《基于互联网背景下在线学习平台质量的评价模型研究》-工学论文，工程论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于互联网背景下在线学习平台质量的评价模型研究

范文

李国刚牛赞宇

摘要：使用在线平台进行学习已经成为很多人获取新知识的途径，但是我国现阶段的在线学习平台质量的评价模型研究较为薄弱。如何评价并提高在线平台的质量已经成为了一个非常值得关注的课题。基于现有相关研究的支撑下，本文构建在线学习平台质量评价指标体系，并通过使用德尔菲法的层次分析法和模糊数学综合评价法建立两种评价模型，通过分析评价模型的基本原理，收集专家意见、问卷调查结果确定指标权重并实际运用该两种评价模型。这些对在线平台资源的设计者、管理者以及用户都有一定的参考价值。

Abstract： Online education has been a way that many people can obtain new knowledge， but today the evaluation model research of quality of online education is weak in China. How to evaluate and improve the quality of online education has been a significantly important problem. Based on pre-existing relevant research， this dissertation builds an evaluation index system， and establishes two evaluation models through the Analytic Hierarchy Process based on Delphi method and the Comprehensive Evaluation Method of Fuzzy Mathematics. By analyzing fundamentals of evaluation models and collecting experts' opinions and results of questionnaire survey， we confirm index weight and practice these two evaluation models. This research has a certain reference value for designers and managers of online evaluation resource and learners.

關键词：评价指标体系;指标权重;评价模型;在线学习平台质量

Key words： evaluation index system;index weight;evaluation model;quality of online education

中图分类号：G434? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章编号：1006-4311（2020）10-0233-04

0? 引言

随着计算机以及信息技术的迅速发展，互联网已经深入每个人的工作以及日常生活。如今越来越多的教育机构提供网络课堂平台，让网络教学成为一种重要的教学工具和手段，同时也吸引了越来越多的用户通过网络在线学习的方式来获取知识[1]。

但是现阶段的在线教育平台的质量保证体系不够健全和完善，这对管理者和用户来说都是一个非常严重的问题。教育机构的管理者无法通过一个相对完善的教育质量评价体系去清晰的认识到网站自身和网站提供的一系列课程的功能性是否完好，并且无法根据评定的结果去加以改正[2];而用户面对这些不同的教育网站和网络课程，他们很难去辨别这些良莠不齐的网络课程内容，也没有一个可以评判的依据，不清楚哪些网站的哪些课程才最适合。

因此，如何正确认识在线教育质量评价的科学性和复杂性，构建合理的在线教育质量评价模型，不仅可以提高现有在线教育的质量，并可以使得在线教育资源得到更大的拓展。鉴于在线教育分为自主学习型和讲授课型课程，本文侧重于研究基于用户自主查询并学习在线网站提供的相关课程的在线教育（以下简称为在线教育）。

1? 在线教育质量的评价模型

1.1 德尔菲法修正的层次分析法

在线教育质量评价指标体系中指标的权重是评价活动中的一个关键因素，选择并确定指标后，就要考虑其在评价指标体系中的相对重要程度，也就是权重值的大小。指标权重值的差异，可能会给综合评价结果带来不同程度的差异。也就是说指标的权重值越大，则其评价数值的变化对评价的结果影响就越大，反之影响就越小。因此，不同的加权方法会计算出不同的指标权重，也就会导致不同的评价结果。如何科学、合理地确定各项指标权重值，是本文如何尽可能合理地对在线教育质量进行评价和分析的决定性要素。

单一地使用层次分析法或者德尔菲法分别来供应建在线教育质量评价模型都会产生一定的局限性与结果的不完整性[3]。因为层次分析法基于客观性的，没并有把专家的丰富经验应用于指标权重的设置;而德尔菲法基于主观性的，代表权重设置会带有一定的主观片面性[4]。基于这两者的特性，本文提出使用基于德尔菲法的层次分析法来构建在线教育质量评价模型并确定评价指标的权重，结合两者优势，并且弥补两者自身的不足之处。

1.1.1 基本原理

针对同一层（也就是同一级）的m个指标，建立两两判断矩阵A={aij}m×m，其中aij表征指标i和j（i，j=1，2，…，m）的相对重要程度，且满足aij= （如表1所示）。

根据德尔菲法“背对背决策”的思想，由评价活动的组织者挑选n位专家，再分别由该n位专家针对同一层的m个指标，形成n个相对独立的判断矩阵。设由第k位专家意见形成的判断矩阵为A（k）={aij （k）}m×m，k=1，2，…，n。

对每一组i， j求取aij （k）的平均值

遍历 k从1～n计算aij （k）的对应值，然后判断aij （k）的值是否偏离平均值aij且偏离的数值是否超过了预定的阈值（一般设定为50%），若是则标记为A（k）。

遍历i和j从1～m，若共有Δn个A（k）矩阵被标记，则去除该Δn个判断矩阵，得到（n-Δn）个符合一致性要求的判断矩阵，记为n'。

平均化处理上述n'个判断矩阵，得，其中为n'个矩阵中相应的平均值，称A'为一致性判断矩阵。

按照基本的层次分析法计算步骤，求解一致性判断矩阵A'的最大特征值λmax以及特征向量ω，对ω归一化处理，就可以得到m个指标对应的权重值。最后使用随机一致性指标（CR）来衡量A'的一致性程度，若不符合要求，则需要重新采集专家小组的意见并重复上述的计算过程，直到结果通过检验为止。

其中CR= ，CI为检验判断一致性指标，CI= RI为修正值（如表2所示）。

1.1.2 评价模型应用

本文主要任务是构建在线教育质量评价指标体系，并提出相应模型。对于提出的评价模型采用列举一定量的数据来展示此种方法的实际运用。

基于德尔菲法的层次分析法，本文列举了5位专家意见，并运用上述的计算原理及过程确定了在线教育质量评价指标体系中各项指标的权重值（如表3所示）。

1.2 模糊數学综合评价法

模糊数学综合评价法依据模糊数学的“隶属度”理论，把定性评价转变成定量评价，由此对受到多种条件约束的对象进行总体的评价，其中“隶属度”是指使用精准的数学语言来描述模糊性的事物，范围为0～1的实数，即[0，1]。因为模糊数学综合评价法具有系统性强，结果清晰的特点，所以可以运用该种方法评价那些难以运用数学原理进行计算的事件[6]。

1.2.1 基本原理

建立因素集：

因素集是指由那些能够对评价对象造成一定影响的各个元素组成的元素集合[7]。把那些对评价造成不同程度影响的因素确定n个一级指标，构成集合U={u1，u2，…，un}。每个一级指标又可以细分成相应的m个二级指标。设第i个一级指标划分的相应的二级指标构成集合Ui={ui1，ui2，…，uim}。

每个指标设有x个评级等级，构成集合T={t1，t2，…，tx}。

建立评价集：

评价集是指由不同的评价主体组成的元素集合。设有a个评价主体，构成评价集B={b1，b2，…，ba}。其中，评价集可以只包含一个元素，即一个评价主体，这类评价集被称为单因素评价集;评价集也可以包含多个元素，即多个评价主体，这类就被称为多因素评价集。

权重分配：

模糊数学综合评价法中的权重分配有三类，分别为一级指标的权重分配、二级指标的权重分配以及不同评价主体的权重分配[8]。

一级指标权重：

设一级指标权重分配向量为Q={q1，q2，…，qn}，对应一级指标集合U={u1，u2，…，un}。Q是U上的模糊子集，其中，qi≥0，∑ qi=1。

二级指标权重：

设第i个一级指标划分的相应的二级指标权重分配向量为Qi={qi1，qi2，…，qim}，对应二级指标集合Ui={ui1，ui2，…，uim}，（i=1，2，…，n），Qi是Ui上的模糊子集，其中qij≥0，∑ qij=1。

评价主体权重：

设评价主体权重分配向量W=（w1，w2，…，w3），对应评价集合B=（b1，b2，…，ba），W是B上的模糊子集，其中，wi≥0，∑ wi=1。

建立在线教育质量评价模型：

建立每个一级指标ui关于x个评价等级的模糊关系矩阵，设为Si。通过问卷调查的方式收集对各个评价等级表示赞同的对应的人数，然后把赞成各个评价等级的人数换算成占被调查的总人数的百分比，这个百分比就是隶属度。其中，

然后我们可以得到在线教育质量评价模型关于a个评价主体的模糊综合评价模型，记为D，

根据最大隶属度原则，在线教育质量评价的结果就是max D，也就是（d1，d2，…，dx）中的最大值对应的评价等级。

1.2.2 评价模型应用

为了保证评价结果的客观性、完整性和科学性，在线教育质量评价可采用由多元评价主体共同参与的评价方式[9]。考虑到评价结果受到不同主体的影响程度，本文假设评价集由专家、在线教育网站的管理者以及用户组成，各元素权重分别为专家（0.4）、管理者（0.2）、用户（0.4）。实际运用中可按照一定的方法确定评价集以及相应的权重，比如经验判断法。确定各指标权重的方法也有很多，比如因子分析法和上文提到的基于德尔菲法的层次分析法，都能通过简单易操作的运算得到权重的数值。本文为了方便计算和能够清晰的展示运算过程，假设各一级指标权重、各二级指标权重和在线教育质量评价的专家组问卷调查的直接结果如表4所示。

根据表4，得出在线教育质量评价指标体系的3个关于二级指标的隶属度矩阵，分别为

同时得出三个二级指标权重分配向量，分别为Q1=（0.3，0.4，0.3），Q2=（0.1，0.3，0.3，0.3），Q3=（0.3，0.3，0.3，0.1）。因此，我们可以得到3个一级指标关于4个评价等级的模糊关系矩阵，分别为

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