1 引言

随着生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）技术的爆发式发展，高等教育领域正经历从“工具辅助”向“范式重构”的深层变革。在环境设计专业中，AIGC 工具（如 Deepseek，Stable Diffusion）已深度介入“文本策划、概念生成、方案迭代、效果图制作”等核心教学环节，促使设计思维模式与技能评价标准发生结构性转变。展示空间设计作为环境设计专业的必修课，兼具“空间叙事逻辑训练”“空间规划”“数字技术应用”等复合教学目标，成为检验AIGC工具融入专业教学效果的关键场域。然而，当前教学质量评价仍多沿用传统方法，其评价指标难以有效衡量AIGC语境下的新兴素养，且在量化人机协作过程与规避主观性方面存在局限。因此，构建一套科学、系统和可量化的展示空间设计课程教学质量评价体系成为当务之急。

目前设计类课程教学评价体系的研究主要采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）。层次分析法是一种定性和定量结合的分析方法，将复杂问题结构化，拆分为目标层、准则层和指标层，通过量化主观判断并计算各层要素相对评价总目标的权重，最终得出决策依据。李行等人使用层次分析法从线上和线下两部分，构建了设计类课程的混合式教学评价体系。胡昊琪等人基于层次分析法构建设计类专业基础课混合式教学质量评价体系，结合模糊模型评价课程教学质量，并提出建立设计类课程评价体系的对策。相关的研究推进了设计类课程教学质量评价体系的科学化和规范化进程，然而评价指标权重赋值存在主观性以及主体误差的问题还未得到妥善解决。

熵权法(Entropy Weight Method，EWM)是一种客观赋权方法，通过客观量化数据特征的信息熵值，动态修正指标权重，有效降低主观偏差，从而为多指标综合评价提供依据。已有学者基于层次分析法并引入客观赋权的熵权法对权重进行修正，以提高评价的客观性和准确性。杨心蕊等人使用层次分析法确定一级指标权重，熵权法确定二级指标权重，构建课程教学评价模型并进行实例分析，为课程教学提出优化建议。王辞晓等人在人工智能技术融入教学的背景下，梳理了当前教学评价方法，从课前、课中、课后三个环节的教学任务和教学表现维度构建人机协同的教学评价框架，使用层次分析法和熵权法综合得出指标权重，为人工智能时代的教学评价提供参考。尽管使用该方法进行设计类课程教学评价体系的研究较少，但上述的研究工作证明，结合层次分析法和熵权法构建教学评价体系，既能保留专家对教学评价核心维度的经验认知，又能基于评价数据优化权重分配，形成组合赋权的评价模型，提升教学质量评估的科学性与可信度。

基于此，研究面向融合AIGC技术的展示空间设计课程，通过借助专家的专业知识和行业经验，利用集成层次分析法和熵权法的组合赋权模型，构建课程教学质量评价体系。研究旨在突破传统设计教育评价的主观性局限，兼具量化表征与过程追溯功能的评价标准，为同类课程提供融合技术创新与评估效度的研究范式，助力院校动态优化教学内容与资源配置，推动人工智能语境下展示设计教育的教学范式转型。

2 指标体系构建

通过整理和分析近几年高校关于设计类课程教学质量评价的文献、专家调研、行业需求调查、结合AIGC驱动的教学模式要求和展示空间设计课程教学实践经验，建立了包含46个候选指标的初始指标池。经专家咨询和问卷调查筛选后，形成了三级层次结构的评价体系（如图1）：目标层为展示空间设计课程教学质量评价；准则层包括教学内容、教学方法、教学态度、教学技能和教学效果5个维度；指标层由25个具体的二级指标组成。

展示空间设计课程教学质量评价指标遵循以下原则建立：首先，坚持内容全面性原则，确保评价体系涵盖AIGC语境下展示空间设计教学的各个维度，全方位反映课程教学质量；其次，注重指标独立性原则，使各指标之间相互独立、逻辑清晰，避免内容重叠和重复评价；再次，强调操作简便性原则，评价体系指标描述清晰明确、易于操作，提高评价工作效率；最后，遵循评价公正性原则，评价过程减少人为干预，保证评价结果的客观性。综上所述，展示空间设计课程教学质量评价的二级指标描述如表1所示。

准则层 （一级指标）	序 号	指标层 （二级指标）	指标描述
B1教学内容	C11	内容的前沿性	评估教学内容对展示空间设计和AIGC前沿知识的更新融合情况
	C12	内容的系统性与逻辑性	评估教学内容的结构合理性及知识体系构建的完整性
	C13	理论和实践的平衡性	评估理论知识与实践技能比例分配的合理性和转化效果
	C14	促进培养学生创造力程度	评估教学内容激发创造性思维和提供多元解决方案的有效性
	C15	AIGC内容的融入度	评估AIGC知识与专业内容的整合程度
B2教学方法	C21	方法的多样性和灵活性	评估教师灵活运用多种教学方法及AIGC辅助教学的情况
	C22	项目式教学的实施程度	评估真实项目式教学的比重及与教学目标的契合度
	C23	混合式教学的合理性	评估线上资源与线下活动的整合度及互补性
	C24	师生互动有效性	评估各类互动的频率、深度及质量
	C25	AIGC辅助教学程度	评估教师在各环节使用AIGC辅助教学的程度
B3教学态度	C31	教学热情与责任感	评估教师对教学工作的投入度与敬业程度
	C32	解答学生疑问的耐心度	评估教师解答问题的积极性、耐心度及针对性
	C33	尊重与引导学生创意	评估教师包容多元创意并给予适当引导的能力
	C34	对教学反馈的接受度	评估教师采纳反馈并调整教学的意愿与行动
	C35	对AIGC接受度和认知度	评估教师对AIGC技术的理解程度及应用意愿
B4教学技能	C41	教学展示技巧	评估教师运用多媒体展示和讲解AIGC与设计的能力
	C42	课堂掌控能力	评估教师把控课堂节奏和解决技术问题的应变能力
	C43	教学资源整合与优化能力	评估教师整合传统与AIGC资源及开发教学材料能力
	C44	个性化辅导能力	评估教师根据学生特点提供差异化指导的能力
	C45	AIGC与设计融合的指导能力	评估教师指导学生结合AIGC与设计方法的专业能力
B5教学效果	C51	教学目标达成度	评估核心知识点、能力点实际完成情况
	C52	学生能力提升程度	评估学生设计能力和人机协作能力的进步幅度
	C53	学生学习满意程度	评估学生对课程各方面的认可度和满意度
	C54	学生作品质量	评估学生作品的专业水准
	C55	学生掌握AIGC的程度	评估学生独立运用AIGC进行设计创作的熟练度

3 组合赋权模型

3.1 基于层次分析法确定主观权重

层次分析法是复杂系统工程理论中常见的决策性方法，通过两两比较构建判断矩阵、计算各指标权重和一致性检验3个关键步骤，实现对评价指标重要性的科学量化，进而做出正确的评价和决策。

首先，利用1—9标度法作为判断矩阵重元素的判断尺度构建判断对比矩阵，如表2所示。

序号	标度含义	比值
1	前者元素 i和后者元素j相比较，i与j同样重要	aij=1
2	前者元素 i和后者元素j相比较，i与j略微重要	aij=3
3	前者元素 i和后者元素j相比较，i与j明显重要	aij=5
4	前者元素 i和后者元素j相比较，i与j强烈重要	aij=7
5	前者元素 i和后者元素j相比较，i与j绝对重要	aij=9
6	表示元素 i与元素j的重要性介于上述判断之间	aij=2,4,6,8
7	若元素i与元素j的相对重要程度标度为aij，则元素j与i的相对重要程度标度是aji=1/ aij	倒数

将矩阵中的每两个元素按照表2的标度进行一一判断，可得到n阶的比较判断矩阵A=(a_ij）_n*n，如式（1）。

其次，合并专家矩阵，使用方根法将m个专家（m=1,2,…k）形成的打分矩阵按位相乘，再开m次方，得到唯一集成矩阵，如式（2）。

再次，将集成唯一矩阵采取方根法计算权重，如式（3）。

计算步骤：

1. 的元素按行相乘得一新向量；
2. 将新向量的每个分量开n次方；
3. 将所得向量归一化即为权重向量。

最后，判断矩阵的一致性。实际专家在对指标进行两两比较时可能会出现不一致的结论，所以有必要对已存的判断矩阵进行一致性检验以保证指标权重的合理性。同时学术界一般将CR作为判断矩阵一致性的标准，CR为一致性指标CI和平均随机一致性指标RI的比值。若CR<0.1则表明矩阵符合要求无需修改；否则，应请专家再次修正判断矩阵，最终使计算结果CR<0.1。

CR的计算公式如式（4）所示。

CI计算公式如式（5）所示。

λ_max为判断矩阵的最大特征值,计算公式如式（6）, λ_max是矩阵的最大特征值，其中为判断集成矩阵，W为权重向量，[W]_i 为矩阵[W]的第i个分量。

RI值与矩阵阶数有关具体数值如下表3所示。

矩阵阶数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
RI	0	0	0.52	0.89	1.12	1.26	1.36	1.41	1.46	1.49	1.52	1.54

3.2 基于熵权法修正权重

在通过层次分析法判断矩阵计算得到指标主观权重的基础上，运用熵权法对权重进行修正，过程如下。

首先，构建原始数据矩阵。假设共有m个指标，n位专家，则由此构建原始矩阵，其中表示第位专家针对第 个指标的主观权重，则原始矩阵为：

其次，计算信息熵。使用熵权法进行综合评价时，要对数据进行无量纲化处理，以消除各评价指标间因类型、量纲存在差异所带来的影响。由于根据专家主观权重构建的原始矩阵量纲具有一致性，且运用层次分析法计算所得的各指标权重数据已是归一化状态，研究将直接根据原始矩阵计算各专家评价的信息熵，计算公式如式（8）。

其中。

再次，计算熵权，计算公式如式（9）。

最后，利用熵权调整主观权重。结合熵权对运用层次分析法得到的主观权重进行调整，公式如式（10）。

其中为原始矩阵的转置矩阵，转置矩阵为：

4 结果与分析

以广东石油化工学院环境设计专业展示空间设计课程的教学实践为分析对象，使用如图1所示的评价指标体系评估该课程的教学质量，构建一级指标和二级指标判断矩阵，利用前文搭建的层次分析法与熵权法的评价模型，计算各级指标的权重，揭示影响该课程教学质量的关键指标。

4.1 权重分配结果总览

4.1.1 主观权重分配结果

根据层次分析法原理，邀请6位环境设计专业的专家对各指标进行两两对比，参照表2的1-9标度法对层次结构模型中各级指标进行重要性比较打分。每位专家构建的判断矩阵包括准则层1组，指标层5组，6位专家共计构建36个判断矩阵，计算各指标权重，并对判断矩阵进行一致性检验。最终获得6位专家评估的一、二级指标主观权重，分别如表4、表5所示。

一级指标序号	专家1	专家2	专家3	专家4	专家5	专家6
B1	0.0469	0.0344	0.4108	0.4074	0.4368	0.4784
B2	0.1362	0.1237	0.1670	0.1732	0.1531	0.1526
B3	0.5099	0.5440	0.0571	0.0360	0.0490	0.0358
B4	0.2358	0.2174	0.0906	0.0663	0.0651	0.0730
B5	0.0711	0.0805	0.2745	0.3171	0.2960	0.2602

一级指标序号	二级指标序号	专家1	专家2	专家3	专家4	专家5	专家6
B1	C11	0.4515	0.4236	0.0466	0.0545	0.0564	0.0499
	C12	0.0986	0.0742	0.2414	0.2060	0.2228	0.2910
	C13	0.1360	0.1573	0.1523	0.1455	0.1594	0.1132
	C14	0.2812	0.3095	0.0738	0.0673	0.0696	0.0714
	C15	0.0328	0.0354	0.4859	0.5267	0.4919	0.4745
B2	C21	0.2096	0.2507	0.0784	0.0819	0.0751	0.0936
	C22	0.1889	0.1817	0.1398	0.1271	0.1630	0.1371
	C23	0.4969	0.4407	0.0377	0.0421	0.0457	0.0485
	C24	0.0693	0.0906	0.2761	0.2563	0.1983	0.1988
	C25	0.0353	0.0363	0.4680	0.4927	0.5179	0.5220
B3	C31	0.1432	0.1341	0.246	0.1465	0.1483	0.1363
	C32	0.2689	0.4156	0.4585	0.0404	0.0403	0.0379
	C33	0.0725	0.0897	0.0807	0.2097	0.2457	0.2086
	C34	0.4694	0.3222	0.1743	0.0678	0.0603	0.0543
	C35	0.0460	0.0385	0.0405	0.5357	0.5053	0.5629
B4	C41	0.4913	0.3067	0.0458	0.0594	0.0379	0.0408
	C42	0.2636	0.4046	0.0793	0.0941	0.0645	0.0691
	C43	0.0777	0.0904	0.2636	0.2922	0.2258	0.2693
	C44	0.1335	0.1629	0.1203	0.1272	0.1314	0.1258
	C45	0.0338	0.0353	0.4909	0.4270	0.5404	0.4951
B5	C51	0.2786	0.4762	0.0468	0.0500	0.0355	0.0379
	C52	0.1272	0.1488	0.1553	0.1303	0.1275	0.1327
	C53	0.4871	0.2671	0.0591	0.0651	0.0794	0.0767
	C54	0.0407	0.0353	0.4719	0.4756	0.4883	0.4928
	C55	0.0664	0.0726	0.2669	0.2790	0.2693	0.2599

4.1.2 熵权法修正权重结果

根据各专家的各级指标主观权重计算结果构建熵权法原始数据矩阵，并运用公式（8）和公式（9）计算得到专家对各级指标的评价熵权为：

根据各级指标权重和专家熵权，结合公式（10）和公式（11），计算得到各级指标的层次权重为：

综上，基于层次分析法和熵权法组合赋权优化所得的展示空间设计课程教学质量评价体系指标层次权重如表6所示。

目标层	准则层	权重	指标层	权重	排序
展示空间设计课程教学质量评价	B1 教学内容	0.2806	B11 内容前沿性	0.1738	14
			B12 内容系统性与逻辑性	0.1917	8
			B13 理论和实践的平衡性	0.1435	21
			B14 促进培养学生创造力程度	0.1415	22
			B15 AIGC内容融入度	0.3495	3
	B2 教学方法	0.1486	B21 方法多样性和灵活性	0.1282	25
			B22 项目式教学的实施程度	0.1557	18
			B23 混合式教学的合理性	0.1787	11
			B24 师生互动有效性	0.1836	10
			B25 AIGC辅助教学程度	0.3538	1
	B3 教学态度	0.2338	B31 教学热情与责任感	0.1564	17
			B32 解答学生疑问的耐心度	0.1852	9
			B33 尊重与引导学生创意	0.1603	16
			B34 对教学反馈的接受度	0.1747	13
			B35 对AIGC接受度和认知度	0.3235	5
	B4 教学技能	0.1329	B41 教学展示技巧	0.1604	15
			B42 课堂掌控能力	0.1537	20
			B43 教学资源整合与优化能力	0.2037	6
			B44 个性化辅导能力	0.1326	24
			B45 AIGC与设计融合的指导能力	0.3496	2
	B5 教学效果	0.2041	B51 教学目标达成度	0.1548	19
			B52 学生能力提升程度	0.1367	23
			B53 学生学习满意程度	0.1752	12
			B54 学生作品质量	0.3320	4
			B55 学生掌握AIGC的程度	0.2012	7

4.2 权重分布特征及分析

根据表6结果显示，准则层评价指标中，权重由高到低的排序为：教学内容（B1）＞教学态度（B3）＞教学态度（B5）＞教学方法（B2）＞教学技能（B4）。指标层25个二级指标中，权重最高的前5位分别是：AIGC辅助教学程度（B25）＞AIGC与设计融合的指导能力（B45）＞AIGC内容融入度（B15）＞学生作品质量（B54）＞AIGC接受度和认知度（B35）；排名最后5位的指标依次为：方法多样性和灵活性（B21）＜个性化辅导能力（B44）＜学生能力提升程度（B52）＜促进培养学生创造力程度（B14）＜理论和实践的平衡性（B13）。以下将从多角度对上述特征进行深入分析。

4.2.1 教学内容的核心地位与AIGC融合特征

教学内容权重最高（0.2806），反映了教学内容是AIGC与设计教育深度融合的起点和核心载体。教学内容准则层下的AIGC内容融入度（B15）权重高达0.3495，在全部二级指标中位列第3，表明专家普遍认为教学内容的AIGC相关知识点覆盖程度对教学质量有显著影响。教学内容层面的技术融入不仅是简单引入新工具，而是对专业知识体系的重构，可能包括人机协作设计流程、提示词工程、生成结果优化等知识模块的系统整合。

此外，教学内容权重高还体现了AIGC语境下设计教育从“单一结果导向”向“过程-结果双重导向”转变的特征。传统展示空间设计课程内容多聚焦于最终设计效果的呈现，而AIGC工具的融入可以减少学生在效果表现的时间，并且增加设计思维、概念推敲和方案迭代的比重，形成内容结构的重新平衡。这也解释内容系统性与逻辑性（B12，0.1917）的权重高于促进培养学生创造力程度（B14，0.1415），表明在现阶段，系统整合AIGC与传统设计知识的逻辑性比单纯追求创造性更为关键。

4.2.2 AIGC相关指标的突出表现与影响

在25个二级指标中，与AIGC直接相关的5个指标（B15，B25，B35，B45，B55）的权重表现突出。其中，AIGC辅助教学程度（B25）、AIGC与设计融合的指导能力（B45）和AIGC内容融合度（B15）分别位列所有指标的前3位，表明专家普遍认为AIGC相关因素是评价教学质量的核心要素，其对教学质量的影响超过传统指标。深入分析该结果，可以发现AIGC在展示空间设计课程中并非作为单纯的教学工具存在，而是对展示空间设计教学产生了全方位、深层次的影响。

值得注意的是，准则层的教学方法（B2，0.1486）和教学技能（B4，0.1329）权重偏低，但其内部的AIGC相关指标（B25，B45）的权重位列全部指标的前2位，该结果反映了在方法与技能层面，AIGC已成为关键影响因素，而传统教学方法与技能指标的重要性相对较低，也从侧面验证了AIGC技术的融入对教学各环节的全面渗透。

4.2.3 教学态度与教学效果的关联性分析

教学态度（B3，0.2338）与教学效果（B5，0.2041）的权重相近，共同占总权重的43.79%，表明教师的教学态度与教学效果在教学质量评价中作用相当，存在着密切关联。教师对AIGC接受度和认知度（B35）在教学态度准则层中权重最高（0.3235），学生作品质量（B54）和学生掌握AIGC的程度（B55）在教学效果准则层中权重分别为0.3320和0.2012，此对应关系进一步证明了教师态度对教学效果的直接影响，形成从“接受、认知”到“教学应用”再到“教学成效”的完整链条。

4.2.4 传统教学要素的转型与重构

尽管AIGC相关指标权重普遍较高，但部分传统教学要素仍保持相对重要的地位。内容系统性和逻辑性（B12，0.1917）、解答学生疑问的耐心度（B32，0.1852）和师生互动有效性（B24，0.1836）在非AIGC相关指标中权重排名最高，表明在AIGC语境下，教学的系统性和教师的基本素养仍是保障教学质量的重要因素，也进一步证明了技术变革与教育本质的辩证关系——技术可以改变教学形式和方法，但教育的核心仍然是知识的系统传授和师生的有效互动。

4.2.5 AIGC语境下教学质量评价的特征与趋势

综合全部25个二级指标的权重分布，可以发现AIGC语境下展示空间设计课程教学质量评价体系呈现出明显的“技术主导、过程-结果双重导向、基础稳固”的特征，设计教育正处于传统教学理念与新兴技术融合的转型期，评价重点及关注技术应用的广度和深度，也兼顾专业教育的基本规律和本质要求。此权重分布结构为优化课程教学提供了明确方向——深化AIGC技术与教学内容的系统融合，提升教师的技术应用能力，强化学生作品质量与技术应用能力的培养，同时保持教学系统性和师生互动有效性。

5 结语

本研究聚焦于AIGC技术深度融入高等教育的时代背景，针对展示空间设计课程教学质量评价体系的滞后性问题，构建了一套基于AHP-EWM组合赋权模型的评价指标体系。研究首先通过文献梳理、专家调研与教学实践经验，确立了包含教学内容、教学方法、教学态度、教学技能和教学效果5个准则层及25个二级指标的评价框架，突显了AIGC语境下的新要求，如AIGC内容融入度、人机协作能力等。随后，运用层次分析法（AHP）获取专家主观权重，并引入熵权法（EWM）进行客观修正，形成了组合赋权模型，有效降低了单一赋权方法的主观性或客观性局限。

通过对广东石油化工学院环境设计专业展示空间设计课程的实证分析，研究验证了该评价体系的有效性。权重分析结果揭示：教学内容（B1）是影响教学质量的核心维度；AIGC相关指标，特别是AIGC辅助教学程度（B25）、AIGC与设计融合的指导能力（B45）和AIGC内容融入度（B15），在评价中占据主导地位，反映了技术驱动下教学范式的深刻变革。同时，研究也发现教师对AIGC的接受度（B35）与学生作品质量（B54）、AIGC掌握程度（B55）等教学效果指标存在显著关联，而传统教学要素如内容系统性（B12）、师生互动（B24）等依然是保障教学质量的基础。

研究结果呈现出AIGC语境下展示空间设计教学质量评价的“技术主导、过程-结果双重导向、基础稳固”特征，为该领域教学改革提供了量化依据和明确方向。然而，本研究仍存在一定局限，例如评价主体主要为专家，未来可考虑纳入学生、用人单位等多主体评价视角；评价指标体系虽经优化，但仍需在更广泛的教学实践中持续检验与完善。未来的研究可进一步探索AIGC对学生创新思维、批判性思维等高阶能力培养的具体影响机制，并开发更智能化的教学质量监控与反馈系统，以期更精准地推动AIGC时代设计教育的高质量发展。

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