高 鷹，張 為，湯茂斌，丘凱倫，樊志平

廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與教育軟件學(xué)院，廣東廣州 510006

Moodle平臺(tái)下學(xué)生自主學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的TOPSIS分析法探討

高 鷹，張 為，湯茂斌，丘凱倫，樊志平

廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與教育軟件學(xué)院，廣東廣州 510006

論文簡述了TOPSIS 分析法的原理與步驟，在給出了一個(gè)簡單的Moodle平臺(tái)下學(xué)生自主學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)體系及各指標(biāo)層權(quán)值的基礎(chǔ)上，以某大學(xué)Moodle平臺(tái)下某門課程89名學(xué)生的評(píng)價(jià)為例，給出了采用TOPSIS 分析法進(jìn)行評(píng)價(jià)的詳細(xì)過程與步驟。

Moodle平臺(tái)；學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)；TOPSIS分析法

1 Moodle平臺(tái)

Moodle[1]是模塊化面向?qū)ο蟮膭?dòng)態(tài)學(xué)習(xí)環(huán)境（Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment）的縮寫，由澳大利亞教師 Martin Dougiamas 基于建構(gòu)主義教育理論而開發(fā)的課程管理平臺(tái)，目前在全世界已得到了廣泛應(yīng)用。Moodle 平臺(tái)依據(jù)社會(huì)建構(gòu)主義的教學(xué)思想，即教育者（老師）和學(xué)習(xí)者（學(xué)生）都是平等的主體，在教學(xué)活動(dòng)中，他們相互協(xié)作，并根據(jù)自己已有的經(jīng)驗(yàn)共同建構(gòu)知識(shí)。Moodle具有網(wǎng)站管理、學(xué)習(xí)管理、課程管理等主要功能。其中課程管理中有測(cè)驗(yàn)、投票、問卷調(diào)查等功能，是專門為學(xué)生設(shè)計(jì)的。學(xué)生使用該功能可以完成作業(yè)，實(shí)現(xiàn)與教師和其他同學(xué)的交流、對(duì)所學(xué)知識(shí)進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，并且可以將自己的意見和建議以投票、問卷調(diào)查和blog的形式反饋給教師。學(xué)習(xí)管理功能基本由教師使用，教師通過該功能可以記錄學(xué)生完整的學(xué)習(xí)歷程，并為學(xué)生制定一套完整的、有針對(duì)性教學(xué)計(jì)劃。此外，教師可以通過設(shè)置投票，問卷等欄目獲知學(xué)生的想法，并且做出相應(yīng)的改進(jìn)。moodle可以整合優(yōu)秀教師資源，代替教師在課外教學(xué)中發(fā)揮重要作用，實(shí)現(xiàn)因材施教，及時(shí)反饋，解決課外教學(xué)的問題。Moodle為學(xué)習(xí)者提供了一個(gè)自主學(xué)習(xí)的環(huán)境，在這種環(huán)境下學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)課堂教學(xué)相比有很大的不同，教與學(xué)活動(dòng)時(shí)空分離、學(xué)習(xí)活動(dòng)以自主學(xué)習(xí)為主。因此，對(duì)學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)亦不同于傳統(tǒng)課堂學(xué)習(xí)的評(píng)價(jià)，強(qiáng)調(diào)對(duì)自主學(xué)習(xí)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和對(duì)學(xué)習(xí)者主動(dòng)性、自控性的測(cè)試，注重評(píng)價(jià)的過程性。本文擬將對(duì)Moodle平臺(tái)下學(xué)習(xí)者自主學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與方法進(jìn)行初步的探討。

2 TOPSIS 分析法

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）[2]是一種逼近于理想解的評(píng)價(jià)分析方法，其思想是定義評(píng)價(jià)問題的理想解、負(fù)理想解，然后計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)于理想解的相對(duì)接近度，以此作為評(píng)價(jià)優(yōu)劣的依據(jù)。設(shè)評(píng)價(jià)問題有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)ai(i =1,...,m)，n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象zi=(zi,1,zi,2,...,zi,m),(i=1,...,n)，wi(i=1,...,m)為評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)值；并設(shè)該問題的規(guī)范化加權(quán)目標(biāo)的理想解是，負(fù)理想解是；評(píng)價(jià)對(duì)象zi到理想解z+和負(fù)理想解z?的加權(quán)歐氏距離分別為：；評(píng)價(jià)對(duì)象Zi對(duì)于理想解的相對(duì)接近度為：ci,(i=1,...,n)。TOPSIS分析法的評(píng)價(jià)步驟如下。

步驟1：原始數(shù)據(jù)同趨勢(shì)化、歸一化處理

原始數(shù)據(jù)用矩陣D=(di,j),(i=1,...n;j=1,...m)存放，矩陣D的行表示評(píng)價(jià)對(duì)象、而列對(duì)應(yīng)于評(píng)價(jià)因素，歸一化處理形成評(píng)價(jià)矩陣Z=(zi,j),。

步驟2：確定理想解和負(fù)理想解

設(shè)評(píng)價(jià)矩陣中元素值越大表示對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)因素越好，則：

理想解

負(fù)理想解

步驟3：計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象到理想解和到負(fù)理想解的加權(quán)歐氏距離

步驟4：計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)接近度并按大小排序

計(jì)算

評(píng)價(jià)對(duì)象Zi愈靠近理想解，ci愈接近于1；反之，Zi愈接近負(fù)理想解，ci愈接近于0，排序ci可對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象做出評(píng)價(jià)。

3 Moodle平臺(tái)下自主學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的TOPSIS分析法

3.1 Moodle平臺(tái)下自主學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

Moodle平臺(tái)下的自主學(xué)習(xí)不同于通常的課堂學(xué)習(xí)，其環(huán)境、學(xué)習(xí)者心理和行為等方面都發(fā)生了很大變化，對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)過程的評(píng)價(jià)顯得更加重要，其評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)考慮學(xué)生參加網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的自主能力、情感和態(tài)度、交互與協(xié)作學(xué)習(xí)能力、網(wǎng)絡(luò)資源利用能力、測(cè)試成績等情況。建立比較全面、客觀、準(zhǔn)確的Moodle平臺(tái)下自主學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并不是一件容易的工作，本文通過問卷調(diào)查、學(xué)習(xí)者和教師訪談、專家研討等方式以及參考其它網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)容，以Moodle平臺(tái)下課程學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，初步建立了一個(gè)簡單的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用AHP(Analytic Hierarchy Process)方法[3]給出了各指標(biāo)層的權(quán)值，如表1所示。

表1 Moodle平臺(tái)下自主學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其權(quán)值。

其中，自主學(xué)習(xí)的二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)向量w1=(0.386,0.312,0.118,0.184)，協(xié)作學(xué)習(xí)的二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)向量w2=(0.351,0.133,0.367,0.149)，資源利用的二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)向量w3=(0.282,0.307,0.0.411)，學(xué)習(xí)成果的二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)向量w4=(0.174,0.322,0.136,0.368)，一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)向量w=(0.302,0.208,0.227,0.263)。

3.2 數(shù)據(jù)來源與處理

我們采集了某大學(xué)Moodle平臺(tái)下某門課程89名學(xué)生的對(duì)應(yīng)于表1二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)量大，本文略），分別用矩陣，，和存放對(duì)應(yīng)于自主學(xué)習(xí)、協(xié)作學(xué)習(xí)、資源利用和學(xué)習(xí)成果的數(shù)據(jù)，矩陣的行表示某個(gè)學(xué)生、而列對(duì)應(yīng)于二級(jí)評(píng)價(jià)因素。分別歸一化處理形成評(píng)價(jià)矩陣，，，。

3.3 一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)

同理，可分別計(jì)算出對(duì)應(yīng)于協(xié)作學(xué)習(xí)、資源利用和學(xué)習(xí)成果的每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)接近度、和。

3.4 目標(biāo)評(píng)價(jià)

4 結(jié)論

對(duì)學(xué)習(xí)者在Moodle平臺(tái)下自主學(xué)習(xí)的評(píng)價(jià)目前還缺少科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與方法，我們嘗試性地給出了一個(gè)Moodle平臺(tái)下學(xué)生自主學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的TOPSIS分析法的詳細(xì)過程與步驟，可作為參考。

[1]魔燈(Moodle).百度百科[EB/OL].[2014-3-6].http:// baike.baidu.com/view/1365722.htm? fromTaglist.

[2]HWANG C L，YOON K． Multiple attribute decision making: Methodsand applications [M].Berlin: Springer，1981.

[3]Saaty T L. The Analytic Hierarchy Process [J]. New York．Mcgraw-Hill Inc.1980：1-15．

TP3

A

1674-6708（2015）142-0050-02

廣東省高等學(xué)校教學(xué)質(zhì)量與教學(xué)改革工程建設(shè)項(xiàng)目（粵教高函[2015]33號(hào)“計(jì)算機(jī)類學(xué)科競(jìng)賽實(shí)踐教學(xué)團(tuán)隊(duì)”）、廣州市教育科學(xué)“十二·五”規(guī)劃課題（No.2013A006）、廣州大學(xué)本科教學(xué)質(zhì)量工程建設(shè)項(xiàng)目（ZLGC201419）資助