葛繼科 王成敏 裴仰軍

1 引言（Introduction）

教學質(zhì)量是高等教育發(fā)展的核心，教學質(zhì)量的好壞，關(guān)系到高校的生存與發(fā)展。隨著我國高等教育改革的不斷深入，如何提高教學質(zhì)量，培養(yǎng)高素質(zhì)人才，已成為高教界共同關(guān)注和探討的課題[1]。課堂教學質(zhì)量作為整個高等教育質(zhì)量體系的核心環(huán)節(jié)之一，尤為受到高校的重視。研究并建立科學合理的教師教學質(zhì)量評價系統(tǒng)既是高校制度建設和規(guī)范管理的需要，也是教師教學行為的方向標。教學質(zhì)量評價的主要內(nèi)容包括教師的教學態(tài)度、教學能力、教學組織、教學內(nèi)容、教學方法和教學效果，以及教學條件、課程難度、學習效果等多個環(huán)節(jié)，這些因素的相互作用是引起當前教師教學質(zhì)量評價問題存在爭議的主要原因。因此，建立一套切合實際、科學完善的教學質(zhì)量評價系統(tǒng)，對激勵教師認真做好教學工作、提高教學質(zhì)量將起到至關(guān)重要的作用。

教師教學質(zhì)量的評價涉及教學設施、管理者、教學督導、教師和學生等多種因素。從前人研究發(fā)現(xiàn)，一個設計合理的教學質(zhì)量評價指標體系對教學質(zhì)量的合理評價至關(guān)重要[2-4]。在評價指標體系的選擇上，既要考慮全面性，也要考慮各指標權(quán)重分配的合理性[3]，更重要的是，評價系統(tǒng)必須要簡單、易操作。由于評價因素的復雜性、評價對象的層次性、評價標準中存在的模糊性以及評價影響因素的模糊性或不確定性、定性指標難以定量化等一系列問題，使得教學質(zhì)量的科學評價困難重重。

RReliefF算法是一種典型的非線性系統(tǒng)特征選擇和約減方法[5]?？梢远炕貞糜诮虒W質(zhì)量評價指標體系的確立以及各指標的權(quán)重分配。另外，模糊綜合評價法（fuzzy comprehensive evaluation method）作為一種基于模糊數(shù)學的綜合評價方法[6]，能夠根據(jù)模糊數(shù)學的隸屬度理論把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，即用模糊數(shù)學對受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€總體的評價。它具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強的特點，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的求解。結(jié)合RReliefF算法和模糊綜合評價方法，對基于RReliefF算法和模糊綜合評價方法的高校教師教學質(zhì)量評價系統(tǒng)進行了設計和實現(xiàn)，以期構(gòu)建一套合理的高校教師教學質(zhì)量評價系統(tǒng)，為教學質(zhì)量評價及促進教學質(zhì)量的提高提供一種可供參考的方法。

2 基于RReliefF和模糊綜合評價方法的教學質(zhì)

量評價系統(tǒng)模型構(gòu)建（Teaching appraisal system

model based on RReliefF algorithm and fuzzy

comprehensive evaluation method）

2.1 教學質(zhì)量評價系統(tǒng)模型構(gòu)建過程

結(jié)合RReliefF和模糊綜合評價方法的優(yōu)點，提出的基于RReliefF和模糊綜合評價方法的教學質(zhì)量評價系統(tǒng)模型構(gòu)建過程如下：

（1）確定可能相關(guān)的N個原始評價指標，收集N個原始評價指標的取值數(shù)據(jù)并構(gòu)成樣本集。

（2）利用RReliefF算法分別計算N個原始評價指標的權(quán)重值，組成原始評價指標序列。

（3）構(gòu)建教學質(zhì)量評價指標體系模型并根據(jù)最小均方誤差（MSE）確定最佳評價指標。

（4）剔除貢獻較小的評價指標，得到精簡化的教學質(zhì)量評價指標體系及各指標權(quán)重系數(shù)。

（5）構(gòu)建教學質(zhì)量評價等級。根據(jù)生成的精簡化評價指標體系，構(gòu)建模糊綜合評價矩陣。

（6）對單一評價主體的模糊綜合評價矩陣進行模糊合成運算，獲取模糊綜合評價值，并生成包含全部主體評價結(jié)果的模糊綜合評價向量。

（7）根據(jù)各評價主體的權(quán)值向量和模糊綜合評價向量，生成最終教學質(zhì)量評價模糊值，并通過去模糊化操作，轉(zhuǎn)化為對應的定性評價結(jié)果。

2.2 教學質(zhì)量評價指標體系的初始設計

結(jié)合高校教學的具體情況，課堂教學質(zhì)量評價指標可初步設計教學態(tài)度、教學內(nèi)容、教學方法、教學效果為一級指標，各個一級指標再細化出二級指標，如表1所示。

表1 初始教學質(zhì)量評價指標

Tab.1 Original teaching appraisal indexes

2.3 教學質(zhì)量評價指標體系的精簡化

應用RReliefF算法，依據(jù)已有的教學質(zhì)量評價數(shù)據(jù)對教學質(zhì)量評價指標體系進行精簡化建模，剔除權(quán)重較小的兩個指標，得到具有實際意義的10個評價指標。對剩余的10個評價指標的權(quán)重進行歸一化處理，構(gòu)造模糊評價矩陣的權(quán)值向量，如表2所示。

表2 精簡并歸一化后的各評價指標的權(quán)重

Tab.2 The simplified and normalized weights of

teaching appraisal indexes

2.4 綜合評價結(jié)果的生成

將模糊評價等級分為五級：優(yōu)秀（90—100）、良好（80—89）、中等（70—79）、合格（60—69）、不合格（小于60），記為V={V1，V2，V3，V4，V5}。

設評價指標集為U={U1，U2，…，U10}={X1，X2，X3，X5，X6，X7，X9，X10，X11，X12}，則模糊綜合評價矩陣R為的矩陣，其中m=|U|、n=|V|。對于本系統(tǒng)m=10、n=5。

由RReliefF算法計算結(jié)果可知，模糊綜合評價矩陣R行向量U的權(quán)重向量為W={0.09，0.11，0.12，0.08，0.11，0.11，0.08，0.1，0.11，0.1}。令，則某教師的單一評價主體的模糊綜合評價值為。

高校教師教學質(zhì)量評價系統(tǒng)包括學生、督導、同行（其中包含院系領(lǐng)導）和教師本人四個評價主體，所占權(quán)重分別為0.46、0.16、0.28和0.1，記為W={0.46，0.16，0.28，0.1}。則教師教學質(zhì)量綜合評價模糊值為：。

根據(jù)模糊評價等級，將該綜合評價模糊值去模糊化，可以轉(zhuǎn)化為對應的定性綜合評價結(jié)果。

3 教學質(zhì)量評價系統(tǒng)的實現(xiàn)（The application of

teaching appraisal system）

3.1 教學質(zhì)量評價系統(tǒng)功能設計

教學質(zhì)量評價系統(tǒng)功能由系統(tǒng)登錄模塊、評教模塊、系統(tǒng)管理模塊等構(gòu)成。

系統(tǒng)登錄模塊的功能用于驗證不同用戶的合法身份，用戶類型分為：學生用戶、教師用戶、管理員三類。學生用戶可以查看個人信息，評價授課教師的教學質(zhì)量，為授課教師的教學情況建言獻策等。教師用戶包括院系領(lǐng)導、教學督導和教師，該類用戶可以查看評教結(jié)果及學生留言、參與評教等；管理員主要用于對教學質(zhì)量評價系統(tǒng)的管理和維護。

評教模塊主要實現(xiàn)教學質(zhì)量的評價及分析。在此部分的實現(xiàn)過程中，學生用戶頁面首先會顯示該學生正在學習的課程以及此課程的授課教師，學生可以對教師進行評教和留言，一位學生對同一教師只能評教一次；教師用戶可以進行同行評議和自評。

系統(tǒng)管理模塊可以對用戶基本信息進行導入及維護，以及對評教結(jié)果進行分析和導出。

3.2 教學質(zhì)量評價系統(tǒng)功能實現(xiàn)

高校教師教學質(zhì)量評價系統(tǒng)以微軟的.NET開發(fā)平臺為開發(fā)環(huán)境，后臺數(shù)據(jù)庫采用SQL Server 2008，編程語言為C#4.0，采用B/S模式實現(xiàn)系統(tǒng)功能。

以學生評教為例，學生進入教學質(zhì)量評價系統(tǒng)后，對某授課教師進行評教的界面如圖1所示。

圖1 學生評教系統(tǒng)界面

Fig.1 The webpage of students' teaching appraisal

4 結(jié)論（Conclusion）

本文對高校教師教學質(zhì)量評價系統(tǒng)進行了研究，提出了基于RReliefF和模糊綜合評價方法的教學質(zhì)量評價系統(tǒng)模型，并對該系統(tǒng)進行了實現(xiàn)，規(guī)范了評價指標，提高了工作效率，為高校教師的教學質(zhì)量評價提供了一種可供參考的方法。

目前，本系統(tǒng)只針對部分授課老師的教學情況進行了小范圍的試用，還需要通過廣泛的應用來驗證系統(tǒng)的合理性。另外，由于專業(yè)不同，各評價指標的權(quán)重也許會有所不同，對評價指標權(quán)重的動態(tài)設置也是我們下一步工作的重點。

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作者簡介：

葛繼科（1977-），男，博士，副教授.研究領(lǐng)域：計算機教育.

王成敏（1975-），女，碩士，副教授.研究領(lǐng)域：計算機教育.

裴仰軍（1978-），男，碩士，講師.研究領(lǐng)域：軟件工程.