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摘要：教师教学质量评价是高校教学管理中的重要组成部分，围绕着教学质量评价公正性、客观性与科学性的讨论是一个永远的话题。本文利用多元统计中的典型相关分析方法，对华中农业大学2005~2007年中的156名教师的年终教学考核数据进行系统分析，找出了学生评教、同事评教与专家评教与其影响因素的对应关系，指出了评价体系中存在的弊端，并给出了相应的政策建议。
关键词：教学质量评价 典型相关分析 影响因素
Evaluation and Typical Correlation analysis on the Teaching Quality and its Influencing Factors
Wang Xiaoyin Zhao Jing
Abstract:Teaching quality evaluation,an important part of teaching and learning management in higher education,has always been a topic which concerns impartiality,objectivity and scientific nature of teaching quality evaluation.Applying the typical correlation analysis in Statistics,this paper carries out a system analysis on the yearend teaching evaluation data of 156 teachers from Central China Agricultural University in 2005~2007.It singles out the correspondences between teaching evaluation from students,colleagues and experts and the modifying factors;points out the shortcomings in the evaluation system;And offers corresponding policies and recommendations.
Keywords:Teaching quality evaluation Typical correlation analysis Influencing factors
【中图分类号】G644.4【文献标识码】B 【文章编号】1009-9646(2008)11-0007-03
1.引言
随着大众化教育的普及和高校教学质量评估的深入开展，高校教学质量越来越引起人们的重视。各级教育行政部门、学生及社会各界一直把教师评价作为改进教师课堂教学、促进教师专业发展的一种重要手段，同时教师评价对于促进教师队伍建设，提高教学质量具有非常重要的作用。
目前，几乎每个高校都推出了一整套系统而全面的教师教学质量评价体系，用以鞭策与监督高校教师的日常教学行为。但是每个学校的评价制度或多或少的受到了来自各方面的批评与质疑，评价指标的合理性，评价程序的公正性、评价计算模型的科学性是高校教师关心的问题。本文将以华中农业大学156名教师的2005~2007年的教学考核数据为例，阐述和分析高校教师教学综合考核体系中学生、同事和专家评教的主要影响因素，并指出这种评价中存在的优势与弊端，力求找出解决这些问题的方法与措施。
2.数据的收集与整理
华中农业大学教学质量评价类型主要有三种，学生评教打分、专家评教打分和同事评教打分。我们将其称为“打分组”，分别用y1、y2、y3表示，其值以2005~2007三年的分数平均数为变量数值。
影响教学质量评价指标的因素是多方面的，通过多年的教学经验和他人的研究成果[2]，并结合指标的教学质量的实际意义[3]，我们对几十项指标进行筛选，确定下面的因素为影响组变量，简称“影响组”。
①教师学历，记为x1。教师学历分为博士研究生、硕士研究生、本科、专科、专科以下，并赋予数值5、4、3、2、1；②教师年龄，记为x2。我们以教师实际年龄数赋值；③高校工龄，记为x3。以在高校工作的实际年数赋值；④发表论文数，记为x4。以正式刊物上历年来发表的文章总数赋值；⑤教师职称，记为x5。教师职称分为教授、副教授、讲师、助教和见习助教，分别赋值为5、4、3、2、1；⑥拥有科研经费，记为x6。我们以历年来拥有科研经费赋值，单位为万元；⑦每周与学生交流次数，记为x7。这里包括课外辅导学生、下宿舍、参加学生组织的活动次数等，主要反映教师对学生的关心程度以及师生之间关系的紧密程度；⑧教师气质，记为x8。教师气质是指该教师的相貌、衣着、精神、谈吐和内涵等，以其表现出来的综合形象评定，这个分数由教学秘书根据多年的中期教学检查中学生反映的材料中提供。为方便操作必须将其数据化，赋值1到10，即以10为最高（即仪表最佳为10，其次为9，如此类推，最差为1）；⑨教案质量，记为x9。华中农大每年要进行一次教案评比，此数据来源于教案评比的档次，优秀为5分，良为4分，中为3分，一般为2分，不合格为1分；⑩讲课口碑，记为x10。华中农业大学每学期都要进行期中教学检查，此数据教务工作人员也是根据学生的反映整理得到，5分为印象最好，4分其次，…，1分为最差；每节课使用多媒体的时间，记为x11。我们把使用多媒体每节课在9分钟以下赋值为1，9~17分钟赋值为2，18~27分钟赋值为3，28~36分钟赋值为4，37~45分钟赋值为5。教师在课上使用多媒体的时间是我们调查整理得到的。
为此，我们查阅了三年的评教材料，取得了156位教师共5148个数据，求平均值折合成156×11维表格。
3.典型相关模型的建立与分析
3.1 典型相关分析的基本原理。
典型相关分析是由Hotelling在1936年提出的，所揭示的是两组多元随机变量之间的关系。其具体做法是：在第一组变量中提出一个典型变量，在第二组量中也提出一个典型变量，并使这一对典型变量具有最大的相关；然后又在每一组变量中提出第二个典型变量，使得在与第一个典型变量不相关的典型变量中，这两个典型变量线性组合之间的相关性最大。如此下去，直到两组变量间的相关性被提取完毕为止。可见，典型相关分析是把原来两组变量之间的相关，转化为研究从各组中提出的少数几个典型变量之间的典型相关，从而减少研究变量的个数[4]。
3.2 模型计算与统计检验[5]。
将收集得来的数据进行典型相关分析，可以得到表1的结果：
从表1可知道，前两个典型相关系数较高，表明相应典型变量密切相关。但要确定典型变量的显著性程度，尚需要进行典型相关系数的F统计量检验。其具体做法是：比较F计算值与临界值的大小，根据比较结果判定典型变量的相关性的显著程度。其结果如表2所示。
从表2可以看出，在显著水平α=0.05下，前2对典型变量都通过了统计检验，表明相应典型变量之间关系显著，能够用11个影响变量来解释打分变量。
表3示意了冗余度分析的结果。从表3可以看出：①前两对典型变量的解释能力均较强；②第一、第二对典型变量具有较高的解释百分比，典型相关系数的平方表明，打分变量中分别有85.10%和82.51%的信息可以由相应的影响变量予以解释；③第一对典型变量的重叠系数较大，打分组的方差被影响组典型变量解释的比例为28.75%。第三对典型变量在上述②、③项指标中的数值均较小，而且没有通过F检验，因此只保留前两对典型变量。
3.3 典型相关模型。
鉴于原始变量的计量单位不同，不宜直接比较，这里采用标准化的典型系数（余家林，1993），给出典型相关模型，见表4。
3.4 结果分析。
根据典型变量的重要程度及系数大小，从建立的典型相关模型可以看出三种教学质量评价分数与其影响因素的对应关系及其重要次序，具体表现在如下几个方面。
3.4.1 在同事打分y3方面，教师职称x5、教师年龄x2 起着根本性的作用。在第一对典型变量u1和v1中，u1是11个影响因素的线性组合，其中，教师职称x5 的载荷为0.7522，教师年龄x2的载荷为0.7220，是u1各项指标中最大的两项。v1是各项打分的线性组合，其中同事打分y3的载荷为1.1383，远远超过v1内其他指标的数值，所以认为v1主要表现为同事打分。由于第一对典型变量的相关系数为0.922498，显著性很强（见表1）。可以直接认为：教师职称和教师年龄在同事打分起着根本性的作用。通过对原始数据的查询不难看出，教师职称越高，教师年龄越大，该教师的同事打分就越高。
3.4.2 学生打分y1、专家打分y2方面，每周与学生谈话次数x7、教师气质x8、讲课口碑x10是关键因素。在第二对典型变量的u2中，找学生谈话次数x7的载荷为0.8187，教师气质x8的载荷为0.8141，讲课口碑x10的载荷为0.7495，远远大于其它影响因素。在v2中，学生打分y1、专家打分y2分别是0.7148和0.5052，在v2各项指标中较大且相互之间差异不大。考虑到第二对典型变量的相关系数r2=0.908373（数值较大）和一些实际情况，所以认为：每周与学生谈话次数x7、教师气质x8与讲课口碑x10在专家打分与学生打分方面起着关键性的作用。
4.对策与建议
根据以上分析结果，结合高等院校教学质量评价的实际情况，我们对教师教学质量评价提出以下对策和建议。
4.1 同事评教流于形式，建议取消或作调整。
同事评教与教师职称、教师年龄密切相关，显然违背了教学质量评价的初衷。在当今许多高校，职称主要倚重科研水平，在高级职称评审中，教学只起参考作用。职称与教学质量显然没有正比性。教师年龄越大，教学经验是越丰富，但并不意味着教学水平高。相反，许多年轻的讲师，教学效果还往往在许多教授之上。近几年的实际情况是，许多教师给同事打分时，并不了解打分对象的教学情况。出于某种自我保护意识以及打分的随意，他们给出的评教分数往往偏离了评价的公正性与客观性的轨道。
同事打分如果不能取消，也要在以下几个方面作出调整。一是采取相互听课制度，每人配置一个听课笔记本，每个教师的课都要听到，既相互学习，又加强了解；二是多开展教学研讨会，相互交流，相互借鉴；三是制定详细的打分标准，人手一份。打分时，人人到场，每人发一份全体同事的述职报告。同事述职时，可以边听边看，对着打分标准给分，这样会相对公正一些；四是打分时禁止相互交流相互参考。应由上一级单位派人来收打分表并进行统计，对原始表格进行保密，防止相互猜测；五是统分时应去掉几个最高分和几个最低分，尽量让评分合理。
4.2 学生和专家打分应该坚持并加以完善。
学生和专家打分与每周与学生谈话次数、教师气质、讲课口碑密切相关。这说明学生、专家在给教师打分是非常在意教师对工作负责的程度、对学生关心的程度和师生互动。与学生谈话次数越多，说明教师在教学工作上的投入也就越多，对于学生在学习中遇到的新问题新情况了解得也就越多。及时地对症下药解决问题，进行思想辅助式教学，无疑对于提高教学质量有着非常重要的作用。教师关心学生，经常与学生谈心，能够建立很好的师生关系，也自然会有很好的教学效果。一个教师的气质，主要表现在他的言谈举止上，更是表现在日常教学中，与讲课口碑一起能够构成一个教师的讲课水平。讲课清晰流畅、语言生动幽默是学生喜欢老师最主要的两个因素。
4.3 学生评教与专家评教也有些地方需要完善。
一是学生评教严防教师私下做工作，故意与学生搞好关系捞取高分；二是学生评教尽量避免相互参考，取消雷同分数表。尽量采取集中打分，因为学生到网上打分出现了一人代其他几个同学代打的情况；三是学生与专家打的分数应去掉一定比例的高分与低分；四是专家打分前应多听教师的课，多去向学生了解教师在课外辅导、批改作业等课堂外的情况，因为构成教学质量的因素并不仅仅局限在课堂内。
在还没有找到更加合理的评教方法之前，学生和专家评教应该坚持。取消学生评教的建议在目前是不合适的。没有评教这一“紧箍咒”，教学质量在整体上难以保证。因此目前的任务是继续完善学生与专家评教体制。至于如何完善评教指标和分数计算的合理性，如何消除同一个教师在不同院系、不同班级评教分数的显著差异带来的评教的不合理性，那是我们下一步要进行研究的工作。
参考文献
［1］ 马红霞.论教学质量及其评价［J］.天水师范学院学报，2002，(6)：57～58
［2］ 王金山、方慈等.高校教学质量监控系统分析与设计［J］.中国高等教育评估，2001：34～36
［3］ 孟庆茂、赵增梅.大学生评价教师教学效果的多维性研究［J］.新世纪测验学术发展趋势，台北：心理出版社，1999,（1）：547～551
［4］ 罗发友.农业产出水平及其影响因素的相关分析［J］.科技进步与对策，2002：98～100
［5］ 余家林.农业多元试验统计［M］.北京：农业大学出版社.1993
关键词：教学质量评价 典型相关分析 影响因素
Evaluation and Typical Correlation analysis on the Teaching Quality and its Influencing Factors
Wang Xiaoyin Zhao Jing
Abstract:Teaching quality evaluation,an important part of teaching and learning management in higher education,has always been a topic which concerns impartiality,objectivity and scientific nature of teaching quality evaluation.Applying the typical correlation analysis in Statistics,this paper carries out a system analysis on the yearend teaching evaluation data of 156 teachers from Central China Agricultural University in 2005~2007.It singles out the correspondences between teaching evaluation from students,colleagues and experts and the modifying factors;points out the shortcomings in the evaluation system;And offers corresponding policies and recommendations.
Keywords:Teaching quality evaluation Typical correlation analysis Influencing factors
【中图分类号】G644.4【文献标识码】B 【文章编号】1009-9646(2008)11-0007-03
1.引言
随着大众化教育的普及和高校教学质量评估的深入开展，高校教学质量越来越引起人们的重视。各级教育行政部门、学生及社会各界一直把教师评价作为改进教师课堂教学、促进教师专业发展的一种重要手段，同时教师评价对于促进教师队伍建设，提高教学质量具有非常重要的作用。
目前，几乎每个高校都推出了一整套系统而全面的教师教学质量评价体系，用以鞭策与监督高校教师的日常教学行为。但是每个学校的评价制度或多或少的受到了来自各方面的批评与质疑，评价指标的合理性，评价程序的公正性、评价计算模型的科学性是高校教师关心的问题。本文将以华中农业大学156名教师的2005~2007年的教学考核数据为例，阐述和分析高校教师教学综合考核体系中学生、同事和专家评教的主要影响因素，并指出这种评价中存在的优势与弊端，力求找出解决这些问题的方法与措施。
2.数据的收集与整理
华中农业大学教学质量评价类型主要有三种，学生评教打分、专家评教打分和同事评教打分。我们将其称为“打分组”，分别用y1、y2、y3表示，其值以2005~2007三年的分数平均数为变量数值。
影响教学质量评价指标的因素是多方面的，通过多年的教学经验和他人的研究成果[2]，并结合指标的教学质量的实际意义[3]，我们对几十项指标进行筛选，确定下面的因素为影响组变量，简称“影响组”。
①教师学历，记为x1。教师学历分为博士研究生、硕士研究生、本科、专科、专科以下，并赋予数值5、4、3、2、1；②教师年龄，记为x2。我们以教师实际年龄数赋值；③高校工龄，记为x3。以在高校工作的实际年数赋值；④发表论文数，记为x4。以正式刊物上历年来发表的文章总数赋值；⑤教师职称，记为x5。教师职称分为教授、副教授、讲师、助教和见习助教，分别赋值为5、4、3、2、1；⑥拥有科研经费，记为x6。我们以历年来拥有科研经费赋值，单位为万元；⑦每周与学生交流次数，记为x7。这里包括课外辅导学生、下宿舍、参加学生组织的活动次数等，主要反映教师对学生的关心程度以及师生之间关系的紧密程度；⑧教师气质，记为x8。教师气质是指该教师的相貌、衣着、精神、谈吐和内涵等，以其表现出来的综合形象评定，这个分数由教学秘书根据多年的中期教学检查中学生反映的材料中提供。为方便操作必须将其数据化，赋值1到10，即以10为最高（即仪表最佳为10，其次为9，如此类推，最差为1）；⑨教案质量，记为x9。华中农大每年要进行一次教案评比，此数据来源于教案评比的档次，优秀为5分，良为4分，中为3分，一般为2分，不合格为1分；⑩讲课口碑，记为x10。华中农业大学每学期都要进行期中教学检查，此数据教务工作人员也是根据学生的反映整理得到，5分为印象最好，4分其次，…，1分为最差；每节课使用多媒体的时间，记为x11。我们把使用多媒体每节课在9分钟以下赋值为1，9~17分钟赋值为2，18~27分钟赋值为3，28~36分钟赋值为4，37~45分钟赋值为5。教师在课上使用多媒体的时间是我们调查整理得到的。
为此，我们查阅了三年的评教材料，取得了156位教师共5148个数据，求平均值折合成156×11维表格。
3.典型相关模型的建立与分析
3.1 典型相关分析的基本原理。
典型相关分析是由Hotelling在1936年提出的，所揭示的是两组多元随机变量之间的关系。其具体做法是：在第一组变量中提出一个典型变量，在第二组量中也提出一个典型变量，并使这一对典型变量具有最大的相关；然后又在每一组变量中提出第二个典型变量，使得在与第一个典型变量不相关的典型变量中，这两个典型变量线性组合之间的相关性最大。如此下去，直到两组变量间的相关性被提取完毕为止。可见，典型相关分析是把原来两组变量之间的相关，转化为研究从各组中提出的少数几个典型变量之间的典型相关，从而减少研究变量的个数[4]。
3.2 模型计算与统计检验[5]。
将收集得来的数据进行典型相关分析，可以得到表1的结果：
从表1可知道，前两个典型相关系数较高，表明相应典型变量密切相关。但要确定典型变量的显著性程度，尚需要进行典型相关系数的F统计量检验。其具体做法是：比较F计算值与临界值的大小，根据比较结果判定典型变量的相关性的显著程度。其结果如表2所示。
从表2可以看出，在显著水平α=0.05下，前2对典型变量都通过了统计检验，表明相应典型变量之间关系显著，能够用11个影响变量来解释打分变量。
表3示意了冗余度分析的结果。从表3可以看出：①前两对典型变量的解释能力均较强；②第一、第二对典型变量具有较高的解释百分比，典型相关系数的平方表明，打分变量中分别有85.10%和82.51%的信息可以由相应的影响变量予以解释；③第一对典型变量的重叠系数较大，打分组的方差被影响组典型变量解释的比例为28.75%。第三对典型变量在上述②、③项指标中的数值均较小，而且没有通过F检验，因此只保留前两对典型变量。
3.3 典型相关模型。
鉴于原始变量的计量单位不同，不宜直接比较，这里采用标准化的典型系数（余家林，1993），给出典型相关模型，见表4。
3.4 结果分析。
根据典型变量的重要程度及系数大小，从建立的典型相关模型可以看出三种教学质量评价分数与其影响因素的对应关系及其重要次序，具体表现在如下几个方面。
3.4.1 在同事打分y3方面，教师职称x5、教师年龄x2 起着根本性的作用。在第一对典型变量u1和v1中，u1是11个影响因素的线性组合，其中，教师职称x5 的载荷为0.7522，教师年龄x2的载荷为0.7220，是u1各项指标中最大的两项。v1是各项打分的线性组合，其中同事打分y3的载荷为1.1383，远远超过v1内其他指标的数值，所以认为v1主要表现为同事打分。由于第一对典型变量的相关系数为0.922498，显著性很强（见表1）。可以直接认为：教师职称和教师年龄在同事打分起着根本性的作用。通过对原始数据的查询不难看出，教师职称越高，教师年龄越大，该教师的同事打分就越高。
3.4.2 学生打分y1、专家打分y2方面，每周与学生谈话次数x7、教师气质x8、讲课口碑x10是关键因素。在第二对典型变量的u2中，找学生谈话次数x7的载荷为0.8187，教师气质x8的载荷为0.8141，讲课口碑x10的载荷为0.7495，远远大于其它影响因素。在v2中，学生打分y1、专家打分y2分别是0.7148和0.5052，在v2各项指标中较大且相互之间差异不大。考虑到第二对典型变量的相关系数r2=0.908373（数值较大）和一些实际情况，所以认为：每周与学生谈话次数x7、教师气质x8与讲课口碑x10在专家打分与学生打分方面起着关键性的作用。
4.对策与建议
根据以上分析结果，结合高等院校教学质量评价的实际情况，我们对教师教学质量评价提出以下对策和建议。
4.1 同事评教流于形式，建议取消或作调整。
同事评教与教师职称、教师年龄密切相关，显然违背了教学质量评价的初衷。在当今许多高校，职称主要倚重科研水平，在高级职称评审中，教学只起参考作用。职称与教学质量显然没有正比性。教师年龄越大，教学经验是越丰富，但并不意味着教学水平高。相反，许多年轻的讲师，教学效果还往往在许多教授之上。近几年的实际情况是，许多教师给同事打分时，并不了解打分对象的教学情况。出于某种自我保护意识以及打分的随意，他们给出的评教分数往往偏离了评价的公正性与客观性的轨道。
同事打分如果不能取消，也要在以下几个方面作出调整。一是采取相互听课制度，每人配置一个听课笔记本，每个教师的课都要听到，既相互学习，又加强了解；二是多开展教学研讨会，相互交流，相互借鉴；三是制定详细的打分标准，人手一份。打分时，人人到场，每人发一份全体同事的述职报告。同事述职时，可以边听边看，对着打分标准给分，这样会相对公正一些；四是打分时禁止相互交流相互参考。应由上一级单位派人来收打分表并进行统计，对原始表格进行保密，防止相互猜测；五是统分时应去掉几个最高分和几个最低分，尽量让评分合理。
4.2 学生和专家打分应该坚持并加以完善。
学生和专家打分与每周与学生谈话次数、教师气质、讲课口碑密切相关。这说明学生、专家在给教师打分是非常在意教师对工作负责的程度、对学生关心的程度和师生互动。与学生谈话次数越多，说明教师在教学工作上的投入也就越多，对于学生在学习中遇到的新问题新情况了解得也就越多。及时地对症下药解决问题，进行思想辅助式教学，无疑对于提高教学质量有着非常重要的作用。教师关心学生，经常与学生谈心，能够建立很好的师生关系，也自然会有很好的教学效果。一个教师的气质，主要表现在他的言谈举止上，更是表现在日常教学中，与讲课口碑一起能够构成一个教师的讲课水平。讲课清晰流畅、语言生动幽默是学生喜欢老师最主要的两个因素。
4.3 学生评教与专家评教也有些地方需要完善。
一是学生评教严防教师私下做工作，故意与学生搞好关系捞取高分；二是学生评教尽量避免相互参考，取消雷同分数表。尽量采取集中打分，因为学生到网上打分出现了一人代其他几个同学代打的情况；三是学生与专家打的分数应去掉一定比例的高分与低分；四是专家打分前应多听教师的课，多去向学生了解教师在课外辅导、批改作业等课堂外的情况，因为构成教学质量的因素并不仅仅局限在课堂内。
在还没有找到更加合理的评教方法之前，学生和专家评教应该坚持。取消学生评教的建议在目前是不合适的。没有评教这一“紧箍咒”，教学质量在整体上难以保证。因此目前的任务是继续完善学生与专家评教体制。至于如何完善评教指标和分数计算的合理性，如何消除同一个教师在不同院系、不同班级评教分数的显著差异带来的评教的不合理性，那是我们下一步要进行研究的工作。
参考文献
［1］ 马红霞.论教学质量及其评价［J］.天水师范学院学报，2002，(6)：57～58
［2］ 王金山、方慈等.高校教学质量监控系统分析与设计［J］.中国高等教育评估，2001：34～36
［3］ 孟庆茂、赵增梅.大学生评价教师教学效果的多维性研究［J］.新世纪测验学术发展趋势，台北：心理出版社，1999,（1）：547～551
［4］ 罗发友.农业产出水平及其影响因素的相关分析［J］.科技进步与对策，2002：98～100
［5］ 余家林.农业多元试验统计［M］.北京：农业大学出版社.1993