教師網絡學習空間評價體系構建研究

姚巧紅　武亞男　李爽

摘 要：網絡學習空間是當前我國教育信息化建設的新任務，如何推進、有效應用以及評價等一系列問題都是十分值得研究的課題。本研究從促進教師網絡學習空間與教學的深度融合視角出發，在充分吸收近期相關研究成果、征求一線教師意見基礎上，利用調查問卷和層次分析等研究方法，對教師網絡學習空間評價問題進行了研究，構建了由“個人展示、課堂教學、交互協作、支持服務和專業發展”等五個應用向度和23個具體指標組成的評價體系。

關鍵詞：網絡學習空間；評價體系；構建

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2016）02-0024-05

一、引言

2012年9月，我國首次召開了全國教育信息化工作電視電話會議，會上將“網絡學習空間人人通”與“寬帶網絡校校通、優質資源班班通”以及“教育資源公共服務平臺、教育管理公共服務平臺”等一起列為我國教育信息化“十二五”建設的核心目標和標志性工程[1]。2014年11月，教育部、財政部等5部門又印發了《構建利用信息化手段擴大優質教育資源覆蓋面有效機制的實施方案》，其中明確提出了“2015年網絡學習空間應用覆蓋各級各類教育，50%教師要擁有實名制網絡學習空間”[2]等發展目標。可以預見，在未來一段時間里，教師網絡學習空間的數量將會急劇增長，如何管理、評價等一系列問題也將隨之而至。因此，研究教師網絡學習空間評價體系具有較大的實際意義。

二、評價體系構建的思路

本研究的大體思路如下：

1.明確評價體系構建的目的，促進網絡學習空間與教學的深度融合。評價具有導向性，一個評價體系的建立總是具有一定的目的性。近幾年來，我國相繼制定、頒布了《教育信息化十年發展規劃》、《構建利用信息化手段擴大優質教育資源覆蓋面有效機制的實施方案》等一系列推進信息技術與教育教學深度整合的政策文件，要求充分顯現信息技術對教育改革和發展的支撐與引領作用。為此，本研究將立足于促進網絡學習空間與教學的深度融合，通過指標體系建構，希望能夠激發網絡學習空間使用者和開發者的智慧，引導教師網絡空間產品設計及其應用模式的創新。

2.深入挖掘已有的研究成果，建立科學的評價維度。在中國學術期刊網（CNKI）中，以“網絡學習空間”為篇名關鍵詞，能夠檢索到相關研究論文200多篇。現有的研究成果對網絡學習空間的概念、建設框架、應用模型等進行了充分討論，深入挖掘這些文章的意見和建議，有利于評價維度設置的科學性。

3.充分吸收一線教師的意見，形成有效的評價指標。網絡學習空間能否在教學中發揮預期效益，關鍵在教師，教師不用，再好的網絡學習空間也沒有意義。為此，本研究利用研究者給一線教師培訓的機會，在文獻歸納分析基礎上，充分征求和吸收他（她）們的意見，以保證評價指標的效度。

4.綜合利用多種研究方法，確保評價指標體系的信度。首先運用文獻、座談交流等定性研究方法，初步確定評價體系的框架和指標項目。在此基礎上，再通過問卷調查、層次分析等量化研究，篩選出最終的評價指標體系。

三、評價維度的分析和確立

1.文件政策分析

教育部科技司在“教育信息化重點工作推進思路”中將網絡學習空間的作用描繪為[3]：網絡化的社交平臺，為教師在網絡上開展教學和教研活動、為教師和學生、學生家長的互動提供支撐；網絡化的服務平臺，使教師盡快提高信息技術的應用能力，提高自主開發資源的能力，匯聚優質資源以及提供高效的資源交易；網絡化的管理平臺，統計教師利用網絡從事教學活動的頻率、效果和教師內生的、自己創造的課件資源的數量，對網上教學活動進行組織，對教師的教學活動及信息技術應用水平進行評價。在《構建利用信息化手段擴大優質教育資源覆蓋面有效機制的實施方案》的通知中，對網絡學習空間的要求是[4]：鼓勵教師利用網絡學習空間開展網絡研修和協同備課，形成共同備課、資源共享、教學研究等一體化協作交流機制；鼓勵學生使用網絡學習空間中的數字資源、網絡作業、拓展閱讀、網上自測、網絡選修課等開展自主學習，教師提供學習指導服務和探究式學習支持，幫助學生養成自主學習、自我管理的良好習慣，促進教與學的方式變革。

2.重要文獻觀點

研究文獻方面，有關教師網絡學習空間效用的重要觀點如表1所示。

從表1呈現的內容可以看出，研究者普遍認為教師網絡學習空間應該發揮多方面的作用，但觀點尚不一致。

3.評價維度的確立

結合上述內容，本研究將教師網絡學習空間的評價維度歸納為：個人展示、課堂教學、交互協作、支持服務和專業發展等五個方面，具體解釋如下：

（1）個人展示：教師的個人信息或魅力實際上是學生非常關注的，也會影響學生的學習。好的個人展示，能夠拉近與學生的距離，起到言傳身教的作用。個人展示包括教師個人的基本情況、興趣愛好、優勢特長等，把自己喜歡或擅長的書法、繪畫、寫作、歌曲以及心路歷程等放在空間供大家欣賞和評論。

（2）課程教學：在課程教學方面，關鍵是通過網絡學習空間的建立促進信息技術與教學的深度融合。“信息技術與教學深度融合的實質與落腳點是變革傳統課堂教學結構”[11]，“引發教學方法、教學工具、教學內容等各環節的深刻變革”[12]，構建以“主導-主體相結合”的新型教學結構和以“自主、合作、探究”為特征的新型教學活動。另外，作業測試是學生學習過程中的重要環節和驅動力，能夠促進學生的自主學習和檢驗學生的學習效果，因此也應是教師網絡空間重要的教學應用。

（3）協同互助：網絡空間是網絡化的社交平臺，支撐教師網絡教學、教研，支撐教師與家長、學生之間的互動；匯聚優質資源的平臺，提供資源交易等服務。互動的主體是教師、學生和家長；互動的形式有師生互動、生生互動以及教師和家長之間的互動；互動的結果是教與教、學與學以及教與學的全面互動。

（4）支持服務：不管是自主學習還是基于空間的翻轉課堂，學習者對于網絡學習可能存在一定困難，所以需要一定的支持服務。一般來說，支持服務主要包括信息支持、技術支持和情感支持等。

（5）專業發展：利用網絡空間，教師間可以開展協同備課、網絡研修、教學觀摩等活動，形成同步備課、教學研究、資源共享等一體化協作交流機制。通過“自我反思”和“協同互助”，可以提升教師的專業理念，豐富專業知識，也可以提升教師教學的設計、組織與實施以及激勵與評價學生學習的能力。

四、評價指標的篩選

課題組利用給某市教師培訓機會，與數學、語文等多個學科的教師從以上的五個維度進行了面對面交流。結合有關文件政策要求、重要文獻觀點以及座談匯聚的信息，最終確立了31個初選評價指標，在此基礎上設計了調查問卷。隨機發放調查問卷50份，回收50份，有效問卷50份。依據調查問卷獲得數據，計算重要程度得分率S，S≥0.1的維度和指標入選，最終指標見表2。

五、評價指標權重的確立

評價指標權重的確定通常采用三種方法：一是專家會議法，二是德爾菲法（Delphi），三是層次分析法（AHP）。由于層次分析法把專家的經驗認識與教學方法結合起來，在很大程度上降低了不確定性因素的影響，具有較強的嚴密性和科學性。因此本文采用AHP作為評價體系權重確定的方法。

1.層次分析法的使用

本文按照目標層、維度層和指標層建立了層次分析結構。目標層，是構建教師網絡學習空間評價指標體系；維度層，依據教師網絡學習空間在實際工作中的效用向度而建立，每個效用向度又進一步劃分了3-6個不等具體指標，詳見表2。在判斷矩陣構造上，本文采用AHP 創始人美國運籌學家托馬斯·塞蒂（T.L.Saaty）的建議，依據調查問卷所獲得的數據，形成了1～9比例標度法，如表3所示。

2.判斷矩陣的構造

（1）維度層判斷矩陣

維度層有5個指標因素，分別是個人展示、課程教學、協同互助、支持服務和專業發展，這五個因素的得分情況如表4 所示。

3.矩陣的一致性檢驗

在AHP中，使用隨機一致性比率CR指標和矩陣偏離一致性CI指標來確定被調查者判斷的一致性。CI=λmax-n/n-1，λmax為判斷矩陣的最大特征根，n為判斷指標的數量。當判斷矩陣具有完全一致性時CI=0；當判斷矩陣具有滿意一致性時max會稍大于n。CR=CI/RI，RI為平均隨機一致性指標（數值通過查表即可獲取）。當判斷矩陣的階數大于2且CR<0.1時，則認為判斷矩陣具有滿意的一致性。在本研究中，λmax的計算過程如下[13]：將兩兩比較矩陣中的第一列的每項都乘以第一項指標的權重，第二列乘以第二項指標的權重，對所有列都進行上述操作后計算各行的總和，得到一個“加權值”向量，然后再將向量中的各項除以對應因素的權重，最后對所得到的值求平均數，此平均數即為判斷矩陣的最大特征根max。例如，維度層判斷矩陣的最大特征根的計算過程為：

最大特征根max=（0.261/0.0516+1.600/0.3151+0.997/0.1972+0.997/0.1972+1.206/ 0.2389）/5=5.060。

判斷矩陣（A）-（F）的CI、RI和CR的計算匯總結果見表5。通過表5可以看出，各判斷矩陣CR值都小于0.1，說明本研究所建立的判斷矩陣均具有滿意的一致性。

4.層次單排序結果

所謂單排序結果是指某一指標因素相對于上層維度因素的相對重要性，也就是根據判斷矩陣計算本層相對于上一層與之關聯因素重要次序的權重。

判斷矩陣（a），其歸一化特征向量w的計算機結果為：W=（0.0516，0.3151， 0.1972，0.1972，0.2389）T；

判斷矩陣（b），其歸一化特征向量w的計算機結果為：W=（ 0.2000，0.4000，0.4000）T；

判斷矩陣（c），其歸一化特征向量w的計算機結果為：W=（ 0.3077，0.0769，0.1538，0.3077，0.1538）T；

判斷矩陣（d），其歸一化特征向量w的計算機結果為：W=（ 0.1983，0.2233，0.2233，0.1317，0.2233）T；

判斷矩陣（e），其歸一化特征向量w的計算機結果為：W=（0.4357，0.0820，0.0820，0.1591，0.0820，0.1591）T；

判斷矩陣（f），其歸一化特征向量w的計算機結果為：W=（0.3770，0.2260，0.2965，0.1005）T。

5.層次的總排序結果

為了得到層次結構中某層元素對于總體目標組合權重和它們與上層元素的相互影響，需要利用該層所有層次單排序的結果，計算出該層元素的組合權重，這個過程稱為層次總排序。層次總排序的計算方法是[14]：總排序W等于本層指標權重Wij乘以與之相對應上層指標權重Wi。計算結果見表6。

層次總排序的一致性檢驗指標CI=0.0516*0.000+0.3151*0.000+0.1972* 0.015+0.1972*0.001+0.2389*0.015=0.0067；RI=0.0516*0.58+0.3151*1.120+0.1972*1.120+ 0.1972*1.240+0.2389*0.900=1.0632；一致性檢驗指標CR=CI/RI=0.0063 < 0.1，通過一致性檢驗。

參考文獻：

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（編輯：郭桂真）