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        基于云模型的高校學生評教方法研究

        2017-02-08 19:59:20耿秀麗
        教育教學論壇 2017年1期
        關鍵詞:云模型學生評教指標體系

        耿秀麗

        摘要:學生評教在評教指標設定和評教信息處理方法上都存在很多不足。本文以上海L大學網(wǎng)絡評教系統(tǒng)為例,分析了學生評教方法存在的具體問題,提出了改進的評教指標體系和基于云模型的評教信息處理方法,應用實例分析驗證了所提方法的有效性,最后給出了結論和建議。

        關鍵詞:學生評教;云模型;指標體系

        中圖分類號:G642.0 文獻標志碼:A 文章編號:1674-9324(2017)01-0011-02

        我國高等教育開始進入大眾化階段,高等教育由大向強轉變的根本標志是人才培養(yǎng)質(zhì)量的整體提升。其中學生評教是教學質(zhì)量控制的重要手段之一,也被看作“教學質(zhì)量保障的根本制度”。[1]學生評教指高等院校學生對教師的課堂教學質(zhì)量進行評價。[2]目前教育界對學生評教有效性存在質(zhì)疑與爭議,在評價指標體系是否合理,在實際的教學管理中應該如何處理和應用評教數(shù)據(jù)等方面都存在很多的問題。

        國內(nèi)高校主要把學生評教作為一種教學行政管理控制手段,評價指標體系的設計不夠合理,只注重教,忽視了學,使學生評教有失客觀性和公正性。甚至有學者認為學生評教不但不能促進教學質(zhì)量,還會導致教師不敢從嚴管理學生,導致教學質(zhì)量滑坡。[3]評教指標也沒有考慮到課程類型,實際上,學生評價必修課教師更側重于教師的教學水平,而評價選修課教師則側重于教師知識的廣度和深度。[4]此外,評價指標等級用數(shù)值代替,沒有考慮語義評估的模糊性和隨機性。最終的評價結果僅是一個單一的數(shù)值,不能反映出教師在各評價指標方面的具體狀況,難以有效對教學進行準確評估。本文以上海L大學為例,分析學生評教指標體系和評價方法存在的問題,提出了基于云模型的評教信息處理方法。

        一、上海L大學學生評教指標體系和方法存在的問題

        目前上海L大學的本科教學學生評價指標共有6個,包括認真負責、條理清晰、內(nèi)容充實、課堂組織、答疑輔導、促進學習興趣。指標權重是管理者主觀確定的,分別為:0.1,0.2,0.2,0.2,0.1,0.2。學生評教時,從每個指標對應的四個等級,即優(yōu)秀、良好、一般和較差中選擇一個對應的等級。管理者在處理學生評教信息時,將四個等級簡單轉化為分值,分別對應為95、80、65和50分。最后采用加權平均法計算總體評價值。

        上海L大學學生評教存在的問題如下:

        (1)評價指標側重于“教”,不夠全面,沒有與發(fā)展型的大學教育目標相關聯(lián);

        (2)評教信息處理方法沒有體現(xiàn)信息的模糊性和不確定性,評價結論難以客觀;

        (3)評教前缺乏充分的說明,評教后沒有完善的反饋信息,教師無法依據(jù)評教信息進行提升,學生也得不到反饋信息。

        針對上述問題,本文從評教指標體系和評教信息處理兩個方面探討評教方法優(yōu)化,并給出相應的對策和建議。

        二、高校學生評教指標體系優(yōu)化

        目前高校普遍采用的評教指標通常是“五環(huán)節(jié)模式”,即對教師的教學計劃、教學內(nèi)容、教學方法、教學手段、教學效果進行評價。只評價教師的“教”,而不評價學生的“學”。[5]國外大學更關注學生的學習過程,評教指標中通常會涉及教學管理、教學環(huán)境、教師風格與特性以及學生參與和努力程度。根據(jù)國外大學的評教理念,并考慮評教信息不宜繁瑣的特點,本文給出的高校學生評教指標體系包括6個一級指標:C1教學管理、C2教學環(huán)境、C3教學方法、C4教學內(nèi)容、C5教學態(tài)度、C6學習效果。各一級指標可根據(jù)學院特點設定具體的二級指標。例如:C3教學方法可包括C31課堂組織能力和C32教學手段是否激發(fā)學習興趣、提高教學效果。C4教學內(nèi)容可包括C41內(nèi)容是否與時俱進、理論與實踐相結合、有無拓展和C42充實,重點突出。不同學院應根據(jù)學科的特點,針對指標體系,可設計合理的評教指標。

        三、基于云模型的高校學生評教方法及實例分析

        學生評教指標更適合于采用語言信息進行評價,語言評價不僅具有模糊性,還具有隨機性和不確定性。云模型運用期望值Ex,熵值En,超熵值He定性表示語言評價值,將評價值的模糊性和隨機性集成在一起,是一種定量評價和定性評價相互轉換的有效工具。因此,本文用云模型建立語言評價標度來表示評教數(shù)據(jù)的模糊性和不確定性。云模型用數(shù)字特征(Ex,En,He)表示,其中Ex表示期望值,是最能描述這一模糊信息的數(shù)值;En表示熵值,反映了這一模糊信息的不確定性,熵越大,不確定性的程度越高;He表示超熵值,它反映這一模糊信息的離散程度,超熵越大,離散程度也越大,隨機性越大。

        將評價者的各個評價值用自然語言表示,并將其分為n個,一般n為奇數(shù)。其有效論域為[Xmin,Xmax]。通過黃金分割法生成n個云評價標度。根據(jù)專家評價選取論域[Xmin,Xmax]為[0,100],給定超熵He0為0.1可以計算得到云評價標度分別為:優(yōu)秀(100,10.30,0.26),良好(69.1,6.37,0.16),中等(50,3.93,0.1),較差(30.9,6.37,0.16),差(0,10.30,0.26)。

        根據(jù)L大學管理學院的特點,參照評教指標體系,建立了包含6個一級指標,12個二級指標的具體評教指標體系。6個一級指標權重分別為:0.20,0.10,0.18,0.17,0.15,0.20。各一級指標下對應的二級指標權重分別為:C1(0.7,0.3),C2(0.6,0.4),C3(0.5,0.5),C4(0.4,0.6),C5(0.7,0.3),C6(0.4,0.6)。評教指標對應的評語集為:{優(yōu)秀,良好,一般,較差,差}。調(diào)查2個班級學生對某2位教師所授同一門課程的評分作為數(shù)據(jù)來源,教師A1評教人數(shù)80人,教師A2評教人數(shù)75人。根據(jù)評教數(shù)據(jù)利用逆向云發(fā)生器對每一個二級指標的評分數(shù)據(jù)進行處理,然后將二級指標的評價云綜合起來得到所有一級指標的云模型的數(shù)字特征。評價等級對應的值區(qū)間分別為:優(yōu)秀[85,100],良好[65,85],一般[45,65],較差[25,45],差[1,25]。

        下面以指標C4為例進行說明。將教師A1的評價指標C41通過正向云模型將云評價轉化為確定值,然后通過無確定度的逆向云模型將評價值轉化為云模型,從而得到針對A1的C41評價云模型為(84.2961,16.2315,5.7258),同理可得針對A1的C42評價云模型為(82.3013,16.1725,5.5768)。C41和C42的二級權重分別為0.7,0.3,運用云模型融合公式得到針對A1的指標C4評價云模型為(83.099,16.196,7.993)。同理得到針對A2的指標C4評價云模型為(82.830,15.706,8.194)。結果可以看出兩位教師在指標C4教學內(nèi)容方面都屬于良好等級,但是教師A1略優(yōu)于A2。說明兩位老師在教學內(nèi)容上差異不大。

        最后得到兩位教師的綜合云模型,分別為A1(71.780,15.593,14.256),A2(68.698,22.671,27.033)。通過對比可以看出,兩位教師的教學都屬于良好等級,但是A2的評價數(shù)據(jù)離散性較大,評價結果的不確定性大。因此運用云模型處理評價信息不僅可以得到評價的結果,還可以分析出更深層次的信息。

        四、結論與建議

        高校學生評教指標體系應將教和學結合,脫離單純的人事評價目的,基于云模型的評教信息處理方法將各個指標的評價結果用云模型來表示,考慮了信息的模糊性和隨機性。與傳統(tǒng)的評價方法相比,更能準確地反映出了被評價教師的教學水平,并同時可以挖掘深層次的信息。最后建議網(wǎng)絡評教系統(tǒng)可以允許任課教師自主增加開放問題,另外評教結果需要全面地反饋給教師,不僅只有個人的評教結果,還要包括橫向的評教比較信息,便于教師針對性得改進教學,真正達到提高教學質(zhì)量的目的。

        參考文獻:

        [1]蔡敏,張麗.大學生參與教師教學評價的調(diào)查研究[J].高等教育研究,2005,(3):69-73.

        [2]楊雪燕,陶鑫.中西方關于學生評教研究的比較[J].北京師范大學學報(社會科學版),2016,(3):15-25.

        [3]楊麗萍,張彥通.是什么影響了高校學生評教的信度和效度[J].中國大學教學,2009,(3):72-74.

        [4]周艷華,解鴻泉.影響高校學生評教的因素及應對策略[J].教育理論與實踐,2009,29(11):6-8.

        [5]艾文國,王桂偉,關玉晶.高校學生評教系統(tǒng)改進研究[J].中國大學教學,2012,(12):76-79.

        Research on The Student Course Ratings Approach Based on Cloud Model

        —An Example of Shanghai L University

        GENG Xiu-li

        (University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

        Abstract:There are a lot of deficiencies in the teaching evaluation index setting of the student course ratings (SCR) and information processing methods.Taking the network SCR system of Shanghai L University as an example,the specific problems of SCR approach were analyzed,and the improved evaluation index system and information processing method based on cloud model were put forward.The effectiveness of the proposed approach was verified by a practical case study.Finally,the conclusion and suggestion were given.

        Key words:the student course ratings;cloud model;evaluation index

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