“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性評價指標體系構建

申云鳳

摘要：“互聯網+”與基于問題解決學習模式相結合，為問題解決學習帶來更為豐富的學習資源和個性化、智能化的技術支持，更有助于“學生問題解決能力、創新能力培養”教學目標的實現。該文從“互聯網+”背景下基于問題解決學習理論基礎追溯出發，對“互聯網+”為問題解決學習帶來的技術變革進行深入分析，并詮釋了“互聯網+”背景下問題解決學習有效性的合理內涵和構成要素。通過對其有效性構成要素逐層分析，構建了相應的評價指標體系，并利用德爾菲法和層次分析法相結合的方法，確定了“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性評價指標權重。

關鍵詞：“互聯網+”；問題解決學習；學習有效性；評價指標權重

基于問題解決學習（Problem-based Learning，簡稱PBLl是以建構主義學習理論、情境認知理論為基礎，以小組協作、教師提供獲取資源的途徑和學習方法為指導的學習方式，讓學習者解決擬真情境中問題的一種教學模式。在大力倡導實踐性教學的今天，問題解決能力是學習者面臨日益復雜外部環境的核心素養，從行為主義到建構主義許多學者把問題解決看作為學習的終極目標，學習者問題解決能力、創造能力的培養是當今教育研究與實踐的重要課題。目前，在基于問題解決學習實踐中，派生出許多學習支持模式，傳統網絡環境下的引導式教學、案例式教學、探究式教學，以及具有鮮明“互聯網+”時代的智慧課堂、在線學習、創客教育等，在分別具備獨特教學環節的基礎上都蘊含問題解決學習的機理，即學生通過問題解決過程獲取知識、建構知識最終使學生獲取問題解決的實踐能力。

隨著“互聯網+”時代的到來，物聯網、云計算、人工智能、大數據技術等新一代信息技術為問題解決的學習提供更為廣泛的學習空間和多樣化的技術支持，可以精確了解學習者個性化學習需求，從而實現智能資源推送，可以對學習者學習狀態和結果進行數據化呈現并且可以進行數字化分析，建立數據化決策。信息技術變革必然對學習系統提供更為全面、更為智能化的支持，本文在“互聯網+”背景下，以問題解決學習理論為基礎，對問題解決有效性制約因素進行深入分析，構建了“互聯網+”背景下問題解決有效性的評價指標體系。

一、“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性內涵分析

（一）“互聯網+”背景下基于問題解決學習的理論追溯

人類從沒有停止對“什么是學習？”“有效學習的機制是什么？”等問題的探討。不同時代的學者站在不同的學科背景條件下，對學習理論的內涵有不同的解釋。近一百多年來，西方學者從心理學角度對學習理論進行研究，產生許多流派。從早期的行為主義到新行為主義，從認知的“刺激一反應”原理到信息加工理論，從結構主義到建構主義，其發展脈絡都是從客觀走向主觀，從被動接受式學習到主動參與。當前，建構主義還處于不斷發展過程中，并與具體社會實踐相結合產生了一系列的學習模式，基于問題解決學習被廣泛應用于教學實踐中。它把學習者對新知識的“習得”行為，看作是學習者一種“參與”行為，是學習者在復雜學習環境中，通過對問題的解決實現的一種知識建構過程，在這個過程中要將學習者、學習環境、學習的社會性交互構成統一整體來考慮。

1.建構主義學習理論基礎

建構主義學習理論思想源于皮亞杰、維果斯基等人的早期建構主義學習理論，并在認知理論的指引下發展起來的。皮亞杰認為人的認識不僅具有結構性，而且通過同化和順應，不斷建構的過程。維果茨基的心理發展觀也論述了社會文化歷史在個體心理發展中的作用，認為人所特有的高級心理機能并不是人自身所固有的，而是在與社會交往過程中產生和發展起來的。這些認知觀點形成了建構主義思想發展的重要源泉。建構主義學習理論認為學習的過程是學習者主動建構知識的過程，強調要充分發揮學生的主觀能動性，在學習過程中用探究、討論等各種不同方法在頭腦中建構知識，從而培養學生分析問題、解決問題和創造性思維的能力。基于問題解決的學習，蘊含了建構主義學習理論的機理，通過學生對問題的探究和討論，在學生頭腦中進行知識的建構過程，從而完成對學生素養的培養。

2.情境認知理論基礎

1989年認知心理學家布朗、柯林斯和杜吉德發表著名的情境學習理論文章《情境認知與學習文化》。文章強調，“知識具有情境性，它是活動、背境和文化的部分產物。知識在情境中通過活動不斷得到發展。”美國著名教育技術學專家喬納森在《學習環境理論基礎》一書中也曾闡明：“學習被視為‘參與，是個體與社會關系和社會環境共同作用的結果”。情境認知理論把學習關注的焦點從個體發展到個體所處的外部社會環境中來，強調個體所處的外部社會環境對個體發展的作用。“互聯網+”背景下的基于問題解決的學習，使學習者置身于一個由網絡技術搭建，并持有社會化環境特f生的網絡學習支持平臺中，實現學生和教師之間、學生與學生間的社會性交互，從而完成問題的解決和知識的建構。

3.以“問題”為導向的學習

基于問題解決的學習fProblem-based Learning，簡稱PBLl模式，最早應用于美60年代醫學教學中，這種以問題為導向，問題解決為目標的學習具有三方面的特征：學習始于具有真實情境的問題，也就是學生的學習需要面對一個真實任務的解決；學生運用多學科的知識和多種學習策略完成問題的解決；教師在問題解決過程中是一個輔導者，而不再是學習的主導者。學生需要解決的問題常常是劣構型的，沒有清晰既定狀態、清晰的解決路徑和清晰的目標狀態，學生不能夠運用學過的概念、規則和原理來解決。學習者必須借助于問題情境的引導，從問題的已知狀態通過多角度、多途徑搜索才能達到問題的目標狀態。

“互聯網+”背景下基于問題解決的學習，我們可以利用計算機技術模擬真實的問題情境，借助于網絡學習支持平臺使學習者認識問題，產生解決策略并實施解決策略，并不斷反思，再認識再執行這樣一個過程。有效的問題解決學習一定是建立在某一學科領域或多個學科領域學習基礎上，在對學科知識和技能提升基礎上，獲得能力素養。表現為：通過與問題相關的學科領域的知識與技能上的應用，逐步形成的相對穩定的思考問題、解決問題的思維方法和價值觀，以及在問題解決實踐過程中形成的解決問題能力、實踐能力、創新能力和個性化發展。

㈢“互聯網+”為問題解決學習帶來的技術變革

“互聯網+”為問題解決學習帶來的技術變革，不同于以往的網絡環境所給予的多媒體信息整合技術和學習的工具化手段，而是運用“互聯網+”思維和數據挖掘技術、學習分析技術、虛擬化學習資源等新一代技術構建的，以提高教學過程中的教學決策的數據分析、資源推送個性化，從而促進學習者問題解決能力和創新能力的培養。

1.學習空間從學習型向服務型轉變

隨著“互聯網+”時代的人工智能、富媒體、移動終端、虛擬現實等技術的發展，學習空間也發生了理念和技術的轉變。教育資源方面從早期能提供單一靜態網頁的教育專題網站向能夠提供微課、MOOC等高質量的可視化教學資源的方向發展。學習支持平臺從單一的提供課程平臺向同時提供課程內容、社交網絡和學習支持服務為共同特征的網絡學習服務型平臺轉變。這必然有助于問題解決由個體對問題解決策略的篩選轉向為群體對問題解決策略的參議和認同，有助于問題解決學習的開展。

2.學習資源個性化、精準化服務推薦

“互聯網+”時代，數據成為學習服務最重要的資源和生產要素。在全面進行采集學生學習過程數據的基礎上，分析學習者的學習行為，整合和提取學習者的學習特征，構建學習者模型。依據學習者過去瀏覽和檢索特點預測學習者需求，選擇與學習需求相似度高的學習資源推薦給學習者，實現學習資源個性化、精準化服務推薦，滿足學習者學習需要，幫助學習者有效學習，增強學習效果。

3.學習情境的虛擬現實性

在“互聯網+”時代，虛擬現實技術得到了深入發展，在原有虛擬現實基礎上又發展出增強現實。它可以為問題解決學習創建一個逼真的、具有視、聽、觸、嗅、味等多種感知的學習情境。更可以通過對用戶的位置和姿態進行定位和跟蹤，從而實現在真實位置準確疊加虛擬物體或其他信息，實現虛擬與現實相結合，體驗實時互動。學習者也可以借助各種交互設備，實現與虛擬環境中的實體進行交互，從而沉浸于虛擬學習情境中，產生逼真的體驗和感受。

（三）“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性分析

1.“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性界定

學習有效性一直是教育教學領域研究所關注的熱點問題，是衡量教育教學質量的根本。我國學者對學習有效性的研究多是從學習者的角度，通過學習者的學習準備、學習過程和學習結果來分析學習有效性的合理內涵，如傅善剛、鮑銀霞、余文森等。而“互聯網+”背景下基于問題解決學習是由學習者、問題解決學習支持平臺、社會性交互構成的整體，具有顯著的系統性。對“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性的研究，必然要考慮到系統中各要素在學習中所發揮得作用。因此，在對學習有效性已有成果及建構主義學習理論、情境認知理論研究的基礎上，本文對“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性界定為：學習者以問題為引導，在學習支持平臺支持下，通過網絡基于問題解決學習社會性交互（小組協作和教師指導），使學習者通過問題解決，從而獲得問題解決的實踐能力，養成問題解決的核心素養。表現在三個方面：學習者能夠明確認識問題、提出問題，并產生問題解決策略的能力；學習者在問題解決策略實施過程中通過體驗、認識和內化等過程逐步形成的相對穩定的思考問題、解決問題的思維方法和價值觀；在問題解決策略執行過程中，學習者獲得解決問題能力、實踐能力、創新能力和個性化發展等高階能力。

2.“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性構成要素

本研究是吉林省教育科學“十二五”規劃課題。本課題以一年級大學生開設的《大學計算機基礎》課程為依托，并建立相應的網絡學習支持平臺。該課程的部分章節在學習支持平臺中開展問題解決學習模式教學。對網絡環境下學習者的學習特征、學習支持平臺的構成以及在學習過程中的網絡學習社會性交互進行研究。通過調查問卷（共發放250份問卷，回收248份）和學習評價結果，發現學習者的學習動機、學習的技術準備、知識準備、學習風格均對網絡環境下基于問題解決學習結果產生一定影響。此外，學習支持平臺中的知識模塊內容的結構化、問題模塊的智能化和答疑的回復比率、診斷模塊的學習行為個性化推薦、管理模塊的數據分類化管理，以及網絡平臺社會性交互的類型、交互性評價方法、資源檢索工具和網絡交流協作工具的選擇均對學習者學習有效性有一定影響。建構主義和情境認知理論認為，學習的產生是學習者和其所處的學習環境共同交互的結果，是外部世界在學習者頭腦中的意義建構過程。學習有效性作為一種有益于結果的、有效果的學習，必然離不開學習者所處的學習環境和在學習環境中的社會性交互的支持。因此，本文把學習者、基于問題解決的學習支持平臺及社會性交互作為基于問題解決學習有效性構成要素，即也是“互聯網+”背景下問題解決學習有效性主體指標。

二、“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性評價指標項確立

根據評價指標體系構建的針對性、層次性、可行性及系統性原則，本研究對上述主體指標項進行歸類劃分，并以喬納森等人的學習情境認知理論、建構主義學習理論為依據，將學習者、基于問題解決學習支持平臺和社會性交互確定為一級指標，二級指標和三級指標，根據相關因素進行分解歸類。一級指標、二級指標、三級指標分別對應到層次分析法中的目標、準則、方案三個層次如表1所示。

（一）學習者

學習者是學習的主體，在長期的教育實踐探索中教學設計專家對學習者的學習特征進行了分析，一般認為學習動機、學習準備和學習風格對教學設計能夠產生顯著的影響特征。“互聯網+”背景下基于問題解決學習是建立在計算機網絡環境下的一種學習模式，對于學習者在學習動機、學習準備和學習風格上的表現，要從學習者在網絡環境下學習特點的角度來進行分析。

1.學習動機。學習動機是引發學習者學習行為并維持這一行為達到一定目標的動力傾向，他能引發學習者學習的目標、興趣和意愿等情況，學習動機通常包括內部學習動機和外部學習動機。“互聯網+”背景下的基于問題解決學習，內部學習動機主要表現為學習者獲得新知識、提升自己問題解決能力的愿望；外部學習動機主要表現為學習者期望通過實現問題解決，獲得教師和合作伙伴們的贊美等情況。

2.學習的準備。學習的準備是學習者在從事新的學習時，原有知識水平或技能水平對新的學習的適應性。“互聯網+”背景下的基于問題解決學習中，學習者學習的準備包括知識準備和計算機技術、網絡信息技術的準備。知識準備主要是指學習者對與問題相關的學科領域的知識掌握，以及學習者能夠清晰地確定問題、認識問題的能力。技能準備是指學習者在進行新學習之前所具備的計算機基本操作技能、網絡操作技能和信息處理能力。計算機基本操作包括學習者對計算機鼠標、鍵盤的熟悉程度，計算機操作系統常見問題的解決。網絡操作技能包括學習者能利用網絡資熟練進行交流、發帖、提交作業收發電子郵件等一系列的在線行為。信息檢索和篩選能力即通過搜索引擎進行信息檢索和篩選，輕松獲得自己需要信息的能力。

3.學習風格。學習風格是學習者持續一貫的帶有個性特征的學習方式和學習傾向。學習者在學習認知方式上分為場獨立型認知和場依存型認知兩種方式，如學習者善于獨立探索發現問題和解決問題，還是更多地喜歡老師指導及同伴的協助來完成問題解決。學習傾向是指學習者的情感態度，即學習者的對網絡學習的喜愛程度，表現為網絡學習的登錄次數、發帖回帖數量、在線時長，學習資源瀏覽量、作業質量等等。

（二）基于問題解決學習支持平臺

問題解決學習有效發生離不開具體物理和社會化特征的場所。基于問題解決學習支持平臺是學習者在產生問題解決策略、實施問題解決策略過程中，使用多樣的工具和信息資源相互結合和支持的場所。從學習資源、技術支持和學習工具多個維度出發，學習支持平臺由知識模塊、問題模塊、診斷模塊和管理模塊構成。管理模塊作為學習支持平臺的構成核心，對各模塊功能和產生數據進行管理。

1.知識模塊

知識模塊為問題解決學習提供相關的知識（概念、事實、規則）、技能和觀點。當學習者在問題解決中遇到不理解的知識或技能的時候，可以跳轉到知識模塊，知識模塊提供與該問題相關知識、技能和觀點。“互聯網+”背景下，知識模塊的知識表征不僅僅局限于單一靜態網頁的形態，而且還具有微課、MOOC等高質量的可視化教學資源多種形態。實現問題有效發生的知識模塊，應該具備知識呈現高度結構化和連續性特點，學習者可以通過知識結構圖式了解自己未有的知識節點，幫助學習者彌補知識漏點。同時有效的知識模塊應具備智能化的特點，能根據不同學習者的知識水平和學習情況，自動生成適應學習者學習水平的知識內容和練習。

2.問題模塊

問題模塊是學習者實施問題解決的模塊，包括問題庫、智能化答疑系統和在線答疑三部分，在問題庫基礎上實現智能化問題答疑。問題庫中的問題來源一種是根據學習者學習領域預先設定的專家庫，還有一部分來自于學生的問題。針對專家庫中預先設定的問題，智能化答疑系統首先利用虛擬現實技術（virtual Reality，VR）實現對問題的虛擬情境創設，問題情境的真實性有利于問題解決的實現。其次，智能化答疑系統根據專家經驗預設了問題解決策略和步驟，并且能夠根據學生差異適當調整知識內容和問題解決策略。因此，有效的智能化答疑系表現為：問題情境創設的真實性和問題解決策略個別化推薦。而對于學生產生的問題，一般采用在線答疑方式，在線答疑軟件采用FAQ（Frequently Asked Questions）模塊，即“常見問題解答”，采用這種用戶幫助形式，能幫助用戶解答一般的用戶問題。

3.診斷模塊

診斷模塊是對學習者學習態度、學習完成情況進行診斷的重要場所，同時也是判斷學習者學習風格和學習需求，以便提供個性化推薦的依據。有效的診斷模塊根據學習者學習過程中學習時間、學習次數、學習內容、學習進度、問題查詢、作業完成情況和作品生成情況等學習行為數據和學習者語音、表情、動作等學習情感數據，對學習者進行數據分析提供個性化診斷和個性化、精準化學習推薦，包括學習內容、學習路徑、學習資源、學習策略等的個性化推薦。

4.管理模塊

管理模塊即是對學習平臺中產生的數據和各模塊功能實現管理的場所，也是學習者在學習支持平臺里完成個人管理事務的場所。包括學習者學籍注冊、學習資料搜集、學習者在知識模塊里的學習記錄、學習者在問題庫中學習足跡、學習者在答疑系統中的發帖和回帖數據、頻度，形成相應數據庫，便于監控和診斷。考察管理模塊有效性評價指標為：學習支持平臺數據的分類化管理即對問題模塊、知識模塊、診斷模塊產生的數據形成相應的數據庫，以便于數據分析；個人事務管理的系統擴展性即學習者在學習支持平臺中進行增加、修改和完善個人信息、學習工具和學習資源的程度。

（三）社會性交互

1.社會性交互類型

交互是問題解決產生的必要條件，也是最可能影響學習的潛在因素。“互聯網+”支持下的基于問題解決學習交互包括師生交互、小組協作間的同伴交互。師生交互包括教師與學生之間的交流以及教師對問題的引導、答疑、作業的反饋等；同伴交互是指學習者之間通過網絡交流平臺針對某些問題展開的討論和交流。通過同伴之間的探索與交流，有助于學習者理解問題，產生問題解決策略，同時還有助于學習者學習動機、學習態度和自信等情感要素的培養和發展。

2.交互性評價

交互性評價是社會性交互必不可少的一個方面。常用的評價有形成性評價、總結性評價和嵌入學習過程伴隨式評價。形成性評價來源于學習者在網絡中自主學習的時長、資源訪問量、在線交互頻度和深度。總結性評價來源于學習者的最終作業或作品完成情況。嵌入學習過程伴隨式評價，是指學習者之間、學習者和教師之間在問題解決過程中的即時評價，它有助于學習者學習激勵、及時診斷和學習改進。

3.交互性工具

在“互聯網+”背景下，交互性工具是完成問題解決學習的重要手段。它包括：資源檢索工具，對問題深入的探究，資源檢索工具為探究提供了極大的便利。如，利用百度、谷歌、雅虎等資源檢索系統，輸入問題進行查詢。網絡交流與協作工具，比如：實時聊天系統（如QQ、MSN、聊天室）；Moodle、Blackboard平臺支持小組工具，可以方便教師對學生進行分組，文件交換和討論，可以通過文本、語音及視頻聊天實現實時交流，指導學生的學習，或可通過e-mail與BBS實現非實時交流。

三、“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性評價指標權重的確定

權重是構建評價指標體系的重要部分，是針對某一指標體系相對概念，對某一指標權重的確定是確定某一指標在總體評價中相對重要性。“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性評價指標主要是通過主觀上的判斷進行定性描述，指標較為模糊，因此，本研究綜合采用層次分析（AHP）法和德爾菲法相結合的方式對定性指標要素定量化，本著定性與定量相結合并保證量化結果的準確性原則進行評價。

（一）評價指標體系權重的分析決策方法和思路

1.層次分析法

層次分析（Analytic Hierarchv Process，簡稱AHP）法是美國運籌學家薩蒂，于20世紀70年代初提出的一種層次權重決策分析方法。該方法首先把要解決的問題按照不同的組成因素和隸屬關系，分成具有遞階關系的層次結構模型。然后，在對模型中同一層次因素相關程度定量判斷的基礎上，給予相對權重計算。最后，在對各層次因素相對權重計算基礎上，計算出每一層次因素的指標權重，以此作為評價和選擇決策方案的依據。

2.德爾菲法

德爾菲法（Delphi Method），是一種征詢專家意見進行預測的方法。該方法首先是以匿名方式分別向專家組成員征詢意見，然后經過多次反饋和反復征詢，專家組成員的意見逐步趨于一致，最后獲得具有很高準確率的集體判斷結果。

3.基本思路

本文通過層次分析法確定“互聯網+”背景下問題解決有效性各構成因素的遞階層次結構。聘請十名教育學和教育技術學領域的專家利用德菲爾法，對層次結構的各因素進行多輪打分，討論確定遞階結構中同級別層次各元素間相關程度，并建立相應矩陣，經過歸一化處理，確定和調整專家打分的合理性和差異性，完成指標量化。

（二）評價指標判斷矩陣的構建

“互聯網+”背景下基于問題解決學習有效性評價指標層次劃分較為清晰，從一級指標開始由多位教育技術領域專家確定本遞階結構中相鄰層次元素間相關程度。每一名專家根據經驗按照1-9比例標度重要性程度，對位于同一級別層次的指標中a_i與a_j兩個指標項，通過兩兩比較的方法，根據指標重要性標度值（如表2所示）進行打分，本研究分別以一級指標、二級指標（以學習支持平臺為例）、三級指標（以問題模塊為例），經過專家多輪打分調整，最終打分情況如表3、表4、表5所示。

由表3、表4、表5得到相應的矩陣如下：

一級指標判斷矩陣A=

二級指標判斷矩陣（以學習支持平臺為例）

三級指標判斷矩陣（以問題模塊為例）

（三）利用層次分析法計算判斷矩陣

1.利用方根法求相對權重值w_i

（1）求出每一行元素的乘積，求得每一行元素的乘積后，再對每一行的乘積求n次方根。求得表2、表3、表4的n次方根的和分別為：3.31、4.55、3.27。

（2）歸一化處理：通過對每一個元素的n次方根與n次方根的和的商，得到特征向量即相對權重。分別獲得一級指標相對權重為：WAi=（0.513，0.362，0.123），二級指標（學習支持平臺）相對權重為：WBi=（0.163，0.186，0.325，0.325），三級指標（問題模塊）相對權重為：Wci=（0.162，0.465，0.373）。

2.判斷矩陣相對權重w；的一致性判斷

（1）計算判斷矩陣所對應的最大特征值：

（2）進行一致性檢驗：引用判斷矩陣平均值CI=（入max-n）/n-1，來檢測判斷者對指標體系在德菲爾法的判定中是否具有一致性。為了獲得不同矩陣滿意性一致，我們可以借助CR（隨機一致性比率），對矩陣的一致性進行判斷。其中，RI為判斷矩陣的隨機一致性指標，可由下頁表6查到。一般情況下，CR<0.1時，即認為判斷矩陣具有滿意一致l生，如果CR>0.1，說明其一致性的偏離程度太大，需要重新采用德爾菲法對判斷矩陣進行調整直至具有滿意一致性。通過MATLABSE具測得：矩陣A：入=3.033，CR_A--0.036<0.1，矩陣B：入=4.09，CRR=0.03<0.1，矩陣C：入=3.06，CRc=0.05<0.1，具有滿意一致性。

3.相對權重值的調整和確定

wAi=（0.5 13，0.362，0.123），wBi=（0.163，0.186，0.325，0.325），Wci=（0.162，0.465，0.373）。雖然權重值通過了一致性檢驗，但通過教學實踐，對上述值做適當調整即w=（0.5，0.3，0.2），w=（0.15，0.25，0.3，0.3），W=（0.15，0.45，0.4）。

（四）指標權重的計算

指標權重是指位于最底層各個指標在總目標中的重要程度，即各層元素對應的上級指標（或者目標）相對權重的遞歸乘積。以三級指標“問題庫”為例，其所對應的一級、二級指標分別為：學習支持平臺，其相對權重值x=0.3；問題模塊，其相對權重值Y=0.25；問題庫，其相對權重值Z=0.3，問題庫的指標權重=X*Y*Z=0.02。

由于運算量龐大，在對各項指標采用層次分析法進行權重的計算時，本研究采用AHP層次分析軟件YAAHP對二級指標權重和三級指標權重進行計算。本研究邀請了10位教育技術學、教育心理學、課程與教學論的專家對構建的指標進行打分，并且通過專家打分的平均值計算，得出最終打分結果，如表7所示。

四、結束語

本研究以“大學計算機基礎”網絡課程為依托，以建構主義學習理論、情境認知理論為指導，把網絡信息技術與問題解決教學模式深度融合，采用實踐教學、調查問卷、文獻分析的方法，研究“互聯網+”背景下基于問題解決學習的有效性，并采用德爾菲法以及層次分析法構建了“互聯網+”背景下基于問題解決學習的有效性評價指標體系并確立了指標權重。本研究在一定程度上對提高網絡教育教學質量具有一定的指導意義。由于課題團隊的學科背景局限性，對學習支持系統的研發還需進一步提高，本研究還需進一步完善，評價指標體系還需進一步實踐驗證。