MOOC评价模型研究

1、    mooc评价模型研究    （三）评价模型的建立vague集是在模糊集基础上发展而来的。相比较fuzzy集隶属度，它引入真假隶属度的概念，采用区间形式，通过支持、反对和中立三种状态表示隶属程度，在描述模糊性和不确定性方面比fuzzy集理论更具优势，也更加符合客观事物的真实情况21。虽然ahp法和vague集理论早已发展成熟，但主要运用于系统工程、经济管理、生物医学等领域，将其运用于教育教学领域的研究还不多见。本文结合文本挖掘技术、借助ahp和vague集理论构建mooc质量评价模型，是在该领域的创新尝试和有益探索。1.指标vague集隶属函数的构

2、造假设论域x中的任意一个元素用x表示，x中的一个vague集v用一个真隶属函数tv和一个假隶属函数fv表示。tv（x）是x的肯定隶属度下界，fv（x）则是x的否定隶属度下界，tv（x）和fv（x）将区间0，1中的一个实数与x中的每一个点联系起来，即tv：x0，1，fv：x0，1，其中，tv（x）+fv（x）1。如一个vague集v用一个真隶属度tv（x）和一个假隶属度fv（x）来描述其隶属度的界，这两个界构成了0，1上的子区间tv（x），1-fv（x），表示“一定范围内属于”，是存在支持、反对和中立的客观事物的数学模型22。例如，v在点x的vague值为tv（x），1-fv（x）=0.6，0.

3、9，则有tv（x）=0.6，1-fv（x）=0.9，fv（x）=0.1。该结果解释为：元素x属于v的程度是0.6，不属于v的程度是0.1，对v的未知程度为0.3。如果用投票模型对其进行解释，即10人投票，其中6人赞成，1人反对，3人弃权。本文在构造真隶属函数tv（x）和假隶属函数fv（x）时借鉴了“5%犹豫度”的概念。即在某一度量值下，对x的信息全部可知，并且均为肯定信息，tv=1（或均为否定信息，fv=1），此时因素x关于vague集的不确定度为0；但5%是对x的犹豫限度，当超过这一度量值的5%时，开始出现相反的信息23。根据该概念构造mooc评价指标对应的vague集隶属函数如图2。其中a

4、、b分别表示各指标值的最小值和最大值。2.基于vague集相似度的评价过程设u是一个非空集合，v是u上所有的vague集组成的集合，au，bu，m：v×v0，1。如果m（a，b）满足性质：（1）0m（a，b）1；（2）如果a=b，则m（a，b）=1；（3）m（a，b）=m（b，a）；则称m（a，b）为a与b的相似度。设xtx，1-fx，yty，1-fy是论域x上的两个vague值，定义优势函数s（x）=tx-fx，s（y）=ty-fy。定义函数m0，1，其值越大，表示vague值x和y越相似。相似度采用周晓光改进后的相似度量公式24：设a和b是两个vague集，a和b之间的相似程度可

5、由函数t计算，t0，1，其值越大，表示vague集a和b越相似，其中：在上述mooc综合评价指标体系和ahp法确定权重的基础上，可以开始对mooc各项指标开展评价，主要参照如下步骤进行：（1）建立被评课程的vague集；（2）建立理想指标的vague集；（3）根据各指标权重计算被评课程vague集和理想指标vague集之间的相似度。相似度越大，课程评价越优。（四）实例应用从mooc学院网站随机选取三门课：财务分析与决策、大学国文（上）和私人化的基因医学（课程名称分别以课程一、课程二、课程三代替）。请40位同学对三门课程进行学习，然后分别对三门课程各项指标进行评价。建立三门课程评价为“优”的va

6、gue集，并建立理想指标vague集；再根据相似度量公式计算三门课程vague集打分和理想指标vague集之间的相似度。结果如表3所示。根据权重系数，最终可计算出三门课程的相似度结果：t1=0.952，t2=0.913，t3=0.828，t1>t2>t3，表明财务分析与决策课程质量最高，大学国文（上）次之，私人化的基因医学课程质量最低。同时，通过每一课程模块的相似度指数，可以发现大学国文（上）在界面设计方面和课程管理方面评分较低，急需改进；而私人化的基因医学则在课程内容和教学设计方面比较欠缺，特别是在内容编排和练习设计方面亟待加强。四、总结本文通过对mooc的用户评论进行采集、分析

7、挖掘，提取出评论数据中出现频度较高的课程评价指标，同时参考现有的课程评价方法，通过统计分析相应地选取被多数权威方法所共同重视的指标，将二者结合，建立综合的mooc评价指标体系；通过专家打分，使用ahp法确定各指标权重；最后建立基于vague集的mooc评价模型。该模型的应用价值主要体现在如下四个方面：一是有助于mooc平台质量的持续提升。mooc评价模型可以为mooc平台提供课程质量反馈和课程优劣排序，为mooc平台持续提升课程质量和学生学习效果提供有效评价路径。二是有助于mooc管理者的指导和引导。mooc管理者可以通过mooc评价结果，统筹规划，合理投入，引导mooc的数量和质量全面均衡发

8、展。三是有助于mooc学习者的有效选择。其他mooc学习者可以参照课程评价结果选择自己需要和匹配的优质mooc进行学习，避免mooc质量参差不齐影响学习的热情和持续性。四是有助于mooc开发的持续改进。通过mooc评价模型反馈的结果，课程开发者能清楚得知其课程在同类课程中的位置以及存在问题的环节，为后续持续改进指明了方向。本文在研究过程中也存在一定局限性，仍需在后续研究中进一步改进。例如：评论数据均来自于mooc学院网站，数据量不够充足，很难完全和完整反映用户评价内容；专家打分方法确定指标权重，尚存在一定的主观性等。mooc评价对象多元化日益明显，需要从不同视角考量mooc的质量指标，建立更加

9、全面综合的多维度mooc评价模型，使研究结果服务于mooc学习者、开发者和管理者等，以更好地促进mooc的全面持续发展。参考文献：1刘路，刘志民，罗英姿.欧洲mooc教育质量评价方法及启示j.开放教育研究，2015（05）：57-65.2李青，刘娜.mooc质量保证体系研究j.开放教育研究，2015（05）：66-73.3fini a. the technological dimension of a massive open online course：the case of the cck08 course toolseb/ol.2015-03-19.http：/ article/643/

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