陸星家 陳志榮
摘 要 數(shù)據(jù)工程專業(yè)隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,成為教育部新設(shè)立的新專業(yè)。通過對學(xué)生評教數(shù)據(jù)、科研業(yè)績數(shù)據(jù)的分析。配對T檢驗(yàn)分析結(jié)果表明,職稱對于學(xué)生評教無顯著差異,評教較好的教師、評教較差的教師的科研業(yè)績都無顯著差異,副教授與講師的學(xué)生評教存在顯著差異。
關(guān)鍵詞 學(xué)生評教 科研業(yè)績 數(shù)據(jù)工程 配對T檢驗(yàn)
中圖分類號:G424 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.16400/j.cnki.kjdkz.2019.03.050
Abstract With the rapid development of big data, data engineering has become a new major in the Ministry of education. Through the analysis of student evaluation of teaching data and scientific research achievement data, the results of paired T test show that there is no significant difference in the evaluation of teaching Titles among students, and there is no significant difference in the scientific research performance between teachers with better teaching evaluation and teachers with worse teaching evaluation.
Keywords student evaluation of teaching; research achievement; data engineering; paired T test
數(shù)據(jù)工程專業(yè)既是傳統(tǒng)的理工類專業(yè),也是當(dāng)前信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)科學(xué)的支撐專業(yè),在信息技術(shù)人才培養(yǎng)、科技研發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等方面發(fā)揮越來越重要的作用。與研究型本科院校不同,應(yīng)用型本科院校的數(shù)據(jù)工程類專業(yè)還較多地承擔(dān)著教學(xué)和社會服務(wù)作用。[1]數(shù)據(jù)工程類專業(yè)的相關(guān)知識發(fā)展非常迅速,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能發(fā)展日新月異,幾乎每隔幾個(gè)月就會有令人耳目一新的新技術(shù)、新產(chǎn)品出現(xiàn)。同時(shí),從事本專業(yè)的工程師需要不斷地更新知識才能跟上行業(yè)的發(fā)展,這對應(yīng)用型數(shù)據(jù)工程類專業(yè)的人才培養(yǎng)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。學(xué)校的教學(xué)需要在穩(wěn)定中逐步更新,但是社會對專業(yè)知識的更新速度卻不會減慢。如何讓應(yīng)用型本科院校的數(shù)據(jù)工程類專業(yè)教育適應(yīng)這一專業(yè)的特殊背景,是當(dāng)前數(shù)據(jù)工程類專業(yè)建設(shè)迫切需要解決的難題。[2,3]
1 研究方法與方法
通過獲取寧波工程學(xué)院2016-2017年統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)以及教務(wù)評教數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)通過脫敏處理,提取數(shù)據(jù)工程專業(yè)2016-2017年的科研業(yè)績、學(xué)生評教信息。針對科教融合的理念,選擇學(xué)生評教前30%、后30%的科研業(yè)績,以及科研業(yè)績30%、后30%的學(xué)生評教排名進(jìn)行配對T檢驗(yàn),判別兩者之間是否存在顯著性差異。科研業(yè)績-評教成績、教齡采用模型擬合的方式對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合, 通過回歸分析判斷科研、教學(xué)之間內(nèi)在的關(guān)系。
2 數(shù)據(jù)工程專業(yè)科研、教學(xué)業(yè)績調(diào)查
2.1 數(shù)據(jù)工程學(xué)生評教、科研業(yè)績
數(shù)據(jù)工程專業(yè)2016年所有教師的平均學(xué)生評教排名為268名(樣本總量559),表明數(shù)據(jù)工程專業(yè)教師的學(xué)生評教處于中等水平。數(shù)據(jù)工程專業(yè)2017年學(xué)生評教前30%教師信息,所有教師的平均學(xué)生評教排名為243名(樣本總量591),相比較2016年的學(xué)生評教排名,排名提升6%,2017年數(shù)據(jù)工程專業(yè)學(xué)生教學(xué)滿意度有提升。
2016年學(xué)生評教中,教授的平均排名為217名,中位數(shù)為263名,副教授的平均評教排名為285名,中位數(shù)249名,講師的平均評教排名為218名,中位數(shù)244名。2017年學(xué)生評教中,教授的平均排名為242名,中位數(shù)為126名,副教授的平均評教排名為205名,中位數(shù)202名,講師的平均評教排名為260名,中位數(shù)260名。探索性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明,教授更加重視教學(xué)過程的管理,對學(xué)生學(xué)習(xí)的要求更加嚴(yán)格,因此學(xué)生評教成績并不占優(yōu)勢。
2.2 人均科研業(yè)績的配對T檢驗(yàn)
將學(xué)生評教2016年前30%教師的科研業(yè)績(A-1),后30%教師的科研業(yè)績(A-2)、全體教師的科研業(yè)績(A3),2017年學(xué)生評教前30%的科研業(yè)績(A4),后30%教師的科研業(yè)績(A5)、全體教師的科研業(yè)績(A6)進(jìn)行配對T檢驗(yàn),配對T檢驗(yàn)的結(jié)果表明,2016年、2017年前30%,后30%的科研業(yè)績無顯著差異(p<0.05)(見表1)。
2016年理學(xué)院學(xué)生科研業(yè)績前30%教師的學(xué)生評教平均成績?yōu)?96名。2017年理學(xué)院學(xué)生科研業(yè)績前30%教師的學(xué)生評教平均成績?yōu)?12名。2016年理學(xué)院學(xué)生科研業(yè)績前30%教師的學(xué)生評教平均成績?yōu)?22名。2017年科研業(yè)績后30%教師的學(xué)生平均評教成績?yōu)?64名。將科研業(yè)績前30%(B-1),后30%(B-2)、以及學(xué)院平均評教成績(B-3)進(jìn)行配對T檢驗(yàn),配對T檢驗(yàn)的結(jié)果表明,前30%,后30%、平均評教成績無顯著差異(見表2)。
2.3 職稱對學(xué)生評教的影響
在2016年的學(xué)生評教中,教授與副教授的學(xué)生評教具有負(fù)相關(guān),教授與講師的學(xué)生評教相關(guān)性接近0,副教授與講師評教的相關(guān)度最高。教授16評教(A1)、副教授16評教(A2)、講師16評教(A3)進(jìn)行配對T檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。講師與教授、副教授的學(xué)生評價(jià)具有顯著性差異。
在2017年的學(xué)生評教中,教授、副教授、講師的學(xué)生評教正相關(guān),副教授與講師評教的相關(guān)度最高。教授17評教(B1)、副教授17評教(B2)、講師17評教(B3)進(jìn)行配對T檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示,講師與副教授的學(xué)生評價(jià)具有顯著性差異。
將2016、2017年的教授、副教授、講師的學(xué)生評教進(jìn)行相互配對T-檢驗(yàn),其中教授16評教(A1)和教授17評教(B1)具有的相關(guān)度最高,副教授16評教(A2)和副教授17評教(B2)具有明顯的負(fù)相關(guān),講師16評教(A3)和講師17評教(B3)具有明顯的負(fù)相關(guān)。進(jìn)行配對T檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示,教授、副教授和講師的學(xué)生評價(jià)沒有顯著性差異。
3 結(jié)論
通過對數(shù)據(jù)工程專業(yè)的評教數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,教授、副教授與講師的評教成績在2016年有顯著差異,副教授與講師在2017年有顯著差異。在人均的科研業(yè)績中,教授、副教授與講師沒有顯著的差異。
參考文獻(xiàn)
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