郭嘯 朱錦松 徐寒

摘要：隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略上升至國家戰(zhàn)略，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”更加成為高等教育研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。在高等學(xué)校教學(xué)質(zhì)量管理模塊中，授課質(zhì)量是反映教師教學(xué)狀況的重要指標(biāo)，學(xué)生通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)進(jìn)行評(píng)教已經(jīng)成為教學(xué)質(zhì)量管理中不可或缺的組成部分。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)教數(shù)據(jù)分析，對(duì)非教學(xué)的因素相關(guān)性進(jìn)行觀測(cè)，考察不同因素是否對(duì)評(píng)教分產(chǎn)生影響，得出評(píng)教分?jǐn)?shù)與教師的教學(xué)能力以及非教學(xué)因素的隱含關(guān)系與價(jià)值；通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)教數(shù)據(jù)的挖掘，為提高網(wǎng)絡(luò)評(píng)教分?jǐn)?shù)的科學(xué)性提供支撐。

關(guān)鍵詞： 互聯(lián)網(wǎng)+；網(wǎng)絡(luò)評(píng)教；相關(guān)性分析；回歸分析；實(shí)證研究

★基金項(xiàng)目：本文系江蘇省教育科學(xué)規(guī)劃重點(diǎn)資助課題（編號(hào)：B-a/2015/01/033）；南京郵電大學(xué)教學(xué)改革研究項(xiàng)目（編號(hào)：JG04016JX99）；南京郵電大學(xué)項(xiàng)目“非雙一流教學(xué)基本狀態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構(gòu)建——以南京郵電大學(xué)為例”（編號(hào)：GJS-XKT15012）的部分成果。

引言

隨著2015年7月4日國務(wù)院總理李克強(qiáng)簽發(fā)了《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》，大大推動(dòng)了“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的模式的發(fā)展。在高等教育教學(xué)質(zhì)量管理的模塊中，通過網(wǎng)絡(luò)與評(píng)教相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)評(píng)教，已是當(dāng)下的主流，且在高校教學(xué)質(zhì)量管理中被得到廣泛運(yùn)用。網(wǎng)絡(luò)評(píng)教對(duì)于提高高校教師的教學(xué)質(zhì)量起到了較大的促進(jìn)作用，已成為評(píng)價(jià)課程教學(xué)質(zhì)量和教師教學(xué)水平的重要手段之一。如何利用學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)評(píng)教分?jǐn)?shù)判定教學(xué)質(zhì)量，已經(jīng)引起了廣大教育教學(xué)工作者的關(guān)注。

1、研究方法

研究采用SPSS20.0，將評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，探究網(wǎng)絡(luò)評(píng)教分?jǐn)?shù)與非教學(xué)因素，如選課人數(shù)、課程類型、學(xué)生年級(jí)之間的相關(guān)性，因此，將采用如下的分析方案步驟：首先是數(shù)據(jù)分析，通過均值和標(biāo)準(zhǔn)差比較，考察不同因素是否對(duì)評(píng)教分?jǐn)?shù)產(chǎn)生影響；其次采用相關(guān)性分析對(duì)非教學(xué)因素的相關(guān)性進(jìn)行分析，得出非教學(xué)因素影響評(píng)教分?jǐn)?shù)中的方式；最后通過數(shù)據(jù)挖掘，通過對(duì)課程利用線性回歸進(jìn)行預(yù)測(cè)以及采用快速聚類算法，將特征相似的課程進(jìn)行聚類，根據(jù)類型設(shè)立不同的評(píng)教指標(biāo)從而提高網(wǎng)絡(luò)評(píng)教分?jǐn)?shù)的科學(xué)性。

2、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)庫中只有評(píng)教明細(xì)數(shù)據(jù)，但在SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要知道每一門課程的總評(píng)教分和選修該門課程的總?cè)藬?shù)，開課年級(jí)、課程類別等，所以需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到具有如下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的“按課程匯總評(píng)教分?jǐn)?shù)表”，包含“授課班號(hào)”“教師編號(hào)”“教師姓名”“學(xué)期”“課程類型”“年級(jí)分類”“評(píng)教分?jǐn)?shù)”“人數(shù)”“人數(shù)分類”等字段。此外，其統(tǒng)計(jì)分類必須是值類型，因此將數(shù)據(jù)表“按課程匯總評(píng)教分?jǐn)?shù)表”導(dǎo)入SPSS后，需要對(duì)部分列進(jìn)行數(shù)值化處理：將課程類型列定義值標(biāo)簽為：1=“理科課”，2=“文科課”，3=“思想政治課”，4=“外語課”，5=“實(shí)驗(yàn)課”，6=“體育課”。將年級(jí)分類列定義值標(biāo)簽為：1=“低年級(jí)”，2=“高年級(jí)”；其中低年級(jí)代表的是一年級(jí)和二年級(jí)的課程，高年級(jí)代表的是三年級(jí)和四年級(jí)的課程。將選課人數(shù)分類列定義值標(biāo)簽為：1=“小于60人”，2=“60-100人”，3=“100-150人”，4=“150-200人”，5=“大于200人”。

3、實(shí)證研究

3.1 均值和標(biāo)準(zhǔn)差比較

將評(píng)教成績分別按課程類型、按選課人數(shù)和按年級(jí)分組進(jìn)行評(píng)教分?jǐn)?shù)和標(biāo)準(zhǔn)差比較。數(shù)據(jù)顯示評(píng)教分?jǐn)?shù)與課程類別相關(guān)，外語課、思想政治課和體育課的評(píng)教分?jǐn)?shù)明顯高于總體平均分，理科課和文科課的評(píng)教分?jǐn)?shù)明顯低于總體平均分；小班授課與大班授課評(píng)教分值差異大，其中小于100人的課程的評(píng)教分均值相近，且均高于平均分，而超過100人的評(píng)教分均值相近，且均低于平均分，表明大班授課的教學(xué)效果弱于小班授課；此外，評(píng)教分?jǐn)?shù)與年級(jí)高低相關(guān)，低年級(jí)的評(píng)教分?jǐn)?shù)高于總體平均分，高年級(jí)的評(píng)教分?jǐn)?shù)低于總體平均分。標(biāo)準(zhǔn)差方面，文科課和理科課的標(biāo)準(zhǔn)差在所有課程中最大，高年級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)差高于低年級(jí)，選課人數(shù)小于60人課程和100-150人課程的標(biāo)準(zhǔn)差最大，標(biāo)準(zhǔn)差越大表明評(píng)分結(jié)果分布越離散。具體情況參見表1至表3。

3.2 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)處于同等地位的隨機(jī)變量間的相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法，從而衡量變量因素的相關(guān)密切程度。若這些變量都是連續(xù)性的變量，則需要使用Pearson相關(guān)性分析。研究通過Pearson分析，對(duì)年級(jí)分組、課程分組和選課人數(shù)分組為因素與評(píng)教分?jǐn)?shù)做相關(guān)分析，觀察這三個(gè)因素對(duì)評(píng)教分?jǐn)?shù)的具體影響。數(shù)據(jù)顯示評(píng)教分與選課人數(shù)、課程類別、年級(jí)關(guān)系的線性相關(guān)關(guān)系依次增強(qiáng)。此外，從相關(guān)矩陣數(shù)據(jù)還可以看出：sig=0.00，說明評(píng)教分?jǐn)?shù)與選課人數(shù)、課程類別、年級(jí)的高低的關(guān)系呈現(xiàn)出明顯的線性相關(guān)關(guān)系。具體情況參見圖1。

3.3 回歸分析

通過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)評(píng)教分?jǐn)?shù)除了與教師的教學(xué)水平相關(guān)以外，還與課程類別、選課人數(shù)、年級(jí)分類等因素相關(guān)。但因素之間具體是如何影響評(píng)教分?jǐn)?shù)，需要使用回歸分析?；貧w分析是指確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。因此，以年級(jí)分組、課程分類、選課人數(shù)分類為因素與評(píng)教分?jǐn)?shù)做回歸分析，得出三者與評(píng)教分的回歸方程，為評(píng)教分=4.668+0.011*課程類型（-0.074）*年級(jí)分類+（-0.009）*選課人數(shù)。即數(shù)據(jù)顯示對(duì)評(píng)教分?jǐn)?shù)影響最為顯著的是課程類型，具體情況參見圖2。