基于AHM-FCE的新能源汽车专业课课程思政教学评价研究

李晓华 尹爱华

摘 要：文章尝试运用属性层次模型（AHM）和模糊综合评价法（FCE）融合方法构建课程思政教学评价模型，并将该模型应用于“新能源汽车专业课”课程思政实例研究。首先通过五维评价和四元主体确定四元五维一体的“新能源汽车专业课”课程思政评价体系；其次利用AHM确定评级各指标指标权重；最后利用FCE确定“新能源汽车专业课”课程思政的总体评价，为“新能源汽车专业课”课程思政教学提供有力质量保障，同时其他专业学科提供有益参考。

关键词：四元五维一体 专业课 课程思政 评价体系

2020年，《关于加快构建高效思想政治工作体系的意见》和《高等学校课程思政建设指导纲要》中分别指出“全面推进所有学科课程思政建设”和“全面推进课程思政建设是落实立德树人根本任务的战略举措”，以此对职业院校专业课课程思政建设提出新的任务要求。各高职院校积极通过“三教”改革推动课程思政落向实地，但是在推进过程中由于缺乏系统性和实操性的课程思政评价方式，制约了课程思政的发展。2021年全国职业教育大会上总书记强调：“加快构建现代职业教育体系，培养更多高素质技术技能人才、能工巧匠、大国工匠。”党的二十大报告提出实施科教兴国战略，必须把教育事业放在优先位置，深化教育改革，加快教育现代化，办好人民满意的教育[1]。信息化时代，智能化教育在逐渐改变传统教育方式，教师在教法、观念都有了改变，各职业学校开展了线上、线下理实相结合混合式深度融合教学，这对全面、科学评价教学效果、课程思政教育效果提出新的困难与挑战。职业学校就线上线下混合式教学模式，完善教学评价体系，加强过程评价，探索增值评价。

课程思政涉及评价主体、评价客体、评价维度、评价角度和评价内容较多，而且每门课蕴含的课程思政元素不同，建立完善统一的课程思政评价体系有一定难度，因此本文采用分级分类评价，提高课程思政评价的有效性和针对性。

1 国内外高职统计类课程综合评价述评

国家政策对课程思政提出了新的要求，不同学者就课程思政内涵及评价提出不同的见解。高德毅等[2]认为，将课程教学各环节与思想政治教育相融合是课程思政实质。陆道坤[3]认为课程思政是以课程为载体融入课程设计、实施、评价和思想政治教育。李如占[4]認为，进一步完善课程思政评价是课程思政建设的关键。周芸等[5]探究了“现代汉语”课程思政教学体系的设计思路。柳建安等[6]探究了“专业课”课程思政教学评价原则和评价指标。许祥云 [7]构建了基于 CIPP 的高校课程思政综合评价模式。虽然各学者对课程思政的研究涵盖各个方面，但对课程思政教学评价研究还不够全面和系统，缺乏定量和定性评价分析，没有完善的评价体系。

从国内外研究现状可以看出，职业院校课程思政教学评价研究在各高职校都有研究，但每个学校研究侧重点都不同，不全面，依然存在以下问题：

（1）专业课课程思政教学评价缺乏系统性，课程思政思政评价的内容没有和专业课课程内容有效关联与融合。

（2）评价主要以教师为主体，方式较为单一，评价数据不全面。

（3）缺乏完善评价体系，没有系统的评价指标，缺乏过程性评价数据，缺乏专业知识能力层面与情感价值层面关联指标点，忽视学生的情绪、学生能力和情感态度等，导致专业课课程思政评价体系的信度、效果和数字化教学评价能力都不够，并且教学结果没有及时反馈到教学中，使学生无法根据教师的反馈进行自我学习方法的调整，致使思政教学效果未能很好的实现。

基于上述问题，本文以“新能源汽车专业课”课程思政学习评价体系为切入点，通过运用属性层次模型（AHM）和模糊综合评价法（FCE），以新能源汽车技术专业课程为例，探讨如何构建职业学校“专业课”课程思政评价指标体系，通过课程思政评价结果，帮助教师找到专业知识技能与思想政治教育之间的切合点，提高专业教师课程思政教学效果，同时衡量学生在专业课程学习过程中的职业素养、工匠精神、爱国意识、劳动意识、学习态度、学习能力和创新精神等品德教育，使情感态度与价值观真正润物细无声的走入学生心田，积淀成良好品质，培养真正的高素质技能型人才。

2 职业院校专业课课程思政评价体系的构建

2.1 专业课课程思政评价指标体系构建

目前，各职业院校尚未有相对成熟的专业课课程思政教学评价指标体系可供参考与使用。本文通过前期基于模糊数学的新能源汽车专业赛教融合评价研究[8]基础上，结合新能源汽车技术专业课课程性质、内容及蕴含的思政元素，以学生为主体，遵循科学性原则，构建新能源汽车专业课课程思政教学评价模型。构建模型的步骤：首先从教学目标、教学内容、教学方法、教学资源、教学效果五个评价维度（一级评价指标）考虑；然后由专任教师、学生、行业企业、教育行政管理部门四元主体确定第二级指标的评价点，每个主体站在不同的角度将专业课课程思政评价的目标、效果描述出来，细分为28个二级评价指标[9]。具体的评价指标体系如图1所示。

为使“新能源汽车专业”课程思政教学评价指标体系能够进行定性和定量分析，需获得大量过程性评价数据，通过整合二级评价指标，将其转化为相应问题，以线上、线下调研及调查问卷方式来获得过程性评价数据，问卷答案有五种情况“优秀”“良好”“中等”“合格”“不合格”。为了保证问卷全面性和可靠性，调研同类学校专家、教师、学生，参考文献中成熟的题项，制定调查问卷题项。

2.2 基于AHM-FCE的“新能源汽车专业课”课程思政教学评价模型构建

模糊综合评价（FCE）基于模糊数学理论和方法，可以对模糊的、不确定的事物进行量化分析，因而“满意（优秀）”、“比较满意（良）”、“一般满意（中等）”、“一般（合格）”和“不满意（不合格）”等语言评价值的处理较为适用。但FCE自身无法确定评价指标权重，需借助其他方法确定评价指标权重。层次分析法（AHP）融合定量与定性分析，通过两两评价对象的相对重要性比较来确定评价指标的权重，但是AHP需要对所有的判断矩阵的一致性进行检验，操作过程相对复杂，这里我们采用属性层次模型（AHM）来确定评价指标的权重[11]。相比AHP，AHM类似于球赛模型，如A队胜B队，B队胜C队，就可以认为A队胜C队，以此AHM不需要进行一致性判断。

1．利用 AHM 确定评价指标权重

假设AHM的判断矩阵为，而不易求得，但是可以通过AHP中的比较判断推导出。转换公式[10]如下：

（1）

式中，是根据AHP中按照1～9标度理论[11]得出“新能源汽车专业课”课程思政教学评价各评价指标之间的相对重要性，各指标之间重要性等级及赋值见表1。

在AHM比较矩阵中，根据公式（1），当k=7时，，这相当于第i项评价指标比第j评价指标强烈重要；k=1时，则，说明第i项评价指标比第j评价指标同样重要，以此类推，可以得到k取不同值时各指标间的相互关系。

因此，“新能源汽车专业课”课程思政教学评价指标权重的步骤如下：

1）根据1-9标度理论过构造评价指标两两比较矩阵。

2）根据公式（1）构造AHM的判断矩阵。

3）对判断矩阵按列归一化处理，如下：

（2）

4）对判断矩阵每一行元素进行求和，得到向量，如下：

（3）

5）对向量进行归一化处理，得到评价指标权重向量，如下：

（4）

因此为当前级各评价指标相对于上一级某评价指标的相对重要性权重，课程思政评价指标权重向量。

2．“新能源汽车专业课”课程思政模糊综合评价（FCE）模型构建

模糊综合评价（FCE）是将边界模糊、难以量化的因素进行定量、定性综合评价。在“新能源汽车专业课”课程思政教学评价中，首先把评价指标分为一级评价指标和二级评价指标，先对二级指标进行综合评价，然后通过二级指标评价结果进行一级指标的综合评价，最后获得“新能源汽车专业课”课程思政教学总评价。“新能源汽车专业课”课程思政教学评价FCE模型构建如下：

1）确定评价项目组集合，针对图1所示的“新能源汽车专业课”课程思政教学评价指标体系，评价项目集合是一级评价指标，因此U={教学目标，教学内容，教学方法，教学资源，教学效果}。

2）确定评语等级集合，即评价对象的二级指标评判结果：E={优秀，良，中等，合格，不合格}={90-100，80-89，70-79，60-69，50-59}。

3）确定第i个一级指标下的各二级指标

的模糊隶属度矩阵。

4）通过AHM确定中各评价指标的权重向量为，进而确定单级模糊综合评价结果：

（5）

5）通过AHM确定一级评价指标的权重向量为，则“新能源汽车专业课”课程思政教学模糊综合评价结果如下：

（6）

因此B就是“新能源汽车专业课”课程思政教学评价的最终结果。

3 “新能源汽车专业课”课程思政教学评价模型实践

3.1 确定一级、二级指标权重

根据AHM确定“新能源汽车专业课”课程思政教学评价指标权重的步骤，以图1中五项一级指标为例来阐述权重计算过程。首先邀请外校、本校5名课程思政行业专家，按照1～9标度理論规则对五项一级评价指标的重要性进行两两比较，经过专家协商，得出1～9标度下五项一级指标的两两比较重要性判断矩阵如表2所示。

根据式（1）得到AHM下的一级评价指标重要性判断矩阵如表3所示。

根据表3判断矩阵，再按照权重计算步骤中式（2）～（4）计算得到图1中五项一级评价指标权重，即表3中最后一列，以此类推，获得其他二级评价指标权重，即如表4所示。

3.2 采用FCE构造评价矩阵进行模糊综合评价

本研究以江苏省无锡交通高等职业学校（以下简称“我校”）“新能源汽车专业课”为研究对象，将课程思政教学评价调查问卷发放给我校2019级和2020级130名新能源汽车技术专业学生进行匿名填写，最终收到100名学生的调查问卷。

针对“新能源汽车专业课”课程思政教学评价指标体系评价项目集合{教学目标，教学内容，教学方法，教学资源，教学效果}。为了方便评价设置评语等级集合{优秀，良，中等，合格，不合格}={90-100，80-89，70-79，60-69，60以下}。

根据100名学生提交的调查问卷获取过程性评价数据，以此确定评价指标模糊隶属度矩阵，对教学目标下的二级评价指标所对应的的调查问卷项“情感态度与价值观目标、过程与方法目标、知识和技能目标合理性”而言，分别有50%、20%、20%、20%和0%的学生选择“满意（优秀）”、“比较满意（良）”、“一般满意（中等）”、“一般（合格）”和“不满意（不合格）”，因此可以得到合理性评价指标的隶属度函数值为。以此类推，获得其他各二级指标的隶属度函数值，即如表5所示，进而得到隶属度矩阵。

按照公式（5）确定单级模糊综合评价，具体结果如下：

以此类推，按照同样的方法可以得到教学内容、教学方法、教学资源、教学效果各单级评价结果如下：

根据公式（6）可以得到“新能源汽车专业课”课程思政教学模糊综合评价结果，如下：

由此可得，100名学生对“新能源汽车专业课”课程思政教学评价为“满意（优秀）”、“比较满意（良）”、“一般满意（中等）”、“一般（合格）”和“不满意（不合格）”的隶属度程度分别为0.5632、0.3190、 0.0761、0.0360、0.0067，根据最大隶属度原则，“新能源汽车专业课”课程思政总体教学评价结果为“优”。

3.3 评价结果分析

通过H1、H2、H3、H4、H5各指标单级评价结果可以得到，教学目标、教学内容、教学方法、教学资源和教学效果5个一级指标的隶属度分别为0.5444、0.5274、0.5483、0.5868、0.5755。就隶属度可以看出，教学内容在“优”等级的隶属度相对较低，可以通过“赛教融合”、“校企合作”进一步优化教学内容，进而进一步提高教学效果。

4 结论

本文尝试运用属性层次模型（AHM）和模糊综合评价法（FCE）融合方法构建课程思政教学评价模型，并用我校 “新能源汽车专业课”为例进行评价研究，首先通过教学目标、教学内容、教学方法、教学资源、教学效果五个评价维度和四元主体（任教师、学生、行业企业、教育行政管理部门）确定四元五维一体的“新能源汽车专业课”课程思政评价体系，确定分为5个一级指标，28个二级指标；其次利用AHM确定评级各指标指标权重；最后利用FCE确定“新能源汽车专业课”课程思政的总体评价。本文提出的方法为“新能源汽车专业课”课程思政教学提供有力质量保障，同时其他专业学科提供有益参考与借鉴。

课题来源：中国交通教育研究会

课题名称：交通强国背景下新能源汽车技术专业人才培养模式研究与实践

课题类别：重点课题（A类）

课题编号：JT2022ZD032。

参考文献：

[1]孙跃东，曹海艳，袁馨怡.理工科课程思政教学评价指标体系构建研究[J].江苏大学学报（社会科学版），2021，23（6）：77-88.

[2]高德毅，宗爱东.从思政课程到课程思政：从战略高度构建高校思想政治教育课程体系[J].中国高等教育，2017（1）：43-46.

[3]陆道坤.课程思政推行中若干核心问题及解决思路：基于专业课程思政的探讨[J].思想理论教育，2018（3）：64-69.

[4]李如占，張冬冬.课程思政：各类课程与思想政治理论课协同育人的有效路径[J].高教论坛，2018（6）：14-16，26.

[5]周芸，陈晓梅.课程思政建设背景下高校“现代汉语”课程教学体系设计[J].云南师范大学学报（对外汉语教学与研究版），2021，19（2）：83-88.

[6]柳建安，闵淑辉，廖凯.专业课课程思政教学评价体系构建的研究[J].黑龙江教育（高教研究与评估），2022（1）：26-27.

[7]许祥云，王佳佳.高校课程思政综合评价指标体系构建：基于CIPP评价模式的理论框架[J].高校教育管理，2022，16（1）：47-60.

[8]李晓华，尹爱华.基于模糊数学理论的新能源汽车专业赛教融合评价研究[J].汽车与驾驶维修（维修版），2022，（01）：20-23.

[9]潘海燕.基于四元五维一体高职统计类课程教学评价模型的构建[J].长沙民政职业技术学院学报，2022，19（3）：115-119.

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[11]于敏，钟磊，曹洪斌.基于AHP-BP神经网络的高校教学评价研究[J].对外经贸，2022，338（8）：119-122.