摘要：针对高校网络教育信息系统运行状况，首先，文章利用层次分析法构造高校网络教育信息系统评价体系，即网络教育平台、教师、学生这3个一级指标，以及教学资源趣味性、教学资源丰富性、第三方资源融合性、视频课程的精美度、平台学习支持功能、平台课程视频时长、平台视频制作方式、教师信息素养、教师教学态度、教师教学风格、教师课程考核方式、教师课堂答疑频率、授课设备的流畅性、授课设备的清晰度等21个二级指标。其次，文章确定评价指标权重，并利用模糊综合评价法建立高校网络教育信息系统的模糊评价集，得出高校网络教育信息系统处于良好水平。最后，依据评价结果，文章提出相应优化措施，以期为高校网络教育信息系统的持续性发展提供政策参考。

关键词：AHP-FCE;高校网络教育;评价

2020年新冠肺炎爆发，严格的封闭管控政策实施。在教育部的“停课不停学”的倡导下，高校采取了网络教学的方式。在实施过程中，师生操作不熟练、网络教育平台运行卡顿等现象频现。因此，有必要利用AHP-FCE法来评价高校网络教育信息系统的运行状态，并提出相应的优化策略，以期实现高校网络教育信息系统的持续性发展。

层次分析法（英文简称AHP）是美国运筹学家萨蒂提出的一种将定性分析与定量分析相结合的方法，该方法将与决策相关的元素分为目标层、准则层、方案层。具体来说，层次分析法的计算步骤包括建立层次结构模型、构造比较判别矩阵、一致性检验等。

（一）构造层次结构模型

依据国内外网络教育相关文献，笔者构造出高校网络教育信息系统评价体系的初始层次结构模型。笔者咨询相关专家意见，并对初始层次结构模型进行完善，得到最终层次结构模型。高校网络教育信息系统评价体系的层次结构模型（A）包括网络教育平台（B）、教师（C）、学生（D）这3个一级指标，以及教学资源趣味性（B1）、教学资源丰富性（B2）、第三方资源融合性（B3）、視频课程的精美度（B4）、平台学习支持功能（B5）、平台课程视频时长（B6）、平台视频制作方式（B7）、教师信息素养（C1）、教师教学态度（C2）、教师教学风格（C3）、教师课程考核方式（C4）、教师课堂答疑频率（C5）、授课设备的流畅性（C6）、授课设备的清晰度（C7）、学生的信息素养（D1）、网络学习的自觉性（D2）、网课作业的数量（D3）、网课作业的难易度（D4）、学生课堂提问频率（D5）、学习设备的流畅性（D6）、学习设备的清晰度（D7）这21个二级指标。

（二）构建比较判别矩阵及一致性检验

（1）构建比较判别矩阵

比较判别矩阵是判断每一个层级内两个元素之间相对重要性的矩阵。在比较判别矩阵中，采用Santy的1-9标度法，，即“1”表示两个元素相比，两个元素同样重要;“3”表示两个元素相比，前一个元素比后一个元素稍显重要;“5”表示两个元素相比，前一个元素比后一个元素明显重要;“7”表示两个元素相比，前一个元素比后一个元素极其重要;“9”表示两个元素相比，前一个元素比后一个元素强烈重要;“2”、“4”、“6”、“8”分别表示“1”、“3”、“5”、“7”、“9”之间的中间值。笔者依据高校网络教育信息系统评价体系的层次结构模型，制作并发放问卷，整理问卷数据，得出A的比较判别矩阵。

（2）一致性检验

一致性检验是检验各个元素的相对重要性之间是否具有一定的协调性或逻辑性。一致性检验的具体步骤包括计算判别矩阵的最大特征值λ_max、一致性指标CI、一致性比率CR。在A的比较判别矩阵中，λ_max= 3.018 ，CI=0.009，CR=0.017<0.1，通过一致性检验。

依照上述步骤，以此类推，计算出B、C、D比较判别矩阵中的CR，它们分别为0.062、0.044、0.063，都小于0.1，都通过一致性检验。

模糊综合评价（英文简称FCE）是基于模糊数学理论的一种评价方法，该方法能将定性评价转化为定量评价，即对一些边界不清晰、不明确的因素进行定量分析，得出明确的结论。模糊综合评价法的计算步骤包括：第一步，确定指标集U={U1，U2，U3，U4…，Un}，Ui（i=1，2，3，……n）表示被评价事物的第i个指标;第二步，确定评价指标权重Wi={Wi1，Wi2，Wi3，Wi4……，Win}，Wi表示第i级指标的权重;第三步，建立评语集V={V1，V2，V3，V4…，Vn};第四步，建立评价隶属度矩阵Ri，Ri表示第i级评价指标的隶属度矩阵;第五步，综合评价，Ti=Wi×Ri，Ti表示第i级模糊综合评价。

（一）构建指标集以及权重的确立

笔者先依据高校网络教育信息系统评价体系的层次结构模型，构建相应指标集，再依据各层次的判别矩阵，计算出指标权重。在A的比较判别矩阵中，其权重为{0.122，0.558 ，0.320}。在B的比较判别矩阵中，其权重为{0.048 ，0.247 ，0.092 ，0.119 ，0.284 ，0.064 ，0.145}。在C的比较判别矩阵中，其权重为{0.111 ，0.284，0.220，0.096，0.152，0.079，0.058}。在D的比较判别矩阵中，其权重为{0.163 ，0.272 ，0.062 ，0.076 ，0.210 ，0.126 ，0.092}。

（二）构建评语集、评价隶属矩阵及综合评价

（1）构建评语集

依据前期研究成果，笔者制作问卷，确定V5={优秀，良好，中等，尚可，较差}。笔者采用网络发放的方式来收集问卷，回收问卷206份，其中有效问卷200份，问卷填写有效率为97.09%。在被调查人群中，男性占比32%，女性占比68%;专科学历者占比4.5%，本科学历者占比76.5%，本科以上学历者占比19%;使用慕课的被调查者占比40.5%，使用超星学习通的被调查者占比30%;使用智慧树的被调查者占比16.5%;使用课堂派的被调查者占比4%;使用雨课堂的被调查者占比6.5%;使用Google Classroom的被调查者占比2.5%。

信度是测量结果的一致性或稳定性。因此，对问卷数据进行信度检验能检测问卷所得结果的准确性。Cronbach's α值是检测数据信度的重要指标。效度是测量结果的有效性。因此，对问卷数据进行效度检验能检测问卷数据与所考查内容的吻合程度。KMO和Barlett值是检测数据效度的重要指标。笔者利用SPSS软件对问卷数据进行信度和效度检测。其中，Cronbach's α值为0.944，说明问卷数据的信度非常高;KMO取样适切性量数为0.938，Bartlett 的球形度检验的近似卡方、自由度、显著性分别为0.938、2332.106、210、0，说明问卷数据的效度较好。

（2）构建评价隶属矩阵及综合评价

依据前期研究成果，整理得到高校网络教育信息系统的模糊评价集，如表1所示。

基于高校网络教育信息系统的模糊评价集，笔者构建评价隶属矩阵，并进行综合评价，其具体计算步骤为：T₂₁=W₂₁×R₂₁=（0.114;0.400;0.374;0.097;0.014）;T₂₂=W₂₂×R₂₂=（0.150;0.428;0.334;0.073;0.015）;T₂₃=W₂₃×R₂₃=（0.104;0.397;0.395;0.094;0.012）;T₁=W₁×R₁=（0.131;0.415;0.358;0.083;0.014）。依据高校网络教育信息系统的评价结果，有13.1%的受访者认为评价结果为“优秀”，有41.5%的受访者认为评价结果为“良好”，有35.8%的受访者认为评价结果为“中等”，有8.3%的受訪者认为评价结果为“尚可”，有1.4%的受访者认为评价结果为“较差”。依据最大隶属度原则，41.5%>35.8%>13.1%>8.3%>1.4%。因此，高校网络教育信息系统的评价结果为“良好”。

由问卷数据可知，多数被调查者认为高校网络教育信息系统发展较好，其体现在第三方资源融合性、平台学习支持功能、平台课程视频时长、平台视频制作方式、视频课程的精美度、教师教学态度、教师课程考核方式等方面。但高校网络教育信息系统仍然存在不足之处，其体现在教学资源丰富性、教师信息素养、网络学习的自觉性、教师课堂答疑频率、学生课堂提问频率等方面。因此，需要采取相应的完善措施。

（一）丰富平台教学资源

随着互联网的发展，网络教学逐渐成为高校教学方式的重要组成部分。在网络教学过程中，平台教学资源是学生获取知识的重要途径。丰富的平台教学资源能够帮助学生答疑解惑。而学生来自不同学校和不同专业，其学习目的不同。教学资源应做到本科课程与专科课程分布均衡，实践课与理论课分布均衡，文科课程与理科课程分布均衡。与此同时，教育平台还要实时更新课程资源，清理不符合时代发展需求的课程资源，实时调查学习者需求，优化课程体系，以提高网络平台教学资源的质量。

（二）提高教师信息素养

高校教师信息素养水平与网络授课质量息息相关。拥有高水平信息素养的教师不仅能帮助学生提高知识的转化率，还能促进高校网络教育平台的持续性发展。不同专业、不同年龄的高校教师，其信息素养水平相差较大。高校需针对不同层次的老师，开展不同类型信息素养培训，并举办网络教学示范课程讲座。信息技术快速发展，网络教育技术不断更新。高校教师需要不断学习，掌握最新网络教育技术，提升信息素养水平，提高网络教学质量。

（三）促进学生自觉学习

网络空间隔断了学生与教师之间的社会性交流，需要提高学生自觉性来弥补这一缺失。但仅仅依靠学生自己来提升其学习自觉性，实施效果难以保证。在网络教学过程中，教师与学生是互助共同体。教师可利用网络平台的数据分析功能了解学生的学习情况，以此督促学生，提高学生的学习自觉性。

（四）提升师生间互动率

师生间双向互动有利于专业知识的传授。在网络授课环境下，学生与老师处于不同地点，学生易受到外界环境的影响，注意力下降，不利于师生间的互动，使得师生间互动率低现象频现。高校教师应采取一定奖惩措施，使学生能配合教师开展课堂教学活动，有利于师生间的沟通与交流，营造更为浓郁的课堂氛围。师生间的互动不仅体现在课上，还体现在课后。在收到学生的课后提问时，教师要及时帮助学生解开疑惑。高校教师还需重视课后反馈问题的质量以及反馈问题的频率，以提升师生间互动率。

（五）增加教学资源趣味

高校网络教学资源的趣味性能激发学生的学习兴趣，促进学生将被动学习转化为主动学习。高校网络教育平台要将网络教学资源的趣味性，作为衡量网络课程质量的重要指标，使得更多趣味性的网络课程视频上传。对于趣味性网络视频课程的制作者而言，需要进行前期调查，了解学生感兴趣的内容及其呈现方式，例如，动画播放、互动游戏、情景模拟等，促进高校网络教育信息系统的可持续发展。

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武汉市教研重点项目（2019020）;武汉商学院博士基金项目（2018KB003）。

叶磊，女，武汉商学院武汉商业文化研究所，武汉商学院工商管理学院，博士，主要研究方向：网络教育、信息生态。程林，女，武汉商学院工商管理学院学生，主要研究方向：网络教育、电子商务。