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高职学生评教偏差控制模型的研究

范文

[摘? ? ? ? ? ?要]? 对高职学生评教中的偏差进行分析，提出一种学生评教偏差控制模型。这个模型中，首先，对学生评教原始数据的有效性进行分析，剔除无效的原始的评价分值，仅留下真正有效的学生评价分值进行统计分析。其次，对学生相关数据的分析得出其评价权重，进而对评教数据进行加权处理。最后，根据课程背景加以修正，得到最后的评教结果。该结果将更具有效性和可比性。

[关? ? 键? ?词]? 学生评教;偏差;控制模型

[中图分类号]? G715 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文献标志码]? A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [文章编号]? 2096-0603（2019）33-0090-02

一、学生评教的概念

高校学生评教就是让大学生可以从学生的角度出发正当地表达对教学活动的意见，对课堂教学进行评价，从而在一定程度上促进教师改进教学方法、教学内容和教学组织形式等，以尽可能地满足学生自身的学习需求，进而提高教学质量。高校学生评教制度就是保障大学生可以评价教学过程和效果的权利。学生评教已经逐渐成为高校教学评价的一种常规措施，高校通过让学生参与评价教师的教学过程，将评教结果作为考核课堂教学质量的依据之一，甚至有的高校还把评教结果与教师的绩效考核挂钩，意图让学生评教发挥保障教学质量的作用。

二、高职学生评教中存在偏差的分析

对引起学生评教偏差相关因素的研究，国外学者深入探讨了与教师背景有关的因素，如职称、个性特征、表达力和性别等;与学生背景有关的因素，如选课动机、预期成绩、期望和性别等;与课程背景有关的因素，如班级规模、学科领域、课程水平、课程难度和学业负担等;与评价管理有关的因素，如匿名评价、教师在场与否和评价目的等。

高职学生由于知识基础和能力基础的差异，常缺乏评教充足的自主能力和主观能动性，同时由于没有对评教进行约束而导致滥用评教权，从而引发各种评教相关的偏差问题，甚至还存在较大的偏差。有部分学生认为评教只是一项可有可无的任务，无须认真对待，快速点评，甚至请他人代评。另一方面，由于学生无须对评教行为承担任何责任，与自己“关系”好的老师打出高分，也有可能部分学生在评教时趁机报复教师打出极低的分数。有些教师对教学要求高，在课堂教学中严格要求，作业量大、次数多，考试有难度等。这对缺乏学习意愿的学生来说，这类教师无非就是在“故意为难”他，因此，在评教时打出了低分，甚至是给予教师恶意评价。

我们采用了本校2014—2017学年管理工程系和信息工程系两个系的评教数据及学生情况的基本数据，进行比较分析。课程作业次数、不及格率、优秀率、出勤、学生补考次数与教师的评教分数高低的关系。我们的调查和研究也表明，学生对要求严格的教师评分较低，对批评过他的教师评分更是不可能高，导致治学严谨、严格要求的教师常得到较低的学生评价。出勤率越低、过去学生补考次数越多，评教打分的偏差也会越大。

课程背景因素对高职学生评教偏差的影响。课程背景因素涉及很多方面，主要包括：（1）公共通修课程与专业核心课程;（2）理论类课程与实践类课程;（3）必修课与选修课;（4）学科类别课程;（5）培养方案设置的先行课后续、课程时数、课程标准、课程难易程度、教学整体要求;（6）开课时间;（7）班级容量等。同一门课程，同一个教师上课也可能出现不同的评教结果，这可能仅仅是课程开设的学期不同、专业不同、学生层次不同，甚至上课的时段不同而导致的。选修课程设置相对课时数一般較少，常常以考查方式进行考核，上课时间常在下午或晚上或周末，大多数上课教师对学生的要求不是很严格，学生对上课教师印象不深，评教打分时随意性强。相反，必修课程课时数一般较多，教师和学生都更加重视，学生对上课教师印象更加深刻，评教活动更客观，效果相对来说更好一些。课程特征在一定程度上影响评教结果的有效性现象是存在的但并不显著。除了选修课与必修课的背景特征与学评教成绩呈显著差异之外，其他课程背景因素与学评成绩无显著性差异表现。

三、高职学生评教控制模型

马秀麟等也对学生评教偏差控制模型研究进行了一些研究，计算出学生评教数据离散度和相似度，计算学生评教权重，并把学生自己的评价数据分析和教师的认可度反馈给学生，进而激发学生评教的积极性和促进教师改进教学质量。本文考虑到学生个人因素和课程背景对评教的影响，设计了如下学生评教控制模型。对学生对某门课程的请教数据，我们要充分分析数据本身的相似度以外，还要分析学生的相关数据，如以往所学课程和本门课程的成绩、本门课程的出勤、对其他课程已评教数据等。以确定该学生对本门课程的评教权重，以得到加权平均值。另一方面，也要对课程背景，如课程的难度、学业负担、学科领域，班级规模等，对课程设定修正系数。对前面加权平均值进行修正后，得到最后评教结果。这样可以降低学生评教的学生人为因素和课程自身等非教师因素的影响。

（一）学生评教数据的清洗处理

对原始评教数据进行有效度的识别，导致评教结果可信度不高。部分高校的教学管理部门在收集评教数据时，未对参评对象——学生进行可信度分析，笼统简单地以教学班学生评教人数为基础，将整个教学班中分值最高或最低的几个百分点去除，以对原始评教进行有效数据筛选，这种简单的处理数据实际上非常不科学。因此，我们在构建新评教模型时，必须在每套体系表中能够运用相应的手段分析其相似度和离散度，识别到参评对象的原始评价数据是否有效。最后再对原始评分值统计分析，将评判出无效的原始的评价分值进行剔除，仅留下真正有效的学生评分值进行统计，这样才能保证评教结果的可信度。

（二）学生相关数据的处理

通过调查以及学校教学、教务平台等采集学生相关数据。这些数据包括：（1）学生评价课程的相关数据，如本课程的作业次数、不及格率、优秀率、学生的出勤等;（2）学生过去课程的评教数据，如：学生过去的评教的偏差等;（3）学生已学课程的情况如平均成绩、补考次数等;（4）评教学生的其他数据，如学生的兴趣爱好、家庭情况、性别、性格特征、参加的活动、获奖受罚情况等。对这些数据要采用必要的数据修正技术，对数据误差进行清洗和修正，进而可能用各种不同的算法计算出较为恰当的学生评教权重。对学生相关数据的处理，要从组织层面、采集渠道、处理方法层面和技术层面四个层面提升评教数据质量的控制体系。特别要增强采集数据的真实性，以及数据处理算法的适应性。

（三）课程背景的处理

学生评教的指标库体系基本可分为理论课类、实验类、课程设计类、实习类、体育类指标体系，而且每类指标的构建都会经过非常严谨的程序来讨论设定。

对被评教对象简单按课程性质进行分类，缺乏科学性和可比性。大部分评教模型按照课程性质进行分类组建学生评教的模板类型。我们发现，真正在教学时，即使通过调研咨询部分授课老师后发现，真正在教学时，即使课程性质相同，不同学科的课程授课难度、所需的教学要求及教学方法均会不同。在对被评对象选择评教体系时，不能笼统地将相同性质的课程归为一个评教体系表，而必须要考虑其学科性质、专业性质等因素，这样才能保证学生评教指标体系的科学性，使学生评教结果更加科学和可信，从而得到被评教老师的认可，吸引学生认真评教。

（四）评教控制模型的设计

我们把学生评教控制模型设计为如下图所示：（1）对某名学生对某门课程的评教数据直接进行可信度分析;（2）对该学生的相关数据进行分析得出其评教权重;（3）对课程背景进行分析得出修正系数。由可信度和学生评教参数得出学生的评教分数进行加权平均，进而用课程背景得出的修正系数加以修正得到最后的课程评教分數。

通过学生评教控制模型，可以对学生评教的原始数据进行有效性分析，剔除无效的原始的评价分值，仅留下真正有效的学生评分值进行统计分析。通过对学生相关数据的分析设定学生评教的权值，对评教数据进行加权处理。根据课程背景设定修正系数加以修正，得到最后的评教分值，该结果更具有效性和可比性。

四、总结展望

有学者指出评价最重要的意图不是为了证明，而是为了改进，高职学生评教是改进教学的一种教学管理手段，是对教学质量的一种保障，是高职教学深入发展的需要。设计高职学生评教控制模型是为了降低评教中的偏差，提高学生评教的有效性，使其在高职教育中发挥其应用有的作用。本文只提出了模型，具体的参数设计还需大量收集相关的数据，进行统计分析。为了完善学生评教偏差处理工作，还需做好以下几点：（1）提高学生参与评教活动的积极性，使学生能充分认识评教的意义，提高评教反馈的数据真实度高;（2）学校要建设统一的数据库管理平台，各部门要实现必要的数据共享，为收集学生真实的相关数据提供方便;（3）本研究只是提出一种降低学生评教偏差的模型，但未通过大量数据的验证，不同的学生群体还得区别对待，所以，要通过大量的实际数据进行实验，以不断地完善各种大数据算法，能够自适应地分析相似性和离散性，根据学生相关数据计算出学生评教权重系数，对课程背景计算修正系数。只有建立正确可行的学生评教控制模型，并通过大量数据的检验，才可以真正提高学生评价的可信度及真实度，真正为教学质量的提高起到良好的推动作用。

参考文献：

[1]饶燕婷.美国大学学生评教的影响因素研究述评[J].比较教育研究，2009（8）.

[2]江先伟，陈常晖，张建国，等.用聚类方法降低高职院校学生评教的偏差[J].现代职业教育，2019（1）.

[3]戴维.课程因素对职技院校学评教结果的影响研究[J].中国职业技术教育，2013，7（21）.

[4]马秀麟，衷克定，张倩.学生评教偏差分析与控制模型研究[J].现代教育技术，2011，2（2）.

[5]王力纲，何汉武.基于区分度及可信度的学生评教模型的构建[J].高教探索，2018（4）.

[6]陈玉琨.教育评价[M].北京：人民教育出版社，1986.

编辑陈鲜艳

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