高職院校日常教學監控指標的研究與設計

祁新星　彭軍　柯婷　蔡浩

摘 要 日常教學監控是高校提高教學質量、促進發展的重要手段之一。本文立足高職院校特點，從學生角度對日常教學監控指標進行研究。利用層次分析法構建合理的監控指標體系并賦予參考權值，對數據進一步分析和利用，提高了監控的準確性、科學性、公正性。

關鍵詞 日常教學監控 指標體系 層次分析法

中圖分類號：G712 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2015.05.003

Research and Design of Monitoring Indicators of

Vocational College Daily Teaching

QI Xinxing， PENG Jun， KE Ting， CAI Hao

（Wuhan Railway Vocational College of Technology， Wuhan， Hubei 430205）

Abstract Daily monitoring of teaching is one of the important means to improve the quality of teaching and promoting development. In this paper， based on the characteristics of higher vocational colleges， from the perspective of students to study the daily teaching monitoring indicators. Monitoring indicator system to construct a reasonable use of the analytic hierarchy process and give the reference weights for further analysis and use of data to improve the accuracy of the monitoring， scientific impartiality.

Key words daily teaching monitoring; indicator; analytic hierarchy process

1 日常教學監控指標研究的意義

日常教學監控是依據教學目標對教學過程及結果進行價值判斷并為教學決策服務的活動。學生、同行教師、專家領導以及教師本人均是日常教學監控的主體，而學生具有其他主體不可替代的地位。因為教學的服務對象是學生，學生是教師教學活動開展過程中的直接感受者，學生的學習效果如何與教師的教學質量息息相關，教師教學效果的好壞由學生的滿意度體現。所以，通過學生對教師的日常教學監控作為教學質量評價的終極指標，是非常具有現實意義的。

在現代教育理論的指導下，通過反饋學生對教師教學情況的評價信息，可以讓教師及時了解授課過程中存在的問題，從而有針對性地改進教學，提高教學質量。 因此，日常教學監控的關鍵即為構建科學合理的指標體系。通過綜合考察比較，我們發現，現有的教學監控指標普遍存在評價內容空泛、操作性較差、定性評價大于定量評價，監控內容模糊不全等問題，所以對日常教學監控指標進行更細致全面的研究是非常有必要的。

2 構建日常教學監控指標的方法

日常教學監控研究的內容是學生的學和教師的教，通常包括對教師教學態度、整體教學素養、課堂教學內容、使用的教學方法、教學管理情況和學生學習效果等因素的考察評價，但主要是對教師教學工作開展的過程和學生學習效果的評價。

日常教學監控指標是按照教學需求目標，對課堂教學活動的諸多要素按照教學規律進行層次分解，并通過每個要素的權重體現出分解后各個要素的重要性。因此，日常教學監控系統采用的是層次分析法AHP來建立評價的指標體系，從而設置評價指標和各個指標的權重。

3 日常教學監控指標體系的構建

3.1 層次結構的建立與評價標準的制定

我們把本研究的日常教學監控指標層次結構可以按圖1進行分解：

圖1 日常教學監控指標層次分析圖

?表1 T.L.Saaty1-9 標度方法

我們把日常教學監控分為了三級評價指標，通過將這些指標建立數學模型，可以得出綜合的監控指標體系。

3.2 建立判斷矩陣

層次分析法中，我們的判斷通過引入 T.L.Saaty1-9 標度方法建立兩兩比較的判斷矩陣。如表1所示：

則一級指標可以列出判斷矩陣：

矩陣A：

3.3 求權重

首先，將矩陣的每一行各元素相乘并開次方，得到近似特征向量：

以判斷矩陣為例，使用以上公式，則判斷矩陣中最大特征根的近似值為：

然后，將近似特征向量，進行歸一化得出權重向量：

= 0.0475 ≈ 0.05 = 0.0960 ≈ 0.1

= 0.3813 ≈ 0.38 = 0.1605 ≈ 0.16

= 0.0574 ≈ 0.06 = 0.2520 ≈ 0.25

一級指標對目標層排序權重向量為：

（） =

最后，計算最大特征根的近似值：

=

求判斷矩陣的最大特征值：

（） = ? ?= 6.11

3.4 一致性檢驗

因為判斷矩陣是計算排序權向量的根據，所以對判斷矩陣進行一致性檢驗是應該的。判斷矩陣的一致性指標為。

=

是矩陣的最大特征值，為矩陣階數。

?表2 平均隨機一致性指標RI標準值

對應矩陣階數，由表2可查得，求出一致性比例：

=

（1）越小，說明一致性越大;（2）如果<0.1，則認為該判斷矩陣通過一致性檢驗，否則就不具有滿意一致性;（3）通常，1、2階的判斷矩陣總是具有完全一致性的。對于2階以上的判斷矩陣，若協調率不滿足<0.1，則對矩陣應作調整，直到滿意為止。

那么對判斷矩陣進行一致性檢驗得：

（） = ?= ?= 0.01774<0.1

通過一致性檢驗。

重復上述步驟，完成各層級指標權重的計算和一致性檢驗工作。

3.5 計算合成權重并檢驗完善指標體系

接下來，各層元素對目標層的合成權重可以通過計算分別得出。監控指標構建好后，還應通過問卷調查、召開坐談會、小范圍試用等形式廣征意見，對指標進行優化，并確定最終方案，如表3所示：

4 小結與展望

建立的日常教學監控評價指標體系引領了我校對日常教學監控指標向合理化、成熟化方向發展。有利于我校教育教學的日常監控的科學化、信息化，促進我校教學管理上臺階、上水平。

下一步將利用計算機技術和信息技術開發日常教學監控信息化系統平臺，這將是我校教育教學質量保障體系的重要組成部分，對其他高職院校的日常教學監控具有指導幫助意義。

武漢鐵路職業技術學院2014年職教品牌建設課題，編號：ZJPPY022，課題名稱：日常教學監控信息化建設

參考文獻

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