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摘要:本文对收集的北京一所高校2005年以来全部任课教师的学生评教和督导专家评教及其相关数据(个案数899),进行了各种探索性分析和数学建模,结论是:学生评教与学生的专业、年级以及课程的特点相关性显著,而与教师的年龄、性别、学历和职称等相关不明显。学生评教与督导专家评教的相关性较显著,但不是学生评教的决定性因素,对学生评教分数起决定作用的是学生的学习收获及其满意度这些属于学生“就读经验”的因素。这是大学生“就读经验”评价模式在我国高校内部质量保障体系中的必要性和可行性的有力证明。
关键词:大学生评教;就读经验;相关系数;数学模型;解释度
大学生评价教师教学质量(本文简称“大学生评教”),是现在我国高校内部教学质量保障的机制之一,它在促进教学改革、提高教学质量方面发挥积极作用的同时,其客观性、科学性也成为广大教师质疑的焦点问题。怎样进一步改革大学生评教?笔者认为,对过去学生评教信息的总结分析尤其是量化分析是确定新的学生评教途径方法的基础。通过对各院校既往学生评教的相关信息的统计分析,可望发现学生评教的关键问题和内在规律,针对这些问题并建立在这样的规律基础上的改革才是最科学有效的。
我国各高校基本上都已积累下相当可观的学生评教数据,只可惜其研究价值没有得到充分发挥,从而没有充分发挥其对改革实践的参考作用。国内现在利用评教数据的分析基本上还是停留在对“平均数”、“方差”和“百分比”等初级参数的考察上,更深入的挖掘和分析方法则极少见。
国外的大学生评教,例如美澳日英等教育先进国家,往往表现为对学生“就读经验”的调查分析这种间接评价方式。这些国家的高等教育质量保证体系也是在对这样的大学生就读经验调查问卷不断试用、对相应数据的不断科学分析并构筑和完善模型的过程中逐步建立和发展起来特征的。[1][2][3] 本文就是借鉴这些国家对学生间接评教数据的处理方法,对我国高校学生评教工作中所积累的数据进行挖掘和建模分析的结果。笔者期望以此开发一种利用教育管理实际工作资料来研究我国高等教育规律的实证研究路线,也是将现代数据挖掘与统计分析的思想方法应用于高校教学管理研究的一种尝试。
一、数据来源及分析途径
(一)数据来源与数据结构
笔者所在的北京电子科技学院,上世纪90年代初开始学生评教工作,后几易评价表和评价方式,到2006年春天,发展成为采用现行“教学质量评价表”,并进行网上评教的学生评教与督导组专家评教相结合的教学质量评价系统,只不过专家的评教仅限于针对部分教师对象,学生的评教则是全体学生对全体任课教师的评价。这种评教及其改革情况在我国高校中是有代表性的。所以由该校评教样本得出的这一研究对我国一般高校也有一定的参考作用。
在“教学态度”、“教学内容”和“教学方法”这些传统项目的基础上,该校新的学生评教表中增加了“教学效果”(学习收获,“学习这门课,增强了学习兴趣,掌握了本课程的主流思想教育内容、当代新知识点”和“学习这门课,知识应用能力和自学能力都有较大提高”)与“对课程的总体评价”(“我对本课程教学质量的整体评价非常满意”)以及教材评价项目三个项目。评教系统自动将学生在这六大项目上打分的加权平均数作为该学生对相应教师的“综合打分”(六大项目的权重依次是0.05、0.25、0.3、0.05、0.25和0.1);所有学生对教师综合打分的平均数即为该教师的“综合得分”;所有学生对该教师在各项目上打分的平均值即作为该教师在这一项目上的得分。显然,评价表里的“教学效果”和“总体评价”(实际上是满意度)项目实际上已比较接近调查学生“就读经验”的问题了。为了便于分析,将这两个项目的学生打分相加的结果作为学生对相应教师教学的“就读经验”的自我得分。
从评教表的结构上看,该校2006年以来采用的学生评教表实际上表现为一种“混合型”的评价表模式:既有对“教学态度”、“教学内容”和“教学方法”的“评”,也有对自己收获和满意度这些“就读经验”因素的“述”。那么,“综合评分”与“就读经验”类项目得分有怎样的关系?同时与督导专家对教师课堂教学的评分又有怎样的关系?
笔者整理了该校使用新评价表后2006至2009年共七个学期学生评教和教学督导专家听课评教的资料,并进一步收集了相关教师和课程以及参评学生的信息,做成了一个小型数据库(下文称数据1),包括评教分数与教师年龄、性别、职称和学历与课程学分、必修选修、总课时、实验课时,以及教学对象(本科学生)的年级、专业等方面信息,共计30个变量、673个个案。对于其中有教学督导专家听课评价记录的226个教师个案,笔者又在上述30个变量之外相应地加上“专家打分”项目,并使其从上述数据中相对独立出来,构成数据2,以便于分析学生评价与专家评价的相关性。
(二)分析工具和分析方法
本研究的分析工具是SPSS17.0,具体分析方法如下。
1. 相关性分析包括学生综合评分与督导组专家评价的相关性,学生综合评分与教师、学生以及课程三方面各因素的相关性,学生综合评分与学生“就读经验”自我打分的相关性。
2. 回归分析及数学建模。在相关性分析的基础上,将与学生评分相关性显著的因素作为自变量,学生综合打分作为因变量建立回归模型;同时以督导专家打分作为“教师课堂教学质量”的量度,建立学生评价关于“教师课堂教学质量”以及“就读经验”的数学模型。以此探讨学生评价是否主要在评“教师课堂教学质量”还是就自己“就读经验”的“评价”,从而探讨我国大学生评教的内在标准。
二、统计及数学建模结果及其分析
(一)学生评教的相关因素分析
1. 教师、学生以及课程的一些客观因素与学生评教的相关性
就数据1分析学生评教的综合打分与下列变量(不是数值的变量先数值化)的相关系数:
(1)教师方面:年龄、性别(男记为1,女为2)、学历(从大专到博士分别用1到4的数字表示)和职称(从初级职称到正高级职称依次用1到4的数字表示)四个因素;
(2)学生方面:所处学期(分为第1-8个学期)、所学专业(文为1、理为3、文理学生都有为2);
(3)课程方面:学分、实验时数、授课时数(“总学时数”减去“实验时数”)、课程的必修-选修性(必修为1,限选为2,任选为3)和课程的基础-专业性(公共基础课为1、全校公选课为2、专业基础课为3、专业课为4)。
检验得到相关显著性情况如表1所示。
可以看出,学生评教的综合分数与教师职称、学生所处年级和专业类别以及除必修选修之外的课程因素都明显相关,而与教师的其它客观因素不相关。越是高年级学生,越是理工科学生,其评分越高;教那些学分高的、课时多的尤其是实验学时多的、专业性强的课程的教师,学生评价分数高。另外,职称越高,学生评价越高,尤其是教授组的教师的得分显著高于其他职称组教师的得分。但是若除去教授只在非教授的教师组(数据1中教授个案所占比例不足13%),分析学生评分的差异性会发现,学生评价在这三个职称组间的差异并不显著。
“不相关”并不意味着对学生评教没有影响,对于上表中不相关(相关不显著)的因素,再用差异性检验分析其对学生打分的影响。不同性别教师之间打分差异不显著。高龄教师中50岁以上教师的得分显著高于其他年龄组教师的分数,但青年和中年教师之间则差异不大,这与职称方面的差异相对应。学历方面,大专(包括文革中的工农兵学员)组的得分显著高于其它组得分,其它学历组之间无显著差异。但大专组个案数(15个)太少,所以可以认为评教分与教师学历没有关系。还有课程分为“必修”、“限选”和“任选”三个组,检验得知学生综合打分在这三个组之间的差异也不显著。所以上表中“相关不显著”的因素对学生评教的影响也不显著。
就数据2讨论相关性,得知学生综合打分与学生的文理分科(所属专业)以及授课时数有关(相关系数分别为0.334**和0.148*),与上述11个因素中的其它因素的相关性都不显著。
所以可以说,学生评教与教师的自然因素和学术等级因素相关性不大;与学生自身所处的专业群体以及高校学习经历长短因素(年级)有关,与教师所教的课程有关。
2. 学生评教与专家评教的相关性、与学生就读经验评分的相关性
由数据2分析学生评教的综合分数与督导专家的评教分数的相关性,得到相关系数为0.138*,虽然勉强相关,但相关性也说不上高;若以学生“评课堂教学”的分数(现行评价表“态度”、“内容”及“教法”三项目打分之和)分析其与专家打分的相关性,相关性有所提高(0.177**)。而学生综合打分与学生“就读经验”分(“教学效果”和“总体满意度”两项目打分之和)的相关系数却高达0.965**(就数据1分析得到的该相关系数为0.967**)。
为什么学生和督导专家以一致的标准去评价教师的教学尤其是课堂教学,评价分数的相关性却如此之低呢?如果把专家评教结果作为教师课堂教学水平的较为客观的量度,则只能解释学生并不是按照所谓的评价标准(指标)在评,而主要是以自己的就读经验、自己的收获多少及对此的满意度作为衡量标准去评价教师的教学。
而制约学生的学习收获和满意度的因素显然是多种多样的,不仅是教师的教学质量,还包括学生对课程设置的意见、教学硬件设备以及学生对大学生活的适应性,甚至于学生自己的学业期望与教师及课程的冲突等等,它是综合性的。以此看来学生评教分数与督导专家的课堂教学评价分数相关性不高也就不奇怪了。
(二)学生评教及其决定或影响因素的数学模型
根据上述相关性分析,把与学生综合评分相关显著的各因素作为自变量,分别就数据1和数据2建立“学生综合打分”的标准化回归模型,得到各因素的标准回归系数及模型的解释度如表2所示。
对模型的直观解释,比如“模型1”就意味着,学生“就读经验值”每增加1个标准差值,“学生综合打分”就增加0.966个标准差值,这个模型可以解释“学生打分”差异的93.3%。与“学生就读经验”相比,进入模型的其它因素对“学生综合打分”所起的作用就显得很小了。其它为进入模型但与“学生综合打分”有关的因素,包括“教师职称”和“课程学分”以及“基础性-专业性”,对“学生综合打分”的作用就更小了。
在所有自变量中,学生就读经验值对评教起的作用最大,其独自对评教分数的解释度就在93%以上。所以,在学生评教表中的那些对教师“教学态度”、“教学内容”和“教学方法”等多个让学生充当“评委”的条目,基本都可以用学生就读经验条目来代替。
三、结论及进一步讨论
根据对学生评教数据的上述分析,我们至少可以得到以下三方面的结论及应用启示。
(一)大学生就读经验调查分析是我国大学生评教的必要而且可行的途径
高校让学生评价教师是否“严谨治学、从严执教、教书育人”等等从而给教师打分,表面上是把评教的主动权都交给了学生,但是实际上评的这些“项目”还是从教师管理者的立场上提出的,实际上还是我国高校传统的“行政本位”的体现,学生是在替行政管理者“评教”。众所周知,学生是高等教育的主人,而不是高等教育的工具,学生评教目标在于向教师、管理者反馈教育教学信息,进一步提高教学质量。反馈哪些信息,哪些信息是学生有把握能客观反馈的?只能是学生的切身体验,比如,学生对教学的期待、他们在相应课程教学中的收获和发展等等。学生的这些活动和体验是具体的,也直接体现了教师的教学水平和教学质量。所以学生评教必须从学生的学习经验出发,对教师教学质量的评价要转到对学生就读经验的评价上来。[4]本文的数据挖掘分析结果又表明,学生的评教分数与督导专家的评教分数相关性不大。这说明学生“就读经验”分值在学生综合打分中起着几乎全部的决定作用;其它项目分都是由“就读经验”决定的,并不是学生评教的“独立的”“标准”,从而在评价表中也是多余的。即使让学生当“评判员”,给他们定下再清楚的评价标准和评价框框,学生评价教师的内在标准也还是基于学生从教师教学中的收获以及收获的满意度等这些自我性的“打分”。这说明,由学生就读经验打分替代传统的学生充当“评判员”评价教师的方式,不仅是必要的,也是可行的。
学生就读经验打分实际上是向学生收集他们的就读信息,属于学生就读经验调查。所以基于就读经验调查的学生评教表要按照调查问卷的要求进行科学设计,同时将调查结果应用于教师教学质量的评价中;必须对学生的就读经验信息进行科学的统计分析,使大学生评教过程不仅是高校管理工作,更成为科学研究的过程。
(二)学生就读经验调查也是高校教学质量评价的一条有价值的途径
高校教师群体教学质量的一个综合表现便是各高校的教学质量。学生就读经验调查模式不仅是教师个体教学评价的改革方向,而且也有望成为我国高校教学质量评价的途径。由教育部组织的几轮高等院校教学评价,其成效不可否认,但也备受争议,比如一些人称其为“烧钱”之举。美英澳等国对大学的评价也采取学生(尤其是毕业生)就读经验调查的方式,相应调查问卷和数据分析也都已比较成熟,值得我国借鉴。以大学生就读经验评价高校教学质量替代传统的专家进校考察评价的方式,不仅可以降低评价成本,而且评价本身有望走向进一步的科学化;另一方面也可以给我国的高等教育实证研究提供一条切实可行的途径,使得教育科学研究、高校教学评价工作以及高等教育管理改革相互融合,以得到更好的实践和理论效果。
(三)学生评价的结果要科学解释和应用
现在我国高校,在教学管理中运用学生评教分数是学校组织学生评教的最主要的目的。不管是传统评价还是学生就读经验调查,怎样认识、解释来自学生的这些数据是最关键的,这不仅体现科学性,也与教师个人的利益息息相关。本文上述分析表明,学生评教分数与诸如实验时数、学分以及授课时数等课程因素、学生的专业和所处年级等学生因素以及教师的职称也都相关显著,所以,若以这些平角数据区分教师教学优劣,必须对课程、教学对象等情况分类比较,不加区别地对教师“得分”直线排序并直接用于教师管理是极不科学、对教师极不公平的管理方法。
不仅是分类比较的问题,来自学生的原始数据必须在深入统计分析的基础上用于教师教学管理和评价以及高校教学管理和评价,那种口口声声“今年教师平均得分高出5分,因此教师教学质量普遍提高”的推断是极为简单化的,对教学质量的真正提高没有多大的意义。利用学生评教资料建立各校以至全国的评价常模,利用现代统计分析手段寻找相关因素以及作用模式,并及时反馈给教师,才是实现高校学生评教促进教学发展的应有之路。
参考文献:
[1] 陈琼琼.大学生参与度评价:高教质量评估的新视角——美国“全国学生参与度调查”的解析[J]. 高教发展与评估,2009(1):24- 30.
关键词:大学生评教;就读经验;相关系数;数学模型;解释度
大学生评价教师教学质量(本文简称“大学生评教”),是现在我国高校内部教学质量保障的机制之一,它在促进教学改革、提高教学质量方面发挥积极作用的同时,其客观性、科学性也成为广大教师质疑的焦点问题。怎样进一步改革大学生评教?笔者认为,对过去学生评教信息的总结分析尤其是量化分析是确定新的学生评教途径方法的基础。通过对各院校既往学生评教的相关信息的统计分析,可望发现学生评教的关键问题和内在规律,针对这些问题并建立在这样的规律基础上的改革才是最科学有效的。
我国各高校基本上都已积累下相当可观的学生评教数据,只可惜其研究价值没有得到充分发挥,从而没有充分发挥其对改革实践的参考作用。国内现在利用评教数据的分析基本上还是停留在对“平均数”、“方差”和“百分比”等初级参数的考察上,更深入的挖掘和分析方法则极少见。
国外的大学生评教,例如美澳日英等教育先进国家,往往表现为对学生“就读经验”的调查分析这种间接评价方式。这些国家的高等教育质量保证体系也是在对这样的大学生就读经验调查问卷不断试用、对相应数据的不断科学分析并构筑和完善模型的过程中逐步建立和发展起来特征的。[1][2][3] 本文就是借鉴这些国家对学生间接评教数据的处理方法,对我国高校学生评教工作中所积累的数据进行挖掘和建模分析的结果。笔者期望以此开发一种利用教育管理实际工作资料来研究我国高等教育规律的实证研究路线,也是将现代数据挖掘与统计分析的思想方法应用于高校教学管理研究的一种尝试。
一、数据来源及分析途径
(一)数据来源与数据结构
笔者所在的北京电子科技学院,上世纪90年代初开始学生评教工作,后几易评价表和评价方式,到2006年春天,发展成为采用现行“教学质量评价表”,并进行网上评教的学生评教与督导组专家评教相结合的教学质量评价系统,只不过专家的评教仅限于针对部分教师对象,学生的评教则是全体学生对全体任课教师的评价。这种评教及其改革情况在我国高校中是有代表性的。所以由该校评教样本得出的这一研究对我国一般高校也有一定的参考作用。
在“教学态度”、“教学内容”和“教学方法”这些传统项目的基础上,该校新的学生评教表中增加了“教学效果”(学习收获,“学习这门课,增强了学习兴趣,掌握了本课程的主流思想教育内容、当代新知识点”和“学习这门课,知识应用能力和自学能力都有较大提高”)与“对课程的总体评价”(“我对本课程教学质量的整体评价非常满意”)以及教材评价项目三个项目。评教系统自动将学生在这六大项目上打分的加权平均数作为该学生对相应教师的“综合打分”(六大项目的权重依次是0.05、0.25、0.3、0.05、0.25和0.1);所有学生对教师综合打分的平均数即为该教师的“综合得分”;所有学生对该教师在各项目上打分的平均值即作为该教师在这一项目上的得分。显然,评价表里的“教学效果”和“总体评价”(实际上是满意度)项目实际上已比较接近调查学生“就读经验”的问题了。为了便于分析,将这两个项目的学生打分相加的结果作为学生对相应教师教学的“就读经验”的自我得分。
从评教表的结构上看,该校2006年以来采用的学生评教表实际上表现为一种“混合型”的评价表模式:既有对“教学态度”、“教学内容”和“教学方法”的“评”,也有对自己收获和满意度这些“就读经验”因素的“述”。那么,“综合评分”与“就读经验”类项目得分有怎样的关系?同时与督导专家对教师课堂教学的评分又有怎样的关系?
笔者整理了该校使用新评价表后2006至2009年共七个学期学生评教和教学督导专家听课评教的资料,并进一步收集了相关教师和课程以及参评学生的信息,做成了一个小型数据库(下文称数据1),包括评教分数与教师年龄、性别、职称和学历与课程学分、必修选修、总课时、实验课时,以及教学对象(本科学生)的年级、专业等方面信息,共计30个变量、673个个案。对于其中有教学督导专家听课评价记录的226个教师个案,笔者又在上述30个变量之外相应地加上“专家打分”项目,并使其从上述数据中相对独立出来,构成数据2,以便于分析学生评价与专家评价的相关性。
(二)分析工具和分析方法
本研究的分析工具是SPSS17.0,具体分析方法如下。
1. 相关性分析包括学生综合评分与督导组专家评价的相关性,学生综合评分与教师、学生以及课程三方面各因素的相关性,学生综合评分与学生“就读经验”自我打分的相关性。
2. 回归分析及数学建模。在相关性分析的基础上,将与学生评分相关性显著的因素作为自变量,学生综合打分作为因变量建立回归模型;同时以督导专家打分作为“教师课堂教学质量”的量度,建立学生评价关于“教师课堂教学质量”以及“就读经验”的数学模型。以此探讨学生评价是否主要在评“教师课堂教学质量”还是就自己“就读经验”的“评价”,从而探讨我国大学生评教的内在标准。
二、统计及数学建模结果及其分析
(一)学生评教的相关因素分析
1. 教师、学生以及课程的一些客观因素与学生评教的相关性
就数据1分析学生评教的综合打分与下列变量(不是数值的变量先数值化)的相关系数:
(1)教师方面:年龄、性别(男记为1,女为2)、学历(从大专到博士分别用1到4的数字表示)和职称(从初级职称到正高级职称依次用1到4的数字表示)四个因素;
(2)学生方面:所处学期(分为第1-8个学期)、所学专业(文为1、理为3、文理学生都有为2);
(3)课程方面:学分、实验时数、授课时数(“总学时数”减去“实验时数”)、课程的必修-选修性(必修为1,限选为2,任选为3)和课程的基础-专业性(公共基础课为1、全校公选课为2、专业基础课为3、专业课为4)。
检验得到相关显著性情况如表1所示。
可以看出,学生评教的综合分数与教师职称、学生所处年级和专业类别以及除必修选修之外的课程因素都明显相关,而与教师的其它客观因素不相关。越是高年级学生,越是理工科学生,其评分越高;教那些学分高的、课时多的尤其是实验学时多的、专业性强的课程的教师,学生评价分数高。另外,职称越高,学生评价越高,尤其是教授组的教师的得分显著高于其他职称组教师的得分。但是若除去教授只在非教授的教师组(数据1中教授个案所占比例不足13%),分析学生评分的差异性会发现,学生评价在这三个职称组间的差异并不显著。
“不相关”并不意味着对学生评教没有影响,对于上表中不相关(相关不显著)的因素,再用差异性检验分析其对学生打分的影响。不同性别教师之间打分差异不显著。高龄教师中50岁以上教师的得分显著高于其他年龄组教师的分数,但青年和中年教师之间则差异不大,这与职称方面的差异相对应。学历方面,大专(包括文革中的工农兵学员)组的得分显著高于其它组得分,其它学历组之间无显著差异。但大专组个案数(15个)太少,所以可以认为评教分与教师学历没有关系。还有课程分为“必修”、“限选”和“任选”三个组,检验得知学生综合打分在这三个组之间的差异也不显著。所以上表中“相关不显著”的因素对学生评教的影响也不显著。
就数据2讨论相关性,得知学生综合打分与学生的文理分科(所属专业)以及授课时数有关(相关系数分别为0.334**和0.148*),与上述11个因素中的其它因素的相关性都不显著。
所以可以说,学生评教与教师的自然因素和学术等级因素相关性不大;与学生自身所处的专业群体以及高校学习经历长短因素(年级)有关,与教师所教的课程有关。
2. 学生评教与专家评教的相关性、与学生就读经验评分的相关性
由数据2分析学生评教的综合分数与督导专家的评教分数的相关性,得到相关系数为0.138*,虽然勉强相关,但相关性也说不上高;若以学生“评课堂教学”的分数(现行评价表“态度”、“内容”及“教法”三项目打分之和)分析其与专家打分的相关性,相关性有所提高(0.177**)。而学生综合打分与学生“就读经验”分(“教学效果”和“总体满意度”两项目打分之和)的相关系数却高达0.965**(就数据1分析得到的该相关系数为0.967**)。
为什么学生和督导专家以一致的标准去评价教师的教学尤其是课堂教学,评价分数的相关性却如此之低呢?如果把专家评教结果作为教师课堂教学水平的较为客观的量度,则只能解释学生并不是按照所谓的评价标准(指标)在评,而主要是以自己的就读经验、自己的收获多少及对此的满意度作为衡量标准去评价教师的教学。
而制约学生的学习收获和满意度的因素显然是多种多样的,不仅是教师的教学质量,还包括学生对课程设置的意见、教学硬件设备以及学生对大学生活的适应性,甚至于学生自己的学业期望与教师及课程的冲突等等,它是综合性的。以此看来学生评教分数与督导专家的课堂教学评价分数相关性不高也就不奇怪了。
(二)学生评教及其决定或影响因素的数学模型
根据上述相关性分析,把与学生综合评分相关显著的各因素作为自变量,分别就数据1和数据2建立“学生综合打分”的标准化回归模型,得到各因素的标准回归系数及模型的解释度如表2所示。
对模型的直观解释,比如“模型1”就意味着,学生“就读经验值”每增加1个标准差值,“学生综合打分”就增加0.966个标准差值,这个模型可以解释“学生打分”差异的93.3%。与“学生就读经验”相比,进入模型的其它因素对“学生综合打分”所起的作用就显得很小了。其它为进入模型但与“学生综合打分”有关的因素,包括“教师职称”和“课程学分”以及“基础性-专业性”,对“学生综合打分”的作用就更小了。
在所有自变量中,学生就读经验值对评教起的作用最大,其独自对评教分数的解释度就在93%以上。所以,在学生评教表中的那些对教师“教学态度”、“教学内容”和“教学方法”等多个让学生充当“评委”的条目,基本都可以用学生就读经验条目来代替。
三、结论及进一步讨论
根据对学生评教数据的上述分析,我们至少可以得到以下三方面的结论及应用启示。
(一)大学生就读经验调查分析是我国大学生评教的必要而且可行的途径
高校让学生评价教师是否“严谨治学、从严执教、教书育人”等等从而给教师打分,表面上是把评教的主动权都交给了学生,但是实际上评的这些“项目”还是从教师管理者的立场上提出的,实际上还是我国高校传统的“行政本位”的体现,学生是在替行政管理者“评教”。众所周知,学生是高等教育的主人,而不是高等教育的工具,学生评教目标在于向教师、管理者反馈教育教学信息,进一步提高教学质量。反馈哪些信息,哪些信息是学生有把握能客观反馈的?只能是学生的切身体验,比如,学生对教学的期待、他们在相应课程教学中的收获和发展等等。学生的这些活动和体验是具体的,也直接体现了教师的教学水平和教学质量。所以学生评教必须从学生的学习经验出发,对教师教学质量的评价要转到对学生就读经验的评价上来。[4]本文的数据挖掘分析结果又表明,学生的评教分数与督导专家的评教分数相关性不大。这说明学生“就读经验”分值在学生综合打分中起着几乎全部的决定作用;其它项目分都是由“就读经验”决定的,并不是学生评教的“独立的”“标准”,从而在评价表中也是多余的。即使让学生当“评判员”,给他们定下再清楚的评价标准和评价框框,学生评价教师的内在标准也还是基于学生从教师教学中的收获以及收获的满意度等这些自我性的“打分”。这说明,由学生就读经验打分替代传统的学生充当“评判员”评价教师的方式,不仅是必要的,也是可行的。
学生就读经验打分实际上是向学生收集他们的就读信息,属于学生就读经验调查。所以基于就读经验调查的学生评教表要按照调查问卷的要求进行科学设计,同时将调查结果应用于教师教学质量的评价中;必须对学生的就读经验信息进行科学的统计分析,使大学生评教过程不仅是高校管理工作,更成为科学研究的过程。
(二)学生就读经验调查也是高校教学质量评价的一条有价值的途径
高校教师群体教学质量的一个综合表现便是各高校的教学质量。学生就读经验调查模式不仅是教师个体教学评价的改革方向,而且也有望成为我国高校教学质量评价的途径。由教育部组织的几轮高等院校教学评价,其成效不可否认,但也备受争议,比如一些人称其为“烧钱”之举。美英澳等国对大学的评价也采取学生(尤其是毕业生)就读经验调查的方式,相应调查问卷和数据分析也都已比较成熟,值得我国借鉴。以大学生就读经验评价高校教学质量替代传统的专家进校考察评价的方式,不仅可以降低评价成本,而且评价本身有望走向进一步的科学化;另一方面也可以给我国的高等教育实证研究提供一条切实可行的途径,使得教育科学研究、高校教学评价工作以及高等教育管理改革相互融合,以得到更好的实践和理论效果。
(三)学生评价的结果要科学解释和应用
现在我国高校,在教学管理中运用学生评教分数是学校组织学生评教的最主要的目的。不管是传统评价还是学生就读经验调查,怎样认识、解释来自学生的这些数据是最关键的,这不仅体现科学性,也与教师个人的利益息息相关。本文上述分析表明,学生评教分数与诸如实验时数、学分以及授课时数等课程因素、学生的专业和所处年级等学生因素以及教师的职称也都相关显著,所以,若以这些平角数据区分教师教学优劣,必须对课程、教学对象等情况分类比较,不加区别地对教师“得分”直线排序并直接用于教师管理是极不科学、对教师极不公平的管理方法。
不仅是分类比较的问题,来自学生的原始数据必须在深入统计分析的基础上用于教师教学管理和评价以及高校教学管理和评价,那种口口声声“今年教师平均得分高出5分,因此教师教学质量普遍提高”的推断是极为简单化的,对教学质量的真正提高没有多大的意义。利用学生评教资料建立各校以至全国的评价常模,利用现代统计分析手段寻找相关因素以及作用模式,并及时反馈给教师,才是实现高校学生评教促进教学发展的应有之路。
参考文献:
[1] 陈琼琼.大学生参与度评价:高教质量评估的新视角——美国“全国学生参与度调查”的解析[J]. 高教发展与评估,2009(1):24- 30.