网络课程模糊评价系统的设计与实现

网络课程模糊评价系统的设计与实现郝粗军程国忠西华师范大学数学与信息学院张世禄四川南充637002【摘要】如何评价网络课程的优劣，是目前教育界人士关注的一个焦点。本文给出了利用模糊数学方法建立的网络课程评价模型，介绍了基于网络的评价平台的设计思想、基本功能，阐述了系统的设计方案和实现方案。【关健词】网络课程，综合评价，模糊评价，评价系统一、引言网络课程是通过网络表现的某门学科的教学内容及实施的教学活动的总和，它包括两个组成部分，按一定的教学目标、教学策略组织起来的教学内容和网络教学支撑环境。随着网络课程的兴起，开发出与网络教育环境相适应的网络课程质量评估方式成为必要。目前国内外大多数评价方法采用定性的指标评价体系，然后对评价结果进行简单加权处理tl1。这种做法有很大的局限性，因为网络课程评价是一个复杂的过程，影响因素众多，每个因素赋予一定的权数会导致权数难以恰当分配，而且由于各权数的归一性，当因素很多时，权数必然很小，这样就会“泯没”大量评价因素的信息，所以往往不能达到定性与定量评价的有机统一。另外，目前的评价过程还不够科学便捷，评价结果的形成需要较长周期，对评价对象需要改进的方面不能及时反馈。本文依据2002年教育部教育信息化技术标准委员会发布的《网络课程评价规范征求意见稿》(CELTS22)因设定两级评价指标，利用模糊数学综合评价方法设计算法，达到了定性与定量评价的有机统一，能够比较客观地反映网络课程在使用中所取得的成效。而基于网络的数据处理平台则突破了诸多限制，实现了数据采集网络化、评价形成自动化和决策反馈及时化。二、模糊综合评价的原理及步吸模糊综合评价就是在模糊的环境中，考虑多种因素的影响，基于一定的目标或标准对评价对象做出综合评价或决策。网络课程是一个系统工程，涉及多方面的问题，对网络课程不能简单地以好和不好来评价，整个评价过程具有很大的模糊性，所以利用模糊数学建模进行综合评价是可行的。其具体步骤如下:1.将因素分类在本例中根据上文提到的网络课程评价规范，设定了两层评价指标，有如下因素集:2.建立权重集根据各一级指标和二级指标的重要程度，赋予相应的权数，本系统中权重集是由管理员根据实际情况设定的。3.建立评语集在本例中选定的评语集为:其中，=优，=良，=中，=差，并设定相应的分数分别为95，80，70，5004.一级模糊综合评价通过对数据库中评价信息的汇总，可以得到某项二级指标在评价级别上的人数比例，我们以此作为这个评价指标的隶属度，记为，最后得到4个一级评价矩阵，记为设定各二级指标权重后进行模糊综合评价后，就得到一级评价集。5.二级模糊综合评价评价者登录后的界面(评价指标体系)一级评价仅是对一级指标下的各个二级指标进行了综合，因此还需要考虑各一级指标的综合影响再进行一次评价，此时的单因素评价矩阵为一级模糊综合评价的结果BI构成的矩阵，考虑各一级指标的权重进行综合评价后就得到了二级模糊评价结果。6.定性定量处理及决策综合评价的量化结果由评语集的分值与二级评价结果合成得到，再参照评语集中的级别进行定性处理。最后针对评语为差的隶属度较高的指标做出提示和整改意见。在评价过程中进行矩阵模糊运算时，模糊变换法、以“乘”代替“取小”、以“加”代替“取大”、加权平均法等都是可选择的合成运算，其中加权平均法运用较为普遍。另外，如果评价因素分为多个层次，则需将评价模式推广到多级模糊综合评价，在本系统中采用两级模糊综合评价模型。三、网络课程模糊评价系统的设计系统体系结构如图2所示，该系统从逻辑上可划分为三层:数据服务层、功能模块层、用户浏览层。其中，数据服务层位于数据服务器端，功能模块层位于应用服务器端，用户浏览层位于客户机端。在功能模块层，用户评价模块主要负责用户评价数据的收集;管理员设定模块主要设定上文提到的指标权重和具体的模糊运算方法;模糊评价模块是核心模块，管理员指定评价方法后进行模糊综合评价，本模块在下文将有详细介绍:查询模块主要为各用户提供所需信息，可以按时间查询不同时段评价者反馈给网络课程的意见，也可以按指标查询评价者对指标的关注程度和评价进展，包括评价结果的定性和定量信息等:在线论坛主要提供一个作息交流通道，便于进行协作评价。在数据服务层，用户信息库用来存储管理员和评价者的信息;评价数据库用来存放模糊评价中的因素集，权重集和评语集;评价记录库则以流水帐的方式记录用户的各份评价表和管理员抽取数据后实时的评价结果表:网络课程库用来存放待评价的网络课程;论坛留言库用来支撑在线交流服务，存储用户的交流信息。四、系统实现的关键技术系统基于.NET平台设计，采用C#语言，后台辅以SQLServerZO00数据库，下面以四种评价方法中应用较广、综合性较好的加权平均算法为例来介绍系统的核心模块—模糊评价模块中的关键技术。在评价过程中要用到矩阵间的合成运算，所以需要把这些数据从数据库中提取并转化为模糊矩阵进行模糊合成运算。在这部分我们采用ADO.NET技术中的Data占et组件来从数据库中抽取数据，因为Dataset组件屏蔽了具体数据源和应用之间的差距，可以把Da切占et视为远端数据库在内存中的镜像，这意味着程序和数据源要管理的连接变少，服务器的负载也减轻许多131.在该算法中主要包括三部分:数据预处理、一级模糊综合评价、二级模糊综合评价，其中数据预处理主要是从远程数据库获取评价数据并映射到本地内存，进而建立模糊评价过程所需要的各项数据，包括:各级评价指标对某项评语的隶属度、权重集、评语集。后面进行的各级评价都在此基础上进行。具体算法如下:五、应用情况我们利用网络课程评价平台，对西华师范大学数学与信息学院张世禄教授等人承担的幼儿教育软件研究项目中已经完成的一个子课题一一幼儿安全教育的网络课程进行了评价，经过前期试用，利用Intranet从授权的学生家长、幼儿园教师、教育专家和内部设计人员中共收到了153份有效评价表。同时利用系统平台，收集了领域内9个专家对各个指标权值的设定方案，经过加权平均后，生成了对该网络课程的赋权方案。管理员选定模糊评价方法中的加权平均算法，得到了如图3所示的结果:得分为96.08，高于系统评语集中优(95分)的分值，所以得出定性结果为优。系统另外要针对评语集中对评语“差”隶属度较高的各个一级指标和二级指标做出提示，在本例中给出该网络课程如下的改进提示:课程内容(一级评价指标)下的内容分块(二级评价指标)、界面设计(一级评价指标)下的链接标识(二级评价指标)、技术部分(一级评价指标)下的多媒体特性(二级评价指标)。在点击这些提示的链接后，用户可以更详细地了解该指标的评价情况。最后经过专家组的分析认为，该网络课程在内容分块方面还不够明晰;链接标识不显著;多媒体特性局限于图片和动画，声音播放不流畅，声音素材准备也不充分。可以看出，系统评价后给出的这些提示都有较强的实用性，网络课程的开发人员可以通过浏览器在终端进行实时查询，明确自己负责开发部分的不足和需要改进的地方。六、小结本文针对目前网络课程评价过程中存在的问题，利用模糊综合评价方法设计了合适的评价算法，构建了网络课程综合评价的网络平台，其可靠的评价结果和及时的反馈意见提高了网络课程评价的实效性。但由于系统中各级评价指标的权重设置还采用主观赋权法，对领域专家的依赖较大，权数确定还欠科学性，另外系统对网络平台上采集的大量评价数据的分析还不充分:在指标的动态筛选、权数的合理设定等方面都有很人的研究空间，引入数据挖掘技术进行数据的深层次分析是本系统需要改进的一个重要方面，笔者正在做相关的完善，期望广大同仁一道致力于探索合理的网络课程评价方法和途径。参考文献【l]周立元.运用模糊评价方法实现网络课程的综合评价[J].教育信息化，2006，(l)【2]网络课程评价规范.教育部教育信息化技术标准委员会.2002:3一17【3]卢镇波等.程序设计专家门诊〔M〕.北京:清华大学出版社，2005:188【4〕李鸿吉.模糊数学基础及实用算法〔M〕.北京:科学出版社，2005〔5」李万宝.ASP.NET技术详解与应用实例【M].北京:机械工业出版社，2005TheDesignAndImPlementaUonofWeb一b姗dCourseEvaluaUonSystemHaoYaojunChengGuozhongZhangS仙uChinaWeslNOnnalUniversi尔Nanehong，Sichuan，6了夕卯2A加臼.d:Howtoevaluatethequalityofweb一basedeoursebecomesagreateoneemoftheedueationalpeoPle.ThisPaperaimstodiseusstheProjeetdesignoftheevaluationnetwork一Platformanditsbasicfunetion.ItalsoPresentsthedesignandimPlementationofthecomPUtersystemthroughtheeomPrehensiveevaluationmodelbasedonthefuzzymathematies.Keywords:Web一bas曰Course，ComPrehensiveEvaluation，FuzzyDecision，EvaluationSystem