高校課堂教學(xué)質(zhì)量雙權(quán)定量分析

劉大江

(唐山學(xué)院 土木工程學(xué)院，河北 唐山 063000)

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高校課堂教學(xué)質(zhì)量雙權(quán)定量分析

劉大江

(唐山學(xué)院 土木工程學(xué)院，河北 唐山 063000)

摘要：基于普遍性、規(guī)律性和適用性原則，將高校課堂教學(xué)質(zhì)量眾多影響因素進(jìn)行優(yōu)化、整合，建立了課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。應(yīng)用熵確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，以未確知測(cè)度理論構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型，再輔以AHP法確定課程教學(xué)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值。實(shí)證表明，運(yùn)用未確知熵模型進(jìn)行課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的適應(yīng)性與可操作性較強(qiáng)，評(píng)價(jià)結(jié)果真實(shí)、客觀。

關(guān)鍵詞：教學(xué)質(zhì)量；雙權(quán)定量分析；未確知測(cè)度；熵

課堂教學(xué)始終是我國(guó)高校最基本、最關(guān)鍵的教學(xué)組織形式[1]。當(dāng)前隨著高等教育規(guī)模的日益擴(kuò)大，高等教育質(zhì)量成為備受關(guān)注的社會(huì)熱點(diǎn)，而教師的課堂教學(xué)質(zhì)量是高等教育質(zhì)量的生動(dòng)體現(xiàn)和可靠保障。因此，建立科學(xué)有效的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系和方法，積極開(kāi)展科學(xué)、客觀、公正的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，使之對(duì)教學(xué)發(fā)揮診斷、導(dǎo)向和激勵(lì)三大作用[2]，對(duì)于優(yōu)化教學(xué)過(guò)程、提高教育教學(xué)質(zhì)量具有十分重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

由于課堂教學(xué)質(zhì)量的影響因素繁雜，且呈高度非線性和不確定性關(guān)系，數(shù)據(jù)的收集存在很大的隨機(jī)性、未確知性，故難以用傳統(tǒng)的方法來(lái)準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。目前，許多國(guó)內(nèi)外專家、學(xué)者針對(duì)課堂教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)問(wèn)題進(jìn)行廣泛深入的研究，提出了許多有價(jià)值的定量分析方法，如：專家經(jīng)驗(yàn)法[3]、標(biāo)準(zhǔn)分法[4]、層次分析法[5]、模糊綜合評(píng)價(jià)法[6]、主成分分析法[7]、熵權(quán)法[8]和粗糙集法[9]等?？陀^而言，上述方法各具特色，各有優(yōu)劣，對(duì)高校課堂教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)提供了重要的參考和有益的借鑒。本文基于組合研究思想，構(gòu)建未確知測(cè)度熵模型，以信息熵確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)課堂教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，并通過(guò)實(shí)證分析對(duì)模型適應(yīng)性、可操作性和精確度進(jìn)行驗(yàn)證，以期獲得更加科學(xué)、客觀的評(píng)價(jià)結(jié)果。

一、課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

針對(duì)高等教育課堂教學(xué)的目標(biāo)與特點(diǎn)，切實(shí)貫徹教育部、財(cái)政部《關(guān)于“十二五”期間實(shí)施“高等學(xué)校本科教學(xué)質(zhì)量與教學(xué)改革工程”的意見(jiàn)》(教高[2011]6號(hào)文件)相關(guān)精神，遵循普遍性和規(guī)律性相結(jié)合、目標(biāo)性和導(dǎo)向性相結(jié)合、科學(xué)性和實(shí)用性相結(jié)合的原則[10]，選取教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和手段、教學(xué)能力和水平、教學(xué)效果等決定課堂教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素構(gòu)建高校教師課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[11-13]，如表1所示。

表1　課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

二、未確知測(cè)度模型

(一)設(shè)定空間

(1)設(shè)對(duì)象空間為論域U={x1，x2，…，xn}，其中xi(1≤i≤n)表示第i個(gè)待評(píng)測(cè)對(duì)象；

(2)設(shè)論域U的指標(biāo)空間I={I1，I2，…，Im}，其中Ij(1≤j≤m)表示第j個(gè)指標(biāo)；

(3)設(shè)有序評(píng)價(jià)空間C={C1，C2，…，Cq}，其中Ck表示第k項(xiàng)評(píng)價(jià)等級(jí)(1≤k≤q)，且Ci>Ci+1；

(4)設(shè)xij表示對(duì)象xi關(guān)于指標(biāo)Ij的觀測(cè)值；

(5)設(shè)μijk(1≤i≤n，1≤j≤m，1≤k≤q)表示在指標(biāo)Ij狀態(tài)下，評(píng)價(jià)對(duì)象xi與評(píng)價(jià)等級(jí)Ck的接近程度，且同時(shí)滿足非負(fù)有界性、可加性和歸一性三個(gè)條件，稱為未確知測(cè)度[14]。

(二)單因素未確知測(cè)度

(三)確定指標(biāo)分類權(quán)重

指標(biāo)分類權(quán)重是表示各評(píng)價(jià)因素對(duì)方案分類的影響程度，其合理性直接影響到評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，擬采用信息熵的理論確定指標(biāo)權(quán)重。測(cè)度μijk表示指標(biāo)Ij對(duì)xi的分類做出的貢獻(xiàn)，則由μijk所確定的信息熵表達(dá)為

(2)

令

(3)

(4)

(四)多因素綜合未確知測(cè)度

由xi未知測(cè)度矩陣與xi各指標(biāo)分類權(quán)重向量結(jié)合，構(gòu)建多因素綜合測(cè)度評(píng)價(jià)矩陣。

μi=Wi·(μijk)m×p=

(5)

稱μi=(μi1，μi2，…，μip)為xi的評(píng)價(jià)向量。

(五)未確知測(cè)度評(píng)價(jià)模型的識(shí)別

根據(jù)認(rèn)識(shí)率最大和拒識(shí)率最低準(zhǔn)則，采用置信度識(shí)別準(zhǔn)則進(jìn)行未確知測(cè)度評(píng)價(jià)模型的識(shí)別。設(shè)置信度為λ(λ>0.5)，通常取λ=0.6～0.7，令

(6)

則判定xi屬于第k0個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)Ck0。

(六)綜合評(píng)價(jià)值計(jì)算

為能夠更加客觀地體現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象間的優(yōu)劣排序，利用雙權(quán)法計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)值

S=μ·SiT。

(7)

三、實(shí)證分析

唐山市某高校為全面貫徹落實(shí)教育部相關(guān)文件精神，完善和發(fā)展教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控體系，著力提高高等教育教學(xué)質(zhì)量，擬對(duì)全校專任教師所承擔(dān)各門課程的課堂教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)測(cè)。該高校成立了由教學(xué)督導(dǎo)組10名專家、教師所在院(系)2名主管教學(xué)的領(lǐng)導(dǎo)以及院(系)內(nèi)8名相同或相近專業(yè)的專職任課教師組成的“課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)審委員會(huì)”。該委員會(huì)與待評(píng)課程任課班級(jí)所有學(xué)生共同構(gòu)成“課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)教系統(tǒng)”，每門課程的最終評(píng)價(jià)結(jié)果由該評(píng)價(jià)系統(tǒng)的相關(guān)組成部分加權(quán)評(píng)價(jià)取得。針對(duì)各評(píng)測(cè)主體所處地位和對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果重要程度，結(jié)合學(xué)校教學(xué)實(shí)際，“課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)審委員會(huì)”運(yùn)用Delphi法和AHP法[15]確定課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)教系統(tǒng)中督導(dǎo)組專家、院(系)領(lǐng)導(dǎo)、同專業(yè)教師和學(xué)生的評(píng)價(jià)權(quán)重R=(0.27，0.13，0.20，0.40)。

“課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)審委員會(huì)”成員通過(guò)隨機(jī)聽(tīng)課、調(diào)查問(wèn)卷、走訪座談等方式廣泛、客觀地收集待評(píng)課程的相關(guān)信息，確定某課程課堂教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)空間C={C1，C2，C3，C4，C5}與對(duì)應(yīng)的賦分區(qū)間(如表2所示)。

表2　待評(píng)課程課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)賦分表

教學(xué)督導(dǎo)組專家對(duì)教師甲所承擔(dān)課程A的課堂教學(xué)質(zhì)量各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)如表3所示。

表3　課程A的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)

由公式(1)知，督導(dǎo)組專家對(duì)教師甲所承擔(dān)課程A的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的單指標(biāo)未知測(cè)度矩陣

根據(jù)公式(2)-(5)，運(yùn)用Matlab軟件計(jì)算出督導(dǎo)組專家對(duì)教師甲所承擔(dān)課程A的課堂教學(xué)質(zhì)量各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重向量為

W=(0.1271，0.0753，0.0401，0.0447，0.0447，0.0330，0.0599，0.0447，0.0565，0.0447，0.0259，0.0528，0.0599，0.0753，0.0599，0.0142，0.0447，0.0330，0.0375，0.0259)。

則督導(dǎo)組專家對(duì)教師甲所承擔(dān)課程A的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的空間向量為

μ1=W1·(μ1jk)m×k=(0.1524，0.2218，0.3143，0.2349，0.0766)。

則對(duì)教師甲所承擔(dān)課程A的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的加權(quán)綜合空間向量為

μ=R·μi=(0.1550，0.2795，0.3972，0.1448，0.0235)。

取λ=0.65時(shí)，據(jù)公式(6)知：k0=0.1550+0.2795+0.3972=0.8317>λ，則k=3，即教師甲所承擔(dān)課程A的課堂教學(xué)質(zhì)量以0.8317的置信度被評(píng)定為“中等”，即x1∈C3。

已知特征值向量Si=(95，85，75，65，50)，則據(jù)公式(7)，教師甲所承擔(dān)課程A的課堂教學(xué)質(zhì)量綜合得分為

S=(0.1550，0.2795，0.3972，0.1448，0.0235)·(95，85，75，65，50)T=78.8545。

四、結(jié)語(yǔ)

實(shí)證分析結(jié)果與傳統(tǒng)的專家評(píng)分法評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比分析表明，運(yùn)用AHP、信息熵和置信度識(shí)別等理論將復(fù)雜的多屬性的定性分析轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，克服了傳統(tǒng)方法的主觀和感性評(píng)價(jià)的隨意性；與其他定量分析方法評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比分析顯示，該模型采用雙權(quán)法進(jìn)一步提高了模型的效度和信度，更能夠較真實(shí)、客觀地反映該教師所承擔(dān)的課程A的課堂教學(xué)實(shí)際水平。雖然計(jì)算稍顯復(fù)雜，但通過(guò)模型的程序化，開(kāi)發(fā)成“教學(xué)質(zhì)量智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)”軟件，能夠進(jìn)一步提高其可操作性和適應(yīng)度。

參考文獻(xiàn)：

[1]李俊飛.關(guān)于高職院校教師課堂教學(xué)質(zhì)量的理論與實(shí)踐[J].高職論叢，2007(1)：34-36.

[2]黃淑蘭，鄭承志.高職院校教師課堂教學(xué)質(zhì)量灰色綜合評(píng)價(jià)[J].寧波職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，14(2)：46-50.[3]王戰(zhàn)軍.學(xué)位與研究生教育評(píng)估技術(shù)與實(shí)踐[M].北京：高等教育出版社，2000.

[4]王彭德，李國(guó)虹.標(biāo)準(zhǔn)分在教師課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].教育測(cè)量與評(píng)價(jià)，2010(1)：27-29.

[5]楊珍，趙利娜，包蘇榮.高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2010，12(1)：91-96.

[6]鄧萬(wàn)友.高校課堂教學(xué)質(zhì)量的多層次模糊綜合評(píng)價(jià)模型[J].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(bào)：教育科學(xué)版，2010，23(5)：57-60.

[7]黃會(huì)明.高職教師課堂教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法研究[J].武漢船舶職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2013(4)：109-113.

[8]楊運(yùn)濤.一種教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)新方法[J].科技管理研究，2005(4)：165-166.

[9]華江林.基于粗集理論的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)的研究[D].天津：河海大學(xué)，2006.

[10]駱蘭，薛艷，唐國(guó)強(qiáng).論高校課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建[J].高教探索，2006(6).：55-56.

[11]喻方元.高校教師課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系研究[J].高教發(fā)展與評(píng)估，2008，24(2)：80-85.

[12]胡平波，甘國(guó)華.高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建設(shè)[J].教育學(xué)術(shù)月刊，2009(12)：50-53.

[13]鄭延福.高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2011(2)：165-167.

[14]劉大江.基于未確知測(cè)度模型的碾壓混凝土施工質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].混凝土與水泥制品，2011(8)：65-67.

[15]魏媛.基于AHP法的高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系構(gòu)建[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2011(21)：305-307.

(責(zé)任編校：李秀榮)

中圖分類號(hào)：G64

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-349X(2016)04-0105-04

DOI：10.16160/j.cnki.tsxyxb.2016.04.020

A Double Weight Quantitative Analysis of Classroom Teaching Quality in Universities

LIU Da-jiang

(College of Civil Engineering， Tangshan University， Tangshan 063000， China)

Abstract：Based on the principles of universality， regularity and applicability，the author of this paper has optimized and integrated many factors affecting classroom teaching quality and established an evaluation system for the classroom teaching quality. Then entropy is employed to compute every index weight， unascertained measure theory is applied to build a comprehensive evaluation model and the comprehensive evaluation value of classroom teaching quality is determined with the AHP method. Tests show that this model is applicable and feasible，and the evaluation result is accurate and objective.

Key Words：classroom teaching quality； double weight quantitative analysis； unascertained measure； entropy