高校教师课堂教学的评价问题论文.doc

《高校教师课堂教学的评价问题论文.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《高校教师课堂教学的评价问题论文.doc（24页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、 高校教师课堂教学的评价问题摘要教师授课质量评价在我国各高等学校普遍开展，科学正确地评价教师授课水平，对激发教师的教学积极性和创造性具有重要作用。本文针对教师评价系统中存在的评价指标和计算公式的问题，建立了教师评价模型，给出了解决这些问题的具体方案，优化了评价系统，使学生对教师的评价更加客观公正。对问题一，在评价调查问卷的过程中，我们首先阅读了大量有关文献，找出了附表一中所给的十项指标中存在不合理因素的1、5、8、10项，并对其做出修正，然后依据文献将指标中相关度较高的部分整合，最终得到5个一级指标和12个二级指标。在评价计算公式的过程中，我们发现公式中评分项目优良的量度分配不规则，权重向量间

2、差异很小，而且通过此公式计算得出的最高分为52分，显然与实际情况不符。基于此我们结合熵权法和层次分析法重新确定了评分项目的权重，然后通过查阅文献建立新的优良量度分配系数体系，最终使最高分能达到100分，结果更加科学合理。对问题二，我们首先结合文献对可能引起评价结果差异的因素进行猜想，然后用Excel软件采用控制变量法对附件三中的数据进行筛选，找到了10个主要的客观因素，最后采用综合文献的理论定性分析和结合数据图表的定量分析两种方法阐述了客观因素对教师评价造成的差异性。对问题三，我们首先采用秩和比法先评价，之后再消除客观因素影响，通过变权理论，消除影响。此外我们又进行了独立性检验。检验两两配对因

3、素间对综合评价得分的影响是否存在差异性，从而确定各个因素的权重。对问题四，我们结合问题1完善的评价项目和问题3得出的最优模型解，得出了一个较为完整的评价方案。对问题五，整体上对这个模型进行评价考虑，并且参考相关文献，对这个评价体系进行评价，指出模型的不足之处，并提出修改意见。关键词：层次分析法熵权法秩和比法变权理论独立性检验1. 问题重述目前多数高校都建立了学生对教师的评价系统，全体学生在系统中对自己的所有任课教师打分，综合评价该教师的教学情况。教师的评价分值一定程度上能够反映该教师的教学情况，但也存在其分值在全校中的排序和实际教学能力地位不相符的情形。问题一：从附表一给出的十项指标中，找出相

4、关度较高的部分进行整合，对调查问卷和评价结果的计算公式中不合理的部分，指出改正并说明理由。问题二：教师除自身的教学能力存在差异外，还有一些客观因素会影响其分值，如课程难易程度等，尽可能多的找出这些因素，并根据附件3进行定量检验。问题三：建立数学模型，解决问题二中差异造成教师评价分值客观上的不同，在同一种标准下衡量教师的教学能力，保证分值能客观反映教师的教学水平。问题四：给出一份完整的课堂评价方案，包括修正后的调查问卷和详细的计算公式。问题五：对本模型进行评价，参考相关文献，指出模型和计算方法的不足和可以改进之处。2. 模型假设1. 题目中给的数据与层次熵权法得到的数据真实可靠，具有可信度。2.

5、 每个学生对老师的评价是客观的。3. 每个老师评价的指标和标准相同。4. 研究单一变量对得分结果的影响时，其他因素对其影响较小。3. 符号说明符号含义指标的熵指标的差异度指标的熵权指标的加权秩和比秩次累计频率变权向量状态变权向量乐观系数4. 问题分析本题是一道综合性和实践性很强的建模问题，针对各项问题，我们主要做了 以下考虑：问题一中： 学生评教的质量依赖于评教指标体系设计的科学化程度，而事实上，评教指标在设计过程中，部分项目由于表述冗长、形式呆板，让学生难以准确把握评价指标的内涵而无法做出准确的判断。处理评价信息过程中运用不同的方法处理相同的评教结果，所得出的数据是不相同的。教师总评分的计算

6、方法应该尽可能科学，并且能够包含足够多的因素。基于以上两点考虑，我们结合所阅读的大量文献对附表一中原指标进行修改和细化，对原教师评价的计算方法进行评价，找到原计算方法的不足并做出修正。问题二中：我们认为要解决的主要是对数据的分析与处理问题，我们首先结合文献对可能引起评价结果差异的因素进行猜想；然后采用控制变量法对附件三中的数据进行筛选，并试图从中找到规律；最后根据筛选后的数据，通过Matlab软件作图，从而验证5个定量分析的客观因素对老师得分的影响。问题三中：我们考虑建立合理的评分机制来客观的反应教师的教学水平。以附件3为背景，我们运用了秩和比法、变权理论和独立性检验，建立数学模型，应用数学方

7、法及matlab工具解决此类问题。问题四中： 通过对以上问题的探讨，可以拟出一份较为完整合理的教学评价方案。根据问题1完善的评价项目和问题3得出的最优模型解，便可得到一个较为完整的整合方案。问题五中：整体上对这个模型进行评价考虑，并且参考相关文献，对这个模型进行评价，指出模型的不足之处，并提出修改意见。5. 模型的建立与求解5.1问题一5.1.1教师评价方案（一）该校问卷调查内容的不足：（1）第1项“教师教书育人、敬业勤勉、为人师表”，这种指标太大、太笼统，没有细化，一些学生无法把握。（2）第5项“教师备课充分，教学内容充实”，条件太泛，没有具体的标准。（3）第8项“能有效利用各种教学媒体”，

8、反映的问题与评价教师没有直接的关系，这条指标旨在考核教师的教学手段是否先进，这与学校教学投入有关，而不应全由教师负责。（4）第10项“对该教师授课满意度”，学生的主观性很强，不能客观评价。（二）处理方案：（1）将第1项修改为：授课认真细致，教风严谨，体现高尚的职业道德。（2）将第5项修改为：授课内容广度与深度符合大纲要求，基本理论及基本知识准确、清楚、熟练。（3）将第8项修改为：媒体使用合理，辅助教学效果好。（4）将第10项修改分为三项内容：学习本课后学生在分析问题和解决问题的能力上以及在思维方法上的进步和提高程度。学习本课后对基本理论、基本知识、基本技能掌握， 能独立完成作业。学生平时测试，

9、考试成绩。（三）相关指标整合：表1调查问卷修改方案教师评价指标教学态度授课认真细致，教风严谨，体现高尚的职业道德。教师严格遵守上、下课时间，无随意调（停）课现象。教学方法教师对教学负责，能认真批阅作业，指导学生学习。教师能最大限度激发学生的学习热情和创造性思维。教学内容授课内容广度与深度符合大纲要求，基本理论及基本知识准确、清楚、熟练。教师精心组织教学，讲课条理清楚，并结合学科发展，介绍最新成果。教学表达能力教师课堂讲授语言表达流畅，板书规范，媒体使用合理，辅助教学效果好。教师授课精神饱满、富有激情。教师注重与学生沟通、交流。教学效果学习本课后学生在分析问题和解决问题的能力上以及在思维方法上的

10、进步和提高程度。学习本课后对基本理论、基本知识、基本技能掌握， 能独立完成作业。学生平时测试，考试成绩。5.1.2评价计算公式（一）合理性：（1）通过确定不同指标的权重来决定不同指标对评价结果的影响，使不同因素对结果的影响有良好的区分。（2）在确定每项指标的得分时，采用加权平均的方法，消除了学生的主观想法的影响，使得每项指标的得分比较均匀。（二）不合理性：（1）指标的权重向量中只有0.8，1.0，1.2。明显指标权重向量是一个经验性的向量，可信度较低。（2）指标打分值的公式中不同评价级的分量分配也不合理。比如从“优秀，良好，一般，较差，很差”中选择“优”“良”“一般”三者之间相差1.1分，而“

11、一般”和“较差”仅差0.1分，“较差”与“很差”以0.4分作为差距，这样的体系容易使一些较小的差别放大，导致评分不稳定。（三）解决办法：（1）指标权重的方案：主观权重的确定通常采用层次分析法(AHP) 或德尔菲(Delphi)法， 这种权重有较高的合理性， 但无法克服主观的随意性。客观权重通常用熵权法来确定， 熵权充分挖掘了原始数据本身蕴涵的信息， 结果较为客观， 但不能反映专家的知识和实际经验以及决策者的意见。因此， 把主、客观权重结合起来得到的综合权重可能使评价结果更全面、合理。（2）层次分析法模型确定权重：根据目标和因素间的关系确立准则层和方案层，画出树状图（如图1）。目标层准则层准则层

12、准则层方案层方案层方案层方案层方案层方案层图1层次分析法结构示意图构造各准则层的判断矩阵，以及方案层的判断矩阵。根据数量标度表（如表2）分别写出准则层和方案层的矩阵。表2数量标度表标度含义1表示两个因素相比，具有相同重要性3表示两个因素相比，前者比后者稍重要5表示两个因素相比，前者比后者明显重要7表示两个因素相比，前者比后者强烈重要9表示两个因素相比，前者比后者极端重要倒数若因素与因素的重要性之比，则因素与因素的重要性之比得到准则层的判断矩阵： （1） 通过MATLAB软件求解公式： （2）得到矩阵的值，通过查表（如表3）得到矩阵的值，利用公式： （3）表3随机一致性指标值()34567890

13、.580.901.121.241.321.411.45得到矩阵的一致性比率检验矩阵是否通过一致性检验。从而求矩阵中对目标层的权重： （4）（3）熵权法模型确定权重设有个待评对象， 针对个评价指标的取值， 这些待评对象的各个指标值构成一个的判断矩阵： （5）其中表示第个对象所对应的第项指标的得分，由于的分数不是一致的，所以要按公式： （6）对具体得分进行标准化化处理，得到标准化后的新矩阵: （7）定义第个指标的熵为： （8）定义指标的差异度为： （9）所以该指标的熵权为： （10） （11）（4）评价指标的综合权重设有评价指标集合，如果由熵权法和层次分析法确定的权重分别为和，则这个指标的综合权重

14、为： （12）（5）评价等级的综合分值确定根据附录二所给资料得出：即：每个教师所得的综合分值满足： （13）但是，根据附件三中所给数据，教师的综合分值，与上式相矛盾所以，应该是10而不是5.2。合理方案应为：即5.2问题二5.2.1数据处理为了找出教师的评价分值的客观因素，我们首先用excel对附录3进行了分析处理，具体处理方法如下：（1） 数据补充。对于附录3中“csny”与“职称”中空白的数据，我们首先将所有数据按照“教师代码”进行排序，找到“教师代码”相同的，根据其“学期”，已知“csny”和“职称”的数据，将空白数据填充。（2） 数据量化与标准化。对于附录3中无代码标识数据（如学期，性

15、别），我们按照表4对其进行量化。此外，由于学科代码中相同学科的代码有所偏差，我们将其标准为统一代码，以方便提取。表4数据量化表学期2004-2005-22005-2006-12005-2006-22008-2009-2量化值1239性别男女量化值12职称未定（教师）助教讲师副教授教授量化值12345（3）数据整理。将处理好的数据，读入MATLAB软件中。5.2.2寻找客观因素通过查阅相关资料，以及对附录三中数据的处理，我们找到了客观因素的差异性（如表5）。表5客观因素的差异分析定性分析严格程度教师风格学生兴趣师生关系定量分析课程特征教师年龄教师性别教师职称评教时间5.2.2.1定性分析（1）

16、严格程度在教师的开放问卷和访谈中，许多教师认为:对学生要求严格的教师，学生往往评分较低，而那些对学生要求不严格的好好先生往往却获得高分，他们表示不敢对学生严格要求。资料2显示：56.5%的教师和28.5%的学生认为:“学生对要求严格的教师评分较低”。同时，50.3%的教师认为学生在评分时对批评过他的教师评分不会高，同时，45.4%的学生也这样认为。可见，教师的严格程度对于学生评价的分数是有一定影响的。（2）教师风格资料3显示：具有幽默感、趣味性强、亲切热心、对学生管理宽松等特点的教师，即使教学内容贫乏，学生对其教学评价结果也较高。刘银花4提出“教师语言幽默”是产生“加分现象”的首要影响因素，“

17、授课方式死板，讲解枯燥”是产生“减分现象”的首要因素。丁志华5提出，“宽松型”教师的评优总体百分数明显高于“严厉型”教师，讲课生动者的测评结果明显优于讲课较平淡者。这说明学生学习的惰性是客观存在的，且明显影响着学生评教的客观、公正和准确性。（3）学生兴趣资料6显示：学生对某课程的兴趣越高，对该课程授课教师的评价越好。陈勤等7也提出学习动机、兴趣爱好被认为是对教学评价影响较大的因素。当然，激发学习兴趣是教学评价的基本标准，也是调动学生积极参与的基础，是上好一门课程的重要标志。但是学生对某课程学习兴趣的高低也与个人爱好、学习目的有密切关系。学生认为是重要的、有用的课程，其学习兴趣就高，否则相反。因

18、此，这一因素在教学评价中起着重要的作用。（4）师生关系师生调查结果显示50.9%的教师和42.7%的学生认为:“教师与学生关系好，学生评分就高”。这表明师生关系融洽程度是影响评教结果的一个重要因素。研究者将师生关系融洽程度与学生评教得分之间分别进行相关性分析，即具有显著的统计学意义。也就是说，教师与学生关系越融洽，则该课程教学质量评价得分也越高；教师与学生关系越生疏，学生评分也就会越低。由此可知，师生关系融洽程度在一定程度上影响学生评教结果的有效性。5.2.2.2定量分析（1） 课程特性的影响：猜想：教非专业课的老师得分要比专业课老师的得分要高，课程难度小的要比课程难度大的得分要高。对于同一老

19、师上多门课，学生评分却具有一定差异的现象，我们在附录3所给数据中整理出5组相关数据（如表6，图2）。表6课程特性与评价得分学期性别csny职称分数教师代码课程代码第一组116205595.241703007116205589.981703004第二组916205494.721703724916205484.551703725第三组227512392.677702713227512378.657703025第四组316304587.6422703004316304576.422703725第五组327811287.124702003327811277.624702714图25组课程特性与评价得分

20、柱形图结论：结合图表可得，课程难度大的教师的综合评价得分要低，其中第三组是高等数学和专业英语，明显教高等数学的要比叫专业英语的得分低。因为专业课和课程难度大的相对枯燥，学生兴趣不大，对老师好感不强。从柱形图中可以看出，课程特征对教师的得分影响很大。（2） 教师年龄的影响：通过控制变量法，以教师的出生年月（csny）和评价得分为横纵坐标，用matlab软件做出散点图（如图3）。猜想：教师年龄较大的和较小的可能得分会比青年教师的得分要低。图3教师出生年月与评价得分数据统计图结论：从图中，我们可以得到青年教师的得分较高切较为密集，年老的和年轻的虽然有得分较高的，但总体得分较低，且离散程度较大。可能因

21、为年轻老师的经验不足，上课不能抓住重点，年老的教师可能由于身体原因和年龄原因，说话声音小，课堂气氛沉闷等。（3） 教师性别的影响：猜想：女性教师的得分可能比男性教师的得分要高些。对于相同职称，年龄相仿的男女老师上同一门课，学生评分却具有一定差异的现象，我们在附录3所给数据中整理出5组相关数据（如表7，图3）。表2教师性别与评价得分学期性别csny职称分数教师代码课程代码第一组715612496.63340702714725611494.78900702714第二组916205494.7210703724927106495.1180703724第三组317510388.1730701007327

22、406389.73670701007第四组917403392.24350701007927406397.3670701007第五组517804388.08300702003527605393.08450702003图35组教师性别与评价得分柱形图结论：结合图表，我们可以看出女性教师的得分明显高于男性教师（不包括第一组）。原因可能是大多数孩子长年与母亲相处，有一定的恋母情结。另一方面可能是女性教师比男性教师相对温柔，赢得学生青睐。由于教师间的综合评价得分相差不多，可见教师性别对教师得分的影响不是很显著。（4） 教师职称的影响：猜想：教师的职称越高，其对应的综合评价得分也越高。选取附录3中6名评教

23、期间职称有提升的老师的相关数据（见附录1），学生评分具有一定差异的现象（如图4）。图4教师职称与评价得分柱形图结论：根据柱状图，我们了解到助教的得分比未定职称的教师得分高，讲师的得分要比助教的得分高。明显教师的职称对教师的综合评价得分有显著影响。（5） 评教时间的影响：猜想：大二给教师评的分要比大一是评的分要高。选取附录3中6名评教期间相对较长的老师的相关数据（见附录2），学生评分具有一定差异的现象（如图5）。图5教师评教时间与评价得分柱形图结论：根据六个曲线图的大体趋势，我们可以了解到随着年级的增加，对课程的重视程度加剧，对评价能够做到公平、客观、合理。因此教师的得分随着评教时间的推移逐渐增

24、多。但由于到了大四、大五，学生随意性的增长导致教师评价得分有所下滑。5.3问题三5.3.1独立性检验从问题二所得结论中可以看出：课程特性，教师性别和教师职称对教师评价体系造成的客观影响较显著，所以，我们为了检验这些定量因素对教师的综合评分结果的影响是否独立，我们对此进行配对检验。并分析配对因素间对教师综合评价得分的影响程度大小。（1） 课程特性与教师职称的独立性检验（如表8）表8 课程特性与教师职称教授讲师高等数学（易）92.0485.45概率论与数理统计（难）90.4384.49利用SPSS软件对表8中数据处理结果： （2） 课程特性与教师性别的独立性检验（如表9）表9 课程特性与教师性别男

25、女高等数学（易）88.9896.58材料力学（难）86.7590.60利用SPSS软件对表9中数据处理结果：（3） 教师职称与教师性别的独立性检验（如表10）表10 教师职称与教师性别男女讲师84.2285.96副教授93.1296.04利用SPSS软件对表10中数据处理结果：结论：5.3.2非整秩次RSR法的编秩方法我们首先根据问题一中层次分析法和熵权法确定的权重：根据专家打分，我们得出表1中各项指标的判断矩阵：根据问题一中公式（12）计算出评价的综合权重指标：（1）编秩将个评价对象的个评价指标列成行列的原始数据表。编出每个指标各评价对象的秩，其中高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，

26、同一指标数据相同者编平均秩。（2）计算加权秩和比根据公式其中，为第个评价指标的权重，且满足。通过加权秩和比的大小，就可对评价对象进行综合排序。（3）计算概率单位将值由小到大排成一列，值相同的作为一组，编制频率分布表，列出各组频数，计算各组累计频数；确定各组的秩次范围和平均秩次；计算累计频率；将百分率转换为概率单位，为百分率对应的标准正态离差加5。（4）计算直线回归方程：以累计频率所对应的概率单位为自变量，以值为因变量，计算直线回归方程，即。（5）分档排序：根据标准正态离差分档，分档数目可根据试算结果灵活掌握，最佳分档应该是各档方差一致，相差具有显著性，一般分3-5档，下面是常用分档数对应的百分

27、位数及概率单位见表8.8。表常用分档数及对应概率单位档数百分位数概率单位档数百分位数概率单位315.866以下4.00以下33.3604.5715.8664.0067.0035.4484.1346.0089.9736.2846.681以下3.50以下98.3527.146.6813.5081.222以下2.78以下50.0005.001.2222.7893.3196.506.6813.5053.593以下3.20以下22.6634.253.5933.2050.0005.0027.4254.4077.3375.7572.5755.6093.3196.5096.4076.8098.6787.226

28、2.275以下3.00以下90.990以下2.67以下2.2753.000.9902.6715.8664.004.7463.3350.0005.0015.8664.0084.1346.0037.074.6797.7257.0062.935.3371.168以下2.86以下84.1346.001.1682.8695.2546.6710.0273.72199.017.33依据各分档情况下概率单位值，按照回归方程推算所对应的估计值对评价对象进行分档排序。具体的分档数根据实际情况决定。 对于高优指标：对于低优指标：式中R为秩次，n为样本数，X为原始指标值，、分别为最小、最大的原始指标值。 对于不分高低

29、指标，不论指标值的大小，秩次一律为：。5.3.2变权理论设为因素状态向量，为因素常权向量，则加权平均决策模型为：变权向量为：状态变权向量为：根据构造的一类状态变权向量，其中称为乐观系数。易知，当时它们生成为惩罚型变权向量；当时，生成m为激励型变权向量。在决策过程中，当取负值时，表示决策者对各因素有一定的均衡要求，取负值绝对值越大，表示决策者对全面性要求越高，体现人才的综合素质；当取正值时，表示决策者对各因素的均衡性要求不是特别高，取值越大，表示决策者对某些状态值大的因素越重视，体现的是人才的专长素质；如果取0，则变权模型又变为常权模型。用于修正影响因素的惩罚型状态变权向量可以表述为：其中。利用

30、变权公式得到变权：用于修正影响因素的激励型状态变权向量可以表述为：，其中；b为学校所需专长的最低水平。利用变权公式得到变权：根据问题二得出的结论，教学评价得分的主要影响因素是教师年龄和职称，为了消除这种差异，我们在评价指标中对与此有关的项目采用惩罚型状态变权向量。对要采用惩罚型状态变权向量的因素，结合模型得到的权向量，得出此处的状态变权向量：根据资料，取0.5，b为学校要求的最低水平，则取0，取最大，得则构造的综合函数为此式即表示最后的评价分数。然而，具体需要对哪些评价因素采取惩罚型状态向量，这还暂时不能用一个明确的标准来确定，因此，这个模型有局限性，或者说，需要更多的资料及理论支持才能发挥此

31、模型的作用。5.4问题四通过查阅相关资料，我们得知教师评价可以通过学生评价、教师自评、教师自评等多个层次进行打分。因此，我们将这些评价方式组合在一起，形成一个完整的综合的教师教学成果的评价分析。教学方法评 教 指 标教员互评评教员自评评学生评价价教学态度教学表达能力教学效果教学内容授课认真细致，教风严谨，体现高尚的职业道德。教师严格遵守上、下课时间，无随意调（停）课现象。教师对教学负责，能认真批阅作业，指导学生学习。教师能最大限度激发学生的学习热情和创造性思维。授课内容广度与深度符合大纲要求，基本理论及基本知识准确、清楚、熟练。教师精心组织教学，讲课条理清楚，并结合学科发展，介绍最新成果。教师

32、课堂讲授语言表达流畅，板书规范，媒体使用合理，辅助教学效果好。教师授课精神饱满、富有激情。教师注重与学生沟通、交流。学习本课后学生在分析问题和解决问题的能力上以及在思维方法上的进步和提高程度。学习本课后对基本理论、基本知识、基本技能掌握, 能独立完成作业。学生平时测试，考试成绩。一级指标二级指标优秀良好一般较差很差教学态度（0.1864）授课认真细致，教风严谨，体现高尚的职业道德。（0.149）教师严格遵守上、下课时间，无随意调（停）课现象。（0.037）教学内容（0.2205）授课内容广度与深度符合大纲要求，基本理论及基本知识准确、清楚、熟练。（0.055）教师精心组织教学，讲课条理清楚，并

33、结合学科发展，介绍最新成果。（0.165）教学方法（0.0682）教师对教学负责，能认真批阅作业，指导学生学习。（0.027）教师能最大限度激发学生的学习热情和创造性思维。（0.041）教学表达能力（0.1302）教师课堂讲授语言表达流畅，板书规范，媒体使用合理，辅助教学效果好。（0.021）教师授课精神饱满、富有激情。（0.039）教师注重与学生沟通、交流。（0.071）教学效果（0.3946）学习本课后学生在分析问题和解决问题的能力上以及在思维方法上的进步和提高程度。（0.132）学习本课后对基本理论、基本知识、基本技能掌握, 能独立完成作业。（0.056）学生平时测试，考试成绩。（0.2

34、07）根据问题一中所列的模型和问题三中求解得到的权重，建立一个线性回归方程：根据配对T检验得到的客观因素的权重分别为，通过权重的加权消除，从而客服了客观因素对教师评价得分的影响。5.5问题五本文提出的评价方案有秩和比法和线性综合评价模型。秩和比的评价体系中没有考虑问题二中提到的客观因素的影响，只能在某一程度上客观的反应教师的综合评价得分。而线性综合评价考虑了客观因素的影响，但由于客观因素的数值难以量化，即使求得权重大小，其本身的量化值却很难表示。问题三中提到变权理论能够有效控制客观因素的影响，通过修正系数的改变来调整教师的得分情况。但变权理论尚不成熟，缺乏理论和技术支持。修改意见：由于各个评价

35、指标都占有各自的权重，那么在比较时就有一种标准，这种标准和方法是在多次实践和统计中得到的。我们设想，用一种参数：联系度来表示各个指标之间的联系程度，这种联系可以是无领域限制的，在对某一指标确定权重时，就可以在一个联系度大于某个阈值的因素上减去一些权重分量，这样各个指标之间重复调整权重分量，可以通过解决多元微分方程组的办法，得到一个相对稳定的宏观权重。这样就并没有必要对某个因素采用惩罚或激励的状态变权向量。若能实际运用并取得足够的数据，那么，理论中在对某些因素之间划定联系度时就应该添加一个修正系数，这个系数可以是随环境不同而改变的。6. 模型的评价与推广6.1评价6.1.1权重确定方法评价（1）

36、优点权重的确定采用主观和客观相结合的方法。主观权重的确定我们采用层次分析法(AHP) ， 这种权重有较高的合理性， 但无法克服主观的随意性。客观权重我们用熵权法来确定， 熵权充分挖掘了原始数据本身蕴涵的信息， 结果较为客观， 但不能反映专家的知识和实际经验以及决策者的意见。因此， 把主、客观权重结合起来得到的综合权重可能使评价结果更全面、合理。（2） 不足处理的数据量大，需要较长时间准备工作，消耗时间和精力。6.1.2秩和比法评价（1）优点以非参数法为基础，对指标的选择无特殊要求，适于各种评价对象；此方法计算用的数值是秩次，可以消除异常值的干扰，合理解决指标值为零时在统计处理中的困惑，它融合了

37、参数分析的方法，结果比单纯采用非参数法更为精确，既可以直接排序，又可以分档排序，使用范围广泛。（2）缺点不能直观地列出秩次，而需经过计算得出，且计算量较大6.1.3变权理论的优点客观因素的影响可通过调控参数 的大小，来决定客观因素在教师的综合评价所占的比重。从而有效的消除了客观因素对教师综合评价得分的影响。6.2推广1. 层次分析法对经济增长，评价各个方面都有巨大的应用。2. 秩和比法可以解决多指标的综合评价，也可用于统计测报与质量控制中。6.3模型改进1. 可以通过相关分析，将一些不合理的指标进行剔除2. 在理论和技术支持下实现变权理论7. 参考文献1罗绍伟. 基于熵权和层次分析法的学科馆员

38、服务质量模糊综合评价J. 现代情报，2009，29（8）：43 - 47。2何云辉，秦国柱. 高校学生评教结果影响因素研究J. 理工高教研究，2008，27（1）：66 - 70。3汪旭晖. 高校学生评教效果的影响因素研究J. 开放教育研究，2009，15(2)：77-80。4刘银花. 高校教师课堂效果评价中的主要影响因素及对策分析J. 云南财贸学院学报，2004，19(4)：101-10。5丁志华. 影响学生评价教师的因素分析J. 卫生职业教育，2002，20(3)：36-38。6殷为民，孙丙耀，蒋晓虹等. 高校课程教学评价隐性因素的研究J. 高教论坛，2007，2：39 - 41。7陈勤，

39、曾凡才，李爱玲. 医学院校学生评教的影响因素调查及研究J. 现代预防医学，2008，35(12)：2251 - 2252。8. 附录8.1附录1：6名评教期间职称有提升的老师的相关数据教师代码学期代码性别csny职称代码得分课程代码83327901188.610702003427901292.88070200382327812178.60702714527812292.98070271479227901181.010702026627901292.19070202676327901180.960702003427901292.86070200375327901174.7107020085280

40、02286.110702008928002395.31070200844217904188.610702014517904294.370702714917904395.8907027148.2附录2：6名评教期间较长老师的相关数据教师代码学期代码性别csny职称代码得分课程代码58127912270.110703010227912281.940703019327912277.050703010427912393.740703019527912390.190703010627912397.30703019727912393.110703010827912393.67070301992791239

41、0.82070301057117011374.340701013217011379.750701013317011375.570701013417011381.740701013517011388.260701025617011380.110701025717011378.820701007817011379.040701017917011384.74070100754128002276.060702714228002282.380702713328002276.480702714428002287.340702713528002283.290702714628002282.60702026728002274.970702003828002271.280702026928002369.84070202650117011378.24