基于统计分析的高校教师执教能力评价模型研究

伍度志,胡爱平,吴松林,林 琼,何 滔,许 静

(1.后勤工程学院 a.基础部； b.训练部,重庆 401311；2.重庆理工大学 数学与统计学院，重庆 400054)

基于统计分析的高校教师执教能力评价模型研究

伍度志1a,胡爱平2,吴松林1a,林 琼1a,何 滔1b,许 静1b

(1.后勤工程学院 a.基础部； b.训练部,重庆 401311；2.重庆理工大学 数学与统计学院，重庆 400054)

通过收集教学督导评价数据，首先利用相关性分析来研究教师执教能力评价指标的构成，然后通过主成分分析的方法获得影响教师执教能力的主成分，以及各主成分构成的函数模型，并对它们做出合理解释。最后，借助各主成分的方差贡献率确定教师执教能力评价指标的权重系数，进而获得有效的评价模型。

执教能力；主成分分析；评价指标；评价模型

20世纪90年代以来，我国的高等教育大众化趋势促使人们高度关注教学质量。《2003—2007年教育振兴行动计划》明确提出实施“五年一轮”的普通高等学校教学工作水平评估制度，对高校教学质量提出了新的要求。因此，加强教师队伍建设是振兴教育的基本途径，而教师的执教能力建设是加强教师队伍建设的核心部分。所谓教师的执教能力是教师教书育人的能力，即在正确的教育理念、教育思想的指导下，教师通过运用科学合理的教学方法，有效地开展教学活动的能力。教师的执教能力涵盖了教师教育教学观念、教学设计在教育教学活动中所有的教育手段、教育方法、教育技巧和教育能力。

当前，教师的执教能力建设已经成为摆在各类高校面前亟需解决的问题，它直接关系到高校教学质量和学生综合素质的整体提高。因此，教师执教能力建设是我国高等教育改革的重要任务，而如何对教师执教能力进行科学合理的评价，以及如何通过科学评价发现教师执教能力提升的自然规律，对加强教师执教能力建设具有至关重要的作用。

目前，我国出现了不少关于教师执教能力评价的理论研究，关于高校教师执教能力建设和评价方面的研究论文逐渐增多，并积累了大量的实践数据。文献[1-8] 作者从教学经验出发，给出了一些提高教师执教能力的方法。文献[9-17]从多个角度研究了如何对教师执教能力进行评价，并从不同侧面论述了执教能力评价指标的选择，提出了一些评价的策略和建议。虽然有少数文献试图利用数学方法来研究教师执教能力问题(文献[18-21])，但是都局限于某一方面。总的来说，现有的文献大多是从自身的教学经验和实践来研究教师执教能力的评价问题，很少有文献从数学的视角，利用数理统计的工具来挖掘隐藏在大量实践数据下的一般规律。

本文利用多元统计分析方法，从收集的实际数据出发，提取合理的评价指标，建立了有效的教师执教能力评价模型。

一、执教能力评价指标的选择

本研究共收集到某高校教学督导专家组的115份教学督导评分数据表，督导专家从13个指标对每位教师的教学能力做出评价。这13个评价指标包括：教态(A1)、语言(A2)、板书(A3)、教学组织及时间分配(A4)、内容熟练程度及重难点把握(A5)、实际应用及反映学科进展(A6)、课堂信息量(A7)、引导学生思考及参与教学程度(A8)、现代教育手段的应用(A9)、教学方法的灵活与创新性(A10)、课堂管理能力(A11)、人文精神和科学精神的培养(A12)、对学生创新及实践能力的培养(A13)。每一个指标都分为4个层次：好、较好、一般、差。为了对评价结果进行数据分析，首先采用随机化方法进行量化。通过咨询督导专家，将好、较好、一般、差4类评价分别对应0～100类的某一区间，然后在每个给定的区间上利用正态随机数进行量化，从而获得95组评价数据。另一方面，由于95份评价表中包含不同专家对同一教师的评价数据，因此，将同一教师的得分取平均值，最后得到督导专家对38位教师在13个指标上的评价数据如表1。

从表1不难发现，在13个指标中，有些具有明显的相关性。因此，在显著性水平α=0.05下，对上面数据做两两相关性分析，统计分析结果如表2。

从表2可以看出，大多数指标之间具有显著的相关性。因此，这13个指标并不是独立提取的，它们可以由更少的独立指标来代替。为此，我们对上面的数据做因子分析，以提取更有效的独立指标。

表1 教师课堂教学评价数据

续表

教员标号A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13680．2366．7571．7079．2180．2379．5171．4480．5070．0069．8865．8680．6770．97772．4376．1281．5070．0872．9176．9480．1170．2680．1167．9466．3469．4471．19878．1078．1879．2879．7279．6480．9080．6581．2582．9671．7182．0477．8676．12……………………………………3591．9091．7778．8079．2890．9379．8579．7491．5291．5579．9780．2679．0579．973691．8891．2980．0191．1791．2078．1478．6390．6491．5978．4179．5578．9678．863791．1290．8079．9991．5490．6079．4179．0390．5591．2290．7691．8180．1079．453891．8479．5779．3879．4591．9878．1280．1879．4391．3380．3265．0278．0179．71

表2 相关性分析

* 在0.1水平(双侧)上显著相关，* 在0.05水平(双侧)上显著相关

二、评价指标的主因子提取

对于督导数据中的13个评价指标，虽然有一些是相关的，但是每一个指标都能从某一侧面反映教师的教学能力，如果直接将其中一些具有较强相关性的指标去掉，显然会丢失数据所包含的有效信息。从表1数据不难发现，有些指标实际上反映的是教师执教能力的同一特征，但是这些特征不能够被直接观察到，只能够通过这些指标反映出来。因此，本文采用因子分析的方法从13个评价指标中提取互不相关的主成分，作为新的评价指标。对上面数据做因子分析，主要统计分析结果如表3～6。

表3 KMO和Bartlett的检验

表3描述了对表1中数据做因子分析的有效性。在Bartlett 的球形度检验中，P值为1.45×10-10，远小于显著性水平0.05,即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。其次，KMO值是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标，其值愈逼近1，表明对这些变量进行因子分析的效果愈好。本文中KMO值为0.786,因此，做因子分析能够得到满意的效果。

表4 解释的总方差

从表4可以看出，当从数据中提取5个主成分时，解释的总方差达到74.910%，即这5个主成分能够解释74.910%的数据。而对于因子分析，只要解释的总方差超过70%，就能达到比较好的效果。因此，我们选择提取5个主成分进行研究。为了获得简单结构，以帮助对各主成分做出合理解释，本文利用方差最大化的正交旋转，通过因子分析获得主成分Fi,i=1,…,5如表5。

由表5可以得到，第一主成分

(1)

该主成分解释的总方差为40.087%，即该主成分对数据表1的方差贡献率为40.087%。

第二主成分

(2)

该主成分解释的总方差为11.51%。

第三主成分

(3)

其解释的总方差为9.121%。

第四主成分

(4)

其解释的总方差为7.671%。

第五主成分

(5)

其解释的总方差为6.521%。

表5 成分得分系数矩阵

另一方面，从表6可以发现，5个主成分F1、F2、F3、F4、F5中，任意两个主成分的皮尔逊相关系数为0，即这些主成分是两两互不相关的，它们各自从不同方面反映教师的教学能力。而已有的13个评价指标，由于许多指标间显著相关，因此它们往往重复反映了教师同一方面的某种能力。

表6 成分得分协方差矩阵

提取方法：主成分。

三、各主成分的解释及评价模型的建立

通过对督导评价数据的处理，利用主成分分析法提取了评价教师教学能力的5个主成分。下面通过分析式(1)～(5)对各主成分做进一步分析。

对式(3)进行同样的分析可以发现，第三主成分主要反映指标A6、A12的信息，即教师在实际应用及反映学科进展、人文精神和科学精神的培养方面的表现，因此，第三主成分主要刻画教师的教学拓展能力。

因此，对于所提取的5个主成分，分别反映了教师的教学基本素质、教学设计能力、教学拓展能力、课堂管理能力及课堂的驾驭能力。实际上，这几方面的能力，可以直接从教师的课堂教学中观察到。因此，在评价教师执教能力时，完全不需要对13个指标进行打分，只需对教师这5个方面进行评价，就能达到满意的效果。

同时，对于这5个主成分，在教师的执教能力评价中的作用并不相同。其中第一主成分的方差贡献率为40.087%，在各主成分中占有最重要的地位。实际上，由于第一主成分反映教师的教学基本素质，因此，在教师的执教能力评价中当然应该是主要部分。对于其它主成分，对应的方差贡献率依次递减，分别为11.51%、9.121%、7.671%、6.521%。

为了对教师的执教能力进行总体评价，应该综合教师在这5个方面的成绩。在总体评价中，权重的确定是一个非常重要的问题，一种有效的方法就是根据各主成分的方差贡献率来确定它们的权重。根据上面的分析结果，可以按如下方式确定权重：

第一主成分F1的权重为

第二主成分F2的权重为

第三主成分F3的权重为

第四主成分F4的权重为

第五主成分F5的权重为

从而可建立教师执教能力的评价模型

F=0.535F1+0.154F2+0.122F3+ 0.102F4+0.087F5

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(责任编辑 魏艳君)

Study on Evaluation Model for Teaching Ability of College Teachers Based on Data from Teaching Supervisor Group

WU Du-zhi1a, HU Ai-ping2, WU Song-lin1a,LIN Qiong1a, HE Tao1b, XU Jing1b

(1. a. Department of Foundation Studies; b.Department of Training,Logistical Engineering University, Chongqing 400311, China;2.School of Mathematics and Statistics, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Based on the data derived from teaching supervisor group in our university, the randomized sample method was first used to quantize the obtained data, then the independent sample was designed, and the frequency histogram and non-parameter hypothesis test technology were employed to analyze the statistical properties of the quantized data, finally, the analysis result of the teaching quality level of our university was presented.

teaching ability; principal component analysis; evaluation index; evaluation model

2014-11-23

重庆市高等教育学会高等教育科学研究项目“高校教师执教能力评价指标的选择及评价模型构建的研究”(CQGJ13C319)；重庆市研究生教育教学改革研究项目“以培养实际应用能力为核心的概率统计教学改革与实践”(yjg133057)；重庆市基础与前沿研究计划项目“动态系统模型不确定下的稳健状态估计与分布式多源信息融合研究” (cstc2013jcyjA40013)；重庆理工大学高等教育教学改革研究项目“国外大学生社会实践综合研究及启示”(2013QN01)

伍度志(1975—)，男，湖南新邵人，副教授，博士，研究方向：数据统计分析。

伍度志,胡爱平,吴松林,等.基于统计分析的高校教师执教能力评价模型研究[J].重庆理工大学学报:社会科学，2015(9):121-126.

format：WU Du-zhi, HU Ai-ping, WU Song-lin, et al.Study on Evaluation Model for Teaching Ability of College Teachers Based on Data from Teaching Supervisor Group[J].Journal of Chongqing University of Technology:Social Science，2015(9):121-126.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2015.09.022

G642.0

A

1674-8425(2015)09-0121-06