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基于統(tǒng)計(jì)分析的教學(xué)評(píng)價(jià)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-19 13:30
【摘要】: 隨著現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)、信息全球化的深入,世界各國(guó)都面臨著越來越激烈的競(jìng)爭(zhēng)。而競(jìng)爭(zhēng)的主要對(duì)象就是高科技的優(yōu)秀人才,而高校便是各類人才的搖籃。隨著高等教育的普及越來越廣泛,提高教學(xué)質(zhì)量已經(jīng)成為各高校的核心工作。而對(duì)高校教學(xué)質(zhì)量的正確評(píng)價(jià)則對(duì)高等教育的質(zhì)量起著重要的保障作用。因此對(duì)教學(xué)評(píng)價(jià)體系的研究具有十分重要的意義。 教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)主要采取的是“學(xué)生評(píng)教”的方式。學(xué)生在對(duì)教師進(jìn)行打分的同時(shí),難免會(huì)受到評(píng)價(jià)量表以外的因素對(duì)學(xué)生的干擾,使得最后簡(jiǎn)單加和的評(píng)教結(jié)果不夠客觀。因此必須建立一種新的統(tǒng)計(jì)方法,能夠盡可能的剔除外界因素及體系內(nèi)部因素對(duì)評(píng)教結(jié)果的影響,使評(píng)價(jià)結(jié)果能客觀、公正的反映出教學(xué)質(zhì)量。本文首先詳細(xì)介紹了教學(xué)評(píng)價(jià)的發(fā)展歷程及其發(fā)展方向。并對(duì)我國(guó)目前教學(xué)評(píng)價(jià)中存在的問題進(jìn)行了剖析,說明了研究的重要性。 其次以山東某高校的評(píng)教數(shù)據(jù)為例,應(yīng)用方差分析法對(duì)評(píng)教結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,研究教師的職稱、年齡、性別及授課類型因素對(duì)評(píng)教成績(jī)的影響作用,及因素總體對(duì)評(píng)教結(jié)果的影響程度。 最后用因子分析方法對(duì)評(píng)教結(jié)果進(jìn)行處理,提取出了對(duì)教學(xué)活動(dòng)有顯著影響的五個(gè)主要因素,并確立了一種合理的對(duì)評(píng)教成績(jī)進(jìn)行計(jì)算的方法。從而能夠?qū)處煹脑u(píng)教成績(jī)更為公平合理的統(tǒng)計(jì),為教師提高教學(xué)質(zhì)量提供分析依據(jù),為教育管理部門提供合理的依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】:山東經(jīng)濟(jì)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號(hào)】:C81-4
【圖文】:

線圖,課程類型,線圖,年齡


了更清楚的表示出職稱,年齡因素對(duì)評(píng)教結(jié)果的影響,我們采用交互直觀的展現(xiàn)。圖 1 職稱-課程類型交互式線圖圖 1 我們可以看到,在課程類型相同的情況下,職稱越高,得分也越直觀的表現(xiàn)出了職稱因素對(duì)評(píng)教結(jié)果的影響作用。而且三條直線的斜由此可以得出課程類型因素對(duì)評(píng)教結(jié)果的影響非常小。并且三條直線,因此課程類型因素與職稱因素的交互效應(yīng)并不顯著。

線圖,職稱,性別,線圖


的青年教師是最富有激情的,也是最有干勁的一個(gè)群體。更是是高校師資備力量,未來發(fā)展的力量之源。但他們一般是剛畢業(yè)不久,缺乏教學(xué)經(jīng)驗(yàn)缺社會(huì)經(jīng)驗(yàn),實(shí)踐能力相對(duì)較差一些,心理狀態(tài)還不夠穩(wěn)定,家庭生活的較重。因此,高校應(yīng)該在切實(shí)保持中老年教師工作能力的同時(shí),更要關(guān)注對(duì)教師的培養(yǎng)。35 歲以下

碎石,方差貢獻(xiàn),因子,特征根


表 6 中反映了各變量因素的特征根與方差貢獻(xiàn)情況。Initial Eigenval給出初始的樣本相關(guān)系數(shù)矩陣或協(xié)差陣的特征根,用于確定哪些因子應(yīng)該被,Total 列為各因子對(duì)應(yīng)的特征根,表中共有 5 個(gè)因子對(duì)應(yīng)的特征根大于 此應(yīng)提取相應(yīng)的 5 個(gè)公共因子;% of Variance 列為各因子的方差貢獻(xiàn)率mulative %列為各因子的累積方差貢獻(xiàn)率。Extraction Sums of Squaading 欄給出提取出的因子方差貢獻(xiàn)表,從中可以看出,前 5 個(gè)因子已經(jīng)可釋原始變量 84.589%的方差,已經(jīng)包含了大部分的信息。Rotation Sumsuared Loading 表示的是提取出的因子經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)。雖然 5 個(gè)因方差貢獻(xiàn)發(fā)生了變化,但總量依然沒變。同時(shí)各變量的方差貢獻(xiàn)發(fā)生變化后得因子更易于解釋。

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 高維春;譚旭;;決策屬性未知下的學(xué)生評(píng)教粗糙集分析[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年09期



本文編號(hào):2762486

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