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        層次分析法和模糊算法在高職課堂教學質量評價的應用研究

        2022-05-19 04:11:04陳素瓊丁玉霞
        科學咨詢 2022年8期
        關鍵詞:一致性權重矩陣

        陳素瓊,丁玉霞

        (重慶城市管理職業(yè)學院,重慶 401331)

        課堂教學是高職教育教學中普遍使用的一種手段,它是教師給學生傳授知識和技能的全過程。課堂教學質量是高校賴以生存的根本,課堂教學質量好壞直接影響到高職教育目標的實現和人才的發(fā)展[1]??茖W、有效的課堂教學質量評價可以促進高職教育、教學改革,進一步提高職教學質量和水平。

        近年來,學者們探究出不少課題教學質量評價算法,定量的評價方法研究成為研究主流趨勢[2]。張陽等人利用大數據技術對課程教學質量進行評價研究;陳永平等人探討了基于“互聯網+”環(huán)境下的高職高質量教學評價方法;肖麗平等人提出基于馬爾科夫算法的課程教學質量評價方法;吳恩英基于支持向量機多類分類算法研究了課堂教學質量評價結果的預測方法,范想等人研究了江蘇省高校體育專業(yè)籃球課堂教學質量評價體系研究,郭欣等人研究了層次分析法在高校教學質量評價中的應用。這些研究中的評價方法相對于定性的方法更加科學、有效,但是仍存在專業(yè)性較強、高職實用性不強等問題。同時,很多評價過程計算過于煩瑣和專業(yè),需要使用特殊軟件進行處理,導致方法的利用率不夠高。

        本文將層次分析法和模糊算法引入高職課堂教學質量綜合評價研究中,構建一種基于多級模糊評價的教學質量綜合評價模型,并在該模型中研究評價結果的生成,從而科學有效地評價高職課堂教學質量,為高職院校內部教學質量保障體系的構建提供依據。

        一、評價指標模型構建

        (一)建立評價指標體系

        高職課堂教學質量評價首先要構建科學、實用的質量評價指標體系,本文采用層次分析法構建質量評價指標體系。層次分析法(Analytic Hierarchy Process)是一種經典的分析方法,它在分析問題時結合定性和定量的方式,進行系統(tǒng)化、層次化地分析。對于多目標、多準則或無結構特性的復雜決策問題,層次分析法針首先對研究問題進行研究,從問題的本質、問題的評價影響因素及因素間的內在關系等方面進行深入研究,然后采用定量的方式,針對問題決策的思維過程,利用恰當的定量信息進行量化,從而實現復雜問題的決策。

        層次分析法根據具體問題目標,將問題分解為不同的影響因素,同時根據影響因素間的內在關聯關系,將影響因素層次化、條理化,建立影響因素層次結構模型,包括最高層目標層、中間層準測層和最底層指標層。在層次分析法的三層架構中,最高層目標層一般為一個元素,就是問題決策的目標;中間層準測層元素根據問題考慮的所有因素而定,通常為多個,為問題決策的準則、子準則;最底層指標層元素眾多,是進行問題決策時的備選方案、措施擬定的量化指標。利用層次分析法解決實際的問題時,最優(yōu)方案的選取,主要通過對最底層指標層對最高層目標層的相對權重進行計算對比,然后對指標層的指標,即問題解決的方案、措施進行排序,從而選擇出最佳解決方式。

        本文在構建高職課堂教學質量評價指標體系時,參照高職課堂教學質量評價研究相關文獻,文獻中評價指標建立經驗,結合教育部相關政策,以評價對象為起點,對高職課堂教學質量評價影響因素進行調查研究,其中評價對象包括專家、督導、同行、學生、自評等,影響因素包括教學態(tài)度、教學理念、教學內容、教學方法、教學效果、育人效果、教學延伸等。然后依據教育部對高職業(yè)院校教學工作診斷與改進的指導思想,遵循導向、公正、簡潔、高效的原則,找出反映評價對象具體化、行為化、持續(xù)化的主要因素,采用層次分析法,從目標層(解決的問題)、準則層(考慮的因素、決策的準則)、指標層(決策方案)三個層次,自頂向下逐層細化,制定出評價指標因素集合,進而構建出高職課堂教學質量評價指標體系,如圖1所示。

        圖1 課堂教學質量評價指標體系

        (二)指標權重計算

        在建立層次結構之后,需要對課堂教學質量評價指標體系中各層指標計算權重。本文將以準則層為例說明該層指標權重生成過程。Santy教授等人提出一致矩陣法[3],其核心是構建成對比較矩陣(又稱判斷矩陣)。為了避免性質不同的因素之間難以比較,實現對所有評價影響因素進行全面對比,以提高比較的準確性。在構建成對比較矩陣時,將所有評價影響因素兩兩之間進行成對比較,并將根據比較的情況利用相對量度對比較結果進行數值量化。

        成對比較矩陣是表示準則層所有因素針對目標層某一個因素的相對重要性的比較矩陣。成對比較矩陣的元素量化值表示的是第i個因素相對于第j個因素影響比重量化的比較結果值,在本文中,量化結果值使用Santy的1-9標度法[3]給出。

        本文首先選取準則層任意兩個指標設定為指標i和指標j,通過指標i和指標j之間的兩兩比較確定合適的標度量化值,如下表1所示。

        表1 指標間量化值表

        邀請熟悉課堂教學質量評價的專家,根據表1的指標間量化值表規(guī)則,對準則層教學質量評價指標兩兩進行比較,共同打分,構建出判斷矩陣A(其中元素aij為準則層指標i比指標j重要程度的量化值),判斷矩陣A如下:

        對專家共同打分構建的判斷矩陣A按列進行歸一化處理,計算公式如下:

        按列歸一化處理得到歸一化矩陣B,然后對矩陣B按行做算術平均可得各指標特征向量ω,ω=[0.535274656,0.252339066,0.140651304,0.071734974]。

        在構建判斷矩陣時,有可能會出現指標影響量化邏輯不一致錯誤,例如,指標i比指標j影響比重更大,同時指標j比指標k影響比重更大,但最后結果卻出現異常,即指標k比指標i影響比重更大。針對這類異常情況,需要對計算出的指標權重進行檢查驗證。通常情況下,針對指標權重整體邏輯的驗證會使用一致性驗證方法,邏輯一致性檢驗合格后,就可以使用計算出的特征向量ω作為各指標權重。反之則說明沒有通過一致性檢驗。如果在一致性檢驗過程中確實出現了指標權重邏輯不一致的問題,則需要重新構建判斷矩陣,并對各影響因素進行兩兩比較量化,然后計算出各指標權重,并進行一致性檢驗,直到指標權重通過邏輯一致性檢驗,才能把計算出的權重作為最終結果。

        一致性檢驗使用CR值進行分析,CR值為判斷矩陣一致性指標CI對同階次的平均隨機一致性指標RI求商的結果,如果CR值小于0.1則說明通過一致性檢驗,反之沒有通過一致性檢驗。

        判斷矩陣的一致性指標CI計算公式為:

        對于1-9階判斷矩陣,其平均隨機一致性指標(RI)取值見表2:

        表2 平均隨機一致性指標值表

        根據以上指標權重一致性檢驗計算方法,對指標層指標進行計算,得出判斷矩陣一致性指標CI為0.07,平均隨機一致性指標RI取值為0.89,CR為0.08,小于0.1通過一致性檢驗。其他層次的權重同理可計算得出。

        二、評價模型

        利用層次分析法,通過指標權重的科學計算,已經得到了高職學校課堂教學質量中的各指標權重,但仍然沒有對教師課堂教學質量綜合評價進行建模描述,因此,本文引入模糊算法,采用多級模糊綜合評價法對教師課堂教學質量進行定量評判,建立綜合評價模型。首先建立綜合評價因素集和評價集,再由專家打分對每個單因素進行模糊評價,獲得評價矩陣,最終建立綜合評價模型,得到想要的結果隸屬度,如果需要進行多目標的模糊綜合評價,目標之間相互對比,可計算得出評價總得分。多級模糊綜合評價流程如圖2所示。

        圖2 評價流程圖

        根據多級模糊綜合評價流程,首先將影響綜合評價對象的所有因素進行整合,并把每個綜合評價對象影響因素作為集合的一個元素,從而創(chuàng)建出綜合評價因素集合,綜合評價因素集合用U表示,u=(u1,u2,u3,…,un),集合中元素ui表示第i個影響評價對象的因素。對于構建出的綜合評價因素集合,其元素通常會有不同程度上的模糊性[4]。本文以指標層為例進行模糊綜合評判,設課堂質量評價的指標集為u=(u1,u2,u3,u4),u1表示為學生評教,u2表示督導評教,u3表示同行評教,u4表示自評。

        其次,通過評價者對評價對象進行評價,然后梳理匯總所有的評價結果,并把每個評價結果作為集合的一個元素,從而創(chuàng)建出綜合評價結果集合,綜合評價結果集合用V表示,V=(V1,V2,V3,…,Vn),集合中元素Vi表示第i個評價結果。評價結果量化值構建時,根據實際應用情景,對于評價結果可選用等級、評語或數字等方式進行表示。設高職院校課堂教學質量的評價集為V=(V1,V2,V3,V4),其中V1,V2,V3,V4分別表示很好、較好、一般、不好。

        然后獲得模糊綜合評價矩陣R,同時需確定評價矩陣中各影響因素的權重。在構建模糊綜合評價矩陣時,首先梳理出評價因素集中各元素對評價結果集各元素的隸屬度關系,假設評價因素集U中第i個元素與評價結果集V中第1個元素的隸屬度值為ri1,那么評價因素集U中的第i個元素的單因素評價的結果則可以用用模糊集合表示,表示為Ri1=(ri1,ri2,…,rin),然后將m個單因素評價結果迷糊集R1,R2,…,Rn為行進行整合,形成模糊綜合評價矩陣Rm×n。在模糊評價中,因素的權重至關重要,直接反映了不同評價因素在綜合決策過程中起到的影響作用,會直接影響到綜合決策結果值[5]。設各因素ui的權重為ωi,可構建出包含所有因素權重集合的模糊集,模糊集用W表示,W=(ω1,ω2,…,ωi)。這里的權向量就是通過2.2層次分析法的成對比較陣計算得出的權向量。

        在獲得模糊綜合評價矩陣R,同時確定了評價矩陣各因素權向量W之后,通過模糊變化,將課堂質量評價的指標集U上的模糊權重向量W變?yōu)榻虒W質量等級的評價集V上的模糊向量B,即B=W1×n?Rm×n=(b1,b2,…,b1)。其中?稱為綜合評價合成算子,在這里為普通的矩陣乘法。最后根據綜合評價模型,確定系統(tǒng)總得分即可。

        三、結束語

        本文將層次分析法和模糊算法引入高職課堂教學質量評價應用中,建立基于層次分析法和模糊算法的高職教學質量評價模型,使評價結果更具科學、有效和便捷。

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