教师评价模型（精选十篇）
教师评价模型 篇1
高校教师绩效评价既是对教师具体表现的肯定, 同时也是标杆, 引导着组织中其他教师的行为和思想。评价长期以来是以定性为主, 推优及投票等方式, 存在较大的主观性。本课题研究如何建立教师定量绩效评价体系, 把定性的表现转化为定量的评价。评价结果综合了教师在政治思想、工作业绩和社会服务等方法的表现, 结果更为客观。高校教师绩效评价是关系到教师个体和学校整体发展的制度性工作, 是影响到教师发展的一个重要方面, 是实现学校发展目标的一个重要措施。所以要构建合理的高校教师绩效评价体系, 必须先要分析清楚其与学校发展目标间的关系, 保证所设计的体系能够为实现学校的长期发展目标而服务。
教师绩效评价可以借鉴教师绩效评价的相关理论。如伯格威斯特 (W i l l i a m H.Bergquist) 和菲利普斯 (Steven R.Phillips) 于1975年在《有效有大学教师发展项目的组成部分》一文中提出, 大学教师发展模型, 其认为大学教师发展是由教学发展 (过程) 、组织发展 (结构) 和个人发展 (态度) 三块相关的模块组成。这一理论模型认为, 一个成熟的教师发展项目必然包括教师个人态度、组织结构和教学过程等三个层次。教学过程主要指教学方法和技术、课程发展和学生评价等方面。个人态度是和教育教学有关的价值观、哲学和自我认知等。组织结构是指学校、院系相关政策、规章和程序等。高校教师的绩效评价可以归属于组织结构, 其内容是对教学过程及教师的态度进行评价, 既是对过去教师的教学效果、教学态度的评价, 又是对未来的教学活动起到指导作用, 制订方案的合理与否, 对大学教学的效能起到关键作用。结合教师发展的相关理论, 教师定量绩效评价体系应考虑教师的思想态度、工作业绩及社会服务等方面。
2 教师定量绩效评价指标设计
考虑教师的绩效应体现在政治思想、工作业绩 (包括教学工作、科研工作、学生工作等) 以及社会服务。设计了如图1所示的评价指标体系。
评语集为Z= (优秀, 良好, 较好, 一般, 不合格) , 这里取值分别为0.95, 0.85, 0.75, 0.65, 0.55, 即Z= (0.95, 0.85, 0.75, 0.65, 0.5 5) 。
3 利用层次分析法确定指标权重
层次分析法 (A H P) 体现的是一种先分解后综合的系统思想。层次分析法是通过分析复杂问题包含的因素及其相互联系, 将问题分解为不同的要素, 并将这些要素归并为不同的层次, 从而形成多层次结构, 在每一层次可按某一规定准则, 对该层要素进行逐对比较建立判断矩阵。通过计算矩阵的最大特征值和对应的正交化特征向量, 得出该层要素对于该准则的权重, 在这个基础上计算出各层次要素对于总体目标的组合权重。从而得出不同设想方案的权值, 为选择最优方案提供依据。应用A H P分析决策问题时, 首先要把问题条理化、层次化, 构造出一个有层次的结构模型。在这个模型下, 复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素其支配作用。根据本层次中各有关元素相对重要性的状况构造判断矩阵, 并对判断矩阵进行一致性检验。
根据图1所示的指标体系, 分别确定各层次指标的权重。结果如表1。
4 模糊评价模型设计
模糊评价计算公式为:B=A·R, 其中A为权重向量, 由AHP方面计算得到;R为隶属向量, 是评价专家评价的结果。对第3级指标xki的评价矩阵作模糊矩阵运算, 得到指标xki对评语集Z的隶属向量Bki=Aki·Rki= (bki1, bki2, …bkip) 。对第2级指标xk的评价矩阵作模糊矩阵运算, 得到指标xk对评语集Z的隶属向量Bk=Ak·Rk= (bk1, bk2, …bkp) 。对R作模糊矩阵运算, 得到指标1级指标x对评语集Z的隶属向量B=A·R= (b1, b2, …bp) 。将B作归一化处理, 并于等级分矩阵Z相乘, 得到综合得分。
5 评价模型的应用
现以三位教师作为评价对象, 从政治思想、工作业绩和社会服务3个方面进行评价, 并按评价综合值大小进行排序。
假定有7位评委对甲教师教学工作中教学工作量的评价结果为:2人评优秀、4人评良好、1人评较好, 没有人评一般与不合格, 则教学工作量这一指标的模糊评价集为 (0.2, 0.4, 0.1, 0, 0) , 同理, 可以得到教学质量的模糊评价集为 (0.2, 0.3, 0.1, 0.1, 0) , 教学改革及成果的模糊评价集为 (0, 0.5, 0.1, 0.1, 0) 。这样, 教学这个指标的单因素隶属矩阵为:
教学隶属向量为：
同理，可以得到科研隶属向量为：
7位评委对学生培养指标的评价结果为：
一级指标工作业绩的隶属向量为：
同理，得到政治思想的隶属向量为：
社会服务评价结果为：
教师甲的评价向量为：
归一化处理后的评价向量为：
教师甲的综合评价值为：
同理, 可以评价出其他教师的综合评价值, 教师乙为0.725、教师丙为0.820, 则根据评价结果, 排序为甲、丙、乙。
6 结论
利用层次分析法与模糊数学, 使教师的评价从定性转化为定量, 并综合了政治思想、工作业绩、社会服务等各方面的表现, 结果更加直观与透明。对于不同职称的教师, 在评委评价时, 可以结合其相应岗位的岗位职责要求, 给出相应的评价结果, 可以避免不同岗位与职称在一起评比的不公平。
参考文献
[1] 黄灏然, 俞守华, 周玉意.基于AHP的模糊综合评价方法在方案评价中的应用.价值工程.2007 (1) :84-86.
教师评价模型 篇2
摘要：通过对高校教师科研能力分析，构建了高校教师科研能力评估指标体系，提出了运用BP神经网进行评估的方法，利用MATLAB对该模型进行了仿真，得到了与专家评定一致的结果。该方法克服了传统评价方法孤立地考虑各项评价指标的缺点 增加了指标之间的关联性，使评价结果更符合实际情况。
关键词：科研能力 BP神经网络 评价模型
中图分类号：G420 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）01-0056-02
一所高校的科研水平取决于教师的科研能力，目前，有关高校教师科研能力的评估有很多评估方法，如层次分析法，贝叶斯网络聚类方法[1]等。本文运用BP神经网络来建立高校教师科研能力评价模型，为高校教师科研能力评价提供了一定的参考。高校教师科研能力评价指标体系
1.1 构建评价指标体系的基本原则[2]
为了科学、客观地反映高校教师科研能力的高低，应该考虑建立与之相适应的科研能力评价方法，并确定相应的科研能力评价指标体系。为了建立能有效评价高校教师科研能力的评价指标体系，其设计的原则应遵循如下：科学规范性、系统优化性、简洁明确性和全面实用性。
1.2 科研能力评价指标体系
本文从教师基本素质、学术影响、学术成果、科研项目四个方面来反映教师科研能力，根据构建指标体系的四个基本原则，构建三个层次结构模型评价指标体系，如图1 基于BP神经网络的高校教师科研能力评价模型
本文采用典型的三层BP神经网络对教师科研能力进行评价，如图2所示。
2.1 初始参数的确定 高校教师科研能力评价模型的评估
在某高校中，组织25名专家对20名教师科研能力进行行评价，随机抽取6组评价数据进行归一化处理得表1。
利用已编好的BP算法的程序[5]，在把学习样本的输入参数输入计算机后，即可让网络模型对学习样本进行反复学习，直到网络模型的识别精度满足要求。可以看出，当网络训练达到161步时，网络模型识别精度为0.000982536，网络性能达标，可知输出结果与专家判断是吻合的，说明BP神经网络已具备了模式识别的能力，可以对教师科研能力进行评价。结语
通过构建教师科研能力评价体系的BP神经网络模型，为评价教师科研能力提供了一种量化方式。BP神经网络克服了评价中主观因素的影响，使评价结果全面准确的反映实际情况，为教师科研能力评价提供了新的工具。
参考文献
高职新进教师发展性评价模型的探索 篇3
【关键词】发展性评价 高职新进教师 评价模型
【基金项目】湖州职业技术学院2014年度校级规划课题“发展性评价视角下高职新进教师评价指标体系研究（2014JC10）”。
【中图分类号】G71【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）07-0012-01
一、新进教师发展性评价的重要性
发展性教师评价是一种以促进教师发展，以教师为核心，以发展教师个体为理念的教师评价。这与处于入职期新进教师的职业诉求相吻合，因此，有必要对探讨针对新进教师的发展性评价研究。目前，我国教师的评价仍然是注重绩效考核为主的奖惩性评价，无法发挥评价对教师的促进作用；同时，剥离考核功能的发展性评价也无法起到必要的考核作用。因此，重视发展性评价并非完全否定以绩效评价为主要手段的奖惩性评价，将两者结合起来，建立合适的评价模型才是解决问题的关键。
二、高职新进教师评价中存在的问题
当前，我国高职教育快速发展，尤其进入内涵式发展阶段后，面临课程、教学内容、教学模式等方面的改革升级，这些变化使学校对教师队伍产生了极大的需求，尤其对于高学历人才。以湖州职业技术学院为例，近5年入职的教师人数共计136人，其中专职教师76人。同时，新进教师呈高学历化，据统计，硕士研究生以上学历共有87人，占总人数64%。研究发现，新进教师基本上刚从学校毕业，没有任何从教经验，且对高职教育不够熟悉，因此，普遍存在入职期的一系列问题。新进教师数量的快速增长为学校进一步发展注入了新的活力，同时也逐渐改变了教师层次结构。然而，目前大多数学校并未出台针对新进教师的评价标准，原有的评价体系过于重视奖惩，重视评价结果，忽视了教师个体的成长，总结当前教师评价中的问题，主要如下：
（一）评价标准过于统一
新进教师大部分刚从学校毕业，虽然理论知识比较丰富，但教学经验不足，因此，入职期的教师最重要的任务首先是尽快熟悉高职教学环境、熟悉高职学生的特点。同时，新进教师需要更多的帮助与培训。老教师则随着年龄的增长，教学经验丰富，两者具备不同的职业诉求，因此，对于两者的评价应该区别对待。然而当前高职院校的评价制度过于统一，新进教师与老教师同一套评价标准，这样的评价机制对于新进教师的成长缺乏引导性，对于其问题的解决缺乏针对性。
（二）重点关注评价结果，忽略过程
奖惩性评价视角下，高职院校构建了一系列教师评价标准，包括：科研评价、教学业绩评价、行政管理评价等。评价方式上也逐渐开始重视评价的多元性，如对于教师的评价来源有学校评价、自评、学生评价等。但对于评价结果的过分重视，使评价忽视了教师的内在变化。多数学校将评价结果作为评定教师等次的重要依据，忽视了教师内心的真实想法，不利于问题的解决。
（三）忽视教师本人的自我评价，忽视对教师的关注
教师的自我评价及反思对于自身的成长是主观上的，主观上的自我反思往往能够激发教师成长的内在动机，通过评价标准找到自己的差距，从而寻找到问题的根源。目前许多高职院校在评价时虽然有些评价留有过程性材料，比如教师自评等，但评价多数流于形式，评价等次的判定有些由行政领导决定，且评价结果仅用于对教师奖惩考核的依据。尤其对于新近教师而言，评价并没有形成切实有效的促进作用。
三、高职新进教师发展性教师评价模型的构建
（一）发展性评价模块简述
发展性教师评价既要重视过程性评价内容，同时要重视绩效评价结果，还要关注自我的评价反思。当然评价模块的设置最终目标是促进新进教师的发展成长，找到问题，最终确定改变的方案。
1.面向过程的形成性评价模块
形成性评价又叫过程性评价，它是通过诊断教育方案或计划、教育过程与活动中存在的问题，为正在进行的教育活动提供反馈信息，以提高实践中正在进行的教育活动质量评价。形成性评价的目标是在教育活动过程中不断了解活动进行的状况以便能及时对活动进行调整，进而提高活动质量。面向过程的教师评价，重点要关注教师在教育教学过程中出现的各种问题，分析问题产生的原因，并加以记录。
2.面向结果的绩效评价模块
绩效评价的方式重点是设置一系列具体的评价指标，通过对照指标评价教师是否达到标准。评价结果的呈现主要用于评优评先等，这是典型的奖惩性评价思维。对于高职新进教师而言，在专业教学领域，还没有适应教学节奏和内容的要求；在教学风格方面也以探索为主，还没有形成自己的风格；高职学生教育方面，由于从普通高校直接进入高职院校，对高职学生也不够熟悉。因此绩效评价标准的设定不应要求过高，可以要求教师完成一些基本的任务或指定操作，并设立最低标准。完成最低标准，则视为通过。
3.面向教师主体的自我评价模块
教师自我评价，是指教师通过自我认识，进行自我分析，从而达到自我提高的过程。教师的成长与自身的主动性有很大关系，每一个自我要求的实现都是一次发展与成长。无论是领导评价，还是教师同行评价，它们要对教师的行为产生作用，最后都需要经过教师自我评价的机制，通过教师的认同、内化，最终才能起到促进教师发展的作用。
（二）发展性评价模型的构建
发展性评价的实施必须落实到具体的评价模型中去，因此，应始终关注整个教育教学活动，无论是过程或是结果。可以将发展性教师评价模型分为如下四个阶段：
评价实施阶段：该阶段是整个评价过程的核心环节，评价主体可以是学校、教师、学生，也可以是自评。他评与自评实施过程中，始终注意自评作用的发挥。评价的形式可以包括教学观摩、访谈等。在该阶段，各个评价模块评价内容及标准的设定是关键，对于新进教师而言，标准的设定应当注重问题的寻找，而不是设定一个高的要求。
问题总结阶段：评价是客观结果的呈现，按照一定的评价标准，无论对于评价过程还是评价结果，都可以总结出相应的问题，这是评价应该及时得到的反馈。在问题的表达上，应力求具体，并提出有效的应对建议。
反思内化阶段：关于教师的反思，尤其对于高职新进教师而言，由于学历水平的提升，教师都具有独有的个性及想法，学校应当尊重每位教师且充分发挥其能动性。在此基础上，教师对问题进行反思，只有这样才能促进变化的发生。另外，新进教师一般具有较高学历，自我激励是其发展主要动力。内部动机比外部压力有更大的激励作用，因此评价后的反思对于新进教师成长具有重要作用。
行动改进阶段：教师的改进是评价的最终目的，此阶段学校应当积极创造条件，通过师徒结对、新教师培训、专业研讨等手段帮助新进教师提升。
四、总结
新进教师的发展离不开正确有效的引导，发展性评价模型的构建有助于提供有针对性的评价意见。根据发展性教师评价特点，构建合理的教师评价模型是今后教师评价的方向。评价模块应当设定符合教师发展阶段特点的指标，对于高职新进教师，评价应当符合其职业生涯发展规律。评价指标的构建与评价的实施关系到发展性评价的成败，这仍需进一步探索。通过不断的反馈、问题的找寻、内化反思及行动，使得教师在评价的正确引导下，尽快适应高职教育教学环境，熟悉高职学生学习特点，从而得到全面成长及发展。
作者简介：
教师评价模型 篇4
美国的教师评价可以追溯到殖民地时期,当时就有社会团体定期到学校听取学生的诵读情况,确认教师的课堂管理是否适当。[1]在19世纪,管理当局开始重视公众的这种需求,对评价也更为关心,在学校系统里任命专门的领导或全职管理人员对教师进行评价。但当时的评价并没有书面的程序而是以非正式的形式出现。[2]到1925年,全美主要大城市中的学校系统都开始进行“各种各样的教师效能评估”。到20世纪70年代,几乎所有的公立学校都有书面形式的教师评价程序。[3]
20世纪70年代以前的教师评价非常简单。[4]校长直接对教师的绩效做出判断,并且决定教师的去留问题,在这个过程中并不会向教师提供改善教学实践的任何反馈。“很显然,这种方式是教师不满的一个主要原因”。[3]在20世纪70年代初,有研究者[4]就提出一种对教师成长更有意义的评价方式,这种评价方式旨在引导教师提升素质,而教师可以作为评价实施者与被评价者这样的双重身份出现。这些要求改革的倡导性建议成为一种新的教师评价观点的基础性假设,即“教师对评价的卷入程度越深,就越有可能对教师评价有积极的看法,就更少感到评价固有的威胁性”。[4]—般认为,教师参与评价的方式可以更好地促进教师发展与提升自身的教学技能。[3]当时全国教育协会(National Education Association,NEA)进行了一项调查发现,绝大多数教师(93%)都欢迎以提升教师绩效为目的的教师评价。
自此,“许多学区都努力把影响教师成长的评价元素融入到整个评价过程中”。[3]20世纪90年代中期,一项对1,000名教师进行调查的结果发现,大多数学校系统已经开始重视影响教师成长的教师评价方式。教师也认为,当时盛行的教师绩效评价更有利于自己成长目标的实现。这项调查的主要结果表明,有91%的教师认为评价可以引导教师技能的提升,有81%的教师认为评价可以增强教学专长,有79%的教师认为评价可以帮助教师更好地关注学生学习的结果,有67%的教师认为评价有助于安排教师在职的培训活动。尽管从整体上看,当时的教师评价受到大多数教师的欢迎,但也有近一半左右的教师认为在某种程度上学校采用的教师评价过程还是过于简单。有78%的教师指出,解雇仍是当时学校系统进行教师评价的一个重要目标。
进入21世纪以来,讨论教师评价的核心内容主要体现在两个方面:一方面是公众对教师的问责(accountability);另一方面是来自教师对提高职业水平的发展需求。前者倡导教师评价的绩效标准,并对学生的学业成就进行具体量化的测验:而后者则强调教师评价为提高教师的教学决策质量提供支持,强调具体的情境因素而往往否定具体的标准。为了强调标准与职业主义的双重需要,全国职业教学标准委员会(National Board of Professional Teaching Standards,NBPTS)尝试努力调和这两个对立的目标。委员会认识到“教学是教育的核心,国家能够促进学校发展的最重要行动是增强教学”。[10]这样,委员会在国家、州与学区等各个层别上都采取了一系列增强教学、促进学校发展的策略,从而开发了全国(NBPTS)与地方(州与地方学区)多种水平的教师评价系统。
二、美国教师评价模型
美国各类学校所采用的教师评价模型各种各样,[4]然而在这些差异迥然的教师评价模型中,也可以归纳出一些评价模型的共同特征。下面列举的是几种主要的教师评价模型。而在实践中,教师评价系统往往会以多种方式将它们结合起来混合使用。
1. 教师特质模型(Teacher Trait Model)
教师特质模型的主要特征是它通过一系列理想化的教师特质来评价教师,例如热诚、公平和创造性等。根据美国1988年教育研究机构[12]公布的一项调查显示,尽管学校意识到这种评价方式所强调的人格特质也许在教师入职前已经存在,而且也难以通过努力发生改变,但美国还是有32%的学校使用了这种评价模型。
教师特质模型具有明显的优点,它简单明了,便于应用,同时也经过了长期的实践检验。管理者可以根据教师特质模型自由地进行判断,并不需要较高的专业技能。然而,这个模型强调的是教师业已形成的人格特质,也存在以下缺点:首先,在评价教师是否具有某一特质或存在多少特质上存在较强的主观性。有些特质如创造性本身的定义就模棱两可,有创造性的表现更是多种多样,不同评价者可能对创造性有自己的理解,难以保证评价的客观性;其次,教师特质模型并不是教学表现的直接反映。通过这些特质终究只是间接的反映教学表现,有可能高估特质和教学表现之间的联系,造成评价偏差;再次,难以对专业成长提供帮助。评价的一个重要目标是提升教师素质,但是教师的特质相对稳定而难以改变,基于教师特质的评价结果难以被教师用来作为提高自身专业成长的参照。
2. 过程取向模型(Process-Oriented Model)
过程取向模型主要关注在课堂情境中评价者或管理者能很容易观察到的教学过程。观察数据经常对那些被研究证明与学生学业成就有高度正相关的教学行为进行收集和组织。
过程取向模型的明显优势主要表现在以下几个方面:第一,评价所需要的指标是特定的行为,便于操作;第二,对于课堂中的要素来说是教师最为熟悉,而描述课堂的要素对校长或其他评估者来说也并不陌生;第三,有助于促进基于研究的教学行为。但过程取向模型的缺点也显而易见:首先,带有较强的指示性。过程取向模型告诉教师哪些行为需要促进或评价,实际上是在引导教师往一个方向发展,客观上可能扼杀教师的教学个性和创造性;其次,可能会导致强调教学风格而忽视工作责任感。过程取向模型着重过程,而教学过程恰恰反映了教师的教学风格,在这种评价模型的引导下,教师可能非常重视风格变量,而忽视教师职业最珍贵的工作责任心;再次,限制了有经验的教师。经验丰富的教师往往在教学中有一套个人化的有效方法,并不一定拘泥特定的教学行为。过程取向模型容易忽略这些教师的优势,甚至将他们引向相反的方向。
3. 基于职责的评价(Duties-Based Evaluation)
基于职责的评价建立在工作的特定任务和要求基础之上,比如,教师的某种职责是要经常评估学生的学习情况。然而,这种模型的评价标准并不包括教师对学生评估所需要的特定而精确的策略。
该模型有效地将教师评价与教师职业特点联系起来,最大的优势是可以满足教师教学工作过程中的合理要求,同时也避免了有关教学风格的问题。然而它仍存在以下问题:首先,在哪些职责需要评价上难以达成一致。教师作为教书育人的工作者,所承担的职责众多,社会各界、家长、学生对教师的要求又各不相同,这使得用职责来评价教师难以真正实现;其次,教师各种职责的权衡问题。教师的各种职责也必然存在轻重程度之分,评价的时候也必然考虑各种职责在评价系统中的权重,而如何确定权重又会带来新的问题。
4. 问责模型(Accountability Model)
问责模型也被称为“绩效责任制模型”,它是将教师的表现和教学目标下学生的学业成绩和其他成绩相结合评价的模型。1988年,美国教育研究机构[12]公布的一项调查显示,全美有35%的学校采用了这种评价方式,但有研究[4]认为这个调查可能低估了全国各类学校采用这种评价方式的比例。
问责模型强调教育的结果,明确地以提高学生学习成绩为目标。所以,这种方式深受公众和行政管理人员的欢迎,被广泛接受。但是,问责模型也不可避免地存在一些缺点:首先,假设的可靠性问题。问责模型假设教师的表现直接影响了学生的学习成绩和行为,两者之间是因果关系。然而这种假设未必可靠,学生的学习成绩不一定完全反映教师的教学表现;其次,评价测验的可靠性问题。以学生的学习成绩和行为来评估教师表现,会受限于学习成就测验的信效度。
5、基于目标的评价(Goals-Based Evaluation)
基于目标的评价模型是指教师为自己设定专业成长的目标,并根据这些目标评价教师是否达到目标。这种评价模型类似于企业中的目标管理(MBO)模型,而学校系统往往在教师评价时结合了其他的评价模型。
这种模型往往适用于经验丰富的教师,它能有效促进教师的参与积极性,提高自我反省能力,同时该模型使用多种数据来源,使评价更客观和全面。但是,它的不足之处在于以下方面:首先,更多的时间投入。每个教师都有独特的成长目标,对目标各异的教师进行评价就会花费更多的时间和精力;其次,目标的特异性问题。根据教师个人的目标来评价的方式尊重了教师个人的发展,但这些个人目标未必与组织(学校)目标有紧密的联系,所以可能得不到学校教育的认同;第三,开放性与合法性问题。个人目标既有独特性又有发展性,会随着时间的改变而发生变化,这种开放性导致评价难度提高。而且,个人目标不仅可能与学校目标相悖,还可能存在不合理的因素。
6. 专业成长模型(Professional Growth Model)
专业成长模型将重点转移到教师个体和他们的专业发展上来。评价者及时将信息反馈给教师以提高教师想要提高或必须提高的教学技能。该模型特别关注教师的兴趣与需求。
该模型能有效地促进教师专业化和专业成长,使教师个体真正得到选择自身发展的权力,而且这种模型对教师的影响具有长远性。但是,这种模型突出的问题是对学校无问责,难以满足公众了解学校教育状况的需要。而且,在这种模型中,教师个人专业成长的目标与组织目标或组织绩效也没有特定联系,可能导致教师对学校的责任失控。
7. 混合模型(Hybrid Model)
混合模型在评价实践中往往被使用的最为普遍。因为学校系统不可能仅使用以上6种模型中的任何一种,而是将多个目的和方法采用某种独特的方式整合起来。通常来讲,指标明确的模型更多用于新手教师或经验较少的教师,而开放性的模型多用于有丰富经验的教师。
将多种评价策略结合起来的混合模型很适合教师评价的多重目标和学校的具体情境,并且能够满足学校中不同个体的各种需求。然而,该模型非常庞大、笨重,难以在实践中真正建立起来,并且难以平衡不同目标间的关系,如个人发展和学业问责间的关系就难以真正协调。
三、启示
1.加强教师管理与促进教师专业发展:教师评价改革的动力
美国教师评价的产生是缘于公众想要了解学生的学习情况以及教师在校表现的需求。随后,由于管理当局对教育质量的重视,出现了全职的教师评价人员,通过主观的评定决定教师的去留问题。但是,这种过于简单、主观、非标准化、没有反馈、教师被动无参与的评价方式,不仅导致教师的不满,而且也难以真正解决提高教育质量的关键问题。20世纪70年代,强调提高教师教学能力、增加教师参与评价过程的各种教师评价模型不断兴起和发展。这些评价强调教师以评价者与被评价者的双重身份出现,从而减少了教师对教师评价可能存在威胁的担心。
到目前为止,美国公众对教师能力与教育质量的问责也从未停止。[4]问责就意味着通过对学生学习结果的检验来判断教师的教学效果,强调教师教学与学生的学业成就之间的关系,强调评价内容指标化、标准化,强调评价过程的可观察性与可操作性,以具体量化的结果来说明教师对提高教育质量的作用。而同时,倡导教师专业发展的教师评价则更强调评价对提高教师教学技能的意义,否定标准化。美国教育政策制定者试图调和两种评价方式之间的对立,融合两种评价方式的优势,促使评价数据来源多元化、评价标准国家、地方多层化,建立多重目的的教师评价体系。总之,从美国教师评价产生与发展的历程来看,加强教师管理与促进教师专业发展始终是推动教师评价不断向前发展的根本动力。
2.教师评价的模型:有目的、有步骤的选择或整合评价模型
由于美国教师评价既有全国标准也有地方标准,在各类学校中采用的教师评价模型类型众多、差异迥然。在理论上,各种模型有各自的优势与不足,所以在实践中,教师评价系统往往会根据特定的目的将各种模型结合起来综合使用。如果教师评价的目的是加强教师管理,就更可能采用标准化、可观察化的教师评价方式,如过程取向的模型、问责取向的模型;如果教师评价的目的是促进教师专业发展,就更可能采用提供反馈、提高教学能力的教师评价方式,如基于目标的模型、专业成长的模型。由于教师特质模型与基于职责的模型针对的是教师的个人素质与工作特点,具有评价的普遍性,往往是两种评价目的导向都需要考虑的评价方式。除了考虑评价目的以外,由于理论取向或评价技术的改进,各种教师评价模型本身也会发生改变,所以在实践中往往需要综合运用多种教师评价模型。
在实践中如何选择并确定教师评价模型呢?斯通(Stonge)和塔克(Tucker)提出两阶段6步骤的过程,[4]为我们选择或整合评价模型提供了有益的借鉴。所谓两阶段是指教师评价过程分为开发阶段与实施阶段。开发阶段包括3个步骤:认同组织目标、开发工作绩效标准和设定绩效指标。实施阶段也包括3个步骤:陈述绩效、评估绩效和提升绩效。
教师评价是一个动态的过程,选择或整合教师评价模型是进行教师评价的理论前提。教师评价需要根据不同的要求与目的,有步骤地选择并确定教师评价的模型,为实施教师评价提供实践基础,从而真正实现加强教师管理、促进教师专业发展的目标。只有如此,通过教师评价提高教育质量的最终目标才有可能达到。
参考文献
[1]Tracy,S.J.,& MaeNaughton,R.Assisting and Assessing Educational Personnel:The Impact of Clinical Supervision. Boston:Allyn and Bacon.1993.17.
[2]Blumberg,A.,& Greenfield,W.The Effective Principal: Perspectives on School Leadership.Boston:Allyn and Bacon.1980.11.
[3][5][8][9]Shinkfield,A.J.,& Stufflebeam,D.Teacher Evaluation:Guide to Effective Practice.Boston:Kluwer Academic.1995.13.22.
[4][6][7][11][14][15][16]Stonge,J.H,&Tucker,P.D.Handbookon Teacher Evaluation——Assessing and Improving Performance. NY:Larchmont.2003.13.29.2003.13.16-18.26-29.
[10]National Board for Professional Teaching Standards.Toward High and Rigorous Standards for the Teaching Profession. Detroit.MI:Author.1990.5.
经济增长点评价模型 篇5
摘 要：目前有很多的经济学家对经济增长点的进行了长期的研究，从不同方面运用不同理论作出了自己的解释，但在评价经济增长点上面至今没有形成一致的看法。本文尝试从经济增长点的形成机理以及在经济发展中的地位和作用上，就应用自组织数据挖掘方法建立某一个国家或者地区经济增长点的评价模型可行性进行论述。
关键词：自组织;经济增长点
引言
在研究复杂经济系统时，系统内多个因素间的相互作用、相互影响，用经济理论从众多影响因素中揭示出对经济对象有重要影响的因素时，不容易找到一个客观公正的标准。自组织数据挖掘方法为解决这一问题提供了有效途径。用自组织数据挖掘方法建模体现了复杂事物由简单到复杂的演化过程，竞争、优胜劣汰的生物进化过程，中间模型不断重组的模型自组织过程，它能客观、自动地选择出对研究对象有重要影响的因素。
1.经济增长点理论概述
一般认为，经济增长点理论来源于经济不平衡增长思想和内生经济增长思想，即认为经济增长不会同时在经济体的每一处出现，而是出现不同的增长的触发点，也就是所说的经济增长点。它的实质上是经济体内在的刺激因素，它自身的发展可以向外产生扩散和辐射，进而启动整个经济体的增长。但是现在理论界对抽象的经济增长点内涵具体表述并不相同。
尽管经济增长点首先是一个“点”的概念，但是研究的目的是实现整个经济体的增长，因此必须从经济总量的角度来看增长点的形成机理。目前已经从经济史、产业组织等角度提出了各种解决的办法。主要有罗斯托的“经济成长阶段理论”、钱纳里的“工业化阶段理论”、霍夫曼的“霍夫曼工业化经验法则”与“ 霍夫曼系数”。但是这些划分没有经济的微观基础，只从历史的表面联系来分析经济现象，因而有一定的局限性。我们认为只有从经济增长点的形成机理以及在经济发展中的地位和作用，结合宏观经济学与微观经济学建立一个评价模型对其才能作出最好的评价。由于经济增长点对于发展中国家的巨大作用，本文就尝试对这种经济增长点的评价模型的建立问题作出研究，找出一种方法能够建立适应于某一个具体的国家或地区的经济增长点评价模型，以指导他们的经济发展方向。
2.复杂性科学与经济学
自组织理论与方法源于神经网络科学和自动控制理论。随着神经网络和计算机科学的迅速发展，自组织建模方法也得到取得了较快的进步。20世纪90年代由德国J.A.Muller教授在上述成果基础上发展并完成的自组织数据挖掘算法，使它成为研究复杂系统模拟预测的有效工具。如今在数据挖掘、知识发现、预测、系统建模和模式识别等领域，自组织方法已经成为人们在信息爆炸时代、信息不完全下进行系统分析和决策的有效方法。
自组织方法在人类活动的很多领域都有重要运用，尤其在经济领域，因为经济涉及的广泛性和与人们生活的息息相关性。自组织是运用一种新的方法对重要的经济问题进行分析。已经证明了经济系统是一种被大量的环境因素所影响的自然系统，当我们应用自组织方法来解决宏观经济指标预测问题时，用自组织方法中的模糊规则来集成影响因素，由于不用考虑所有的因素，所以肯定了自组织应用的有效性。用自组织方法得出的模型，其分析效果要好于其它方法得到的模型，体现了自组织在复杂系统运用中的优越性，解决了复杂系统变量多等其它方法难以解决的困难。
我国自1992年开始使用这一方法对一些复杂的经济问题进行了探讨，在贺昌政、刘光中教授以及一批学者的推动下，自组织在我国的运用有了较大的发展，并且取得了令人满意的效果。
3.自组织数据挖掘
数据挖掘的概念于1995年在美国计算机年会(ACM)上被提出：“数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的`、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程”。数据挖掘是从大量数据中提取知识，即从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据挖掘有价值知识的过程。它涵盖了统计学、机器学习、数据库、模型识别、人工智能等多门学科领域。数据挖掘从它刚产生开始就是面向应用的，它的任务就是从数据中发现模式，为决策活动提供决策模型。
自组织数据挖掘方法在考虑到我们对与这个复杂世界所知甚少的情况下，对复杂世界的规律进行预测。其理论的基础之一是遗传算法。生物的遗传在不断地受到外界的制约并与周围的环境协调的过程中，物种将逐步地发生变化。在大批量进行育种的过程中，为了得到新的一代，每一次大批量淘汰的过程都应该筛选出具有某些最好特性的，但还需要继续改进的那些生物，并利用这些生物继续育种。经过一些阶段选择以后，就可以培育出理想的物种。
对于经济系统，其特征是组织的产生(经济对象的形成与设计、改造、重构等)、动态平衡的自动调节(为了达到指定的目的而控制经济过程)、管理、组织的变革。用经济数学模型的自组织原则来研究经济系统，应该满足经济现象的自身的性质。利用自组织数据挖掘理论建立复杂经济系统动态模型时，根据影响因素的样本数据及建模者感兴趣的输出变量，在计算机上采用人机对话方式产生大量的竞争模型，用恰当的选择准则选择一部分“最有希望”的模型，再利用这些模型产生大批新的竞争模型。按这样的方式将模型的结构从简单到复杂逐步改进，最后选择出最优的复杂模型来。
自组织算法选择竞争模型的选择准则又称外准则，因为它基于某些补充信息，即是在估计模型参数时没有使用过的信息。外准则对模型质量的判断应保证其结果与模型参数估计过程的最大无关性。使用外准则筛选竞争模型，是自组织数据挖掘算法的特色。它也符合奥坎姆剃刀原则，即如无必要，勿增实体。
自组织算法的终止法则由自组织原理给出：当模型的复杂度(模型所含变量个数与次数)逐渐增加时，模型的外准则值有一个先减小再增大的过程。外准则的最小值定义了最优复杂度模型。
要建立经济增长点评价模型，我们把样本集分为学习集、检测集，用GMDH客观地产生最优复杂度模型。
4.总结
建立某一个国家或者地区经济增长点的评价模型所应用的自组织方法，是利用了GMDH黑箱输入输出以及用基本函数的网络互连来表达基本函数等两种方法的。它有以下几种优势：首先它实用性好;只需要采集确定目标的样本集即可，确定好外准则即可产生最优复杂度模型。其次它客观性强;由计算机筛选这些数据之间的相关性，减少了人为的主观判断。最后它综合了已知的各种经济学理论，充分利用了我们的先验知识。应用自组织方法来建立经济增长点评价模型是现在我们已知的最可行的方法之一。
参考文献：
[1]成思危.复杂科学与管理，中国科学院院刊，.(3).
[2]钱学森，于景元，戴汝为.一个科学新领域-开放的复杂巨系统及其基本方法论，自然杂志，1990.(1).
[3]杨小凯，黄有光.专业化与经济组织，经济科学出版社，1999.
[4]Ivakhnenko A.G， Kozubovski S.F，Yu.V.Kostenko.Objective System Analysis of Macroeconomic Systems.Syst.Anal.Model.Simul.I，1990，3：201.
教师评价模型 篇6
本文通过对物探项目后评价工作的深入理解和分析，论述了物探项目后评价工作的必要性和重要性，深入全面开展物探项目后评价，对于掌握工程实施中各个环节存在的问题，提高项目质量、提高管理、决策水平，进一步改善工作有着重要的意义。重点论述了国际物探项目后评价与国内项目后评价的不同之处.抓住影响项目成败的关键因素展开评价，注重研究和发现系统性、规律性和反复出现的问题，对海外项目后评价的侧重点、内容及评价方法进行了系统总结，以期指导海外物探项目后评价工作的深入开展。
项目后评价发展及现状
项目后评价（Post Project Evaluation），指在项目已经完成合同约定的设计、采购、建造的全部工作量，并经过一段时间试运行后，对项目的预定管理目标、合同执行过程、结果、经济效益及项目发起人的收益和社会环境影响等方面进行的评价，是一种对投资过程全面、系统、客观分析和总结的活动。19世纪30年代项目后评价在美国诞生。到20世纪70年代，项目后评价在世界范围内应用，尤其是应用于世界银行、亚洲银行等国际组织资助的项目管理结果评价中。我国项目后评价工作始于20世纪80年代中后期，30多年来有了长足的进步，初步形成了自己的后评价体系。在我国，层次分析（AHP）法及模糊数学被用在工程项目的安全管理、招投标、质量管理和成本分析评价中，却鲜有应用在项目管理的综合后评价上，对于国际项目综合后评价更是少见。
物化探工程在油气工程勘探各阶段中，开始于最前沿，又贯穿于勘探、开发的整个过程中，是油气勘探的“尖兵”，又是地质家的“眼睛”，对油气勘探开发起着非常重要的作用，用地质家的话来说就是成也物探，败也物探。因此，深入全面开展物化探项目后评价，对于掌握工程实施中各个环节存在的问题，提高项目质量、提高管理、决策水平，进一步改善工作有着重要的意义。
项目后评价是项目管理过程中不可或缺的重要环节，亦是企业持续经营和长期发展的重要保证。具体来说，投资项目后评价是在对已完成项目的目标、执行过程、效果和影响等方面进行系统客观分析的基础上，及时总结和评价投资项目决策与实施过程中的经验教训，找出差距，分析原因，提出对策建议，主要目的是改善投资管理和决策水平，通过总结经验教训，为投资决策者进行新项目决策时提供参考。国际物探项目后评价与国内项目后评价相比有其特殊性，要抓住影响项目成败的关键因素展开评价，注重研究和发现系统性、规律性和反复出现的问题，对海外项目后评价的侧重点、内容及方法进行了系统总结，构建了项目综合评价模型，以期指导海外物探项目后评价工作的深入开展。
国际物探项目后评价
海外项目的核心目标是经济效益，因此海外物探项目在投资安排上，则以“满足甲方”要求为原则，最大限度地提高项目的经济效益，降低投资风险。
经济效益是工作量、投资、生产成本等生产要素、技术和管理的最终体现，是海外项目后评价的核心。应充分认识到海外项目即使工作量、施工方法和参数、投资等其他要素都相同，不同国家也会产生不同的经济效益。海外项目需对设备利用率、成本回收进行认真分析，需对合同中重要经济条款进行总体评价，分析哪些经济条款更有助于项目经济效益的提升。
海外项目一般多集中在政治环境严峻或种族问题突出的地区，如中东的伊拉克、非洲的苏丹等国家。项目建设与执行过程中常面临恐怖袭击或反政府武装破坏的危险，因此如何保证海外项目人员的人身安全、保护设备资产免于破坏，是海外物探项目面临的一个重点任务。海外项目后评价应该注重对项目在建设及生产运行过程中实施的防恐与安保措施进行评价，总结有效经验为后续项目提供借鉴。海外项目的后评价侧重于商务和投资效益评价，工程评价内容相对简化。后评价的主要内容应包括前期工作评价、管理及风险控制评价、投资及财务效益评价、影响与可持续性评价等。
对与经济评价有关合同条款进行详细说明，包括合同签约方及责权利、税费等主要商务条款。说明项目的评价范围、项目评价期及评价方法，若与可行性研究不一致，应说明原因；后评价时点前采用实际发生值，时点后的评价参数采用预测值。列出项目评价期、工作量、价格、基准收益率、内部收益率、折现率和成本费用等主要评价参数。
结合合同，编制盈利能力分析所需表格，一般应包括利润表、项目现金流量表等；将项目的盈利能力指标与可行性研究进行对比，如果相差较大（±10%以上），从评价方法、价格、工作量、投资、成本等方面分析产生差距的原因。
对不确定因素发生增减变化时对项目财务指标的影响进行分析，并计算敏感度系数和临界点，找出敏感因素；可选择对项目效益影响较大的因素，进行情景分析，说明在不同情况下项目的投资效益情况和抗风险能力；根据合同条款结合施工设计，在定量分析的基础上，提出提高项目投资效益的经营对策和建议。
海外项目不确定性因素众多，对项目进行后评价时，要重视各种关键参数对比，比如勘探面积、面元尺寸、覆盖次数、排列长度、观测系统设计、检波器接收因素等，应对项目每个关键参数进行对比，分析其对项目经济效益产生的影响程度。
后评价常用方法主要包括对比分析法、调查法、层次分析法、逻辑框架法、成功度分析法以及因果分析法等。对于物探项目后评价内容的不同特点，应该选择正确合适的方法进行评价。
由于评价指标计量单位不同、指标也有主客观之分，因此，在评价结论汇总时，需要解决多指标评价结果汇总问题。可采用计量分值法对计量单位不同的客观指标进行综合。将每一指标进行标准化处理后，求其计量分值，并将计量分值进行汇总。可采用模糊判断对主观指标的求值和汇总。首先每个指标的评语和对应评分都为5级，评语集和对应评分集分别依次代表“很好、好、一般、较差、差”和分值100、80、60、40、20。其次，分别求出各下层指标模糊判断矩阵R；然后，利用模糊矩阵运算原理，分别求出各下层指标Pi的评价结果。最后，再将上层指标的评价结果值合成，得到后评价结论值。数值越大表示评价对象所得的评价分值越高。
由于物探工程项目后评价具有复杂性，因此在对特定项目进行评价时应结合各种评价方法。如：使用逻辑框架法，对物探工程项目进行顶层整体分析；使用对比法，发现物探工程项目实施前后的变化和差异，发掘产生这些变化和差异的原因；使用成功度法和综合指标体系评价法，可对项目进行定性和定量的系统分析，得到综合评价结论。
国际物探项目后评价综合评价模型
国际物探项目管理综合评价模型（SQ-TCL）主要是借用AHP法，将国际工程项目管理综合评价目标分解成4个子评价目标，即SF（safety control，安全控制）、O（Ouality Control，质量控制）、T（Time Manage，進度管理）、C（Cost Control，成本控制），每个子评价目标再分解成5个评价准则，每个评价准则再分层为3个评价因素。通过考虑专家权重的综合评价法评价国际物探项目管理的主要子评价目标，通过数学公式将子评价目标的成果集结在一起，通过模糊数学运算得到国际物探项目管理综合评价。
高校青年教师教学评价模型建构研究 篇7
根据“青年教师教学能力现状分析与培养提高措施研究” (教育部新世纪教学研究所课题) 项目组对5所大学青年教师的调查结果显示, 各所学校的青年教师教学水平不一致, 教学优秀的比率平均为27.9%、教学良好的比率平均为42.72%教学一般的比率平均为13.54%, 教学较差的也存在, 比率平均为16.04%。可见, 青年教师的教学水平存在阶梯式差异, 这使得教学评价存在实质性的意义。
二、高校青年教师教学发展的理论依据
广大高校青年教师具有年龄优势, 年富力强、精力旺盛、有上进心。相对于老教师, 他们自身潜藏着巨大的发展空间, 但是发展只有具有一定方向性和目的性才是好的发展。青年教师的教学能力是随着学校教学的目标和要求发生变化的。智力适应理论认为, 智力是一种心理机能, 它具有适应意义。这就是说, 成年人的智力活动特点是与其对环境的适应分不开的, 环境对个体有什么要求, 个体相应的智力功能就得到发展[1]。
成年期智力发展的可变性是指成人个体在同一种智力上随着年龄的增长会发生改变。美国心理学家沙依 (W.Schaie) 根据智力适应理论, 把人一生智力发展划分为不同阶段, 成年初期即青年期是实现目标, 主要任务是为实现自己的理想和奋斗目标而努力工作。
智力适应理论和沙依关于人一生智力发展不同阶段的划分为我们理解青年教师提高教学能力的可行性和教学评价模型建构提供了理论依据。
三、高校青年教师教学评价的理论假设
(一) 假设前提
根据本课题调查, 发现青年教师教学自评分与学院领导打分的相关系数仅为0.207, 相关不显著;相关样本平均数差异检验t值为3.569, 显著性水平为P<0.01, 两者差异非常显著。所以, 在模型建构方案中不能笼统地把青年教师教学自评分与学院领导的打分简单相加, 而是有选择性地进行统计。
(二) 假设内容
假设青年教师为一个三柱体, 学生、领导和青年教师三个角色分别站在三柱体的三个面 (面A、B和C) 如图1, 他们只能看到三个面中对应自己的一面, 即做出相应的教学评价。把面ABC的总和看成是青年教师完整教学, 学生、领导和青年教师只能看清青年教师教学的某些方面, 那么只有把这三者各自的教学评价加起来才是完整的青年教师教学评价。
三方评价有效结合, 类似于360度评价、多评价者评估, 它不同于自上而下, 由上级领导评定下属的传统模式, 也就是说, 它是从不同层面的群体中收集评价信息的, 每一个角度在评价中都是平等地位。这种评价方法的科学性是有其理论根据的。在一个团队中由于每个人的误差都是随机的, 而方向是不同的, 对360度绩效考评而言, 由于考评着眼于各个不同的侧面, 对任何一位成员都测量了解多次, 平均误差趋近于零。所以, 从理论上讲, 当团队足够大时, 其误差是可以相互抵消的。因此, 采用从学院领导、学生和青年教师自身三个不同的角度观察青年教师的教学的可操作性是有理论基础的, 该方法具有科学性。
四、高校青年教师教学评价模型的建构
听取青年教师和优秀教师的课, 记录他们的教学特点, 并且依据对多位优秀教学名师和老教师的访谈, 总结青年教师与优秀教师教学的根本区别, 发现青年教师教学问卷内容的编制关键在于适用性, 要符合青年教师的教学, 不能要求他们像老教师或优秀教师那样, 能够把科研成果渗透、引入到教学中, 能轻松驾驭教学, 能够正确地进行教学改革, 而青年教师的教学应该更加注重其教学基本规范。
(一) 初建模型结构
教学评价指标系统的建立关系着评价是否客观, 是否切合实际, 关系着评价是否能顺利进行, 是否能作出较科学、准确的价值判断;关系着评价是否能实现其功能和作用[2]。高校青年教师教学评价体系的设计理念要科学, 内容 (或指标) 要全面, 不仅可以了解教师的教学过程, 还要能了解青年教师的教学效果。
1. 青年教师教学评价内容。
如何确定评价内容适应青年教师教学是该评价体系的关键。参考国内高校的教学问卷, 如《武汉工业学院教学评价指标体系》、《南京师范大学课堂教学质量评估表》、《上海财经大学课堂教学评价标准》等, 经对理论和问卷的分析, 整理归结出评价青年教师教学的五大方面:教学态度、教学内容、教学方法、教学效果和教学能力。
该问卷的特点是能区别于一般高校内的普测的教学问卷, 老教师 (O) 与青年教师 (Y) 在五大评价内容 (或指标) 上的教学比较如下。
(1) 教学态度。O:工作态度起到表率作用, 具有榜样的效果;对学生政治思想及生活要给予关心与指导;认真备课, 有高质量的教案;能寓教育于教学之中, 这是教学能力的高境界。Y:课前教学准备工作充分, 备课充分, 有讲稿和必要的补充资料, 在正式上课前能试讲一下;教学态度端正, 乐于接受并完成学院领导分配的教学任务。
(2) 教学内容。O:对教学内容合理及时更新;注意揭示本门课程的内在规律;提供学生适当的学习或研究方法。Y:教学内容的充实与更新、新成果的吸收;介绍学科发展新动向及其重要性。
(3) 教学方法。O:注意给予学生学习方法的指导;把有效的教学方法融会于课堂中, 如高手见招拆招, 随机应变能力强, 自身完全凌驾于教学之上;板书或多媒体展示能反映思维过程, 突出重点知识。Y:熟练掌握启发式、案例式、讨论式等教学方法, 应用有效教学方法提高教学效果。至于能有效使用现代教育技术手段上课这一点, 是任何一位教师都要求做到的。
(4) 教学效果。O:要有自己的教学风格和特点;在教学中能激发学生的学习兴趣具有启发性;能培养学生分析解决问题的能力;通过教学, 学生对本学科的兴趣得到提高;能使学生在思想或心理上获得教益。Y:调动学生上课积极性;课堂气氛活跃程度;学生对教学内容的掌握和运用。维护课堂教学秩序这一条是任何一位教师都要做到的, 只有在正常秩序的环境下才能进行教学。
(5) 教学能力。O:语言准确, 语音语调正确, 联系体态语的运用, 表达自然精炼, 具有艺术性。Y:授课层次分明, 概念准确, 重点突出, 理论联系实际;语言文字表达清晰;与学生能进行有效交流沟通。
2. 青年教师教学评价初步步骤。
(1) 确定好适合青年教师教学评价指标系统。青年教师教学评价指标系统反映了它的结构, 教学评价指标体系的设计要着眼于目标, 指标要按一定的格式排列好, 描述要简约、明了、易评判。具体的指标按照评价模型要求的导向性原则、客观性原则、可操作性原则和可行性原则, 请教专家反复研究制定和修改。
(2) 分清学生、青年教师和学院领导三个角度的问卷内容。结合各方面的信息, 分别编制《高校青年教师教学评价问卷 (学生用) 》8题, 《高校青年教师教学评价问卷 (青年教师用) 》和《高校青年教师教学评价问卷 (领导用) 》各9题, 选择能清楚意识到的评价项目。
(3) 确定教师教学评价指标的标准参数。对各个等级进行赋值, 采用1—5级评分制进行评分, 分别为好、较好、一般、较差和差, 总表见表1。
(二) 最终模型建构
采取分层抽样法, 在某高校16个学院里随机抽取年龄低于35周岁的青年教师作为研究对象。问卷统计后, 把每个项目的和作为总分, 分析每个项目与总分的相关系数作为区分度, 相关系数高表示该项目区分度好, 相关系数低则表示该项目区分度差, 该题不符合要求应删除或修改, 根据教学的五个方面, 把相关低的项目删除, 并再次把筛选后的各个项目之和作为总分, 求各项目与总分的相关系数作为项目区分度, 见表2。可以发现每一项都与总分显著相关 (为p<0.01) , 区分度好。
注:**为p<0.01
把最后形成的三份问卷合成称为《高校青年教师教学评价问卷》。
最终形成的模型是从学生角度可以评价青年教师教学的“教风教态”、“教学方法应用”、“课堂气氛”和“学生收获”四个方面。学生是教师教学的直接对象, 具有其他评价无法替代的作用, 又是学习的主体和教学效果的体现者, 他们能自始至终地经历和观察一门课程的教学全过程, 最能了解教师布置的作业情况, 是教学工作的直接感受者;教师的教学是面向学生的, 教学内容、教学方法都直接影响到教学的效果和质量, 所以学生具有发言权。
重视青年教师在评价中的主体地位, 从其自身角度可以评价其“教学准备”和“教学内容科学性”。教师最能了解自身教学是否准备充分, 有无讲稿, 是否有补充资料等。
从学院领导角度可以评价青年教师教学的“教学内容信息量”、“教学手段使用”、“教学内容处理能力”和“表达能力”。当学院领导评价青年教师的教学时, 站在更高的一层, 更能清楚评价青年教师教学内容信息量是否合适, 教学手段使用是否有效, 教学内容处理是否到位、有层次, 表达是否流畅, 逻辑是否清晰。
(三) 教学评价反馈
评价结论作为评价制度实施的结果, 具有高度的概括性和指向性, 是教师发展的指路灯。得出评价结论是现实评价制度实现其目的的前提, 没有结论的评价意味着评价结论之间冲突与矛盾不能达成妥协。
在医院进行检查时, 被检查者都会及时得到一份结果检查单, 上面除了一列列数据外, 旁边会用箭头注明是偏高还是偏低, 底下还有医生的建议。所以被检查者不需要医生的亲自指示就能明白自己的身体情况, 哪些需要保持而哪些需要注意调养, 不行的话需要救治。高校的评教也是如此, 青年教师如同被检查者, 评教组织者如同医生, 而评价方式如同医院的检查工具, 但是与医院的检查单不同的是, 我们的教师不一定会收到满意的、翔实的反馈结果。教学评价的反馈注重激励作用, 使教师在竞争中获得动力和活力。评价最重要的目的不是证明, 而是纠正消极因子, 显得反馈处于更加重要的地位。评价完毕后, 各系、部要把三方面评价结果及时反馈给青年教师本人。教师不仅能了解到其教学的总体水平 (总分) , 而且还能了解到评价者对自己各项行为特征的评价。根据评价结果, 特别是学生评价, 教师可以对自身的教学情况进行分析, 反思自己教学中的成功与不足、得与失, 从而在今后的教学中自觉地加以监控, 扬长补短。
1. 评价各项成绩说明。
确定青年教师教学评价总体优、良、差的比例, 各单位自行实施弹性较大, 人情分较多。把《高校青年教师教学评价问卷》的数据统计总分排序, 满分为50分, 采取前30%为教学优 (高于44.80) , 中间30%为良 (在42.20—44.80) , 最后30%为差 (低于42.20) 。其余五个因子也类推, 各因子满分为10分, 具体见表3。
2. 反馈表设计。
评价反馈是青年教师教学评价的重要部分, 要让青年教师看清自己的教学情况, 一定要包含正反馈和负反馈, 如果为了表面上的好看或是迎合教师的心理, 光有正面的反馈, 促进青年教师教学发展的力度不免让人产生怀疑。青年教师从表中 (见表4) 不仅可以看到自己的总成绩的情况, 处于学校所有青年教师的什么水平, 还可以看出自己在教学的每个方面的表现情况。根据评价反馈可以调整教学状态, 发扬优点, 弥补不足。
参考文献
[1]张大良, 纪志成, 周萍.高校青年教师教学能力的评价体系与影响因素研究[J].贵州社会科学, 2009, (9) .
教师评价模型 篇8
随着高等教育教学改革的推进, 对高校教师的要求也进一步提高, 高校教师不仅要在课堂教学、教学改革中做出应有的贡献, 而且要在科学研究方面有一定的建树。教师综合能力的考评在教师年终考核, 职称评定方面有一定的参考意义, 成为学校人事部门的一项重要的工作。但校教师工作具有创造性、复杂性, 劳动成果隐蔽性等特点, 因此, 教师评价中涉及到的指标多且复杂, 评价工作具有一定的难度[1]。
对于教师的考评要出多个方面进行, 有学生的评价, 同行的评议以及学校管理部分的评价, 但是评价具有一定的主观性, 评价结果受到评价者个人喜好和知识水平的影响较大。同时, 有的评价指标采用定性的描述方式, 具有一定的模糊性, 没有转化为量化的指标, 影响到评价结果的客观、公正。所以, 建立一种客观公正的教师评价模型对于高校教育教学的推进具有十分重要的意义。
1 教师综合评价指标
本文主要从三个方面对教师评价, 评价指标如图1所示。教学效果和教学课时反应了教师基本的教学情况, 而科研成果反应教师的科研情况。教学效果由专家和学生共同评价, 评价值基于评价者对教学效果的满意程度的反馈评价, 其评价采用语义类型, 其值为一个集合 (高, 较高, 一般, 较低, 低) 中的一个元素。虽然语义型的数据具有合理的描述能力, 但却不易计算, 所以必须对它量化。本文采用区间模糊数 (aL, aU) 表示语义变量的值, 其中aL和aU分别表示三角模糊数的下界和上界值, 如表1所示[2]。教学课时和科研成果采用学校制定的量化标准进行打分。
2 指标的权重处理
在综合计算教师评价时, 各个指标占有不同的权重系数, 本文利用AHP[3]获得各评价指标的权重, 层次分析法 (Analytic Hierarchy Process简称AHP) 是美国运筹学家T.L.Saaty教授于70年代初期提出的, AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。
由于教师综合评价的层次结构分为若干层, 因此评价指标有多级:
其中, n为E中评价指标的个数;m为Ei中评价指标的个数。
根据用户对各评价指标的偏好, 通过对n个指标两两比较构建AHP矩阵, 进一步利用AHP矩阵获得各指标的权重。所构造的AHP判断矩阵为:
对于A中元素aij表示指标i相对指标j的重要程度。其值采用表2中的1~9标度量化, 元素aij具有性质:aij>0, aij=1/aji, aii=1。
对于矩阵A, 方根法是一种更简化的近似求解矩阵特征向量和最大特征根的方法, 其特征向量wi按式 (1) 计算。
而最大特征根则按下式计算:
根据式 (1) , 可得1级指标的权重w和二级指标的权重wi:
根据式 (3) 和 (4) 可得二级指标的相对权重为:
由客观事物的复杂性与人的认识的多样性, 专家在构造两两判断矩阵时很难保证其一致性, 必须对判断矩阵的一致性进行检验, 即计算判断矩阵的随机一致性比率 (CR) , 只有当CR<0.1时, 判断矩阵的一致性才可以接受, 否则应对判断矩阵作适当的修正。
3 基于TOPSIS的教师综合评价模型
TOPSIS[4]为逼近理想解的排序方法, 其为多属性分析的一种常用方法。TOPSIS通过检测各评价对象 (方案) 与最优解、最劣解的距离来进行排序, 若评价对象最靠近最优解同时又远离最劣解, 则为最好, 否则为最差。
①首先根据2级评价指标构建标准决策矩阵并规范化。
式中, xij为第i个指标的第j个评价值。对矩阵X规范化为矩阵R, 如果评价指标为效益型则, , 如果评价指标为成本型, 则。
②根据式 (5) 获得各评价指标的权重ωi*=[ω*i1, ω*i2, ω*i3, ω*i4, ω*i5, ω*i6], 计算加权矩阵C= (cij) n×6。
③确定正、负理想解。
正理想解为每一准则项目中选出的最大值的集合;而负理想解为最小值的集合。即
④计算各方案到正理想解的距离di+和负理想解的距离di-。
⑤计算各方案与理想解的贴近度。
, 贴近度愈大, 则方案越接近于理想值, 各方案可根据贴近度的大小进行优劣排序。
4 实例分析
某高校年终欲对教师进行综合评估, 组织专家运用提出的评价指标对教师进行综合评价。
①首先运用AHP确定1级指标的权重, 建立的判断矩阵为:
根据式 (1) 计算出评价指标的权重分别为w= (0.117, 0.2, 0.683) 。计算判断矩阵的随机一致性比率CR<0.1, 说明此矩阵可接受。
2级指标的相对重要性的判断矩阵分别为:
计算出2级指标的权重为:w1= (0.333, 0.667) , w2= (0.5, 0.5) , w3= (0.75, 0.25) 。
综合以上, 得到2级指标的相对权重为w*= (0.039, 0.078, 0.1, 0.1, 0.512, 0.171) 。
②给出部分教师的综合评价数据, 如表3所示。
根据表3构建TOPSIS决策矩阵X。
对矩阵X进行标准化, 得到矩阵B。
确定正理想解和负理想解:
各评价对象指标与正、负理想解的距离:
计算相对贴近度:
方案排序
通过对这5位教师的教学和科研进行综合评价, 可知教师A2综合业绩是最优秀的, 教师A3的业绩最差, 而且5位教师的综合排序也体现出来。
5 结束语
对于教师的综合考评是高校人事部门的一项重要工作。本文结合AHP和TOPSIS评价方法对教师进行综合评价。利用AHP确定考评指标的权重, 在此基础上利用采用TOPSIS算法, 通过计算各评价指标与正、负理想解的距离的远近做为教师综合评价排序的准则。通过实例分析, 结果表明该方法具有一定的实用性和可操作性。
参考文献
[1]赵晓燕, 余伟.基于改进TOPSIS法的教师评价分析[J].廊坊师范学院学报:自然科学版, 2012, 12 (2) :60-63.
[2]曹志刚, 柴春红.模糊综合评价方法在科研项目评价中的应用[J].航空计算技术, 2007, 37 (1) :51-53.
[3]徐玖平, 吴巍.多属性决策的理论与方法[M].北京:清华大学出版社, 2006.
教师评价模型 篇9
随着我国高等教育的深化发展,越来越多的高校开始关注和采用混合式教学模式。许多高校已经开始使用各种网络教学平台,开展混合式教学。信息技术和教育教学的深度融合已经成为高校提高教学效果和教学质量的重要手段[1]。越来越多的教育工作者也开始探讨高校混合式教学的设计与应用效果。
混合式教学结合了传统教学模式的优点和网络化学习的优势,实现学习效果的最优化。何克抗教授[2]认为,混合式教学把传统学习方式和网络学习方式的优势结合起来,一方面发挥了教师的主导作用,另一方面又调动了学生的积极性和创造性。
不同于传统的课堂教学模式,混合式教学对教师技能方面提出了一些新的要求。对教师技能的评价成为学校教学质量监控的重要环节。由于教师技能评价本身所具有的随机性和模糊性等特性,这就需要我们的评价方法能够体现出这种评价的随机性和模糊性,使评价结果更加符合实际情况。采用云模型的评价方法可以实现定性和定量之间的转换,体现出评价结果的随机性和模糊性,反映出被评价对象的实际情况。另外,运用云模型进行评价,不仅得出综合评价结果,还可以分析出更多有价值的教学信息[3]。
2 云模型理论
2.1 云模型概念
云模型是处理定性概念和定量表示之间的不确定性转换模型[4],是处理定性和定量映射关系的有效工具。设U为数值表示的定量论域,C为论域U上的定性概念,对于任意值x∈U,x对C的确定度μc(x)是一个具有稳定倾向的随机数,即μc(x)∈[0,1],则称x为云滴,云滴在论域U上的分布形成云[5]。
云模型由三个数字特征值来表示,分别是期望Ex、熵En和超熵He。其中期望Ex为最大程度地代表定性概念,熵En反映了事物的模糊性和随机性,超熵He反映了所有云滴的凝聚性[6]。云模型能将事物的模糊性和随机性很好地结合起来。
2.2 云发生器
云发生器包括正向云发生器和逆向云发生器。正向云发生器通过云模型的数字特征值(Ex,En,He)产生云滴,反映出数据的分布范围。逆向云发生器则以一组云滴C(x,μc(x))为样本,获取定性概念的云模型数字特征值(Ex,En,He),实现将数值转换为定性语言值的过程。
基于云X信息的逆向云算法[7]步骤如下:
(1)根据样本值xi计算均值,一阶样本绝对中心距,样本方差。
2.3 虚拟云算法
以某个应用为目的,通过对各个基云进行逻辑运算(软“AND”或软“OR”)得到的新云称为虚拟云。
虚拟云理论的浮动云算法[8]公式如下:
其中,Vi为第i个指标的权重,(Exi,Eni,Hei)为第i个指标的云模型参数,n为指标的总数。
3 混合式教学教师技能评价体系
根据参考文献[9],结合混合式教学的实际情况,从教师技能的评价体系中选取最为重要的指标进行评价分析。评价指标如表1所示。
深度学习:指学习者在基于理解的学习的基础上,批判性地将新思想融入自己原有的认知结构,将已有知识迁移到新的情境,做出判断和解决问题。
促进有效交互技能:指教师能够利用各种交互工具促进师生之间、生生之间、学生和学习环境之间的有效交互。
学习过程管理技能:在混合教学中,教师要能监控学生的学习行为,及时发现学生学习中存在的问题,引导他们改正错误,提高学习效率。
学习环境:在教学过程中,教师既要创设传统校园中的校园文化,又要创设网络环境下的虚拟学习文化氛围,创造自由、平等的交往环境,引起学生一定的情感响应,它是学习资源和人际关系的一种动态的组合。
4 实例分析
4.1 评价过程
参照表1所示的评价指标,根据实际采集到的一组数据,通过逆向云发生器,对二级子指标项的评分数据进行计算,求得教师技能二级子指标项的云模型参数,如表2所示(10分制)。
根据表2的云模型参数,利用虚拟云中的浮动云算法公式(1)~(3),求得教师技能4个一级指标的云模型参数,如表3所示。
根据表3的云模型参数,利用虚拟云中的浮动云算法公式(1)~(3),求得最终的教师技能整体评价云模型参数,分别为:Ex=9.029,En=0.890,He=0.319。
利用云模型的数字特征值和正向云算法作出评价云图,如图1所示。
教师技能评价结果的评语集设定为4个等级,即为{优秀,良好,合格,不合格},评价等级划分区间表如表4所示。
4.2 评价结果分析
根据以上评价过程得知,教师技能的最终评价结果云模型期望值Ex为9.029。通过评价云图1的云滴分布情况来看,绝大部分的云滴都区间(8,10)范围内,即在“优秀”和“良好”的等级里,因此该教师技能的评价结果应为“优秀”,准确的评价结果应该是“优秀偏下”。
由表2云模型参数得知,教师技能中的二级指标“促进学生知识建构”方面Ex最高,表明教师在“促进学生知识建构”方面效果最好。二级指标“激发学生的情感体验”方面Ex最低,表明教师在“激发学生的情感体验”方面做得不够,有待进一步提高和改进。
由表2云模型参数得知,教师技能中的一级指标“促进有效交互技能”方面期望值Ex最高,表明教师在“促进有效交互技能”方面做得最好,也说明混合式教学在促进有效交互技能方面具有一定的推动作用。同时该项指标的熵值En最小,说明大部分学生对这项指标的评价结果比较相似。
5 结语
通过实例分析说明,采用云模型的评价方法评价结果详尽,能把教师技能各个方面的实际情况反映出来,体现了评价过程中模糊性和随机性的有机结合,挖掘出许多有价值的教学信息,促进教师有针对性地改进教学,提高教学水平和教学效果。
参考文献
[1]路兴,赵国栋,原帅,等.高校教师的混合式学习接受度及其影响因素研究[J].远程教育杂志,2011(2):62-68.
[2]何克抗.从Blending Learning看教育技术理论的新发展[J].电化教育研究,2004,(3):1-6.
[3]张莹,代劲,安世全.基于云模型的定性评价及在学评教中的应用[J].计算机工程与应用,2012,48(31):210-215.
[4]李德毅.知识表示中的不确定性[J].中国工程科学,2000,2(10):73-79.
[5]李海林,郭崇慧,邱望仁.正态云模型相似度计算方法[J].电子学报,2011(11):2561-2567
[6]李德毅,杜鹚.不确定性人工智能[M].北京:国防工业出版社,2005.
[7]刘常昱,冯芒,戴晓军,等.基于云x信息的逆向云新算法[J].系统仿真学报,2004,16(11):2417-2420.
[8]罗胜,刘广社,张保明.基于云模型的数字影像产品质量综合评价[J].测绘科学技术学报,2008,25(2):123-126.
教师评价模型 篇10
近年来, 素质教育的推进, 课程和教材改革的发展, 对高校体育教师教学技能提出更高的目标和要求。然而, 2 1世纪下高校体育教师教学技能评价尚存在许多不足, 如:评价目标缺乏明确性、评价指标缺乏科学性、评价内容缺乏系统性、评价方法缺乏多样性、评价结果缺乏权威性, 缺乏对学生课堂教学技能掌握程度的及时预测和分析, 因而没有很好发挥出评价应有的全部功能, 从而在一定程度上束缚了高校体育教学效果的进一步提升。实施体育课堂教学技能评价是高校体育教师内部实施科学教育管理工作所建立的自我完善、自我约束机制的有力保证。因此, 本文通过建立高校体育教师课堂教学技能评价指标模型的构建, 从而为高校体育教师教学技能评价指标体系建设的合理评价和有效监控提供有力手段, 对于高校体育教学管理走向规范化、制度化, 进一步优化高校体育课堂教学效果均有着重要的现实意义。
2 理论模型与研究设计
2.1 理论框架的形成
查阅《体育教学技能》、《教师教学技能》、《课堂教学技能》等专著, 以及一些硕博论文当中涉及到有关教学技能的相关文献, 确定高校体育教师课堂教学技能的基本维度, 并为问卷的确定收集条目。初步拟定高校体育课堂教学技能评价的一级指标8个 (见图1) 。
2.2 研究设计
2.2.1 目的
对高校体育教师课堂教学技能评价指标模型进行修订, 确定教学技能评价的二级指标。
2.2.2 方法
先根据体育课堂教学技能评价确立的8个主要因子来拟定这一研究假设, 然后对曲阜师范大学体育科学学院、唐山师范学院的部分体育教师进行了非正式访问, 以确认高校体育教师课堂技能评价指标的二级条目, 初步拟定34项因子, 编制了《高校体育教师教学技能评价指标》的预试问卷, 然后, 随机选取具有高级职称的高校体育教师30人进行预试问卷测试, 测试时间为2011年10月, 为了避免调查者思维定势的影响, 对确立的调查试题条目进行了随机排放, 并采用现场发放, 现场收回的方法。然后, 运用SPSS17.0采用α信度系数法和因子分析法进行变量信度检验, 标准差小于0.9的题项剔除, 相关值小于0.2的剔除, 项目负荷值小于0.4的剔除, 发现其中4个因子的相关度不高, 于是剔除这4个无效因子, 包括“主动开展教学反思及撰写体育科研论文”、“科学地说课”、“积极开展自我评价”、“体育学习成绩的科学评价”, 最终确立30个二级评价指标。30个二级评价指标因子内在一致性与一级评价指标α相关度SPSS17.0的检验结果显示均在0.8以上, 由此证明, 问卷因素分析的结果与理论构想基本一致。因此, 高校体育教师课堂教学技能评价模型的修正结果如图2所示。
2.2.3 分析结果
对筛选后的数据进行了探索性因素分析 (见表1) , 根据因素分析的结果, 可以将问卷的组成按6个因子, 这6个因子能够解释问卷所有变异量贡献率之和为55.409% (大于50%) 。题项的最高负荷为.833, 最低负荷为.411。由此证明, 问卷因素分析的结果与理论构想基本一致。
3 结语
伴随着日渐升温的教师专业化研究与实践探索的不断深入, 体育教师的教学技能被推向一个广阔的视野当中, 渐渐引起了广大体育教育工作者的广泛关注。不断提高高校体育教育工作者职业素质要求, 不断提高高校体育教师的教学技能水平已成为高校体育教育改革尝试和探索中义不容辞的责任。但是, 高校体育教师教学技能研究的不足, 不利于对高校体育教师课堂教学能力的客观评价。然限于时间和精力, 本研究只是初步构建了高校体育教师课堂教学技能模型的基本结构维度, 对于一、二级指标权重系数确认, 以及具体的实证研究还需要作出进一步的深入探索。
参考文献
[1]王德平.体育新课程教学设计[M].沈阳:辽宁师范大学出版社, 2002 (1) .
[2]张立威.论体育教师在教学中的变化技能[J].职业, 2007 (20) :36.
[3]周红萍, 张娟, 张华江.体育教育专业教学技能训练体系的构建[J].襄樊学院学报, 2008, 29 (11) :82～85.
[4]扶建华.微格教学对培养田径专修学生教学技能的实践研究[D].湖南师范大学, 2003.