2023年谈课堂教学质量评价的实践.docx

2023年谈课堂教学质量评价的实践 内容依据多元统计分析的原理，运用方差分析、显著性检验、回归分析等定量分析方法，对同学评教的相关因素诸如职称、性别、课程类别、教学效果等差异对课堂效果评议结果是否具有显著性影响等因子作了具体的统计分析，并得出假设干结论和建议。 关键词同学评教;方差分析;显著性检验 自20世纪初期，在美国等欧美国家领先有了“同学评教评学〞这一活动，在西方国家的众多高校中渐渐成为评价老师课堂教学的主要方法之一，20世纪80年月初期，国内高校也开头使用此方式，直到2023年前后国内高校关于同学评教的方式方法得到飞速进展与完善，今日也成为对授课老师进行评价、监控的主要手段之一。本文将利用多元统计分析的原理，以伊犁师范高校近年来同学对课堂教学质量评价的相关数据及结果作为分析对象，以找寻在此项以同学为主体的活动中影响评教结果假设干因素，为进一步提高教学质量和教学管理供应参考依据。 一、理论根底 (一)方差分析的定义。方差分析法是对样本整体观测值的变动进行分解，将基于某种因素下各组样本观测值之间所可能存在的由该因素引起的系统误差和随机误差作以比照，进而得到各组样本间是否存在显著性差异，如他们之间存在显著性差异，那么可充分说明此因素对各总体具有显著性的影响，反之那么说明影响不显著。观测变量、因素和水平是方差分析方法的三要素。方差分析所争辩的对象即为观测变量，在方差分析法过程中影响观测变量取值的主、客观条件即为因素，观测变量在不同因素下对应的不同取值即为不同水平。在方差分析过程中依据被观测变量的个数，有单变量、多变量方差分析之差异。本文以单变量的方差分析法为主，对同学评教活动进行统计分析。(二)方差分析的原理。单变量方差分析法的目的就是依据观测数据推断某一推断因素对指定指标的影响是否显著，也就是除去随机因素的影响，在该因素的各个不同水平下，观测指标的取值是否有显著差异。不妨假设某个影响因素共有α个不同的水平，此时简洁说明SST，SSE，SSA分别听从参数为n－1，n－r，r－1的χ2分布，具体步骤为:第一步，建立原假设。H0:μ1=μ2=…=μαH1:μi(i=1，2，…α)不全相等，其中μi表示因素的第i个水平下被观测变量的总体均值，也就是H0表示被测变量的总体均值在不同因素水平下没有显著性差异。其次步，构造统计量。F=SSA/(α－1)SSE/(n－α)在满足原假设的前提下，该统计量听从自由度分别为α－1，n－α的F分布，且(α－1)+(n－α)=n－1为总平方和SST的自由度。第三步，首先依据原假设及所给面板数据计算出F统计量及其对应的P值，然后比照P值和事先给定的显著性水平α，假设P＜α，那么拒绝原假设H0，此时可认为各不同水平的效益有显著差异;否那么就不能拒绝H0，那么认为各不同水平的效益无显著差异。在众多单变量方差分析法中，Levene方差的齐性检验方法具有小样本、短周期、大区域、高信度的优点，大多用来验证多个两两独立的随机样本间的方差能否相等的问题，通常状况下以H0表示各随机样本的总体方差相等，H1那么指随机样本的总体方差不等，本文将选用该方法对相关数据进行统计分析。 二、实例分析 目前通过同学评教活动来提高老师课堂教学质量和人才培育水平的重要抓手之一。由于同学评教的结果往往会受到老师的师德、教学科目、教学内容、课程性质、教学形式、同学个体等相关因素的影响，学问评价结果有时不能真正反映被评老师的教学水平和课堂教学质量，但在众多高校中往往将同学评教活动的结果被被学校作为老师职称晋升、工作考核的硬性指标之一，更有甚者还有“一票拒绝〞的制度。因此假设评议结果不具有足够高的可信度时，势必会对管理部门供应错误的导向。本文以伊犁师范高校教务处供应的在2023年9月至2023年7月共六个学期的同学评教结果为例，在整个课堂教学质量的评教活动中，分别选取了职称、性别、同学班级及课程性质四个观测点按方差分析的原理进行统计分析，进而再依据评教结论与课程成果、校级督学评价分别进行关联性与牢靠性的分析，以期望得到二者彼此之间的关联度。(一)被评老师职称对评教结果的影响。按职称分别为讲师、副教授、教授进行分析，令α=0.05，依据统计分析软件进行单变量方差分析，选取教授、副教授、讲师的人数分别为18人、91人、105人，结果说明方差分别为5.13、5.96、9.29，依据事先假定的显著性水平α=0.05对所得数据进行单变量方差分析易得P=0.41＞α=0.05，那么说明不应拒绝原假设，即被评老师职称的区分对评教结果无显著性差异。(二)被评老师性别对评教结果的影响。按男、女两类对被评授课老师分类，分别选择男、女老师76人、138人，令α=0.05，利用统计分析软件计算可得二者方差分别为7.39、5.03，依据事先假定的显著性水平α=0.05对所得数据进行单变量方差分析易得p=0.32＞0.05，那么说明不应拒绝原假设，即被评老师职称的区分对评教结果无显著性差异。(三)评教班级对评教结果的影响。将同学依据不同的班级分开进行，即大一、大二、大三、大四共4个不同班级，老师评教结果依据优秀(90～100分)、良好(80～89分)、中等(70～79分)、合格(60～69分)、不合格(0～59分)进行分类，令α=0.05，依据统计分析软件计算可得p=0.01＜0.05，显示出班级的凹凸对老师的教学评价之间的差异还是特殊显著的。(四)评教课程的类型对评教结果的影响。将课程类型分为试验类课程、通识类课程、必修类课程、选修类课程，假定显著性水平α=0.05，通过专业软件运行单变量方差分析，简洁得到以上各类课程按平均得分由高到低分别为必修课程、实践课程、选修课程和通识课程，按各类课程得分的方差大小排序分别为必修课程、选修课程、通识课程、实践课程，且方差分别为7.25、6.82、5.67、3，84，并且P=0.11＞α=0.05，那么说明不同类型课程对同学的评教结果无显著性差异。(五)同学评教结果与同学成果、学校督导评价结果的相关性分析。1．将同学评教等级与同学平均成果均分为五类。优(90～100分)、良(80～89分)、中(70～79分)、合格(60～69分)、不合格(0～59分)，对同学成果与同学评教结果进行相关性分析，二者相关系数为－0.00219，此相关性可无视不计，故说明同学成果与同学评教结果不相关。2．将教学督导评教结果与同学评教结果均分为五类。优(90～100分)、良(80～89分)、中(70～79分)、合格(60～69分)、不合格(0～59分)，依据伊犁师范高校数学与统计学院理工科专业的4名督导分别对不同专业、不同课程、不同老师的课堂教学效果进行评价的数据，利用统计软件分析计算后显示二者确实都是正相关的，但明显有同学评教分数高于督导评教分数，说明参与评教的同学比督导在评教活动中把握的评价尺度更为宽松。 三、结语 目前同学评教活动已成为提高老师课堂教学质量以及人才培育质量的重要抓手之一，其重要地位愈发凸显。但往往由于同学在评教的整个过程中往往会受到老师教授的课程类别、教学方式、老师职称、老师性别等诸多因素的影响，致使最终对老师课堂教学效果的评价消逝或多或少的偏差，有些时候可能不能真实地反映出老师的课堂教学质量和教学水平。如今，存在很多高校甚至把同学评教的成果作为老师晋上升一级职称、年度考核的硬性指标之一，甚至还有实行“一票拒绝〞的制度，所以当同学对老师课堂教学质量和教学效果的评教结果没有足够高的可信度时，势必会对管理部门供应错误的导向，甚至对老师本人的进展也会产生确定的消极作用。本文以伊犁师范高校近三年同学评教的结果为例，基于单因子方差分析的原理，分别针对被评老师的职称、课程性质等的个体水平差异能否对同学最终的评教结果做了显著性检验，得出相关结论，并提出如下建议，以供教务部门及宽敞老师及同行参考。(一)高度重视评教活动，认真组织同学参评。乐观对同学开展宣扬和发动，使同学高度重视此项活动，明确开展同学评教的目的、意义、价值所在，同时必需保证有足够数量的同学参与评教并且要保证同学参与人数确实定比例，通过宣扬发动，使同学认真参与此项工作，已到达预期目的。(二)制定科学合理量化打分评价表。针对不同专业以及课程性质制作不同的打分表，将试验课、数科课程及专业的特点制作适合本专业的老师课堂教学质量评教评价表。(三)评价表中的指标及内容必需尽可能简洁、明白。不仅要到达同学评价的目标，更要保证评教体系及标准的简洁，便于同学把握，便利同学完成，在较短的时间内就可使同学高效完成。(四)科学有效地使用同学评价结果。学校教务处以及二级学院应主动将每学期的同学评教成果及结果向任课老师准时反响，进而便于老师本人知晓自己的成果便于在后续教学中不断持续改进和提高。 参考文献 ［1］陈国良．同学评价教学工作的实践探究［J］．数学教育学报，2023，3 ［2］杨小慧．北京高等学校教学质量监控与评价现状分析［J］．高等理科教育，2023，1 ［3］林爱菊．高校同学评教工作的实践与反思［J］．温州师范学院学报，2023，6 ［4］张健．公开同学评教结果，建立质量监控内在动力机制［J］．中国高等教育，2023，6 ［5］王婉萍．同学评教作用及其局限性争辩［J］．黑龙江高等教育争辩，2023，2 ［6］陈国良，张萍．高等学校同学评教的可能性和局限性分析［J］．黑龙江高等教育争辩，2023，6 ［7］王舒婷．基于熵权法的高职院校老师教学质量评价模型的构建与应用——以同学评教为视角［J］．黑龙江生态工程职业学院学报，2023，32(6):89～92 ［8］段丽丽，王健．因子分析的改进模型在教学测评中的应用［J］．山东理工高校学报(自然科学版)，2023，24(3):73～77 ［9］薛风英，任永奎．同学网上评教的争辩与实践［J］．东北财经高校学报，2023，4:91～93 ［10］朱淑华．多元统计分析法在高职教学质量评价中的应用争辩［J］．北京财贸职业学院学报，2023，34(3):49～52 ［11］张茜，刘淼．基于面板数据的课堂教学质量评价的统计分析争辩［J］．长春师范高校学报，2023，33(6):11～14 刘淼 高岭 8