基于AHP的地方民族性大学线上教学效果之研究

曾昭辉，方东辉

（吉首大学 数学与统计学院，湖南 吉首）

一 引言

新冠病毒肺炎疫情的到来，使得学校复课成为一大难题，而网上教育则在此时成为了一大热点，多数学校采用线上学习的方式响应国家的相关政策安排。民族地区近年来在信息社会方面的指数整体呈现快速增长的趋势，与全国的信息社会指数平均水平差距逐渐减少。在2020年新冠病毒肺炎疫情蔓延的情况下，民族地区的各个高校存在优质教师资源稀缺，学校信息硬件设备不够齐全等问题，那么学校采用信息化技术开展线上学习是一次网络技术大幅度提升的机遇，同时对于老师和学生来说，也是一次双重的考验。

本文以湘西自治州武陵山区唯一一所综合性大学“吉首大学”为例，分析地方民族性大学在新冠病毒肺炎疫情的影响下线上教学效果。虽然线上学习在新冠病毒肺炎疫情背景下为学生复学提供了一条可行之路，但线上学习仍然无法代替线下的传统教育模式，并且线上学习仍然存在不少弊端。要想对线上学习的学习效果进行评价与改进，离不开指标体系的构建。因此，构建合理完整的指标体系以帮助对线上学习的学习效果进行评价就显得非常有必要。很多学者从不同角度用不同方法等进行了相关研究[1-7]。为此，本项目基于已有研究，以吉首大学数学与统计学院数学与应用数学师范专业的学生为研究对象，从学生自身因素、教师因素、同伴因素和外部环境因素共4个角度出发，通过构建学生自身影响评价体系、教师影响评价体系、同伴影响评价体系和外部环境影响评价体系，综合对线上学习的学习效果进行全面评价，进一步提升学生的线上学习效率。

二 研究对象

本研究主要采用电子问卷调查方式，设置《吉首大学数学与统计学院学生进行线上学习的调查问卷》,以数学与统计学院2017级113名数学与应用数学师范专业为本研究的调查对象。其中发放问卷113份，收回问卷105份，无效问卷3份，其中有效问卷102份，回收率92.92%,有效率90.26%。

三 指标选定

结合地方民族性大学的学生的现实情况，以“吉首大学关于做好疫情防控本专科生线上教学工作的通知”为参考，学生线上学习效果的评价指标要素分为一级指标和二级指标，一级指标有学生自身因素、教师因素、同伴因素和外部环境因素；学生自身因素的二级指标分别是：时间和精力、使用在线学习平台工具的能力、线上学习行为习惯、遵守线上课堂秩序和记录、线上自主学习能力、线上学习自律能力、线上学习专注力；教师因素的二级指标分为：操作线上教学工作的能力、选择教学方法的能力、调控各类教学资源的能力、师生互动、组织学生进行线上生生互动；同伴因素的二级指标有：与同学开展线上讨论学习、感受来自同伴的压力、感受来自同伴的支持；外部环境因素的二级指标有：网络状况、各项线上课程功能运行、线上学习平台或app的学习环境、线上开展师生、生生研究学习的环境。

层次分析法（AHP）中关键一步是需要构建各个指标的判断矩阵，为了最大程度避免主观因素方面给数据带来的影响，本研究实行联合打分制，构建的判断矩阵中元素的赋值标准为：当两个指标重要性相等时，所得分值为1；当前面的一个指标稍微重要于后面的一个指标时，所得分值为3；当前面的一个指标明显重要于后面的一个指标时，所得分值为5；当前面的一个指标强烈重要于后面的一个指标时，所得分值为7；而当前面的一个指标极端重要于后面一个指标时，所得分值为9。

四 层次分析模型

（一）一级指标权重的设置

根据重要性分值，构造出一级指标综合判断表，进而构造对应的判断矩阵：

易知，该矩阵最大的特征值为λmax=4.048，

对应的特征向量归一化为：

可得一致性指标为：

当n=4时，查表可知随机一致性指标RI=0.900，因此，一致性比率：

于是，学生自身因素、教师因素、同伴因素、外部环境因素在整个评价指标体系中的权重分别为0.492、0.306、0.078、0.125。

（二）学生自身因素二级指标的权重设置

根据调查结果可得学生自身因素中7个二级指标（按如上的表格顺序排列）的重要程度对比情况，因此可建立成对比较矩阵：

计算可得最大的特征值为λmax=7.474,对应归一化特征向量：

可得一致性指标CI为0.079。

当n=7时，经查表得随机一致性指标RI=1.320，因此一致性比率为0.060。

通过一致性检验，因此在该评价指标体系中，学生的时间和精力、使用在线学习平台工具的能力、线上学习行为习惯、遵守线上课堂秩序和记录、线上自主学习能力、线上学习自律能力、线上学习专注力在整个评价指标的权重分别为0.309、0.044、0.065、0.048、0.223、0.167、0.145。

（三）教师因素二级指标的权重设置

根据调查结果可得教师因素中5个二级指标（按如上的表格顺序排列）的重要程度对比情况，因此可建立成对比较矩阵：

计算可得最大的特征值为λmax=5.304，对应归一化特征向量为：

此时，一致性指标CI为0.076。

当n=5时，经查表得随机一致性指标RI=1.120，因此一致性比率为0.068。

通过一致性检验。因此操作线上教学工作的能力、选择教学方法的能力、调控各类教学资源的能力、师生互动、组织学生进行线上生生互动在整个评价指标体系中的权重分别为0.216、0.435、0.167、0.094、0.088。

（四）同伴因素二级指标的权重设置

根据调查结果可得同伴因素中3个二级指标（按如上的表格顺序排列）的重要程度对比情况，因此可建立成对比较矩阵：

计算可得最大的特征值为λmax=3.054，对应归一化特征向量为：

可得一致性指标为0.019。

当n=3时，经查表得随机一致性指标RI=0.580,因此一致性比率为0.033。

通过一致性检验。因此，在学生线上学习效果的评价中与同学开展线上讨论学习、感受来自同伴的压力、感受来自同伴的支持在整个评价指标体系中的权重分别为0.637、0.105、0.258。

（五）外部环境因素二级指标的权重设置

根据调查结果可得外部环境中4个二级指标（按如上的表格顺序排列）的重要程度对比情况，因此可建立成对比较矩阵：

计算可得最大的特征值为λmax=4.028,对应归一化特征向量为：

可得一致性指标为0.009。

当n=4时，查表得随机一致性指标RI=0.900，因此一致性比率为0.010。

通过一致性检验。因此，在整个评价指标体系中网络状况、各项线上课程功能运行、线上学习平台或app的学习环境、线上开展师生、生生研究学习的环境的权重分别为0.500、0.281、0.079、0.140。

（六）二级指标的权重

据以上一级指标和二级指标的权重结果分析可知，将第三层对第二层的权重分别乘以第二层对第一层的权重，从而可得第三层对第一层得权重，即各二级指标在影响线上学习效果因素中的权重，如表1所示：

表1 各二级指标在影响线上学习效果因素中的权重

五 结语

本研究在构建影响学生线上学习效果[8-19]影响因素的评价指标体系时，选取学生线上学习影响因素中重要的指标因素进行设计，并运用层次分析法依次计算出各指标的权重。从得出的评价指标体系来看，“学生自身因素”“教师因素”“同伴因素”与“外部环境因素”所占比重各不相同，有高有低，这就建议同学们在进行线上学习的过程中要抓主要矛盾，但同时也要考虑到次要因素。

学生自身因素中的时间和精力对于学习效果的影响权重为0.1520,在学生自身因素的七个二级指标中占比最大，其次是线上自主学习能力占比为0.1097。则引导我们在进行线上学习之前做好时间和精力上的准备，线上上课的时间应保证不被其他事情侵占或干扰，也应该为上课保持良好的精力，时间与精力无论是对于线上学习还是线下学习都是至关重要的。同时还要注意到时间和精力是所有二级指标中占比最高的，这说明无论是在学生自身因素还是其他因素对线上学习造成影响，都是学生自身的时间和精力最为重要。线上自主学习能力也对学习效果有着较为重大的影响，学生应培养好的学习习惯，提升自身自主学习能力，这也是一名优秀的热爱学习的学生的必备技能。

教师因素中选择教学方法的能力对于线上学习效果的影响最大，权重为0.1331。这说明在教学方式从传统的线下教学模式改成线上学习时，不光是学生需要调整状态，老师也需要与时俱进，选择适合当前教学模式的教学方法，辅以线上教学的优势，克服线上教学的不便，做到更加高效的教学，因此，往往教师也是需要学习的，以培养自身的教学方法多样化。其他如操作线上教学工作的能力、调控各类教学资源的能力等指标都在一定程度上会对学生的学习造成影响，因此教师在考虑高效的教学方法之余，也应如线下教学一般做好各类教辅工作。

同伴因素中对线上学习影响效果最大的二级指标为同学开展线上讨论学习，权重为0.0497。同伴因素在整个一级指标中的占比也仅为0.078,并不如学生与教师这两个对于教学而言的接受者与传输者影响来得直接与剧烈。但学生与学生之间的交流是比较轻松而对学习效果产生积极影响的举措，因此老师应通过分组学习，分组完成任务等方式促使学生积极讨论，提高学习效率。

整个外部环境因素对于线上学习效果的影响程度为0.125,不及学生自身因素与教师因素，但比同伴因素的影响更大。而在外部环境因素的二级指标中对线上学习效果影响最大的是网络状况，占比为0.0625,略高于同伴因素中的同学开展线上讨论学习指标，因此当考虑线上学习的设施条件时，网络状况无疑至关重要，甚至比要同学开展线上交流更应受到重视，毕竟如果网络状况出现问题，学生对于知识的吸收就很可能是零。现在智能手机的普及使得线上学习的工具并不难以获得，但网络设备这种基础设施建设并没有手机那么容易普及开来，可能会存在少部分地区的孩子由于没有网络而无法学习，因此对于线上学习的硬件设施考量应首选网络状况。

通过建立地方民族性大学学生线上教学效果的评价指标体系，将所有指标根据其权重高低排列出来，然后再针对其提出合适的建议，进而可以提高地方民族性大学学生的线上教学效果。