影响教学质量的关键因素研究

王建骅

基金项目：本文系岭南师范学院科学研究项目“大数据驱动下的网购行为偏好的决策”（项目编号：ZW2034）的研究成果。

【摘  要】 文章针对高校教师教学特点构建了合理的教学质量评价体系，通过问卷调查的方式来收集学生对教师教学质量的满意度评价，共采集了623个有效样本，并利用遗传算法来取得教学质量评价体系的关键因素。结果发现“按时上下课且不随意调（停）课”“教学内容实用并能结合学科发展更新教学内容”及“讲授生动，不照本宣科、方法得当”为最关键的因素。

【关键词】 教学满意度；教学质量；遗传算法

在高等教育领域，教学质量评价已成为一种有效的组织控制工具和管理手段。国内外关于教学质量评价的研究主要集中在三个方面：一是评价主体；二是评价内容；三是评价方法。

评价主体方面，有学者根据利益相关者理论构建了高校课堂教学质量评价主体体系，有学者指出高校在进行教学质量评价时应突出学生的主体地位，重视学生对教学质量的满意度。

评价内容方面，有学者基于层次分析法构建课堂教学质量评价指标体系，有学者结合工科院校的专业特点和教学实际，建立有效的教学质量评价指标体系。

评价方法上，国内外提出的评价方法有很多，如层次分析法（AHP）、熵权法等。从现有文献资料和评价实践来看，我国高校大多以学生为教学质量评价主体。然而透过传统的李克特量表来进行教学质量的评价却无法处理学生在评价时的不确定性与不精确的认知。因此，采用模糊理论的处理，即能呈现精确的数值。

本研究的目的在于以优化的方式来决定教学质量的各评价指标的重要程度。针对高校教师教学特点，构建合理的教学质量评价体系，通过问卷调查收集高校学生对教师教学质量的满意度评价，利用模糊理论的特性来处理问卷数据，通过遗传算法的学习方法来决定指标的重要程度，以协助学校管理者和教师找到影响教学质量满意度的关键因素，为提升教学质量提供决策支持。

一、遗传算法

遗传算法（Genetic algorithm）最早是由John Holland教授于1975年所提出的一种最优化方法，此法是基于自然选择过程的一种优化搜寻机制；基本精神在于仿效生物界物竞天择、优胜劣败的自然进化法则。它能够选择物种中具有较好特性的上一父代，并随机性的相互交换彼此的基因信息，以期望能产生较上一代更优秀的子代，如此重复下去以产生适应性最强的最佳物种。由于是以一组特殊字符串的编码方式来仿真染色体（Chromosome），并计算所有染色体的适应性（Fitness），适应性越高的染色体其存活的概率或被挑选的概率就越高。接着再利用染色体进行复制（Reproduction）、交叉（Crossover）与变异（Mutation）来产生下一代子代，并計算每个染色体的适应性，然后选择（Selection）是否存在，通过这样的过程来产生一个相对优化的群体；迭代次数的设定或是条件的满足才会完成最终目标达成。此法普遍被用来作为搜索函数最优解的一种方法。

二、问题描述

（一）数据描述

在填问卷时，问卷的各个指标与整体评估的绩效值是由n位受访者所给予的。其问卷数据的形式如下所示：

在表中的xij与vi均以三角模糊数的概念来呈现所对应到的语意词；其中vi则是作为描述输出的绩效值。

（二）问题设计

令S为一组参数的集合，利用层次里的wcij和woj来找出下列的单目标优化的问题，如下：

Minimize e（S）（1）

其中e（S）是透过S来获得的总平方误差。另外，假设vi为实际输出并对应到层次里给予的输入向量值（xi1， xi2， …， xim）；分别令（hli，hmi）与（vli，vmi）来表示hi与vi。其中hli与hui分别表示为hi的三角模糊数的上、下限值；同样的，vli与vui也为vi的上、下限值。而实际输出值与所对应到的模糊目标的差异，则通过对e（T）的计算如下：

e（S）=（（hli-vli）2+（hmi-vmi）2+（hui-vui）2）（2）

其次，透过下式的适应函数来应用到此问题上：

f（S）=（3）

其中，f（S）为S的适应值。

（三）遗传运算子

首先，令Npop与Ngen为群体大小与基因世代的总数量。而在染色体基因设计方面，采用二进制方式来进行编码；且在初始的群体里，随机产生Npop的字符串，有着0.5的概率发生。每当染色体的适应性在现行族群里被获得时，就会开始进行选择、交叉与变异等运算符进行运算，便能生成出最新的族群Npop字符串来提供给下一代群体使用。

其次，为了能在下一代的体群里产生出新的字符串，采用竞争式的选择。从现行的群体里随机挑选出两个字符串，比较后把具有最大适应值的字符串给放入交配池（Mating pool）里进行交配。随后再运用交叉与变异运算子来选择父代与重制子代，并采用单点交叉方式有着交叉概率（如pc）来做交叉运算，且生成最新的字符串便可取代他们的父代。而在变异概率（如pm））方面，则是运行字符串的每个字符时由变异运算子产生的。故其目的是要在层次架构里以优化的方式找出连结权重，并透过最小均方根误差（RMSE）来产生。其算法的步骤如下：

步骤1：初始化。以随机的方式来生成Npop的二进制字符串，并设定0到t。

步骤2：计算适应值。

步骤3：终止测试。拥有最大适应性的染色体即为解决方案。

步骤4：产生新字符串。使用选择、交叉及变异来生成Npop的新字符串。

步骤5：运行精英策略。生成出最新的Ndel字符串，然后增加到现在的群体里形成下个世代；并设定（t + 1）至t且回到步骤2去。

三、应用研究

（一）构建教学质量评价指标体系

参照已有研究成果，汇整后构建本文的教学质量评价指标体系，共分成5个层面及16个指标。

分别是师德教风，包含关爱学生、师生关系融洽（c11）；对教学工作热情、敬业，备课充分，讲课投入（c12）；按时上下课且不随意调（停）课（c13）。教学内容，包含教材选用适当，提供了课外参考资料并且有效（c21）；教学内容实用并能结合学科发展更新教学内容（c22）；讲课重点突出、详略得当、难度适宜（c23）；教学内容能给予学生思考、联想、创新的启迪（c24）；教学技能，包含讲授生动，不照本宣科，方法得当（c31）；能认真组织教学，因材施教，讲课进度快慢适中（c32）；善于调动学生积极性，鼓励学生发表自己的观点（c33）；强化过程教学，注重培养学生学习方法、思维方式（c34）；对学习的评价方法公平恰当（c35）。学习任务，包含学习任务适当，作业安排合理，与课程内容紧密相关（c41）；精心辅导、耐心答疑、批改作业认真（c42）。教学效果，包含学生掌握了该课程的基本知识与技能（c51）；学生提高了对该学科的兴趣，拓宽了知识面（c52）。

（二）调查数据

通过发放调查问卷，收集某高校管理学院的学生对该院内的12位教师的教学质量评价数据。共发出并收回650份问卷，剔除无效问卷后得到623份有效问卷。

问卷里的每题问项均采用李克特的五点量表来填答问卷；为了避免受访者的主观认知，因而要求受访者须填入三角模糊数的数值。其全部资料将予以归一化至区间［0，1］，并随后将以遗传算法的方法来进行学习训练。

（三）参数设定

文章参考Osyczka与Hu的设定，参数的描述如下：

（1） Npop = 100。

（2） Ngen = 1000。

（3） Ndel = 2。

（4） 字符串长度设为10。

（5） pc = 0.90与pm = 0.01。

四、结果分析

构重的相重对要性结果如表2所示。从中能看到学生较重视的层面分别是教学内容、师德教育以及教学技能三项，这些象征着学生认为在教学质量以教学内容为最重要，这是因为教师上课的教学内容部分，对于学生而言较能感受与实际接触得到。其次为师德教风，主要是从学生的觀点，认为教师关爱学生，且积极投入在教学工作并准时上下课及不随意调课。最后为教学技能（0.226）的构面，由于教师如何在教学技能上来设计、组织、运用、培养，以使得学生在课程上能真正学习到，这样学生才不会感到枯燥无味。在整体层面，前三项就占了将近80%，对于教学质量的提升，势必得从前三项着手。

在各指标的整体权重中，c13指标的权重值为最大。下课时学生希望能利用短暂的时间好好休息或是活动一下，也希望课程的安排上，教师不要因有事而调（停）课，以免影响学生往后行程的安排。其次，c22指标为第二重要的指标。学生都希望在课上学习到的知识能够是最新、最实时的信息，因此教师除了教授课本上的知识外，相关的学科知识或最新信息也得利用空余时间来获取，然后在课堂上传授给学生，让学生与时俱进。第三重要的指标则是c31指标，学生都希望教师在台上讲课时，能够把课程设计得生动活泼。若是照本宣科，课堂上的气氛则变得很闷，学生会觉得枯燥无味。至于c21指标、c34指标及c32指标等三项指标，重要性值较低，教师应要试着改善这些指标，以提升教学质量。

五、结语

文章采用遗传算法的学习方法，从采集的623份有效问卷中分析出各个指标的相对重要性。在层面方面，以“教学内容”最为重要；其次是“师德教风”与“教学技能”，而这三个层面也高达将近80%，这也表现出学生着重在教师教学的三大方面。这三个层面若能持续保持，既能获得学生给予的高满意度，也是肯定教师教学的辛苦。在指标中则是以“按时上下课且不随意调（停）课”最为重要；其次是“教学内容实用并能结合学科发展更新教学内容”与“讲授生动，不照本宣科，方法得当”。这三项指标合计也有41%，这些结果是学生最为关切的，也是提供教学质量改善的具体方向。而较不关切的几项指标，也点出了教师在教学质量上需要加强的要项，这也是教师需要努力的方向。毕竟提升教师的教学质量，能提升学生的学习动机与学习成效。

参考文献：

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