浅析高等院校教学质量评估体系

《浅析高等院校教学质量评估体系》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、浅析高等院校教学质量评估体系　　摘要：灰色聚类法把教学质量体系当作一个灰色系统来研究，将灰色聚类理论应用于教学质量优异程度的评价中，以某高职院校5位教师的教学情况为例，建立不同的聚类指标所拥有的隶属函数，确定聚类权重值，求得最大聚类系数及聚类结果，得出用灰色聚类法进行教学质量评价，既能体现教学质量等级界线的模糊性，又能充分利用信息，避免了模糊数学法的不合理之处。　　关键词：灰色聚类；教学质量；白化函数　　教学质量是影响办学质量的主要因素，然而，如何客观地评价高等职业教育教学质量评价，也是我国高职院

2、校研究和探索的主要问题。　　一、灰色聚类法　　灰色聚类法是以灰数的白化函数生成为基础的方法。它将聚类对象对于不同聚类指标所拥有的白化数，按p个灰类进行归纳，从而判断聚类对象所属的灰类。　　记i为聚类对象（令i=1，2，3…，n）；j为聚类指标（令j=1，2，3…，m）；k为聚类灰类（令k=1，2，3…，p）；dif为第i个聚类对象对于第j个聚类指标所拥有的白化数。　　设F={fjk

3、j=1，2，3…m；k=1，2，3…，p}为白化权函数集，其中fjk为第j个聚类指标属于第k个灰类的白化权函数集。则

4、第i个聚类对象对于第k个灰数的聚类系数为：5　　δik=■fjk（dij）ηjk……………………………………（1）　　式中ηjk为第j个聚类指标属于第k个灰类的聚类权，即：　　ηjk=λjk/■λjk…………………………………………（2）　　式中：λjk为灰类白化权函数的阈值。　　第i个聚类对象的聚类向量为　　δi={ηj1，ηj2，ηj3，…，ηjP}……………………（3）　　根据择大原则进行聚类，从而判断聚类对象所属的灰类。　　二、灰色聚类法在教学质量评价中的应用　　在高等学校中，科学地进行教

5、学质量评价，对于掌握教师履行职责状况，区别出教师教学素质与工作水平，调动教师工作积极性，推动教师不断提高素质与改进教学方法与重要作用。　　灰色聚类法评价的主要步骤为确定各类白化函数；确定聚类权重；求聚类系数；确定各聚类对象所属质量级别。本文的聚类样本是选取某高职院校5位教师A、B、C、D、E的教学情况指标分别为教学态度、教学内容、教学方法和教学效果。用专家打分法分别对这5位教师进行打分，统计结果如下：　　表1某高职院校教学质量评价体系统计结果　　■　　另外，将教师的教学质量划分为4个等级见表2。　

6、　表2教学质量等级的评价标准　　■　　取表2中每一类型的均值为其代表值，结果如表3示。5　　表3不同教学质量指标的评价标准灰类值　　■　　1.数据的无量纲化处理　　在教学质量等级评价中，由于个聚类指标的划分等级区间大小不同，且量级有很大差别，因而不能直接进行计算，通常采用无量纲化处理，计算公式为　　λjk=Skj/■■Skj……………………………………………（4）　　即采用平均标准化进行处理。表1和表3中的数据进行无量纲化处理后如下：　　教师A通过无量纲化后的统计结果为：教学态度、教学内容、教学方

7、法、教学效果依次为：0.946，1.184，1.029，1.061；同理，教师B的统计结果为：1.216，1.035，0.871，1.061；教师C的统计结果为：0.946，0.998，1.286，1.212；教师D的统计结果为：1.081，0.860，0.886，1.061；教师E的统计结果为：0.811，0.923，0.929，0.756。将教学质量指标的评价标准无量纲化后的灰类值分别为：教学态度为优秀、良好、一般、较差的灰类值分别为：1.462、1.231、0.923、0.385；教学内容为

8、优秀、良好、一般、较差的灰类值分别为：1.357、1.214、1、0.429；教学方法为优秀、良好、一般、较差的灰类值分别为：1.310、1.172、1.034、0.483；教学效果为优秀、良好、一般、较差的灰类值分别为：1.44、1.2、0.96、0.4。　　2.确定隶属函数或白化函数　　根据各聚类指标构造白化数矩阵如下所示：5　　■■■■　　3.聚类权重的计算　　根据公式（2）和二、2.构建的白化函数个评价指标的求得聚类权重如下，教学态度为优秀、良好、一般和较差的聚类权重为：0.238，0.2

9、44，0.265，0.273；教学内容为优秀、良好、一般和较差的聚类权重为：0.256，0.248，0.244，0.245；教学方法为优秀、良好、一般和较差的聚类权重为：0.265，0.257，0.236，0.218；教学效果为优秀、良好、一般和较差的聚类权重为：0.241，0.251，0.255，0.263。　　4.求聚类系数及聚类结果　　根据公式（1）及公式（3）求得聚类系数及聚类结果，见表4　　表4聚类系数及聚类结果　　■　　由上述灰色聚类法原理和应用举例分析可以看出，灰色聚