高校学生评教有效性和可比性分析.pdf
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1、第2 6 卷第5 期2023年1 0 月宿州教育学院学报Journal of Suzhou Education InstituteVol.26,No.5Oct.2023高校学生评教有效性和可比性分析王珠冉陈波(江苏第二师范学院数学科学学院江苏南京2 1 0 0 0 0)摘要:学生评教是诊断、评价和反馈高校课堂教学质量的重要举措。基于J师范院校学生的原始评教数据,通过TukeysTest方法提高数据的有效性,并以有效数据为基础,考虑K-W方法验证不同主观因素对评教过程的影响,为达到科学衡量教师教学质量的目的,采用分组计算标准分,以增加学生评教分数的可比性,针对实证研究中发现的问题,提出了可行度较
2、高的建议,从而提高高校学生评教制度和教学管理的契合度。关键词:学生评教;有效性;可比性;K-W检验;对应分析中图分类号:G647基金项目:江苏省教育科学“十三五 规划教师发展研究专项课题“基于网络平台的高校学生评教的有效性及可比性研究(J-c/2018/10)。作者简介:王珠冉(1 9 9 4 一),女,安徽蚌埠人,江苏第二师范学院数学科学学院助教,理学硕士,研究方向为高维统计推断;陈波(1 9 8 0 一),男,安徽安庆人,江苏第二师范学院数学科学学院副教授,理学硕士,研究方向为高维统计。文献标识码:A文章编号:1 0 0 9-8 5 3 4(2 0 2 3)0 5-0 0 1 5-0 6一
3、、问题提出学生评教制度起源于2 0 世纪2 0 年代的美国,因其能在一定程度上反馈教学质量,从而被其他国家高校广泛采用。目前,学生评教成为国内各高校教学质量管理的一种重要手段,也是教学评价体系重要的组成部分。然而,学生在评教过程中极易受主观因素影响,使得评教分数存在一定的偏差。若直接使用原始评教数据,则不能客观反映教师真实的教学水平。因此,有必要对原始评教数据进行合理的加工。包水梅和陈嘉诚叫学者基于L大学三个学期2 1 3 9 门课程分析学生评教的有效性,探究影响评教的因素;郭东威和宋树林 2 学者应用科利法,借助教师在同一班级学生评教的等级信息进行评价。本文则采用TukeysTest方法,保
4、证数据有效的前提下,使用K-W检验探究主观因素是否对评教过程造成影响。其次,以班级和课程性质将数据划分为二维数组,计算每组标准分用于最终学院教学排名。所以该方法在保留原始评教信息的同时,极大程度上降低主观因素带来的误差。二、研究设计(一数据来源与说明本次研究使用的数据来自J师范院校2 0 2 2 一2023学年第一学期学生的原始评教数据,共7 6 7 9 6条。每条评价记录由学生基础信息、教师基础信息、课程基础信息和二十二项评价指标(详见表1)。其中二十项指标针对教师的教学态度、教学方法和教学内容方面进行评价,评分方式采用李克特5 级量表:1 代表非常不满意,2 代表比较不满意,3 代表一般满
5、意,4 代表比较满意,5 代表非常满意。另外两项则注重学生的课堂收获,采用文本的方式记录。此外,每学期由质评处发布学生评教和教师评学通知,依托综合信息平台开展,年级辅导员和二级学院教学院长督促,学生参评率较高。可见数据具有一定的代表性,其研究结果对提高我国高校学生评教有效性和可比性具有较强的参考价值。(二)数据清洗为保证数据的质量和可信度,在分析数据前对76796评教信息进行清洗。剔除缺失值。学生通过网络平台完成评教过程,评价系统只有填写完所有指标才可以进行提交,因此,原始数据非常完整,不存在缺失问题。剔除异常值。部分学生在评教过程中过于受主观因素影响,变成离群点,影响后期数据的有效性。面对这
6、种情况,常见处理方法是以全部评教信息为15表1 评价指标序号评价指标1师德师风良好,仪表举止言谈符合教师身份2关心学生发展3课堂管理严格4教师按时到课,无迟到、早退、随意缺课等情况5科学组织教案,熟悉教学内容,授课认真,精神饱满有激情6上课深入浅出,表述清楚,不照本宣科7线上下教学安排合理,衔接良好,重视教学过程,改进教学方法8教学内容重点突出、体现学科前沿、系统性强9教学内容体现立德树人理念,课程思政融入自然,传递正确价值观10授课内容和进度适合我的知识基础和能力水平11教师合理使用现代教学手段,满足线上线下教学需求12教学秩序好,师生互动交流多,课堂气氛活跃13教师重视教学过程评价,认真布
7、置、检查和批改作业,并答疑14教师教学能激发我的学习热情和深度学习的兴趣15教师上课效率高,能有效利用上课时间16我了解该课程学习目标,且达成情况良好17教师会努力提高课堂吸引力18教师对我们的学习情况能够给予有益的反馈19对课程总体满意20对教师总体满意21是否喜欢该课程,有何学习收获22对于即将学习这门课程的同学,有何意见或建议整体,剔除前后1 0%的数据。而教师授课是以班级为单位,故本文考虑四分位数,采用TukeysTest方法剔除偏离班级的异常值。最大值估计=Q+k(Q3-Q:)最小值估计=Qi-k(Q:-Q)这里取k=3,即保留总分在 最小值,最大值 范围内的评教信息,剔除极度异常值
8、。筛选后,有效评教数据有7 4 5 3 3 条,有效率为9 7.0 5%。(三)数据信效度分析本文采用SPSS.25对清洗后的数据进行信效度检验。经过信度分析,得到克隆巴赫Alpha系数为KMO取样适切性量数巴特利特球形度检验160.992,即评教数据具有较好的信度。效度方面(详见表2),KMO值为0.9 6 6,巴特利特球形度检验对应P值趋近于0,说明评教指标的设计也具有一定的信度,适合提取因子。因此,对数据进行探索性因子分析,结果显示因子提取效果一般。为探究具体原因,输出2 0 项评价指标之间的相关系数矩阵,发现指标之间的相关性大多集中在0.3 一0.4 区间,相关性并不强烈,这可能是导致
9、因子提取一般的原因。故后文依旧以2 0项评教指标为基础,进行后续分析。综上所述,本次实证分析所用的评教数据有效表2 KMO和巴特利特检验KMO和巴特利特检验近似卡方自由度显著性0.966560354.5641900.000性较高,能够在一定程度上反映学生评教制度的设定与实践结果的真实可靠性。(四)数据的差异性基于国内外研究成果发现,学生评教过程易受众多主观因素影响 3-6 :教师上课要求严格会影响评教分数偏低;学生评教分数高低往往与课程性(公共课、学科基础课、专业课和实训课)、重要度和难易程度有关;不同学科背景的学生,因其思考方式有一定差别,对教学质量的关注点也会不同,从而导致评教结果存在差异
10、性。为验证以上因素是否在学生评教过程中起到一定的影响,本文采用合适的统计方法进行分析。1.课堂管理与满意度为探究学生评教过程是否受教师课堂要求严格这一因素影响,将指标3(课堂管理要求严格)与指标2 0(对教师总体满意)进行独立性检验。Hio:教师课堂管理严格与学生对教师的满意度之间独立;Hi:教师课堂管理严格与学生对教师的满意度之间不独立。通过卡方检验,对应卡方值为7 3 1 8.7,P值趋近于0,认为拒绝原假设,接受备择假设,认为教师课课程性质公共课学科基础课专业课实训课2.不同学科是否具有一定差异性本文根据课程性质将有效评价数据分成4 组:公共课、学科基础课、专业课和实训课。组内基础信息详
11、见表3。根据分组信息,可以看出专业课评价条数较多,实训课评价条数最少。这与学校和专业制定的人才培养方案相关,大一年级基本是公共课和学科基础课,大二大三开始接触专业课程,只有少部分专业有实训课。从均值角度分析,各组之间分值几乎稳定在8 5 左右,差距不大。但是实训课对应方差值较大为9 3.3 0,可见学生对于实训课程的感受不太相同为进一步检验,不同课程性质对评教数据是否具有影响,本文拟采用单因素方差分析。方差分析堂管理严格与学生对教师的满意度之间不独立。进一步通过对应分析,观察二者之间一一对应关系。一般满意比较不满意2比获满意41-0.4-0.2Dimension 1(75.4%)图1 课堂管理
12、与教师总体满意度对应分析图1 中1 一5 代表学生对教师课堂管理评价,“非常不满意”“非常满意”则表示学生对教师总体满意度。从图1 第四象限可清晰看出,在“课堂管理严格=5 处,除了对教师非常满意外,确实存在部分学生因为教师课堂管理严格而导致对教师的整体满意度不高。观察源数据,可知对教师总体满意度在1 一3 分的学生共计2 7 3 6 人,其中学生认为课堂管理严格即分值在4 5 分的人数占6 9.2 3%。表3 课程性质分组信息观测数平均值2112485.231896886.383074586.17396684.94是英国统计学家R.A.Fisher提出的对两个或多个样本平均数差异显著检验的方
13、法,先决条件需要满足同方差性。以课程性质分组,通过方差齐性检验,对应P值趋近0,故认为数据不满足齐方差性。此时考虑采用Kruskal-Wallis检验,非参数方法的优势之一:不要求样本数据来自何种总体分布。Kruskal-Wallis检验基于Wilcoxon秩和检验,其原假设为Mi=M2=Mk,目的是检验不同分组之间中位数是否相同。其中为k分组数,Mi为第i组样本总体的中位数。若拒绝原假设,则说明k组之间的中位数不全相同,即k组样本不全来自一个总体。现假设:H20:不同课程性质的评教数据分布相同;H21:不同课程性质的评教数据分布不相同或不17非常满意非常不满意5T0.00.2方差70.897
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