基于AHP层次分析法的中学生科研素养量化评价体系研究

科研人才对国家发展的重要性不言而喻，而在基础教育阶段，尤其是高中阶段，对有科研潜质学生的培养，已经成为全世界中学教育面对的共同话题。美国科学领域的报告—《超越风暴》(2005)认为，学生要从中学就开始为日后在科学领域的深入学习做准备。唯其如此，才能使学生保持浓厚的科学兴趣，树立投身科学事业的志向，逐步积累科研知识与技能，不断提升科学素养。综上，培养科技创新人才必须从高中教育阶段就开始重视。

北京市十一学校近年来一直在探索中学阶段对学生科研素养的培养，已经开发了一系列针对科研素养培养的校本课程，给中学生提供科研的深度体验。本文通过研究，确定中学生科研素养评价指标，并采用层次分析法得到了指标权重量化模型，以期为中学生科研素养的培养提供有价值的参考。

一、中学生科研素养评价体系的构建及权重确定

现在中学教育中提倡培养学生的科学素养。国际上普遍将科学素养概括为三个组成部分，即对于科学知识达到基本的了解程度；对科学的研究过程和方法达到基本的了解程度；对于科学技术对社会和个人所产生的影响达到基本的了解程度[1]。所以，科学素养和科研素养两个概念是既有联系又有区别的。科学素养是公民教育，培养对象是所有中学生，对能力的要求更低一些，达到基本了解程度就可以；科研素养的培养对象是有志于或有兴趣今后从事科研工作的学生，更强调科学研究的能力、方法和精神。尤其突出对学生创新思维能力、质疑精神的培养以及科学研究方法的掌握。所以科学素养可以说是科研素养的基础，科研素养是指在科学素养之上对科技工作有兴趣的学生进行的更深入的培养。目前我国的研究性学习，以及理科教学中特别注重培养学生的“科学探究”能力，就属于对学生科研素养的培养。据此，结合中学生的能力特点，我们认为，中学阶段的科研素养包含具体可评价的几点：查阅文献的能力，在教师指导下设计实验方案的能力， 实验动手能力， 实验数据处理和分析能力， 撰写科技论文的能力，质疑精神，创新意识，勤奋、吃苦耐劳的精神，团队合作，科研意识。

由于目前没用明确的关于中学生科研素养方面的评价体系，我们在构建指标体系时，大量阅读文献，参考了国内大学生[1-6]、研究生[7-16]科研能力评价体系、创新素质评价体系、中学生科学素养评价体系，结合中学生的能力水平现状，经过2轮专家问卷调查，最终确定了3个一级指标，13个二级指标的中学生科研素养评价指标体系，如表1所示。

在事业单位负责财务工作的李童最近也是超级忙，个税培训开始了，单位微信群里每天都有同事问起有关个税的不同问题，“主要涉及老人赡养额度如何界定，大病医疗扣除标准，年终奖是2018年领合适还是2019年领合适？”

表1 中学生科研素养评价指标体系、指标权重和总排序

一级指标指标名权重(排序)二级指标指标名权重单排序总权重总排序A科研意识0.3614(2)A1科研兴趣0.652710.23582A2科研需求0.062330.02258A3创新意识0.285020.10305B科研能力0.0650(3)B1查阅文献的能力0.397210.02587B2设计实验方案的能力0.164830.010710B3实验动手能力0.087740.005711B4实验数据处理和分析能力0.054350.003512B5撰写科技论文的能力0.036660.002413B6创新思维能力0.259420.01699C科研精神0.5736(1)C1团队合作精神0.056240.03226C2意志力0.180830.10374C3冒险精神,勇于尝试0.349120.20023C4质疑精神0.413910.23741

1.层次分析法确定中学生科研素养评价指标的权重

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是将与决策总量有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.Satty)于20世纪70年代正式提出，由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。本文采用层次分析法确定中学生科研素养评价指标的权重。

采用问卷调查形式，选取了33位具有指导中学生科研活动经验的教师，对每一个评价指标进行打分(详见表1)。这些教师中45%具有博士学历，27%具有硕士学历。在计分方法上参考了Likert七分度量法(Likert7-scale)。其中，“1”分代表该评价指标“可有可无，毫不重要”，“7”分代表该评价指标在评价中“至关重要”。采用 1～9 比例标度法构造判断矩阵P，计算出各级指标权重值和相应的一致性比率CR值。

权重值和相应的一致性比率CR值计算过程如下。

计算判断矩阵P中每一行元素的连乘积，公式为：

(1)

计算Mi的n次方根，公式为：

(2)

向量正规化，即

(3)

则W=[W1，W2，…，Wn]T，即为所求的特征向量。

《甄嬛传》和《红楼梦》中的女人们都是生活在“钟鸣鼎食之家、翰墨诗书之族”，物质生活上是锦衣玉食无一所缺的，但是在行动自由度和精神生活的丰富性方面却有很大不同。

计算矩阵的最大特征根λmax，公式为：

(4)

一致性检验。由于专家构造的比较矩阵可能会存有一定的误差，所以需进行一致性检验，步骤如下：

计算一致性指数，公式为：

(5)

计算一致性比率，公式为：

(6)

当CR<0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性，计算出来的特征向量是可以认可的，否则，说明判断矩阵误差较大，需进行调整。

(1)一级指标权重的计算。根据调查问卷，统计3个一级指标重要性程度的总分值和平均分值，如表2所示。

道路选线是道路规划设计的重要内容，是一项高复杂性与综合性的工作，为达到理想的选线效果，需要在实际的选线工作中采用GIS技术，设计一套以GIS为核心的辅助选线系统。

表2 一级指标总分值和平均分值

一级指标A科研意识B科研能力C科研精神总分值205161207平均分值6.214.886.27

比较表2中各一级指标的重要程度，构造判断矩阵P是：

原文“伟大复兴”重复两次，译者选renewal和rejuvenation，再用great修饰renewal，而rejuvenation这个词本身已包含“伟大”之意，前面再加great则显重复。

根据公式(1)、(2)、(3)，将判断矩阵P每一列正规化、按行相加再正规化得到的权重矩阵W为：

则一级指标中“科研意识”的权重是0.361 4，“科研需求”权重是0.065 0，“科研精神”权重是0.573 6。

根据公式(4)，计算λmax=3.054。

基层反腐打黑已取得明显的阶段性成效，广大农村的民主自治和经济社会发展开始步入正常轨道。但数千年传统习俗惯性强大，以宗法制度及其观念为主的封建意识在基层大量残留，特别是基层腐败与黑恶势力造成的消极影响，基层民众伦理观念受到了严重侵蚀。因此，乡村道德体系亟待修复，并通过这种修复，赋予乡村道德体系新的时代意涵，进而推动反腐倡廉成为基层官员和民众的一种内在追求。

根据公式(5)、(6)，检验矩阵的一致性：

当多个地震事件的发生在时间和空间上相距较远时，目前检测并将多个地震相关联的日本气象厅方法效果很好。然而当它们之间发生的时间和空间非常接近时，这些方法就会显示出产生很多虚报（Sagiyaet al，2011）。经验研究表明，基于质点的方法可以成功地区分多个同时发生的地震，并能提供合理的参数估计结果。同时，如果在似然中加入P波到时，即实测与预测P波到时之间的残差，收敛速度也可以得到有效的提高。这些结果说明，对于内陆地震，估计的参数收敛时间小于10s。而对于近海地震，估计收敛时间则在20～30s之间。至于定位误差，我们发现内陆地震小于20km，近海地震在20～80km之间。

首先，亲子读书。定期邀请家长参与孩子的读书活动，或在班级，或在校园一角，或在孩子家庭里，或共读，或静读，或轮读，并以手抄报的形式在班级内展示交流。其次，剧目展演。孩子在读完整本书后，为孩子创办一次极有仪式感的剧目展演会，可演原著情节，可演创编故事，也可呈现交流现场，展演不拘内容，不拘形式。再次，辩之可辩。书中个性人物的表达方法，印象深刻情节的设计，浓墨重彩场景的特殊安排，作者写作意图的揣摩，等等，都是可以值得孩子思考与分析的，找到这样有价值的可辩之处，以辩论的形式引发孩子更广更深的思考，孩子在分析与辩论中的读书体会更加充分与丰富。

得到一致性比率CR<0.1，可以认为判断矩阵满足一致性要求，其权重向量可适用于决策分析。

(2)二级指标权重计算。参照一级指标权重的计算过程，分别得到各个二级指标的判断矩阵及相应权重，见表3～5。

表3 二级指标 Ai( i=1～3)的判断矩阵及相应权重

二级指标A1A2A3WA11830.6527A21/811/60.0622A31/3610.2851

其中λmax=3.073，CI=0.037，RI=0.58，CR=0.063。

表4 二级指标Bi(i=1～6)的判断矩阵及相应权重

二级指标B1B2B3B4B5B6WB11233620.3972B21/212351/20.1648B31/31/21241/20.0877B41/31/31/2141/30.0543B51/61/51/41/411/50.0366B61/2223510.2594

其中λmax=6.573，CI=0.115，RI=1.24，CR=0.093。

表5 二级指标Ci(i=1～4)的判断矩阵及相应权重

二级指标C1C2C3C4WC111/51/41/50.0562C2511/31/20.1808C34311/20.3491C452210.4139

其中λmax=4.260，CI=0.0867，RI=0.90，CR=0.096。

2.指标层次总排序和一致性检验

层次总排序即为计算同一层次所有指标对于最高层相对重要性的排序权重，指标层对于总目标层中学生科研素养的排序权重值及一级指标层对总目标层排序权重值如表1所示。层次总排序一致性检验公式为：

(7)

根据公式(7)计算可得CR=0.087，CR<0.1，所以中学生科研素养评价指标体系具有满意的一致性，可以进行层次总排序并加以运用。

二、中学生科研素养的测量与评价

1.中学生科研素养的总评价模型

根据表1中一级指标的权重和二级指标的总权重，可以得出中学生科研素养U的总评价模型为：

③施工期间槽内泥浆必须高于地下水水位1.0 m以上，且不低于导墙面0.5 m，当发生泥浆渗漏时必须及时堵漏和补浆。

在综合借鉴国内外学者现有研究成果的基础上，结合课题研究需要，笔者在研究过程中需要明确以下几个观点：一是本文所指的“跨文化能力”从其内容上来看包含了“跨文化交际能力”，它是一种相对宽泛的概念；二是为了进一步阐释“跨文化能力”的内涵，由于不少学者把跨文化能力和跨文化交际能力等同使用，因此本文在引用他人观点时，也会出现二者交互使用甚至等同的现象。

U=0.361 4A+0.065 0B+0.573 6C

=(0.235 8A1+0.022 5A2+0.103 0A3)+

(0.025 8B1+0.010 7B2+0.005 7B3+0.003 5B4+0.002 4B5+0.016 9B6)+

建设项目选址考虑的因素比较多，要结合“优地优用、地尽其用、节约集约用地”方针，既要考虑经济、社会、生态效益，也要考虑对不同类型建设项目起主导作用的影响因素[8]。在项目选址决策时既需要定性考虑多规合一的空间符合性，也要定量分析项目选址质量的其它影响因子，能针对不同用地性质的项目实现规划相符空间布局最优的智能化选址。首先构建项目选址模型因子库，选取多规合一符合性因子和选址优化相关因子，进一步细化项目选址的各大类相关因子形成一套可计算、可操作、可比较的因子体系，并以此作为规划选址的科学依据。多规合一符合性因子见表1，项目选址优化涉及常见因子见表2。

(0.032 2C1+0.103 7C2+0.200 2C3+0.237 4C4)

进入“十三五”后，相关部委着力推进绿色小水电发展。2016年11月发布的《水电发展“十三五”规划》中提出水电开发要遵循“坚持绿色发展，建设生态文明”“坚持协调发展，确保健康有序”“坚持创新发展，增强发展动力”“坚持共享发展，促进脱贫致富”“坚持开放发展，加强国际合作”五方面基本原则，并将“坚持绿色发展，建设生态文明”列为基本原则的首位。2017年12月水利部发布《关于推进绿色小水电发展的指导意见》（水电〔2016〕441号）也进一步加快了我国绿色小水电创建步伐。

2.测量工具

建立了评价指标体系之后，我们如何根据指标体系对中学生的科研素养进行测量呢？国外研究中鲜有个体科研能力的界定和测量。研究者采用研究自我效能等边界更清晰的相近概念来研究类似的问题[9]。研究自我效能是评价个体对自己成功完成研究过程中各类任务的信息。目前国内外对科研能力及其相近概念已经开发出一些心理量表，主要包括：测量心理学博士生研究自我效能量表、研究类自我效能测量问卷及其简版；测量护理人员研究能力的护理人员科研能力自评量表[9]。我们在参考这些自评量表[23-26]的基础上，结合确定的评价指标，集合十余位中学理科教师，开发设计了中学生科研素养自评量表，用于测量评价指标。参与自评量表设计的教师均具有硕士研究生以上学历，具有带领学生学科竞赛或科研活动的经验。

3.测量结果分析

(1)数据采集及学生基本信息说明。学生调研对象为北京市十一学校在校高中学生，发放自评量表300份，回收255份，有效问卷255份，其中高一学生68份，高二学生42份，高三学生145份。

(2)信度和效度分析。信度分析：

这唯美的画面给人以启迪：活着，要有点爱好和追求来喂养精神，愉悦身心，这样，即使生活有种种不如意，也会有赏花的心境，生活才会富有色彩，生命才会灵动温润。

根据公式：

(8)

其中K是自评量表中题项的总数，是第i题得分的题内方差，是全部题项总得分方差。根据测量结果，计算得到Cronbach’s α信度系数是0.97。一般认为，问卷的Cronbach’s α信度系数在0.8以上，问卷才具有使用价值，中学生科研素养自评量表的Cronbach’s α信度系数达到0.97，说明问卷的信度良好。

效度分析：选取8位学生，请熟悉该学生的教师对他们的科研素养水平进行排序，然后8位学生进行科研素养自评量表测试，利用科研素养总评价模型排序，计算两个排序的协方差和相关系数，具体结果如表6所示所示。

表6 学生排序及协方差、相关系数

学生教师排序模型排序协方差相关系数学生111学生222学生343学生4344.750.9048学生555学生676学生787学生868

由表6可知，两组排序的协方差是4.75，相关系数是0.904 8，说明采用教师对学生科研素养的评价和利用总评价模型进行评价之间是正相关，且一致性良好，调查问卷有较好的结构效度。

(3)调研结果及分析。从表7测量数据上看，我校高中生的科研素养得分是3.6分，一级指标中，得分最高的是科研精神，这说明我校在理科教育中广泛采取的探究式教学发挥了一定的作用，学生的冒险精神、质疑精神等自我评价均比较好。二级指标中，最高的团队合作精神得分超过4分，这也反映出我们日常学习中常采用小组合作的学习方式已经被学生认可。科研能力的二级指标中，撰写科技论文能力得分最低，这固然与学生平时没有什么机会撰写科技论文有关，但也可以说明，在研究性学习这一实践课程上我们的不足，应该更好地利用研究性学习平台，规范学生科技论文的写作，提高学生科技论文写作的能力和实验数据的处理分析能力。科研意识的二级指标中，科研需求得分最高，科研兴趣得分最低。科研需求高，说明中学生对科研比较重视，这与当前大学自主招生政策中对科研型人才偏向有关；科研兴趣不高，说明在我们在教学过程中，还应更具艺术性，激发学生对科研的兴趣。整体而言，我校中学生科研素养水平尚可，学生具有一定的科研精神，而科研意识和科研能力有待提高，尤其应重视学生科研兴趣的培养和具体科研能力的提升。应充分利用科研类校本课程，扩大校本课程的影响力，培养学生的科研兴趣，提高学生查阅文献、实验数据处理和分析、科技论文撰写的能力。

表7 北京市十一学校学生科研素养评价结果

一级指标指标名权重(排序)二级指标指标名得分(满分5分)单排序总排序总分A科研意识3.3562(3)A1科研兴趣3.1549311A3创新意识3.711228A3创新意识3.711228B科研能力3.5630(2)B1查阅文献的能力3.4274410B2设计实验方案的能力3.732037B3实验动手能力3.865312B4实验数据处理和分析能力3.03925123.6093B5撰写科技论文的能力2.7386613B6创新思维能力3.786925C科研精神3.7740(1)C1团队合作精神4.049111C2意志力3.764736C3冒险精神,勇于尝试3.834024C4质疑精神3.690249

三、研究启示

科研需求和科研兴趣、科研能力不匹配，说明中学阶段我们应该加大对学生科研素养的培养力度。中学生对科研兴趣不高，很可能是因为中学生并不真正了解科研是什么，因此兴趣不高；而查文献的能力低、撰写科技论文能力低，是因为中学阶段并没有专门针对科研能力培养的国家课程，即使是研究性学习，在科研能力的培养上也没有明确的标准，比如研究性学习的研究报告应该是属于科研论文，但究竟要求到什么程度，并没有明确的标准和指标。而这一方面，以美国托马斯高中为例[27]，为培养具有科研素养的科技人才，托马斯高中除了开设大量科学类课程之外，还设置了多个科技实验室，这些实验室很专业，涉及天文学与天文物理、自动化与机器人、 生物技术和生命科学、海洋学与地球系统、光学与现代物理、原型与工程材料等领域。在这些实验室里，学生通过亲自参与实验的过程积累学术研究的经验，为将来的深造奠定基础。所以，我们在高中阶段应该提供学生更多科研体验的机会，有条件的中学可以开设培养学生科研素养、提高科研能力的校本课程，加大科研类校本课程的力度，满足中学生的科研需求，激发他们的科研兴趣，为我国科技人才的培养打下良好的基础。

科技创新人才培养是一项系统性、长期性的工程，美国的STEM教育发展至今已经形成了一体化全覆盖的STEM教育体系，涵盖了从幼儿园到研究生教育几乎所有的学龄段。此外，还建设了非正式STEM教育和网络教育，为学校教育实施连贯性的STEM教育奠定了基础，也为培养全体公民的STEM素养创设了环境。反观我国，各学段的学校教育在科技素养和创新能力培养方面的连贯性欠佳[28]，培养高素质科研人才和拔尖创新人才的任务主要放在高等教育阶段，长期以来都较为忽视中学阶段对科技人才的培养作用，虽然近几年，各地陆续开始开展“翱翔计划”、“春笋计划”、“苗圃计划”等以大学、中学联合培养中学生科研素养的培养模式，但能受惠的中学生毕竟是少数，不具有普遍性。且培养的主要承担方是高校，这使得很多合作浮于表面，无法实现预期效果，因为对于高中阶段的人才培养，高中才是主体，并非大学的核心工作。综上所述，从科技创新人才的培养角度分析，我们应该加大中学阶段对科研素养的培养力度，重视中学阶段对科研素养的培养作用。

[参 考 文 献]

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[3] 亓璇璇，周典恩.从三个维度来看大学生科研能力的评价体系[J].湖北函授大学学报，2012，25(7)：24-25.

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