紀(jì)曉韻

摘? ?要：教學(xué)質(zhì)量評(píng)估是提高教育教學(xué)質(zhì)量的重要保證。學(xué)生評(píng)教是教學(xué)質(zhì)量評(píng)估的客觀評(píng)價(jià)，已被廣泛應(yīng)用于各大高校中，評(píng)教的結(jié)果通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以為教學(xué)質(zhì)量評(píng)估提供依據(jù)，教學(xué)質(zhì)量評(píng)估是教學(xué)活動(dòng)不可缺少的一個(gè)基本環(huán)節(jié)，它在教學(xué)過(guò)程中發(fā)揮著多方面作用，檢驗(yàn)教學(xué)效果、診斷教學(xué)問(wèn)題、提供反饋信息、引導(dǎo)教學(xué)方向、調(diào)控教學(xué)進(jìn)程等?，F(xiàn)用WEKA進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，找到影響教學(xué)質(zhì)量評(píng)估的關(guān)鍵因素和隱含信息，以進(jìn)一步提高教學(xué)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：教學(xué)質(zhì)量? 學(xué)生評(píng)教? 大數(shù)據(jù)分析

中圖分類號(hào)：G434? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2019）05（a）-0205-04

近幾年來(lái)，我校通過(guò)學(xué)生評(píng)教方式在促進(jìn)教師提高教學(xué)質(zhì)量等方面取得了一些的成效。主要采用學(xué)生網(wǎng)上評(píng)教的方式，由學(xué)生結(jié)合任課教師的課堂教學(xué)情況，根據(jù)教學(xué)管理部門(mén)制定的相關(guān)評(píng)教項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)打分，最終統(tǒng)計(jì)出教師個(gè)人在某個(gè)學(xué)期教學(xué)質(zhì)量的學(xué)生評(píng)價(jià)得分。

為了深入挖掘和研究學(xué)生評(píng)教數(shù)據(jù)背后隱藏的有價(jià)值的信息和知識(shí)，本課題旨在借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析教師屬性如職稱、學(xué)歷、工齡、性別等以及教學(xué)基本素養(yǎng)、教學(xué)方法與手段、教學(xué)管理、現(xiàn)場(chǎng)講授等等教學(xué)因素與學(xué)生評(píng)教成績(jī)之間是否存在內(nèi)在聯(lián)系，或者哪些教學(xué)因素會(huì)直接影響學(xué)生的評(píng)教意向，從而為提高教學(xué)質(zhì)量提供決策支持。

1? 研究背景

教育部于2017年6月13日發(fā)布《關(guān)于全面推進(jìn)職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進(jìn)制度建設(shè)的通知》。完善職業(yè)教育內(nèi)部質(zhì)量保證制度體系，建立常態(tài)化的職業(yè)院校自主保證人才培養(yǎng)質(zhì)量機(jī)制，教育部決定建立職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進(jìn)制度，著力推動(dòng)職業(yè)院校履行人才培養(yǎng)質(zhì)量主體責(zé)任，強(qiáng)化教育行政部門(mén)加強(qiáng)事中事后監(jiān)管、履行管理職責(zé)。正確認(rèn)識(shí)職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進(jìn)制度，持續(xù)提高技術(shù)技能人才培養(yǎng)質(zhì)量具有重要意義。

教學(xué)質(zhì)量事關(guān)學(xué)校所培養(yǎng)出學(xué)生的質(zhì)量，抓好教學(xué)質(zhì)量是高校教學(xué)工作的首要任務(wù)。

因此國(guó)內(nèi)外大學(xué)都非常重視教學(xué)質(zhì)量監(jiān)督保障體系建設(shè)，其中主要運(yùn)用一些教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的手段和方法來(lái)加強(qiáng)對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量的監(jiān)督。利用教學(xué)質(zhì)量評(píng)估的最初原始數(shù)據(jù)對(duì)教學(xué)課堂的教學(xué)評(píng)估的效率進(jìn)行比較和分析[1]。有學(xué)者通過(guò)對(duì)教育過(guò)程中的相關(guān)新知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，方便教育部門(mén)對(duì)教學(xué)過(guò)程進(jìn)行管理，其數(shù)據(jù)來(lái)源于教育質(zhì)量評(píng)估的各部門(mén)。這些數(shù)據(jù)主要包括學(xué)生的問(wèn)卷調(diào)查和教師教學(xué)記錄[2]。評(píng)教的數(shù)據(jù)是學(xué)生對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量和水平的客觀評(píng)價(jià)，其結(jié)果被廣泛應(yīng)用于教師考核和教學(xué)質(zhì)量診斷與改進(jìn)。美國(guó)的高校管理機(jī)構(gòu)對(duì)教師的應(yīng)聘和升職都廣泛采納學(xué)生意見(jiàn)，參考學(xué)生評(píng)教的結(jié)果。

目前學(xué)生評(píng)教已在上海T學(xué)院使用多年，通過(guò)學(xué)生評(píng)教，教學(xué)管理部門(mén)把評(píng)教結(jié)果反饋給教師，對(duì)評(píng)價(jià)較差的教師要求認(rèn)真查找原因，改進(jìn)教學(xué)方法，不斷提高教學(xué)水平和能力。

2? 研究?jī)?nèi)容

2.1 現(xiàn)有評(píng)教體系

以我校為例，我校近年來(lái)采用網(wǎng)上評(píng)教模式對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)估。馬秀麟等人通過(guò)對(duì)評(píng)教數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性的檢驗(yàn)、對(duì)同質(zhì)教學(xué)班的多輪評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤分析和與督導(dǎo)數(shù)據(jù)的一致性分析[3]進(jìn)行驗(yàn)證評(píng)教數(shù)據(jù)確實(shí)能客觀反應(yīng)教學(xué)質(zhì)量，并對(duì)評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而為教學(xué)部門(mén)提高教學(xué)水平提供依據(jù)。

為了確保評(píng)教結(jié)果的客觀公正，每學(xué)期我校進(jìn)行兩次評(píng)教活動(dòng)，分別在開(kāi)學(xué)第一個(gè)月和學(xué)期結(jié)束前三周，這樣有效避免了“高分互換”和“逆選擇”行為[4-5]，教學(xué)督導(dǎo)綜合兩次評(píng)教平均分發(fā)布評(píng)教結(jié)果至各二級(jí)學(xué)院。教學(xué)督導(dǎo)會(huì)將排名在后10%的教師進(jìn)行監(jiān)督改進(jìn)教學(xué)方法，促使這些教師盡快提高教學(xué)水平。

理論課評(píng)教問(wèn)卷介紹如表1。

從表1可以看到理論課的評(píng)教信息來(lái)源于4大因素共16題，分別是：教學(xué)基本素養(yǎng)（25分）、教學(xué)方法與手段（32分）、教學(xué)管理（25分）和教學(xué)效果（18分）。

2.2 研究對(duì)象

本文以2017—2018學(xué)年我校第一學(xué)期第二次評(píng)教結(jié)果為例，數(shù)據(jù)庫(kù)表中共計(jì)98萬(wàn)余條原始評(píng)教數(shù)據(jù)。本次參評(píng)教師共計(jì)415名（專任教師314名，校內(nèi)兼職84名，校外教師17名），評(píng)教課程共計(jì)2167門(mén)（其中理論課1845門(mén)，理實(shí)一體課322門(mén)），共計(jì)61132人次參與評(píng)教，總參評(píng)率達(dá)到59.37%。

綜合其他文獻(xiàn)和校內(nèi)師生的討論結(jié)果，預(yù)測(cè)影響學(xué)生評(píng)教的因素主要分為以下3大方面：教師因素包括教齡、性別、職稱等，課程因素包括課程類別、課程性質(zhì)、總學(xué)時(shí)、總學(xué)分等和客觀因素包括學(xué)生年級(jí)、是否本系教師授課、教師總課程數(shù)、教師總課時(shí)數(shù)等，故而在數(shù)據(jù)采集時(shí)分別采集了以上信息。針對(duì)人事系統(tǒng)提取教師基本信息、教師類型、職稱評(píng)聘、進(jìn)修深造等，結(jié)合本次數(shù)據(jù)分析的需求，提取出教師信息（性別、教齡、學(xué)歷、學(xué)位、職稱信息、教師類型）;針對(duì)教務(wù)系統(tǒng)提取評(píng)教數(shù)據(jù)（按課程、教師、評(píng)教因素匯總）、課程信息（課時(shí)數(shù)、學(xué)分、課程類型、學(xué)生人數(shù)）和成績(jī)信息（通過(guò)人數(shù)、平均分）以供后續(xù)挖掘。

然后對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性、一致性、準(zhǔn)確性，對(duì)丟失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)，消除“臟”數(shù)據(jù)。

此次評(píng)教最低分為64.99，最高分95分，平均值為93.435分，標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.296。說(shuō)明此次評(píng)教數(shù)據(jù)的成績(jī)集中度很高，評(píng)教的成績(jī)沒(méi)有拉開(kāi)差距和層次。為了有利于后期數(shù)據(jù)挖掘分析，現(xiàn)將評(píng)教結(jié)果進(jìn)行分類：SCORE>94.49歸為A; 94.49>=SCORE>92.99歸為B;剩余歸為C。

2.3 研究方法

本研究從數(shù)據(jù)交換平臺(tái)共享庫(kù)獲得教務(wù)系統(tǒng)中課程基本信息、成績(jī)信息、教師基本信息，評(píng)教信息需從教務(wù)系統(tǒng)中另行采集和預(yù)處理，其中校外教師的基本信息人事系統(tǒng)中并無(wú)記錄，由二級(jí)學(xué)院自行管理，無(wú)從獲得。本文中將從數(shù)據(jù)庫(kù)提取到的數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)WEKA進(jìn)行分析。

分類是數(shù)據(jù)挖掘的重要技術(shù)，分類是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)出一個(gè)分類函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)分類模型，是Weka中的分類器。其中決策樹(shù)就是一種非常有效的分類方法。

決策樹(shù)方法的起源是概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)（Concept Learning System，CLS），然后發(fā)展到ID3方法達(dá)到高峰。但I(xiàn)D3算法是把信息增益 （信息熵）作為選擇測(cè)試屬性的標(biāo)準(zhǔn)，即樹(shù)節(jié)點(diǎn)的選擇策略，在計(jì)算基于屬性的信息熵時(shí)，公式比較復(fù)雜、計(jì)算量較大，相應(yīng)的復(fù)雜度也高，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候很耗費(fèi)硬件資源，計(jì)算花費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng)[6-7]。

C4.5算法是澳大利亞悉尼大學(xué)Ross Quinlan教授于1993年對(duì)ID3算法進(jìn)行修改而來(lái)。C4.5算法在以下幾方面進(jìn)行了改進(jìn)：

（1）能夠處理連續(xù)型屬性和離散型屬性的數(shù)據(jù)。

（2）能夠處理具有缺失值的數(shù)據(jù)。

（3）運(yùn)用信息增益率作為決策樹(shù)屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)。

（4）對(duì)生成樹(shù)修剪，降低過(guò)擬合。

C4.5算法可以使用通用的稱作TreeGrowth的決策樹(shù)歸納算法作為生長(zhǎng)樹(shù)算法。該算法的輸入是訓(xùn)練集T和屬性集U[8]。算法遞歸選擇最佳屬性以劃分?jǐn)?shù)據(jù)，并擴(kuò)展樹(shù)的葉節(jié)點(diǎn)，直到滿足結(jié)束條件。

C4.5引入屬性的分裂信息來(lái)調(diào)節(jié)信息增益：

信息增益率：

在WEKA中J48算法正是C4.5算法的java版本。根據(jù)計(jì)算不同屬性的信息增益率，得到影響評(píng)教的關(guān)鍵因素;通過(guò)屬性選擇中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)WEKA生成分類決策樹(shù)預(yù)測(cè)模型，找出評(píng)教問(wèn)卷各因素與評(píng)教成績(jī)之間的關(guān)系，分析各類信息對(duì)評(píng)教結(jié)果的影響，并將分類預(yù)測(cè)結(jié)果運(yùn)用于教學(xué)管理和指導(dǎo)教師教學(xué)工作，為提高教學(xué)質(zhì)量提供決策參考依據(jù)。

3? 數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果分析

3.1 理論課評(píng)教問(wèn)卷的關(guān)鍵因素挖掘

針對(duì)理論課的評(píng)教問(wèn)卷結(jié)果，提取四大因素得分總和進(jìn)行匯總，因?yàn)楦饕蛩乜偡植煌?，為了科學(xué)取得評(píng)教關(guān)鍵因素，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，取各因素得分率（即：得分/總分*100），在WEKA中導(dǎo)入理論課各因素得分率和最終評(píng)教分類數(shù)據(jù)集，理論課共計(jì)1845門(mén)，其中評(píng)教A類課程共583門(mén)，B類826門(mén)，C類436門(mén)。

根據(jù)各屬性增益率結(jié)果表2，可以確定A21為影響評(píng)教的關(guān)鍵因素，即教學(xué)方法與手段是理論課評(píng)教的關(guān)鍵因素。

通過(guò)與學(xué)生和教師溝通，發(fā)現(xiàn)理論課教學(xué)方法與手段較為單一，教師多以PPT教學(xué)為主，學(xué)生“被動(dòng)”聽(tīng)課，可引入同伴教學(xué)法通過(guò)教師設(shè)計(jì)的用于揭示學(xué)生概念錯(cuò)誤和引導(dǎo)學(xué)生深入探索的概念測(cè)試題，借助應(yīng)答交互系統(tǒng)或選項(xiàng)卡片，引導(dǎo)學(xué)生在課堂上對(duì)概念測(cè)試題進(jìn)行討論、爭(zhēng)辯、交流、重新判斷，參與教學(xué)過(guò)程，在課堂教學(xué)中創(chuàng)建一種學(xué)生自主學(xué)習(xí)、合作學(xué)習(xí)、生生互動(dòng)、師生互動(dòng)的創(chuàng)新教學(xué)模式[9]。

有學(xué)者已經(jīng)提出采用現(xiàn)代教育手段，拓寬學(xué)生的學(xué)習(xí)方式，構(gòu)建基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的教學(xué)平臺(tái)，以交互式微課、MOOC、云端課的形式拓展學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)空間促進(jìn)學(xué)生能力的培養(yǎng)[10]。

3.2 影響評(píng)教因素分析

其中校內(nèi)專職教師共計(jì)310人，校內(nèi)兼職教師84人，其余為校外教師，因校外教師信息無(wú)法逐一獲取，故而針對(duì)校內(nèi)教師作數(shù)據(jù)分析。

首先分析理論課，之前分析過(guò)理論課評(píng)教問(wèn)卷的關(guān)鍵因素是A21，故此時(shí)評(píng)教信息數(shù)據(jù)選取A21的成績(jī)、參評(píng)人數(shù)、評(píng)教總分，成績(jī)信息中選擇平均分、通過(guò)人數(shù)，課程信息包括學(xué)生人數(shù)、總課程數(shù)、總學(xué)分?jǐn)?shù)、總課時(shí)數(shù)，教師信息中選取性別、教齡、職稱、學(xué)歷、學(xué)位、教師類別。再根據(jù)評(píng)教和成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總計(jì)算出總參評(píng)率、總通過(guò)率，共計(jì)16個(gè)屬性。

選擇不同分類器，選擇十字交叉驗(yàn)證方法分類結(jié)果運(yùn)行如表3。

顯然J48分類器的分類效果更佳，接下來(lái)進(jìn)行屬性選擇的評(píng)估結(jié)果最終為：A21、性別和評(píng)教結(jié)果類別3個(gè)屬性，按此三個(gè)屬性進(jìn)行分類效果如表4。

正確分類實(shí)例數(shù)比剛才的結(jié)果還要多一個(gè)，決策樹(shù)比之前更小，原本17個(gè)屬性現(xiàn)僅用2個(gè)屬性進(jìn)行分類，此時(shí)生成的決策樹(shù)如圖1。

3.3 影響評(píng)教的其他因素

通過(guò)對(duì)這16個(gè)屬性增益率排序，前三名分別是A21/S24得分、參評(píng)率和總課程數(shù)。

可見(jiàn)除了評(píng)教關(guān)鍵因素外，參評(píng)率、教師學(xué)期總課程數(shù)也對(duì)評(píng)教結(jié)果產(chǎn)生著重要影響。

4? 結(jié)論與建議

4.1 增強(qiáng)學(xué)生評(píng)教意識(shí)，化被動(dòng)為主動(dòng)

通過(guò)對(duì)學(xué)院的評(píng)教數(shù)據(jù)的分析，總體上學(xué)生的評(píng)教數(shù)據(jù)是客觀有效的，學(xué)生的評(píng)教分?jǐn)?shù)一定程度上反映了教師的教學(xué)質(zhì)量，但是目前總體參評(píng)率不足60%還有待進(jìn)一步提高，這需要學(xué)院管理部門(mén)的重視。美國(guó)教育評(píng)論家斯塔弗爾比姆人為，“評(píng)價(jià)最主要的意圖不是為了證明，而是為了改進(jìn)”[11]。學(xué)校要加強(qiáng)對(duì)評(píng)教的宣傳和指導(dǎo)，讓學(xué)生積極客觀參與評(píng)教，這樣評(píng)教的數(shù)據(jù)才能客觀真實(shí)反應(yīng)教師教學(xué)質(zhì)量，對(duì)提高教學(xué)質(zhì)量、發(fā)現(xiàn)目前存在的問(wèn)題起到關(guān)鍵作用。同時(shí)學(xué)校通過(guò)分析評(píng)教結(jié)果，找到影響評(píng)教的關(guān)鍵因素，從而有針對(duì)性地改進(jìn)教學(xué)質(zhì)量，學(xué)生必然會(huì)從課堂教學(xué)改進(jìn)的效果收益，自然會(huì)讓更多學(xué)生積極參與到評(píng)教當(dāng)中來(lái)。

4.2 評(píng)教影響因素的啟示

眾所周知，教師授課一般分為3個(gè)階段：課前準(zhǔn)備、課中講授和課后輔導(dǎo)。每個(gè)階段都需要教師投入相當(dāng)?shù)木ν瓿蓽?zhǔn)備。課前備課是每位教師授課前的必備環(huán)節(jié)，備課充分與否決定了教師教學(xué)質(zhì)量;授課過(guò)程中在教師精力充沛的情況會(huì)更愿意與學(xué)生交流，對(duì)學(xué)生講授也會(huì)更有耐心，會(huì)更注重課堂氣氛調(diào)節(jié)和吸引學(xué)生注意力;課后輔導(dǎo)，對(duì)作業(yè)批改、答疑更是需要教師花費(fèi)更多時(shí)間和精力完成。所以排課中要控制教師總課時(shí)數(shù)，以保證教學(xué)質(zhì)量。

教師也需要學(xué)習(xí)，加強(qiáng)教師技能培訓(xùn)。學(xué)生評(píng)教的其中一個(gè)重要的目的是為了幫助教師提高教學(xué)水平。學(xué)?？梢愿鶕?jù)評(píng)教結(jié)果分析后普遍存在的教學(xué)弱項(xiàng)有針對(duì)性地開(kāi)展組織培訓(xùn)，有目的、有計(jì)劃、有針對(duì)性地幫助改進(jìn)教師的欠缺和不足。

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