工程认证背景下实践课程成绩评定方法与应用

高 伟，蔡宴朋，谭 倩

（广东工业大学 生态环境与资源学院，广东 广州 510006）

一、实践类课程成绩评定改革的必要性

课程成绩是学生专业素质的重要组成，是国家工程教育专业认证和高等教育质量评估的主要依据之一，同时也是评价和改进学校教学过程的重要依据与抓手［1-2］。在我国工程教育专业认证中，实践教学常见的问题之一是课程成绩评定存在较大的随意性，影响了评价结果的合理性，不利于形成客观公正的学生评价体系。如何科学合理地核算课程成绩对于评价学生综合能力具有十分重要的意义，也成为支撑工程教育认证的关键依据。相对于理论类课程，实践类课程以培养学生应用能力、理论联系实际能力和动手操作能力为主。根据实践主题和内容的不同，目前实践类课程的考核一般采用闭卷考试、开卷考试、小组汇报等形式，具有灵活性、多样性和主观性特点［3］。随着高等教育课程改革的不断深入，课程成绩的考查方式日益多样，对科学合理的确定考试分数提出了诸多挑战。小组汇报是实践类课程的重要考核方式［4-5］，具有形式多样、可培养综合能力等优点［6］，成为大学实践类课程考核的重要方式之一。然而，相对于传统的试卷测试，小组汇报的评价体系尚不健全，表现出评价体系不完整、主观性强、个体成绩受制于小组整体表现等问题［7］，导致评价结果难以真实反映学生的综合能力。针对当前实践课程成绩评价中存在的成绩难以客观量化的问题，本研究融合教师评价和学生评价两种分数评定方式，提出一种降低主观评判随意性的成绩核定方法，为科学量化实践课程成绩、推动高等教育质量评估规范化和工程教育专业认证的标准化提供重要技术支撑。

二、课程成绩研究样本与方法

（一）样本概况

本研究选择的样本是环境科学专业某年级“环境规划与管理”课程的期末成绩。该班级总人数为29人，其中男生9人，女生20人，样本量为29。29名学生按自愿组合分为16组，每组不超过2人，组员在汇报内容上进行分工，各组采用口头阐述结合PPT展示的形式进行汇报，由教师及其他组学生对汇报组进行考核。共获得对29名学生的319个打分数据，其中教师组有29个打分数据，学生组有290个打分数据。

（二）考核方式与规则

“环境规划与管理”课程的期末考核方式为小组汇报，属于典型的实践类课程测试方法。学生根据课程讲授的内容和方法，自行选题，完成一项环境规划。考核内容的具体要求是选择某一个区域的单一污染源制定控制规划，要求污染物类型不少于两个，需要涵盖污染源核算、预测与优化等基本内容。评分组根据汇报内容的完整度、PPT制作、讲解流畅程度和问题回答情况等四项指标进行分项打分，单项总分100分，综合分为四项得分的算术平均值。要求90分以上的不超过20%，80～90分的不超过40%，否则打分无效。汇报分数为师生协作打分，分为教师组打分和学生组打分，共两组分数。任课教师打分单独成为一组，除汇报组以外10名学生构成学生组，这10名学生采用随机抽样的方式选定。任课教师打分不进行处理，对学生组打分的10个分数去除最高值和最低值后，进行平均值处理。

（三）期末考试成绩核定

研究提出基于师生协作的新型成绩评定方法，每个小组的期末考核成绩将由教师打分和学生打分共同决定。考虑学生打分可能存在极端值影响，将最高值和最低值予以剔除后再求解平均值，剩下8份学生打分的平均值作为学生打分的最终结果。考虑教师评分与学生评分的相对重要性差异，将学生打分与教师打分通过权重加和，得到最终综合得分。学生打分的初始权重为0.5，与教师打分相同。在学生打分差异较大的情况下，数据离散程度越高，学生分歧越大，其打分的可靠性越低，此时需要适当提高教师的打分权重，从专业性角度保证结果的相对可靠。在打分权重上，本研究使用变差系数来衡量学生打分数据的离散程度，采用学生打分的变差系数对打分权重进行修正，变差系数越高，数据越分散，学生的打分权重越小。以上的成绩核定方法可用如下数学公式表达：

其中，Ws=（1-CVS）·0.5

式中，ESS为期末综合成绩；RES为学生小组打分值；i为参与打分的学生编号；RESmax和RESmin为学生打分的最高值和最低值；RESt为教师打分值；Ws为学生打分权重，取值范围0～1；Wt为教师打分权重，取值范围0～1；CVS为学生打分数据系列的变差系数，为大于0的实数，CVS越高，学生打分权重越低；0.5为学生打分的初始权重，即在初始情况下，假定学生打分与教师打分同等重要。值得注意的是，为了防止学生打分权重值出现小于0的不合理情况，在此将CVS取值限定为0～1，即如果CVS大于1，则取最高限值1。

学生成绩的统计计算在Excel软件上完成，成绩数据分布的统计检验采用单样本Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验，具体操作在SPSS 18.0软件平台上完成。

三、不同师生权重模式下的课程评分对比

（一）师生评定分数的分布特征

根据学生小组打分的数据分布，10名学生考官的打分存在差异，29名考生的成绩标准差平均达到4.1，变化范围为1.8～6.2，表明学生小组内各成员对同一考生的测评结果存在差异，不同考生的这种差异表现也不同。从考生的平均成绩与标准差的相关系数看，两者的线性相关系数极低（P＜0.01），表明学生小组对不同考生测评的误差分布具有随机性。进一步分析学生小组打分的组内极值比（最大值比最小值），发现29个考生的极值比平均为1.2，变化范围为1.1～1.3，说明最高打分平均高于最低打分的20%，最高可达到30%，为了消除极值的随机影响，对学生小组打分进行去极值处理，具体处理方法见公式（1）。去除极值后，对学生小组打分的成绩分布进行了正态分布检验，结果表明，学生小组打分的成绩分布K-S统计值为0.795（P=0.552），符合正态分布。与学生小组打分相比，教师的打分为单一值，教师打分的正态分布检验结果表明K-S统计值为1.220（P=0.102），在0.05的统计水平上，也符合正态分布；但教师打分的显著性水平小于学生小组打分，表明教师打分的不确定性更强。因此，学生小组或教师单独打分存在较大的不确定性，有必要综合不同的打分维度，从而降低单一决策来源导致的主观随意风险，建立更为客观的课程成绩评价方法体系。

（二）基于动态权重法的师生打分权重计算

目前多指标综合评价的权重算法多是采用固定值，在本研究中提出一种基于数据波动的动态权重。动态权重是以均权为计算初值，根据学生组打分的组内变动情况确定权重，假设变动越大，成绩越不可靠，相应的权重越低。采用动态权重法，得到学生小组打分的权重平均值为0.48，变化范围为0.46～0.49；由于学生小组与教师权重为互补关系，教师打分的权重平均为0.52，变化范围为0.51～0.54。学生组权重总体略低于教师组权重，主要原因是学生之间打分存在离散效应，也说明了降低其在决策中作用的必要性。由于采用了动态权重计算法，对于每个学生的成绩评定是相对独立的。在每一个学生成绩计算中，由于学生小组打分的变异性存在差异，所以学生小组与教师的打分权重因学生而异，并不是采用统一权重处理，从而能够解决学生小组打分对不同考生的差异问题。此外，修正后的小组权重与教师权重均值较为接近，教师权重较学生小组权重平均高10%，变化范围为5%～17%，不会出现单方占绝对主导的问题，能够很好地体现学生小组与教师打分的综合结果，因此权重计算结果在相对合理的范围内。

（三）基于师生协作的综合成绩得分

教师打分与学生小组打分存在一定差异，教师打分均值为83.5分，方差为100分2，学生打分均值为84.2分，方差为26分2。教师打分总体偏低，且针对不同学生的评分存在较大差异。教师打分高于学生打分的有17人，占总人数的59%，学生打分高于教师的仅占41%，但两组均值差异仅为0.7分。因此，教师打分高于学生打分的幅度较小，而教师打分低于学生打分的幅度较高。在85分以上的高分段，教师打分普遍高于学生组，而在85分以下，教师打分普遍低于学生组。该现象表明教师对高分学生的认可度高于学生组，对低分学生的认可度低于学生组。但组间差异的方差分析结果显示显著性水平P达到0.74，表明教师组对不同学生的打分差异和学生组对不同学生的打分差异并没有显著差别。因此，总体上教师打分和学生打分具有较强的一致性，这点从两者显著的相关性可以得到进一步验证，这为两组成绩的协同综合提供了良好的基础。学生综合成绩的K-S统计检验值为1.087，显著性水平P达到0.188，表明综合成绩的分布仍然能够满足正态分布，且显著性优于独立的教师打分。由此说明，基于师生协作的打分方式更易形成合理的成绩分布。

（四）基于动态权重的综合成绩评分的意义

为了进一步明确基于动态权重获得的综合成绩的意义，本研究对比了其与等权重成绩计算结果的差异。等权重计算即求解教师打分与学生组打分的算术平均值，认为教师与学生组评定的权重相等。从两组数据的分布看，综合成绩的数据较基于等权算法的成绩更为集中。进一步的统计检验表明，基于等权重的综合成绩K-S统计值为1.339，P=0.055，P值低于基于动态权重的综合成绩结果（0.188）。因此，使用本研究的动态权重能够有效改善综合成绩集中分布特征，使其更具有正态分布规律。

结语

实践类课程是大学教育培养方案的重要组成部分，如何有效规避课程成绩评定的主观性，从而客观体现学生的综合素质是实践类课程研究需要解决的关键问题。师生协作机制在实践类课程评价中已经被广泛应用，但对这一机制的实施效果进行定量评价的研究却鲜有报道，导致无法客观准确地掌握该机制的优缺点。本研究以“环境规划与管理”课程的实际案例为研究素材，构建了一种基于师生协作的动态权重综合成绩评估方法，评估了该方法在实训课程成绩打分中的应用效果。