基于AHP层次分析和模糊评判的教学质量评价

智 慧，韩 婵

（西安建筑科技大学 华清学院，陕西 西安 710043）

1 教学质量的评价指标

结合学院对教师的要求及问卷结果进行整理总结，选取教师教学质量评价U的主要指标有：教学态度U1、教学内容U2、教学方法U3、讲授能力U4、教学效果U5，并建立评价指标集U ＝｛U1，U2，U3，U4，U5｝（见图1）。

图1 教学质量评价体系层次结构图

利用AHP层次分析法来确定各级指标权重，这里用方根法，其步骤如下：

（1）建立两两判断矩阵；

2 教学质量的模糊综合评判模型

2.1 建立模糊评价集

对评价指标采用模糊数学中的差别隶属度赋值方法，建立评价集 W ＝（W1，W2，W3，W4），其中W1，W2，W3，W4表示对教师教学质量评价的指标设定的4个评语等级：优（85分以上）；良（75－85分）；中（60－75分）；差（60分以下）。

2.2 确定模糊评价矩阵

矩阵Ri（i＝1，2，3，4，5）表示一级指标下的指标层Uij（i＝1，2，3，4，5，6；j＝1，2，3，4）到评价集V 的模糊关系集合。rij（i＝1，2，3，4，5，6；j＝1，2，3，4）表示Uij下的指标中第i个指标作出第j种评语的评价人数占调查样本总数的比例。因此，（ri1，ri2，ri3，ri4）表示Ui下的第i个指标做出的单因素评价集合，如此构成的模糊评价矩阵为Ri＝（ri1，ri2，ri3，ri4）。一级指标教学态度U1的模糊评价矩阵R1如下：

同理建立一级指标教学内容U2，教学方法U3，讲授能力U4，教学效果U5的模糊评价矩阵R2，R3，R4，R5分别为：

2.3 模糊综合评价法

由于各因素的权重不一样，而且有层级关系，所以二级指标层逐渐向上评价到准则层，从而得到二级指标的评价矩阵。应用了模糊数学的M（·，＋）模型进行计算，该模型不仅考虑了所有因素指标的影响，而且将单个因素指标的评价全部继承下来。

采用模糊数学评价模型的最大隶属度原则，进行第二层级指标的模糊综合评价，因此，建立二级指标的评价矩阵为：Ci＝Vi·Ri，i＝1，2，3，4，5，所以一级指标的评价矩阵为：

最后对教师教学质量作综合评价得分。取C中比例最大的为评价结果。

根据上述公式计算：二级指标的评价结果为：

C1＝V1·R1＝（0.5839，0.4161，0，0）

C2＝V2·R2＝（0.4037，0.5479，0.0468，0.0016）

C3＝V3·R3＝（0.6124，0.3816，0.0060，0）

C4＝V4·R4＝（0.6708，0.3292，0，0）

C5＝V5·R5＝（0.6392，0.3426，0.0060，0.0121）

因此，一级指标的评价结果为：

3 结语

通过研究分析，对教师教学质量的评价结果为“优”。如果要计算分数，可令优＝90分，良＝80分，中＝70分，差＝60分，计算的分数为85.962。对教师教学质量评价的结果可作为教师评优和教学评价的参考。

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