麥繼芳， 陳俊宏，趙海清

(嶺南師范學(xué)院 a.數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，b.教務(wù)處，廣東 湛江 524048)

0 引言

高等教育是人類發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，其存在的根本目的在于滿足受教育者發(fā)展的需要，將學(xué)生培養(yǎng)成具有某一專業(yè)知識的人才，為社會和國家提供高級專門人才。教師作為高等教育辦學(xué)的主要角色，其教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)水平對高等學(xué)校的人才培養(yǎng)和辦學(xué)水平具有深遠(yuǎn)的影響。教學(xué)質(zhì)量管理及其評價系統(tǒng)是高校教學(xué)質(zhì)量的保障體系的基本組成部分。教學(xué)評價作為教師教學(xué)質(zhì)量的評判標(biāo)準(zhǔn)，它在教育評價活動中起著不可低估的作用。高校現(xiàn)有的教學(xué)評價系統(tǒng)主要包括：教學(xué)檢查、學(xué)生評教、專家評教、專業(yè)評價、課程評價和院系教學(xué)綜合評價等方面。其功能是廣泛收集教學(xué)信息，通過對教師的教學(xué)質(zhì)量科學(xué)地評價和診斷，不斷改善高校評教系統(tǒng)，從而提高教學(xué)效果[1]。

關(guān)于教師教學(xué)評價分析的研究，極少學(xué)者從高校教師的教學(xué)質(zhì)量的視角去研究。目前，國內(nèi)現(xiàn)行關(guān)于高校教師教學(xué)評教方面的研究還不夠深入，基本還停留在現(xiàn)狀描述和理論分析層面，缺乏實證研究分析[2-6]。國外少些學(xué)者針對教師教學(xué)質(zhì)量評價體系方面做了一定的研究，但針對高校教學(xué)質(zhì)量影響因素分析這方面研究的文章尚少[7-11]?，F(xiàn)行的評教體系僅包括學(xué)生成績等基本信息以及學(xué)生對老師評價的信息，尚未結(jié)合教師的基本信息進(jìn)行分析。文章基于有序多分類Logistic回歸模型[12]，結(jié)合教師基本信息(如教師職稱等)，對高校教師評教成績進(jìn)行建模分析。文章首先使用逐步回歸分析方法，逐步剔除一些不顯著變量，找出高校教師評教成績的主要影響因素，再使用有序多分類Logistic回歸模型對剩下的變量進(jìn)行擬合和預(yù)測，并對擬合和預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析。

1 數(shù)據(jù)來源及描述性分析

1.1 數(shù)據(jù)說明

為了避免評教過程中不同課程教學(xué)方式存在差異性，本研究選取廣州某所高校2015級480位學(xué)生作為研究對象。收集2016—2017年度“統(tǒng)計學(xué)”這門課程的信息。收集的內(nèi)容包括教師評教成績，學(xué)生對教師的教學(xué)態(tài)度(x1)、教學(xué)內(nèi)容(x2)、教學(xué)方式(x3)、教學(xué)效果(x4)的評分以及關(guān)于這四個方面的文字性評價信息，學(xué)生的平時成績(x5)、期末考試成績(x6)。授課教師的個人基本信息：是否參與編輯教材(x7)、教師職稱(x8)、該學(xué)期任課總課時數(shù)(x9)和教齡(x10)。

將教師評教成績劃分為五個等級，分別是60分以下，60～69分，70～79分，80～89分，90～100分。并將教師評教成績等級設(shè)為因變量y，其中y=1，2，3，4，5。此外，將學(xué)生對教師的文字性評價信息量化為0，1變量,若學(xué)生評價的文字中含有表1相應(yīng)的關(guān)鍵詞，則記為1；否則，記為0；所得結(jié)果見表1。

表1 學(xué)生文字性評價關(guān)鍵詞得分標(biāo)準(zhǔn)

1.2 描述性分析

圖1反映了學(xué)生在教學(xué)態(tài)度方面評價次數(shù)為347，約占60%。由此可見，學(xué)生對教師的教學(xué)態(tài)度尤為重視，這從側(cè)面反映出教師的教學(xué)態(tài)度對學(xué)生的影響非同小可。

由表2可以知，高校教師評教等級的均值為4.75，可推知，總體上，學(xué)生對老師的評價持滿意的態(tài)度；其偏度系數(shù)為-3.08，該分布為左偏態(tài)，且偏離程度較大，反映出個別學(xué)生對授課老師持有較極端的消極評價。在峰度和偏差上，除了教學(xué)效果的峰度和偏差較大之外，其他三項文字性評價的分布都較平穩(wěn)且較對稱，由此推測，可能是因為學(xué)生的個體差異，導(dǎo)致不同學(xué)生對不同授課老師的接受能力有較大的差異，故不同學(xué)生對教師的教學(xué)效果評價差距較大，而教師的教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式這些是學(xué)生能夠直接感受和體會的，評價也相對客觀些，因此評價差距相對較小。其次，學(xué)生平時成績的均值、最大值、最小值、峰度和偏度分別為：88.92、50、100、4.54、-1.78，期末成績的均值、最大值、最小值、峰度和偏度分別為：76.59、0、99、3.39、-1.19，可以看出，總體上學(xué)生的平時成績普遍較高，但期末成績的峰度與偏度都較小，且更趨近正太分布，這說明期末成績比較接近自然常態(tài)，而學(xué)生的平時成績受教師的主觀因素影響較大。

表2 變量的描述性統(tǒng)計信息

續(xù)表2

2 有序多分類Logistic回歸模型

有序多分類Logistic回歸模型[13]是一種概率型非線性回歸模型，該模型適用于分析一個有序多分類因變量與多個自變量之間的關(guān)系。該模型不要求變量服從正態(tài)分布，其自變量可以是連續(xù)的，也可以是非連續(xù)的，對于離散的，有等級劃分的因變量最為合適。有序多分類Logistic回歸模型的基本思想是將因變量分割為兩個等級，針對這兩個等級建立因變量為二分類的Logistic回歸模型[14]。

s=1,2,…,k-1

(1)

其中，Ls為第s個累積Logistic回歸模型，(x1,x2,…,xq)為自變量向量，q為自變量個數(shù)，αs是截距項參數(shù)，βi是偏回歸系數(shù)。

模型的參數(shù)估計可使用極大似然法求出[16]。假設(shè)nj(x)為在條件x下的第j個等級樣品觀察個數(shù)，G為x各個水平的組合數(shù)，則對數(shù)似然函數(shù)為：

(2)

其中，P(y=j|x)=πj=pj-pj-1極大。函數(shù)的求解計算需要使用計算機迭代完成，文章使用統(tǒng)計軟件R語言進(jìn)行操作。

本文將教師的評教成績劃分為五個等級，并將其設(shè)為因變量，其取值為y=1，2，3，4，5。因此，本文使用有序多分類Logistic回歸模型進(jìn)行建模，并結(jié)合實際情況進(jìn)行分析，找出影響高校教師評教的成績的關(guān)鍵因素。

3 模型估計的結(jié)果與分析

為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性，本文抽取120個樣本作為測試集來檢測模型擬合效果；剩下的360個樣本作為訓(xùn)練集，用于擬合模型。對訓(xùn)練集建立有序多分類Logistic回歸模型，并結(jié)合使用統(tǒng)計軟件R語言的MASS包的polr函數(shù)，得到全模型的參數(shù)估計結(jié)果見表3。

表3 全模型參數(shù)估計結(jié)果

由表3可知，尚存在很多變量的t值較小，可能自變量之間存在多重共線性問題。為優(yōu)化模型，使用向后逐步回歸法對自變量進(jìn)行篩選，逐步剔除不顯著變量：x4(教學(xué)效果)、x10(教師教齡)、x9(教師該學(xué)期課時數(shù))、x2(教學(xué)內(nèi)容)、x6(學(xué)生期末考試成績)、x8(教師職稱)、x5(學(xué)生平時成績)，再次使用有序多分類Logistic模型對剩余的變量做回歸分析，其回歸結(jié)果和檢驗結(jié)果見表4和表5。

表4 模型回歸結(jié)果

表5 檢驗結(jié)果

由表4和表5可知，該模型中各變量的P值都小于0.02，顯著性較好；此外，模型的AIC值為437.50，赤池信息量相對較小?？傮w上，該模型的擬合效果較好，另外，可得到具體的有序多分類Logistic回歸方程見式子(3)：

(3)

由此可解得pi，見式子(4)：

(4)

因此，可求出每個等級對應(yīng)的概率，見式子(5)：

(5)

下面，使用測試集檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確度。通過使用R軟件predict函數(shù)，得到預(yù)測，并對預(yù)測值和真實值進(jìn)行比較分析，結(jié)果見表6。

表6 預(yù)測值的擬合效果分析

由表6可知，真實值為1的測試值沒有對應(yīng)的預(yù)測值，而真實值為2、3、4的預(yù)測值均為5，個數(shù)分別為：1、5、15。真實值為5對應(yīng)的測試值為4僅有1個，對應(yīng)測試值為5就有98個。故模型的整體準(zhǔn)確率為98/120=0.816 7。因為真實值為4的預(yù)測值為5，而真實值為5的預(yù)測值為4，接近正確，故正確率近似等于(1+15+98)/120=0.95。其預(yù)測效果較佳，因此表明所選的回歸模型較合理。從而，我們可以得出結(jié)論：能體現(xiàn)高校教師評教成績的主要因素是教師的教學(xué)態(tài)度、教學(xué)方式和教材編輯。

4 小結(jié)

本文使用有序多分類Logistic回歸模型，挖掘出了對高校教師評教成績有顯著影響的因素，發(fā)現(xiàn)教學(xué)態(tài)度、教學(xué)方式和教師是否參與教材編輯三個對模型有顯著影響的因素；事實上，這三個因素最終影響著教師的教學(xué)質(zhì)量。一個持有認(rèn)真的教學(xué)態(tài)度，在課前積極備課，在課堂上表現(xiàn)熱情飽滿的教師，對學(xué)生的感染非同小可。學(xué)生更容易受熱枕于教學(xué)的教師感染，進(jìn)而對學(xué)習(xí)充滿熱情?，F(xiàn)實上，我們發(fā)現(xiàn)學(xué)生在對老師做文字性評價時，教師的教學(xué)態(tài)度出現(xiàn)次數(shù)是最多的，這再次證明了教學(xué)態(tài)度在教學(xué)質(zhì)量中尤為重要；同時，教師的教學(xué)方式影響著學(xué)生的學(xué)習(xí)方式和思維方式，導(dǎo)致最終會影響學(xué)生的學(xué)習(xí)和成長。而科學(xué)的教學(xué)方式能夠高效地促進(jìn)學(xué)生進(jìn)行思考，從而達(dá)到提升學(xué)生思維能力的目的；此外，高校教師的知識淵博程度對學(xué)生也有一定的影響。若一個教師有能力參與教材改編，足以體現(xiàn)該教師對該門課程的知識非常熟悉，且邏輯思維非常嚴(yán)謹(jǐn)。他能把握住教學(xué)的重點和難點，所以，其所授課課程也應(yīng)是邏輯非常清晰的，自然地，學(xué)生很容易接受他傳授的知識。如此看來，教師在學(xué)生的學(xué)習(xí)中占有舉足輕重的地位。

高校是培養(yǎng)人才的基地，為了能更好地為社會提供高素質(zhì)人才，學(xué)校應(yīng)意識到培養(yǎng)高素質(zhì)教師人才的重要性，這需要學(xué)校和學(xué)校教師的共同努力。首先，老師們需積極探討什么樣的教學(xué)方式更適合教授學(xué)生，多去尋找能提升自己的機會，在學(xué)識上不斷地完善自我。再者，各高校的管理部門應(yīng)對教師教學(xué)水平引起重視，積極探索提高教師工作責(zé)任心和提高教師教學(xué)態(tài)度的方法和途徑，鼓勵教師向有經(jīng)驗的優(yōu)秀教師學(xué)習(xí)好的教學(xué)方法，資助老師們出國深造，讓他們學(xué)習(xí)國外優(yōu)秀的教學(xué)經(jīng)驗和先進(jìn)的知識。當(dāng)然，各高校應(yīng)緊跟時代發(fā)展的步伐，不斷探索出適合學(xué)校教學(xué)活動的反饋機制和評價體系，從而促進(jìn)教師教學(xué)質(zhì)量的提升。唯有如此，才能塑造出優(yōu)秀的教師，從而培養(yǎng)出更優(yōu)秀的學(xué)生。