作者：江先伟 本文字数：2583
　　[摘           要]  对高职学生评教中的偏差进行分析，提出一种学生评教偏差控制模型。这个模型中，首先，对学生评教原始数据的有效性进行分析，剔除无效的原始的评价分值，仅留下真正有效的学生评价分值进行统计分析。其次，对学生相关数据的分析得出其评价权重，进而对评教数据进行加权处理。最后，根据课程背景加以修正，得到最后的评教结果。该结果将更具有效性和可比性。
　　[关    键   词]  学生评教;偏差;控制模型
　　[中图分类号]  G715                    [文献标志码]  A                      [文章编号]  2096-0603（2019）33-0090-02
　　 一、学生评教的概念
　　 高校学生评教就是让大学生可以从学生的角度出发正当地表达对教学活动的意见，对课堂教学进行评价，从而在一定程度上促进教师改进教学方法、教学内容和教学组织形式等，以尽可能地满足学生自身的学习需求，进而提高教学质量。高校学生评教制度就是保障大学生可以评价教学过程和效果的权利。学生评教已经逐渐成为高校教学评价的一种常规措施，高校通过让学生参与评价教师的教学过程，将评教结果作为考核课堂教学质量的依据之一，甚至有的高校还把评教结果与教师的绩效考核挂钩，意图让学生评教发挥保障教学质量的作用。
　　 二、高职学生评教中存在偏差的分析
　　 对引起学生评教偏差相关因素的研究，国外学者深入探讨了与教师背景有关的因素，如职称、个性特征、表达力和性别等;与学生背景有关的因素，，如选课动机、预期成绩、期望和性别等;与课程背景有关的因素，如班级规模、学科领域、课程水平、课程难度和学业负担等;与评价管理有关的因素，如匿名评价、教师在场与否和评价目的等。
　　 高职学生由于知识基础和能力基础的差异，常缺乏评教充足的自主能力和主观能动性，同时由于没有对评教进行约束而导致滥用评教权，从而引发各种评教相关的偏差问题，甚至还存在较大的偏差。有部分学生认为评教只是一项可有可无的任务，无须认真对待，快速点评，甚至请他人代评。另一方面，由于学生无须对评教行为承担任何责任，与自己“关系”好的老师打出高分，也有可能部分学生在评教时趁机报复教师打出极低的分数。有些教师对教学要求高，在课堂教学中严格要求，作业量大、次数多，考试有难度等。这对缺乏学习意愿的学生来说，这类教师无非就是在“故意为难”他，因此，在评教时打出了低分，甚至是给予教师恶意评价。
　　 我们采用了本校2014—2017学年管理工程系和信息工程系两个系的评教数据及学生情况的基本数据，进行比较分析。课程作业次数、不及格率、优秀率、出勤、学生补考次数与教师的评教分数高低的关系。我们的调查和研究也表明，学生对要求严格的教师评分较低，对批评过他的教师评分更是不可能高，导致治学严谨、严格要求的教师常得到较低的学生评价。出勤率越低、过去学生补考次数越多，评教打分的偏差也会越大。
　　 课程背景因素对高职学生评教偏差的影响。课程背景因素涉及很多方面，主要包括：（1）公共通修课程与专业核心课程;（2）理论类课程与实践类课程;（3）必修课与选修课;（4）学科类别课程;（5）培养方案设置的先行课后续、课程时数、课程标准、课程难易程度、教学整体要求;（6）开课时间;（7）班级容量等。同一门课程，同一个教师上课也可能出现不同的评教结果，这可能仅仅是课程开设的学期不同、专业不同、学生层次不同，甚至上课的时段不同而导致的。选修课程设置相对课时数一般較少，常常以考查方式进行考核，上课时间常在下午或晚上或周末，大多数上课教师对学生的要求不是很严格，学生对上课教师印象不深，评教打分时随意性强。相反，必修课程课时数一般较多，教师和学生都更加重视，学生对上课教师印象更加深刻，评教活动更客观，效果相对来说更好一些。课程特征在一定程度上影响评教结果的有效性现象是存在的但并不显著。除了选修课与必修课的背景特征与学评教成绩呈显著差异之外，其他课程背景因素与学评成绩无显著性差异表现。
　　 三、高职学生评教控制模型
　　 马秀麟等也对学生评教偏差控制模型研究进行了一些研究，计算出学生评教数据离散度和相似度，计算学生评教权重，并把学生自己的评价数据分析和教师的认可度反馈给学生，进而激发学生评教的积极性和促进教师改进教学质量。本文考虑到学生个人因素和课程背景对评教的影响，设计了如下学生评教控制模型。对学生对某门课程的请教数据，我们要充分分析数据本身的相似度以外，还要分析学生的相关数据，如以往所学课程和本门课程的成绩、本门课程的出勤、对其他课程已评教数据等。以确定该学生对本门课程的评教权重，以得到加权平均值。另一方面，也要对课程背景，如课程的难度、学业负担、学科领域，班级规模等，对课程设定修正系数。对前面加权平均值进行修正后，得到最后评教结果。这样可以降低学生评教的学生人为因素和课程自身等非教师因素的影响。
　　 （一）学生评教数据的清洗处理
　　 对原始评教数据进行有效度的识别，导致评教结果可信度不高。部分高校的教学管理部门在收集评教数据时，未对参评对象——学生进行可信度分析，笼统简单地以教学班学生评教人数为基础，将整个教学班中分值最高或最低的几个百分点去除，以对原始评教进行有效数据筛选，这种简单的处理数据实际上非常不科学。因此，我们在构建新评教模型时，必须在每套体系表中能够运用相应的手段分析其相似度和离散度，识别到参评对象的原始评价数据是否有效。最后再对原始评分值统计分析，将评判出无效的原始的评价分值进行剔除，仅留下真正有效的学生评分值进行统计，这样才能保证评教结果的可信度。

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