層次分析法在電子游戲教育性評價中的應用研究*
---以內省型電子游戲為例

□黃 倩 王 蔚

層次分析法在電子游戲教育性評價中的應用研究*
---以內省型電子游戲為例

□黃 倩 王 蔚

電子游戲在教育中的應用得到了越來越廣泛的關注,其中電子游戲的教育性評價問題是電子游戲應用于教育首先要解決的最重要的問題之一.本文針對目前存在的問題,將層次分析法引入到電子游戲的教育性評價中,提出了可操作的確定指標權重的流程圖,以案例的形式展示了權重確定的過程,解決了以往憑經驗確定權重導致的評估失衡問題.

層次分析法;電子游戲;評價體系;指標權重

前言

隨著計算機網絡和信息技術的進一步發展,電子游戲已經進入大眾的娛樂生活.實際上電子游戲作為一種新型資源,完全可以為教育服務,并且電子游戲在促進青少年心理、智力、能力的健康發展方面有其獨特優勢.然而電子游戲評價體制嚴重阻礙了電子游戲為教育服務.近年來,國內外許多學者進行了電子游戲的教育性評價的研究[1-4].《電子游戲的教育性分類與評價》[1]一書從多元智能理論的視野將電子游戲分為八類,并提出了電子游戲的教育性的評價標準.由于目前對于電子游戲教育性評價的研究還處于初級階段,指標權重的確定還沒有一套科學的方法.因此本文以內省型電子游戲為例,提出了電子游戲教育性評價指標體系構建與權重確定的方法,以期為電子游戲評價指標權重的確定提供新的思路.

一、內省型電子游戲指標體系層次結構模型

內省型電子游戲是在《電子游戲的教育性分類與評價》一書中提出的,是指能夠提高玩家內省智能的電子游戲.判斷一款電子游戲是否屬于內省型電子游戲,書中建立了一套評價指標體系,指標體系的建立既對電子游戲的組成元素進行了系統分析,又對電子游戲中的哪些要素能夠促進內省智能的發展進行了考證.本文使用該書中所提出的指標體系,該體系分為兩級指標,一級指標按照游戲的設計思路,把游戲的設計要素分為任務、場景與交互三大組成部分;二級指標以一級指標為主線,分別從中提取電子游戲對內省智能的培養因素,并經過嚴密的理論推導與實驗驗證進行指標篩選.內省型電子游戲的指標體系層次結構模型如圖1所示.

二、層次分析法

1.權重確定方法

指標權重的分配反映了每一種指標的不同重要程度.有效分配指標的權重是運用指標體系進行公正評估的保證.有關綜合評價中指標權重的確定方法,目前已有較多研究成果,根據確定途徑,大致可分為兩類:一類是基于決策者的經驗和偏好,通過各指標屬性進行比較而賦權的方法,稱為主觀賦權法,如專家調研法(Delphi法)、層次分析法(AHP法)[5]、環比評分法[6]等;另一類是基于相應屬性指標的數據關系確定權重的方法,即客觀賦權法,如主成分分析法[7]、因子分析法[8]、物元分析法[9]、模糊聚類法[10]、人工智能算法[11]等.

鑒于電子游戲的教育性評價指標中許多指標具有多層次性、難量化性等特征,不適合用完全定量的方式確定權重.而層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是在定性方法基礎上發展起來的定量地確定多因素權重的一種科學方法,它作為一種定量與定性相結合的方法,具有宏觀性與主觀性的特點,是將人們對定性因素的比較判斷采用近似定量化的表示和處理方法,具有相當的靈活性[12],適合于對決策結果難于直接準確計量的場合[13].因此本文采用層次分析法來確定電子游戲的教育性評價指標權重.

2.層次分析法(AHP)原理

層次分析法是在定性方法基礎上發展起來的定量確定多因素權重的一種科學方法,它是系統工程中的一種有效分析手段.該方法把復雜問題分解成各個組成因素,又將這些因素按支配關系分組形成遞階層次結構,將人的主觀判斷用數量形式表達和處理,在社會多個領域得到了廣泛應用[14-16].

該方法的基本原理是:首先,通過分析復雜問題包含的因素及其相互聯系,將問題分解為不同的要素并將這些要素歸并為不同層次,從而形成多層次結構,在每一層次可按某一規定準則,對該層要素進行逐對比較建立判斷矩陣;然后,通過計算判斷矩陣的最大特征值和對應的正交化特征向量,得出該層要素對于該準則的權重,在此基礎上計算出各層次要素對于總體目標的組合權重;最后得出不同方案的分值,完成對各方案的評價.

三、應用層次分析法確定內省型電子游戲的教育性評價指標權重

應用層次分析法確定指標權重一般分為5個步驟[14]:①建立層次結構模型(見圖1);②構造判斷矩陣;③層次單排序及其一致性檢驗;④層次總排序;⑤層次總排序的一致性檢驗.在實際應用中,層次總排序及層次總排序的一致性檢驗往往可以省略[13].因此本文提出了基于層次分析法的內省型電子游戲教育性評價指標權重確定方法的操作流程圖,如圖2所示.

1.專家調查法,構造判斷矩陣群

在層次分析結構中,對同一層次的各元素關于上一層次的重要性進行兩兩之間的判別比較,按兩兩指標比較結果構成的矩陣A=[aij],稱為判斷矩陣.矩陣中aij為下一層次指標中指標i對指標j的相對重要性.判斷標準采用T.L.Saaty提出的1-9的標度法來指導專家構造判斷矩陣(見表1).易見aij= {1/9,1/8,…1/2,1,2,…9},aii=1且aij=1/aji,即A是正互反矩陣.

表1 T.L.Saaty的1～9標度法

為了更加準確地判斷指標體系中的各個因素的重要程度,本文采用專家調查法建立判斷矩陣,被調查的對象由8位電子游戲教育性分級分類的研究人員組成.下面列出了其中一位專家的判斷矩陣群.

其中一級指標任務、交互與場景的判斷矩陣為:

任務的二級指標:任務類型、道德決策、價值觀的判斷矩陣為:

場景的二級指標:角色成長、角色情感、角色影響力的判斷矩陣為:

交互的二級指標:人際交互性與獎懲合理度的判據矩陣為:

2.單層權重向量的計算

AHP法的單層權重向量即根據判斷矩陣,利用線性代數知識,精確地求出最大特征值所對應的特征向量,所求的特征向量即為各評價指標的重要性排序,歸一化后就是權重分配.傳統計算方法有冪法、和積法、方根法和最小二乘法等.本文采用方根法來計算特征向量和最大特征根.

(1)計算判斷矩陣每行元素的乘積Mi:

(2)計算Mi的m次方根:

(3)對向量W=(W1,W2,…,Wm)作歸一化或正規化處理:

則W=(W1,W2,…,Wm)T即為所求特征向量.經計算上例中判斷矩陣G、G1、G2、G3的權重向量分別為:

3.判斷矩陣一致性檢驗

在評價指標體系復雜程度較高的情況下,有時兩兩比較可能會出現不一致的情況,如可能做出"甲比乙重要,乙比丙重要,而丙卻比甲重要"的判斷.因此需要對判斷矩陣的一致性進行檢驗,檢驗使用公式:CR=CI/RI,其中CR為判斷矩陣的隨機一致性比率;CI=(λmax-m)/(m-1)為判斷矩陣的一般一致性指標;為判斷矩陣的最大特征根; m為判斷矩陣的階數;RI為判斷矩陣的平均隨機一致性比率,3-9階的判斷矩陣的RI值參見表2.

表2 矩陣階數為3-9階的RI值

4.綜合求權重

經過上述步驟,根據每位專家的判斷矩陣得到了8個權重向量集.權重向量綜合法一般有判斷矩陣綜合法和權重向量綜合法兩種.每一種方法又包含加權幾何平均法和加權算術平均法兩種算法.本文采用權重向量綜合法的加權幾何平均法求多人判斷矩陣群的權重向量.

假設判斷矩陣G1的權重向量為:W1=(Wl1,Wl2,…, Wln)T,l=1,2,…,m,計算各權重向量相應分量的加權幾何平均:

將之規范化:

便得綜合權重向量W=(W1,W2,…,Wn)T.

為了減輕計算量,本文采用層次分析法軟件yaahp0.5.0的群決策功能,用權重向量綜合加權幾何平均法計算了專家的綜合權重,得出了內省型電子游戲的教育性評價指標權重(見表3),并附上《電子游戲的教育性分類和評價體系》中憑專家個人經驗確定的指標權重作為對比.

表3 層次分析法確定的指標權重與專家個人經驗權重對比

四、結論

從表3的數據可以看出,通過層次分析法確定的指標權重,其中任務類型、人際交互性、角色成長在整個指標中所占的權重最大,這說明專家普遍認為這三項指標對于電子游戲能否提升玩家的內省智能起著非常重要的作用.

1.任務類型

2.人際交互性

根據多元智能理論,有效培養內省智能,需要有一個良好的人際關系環境,需要創設條件來關注人的內在心理活動和外在情緒表現.在一個良好的人際環境中才能形成正確的自我意識、自尊、自愛、自信等內省智能必不可少的要素.因此人際交互性對于內省智能非常重要.這在通過層次分析法設置的權重上也體現了出來.

3.角色成長

游戲中的角色成長是玩家直接參與的結果.角色成長經歷越豐富,角色成長過程越復雜,越需要玩家去體驗去分析角色所處的環境、能力大小等自身條件,然后做出決策,并對所做的決策負責.在游戲的過程中玩家對自身扮演角色的體驗與分析評價實際上也就是自我體驗、自我分析與自我評價,這正是內省智能的重要內容.因此其權重設置較高也是與實際相符合的.

通過表3的對比可以發現,依據個人專家經驗確定的指標權重整體區分度不大,核心的、重要的指標在權重上沒有得到充分的體現.而運用層次分析法確定的內省型電子游戲的教育性評價指標權重,較好實現了定性與定量的結合,提高了評價結果的合理性,比完全憑個人經驗和知識來主觀確定權重更科學、更合理,并且減少了主觀因素的干擾.而且通過層次分析法軟件可將復雜的矩陣計算輕易地實現,提高了指標權重的確定效率,從而為電子游戲的教育性評價指標權重的確定找到了一條可行的途徑.

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責任編輯 池塘

G420

A

1009-458x(2010)10-0018-04

*本文系全國教育科學"十五"規劃教育部重點基金項目"面向教育的電子游戲分級分類標準研究" (DCA050056)研究成果.

2010-05-30

黃倩,在讀碩士;王蔚,博士,教授.南京師范大學教育科學學院教育技術系(210097).