趙靜，侯靜云，馮輝

(1.淮南師范學(xué)院化學(xué)與材料工程學(xué)院，安徽 淮南 232000；2.淮南師范學(xué)院計算機學(xué)院，安徽 淮南 232000)

0 引言

材料化學(xué)是一門高等教育應(yīng)用型本科專業(yè)，其人才培養(yǎng)方案以化學(xué)和材料科學(xué)兩大基礎(chǔ)學(xué)科為支撐，旨在為社會輸送綜合性和專業(yè)性的高質(zhì)量技術(shù)人才。其主要課程涵蓋各類理工科課程，如高等數(shù)學(xué)、大學(xué)物理、無機化學(xué)、有機化學(xué)、數(shù)據(jù)分析、儀器分析等，具有內(nèi)容涉及范圍廣、知識點更新速度快、課程交叉性強、前沿科技含量高等特點。對材料化學(xué)專業(yè)學(xué)生的授課過程的要求，不僅包含對專業(yè)內(nèi)課程的熟練掌握，也細(xì)化到對具體材料化學(xué)性質(zhì)的表征、功能材料的合成和制備、特殊材料的物理性能的分析。這一過程需要學(xué)生在專業(yè)課程的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上，具備交叉學(xué)科知識儲備、實驗設(shè)計動手能力以及解決問題實踐能力；需要教師能夠靈活、迅速、直觀地對授課效果進行分析和掌握。目前，教學(xué)工作者主要通過收集各界(學(xué)生、同行、學(xué)校等)反饋意見、整合教學(xué)成果(諸如考試成績、發(fā)表論文、學(xué)科競賽)等方法對課程教學(xué)效果進行評價，但由于各指標(biāo)的評價標(biāo)準(zhǔn)不同，難以獲得統(tǒng)一的、客觀的整體性評價。因此，材料化學(xué)專業(yè)教學(xué)過程中，在對學(xué)生全方面、全方位的知識傳授和實踐指導(dǎo)的同時，需要找到一種基于各項反饋信息、科學(xué)的課程教學(xué)效果可視化評價辦法[1]。

本論文以科學(xué)高效評價材料化學(xué)專業(yè)課程為研究目標(biāo)，依托淮南師范學(xué)院大學(xué)生就業(yè)平臺進行研究背景調(diào)查，向2018—2022屆全體材料化學(xué)專業(yè)畢業(yè)生發(fā)放專業(yè)課程評價調(diào)查問卷，收集數(shù)據(jù)并進行統(tǒng)計分析，整理其中部分代表性數(shù)據(jù)，如圖1所示。統(tǒng)計結(jié)果表明，材料化學(xué)往屆畢業(yè)生對專業(yè)課程教學(xué)方法、教學(xué)效果的滿意度均較高，均已超過75%；對專業(yè)知識系統(tǒng)學(xué)習(xí)后自身評價，諸如知識掌握以及運用知識解決實際問題的能力自我評價“優(yōu)秀”的占比較小，尤其是對自身應(yīng)用能力較差的評價高達(dá)69.76%，同時認(rèn)為自身較好的掌握了專業(yè)知識的僅占比3.21%。以上分析表明往屆材料化學(xué)專業(yè)畢業(yè)生對專業(yè)課程的開設(shè)、課程安排、教授方法均較為滿意，但同時認(rèn)為實際知識掌握情況不好，在實踐動手能力、知識拓展運用、與其他學(xué)科的交叉分析等方面存在缺陷和不足。問卷調(diào)查數(shù)據(jù)體現(xiàn)出課堂教學(xué)、理論實踐、專業(yè)應(yīng)用等方面共同發(fā)展不足、存在短板現(xiàn)象，極大限制了教育教學(xué)效果的提高。

圖1 問卷調(diào)查結(jié)果

綜上所述，需要一種對教學(xué)成果定量分析，并對短板部位定量考察的教學(xué)效果評價方法，并在此基礎(chǔ)上進一步發(fā)現(xiàn)問題、解決問題。論文以材料物理導(dǎo)論課程為評價對象，進行教學(xué)效果的評價研究。該課程是一門材料化學(xué)專業(yè)課程，介于基礎(chǔ)物理學(xué)、微觀量子力學(xué)、材料加工技術(shù)、儀器分析和檢測技術(shù)之間，在理論授課之外還包含實踐課程指導(dǎo)，即實驗操作和論文寫作指導(dǎo)。因此滿足課程在理論教學(xué)、實踐操作、拓展應(yīng)用方面的多維度評價需求。本研究選用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis，DEA)對材料物理導(dǎo)論課程進行教學(xué)效果分析。

1 教學(xué)評價方法介紹

1.1 分析原理

DEA是一種成熟的非量綱效率分析方法，于1978年由運籌學(xué)家A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes三位學(xué)者共同提出[2]，由于其對效率的評教采用相對效率的概念，因此不需要考慮影響因素間量綱的差異，是一種非參數(shù)的對決策單元進行評價的高效方法。此后在進一步總結(jié)規(guī)律后三位學(xué)者用各自名字的首字母創(chuàng)建了第一個DEA模型，命名為CCR，即規(guī)模報酬不變CRS(constant returns to scale)模型[3]。DEA的優(yōu)勢在于其評價效率的依據(jù)的是決策單元的數(shù)據(jù)輸入/輸出，即評價單元間的相對有效性。DEA模型只需設(shè)計投入與產(chǎn)出，不需要對指標(biāo)進行無量綱化處理，可以直接進行技術(shù)效率與規(guī)模效率評價，而無需再定義一個具體的表達(dá)函數(shù)。同時，不需要大量的樣本，無需任何權(quán)重假設(shè)，且以決策單元輸入、輸出的實際數(shù)據(jù)求得優(yōu)先權(quán)重，排除了很多主觀因素，具有較強的客觀性。DEA方法假定每個輸入都關(guān)聯(lián)到一個或者多個輸出，且輸入輸出之間確實存在某種聯(lián)系，但不必確定這種關(guān)系的顯示表達(dá)式。

在使用DEA進行效率分析時，首先需要選定模型的技術(shù)效率。技術(shù)效率是指某個生產(chǎn)單元在生產(chǎn)過程中可以實現(xiàn)的在該技術(shù)領(lǐng)域的水平程度，需要根據(jù)研究對象進行具體設(shè)計。一般來說，技術(shù)效率從投入既定和產(chǎn)出既定兩個角度衡量，前者旨在使產(chǎn)出最大化，后者旨在使投入最小化[4]。諸如本研究中，投入既定產(chǎn)出最大化指導(dǎo)評價課程的教學(xué)效果，擬選取成績的優(yōu)秀率作為其中一項考核指標(biāo)。技術(shù)效率的選擇可以極大的體現(xiàn)生產(chǎn)單元的技術(shù)水平情況，因此在選定過程中需要注意生產(chǎn)單元和技術(shù)效率之間確切存在內(nèi)在聯(lián)系。其次，DEA需要選取標(biāo)定測度對象效率的決策單元(decision making unit，DMU)，DMU可以是任何可數(shù)據(jù)化表征的投入(輸入)、產(chǎn)出(輸出)的研究對象，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段需要注意必須對DMU原始數(shù)據(jù)進行命名且不允許有缺失值。最后是輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的確定。

課程評價過程中，教學(xué)基礎(chǔ)條件一致，因此研究使用以產(chǎn)出為向?qū)?output-oriented)的基于規(guī)模報酬不變的CCR模型。在不考慮生產(chǎn)規(guī)模影響的前提下，技術(shù)效率可通過產(chǎn)出/投入的比值來定量的測量。假設(shè)要測量一組共N個DMU的技術(shù)效率，記為DMUj(j=1, 2…,N)；每個DMU有m種投入，記為xi(i=1, 2…,m)，投入的權(quán)重表示為vi(i=1, 2…,m)；q種產(chǎn)出，記為yr(r=1, 2…,q)，產(chǎn)出的權(quán)重表示為ur(r=1, 2…,q)。將待測DMU記為DMUk，其產(chǎn)出投入比為

將效率值限定在[0, 1]的區(qū)間內(nèi)，在所有DMU的效率值都不超過1的條件下令被評價DMU的效率值最大化。確定模型的權(quán)重u和v，將各單元的產(chǎn)出/投入比值除以其中的最大比值，就可以將產(chǎn)出/投入比值標(biāo)準(zhǔn)化成0～1之間的數(shù)值，實現(xiàn)被評價單元與最優(yōu)單元之間技術(shù)效率差距的評價。

1.2 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

輸入數(shù)據(jù)指決策單元在某種活動中需要消耗的某些信息量，輸出數(shù)據(jù)指決策單元經(jīng)過一定的輸入之后產(chǎn)生的表明該活動成效的某些信息量。通過上述分析，在經(jīng)過2021—2022第二學(xué)期和2022—2023年第一學(xué)期的理論教學(xué)、實踐操作、拓展應(yīng)用方面的教學(xué)后，本研究以淮南師范學(xué)院化學(xué)與材料工程學(xué)院材料化學(xué)專業(yè)學(xué)科評價指標(biāo)(如表1所示)，結(jié)合材料物理導(dǎo)論課程教學(xué)目標(biāo)(如表2所示)，考慮到具體指標(biāo)的量化情況，對投入和產(chǎn)出進行DEA方法設(shè)計。為了對教學(xué)方法三個方面的效果分別評價，決策單元設(shè)計為理論教學(xué)、實踐操作、拓展應(yīng)用，將學(xué)科評價指標(biāo)中的具體項目劃分為以上三個決策單元的投入變量和產(chǎn)出變量。合并決策單元間一致的運算數(shù)據(jù)，如工作基本條件和學(xué)術(shù)隊伍情況，由于授課使用指定教材、授課隊伍組成情況一致，設(shè)計時不做體現(xiàn)?？紤]課程授課學(xué)期不包含畢業(yè)年級，不考察優(yōu)秀畢業(yè)論文等相關(guān)目標(biāo)。最后，在學(xué)科評價指標(biāo)的選擇上，鑒于本研究向教學(xué)效果受眾傾斜，產(chǎn)出變量的選擇以本科生可以實現(xiàn)的目標(biāo)為考量基礎(chǔ)。考慮課程教學(xué)拓展應(yīng)用的高質(zhì)量要求，增加發(fā)表科研論文、大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)類項目立項數(shù)量的考核。此外，由于教學(xué)效果是師生雙向協(xié)同的共同結(jié)果，研究將參與學(xué)生人數(shù)納入投入變量的選擇范圍。

表1 學(xué)科評價指標(biāo)

2 評價效果分析

2.1 規(guī)劃模型

分析使用MaxDEA 8軟件，從理論教學(xué)、實踐操作、拓展應(yīng)用三個方面考察材料物理導(dǎo)論課程的教學(xué)效果，并將其設(shè)置為決策單元，選擇CCR模型，以產(chǎn)出為導(dǎo)向，旨在使技術(shù)效率實現(xiàn)產(chǎn)出最大化。投入變量設(shè)計為授課人數(shù)、參與人數(shù)和實驗平臺，產(chǎn)出變量課程期末考試成績優(yōu)秀人數(shù)(簡稱“考試成績”)，大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、大學(xué)生創(chuàng)新科研項目、大學(xué)生挑戰(zhàn)杯等科學(xué)技術(shù)競賽(簡稱“立項數(shù)目”)、各類賽事三等獎以上獲獎數(shù)目(簡稱“獲獎數(shù)目”)、各類本科學(xué)報以上公開刊物發(fā)表的論文數(shù)量(簡稱“論文數(shù)量”)。其規(guī)劃模型的基本方法是，對考察樣本的投入及產(chǎn)出數(shù)據(jù)的分析確定有效生產(chǎn)前沿面，并根據(jù)DMU與生產(chǎn)前沿面的距離情況，確定DMU是否為DEA有效。課程教學(xué)效果DEA分析的輸入/輸出(Input/Output)數(shù)據(jù)，如表3所示。

表3 輸入數(shù)據(jù)

2.2 運行結(jié)果

建立MaxDEA支持的Access數(shù)據(jù)，選擇Envelopment Mode，對包絡(luò)模型的基本選項諸如模型距離、導(dǎo)向、規(guī)模報酬和前沿類型等基礎(chǔ)選項進行設(shè)計后，運行上述模型。得到DMU數(shù)量、投入/產(chǎn)出數(shù)量、距離函數(shù)類型、模型導(dǎo)向和規(guī)模報酬等信息。需要注意，為了避免DEA模型在松弛變量產(chǎn)生不完全計算，導(dǎo)致結(jié)果中計算出的投影值處于無效/低效狀態(tài)，研究采用兩階段法(Two Stage)對模型進行求解[5]，運算結(jié)果包括數(shù)據(jù)效率值(Score)、參考標(biāo)桿(Benchmark and Lambda)比例改進值(Proportionate Movement)、松弛改進值(Slack Movement)和目標(biāo)值/投影值(Projection)。表4中列出了部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)的運行結(jié)果，其中Score體現(xiàn)了模型的有效性，等于1為弱有效，如果同時滿足松弛兩邊均為0，則為強有效。Slack Movement本身為正值，在輸出結(jié)果中通過添加“±”號表示投入產(chǎn)出松弛變化的方向，定義為正值表示增加方向、負(fù)值表示減弱方向。Projection是原始值、比例改進值和松弛改進值的代數(shù)和。

表4 運行結(jié)果

2.3 結(jié)果討論

理論分析表明，模型有效的基本條件是需要至少有一項產(chǎn)出的松弛變量為0，如果產(chǎn)出的松弛變量都不等于0，說明模型設(shè)計的不合理仍然需要等比例調(diào)整，或者參數(shù)選擇不具有代表性，無法獲得最優(yōu)解。對本例結(jié)果進行分析，在產(chǎn)出導(dǎo)向模型中，理論教學(xué)和拓展應(yīng)用的松弛變量均為0，即在材料物理導(dǎo)論課程的教學(xué)過程中這兩個方面的教學(xué)效果達(dá)到了課程的授課基本目標(biāo)，是合理的；而實踐操作的松弛變量存在不為0情況，且數(shù)值為正，表明需要正向提高的改進。

上述模型運行結(jié)果表明，理論教學(xué)和拓展應(yīng)用DMU的效率值均為1，并且這所有投入(A、B、C)和產(chǎn)出(D、E、F、G)的松弛變量均為0，說明這2個DMU均為強有效，即在材料物理導(dǎo)論課程的教學(xué)中理論教學(xué)和實踐拓展的教學(xué)效果為強有效。而實踐操作方面的教學(xué)效果并未到達(dá)最優(yōu)，其中Slak Movements在產(chǎn)出松弛變量(D、E、F、G)的運行數(shù)據(jù)均為正值，表明實踐操作在考試成績、立項數(shù)目、獲獎數(shù)目和論文數(shù)目方面均需加強，結(jié)合Projection的運行結(jié)果，模型分析給出了投入松弛變量改進的方法。

3 結(jié)語

本文在淮南師范學(xué)院材料化學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)方案的基礎(chǔ)上，以材料物理導(dǎo)論為分析案例，結(jié)合其課程教學(xué)大綱，采用數(shù)據(jù)分析包絡(luò)法設(shè)計以產(chǎn)出為導(dǎo)向的規(guī)模報酬不變模型，從理論教學(xué)、實踐操作和拓展應(yīng)用方面對課程教學(xué)效果進行了評價。模型運行結(jié)果表明，課程教學(xué)效果總體顯著，理論教學(xué)和拓展應(yīng)用的效率值均為強有效，實踐操作的效率值需要提高，可以通過增加授課人數(shù)、擴大授課基數(shù)和建設(shè)實驗平臺的方法進行改進。