高校學生綜合評價體系的實證研究

李慶利

摘 要：高等學校學生評價作為對學生個體成長發展情況的評價，是教育評價最基本的一個領域，在教育評價活動中處于核心地位。良好的學生評價，既是教育評價的基本要求，也是做好其他評價工作的基礎。學生評價工作的關鍵在于構建一個相對公平合理且能體現素質教育的評價指標體系。在當前以素質教育為標志的高等教育改革背景下，立足于分析高校學生評價體系的現狀以及存在的問題，并提出新的能夠體現學生綜合素質評價的指標體系。

關鍵詞：高校；學生；綜合評價；指標體系

中圖分類號：G640 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）25-0222-05

一、問題的提出

長期以來形成的傳統學生評價制度，過分強調評價的總結性功能和選拔功能，把學生評價局限于為學校管理服務，成為學校控制教師、教師管理學生的主要手段。但是，隨著教育界對人的發展問題的日益關注，人們逐漸認識到，以學生為主體的教育的發展，是一切教育教學活動的出發點和歸宿。素質教育如何實現，唯一的途徑就是重視培養學生全面素質的發展，即全人教育。要開展全人教育，就必須構建與之相適應的學生綜合評價體系和方法，以適應高校全人教育培養目標的要求。

二、鄭州大學西亞斯學院現行的學生綜合評價體系及存在的問題

鄭州大學西亞斯國際學院近年來評價學生的標準主要是以該校獎學金（優秀畢業生）綜合測評表為基礎，該測評表分為兩大板塊，一塊是各學年平均成績，占70%的權重；另一塊是個人能力及獎勵，占30%權重。個人能力板塊包括“學生任職”、“院獎勵”、“獎學金”、“技能考試”、“貢獻獎”五部分內容，平均每部分內容所占比重為20%。

從綜合測評表中可以看出，該校對學生的評價指標體系主要分為兩個大部分，即學習因素和能力因素，并主觀性地賦予了相應的權重。在評價方法上，采用的是簡單的加權平均法計算出各個學生的得分。這種評價方法為該校公正地選取赴美留學生、優秀畢業生提供了重要的參考依據。但是受到指標體系的不全面性與評價技術的局限性，它仍然存在著不嚴密性與主觀性。比如權重都是人為賦予的，很容易使我們的評價結果受主觀因素的影響。另外，這種評價標準不夠完整，僅考慮到學習狀況和能力表現兩個方面，很容易使我們評價結果的公正性受到影響。

三、高校學生綜合評價指標體系的重構

針對鄭州大學西亞斯學院現行學生評價體系的弊端，在充分調研的基礎上，對該院學生綜合評價指標體系進行了重構，本指標體系共分為五個一級指標，分別是思想政治道德素質、專業素質、身心素質、實踐能力素質、加減分項。一級指標“思想道德素質”下設六個二級指標，分別是政治方向、思想道德品質、文明行為、集體觀念、法紀觀念和勞動態度；“專業素質”下設三個二級指標，分別是課堂專業文化基礎成績、實驗技能操作能力和專業學習表現；“身心素質”下設四個二級指標，分別是體育運動的基礎知識和體育技能的掌握、力量、速度、靈敏、耐力、柔韌等方面的狀況、參加體育活動的表現和心理健康狀況；“實踐能力素質”下設八個二級指標，分別是基本技能、實習論文、科研成果、創新意識、創新成果、學生干部、社會實踐和校園科技文化藝術活動；“加減分項”下設兩個二級指標，分別是貢獻獎勵和違紀處罰；每個二級指標又包括若干可具體實施的三級指標。

四、高校學生綜合評價體系的實證分析

基于前述所重新構建的學生評價體系，這一部分將運用因子分析法模擬學生評價的全部過程。需要指出的是，盡管因子分析法是完全面向數據處理賦權的，其權重由數據分析中的累積方差貢獻率給出，具有一定的客觀性，但是，在指標屬性不對稱或者評價過程受到一定經驗和理論約束條件下，該法存在一定的局限性。為此，考慮到在學生評價中專業素質因素的相對重要性，為避免指標過多而在數據處理過程中弱化了專業素質的重要性，我們固定該一級指標的權重為60%，①其下屬三個二級指標分別固定權重為三分之一，下屬四個三級指標分別固定權重三分之一、三分之一、二分之一和二分之一。在此基礎上，我們對專業素質以外的指標進行因子分析并給出被測對象的總得分排序，對經過無量綱化處理后的非專業素質總得分和專業素質指標進行加權平均（權重分別為40%和60%）得到最終的總評價得分作為評價其綜合素質高低的依據。在此，我們以學生甲、學生乙和學生丙的截面數據來評價三位候選人的綜合素質，各指標原始數據列示（見表1）： 由于表1中指標均為正向指標，因此，利用SPSS統計軟件對各指標進行無量綱化，得到標準化后的數據（表格略）。

在SPSS軟件中，根據以上數據得出主成分提取表、旋轉后的因子載荷矩陣表和主成分得分系數矩陣。分別（見表2、下頁表3和下頁表4）。

主成分個數提取原則為主成分對應的特征值大于1的前m個主成分。特征值在某種程度上可以被看成是表示主成分影響力度大小的指標，如果特征值小于1，說明該主成分的解釋力度還不如直接引入一個原變量的平均解釋力度大，因此一般可以用特征值大于1作為納入標準。由主成分提取表可知，按特征值原則應提取兩個主成分。同時，也可以看到，這兩個主成分的累計方差貢獻率達到100%，即這兩個主成分可以完全解釋整體。

在旋轉后的因子載荷矩陣表中，按照絕對值大于0.4的標準篩選對應于每一主成分的標準化后的變量來構造各主成分表達式。由表可見，X1、X5、X11、X12、X16、X18、X19、X20、X21、X24、X25、X27、X29、X30、X33和X34在第一主成分上有較高的荷載，說明第一主成分基本反映了這些指標的信息；X2、X3、X4、X6、X7、X8、X9、X10、X13、X14、X15、X17、X22、X23、X26、X28、X31、X32和X35在第二主成分上有較高載荷，說明第二主成分基本反映了這些指標的信息。所以提取兩個主成分是可以反映全部指標的信息，因此用兩個新變量來代替原來的三十五個變量。我們分別把第一主成分用F1表示，第二主成分用F2表示。endprint

利用生成的主成分得分系數矩陣（Component score coefficient matrix）就可以得出主成分表達式：

F1=0.062×ZX1+0.011×ZX2-0.051×ZX3+0.011×ZX4+

0.062×ZX5-0.051ZX6-0.051×ZX7+0.011×ZX8+0.011×ZX9+

0.011×ZX10+0.062×ZX11+0.062×ZX12+0.011×ZX13+0.051×

ZX14+0.023×ZX15+0.034×ZX16-0.025×ZX17-0.033×ZX18-

0.042×ZX19-0.062×ZX20-0.054×ZX21-0.011ZX22-

0.051×ZX23-0.051×ZX24-0.062×ZX25+0.011×ZX26+0.042×

ZX27+0.011×ZX28+0.042×ZX29+0.042×ZX30+0.011×ZX31-

0.053×ZX32-0.062×ZX33+0.062×ZX34+0.011×ZX35

F2=-0.023×ZX1+0.049×ZX2+0.071×ZX3+0.049×ZX4-

0.023×ZX5+0.071ZX6+0.071×ZX7+0.049×ZX8+0.049×ZX9+

0.049×ZX10-0.023×ZX11-0.023×ZX12+0.049×ZX13-0.071×

ZX14-0.069×ZX15+0.025×ZX16-0.036×ZX17-0.026×ZX18-

0.015×ZX19+0.023×ZX20+0.005×ZX21-0.049ZX22+

0.071ZX23-0.001×ZX24+0.023×ZX25+0.049×ZX26+0.015×

ZX27+0.049×ZX28+0.015×ZX29+0.015×ZX30+0.049×ZX31+

0.072×ZX32+0.023×ZX33-0.023×ZX34+0.049×ZX35

以旋轉后的累計方差貢獻表中的各主成分對應的方差貢獻率作為各主成分的權重構造主成分綜合模型：

F=52.84×F1+47.16×F2

根據主成分綜合模型即可計算綜合主成分值，并對其按綜合主成分值進行排序，即可對學生甲、學生乙和學生丙三人的非專業素質表現情況進行綜合評價比較。結果（見表5）：

表5 因子得分與非專業素質綜合得分

上述研究結果表明，對三位候選人的非專業素質表現而言：

從綜合得分來看，三位被測評學生的綜合表現得分的排序從大到小依次為：學生甲、學生丙和學生乙。三人中，學生甲的綜合得分最高，為77.55，學生乙的綜合得分最低，為-61.25，兩者得分之差為138.8，這說明學生甲的綜合素質遠高于學生乙的綜合素質。綜合得分為正值的是學生甲，說明學生甲的綜合能力相對較強。綜合得分為負值的分別是為學生乙和學生丙，說明這兩個學生的綜合能力相對較弱。

從各項影響學生綜合表現的因子得分來看，（1）第一主成分的因子得分排名從大到小依次為：學生丙、學生甲和學生乙。學生丙得分最高，為0.58171，學生乙得分最低，為-1.15469，兩者得分之差為1.7364，說明兩個學生在第一主成分所反映的指標信息上差距較大。得分為正值的是學生甲和學生丙，且二者相差不大，說明這兩個學生在第一主成分所反映的指標信息上表現相當接近。得分為負值的是學生乙，說明該生在此方面相對較弱。（2）第二主成分的因子得分排名從達到小依次為：學生甲、學生乙和學生丙。學生甲得分最高，為1.00251，學生丙得分最低，為-0.99747，兩者得分之差為1.99998，說明這兩個學生在第二主成分所反映的指標信息上差距較大。得分為正值的是學生甲，說明其在此方面素質相對較高。得分為負值的是學生乙和學生丙，且學生乙得分幾乎可視為0，而學生丙得分則接近-1，說明學生丙在方面素質能力遠差于其他二人。

鑒于上述分析僅是對三位學生非專業素質表現的考察，接下來我們將考察三位學生的專業素質能力，以期對三位學生的最終綜合素質進行評判。我們按照先前對專業素質指標及其下屬指標所確定的權重來計算學生甲、學生乙和學生丙的專業素質得分，三位學生專業素質的原始數據（見表6）：

為消除采用加權平均法計算三位學生專業素質得分過程中量綱的干擾，首先對其原始數據進行無量綱化，再進行加權計算其專業素質得分。同時，對前述過程中得到的三位學生的非專業素質最終得分亦進行無量綱化處理，以便使得非專業素質得分和專業素質得分可以進行加權平均處理。這樣，我們最終得到如下結果：

由表7可見，最終綜合素質排名依次為：學生甲、學生乙和學生丙。就單項的非專業素質排名而言，依次為：學生甲、學生丙、學生乙。而就單項的專業素質排名而言，依次為：學生甲、學生乙、學生丙。對于學生甲，由于其無論是在專業素質還是非專業素質兩項指標上表現均明顯優于學生乙和學生丙，故其最終的綜合素質排名也必然是第一。但對于學生乙和丙，盡管學生丙的非專業素質明顯優于學生乙，然而由于其在專業素質方面表現也明顯劣于學生乙，故在其最終綜合素質得分中我們看到二者得分值極其接近，分別為-0.37576和-0.47585。這種在考慮到專業素質因素情況下名次的變化主要是由于專業素質指標被賦予了60%的權重，這種變化符合學生評價體系中以學業為重的遴選原則。

五、結論

本文擬解決的兩個問題，分別是：第一，如何科學地構建全面、完整的學生評價指標體系；第二，如何科學地對學生綜合素質進行評價。綜觀全文，亦是圍繞這兩個擬解決的問題進行研究的。本文在分析鄭州大學西亞斯學院現行學生評價體系的基礎上，經過較為充分的調研活動，構建了較能反映學生綜合素質的學生評價指標體系，與現行的學生測評表相比，具有一定的科學性，全面性和完整性，能夠反映學生的綜合素質，較好地解決了學生評價指標體系的構建問題。在構建了新的學生評價指標體系的基礎上，又通過實驗過程利用因子分析方法實現了對于學生綜合素質的考評過程，較好地解決了如何科學地對學生綜合素質進行評價的問題。

參考文獻：

[1] 薛艷.高校學生評價研究綜述[J].經營管理者，2013，（16）.

[2] 熊繼承.民辦高校學生評價體系的構建[J].湖南科技學院學報，2013，（8）.

[3] 馮玉芳.美國高校學生評價教學的特點和啟示[J].產業與科技論壇，2013，（9）.

[4] 夏軍.高校形成性學生評價體系研究[J].太原城市職業技術學院學報，2012，（12）.

[責任編輯 王曉燕]endprint

利用生成的主成分得分系數矩陣（Component score coefficient matrix）就可以得出主成分表達式：

F1=0.062×ZX1+0.011×ZX2-0.051×ZX3+0.011×ZX4+

0.062×ZX5-0.051ZX6-0.051×ZX7+0.011×ZX8+0.011×ZX9+

0.011×ZX10+0.062×ZX11+0.062×ZX12+0.011×ZX13+0.051×

ZX14+0.023×ZX15+0.034×ZX16-0.025×ZX17-0.033×ZX18-

0.042×ZX19-0.062×ZX20-0.054×ZX21-0.011ZX22-

0.051×ZX23-0.051×ZX24-0.062×ZX25+0.011×ZX26+0.042×

ZX27+0.011×ZX28+0.042×ZX29+0.042×ZX30+0.011×ZX31-

0.053×ZX32-0.062×ZX33+0.062×ZX34+0.011×ZX35

F2=-0.023×ZX1+0.049×ZX2+0.071×ZX3+0.049×ZX4-

0.023×ZX5+0.071ZX6+0.071×ZX7+0.049×ZX8+0.049×ZX9+

0.049×ZX10-0.023×ZX11-0.023×ZX12+0.049×ZX13-0.071×

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ZX27+0.049×ZX28+0.015×ZX29+0.015×ZX30+0.049×ZX31+

0.072×ZX32+0.023×ZX33-0.023×ZX34+0.049×ZX35

以旋轉后的累計方差貢獻表中的各主成分對應的方差貢獻率作為各主成分的權重構造主成分綜合模型：

F=52.84×F1+47.16×F2

根據主成分綜合模型即可計算綜合主成分值，并對其按綜合主成分值進行排序，即可對學生甲、學生乙和學生丙三人的非專業素質表現情況進行綜合評價比較。結果（見表5）：

表5 因子得分與非專業素質綜合得分

上述研究結果表明，對三位候選人的非專業素質表現而言：

從綜合得分來看，三位被測評學生的綜合表現得分的排序從大到小依次為：學生甲、學生丙和學生乙。三人中，學生甲的綜合得分最高，為77.55，學生乙的綜合得分最低，為-61.25，兩者得分之差為138.8，這說明學生甲的綜合素質遠高于學生乙的綜合素質。綜合得分為正值的是學生甲，說明學生甲的綜合能力相對較強。綜合得分為負值的分別是為學生乙和學生丙，說明這兩個學生的綜合能力相對較弱。

從各項影響學生綜合表現的因子得分來看，（1）第一主成分的因子得分排名從大到小依次為：學生丙、學生甲和學生乙。學生丙得分最高，為0.58171，學生乙得分最低，為-1.15469，兩者得分之差為1.7364，說明兩個學生在第一主成分所反映的指標信息上差距較大。得分為正值的是學生甲和學生丙，且二者相差不大，說明這兩個學生在第一主成分所反映的指標信息上表現相當接近。得分為負值的是學生乙，說明該生在此方面相對較弱。（2）第二主成分的因子得分排名從達到小依次為：學生甲、學生乙和學生丙。學生甲得分最高，為1.00251，學生丙得分最低，為-0.99747，兩者得分之差為1.99998，說明這兩個學生在第二主成分所反映的指標信息上差距較大。得分為正值的是學生甲，說明其在此方面素質相對較高。得分為負值的是學生乙和學生丙，且學生乙得分幾乎可視為0，而學生丙得分則接近-1，說明學生丙在方面素質能力遠差于其他二人。

鑒于上述分析僅是對三位學生非專業素質表現的考察，接下來我們將考察三位學生的專業素質能力，以期對三位學生的最終綜合素質進行評判。我們按照先前對專業素質指標及其下屬指標所確定的權重來計算學生甲、學生乙和學生丙的專業素質得分，三位學生專業素質的原始數據（見表6）：

為消除采用加權平均法計算三位學生專業素質得分過程中量綱的干擾，首先對其原始數據進行無量綱化，再進行加權計算其專業素質得分。同時，對前述過程中得到的三位學生的非專業素質最終得分亦進行無量綱化處理，以便使得非專業素質得分和專業素質得分可以進行加權平均處理。這樣，我們最終得到如下結果：

由表7可見，最終綜合素質排名依次為：學生甲、學生乙和學生丙。就單項的非專業素質排名而言，依次為：學生甲、學生丙、學生乙。而就單項的專業素質排名而言，依次為：學生甲、學生乙、學生丙。對于學生甲，由于其無論是在專業素質還是非專業素質兩項指標上表現均明顯優于學生乙和學生丙，故其最終的綜合素質排名也必然是第一。但對于學生乙和丙，盡管學生丙的非專業素質明顯優于學生乙，然而由于其在專業素質方面表現也明顯劣于學生乙，故在其最終綜合素質得分中我們看到二者得分值極其接近，分別為-0.37576和-0.47585。這種在考慮到專業素質因素情況下名次的變化主要是由于專業素質指標被賦予了60%的權重，這種變化符合學生評價體系中以學業為重的遴選原則。

五、結論

本文擬解決的兩個問題，分別是：第一，如何科學地構建全面、完整的學生評價指標體系；第二，如何科學地對學生綜合素質進行評價。綜觀全文，亦是圍繞這兩個擬解決的問題進行研究的。本文在分析鄭州大學西亞斯學院現行學生評價體系的基礎上，經過較為充分的調研活動，構建了較能反映學生綜合素質的學生評價指標體系，與現行的學生測評表相比，具有一定的科學性，全面性和完整性，能夠反映學生的綜合素質，較好地解決了學生評價指標體系的構建問題。在構建了新的學生評價指標體系的基礎上，又通過實驗過程利用因子分析方法實現了對于學生綜合素質的考評過程，較好地解決了如何科學地對學生綜合素質進行評價的問題。

參考文獻：

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[4] 夏軍.高校形成性學生評價體系研究[J].太原城市職業技術學院學報，2012，（12）.

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利用生成的主成分得分系數矩陣（Component score coefficient matrix）就可以得出主成分表達式：

F1=0.062×ZX1+0.011×ZX2-0.051×ZX3+0.011×ZX4+

0.062×ZX5-0.051ZX6-0.051×ZX7+0.011×ZX8+0.011×ZX9+

0.011×ZX10+0.062×ZX11+0.062×ZX12+0.011×ZX13+0.051×

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F2=-0.023×ZX1+0.049×ZX2+0.071×ZX3+0.049×ZX4-

0.023×ZX5+0.071ZX6+0.071×ZX7+0.049×ZX8+0.049×ZX9+

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ZX27+0.049×ZX28+0.015×ZX29+0.015×ZX30+0.049×ZX31+

0.072×ZX32+0.023×ZX33-0.023×ZX34+0.049×ZX35

以旋轉后的累計方差貢獻表中的各主成分對應的方差貢獻率作為各主成分的權重構造主成分綜合模型：

F=52.84×F1+47.16×F2

根據主成分綜合模型即可計算綜合主成分值，并對其按綜合主成分值進行排序，即可對學生甲、學生乙和學生丙三人的非專業素質表現情況進行綜合評價比較。結果（見表5）：

表5 因子得分與非專業素質綜合得分

上述研究結果表明，對三位候選人的非專業素質表現而言：

從綜合得分來看，三位被測評學生的綜合表現得分的排序從大到小依次為：學生甲、學生丙和學生乙。三人中，學生甲的綜合得分最高，為77.55，學生乙的綜合得分最低，為-61.25，兩者得分之差為138.8，這說明學生甲的綜合素質遠高于學生乙的綜合素質。綜合得分為正值的是學生甲，說明學生甲的綜合能力相對較強。綜合得分為負值的分別是為學生乙和學生丙，說明這兩個學生的綜合能力相對較弱。

從各項影響學生綜合表現的因子得分來看，（1）第一主成分的因子得分排名從大到小依次為：學生丙、學生甲和學生乙。學生丙得分最高，為0.58171，學生乙得分最低，為-1.15469，兩者得分之差為1.7364，說明兩個學生在第一主成分所反映的指標信息上差距較大。得分為正值的是學生甲和學生丙，且二者相差不大，說明這兩個學生在第一主成分所反映的指標信息上表現相當接近。得分為負值的是學生乙，說明該生在此方面相對較弱。（2）第二主成分的因子得分排名從達到小依次為：學生甲、學生乙和學生丙。學生甲得分最高，為1.00251，學生丙得分最低，為-0.99747，兩者得分之差為1.99998，說明這兩個學生在第二主成分所反映的指標信息上差距較大。得分為正值的是學生甲，說明其在此方面素質相對較高。得分為負值的是學生乙和學生丙，且學生乙得分幾乎可視為0，而學生丙得分則接近-1，說明學生丙在方面素質能力遠差于其他二人。

鑒于上述分析僅是對三位學生非專業素質表現的考察，接下來我們將考察三位學生的專業素質能力，以期對三位學生的最終綜合素質進行評判。我們按照先前對專業素質指標及其下屬指標所確定的權重來計算學生甲、學生乙和學生丙的專業素質得分，三位學生專業素質的原始數據（見表6）：

為消除采用加權平均法計算三位學生專業素質得分過程中量綱的干擾，首先對其原始數據進行無量綱化，再進行加權計算其專業素質得分。同時，對前述過程中得到的三位學生的非專業素質最終得分亦進行無量綱化處理，以便使得非專業素質得分和專業素質得分可以進行加權平均處理。這樣，我們最終得到如下結果：

由表7可見，最終綜合素質排名依次為：學生甲、學生乙和學生丙。就單項的非專業素質排名而言，依次為：學生甲、學生丙、學生乙。而就單項的專業素質排名而言，依次為：學生甲、學生乙、學生丙。對于學生甲，由于其無論是在專業素質還是非專業素質兩項指標上表現均明顯優于學生乙和學生丙，故其最終的綜合素質排名也必然是第一。但對于學生乙和丙，盡管學生丙的非專業素質明顯優于學生乙，然而由于其在專業素質方面表現也明顯劣于學生乙，故在其最終綜合素質得分中我們看到二者得分值極其接近，分別為-0.37576和-0.47585。這種在考慮到專業素質因素情況下名次的變化主要是由于專業素質指標被賦予了60%的權重，這種變化符合學生評價體系中以學業為重的遴選原則。

五、結論

本文擬解決的兩個問題，分別是：第一，如何科學地構建全面、完整的學生評價指標體系；第二，如何科學地對學生綜合素質進行評價。綜觀全文，亦是圍繞這兩個擬解決的問題進行研究的。本文在分析鄭州大學西亞斯學院現行學生評價體系的基礎上，經過較為充分的調研活動，構建了較能反映學生綜合素質的學生評價指標體系，與現行的學生測評表相比，具有一定的科學性，全面性和完整性，能夠反映學生的綜合素質，較好地解決了學生評價指標體系的構建問題。在構建了新的學生評價指標體系的基礎上，又通過實驗過程利用因子分析方法實現了對于學生綜合素質的考評過程，較好地解決了如何科學地對學生綜合素質進行評價的問題。

參考文獻：

[1] 薛艷.高校學生評價研究綜述[J].經營管理者，2013，（16）.

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[3] 馮玉芳.美國高校學生評價教學的特點和啟示[J].產業與科技論壇，2013，（9）.

[4] 夏軍.高校形成性學生評價體系研究[J].太原城市職業技術學院學報，2012，（12）.

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