基于层次分析法的学生实践能力评估模型

广西科技大学计算机与通信工程学院 黄镇谨 阳树洪



基于层次分析法的学生实践能力评估模型

广西科技大学计算机与通信工程学院 黄镇谨 阳树洪

软件工程专业具有工程性和实践性的特点，因此实践课程是软件类专业教学的重点，其教学效果直接影响学生的培养质量与竞争力。笔者考虑实践类课程的内在联系和学生学习能力的差异，提出基于层次分析法的学生开发能力评价方法，针对不同的能力层次，确定不同的实践内容，进行分层次的教学，达到因人施教的目的。

层次分析法 实践能力 评估模型

软件工程专业主要培养具有一定软件应用开发能力的应用型人才，该专业的相关课程具有工程性和实践性特点。传统的以知识驱动的教学模式重点强调学生对理论知识的理解。这种模式下，教学实例是孤立的，学生难以把握一个项目的整体分析与设计过程，缺少实际动手和解决实际问题的能力。因此，以任务为导向的项目驱动模式有利于调动学生参与学习的积极性，提高学生的实际动手开发能力。然而，由于学生自身因素，不同的学生在接受能力、应变能力、自主学习能力等方面不尽相同。因此，教学实践过程中，教师还应考虑个体差异性，构建分层分类的教学模式。本文提出基于层次法的学生实践能力评估模型，利用该模型可以有针对性地对学生因人施教，提高学生实际动手开发能力和整体教学质量。

一、当前教学方法的缺陷

软件专业实践类教学包括实验课、课程设计、实训、毕业设计。实验课主要针对理论课程不同章节的内容，设计不同的实验模块，要求学生在给定的实验课时内完成相应的实验题目。课程设计是教师综合本门课程的内容，要求学生完成一项涉及本课程主要内容的综合性、应用型的开发题目。实训是教师根据某一课题、方向，综合本专业的相关知识，训练学生掌握开发实际应用项目的能力。

教学内容设置课程有助于提高学生的实际动手能力。然而实际教学实践中往往存在一些问题。首先，每门课程由不同的教师教授，教师只有在教学末期才对学生的实际学习能力有大概了解。随着课程的结束，教师与该授课班级脱钩。其次，由于教师对学生实际动手能力并没有全面的了解，往往采用统一的教学实践内容，能力强的学生很快完成，而能力差的学生无法按时完成。随着课程的结束，新课程的开始，同样的情况再次发生。因此，教师测量和评估学生学习实践能力和状况，并在授课时按照不同层次的学生分别制定不同的教学实践内容，有助于提高实践课程教学效果。

二、评估模型与方法

软件专业课程具有一定的相关性，尤其是软件专业的语言类课程。学生的学习能力也具有连贯性。以本校软件工程专业与语言相关课程为例，学生需要修读的实践类课程依次包括C语言、数据结构、C++和Java的实验课。这些课程结束后还有课程设计，学生大三最后一个学期由企业主导综合实训。这些课程中的实验课分块分时进行，涉及课程的基础知识，而课程设计及实训则是集中进行，是综合知识及训练的过程。这些课程与学生的编程能力相关。学生在这些课程中的表现状况可以反映学生的实际动手能力。教师要考虑近段时间以来的几个实践课程，采用层次分析法构建数学模型，评判学生当前的学习能力。下面给出评估的方法和模型。

学生的学习能力分为优、良、中、差四个等级，评定学生学习能力的因素包括：完成时间、完成质量、回答问题情况、主动提问次数及难度。每个因素按照百分制打分。考虑到时效性，教师选取最近的五次实践课作为评判标准。其基本框架如下：

教师可以构造判断矩阵，用以表示本层所有因素针对上一层某个因素相对重要性的比较。判断矩阵的元素根据Stanty的标度法给出。从实践课的实际情况来看，教师对B层的判断矩阵，可以根据每个实践课的重要程度给出。对实验课来说，其重要程度根据本次实验课的内容而定。如果该实验内容是本门课程的重点和难点，则其越重要。课程设计比实验课重要，课程设计之间的重要程度根据课程在本专业的重要程度而定，实训的重要度最大。该判断矩阵与最近的五次实践课程相关，因此其值具有一定的时效性，能反映学生近段时间的学习状况。下表为标度的值及其含义。

Stanty 标度法

根据表1和每个实践课的重要度，建立本层的判断矩阵：

对于C层，学生的学习能力主要体现在是否能按时按质完成规定的实践内容。考虑到实践课程的开放性，即学生之间可以自由的交流，教师有必要增加回答问题的部分，用以辅助教师判断学生对课程内容是否完全掌握，提问的次数与难度用来判断学生学习的主动性和对课程深度的理解。四个因素的重要度依次为：完成质量、回答问题、完成时间、提问次数及难度。其判断矩阵如下：

该判断矩阵与选取的实践课程无关，因此不具有时效性。

为避免出现判断矛盾的情形，确定通过判断矩阵求出的特征向量（权值）是否合理，教师需要对判断矩阵进行一致性检验，检验公式为： CR=CI/RI。其中CR为判断矩阵的随机一致性比率，CI为判断矩阵一致性指标，它由下式计算：

λmax为最大特征根；n为判断矩阵阶数；RI为判断矩阵的平均随机一致性指标。由于判断矩阵A与实际选取的实践课程相关，这里仅对矩阵B进行一致性检验。当A确定后，其检验过程与B类似。由矩阵B可知λmax=4.144，归一后的权向量（特征向量）WB=（0.1057，0.5038，0.3356，0.0549），于是CI=（4.144-4）/（4-1）=0.048，查表RI=0.9，所以CR=0.048/0.9=0.053，通过一致性检验。

获得B层和C层的权向量WA、 WB后，设教师对学生实践课中每一个因素的评价为矩阵：

其中pij是教师对某个学生第i个实践课第j个因素的评价分数。则学生最终的评价分值为：S=WA*（P*WB '） （1）

教师根据分值可以确定学生的能力等级，进而了解班级的整体学习情况，为制定新的实践内容和指导方法提供依据。

三、实例

下面以C++课程为例，计算某学生当前学习能力。设B层的实践课分别为类与对象、继承及多态、模板、异常、课程设计。根据各实践课的重要程度，判断矩阵：

算得λmax=5.135，归一后的权向量（特征向量）WA=（0.233，0.2051，0.0501，0.0501，0.4619），于是CI=（5.135-5）（5-1）=0.034，查表RI=1.12 ，所以CR=0.034/1.12=0.03，通过一致性检验。

下面假设教师对学生实践课中每一个因素的评价矩阵为：

根据公式（1），学生的最终评分值 S=WA*（P*WB '）=75.0887。因此，该学生的最近学习能力为中等水平。

四、结论

软件专业的教学中，实践课是重要环节。由于学生学习能力的个体差异性，教师在教学中采用分类分层次的教学法将会取得比较好的效果。分类之前，教师需要评估学生的实践动手能力。本文采用层次分析法，根据课程内容的重要程度、学生的表现情况，评估学生的实践水平，以此作为依据，有针对性地制定实践教学内容和教学方法。从近两年的实施效果来看，基于层次分析的评估方法能比较准确地反映学生的实际情况，以此为依据的分类教学取得了良好的教学成果，增强了学生的自信心，提高了学生的学习积极性。

［1］汪世杰.新形势下计算机分层分类教学模式的建构与实践［J］.九江学院学报，2013

［2］王鹏英，庄 红，黄晓平.大学计算机基础课程分层分类教学的研究［J］. 计算机教育， 2012

［3］冯丽霞，施韶亭，杜文明.基于层次分析法的教学评价指标模型［J］.西北师范大学学报，2010

［4］刘尧飞，蔡华健，张相学.基于层次分析法的课堂教学质量评价指标体系研究［J］.江苏师范大学学报，2014

［5］单维锋，丰继林，高方平.提高计算机专业实践教学质量的几点措施［J］.计算机教育，2014

（本文系基金项目：广西高等教育教学改革工程项目，项目编号：2015JGA264）

ISSN2095-6711/Z01-2016-09-0103

黄镇谨（1975—），男，壮族，广西武鸣人，副教授，硕士 ，研究方向：计算机教育