基于AHP-FCE的职业农民学历教育教学效果评价研究

基金项目：杨凌职业技术学院教育教学改革基金项目（JG20-48，JG20-74）

第一作者简介：张迪（1988-），男，博士，讲师。研究方向为作物生态系统模拟。

*通信作者：刘金娜（1988-），女，博士，讲师。研究方向为中药材栽培与质量评价。

DOI：10.20028/j.zhnydk.2024.07.013

摘" 要：开展新型职业农民学历教育教学效果评价，为职业院校教学质量的评估提供切实可行的科学依据。该文构建教学效果、教学满意度、教学忠诚度和生产状况4个一级指标的新型职业农民学历教育教学效果评价体系，并采用多层模糊综合评价模型（AHP-FCE）进行实证检验。

关键词：新型职业农民学历教育；教学效果评价；层次分析法；模糊综合评价法；教学效果评价指标体系

中图分类号：F323.6" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2096-9902（2024）07-0051-04

Abstract： The evaluation of the teaching effect of the new-type professional farmers' diploma education provides a practical and scientific basis for assessing the quality of teaching in vocational colleges. This paper constructs a new evaluation system of professional farmers' diploma education and teaching effect， which includes four first-level indicators： teaching effect， teaching satisfaction， teaching loyalty， and analytic hierarchy process-fuzzy comprehensive evaluation（AHP-FCE） method is employed to conduct the empirically test this system.

Keywords： new-type professional farmers' diploma education; teaching effect evaluation; analytic hierarchy process; fuzzy comprehensive evaluation method; teaching effect evaluation index system

农民培训是提高农民技术生产能力、促进农业科技推广和农民增收以及提高农民文化素质的有效手段之一。近十几年来，国家对农民培训的支持力度逐年加大，各级政府部门和社会各界纷纷参与，我国的农民培训已经取得了较好的社会效益和经济效益。在以往的农民培训中主要是非学历教育，非学历教育由于具有易于组织农民参与，教学方式灵活多样等特点，被广泛采用，在农业科学技术推广方面发挥巨大作用[1]。但是其课程欠缺系统性，培训内容不连贯，而且以往培训教育多数是针对农业单项技术培训，对农民科学素养的培养欠佳。此外，农村产业结构发生改变，单项农业技术已经不能满足农民生产需求。这些不足已经使非学历教育不满足现在农业对人才的需求[2]。为此，进行农民学历教育以提升农民科学文化素质显得十分重要[3]。

我国政府以不同的形式陆续开了农民学历教育。2004年教育部提出“一村一名大学生计划”，2019年陕西省组织部提出“村干部学历提升计划”，2020年农业农村部和教育部提出“百万高素质农民学历提升计划”等。如此大规模投入之下，如何衡量职业农民学历教育的教学效果？新型职业农民学历教育教学评价既是政府优化今后培训资源配置的参考，也是职业院校优化培训方案的主要依据[4]。

我国职业农民培训绩效评估研究主要分为单层级指标评估和多层级指标体系评估。单层级指标评估包括培训内容、培训方式、接受培训农民情况、环境及其他因素[5]；组织评价、农民评价、专家评价、台账评价及财务评价[6]；除此之外，还有培训师资、参训实践、掌握应用技术等主观满意度[1，7]，以及新技术采用项数、农作物产量增加、生态效益和收入增加效益等客观指标[8-9]。在多层级指标体系评估中，高翠玲等[10]将培训绩效划分为3个维度，即人才效益、经济效益、社会效益，并由此构建了包含11个指标的指标体系，采用参与式农村评估与权值因子判断表来确定指标权重。宋玉兰等[11]构建了6个准测层指标和17个要素层指标的指标体系，并用模糊层次综合评价法确定权重。周静[12]根据“培训即时效果—培训后期效果”的顺序，建立了培训满意度、私人收益、社会效益3个一级指标和18个二级指标的指标体系。总体来说，相比于单层指标评估，多层级指标体系评估更为合理。

目前，国内的职业农民培训评价体系都是以非学历教育培训制定的，而针对职业农民学历教育教学效果评估的研究较少。多层模糊综合评价模型（AHP-FCE）被广泛地应用于培训、教学效果绩效评价研究[13-18]。为此，以杨凌职业技术学院新型职业农民学历教育的学员为研究对象，尝试用AHP-FCE方法构建新型职业农民学历教育教学效果评价体系，从而科学量化职业农民学历教育，对人才培养质量提升有一定的参考价值。

1" 多层模糊综合评价模型的构建

AHP-FCE综合评价模型是由AHP和FCE 2部分构成。AHP将复杂问题分解为多层次，并根据权重和重要性进行分析。FCE模糊综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价。AHP-FCE综合评价模型是通过层次分析法构建评价系统的框架，然后用模糊理论定量计算结果判断或决策。本文构建的多层模糊综合模型分为3个步骤：①构建培训评价指标；②通过AHP层次分析法计算各级指标权重并进行一致性检验；③利用FCE模糊综合评价法构建评价模型。

1.1" 职业农民学历教育教学效果评价指标体系的构建

目前国外研究多侧重于对一般化培训绩效评估体系的构建，并且国外职业培训多集中于非农业部门，而专门讨论职业农民培训绩效评价的研究较少。职业培训绩效的基础分析框架具有一定的通用性。职业培训绩效评估模型有柯氏模型、ROI模型、ROE模型、CIRO模型、CAPIO模型、NS模型及BF模型等[19]，其中，柯氏模型仍然是最为流行的评估方法。柯氏模型理论将培训绩效分为4个层级进行评估[20]。第一层级反应是评估被培训者的满意程度，第二层级学习是测定学员从培训中获取知识和技能的程度，第三层级行为是考察被培训者的知识运用程度，第四层级结果是指培训对学员所在组织效益的影响。吕莉敏等[21]在柯氏模型基础上，将新型职业农民培训效果评价的基本框架定义为3个维度：培训满意度、职业素养养成度、培训成效外溢度。职业农民学历教育有职业培训和学历教育的双面性。经典满意度和忠诚度模型被广泛应用于高等院校教学质量的研究当中[17，22-23]。高等院校教学质量满意度和忠诚度模型包括了学生感知质量、学生满意度、学生抱怨和学生忠诚度4个方面。本文在参考借鉴前人研究的基础上，将职业农民学历教育教学效果评价体系分为教学效果、教学满意度、教学忠诚度和生产状况4个一级指标，再以这每个一级指标为目标具体分析，构建了13个二级指标。职业农民学历教育教学效果评价指标体系见表1。

表1" 职业农民学历教育教学效果评价指标体系

1.2" 基于AHP层次分析法计算各级指标权重

1.2.1" 构造比较判断矩阵

比较判断矩阵是表示本层所有因素针对上一层某一个因素（准则或目标）的相对重要性的比较。为了避免多个因素之间相互比较的困难，采用两两对比的方式进行指标权重的判断。采用专家打分法，依据1—9标度进行打分，见表2。

表2" 判断矩阵标度及其含义

1.2.2" 确定指标权重

通过求解判断矩阵的最大特征值的特征向量，获得各指标的权重（W）。利用一致性比率CR进行一致性检验。当CRlt;0.1时，判断矩阵的不一致程度在允许范围内。各指标计算结果见表3。

CR=■，（1）

CI=■，（2）

式中：CR为一致性比率；CI为一致性指标；RI为随机一致性指标，见表4；λmax为判断矩阵的最大特征根。

1.3" 基于FCE构建职业农民学历教育教学效果评价模型

构建职业农民学历教育教学效果评价模型包括确定模糊综合判断评价集、建立模糊评判矩阵、计算模糊评价结果矩阵和计算综合评价结果。

表3" 计算矩阵中各个指标的权重及CR值

表4" 随机一致性指标RI的数值

1.3.1" 确定模糊综合判断评价集

本研究按照5个等级构建评语等级集，用V表示。用5表示很好，4表示较好，3表示一般，2表示较差，1表示很差。即V=（5，4，3，2，1）。

1.3.2" 建立模糊判断矩阵

模糊判断矩阵是指由单因素模糊评价集合所组成的总价评价矩阵。根据调查问卷表，建立模糊矩阵R为

式中：rnm为第n个指标选择评语等级集第m等级的人数与参与评价总人数的比值。

1.3.3" 计算模糊评价结果矩阵

根据公式S=W×R计算得出模糊评价结果矩阵。

1.3.4" 计算总结评价结果

根据公式P=S×V计算得出最终的综合评分值。分值越高，表示教学效果越好。

2" 运用AHP-FCE综合评价模型进行教学效果综合评估

本研究以杨凌职业技术学院村干部班和百万职业农业班为调查对象，采用电子问卷进行调查，共回收问卷1 048份，经过对问卷的整理和筛选后，有效问卷为919份，有效率为87.69%。

首先，依据1—9标度打分法，邀请专家对各层次的指标进行重要层度判断，构建判断矩阵如下。

一级指标的判断矩阵A为

教学效果判断矩阵B1为

教学满意度判断矩阵B2为

教学忠诚度判断矩阵B3为

生产状况判断矩阵B4为

其次，借用R语言easyAHP包计算各指标权重，计算结果保留4位小数，见表3。所建立的矩阵的CR值均小于0.1。

最后，分析和整理调查问卷，得出各指标不同评价等级的隶属度，见表5。

教学效果模糊判断矩阵RB1为

教学效果模糊评价结果矩阵为

SB1=WB1×RB1= （0.704 8， 0.276 0，0.017 3，0.001 0， 0.000 9）。（10）

同理，依次计算SB2、SB3、SB4的值为

SB2=（0.734 7，0.213 6，0.046 2，0.004 7，0.000 9），（11）

SB3=（0.890 1，0.104 8，0.005 1，0.000 0，0.000 0），（12）

SB4=（0.418 8，0.650 6，0.004 6，0.000 0，0.000 0）。（13）

结合WA计算出一级指标的模糊评价结果矩阵为

SA=（0.694 4，0.282 9，0.029 4，0.002 7，0.000 7）。（14）

采用平均加权法计算综合评价值，最终计算结果

P=SA×V=0.694 4×5+0.282 9×4+0.029 4×3+0.002 7×2+0.000 7×1=4.697 9。（15）

3" 结束语

构建科学且合理的新型职业农民学历教育教学效果评价体系，对完善优化教育培训机制，有效开展教学工作，提升人才培养质量，具有深远意义。本文利用AHP-FCE方法将考核指标层次化和具体化，实用性较强且易于操作，为职业院校教学质量的评估提供了切实可行的科学依据。

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