肖振泉　陳鑫洋　金星　趙博寧

摘 要：融合CIPP模型與模糊層次分析法的評(píng)價(jià)方法能夠提高高職課程教學(xué)評(píng)價(jià)質(zhì)量，因此高職院校應(yīng)利用CIPP模型，建立課程全過(guò)程評(píng)價(jià)框架，根據(jù)FAHP理論，優(yōu)化求解判斷矩陣，計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)值向量，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的隸屬度矩陣，運(yùn)用模糊算子，進(jìn)行多級(jí)模糊運(yùn)算，獲得課程教學(xué)質(zhì)量的定量評(píng)價(jià)結(jié)果。

關(guān)鍵詞：高職課程；CIPP+FAHP；權(quán)值向量；隸屬度；模糊算子

中圖分類(lèi)號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0450-9889（2024）03-0032-07

2020年10月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《深化新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革總體方案》指出：“堅(jiān)持科學(xué)有效，改進(jìn)結(jié)果評(píng)價(jià)，強(qiáng)化過(guò)程評(píng)價(jià)，探索增值評(píng)價(jià)，健全綜合評(píng)價(jià)；完善評(píng)價(jià)結(jié)果運(yùn)用，綜合發(fā)揮評(píng)價(jià)的導(dǎo)向、鑒定、診斷、調(diào)控和改進(jìn)作用。”各職業(yè)院校，尤其是高職院校紛紛大力推進(jìn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模式改革，著力提升教學(xué)質(zhì)量。課程是教學(xué)活動(dòng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，是學(xué)生形成職業(yè)素養(yǎng)的重要途徑，而在課程教學(xué)評(píng)價(jià)實(shí)踐中依然存在不少問(wèn)題，亟需改進(jìn)。

近年來(lái)，考慮到CIPP（背景評(píng)價(jià)-Context、輸入評(píng)價(jià)-Input、過(guò)程評(píng)價(jià)Process-Input、結(jié)果評(píng)價(jià)-Product）提倡的全過(guò)程評(píng)價(jià)理念、FAHP（Fuzzy Analytic Hierarchy Process）關(guān)于定量評(píng)價(jià)客觀事物的特點(diǎn)，相關(guān)學(xué)者紛紛將上述兩種理論融入課程教學(xué)評(píng)價(jià)中，取得了一定的研究成果，但是也存在著以下不足之處，一是將CIPP、FAHP理念同時(shí)應(yīng)用于教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，但是對(duì)高職課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究尚較少，研究的深度也較為欠缺；二是大部分學(xué)者僅是簡(jiǎn)單套用現(xiàn)有模糊評(píng)價(jià)算子，而現(xiàn)有模糊評(píng)價(jià)算子并不完全適用于教學(xué)活動(dòng)中復(fù)雜多層次的指標(biāo)體系，較難對(duì)課程教學(xué)質(zhì)量給出客觀評(píng)價(jià)。針對(duì)上述不足之處，筆者借助CIPP模型，構(gòu)建高職課程全過(guò)程評(píng)價(jià)框架，有機(jī)融入FAHP方法，計(jì)算CIPP評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)值向量和隸屬度矩陣，通過(guò)相應(yīng)模糊算子，定量評(píng)價(jià)高職課程教學(xué)質(zhì)量。

一、基于CIPP+FAHP的高職課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的理論內(nèi)涵

（一）基于CIPP的評(píng)價(jià)框架建立策略

CIPP模型由美國(guó)學(xué)者斯塔弗爾比姆（Stufflebeam）于1966年首次提出，主要借助背景、輸入、過(guò)程、結(jié)果4個(gè)評(píng)價(jià)手段，全過(guò)程跟蹤、監(jiān)控評(píng)價(jià)對(duì)象，從而對(duì)決策產(chǎn)生引導(dǎo)與改進(jìn)作用。根據(jù)當(dāng)前課程評(píng)價(jià)改革要求，教學(xué)評(píng)價(jià)要能夠提高課程活動(dòng)成效，以體現(xiàn)其改進(jìn)性作用，這與CIPP模型特點(diǎn)高度一致。因此，可以借鑒CIPP模型，構(gòu)建課程全過(guò)程評(píng)價(jià)框架：①背景評(píng)價(jià)——主要對(duì)課程是否有必要開(kāi)設(shè)進(jìn)行評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)主要描述課程在整個(gè)課程體系的作用、能夠提高學(xué)生哪些素養(yǎng)等；②輸入評(píng)價(jià)——主要對(duì)課程教學(xué)方案是否恰當(dāng)進(jìn)行評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)主要描述課程軟硬件資源是否滿(mǎn)足要求、課程標(biāo)準(zhǔn)是否切合專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)方案、課程內(nèi)容是否體現(xiàn)學(xué)生發(fā)展需求等；③過(guò)程評(píng)價(jià)——主要對(duì)課程實(shí)施是否完善進(jìn)行評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)主要描述教師教案是否體現(xiàn)教學(xué)實(shí)際情況、是否充分利用教學(xué)資源、學(xué)生是否積極主動(dòng)學(xué)習(xí)等；④結(jié)果評(píng)價(jià)——主要對(duì)課程目標(biāo)達(dá)成度進(jìn)行評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)主要描述學(xué)生職業(yè)素養(yǎng)的提升情況等。

綜上所述，基于CIPP的評(píng)價(jià)框架如圖1所示。

（二）基于FAHP的評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算

模糊層次分析法是一種將模糊綜合評(píng)價(jià)法（FCE）和層次分析法（AHP）有機(jī)融合，兼具定性分析和定量計(jì)算的評(píng)價(jià)方法。因此，F(xiàn)AHP綜合了FCE和AHP的優(yōu)點(diǎn)，具體實(shí)施步驟可以概括如下。首先，利用AHP理論使人類(lèi)語(yǔ)言判斷定量化，形成判斷矩陣，進(jìn)而求解評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)值向量；其次，根據(jù)FCE理論確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的隸屬度矩陣，選取適當(dāng)?shù)哪：阕?；最后，?duì)權(quán)值向量和隸屬度矩陣進(jìn)行模糊運(yùn)算，最終得到評(píng)價(jià)對(duì)象的定量評(píng)估結(jié)果。

根據(jù)上述FAHP評(píng)價(jià)步驟，分別對(duì)CIPP框架中的4個(gè)階段，進(jìn)行評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算，具體如下。

1.權(quán)值向量的計(jì)算

針對(duì)每一個(gè)階段的多層評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，設(shè)要計(jì)算某一層次n個(gè)子指標(biāo)X=（x1，x2…xn）相對(duì)于上一級(jí)父指標(biāo)Y的權(quán)值向量，主要流程分為以下兩步。

第一步，初步建立區(qū)間判斷矩陣。設(shè)初步建立的區(qū)間判斷矩陣A=（[ψij]）mxm，[ψij]為某一取值區(qū)間，表示子指標(biāo)xi和xj對(duì)父指標(biāo)Y的相對(duì)重要性之比，且ψij=1/[ψji]，具體可參考表1。

第二步，優(yōu)化計(jì)算權(quán)值向量。

首先，根據(jù)區(qū)間判斷矩陣，在取值區(qū)間內(nèi)初選判斷矩陣各元素?cái)?shù)值aij。

然后，對(duì)于一階、二階判斷矩陣A=（aij）mxm（m=1、2），由于其完全滿(mǎn)足下列一致性條件：①aij=1、②aij=1/aji、③aij=aik/ajk（i，j，k=1，2，…，m），可以直接得到最終數(shù)值判斷矩陣，進(jìn)而判斷矩陣最大特征值對(duì)應(yīng)的歸一化特征向量即為所求權(quán)值向量ω；對(duì)于三階及三階以上判斷矩陣A=（aij）mxm（m≥3），不完全滿(mǎn)足上述一致性條件，為了保證其具有較好的一致性，需要利用如下模型進(jìn)行迭代優(yōu)化計(jì)算，確定最終數(shù)值判斷矩陣及其權(quán)值向量ω。

式中：aik、ωk（或ωi）分別為迭代計(jì)算期間數(shù)值判斷矩陣元素值、權(quán)值向量（最大特征值對(duì)應(yīng)的歸一化特征向量）的分量。

2.隸屬度矩陣的確定

在FAHP評(píng)價(jià)中，通常為評(píng)價(jià)指標(biāo)選定多級(jí)評(píng)語(yǔ)，即評(píng)語(yǔ)集V=（V1，V2…Vp），p表示評(píng)語(yǔ)等級(jí)數(shù)。在此基礎(chǔ)上，可以計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中底層指標(biāo)對(duì)各級(jí)評(píng)語(yǔ)的隸屬度，具體步驟如下。

第一步，指標(biāo)評(píng)分計(jì)算。指標(biāo)分為定性和定量指標(biāo)。其中，在確定定性指標(biāo)時(shí)，首先邀請(qǐng)m位教學(xué)活動(dòng)參與者對(duì)底層指標(biāo)進(jìn)行區(qū)間評(píng)分［ai，bi］（ai、bi分別為第i位參與者評(píng)分區(qū)間的上下限），最高分為1，最低分為0；然后，利用式（2）計(jì)算評(píng)分值。

而定量指標(biāo)的評(píng)分值f=F/100，F(xiàn)為指標(biāo)分?jǐn)?shù)（百分制）。

第二步，進(jìn)行指標(biāo)隸屬度計(jì)算。首先，選用適當(dāng)?shù)碾`屬度函數(shù)，如正態(tài)分布、梯形分布和嶺型分布等，將上一步計(jì)算得到的評(píng)分值f代入隸屬度函數(shù)，求得底層指標(biāo)對(duì)評(píng)語(yǔ)的隸屬度向量Ri=（ri1，ri2，…rip），其中，rij（1≤j≤p）表示第i個(gè)底層指標(biāo)對(duì)第j級(jí)評(píng)語(yǔ)的隸屬度；然后，將屬于同一個(gè)父指標(biāo)的底層指標(biāo)的隸屬度向量組合起來(lái)，即可得到隸屬度矩陣R=（R1R2…Rn）T，其中n為屬于同一個(gè)父指標(biāo)的底層指標(biāo)數(shù)目。

3.模糊算子的選取

針對(duì)1、2求得的權(quán)值向量ω和隸屬度矩陣R，需要運(yùn)用相應(yīng)模糊算子進(jìn)行模糊運(yùn)算。在FAHP評(píng)價(jià)中，常用的4種模糊算子如下表所示。

4種算子都有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：M（∧，∨）只考慮主要因素，不考慮其他次要因素，這會(huì)忽略許多重要信息，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確；M（g，∨）和M（∧，⊕）在M（∧，∨）基礎(chǔ)上，細(xì)化了具體計(jì)算過(guò)程，不僅突出了主要因素，也考慮了次要因素；M（g，⊕）既考慮了各元素的權(quán)重，又充分利用了隸屬度矩陣的信息，其評(píng)估結(jié)果綜合衡量了被評(píng)對(duì)象的整體特征，比較適合于整體指標(biāo)的優(yōu)化。因此，在高職課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中，背景評(píng)價(jià)、輸入評(píng)價(jià)和結(jié)果評(píng)價(jià)可統(tǒng)一運(yùn)用M（g，⊕）算子。

過(guò)程評(píng)價(jià)指標(biāo)具有多層次結(jié)構(gòu)，指標(biāo)權(quán)值差異較大，為了重點(diǎn)突出主要指標(biāo)影響，又兼顧隸屬度信息，單獨(dú)運(yùn)用以上任何一個(gè)算子均不能滿(mǎn)足要求。因此，需要運(yùn)用如下基于M（g，⊕）改進(jìn)的模糊算子M（△）：

式中：bi為評(píng)價(jià)結(jié)果向量B=（b1，b2…bp）的分量，rji、rki、rqi為隸屬度矩陣R的元素，ωj為權(quán)值向量ω分量中最大值，ωk為權(quán)值向量ω分量中最小值，std（ω）表示權(quán)值向量ω的標(biāo)準(zhǔn)差，R（ω）表示權(quán)值向量ω的極差；α、β既可表征權(quán)值的不均衡程度，又可表征權(quán)值的增益程度。

運(yùn)用該算子時(shí)遵循以下原則：首先通過(guò)考察權(quán)值向量R（ω）與α、std（ω）與β的大小關(guān)系，判斷權(quán)值分配的均衡性。若權(quán)值分配均勻，該算子退化為M（g，⊕）算子；否則，便提高該算子的最高權(quán)值，減少最低權(quán)值，以突出主要因素的影響，并且保留M（g，⊕）算子，以兼顧隸屬度矩陣信息。在不同課程評(píng)價(jià)中，可取不同的α、β值，從而調(diào)節(jié)權(quán)值的不均衡和增益程度。

4.多級(jí)模糊運(yùn)算

首先進(jìn)行單級(jí)模糊運(yùn)算，算式如下：

B1=ωοR? ? ? ? （4）

式中B1表示單級(jí)模糊評(píng)價(jià)結(jié)果，ω表示底層指標(biāo)權(quán)值向量，R表示對(duì)應(yīng)的隸屬度矩陣，ο表示模糊算子。

得出B1的值后開(kāi)展多級(jí)模糊運(yùn)算。

以單級(jí)模糊評(píng)價(jià)結(jié)果B1作為輸入，參照（4）式進(jìn)行二級(jí)、三級(jí)、四級(jí)模糊運(yùn)算直至得到最終評(píng)價(jià)結(jié)果。多級(jí)模糊運(yùn)算可用下式表示：

Bn+1=ωnοBn（n=1，2，3，…）? ? （5）

式中，Bn+1表示第n+1級(jí)的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果，ωn表示第n層指標(biāo)權(quán)值向量，ο表示模糊算子，Bn表示第n級(jí)模糊評(píng)價(jià)結(jié)果?；谧畲箅`屬度原則，最終結(jié)果：max（Bn+1）=max（b1，b2…bp）。

（三）基于CIPP+FAHP的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)計(jì)算流程

按照課程一般教學(xué)實(shí)施周期，運(yùn)用FAHP法分階段依次開(kāi)展背景評(píng)價(jià)、輸入評(píng)價(jià)、過(guò)程評(píng)價(jià)和結(jié)果評(píng)價(jià)，獲得課程教學(xué)的定量評(píng)價(jià)結(jié)果。最終，建立基于CIPP、FAHP理念的高職課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法流程，如圖2所示。

二、實(shí)例驗(yàn)證

數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程是高職機(jī)械制造及自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)的核心課之一，為典型的理實(shí)一體化課程，面向數(shù)控設(shè)備維護(hù)管理崗位，注重培養(yǎng)學(xué)生典型數(shù)控設(shè)備的安裝、調(diào)試及維護(hù)能力，主要采用項(xiàng)目（任務(wù)）式和探究式教學(xué)方法。以下，以數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程為例，開(kāi)展圖2所示流程的實(shí)例驗(yàn)證。

（一）背景評(píng)價(jià)

在背景評(píng)價(jià)階段，主要對(duì)數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程開(kāi)設(shè)的必要性進(jìn)行評(píng)估。背景評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的3層結(jié)構(gòu)如圖3所示，評(píng)語(yǔ)集V={不合格，合格，中，良，優(yōu)}?；贔AHP的背景評(píng)價(jià)實(shí)施過(guò)程如下所示，輸入、過(guò)程和結(jié)果評(píng)價(jià)實(shí)施過(guò)程可以參考背景評(píng)價(jià)，不再詳述。

根據(jù)表1的區(qū)間判斷矩陣元素賦值標(biāo)準(zhǔn)，分別建立Ⅲ層指標(biāo)相對(duì)于Ⅱ?qū)又笜?biāo)、Ⅱ?qū)又笜?biāo)相對(duì)于Ⅰ層指標(biāo)的區(qū)間判斷矩陣。其中“課程性質(zhì)合理性”“與其他課程銜接性”相對(duì)于“課程地位”的區(qū)間判斷矩陣為二階矩陣，可根據(jù)“課程性質(zhì)合理性”和“與其他課程銜接性”之間的相對(duì)重要程度，直接確定最終數(shù)值判斷矩陣，進(jìn)而計(jì)算權(quán)值向量，計(jì)算結(jié)果如表3所示。其余區(qū)間判斷矩陣則運(yùn)用相應(yīng)優(yōu)化算法，求解式（1）對(duì)應(yīng)模型，得到最終數(shù)值判斷矩陣和權(quán)值向量，具體如表4、表5所示。

由于Ⅲ層指標(biāo)皆為定性指標(biāo)，因此邀請(qǐng)3位教學(xué)活動(dòng)參與者進(jìn)行區(qū)間評(píng)分（由于Ⅱ?qū)拥摹罢n程作用”沒(méi)有子指標(biāo)，所以也要對(duì)其進(jìn)行區(qū)間評(píng)分），代入式（2）得到具體評(píng)分值，結(jié)果如表6所示。

為了體現(xiàn)隸屬度非線性變化的特點(diǎn)，選用如圖4所示的嶺型分布作為隸屬度函數(shù)（具體函數(shù)表達(dá)式可參考文獻(xiàn)12），將表6指標(biāo)評(píng)分值代入，求得“課程性質(zhì)合理性”隸屬度向量：（0，0，0，0，1）、“與其他課程銜接性”隸屬度向量：（0，0，0.095 5，0.904 5，0）、“知識(shí)目標(biāo)”隸屬度向量：（0，0，0.124 9，0.875 1，0）、“技能目標(biāo)”隸屬度向量：（0，0，0，0.054 5，0.945 5）、“素養(yǎng)目標(biāo)”隸屬度向量：（0，0，0，0.958 9，0.041 1）、“課程作用”隸屬度向量（“課程作用”沒(méi)有子指標(biāo)，此處求得的隸屬度向量即為評(píng)價(jià)結(jié)果向量）：（0，0，1，0，0）。

將上述隸屬度向量組合得到“課程性質(zhì)合理性”+“與其他課程銜接性”隸屬度矩陣：[00001000.095 50.904 50]、“知識(shí)目標(biāo)”+“技能目標(biāo)”+“素養(yǎng)目標(biāo)”隸屬度矩陣：[000.124 90.875 100000.054 50.945 50000.958 90.041 1]。運(yùn)用M（g，⊕）算子，將上述隸屬度矩陣分別與表3、4對(duì)應(yīng)的權(quán)值向量進(jìn)行單級(jí)模糊運(yùn)算，求得“課程地位”評(píng)價(jià)結(jié)果：（0，0，0.031 8，0.301 5，0.666 7）、“課程目標(biāo)”評(píng)價(jià)結(jié)果：（0，0，0.011 8，0.429 6，0.558 6）；將“課程地位”“課程作用”和“課程目標(biāo)”評(píng)價(jià)結(jié)果向量組合得到“課程地位”+“課程作用”+“課程目標(biāo)”隸屬度矩陣：[000.031 80.301 50.666 700100000.011 80.429 60.558 6]，與表5對(duì)應(yīng)的權(quán)值向量進(jìn)行二級(jí)模糊運(yùn)算，最終得到背景評(píng)價(jià)結(jié)果：（0，0，0.145 3，0.287 7，0.567 0），以56.7%概率屬于優(yōu)，說(shuō)明該課程具有較高的開(kāi)設(shè)必要性，可以開(kāi)展下一階段的課程活動(dòng)。

（二）輸入評(píng)價(jià)

在輸入評(píng)價(jià)階段，主要對(duì)數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程教學(xué)方案的合理性、效用性等進(jìn)行評(píng)估，輸入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的3層結(jié)構(gòu)如圖5所示。參考背景評(píng)價(jià)實(shí)施過(guò)程，最終得到輸入評(píng)價(jià)結(jié)果：（0，0.237 6，0.435 4，0.147 7，0.179 4），以43.54%概率屬于中，評(píng)價(jià)結(jié)果中等且模糊性較大；由圖6可知，課程標(biāo)準(zhǔn)、課程內(nèi)容和課程結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)結(jié)果偏向中等。因此，可以考慮改進(jìn)上述三者，例如增加職業(yè)素養(yǎng)元素等，再次進(jìn)行輸入評(píng)價(jià)：50.74%-良，可以進(jìn)入下一階段的課程活動(dòng)。

（三）過(guò)程評(píng)價(jià)

在過(guò)程評(píng)價(jià)階段，主要對(duì)數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程實(shí)施活動(dòng)的實(shí)效性等進(jìn)行評(píng)估，過(guò)程評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的4層結(jié)構(gòu)如圖7所示。參考背景評(píng)價(jià)實(shí)施過(guò)程，運(yùn)用改進(jìn)算子M（△）（根據(jù)過(guò)程評(píng)價(jià)指標(biāo)所有權(quán)值向量的極差和標(biāo)準(zhǔn)差的算術(shù)平均值，分別取α=0.4、β=0.3），最終得到過(guò)程評(píng)價(jià)結(jié)果：（0，0.173 0，0.201 5，0.534 7，0.080 1），以53.47%概率屬于良，可以進(jìn)行下一階段的課程活動(dòng)。

（四）結(jié)果評(píng)價(jià)

在結(jié)果評(píng)價(jià)階段，主要對(duì)數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程實(shí)施結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的3層結(jié)構(gòu)如圖8所示。參考背景評(píng)價(jià)實(shí)施過(guò)程，結(jié)果評(píng)價(jià)結(jié)果：（0，0.044 4，0.298 8，0.656 8，0），以65.68%概率屬于良，說(shuō)明整個(gè)課程實(shí)施結(jié)果較好。

（五）結(jié)果分析

數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程的背景、輸入、過(guò)程、結(jié)果CIPP模型下的評(píng)價(jià)結(jié)果分別為56.7%（優(yōu)）、50.74%（良）、53.47%（良）、65.68%（良），即背景、結(jié)果評(píng)價(jià)的結(jié)果優(yōu)于輸入、過(guò)程評(píng)價(jià)，分析考慮這與數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修教材模塊化結(jié)構(gòu)不健全、教學(xué)方法不完善等實(shí)施情況是一致的，同時(shí)也驗(yàn)證了基于CIPP+FAHP的評(píng)價(jià)方法在課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的準(zhǔn)確性。此外，由圖6可知，該方法還可以有針對(duì)性地找出課程實(shí)施的薄弱環(huán)節(jié)，為課程活動(dòng)參與者進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化提供參考。

由表7可知，分別利用表2的常用4種算子和改進(jìn)算子M（△）對(duì)數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程教學(xué)各要素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，所得評(píng)價(jià)結(jié)果的評(píng)語(yǔ)是一致的；但是，改進(jìn)算子M（△）評(píng)價(jià)結(jié)果的概率（隸屬度）均大于常用4種算子。因此，相比于常用算子，本文所用的改進(jìn)算子M（△）評(píng)價(jià)結(jié)果模糊性較小，即認(rèn)為可信度更高。

由表8、表9可知，數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程4個(gè)階段權(quán)值占比最大（影響最大）的指標(biāo)分別為課程地位-70.67%、課程內(nèi)容-47.39%、學(xué)生學(xué)習(xí)-48.86%和職業(yè)技能-66.67%，該結(jié)果可以用于指導(dǎo)高校提升課程教學(xué)質(zhì)量。

三、結(jié)論

綜上所述，筆者建立了基于CIPP+FAHP的課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型：首先，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相對(duì)重要程度，初構(gòu)區(qū)間判斷矩陣，運(yùn)用相應(yīng)優(yōu)化算法求解數(shù)值判斷矩陣、權(quán)值向量；然后，采用適當(dāng)模糊算子，對(duì)高職課程整個(gè)實(shí)施周期（背景→輸入→過(guò)程→結(jié)果）進(jìn)行多級(jí)模糊評(píng)價(jià)運(yùn)算。之后，以高職理實(shí)一體化課程數(shù)控設(shè)備裝調(diào)與維修課程評(píng)價(jià)為實(shí)施案例，驗(yàn)證了上述模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，不僅能夠得到課程各實(shí)施階段的定量評(píng)價(jià)結(jié)果，而且還可以對(duì)課程教學(xué)質(zhì)量改善提出有效的指導(dǎo)，做到“邊實(shí)施邊評(píng)價(jià)、以評(píng)價(jià)促改進(jìn)”，這與現(xiàn)有大多數(shù)課程僅進(jìn)行一次終結(jié)性評(píng)價(jià)區(qū)別顯著；并且該模型在一定程度上還可以推廣到其他類(lèi)型課程的教學(xué)評(píng)價(jià)，對(duì)提高高職課程教學(xué)評(píng)價(jià)質(zhì)量有著現(xiàn)實(shí)的價(jià)值和意義。

但是，在具體教學(xué)實(shí)踐過(guò)程中也發(fā)現(xiàn)了一些不足之處。一是課程教學(xué)的背景、輸出、過(guò)程和結(jié)果評(píng)價(jià)階段統(tǒng)一采用嶺型分布隸屬度函數(shù)，而上述4個(gè)階段的教學(xué)進(jìn)程、評(píng)價(jià)指標(biāo)等不盡相同，因此，如何根據(jù)課程教學(xué)各個(gè)階段實(shí)際情況選用或構(gòu)造適當(dāng)?shù)碾`屬度函數(shù)，將是未來(lái)的探究方向；二是目前課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)主要依靠“軟件+手工”分步驟計(jì)算，速度較慢，在今后實(shí)踐中，可以探索建立一體化評(píng)價(jià)計(jì)算平臺(tái)。

參考文獻(xiàn)

［1］莊可.職業(yè)院校教學(xué)評(píng)價(jià)的實(shí)施困境與應(yīng)對(duì)路徑探究［J］.職教論壇，2018（6）：57-64.

［2］李偉燕.基于CIPP評(píng)價(jià)模式對(duì)項(xiàng)目教學(xué)法的評(píng)價(jià)研究：以某高職學(xué)院為例［D］.沈陽(yáng)：東北大學(xué)，2014.

［3］楊芳，李福英，鄒安全.CIPP評(píng)價(jià)模式在高校工商管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)實(shí)踐教學(xué)課程評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究［J］.當(dāng)代教育論壇（管理研究），2011（7）：64-47.

［4］張淑梅，劉珍.基于CIPP的高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評(píng)價(jià)體系構(gòu)建［J］.中國(guó)職業(yè)技術(shù)教育，2017（26）：53-56.

［5］梁潔.論模糊層次分析法在中職教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.科技風(fēng)，2023（5）：95-97.

［6］黃煜棟，陳蘭生.模糊層次分析法在課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.中國(guó)教育信息化，2015（14）：82-86.

［7］楊軍強(qiáng).模糊層次分析法在高職院校公共基礎(chǔ)課程評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.時(shí)代教育，2017（15）：9-10.

［8］Stufflebeam and Shinkfield. Evaluation Theory，Models，and Applications［M］.San Francisco：CA Jossey-Bass，2007：650.

［9］Saaty T L.The Analytic Hieracrhy Process［M］.New York：McGaw Hill，1980：1-3，20.

［10］葛琳.基于遺傳算法的模糊層次綜合評(píng)判在高職教學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［D］.廣州：廣州大學(xué)，2011.

［11］王志亮，吳兵，邢書(shū)仁，等.模糊集值統(tǒng)計(jì)法在煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)值中的應(yīng)用［J］.中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2004（1）：72-73.

［12］楊家豪，歐陽(yáng)森，石怡理，等.一種組合隸屬度函數(shù)及其在電能質(zhì)量模糊評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.電工電能新技術(shù)，2014（2）：63-64.

［13］孫永厚，肖振泉，張?bào)K，等.零件功能與GPS規(guī)范集相關(guān)性的評(píng)估方法［J］.機(jī)械設(shè)計(jì)與研究，2016（4）：113-116.

注：本文系柳州教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2022年度職業(yè)教育一般立項(xiàng)課題“基于STEAM的高職理實(shí)一體化混合式教學(xué)模式研究”（2022ZJC029）、2023年度柳州市職業(yè)教育一般立項(xiàng)課題“基于CIPP+FAHP的高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究——以《數(shù)控裝調(diào)與維修》為例”（LZJ2023C023）、廣西職業(yè)教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目（GXGZJG2023B204）“基于OBE+STEAM的新型活頁(yè)式教材開(kāi)發(fā)研究——以《電工操作技能實(shí)訓(xùn)》為例”的研究成果之一。

（責(zé)編 羅異豐）