談課堂教學質量評價的實踐

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【內容摘要】依據多元統計分析的原理，運用方差分析、顯著性檢驗、回歸分析等定量分析方法，對學生評教的相關因素諸如職稱、性別、課程類別、教學效果等差異對課堂效果評議結果是否具有顯著性影響等因子作了具體的統計分析，并得出若干結論和建議。

【關鍵詞】學生評教;方差分析;顯著性檢驗

自20世紀初期，在美國等歐美國家率先有了“學生評教評學”這一活動，在西方國家的眾多高校中逐漸成為評價教師課堂教學的主要方法之一，20世紀年代初期，國內高校也開始使用此方式，直到0年前后國內高校關于學生評教的方式方法得到飛速發展與完善，今天也成為對授課教師進行評價、監控的主要手段之一。本文將利用多元統計分析的原理，以伊犁師范大學近年來學生對課堂教學質量評價的相關數據及結果作為分析對象，以找尋在此項以學生為主體的活動中影響評教結果若干因素，為進一步提高教學質量和教學管理提供參考依據。

一、理論基礎

(一)方差分析的定義。方差分析法是對樣本整體觀測值的變動進行分解，將基于某種因素下各組樣本觀測值之間所可能存在的由該因素引起的系統誤差和隨機誤差作以對比，進而得到各組樣本間是否存在顯著性差異，如他們之間存在顯著性差異，則可充分說明此因素對各總體具有顯著性的影響，反之則說明影響不顯著。觀測變量、因素和水平是方差分析方法的三要素。方差分析所研究的對象即為觀測變量，在方差分析法過程中影響觀測變量取值的主、客觀條件即為因素，觀測變量在不同因素下對應的不同取值即為不同水平。在方差分析過程中根據被觀測變量的個數，有單變量、多變量方差分析之差別。本文以單變量的方差分析法為主，對學生評教活動進行統計分析。(二)方差分析的原理。單變量方差分析法的目的就是根據觀測數據推斷某一推斷因素對指定指標的影響是否顯著，也就是除去隨機因素的影響，在該因素的各個不同水平下，觀測指標的取值是否有顯著差異。不妨假設某個影響因素共有α個不同的水平，此時容易說明SST，SSE，SSA分別服從參數為n－1，n－r，r－1的χ2分布，具體步驟為:第一步，建立原假設。H0:μ1=μ2=…=μαH1:μi(i=1，2，…α)不全相等，其中μi表示因素的第i個水平下被觀測變量的總體均值，也就是H0表示被測變量的總體均值在不同因素水平下沒有顯著性差異。第二步，構造統計量。F=SSA/(α－1)SSE/(n－α)在滿足原假設的前提下，該統計量服從自由度分別為α－1，n－α的F分布，且(α－1)+(n－α)=n－1為總平方和SST的自由度。第三步，首先根據原假設及所給面板數據計算出F統計量及其對應的P值，然后對比P值和事先給定的顯著性水平α，若P＜α，則拒絕原假設H0，此時可認為各不同水平的效益有顯著差異;否則就不能拒絕H0，則認為各不同水平的效益無顯著差異。在眾多單變量方差分析法中，Levene方差的齊性檢驗方法具有小樣本、短周期、大區域、高信度的優點，大多用來驗證多個兩兩獨立的隨機樣本間的方差能否相等的問題，通常狀況下以H0表示各隨機樣本的總體方差相等，H1則指隨機樣本的總體方差不等，本文將選用該方法對相關數據進行統計分析。

二、實例分析

目前通過學生評教活動來提高教師課堂教學質量和人才培養水平的重要抓手之一。由于學生評教的結果往往會受到教師的師德、教學科目、教學內容、課程性質、教學形式、學生個體等相關因素的影響，知識評價結果有時不能真正反映被評教師的教學水平和課堂教學質量，但在眾多高校中往往將學生評教活動的結果被被學校作為教師職稱晉升、工作考核的硬性指標之一，更有甚者還有“一票否決”的制度。因此如果評議結果不具有足夠高的可信度時，勢必會對管理部門提供錯誤的導向。本文以伊犁師范大學教務處提供的在7年月至0年7月共六個學期的學生評教結果為例，在整個課堂教學質量的評教活動中，分別選取了職稱、性別、學生年級及課程性質四個觀測點按方差分析的原理進行統計分析，進而再根據評教結論與課程成績、校級督學評價分別進行關聯性與可靠性的分析，以期望得到二者彼此之間的關聯度。(一)被評教師職稱對評教結果的影響。按職稱分別為講師、副教授、教授進行分析，令α=0.05，根據統計分析軟件進行單變量方差分析，選取教授、副教授、講師的人數分別為18人、1人、5人，結果表明方差分別為5.、5.6、.2，根據事先假定的顯著性水平α=0.05對所得數據進行單變量方差分析易得P=0.＞α=0.05，則表明不應拒絕原假設，即被評教師職稱的區別對評教結果無顯著性差異。(二)被評教師性別對評教結果的影響。按男、女兩類對被評授課教師分類，分別選擇男、女教師人、8人，令α=0.05，利用統計分析軟件計算可得二者方差分別為7.3、5.03，根據事先假定的顯著性水平α=0.05對所得數據進行單變量方差分析易得p=0.＞0.05，則表明不應拒絕原假設，即被評教師職稱的區別對評教結果無顯著性差異。(三)評教年級對評教結果的影響。將學生按照不同的年級分開進行，即大一、大二、大三、大四共4個不同年級，教師評教結果按照優秀(0～0分)、良好(～8分)、中等(～7分)、合格(～6分)、不合格(0～5分)進行分類，令α=0.05，根據統計分析軟件計算可得p=0.01＜0.05，顯示出年級的高低對教師的教學評價之間的差異還是非常顯著的。(四)評教課程的類型對評教結果的影響。將課程類型分為實驗類課程、通識類課程、必修類課程、選修類課程，假定顯著性水平α=0.05，通過專業軟件運行單變量方差分析，容易得到以上各類課程按平均得分由高到低分別為必修課程、實踐課程、選修課程和通識課程，按各類課程得分的方差大小排序分別為必修課程、選修課程、通識課程、實踐課程，且方差分別為7.25、6.82、5.67、3，，并且P=0.11＞α=0.05，則表明不同類型課程對學生的評教結果無顯著性差異。(五)學生評教結果與學生成績、學校督導評價結果的相關性分析。1．將學生評教等級與學生平均成績均分為五類。優(0～0分)、良(～8分)、中(～7分)、合格(～6分)、不合格(0～5分)，對學生成績與學生評教結果進行相關性分析，二者相關系數為－0.0021，此相關性可忽略不計，故說明學生成績與學生評教結果不相關。2．將教學督導評教結果與學生評教結果均分為五類。優(0～0分)、良(～8分)、中(～7分)、合格(～6分)、不合格(0～5分)，根據伊犁師范大學數學與統計學院理工科專業的4名督導分別對不同專業、不同課程、不同教師的課堂教學效果進行評價的數據，利用統計軟件分析計算后顯示二者的確都是正相關的，但明顯有學生評教分數高于督導評教分數，說明參與評教的學生比督導在評教活動中掌握的評價尺度更為寬松。

三、結語

目前學生評教活動已成為提高教師課堂教學質量以及人才培養質量的重要抓手之一，其重要地位愈發凸顯。但往往因為學生在評教的整個過程中往往會受到教師教授的課程類別、教學方式、教師職稱、教師性別等諸多因素的影響，致使最終對教師課堂教學效果的評價出現或多或少的偏差，有些時候可能不能真實地反映出教師的課堂教學質量和教學水平。如今，存在很多高校甚至把學生評教的成績作為教師晉升高一級職稱、年度考核的硬性指標之一，甚至還有實行“一票否決”的制度，所以當學生對教師課堂教學質量和教學效果的評教結果沒有足夠高的可信度時，勢必會對管理部門提供錯誤的導向，甚至對教師本人的發展也會產生一定的消極作用。本文以伊犁師范大學近三年學生評教的結果為例，基于單因子方差分析的原理，分別針對被評教師的職稱、課程性質等的個體水平差異能否對學生最終的評教結果做了顯著性檢驗，得出相關結論，并提出如下建議，以供教務部門及廣大教師及同行參考。(一)高度重視評教活動，認真組織學生參評。積極對學生開展宣傳和動員，使學生高度重視此項活動，明確開展學生評教的目的、意義、價值所在，同時必須保證有足夠數量的學生參與評教并且要保證學生參加人數的一定比例，通過宣傳動員，使學生認真參與此項工作，已達到預期目的。(二)制定科學合理量化打分評價表。針對不同專業以及課程性質制作不同的打分表，將實驗課、數科課程及專業的特點制作適合本專業的教師課堂教學質量評教評價表。(三)評價表中的指標及內容必須盡可能簡單、明了。不僅要達到學生評價的目標，更要保證評教體系及標準的簡潔，便于學生掌握，方便學生完成，在較短的時間內就可使學生高效完成。(四)科學有效地使用學生評價結果。學校教務處以及二級學院應主動將每學期的學生評教成績及結果向任課教師及時反饋，進而便于教師本人知曉自己的成績便于在后續教學中不斷持續改進和提高。

【參考文獻】

［1］陳國良．學生評價教學工作的實踐探索［J］．數學教育學報，，3

［2］楊小慧．北京高等學校教學質量監控與評價現狀分析［J］．高等理科教育，5，1

［3］林愛菊．高校學生評教工作的實踐與反思［J］．溫州師范學院學報，2，6

［4］張健．公開學生評教結果，建立質量監控內在動力機制［J］．中國高等教育，，6

［5］王婉萍．學生評教作用及其局限性研究［J］．黑龍江高等教育研究，20，2

［6］陳國良，張萍．高等學校學生評教的可能性和局限性分析［J］．黑龍江高等教育研究，6，6

［7］王舒婷．基于熵權法的高職院校教師教學質量評價模型的構建與應用———以學生評教為視角［J］．黑龍江生態工程職業學院學報，，(6):8～2

［8］段麗麗，王?。蜃臃治龅母倪M模型在教學測評中的應用［J］．山東理工大學學報(自然科學版)，20，24(3):73～77

［］薛風英，任永奎．學生網上評教的研究與實踐［J］．東北財經大學學報，5，4:1～3

［］朱淑華．多元統計分析法在高職教學質量評價中的應用研究［J］．北京財貿職業學院學報，8，34(3):4～

［11］張茜，劉淼．基于面板數據的課堂教學質量評價的統計分析研究［J］．長春師范大學學報，4，33(6):11～14

作者：劉淼 高嶺