基于多层次模糊综合评价高校教学评价算法系统构建与应用

刘中胜

摘 要：教学评价关系着高校教学水平和质量的提高，关系着高校的自身发展，如何更客观地、科学地、公正地评价教师的教学水平，关键在于构建一套科学的教学评价算法体系。文章从评价主体、评价指标、评价算法等方面进行分析与探讨，以模糊综合评价为基础构建合理的评价算法模型，并以某职业学院作为应用案例进行评价分析。

关键词：高校教学评价；评价算法；模糊综合评价

中图分类号：G712 文献标识码：A 收稿日期：2018-04-15

随着高等教育的不断发展，教师的教学水平对教育发展起着重要的影响。对教师的教学评价是检查教师教学情况、教学水平的重要手段和措施。然而，由于评价本身具有主观性强、很难具体量化等特点，很多教学评价系统很难得到满意的真实性和合理性。因此，探讨更接近真实、更合理、更公正、更科学的评价算法系统是很有必要的。

对于教学评价体系来讲，其关键内容包括由谁来评价、有哪些评价指标、这些评价指标各自所占的权重比例，以及如何对原始评价数据进行计算，最后得出被评教师的评价成绩。

一、评价主体和指标分析

针对教学评价系统来讲，评价主体通常有学生、同行教师、督导、教学管理人员等。当然，也有些高校将教师自身、校外企业专家纳入评价主体中，其实理论上讲是很合理的，但其实不是很现实，可操作性较差，效果并不理想。因此，评价主体大多数高校以学生、同行教师或督导、教学管理人员为主要评价主体，符合实际情况，可操作性也强，更有利对教师的教学做出公正、合理、客观的评价。

在教学评价指标方面，科学的指标体系应该遵守“四多”原则，就是设计成“多主体多级别多维度多角度”的指标体系。多主体就是包含多个评价主体（如学生、教师、督导和管理人员等）且各自指标不同。多级别就是评价指标分为不同级别，指标体系可设计包含一级指标、二级指标、三级指标……，比较合理的是一般设计成三级指标体系。多维度就是指标体系从不同的维度设计指标，如从教师素养、教学目标、教学设计、教学内容、教学方法、教学效果等维度设计不同的指标。多角度就是从针对理论课程、实践课程等不同的角度设计不同的评价指标。

二、基于多层次模糊综合评价算法模型的构建

在评价评估应用领域，采用算法可有多种，各种算法各有自身的优、缺点。基于多层次模糊综合评价的教学评价法是综合了层次分析、模糊数学等特征，应用到教学评价中，将定性分析与定量分析结合起来，提供了层次化、系统化解决问题的方法，增强了教学评价的科学性、合理性和实用性。评价算法模型构建主要涉及两部分，即各种因素的权重比例确定以及评价结果计算方法。

在因素权重比例确定部分，采用模糊层次分析法，既具有层次分析的原理特性，也具有模糊数学原理特性。实现了定性因素的量化分析，提高因素的权重比例分析的合理性、准确性和一致性。在分析各因素的权重比例时采用0.1～0.9九级标度法，其含义如表1所示。

依据模糊层次分析法，首先应建立模糊互补判断矩阵，然后根据模糊互补判断矩阵进行权重计算。在建立模糊互补比较判断矩阵时，采用九级标度法，形成矩阵A=（aij）n*n的模糊互补判断矩阵：

在评价结果计算方法部分，使用模糊综合评价法。当评价一种事物时，有些因素是模糊的、难以量化的，模糊综合评价法能有效地解决这方面的问题。该算法以模糊矩阵的模糊乘法得到综合模糊评价向量P=W⊙R（其中⊙为模糊乘法），根据因素在评判中所起的主导作用不同，运算⊙具有不同含义，形成不同的算法模型。考虑到在评价中各种因素依据其权重在最后评判中都起到相应的作用，因此该算法模型如下：

三、基于多层次模糊综合评价法的教学评价案例应用

现以某职业技术学院为例，采集各种原始数据，然后根据模糊综合评价法确定评价主体权重、评价指标权重，再选择某位教师的实践课程为例分析其评价结果。

1.确定评价主体及权重

在该职业技术学院的教学评价体系中，评价主体有学生、督导和管理人员等三类主体，如果同行老师听课的话，采用督导的评价表，所以同行教师可以归为督导这一类评价主体。为了分析各评价主体的权重比例，进行原始数据的调研采集。形成三个评价主体的模糊互补判断矩阵，如下所示：

根据公式（2），可计算出权重向量：W={0.525，0.308，0.167}，即学生（A）评价权重为0.525，督导（B）评价权重为0.308，管理人员（C）权重为0.167。

2.确定评价指标及权重

根据模糊层次分析法的特性，在该职业技术学院的教学评价体系中，可以划分为目标层、一级指标层（准则层）、二级指标层（指标层）。评价指标根据不同的评价主体设置不同的评价指标。各评价主体的评价指标构成如表2至表4所示。

为了分析学生主体的各指标权重比例，进行原始数据的调研采集，再根据学生评价指标体系的构成，形成学生评价指标的模糊互补判断矩阵，如下图所示。

然后根据公式（2），可计算出权重向量：

WA={0.165，0.091，0.119，0.072，0.075，0.115，0.076，0.128，0.105，0.055}

同理，可计算出督导和管理人员两种评价主体的各项评价指标的权重比例：

WB={0.104，0.116，0.108，0.122，0.078，0.057，0.14，0.074，0.13，0.07}

WC={0.207，0.171，0.111，0.154，0.168，0.188}

3.评价分析

以該职业技术学院的某位教师作为被评价对象，让学生、督导和管理人员依据相应的指标对该教师进行评价。

学生对该教师各评价指标的分值分别是15.5，8.8，11.0，5.5，6.3，10.8，7.6，12.0，9.7，5.5。再根据模糊综合评价算法模型计算得出学生评价主体对该教师的评价成绩是92.7，评价等级是“优秀”。

督导对该教师各评价指标的分值分别是9.0，10.5，9.6，11.0，6.3，5.0，12.0，5.7，11.8，6.5，再根据模糊综合评价算法模型计算得出督导评价主体对该教师的评价成绩是87.4，评价等级是“优秀”。

管理人员对该教师各评价指标的分值分别是15.0，14.5，9.3，13.4，14.2，16.0，再根据模糊综合评价算法模型计算得出管理人员评价主体对该教师的评价成绩是82.4，评价等级是“良好”。

根据各评价主体的权重值，再根据模糊综合评价算法模型可得出该教师的综合评价成绩是89.35，评价等级是“优秀”。

从以上分析结果来看，通过模糊综合评价法，不但使定性指标转化为定量指标，而且使计算结果更客观、更科学，更能反映被评价教师教学的真实情况。

四、结语

本文以高校教学评价算法系统为研究对象，分析评价主体与评价指标，构建评价算法模型，并以某职业院校作为案例分析对象，对已构建好的算法模型进行应用验证。然而，任何一种算法模型都很难做到百分之百的、绝对的客观和公正，但通过分析和研究可以持续不断地去优化评价算法体系，从而不断地提高评价结果的客观性、公正性和真实性。

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