长期以来，以教师为中心的传统教学，教学手段单一，内容枯燥、乏味，不利于学生的发展，限制了学生的思维，而个性化网络教学使教师与学生互动起来，以“学生为主体，教师主导”的形式，也就是以学生的自主学习为主要方式，以教师的辅导和帮助为次要方式。个性化网络教学，不仅体现对个性化的要求，而且跟随时代的发展，利用网络教学，弥补传统教学的诸多缺陷，体现现代教育技术的优越性。在教学形式转变的情况下，教学质量问题日渐突出，网络教育并不像课堂教学那样具有完善的管理体制，而对其教学质量的评价结果直接反映教学形式的好坏，因此，对教学质量的评价显得尤为重要。

　　模糊综合评判法是美国控制论专家扎德（L.A.Zadeh）提出的，采用模糊数学的方法进行科学的评价。它不同于传统的教学评价方法，不是单独运用定性方法或定量方法，而是将两种方法相结合，准确地说是在定量方法的基础上衍生出来的定性方法[1]。模糊评判法其实就是将模糊的东西精确化、具体化，再将其还原为模糊化的过程。通过对教学质量的评价，能够促进个性化网络教学的进一步发展。

　　本文利用模糊综合评判法，将评判指标细化到二级，逐级计算，最后得到结果，具有准确性更高的特点，减少人的主观因素的影响。

　　评价指标体系的数学模型

　　模糊综合评判法

　　某种具有多种属性的事物，通过对它的这些属性做出综合、客观、科学的评价，从而得出对该事物的评价，即模糊（Fuzzy）综合评判法。本文采用二级指标来对个性化网络教学质量进行评价，也就是多层次的模糊综合评判。

　　具体步骤[2]如下：

　　1. 因素分类：不同的事物具有多种不同的属性，我们将这些属性称为因素，这些因素所组成的集合成为因素集。将因素集U={u1,u2,…,un} 按某种方式分为s类，即ui={ui1,ui2,ui3,uini}, i=1,2,…,s，他们满足条件：

　　(1)n1+ n2+…+ ns=n；

　　(2)u1∪u2∪…∪us=U；

　　(3)(Ｖi,j) (i≠j => ui∩uj=φ)。

　　2. 建立评价集：建立一个评价结果的集合，基本上是由优秀、良好、差等评语词组成的集合，用V表示，V={v1, v2,…, vp}。

　　3. 建立权重集：权重就是因素集中，各因子的重要性转化为数字的形式表示，而这些数字构成的集合就是权重集。

　　(1) 因素类权重集：设第i 类因素集ui的权数为ai( i=1,2, 3 ,…, s )，则因数类权重集为A=( a 1, a2,…, as)。

　　(2) 因素权重集：设第i类中的第j个因素uij 的权数为a ij，则因数类权重集为Ai=( a i 1, ai 2 ,…, ai n i) ( i=1, 2 ,…, s )。

　　4. 一级综合评判：对每一类的各因素进行综合评判，设一级Fuzzy综合评判的因素评判矩阵为：

　　第i类因素的Fuzzy综合评判为Bi=AiοTRi。