高校教師特征對學(xué)生評教影響的多因素方差分析

李超鋒　胡鵬

[摘 要]通過1355個課堂的學(xué)生評教結(jié)果的多因素方差分析，考查了教師自身特征對學(xué)生評教結(jié)果影響的顯著性。研究結(jié)果表明：教師學(xué)歷和年齡對學(xué)生評教結(jié)果具有交互效應(yīng)；具有碩士研究生學(xué)歷教師的評教平均得分與教師年齡具有顯著的相關(guān)性；年齡在51～55歲的教師的評教平均得分與教師學(xué)歷具有顯著的相關(guān)性。

[關(guān)鍵詞]學(xué)生評教；教師特征；多因素方差分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.03.200

1 引 言

通過對高校學(xué)生評教數(shù)據(jù)中教師自身背景特征與評教結(jié)果之間關(guān)系分析與反饋是提高教學(xué)質(zhì)量的一種有效手段。在國外，Basow研究發(fā)現(xiàn)學(xué)生對男教師的評價要高于對女教師的評價；[1]Cohen通過對幾千名大學(xué)教師的學(xué)生評價結(jié)果分析出教齡與評價分?jǐn)?shù)之間呈線性正相關(guān)。[2]在國內(nèi)，穆燕等研究表明教師職稱與學(xué)生評價呈正相關(guān)；[3]周秀梅等發(fā)現(xiàn)教師年齡和教齡越長，職稱越高，學(xué)生評教結(jié)果也越好；[4]關(guān)玉晶等人的研究發(fā)現(xiàn)，教師年齡、性別、學(xué)歷和職稱等對學(xué)生評教結(jié)果的影響不顯著。[5]然而，目前關(guān)于教師特征對評教結(jié)果影響的研究基本上都是分別考慮諸如性別、職稱、年齡和學(xué)歷等單項教師特征的影響，同時考慮教師所有背景特征及其交互作用影響的研究極少。本文利用多因素方差分析方法對某部屬高校學(xué)生評教的真實數(shù)據(jù)進行分析，找出高校教師自身特征及其交互作用對學(xué)生評教結(jié)果的影響，以期為培養(yǎng)高素質(zhì)的高校教師隊伍進而提升高校教學(xué)質(zhì)量提供實證研究依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文所采用數(shù)據(jù)來自某部屬高校2014—2015學(xué)年度第2學(xué)期學(xué)生評教數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)在進行分析之前進行了預(yù)處理。其中，對學(xué)生評教數(shù)據(jù)進行了篩選、課堂評教平均得分計算、缺失值和異常值去除等處理。對教師自身特征數(shù)據(jù)進行了篩選、專業(yè)技術(shù)職務(wù)名稱統(tǒng)一和年齡離散化等處理。教師專業(yè)技術(shù)職務(wù)名稱中的教授和正高級統(tǒng)一為正高級職稱，副教授和其他副高級統(tǒng)一為副高級職稱，講師和其他中級統(tǒng)一為中級職稱，助教和其他初級統(tǒng)一為初級職稱。教師年齡劃分為35歲及以下、36～40歲、41～45歲、46～50歲、51～55歲、55歲以上共6個年齡段。通過預(yù)處理后共得到1355條基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3 研究方法及工具

方差分析用于分析一個數(shù)值型變量與一個或多個分類型變量是否相關(guān)。其中，數(shù)值型變量稱為觀測變量，分類型變量稱為控制變量，分類型變量的類別值稱為控制變量水平。多因素方差分析的結(jié)果可以用于分析多個控制變量的不同水平以及控制變量之間的交互效應(yīng)是否對觀測變量產(chǎn)生了顯著影響，不僅可以檢驗觀測變量與多個控制變量是否存在相關(guān)關(guān)系，還可以尋找有利于觀測變量的最優(yōu)控制變量水平組合。本研究的觀測變量為某一課堂學(xué)生評教分?jǐn)?shù)的平均值，控制變量為授課教師的自身特征，包括性別、職稱、年齡和學(xué)歷。采用R語言軟件的多因素方差分析方法研究教師自身特征是否與學(xué)生評教結(jié)果之間存在顯著的相關(guān)性以及教師自身特征對學(xué)生評教結(jié)果的交互效應(yīng)。

4 研究結(jié)果及分析

4.1 整體方差分析

下圖為評教平均得分Q-Q圖，直線為正態(tài)分布的Q-Q線，圓圈為平均得分?jǐn)?shù)據(jù)散點。從下圖可以看出，評教平均得分總體上集中在正態(tài)分布直線附近，說明近似服從正態(tài)分布。

評教平均得分Q-Q圖

利用Levene方差同質(zhì)性檢驗驗證評教平均得分方差齊性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)F統(tǒng)計量的觀測值為1.2445，概率p值為0.0805，p值大于α=0.05的顯著性水平，可以認(rèn)為評教平均得分總體具有方差齊性。

評教平均得分總體上近似服從正態(tài)分布且具有方差齊性，可以采用多因素方差分析模型進行分析。利用R語言中的aov函數(shù)進行分析，結(jié)果表明：學(xué)歷與年齡交互效應(yīng)的p值為0.04518，小于顯著性水平0.05，其他因素交互效應(yīng)的p值均大于0.05，說明學(xué)歷和年齡之間存在顯著的交互效應(yīng)。

4.2 教師年齡簡單效應(yīng)分析

將評教數(shù)據(jù)按教師學(xué)歷分別為大學(xué)本科、碩士研究生和博士研究生三種水平進行劃分，對教師年齡進行簡單效應(yīng)檢驗，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，教師年齡在大學(xué)本科和博士研究生兩個水平上的簡單效應(yīng)檢驗結(jié)果中，p值均大于0.05的顯著性水平，說明這兩種學(xué)歷水平上教師的評教平均得分與教師年齡相關(guān)性不大。而在碩士研究生水平上的簡單效應(yīng)檢驗結(jié)果中p值為0.0115，小于0.05的顯著性水平，簡單效應(yīng)顯著，說明具有碩士研究生學(xué)歷教師的評教平均得分與教師年齡具有顯著的相關(guān)性。利用Tukey HSD檢驗方法進行事后多重比較分析，結(jié)果如表2所示。

表2表明，在具有碩士研究生學(xué)歷的教師中，35歲及以下年齡教師的評教得分的均值最高，51～55歲年齡教師的評教得分均值最低，二者之間的差別最為顯著。

4.3 教師學(xué)歷簡單效應(yīng)分析

將評教數(shù)據(jù)按教師年齡段分別為35歲及以下、36～40歲、41～45歲、46～50歲、51～55歲和55歲以上6種水平進行劃分，對教師學(xué)歷進行簡單效應(yīng)檢驗，結(jié)果如表3所示。

由表3可知，教師學(xué)歷在51～55歲年齡段水平上的簡單效應(yīng)檢驗結(jié)果中p值小于0.05的顯著性水平，而在其他年齡段水平上p值均大于0.05，說明年齡在51～55歲的教師的評教平均得分與教師學(xué)歷具有顯著的相關(guān)性，在其他年齡段上不顯著。利用Tukey HSD檢驗方法進行事后多重比較分析，結(jié)果如表4所示。

表4表明，年齡在51～55歲的教師中，具有博士學(xué)歷研究生的教師的評教得分的均值最高，具有碩士學(xué)歷研究生的教師的評教得分均值最低，二者之間的差別最為顯著。

5 結(jié)論與建議

通過多因素方差分析發(fā)現(xiàn)：教師學(xué)歷和年齡對學(xué)生評教結(jié)果具有交互效應(yīng)；具有碩士研究生學(xué)歷教師的評教平均得分與教師年齡相關(guān)性較大，其中35歲及以下年齡教師的評教得分的均值最高，51～55歲年齡教師的評教得分均值最低；年齡在51～55歲的教師的評教平均得分與教師學(xué)歷具有顯著的相關(guān)性，其中具有博士學(xué)歷研究生的教師的評教得分的均值最高，具有碩士學(xué)歷研究生的教師的評教得分均值最低。基于此，高校應(yīng)鼓勵教師攻讀博士學(xué)位以提高教師的業(yè)務(wù)水平；同時，應(yīng)加強對51～55歲具有碩士研究生學(xué)歷教師的教學(xué)培訓(xùn)與交流，引導(dǎo)他們開展教學(xué)改革研究，進一步提升教學(xué)質(zhì)量。

參考文獻：

[1] Basow Susan A.，Siberg Nancy T..Student Evaluations of College Professors： Are Female and Male Professors Rated Differently？[J].Journal of Educational Psychology，1987，79（3）：308-314.

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[3]穆燕.北京中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)生評教影響因素的實證研究[D].北京：北京中醫(yī)藥大學(xué)管理學(xué)院，2013.

[4] 周秀梅，翁家銘，李石君.完全加權(quán)正負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及其在評教數(shù)據(jù)中的應(yīng)用[J].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)漢文版，2016，45（2）：242-248.

[5] 關(guān)玉晶，蘇明明，蔣寶芳.教師客觀因素對學(xué)生評教結(jié)果影響的實證研究——以哈爾濱工業(yè)大學(xué)為例[C].黑龍江省高等教育學(xué)會2016年學(xué)術(shù)年會暨理事工作會論文集（下冊），2016：471-475.endprint