简介:关于本文可作为相关专业教师模型论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文教师模型论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
赵寒冰1,秦利军2,吴小芳1
（1.华南农业大学资源环境学院,广东广州510642；2.华南农业大学继续教学学院,广东广州510642）
摘 要：尽管评教体系的研究是全面的、广泛的,但通常基于当年的学生评教结果对教师的当年教学水平进行评价,但教学评价过程本身则由于因素复杂性、因素的不完全衡量性,主客观因素影响不确定性、因素之间的交叉与包含特性,造成有很大的随机性.本文试图通过灰色模型法将历史数据引入,以降低这些主观随机性的概率,提高被评教对象的接受水平.
关键词：评教模式；教学评价；灰色模型
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）35-0164-03
作者简介：赵寒冰（1975-）,华南农业大学资源环境学院,副教授,主要研究土地信息管理系统应用.
目前,在学生质量与中国教育和世界教育不断的接轨过程中,新教学思想情与新教学方法的碰撞,成为了大学教学课堂面临着的重要使命.教师的科研水平重要性毋庸质疑,是他站在课堂上自信心的源泉,但只重科研当然是偏颇的,教师最重要的位置还是在课堂上,课堂教学是提高教学质量的核心,但是教师如何将信心之源以正能量的方式传递给学生,保证教学质量,也是极为重要的核心过程,这期间怎样充分发挥评教功能,正确了解教学状态,对自身教学过程的调整及对教学行为实施有效管理是则是一直无法形成定论的挑战.
现阶段教学评价研究基本上偏重于评价体系与指标的建立[1-6],集中于同行评价、老教师随堂评价、学生网上评教三大部分,不可谓不全,不可谓不泛,可是为什么还会引起众多教师的不良反应呢?在同行评价中,由于涉及教研单位之间的对比,从分数上有考虑,差异无法体现,而随堂评价因为数量过少,不具有代表性,这样学生网上评教的重要性相应地衬托出无可替代的重要性.
但是学生评教基于教学评价的因素复杂性、因素的不完全衡量性,主客观因素影响不确定性、因素之间的交叉与包含特性,因而利用模糊科学的特性可以更科学地衡量教学评价的成绩.由此学生网上评教的客观性大大提高.
模糊数学法则可以避免传统的将各项分数相加求和的不合理的做法,不仅可以提高课堂教学质量综合评价指标权重值和科学性及可信性,而且能够很好地反映教员的实际教学情况,从而使教育管理者能更好地了解教学状态,有效地实施教学管理,并能督促教员改进教学方法,对提高课堂教学质量有一定的现实意义.但这种方法受较多的主观因素的影响,因而各项指标权重的确定还有待进一步地改进[1].
一、现状分析
本文试图从实际学生评教的分值特点入手,引入基于灰色模型的特点,从历史数据出发,探讨一种比较能够客观改进学生参与评教的教师教学水平评价方法.
如图1为某校有机化学（公共课）的学生打分情况,图2为同校中外园林史（专业课）的学生打分情况.从图中可以反映出几种情况：一是由于学生的积极推进,各门课的学生打分参与度都比较高,分别为353个学生与313个学生；二是各门课的打分情况从统计学来讲都偏离正态分布的较远,证明学生的打分随意性程度比较高；三是可能由于教师课堂管理程度不同或其他原因,有机化学课都达到了合格以上分数,而中外园林史甚至出现了不及格的情况出现；四是即使认为这些特别现象都在合理条件下,那么各课程之间因为学科差异横向也不存在可比性.
但是从图3的堆积折线图中可以看出,如果取更为大量的评教数据来看,除各带教师的学生数量、参评人数与教学质量外,似乎大部分在学生评教的角度趋势变化是相对一致的,也就是各位教师从这个结果上看,都存在着教学评教结果反差比较大的情况,并且这个反差存在着某种客观因素,当然包含着学校的评教指标体系变化的原因,但单从评教体系本身来看,这种反差也是不应该存在的,与人的教学素质一贯性也是相悖的,而且单从指标体系来讲,各校不尽相同,在对最终数值进行标准化之前,难以进行对比.
从学生评教表中,由于部分年度缺失学生评教结果,一是可能那年度并没有达到开课人数,没有开课程,也可能由于系统异常造成数据丢失,这对当事人的评教带来不可预测的结果,如何能避开这样的问题,是解决问题的关键.因此,如何避免有缺失数据发生与减少学生评教的主观性及降低因各校评教因子的不同性,本次论文引入了历史数据参与灰色模型法来对评教方法与过程进行改进.
二、方法
综上所述,学生评教数据具有随机性,每位教师的历史数据分析趋势分析中置信度都很低,统计规律与概率分布不明确.那么就符合在一定范围内、一定时段上变化的灰色量及灰色过程.本文的思路是通过灰色模型法导入历史影响作为评估因子,与原评教体系的结果进行改进,以对比修改后的结果,同时也可以避免教师在某年评教结果缺失的情况,即使是未开课原因,也可以从历史推断中得到应的评教分数,而不至于产生不良后果.为研究方便,本文模型只对学生评教数据进行演算.
改进后的学生评教得分公式改为
其中y0（t）为某教师评教年的学生评教分数,α为学生评教分数权重,x0（t）为评教年学生评教分数,x0（t0）为灰色模型计算初始年评教分数值,t为评教年,t0为灰色模型模拟初步年,β为灰色模型计算分值权重,α+β=1（无学生评教值是时α=0）,a,u是常数,为内生控制灰数,是系统的常定输入,模型内部通过最小二乘法来估计.本文α,β参数均以0.5计算.根据统计学原理,利用灰色模型进行模拟预测时,根据后验比c和小误差概率p对模型进行诊断,当p＞0.95和c＜0.35时,模型可靠,这时可根据模型来进对系统行为进行预测,也可以通过未参与模型的真实数据进行可靠性对比.
三、实证
案例采用了其中五位不同教师的2006年下学期到2011年上学期的评教真实数据,其中一位教师,并没有2011年成绩.
通过多次实验证明,3~5次残差序列分析模拟结果最好,为增加可比性,各位教师的数据都采用历史连续10次（2006上—2010下）数据进行分析,都采用3~5次残差序列分析结果.图4为五位教师原始学生评教数据变化分析图,通过演算,其相应的诊断参数值如表1所示.
将2011年上的模型模拟数据代替原来的评教数据,那么通过灰色模型法与原评教值进行计算得到结果如表2所示.其历史数据变化如图5所示.
2011年的评教结果用模型计算值进行替换,为更直观地对比和前后的结果,同时历史数据无法更改,我们只将所有五位教师2011年上年半的模型计算结果替换了原来的实际值,两次不同结果用我们更为熟悉的趋势线分析中的决定系数R2值以列表方式呈现出来.如表3,改进后前四位教师的结果置信度大为提高,更能体现出各位教师的教学水平的平衡性,而第五位教师的评教分数各年级变化幅度过大,本文模型未能够有更好的结果体现.
四、结论
通过对比分析我们得到了很好的结果,主要有以下几个结论：
1. 因为灰色模型法引入了历史数据的分析,因此,从每位教师的评教分值变化曲线图前后只有微小变化,并没有大幅改变原有数据结果,体现了对历史数据的尊重.
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2.对于教师3弥补了数据缺失的不足,不致于当年没有评教结果分数,可按其历史表现给予一定的分数.
3.从趋势线对比结果看,新结果得以使各位教师的真实评教数据更具有统计学意义,提高了各年期间的对比性,保持了个人的稳定性,减少了因学生对评教过程的配合态度造成的不确定性,不会因为某年评教结果的异常影响对教师教学质量的整体评价,也容易提高教师本人的接受程度.
4.降低了因为评教因子的改变对教师教学评价的影响,同时增加了各校间不同评教体系所得结果的可比性.
五、讨论
1.多数教师的评教结果各年段波动幅度大,可能会影响模型模拟结果,模拟结果仅代表当年的水平值,如果模型计算完毕后,再取前几年的平均值代替当年值,更能体现某位教师的综合水平.
2.因为历史数据的积累原因,初期使用时,还不能体现出模型的作用,模型开始使用后,经过五六次评教后,模型预热完毕效果应该会有更好表现.
参考文献：
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