基于公平性的高职院校督导课堂评价数据优化研究

童春

摘要：当前，督导课堂评价数据的处理多以算数平均数来判断分数的高低，缺乏科学性和公正性，本文采用数据补偿的方法对原始数据进行更为合理的修正，进而完善督导课堂评价数据处理方法体系，提高评价的信度和效度。

关键词：课堂教学评价；数据补偿；标准分

中图分类号：G718.5 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2013）50-0086-02

所谓教师督导是通过对教师工作进行监督、评价、指导和建议来促进教师发展，最终达到提高教学水平和学生学习的目的，教师督导评价是要把保证教学质量和促进教师发展相结合，有效的督导评价是保障高校教学质量的有力手段，因而在实践中需要督导能够客观、公正地对教师进行评价，建立一个科学合理地督导评价体系。从而督导课堂评价数据的进一步优化也显得尤为重要。本文根据数理统计的一些原理，对督导课堂评价数据进行了优化处理，提出了数据补偿对原始数据进行修正的做法。对于提高课堂教学评价的科学性、合理性、公正性具有一定的参考价值。

一、督导课堂评价的现状分析及其存在的问题

目前在督导对教师的课堂教学评价中，对数据的处理大多数仍以算术平均分来判断分数的高低，得出被评教师所获得的原始分值直接进行排序并以这些数据来评价教师的教学工作。虽然这种评价分数的解释方法简单易用，但仍存在着局限性，影响了评价结果的客观公正性。在课堂教学评价中督导对教师的测评存在着事实上的评分差异。如：教师授课不同班级学生知识水平的差异性；教师所授课程的难易程度、枯燥程度等课程客观特性因素的差异性；不同督导组成员对同一节课同一认知度所给评价数据的差异性，等等。这种差异导致所评的原始分数不具有可比性，不能反映教师的真实教学水平。因此，直接采用原始分数来评价教师不够科学，对测评结果的公正、公平性产生不良影响。为了消除以上实际存在的差异性对督导课堂评价的影响，就必需对这些不可比因素进行定量分析，并通过对这些因素的修正来改进评价工作。

二、督导课堂评价的不可比因素及其数据优化研究

数据补偿思路是采用多因素补偿，最后求平均的方法。假设督导评价都是认真负责的，不存在主观情感因素的干扰，排除异常分的出现，从评价数据分析中知主要存在如下三种不可比性因素：

（一）同一院系同一年级的不同班级学生认知程度不同

教师课堂教学水平的高低是通过学生课堂学习掌握程度来评判的，因而不同认知程度的学生对于教师上课环节的实现，课堂教学的互动性以及教学效果显现也有所不同，从而导致同一教师教授同一门课程因面向不同学生群体所得评价分数不同。

计算同一院系同一年级的各班学生的学生成绩平均分或者上学期相关课程的平均分，则平均分为■i=■，m表示第i个班级人数，j=1，2，…，m，进而计算出该院同一年级所有学生成绩平均分或者上学期相关课程的平均分：■i=■，n表示同一院系同一年级的班级个数，i=1，2，…，n，则各班级的调整分为？驻Mi=A-Ai，将调整分作用到每一个督导对教师课堂评价的原始数据中去，最后得到评价修正分，这样便消除了对于教相同课程的老师由于教不同班级而产生的不可比性。

（二）课程客观特性因素不同（即课程本身的难易程度，枯燥程度，基础课与专业课区别等客观特性）

在课堂教学中课程本身的难易程度，枯燥程度，基础课与专业课等因素造成的不可比因素也导致督导评价结果的差异性，如数学课程理论性和逻辑性较强，所学知识较为抽象，相对来说让学生认为数学课堂教学比较枯燥，而计算机课程项目驱动较为容易，学生可操作性强，学生听课有浓厚的兴趣。而此时如果将教授同一班级的不同学科老师做横向比较，再将比较结果作为补偿因子对原始分进行修正，则结果比单用原始分更为合理。从概率统计的角度来分析，假设督导课堂评价的原始分数服从正态分布，则教师位于不同的总体，将会产生不同的均差和标准值，这时得分是不同质的，缺乏可比性。因此，需要将评分进行标准化处理，其数学模型如下：

x=■■x■ Sj=■

式中n为第j个班级中任课教师的数目，Xi为某班级各任课教师课堂评价的原始分，x为该班所有被评教师课堂评价原始分的平均分，Sj为j班所有被评教师课堂评价原始分的标准差。然后计算第j个班级任课教师的标准分：Zj=zj=■。这样计算出来的标准分相当于在同一个课程组或专业中去衡量教师的水平，具有可比性，能准确反映被测评教师的实际水平。但仍两个不足之处：一是当我们对全校教师进行评价排名时，考虑到标准差对标准分的影响比较敏感，有必要对标准差进行修正：引入修正系数fj，其值为fj=■，s■≥s1，s■

二是标准分可能为负，且常带有多位小数，实际使用时不太方便，且影响可读性，所以为避免这些缺陷，可将其转换成人们习惯的百分制分数上来，因此，对分数进行线性变换：yj=C+α×z'j，其中常数C和α分别为全校参加评估班级平均分的平均值和标准差的平均值。这样就可以将之转换为60～100左右的数据，便于求总平均分。经过处理之后，可以较为全面地消除了由于不同课程组或专业差异造成的排序不合理的状况，自然要比按原始标准分进行排序来得更为客观、科学。

（三）不同督导组成员对同一节课同一认知度所给评价分数不同

聆听课堂教学后，假设每个督导对课堂教学都给予肯定，但是不同的督导可能对肯定这个认知度所给予的分数不同，从而造成评价分数的差异。比如，甲、乙督导都认为某被评教师课堂教学是同一程度的好，但是他们给予的分数却分别是90分和95分，可以看出总的评价分也受到这些不可比因素的影响。针对此情况同样可用标准分的方法加以消除，具体算法类似于上面的不可比因素2中的处理方法，这里不再详述。

（四）计算最后得分

设由以上3种不可比因素补偿后修正分分别为Ai、Bi、 Ci，则该教师i的最终得分Fi=■，若一位老师在不同院系任课，得不几个F，则只需要将这几个F简单求平均值就可以了。

通过对数据补偿修正的科学处理，有效地消除了多方面不可比因素对督导课堂评价数据客观性和科学性的影响，从而实现真正意义上地尊重教师劳动，尊重教师能力和水平的目标，进而使督导评价机制具备应有的信度和效度，提高其权威性和含金量，具有科学性、客观性和公正性，使之成为行之有效的监控和提高教学质量的手段和方法。

参考文献：

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