AHP-模糊綜合評價法在高校羽毛球課程評價中的應用

胡海濤 喻 孜

AHP-模糊綜合評價法在高校羽毛球課程評價中的應用

胡海濤 喻 孜

（南京林業(yè)大學 體育部 理學院，江蘇 南京 210037）

運用AHP（層次分析法）和模糊綜合評價法建立教學評價模型，對羽毛球課程內(nèi)容、教師教學、學生學習三個維度下的10個評估指標進行綜合評價；基于選課學生的調(diào)查數(shù)據(jù)確定了指標中各因素所占的權重以及課程的評價分數(shù)；將學生按照理科、文科、大一、大二、男生和女生分成六類群體，對比分屬不同類別群體的調(diào)查數(shù)據(jù)和評價得分。結果表明，學生在課程評價層面更看重教師的教學態(tài)度、教學方法和課程成績，并且不同類別的群體評價有差別。研究結果對今后高校課程多維度評估工作的開展及教師差異化教學具有一定的借鑒價值。

模糊綜合評價；層次分析法；羽毛球課程；評價指標

羽毛球是我國傳統(tǒng)優(yōu)勢項目，在國際上享有很高的聲譽。近年來，在大學選修羽毛球課程的學生越來越多，需要對羽毛球教學建立科學的評價方法。隨著高校教學不斷改革，體育類課程的評價方法也在發(fā)展，但只局限于一些大項目，比如足球、籃球等[1]。羽毛球課程的相關研究還比較少。另一方面，高校課程評價具有模糊、難以量化的特點。這使得很多評價方法缺乏定量的指標和準則[2]。現(xiàn)有的體育課程評價方法多數(shù)只是檢驗教學及學生身體素質(zhì)情況[3]，忽略了教學過程中的開拓性和趣味性。

層次分析法(AHP)是一種將經(jīng)驗判斷定量化的決策方法，它將定性分析和定量分析有機結合[4]。模糊綜合評價法則利用模糊理論中的模糊關系合成原理對研究對象進行綜合性評價[5,6]，使用模糊數(shù)學的工具對多種因素影響或制約的對象做出科學的總體的評價[7]。將兩種方法結合起來構成AHP-模糊綜合評價法，具有結果清晰、系統(tǒng)性強的特點，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合解決各種非確定性問題。因此，很多研究者嘗試用AHP-模糊評價法建立高校課程評價體系[8-13]。這些研究從不同角度對高校課程評價進行量化，為建立高校課程評價體系提供了理論指導。

然而，近些年來，我國高校教學又出現(xiàn)了新的特點。隨著高校師生比升高，高校呈現(xiàn)小班化教學的趨勢。小班化使教學開始注重學生的個體特征，使教學滿足學生多樣化需求成為可能。相應地，在課程評價時如何考慮不同學生群體的個性化需求成為一個新的研究課題。本研究將層次分析法與模糊綜合評價法相結合，構建多準則、多變量的羽毛球課程評價模型。以南京林業(yè)大學學生作為調(diào)查樣本，對不同學生群體的調(diào)查數(shù)據(jù)進行了分類分析，旨在對羽毛球課程建立多樣化的評價體系。

1 羽毛球課程評價模型

結合羽毛球課程特點，采用層次分析法將羽毛球課程指標體系分為三個層次：第一層次為目標層，對應教學評價結果；第二層為準則層，包含教學內(nèi)容評價、教師教學評價、學生學習過程評價3個方面；第三層為指標層，由理論知識、實戰(zhàn)訓練、趣味性、教學組織、教學態(tài)度、教學方法、課堂紀律、學習態(tài)度、學生成績、競賽活動10個因素構成。具體的羽毛球課程評價指標體系見圖1。

圖1 羽毛球課程評價指標模型

針對各指標，給出如下說明。

（1）課程內(nèi)容評價相關指標。C1理論知識：羽毛球課程會涉及到很多理論知識，比如揮拍動作理論，技戰(zhàn)術理論等；C2實戰(zhàn)訓練：羽毛球課程中會涉及到很多實戰(zhàn)訓練，比如有球練習和多角度回球訓練等；C3趣味性：課程內(nèi)容是否有趣，比如課程中的游戲環(huán)節(jié)，趣味競技環(huán)節(jié)等都會增加課程的趣味性。

（2）教師教學評價相關指標。C4教學組織：教師要對多種因素綜合考慮，在宏觀上組織整個教學過程，比如教學內(nèi)容的循序漸進，教學過程中場地分配，學生分組等；C5教學態(tài)度：主要指教師對待教學的情緒狀況以及對待學生的態(tài)度；C6教學方法：在羽毛球過程中采用的教學方法，比如鏡像示范教學、個體糾正、動作分解拍照等。

（3）學生學習評價相關指標。C7課堂紀律：學生遵守紀律的情況；C8學習態(tài)度：學生對待羽毛球學習的態(tài)度；C9學生成績：羽毛球課程學分績點；C10競賽活動：學生參與的羽毛球比賽或者課程內(nèi)教學比賽等活動。

2 應用AHP層次分析法對模型求解

根據(jù)圖1所示的評價指標體系，使用1-9標度法進行打分，打分規(guī)則如表1所示。將指標因素相互比較，在相同、稍微重要、明顯重要、十分重要和極其重要的第一個等級與依次等級之間可依次使用2、4、6、8將其量化。如果C不如C重要，分數(shù)取1-9的倒數(shù)。獲取打分數(shù)據(jù)后即可構造判斷矩陣=(a)×n。

表1 等級量化標準

以南京林業(yè)大學羽毛球課程選課學生為調(diào)查主體，進行了“羽毛球課程教學綜合評價”的線上、線下問卷調(diào)查。共發(fā)放問卷314份，回收有效問卷300份，回收率約96%。問卷發(fā)放對象為選修羽毛球課程的學生，分為六類群體：大一、大二學生各50%（在南京林業(yè)大學只有大一和大二的學生選修該課程）；文科、理科學生各50%；男女生比例為58:42。通過300份問卷的評價打分來確定指標層10個指標的權重。

本研究使用樣本調(diào)查來打分，這一點不同于傳統(tǒng)AHP-模糊綜合評價模型。傳統(tǒng)模型中往往采用專家打分的方法來構造判斷矩陣。本研究采用的打分數(shù)據(jù)能夠反映學生的學習需求，有利于開展以學生為主體的教學模式改革。由于樣本調(diào)查數(shù)據(jù)較多，需要采用一定的方法對原始打分數(shù)據(jù)進行處理。本研究先對打分數(shù)據(jù)整體求算術平均。如果算術平均值大于1，則將小數(shù)點后數(shù)據(jù)四舍五入取整；如果算術平均值小于1，則將數(shù)據(jù)四舍五入用分數(shù)表示。例如，如果計算得到a平均值為3.52，則a=4；如果a平均值為0.396，則a=2/5。評價矩陣的剩余元素直接取對稱元素的倒數(shù)。

在實際統(tǒng)計過程中發(fā)現(xiàn)，雖然學生打分各有差異，但是同類群體的調(diào)查數(shù)據(jù)沒有出現(xiàn)差異過大的情況。這說明學生對各因素重要性的判斷相對一致，對調(diào)查數(shù)據(jù)的分析將具備很強的說服力。

將300份調(diào)查問卷按照六類群體分別分析，最后把所有學生作為總體來進行分析。計算各因素權重的步驟描述如下。

第一，計算層的權重。總體調(diào)查數(shù)據(jù)的判斷矩陣各元素的結果如表2所示。

（1）對判斷矩陣的元素按照列進行歸一化：

接下來還需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。

首先需要計算判斷矩陣的特征向量對應的最大值特征值max，按照如下公式進行計算：

求出max后，可以計算得到一致性指標，

表2 A-B層級的判斷矩陣與一致性

第二，計算層的權重。與前述層的計算步驟相似，首先對高校羽毛球課程教學評價體系中指標層的各個指標構建判斷矩陣求出其權重，然后再對一致性進行檢驗。“課程內(nèi)容”“教師評價”和“學生評價”的判斷矩陣及相關信息分別如表3、表4和表5所示。

表3 課程內(nèi)容評價判斷矩陣

表4 教師教學評價判斷矩陣

表5 學生學習過程評價判斷矩陣

上述列表中的均小于0.1,因此三個判斷矩陣的一致性檢驗都獲得通過。最終得到權重矩陣：

(b)3×9=∣0 0 0 0.075 0.591 0.334 0 0 0 0∣

本文介紹了基于泰勒級數(shù)展開的信號分辨算法,分析了其在理想脈沖信號情況下的性能,并且針對擴頻信號時的信號分辨提出相應改進。然后用Verilog實現(xiàn)該算法,通過MATLAB定點仿真與Modelsim仿真的對比保證該設計功能正確。同時進行綜合布線生成比特流,下載到FPGA測試,用Chipscope進行信號采集,驗證該方案的可行性。系統(tǒng)中加入DDR2作為算法激勵模塊,用來進行算法的多次測試,提高測試效率。通過一系列對比分析發(fā)現(xiàn),本文提出的針對擴頻信號分辨的改進算法具有良好的性能,同時給出的硬件實現(xiàn)方案也具有可行性。該FPGA實現(xiàn)方案對其他算法的硬件設計也具有一定的借鑒意義。

圖2 各類群體調(diào)查權重對比圖

表6 各類群體一致性檢驗數(shù)值

觀察表6中數(shù)據(jù)，＜0.1都成立，所以六類群體一致性檢驗均通過。從圖2 (a)可以看到，總體調(diào)查數(shù)據(jù)中權重占比最高的因素為教學態(tài)度和教學方法，分別占36.09%和20.39%。這表明學生希望教師在教學過程中更有耐心，更友善。體育是一門實訓課程，學生與老師為近距離接觸，有時需要老師手把手地教，而多數(shù)體育老師要求較為嚴格，這也是學生在評價中認為應該把教學態(tài)度評價放在首位的原因。羽毛球是一種小技巧相對較多的運動。在完整接受正規(guī)教學之前，很多學生都養(yǎng)成了錯誤的動作或者姿勢。比如初學者很難糾正握拍、揮拍和擊球等錯誤動作。因此學生希望教師能采用有效的方法進行教學，這也是教學方法排在權重第二位的原因。因此教師應當注重教學態(tài)度，上課時做到效果與過程并重，采用多途徑的教學方法，比如分層教學、徒手與多球練習、多媒體影像信息化空間教學和被動感受法等[13]。權重排名第三的為成績，占12.78%。教學是一種目標性較強的活動，學生成績是重要的目標之一，因此成績評價占比也很高。總體的調(diào)查結果說明，學生希望能夠與教師在課程中愉快相處，能夠提高學習效率，并最終獲得好的成績。調(diào)查結果呈現(xiàn)了較為清晰的邏輯性，這也表明此課程評價方法如實地反映了學生的需求。

圖2 (b)給出了文科生和理科生的權重數(shù)據(jù)對比。文科學生更加注重教學態(tài)度和方法，權重值達到31.63%和30.8%，分別為理科學生的1.56倍、2.96倍。這表明文科學生側重情感教學。相比之下理科學生更加注重學習態(tài)度、學生成績、競賽活動，權重值分別為14.32%、21.2%、16.36%，達到文科學生的1.98倍、2.13倍、5.25倍。教師應當把握群體特點，適當增添課堂中競賽等實踐活動的參與機會，培養(yǎng)理科學生對羽毛球的興趣。圖2 (c)給出了男生和女生的權重數(shù)據(jù)對比。男女生在課程評價各指標權重方面感受基本一致，但存在微小差異。女生更偏向課程的趣味性、教學態(tài)度和方法，權重數(shù)值分別略高于男生2.14%、0.86%、2.11%。由此可見女生對羽毛球的喜愛更多來源于興趣，若班級中女生比例較高，教師可考慮以幽默生動的形式組織教學。男生更偏向實戰(zhàn)訓練和競賽活動，分別是女生的1.59倍、1.36倍。若班級中男生比例較高，教師可以考慮在教學過程中以實踐為主、理論為輔，激發(fā)學生的競賽意識和實戰(zhàn)能力，讓羽毛球專業(yè)知識的應用性更強。圖2 (d)給出了不同年級學生的權重數(shù)據(jù)對比。大一、大二學生在理論知識和教學方法方面感受趨于一致，在教學態(tài)度和學習態(tài)度兩方面，大一學生權重更高，權重值分別為39.13%、9.4%。結果與實際情況相符，結合教師教學經(jīng)驗，大一新生剛接觸大學生活，普遍具有情感需求，新生的學習態(tài)度也較為端正。因此教師應當合理引導大一學生，在課堂中給予關照和耐心。大二學生在實戰(zhàn)訓練、學生成績和競賽活動更為突出，權重值分別為6.56%、17.66%、8.44%，可見隨著年級的增長，大二學生的學習成績需求和競賽意識均有明顯提高，針對這種情況，教師可以合理制定教學目標，并根據(jù)實戰(zhàn)訓練情況提高訓練程度和專業(yè)性。

3 應用模糊綜合評價法分數(shù)評價

采用調(diào)查問卷的方法，收集指標的滿意度評分，運用模糊綜合評價法進行羽毛球課程的量化評價。步驟如下。

第一，建立評價因素集。因素集即對評價分數(shù)產(chǎn)生影響的元素組成的集合，用大寫的表示。本研究的因素包含評價模型中的10個指標，它們構成的集合即評價因素集為={1,2,3，……，9,10}。

第二，確定評語集。評語集即對評價結果做出等級分類標準的集合，用大寫的表示。本研究評價模型包含的等級共5個，分別為：優(yōu)秀、良好、中等、及格、不及格，評語集為={1,2,3,4,5}。

第三，設定模糊綜合指標評判標準。對于評語集元素，分別確定其百分化評分區(qū)間如表7。對于評價因素C，利用問卷調(diào)查得到相對H的評價結果，即評價矩陣R=(r1,r2,…,r),(,=1,2,…,,其中0＜r＜1)。

第四，構建隸屬度矩陣，模糊綜合評價。隸屬度矩陣為R={r1,r2,……,r}，指的是所評價的因素的第個指標所對應的評語集中的每個1,2,……,H的隸屬度，r=N/N其中為參與高校羽毛球課程教學評價調(diào)查的總人數(shù)，而N為參與調(diào)查的總人數(shù)中，對第個指標進行評價時，選擇評語為H(=1,2,……,)的人數(shù)。

調(diào)查對象為314人，收集有效問卷300份。評價結果如表8所示。其中表格中的數(shù)值為選擇相應評語的學生的人數(shù)。

表8 單因素模糊綜合評價

根據(jù)評價指標層的10個因素，得到隸屬度矩陣。由層次分析法計算的各指標權重與對評價因素集進行單層次模糊綜合評價得到的結果，即被評價對象的隸屬度矩陣進行運算。將各指標權重矩陣與其對應的隸屬度矩陣相乘，即=，計算出，則為總體各等級綜合評判系數(shù)，即各等級量化得分所對應的權重。

以總體的調(diào)查數(shù)據(jù)為例說明計算過程。總體各因素相對目標層權重為：

=(0.0097, 0.0599, 0.0381, 0.0461, 0.3609,0.2039, 0.0162, 0.0775, 0.1278, 0.0599)

隸屬度矩陣為：

可得綜合評判：

把評判集量化得：={1,2,3,4,5}={優(yōu)秀,良好,中等,及格,不及格}={95,85,75,65,55}，矩陣相乘，最后得分為84.57，評價等級為良好。

采用相同的方法得到不同群體的評價等級。結果如表9所示。

表9 各群體模糊綜合評價得分

為了更直觀地顯示各群體對不同因素的評價差異，圖3顯示了六種不同類型群體及總體的分數(shù)雷達圖。如圖3(a)所示，總體調(diào)查數(shù)據(jù)中，評分最高的指標為實戰(zhàn)訓練85.15分，其次為學習態(tài)度84.98分，趣味性84.95分。數(shù)據(jù)表明該教師在日常教學中實戰(zhàn)訓練環(huán)節(jié)廣受好評，學生對學習態(tài)度的自我評價較高，同時也覺得課堂有趣。雷達圖整體趨勢較為均衡，但也存在單個指標滿意度較低的情況，如課堂紀律評分81.52分，羽毛球課教學作為一門偏重實戰(zhàn)應用的專業(yè)性課程，自由度和靈活度降低了課堂紀律，這一點應當?shù)玫街匾暋槭菇虒W體系更加均衡，教師應當在課程的紀律方面更加嚴格要求，教學環(huán)節(jié)與實踐環(huán)節(jié)合理劃分，讓課堂秩序更加井井有條。

如圖3(b)所示，大二學生在競賽活動、實戰(zhàn)訓練方面滿意度較高，分別達到85.32分和85.78分，這與前面層次分析法權重結果呈正相關，這充分說明學生的需求在教師教學過程中得到了相應的反饋，形成了良性互動；而趣味性和課堂紀律兩項指標則與先前結果呈反相關，體現(xiàn)出課堂的生動有趣程度、課堂秩序沒有達到大一學生的預期目標，評分較低。所以教師應當在保持羽毛球實戰(zhàn)訓練的技能強化應用的同時，注重培養(yǎng)學生的興趣，如以幽默風趣的語言敘述，再融入生動形象的肢體語言等方法。

如圖3 (c)所示，文理科學生在各指標滿意度方面各有優(yōu)劣，不相上下，但總體形狀趨于均衡。理科學生更為滿意的主要是理論知識、趣味性、教學態(tài)度等，分別達到85.34分、86.52分、85.23分。

圖3 各類群體指標得分對比圖

理科生在學習過程中側重于基礎知識的梳理、實際過程的運用，幽默風趣的課堂內(nèi)容能夠吸引他們的注意力。數(shù)據(jù)表明該教師授課方式受理科學生喜愛，知識框架清楚，邏輯條理清晰。而文科學生在競賽活動、實戰(zhàn)訓練等方面滿意度較高，理科學生則反之，這與他們的偏好背離。所以該教師在授課過程中更應當注重不同群體的需求差異性，采用針對性教學，為不同群體制定不同的目標計劃，最大化平衡學生的需求，達到事半功倍的效果。

如圖3 (d)所示，雷達圖女生滿意度區(qū)域幾乎覆蓋了男生的面積，直觀地表明女生對于羽毛球課程的評價更為滿意，男生普遍覺得稍有欠缺。造成這一結果的主要原因是評判指標滿意度與情感因素密切相連，而女生群體較為感性，教師在日常教學中給予充分的耐心與關懷則可以提升女生對于課程的好感，相應滿意程度提高。男生的評判則更為理性，對于教師的教學水平及其他硬性指標更為重視。二者在學習態(tài)度上評分為84.31分和84.34分，幾乎等同，說明男女生在對待羽毛球這項體育技能和教學態(tài)度上沒有較大差異。而成績的差異更可能來源于身體素質(zhì)及實戰(zhàn)訓練。

4 結論

本研究根據(jù)羽毛球課程的特點建立了三個層次、十個因素的課程評價模型。基于選課學生的調(diào)查數(shù)據(jù)確定了指標層各因素所占的權重以及課程的評價分數(shù)。文章還將學生群體分為六類，對比了不同類別群體的調(diào)查數(shù)據(jù)和評價得分。 結果表明，學生更看重教師的教學態(tài)度、教學方法和課程的學習成績。不同學生群體對課程需求呈現(xiàn)一定的差異性：文科生更側重教學感情，理科生更側重教學方法和教學實踐；相比于男生，女生更側重課堂的趣味性；與大一學生相比，大二學生普遍更看重成績評價。由于需求有差異，不同學生群體對每項指標的評價打分也不同。因此，對高校課程的評價應該考慮多種維度，建立多樣化的評價標準。研究結果還表明，在符合教學大綱，完成教學任務的前提下，教師面對不同學生群體，可以有針對性地采用不同的教學手段，提高教學效果。

[1]丁強.高校體育教育專業(yè)網(wǎng)球專項課學習評價指標體系的構建[D].杭州師范大學,2015.

[2]暢永霞.大學體育課程評價體系深化研究[J].江西電力職業(yè)技術學院學報,2018,31(2):144-145.

[3]王曉林,朱立斌,鞠明海,等.高校特殊體育課程考核評價體系研究[J].廊坊師范學院學報,2015,15(2):117-118.

[4]趙紅.層次分析法在定量分析中的應用[J].中國公共安全,2010(1):134-136.

[5]趙剛,劉換.基于多層次模糊綜合評判及熵權理論的實用風險評估[J].清華大學學報,2012,52(10):1382-1387.

[6]杜棟,龐慶華.現(xiàn)代綜合評價方法與案例精選[M].北京：清華大學出版社,2005.

[7]余錦秀.基于AHP模糊綜合評價法的高等院校公共藝術教育課程教學質(zhì)量評估研究[J].前沿視界,2019(14):2-3.

[8]胡章平.基于模糊綜合評判的教師教學質(zhì)量評估系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D].重慶大學,2006.

[9]鄧家桃.基于模糊綜合評判法的大學物理實驗教學評價[D].湖南大學,2007.

[10]曹烴.普通高校公共體育課學習評價體系的構建及其系統(tǒng)實現(xiàn)的研究[D].華中科技大學,2009.

[11]羅艷.模糊綜合評價法在高校雙語教學評價中的應用研究[D].中南大學,2013.

[12]張宏建,彭玉華.高校教學改革項目實施效果績效評價研究:基于A學院實施評價分析[J].價值工程,2015,34(14):188-191.

[13]朱敏,喻孜，劉海蓉.基于層次分析法的高等數(shù)學課程成績評價體系[J].教育學論壇,2020(4):136-140.

[14]李曉琨，趙西堂，高峰.我國高校體育教學績效評價研究述評[J].南京體育學院學報，2019，18（9）63-74.

Evaluation System of Badminton Course in Colleges and Universities Based on AHP-Fuzzy Comprehensive Evaluation

HU Haitao, etal.

(Nanjing Forestry University, Nanjing 210037,Jiangsu,China )

江蘇省高校哲學社會科學一般項目：高校體育線上線下課程評價體系研究，課題號：2021SJA0124。

胡海濤（1981—），碩士，講師，研究方向：體育數(shù)據(jù)分析。