网络环境下大学生英语自主学习能力评价初探——基于模糊综合评判模型与实例

马静文

（山东工商学院 山东·烟台 264005）

随着信息技术在教育中的大量应用，学生自主学习空间正不断增大。在信息来源空间空前增大的条件下，加强学生自主学习能力的培养，已成为大学英语课程教学的重要目标之一。本文提出一种基于模糊综合评判理论的大学生英语自主学习能力评价模型与方法，对于科学评价和有效促进学生的自主学习能力，提高大学英语教学效果，具有直接的指导意义。

一、自主学习能力在英语学习中的重要性

自主学习指学习者管理自己学习的能力，包括确立学习目标、自我监控和自我评价(Ho Jecl985)，是一种人文主义和以人为本的教育思想的体现。自主学习并不是学习脱离教师，变成自学，而是以学生为中心的教学，对教师与学生之间的关系重新定位[1]。在教学中应该强化的是“发现知识”的过程，强调的是独立解决问题的能力和主动探究的精神。自主学习能力的培养是一个动态的过程，不是一个静止的过程。目前大多数高校已经开始实施有利于培养学生自主学习能力的教学模式和教学方法，例如基于自主学习网站和课堂的英语教学模式。该模式强调个性化教学与自主学习的结合，充分发挥网络这一学习载体，使学生借助网络较快的提高英语综合应用能力达到最佳学习效果。

在学生英语自主学习能力培养过程中，学习评价起着非常重要的作用。在评价过程中，需要以面向过程的形成性评价为主，在科学、客观分析影响英语自助学习能力的基础上，建立对学生自主学习的内容、过程、成效进行评价指标体系，并采取定性和定量的方法进行分析。

二、网络环境下大学生英语自主学习能力评价指标

在设计大学生英语自主学习能力评价指标时，考虑到我国英语教学的特点，笔者借鉴了Omaggio(1978)、Holec(1981)、Wenden (1991)、Dickinson (1992，1993)、Mc Garry(1995)等人对自主学习特点的描述，并参照徐锦芬（2004）教授提出的大学生自主性英语学习能力评价指标，初步建立了综合评价指标体系[2][3]，如表1所示。

表1 大学生英语自主学习能力综合评价指标体系

三、大学生英语自主学习能力评价模型

上述影响大学生英语自主学习能力的指标是不确定的，具有模糊性，因此，我们可以基于模糊综合评判理论对大学生英语自主学习能力进行评价，通过调查问卷、专家座谈等方式赋予每种指标分值，利用模糊评估矩阵运算，获得量化的自主学习能力评价值，对影响自主学习能力的多种因素做出总体评价[4]。具体步骤如下：

（一）确定系统的自主学习能力评价因素集

设S为大学生英语自主学习能力因素集，将性质相近的因素分在一组，假定S中的因素分为l组，即：

针对每个Si有n个因素集，表示成Si={Si1,Si2,Si3,…,Sin}。这样，将大学生英语自主学习能力指标集合分为多层次集合。

（二）建立评语集

定义大学生英语自主学习能力评语集V，包含所有可能出现的对自主学习能力的评语。

式中：m表示能力指标集的数目；Vj表示能力指标，j=1,2,…,m。本模型中设自主学习能力评语集定义为5级：{能力很弱，能力弱，能力中，能力强，能力很强}。

（三）确定各因素的权重系数

Si中各个因素相对自主学习能力指标集V的权重。根据每一层次中各个因素的重要程度，分别给予相应的权数。权重集可表示为Wi=(Wi1,Wi2,...,Win)，其中Win是第i层次中第n个因素的权重。系数用矩阵表示为:

式中:Wi1+Wi2+Wi3,+…,Win=1，Win依据 Si中各因素对自主学习能力影响的严重程度而定。

（四）单因素模糊评价

为了确定评价因素集S中每一个因素指标在评语集中的隶属度，需要建立一个从S到V的模糊关系，从而导出隶属度矩阵 R=(rij)m×k，即：

式中:ri1+ri2+ri3+…+rim=1；rij表示自主学习能力指标Vj在自主学习能力因素子集Si的因素sin中所占的百分比，即因素Si对评语Vj的隶属度。

为了更加客观、合理的确定隶属度，可以采用Delphi法请若干专家进行评价，也可以采用调查问卷对学生进行测试，然后根据测试结果实现对每一个因素的评价。设评价集V={V1,V2,V3,…,Vm}对于评价因素 si有 vij个 vj评语，j=1,2,,,m,则 si对于评语集的隶属度向量Ri=[ri1,ri2,ri3,…,rim],其中

（五）初级模糊评判

初级模糊评判是按每个因素的各个等级进行评价，即求自主学习能力因素子集Si的综合评估矩阵Bi：

为综合考虑各方面因素的影响并保留单因素评价中的全部信息，对模糊合成算子采用“加权平均型”算子 。

（六）多级模糊综合评价

多级模糊综合评判是按照层级的高低顺序对指标进行多级模糊综合评判，先按最低层次、再按上一层次的各个因素进行综合评判，逐层向上进行直至得出最后的综合评判结果[5]。

（七）评价结果的量化

利用多级模糊综合评判得到的最终向量B对评价结果做出判定。根据所采用的算子不同，模糊综合评价分为“主因素突出型”和“加权平均型”等，各个类型有不同的特点和适用范围。这里我们采用加权平均原则，即评价结果为：

其中，n为待定系数，通常取1或2；vi为评语集的等级“赋值”。这样，求出综合评价值后，找出相应的等级评语就可以实现对其能力的评价。

四、大学生英语自主学习能力评价实例

现以某班级（30人）的学生英语自主学习能力评价为例，说明模糊综合评价过程。

（一）确定权重

用专家意见（Delphi）法对指标体系进行分析、判断并主观赋权值。笔者从山东工商学院、烟台大学随机抽出20位大学英语教师，就上述大学生英语自主学习能力综合评价指标体系对他们进行问卷调查，将教师对各项指标重要性程度看法作统计处理，由此得出各目标子集(第二层)和各项指标(第三层)的权系数初值，然后进行归一化处理，得到一级指标权重及二级指标权重，如表2所示。

（二）单因素模糊评价

按照表1中大学生自主英语学习能力涉及的五个方面设计调查问卷，问卷选择项均采用Likert五分量表的形式分级，根据不同问题，问卷选项有从“很强（A）”到“很弱（E）”或从“优（A)）”到“极差（E）”等，让学生进行实事求是的选择，统计结果如表2所示。

表2 权重和评价指标值信息表

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（三）初级模糊综合评价

以评价指标值所构成的矩阵为评价矩阵R，设权值构成的矩阵为W，根据公式(6)得到初级模糊评价向量（由于计算量比较大，可用Excel中的Mmult函数计算），如表3所示：

表3 初级模糊评价向量

（四）二级模糊综合评价

以初级评价向量构成二级评价的评价矩阵，由公式（6）计算得到二级模糊综合评价向量，如表4所示：

表4 二级模糊综合评价向量

（五）评价结果的量化

从表4中得知，根据最大隶属度原则，该班学生等级评判是“强”。当然，我们也可以根据相应评定值（表5），计算出上课老师的最后得分。

表5 自主学习能力值与能力等级对应表

根据自主学习能力评语集的定义，对评语集进行“赋值”。定义V=[0,0.2,0.4,0.6,0.8]，针对这一标准，对应的能力等级如表5所示。利用加权平均法（待定系数n=1）对该班级学生的自主学习能力进行综合评价，计算出最后得分：

故自主学习能力居于“强”级。当然，在进行数据采集时，我们既要做问卷调查，也要对学生进行访谈，即定性与定量相结合，最后将问卷调查的数据分析结果与访谈结果进行比较，以便更准确地描述非英语专业大学生自主性英语学习的有关情况，提高研究结果的信度。

五、小结

实例研究表明该模型操作简单、容易理解，可以采用信息技术做成模糊评价软件，方便使用。另外，此方法具有通用性和可调整性。虽然此方法在权重量化时存在或多或少存在着主观因素，需要对各权重不断优化，但不可否认的是，运用模糊综合评价法对大学生英语自主学习能力进行评估不失为是一种行之有效的评价方法。

[1]何莲珍.自主学习及其能力的培养 [J].外语教学与研究，2003,35（7）:287-289.

[2]徐锦芬，吴卫平等.学生自主英语学习能力模糊综合评价[J].高等工程教育研究，2004（3）：84-86.

[3]彭金定.大学英语教学中的“学习者自主”问题研究[J].外语界，2002（3）:15-20.

[4]汪培庄.模糊系统理论与模糊计算机[M].北京:北京科学出版社,1996.

[5]谷增军.成绩模糊综合评价模型及应用——ERP沙盘模拟课程[J].实验科学与技术，2010，8（6）：99-102.