摘 要：智慧课堂环境为学生学习提供了更多的渠道，如何评价智慧课堂学生学习投入是急需解决问题。文章提出采用层次分析方法与神经网络算法组合为一起用于评价智慧课堂环境下学生学习投入。层次分析方法起到指标权重计算，神经网络算法则进行非线性计算。
关键词：智慧课堂环境 学习投入 神经网络算法
一、问题提出
国家的发展关键靠人才、最底层需要教育。目前我国的教育与发到国家还存在差距，随着信息技术的不断发展智慧教育的诞生提高了我国教育水平。如何利用先进的教学手段让学生更好的学习是当前面临的问题。本文研究了智慧课堂环境下学生学习投入评价指标体系的构建，为智慧课堂的评价提供了新的评价方法。
二、智慧课堂与学习投入概念
关于智慧课堂定义当前国内外学者尚未形成统一的定义。目前主流智慧课堂定义主要有：祝智庭为代表的以信息技术为工具为学生创建智慧学习环境，达到促进学生的学习目的。钟绍春为代表的认为智慧课堂是采用各种教学方法实现学生轻松愉快学习，通过智慧课堂学习让学生思维得到发散。根据学者的理论，笔者认为智慧课堂是采用先进数据采集手段获取学生学习数据，并借助数据挖掘进行对学生进行精准分析，为学生量身定制合适教学方法最终实现每个学生思维有所提高。
学习投入概念最先由Schaufeli提出，认为学习投入是表征学生学习过程中是否以积极乐观学习态度、充满活力以及斗志昂扬的精神去学习。学习投入活力是指学生能够为学业付出努力，勇于面对困难。乐观是指学习过程中保存积极向上心态，不畏艰险。根据学者的理论，笔者认为学习投入是指学生以最佳学习状态进行学习。
三、智慧课堂环境学习投入评价指标构建
1.指标体系构建原则。
（1）科学性。科学性是指所构建的智慧课堂环境下学习评价指标体系适用于大多数学生，具有普遍性。因此，需要调查目前已有智慧课堂环境下学习评价指标。采用问卷调查方法对目前评价指标进行改善，最终得到合理的评价指标。
（2）可操作性。智慧课堂环境下学生学习投入评价指标应具有较强实用性，评价信息易获取，同时评价信息应具有唯一性不可出现模棱两可造成评价指标无法量化现象。
（3）整体性。所构建的智慧课堂环境投入评价指标应具有完整性，这样才具有较强应用价值，否则无法将评价方法应用到实际。
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2.智慧课堂环境学习投入评价指标确定。目前关于学习投入评价维度研究结果主要有美国推行的五大指标，即：主动合作学习、学业挑战度、师生互动水平、教学经历丰富度、以及校园环境支持度。对于智慧课堂的评价维度指标主要有硬件环境、软件环境、学习过程、课堂交互、学习成果以及学习评价。目前关于智慧课堂环境学习投入评价维度研究尚未报道，文章将智慧课堂环境与学习投入指标结合为一体形成智慧课堂环境学习投入评价指标。所构建的智慧课堂环境下学习投入评价指标中一级指标包含数量7个分别为学生主动合作学习、师生课堂互动、智慧环境支持、课堂教学丰富度、学业挑战难度、学习成果以及学习评价。二级指标个数有14个，包含学生花费大量时间投入学习中、上课时达到忘我境界、上课前预习功课、使用智慧课堂进行问题解答、积极参与网络交流、主动收集智慧课堂学习资料。
3.评价体系构建。目前评价体系构建采用问卷调查分析方法进行数据统计分析。该方法需要调查大量数据，统计效果才佳。本文提出采用层次分析方法+神经网络算法进行智慧课堂环境下学生学习投入评价指标构建。
（1）层次分析方法。层次分析方法是对较多的因素进行层次划分，同时聘请专家进行打分，最终得到各个指标的权重值。智慧课堂环境下学生学习投入评价指标中层次分析方法步骤为：①构造判断矩阵；②检验判断矩阵的一致性；③层次单排序，即计算各层次的权重；④计算指标权重值。
（2）神经网络算法。智慧课堂环境下学生学习投入评价涉及指标多，这些指标具有不确定性、非线性关系。采用神经网络算法作为评价模型非常适合。
四、结论
智慧课堂在国内已逐渐推广，学习投入评价也得到深入研究。关于二者结合国内还未进行深入研究。目前智慧课堂管理中获取了大量学生信息，未来可通过数据挖掘算法进行智慧课堂下学生学习投入评价指标模型构建。
参考文献
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论文作者:陈茜
论文发表刊物:《教育学》2020年1月总第200期
论文发表时间:2019/11/14
标签：课堂论文; 智慧论文; 环境论文; 评价论文; 学生学习论文; 评价指标论文; 方法论文; 《教育学》2020年1月总第200期论文;