袁紅春++王曉明

摘 要 為了改善教師的教學(xué)方法，激發(fā)教學(xué)積極性，從而提高教學(xué)質(zhì)量水平，根據(jù)上海海洋大學(xué)信息學(xué)院2013學(xué)年得到的學(xué)生評教的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以多元統(tǒng)計分析為依據(jù)，通過使用統(tǒng)計分析軟件（SPSS 19.0）中的主成分分析模型，對學(xué)生評教的有效性進(jìn)行分析。同時找出影響學(xué)生評教的主要因素，為學(xué)校能夠合理采用學(xué)生評教的結(jié)果調(diào)整偏差提供建議，使教師的教學(xué)效果更加公平化、真實化。

關(guān)鍵詞 學(xué)生評教；主成分分析；SPSS

中圖分類號：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：1671-489X（2015）24-0009-05

1 前言

教學(xué)實踐證明，學(xué)生參與并貫穿在教師的教學(xué)活動中，同時也是組成教師教學(xué)活動的重要成員之一，能夠最直接地感受和體會教師教學(xué)水平的高低，同時對教師的課堂教學(xué)質(zhì)量也具有重要的發(fā)言權(quán)。目前，我國大多數(shù)的高校都將學(xué)生評教作為課堂教學(xué)質(zhì)量檢測的一個重要手段，現(xiàn)在高校學(xué)生評價課堂教學(xué)質(zhì)量的其中一項重要組成就是教師的教學(xué)評估。隨著高等教育教學(xué)過程的普及和教育改革的不斷深入，學(xué)生評教甚至開始掌控課堂教學(xué)質(zhì)量評價的主導(dǎo)地位。在我國，學(xué)生評教被引入各高校始于20世紀(jì)80年代中期，到了90年代初，高校開始逐步改善，并且學(xué)生評教進(jìn)入正?；?。

為了充分體現(xiàn)教師教學(xué)活動的特點，避免遺漏重要信息，通常需要較多的指標(biāo)來構(gòu)成教學(xué)評價指標(biāo)體系。這些指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)，勢必會造成大量信息的重復(fù)，增加教學(xué)評價的復(fù)雜性和準(zhǔn)確性。因此，設(shè)計一些重要的因素來總結(jié)各方面的信息是必不可少的，并且這些重要因素中的指標(biāo)間是相互不關(guān)聯(lián)的。而本文就是通過運(yùn)用主成分分析模型，以多元統(tǒng)計分析為依據(jù)，對評教數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性的分析之后，構(gòu)建一個學(xué)生評教信息的新模型，找出影響學(xué)生評教的主要影響因素，為高校的教師教學(xué)評價提供可行性建議，提高學(xué)生評教的有效性，從而能夠更好地提高高校教師的教學(xué)水平。

根據(jù)從上海海洋大學(xué)教學(xué)處得到的2013學(xué)年第二學(xué)期學(xué)生網(wǎng)上評教的調(diào)查問卷，以下14項指標(biāo)被運(yùn)用在問卷調(diào)查中。

1）教學(xué)認(rèn)真，教風(fēng)嚴(yán)謹(jǐn)，注重言傳身教，能夠做到為人師表，教書育人（既授“業(yè)”，更傳“道”；既嚴(yán)格要求，又熱情關(guān)心，智育與德育融為一體）；

2）采取多種形式的輔導(dǎo)答疑，解答耐心；

3）作業(yè)布置適量，認(rèn)真批改并及時反饋解決問題；

4）不隨意停（調(diào)）課，按時上、下課，上課時手機(jī)關(guān)機(jī)；

5）講課有感染力，能吸引學(xué)生的注意力；

6）教學(xué)過程使用標(biāo)準(zhǔn)普通話，板書、教學(xué)課件、自編教材、講義、試卷等使用規(guī)范漢字；

7）教學(xué)內(nèi)容嫻熟，思路清晰，表述清楚，重點突出，難點講清，不照本宣科；

8）講述內(nèi)容充實，信息量大；

9）對問題闡述深入淺出，有啟發(fā)性；

10）注意教學(xué)內(nèi)容的前后銜接和知識的更新，重視與學(xué)生的交流，給予學(xué)生思考、聯(lián)想、創(chuàng)新的啟迪；

11）教師能根據(jù)教學(xué)內(nèi)容合理使用各種教學(xué)手段，效果好；

12）能對課堂教學(xué)秩序有效管理，調(diào)動學(xué)生的情緒，課堂氣氛活躍；

13）教師選用合適的教材（講義），提供課外參考書目，并適時地對于學(xué)生的課外學(xué)習(xí)給予指導(dǎo)；

14）通過教師的講授，提高了對課程內(nèi)容的興趣，掌握了本課程的基本理論和技能。

以上14項指標(biāo)中，指標(biāo)1、指標(biāo)2、指標(biāo)7、指標(biāo)9、指標(biāo)10和指標(biāo)14的權(quán)重均為10，其余八項指標(biāo)的權(quán)重各為5，這14項指標(biāo)的權(quán)重總和為100。這14項指標(biāo)涉及知識寬度、教學(xué)熱情、功課數(shù)量與難度、教學(xué)管理、教學(xué)方法、學(xué)習(xí)價值觀等方面，所以這些評價指標(biāo)基本上包含了能夠影響學(xué)生評價的絕大部分因素。

2 主成分分析

隨機(jī)選取20位教師的評教成績，并將這20位教師作為研究對象，進(jìn)行編號。為了數(shù)據(jù)處理更加方便，分別為以上14項指標(biāo)命名為指標(biāo)1、指標(biāo)2、……、指標(biāo)14，也就是主成分分析模型中的可觀測隨機(jī)變量。之后將會運(yùn)用到統(tǒng)計分析軟件（SPSS 19.0）來進(jìn)行主成分分析的運(yùn)算，由此來得到影響教師教學(xué)質(zhì)量的主成分因素。

首先將以上14個指標(biāo)以及隨機(jī)抽取的20位教師在這14個變量上的得分經(jīng)過整合之后作為評價教師教學(xué)質(zhì)量效果的指標(biāo)輸入SPSS19.0中。結(jié)果表1所示。

表1中數(shù)據(jù)類型為數(shù)值，并且小數(shù)點之后保留四位。左邊一欄“1～20”為被隨機(jī)抽取的20位教師的編號。利用統(tǒng)計分析軟件SPSS19.0進(jìn)行主成分分析，得到表2數(shù)據(jù)。

表2的相關(guān)系數(shù)矩陣是得到14個變量兩兩之間相關(guān)系數(shù)大小的方陣。由此可以看出指標(biāo)與指標(biāo)之間都具有比較高的相關(guān)性，可以繼續(xù)進(jìn)行之后的步驟。

表3給出變量共同度的結(jié)果。該表右側(cè)表示變量的共同度。從該表可以得到，因子分析的變量共同度都在0.600以上，說明共同度都非常高，表明因子能夠提取指標(biāo)中的大部分信息，說明因子分析的結(jié)果是有效的，可以繼續(xù)進(jìn)行之后的步驟。

表4給出因子貢獻(xiàn)率的結(jié)果。該表中左側(cè)部分為初始特征值，右側(cè)為選中的主因子的結(jié)果?！昂嫌嫛敝敢蜃拥奶卣髦担胺讲畹?”指該因子的特征值占總特征值的百分比，“累積%”則表示累積的百分比。確定主成分個數(shù)的準(zhǔn)則有兩個。

一是以累積貢獻(xiàn)率來確定。當(dāng)前p個主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到某一特定值時（一般采用70%～85%為準(zhǔn)則），則保留前p個主成分。

二是根據(jù)特征值的大小來確定。一般來說，取特征值大于等于1為準(zhǔn)則。

現(xiàn)在把兩種確定主成分個數(shù)的方法結(jié)合起來，由表4可以看出：只有前2個因子的特征值大于1，前2個的“累積%”約為85%，因此，提取前兩個因子作為主成分。

由表5可以看出，主成分1相關(guān)度較高的為指標(biāo)1、指標(biāo)2、指標(biāo)3、指標(biāo)4、指標(biāo)7、指標(biāo)8、指標(biāo)9、指標(biāo)10、指標(biāo)11、指標(biāo)12、指標(biāo)13和指標(biāo)14；主成分2相關(guān)度較高的為指標(biāo)5和指標(biāo)6。所以，提取的這兩個主成分是能夠反映全部的指標(biāo)信息的。因此，決定將這兩個主成分作為新的兩項指標(biāo)來代替原來的14項指標(biāo)。endprint

表6中，把因子1和因子2的數(shù)值分別乘以各自特征值的算術(shù)平方根，得出20位教師的主成分1的得分F1和主成分2的得分F2，再根據(jù)公式得到綜合主成分的函數(shù)，從而得到綜合主成分的得分F，并且按照20位教師的得分進(jìn)行排序，如表7所示。

3 結(jié)果與分析

在主成分F1中，根據(jù)成分載荷矩陣（表5）來看，除了指標(biāo)5和指標(biāo)6以外，其余12個指標(biāo)具有較高的載荷度，而這12個指標(biāo)涵蓋了教師的教學(xué)風(fēng)格、課后輔導(dǎo)與答疑、教師的知識量、教師教學(xué)內(nèi)容和其嫻熟度、教學(xué)能力等不同的領(lǐng)域，因此主成分F1可以反映教師的綜合教學(xué)能力。而主成分F1的排名情況可以衡量被抽查的20名教師的綜合教學(xué)質(zhì)量水平：教師編號為16、17、18的三位教師占據(jù)綜合教學(xué)能力的前三名。

在主成分F2中，根據(jù)成份載荷矩陣（表5）來看，指標(biāo)5和指標(biāo)6具有較高的載荷度，這兩個指標(biāo)主要從教師上課是否具有感染力以及教師上課是否使用普通話、寫規(guī)范字這兩個方面來衡量教師的教學(xué)水平，也可定義為教師的課堂教學(xué)能力。因此，根據(jù)主成分F2的排名情況可以反映以下情況：教師編號為13、20、18的三位教師占據(jù)了教師課堂教學(xué)能力的前三名。由于主成分F2側(cè)重的方面與主成分F1的方面有偏差，因此排名與主成分F1有差異，而這種差異也是被允許的。

根據(jù)綜合主成分得分排名（表7），主成分F是根據(jù)主成分的綜合得分模型得出教師的綜合排名情況。其中，綜合得分越高，說明該教師的綜合素質(zhì)水平越高；綜合得分為負(fù)，則說明該教師的綜合素質(zhì)水平處于平均水平之下，需要提高各方面的教學(xué)質(zhì)量水平。同時，在表1中也看到主成分F的教師排名與主成分F1的教師排名大部分是相同的，只有個別教師的排名存在差異。由此也可以看出學(xué)生在評價教師教學(xué)質(zhì)量上，主要還是側(cè)重于教師的綜合教學(xué)能力水平。從綜合排名中可以看到編號為16的教師的綜合教學(xué)能力以及課堂教學(xué)能力是最好的；而編號為6的教師，雖然他的課堂教學(xué)能力為負(fù)，處于平均水平之下，但是由于他綜合能力水平居于前列，因此最后的綜合排名也位居前列。

根據(jù)表3，公因子方差比指的是在提取公因子后，各評教指標(biāo)中所含信息被提取出來的比例，或者說原指標(biāo)的方差中可以被公因子解釋的比例。可以看到即使只提取一個主成分（公因子），最少的指標(biāo)5也被保留了原信息的61%，可以說只提取一個主成分對各變量的解釋已經(jīng)很強(qiáng)了。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是，如果學(xué)生認(rèn)可他的任課教師，往往會對所有的指標(biāo)都打較高的分?jǐn)?shù)，或者說學(xué)生在給一個教師打分時，不會仔細(xì)推敲各指標(biāo)的具體內(nèi)容，而是憑著對教師的整體印象打分。所以，評教指標(biāo)設(shè)置在一定范圍內(nèi)的不同，不會顯著影響教師的最終得分。所以評教題目設(shè)置得更加簡潔，不會對評教結(jié)果帶來多大的影響?！?/p>

參考文獻(xiàn)

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