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［摘要］ 随着以计算机和网络为标志的信息技术的发展,信息技术辅导教学越来越凸显其优越性,信息技术与课程的有机整合,关键是教师,并对教师的教学能力提出了挑战。本文提出应用层次分析法(AHP)建立教师信息技术与课程整合教学能力评价模型的设想,详细阐述了AHP在评价模型构建中的具体应用,为目前教师信息技术与课程整合教学能力评价提供一种实用而有效的方法。
［关键词］ 信息技术与课程整合; 教学能力; AHP; 评价
一、引言
对于信息技术与课程整合教学能力的评价，我们一般习惯采用定量评价法，即将各项评价指标赋予数量值，再运用数理统计方法作出结论性的评价。但在实际运用过程中，评价使用者由于需要经常借鉴并参考别人的各单项信息技术与课程整合教学能力评价的权重，所以对于各指标权重的考虑并不全面，比如没有考虑各课程之间的特点和差异等。应用层次分析法可以将人们的理想用数量形式表达出来。笔者结合实际，运用层次分析法构建了信息技术与课程整合教学能力的评价模型，从而为其评价工作提供了一种新的思路和方法。
二、AHP评价模型构建及其应用
1.层次分析法的基本原理
层次分析法（AnalyticHierarchyProcess,简称AHP）是美国运筹学家Saaty教授于20世纪70年代初期首先提出并逐步完善的多目标、多因素、多准则的一种定性与定量相结合的复杂系统分析方法。AHP分析法的基本原理是：根据系统的具体性和目标要求，把复杂的系统对象分解为各个组成因素，并按照因素间的相互关联影响分组形成有序的递阶层次结构模型，即把问题层次化。然后对层次结构中同一层次的各因素(评价指标)通过两两比较的方法确定其相对重要性，建立判断矩阵,得到各因素(评价指标)的相对权重。最后综合专家的判断计算各层各指标因素的组合权重，从而得到相对于总目标的优先顺序。通过排序结果分析，解决实际问题。本文应用层次分析法构建信息技术与课程整合教学能力评价指标体系(流程如图1)。
2.递阶层次结构的建立
针对信息技术与课程整合课的特点以及对教师应该具备的能力要求，并通过调查了解市区中小学校课程教学中信息技术的应用情况,笔者详细分析了影响信息技术应用于课堂教学的主要因素,对教师信息技术与课程整合教学能力的评价建立具有目标层（A）、一级指标层（B）和二级指标层（C）的三层结构模型，如图2所示。教师信息技术与课程整合教学能力评价为目标层；一级指标层由教学设计、教学方法与手段、学法指导、教学过程、教学基本功五个部分组成；二级指标层由教学目标、重难点指导等23项指标组成。一级指标层的某些元素对二级指标层的某些元素起支配作用，同时它本身又受到目标层元素的支配。
3.构造判断矩阵
为减小主观因素的影响，首先将隶属于同一指标的各指标之间的相对重要性进行比较，形成判断矩阵。一般地，隶属于指标Ai的指标Bj(j=1,2,…,m)，其判断矩阵为一个m维方阵，如表1所示。表中Bij表示在隶属于Ai的诸指标中，指标i与指标j相比，对于指标j的相对重要性程度，一般采用Saaty提出的1-9比率标度法（见表2）。
用此方法可计算出信息技术与课程整合教学能力评价的一级指标判断矩阵A-B（如表3所示），其它二级指标的判断矩阵B1-C、B2-C、B3-C、B4-C、B5-C可按同样方法求出，在此略。
4.计算指标单权重及其一致性检验
判断矩阵的最大特征根向量经归一化处理后,即得到各指标相对于上层指标的权重向量。这里采用方根法求解一级5阶判断矩阵A-B的特征向量。其步骤为:
于是求得一级指标相对目标层的权重向量为:
W(1)＝（0.22,0.20,0.10,0.36,0.12）T
为保证得到的权重的合理性，通常要对判断矩阵进行一致性检验，以观察其是否具有满意的一致性。否则，应修改判断矩阵，直到满足下列一致性要求为止。随机一致性比率的计算公式为：
式中：λmax为最大特征根,RI为平均随机一致性指标,5阶判断矩阵RI=1.12。经计算,一级指标判断矩阵A-B的一致性比率CR=0.078<0.1,说明该矩阵具有满意的一致性.
利用上面同样方法可求得教师信息技术与课程整合教学能力评价的二级指标对一级指标的权重向量为:
WB1(2)= （0.16，0.25，0.21，0.18，0.20）T
WB2(2)= （0.17，0.25，0.22，0.18，0.18）T
WB3(2)= （0.38，0.37，0.25）T
WB4(2)= （0.09，0.19，0.13，0.17，0.12，0.18，0.12）T
WB5(2)= （0.38，0.35，0.27）T
5.合成权重的计算
二级指标对目标层的合成权重的计算要自上而下，将指标单权重进行合成，并逐层进行，直至计算出最底二级指标层各元素的权重和总的一致性检验，即：
W=W(1)W(2)=(0.035，0.055，0.046，0.040，0.044，0.034，0.050，0.044，0.036，0.036，0.038，0.037，0.025，0.032，0.069，0.047，0.061，0.043，0.065，0.043，0.046，0.042，0.032)
经计算,二级指标判断矩阵CR=0.039＜0.1，也同样具有满意的一致性。
6.建立信息技术与课程整合教学能力评价模型
式中, Z表示信息技术与课程整合教学能力的综合评估分数；fi(x)为教学目标、重难点指导等23个二级评价指标Ci的测试分数；Wi为通过AHP法计算出来的该项指标的权重值。计算出来的Z值愈大，教师信息技术与课程整合的教学能力就越强，课堂教学效果就越好。
7.应用实例
应用上述评价方法和模型, 随机对常州市某中学8名学科教师的信息技术与课程整合教学能力进行了综合评价,并将计算出的评价结果分值按5个级别划分，即优秀(Z≥90)、良好(80≤Z<90)、 中等(70≤Z<80)、一般(60≤Z<70)、差(Z<60)，评审情况如表4所示。
从表中可以看出,4号和8号教师评价成绩为“优秀”,说明这两位教师信息技术与课程整合的教学能力好,课堂教学效率高；而6号教师被评估为“差”,说明信息技术在课程教学中的整合应用水平和能力还较差,需要不断总结经验,尽快加强培训和学习。
三、结论
对教师信息技术与课程整合的教学能力进行全面、系统的评价是一个十分复杂的问题，要想得到科学、理想的评价结果，必须建立严密合理的指标体系层次结构模型，并充分考虑专家的代表性和知识结构，精确确定各指标因素的相对重要性等。本文通过层次分析法(AHP)构建科学的教师信息技术与课程整合教学能力评价模型，通过合理的权重分配对大量定性指标作量化处理，使主观判断变为客观描述，增强了信息技术与课程整合的教学能力评价的科学性和可靠性，同时也提高了评价结果的直观性和可操作性。实践证明,本文介绍的评价模型能将定性分析和定量分析相结合,为学校对教师信息技术与课程整合教学能力的评价提供了良好的应用价值。
[参考文献]
［1］李凤兰.论信息技术与学科课程整合课对教师教学能力的新要求[J].电化教育研究,2005,(10):30-32.
［2］董艳,丁明明.信息技术在高校课堂教学中的应用现状及模式研究[J].电化教育研究[J],2005,(12).
［3］李秀森等.基于因素分析AHP和聚类评价的综合评价系统[J].上海理工大学学报,2003,(2)
［4］许树柏.层次分析原理[M].天津:天津大学出版社,1988.
[作者简介]
乔维德，副教授，江苏常州市广播电视大学科研处。
Teaching Ability Evaluation Based on AHP Information Technology and Curriculum
QiaoWeide
(ChangzhouRadio &Television university,ChangzhouJiangsu 213001)
【Abstract】 As information technology develops,which takes the computer and the network as the symbol,the information technology assistance teaching becomes more important. When information technology integrates with the curriculums effectively, the key is the teachers, which face the challenge in their teaching ability. This article aims to establish evaluation model for the teacher in the terms of integrating information technology into the curriculums by applying level analytic method (AHP).This article states in detail about AHP in the evaluation model, providing one effective method for the teachers in their ability to integrate information technology with the curriculums .
【Keywords】 Information technology and curriculum; Teaching ability; AHP; Evaluation
本文责编：陶 侃
注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”
［关键词］ 信息技术与课程整合; 教学能力; AHP; 评价
一、引言
对于信息技术与课程整合教学能力的评价，我们一般习惯采用定量评价法，即将各项评价指标赋予数量值，再运用数理统计方法作出结论性的评价。但在实际运用过程中，评价使用者由于需要经常借鉴并参考别人的各单项信息技术与课程整合教学能力评价的权重，所以对于各指标权重的考虑并不全面，比如没有考虑各课程之间的特点和差异等。应用层次分析法可以将人们的理想用数量形式表达出来。笔者结合实际，运用层次分析法构建了信息技术与课程整合教学能力的评价模型，从而为其评价工作提供了一种新的思路和方法。
二、AHP评价模型构建及其应用
1.层次分析法的基本原理
层次分析法（AnalyticHierarchyProcess,简称AHP）是美国运筹学家Saaty教授于20世纪70年代初期首先提出并逐步完善的多目标、多因素、多准则的一种定性与定量相结合的复杂系统分析方法。AHP分析法的基本原理是：根据系统的具体性和目标要求，把复杂的系统对象分解为各个组成因素，并按照因素间的相互关联影响分组形成有序的递阶层次结构模型，即把问题层次化。然后对层次结构中同一层次的各因素(评价指标)通过两两比较的方法确定其相对重要性，建立判断矩阵,得到各因素(评价指标)的相对权重。最后综合专家的判断计算各层各指标因素的组合权重，从而得到相对于总目标的优先顺序。通过排序结果分析，解决实际问题。本文应用层次分析法构建信息技术与课程整合教学能力评价指标体系(流程如图1)。
2.递阶层次结构的建立
针对信息技术与课程整合课的特点以及对教师应该具备的能力要求，并通过调查了解市区中小学校课程教学中信息技术的应用情况,笔者详细分析了影响信息技术应用于课堂教学的主要因素,对教师信息技术与课程整合教学能力的评价建立具有目标层（A）、一级指标层（B）和二级指标层（C）的三层结构模型，如图2所示。教师信息技术与课程整合教学能力评价为目标层；一级指标层由教学设计、教学方法与手段、学法指导、教学过程、教学基本功五个部分组成；二级指标层由教学目标、重难点指导等23项指标组成。一级指标层的某些元素对二级指标层的某些元素起支配作用，同时它本身又受到目标层元素的支配。
3.构造判断矩阵
为减小主观因素的影响，首先将隶属于同一指标的各指标之间的相对重要性进行比较，形成判断矩阵。一般地，隶属于指标Ai的指标Bj(j=1,2,…,m)，其判断矩阵为一个m维方阵，如表1所示。表中Bij表示在隶属于Ai的诸指标中，指标i与指标j相比，对于指标j的相对重要性程度，一般采用Saaty提出的1-9比率标度法（见表2）。
用此方法可计算出信息技术与课程整合教学能力评价的一级指标判断矩阵A-B（如表3所示），其它二级指标的判断矩阵B1-C、B2-C、B3-C、B4-C、B5-C可按同样方法求出，在此略。
4.计算指标单权重及其一致性检验
判断矩阵的最大特征根向量经归一化处理后,即得到各指标相对于上层指标的权重向量。这里采用方根法求解一级5阶判断矩阵A-B的特征向量。其步骤为:
于是求得一级指标相对目标层的权重向量为:
W(1)＝（0.22,0.20,0.10,0.36,0.12）T
为保证得到的权重的合理性，通常要对判断矩阵进行一致性检验，以观察其是否具有满意的一致性。否则，应修改判断矩阵，直到满足下列一致性要求为止。随机一致性比率的计算公式为：
式中：λmax为最大特征根,RI为平均随机一致性指标,5阶判断矩阵RI=1.12。经计算,一级指标判断矩阵A-B的一致性比率CR=0.078<0.1,说明该矩阵具有满意的一致性.
利用上面同样方法可求得教师信息技术与课程整合教学能力评价的二级指标对一级指标的权重向量为:
WB1(2)= （0.16，0.25，0.21，0.18，0.20）T
WB2(2)= （0.17，0.25，0.22，0.18，0.18）T
WB3(2)= （0.38，0.37，0.25）T
WB4(2)= （0.09，0.19，0.13，0.17，0.12，0.18，0.12）T
WB5(2)= （0.38，0.35，0.27）T
5.合成权重的计算
二级指标对目标层的合成权重的计算要自上而下，将指标单权重进行合成，并逐层进行，直至计算出最底二级指标层各元素的权重和总的一致性检验，即：
W=W(1)W(2)=(0.035，0.055，0.046，0.040，0.044，0.034，0.050，0.044，0.036，0.036，0.038，0.037，0.025，0.032，0.069，0.047，0.061，0.043，0.065，0.043，0.046，0.042，0.032)
经计算,二级指标判断矩阵CR=0.039＜0.1，也同样具有满意的一致性。
6.建立信息技术与课程整合教学能力评价模型
式中, Z表示信息技术与课程整合教学能力的综合评估分数；fi(x)为教学目标、重难点指导等23个二级评价指标Ci的测试分数；Wi为通过AHP法计算出来的该项指标的权重值。计算出来的Z值愈大，教师信息技术与课程整合的教学能力就越强，课堂教学效果就越好。
7.应用实例
应用上述评价方法和模型, 随机对常州市某中学8名学科教师的信息技术与课程整合教学能力进行了综合评价,并将计算出的评价结果分值按5个级别划分，即优秀(Z≥90)、良好(80≤Z<90)、 中等(70≤Z<80)、一般(60≤Z<70)、差(Z<60)，评审情况如表4所示。
从表中可以看出,4号和8号教师评价成绩为“优秀”,说明这两位教师信息技术与课程整合的教学能力好,课堂教学效率高；而6号教师被评估为“差”,说明信息技术在课程教学中的整合应用水平和能力还较差,需要不断总结经验,尽快加强培训和学习。
三、结论
对教师信息技术与课程整合的教学能力进行全面、系统的评价是一个十分复杂的问题，要想得到科学、理想的评价结果，必须建立严密合理的指标体系层次结构模型，并充分考虑专家的代表性和知识结构，精确确定各指标因素的相对重要性等。本文通过层次分析法(AHP)构建科学的教师信息技术与课程整合教学能力评价模型，通过合理的权重分配对大量定性指标作量化处理，使主观判断变为客观描述，增强了信息技术与课程整合的教学能力评价的科学性和可靠性，同时也提高了评价结果的直观性和可操作性。实践证明,本文介绍的评价模型能将定性分析和定量分析相结合,为学校对教师信息技术与课程整合教学能力的评价提供了良好的应用价值。
[参考文献]
［1］李凤兰.论信息技术与学科课程整合课对教师教学能力的新要求[J].电化教育研究,2005,(10):30-32.
［2］董艳,丁明明.信息技术在高校课堂教学中的应用现状及模式研究[J].电化教育研究[J],2005,(12).
［3］李秀森等.基于因素分析AHP和聚类评价的综合评价系统[J].上海理工大学学报,2003,(2)
［4］许树柏.层次分析原理[M].天津:天津大学出版社,1988.
[作者简介]
乔维德，副教授，江苏常州市广播电视大学科研处。
Teaching Ability Evaluation Based on AHP Information Technology and Curriculum
QiaoWeide
(ChangzhouRadio &Television university,ChangzhouJiangsu 213001)
【Abstract】 As information technology develops,which takes the computer and the network as the symbol,the information technology assistance teaching becomes more important. When information technology integrates with the curriculums effectively, the key is the teachers, which face the challenge in their teaching ability. This article aims to establish evaluation model for the teacher in the terms of integrating information technology into the curriculums by applying level analytic method (AHP).This article states in detail about AHP in the evaluation model, providing one effective method for the teachers in their ability to integrate information technology with the curriculums .
【Keywords】 Information technology and curriculum; Teaching ability; AHP; Evaluation
本文责编：陶 侃
注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”