本科课程评估结果群体特征研究

董礼+++薛珊+++卢晓东

摘 要：学生课程评估是大学教学质量监控体系的重要组成部分，其结果对教师个人教学改进和教学管理具有反馈作用。本研究以W大学多年课程评估大数据为研究对象，引入优异指数EI分析课程评估结果的群体特征，从课程规模、学科院系、课程类型等维度分析。研究发现，缩小课程班级规模进行小班课教学、促进师生交流、完善选修制、强化教学管理和促进教师教学发展，有助于大学有效提升课程质量、教学效果和学习效果。EI指数及其分析方法、研究结论对于其他高校具有参考意义。

关键词：课程评估；优异指数；小班教学；班级规模；教师培训；选修制；教学管理

学生课程评估是目前大学普遍采用的教学质量监控手段。自20世纪90年代起我国大学已经广泛实施学生课程评估，将其作为大学日常课程教学质量监控和反馈的重要方式。经过多年理论和实践探索，课程评估逐步形成完整的体系化指标和评价方式。学生课程评估结果用于教师教学发展和改进具有良好效果，是教师教学工作的镜子，教师可以参照“镜子”正衣冠。如果教师认真研究课程评价指标客观得分与主观开放意见，那么评估结果将会有效促进教师教学的持续改进。

教师并不天然具有参考评估结果的动因和主动性，因此，大学管理应当努力促进教师主动参考和研究课程评估结果，并提供评估结果的意义说明。对于课程评估结果在大学管理中的应用方式和多方面意义，目前无论理论还是教学管理实践都存在多种意见。当下大学管理中最广泛的运用方式就是采用评估结果的平均分数，进而以平均分数排名来计算课程质量优劣，但简单的平均分数不能够深入揭示分数背后所蕴含的深层次问题。如何通过长期课程评估结果的大数据挖掘，分析课程教学效果差异的群体特征，提炼出对课程管理有效的信息，进而为高校教学绩效评估提供参考，为教学改革指明方向，是大学课程评估尚未解决的重要问题。本研究以一所大学本科课程多年课程评估大数据为研究对象，引入EI指数，通过spss软件分析和挖掘课程群体特征和课程评估结果的内在联系。

一、数据的选择和筛选

1. W大学的简要特征

W大学是一所包含人文、社会科学、理学、医学和技术科学的综合性研究型大学，学校共有11个学科门类，47个专业类，120个本科专业，本科学生人数约14000人左右。W大学历史悠久，有重视本科教学的优良传统。近年来，学校在多样化人才培养模式、课程教学方法改革、学生创新能力和国际化人才培养等方面展开积极探索，在教学改革和建设方面取得了一系列成绩。

2. 课程评估状况

W大学本科课程评估始于20世纪90年代，已有20余年发展历史，目前形成了一套符合学校情况的评估办法和评估指标，已经采用理论课、实验课、体育课、实习课、专项助教评价等多套课程评估问卷。学校各院系本科课程大部分参与评估，每学期评估均保持一定规模和稳定性。

3. 课程评估数据筛选

课程评估数据筛选基于以下原则。第一，统一性原则，课程评估指标保持统一，不同指标获得的结果之间不做比较。第二，稳定性原则，课程评价主体和被评价主体保持相对稳定。第三，有效性原则，课程评估具有一定的评估人数和评估比率。基于以上原则，本研究筛选出W大学2010年秋季学期到2014年春季学期共四个学年（8个学期）6874门次理论课程，筛选标准为评估人数高于10人，课程参评学生比率达到50%以上。具体理由如下：

（1）W大学课程评估指标体系在此段时间相对稳定。W大学一般五年左右会对评估指标进行一次修订，以上四年理论课课程评估采用统一指标，因而具有横向和纵向可比性。

（2）W大学课程评价群体和被评价群体相对稳定。W大学学生生源特征相对稳定，教师群体变动不大，每年教师和学生规模稳定，水平基本相当。

（3）研究发现，当评估人数达到一定数量后，其评估结果具有一定的稳定性和可靠性[1]。W大学多年跟踪调查也发现，课程评估人数达到10人以上且评估率高于50%的课程评价多年评测结果基本稳定，同时与专家听课结果相互印证。

（4）符合以上标准的理论课占全部课程比例很大，而小于10人的课程在W大学所占比例很小，因而以下分析不影响对院系群体的判断。

二、分析工具选取

分析课程评估结果的传统方式一般采用课程评估结果的得分，划分不同课程所在的分数段并计算群体平均分，以此来描述课程评估结果的群体特征。运用这种方式表格内容繁琐，不同类别课程比较困难，也难以深入认识课程评估反映出的问题。平均分或分数段的描述方式容易受极端数值和数据分布的影响，如某年一门课程评价很差，会导致群体年度均值极不稳定；平均分对评估成绩分布信息的损失较大，评估数据的离散程度被忽略。例如，平均分相同的院系，其课程评估成绩可能方差较大（成绩好和差都有），也可能方差较小（成绩主要是中等），而方差恰好是群体课程质量最重要的信息。

本研究分析课程优异与否的整体特征，不采用个体或平均分数概念，而采用优异指数EI（Excellence Index）。优异指数EI是为了研究群体成绩的相对水平而提出的概念，可以衡量某个群体课程在整体课程中表现优秀的课程数更多还是表现落后的课程数较多。EI分为除法EI和减法EI两种。减法EI是特定群体课程评估排名在前10%课程数与后10%课程数相减再除以群体课程数的百分比，减法EI是线性的。减法EI<0，说明该群体课程整体评估表现相对较差；减法EI=0，说明该群体课程整体评估表现相对良好或处于平均水平，因为平均水平就是处于前10%的课程与处于后10%的课程数量恰好相等；减法EI>0，则说明该群体课程整体表现相对优秀。EI用来研究群体在整体中的表现，其研究指向是群体，因此凡是能够在整体中区别出不同群体的标准，都能用EI研究其相对表现[2]。

本研究采用减法EI。之所以选择前后10%的课程，原因在于多年课程评估结果的跟踪调查发现，位于课程评估前后各10%的课程呈现出明显差异。评估前10%的课程几乎都呈现出优秀课程特征；评估后10%的课程大体都在听课和多次评价过程中表现出明显问题。课程评估有限分数差或排名虽具有反馈作用，但并不能完全说明课程优劣，比如排名位于50%分位和60%分位的课程难以判断优劣，但当分数差或排名差异达到一定数值后，大体能够反映出课程质量差异。endprint

减法EI具体运算公式为：评估成绩位于总体前10%课程数–后10%课程数/同类有效参评课程数，EI为百分比。

三、课程群体特征比较

1. 课程规模比较

研究表明，课程规模与课程评价有相关性，一般来说班级规模与课程评估结果负相关，也有研究发现在7～21人、96人以上的班级学生评教分数与班级规模显著相关[3]。本研究根据美国大学手册的划分原则将学生课程评估结果按照不同班级规模划分为5个大段12个小段[4]。分析发现10～30人规模的课程评估比较好，其中10～20人小班教学效果最好，EI高达24.15%，21～39人的班级EI达到3.24%；50～100人规模课程EI为–4.12%，100人以上课程EI为–9.96%。

表1表明，班级规模是影响学生课程评估EI重要原因，班级规模对课程的影响主要体现在大班课和小班课教学方式差异上。小班课更多采用研讨式和交流式教学方式，教师与学生间有深入交流和互动，通过持续交往师生逐渐相互了解，形成一种“从游”关系；大班课一般采用讲授式教学，课程以传授知识为主，师生关系相对疏离，教学效果相对较差。

W大学课程评估结果表明，中国本土小班课教学评估成果同样优异。

2. 课程类型比较

不同类型课程教学方式和方法、教师教学心态、学生学习心态存在差异，这些因素是否可能影响学生评价？何种程度影响学生课程评价？W大学课程分为公共课、专业课、双学位辅修课程三大类，其中专业课包含专业必修、专业限选、专业任选；公共课包含全校必修、全校任选、通选课，通过对不同课程类型EI比较，会发现以下特点：

（1）专业课EI高于公共课。专业课程与公共课程比较，专业课EI整体高于公共课。这可能与以下几点相关：第一，教师对专业课投入更多；第二，教师对本专业学生群体更为熟悉和了解，有师生互动和交往；第三，承担跨院系公共课的教师可能忽略与学生的互动与交往，跨院系选课的学生对于教师教学的理解和接受可能有群体差异。

（2）选修课EI高于必修课。在专业课类型中，专业限选和专业任选课EI高于专业必修课；公共课中通选课和全校任选课EI高于全校必修课。这说明，课程选修制度允许学生选择符合个人兴趣的课程，学生在学习方面投入更多，有利于提高学习质量因而提高了教学效果和教学质量，学生评价较高；选修制度同时给予教师适度压力，有利于教师提高课程教学质量。

（3）限制性选修课EI高于任选课。在专业课和公共课中，都体现出如上趋势，这与两类课程的不同管理模式和学习标准有关。全校任选课只审核初步的学术标准，而通选课则要求至少开设一年以上，并且符合通选课教学目标。此外，专业任选课一般是专业领域方面的专题性课程，很多由新进教师开设，课程面向偏窄，同时新进教师在教学技巧方面仍需帮助和提高。

（4）双学位辅修课程EI在总体课程中相对较低。双学位辅修课程EI低于一般的专业课、通选课和全校任选课。双学位/辅修课程面向的群体相对于本专业学生具有不同的学科特点，一般为大班课教学，院系承担双学位与辅修课程的教师教学整体质量可能略低，这些都有待改进。

3. 院系比较

W大学不同院系在历史、学科特征、班级规模、教学管理方面有明显差异，这些差异是否会反映在课程教学质量方面呢？数据分析表明，EI超过10%的院系只有外语学院；EI在5%～10%的有6个院系，包括1个理科院系，3个人文类院系，2个社科类院系；EI低于–10%的6个院系中有1个理科院系，1个人文类院系，3个社科类院系，有两个承担全校公共必修课的单位位列最后。院系比较中EI为正值的院系有11个，负值院系有18个。

不同学院课程评估结果差异原因可能有以下方面：

第一，学科特征因素。根据W大学学部划分，参评院系分为理科类、工科类、社科类、人文类及其他类。课程评估结果表明，不同学科EI差异较大，人文类课程EI最高，达到13.68%，工科类课程EI最低，为-8.07%，这一结果与W大学传统文理基础学科较强的学科优势表现基本一致，体现出明显学科特征。其中，传统优势学科师资队伍结构完整，教学方案成熟度高，课程开设历史长，相对成熟稳定，院系教师具有重视教学的传统，这些因素都是影响教学质量的重要因素；新建设院系如艺术学院、新闻传播学院、工学院尚未形成稳定教学传统，教师教学质量未获学生肯定。

第二，院系班级规模。外国语学院和城环学院专业较多，因而划分专业后，大部分课程均为小班，这是其EI在全校领先的关键。特别是外国语学院，教师在不同年级会持续参与小班课教学，与学生建立起较为密切的人际关系，形成良好的师生互动。当然，在小班因素以外，两个院系也有很好的教学传统，同时管理规范。与此不同，艺术学院大部分是小班，但其教学传统尚未形成，教师教学能力和观念有待提高，教学管理需要加强。

第三，院系管理因素。院系在教学管理方面的完备制度与严格执行影响教学效果，这些因素包括院系是否建立听课制度、教学激励机制、教学管理办法等管理制度，这些有助于促进教师在教学方面投入，提升课程教学质量。我们注意到EI领先的院系均具备完备制度，教学负责人工作投入。

第四，课程类型因素。院系课程类型的构成一定程度上影响课程评价结果，承担公共必修课较多的单位EI表现低于相近学科或院系，学生评价一定程度上与课程类型相关。全校EI最低的两个单位其课程全部为公共必修课，这是W大学教学的最短板，需要引起格外关注。

四、结论与政策建议

1. 初步结论

研究发现，小班课是提升课程教学质量的重要战略方向。近年来随着高等教育大众化的发展，我国高校规模不断扩张，班级规模不断增大。有研究对某省七所高校班级规模的统计分析发现，该省高校班级规模很大，平均为65.91人[5]。目前，大学小班课偏少、大班课较多可能是大学教学中普遍问题。拉其福德的研究认为，小班教学的优势体现在互动、个性化和对教学任务的聚焦，而不用耗费太多时间在教学程序上[6]。随着教育规模趋稳，大学越来越重视课程教学质量，越来越多研究者和大学开始进行小班课教学的探索和实践。W大学结合拔尖人才培养，在本科基础课中推行大班授课小班讨论的教学模式，强调高水平师资承担本科基础课程小班授课，并逐渐将小班研讨课作为本科教育质量提升的关键战略。近期，清华大学校长陈吉宁发表了“全面深化教育教学改革，大力提升人才培养质量”的讲话，其中提到：“我校课程体系中，约70%是大班授课，30%为小班。今后要倒过来，争取把小班课程提高到70%，以增加师生的接触频率和交流深度。要坚持教授上本科生讲台，不仅上大课，还要提倡上小课”[7]。本研究结果支持W大学和清华大学的战略选择。endprint

研究支持选修制制度的深化与发展。从高等教育哲学观点来看，大学的学术自由包括研究自由、教学自由和学习自由，学习自由重要的一点就是学生拥有选择学什么的自由。学习自由在大学教学管理中体现为选修制的确立和发展。目前多数大学实行学年学分制教学管理方式，选修制实施受到各种制约，存在着可选修学分数少，可选修课程数量不多，选修课程质量不高，缺乏对学生选修的指导等问题[8]。本研究表明，选修制有助于促进教师教学转变和提高，有助于提升学生学习主动性和学习效果。

2. 政策建议

以上分析对W大学本科教学管理和教学建设有重要意义，相关分析提示W大学在未来教学发展中应在如下方面加强工作。

（1）进一步降低课程班级规模。减小班级规模有助于提高课程教学质量和学生学习质量，建议W大学系统分析全校以及不同院系班级规模情况，制定降低班级规模的年度战略目标。为实现以上目标，需要调研降低班级规模的师资需求、助教需求和研讨课专用教室（seminar room）需求[9]。在师资紧张情况下，可以采用大班上课、小班研讨模式，同时动员更多研究生担任小班课助教，并将其作为培养研究生成为未来师资的必要工作。

（2）强化教师培训。为实现以上目标，需要EI较低的院系积极参加，对评估分数较低的教师开展专项培训和反馈。由于需要动员更多研究生参与小班研讨，需要对研究生进行专门培训，不断完善培训教程和考核。W大学即将成立实体的“教师教学发展中心”，这应当是该中心的工作方向之一。

（3）继续推进学分制改革，为学生提供更多高质量课程选择，即使是必修课，也应当给予学生选择教师的权利。

（4）强化教学管理。院系课程评估差异除了客观原因外，也体现院系在教学管理制度和投入方面的差异。为此，督促院系推广教学委员会，建立导师制、听课制度、教学奖励激励制度、办公室固定咨询（office hour）制度等促进教师教学投入的制度，同时对院系优秀教学管理予以奖励。

以上对W大学课程评估大数据的研究及其发现，在方法和结论方面对我国其他高校也有参考意义。

参考文献：

[1] 陈敏.高校教师教学评价体系研究[M].长沙：中南民族大学出版社， 2011： 60.

[2] 邓溪瑶，乔天一，于晓磊，陈虎，卢晓东，黄晓婷. 高校分省招生计划的效率判据——学生群体学业表现地域差异大数据研究[J].中国高教研究，2014（12）.

[3] 石洋，丁妍，曾勇. 班级规模对本科生评教结果影响的实证分析——以A大学为例[J]. 煤炭高等教育，2012（2）：95-99.

[4] 孙燕君，卢晓东.小班研讨课教学：本科精英教育的核心元素——以北京大学为例[J]. 中国大学教学，2012（8）.

[5] 姚利民，朱黎旻，杨静. 高校班级规模扩大探析[J]. 中国高教研究，2014（6）：68-72.

[6] Blatchford， P. A systematic observational study of teachers and pupils behaviour in large and small classes（J）. Learning and Instruction， 2003，13（6）： 569-595.

[7] 陈吉宁，全面深化教育教学改革 大力提升人才培养质量——在清华大学第24次教育工作讨论会闭幕式上的讲话[EB/OL]. http：//join-tsinghua.edu.cn/publish/ bzw/7531/2014/20141021134929521386064/20141021134929521386064_.html ，2014.

[8]李莉. 我国大学选修制改革的回顾与分析[J]. 辽宁教育研究， 2008（12）： 59-61，123.

[9] 卢晓东，孙燕君.以研讨课教室建设促进高校研讨课教学开展[J]. 中国大学教学，2009（12）.

[责任编辑：周 杨]endprint