摘 "要 "武警院校課堂教學(xué)質(zhì)量評估體系主要涵蓋院、系督導(dǎo)組評價、教研室同行互評以及學(xué)員評教四個方面。其中，前三者通常采用上級訓(xùn)練管理部門下發(fā)的評估指標(biāo)，而學(xué)員評教指標(biāo)體系由軍內(nèi)各院校基于專業(yè)、生源、授課對象層次等因素自行構(gòu)建與完善，具有一定的自主性。以大數(shù)據(jù)采樣為基礎(chǔ)，計(jì)算機(jī)軟件為工具，通過主成分分析優(yōu)化其指標(biāo)體系，合理分配各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，以期從學(xué)員視角客觀反饋教員的教學(xué)水平，提升其實(shí)戰(zhàn)化教學(xué)能力。

關(guān)鍵詞 "武警院校；教學(xué)質(zhì)量；評教指標(biāo)體系

中圖分類號：E251.3 " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：1671-489X（2022）11-0063-05

0 "引言

軍隊(duì)院校課堂教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系及權(quán)重分配由上級制定，各院?？烧{(diào)整的余地相對較小。近年來，院校教育教學(xué)逐漸以學(xué)員為主體，學(xué)員評教受關(guān)注程度顯著上升。因各院校的培養(yǎng)對象存在差異性，評估指標(biāo)和權(quán)重較難統(tǒng)一，且部分武警院校剛建立學(xué)員評教體系，各項(xiàng)指標(biāo)尚未細(xì)化，故可在學(xué)員問卷調(diào)查、數(shù)據(jù)采樣的基礎(chǔ)上，分析指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而采用主成分分析方法確定各指標(biāo)權(quán)重，關(guān)注數(shù)據(jù)，排除主觀因素，充分發(fā)揮其評教功能，推動武警院校教學(xué)質(zhì)量穩(wěn)步提升。

1 "國內(nèi)外研究教學(xué)評教體系基本情況

以習(xí)近平新時代強(qiáng)軍思想為指引，以各級常態(tài)化教學(xué)監(jiān)測手段為抓手，指導(dǎo)軍隊(duì)院校開展課堂教學(xué)質(zhì)量評估體系研究。目前，已有不少文獻(xiàn)從構(gòu)建體系、優(yōu)化指標(biāo)、強(qiáng)化規(guī)則等方面進(jìn)行調(diào)研及實(shí)踐。例如：解放軍理工大學(xué)的張強(qiáng)等[1]為解決部隊(duì)院校教學(xué)競賽評判規(guī)則問題，引入網(wǎng)絡(luò)層次分析法，并通過實(shí)例驗(yàn)證該模型的有效性；空軍航空大學(xué)的李德軍等[2]立足軍校優(yōu)質(zhì)課建設(shè)，從建設(shè)思路、過程、方法和經(jīng)驗(yàn)等方面論證如何開展優(yōu)質(zhì)課，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。

在評估體系研究方面，空軍一航院的陳迪等[3]就新形勢下課堂教學(xué)質(zhì)量評價體系，提出構(gòu)建多元、動態(tài)式的評價指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)化信息評價系統(tǒng)，利于實(shí)時反饋督導(dǎo)信息；解放軍理工大學(xué)的胡友彬等[4]進(jìn)一步倡導(dǎo)“教、學(xué)、管”三方聯(lián)動機(jī)制，構(gòu)建動態(tài)人才培養(yǎng)質(zhì)量跟蹤和評估體系，制定個性化人才培養(yǎng)細(xì)則，以期深化軍事高等教學(xué)體系改革；國防科技大學(xué)的李思等[5]就軍事工程類專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評估指標(biāo)體系進(jìn)行解讀，對一些難以量化的指標(biāo)使用平均值量化法，可以一定程度避免主觀因素干擾。

此外，大數(shù)據(jù)背景下，部分地方高校在構(gòu)建課堂教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系方面的做法亦值得借鑒。例如：天津理工大學(xué)的景玉冰[6]探索涵蓋目標(biāo)、過程、主體的全數(shù)據(jù)教學(xué)評價體系和框架設(shè)計(jì)，使其能反饋教師授課水平，為有關(guān)部門制定推進(jìn)教學(xué)的措施提供參考依據(jù)；紹興文理學(xué)院的趙偉強(qiáng)等[7]以學(xué)生參與度、認(rèn)可滿意度為核心指標(biāo)，從大數(shù)據(jù)分析視角探索不同學(xué)科專業(yè)普適評價體系，尋求提高教學(xué)質(zhì)量的有效途徑。

2 "基于主成分分析的權(quán)重計(jì)算基本思路

2.1 "基本原理簡介

首先確定當(dāng)前學(xué)員評教指標(biāo)體系之間的關(guān)聯(lián)程度，而后提取若干主成分，基于應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分

析[8]中成分矩陣（或稱載荷因子矩陣）和特征向量矩陣之間的關(guān)系，計(jì)算各指標(biāo)在主成分表達(dá)式中的系數(shù)，再結(jié)合主成分的方差貢獻(xiàn)率（視為主成分的重要程度）加權(quán)平均得到相應(yīng)指標(biāo)系數(shù)，最后歸一化為指標(biāo)權(quán)重。

2.2 "關(guān)鍵步驟

第一步：采樣，利用現(xiàn)有指標(biāo)收集N個學(xué)員評教樣本（N＞100），并用極差法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

第二步：借助SPSS軟件分析各項(xiàng)指標(biāo)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，判斷能否提取主成分，并確定主成分的數(shù)量（一般選定指標(biāo)變量協(xié)方差矩陣的特征值大于1的成分為主成分）。

第三步：確定所使用的綜合得分模型[8]，得分（score）=，，總分=

，，為指標(biāo)系數(shù)。

第四步：對指標(biāo)系數(shù)歸一化處理，得到各指標(biāo)權(quán)重。

第五步：利用回歸分析方法驗(yàn)證各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的合理性。

【注】Fj（j=1，…，m）為主成分（公因子，彼此之間內(nèi)在關(guān)聯(lián)性較低）；為主成分的方差貢獻(xiàn)率（體現(xiàn)其重要程度）；Xk（k=1，…，p）為指標(biāo)變量；λj為Xk（k=1，…，p）協(xié)方差矩陣的特征值（常稱為初始特征值）；akj為Fj與Xk的相關(guān)系數(shù)（），反映二者之間的相關(guān)程度。根據(jù)多元統(tǒng)計(jì)學(xué)[8]中描述的主成分性質(zhì)，，即特征向量矩陣（主成分系數(shù)）=

成分矩陣，或稱載荷因子矩陣M=（akj）p*m。

該思路以標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)樣本為基礎(chǔ)，利用多元統(tǒng)計(jì)學(xué)知識[8]并結(jié)合數(shù)據(jù)分析軟件SPSS，提取各指標(biāo)主要信息（累計(jì)方差貢獻(xiàn)率＞85%），分析得到各指標(biāo)權(quán)重，一定程度排除了主觀賦權(quán)的情況，使各指標(biāo)間的相對重要性得以體現(xiàn)。

3 "武警院校學(xué)員評教指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建

基于權(quán)重計(jì)算基本思路，對武警院校學(xué)員評教指標(biāo)體系進(jìn)行重新賦權(quán)。當(dāng)前學(xué)員評教體系主要采用四個一級指標(biāo)，12個二級指標(biāo)，指標(biāo)體系如表1所示，進(jìn)行評估。經(jīng)過三輪試用，已累積500多條樣本信息。利用SPSS軟件分析各項(xiàng)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度，限于篇幅，僅給出六個二級指標(biāo)的相關(guān)矩陣，如表2所示。

由軟件分析的相關(guān)性結(jié)果可知，上述指標(biāo)體系之間存在一定程度的正（負(fù)）相關(guān)性。如節(jié)奏掌握與講課狀態(tài)相關(guān)系數(shù)為0.990，嚴(yán)格要求與批改輔導(dǎo)相關(guān)系數(shù)為0.897，說明上述變量間存在信息重復(fù)，考慮權(quán)重分配時需突出主要指標(biāo)權(quán)重，適當(dāng)降低次要指標(biāo)權(quán)重值，因此需進(jìn)一步利用主成分分析方法濃縮信息，確定主成分?jǐn)?shù)量。

1）若選取選定初始特征值大于1的成分為主成分，則由SPSS軟件調(diào)用降維因子分析得到初始特征值大于1的三個主成分相應(yīng)的成分矩陣和方差貢獻(xiàn)率，如表3、表4所示。

由表3可知，三個主成分的方差貢獻(xiàn)率合計(jì)為82.814%，即其攜帶的信息量超過70%，且特征值均大于1。故可進(jìn)一步利用表3、表4的數(shù)據(jù)和前文關(guān)鍵步驟中的主成分線性組合系數(shù)計(jì)算方法得到前三項(xiàng)主成分的線性組合系數(shù)（即特征向量矩陣）和指標(biāo)系數(shù)，最后歸一化處理即為各項(xiàng)指標(biāo)的新權(quán)重，如表5所示。

利用線性回歸方程驗(yàn)證此模型的合理性。將總分視為因變量，三個主成分視為自變量，調(diào)用SPSS軟件中的線性回歸程序，得到系數(shù)標(biāo)化后的回歸方程：

總分估計(jì)值=0.264*主成分1+0.952*主成分2+

0.044*主成分3

再利用表5各成分的線性組合系數(shù)，得到以各二級指標(biāo)為自變量的標(biāo)準(zhǔn)化線性回歸方程系數(shù)，如表6所示?；貧w分析發(fā)現(xiàn)，表5各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的比例排名與表6回歸系數(shù)排名存在一定程度的差別，仍有進(jìn)一步優(yōu)化空間。

2）由表3可知前三個主成分?jǐn)y帶的信息量不超過85%。第四個因子的特征值為0.669，雖小于1但大于0.6，若將其納入主成分，則方差合計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)88.39%，攜帶指標(biāo)的大部分信息。故設(shè)定主成分?jǐn)?shù)量為4，再次調(diào)用SPSS軟件的降維因子分析功能，得到其成分矩陣如表7所示。

同上計(jì)算各主成分線性組合系數(shù)、指標(biāo)系數(shù)，最后歸一化為新權(quán)重，如表8所示。

采用回歸分析方法驗(yàn)證其合理性。調(diào)用SPSS軟件中的線性回歸程序，得到回歸方程：

總分估計(jì)值=0.950*主成分1+0.251*主成分2+

0.056*主成分3+0.095*主成分4

利用表8各成分的線性組合系數(shù)得到各指標(biāo)為自變量的標(biāo)準(zhǔn)化線性回歸方程系數(shù)，如表9所示。

回歸分析發(fā)現(xiàn)，表8各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的比例排名與表9回歸系數(shù)排名較為一致，說明當(dāng)主成分?jǐn)?shù)量固定為4時，得到的指標(biāo)權(quán)重比例較主成分?jǐn)?shù)量為3時更為合理。進(jìn)一步，基于表7中各主成分與指標(biāo)之間的正（負(fù)）相關(guān)性，可重新劃分一級指標(biāo)所屬范圍。

主成分1與嚴(yán)格要求、批改輔導(dǎo)成正相關(guān)，且成分矩陣系數(shù)均超過0.7，可以定義為教學(xué)投入及態(tài)度。

主成分2與授課狀態(tài)、節(jié)奏掌握、板書課件，理論功底、方法類型、學(xué)習(xí)能力、內(nèi)容掌握成正相關(guān)，且成分矩陣系數(shù)均超過0.6，可以定義為教學(xué)綜合能力及反饋。

主成分3與人生啟示、言談舉止成正相關(guān)，且成分矩陣系數(shù)均超過0.6，可以命名為教姿教態(tài)及

影響；

主成分4僅與歸納總結(jié)成正相關(guān)，且成分矩陣系數(shù)超過0.4，可以定義為課堂教法與總結(jié)。

綜上所述，基于新的二級指標(biāo)權(quán)重賦值和一級指標(biāo)定義，得到學(xué)員新評教指標(biāo)體系如表10所示。

分析指標(biāo)體系，可得新指標(biāo)體系中各項(xiàng)二級指標(biāo)權(quán)重較為均衡，最大（?。?quán)重值相差2。一級指標(biāo)權(quán)重占比最大的是教員的教學(xué)綜合能力及反饋，占61%；次之是教員的教學(xué)投入及態(tài)度，占17%。二者從主成分分析角度客觀解釋學(xué)員對教員的能力、教學(xué)投入和自身掌握情況的重視程度。此外，由指標(biāo)權(quán)重發(fā)現(xiàn)學(xué)員對教員的授課方法和課畢總結(jié)重視程度占15%，高于原體系。新體系對原體系的教學(xué)效果和教學(xué)態(tài)度這兩項(xiàng)一級指標(biāo)進(jìn)行重組，降低對應(yīng)二級指標(biāo)（教員日常言談舉止、教學(xué)對學(xué)員人生啟示）的權(quán)重（均降為7），客觀反映其比重。

4 "結(jié)束語

以學(xué)員日常評教數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于多元統(tǒng)計(jì)分析中的主成分分析原理及性質(zhì)，利用數(shù)據(jù)分析軟件SPSS的相關(guān)功能，確定各項(xiàng)二級指標(biāo)權(quán)重，并將主成分定為新的一級指標(biāo)，從而重構(gòu)學(xué)員評教指標(biāo)體系。該體系從學(xué)員關(guān)注角度出發(fā)，一定程度反映了為戰(zhàn)育人、以學(xué)員為主體的教育思路。可以將此新學(xué)員評教指標(biāo)體系應(yīng)用于日常評教，并在實(shí)踐中不斷優(yōu)化。

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