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      層次分析法和模糊算法在高職課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)的應(yīng)用研究

      2022-05-19 04:11:04陳素瓊丁玉霞
      科學(xué)咨詢 2022年8期
      關(guān)鍵詞:一致性權(quán)重矩陣

      陳素瓊,丁玉霞

      (重慶城市管理職業(yè)學(xué)院,重慶 401331)

      課堂教學(xué)是高職教育教學(xué)中普遍使用的一種手段,它是教師給學(xué)生傳授知識(shí)和技能的全過程。課堂教學(xué)質(zhì)量是高校賴以生存的根本,課堂教學(xué)質(zhì)量好壞直接影響到高職教育目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)和人才的發(fā)展[1]??茖W(xué)、有效的課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)可以促進(jìn)高職教育、教學(xué)改革,進(jìn)一步提高職教學(xué)質(zhì)量和水平。

      近年來,學(xué)者們探究出不少課題教學(xué)質(zhì)量評價(jià)算法,定量的評價(jià)方法研究成為研究主流趨勢[2]。張陽等人利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對課程教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)研究;陳永平等人探討了基于“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下的高職高質(zhì)量教學(xué)評價(jià)方法;肖麗平等人提出基于馬爾科夫算法的課程教學(xué)質(zhì)量評價(jià)方法;吳恩英基于支持向量機(jī)多類分類算法研究了課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)結(jié)果的預(yù)測方法,范想等人研究了江蘇省高校體育專業(yè)籃球課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系研究,郭欣等人研究了層次分析法在高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用。這些研究中的評價(jià)方法相對于定性的方法更加科學(xué)、有效,但是仍存在專業(yè)性較強(qiáng)、高職實(shí)用性不強(qiáng)等問題。同時(shí),很多評價(jià)過程計(jì)算過于煩瑣和專業(yè),需要使用特殊軟件進(jìn)行處理,導(dǎo)致方法的利用率不夠高。

      本文將層次分析法和模糊算法引入高職課堂教學(xué)質(zhì)量綜合評價(jià)研究中,構(gòu)建一種基于多級模糊評價(jià)的教學(xué)質(zhì)量綜合評價(jià)模型,并在該模型中研究評價(jià)結(jié)果的生成,從而科學(xué)有效地評價(jià)高職課堂教學(xué)質(zhì)量,為高職院校內(nèi)部教學(xué)質(zhì)量保障體系的構(gòu)建提供依據(jù)。

      一、評價(jià)指標(biāo)模型構(gòu)建

      (一)建立評價(jià)指標(biāo)體系

      高職課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)首先要構(gòu)建科學(xué)、實(shí)用的質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系,本文采用層次分析法構(gòu)建質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系。層次分析法(Analytic Hierarchy Process)是一種經(jīng)典的分析方法,它在分析問題時(shí)結(jié)合定性和定量的方式,進(jìn)行系統(tǒng)化、層次化地分析。對于多目標(biāo)、多準(zhǔn)則或無結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜決策問題,層次分析法針首先對研究問題進(jìn)行研究,從問題的本質(zhì)、問題的評價(jià)影響因素及因素間的內(nèi)在關(guān)系等方面進(jìn)行深入研究,然后采用定量的方式,針對問題決策的思維過程,利用恰當(dāng)?shù)亩啃畔⑦M(jìn)行量化,從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問題的決策。

      層次分析法根據(jù)具體問題目標(biāo),將問題分解為不同的影響因素,同時(shí)根據(jù)影響因素間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系,將影響因素層次化、條理化,建立影響因素層次結(jié)構(gòu)模型,包括最高層目標(biāo)層、中間層準(zhǔn)測層和最底層指標(biāo)層。在層次分析法的三層架構(gòu)中,最高層目標(biāo)層一般為一個(gè)元素,就是問題決策的目標(biāo);中間層準(zhǔn)測層元素根據(jù)問題考慮的所有因素而定,通常為多個(gè),為問題決策的準(zhǔn)則、子準(zhǔn)則;最底層指標(biāo)層元素眾多,是進(jìn)行問題決策時(shí)的備選方案、措施擬定的量化指標(biāo)。利用層次分析法解決實(shí)際的問題時(shí),最優(yōu)方案的選取,主要通過對最底層指標(biāo)層對最高層目標(biāo)層的相對權(quán)重進(jìn)行計(jì)算對比,然后對指標(biāo)層的指標(biāo),即問題解決的方案、措施進(jìn)行排序,從而選擇出最佳解決方式。

      本文在構(gòu)建高職課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系時(shí),參照高職課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)研究相關(guān)文獻(xiàn),文獻(xiàn)中評價(jià)指標(biāo)建立經(jīng)驗(yàn),結(jié)合教育部相關(guān)政策,以評價(jià)對象為起點(diǎn),對高職課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)影響因素進(jìn)行調(diào)查研究,其中評價(jià)對象包括專家、督導(dǎo)、同行、學(xué)生、自評等,影響因素包括教學(xué)態(tài)度、教學(xué)理念、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)效果、育人效果、教學(xué)延伸等。然后依據(jù)教育部對高職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進(jìn)的指導(dǎo)思想,遵循導(dǎo)向、公正、簡潔、高效的原則,找出反映評價(jià)對象具體化、行為化、持續(xù)化的主要因素,采用層次分析法,從目標(biāo)層(解決的問題)、準(zhǔn)則層(考慮的因素、決策的準(zhǔn)則)、指標(biāo)層(決策方案)三個(gè)層次,自頂向下逐層細(xì)化,制定出評價(jià)指標(biāo)因素集合,進(jìn)而構(gòu)建出高職課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系,如圖1所示。

      圖1 課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系

      (二)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

      在建立層次結(jié)構(gòu)之后,需要對課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系中各層指標(biāo)計(jì)算權(quán)重。本文將以準(zhǔn)則層為例說明該層指標(biāo)權(quán)重生成過程。Santy教授等人提出一致矩陣法[3],其核心是構(gòu)建成對比較矩陣(又稱判斷矩陣)。為了避免性質(zhì)不同的因素之間難以比較,實(shí)現(xiàn)對所有評價(jià)影響因素進(jìn)行全面對比,以提高比較的準(zhǔn)確性。在構(gòu)建成對比較矩陣時(shí),將所有評價(jià)影響因素兩兩之間進(jìn)行成對比較,并將根據(jù)比較的情況利用相對量度對比較結(jié)果進(jìn)行數(shù)值量化。

      成對比較矩陣是表示準(zhǔn)則層所有因素針對目標(biāo)層某一個(gè)因素的相對重要性的比較矩陣。成對比較矩陣的元素量化值表示的是第i個(gè)因素相對于第j個(gè)因素影響比重量化的比較結(jié)果值,在本文中,量化結(jié)果值使用Santy的1-9標(biāo)度法[3]給出。

      本文首先選取準(zhǔn)則層任意兩個(gè)指標(biāo)設(shè)定為指標(biāo)i和指標(biāo)j,通過指標(biāo)i和指標(biāo)j之間的兩兩比較確定合適的標(biāo)度量化值,如下表1所示。

      表1 指標(biāo)間量化值表

      邀請熟悉課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)的專家,根據(jù)表1的指標(biāo)間量化值表規(guī)則,對準(zhǔn)則層教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)兩兩進(jìn)行比較,共同打分,構(gòu)建出判斷矩陣A(其中元素aij為準(zhǔn)則層指標(biāo)i比指標(biāo)j重要程度的量化值),判斷矩陣A如下:

      對專家共同打分構(gòu)建的判斷矩陣A按列進(jìn)行歸一化處理,計(jì)算公式如下:

      按列歸一化處理得到歸一化矩陣B,然后對矩陣B按行做算術(shù)平均可得各指標(biāo)特征向量ω,ω=[0.535274656,0.252339066,0.140651304,0.071734974]。

      在構(gòu)建判斷矩陣時(shí),有可能會(huì)出現(xiàn)指標(biāo)影響量化邏輯不一致錯(cuò)誤,例如,指標(biāo)i比指標(biāo)j影響比重更大,同時(shí)指標(biāo)j比指標(biāo)k影響比重更大,但最后結(jié)果卻出現(xiàn)異常,即指標(biāo)k比指標(biāo)i影響比重更大。針對這類異常情況,需要對計(jì)算出的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行檢查驗(yàn)證。通常情況下,針對指標(biāo)權(quán)重整體邏輯的驗(yàn)證會(huì)使用一致性驗(yàn)證方法,邏輯一致性檢驗(yàn)合格后,就可以使用計(jì)算出的特征向量ω作為各指標(biāo)權(quán)重。反之則說明沒有通過一致性檢驗(yàn)。如果在一致性檢驗(yàn)過程中確實(shí)出現(xiàn)了指標(biāo)權(quán)重邏輯不一致的問題,則需要重新構(gòu)建判斷矩陣,并對各影響因素進(jìn)行兩兩比較量化,然后計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重,并進(jìn)行一致性檢驗(yàn),直到指標(biāo)權(quán)重通過邏輯一致性檢驗(yàn),才能把計(jì)算出的權(quán)重作為最終結(jié)果。

      一致性檢驗(yàn)使用CR值進(jìn)行分析,CR值為判斷矩陣一致性指標(biāo)CI對同階次的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI求商的結(jié)果,如果CR值小于0.1則說明通過一致性檢驗(yàn),反之沒有通過一致性檢驗(yàn)。

      判斷矩陣的一致性指標(biāo)CI計(jì)算公式為:

      對于1-9階判斷矩陣,其平均隨機(jī)一致性指標(biāo)(RI)取值見表2:

      表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)值表

      根據(jù)以上指標(biāo)權(quán)重一致性檢驗(yàn)計(jì)算方法,對指標(biāo)層指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算,得出判斷矩陣一致性指標(biāo)CI為0.07,平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI取值為0.89,CR為0.08,小于0.1通過一致性檢驗(yàn)。其他層次的權(quán)重同理可計(jì)算得出。

      二、評價(jià)模型

      利用層次分析法,通過指標(biāo)權(quán)重的科學(xué)計(jì)算,已經(jīng)得到了高職學(xué)校課堂教學(xué)質(zhì)量中的各指標(biāo)權(quán)重,但仍然沒有對教師課堂教學(xué)質(zhì)量綜合評價(jià)進(jìn)行建模描述,因此,本文引入模糊算法,采用多級模糊綜合評價(jià)法對教師課堂教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行定量評判,建立綜合評價(jià)模型。首先建立綜合評價(jià)因素集和評價(jià)集,再由專家打分對每個(gè)單因素進(jìn)行模糊評價(jià),獲得評價(jià)矩陣,最終建立綜合評價(jià)模型,得到想要的結(jié)果隸屬度,如果需要進(jìn)行多目標(biāo)的模糊綜合評價(jià),目標(biāo)之間相互對比,可計(jì)算得出評價(jià)總得分。多級模糊綜合評價(jià)流程如圖2所示。

      圖2 評價(jià)流程圖

      根據(jù)多級模糊綜合評價(jià)流程,首先將影響綜合評價(jià)對象的所有因素進(jìn)行整合,并把每個(gè)綜合評價(jià)對象影響因素作為集合的一個(gè)元素,從而創(chuàng)建出綜合評價(jià)因素集合,綜合評價(jià)因素集合用U表示,u=(u1,u2,u3,…,un),集合中元素ui表示第i個(gè)影響評價(jià)對象的因素。對于構(gòu)建出的綜合評價(jià)因素集合,其元素通常會(huì)有不同程度上的模糊性[4]。本文以指標(biāo)層為例進(jìn)行模糊綜合評判,設(shè)課堂質(zhì)量評價(jià)的指標(biāo)集為u=(u1,u2,u3,u4),u1表示為學(xué)生評教,u2表示督導(dǎo)評教,u3表示同行評教,u4表示自評。

      其次,通過評價(jià)者對評價(jià)對象進(jìn)行評價(jià),然后梳理匯總所有的評價(jià)結(jié)果,并把每個(gè)評價(jià)結(jié)果作為集合的一個(gè)元素,從而創(chuàng)建出綜合評價(jià)結(jié)果集合,綜合評價(jià)結(jié)果集合用V表示,V=(V1,V2,V3,…,Vn),集合中元素Vi表示第i個(gè)評價(jià)結(jié)果。評價(jià)結(jié)果量化值構(gòu)建時(shí),根據(jù)實(shí)際應(yīng)用情景,對于評價(jià)結(jié)果可選用等級、評語或數(shù)字等方式進(jìn)行表示。設(shè)高職院校課堂教學(xué)質(zhì)量的評價(jià)集為V=(V1,V2,V3,V4),其中V1,V2,V3,V4分別表示很好、較好、一般、不好。

      然后獲得模糊綜合評價(jià)矩陣R,同時(shí)需確定評價(jià)矩陣中各影響因素的權(quán)重。在構(gòu)建模糊綜合評價(jià)矩陣時(shí),首先梳理出評價(jià)因素集中各元素對評價(jià)結(jié)果集各元素的隸屬度關(guān)系,假設(shè)評價(jià)因素集U中第i個(gè)元素與評價(jià)結(jié)果集V中第1個(gè)元素的隸屬度值為ri1,那么評價(jià)因素集U中的第i個(gè)元素的單因素評價(jià)的結(jié)果則可以用用模糊集合表示,表示為Ri1=(ri1,ri2,…,rin),然后將m個(gè)單因素評價(jià)結(jié)果迷糊集R1,R2,…,Rn為行進(jìn)行整合,形成模糊綜合評價(jià)矩陣Rm×n。在模糊評價(jià)中,因素的權(quán)重至關(guān)重要,直接反映了不同評價(jià)因素在綜合決策過程中起到的影響作用,會(huì)直接影響到綜合決策結(jié)果值[5]。設(shè)各因素ui的權(quán)重為ωi,可構(gòu)建出包含所有因素權(quán)重集合的模糊集,模糊集用W表示,W=(ω1,ω2,…,ωi)。這里的權(quán)向量就是通過2.2層次分析法的成對比較陣計(jì)算得出的權(quán)向量。

      在獲得模糊綜合評價(jià)矩陣R,同時(shí)確定了評價(jià)矩陣各因素權(quán)向量W之后,通過模糊變化,將課堂質(zhì)量評價(jià)的指標(biāo)集U上的模糊權(quán)重向量W變?yōu)榻虒W(xué)質(zhì)量等級的評價(jià)集V上的模糊向量B,即B=W1×n?Rm×n=(b1,b2,…,b1)。其中?稱為綜合評價(jià)合成算子,在這里為普通的矩陣乘法。最后根據(jù)綜合評價(jià)模型,確定系統(tǒng)總得分即可。

      三、結(jié)束語

      本文將層次分析法和模糊算法引入高職課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)應(yīng)用中,建立基于層次分析法和模糊算法的高職教學(xué)質(zhì)量評價(jià)模型,使評價(jià)結(jié)果更具科學(xué)、有效和便捷。

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