Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh

Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ kết hợp đào tạo truyền thống, E-learning hiện đã và đang phổ biến trong các trường đại học hiện nay. Trong quá trình nghiên cứu và giảng dạy, việc đánh giá bài giảng và bài giảng điện tử trên mạng theo phương pháp truyền t...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Phạm, Văn Hải, Nguyễn, Thị Mỹ Lộc
Format: Article
Language:Vietnamese
Published: H. : ĐHQGHN 2015
Subjects:
Online Access:http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/970
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Institution: Vietnam National University, Hanoi
Language: Vietnamese
id oai:112.137.131.14:VNU_123-970
record_format dspace
spelling oai:112.137.131.14:VNU_123-9702018-07-04T10:23:45Z Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh Using ICT Newhouse Factors based TOPSIS-AHP Model t o Evaluation Lectures with Intelligent Decision Suppo rts Phạm, Văn Hải Nguyễn, Thị Mỹ Lộc TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) AHP (Analytic Hierachy Process) Bài giảng Phương pháp giảng dạy Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ kết hợp đào tạo truyền thống, E-learning hiện đã và đang phổ biến trong các trường đại học hiện nay. Trong quá trình nghiên cứu và giảng dạy, việc đánh giá bài giảng và bài giảng điện tử trên mạng theo phương pháp truyền thống bằng cách xác định các tiêu chí đánh giá có trọng số là như nhau thường gặp những hạn chế đối với các tiêu chí có mức độ quan trọng khác nhau. Theo phương pháp đánh giá bài giảng truyền thống, các số liệu được thống kê từ các chuyên gia đưa ra dưới dạng thống kê trung bình kết quả của các chuyên gia sẽ bị hạn chế. Nghiên cứu này đưa ra các phương pháp tích hợp ra quyết định để đánh giá bài giảng trực tuyến với mô hình nhiều chuyên gia cùng tham gia đánh giá bài giảng đồng thời. Mô hình đề xuất sử dụng các kĩ thuật tích hợp ra quyết định TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) và AHP (Analytic Hierachy Process) dựa trên bộ tiêu chí ICT Newhouse kết hợp các tri thức từ chuyên gia để đưa ra quy trình đánh giá bài giảng. Để đánh giá mô hình trên, chúng tôi biểu diễn ví dụ minh họa và cài đặt chương trình với thực nghiệm thực tiễn để đánh giá bài giảng trực tuyến. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất để đánh giá bài giảng với đánh giá động thể hiện các tác động đa chiều ảnh hưởng độ tích cực của chuyên gia trong mô hình đánh giá bài giảng. Đánh giá bài giảng theo mô hình đề xuất sẽ giúp cho người quản lí ra quyết định đúng đắn với đa tiêu chí mục đích. 2015-08-14T03:21:25Z 2015-08-14T03:21:25Z 2015 Article Phạm, Văn Hải, Nguyễn, Thị Mỹ Lộc.Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Nghiên cứu giáo dục (2015) Tập 31, Số 1,tr. 13-27 0866-8612 http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/970 vi Tập 31, Số 1; application/pdf H. : ĐHQGHN
institution Vietnam National University, Hanoi
building VNU Library & Information Center
country Vietnam
collection VNU Digital Repository
language Vietnamese
topic TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)
AHP (Analytic Hierachy Process)
Bài giảng
Phương pháp giảng dạy
spellingShingle TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)
AHP (Analytic Hierachy Process)
Bài giảng
Phương pháp giảng dạy
Phạm, Văn Hải
Nguyễn, Thị Mỹ Lộc
Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh
description Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ kết hợp đào tạo truyền thống, E-learning hiện đã và đang phổ biến trong các trường đại học hiện nay. Trong quá trình nghiên cứu và giảng dạy, việc đánh giá bài giảng và bài giảng điện tử trên mạng theo phương pháp truyền thống bằng cách xác định các tiêu chí đánh giá có trọng số là như nhau thường gặp những hạn chế đối với các tiêu chí có mức độ quan trọng khác nhau. Theo phương pháp đánh giá bài giảng truyền thống, các số liệu được thống kê từ các chuyên gia đưa ra dưới dạng thống kê trung bình kết quả của các chuyên gia sẽ bị hạn chế. Nghiên cứu này đưa ra các phương pháp tích hợp ra quyết định để đánh giá bài giảng trực tuyến với mô hình nhiều chuyên gia cùng tham gia đánh giá bài giảng đồng thời. Mô hình đề xuất sử dụng các kĩ thuật tích hợp ra quyết định TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) và AHP (Analytic Hierachy Process) dựa trên bộ tiêu chí ICT Newhouse kết hợp các tri thức từ chuyên gia để đưa ra quy trình đánh giá bài giảng. Để đánh giá mô hình trên, chúng tôi biểu diễn ví dụ minh họa và cài đặt chương trình với thực nghiệm thực tiễn để đánh giá bài giảng trực tuyến. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất để đánh giá bài giảng với đánh giá động thể hiện các tác động đa chiều ảnh hưởng độ tích cực của chuyên gia trong mô hình đánh giá bài giảng. Đánh giá bài giảng theo mô hình đề xuất sẽ giúp cho người quản lí ra quyết định đúng đắn với đa tiêu chí mục đích.
format Article
author Phạm, Văn Hải
Nguyễn, Thị Mỹ Lộc
author_facet Phạm, Văn Hải
Nguyễn, Thị Mỹ Lộc
author_sort Phạm, Văn Hải
title Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh
title_short Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh
title_full Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh
title_fullStr Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh
title_full_unstemmed Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh
title_sort mô hình topsis-ahp sử dụng bộ tiêu chí ict newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh
publisher H. : ĐHQGHN
publishDate 2015
url http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/970
_version_ 1680964898024062976