寧善平，沈凌，張薇琳，熊律

（廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東廣州510650）

1 前言

隨著教學(xué)信息技術(shù)的飛速發(fā)展，高職院校的教學(xué)模式也發(fā)生了相應(yīng)的變化，以MOOC為環(huán)境的混合式教學(xué)模式受到教師青睞。新的教學(xué)模式在滿足現(xiàn)代教學(xué)手段的同時，也凸顯了教學(xué)質(zhì)量與學(xué)生學(xué)習(xí)效果期望之間的矛盾，如何更好地提升教學(xué)質(zhì)量來滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，是混合式教學(xué)模式可持續(xù)應(yīng)用在課堂上的關(guān)鍵，學(xué)生對教學(xué)質(zhì)量滿意度評價則是提升教學(xué)質(zhì)量的重要手段。滿意度是反映學(xué)生通過“線上+線下”的學(xué)習(xí)與期望之間的一種情感反映，表現(xiàn)出一種喜歡與不喜歡的態(tài)度，故滿意度評價與具體的評價對象和評價主體有直接關(guān)系。然而，在評價過程中，研究者往往通過自身經(jīng)驗或查閱相關(guān)文獻來進行指標(biāo)選取，一定程度會帶有評價者的主觀性，不能客觀反映學(xué)生對混合式課堂上教學(xué)質(zhì)量的滿意度。在滿意度評價方面，彭延峰等[1]提出了一種基于變量預(yù)測模型（VPMCD）的全方位評價方法，通過獲取一定測試樣本進行預(yù)測，來評價教學(xué)質(zhì)量的等級。鄭莉[2]通過采集一定量的有效樣本，采用模糊數(shù)據(jù)挖掘和遺傳算法來評價教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)與滿意度之間的規(guī)則知識，通過生成滿意度的模糊規(guī)則庫來分析教學(xué)質(zhì)量的滿意度。這些方法的評價體系結(jié)構(gòu)復(fù)雜，很難直觀的反映所有學(xué)生對教學(xué)質(zhì)量的滿意度。

在實際評價過程中，本文結(jié)合《廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院大學(xué)生教學(xué)滿意度評價》的文件，通過學(xué)生對文件中滿意度重要度認(rèn)知數(shù)據(jù)，結(jié)合《工程制圖與CAD》混合式課堂上的實際情況，以學(xué)生為主體，多角度的遞進篩選相應(yīng)指標(biāo)。通過設(shè)計調(diào)查問卷來分析每個指標(biāo)對學(xué)生滿意度的影響是否顯著，如若不符合，則剔除該指標(biāo)，直至每一個指標(biāo)對學(xué)生滿意度都有顯著的影響為止。通過篩選的指標(biāo)構(gòu)建滿意度指標(biāo)評價體系，采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)的客觀賦權(quán)，再根據(jù)學(xué)生對混合式課堂上教學(xué)質(zhì)量滿意度的主觀、隨機和差異等特點建立云評價模型，通過云算法得到評價云與結(jié)果云，來直觀的展現(xiàn)學(xué)生在《工程制圖與CAD》混合式課堂上對教學(xué)質(zhì)量的滿意度。

2 混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

2.1 滿意度評價指標(biāo)的篩選

為了更加貼切的找到學(xué)生對混合式課堂上教學(xué)質(zhì)量滿意度指標(biāo)，按照巴比（Earl Babbie）問卷構(gòu)建思想以及李克特五級量表（Likert scale）技術(shù)[3]，以MOOC為環(huán)境的混合式教學(xué)進行調(diào)查分析，使用軟件SPSS19.0錄入數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)方程模型軟件AMOS22.0編制模型圖。根據(jù)《廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院大學(xué)生教學(xué)滿意度調(diào)查實施辦法（試行）》的文件，結(jié)合相關(guān)文獻混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度指標(biāo)的基礎(chǔ)上，對教學(xué)滿意度評價設(shè)計了4個一級指標(biāo)（線上學(xué)習(xí)內(nèi)容、課上教學(xué)態(tài)度、課上教學(xué)方法與內(nèi)容、課后教學(xué)效果），同時結(jié)合ACSI模型的滿意度評價指標(biāo)，制定出教學(xué)滿意度評價二級指標(biāo)20個，以《工程制圖與CAD》的4個班級（共206人）設(shè)計混合式課堂的教學(xué)質(zhì)量滿意度問卷調(diào)查，首先對30名學(xué)生在混合式課堂上對教學(xué)質(zhì)量進行初步問卷調(diào)查之后，運用臨界比值法、信度檢驗和因子分析等方法對調(diào)查指標(biāo)進行分析優(yōu)化得出15個滿意度二級評價指標(biāo)[4]，進而對4個班級（共206人）發(fā)放混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價問卷。

通過發(fā)放206份問卷，回收有效問卷200份，滿足問卷調(diào)查的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，采用軟件SPSS19.0進行指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述，利用PLS建模方法運算。得到15個二級評價指標(biāo)的均值都在8.0～8.2之間（二級指標(biāo)非常不滿意到非常滿意的分?jǐn)?shù)為3～9依次遞增），整體均值為8.12，折算為百分制為90.22，表明了學(xué)生對評價指標(biāo)的內(nèi)容非常滿意，對選取一級指標(biāo)Cronbach’s Alpha系數(shù)均大于0.8，問卷整體的一致性系數(shù)為0.932，表明了問卷設(shè)計的指標(biāo)具有較高的一致性和代表性，整體滿意度評價指標(biāo)較可靠，可根據(jù)此問卷來構(gòu)建混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價指標(biāo)體系[5]。

2.2 滿意度評價指標(biāo)體系構(gòu)建

通過上述滿意度評價指標(biāo)的篩選，確定了以線上學(xué)習(xí)內(nèi)容、課上教學(xué)態(tài)度、課上教學(xué)方法與內(nèi)容和課后教學(xué)效果4個一級指標(biāo)和15個二級指標(biāo)，構(gòu)建了混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價指標(biāo)體系[6]，如表1所示。

3 混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度云評價模型的構(gòu)建

3.1 基于熵權(quán)法的評價指標(biāo)賦權(quán)

目前，滿意度評價指標(biāo)的賦權(quán)主要分為兩大類[7]，一類是主觀賦權(quán)法，如層次分析法（AHP）和專家評分法等，一類是客觀賦權(quán)法，如主要有變異系數(shù)法和CRITIC法等。熵權(quán)法反映了混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度各評價指標(biāo)所攜帶和傳輸?shù)男畔⒘繉Q策評價結(jié)果的影響程度，有效地避免了評價者的主觀性，更能適合學(xué)生對混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度中全面性和動態(tài)性的特點。因此將熵權(quán)法法引入混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價過程中，通過滿意度各評價指標(biāo)構(gòu)成判斷矩陣，由判斷矩陣來確定指標(biāo)權(quán)重[8]。具體計算過程如下：

①根據(jù)以上滿意度評價指標(biāo)，構(gòu)建原始判斷矩陣；

表1 混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價指標(biāo)體系

式中rij為第j個二級指標(biāo)下第i個指標(biāo)的評價值。

②對原始矩陣進行進行歸一化處理。

越大越優(yōu)型指標(biāo)：

越小越優(yōu)型指標(biāo)：

③計算評價對象的特征比重。以第j項指標(biāo)下，第i個評價對象的特征比重。

④計算指標(biāo)的熵值。

⑤確定權(quán)重。

式中dj為差異系數(shù)，dj=1-ej。

3.2 基于云模型的評價方法與評價流程

3.2.1 基于云模型的算法

云模型是處理定性概念與定量描述的不確定轉(zhuǎn)換模型，它可以表示由定性概念到定量的過程（正向云發(fā)生器），也可表示由定量到定性概念的過程（逆向云發(fā)生器），較好地處理了模糊性和隨機性兩者之間的關(guān)系[9]。設(shè)U是一個精確數(shù)值表示的定量論域，C是U上的定性概念，若定量值x∈U，且定性概念C的一次隨機實現(xiàn)，x對C的確定度u(x)∈[0，1]是有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù)

則x在論域U上的分布稱為云，每個x成為1個云滴。由定性到定量的轉(zhuǎn)化過程稱為正向云發(fā)生器，正向云發(fā)生器是由云的3個數(shù)字特征（Ex，En，He），具體算法如下：

①根據(jù)云的數(shù)字特征（Ex，En，He）生成以期望為En，標(biāo)準(zhǔn)差為He的正態(tài)隨機數(shù)；

②生成一個以期望為Ex，標(biāo)準(zhǔn)差為En的絕對值的正態(tài)隨機數(shù)x，x就稱為論域空間U上的一個云滴；

③根據(jù)步驟①和②，計算x屬于定性概念C的隸屬度，即確定度u：

④重復(fù)步驟①～③的步驟，直到產(chǎn)生n個云滴為止。

由定量值到定性概念轉(zhuǎn)換的過程稱為逆向云發(fā)生器，它可以將一定數(shù)量的精確數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以數(shù)字特征（Ex，En，He）表示的定性概念，具體算法如下：

①計算樣本云滴的Ex與方差S；

②計算樣本的熵En；

③如果S2-En2≥0則按照步驟⑤進行，否則按照步驟4進行。

④刪除樣本中最近的m個樣本，并取0.99n樣本重新計算方差。

⑤計算樣本的超熵He；

⑥輸出云滴的數(shù)字特征（Ex，En，He）。

3.2.2 教學(xué)質(zhì)量滿意度評價方法與評價流程的設(shè)計

基于云模型理論，將表1中的滿意度評價指標(biāo)體系當(dāng)成論域U，將每一個學(xué)生作為云模型中的云滴，206位學(xué)生對滿意度指標(biāo)的評價結(jié)果形成一個綜合云團，可直觀的反映所有學(xué)生對混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度[10]，具體評價步驟如下：

①確定評價指標(biāo)體系；根據(jù)表1已建成的混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價指標(biāo)體系，包含了4個一級指標(biāo)和15個二級指標(biāo)。

②確定教學(xué)質(zhì)量滿意度指標(biāo)的評價集與評價云；根據(jù)表1中的滿意度指標(biāo)，實際調(diào)查各評價指標(biāo)的滿意程度，在調(diào)查中的有m個滿意程度，則評語集可表示為：

式中 為m個不同程度的滿意度。如果風(fēng)險等級評語的下限和上限分別為Cmin，Cmax，根據(jù)其雙邊約束的等級范圍區(qū)間來求解等級中每個指標(biāo)風(fēng)險等級的云數(shù)字特征，其具體計算公式為：

式中k為常數(shù)，依據(jù)模糊程度來確定k的值。

③評價指標(biāo)的權(quán)重確定；根據(jù)熵權(quán)法的評價指標(biāo)賦權(quán)得到各個指標(biāo)的權(quán)重，得到一級指標(biāo)的權(quán)重W={w1，w2，w3，w4}，各一級指標(biāo)內(nèi)的二級指標(biāo)權(quán)重，如w1內(nèi)的指標(biāo)w11，w12，w13，w14，最終確定整個指標(biāo)體系的權(quán)重。

式中i為一級指標(biāo)的個數(shù)，m為一級指標(biāo)對應(yīng)的二級指標(biāo)的個數(shù)。

④確定滿意度評價結(jié)果云。通過實際的調(diào)查問卷的結(jié)果，在此為基礎(chǔ)利用逆向云發(fā)生器，計算各指標(biāo)集的云數(shù)字特征，得到云參數(shù)矩陣；

根據(jù)步驟③所確定的權(quán)重和步驟④所確定的云矩陣，計算教學(xué)質(zhì)量滿意度評價的結(jié)果云的公式為：

式（16）中的具體計算過程如下：

⑤評估云與結(jié)果云進行比較，確定滿意度評價結(jié)果。利用正向發(fā)生器將步驟④中所計算的滿意度的結(jié)果云K生成正態(tài)云，并與步驟②中的評價云進行比較，通過正態(tài)結(jié)果云在評估云中所處的云圖范圍和形態(tài)，直觀的判斷學(xué)生對于混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度的情況。

4 實例分析

《工程制圖與CAD》在MOOC中已經(jīng)是第5次公開課，也引入在平時教學(xué)過程中，學(xué)生自主學(xué)習(xí)人數(shù)多和線上活躍氛圍較好，故以此為基礎(chǔ)，展開混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價的實證研究。

4.1 滿意度評價集的確定

根據(jù)收集的200份有效問卷調(diào)查，得到每位學(xué)生的滿意度評價數(shù)據(jù)，確定評價集V有7個等級，結(jié)合公式（12）得到每個評價等級的云參數(shù)，見表2。

4.2 滿意度指標(biāo)權(quán)重與結(jié)果云參數(shù)的確定

根據(jù)熵權(quán)法的計算步驟，按照公式（1）～（6），計算各二級評價指標(biāo)的權(quán)重，并按照公式（13）、公式（14）計算一級指標(biāo)的權(quán)重，如表3所示。

表2 評價集V的云參數(shù)表

表3 評價指標(biāo)的權(quán)重集

運用逆向云發(fā)生器法，生成指標(biāo)的對應(yīng)的云指標(biāo)矩陣Z，結(jié)合表3各評價指標(biāo)的權(quán)重W，根據(jù)文中公式（16）～（17）進行計算，得出以《工程制圖與CAD》為基礎(chǔ)的混合式教學(xué)質(zhì)量的滿意度評價的結(jié)果云參數(shù)為（7.32，1.26，0.275），各評價指標(biāo)的結(jié)果云參數(shù)如表4所示。

4.3 評價結(jié)果與分析

為了更加直觀的了解學(xué)生在混合式教學(xué)課堂上的滿意度程度，采用正向云發(fā)生器將結(jié)果在評價云中體現(xiàn)，為了減少誤差，取云滴數(shù)N=2000生成云圖，見圖1。

從圖1可以表明：混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度在7.320處的云滴最集中，其隸屬度也最高，位于很滿意與較滿意之間，偏向于較滿意。說明了4個班級（206人）在《工程制圖與CAD》混合式教學(xué)中對教學(xué)質(zhì)量較滿意。然而從云圖中可以發(fā)現(xiàn)整個結(jié)果云的跨度分度超出評價云圖的范圍，體現(xiàn)了學(xué)生對教學(xué)滿意度程度存在一定的認(rèn)知差距，反映了調(diào)查問卷篩選的評價指標(biāo)還存在一定的主觀性與模糊性。從結(jié)果云的厚度與評價云的厚度相比，結(jié)果云的厚度小于評價云，且更加離散，反映了學(xué)生對評價結(jié)果的滿意度未100%達到共識，表明了評價結(jié)果存在一定的隨機性。

總體上來說，該評價結(jié)果反映出了學(xué)生對混合式教學(xué)質(zhì)量基本滿意，基本能夠滿足學(xué)生對混合式課堂上的期望，可進一步改善《工程制圖與CAD》混合式教學(xué)來滿足學(xué)生的期望需求。

表4 混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價結(jié)果云參數(shù)

圖1 混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價的結(jié)果云圖

5 結(jié)語

以學(xué)生學(xué)習(xí)感知教學(xué)質(zhì)量為視角，建立了高職院校中混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價方法。較客觀地構(gòu)建了混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評價指標(biāo)體系，運用熵權(quán)法確定了各指標(biāo)的權(quán)重，通過采用云模型構(gòu)建評價模型，以《工程制圖與CAD》混合式教學(xué)進行了滿意度評價，最后結(jié)果表明了此混合課堂教學(xué)質(zhì)量為較滿意。在評價過程中，由于是以學(xué)生的期望感知為視角，使得評價結(jié)果更加準(zhǔn)確，同時也把評價結(jié)果的隨機性與模糊性等特點展現(xiàn)出來，給教師對混合式教學(xué)質(zhì)量的改進提供了一定的理論基礎(chǔ)，為下一步改善混合式教學(xué)質(zhì)量的建議及措施提供了優(yōu)先順序。