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基于AHP层次分析和模糊评判的教学质量评价

2013-10-27慧,韩

西安航空学院学报 2013年5期
关键词:评判高校教师学报

智 慧,韩 婵

(西安建筑科技大学 华清学院,陕西 西安 710043)

1 教学质量的评价指标

结合学院对教师的要求及问卷结果进行整理总结,选取教师教学质量评价U的主要指标有:教学态度U1、教学内容U2、教学方法U3、讲授能力U4、教学效果U5,并建立评价指标集U ={U1,U2,U3,U4,U5}(见图1)。

图1 教学质量评价体系层次结构图

利用AHP层次分析法来确定各级指标权重,这里用方根法,其步骤如下:

(1)建立两两判断矩阵;

2 教学质量的模糊综合评判模型

2.1 建立模糊评价集

对评价指标采用模糊数学中的差别隶属度赋值方法,建立评价集 W =(W1,W2,W3,W4),其中W1,W2,W3,W4表示对教师教学质量评价的指标设定的4个评语等级:优(85分以上);良(75-85分);中(60-75分);差(60分以下)。

2.2 确定模糊评价矩阵

矩阵Ri(i=1,2,3,4,5)表示一级指标下的指标层Uij(i=1,2,3,4,5,6;j=1,2,3,4)到评价集V 的模糊关系集合。rij(i=1,2,3,4,5,6;j=1,2,3,4)表示Uij下的指标中第i个指标作出第j种评语的评价人数占调查样本总数的比例。因此,(ri1,ri2,ri3,ri4)表示Ui下的第i个指标做出的单因素评价集合,如此构成的模糊评价矩阵为Ri=(ri1,ri2,ri3,ri4)。一级指标教学态度U1的模糊评价矩阵R1如下:

同理建立一级指标教学内容U2,教学方法U3,讲授能力U4,教学效果U5的模糊评价矩阵R2,R3,R4,R5分别为:

2.3 模糊综合评价法

由于各因素的权重不一样,而且有层级关系,所以二级指标层逐渐向上评价到准则层,从而得到二级指标的评价矩阵。应用了模糊数学的M(·,+)模型进行计算,该模型不仅考虑了所有因素指标的影响,而且将单个因素指标的评价全部继承下来。

采用模糊数学评价模型的最大隶属度原则,进行第二层级指标的模糊综合评价,因此,建立二级指标的评价矩阵为:Ci=Vi·Ri,i=1,2,3,4,5,所以一级指标的评价矩阵为:

最后对教师教学质量作综合评价得分。取C中比例最大的为评价结果。

根据上述公式计算:二级指标的评价结果为:

C1=V1·R1=(0.5839,0.4161,0,0)

C2=V2·R2=(0.4037,0.5479,0.0468,0.0016)

C3=V3·R3=(0.6124,0.3816,0.0060,0)

C4=V4·R4=(0.6708,0.3292,0,0)

C5=V5·R5=(0.6392,0.3426,0.0060,0.0121)

因此,一级指标的评价结果为:

3 结语

通过研究分析,对教师教学质量的评价结果为“优”。如果要计算分数,可令优=90分,良=80分,中=70分,差=60分,计算的分数为85.962。对教师教学质量评价的结果可作为教师评优和教学评价的参考。

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