蘭智偉 張德勝 張迪 閆麗娟

【摘要】在全國上下共同抗擊新冠肺炎疫情的形勢下，按照教育部要求，高校積極開展線上授課和線上學(xué)習(xí)等在線教學(xué)活動，保證疫情防控期間的教學(xué)進度和教學(xué)質(zhì)量，實現(xiàn)“停課不停教、停課不停學(xué)”。面對新的挑戰(zhàn)，廣大教師迎難而上、積極作為，轉(zhuǎn)“?！睘椤皺C”，利用現(xiàn)代信息技術(shù)指導(dǎo)學(xué)生居家學(xué)習(xí)。調(diào)查影響線上教學(xué)質(zhì)量的因素，根據(jù)這些因素選擇合適的評價指標，建立線上教學(xué)質(zhì)量綜合評價模型，對高校疫情期間的線上教學(xué)質(zhì)量進行評價

一、 聚類分析法在影響因素歸類中的應(yīng)用

R 型聚類法可以研究變量之間的相似關(guān)系，按照變量之間的相互關(guān)系把各個變量 聚合成若干類，從而可以方便地找出影響體系的主要因素。

1）首先我們用變量相似性度量。在對變量進行聚類分析時，第一步就是確定變量 的相似性度量，本文中，采取的相似性度量為相關(guān)系數(shù)，具體方法如下：記變量 的取值，則可用兩變量與的樣本相關(guān)系數(shù)作為它們的相似性度量，為：

2）其次我們用變量聚類法將以上影響因素分類。在本文中，采取最長距離法解決 變量聚類問題，具體過程如下：

在最長距離法中，定義兩類變量的距離為

其中，，此時，與兩類型中相似度最小的兩變量間的相似性度量值有關(guān)。

我們將各種影響因素之間的關(guān)系矩陣作為輸入量，經(jīng)過R型聚類分析將相關(guān)程度比較大的因素作為輸出量。得到三類評價指標下的影響因素：

一是對于老師來說，影響因素為互動效率，教學(xué)平臺的影響和難以有效把握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài);

二是對于學(xué)生來說，影響因素為學(xué)生的自律性，學(xué)習(xí)環(huán)境的影響和學(xué)習(xí)注意力;三是其他因素，包括電子設(shè)備，網(wǎng)絡(luò)情況和教與學(xué)之間的距離。

二、層次分析法（AHP）構(gòu)建評價體系

層次分析法，簡稱 AHP， 是在 20 世紀 70 年代初被提出的一種實用的多方案或多目標的決策方法，其特點是將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標、準則、方案等層次，極具層次感，在此基礎(chǔ)之上進行定性和定量分析的決策方法，很容易根據(jù)實際情做出決策。

建立層次結(jié)構(gòu)模型：

將決策問題分解為三個層次，最上層為目標層 M，即線上教學(xué)質(zhì)量評價體系;最下層為方案層，即九個影響因素 P1，P2，P3， P4，P5，P6，P7，P8，P9;中間層為準則層，包括老師C1、學(xué)生C2、其他C3 三個指標（如圖 1 所示）：

三、模型的結(jié)果與分析

層次分析各權(quán)重結(jié)果：

計算各層元素對系統(tǒng)目標的合成權(quán)重，并進行排序

我們計算出 P 層每個影響因素所占的總權(quán)重。將最終表格匯總成如下表

由表和圖可知，將影響線上教學(xué)的因素占比大小由大到小排序，我們選擇前7個占比重較大的因素排序，即：教與學(xué)之間的距離，學(xué)習(xí)環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)，互動效率，學(xué)習(xí)注意力，電子設(shè)備，自律性。

所以，最終評價體系為

四、總結(jié)分析評價

依據(jù)結(jié)果與學(xué)生的互動效率很大一部分決定了線上教學(xué)質(zhì)量，可見線上教學(xué)和學(xué)生互動很重要。據(jù)了解，高校絕大多數(shù)老師在進行線上教學(xué)時都有與學(xué)生互動，半數(shù)以上的教師與學(xué)生互動頻繁。學(xué)生的自律性：學(xué)生的自律性對我們的線上學(xué)習(xí)很重要，只有我們自律才能真正的學(xué)到東西。學(xué)習(xí)環(huán)境很大程度上影響著線上教學(xué)，一個安靜的學(xué)習(xí)環(huán)境有利于我們學(xué)習(xí)。電子設(shè)備是線上教育必不可少的裝備，對我們有著舉足輕重的作用。高校全部學(xué)生都配有手機，6成以上的學(xué)生還配有平板電腦等，所以電子設(shè)備對高校學(xué)生來說不是問題。因為學(xué)生老師都不在學(xué)校，教與學(xué)的距離較遠，老師的教學(xué)與學(xué)生的學(xué)習(xí)可能不同步。

參考文獻

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河北工程大學(xué)? 河北? 056000