以學生成績為權重的教師評分體系

摘要：學生評教是高校教學管理中的一項重要工作，它對教學質量的發展有積極的促進作用。但由于部分學生的主觀性及隨意性經常導致評教數據無法客觀地反映教師的教學水平。將學生成績作為權重系數引入到教師評分中。并結合數據挖掘技術進行統計。能在一定程度上彌補這一不足。

關鍵詞：學生評教 學生成績 權重系數 評分模式 數據挖掘

1 引言

學生評教工作已成為我國許多高校的一項常規教學管理任務，通過評教能掌握教師的教學情況，督促教師改正存在的問題并提高教學質量。有利于人才培養工作的進行。我國高校開展學生評教的時間還不是很長，無論在管理經驗還是理論研究上都還很欠缺。教師對學生評教的結果也存在質疑，相關研究人員對學生評教可信度的爭議也一直沒有停息過。其中“學生評教量表”是引起誤差的常見因素：不同類型的課程采用相同的評價指標；指標的權重系數設定不合理；指標設置過于繁瑣，評價內容交叉、重疊，學生不易理解。另外，評教時間也會影響教師評分的可信度。最后，評教的主體，即學生，是評教最重要的誤差源。

目前，國內許多研究者及教學管理人員對以上問題作了深入思考和探討，并提出了一些解決方案，如建立較為科學的評教量表，實踐課和理論課分別建立指標體系并進行統計；簡化指標，使學生易于理解其中的內涵；由單一的期末評價轉為形成性評價為主、終結性評價為輔的評教方式，使教師及時得到反饋信息，采用合適的教學方法。這些嘗試取得了明顯的成效，為我們繼續深入研究學生評教這項工作提供了寶貴的經驗。但因學生本身原因而導致評教過程中出現的信度問題到目前為止還沒有比較成熟的解決方案。

2 教師評分引入學生成績作為權重系數的意義

由于學生的主觀因素而導致誤差是學生評教過程中最容易遇到也最難解決的問題。主要體現在以下方面：

(1)學生對評教工作的認識不到位，將評教當作走形式，存在應付、敷衍的現象。部分學生給所有任課教師都打滿分或零分，甚至有學生請同學代為評教，嚴重影響了統計結果。

(2)有些學生存在心理誤差，給教師打分受外部因素的影響。據調查，教師職稱對學生打分有比較明顯的心理暗示。談吐風趣的教師能大幅度提升學生對他的印象，進而拉高評分。此外，部分學生對學歷高、外表較好的任課教師打分也稍高。

(3)師生關系也是影響學生評分的重要因素。不少學生給上課嚴格和來往較少的教師打分偏低，而如果班主任或輔導員是任課教師的話，通常會有很高的評分。

(4)很多學校將學生評教和教師考核掛鉤，不可避免地出現了部分教師和學生之間的“互惠”行為。單純以文憑為目的的學生會給要求寬松、考試容易過關的教師打高分，而這些教師希望通過這種方式獲得較好的考核結果。

由此可以看出，學生評教夾雜了大量非理性因素，一些措施可以提高學生評分的客觀性，例如統計中按比例去除最高分和最低分；根據教師職稱、學生成績段等要素分別統計：擴大評教范圍，讓所有的學生參與評教。經過長期的觀察，這些方法只能起到一定程度的作用。并不能完全解決某些學生評教隨意性、主觀性很強的問題。

從理論上來講，只選擇責任心強的學生進行評教可以保證評教結果的客觀性和公正性，但事實上很難進行操作。有些學校嘗試縮小評教學生范圍。選擇學生干部、三好學生及課代表參與學生評教，期望用這種方式避免主觀因素的干擾，但沒有取得明顯的效果，甚至出現負面影響：大部分教師的評分都很高，學生評教的意義也就不明顯了。

從現有的研究成果看，一般情況下，學習成績好的學生與教師溝通較為頻繁和深入，對教師教學中的教學內容理解得更為透徹，更能體會教師的敬業程度。對教學效果的期望值較高，更愿意通過公正的評價。以期獲得更為優勢的教學資源。因此，學生學習成績與學生評教客觀性呈正相關，成績越好的學生，評教越公正客觀。提高一門課程中成績較好的學生評教分數權重系數，可以比較客觀地反映該門課任課教師的教學狀況。

3 以學生成績作為權重系數的評分模式

目前大部分學生評教系統以算術平均數的方式來得出教師的最后評分：

(s：教師總評分；s：單個學生的評分；n：評分學生數)

而將學生成績作為權重系數后，教師總分為學生打分的加權平均數：

(s：教師總評分；s：單個學生的評分，z，學生

評分的權重系數)

圍繞這個計算方法，需要解決學生打分的權重系數z該如何設置的問題。每個學校需要根據自己的實際情況來設定權重系數(可以先確定一組系數，判斷采用該組系數的計算結果是否符合要求，如果和目標相比差距比較大則換一組系數再重新計算)。筆者參考了本校歷年學生評教及學生成績分布的情況后，根據目前情況劃分了四

個成績區間并分別設置了權重系數。

為了判斷調整后的教師評分方式是否有效，筆者從本校2004年：552008年共9個學期的學生評教數據庫中根據不同的課程類型、課程性質、教師職稱、授課人數抽取了具有代表性的7組數據進行測試。

從表2的統計結果來看，以傳統的方式統計學生評教得出的結果和專家對教師的打分相比有較大的差異，使用調整后的評分模式明顯縮小了專家評分和學生評分之間的距離。可以得出結論：對于本校來說，用目前的學生成績權重系數計算評教結果能更真實地反映教師的教學水平及態度。

需要注意的是，專家及同行的評教不能完全客觀地反映出教師的水平。從理論上講，專家能根據他們豐富的經驗對教師的教學水平作出比較正確的判斷，但實際情況不可能要求他們經常聽同一位教師的同一門課，教師可以根據某一堂課作精心準備來迎合專家的口味：而對于本校的同行教師來說，會受到人際關系的影響，對同事的打分多少會受到主觀印象的干擾，而且同行評教容易流于形式。筆者采用的同行、專家評教匯總了多種不同源頭的數據并進行跟蹤、糾正，相對比較客觀。一定程度上能作為判斷學生評教是否客觀的依據。但如果要對每個學期、每個教師的專家、同行評教數據作修正，從目前的實際情況來看是很難實現的。因此，專家、同行評教可以作為教師評分的參考，但不適合對所有的教師進行全程評價，更不能代替學生評教。

經過多次測試，證明一組權重系數滿足要求后，可以將它們應用于實際的教師評分統計中，一般來說可以滿足近期的要求。但從長期來看，每個學校都處于不斷發展、不斷變化的過程中，學生素質、專業設置、教師教學水平的變動都會影響到學生評教的誤差源，因此，有必要定期對權重系數進行檢驗，決定是否進行修正。

4 利用數據挖掘確定學生成績的權重系數

本文采用的權重系數在測試中恰好能滿足需要。使學生評分基本接近專家、同行評分。但這種巧合的情況并不多見，如果以手工的方式逐一驗證權重系數是否符合要求顯然是難以完成的。隨著人工智能的發展，引入數據挖掘技術能比較方便地解決這個問題。數據挖掘能通過分析數據庫來獲取隱藏在這些數據背后的潛在信息，自動找到、識別、確認并預測存在于數據中的模式。這種技術已經廣泛應用于金融、保險、電信、零售等行業，取得了令人滿意的效果。

在學生評教工作中應用數據挖掘并不困難，大部分學校的成績管理系統和學生評教系統的數據存放于教務管理系統中，利用ETL(數據抽取、轉換、加載)工具可以直接將這兩部分的數據提取到數據倉庫。通過遺傳算法或神經網絡算法能讓計算機自動對初始權重系數進行測試，直到計算出合適的權重系數，具體操作步驟見圖1。

5 小結

教師評分中引入學生成績作為權重系數從技術上來看，可以對學生評教數據進行一定程度的糾正，提高評教信度。但需要注意的幾個問題：

(1)將測試數據中的同行、專家評教分和調整后學生評教分作對比，可以判斷權重系數是否適合本校的實際情況。但就像前面所提到的那樣，同行或專家評教數據本身的信度在多數情況下是無法滿足要求的。在本測試中，筆者抽取了數據后花了大量時間對相應的同行、專家評教數據作了修正以保證它們的信度。

(2)通過數據挖掘算法能讓各個學校得到適合自己的學生成績權重系數，但它們的計算過程通常需要占用大量時間。不僅如此，確定學生的成績區間，為不同課程、不同專業、不同任課教師的每個學生的評分賦予權重系數也是一個非常消耗系統資源的過程，在實際運用過程中可能會對相應的系統提出比較高的硬件配置要求。

(3)本文提到的是基本的數學模型，并沒有對算法進行優化，還需要在這方面作深入的研究以便應用到實際的管理工作中。

學生評教可信度不高是由多方面原因造成的。不僅需要在評價體系、統計算法、評教范圍方面進行改革，而且需要完善相應的管理制度，加強信息的反饋，從總體上提升評教質量，使學生評教這項工作真正起到對教師的監督和激勵作用。

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