基于模糊综合理论的研究生课程质量评价云系统

许晏铭 王昌达

摘要：为了改善传统课程质量评价方法，更好地对课程质量进行客观、公正的评价，在分析研究生课程特点的基础上，提出一种将“自设教学目标”与“普遍教学要求”，以及“指标量化”与“模糊分类”相结合的研究生课程质量评价方法。基于该方法，建立了三层模糊综合评价模型，并开发了基于云平台的课程质量评价系统。实践表明，该系统的应用能够兼顾不同类型课程的教学特点，有效提高研究生课程质量评价工作的客观性与效率。

关键词：模糊综合评价；课程质量评价；云系统

DOI：10.11907/rjdk.172951

中图分类号：TP319

文献标识码：A文章编号：1672-7800（2018）007-0120-04

Abstract：Inordertoimprovetheexistingpostgraduatecourseassessmentmethodandmakemoreobjectiveandfairevaluationcoursesofquality，weproposeanassessmentmethodthatconsistsofthecustomizedteachinggoals，generalteachingrequirements，qiamtotatoveindexesandfuzzyclassificationbyanalyzingthecharacteristicsofthepostgraduatecourses.Basesonsuchmethod，webuildathree-layerfuzzycomprehensiveevaluationmodel.Furthermore，thecorrespondingcoursequalityassessmentcloudsystemisimplemented，whichshowsthatthesystemcantakeaccountoftherequirementsfromdifferentcoursesandeffectivelyimprovetheobjectivityandefficiencyoftheassessment.

KeyWords：fuzzycomprehensiveevaluation；curriculumqualityevaluation；cloudsystem

0引言

大学的核心任务是人才培养，而课程质量是决定研究生培养质量的关键指标之一。目前国内外对于课程评价通常采用学生评价与同行评价相结合的方法，即利用定性的指标体系对评价结果进行加权量化处理[1]。该方法的主要问题是：①不同评教主体使用的评价指标、指标权重差异较大，且权重分配缺乏理论依据；②不同类型（人文、理工等）课程质量难以横向比较；③一般需在课程结束时才能评价，具有周期长、评价结果不能及时回馈，因而无法应用于教学改进等缺点。

为更好地发挥课程学习在研究生培养中的作用，不断提高研究生培养质量，受校研究生院的委托，以学校颁行的《研究生课程评价办法》为依据，本课题组设计并实现了一种基于目标完成度的研究生课程评价云系统。该系统一方面客观地执行了定性与定量相结合的评价原则，另一方面也突破了时间与地域限制，在节约成本的同时实现了课程评价数据采集、评价处理的自动化。

1课程质量评价模型

区别于单纯的算术均值法，本文采用模糊综合模型评价研究生课程质量，即借助模糊变换原理和最大隶属度原则，综合考虑评判事物相关因素，对评价对象作出定性与定量相结合的评价[2-3]。

在此过程中，首先确定评价主体及其对应的各级评价因素集，然后利用层次分析法给出各评价因素的权重比，并根据评价等级确定备择集与评价等级的分值，最后给出换算公式，建立对应的模糊评价模型[4]。

1.1评价因素集确定

根据学校的文件要求，评价主体分为3类：学生、同行教师、教学督导。共设置2种评价指标集，一种供学生使用，另一种供同行教师与教学督导使用。因为评价采用“自设教学目标”与“普遍教学要求”相结合的方法，所以每种评价指标均由“基本教学指标”和“自设教学指标”两部分组成。

首先将评价主体作为顶级评价因素集，然后根据一级指标、二级指标的内容分别建立对应的一级评价因素集、二级评价因素集，如表1所示。

1.2备择集

备择集是所有可能评价结果的集合，本系统中备择集Y={Y1，Y2，Y3，Y4}，对应数值分别取为4.5、3.5、2.5与1.5。

1.3评价指标权重

根据各级指标的重要程度，权重采用层次分析法进行计算[5-6]，其中顶级评价指标和第k类评价主体对应的各级指标权重如表2所示。

1.4模糊综合评价模型

本文采用三层模型[7]，其中每層对备择集Y的评价均由权重向量C与模糊矩阵R的M（，+）矩阵合成。评价过程如下：①根据“用户评价的原始计分表”统计出的评价主体对被评价课程各项指标选择“优”、“良”、“中”、“差”的人数作为基础数据Y[8]；②用Y除以该类别中的主体总数，得出各评价等级隶属度；③用每个二级指标对应4个等级的隶属度组成对应的模糊子集Rij，因为一级评价的模糊矩阵由其对应的所有二级指标的模糊子集构成，所以一级评价指标U（k）i对应的模糊矩阵为Ri=（Ri1，Ri2，…，Rim）T；④权重向量和模糊矩阵采用M（。，+）矩阵合成运算得出评价主体对评价指标第一层U（k）i的评价结果，将其中每个一级指标的评价结果作为一个模糊子集；⑤将④中主体对应的所有模糊子集构成一个模糊矩阵参与M（。，+）矩阵合成运算，得出结果作为课程评价中第三层评价的模糊子集；⑥将⑤中主体对应的所有模糊子集构成一个模糊矩阵参与M（。，+）矩阵合成运算，得出结果的模糊子集；⑦根据设定的规则对评价结果进行归一化处理，根据分值判断最终评价等级。以上过程的对应算法如下：

2系统设计

按照业务处理流程关系，系统分为4个模块：系统管理、课程申报、课程评价、评价汇总。系统处理的数据主要包含：学生基本信息表、教师基本信息表、选课表、课程基本信息表、课程申报表、教材建设情况表、申报教师教学情况表、学生评价表、教师评价表、后台审核管理信息表、听课信息表以及评价汇总表等。系统工作流程如图1所示。

在校园网云服务器上，采用PHP+MySQL方式进行系统开发，使用Nginx对外界提供统一的服务地址，并将外部请求按照轮询策略转发到内部Apache服务器上，在减轻服务器整体压力的同时，提高系统安全性[9-10]。系统基本架构如图2所示。

3数据分析

下面以《高级面向对象》与《云计算》课程的学生评教为例。学院共50名学生参加课程质量评价，其中关于一级指标“教学态度”的评价结果如表3、表4所示。

作为本文中方法的对比，首先采用均值法计算评价结果。等级评定规则是：4≤S<5为“A档”课程；3≤S<4为“B档”课程；2≤S<3为“C档”课程；0

（1）均值法。评分等级对应的分值系数：优——1；良——0.8；中——0.6；差——0.4，评分采用以下公式计算：

评分=∑i=16i=1分值×系数×人数4×参评总人数

对两种方法的评价结果进行分析，针对“教学态度”这一指标，用均值法计算得出的结果是：前者为“A档”，后者为“B档”，前者优于后者。用模糊评价法计算得出的结果是二者均为“B档”。观察数据发现，前者的前两个指标选“优”的较多，后两个指标主要集中在“良”、“中”，但后者4个指标都集中在“良”，整体看来，评价者对于后者各指标的评价较为集中，分值较高。虽然上述仅针对一个指标，采用模型中的第一层模糊评价与均值法进行对比，但已发现与均值法相比，模糊评价法可摒弃局部高分的影响，考虑影响被评判事物的相关因素，从整体出发，对评价对象作出定性与定量相结合的评价。

4系统实现

4.1用户登录验证

用户进入系统主界面时，系统会自动检测是否已登录，若未登录则跳转到登录页，选择身份进行登录，将用户名及加密后的密码与数据库中的数据进行对比验证。验证通过后，跳转到主界面，并将用户一卡通号存放至session中，用于操作权限获取，以及与操作相关的主键查询。

4.2课程申报

学期初任课教师需要自行在系统中申报课程，提交相关材料以及自设的教学目标，这些自设目标是课程评价时的重要评价指标。教师凭借校园一卡通账号密码登录，可通过一卡通号关联查询到课表遍历输出，并针对课表的课程点击“课程申报”进入课程申报页，通过教师信息表、课程表的关联查询，将session中对应的教师信息显示在申报页，教师对申报页中的其它内容进行完善，分页保存，判断该课程是否已申请过，若未申请则会把信息存入到apply表中，提交过程中会有系列校验操作。申报界面如图3所示。

4.3课程评价

因为不同主体使用的评价指标不同，所以用户凭借自身的一卡通号进入系统后需要显示不同的评价页面。但校园一卡通账号仅分为学生、教师两种类别，所以系统要求用户在登录时选择不同的身份角色。选择教师身份登录，可以进行他评，以及查询自己授课评价结果；选择督导身份进入系统，可看到待评课程相关信息并进行相应评价；选择管理身份登录，可以查看各类课程评价进度以及未完成评价人员、评价结果汇总，并进行查询等操作。其中选择教师身份登录系统进行他评界面如图4所示。

5结语

本文提出一种将“自设教学目标”与“普通教学要求”，以及“量化指标”与“模糊分档”相结合的方法，并开发了基于云平台的课程质量评价系统。实践表明，该方法可从一定程度上解决各具特色的课程之间无法直接比较的客观问题。此外还规定评价结果与课时费及校内教研项目挂钩，要求获评A档的课程每学年在全校范围内开设公开示范课。在调动教师教学热情的同时，可有效发挥课程建设成果的示范作用，推动研究生课程教学内容、教学模式和教学方法的改革与创新。

参考文献：

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[5]张洪玲，张琦.SaaS软件质量分层模糊综合评价方法研究[J].软件导刊，2015（3）：1-3.

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[10]李彬，朱亚兴.Nginx在实现网站负载均衡方面的研究[J].信息与电脑，2013（11）：49-50.

（责任编辑：黄健）