安徽省高校智慧校园建设成熟度评价研究*

2018-08-02王召义薛晨杰

中国教育信息化 2018年13期

王召义，薛晨杰

（安徽商贸职业技术学院经济贸易系，安徽芜湖241002）

为了规范和促进高校智慧校园建设，提升高校教育信息化建设、管理与应用水平，各高校应着力推进信息技术与高等教育深度融合，加快建成技术先进、资源丰富、应用广泛、安全高效的高等教育信息化体系，促进教育内容、教学手段和方法现代化，创新人才培养、科学研究和社会服务模式，推动文化传承创新，以教育信息化带动教育现代化，促进人才培养质量全面提高。[1]同时，有条件的高校在数字校园环境建设的基础上，应充分融合教学、科研、管理、服务和校园生活，构建安全、稳定、环保、节能、高效的智慧校园及智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境。

一、智慧校园成熟度模型

对智慧校园建设成熟度的评价研究，不仅能够完善其在相关领域的研究，还可以理清各高校的规划建设，有效衡量自身的智慧化水平。[2]但是，目前国内外都没有合适的智慧高校建设成熟度模型可以直接参考，相近的有能力成熟度模型（capability maturity model，CMM）[3]和智慧城市建设成熟度模型（maturity model of smart city construction，SCCMM）。[4]其中，SCCMM 与智慧校园成熟度模型更接近，它从智慧基础设施建设、智慧创新生产、智慧产业发展、智慧公共服务、智慧可持续建设5个维度进行评价，其成熟度等级对应分为5个等级——初始级、智慧起步级、智慧发展级、智慧成熟级和智慧提升级。[5]

本文在SCCMM模型基础上，结合安徽省高校智慧校园建设特点，制订了安徽省高校智慧校园成熟度的等级分类，各等级描述见表1。

表1 智慧校园建设成熟度等级描述

二、评价指标体系

2017年6月22日，安徽省教育厅在关于印发《安徽省高等学校教育信息化建设评价指标体系（试行）》的通知中明确了安徽省高等学校教育信息化建设评价指标体系。[6]该体系采用三级指标制，一级指标6项，二级指标18项，三级指标83项，总分值110分，其中附加分“特色与创新”10分。括弧中的数字表示相应指标的权重值。三级指标要求为“具有”的按照（指标描述完成率*权重）=得分，三级指标要求为“数值”的按照（达标值/要求值*权重值）=得分，但最高不超过权重值。

一级指标主要包括六个方面：基础设施、业务支撑、数据与资源、业务应用、保障体系、特色与创新。其中特色与创新指标作为附加项，本文暂不考虑。

1.基础设施

基础设施包括三个二级指标：校园网络建设、数据中心建设、公共终端建设。具体结构体系见表2。

表2 基础设施指标体系

2.业务支撑

业务支撑包括两个二级指标：基础服务平台建设、基础业务平台建设。具体指标体系见表3。

表3 业务支撑指标体系

3.数据与资源

数据与资源包括四个二级指标：数据的管理与应用、教学资源建设与应用、科研资源建设与应用、图书馆数字资源建设与应用。具体指标体系见表4。

表4 数据与资源指标体系

4.业务应用

业务应用包括四个二级指标：教学应用、科研应用、管理应用、信息共享与应用。具体指标体系见表5。

5.保障体系

保障体系包括四个二级指标：组织保障、机制保障、运维与服务保障、安全保障。具体指标体系见表6。

表5 业务应用指标体系

6.特色与创新

此项为建设特色项目附加分，满分10分，主要列举信息化建设中的创新举措或特色应用。

三、评价过程

层次分析法将定性分析和定量分析有效结合，不仅能保证模型的系统性和合理性，而且能让决策人员充分运用其有价值的经验和判断能力，从而为多规则决策问题提供强有力的决策支持；模糊综合评价方法是在模糊环境下，考虑多种因素的影响，为了某种目的对一事务做出综合决策的方法；层次分析法和模糊综合评价法的结合，主要体现在将评价指标体系分成递阶层次结构，运用层次分析法确定各指标的权重，然后分层次进行模糊综合评价，最后综合出总的评价结果。[7]

表6 保障体系指标体系

1.确定指标集和评价集

确定指标集 U={u1，u2，…，un}和评价集 V={v1，v2，…，vm}。其中U采用递阶层次结构，即大指标下有小指标，小指标下还可以有小指标的结构。[8]m为评价集合的个数，每一个等级可对应一个模糊子集。一般情况下，m取3、5、7，这样不仅符合模糊综合评价的质量要求，而且可以使被评方案的等级归属中有一个中间等级。[9]具体等级可以依据评价内容用适当的语言描述。

2.确定指标的权向量 W={w1，w2，…，wn}T

在AHP的“同层次求单权重”步骤中，可以采用对数最小二乘法，求：

的最小值，从而求出一个向量 ω={ω1，ω2，…，ωn}T，将其归一化后，得出 W={w1，w2，…，wn}T。[10]该方法不仅准确合理，而且一般情况下，可以省略各判断矩阵的一致性检验工作。

在评审过程中，根据公平和公正原则，往往有多个评审人员或评审小组参加，因此判断矩阵中的元素aij有多个值（表示不同人员或小组的意见），因而上式可扩展为：

其中，b为一常数，即评审人员或评审小组的数目。

为求 Z 的最小值，将该式两边对 ωp（p=1，2，…，n）取偏导数，并使其等于0。最后，将WP标准化为

3.建立模糊关系矩阵

逐个对被评方案从每个最低层指标上进行量化，也就是确定从单指标来看被评方案对各等级模糊子集的隶属度（R|ui），进而得到模糊关系矩阵R。

4.计算评价向量

根据模糊综合评价原理，可以得到评价向量计算公式：

不论是对一级评判还是二级评判，该公式均适用。

四、实例研究

A职业技术学院为国家示范（骨干）高职院校，智慧校园建设力度较大，效果显著。为评价A院校智慧校园建设与发展的水平，采用本文提出的评价模型及方法，对该校智慧校园建设成熟度进行评价。本着公平、公正的评价原则，评议小组由校外专家组成。

1.确定指标集和评价集

指标集采用安徽省高等学校教育信息化建设评价指标体系，其中一级指标6项，二级指标18项，三级指标83项，详细指标体系结构见表2、表3、表4、表5、表6，每个三级指标具体描述，请参阅参考文献[5]。

评价集采用本文提出的智慧校园成熟度模型等级分类，具体等级描述见表1。

2.权重计算

权重计算可以采用层次分析法计算。为了保证全省高校智慧校园建设成熟度评价的统一性，各高校不宜使用不同的指标权重。为解决此种问题，安徽省高等学校教育信息化建设评价指标体系已经给出每个指标的权重。所以，本实例研究采用已给出的权重。权重分配值分别见表2、表3、表4、表5、表6。这里需要对权重值进行归一化处理。

3.建立模糊关系矩阵

评议小组按照三级指标对智慧校园建设成熟度进行评价，结果如表2、表3、表4、表5、表6所示。其中表中数值计算公式为评定该等级的人数/评议小组的人数。

4.计算评价向量

模糊综合评价原理给出了计算多级评价的方法，即从最低指标开始计算评价向量，依次逆推，就可计算出总评价向量。

本实例计算需要分三轮，方可得到总评价向量。

（1）第一轮计算

由评价向量计算公式可知，只需求出W和R即可。

W值已经给出，但需要对指标体系中的权重值进行归一化处理，处理后的三级指标权重值如下：

各权重向量对应的模糊关系矩阵R，可由表2、表3、表 4、表 5、表 6 得到。

由计算评价向量公式，可以得到第一轮评价向量，各评价向量值如下：

（2）第二轮计算

归一化处理后的二级指标权重值与其对应的模糊关系矩阵如下：

对应模糊关系矩阵为：（B11 B12 B13）T；

对应模糊关系矩阵为：（B21 B22）T；

对应模糊关系矩阵为：（B31 B32 B33 B34）T；

对应模糊关系矩阵为：（B41 B42 B43 B44）T；

对应模糊关系矩阵为：（B51 B52 B53 B54）T；

由计算评价向量公式，可以得到第二轮评价向量，各评价向量值如下：

（3）第三轮计算

归一化处理后的一级指标权重值与其对应的模糊关系矩阵如下：

对应模糊关系矩阵为：（B1 B2 B3 B4 B5）T。

由计算评价向量公式，可以得到第三轮评价向量，其值如下：

根据最大隶属度原理，A校的智慧校园建设成熟度等级应为三级（智慧发展）。

5.评价结果分析

根据最大隶属度原理，五个一级指标分别属于五级、五级、二级、二级、三级，即基础设施成熟度等级为智慧提升、业务支撑成熟度等级为智慧提升、数据与资源成熟度等级为智慧起步、业务应用成熟度等级为智慧起步、保障体系成熟度等级为智慧发展。根据一级指标的评价结果，绘制雷达图，如图1所示。图的五个角分别表示五个一级指标。

图1 雷达图

（1）A职业技术学院的基础设施成熟度及业务支撑成熟度等级都为智慧提升，说明该学院对智慧校园建设的重视程度较高，起步较早，且相应的网络中心、数据中心及公共终端建设等能够实现收益及良性循环，基础服务平台、基础业务平台能跟上节奏，为智慧校园的建设及信息化的普及奠定基础。

（2）该学院的保障体系成熟度等级为智慧发展，说明相关的保障制度正在建设和完善中，但仍待进一步的细化和规范；组织保障、机制保障、运维与服务保障及安全保障等方面处于不断进步的阶段，在后期应加大应用的实施程度。

（3）该学院数据与资源、业务应用成熟度等级都为智慧起步，而这两项建设项目的内容广泛、建设周期长、效益转化慢是根本原因，也说明智慧校园建设仍处于准备阶段，发展成熟仍需长期努力；数据的管理与应用、教学资源建设与应用、科研资源建设与应用、图书馆数字资源建设与应用、管理应用及信息共享与应用等都是学院的重要业务领域，智慧校园建设真正惠及于大众，需要细化指标、加快建设步伐。

五、结论

对智慧校园建设成熟度评价进行研究，从以下三个方面大大促进了高校智慧化建设：

1.有助于综合评价智慧校园建设与发展水平

通过确定指标集和评价集、权重计算、建立模糊关系矩阵、计算评价向量及评价结果的分析等步骤，可以对安徽省各高校智慧校园建设的基础设施成熟度等级、业务支撑成熟度等级、数据与资源成熟度等级、业务应用成熟度等级及保障体系成熟度等级等进行衡量和评定；层次分析法和模糊综合评价法相结合，将评价指标体系分成递阶层次结构，综合出总的评价结果，具有较高的科学性和应用价值。