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[摘 要] 为了检验教学效果，许多学校都根据自身情况制定一套“学生评教”的评价体系，统一组织学生在某一固定时间对任课教师的教学进行评价，指标内容大多是关于教师教学的定量描述。在设计评价体系时，既要遵循教学规律，同时又要考虑到评价主体即中学生的认知能力和性格心理特征，运用现代综合评价方法，建立更加科学有效的评价模型。本文以模糊综合评价法为基础理论和方法，建立中学学生评价模型，为中学生评教活动提供科学的评价工具。 [关键词] 学生评教；模糊综合评价法；评价模型 “学生评教” [1](Student Rating of Teaching Effectiveness，SRTE)是指学校出面组织的，由学生根据教师所提供的课程及其相应的教学表现、授课效果，结合自己在学习该课程中的收获和感受，在学校提供的评价指标体系指导下，对教师的课堂教学做出价值判断的活动。其主要目的是通过向教师反馈学生的评教信息，让教师及时了解自己的课程及教学的优点、弱点和存在的问题，调动教师的积极性，促进教师不断改善课程、改进教学和提高教学质量。在教学过程中，作为学习主体的学生对教师的教有着最全面的接触和最深切的了解，他们对教师的教学效果评价有着最直接的发言权。因此，为了检验教学效果，许多学校都根据自身情况制定一套“学生评教”的评价体系，统一组织学生在某一固定时间对任课教师的教学进行评价，指标内容大多是关于教师教学的定量描述。一般来说，在评估的过程中，学生掌握着相当的自主权，他们对教师的评价依赖于他们自身的判断。学生评教最重要的目的不是为了“证明”教学中的确存在这些问题，而是为了针对问题改进教学，提高教学质量，所以对于评教结果的使用应该与评教目的相一致，谨慎对待评教结果。 在设计评价体系时，既要遵循教学规律，同时又要考虑到评价主体即中学生的认知能力和性格心理特征，运用现代综合评价方法，建立更加科学有效的评价模型，使体系要素全面、评价指标关键而简洁、标准明确和易于理解，确保评价的信度和效度。本文运用模糊数学理论建立中学学生评教的模糊综合评价模型，试图为各级中学开展有效的学生评教活动提供参考。 一、模糊综合评价法原理和步骤模糊综合评价是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对评价事物隶属等级状况进行综合评价的一种方法。基本原理是：首先确定被评判对象的因素(指标)集和评价(等级)集，再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵，最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊评价综合结果。综合评价的结果优势在于能够对所有对象的综合评价结果进行全面排序，选出优胜对象。[2]具体步骤为：[3] 1.确定评价因素集 针对评价对象选取评价因素，即确定评价的指标体系。评价指标体系由一系列特定组合、彼此间相互联系的测评指标组成，评价因素集用U表示。 U={u1，u2，…，un}，其中Ui(i=1，2，…，n)表示一级因素，其中又可包含多个二级因素。 U1={u11，u12，…，u1k}; U2={u21，u22，…，u2k}; …… Un={un1，un2，…，unk} 2.确定评语集 选取适当的评语集用于描述评价等级，评语集用V表示。 V={v1，v2，…，vm}，如：{优秀，合格，不合格} 3.确定评价因素权重 确定各层次因素对评价对象的影响程度，并将其量化形成权重集，用A表示。 A={a1，a2，…，an}，二级因素的权重集分别表示为A1，A2，…，An。 A1={a11，a12，…，a1k}； A2={a21，a22，…，a2k}； …… An={an1，an2，…，ank} 上述各权重值的确定方法很多，如经验加权法、专家加权法、层次分析法等，本文将采用层次分析法。 4.建立模糊矩阵 (1) 判断矩阵的建立。首先对因素集中的单因素ui(i=1，2，…，n)做单因素评判，对应的评判等级为vj(j=1，2，…，m)，隶属度为rij。
这样就得出第i个因素ui的单因素评判集： ri={ri1，ri2，…，rim} 这样n个因素的评价集就构造出一个总的评价矩阵R，即每个被评价对象确定了从U到V的模糊关系R。  (2) 多级评价模型。如因素集为多级模型，则从低层次开始转换，设Ui为一层因素U的子集，先对Ui中诸因素做单因素评价，如Ui中诸因素的权重分配Ai(i=1，2，…，n)，Ui的综合评判矩阵为Ri(i=1，2，…，m)，则Ui的判断结果为Bi=AiRi。 那么总的判断矩阵R，综合判断结果为B: R={B1B2…Bm} B=AR={A1R1 A2R2 … AnRm}={b1 b2 … bm}，找出该集合中最大值bM=maxbn，则bm对应的评价级别即为被评价者的评判结果。 (3) 综合评价值的计算。模糊综合评价的结果是被评对象对各评价等级模糊子集的隶属度，是一个模糊向量，而不是一个点值；需要对多个被评对象进行比较排序时，则要计算每个评价对象的综合分值，按大小排序。综合评价值 二、建立“学生评教”综合评价模型1.建立指标体系 按照以素质教育为主线的教学改革之要求，根据中学教学现状和各科课程特点，在充分尊重中学生人格特征的基础上，参考借鉴有关教学单位和相关专家的意见，本文尝试建立一套基本适用于中学各科学生评教的一般性指标体系。 表1 中学学生评教指标体系[1]  一级指标权重(A)二级指标权重(A1-5)教学素养U10．20上课情绪饱满，富有感染力U110．12普通话标准，语言清晰流畅，板书规范U120．27思路清晰，讲解清楚U130．49对待学生客观公正，责任心强U140．11教学态度U20．15上课认真，耐心辅导答疑，认真批改作业U210．43注重与学生的沟通交流，关心学生学习U220．21按时上下课，不擅自停课、调课U230．07备课充分，有讲稿或补充材料U240．29教学内容U30．15内容充实，重点突出U310．69积极充实更新教学内容，提供参考资料或相关信息U320．19理论联系实际，不照本宣科U330．13教学方法U40．25积极运用现代教育技术手段(多媒体教学)U410．14启发式教学，充分发挥学生的主动性U420．48教学进度安排适当，适应学生的学习能力U430．28注意复习检查，促进学生对知识的理解和巩固程度U440．09教学效果U50．25学生对课程基础知识掌握的较好U510．48学生分析问题和解决问题的能力有明显提高U520．34课堂气氛活跃，学生对课程表现出兴趣U530．12拓宽了学生的知识面，开阔了学生的思路U540．06 2.确定评语集 根据评价内容、评价目的和评价者的认知能力，采用评语集V={好，一般，较差}。 3.确定各层指标的权重 本模型采用层次分析法来确定二级指标权重，即将上一层次的指标作为下一层次指标的准则，然后对下一层次的指标进行两两比较，判断哪个指标对准则的影响更为重要。并对“重要性”赋予一定的数值，从而形成判断矩阵，矩阵形式如下。  BkC1C2…CnC1C11C12…C1nC2C21C22…C2n……………CnCn1Cn2…Cnn Bk为作为比较准则的上一层某指标，Cn为下层各指标，Cnn为标识重要性的数值。 对于重要性的判断一般由熟悉该问题的专家独立给出，赋值则通常采用1—9标度法，如表2。 表2 1～9判断矩阵标度及其含义  标度含义1表示两个因素相比，具有同样重要性3表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要5表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要7表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要9表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要2，4，6，8上述两相邻判断的中值 判断矩阵建立后，即可计算权重并进行一致性检验，对一致性检验不合格者可给予调整或舍弃不用，将检验通过者的权重进行综合。也就是对每位专家给出的同一指标的权重进行算术平均或几何平均，最后得到各个指标的权重。 对于指标层级及个数较少的指标体系可手工计算，否则需使用专业的计算软件来完成计算过程，本文对于二级指标权重的计算使用的是现代综合评价软件包(MCE)。一级指标权重的确定采用经验法，经集体讨论和参考专家意见得出。 4.考核方法及考核表 将表2发放参与评教的学生，根据表列考核标准勾选三个选项之一，收取全部评价表进行样本筛选，多选及(或)涂改者剔除，对样本进行数据统计。按： 表3 中学学生评教评价表 教师姓名： 课程名称： 日期：  考核内容考核标准选项好一般较差教学素养U1上课情绪饱满，富有感染力U11普通话标准，语言清晰流畅，板书规范U12思路清晰，讲解清楚U13对待学生客观公正，责任心强U14教学态度U2上课认真，耐心辅导答疑，认真批改作业U21注重与学生的沟通交流，关心学生学习U22按时上下课，不擅自停课、调课U23备课充分，有讲稿或补充材料U24教学内容U3内容充实，重点突出U31积极充实更新教学内容，提供参考资料或相关信息U32理论联系实际，不照本宣科U33教学方法U4积极运用现代教育技术手段(多媒体教学)U41启发式教学，充分发挥学生的主动性U42教学进度安排适当，适应学生的学习能力U43注意复习检查，促进学生对知识的理解和巩固程度U44教学效果U5学生对课程基础知识掌握的较好U51学生分析问题和解决问题的能力有明显提高U52课堂气氛活跃，学生对课程表现出兴趣U53拓宽了学生的知识面，开阔了学生的思路U54 说明：对应评价标准在三个选项内勾选其中一个，多选及涂改无效，该表封存至考评结果公布后两周。 三、应用实例表4为某位教师的评测得分表，以此为例计算其综合评价结果。 表4 评测得分表  一级指标二级指标评价结果(隶属度)好一般较差教学素养U1U1112/2510/253/25U1220/255/250U1313/2510/252/25U1410/2511/254/25教学态度U2U2115/2510/250U2218/255/252/25U239/2513/253/25U2423/252/250教学内容U3U3121/254/250U328/2510/257/25U337/2516/252/25教学方法U4U4115/2512/250U423/257/2515/25U4321/254/250U4423/252/250教学效果U5U5118/255/252/25U5212/2510/253/25U5314/253/258/25U547/255/2513/25 计算过程： (1) 建立一级指标“教学素养”的模糊评价矩阵R1。  对“教学素养”的评价结果B1为：  根据最大隶属度原则，该教师的教学素养评价结果为“好”。 按上述算法，分别得到余下各个一级指标的综合评价结果。 教学态度B2=(0.70，0.27，0.03)，评价结果为“好”； 教学内容B3=(0.67，0.27，0.06)，评价结果为“好”； 教学方法B4=(0.32，0.32，0.36)，评价结果为“一般”； 教学效果B5=(0.59，0.26，0.15)，评价结果为“好”。 据上，该教师的综合评价模糊关系矩阵为R： 该教师的综合评价结果为B: B=AR=(0.549，0.298，0.153)，根据最大隶属度原则，该教师本次学生评教的综合评价结果为“好”。 (2) 综合评价分数计算。为了通过学生评教活动对教师提高教学质量起到更好的激励作用，往往需要对所有被评价教师根据评价结果进行排序。这样就需要得到一个量化的综合评价结果，可以使用广义加权和的方法来解决这个问题，也就是给“好、一般、较差”赋值，设立评价等级矩阵Y=(100，80，60)，那么综合评价分数W=BYT=(0.549，0.298，0.153)(100，80，60)T=87.92。 基于模糊综合评价法的中学学生评教模型利用了模糊数学理论，较好地把定性分析和定量分析结合起来，使学生评教活动更加客观和科学，从而对教师提高教学质量起到了更好的促进作用。该模型简单易懂，计算步骤清晰明确，计算过程可通过编制程序由计算机快速完成。 [参 考 文 献] [1] 周婷婷.我国高校学生评教指标体系的比较研究[D].汕头：汕头大学，2007. [2] 杜栋，庞庆华，吴炎.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社(第3版)，2008：38-43. [3] 李晓华，吴国蔚，王晓明.基于模糊数学理论的高校管理干部综合评价模型[J].北京工业大学学报(社科版)，2004，4(2)：89-91. [责任编辑：江桂珍] [DOI] 10.16165/j.cnki.22-1096/g4.2017.02.021 [收稿日期] 2016-10-21 [基金项目] 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(15CX05013B)。 [作者简介] 孔凡华(1976-)，山东烟台人，中教一级教师。 [中图分类号] G40-058.1 [文献标志码] A [文章编号]1002-1477(2017)02-0080-05 |
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