熵權(quán)法在教學(xué)評價(jià)中的量化分析與實(shí)證研究

劉 瓊，史 諾

(楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

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熵權(quán)法在教學(xué)評價(jià)中的量化分析與實(shí)證研究

劉 瓊，史 諾

(楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

教學(xué)評價(jià)根據(jù)知識目標(biāo)與能力目標(biāo)，利用各種評價(jià)方法及技術(shù)手段對教學(xué)過程進(jìn)行價(jià)值上的判斷，能夠促進(jìn)教與學(xué)雙方的成長。在研究各種教學(xué)評價(jià)方法的基礎(chǔ)上，根據(jù)教學(xué)評價(jià)的實(shí)際作用與需求，利用熵權(quán)法設(shè)計(jì)了一套完整的評價(jià)體系。該方法實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng)教學(xué)評價(jià)結(jié)果的深度數(shù)據(jù)挖掘，可全面反映教學(xué)的綜合效果，使教師獲得針對性較強(qiáng)的反饋信息，具有一定的指導(dǎo)作用和應(yīng)用價(jià)值。

熵權(quán)；教學(xué)評價(jià)；信息；反饋

教學(xué)評價(jià)根據(jù)知識目標(biāo)與能力目標(biāo)，利用各種評價(jià)方法及技術(shù)手段對教學(xué)過程進(jìn)行價(jià)值上的判斷。它不僅可以檢驗(yàn)教學(xué)效果，而且從可持續(xù)性發(fā)展的角度而言，具有很重要的反饋?zhàn)饔?，能夠促進(jìn)教與學(xué)雙方的成長。教學(xué)過程是由教與學(xué)雙方通過多種行為交互形成的，本質(zhì)上是一種對理論知識、工作技能等信息進(jìn)行處理和傳遞的過程，從信息論的觀點(diǎn)出發(fā)進(jìn)行教學(xué)評價(jià)，可以得到量化結(jié)果[1]。

1 利用信息論進(jìn)行教學(xué)評價(jià)的研究現(xiàn)狀

劉保衛(wèi)選擇VICS(VerbalInteractionCategorySystem)系統(tǒng)，將教學(xué)過程這一個(gè)連續(xù)信息集合轉(zhuǎn)變?yōu)殡x散信息集合，利用信息熵進(jìn)行教學(xué)案例的評價(jià)與分析[2]；譚建輝采用類似的方法對高職高專的《形變動畫》課程進(jìn)行了實(shí)例研究[3]；李萬春等對Flandrs的課堂觀察量表進(jìn)行了改進(jìn)，制定了教師課堂觀察量表，通過信息熵的計(jì)算對教師的課堂教學(xué)過程進(jìn)行總體評價(jià)，并對教師和學(xué)生行為的相關(guān)性與互動性進(jìn)行分析[4]；史諾等根據(jù)高職教育的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了教學(xué)行為分類系統(tǒng)，分別對教師行為和學(xué)生行為信息熵進(jìn)行計(jì)算與比較，根據(jù)評價(jià)結(jié)果對教學(xué)過程進(jìn)行了優(yōu)化[5]。

這些研究對教學(xué)過程進(jìn)行了定量分析，但是其不足之處也是顯而易見的。首先，這些研究都是將完整的教學(xué)劃分為若干個(gè)周期，根據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)對每個(gè)周期進(jìn)行采樣，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的任務(wù)量巨大，不易于在實(shí)際教學(xué)中推廣。其次，不論何種分類系統(tǒng)，很多指標(biāo)之間并沒有細(xì)致的區(qū)分，這會對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性造成影響，特別是多種新技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用使得某一具體行為很難用分類系統(tǒng)中的指標(biāo)去明確界定。最后，利用信息熵進(jìn)行教學(xué)評價(jià)的研究只是關(guān)注了教學(xué)中的行為，并沒有關(guān)注教學(xué)內(nèi)容，可能會造成評價(jià)結(jié)果的失真。針對以上不足，應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)一種簡單、有效、科學(xué)的評價(jià)方法，使教師獲得針對性較強(qiáng)的反饋信息，以優(yōu)化教學(xué)活動，提高教學(xué)質(zhì)量。

2 利用熵權(quán)法進(jìn)行教學(xué)評價(jià)的分析

傳統(tǒng)的教學(xué)評價(jià)是建立一個(gè)指標(biāo)體系，學(xué)生對各指標(biāo)進(jìn)行賦分，最后得出總分，從而對教學(xué)效果進(jìn)行檢驗(yàn)。這種評價(jià)結(jié)果并不能直觀的引導(dǎo)教師對整個(gè)教學(xué)過程中的行為、決策以及所產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行反思，應(yīng)對傳統(tǒng)的教學(xué)評價(jià)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，這樣不僅能夠直接利用原有數(shù)據(jù)，而且可以獲得有用的反饋信息[6，7]。

熵權(quán)法是一套以信息熵理論為基礎(chǔ)，將多對象多指標(biāo)的體系作為研究對象，對各指標(biāo)的信息進(jìn)行量化分析和計(jì)算的綜合性方法。當(dāng)各對象在某指標(biāo)上的得分相同，即pi的值相等時(shí)，則該指標(biāo)的信息熵最大，此時(shí)意味著該指標(biāo)的變異程度最小，處于最“有序”狀態(tài)，在整個(gè)體系當(dāng)中沒有任何作用，其權(quán)重最小，即熵權(quán)為零；反之，信息熵值越小，該指標(biāo)的變異程度越大，在體系當(dāng)中的作用越大，熵權(quán)就越大，這項(xiàng)指標(biāo)應(yīng)予重點(diǎn)考察。熵權(quán)是各指標(biāo)在競爭意義上相對激烈程度的系數(shù)，根據(jù)熵權(quán)可以有效的解析信息傳遞和處理過程。

熵權(quán)法在大學(xué)生綜合素質(zhì)的評價(jià)、科學(xué)技術(shù)的評價(jià)、水質(zhì)評價(jià)、工程建設(shè)項(xiàng)目的評價(jià)中已被廣泛應(yīng)用，借鑒于這些領(lǐng)域的成熟經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合教學(xué)評價(jià)的實(shí)際情況，本文設(shè)計(jì)出一套完整的方法，并將其應(yīng)用于教學(xué)評價(jià)中[8-11]。

3 教學(xué)評價(jià)體系的建立

3.1 建立原始數(shù)據(jù)矩陣

確定評價(jià)指標(biāo)與評價(jià)參與者，評價(jià)指標(biāo)由教學(xué)過程中涉及的課程性質(zhì)、培養(yǎng)對象及特點(diǎn)等因素綜合確定，評價(jià)參與者是學(xué)生，為了減輕計(jì)算量，可隨機(jī)抽取部分學(xué)生對教師進(jìn)行打分。設(shè)有m個(gè)評價(jià)指標(biāo)、n個(gè)評價(jià)參與者，以1個(gè)評價(jià)參與者對m個(gè)評價(jià)指標(biāo)的打分作為列向量，將n個(gè)評價(jià)參與者的打分按列組合，形成原始數(shù)據(jù)矩陣X。

其中xij表示在第i個(gè)評價(jià)指標(biāo)上第j個(gè)評價(jià)參與者的打分，i=1,2,L,m，j=1,2,L,n。

3.2 將原始數(shù)據(jù)矩陣X轉(zhuǎn)化為概率矩陣P

3.3 計(jì)算各評價(jià)指標(biāo)的信息熵

對概率矩陣P的每一行做處理，形成信息熵向量α=[h1,h2,L,hm]。

3.4 計(jì)算各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)系數(shù)

對信息熵向量α做處理，形成權(quán)系數(shù)向量β=[w1,w2,L,wm]。

權(quán)系數(shù)向量計(jì)算完成后，將各分量按照大小進(jìn)行排序，即可直觀的體現(xiàn)出該教師在教學(xué)過程中哪項(xiàng)指標(biāo)需要改進(jìn)。

4 應(yīng)用實(shí)例

基于高等職業(yè)教育的特點(diǎn)和就業(yè)崗位的實(shí)際需求，我們對傳統(tǒng)的教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行整合與重構(gòu)，形成了基礎(chǔ)理論、基本操作、工程應(yīng)用、創(chuàng)新與拓展四個(gè)教學(xué)模塊，這四個(gè)模塊需參照課程特點(diǎn)及實(shí)際教學(xué)條件進(jìn)行有效組織，有序?qū)嵤?，才能?gòu)建出培養(yǎng)工程實(shí)踐能力與創(chuàng)新意識的教學(xué)生態(tài)環(huán)境。所以，在傳統(tǒng)的評價(jià)體系當(dāng)中，我們將基礎(chǔ)理論、基本操作、工程應(yīng)用、創(chuàng)新與拓展、教學(xué)組織作為一級評價(jià)指標(biāo)，每個(gè)評價(jià)指標(biāo)下又具有若干個(gè)子指標(biāo)，利用熵權(quán)法進(jìn)行教學(xué)評價(jià)時(shí)，所用的評價(jià)指標(biāo)可與傳統(tǒng)方法相同，也可根據(jù)實(shí)際評價(jià)的側(cè)重點(diǎn)重新進(jìn)行設(shè)定。在本次實(shí)例研究中，為了進(jìn)行對比，采用和傳統(tǒng)評價(jià)體系完全相同的評價(jià)指標(biāo)，測評表不進(jìn)行改動。

選取《Java程序設(shè)計(jì)》課程為研究對象，任意抽取10名學(xué)生對授課教師進(jìn)行測評，得分統(tǒng)計(jì)得分如表1所示，表中S1至S10代表打分的10名學(xué)生，為了精確測評，每項(xiàng)指標(biāo)的得分精確到0.1。

表1 教學(xué)評價(jià)打分統(tǒng)計(jì)表

按照傳統(tǒng)的教學(xué)評價(jià)方法，對每位學(xué)生的賦分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，求和后平均，可以得到該教師的總分為87.56，可以直觀得出該教師的教學(xué)效果總體良好，統(tǒng)計(jì)各指標(biāo)的得分，分別為18.40、36.96、7.84、15.28、9.08，各指標(biāo)的得分相對較均衡，從中可以看出，只需要在工程應(yīng)用、創(chuàng)新與拓展這兩個(gè)部分上稍加改進(jìn)，所有指標(biāo)均可達(dá)到全優(yōu)。

按照上述基于熵權(quán)法的教學(xué)評價(jià)方法進(jìn)行分析，首先建立原始數(shù)據(jù)矩陣。

然后將原始矩陣轉(zhuǎn)化為概率矩陣。

緊接著計(jì)算各評價(jià)指標(biāo)的信息熵，形成信息熵向量。

α=[0.9998 0.9997 0.9983 0.9972 0.9997]

最后計(jì)算各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)系數(shù)，形成權(quán)系數(shù)向量。

α=[β=0.0357 0.0518 0.3200 0.5304 0.0621]

對各個(gè)指標(biāo)的權(quán)系數(shù)進(jìn)行分析，可以得到以下結(jié)論：

第一，各指標(biāo)的權(quán)系數(shù)由大到小依次為創(chuàng)新與拓展、工程應(yīng)用、教學(xué)組織、基本操作、基礎(chǔ)理論，且創(chuàng)新與拓展這個(gè)指標(biāo)的權(quán)系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其余指標(biāo)，達(dá)到了0.5304。說明在這個(gè)指標(biāo)上，學(xué)生對教師評價(jià)的差異程度最大，從學(xué)生的整個(gè)群體來講，這部分的教學(xué)效果最差，是必須要進(jìn)行教學(xué)改革的部分。由于創(chuàng)新與拓展是教學(xué)中的難點(diǎn)，與學(xué)生的知識儲備及教師的引導(dǎo)等因素有關(guān)，通過教學(xué)反思與調(diào)研，我們提出了積極推進(jìn)TRIZ(TeoriyaResheniyaIzobretatelskikhZadatch)理論融入課程的措施，選取真實(shí)、典型的案例進(jìn)行講解，使學(xué)生掌握創(chuàng)新方法，從而培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力，通過一個(gè)學(xué)期的實(shí)施，并通過專業(yè)測試后發(fā)現(xiàn)，大部分學(xué)生初步具有了從新視野、新角度分析問題的能力，在這個(gè)指標(biāo)的教學(xué)上已經(jīng)在產(chǎn)生良好效果。

第二，在工程應(yīng)用這個(gè)評價(jià)指標(biāo)上，權(quán)系數(shù)達(dá)到了0.3200，說明這部分的教學(xué)也存在著嚴(yán)重問題，很多學(xué)生的認(rèn)可度不高。分析后認(rèn)為，教師雖然在授課過程中講述一些工程實(shí)例，但是對于學(xué)生來講由于沒有在企業(yè)實(shí)習(xí)的經(jīng)歷，所以講述的工程實(shí)例對于他們來說過于籠統(tǒng)，很多優(yōu)秀案例對于他們只是產(chǎn)生了初步概念，沒有發(fā)揮出應(yīng)用的作用。因此，提出將生產(chǎn)第一線的最新技術(shù)經(jīng)過解構(gòu)與再加工，及時(shí)引入教學(xué)情境設(shè)計(jì)中，實(shí)現(xiàn)工程實(shí)際與教學(xué)內(nèi)容的無縫對接的措施。這個(gè)措施對于教師來說提出了很大挑戰(zhàn)，對于教學(xué)設(shè)計(jì)能力的要求很高，我們組織了相關(guān)團(tuán)隊(duì)，對優(yōu)秀工程案例進(jìn)行解析，并不斷進(jìn)行細(xì)化，在群策群力的作用下，這部分的教學(xué)質(zhì)量在逐步提高當(dāng)中。

第三，基本操作、基礎(chǔ)理論的權(quán)系數(shù)很小，這說明學(xué)生對這兩部分的掌握情況都較好，主要是因?yàn)檫@兩部分最基礎(chǔ)，且內(nèi)容相對明確，在教材中進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，建議在這兩部分的教學(xué)中，可以適當(dāng)減少教學(xué)時(shí)間。

第四，教學(xué)組織的權(quán)系數(shù)也較低，分析后認(rèn)為主要是因?yàn)橐詫W(xué)生的閱歷及現(xiàn)有能力很難判斷教學(xué)組織的好壞，因此在教學(xué)評價(jià)體系的設(shè)計(jì)上，這個(gè)指標(biāo)的設(shè)置并不科學(xué)，可以剔除掉，也可根據(jù)課程的特點(diǎn)重新進(jìn)行設(shè)置。

通過比較以上傳統(tǒng)的教學(xué)評價(jià)方法與基于熵權(quán)法的教學(xué)評價(jià)方法，可以看出，前者只是進(jìn)行了定性判斷，雖然能夠通過各指標(biāo)的得分得出需要進(jìn)行改進(jìn)的部分，但是需要改進(jìn)的部分要進(jìn)行教學(xué)改革的亟需程度上并沒有定量的判斷，這在一定程度上掩蓋了事實(shí)的嚴(yán)峻性，不能足夠引起教師的重視。后者通過計(jì)算權(quán)系數(shù)得出需要進(jìn)行改進(jìn)的指標(biāo)與前者的分析相同，說明了該方法的正確性，對于權(quán)系數(shù)進(jìn)行分析可以得到有用的反饋信息。在本例中，只對一級指標(biāo)進(jìn)行了研究，如果希望得到更細(xì)致的結(jié)果，可對一級指標(biāo)下的子指標(biāo)利用同樣的方法進(jìn)行分析?；陟貦?quán)法的教學(xué)評價(jià)方法存在的不足之處是計(jì)算量較大，但是屬于可以接受和推廣的程度，采用計(jì)算機(jī)語言進(jìn)行編程，生成可視化的界面，就可方便快捷的解決此問題。

5 結(jié)論

本文基于熵權(quán)法對教學(xué)過程的評價(jià)做了較為細(xì)致的探索和研究，通過對原始數(shù)據(jù)的處理，得出各項(xiàng)指標(biāo)的熵權(quán)，教師能夠根據(jù)數(shù)據(jù)對自己的教學(xué)過程進(jìn)行反思，在相應(yīng)的教學(xué)環(huán)節(jié)中有針對性的改進(jìn)。本方法有較強(qiáng)的通用性，可根據(jù)教學(xué)類型對評測指標(biāo)、對象等稍加變動，就可全面反映教學(xué)的綜合評價(jià)結(jié)果，進(jìn)而提高教學(xué)效果。

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[編校：楊 琴]

Quantitative Analysis and Empirical Study in Teaching Evaluation Using Entropy Weight Method

LIU Qiong, SHI Nuo

YanglingVocational&TechnicalCollege,YanglingShannxi712100)

According to knowledge and capability targets, teaching evaluation uses various kinds of evaluation methods and technical means to value teaching process, and it can promote the growth of both teaching and learning. On studying various teaching methods, according to the actual effect and the demand of teaching evaluation, a complete set of evaluation system is designed using entropy weight method. The method realizes deep data mining of traditional teaching evaluation results, and it can reflect the comprehensive effects of teaching and help teachers get highly targeted feedbacks. It has important guiding significance and application value.

entropy weight；teaching evaluation；information；feedback

2015-08-11

劉瓊(1984- )，女，陜西西安人，講師，工學(xué)碩士，研究方向?yàn)槁殬I(yè)教育理論與實(shí)踐、高職教育管理、圖像處理、本體論。

本文為2014年楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院院級人文社科類研究基金項(xiàng)目“基于熵權(quán)法的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)的改革與研究”(編號：GJ1436)階段性研究成果。

F552

A

1671-9654(2015)03-021-04