康蘇明　張杰　張景安

摘要：教學質(zhì)量評價是高校教學質(zhì)量監(jiān)控的重要手段，對提高課堂教學質(zhì)量具有積極意義和重要作用。應用云模型、德爾菲法確定評價因素權重，利用逆向云發(fā)生器實現(xiàn)評價指標評語的定性定量轉(zhuǎn)換，并運用虛擬云算法獲得最終的評價云模型，通過分析數(shù)字特征和云滴分布情況得到評價結果。經(jīng)實例證明，評價結果直觀、可靠，具有一定的實踐意義和指導作用。

關鍵詞：教學質(zhì)量評價 云模型 逆向云發(fā)生器 定性定量轉(zhuǎn)換

中圖分類號：TP311.52 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.04.011

0.引言

課堂教學質(zhì)量評價是高等院校教學質(zhì)量管理的重要環(huán)節(jié)和內(nèi)容。開展教師課堂教學質(zhì)量評價對于引導教師不斷進行教學改革，提高課堂教學質(zhì)量和水平具有積極意義和重要作用。目前常用的評價模型有加權平均法、模糊評價法和粗糙集理論等。加權平均法綜合考慮了評價的各項指標，并利用各項指標的權重系數(shù)求出最后的綜合評價分數(shù)，基本實現(xiàn)了評價的目標，但是評價結果僅是一個單一的數(shù)值，丟失了評價的具體細節(jié)，不能反映出被評價對象在各評價指標方面的具體狀況。同時各項指標作為孤立的因素參與綜合評價，相對于各級指標之間的關聯(lián)性以及評價本身的多因素和多層次性來說，這種評價模型顯然不夠合理和準確。模糊評價方法，較好地解決了評價指標描述語言的模糊性問題，評價過程更細膩，而且評價結果是一個向量，克服了評價結果單一的缺陷，包含的信息量更加豐富。但是在模糊評價過程中，獲取模糊評價矩陣是一個難點，主觀性較強，并不是非常的嚴格和科學。粗糙集方法可以減少數(shù)據(jù)量，但是屬性約簡后的信息會相對不完整?；谠颇Ｐ偷木C合評價模型，利用云發(fā)生器算法實現(xiàn)評價指標的定量分析和定性分析間的相互轉(zhuǎn)換，利用虛擬云理論獲得最后的評價結果，不僅可以得到評價的等級以及評價結果對于各個等級的隸屬度，還可以得到評價結果云模型的數(shù)字特征和云圖，通過云滴的分布情況，更直觀地掌握評價結果，挖掘出隱藏在其中有價值的信息，分析出教學質(zhì)量評價過程中模糊性和隨機不確定性，從而獲得更加細膩、真實的評價結果，是一個能反映最終評價等級，又能反映不確定性的綜合評價模型，充分體現(xiàn)了評價過程中不確定性對最終評價結果的影響，使整個評價過程更加具有說服力。