基于因子分析法的学生评教数据研究

王莉莉(首都医科大学附属卫生学校，北京100070)

0 引言

学生评教，是指“以学生为视角观察教师的教育教学表现，通过评价指标，结合自身体会，对教师的教学质量做出价值判断的一种活动”。[1]学生评教的目的是促进教师的专业发展。从教育学角度看，学生是教学活动中的体验者，他们对教师的教学方法、教学能力、教学效果感受最细致、最直接，因而在评判教师教学质量时也最有发言权。美国学者阿里莫里(Aleamoli，L.M.)指出：学生是教学过程的主体。他们对教学目标是否达成、师生关系是否良好，都有较深刻地了解，对学习环境的描述与界定也比较客观；学生直接受到教师教学效能因素的影响，他们的观察比其他突然出现的评价人员更为细致周到。[2]从教师专业发展的角度看，学生评教所反馈的信息可以帮助教师反思自己的教学过程，调整教学策略，改进教学方法，提升教学能力。

对于学生评教测评问卷中收集到的大量数据，多数教学管理部门是将其一对一地反馈给教师本人，教师对照自身各项评价指标得分查找在教学工作中存在的不足，而大数据所反映出的教学共性问题，则鲜有统计分析研究，并未提供多少可用于指导教学改进的更有价值的信息。

数据的价值需要深入挖掘才能得到。学生评教中获得的庞大数据分别与各项教学评价指标相对应，运用适当的统计分析软件对评教数据进行统计分析研究，既可以形成对每位教师教学情况的分析报告，以引导教师改进教学，也能够帮助学校形成全校教师的教学评估分析报告，诊断在教育教学中存在的共性问题，为学校制定教师专业发展规划提供决策依据。

1 问题的提出

教师的教学质量是学校办学质量的重要保障，通过学生评教评估教师的教学质量，反馈教师的教学效果已经成为各级各类学校教学管理中一项常规工作。但是在实际工作中，针对如何对待学生的评教结果，如何利用评教数据诊断教学中的问题，仍有必要作进一步研究。

1.1 实践之需

我校学生评教主要包括问卷调查、学生座谈会和学生访谈等形式。其中，问卷调查因其具有信息采集全面、方便量化分析等优点而多次被采用。

2018年度我校的学生评教活动，从教学态度、教学能力水平、教学方法与手段、教学实施和教学效果5个维度，通过11项评价指标(见表1)对教师的教学工作进行评价。指标内容在表述上尽量做到文字简洁、明确，并选择学生视角评价教学过程。

表1 学生评教指标

各项指标测评分设“非常满意”、“满意”、“基本满意”和“不满意”4个等级。在统计测评数据时，选择非常满意、满意，视为对教师教育教学工作持肯定态度，纳入满意度计算中。根据每位教师在11项指标中的“满意率”评价教师的教学。

对待评教结果，我校管理部门与教师群体有不同反应。管理者关注满意率在首末两端的教师，特别是排在末端的教师；而一些教师则对学生评教结果的公平性和真实性提出了质疑。

1.2 学生评教工作研究现状

教师对学生评教结果的争议一直存在。有观点指出：应当承认，学生评教的可靠性受主观因素和客观因素影响，但由于学生群体数量大，学生评教较其他群体评教还是最为可靠的。[3]但是，滥用评教结果，采取按评教排序，选先评优一票否决等做法，是与评教初衷背道而驰的。[4]有研究者认为：评教效度受课程性质类型、学生专业年级等诸多因素影响，因此，教学管理与督导部门不宜将此作为甄别教师教学水平高低的唯一标准，而应将其作为教学诊断与改进的重要参考，对评教分数多次明显偏低的教师，教学督导部门帮助任课教师诊断改进教学。[5]

当前，随着教育大数据分析与应用不断向教与学聚焦，有研究者建议，建立课堂教学评价系统，谋求课堂教学诊断改进的数据支撑。探究影响教学效果的关键因素，将这些因素量化为指标，形成系统平台中的数据项，通过对数据项的建模、统计与分析，发现问题，采取措施，以控制这些关键因素，为决策提供有用信息。

鉴于以上研究的启发，我们提出下列问题：为什么教师会质疑评教结果？课程类型、难度是不是影响评教结果的重要因素？如何分析评教数据所表达的更深层的意义？

1.3 研究目的

本项研究的主旨是通过处理我校学生评教问卷调查数据，分析各项指标之间的相互关系，探究影响教学效果的关键因素，为管理者和教师制定教学诊改决策提供有用信息。同时，围绕智慧课堂教与学，通过大数据分析研究教学过程，为推动学校教学管理从“经验型”向“数据型”转化，为学校实现智慧教育进行初步尝试。

2 研究设计

2.1 研究对象

本次研究选用我校2018年学生评教问卷调查数据。护理专业22个教学班参加了此次评教。校督导室根据2017年度各班学生总成绩排名，从每班1-10名、10-20名、20-35名三个段位排名中随机各选出4名代表，共计12名学生参加测评。筛除无效样本后，22个班共获取有效问卷258份。被测评教师共计47名，从中选出授课班级超过3个及以上的教师作为研究对象，共计32名。

2.2 研究过程

本研究包括以下三个阶段。

2.2.1 确定研究方法

共设置32组10项指标的满意度得分数据。每位教师作为1组，计算各项指标的满意率。选用SPSS.21软件工具，用巴特利特球度检验和KMO检验方法分析是否适合进行因子分析。

表2 KMO 和 Bartlett 的检验

由表2可见，巴特利特球度检验统计量的观测值为482.841，相关的概率值接近于0。同时，KMO值为0.906，表明原有变量适合进行因子分析。

2.2.2 尝试提取共性因子

通过主成分分析，提取共性因子。

表3 解释的总方差

由表3可知，共性因子f1的方差贡献率为87.017%，该共性因子已代表了原始数据的绝大部分信息，具有研究价值。

2.2.3 建立因子分析模型

将表1中的指标1设为变量x1，指标2设为x2，……，指标10设为变量x10，用SPSS.21软件工具分析得出xi在初始共性因子f1上的载荷(见表4)。

表4 成份矩阵

依据成分矩阵(见表4)，建立初始因子分析模型。

x1=0.941f1+ε1，……；x7=0.898f1+ε7，……；x10=0.940f1+ε10

2.2.4 解释共性因子的实际意义

表5 变量在共性因子上的载荷及共性方差

表5可见，所有变量在共性因子f1上均有较大载荷，绝大多数超过80%以上。说明这些变量的变化受f1因子的支配作用很大；f1尤其在变量x2、x3、x8、x9、x10上的支配作用更明显。观察这些变量，其对应的指标分别与清晰表达、为人师表、关爱学生、因材施教、公平公正、指导帮助等教师职业行为密切相关，因此，f1是一个与教师“职业行为”有关的因子。

3 研究结论

采用因子分析方法，研究结果表明：教师“职业行为”是影响教学效果的关键因素。在教师的“职业行为”中，易被学生观察到的职业行为，如讲课能力、表率作用、尊重学生、公平公正、指导帮助等显性教学行为对评教满意度的贡献更大。

此次评教活动的测评问卷，希望能从指标4，6，7，10的内容反映学生对课程学习的主体感受，从而侧面反映出学生的“学习状态”。但研究结果表明，学生在评教时对教师的显性职业行为的评价更准确，而在学习中对课程学习中的主体感受不明显。可能受年龄的局限，也可能是评价指标需进一步完善。

4 启示与建议

教师职业行为中的显性行为对学生评教的结果影响更大，教学管理中应重视教师职业行为规范的教育，尤其应该重视那些易于直接观察到的职业行为的培养。

评教指标中的2、3、8、9、10项指标，受教师职业行为因子的支配作用明显，表明在讲课能力、表率作用、尊重学生、公平公正、指导帮助等显性教学行为中表现越突出的教师，学生对其教学的满意度越高，这样的教师是学生心目中的理想教师。因此，学校提升教学质量时应重视教师职业行为规范的教育，特别是那些学生易于直接观察到的职业行为的培养。

大多数学生能够公平认真对待评教活动，教师要以积极心态看待学生评价，认真反思教学过程。

学生将教师看作他们要努力学习的榜样，教师的世界观、品行、对待工作的态度、表现出的工作能力每天都在学生的观察、监督之下。大多数学生能够公平认真对待评教活动，教师要以积极心态看待学生评价，认真反思教学过程，特别要在自己的显性职业行为方面查找原因。

5 结语

利用评教数据诊断教学问题，探究影响教学效果的关键因素，不仅能为教学诊改工作提供准确信息，也能促进学校教学整理工作从“经验型”向“数据型”转化，实现智慧教育。