馬守明 鄭武 程晨 周祎

摘 ?要：教學(xué)質(zhì)量是驅(qū)動高?？沙掷m(xù)發(fā)展的不竭動力，也是衡量其整體教育水平的核心要素。為使教學(xué)質(zhì)量評價更具客觀性和科學(xué)性，將灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用于應(yīng)用型本科高校的教學(xué)質(zhì)量評價之中。定義了教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)的三角白化權(quán)函數(shù)，給出了灰色聚類評價模型，并討論了教學(xué)質(zhì)量灰色聚類分析實例，為促進(jìn)高校教學(xué)質(zhì)量工程建設(shè)提供了有益參考。

關(guān)鍵詞：灰色聚類;白化權(quán)函數(shù);應(yīng)用型高校;教學(xué)質(zhì)量

中圖分類號：G642 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2020）13-0077-04

Abstract： Teaching quality is an inexhaustible driving force for the sustainable development of universities， and it is also the core element to measure the overall level of education. In order to make the teaching quality evaluation more objective and scientific， the Grey System Theory is applied to the teaching quality evaluation in application-oriented undergraduate colleges. The triangle definite weighted functions of teaching quality evaluation index is defined， the Grey Cluster Evaluation Model is given， and an example of Grey Cluster analysis of teaching quality is discussed， which provides a useful reference for promoting the construction of teaching quality engineering in all universities.

Keywords： Grey Cluster; definite weighted functions; applied university; teaching quality

一、概述

目前，我國高等教育發(fā)展迅速，不斷涌現(xiàn)舉世矚目的教學(xué)與科研成果。然而我國高等教育的發(fā)展速度和發(fā)展質(zhì)量并沒有實現(xiàn)同步，兩者之間的矛盾在高等教育發(fā)展的新時期日益突出。這要求我們的高等教育發(fā)展戰(zhàn)略必須由注重速度提升、規(guī)模擴(kuò)張向融合發(fā)展轉(zhuǎn)變，堅持把提高教育質(zhì)量作為改革發(fā)展的核心任務(wù)。

一般認(rèn)為，對高校教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價分析是對其全部教學(xué)行為進(jìn)行價值判斷的復(fù)雜系統(tǒng)工程，需要有一套全面、科學(xué)、公正的評價分析體系、標(biāo)準(zhǔn)和方法。雖然該領(lǐng)域日益引起人們關(guān)注，但是對高校教學(xué)質(zhì)量評價分析的研究還不夠系統(tǒng)和深入。文獻(xiàn)[1]針對課堂教學(xué)質(zhì)量評價的模糊性，采用層次分析法模型建立判斷矩陣和影響矩陣進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量的考評。文獻(xiàn)[2]提出一種基于PCA的教學(xué)質(zhì)量綜合評價方法，克服了評價指標(biāo)因素之間的相關(guān)性對評價結(jié)果的影響。文獻(xiàn)[3]采用層次分析法確定各評價指標(biāo)的權(quán)重，通過模糊方法進(jìn)行綜合評價。文獻(xiàn)[4]提出一種基于后驗信息的教學(xué)質(zhì)量評價方法，作為現(xiàn)行教學(xué)質(zhì)量評價方法的補(bǔ)充。文獻(xiàn)[5]應(yīng)用FCM聚類分析提出了高校教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并利用粗糙集理論給出了不同評價主體的權(quán)重挖掘算法。此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]、PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8]等也逐漸在高校教學(xué)質(zhì)量評價中得到應(yīng)用。

由于高等教育活動的內(nèi)在結(jié)構(gòu)、各因素之間的作用機(jī)理是灰色的，這決定了高等教育系統(tǒng)的信息不完全性和機(jī)制灰色性，導(dǎo)致簡單地用一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)來描述和評價教育系統(tǒng)的特征不可避免地具有缺陷。本文利用研究少數(shù)據(jù)、貧信息不確定性問題的灰色系統(tǒng)理論[9-10]，進(jìn)行高校教學(xué)質(zhì)量評價，為高校加強(qiáng)教學(xué)質(zhì)量管理提供新的有效途徑。

二、灰色聚類分析原理

（一）灰色系統(tǒng)簡介

本質(zhì)上，灰色系統(tǒng)可以看作是一種“貧信息”的不確定性系統(tǒng)，其研究對象是普遍存在的信息不完整的小樣本。在灰色系統(tǒng)研究中，主要是通過對部分已知的信息進(jìn)行綜合的深度挖掘，從而從中提取出有價值的潛在未知信息，并在此基礎(chǔ)上最終實現(xiàn)對系統(tǒng)自身運(yùn)行、內(nèi)外交互及生命演化的深刻認(rèn)知和有效利用。

特殊地，當(dāng)在進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量灰色聚類分析時，由于分析對象數(shù)量較多，不可避免地會出現(xiàn)多個對象同屬于灰類k*的情況。此時，可以根據(jù)綜合聚類分析系數(shù)的大小，對同屬于灰類k*的各個對象進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)劣判定。

三、實例分析

依據(jù)全日制應(yīng)用型本科院校金陵科技學(xué)院制定的《課堂教學(xué)質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)》，在其中八個一級教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)，即教學(xué)準(zhǔn)備I1、課堂教授I2、輔導(dǎo)與作業(yè)I3、課程考試I4、教學(xué)效果I5、課程評價I6、課程總結(jié)I7和課程改革I8的基礎(chǔ)上，建立了教學(xué)質(zhì)量分析指標(biāo)體系，如圖2所示。

利用上述各灰類三角白化權(quán)函數(shù)，根據(jù)教學(xué)質(zhì)量具體指標(biāo)的取值，可以計算出各教學(xué)質(zhì)量分析指標(biāo)的聚類系數(shù)和綜合聚類系數(shù)，結(jié)果如表3所示：

出，該教師的教學(xué)質(zhì)量總體屬于“中”灰類，說明其教學(xué)質(zhì)量屬于一般水平。進(jìn)一步考察具體指標(biāo)，可以看出該教師教學(xué)準(zhǔn)備I1和課程總結(jié)I7水平偏低，課堂教授I2良好，輔導(dǎo)與作業(yè)I3屬于較高水平，課程考試I4水平中下，教學(xué)效果I5中等，課程評價I6水平較好，課程改革I8表現(xiàn)優(yōu)良。

四、結(jié)束語

高等教育系統(tǒng)是多層次、多目標(biāo)和多因素的灰色系統(tǒng)，用灰色聚類分析方法進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量的分析，灰類的數(shù)目、標(biāo)準(zhǔn)及白化函數(shù)都是預(yù)先確定的，方法簡單、合理，模型清晰、實用，減少了人為因素的影響，使得分析結(jié)果更接近評價對象的本質(zhì)屬性。在實踐上，該方法對提升高等教育教學(xué)質(zhì)量、促進(jìn)高等教育的持續(xù)健康發(fā)展具有一定的現(xiàn)實意義。

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