耿秀麗

摘要：學(xué)生評(píng)教在評(píng)教指標(biāo)設(shè)定和評(píng)教信息處理方法上都存在很多不足。本文以上海L大學(xué)網(wǎng)絡(luò)評(píng)教系統(tǒng)為例，分析了學(xué)生評(píng)教方法存在的具體問題，提出了改進(jìn)的評(píng)教指標(biāo)體系和基于云模型的評(píng)教信息處理方法，應(yīng)用實(shí)例分析驗(yàn)證了所提方法的有效性，最后給出了結(jié)論和建議。

關(guān)鍵詞：學(xué)生評(píng)教；云模型；指標(biāo)體系

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2017）01-0011-02

我國高等教育開始進(jìn)入大眾化階段，高等教育由大向強(qiáng)轉(zhuǎn)變的根本標(biāo)志是人才培養(yǎng)質(zhì)量的整體提升。其中學(xué)生評(píng)教是教學(xué)質(zhì)量控制的重要手段之一，也被看作“教學(xué)質(zhì)量保障的根本制度”。[1]學(xué)生評(píng)教指高等院校學(xué)生對(duì)教師的課堂教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。[2]目前教育界對(duì)學(xué)生評(píng)教有效性存在質(zhì)疑與爭議，在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是否合理，在實(shí)際的教學(xué)管理中應(yīng)該如何處理和應(yīng)用評(píng)教數(shù)據(jù)等方面都存在很多的問題。

國內(nèi)高校主要把學(xué)生評(píng)教作為一種教學(xué)行政管理控制手段，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)不夠合理，只注重教，忽視了學(xué)，使學(xué)生評(píng)教有失客觀性和公正性。甚至有學(xué)者認(rèn)為學(xué)生評(píng)教不但不能促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量，還會(huì)導(dǎo)致教師不敢從嚴(yán)管理學(xué)生，導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量滑坡。[3]評(píng)教指標(biāo)也沒有考慮到課程類型，實(shí)際上，學(xué)生評(píng)價(jià)必修課教師更側(cè)重于教師的教學(xué)水平，而評(píng)價(jià)選修課教師則側(cè)重于教師知識(shí)的廣度和深度。[4]此外，評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)用數(shù)值代替，沒有考慮語義評(píng)估的模糊性和隨機(jī)性。最終的評(píng)價(jià)結(jié)果僅是一個(gè)單一的數(shù)值，不能反映出教師在各評(píng)價(jià)指標(biāo)方面的具體狀況，難以有效對(duì)教學(xué)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。本文以上海L大學(xué)為例，分析學(xué)生評(píng)教指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法存在的問題，提出了基于云模型的評(píng)教信息處理方法。

一、上海L大學(xué)學(xué)生評(píng)教指標(biāo)體系和方法存在的問題

目前上海L大學(xué)的本科教學(xué)學(xué)生評(píng)價(jià)指標(biāo)共有6個(gè)，包括認(rèn)真負(fù)責(zé)、條理清晰、內(nèi)容充實(shí)、課堂組織、答疑輔導(dǎo)、促進(jìn)學(xué)習(xí)興趣。指標(biāo)權(quán)重是管理者主觀確定的，分別為：0.1，0.2，0.2，0.2，0.1，0.2。學(xué)生評(píng)教時(shí)，從每個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的四個(gè)等級(jí)，即優(yōu)秀、良好、一般和較差中選擇一個(gè)對(duì)應(yīng)的等級(jí)。管理者在處理學(xué)生評(píng)教信息時(shí)，將四個(gè)等級(jí)簡單轉(zhuǎn)化為分值，分別對(duì)應(yīng)為95、80、65和50分。最后采用加權(quán)平均法計(jì)算總體評(píng)價(jià)值。

上海L大學(xué)學(xué)生評(píng)教存在的問題如下：

（1）評(píng)價(jià)指標(biāo)側(cè)重于“教”，不夠全面，沒有與發(fā)展型的大學(xué)教育目標(biāo)相關(guān)聯(lián)；

（2）評(píng)教信息處理方法沒有體現(xiàn)信息的模糊性和不確定性，評(píng)價(jià)結(jié)論難以客觀；

（3）評(píng)教前缺乏充分的說明，評(píng)教后沒有完善的反饋信息，教師無法依據(jù)評(píng)教信息進(jìn)行提升，學(xué)生也得不到反饋信息。

針對(duì)上述問題，本文從評(píng)教指標(biāo)體系和評(píng)教信息處理兩個(gè)方面探討評(píng)教方法優(yōu)化，并給出相應(yīng)的對(duì)策和建議。

二、高校學(xué)生評(píng)教指標(biāo)體系優(yōu)化

目前高校普遍采用的評(píng)教指標(biāo)通常是“五環(huán)節(jié)模式”，即對(duì)教師的教學(xué)計(jì)劃、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)手段、教學(xué)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。只評(píng)價(jià)教師的“教”，而不評(píng)價(jià)學(xué)生的“學(xué)”。[5]國外大學(xué)更關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，評(píng)教指標(biāo)中通常會(huì)涉及教學(xué)管理、教學(xué)環(huán)境、教師風(fēng)格與特性以及學(xué)生參與和努力程度。根據(jù)國外大學(xué)的評(píng)教理念，并考慮評(píng)教信息不宜繁瑣的特點(diǎn)，本文給出的高校學(xué)生評(píng)教指標(biāo)體系包括6個(gè)一級(jí)指標(biāo)：C1教學(xué)管理、C2教學(xué)環(huán)境、C3教學(xué)方法、C4教學(xué)內(nèi)容、C5教學(xué)態(tài)度、C6學(xué)習(xí)效果。各一級(jí)指標(biāo)可根據(jù)學(xué)院特點(diǎn)設(shè)定具體的二級(jí)指標(biāo)。例如：C3教學(xué)方法可包括C31課堂組織能力和C32教學(xué)手段是否激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、提高教學(xué)效果。C4教學(xué)內(nèi)容可包括C41內(nèi)容是否與時(shí)俱進(jìn)、理論與實(shí)踐相結(jié)合、有無拓展和C42充實(shí)，重點(diǎn)突出。不同學(xué)院應(yīng)根據(jù)學(xué)科的特點(diǎn)，針對(duì)指標(biāo)體系，可設(shè)計(jì)合理的評(píng)教指標(biāo)。

三、基于云模型的高校學(xué)生評(píng)教方法及實(shí)例分析

學(xué)生評(píng)教指標(biāo)更適合于采用語言信息進(jìn)行評(píng)價(jià)，語言評(píng)價(jià)不僅具有模糊性，還具有隨機(jī)性和不確定性。云模型運(yùn)用期望值Ex，熵值En，超熵值He定性表示語言評(píng)價(jià)值，將評(píng)價(jià)值的模糊性和隨機(jī)性集成在一起，是一種定量評(píng)價(jià)和定性評(píng)價(jià)相互轉(zhuǎn)換的有效工具。因此，本文用云模型建立語言評(píng)價(jià)標(biāo)度來表示評(píng)教數(shù)據(jù)的模糊性和不確定性。云模型用數(shù)字特征（Ex，En，He）表示，其中Ex表示期望值，是最能描述這一模糊信息的數(shù)值；En表示熵值，反映了這一模糊信息的不確定性，熵越大，不確定性的程度越高；He表示超熵值，它反映這一模糊信息的離散程度，超熵越大，離散程度也越大，隨機(jī)性越大。

將評(píng)價(jià)者的各個(gè)評(píng)價(jià)值用自然語言表示，并將其分為n個(gè)，一般n為奇數(shù)。其有效論域?yàn)閇Xmin，Xmax]。通過黃金分割法生成n個(gè)云評(píng)價(jià)標(biāo)度。根據(jù)專家評(píng)價(jià)選取論域[Xmin，Xmax]為[0，100]，給定超熵He0為0.1可以計(jì)算得到云評(píng)價(jià)標(biāo)度分別為：優(yōu)秀（100，10.30，0.26），良好（69.1，6.37，0.16），中等（50，3.93，0.1），較差（30.9，6.37，0.16），差（0，10.30，0.26）。

根據(jù)L大學(xué)管理學(xué)院的特點(diǎn)，參照評(píng)教指標(biāo)體系，建立了包含6個(gè)一級(jí)指標(biāo)，12個(gè)二級(jí)指標(biāo)的具體評(píng)教指標(biāo)體系。6個(gè)一級(jí)指標(biāo)權(quán)重分別為：0.20，0.10，0.18，0.17，0.15，0.20。各一級(jí)指標(biāo)下對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重分別為：C1（0.7，0.3），C2（0.6，0.4），C3（0.5，0.5），C4（0.4，0.6），C5（0.7，0.3），C6（0.4，0.6）。評(píng)教指標(biāo)對(duì)應(yīng)的評(píng)語集為：{優(yōu)秀，良好，一般，較差，差}。調(diào)查2個(gè)班級(jí)學(xué)生對(duì)某2位教師所授同一門課程的評(píng)分作為數(shù)據(jù)來源，教師A1評(píng)教人數(shù)80人，教師A2評(píng)教人數(shù)75人。根據(jù)評(píng)教數(shù)據(jù)利用逆向云發(fā)生器對(duì)每一個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后將二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)云綜合起來得到所有一級(jí)指標(biāo)的云模型的數(shù)字特征。評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)的值區(qū)間分別為：優(yōu)秀[85，100]，良好[65，85]，一般[45，65]，較差[25，45]，差[1，25]。

下面以指標(biāo)C4為例進(jìn)行說明。將教師A1的評(píng)價(jià)指標(biāo)C41通過正向云模型將云評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為確定值，然后通過無確定度的逆向云模型將評(píng)價(jià)值轉(zhuǎn)化為云模型，從而得到針對(duì)A1的C41評(píng)價(jià)云模型為（84.2961，16.2315，5.7258），同理可得針對(duì)A1的C42評(píng)價(jià)云模型為（82.3013，16.1725，5.5768）。C41和C42的二級(jí)權(quán)重分別為0.7，0.3，運(yùn)用云模型融合公式得到針對(duì)A1的指標(biāo)C4評(píng)價(jià)云模型為（83.099，16.196，7.993）。同理得到針對(duì)A2的指標(biāo)C4評(píng)價(jià)云模型為（82.830，15.706，8.194）。結(jié)果可以看出兩位教師在指標(biāo)C4教學(xué)內(nèi)容方面都屬于良好等級(jí)，但是教師A1略優(yōu)于A2。說明兩位老師在教學(xué)內(nèi)容上差異不大。

最后得到兩位教師的綜合云模型，分別為A1（71.780，15.593，14.256），A2（68.698，22.671，27.033）。通過對(duì)比可以看出，兩位教師的教學(xué)都屬于良好等級(jí)，但是A2的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)離散性較大，評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性大。因此運(yùn)用云模型處理評(píng)價(jià)信息不僅可以得到評(píng)價(jià)的結(jié)果，還可以分析出更深層次的信息。

四、結(jié)論與建議

高校學(xué)生評(píng)教指標(biāo)體系應(yīng)將教和學(xué)結(jié)合，脫離單純的人事評(píng)價(jià)目的，基于云模型的評(píng)教信息處理方法將各個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果用云模型來表示，考慮了信息的模糊性和隨機(jī)性。與傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法相比，更能準(zhǔn)確地反映出了被評(píng)價(jià)教師的教學(xué)水平，并同時(shí)可以挖掘深層次的信息。最后建議網(wǎng)絡(luò)評(píng)教系統(tǒng)可以允許任課教師自主增加開放問題，另外評(píng)教結(jié)果需要全面地反饋給教師，不僅只有個(gè)人的評(píng)教結(jié)果，還要包括橫向的評(píng)教比較信息，便于教師針對(duì)性得改進(jìn)教學(xué)，真正達(dá)到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。

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Research on The Student Course Ratings Approach Based on Cloud Model

—An Example of Shanghai L University

GENG Xiu-li

（University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：There are a lot of deficiencies in the teaching evaluation index setting of the student course ratings （SCR） and information processing methods.Taking the network SCR system of Shanghai L University as an example，the specific problems of SCR approach were analyzed，and the improved evaluation index system and information processing method based on cloud model were put forward.The effectiveness of the proposed approach was verified by a practical case study.Finally，the conclusion and suggestion were given.

Key words：the student course ratings；cloud model；evaluation index