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    地方高校評(píng)教影響因素及評(píng)教管理分析

    2022-12-19 11:25:34蔡雅端
    關(guān)鍵詞:評(píng)教年限因素

    蔡雅端

    (閩南師范大學(xué)商學(xué)院,福建漳州36300)

    1927年美國普渡大學(xué)教授雷默斯(Remmers)編制并應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化“學(xué)生評(píng)教量表”,標(biāo)志著學(xué)生評(píng)教制度正式走進(jìn)高校[1].我國高校于20世紀(jì)80年代中期開始試行,目前已成為大多數(shù)高校的一項(xiàng)制度化工作.國內(nèi)教育專家和學(xué)者也對(duì)高校評(píng)教及管理進(jìn)行研究,一定程度推動(dòng)了高校評(píng)教管理工作的發(fā)展.

    馬莉萍等[2]、李正等[3]、周繼良等[4]、龍?jiān)露餥5]等研究了高校學(xué)生評(píng)教的影響因素;周加燦等[6]、宋彥軍[7]、馬曉旭[8]等研究了高校學(xué)生評(píng)教存在的問題;邵小芬等[9]、周繼良等[10]等對(duì)高校評(píng)教的改革與發(fā)展提出有益的建議;周繼良等[4]發(fā)掘了學(xué)生評(píng)教行為偏差的基本類型,并建議對(duì)學(xué)生評(píng)教管理、學(xué)生評(píng)教制度進(jìn)行優(yōu)化.上述研究可歸納為影響因素、評(píng)教過程存在問題以及改進(jìn)建議三大內(nèi)容,從學(xué)生/教師/學(xué)校三個(gè)層面、評(píng)教工具/管理制度/結(jié)果應(yīng)用三個(gè)方面綜合提出建議.

    上述研究采用了問卷調(diào)查或統(tǒng)計(jì)模型,但存在一定不足.如沒有區(qū)分影響因素的不同特征以及對(duì)評(píng)教得分的影響作用,也沒對(duì)各個(gè)因素的關(guān)聯(lián)及作用進(jìn)行系統(tǒng)性描述,難以細(xì)化指導(dǎo)高校評(píng)教管理.因此,有必要在區(qū)分靜態(tài)和動(dòng)態(tài)影響因素基礎(chǔ)上,綜合應(yīng)用描述統(tǒng)計(jì)、方差分析、多重線性回歸分析等方法,更準(zhǔn)確地分析高校評(píng)教得分的影響因素及作用大小.

    1 從評(píng)教指標(biāo)設(shè)計(jì)到評(píng)教影響因素甄選及數(shù)據(jù)獲取

    1.1 評(píng)教指標(biāo)設(shè)計(jì)

    為促進(jìn)課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)工作的科學(xué)規(guī)范化,進(jìn)一步明確課堂教學(xué)質(zhì)量基本要求,某地方高校于2019年重新修訂了《某地方高校本科課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)本科課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》,其中將課堂教學(xué)分為理論教學(xué)、實(shí)驗(yàn)教學(xué)、體育術(shù)科、藝術(shù)術(shù)科四類,評(píng)價(jià)方式分為現(xiàn)場(chǎng)聽課看課和網(wǎng)上評(píng)教,評(píng)價(jià)成績采用百分制計(jì)分.

    同時(shí)針對(duì)四類學(xué)科,分別設(shè)計(jì)了網(wǎng)上評(píng)教指標(biāo)(以理論教學(xué)為例,見表1).其中:一級(jí)指標(biāo)設(shè)置三個(gè)、下設(shè)二級(jí)指標(biāo)七個(gè),不同學(xué)科的指標(biāo)數(shù)量和對(duì)應(yīng)權(quán)重都相同,但二級(jí)指標(biāo)根據(jù)不同學(xué)科類型描述不同.

    表1 理論教學(xué)評(píng)教指標(biāo)Tab.1 Theoretical Teaching Evaluation Index

    為得到真實(shí)的評(píng)分反饋,某地方高校采取自愿而非強(qiáng)迫式的評(píng)分方式,即學(xué)生在評(píng)教系統(tǒng)開放時(shí)間內(nèi),自主根據(jù)評(píng)教指標(biāo)對(duì)各課程的教師進(jìn)行打分,系統(tǒng)則根據(jù)分?jǐn)?shù)和權(quán)重自動(dòng)計(jì)算出學(xué)生針對(duì)某一課程教師的最終評(píng)分.

    1.2 評(píng)教影響因素甄選

    基于馬莉萍等[2]、李正等[3]、周繼良等[4]、龍?jiān)露餥5]等對(duì)高校學(xué)生評(píng)教影響因素的研究成果,結(jié)合本校評(píng)教系統(tǒng)參數(shù)選取評(píng)教影響因素:一類是相對(duì)穩(wěn)定、表針教師特征的靜態(tài)因素;另一類是有變化性、反映師生維度的動(dòng)態(tài)因素(表2).

    表2 評(píng)教影響因素Tab.2 Factors Affecting Teaching Evaluation

    1.3 數(shù)據(jù)獲取

    以某地方高校商學(xué)院為研究范圍,從院教學(xué)評(píng)教系統(tǒng)獲取2018—2019學(xué)年第1學(xué)期至2021—2022學(xué)年第2學(xué)期8個(gè)學(xué)期,共計(jì)94名教師、1 409組有效數(shù)據(jù).

    2 靜態(tài)評(píng)教影響因素及評(píng)教的統(tǒng)計(jì)分析

    2.1 靜態(tài)評(píng)教影響因素的描述性分析

    2.1.1 受評(píng)教師特征分析

    應(yīng)用SPSS22初步統(tǒng)計(jì),可得2018—2022年各學(xué)年各課程授課教師中的男/女比率、學(xué)士/碩士/博士不同學(xué)位的比率、助教/講師/副教授/教授不同職稱比率以及是否擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)的比率(表3).

    表3 2018—2021學(xué)年受評(píng)教師基本情況Tab.3 Information of Evaluated Teachers from 2018 to 2021

    從表3 可看出:2018—2021 學(xué)年受評(píng)教師在性別比率上,男性占比略有輕微下降;學(xué)位比率變化極小;隨著時(shí)間(教齡)增加,教師職稱逐漸往上升,使得職稱比率發(fā)生一定變化;領(lǐng)導(dǎo)比率則輕微下降.總體而言,各比率有輕微波動(dòng)但保持相對(duì)穩(wěn)定,為教學(xué)的穩(wěn)定性和評(píng)教分析的可靠性奠定了基礎(chǔ).

    2.1.2 受評(píng)課程類型分析

    2018—2021 學(xué)年某地方高校分別開設(shè)了350、338、360、361 門課程,經(jīng)計(jì)算可得四年中理論課、專業(yè)課、必修課各自的平均占比(表4).

    表4 2018—2021學(xué)年受評(píng)課程基本情況Tab.4 Information of Evaluated Courses from 2018 to 2021

    從表4可看出:2018—2021年理論課占比保持很高比率,但呈逐年下降趨勢(shì),可能與商學(xué)院逐漸注重培養(yǎng)大學(xué)生的實(shí)踐或?qū)嵅倌芰Σ⒃鲈O(shè)相關(guān)課程有關(guān);專業(yè)課占比略有下降但不明顯;必修課占比基本保持穩(wěn)定.總體而言,各占比有出現(xiàn)變化但保持相對(duì)穩(wěn)定,為保證教學(xué)質(zhì)量和評(píng)教打分的穩(wěn)定性奠定了基礎(chǔ).

    2.1.3 教師特征、課程類型對(duì)評(píng)教得分的描述性分析

    通過計(jì)算可求得不同性別、學(xué)位、職稱、是否擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)的教師和理論課、專業(yè)課、必修課等課程相應(yīng)的評(píng)教得分均值、標(biāo)準(zhǔn)差、極大/小值等(表5).

    表5 2018—2021學(xué)年評(píng)教得分情況與方差分析Tab.5 Scores of 2018—2021 Teaching Evaluation and Analysis of Variance

    從表5 可看出:1)女性教師平均得分高于男性0.47 分;2)學(xué)士和碩士學(xué)位的教師在評(píng)教得分上基本相當(dāng),但博士學(xué)位的教師在評(píng)教得分上反而不如學(xué)士或碩士學(xué)位的教師;3)助教職稱的教師在評(píng)教得分最高,教授級(jí)教師次之,講師和副教授的得分基本相當(dāng)且最低;4)擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)的教師在評(píng)教得分略高于無領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)的教師;5)理論課的評(píng)教得分略低于非理論課(如實(shí)踐、實(shí)習(xí)等),專業(yè)課和必修課的評(píng)教得分略高于非專業(yè)課或選修課.

    2.2 靜態(tài)評(píng)教影響因素對(duì)評(píng)教得分的方差分析

    進(jìn)一步應(yīng)用ANOVA 方法或Welch/Βrown-Forsythe 分析不同教師特征和課程類型,是否對(duì)大學(xué)生在評(píng)教行為上帶來差異性(表5),結(jié)果顯示:

    1)男女教師的評(píng)教得分差異不顯著,即學(xué)生不因性別不同而對(duì)教師進(jìn)行區(qū)別性評(píng)分.

    2)不同學(xué)位教師的評(píng)教得分差異不顯著,即學(xué)生不因教師學(xué)位不同而進(jìn)行區(qū)別性評(píng)分.

    3)不同職稱教師的評(píng)教得分差異不顯著,即學(xué)生不因教師職稱不同而進(jìn)行區(qū)別性評(píng)分.

    4)有無擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)教師的評(píng)教得分差異不顯著,即學(xué)生不因是否擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)而進(jìn)行區(qū)別性評(píng)分.

    5)是否為理論課或?qū)I(yè)課或必修課的評(píng)教得分上差異不顯著,即學(xué)生不因課程類型不同而進(jìn)行區(qū)別性評(píng)分.綜上,不同的教師特征和課程類型都不會(huì)對(duì)評(píng)教(得分)產(chǎn)生明顯的差異性.

    3 動(dòng)態(tài)評(píng)教影響因素及評(píng)教數(shù)據(jù)分析

    3.1 動(dòng)態(tài)評(píng)教影響因素與評(píng)教得分的相關(guān)性分析

    從教師維度看,教師工作量、任教年限每年(學(xué)期)都不固定;從學(xué)生維度看,學(xué)生課程成績、學(xué)生參與評(píng)教情況也是變化的,因此有必要進(jìn)行相關(guān)性分析和回歸分析(表6).

    表6 動(dòng)態(tài)評(píng)教影響因素與評(píng)教得分的相關(guān)性分析Tab.6 Correlation analysis of dynamic influencing factors and teaching evaluation scores

    從表6可看出:1)教師工作量(課時(shí))與評(píng)教得分相關(guān)系數(shù)為-0.003(負(fù)相關(guān))但未達(dá)到顯著,即目前教師工作量(課時(shí))未影響學(xué)生對(duì)教師的評(píng)教打分;2)任教年限與評(píng)教得分相關(guān)系數(shù)為0.063且達(dá)到顯著,即教齡會(huì)影響評(píng)教得分;3)課程成績與評(píng)教得分相關(guān)系數(shù)為0.022但未達(dá)到顯著,即學(xué)生成績未影響學(xué)生對(duì)教師的評(píng)教打分;4)學(xué)生有效參評(píng)率與評(píng)教得分相關(guān)系數(shù)為0.063且達(dá)到顯著,即學(xué)生參與評(píng)教比例會(huì)明顯影響教師的評(píng)教得分;5)教師工作量與課程成績相關(guān)系數(shù)為-0.151(負(fù)相關(guān))且達(dá)到明顯顯著,即教師工作量(課時(shí))會(huì)明顯影響學(xué)生成績;6)任教年限與課程成績相關(guān)系數(shù)為-0.083(負(fù)相關(guān))且達(dá)到明顯顯著,即教師教齡會(huì)明顯影響學(xué)生成績;7)任教年限與學(xué)生有效參評(píng)率相關(guān)系數(shù)為0.061且達(dá)到顯著,即教齡會(huì)影響學(xué)生的有效參評(píng)率;8)課程成績與有效參評(píng)率相關(guān)系數(shù)為-0.098(負(fù)相關(guān))且達(dá)到明顯顯著,即學(xué)生成績會(huì)明顯影響學(xué)生的有效參評(píng)率;實(shí)際上,學(xué)生參評(píng)行為是在課程考試之前,因此課程成績影響參評(píng)率的關(guān)系不成立,不給予考慮;9)上述以外的各因素之間的相關(guān)系數(shù)都<0.7,即不存在強(qiáng)相關(guān)性(共性問題弱).

    各因素之間相關(guān)性及與評(píng)教得分的相關(guān)性綜合見圖1(虛線表示因素間相關(guān)性不顯著;x 表示因素影響關(guān)系不成立).

    圖1 動(dòng)態(tài)評(píng)教影響因素間及與評(píng)教得分的相關(guān)性Fig.1 Correlation between dynamic influencing factors and teaching evaluation scores

    3.2 動(dòng)態(tài)評(píng)教影響因素與評(píng)教得分的多重線性回歸分析

    經(jīng)過繪制散點(diǎn)圖觀察到因變量與自變量滿足線性趨勢(shì),同時(shí)正態(tài)分布P-P 圖顯示因變量具有正態(tài)性(過程略),可進(jìn)一步進(jìn)行模型擬合及后續(xù)檢驗(yàn).

    3.2.1 模型擬合優(yōu)度

    在定性分析了教師維度、學(xué)生維度與評(píng)教得分的關(guān)系后,可進(jìn)一步采用多重線性回歸進(jìn)行分析(具體過程略),軟件自動(dòng)剔除教師工作量和課程成績2個(gè)自變量后,得到模型擬合度情況(表7).

    傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫訪問多以與之配套的軟件界面作為操作窗口,只在本地及附近進(jìn)行使用,共享性幾乎為零。各數(shù)據(jù)庫對(duì)應(yīng)的軟件更是千差萬別,想真正熟練使用數(shù)據(jù)庫,還需學(xué)習(xí)軟件的操作。且飛機(jī)數(shù)據(jù)庫內(nèi)容煩瑣,數(shù)據(jù)龐雜,所占內(nèi)存空間一般較大,當(dāng)遠(yuǎn)程的工作人員希望使用數(shù)據(jù)庫成果時(shí),使用無線傳輸不甚現(xiàn)實(shí),只能通過磁盤等移動(dòng)儲(chǔ)存介質(zhì)進(jìn)行傳播,這樣就增加了人力、物力成本。

    表7 模型概要cTab.7 Model Summaryc

    從表7 可知,模型2 的R 方值為0.008,大于模型1 的0.006,模型2 優(yōu)于模型1;同時(shí)DW 值為1.688,比較接近2,即殘差自相關(guān)性越小,上述表明模型2 雖然對(duì)因變量的解釋度很低,但仍達(dá)到多重線性回歸分析的條件.

    3.2.2 模型檢驗(yàn)

    選用模型2后(不需再分析模型1數(shù)據(jù))并進(jìn)行檢驗(yàn).從表8可知:F=5.304,P=0.005<0.05,結(jié)果表明:所擬合的模型2具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.

    表8 模型方差分析表Tab.8 Analysis of moder variance

    進(jìn)一步從表9 可知:有效參評(píng)率和任教年限的t檢驗(yàn)都為顯著,即2 個(gè)自變量和常量都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;同時(shí),從容差和VIF值可明顯判斷自變量基本不存在共線性問題.

    表9 模型系數(shù)表Tab.9 Table of model coefficients

    學(xué)生化殘差絕對(duì)值小于2(圖2)、殘差直方圖呈正態(tài)分布(圖3),分別驗(yàn)證了應(yīng)變量取值的獨(dú)立性和正態(tài)性,滿足了線性回歸分析要求,最終構(gòu)建擬合模型如下:

    圖3 殘差直方圖Fig.3 regression Standardized Residual

    y=93.688+0.049×任教年限+1.716×有效參評(píng)率.

    從公式可知:任教年限每提高1 單位,評(píng)教得分課提高0.049 單位;有效參評(píng)率每提高1 單位,評(píng)教得分則可提高1.716單位.

    4 結(jié)論與建議

    4.1 主要結(jié)論

    通過描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析和多重回歸分析,可得到如下3個(gè)方面的結(jié)論:

    2)任教年限、有效參評(píng)率與評(píng)教得分存在顯著的正相關(guān),但教師工作量、課程成績與評(píng)教得分分別為負(fù)相關(guān)、正相關(guān),但都不顯著;任教年限、教師工作量與課程成績存在顯著性的負(fù)相關(guān),但任教年限與有效參評(píng)率為顯著正相關(guān).

    3)通過多重線性回歸分析,經(jīng)擬合和檢驗(yàn)后,可獲得有效參評(píng)率、任教年限和評(píng)教得分的回歸方程,該方程具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;有效參評(píng)率對(duì)評(píng)教得分的影響遠(yuǎn)大于教師的任教年限;但從評(píng)教評(píng)得分和回歸方程來看,不同教師的評(píng)教得分差距并不明顯,學(xué)??赡苡斜匾獙?duì)評(píng)教指標(biāo)及評(píng)教管理加以評(píng)估與改進(jìn).

    4.2 評(píng)教管理建議

    綜上所述,提出如下3點(diǎn)建議:

    1)學(xué)生不因教師或課程特征而區(qū)別性評(píng)分,該做法是相對(duì)公正公平,應(yīng)給予鼓勵(lì);同時(shí)可將評(píng)教結(jié)果進(jìn)行公開,打消部分教師倚重學(xué)位、職稱、領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)來獲得高分的心理,這也有利于減輕年輕教師的心理壓力而專注教學(xué).

    2)在現(xiàn)行制度下,有效參評(píng)率是影響評(píng)教得分的最大影響因素,且在有必要進(jìn)一步完善鼓勵(lì)學(xué)生參與評(píng)教的措施,并提醒學(xué)生避免出于尊重而偏向參與老教師的評(píng)教甚至打高分,促進(jìn)每一門課程的有效參評(píng)率相對(duì)均衡,防止參評(píng)率影響個(gè)別教師的評(píng)教得分;同時(shí)教務(wù)部門在評(píng)教管理上應(yīng)注意學(xué)生參評(píng)率的有效性.

    3)學(xué)校有必要評(píng)估不同課程與專業(yè)教師的匹配度,必要時(shí)加以調(diào)整,避免教師工作量太大而影響教學(xué)質(zhì)量;同時(shí)教務(wù)部門應(yīng)該注意,教齡長的教師是否陷入“教學(xué)陷阱”,如沿用幾年不變的講義、一成不變的教學(xué)風(fēng)格、缺乏與新時(shí)代大學(xué)生的互動(dòng)等情形,及時(shí)給予反饋及幫助改進(jìn),避免其教學(xué)水平下滑.

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