基于模糊综合评价法的高校研究性教学课程评估

来源:网络(转载) 作者:王秀华 发表于:2012-04-12 10:36  点击:
【关健词】研究性教学;课程评估;模糊综合评价
研究性教学是以学生的学习、研究能力成长为目的,是实现创新性人才培养目标的有效途径,对研究性教学课程评估有利于提高高校课程建设水平。文章以浙江万里学院研究性教学课程评价指标体系为例,在构建模糊综合评价模型的基础上,通过实例对研究性教学课程进行了评估。

研究性教学是指在教学过程中教师创设一种类似科学研究的情境和途径,指导学生选择与学生相关的问题进行研究,使学生在独立的主动探索、主动思考、主动实践的研究性学习过程中,吸收知识、应用知识、解决问题,获得新颖的经验和表现具有个性特征的行为,从而提升学生的各方面素质,培养学生创造能力和创新精神的一种教与学互动的实践活动[1]。
  一、研究性教学课程评价原则
  (一)评价的主体多元化。研究性教学课程是为培养学生的创新精神和实践而设计的,它的价值是否得到实现,只有通过对学生各方面所发生的变化进行评价后才能得出,因此,评价除了教师和学生外,还应有校外的教育行政部门、评价专家和校内的管理部门、督导,以及关注人才培养的社会团体、学生家长等。
  (二)评价的过程性。研究性教学课程鼓励学生开展研究性学习活动,其目的主要在于参与,重在培养学生探索、创新意识和精神,因此评价更应注重过程性。
  (三)评价的发展性。高校的课程评价应更多地关注学生、教师、课程自身动态的发展过程,而非仅仅是对结果的评价。因此,评价应注重评价的发展性功能。
  二、高校研究性教学课程评价指标体系
  当前,研究性教学在我国一些重点大学已进行了有益的探索与实践,而在普通高校中还远未能展开,浙江万里学院始于2006年的创新性人才培养模式改革,推行基于合作式的研究性教学方法改革,取得了一系列教学成果,本文以浙江万里学院提出的积极推进以创新思维培养为核心、以教学内容设计为关键的研究性教学课程为例说明其评价指标体系。
  该指标体系由课程团队、教学设计、教学条件和教学成效等四个一级指标构成[2]。课程团队由团队结构和团队素质两个二级指标,其评估内涵是建有一定成员数量、角色分工合理、教学能力强的课程组。教学设计是研究性教学课程评价的关键环节,共分为教学内容、教学组织和教学评价三个二级指标。其中教学内容的评估内涵是形成有示范性价值的教学大纲;教学组织的评估内涵是形成有操作性强的教学实施方案;教学评价的评估内涵是建有基于过程性学习的评价办法。教学条件共分为课程网站和学习资料等两个二级指标,其中课程网站的评估内涵是保证研究性学习的资料获得与相互交流;学习资料的评估内涵是有指定量大面广的主要学习资料。教学成效包括教学效果和物化成果等两个二级指标,其中教学效果的评估内涵是实现学习成效和教学质量的明显提高;物化成果的评估内涵是形成相关标志性成果。
  三、模糊综合评价模型
  模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法,它的基本思想是在确定评价因素、因子评价等级标准和权值的基础上,运用模糊集合变换原理,以隶属度描述各因素及因子的模糊界限,构造模糊评判矩阵,通过多层的复合运算,最终确定评价对象所属等级。
  由于课程评估涉及到的主客观因素较多,特别是研究性教学课程的评价注重评价的主体多元化、过程性和发展性原则,使得评估的过程具有模糊性,为有效提高其评估的可靠性和科学性,运用模糊综合评价方法来进行研究性教学课程的评估是合适的。
  (一)数学模型
  设定两个论域U和V,其中因素U=(,,...,),表示被考虑的因素,评语集V=(,,...,),表示评判的结果。因素集U上的模糊子集A=(,,...,)为权数分配,(0≤≤1)为因素被考虑的权数。U的任一指标对于V中的每一种评价的隶属度组成了V上的模糊子集,记为R(U)=(,,...,)。对于每一指标(i=1,2,...,n)都求出对应的,就构成了一个上的模糊矩阵R,即
  R={|i=1,2,...,n;j=1,2,...m}
  这样,当权数分配A和变换矩阵R已知时,应用模糊矩阵的复合运算即可进行综合评判,从而得到模糊综合评判的单因素评价模型 B(,,...,)=A
  其中 =(∧) 0≤≤1
  这里,A与各被评事物R的合成运算记为:
  B=A=(,,……,)=(,,...,)
  其中是由A与R的第j列运算得到的,它表示被评事物从整体上看对等级模糊子集的隶属程度。
  通过对因素集的分层划分,可将上述单因素评价模型扩展为多层次模糊综合评判模型。单因素模型应用在多层因素上,即每一层的评价结果又是上一层评价的输入,直到最上层为止。
  (二)评价因素权向量的确定
  在模糊综合评价中,确定评价因素权向量A=(,,……,)常用的方法是层次分析法(AHP),它是一种综合定性、定量分析的决策方法,这种方法不仅能保证模型的系统性、合理性,而且能让决策者充分运用其有价值的经验及逻辑判断能力。运用层次分析法计算权重,可减少盲目性,方便专家判断,但层次分析法采用的1-9标度的方法,本质上未能回避“基数效用”规则,实际运用中还可以采用“序数表决,基数统计”规则,即改进的层次分析法[3],一定程度上可以提高权重的可靠性。
  四、研究性教学课程模糊综合评价实例
  研究性教学课程的评价指标体系由二级指标构成,见上述指标体系。一级指标由课程团队、教学设计、教学条件、教学成效等构成,每个一级指标分别由若干个二级指标构成。即U={,,,},={,},={,,},={,},={,}。
  评语集即为评价标准,属于等级集合,用于对研究性教学课程的各级指标的总体评价,V={,,,,}={优秀,良好,中等,及格,不及格}。每一个等级可对应一个模糊子集。
  20位由校院领导、校内督导、校外专家、学生代表、家长代表、教师代表等组成的评估组,对研究性教学课程《管理学》依据各二级指标评估的内涵及详细的要求进行评价,其结果如表1。
  在课程评估时,考虑各因素的权重分配比较均匀,不存在特别突出的主要因素,要求整体结构优化,所以,模糊合成运算采用加权平均求隶属等级的方法,并对多个被评价指标可以依据其等级位置进行排序。
  根据表1所列数据,利用层次分析法可得到有关研究性教学课程评估的二级评价指标的隶属度为:
  则课程团队的模糊评价为:
  =(0.5 0.5)(0.625 0.175 0.075 0.125 0)
  同理可得,=(0.579 0.171 0.143 0.107 0)
  =(0.650 0.125 0.150 0.075 0)
  =(0.580 0.250 0.090 0.080 0) (责任编辑:南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网)

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