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常規評教的數據挖掘框架、方法與啟示
——以某普通高中為例

2022-02-12 08:13:12張茜劉顯平
教育科學論壇 2022年4期
關鍵詞:學科評價教師

●張茜,劉顯平

中學教學質量評價是學校內部管理的重要工作,學生評教是其重要內容。隨著學生評教工作的常態化開展,學校掌握了大量評教數據,但傳統的數據分析多通過簡單的“求和”“排序”“均值” 等手段處理,獲得的多是單個教師評教數據的表層信息,無法挖掘到隱藏在數據背后的分層、趨勢等深層信息,評教功能與價值大打折扣。利用數據挖掘算法,可以尋找到海量評教數據中有價值的隱藏信息,以理性的定量思維得到數據間的內在聯系,為學校管理層提供科學的決策咨詢。

本文選取一所普通高中的學生評教數據為研究樣本,采用SPSS 22.0 構建教學評價分析模型,主要涉及的統計方法有相關分析、聚類分析、回歸分析、統計檢驗等。

一、數據挖掘框架與分析方法

為全面挖掘學生評教數據, 本研究建構和運用了如下框架和分析方法。

(一)教師綜合評教框架與分析方法

教師綜合評教框架和分析方法如表1 和圖1 所示。

從圖1 可以看出,所選案例的教師綜合評教成績呈現負偏態分布。從表1 可以看出,超半數學生對教師綜合評分高于9.75 分,教師綜合得分集中在高分數段,區分度較小。這體現出學生對教師教學滿意度整體較高,該校教師教育教學工作得到了學生的普遍肯定。

表1 教師綜合評教框架與成績百分位數表

圖1 教師綜合評教成績頻數分布直方圖

(二)綜合評教統計檢驗框架和分析方法

綜合評教統計檢驗主要按照以下框架進行,并采用如表2 進行分析。

第一,綜合成績與學科非參數檢驗。框架如表2 所示。

表2 綜合評價與學科非參數檢驗框架與結果

從多獨立樣本Kruskal-Wallis 檢驗得出, 學生對不同學科教師綜合評教成績差別不大, 卡方檢驗的相伴概率為0.578>0.05,因此需要接受原假設,即教師評教得分與學科之間不存在顯著差異。

第二,綜合成績與性別獨立樣本T 檢驗。教育部公布的教育統計數據顯示,從2000年到2009年的十年里,我國教師隊伍的性別構成逐步呈現女性化趨勢,且中小學女性教師占比隨學段上升而降低。在這種情況下,有必要探討教師性別對學生的評教是否有影響。從所選研究案例看,該校男性教師占比40%,女性教師占比60%,男女教師比例失衡,性別結構不合理。為了分析學生評價與教師性別之間是否有顯著性差異,采用SPSS 獨立樣本T 檢驗對數據進行分析。從結果可知, 在Levene 方差測試中, 顯著性為0.248>0.05, 所以男女教師的綜合評價得分是方差齊次的,從T 檢驗的結果上分析,顯著性為0.447>0.05,可以表明,男女教師的綜合評教得分沒有顯著性差異,學生對教師的認可度與教師性別無關。

第三,綜合成績與教師職稱非參數檢驗。數據挖掘框架和分析方法可參考表3。

表3 學生綜合評教與教師職稱非參數檢驗框架與結果

為了分析學生評教與教師職稱之間是否有顯著性差異,采用SPSS 多獨立樣本非參數檢驗對數據進行分析。從Kruskal-Wallis 檢驗的結果上分析,卡方檢驗的相伴概率為0.009<0.05, 表明學生對教師綜合評教得分與教師職稱有顯著性差異,學生對教師的認可度與教師職稱有關。由于教師職稱與教師年齡具有很強的相關性,故可進一步探究教師綜合得分與教師年齡之間的關系。

(三)綜合成績與教師年齡的分析框架與方法

第一,教師年齡結構分析。普通中學教師隊伍年齡結構優化的一般評價標準是:25 歲以下年輕教師比例較小,50 歲以上老教師仍占一部分比重,40 歲左右的中年教師比例最大,總體呈正態分布。教師年齡結構及其影響性分析可參照圖2 的直方圖進行。

圖2 教師年齡頻數分布直方圖

從年齡分布直方圖可以看出,案例學校教師年齡結構不均衡,大部分教師年齡分布在40 歲至50 歲之間,整體年齡偏大。通過SPSS 相關分析可得Spearman相關系數表,從表中可知顯著性為0.044<0.05,說明學生對教師綜合評價得分與教師年齡呈顯著的正相關,相關系數為0.172,因此學生對年長教師評價更高,具體量化關系可通過曲線回歸進行分析。

第二,綜合成績與教師年齡回歸分析。以SPSS曲線估計對教師綜合得分和年齡兩個變量進行回歸分析, 通過比較得出二次曲線模型的回歸效果是最好的,分析框架和方法如表4 所示。

表4 綜合成績與教師年齡回歸模型方差分析

從表4 中可得F 檢驗統計量為7.948,對應顯著性為0.001<0.05,說明模型估計是有意義的,擬合效果較好。從擬合曲線可以看出,學生對教師的綜合評價隨教師年齡增加先增加再減少,在43.5 歲左右達到峰值。結合實際情況分析,教師在43 歲左右,無論是個人精力還是教學經驗都較好,經過十幾年的教學磨煉,累積了大量的教學經驗和教育心得,有很強的專業功底,更容易獲得學生的認同。而新教師雖然熱情主動,積極樂觀,更容易與學生親近,受到學生的喜愛,但由于缺乏經驗,容易在教學中表現出對教學內容重難點把握不準確,教學策略選擇不合理等問題,使得學生對新教師缺乏信任度和認同感,所以綜合評價較低。年齡較大的教師雖然教學經驗豐富,但隨著年齡增長,精力日漸減退,表現出教學方法不夠創新,課堂氣氛不夠活躍,不太尊重學生的個性發展,在教學熱情和課程更新上不如中青年教師,因此學生的綜合評教分數也相對較低。

(四)教學評價數據的聚類分析框架與方法

第一,學科組聚類。由于中學教學是以學科為單位進行的, 學科組建設是學校教學質量建設的基本路徑,也是課改攻堅面臨的重大難題。因此,本文采取聚類分析技術, 對案例學校教師以學科組為單位進行聚類,將各項指標相似的學科組化為一類,對相同類別學科組和不同類別學科組的整體特點進一步分析, 為管理人員從整體上評價學科組提供一種新的思路。通過SPSS 對全校教師評價數據按學科組進行聚類分析,統計結果將學科組分為三類:第一類為生物組、數學組、物理組、英語組、語文組,學生對這些學科組教師的綜合評價較高;第二類為地理組、化學組、政治組,這些學科組的教師在課堂氣氛、講課準確清晰流暢以及對科任教師的整體滿意度等方面略低于第一類學科組;第三類為歷史組,歷史組在課堂氣氛,講課是否準確、清晰、流暢,有無上課遲到或隨意提前、延遲下課時間的情況等方面略低于第二類學科組,在多媒體或教具使用上得分較低。

表5 快速聚類最終聚類中心

經過上述分析可知,按照學科組進行聚類分析,可得到每類學科組在各指標上的平均得分, 學校管理層及各學科組組長可據此開展教學研究, 以改進教學工作,提升學科組教學質量。

三、討論與啟示

本文通過上述挖掘數據的框架和分析方法,利用SPSS 等工具, 對學生評教數據進行了多維度研究,得到了如下啟示。

綜合成績與性別獨立樣本T 檢驗結果表明,男女教師的綜合評價得分沒有顯著性差異,這與高中生在認知和偏好度等方面的特征是完全吻合的。學生對教師綜合評價得分與教師年齡呈顯著的正相關,其深層原因是教師的專業發展水平和專業情意表現,提示青年教師要聚焦教學關鍵能力,持續提升學科理解與教學實施水平;資深教師要與時俱進,從發展勝任力走向發展學科領導力,通過發展教學領導力提升對抗職業倦怠等不利因素的能力,讓自身持續保有個人魅力和教學魅力;學校層面要系統規劃和實施青年教師培養工程,努力縮短青年教師從合格到成為骨干的歷程,要通過評價激勵、搭建學術平臺等手段促進資深教師不斷精進,讓更多資深教師成為學科名師。

學科組聚類分析結果表明,該學校部分學科組在課堂氛圍、學生學習動機激發、教學手段靈活性等維度上存在不足,學校和學科組可以有針對性地通過教學創新、課堂教學質量督導、課例研修等方式,尋求問題解決與難點突破的有效策略。

隨著信息化水平的不斷提高,學生常規評教及其結果利用應更具科學性、針對性和更強的引領能力,上述的數據挖掘框架和分析方法,需要在不斷提升其常規評教設計和數據處理價值的同時,逐步細化和創新工具和技術,才能真正發揮學生常規評教的功效。

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