肖永良1，2，朱韶平1，贺灿卫1
（1.湖南财政经济学院 信息管理系，湖南 长沙 410205；2.中南大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙 410075）
摘 要：目前本科教学效果评价中存在许多问题，如教师和学生参与程度不高，评价体系不完善等问题.本文探讨利用类似大脑神经突触信息处理的神经网络方法来评价本科教学效果.首先采用层次划分方法设计出能够真实反映教学效果的评价指标；然后利用神经网络方法构建教学效果评价模型，对本科教学效果进行自动分类评价.
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关键词 ：本科学校；教学效果；神经网络；评价
中图分类号：G451 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2015）01-0264-03
1 引言
近些年来，国家越来越重视高等院校的教学质量.2007年教育部颁发了《关于加强高校学校本科教学工作提高教学质量的若干意见》，要求全面提高高等教育的教学质量.随后颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》更是明确提出“提高质量是高等教育发展的核心任务，是建设高等教育强国的基本要求”，并要求积极探索并制定科学、合理的教学质量评价体系.提高教育教学质量的关键举措是对教师教学效果进行评估.然而，现有的本科教学效果评价成效存在很多急需解决的问题[1-5].其中，受到最多指责的是教学效果评价过程存在太多的人为因素，如传统的层次分析法需要人工确定权重，无法满足教学效果评价的客观性和公平性要求.实际上，由于影响教学效果的因素很多，而且各个因素的影响程度也不一致，导致评价结果难以用恰当的数学解析表达式来表示.针对此问题，本文探讨将具有人工智能的神经网络模型引入到教学效果评价过程中，通过建立类似于大脑神经突触信息处理模型，实现对本科教学效果的自动评价，该方法具有自适应性、非线性逼近、易于训练和联想记忆等特点，与人类的思维习惯相一致，为本科教学效果评价提供新的实现途径.
2 研究现状
许多学者从科学发展的角度出发，认为对教师教学效果进行评价时，要真实全面地收集评价数据，不能凭空想象，要客观公正地做出评价结论，不能感情用事.同时必须对所有的评价对象采用相同评价模型，满足一致性要求.在实践的过程中，研究人员认为评价教学效果必须先设计出科学的教学效果评价指标[6]，指标体系应包含教学体系、教学环节、教学教师和实践教学环境等要素.也有研究人员提出根据学习价值感、教学热情与组织清晰性、群体互动、人际和谐、知识宽度、教学管理和功课量等构建评价指标[7].李宝斌等人[8]对教师评价维度进行了深入研究，认为高校管理层思想认识不到位、评价积极性不高是造成指标体系不完善的主要原因.同时大部分高校在教学效果评价后忽视了评价信息的反馈，致使教学效果评价的实际作用不明显[9].在教学效果评价过程中，一般采用权重因子来度量各个指标的重要程度，最后运用各种数学方法对考核指标进行量化处理得到评价结果.常用的方法有：权重分析法[10]、应用因子分析法、模糊综合评价法[11]、元认知法、层次和模糊综合评价法[12]等.最近，许多学者将各种人工智能方法引入到教师绩效评价中，如高秀艳等人[13]认为教师的教学过程是一个随机过程，可以利用马尔可夫模型进行分析.针对单一评价形式无法对教学效果做出全面、客观的评价问题，雷琨等人[14]提出利用多元智能理论来评价教学效果评价.
3 存在的问题
3.1 评价过程教师和学生参与程度不高
目前本科教学效果评价方案的制定大都是一个自上而下的过程，与此有直接关系的教育和被教育者被有意或无意排斥于制定过程之外，评价过程缺乏缺少教师和学生的共同参与.其主要原因是高校本科教学管理仍然按照传统的模式进行，教学职能部门在评价过程中起决定性作用.同时，学校缺乏教师参与教学发展规划、专业与课程设置以及教学与课程改革等的管理机制，教师在本科教学政策的计划和制定、教学活动的组织和协调等方面的参与度也不高.而对于学生来说，这更是不可能的事情，学生能做的事情仅仅是按照管理部门制定的表格打分，对于评价指标合理性根本无法干预，而对于评价结果更是无法提出质疑.实际上，教学效果评价的目的是为了改进教学，促进教师发展，让学生获得更多的知识和技能，因此在制定评价指标体系时应考虑让更多的老师和学生参与进来.
3.2 本科教学效果评价体系不完善
首先是教学评估结果不能全面反映教师的教学效果.许多本科学校的教学效果评估往往重视对课堂教学的考核，忽视了职业道德、奉献精神、合作能力等指标，这容易导致教师出现敬业精神淡漠、教学态度不端正、团队意识缺乏等问题.同时某些指标的权重设置过高，这容易使得教师倾向于完成此类指标，阻碍教师的全面发展.而某些评价标准内容空泛，可操作性不强，尤其在主观性指标方面更为严重，评价者只能进行模糊判断，无法对教师进行客观的评价.
其次是学生的评价存在失真问题.学生的评价很大程度上与学生的个人情况、学习动机、社会经历等背景因素有关.例如，高年级学生有着更强烈的学习动机和兴趣，更加关注教师传授的知识和技能，而在其他方面对老师的要求较低，更易做出合理的评价.除此以外，还有很多客观因素会导致评价出现失真.例如班级人数，课程重要程度、教师纪律要求等.如果班级人数越多，由于体力和精力有限，教师对每个学生的关注度就会相应减少，会导致一部分学生会产生不被重视的感觉，进而在对老师教学效果打分时给出不公正的评价.理论性课程和趣味性课程相比，后者更容易获得学生较高的评价.而教师的纪律要求也会对学生的评价结果产生很大的影响，在实际中，那些自身无很浓学习兴趣的学生更容易对要求不严的教师给出高分，这对于严于律己的教师而言是不公平的.
第三是学校职能管理部门对教学效果评价体系重视不够.部分高校在教学效果评估中采用简单的打分加权方法，结果往往是排资排名现象不断，教学效果评价基本上流于形式.同时，因教学效果评价涉及的内容和环节比较多，实际操作过程中随意性比较大.
3.3 本科教学效果评价反馈不够
目前我国高校对本校教师教学效果进行评价后，职能管理部门没有对考核结果进行客观全面的分析，更没有借此机会帮助教师制定新的发展方案.而教师作为教学效果被评价对象，往往在不了解评价过程、评价体系的情况下，被动接受来自学校职能管理部门的评价.教师除了知道自身的教学效果评价结果外，并不能从评价中了解和发现自己在工作中存在的问题，及其造成这些问题的原因，更无法从考核结果中确定自己的优势和不足，无法促进自身的专业成长、提高教学水平保证教学质量也就成为了一句空话.学生也同样需要了解评价结果，看是否与预期目标相一致.当评估结果不符合预期目标时，学生和教师基本上无法对其进行申诉并重新评定.
4 对应策略
4.1 加强教师与学生的参与程度
考虑到教师最了解自身的优势和不足，在教学效果评价过程中，职能管理部门应该和教师进行平等的交流与沟通，结合学校的发展目标和教师个人实际情况设置各个评估指标，使教师成为评估过程的主体.同时，可以考虑让学生积极参与教学政策制定、教学活动的组织、教学效果评估等环节.这样可以让与教学有直接关系的教师和学生参与教学效果评价的全过程，满足教学效果评价的公平性要求.
4.2 构建合理的本科教学效果评价体系
首先采用层次划分方法将教学效果分为教学态度、讲授能力、教学内容、教学方法、教师育人和敬业精神等功能模块，并将其细化为多个评价指标，设计出能够真实反映教学效果的评价指标；然后利用多级Sigmoid神经网络技术构建评价模型[15].评价系统如下：
（1）输入评价指标.采用层次划分方法将教学效果考核细化为n个评价指标，并将其作为神经网络的输入信号X:
（2）输出神经网络节点值.采用神经网络为评价模型，该模型包括输入层、隐含层和输出层.输出层是隐含层基函数的输出进行线性加权组合，输出层的输出yi为：
式中?棕ij为隐含层第i个节点到输出层第j个节点之间的连接权系数，m为隐含层节点个数.
（3）归一化处理.对输出值进行归一化，取归一化后最大的为该节点的类别：
则决策X∈Lj，即输入属于第j类.
采用神经网络评价教师教学效果时，前提是学生对各项指标进行公正的打分.因此，学校必须从多个角度对学生进行引导，教育学生如何客观评价教师的教学效果.
3.3 建立健全的本科教学评价反馈机制
本科教学效果评价的目的是促进教师全面发展，提高学校的教学质量和教学水平.对教学效果进行评价后，教师需要了解自身的优点和缺点，明白哪些指标是自己的优势，应当继续发扬光大；哪些指标是自己的不足，应当重点改进提高.学生也需要知晓评价的结果，是否与预期目标相一致.如果不一致，必须找出症结所在，对评价系统进行改进，最终使得教学效果评价结果能反映出学生的真实意愿.因此，建立科学有效的教学效果评价反馈机制势在必行.这需要高校从宏观和微观层面进行深入的探索研究，使得教学效果评价结果能够获得学校职能部门、教师和学生的一致认可，才能使教学效果评价发挥应有的评价和促进作用.与此同时，进一步完善评估方面的政策和程序，建立考核结果申诉制度，确保评估的公正性也是职能管理部门需要重视的问题之一.
5 结论
本文对本科教学效果评价存在的问题进行了深入研究，提出了利用类似大脑神经突触信息处理的神经网络来评价本科教学效果的技术方案.下一步研究计划是将神经网络和具体实践结合起来进行实证分析.
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