因子分析的最优集合法在高校教师教学质量评价中的应用

李 勇

(黑龙江财经学院，哈尔滨 150025)



因子分析的最优集合法在高校教师教学质量评价中的应用

李 勇

(黑龙江财经学院，哈尔滨 150025)

教学质量评价是对教师教学效果、教学影响因素等进行综合全面的评估和判断，充分利用现代化技术手段，对教师教学优缺点进行科学合理的评价，以不断提升教师的教学水平，积极挖掘教师潜力，更好地实现我国人才培养目标，满足社会经济发展需求。

教学质量；因子分析；评价方法

1 教学质量评价内容

教学质量评价就是利用现有现代化技术手段进行教学影响因素和教学效果的科学正确判断、评估。我国许多高等院校已经认识到教学质量评价的重要性，并通过该方法及时发现教学中的优点和不足，并有针对性的进行教学方法改善。

教师采用不同评价方法就会产生不同结果，但是各种方法拥有一个共同点，也就是说教学质量评价体系中存在较多的变量。通过变量评价数据的分析研究可以得到丰富的教学质量信息，但大量的数据分析也增加了教学质量评价的工作量和工作难度。可见，每种变量数据都反应了不同教学质量情况，各个变量中均可能存在一定的相关性。因此，只有合理降低变量维数，才能够承载各变量数据信息，进而实现教学质量数据的科学评价，因子分析法正是如此。

经过长期实践验证，学生对于教师年龄、性别等有着某种的偏好，我们可以通过因子分析法综合得出教学质量评价结果，如实反映出教师教学水平。最优集合法能够有效消除非教学因素产生的影响。

2 因子分析法内涵

教学质量评价因子分析法的运用，需要保证信息量一定的情况下进行的数据简化和变量降维手段，在这一条件下，就可以将原始变量变为潜在因子函数。统计模型可表示为：

其中Xi表示随机变量，α表示因子载荷，F表示公共因子，εi表示特殊因子。因子分析法可以说被广泛应用到心理测量和教育评价等问题当中。

3 因子分析的最优集合法

因子分析的最优集合法根据相关调查研究显示，学生对一些非教学因素如教师性别等存在特别的偏好，通过因子分析法的利用能够得到教师教学质量综合评价，取得相应的得分、排名，但这并不能够以偏概全，不能如实反映教师教学质量。因子分析最优集合法必须要消除非教学因素所产生的教学质量评价。假设因子分析法产生的教师综合评分，会受多种非教学因素的影响，通过对非教学因素的控制，能够提升教学效果，年轻的教师虽然缺乏一定的教学经验，但是更容易取得学生情感上的认可。

4 最优集合法的教学质量评价应用

按照教师评价数据来源，结合某校教务处公布的某阶段网上评教系统采集的学生评教数据，其中数据集中变量总结为以下几点：年龄、性别、教师编号、六项评价、课程类型指标得分。六项评价指标可具体定位为任课教师对教学负责吗？任课教师采取启发式教学吗？学习本课程是否有收获？由于数据集中样本量大，大样本情形极为明显。在具体分析过程中，可以忽略那些无效的统计数据。

表1 评教数据中30位教师教学水平的距离排名和综合得分排名情况表

Tab.1Teachinglevelrankingandcomprehensivescorerankingtableof30teachersinevaluationdata

距离排名距离d性别坐标年龄坐标课程类型坐标综合得分坐标综合得分10.0001.0001.0001.000169.8520.0120.9930.9930.993269.3830.0130.9901.0000.991767.4940.0241.0000.9990.976468.1650.0260.9990.9751.000568.0760.0310.9820.9810.9841266.9570.0320.9771.0000.977368.2580.0430.9860.9620.987867.1890.0450.9850.9830.961967.11100.0460.9740.9740.974668.00110.0490.9680.9780.9701666.00120.0560.9540.9770.9791366.65130.0580.9600.9600.9851067.07140.0610.9590.9820.9591167.00150.0630.9490.9720.9741466.32160.0760.9560.9550.9571865.16170.0780.9510.9610.9531964.85180.0790.9710.9480.9481566.20190.0880.9430.9650.9431765.85200.0970.9500.9600.9272064.76210.1070.9210.9530.9452264.33220.1100.9230.9231.0002164.44230.1180.9410.9400.9182364.13240.1280.9230.9320.9242562.89250.1290.9340.9330.9122463.67260.1520.8950.9260.9182662.50270.1700.8720.9030.9452860.91280.1710.9160.8940.8942762.46290.1790.8790.8880.9302959.92300.1900.8730.8820.9233059.51

4.1 执行因子分析

执行因子分析法应当进行教师教学质量评价数据变量相关性检验，现今许多高校运用的统计分析软件，能够得出分析检验结果，统计量数据值是一定的，检验也是极为显著的，从中可以看出各指标变量间不同程度相关性。检验统计数据值可以看出众多变量相关数阵存在公共成分，教学质量评价数据更加适合执行统计学上的因子分析。而当因子累计贡献率较高时，说明因子载荷矩阵数据需要保证原有信息量，这也更易被实际解释，还便于进行结果实施因子旋转。通过因子旋转情况观察可以发现，高校教师教学质量评价变量具有较强的评价变量相关性，因子分析法能够将众多相关性原始变量以特殊因子和公因子函数形式表现出来。另外，通过原始变量简单函数的形式表示出来的公因子，就能够计算出因子得分，而进行因子得分整合，因子综合得分函数计算，能够得出教师教学水平综合排名和得分情况。

4.2 最优集合法应用

高校教学质量评价水平的提高、教学效果的提升，就必须要消除教师年龄和性别等因素所产生的影响，以下对因子分析最优集合法展开教学质量数据分析：经过相关数据调查可知，教师年龄、性别、课程性质能够对学生有着极为显著的影响，学生所产生的各种情绪与这些非教学因素有着显著的差异。根据这些因素，建议高校教师要不断进行因子分析法的深入研究，不断寻求因子分析最优集合法，找到最优集合距离，提升高校教师教学水平。应努力提升因子分析法质量评价体系，实现对“教学成果”、“教学素质”等教学因子的有效控制，并利用因子分析法做出对质量评价数据的直观、初步解释，正确评价教师教学质量情况，充分发挥因子分析法的评价作用。

综上所述，因子分析法的运用有利于建立完善的教学质量评价体系，数据质量评价数据的直观解释，可以按照因子综合得分进行教学质量情况排名。最优集合法进一步提取了教学质量评价指标所包含的教师教学水平信息，从而使评教结果更加客观、合理，因而具有自身优势和特色。

5 结语

因子分析最优集合法是提升教学质量评价，充分发挥教学评价优势，丰富教学信息的有效方法。因此，作为现代化优秀高校教师，就必须要不断更新教师教学手段和方法，以便于提供更加有利的教师考核依据，教学质量评价体系建设能够更好地满足现代化教学要求。

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The application of factor analysis optimal grouping in teaching quality evaluation of university

LI Yong

(Heilongjiang University of Finance and Economics, Harbin 150025, China)

Teaching quality evaluation is a comprehensive assessment and judgment of teachers′ teaching effect and teaching influence factors, making full use of modern technical means to carry out a scientific and rational evaluation of the advantages and disadvantages of teachers′ teaching so as to continuously improve the teaching level of teachers, actively develop potential of teachers, better achieve our personnel training objectives and meet the needs of socio-economic development.

Teaching quality; Factor analysis; Evaluation method

2016-08-19

黑龙江省教育科学“十二五”规划2015年度重点课题“基于因子分析法下应用型本科院校财经类人才培养质量评价体系构建”(GJB1215056)

李勇(1976-)，女，副教授，硕士研究生。

G645

B

1674-8646(2016)20-0062-03