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        影響教學質(zhì)量的關鍵因素研究

        2024-01-04 18:14:50王建驊
        電腦迷 2023年18期
        關鍵詞:教學滿意度遺傳算法教學質(zhì)量

        王建驊

        基金項目:本文系嶺南師范學院科學研究項目“大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的網(wǎng)購行為偏好的決策”(項目編號:ZW2034)的研究成果。

        【摘? 要】 文章針對高校教師教學特點構(gòu)建了合理的教學質(zhì)量評價體系,通過問卷調(diào)查的方式來收集學生對教師教學質(zhì)量的滿意度評價,共采集了623個有效樣本,并利用遺傳算法來取得教學質(zhì)量評價體系的關鍵因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)“按時上下課且不隨意調(diào)(停)課”“教學內(nèi)容實用并能結(jié)合學科發(fā)展更新教學內(nèi)容”及“講授生動,不照本宣科、方法得當”為最關鍵的因素。

        【關鍵詞】 教學滿意度;教學質(zhì)量;遺傳算法

        在高等教育領域,教學質(zhì)量評價已成為一種有效的組織控制工具和管理手段。國內(nèi)外關于教學質(zhì)量評價的研究主要集中在三個方面:一是評價主體;二是評價內(nèi)容;三是評價方法。

        評價主體方面,有學者根據(jù)利益相關者理論構(gòu)建了高校課堂教學質(zhì)量評價主體體系,有學者指出高校在進行教學質(zhì)量評價時應突出學生的主體地位,重視學生對教學質(zhì)量的滿意度。

        評價內(nèi)容方面,有學者基于層次分析法構(gòu)建課堂教學質(zhì)量評價指標體系,有學者結(jié)合工科院校的專業(yè)特點和教學實際,建立有效的教學質(zhì)量評價指標體系。

        評價方法上,國內(nèi)外提出的評價方法有很多,如層次分析法(AHP)、熵權(quán)法等。從現(xiàn)有文獻資料和評價實踐來看,我國高校大多以學生為教學質(zhì)量評價主體。然而透過傳統(tǒng)的李克特量表來進行教學質(zhì)量的評價卻無法處理學生在評價時的不確定性與不精確的認知。因此,采用模糊理論的處理,即能呈現(xiàn)精確的數(shù)值。

        本研究的目的在于以優(yōu)化的方式來決定教學質(zhì)量的各評價指標的重要程度。針對高校教師教學特點,構(gòu)建合理的教學質(zhì)量評價體系,通過問卷調(diào)查收集高校學生對教師教學質(zhì)量的滿意度評價,利用模糊理論的特性來處理問卷數(shù)據(jù),通過遺傳算法的學習方法來決定指標的重要程度,以協(xié)助學校管理者和教師找到影響教學質(zhì)量滿意度的關鍵因素,為提升教學質(zhì)量提供決策支持。

        一、遺傳算法

        遺傳算法(Genetic algorithm)最早是由John Holland教授于1975年所提出的一種最優(yōu)化方法,此法是基于自然選擇過程的一種優(yōu)化搜尋機制;基本精神在于仿效生物界物競天擇、優(yōu)勝劣敗的自然進化法則。它能夠選擇物種中具有較好特性的上一父代,并隨機性的相互交換彼此的基因信息,以期望能產(chǎn)生較上一代更優(yōu)秀的子代,如此重復下去以產(chǎn)生適應性最強的最佳物種。由于是以一組特殊字符串的編碼方式來仿真染色體(Chromosome),并計算所有染色體的適應性(Fitness),適應性越高的染色體其存活的概率或被挑選的概率就越高。接著再利用染色體進行復制(Reproduction)、交叉(Crossover)與變異(Mutation)來產(chǎn)生下一代子代,并計算每個染色體的適應性,然后選擇(Selection)是否存在,通過這樣的過程來產(chǎn)生一個相對優(yōu)化的群體;迭代次數(shù)的設定或是條件的滿足才會完成最終目標達成。此法普遍被用來作為搜索函數(shù)最優(yōu)解的一種方法。

        二、問題描述

        (一)數(shù)據(jù)描述

        在填問卷時,問卷的各個指標與整體評估的績效值是由n位受訪者所給予的。其問卷數(shù)據(jù)的形式如下所示:

        在表中的xij與vi均以三角模糊數(shù)的概念來呈現(xiàn)所對應到的語意詞;其中vi則是作為描述輸出的績效值。

        (二)問題設計

        令S為一組參數(shù)的集合,利用層次里的wcij和woj來找出下列的單目標優(yōu)化的問題,如下:

        Minimize e(S)(1)

        其中e(S)是透過S來獲得的總平方誤差。另外,假設vi為實際輸出并對應到層次里給予的輸入向量值(xi1, xi2, …, xim);分別令(hli,hmi)與(vli,vmi)來表示hi與vi。其中hli與hui分別表示為hi的三角模糊數(shù)的上、下限值;同樣的,vli與vui也為vi的上、下限值。而實際輸出值與所對應到的模糊目標的差異,則通過對e(T)的計算如下:

        e(S)=((hli-vli)2+(hmi-vmi)2+(hui-vui)2)(2)

        其次,透過下式的適應函數(shù)來應用到此問題上:

        f(S)=(3)

        其中,f(S)為S的適應值。

        (三)遺傳運算子

        首先,令Npop與Ngen為群體大小與基因世代的總數(shù)量。而在染色體基因設計方面,采用二進制方式來進行編碼;且在初始的群體里,隨機產(chǎn)生Npop的字符串,有著0.5的概率發(fā)生。每當染色體的適應性在現(xiàn)行族群里被獲得時,就會開始進行選擇、交叉與變異等運算符進行運算,便能生成出最新的族群Npop字符串來提供給下一代群體使用。

        其次,為了能在下一代的體群里產(chǎn)生出新的字符串,采用競爭式的選擇。從現(xiàn)行的群體里隨機挑選出兩個字符串,比較后把具有最大適應值的字符串給放入交配池(Mating pool)里進行交配。隨后再運用交叉與變異運算子來選擇父代與重制子代,并采用單點交叉方式有著交叉概率(如pc)來做交叉運算,且生成最新的字符串便可取代他們的父代。而在變異概率(如pm))方面,則是運行字符串的每個字符時由變異運算子產(chǎn)生的。故其目的是要在層次架構(gòu)里以優(yōu)化的方式找出連結(jié)權(quán)重,并透過最小均方根誤差(RMSE)來產(chǎn)生。其算法的步驟如下:

        步驟1:初始化。以隨機的方式來生成Npop的二進制字符串,并設定0到t。

        步驟2:計算適應值。

        步驟3:終止測試。擁有最大適應性的染色體即為解決方案。

        步驟4:產(chǎn)生新字符串。使用選擇、交叉及變異來生成Npop的新字符串。

        步驟5:運行精英策略。生成出最新的Ndel字符串,然后增加到現(xiàn)在的群體里形成下個世代;并設定(t + 1)至t且回到步驟2去。

        三、應用研究

        (一)構(gòu)建教學質(zhì)量評價指標體系

        參照已有研究成果,匯整后構(gòu)建本文的教學質(zhì)量評價指標體系,共分成5個層面及16個指標。

        分別是師德教風,包含關愛學生、師生關系融洽(c11);對教學工作熱情、敬業(yè),備課充分,講課投入(c12);按時上下課且不隨意調(diào)(停)課(c13)。教學內(nèi)容,包含教材選用適當,提供了課外參考資料并且有效(c21);教學內(nèi)容實用并能結(jié)合學科發(fā)展更新教學內(nèi)容(c22);講課重點突出、詳略得當、難度適宜(c23);教學內(nèi)容能給予學生思考、聯(lián)想、創(chuàng)新的啟迪(c24);教學技能,包含講授生動,不照本宣科,方法得當(c31);能認真組織教學,因材施教,講課進度快慢適中(c32);善于調(diào)動學生積極性,鼓勵學生發(fā)表自己的觀點(c33);強化過程教學,注重培養(yǎng)學生學習方法、思維方式(c34);對學習的評價方法公平恰當(c35)。學習任務,包含學習任務適當,作業(yè)安排合理,與課程內(nèi)容緊密相關(c41);精心輔導、耐心答疑、批改作業(yè)認真(c42)。教學效果,包含學生掌握了該課程的基本知識與技能(c51);學生提高了對該學科的興趣,拓寬了知識面(c52)。

        (二)調(diào)查數(shù)據(jù)

        通過發(fā)放調(diào)查問卷,收集某高校管理學院的學生對該院內(nèi)的12位教師的教學質(zhì)量評價數(shù)據(jù)。共發(fā)出并收回650份問卷,剔除無效問卷后得到623份有效問卷。

        問卷里的每題問項均采用李克特的五點量表來填答問卷;為了避免受訪者的主觀認知,因而要求受訪者須填入三角模糊數(shù)的數(shù)值。其全部資料將予以歸一化至區(qū)間[0,1],并隨后將以遺傳算法的方法來進行學習訓練。

        (三)參數(shù)設定

        文章參考Osyczka與Hu的設定,參數(shù)的描述如下:

        (1) Npop = 100。

        (2) Ngen = 1000。

        (3) Ndel = 2。

        (4) 字符串長度設為10。

        (5) pc = 0.90與pm = 0.01。

        四、結(jié)果分析

        構(gòu)重的相重對要性結(jié)果如表2所示。從中能看到學生較重視的層面分別是教學內(nèi)容、師德教育以及教學技能三項,這些象征著學生認為在教學質(zhì)量以教學內(nèi)容為最重要,這是因為教師上課的教學內(nèi)容部分,對于學生而言較能感受與實際接觸得到。其次為師德教風,主要是從學生的觀點,認為教師關愛學生,且積極投入在教學工作并準時上下課及不隨意調(diào)課。最后為教學技能(0.226)的構(gòu)面,由于教師如何在教學技能上來設計、組織、運用、培養(yǎng),以使得學生在課程上能真正學習到,這樣學生才不會感到枯燥無味。在整體層面,前三項就占了將近80%,對于教學質(zhì)量的提升,勢必得從前三項著手。

        在各指標的整體權(quán)重中,c13指標的權(quán)重值為最大。下課時學生希望能利用短暫的時間好好休息或是活動一下,也希望課程的安排上,教師不要因有事而調(diào)(停)課,以免影響學生往后行程的安排。其次,c22指標為第二重要的指標。學生都希望在課上學習到的知識能夠是最新、最實時的信息,因此教師除了教授課本上的知識外,相關的學科知識或最新信息也得利用空余時間來獲取,然后在課堂上傳授給學生,讓學生與時俱進。第三重要的指標則是c31指標,學生都希望教師在臺上講課時,能夠把課程設計得生動活潑。若是照本宣科,課堂上的氣氛則變得很悶,學生會覺得枯燥無味。至于c21指標、c34指標及c32指標等三項指標,重要性值較低,教師應要試著改善這些指標,以提升教學質(zhì)量。

        五、結(jié)語

        文章采用遺傳算法的學習方法,從采集的623份有效問卷中分析出各個指標的相對重要性。在層面方面,以“教學內(nèi)容”最為重要;其次是“師德教風”與“教學技能”,而這三個層面也高達將近80%,這也表現(xiàn)出學生著重在教師教學的三大方面。這三個層面若能持續(xù)保持,既能獲得學生給予的高滿意度,也是肯定教師教學的辛苦。在指標中則是以“按時上下課且不隨意調(diào)(停)課”最為重要;其次是“教學內(nèi)容實用并能結(jié)合學科發(fā)展更新教學內(nèi)容”與“講授生動,不照本宣科,方法得當”。這三項指標合計也有41%,這些結(jié)果是學生最為關切的,也是提供教學質(zhì)量改善的具體方向。而較不關切的幾項指標,也點出了教師在教學質(zhì)量上需要加強的要項,這也是教師需要努力的方向。畢竟提升教師的教學質(zhì)量,能提升學生的學習動機與學習成效。

        參考文獻:

        [1] 宮黎明,余承海. 利益相關者視角下大學課堂教學質(zhì)量評價主體構(gòu)建[J]. 蕪湖職業(yè)技術(shù)學院學報,2019,21(10):72-76.

        [2] 王軍濤. 基于學生滿意度的高校教師教學質(zhì)量評價機制研究[J]. 科教導刊:下旬,2017(15):43-44.

        [3] 劉堯飛,蔡華健,張相學. 基于層次分析法的課堂教學質(zhì)量評價指標體系研究[J]. 江蘇師范大學學報:教學科學版,2014, 5(01):45-47.

        [4] 吳建國,吳海燕,張經(jīng)強. 工科院校教學質(zhì)量評價指標體系的權(quán)重確定方法[J]. 中國成人教育,2017(17):92-94.

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