鄭 永,陳 艷
(重慶理工大學(xué) a.機(jī)械檢測(cè)技術(shù)與裝備教育部工程研究中心;b.電子信息與自動(dòng)化學(xué)院,重慶 400054)
我國高等教育為適應(yīng)當(dāng)前新形勢(shì)的要求,需要通過改革不斷地完善、提升自身的發(fā)展水平。在高等教育中,高校是傳授知識(shí)、文化的主要場(chǎng)所,高校教師的教學(xué)課堂則是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的主要承載者。因而高校對(duì)教師的教學(xué)水平提出了較高的要求,需要通過采取各種措施來提升教師的教學(xué)質(zhì)量。目前,很多高校都采用由學(xué)生給老師打分的評(píng)教方法。該方法是將學(xué)校所有的課程分為幾大類,如理論課程、實(shí)習(xí)課程、實(shí)驗(yàn)課程等,對(duì)每類課程設(shè)置一些評(píng)價(jià)指標(biāo),由學(xué)生根據(jù)這些指標(biāo)對(duì)所學(xué)課程的主講教師進(jìn)行匿名評(píng)分。每學(xué)期期末由教務(wù)部門或高校評(píng)估中心匯總學(xué)生評(píng)分,以此來加強(qiáng)教學(xué)管理、提升教師的教學(xué)質(zhì)量。盡管這種方式在一定程度上強(qiáng)化了學(xué)校對(duì)教學(xué)的管理,評(píng)價(jià)的結(jié)果也一定程度上體現(xiàn)了教師的教學(xué)水平,使得教師在教學(xué)過程中更加注重學(xué)生的感受,有利于改善教師教學(xué)水平。但這種評(píng)價(jià)機(jī)制也存在一些問題[1]:
1)教學(xué)評(píng)價(jià)沒有充分考慮被評(píng)教師的差異。因?qū)嶋H操作的困難,學(xué)校在設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí),沒有根據(jù)不同課程本身性質(zhì)的差異來設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)。對(duì)于不同學(xué)科、不同發(fā)展階段的教師,采用統(tǒng)一的評(píng)價(jià)方式、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)顯然是不切實(shí)際的,也是有失公允的。對(duì)于不同學(xué)科、發(fā)展階段的教師應(yīng)該有不同的評(píng)價(jià)體系,不同的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn);即便是相同學(xué)科,處于相同發(fā)展階段的教師也應(yīng)該有傳統(tǒng)課程教學(xué)和新開課程教學(xué)的區(qū)別。
2)參與評(píng)教的主體過于單一,容易造成結(jié)果的片面性。按照傳統(tǒng)的評(píng)教體系,教學(xué)評(píng)價(jià)的主體是學(xué)生,那么學(xué)生的價(jià)值取向?qū)⒅苯雨P(guān)系到評(píng)價(jià)結(jié)果的好壞。學(xué)生作為行使評(píng)教的唯一主體會(huì)在一定程度上導(dǎo)致教學(xué)評(píng)價(jià)的片面性。當(dāng)今大學(xué)生思想獨(dú)立,教師的知名度、資歷、職稱、學(xué)歷、認(rèn)知程度等都會(huì)在一定程度上影響學(xué)生的打分結(jié)果。同時(shí),學(xué)生對(duì)課程學(xué)習(xí)的興趣也會(huì)影響到評(píng)價(jià)結(jié)果,他們往往更看重教師在課堂上是否風(fēng)趣、生動(dòng)、有激情。這種導(dǎo)向較為普遍,結(jié)果常常會(huì)引導(dǎo)教師在講課中引入一些與課程不相關(guān)的內(nèi)容去迎合學(xué)生的評(píng)審標(biāo)準(zhǔn),從而忽視了課程的主要內(nèi)容。再者,單一的教學(xué)評(píng)價(jià)主體使得教師因怕“得罪”學(xué)生而遷就學(xué)生,不敢管也不愿管,考前劃范圍等導(dǎo)致學(xué)風(fēng)下降。
3)評(píng)教方法缺乏可操作性。盡管目前的高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)采取平時(shí)與定期相結(jié)合、定性與定量相結(jié)合、督導(dǎo)與學(xué)生相結(jié)合,但高校教師教學(xué)質(zhì)量考核并沒有找到一種真正的適用性較強(qiáng)、便于操作的考核方法。在平時(shí)與定期考核相結(jié)合方面,缺少平時(shí)考核;在定性與定量考核結(jié)合方面,缺乏定量考核;在督導(dǎo)與學(xué)生考核相結(jié)合方面,缺少督導(dǎo)考核。
綜上,研究并建立科學(xué)的教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及體系既是學(xué)校制度建設(shè)和規(guī)范管理的需要,也是教師教學(xué)行為的方向標(biāo)。本文旨在建立一個(gè)科學(xué)準(zhǔn)確的教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系,為高校教師的入職、培訓(xùn)、上崗、晉升以及發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐,從而制定出科學(xué)、高效、合理的教師評(píng)價(jià)系統(tǒng),為促進(jìn)高校本身及高校教師隊(duì)伍的發(fā)展提供客觀依據(jù)[2-3]。
全方位評(píng)價(jià)體系是指由領(lǐng)導(dǎo)部門、督導(dǎo)團(tuán)、同事同仁、教師自身和學(xué)生等全方位各角度地來了解教師的工作績效。通過這種績效評(píng)價(jià),被評(píng)教師可以從上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)、督導(dǎo)團(tuán)、自身和學(xué)生處獲取多角度的反饋,從而更清楚地知道自己的不足、長處,從而為后期的發(fā)展及職業(yè)規(guī)劃提供依據(jù)。事實(shí)證明,這種全方位的評(píng)價(jià)體系是全面而有效的[4]。
全方位高校教學(xué)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)體系包括授課評(píng)價(jià)體系和學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)體系。授課評(píng)價(jià)體系中的評(píng)價(jià)對(duì)象是高校教師,評(píng)價(jià)主體有督導(dǎo)、同行、學(xué)生和教師本人。學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)體系中,評(píng)價(jià)的對(duì)象是學(xué)生,評(píng)價(jià)主體有督導(dǎo)、教師、其他同學(xué)和學(xué)生本人。對(duì)于授課評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)有教師互評(píng)、教師自評(píng)、督導(dǎo)評(píng)教和學(xué)生評(píng)教等;對(duì)于學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)有同學(xué)互評(píng)、學(xué)生自評(píng)、督導(dǎo)評(píng)學(xué)和教師評(píng)學(xué)等。各指標(biāo)相互聯(lián)系、相互影響構(gòu)成了全方位高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系[5-9]。
圖1 全方位高校教學(xué)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)體系的組成
作為研究非線性擬合與分類的有力工具,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、自動(dòng)控制、預(yù)測(cè)等方面已凸顯了其優(yōu)越性[8-9]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過不斷的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,能從已有的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中挖掘出規(guī)律性的東西,從而達(dá)到探求未知的目的。它尤其能處理任意類型的數(shù)據(jù),這是許多傳統(tǒng)方法無法達(dá)到的,因而其準(zhǔn)確度較高。同時(shí),它還能處理多元輸入,并兼顧各個(gè)輸入對(duì)輸出的影響。因此,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系,不僅可以解決綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的定性指標(biāo)與定量指標(biāo)的問題,也可解決傳統(tǒng)評(píng)價(jià)體系的復(fù)雜建模問題,避免了人為的主顧隨意度,保證了有效的評(píng)估結(jié)果。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過反向傳播誤差來修正模型權(quán)值和閾值的一種應(yīng)用較廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8]。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)估時(shí),將全方位高校教學(xué)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)體系中的各個(gè)指標(biāo)作為神經(jīng)元輸入,將評(píng)價(jià)的最終結(jié)果作為輸出,從而建立評(píng)估模型。訓(xùn)練過程中,若輸出的量值和預(yù)期的量值之間存在誤差,且超出了規(guī)定的范圍,則按照誤差反向傳遞的方法調(diào)整各層之間的連接權(quán)值及隱層和輸出層節(jié)點(diǎn)的閾值,直到系統(tǒng)誤差控制在可接受的范圍內(nèi),則訓(xùn)練停止[9]。此時(shí)的權(quán)值和閾值將不再改變,所得的網(wǎng)絡(luò)是經(jīng)過自適應(yīng)學(xué)習(xí)的正確表示,訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便可以作為一種定性與定量相結(jié)合的有效工具為訓(xùn)練數(shù)據(jù)以外的對(duì)象做出正確評(píng)價(jià)。
本文根據(jù)全方位高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系所包含的2個(gè)體系下的7個(gè)二級(jí)指標(biāo),將這7個(gè)指標(biāo)分別當(dāng)作7個(gè)二級(jí)系統(tǒng),即教師互評(píng)系統(tǒng)、教師自評(píng)系統(tǒng)、督導(dǎo)評(píng)教系統(tǒng)、學(xué)生評(píng)教系統(tǒng)、教師評(píng)學(xué)系統(tǒng)、督導(dǎo)評(píng)學(xué)系統(tǒng)、學(xué)生自評(píng)系統(tǒng)。每個(gè)二級(jí)系統(tǒng)下又存在不同的評(píng)價(jià)指標(biāo),見表1和表2。將這些評(píng)價(jià)指標(biāo)作為二級(jí)系統(tǒng)的輸入,二級(jí)系統(tǒng)的輸出作為教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,教學(xué)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)體系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出則是高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的最終結(jié)果[9]。整個(gè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
根據(jù)以上框架,高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)可分為下面2個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng):
1)二級(jí)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。各二級(jí)系統(tǒng)均采用3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即輸入、隱層、輸出,各二級(jí)系統(tǒng)的輸入為其對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo),即教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)效果,則該網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)為3,輸出為各二級(jí)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)結(jié)果。通過對(duì)該系統(tǒng)的樣本訓(xùn)練,得到該二級(jí)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值。訓(xùn)練樣本通過二級(jí)系統(tǒng)下對(duì)應(yīng)的指標(biāo)的打分獲得,選取的樣本足夠多以保證系統(tǒng)評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。
2)綜合評(píng)價(jià)體系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng),其模型結(jié)構(gòu)也采用二級(jí)系統(tǒng)的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所不同的是該網(wǎng)絡(luò)的輸入是各二級(jí)系統(tǒng)的輸出值,它是在各二級(jí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立的。該網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)為7,輸出為高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果,分為優(yōu)、良、中、及格、不及格5個(gè)等級(jí),對(duì)應(yīng)的輸出范圍分別為90~100、80~89、70~79、60~69和59以下。
表1 評(píng)教指標(biāo)匯總
表2 評(píng)學(xué)指標(biāo)匯總
首先對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)(訓(xùn)練樣本)進(jìn)行歸一化處理,這樣做可有效避免隱層S函數(shù)的飽和區(qū),同時(shí)能加快學(xué)習(xí)速度(Matlab中一般采用premnmx函數(shù)進(jìn)行歸一化處理)。輸入層的神經(jīng)元只具備數(shù)據(jù)傳送的功能,一般采用線性函數(shù)作為傳遞函數(shù),其學(xué)習(xí)過程中不會(huì)發(fā)生飽和現(xiàn)象。隱含層中的神經(jīng)元一般采用飽和非線性的S函數(shù)。同時(shí),鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)樣本數(shù)據(jù)經(jīng)過了歸一化處理,則測(cè)試樣本數(shù)據(jù)也需要采取相同的預(yù)處理,即采用tramnmx函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸一化,再用postmnmx函數(shù)對(duì)系統(tǒng)輸出值進(jìn)行反歸一化處理。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層神經(jīng)元數(shù)目是根據(jù)7個(gè)二級(jí)系統(tǒng)來確定的。本文輸出選取層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。隱含層數(shù)目為7,各二級(jí)系統(tǒng)的隱含層數(shù)目為其對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)數(shù)3,學(xué)習(xí)率取0.3,動(dòng)量項(xiàng)系數(shù)為0.95,收斂誤差界值設(shè)置為0.0001。使用了Matlab 2012神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的trainlm函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,通過Levenberg-Marquardt算法完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為tansig函數(shù),輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為purelin函數(shù)。訓(xùn)練過程見圖3。
從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程可以看出:使用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模時(shí),訓(xùn)練少于200次即可實(shí)現(xiàn)較為完美的擬合效果。預(yù)測(cè)結(jié)果與專家評(píng)估結(jié)果的對(duì)比見表3。
圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程
表3 預(yù)測(cè)結(jié)果與專家評(píng)估結(jié)果對(duì)比
通過表3的對(duì)比及圖3(d)的分析知:預(yù)測(cè)精度在可接受的范圍內(nèi),表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型是有效、合理的。
本文構(gòu)建了全方位教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系,根據(jù)不同高校對(duì)教學(xué)質(zhì)量的要求建立教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,根據(jù)2個(gè)體系下的7個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成兩級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),并分別進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果表明:該網(wǎng)絡(luò)能夠較好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)效果顯著。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高校教師教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行合理評(píng)價(jià),克服了單一的人為因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的直接影響,為高校教學(xué)質(zhì)量的評(píng)估提供了一種科學(xué)合理的新方法,為教學(xué)質(zhì)量評(píng)估的研究發(fā)展提供有益的參考。
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