高校教师教学质量评价系统设计与实现

2014-01-13葛继科王成敏裴仰军

软件工程 2014年1期

葛继科王成敏裴仰军

1 引言（Introduction）

教学质量是高等教育发展的核心，教学质量的好坏，关系到高校的生存与发展。随着我国高等教育改革的不断深入，如何提高教学质量，培养高素质人才，已成为高教界共同关注和探讨的课题[1]。课堂教学质量作为整个高等教育质量体系的核心环节之一，尤为受到高校的重视。研究并建立科学合理的教师教学质量评价系统既是高校制度建设和规范管理的需要，也是教师教学行为的方向标。教学质量评价的主要内容包括教师的教学态度、教学能力、教学组织、教学内容、教学方法和教学效果，以及教学条件、课程难度、学习效果等多个环节，这些因素的相互作用是引起当前教师教学质量评价问题存在争议的主要原因。因此，建立一套切合实际、科学完善的教学质量评价系统，对激励教师认真做好教学工作、提高教学质量将起到至关重要的作用。

教师教学质量的评价涉及教学设施、管理者、教学督导、教师和学生等多种因素。从前人研究发现，一个设计合理的教学质量评价指标体系对教学质量的合理评价至关重要[2-4]。在评价指标体系的选择上，既要考虑全面性，也要考虑各指标权重分配的合理性[3]，更重要的是，评价系统必须要简单、易操作。由于评价因素的复杂性、评价对象的层次性、评价标准中存在的模糊性以及评价影响因素的模糊性或不确定性、定性指标难以定量化等一系列问题，使得教学质量的科学评价困难重重。

RReliefF算法是一种典型的非线性系统特征选择和约减方法[5]。可以定量化地应用于教学质量评价指标体系的确立以及各指标的权重分配。另外，模糊综合评价法（fuzzy comprehensive evaluation method）作为一种基于模糊数学的综合评价方法[6]，能够根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的求解。结合RReliefF算法和模糊综合评价方法，对基于RReliefF算法和模糊综合评价方法的高校教师教学质量评价系统进行了设计和实现，以期构建一套合理的高校教师教学质量评价系统，为教学质量评价及促进教学质量的提高提供一种可供参考的方法。

2 基于RReliefF和模糊综合评价方法的教学质

量评价系统模型构建（Teaching appraisal system

model based on RReliefF algorithm and fuzzy

comprehensive evaluation method）

2.1 教学质量评价系统模型构建过程

结合RReliefF和模糊综合评价方法的优点，提出的基于RReliefF和模糊综合评价方法的教学质量评价系统模型构建过程如下：

（1）确定可能相关的N个原始评价指标，收集N个原始评价指标的取值数据并构成样本集。

（2）利用RReliefF算法分别计算N个原始评价指标的权重值，组成原始评价指标序列。

（3）构建教学质量评价指标体系模型并根据最小均方误差（MSE）确定最佳评价指标。

（4）剔除贡献较小的评价指标，得到精简化的教学质量评价指标体系及各指标权重系数。

（5）构建教学质量评价等级。根据生成的精简化评价指标体系，构建模糊综合评价矩阵。

（6）对单一评价主体的模糊综合评价矩阵进行模糊合成运算，获取模糊综合评价值，并生成包含全部主体评价结果的模糊综合评价向量。

（7）根据各评价主体的权值向量和模糊综合评价向量，生成最终教学质量评价模糊值，并通过去模糊化操作，转化为对应的定性评价结果。

2.2 教学质量评价指标体系的初始设计

结合高校教学的具体情况，课堂教学质量评价指标可初步设计教学态度、教学内容、教学方法、教学效果为一级指标，各个一级指标再细化出二级指标，如表1所示。

表1 初始教学质量评价指标

Tab.1 Original teaching appraisal indexes

2.3 教学质量评价指标体系的精简化

应用RReliefF算法，依据已有的教学质量评价数据对教学质量评价指标体系进行精简化建模，剔除权重较小的两个指标，得到具有实际意义的10个评价指标。对剩余的10个评价指标的权重进行归一化处理，构造模糊评价矩阵的权值向量，如表2所示。

表2 精简并归一化后的各评价指标的权重

Tab.2 The simplified and normalized weights of

teaching appraisal indexes

2.4 综合评价结果的生成

将模糊评价等级分为五级：优秀（90—100）、良好（80—89）、中等（70—79）、合格（60—69）、不合格（小于60），记为V={V1，V2，V3，V4，V5}。

设评价指标集为U={U1，U2，…，U10}={X1，X2，X3，X5，X6，X7，X9，X10，X11，X12}，则模糊综合评价矩阵R为的矩阵，其中m=|U|、n=|V|。对于本系统m=10、n=5。

由RReliefF算法计算结果可知，模糊综合评价矩阵R行向量U的权重向量为W={0.09，0.11，0.12，0.08，0.11，0.11，0.08，0.1，0.11，0.1}。令，则某教师的单一评价主体的模糊综合评价值为。

高校教师教学质量评价系统包括学生、督导、同行（其中包含院系领导）和教师本人四个评价主体，所占权重分别为0.46、0.16、0.28和0.1，记为W={0.46，0.16，0.28，0.1}。则教师教学质量综合评价模糊值为：。

根据模糊评价等级，将该综合评价模糊值去模糊化，可以转化为对应的定性综合评价结果。

3 教学质量评价系统的实现（The application of

teaching appraisal system）

3.1 教学质量评价系统功能设计

教学质量评价系统功能由系统登录模块、评教模块、系统管理模块等构成。

系统登录模块的功能用于验证不同用户的合法身份，用户类型分为：学生用户、教师用户、管理员三类。学生用户可以查看个人信息，评价授课教师的教学质量，为授课教师的教学情况建言献策等。教师用户包括院系领导、教学督导和教师，该类用户可以查看评教结果及学生留言、参与评教等；管理员主要用于对教学质量评价系统的管理和维护。

评教模块主要实现教学质量的评价及分析。在此部分的实现过程中，学生用户页面首先会显示该学生正在学习的课程以及此课程的授课教师，学生可以对教师进行评教和留言，一位学生对同一教师只能评教一次；教师用户可以进行同行评议和自评。

系统管理模块可以对用户基本信息进行导入及维护，以及对评教结果进行分析和导出。

3.2 教学质量评价系统功能实现

高校教师教学质量评价系统以微软的.NET开发平台为开发环境，后台数据库采用SQL Server 2008，编程语言为C#4.0，采用B/S模式实现系统功能。

以学生评教为例，学生进入教学质量评价系统后，对某授课教师进行评教的界面如图1所示。

图1 学生评教系统界面

Fig.1 The webpage of students' teaching appraisal

4 结论（Conclusion）

本文对高校教师教学质量评价系统进行了研究，提出了基于RReliefF和模糊综合评价方法的教学质量评价系统模型，并对该系统进行了实现，规范了评价指标，提高了工作效率，为高校教师的教学质量评价提供了一种可供参考的方法。

目前，本系统只针对部分授课老师的教学情况进行了小范围的试用，还需要通过广泛的应用来验证系统的合理性。另外，由于专业不同，各评价指标的权重也许会有所不同，对评价指标权重的动态设置也是我们下一步工作的重点。

参考文献（References）

[1] 徐薇薇，等.高校教师教学质量评价体系的研究与实践[J].高