CN116797071A - 一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法 - Google Patents
一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116797071A CN116797071A CN202310399102.4A CN202310399102A CN116797071A CN 116797071 A CN116797071 A CN 116797071A CN 202310399102 A CN202310399102 A CN 202310399102A CN 116797071 A CN116797071 A CN 116797071A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- evaluation
- group
- intra
- topsis
- course
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 109
- 230000006872 improvement Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 47
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000012258 culturing Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000004899 motility Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000003380 propellant Substances 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 230000007115 recruitment Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000004936 stimulating effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种熵权‑Topsis联合加权改进的课程评价方法,包括如下步骤,S1:设置课程评价主体形式为团队汇报,并收集针对该汇报的评价问卷;S2:将收集到的数据按照整体评价、组间评价与组内评价分为三部分,其中组内评价又分为对小组整体表现(组内1)与个人表现(组内2)评价两部分;S3:首先对于组内评价进行Rwg一致性检验。在通过一致性检验的组内1、组内2之中按照熵权法与Topsis相结合的方法对组内各成员以及小组之间的自评进行量化,得到个人以及小组之间自评的排名。用相关性分析来得到终评与合作小组特征指标之间的关系,以达到提高课程评价的客观性及完善教学反馈的作用。
Description
技术领域
本发明属于对课程评价方法的改进,尤其涉及基于熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法对学生所呈现的小组合作综合表现进行评价的方法。
背景技术
传统课程是以教师为中心进行的知识传授,在以激发学生自主学习的导向下,正逐步转向将课堂的主体交给学生。能够培养学生合作意识与开拓创新的新型课堂形式在日常教学中越来越受到师生的欢迎。为更好地服务于国家需求,合理优化学科资源,国内多所高校借鉴并改良国内外基础学科培养的先进经验,实行大类招生,并逐渐形成“一贯式”的培养体系。然而,目前针对新模式下的课程建设研究尚未形成体系,处于探索阶段。
课程的评价是检验学生学习成果的重要参照,优秀的课程评价模式不仅能够直接反映出学生对课程的掌握和进行学习后能力的整体提升,还能在课程进行的过程中调动学生的主观能动性。在培养具有创新能力和合作意识的新时代人才的导向下,传统的考评模式已不能满足课程需要及辅助达成人才培养目标了。在新的培养模式下,我们更加注重对学生学习能力、合作创新及独立思考的培养,那么课程评价也应从这些能力要求点出发,改进原有的课程评价,建设能够调动学生主观能动性且综合全面反映学生对课程的掌握情况的课程评价模式是非常有必要的。
熵权法能深刻反映出指标的区分能力,进而确定权重。它是一种客观赋权法,相对主观赋权具有较高的可信度和精确度,算法简单,实现容易,但是不能解决因某个指标的数值离散程度较大导致的指标权重偏误问题,容易造成评价结果过于依赖指标选取与数据准确性。而Topsis法(Techniquefororderpreferencebysimilaritytoidealsolution),对资料无特殊要求,使用灵活简便,应用广泛,它是基于归一化后的原始数据矩阵,采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示),然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离,获得各评价对象与最优方案的相对接近程度,以此作为评价优劣的依据。充分利用原始数据的信息,其结果能精确反映各方案之间的差距。因此,将熵权法与Topsis法相结合能够更好的反映各方案之间的排名。以上是基于评分专家的公正性与客观性得到的有效分析方法,但在小组合作的课程评价模式下,我们将评分权交给学生,由于学生之间存在竞争关系,这使得评分的客观性存在一定的扰动,然而,熵权法与Topsis法相结合的联合方法只能针对数据本身进行分析,由于所收集数据的主观性差异,仅使用传统的熵权-Topsis法会产生一定的误差。为了最大程度的消减这种问题带来的影响,我们在设计评价问卷上及结合实际场景加权赋分两个方面进行了误差规避与方法改进。同时熵权-Topsis联合加权改进的评价方法也将更好地体现出对学生某些能力的侧重性体现。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法,解决了背景技术中所提出的问题。
(二)技术方案
一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法包括以下步骤:
S1:设置课程评价主体形式为团队汇报,并收集针对该汇报的评价问卷;
S2:将收集到的数据按照整体评价、组间评价与组内评价分为三部分,其中组内评价又分为对小组整体表现(组内1)与个人表现(组内2)评价两部分;
S3:首先对于组内评价进行Rwg一致性检验。在通过一致性检验的组内1、组内2之中按照熵权法与Topsis相结合的方法对组内各成员以及小组之间的自评进行量化,得到个人以及小组之间自评的排名;
S4:组间评价中同样按照熵权法与Topsis相结合的方法对小组之间的互评进行量化,得到小组之间互评的排名。通过对比整体评价,检验组间评价的合理性;
S5:综合三部分的量化结果,根据受试对象与课程目标的特征对于各组排名进行权重赋值,得到熵权-Topsis联合加权改进的课程评价综合排名;
S6:通过归一化方法将综合排名映射为百分制的受试学生终评;
S7:采用相关性分析探索所收集的合作小组特征指标与终评成绩之间的相关性。
(三)有益效果
本发明基于学生对于小组评价打分情况采用加权改进的熵权-Topsis综合方法来对学生所呈现的合作小组综合表现进行评价,得到能够客观反映学生学习能力、课业水平及团队合作意识的综合课程评价。用相关性分析来得到终评与合作小组特征指标之间的关系,以达到提高课程评价的客观性及完善教学反馈的作用。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显,配合本说明中给出的实例进行附图说明:
图1为本发明熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法的步骤图。
图2为组内1的原始数据及熵权-Topsis法处理后的排名。
图3为组内2的原始数据及熵权-Topsis法处理后的排名。
图4为组间的原始数据及熵权-Topsis法处理后的排名。
图5为用于检验客观性的整体评价排序统计结果。
图6为联合加权法后的小组最终总排名与归一化处理后的百分制得分情况。
图7为所收集的合作小组特征指标统计结果及其量化结果。
图8、9为所收集的合作小组特征指标与终评成绩之间的相关性结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
请参阅图1-9,一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法在对学生小组合作能力评估的实例应用,包括以下步骤:
S1:设置课程评价主体形式为团队汇报,并收集针对该汇报的评价问卷;
S2:将收集到的数据按照整体评价、组间评价与组内评价分为三部分,其中组内评价又分为对小组整体表现(组内1)与个人表现(组内2)评价两部分;
S3:首先对于组内评价进行Rwg一致性检验。在通过一致性检验的组内1、组内2之中按照熵权法与Topsis相结合的方法对组内各成员以及小组之间的自评进行量化,得到个人以及小组之间自评的排名;
S4:组间评价中同样按照熵权法与Topsis相结合的方法对小组之间的互评进行量化,得到小组之间互评的排名。通过对比整体评价,检验组间评价的合理性;
S5:综合三部分的量化结果,根据受试对象与课程目标的特征对于各组排名进行权重赋值,得到熵权-Topsis联合加权改进的课程评价综合排名;
S6:通过归一化方法将综合排名映射为百分制的受试学生终评;
S7:采用相关性分析探索所收集的小组特征指标与终评成绩之间的相关性。
实施实例:
对某课程的15名选课同学进行分组,每组5人形成学习合作小组。为保护学生个人信息,我们在此对分组及组内成员进行符号化,A组成员:A1、A2、A3、A4、A5;B组成员:B1、B2、B3、B4、B5;C组成员:C1、C2、C3、C4、C5。课程的评价主体为小组合作汇报。由于学生之间存在竞争关系,组间与组内的互评可能会存在一定的客观性问题,故我们在评价问卷的设计上特别设置了公平性检验,即组内评价又分为小组整体表现(组内1)与个人表现(组内2)评价;组间评价不仅有各组小项分值式评价且兼顾了总体排名评价。
由于组内成员对本小组表现评分具有一定的主观性,因此对于组内评分首先进行Rwg一致性检验,Rwg值为0.911,表示数据一致性极高。组内1是小组成员对小组整体表现的评价,其中评价指标包括所在小组的工作分工、人员安排的合理程度;小组整体的合作度;小组合作中团队整体所表现出的专业素质程度;本组最终汇报的表现。组内2中评价指标包括对本人的学业、科研能力培养帮助程度及本组5名成员个人表现的评分。
针对组间与组内评价我们使用将熵权法与Topsis法相结合去反映各小组之间的排名。然而,熵权法与Topsis法相结合的联合方法只能针对数据本身进行分析,由于学生之间存在竞争,自评与互评的分数存在一定的客观性偏差,为了最大程度的消减这种误差,还在评价问卷设计时设置了有关组间表现整体评价的问题,即对三组的表现进行综合排序(见图4)。在考量了组间组内熵权-Topsis法处理排名及整体评价修正后,本方法还兼顾了课程本身对学生某些能力的侧重性考察,在最终排序时结合组内与组间的排名基于加权改进的方法得到三组最终排序,根据实际场景要求将反映个人能力、团队协作以及课堂汇报的三方面指标进行1:2:7加权重排。而后将加权后的排名进行归一化处理并转化为百分制的分数形式。三组的最终综合得分为77、70、53分(见图5)。
采用相关性分析探索所收集的小组特征指标(小组成员所承担的角色、组内开会议的次数)与排名之间的相关性(见图7、8)。在小组合作中,小组成员承担的角色一般分为创新者、领导者、实干者、协调者、推进者以及技术者。我们在评价问卷中也设置了相关问题,让学生选择自己的队内角色。由于本次实验的对象是大学四年级的本科生,本课程是专业阶段必修的理论课程,那么在采取团队汇报形式作为课程评价的模式下,我们充分考虑了研究对象与课程自身的特点,按照团队合作中的重要程度将承担的角色进行赋分:创新5分、推进5分、协调3分、技术2分,其余均为1分(见图6)。通过相关性分析得出可用于完善教学反馈的结论:每组的承担角色总分与加权总评得分之间呈正相关,小组开会议的次数与三组的最终得分之间也呈强正相关性。
本发明改良了算法,在传统的熵权法与Topsis相结合的方法上基于实际情况对结果进行加权,可以更好的考虑客观情况对结果的影响。在此研究中,应用加权改进的联合方法来给出以小组为单位的学生终评,得到能够真实反映团队合作汇报优劣程度的总评。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (1)
1.一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法,其特征在于:步骤包括如下:
S1:设置课程评价主体形式为团队汇报,并收集针对该汇报的评价问卷;
S2:将收集到的数据按照整体评价、组间评价与组内评价分为三部分,其中组内评价又分为对小组整体表现(组内1)与个人表现(组内2)评价两部分;
S3:首先对于组内评价进行Rwg一致性检验。在通过一致性检验的组内1、组内2之中按照熵权法与Topsis相结合的方法对组内各成员以及小组之间的自评进行量化,得到个人以及小组之间自评的排名;
S4:组间评价中同样按照熵权法与Topsis相结合的方法对小组之间的互评进行量化,得到小组之间互评的排名。通过对比整体评价,检验组间评价的合理性;
S5:综合三部分的量化结果,根据受试对象与课程目标的特征对于各组排名进行权重赋值,得到熵权-Topsis联合加权改进的课程评价综合排名;
S6:通过归一化方法将综合排名映射为百分制的受试学生终评;
S7:采用相关性分析探索所收集的合作小组特征指标与终评成绩之间的相关性。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310399102.4A CN116797071A (zh) | 2023-04-14 | 2023-04-14 | 一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310399102.4A CN116797071A (zh) | 2023-04-14 | 2023-04-14 | 一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116797071A true CN116797071A (zh) | 2023-09-22 |
Family
ID=88041100
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310399102.4A Pending CN116797071A (zh) | 2023-04-14 | 2023-04-14 | 一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116797071A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116993551A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-03 | 广州天源信息科技股份有限公司 | 一种劳动教育课程管理方法及系统 |
-
2023
- 2023-04-14 CN CN202310399102.4A patent/CN116797071A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116993551A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-03 | 广州天源信息科技股份有限公司 | 一种劳动教育课程管理方法及系统 |
CN116993551B (zh) * | 2023-09-26 | 2023-12-29 | 广州天源信息科技股份有限公司 | 一种劳动教育课程管理方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Hong et al. | A latent profile analysis of undergraduates’ achievement motivations and metacognitive behaviors, and their relations to achievement in science. | |
Ramesh et al. | Learning latent engagement patterns of students in online courses | |
Ingels et al. | The High School Longitudinal Study of 2009 (HSLS: 09): A First Look at Fall 2009 Ninth-Graders. NCES 2011-327. | |
Ji et al. | Monitoring Indicators of the Flipped Classroom Learning Process based on Data Mining-Taking the Course of" Virtual Reality Technology" as an Example. | |
CN116797071A (zh) | 一种熵权-Topsis联合加权改进的课程评价方法 | |
Addy et al. | A new" class" of undergraduate professors: Examining teaching beliefs and practices of science faculty with education specialties | |
CN117217589A (zh) | 一种安全教育培训效果量化评价方法 | |
Yildiran et al. | The Effects of Mastery Learning and Cooperative, Competitive and Individualistic Learning Environment Organizations on Achievement and Attitudes in Mathematics. | |
Qian | Research on innovation and entrepreneurship and talent cultivation mode of college students under the background of artificial intelligence technology | |
Liu et al. | Evaluation and empirical analysis of the influence of disciplinary competition on innovation practice ability | |
Shim et al. | Promoting collaborative learning in software engineering by adapting the pbl strategy | |
Liu | Evaluation of Physical Education Teaching Based on Analytic Hierarchy Process | |
Tang et al. | A new fuzzy comprehensive evaluation model for influencing factors of physical education | |
Bansiong et al. | Motivation toward teaching and employment profile of the bachelor of secondary education graduates of Benguet State University | |
Chen et al. | The Assessment for Undergraduate Development Using Factor Analysis and K-Means Clustering | |
Buckendahl et al. | A case study of vertically moderated standard setting for a state science assessment program | |
Dong | Evaluation of Teacher Competency in Teaching Dance Sports in Selected Universities in Hunan Province, China | |
Huang et al. | RESEARCH ON INDEPENDENT COLLEGE TEACHERS’TEACHING ABILITY BASED ON FACTOR ANALYSIS IN SPSS | |
Srinivasan | Inequalities in Access to Educational Opportunities: An Investigation of the PISA 2009 Dataset Using a Multilevel-IRT Framework | |
Yoo | A Motivational Model of College Music Ensemble Participation for Non-Music Majors | |
Sumadhinata et al. | The role of training in improving the entrepreneurship competency of sustainable rehabilitation participants BNN West Java | |
Rozali et al. | Identifying Environment Aspect in Academic Enhancement Support for Student-Athlete Using Fuzzy Delphi Method | |
Mohaiyadin et al. | Undergraduate accounting students’ perceptions of students’ empowerment and accounting technical skills: Case in University Tenaga Nasional (Uniten), Malaysia | |
Fu | A study on the correlation between physical education courses and students’ health status in colleges and universities based on big data analysis | |
Yang | Applying the Maximum Information Entropy Model to Optimize Innovative Strategies for Physical Education Management |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |