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談?wù)勔蜃臃治龅慕虒W(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)證研究
摘 要：采用因子分析法和SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)安徽科技學(xué)院工商管理大類， 2008～2009學(xué)年57門主要專業(yè)課教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果顯示：反映知識(shí)傳播、素質(zhì)培養(yǎng)、授課技巧、人格魅力、敬業(yè)精神及學(xué)術(shù)水平的幾個(gè)公共因子不同程度地影響課程的教學(xué)質(zhì)量;在57門主要專業(yè)課的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)及管理學(xué)等綜合得分較高。
關(guān)鍵詞：因子分析;教學(xué)評(píng)價(jià);評(píng)價(jià)指標(biāo);綜合因子
安徽科技學(xué)院自2005年啟動(dòng)本科教學(xué)工作水平評(píng)估以來，始終貫徹“以評(píng)促建、以評(píng)促改、以評(píng)促管、評(píng)建結(jié)合、重在建設(shè)”的指導(dǎo)方針，不斷拓展辦學(xué)思路，明晰發(fā)展方向，改善辦學(xué)條件，加強(qiáng)教學(xué)管理，提高教學(xué)質(zhì)量和核心競爭力，并在2008年教育部普通高等學(xué)校本科教學(xué)工作評(píng)估中取得優(yōu)異的成績，從而實(shí)現(xiàn)了學(xué)校綜合辦學(xué)能力及核心競爭力的歷史性跨越。經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院致力于畢業(yè)生素質(zhì)和教學(xué)水平的提升，于2007年開展“厚基礎(chǔ)，寬口徑”的工商管理大類專業(yè)招生，實(shí)施“2 + 2”培養(yǎng)模式[ 1 ] ，并注重課程教學(xué)質(zhì)量，尤其是評(píng)估后課程教學(xué)質(zhì)量的監(jiān)控。在設(shè)計(jì)和發(fā)放與教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系相應(yīng)的調(diào)查問卷并依據(jù)收回的382份有效問卷進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)賦值后，嘗試采用因子分析法和SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院2008～2009學(xué)年工商管理大類宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、市場營銷學(xué)等57門主要專業(yè)課教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，檢驗(yàn)該評(píng)價(jià)方法的可行性，并通過與教務(wù)部門統(tǒng)計(jì)的學(xué)生評(píng)價(jià)結(jié)果相比較來印證其結(jié)果的有效性。課堂教學(xué)質(zhì)量，實(shí)際上是教師的“教”和和學(xué)生的“學(xué)”兩個(gè)方面的質(zhì)量，與課程的性質(zhì)、難度也有密切的關(guān)系，教風(fēng)、學(xué)風(fēng)、班風(fēng)、專業(yè)認(rèn)識(shí)、思想教育等都是重要的影響因素。
1、因子分析簡介因子分析( factor analysis)是研究如何用少數(shù)相互獨(dú)立的因子變量較好地解釋眾多原始變量的相關(guān)性，從而達(dá)到降低變量維數(shù)，簡化數(shù)據(jù)目的的一種多元統(tǒng)計(jì)方法，通�？杀硎境扇缦滦问剑�
Xi =Σkj = 1aij Fj +εi (1)式中aij ( i = 1， 2， ?， p)為第i個(gè)原始變量對(duì)第j個(gè)因子變量的荷載值， Fj ( j = 1， 2， ?， k)為原始變量X= (X1 ， X2 ， ?， Xp )的公共因子，Σkj = 1a2ij ， ( j = 1， 2， ?， k)表示公共因子Fj 對(duì)Xi ， ( i = 1， 2， ?， p)所提供的方差貢獻(xiàn)率的總和，常用以度量公共因子的相對(duì)重要性[ 2 ] ，εi 稱為特殊因子，表示第i個(gè)指標(biāo)在k個(gè)公共因子方面的能力，常假定εi ～N (0，σ2i ) 。
2、評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取依據(jù)層次性、代表性、獨(dú)立性、綜合性和可行性等原則構(gòu)建一個(gè)由5個(gè)二級(jí)指標(biāo)、18個(gè)三級(jí)指標(biāo)共同構(gòu)成的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[ 3 - 4 ] ，如圖1所示：
教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系運(yùn)用SPSS13. 0統(tǒng)計(jì)軟件，新建一個(gè)數(shù)據(jù)庫，設(shè)置19個(gè)指標(biāo)變量，第1個(gè)為字符串變量，用于存放標(biāo)識(shí)變量，命名為課程名稱，其余18個(gè)變量xi ( i = 1， 2， ?， 18)為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型變量用于存放樣本指標(biāo)值。令X1=教學(xué)目標(biāo)明確、X2 =授課內(nèi)容科學(xué)、X3 =重點(diǎn)難點(diǎn)處理、X4 =授課熟練藝術(shù)、X5 =品格高尚、X6 =觀念先進(jìn)、X7 =富有愛心、X8 =舉止文明、X9 =學(xué)習(xí)方法指導(dǎo)、X10 =獨(dú)立思維啟發(fā)、X11 =創(chuàng)新能力培育、X12 =動(dòng)手能力培養(yǎng)、X13 =人生哲學(xué)教育、X14 =科學(xué)認(rèn)識(shí)水平、X15 =理論前沿掌握、X16 =責(zé)任意識(shí)、X17 =職業(yè)熱情、X18 =學(xué)術(shù)追求，在數(shù)據(jù)編輯窗口錄入相應(yīng)樣本指標(biāo)數(shù)據(jù)并進(jìn)行因子分析。
3、因子分析過程運(yùn)行SPSS打開數(shù)據(jù)文件后，依次選擇“數(shù)據(jù)簡化”(Data Reduction) →“因子”( Factor)來調(diào)用“因子分析”( FactorAnalyze)過程，運(yùn)算過程如下：
3. 1 KMO及Bartlett球形檢驗(yàn)表1 KMO及Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果Kaiser - Meyer - OlkinMeasure of Samp ling Adequacy 0. 687App rox. Chi - Square 420. 937Bartlett’s Test of Sphericity df 153Sig. 0. 000從輸出結(jié)果可以看出： KMO值為0. 687大于0. 5，表明KMO檢驗(yàn)較顯著，即各指標(biāo)變量間相關(guān)程度無太大差異，適合做因子分析;另外Bartlett球形檢驗(yàn)的卡方值為420. 937 (自由度153) ，顯著性小于0. 05，表 明指標(biāo)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣間有共同因素存在，適合進(jìn)行因子分析。
3. 2 特征值及方差貢獻(xiàn)率用SPSS13. 0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)以上18個(gè)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的變量進(jìn)行分析。如果不想得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)而只作因子或主成分分析則不需調(diào)用Descrip tives過程，直接依次選擇Data Reduc2tion→Factor來調(diào)用Factor Analyze過程即可， SPSS會(huì)自動(dòng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。進(jìn)入Factor Ana2lyze對(duì)話框后單擊Extraction選項(xiàng)，在Extraction中選擇使用主成分法提取特征值大于1的因子，得到6個(gè)公共因子，結(jié)果如表2所示：
未旋轉(zhuǎn)的因子方差貢獻(xiàn)率分析表序號(hào)未旋轉(zhuǎn)的因子特征值(λj ) 方差貢獻(xiàn)率(γj ) ： % 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率(Σγj ) ： %3. 3 旋轉(zhuǎn)變換為更好地解釋公共因子的實(shí)際意義，采用方差最大法(Varimax)對(duì)因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，即使每個(gè)因子上的負(fù)載盡可能向1或0的方向靠近。經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后得出旋轉(zhuǎn)后因子貢獻(xiàn)率及負(fù)荷矩陣 由旋轉(zhuǎn)后因子荷載矩陣可知，公共因子F1 主要由X2、X1 和X3 3個(gè)指標(biāo)決定，反映知識(shí)傳播情況;授課內(nèi)容越科學(xué)，教學(xué)目的越明確，重點(diǎn)難點(diǎn)處理得越好，知識(shí)傳播得越好。公共因子F2 主要由X9 和X10 2個(gè)指標(biāo)決定，反映學(xué)生素質(zhì);學(xué)生越能掌握學(xué)習(xí)方法，獨(dú)立思考以及具有創(chuàng)新能力，綜合素質(zhì)就越高。公共因子F3 主要由X4 和X12 2個(gè)指標(biāo)決定，反映教師的授課技巧。公共因子F4 主要由X8 和X7 2個(gè)指標(biāo)決定，反映授課教師的人格魅力。公共因子F5 主要由X18、X17和X16指標(biāo)決定，反映教師的敬業(yè)精神。公共因子F6主要由X14和X15等指標(biāo)決定，反映教師的學(xué)術(shù)水平。
4、因子綜合得分可以得出課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的因子分析模型： 由因子得分矩陣，得到各公共因子Fi 得分模型如下：
Fj =Σ18i = 1βij xi ， i = 1， 2， ?， 18; j = 1， 2， ?， 6 (3)式中βij為因子得分系數(shù)矩陣的元素。以各因子方差貢獻(xiàn)率作為各因子權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得出綜合因子得分函數(shù)及57個(gè)樣本的綜合因子得分，即教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)排名，如表6所示：
F =Σkj = 1γj q Fj = (15. 442F1 + 12. 506F2 + 11. 538F3 + 10. 684F4 + 10. 672F5 + 10. 154F6 ) /70. 997 (4)式中， q為因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，有時(shí)候也取100。5 結(jié)論及不足對(duì)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院2008～2009學(xué)年工商管理大類宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、市場營銷學(xué)等57門主要專業(yè)課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的因子分析表明：素質(zhì)培養(yǎng)( F2 ) 、授課技巧( F3 ) 、人格魅力( F4 ) 、敬業(yè)精神( F5 )乃至學(xué)術(shù)水平( F6 )已經(jīng)成為繼知識(shí)傳播( F1 )之后影響教學(xué)質(zhì)量的重要因子，它們對(duì)綜合因子的貢獻(xiàn)率依次為12. 506%、11. 538%、10. 684%、10. 672%、10. 154%和15. 442%。在這57門課程的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)及管理學(xué)等綜合因子得分較高，與安徽科技學(xué)院教務(wù)處期末學(xué)生課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)結(jié)果接近的同時(shí)又存在著一定差異。產(chǎn)生這種差異的主要原因在于本評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包含了對(duì)教學(xué)質(zhì)量起潛移默化作用的素質(zhì)培養(yǎng)、人格魅力、敬業(yè)精神及學(xué)術(shù)水平等因子，這些因子的影響往往需要一段時(shí)間才能被學(xué)生認(rèn)識(shí)和體會(huì)到，而期末學(xué)生課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的主要依據(jù)則是學(xué)生在課堂上直接感受到的知識(shí)傳播因子和授課技巧因子。此外，盡管KMO及Bartlett球形檢驗(yàn)均表明本次調(diào)查的指標(biāo)數(shù)據(jù)較適合做因子分析，但從調(diào)查問卷和因子分析過程來看，仍然存在一些不足：
(1) 調(diào)查問卷的數(shù)量由于時(shí)間和成本的原因無法大量發(fā)放，這就導(dǎo)致了個(gè)別課程指標(biāo)數(shù)據(jù)可能存在一定的偏差; (2)從回收的調(diào)查問卷來看，一些問卷無效的直接原因是調(diào)查指標(biāo)數(shù)量太多且樣本容量較大導(dǎo)致審美疲勞; (3)部分學(xué)生在課程教學(xué)評(píng)價(jià)時(shí)傾向于保持各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的大致平衡，從而人為地破壞了各原始指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系。
以上缺憾和不足在因子分析過程中可能的直接表現(xiàn)就是KMO及Bartlett球形檢驗(yàn)不易通過或者公共因子特征值不高，對(duì)原始指標(biāo)的累計(jì)解釋力度不足。為此，本文特別選取了樣本中的微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)法及市場營銷學(xué)等課程進(jìn)行的問卷調(diào)查，經(jīng)因子分析得到5個(gè)公共因子，其特征值依次為5. 729、4. 788、4. 340、2. 242和0. 792，對(duì)原始指標(biāo)的解釋力度(即方差貢獻(xiàn)率)分別達(dá)到了31. 828%、26. 599%、24. 109%、12. 455%和4. 398% ，累計(jì)解釋力度高達(dá)99. 388%。
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