基于博弈论组合赋权的大学生深度学习评价研究 ——以《数据结构》课程为例

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在中央人才会议上,国家深刻强调人才在发展中的重要性,浅层学习已难以满足人才需求,需要进行深度学习。当前大学生处于快餐式学习时代,且目前在高校中对学生深度学习评价尚不健全,研究深度学习评价显得尤为重要。同时,教育中评价是不可缺少的环节,合理公平的评价对深度学习具有一定的促进作用。本文旨在通过分析当下深度学习评价的研究情况,以大学生为研究对象,构建一个深度学习的评价指标体系,希望通过评价,可以帮助学生科学评估自己的深度学习,教师以此评价结果为依据及时调整教学计划,促进学生个人能力的提升。本文根据国内外的大量文献,了解学术界对深度学习评价的关注度,基于布“布鲁姆目标分类理论”、“建构主义理论”和“多元评价理论”,搭架评价模型的理论框架,按照学生发展规律,深度学习评价框架形成大学生深度学习评价模型,结合当下人才培养要求,搭建深度学习评价指标体系。将德尔菲法贯穿于整个建构过程之中,为获得指标体系的权重,进行了层次分析法、熵权法、博弈论组合赋权等步骤,并选取《数据结构》课程进行实证研究,对已建好的评价体系进行评判。研究结果显示,本文搭建的大学生深度学习评价指标体系,指标明晰,权重合理,具有可操作性。专家教师更注重深度学习效果的提升,在学生的薄弱点处提升学生的深度学习效果是当下应该关心地重要问题。通过深度学习评价指标体系,为教师和学生成长提供新的发展思路,为学校管理提供现实依据。深度学习是学习者最佳的学习,寄希望本文构建的大学生深度学习评价能够丰富深度学习领域的理论研究,为大学生教育评价提供参考依据。
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