基于学习者智慧生成的微课评价指标体系构建*

程美 欧阳波仪

摘   要：微课的核心功能是服务学习者的學习体验，主要目标是帮助学习者的智慧生成。文章通过“用户”视角，以学习者为评价主体，基于智慧生成，结合知识管理理念，采用层次分析法，构建了价值性、学习性、互动性、技术性、艺术性等5个一级指标，及选题重要、目标合适等24个指标，充分采用了专家组对各层因素两两重要性比较的定量评价，通过构建判断矩阵，使用Yaahp软件计算得到各指标的权重数值，形成客观、科学的微课评价指标体系。评价结果能够作为微课改进和自动推介的依据。

关键词：微课评价;指标体系;智慧生成;知识管理

中图分类号：G40-1;G40-057 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2019）19-0015-05

2007年，可汗学院创始人Salman Khan通过网络发布了微教学视频，从此微课得到了广泛应用。然而，微课的概念目前尚无统一界定，胡铁生[1]、焦建利[2]等人曾定义微课为数字化学习资源或资源包;黎加厚[3]、祝智庭[4]等人认为微课是“微课程”，应当包括教学目标、教学内容、教学过程和教学评价等要素。本文结合两种观点，认为微课是能够针对一个知识点进行讲解的视频。基于此，为促进学习，笔者设计了有效的互动活动，同时，为检验学习效果，设计了评价活动，即“视频+互动+评价”的学习过程。

微课具有内容碎片化、短小精悍等特征，符合学习者认知特点和视觉驻留规律，能够较好地满足在线学习的需求，在智慧教学中能够有效促进学习者的智慧生成[5]。开展微课评价，具有甄别质量、评判价值、促使改进等重要意义。

一、微课评价的价值取向

“价值”是指客体的内在属性和功能能满足主体需要[6]。微课这一新兴的价值客体，其评价和评价指标体系颇受国内学者和教育工作者的关注，以“微课”和“评价”作为关键词在中国知网中检索到132篇文献，方天宇[7]等人基于层次分析法，遵循指向性、以人为本等原则，构建了包括教学安排、技术规范、应用效果、网络特点等指标的评价体系;李鹏鸽[8]等人选取了选题、过程、规范、资源和效果等为一级指标，按照目标精准、短小精悍的原则上构建了评价指标体系。纵观近百份文献，构建的评价指标体系，虽然都提出遵循“以学生为中心”“以人为本”等原则，价值取向于学习者的收益，然而评价主体大部分都不是学习者，基本上都是“行政评价”“评委评价”“同行评价”等，适用于“微课大赛”“项目考核”等，没有真正把握价值主体和价值客体之间的价值关系。

我国著名教育家顾明远先生认为，价值取向具有评价事物、唤起态度、指引和调节行为的定向功能[9]。本文认为，微课使用的价值主体是学习者，其主要价值在于促进学习者元认知和认知的形成。因此，微课评价指标应重点关注学习者的发展，评价主体应为学习者，通过学习者的学习体验评价微课质量，为后续学习者提供参考，从而使得学习者真正成为学习的主人。

二、基于智慧生成的评价模型

1.智慧生成

智慧是高级创造思维能力，智慧教育是教育发展和教育信息化发展的必然选择，其目标是培养智慧人才，其核心是智慧生成[10]。智慧生成具有体验性、生成性和创新性三大特点，是在理解的基础上，经历知识的“获取-组织-选择-生成-内化-外化”的知识管理过程，即：面向问题解决的知识获取、强调信息整合的知识组织、注重批判理解的知识选择、促进能力建构的知识生成、着眼迁移运用的知识内化、突出创新创造的知识外化。通过这个过程提升创造性思维能力与解决问题能力，生成专业智慧、学习智慧和协同智慧。专业智慧是指学习者自我建构的专业能力和素养;学习智慧是指学习者自我学习形成的方法和技巧;协同智慧是指学习者团队合作中生成的协作和管理。

2.评价指标模型

微课学习，不局限于知识的获取，是在问题解决过程中，提高学习者的高级思维能力。微课内容是突破传统的知识结构，基于智慧生成的多维知识整合，以渐次递进方式呈现，促进有意义建构学习的发生。因此，本文认为微课评价应着重关注“学会了没有”“问题解决了没有”“理解了什么”“整合了什么”“建构了什么”等核心问题，其目标设计与内容选择应具有帮助学习者智慧生成的价值，应适合学习者应用不同学习策略和学习工具开展学习，能与教师、学生和界面之间开展交互，符合智慧生成的学习性和交互性。微课是“视频+互动+评价”，其中视频、题库及其他资料都是基于技术的新型资源，因此必须考虑资源的技术性、活动的趣味性和界面的艺术性，这与智慧生成的体验是相符合的。基于此，从价值性、学习性、互动性、技术性、艺术性等5个维度，初步构建图1所示的评价模型。

三、微课评价指标体系构建

本文应用层次分析法（AHP）进行多层次决策方法，对不同指标分配权重值，达到科学量化目标[11]。基本方法是成立专家组进行主观判断，以此为依据，通过严密的逻辑推理、规范的量化方法，对指标体系中每个维度的指标进行两两比较，运用判断矩阵计算出各层级各指标的权重分配值，最后形成可量化的指标体系。

1.建立三层次递阶结构模型

微课学习是一个结构复杂、涉及因素多的活动，其评价体系不需要面面俱到。为此，组建了由教育专家、优秀教师和优秀学生组成的30人专家团队，采用特尔菲法（专家法）确定微课评价指标基本要素，将各项指标按照支配关系进行了分层，并按照属性进行分组，构建了图2所示的三层次递阶结构模型，第一级为目标层A，第二级为准则层B，第三级为指标层C。B层包含价值性、学习性、互动性、技术性、趣味性、艺术性等6个维度的准则;C层包括选题重要、目标合适等24个指标。

2.建立两两判断矩阵

专家组对指标两两对比判断，分析两者之间的重要程度，将比较判断结果量化，使用萨蒂1-9比例标度法（表1），得到n*n的判断矩阵A。以准则层即一级指标为例，综合专家组的个人判断意见，确定“价值性”“学习性”“交互性”“技术性”“艺术性”五个一级指标对实现微课评价总目标的重要程度。设定目标层为A，准则层为B，建立判断矩阵，通过Yaahp统计得出准则层B（一级指标）各影响因子对目标层A的相对权重（表2）。比如，价值性B1和学习性B2相比，对于实现目标A，价值性的重要性是学习性的2倍，因此，在矩阵中赋值为2，依此类推，建立判断矩阵。

3.一致性检验

因为判断矩阵是根据专家组内多个主体评价建立的，在某一个指标的重要程度上容易出现不一致现象，因此需要对判断矩阵进行一致性检验，以保证指标重要程度判断的科学合理性。一致性检验是通过公式1计算一致性比例来进行计算：

公式中，CI（consistency index）为一致性指标，RI（random index）为平均随机一致性指标。RI的取值可以通过表3得到。若CR<0.10时，表明判断矩阵满足一致性，即权系数的分配是合理的;而当CR>0.10时，说明比较矩阵不满足一致性，要调整修正判断矩阵的元素取值[12]。

用Yaahp软件计算判断一级指标矩阵的最大特征根为λmax=5.091611，一致性指标为：

平均随机一致性指标RI=1.12。

因此，随机一致性比率为：

可见，此层次分析排序的结果有满意的一致性，即权系数的分配是非常合理的。由此得知，判断矩阵A中“价值性B1”“学习性B2”“交互性B3”“技術性B4”“艺术性B5”在目标层中的相对重要性权值分别为0.399852、0.242717、0.159154、0.119964、0.078313。据此可得出5个准则层对于总目标的重要性顺序依次是：价值性B1→学习性B2→交互性B3→技术性B4→艺术性B5。因此，微课质量在很大程度上取决于课题选定、目标确定、知识组织和实践活动设计。

根据以上方法和步骤，依此类推，构造准则层B对应的各个指标层C各项指标之间两两判断矩阵——价值性矩阵B1：（C11，C12，C13，C14）;学习性矩阵B2：（C21，C22，C23，C24）;交互性矩阵B3：（C31，C32，C33，C34）;技术性矩阵B4：（C41，C42，C43，C44）;艺术性矩阵B5：（C51，C52，C53，C54）。应用Yaahp计算出权重系数Wi以及λmax，然后计算并判断一致性比例，具体结果见表4-表8。

4.权重合成及相关分析

二级指标对总目标的重要程度，是评价指标层相对优劣的最终依据。指标层C对目标层A的合成权重，可以由准则层B总权重乘以指标层C在该维度中的权重系数得出。因此，可以用公式A=Bi×Cij，其中i为准则数，j为i指标下的指标数，Bi为准则权重，Cij为指标权重，汇总结果如表9所示。

由此可见，围绕智慧生成的微课，对学习者的价值性所占比重最大，学完之后对学习者创造思维和解决问题能力的提升有明显价值。其次，突出学习者的主体作用，针对学习者特点，创设情境，引导学习者完成实践任务，建构知识体系。随之就是互动性、技术性和艺术性。在此基础上，本文对分值进行圆整，并完善指标观测问题，形成完整的“基于学习者智慧生成的微课评价指标体系”，如表10所示。

四、结束语

微课的核心功能不是比赛获奖，而是服务学习者的学习体验，其主要目标不是改革试验，而是帮助学习者的智慧生成。因此，本文通过“用户”视角，以学习者为评价主体，基于通过智慧生成，采用层次分析法和Yaahp软件，构建了微课评价指标体系。应用该体系评价的结果，既作为微课改进依据，也是智慧教学中优质资源自动推介的依据。当然，该指标体系没有面面俱到，是从学习者评价便捷的角度遴选了重点内容，不一定适合所有类型的微课，在应用中，可以结合实际情况做适当调整。

参考文献：

[1]胡铁生.“微课”：区域教育信息资源发展的新趋势[J].电化教育研究，2011（10）：61-65.

[2]焦建利.微课及其应用与影响[J].中小学信息技术教育，2013（4）：13-14.

[3]黎加厚.微课的含义与发展[J].中小学信息技术教育，2013（4）：10-12.

[4]刘名卓，祝智庭.微课程的设计分析与模型构建[J].中国电化教育，2013（12）：127-131.

[5]李祎，王伟，钟绍春.智慧课堂中的智慧生成策略研究[J].电化教育研究，2017，38（1）：108-114.

[6]廖其发.论我国教育改革与研究的价值取向[J].西南大学学报（社会科学版），2011，37（1）：107-114，191.

[7]方天宇，黄岩，孙莉.基于层次分析法的开放大学微课评价体系实证研究[J].成人教育，2017，37（7）：15-19.

[8]李鹏鸽，左玉，刘志荣，葛优洋.微课评价指标体系的构建与实施[J].教学与管理，2016（16）：74-76.

[9]顾明远.教育大辞典（简编本）[M].上海：上海教育出版社，1999.

[10]祝智庭，彭红超.智慧学习生态：培育智慧人才的系统方法论[J].电化教育研究，2017，38（4）：5-14，29.

[11]许树柏.实用决策方法——层次分析法原理[M].天津：天津大学出版社，1988.

[12]王景利.高校网络教学效果评价指标体系的构建[J].中国成人教育，2019（5）：48-51.

（编辑：王晓明）