近年(nián)來，《國家中長(cháng)期教育改革和(hé)發展規劃綱要（2010-2020年(nián)）》、《教育信息化十年(nián)發展規劃（2011-2020年(nián)）》、《教育信息化2.0行動計劃》等文件相繼發布，要求重視(shì)智慧教學(xué)環境重構，推進信息技術與教育教學(xué)的(de)深度融合。在此背景下，國內(nèi)各校紛紛建設智慧教室，以探求課堂教學(xué)的(de)變革與發展，滿足信息時代智慧教育的(de)迫切需求。然而，當前國內(nèi)智慧教室的(de)建設與應用情況不容樂(yuè)觀，表現為(wèi)與實際建設需求相差甚遠、過分依賴外包技術公司、自(zì)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(shì)了實際需要和(hé)建設初衷、缺少配套支持與後期系統科學(xué)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(xué)的(de)評價體系。因此，構建一(yī)套結構合理(lǐ)、操作性強的(de)智慧教室評價指标體系，對于智慧教室的(de)建設十分重要。

1 智慧教室的(de)概念與內(nèi)涵

智慧教室又稱智能教室、未來教室，是大數據、人臉識别、物聯網、人工智能等技術與傳統課堂深度融合的(de)一(yī)種智慧教學(xué)環境。黃榮懷等^[1]指出智慧教室的(de)智慧性應體現在內(nèi)容呈現（Showing）、環境管理(lǐ)（Manageable）、資源獲取（Accessible）、及時互動（Real-time Interactive）、情境感知（Testing）五個方面。聶風華等^[2]構建了智慧教室“iSMART”模型，提出智慧教室由基礎設施（Infrastructure）、網絡感知（Network Sensor）、可(kě)視(shì)管理(lǐ)（Visual Management）、增強現實（Augmented Reality）、實時記錄（Real-time Recording）、泛在技術（Ubiquitous Technology）六大系統組成。作為(wèi)智慧學(xué)習環境的(de)重要組成部分，智慧教室具有與智慧學(xué)習環境相關的(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)為(wèi)教育數據挖掘（Educational Data Mining，EDM）和(hé)學(xué)習分析（Learning Analytics，LA）提供重要的(de)技術支持。從智慧教室的(de)實現技術來看，運用雲計算、大數據、物聯網等信息技術來聚合教育資源，是支持“教與學(xué)”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]。

本研究認為(wèi)，智慧教室的(de)“智慧性”主要體現在以下幾個方面：①智慧互動。教學(xué)互動可(kě)增強學(xué)生的(de)學(xué)習動機，維持學(xué)習參與度和(hé)專注力，激發深度思考等^[5]。傳統的(de)教學(xué)互動是一(yī)種教師主導的(de)互動形态，而智慧教室是一(yī)種高(gāo)互動空間，這種互動包含人際互動、人機互動、基于中介的(de)多維互動^[6]。技術為(wèi)智慧課堂互動提供了契機，使教學(xué)互動形式、內(nèi)容、深度等都得到了體現^[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(shì)化評價結果可(kě)為(wèi)教學(xué)改革提供參考。③智慧管理(lǐ)。智慧管理(lǐ)是指利用物聯網技術集中管控，自(zì)動調節溫度、亮(liàng)度、通風性，對設備異常情況自(zì)動預警，使管理(lǐ)者從繁瑣的(de)設備管理(lǐ)中解脫出來。④智慧獲取資源。海量的(de)學(xué)習資源給學(xué)習者帶來了選擇困擾，而資源平台會自(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(dì)向學(xué)生推送，以滿足學(xué)生的(de)個性化學(xué)習需求。

2 智慧教室評價的(de)現狀

張亞珍等^[8]對2003～2013年(nián)國內(nèi)外關于智慧教室的(de)563篇文獻進行“研究主題”分析，發現僅有3篇涉及智慧教室評價，而2014～2019年(nián)國內(nèi)外關于智慧教室評價的(de)研究成果也不多。近年(nián)來，為(wèi)貫徹落實國家智慧校園建設目标，各省市紛紛出台“中小學(xué)智慧校園建設标準”，但僅将“智慧教室”作為(wèi)其中模塊之一(yī)，而具體如(rú)何評價、從哪些維度評價等鮮有說明。真正單獨針對“智慧教室”建設的(de)頂層指導性文件，當屬2018年(nián)廣東省教育廳印發的(de)《廣東省中小學(xué)智慧教室建設指南（試行）》（後文簡稱《指南》）^[9]，其關于智慧教室的(de)指标內(nèi)容如(rú)表1所示。

表1  《指南》中智慧教室的(de)指标內(nèi)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(de)智慧教室，主要應用于傳統多媒體教室的(de)智慧化升級改造，這對現階段學(xué)校教學(xué)環境的(de)改善與教學(xué)資源的(de)整合有重要意義。但是，《指南》缺少“智能管理(lǐ)”、“個性化學(xué)習”、“資源智慧獲取”、“智能感知”等內(nèi)容，緻使大數據、人工智能、物聯網等技術在智慧教室中的(de)應用不夠深入。

1 評價指标的(de)初步拟定

智慧教室作為(wèi)一(yī)種典型的(de)智慧學(xué)習環境，為(wèi)教學(xué)的(de)開展提供了有力支撐，使課堂的(de)教學(xué)結構得以優化，并使教學(xué)與管理(lǐ)更加智能、高(gāo)效，故能更好地(dì)滿足學(xué)生的(de)個性化學(xué)習需要。從智慧教室的(de)核心概念和(hé)內(nèi)涵入手，參考《指南》及智慧教室的(de)相關研究成果，本研究初拟了智慧教室的(de)一(yī)級評價指标，包括：基礎設施、環境與布局、智能錄播、教學(xué)與資源平台、智能管控與感知、軟硬件工具與移動終端、物聯網應用、虛拟仿真、培訓方案。

評價指标既要避免重複交叉，又要有內(nèi)在邏輯關聯。在初拟的(de)一(yī)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的(de)基礎；“環境與布局”中的(de)教室空間既是物理(lǐ)場又是小社會，将教室空間變成溫潤的(de)學(xué)習場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，也是學(xué)習“反刍”、學(xué)習行為(wèi)分析、教師自(zì)我提升的(de)重要途徑；“教學(xué)與資源平台”可(kě)對學(xué)生的(de)學(xué)習進行監管，便于教學(xué)資源的(de)共享與應用，滿足學(xué)生的(de)個性化學(xué)習需要；“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、可(kě)視(shì)化，并運用人臉識别技術開展學(xué)習行為(wèi)分析，是智慧教室“智慧性”的(de)重要體現；“軟硬件工具與移動終端”是實現內(nèi)容呈現的(de)基礎，可(kě)更好地(dì)進行多屏互動與資源共享；“物聯網應用”可(kě)實現高(gāo)效遠程智能化管理(lǐ)；“虛拟仿真”可(kě)模拟各種學(xué)習環境，帶給學(xué)生深刻、直觀的(de)學(xué)習體驗，激發學(xué)生的(de)學(xué)習興趣；“培訓方案”可(kě)提高(gāo)智慧教室的(de)使用頻次和(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）是對一(yī)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)專家是運用德爾菲法的(de)首要前提^[11]，故本研究采用主觀抽樣法，選擇10名咨詢專家，涉及智慧教室“教學(xué)應用”、“理(lǐ)論研究”和(hé)“建設實踐”三個領域，具體如(rú)表2所示。

表2  咨詢專家信息

（2）确定一(yī)級評價指标

為(wèi)了進一(yī)進确認一(yī)級評價指标的(de)科學(xué)性和(hé)合理(lǐ)性，本研究運用德爾菲法，對初拟的(de)9個一(yī)級評價指标進行驗證，過程如(rú)下：

第一(yī)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(yī)般、合理(lǐ)、非常合理(lǐ)”分别用1～5分表示，分數越高(gāo)，表示對該指标的(de)滿意度越高(gāo)。

第二步，第一(yī)輪調查研究。運用德爾菲法開始第一(yī)輪咨詢調查，将制作好的(de)指标調查量表統一(yī)發給10名專家填寫并回收，收集一(yī)級評價指标的(de)滿意度（符合度）。

第三步，對第一(yī)輪調查數據進行分析。在進行數據分析之前，務必了解以下幾個重要的(de)數據表征與判斷規則：①意見集中度，是指專家對指标的(de)集中意見程度，與指标的(de)均值（`X）、滿分比（M）相關；②變異系數（CV），CV=SD/`X，變異值越小，說明指标的(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(yī)個指标的(de)影響力大小既要考慮專家的(de)意見集中度也要考慮指标的(de)變異系數，而指标的(de)最終去(qù)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，則剔除此指标。第一(yī)輪調查的(de)數據統計如(rú)表3所示。經計算可(kě)得：∑SD=6.33，`Y=12.39，Z=`Y-∑SD=12.39-6.33=6.06，因此一(yī)級評價指标中綜合指數Y＜6.06的(de)指标——“物聯網應用”、“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“物聯網應用”可(kě)歸入“智能管控與感知”指标，有的(de)專家建議“虛拟仿真”在專業智慧教室（或實驗室）中使用，而無需用于普通智慧教室，這也印證了上述數據分析結果的(de)合理(lǐ)性。

表3  第一(yī)輪調查的(de)數據統計分析

第四步，第二輪調查研究。運用德爾菲法開展第二輪咨詢調查，對初拟的(de)一(yī)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(rú)表4所示。經計算可(kě)得：Z=2.54，而第二輪調查中各一(yī)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

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是指對問題本質和(hé)重要因素進行剖析，可(kě)以有效地(dì)将決策思維過程數學(xué)化^[13]。本研究采取層次分析法，來求取智慧教室評價指标的(de)權重。

1 構建層次結構模型

本研究結合層次分析法的(de)相關理(lǐ)論，運用文獻分析和(hé)智慧教室建設标準的(de)文本分析，在一(yī)級評價指标的(de)基礎上初步拟定了二級評價指标；同樣，運用德爾菲法，結合數據統計分析結果，最終确定26個二級評價指标，形成了智慧教室評價指标體系的(de)層次結構模型，如(rú)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)最終評價得分，評價的(de)最終目的(de)是通過直觀、量化的(de)方法得知智慧教室的(de)整體建設情況；準則層B包括7個一(yī)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(de)層次結構關系時，本研究遵循了兩個基本原則：一(yī)是各指标不能出現重疊；二是上一(yī)層指标盡可(kě)能涵蓋下一(yī)層指标的(de)各項內(nèi)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(yī)緻性檢驗，最後對每項指标的(de)權重取均值。以ZJ1為(wèi)例，本研究根據ZJ1打分構造出目标層A對準則層B的(de)判斷矩陣，如(rú)表5所示。

表5  根據ZJ1打分構造的(de)A-B判斷矩陣

将表5所示的(de)判斷矩陣記為(wèi)矩陣A。利用方根法，将矩陣A的(de)各行數據相乘，再進行歸一(yī)化處理(lǐ)，得到特征向量W，具體的(de)計算過程為(wèi)：①計算Ai。将矩陣A各元素按行相乘，得到新向量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(yī)化處理(lǐ)，得到特征向量W：W=[Wi]=[0.2495  0.0364  0.0924  0.3928  0.1501  0.0587  0.0201]^T。

因為(wèi)AW=[1.8529  0.2671  0.6931  2.9714  1.1264  0.4321  0.1638]^T，故最大特征根為(wèi)：

3 一(yī)緻性檢驗

根據一(yī)緻性指數計算公式CI=(λmax - n)/(n - 1)，可(kě)得CI=0.091426。查詢“随機一(yī)緻性指标RI值”表可(kě)知，七階判斷矩陣對應的(de)RI值為(wèi)1.32，可(kě)得一(yī)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(yī)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(dì)反映一(yī)級指标的(de)相對重要程度。按此方法，可(kě)求得其他9位專家對一(yī)級指标打分的(de)權重。最後，對10位專家打分的(de)權重取均值，得到一(yī)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)以求得二級指标的(de)權重，此不再贅述。

将智慧教室評價的(de)總分設定為(wèi)100分，根據各指标權重對各指标項賦分，本研究構建了智慧教室評價指标體系，如(rú)表6所示。

表6  智慧教室評價指标體系

為(wèi)避免評價指标太過分散而給數據分析帶來困難，本研究初拟9個一(yī)級指标之後采用德爾菲法進行了驗證。需注意的(de)是，在向專家發放指标調查量表時，應将對應的(de)二級指标附上，以免專家可(kě)能因不了解一(yī)級指标所含的(de)內(nèi)容而茫然無措；在确定評價指标體系時，應充分考慮指标表述的(de)準确性和(hé)可(kě)操作性，避免指标交叉重複。運用德爾菲法所選的(de)專家數一(yī)般以15～20人為(wèi)宜，而本研究隻選了10人，從數量上來說略少，但所選專家對其研究領域有較深的(de)了解；采用的(de)層次分析法可(kě)在一(yī)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(xué)合理(lǐ)；而先求各專家對指标打分的(de)權重再求其均值，可(kě)有效規避專家打分自(zì)相矛盾的(de)問題。

學(xué)校是學(xué)生成長(cháng)的(de)重要場域，而教室是實現“教師教、學(xué)生學(xué)”的(de)重要空間。将物聯網、大數據、人工智能等技術融入學(xué)校教育教學(xué)的(de)全過程，是智慧教學(xué)環境發展的(de)必然；基于智慧教室開展更有效的(de)教學(xué)，全面提升學(xué)生的(de)綜合素養，則是智慧教室發展到一(yī)定階段的(de)內(nèi)在訴求。基于此，本研究構建了智慧教室評價指标體系，可(kě)為(wèi)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(xué)的(de)改革發展。期待此體系在具體的(de)實踐應用中得以不斷完善，以發揮更大的(de)價值。