基于AHP的地方民族性大學線上教學效果之研究

曾昭輝，方東輝

（吉首大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院，湖南 吉首）

一 引言

新冠病毒肺炎疫情的到來，使得學校復課成為一大難題，而網(wǎng)上教育則在此時成為了一大熱點，多數(shù)學校采用線上學習的方式響應國家的相關政策安排。民族地區(qū)近年來在信息社會方面的指數(shù)整體呈現(xiàn)快速增長的趨勢，與全國的信息社會指數(shù)平均水平差距逐漸減少。在2020年新冠病毒肺炎疫情蔓延的情況下，民族地區(qū)的各個高校存在優(yōu)質(zhì)教師資源稀缺，學校信息硬件設備不夠齊全等問題，那么學校采用信息化技術開展線上學習是一次網(wǎng)絡技術大幅度提升的機遇，同時對于老師和學生來說，也是一次雙重的考驗。

本文以湘西自治州武陵山區(qū)唯一一所綜合性大學“吉首大學”為例，分析地方民族性大學在新冠病毒肺炎疫情的影響下線上教學效果。雖然線上學習在新冠病毒肺炎疫情背景下為學生復學提供了一條可行之路，但線上學習仍然無法代替線下的傳統(tǒng)教育模式，并且線上學習仍然存在不少弊端。要想對線上學習的學習效果進行評價與改進，離不開指標體系的構(gòu)建。因此，構(gòu)建合理完整的指標體系以幫助對線上學習的學習效果進行評價就顯得非常有必要。很多學者從不同角度用不同方法等進行了相關研究[1-7]。為此，本項目基于已有研究，以吉首大學數(shù)學與統(tǒng)計學院數(shù)學與應用數(shù)學師范專業(yè)的學生為研究對象，從學生自身因素、教師因素、同伴因素和外部環(huán)境因素共4個角度出發(fā)，通過構(gòu)建學生自身影響評價體系、教師影響評價體系、同伴影響評價體系和外部環(huán)境影響評價體系，綜合對線上學習的學習效果進行全面評價，進一步提升學生的線上學習效率。

二 研究對象

本研究主要采用電子問卷調(diào)查方式，設置《吉首大學數(shù)學與統(tǒng)計學院學生進行線上學習的調(diào)查問卷》,以數(shù)學與統(tǒng)計學院2017級113名數(shù)學與應用數(shù)學師范專業(yè)為本研究的調(diào)查對象。其中發(fā)放問卷113份，收回問卷105份，無效問卷3份，其中有效問卷102份，回收率92.92%,有效率90.26%。

三 指標選定

結(jié)合地方民族性大學的學生的現(xiàn)實情況，以“吉首大學關于做好疫情防控本?？粕€上教學工作的通知”為參考，學生線上學習效果的評價指標要素分為一級指標和二級指標，一級指標有學生自身因素、教師因素、同伴因素和外部環(huán)境因素；學生自身因素的二級指標分別是：時間和精力、使用在線學習平臺工具的能力、線上學習行為習慣、遵守線上課堂秩序和記錄、線上自主學習能力、線上學習自律能力、線上學習專注力；教師因素的二級指標分為：操作線上教學工作的能力、選擇教學方法的能力、調(diào)控各類教學資源的能力、師生互動、組織學生進行線上生生互動；同伴因素的二級指標有：與同學開展線上討論學習、感受來自同伴的壓力、感受來自同伴的支持；外部環(huán)境因素的二級指標有：網(wǎng)絡狀況、各項線上課程功能運行、線上學習平臺或app的學習環(huán)境、線上開展師生、生生研究學習的環(huán)境。

層次分析法（AHP）中關鍵一步是需要構(gòu)建各個指標的判斷矩陣，為了最大程度避免主觀因素方面給數(shù)據(jù)帶來的影響，本研究實行聯(lián)合打分制，構(gòu)建的判斷矩陣中元素的賦值標準為：當兩個指標重要性相等時，所得分值為1；當前面的一個指標稍微重要于后面的一個指標時，所得分值為3；當前面的一個指標明顯重要于后面的一個指標時，所得分值為5；當前面的一個指標強烈重要于后面的一個指標時，所得分值為7；而當前面的一個指標極端重要于后面一個指標時，所得分值為9。

四 層次分析模型

（一）一級指標權重的設置

根據(jù)重要性分值，構(gòu)造出一級指標綜合判斷表，進而構(gòu)造對應的判斷矩陣：

易知，該矩陣最大的特征值為λmax=4.048，

對應的特征向量歸一化為：

可得一致性指標為：

當n=4時，查表可知隨機一致性指標RI=0.900，因此，一致性比率：

于是，學生自身因素、教師因素、同伴因素、外部環(huán)境因素在整個評價指標體系中的權重分別為0.492、0.306、0.078、0.125。

（二）學生自身因素二級指標的權重設置

根據(jù)調(diào)查結(jié)果可得學生自身因素中7個二級指標（按如上的表格順序排列）的重要程度對比情況，因此可建立成對比較矩陣：

計算可得最大的特征值為λmax=7.474,對應歸一化特征向量：

可得一致性指標CI為0.079。

當n=7時，經(jīng)查表得隨機一致性指標RI=1.320，因此一致性比率為0.060。

通過一致性檢驗，因此在該評價指標體系中，學生的時間和精力、使用在線學習平臺工具的能力、線上學習行為習慣、遵守線上課堂秩序和記錄、線上自主學習能力、線上學習自律能力、線上學習專注力在整個評價指標的權重分別為0.309、0.044、0.065、0.048、0.223、0.167、0.145。

（三）教師因素二級指標的權重設置

根據(jù)調(diào)查結(jié)果可得教師因素中5個二級指標（按如上的表格順序排列）的重要程度對比情況，因此可建立成對比較矩陣：

計算可得最大的特征值為λmax=5.304，對應歸一化特征向量為：

此時，一致性指標CI為0.076。

當n=5時，經(jīng)查表得隨機一致性指標RI=1.120，因此一致性比率為0.068。

通過一致性檢驗。因此操作線上教學工作的能力、選擇教學方法的能力、調(diào)控各類教學資源的能力、師生互動、組織學生進行線上生生互動在整個評價指標體系中的權重分別為0.216、0.435、0.167、0.094、0.088。

（四）同伴因素二級指標的權重設置

根據(jù)調(diào)查結(jié)果可得同伴因素中3個二級指標（按如上的表格順序排列）的重要程度對比情況，因此可建立成對比較矩陣：

計算可得最大的特征值為λmax=3.054，對應歸一化特征向量為：

可得一致性指標為0.019。

當n=3時，經(jīng)查表得隨機一致性指標RI=0.580,因此一致性比率為0.033。

通過一致性檢驗。因此，在學生線上學習效果的評價中與同學開展線上討論學習、感受來自同伴的壓力、感受來自同伴的支持在整個評價指標體系中的權重分別為0.637、0.105、0.258。

（五）外部環(huán)境因素二級指標的權重設置

根據(jù)調(diào)查結(jié)果可得外部環(huán)境中4個二級指標（按如上的表格順序排列）的重要程度對比情況，因此可建立成對比較矩陣：

計算可得最大的特征值為λmax=4.028,對應歸一化特征向量為：

可得一致性指標為0.009。

當n=4時，查表得隨機一致性指標RI=0.900，因此一致性比率為0.010。

通過一致性檢驗。因此，在整個評價指標體系中網(wǎng)絡狀況、各項線上課程功能運行、線上學習平臺或app的學習環(huán)境、線上開展師生、生生研究學習的環(huán)境的權重分別為0.500、0.281、0.079、0.140。

（六）二級指標的權重

據(jù)以上一級指標和二級指標的權重結(jié)果分析可知，將第三層對第二層的權重分別乘以第二層對第一層的權重，從而可得第三層對第一層得權重，即各二級指標在影響線上學習效果因素中的權重，如表1所示：

表1 各二級指標在影響線上學習效果因素中的權重

五 結(jié)語

本研究在構(gòu)建影響學生線上學習效果[8-19]影響因素的評價指標體系時，選取學生線上學習影響因素中重要的指標因素進行設計，并運用層次分析法依次計算出各指標的權重。從得出的評價指標體系來看，“學生自身因素”“教師因素”“同伴因素”與“外部環(huán)境因素”所占比重各不相同，有高有低，這就建議同學們在進行線上學習的過程中要抓主要矛盾，但同時也要考慮到次要因素。

學生自身因素中的時間和精力對于學習效果的影響權重為0.1520,在學生自身因素的七個二級指標中占比最大，其次是線上自主學習能力占比為0.1097。則引導我們在進行線上學習之前做好時間和精力上的準備，線上上課的時間應保證不被其他事情侵占或干擾，也應該為上課保持良好的精力，時間與精力無論是對于線上學習還是線下學習都是至關重要的。同時還要注意到時間和精力是所有二級指標中占比最高的，這說明無論是在學生自身因素還是其他因素對線上學習造成影響，都是學生自身的時間和精力最為重要。線上自主學習能力也對學習效果有著較為重大的影響，學生應培養(yǎng)好的學習習慣，提升自身自主學習能力，這也是一名優(yōu)秀的熱愛學習的學生的必備技能。

教師因素中選擇教學方法的能力對于線上學習效果的影響最大，權重為0.1331。這說明在教學方式從傳統(tǒng)的線下教學模式改成線上學習時，不光是學生需要調(diào)整狀態(tài)，老師也需要與時俱進，選擇適合當前教學模式的教學方法，輔以線上教學的優(yōu)勢，克服線上教學的不便，做到更加高效的教學，因此，往往教師也是需要學習的，以培養(yǎng)自身的教學方法多樣化。其他如操作線上教學工作的能力、調(diào)控各類教學資源的能力等指標都在一定程度上會對學生的學習造成影響，因此教師在考慮高效的教學方法之余，也應如線下教學一般做好各類教輔工作。

同伴因素中對線上學習影響效果最大的二級指標為同學開展線上討論學習，權重為0.0497。同伴因素在整個一級指標中的占比也僅為0.078,并不如學生與教師這兩個對于教學而言的接受者與傳輸者影響來得直接與劇烈。但學生與學生之間的交流是比較輕松而對學習效果產(chǎn)生積極影響的舉措，因此老師應通過分組學習，分組完成任務等方式促使學生積極討論，提高學習效率。

整個外部環(huán)境因素對于線上學習效果的影響程度為0.125,不及學生自身因素與教師因素，但比同伴因素的影響更大。而在外部環(huán)境因素的二級指標中對線上學習效果影響最大的是網(wǎng)絡狀況，占比為0.0625,略高于同伴因素中的同學開展線上討論學習指標，因此當考慮線上學習的設施條件時，網(wǎng)絡狀況無疑至關重要，甚至比要同學開展線上交流更應受到重視，畢竟如果網(wǎng)絡狀況出現(xiàn)問題，學生對于知識的吸收就很可能是零?，F(xiàn)在智能手機的普及使得線上學習的工具并不難以獲得，但網(wǎng)絡設備這種基礎設施建設并沒有手機那么容易普及開來，可能會存在少部分地區(qū)的孩子由于沒有網(wǎng)絡而無法學習，因此對于線上學習的硬件設施考量應首選網(wǎng)絡狀況。

通過建立地方民族性大學學生線上教學效果的評價指標體系，將所有指標根據(jù)其權重高低排列出來，然后再針對其提出合適的建議，進而可以提高地方民族性大學學生的線上教學效果。