383
ÁP DỤNG QUY TRÌNH PHÂN CẤP THỨ BẬC GIÚP GIẢNG VIÊN
LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP GIẢNG DẠY CHO SINH VIÊN
Nguyễn Thị Uyên1,*, Hoàng Thị Đoan1, Trần Xuân Sang2
1Viện Kỹ thuật và Công nghệ, Trường Đại học Vinh
2Viện Nghiên cứu và Đào tạo trực tuyến, Trường Đại học Vinh
TÓM TẮT
Bài viết trình bày một quy trình phân cấp thứ bậc (Analytic Hierarchy
Process - AHP) được thiết kế nhằm hỗ trợ giảng viên lựa chọn phương pháp
giảng dạy một cách khoa học và có hệ thống, đảm bảo sự phù hợp với nhu cầu
và điều kiện học tập cụ thể của sinh viên. Quy trình cho phép giảng viên xác định
và phân loại các phương pháp giảng dạy khác nhau, từ bài giảng trực tiếp đến
học tập dựa trên dự án, học tập nhóm và sử dụng công nghệ. Điều này giúp giảng
viên linh hoạt trong việc chọn phương pháp phù hợp nhất. Trong bài viết này,
chúng tôi đã thực nghiệm mô hình AHP với một số sinh viên ngành Công nghệ
thông tin tại Trường Đại học Vinh để giúp giảng viên đánh giá mô hình dạy học
nào phù hợp với sinh viên nhất. Các phát hiện đã chỉ ra rằng sinh viên ưa thích
việc học trong lớp học đảo ngược hơn là học tập nhận thức thông thường.
Từ khóa: mô hình dạy học; dạy học đảo ngược; quy trình phân cấp thứ
bậc (AHP)
1. Giới thiệu
Quy trình phân cấp thứ bậc (Analytic Hierarchy Process - AHP) là một
phương pháp đa năng giúp đánh giá và phân tích các quyết định phức tạp với
nhiều tiêu chí, bao gồm cả tiêu chí định lượng (có thể đo lường được) và định
tính (không thể đo lường được). Được phát triển và giới thiệu lần đầu vào năm
1980, AHP đã trở thành một công cụ quan trọng trong lý thuyết ra quyết định và
giải quyết xung đột (Saaty,1980). AHP cung cấp một cách tiếp cận có hệ thống
để thiết lập thứ tự ưu tiên cho các tiêu chí đánh giá bằng cách so sánh từng cặp
tiêu chí, từ đó giúp đưa ra lựa chọn tối ưu
12
. Quy trình AHP đặc biệt hữu ích
trong các ứng dụng giáo dục, nơi nó giúp giảng viên lựa chọn phương pháp giảng
dạy hiệu quả dựa trên các tiêu chí như hiệu quả học tập, sự tương tác của sinh
1
Mohammed, H. J., Kasim, M. M., Shaharanee, I. N. (2018), “Evaluation of e-learning approaches using
AHP-TOPSIS technique”, Journal of Telecommunication. Electronic and Computer Engineering, 10(1),
pp. 7-10.
2
Baffoe, G. (2019), “Exploring the utility of analytic hierarchy process (AHP) in ranking livelihood
activities for effective and sustainable rural development interventions in developing countries”,
Evaluation and Program Planning, 72, pp. 197-204.
384
viên và khả năng áp dụng công nghệ. Phương pháp này cho phép phân tích và
đánh giá các phương pháp giảng dạy khác nhau dựa trên các tiêu chí đã được xác
định. AHP có thể giúp phân tích các tiêu chí quan trọng như mức độ hiểu biết
của sinh viên và tính khả thi của phương pháp
1
. AHP đã được áp dụng để so sánh
các mô hình giảng dạy cụ thể và hỗ trợ giảng viên trong việc đưa ra quyết định
dựa trên mức độ tham gia và hiệu quả học tập
2
. Hơn nữa, AHP đã được chứng
minh không chỉ giúp lựa chọn phương pháp giảng dạy hiệu quả mà còn hỗ trợ
tối ưu hóa quy trình giảng dạy và nâng cao sự hài lòng của sinh viên
3
. Việc áp
dụng AHP trong giáo dục không chỉ nâng cao chất lượng giảng dạy mà còn tạo
ra môi trường học tập hiệu quả hơn cho sinh viên. Định hướng nghiên cứu tương
lai có thể tập trung vào việc mở rộng ứng dụng của AHP trong các ngữ cảnh giáo
dục khác nhau và cải thiện quy trình phân tích quyết định để đáp ứng nhu cầu
học tập đa dạng của sinh viên.
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất sử dụng mô hình nghiên cứu dựa
trên kỹ thuật giảng dạy, tính linh hoạt trong học tập, hiệu quả của phương tiện
dạy học, sự tham gia của sinh viên, môi trường làm việc, và mức độ đánh giá của
sinh viên thông qua quy trình phân cấp thứ bậc. Mô hình này giúp giảng viên
thiết kế và triển khai lớp học theo cách tối ưu nhất để đạt được mục tiêu học tập
và cải thiện chất lượng giảng dạy. Sự liên kết giữa mô hình lớp học đảo ngược
và quy trình AHP đảm bảo rằng việc thiết kế và triển khai mô hình được dựa trên
các quyết định có căn cứ và nhất quán. Tổng quan này cung cấp cái nhìn sâu sắc
về sự phát triển và ứng dụng của AHP trong việc lựa chọn phương pháp giảng
dạy, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc áp dụng các phương pháp
khoa học trong cải thiện chất lượng giáo dục đại học.
2. Quy trình phân cấp thứ bậc
Để làm rõ quy trình AHP trong việc lựa chọn phương pháp dạy học, cần
xác định các yếu tố sau: Xác định rõ mục tiêu giảng dạy và kết quả học tập mong
muốn; Xác định tiêu chí lựa chọn; Xác định các phương pháp dạy học; Sử dụng
AHP để phân tích và so sánh các phương pháp dựa trên các tiêu chí đã xác định;
Dựa trên kết quả đánh giá, lựa chọn phương pháp dạy học phù hợp nhất cho tình
huống cụ thể.
1
Hashemi, S., Marzuki, A., Mohammed, H. J., Kiumarsi, S. (2020), “The effects of perceived conference
quality on attendees’ behavioural intentions”, Anatolia, 31(3), pp. 360-375.
2
Mohammed, H. J., Al-Jubori, I. A. M., Kasim, M. M. (2019), “Evaluating project management criteria
using fuzzy analytic hierarchy Process”, AIP Conference Proceedings, 2138(1), pp. 0400181- 0400186.
3
Wang, X., Liu, Y., Zhang, H. (2021), “Application of Communication Technology in Sustainable
Education: A Review”, Sustainability, 13(2), p. 456.
385
Quy trình AHP có thể áp dụng trong các tình huống dạy học khác nhau,
từ lớp học truyền thống đến môi trường học tập trực tuyến. Phạm vi áp dụng còn
phụ thuộc vào mục tiêu giảng dạy, đối tượng sinh viên, và các điều kiện cụ thể
của môi trường học tập. Quy trình AHP giúp hệ thống hóa việc lựa chọn phương
pháp dạy học bằng cách phân tích các yếu tố liên quan và so sánh chúng một
cách có hệ thống. Mối liên hệ giữa quy trình AHP và lựa chọn phương pháp dạy
học thể hiện ở việc AHP cung cấp một cách tiếp cận khoa học để đánh giá và
chọn phương pháp dạy học phù hợp nhất với nhu cầu và điều kiện cụ thể của
sinh viên.
2.1. Giới thiệu
Quy trình AHP bao gồm ba nhiệm vụ chính: (1) Phát triển một ma trận so
sánh ở mỗi cấp của hệ thống phân cấp; (2) Tính toán trọng số tương đối cho mỗi
phần tử của hệ thống phân cấp; (3) Kiểm tra tính nhất quán của quyết định đã
đưa ra. Quy trình AHP đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Một số ví dụ áp dụng AHP trong các lĩnh vực như lựa chọn giảng viên
1
; đánh
giá chất lượng giáo viên
2
; sử dụng công nghệ truyền thông trong giáo dục bền
vững
3
; đánh giá chất lượng hệ thống học tập trực tuyến
4
; lựa chọn nền tảng cho
hội nghị ảo; điều tra các trở ngại trong quá trình đa dạng hóa nghề cá
5
.
2.2. Các bước thực hiện
Quy trình AHP có thể được mô tả với 3 nguyên tắc chính bao gồm:
1) Phân tích: Chia nhỏ vấn đề ra quyết định phức tạp thành các yếu tố
con (tiêu chí, phương án) có thể đo lường và so sánh được; sắp xếp các yếu tố
con theo cấu trúc phân cấp, thể hiện mối quan hệ giữa các cấp và các phần tử
trong mỗi cấp.
2) Đánh giá: Sử dụng so sánh cặp theo thang đo cụ thể (thường là thang
đo Saaty từ 1 đến 9) để đánh giá mức độ ưu tiên tương đối giữa các yếu tố con
cùng cấp. Mức độ ưu tiên thể hiện mức độ quan trọng hoặc mức độ mong muốn
của một yếu tố so với các yếu tố khác trong cùng cấp.
1
Adriyendi, M. (2013), “Using Analytic Hierarchy Process (AHP) Approach in Decision Making for
Selection of Academic Staff”, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 65, pp. 28-38.
2
Runtuwene, J. J., Oroh, S., Kaunang, K. (2018), “The evaluation of teacher performance using
analytical hierarchy process (AHP) and technique for order of preference by similarity to ideal solution
(TOPSIS)”, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 306, p. 012118.
3
Wang, X., Liu, Y., Zhang, H. (2021), “Application of Communication Technology in Sustainable
Education: A Review”, Sustainability, 13(2), p. 456.
4
Muhammad, G., Ibrahim, A., Ullah, S., Alhussein, M. (2020), “Evaluation of E-Learning System Based
on the Usability Criteria Framework”, IEEE Access, 8, pp. 110239-110255.
5
Morgan, K. (2017), “Investigating Barriers to Fisheries Diversification: Findings from the UK”, Marine
Policy, 82, pp. 16-24.
386
3) Tổng hợp: Tính toán trọng số cho từng yếu tố con dựa trên kết quả so
sánh cặp. Sử dụng trọng số đã tính toán để tổng hợp đánh giá cho từng phương
án, từ đó chọn ra phương án ưu tiên nhất.
Hình 1. Hệ thống phân cấp
Giả sử một vấn đề cần ra quyết định (gọi là mục tiêu) cần dựa trên nhiều
tiêu chí (C1, C2, C3). Các phương án có thể đưa vào so sánh là PA1, PA2. Các vấn
đề của bài toán được mô hình hóa ở Hình 1. Quy trình AHP được thực hiện theo
4 giai đoạn như sau:
Giai đoạn 1: Xác định mức độ ưu tiên cho các tiêu chí: Giai đoạn này, AHP
cho phép xác định các tiêu chí cần đánh giá theo mức độ ưu tiên trong Bảng 1.
Bảng 1. Mức độ ưu tiên các tiêu chí
Mức độ ưu tiên
Giải thích
1
Hai tiêu chí quan trọng như nhau
3
Một tiêu chí quan trọng hơn tiêu chí kia
5
Một tiêu chí rõ ràng quan trọng nhiều hơn tiêu
chí kia
7
Một tiêu chí rất quan trọng so với tiêu chí kia
9
Một tiêu chí vô cùng quan trọng so với tiêu
chí kia
2,4,6,8
Các giá trị trung gian giữa các mức độ ưu tiên
lân cận
Để thực hiện so sánh các tiêu chí theo từng cặp và đánh giá mức độ quan
trọng của chúng, chúng ta sử dụng mức độ ưu tiên (các giá trị aij, với i chạy theo
hàng, j chạy theo cột) được xác định từ việc so sánh cặp các tiêu chí. Các giá trị
này là các số nguyên dương từ 1 đến 9 hoặc nghịch đảo của chúng. Ma trận
vuông (nxn) này phản ánh mối quan hệ giữa các tiêu chí như được minh họa
trong Bảng 2.
Bảng 2. Ma trận mức độ ưu tiên
Tiêu
chí
C1
C2
C3
...
Cn
387
a11
a12
a13
...
a1n
a21
a22
a23
...
a2n
a31
a32
a33
...
a3n
an1
an2
an3
...
ann
Giả sử tiêu chí C1 có mức độ ưu tiên bằng 1/3 tiêu chí C3, khi ấy tiêu chí
C3 sẽ có mức độ ưu tiên bằng 3 lần tiêu chí C1. Ta ghi vào dòng tương ứng với
C1 và cột C3 giá trị 1/3, dòng tương ứng C3 và cột C1 giá trị 3 như trong Bảng 3.
Bảng 3. Ví dụ về ma trận mức độ ưu tiên
C1
C2
C3
...
Cn
1
1
1/3
...
1/7
1
1
1/5
...
1/5
3
5
1
...
1
7
5
1
...
1
Giai đoạn 2: Tính toán trọng số cho các tiêu chí: Sau khi lập xong ma trận
ở Giai đoạn 1, đối tượng đánh giá sẽ tiến hành tính toán trọng số cho các tiêu chí
bằng cách cộng tổng các giá trị của ma trận theo cột, sau đó lấy từng giá trị của
ma trận chia cho số tổng của cột tương ứng, giá trị thu được được thay vào chỗ
giá trị được tính toán. Trọng số của mỗi tiêu chí C1, C2, C3, … Cn tương ứng sẽ
bằng bình quân các giá trị theo từng hàng ngang. Kết quả là ta có một ma trận 1
cột n hàng.
Bảng 4. Tính toán trọng số các tiêu chí
C1
C2
C3
...
Cn
Trọng số
C1
w11
w12
w13
w1n
w1
C2
w21
w22
w23
w2n
w2
C3
w31
w32
w33
w3n
w3
...
Cn
wn1
wn2
wn3
wnn
wn
Giá trị độ thống nhất nên nhỏ hơn 0,1
1
. Nếu không, trọng số của từng tiêu
chí cần được điều chỉnh lại (phân bổ lại, đánh giá lại và tính toán lại). Trong thực
1
Malczewski, J. (1999), “GIS and Multicriteria Decision Analysis”, John Wiley & Sons [Online].
Available: https://www.wiley.com/en-us/GIS+and+Multicriteria+Decision+Analysis.