基于语言值的信息技术应用能力智能自测系统

车璐 冯凯华 曹仪铭 张也非 邹丽

摘要：针对师范生个人信息技术应用能力智能自测系统较少的问题，基于师范生信息技术应用能力自测模型，利用语言值格蕴涵代数可同时处理可比与不可比的不确定性语言值信息特性，构建师范生个人信息技术应用能力自测量表。在具有语言值信息的师范生个人信息技术应用能力智能自测系统中，利用语言值聚合算子，将数据逐层聚合，得出自测者的信息技术应用能力自测结果。实例测评显示该算法复杂度降低至O（m+n），证明该方法合理有效。

关键词：信息技术应用能力;语言值格蕴涵代数;聚合算子;智能自测系统

DOI：10.11907/ejdk.191121开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）010-0135-05

0引言

信息技术发展对教育改革产生重大影响，《国家教育事业发展“十三五”规划》中强调“要以教育信息化推动教育现代化，积极促进信息技术与教育的融合创新发展”。教育部在《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中提出“要强化信息技术应用，提高教师应用信息技术水平”。师范生作为教师群体后备力量，其信息技术应用能力影响未来教育教学质量。

信息技术在教学中的有效性研究较多：基于师范生具有学生和未来教师双重角色特点，任友群、闫寒冰、李笑櫻等从支持自身学习及未来教学两个目的出发，构建师范生信息技术应用能力模型，开发出师范生信息技术应用能力测评工具。

现实生活中，人们对事物或问题的描述以“稍微”、“一般”、“很多”等具有模糊性的语言值为主。这些语言值转换为精确数值计算评价时，会使转化过程中的信息丢失，导致评价结果出现偏差。因此，Heerera等于2000年首先提出二元组语言值模型，有效地避免了信息丢失。之后许多学者提出有关基于二元组表示模型的聚合算子，如语言值加权算子、语言值有序加权算子、加权不平衡的语言聚合算子等。Ho等提出语气代数，徐泽水等提出虚拟语言术语的语法和语义，语言值可由语气词和基本词构成，如“非常高”、“有点低”，其中“非常”和“有点”是语气词，“高”和“低”是基本词。在自然语言中，基本词常有某种对称性，如高和低，好和坏等。徐扬等提出语言真值格蕴涵代数及语言真值格值命题逻辑系统;邹丽等建立语言真值直觉模糊格，从正反两方面处理语言值信息。

基于以上研究成果，本文构建师范生个人信息技术应用能力自测量表，并利用语言值格蕴涵代数在处理信息技术应用能力智能自测系统中具有不确定的语言值信息特性，结合语言值聚合算子，构建师范生个人信息技术应用能力智能自测系统。

1语言值格蕴涵代数

由人类自然语言特点，借鉴语气代数思想，语言真值格蕴涵代数构建过程采用HxC方式，其中H是语气算子，表示“一般，很…”等描述程度的语气词，C称为元语言真值，表示“高，低…”等语义相反的评价词集。语言真值格蕴涵代数相关概念如下：

2师范生信息技术应用能力自测量表

由于客观事物的复杂性及人类思维的模糊性，使人们喜欢用“优、良…”等具有不确定性信息的语言对事物进行评估。根据任友群等开发的信息技术应用能力自测工具（见表1），结合语言值格蕴涵代数，将自测调查量表中的答案选项设计为“非常好、一般好、稍微好、稍微差、一般差、非常差”6个选项，设计改进的师范生信息技术应用能力智能自测系统调查量表，如表2、表3、表4所示。

3算法设计

3.1算法步骤

结合语言OWA聚合算子，设计师范生信息技术应用能力自测系统算法步骤如下：①将师范生个人的作答结果汇总转化为语言值表示;②结合语言OWA算子思想，用H_α=maxmin（w_i，α_i）和式（2）、式（3），將A₁-A₃、A₄-A₇、A₈-A₉对应的问题语言值分别聚合得到意识态度、技术环境、信息责任的语言值聚合结果。其中H_α表示聚合后的结果，α_i表示第i个问题的语言值，w_i表示第i个问题的权重;③用H_b=maxmin（w_j，b_j）和式（2）、式（3），将B₁-B₃、B₄-B₆、B₇-B₉对应的问题语言值分别聚合，得到自主学习、交流协作、研究创新的语言值聚合结果。其中H_b表示聚合后的结果，b_j表示第i个问题的语言值，w_j表示第i个问题的权重;④用H_c=maxmin（w_k，C_k）和式（2）、式（3），将C₁-C₃、C₄-C₇、C₈-C₉对应的问题语言值分别聚合得到资源准备、过程设计、实践储备的语言值聚合结果。其中H_c表示聚合后的结果，C_k表示第k个问题的语言值，W_k表示第k个问题的权重;⑤分别用聚合算子将意识态度、技术环境、信息责任的语言值聚合，得到基础技术素养的语言值，同理得到技术支持学习和技术支持教学的语言值聚合结果;⑥将基础技术素养、技术支持学习、技术支持教学的语言值聚合，得到该师范生信息技术应用能力的智能自测最终结果。

3.2算法复杂度分析

设信息技术应用能力智能自测系统中有n个方面，m个能力部分，p个问题。①将m个能力部分的各问题语言值分别聚合，其复杂度为O（m）;②将n个方面的各能力部分语言值分别聚合，其复杂度为O（n）;③将n个方面语言值聚合，其复杂度为O（1），故总复杂度为O（m+n）。

4实例分析

现随机抽取某数学学院应用数学专业的师范生进行测评，测评步骤如下：

（1）将该师范生的作答结果转换为语言值表示，如表5所示。

（6）设基础技术素养、技术支持学习、技术支持教学的权重均为（h₁，c₂），利用语言OWA算子，经聚合得到该生的信息技术应用能力智能自评最终结果为（h₁，c₂）。

由以上结果，可知该应用数学专业师范生的信息技术应用能力稍微好。由步骤（5）知该生技术支持学习能力为一般好，相较于稍微好的基础技术素养、技术支持教学能力来说，该部分能力较为突出，所以该生应该在基础技术素养能力和技术支持教学能力方面继续加强学习。通过步骤（2）与步骤（4），知该师范生在基础技术素养部分的信息责任能力语言值为（h₃，c₁），即非常差，故该生需增强文献引用责任意识，在网络互动中营造健康文明的环境。同时在技术支持教学能力部分中资源准备能力有所欠缺，故该生在日常学习中要增加对数字教学资源的收集，有意识地规划和丰富个人数字资源库，提升该部分能力。

5结语

本研究以在校师范生为研究对象，以师范生信息技术应用能力模型为基础，对师范生信息技术应用能力的3个方面共9种能力进行评测。将语言值评价引入信息技术应用能力智能自测系统中，并利用语言值格蕴涵代数处理既有可比性又有不可比性的特点，使题目作答更贴近人类自然语言，便于理解。直接利用语言值运算能有效减少语言值与数值间转换造成的信息丟失，使自评结果更准确。同时可分析自测者的不足之处，从而有针对性地弥补自身短板，提升信息技术应用能力，为日后投身教育工作作好准备。