李 聰
(浙江廣廈建設職業(yè)技術學院信息與控制學院,浙江 東陽 322100)
高職教育作為高等教育的重要組成部分,其定位是培養(yǎng)技能型人才,因而強化實踐教學非常重要。而實踐教學環(huán)節(jié)的多樣性及其內(nèi)容的復雜性決定了影響實踐教學質(zhì)量的因素是多方面的,是一灰色系統(tǒng),宜采用灰色系統(tǒng)理論對其進行研究。目前雖然已有一些研究文獻將灰色理論用于教學質(zhì)量評價,但是一般都局限于對高等學校教師課堂理論教學質(zhì)量評價的研究,對實踐教學質(zhì)量評價的研究比較缺乏。該研究將主要針對實踐教學評價中評價指標體系的建立、指標的選取、指標權重的設置等方面建立教師實踐教學質(zhì)量評價模型,實現(xiàn)教師實踐教學質(zhì)量評價。
根據(jù)指標體系科學性、系統(tǒng)性、合理性、實用性等設計原則,在查閱國內(nèi)外現(xiàn)有成果的基礎上,采取調(diào)查、座談等多種方式,廣泛征求學生、教師、領導等多方面意見以及結合我院特色制定一套比較合理的高職院校教師實踐教學質(zhì)量評價指標(如表1所示)。
層次分析法是一種定性與定量分析相結合的多目標決策分析方法。雖然實踐教學質(zhì)量評價指標體系由兩級指標構成,但是一級指標和二級指標間的關系只是單純的從屬關系,卻不是層次分析法中準則層與措施層的關系。因此,我們只對同類指標進行層次單排序,即首先構造各層次中的所有判斷矩陣:
表1 實踐教學質(zhì)量評價指標體系
模糊綜合評判的數(shù)學模型是由指標集、評判集和評判矩陣構成的。該模型的具體步驟如下:
(1)設立指標集,它是一個由評價指標組成的指標集合:U=[u1,u2,…un]。
(2)設立評價集,它是一個表示評價目標優(yōu)劣程度的集合:C=[c1,c2,…cm]。
(3)構造單因素評判矩陣 R,其中 R=[ri1,ri2,…rin]是對第i個因素的評價結果。
(4)計算模糊綜合評判矩陣A:
關聯(lián)分析方法,就是系統(tǒng)中各因素動態(tài)過程發(fā)展態(tài)勢關聯(lián)程度的一種定量的比較分析方法?;疑P聯(lián)度分析法的建模步驟為:
(1)對評判向量Ai初值化處理:將每一個評判向量中的元素都與該評判向量中的第一個元素相比,得到新的評判向量。
(4)計算灰色關聯(lián)系數(shù):
我們運用該文建立的實踐教學質(zhì)量評價模型,對我院三位教師進行實踐教學質(zhì)量評價。
(1)設立指標集:U={教學內(nèi)容、教學方法、教學態(tài)度、教學基本功、教學效果}={u1,u2,u3,u4,u5}
(2)設立評價集C={優(yōu)秀、良好、中等、差},評價集中的各因素由若干名學生的評判結果統(tǒng)計得到。
(3)利用層次分析法,構造因素集 U={u1,u2,u3,u4,u5}的單因素判斷矩陣:
重復以上過程,確定評估體系中二級指標各類指標的AHP權重。將各類二級指標構造因素集,分別對u1、u2、u3、u4、u5進行單因素判斷,構造判斷矩陣:
故可以認為評價結果相容良好,分析結果可信性較高,進一步計算可得各類指標的權重向量為:
(4)在對三位參評教師所擔任的某門課程的學生中任意抽取若干名學生,分別對該名教師的各項指標進行評價,統(tǒng)計計算得到評判矩陣:
(5)采用模糊綜合評價模型,計算綜合評判矩陣:
(6)求灰色關聯(lián)度,確定關聯(lián)序。對Ai進行初值化處理,得:
先以A’1=為系統(tǒng)特征,求絕對差序列,由△i(k)=│A’1(k)-A’i(k)│,i=2,3得:
從而 η12(1)=1,η12(2)=0.8747,η12(3)=0.9231,η12(4)=0.9976。
η13(1)=1,η13(2)=0.3333,η13(3)=0.4706,η13(4)=0.8138。
因此,確定三位教師的關聯(lián)序為η2>η1>η3。即得知三位教師實踐教學質(zhì)量的清晰排序。這個評價結果與平時大多數(shù)教師與學生的反映完全吻合,表明該實踐教學質(zhì)量評價模型具有實際意義。
實踐教學質(zhì)量評估是高職院校教學質(zhì)量評價中非常重要的一環(huán),通過評價,可以客觀地了解教師的實踐教學水平和質(zhì)量狀況,正確對待成績和存在的問題,提出改進措施,從而最大限度地提高實踐教學水平。論文基于灰色系統(tǒng)理論的關聯(lián)度分析對傳統(tǒng)的模糊綜合評判模型進行了改進,該方法易于計算、操作簡便,對我國高職院校實踐教學質(zhì)量評價有一定的實用價值。由于時間和精力的有限,論文研究對象的個數(shù)較少,這是論文存在的一點不足。另外,論文所設立的指標體系也未必盡善盡美,可以在以后的研究中使得指標體系更加完善、更加科學和實用。
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