基于AHP與模糊綜合評價的學生評教模型

【摘要】本文主要提出利用模糊綜合評判法進行學生評教，其中教學指標的權重利用層次分析方法（AHP）確定，再根據模糊評判矩陣得出最后的綜合得分，該方法得到的學生評教結果更為合理有效。

【關鍵詞】學生評教 層次分析法 模糊綜合評價

【中圖分類號】G715 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2017）33-0203-02

高等學校的教師教學質量評價是教學質量監控中的一個重要組成部分，其中學生對教師的評價是一項直接有效的教師評價手段，需要建立合理的教學評教體系，更加客觀真實的反應教師教學的真實水平，并讓學生能夠方便簡單的對任課教師進行評價，從而使評價結果更有效。本文主要提出利用層次分析法確實學生評教指標權重，利用模糊綜合評價方法確定評教得分，從而使學生評教結果更客觀更有效。

一、利用層次分析法確定學生評教指標權重

層次分析法（AHP）是薩蒂（saaty） 等人20世紀70年代提出的一種決策方法。它將各種因素層次化，并逐層比較多種關聯因素，為分析和預測事物的發展提供可行依據。主要步驟為：建立層次結構；構造成對比較陣；一致性檢驗；計算權向量；計算組合權向量。

設指標個數為m，設第i個目標權系數為，滿足：

針對學生評教的指標內容，各個高校可根據每個學校的實際情況制定相應的內容，并且隨著教育的不斷改革與發展，應相當的做出調整，

二、學生評教的模型綜合評判模型

1.列出模糊評判矩陣

設模糊評判矩陣為，其中表示第i個目標第j級評語的隸屬度。

2.綜合模糊評判矩陣

其中稱為模糊合成算子，合成法則（合成模型）一般可分為：加法模型、乘法模型、函數模型、模式識別最大隸屬原則方法模型、加權和模型。其中加權和模型由于考慮了組成間相對重要程度，而且以權值的形式融入公式中，使得評價過程具有很強的合理性，也更加適合本文的學生評教模型。

3.綜合評判

最后通過對模糊評判向量S的分析作出綜合結論。一般常用的方法有最大隸屬法和加權平均，這里我們同樣選用加權平均法。

三、實例分析

1.學生評教指標體系及權重

我們以某高校的學生評教指標（表1）為例，共有四個一級指標，13個二級指標。

通過教學研究專家及教學管理人員的判斷，建立兩兩比較矩陣，通過一致性檢驗后，最終得到各級學生評教指標權重如表2。

2.對各項指標進行評判

評價等級（賦值）={A（90），B（70），C（50），D（30），E（10）}

若某班同學對某教師的打分情況如表3。

3.綜合模糊評判矩陣及綜合得分

這里采用加權和模型，計算得到綜合隸屬度={0.6424，0.3526，0，0，0}。

綜合得分：0.6424×90 + 0.3526×70 = 82.568。所以，這位老師整體得分還是挺高的。

四、結語

合理的學生評教體系可以更加客觀的反應教師的教學水平，反之也能更好的促進教師教學水平，教師可根據學生評教指標，調整教學方法、手段和策略，從而使教學更生動更有效。另一方面，學校要呼吁學生認真客觀的評價教師，從而保證評教結果的真實和有效性，由此，各高校還可根據學生評教結果評選優秀教師，促進整個教學體系的良性發展。

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作者簡介：潘敏（1984-），女，講師，碩士。