基于模糊层次分析法构建高职优质课程评价指标体系

鲍仲辅　曾德江

摘要：针对目前高职优质课程评价忽视过程评价以及评价方法存在局限性等问题，构建一种多元反馈的优质课程评价指标体系。这种评价指标体系基于自动控制原理可实现过程监控，并利用模糊层次分析法将定量分析法与定性分析法结合在一起，从而实现对高职课程实现较为准确的评价。

Abstract： In view of the problems such as the neglect of process evaluation and the limitations of the evaluation method， the multi-feedback evaluation index system is constructed base on automatic control theory and FAHP. This evaluation index system can combine qualitative analysis with the qualitative analysis， so as to make the higher vocational courses to achieve a more accurate evaluation.

关键词：课程评价；指标体系；模糊层次分析法

Key words： curriculum evaluation；index system；FAHP

中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）05-0202-03

0 引言

课程评价是对课程的教学条件建设、教学环节、教学水平和教学内容、教学方法、教学效果等方面做出的价值判断，是保证课程建设质量的必要手段。其最终目的在于提高课程的建设水平和教学质量。

然而目前大多课程评价方式还存在明显的问题，尤其在以各级精品课程为代表的优质课程评价中存在两个突出问题。首先，注重终结性评价，缺乏过程性评价，因而忽略了对优质课程建设过程的监控和反馈。其次，评价方法多采取定量评价或定性评价，而两种评价方法都存在各自局限性，影响对评价结果准确性。

针对以上问题，基于自动控制原理构建了多元反馈式评价方式，利用层次分析法来确定评价指标并计算权重，最后利用模糊综合评价方法来实现定量与定性相结合的综合评价，即可对优质课程建设加以较为科学的评价和监控。

1 多元反馈式高职优质课程评价核心思想

多元反馈式高职优质课程评价体系是基于自动控制原理构建的一种课程评价方式，其精髓是将课程开发和评价视为一个完整的闭环系统，由课程专家、同和教师和企业专家多方人员组成评价专家组对课程开发的每一个工作环节进行过程评价，并及时将反馈给课程建设者，以实现通过课程评价对课程建设过程的实时监控，从而保证课程的建设质量。

针对高职优质课程的特点，多元反馈式课程评价体系主要分为三个阶段，不同阶段开展不同课程建设内容和评价内容。

课程开发阶段，主要是开展专业调研并对岗位群职业能力和典型任务展开分析，确定课程目标、定位，明确课程建设思路，选取并组织课程内容，规划课程资源和实训建设方案的阶段。

课程实施阶段：主要是编制教学方案和配套实训文件，建设课程基本教学资源以及拓展资源，建设课程网站，并开展教学的阶段。

课程总结阶段：主要是开展课程相关的教科研活动，编制课程管理制度，开展调研、回访毕业生分析课程使用效果，制定课程更新计划表的阶段。

依据多元反馈式评价思想，在课程开发的每个环节都引入评价反馈，当该环节评价合格才能进入下一步工作，如不合格则需要立即对当前环节工作加以整改，从而实现了课程评价是一个边评价、边改进、边提高的过程。以课程开发阶段为例，如图1所示。

2 基于层次分析法确定指标和权重

2.1 层次分析法基本原理

层次分析法将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备选方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

本文是利用層次分析法来确定评价指标及其权重，再通过分析比较各项指标之间的重要程度，来获得权重系数，并能通过一致性检验来保证判断过程的合理性。

2.2 分层次确定课程评价指标体系

首先按照课程评价的三个阶段确定一级评价指标，即课程开发阶段U1、课程实施阶段U2、课程总结阶段U3。再根据课程开发各个阶段中主要的工作流程确定二级评价指标，从而构建多元反馈式优质课程评价指标体系，如图2。

2.3 构建判断矩阵确定指标权重

采取专家咨询法对课程评价的各项指标进行分层综合比较，并确定判断矩阵，再依据判断矩阵计算各项指标权重，并进行一致性检验，结果见表1-表4。

2.4 得到最终指标及权重系数

根据以上分析可知，一级、二级指标系数乘积即为最后各项指标最终权重，为方便计算取小数点后三位有效数字，见表5。

3 利用模糊综合评价的课程评价实施方法

3.1 确定指标集

指标集U就是评价对象的各项评价指标组成的集合，由之前的层次分析法已经确定，由表5可得：U={u11，u12，…，u33}。

3.2 确定评价集

评价集就是由评价等级确定的集合，根据评价习惯，可得：V={优秀、良好、一般、较差}。

3.3 确定评价矩阵

评价矩阵R就是由从指标集到评价集的模糊映射f所确定的矩阵。考虑到在课程评价中，会请由多位专家组成的评价组来评价。因此以针对每项评价指标，评价集中各个元素出现的百分比作为映射来构成评价矩阵。

3.4 结合权重实施综合评价

结合由层次分析法中确定的指标权重A，计算模糊综合评价，即B=A·R，最后利用最大隶属原则获取最终评价等级。

4 课程评价实例分析

现以本项目研究过程中一个实践案例加以说明。

首先组建课程评价专家组。为了保证课程评价的全面性，项目组邀请多方人员组成评价小组，其中包括课程专家2人、主管教学领导2人、校内外资深教师2人、企业技术专家2人、毕业生代表1人以及在校学生代表1人，共10人组成评价专家组。

让专家组全程跟踪某一门校级精品课程建设，并按照课程建设的每个环节对应的指标给予评价。评语就依据给定评价集来给定。

如在课程开发环节中，课程建设团队就将专业岗位群调研报告、职业能力和典型任务分析报告等资料提交给评价专家组，专家组针对“课程目标与定位”这项指标，对提交材料给予评语。评价小组中有50%的成员给了“优秀”，有30%给了“良好”，有20%给了“一般”，没有给“较差”。以评语出现的百分比计算出该项指标的得分为R11={0.5，0.3，0.2，0}。

专家组全程跟踪课程建设过程，并针对每个环节的指标结合该环节的课程开发的阶段性成果给予评价，评价结果见表5，同時可得到评价矩阵R。

最后结合各项指标权重加以综合评判。参见表5，将各项指标的权重组成一维向量A：

则可求得该课程的综合评价为：

B=A·R={0.4290，0.3227，0.2111，0.0386}

该结果表示：综合所有指标及权重，课程隶属于“优秀”的程度为42.9%，隶属于“良好”的程度为32.27%，隶属于“一般”的程度为21.11%，隶属于“较差”的程度为3.86%。

按照模糊评价中最大隶属原则，可以认为该课程定性的评价结果为“优秀”。此外还能结合隶属程度给予更细致的分析，由于隶属“良好”和“一般”的程度值分别为32.27%和21.11%，因此可认为该课程虽然整体建设不错，但还有一些需要改进的地方。综上就是实现了定性和定量结合的综合评价。

5 结束语

本文所提出多元反馈式评价有几个显著的优点。第一，强化了对课程开发与建设的过程性评价，能及时反馈每一步工作的问题，能及时改进问题。第二，结合层次分析法和模糊综合评价，将定量分析法与定性分析法有机结合在一起，能实现较为准确、全面的评价。第三，评价实施过程有具体的数学模型，便于编制程序，借助网络使评价操作过程更加简单。

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