近年來(lái)，《國家中長期教育改革和(hé)發展規劃綱要（2010-2020年）》、《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》、《教育信息化2.0行動計(jì)劃》等文(wén)件相繼發布，要求重視(shì)智慧教學環境重構，推進信息技術與教育教學的深度融合。在此背景下(xià)，國内各校紛紛建設智慧教室，以探求課堂教學的變革與發展，滿足信息時(shí)代智慧教育的迫切需求。然而，當前國内智慧教室的建設與應用(yòng)情況不容樂觀，表現(xiàn)爲與實際建設需求相差甚遠、過分依賴外(wài)包技術公司、自(zì)身的投入與參與度不夠、追求技術與裝備形式上(shàng)的先進性而忽視(shì)了(le)實際需要和(hé)建設初衷、缺少配套支持與後期系統科學的服務管理(lǐ)等。究其原因，主要在于智慧教室建設缺少頂層理(lǐ)論指導和(hé)系統科學的評價體系。因此，構建一套結構合理(lǐ)、操作(zuò)性強的智慧教室評價指标體系，對(duì)于智慧教室的建設十分重要。

1 智慧教室的概念與内涵

智慧教室又稱智能(néng)教室、未來(lái)教室，是大(dà)數據、人臉識别、物聯網、人工(gōng)智能(néng)等技術與傳統課堂深度融合的一種智慧教學環境。黃榮懷等^[1]指出智慧教室的智慧性應體現(xiàn)在内容呈現(xiàn)（Showing）、環境管理(lǐ)（Manageable）、資源獲取（Accessible）、及時(shí)互動（Real-time Interactive）、情境感知(zhī)（Testing）五個方面。聶風(fēng)華等^[2]構建了(le)智慧教室“iSMART”模型，提出智慧教室由基礎設施（Infrastructure）、網絡感知(zhī)（Network Sensor）、可視(shì)管理(lǐ)（Visual Management）、增強現(xiàn)實（Augmented Reality）、實時(shí)記錄（Real-time Recording）、泛在技術（Ubiquitous Technology）六大(dà)系統組成。作(zuò)爲智慧學習環境的重要組成部分，智慧教室具有與智慧學習環境相關的“記錄過程、識别情景、聯接社群、感知(zhī)環境”等技術特征^[3]，可爲教育數據挖掘（Educational Data Mining，EDM）和(hé)學習分析（Learning Analytics，LA）提供重要的技術支持。從(cóng)智慧教室的實現(xiàn)技術來(lái)看(kàn)，運用(yòng)雲計(jì)算(suàn)、大(dà)數據、物聯網等信息技術來(lái)聚合教育資源，是支持“教與學”過程并實現(xiàn)智能(néng)決策、智能(néng)實施與智能(néng)評價的關鍵所在^4]。

本研究認爲，智慧教室的“智慧性”主要體現(xiàn)在以下(xià)幾個方面：①智慧互動。教學互動可增強學生的學習動機，維持學習參與度和(hé)專注力，激發深度思考等^[5]。傳統的教學互動是一種教師主導的互動形态，而智慧教室是一種高(gāo)互動空(kōng)間，這(zhè)種互動包含人際互動、人機互動、基于中介的多維互動^[6]。技術爲智慧課堂互動提供了(le)契機，使教學互動形式、内容、深度等都得到(dào)了(le)體現(xiàn)^[7]。②智慧評價。智慧評價具有精準、高(gāo)效、便捷等特點，其可視(shì)化評價結果可爲教學改革提供參考。③智慧管理(lǐ)。智慧管理(lǐ)是指利用(yòng)物聯網技術集中管控，自(zì)動調節溫度、亮(liàng)度、通風(fēng)性，對(duì)設備異常情況自(zì)動預警，使管理(lǐ)者從(cóng)繁瑣的設備管理(lǐ)中解脫出來(lái)。④智慧獲取資源。海量的學習資源給學習者帶來(lái)了(le)選擇困擾，而資源平台會(huì)自(zì)動過濾冗餘信息資源，生成結構化數字課程資源并自(zì)動、精準地向學生推送，以滿足學生的個性化學習需求。

2 智慧教室評價的現(xiàn)狀

張亞珍等^[8]對(duì)2003～2013年國内外(wài)關于智慧教室的563篇文(wén)獻進行“研究主題”分析，發現(xiàn)僅有3篇涉及智慧教室評價，而2014～2019年國内外(wài)關于智慧教室評價的研究成果也(yě)不多。近年來(lái)，爲貫徹落實國家智慧校園建設目标，各省市紛紛出台“中小(xiǎo)學智慧校園建設标準”，但(dàn)僅将“智慧教室”作(zuò)爲其中模塊之一，而具體如何評價、從(cóng)哪些(xiē)維度評價等鮮有說明(míng)。真正單獨針對(duì)“智慧教室”建設的頂層指導性文(wén)件，當屬2018年廣東省教育廳印發的《廣東省中小(xiǎo)學智慧教室建設指南（試行）》（後文(wén)簡稱《指南》）^[9]，其關于智慧教室的指标内容如表1所示。

表1  《指南》中智慧教室的指标内容

《指南》不涉及“創新型實驗室”、“創新實踐活動室”、“智慧圖書室”等類型的智慧教室，主要應用(yòng)于傳統多媒體教室的智慧化升級改造，這(zhè)對(duì)現(xiàn)階段學校教學環境的改善與教學資源的整合有重要意義。但(dàn)是，《指南》缺少“智能(néng)管理(lǐ)”、“個性化學習”、“資源智慧獲取”、“智能(néng)感知(zhī)”等内容，緻使大(dà)數據、人工(gōng)智能(néng)、物聯網等技術在智慧教室中的應用(yòng)不夠深入。

1 評價指标的初步拟定

智慧教室作(zuò)爲一種典型的智慧學習環境，爲教學的開(kāi)展提供了(le)有力支撐，使課堂的教學結構得以優化，并使教學與管理(lǐ)更加智能(néng)、高(gāo)效，故能(néng)更好(hǎo)地滿足學生的個性化學習需要。從(cóng)智慧教室的核心概念和(hé)内涵入手，參考《指南》及智慧教室的相關研究成果，本研究初拟了(le)智慧教室的一級評價指标，包括：基礎設施、環境與布局、智能(néng)錄播、教學與資源平台、智能(néng)管控與感知(zhī)、軟硬件工(gōng)具與移動終端、物聯網應用(yòng)、虛拟仿真、培訓方案。

評價指标既要避免重複交叉，又要有内在邏輯關聯。在初拟的一級評價指标中，“基礎設施”是智慧教室各軟硬件及終端設備發揮作(zuò)用(yòng)的基礎；“環境與布局”中的教室空(kōng)間既是物理(lǐ)場又是小(xiǎo)社會(huì)，将教室空(kōng)間變成溫潤的學習場是智慧教室必須解決的問題^[10]；“智能(néng)錄播”既是數字資源生産的重要方式，也(yě)是學習“反刍”、學習行爲分析、教師自(zì)我提升的重要途徑；“教學與資源平台”可對(duì)學生的學習進行監管，便于教學資源的共享與應用(yòng)，滿足學生的個性化學習需要；“智能(néng)管控與感知(zhī)”可實現(xiàn)教室設備管理(lǐ)與檢修的智能(néng)化、可視(shì)化，并運用(yòng)人臉識别技術開(kāi)展學習行爲分析，是智慧教室“智慧性”的重要體現(xiàn)；“軟硬件工(gōng)具與移動終端”是實現(xiàn)内容呈現(xiàn)的基礎，可更好(hǎo)地進行多屏互動與資源共享；“物聯網應用(yòng)”可實現(xiàn)高(gāo)效遠程智能(néng)化管理(lǐ)；“虛拟仿真”可模拟各種學習環境，帶給學生深刻、直觀的學習體驗，激發學生的學習興趣；“培訓方案”可提高(gāo)智慧教室的使用(yòng)頻次和(hé)效率，從(cóng)而間接節約智慧教室的建設成本。

2 評價指标的修改與确定

（1）專家選擇

德爾菲法（Delphi Method）是對(duì)一組專家進行咨詢調查并綜合其經驗和(hé)主觀判斷的方法。選擇具有代表性的專家是運用(yòng)德爾菲法的首要前提^[11]，故本研究采用(yòng)主觀抽樣法，選擇10名咨詢專家，涉及智慧教室“教學應用(yòng)”、“理(lǐ)論研究”和(hé)“建設實踐”三個領域，具體如表2所示。

表2  咨詢專家信息

（2）确定一級評價指标

爲了(le)進一進确認一級評價指标的科學性和(hé)合理(lǐ)性，本研究運用(yòng)德爾菲法，對(duì)初拟的9個一級評價指标進行驗證，過程如下(xià)：

第一步，設計(jì)李克特五點量表。量表中的評價等級“非常不合理(lǐ)、不合理(lǐ)、一般、合理(lǐ)、非常合理(lǐ)”分别用(yòng)1～5分表示，分數越高(gāo)，表示對(duì)該指标的滿意度越高(gāo)。

第二步，第一輪調查研究。運用(yòng)德爾菲法開(kāi)始第一輪咨詢調查，将制作(zuò)好(hǎo)的指标調查量表統一發給10名專家填寫并回收，收集一級評價指标的滿意度（符合度）。

第三步，對(duì)第一輪調查數據進行分析。在進行數據分析之前，務必了(le)解以下(xià)幾個重要的數據表征與判斷規則：①意見集中度，是指專家對(duì)指标的集中意見程度，與指标的均值（`X）、滿分比（M）相關；②變異系數（CV），CV=SD/`X，變異值越小(xiǎo)，說明(míng)指标的重要性波動越小(xiǎo)，即專家的協調程度越高(gāo)^[12]。③綜合指數（Y），Y=`X×M/CV，表示指标的重要程度和(hé)協調程度。一個指标的影響力大(dà)小(xiǎo)既要考慮專家的意見集中度也(yě)要考慮指标的變異系數，而指标的最終去留由該指标的綜合指數與所有指标的标準值（Z）的差值而定（Z=`Y-∑SD）。當指标的綜合指數小(xiǎo)于所有指标的标準值時(shí)，則剔除此指标。第一輪調查的數據統計(jì)如表3所示。經計(jì)算(suàn)可得：∑SD=6.33，`Y=12.39，Z=`Y-∑SD=12.39-6.33=6.06，因此一級評價指标中綜合指數Y＜6.06的指标——“物聯網應用(yòng)”、“虛拟仿真”均要删除。而在回收的指标調查量表中，有的專家表示“物聯網應用(yòng)”可歸入“智能(néng)管控與感知(zhī)”指标，有的專家建議(yì)“虛拟仿真”在專業智慧教室（或實驗室）中使用(yòng)，而無需用(yòng)于普通智慧教室，這(zhè)也(yě)印證了(le)上(shàng)述數據分析結果的合理(lǐ)性。

表3  第一輪調查的數據統計(jì)分析

第四步，第二輪調查研究。運用(yòng)德爾菲法開(kāi)展第二輪咨詢調查，對(duì)初拟的一級評價指标進行調整并修改指标調查量表，重新發給專家填寫并回收。第二輪調查的數據統計(jì)，如表4所示。經計(jì)算(suàn)可得：Z=2.54，而第二輪調查中各一級指标的綜合指數Y均＞2.54，都無須删除。

表4  第二輪調查的數據統計(jì)

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是指對(duì)問題本質和(hé)重要因素進行剖析，可以有效地将決策思維過程數學化^[13]。本研究采取層次分析法，來(lái)求取智慧教室評價指标的權重。

1 構建層次結構模型

本研究結合層次分析法的相關理(lǐ)論，運用(yòng)文(wén)獻分析和(hé)智慧教室建設标準的文(wén)本分析，在一級評價指标的基礎上(shàng)初步拟定了(le)二級評價指标；同樣，運用(yòng)德爾菲法，結合數據統計(jì)分析結果，最終确定26個二級評價指标，形成了(le)智慧教室評價指标體系的層次結構模型，如圖1所示。

圖1  智慧教室評價指标體系的層次結構模型

在智慧教室評價指标體系的層次結構模型中，目标層A是智慧教室的最終評價得分，評價的最終目的是通過直觀、量化的方法得知(zhī)智慧教室的整體建設情況；準則層B包括7個一級評價指标；準則層C包括26個二級評價指标。在确定各指标的層次結構關系時(shí)，本研究遵循了(le)兩個基本原則：一是各指标不能(néng)出現(xiàn)重疊；二是上(shàng)一層指标盡可能(néng)涵蓋下(xià)一層指标的各項内容。

2 構造判斷矩陣

10名專家拿到(dào)修訂後的調查量表，按1～9标度法對(duì)智慧教室各層指标兩兩比較打分。本研究根據專家打分，分别構造判斷矩陣，并進行一緻性檢驗，最後對(duì)每項指标的權重取均值。以ZJ1爲例，本研究根據ZJ1打分構造出目标層A對(duì)準則層B的判斷矩陣，如表5所示。

表5  根據ZJ1打分構造的A-B判斷矩陣

将表5所示的判斷矩陣記爲矩陣A。利用(yòng)方根法，将矩陣A的各行數據相乘，再進行歸一化處理(lǐ)，得到(dào)特征向量W，具體的計(jì)算(suàn)過程爲：①計(jì)算(suàn)Ai。将矩陣A各元素按行相乘，得到(dào)新向量Ai：Ai=[840.000000  0.001190  0.800000  20160.000000  24.000000  0.033333  0.000019]^T；②求Mi。将Ai各元素開(kāi)n次方根（n=7），得到(dào)向量Mi：Mi=[2.616702  0.382161  0.968625  4.120285  1.574610  0.615152  0.210970]^T；③求特征向量W。将Mi進行歸一化處理(lǐ)，得到(dào)特征向量W：W=[Wi]=[0.2495  0.0364  0.0924  0.3928  0.1501  0.0587  0.0201]^T。

因爲AW=[1.8529  0.2671  0.6931  2.9714  1.1264  0.4321  0.1638]^T，故最大(dà)特征根爲：

3 一緻性檢驗

根據一緻性指數計(jì)算(suàn)公式CI=(λmax - n)/(n - 1)，可得CI=0.091426。查詢“随機一緻性指标RI值”表可知(zhī)，七階判斷矩陣對(duì)應的RI值爲1.32，可得一緻性比率CR=CI/RI=0.091426/1.32≈0.0693＜0.1，據此可知(zhī)“A-B判斷矩陣”具有完全一緻性。由此可見，權重(Wi)ZJ1=[0.2495  0.0364  0.0924  0.3928  0.1501  0.0587  0.0201]^T能(néng)較好(hǎo)地反映一級指标的相對(duì)重要程度。按此方法，可求得其他(tā)9位專家對(duì)一級指标打分的權重。最後，對(duì)10位專家打分的權重取均值，得到(dào)一級指标的權重(Wi)均=[0.2  0.05  0.1  0.35  0.18   0.08  0.04]^T。同理(lǐ)，可以求得二級指标的權重，此不再贅述。

将智慧教室評價的總分設定爲100分，根據各指标權重對(duì)各指标項賦分，本研究構建了(le)智慧教室評價指标體系，如表6所示。

表6  智慧教室評價指标體系

爲避免評價指标太過分散而給數據分析帶來(lái)困難，本研究初拟9個一級指标之後采用(yòng)德爾菲法進行了(le)驗證。需注意的是，在向專家發放(fàng)指标調查量表時(shí)，應将對(duì)應的二級指标附上(shàng)，以免專家可能(néng)因不了(le)解一級指标所含的内容而茫然無措；在确定評價指标體系時(shí)，應充分考慮指标表述的準确性和(hé)可操作(zuò)性，避免指标交叉重複。運用(yòng)德爾菲法所選的專家數一般以15～20人爲宜，而本研究隻選了(le)10人，從(cóng)數量上(shàng)來(lái)說略少，但(dàn)所選專家對(duì)其研究領域有較深的了(le)解；采用(yòng)的層次分析法可在一定程度上(shàng)減少權重确定的主觀性和(hé)随意性，使評價結果更科學合理(lǐ)；而先求各專家對(duì)指标打分的權重再求其均值，可有效規避專家打分自(zì)相矛盾的問題。

學校是學生成長的重要場域，而教室是實現(xiàn)“教師教、學生學”的重要空(kōng)間。将物聯網、大(dà)數據、人工(gōng)智能(néng)等技術融入學校教育教學的全過程，是智慧教學環境發展的必然；基于智慧教室開(kāi)展更有效的教學，全面提升學生的綜合素養，則是智慧教室發展到(dào)一定階段的内在訴求。基于此，本研究構建了(le)智慧教室評價指标體系，可爲智慧教室的建設和(hé)評估提供參考，并有力促進課堂教學的改革發展。期待此體系在具體的實踐應用(yòng)中得以不斷完善，以發揮更大(dà)的價值。