小班型交叉學科課程的主題式教學效果評價研究

王文娟

（東北財經大學，遼寧 大連 116025）

1 引言

隨著科技和社會經濟的發展，交叉學科成為21世紀科學與經濟發展的主流方向，順應了社會對創新型綜合能力人才培養的需求。然而，針對專業性較強的高等院校，比如一些財經類大學、政法大學、海洋大學等高等院校，怎樣結合自身專項學科的優勢，在高等教育培養過程中注重提高學生的綜合素質能力，以滿足社會對綜合性人才的需求，受到高等院校、企業界和學術界的普遍重視。同時，也對高等院校的管理和教師的綜合素質要求提出了嚴峻的考驗。在部分高等院校，與社會經濟關系緊密的交叉學科課程受到學生的關注與好評，但是在教學過程中也存在部分學生對課程知識領悟不深、興趣不足，以及部分選修課程為達到培養計劃積累學分，學生學習態度散漫，對課程重要性認識不足等問題。在教學管理與規范層面，如何對交叉學科課程的教學方法、教學模式、教學效果進行管理與評價，完善不足，是提高教學質量、契合教學改革、滿足社會需求的重要途徑［1］。

針對小班型教學，非專業的交叉學科選修課，為了達到擴充專業知識體系，拓展專業知識分析能力，順利解決問題，達到對知識掌控和體系重構的目的，將交叉學科課程針對不同專業知識背景的學生，從理論研究到實踐應用，設計不同的主題，通過對主題知識的拓展、挖掘，實現對相關知識的融會貫通，避免以學生為主導的自由討論模式造成的知識體系不完善、理論知識層次不深入等問題，實現以教師為主導，以精心設計的主題為主線，以學生知識搜索為補充的良好狀態，從而提高學生的探索興趣，提高教師的“教”與學生的“學”二者共同提高的目的。

青年教師是高等教育的生力軍，根據國家教育部門統計數據顯示，2010年我國普通高校35歲及以下的專任教師比例約達46.22%，專任教師數量從40萬人增加至134萬人，所占比例從不足40%增長到了62.28%，并呈現逐年上升的趨勢。高校教學質量的高低在很大程度上取決于青年教師教學能力的高低。

基于以上分析，本文以小班型非專業的交叉學科選修課程的授課效果作為主要研究對象，細分學生評價、教師自評、教師互評、專家評價的4個層次，對課程適用性、知識吸納程度（顯性知識和隱性知識）、教師能力、社會效用4個維度進行主題式教學效果評價，并選取8門課程作為案例進行教學效果對比分析，說明主題式教學方式的優勢與不足。

2 教學效果評價指標體系

評價指標體系是被評價對象的目標及衡量這些目標的指標，按照其內在的因果和隸屬關系構成的樹狀結構。指標的名稱和指標值是指標的質和量的規定。一般情況下，指標體系是一個遞階層次結構。建立評價指標體系應遵循系統性、科學性、實用性、互斥性、動態性、穩定性和可比性等原則［2］。本研究依據上述原則，構建小班型交叉學科課程的主題式教學效果評價指標體系，如圖1所示。

圖1 主題式教學效果評價指標體系

3 層次分析法基本原理及步驟

層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）是美國著名運籌學家、匹茲堡大學教授薩迪（ThomasL.Saaty）于20世紀70年代提出的一種多目標、多準則的決策方法。該方法綜合定性與定量分析，模擬人的決策思維過程，以解決多因素復雜系統，特別是難以定量描述的社會系統的分析方法。AHP的最大貢獻在于提供了一種針對非定量分析的簡便方法。是根據具有遞階層次的目標、子目標（約束條件）、部門等評價方案，采用兩兩比較來確定判斷矩陣，然后把判斷矩陣的最大特征值所對應的特征向量的分量作為相應系數，最后綜合給出各方案的權重（優先程度）［2］。

Saaty的層次分析法確定方案優先權重的主要思想是，設有被選方案 Ai＝｛A1，A2，…，Am｝，依據準則 C，方案兩兩進行重要性比較，見表1，按定義的比例標度對重要性程度賦值，確定的判斷

表1 1～9標度含義

然而，通過兩兩比較得到的判斷矩陣A不一定滿足判斷矩陣的互反性條件，AHP 采用一個數量標準來衡量 A＝｛aij｝n×n的不一致程度。若A是一致性的互反矩陣，則有性質：aijajk＝aik，記A的特征根對應的特征向量。在實際操作中，雖然權重向量ω是未知的，但是可以通過兩兩比較的方法，得到 A 的一個估計矩陣 A′＝（a′ij）n×n，A′被稱作判斷矩陣。 然后求解A′的最大特征根λ′max，即求解滿足以下用行列式表示的一元多項式得最大根λ′max：

將求出的最大特征根λ′max，代入齊次方程組：

（A′-λ′maxI）ω′＝0

從而解出λ′max對應的特征向量：

如果判斷矩陣A′具有一致性，則λ′max對應的特征向量ω′就是方案集的權重向量ω，表示U1，U2，…，Un在C的權重。

一般而言，判斷矩陣A未必是正互反的具有一致性的判斷矩陣，則有λ＞n，此時的特征向量ω就不能真實地反映U1，U2，…，Un在目標中所占的比重，為了達到滿意的一致性，使除了λmax之外，其余特征根盡量接近于0。取其余n-1個特征根和的絕對值，平均定義為檢驗判斷矩陣不一致性程度的數量指標：，用一致性比率C.R檢驗判斷矩陣的一致性。當

C.R 越小時，判斷矩陣的一致性越好。 一般認為 C.R＜0.1 時，判斷矩陣符合滿意一致性標準；否則，需要修正判斷矩陣。

對于一致性的正互反判斷矩陣，C.I＝0，C.I越大，偏離一致性越大；反之，偏離一致性越小。另外，判斷矩陣的階數n越大，判斷的主觀因素造成的偏差越大，偏差的一致性也就越大；反之，偏差一致性越小。因此，有必要引入平均隨機一致性指標（randonindex），記為 R.I。 R.I指標隨判斷矩陣的階數而變，這些值是用隨機方法構造判斷矩陣，經過多次重復計算，求出的一致性指標，并加以平均而得到的，見表2。一致性指標C.I與同階的隨機一致性指標R.I的比值，稱為一致性比率（consistencyratio），記為

表2 平均隨機一致性指標

通過計算同一層次所有因素對于最高層次（總目標）相對重要性的排序權值，稱為層次總排序，這一過程是由高層次到低層次逐層進行的。AHP最終得到的方案層各個決策方案相對于總目標的權重，并給出這一組合權重多以及整個遞階層次結構所有判斷的總一致性指標，據此決策者可以做出決策［3，4］。

4 實證分析

為了對上述指標體系和評價方法的適用性進行驗證，選取L省某財經類高校M專業的6名教師講授的8門專業課程進行分析，這些課程包含物流管理、電子商務概論、運作管理、可持續供應鏈管理、經濟管理中的計算機應用、模型與決策、數據分析與SPSS應用、客戶關系管理等，班容量均不超過30人。相關數據來自于選修課程的學生、任教教師所在部門的教師及主管教學領導、就業指導中心資深教師、學校教學名師和就業招聘會招聘人員，依據上述指標體系和評價方法，通過相關數據的分析，對8門課程的教學質量進行評估。

層次總排序及檢驗結果見表3、表4。

表3U層次總排序表

表4D層次總排序表

5 結論分析與展望

高等教育教學質量是人才輸入社會之前的最后一關，高等教育責任重大，在交叉學科、多元經濟的推動下，如何在教學中提高人才的綜合素質水平，是高等院校面臨的巨大挑戰，也是高等院校在激烈競爭中提升聲譽的重要途徑。有效的教學效果評價制度和體系，不僅能夠提高高校管理水平，而且能夠更好地實現高等教育的基本職能。本文提供的方法在案例分析中有一定效果，但源于層次分析法主觀性的側重，該方法對客觀數據的描述略顯不足，后續研究中可以廣泛討論評價方法的可靠性和效果。

［1］王文娟.小班型交叉學科課程的主題式教學方法研究［J］.教育理論與教學研究，2013（5）：20－21.

［2］許樹柏.層次分析法原理［M］.天津：天津大學出版社，1988.

［3］SaatyTL.TheAnalyticHierarchyProcess ［M］.NewYork，NY：McGraw－Hi11，1980.

［4］王文娟.企業綠色逆向物流決策方法研究［D］.大連：大連理工大學，2008.