高校教学信息化综合评价方法的研究

陈黎敏

(常州信息职业技术学院 江苏常州 213164)

0 引言

高校信息化教学是指在教学过程中，充分利用信息通讯技术实现教学组织形式的多样化、教学内容的电子化、教学方法和手段的信息化，从而拓展师生间信息交流渠道，提高教学效率，扩展教学范围的改革过程。高校教育信息化的持续发展，迫切需要建立课堂教学和网络教学整合条件下科学、完善而实用的信息化教学评价体系，并通过教学评价，进一步推动和引导教育信息化［1］。

1 高校教学信息化评价指标

要建立信息化教学评价体系，首先要明确信息化教学评价的各项指标。通过对信息化教学系统结构的分析，结合已有的社会信息化、企业信息化和教育信息化的研究成果，构建如表1所示的面向学生、院系和课程教学的多层次的测评指标框架，以关注学生成长过程、宏观考察院系整体和微观考察课程信息化教学过程。实际应用时可根据具体的类型、政策及考评的侧重等情况对指标及其权重进行必要的调整。结合学科和课程特点，师生也可自己设计或选择指标，以体现师生的个性化需求。

表1 信息化教学评价指标体系框架

在此基础上，可借助综合评价方法对影响信息化教学评价指标的多种因素进行总体评价。常用的指标赋权方法、层次的合成权数法主要有德尔菲法、两两比较法、层次分析法等［2］。其中雷达图综合法可以为实现教学信息化定性和定量的评价提供一种方便有效的思路。

2 高校信息化教学综合评价方法

1)基于神经网络理论的信息化教学评价。以面向课程信息化教学评价为例，其二级评价指标有18项，可以将课程的5个一级评价指标作为神经网络系统输入，把评价目标作为系统输出，并将评价指标的取值范围定为［0，9］。采用三层BP神经网络对课程信息化教学评价系统进行仿真计算，输入层、隐含层和输出层的结点数分别为5×18×1，激活函数采用sigmoid型，学习率η=0.9，学习训练算法采用BP算法，目标误差为0.001。训练达到要求后，原始数据与神经网络系统的辨识值非常接近。即该模型能较为准确地根据各评价指标来确定教学效果。因此，神经网络能克服专家在评价过程中的主观因素，通过采用变步长算法，大大改善网络的收敛速度，提高学习训练效率，从而给出较满意的评价结果，具有广泛的适用前景［3］。

2)基于修正AHP-模糊综合评价。基于修正AHP-模糊综合评价模型首先用秩和运算法对传统的AHP(层次分析法)进行改进，再用修正的AHP方法确定模糊综合评价模型中各指标因素的权重，得出评判向量;最后运用灰色关联度的方法分析各评判向量的优劣，给出排名。具体步骤如下［4］:

①设立因素集，它是一个由评价指标组成的指标集合:U= ［u1，u2，…，um］。

②设立评价集，它是一个由表示评价目标优劣的集合:C= ［c1，c2，…，cm］。

③由秩和运算法和层次分析法分别计算各指标的权重。

④确定主因素层和子因素层各指标的影响度向量，并对其进行归一化处理，即为各指标的最终权重矩阵:W= ［w1，w2，…，wm］

其中，ωi为秩和运算法确定的权重，ui为层次分析法所确定的权重。

⑤构造单因素评判矩阵R。

⑥计算模糊综合评判矩阵A。

⑦计算灰色关联度，确定灰色关联序。

应用修正AHP-模糊综合评价模型和灰色系统理论中的灰色关联度分析信息化教学效果，计算、操作简单，可以弥补模糊综合评价法的不足，减少信息丢失，做出科学而准确的评判，对信息化教学评价有一定的实用价值。

3)基于TOPSIS和灰色理论的信息化教学评价。可采用TOPSIS(逼近理想法)、灰色关联理论及因子分析法来进行信息化教学评价，其方法为(以面向院系教学评价为例):

①以最好及最差指标值分别组成最佳最差院系参考数列x0，被评各院系的指标值为比较数列xm;

②计算第i个院系的第j个指标与参考数列第j个指标的关联系数rij，r'ij得到关联系数矩阵;

③利用因子分析计算关联系数矩阵的因子得分;

④计算第i个院系与最佳最差院系之间因子总得分之比即相对贴近度，按照大小进行排序。

用此方法建立的信息化教学评价模型，可克服一些评价模型要求先给出各个指标权重而由于人为因素的主观性影响评价结果的问题，以相对贴近度进行排序，其评价结果更为合理、可靠、客观［5］。

4)基于多属性决策法的综合评价。采用一种基于TOPSIS和AHP逻辑程序评价信息化教学。AHP可以有效处理有形和无形的属性，特别是重要决策过程中不同专家的主观意见，TOPSIS可以有效处理有形属性和一些评估的可选项。TOPSIS需要有效过程确定与目标不同属性的相关重要性，AHP提供这样一个过程，这两种方法的联合(MADM)是一种简单并有逻辑性的评价方法［6］。

5)基于雷达图的信息化教学评价。雷达图也称星图或蜘蛛网图，其最大的特点是直观、形象。传统的雷达图只能得到定性的分析，引入面积和周长的雷达图综合评价法，不仅能进行直观对比分析，还能进行定量综合评价。

以面向课程教学评价为例对课程A和B进行测评。先根据学生、同行、管理部门评价信息和二级指标权重计算得到一级指标，然后再选取6组一级指标数据，经过标准化、归一化处理后如表2，用［0，1］之间某一数值表示。

表2 课程A和课程B数据汇总

根据课程信息化教学评价的一级指标将雷达图分成五个扇形区，各指标用从原点射出的轴表示，轴的截距表示各指标的值，即各项影响因素指标经过标准化、归一化处理后的值，各指标从原点射出的角度可根据评价经验确定。将相邻轴上的点连接起来，形成折线闭环，就可以得出如图1所示的雷达图，数值越大，表示课程信息化教学效果越好。

图1 基于雷达图的课程信息化教学评价

通过提取雷达图的特征向量，用特定的综合评价函数值的大小对应综合评价结果，实现雷达图的定量数值评价。设上述评价对象集为P=(p1，p2，…p5)，其中对象pi的雷达图的面积和周长分别为ai和ci，则对象pi的评价向量Vi=(vi1，vi2)可定义为［7］:

则评价量vi1为对象pi的雷达图面积的归一值，雷达图的相对面积越大，表示信息化教学综合评价越好;评价量vi2为对象pi的雷达图面积与具有相同周长的圆面积比值，当雷达图的面积一定时，其周长越小，图形越趋于圆形，说明各项指标协调性越好。还可通过计算雷达图多边形重心或形心来考察各项指标中对信息化评价影响最大的指标。

最后根据评价函数计算各评价对象的评价值:

代入课程A和B得到YA＞YB，课程A比课程B综合评价好。课程中教学设计指标相对较低，教学设计方面还需进一步改进。计算结论从图1中同样可以直观地看出来。

用雷达图可以分析同一课程不同教师不同班级的信息化教学评价，也可以分析不同课程的信息化教学评价，使教师了解自己教学水平的相对位置，并针对某项指标相对较低，为教师进一步改进教学提供针对性意见。

3 结束语

上述几种综合评价方法都可以减少人为因素的主观性影响，合理、可靠、客观地实现信息化教学评价，尤其是雷达图法更为直观、精确、简洁并包含较多数据信息，使教师能获得及时的教学反馈，对教师进一步改进教学提供更好的服务，这值得进一步深入地研究。当然，信息化教学评价工作的定位应是帮助教师发现问题，促进师生交流，进一步提高教学质量，而不仅仅体现出学校的监管作用。因此，高校要以教师的发展需求为目标，建立更加完善的信息化教学评估体系，使数据处理层次化，结果利用合理化，更好地为教师改进教学、提高教学水平服务，不断推动信息化教学评价工作向着更好的方向发展。

［1］ 南国农.信息化教育教育概论［M］.北京:高等教育出版社，2006:58-59.

［2］ 李思寰.高校教育信息化评价方法的研究［J］.中国管理信息化，2010(2):127-129.

［3］ 冯凯，李雪萍.信息检索课多媒体教学神经网络评价模型［J］.情报杂志，2006(9):144-145.

［4］ 杨德芹.教学质量评价模型及案例分析应用研究［D］.华中师范大学，2008(5):28-35.

［5］ 刘晨琛.基于TOPSIS和灰色理论的高校教育信息化评价模型［J］.数理医药学杂志，2009(1):6-8.

［6］ R Venkata Rao.Machinability evaluation of work materials using a combined multiple attribute decision-making method ［J］.Int.J.Adv.Manuf.Technol，2006(28):221-227.

［7］ 杜劲，刘战强.基于雷达图法的材料切削加工性评价［J］.机床与液压，2011(15):1-4.