影響教學質量的關鍵因素研究

王建驊

基金項目：本文系嶺南師范學院科學研究項目“大數據驅動下的網購行為偏好的決策”（項目編號：ZW2034）的研究成果。

【摘? 要】 文章針對高校教師教學特點構建了合理的教學質量評價體系，通過問卷調查的方式來收集學生對教師教學質量的滿意度評價，共采集了623個有效樣本，并利用遺傳算法來取得教學質量評價體系的關鍵因素。結果發現“按時上下課且不隨意調（停）課”“教學內容實用并能結合學科發展更新教學內容”及“講授生動，不照本宣科、方法得當”為最關鍵的因素。

【關鍵詞】 教學滿意度；教學質量；遺傳算法

在高等教育領域，教學質量評價已成為一種有效的組織控制工具和管理手段。國內外關于教學質量評價的研究主要集中在三個方面：一是評價主體；二是評價內容；三是評價方法。

評價主體方面，有學者根據利益相關者理論構建了高校課堂教學質量評價主體體系，有學者指出高校在進行教學質量評價時應突出學生的主體地位，重視學生對教學質量的滿意度。

評價內容方面，有學者基于層次分析法構建課堂教學質量評價指標體系，有學者結合工科院校的專業特點和教學實際，建立有效的教學質量評價指標體系。

評價方法上，國內外提出的評價方法有很多，如層次分析法（AHP）、熵權法等。從現有文獻資料和評價實踐來看，我國高校大多以學生為教學質量評價主體。然而透過傳統的李克特量表來進行教學質量的評價卻無法處理學生在評價時的不確定性與不精確的認知。因此，采用模糊理論的處理，即能呈現精確的數值。

本研究的目的在于以優化的方式來決定教學質量的各評價指標的重要程度。針對高校教師教學特點，構建合理的教學質量評價體系，通過問卷調查收集高校學生對教師教學質量的滿意度評價，利用模糊理論的特性來處理問卷數據，通過遺傳算法的學習方法來決定指標的重要程度，以協助學校管理者和教師找到影響教學質量滿意度的關鍵因素，為提升教學質量提供決策支持。

一、遺傳算法

遺傳算法（Genetic algorithm）最早是由John Holland教授于1975年所提出的一種最優化方法，此法是基于自然選擇過程的一種優化搜尋機制；基本精神在于仿效生物界物競天擇、優勝劣敗的自然進化法則。它能夠選擇物種中具有較好特性的上一父代，并隨機性的相互交換彼此的基因信息，以期望能產生較上一代更優秀的子代，如此重復下去以產生適應性最強的最佳物種。由于是以一組特殊字符串的編碼方式來仿真染色體（Chromosome），并計算所有染色體的適應性（Fitness），適應性越高的染色體其存活的概率或被挑選的概率就越高。接著再利用染色體進行復制（Reproduction）、交叉（Crossover）與變異（Mutation）來產生下一代子代，并計算每個染色體的適應性，然后選擇（Selection）是否存在，通過這樣的過程來產生一個相對優化的群體；迭代次數的設定或是條件的滿足才會完成最終目標達成。此法普遍被用來作為搜索函數最優解的一種方法。

二、問題描述

（一）數據描述

在填問卷時，問卷的各個指標與整體評估的績效值是由n位受訪者所給予的。其問卷數據的形式如下所示：

在表中的xij與vi均以三角模糊數的概念來呈現所對應到的語意詞；其中vi則是作為描述輸出的績效值。

（二）問題設計

令S為一組參數的集合，利用層次里的wcij和woj來找出下列的單目標優化的問題，如下：

Minimize e（S）（1）

其中e（S）是透過S來獲得的總平方誤差。另外，假設vi為實際輸出并對應到層次里給予的輸入向量值（xi1， xi2， …， xim）；分別令（hli，hmi）與（vli，vmi）來表示hi與vi。其中hli與hui分別表示為hi的三角模糊數的上、下限值；同樣的，vli與vui也為vi的上、下限值。而實際輸出值與所對應到的模糊目標的差異，則通過對e（T）的計算如下：

e（S）=（（hli-vli）2+（hmi-vmi）2+（hui-vui）2）（2）

其次，透過下式的適應函數來應用到此問題上：

f（S）=（3）

其中，f（S）為S的適應值。

（三）遺傳運算子

首先，令Npop與Ngen為群體大小與基因世代的總數量。而在染色體基因設計方面，采用二進制方式來進行編碼；且在初始的群體里，隨機產生Npop的字符串，有著0.5的概率發生。每當染色體的適應性在現行族群里被獲得時，就會開始進行選擇、交叉與變異等運算符進行運算，便能生成出最新的族群Npop字符串來提供給下一代群體使用。

其次，為了能在下一代的體群里產生出新的字符串，采用競爭式的選擇。從現行的群體里隨機挑選出兩個字符串，比較后把具有最大適應值的字符串給放入交配池（Mating pool）里進行交配。隨后再運用交叉與變異運算子來選擇父代與重制子代，并采用單點交叉方式有著交叉概率（如pc）來做交叉運算，且生成最新的字符串便可取代他們的父代。而在變異概率（如pm））方面，則是運行字符串的每個字符時由變異運算子產生的。故其目的是要在層次架構里以優化的方式找出連結權重，并透過最小均方根誤差（RMSE）來產生。其算法的步驟如下：

步驟1：初始化。以隨機的方式來生成Npop的二進制字符串，并設定0到t。

步驟2：計算適應值。

步驟3：終止測試。擁有最大適應性的染色體即為解決方案。

步驟4：產生新字符串。使用選擇、交叉及變異來生成Npop的新字符串。

步驟5：運行精英策略。生成出最新的Ndel字符串，然后增加到現在的群體里形成下個世代；并設定（t + 1）至t且回到步驟2去。

三、應用研究

（一）構建教學質量評價指標體系

參照已有研究成果，匯整后構建本文的教學質量評價指標體系，共分成5個層面及16個指標。

分別是師德教風，包含關愛學生、師生關系融洽（c11）；對教學工作熱情、敬業，備課充分，講課投入（c12）；按時上下課且不隨意調（停）課（c13）。教學內容，包含教材選用適當，提供了課外參考資料并且有效（c21）；教學內容實用并能結合學科發展更新教學內容（c22）；講課重點突出、詳略得當、難度適宜（c23）；教學內容能給予學生思考、聯想、創新的啟迪（c24）；教學技能，包含講授生動，不照本宣科，方法得當（c31）；能認真組織教學，因材施教，講課進度快慢適中（c32）；善于調動學生積極性，鼓勵學生發表自己的觀點（c33）；強化過程教學，注重培養學生學習方法、思維方式（c34）；對學習的評價方法公平恰當（c35）。學習任務，包含學習任務適當，作業安排合理，與課程內容緊密相關（c41）；精心輔導、耐心答疑、批改作業認真（c42）。教學效果，包含學生掌握了該課程的基本知識與技能（c51）；學生提高了對該學科的興趣，拓寬了知識面（c52）。

（二）調查數據

通過發放調查問卷，收集某高校管理學院的學生對該院內的12位教師的教學質量評價數據。共發出并收回650份問卷，剔除無效問卷后得到623份有效問卷。

問卷里的每題問項均采用李克特的五點量表來填答問卷；為了避免受訪者的主觀認知，因而要求受訪者須填入三角模糊數的數值。其全部資料將予以歸一化至區間［0，1］，并隨后將以遺傳算法的方法來進行學習訓練。

（三）參數設定

文章參考Osyczka與Hu的設定，參數的描述如下：

（1） Npop = 100。

（2） Ngen = 1000。

（3） Ndel = 2。

（4） 字符串長度設為10。

（5） pc = 0.90與pm = 0.01。

四、結果分析

構重的相重對要性結果如表2所示。從中能看到學生較重視的層面分別是教學內容、師德教育以及教學技能三項，這些象征著學生認為在教學質量以教學內容為最重要，這是因為教師上課的教學內容部分，對于學生而言較能感受與實際接觸得到。其次為師德教風，主要是從學生的觀點，認為教師關愛學生，且積極投入在教學工作并準時上下課及不隨意調課。最后為教學技能（0.226）的構面，由于教師如何在教學技能上來設計、組織、運用、培養，以使得學生在課程上能真正學習到，這樣學生才不會感到枯燥無味。在整體層面，前三項就占了將近80%，對于教學質量的提升，勢必得從前三項著手。

在各指標的整體權重中，c13指標的權重值為最大。下課時學生希望能利用短暫的時間好好休息或是活動一下，也希望課程的安排上，教師不要因有事而調（停）課，以免影響學生往后行程的安排。其次，c22指標為第二重要的指標。學生都希望在課上學習到的知識能夠是最新、最實時的信息，因此教師除了教授課本上的知識外，相關的學科知識或最新信息也得利用空余時間來獲取，然后在課堂上傳授給學生，讓學生與時俱進。第三重要的指標則是c31指標，學生都希望教師在臺上講課時，能夠把課程設計得生動活潑。若是照本宣科，課堂上的氣氛則變得很悶，學生會覺得枯燥無味。至于c21指標、c34指標及c32指標等三項指標，重要性值較低，教師應要試著改善這些指標，以提升教學質量。

五、結語

文章采用遺傳算法的學習方法，從采集的623份有效問卷中分析出各個指標的相對重要性。在層面方面，以“教學內容”最為重要；其次是“師德教風”與“教學技能”，而這三個層面也高達將近80%，這也表現出學生著重在教師教學的三大方面。這三個層面若能持續保持，既能獲得學生給予的高滿意度，也是肯定教師教學的辛苦。在指標中則是以“按時上下課且不隨意調（停）課”最為重要；其次是“教學內容實用并能結合學科發展更新教學內容”與“講授生動，不照本宣科，方法得當”。這三項指標合計也有41%，這些結果是學生最為關切的，也是提供教學質量改善的具體方向。而較不關切的幾項指標，也點出了教師在教學質量上需要加強的要項，這也是教師需要努力的方向。畢竟提升教師的教學質量，能提升學生的學習動機與學習成效。

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