摘 要 評價工作中最關(guān)鍵的組成就是評價結(jié)果，由數(shù)據(jù)處理的結(jié)果表現(xiàn)出評價的有效性。同時可采取多種計算方法如因子分析法、模糊評價法等對教學評價的原始數(shù)據(jù)進行處理。本文主要借助于因子分析法，來闡釋教學效果的滿意度是如何進行量化考核和量化分析的。

關(guān)鍵詞 因子分析法 教學效果 滿意度

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

Quantify of Factor Analysis in Teaching Effect Satisfaction Evaluation

YANG Qiufen

（Technology Teaching Department， Hu'nan Radio & TV University， Changsha， Hu'nan 410015）

Abstract The most important step of teaching evaluation is to evaluate the teaching result， while the result through data processing can demonstrate the effectiveness of evaluation. The original data of teaching evaluation can be processed by many calculation methods， such as the factor analysis and fuzzy evaluation. This paper mainly performs the factor analysis， and interprets the way to conduct quantitative evaluation and quantitative analysis， which is intended for the satisfaction degree of teaching effects.

Key words factor analysis; teaching effect; satisfaction

0 引言

隨著高等教育的不斷發(fā)展，對于教學質(zhì)量的要求將會越來越高，這對教師的教學質(zhì)量提出了更高的要求。學校要想取得長遠的發(fā)展，其務(wù)必要不斷提高自己的教學質(zhì)量。所以，積極探索客觀有效的教學質(zhì)量評價方法，建立科學完善的教學質(zhì)量評價和監(jiān)控體系，是推動教學改革，提高教學質(zhì)量的一項重要措施。

近年來，大學生作為主體參與教師評價，已成為我國高等院校普遍采用的評價方法。學生對教師進修評價有著非常明顯的優(yōu)勢，首先，學生本身就是教師教學水平、教學成果的體現(xiàn)者，教師的一言一行都將對學生產(chǎn)生影響;其次，學生了解到教師的各方面的教學素養(yǎng)、風紀以及教學能力等，他們對教師的教學是最知根知底的，所以，由學生對教師的能力及教學質(zhì)量進行評價能夠較全面地分析出教師的教學質(zhì)量。

1 因子分析法簡介

因子分析法是一種統(tǒng)計分析法，其通過對樣本相關(guān)系數(shù)矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的剖析，來研究變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，從大量的數(shù)據(jù)中，推理出一些不能直接觀測到的“潛在變量”。使用因子分析法的一個主要目的是想用最少的因子去推斷出最多的觀測事實，如此一來，可以更好地實現(xiàn)對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的簡化，可以更深一步地揭示事物之間的本質(zhì)聯(lián)系。

因子分析是根據(jù)樣本資料將一組變量分為成潛在起支配作用的特殊因子和公共因子的組合，由此可見，因子分析法既突出了變量的特殊性，又突出了變量的公共性。此處的特殊性是指變量存在本身都有的信息，這些信息是其他變量所不具備的;公共性是指變量之間受到公共因子的作用，變量與變量之間具有相關(guān)性。其數(shù)學模型為：

= ?+ ?+ … + ?（ = 1，2，…，）（≤）

其中，為一組原始變量，，，…，稱為公共因子，稱為的特殊因子。用矩陣形式可表示為： = ?+

其中， = ，稱為因子荷載，其能夠很好地反映出第個變量與第個公共因子的相關(guān)性程度， = 。中各列元素的平方和 = ?（ = 1，2，…，）稱為公共因子的方差貢獻，則是衡量公共因子相對重要性的尺度。中各行元素的平方和 = ?（ = 1，2，…，）稱為變量的公共度，刻畫所有公共因子對變量的總方差所做的貢獻。則公共度越高表示該因子分析模型的解釋能力越好。

因子分析法的適用條件：若相關(guān)系數(shù)矩陣中大部分相關(guān)系數(shù)都大于0.3且通過統(tǒng)計檢驗，則變量適合做因子分析;反之，則不適合。

2 教學效果滿意度評價結(jié)果分析

2.1 樣本及變量指標的選擇

在樣本的選擇方面，本文對某一階段奧鵬遠程學員2012- 2013年度第二學期的課程教學效果滿意度進行問卷調(diào)查。為了使調(diào)查結(jié)果更具代表性，本文選取了國貿(mào)專業(yè)的25名教師作為被評估的對象，在這些老師教過的班級中，每個成績段都抽取一定比例的學生，讓這些學生填寫問卷，總共發(fā)放180份問卷，最終有效問卷150份。

在變量指標的選擇方面，本文主要選擇了十項指標，具體指標如表1所示：

表1中的十項指標都視為一個數(shù)據(jù)分析的變量，10分作為每項的指標分值，每個指標的數(shù)據(jù)為所有的原始數(shù)據(jù)的平均（見表2）。

表1 關(guān)于教學效果滿意度評價指標

2.2 因子分析過程的結(jié)果

（1）數(shù)據(jù)標準化。最初數(shù)據(jù)輸入到SPSS13.0軟件中，由該自動第數(shù)據(jù)進行標準化操作。

（2）相關(guān)性分析。相關(guān)性分析過程中，還是采用上述軟件來對相關(guān)系數(shù)矩陣進行精確計算，最終結(jié)果表明大部分的相關(guān)系數(shù)都大于0.3。此外，這些相關(guān)系數(shù)也都符合顯著性檢驗。Bartlett檢驗值為283.197，數(shù)值較大，P<0.0001。KMO統(tǒng)計量為0.678>0.5;所以這10項教學滿意評級指標可以借助于因子分析法。

表2 25位教師的教學效果滿意度評價數(shù)據(jù)

（3）求解因子載荷。借助于SPSS13.0軟件，可以得到各項指標的相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值與方差貢獻率。為了使因子載荷矩陣的結(jié)構(gòu)得到進一步的簡化，需要將因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)。在旋轉(zhuǎn)的過程中，本文主要采用的是方差最大。

（4）計算因子得分，對教學效果滿意度進行綜合評價。

公共因子的得分函數(shù)為：

= 0.023 + 0.055 ?0.058 ?0.014 ?0.035 ?0.100 + 0.256 + 0.280 + 0.264 + 0.258

= 0.059 ?0.172 + 0.117 + 0.350 + 0.364 + 0.408 ?0.019 ?0.095 ?0.041 ?0.041

= 0.409 + 0.410 + 0.280 ?0.140 ?0.021 ?0.023 + 0.007 + 0.065 ?0.008 ?0.012

進而可得到構(gòu)造評價函數(shù)公式：

= ?+ ?+

上式中，、、既可以是每個公共因子的方差貢獻率，也可以是由專家來直接給定相應(yīng)的權(quán)重。本文在計算過程中，是以前者來得到相應(yīng)的評價函數(shù)。

= 44.200% + 28.329% + 15.631%

通過上式可以得到25位教師的綜合因子得分，由此可以看出誰是最受學生滿意的教師。本文綜合得分以0為基準，得分越大于0，其說明滿意度越高;反之，則滿意度越低。

3 結(jié)論

綜上所述，因子分析能夠有效對教師的教學效果進行評估。由最后計算得到的公共因子得分，教師能看到學生對自己的評價情況，從而發(fā)現(xiàn)自己存在的不足和優(yōu)勢，進而對自己進行有針對性的提高和完善。教育主管部門可以根據(jù)該結(jié)果來對教師的教學情況作出準確評判，從而做出相應(yīng)的激勵，如此能夠?qū)μ岣呓虒W質(zhì)量起到積極的促進作用。

基金項目：本文系湖南省十二五規(guī)劃資助項目（XJK013 BXX006）的研究成果

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