第１７卷第５期 军事交通学院学报 Ｖｏ１．１７ Ｎｏ．５ ２０１５年５月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｍａｙ ２０１５ ●基础科学与技术Ｂａｓｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 高校教师教学评价系统指标及其权重取值 庞国楹，刘 俊，魏杰 （军事交通学院基础部，天津３００１６１） 摘要：针对学生、专家和领导打分的不同偏好，构建基于不同偏好指标的教学评价模型，该模型有 机结合学生评价体系、专家评价体系和领导评价体系。基于学生、专家和领导对一名教师的打分要 满足一致性原则，同时充分体现不同教师之间存在的差异，分别建立基于一致性原则基础上的方差 最小和最大模型，通过多次仿真模拟，给出合理的指标权重。 关键词：教学评价；层次分析法；指标权重 中图分类号：ＣＡ５１．１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７４－２１９２（２０１５）０５－００８３－０４ Ｉｎｄｅｘ ｏｆ Ｔｅａｃｈｉｎｇ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｗｅｉｇｈｔｓ ｉｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ Ｐａｎｇ Ｇｕｏｙｉｎｇ，Ｌｉｕ Ｊｕｎ，Ｗｅｉ Ｊｉｅ （Ｇｅｎｅｒａｌ Ｃｏｕｒｓｅｓ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３００１６１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｔｅａｃｈｉｎｇ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｉｎｇ ｏｎ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎｄｅｘｅｓ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｒｅｆｅｒ— ｅｎｃｅｓ ｏｆ ｓｔｕｄｅｎｔｓ，ｅｘｐｅｒｔｓ ａｎｄ ｌｅａｄｅｒｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ ｏｆ ｓｔｕｄｅｎｔ，ｅｘｐｅｒｔ ａｎｄ ｌｅａｄｅｒ ａｒｅ ｂａｎｄｅｄ ｔｏｇｅｔｈｅｒ ｉｎ ｔｈｉｓ ｍｏｄｅ１．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓａｔｉｓｆｙ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｆｒｏｍ ｓｔｕｄｅｎｔｓ，ｅｘｐｅｌｓ ａｎｄ ｌｅａｄｅｒｓ’ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｅａｃｈｅｒ， ａｎｄ ｆｕｌｌｙ ｅｍｂｏｄｙ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ａｍｏｎｇ ｔｅａｃｈｅｒｓ，ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｂｕｉｌｄｓ ｔｗｏ ｍｏｄｅｌｓ ｗｉｔｈ ｍｉｎｉｍｕｍ ｖａｒｉａｎｃｅ ａｎｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｖａｒｉ－ ａｎｃｅ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅ ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ ｗｅｉ ｇｈｔｓ ｏｆ ｉｎｄｅｘｅｓ ａｒｅ ｓｈｏｗｅｄ ａｆｔｅｒ ｓｅｖｅｒ— ａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｅａｃｈｉｎｇ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ＡＨＰ；ｗｅｉｇｈｔ ｏｆ ｉｎｄｅｘ 在我国高等教育迅速发展的今天，提高教育 质量是学校的首要工作。提高教育质量的有效途 径是提高教育工作者的整体素质，教学评价对其 起到积极的监督和促进作用。国外较著名的 教学评价系统软件有Ｑｕｅｓｔｉｏｎ Ｍａｒｋ、Ｒｕｂｒｉｃ Ｓｔａｒ和 Ｓｍａｒｔ等，但是这些软件对教学过程和评价过程一 体化支持的能力不高，或者由于过于强调与具体 教学过程的整合性而失去了对不同教学理论和教 学内容的支持弹性。我国高校教学评价的评价指 在因素（如创造性、主体性等）的弹性指标，并且很 多高校都是用同一份评价表评价所有学科、所有 教师的教学，缺乏针对性，因此应进一步完善教学 评价的评价指标体系，以适应不同的教学需 要 Ｉ２ Ｊ。高校的教学评价一般由３部分组成：专家 评价、同行教师评价和学生评价；然而，各高校三 方评价所占的百分比不尽相同，评价易流于形式， 有失公允 Ｊ。在我国高校实际操作中，应建立以 学生为主体、专家与领导全部共同参与的评价模 标多以评价教师的有效教学行为为特征，缺乏潜 式，有机结合３个方面评价优势，科学配置比例， 收稿日期：２０１４－１１－０５；修回日期：２０１５－０２－０２． 基金项目：全军军事学研究生课题（２０１２ＪＹ－４１８） 作者简介：庞国楹（１９８３一），男，硕士，助教． 军事交通学院学报 第１７卷第５期 对教师的特殊劳动进行评价。 针对以上问题，本文首先依据动态教学评价 教学方法使用是否合理和多样、是否根据学生具 体情况因材施教、上课过程中是否与学生互动等 等；从领导角度，更关注于是否与实际相结合、语 言是否简洁易懂、是否将所有的教具充分利用、课 堂纪律如何等。部分指标见表１。 理论和层次分析法，通过学生评价体系、专家评价 体系和领导评价体系的有机结合，构建合理的教 学评价系统；并在对教师教学充分调研和分析的 基础上，利用该系统重点研究教师教学评价模型， 以及如何科学分配三方评价所占比例。 １ 教学评价体系 １．１ 传统教学评价方法存在的问题 随着传统的教学评价系统研究地深入，除了 对专家评价法、模糊评价法和层次分析法的应用 和改进，对评价指标的研究也趋于更加具体和详 细 Ｊ，但依然面临着一些问题。 （１）对于同一位教师的教学评价，现在一般只 涉及到学生、专家和领导根据指定的指标进行打 分，但是没有考虑到两个问题：指标一般采取同一 个指标集合，并没有考虑到学生、专家和领导是具 有一定偏好的；从概率论角度来讲，三者打分的结 果应该偏差不大，即方差最小。 （２）对不同教师进行教学评价的过程中，一般 只考虑简单的分数差异，并没有从统计学角度分 析，要能排出合理的名次，应该使得差异性更大， 即不同教师之间的方差应该最大。 （３）传统的评价过程中，如果出现结果不理 想状态时，一般都怀疑可能是指标选取不合理或 者分数不合理。随着研究不断深入，指标体系基 本已经成型，学生、专家和领导的打分是比较合理 的，而且重新打分也是不现实的。如何基于一定 的目的性对权重进行选取和改进，是以往研究中 存在的缺陷。 １．２教学评价指标体系的选取 由于学生、专家和领导所处的社会地位不同， 对教学评价理解的角度不同。现有的模糊评价方 法中一般采用不同的偏好函数，但是在实际问题 中，偏好函数的选取是相当困难的。相对简单的 解决办法是将学生、专家和领导的不同偏好体现 在不同的评价指标体系中，所以，在评价体系设计 过程中，建立不同的指标体系是非常有意义的。 比如：从学生角度，更关注于课下是否辅导以及效 果、讲课是否新颖有趣、总体收获和掌握的程度多 少等；从专家角度，更关注于讲授重点是否突出、 表１ 部分教学评价系统指标 ２权重选取模型 结合层次分析法的思想和教学评价的实际背 景，假设评价系统中评价指标以及学生、专家和领 导的打分是合理的，不存在恶意打分的情况；如果 存在恶意打分的现象，应该进行数据处理，将不合 理分数剔除。 模型１ 学生、专家和领导对一位教师的评价 差异最小，即三者评分的方差最小，根据概率论和 数理统计的相关理论确定指标权重，建立模型 如下： ｍｉｎ Ｖａｒ（Ｓｔｕｄｅｎｔ ｉ，Ｅｘｐｅｒｔ ｉ，Ｌｅａｄｅｒ ｉ） （１） ｋ ＋ｋ；＋…＋ｋＳｍ＝１ （２） ｋ ＋ ＋…＋ ＝１ （３） ｋ ＋ｋ；＋…＋ｋ ：１ （４） Ｓｔｕｄｅｎｔ ｉ＝Ｓ ｌ ｘ ｋ ＋Ｓ ２ ｘ后；＋…＋Ｓ ×丘 （５） Ｅｘｐｅｒｔ ｉ＝Ｅｎ×ｋ ＋Ｅ × ＋…＋Ｅ × （６） Ｌｅａｄｅｒ ｉ＝Ｌ ｌ×ｋ ＋Ｌ恐×ｋ；＋…＋Ｌ如×ｋ （７） 式（１）为学生、专家和领导对一位教师打分的 ２０１５年５月 庞国楹等：高校教师教学评价系统指标及其权重取值 ８５ 差异度最小，即方差最小；式（２）中，ｋ ，ｋ；，…， 为学生的ｍ个评价指标；式（３）中， ， ，…， 为 异，而且也能将不同教师之间的差异性表现出来。 模型１和模型２的评价方法在保持传统评价 一专家的ｒ个评价指标；式（４）中， ，砖，…，Ｉｉ｝ 为领 导的Ｐ个评价指标；式（５）中，５ ．ｓ ，…，ｓ 为学 致性的基础上，对传统的专家评价方法、层次分 析方法进行了相应的改进。 生对某位教师在每个指标分项上的打分，Ｓｔｕｄｅｎｔ 为学生对某位教师的总体打分；式（６）中，Ｅ Ｅ ，…，Ｅ 为专家对某位教师在每个指标分项上的 打分，Ｅｘｐｅｒｔ ｉ为专家对某位教师的总体打分；式 （７）中，￡ …， 为领导对某位教师在每个指 标分项上的打分，Ｌｅａｄｅｒ ｉ为领导对某位教师的总 ３实例分析 根据中国学术期刊论文数据库和万方数据库 关于教学评价的相关论文，结合实际情况，选取 １００名学生，对应指标１０个；１０名专家，对应指标 ８个；５名领导，对应指标６个。学生、专家和领导 的打分在８５～１００、９０～９８和９５～１００分间随机 体打分。 模型２为了更好地将不同教师之间的差异 体现出来，并能合理地进行排序，建立模型如下： ｍａｘ Ｖａｔ（ｇｏａｌ １，ｇｏａｌ ２，…，ｇｏａｌ ｎ） （８） Ａ ＋ ＋Ａ ＝１ （９） ｇｏａｌ ｉ＝Ｓｔｕｄｅｎｔ ×Ａ ＋Ｅｘｐｅｒｔ ×Ａ ＋Ｌｅａｄｅｒ ｉ Ｘ Ａ 赋值，这样可以避免恶意打分的情况。 表２为学生评价指标、专家评价指标、领导评 价指标在系统运行６次后的结果。从整体来看其 残值较小，在接受范围之内。学生的ｌ０个评价指 （１０） 标的权重数据取值是比较均匀的，说明学生的评 价指标选取比较合理。在专家评价指标中第７个 指标的权重最大，第４个指标的权重最小；领导评 式（８）为ｎ个教师分数的差异，即方差最大； 式（９）中，学生、专家和领导的权重分别为Ａ 、Ａ 和Ａ ；式（１０）中，ｇｏａｌ 为第ｉ个教师的总得分。 模型１描述了对同一名教师的评价满足方差 价指标中第３个指标的权重最大，第４个指标的权 重最小，这说明专家和领导的指标选取具有一定 偏好性，这是符合现实的。 表３为学生、专家和领导的打分权重分配在运 行１ １次后的结果。方差取得最大值０．９９３ １时， 最小的目标下，各项指标的权重选取方法；模型２ 描述了对不同教师间的评价满足方差最大的目标 下，学生、专家和领导的权重如何选取。该种方法 可以体现出： （１）不同偏好对指标和模型的影响； （２）可以增加指标选项，模型保持不变并且能 学生的打分权重为０．５０６ ５，专家的打分权重为 ０．２９３ １，领导的打分权重为０．２００ ４；方差的均值 为０．９７５ ３，此时学生的打分权重为０．４１７ ０，专家 的打分权重为０．３８４ ０，领导的打分权重为 ０．１９９ ０。这说明在教学评价体系中学生的权重应 该最大，领导最小，专家偏中，这与实际情况相符。 够多次仿真选出合理的权重； （３）避免重复打分造成的不必要的麻烦； （４）保持对某位教师的打分不会产生太大差 表２每个分指标权重选取范围 ８６ 军事交通学院学报 第ｌ７卷第５期 表３学生、专家和领导的权重选取 ４ 结 语 本文利用层次分析法，根据学生、专家和领导 具有不同的偏好，构建了基于不同偏好的教学评 价系统。根据评价系统一致性原则，建立了学生、 专家和领导针对一名教师的打分评价方差最小的 参考文献： ［１］ 李春玲．高校教师教学水平评价在我国的实践发展和理论 探讨［Ｊ］．现代教育科学，２００５，２２（７）：７９．８１． ［２］朱泓．高等学校教学质量评价体系的研究［Ｄ］．大连：大连 理工大学，２００４． ［３］ Ｆｅｌｉｘ Ｔ Ｓ，Ｋｕｍａｒ Ｃ Ｎ．Ｇｌｏｂａｌ ｓｕｐｐｌｉｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｒｉｓｋ ｆａｃｔｏｒｓ ｕｓｉｎｇ ｆｕｚｚｙ ｅｘｔｅｎｄｅｄ ＡＨＰ—ｂａｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．０一 ｍｅｇａ，２００７，３５（４）：４１７＿４３１． 模型１，为能够充分将不同教师的教学差异区分出 来，建立了不同教师之间的打分评价方差最大的 模型２。通过多次仿真模拟，对比运行的结果给出 了评价指标以及学生、专家和领导三者之间的合 理的比例权重。 ［４］ Ｃｏｍｂａｒｒｏ Ｅ Ｆ，Ｍｉｒａｎｄａ Ｐ．Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｆｒｏｍ ｓａｍｐｌｅｓ ｄａｔａ ｗｉｔｈ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｏｐｅｒａ－ ｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００６，３３（１Ｏ）：３０４６￣０６６． （编辑：张峰）
