基于AHP-模糊綜合評價法的高校教師繼續(xù)教育效果評價

李粉紅 李超

摘 要： 依據(jù)柯克帕特里克培訓(xùn)效果評估模型，構(gòu)建高校教師非學(xué)歷繼續(xù)教育效果評估指標(biāo)體系。采用專家估測法和問卷調(diào)查法獲得原始數(shù)據(jù)，運(yùn)用AHP法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重量化，結(jié)合模糊評價模型得出整體評估與各級指標(biāo)具體分值，進(jìn)行有效分析。結(jié)果顯示，多因素AHP與模糊綜合評價模型的綜合使用對于高校教師非學(xué)歷繼續(xù)教育效果評估較好，為高校教師培訓(xùn)效果評估提供可借鑒的實證模型。結(jié)合實際培訓(xùn)中訪談情況，分析了目前高校教師非學(xué)歷繼續(xù)教育存在的問題，為地方院校開展非學(xué)歷繼續(xù)教育提供參考。

關(guān)鍵詞： AHP; 模糊評價; 繼續(xù)教育; 培訓(xùn)效果

中圖分類號： TG409 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Evaluaton of Contnung Educaton Effect of College Teachers

Based on AHP-Fuzzy Comprehensve Evaluaton Method

L Fenhong， L Chao

（College of Mathematcs and Computer Applcaton， Shangluo Unversty， Shangluo 726000）

Abstract： Accordng to Krkpatrck's tranng effect evaluaton model， an evaluaton ndex system of non-academc contnung educaton effect of unversty teachers s constructed. The orgnal data are obtaned by expert evaluaton method and questonnare survey， the weght of each ndex s quantfed by the AHP method， and the overall evaluaton and the specfc score of each ndex are obtaned by combnng the fuzzy evaluaton model， and the effectve analyss s carred out. The results show that the comprehensve use of mult-factor AHP and fuzzy comprehensve evaluaton model s better for evaluatng the effect of non-academc contnung educaton of unversty teachers， and provdes an emprcal model for evaluatng the effect of tranng of unversty teachers. Based on ntervews n actual tranng， ths paper analyzes the problems exstng n non-academc contnung educaton of teachers n colleges and unverstes， and provdes reference for local colleges and unverstes to carry out non-academc contnung educaton.

Key words： AHP; Fuzzy evaluaton; Contnung educaton; Tranng effect

0 引言

提高教師隊伍整體素質(zhì)和綜合能力是教師隊伍建設(shè)的關(guān)鍵，《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》中指出，繼續(xù)教育是面向?qū)W校教育之后所有社會成員的教育活動，是終身學(xué)習(xí)體系的重要組成部分，大力發(fā)展非學(xué)歷繼續(xù)教育，穩(wěn)步發(fā)展學(xué)歷繼續(xù)教育。為了適應(yīng)社會變革和需求，高校自身必須要發(fā)展，對教師的學(xué)歷、科研水平的要求就越來越高，迫使中青年教師考博以提升學(xué)歷和學(xué)術(shù)研究水平，使高校呈現(xiàn)出重科研輕教學(xué)的現(xiàn)象。近年來，非學(xué)歷繼續(xù)教育越來越受到受到各學(xué)校的重視和關(guān)注，有關(guān)師德師風(fēng)、教育教學(xué)能力提升、現(xiàn)代教育信息技術(shù)、專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育等方面的教育已成為各高校常態(tài)化的培訓(xùn)。但是目前這種非學(xué)歷教育的內(nèi)容、形式、方法等沒有成熟的模式，教師的專業(yè)需求和業(yè)務(wù)需求又各不相同，致使培訓(xùn)任務(wù)艱巨，教師怨聲載道，非學(xué)歷教育效果不能凸顯。

目前關(guān)于高校非學(xué)歷繼續(xù)教育研究較多的是各高校面向社會開展的繼續(xù)教育的研究[1-2]，而高校教師非學(xué)歷繼續(xù)教育的研究相對較少。付琳芳分析了高校教師繼續(xù)教育的不完善之處，指出要端正思想，開展多元化教育模式的新策略[3]。韓天煒從美、德、日繼續(xù)教育建設(shè)的經(jīng)驗出發(fā)，研究了我國高校繼續(xù)教育體系建設(shè)的路徑[4]。辛丹梳理了我國當(dāng)前繼續(xù)教育存在的問題，提出了解決的策略[5]。還有一些是針對具體專業(yè)技能、專業(yè)發(fā)展等方面教師繼續(xù)教育問題的研究[6-7]。基于現(xiàn)有的研究成果和我校教師發(fā)展中心在組織教師參加各類培訓(xùn)中的情況，構(gòu)建高校教師非學(xué)歷繼續(xù)教育效果評估的指標(biāo)體系，用AHP進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重量化，結(jié)合模糊評價模型對調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，為高校教師培訓(xùn)效果評估提供可借鑒的實證模型與依據(jù)。

1 評價指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)采集

1.1 指標(biāo)體系

參考相關(guān)研究結(jié)果，依據(jù)柯克帕特里克培訓(xùn)效果評估模型4個遞進(jìn)層次的內(nèi)容和要求，高校教師非學(xué)歷繼續(xù)教育效果評價指標(biāo)體系中間層分為反應(yīng)層、學(xué)習(xí)層、行為層和效果層[8-9]，方案層包括培訓(xùn)師資、培訓(xùn)內(nèi)容、培訓(xùn)方式等14個指標(biāo)，具體內(nèi)容如表1所示。

1.2 數(shù)據(jù)采集

結(jié)合近一年來我校自主培訓(xùn)及派教師外出參加培訓(xùn)的情況，采用問卷調(diào)查、訪談及專家座談的方式獲得相關(guān)數(shù)據(jù)。本次調(diào)查通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)放問卷，對象包括專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育、教育信息化創(chuàng)新與發(fā)展論壇視頻培訓(xùn)、禮儀知識培訓(xùn)等校內(nèi)培訓(xùn)及外出參加各類專項培訓(xùn)和網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)的教師，回收問卷88份。訪談專家5人，由相關(guān)培訓(xùn)教師、培訓(xùn)管理人員和從事教育研究的專家組成。

2 AHP法確定指標(biāo)權(quán)重

2.1 AHP法原理及步驟

AHP法的核心思想是“先分解后歸納”，把問題層次化，按問題性質(zhì)和總目標(biāo)將問題分解成不同層次，構(gòu)成一個多層次的分析結(jié)構(gòu)模型，比較相對重要性權(quán)值的確定或相對優(yōu)劣次序的排序問題[10]。具體步驟如下。

步驟1：明確問題。弄清問題的范圍，了解問題所包含的因素，確定出因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和隸屬關(guān)系。

步驟2：遞階層次結(jié)構(gòu)的建立。將問題所包含的因素，逐級形成更高層次的因素，直到形成最高層次的單一因素。

步驟3：建立判斷矩陣。對各層因素兩兩比較，給出相對重要性，并利用數(shù)值表達(dá)出來。其中重要性程度采用1-9標(biāo)度方法，規(guī)定1、3、5、7、9分別表示因素與因素j相比同樣重要、稍重要、明顯重要、強(qiáng)烈重要、極端重要，2、4、6、8表示上述兩個標(biāo)準(zhǔn)之間折衷的標(biāo)度。記因素與因素j的重要性之比為aj，得到判斷矩陣 A=（aj）n

其中，a=1，aj=1/aj，aj=ak/ajk（，j，k=1，2，…，n）。

步驟4：層次排序。分單層次排序和綜合排序，即分別對同一層次的因素對上一層次的影響進(jìn)行重要性排序，再把所有單層次排序的結(jié)果綜合起來，對整體因素進(jìn)行計算權(quán)值。

步驟5：一致性檢驗。通過計算一致性指標(biāo)（C）和平均一致性指標(biāo)（R）[7]來實現(xiàn)，如式（1）、式（2）。C=λmax-nn-1

（1）

CR=CR

（2）其中λmax為矩陣A的最大特征值，隨機(jī)一致性指標(biāo)R的值如表2所示。

當(dāng)一致性比例CR<0.10時，認(rèn)為判斷矩陣具有可以接受的一致性，當(dāng)CR>0.10時，就需要調(diào)整和修正判斷矩陣。

2.2 AHP法確定各級指標(biāo)權(quán)重

利用三級模式建立評價模型，層次模型如圖1所示。

5位專家對相應(yīng)的因素權(quán)重打分，求出平均值，取較接近1-9的值，兩兩比較相對重要性，建立判斷矩陣A。判斷矩陣計算方法用冪法，相關(guān)計算用yaahpV10軟件完成。

分別建立的目標(biāo)層和準(zhǔn)則層、準(zhǔn)則層和方案層間的判斷矩陣，計算最大特征值，進(jìn)行一致性檢驗準(zhǔn)則層和方案層間的判斷矩陣如表3所示。

由計算得，繼續(xù)教育培訓(xùn)效果的四個層次的特征向量、最大特征值、一致性比例如下：

A=（0.054 0，0.113 6，0.424 7，0.407 7），λmax=4.080 6，一致性比例CR=0.030 2。

B=（0.020 5，0.016 7，0.007 6，0.009 3），λmax=4.152 6，一致性比例CR=0.057 2。

C=（0.067 3，0.071 3，0.238 6，0.047 1），λmax=3.003 7，一致性比例CR=0.003 6。

D=（0.057 1，0.024 3，0.032 2），λmax=4.103 4，一致性比例CR=0.038 7。

E=（0.222 3，0.081 3，0.104 1），λmax=3.025 1，一致性比例CR=0.024 1。

一致性比例CR值均小于0.1，即所有判斷矩陣都通過了一致性檢驗，可以將計算的特征值和權(quán)重作為判斷的依據(jù)。

3 模糊評價模型構(gòu)建

3.1 模糊評價法基本原理和步驟

模糊數(shù)學(xué)產(chǎn)生于1965年，美國伯克利加利福尼亞大學(xué)教授L.A.Zadeh第一次成功運(yùn)用精確的數(shù)學(xué)方法描述了模糊概念，宣告模糊數(shù)學(xué)的誕生。模糊綜合評價是用屬于程度代替屬于或不屬于，刻畫“中介狀態(tài)”。具體步驟如下：

步驟1：確定評價對象因素集U=（u1，u2，…，un）。

步驟2：確定評價語集V。

在此評價語集分優(yōu)、良、中、差，計算中分別量化為4、3、2、1。

步驟3：確定評價因素的權(quán)重向量。

由AHP法得到。

步驟4：進(jìn)行單因素模糊評價，建立模糊關(guān)系矩陣R=（rj）mn。

隸屬關(guān)系是由被調(diào)查對象依據(jù)評判等級進(jìn)行打分，再進(jìn)行歸一化。

步驟5：多指標(biāo)綜合評價，合成模糊綜合評價結(jié)果。

模糊合成算子采用加權(quán)平均法。即式（3）。

M（·，⊕） bj=mn1，∑m=1arj， j=1，2，…，n

（3）

步驟6：對綜合評價結(jié)果進(jìn)行分析。

3.2 模糊綜合評價結(jié)果

根據(jù)問卷調(diào)查結(jié)果，確定模糊評價矩陣如下：

R1=0.626 70.330 00.040 00.003 3

0.702 00.268 20.019 90.009 9

0.472 30.420 70.088 60.018 5

0.668 90.256 00.061 40.013 7

R2=0.675 30.301 90.019 50.003 2

0.513 90.437 50.041 70.006 9

0.632 30.299 00.055 00.013 7

0.575 30.359 60.061 60.003 4

R3=0.489 50.451 00.055 90.003 5

0.591 10.329 90.075 60.003 4

0.559 40.367 10.062 90.010 5

R4=0.523 00.381 60.091 90.003 5

0.523 00.402 80.063 60.010 6

0.551 70.393 10.048 20.006 9

其隸屬向量分別為：

B*R1=（0.034 4，0.016 8，0.002 4，0.000 5）

C*R2=（0.124 3，0.075 6，0.008 5，0.001 2）

D*R3=（0.060 3，0.045 6，0.007 1，0.000 6）

E*R4=（0.216 2，0.158 5，0.030 6，0.002 4）

對B*R1，C*R2，D*R3，E*R4進(jìn)行歸一化，得到多因素評價矩陣為：

F=0.635 50.310 90.044 30.009 3

0.593 00.360 70.040 50.005 7

0.531 10.401 30.062 10.005 5

0.530 30.388 80.075 10.005 8

3.3 計算模糊評價綜合值

根據(jù)評價語集V的相關(guān)值，利用式（4）、式（5）。G=（權(quán)重系數(shù)矩陣）·F

（4）

N=G·VT

（5） ?得到式（6）。

G=（0.054 0，0.113 6，0.424 7，0.407 7）·0.635 50.310 90.044 30.009 3

0.593 00.360 70.040 50.005 7

0.531 10.401 30.062 10.005 5

0.530 30.388 80.075 10.005 8=

（0.543 4，0.386 7，0.064 0，0.005 8）

（6）

計算各層因素評價值，如表4所示。

綜合評價得分為 N=G*VT=3.473 1。

4 總結(jié)

從各層評價得分來看，整體得分差距不是很大，均在3.5分左右。中間層的得分最高為反應(yīng)層3.572 7，效果層得分最低為3.443 6，得分均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.031 4;方案層各指標(biāo)得分最大值3.662 3，最小值3.346 9，均值3.506 9，均值標(biāo)準(zhǔn)誤為0.023 9，樣本均值對總體均值的代表性較好。

從四個中間層得分排序來看，反應(yīng)層得分最高，說明參訓(xùn)教師對培訓(xùn)的內(nèi)容、導(dǎo)向、師資比較滿意，學(xué)習(xí)層次之，可見參訓(xùn)教師對培訓(xùn)內(nèi)容的理解和掌握程度較好，行為層則說明參訓(xùn)教師覺得在培訓(xùn)前后對自己的教學(xué)工作有一定的影響，培訓(xùn)知識在教學(xué)工作中應(yīng)用不多，而效果層的得分最低，說明培訓(xùn)在實際工作中產(chǎn)生的成果還是不夠明顯。各方案層指標(biāo)排序反映了參訓(xùn)教師對培訓(xùn)內(nèi)容比較認(rèn)可，覺得培訓(xùn)對自己專業(yè)技能的提高有很大的幫助，也使自己的教學(xué)水平有了一定的提高，但是培訓(xùn)知識向成果的轉(zhuǎn)化比較有限。

根據(jù)最大隸屬度原則，反應(yīng)層、學(xué)習(xí)層、行為層、效果層的矩陣的最大值分別為0.635 5，0.593 0，0.531 1，0.530 3，對應(yīng)評價是優(yōu)，但綜合評價得分為3.473 1?？傮w上說明參訓(xùn)教師能夠珍惜培訓(xùn)機(jī)會，對培訓(xùn)較認(rèn)可。對比實際培訓(xùn)和訪談了解的情況來看：地方院校，校內(nèi)資源有限，學(xué)校能夠提供教師外出培訓(xùn)的機(jī)會有限，能夠參加培訓(xùn)的教師人數(shù)也有 ? 限，而外出培訓(xùn)項目主要是上級主管部門或省內(nèi)高校舉辦的各類專項技能培訓(xùn)，培訓(xùn)時間較短，培訓(xùn)內(nèi)容多圍繞課堂教學(xué)開展，培訓(xùn)的內(nèi)容、方式、時間等不能很好的滿足教師的需求。在高校職稱評審的指揮棒下，教師更多的精力用在了科研上，目前的培訓(xùn)不能很好的滿足教師對自己職業(yè)生涯的發(fā)展需要，導(dǎo)致教師對學(xué)校安排的培訓(xùn)興趣不濃，尤其網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)的效果幾乎流于形式。

上述分析結(jié)果較好的反映了我校目前教師非學(xué)歷繼續(xù)教育的現(xiàn)狀，也是同類院校面臨的問題[11]。從調(diào)研數(shù)據(jù)分析結(jié)果來看，和實際了解的情況基本一致，具有較好的說明效果，培訓(xùn)效果很好。但是也反映出目前非學(xué)歷繼續(xù)教育存在的問題，一方面教師具有接受繼續(xù)教育的意愿和需求，另一方面，學(xué)校提供的培訓(xùn)機(jī)會和培訓(xùn)內(nèi)容不能滿足教師的要求。所以，怎樣使得高校教師的非學(xué)歷教育多元化，并把學(xué)校工作崗位的需求與教師個人發(fā)展的需求很好的結(jié)合起來，摒棄形式化、任務(wù)類的培訓(xùn)，是各高校應(yīng)該深入思考的問題。

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（收稿日期： 2019.05.02）

基金項目：陜西省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題（SGH16H158）;商洛學(xué)院2017年教改項目（17jyjx113）

作者簡介：李粉紅（1978-），女，商州人，碩士，副教授，研究方向：應(yīng)用概率統(tǒng)計、教育教學(xué)。

李超（1965-），男，鎮(zhèn)安人，碩士研究生，三級教授，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)。文章編號：1007-757X（2020）01-0055-04