高职计算机基础课程学习评价体系的构建——基于多元智能理论

张 明

（辽宁医药职业学院，辽宁 沈阳 110101）

计算机基础是一门实践性较强的课程，因此，对这门课程的学习效果评价不应简单拘泥于传统“一张卷纸定优劣”的评价方式。针对其操作性强、考核易主观化、片面化等显著特点，建立一套多元化的学习评价体系就显得尤为重要。本文将在多元智能理论的基础上，构建出一种新的多元化的计算机基础学习评价体系，从多个方面来观察学生的学习过程，给出一个相对全面、客观的多元化评价，促进学生多元智能的发展。该体系的构建不仅为课程提供系统化、数据化的考核评价方法，也将会大幅提高评价的客观性、公正性。

一、研究对象学情调查与分析

通过问卷调查方式了解某高职学院2019 级大一学生入学前计算机基础掌握情况、学习风格等，为选择实验对比班级提供数据支持。采用李克特五级量表做计算机基础掌握情况问卷，采用所罗门学习风格量表做学习风格分析，两问卷数据根据学生姓名做相交。发放问卷174 份，回收问卷164 份，回收率94.25%，回收问卷中有效率为100%。通过对回收问卷中的数据分析，中医康复技术三班、四班在班级人数、学习风格分析和计算机基础掌握情况分析上均比较相近（见图1、图2、图3），故选取中医康复技术三班、四班两个班级为多元化学习评价的对照班和实验班，为后续多元化学习评价体系应用做准备[1]。

图1 2019 级中医康复技术三班学习风格图表

图2 2019 级中医康复技术四班学习风格图表

图3 实验班和对照班的计算机基础掌握情况图表

二、多元化学习评价体系建立

（一）多元智能评价论

美国哈佛大学霍华德·加德纳提出了多元智能理论，其七种智能分别是语言智能、逻辑 数学智能、空间智能、身体 动觉智能、音乐智能、人际智能和自我认知智能等[2]。加德纳评估论有几个特征：重视评估胜于重视考试；简单自然而定期的评估；生态学的效度；“智能展示”的评估手段；多种测试方法有机结合；对学生个体的差异、不同的发展水平和对知识形式的敏感度；有趣并具激发作用的素材使用；为帮助学生而实施的评估[3]。综上可知，多元智能评价是在教学过程中自然融入评价环节，不同智能可通过设计不同评估手段来考查，评估方法趣味性且多种评价方法并存，多元智能评价更关注学生主动参与、探索发展和合作学习的培养。

（二）指标体系设计与指标确立

使用李克特量表来设计《翻转课堂教学模式下多元学习评价指标》调查问卷，在全院选取10 位专家和35 名教师，发放问卷45 份，回收45 份，有效率100%。通过调查，专家和教师们建议调整指标体系：一级指标由学习准备、学习过程、学习效果改为课前准备、课中学习、课后效果；二级指标将难点讨论从课前准备中剔除，放入课中学习；在课后效果中加入期末理论考试和期末操作考试两个指标。

翻转课堂教学模式下的计算机基础课程多元学习评价将从课前、课中、课后三个环节开展多元化学习评价，故一级评价指标设定为课前准备、课中学习、课后效果。每个指标项中将以布鲁纳的目标学习理论为依据，从知识、技能、情感三个维度设定二级指标。课前准备包括资源学习、读书笔记、课前测试三个指标；课中学习包括课堂出勤、课堂互动、小组分工、难点讨论、合作探究、作品展示六个指标；课后效果包括课后测试、课后作业、扩展学习、期末理论考试、期末技能考试五个指标[4]。

（三）指标权重的确定

1．建立层级结构模型

层次分析法AHP 是由美国匹兹堡大学教授萨蒂提出的，其基本原理是将较难确定的问题通过定量分析方法，将问题与决策有关的元素划分为多个层次，包括目标决策层、中间层和方案层等，建立层次结构模型，进行定性和定量分析[5]。

翻转课堂教学模式下建立以多元智能理论为基础的计算机基础学习评价指标体系的层次结构模型。决策目标层为A 多元化学习评价；中间层为一级指标，包括B1 课前准备、B2 课中学习、B3 课后效果；方案层为C1 资源学习、C2 读书笔记、C3 课前测试、C4 课堂出勤、C5 课堂互动、C6 小组分工、C7 难点讨论、C8 合作探究、C9 作品展示、C10 课后测试、C11 期末理论考试、C12 课后作业、C13 期末操作考试、C14 扩展学习二级指标（见图4 示）。

图4 计算机基础学习评价指标层级结构图

2．建立判断矩阵

判断矩阵是对同一层级中的两两要素比较，判断相对重要性[6]。在本研究中采用Yaahp 软件。该软件通过绘制层次模型结构、录入判断矩阵数值，自动检验一致性，从而赋值权重。将层次结构图绘制到软件中生成组织结构模型图（见图5），并通过层次模型合法性检验。

利用软件以当前的层次模型自动生成AHP 调查表。选择本院专家教授和同行5 人作为群决策专家，采用Saaty 提出的1～9 重要性标度方法判断矩阵，分别评估对于决策目标“多元学习评价A”及对于中间层目标“课前准备B1”“课中学习B2”“课后效果B3”各元素的相对重要性[7]（见图6）。对多元化学习评价指标重要性调查表的部分问卷内容，各组两两比较要素，对于“多元化学习评价”的相对重要性，专家选择重要性标度，反馈回的问卷导入到软件中，不需人工干预，随即自动建立判断矩阵。

3．单排序及一致性检验

层次分析法单排序理论上可利用和法，即取列向量的算数平均值，即得判断矩阵的层次排序结果（权重系数）[8]。本研究利用Yaahp 软件实现，通过软件自动检测专家各判断矩阵一致性。一致性比例小于0.1时，认为判断矩阵符合一致性检验，否则要对判断矩阵微调直到通过一致性检验。在确保一致性检验的情况下自动生成权重系数（见图7）。

图5 Yaahp 层次结构模型图

图6 多元学习评价指标重要性调查表部分问卷内容

图7 某专家判断矩阵一致性比例及其权重

4．专家群决策

在层次分析法中可根据专家的学术水平、资历、经验等综合因素选择判断矩阵的权重。本研究中专家水平相当，故直接采用加权算数平均计算向量法（见图8），确保每位专家各判断矩阵通过一致性检验，对各个专家的层次总排序向量的算数平均作为综合总排序的向量[9]。

图8 群决策加权算数平均计算

（四）确定评价指标体系

通过Yaahp 软件群决策得出判断矩阵单排序及总排序，加入多元智能理论中不同评价角度及学习评价指标说明，可确定评价指标体系（见表1）。

表1 多元化计算机基础学习评价指标体系

三、多元化学习评价指标体系应用

根据多元化学习评价指标体系并结合计算机基础知识教学模块特点制定评价量表（见表2）。此模块教学在整个计算机应用基础课程中学时数占11.1%，故将此模块的综合评价分数定为12 分。每个模块学习评价量表分数按照百分制，再折合成模块所得分数。此教学模块中理论知识居多，并没有涉及操作部分，所以在评价量表设计时取消期末操作考试部分的评价，将其比例加入到期末理论考试部分。评价方法采用学生自评、学生互评、教师评价。在课堂教学中教师作为指导者参与其中，自评分数比例占20%，互评分数比例占30%，师评分数比例占50%。评价分数分为五个等级，分别对应不同分数，评价后通过软件生成最终成绩[10]。

表2 计算机基础知识模块评价量表

对中医康复技术三班开展传统教学；四班为实验班，采用翻转课堂教学模式开展计算机基础知识模块的教学，应用学习评价体系，课堂的教学策略为合作学习，检验指标体系的有用性和完整性。从成绩评定上看，实验班明显比对照班级高。从翻转课堂教学及学习评价指标体系满意度看，教师对计算机基础学习评价指标体系的满意度占95.1%、学生对计算机基础学习评价指标体系的满意度90.2%；从教学效果评价上看，任课教师能够全方位的监测学生的学习状态，学生分数的给与更有依据；从综合能力培养上看，学生更加积极参与教师活动，倦怠情绪明显好转，有效提高自学能力。

总之，要改进计算机实践教学的评价的理念，建立多元化的学习评价指标。在计算机教学领域中构建指导教育教学的多元化学习评价体系，可以客观的评价学生的课程掌握情况，明确自己的学习效果及与同伴之间的差异，促进学生多元智能的发展，从而调动学生学习积极性，发挥学生学习潜能，并能够对学生做出客观、公正、多元化的评价。指导高职计算机教师实施教学评价。针对计算机实践教学来构建专门的多元化学习评价体系，为在计算机基础这门课程的教学中开展教学实践活动建立对应可用的学习评价体系，做到评价指标更全面、具体、针对性强，评价体系实用、高效、可推广复制。