基于云模型的高职院校混合式教学质量满意度评价——以《工程制图与CAD》为例

宁善平，沈凌，张薇琳，熊律

（广东交通职业技术学院，广东广州510650）

1 前言

随着教学信息技术的飞速发展，高职院校的教学模式也发生了相应的变化，以MOOC为环境的混合式教学模式受到教师青睐。新的教学模式在满足现代教学手段的同时，也凸显了教学质量与学生学习效果期望之间的矛盾，如何更好地提升教学质量来满足学生的学习需求，是混合式教学模式可持续应用在课堂上的关键，学生对教学质量满意度评价则是提升教学质量的重要手段。满意度是反映学生通过“线上+线下”的学习与期望之间的一种情感反映，表现出一种喜欢与不喜欢的态度，故满意度评价与具体的评价对象和评价主体有直接关系。然而，在评价过程中，研究者往往通过自身经验或查阅相关文献来进行指标选取，一定程度会带有评价者的主观性，不能客观反映学生对混合式课堂上教学质量的满意度。在满意度评价方面，彭延峰等[1]提出了一种基于变量预测模型（VPMCD）的全方位评价方法，通过获取一定测试样本进行预测，来评价教学质量的等级。郑莉[2]通过采集一定量的有效样本，采用模糊数据挖掘和遗传算法来评价教学质量指标与满意度之间的规则知识，通过生成满意度的模糊规则库来分析教学质量的满意度。这些方法的评价体系结构复杂，很难直观的反映所有学生对教学质量的满意度。

在实际评价过程中，本文结合《广东交通职业技术学院大学生教学满意度评价》的文件，通过学生对文件中满意度重要度认知数据，结合《工程制图与CAD》混合式课堂上的实际情况，以学生为主体，多角度的递进筛选相应指标。通过设计调查问卷来分析每个指标对学生满意度的影响是否显著，如若不符合，则剔除该指标，直至每一个指标对学生满意度都有显著的影响为止。通过筛选的指标构建满意度指标评价体系，采用熵权法确定各指标的客观赋权，再根据学生对混合式课堂上教学质量满意度的主观、随机和差异等特点建立云评价模型，通过云算法得到评价云与结果云，来直观的展现学生在《工程制图与CAD》混合式课堂上对教学质量的满意度。

2 混合式教学质量满意度评价指标体系的构建

2.1 满意度评价指标的筛选

为了更加贴切的找到学生对混合式课堂上教学质量满意度指标，按照巴比（Earl Babbie）问卷构建思想以及李克特五级量表（Likert scale）技术[3]，以MOOC为环境的混合式教学进行调查分析，使用软件SPSS19.0录入数据，结构方程模型软件AMOS22.0编制模型图。根据《广东交通职业技术学院大学生教学满意度调查实施办法（试行）》的文件，结合相关文献混合式教学质量满意度指标的基础上，对教学满意度评价设计了4个一级指标（线上学习内容、课上教学态度、课上教学方法与内容、课后教学效果），同时结合ACSI模型的满意度评价指标，制定出教学满意度评价二级指标20个，以《工程制图与CAD》的4个班级（共206人）设计混合式课堂的教学质量满意度问卷调查，首先对30名学生在混合式课堂上对教学质量进行初步问卷调查之后，运用临界比值法、信度检验和因子分析等方法对调查指标进行分析优化得出15个满意度二级评价指标[4]，进而对4个班级（共206人）发放混合式教学质量满意度评价问卷。

通过发放206份问卷，回收有效问卷200份，满足问卷调查的相关标准，采用软件SPSS19.0进行指标的数据描述，利用PLS建模方法运算。得到15个二级评价指标的均值都在8.0～8.2之间（二级指标非常不满意到非常满意的分数为3～9依次递增），整体均值为8.12，折算为百分制为90.22，表明了学生对评价指标的内容非常满意，对选取一级指标Cronbach’s Alpha系数均大于0.8，问卷整体的一致性系数为0.932，表明了问卷设计的指标具有较高的一致性和代表性，整体满意度评价指标较可靠，可根据此问卷来构建混合式教学质量满意度评价指标体系[5]。

2.2 满意度评价指标体系构建

通过上述满意度评价指标的筛选，确定了以线上学习内容、课上教学态度、课上教学方法与内容和课后教学效果4个一级指标和15个二级指标，构建了混合式教学质量满意度评价指标体系[6]，如表1所示。

3 混合式教学质量满意度云评价模型的构建

3.1 基于熵权法的评价指标赋权

目前，满意度评价指标的赋权主要分为两大类[7]，一类是主观赋权法，如层次分析法（AHP）和专家评分法等，一类是客观赋权法，如主要有变异系数法和CRITIC法等。熵权法反映了混合式教学质量满意度各评价指标所携带和传输的信息量对决策评价结果的影响程度，有效地避免了评价者的主观性，更能适合学生对混合式教学质量满意度中全面性和动态性的特点。因此将熵权法法引入混合式教学质量满意度评价过程中，通过满意度各评价指标构成判断矩阵，由判断矩阵来确定指标权重[8]。具体计算过程如下：

①根据以上满意度评价指标，构建原始判断矩阵；

表1 混合式教学质量满意度评价指标体系

式中rij为第j个二级指标下第i个指标的评价值。

②对原始矩阵进行进行归一化处理。

越大越优型指标：

越小越优型指标：

③计算评价对象的特征比重。以第j项指标下，第i个评价对象的特征比重。

④计算指标的熵值。

⑤确定权重。

式中dj为差异系数，dj=1-ej。

3.2 基于云模型的评价方法与评价流程

3.2.1 基于云模型的算法

云模型是处理定性概念与定量描述的不确定转换模型，它可以表示由定性概念到定量的过程（正向云发生器），也可表示由定量到定性概念的过程（逆向云发生器），较好地处理了模糊性和随机性两者之间的关系[9]。设U是一个精确数值表示的定量论域，C是U上的定性概念，若定量值x∈U，且定性概念C的一次随机实现，x对C的确定度u(x)∈[0，1]是有稳定倾向的随机数

则x在论域U上的分布称为云，每个x成为1个云滴。由定性到定量的转化过程称为正向云发生器，正向云发生器是由云的3个数字特征（Ex，En，He），具体算法如下：

①根据云的数字特征（Ex，En，He）生成以期望为En，标准差为He的正态随机数；

②生成一个以期望为Ex，标准差为En的绝对值的正态随机数x，x就称为论域空间U上的一个云滴；

③根据步骤①和②，计算x属于定性概念C的隶属度，即确定度u：

④重复步骤①～③的步骤，直到产生n个云滴为止。

由定量值到定性概念转换的过程称为逆向云发生器，它可以将一定数量的精确数据转换为以数字特征（Ex，En，He）表示的定性概念，具体算法如下：

①计算样本云滴的Ex与方差S；

②计算样本的熵En；

③如果S2-En2≥0则按照步骤⑤进行，否则按照步骤4进行。

④删除样本中最近的m个样本，并取0.99n样本重新计算方差。

⑤计算样本的超熵He；

⑥输出云滴的数字特征（Ex，En，He）。

3.2.2 教学质量满意度评价方法与评价流程的设计

基于云模型理论，将表1中的满意度评价指标体系当成论域U，将每一个学生作为云模型中的云滴，206位学生对满意度指标的评价结果形成一个综合云团，可直观的反映所有学生对混合式教学质量满意度[10]，具体评价步骤如下：

①确定评价指标体系；根据表1已建成的混合式教学质量满意度评价指标体系，包含了4个一级指标和15个二级指标。

②确定教学质量满意度指标的评价集与评价云；根据表1中的满意度指标，实际调查各评价指标的满意程度，在调查中的有m个满意程度，则评语集可表示为：

式中 为m个不同程度的满意度。如果风险等级评语的下限和上限分别为Cmin，Cmax，根据其双边约束的等级范围区间来求解等级中每个指标风险等级的云数字特征，其具体计算公式为：

式中k为常数，依据模糊程度来确定k的值。

③评价指标的权重确定；根据熵权法的评价指标赋权得到各个指标的权重，得到一级指标的权重W={w1，w2，w3，w4}，各一级指标内的二级指标权重，如w1内的指标w11，w12，w13，w14，最终确定整个指标体系的权重。

式中i为一级指标的个数，m为一级指标对应的二级指标的个数。

④确定满意度评价结果云。通过实际的调查问卷的结果，在此为基础利用逆向云发生器，计算各指标集的云数字特征，得到云参数矩阵；

根据步骤③所确定的权重和步骤④所确定的云矩阵，计算教学质量满意度评价的结果云的公式为：

式（16）中的具体计算过程如下：

⑤评估云与结果云进行比较，确定满意度评价结果。利用正向发生器将步骤④中所计算的满意度的结果云K生成正态云，并与步骤②中的评价云进行比较，通过正态结果云在评估云中所处的云图范围和形态，直观的判断学生对于混合式教学质量满意度的情况。

4 实例分析

《工程制图与CAD》在MOOC中已经是第5次公开课，也引入在平时教学过程中，学生自主学习人数多和线上活跃氛围较好，故以此为基础，展开混合式教学质量满意度评价的实证研究。

4.1 满意度评价集的确定

根据收集的200份有效问卷调查，得到每位学生的满意度评价数据，确定评价集V有7个等级，结合公式（12）得到每个评价等级的云参数，见表2。

4.2 满意度指标权重与结果云参数的确定

根据熵权法的计算步骤，按照公式（1）～（6），计算各二级评价指标的权重，并按照公式（13）、公式（14）计算一级指标的权重，如表3所示。

表2 评价集V的云参数表

表3 评价指标的权重集

运用逆向云发生器法，生成指标的对应的云指标矩阵Z，结合表3各评价指标的权重W，根据文中公式（16）～（17）进行计算，得出以《工程制图与CAD》为基础的混合式教学质量的满意度评价的结果云参数为（7.32，1.26，0.275），各评价指标的结果云参数如表4所示。

4.3 评价结果与分析

为了更加直观的了解学生在混合式教学课堂上的满意度程度，采用正向云发生器将结果在评价云中体现，为了减少误差，取云滴数N=2000生成云图，见图1。

从图1可以表明：混合式教学质量满意度在7.320处的云滴最集中，其隶属度也最高，位于很满意与较满意之间，偏向于较满意。说明了4个班级（206人）在《工程制图与CAD》混合式教学中对教学质量较满意。然而从云图中可以发现整个结果云的跨度分度超出评价云图的范围，体现了学生对教学满意度程度存在一定的认知差距，反映了调查问卷筛选的评价指标还存在一定的主观性与模糊性。从结果云的厚度与评价云的厚度相比，结果云的厚度小于评价云，且更加离散，反映了学生对评价结果的满意度未100%达到共识，表明了评价结果存在一定的随机性。

总体上来说，该评价结果反映出了学生对混合式教学质量基本满意，基本能够满足学生对混合式课堂上的期望，可进一步改善《工程制图与CAD》混合式教学来满足学生的期望需求。

表4 混合式教学质量满意度评价结果云参数

图1 混合式教学质量满意度评价的结果云图

5 结语

以学生学习感知教学质量为视角，建立了高职院校中混合式教学质量满意度评价方法。较客观地构建了混合式教学质量满意度评价指标体系，运用熵权法确定了各指标的权重，通过采用云模型构建评价模型，以《工程制图与CAD》混合式教学进行了满意度评价，最后结果表明了此混合课堂教学质量为较满意。在评价过程中，由于是以学生的期望感知为视角，使得评价结果更加准确，同时也把评价结果的随机性与模糊性等特点展现出来，给教师对混合式教学质量的改进提供了一定的理论基础，为下一步改善混合式教学质量的建议及措施提供了优先顺序。