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        應(yīng)用型高校教師綜合評(píng)價(jià)主成分模型的建立與分析

        2016-12-19 01:43:10程郁昕馬文瑾
        關(guān)鍵詞:貢獻(xiàn)率應(yīng)用型評(píng)估

        程郁昕,馬文瑾

        (安徽科技學(xué)院 動(dòng)物科學(xué)學(xué)院,安徽 鳳陽 233100)

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        應(yīng)用型高校教師綜合評(píng)價(jià)主成分模型的建立與分析

        程郁昕,馬文瑾

        (安徽科技學(xué)院 動(dòng)物科學(xué)學(xué)院,安徽 鳳陽 233100)

        目的:建立并分析應(yīng)用型高校教師綜合評(píng)價(jià)的主成分模型。方法:選取本校動(dòng)物科學(xué)學(xué)院為樣本點(diǎn),選擇教師2014年度的教學(xué)工作量(x1)、教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)(x2)、科研積分(x3)、職稱(x4)、學(xué)歷(x5)、畢業(yè)院校(x6)、工作年限(x7)等指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,建立入選主成分的評(píng)估模型。結(jié)果:主成分F1~F5的貢獻(xiàn)率分別為38.06%、24.33%、15.95%、9.33%、8.49%,累計(jì)貢獻(xiàn)率為96.17%,為入選主成分;建立入選主成分的評(píng)估模型為Y = -0.0147x1+ 0.0437x2+ 0.1886x3+ 0.3498x4- 0.0918x5- 0.0644x6+ 0.3046x7。結(jié)論:建立主成分評(píng)估模型對(duì)教師進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)較為合理,且客觀可行。

        教師;主成分模型;綜合評(píng)價(jià)

        主成分分析是多元統(tǒng)計(jì)學(xué)中解決多變量高維復(fù)雜系統(tǒng)方法[1],主要是將多個(gè)相關(guān)指標(biāo)簡(jiǎn)化為少數(shù)指標(biāo)(主成分),構(gòu)成的一組線性組合[2]。該方法在數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下,對(duì)多變量的數(shù)據(jù)表進(jìn)行最佳綜合簡(jiǎn)化,即對(duì)高維空間進(jìn)行降維處理。與其他方法相比,其具有全面性、可行性等優(yōu)點(diǎn)[3-4]。各指標(biāo)間相關(guān)程度越密切,則相應(yīng)的主成分個(gè)數(shù)越少,本法越優(yōu)越[4]。本研究擬建立應(yīng)用型本科普通高校教師綜合評(píng)價(jià)的主成分模型,為科學(xué)、合理地評(píng)價(jià)、績(jī)效考核教師及青年教師的發(fā)展能力培訓(xùn)提供參考。

        1 設(shè)計(jì)與方法

        1.1 設(shè)計(jì)

        2014年度,對(duì)本校動(dòng)物科學(xué)學(xué)院院在職教師47人,選擇教學(xué)工作量(x1)、教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)(x2)、科研積分(x3)、職稱(x4)、學(xué)歷(x5)、畢業(yè)院校(x6)、工作年限(x7)等7個(gè)指標(biāo),進(jìn)行主成分分析,以累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%[5]為標(biāo)準(zhǔn)確定入選主成分,建立入選主成分的評(píng)估模型,進(jìn)行教師的綜合評(píng)價(jià)。

        1.2 方法

        依照學(xué)校相關(guān)規(guī)定進(jìn)行教學(xué)工作量、教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)、科研積分的統(tǒng)計(jì)和評(píng)價(jià);職稱分初級(jí)、中級(jí)、副高級(jí)、高級(jí),分別標(biāo)為1-4;學(xué)歷分本科、碩士、博士及博士以上,分別標(biāo)為1-3;畢業(yè)院校分一般大學(xué)、“211工程”大學(xué)、“985工程”大學(xué),分別標(biāo)為1-3;工作年限分為5年以下、5~15年、16~25年、25年以上,分別標(biāo)為1-4。

        1.3 數(shù)據(jù)處理

        運(yùn)用DPS3.01數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和分析。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 各指標(biāo)的表型參數(shù)

        7個(gè)指標(biāo)的表型參數(shù)見表1。由表1可知,科研積分的平均數(shù)為317.91,而標(biāo)準(zhǔn)差高達(dá)418.88;主要原因是,47位教師的科研積分,最高為1872分,最低為0分;1000分以上3人,0分11人。

        表1 各指標(biāo)的表型參數(shù)

        2.2 各指標(biāo)間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)

        7個(gè)指標(biāo)間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)見表2。由表2 可知,各指標(biāo)間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)中有7個(gè)達(dá)到極顯著(P< 0.01)或顯著(P< 0.05)水平,其余均不顯著(P> 0.05)。其中,教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)(x2)與職稱(x4)、科研積分(x3)與職稱(x4)、職稱(x4)與工作年限(x7)、學(xué)歷(x5)與畢業(yè)院校(x6)為極顯著的正相關(guān)(P< 0.01);學(xué)歷(x5)與工作年限(x7)、畢業(yè)院校(x6)與工作年限(x7)為極顯著地負(fù)相關(guān)(P< 0.01);科研積分(x3)與學(xué)歷(x5)為顯著的正相關(guān)(P< 0.05)。

        2.3 主成分評(píng)估模型的建立

        2.3.1 主成分的特征根值及貢獻(xiàn)率 主成分的特征根值及貢獻(xiàn)率見表3。由表3可知,主成分F1~F5的貢獻(xiàn)率分別為38.06%、24.33%、15.95%、9.33%、8.49%,累計(jì)貢獻(xiàn)率為96.17%,符合累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85%[5]的要求,能很好地反映原所有指標(biāo)所含的信息,為入選主成分。

        表2 各指標(biāo)間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)

        注:*表示P<0.05,顯著;**表示P<0.01,極顯著。

        表3 主成分特征根值及貢獻(xiàn)率

        2.3.2 入選主成分的規(guī)格化特征向量及表達(dá)式 入選主成分的規(guī)格化特征向量見表4。由表4可知,F(xiàn)1的信息量表達(dá)式為F1= - 0.1253x1+ 0.1686x2- 0.0239x3+ 0.4242x4- 0.5210x5- 0.4570x6+ 0.5432x7;余類推。

        表4 入選主成分的規(guī)格化特征向量

        2.3.3 入選主成分評(píng)估模型的建立 根據(jù)公式Y(jié) = (λ1F1+λ2F2+ …… +λkFk)/Σλk建立評(píng)估模型;其中,F(xiàn)k為入選主成分的表達(dá)式,λk為入選主成分的貢獻(xiàn)率。將F1~F5的信息量表達(dá)式及λ1~λ5的值分別帶入上述公式,整理后得到教師綜合評(píng)價(jià)的入選主成分的評(píng)估模型為Y = - 0.0147x1+ 0.0437x2+ 0.1886x3+ 0.3498x4- 0.0918x5- 0.0644x6+ 0.3046x7。

        3 討論

        本研究建立的教師綜合評(píng)價(jià)入選主成分模型Y = - 0.0147x1+ 0.0437x2+ 0.1886x3+ 0.3498x4- 0.0918x5- 0.0644x6+ 0.3046x7,可綜合7項(xiàng)指標(biāo)對(duì)教師進(jìn)行量化、客觀、可比性強(qiáng)的評(píng)價(jià)與考核,實(shí)踐意義顯著。x1(教學(xué)工作量)、x5(學(xué)歷)、x6(畢業(yè)院校)的權(quán)重系數(shù)雖然較小,但三者均為負(fù)值,說明大的教學(xué)工作量、高學(xué)歷、高層次的畢業(yè)院校卻小幅度地降低了教師的評(píng)價(jià)得分,其含義及原因有待探討。

        科研能力的提高對(duì)國(guó)家科研水平的提升起著舉足輕重的作用[6]。在科研方面,應(yīng)用型大學(xué)相對(duì)于研究型大學(xué)比較薄弱,但有其獨(dú)特之處,應(yīng)用型大學(xué)注重應(yīng)用實(shí)踐教學(xué),發(fā)展應(yīng)用性科研[7]。如何推進(jìn)應(yīng)用型高校的科研工作,充分調(diào)動(dòng)教師的科研積極性和創(chuàng)造性,有效評(píng)價(jià)教師的綜合能力,有待深入討論。

        本研究采用的基于主成分分析、建立入選主成分評(píng)估模型對(duì)教師進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)是一種較新的方法,較為合理、客觀,可行性強(qiáng),通過使用及進(jìn)一步改進(jìn),為應(yīng)用型高校教師評(píng)價(jià)提供思路及方法。

        [1]徐琪,張揚(yáng),李秀,等.基于主成分分析法建立鴨肉質(zhì)的評(píng)估模型[J].中國(guó)獸醫(yī)學(xué)報(bào),2013,33(1):133-136.

        [2]程郁昕,華健.奶牛乳房線性性狀主成分坐標(biāo)圖的繪制及分析[J].安徽科技學(xué)院學(xué)報(bào),2012,26(4):4-7.

        [3]Wang J J, Qiao QMiettinen M E, Lappalainen J, et al. The metabolic syndrome defined by facter analysis and incident type 2 diabetes in a Chinese population with high postprandial glucose[J]. Diabetes Care,2004(27):2429-2437.

        [4]王暉,陳麗,陳墾,等.多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法及權(quán)重系數(shù)的選擇[J].廣東藥學(xué)院學(xué)報(bào),2007,23(5):583-589.

        [5]王天行,張澤.多元生物統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].成都:成都科學(xué)技術(shù)出版社,1992.

        [6]毛娜.淺議高??蒲性u(píng)價(jià)制度創(chuàng)新[J].黑龍江教育:高教研究與評(píng)估,2008(7):183-185.

        [7]張波,葉曉.應(yīng)用型大學(xué)的科學(xué)評(píng)價(jià)研究[J].北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào), 2015,29(1):10-13.

        (責(zé)任編輯:郭萬紅)

        Assessment and Analysis on Model of Teachers’ Comprehensive Evaluation Using Principal Component Analysis in Applied Colleges and Universities

        CHENG Yu-xin, MA Wen-jin

        (College of Animal Science,Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, China)

        Objective: To assess and analyse on model of teachers’ comprehensive evaluation using principal component analysis in applied colleges and universities. Methods: Animal science college of university was selected as sample, the annual teaching load (x1), teaching quality evaluation (x2), scientific research score (x3), professional title (x4), educational background (x5), graduate institution (x6), and years of working (x7) of teachers in 2014, were analyzed for establishing the assessment model by the selected principal component. Results: The contribution rates of the principle components F1~F5were 38.06%, 24.33%, 15.95%, 9.33%, and 8.49% respectively; the accumulative total contribution rate of them was 96.17%, so they were the selected principal components. The assessment model using selected principal component was Y = - 0.0147x1+ 0.0437x2+ 0.1886x3+ 0.3498x4- 0.0918x5- 0.0644x6+ 0.3046x7. Conclusion: Assessing and analysing on model of teachers’comprehensive evaluation using principal component analysis in applied colleges and universities were relatively reasonable, objective and feasible.

        Teacher; Principle component; Comprehensive evaluation

        2016-04-11

        安徽省教育廳重點(diǎn)教學(xué)研究項(xiàng)目(2014jyxm259)。

        程郁昕(1969-),女,浙江省寧波市人,碩士,教授,主要從事動(dòng)物育種與數(shù)量遺傳研究。

        G642.0

        A

        1673-8772(2016)05-0100-03

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        立法后評(píng)估:且行且盡善
        浙江人大(2014年5期)2014-03-20 16:20:25
        最終評(píng)估
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