近年來(lái)，《國家中長(cháng)期教育改革和(hé)發展規劃綱要（2010-2020年）》、《教育信息化(huà)十年發展規劃（2011-2020年）》、《教育信息化(huà)2.0行動計劃》等文件相繼發布，要求重視智慧教學環境重構，推進信息技術與教育教學的(de)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(de)變革與發展，滿足信息時(shí)代智慧教育的(de)迫切需求。然而，當前國内智慧教室的(de)建設與應用(yòng)情況不容樂(yuè)觀，表現爲與實際建設需求相差甚遠(yuǎn)、過分(fēn)依賴外包技術公司、自身的(de)投入與參與度不夠、追求技術與裝備形式上的(de)先進性而忽視了(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(de)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(de)評價體系。因此，構建一套結構合理(lǐ)、操作性強的(de)智慧教室評價指标體系，對(duì)于智慧教室的(de)建設十分(fēn)重要。

1 智慧教室的(de)概念與内涵

智慧教室又稱智能教室、未來(lái)教室，是大(dà)數據、人(rén)臉識别、物(wù)聯網、人(rén)工智能等技術與傳統課堂深度融合的(de)一種智慧教學環境。黃(huáng)榮懷等^[1]指出智慧教室的(de)智慧性應體現在内容呈現（Showing）、環境管理(lǐ)（Manageable）、資源獲取（Accessible）、及時(shí)互動（Real-time Interactive）、情境感知（Testing）五個(gè)方面。聶風華等^[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（Network Sensor）、可(kě)視管理(lǐ)（Visual Management）、增強現實（Augmented Reality）、實時(shí)記錄（Real-time Recording）、泛在技術（Ubiquitous Technology）六大(dà)系統組成。作爲智慧學習(xí)環境的(de)重要組成部分(fēn)，智慧教室具有與智慧學習(xí)環境相關的(de)“記錄過程、識别情景、聯接社群、感知環境”等技術特征^[3]，可(kě)爲教育數據挖掘（Educational Data Mining，EDM）和(hé)學習(xí)分(fēn)析（Learning Analytics，LA）提供重要的(de)技術支持。從智慧教室的(de)實現技術來(lái)看，運用(yòng)雲計算(suàn)、大(dà)數據、物(wù)聯網等信息技術來(lái)聚合教育資源，是支持“教與學”過程并實現智能決策、智能實施與智能評價的(de)關鍵所在^4]。

本研究認爲，智慧教室的(de)“智慧性”主要體現在以下(xià)幾個(gè)方面：①智慧互動。教學互動可(kě)增強學生的(de)學習(xí)動機，維持學習(xí)參與度和(hé)專注力，激發深度思考等^[5]。傳統的(de)教學互動是一種教師主導的(de)互動形态，而智慧教室是一種高(gāo)互動空間，這(zhè)種互動包含人(rén)際互動、人(rén)機互動、基于中介的(de)多(duō)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(de)到了(le)體現^[7]。②智慧評價。智慧評價具有精準、高(gāo)效、便捷等特點，其可(kě)視化(huà)評價結果可(kě)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(wù)聯網技術集中管控，自動調節溫度、亮度、通(tōng)風性，對(duì)設備異常情況自動預警，使管理(lǐ)者從繁瑣的(de)設備管理(lǐ)中解脫出來(lái)。④智慧獲取資源。海量的(de)學習(xí)資源給學習(xí)者帶來(lái)了(le)選擇困擾，而資源平台會自動過濾冗餘信息資源，生成結構化(huà)數字課程資源并自動、精準地向學生推送，以滿足學生的(de)個(gè)性化(huà)學習(xí)需求。

2 智慧教室評價的(de)現狀

張亞珍等^[8]對(duì)2003～2013年國内外關于智慧教室的(de)563篇文獻進行“研究主題”分(fēn)析，發現僅有3篇涉及智慧教室評價，而2014～2019年國内外關于智慧教室評價的(de)研究成果也(yě)不多(duō)。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“中小學智慧校園建設标準”，但僅将“智慧教室”作爲其中模塊之一，而具體如何評價、從哪些維度評價等鮮有說明(míng)。真正單獨針對(duì)“智慧教室”建設的(de)頂層指導性文件，當屬2018年廣東省教育廳印發的(de)《廣東省中小學智慧教室建設指南(nán)（試行）》（後文簡稱《指南(nán)》）^[9]，其關于智慧教室的(de)指标内容如表1所示。

表1  《指南(nán)》中智慧教室的(de)指标内容

《指南(nán)》不涉及“創新型實驗室”、“創新實踐活動室”、“智慧圖書(shū)室”等類型的(de)智慧教室，主要應用(yòng)于傳統多(duō)媒體教室的(de)智慧化(huà)升級改造，這(zhè)對(duì)現階段學校教學環境的(de)改善與教學資源的(de)整合有重要意義。但是，《指南(nán)》缺少“智能管理(lǐ)”、“個(gè)性化(huà)學習(xí)”、“資源智慧獲取”、“智能感知”等内容，緻使大(dà)數據、人(rén)工智能、物(wù)聯網等技術在智慧教室中的(de)應用(yòng)不夠深入。

1 評價指标的(de)初步拟定

智慧教室作爲一種典型的(de)智慧學習(xí)環境，爲教學的(de)開展提供了(le)有力支撐，使課堂的(de)教學結構得(de)以優化(huà)，并使教學與管理(lǐ)更加智能、高(gāo)效，故能更好地滿足學生的(de)個(gè)性化(huà)學習(xí)需要。從智慧教室的(de)核心概念和(hé)内涵入手，參考《指南(nán)》及智慧教室的(de)相關研究成果，本研究初拟了(le)智慧教室的(de)一級評價指标，包括：基礎設施、環境與布局、智能錄播、教學與資源平台、智能管控與感知、軟硬件工具與移動終端、物(wù)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(de)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用(yòng)的(de)基礎；“環境與布局”中的(de)教室空間既是物(wù)理(lǐ)場(chǎng)又是小社會，将教室空間變成溫潤的(de)學習(xí)場(chǎng)是智慧教室必須解決的(de)問題^[10]；“智能錄播”既是數字資源生産的(de)重要方式，也(yě)是學習(xí)“反刍”、學習(xí)行爲分(fēn)析、教師自我提升的(de)重要途徑；“教學與資源平台”可(kě)對(duì)學生的(de)學習(xí)進行監管，便于教學資源的(de)共享與應用(yòng)，滿足學生的(de)個(gè)性化(huà)學習(xí)需要；“智能管控與感知”可(kě)實現教室設備管理(lǐ)與檢修的(de)智能化(huà)、可(kě)視化(huà)，并運用(yòng)人(rén)臉識别技術開展學習(xí)行爲分(fēn)析，是智慧教室“智慧性”的(de)重要體現；“軟硬件工具與移動終端”是實現内容呈現的(de)基礎，可(kě)更好地進行多(duō)屏互動與資源共享；“物(wù)聯網應用(yòng)”可(kě)實現高(gāo)效遠(yuǎn)程智能化(huà)管理(lǐ)；“虛拟仿真”可(kě)模拟各種學習(xí)環境，帶給學生深刻、直觀的(de)學習(xí)體驗，激發學生的(de)學習(xí)興趣；“培訓方案”可(kě)提高(gāo)智慧教室的(de)使用(yòng)頻(pín)次和(hé)效率，從而間接節約智慧教室的(de)建設成本。

2 評價指标的(de)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(de)方法。選擇具有代表性的(de)專家是運用(yòng)德爾菲法的(de)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(gè)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(de)科學性和(hé)合理(lǐ)性，本研究運用(yòng)德爾菲法，對(duì)初拟的(de)9個(gè)一級評價指标進行驗證，過程如下(xià)：

第一步，設計李克特五點量表。量表中的(de)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(fēn)别用(yòng)1～5分(fēn)表示，分(fēn)數越高(gāo)，表示對(duì)該指标的(de)滿意度越高(gāo)。

第二步，第一輪調查研究。運用(yòng)德爾菲法開始第一輪咨詢調查，将制作好的(de)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(de)滿意度（符合度）。

第三步，對(duì)第一輪調查數據進行分(fēn)析。在進行數據分(fēn)析之前，務必了(le)解以下(xià)幾個(gè)重要的(de)數據表征與判斷規則：①意見集中度，是指專家對(duì)指标的(de)集中意見程度，與指标的(de)均值（`X）、滿分(fēn)比（M）相關；②變異系數（CV），CV=SD/`X，變異值越小，說明(míng)指标的(de)重要性波動越小，即專家的(de)協調程度越高(gāo)^[12]。③綜合指數（Y），Y=`X×M/CV，表示指标的(de)重要程度和(hé)協調程度。一個(gè)指标的(de)影(yǐng)響力大(dà)小既要考慮專家的(de)意見集中度也(yě)要考慮指标的(de)變異系數，而指标的(de)最終去留由該指标的(de)綜合指數與所有指标的(de)标準值（Z）的(de)差值而定（Z=`Y-∑SD）。當指标的(de)綜合指數小于所有指标的(de)标準值時(shí)，則剔除此指标。第一輪調查的(de)數據統計如表3所示。經計算(suàn)可(kě)得(de)：∑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(de)指标——“物(wù)聯網應用(yòng)”、“虛拟仿真”均要删除。而在回收的(de)指标調查量表中，有的(de)專家表示“物(wù)聯網應用(yòng)”可(kě)歸入“智能管控與感知”指标，有的(de)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(tōng)智慧教室，這(zhè)也(yě)印證了(le)上述數據分(fēn)析結果的(de)合理(lǐ)性。

表3  第一輪調查的(de)數據統計分(fēn)析

第四步，第二輪調查研究。運用(yòng)德爾菲法開展第二輪咨詢調查，對(duì)初拟的(de)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(de)數據統計，如表4所示。經計算(suàn)可(kě)得(de)：Z=2.54，而第二輪調查中各一級指标的(de)綜合指數Y均＞2.54，都無須删除。

表4  第二輪調查的(de)數據統計

層次分(fēn)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(kě)以有效地将決策思維過程數學化(huà)^[13]。本研究采取層次分(fēn)析法，來(lái)求取智慧教室評價指标的(de)權重。

1 構建層次結構模型

本研究結合層次分(fēn)析法的(de)相關理(lǐ)論，運用(yòng)文獻分(fēn)析和(hé)智慧教室建設标準的(de)文本分(fēn)析，在一級評價指标的(de)基礎上初步拟定了(le)二級評價指标；同樣，運用(yòng)德爾菲法，結合數據統計分(fēn)析結果，最終确定26個(gè)二級評價指标，形成了(le)智慧教室評價指标體系的(de)層次結構模型，如圖1所示。

圖1  智慧教室評價指标體系的(de)層次結構模型

在智慧教室評價指标體系的(de)層次結構模型中，目标層A是智慧教室的(de)最終評價得(de)分(fēn)，評價的(de)最終目的(de)是通(tōng)過直觀、量化(huà)的(de)方法得(de)知智慧教室的(de)整體建設情況；準則層B包括7個(gè)一級評價指标；準則層C包括26個(gè)二級評價指标。在确定各指标的(de)層次結構關系時(shí)，本研究遵循了(le)兩個(gè)基本原則：一是各指标不能出現重疊；二是上一層指标盡可(kě)能涵蓋下(xià)一層指标的(de)各項内容。

2 構造判斷矩陣

10名專家拿到修訂後的(de)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(fēn)。本研究根據專家打分(fēn)，分(fēn)别構造判斷矩陣，并進行一緻性檢驗，最後對(duì)每項指标的(de)權重取均值。以ZJ1爲例，本研究根據ZJ1打分(fēn)構造出目标層A對(duì)準則層B的(de)判斷矩陣，如表5所示。

表5  根據ZJ1打分(fēn)構造的(de)A-B判斷矩陣

将表5所示的(de)判斷矩陣記爲矩陣A。利用(yòng)方根法，将矩陣A的(de)各行數據相乘，再進行歸一化(huà)處理(lǐ)，得(de)到特征向量W，具體的(de)計算(suàn)過程爲：①計算(suàn)Ai。将矩陣A各元素按行相乘，得(de)到新向量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n次方根（n=7），得(de)到向量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(huà)處理(lǐ)，得(de)到特征向量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

根據一緻性指數計算(suàn)公式CI=(λmax - n)/(n - 1)，可(kě)得(de)CI=0.091426。查詢“随機一緻性指标RI值”表可(kě)知，七階判斷矩陣對(duì)應的(de)RI值爲1.32，可(kě)得(de)一緻性比率CR=CI/RI=0.091426/1.32≈0.0693＜0.1，據此可(kě)知“A-B判斷矩陣”具有完全一緻性。由此可(kě)見，權重(Wi)ZJ1=[0.2495  0.0364  0.0924  0.3928  0.1501  0.0587  0.0201]^T能較好地反映一級指标的(de)相對(duì)重要程度。按此方法，可(kě)求得(de)其他(tā)9位專家對(duì)一級指标打分(fēn)的(de)權重。最後，對(duì)10位專家打分(fēn)的(de)權重取均值，得(de)到一級指标的(de)權重(Wi)均=[0.2  0.05  0.1  0.35  0.18   0.08  0.04]^T。同理(lǐ)，可(kě)以求得(de)二級指标的(de)權重，此不再贅述。

将智慧教室評價的(de)總分(fēn)設定爲100分(fēn)，根據各指标權重對(duì)各指标項賦分(fēn)，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(fēn)散而給數據分(fēn)析帶來(lái)困難，本研究初拟9個(gè)一級指标之後采用(yòng)德爾菲法進行了(le)驗證。需注意的(de)是，在向專家發放指标調查量表時(shí)，應将對(duì)應的(de)二級指标附上，以免專家可(kě)能因不了(le)解一級指标所含的(de)内容而茫然無措；在确定評價指标體系時(shí)，應充分(fēn)考慮指标表述的(de)準确性和(hé)可(kě)操作性，避免指标交叉重複。運用(yòng)德爾菲法所選的(de)專家數一般以15～20人(rén)爲宜，而本研究隻選了(le)10人(rén)，從數量上來(lái)說略少，但所選專家對(duì)其研究領域有較深的(de)了(le)解；采用(yòng)的(de)層次分(fēn)析法可(kě)在一定程度上減少權重确定的(de)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(fēn)的(de)權重再求其均值，可(kě)有效規避專家打分(fēn)自相矛盾的(de)問題。

學校是學生成長(cháng)的(de)重要場(chǎng)域，而教室是實現“教師教、學生學”的(de)重要空間。将物(wù)聯網、大(dà)數據、人(rén)工智能等技術融入學校教育教學的(de)全過程，是智慧教學環境發展的(de)必然；基于智慧教室開展更有效的(de)教學，全面提升學生的(de)綜合素養，則是智慧教室發展到一定階段的(de)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(kě)爲智慧教室的(de)建設和(hé)評估提供參考，并有力促進課堂教學的(de)改革發展。期待此體系在具體的(de)實踐應用(yòng)中得(de)以不斷完善，以發揮更大(dà)的(de)價值。