肖璞,吳瀟威
(三江學(xué)院計算機科學(xué)與工程學(xué)院,南京 210012)
學(xué)生進行教學(xué)評價是有助于教師改進教學(xué)、提高教學(xué)質(zhì)量的重要手段,對課堂的教學(xué)起著重要的導(dǎo)向和激勵作用[1]?,F(xiàn)如今對于老師課堂情況的教學(xué)評價采用的評教模型大部分基于層次分析法、模糊數(shù)學(xué)評價法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等。這些評教模型還存在許多主觀因素,不能準確真實的反映出老師的教學(xué)水平。同時,長期以來的研究成果表明,學(xué)生評教結(jié)果的有效性一直存在爭議,受到主觀和客觀因素、教學(xué)和非教學(xué)因素的影響,學(xué)生評教數(shù)據(jù)往往存在不同程度的偏差或失真[2]。
在信息論中,熵是對不確定性的一種度量。信息量越大,不確定性就越小,熵也就越小。根據(jù)熵的特性,我們可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度,也可以用熵值來判斷某個指標(biāo)的離散程度,指標(biāo)的離散程度越大,該指標(biāo)對綜合評價的影響越大[3]。因此,可根據(jù)各項指標(biāo)的變異程度,利用信息熵這個工具,計算出各個指標(biāo)的權(quán)重,為多指標(biāo)綜合評價提供依據(jù)。
本文基于前期的相關(guān)研究,將采用熵值法這一較為客觀的方法來構(gòu)造一個評教模型并將其融入實際應(yīng)用中。
熵值法會將所有指標(biāo)放在同一個起點,從而盡量消除人為影響評分的因素,然后,將進行如下計算:
(1)會選取m(15)個老師,n(10)個指標(biāo),形成原始矩陣[4]:
(2)計算第j項指標(biāo)下第i個老師占該指標(biāo)的比重:
(3)計算第j項指標(biāo)的熵值:
(4)計算第j項指標(biāo)的差異系數(shù)。對第j項指標(biāo),指標(biāo)值的差異越大,對方案評價的左右就越大,熵值就越小。
則:g j越大指標(biāo)越重要[5]。
(5)求權(quán)值:
(6)計算各教師的綜合得分:
根據(jù)教學(xué)質(zhì)量評估的主要內(nèi)容、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)方法、教學(xué)內(nèi)容教學(xué)效果等,本文依據(jù)學(xué)校常規(guī)構(gòu)造了10項指標(biāo),如表1所示。
表1 評價指標(biāo)
為方便收集評教仿真數(shù)據(jù),可以給每個指標(biāo)賦予初始權(quán)重。在收集完仿真數(shù)據(jù)及對評測數(shù)據(jù)進行處理后,可以得到每個指標(biāo)經(jīng)熵值法計算后的權(quán)重系數(shù)w。管理員可以在指標(biāo)權(quán)重修改頁面通過修改權(quán)重系數(shù)w來進行對指標(biāo)權(quán)重的修改。此后評教的分數(shù)就會通過熵值法計算而得,從而達成熵值法與評教系統(tǒng)的綜合應(yīng)用。指標(biāo)權(quán)重設(shè)置頁面如圖1所示。
圖1 權(quán)重設(shè)置頁面
本文對評教系統(tǒng)進行了學(xué)生評教、教師同行評教、督導(dǎo)評教、專家評教、教師查看評教、評教結(jié)果統(tǒng)計等功能的實現(xiàn),實現(xiàn)過程中將熵值法應(yīng)用于該系統(tǒng),進行具體的評教。具體實現(xiàn)界面如圖2、圖3、圖4所示。
圖2 學(xué)生評教界面
圖3 教師查看評教界面
圖4 評教結(jié)果統(tǒng)計界面
本文將利用$r=range(15.20)生成一系列隨機數(shù)組,然后利用array_rand($r,10)生成10個不同的隨機數(shù),重復(fù)函數(shù)15次后得到15組隨機數(shù)。將這15組隨機數(shù)作為15位老師的評教成績,10個隨機數(shù)對應(yīng)10個指標(biāo)。將這些數(shù)據(jù)作為評測的仿真數(shù)據(jù)進行處理分析并得出結(jié)論。
2.2.1 評測數(shù)據(jù)準備
將開始生成的仿真數(shù)據(jù)進行匯總統(tǒng)計并將數(shù)據(jù)標(biāo)準化處理,如表2所示。
表2 15位教師的評測數(shù)據(jù)
2.2.2 評測數(shù)據(jù)處理
將指標(biāo)代入公式進行計算,最后得出各項指標(biāo)的熵值、信息效用值和權(quán)重系數(shù),如表3所示。
表3 熵值法計算權(quán)重結(jié)果匯總
然后根據(jù)權(quán)重系數(shù)計算每個教師的得分并排名,如表4所示。
表4 教師綜合得分及排名
2.2.3 實驗結(jié)果分析
通過熵值法對指標(biāo)的權(quán)重進行分析,我們將各項指標(biāo)的權(quán)重從大到小排列,依次為指標(biāo)9,指標(biāo)10,指標(biāo)2,指標(biāo)8,指標(biāo)5,指標(biāo)6,指標(biāo)7,指標(biāo)3,指標(biāo)4,指標(biāo)1。由此可見,該校教師的考核要求嚴格、標(biāo)準明確,能有效利用不同方法控制課堂教學(xué)紀律;教師的教姿、教態(tài)端正,語言文明,能為人師表、教學(xué)中注意教書育人,尊重學(xué)生的人格這些方面做得比較優(yōu)秀;能合理的在課堂內(nèi)外的時間段對學(xué)生進行管理教學(xué)拓寬學(xué)生的視野,提高學(xué)生的綜合能力素質(zhì)。同時,教師在教書育人方面,而教師上課不遲到、不提前下課、不曠課、不隨意調(diào)停課的權(quán)重較低,對老師的綜合得分貢獻度比較低,所以老師還需要注意自己上課時要按時到達課堂,完整地進行課堂教學(xué)[6]。
根據(jù)熵值法也可以得出教師的綜合排名和名次,根據(jù)熵值法計算出的權(quán)重從而得出教師綜合得分,能客觀準確的反應(yīng)教師的教學(xué)水平的高低。將所得到的權(quán)重系數(shù)利用權(quán)重修改功能在系統(tǒng)中進行權(quán)重的修改,所產(chǎn)生的評分都將由熵值法進行最后的計算,方便各位老師及管理員查看最終的評分[7]。
2.2.4 熵值法與傳統(tǒng)經(jīng)驗法對比分析
由于傳統(tǒng)評教方法存在先天不足——原始權(quán)重的賦值存在主觀的因素。評分時有以下各種影響因素:
(1)學(xué)生擔(dān)心評分詳情泄露。由于學(xué)生評價是在評教系統(tǒng)中進行評分,部分學(xué)生會害怕評分信息被老師知曉,從而不敢進行真實的評教,會給予老師過高的評分,以博取老師的好感,導(dǎo)致了結(jié)果的失真[8]。
(2)師生間存在互惠互利現(xiàn)象。學(xué)生希望能夠得到期末時優(yōu)良的平時分而給老師過高的評教分數(shù),而老師為了能夠得到較好的評教成績,也會為學(xué)生放寬評分標(biāo)準,從而引起評教分數(shù)的正向偏差。
(3)教師的個人魅力的影響。研究證明具有個人魅力的老師,對評教的結(jié)果有著影響,且呈正相關(guān)。因此學(xué)生會不自覺地給予老師過高的評分,從而導(dǎo)致了評分的膨脹[9]。
(4)學(xué)生不重視評教。部分學(xué)生在進行教學(xué)評價時存在敷衍的心理,不了解評教的重要性。從而在評分時過于隨意或者請他人代評,從而影響了評分結(jié)果。
(5)惡意低分現(xiàn)象。少部學(xué)生在逃課、抄襲、摸魚等情況被老師發(fā)現(xiàn)并警告后,會存在不滿與報復(fù)心理,從而給老師進行惡意的地縫評價,從而給老師的評教造成巨大的負面影響
以上種種因素都會使得評分產(chǎn)生偏差,雖然可以采用去除極大值、極小值,計算方差、標(biāo)準差,模糊數(shù)學(xué)評價法等種種方法,但這些主觀的人為因素還是難以去除。
而采用熵值法則是將這些情況全部作為離散隨機事件出現(xiàn),并消除這些影響因素所造成的不確定性,從而在很大程度上避免了這些人為主觀因素的干擾。
教師的課堂教學(xué)又是教育的重中之重。本文對熵值法進行了研究,并將其應(yīng)用在評教系統(tǒng)中,對傳統(tǒng)的評教系統(tǒng)進行了改進,完成了以下工作:
(1)研究熵值法算法。
(2)評教指標(biāo)設(shè)置。
(3)利用熵值法對收集到的仿真數(shù)據(jù)進行分析處理。
(4)與傳統(tǒng)經(jīng)驗法進行實驗對比分析。
熵值法在數(shù)據(jù)的可信度和科學(xué)性方面具有一定的優(yōu)勢,但是它也具有一些不可避免的缺陷。由于熵值法符合數(shù)學(xué)規(guī)律并且具有嚴格的數(shù)學(xué)意義,所以會完全忽視決策者主觀的意圖,將所有指標(biāo)一視同仁。從而使得部分指標(biāo)與預(yù)計差距過大,不符合客觀實際。因此在實際的評教指標(biāo)制定中還要結(jié)合實際情況,采用合適的模型。