張怡 龐婉欣 郜宇晴

摘要：近年來，高校虛擬仿真項(xiàng)目建設(shè)如火如荼，為了評(píng)估項(xiàng)目建設(shè)的成效，需要對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行科學(xué)的評(píng)價(jià)。該文提出了基于模糊層次法的高校虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目評(píng)價(jià)研究。首先，依據(jù)虛擬仿真項(xiàng)目的發(fā)展背景和研究現(xiàn)狀，提出了指標(biāo)設(shè)立的基本準(zhǔn)則，構(gòu)造了一套綜合全面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型，通過MATLAB程序算法實(shí)現(xiàn)模糊層次分析法來求取各指標(biāo)的權(quán)重。最后基于評(píng)價(jià)模型對(duì)ilab-x平臺(tái)的虛擬仿真實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)證分析。

關(guān)鍵詞：模糊層次分析法;虛擬仿真實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目;評(píng)價(jià)模型

中圖分類號(hào)：G642? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）25-0275-03

近年來，我國(guó)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目的開發(fā)和推廣受到了教育部及各大高校的高度重視。自2017年以來，虛擬仿真實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的應(yīng)用學(xué)科不斷擴(kuò)大和完善，項(xiàng)目申報(bào)數(shù)量逐年攀升，參選高校數(shù)量不斷增長(zhǎng)，教育部更是于2019年發(fā)布文件，鼓勵(lì)參評(píng)“雙萬計(jì)劃”的高校加強(qiáng)建設(shè)和完善虛擬仿真課程和實(shí)驗(yàn)的進(jìn)程[1]。在教育部的大力支持下，各高校持續(xù)開發(fā)和推出實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，其弊端也逐漸顯現(xiàn)。如受限于現(xiàn)有技術(shù)的制約，仿真實(shí)驗(yàn)無法達(dá)到實(shí)際實(shí)驗(yàn)的體驗(yàn)感和參與感，學(xué)生機(jī)械地跟著計(jì)算機(jī)程序操作，操作過程中缺乏做實(shí)驗(yàn)所必要的隨機(jī)性、任意性及拓展性，其設(shè)計(jì)、實(shí)踐和探索的綜合能力也得不到提高[2]。而目前國(guó)內(nèi)外對(duì)此缺少一套面向全過程的完備的評(píng)價(jià)體系，難以針對(duì)不同質(zhì)量層次的虛擬實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行遴選。由此可見，構(gòu)建一個(gè)全面、系統(tǒng)的評(píng)價(jià)體系是十分必要的。本文基于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)造，建立了綜合評(píng)價(jià)模型，運(yùn)用模糊層次分析法和Matlab程序算法求取各指標(biāo)權(quán)重，并通過國(guó)家級(jí)別的虛擬仿真項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，獲得有效的評(píng)價(jià)模型體系。該體系可以作為虛擬仿真實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目評(píng)價(jià)的遴選的重要依據(jù)，同時(shí)也可以為高質(zhì)量項(xiàng)目的開發(fā)提供指導(dǎo)。

1高校虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目遴選指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1指標(biāo)體系建立的原則

虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)既擁有網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的特征和屬性，又包含傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)所需的要素，在對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，既要考慮實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的合理性與完備性，同時(shí)也要兼顧IT技術(shù)與傳統(tǒng)教學(xué)實(shí)驗(yàn)的整合，充分考慮技術(shù)支持在虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的作用[3]。因此對(duì)國(guó)家虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)應(yīng)始終堅(jiān)持遵守全面性、科學(xué)性、可操作性三個(gè)原則。

（1）全面性原則

評(píng)價(jià)項(xiàng)目的各級(jí)指標(biāo)應(yīng)該能夠反映總體目標(biāo)的一個(gè)點(diǎn)或一個(gè)面，全方位多維度的對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行剖析分解，尊重不同項(xiàng)目的學(xué)科特征和實(shí)驗(yàn)屬性，推動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)多元化，做到全面地反映出整個(gè)項(xiàng)目的整體質(zhì)量。

（2）科學(xué)性原則

評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的眾多指標(biāo)需遵循物理方面的獨(dú)立性和邏輯方面的重疊性。既要有科學(xué)理論的支撐，又要遵循統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分類要求，相互之間不會(huì)產(chǎn)生矛盾和沖突，也不會(huì)重復(fù)或贅述。科學(xué)性原則要求指標(biāo)體系客觀、真實(shí)、公正地評(píng)價(jià)申報(bào)項(xiàng)目。

（3）可操作性原則

評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)表述清晰，措辭準(zhǔn)確，在實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程中可以操作、便于操作，其評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)能夠真實(shí)地反映出虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)的成果。因此各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該具有可定義、可觀測(cè)的特性[4]。

1.2綜合評(píng)價(jià)模型及指標(biāo)體系的建立

高質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目應(yīng)當(dāng)聯(lián)通相關(guān)數(shù)據(jù)接口，以實(shí)際應(yīng)用為驅(qū)動(dòng)，契合教學(xué)規(guī)律，體現(xiàn)實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練的核心要素以滿足實(shí)驗(yàn)教學(xué)需求;其次，實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容需要具備顯著原創(chuàng)性和創(chuàng)新性，導(dǎo)入真實(shí)數(shù)據(jù)資源，提供大規(guī)模的開放共享機(jī)制，實(shí)現(xiàn)資源和項(xiàng)目共享;最后，虛擬實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目應(yīng)當(dāng)在高校、區(qū)域、業(yè)內(nèi)具有一定的示范性和認(rèn)可度，輻射帶動(dòng)范圍較廣。

基于此，本研究以“目標(biāo)—一級(jí)指標(biāo)—二級(jí)指標(biāo)”為指標(biāo)體系框架，運(yùn)用現(xiàn)代教育評(píng)價(jià)理論與方法，遵循全面、科學(xué)、可操作的原則，提出虛擬仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行教學(xué)活動(dòng)項(xiàng)目管理質(zhì)量評(píng)定的5個(gè)維度：基礎(chǔ)條件、創(chuàng)新與特色、項(xiàng)目建設(shè)、團(tuán)隊(duì)建設(shè)和條件保障，如下表1所示。

2模糊層次分析法

模糊層次分析法（FAHP）是一種將層次分析法（AHP）和模糊數(shù)學(xué)法的基礎(chǔ)理論和核心概念優(yōu)勢(shì)整合形成的綜合分析方法。20世紀(jì)70年代初，美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty教授將層次分析法（AHP）闡釋為一種定性和定量的系統(tǒng)分析方法，它依據(jù)關(guān)聯(lián)和隸屬關(guān)系建立了層次模型，在每個(gè)層次上比較各個(gè)因素，確定對(duì)象的相對(duì)重要性，然后判斷一致性[5]。模糊層次分析法（FAHP）整合了模糊數(shù)學(xué)法和層次分析法的長(zhǎng)處，可以彌補(bǔ)層次分析法一致性判斷的不合理性和難以糾正的缺陷。

模糊層次分析法（FAHP）的基本思想是依據(jù)多層次研究分析問題，確定問題本質(zhì)，將總目標(biāo)分析為若干子目標(biāo)，對(duì)問題自身進(jìn)行剖析探討，從而形成自底向上的遞階層次結(jié)構(gòu)。

3高校虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

3.1構(gòu)建模糊互補(bǔ)判斷矩陣

將多因素權(quán)重的綜合判斷轉(zhuǎn)化為各因素的“兩兩比較”，并通過因子間重要性的定量比較，得到模糊互補(bǔ)判斷矩陣[6]。因子之間的定量評(píng)價(jià)標(biāo)度方法通?？梢圆捎?.1到0.9的九標(biāo)度法，如表2所示。

向?qū)＜野l(fā)放調(diào)查表，通過專家打分量化因子間的重要程度并構(gòu)造模糊判斷矩陣[F=（fij）n×n]。第l層與第2層之間的矩陣A-B、第2層與第3層之間的矩陣B1-C、B3-C、B4-C、B5-C共5個(gè)矩陣。

限于篇幅限制，其余矩陣不再一一展示。

3.2模糊一致判斷矩陣的構(gòu)建

將模糊互補(bǔ)判斷矩陣轉(zhuǎn)化為模糊一致判斷矩陣[R=（rij）n×n]。

3.3計(jì)算排序向量

在利用模糊一致判斷矩陣計(jì)算出各層各因素之間的權(quán)重之后，利用方根法

對(duì)二級(jí)權(quán)重指標(biāo)[ci]向量進(jìn)行歸一化處理，并利用[wi=k=1nbk×cki]從高向低計(jì)算層次各因素對(duì)于目標(biāo)層的相對(duì)重要性的排序向量為：