王妮
(西安培华学院 人文与国际教育学院,西安 710125)
英语教育本身是一项发展的教育系统工程,教育对象的年龄、知识基础、学习目的等方面的差异在很大程度上决定了教育形式的复杂形。因此,英语教育的评估、选择和判断在开展教育的过程中发挥举足轻重的作用[1]。评估、选择和判断终究是由人所做出的,决策的正确与否,优良差劣,与决策者的素质、经验、才能有很大关系。所以对决策群体的管理、评估和遴选就具有十分重要的意义。而怎样的决策群体最有益于决策呢?答案当然是专家群体。专家拥有专业的知识、判断、经验、方法以及运用这些技能提出建议和解决问题的能力。专家的工作是向基于知识的系统提供如何执行任务的知识。专家了解哪些因素是重要的,而且理解它们之间的相互关系。到目前为止,专家还没有标准的定义。但是,一个人所拥有的知识水平以及决策绩效是确定这个人是否是专家的关键标准。典型的专家具有一些一般的特征:首先,他们解决问题所达到的绩效水平明显优于一般人;其次,专家是相对的,某时某地的专家在其他时间或地点可能就不是专家了。所以针对这个标准,构建一个英语教育专家遴选系统,对提高英语教育绩效具有十分重要的意义和价值[2]。
对于专家管理系统问题,目前缺乏一个可用并且适用的方法和遴选依据,一般是由评审者根据专家的研究方向、学术水平、名气等选择符合待评项目基本要求的专家,采用同行评议方法进行评估。由于客观原因,同行评议方法本身存在一定局限性,在评估活动中暴露出一些缺点。近年来,国内外学术界对同行评议公正性表示了怀疑,认为评审专家的学术水平、学术态度和道德素养等方面的问题会造成同行评议公正性缺陷[3]。建立英语教学专家库管理系统,对于提高英语教学项目评审质量,于理论研究和实际应用两个方面,都具有十分重要的意义。对于专家库管理系统的理论研究和应用实践,国外己经有了一些研究。在类似于SCI(Science Citation Index)、SSCI(Social Science Citation Index)、EI(Engineering Index)等大型学术搜索引擎的中专家库管理系统都得到了较为广泛的应用。
专家的评价包括两个部分,一部分是对专家所从事的科研活动和所取得的科研成绩进行定性与定量有机结合的综合评估,是现代人力资源管理中的一个重点和难点问题,它可以为奖惩、晋升、选拔等多种人力资源管理决策提供重要的信息依据。另一部分是跟科技项目评估活动紧密联系在一起的业绩评估,是针对评审专家在评估活动中所表现出来的评议工作水平、工作态度等,这对于评议专家的遴选、调整是很重要的。目前对于专家遴选系统的研究,不管是在理论还是应用方面,都有很多亟待解决的问题。比如评价体系的指标代表性和清晰度的问题、指标层级的严密性问题、指标的量化评价问题特别是对于定性指标的量化问题、指标权重的选择方法和决策者权重的选择方法问题、评价决策模型的选择和评价决策过程的控制问题等等。另外,由于在专家库建设中缺少必要的专家评价信用,因此在专家选择时只能根据专家所填报信息进行主观筛选,难以保证专家筛选的质量[4]。
专家遴选系统简单来说是存储专家信息、针对特定的教育内容挑选合适的专家对其进行评价、并根据专家评价的结果来管理专家的系统。总的来说,当确定某位专家进入专家库时,首先根据其专业领域、技术职称、工作年限等一系列指标对其进行定位,划分到相应的层级中;当遴选出该专家进行项目评价后,需要对该专家的实际业务能力进行考核,判断其业绩水平的高低,以决定其后续被选择的优先顺序;最后如果该专家的业绩一直偏低,而且其学术水平、名气等也变化不大,就需要进行专家层级调整或将其从专家库中删除。因此,专家遴选系统的系统结构模型,如图1所示。
图1 系统结构模型
英语教学计算机专家库管理系统应遵循奇数原则、随机原则、更换原则。
(1)奇数原则。在选择专家进行评价时,专家组人数应为奇数,以便在专家所持相反观点持平时利于管理者做出决策。
(2)随机原则。参与集体评价活动的评价专家组或专家委员会应从评价专家库中依据要求和条件随机遴选,体现不同学科、不同专业技术、不同单位和地区的代表性,并应当有一定比例的在一线从事实际教育工作的专家参加。
(3)更换原则。针对具体的教育教学项目进行方案评审等过程中,应根据项目不同进行专家的定期更换。
科学的应用模块划分是发挥计算机专家管理系统服务英语教育的基础,英语教学计算机专家库管理系统主要功能模块包括用户管理、专家管理、模型管理等模块。
(1)用户管理。系统的用户主要包括3种:一是系统管理员,拥有系统的全部权限,能够对所有的模块进行操作;一个是普通管理员,除了不能对专家库进行操作,不能调整专家层级,拥有其它功能模块的操作权限;另一个是一般用户,可以对专家信息和专家业务信息进行管理,主要是查询专家信息和业务信息,进行专家遴选选择专家[5]。
(2)专家管理。添加、修改、删除和查询专家信息。专家的信息除了一些的基本信息外,还包括专家的教学绩效、科研项目、论文、著作、获奖情况、专业领域、专业领域的工作年限、专家等级以及参与的英语教学项目等信息。由专家的各种信息和评价数学模型,系统可以计算得到专家基础评价和项目关联度的分数,根据分值的大小可对专家进行排序操作;制定分级标准,对专家进行分级,层级则分为顶级专家、优选专家、专家和候选专家4类。
(3)模型管理。模型管理分为两个部分,一部分是专家评价指标和指标权重的管理,另一方面是综合评价模型的管理。综合评价模型通常包括灰色关联综合评价模型、数理统计因子分析模型等,其中灰色关联综合评价模型可以通过专家库管理系统内部编程的形式实现,而数理统计因子分析模型等数理统计分析模型和智能化评价模型可以通过集成SPSS、MATLAB软件的相关分析模块的形式实现。
1)专家层级划分依据。专家层级的划分依据基础评价和业绩评价指标体系评价结果,将层级分为顶级专家、优选专家、专家和候选专家。其中顶级专家指那些在英语教育领域内享有卓越成绩和专业威望那部分专家,占专家库总数的小部分;优选专家和专家占专家总数的绝大部分,指那部分基础评价得分较高且在具体的英语教育项目中业务成绩优异的专家,这部分专家被遴选参与实际业务的几率也较高;候选专家指那部分基础评价或者业绩评价得分较弱的专家,被遴选参与实际业务的几率较低。
2)专家层级动态机制。为保持专家层级的合理结构和淘汰优选的动态机制,这四个层级专家人数的相应控制比例为优选专家以上20%、一般专家60%和候选专家20%,具体的控制比例以现阶段库内专家的总体水平为依据,可以有专家库管理者灵活变动。
英语教学关联度的评价是为了合理的判别出专家与某一特定英语教学项目的关联程度,关联度评价的结果是专家遴选系统中基础评价和综合评价的重要补充。关联度评价的目标是为了建立评价对象和专家属性关系,并定量化的表示出来。关联度和综合评价(或其它)作为同一层级的评价指标,在结果排序上关联度应作为强相关关键词,以此保证所需英语教学项目对应专家排序最前。同时应该注意的是,英语教学项目关联度的评价结果(即关联度排序)是动态的,当选择不同英语教学项目时,对应的专家英语教学项目关联度排序是不同的。关联度评价的设计思路是基于专家所属英语教学项目领域和对应的职务及任职年限信息来判断专家与特定英语教学项目之间的关联程度。评价中的关键信息包括:专家所属英语教学项目领域和职务、任职年限信息,可表示为:关联度=f(英语教学项目领域分类,专家职务及年限信息)。
英语教学专家库初建时期依据基础评价指标体系计算专家等分,结合专家四层级的控制比例将专家归入不同级别,同时形成专家层级分割点。随着系统使用和时间推移,会出现专家的增补的情况,对于后续入库的专家依据基本信息评价指标以及相应层级分割点将其归入不同级别[6]。
随着专家信息增补,专家层级分割点也应做相应动态调整。在系统使用一定周期后(周期应大于信息变更和专家增补的周期),对库内专家的基本信息进行重新评价,按照层级控制比例修正层级分割点。基础评价的动态管理一方面即时跟踪专家基本信息中关键信息的变化,根据变动的程度对其目前所在层级进行调整;另一方面掌握库内专家基本能力的总体水平,为层级划分积累经验判据,相应的层级分割点可作为新入库专家的层级判定的依据。
英语教学计算机专家库管理系统在具体参与教学模式或者教学方案设计的过程中可以采取以下步骤和方法:(1) 组成专家小组。按照课题所需要的知识范围和未来的应用领域,确定专家,一般不超过20人;(2) 由项目的负责方向专家组成员说明本项目的概况以及该指标体系构建的背景和应用范围及对象,使专家对指标体系的目的和特征有一定的了解;(3) 向所有专家提出指标体系论证的问题及有关要求,并附上有关这个问题的所有背景材料,即指标体系及其构建说明,专家做书面答复;(4) 各个专家根据他们所收到的材料,提出自己的意见,并说明自己是怎样利用这些材料并提出的问题的;(5) 将所有专家的修改意见收集起来,汇总,再次分发给各位专家。收集意见和信息反馈环节经过三轮,专家给出的意见采用匿名方式;(6) 对专家的意见进行综合处理,在会上公开讨论。经过几轮的信息反馈,专家对指标体系有了较深的了解,在此基础上,将最终的意见公开,通过专家集体讨论的方法,对指标体系存在的问题进行论证,并最终确定指标的优化方法。
决策支持系统的理论和方法在现实经济社会生活中发挥了重要作用,在个人层面,企业层面乃至国家层面,决策支持系统的理论和方法在应对具体问题的解决中都发挥着重要功能。建立英语教学计算机专家库管理系统,本身是决策支持系统的理论和方法在教育领域的具体应用,对于发挥英语教育工作的外部智力资源支持提高英语教学绩效具有重要的理论意义和实践意义。在后续研究和实施过程中,要加强英语教学计算机专家库管理系统应用的组织领导和保障机制建设,将是后续研究的重点。