催化原理课程教学实施成效综合评价

摘 要：利用层次分析法和逼近理想解排序法，探索构建学生视角下催化原理课程思政融入教学实施成效评价指标体系，确定各指标权重，选出最优方案。该法给予教师关于思政元素融入专业课程的学生评价反馈，促进教师全方位育人能力提升。

关键词：学生视角；专业课程；评价体系；层次分析法；TOPSIS

中图分类号：G64  文献标识码：A

在“三全育人”的教学思想下，所有课程都要渗透思政育人元素，除了公共政治课以外，专业课程的思政育人体系建设和改革也已成为高校和学界重点关注和研究的方向。专业课程的思政育人教育是专业课教学的创新，打破了专业课和思政课之间割裂，在二者之间建立的协同育人的桥梁。为了提高思政育人的成效，就需要对其进行科学的综合评价。沈丽巍［1］从教育生态学视角构建了高校课程思政的教学评价体系；臧淑秀等［2］依据CIPP评价模式，构建体育教育专业课程思政评价体系；马孟伟等［3］从目标定位、师资队伍、课程资源、教学实施、教学效果五个方面构建护理本科专业课课程思政教学评价指标体系；龚强等［4］基于学生获得感视角从体验、途径、内容、环境、分享五个维度构建“三全育人”质量评价体系。从教育评价主体来看有学生、教师、教学管理者、督导等几大类，其中学生是最重要的评价者之一［5］，因为他们是受教者，长期和专业课教师接触，对思政教育实施具体过程非常了解，对是否满足学生需求、达到思政教育目标有着基本判断，因此从学生视角出发对思政教育成效作出评价是重要的方面之一。

在评价方法方面，传统的是采用纸质问卷进行百分制打分或者采用层次分析［6］、熵值法［7］以及网络层次分析等，其中又以层次分析法居多。但单独使用层次分析法（AHP）存在指标过多时权重难以确定以及定量数据少等缺点，而逼近理想解排序法（TOPSIS）是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价方法。

本文尝试利用AHP和TOPSIS评价方法，探索构建一套学生视角下思政元素融入“专业课”教学评价指标体系，并以“催化原理”课程为例对教育的课内、课外过程及其教育效果作出考量，为构建专业课程教学评价体系提供一定参考。

1 评价指标体系建立

通过编制、发放、收集和分析问卷以及和深度访谈等方法，对思政元素融入专业课程情况进行调研，并对调研结果进行归纳总结，从师德师风、课堂教育评价、课外教育评价三个方面确定专业课程思政元素融入教学评价指标体系的准则层即一级指标，一级指标又包含十个二级指标组成，如表1。

2 基于AHP层次分析法确定专业课的课程思政育人评价指标的权重

利用层次分析法，按照建立递阶层次结构、构造判断矩阵、一致性检验分析三个步骤，在综合考虑学生、同行教师、教学管理者三方意见基础上，首先，利用yahhp软件建立专业课思想素质育人评价指标体系的递阶层次结构，见下图。其次，形成准则层S对目标层O、方案层T1—T3对准则层S1、T4—T7对S2以及T8—T10对S3的判断矩阵，并利用AHP法计算各自的权重，结果如表2—表5。根据判断矩阵特征根求解得到特征向量，经归一化处理后，形成排序权重。最后，对判断矩阵进行一致性检验，一致性指标为CI=λmax－nn－1，其中n为判断矩阵的阶数，当随机一致性比率CR=CIRI<0.1（RI是判断矩阵的平均随机一致性指标），认为一致性检验通过。

由表2可知，一级指标S1—S3相对于目标层O的权重分别是0.1429、0.5714和0.2857，大小顺序是S2>S3>S1，即“课堂教育评价”这种因素对学生的专业思想素质教育影响最大，且该层次模型三阶判断矩阵的最大特征根λmax：3.0000，CI=0，RI=0.5200，CR=0<0.1，所以其一致性检验结果可以接受。

由表3可知，二级指标T1—T3相对于一级指标S1师德师风的权重分别是0.2000、0.6000和0.2000，大小顺序是T2>T1，T1=T3，即T2（日常言行，为人师表品质）这种因素对S1（师德师风）影响最大，且此三阶判断矩阵最大特征根λmax：3.0000，CI=0，RI=0.5200，CR=0<0.1，所以其一致性检验结果可以接受。

由表4可知，二级指标T4—T7相对于一级指标S2课堂教育评价的权重分别是0.0713、0.4816、0.2608和01864，大小顺序是T5>T6>T7>T4，即T5（课程和思政内容契合程度）这种因素对S2（课堂教育评价）的影响最大，T4（思政目标明确）影响最小，此四阶判断矩阵最大特征根λmax：4.1386，CI=0.0461，RI=0.8900，CR=0.0518<0.1，所以其一致性檢验结果可以接受。

由表5可知，二级指标T8—T10相对于一级指标S3课外教育评价的权重分别是0.2402、0.2098和0.5499，大小顺序是T10>T8>T9，即T10（学生参与学科竞赛、科研训练等课外实践活动情况）这种影响因素对S3的影响最大，而T8和T9这两种因素相差不大，此三阶判断矩阵最大特征根λmax：3.0183，CI=0.0091，RI=0.5200，CR=0.0176<0.1，所以其一致性检验结果可以接受。

3 AHP－TOPSIS模型建立

TOPSIS称为逼近理想解排序法，理想解是设想的最优解，它使各属性值都达到各供选方案中的最好值；负理想解是设想的最劣解，它的各属性值都达到各供选方案中的最坏值。该法先把综合评价的问题列成矩阵，再进行矩阵归一从而确定最优解和最劣解，评价最好的对象应该是与最优目标的距离最近，而与最劣目标最远，最后计算每个评价对象的各评价指标靠近、偏离最优和最劣的距离，再比较与最优解的接近度，来判断评价对象综合评价的优劣。

3.1 催化原理课程思想教育评价问卷结果

以我学院催化原理课程思想素质育人情况为例，2018级三个平行班为参评对象，在AHP层次分析法建立指标体系的基础上，成立评价小组，小组成员由班级90名学生组成，要求对催化原理课程思政育人评价体系中的3个一级指标和10个二级指标进行评价，二级指标按优90～100分、良70～89分、中60～69分、差0～59分四个等级进行评定后换算成算术平均值。具体打分结果见表6。

3.2 建立决策矩阵

根据表6列出三个班对于10个指标的属性决策矩阵，其中m代表1～10个评价指标，n代表1～3个评价对象即三个班级，具体如下：

x（nm）=x11x12

x21x22…x1m

…x2m

……

xn1xn2……

…xnm=81.484.189.586.380.678.583.185.384.379.1

83.788.385.482.783.583.481.583.282.176.2

86.285.787.783.481.182.485.486.187.180.3

3.3 建立歸一化处理的数据矩阵

由于决策矩阵中各因素量纲和单位不同，所以要对决策矩阵利用式（1）进行归一化处理

（yij）=xij ∑mi=1x2ij（i=1，2…n；j=1，2…m）（1）

（yij）=y11y12

y21y22…y1m

…y2m

……

yn1yn2……

…ynm

将处理后的决策矩阵中的每一列与上面用层次分析法得到的各因素的权重i相乘就得到矩阵Y：

Y=（Yij）=1y111y12…my1m

1y212y21…my2m

…………

1yn12yn1…mynm

=0.30910.31930.33980.32770.30600.29810.31550.32390.32010.3003

0.31910.33670.32560.31530.31840.31800.31070.31720.31300.2905

0.32230.32040.32790.31180.30320.30810.31930.32190.32570.3002

3.4 确定指标的最优值和最劣值

由矩阵Y得评价三个班级指标最优解Y+和最劣解Y，如下：

Y+=（0.3223，0.3367，0.3398，0.3277，0.3184，0.3180，0.3193，0.3239，0.3257，0.3003）

Y=（0.3091，0.3193，0.3256，0.3118，0.3032，0.2981，0.3107，0.3172，0.3130，0.2905）

3.5 计算评价指标值与最优值和最劣值的距离

根据式（2）计算方案与最优值和最劣值的欧式距离

D+i= ［Yij－Y+J］2，D－i= ［Yij－Y－J］2（2）

（其中i=1，2…nD+iD－i是方案与正、负理想解的距离）

各评价指标距离最优最劣值的距离是

D+1=0.0311，D+2=0.0253，D+3=0.0293，

D_1=0.0260，D_2=0.0323，D_3=0.0252，

3.6 计算相对接近程度

根据式（3）计算评价指标与最优、最劣值的接近程度

Ci=D－iD+i+D－i（i=1，2，…n）（3）

Ci数值越接近1，说明越接近理想方案。计算结果C1=0.4399，C2=0.5608，C3=0.4624

3.7 三个班级思政元素融入催化原理课程教学评价优劣排序

根据D+i、D－i、Ci计算结果，排序结果见表7。

从表7可知，2018级三个班级的催化原理课程教学评价的结果以二班最优，一班和三班相差不多。分析原因，其一可能是授课规模不同，因为一班和三班是应用化学班，两个班级合并在一起授课，人数较多，教学效果不好；其二可能是学习氛围不同，二班化学班人数少、学习氛围较好，相应教师发挥较理想，教学效果较好。由于上面两个原因，所以二班在指标权重较大的T6项评分较高，表现出对教学中涉及的思政元素的获得程度和情感认同较好。虽然教师已经针对一班和三班的具体情况，重点对两班开展课后思政教育，从T8—T10三个评价指标的得分较高的结果也可以体现出来，但这两个班的课堂思政获得和情感认同不好，需要教师进一步加强这方面的工作，促进催化原理课程教学水平的提高。

结语

本文建立了以AHP－TOPSIS法为基础模型的催化原理课程教育评价指标体系，采用层次分析法确定各指标权重，科学确定指标权重，较好地解决指标间相互依存关系。运用AHPTOPSIS法构建的学生视角下思政元素融入专业课程教学评价模式，可以帮助教师了解课内、课外教育的问题和差距，从而为教师提升思政教学质量提供一套实用的评估手段。

参考文献：

［1］沈丽巍.教育生态学视角下高校“课程思政”教学评价体系的构建［J］.佳木斯大学社会科学学报，2020，38（04）：205207.

［2］臧淑秀，孙锋.基于CIPP模式的体育教育专业课程思政评价指标体系构建［J］.体育科技文献通报，2022，30（06）：120124.

［3］马孟伟，王茜，金莉，等.护理本科专业课课程思政教学评价指标体系的构建［J］.护理学杂志，2022，37（01）：610.

［4］龚强，陆小凡.“三全育人”质量评价指标体系初探——基于学生获得感视角［J］.高校辅导员学刊，2022，14（03）：3135.

［5］伍亚华，石亚中.学生视角下的地方应用型本科院校课堂教学质量模糊综合评价［J］.蚌埠学院学报，2020，9（05）.

［6］王慧，曲继鹏，付龙海.基于层次分析法的高校“双师型”教师专业能力评价体系的建立［J］.西昌学院学报（自然科学版），2022，36（03）.

［7］肖璞，吴潇威.基于熵值法的评价模型构造与应用［J］.现代计算机，2021，27（30）.

基金项目：内蒙古自治区哲学社会研究专项项目：基于学生视角的专业课程思政教育实施效果评价研究（ZSZX21259）

作者简介：王红菊（1978— ），女，汉族，河北邢台人，硕士研究生，副教授，主要从事高校化学教学研究。