论文基于AHP模糊综合评价法高职MOOC建设评价是大学硕士与本科综合评价毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写综合评价评语怎么写方面论文范文。
[摘 要]尽管国内外研究MOOC的数量呈递增的趋势,但是其主要集中在介绍、应对、开发等研究或讨论上,较少的关注其实施效果,评价其开发效用.由于高职和本科的立足点和培养重点不同,因此,本文在借鉴本科院校MOOC开发经验的同时,突出建立一个面向高职的系统、科学的评价指标体系.
[关键词]MOOC；评价；高职
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.06.161
[中图分类号]G642.3 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）06-0-02
1 MOOC建设的研究背景
大规模在线开放课程（Massive Open Online Course,M00C）为学习者提供了丰富的教学资源.在线开放课程的受众学生不仅多、且范围广,所有人都可以在线进行学习.但在这种特殊的环境下,伴随着MOOC的快速发展,许多开发建设的MOOC出现了不少问题,引起关注的包括但不限于教学质量、学员流失、考核评价等诸多问题,制约着MOOC的进一步发展.在此背景下,如何控制和保证MOOC的建设质量已成为MOOC研究者关注的一项重要课题.
2 高职MOOC需求特征分析
高职的课程体系中最重要的组成部分是职业技能课,这些课程是针对职业不同级别所需技能和知识而设计的,注重知识的针对性和实用性,强调职业能力的适用性和复合性,着重职业发展的层次性和递进性.另外,高职的入学门槛相对较低,学生素质参差不齐,在网络学习中学习能力、自我管理、诚信等方面的表现较差.因此,高职的MOOC建设在项目设计、内容组织、教学服务、用户体验等方面有其独特的需求.首先,技能碎片化,即将依赖性强、联系紧密、环节较多的技能项目划分成一个个短小的技能点；其次,目标多样化、层次化,国家对职业技能（资格）本就划分了几个等级,体现了不同层次的要求,加上学生素质的参差不齐,在MOOC的建设中,须考虑到这些非均衡性的因素,以满足不同层次的需求；最后,MOOC平台的用户体验以及教学团队在学生学习过程中需提供自我管理、学习黏度、技术接受和认可等方面足够的、有针对性的帮助或协调.
3 MOOC建设评价指标的构建
借鉴国内外网络课程的评价指标体系和MOOC开发实践,构建出开发团队、教学内容、拓展资源和使用平台4个一级指标,教学服务、学习分析、教学设计、考核设计、课程组织等13个二级指标和16个 指标.
3.1 开发团队
开发团队包括成员数量和分工、教学服务、学习分析3个指标.成员数量和分工：团队成员结构合理性、分工合作情况,每门课程应不少于3人.教学服务：又包括线下活动、课程讨论和关怀性,分别是指通过户外课堂、学习交流、举办沙龙等活动进行线下有效交流和共同分享的频率或次数,线上线下关键时刻提供引导和指导,教师响应速度、个性化服务、关爱性、辅助服务等.学习分析：对课程的学习者需提供其表现报告、提供课程活动数据、能对学习数据进行分析并将其可视化、提供建议和反馈,帮助其改进表现.
3.2 教学内容
教学内容包括教学设计、考核设计、课程组织3个指标.教学设计：主要有多样化目标设计、教学方法和风格设计,即考虑受众的多样性,设计多层次的教学目标,让学生根据自身情况调整学习目标和课堂参和程度,符合高职生学生特点,能精准有效的表达教学内容,详略得当,语言感染力、仪态等表现出面对面授课体验,有肢体语言表达等.考核设计：主要涉及考核形式、评分标准及申诉反馈机制,考核形式要符合学科、课程特点,在合乎逻辑且连贯下灵活开展,评分标准应详细、清晰,能公平、有效的评价学生,申诉机制提供考核结果的申诉、解释等沟通機制.
3.3 拓展资源
拓展资源包括索引组织、可访问性、有用性.索引组织是否易用、分类、关联性和指示标志是否明确且清晰；可访问性指资源链接是否可无障碍访问且完整有效；有用性指提供的参考教学视频真相和信息是否方便学生自主扩充知识面.
3.4 使用平台
使用平台从用户体验的角度设计,包括学习特征收集反馈、进度跟踪、界面设计、响应性.学习特征收集反馈：平台能否有效收集学生的学习特征,以便提供学习数据和假冒筛查.进度跟踪：平台是否具有学习进度的跟踪记录、断点标注、进度提醒等体制或机制.界面设计：用户界面是否友好、易接受和操作方便,帮助信息是否清晰且易用、有用,是否有使用指南.响应性：网站链接服务请求的响应速度.
4 MOOC建设模糊综合评价
4.1 评价集合
关于评价赋值方法有多种,针对文中指标体系中大多指标不容易量化,或者量化时缺少对照参数而不能给出精确数值,导致不同层次甚至同层次的评价指标不易判断其重要程度而很难给出相对权重,因此结合三角模糊数和FAHP的优势,本文采用了基于三角模糊数的FAHP方法,设计了符合日常一般化表达的评价语言变量,从而简化指标权重的判断.如图1所示的评价语言变量和其对应的三角模糊数.
4.2 模糊综合评价步骤
步骤1对指标Xi的下级指标Xim分别进行单因素判断,得到Xi评价结果三角模糊数.
假设指标Xi的下级指标集合为{Xi1 , Xi2,等,Xim},因为有n个专家参和判断,同一问题不同答案采用多数原则,相近则取平均值.专家k对这m个指标评价结果其实是达成共识后的专家团队判断结果,表示为：
Pik等于{Pi1k, Pi2k,等, Pimk}, k等于1,2,等,n.
其中,Pimk相应的语言含义和对应的三角模糊数如表1中评价语言变量和对应的三角模糊数.
步骤2利用FAHP确定二级指标Xim对被评价对象的重要程度,即Xi的一级指标权重.
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参考文献：
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