高校教師課堂教學(xué)的評(píng)價(jià)問題題目及獲獎(jiǎng)?wù)撐?編輯修改稿)
2025-07-15 15:23 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 對(duì)性別不同、其它條件相同的教師進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，用組數(shù)作為橫坐標(biāo)，得到的平均分以及男女均分的差值如圖所示：顯然在圖像上無法看出二者的差異。我們用估測(cè)信度的內(nèi)部一致性系數(shù)來判斷性別這一因素是否與評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)有關(guān)，用Matlab編程得出了幾個(gè)內(nèi)部一致性信度值： ，，（見附錄一），所以這些數(shù)據(jù)之間是相關(guān)性極小的，因此排除年齡因素的影響。 職稱的影響最后對(duì)教師的職稱因素進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。如果職稱作為影響因素，它的作用將是全局的。所以，根據(jù)所有數(shù)據(jù)的平均值（百分比）繪出下圖：顯而易見，隨著職稱的升高，評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)也相應(yīng)提高。但是職稱帶來的影響是從哪里體現(xiàn)的呢？得分的高低，究竟是學(xué)生的對(duì)老師職稱印象的一種潛意識(shí)認(rèn)可，還是真實(shí)的反映出其教學(xué)水平？研究顯示，地方院校當(dāng)以“教學(xué)為中心”，但為了評(píng)職稱，教師的科研壓力很大。由助教升講師，科研要求不強(qiáng)，關(guān)鍵是年青教師過好教學(xué)關(guān)；評(píng)定副教授或教授職稱時(shí)，主要是看有多少科研項(xiàng)目，能拿多少科研經(jīng)費(fèi)，發(fā)表了多少科研論文，至于書教得好壞則沒有直接的衡量標(biāo)準(zhǔn)。職稱這個(gè)指揮棒，會(huì)客觀上影響教師重科研輕教學(xué)，從而影響教學(xué)質(zhì)量。從這個(gè)方面看，職稱這個(gè)因素對(duì)教學(xué)實(shí)力的體現(xiàn)會(huì)有偏差。 問題二的解答綜上所述，客觀上會(huì)導(dǎo)致教學(xué)實(shí)力與評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)存在差異的因素有教師的年齡和職稱。對(duì)于一些外部的影響可能還有其他的因素，在此我們不予考慮。 問題三的求解 模型Ⅰ的準(zhǔn)備工作利用層次分析對(duì)權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化。任何系統(tǒng)分析都以一定的信息為基礎(chǔ)，層次分析法的信息基礎(chǔ)主要是人們對(duì)于每一層次中各因素相對(duì)重要性的判斷。這些判斷通過引入合適的標(biāo)度，用數(shù)值表示出來，形成判斷矩陣。判斷矩陣表示針對(duì)上一層次的某因素，本層次與其有關(guān)因素的相對(duì)重要性比較。表1 判斷矩陣的形式A1 A2 … AnA1A2…An … … …. …. … … … 判斷矩陣的元素用的1—9標(biāo)度方法給出，如表2：表2 標(biāo)度含義標(biāo)度含義1兩元素比較，具有同樣的重要意義3兩元素比較，前者比后者稍重要5兩元素比較，前者比后者明顯重要7兩元素比較，前者比后者強(qiáng)烈重要9兩元素比較，前者比后者極端重要2，4，6，8表示上述相鄰判斷的中間值他們的倒數(shù)若元素i與元素j的重要性之比為，那么元素j與元素i的重要性之比為=1/求出判斷矩陣最大特征根以及特征向量，經(jīng)歸一化后記為，的元素值為同一層次因素對(duì)于上一層次某因素相對(duì)重要性排序權(quán)值（權(quán)重），這一過程稱為單層次排序，然后進(jìn)行層次排序一致性檢驗(yàn)，計(jì)算一致性指標(biāo)：平均隨機(jī)一致性指標(biāo)的值如表3所示。表3 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)的值當(dāng)隨機(jī)一致性比率時(shí)，認(rèn)為層次單排序的結(jié)果具有滿意的一致性，否則需要調(diào)整判斷矩陣的元素取值。一致性檢驗(yàn)需要計(jì)算下列指標(biāo)： 模型Ⅰ的建立 一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重確定由問題一給出的7個(gè)一級(jí)指標(biāo)以及參照資料給出的判斷矩陣（如表4），表4 由一級(jí)指標(biāo)給出的判斷矩陣計(jì)算出每一行矩陣元素的乘積： 再計(jì)算的7次方根為：，，，對(duì)應(yīng)的矩陣特征向量為：=[，，，]。歸一化處理后的向量為[，，，]。求出最大特征根（或者用Matlab編程直接得出結(jié)果），代入一致性檢驗(yàn)公式，可見該判斷矩陣具有滿意的一致性。因此確定一級(jí)指標(biāo)的權(quán)值如表5：表5 一級(jí)指標(biāo)權(quán)值教學(xué)態(tài)度教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法教學(xué)結(jié)構(gòu)教學(xué)管理教學(xué)效果教學(xué)能力 二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重確定對(duì)每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的對(duì)應(yīng)指標(biāo)先進(jìn)行重要性對(duì)比，從而給出判斷矩陣。從一級(jí)指標(biāo)開始，下的三個(gè)二級(jí)指標(biāo)的重要性比較應(yīng)為：給出判斷矩陣：P11/535171/31/71利用Matlab編程算出次矩陣的最大特征根，=，=，,由此可以看出該判斷矩陣具有滿意的一致性。這時(shí)求出歸一化處理后的特征向量=[，]。則所得權(quán)重為教書育人（）職業(yè)道德（）敬業(yè)勤勉（）對(duì)以及其他一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)應(yīng)用同樣的方法，得出相應(yīng)的判斷矩陣，一致性檢驗(yàn)完畢后，算出特征向量，下面給出各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重分配結(jié)果：: : : : : : 則二級(jí)指標(biāo)權(quán)向量分別為[，][，，][，，][，][，][，][，] 模型Ⅰ的解答結(jié)合一級(jí)指標(biāo)權(quán)向量[，，，]，對(duì)5個(gè)評(píng)語按等級(jí)比重分配分?jǐn)?shù)，設(shè)滿分為，則第i項(xiàng)的得分由選擇該項(xiàng)的人數(shù)決定，即二級(jí)指標(biāo)權(quán)向量相對(duì)于總目標(biāo)的權(quán)向量分別為 （），其中為權(quán)向量中的第個(gè)元素，則所有二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重表示為：（向量的拼接），用表示其中的第個(gè)元素，則評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)為。 模型Ⅱ的建立與求解 模型Ⅱ的準(zhǔn)備提出此想法的原因，來源于上一個(gè)模型最后一步評(píng)語的分?jǐn)?shù)的分配問題。首先由層次分析法得出判斷矩陣R，通過公式得到權(quán)向量。對(duì)一個(gè)評(píng)價(jià)因素集合的各個(gè)元素進(jìn)行重要性比較，按層次分析的方法得出權(quán)向量，二級(jí)評(píng)價(jià)因素同理。對(duì)評(píng)價(jià)因素集上的每一個(gè)元素，評(píng)議的結(jié)果為評(píng)價(jià)集上的一個(gè)模糊子集，可以得到評(píng)價(jià)集上的個(gè)模糊子集，構(gòu)成模糊矩陣：模糊綜合評(píng)判法算法主要分兩步進(jìn)行：先按每個(gè)因素單獨(dú)評(píng)判，再按所有因素綜合評(píng)判。針對(duì)上述模型，評(píng)價(jià)時(shí)先對(duì)每個(gè)一級(jí)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，即先根據(jù)二級(jí)因素的評(píng)價(jià)矩陣，分別得出每個(gè)一級(jí)因素的評(píng)判結(jié)果。再由一級(jí)因素的評(píng)判結(jié)果得出一級(jí)因素的評(píng)價(jià)矩陣，得到綜合評(píng)判結(jié)果矩陣后，根據(jù)最大隸屬度原則，從而得出綜合評(píng)判的結(jié)果。（資料來自） 模型Ⅱ的建立對(duì)于課堂教學(xué)，本應(yīng)對(duì)其評(píng)價(jià)項(xiàng)目的集合來比較重要度，它的評(píng)價(jià)集為{優(yōu)秀，良好，一般，較差，很差}，根據(jù)層次分析得出的結(jié)果，直接引用二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重向量,由于是橫向量，所以在算出評(píng)價(jià)矩陣前要將其轉(zhuǎn)置為縱向量。在此處我們不將步驟分為兩步，而直接用所有二級(jí)指標(biāo)因素構(gòu)成的評(píng)價(jià)矩陣得出
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