基于工程教育专业认证的学生评教数据探索

西北民族大学 左晓薇

自从我国加入华盛顿协议组织，表示我国工程学历认证已与国际接轨，逐渐迈入国际化轨道。这是对我国工程教育重视程度的不断提升，还在一定程度上提升了对于工程教育的要求，对工程教育的持续改进可以为其提供一定的基础理念。这一理念主要表示借助内部质量监控、跟踪及评价等方式为工程教学进程准确把控，为工程教育专业建设发展奠定基础。

一、工程教育专业认证下学生评教数据概述

学生评教主要指的是学生可以结合教师的教学风格、教学方式、教学节奏等多方面教学表现进行评价，还可以根据自身理解程度有无进步、专业能力是否得到提升等方面进行评教。学校可以结合多方面设置相应的评价指标，从而为学生对教师进行评教提供便捷。学生对于教师教学方式的评价可以为学校提供参考，准确判断教师教学效果。学生对于教师教学过程的评价最早来自发达国家，自评教方式诞生以后，经过了多个时期的发展和更新，我国在引入评教方式后，一些学校内部先行采用了评教方式来掌握教师教学情况。在获得一定成果后，便不断对其进行完善和优化，进而使评教方式更加公开、公平、规范。本次研究分析了当前学院内部学生在评教过程中存在的问题及评教对学生学习产生的影响。

目前，学生在进行教学评教的过程中存在着较为浓重的主观色彩，这也导致评教无法收到应有的效果。一些学生无法理性评价，甚至对一些课堂要求较高的教师打低分，出现这种情况的原因主要是评教数据后续处理缺乏科学性和合理性。在学生结束对教师课堂教学评教后，按照规定的比例去除一些偏差较大的分值，取中间值并不能将所有不客观分值有效筛除。学院内部传统评教数据的分析主要是借助李克特量表（Likert scale)，是评分加总式量表最常用的一种，属同一概念的这些项目是用加总方式来计分，单独或个别项目是无意义的。它是由美国社会心理学家李克特于1932 年在原有的总加量表基础上改进而成的，对学生评分展开讨论与研究。

结合教学内容、教学方式、课堂管理、课程考核等内容了解学生对于教师的评分，借助加权平均的方式进行。这种数据处理方式可以为学生评教提供便捷，便于后续人员进行评教数据处理，但还是会使教师评教分数受到学生主观色彩的影响。学生在随意评教的时候，传统评教数据无法对学生评分真实性进行确定，因此这时需要通过分析学生评教评论文本了解实际评分数据，掌握学生在评教过程中存在的其他参考信息，便于掌握学生评教形式。

二、评教文本分析方式

（一）实施数据清理

结合自然语言处理背景，对学生评教评论文本展开分析处理可以更好地实现数据清理，收集相应的目标意见，促使主题匹配的实现。其中还包含教师画像步骤，使学生在了解评教文本分析方式的基础上实现评教。学生的评教数据主要来自A 学校2020 年某专业评教记录。在开展评教文本分析之前可以对数据中存在的学生学号，教师工号采取脱敏处理。共有百余名学生对10 门课程进行评教，其中涉及10 名教师，如表1 所示。

表1 学生评教文本分析示例

因为学生可以在评论文本中自由填充评论内容，所以学院应该对学生评教记录中存在的评论文本进行数据清理，促使一些参与数据分析的评论文本发挥其应有的作用。学院内部在实施数据清理的时候应该对一些与评教无关的内容进行清除，其中包括一些无意义评论、纯数字评论等。另外，对于一些泛泛而谈的评教内容也应该及时清除。例如，一些字眼为“很好”的评价内容不但无法表述教师的教学质量，还无法使教师教学与教学评教相契合，无法使评论文本和教师教学的某一教学方面相对应。因此，针对一些评教中的短评论也需要及时清理。

（二）对评教评论文本进行意见提取和主题匹配

1.目标意见元组提取

为了从当前评教内容中将与教师有关的教学信息意见进行充分收集，需要将评教信息中评论文本所包含的目标意见提取出来。在评教信息中，目标意见属于学生对课程教学活动中某一环节的评价。本次分析采取了自然语言处理工具包进行评价文本分析，掌握词语之间的依赖关系，随后使用双向传播算法将目标意见元组提取出来，表2 为意见元组提取示例。

表2 目标意见元组提取示例

2.主题匹配

文章使用目前被广泛采用的IDEA 评教模型（IntelliJ IDEA）对教师课堂教学活动进行评价，也可以称为教师画像。教师画像中包含教师基本信息、学校属性、授课信息、授课关系、成果信息、评教信息等。教师画像可以帮助评教顺利进行。本次评教从课程组织、课堂交流沟通、师生互动、课程教学难度、考试以及学生自我评价等方面开展。为了实现合理评教，需要将提取出的目标意见元组匹配到IDEA 评教模型中的某个主题，进而形成教师画像。将提取出的目标词和主题词使用相同的词向量表示出来，随后使用余弦相似度对目标词向量和主题词向量相似度进行计算，取其中相似度最高的主题词作为目标词对应的主题。

三、评教文本数据分析应用

（一）对学生评教文本内容进行分析

当前，目标意见主要是将评教内存在的评论文本提取出来，这也属于文本方式的主要路径。为了对评论文本有效性进行合理验证可以借助设备提取的方式与人工提取相对比，在对评教文本信息进行验证的时候可以使验证人员与设备验证同步进行，假如其中存在对相同内容的不同意见，则可以借助对其进行深入探讨获得一致意见，进而降低人工标记的随意性。借助人工验证方式对于评教文本进行收集，需要相关人员针对一些相同的评价内容以文本方式提取意见得到设备的提取结果，将人工提取内容和设备提取内容对比，对准确率、召回率及F1 值进行计算。经过对人工提取内容与设备提取内容的对比可以得知，当前设备提取内容与人工提取内容相似性较高。

（二）针对评教弱点进行分析

通过分析学生评教弱点可以对评教方式进行优化，学生评教中评论文本对教师的评价主体分为教师的教学活动和教学主题，因此借助对主题的评论文本可以统计出主题所包含的评论文本。在对评教记录进行分析后可以得知，目前学生对于教师的表达交流技巧和课程难度方面的评价占比较高，这也表示学生对于教师课堂教学中与学生之间的沟通交流及教学难易的重视程度较高，因此可以将课堂师生交流和教学难易度作为学生感受最多的内容。学生的自我评价占比较低，这也属于课堂评教的薄弱环节，究其原因主要是评教环节主要是针对教师课堂教学展开评价，大部分学生没有认识到评教内容中自我分析环节对于教师课堂教学评价的意义，因此大部分学生都没有进行自我评价。所以在日后课堂教学过程中，教师需对教学目标进行明确，进而强化学生对于自我评价环节的意识，对评教过程起到优化作用。

综上所述，采取自然语言处理技术对学生评教数据文本内容进行分析的方式，可以作为评分分析手段的有效补充，进而为工程教育专业内部持续改进理念的实现提供支撑。相关数据研究内容表示，一些新型手段的出现也为评教方式的提升和完善起到了辅助作用。这就要求学校在日后的发展过程中不断融合评教分析结果，对教学方式进行改进，从而更好地对新方式在教学持续改进过程中产生的作用进行合理验证。