基于統計分析的高校教師執教能力評價模型研究

伍度志,胡愛平,吳松林,林 瓊,何 滔,許 靜

(1.后勤工程學院 a.基礎部； b.訓練部,重慶 401311；2.重慶理工大學 數學與統計學院，重慶 400054)

基于統計分析的高校教師執教能力評價模型研究

伍度志1a,胡愛平2,吳松林1a,林 瓊1a,何 滔1b,許 靜1b

(1.后勤工程學院 a.基礎部； b.訓練部,重慶 401311；2.重慶理工大學 數學與統計學院，重慶 400054)

通過收集教學督導評價數據，首先利用相關性分析來研究教師執教能力評價指標的構成，然后通過主成分分析的方法獲得影響教師執教能力的主成分，以及各主成分構成的函數模型，并對它們做出合理解釋。最后，借助各主成分的方差貢獻率確定教師執教能力評價指標的權重系數，進而獲得有效的評價模型。

執教能力；主成分分析；評價指標；評價模型

20世紀90年代以來，我國的高等教育大眾化趨勢促使人們高度關注教學質量。《2003—2007年教育振興行動計劃》明確提出實施“五年一輪”的普通高等學校教學工作水平評估制度，對高校教學質量提出了新的要求。因此，加強教師隊伍建設是振興教育的基本途徑，而教師的執教能力建設是加強教師隊伍建設的核心部分。所謂教師的執教能力是教師教書育人的能力，即在正確的教育理念、教育思想的指導下，教師通過運用科學合理的教學方法，有效地開展教學活動的能力。教師的執教能力涵蓋了教師教育教學觀念、教學設計在教育教學活動中所有的教育手段、教育方法、教育技巧和教育能力。

當前，教師的執教能力建設已經成為擺在各類高校面前亟需解決的問題，它直接關系到高校教學質量和學生綜合素質的整體提高。因此，教師執教能力建設是我國高等教育改革的重要任務，而如何對教師執教能力進行科學合理的評價，以及如何通過科學評價發現教師執教能力提升的自然規律，對加強教師執教能力建設具有至關重要的作用。

目前，我國出現了不少關于教師執教能力評價的理論研究，關于高校教師執教能力建設和評價方面的研究論文逐漸增多，并積累了大量的實踐數據。文獻[1-8] 作者從教學經驗出發，給出了一些提高教師執教能力的方法。文獻[9-17]從多個角度研究了如何對教師執教能力進行評價，并從不同側面論述了執教能力評價指標的選擇，提出了一些評價的策略和建議。雖然有少數文獻試圖利用數學方法來研究教師執教能力問題(文獻[18-21])，但是都局限于某一方面。總的來說，現有的文獻大多是從自身的教學經驗和實踐來研究教師執教能力的評價問題，很少有文獻從數學的視角，利用數理統計的工具來挖掘隱藏在大量實踐數據下的一般規律。

本文利用多元統計分析方法，從收集的實際數據出發，提取合理的評價指標，建立了有效的教師執教能力評價模型。

一、執教能力評價指標的選擇

本研究共收集到某高校教學督導專家組的115份教學督導評分數據表，督導專家從13個指標對每位教師的教學能力做出評價。這13個評價指標包括：教態(A1)、語言(A2)、板書(A3)、教學組織及時間分配(A4)、內容熟練程度及重難點把握(A5)、實際應用及反映學科進展(A6)、課堂信息量(A7)、引導學生思考及參與教學程度(A8)、現代教育手段的應用(A9)、教學方法的靈活與創新性(A10)、課堂管理能力(A11)、人文精神和科學精神的培養(A12)、對學生創新及實踐能力的培養(A13)。每一個指標都分為4個層次：好、較好、一般、差。為了對評價結果進行數據分析，首先采用隨機化方法進行量化。通過咨詢督導專家，將好、較好、一般、差4類評價分別對應0～100類的某一區間，然后在每個給定的區間上利用正態隨機數進行量化，從而獲得95組評價數據。另一方面，由于95份評價表中包含不同專家對同一教師的評價數據，因此，將同一教師的得分取平均值，最后得到督導專家對38位教師在13個指標上的評價數據如表1。

從表1不難發現，在13個指標中，有些具有明顯的相關性。因此，在顯著性水平α=0.05下，對上面數據做兩兩相關性分析，統計分析結果如表2。

從表2可以看出，大多數指標之間具有顯著的相關性。因此，這13個指標并不是獨立提取的，它們可以由更少的獨立指標來代替。為此，我們對上面的數據做因子分析，以提取更有效的獨立指標。

表1 教師課堂教學評價數據

續表

教員標號A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13680．2366．7571．7079．2180．2379．5171．4480．5070．0069．8865．8680．6770．97772．4376．1281．5070．0872．9176．9480．1170．2680．1167．9466．3469．4471．19878．1078．1879．2879．7279．6480．9080．6581．2582．9671．7182．0477．8676．12……………………………………3591．9091．7778．8079．2890．9379．8579．7491．5291．5579．9780．2679．0579．973691．8891．2980．0191．1791．2078．1478．6390．6491．5978．4179．5578．9678．863791．1290．8079．9991．5490．6079．4179．0390．5591．2290．7691．8180．1079．453891．8479．5779．3879．4591．9878．1280．1879．4391．3380．3265．0278．0179．71

表2 相關性分析

* 在0.1水平(雙側)上顯著相關，* 在0.05水平(雙側)上顯著相關

二、評價指標的主因子提取

對于督導數據中的13個評價指標，雖然有一些是相關的，但是每一個指標都能從某一側面反映教師的教學能力，如果直接將其中一些具有較強相關性的指標去掉，顯然會丟失數據所包含的有效信息。從表1數據不難發現，有些指標實際上反映的是教師執教能力的同一特征，但是這些特征不能夠被直接觀察到，只能夠通過這些指標反映出來。因此，本文采用因子分析的方法從13個評價指標中提取互不相關的主成分，作為新的評價指標。對上面數據做因子分析，主要統計分析結果如表3～6。

表3 KMO和Bartlett的檢驗

表3描述了對表1中數據做因子分析的有效性。在Bartlett 的球形度檢驗中，P值為1.45×10-10，遠小于顯著性水平0.05,即相關矩陣不是一個單位矩陣，故考慮進行因子分析。其次，KMO值是用于比較觀測相關系數值與偏相關系數值的一個指標，其值愈逼近1，表明對這些變量進行因子分析的效果愈好。本文中KMO值為0.786,因此，做因子分析能夠得到滿意的效果。

表4 解釋的總方差

從表4可以看出，當從數據中提取5個主成分時，解釋的總方差達到74.910%，即這5個主成分能夠解釋74.910%的數據。而對于因子分析，只要解釋的總方差超過70%，就能達到比較好的效果。因此，我們選擇提取5個主成分進行研究。為了獲得簡單結構，以幫助對各主成分做出合理解釋，本文利用方差最大化的正交旋轉，通過因子分析獲得主成分Fi,i=1,…,5如表5。

由表5可以得到，第一主成分

(1)

該主成分解釋的總方差為40.087%，即該主成分對數據表1的方差貢獻率為40.087%。

第二主成分

(2)

該主成分解釋的總方差為11.51%。

第三主成分

(3)

其解釋的總方差為9.121%。

第四主成分

(4)

其解釋的總方差為7.671%。

第五主成分

(5)

其解釋的總方差為6.521%。

表5 成分得分系數矩陣

另一方面，從表6可以發現，5個主成分F1、F2、F3、F4、F5中，任意兩個主成分的皮爾遜相關系數為0，即這些主成分是兩兩互不相關的，它們各自從不同方面反映教師的教學能力。而已有的13個評價指標，由于許多指標間顯著相關，因此它們往往重復反映了教師同一方面的某種能力。

表6 成分得分協方差矩陣

提取方法：主成分。

三、各主成分的解釋及評價模型的建立

通過對督導評價數據的處理，利用主成分分析法提取了評價教師教學能力的5個主成分。下面通過分析式(1)～(5)對各主成分做進一步分析。

對式(3)進行同樣的分析可以發現，第三主成分主要反映指標A6、A12的信息，即教師在實際應用及反映學科進展、人文精神和科學精神的培養方面的表現，因此，第三主成分主要刻畫教師的教學拓展能力。

因此，對于所提取的5個主成分，分別反映了教師的教學基本素質、教學設計能力、教學拓展能力、課堂管理能力及課堂的駕馭能力。實際上，這幾方面的能力，可以直接從教師的課堂教學中觀察到。因此，在評價教師執教能力時，完全不需要對13個指標進行打分，只需對教師這5個方面進行評價，就能達到滿意的效果。

同時，對于這5個主成分，在教師的執教能力評價中的作用并不相同。其中第一主成分的方差貢獻率為40.087%，在各主成分中占有最重要的地位。實際上，由于第一主成分反映教師的教學基本素質，因此，在教師的執教能力評價中當然應該是主要部分。對于其它主成分，對應的方差貢獻率依次遞減，分別為11.51%、9.121%、7.671%、6.521%。

為了對教師的執教能力進行總體評價，應該綜合教師在這5個方面的成績。在總體評價中，權重的確定是一個非常重要的問題，一種有效的方法就是根據各主成分的方差貢獻率來確定它們的權重。根據上面的分析結果，可以按如下方式確定權重：

第一主成分F1的權重為

第二主成分F2的權重為

第三主成分F3的權重為

第四主成分F4的權重為

第五主成分F5的權重為

從而可建立教師執教能力的評價模型

F=0.535F1+0.154F2+0.122F3+ 0.102F4+0.087F5

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(責任編輯 魏艷君)

Study on Evaluation Model for Teaching Ability of College Teachers Based on Data from Teaching Supervisor Group

WU Du-zhi1a, HU Ai-ping2, WU Song-lin1a,LIN Qiong1a, HE Tao1b, XU Jing1b

(1. a. Department of Foundation Studies; b.Department of Training,Logistical Engineering University, Chongqing 400311, China;2.School of Mathematics and Statistics, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Based on the data derived from teaching supervisor group in our university, the randomized sample method was first used to quantize the obtained data, then the independent sample was designed, and the frequency histogram and non-parameter hypothesis test technology were employed to analyze the statistical properties of the quantized data, finally, the analysis result of the teaching quality level of our university was presented.

teaching ability; principal component analysis; evaluation index; evaluation model

2014-11-23

重慶市高等教育學會高等教育科學研究項目“高校教師執教能力評價指標的選擇及評價模型構建的研究”(CQGJ13C319)；重慶市研究生教育教學改革研究項目“以培養實際應用能力為核心的概率統計教學改革與實踐”(yjg133057)；重慶市基礎與前沿研究計劃項目“動態系統模型不確定下的穩健狀態估計與分布式多源信息融合研究” (cstc2013jcyjA40013)；重慶理工大學高等教育教學改革研究項目“國外大學生社會實踐綜合研究及啟示”(2013QN01)

伍度志(1975—)，男，湖南新邵人，副教授，博士，研究方向：數據統計分析。

伍度志,胡愛平,吳松林,等.基于統計分析的高校教師執教能力評價模型研究[J].重慶理工大學學報:社會科學，2015(9):121-126.

format：WU Du-zhi, HU Ai-ping, WU Song-lin, et al.Study on Evaluation Model for Teaching Ability of College Teachers Based on Data from Teaching Supervisor Group[J].Journal of Chongqing University of Technology:Social Science，2015(9):121-126.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2015.09.022

G642.0

A

1674-8425(2015)09-0121-06