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🔥内容介绍

针对传统初中地理教学评价存在的维度单一、权重主观性强、模糊性处理不足等问题，提出一种融合层次分析法（AHP）、熵权法（EWM）与正态云模型的综合评价方法。以地理核心素养（人地协调观、综合思维、区域认知、地理实践力）为核心构建评价指标体系，通过 AHP-EWM 组合赋权平衡主观经验与客观数据，利用正态云模型实现定性评价与定量数据的双向映射，有效处理评价中的随机性与模糊性。实例验证表明，该评价模型能全面、客观反映初中地理教学质量，评价结果直观可信，为教学改进提供精准导向，对推动地理教学从 “知识本位” 向 “素养本位” 转型具有重要实践价值。

一、引言

（一）研究背景

随着《义务教育地理课程标准（2022 年版）》的全面实施，地理核心素养培养成为初中地理教育的核心目标，涵盖人地协调观、综合思维、区域认知和地理实践力四大维度。然而当前初中地理教学评价仍面临诸多困境：传统评价过度聚焦知识记忆，以纸笔测试为主的单一评价方式难以反映学生素养发展；评价指标权重多依赖主观经验赋值，缺乏客观数据支撑；教学过程中的模糊性与随机性问题未得到有效处理，导致评价结果科学性不足。例如，学生在 “等高线地形图” 实践活动中的表现难以用精确数值量化，教师的教学创新度也存在主观判断偏差，这些问题都制约了评价的导向作用。

（二）研究意义

1. 理论意义：构建 AHP-EWM 正态云模型的综合评价框架，丰富地理教学评价的方法论体系，为核心素养导向的教学评价提供新视角，破解传统评价中定性与定量脱节的难题。

1. 实践意义：建立科学可行的评价指标与操作流程，帮助教师精准识别教学优势与不足，引导教学活动向素养培养聚焦；为教育管理部门提供客观的教学质量评估工具，推动初中地理教学改革落地见效。

（三）研究现状述评

现有研究已意识到地理教学评价的素养导向转型需求，部分学者构建了基于核心素养的评价指标体系，但在权重确定与模糊性处理上存在局限：单一 AHP 赋权易受专家主观偏好影响，纯 EWM 赋权可能忽视教学规律的先验知识；常规模糊综合评价法采用固定隶属函数，难以兼顾评价中的随机性。正态云模型作为处理不确定信息的有效工具，已在课程教学评价中展现优势，但其与组合赋权法结合应用于初中地理教学评价的研究尚属空白，亟需开展针对性探索。

二、初中地理教学评价体系构建

（一）评价指标设计原则

1. 核心素养导向原则：指标体系紧扣人地协调观、综合思维、区域认知、地理实践力四大核心素养，兼顾知识掌握与能力发展。

1. 科学性与可操作性统一原则：指标定义明确、层级清晰，数据易于收集，符合初中地理教学实际。

1. 系统性与针对性结合原则：覆盖教学目标、教学过程、教学效果等全环节，突出地理学科实践属性。

（二）评价指标体系框架

基于上述原则，构建 “目标层 - 准则层 - 指标层” 三级评价体系：

三、AHP-EWM 正态云模型评价方法

（一）AHP-EWM 组合赋权

1. AHP 主观赋权

• 构建判断矩阵：邀请 10 名地理教育专家、骨干教师根据 Saaty 标度法，对准则层与指标层的相对重要性进行两两比较，形成判断矩阵。

• 一致性检验：计算判断矩阵的最大特征值 λmax 与一致性指标 CI，若 CI<0.1 则通过检验，否则调整判断矩阵。

• 权重计算：通过归一化处理得到各指标的主观权重 ω_sub。

1. EWM 客观赋权

• 数据标准化：对 n 个评价对象的 m 个指标数据进行正向化与标准化处理，得到标准化矩阵 X。

• 信息熵计算：计算第 j 个指标的信息熵 H_j = -k∑(X_ij lnX_ij)（k=1/lnn）。

• 客观权重确定：根据熵值计算差异系数 G_j=1-H_j，归一化得到客观权重 ω_obj = G_j/∑G_j。

1. 组合权重融合：采用线性加权法确定最终权重 ω_j = αω_sub + (1-α)ω_obj，其中 α=0.5（平衡主观与客观权重），通过专家打分验证 α 取值的合理性。

（二）正态云模型评价流程

1. 评价等级云生成：将教学评价结果划分为 “优秀（90-100）、良好（80-89）、中等（70-79）、及格（60-69）、不及格（0）”5 个等级，基于云模型数字特征（期望值 Ex、熵 En、超熵 He）构建标准云。例如：

• 优秀云：Ex1=95，En1=3，He1=0.5

• 良好云：Ex2=85，En2=3，He2=0.5

• 中等云：Ex3=75，En3=3，He3=0.5

• 及格云：Ex4=65，En4=3，He4=0.5

• 不及格云：Ex5=55，En5=3，He5=0.5

1. 评价对象云生成：基于各指标的标准化数据与组合权重，通过正向云发生器生成评价对象的综合云模型，计算其数字特征（Ex、En、He）。

1. 隶属度计算与等级判定：利用云模型相似度计算方法，得到评价对象云与各标准云的隶属度 μ_i，隶属度最大的等级即为最终评价结果。

⛳️ 运行结果

========== 二级指标综合权重 ==========

A1: 0.0982

A2: 0.0226

A3: 0.0706

A4: 0.0215

B1: 0.0216

B2: 0.0976

B3: 0.1746

C1: 0.0868

C2: 0.0185

C3: 0.1505

C4: 0.0067

D1: 0.0723

D2: 0.0263

D3: 0.0154

D4: 0.1169

========== 综合评价等级判断 ==========

实施前综合得分: 80.34

实施前隶属度向量: [0.0000 0.0000 0.2767 0.3767 0.0001 ]

实施前评价等级: 良好

实施后综合得分: 92.34

实施后隶属度向量: [0.0000 0.0000 0.0000 0.0883 0.7278 ]

实施后评价等级: 优秀

========== 复现结论 ==========

1. 实施前初中地理教学评价等级为“良好”，Ex=80.34

2. 实施后初中地理教学评价等级为“优秀”，Ex=92.34

3. “双减”政策实施后，评价等级从“良好”提升至“优秀”，提升效果明显。

4. 结果与论文结论一致，验证了AHP-EWM正态云模型的有效性。

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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