Debido al brote a gran escala de COVID-19, muchas universidades han adoptado la enseñanza en línea para garantizar el desarrollo ordenado de los planes de enseñanza y los contenidos educativos. Sin embargo, si la enseñanza en línea y la presencial pueden desarrollarse de manera homogénea y cómo garantizar el efecto de enseñanza es un gran desafío para las instituciones de educación superior. Por lo tanto, es urgente construir un sistema de índices razonable y un enfoque de evaluación para la calidad de la enseñanza en red. Combinando los factores influyentes y las características de la enseñanza en línea, este estudio primero propone un sistema de evaluación de múltiples índices y luego sugiere un nuevo método de evaluación para la enseñanza en línea basado en el proceso de jerarquía analítica (AHP) y el operador de media ponderada particionada de Dombi bajo un entorno difuso de Fermatean (FF). Este método presentado no solo se adapta a la información de evaluación cambiante, sino que también maneja las interrelaciones elusivas entre los índices, logrando flexibilidad y exhaustividad tanto en forma como en el proceso de poliadición. La aplicabilidad y viabilidad de este método se discuten a través de la evaluación práctica de la calidad de la enseñanza en línea de un caso de curso de estadísticas empresariales, y un grupo de tentativas sobre el análisis de sensibilidad y el análisis comparativo demuestra aún más la efectividad y flexibilidad del método propuesto.