中小学教育技术信息化绩效评价指标体系的构建研究

丁翠红

在借鉴国内外相关研究的基础上，本文将平衡计分卡和主成分分析法结合起来应用于中小学教育技术信息化评价中，致力于建立一套较为完善的适合中小学的教育技术信息化绩效评价指标体系，希望能够便于中小学教育技术信息化评价工作的开展。

一、前言

近几年，我国中小学教育技术信息化建设走上了快车道，但资金与人力的大投入与应用效果的低产出已经成为当代我国中小学教育技术信息化的焦点矛盾。基于此，本文在借鉴国内外相关研究的基础上，将平衡计分卡（BSC）和主成分分析法结合起来应用于中小学教育技术信息化评价中，致力于建立一套较为完善的适合中小学的教育技术信息化绩效评价指标体系，希望使相关部门便于宏观把握中小学校教育技术信息化现状，较好处理规模速度与质量效益的关系。

二、基于BSC建立中小学教育技术信息化绩效评价指标体系

1、平衡计分卡的引入

平衡记分卡是以组织战略为核心，协助将战略落实到运作中的一项战略绩效评价管理工具。它包含财务、客户、内部流程、学习和成长四个维度，它们并不是相互独立的，而是存在一种内在因果关系。财务维度是组织的终极目标，它的实现必须以其他三个内在驱动维度的实现为前提。

平衡记分卡可以系统考察中小学信息化与学校整体发展战略之间的协同效果，能够跟踪中小学信息化发展的全过程，可以纠正过程中出现的问题，对中小学信息化发展战略做出及时调整。因此，本文选择了平衡记分卡作为构建中小学教育技术信息化绩效评价指标体系的基础方法。

2、基于BSC建立中小学教育技术信息化绩效评价指标体系

通过对各类信息来源的资料收集，本文结合我国中小学教育技术信息化特色，根据BSC的基本思想，构建了基于平衡记分卡的中小学教育技术信息化绩效评价指标层级体系。

（1）、财务维度。财务维度主要反映评价主体在战略实施过程中的增长、利润率以及风险率.而对于中小学校来说，其具体指标包括基础设备经费投入比例、教学资源建设经费投入比例、信息技术促进学校管理水平的程度、信息技术与学科课程整合教学效果以及学生使用数字资源增强学习的情况。

（2）、内部流程维度。内部过程维度考察为实现总体战略目标的一系列活动，主要包括规划、建设与管理三个方面。具体包括学校领导重视程度、学校信息化建设规划情况、教师计算机拥有比例、学生计算机拥有比例、教室多媒体等设备的配置比例、校园网络系统覆盖率、掌握信息化教学技能的教师配备率、信息技术人员和管理人员配备率、信息化管理制度健全程度、设备的维修频率。

（3）、客户维度。客户维度反映评价主体创造价值和实现差异化的效果，也即中小学信息化服务在满足师生学习需求时达到的水平，可概括为相关人员参与度、满意度和支持度三大方面。具体包括信息化设备使用率、信息系统使用率、信息技术与课程整合率、教务教学管理信息化程度、家长和社区借助信息技术参与学校管理的程度、师生对信息化设备的满意度、师生对信息化管理系统的满意度以及教生对信息化教学的支持度。

（4）、学习与成长维度。学习与成长维度主要衡量评价主体是否注重于保持不断变化、不断创新的能力。所以学习与成长维度具体指标为：新技术与新设备的更新程度、新技术与新设备的经费投入、员工学习能力、人员培训的经费投入、信息技术人员和管理人员参与专业培训比例、教师参与信息化教育培训比例。

三、运用主成分分析法对指标体系进行完善

1、主成分分析法原理

主成分分析法（PCA）是利用降维的思想把多个指标转化成少数几个指标，并使这些较少且相互独立的指标尽可能多地反映原始指标的统计特性和信息量，是一种多元统计方法。这就是本文提出的基于BSC的主成分分析法的思想，即利用平衡记分卡原理将所有指标分成相关性较低的几大类或维度，在各维度内部相关性很高的指标之间再进行主成分分析。

2、运用主成分分析法的原因

我们将BSC法构建的指标体系中既综合性强有能全面反映系统情况的指标称为概要指标集，包括财务、顾客、内部流程、学习和成长四个维度。为了建立全面多样的细化指标集，又要使指标个数不至于过多而计算繁琐，有必要借助于主成分分析法，对某一概要指标下的细化指标进行主成分分析，通过提取细化指标的主成分作为概要指标，使得概要指标包含了所有细化指标的大部分信息。

3、指标体系的完善

通过对各概要指标下的细化指标进行主成分分析，可以将这些细化指标进一步归类，并根据评价结果最终确定评价指标体系。

主成分分析的结果可以分为三类：

3.1、概要指标下仅有一个细化指标，因此直接把细化指标作为概要指标的代表；

3.2、各细化指标的第一主成分的信息含量大于85%，表明第一主成分的信息含量较高，能基本反映各细化指标的信息，因此就用第一主城作为概要指标的代表进行计算；

3.3、各细化指标的第一主成分的信息含量小于85%，表明第一主成分的信息含量不高，不能基本反映各细化指标的信息，所以要对这个概要指标集中各个指标进行相关性分析：如果概要指标包含两个细化指标，则两个细化指标相关性非常小，相关系数一般小于0.5，在这种情况下保留两个细化指标，把这两个细化指标都作为概要指标进行评价；如果含有三个以上细化指标，以此类推。

四、结论与展望

本文主要阐述的是如何运用平衡记分卡思想和主成分分析法来构建评价指标体系，至于各指标的权重确定方法、数据取得与评分与具体的绩效评价方法等问题，则有待进一步的探讨。

【作者单位：肥西县孙集中心校 安徽】