多层模糊综合评判的公共任选课教学质量评价

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1、多层模糊综合评判的公共任选课教学质量评价  摘要:目的探讨公共任选课教师教学质量评价指标体系的权重大小,综合评价海南医学院公共任选课教师教学质量,以期为海南医学院公共任选课教师教学质量的提高给予理论依据。方法本文利用问卷调查收集数据,基于熵值法确定教学质量评价指标的权重大小,采用多层次模糊综合评判法进行客观评价。结果熵值法确定了教学质量评价教学态度、教学内容、教学方法及教学态度的二级指标的权重分别为A1=(0.3337,0.3328,0.3335)、A2=(0.4998,0.5002)、A3=(0.4994,0.5006)、A4=(1)。海南医学院33门公共任选课教师教学质量综

2、合分值在0.8924~0.9929之间取值。结论教师教学质量评价一级指标的各自的二级指标的权重相差不大,与问卷设计一致。教学质量综合分值有31门任课教师总评数大于90分,且分值波动幅度较小,反映了学校总体教学水平较高,学校教学工作基本做到位。同时为学校的教学管理工作提供了理论支持,为进一步加强和提高公共任选课教学质量服务。  关键词:公共任选课;教学质量;熵值法;多层次模糊综合评判  公共任选课是高等医学院校教学的重要组成部分,在医学院校中人才的培养质量很大程度上取决于公共任选课教学质量。相应地,高水平、高质量的教学是极其关键的,因而,完成医学院公共任选课教学环节的质量监控和评

3、价体系建设,合理建立公共任选课教学质量的评价模型,会有利于教务工作的管理,为全面提高人才培养质量服务。  目前,关于高校公共选修课教学质量评价的研究已陆续出现,但是评价指标的权重是人为直接设定的,且没有提出评价方法[1]。对评价指标的权重设定仅仅是基于定性的层次分析法,利用专家和教授进行问卷调查确定各种指标相对于上级评价指标的相对重要程度,给出的指标权重[2]。通过模糊综合评价进行综合评价得分[3-4],高校教育教学专家的调查数据,也是利用定性的秩和运算法计算高校公共选修课教学质量评价指标权重值[5]。?@然可见,关于公共选修课教学质量评价指标的权重确定大多数研究是基于定性的方

4、法来确定,且对于综合评价得分的研究方法也比较简单。本文采用从定量分析的角度利用熵值法确定指标权重,并结合多层次模糊综合评判进行综合评价得分。  1公共任选课教学质量评价指标体系的构建  海南医学院教务部参照相关实践教学质量评价文献,最终构建的评价指标体系。一级指标4项,共8项二级指标组成(见表1),基于设计的指标体系进行问卷调查,选修课上课的学生对指标的进行百分制打分。  2公共任选课教学质量多层模糊综合评价模型的构建  多层次模糊综合评价模型是根据隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即对受到多种因素制约的事物或对象做出一个综合的评价。  2.1确定评价教学质量的因素集根据公共

5、任选课的评价指标体系中一级指标和二级指标,即设评判指标集合U=(U1,U2,U3,U4)。根据表1中教师公共任选课教学质量评价体系,将因素集U=?xu11,u12,u13,u21,u31,u32,u41?y分为4组,即U1=?xu11,u12,u13?y,U2=?xu21,u22?y,U3=?xu31,u32?y,U4=?xu41?y。  2.2权重集的确定  2.2.1熵值权重法在具体的评价分析过程中,根据各项指标的指标值变异程度,利用信息熵计算出各指标权重。步骤如下:假设有m个评价对象,n项评价指标,原始指标值记为xij(i=1,2,???,m;j=1,2,???,n)。 

6、 2.2.2一级指标的权重指标的权重反映了各个指标在综合评价过程中所占有的地位或所起的作用,直接影响到模糊综合评判结果。权重的确定常用专家估测法、层次分析法(AHP)、主成分分析法、灰关联法、熵值法和均方差法等主客观方法[7-8]。  通常各因素的重要程度不一样,因此需对每个因素Us,(i=1,2,3,4)赋予一个相应的权重值,从而构成权重集A=?xa1,a2,α3,α4?y。本文采用专家估测法确定指标因素集U的权重集为:A=(0.25,0.25,0.2,0.3),即如教学态度的权重为0.25,教学内容的权重为0.25,教学方法的权重为0.2,教学效果的权重为0.3。  2.2

7、.3二级指标权重的确定因素U1、U2、U3和U4的二级指标的权重集采用熵值法确定权重.根据问卷指标的进行百分制打分,利用从数据入手进行定量的熵权求解指标权重,进而完善指标体系。  以因素U1的二级指标U11,U12,U13的权重求解为例:调查33门选修课程为评价对象,3项评价指标U11,U12,U13,原始指标值记为xij(i=1,2,???,33;j=1,2,3),xij为学生对第i门课程的授课老师在第j个二级指标的评分;对原始指标值进行标准化后,利用熵值法确定U11,U12,U13的权重

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