基于模糊数学模型的小学计算机教学评价体系研究
2016-12-21刘宝东
刘宝东
大连市中山区白云小学
基于模糊数学模型的小学计算机教学评价体系研究
刘宝东
大连市中山区白云小学
教学评价体系是小学计算机教学的重要组成部分,教学评级体系的优劣,直接决定了小学计算机课程的教学水平。本研究以模糊数学模型为基本方法,自主开发出了小学计算机教学评价指标体系,并在计算机课程教学评价中进行了实际应用。该评价体系能够将一些边界不清、不易定量的因素定量化,从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价。通过研究实践表明,模糊数学模型在小学计算机教学评价中,具有较高的应用价值。
小学计算机 教学评价体系 模糊数学模型
小学计算机教学活动是一个复杂的各类现象的合集,它由多种不同的内在因素构成,各因素之间既相互影响又相互制约,最终将完整的教学活动呈现在我们面前。综合评价就是对诸多因素所影响的事物或现象做出总的评判,即对评判对象的全体,根据所给的条件,给每一个对象赋予一个或几个非负实数(评价指标),再据此排队择优。目前,我国小学计算机教学课的评价方式以主观定性评价为主,这种评价方法对评课教师的主观经验依赖较大,同一节课不同的评课教师依据自己的主观经验容易产生分歧,而且这种定性评价方式过于宏观、过于笼统,不利于上课教师把握课堂的改进方向。本研究基于模糊数学模型,自主研发出能够客观准确地对小学计算机教学进行评价的评价体系。
1 研究方法
1.1 专家访谈法
对10位专家采用座谈和访谈相结合的方式对评价指标体系进行了权重的赋值,在受访专家满意率达到80%以上的情况下,确立本研究进行评价的指标集,该指标集具有较高的专家效度和信度。
1.2 数理统计
运用SPSS21.0版本对所收集的专家访谈数据进行了描述性统计分析。Excel VBA自主开发了关于本研究的判断评价模型,并利用此模型对研究指标的权重进行了赋值计算。
2 研究结果与分析
2.1 评价指标体系的构建
在确立指标体系的层级关系之后,就应该对指标体系的各层级之间的分层权重系数进行计算。本研究采用成对比较法对指标权重进行计算。
四个一级指标及二级指标权重为:备课0.15(教学准备0.3、教学内容0.4、备课态度0.3);讲课0.45(重难点0.2、语言组织0.2、启发性0.2、教具0.2、板书0.2);作业(作业内容0.4、针对性0.3、实效性0.3);育人(工作态度0.5、教学要求0.3、学生关爱度0.2)。
2.2 评价数学模型研究
指标集U下四个指标集分别为:U1={u11,u12,u13,u14,u15};U2={u21,u22,u23,u24,u25};U3={u31,u32,u33,u34,u35,u36};U4={u41,u42,u43,}。指标集所对应的评语集为V={V1,V2,V3,V4,V5}分别表示五个评价级别:非常好、好、一般、差、非常差。建立模糊集R,即函数R(V,U):
模糊集合R代表着集合U和集合V的模糊关系。因此,我们可以得知向量B就是集合R将集合U的模糊子集A映射到集合V上的一个模糊子集,向量B就是评判集V对因素集U的说明集。向量B的计算式为:B=A◦R所得到的n个数值归纳到一个集合中,该集合为:{b1,b2,b3,…,bn}。归一化处理后的评价结果:
将评语集V中五个因素v1、v2、v3、v4、v5根据其对应的分数段进行赋分:v1非常好100~90分,v2好89~80分,v3一般79~70分,v4差69~60分,v5非常差59分以下。
最终评分结果为:
3 结论
本研究表明,基于模糊数学的小学计算机教学评价体系能够通过精确的数字手段处理模糊的评价对象,对蕴藏信息呈现模糊性的资料做出比较科学、合理、贴近实际的量化评价。在小学计算机教学综合评价中运用模糊数学模型进行评价,能够将现阶段小学计算机教学中的主观定性评价转变为客观的定量评价,使评价结果更加直观具体。
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刘宝东(1971-),男,小学高级教师,研究方向:信息技术与教学评价。