李晓华　尹爱华

关键词：赛教融合;新能源汽车;模糊数学;评价体系

中图分类号：G712 文献标识码：A

0引言

许多职业院校为了完成“特色鲜明、高技能、优质”人才培养目标，并推进职业院校高质量发展，结合自身办学特点，对技能教学进行改革创新，取得了一定的成果，但也存在一些问题。

例如贾贺男等采用CIPP 法构建赛教融合，以4 个一级维度和10 个次级维度为指标来评价，提高了评判准确性和客观性 ;廖健光等借助模糊数学理论对高职课堂教学中数学课程进行评价，取得良好的评价效果 ;王建滨等用反向倒推式研究方法，以技能大赛为切入点，采用“反向设计、正向实施”，但是并没有建立完整的评价体系;江丽君以“服裝效果图计算机辅助设计”课程为例，形成较为有效的赛教融合课程体系。

从文献研究可以看出，赛教融合在很多专业中都有应用，但只有个别专业有系统评价体系，而且这些都不适用于新能源汽车技术专业“赛教结合”教学评价研究。

本文立足职业教育“专业技能教学”，在传统“赛教融合”评价基础上，引入数字量化分析方法，构建基于模糊数学理论的新能源汽车专业赛教融合综合评价指标。通过建立模糊数学评价模型，导出定性与定量相结合的评价新方式，让评价内容更为广泛，能够实现对教师的教学公正、公平、科学和高效的评价。这使得教学评价更具有针对性，能更好地指导专业特色办学方向，也能更好指导职业技能竞赛开展。

1注新能源汽车专业赛教融合教学模式设计

1.1竞赛项目与专业课程对接

赛教融合是将新能源技能竞赛项目融入教学内容中，技能竞赛项目、技能竞赛标准与专业课教学内容的对接如表1 所示。

1.2教学资源及平台的建设与使用

赛教融合教学模式离不开信息化教学平台支持，这丰富了赛教融合的教学方式。基于信息化平台下新能源汽车赛教融合的教学模式中，学生可以实现自主式学习、即时学习、互动式学习和互助式学习。

我校学生主要选用学习通、云班课、微信和QQ 等信息化平台，教师可以通过平台课前通知学生新资源、指导学生学习、预习;在课中进行实时抓拍、实操录制、给学生解惑、答疑，在课后根据作业了解学生学习状况、掌握程度、进行教学反思。

通过以上分析，赛教结合信息化教学模式实施过程如图1所示。

2基于模糊数学的新能源汽车专业赛教融合评价体系构建

按照传统评价，赛教融合教学效果评价指标缺乏精确量化的依据，每个评价者都带有一定程度的主观性。各个评价指标之间的关系也是模糊的，没有明确界限，因而按照传统评价体系产生的评价结果也是模糊的。然而模糊综合评价法却尽可能消除了评价过程中主观性和指标定性描述的模糊性，使对多层次、多因素的问题的评价结果更具科学性。

新能源汽车专业赛教融合信息化教学评价体系包含一级指标构建和二级指标构建，取缔了传统的通过考试结果衡量优劣，更加侧重整个竞赛项目标准、教学组织、实践内容、技能教学考核和教学竞赛成果的评价（表2）。通过对二级指标进行专家评分，计算评价权重，最终得到综合评价。

3基于模糊数学的新能源汽车专业赛教融合综合评价

3.1模糊数学综合评价法实施步骤

3.1.1确定因素集

因素集主要由评价指标或评价项目组成的集合，因素集定义为F ：

在该新能源汽车专业赛教融合评价模型中，因素是课堂教学评价体系的各项一级指标，共有5 项：F ={ 教学标准，教学模式，教学内容，教学考核，教学成果}，或者参照教学成果来定因素。

3.1.2确定评价集

评价集是指评价者对评价指标或评价项目所给出的评判结果的集合，评价集定义为E ：

针对评价模型，先得到评价者给出评价对象的二级指标评判结果，再换算出赛教融合教学效果一级指标的得分，即：

E ={ 优秀， 良， 中等， 中下等，差}={90-100，80-89，70-79，60-69，50-59}

3.1.3确定隶属度矩阵

多个评价者对某个评价指标在F 方面做出E评定的可能性大小称为隶属度r，隶属度向量为：

例如：赛教融合教学标准因素，共计100 个样本，有40%的人评价在80-90，40% 的人评价在70-79，10% 的人评价在60-69，10% 的人评价在50-59，这样就构成了R 隶属度向量（0，0.4，0.4，0.1，0.1，0，0）。以此类推，其他评价也可以得到，就可以得到整个隶属矩阵R 。

3.1.4确定权重集

权重指的每一层各个因素在评价中所占的重要程度。对每个因素变量赋予相应权重，权重之和为1，形成权重向量WF。根据调查问卷和一些数学算法可以得到因素权重：

3.1.5模糊综合评价

权重反映了人们的偏好结构和因素对事物的重要性。为了确保科学、公正客观确定权重，综合多种方法，依据算法计算出综合评定向量和综合评定值。确定权重集WF 和隶属度矩阵R后，可以通过模糊变换来进行综合评判：

式（4）中，S为模糊综合评价集，得出评定结果，并按评定值进行排序。

3.2 赛教融合的模糊数学综合评价

赛教融合综合评价通过权重乘以隶属度矩阵，得到评价得分，累计因素得分，即为综合评价值。也可以得到全部指标融合效果分布，根据评价结果有效去解决二者融合问题。模糊数学赛教融合教学评价中，要通过二级指标的评价分和模糊数学评价法计算，来得到一级指标评价分数。

以前文所述的新能源汽车赛教融合教学效果评价为例，我们要对赛教融合教学标准做出评价：

因素集F ={ 教学标准，教学模式，教学内容，教学考核，教学成果}。

评价过程的隶属度是通过统计评价集每一个因素在各个档次分值的人数，该人数在总人数所占的比率就是该因素的隶属度。

按照隶属度确立的方法，对“赛教融合教学标准”、“赛教融合教学模式”、“赛教融合教学内容”、“赛教融合教学考核”以及“赛教融合教学成果”5个因素确定隶属度。5 个因素分别由6名专家进行评价，评价结果为“优秀”、“良”、“中等”、“中下等”和“差”的人数分别如下。

赛教融合教学标准：1人、3人、2人、0人、0人;

赛教融合教学模式：2人、1人、3人、0人、0人;

赛教融合教学内容：2人、1人、2人、1人、0人;

赛教融合教学考核：2人、4人、0人、0人、0人;

赛教融合教学成果：2人、3人、1人、0人、0人。

因而得到5个评价因素的隶属度，如表3 所示。

根据表3中的统计数据，建立R的隶属度矩阵，其元素r是指专家对第i 个评价指标作出第j 种评价的隶属度。

赛教融合教学效果评价指标得分有5 个分数档次：优（90-100）、良（80-89）、中等（70-79）、中下等（60-69）和差（50-59）。赛教融合模糊评价H 的得分为71 分，属于中等（70-79）这一档，所以“赛教融合教学标准”为“中等”水平。

以此类推，其他4 项因素“教学模式”、“教学内容”、“教学考核”和“教学成果”的评价结果可按照此方法得出，进而得到一级指标全部评价值。

4结束语

本文选取“ 新能源汽车专业” 的专业技能竞赛作为主要研究对象， 构建模糊综合评价数学模型， 完善评价体系指标集， 进行大数据采集工作， 最后通过数学方法对采集的数据进行整理、归纳、分析， 形成评价结果。消除了评价过程的主观性和指标定性描述的模糊性，使得评价结果更具科学性， 因而对于促进职业教育教学改革， 优化学生发展具有重要意义。