摘要：為更全面、客觀地評估課程在線教學(xué)效果，減少評估結(jié)果的誤差，文章以高校英語課程為例，利用模糊AHP，開展在線教學(xué)效果智能評估方法研究。文章首先制定數(shù)據(jù)采集計劃，采集并整合英語課程在線教學(xué)評估數(shù)據(jù)并構(gòu)建多層次的教學(xué)效果評估指標(biāo)體系，將復(fù)雜的在線教學(xué)效果問題分解為多個具體的指標(biāo)；然后利用模糊AHP，對在線教學(xué)效果進行全方位的智能評估，確定在線教學(xué)效果與教學(xué)目標(biāo)達(dá)成度的等級。實驗結(jié)果表明，該方法應(yīng)用后，評估誤差均控制在1.5以下，評估準(zhǔn)確性較高。

關(guān)鍵詞：模糊AHP；高校；英語課程；在線教學(xué)；效果；評估

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，高校英語課程在線教學(xué)已成為重要的教學(xué)模式。在線教學(xué)憑借靈活、便捷及資源共享等特點，備受師生歡迎［1］。然而，如何科學(xué)、客觀地評估在線教學(xué)效果，確保教學(xué)質(zhì)量，始終是教育領(lǐng)域關(guān)注的熱點。當(dāng)前，傳統(tǒng)的在線教學(xué)效果評估方法多數(shù)采用王辭曉等［2］、李欣等［3］提出的方法原理。其中，王辭曉等［2］提出的方法通過量化指標(biāo)衡量學(xué)習(xí)效果，直觀反映學(xué)生知識點的掌握情況，但忽視了綜合能力、學(xué)習(xí)態(tài)度等方面的評估。李欣等［3］的方法基于多元交互原理，注重學(xué)習(xí)過程評估，但采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，無法體現(xiàn)個體差異和滿足個性化需求。模糊AHP作為多準(zhǔn)則決策方法，能有效處理評估中的不確定性和模糊性，適用于高校英語課程在線教學(xué)效果的全面評估。因此，本文利用模糊AHP開展了高校英語課程在線教學(xué)效果的智能評估方法研究。

1 高校英語課程在線教學(xué)效果智能評估方法設(shè)計

1.1 英語課程在線教學(xué)評估數(shù)據(jù)采集

在設(shè)計高校英語教學(xué)效果評估方法前，首先，應(yīng)利用科學(xué)的數(shù)據(jù)收集方式以捕捉英語課程在線教學(xué)的評估數(shù)據(jù)，進而構(gòu)建一個全面而系統(tǒng)的評估環(huán)境，為后續(xù)教學(xué)效果評估提供數(shù)據(jù)支持。然后，明確要評估的英語課程在線教學(xué)維度，制定數(shù)據(jù)采集計劃，采集學(xué)生的登錄次數(shù)、學(xué)習(xí)時長、課程完成率、互動參與度、教師的反饋、課程內(nèi)容的更新頻率和課程滿意度等數(shù)據(jù)。本文按照以上采集計劃，全面、系統(tǒng)地收集英語課程在線教學(xué)評估所需數(shù)據(jù)［4］。在校園網(wǎng)內(nèi)，部署獨立運行且相互聯(lián)系的數(shù)據(jù)采集節(jié)點，根據(jù)教學(xué)平臺日常使用模式，有針對性地提取數(shù)據(jù)，構(gòu)建靈活高效的動態(tài)數(shù)據(jù)采集體系。該體系融合教學(xué)與互動功能并強化考核與評估環(huán)節(jié)。整個采集流程如圖1所示。

由圖1可見，高校日常英語在線教學(xué)通常采用直播與錄播結(jié)合的方式。視頻分析工具用于解析教師視頻，提取教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)如語速、表情、肢體語言等；學(xué)習(xí)平臺的數(shù)據(jù)分析工具則用于追蹤學(xué)習(xí)進度、統(tǒng)計課程參與度，獲取學(xué)生學(xué)習(xí)和互動數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過格式轉(zhuǎn)換，以特定傳輸協(xié)議準(zhǔn)確無誤地傳至指定位置。在采集環(huán)節(jié)，基于數(shù)據(jù)屬性建立動態(tài)化評估維度，以全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，其數(shù)據(jù)按維度分類匯總，形成多維度報表，可實現(xiàn)全面、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與整合。

1.2 構(gòu)建多層次的評估指標(biāo)體系

本文基于英語課程在線教學(xué)評估采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建多層次的教學(xué)效果評估指標(biāo)體系，將復(fù)雜的在線教學(xué)效果問題分解為多個具體的指標(biāo)。首先，明確評估的總體目標(biāo)及評估對象。根據(jù)評估總體目標(biāo)，分別從學(xué)生、教師、課程3個維度（即學(xué)生的學(xué)習(xí)投入度、學(xué)習(xí)成果、互動與反饋，教師的教學(xué)與實施，課程的安排與支持等）設(shè)計評估指標(biāo)的層次結(jié)構(gòu)。該評估指標(biāo)體系可以全面、系統(tǒng)地評估英語課程在線教學(xué)的效果和質(zhì)量，為提升在線教學(xué)效果提供有力的依據(jù)和指導(dǎo)。

1.3 基于模糊AHP的在線教學(xué)效果智能評估

基于構(gòu)建的多層次的英語課程在線教學(xué)效果評估指標(biāo)體系，本文確定了評估指標(biāo)與對應(yīng)的權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，利用模糊AHP，對在線教學(xué)效果進行全方位的智能評估。

首先，深入分析高校英語課程在線教學(xué)課節(jié)的設(shè)置，對各個評價周期內(nèi)的評價權(quán)重進行精確計算，確保評價結(jié)果的準(zhǔn)確性和客觀性。公式如下：

K=0.5 χ3-∑i=1s（t2+1.2i）（1）

其中，K為英語課程在線教學(xué)評估指標(biāo)權(quán)重； χ為轉(zhuǎn)換差值；s為教學(xué)評估指標(biāo)的單元值；t為評估指標(biāo)特征值；i為評估周期。本文通過式（1）確定了重點評估指標(biāo)并在此基礎(chǔ)上利用分形評估方法原理，構(gòu)建多元的英語課程在線教學(xué)效果評估模式，計算教學(xué)效果評估均值，公式如下：

H=μ1-ξ3×μ2（ξ-1）n+m（2）

其中，H為英語課程在線教學(xué)效果評估均值；μ1為教學(xué)效果分形評估維數(shù)；ξ為評估過程中產(chǎn)生的變動斜率；μ2為教學(xué)效果堆疊評估誤差；n為預(yù)設(shè)的評估周期；m為可能存在的評估重合周期?；谝勋@得的教學(xué)效果評估均值，本文采用模糊AHP方法得出英語教學(xué)的單元極值差，利用模糊AHP，建立模糊關(guān)系矩陣，其中每行表示一個評價因素，每列表示一個評價等級［5］。這個矩陣的建立基于評價因素和評價等級之間的關(guān)系。假設(shè)有n個評價因素和m個評價等級，模糊關(guān)系矩陣R可以表示為：

R=r11，r12，…，r1m

r21，r22，…，r2m

…

rn1，rn2，…，rnm（3）

其次，確定用于表示每個評價因素的相對重要性的權(quán)重向量W，如式（4）所示。

W=［w1，w2，…，wn］（4）

利用模糊加權(quán)平均法，根據(jù)模糊關(guān)系矩陣和權(quán)重向量，得到綜合評價結(jié)果，公式如下：

B=W°R（5）

其中，°為模糊合成算子；B為模糊綜合評價的結(jié)果向量。根據(jù)模糊合成的結(jié)果，可以進行綜合評估。綜合評估結(jié)果可以是一個數(shù)值或一個模糊集合，具體取決于評估目的和實際需求［6］。根據(jù)得出的綜合評估數(shù)值，建立模糊評價集合，其中評估數(shù)值0.9～1.0為優(yōu)秀；0.7～0.9為良好；0.5～0.7為中等；0.3～0.5為一般；0.0～0.3為差。

學(xué)校通過此模糊評估集合，對在線教學(xué)效果進行更為細(xì)致和全面的評價。該評價過程不僅考慮到了教學(xué)效果的優(yōu)劣程度，還考慮到了評估的不確定性和模糊性，使得綜合評估結(jié)果更加符合實際情況。

2 實驗分析

為確保評估結(jié)果的準(zhǔn)確性與可信性，本文選定A學(xué)校英語課程為測試對象，采用對比分析法，設(shè)對照組1（王辭曉等［2］評估方法）、對照組2（李欣等［3］評估方法）與實驗組（本文智能評估方法）。通過分組設(shè)計，系統(tǒng)比較不同評估方法優(yōu)劣，為教學(xué)質(zhì)量提升提供數(shù)據(jù)支持。

2.1 實驗準(zhǔn)備

本次選定A學(xué)校6個班級為研究目標(biāo)，采用知名在線教育平臺，確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、音視頻清晰及資源豐富。實驗周期為一學(xué)期，以收集充足數(shù)據(jù)。首先，在實驗中，本次設(shè)定評價周期及教學(xué)評價權(quán)重為1.35，以系統(tǒng)評價英語教學(xué)；然后，采用分形模擬評價程序，構(gòu)建動態(tài)精準(zhǔn)評價環(huán)境，設(shè)定合理具體的基礎(chǔ)教學(xué)評價指標(biāo)；最后，讓其與英語課程緊密結(jié)合，確保協(xié)調(diào)共進。在日常教學(xué)中，從多維度收集匯總教學(xué)數(shù)據(jù)，全面了解教學(xué)情況，以為質(zhì)量提升提供數(shù)據(jù)支持。在實驗周期內(nèi)，研究人員要定期收集學(xué)生在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括作業(yè)、參與度、測試成績等，整理分析數(shù)據(jù)，利用模糊數(shù)學(xué)方法處理，得到各指標(biāo)模糊評價值，以此來完成綜合評價。

2.2 結(jié)果分析

本文對6個班級的英語成績與初始成績進行對比，計算出實際的教學(xué)差異。公式如下：

δ=r-γ3×gr3+φ2（5）

其中，δ為英語課程在線教學(xué)效果評估誤差；r為周期性評估期望值；γ為教學(xué)效果評估重疊權(quán)重；g為評估轉(zhuǎn)換次數(shù)；φ為評估關(guān)聯(lián)度。3種不同的評估方法所對應(yīng)的測試結(jié)果如表1所示。

從表1所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)來看，與2種傳統(tǒng)的教學(xué)效果評估方法相比，本文提出的基于模糊AHP的智能評估方法在教學(xué)評估誤差方面展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。該方法的評估誤差均控制在1.5以下，這充分說明了在實際評估過程中，該方法能夠有效地降低整體的評估誤差，具有顯著的實用價值和廣闊的應(yīng)用前景。

3 結(jié)語

本文提出的基于模糊AHP的高校英語課程在線教學(xué)效果評估方法，融合模糊理論與層次分析法，力求全面、客觀地評估教學(xué)效果。該方法具有3大優(yōu)點：全面反映教學(xué)真實情況，避免主觀片面；量化分析各因素對教學(xué)效果的影響，提供科學(xué)改進依據(jù)；適應(yīng)不同課程與教師，通用性和實用性強，整體效果較好。

參考文獻(xiàn)

［1］張敏霞，張桐雨.中小學(xué)在線教學(xué)評價分析及體系構(gòu)建［J］.教學(xué)與管理，2024（6）：97-102.

［2］王辭曉，徐珺巖，郭利明，等.多場景人機協(xié)同在線教學(xué)評價框架研究：基于層次分析法和熵權(quán)法的分析［J］.現(xiàn)代教育技術(shù)，2023（1）：74-82.

［3］李欣，張威.“多元交互”在線教學(xué)評價指標(biāo)體系構(gòu)建的內(nèi)涵、框架及路徑［J］.現(xiàn)代教育管理，2022（10）：101-107.

［4］陳昕昀，張春輝，劉綺君，等.基于結(jié)構(gòu)-過程-結(jié)果理論模型的醫(yī)學(xué)院校在線教學(xué)質(zhì)量評價研究［J］.醫(yī)學(xué)教育管理，2022（4）：377-382.

［5］劉寶存，黃秦輝.基于CIPP模型的在線教學(xué)評價指標(biāo)體系研究［J］.西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022（2）：23-35.

［6］徐迎磊.在線教學(xué)學(xué)習(xí)效果評價指標(biāo)體系的構(gòu)建研究［J］.黑龍江生態(tài)工程職業(yè)學(xué)院學(xué)報，2022（1）：136-138.

（編輯 王雪芬）

Intelligent evaluation method of online teaching effect of college English courses based on Fuzzy AHP

LUO Xia

（Wuchang Institute of Technology， Wuhan 430065， China）

Abstract： In order to evaluate the effect of online teaching more comprehensively and objectively， and reduce the error of evaluation results. This paper takes college English courses as an example， and uses fuzzy AHP to carry out the research on the intelligent evaluation method of online teaching effect. Formulate a data collection plan， collect and integrate online teaching evaluation data of English courses， construct a multi-level teaching effect evaluation index system， decompose complex online teaching effect problems into multiple specific indicators， and then use fuzzy AHP to conduct a comprehensive intelligent evaluation of online teaching effect and determine the level of online teaching effect and teaching goal achievement. The experimental results show that the evaluation error is controlled below 1.5 after the application of this method， and the evaluation accuracy is high.

Key words： Fuzzy AHP; university; English course; online teaching; effect; evaluation