基于AHP-模糊綜合評價法的高校體育教師數字勝任力模型構建研究

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-17-127-4-SJ

隨著信息技術的不斷發展，數字化已滲透到各個領域，教育行業也不例外。尤其在高校體育教育領域，數字化技術的應用不僅提升了教學效果，還帶來了管理模式的創新。目前部分高校體育教師在數字技術的應用上仍存在一定短板，尤其是在數字勝任力方面，面臨著數學技術能力不足、教學設計不完善等問題。如何科學、系統地評估高校體育教師的數字勝任力，成為亟待解決的課題。

數字勝任力作為教師在數字化教學環境中有效開展教學、訓練與管理的重要能力，涉及技術使用、信息處理、教學創新及專業發展等多個層面。為此，構建一個科學的、系統的適用于高校體育教師的數字勝任力評估模型，不僅有助于準確評價教師在數字化教學中的能力，還能為教師的專業發展提供理論依據和實踐指導。近年來，層次分析法（AHP）和模糊綜合評價法在教育評估領域得到了廣泛應用，二者通過對教育評估類復雜問題的量化分析，能夠有效開展多維度、多層次的評價。

1、理論基礎與研究方法

1.1、理論基礎

數字勝任力是指個體在數字化環境中，能夠有效利用數字技術與工具，開展專業活動的能力。其核心要素通常包括信息素養、技術應用能力、數據分析能力。對于高校體育教師而言，數字勝任力不僅包括運用體育教學軟件的能力，還涵蓋使用數字化教學設備開展教學活動、實施教學管理的能力。層次分析法（AHP）是一種系統化、定量化的決策分析方法，它通過構建層次結構模型，將復雜問題分解為多個層次，并通過專家打分形成判斷矩陣，最終得出各項指標的權重。AHP方法的基本原理是，通過構建判斷矩陣來求解各指標的優先級，并結合專家意見評估各指標的重要性。在實際應用中，AHP被廣泛用于教育研究、項目選擇、資源配置等領域。在本研究中，AHP方法被用來評估體育教師數字勝任力的不同維度，并確定各維度的權重。模糊綜合評價法是一種基于模糊數學理論的多指標綜合評價方法，可解決因評價指標的模糊性和不確定性帶來的評價難題。該方法通過構建模糊綜合評判矩陣，采用加權平均法，綜合各評價因素的結果，適用于評估具有不確定性和模糊性的對象。在本研究中，模糊綜合評價法將用于綜合評估體育教師數字勝任力的具體表現，進一步提高評估結果的準確性和可靠性。

1.2、研究方法

本研究的設計基于AHP和模糊綜合評價法，通過構建體育教師數字勝任力評價模型，探討其在高校體育教學中的應用。研究流程包括：通過文獻綜述和專家訪談，確定高校體育教師數字勝任力的構成要素，包括信息素養、技術應用能力、數據分析能力等。利用AHP法構建評價指標體系，并通過專家兩兩比較打分形成判斷矩陣，計算得到各項指標的權重。在此基礎上，設計模糊綜合評價問卷，采用模糊綜合評價法對高校體育教師的數字勝任力水平進行評估。數據收集采用隨機抽樣法，從全國范圍內選取100名高校體育教師作為研究樣本。問卷內容包括數字勝任力的各項維度，并使用Likert五點量表進行評分。數據分析采用SPSS和Matlab軟件進行統計分析與模型運算，首先利用SPSS軟件進行數據清洗和描述性統計分析，然后使用Matlab完成AHP法的權重計算和模糊綜合評價法的評估運算。依據計算結果，對高校體育教師的數字勝任力進行綜合評價，并提出針對性的教育政策建議。

2、高校體育教師數字勝任力指標體系構建

2.1、指標體系構建原則

在構建高校體育教師數字勝任力的指標體系時，首先需要遵循科學性、系統性和可操作性及動態適應性原則。科學性是指所構建的指標體系必須基于實際的理論和數據支持，確保所選指標能夠全面、準確地反映高校體育教師的數字勝任力水平。在此基礎上，研究結合高校體育數字化教學的現狀與發展趨勢，確保指標具有前瞻性和準確性。系統性要求各個維度和子指標之間具有內在聯系，確保整體框架的邏輯一致性與系統性。系統性體現在不同維度和子指標的層級關系上，確保各項指標能夠相互補充、協調，并且完整反映體育教師在數字教學中的綜合能力。指標體系還需具備較強的可操作性，即所構建的體系要便于實際操作，能夠通過問卷、訪談等方式方便地收集數據，并且具有較高的實用性。在此過程中，還需考慮到實際應用中的可行性，避免選取過于抽象或難以量化的指標。可操作性不僅要求指標的定義清晰、簡明，而且要考慮到數據收集與分析的可行性。在保證科學性與系統性的同時，指標體系應當靈活可變，以適應高校體育教師在不同教學環境中的數字勝任力需求。例如，當前全國有近3000所高校開設體育課程，且每年都有新技術不斷引入，評估體系要能適應這些變化，及時反映數字技術對教學方式的影響。

2.2、指標體系的確定過程

本研究的指標體系確定過程采用了文獻分析法、專家訪談法和問卷調查法相結合的方式。通過文獻分析法，對國內外高校體育教師數字勝任力相關研究進行梳理，重點分析高校體育教師數字技術應用、數字化教學設計、體育信息素養等方面的研究成果。文獻分析幫助確認了數字勝任力的幾個核心維度，如技術能力、教學設計與實施、管理與領導、專業發展等，并為指標體系的構建提供了理論依據。利用專家訪談法，邀請了來自不同高校的10位體育教育領域的專家，通過深入訪談了解他們對高校體育教師數字勝任力的看法及期望。訪談內容涉及體育教師如何應用數字工具進行教學、如何在教學中設計與實施數字化內容等，進一步完善了指標體系的構成。為驗證指標體系的有效性，本研究通過問卷調查法進行了數據收集，向全國多區域200名高校體育教師發放問卷，收集他們對各項指標的認同度與評價。在問卷設計過程中，根據專家建議和文獻分析的結果，構建涵蓋技術能力、教學設計與實施、管理與領導、專業發展等維度的問卷，采用Likert五點量表進行評分，確保能夠全面反映高校體育教師的數字勝任力水平。通過這三種方法的綜合運用，確保了指標體系的科學性和實用性。

2.3、具體指標的描述與分類

在構建高校體育教師數字勝任力的指標體系時，本研究從四個核心維度對具體指標進行了分類與描述。技術能力層面包括教師對數字技術的掌握與應用能力，具體指標有：掌握體育教學相關軟件（如視頻分析軟件、互動教學平臺等）的使用方法，具備基本的數據采集與處理能力，能夠運用體育智能設備進行教學活動。該層面考察教師在數字化教學環境中是否能夠有效利用現代技術提升教學效果。教學設計與實施層面包括教師在數字化教學過程中設計與實施的能力，具體指標有：能夠根據教學目標和學科特點設計數字化教學方案，運用在線平臺開展課堂互動和資源共享，能夠評估與反饋學生在數字環境中的學習效果等。該層面強調教師如何將數字技術有效地融入教學實踐。管理與領導層面則聚焦教師在數字環境中的領導力和管理能力，具體指標有：能夠利用數字技術進行體育課堂管理與學生運動安全監控，運用信息化手段進行體育教學資源的管理和分配，具備在團隊中通過數字工具開展合作與溝通的能力等。該層面體現了教師的組織與領導能力。專業發展層面關注教師在數字化環境中的持續學習與自我提升，具體指標包括：是否定期參加數字技術相關的培訓與學習，是否能夠進行數字技術的自主學習與創新實踐，是否具備在體育教學研究中使用數字工具的能力等。該層面體現了教師不斷適應數字化發展趨勢，提升自身教學與科研能力。通過這四個層面的綜合評價，構建高校體育教師數字勝任力的完整指標體系。

3、AHP-模糊綜合評價法模型構建

3.1、AHP模型構建與權重確定

AHP（層次分析法）是一種經典的多準則決策方法，通過分解復雜問題并建立層次結構來幫助決策者進行綜合評價。

本研究在構建AHP模型時，首先確立了高校體育教師數字勝任力的各個評價維度，并將這些維度按層次結構進行排列。層次結構包括目標層（即數字勝任力評估的總體目標）、準則層（包括技術能力、教學設計與實施、管理與領導、專業發展等四個維度），以及評價指標層（每個維度下的具體評價指標）。在確定層次結構后，邀請了10位來自高校體育教育、信息技術和教學管理等領域的專家，采用兩兩比較法進行打分。專家們通過對各個維度及其指標的相對重要性進行評分，形成了判斷矩陣。根據專家評分，采用幾何平均法計算各指標的權重，以確保評估結果的客觀性和準確性。

在AHP模型中，專家的打分結果需要進行一致性檢驗。常用的一致性檢驗方法是計算一致性比率（CR）。通過計算判斷矩陣的最大特征根（ λ_max ）和一致性指標（CI），進而計算CR值。當CR值小于0.1時，說明判斷矩陣具有較好的一致性，專家評分具有可靠性。本研究的CR值均小于0.1，表明專家打分結果的一致性較高，權重計算合理。最終，依據AHP法計算出的各個維度和指標的權重被應用到數字勝任力評估模型中，為后續的模糊綜合評價提供依據。

3.2、模糊綜合評價法的應用

模糊綜合評價法作為一種有效的多指標決策方法，能夠處理系統中的模糊性和不確定性，特別適用于評估具有模糊性質的對象。本研究在AHP模型的基礎上，采用模糊綜合評價法對高校體育教師的數字勝任力進行綜合評估。構建了模糊評價矩陣。評價矩陣的行代表體育教師在各個維度上的評價等級（例如，非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意等），列代表各個指標的權重。通過問卷調查和專家評分，獲取了體育教師在不同維度和指標上的模糊評分，形成了模糊評價矩陣。

在模糊綜合評價法中，采用加權平均法計算綜合得分。根據AHP法確定的各維度權重，結合模糊評價矩陣，計算出每位體育教師在各個維度的綜合得分。依據綜合得分的高低，對體育教師的數字勝任力進行分類，如“優秀”“良好”“一般”“差”等。該模型能夠充分考慮數字勝任力的多樣性與復雜性，避免單一標準或量化指標的局限性。

研究對評估結果進行了詳細分析，發現大部分高校體育教師在技術能力和教學設計層面的得分較高，而在管理與領導及專業發展方面的得分較低。這表明高校體育教師在數字技術的實際應用中表現良好，但在領導力和持續發展方面仍有提升空間。通過這種綜合評價，研究為高校體育教師數字勝任力的提升提供了數據支持和實踐指導。

4、實證研究與模型驗證

4.1、實證研究設計

本研究以全國范圍內高校體育教師為研究對象，采用分層隨機抽樣方法，從華東、華北、華南、華中和西北五大區域各選取20所高校，每所高校隨機抽取1名體育教師，初始采樣100份，經篩選后獲有效樣本100份。樣本特征如表1所示，其中男性教師占比 52.4% ，女性教師占比 47.6% ；年齡分布以30—40歲為主（ 45% ），其次為40—50歲（ 35% ）；教齡5年以下的教師占比 30% ，5-10年占比 40% ，10年以上占比 30%

數據收集采用自編《高校體育教師數字勝任力評價問卷》，包含技術能力、教學設計與實施、管理與領導、專業發展4個一級指標及15項二級指標。問卷采用Likert五點量表評分（ 1= 非常差， 5= 優秀），并通過預調研檢驗信效度。問卷共發送100份，回收有效問卷85份，有效回收率為 85% 。數據處理分三步完成：先使用SPSS26.0進行數據清洗與描述性統計，剔除無效數據3份，最終有效樣本82份；后通過Cronbach's ∝ 系數檢驗問卷信度，結果顯示總問卷 ∝ 系數為0.89（ ：gt;0.7? ），各維度 α 系數均高于0.75（表2），表明數據可靠性良好；利用Matlab R2023a 完成AHP權重計算與模糊綜合評價，結合專家打分構建模糊隸屬度矩陣。

4.2、結果分析與討論

基于模糊綜合評價法，計算得出高校體育教師數字勝任力綜合得分為3.42（滿分為5），各維度得分如表3所示。技術能力得分最高（3.68），專業發展得分最低（3.11），教學設計與實施（3.55）和管理與領導（3.22）居中。進一步分析不同教齡教師的差異發現（表4），教齡gt;10年的教師在技術能力（3.85）和專業發展（3.40）上顯著高于其他組（ _?plt;0.05 ），而教齡lt;5年的教師在管理與領導維度得分最低（2.98）。

結果表明，高校體育教師在技術應用和教學設計方面表現較好，但管理與領導能力及專業發展存在明顯短板。教齡較長的教師因經驗積累更豐富、參與數字化培訓機會更多，在技術更新與自我提升上更具優勢。而年輕教師在數字化管理中的組織能力不足，可能與缺乏實踐機會相關。高校普遍缺乏系統的數字勝任力培訓機制，導致教師在專業發展維度得分偏低。

4.3、模型的可靠性與有效性檢驗

通過KMO檢驗和Bartlett球形檢驗驗證模型結構效度，結果顯示KMO值為 ，Bartlett檢驗x²=756.32 （ _?plt;0.001 ），表明數據適合因子分析。進一步采用主成分分析法提取4個公因子，累計方差解釋率為 68.5% （表5），與預設維度一致，證實模型結構效度良好。

為檢驗模型信度，采用重測信度法對30名教師間隔兩周重復測量，Pearson相關系數為0.86（ _?plt;0.01） ，表明模型穩定性較高。同時，將模型評估結果與專家獨立評分對比，Spearman相關系數為0.78（ plt;0.01 ），說明模型具有較高外部效度（表6）。

模型通過嚴格的信效度檢驗，能夠有效評估高校體育教師數字勝任力水平，為教育管理部門提供科學依據。

5、結論

本研究基于AHP-模糊綜合評價法構建了高校體育教師的數字勝任力模型，旨在全面評估高校體育教師在數字化時代下的勝任力水平。通過對全國范圍內的高校體育教師進行問卷調查，結合樣本數據和模糊綜合評價法，得出高校體育教師的數字勝任力綜合得分為3.42（滿分5分）。結果表明，教師在技術能力和教學設計方面的表現較為優秀，但在管理與領導及專業發展等方面的得分相對較低，尤其是在教齡較少的教師群體中，管理與領導能力存在較為明顯的短板。

進一步分析不同教齡教師的差異，研究發現教齡較長的教師在技術能力和專業發展維度上的得分顯著高于其他組，體現出經驗積累和長期培訓的優勢，而年輕教師在數字管理與領導的能力上表現較弱，可能與實踐機會的不足相關。問卷信度和效度分析結果表明，本研究構建的數字勝任力評估模型具有較高的穩定性和可靠性，能夠有效反映高校體育教師的數字勝任力水平。

本研究為高校體育教師數字勝任力的評估提供了新的思路和方法，模型的構建不僅有助于識別當前高校體育教師在數字化教學和管理中的能力短板，還為教育管理部門制定針對性的培訓策略提供了科學依據。研究結果提示高校在推動教師數字勝任力提升的同時，應重視針對體育教師的系統性數字化培訓體系建設，助力教師提高其在數字化時代的適應能力和數字專業水平。

參考文獻：

[1]王巖峰，齊有為.應用型本科高校大學生自主學習能力測評與培養——基于AHP-模糊綜合評價法[J].河南財經學刊，2024，38（4）.

[2]周桂霞，賈建，李宇飛，等.基于模糊綜合評價法的高校人才培養質量評價研究[J].農機使用與維修，2024（8）.

[3]劉小龍.基于模糊綜合評價法的高校建設項目施工進度管理分析[].安徽建筑，2024，31（8）.

[4]趙江鴻，劉嘉瑋，周紫月，等.高質量發展背景下高校體育教學評價指標構建——基于AHP-模糊綜合評價法[J].當代體育科技，2024，14（17）.

[5]魏鑫華.基于AHP-模糊綜合評價法的H高校內部控制評價及優化研究D].杭州：杭州電子科技大學，2024.

[6]隋晶晶.基于AHP-模糊綜合評價法的高校圖書館閱讀推廣效果評價[J].江蘇科技信息，2024，41（8）.

[7]王雪寧，萬丹丹.基于層次分析一模糊綜合評價法的醫學高校實驗室安全評價體系的研究[].實驗室檢測，2024，2（4）.

[8]林育丹，王文勇.基于模糊綜合評價法的高校產教融合質量評價探究[J].湖北工業職業技術學院學報，2023，36（6）.

[9]閆旋飛.AHP-模糊綜合評價法在高校羽毛球課程評價中的應用[J].冰雪體育創新研究，2023（21）.

[10]張毓芯，彭立平，歐發勛.基于模糊綜合評價法的民族地區高校畢業生就業創業能力評價.中阿科技論壇（中英文），2023（8）.

[11]陸靜，鄧娌莉.基于層次分析法和模糊綜合評價法的高校圖書館資源使用滿意度分析——以北部灣大學為例[.百色學院學報，2023，36（3）.

[12]劉珊珊.基于模糊綜合評價法的高校教師教學投入評測建模研究[D].無錫：江南大學，2023.