网络新媒体在高校思想政治教育中的应用

张哲

(肇庆医学高等专科学校 思政部， 广东 肇庆 526020)

0 引言

随着教育的普及，高校从注重德育教育转变为强调素质教育，越来越关心大学生品质与素质对社会进步发挥的作用，因此高校开展思想政治教育是高校德育教育的重要组成部分[1-3]。按照高校教学大纲，针对大学生学习特点，改进现有思想政治教育，提高德育教学效果，为当代大学生构建合适的人生观、价值观、道德观，这也为思想政治教育加大了难度[4]。

网络新媒体向使用者提供信息服务，以移动通信技术、互联网技术、数字技术作为技术支持，在日常生活中使用广泛[5-6]。伴随着教学技术的进步，网络新媒体应用在高校教学的情况越来越多，也将新机遇带给高校思想政治教育。网络新媒体具备虚拟性、快捷性、广阔性以及开放性，被越来越多的使用者所喜爱，是继纸质媒体之后，崛起最迅速的信息媒介[7]。大学生作为涉世未深的一个群体，正是三观形成的阶段，网络新媒体在其形成过程中扮演着重要角色，起到关键的影响作用[8]。在这种前提下，高校应该充分利用网络新媒体在思想政治教育中的应用，提高使用网络影响思想政治教育效果的意识，在网络新媒体平台实现绝佳的思想政治教育效果[9]。

层次分析法是由美国学者率先提出的一种决策方法，具有灵活性、系统性、间接性等特点。层次分析法将决策分解的元素作为基础，展开定量和定性分析[10-11]。该方法通常情况下通过计算权重的方法，解决实际问题，具有广泛适用性。通常情况下，即使遇到无法测量的因素，也可以通过引入合理标度，对各因素的重要性展开度量，能够为决策提供可靠依据。层次分析法提出一种层次思维框架，使结构更严谨、思路更清晰，增强决策的客观性，结合定量和定性分析，提高实用性与科学性[12]。

本文使用层次分析法构建网络新媒体在高校思想政治教育中的应用效果评估模型，研究其评估情况。

1 网络新媒体下高校思想政治教育效果评估方法

1.1 层次分析法基本原理

层次分析法由美国学者在20世纪中后期率先提出并且逐渐完善，结合定量与定性分析，具备多准则、多目标、多因素特点的复杂系统分析方法[13]。其基本原理为：按照目标要求与具体性，将复杂的对象展开分解，使其成为单一组合因素，各因素之间相互关联影响，以这个影响为基础，形成递阶层次结构模型，使问题呈现一种层次化状态，两两比较层次结构中处于同一层的各个评价指标，确定相对重要性，构建判断矩阵，获得评价指标的相对权重。通过计算和专家判断，获得各层中评价指标的组合权重，获得与总目标相对的优先顺序。通过分析排序结果，将实际问题解决。本文使用层次分析法构建高校思想政治教育效果评价指标体系流程图如图1所示。

图1 高校思想政治教育效果评价指标体系流程图

1.2 利用层次分析法确定指标权重

权重是某一指标在总评价指标体系中所起作用大小和相对重要程度的变量。标度的含义包含6种，分别为：两因素相比，重要性相同；两因素相比，前者稍重要；两因素相比，前者重要；两因素相比，前者明显重要；两因素相比，前者强烈重要；两因素相比，前者极端重要。将网络新媒体下高校思想政治教育效果评估重要性与标度的含义综合比较，整理成重要性之比，问卷调查结果,如表1所示。

表1 一级指标对高校思想政治教育效果评估的重要性之比

根据表1中得到的前、后因素对目标重要性之比确定一级指标判断矩阵G1，如式(1)。

(1)

计算一级指标判断矩阵的最大特征值时，使用MATLAB数值计算软件，得到的值为γmax=5.38，(0.78,0.68,0.47,0.32,0.27)是与其对应的特征向量，将其归一化处理得到一级权重(0.46,0.39,0.29,0.22,0.19)。

根据问卷调查结果以及标度含义构建与一级指标对应的二级指标判断矩阵分别为式(2)。

(2)

使用MATLAB数值计算软件计算一级指标下对应的二级指标权重集(A11,A12)=(0.81,0.41)，(A21A22)=(0.64,0.42,0.27)，(A31A32A33A34)=(0.45,0.39,0.28,0.24)，(A41,A42)=(0.69,0.41)，(A51A52A53)=(0.55,0.38,0.21)。

1.3 高校思想政治教育效果评估模型

使用专家评估系统确定评估值，为降低各专家在评估时的片面性与主观性，从机制统计思想出发，确定一级指标和二级指标的评估值k(Ai)和k(Aij)，对原始评价指标实际值进行无量纲化处理后，按照评估标准将思想政治教育效果划分为4个等级，分别为优秀、良好、合格、不合格，网络新媒体在高校思想政治教育中的应用效果评估参考标准如下。

优秀：评估总分大于等于90分，优秀与良好人数总共需大于等于13，不合格人数为0；良好：评估总分大于等于80分，优秀、良好和合格人数大于等于13，不合格人数小于等于1人；合格：总分大于等于60分，不合格人数小于15人。

通过多位专家评分的方式，分别评估一级指标Ai和二级指标Aij的评估值k(Ai)和k(Aij)，选定x位专家分别作出评分，取平均值，则有式(3)。

(3)

式中,k(A)表示评估值，由一级指标评估值k(Ai)和二级指标评估值k(Aij)构成。

在展开网络新媒体在高校思想政治教育中的应用效果评估时使用加权平均数方法，综合评估模型如式(4)。

(4)

式中，v表示权重，其由一级指标权重vi和二级指标权重vij构成。

根据隶属函数可以确定评价指标值属于优秀、良好、合格、不合格每个等级的比重,得到因素U的单因素评价结果，可用Ri=(ri1,ri2,…,ri3)来表示,它是评语集M上的一个模糊子集。分别对同一准则层的m个因素进行单因素评价可得到一个总的评价矩阵R，如式(5)。

(5)

其中,R的第i行表示的是对第i个因素的评价结果,而rij表示的是第i个评价因素对第j个评价等级的隶属度,它反映了各评价因素与评价等级之间用隶属度表示的模糊关系。m为准则层数；n为评价等级数。通过部分计算,最终得到R1=(rij)3×5,R2=(rij)4×5,R3=(rij)3×5,R4=(rij)2×5,R5=(rij)3×5。

通过上面的计算得到权重集Vi和隶属矩阵Ri,即可根据式(6)计算一级模糊综合评判矩阵Bi。

(6)

其中,“o”为模糊矩阵合成的模糊算子,为简便计算可采取积和运算。分别计算得到:B1=V1oR1=(b11,b12,b13);B2=V2oR2=(b21,b22,b23);B3=V3oR3=(b31,b32,b33);B4=V4oR4=(b41,b42,b43);B5=V5oR5=(b51,b52,b53)。

其次是根据计算得到的B1，B2，B3，B4，B5构造准则层的隶属矩阵B，如式(7)。

(7)

由计算所得的准则层各指标的权重集V和计算的隶属矩阵B，通过式(8)得到U对M的隶属向量,即总的评判结果。

(8)

根据最大隶属度原则,B′中最大者即为该高校思想政治教育绩效评价后所属的等级。根据上文计算得到的高校思想政治教育效果评估模型，对高校思想政治教育效果展开评估。

2 实验分析

本文将安徽理工大学2018级英语专业300位学生平均分为3组作为研究对象，一组由100位学生组成采用本文方法对网络新媒体在高校思想政治教育中的应用效果展开评估，另两组每组100人，分别使用综合评估方法和多维度评估方法展开思想政治教育效果评估，通过实验分析，对比评估效果。

使用本文方法和综合评估方法以及多维度评估方法计算实验对象的思想政治教育效果评估13个二级指标的平均值均分，结果如表2所示。

表2 思想政治教育效果评估平均值均分

通过表2可以看出，本文方法评估平均值均分最贴近实验对象实际教育效果评估得分，证明本文方法具有准确性与实用性；对比来看综合评估方法和多维度评估方法评估结果均低于实验对象实际教育效果评估得分，且偏差较大，评估总平均分保持在85的范围内，只达到良好的评估结论，证明评估效果准确性不高，实际利用率不高。

本文系统在2018年1月用于实验对象思想政治教育效果评估使用一年期间，对评估用时变化情况展开了统计，并与同时段使用综合评估方法和多维度评估方法的两组实验对象实行对比，观察思想政治教育效果评估所用时间变化。结果如图2所示。

图2 评估所用时间变化情况

由图2可以看出，本文方法在用于实验对象思想政治教育效果评估使用一年内，评估时间逐渐降低，最初使用本文方法评估约需13天左右完成，在对本文方法使用一年后，评估时间约3天就可以得出结果，且自10月开始，评估时间始终保持在3天以内，说明长时间使用本文方法开展评估后，本文方法趋于稳定，保持在一个固定的评估天数内。总体来看，本文方法评估所使用的时间大幅度缩短。在图2中，虽然综合评估方法和多维度评估方法评估时间也随着使用时间的增加保持一个下降的状态，但是始终高于本文方法，说明这2种方法的评估效果不如本文方法好，评估所需时间较长。

通过问卷调查，统计安徽理工大学2018级英语专业师生共350人对本文方法以及综合评估方法和多维度评估方法评估情况的满意度，结果如表3所示。

表3 评估情况满意度对比

通过表3可以看出，对350名师生满意度展开统计后，有98%的师生对本文系统感到非常满意，有2%的师生对本文系统比较满意，不满意的师生人数为0，证明本文方法对思想政治教育效果评估效果良好，符合大部分师生需求。而综合评估方法和多维度评估方法分别存在36%和27%的师生对其不满意，分析其原因，可能是这2个系统所需要的人力资源过多，在评估过程中带有极强的主观性，评估效果不佳，无法满足需求。

3 总结

通过层次分析模型，评估网络新媒体在高校思想政治教育中的应用效果。网络新媒体环境下，要求师生共同进入网络媒体中，实现与学生网络互动交流。建立层次分析模型，并使用层次分析法确定权重，最终获得评估模型。通过该模型评估网络新媒体在高校思想政治教育中的应用效果，评估效果与实际评估分数最接近，证明本文方法具有极好的评估效果。

在今后的研究中，为获得更好的高校思想政治教育效果，提出一些改进政策：(1) 增强监管，优化网络环境，构建更具有归属感与和谐感的文化环境，建立健全网络监管机制，开展能够激发学生积极性的学术类活动，提高德育教育效果；(2) 提高思想政治教育现实性，提升教学设计感，使学生在学习过程中更加专注；(3) 教师团队充分利用网络新媒体资源，构建参与性互动性极强的教学环境，对学生做出引导，培养学生思想政治性；(4) 高校通过定期评估和分析，实时跟踪大学生思想政治教学情况。