大学日语阅读教学质量灰色评价研究

宫 雪

(大连海洋大学 外国语学院,辽宁 大连 116023)

阅读是通过语言文字来获取信息的一种过程，体现了阅读者的理解力、领悟力和鉴赏力。在日语阅读教学中，阅读能力的培养一直是教学重点。学生日语阅读理解能力的高低，除了自身具备的条件和因素以外，教师教学也具有十分重要的作用。如何对教师的日语阅读教学质量进行评价，并通过评价手段及结果分析改善日语阅读教学中存在的弊端，对于提高日语阅读教学质量具有积极的意义。

日语阅读教学质量影响因素较多，一是教学组织方面，教师课前准备情况影响着课堂教学效果，教学内容的复习与衔接决定着课堂内容的连贯性，文化背景对于学生准确理解文章内容也十分重要；二是教学内容方面，教学目的合理性影响课程教学整体结果，教学主体内容与相关参考材料的读解有益于对阅读的理解，对阅读文章的结构分析和阅读技巧方面的培养也至关重要，教学中如何提高学生的阅读速度也影响着学生成绩；三是教学方法方面，阅读是一项综合能力，听说读写译如何进行综合训练，方法的选取很重要。如何启发学生、调动学生积极性和加强与学生的课堂互动都是衡量教学方法优劣的标准[1]。

教学质量评价方法主要有层次分析法[2]、主成分分析法[3]、综合评价法[4]等，其中模糊综合评价方法[5]应用较多。这些方法受主观因素影响较大，根源在于专家评分及评价向量的获取较为粗糙。灰色评价方法基于灰色系统的理论，针对预定的评价对象作出评价，结合层次分析法适用于多层次的复杂系统的评价问题。本文提出一种基于灰色理论的大学日语阅读教学质量评价方法[6，7]，从教学组织、教学内容、教方法三个方面对大学日语阅读教学质量进行评价。

一、大学日语阅读教学质量的灰色评价模型

(一)建立大学日语阅读教学质量评价体系

经过对教学督导组和日语学科相关专家的咨询，笔者确定了大学日语阅读教学质量评价指标体系。该体系主要包括教学组织、教学内容和教学方法3个一级指标和课前准备等9个二级指标，评价体系如图1所示。Ui表示一级指标，Uij表示二级指标。

图1大学日语阅读教学质量评价体系

(二)层次分析法确定指标权重

根据Saaty的1-9标度法，层次分析法采用专家问卷方式通过两两比较方法构造专家判断矩阵，将其最大特征与相应的特征向量的分量作为系数得到各评价指标权重，形成了一个多层次的分析结构模型，将较为复杂的系统问题转化为各评价指标相对重要性排序的简单问题。Wi表示一级指标权重，Wij表示二级指标权重。

(三)确定指标集评分

考虑到日语阅读教学质量实际情况，将评价指标评分R满分设为10分，评分等级V={v1,v2,v3,v4}=(优，良，中，差),具体分值分别为8、6、4、2，如专家认为评分处于相邻两个等级之间或最高等级之上或最低等级之下，专家选取10以内的其他整数分值。

(四)专家评价样本矩阵

组织专家对评价对象的各项指标进行打分。设有z个专家对s个教师进行评分，根据专家评分表，可获得第s个教师的评价样本矩阵Ds，其中d111～d191列分别表示第1位专家对9个二级指标u11～u32的评分值，其他各列表示其他专家的评分。

(五)确定评价灰类及白化权函数

大学日语阅读教学质量共设立4个评价灰类，分别为优、良、中、差，灰类序号为h(h=1，2，3，4)，相应的灰数及白化权函数分别为：

(六)计算灰色评价权矩阵

(七)综合评价

综合评价结果可由权重向量与灰色评价矩阵相乘获得，设综合评价结果为B，则B=WR。

二、模型应用

大学日语阅读教学质量的灰色评价模型应用选取某高校的三名日语阅读教师的教学质量进行评价，分别是教师A、教师B和教师C。具体评价步骤如下：

(一)确定评价指标权重

通过向20位同行专家发放调查问卷，填写专家判断矩阵，运用Matlab软件编写层次分析法源程序进行计算，得到相应的各评价指标的权重值。日语阅读教学质量的权重向量W=(w1,w2,w3)=(0.31,0.48,0.21)，教学组织的权重向量W1=(w11,w12,w13)=(0.39,0.27,0.34)，教学内容的权重向量W2=(w21,w22,w23,w24)=(0.22,0.21,0.23,0.34)，教学方法的权重向量W3=(w31,w32)=(0.54,0.46)。

(二)建立评价样本矩阵

邀请6位专家对3位教师的日语阅读教学质量评价指标进行打分，并根据专家的打分获得评价样本矩阵，其中教师A、教师B和教师C的评价样本矩阵分别用Da、Db和Dc表示。

(三)计算灰色评价权矩阵

由于篇幅关系，以教师A为例说明灰色评价权矩阵计算过程，其中灰色评价系数和权向量计算以评价指标“课前准备u11”为例说明。

1.计算灰色评价系数

h=1时，评价指标“课前准备u11”的灰色评价系数：

同理，其他灰类的评价系数分别为

x112=5.00，x113=1.50，x114=0，

则“课前准备u11”的总灰色评价系数

2.计算灰色评价权向量

u11的灰色评价权向量

(0.447,0.426,0.127,0)

3.计算灰色评价权矩阵

其他各评价指标的灰色评价权向量可参照步骤1、2计算获得，则可得各一级指标的灰色评价矩阵：

“教学组织u1”的灰色评价矩阵

“教学内容u2”的灰色评价矩阵

“教学方法u3”的灰色评价矩阵

(四)综合评价

一级指标Ui的综合评价结果Bi=WiRi，则：

“教学组织u1”的综合评价结果：

B1=W1R1=(0.415 7,0.434 1,0.150 2,0)

“教学内容u2”的综合评价结果：

B2=W2R2= (0.387 5,0.426 4,0.186 1,0)

“教学方法u3”的综合评价结果：

B3=W3R3= (0.403 4,0.426 7,0.169 9,0)

总评价灰色矩阵：

教师A日语阅读教学质量评价结果：

B=WR=(0.399 6,0.428 8,0.171 6,0)

(五)计算综合评价值及排序

设各评价灰类等级值化向量为C=(8,6,4,2)，教师A的综合评价值为Ya：Ya=BaCT=(0.399 6,0.428 8,0.171 6,0)(8,6,4,2)T=6.456 0。

按教师A的计算方法，可获得教师B和教师C的综合评价值，分别为Yb= 6.371 3，Yc=6.278 2。

(六)评价结果分析

从上述计算结果可以看出，教师A、教师B和教师C教学质量评价结果为良。通过比较三位教师的综合评价值，得出Ya>Yb>Yc的结论，可知他们的教学质量评价的排序：教师A，教师B，教师C。

三、结论

本文区别于传统的教学质量评价，以日语阅读专业性为出发点，构建了大学日语阅读教学质量评价体系，更贴合实际。研究方法将层次分析法和灰色理论相结合，较好地解决了评价中主观因素的影响。模型应用结果表明，基于灰色理论的大学日语阅读教学质量评价方法适用于多层次的系统评价问题，评价结果客观、科学。该方法不仅能对日语阅读教学进行有效的评价，而且对其它的有关“听”“说”“写”“译”等外语课程的教学评价具有抛砖引玉的借鉴作用。

[1] 胡秀聪.如何提高学生的日语阅读能力[J].河南师范大学学报(哲学社会科学版),2001(6):124.

[2] 冯丽霞,施韶亭,杜文明.基于层次分析法的教学评价指标模型[J].西北师范大学学报(自然科学版),2010,46(5):19-23.

[3] 苏睿先.主成分分析法在高校地理教学评价中的应用[J].天津师范大学学报(自然科学版),2006(3):75-77.

[4] 屠丽华.大学英语课堂教学质量区间模糊综合评价研究[J].浙江海洋大学学报(人文科学版),2017,34(5):83-88.

[5] 张峰,胡艳连.模糊综合评判和层次分析法在高校教学评价中的应用[J].长春师范学院学报,2006(6):10-13.

[6] 苏卉.非物质文化遗产旅游价值的多层次灰色评价[J].北京第二外国语学院学报,2010,32(9):72-77.

[7] 董薇,姜宇飞,张明昊.基于灰色多层次评价模型的数据素养能力评价研究[J].图书馆学刊,2017(11):22-29.