基于公平性的高職院校督導課堂評價數據優化研究

童春

摘要：當前，督導課堂評價數據的處理多以算數平均數來判斷分數的高低，缺乏科學性和公正性，本文采用數據補償的方法對原始數據進行更為合理的修正，進而完善督導課堂評價數據處理方法體系，提高評價的信度和效度。

關鍵詞：課堂教學評價；數據補償；標準分

中圖分類號：G718.5 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2013）50-0086-02

所謂教師督導是通過對教師工作進行監督、評價、指導和建議來促進教師發展，最終達到提高教學水平和學生學習的目的，教師督導評價是要把保證教學質量和促進教師發展相結合，有效的督導評價是保障高校教學質量的有力手段，因而在實踐中需要督導能夠客觀、公正地對教師進行評價，建立一個科學合理地督導評價體系。從而督導課堂評價數據的進一步優化也顯得尤為重要。本文根據數理統計的一些原理，對督導課堂評價數據進行了優化處理，提出了數據補償對原始數據進行修正的做法。對于提高課堂教學評價的科學性、合理性、公正性具有一定的參考價值。

一、督導課堂評價的現狀分析及其存在的問題

目前在督導對教師的課堂教學評價中，對數據的處理大多數仍以算術平均分來判斷分數的高低，得出被評教師所獲得的原始分值直接進行排序并以這些數據來評價教師的教學工作。雖然這種評價分數的解釋方法簡單易用，但仍存在著局限性，影響了評價結果的客觀公正性。在課堂教學評價中督導對教師的測評存在著事實上的評分差異。如：教師授課不同班級學生知識水平的差異性；教師所授課程的難易程度、枯燥程度等課程客觀特性因素的差異性；不同督導組成員對同一節課同一認知度所給評價數據的差異性，等等。這種差異導致所評的原始分數不具有可比性，不能反映教師的真實教學水平。因此，直接采用原始分數來評價教師不夠科學，對測評結果的公正、公平性產生不良影響。為了消除以上實際存在的差異性對督導課堂評價的影響，就必需對這些不可比因素進行定量分析，并通過對這些因素的修正來改進評價工作。

二、督導課堂評價的不可比因素及其數據優化研究

數據補償思路是采用多因素補償，最后求平均的方法。假設督導評價都是認真負責的，不存在主觀情感因素的干擾，排除異常分的出現，從評價數據分析中知主要存在如下三種不可比性因素：

（一）同一院系同一年級的不同班級學生認知程度不同

教師課堂教學水平的高低是通過學生課堂學習掌握程度來評判的，因而不同認知程度的學生對于教師上課環節的實現，課堂教學的互動性以及教學效果顯現也有所不同，從而導致同一教師教授同一門課程因面向不同學生群體所得評價分數不同。

計算同一院系同一年級的各班學生的學生成績平均分或者上學期相關課程的平均分，則平均分為■i=■，m表示第i個班級人數，j=1，2，…，m，進而計算出該院同一年級所有學生成績平均分或者上學期相關課程的平均分：■i=■，n表示同一院系同一年級的班級個數，i=1，2，…，n，則各班級的調整分為？駐Mi=A-Ai，將調整分作用到每一個督導對教師課堂評價的原始數據中去，最后得到評價修正分，這樣便消除了對于教相同課程的老師由于教不同班級而產生的不可比性。

（二）課程客觀特性因素不同（即課程本身的難易程度，枯燥程度，基礎課與專業課區別等客觀特性）

在課堂教學中課程本身的難易程度，枯燥程度，基礎課與專業課等因素造成的不可比因素也導致督導評價結果的差異性，如數學課程理論性和邏輯性較強，所學知識較為抽象，相對來說讓學生認為數學課堂教學比較枯燥，而計算機課程項目驅動較為容易，學生可操作性強，學生聽課有濃厚的興趣。而此時如果將教授同一班級的不同學科老師做橫向比較，再將比較結果作為補償因子對原始分進行修正，則結果比單用原始分更為合理。從概率統計的角度來分析，假設督導課堂評價的原始分數服從正態分布，則教師位于不同的總體，將會產生不同的均差和標準值，這時得分是不同質的，缺乏可比性。因此，需要將評分進行標準化處理，其數學模型如下：

x=■■x■ Sj=■

式中n為第j個班級中任課教師的數目，Xi為某班級各任課教師課堂評價的原始分，x為該班所有被評教師課堂評價原始分的平均分，Sj為j班所有被評教師課堂評價原始分的標準差。然后計算第j個班級任課教師的標準分：Zj=zj=■。這樣計算出來的標準分相當于在同一個課程組或專業中去衡量教師的水平，具有可比性，能準確反映被測評教師的實際水平。但仍兩個不足之處：一是當我們對全校教師進行評價排名時，考慮到標準差對標準分的影響比較敏感，有必要對標準差進行修正：引入修正系數fj，其值為fj=■，s■≥s1，s■

二是標準分可能為負，且常帶有多位小數，實際使用時不太方便，且影響可讀性，所以為避免這些缺陷，可將其轉換成人們習慣的百分制分數上來，因此，對分數進行線性變換：yj=C+α×z'j，其中常數C和α分別為全校參加評估班級平均分的平均值和標準差的平均值。這樣就可以將之轉換為60～100左右的數據，便于求總平均分。經過處理之后，可以較為全面地消除了由于不同課程組或專業差異造成的排序不合理的狀況，自然要比按原始標準分進行排序來得更為客觀、科學。

（三）不同督導組成員對同一節課同一認知度所給評價分數不同

聆聽課堂教學后，假設每個督導對課堂教學都給予肯定，但是不同的督導可能對肯定這個認知度所給予的分數不同，從而造成評價分數的差異。比如，甲、乙督導都認為某被評教師課堂教學是同一程度的好，但是他們給予的分數卻分別是90分和95分，可以看出總的評價分也受到這些不可比因素的影響。針對此情況同樣可用標準分的方法加以消除，具體算法類似于上面的不可比因素2中的處理方法，這里不再詳述。

（四）計算最后得分

設由以上3種不可比因素補償后修正分分別為Ai、Bi、 Ci，則該教師i的最終得分Fi=■，若一位老師在不同院系任課，得不幾個F，則只需要將這幾個F簡單求平均值就可以了。

通過對數據補償修正的科學處理，有效地消除了多方面不可比因素對督導課堂評價數據客觀性和科學性的影響，從而實現真正意義上地尊重教師勞動，尊重教師能力和水平的目標，進而使督導評價機制具備應有的信度和效度，提高其權威性和含金量，具有科學性、客觀性和公正性，使之成為行之有效的監控和提高教學質量的手段和方法。

參考文獻：

[1]徐佳駿，彭兆云，等.高校教學督導評價體系若干問題探討[J].西北醫學教育，2008，（5）.

[2]王孝玲.教育統計學[M].上海：華東師范大學出版社，1993.

[3]陳曉江，黃曉東.基于歸一化的學生評教模型[J].九江職業技術學院學報，2006，（4）.

[4]范春風.創建有高職教育特色的校內督導機制[J].寧波工商職業技術學院學報，2008，（3）.