基于多層次模糊綜合評價高校教學評價算法系統構建與應用

劉中勝

摘 要：教學評價關系著高校教學水平和質量的提高，關系著高校的自身發展，如何更客觀地、科學地、公正地評價教師的教學水平，關鍵在于構建一套科學的教學評價算法體系。文章從評價主體、評價指標、評價算法等方面進行分析與探討，以模糊綜合評價為基礎構建合理的評價算法模型，并以某職業學院作為應用案例進行評價分析。

關鍵詞：高校教學評價；評價算法；模糊綜合評價

中圖分類號：G712 文獻標識碼：A 收稿日期：2018-04-15

隨著高等教育的不斷發展，教師的教學水平對教育發展起著重要的影響。對教師的教學評價是檢查教師教學情況、教學水平的重要手段和措施。然而，由于評價本身具有主觀性強、很難具體量化等特點，很多教學評價系統很難得到滿意的真實性和合理性。因此，探討更接近真實、更合理、更公正、更科學的評價算法系統是很有必要的。

對于教學評價體系來講，其關鍵內容包括由誰來評價、有哪些評價指標、這些評價指標各自所占的權重比例，以及如何對原始評價數據進行計算，最后得出被評教師的評價成績。

一、評價主體和指標分析

針對教學評價系統來講，評價主體通常有學生、同行教師、督導、教學管理人員等。當然，也有些高校將教師自身、校外企業專家納入評價主體中，其實理論上講是很合理的，但其實不是很現實，可操作性較差，效果并不理想。因此，評價主體大多數高校以學生、同行教師或督導、教學管理人員為主要評價主體，符合實際情況，可操作性也強，更有利對教師的教學做出公正、合理、客觀的評價。

在教學評價指標方面，科學的指標體系應該遵守“四多”原則，就是設計成“多主體多級別多維度多角度”的指標體系。多主體就是包含多個評價主體（如學生、教師、督導和管理人員等）且各自指標不同。多級別就是評價指標分為不同級別，指標體系可設計包含一級指標、二級指標、三級指標……，比較合理的是一般設計成三級指標體系。多維度就是指標體系從不同的維度設計指標，如從教師素養、教學目標、教學設計、教學內容、教學方法、教學效果等維度設計不同的指標。多角度就是從針對理論課程、實踐課程等不同的角度設計不同的評價指標。

二、基于多層次模糊綜合評價算法模型的構建

在評價評估應用領域，采用算法可有多種，各種算法各有自身的優、缺點。基于多層次模糊綜合評價的教學評價法是綜合了層次分析、模糊數學等特征，應用到教學評價中，將定性分析與定量分析結合起來，提供了層次化、系統化解決問題的方法，增強了教學評價的科學性、合理性和實用性。評價算法模型構建主要涉及兩部分，即各種因素的權重比例確定以及評價結果計算方法。

在因素權重比例確定部分，采用模糊層次分析法，既具有層次分析的原理特性，也具有模糊數學原理特性。實現了定性因素的量化分析，提高因素的權重比例分析的合理性、準確性和一致性。在分析各因素的權重比例時采用0.1～0.9九級標度法，其含義如表1所示。

依據模糊層次分析法，首先應建立模糊互補判斷矩陣，然后根據模糊互補判斷矩陣進行權重計算。在建立模糊互補比較判斷矩陣時，采用九級標度法，形成矩陣A=（aij）n*n的模糊互補判斷矩陣：

在評價結果計算方法部分，使用模糊綜合評價法。當評價一種事物時，有些因素是模糊的、難以量化的，模糊綜合評價法能有效地解決這方面的問題。該算法以模糊矩陣的模糊乘法得到綜合模糊評價向量P=W⊙R（其中⊙為模糊乘法），根據因素在評判中所起的主導作用不同，運算⊙具有不同含義，形成不同的算法模型。考慮到在評價中各種因素依據其權重在最后評判中都起到相應的作用，因此該算法模型如下：

三、基于多層次模糊綜合評價法的教學評價案例應用

現以某職業技術學院為例，采集各種原始數據，然后根據模糊綜合評價法確定評價主體權重、評價指標權重，再選擇某位教師的實踐課程為例分析其評價結果。

1.確定評價主體及權重

在該職業技術學院的教學評價體系中，評價主體有學生、督導和管理人員等三類主體，如果同行老師聽課的話，采用督導的評價表，所以同行教師可以歸為督導這一類評價主體。為了分析各評價主體的權重比例，進行原始數據的調研采集。形成三個評價主體的模糊互補判斷矩陣，如下所示：

根據公式（2），可計算出權重向量：W={0.525，0.308，0.167}，即學生（A）評價權重為0.525，督導（B）評價權重為0.308，管理人員（C）權重為0.167。

2.確定評價指標及權重

根據模糊層次分析法的特性，在該職業技術學院的教學評價體系中，可以劃分為目標層、一級指標層（準則層）、二級指標層（指標層）。評價指標根據不同的評價主體設置不同的評價指標。各評價主體的評價指標構成如表2至表4所示。

為了分析學生主體的各指標權重比例，進行原始數據的調研采集，再根據學生評價指標體系的構成，形成學生評價指標的模糊互補判斷矩陣，如下圖所示。

然后根據公式（2），可計算出權重向量：

WA={0.165，0.091，0.119，0.072，0.075，0.115，0.076，0.128，0.105，0.055}

同理，可計算出督導和管理人員兩種評價主體的各項評價指標的權重比例：

WB={0.104，0.116，0.108，0.122，0.078，0.057，0.14，0.074，0.13，0.07}

WC={0.207，0.171，0.111，0.154，0.168，0.188}

3.評價分析

以該職業技術學院的某位教師作為被評價對象，讓學生、督導和管理人員依據相應的指標對該教師進行評價。

學生對該教師各評價指標的分值分別是15.5，8.8，11.0，5.5，6.3，10.8，7.6，12.0，9.7，5.5。再根據模糊綜合評價算法模型計算得出學生評價主體對該教師的評價成績是92.7，評價等級是“優秀”。

督導對該教師各評價指標的分值分別是9.0，10.5，9.6，11.0，6.3，5.0，12.0，5.7，11.8，6.5，再根據模糊綜合評價算法模型計算得出督導評價主體對該教師的評價成績是87.4，評價等級是“優秀”。

管理人員對該教師各評價指標的分值分別是15.0，14.5，9.3，13.4，14.2，16.0，再根據模糊綜合評價算法模型計算得出管理人員評價主體對該教師的評價成績是82.4，評價等級是“良好”。

根據各評價主體的權重值，再根據模糊綜合評價算法模型可得出該教師的綜合評價成績是89.35，評價等級是“優秀”。

從以上分析結果來看，通過模糊綜合評價法，不但使定性指標轉化為定量指標，而且使計算結果更客觀、更科學，更能反映被評價教師教學的真實情況。

四、結語

本文以高校教學評價算法系統為研究對象，分析評價主體與評價指標，構建評價算法模型，并以某職業院校作為案例分析對象，對已構建好的算法模型進行應用驗證。然而，任何一種算法模型都很難做到百分之百的、絕對的客觀和公正，但通過分析和研究可以持續不斷地去優化評價算法體系，從而不斷地提高評價結果的客觀性、公正性和真實性。

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