基于模糊综合评价技术的教学评价模型设计——以“五秀”模型教学活动评价为例＊

王龙，卢红，朱映红

（广西科技大学职业技术教育学院，广西柳州545006）

基于模糊综合评价技术的教学评价模型设计
——以“五秀”模型教学活动评价为例＊

王龙，卢红，朱映红

（广西科技大学职业技术教育学院，广西柳州545006）

模糊综合评价法是根据模糊数学的隶属度理论将定性评价转化为定量评价的一种综合评标方法。“五秀”是一种以能力为本位的模型设计，它由三横两纵构成，三横指“口秀”“字秀”“手秀”，两纵指“人秀”和“脑秀”。以“五秀”模型为基础的教学活动经常会遇到多因素、多标准的综合复杂的评价问题。利用模糊数学原理，在总结过往教学评价的基础上建立了教学活动的模糊综合评价模型，并以此算法为核心建立了一套基于B/S的教学评价系统。这样，既提高了评价的公平性和科学性，又使得教学活动高效化，从而为改进其他类似评价（高考录取改革等）、比赛提供了参考。

模糊综合评价法；教学评价系统；模糊数学原理；教育教学

模糊综合评价法是用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适用于解决各种非确定性的问题。

“五秀”模型下的教学活动是以能力为本位的。该模型分内隐和外显两部分，内隐部分是“脑秀”和“人秀”，两者不能独立存在，只能以“口秀”“字秀”和“手秀”等方式表现出来。模型中的“秀”有英语“show”之义，有展示，呈现、表现之义，是动词，也有优秀程度的希望表达，有形容词之义，代表了一种价值和期望[1]。“五秀”模型下的教学结构以学生表现为核心，充分发挥学生的主动性和能动性，重点对学生的学习成果进行检阅，即分别从“口秀”“字秀”“手秀”“人秀”“脑秀”5个方面进行展示与评价。因此，对于这样的教学，评价成为课堂最重要的教学环节之一，评价是否及时、是否公平公正、是否科学有效成为判断教学质量的重要因子。

为了减少大量主观评价对结果的影响，保证评价结果的公信力，我们依据模糊数学原理建立了学生课堂教学质量评价数据处理的数学模型。下面以《教学技能训练》课程为例，简要阐述了模糊综合评价在教学活动中的应用。

1 指标分析

《教学技能训练》主要由4个训练模块构成，即教学设计、课件制作、教学实施与评价、说课。按照“五秀”模型，这4个模块的技能训练对应的是“字秀”“手秀”和“口秀”及其秀的过程中所表现出来的“人秀”“脑秀”。我们利用层次分析法得出了各模块的评价指标体系模型，如图1所示。

由图1可知，评分也由四大块组成，即教学设计（U1）、教学课件（U2）、说课（U3）、课堂教学视频实录（U4）。

1.1 教学设计（U1）的评分标准子指标

1.1.1 科学性（U11）

教学目标明确，教学思路清晰，符合专业特点（U111）；教学内容分析透彻，教学容量适当，重难点突出（U112）；教学环节设计科学、合理，设计中所反映的知识点无科学性、工序、工艺性错误（U113）。

1.1.2 规范性（U12）

教、学具准备良好（U121）；教学过程完整（U122）；教学方法规范，能促进师生互动、生生互动，能有效处理可能突发事件（U123）。

1.1.3 创新性（U13）

设计在教学观念、教学方法、教学手段上要体现合理性，富有创新意识，能较好地激发学生的创新精神和学习积极性（U131）；设计是经过实践的，教学实施条件可复制，设计具有推广价值（U132）。

1.1.4 反思性（U14）

反思实践验证过的教学案例，精彩成功在何处，失误败笔于何处，要有自己的思考（U141）。

1.1.5 综合性（U15）

文字表述规范，层次清楚，无错漏字等（U151）。

1.2 教学课件（U2）的评分标准子指标

1.2.1 教学性（U21）

教学性是指能较好体现教学设计意图，能实现教学设计的目标和任务（U211）。课件与教学设计方案有较高的一致性（U212）。

1.2.2 技术性（U22）

软件运行稳定（U221）；操作方式简单、快捷，易于掌握，交互性好（U222）；导航方便合理，路径可选（U223）；新技术运用有效（U224）；图、文、音、视、动画等形式运用合理（U225）；模拟或仿真效果好，主页打开或程序运行速度快（U226）。

1.2.3 艺术性（U23）

界面设计美观，布局合理，导航清晰简捷（U231）；色彩搭配合理，风格统一，视觉效果好（U232）；符合中职学生的认知特点，有利于激发学生的学习兴趣（U233）。

1.2.4 创新性（U24）

立意新颖，构思独特，设计巧妙，具有想象力和个性表现（U241）。

1.2.5 实用性（U25）

实用性强，易于推广（U251）。

1.3 说课（U3）的评分标准子指标

1.3.1 教学理念（U31）

教学理念先进（U311），切实可行（U312），有利于中等职业教育目标的实现（U313）。

1.3.2 教材（U32）

对设计内容在教材中的地位、作用及其在体系中与其他知识的联系理解到位，分析准确（U321）；教学目标明确、具体，表述清晰，分析重难点准确（U322）。

1.3.3 教法（U33）

教法有理论依据，符合认知规律，适合学生（U331）；教学内容的组织和安排合理，有利于目标的实现（U332）；能充分整合、综合利用课程教学资源（U333）。

1.3.4 学法（U34）

突出学生主体作用（U341）；学法适合学生层次，操作性强（U342）；指导学生得当，注重能力培养（U343）。

1.3.5 教学过程（U35）

课题导入自然、流畅（U351）；详略得当，重点突出，难点分化（U352）；层次清楚，逻辑性强（U353）；教学条件分析充分，运用教学手段、媒体得当，合理有效（U354）；教学有特色，富有创意（U355）。

1.3.6 教师素养（U36）

语言表达准确规范、快慢适度、生动活泼，富于启发性和感染力（U361）；说课脱稿，讲述与课件配合良好（U362）；仪态亲切自然、端庄大方（U363）；时间把握准确（U364）。

1.3.7 回答质询（U37）

回答质询有理有据，准确得体（U371）。

1.4 课堂教学视频实录（U4）的评分标准子指标

1.4.1 教学设计（U41）

教学设计能够充分体现教学设计的意图（U411），能实现教学设计目标（U412）。

1.4.2 教学内容（U42）

教学内容要充分考虑专业特点，重点突出，难点突破（U421）；再现知识形成过程，培养学生的文化素养，体现用人单位的要求（U422）。

1.4.3 教学过程（U43）

教学组织有序，教学准备充分，根据教学内容和学生实际情况选择教法，体现师生互动（U431）；课堂训练充分，学生参与有广度、深度，反馈及时有效，调控得当（U432）。

1.4.4 教学效果（U44）

双基落实，能力提高，情感体验充分，课堂效率高（U441）。

1.4.5 教师素养（U45）

教学语言精准，使用普通话（U451）；教态大方得体，课堂调控能力强（U452）。

2 建立数据处理数学模型

2.1 建立指标集

根据层次分析法和模糊综合评价原理[1-3]，在上述评分指标的基础上进行集合化处理。

一级指标：U＝{U1，U2，U3，U4}.

二级指标：U1＝{U11，U12，U13，U14，U15}，U2＝{U21，U22，U23，U24，U25}，U3＝{U31，U32，U33，U34，U35，U36，U37}，U4＝{U41，U42，U43，U44，U45}.

三级指标：U11＝{U111，U112，U113}，U12＝{U121，U122，U123}，U13＝{U131，U132}，U14＝{U141}，U15={U151}，U21＝{U211，U212}，U22＝{U221，U222，U223，U224，U225，U226}，U23＝{U231，U232，U233}，U24＝{U241}，U25＝{U251}，U31＝{U311，U312，U313}，U32＝{U321，U322}，U33＝{U331，U332，U333}，U34＝{U341，U342，U343}，U35＝{U351，U352，U353，U354，U355}，U36＝{U361，U362，U363，U364}，U37＝{U371}，U41＝{U411，U412}，U42＝{U421，U422}，U43＝{U431，U432}，U44＝{U441}，U45＝{U451，U452}.

2.2 建立评判集

设定等级评判集：V＝{V1，V2，V3，V4，V5}.其中，V1＝优秀（90～100），V2＝良好（80～89），V3＝中等（70～79），V4＝合格（60～69），V5＝不合格（0～59）。

2.3 确定权重

权重是表征指标影响上一级指标作用大小的量化值，确定方法的不同有可能直接影响到评价的结果和质量。目前，权重的确定主要有主观赋权法和客观赋权法[3-7]。主观赋值法是根据各指标的主观重视程度而赋权的一种方法，一般有专家咨询法、相邻比较法、层次分析法等。这种方法受人为因素的影响比较大，但是，操作简便，在社会调查领域应用得比较多。客观赋权法一般是根据所选指标的实际信息形成决策矩阵从而形成权重。这种方法可以尽量避免人为因素，但权值求取过程比较复杂，一般被用于软件、建模、仿真等领域。该系统采用的是专家咨询与层次分析相结合的方法确定各项指标的权重，其最终权重集分析为：

一级W：W＝{W1，W2，W3，W4}.

二级Wn：W1＝{W11，W12，W13，W14，W15}，W2＝{W21，W22，W23，W24，W25}…Wn＝{Wn11，Wn12，Wn13，…，Wnj}.

三级Wnj：W11＝{W111，W112，W113}，W12＝{W121，W122，W123}…Wnj＝{Wnj1，Wnj2，Wnj3，…，Wnji}.

2.4 建立隶属度矩阵

隶属度是评价指标隶属于评价等级的程度[7]。评委对各指标体系评分统计后，我们做归一化处理，将各因素评价的隶属度向量组合起来，得到模糊隶属度矩阵R，R＝{R1，R2，R3，R4}.

二级指标用Rn表示，即R1＝{R11，R12，R13，R14，R15}，R2＝{R21，R22，R23，R24，R25}，R3＝{R31，R32，R33，R34，R35，R36，R37}…Rn＝{Rn1，Rn2，…，Rnj}.

三级指标的隶属度矩阵Rnj：R11＝{R111，R112，R113}，R12＝{R121，R122，R123}…Rnj＝{Rnj1，Rnj2，…，Rnji}.同理，Rnji＝{vnjix1/y，vnjix2/y，vnjix3/y，vnjix4/y，vnjix5/y}，其中，Rnji表示四级指标的隶属度，vnjix1～vnjix 5表示某选手在该指标分别获得评委给出的v1数、v2数、…、v5数，y表示评委人数。

假设，评委共有5人，分别对学生的课堂教学视频实录（U4）的教师素养U45中的教学语言精准、使用普通话U451进行评价，结果有3位评委评其为优秀，2位评其为良好，则其R451＝{0.6，0.4，0，0，0}.

2.5 模糊综合评价

2.6 实例

根据14级机自Z141班的《教学技能训练》之教学设计模块的评分标准和3名同学的得分情况，利用本算法对教学设计展示得分（U1）数据进行模糊综合评价。

2.6.1 权重

由于这里只分析教学设计模块，所以，权重只取W1，即W1＝（0.3，0.3，0.2，0.1，0.1），W11＝（0.35，0.3，0.35），W12＝（0.3，0.35，0.35），W13＝（0.5，0.5），W14＝（1），W15＝（1）.

2.6.2 隶属度矩阵

由评委审阅参赛选手的教学设计，根据评分标准对底层评价因子做出评分。

本次训练展示评分，由同学们推荐4名同学和老师一起组成评委组，成员共5名。由于篇幅关系，只列出3名同学教学设计展示的评价结果集，经归一化后，具体情况如表1所示。下面以101号为例，计算其隶属度矩阵（以下同）：

2.6.3 对教学设计（U1）进行模糊综合评价

3 计算机软件实现

3.1 系统功能模块

根据课程教学计划和教学的事务流程，该系统分为课程须知模块、学生模块、评委模块和系统管理模块等基本模块。其系统结构体系如图2所示。

3.2 系统工作流程

系统工作流程是：①系统管理员（工作人员）通过后台导入选课学生信息，发布课程信息，初始化课程项目，录入评分标准、分值、权重，评委账号信息等。②学生登录账号，并在规定时间内上传教学设计、课件等规定材料。③评委在规定时间登录网站查阅参评选手材料，并为同学们的材料进行初步评分，在课堂展示时正式评分。待所有评委评分结束以后，系统根据模型算法自动生成每位同学的最后综合成绩。④系统管理员通过成绩管理系统打印、发布学生的最终成绩。

3.3 系统主要技术

本系统采用流行的B/S技术与体系模式，数据库采用SQLserver，语言采用ASP.NET实现。考虑到系统的推广性和适应性，所有评分标准和权重等都可后台设置，为适应其他比赛项目留下空间。

4 算法创新应用

虽然该系统是一个课程教学的在线评价系统，但它有很好的移植性。例如比赛、多元价值评价等领域。

表1 某班3名同学的教学设计环节的得分集

图2 课程教学评价系统模块结构体系图

目前，在一般的比赛中，除了大赛综合奖之外，往往还设有单项奖，而单项奖往往只是由某一方面的最高分排序获得。比如教学设计大赛是一项综合奖，参赛者在教学设计、课件制作、说课、课堂视频实录等环节都要参评，根据Q＝R×W模型获得综合成绩，根据成绩高低和指标确定获奖者。另外，单项奖根据某一大项成绩的高低和指标确定。但是，这样不是特别合理的。比如课件制作奖，这里面不仅是制作技术的表现，也是教学设计素质的反映，因此，在评选课件奖的时候，需要参考其他项目的评分。因此，为了保证公平性，我们在系统中充分、合理利用评价数据对原有算法进行了权变修订，在系统中建立了不同的W表——设计奖W、课件奖W、说课奖W和课堂视频W，每个W中分别有对设计、课件、说课、课堂设定的权重。这样，确保每项奖都来自于综合评价，只是他们的W体系值不同而已。

这一思想在其他类似领域也可采用。例如高考，目前的高考都是根据高考原始总分高低录取，这样标准比较单一，不能根据各高校各专业特点进行录取。有些省份曾以标准分进行录取，效果不佳，但也不能根据专业特点个性化录取。其实，如果利用该系统的思想，在现有招生系统中增加专业录取各科目权重表，即模型为Q＝R×W，其中，Q为考生录取某专业的综合成绩，R为高考原始各科目成绩集合，W为某专业对各高考科目的确定的权重集。这样，同一名考生的原始成绩在不同学校、不同专业的价值就不一样了。对于高校来说，录取来的学生更能与专业要求相吻合。当然，各专业对高考科目的权重值确定应该程序、科学。

［1］王龙，卢红.“三螺旋”理论和“五秀”模型下的职教师资课程体系构建［J］.职业教育研究，2016（4）：68-72.

［2］陈红.高校实践教学质量的评价模型的建构与应用［J］.实验室研究与探索，2009（6）：159-167.

［3］张晓慧，冯英浚.一种非线性模糊综合评价模型［J］.系统工程理论与实践，2005（10）：54-59.

［4］赵萱，张权，樊治平.多属性决策中权重确定的主客观赋值法［J］.沈阳工业大学学报，1997（4）：94-98.

［5］胡军红，雷英杰.直觉模糊S-粗决策模型及应用［J］.计算机科学，2009（12）：194-236，234.

［6］王涛.模糊综合评判在高校排课系统评价中的应用［J］.大学数学，2006（2）：5-10.

［7］刘涛，孟晓谕.基于AHP的教学质量模糊综合评价模型［J］.数理医学杂志，2008（3）：263-265.

［8］陈铭，李红燕，王铁宁.模糊综合评判中非线性隶属度函数的确定［J］.数学的实践与认识，2006（9）：124-128.

〔编辑：白洁〕

G40-058.1

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.19.026

2095－6835（2017）19－0026－05

新世纪广西高等教育教育改革工程立项项目“‘五秀’能力模型下的职师课程体系建构研究”（2014JGA186），获校2016年教学成果一等奖，广西区教学成果二等奖。

王龙（1973—），广西全州人，硕士，讲师，研究方向为中职教师教育，教育信息化。卢红（1966—），女，副教授。朱映红（1966—），女，副教授。