史 諾,劉 瓊
(楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西楊凌712100)
基于熵權(quán)法的教學(xué)評優(yōu)模型構(gòu)建及應(yīng)用研究
史 諾,劉 瓊
(楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西楊凌712100)
教學(xué)評優(yōu)是對教師教學(xué)活動做出的價值認定和判斷,對于提高教學(xué)質(zhì)量,推動教學(xué)發(fā)展具有一定的積極作用。在其他教學(xué)評優(yōu)方法的基礎(chǔ)上,提出基于熵權(quán)法建立一種定性與定量相結(jié)合的分析方法,并通過數(shù)據(jù)采集、建立模型、確定權(quán)重、分析結(jié)果等步驟進行實例研究。該方法不僅能夠客觀反映教師的綜合業(yè)務(wù)素質(zhì),而且可以幫助教師及管理人員發(fā)現(xiàn)教學(xué)過程中存在的問題并進行改進,對教學(xué)評優(yōu)做出了有益的嘗試。
數(shù)據(jù)分析;教學(xué)評優(yōu);熵權(quán)法;評價模式
教學(xué)評優(yōu)是對教師教學(xué)活動做出的價值認定和判斷,多用于教師之間的橫向比較,旨在引入競爭機制促進教師專業(yè)化成長,是目前開展得較為普遍的一種教學(xué)活動??茖W(xué)合理的教學(xué)評優(yōu)可以促進教師積極參與教學(xué)改革、進行教學(xué)反思,全面提升教學(xué)能力,因此進行教學(xué)評優(yōu)的研究具有重要意義。
目前的教學(xué)評優(yōu)主要采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計的方式,選取學(xué)生評教和專家評價兩個維度中的一種,通過對統(tǒng)計數(shù)據(jù)求平均值得出評優(yōu)結(jié)果。學(xué)生評教的出發(fā)點是自身的學(xué)習(xí)效果,側(cè)重教學(xué)質(zhì)量,而專家評價的出發(fā)點是教學(xué)經(jīng)驗與學(xué)科背景,側(cè)重于教學(xué)技能。不論采用哪一種方式,都摻雜了過多的主觀因素,使得教學(xué)評優(yōu)在很大程度上處于定性階段,教師的關(guān)注點集中在評優(yōu)結(jié)果而不是評優(yōu)過程。要體現(xiàn)出教學(xué)評優(yōu)的科學(xué)性,就必須解析大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù),通過抽取、轉(zhuǎn)換、分析以及模型化處理,找出隱含在數(shù)據(jù)中的信息,從而幫助教師及管理人員發(fā)現(xiàn)教學(xué)過程中存在的問題并進行決策。
很多學(xué)者已將數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)當中,并取得了一定效果。馬希榮等采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法為遠程教育教學(xué)決策提供科學(xué)依據(jù)及支持;賀孝莉采用了一種基于Apriori算法的改進算法——Apriori_B算法找出了教學(xué)評價體系中大量數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系;孫笑微將貝葉斯分類技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)質(zhì)量評價體系中進行了實驗研究;李紅艷利用Microsoft SQL Server 2005的數(shù)據(jù)挖掘功能進行教學(xué)評價,歸納出教學(xué)方法的改進措施;高云輝采用C4.5算法構(gòu)造決策樹生成分類模型進行了教學(xué)評價的嘗試。
從結(jié)構(gòu)上講,教學(xué)評優(yōu)涉及到的因素很多,且評價對象是多位老師,是一個多對象、多指標的體系。利用熵權(quán)法對多對象、多指標的體系進行數(shù)據(jù)分析是一種有效的方法,且已在實際中得到了較好的應(yīng)用,而在教學(xué)領(lǐng)域鮮見采用熵權(quán)法進行分析的文獻,所以將熵權(quán)法應(yīng)用于教學(xué)評優(yōu)是一種有益的嘗試。
2.1 數(shù)據(jù)來源
本文研究所用的數(shù)據(jù)均來自于實地調(diào)查,調(diào)查范圍主要集中在楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程分院和機電工程分院。為了保證數(shù)據(jù)的完整性和準確性,本次調(diào)查采用每人一張問卷調(diào)查表的方式與學(xué)生進行交流。問卷調(diào)查表的設(shè)計采用百分制,共收得有效調(diào)查表465份,占問卷調(diào)查表總數(shù)的92.3%。通過對問卷數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗,發(fā)現(xiàn)問卷調(diào)查表的整體信度克朗巴哈系數(shù)值為0.875,大于0.8,說明它具有較好的內(nèi)部一致性;同時,結(jié)構(gòu)效度值都在0.5以上,表明各測量變量的設(shè)計較為理想,結(jié)構(gòu)良好。
2.2 模型建立
熵權(quán)表征的是各指標在“指標集”中競爭的激烈程度,用熵權(quán)法分析得到的指標權(quán)重是將決策者預(yù)先建立好的主觀權(quán)重與各待評價對象的信息進行量化后綜合得出的,權(quán)重越高,該指標在“指標集”的作用就越明顯。另外,通過對各指標權(quán)值的計算,可以衡量出指標信息量的大小。本文基于熵權(quán)法建立一種定性與定量相結(jié)合的分析方法。
2.2.1 模型建立思路
首先確定評價指標與評價對象,將評價指標的原始數(shù)據(jù)做規(guī)范化處理,計算各評價指標的權(quán)系數(shù),結(jié)合主觀權(quán)重得出綜合權(quán)重,利用規(guī)范化數(shù)據(jù)和綜合權(quán)重建立基于熵權(quán)法的教學(xué)評優(yōu)綜合評價模型。其原理如圖1所示。
圖1 教學(xué)評優(yōu)綜合評價模型原理圖
2.2.2 評價指標權(quán)重的確定
首先要建立規(guī)范化矩陣。確定評價指標與評價對象,評價指標根據(jù)高職教育特點進行設(shè)置,評價對象是多位授課教師。每個評價指標的得分由百分制下的分數(shù)乘以該指標在體系下的主觀權(quán)重得出,而百分制下的分數(shù)是n個學(xué)生對同一位教師打分的平均分,主觀權(quán)重由專家給出。設(shè)有m個評價指標、k個評價對象,建立矩陣 。
首先對原始數(shù)據(jù)做歸一化處理,得到規(guī)范化矩陣R。
第二是需要將原始數(shù)據(jù)矩陣X轉(zhuǎn)化為概率矩陣P。
第三是計算各評價指標的信息熵。對概率矩陣P的每一行做處理,形成信息熵向量,
第四計算各評價指標的權(quán)系數(shù)。對信息熵向量α做處理,形成權(quán)系數(shù)向量
2.3 基于熵權(quán)法的教學(xué)評優(yōu)綜合評價模型
L1的分量lj( j=1,2…,k) 越大,其綜合評價值越高,對各分量按大小進行排序,從而得到各個教師教學(xué)效果的優(yōu)劣。
3.1 數(shù)據(jù)計算
以理論知識、實際操作、工程拓展、創(chuàng)新思維、教學(xué)策略作為評價指標,統(tǒng)計各位教師各項指標的平均得分,如表1所示,表中T1、T2、 T3、 T4、 T5分別代表“ 單片機應(yīng)用技術(shù)”“電工與電子技術(shù)”“ 數(shù)控機床裝調(diào)與維修”“液壓與氣動技術(shù)”“電氣控制與PLC應(yīng)用技術(shù)”課程的教師。
表1 教師各項指標的平均得分
根據(jù)專家意見與調(diào)研,確定各指標的權(quán)重依次為0.2、0.4、0.2、0.1、0.1,由于高職教學(xué)的側(cè)重點在于學(xué)生操作技能的培養(yǎng),因此教師實操能力的主觀權(quán)重是最大的,即主觀權(quán)重結(jié)果與傳統(tǒng)教學(xué)評優(yōu)的排序結(jié)果完全相同,充分說明了基于熵權(quán)法的教學(xué)評優(yōu)的正確性。
3.2 數(shù)據(jù)分析
3.2.1 工程拓展數(shù)據(jù)分析
在上述的數(shù)據(jù)中,可以清晰地看到工程拓展這一指標上的綜合權(quán)重系數(shù)為0.743 5,這一指標專家給出的權(quán)重為0.2,兩值之間差異很大。這說明,工程拓展雖然在原先設(shè)定的指標體系中不是最重要的,但卻是教師教學(xué)能力差異最大的指標,所以對教學(xué)評優(yōu)的結(jié)果起著決定性作用。針對這一現(xiàn)象進行分析發(fā)現(xiàn),主要是由師資結(jié)構(gòu)造成的。電氣控制與PLC應(yīng)用技術(shù)的授課教師在企業(yè)工作多年之后調(diào)入學(xué)校,在課堂教學(xué)中,能夠?qū)⒐ぷ鹘?jīng)驗與實際經(jīng)歷穿插在授課當中,深入淺出地講解知識與技能,使學(xué)生覺得原本枯燥、復(fù)雜的控制電路變得不再難于理解;“電工與電子技術(shù)”的授課教師雖無企業(yè)工作經(jīng)歷,但是畢業(yè)于工程類師范院校,擁有多項專業(yè)技術(shù)職務(wù)資格證書,屬于“雙師型”教師,能夠?qū)⒙殬I(yè)認證的內(nèi)容與課堂教學(xué)無縫對接;其余三位得分較低的教師,都很年輕,均畢業(yè)于普通高校,畢業(yè)后無任何工作經(jīng)歷,雖然知識儲備較全面,且專業(yè)技術(shù)扎實,但是工作經(jīng)驗的欠缺導(dǎo)致其無法將課本的內(nèi)容進行擴展,課堂形式較為單一,教學(xué)氣氛呆板沉悶。師資來源的差異使教師得分在這一指標上差異很大,說明青年教師定期到企業(yè)實習(xí)、實踐、兼職甚至輪崗的制度不夠完善,在師資隊伍建設(shè)上,應(yīng)定方向、定目標、定措施,全面提升青年專業(yè)教師的“雙師”素質(zhì)。由于主觀權(quán)重與綜合權(quán)重的差異很大,所以在后續(xù)的教學(xué)評優(yōu)指標設(shè)定當中,應(yīng)對工程拓展這一指標的主觀權(quán)重進行相應(yīng)的修正。
3.2.2 創(chuàng)新思維數(shù)據(jù)分析
創(chuàng)新思維部分的綜合權(quán)重為0.174 5,在指標體系當中排位第二,“電氣控制與PLC應(yīng)用技術(shù)”的授課教師得分最高,該教師思維較為活躍,擁有多項國家發(fā)明專利及實用新型專利,能夠?qū)I(yè)界發(fā)展趨勢的最新資訊以及自己的創(chuàng)意融入日常教學(xué)活動中,使學(xué)生在上課時感到新鮮有趣。對該教師詳細訪談后了解到,他在上課中將TRIZ理論(發(fā)明問題解決方法)融入到教學(xué)當中,較為系統(tǒng)地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維。雖然其他四位教師也在課堂中滲透創(chuàng)新思想并開展了一些課堂活動,但是欠缺系統(tǒng)有效的方法與手段,導(dǎo)致了在這一指標的得分上與最高分有較大差距。通過對企業(yè)調(diào)研以及查閱文獻資料了解到,TRIZ理論成功地揭示了創(chuàng)造發(fā)明的內(nèi)在規(guī)律和原理,實踐證明運用該理論可大大加快創(chuàng)造發(fā)明的進程而且能得到高質(zhì)量的創(chuàng)新產(chǎn)品,TRIZ理論已成為企業(yè)創(chuàng)新的利器。所以我們開展了廣大教師學(xué)習(xí)TRIZ理論的活動,并聘請企業(yè)專家對廣大教師進行系統(tǒng)培訓(xùn),以使廣大教師能夠從全新的角度看待、思考、解決教學(xué)中出現(xiàn)的問題,提高創(chuàng)新能力。
3.2.3 實際操作數(shù)據(jù)分析
實際操作部分的綜合權(quán)重為0.065 6,顯著低于專家給出的權(quán)重系數(shù)0.4,說明在這個指標上,各位教師的教學(xué)能力比較均衡,且教師的實操功底較扎實,這與楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院長期開展的老中青教師的傳、幫、帶活動是密不可分的,另外,完善的在職進修與培訓(xùn)制度也極大地促進了教師的可持續(xù)性發(fā)展,全面提升了教師的基本素質(zhì)。
3.2.4 理論知識數(shù)據(jù)分析
理論知識的綜合權(quán)重為0.010 7,在整個指標體系中的作用非常有限,通過對問卷進行分析后認為這主要是由于高職教學(xué)的特點決定的。學(xué)生掌握的理論知識以“必需、夠用”為度,較為淺顯,且在教材中理論知識內(nèi)容明確、闡述詳細,因此該部分對于教師的教學(xué)能力要求不高,建議在教學(xué)中可適當減少理論知識的教學(xué)時間。
3.2.5 教學(xué)策略數(shù)據(jù)分析
教學(xué)策略的綜合權(quán)重為0.005 7,是系數(shù)最小的指標,在整個評價體系中幾乎不起作用,這主要是兩個方面造成的:一是經(jīng)過示范性建設(shè)后,楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院大力推廣標準化教學(xué),大部分課程都采用了項目化教學(xué)這一先進模式,分為任務(wù)導(dǎo)入、相關(guān)知識、任務(wù)實施、任務(wù)拓展四步進行教學(xué);二是以學(xué)生的現(xiàn)有閱歷及判斷能力很難對教師的教學(xué)策略做出準確評估。建議剔除此指標,根據(jù)課程特點進行重新設(shè)置。
基于熵權(quán)法的教學(xué)評優(yōu)模型相對于傳統(tǒng)的教學(xué)評優(yōu)方法不僅能夠較為客觀地反映教師的綜合業(yè)務(wù)素質(zhì),而且可以幫助教師及管理人員發(fā)現(xiàn)教學(xué)過程中存在的問題并進行改進。在本文的研究中,只是針對一級指標進行研究,如果將二級指標采用同樣的方法進行分析,就可得到更為精準的結(jié)論,所反饋出的信息針對性會更強。通過實例研究可以發(fā)現(xiàn),該評價模型的整個計算過程步驟明確,判斷簡便,但是由于大量的數(shù)據(jù)導(dǎo)致計算過程非常繁瑣,在以后的研究工作中,需要通過計算機編程建立可視化的用戶界面,可直接讀出綜合評判結(jié)果,使此套方法具有簡易可行性。
[1]陳磊,于偉,張容,等.校內(nèi)講課競賽模式創(chuàng)新與教師教學(xué)能力發(fā)展實證研究[J].現(xiàn)代教育科學(xué),2014(1):154-157.
[2]梁馮珍.模糊綜合評判在教學(xué)評優(yōu)中的應(yīng)用[J].山西大學(xué)師范學(xué)院學(xué)報,1999(4):80-82.
[3]馬希榮,孫華志.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)評價中的應(yīng)用[J].計算機工程與應(yīng)用,2003(19):51-54.
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[責(zé)任編輯:宋艷華]
The Construction and Application Research on Teaching Evaluation Model Based on Entropy Method
SHI Nuo,LIU Qiong
(Yangling Vocational&Technical College,Yangling 712100,China)
Teaching evaluation is the value identification and judgment of teachers'teaching activities,which has certain positive role in improving teaching quality and promoting teaching development.Based on other teaching evaluation methods,the researcher proposes an analysis method of combining quality and quantity based on entropy method,and makes case study through the steps of data collection,model establishment,weight determination and result analysis.The result shows that the method cannot only objectively reflect teachers' comprehensive professional quality,but also help teachers and administers find the existing problems and make improvement during teaching process,which makes a useful attempt on teaching evaluation.
data analysis;teaching evaluation;entropy method;evaluation model
G40.034
A
2095-5928(2015)04-26-05
2015-05-01
楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院2014年人文社科類研究基金項目(GJ1436)
史諾(1985-),男,陜西楊凌人,講師,碩士,研究方向:機電一體化技術(shù)及高職教育管理。
劉瓊(1984-),女,陜西西安人,講師,碩士,研究方向:圖像處理、語義網(wǎng)及高職教育管理。