网络课程是决定网络教育质量的一个关键要素,随着网络教育的发展,网络课程的数量也在迅速增长。人们对网络课程评价重要性的认识也逐步提高。这一点,从当前对网络课程评价的热烈的讨论中可以得到证实。近年来许多学者都对网络课程评价进行过探讨,发表了大量的相关论文,提出了一批评价量表、量规和指标集。这为本文的研究提供了可靠的研究基础。 本文在相关概念(评价、教育评价、课程、网络课程、网络教学和网络课件)详尽阐释、分类缕析的基础上提出网络课程评价的概念、评价的意义、原则和方法;结合国内外最新的评价研究成果,提出了网络课程评价模式;同时提出了自己的网络课程评价指标体系。在研究过程中,笔者尽最大可能多渠道、多方面采集详尽的中外关于网络教学评价,信息资源评价和课件评价等相关资料,共收集到相关文章200多篇;相应的指标集、评价体系、评价量表十几张。在小规模的教学调查、专家咨询和小组研讨的基础上认真分析评价目标所涉及的各种因素,并将其毫无遗漏地排列出来共计汇总621项指标或标准。然后,对评价指标进行筛选提炼,对它们进行综合分析处理去掉非本质的、作用不大的,合并同类项各相关项,除掉重复项,调整互相矛盾的以及有因果关系的因素,这样共筛选出的211项指标。根据其概念和描述对之进行分类,采用综合和分析(归纳与演绎)的方法,最后形成一级指标6个(科学性、教学性、使用性、技术性、艺术性、规范性),二级指标32个形成了指标体系的初步框架,运用统计法和层级分析法确定各指标的权重,构成评价指标体系的整体框架,然后运用一致性检验,证明和检验权重设置的合理性,提高了指标体系的效度与信度。在此基础上,确定评价标准、划分标准等级,为了使评价指标体系在使用过程中能更加客观和公正的评价网络课程,笔者在等级划分时引用模糊数学的模糊函数公式,引入隶属度的概念,增加了指标体系的效度与信度。最后对指标、权重和标准进一步分析和研究,以筛选或甄别指标,精炼标准,完善指标体系。 知识表达是人工智能研究重点一个重要问题。本文还深入研究了网络课程评价中的几种知识表达方式和实现。最后,分析了产生式系统的搜索策略,并提出了对搜索策略的改进方法,全面提高了系统运行效率。 本研究的最大的创新之处在于构建了自己的网络课程评价指标体系,尤其是采用层级分析法求出各指标权重,并在此基础上进行一致检验,获得了满意效果。该评价指标体系是目前国内少有的完整的评价指标体系。利用Prolog技术设计了网络课程评价专家系统,使网络课程的评价更趋专业、系统。