高校课堂教学质量双权定量分析

刘大江

(唐山学院 土木工程学院，河北 唐山 063000)



高校课堂教学质量双权定量分析

刘大江

(唐山学院 土木工程学院，河北 唐山 063000)

摘要：基于普遍性、规律性和适用性原则，将高校课堂教学质量众多影响因素进行优化、整合，建立了课堂教学质量评价指标体系。应用熵确定评价指标权重，以未确知测度理论构建综合评价模型，再辅以AHP法确定课程教学质量综合评价值。实证表明，运用未确知熵模型进行课堂教学质量评价的适应性与可操作性较强，评价结果真实、客观。

关键词：教学质量；双权定量分析；未确知测度；熵

课堂教学始终是我国高校最基本、最关键的教学组织形式[1]。当前随着高等教育规模的日益扩大，高等教育质量成为备受关注的社会热点，而教师的课堂教学质量是高等教育质量的生动体现和可靠保障。因此，建立科学有效的课堂教学质量评价体系和方法，积极开展科学、客观、公正的课堂教学质量评价，使之对教学发挥诊断、导向和激励三大作用[2]，对于优化教学过程、提高教育教学质量具有十分重要的理论和现实意义。

由于课堂教学质量的影响因素繁杂，且呈高度非线性和不确定性关系，数据的收集存在很大的随机性、未确知性，故难以用传统的方法来准确评价。目前，许多国内外专家、学者针对课堂教学质量的评价问题进行广泛深入的研究，提出了许多有价值的定量分析方法，如：专家经验法[3]、标准分法[4]、层次分析法[5]、模糊综合评价法[6]、主成分分析法[7]、熵权法[8]和粗糙集法[9]等。客观而言，上述方法各具特色，各有优劣，对高校课堂教学质量的评价提供了重要的参考和有益的借鉴。本文基于组合研究思想，构建未确知测度熵模型，以信息熵确定评价指标的权重，对课堂教学质量进行评价，并通过实证分析对模型适应性、可操作性和精确度进行验证，以期获得更加科学、客观的评价结果。

一、课堂教学质量评价指标体系

针对高等教育课堂教学的目标与特点，切实贯彻教育部、财政部《关于“十二五”期间实施“高等学校本科教学质量与教学改革工程”的意见》(教高[2011]6号文件)相关精神，遵循普遍性和规律性相结合、目标性和导向性相结合、科学性和实用性相结合的原则[10]，选取教学态度、教学内容、教学方法和手段、教学能力和水平、教学效果等决定课堂教学质量的关键因素构建高校教师课堂教学质量评价指标体系[11-13]，如表1所示。

表1　课堂教学质量评价指标体系

二、未确知测度模型

(一)设定空间

(1)设对象空间为论域U={x1，x2，…，xn}，其中xi(1≤i≤n)表示第i个待评测对象；

(2)设论域U的指标空间I={I1，I2，…，Im}，其中Ij(1≤j≤m)表示第j个指标；

(3)设有序评价空间C={C1，C2，…，Cq}，其中Ck表示第k项评价等级(1≤k≤q)，且Ci>Ci+1；

(4)设xij表示对象xi关于指标Ij的观测值；

(5)设μijk(1≤i≤n，1≤j≤m，1≤k≤q)表示在指标Ij状态下，评价对象xi与评价等级Ck的接近程度，且同时满足非负有界性、可加性和归一性三个条件，称为未确知测度[14]。

(二)单因素未确知测度

(三)确定指标分类权重

指标分类权重是表示各评价因素对方案分类的影响程度，其合理性直接影响到评价结果的准确性，拟采用信息熵的理论确定指标权重。测度μijk表示指标Ij对xi的分类做出的贡献，则由μijk所确定的信息熵表达为

(2)

令

(3)

(4)

(四)多因素综合未确知测度

由xi未知测度矩阵与xi各指标分类权重向量结合，构建多因素综合测度评价矩阵。

μi=Wi·(μijk)m×p=

(5)

称μi=(μi1，μi2，…，μip)为xi的评价向量。

(五)未确知测度评价模型的识别

根据认识率最大和拒识率最低准则，采用置信度识别准则进行未确知测度评价模型的识别。设置信度为λ(λ>0.5)，通常取λ=0.6～0.7，令

(6)

则判定xi属于第k0个评价等级Ck0。

(六)综合评价值计算

为能够更加客观地体现评价对象间的优劣排序，利用双权法计算各评价对象的综合评价值

S=μ·SiT。

(7)

三、实证分析

唐山市某高校为全面贯彻落实教育部相关文件精神，完善和发展教学质量监控体系，着力提高高等教育教学质量，拟对全校专任教师所承担各门课程的课堂教学质量进行评测。该高校成立了由教学督导组10名专家、教师所在院(系)2名主管教学的领导以及院(系)内8名相同或相近专业的专职任课教师组成的“课堂教学质量评审委员会”。该委员会与待评课程任课班级所有学生共同构成“课堂教学质量评教系统”，每门课程的最终评价结果由该评价系统的相关组成部分加权评价取得。针对各评测主体所处地位和对评价结果重要程度，结合学校教学实际，“课堂教学质量评审委员会”运用Delphi法和AHP法[15]确定课堂教学质量评教系统中督导组专家、院(系)领导、同专业教师和学生的评价权重R=(0.27，0.13，0.20，0.40)。

“课堂教学质量评审委员会”成员通过随机听课、调查问卷、走访座谈等方式广泛、客观地收集待评课程的相关信息，确定某课程课堂教学质量的评价空间C={C1，C2，C3，C4，C5}与对应的赋分区间(如表2所示)。

表2　待评课程课堂教学质量评价赋分表

教学督导组专家对教师甲所承担课程A的课堂教学质量各项指标的评测数据如表3所示。

表3　课程A的课堂教学质量评价指标的评测数据

由公式(1)知，督导组专家对教师甲所承担课程A的课堂教学质量评价的单指标未知测度矩阵

根据公式(2)-(5)，运用Matlab软件计算出督导组专家对教师甲所承担课程A的课堂教学质量各评价指标权重向量为

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)。

则督导组专家对教师甲所承担课程A的课堂教学质量评价的空间向量为

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

则对教师甲所承担课程A的课堂教学质量评价的加权综合空间向量为

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

取λ=0.65时，据公式(6)知：k0=0.1550+0.2795+0.3972=0.8317>λ，则k=3，即教师甲所承担课程A的课堂教学质量以0.8317的置信度被评定为“中等”，即x1∈C3。

已知特征值向量Si=(95，85，75，65，50)，则据公式(7)，教师甲所承担课程A的课堂教学质量综合得分为

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

四、结语

实证分析结果与传统的专家评分法评价结果对比分析表明，运用AHP、信息熵和置信度识别等理论将复杂的多属性的定性分析转化为定量评价，克服了传统方法的主观和感性评价的随意性；与其他定量分析方法评价结果对比分析显示，该模型采用双权法进一步提高了模型的效度和信度，更能够较真实、客观地反映该教师所承担的课程A的课堂教学实际水平。虽然计算稍显复杂，但通过模型的程序化，开发成“教学质量智能评价系统”软件，能够进一步提高其可操作性和适应度。

参考文献：

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(责任编校：李秀荣)

中图分类号：G64

文献标志码：A

文章编号：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