基于TOPSIS法的慕课与高等教育发展协调性评价研究

    郭三党　李倩　荆亚倩　李晔

    [摘 要]项目组针对新形势下慕课与高等教育发展协调性评价出现的问题，构建评价指标体系，借助TOPSIS法对我国慕课与高等教育发展的协调性评价问题进行了研究。结果表明：随着信息化和慕课体系的发展与完善，我国慕课与高等教育发展的协调程度逐年优化。教育部门应深入推动高等教育改革，利用慕课加速我国高等教育质量的提升。普通学校应加强打造精品慕课，提高学校知名度。大学生应充分利用慕课特点，提高自主学习效率。

    [关键词]慕课;高等教育;协调性;TOPSIS

    [中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2021）06-0099-04

    随着教育信息化改革的推进，我国已成为世界慕课大国，慕课上线数量增加到1.5万门，学习人数上涨至2.7亿人次，慕课总量、参与开课高校数量、参与学习人数均处于世界领先地位。2010年7月，中共中央、国务院印发的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》明确指出，要加快教育信息基础设施建设，加强优质教育资源开发与应用，促进优质教育资源普及共享[1]。作为互联网发展下教学模式变革的新产物，慕课如何与大数据、互联网深度融合使传统课堂转型升级，使慕课共享体系与传统教学模式有机结合，改善教育资源分布不均衡问题，是教育部在高等教育发展改革决策中所必须深思的问题。地方高校如何合理高效地借助“互联网+教育”，提高高等教育质量，是培养一流创新型人才的重要内容，在改善我国优质教学资源短缺问题方面具有重大推进作用和实践意义。

    慕课的研究由来已久，黄强[2]从机遇和挑战两个方面分析慕课对高校ESP教学的影响，认为慕课打破了传统教学模式中的时空限制，能够满足学生随时随地学习的需求;孟亮、梁莹莹、段立君[3]通过问卷调查与统计数据分析，得出学历层次显著影响学生对慕课的接受度，本科生对慕课接受度最高;王桂荣、田野、马丽娟[4]以黑龙江省地方本科高校精品慕课为考察对象，从学校、教师、学生三个层面，以问卷调查、访谈调查、文献调查三种方法调查本科院校精品慕课资源共建共享现状。

    当前关于慕课的研究尚不成熟，现有研究大多借助问卷、访谈的调查形式进行定性分析，这类方法需要借助人工，难免会产生误差。然而，作为互联网发展下的一种全新的教学模式，我国慕课发展机制尚不完善，存在着高退出率、师生互动率差、开课高校分布不均匀等问题。因此，进行慕课与高等教育发展协调性定量分析是必不可少的。TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）评价方法是系统工程中多评价对象（有限方案）多指标（属性）评价分析的一种常用方法，TOPSIS方法对样本材料无特殊要求，使用灵活简便，故应用日趋广泛。本文构建慕课与高等教育发展评价体系，通过真实的数据和精准的计算，借助TOPSIS评价方法使研究落到实处，研究现代信息和高等教育深度融合，进一步发展完善我国教育系统，为我国慕课的发展提供参考。

    一、慕课与高等教育发展协调性评价指标体系构建

    慕课与高等教育发展协调性评价本质上是对慕课发展与高等教育发展各影响因素之间协调程度的评价，可看作多指标决策问题。慕课与高等教育发展的协调性评价，首先需要明确整个评价方案的指标，建立协调评价指标体系。指标选取应遵循以下原则：全面性原则，选择影响高等教育发展的各方面因素;代表性原则，在诸多相关指标中选取最能体现高等教育发展质量的指标;数据可得性原则，本文运用TOPSIS评价方法进行定量分析，对数据要求比较高，因此所选指标必须可得。

    通过参考高等教育發展影响因素的相关研究和文献，本文选择高等教育规模、高等教育基础设施、高等教育经费投入、高等教育师资力量4个高等教育发展影响因素作为指标体系的因素层，选择了13个指标构建慕课与高等教育发展评价体系（见表1）。

    （一）高等教育规模

    高等教育规模标志着高等教育发达的程度，是慕课发展的基础条件。高等教育规模越大，对高等教育的需求越多，受教育人口就越多，素质教育越发达，国民素质就越高，高水平人才越多;这将促进与经济社会的良性循环，提高对经济增长的贡献率。学生数量是衡量高等教育规模最直接的指标，因此，二级指标分别选取了高等学校数（所）、每十万人人口高等教育学校在校人数（人）、高等教育毛入学率（%）。

    （二）高等教育基础设施

    高等教育基础设施是高等教育发展中的一个重要组成部分。高校基础设施越完善，教学、科研、活动竞赛越能顺利进行，将促进高等教育课程信息化改革的深入，对实现“慕课+传统课堂”教学模式具有重大推进作用。二级指标选取生均教学科研仪器设备值（元）、校舍总建筑面积（万平方米）、每百名学生拥有教学用计算机（台）。

    （三）高等教育经费投入

    高等教育经费投入是高等教育发展的重要保障。高等教育经费投入越大，教学设施配置越高效，学习条件越优越;科研投入越多，教学效率越高，对人才奖励越多。这在吸引人才、科研成果产出上起关键作用。二级指标选取高等教育经费支出（亿元）、教育信息化经费投入（亿元）。

    （四）高等教育师资力量

    高等教育师资力量是高等教育发展的硬性指标，师资队伍是培养一流创新人才的主力军，高校师资力量越雄厚，教学水平、科研实力越高，为高等教育发展提供了人才支撑，对打造精品课堂起决定性作用。二级指标主要选取了高校师生比、高校专任教师数、研究生学位教师比例（%）。

    （五）慕课发展

    由于慕课是一种全新的教学模式，在我国起步也比较晚，统计工作存在缺陷，因此数据收集比较困难，各大网站公布的信息与数据也都不全面，所以本文选取慕课学习人数、在授课程数（门）作为衡量慕课发展现状的直接指标。

    综上所述，选取的高等教育发展的影响因素都与慕课发展有着密切联系。从上文高等教育发展各影响因素中，选取二级指标，构建慕课与高等教育发展协调评价体系（见表1）。由于高等教育发展质量指标存在不同量纲，因此需对数据进行无量纲化处理。

    二、我国慕课与高等教育发展协调性评价的TOPSIS分析

    （一）TOPSIS方法介绍

    这种方法的基本思路是：在基于归一化的原始矩阵中，找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算出评价对象与最优方案、最劣方案间的距离，最终获得该评价对象与最优方案的接近程度，以此作为评价优劣的依据[5]。

    （1）对[n]个评价单元选择[p]个评价指标进行综合评价（如果[p]个指标中有逆指标或适度指标，则将其正向化），原始数据矩阵如下：

    [A=r11r12…r1pr21r22…r2pr31r32…r3p????rn1rn2…rnpn×p]

    （2）为了消除指标类型和维数对评价结果的影响，采用极值法对指标进行标准化处理[6]可以得到标准化矩阵[C=cijm×n]：

    [cij=rij-min1≤j≤prijmax1≤j≤prij-min1≤j≤prij，j∈JBmax1≤j≤prij-rijmax1≤j≤prij-min1≤j≤prij，j∈JC]

    其中，[JB]是效益型指标，[JC]是成本型指标。

    （3）对原始数据归一化，得到

    [G=g11g12…g1pg21g22…g2pg31g32…g3p????gn1gn2…gnpn×p]

    其中： [gij=rij/i-1nriji=1，2，???n，j=1，2，???，p]

    （4）构建加权的规范矩阵Z

    [Z=z11z12…z1pz21z22…z2pz31z32…z3p????zn1zn2…znpn×p]

    其中：[zij=ωj×gij（i=1，2，???，n;j=1，2，???，p）]， [ωj]为第j个指标的权重。

    （5）计算指标权重，熵权法是一种基于指标变异熵确定权重的客观加权方法[7]使用标准决策矩阵[C=cij，i=1，2，…，n，j=1，2，…，p]的数据，权重向量[ω=[ω1，ω2，…，ωp]]。

    [ωj=1-Hjj=1p（1-Hj）Hj=i=1n（1+Pij）ln（1+Pij）-ln（n）Pij=ciji=1ncij]

    （6）由各项指标最优值和最劣值分别构成最优值向量[Z+]和最劣值向量[Z-]。

    [Z+={z+1，z+2，…，z+p};Z-={z-1，z-2，…，z-p}]

    其中： [Z+j={z1j，z2j，…，znj}，j=1，2，...，p]

    [Z-j={z1j，z2j，…，znj}，j=1，2，...，p]

    （7）计算各评价单元与最优值和最劣值的距离

    [D+i=j=1Pzij-z+j2，][D-i=j=1Pzij-z-j2]

    （8）计算各评价单元与最优值的相对接近度

    [Ci=D-i/（D-i+D+i），][0≤Ci≤1，i=1，2，???，n]

    容易验证，若[xi]是正理想解，则相应的[Ci=1];若[xi]是负理想解，则相应的[Ci=0]。[xi]愈靠近正理想解，[Ci]愈接近数值1。按照这一测度可以对所有方案进行排序。

    （7）按相对接近度大小排序，[Ci]越大，表明第i个评价单元越接近最优水平。

    （二）数据来源及说明

    根据中国统计年鉴，中华人民共和国教育部、人民网公布的数据，收集我国2014—2018年慕课与高等教育发展因素选择评价指标的数据（见表2，因2013年慕课在我国刚刚起步，在此之前无相关数据，故本文从2014年开始收集）。

    （三）计算及结果

    根据TOPSIS评价法基本步骤得出各评价方案与最优值的相对接近度[Ci]（见表3）。

    从表3可以看出，我国慕课与高等教育发展的协调系数逐年增大，递增幅度呈上升状态。从协调系数排序来看，2018年的[Ci]值已高达0.9494，协调程度最高;2014 年的协调程度最低，[Ci]值仅为0.2086。因此，随着时间的推移，我国慕课与高等教育发展协调性日渐逼近理想最优值;从递增幅度来看，2014—2015年的递增幅度为0.2477，2015—2016年的递增幅度为0.3274，2016—2017年的递增幅度为0.5012，2017—2018年的递增幅度为0.4757，说明随着高等教育发展和教育信息化改革的加快，我国慕课与高等教育发展的协调程度越来越高，慕课在我国高等教育中发挥的作用越来越大。

    通过对正理想值和負理想值之间的距离0-1之间的取值进行等级划分，根据计算出的[Ci]值，将协调性划分为5个等级状态（见表4）。

    表4 慕课与高等教育发展协调等级状态划分

    [取值 级别 协调状态 Ci 年份 0-0.2 一级 非常不协调 / / 0.2-0.4 二级 较不协调 0.2086 2014 0.3229 2015 0.4-0.6 三级 一般 0.4286 2016 0.6-0.8 四级 较协调 0.6433 2017 0.8-1 五级 非常协调 0.9494 2018 ]

    从表4可看出，2014—2018年各年我国慕课与高等教育发展所处的协调状态不同，2014年和2015年属于“二级”协调状态，即慕课与高等教育发展较不协调; 2016年，处于“三级”协调状态，即一般协调;2017年处于“四级”，较协调状态;2018年处于协调状态的最高级，即非常协调状态。2014—2018年，我国慕课与高等教育发展的协调性逐年升高，协调状态不断优化。

    三、结论与策略建议

    （一）结论

    本文通过运用TOPSIS评价方法，构建慕课与高等教育发展的协调评价指标体系，定量分析了我国慕课与高等教育发展的协调性。研究结果表明，自慕课产生以来，慕课与高等教育发展协调程度逐年递增，随着时间的推移，慕课与高等教育发展协调性日渐贴近理想最优值;随着高等教育发展和教育信息化改革的加快，慕课与高等教育发展之间越来越协调。

    （二）策略建议

    根据上述研究结果，我们有如下建议：

    1.从教育部门层面来说，因为随着高校课程信息化改革的深入，慕课与高等教育发展的协调性越来越高，因此慕课与高等教育发展是相辅相成的，教育部门应充分利用现代信息技术优势，深入推动高等教育改革，促进慕课发展，加速慕课兴起，利用慕课加速我国高等教育质量的提升。

    2.具体到学校层面，普通高校应重点发展慕课。我国慕课开课院校主要为985、211重点院校，普通高校发展相对较落后。随着考研形势和就业压力的日益严峻，在校大学生对于知识与专业技能的需求日益增加，传统课堂显然不能满足在校大学生的需求。慕课与高等教育发展协调程度逐年递增，普通高校应针对本校大学生加强慕课建设，推出本校特色优质慕课，打造精品慕课，既能为大学生提供优秀的学习资源，又能通过网络的形式为学校做宣传，进而提高高校的综合实力、扩大知名度。

    3.慕课与高等教育发展协调程度逐年递增，表明慕课可提高大学生学习效率和自主学习的积极性，激发学习热情。由于传统课堂受到时间和空间的限制，学生在课程上容易出现注意力不集中、分神、惰性心理等现象。大学生不同于中学生，大学课程进度快，内容多，课下自主学习对大学生成绩的提高至关重要。大学生应充分利用自由时间比较充裕及对网络熟悉的优势，利用碎片时间学习慕课的短视频，将课堂重点内容重现，充分发挥现代信息技术的显著优势，解答课程中常见的疑难点，大幅度提高自主学习效率。

    [ 参 考 文 献 ]

    [1] 中共中央? 国务院.国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）[J].人民教育，2010（17）：2-15.

    [2] 黄强.慕课视域下高校ESP教学模式探究[J].英语教师，2019，19（23）：139-141.

    [3] 孟亮，梁莹莹，段立君.高校学生对微（慕）课教学接受度的调查分析[J].黑龙江教育（高教研究与评估），2018（01）：12-14.

    [4] 王桂荣，田野，馬丽娟.“互联网+教育”高校慕课资源共建共享现状与对策[J].林区教学，2019（11）：25-27.

    [5] 罗文斌，汪友结，吴一洲，等.基于TOPSIS法的城市旅游与城市发展协调性评价研究：以杭州市为例[J].旅游学刊，2008（12）：13-17.

    [6] Liu D， Liu C L， Fu Q， et al. Projection pursuit evaluation model of regional surface water environment based on improved chicken swarm optimization algorithm[J]. Water Resour. Manag， 2018， 32 （4）， 1325-1342.

    [7] Dai S Y， Niu D X. Comprehensive evaluation of the sustainable development of power grid enterprises based on the model of fuzzy group ideal point method and combination weighting method with improved group order relation method and entropy weight method[J]. Sustainability， 2017， 9 （10）， 1900.

    [8] 张吾杨.基于慕课的协同教学模式改革探索[J].科教文汇（下旬刊），2019（11）：49-50.

    [9] 杨海涛.我国“慕课”内生化发展的阻滞因素及发展路向分析[J].吉林广播电视大学学报，2018（10）：104-105.

    [责任编辑：刘凤华]