AHP—FUZZY模型的高校教师信息技术应用能力评价

2018-05-07 06:52朱立炫
科技创新导报 2018年1期
关键词:信息技术模型教师

朱立炫

摘 要:在多媒体出现并广泛应用以前,老师教学的基本模式都是口头讲述,参照课本进行板书教学,多媒体广泛发展后,学校也创新了老师教学的模式,老师开始使用多媒体进行教学,这种方式需要老师熟练掌握信息技术应用能力,对老师的要求也更高了,因此老师必须学习信息技术以便用多媒体进行良好的教学。为了提高老师的实际应用能力,学校对教师信息技术应用能力进行评价。

关键词:AHP-FUZZY 模型 教师 信息技术 能力评价

中图分类号:F224 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2018)01(a)-0148-02

在信息化时代,高校跟随时代的步伐也采用了新的教学方式——多媒体教学,所以对老师的要求也提高了。高校教师信息技术应用能力是高校教学的一个问题,当前对于教师信息技术能力评价的关注度较弱,要提高教师的信息技术能力就要进行教师信息技术能力评价,这是高校信息技术应用的一个改善措施。在国外也有关于教师的信息技术能力的评价模式,对这一问题进行研究的机构和组织也有,但并不是太关注这一问题,所取得的研究成果较少。关于这个我国有一些著名学者发表了一些论文阐述了自己的观点,如邱华、蔡红等。在他们的基础上,本文主要从评价的前提、具体内容以及实例来论述。

1 AHP-FUZZY模型的定义

利用AHP-FUZZY模型来研究高校教师信息技术应用能力,我们首先来了解AHP-FUZZY模型的含义。所谓AHP-FUZZY模型,即层次分析和模糊分析综合应用模型,也就是说研究高校教师的信息技术能力要从两方面来,即层次分析法和模糊评价法。层次分析法是进行评价的一个重要因素,需要对教师信息技术能力划分不同层次,从不同的方面来评价。

2 高校教师信息技术能力评价模型的内容

面对当今高校教师信息技术能力存在的问题,对教师信息技术能力的评价主要从以下几方面构建评价基本模型。

2.1 信息技术知识

随着多媒体技术在教学中的应用,高校教师掌握基本的信息技术知识是必要的,如:计算机二级基础知识、acess应用知识以及常用的一些软件等,学习这些知识可以提升教师的教学水平,也会改善自己的实用能力,从而更轻松地面对工作。

2.2 应用能力

借助计算机辅助教学,老师光去学习认识信息技术知识是远远不够的,必须立足于实践应用。因此,老师要在学习了解基础知识的前提下去进行具体的实践操作来锻炼自己的应用能力。老师应从网络中了解相应知识的教学模式、教学方法,熟识网络系统,开展网络教学,创新教学模式。

2.3 实际效果

教师对信息技术基本知识和实际应用能力的掌握不能作为评价一个教师能力的标准。还应考虑教师应用信息技术教学的实际效果,即应用信息技术对提高学生学习兴趣、学习成绩、学生课堂表现以及学生对教师的评价的效果;还有应用信息技术提高课堂教学能力、改善课堂秩序、增加课堂活跃气氛和班级综合成绩的效果。

2.4 基础专业知识提升

教师作为教学的主体,掌握基本的教学知识是必要的,同时教师应多参加相关的培训和学术会议,以提高自身的知识技能,并了解相关学科的最新进展,使自己具有进行科研学术的能力。

综合上述因素,根据德尔菲专家调查法,构建高校教师信息技术能力应用评价结构层,评价目标层为高校教师信息技术能力(U),中间层为信息技术知识(U1)、应用能力(U2)、实际效果(U3)、基础专业知识提升(U4),最底层则是具体要求,如计算机知识(U11)、网络知识(U12)、人才培养效果(U31)、信息技术和专业知识整合(u41)等。具体内容见表1。

3 实例研究

3.1 层次分析法

(1)构建比较判断矩阵、单排阵和一致性检验。

构建判断矩阵需要对一级指标进行两两比较,根据重要级别进行赋值,使用层次分析法进行构建,一般采用1-9标度法构建;构建后为了防止二级指标中的内容出现反常规情况,要进行一致性检验,需要的公式为:①求出判断矩阵的最大特征跟λmax,计算一致性指标:CI=(λmax-n)/(n-1);②计算一次性比例:CR=CI/RI,当CR<0.1,则判断矩阵具有一致性,否则重新调整,使它具有一致性。

(2)总排序及一致性检验。

上述计算得到了一级指标相对于前一级指标的权重指数,而存在多级指标时,需要计算每一级指标相对于总指标的权重,得到总排序,即先计算下一级单排序,然后进行总排序。当然总排序也要检验一致性,即CR=CI/RI,当CR<0.1,总排序具有一致性,否则重新排列。运算上述三步骤将得到高校教师信息技术能力应用评价的权重,接下来要进行模糊综合评价。

3.2 模糊综合评价

(1)建立因素集和评价级。

因素集是高校教師信息技术能力评价指标各种因素的集合(见表1),如表1U=(u1,u2,u3,u4),还可以分成具体的因素集,如U1=(u11,u12,u13),U2=(u21,u22,u23)···

评价集M是评价高校教师信息技术应用能力的各种判断结果的集合,计算出的集合可以归纳为M=(m1,m2,m3,···),本文将评价等级归为(优秀,良好,一般,差)。

(2)模糊评价。

首先对评价因素进行单排序,结果汇总得到总排序A*,之后构建模糊评价矩阵R=(rij)vi,然后将A*归一化后得到A与R的合成运算,最后进行模糊变换B=R×A,然后将结果进行分析就可以了。

3.3 综合评价结果

组织高校在职教师,校务委员会成员等十几名专家对高校教师信息技术能力应用进行评价并划分出不同的等级,本文将等级划分为优秀、良好、一般、差等4个等级。例如某高校进行AHP-FUZZY模型这个实验得出结论,高校教师信息技术能力应用评价等级为良好,说明该高校教师信息技术应用能力偏高。

当然除了表1所列举的指标外,还可以考虑到其他因素,如教师性别、学科偏向等。不同的指标有不同的结果,要考虑到所有的因素,确保评价的准确性。

4 结语

进行高校教师信息技术能力应用评价可以清楚地看到教师的偏弱知识,学校可以根据教师的评价结果为教师进行不同的培训安排,提高教师的应用能力,以便更好地向学生传达知识;而且可以提高教师的学习能力和逻辑能力,获得良好的教学效率。AHP-FUZZY模型的高校教师信息技术应用能力评价模型是一个高能的测试方式,对于教师信息技术的评价是一个不断改进的未知过程。

参考文献

[1] 蔡红.基于灰色关联的信息技术能力评价模型研究[J].武汉理工大学学报:信息与管理工程版,2013(6):378-381.

[2] 邱华.高校教师信息技术应用能力灰色多层次评价模型[J].现代教育技术,2011(4):81-83.

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