战春梅,赵则海,崔百宁,姚英
(肇庆学院 a.教育技术与计算机中心;b.生命科学学院;c.教务处,广东 肇庆 526061)
多媒体教学越来越受到各类教学机构的重视.一些高校规定,运用多媒体教学设备进行教学的课程应不少于30%,有的高校甚至规定要达到50%以上[1].多媒体教学需要专门设计的教学场所和相配套的仪器设备,多媒体教室的设置和内部设备配置水平与学校的办学条件、学生数量及教学管理密切相关.在资源有限的情况下,合理配置多媒体教室资源、科学编排多媒体教学课程表、加强多媒体教学管理等措施,是提高多媒体教室利用效率的有效手段[2].目前,受多媒体教学管理制度不完善、教学软件缺乏及教师培训机制不健全等因素的影响,多媒体教室的使用效能未能得到有效发挥[3].建立一套科学、合理的多媒体教室利用效益评价指标体系并利用其进行有效评价,对合理配置多媒体教学资源、增加利用效率、提高多媒体教学质量等方面均具有重要意义.
结合多年多媒体教学管理经验,笔者从多媒体教室的硬件配置、管理水平、教学服务及扩展服务4个方面设计了多媒体教室综合利用效益评价指标体系,共18个指标(见表1).
层次分析法(analysis hierarchy process,AHP)是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法,使用该方法可将评价专家的定性判断给予量化[4]32.
1)建立层次结构.多媒体教室综合利用效益评价指标体系分为3个层次:目标层(A),是模糊综合评价目标;中间层(B),是评价指标体系的一级指标,共4个指标;指标层(C),对每项指标通过定性的方法进行评价,共18个指标.
2)建立判断矩阵.以指标层(C)为因素层构造中间层(B)的判断矩阵,以中间层(B)为因素层构造目标层(A)的判断矩阵.选用1~9标度法对元素重要性进行赋值[5].建立n个指标的判断矩阵B(见表2).
表1 多媒体教室综合利用效益评价指标体系及评价等级
3)计算判断矩阵的特征向量和最大特征根.利用“和积法”进行排序;将判断矩阵归一化后,用于计算判断矩阵的特征向量和最大特征根[4]34:
所求的特征向量M=[w1,w2,…,wn];最大特征根
其中:(BW)i为向量BW的第i个元素;λmax为最大特征值;n为评价指标数量.
表2 两两元素比较的判断矩阵
4)权重计算及一致性检验.判断矩阵的一致性指标αC1(consistency index)的计算[4]35:.其中,αCI值越小,表明判断矩阵的一致性越好.根据评价指标数量确定βRI(random index)[4]35.βRI值见表3.
平均随机一致性指标γCR(consistency ratio)的计算公式如下[4]35:.当γCR<0.10时,便认为判断矩阵具有可以接受的一致性;当γCR≥0.10时,就需要调整和修正判断矩阵,使其满足γCR<0.10,从而具有满意的一致性.
表3 1~8阶矩阵的随机一致性指标βRI值
多媒体教室综合利用效益评价采用模糊综合评价方法[6].隶属度是模糊运算的不可或缺的参数.每项评估指标均可通过定性的方法评价,分为“优秀”、“良好”、“一般”和“较差”4个评估等级,分别赋值100,85,70和50分.
将评价指标体系按中间层分解为4个子系统,分别进行模糊评价,构建模糊综合评价矩阵及其计算方法参见文献[7].以上计算在Matlab6.1和Excel中完成.
3.1.1 中间层的权重计算及一致性检验
中间层的硬件配置(B1)、管理水平(B2)、教学服务(B3)和扩展服务(B4)的权重以及λmax、αCI、βRI、γCR的计算结果见表4.评价指标γCR值为0.076,表明判断矩阵具有较好的一致性.多媒体教室的教学服务权重最高,达0.543,表明评价指标体系突出了多媒体教室的教学服务功能.
表4 中间层的权重分配及一致性检验结果
3.1.2 指标层的权重计算及一致性检验
中间层的硬件配置(B1)、管理水平(B2)、教学服务(B3)、扩展服务(B4)和指标层(C)的权重以及 λmax,αCI,βRI,γCR的计算结果见表5.所有评价指标的γCR值均小于0.1,表明判断矩阵均具有较好的一致性.
从指标层(C)来看,多媒体教室所占比例(C1)、多媒体教室的教学利用率(C8)、多媒体教学效果(C14)、多媒体课件使用率(C12)、多媒体教室管理制度(C6)等指标对多媒体教室利用效率的影响较大,表明加强多媒体教室管理、完善规章制度、提高教学软件质量和多媒体教学水平等措施,可有效地提高多媒体教室的综合利用效益;多媒体教室数量的增加或硬件配置的提高,可以明显改善多媒体的教学条件,但其并非扩大多媒体教室综合效益的主要途径;多媒体教室的教学、科研以及社会服务等扩展服务比较薄弱,管理者应不断挖掘其潜力,充分发挥多媒体教室的应用效能.
表5 指标层的权重分配及一致性检验结果
表6 评价专家的评价结果
基于多媒体教室综合利用效益的评估等级,评价专家对表1中的各项指标打分.多媒体教室的硬件配置、管理水平及教学服务相关指标评价需调阅现代教育技术中心的档案材料.如截至2006年,肇庆学院拥有教室总数为119个,其中多媒体教室数量为84个,多媒体教室所占教室总数比例(C1)为70.9%,评估结果为“良好”等级.要评价多媒体教学效果(C14)指标,可以通过向学生发放调查问卷的方法进行,根据学生的反馈结果进行评价,该项工作一般在正式评价之前完成.多媒体教室的扩展服务评价,主要通过随机调阅近1年多媒体教室的使用记录予以确认.3位专家评价的综合结果见表6.
基于各个指标的权重和专家的评价结果,分别计算评价指标体系的中间层评价因子.硬件配置的评价因子为VB1=[0 0.159 0.419 0.394];教室管理水平的评价因子为VB2=[0 0.292 0.584 0.292];教学服务的评价因子为VB3=[0.136 0.303 0.355 0.206];扩展服务的评价因子为VB4=[0.142 0.392 0.358 0.108].
专家对多媒体教室综合利用效益的综合评价结果为
多媒体教室综合利用效益评价最终得分为84.479分,说明多媒体教室综合利用效益较高.
AHP方法得出的多媒体教室综合利用效益评价体系,对各项指标权重系数的分配很好地综合了各种决策因素,体现了灵活和简洁的优点,减少了主观意志、倾向性等人为因素对确定权重系数的干扰.基于AHP方法的模糊综合评价实施起来简便易行,评判规则简单,权重分配更合理,评价结果也更可靠,可操作性强,评价结果具有很强的科学性.评价指标量化和数据处理部分可通过计算机软件实现.
[1] 邓演平.对多媒体校园教学网的调查与分析[J].机械工业高教研究,2002(2):54-57.
[2] 战春梅.关于提高多媒体教室利用效率的探讨[J].牡丹江师范学院学报,2002,111(5):62-64.
[3] 卢银泉.谈多媒体教室效能的发挥[J].韩山师范学院学报,2003,24(3):112-115.
[4] 赵焕臣,许树柏,和金生.层次分析法[M].北京:科学出版社,1986:32-36.
[5] 骆正清,杨善林.层次分析法中几种标度的比较[J].系统工程理论与实践,2004,9(9):23-33.
[6] 韩立岩,汪培庄.应用模糊数学[M].北京:首都经济贸易大学出版社,1998:116-120.
[7] 战春梅,李军.综合性实验教学质量评价体系及其模糊评价[J].肇庆学院学报,2008,29(5):65-67.