學生評教成績計算方法的探討*

楊新平，徐登國，楊成宏

（1，2.楚雄師范學院，云南 楚雄 675000；3.楚雄市北浦中學，云南 楚雄 675000）

學生評教成績計算方法的探討*

楊新平1，徐登國2，楊成宏3

（1，2.楚雄師范學院，云南 楚雄 675000；3.楚雄市北浦中學，云南 楚雄 675000）

摘要：根據學生評教數據，建立列聯表，并進行一致性檢驗。在此基礎上，提出一種高校教師學評成績的改進算法，這種算法和傳統算法相比較更加合理，計算結果更具有說服力，最后進行實證分析。

關鍵詞：學生評教；列聯表；概率矩陣；結構相對數

一、　引言

學生評教起源于20世紀20年代早期的美國，Purdue用于收集學生評教信息的等級量表的第一次出版，標志著學生定量評價教學質量的誕生［1］。80年代后，學生評價已成為大學教學評價的一個重要組成部分，評價的技術也越來越現代化［2］。目前學生評價教師已經被美國和西方大多數國家認為是最基本的教學質量評價方式，我國高校學生評價授課教師的教學質量始于80年代中期。學生評教的目的是充分調動學生的參與積極性，結合自己的感受對教師課堂教學效果進行客觀評價，讓老師能了解自己教學的優點、缺點及不足，進行自我完善［3］。國外學生評教的研究主要集中在學生評教的重要性、可靠性和有效性以及影響學生評教的主要因素和偏差這幾個層面。國內高校學生評教的研究主要集中在學生評教的意義、作用及組織過程，利弊分析和對策，指標體系研究，學生評教與師生關系以及學生評教的有效性和影響因素等各個層面。

國外的研究主要是基于統計與數據分析的實證研究，國內定性研究居多，缺乏學生評價數據所含有的真實信息作支撐。王海驪以“學生評教”為檢索詞，檢索了中國期刊網2000年至2010年的論文，共檢索到686篇相關論文，其中基于數據分析的學生評教有效性研究有11篇，僅占1.6%［4］。筆者研究發現，國內學生評教研究，絕大多數都是使用方差分析或者回歸分析的方法。如毛豐付用啞變量回歸分析法對浙江某校學生評教的基礎數據進行計量分析，得出高校學生評教結果是有效且有偏的結論［5］。王海驪、劉晶應用單因素方差分析和相關分析的方法得到如下結論：課程類型、教師職稱、教師性別對學生評教結果無顯著影響；學生年級與學生評教結果具有較小的相關性，課程分數與學生評教結果不相關，督導評教與學生評教具有一定的相關性，同一教師同一課程的學生評教結果更加趨于穩定［6］。張巖，夏秀峰應用ERD技術設計了數據集市的概念模型，并且進一步確定了數據集市的數據源和各個主題域［7］，但該模型只給出一抽象的概念模型框架，沒有進行實證分析和驗證。丁福興［8］，楊毅紅［9］從描述統計的角度介紹了一些學評數據的分析方法。還有部分文獻從學評數據中的異常值出發，對學評數據進行分析。如姚成、龔毅等從標準化得分的角度討論了異常數據的特點，給出篩選流程，提出了處理方法［10］。這些研究方法均未涉及一個關鍵的問題，那就是有了學生評教數據，且這些學評數據是有效的，如何根據這些實際的學評數據計算受評教師的學評成績，并且要求這個成績能真實反映受評教師的實際教學水平。傳統計算方法是：用各個評價項目的平均成績作為該評價項目得分的估計，再把各個評價項目的得分估計匯總得到一個分數，此分數就作為受評教師的學評成績。這種計算方法在每個評價項目沒有異常值，且每個評價項目的評價指標的各個類別分布差別不大的情況下是適用的，得到的成績是穩定有效的。但實際情況是這兩個條件很難滿足，導致的結果是學生評教成績普遍出現虛高的現象。還有一種情況是計算學生評教成績時，數據信息出現重疊統計的情況。比如文中實證部分給出某高校大學語文的學生評教成績為100.95，這個成績是由學校教學管理部門計算出來的，沒有綜合考慮上述兩個條件，且學評數據信息被重復統計，導致成績明顯偏高。本文針對這種現象，重新構造計算學生評教成績的方法，并給出最后的評價結果。

（一）傳統算法

將學生教學評價卡中評價項目的四個方面：教學態度、教學內容、講授能力 （教學素質）、教學方法視為四個總體，分別記為Xk（k=1，2，3，4），每個總體均有數目不等的評價項目。對于第k個總體Xk的前mk個評價項目，不妨稱之為一般評價項目，最后一個評價項目是總體評價項目，記為第mk+1項。每個總體的評價項目的評價指標分成四個等級，分別為優、良、中、差，分別用［A］、［B］、［C］、［D］表示 （詳見附件1：教學評價卡和附件2：教學評估表）。實際測評時，學生只需用鉛筆將相應的字母涂黑，同時對每個評價事項打分，可以從評價卡計算出各個評價指標學生評定結果的頻次。

二、　學評成績計算

為n份教學評價卡總體評價項目的學生評教的最后得分。這是計算學生評教成績傳統的方法，分別得到一般評價項目得分和總體評價項目得分兩個成績，這兩個分數不能以任何方式求和，否則信息統計重疊。用各個總體的各個評價項目的平均分表示受評教師的該項目得分，由于內部分組的數據計算平均值作為總體均值的估計時，各組頻數會對總平均產生影響［11］，所以上述算法存在缺陷，需要進行修正。上述算法未考慮學生在n份教學評價卡評價指標的各個等級的分布信息，這樣計算得到的分數作為受評教師的學評分數，是不合理的，不能真實反映受評教師的真實教學水平。

（二）列聯表的建立

假定：（1）各個評價項目是相互獨立的；（2）總體之間的相關性可忽略；（3）評教數據是客觀可信的 （許多文獻的研究已證實這一點）；（4）任何兩份教學評價卡填寫是相互獨立的。

（三）改進算法

表1　n份有效教學評價卡數據匯總表 （一般評價項目）

三、　實證分析

本文以某高校公共課 （大學語文）53份教學評價卡及53份教學評估表采集的數據 （詳見附件1，2，涉及的學校及教師隱去了姓名）作為樣本，展開討論。53份教學評價卡采用 （二）所述方法，經數據處理后分別得到一般評價項目和總體評價項目的4×4列聯表 （表2、表3）。分別對兩個列聯表進行一致性檢驗得知，四個總體的評價指標的分布是有顯箸差異的，因而在計算學評結果的最后成績時一定要考慮評價指標的分布特征，否則將導致受評教師成績評定不準確。

表2　53份有效教學評價卡數據匯總表 （一般評價項目）

表3　53份有效教學評價卡數據匯總表 （總體評價項目）

大學語文四個總體一般評價項目的得分向量為y=（15.11，26.76，19.29，20.22），該得分向量中，得分最高的是教學內容，說明教學內容的確會直接影響到學生對教師的評教結果。53名學生的最后評教得分為s=81.3799分.如果根據這個分數，受評教師的一般項目的學生評教成績定為“良”。另外，四個總體的總體評價得分向量為y1=（3.83，3.67，3.77，3.58），最后總體評價得分為 s1=14.8499分，折算成百分制為74.2495分。按總體評價教師學生評教成績為“中”，兩者的評價結果不一致。這兩個分數是按傳統算法得到的，沒有考慮53名學生在教學評價卡中評價指標各個等級的分布特征。總體評價是對各個總體進行總的評價，用加權平均作為該名教師的學評成績，存在重復統計，是不合理的。如果忽略統計信息的重復應用，用兩者的平均分77.8147分作為受評教師的學生評教成績，則該名教師的學生評教成績為“中”，與后文采用改進算法進行計算得到的結論是一致的。

由z=yp^（49.8140，28.5711，2.9948，0），z的四個分量之和為81.3799分，正是53名學生最后的一般評價得分。但分數被分成四個部分，“優”得49.8140分，“良”得28.5711分，“中”得2.9948分，“差”得0分。在一般情況下，四個總體中，評價指標等級為“差”的頻次接近于0，這是因為高校教師從事的教學工作專業性較強，如果教師的教學能力較差，通常學生會集體要求更換任課教師，所以等級為“差”的頻次為0是合理的。良以上的得分為78.3851分，未達到80分以上，一般評價項目學生評教成績定為“中”。通過計算，一般評價項目各等級分數的結構相對數向量為r=（0.612117，0.351083，0.0368，0）。

由z1=y1Q^（9.7777，4.8679，0.2043，0）得到z1的四個分量和為14.8499分，正是53名學生最后的總體評價得分。分數仍被分成四個部分，“優”得9.7777分，“良”得4.8679分，“中”得0.2043分，“差”得0分。良以上得分為14.6453分，折算成百分制為73.2765分，總體評價項目學生評教成績定為“中”。同樣計算總體評價項目各等級分數的結構相對數向量是r1= （0.658435，0.327807，0.013758，0），λ=0.046318較小，說明53名學生對大學語文教師的測評是認真的，測評結論是有效的。一般項目和總體評價項目得到的結論一致，該名教師最后學評成績為“中”。此外，記差值矩陣為當k≥j時，△pkj共有十個元素，其中不為0的元素有8個。五元素符號為“-”，表明學生在一般評價項目選擇“良”以上的人數比總體評價選擇“良”以上的人少，53名學生在進行總體評價時，所給成績比作一般評價時偏高。r1的第一、第二個分量分別比r的第一、第二個分量大，也證實了這一點。在綜合評定大學語文的學生評教成績時，根據總體評價73.2765分，再結合一般評價78.3851分綜合考慮，最后受評教師學生評教成績定為73.2765分合適，等級為“中”。

四、　結論及建議

（一）對學生評教數據進行分析時，首先要防止統計信息的重疊。其次，在計算受評教師的學生評教成績時，既考慮用各個評價項目的樣本均值來反映教師的教學水平，又考慮學生在評價指標 （或等級量表）的不同等級的分布，形成一種綜合的分析方法，這種分析方法可以彌補傳統學評成績計算方法的缺陷。此方法從學生最終評教分數中剔除了低等級中的分數成分，最后得到了能真實反映教師教學水平的學評得分。

（二）學評成績所用的計算方法是建立在教學評價卡及教學評估表設計充分合理的基礎之上的。教學評價卡及教學評估表設計原則以及在設計過程中需要考慮的因素，已經有大量的文獻作過研究，也有大量的成功經驗可以借鑒，它的合理性毋需置疑。但對于學評成績的計算，目前可查的文獻非常少，相對合理的學評成績的計算方法幾乎沒有。本文提供的計算方法還存在一些需要完善的地方，但可以起到拋磚引玉的作用，希望能引起更多的學者關注此類數據的分析計算方法，開展進一步研究。

（三）學生評教只是從學生的層面對授課教師的教學進行評價，授課教師的最終測評成績至少應該從下面三個方面綜合考慮：（1）學生評教的成績，并且此項成績應在最終成績中占較大比重；（2）授課教師的同行通過聽課評定的成績，此項成績在最終成績中占中等比重；（3）授課教師的主管領導評定的成績，此項成績在最終成績只能占較少比重。其中第 （1）項的評定是最復雜的，也是最值得研究的。文中所提出的分析方法和傳統分析方法相比，克服了傳統方法中的不足，計算結果更具有說服力，評定的結果更接近授課教師的真實水平，具有借鑒作用。

附件1

×××學院教學評價卡

附件2

×××學院大學語文教學評估表（教師）

16　38　71.70%　15　28.30%　0　9.40%　0　0.00%　0.8　200　3.77 17　19　35.90%　29　54.70%　5　11.30%　0　0.00%　1.2　271.2 5.12 18　23　43.40%　24　45.30%　6　5.70%　0　0.00%　1.2　274.8　5.18 19　27　50.90%　23　43.40%　3　3.80%　0　0.00%　1.2　283.2　5.34 20　33　62.30%　18　34.00%　2　3.80%　0　0.00%　1　243　4.58 21　27　50.90%　24　45.30%　2　0.00%　0　0.00%　0.8　189.6　3.58 22　38　71.70%　15　28.30%　0　3.10%　0　0.00%　1　250　4.72合計　728　62.40%　402　34.50%　36　1.90%　0　0.00%　22　5351.1 100.95

參考文獻：

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［11］朱洪文.應用統計［M］.北京：高等教育出版社，2004，7：134—135.

（責任編輯李艷梅）

中圖分類號：G4

文章標識碼：A

文章編號：1671-7406（2015）03-0009-07

*基金項目：楚雄師范學院教學改革立項研究項目。

收稿日期：2015-01-07

作者簡介：楊新平 （1969—），男，副教授，碩士，主要從事統計應用的研究和教學工作。

Discussion on the Computing Method of the Students'Evaluation of Teaching Performance

YANG Xin-ping1；XU Deng-guo2；YANG Cheng-hong3
（1，2.Chuxiong Normal University Yunnan Chuxiong 675000；3.Chuxiong Beipu Middle School Yunnan Chuxiong 675000）

Abstract：According to the data of evaluted teaching by students，contingencytable is established and the test of consistency is made.On this basis，an improved algorithm for students'evaluation on the teachers in the university is proposed.The algorithm is more reasonable compared to traditional algorithm and the results are more convincing.Finally，the empirical analysis is given.

Key words：evaluation by students；contingencytable；probability matrix；Structural relative number