吳慶田　劉淘

摘要：高校教師教學質(zhì)量評價是高校教學管理的一項重要內(nèi)容，這一過程存在很強的多主體性、模糊性和隨機性。文章將云模型引入不確定語言多準則決策領域，進行知識的定性定量轉(zhuǎn)化與語言值的集結(jié)，建立基于云模型的不確定語言多準則群決策的高校教師教學質(zhì)量評價模型，基于問卷調(diào)查法和層次分析法構建教師個人背景與教學素質(zhì)、教學技能與教學責任心、教學內(nèi)容、教學效果四個準則層共39個指標構成的高校教師教學質(zhì)量評價指標體系，并通過實證分析檢驗了該方法的具體運用。

關鍵詞：高校教師教學質(zhì)量；云模型；不確定語言多準則群決策方法

一、引言

教學是高等院校的核心功能之一，高校教師教學質(zhì)量評價是其教學質(zhì)量管理的重要環(huán)節(jié)和內(nèi)容，開展對高等院校教師教學質(zhì)量的評價對于引導教師進行教學改革，提高教學質(zhì)量具有非常重要的作用和積極的意義。隨著高等學校招生規(guī)模的急劇擴張，高校教師隊伍也日益龐大，很多年輕博士、碩士或從事其他行業(yè)的人員在極短的時間內(nèi)快速充實到了教學崗位。他們中的很多人并沒有受過教育教學方面的訓練，崗前培訓也有走過場之嫌，因為他們是先從教再培訓，而培訓的內(nèi)容與教學水平的提高也不存在多大的聯(lián)系；與此同時，各高校在激烈的競爭排名中，越來越重科研輕教學，使得教師面臨極大的職稱晉升、崗位聘任壓力，將過多的精力投入到科研中，影響了教學效果。由此導致了高校教師的整體教學質(zhì)量不夠理想，這引起了教育主管部門及社會各界對高校教學質(zhì)量的擔心和質(zhì)疑。因此，高校教師教學質(zhì)量管理成為各高校面臨的一個重要課題，也是近年來的一個熱門話題。而要提高高校教師課堂教學質(zhì)量和水平，首先得對其教學質(zhì)量做出科學的評價，只有這樣才能有針對性地進行教學質(zhì)量管理。

評價需要一套完整的指標體系，并借助全面、客觀、科學、可行的評價方法。而目前大多數(shù)高校在教師教學質(zhì)量評價操作過程中，主要是基于教學管理的角度展開的，要么根據(jù)學校的相應獎懲辦法給教師增加或扣除相應的分數(shù)；要么以數(shù)量衡量質(zhì)量，即以教師完成的課時量作為重要評價指標之一，課時量越多的教師業(yè)績等級越高（這可能歪曲教師的教學質(zhì)量等級，因為過多的課時量可能會分散教師精力，在一定程度上影響教學質(zhì)量）；要么以少數(shù)專家或領導聽課打分、少數(shù)學生評教打分的方式作為評價的手段，這種評價難免有主觀片面性，也可能流于形式甚至出現(xiàn)情感擾動問題。這些指標設計與評價方法不僅存在主觀片面性、評價主體單一性，更缺乏以教師與課程為分析對象的微觀基礎以及質(zhì)性評價，未能對教學的內(nèi)在規(guī)律進行客觀、科學考察。

在理論上，對教師教學質(zhì)量評價的研究起源于20世紀初期，至今沒有停止過。教學評價理論發(fā)展也經(jīng)歷了過程性評價、發(fā)展性評價和形成性評估幾個階段。20世紀60年代前，強調(diào)教師個人特征和品質(zhì)對教學效果的影響，如Cattell（1956）、Barr（1983）、Ryans（1986）、Berliner等，被后人稱為“黑箱”（blackbox）研究；60年代后，學者們才將評價的重點轉(zhuǎn)向高校教師課堂教學行為、教學內(nèi)容和學生互動中去，如Dunkin & Biddle（1996）、Rosenshine & Furst（1971）、Medly（1977）、Kyriacou（1997）、Wood、Rosenshine & Stevens（1986）、Berline & Tichenoff（1986）等；80年代末期開始，教師教學效果的研究已經(jīng)超越課堂行為，重視分析教師知識、教師信念和教師自我效能感與其教學質(zhì)量的關系，如Richardson（1996）、Philipoou，（1993，1999）、Kyriakides等（2002）。

國內(nèi)學者對教師教學質(zhì)量評價的研究起步相對較晚。自20世紀70、80年代開始，一些學者就構建了包括教師語言表達、教學內(nèi)容的講解、教學方法的使用、板書清晰工整程度等簡單的評價指標，以學生打分，計算被評教師的加權平均分數(shù)的方法，少數(shù)學者采用馬爾柯夫鏈（Markov）評估模型對教師教學質(zhì)量進行評價。到上世紀90年代末和本世紀初，教育部分別提出“提高高等教育質(zhì)量是學校永恒的話題”和要求“把提高高校教學質(zhì)量放在更加突出的重要位置”后，關于教師教學質(zhì)量評價的文獻才大量涌現(xiàn)，相關的制度設計與模型構建不斷推陳出新。到目前為止，學者們提出的評價指標體系包括從教師課前教學準備、教師自身素質(zhì)，到課堂教學內(nèi)容、教學方法，再到課后教學效果，但不同學者各有側(cè)重，且具體子指標也不盡相同。從教學質(zhì)量評價方法來看，目前理論界和實踐中通常使用的幾種評價模型和方法主要有模糊綜合評價法或?qū)哟畏治龇ㄅc模糊綜合評價法結(jié)合如丁家玲和葉金華（2003）、陳正（2004）、馬立等（2005）、嚴軍花等（2007）、黃玲花（2009）、魏媛（2011）等等，馬爾可夫鏈法如王沖林（2008）、鄒楊等（2008），主成分分析法如金昌錄等（1996）、閆在在（2006）等等，單因素方差分析法如葉宗裕（2009）、王吉權（2011），神經(jīng)網(wǎng)絡法與數(shù)據(jù)挖掘如呂云玲（2009）、舒重勝（2008）、左國平等（2011），灰色關聯(lián)分析法如方剛（2008）、粗糙集理論如岳丹丹（2009）、張如（2011），支持向量機（SVM）如徐高歡（2007）等。這些方法將評價者的思維過程系統(tǒng)化、數(shù)量化、模型化，消除了偶然因素和人為因素的影響，能在一定程度上使高校教師教學質(zhì)量的評價比傳統(tǒng)方法科學、合理，提高了評價的可信度。但是，科學、全面、客觀的教師教學質(zhì)量評價涉及的主體多、內(nèi)容多，評價指標的描述多為定性自然語言，具有很強的模糊性和不確定性，因而它既是一個多主體、多層次、多目標的系統(tǒng)工程，又是一個不確定語言多準則群決策過程，采用傳統(tǒng)的數(shù)學模型已經(jīng)難以準確完整地進行描述。而已有的這些評價方法大都是從微觀的角度對具體技術的研究，有的評價指標量化缺乏科學依據(jù)，有的不能同時很好地體現(xiàn)評價指標的模糊性和隨機性，有的在確定二級指標權重上的主觀隨意性大，有的評價過程缺乏生動直觀性，使評價結(jié)果可信度難以提高。同時，現(xiàn)有文獻對高校教師教學質(zhì)量評價指標體系構建主要考慮顯性的教學內(nèi)容和教學效果等變量，忽視了教師在教學方面的內(nèi)在稟賦，即教學素質(zhì)和教學技巧的變量。有鑒于此，本文從系統(tǒng)工程的角度出發(fā)，設計出同時包含高校教師教學質(zhì)量顯性變量和內(nèi)在稟賦變量在內(nèi)的評價指標體系，選擇能把模糊性和隨機性有機地結(jié)合起來，實現(xiàn)定性的語言值與定量數(shù)值之間自然轉(zhuǎn)換的云模型，并將其引入高校教師教學質(zhì)量評價這一具有不確定性語言多準則群決策的問題中去。endprint

二、基于云模型的不確定語言多準則群決策模型的構建

我們依據(jù)李德毅（2005）提出的云模型，針對決策問題中知識的不確定性表示問題，提出基于云理論的知識表示和偏好集結(jié)方法，構建一種基于云模型的不確定語言多準則群決策模型。

（一）不確定語言多準則群決策問題及其決策者評價值權重的確定

對于一個不確定語言多準則群決策問題，設有m個方案A={A1，A2，…，Am}，n個決策準則C={c1，c2，…，cn}，對應的準則權重向量為W={w1，w2，…，wj}，且wj∈[0，1]，w1+w2+…+wj=1。設S～為方案A在準則C下的評價值，令S～=[si，sj] ，顯然S～為區(qū)間語言值。假定有k個決策者D={d1，…dk}，對應的權重向量未知。令決策者dk所對方案Ai給出的評價矩陣為Rk=（akij）m×n，則決策者dk評價所有方案時的不確定度為：

Ψ（RK）=mi=1nj=1len（akij）2t+1（1）

且決策者dk所給出的評價矩陣與其他所有決策者所給出的評價矩陣的偏差程度稱為偏差度。令DS（akij，atij）=（akij-atij）+（akij-atij）2表示兩個不確定語言變量的相離度，則偏差度為：

fk=t≠kmi=1nj=1DS（akij，atij）（2）

利用“決策者信息不確定度”和“決策者偏差度”確定決策者權重。一般來說，決策者所給出的評價矩陣的不確定度越小，則說明該決策者的決策越精確，應給予較高的權重；同樣，某一決策者與其他所有決策者之間的偏差度越小，則說明該決策者的決策比較精確，應給予更高的權重。因此基于決策者評價的不確定度可得出決策者dk的第一個和第二個客觀權重分別為：

λ1k=（1/Ψ（Rk））lt=1（1/Ψ（Rk））λ2k=（1/fk）lt=1（1/fk）

根據(jù)對這兩個客觀權重的不同偏好取定兩個數(shù)α、β來綜合這兩個客觀權重，可得決策者dk的最終權重為：

λk=αλ1k+βλ2k（0≤α，β≤1，α+β=1）（3）

（二）利用云模型進行決策信息轉(zhuǎn)化和偏好集結(jié)

首先轉(zhuǎn)化決策信息，將區(qū)間語言值＼[Si，Sj＼]轉(zhuǎn)化為兩朵云，令si→yi=（Exi，Eni，Hei）和sj→yj=（Exj，Enj，Hej），并在這兩朵云的基礎上擴展得y～=（[Ex，Ex]，En，He），則稱其為區(qū)間云。其數(shù)字特征用期望區(qū)間[Ex，Ex]、熵En、超熵He三個數(shù)值表示。在實際運用過程中，區(qū)間云簡記為y～=（[Ex，Ex]，En，He），其中，a—=min{ai，aj}，a—=max{ai，aj}，則：

En=En2i+En2j，He=He2i+He2j（4）

然后采用生成浮動云的方法進行偏好集結(jié)，計算各決策者評價值的綜合云。設兩朵相鄰區(qū)間云A1=（[Ex1，Ex1]，En，He）和A1=（[Ex1，Ex1]，En，He）可生成浮動區(qū)間云，表示兩朵區(qū)間云表達的定性概念中間的空白語言值。若生成綜合區(qū)間云的數(shù)字特征為A=（[Ex，Ex]，En，He），則有Ex～=w1[Ex1，Ex1]+w2[Ex2，Ex2]（w1+w2=1，w1，w2為屬性權重值）

En=w1Ex1En1+w2Ex2En2w1Ex1+w2Ex2He=He21+He22

Ex1=Ex1+Ex12，Ex2=Ex2+Ex22，Ex=Ex+Ex2（5）

（三）計算基于云模型的不確定語言多準則群決策的綜合評價值

首先計算被評價者的評價值與正負理想值的hamming距離。設y1～，y2～為任意兩個區(qū)間云，F(xiàn)是區(qū)間云的集合，d是一個映射，即：F×F→R，d（y1～，y2～）為兩朵區(qū)間云y1～，y2～之間的距離，則y1～和y2～的Hamming距離為：

d（y1～，y2～）=121+En1+He1Ex1Ex1-1-En2+He2Ex2Ex2+1-En1+He1Ex1Ex1-1-En2+He2Ex2Ex2（6）

則正理想方案為y～+=（[maxExi，maxExi]，minEni，minHei），負理想方案為y～-=（[minExi，minExi]，maxEni，maxHei），被評價對象的區(qū)間云y～i與正負理想方案的hamming距離分別為：d+i=d（y～i，y～+）d-i=d（y～i，y～-）

然后計算綜合評價值d*i，計算公式為：

d*i=d+id+i+d-i（7）

d*i越小，被評價對象越優(yōu)。

三、基于問卷調(diào)查法和層次分析法的高校教師教學質(zhì)量評價指標體系的構建

高校教師教學質(zhì)量評價需要一套完整的指標體系，但指標體系的設計目前在國內(nèi)并無權威的可供借鑒的范式，本文通過對其影響因素的問卷調(diào)查分析得出。

（一）調(diào)查問卷設計與預測試

由于影響高校教師教學質(zhì)量的因素比較復雜，必須從多維度進行綜合評價。 我們選取中南大學商學院五位講授“金融學”課程的教師，根據(jù)高校教師的教學特點以及本文采用不確定語言值作為評價值的要求，設計了生評（即學生評價）、自評（即教師自己評價）和專家評價調(diào)查問卷，從教師個人背景與教學素質(zhì)（包括性別、教齡、職稱、學歷層次、普通話水平、教師課堂形象和內(nèi)在氣質(zhì)、表達和思維能力、教學過程中的科學精神、學術品格、性格〈如外向型程度〉、創(chuàng)新意識和能力、知識豐富程度、專業(yè)知識結(jié)構、科研能力、專業(yè)實踐經(jīng)驗與能力等方面）、教學技能與教學責任心（包括課堂時間分配的合理程度、多媒體課件水平、網(wǎng)絡教學平臺運用水平、教學方法與教學模式創(chuàng)新程度、對學生的啟發(fā)激勵技能、課堂組織方法、課程內(nèi)容熟練程度、教學進度適度、所能認識學生的比例、講課激情程度、對學生的約束技能、布置與批改作業(yè)情況、考核形式多樣化情況）、教學內(nèi)容（包括實際教學內(nèi)容與課程目標是否相符、講述內(nèi)容充實性與信息量、重點和難點突出、對學科最新進展和發(fā)展趨勢把握情況、理論聯(lián)系實際或有效地使用實例講解情況、教材選用質(zhì)量、指定的閱讀參考材料質(zhì)量）、教學效果（包括教學計劃完成情況、教學目標達到程度、學生對課程知識的把握程度、學生分析問題和解決問題的能力提高程度、對學生創(chuàng)新實踐能力的影響、對學生治學與做人態(tài)度的影響、學生考試成績）四個方面設計了42個問題，最后還設計了一個問題（第43個問題），要求評價者對教師總體教學質(zhì)量給出綜合評價，共43個問題構成的調(diào)查問卷，其評價值采用不確定語言值，分為A＼[差-較差＼]、B＼[差-一般＼]、C＼[較差-一般＼]、D＼[較差-較好＼]、E＼[一般-較好＼]、F＼[一般-很好＼]、G＼[較好-很好＼]五種不確定語言值七種不確定語言區(qū)間。

在進行正式調(diào)查之前我們對調(diào)查問卷進行預測試。以電子郵件形式共發(fā)放問卷45份，回收42份，回收率為933%。剔除無效問卷2份，共回收有效問卷40份，問卷有效率為889%。為了采用 SPSS130對數(shù)據(jù)分別進行項目分析、因素分析和信度分析，我們將不確定區(qū)間語言值轉(zhuǎn)換為實數(shù)，對五個等級的語言標度S-2、S-1、S0、S1、S2分別賦值為0、1、2、3、4。分析顯示：V1（性別）、V34（教材選用質(zhì)量）的CICT（總相關系數(shù)）值分別為0101和0064，是十分低的，因而將此兩項從整體量表中刪除；整體量表KMO值為0841，近似卡方值為347356，Bartlett球形檢驗顯著性概率小于0001，二者均高度顯著到達顯著程度，且在因素分析中，變異數(shù)具體旋轉(zhuǎn)后因素V24（所能認識學生的比例）析出系數(shù)未達到顯著要求，因此將其刪除；Cronbachs Alpha系數(shù)檢驗的量表整體信度值和分量表的信度值均大于075。由此得到正式問卷由刪除V1、V24和V34后的39個問題組成，也即高校教師教學質(zhì)量評價指標體系由4個準則層39個評價指標共同構成，見表1。

（二）層次分析法確定指標權重

高校教師教學質(zhì)量評價指標權重的確定，在實證檢驗基于云模型的不確定語言多準則群決策方法中至關重要。本文采用層次分析法來確定高校教師教學質(zhì)量評價指標權重。為此，我們設計了高校教師教學質(zhì)量評價指標權重調(diào)查問卷，邀請20位教育專家對影響高校教師教學質(zhì)量四個準則指標之間的相對重要程度進行判斷，采用Saaty1-9標度法對各因素進行兩兩比較，構造高校教師教學質(zhì)量判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征向量確定各因素的相對權重，并對對調(diào)查問卷進行一致性檢驗，將通過一致性檢驗的17位教育專家對于高校教師教學質(zhì)量同一評價指標的權重進行算術平均，計算得到教育專家群體集中判斷的綜合權重，即高校教師教學質(zhì)量評價指標的最后綜合權重系數(shù)：教師個人背景與教學素質(zhì)、教學技能與教學責任心、教學內(nèi)容、教學效果分別是02403、03068、02476、02053。

（三）正式問卷信效度分析

本調(diào)查問卷針對每一位被評價教師分別發(fā)放生評、自評和專家評價41份、1份、10份共52份問卷，endprint

二、基于云模型的不確定語言多準則群決策模型的構建

我們依據(jù)李德毅（2005）提出的云模型，針對決策問題中知識的不確定性表示問題，提出基于云理論的知識表示和偏好集結(jié)方法，構建一種基于云模型的不確定語言多準則群決策模型。

（一）不確定語言多準則群決策問題及其決策者評價值權重的確定

對于一個不確定語言多準則群決策問題，設有m個方案A={A1，A2，…，Am}，n個決策準則C={c1，c2，…，cn}，對應的準則權重向量為W={w1，w2，…，wj}，且wj∈[0，1]，w1+w2+…+wj=1。設S～為方案A在準則C下的評價值，令S～=[si，sj] ，顯然S～為區(qū)間語言值。假定有k個決策者D={d1，…dk}，對應的權重向量未知。令決策者dk所對方案Ai給出的評價矩陣為Rk=（akij）m×n，則決策者dk評價所有方案時的不確定度為：

Ψ（RK）=mi=1nj=1len（akij）2t+1（1）

且決策者dk所給出的評價矩陣與其他所有決策者所給出的評價矩陣的偏差程度稱為偏差度。令DS（akij，atij）=（akij-atij）+（akij-atij）2表示兩個不確定語言變量的相離度，則偏差度為：

fk=t≠kmi=1nj=1DS（akij，atij）（2）

利用“決策者信息不確定度”和“決策者偏差度”確定決策者權重。一般來說，決策者所給出的評價矩陣的不確定度越小，則說明該決策者的決策越精確，應給予較高的權重；同樣，某一決策者與其他所有決策者之間的偏差度越小，則說明該決策者的決策比較精確，應給予更高的權重。因此基于決策者評價的不確定度可得出決策者dk的第一個和第二個客觀權重分別為：

λ1k=（1/Ψ（Rk））lt=1（1/Ψ（Rk））λ2k=（1/fk）lt=1（1/fk）

根據(jù)對這兩個客觀權重的不同偏好取定兩個數(shù)α、β來綜合這兩個客觀權重，可得決策者dk的最終權重為：

λk=αλ1k+βλ2k（0≤α，β≤1，α+β=1）（3）

（二）利用云模型進行決策信息轉(zhuǎn)化和偏好集結(jié)

首先轉(zhuǎn)化決策信息，將區(qū)間語言值＼[Si，Sj＼]轉(zhuǎn)化為兩朵云，令si→yi=（Exi，Eni，Hei）和sj→yj=（Exj，Enj，Hej），并在這兩朵云的基礎上擴展得y～=（[Ex，Ex]，En，He），則稱其為區(qū)間云。其數(shù)字特征用期望區(qū)間[Ex，Ex]、熵En、超熵He三個數(shù)值表示。在實際運用過程中，區(qū)間云簡記為y～=（[Ex，Ex]，En，He），其中，a—=min{ai，aj}，a—=max{ai，aj}，則：

En=En2i+En2j，He=He2i+He2j（4）

然后采用生成浮動云的方法進行偏好集結(jié)，計算各決策者評價值的綜合云。設兩朵相鄰區(qū)間云A1=（[Ex1，Ex1]，En，He）和A1=（[Ex1，Ex1]，En，He）可生成浮動區(qū)間云，表示兩朵區(qū)間云表達的定性概念中間的空白語言值。若生成綜合區(qū)間云的數(shù)字特征為A=（[Ex，Ex]，En，He），則有Ex～=w1[Ex1，Ex1]+w2[Ex2，Ex2]（w1+w2=1，w1，w2為屬性權重值）

En=w1Ex1En1+w2Ex2En2w1Ex1+w2Ex2He=He21+He22

Ex1=Ex1+Ex12，Ex2=Ex2+Ex22，Ex=Ex+Ex2（5）

（三）計算基于云模型的不確定語言多準則群決策的綜合評價值

首先計算被評價者的評價值與正負理想值的hamming距離。設y1～，y2～為任意兩個區(qū)間云，F(xiàn)是區(qū)間云的集合，d是一個映射，即：F×F→R，d（y1～，y2～）為兩朵區(qū)間云y1～，y2～之間的距離，則y1～和y2～的Hamming距離為：

d（y1～，y2～）=121+En1+He1Ex1Ex1-1-En2+He2Ex2Ex2+1-En1+He1Ex1Ex1-1-En2+He2Ex2Ex2（6）

則正理想方案為y～+=（[maxExi，maxExi]，minEni，minHei），負理想方案為y～-=（[minExi，minExi]，maxEni，maxHei），被評價對象的區(qū)間云y～i與正負理想方案的hamming距離分別為：d+i=d（y～i，y～+）d-i=d（y～i，y～-）

然后計算綜合評價值d*i，計算公式為：

d*i=d+id+i+d-i（7）

d*i越小，被評價對象越優(yōu)。

三、基于問卷調(diào)查法和層次分析法的高校教師教學質(zhì)量評價指標體系的構建

高校教師教學質(zhì)量評價需要一套完整的指標體系，但指標體系的設計目前在國內(nèi)并無權威的可供借鑒的范式，本文通過對其影響因素的問卷調(diào)查分析得出。

（一）調(diào)查問卷設計與預測試

由于影響高校教師教學質(zhì)量的因素比較復雜，必須從多維度進行綜合評價。 我們選取中南大學商學院五位講授“金融學”課程的教師，根據(jù)高校教師的教學特點以及本文采用不確定語言值作為評價值的要求，設計了生評（即學生評價）、自評（即教師自己評價）和專家評價調(diào)查問卷，從教師個人背景與教學素質(zhì)（包括性別、教齡、職稱、學歷層次、普通話水平、教師課堂形象和內(nèi)在氣質(zhì)、表達和思維能力、教學過程中的科學精神、學術品格、性格〈如外向型程度〉、創(chuàng)新意識和能力、知識豐富程度、專業(yè)知識結(jié)構、科研能力、專業(yè)實踐經(jīng)驗與能力等方面）、教學技能與教學責任心（包括課堂時間分配的合理程度、多媒體課件水平、網(wǎng)絡教學平臺運用水平、教學方法與教學模式創(chuàng)新程度、對學生的啟發(fā)激勵技能、課堂組織方法、課程內(nèi)容熟練程度、教學進度適度、所能認識學生的比例、講課激情程度、對學生的約束技能、布置與批改作業(yè)情況、考核形式多樣化情況）、教學內(nèi)容（包括實際教學內(nèi)容與課程目標是否相符、講述內(nèi)容充實性與信息量、重點和難點突出、對學科最新進展和發(fā)展趨勢把握情況、理論聯(lián)系實際或有效地使用實例講解情況、教材選用質(zhì)量、指定的閱讀參考材料質(zhì)量）、教學效果（包括教學計劃完成情況、教學目標達到程度、學生對課程知識的把握程度、學生分析問題和解決問題的能力提高程度、對學生創(chuàng)新實踐能力的影響、對學生治學與做人態(tài)度的影響、學生考試成績）四個方面設計了42個問題，最后還設計了一個問題（第43個問題），要求評價者對教師總體教學質(zhì)量給出綜合評價，共43個問題構成的調(diào)查問卷，其評價值采用不確定語言值，分為A＼[差-較差＼]、B＼[差-一般＼]、C＼[較差-一般＼]、D＼[較差-較好＼]、E＼[一般-較好＼]、F＼[一般-很好＼]、G＼[較好-很好＼]五種不確定語言值七種不確定語言區(qū)間。

在進行正式調(diào)查之前我們對調(diào)查問卷進行預測試。以電子郵件形式共發(fā)放問卷45份，回收42份，回收率為933%。剔除無效問卷2份，共回收有效問卷40份，問卷有效率為889%。為了采用 SPSS130對數(shù)據(jù)分別進行項目分析、因素分析和信度分析，我們將不確定區(qū)間語言值轉(zhuǎn)換為實數(shù)，對五個等級的語言標度S-2、S-1、S0、S1、S2分別賦值為0、1、2、3、4。分析顯示：V1（性別）、V34（教材選用質(zhì)量）的CICT（總相關系數(shù)）值分別為0101和0064，是十分低的，因而將此兩項從整體量表中刪除；整體量表KMO值為0841，近似卡方值為347356，Bartlett球形檢驗顯著性概率小于0001，二者均高度顯著到達顯著程度，且在因素分析中，變異數(shù)具體旋轉(zhuǎn)后因素V24（所能認識學生的比例）析出系數(shù)未達到顯著要求，因此將其刪除；Cronbachs Alpha系數(shù)檢驗的量表整體信度值和分量表的信度值均大于075。由此得到正式問卷由刪除V1、V24和V34后的39個問題組成，也即高校教師教學質(zhì)量評價指標體系由4個準則層39個評價指標共同構成，見表1。

（二）層次分析法確定指標權重

高校教師教學質(zhì)量評價指標權重的確定，在實證檢驗基于云模型的不確定語言多準則群決策方法中至關重要。本文采用層次分析法來確定高校教師教學質(zhì)量評價指標權重。為此，我們設計了高校教師教學質(zhì)量評價指標權重調(diào)查問卷，邀請20位教育專家對影響高校教師教學質(zhì)量四個準則指標之間的相對重要程度進行判斷，采用Saaty1-9標度法對各因素進行兩兩比較，構造高校教師教學質(zhì)量判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征向量確定各因素的相對權重，并對對調(diào)查問卷進行一致性檢驗，將通過一致性檢驗的17位教育專家對于高校教師教學質(zhì)量同一評價指標的權重進行算術平均，計算得到教育專家群體集中判斷的綜合權重，即高校教師教學質(zhì)量評價指標的最后綜合權重系數(shù)：教師個人背景與教學素質(zhì)、教學技能與教學責任心、教學內(nèi)容、教學效果分別是02403、03068、02476、02053。

（三）正式問卷信效度分析

本調(diào)查問卷針對每一位被評價教師分別發(fā)放生評、自評和專家評價41份、1份、10份共52份問卷，endprint

二、基于云模型的不確定語言多準則群決策模型的構建

我們依據(jù)李德毅（2005）提出的云模型，針對決策問題中知識的不確定性表示問題，提出基于云理論的知識表示和偏好集結(jié)方法，構建一種基于云模型的不確定語言多準則群決策模型。

（一）不確定語言多準則群決策問題及其決策者評價值權重的確定

對于一個不確定語言多準則群決策問題，設有m個方案A={A1，A2，…，Am}，n個決策準則C={c1，c2，…，cn}，對應的準則權重向量為W={w1，w2，…，wj}，且wj∈[0，1]，w1+w2+…+wj=1。設S～為方案A在準則C下的評價值，令S～=[si，sj] ，顯然S～為區(qū)間語言值。假定有k個決策者D={d1，…dk}，對應的權重向量未知。令決策者dk所對方案Ai給出的評價矩陣為Rk=（akij）m×n，則決策者dk評價所有方案時的不確定度為：

Ψ（RK）=mi=1nj=1len（akij）2t+1（1）

且決策者dk所給出的評價矩陣與其他所有決策者所給出的評價矩陣的偏差程度稱為偏差度。令DS（akij，atij）=（akij-atij）+（akij-atij）2表示兩個不確定語言變量的相離度，則偏差度為：

fk=t≠kmi=1nj=1DS（akij，atij）（2）

利用“決策者信息不確定度”和“決策者偏差度”確定決策者權重。一般來說，決策者所給出的評價矩陣的不確定度越小，則說明該決策者的決策越精確，應給予較高的權重；同樣，某一決策者與其他所有決策者之間的偏差度越小，則說明該決策者的決策比較精確，應給予更高的權重。因此基于決策者評價的不確定度可得出決策者dk的第一個和第二個客觀權重分別為：

λ1k=（1/Ψ（Rk））lt=1（1/Ψ（Rk））λ2k=（1/fk）lt=1（1/fk）

根據(jù)對這兩個客觀權重的不同偏好取定兩個數(shù)α、β來綜合這兩個客觀權重，可得決策者dk的最終權重為：

λk=αλ1k+βλ2k（0≤α，β≤1，α+β=1）（3）

（二）利用云模型進行決策信息轉(zhuǎn)化和偏好集結(jié)

首先轉(zhuǎn)化決策信息，將區(qū)間語言值＼[Si，Sj＼]轉(zhuǎn)化為兩朵云，令si→yi=（Exi，Eni，Hei）和sj→yj=（Exj，Enj，Hej），并在這兩朵云的基礎上擴展得y～=（[Ex，Ex]，En，He），則稱其為區(qū)間云。其數(shù)字特征用期望區(qū)間[Ex，Ex]、熵En、超熵He三個數(shù)值表示。在實際運用過程中，區(qū)間云簡記為y～=（[Ex，Ex]，En，He），其中，a—=min{ai，aj}，a—=max{ai，aj}，則：

En=En2i+En2j，He=He2i+He2j（4）

然后采用生成浮動云的方法進行偏好集結(jié)，計算各決策者評價值的綜合云。設兩朵相鄰區(qū)間云A1=（[Ex1，Ex1]，En，He）和A1=（[Ex1，Ex1]，En，He）可生成浮動區(qū)間云，表示兩朵區(qū)間云表達的定性概念中間的空白語言值。若生成綜合區(qū)間云的數(shù)字特征為A=（[Ex，Ex]，En，He），則有Ex～=w1[Ex1，Ex1]+w2[Ex2，Ex2]（w1+w2=1，w1，w2為屬性權重值）

En=w1Ex1En1+w2Ex2En2w1Ex1+w2Ex2He=He21+He22

Ex1=Ex1+Ex12，Ex2=Ex2+Ex22，Ex=Ex+Ex2（5）

（三）計算基于云模型的不確定語言多準則群決策的綜合評價值

首先計算被評價者的評價值與正負理想值的hamming距離。設y1～，y2～為任意兩個區(qū)間云，F(xiàn)是區(qū)間云的集合，d是一個映射，即：F×F→R，d（y1～，y2～）為兩朵區(qū)間云y1～，y2～之間的距離，則y1～和y2～的Hamming距離為：

d（y1～，y2～）=121+En1+He1Ex1Ex1-1-En2+He2Ex2Ex2+1-En1+He1Ex1Ex1-1-En2+He2Ex2Ex2（6）

則正理想方案為y～+=（[maxExi，maxExi]，minEni，minHei），負理想方案為y～-=（[minExi，minExi]，maxEni，maxHei），被評價對象的區(qū)間云y～i與正負理想方案的hamming距離分別為：d+i=d（y～i，y～+）d-i=d（y～i，y～-）

然后計算綜合評價值d*i，計算公式為：

d*i=d+id+i+d-i（7）

d*i越小，被評價對象越優(yōu)。

三、基于問卷調(diào)查法和層次分析法的高校教師教學質(zhì)量評價指標體系的構建

高校教師教學質(zhì)量評價需要一套完整的指標體系，但指標體系的設計目前在國內(nèi)并無權威的可供借鑒的范式，本文通過對其影響因素的問卷調(diào)查分析得出。

（一）調(diào)查問卷設計與預測試

由于影響高校教師教學質(zhì)量的因素比較復雜，必須從多維度進行綜合評價。 我們選取中南大學商學院五位講授“金融學”課程的教師，根據(jù)高校教師的教學特點以及本文采用不確定語言值作為評價值的要求，設計了生評（即學生評價）、自評（即教師自己評價）和專家評價調(diào)查問卷，從教師個人背景與教學素質(zhì)（包括性別、教齡、職稱、學歷層次、普通話水平、教師課堂形象和內(nèi)在氣質(zhì)、表達和思維能力、教學過程中的科學精神、學術品格、性格〈如外向型程度〉、創(chuàng)新意識和能力、知識豐富程度、專業(yè)知識結(jié)構、科研能力、專業(yè)實踐經(jīng)驗與能力等方面）、教學技能與教學責任心（包括課堂時間分配的合理程度、多媒體課件水平、網(wǎng)絡教學平臺運用水平、教學方法與教學模式創(chuàng)新程度、對學生的啟發(fā)激勵技能、課堂組織方法、課程內(nèi)容熟練程度、教學進度適度、所能認識學生的比例、講課激情程度、對學生的約束技能、布置與批改作業(yè)情況、考核形式多樣化情況）、教學內(nèi)容（包括實際教學內(nèi)容與課程目標是否相符、講述內(nèi)容充實性與信息量、重點和難點突出、對學科最新進展和發(fā)展趨勢把握情況、理論聯(lián)系實際或有效地使用實例講解情況、教材選用質(zhì)量、指定的閱讀參考材料質(zhì)量）、教學效果（包括教學計劃完成情況、教學目標達到程度、學生對課程知識的把握程度、學生分析問題和解決問題的能力提高程度、對學生創(chuàng)新實踐能力的影響、對學生治學與做人態(tài)度的影響、學生考試成績）四個方面設計了42個問題，最后還設計了一個問題（第43個問題），要求評價者對教師總體教學質(zhì)量給出綜合評價，共43個問題構成的調(diào)查問卷，其評價值采用不確定語言值，分為A＼[差-較差＼]、B＼[差-一般＼]、C＼[較差-一般＼]、D＼[較差-較好＼]、E＼[一般-較好＼]、F＼[一般-很好＼]、G＼[較好-很好＼]五種不確定語言值七種不確定語言區(qū)間。

在進行正式調(diào)查之前我們對調(diào)查問卷進行預測試。以電子郵件形式共發(fā)放問卷45份，回收42份，回收率為933%。剔除無效問卷2份，共回收有效問卷40份，問卷有效率為889%。為了采用 SPSS130對數(shù)據(jù)分別進行項目分析、因素分析和信度分析，我們將不確定區(qū)間語言值轉(zhuǎn)換為實數(shù)，對五個等級的語言標度S-2、S-1、S0、S1、S2分別賦值為0、1、2、3、4。分析顯示：V1（性別）、V34（教材選用質(zhì)量）的CICT（總相關系數(shù)）值分別為0101和0064，是十分低的，因而將此兩項從整體量表中刪除；整體量表KMO值為0841，近似卡方值為347356，Bartlett球形檢驗顯著性概率小于0001，二者均高度顯著到達顯著程度，且在因素分析中，變異數(shù)具體旋轉(zhuǎn)后因素V24（所能認識學生的比例）析出系數(shù)未達到顯著要求，因此將其刪除；Cronbachs Alpha系數(shù)檢驗的量表整體信度值和分量表的信度值均大于075。由此得到正式問卷由刪除V1、V24和V34后的39個問題組成，也即高校教師教學質(zhì)量評價指標體系由4個準則層39個評價指標共同構成，見表1。

（二）層次分析法確定指標權重

高校教師教學質(zhì)量評價指標權重的確定，在實證檢驗基于云模型的不確定語言多準則群決策方法中至關重要。本文采用層次分析法來確定高校教師教學質(zhì)量評價指標權重。為此，我們設計了高校教師教學質(zhì)量評價指標權重調(diào)查問卷，邀請20位教育專家對影響高校教師教學質(zhì)量四個準則指標之間的相對重要程度進行判斷，采用Saaty1-9標度法對各因素進行兩兩比較，構造高校教師教學質(zhì)量判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征向量確定各因素的相對權重，并對對調(diào)查問卷進行一致性檢驗，將通過一致性檢驗的17位教育專家對于高校教師教學質(zhì)量同一評價指標的權重進行算術平均，計算得到教育專家群體集中判斷的綜合權重，即高校教師教學質(zhì)量評價指標的最后綜合權重系數(shù)：教師個人背景與教學素質(zhì)、教學技能與教學責任心、教學內(nèi)容、教學效果分別是02403、03068、02476、02053。

（三）正式問卷信效度分析

本調(diào)查問卷針對每一位被評價教師分別發(fā)放生評、自評和專家評價41份、1份、10份共52份問卷，endprint