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【摘要】
根据物元分析理论和可拓集合理论，构建了小学信息技术课程学习的可拓评价模型方法。从基础知识与运用、应用能力、活动表现、学习结果与发展四个方面建立评价指标，利用可拓关联函数求得各指标的关联函数值进而获得评价结果。将该模型应用于惠州某乡镇小学信息技术课程的学习评价中。经检验，该方法能消除评价过程中人为因素的影响，提高评价精度，评价结果较为合理。
【关键词】
可拓学信息技术课程学习评价
【中图分类号】G423.04 【文献标识码】A【文章编号】2095-6517（2014）02-0094-02
一、引言
学习评价是通过各种评价方法收集信息和数据，对学生在经教学活动前后而发生的变化进行测量和判定。小学信息技术课程的学习评价既要求测量学生的学业成绩，反映学生的信息素养水平，又要求对学生的创造力、自主学习能力做出综合测评。
针对我国中小学信息技术课程学习评价的问题，近年来国内许多教育工作者展开了研究。张雄（2005）从知识与能力、过程与方法、情感态度与价值观三个维度对信息技术课程学习评价的原则、学习评价的方法及结果的呈现进行了探讨；朱虹（2009）对信息技术课程的协作学习模式的学习评价体系进行了构建；王海燕，田变肖（2009）以多元智能理论为依据，采用基础知识与运用、应用能力、活动表现三个模块，在信息技术课程教学中建构多元化的学生学习评价体系。
综上，国内教学工作者对中小学信息技术课程学习评价方法方面，国内教学工作者则主要采用简单统计法或者层次分析法（AHP）等模型方法进行评价，然而这些评价方法普遍存在着主观性大、计算复杂等方面的不足，对小学信息技术课程的学习评价问题适用性较差。基于物元分析理论和可拓集合理论的可拓评价法是利用一定的评价等级体系及相关数据建立经典域和节域，并通过计算关联度确定各个对象优度，从而反映对象优劣程度的一种评价方法。本文利用可拓评价法对小学信息技术课程的学习评价问题构建评价模型，即通过选择合理的评价指标，确定权系数和建立关联函数，计算待评价物元的关联函数值，最终得到对学生学习情况的等级评定。
二、基于可拓方法的学习评价模型
可拓学是用形式化的模型研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法，建立在可拓学理论基础上的多指标可拓综合评价方法则是一种多元数量化决策方法，利用该方法，可以建立事物多指标性能参数的物元决策模型，能较好地解决和反映事物的质量综合水平。根据文献，可拓评价方法的主要步骤依次包含选取评价指标体系、确定经典域和节域、构造各指标关于评价等级的关联函数、确定关联度，进行综合评价等。
步骤1 选取评价指标体系
在充分完成文献调研的基础上，通过组织学生、在校高等教育师范生、在职小学教师以及教育主管行政领导等教育工作者，采用头脑风暴、列举法等方法归纳出关于小学信息技术课程学习评价的评价指标。
因此，本文从基础知识与运用、应用能力、活动表现、学习结果与发展共四个方面作为一级评价指标。在一级评级指标下，又细分了解信息技术常识等共十一个二级评价指标，本文以广东省惠州市某乡镇小学信息技术课程学生学习状况的实际评价数据做为评估值，见表1。
步骤2 确定经典域和节域
在本次研究中对小学信息技术课程可拓学习评价的经典域和节域经典域和节域做以下定义：见表2。
表1小学信息技术课程学习评价指标
一级指标 二级指标 评估值 权系数
［A1］基础知识与运用 ［B1］掌握信息技术的基本概念及原理 87 0.10
［B2］掌握与信息技术相关的法律、法规 82 0.05
［A2］应用能力 ［B3］会选用适当的工具软件或网络手段，获取有价值的信息 92 0.10
［B4］能熟练使用常用软件工具和网络应用 91 0.15
［B5］具有较强的法律意识，具备社会责任感及信息伦理道德修养 79 0.05
［B6］能有效防范计算机病毒、木马、恶意程序，会使用适当的手段保护自身的信息安全 88 0.05
［A3］活动表现 ［B7］ 学习主动，求知欲强，遇到问题能主动探究，积极思考 74 0.10
［B8］在教学活动中，能发挥想象力，讨论或制作中具有创新性 78 0.10
［B9］具有协作精神，能自主愉快地与教师或小组成员进行讨论、交流、合作 86 0.15
［A4］学习结果与发展 ［B10］能独立、灵活地运用知识技能和探究方法去分析问题、解决问题，并养成习惯 77 0.10
［B11］能感受到成功的喜悦，内心受到陶冶，知识得到强化，思维得以发展 70 0.05
表2小学信息技术课程可拓学习评价的经典域和节域
不合格 合格 中等 良好 优秀 节域
<0,55> <55,65> <65,75> <75,85> <85,100> <0,100>
步骤3 构造各指标关于评价等级的关联函数
根据式关联函数的构造式是：
（1）
其中：
（2）
（3）
根据式1－3可计算出信息技术课程学习评价各指标关于评价等级的关联函数值，汇总后见表3。
表3各评价指标关联函数值
指标代码 j
1 2 3 4 5
［B1］ －0.711 －0.629 －0.480 －0.133 0.182
［B2］ －0.600 －0.486 －0.280 0.200 －0.143
［B3］ －0.822 －0.771 －0.680 －0.467 7.000
［B4］ －0.800 －0.743 －0.640 －0.400 2.000
［B5］ －0.533 －0.400 －0.160 0.235 －0.222
［B6］ －0.733 －0.657 －0.520 －0.200 0.333
［B7］ －0.422 －0.257 0.040 －0.037 －0.297
［B8］ －0.511 －0.371 －0.120 0.158 －0.241
［B9］ －0.689 －0.600 －0.440 －0.067 0.077
［B10］ －0.489 －0.343 －0.080 0.095 －0.258
［B11］ －0.333 －0.143 0.200 －0.143 －0.333
步骤4 确定关联度，进行综合评价
关联度的计算式：
（4）
式中 表示各对应特征关联度函数 关于等
级j的关联度 的权重。
根据式（4）可计算得到评价等级的关联度，见表4：
表4 各等级的关联度值
不合格 合格 中等 良好 优秀
－0.629 －0.523 －0.332 －0.104 0.932
进而可求得该次可拓评价的综合等级水平为“优秀”，对照评测数据可见该评价结果与实际较为符合，等级评定也较为合理。
三、结语
本文针对小学信息技术课程学习评价问题，以惠州市某乡镇小学信息技术课程学生学习状况的实际评价数据样例，通过选择合理的评价指标，确定权系数和建立关联函数，计算待评价物元的关联函数值，根据关联度大小对学生的学习评价进行了等级评定。该方法充分考虑到各单项指标评估结果不相容的存在，以定量的数值表示评定结果，较完整地反映学生信息技术课程学习真实情况，并能给予较为准确的等级评价结果，并能反映学生学习的动态变化趋势。经检验，该评价方法在理论上和方法上都是可行的，评价结果也较为准确、合理、客观，能有效地增加评价的灵活性和可操作性，及时发现教学活动中出现的问题，为促进教学方法改革和教学质量的提高给予重要参考。
针对小学信息技术课程学习评价问题今后的研究侧重于以下两方面。其一，进一步完善小学信息课程的学习评价指标体系；其二，是运用其他类型的评价方法，如主成分分析法、数据包络分析法、模糊评价法等，对小学信息技术课程学习进行评价，探索更为科学、准确、可行的评价模型方法。
参考文献
［1］陈万平，初春红，初红霞.浅议信息技术环境下的学习评价［J］.曲阜师范大学学报（自然科学版），2008（01）：125～128.
［2］张雄.关于普通高中信息技术课程学习评价的探讨［J］.中国电化教育，2005（12）．
［3］朱虹.信息技术协作学习模式的学习评价体系构建策略［J］.中国信息技术教育，2009（12）．
［4］王海燕，田变肖.基于多元智能理论的学生学习评价体系初探——以陕西高中信息技术新课程为例［J］.当代教师教育，2009（04）．
［5］蔡文，杨春燕.可拓工程方法［M］.科学出版社，1997.7－23.
［6］蔡文.可拓论及其应用［J］.科学通报，1999（7）：673～682.
［7］蔡文.可拓学概述［J］.系统工程理论与实践，1998（1）：76～84.
［8］蔡文.从物元分析到可拓学［J］.吕梁学刊，1996（2）：1～9.
［9］蔡文.可拓学理论及其应用［J］.中国科学通报，1999（7）：673～682.
根据物元分析理论和可拓集合理论，构建了小学信息技术课程学习的可拓评价模型方法。从基础知识与运用、应用能力、活动表现、学习结果与发展四个方面建立评价指标，利用可拓关联函数求得各指标的关联函数值进而获得评价结果。将该模型应用于惠州某乡镇小学信息技术课程的学习评价中。经检验，该方法能消除评价过程中人为因素的影响，提高评价精度，评价结果较为合理。
【关键词】
可拓学信息技术课程学习评价
【中图分类号】G423.04 【文献标识码】A【文章编号】2095-6517（2014）02-0094-02
一、引言
学习评价是通过各种评价方法收集信息和数据，对学生在经教学活动前后而发生的变化进行测量和判定。小学信息技术课程的学习评价既要求测量学生的学业成绩，反映学生的信息素养水平，又要求对学生的创造力、自主学习能力做出综合测评。
针对我国中小学信息技术课程学习评价的问题，近年来国内许多教育工作者展开了研究。张雄（2005）从知识与能力、过程与方法、情感态度与价值观三个维度对信息技术课程学习评价的原则、学习评价的方法及结果的呈现进行了探讨；朱虹（2009）对信息技术课程的协作学习模式的学习评价体系进行了构建；王海燕，田变肖（2009）以多元智能理论为依据，采用基础知识与运用、应用能力、活动表现三个模块，在信息技术课程教学中建构多元化的学生学习评价体系。
综上，国内教学工作者对中小学信息技术课程学习评价方法方面，国内教学工作者则主要采用简单统计法或者层次分析法（AHP）等模型方法进行评价，然而这些评价方法普遍存在着主观性大、计算复杂等方面的不足，对小学信息技术课程的学习评价问题适用性较差。基于物元分析理论和可拓集合理论的可拓评价法是利用一定的评价等级体系及相关数据建立经典域和节域，并通过计算关联度确定各个对象优度，从而反映对象优劣程度的一种评价方法。本文利用可拓评价法对小学信息技术课程的学习评价问题构建评价模型，即通过选择合理的评价指标，确定权系数和建立关联函数，计算待评价物元的关联函数值，最终得到对学生学习情况的等级评定。
二、基于可拓方法的学习评价模型
可拓学是用形式化的模型研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法，建立在可拓学理论基础上的多指标可拓综合评价方法则是一种多元数量化决策方法，利用该方法，可以建立事物多指标性能参数的物元决策模型，能较好地解决和反映事物的质量综合水平。根据文献，可拓评价方法的主要步骤依次包含选取评价指标体系、确定经典域和节域、构造各指标关于评价等级的关联函数、确定关联度，进行综合评价等。
步骤1 选取评价指标体系
在充分完成文献调研的基础上，通过组织学生、在校高等教育师范生、在职小学教师以及教育主管行政领导等教育工作者，采用头脑风暴、列举法等方法归纳出关于小学信息技术课程学习评价的评价指标。
因此，本文从基础知识与运用、应用能力、活动表现、学习结果与发展共四个方面作为一级评价指标。在一级评级指标下，又细分了解信息技术常识等共十一个二级评价指标，本文以广东省惠州市某乡镇小学信息技术课程学生学习状况的实际评价数据做为评估值，见表1。
步骤2 确定经典域和节域
在本次研究中对小学信息技术课程可拓学习评价的经典域和节域经典域和节域做以下定义：见表2。
表1小学信息技术课程学习评价指标
一级指标 二级指标 评估值 权系数
［A1］基础知识与运用 ［B1］掌握信息技术的基本概念及原理 87 0.10
［B2］掌握与信息技术相关的法律、法规 82 0.05
［A2］应用能力 ［B3］会选用适当的工具软件或网络手段，获取有价值的信息 92 0.10
［B4］能熟练使用常用软件工具和网络应用 91 0.15
［B5］具有较强的法律意识，具备社会责任感及信息伦理道德修养 79 0.05
［B6］能有效防范计算机病毒、木马、恶意程序，会使用适当的手段保护自身的信息安全 88 0.05
［A3］活动表现 ［B7］ 学习主动，求知欲强，遇到问题能主动探究，积极思考 74 0.10
［B8］在教学活动中，能发挥想象力，讨论或制作中具有创新性 78 0.10
［B9］具有协作精神，能自主愉快地与教师或小组成员进行讨论、交流、合作 86 0.15
［A4］学习结果与发展 ［B10］能独立、灵活地运用知识技能和探究方法去分析问题、解决问题，并养成习惯 77 0.10
［B11］能感受到成功的喜悦，内心受到陶冶，知识得到强化，思维得以发展 70 0.05
表2小学信息技术课程可拓学习评价的经典域和节域
不合格 合格 中等 良好 优秀 节域
<0,55> <55,65> <65,75> <75,85> <85,100> <0,100>
步骤3 构造各指标关于评价等级的关联函数
根据式关联函数的构造式是：
（1）
其中：
（2）
（3）
根据式1－3可计算出信息技术课程学习评价各指标关于评价等级的关联函数值，汇总后见表3。
表3各评价指标关联函数值
指标代码 j
1 2 3 4 5
［B1］ －0.711 －0.629 －0.480 －0.133 0.182
［B2］ －0.600 －0.486 －0.280 0.200 －0.143
［B3］ －0.822 －0.771 －0.680 －0.467 7.000
［B4］ －0.800 －0.743 －0.640 －0.400 2.000
［B5］ －0.533 －0.400 －0.160 0.235 －0.222
［B6］ －0.733 －0.657 －0.520 －0.200 0.333
［B7］ －0.422 －0.257 0.040 －0.037 －0.297
［B8］ －0.511 －0.371 －0.120 0.158 －0.241
［B9］ －0.689 －0.600 －0.440 －0.067 0.077
［B10］ －0.489 －0.343 －0.080 0.095 －0.258
［B11］ －0.333 －0.143 0.200 －0.143 －0.333
步骤4 确定关联度，进行综合评价
关联度的计算式：
（4）
式中 表示各对应特征关联度函数 关于等
级j的关联度 的权重。
根据式（4）可计算得到评价等级的关联度，见表4：
表4 各等级的关联度值
不合格 合格 中等 良好 优秀
－0.629 －0.523 －0.332 －0.104 0.932
进而可求得该次可拓评价的综合等级水平为“优秀”，对照评测数据可见该评价结果与实际较为符合，等级评定也较为合理。
三、结语
本文针对小学信息技术课程学习评价问题，以惠州市某乡镇小学信息技术课程学生学习状况的实际评价数据样例，通过选择合理的评价指标，确定权系数和建立关联函数，计算待评价物元的关联函数值，根据关联度大小对学生的学习评价进行了等级评定。该方法充分考虑到各单项指标评估结果不相容的存在，以定量的数值表示评定结果，较完整地反映学生信息技术课程学习真实情况，并能给予较为准确的等级评价结果，并能反映学生学习的动态变化趋势。经检验，该评价方法在理论上和方法上都是可行的，评价结果也较为准确、合理、客观，能有效地增加评价的灵活性和可操作性，及时发现教学活动中出现的问题，为促进教学方法改革和教学质量的提高给予重要参考。
针对小学信息技术课程学习评价问题今后的研究侧重于以下两方面。其一，进一步完善小学信息课程的学习评价指标体系；其二，是运用其他类型的评价方法，如主成分分析法、数据包络分析法、模糊评价法等，对小学信息技术课程学习进行评价，探索更为科学、准确、可行的评价模型方法。
参考文献
［1］陈万平，初春红，初红霞.浅议信息技术环境下的学习评价［J］.曲阜师范大学学报（自然科学版），2008（01）：125～128.
［2］张雄.关于普通高中信息技术课程学习评价的探讨［J］.中国电化教育，2005（12）．
［3］朱虹.信息技术协作学习模式的学习评价体系构建策略［J］.中国信息技术教育，2009（12）．
［4］王海燕，田变肖.基于多元智能理论的学生学习评价体系初探——以陕西高中信息技术新课程为例［J］.当代教师教育，2009（04）．
［5］蔡文，杨春燕.可拓工程方法［M］.科学出版社，1997.7－23.
［6］蔡文.可拓论及其应用［J］.科学通报，1999（7）：673～682.
［7］蔡文.可拓学概述［J］.系统工程理论与实践，1998（1）：76～84.
［8］蔡文.从物元分析到可拓学［J］.吕梁学刊，1996（2）：1～9.
［9］蔡文.可拓学理论及其应用［J］.中国科学通报，1999（7）：673～682.