基于模糊综合评价模型的专业学习共同体评价研究

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1、基于模糊综合评价模型的专业学习共同体评价研究摘要：本文以美国西南教育发展中心关于学习共同体的指标为基础，利用模糊综合评价法对地方应用型本科院校S学院的劳动与社会保障专业学习共同体进行了分析。在差、中等、较好、很好四个等级中，S学院社会保障专业学习共同体总的评价属于“较好”等级。在一级指标中，共同的目标和理念、领导的支持与权力共享属于“中等”等级；学习的支撑环境和相互对话、沟通属于“较好”等级；家庭和社区参与方面表现很好。关键词：模糊综合评价模型；学习共同体；应用型本科院校一、引言在国际教育思潮的影响下，作为一种

2、先进的教育理念，“学习共同体”正在我国的高等教育中被广泛倡导。1995年，博耶尔(E.L.Boyer)首次提出“学习共同体”概念，他认为，学习共同体是所有人因共同使命并朝着共同愿景一起学习的一种组织，共同分享学习兴趣，共同寻找通向知识的旅程和理解世界运作方式，并朝着同一目标相互作用和共同参与［1］。美国西南教育发展中心(SouthwestEducationalDevelopmentLaboratory)在1997年首次发表了关于专业学习共同体的描述和介绍，并设计了五个维度、十二个指标。他们认为专业学习共同体是由

3、具有共同理念的管理者与教师构成的团队，他们致力于促进学生的学习，并且是进行合作性、持续性学习［2］。学习共同体具有学习性、互动性、团体性等基本特征。地方高校作为人才培养的重要阵地，通过构建“学习共同体”提高应用型人才培养质量具有重要的现实意义。位于江苏省的S院校定位于地方应用型大学，为提高劳动与社会保障专业学生的综合素质，该校某社会保障专业努力探索基于学习共同体模式的应用型人才培养模式，经过几年的实践，取得了一定的成绩。国内学者往往倾向于使用定性的方法对高校专业学习共同体实施状况进行评价，这种评价方法依赖专家的

4、观察和经验，比较简单，但只停留在感性的初级评价阶段。因此，有必要寻求一种科学、客观、严密而且定量化的高校专业学习共同体评价方法。本文以此为出发点，以对S学院社会保障专业实地调查所获得数据为实证分析的主要依据，运用模糊综合评价模型，从定量的角度对S学院社会保障专业学习共同体进行了评价。、调查设计1.调查的范围、对象与目的本调查的范围限于S学院，调查对象为四百多名全日制劳动与社会保障专业在校本科生，调查目的是获得评价S学院劳动与社会保障专业学习共同体相关数据，了解社会保障专业学习共同体发展状况，并为运用模糊综合评价

5、法对其进行客观考量提供数据。2.调查指标与问卷的设计本研宄按照1997年美国西南教育发展中心（SouthwestEducationalDevelopmentLaboratory）的界定，以五个维度，十二个指标对S学院劳动与社会保障专业学习共同进行评价。五个维度分别是：A1共同的目标和理念；A2学习的支撑环境；A3互相对话、沟通交流（学习意识，探宄意识，团队意识）；A4领导的支持、权利的共享；A5家庭和社区的积极参与。十二个指标依次是：B1专业定位、办学宗旨；B2共享的价值观和愿景；B3物力支持（经费支持）；B4

6、信息资源（图书馆、资料库）；B5技术资源（计算机网络、技能培训课程）；B6互动的课堂文化和互动的师生关系；B7学生与学生团结合作、持续的学习文化；B8教师与教师合作性文化；B9尊重各自的价值观和人格；B10共享的权利和民主氛围；B11家庭有效参与学校教育；B12走进社区。具体各项评价指标及其代号见表1。在二级指标下面又分设26个具体问题，从而建立一个自上而下的三层树形指标结构，并自下而上按照每一级指标对学习共同体的重要性分别赋予分值。对于一级指标和二级指标，我们采用五分点量表让被调查者打分；对于最底层的26个问

7、题，我们采用四分点量表让被调查者打分，然后采用求算术平均数的方法算出各个指标的数值。1.调查的实施我们先发放30份试测问卷以获取数据，并进行信度检验，结果如表2、表3所7K。从表2可以看出一级指标的信度系数为a=0.848,从表3可以看出二级指标的信度为a=0.861，这两级指标量表的信度均在可接受范围之内，我们认为两份问卷均具备较好的信度，可以进行实测。本研究调查阶段设计了两种问卷：问卷一和问卷二。问卷一所获得的数据主要用来计算一级指标和二级指标权重。本次调查实测阶段共发放问卷400份，回收396份，问卷回收

8、率99%，其中有效问卷390份（问卷一170份，问卷二220份），有效率达到97.5%o有效问卷中，男性问卷占48.97%，女性问卷占51.03%o见表4。三、模糊综合评价模型的应用1.原理简介模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性