王立柱, 孟宪涛

(沈阳师范大学 数学与系统科学学院, 沈阳 110034)



普通高校教师信息素养综合评价体系研究

王立柱, 孟宪涛

(沈阳师范大学 数学与系统科学学院, 沈阳 110034)

随着教育体制改革的不断深入,如何针对普通高校教师信息素养进行客观和科学的评价已引起一些学者和有关部门领导的关注。对高校教师信息素养评估方法进行了探寻和系统的研究,结合辽宁省普通高校的实际情况,采用了分层次分析法,建立了客观、科学、全面规范的教师信息素养综合评价体系。与传统的信息素养评价模式相比,无论是在评价指标体系的建立方面,还是评价模型的选择方面都有较大的改进,为解决高校教师特别是数学教师信息素养评价问题提供了新思路、新方法,有利于推进高校教师评价体系不断完善,确保了高等学校的健康发展。

信息素养评价; 指标体系; 模糊层次分析; 高校教师信息素养

0 引 言

信息素养是人类高效寻求和利用信息进行知识创新发现的能力。它作为大数据时代的综合素养的重要组成部分,已成为现代社会人类生存的必备条件,是衡量高校教师综合能力的重要标尺。信息素养评价体系是信息素养评估和信息素养教育的重要导向。客观、科学的信息素养评价体系对准确、真实的了解和掌握当前普通高校数学教师的信息素养水平有着重要的意义。借此可以发现薄弱环节,提升高校教师自身信息素养总体水平,进而为发展信息素养教育指明方向。

近些年,虽然有人对信息素养这类课题展开过一些研究,但大部分研究成果都集中在对企业管理人员、国家公务人员、行政管理人员、大学生等的信息素养进行评价研究[1-4],针对高校数学教师的信息素养进行评价研究的成果并不多见。分析其主要原因是很难制定特定群体的信息评价标准,并考虑到特殊学科的差异性,以及具体评估的可操作性,信息素养评价体系中评价标准较难确定。另外,很难找到令人满意的评价指标。新加坡教育部于1997年首次提出信息素养评估标准[5]。之后,美国于2000年首次提出全面反映高等教育信息素养的评价标准,也是目前为止全球使用最多的信息素养标准典范[6]。以此为基础,各个国家根据自身的情况制定了适合各自特点的评价标准。国内的相关研究成果,多数采用或借鉴国外已有的评价体系,很少有根据我国普通高校数学教师的实际情况量身定制的评价体系。关于信息素养评价指标构建方法方面,Andrew对国外情况此进行了综述,调查问卷、文献分析、客观测试法是排在前3位的使用方法[7]。量化方法是国内学者们研究的热点,其核心任务是客观的确定各评价指标的权重。有3种主要方式来确定权重。第1种是根据自身及专家的经验对各评价指标进行赋权重[8];第2种是分层次打分方式来确定权重[9];第3种是利用优化的方法来确定权重[10]。

经查阅国内外研究成果,本文采用定性与定量相结合的方式建立指标体系。根据高校教师群体的特殊性,结合文献分析法制定评价标准,选择层次分析方法AHP(Analytic Hierarchy Process)确定评价指标权重。充分考虑学科的差异性及评价的可操作性,保证最后的评价体系能真正与高校教师的信息素养能力特点相匹配,以改变以往研究中的不足和缺陷,为构建普通高校标准化的信息素养评价体系提出新思路、新选择。

1 高校教师信息素养评价指标体系

高校教师信息素养评价体系是对高校教师应具有的基本信息素养做出的综合裁定。其中,评价指标选取是否恰当至关重要,直接关系到评价体系是否能起到积极的导向作用。另外,高校教师信息素养评价体系中确定指标权重、编制评价标准、体系检验及量化结果也是考虑的问题。

本文将获取和利用信息的创新能力作为高校教师信息素养评价体系的核心要素。其次,充分考虑信息意识的重要性;再次,高校教师应具备一定的信息知识;最后,良好的信息道德与安全意识也是高校教师不可忽略的重要方面。基于上述考虑,将高校教师信息素养评价体系分为获取和利用信息的创新能力、信息意识、信息知识及信息道德与安全4个一级指标,相应共设置12个二级指标(表1)。二级指标作为一级指标的进一步具体化,其目的是较好的处理评价体系的难易适度,使其切合实际需要,更好的符合高校信息素养的评价要求。

表1 高校教师信息素养评价体系Tab.1 Information literacy evaluation system of teachers in general university

2 定量确定指标权重

值得注意的是,在高校教师信息素养综合评价体系中,并非列出的所有指标同等重要,它们对高校教师信息素养标准要求的效用程度各不相同。各级指标的权重可以采用专家评定法确定,但此种方法可能存在一定的主观因素。在此本文采用AHP方法,对比分析确定权重系数,这样可以实现定量确定权重系数。

致性评估。当随机一致性比率CR=CI/RI<0.1时,可以视为判断矩阵具有可接受的一致性。当CR>0.1时,需要重新修正和调整判断矩阵中各指标的对比值,以期获得满意的一致性。

表2 随机一致性指标Tab.2 Random consistency index

2.1 确定一级指标间的权重

表3 一级指标间判断矩阵及权重Tab.3 Comparison matrix and corresponding weight of first level index

首先,对评估指标体系中4个一级指标间的相对重要程度进行专家打分。两两比较后再进行排序,这样可以得到一个关于一级指标间的总体重要性比值。将其写成矩阵的形式,就构成了指标间的判断矩阵。判断矩阵的元素是同级两指标间的重要程度比值。利用判断矩阵可以计算4个一级指标的各自权重(见表3)。

经计算一级指标判断矩阵的最大特征值为λmax=4.010 4,一致性指标CI=0.003 5, CR=0.003 9。由于CR<0.1,因此,矩阵的一致性可以接受,结果有效。

2.2 确定二级指标间的权重

同样的方法,可以确定相对于同一个一级指标的二级指标间的权重系数。其对应的计算结果分别列于表4～表7。

表5 指标L2的判断矩阵及权重Tab.5 Comparison matrix and weight of L2 level index

表6 指标L3的判断矩阵及权重Tab.6 Comparison matrix and weight of L3 level index

表7 指标L4的判断矩阵及权重Tab.7 Comparison matrix and weight of L4 level index

通过计算指标L1的判断矩阵,得到指标L1的二级指标L11、L12、L13间的权重系数,结果列于表4的最后一列。判断矩阵的最大特征值为λmax=3.009 2,一致性指标CI= 0.004 6, CR= 0.008 8。由于CR<0.1,因此,判断矩阵的一致性在可接受范围。

经过计算指标L2的判断矩阵,得到指标L2的二级指标L21、L22、L23间的权重系数,结果列于表5的第5列。判断矩阵的最大特征值为λmax=3.003 7,一致性指标CI= 0.001 8, CR= 0.003 6。由于CR<0.1,因此,判断矩阵的一致性可以接受。

通过计算指标L3的判断矩阵,得到指标L3的二级指标L31、L32、L33间的权重系数,结果分别是0.085 2、0.644 2、0.270 6列于表6。判断矩阵的最大特征值为λmax=3.053 6,一致性指标CI=0.026 8,CR= 0.051 5。由于CR<0.1,因此,判断矩阵的一致性在可接受范围。

计算指标L4的判断矩阵,得到指标L4的二级指标L41、L42、L43间的权重,结果列于表7的最后一列。判断矩阵的最大特征值为λmax=3.009 2,一致性指标CI=0.004 6,CR= 0.008 8。由于CR<0.1,因此,判断矩阵的一致性可以接受。

2.3 计算底层指标权重的总排序

最后,计算底层各个指标对于总体评价体系目标的影响组合权重,也就是求出所有二级指标的总排序权重,进而为构建高效教师信息素养评估模型奠定基础。计算办法是用各二级指标的权重乘以相应的一级指标的权重系数,其计算结果如下:W=(0.040 9,0.012 4,0.022 5;0.016 6,0.046 8,0.088 2;0.024 1,0.182 1,0.076 5;0.343 4,0.094 5,0.052 0)。W是4行3列的矩阵,其每个元素记为Wij。

总体排序的一致性指标CI,总体排序平均随机一致性指标RI,及总体排序随机一致性比率CR如下:

CI=0.010 5

RI=0.518 6

CR=CI/RI=0.020 2

由于CR<0.1,因此,判断矩阵的一致性可以接受,认为层次找总排序的计算结果具有满意的一致性。

3 建立高校信息素养评估模型

本文给出了高校教师信息素养的定量评估,其评估模型如下:

其中:Lij表示待评估教师Lij指标的得分;Wij表示Lij指标对应的权重,所有的权重和为1;Score表示评估教师得到的最后分值。

评估教师的各个指标得分可以采取多种形式,例如,百分制、五分制、等级制等。如果采取等级制可以设置优秀、良好、中等、及格、不及格,但无论采取何种方式都需要将其成绩进行归一化,核算成百分制。最后,按照评估模型得到每个教师信息素养的得分,进而达到对教师信息素养的定量评估的目的。

4 结 语

目前国内外对学生的信息素养评价研究成果较多,而针对高校教师信息素养的相关研究较少。因此,本文对高校教师信息素养评价体系进行了研究。结合普通高校教师信息素养的现状,在信息素养评价指标的选取及权重的分配两个方面进行了客观、深入、科学的研究,并提出了相应的确定方法。通过调查结果分析,提出的高校教师信息素养评估体系是科学合理、客观可行的,对切实提升高校教师信息素养,稳健推进高校发展具有深刻意义。

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Research on information literacy evaluation system of teachers in general university

WANG Lizhu, MENG Xiantao

(College of Mathematics and Systems Science, Shenyang Normal University, Shenyang 110034, China)

As the innovation of education constantly goes deeper, many scholars and leaders focus on objective and impartial evaluation of a teacher’s information literacy. In this paper, a further comprehensive study is involved in the information literacy evaluation methods in common university. With the actual situation of Liao Ning province, we propose an approach to build indicator system of information literacy evaluation of teacher through analytic hierarchy process (AHP) which ensures the objectivity, the scientificity and comprehensive standardization of evaluation system. Compared with the traditional evaluation system, there is great improvement both on forming indicator system and models selection. The proposed evaluation system provides us new ideas and new methods in solving the problem of teacher’s information literacy evaluation in general university. It will be beneficial to accelerate the improvement of evaluation system and ensure the healthy development of colleges and universities.

information literacy evaluation; indicator system; fuzzy analytic hierarchy process; information literacy of college teachers

2015-09-26。

辽宁省教育科学“十二五”规划项目(JG14DB380); 辽宁省科技厅自然科学基金资助项目(2014020121)。

王立柱(1979-),男,辽宁营口人 ,沈阳师范大学讲师,大连理工大学博士研究生。

1673-5862(2016)03-0325-04

O224

A

10.3969/ j.issn.1673-5862.2016.03.015