基于模糊综合评价大学生深度学习的研究

刘莹泽　肖翔

摘 要：本文结合我校大学生深度学习的统计调查数据，建构了一套可操作、可拓展、可量化的大学生深度学习评价指标体系。从学业挑战水平、沟通交流频度、主动合作水平、深度加工水平及反思评价水平五个维度进行深入地讨论，运用层次分析法和模糊综合评价法，对大学生深度学习的效果进行评价研究。结果表明，我校大学生深度学习的效果和水平较为满意，但仍需要进一步提高。

关键词：深度学习;层次分析法;模糊综合评价

深度学习是学习型社会的必然要求，它的本质就是整合信息，建构知识意义，灵活运用所学，最终解决实际问题的学习能力。当前大学生深度学习的状况不容乐观，深度学习指标得分整体偏低，本文对大学生深度学习的影响因素以及它们是如何共同作用于深度学习的机制进行了深入研究。

1 构建评价指标体系

在新时代大学生深度学习规律与学习习惯的特点基础上，根据我校大学生深度学习统计调查问卷反馈的信息，发现影响大学生深度学习效果的因素主要有以下五个方面：学业挑战水平、沟通交流频度、主动合作水平、深度加工水平及反思评价水平。基于上述影响因素，构建大学生深度学习效果的评价指标体系，如表1所示。

10个二级指标的具体含义为：解决实际问题（A1）能够将所学的理论或概念运用于具体的情境来解决现实生活中的实际问题。内化新的知识（A2）针对一个具体问题做到追根溯源并进一步内化进自己的知识体系中。获取反馈信息（B1）教师和同学们互动后能够及时获得他们的反馈信息。进行研究性学习（B2）能够经常在空余时间内与教师及同学们一起探讨交流及研究性学习。参与班级的讨论（C1）在课堂学习过程中積极配合教师提出的问题和同学们一起参加班级讨论。进行合作式学习（C2）能够经常参加一些类似暑期学校或交换生之类的活动进行合作式学习。思维导图的学习（D1）用概念图或思维导图等方式整理已经学过的知识并用自己的语言来描述。深层次融合学习（D2）在学习过程中，能够深层次融合不同课程领域所学的观点及概念。自我反思评价（E1）反思并对自己的学习过程进行自我评价。教师同伴评价（E2）在学习过程中，请教师或同伴对自己的学习内容、学习方式进行评价并指出优缺点。

2 指标权重的确定

本文通过对调查问卷的分析，并结合专家意见，运用层次分析法对表1中的各级指标进行分析，得到权重向量：

3 模糊综合评价模型的建立

通过对调查问卷的统计分析，得到我校300名不同年级大学生的深度学习评价指标体系的各项二级指标的平均得分，如表2所示：

将二级指标的评分代入隶属度函数，建立模糊关系矩阵，得到归一化后各指标的评判向量：

最终得到归一化后总指标的评判向量B=[0，0.12，0.39，0.34，0.15]。

4 模型的求解

本文采用加权平均求隶属等级的方法，将非常差，较差，一般，较好，非常好五个等级的分数分别定为1，2，3，4，5。计算得到一级指标与总指标的评分：

VA=3.86，VB=2.83，VC=3.61，VD=3.82，VE=2.78

V=1×0+2×0.12+3×0.39+4×0.34+5×0.15=3.52

研究表明，我校大学生深度学习的效果总体表现为“较好”。学生对沟通交流频度和反思评价水平这两个指标的效果为“一般”。学生普遍认为我校学生课外活动较多，校园外面的诱惑大，同学们在一起交流学习的次数较少;部分学生自尊心强，不愿意接受他人的评价;学业挑战水平、主动合作水平、深度加工水平这四个指标均为“较好”，可见我校学生在利用所学知识解决实际问题及自我学习方面的效果还是比较满意。

5 结语

为了更好地提高我校大学生深度学习的效果，本文提出以下几点建议：（1）不断提高大学生的创新思维精神及高级思维能力。（2）利用学生的求知欲、好奇心及自我价值的优越感形成大学生深度学习的学习动机。（3）加强在线课程建设，利用网络资源进行自我学习，在原有知识的基础上对新的知识体系进行重新构建，实现原有认知与最新认知的高度融合。

参考文献：

[1]樊雅琴，王炳艳，等.深度学习国内研究综述[J].中国远程教育，2015（6）：27-33.

[2]吴秀娟.基于反思的深度学习研究[D].扬州大学，2013.

[3]吴明隆.问卷统计分析实务——SPSS操作与应用[M].重庆：重庆大学出版杜，2010.

[4]王孝玲.教育统计学[M].上海华东师范大学出版社，2015（第5版）.

基金项目：本文为上海工程技术大学大学生创新训练项目项目“基于零膨胀回归模型大学生深度学习效果的研究”（编号：CX1921002）的成果