1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價建模思想
    傳統(tǒng)工業(yè)自動控制原理中，自動化控制的核心思想就是反饋，通過反饋建立起輸入(原因)和輸出(結(jié)果)的聯(lián)系。根據(jù)反饋在系統(tǒng)中的作用與特點不同分正反饋和負(fù)反饋兩種。把網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價看作一個負(fù)反饋系統(tǒng)。該系統(tǒng)中以網(wǎng)絡(luò)課程中知識屬性基準(zhǔn)為參值量，表示為s(t)。在課程模型中除了包含課程內(nèi)容信息，還包含學(xué)習(xí)不同課程的學(xué)習(xí)目標(biāo)和要求，以此作為系統(tǒng)，通過對學(xué)習(xí)狀態(tài)參數(shù)實施評價作為當(dāng)前學(xué)生學(xué)習(xí)依據(jù)，以評價過程作為控制裝置，輸出評價結(jié)果，表示為q(t)。通過該輸出得到反饋調(diào)整策略，表示為r(t)。以此調(diào)整學(xué)生下一階段的學(xué)習(xí)，表示為w(t+1)。從而達(dá)到調(diào)整評價維度中具體狀態(tài)值(如學(xué)習(xí)時間、交互次數(shù))來使評價結(jié)果和課程模型基準(zhǔn)之間的偏差q(t)一s(t)越來越小。使得課程對學(xué)習(xí)的要求和學(xué)習(xí)結(jié)果趨于一致，從而促進(jìn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)。通過分析及反饋控制原理，其函數(shù)存在如下關(guān)系：q(t)=h(s(t)，w(t))；r(t)=f(s(t)，q(t))；w(t+1)=g(w(t)，r(t))

2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價指標(biāo)體系
    考慮影響學(xué)習(xí)的主要因素，將指標(biāo)體系的對象和目標(biāo)劃分成若干個不同組成部分(子系統(tǒng))，并逐步細(xì)分(即形成各級子系統(tǒng)及功能模塊)，直到每一部分可用具體的統(tǒng)計指標(biāo)描述、實現(xiàn)。得到具有層次型結(jié)構(gòu)的指標(biāo)集合一網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價指標(biāo)體系。該體系共含5個一級指標(biāo)、10個二級指標(biāo)、21個評價參數(shù)。涵蓋了學(xué)生的心理特征因素的定位分析；學(xué)習(xí)過程的關(guān)鍵因素一交互與協(xié)作和資源的利用。其中交互與協(xié)作主要觀測點集中在跟蹤學(xué)習(xí)歷程、記錄參與交互與協(xié)作程度的數(shù)據(jù)。而資源的利用從再學(xué)習(xí)的角度，利用評價激勵其合理分配學(xué)習(xí)時間：學(xué)習(xí)效果主要從階段性和綜合性給出準(zhǔn)確、科學(xué)的說明。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價如表1所示。

3 基于NTFAHP-FCE網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價的實施
3．1 NTFAHP法的權(quán)重確定
    (1)判斷矩陣的建立 文獻(xiàn)給出TFAHP法采用三角模糊數(shù)評判方法確定權(quán)重值。這種方式給出的結(jié)果仍然是定性判斷而不是定量準(zhǔn)確值。
    在此提出一種NTFAHP法，具體實施步驟：①利用不同專家給出各自的傳統(tǒng)判斷矩陣建立兩個矩陣：模糊比較判斷矩陣N，N=(nij)nn，其中元素wij=[lij,mij,uij]是一個以mij為中值的閉區(qū)間，(lij和uij是某專家對某因素給出的最低標(biāo)度值)和利用mij構(gòu)造模糊數(shù)中值矩陣M，M=(mij)nn。②構(gòu)建模糊評判調(diào)整因子S。

式中：為標(biāo)準(zhǔn)偏離率，其值越小表示專家的判斷越一致，偏差越小，因此可利用S調(diào)整模糊數(shù)中值矩陣M，使之更加準(zhǔn)確。③計算調(diào)整矩陣M’。利用模糊評判調(diào)整因子S對M做運算：M’=MxS。④得到最終判斷矩陣A，將M’按列轉(zhuǎn)化成對角線為1的矩陣A。
    (2)計算判斷矩陣A的特征值和特征向量λmax為A的最大特征根；W為對應(yīng)于λmax的正規(guī)化特征向量；W的分量Wi即是相應(yīng)因素的權(quán)值。
    (3)一致性檢驗可根據(jù)λmax是否等于n來檢驗判斷矩陣A是否為一致矩陣。當(dāng)CR<O．10時，判斷矩陣的一致性可以接受，否則應(yīng)對判斷矩陣作適當(dāng)修正。根據(jù)上述算法得到網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價指標(biāo)的權(quán)重分布如表2所示。

3．2 改進(jìn)的FCE(模糊綜合評價法)的評定
    ①確定評語集合論域Vn，V={v1，v2，……，vn}；②用隸屬度函數(shù)確定各子因素相對于評語集的隸屬度，得到了單因素的模糊評價矩陣M1；③改進(jìn)的一級模糊綜合評價，確定進(jìn)行二級模糊綜合評價模糊矩陣R=[R1，R2，……，RI，……，RK]T(k為一級指標(biāo)項的數(shù)目)。利用上面的M1和相對于一級指標(biāo)i的二級指標(biāo)權(quán)重Ai={a1，a2，…，am}(利用NTFAHP法求得)為模糊向量(m為相對于某一級指標(biāo)的二級指標(biāo)項目數(shù))，計算一級隸屬度。改進(jìn)傳統(tǒng)的計算R1方法，利用取權(quán)與單因素隸屬度的乘積代替模糊變換中的取大取小算法。此改進(jìn)的目的在于：在“標(biāo)準(zhǔn)”的模糊綜合評價算法中，R1計算方法為把r’ij作為樣本X就m個指標(biāo)對第j類Cj的綜合隸屬度。事實上，這樣計算的r’ij不能綜合反映X對Cj的綜合隸屬情況，因為在進(jìn)行ai∧mlij運算時，只選取了部分信息，丟掉了某些更重要的信息。而取權(quán)與單因素隸屬度的乘積aimlij，綜合反映了樣本就因素對類Cj的隸屬情況，綜合考慮各單因素的影響后，樣本對Cj綜合隸屬度R1為：

    ④二級模糊綜合評價：利用一級指標(biāo)的權(quán)重w={w1，w2，…wk}及其模糊矩陣R進(jìn)行二級模糊綜合評價，其具體形式為：B=W·R；⑤評價結(jié)果的確定：在傳統(tǒng)的模糊綜合評價方法中對歸一化后B利用最大隸屬度法得到評價對象的評定結(jié)果。

4 評價結(jié)果的反饋推理規(guī)則
    評價結(jié)果的反饋分兩種方式：其一將評價結(jié)果直接交給學(xué)習(xí)者，讓其了解該階段學(xué)習(xí)狀況；其二將評價結(jié)果和課程表示的相關(guān)屬性結(jié)合，利用評價反饋機(jī)制自動生成下一階段學(xué)習(xí)的導(dǎo)航信息，引導(dǎo)選擇合適的學(xué)習(xí)路徑。
    基于NFAHP—FCM的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價算法實施后，以用戶界面的形式呈現(xiàn)評價結(jié)果。通過該界面可直觀的了解到自己當(dāng)前的學(xué)習(xí)狀況。通過對學(xué)生的學(xué)習(xí)評價結(jié)果調(diào)查、跟蹤和數(shù)據(jù)挖掘得到了如圖1所示反饋推理規(guī)則。評價反饋結(jié)果的獲得利用向前匹配法，即從前向后匹配，一條匹配成功后不再檢查后面的，前一條不相等再檢查后面的子規(guī)則。

5 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
    作為ITS中的重要組成的學(xué)習(xí)評價系統(tǒng)，考慮遠(yuǎn)程教育的特點和評價要求，應(yīng)具備如下功能：評價系統(tǒng)必須能通過參數(shù)化的手段做到通用化，不僅支持指標(biāo)體系的建立還要支持其更新和維護(hù)。學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)是評價實施的基礎(chǔ)，如何采集有效的數(shù)據(jù)是系統(tǒng)必須提供的功能。學(xué)習(xí)評價的數(shù)據(jù)來源于3個方面：通過調(diào)查問卷、手工輸入、對學(xué)習(xí)的動態(tài)跟蹤。通過和其他系統(tǒng)的接口獲得學(xué)習(xí)日志數(shù)據(jù)。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)評價結(jié)果的調(diào)查、跟蹤和數(shù)據(jù)挖掘，得到個性特征、學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系。
    通過反饋策略指導(dǎo)學(xué)生正確的認(rèn)識自己的個性特征．改進(jìn)學(xué)習(xí)過程，促進(jìn)學(xué)生取得良好的學(xué)習(xí)效果。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

6 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價實例驗證
    現(xiàn)以220名學(xué)生的學(xué)習(xí)參數(shù)為樣本點，驗證系統(tǒng)運行過程。對220名學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況動態(tài)跟蹤采集，分析后得到學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。使用調(diào)查問卷收集學(xué)生的反饋意見，87％的學(xué)生認(rèn)為數(shù)據(jù)較準(zhǔn)確的反映自己的學(xué)習(xí)狀況。9％學(xué)生認(rèn)為數(shù)據(jù)有部分項沒有準(zhǔn)確反映自己的學(xué)習(xí)狀況，4％學(xué)生認(rèn)為數(shù)據(jù)完全沒有準(zhǔn)確反映自己的學(xué)習(xí)狀況。調(diào)查數(shù)據(jù)表明：評價指標(biāo)體系設(shè)置合理，能較好的表示學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況：通過系統(tǒng)的處理機(jī)制得到的數(shù)據(jù)能較準(zhǔn)確的反映學(xué)生學(xué)習(xí)狀況。

7 結(jié)語
    實驗以某學(xué)院2005級計算機(jī)教育專業(yè)學(xué)生2007~2008年第一學(xué)期課程的數(shù)據(jù)為依據(jù)，對該年級90名學(xué)生進(jìn)行評價．其正確率一錯誤率曲線如圖3所示。正確率高達(dá)92．8％月。

    實驗表明：評價模型中選用的NTFAHP—FCE網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價算法能夠較好的應(yīng)用到學(xué)習(xí)評價中。經(jīng)驗證表明：給出的評價模型有很好的實用指導(dǎo)作用，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)比較合理，經(jīng)系統(tǒng)得到的評價結(jié)果和理論結(jié)果一致性較好，學(xué)生對于使用該系統(tǒng)給出的評價結(jié)果和指導(dǎo)學(xué)習(xí)的信息認(rèn)可度在中等偏上。因此，提出的評價方案總體可行?？梢钥紤]在更大的范圍使用。