基于AHP法的地方本科高校大学生信息素养能力评价研究

余成斌 么广会 张龙 Gertrude V Corpuz

（1University of the Cordilleras，Philippines Bugio 2600；2六盘水师范学院，贵州 六盘水553001）

在当今信息知识爆炸的时代，面对海量的信息资源，大学生如何在信息伦理的框架下对这些信息知识进行辨别、吸收、运用和推广，是一项值得考虑和研究的问题。关于大学生信息素养的研究，周欣娟和颜潇［1]从大学生信息素养教育出发，提出建立信息素养教育评价体系，倡导嵌入式信息素养教育模式；孟丽和秦长江［2]利用网络调查法对42所“双一流”高校图书馆的信息素养教育形式和内容进行了分析；韩丽风等［3]从清华大学图书馆信息素养教育的实践出发阐述了开展信息素养教育的举措；杨树仁［4]通过对大学生信息素养教育现状的调查，分析了在大学生信息素养教育方面存在的问题，并提出应对策略；姚传荣［5]从MOOC在线课程出发，提出了在学生、教师和图书馆层面提升高校学生信息素养教育的策略。可以看出当前关于信息素养的研究主要集中在“教”与“学”两个方面。在大学生信息素养培养中，更多地注重对大学生信息素养的教育，而对大学生信息素养能力评价的研究相对较少。基于贵州省地方本科高校的大学生信息素养能力的问卷调查，运用层次分析法（AHP）［6]构建评价模型，结合定量与定性分析方法，对大学生的信息素养能力进行评价，期望通过该方法的探索，为大学生信息素养能力的判断提供参考。

一、研究对象与方法

（一）研究对象

以贵州省的地方本科高校大学生为例，选取铜仁、六盘水、安顺和毕节四个地州市的4所地方本科院校在校大学生为研究对象，获取他们的信息知识、信息意识、信息能力和信息伦理四个方面的信息素养信息。

（二）研究方法

通过发放问卷调查与访谈相结合的方式进行大学生信息素养调研，在选取的高校中共计发放调查问卷1000份，收回问卷946份，剔除无效问卷15份，有效问卷931份，有效问卷回收率93.1%。对回收有效数据进行数理统计分析，结合AHP法对调查结果对大学生的信息素养能力进行综合评价。运用AHP 法分析确定决策因素的相对重要性权重时，主要包括三个步骤:构造层次结构、构造判断矩阵和一致性检验。

1.构造层次结构

将需要决策的问题进行分层是AHP 法的首要任务。将地方本科高校大学生信息素养能力的影响因素分为三层：即目标层、准则层和子准则层。分别对应大学生信息素养能力、影响大学生信息素养能力的一级因素、影响大学生信息素养能力的二级因素，如表1所示。

表1贵州省地方本科高校大学生信息素养影响因素层次分析结构

2.构造判断矩阵

（1）判断矩阵的量化。首选邀请专家、学者对表1中给出的贵州省的地方本科高校大学生信息素养影响因素之间的相对重要程度进行判断，并两两进行比较，给出相应的量化值，然后构造相应的判断矩阵。根据Saaty［6]建议的1～9整数及其倒数的标度法对重要程度进行标度，两两比较的量化值方法如表2所示。表中数据说明如下：例如，专家认为因素Bi和因素Bj同样重要，则Bi=Bj=1，由此可知Bij=Bji=1；若专家认为因素Bi稍微比Bj重要，则Bij=3，相应的Bj对Bi的重要程度为Bji=1/3。

表2判断矩阵的标度的标度方法

（2）构造各判断矩阵。根据表1中影响地方本科高校大学生信息素养能力的主要影响因素层次分析结构，再根据表2中的量化标度方法在准则层信息知识B1、信息意识B2、信息能力B3和信息伦理B4之间进行两两主观判断比较，量化后得到相应的判断矩阵A。

再根据表1中的子准则层影响因素，构造子准则层判断矩阵，得到相应的判断矩阵B1、B2、B3和B4。

3.层次单排序权重向量及一致性检验

构造判断矩阵后还需要对矩阵进行运算，从而得出各因素相对上层因素的单排序权重向量。选择相对简便的方法来确定单排序权重向量，即：

又因判断矩阵的量化数值高度依赖评估者的主观判定，需要对矩阵进行一致性检验，才能确定其结果是否符合逻辑。通常采取引入判断矩阵的最大特征根λmax这一方法，本文选择计算公式为：

具体的一致性检验步骤如下［6-7]：Step 1:求解一致性指标CI，

当n=1或n=2时，CI=0，此时判断矩阵具有完全一致性；当n≥3时，进入下一步计算。

Step 2:查找与判断矩阵阶数相对应的平均随机一致性指标RI［8]，RI对应的值如表3所示。

表3随机一致性指标RI

Step 3:求解随机一致性比例CR，

若CR≤0.1，说明该判断矩阵符合一致性要求，此时计算值得出的指标权重ωi是可以接受的，否则就需要重新调整判断矩阵的量化数值，提高其一致性。

根据单排序权重向量计算方法和一致性检验步骤，得出各级因素间的配对比较，判断矩阵和相对权重向量（表4～表5）。

表5 B1、B2、B3 和B4 对应各子准则层的判断矩阵及权重向量

表4一级因素Bi 对目标层A的判断矩阵及权重向量

4.子准则层Bij相对于目标层A的合成权重

由表4、表5可知，所有判断矩阵都通过了一致性检验，从而得到一级因素和二级因素权重向量分别为

根据AHP 法，子准则层Bij相对于目标层A的合成权重为目标层权重乘以子准则层相对于准则层的权重，合成权重记为ωBij，且各项合成权重的和等于1，如表6所示。

表6影响大学生信息素养能力各因素的合成权重及总和

二、研究结果及分析

（一）数据分析

根据调查问卷，我们选取具有代表性的4名学生进行数据对比分析，其问卷指标对应分值情况如表7所示。从表7中4名学生的总得分可以看出，各因素的分值各有差异，但是总得分相差不大，3号学生的分值最高，1、4号学生的得分相同，2号学生的得分最低，如果仅根据问卷调查的结果来判定学生的信息素养能力差异，且存在分数相同的情况，此时难以得出相对客观的判断结果。因此，在对学生的信息素养能力判定中，有必要引入信息素养评价模型对以上4名同学的信息素养能力进行定量分析。

表74名大学生信息素养能力的各影响因素对应分值情况

（二）数据处理

从表7可知，4名学生的信息素养得分较为相近，且有两人得分相同，又因学生信息素养能力的影响因素较多，单一的调查数据难以得出哪名学生的信息素养能力更好。通过上述构建的APH模型所得出的各个影响因素之间的合成权重与调查结果得分来进行运算，可以更好判断出学生信息素养能力的优良程度。该综合得分运算公式为：以S1计算为例，根据表7中1号学生的各影响因素的调查得分分别乘以相应因素的合成权重值（数据来源于表6中）并求和得出综合分数S1。

同理，可得出2、3、4号学生的综合得分分别为S2≈69.69、S3≈73.93、S4≈71.54。根据以上计算综合得分结果进行排序，即S1＞S3＞S4＞S2，说明调查结果中具有代表性的4名学生中1号学生的信息素养能力最优，该结果与问卷得分结果进行对比，问卷总分数最高的3号学生排在第二，得分与4号相同的1号排在第一位，从指标的综合权重来看，在13项评价指标中B31（信息获取能力）的综合权重最高，4名学生的评价结果排序与该项的得分排序一致，可以看出大学生的信息获取能力在信息素养中占据重要地位。根据评价结果可知，要判断大学生信息素养能力的优劣，可以通过调查问卷得出影响大学生信息素养能力的各因素的量化数值，然后根据构建的AHP评价模型，便可计算出信息素养能力的综合得分，根据综合得分进行排序，从而得出判断结果，该评价方法可作为大学生信息素养能力量化判断的量化依据。

三、研究结论及讨论

在当前信息纷繁复杂的大背景下，要对大学生的信息素养能力进行评价不仅是必要的，而且是一个涉及多因素的综合评价问题。通常情况下可以有针对性地构建一套科学合理的评价指标体系，然后采用问卷调查和访谈的方式获取影响大学生的信息素养能力的指标量化分值，并对所得数据进行数理统计分析，再根据得分情况初步得出大学生的信息素养优劣结果，但是在出现得分相同的情况时，则难以进行有效的判断。本研究借助AHP（层次分析法）构建出的综合评价模型，对大学生的信息素养能力进行综合评价，可以有效解决单纯依靠问卷统计时出现结果相同而难以判断的弊端，从而提高评价结果的可操作性和合理性。此外，利用评价模型对大学生的信息素养能力进行评价的过程，也有助于探索影响大学生信息素养能力的关键性因素，如本文中的信息获取能力所占权重最高，也反映了信息获取能力作为信息素养能力评价的首要地位，在学生的信息素养教育中可根据个体差异进行针对性的培养，从而提升他们的信息素养能力。通过以上案例分析可知，运用定性与定量分析相结合的方式来评价大学生的信息素养能力，具有一定的合理性、科学性和可行性，值得应用和推广。