基于灰色关联分析的高职青年教师教学能力评价

蔡晶晶

(南通开放大学 经济管理学院, 江苏 南通　226006)



基于灰色关联分析的高职青年教师教学能力评价

蔡晶晶

(南通开放大学 经济管理学院, 江苏 南通226006)

在梳理现有文献的基础上，对与教学能力相关的评价指标进行筛分、修正、完善，遴选出十个核心指标，重新构建了高职院校青年教师教学能力评价指标体系；再将灰色关联分析方法引入到教学能力评价中，结合实例，计算各位青年教师教学能力的灰色关联度，对其教学能力进行整体评价。

教学能力；青年教师；灰色关联分析；高职院校

一、引言

青年教师的教学能力直接关系到高职院校整体教学质量。如何培养和提升青年教师教学能力已成为学界关注的热点。以CNKI中国期刊全文数据库作为数据来源,以“青年教师”和“教学能力”为篇名的检索词,通过“精确”匹配进行检索,发现2011年至2015年每年都有几十篇论文发表,且每年以10篇左右的速度递增,其中2015年就有95篇论文。这些研究成果为全面思考和研究青年教师教学能力奠定了坚实的理论基础,但也存在一些不足之处,如:在研究对象上主要以普通高校青年教师为主,较少关注高职院校青年教师,2015年95篇论文中仅有10篇是研究高职青年教师教学能力的;在研究内容和研究方法上,现有文献大多研究青年教师教学能力的影响因素、提升路径和培养对策等方面的内容,以理论思辨和定性研究为主,关于青年教师教学能力评价的定量研究却较少,以“青年教师”“教学能力”和“评价”作为篇名的检索词进行检索,发现CNKI中国期刊全文数据库中仅有张大良[1]等学者的9篇论文。然而,只有先构建合理的评价指标体系和选择适用的评价方法,通过科学评价才能发现青年教师究竟缺失哪些核心教学能力,然后有针对性地进行培养。不然,未经过科学评价所提出的青年教师教学能力的提升路径和培养对策就好似空中楼阁,缺少方法支撑,是否具有针对性和有效性还值得进一步商榷。因此,如何准确可靠地评价青年教师的教学能力是高职院校亟需解决的首要问题。

本文选取高职院校青年教师为研究对象,尝试重构高职青年教师教学能力评价指标体系,并将灰色关联分析引入到教学能力评价中,以期准确可靠地评价高职青年教师教学能力和丰富现有的研究成果。

二、高职青年教师教学能力评价指标的确定

指标体系的构建尽管有些复杂,但步骤基本相同,主要涉及:确定评价的目标;初选候选指标;优选评价指标;构建评价指标体系。

高职青年教师教学能力评价的目标就是界定青年教师所欠缺哪些核心教学能力,然后有针对性地培养,而对于教学能力强的青年教师给予充分激励,调动其工作积极性,让其发挥榜样的作用。反映教学能力的指标有很多,通过从CNKI数据库、维普中文科技期刊数据库等数据库检索涉及教学能力评价指标的相关文献,经过初步挑选,确定了高职院校青年教师教学能力评价指标来源[2-10]。收集这些期刊论文中有关教学能力的指标,排除一些重复性的指标,初选出一些跟高职院校和青年教师教学能力相关的候选指标40个,主要是反映专业技能及发展能力、教学设计能力、教学实施能力、教学管控能力、教学反思能力、教学研究能力、教学创新能力的。然而,评价指标不是越多越好,需对候选指标进行优化,选取对评价目标贡献大的、有代表性的指标,删除那些与其他指标相关性强的指标,以保证评价的准确性和可信度。为了修正和完善高职青年教师教学能力候选指标,咨询了若干名教学专家。采纳了专家们的两点建议:一、去掉专业技能及发展能力,将教学研究能力和教学创新能力整合;二、各教学能力内所包含的指标需要进一步提炼,注意指标的边界,避免重复性。按照系统整体性、简明科学性、客观性、层次性等原则,结合专家的建议,经过筛选,评价指标减少至18个,涵盖了教学设计、教学实施、教学管控、教学反思、教学研究与创新这五个维度。这18个指标相互独立,共同构成一个有机整体,能综合地反映高职青年教师的教学能力,但指标数量依然较多,不利于评价工作的开展,有必要进一步从中遴选出那些与学生成绩存在高度相关性并能充分反映教师教学水平高低的核心指标。鉴于文章篇幅有限,核心指标的识别方法在此不再赘述,详见高职青年英语教师教学能力核心指标研究一文[11]。最终,通过优化,确定了最终的高职青年教师教学能力指标体系,共包括10个指标,详见表1。

表1　高职青年教师教学能力评价指标体系

注:指标属性为“+”,为正向指标,指标值越大越好;指标属性为“-”,则反之。

三、灰色关联分析方法的综合评价步骤

灰色关联分析是一种多元素统计分析方法,计算量较小,对数据要求较低,是依据样本数据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱。[12]灰色关联度的大小可反映出比较序列与参考序列的接近程度,因此可利用灰色关联度的大小对评价对象进行优劣排序。灰色关联分析方法的步骤如下:

(一)确定分析序列

(1)

(二)对指标进行规范化处理

(2)

(三)计算差序列和关联系数

(3)

(四)计算关联度和进行综合评价

(4)

关联度越大,表明比较序列和参考序列的变化态势也越一致。简言之,关联度越大的评价对象则越好。

四、实例分析

某高职院校组织了5位评价专家对7名青年教师的教学能力进行测评,评价专家来自校人事处、教务处和科研处。每个评价指标共分为五个等级:优、良、中、合格、不合格,分别对应的分值为1.0, 0.8, 0.6, 0.4, 0.2。通过随堂听课、查阅青年教师的教案、对学生和教师本人进行访谈、查阅教学科研业绩等形式对7名青年教师进行评价并按照评分标准逐项打分。将5位评价专家的打分进行平均,得到各评价指标值,详见表2。

表2　高职青年教师教学能力评价指标值

对指标进行规范化处理,得到新的矩阵D。

计算差序列,再根据(3)式,通过仔细推算得到关联系数矩阵:

按(4)式计算各位高职青年教师教学能力的灰色关联度,得到R=(r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7)=(0.46, 0.87, 0.61, 0.39, 0.59, 0.82, 0.42)。r2>r6>r3>r5>r1>r7>r4,故按教学能力由强到弱对青年教师进行排序,排序结果为A2>A6>A3>A5>A1>A7>A4。A2的教学能力最强,A1、A7和A4教学能力较差。

五、结语

本文构建了一套能充分反映高职院校青年教师核心教学能力的评价指标体系,并将灰色关联分析的方法引入到高职青年教师教学能力评价中,通过计算各位教师的灰色关联度,对其教学能力进行综合评价。对于通过评价所发现的当前高职青年教师缺失的核心教学能力,如何有针对性地设置师资继续教育项目进行科学培养则是今后需进一步探索的问题。

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[责任编辑李潜生]

Evaluation of Young Teachers' Teaching Ability in Vocational Colleges Based on Grey Relational Analysis

CAI Jing-jing

(School of Economic Management, Nantong Open University, Nantong 226006, China)

Basing on the existing literatures, this paper screens, revises and refines the related teaching ability evaluation indicators, sorts out ten core indicators, and thus reconstructs a new index system to evaluate young teachers' teaching ability in vocation colleges. In addition, with the grey relational analysis method introduced to the process of evaluation and combining with the cases, the related grey correlation of every young teacher' s teaching ability could be calculated, which provides an overall evaluation on their teaching ability.

teaching ability; young teachers; grey relational analysis; vocational colleges

2016-03-03

蔡晶晶(1977-)，女，江苏启东人，副教授，硕士。研究方向：教学理论与实践。

N941.5;G717

A

1008-6021(2016)03-0120-04