□郭 靖 陳培友

近年來，隨著我國二胎政策的開放，幼兒人數(shù)逐漸增多，教育方面對幼兒園及幼師的需求不斷增加，同時，在幼兒教育方面又相繼產(chǎn)生了諸如虐童等一系列關(guān)乎教育的社會事件，網(wǎng)民通過移動互聯(lián)網(wǎng)反饋和爆料，使得教育輿情快速形成并且迅速傳播與演化，這對于維護(hù)教育形象與社會的和諧穩(wěn)定都有著很大的威脅。因此，對學(xué)前教育突發(fā)事件進(jìn)行輿情預(yù)警，對于科學(xué)有效地引導(dǎo)和控制學(xué)前教育輿情有著非常重要的現(xiàn)實意義。

一、模糊綜合評價指標(biāo)及模型構(gòu)建

表1 學(xué)前教育輿情預(yù)警指標(biāo)體系

在對學(xué)前教育輿情影響因素綜合分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)系統(tǒng)性、可操作性等原則，選取了能夠較全面地反映學(xué)前教育輿情預(yù)警等級的4項關(guān)鍵指標(biāo)，再具體細(xì)分為12個二級評價指標(biāo)，構(gòu)建了學(xué)前教育輿情預(yù)警指標(biāo)體系，如表1所示。

(一)因素集的確定。在確定學(xué)前教育輿情因素集時，主要考慮影響較大的一些關(guān)鍵指標(biāo)，記為U={U1，U2，…，Un}。根據(jù)構(gòu)建的學(xué)前教育輿情指標(biāo)體系圖，評價指標(biāo)Ui={Ui1，Ui2，…，Uik}，進(jìn)一步將其細(xì)分為12個具體指標(biāo)形成的評價指標(biāo)集。

(二)評價集的確定。在構(gòu)建的學(xué)前教育輿情預(yù)警模型中，評價集V={V1，V2，V3，…，Vm}，本研究中主要綜合相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)專家的打分并參照我國自然災(zāi)害預(yù)警等級的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將學(xué)前教育輿情預(yù)警劃分為四個等級,即V={(輕微嚴(yán)重，Ⅳ級)，(一般嚴(yán)重，Ⅲ級)，(比較嚴(yán)重，Ⅱ級)，(非常嚴(yán)重，Ⅰ級)}。

(三)指標(biāo)權(quán)重的計算。在確定權(quán)重時，第一，采用美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Sattty等學(xué)者提出的1～9標(biāo)度方法(如表2所示)，并綜合運(yùn)用層次分析法來對虐童教育輿情影響因素的重要度進(jìn)行賦值；第二，在有關(guān)專家對學(xué)前教育輿情影響因素的重要度賦值的基礎(chǔ)上建立判斷矩陣，運(yùn)用yaahp軟件得出計算結(jié)果。

表2 1～9標(biāo)度法

(四)模糊綜合評價。根據(jù)AHP的分析結(jié)果，并結(jié)合上述權(quán)重的計算方法得到向量Ai，通過問卷的調(diào)查結(jié)果得到矩陣Ri，從而可以通過如上公式Bi=Ai。Ri得到第一級模糊綜合評價模型，根據(jù)第一級模糊綜合評判矩陣R與相應(yīng)的權(quán)重A，求得綜合評價結(jié)果BS=A。R，并根據(jù)最大隸屬度原則來判定其學(xué)前教育輿情對應(yīng)的預(yù)警等級。

二、模型應(yīng)用與實例分析

(一)教育輿情事件回顧。根據(jù)報道，在2017年11月22日晚上，有十余名幼兒家長反映北京市朝陽區(qū)管莊紅黃藍(lán)幼兒園國際小二班的幼兒遭遇老師扎針、喂不明白色藥片，并提供孩子身上多個針眼的照片，家長對孩子身上發(fā)現(xiàn)的結(jié)痂的針孔表示疑惑。而同時，警方也根據(jù)家長的舉報在積極取證，并且警方在調(diào)查中也發(fā)現(xiàn)有人在網(wǎng)上散播謠言，造成了惡劣的社會影響。幼兒園該事件迅速在網(wǎng)上傳播并引起社會各界的熱議，造成很大的負(fù)面影響。事件自11月23日15時開始發(fā)酵，北京紅黃藍(lán)幼兒園虐童事件輿情熱度迅速攀升。截至11月24日13時，熱度指數(shù)達(dá)25,020，相關(guān)輿情信息主要來自于微博、網(wǎng)頁及APP。其中微博發(fā)布的相關(guān)輿情信息數(shù)量最多，占44.95%;其次是網(wǎng)頁，占比29.73%;APP則占12.88%。

(二)結(jié)果與分析。第一，本研究以“紅黃藍(lán)幼兒園虐童”事件為例，由相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜腋鶕?jù)1～9標(biāo)度法對指標(biāo)體系各影響因素權(quán)重進(jìn)行評分，運(yùn)用AHP方法確定判斷矩陣并計算各層指標(biāo)的權(quán)重。本研究中主要運(yùn)用yaaph軟件求各層指標(biāo)的權(quán)重。第二，在本研究中設(shè)計了關(guān)于學(xué)前教育事件嚴(yán)重程度的網(wǎng)上問卷，隨機(jī)挑選了性別、年齡、學(xué)歷不同的300位網(wǎng)民對問卷進(jìn)行填答，共回收了200份有效問卷，具體的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表3所示。

根據(jù)表3可知，二級指標(biāo)的權(quán)重分別為A1=(0．3325，0.1396，0.5218)，A2=(0.8333，0.1667)，A3=(0.1072，0.2492，0.5977，0.0459)，A4=(0.3681，0.5498，0.0821)，同時可得評價集的變換矩陣為：

綜合以上得到的數(shù)據(jù)可以求出各指標(biāo)在U1，U2，U3，U4上的評價結(jié)果為：B1=A1。R1=(0.0156，0.1319，0.4611，0.3708)，同理得到B2、B3、B4。

由以上運(yùn)算可以根據(jù)模糊綜合評價方法運(yùn)算規(guī)則得到一級指標(biāo)的交換矩陣R，

且一級指標(biāo)的權(quán)重A=(0.4789，0.2482，0.2042，0.0687)

因此可以求得綜合評判結(jié)果：Bs=A。R=(0.06，0.1318，0.4432，0.3556)

根據(jù)最大隸屬度原則可以看出，學(xué)前教育輿情預(yù)警模糊綜合評價等級為“Ⅱ級，比較嚴(yán)重”，即“橙色預(yù)警”，最大隸屬度為0.4432。

三、結(jié)論及建議

本研究中主要在綜合運(yùn)用層次分析法和模糊綜合評價法的基礎(chǔ)上，結(jié)合學(xué)前教育輿情的特點構(gòu)建了虐童教育輿情預(yù)警模型，以“紅黃藍(lán)幼兒園事件”為例進(jìn)行實證研究，判定學(xué)前教育輿情事件預(yù)警等級為“Ⅱ級，比較嚴(yán)重”，即“橙色預(yù)警”，與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍υ撌录脑u定進(jìn)行對比，兩者結(jié)果相符，證明了構(gòu)建的指標(biāo)體系的科學(xué)性和有效性。本文建議在學(xué)前教育輿情引導(dǎo)和控制方面應(yīng)從以下方面入手。

(一)提高幼師整體素養(yǎng)，嚴(yán)抓幼師準(zhǔn)入門檻。第一，政府應(yīng)該提高幼師待遇，吸引更多優(yōu)秀的人才；第二，提高幼師的準(zhǔn)入門檻，嚴(yán)格把控幼師隊伍的建設(shè)。對進(jìn)入教師隊伍的人員進(jìn)行有效培訓(xùn)，同時為擴(kuò)大幼師隊伍，可以考慮將民辦幼兒園的教師納入教師培訓(xùn)體系中，開展師德、教學(xué)理念、教學(xué)技能培訓(xùn)，提高教師專業(yè)化程度，逐步提高師資水平[10]。

(二)建立相關(guān)法律制度，嚴(yán)格懲處學(xué)前教育事件“黑手”。政府相關(guān)部門應(yīng)該以發(fā)生的學(xué)前教育事件為出發(fā)點，完善法律制度，并且嚴(yán)格監(jiān)管各相關(guān)單位的落實執(zhí)行情況，從而督促各相關(guān)部門積極作為，保護(hù)兒童的合法權(quán)益，為兒童健康快樂地成長提供一個良好的環(huán)境。

(三)建立學(xué)前教育輿情的快速預(yù)警機(jī)制。政府應(yīng)當(dāng)做到及時、有效地應(yīng)對學(xué)前教育輿情，構(gòu)建學(xué)前教育輿情預(yù)警機(jī)制非常重要。當(dāng)學(xué)前教育輿情事件發(fā)生時，能快速地對該事件進(jìn)行分析，判定該事件的預(yù)警等級，提高對該類突發(fā)事件的預(yù)警速度，能準(zhǔn)確、快速地采取應(yīng)對措施，從而減少其對社會和諧穩(wěn)定和教育的不良影響。

(四)建立學(xué)前教育輿情危機(jī)處理預(yù)案。政府應(yīng)該積極建立關(guān)于學(xué)前教育輿情的應(yīng)急處理預(yù)案，并且建立暢通的信息發(fā)布渠道，在該類事件發(fā)生后迅速地通過該渠道發(fā)布關(guān)于該事件的整個信息，并及時發(fā)布處理和調(diào)查進(jìn)度，安撫民心，減少網(wǎng)上關(guān)于該事件的謠言，避免以訛傳訛，造成社會的恐慌。政府部門積極做好關(guān)于學(xué)前教育輿情的處理預(yù)案，在輿情的發(fā)生時快速地采取應(yīng)對措施變得尤為重要，這不僅能夠更好地保證學(xué)前兒童的健康成長，而且有利于更好地維護(hù)社會的和諧穩(wěn)定發(fā)展。