基于SAS统计软件的高校教学质量评估模型_教学质量评估模型

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基于SAS统计软件的高校教学质量评估模型

张惠卿

（中国民航管理干部学院，廊坊，06500）

摘要：目的 分析高校教学质量评估问卷数据，以此评定教师的综合业务能力，对其进行科学客观的评价。方法 运用SAS统计软件的因子分析法，从9个指标中提取了3个具有一定含义的因子作为主因子。结论 学识、人品、讲课技巧，是评价教学综合效果的三个主要方面。

关键词：因子分析；教学评估；综合能力

作者简介：张惠卿，女，1979，3，山东潍坊人，双学士，中国民航管理干部学院教师，统计学教学与研究，详细地址：河北廊坊市安次区光明西道114号2棟2单元601室，邮证编编： 065000

目前高校对教师教学质量的评价尚停留在学生打分层面上，评价教学质量的传统方法或多或少受一些主观因素的影响，本文将因子分析的方法应用于教学评估，基于SAS统计软件，对高校教学质量评估问卷的数据进行因子分析，提出对因子进行分类的建议，从而对授课老师进行客观评价。1 资料与方法

1.1 主要数据来源及模型假设

对中国民航管理干部学院2007~2008年度第一学期质量评估问卷进行分析，选取高等数学课程中20位数学老师作为评估对象，总有效问卷数1 600份，每份问卷反映了学生对授课老师的评估，分9个指标：X1：师德高尚，教风严谨；X2：备课充分，讲课熟练； X3：采用适合课程特征的教学手段；X4：拓宽视野，注重能力素质；X5：因材施教，注重启发；X6：思路清晰,表达清楚；X7：内容精练、充分，深广度适宜；X8：启发求知欲望，课堂气氛活跃；X9：素质提升，能力培养。1.2

研究方法

因子分析法是利用著名的统计软件SAS对收集到的大量数据进行统计分析，用较少的相互独立的因子变量代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：

其中X1，X2，…，Xp为p个原有变量，是均值为零、标准差为1的标准化变量，F1，F2，…，Fm为m个因子变量，m小于p，表示成矩阵形式为X=AF+ε，其中矩阵

是待估的系数矩阵，aij为因子载荷，是第i个原有变量在第j个因子变量上的载荷，F=(F1，F2，…，Fm)T，F1，F2，…，Fm称为X=(X1，X2，…，Xp)的公共因子，ε=(ε1，ε2，…，εm)T，ε1，ε2，…，εm称为X的特殊因子，公共因子F1，F2，…，Fm一般对X的每一个分量Xi都有作用，而εi只对Xi起作用，而且各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是互不相关的。因子载荷矩阵A中第j列元素的平方和Sjai1m2j即Sj表示Fj对各个变量(j1,2,,m)称为公共因子Fj对X的贡献，所提供的方差贡献率的总和，通常用它来度量公共因子的相对重要性[1]。2 因子分析步骤与结果 2.1 SAS统计分析

对所有指标的原始数据进行标准化输入原始数据，软件自动执行，通过SAS9.0软件统计处理得到各项指标的相关系数矩阵的特征值与贡献率(见表1)。

从表1中可以看出，变量的相关系数矩阵有3个数值较大(均大于1)的特征值，它们反映了原变量72.979%的信息，这3个成分能反映出原始数据所提供的足够信息，于是提取前3个因子作为主因子。2.2 建立因子载荷矩阵

对提取的3个主因子分量F1、F2、F3，在SAS得到原始因子载荷矩阵，然后得出方差最大正交旋转矩阵。第一个主因子在X5、X7上有较高的载荷，它表现的主要是因材施教，内容深广度适宜等情况，反映出一位老师教学水平，不妨将其称为教学水平因子，它对全部初始变量方差的贡献率为39.050%，是评价一位老师教学综合效果的主要方面；第二个主因子在X1、X2上有较高的载荷，它表现出一位教师师德情况及备课情况，反映出一位老师人品，不妨将其称为教学态度因子，它对全部初始变量的方差贡献率为22.22%是我们评价一位老师教学综合效果的重要方面；第三个主因子在X6上有较高载荷，它表现出一位老师表达能力，不妨将其称为教学效果因子，它对全部初始变量的方差贡献率为11.706%，是评价一位老师教学综合效果的比较重要方面。2.3 主因子得分函数

利用SAS输出结果，可得到

F1=-0.043X1+0.050X2+0.02X3+0.153X4+0.258X5-0.038X6+0.346X7+0.222X8+0.222X9, F2=-0.408X1+0.309X2+0.130X3-0.4343X4-0.043X5+0.075X6-0.217X7+0.039X8-0.026X9, F3=-0.066X1-0.224X2-0.110X3-0.217X4+0.249X5+0.755X6-0.282X7+0.171X8-0.036X9，利用上述函数表达式可计算出每一位老师在某个主因子方面的得分情况(见表2)，由于每个主因子只反映了每位教师在某个方面的能力，为此，还可以由专家给出主因子变量不同的权重，利用下面综合判定公式：综合判断= a1F1+a2F2+a3F3，给出因子总得分。3 结论

通过上面的讨论可以看到，测评教师的9个指标可以归纳为下面3个方面，学识、人品、讲课技巧，因子分析能对教师作出比较客观的评价，教师基本都能接受评判结果。通过计算主因子得分，每位教师可以看到自己的长处与不足，能有针对性地改进自己的工作，作为教学主管部门能对高分的老师给予奖励，对低分老师进行帮助，使教学评估数据对提高教学质量起到实际意义。

参考文献：

[1]缪柏其、牛惠芳.非线性主成分在课堂教学评估体系中的应用[J].中国高等教育评估,2002,52(3):53-55.[2]高惠旋.实用统计方法与SAS系数[M].北京:北京大学出版社,2001:270-347.[3]于秀林、任雪任.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社,1999:190-235.