后疫情时代在线物理教学服务质量评估：基于模糊ANP-GRA混合模型的实证研究

为解决在线物理教学服务质量评估的研究空白，本研究提出结合模糊网络分析法(FANP)和灰色关联分析(GRA)的混合多准则决策模型，通过SERVQUAL量表构建评估体系，发现可靠性、响应性和保证性维度对服务质量影响显著，为行业提供决策依据。

　　

论文解读
新冠疫情的持续影响使在线教育成为全球教育体系的重要组成部分，但物理学科因其对实验操作和空间思维的依赖，面临独特的在线教学挑战。现有研究多聚焦语言或理论学科，而物理教育服务质量的系统性评估仍属空白。尤其在后疫情时代，如何量化教师可靠性、交易安全性等指标，成为行业亟待解决的问题。

闽南师范大学的研究团队在《Evaluation and Program Planning》发表研究，首次将模糊网络分析法(FANP)与灰色关联分析(GRA)结合，构建基于SERVQUAL量表的在线物理教学质量评估体系。通过10位行业专家（6名管理者+4名教师）的问卷数据，发现员工可靠性(权重0.214)、优质师资(0.203)和需求响应速度(0.198)是关键指标，且FANP与GRA结果存在12.7%的评估差异，反映离散条件下模糊决策的复杂性。

关键技术方法
研究采用德尔菲法修订SERVQUAL量表指标，通过专家咨询问卷建立层次网络结构。使用FANP计算维度权重（含超级矩阵运算），结合GRA进行敏感性分析（权重调整范围0.1-1.0），最终获得灰色关联度排序。

研究结果

1. 评估体系构建：确立5个核心维度（含11项二级指标），其中"保证性"的全局权重最高（0.327），包含诚实合规、交易安全等要素。
2. FANP权重分析：教师素质指标在"可靠性"维度中占比达41.2%，显著高于设备稳定性(28.5%)。
3. GRA排序差异：响应速度在GRA中排名第1，而在FANP中位列第3，体现主观权重与客观数据的认知偏差。

结论与意义
该研究首次验证SERVQUAL量表在物理教育领域的适用性，提出的FANP-GRA混合模型能有效处理模糊环境下的指标依赖性问题。发现行业存在"重技术轻交互"的倾向，建议加强虚拟实验平台建设（当前权重仅0.089）。对教育政策制定者而言，研究提供了可量化的服务质量基准，其方法论框架可扩展至化学、工程等实践性学科评估。