基于云理论和前景理论的高校体育教学质量优选

唐 磊，张 沙

（楚雄师范学院 体育与健康学院，云南 楚雄 675000）

体育教学是学校素质教育的重要组成部分.体育教学质量评价的概念成为了许多学者的研究方向，并对此展开相关研究.杨春艳[1]在《对现代大学体育教学质量评价的反思》中，重点分析了5种评价模式，即专家评价、同行评价、领导评价、学生评价和教师自评.于素梅[2]在《体育教学质量评价标准体系建立的难题及初步构想》中，从探讨体育教学质量评价的必要性、难题切入，通过分析其根源，重点从“有”“懂”“会”“能”提出了4要素分层建立体育教学质量评价标准体系的构想.学者们多对教学质量评价体系的建立进行了深入的研究，对体育教学质量评价涉及到评价方法的研究较少，多以模糊综合评判法和层次分析法为主.科学、合理的评价方法可以有效地对体育教学发展提供借鉴，帮助决策者选择优秀的、符合自身实际的体育教学模式，从而提高高校体育教学质量.

文章利用云理论模型的特点把模糊理论中的模糊性和概率论中的随机性结合在一起，实现了定性与定量的相互映射，从而更加客观地对自然语言评价进行量化处理[3].前景理论认为人是有限理性的，决策时对待损失和收益的态度是不同的，对待收益往往趋向于“风险规避”，而对待损失往往趋向“风险追求”[4-5].

1 研究对象与研究方法

1.1 研究对象

本研究选取云南省9所高等院校作为研究对象，分别为：云南大学、云南昆明理工大学、云南师范学院、昆明医科大学、云南农业大学、楚雄师范学院、大理学院、曲靖学院、红河学院.其中省会城市院校5所，地方本科院校4所，选取范围包括滇中、滇西、滇南、滇东地区，选取学校具有一定的代表性.

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

根据研究需要，充分运用网络资源、高校图书馆等资源查找与本研究相关的文献资料，为论文的撰写提供了理论支撑.

1.2.2 问卷调查法

编写云南省高校体育教学质量评价问卷，分别对选取的9所高校发放问卷，对学院领导、教师、学生随机发放领导问卷30份，教师问卷270份，学生问卷4 000份.回收问卷4 289份，回收率99.7%，有效问卷4 255份，有效率99.2%.

1.2.3 数理统计法

对收集到的原始数据论文采用Microsoft Excel 2003进行收集整理，通过Matlba软件编写云模型数字特征代码，对获得的数据进行处理，获得云南省高校体育教学质量量化评价结果，根据量化值计算各高校体育教学质量评价前景值，从而进行决策优选.

2 确定高校教学质量评价指标体系

体育教学评价是对体育教学工作质量所做的测量、分析和评定.它以参与教学活动的教学目标、教学内容、教学方法等因素的有机组合的过程和结果为评价对象，是对教学活动的整体功能所做的评价[6].

影响高校体育教学质量的因素很多，这些因素往往相互制约.因此，体育教学质量评价指标体系构建是否合理、科学对高校体育教学质量评价至关重要.本文评价指标沿用文献[7]中的评价指标作为本文的指标体系.其中，一级指标3个：教学准备；教学过程；教学效果.二级指标9个：课前准备c1；教案编写c2；课堂常规c3；教学态度c4；教学组织c5；教学方法c6；运动负荷c7；运动技能c8；身体素质c9.各项指标详细解释可参见文献[7].

3 利用云理论进行定性指标的定量值转换

根据前期学术成果“大数据背景下基于云理论的普通高校体育教学评价体系的构建研究”[7]在体育教学质量评价过程中，将评语集划分为5个等级，即“很好”“好”“中等”“较差”“差”.根据领域专家指定的有效论域[xmin，xmax]，设中间云为C0（Ex0，En0，He0）,表示“中等”；右半边半升云为C+1（Ex+1，En+1，He+1）、C+2（Ex+2，En+2，He+2），表示“好”“很好”；左半边半降云为C-1（Ex-1，En-1，He-1）、C-2（Ex-2，En-2，He-2），表示“较差”“差”.利用黄金分割法生成5朵云的数字特征如下.

通过对学生、学校相关部门领导、教师发放问卷，对指标进行语言评价，对多个语言评价的云模型[8]，利用综合云模型算法得出各指标评价的综合云模型[9]，具体算法如下：

通过定义有效论域为[0，10]，令固定值He0=0.05，从而得出5个云朵的数值特征分别为：“很好”为（10，1.04，0.13）；“好”为（6.91，0.64，0.08）；“中等”为（5，0.39，0.05）；“较差”为（3.09，0.64，0.08）；“差”为（0，1.04，0.13）.利用综合云模型算法从而得出9所高校体育教学质量评价各指标的数值型评价结果如表1所示.

表1 云南省高校体育教学质量量化评价结果

4 基于前景理论的云南省高校体育教学质量优选

前景理论是Kahneman和Tversky引入心理学研究成果所提出的一种新的风险决策理论[4-5].前景理论以心理学实验为基础，进行风险描述的决策理论，将个人的价值感受融入决策行为分析中，从而揭示了在风险和不确定条件下个人实际的决策机制[10].针对云南省高校体育教学质量评估风险决策问题，从体育教学质量评价过程中面临的收益或损失时的风险态度，数学形式描述云南省9所高校体育教学质量，进行体育教学方案优选.

4.1 计算云南省高校体育教学质量优选评估决策权重

决策权重是决策者利用事件发生的概率对此类事件做出主观性的判断.由于事件发生时不确定因素会对未知概率事件产生影响，因此结合Kahneman和Tversky[4][5]提出的决策权重计算方法，计算公式如下.

通过前期叶燎昆[7]等人对云南省高校体育教学质量评价的研究结果所计算出的各指标权重，结合前景理论的决策权重计算公式，计算出决策权重并进行归一化处理得到损失、收益权重值，如表2、表3所示.其中，Kahneman和Tversky经过试验标定γ=0.61，δ=0.69.

表2 云南省高校体育教学质量优选收益权重值

表3 云南省高校体育教学质量优选损失权重值

4.2 确定云南省高校体育教学质量优选评估时的参照点

由于前景理论中收益和损失是相对的，因此参照点的选择在前景理论中尤为重要.高校体育教学质量评价中，对评语集的5个等级进行评价，其中设定论域为[0,10].在此结合TOPSIS法，将正、负理想方案作为云南省高校体育教学质量优选评估时的参照点，即正理想评价参照点为R+=｛10，10，…，10｝；负理想评价参照点为R-=｛0，0，…，0｝.根据正、负理想评价参照点分别计算出云南省9所高校体育教学质量评价指标到正、负理想方案的距离如表4、表5所示.

表4 云南省高校体育教学质量评价结果到正理想方案距离

表5 云南省高校体育教学质量评价结果到负理想方案距离

4.3 云南省高校体育教学质量优选评估前景值

利用前景理论中的价值函数反映决策者的实际决策心理，如果某高校体育教学质量评价指标值低于正理想方案，对于体育教学来说是损失，此时决策者会对现有的体育教学方式进行风险追求，即优化方案发展；如果某高校体育教学质量评价指标值高于负理想方案，对于体育教学来说是收益，此时决策者会认为体育教学质量稳步提升，从而厌恶风险.由此，结合Tversky给定的价值函数可得到高校体育教学质量优选的损失与收益计算公式如下：

其中，根据Kahneman和Tversky的经验，α=β=0.08,θ=2.42..通过计算公式得到云南省高校体育教学质量评价指标的损失前景值和收益前景值如表6、表7所示.

表6 云南省高校体育教学质量优选收益前景值

表7 云南省高校体育教学质量优选损失前景值

根据前景理论，云南省各高校体育教学质量评价优选方案的期望前景值V是由各评价指标的前景值Vcj和决策权重π(wcj)共同决定的，即：

通过综合前景值计算公式得出云南省9所高校体育教学质量评价的综合前景值，结果如下：A=1.060 961，B=0.511 54，C=0.844 528，D=1.057 761，E=1.553 945，F=0.870 779，G=1.477 974，H=0.067 074，I=1.260 232.由此可以看出云南省高校体育教学质量评价为：E＞G＞I＞A＞D＞F＞C＞B＞H，其中E校的前景值最高，H校的前景值最低.

将高校体育教学模式的制定看做一种风险决策过程，决策者在制定体育教学模式时必须全面、综合地考虑政策与自身发展需要的各种因素.运用前景理论将领导、教师、学生的心理较好地融入到高校体育教学质量优选过程中，在综合考虑领导的发展意愿、教师意愿及学生意愿等不确定因素影响下，得到云南省高校体育教学质量以E校最优.利用模糊综合评判法与本方法进行比较如下.

从表8中可以看出，模糊综合评判法与本文所用方式在评价结果排序上是一致的.结合2种算法的评价结果对决策模型进行灵敏度分析，计算方法如下：

表8 评价结果比较分析

通过对2个评价结果灵敏度计算得到，模糊综合评判法的灵敏度为0.89%；本文方法的灵敏度为5.16%.由灵敏度分析结果可以看出，利用前景理论进行评价的灵敏度明显大于模糊综合评判法的灵敏度，从而使得评价结果的合理、可信度大大提高.模糊综合评判法在进行指标评价时很大程度上依赖于各评价指标隶属度的选取，前景理论在进行指标评价过程中，计算简便，容易实现，且决策灵敏度较高.

5 结论

本文结合云理论与前景理论将自然语言引入领域专家的经验，既符合评价过程中人的思维方式，也体现出体育教学质量评价优选决策的特点.利用云理论解决体育教学质量评价中定性评价指标与定量表示的相互转换，实现评价优选指标的定量化.采用前景理论，建立云南省高校体育教学质量评价优选决策的综合前景模型，引入灵敏度概念，对模糊综合评价法和本文所采用的方法进行灵敏度分析，表明本文所采用的方法的决策灵敏度比模糊综合评价法的灵敏度大，从而证明该模型的优越性.

通过分析研究对象9所高校的综合前景值，其中E校、G校、I校前景值较高，通过分析表1中的体育教学质量量化评价结果，其中E校体育教学方面课堂常规、教学态度、运动负荷、运动技能4项指标量化评分值较高；G校课前准备、教案编写、教学组织3项指标量化评分值较高；I校课堂常规、教学态度2项指标量化评分值较高.由此可以看出，E校与I校在课堂常规，教学态度方面较为突出，学生、教师、领导均对体育教学过程中这两方面给予较高评价；G校分值较高的3项与E校、I校突出项不一致，说明G校在课前准备、教案编写、教学组织3个方面具有独特的实施方案，并且实施效果较好，受到学生、教师自身、领导的一致认可.

本研究方法进一步验证了叶燎昆[7]在大数据背景下基于云理论的普通高校体育教学评价体系的构建研究中提出的云南省高校体育教学质量存在较大差异，这可能是因为各个高校体育教学课程实施方案有所差别.通过本文所建立的云南省高校体育教学质量评价优选决策模型，进一步对云南省高校体育教学质量进行分析，为云南省高校体育教学课程建设提供借鉴，为云南省各高校体育教学课程设置、教学模式提供借鉴意义.