曹熙斌

(渭南師范學(xué)院傳媒工程學(xué)院，陜西渭南714099)

近20年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，基于Internet的網(wǎng)絡(luò)教育形式日趨普遍.對(duì)遠(yuǎn)程教育中學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)行科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)，并及時(shí)提出指導(dǎo)學(xué)習(xí)的策略，就可以利用學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)來(lái)提高遠(yuǎn)程教育質(zhì)量.［1］本文將利用基于AHP(The Analytic Hierarchy Process)的模糊評(píng)價(jià)方法對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行定量化描述.

層次分析法，簡(jiǎn)稱AHP法，是將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法.［2］

1 層次分析法在遠(yuǎn)程教育學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)中應(yīng)用的步驟

1.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

應(yīng)用層次分析法首先要?jiǎng)?chuàng)建遞階層次結(jié)構(gòu)，這需要從眾多的因素中篩選最重要的關(guān)鍵性評(píng)判指標(biāo)，并根據(jù)他們之間的制約關(guān)系構(gòu)成多層次指標(biāo)體系，按層次劃分出層次分析圖.

1.2 構(gòu)建判斷矩陣

在得出層次結(jié)構(gòu)圖的基礎(chǔ)上，我們可以確定相鄰上下兩級(jí)元素的隸屬關(guān)系，在此過(guò)程中，按下層元素相對(duì)于M的重要性分別賦予下層元素相應(yīng)的權(quán)重.若相應(yīng)元素的權(quán)重不能直接確定，這時(shí)可以利用給定的準(zhǔn)則，對(duì)下層元素進(jìn)行兩兩比較，并采用數(shù)字的形式標(biāo)度重要性程度.

1.3 層次單排序

層次單排序可以通過(guò)對(duì)判斷矩陣的特征根和特征向量的計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)，也就是對(duì)于判斷矩陣A，計(jì)算符合條件AW=λmaxW的特征根與特征向量.其中λmax為A的最大特征根;W為對(duì)應(yīng)于λmax的正規(guī)化特征向量;W的分量Wi就是相應(yīng)因素單排序的權(quán)值.

1.4 一致性檢驗(yàn)

由于特征根λmax連續(xù)地依賴于aij，因此求得的λmax往往比n大得多，這說(shuō)明A的非一致性程度也就越高.所以，對(duì)判斷矩陣做一次一致性檢驗(yàn)是很有必要的，我們可以根據(jù)檢查的結(jié)果來(lái)決定是否能采用它.

2 基于AHP的動(dòng)態(tài)模糊綜合評(píng)價(jià)方法在學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

2.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

利用現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的多級(jí)體系結(jié)構(gòu)作為AHP方法的層次結(jié)構(gòu)模型，構(gòu)建總目標(biāo)包括資源的利用、交互與協(xié)作、階段性學(xué)習(xí)效果，一級(jí)目標(biāo)課程資源利用、其他網(wǎng)絡(luò)資源的利用、學(xué)生之間的交互與協(xié)作、師生之間的交互與協(xié)作、階段學(xué)習(xí)成績(jī)、階段知識(shí)理解，二級(jí)目標(biāo)包括注冊(cè)登錄到退出課程系統(tǒng)的時(shí)間、進(jìn)行與該課程有關(guān)的上網(wǎng)時(shí)間、提出問(wèn)題次數(shù)、回答同伴問(wèn)題次數(shù)、上傳學(xué)習(xí)資料的次數(shù)、在線答疑的次數(shù)、問(wèn)題難度、知識(shí)點(diǎn)測(cè)試成績(jī)、教師對(duì)作業(yè)的評(píng)分、上傳文章的關(guān)注程度等的層次結(jié)構(gòu)模型.

2.2 構(gòu)建判斷矩陣

(2)在課程資源利用、其他網(wǎng)絡(luò)資源利用、階段知識(shí)理解一級(jí)指標(biāo)下只有1個(gè)二級(jí)指標(biāo)，所以對(duì)于這些二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重為1.其他二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于學(xué)生之間的交互與協(xié)作、師生之間的交互與協(xié)作和階段學(xué)習(xí)成績(jī)可利用同樣的方法得到這些二級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣.

2.3 層次單排序及一致性檢驗(yàn)

(1)一級(jí)指標(biāo)的特征向量與最大特征值計(jì)算及一致性檢驗(yàn)

判斷矩陣A1按列正規(guī)化，在按行相加后，再正規(guī)化得到特征向量:W1=(w11，w12)=(0.8889，0.1111)，

計(jì)算最大特征值

利用導(dǎo)數(shù)矩陣一致性檢驗(yàn):

得RI=0，利用RI得CR=0＜0.10，則該判斷矩陣具有很好的一致性.

(2)二級(jí)指標(biāo)的特征向量與最大特征值計(jì)算及一致性檢驗(yàn)

判斷矩陣A21按列正規(guī)化，在按行相加后再正規(guī)化得到特征向量:

計(jì)算最大特征值

利用導(dǎo)數(shù)矩陣一致性檢驗(yàn):

其中:λ＇max是λmax的平均值.則該判斷矩陣具有很好的一致性.

重復(fù)使用上述結(jié)論可以得到各級(jí)指標(biāo)層次單排序的結(jié)果.

3 確定指標(biāo)隸屬度函數(shù)創(chuàng)建模糊子集

我們將利用“作業(yè)情況模糊子集的確定”創(chuàng)建隸屬度函數(shù)創(chuàng)建模糊子集.

針對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)有相應(yīng)的百分制測(cè)試題，學(xué)生做完測(cè)試題后可以根據(jù)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)得到本次測(cè)試的成績(jī)，根據(jù)問(wèn)題的實(shí)際背景可知，自測(cè)成績(jī)的模糊集的論域應(yīng)選學(xué)生的自測(cè)成績(jī)x，它的范圍可以為［0，100］.這里，以M1表示模糊集合“自測(cè)成績(jī)?yōu)閮?yōu)”;以M2表示模糊集合“自測(cè)成績(jī)?yōu)榱肌?以M3表示模糊集合“自測(cè)成績(jī)?yōu)橹小?以M4表示模糊集合“自測(cè)成績(jī)?yōu)椴患案瘛?以M5表示模糊集合“自測(cè)成績(jī)很差”.［5］

其隸屬度函數(shù)為:

則它的隸屬度子集為 μM(x)= ［μM1(x)，μM2(x)，μM3(x)，μM4(x)，μM5(x)］.

在學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)時(shí)，學(xué)習(xí)過(guò)程中涉及的評(píng)價(jià)元素單純的、精確的評(píng)定性質(zhì)是不恰當(dāng)?shù)?而模糊集合最重要的特點(diǎn)是把原來(lái)普通集合對(duì)類屬、性態(tài)的非此即彼的絕對(duì)屬于或不屬于的判定，轉(zhuǎn)化為對(duì)類屬、性態(tài)作從0到1不同程度的相對(duì)判定，這正好為將學(xué)習(xí)過(guò)程的定性分析轉(zhuǎn)換為定量評(píng)價(jià)打下了基礎(chǔ).

［1］李玉斌，姚巧紅，侯威，等.網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究的向度與分析［J］.電化教育研究，2012，(9):48-53.

［2］王建宏，馮穎凌.基于AHP和模糊綜合評(píng)判的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)［J］.管理學(xué)家(學(xué)術(shù)版)，2011，(8):57-63.

［3］李景奇，韓錫斌，楊娟，等.基于CIPP模式的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)跟蹤與評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.電化教育研究，2009，(7):53-57.

［4］陳莉萍，王艷麗.個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)［J］.電子設(shè)計(jì)工程，2009，(3):83-85.

［5］鄭曉薇，于海波.基于熵的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模糊綜合評(píng)價(jià)方法［J］.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2008，(23):6149-6151.