1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述

1、 选题目的和意义：

20世纪90年代以来，我国的高等教育大众化趋势促使人们高度关注教学质量。加强教师队伍建设是振兴教育的基本途径，而教师的执教能力建设是加强教师队伍建设的核心部分。所谓教师的执教能力是教师教书育人的能力，即在正确的教育理念、教育思想的指导下，教师通过运用科学合理的教学方法，有效地开展教学活动的能力。教师的执教能力涵盖了教师教育教学观念、教学设计在教育教学活动中所有的教育手段、教育方法、教育技巧和教育能力。当前，教师的执教能力建设已经成为摆在各类高校面前亟需解决的问题，它直接关系到高校教学质量和学生综合素质的整体提高。如何对教师执教能力进行科学合理的评价，以及如何通过科学评价发现教师执教能力提升的自然规律，对加强教师执教能力建设具有至关重要的作用。

教育是文化产业中至关重要的领域之一。其中，教师则是教育中不可缺少的关键元素,教师执教能力的强弱则深深影响着高校教学的质量，而高校教师执教能力的评价则对教师专业的成长有着很重要的意义。现代社会要求教师能终身学习，使专业能力保持可持续发展。相对而言，教师的理论知识的充实发展较容易实现，常规进修培训及自学大都以此为目标，但对于教师教学效能的提高来说，更重要的是实践性知识，而这类知识的获得和改善靠他人传授几乎是不可能的，只能依靠教师自身的反思。所以，心理学家曾提出”优秀教师=教学过程 反思”的关于教师成长的公式，就体现了反思能力对教师专业成长的重要性。

2、 国内外研究现状：

如今基于统计分析的高校教师执教能力评价种类多式多样。然而，该测评依然存在着许多的问题。在文献（1）中王婉萍指出，受高校声誉、高校排名、经费支持等因素的影响，高校教师评价的重点聚焦于教师的科研绩效，承担科研项目、发表论文、获得奖项等成为评价教师的关键指标，而教师师德、教学能力等因素在教师评价中的重要性弱化，从而导致教师评价工作的片面性，使评价主体缺乏全面性。文献（4）中的李凡则提出，由于现行的高校教师评价模式以教师的承担科研项目、发表论文、获得奖项等科研绩效为重点，因此，评价的主体通常由该领域具有较高专业技术职称的专家构成，而作为主要教育对象的学生在教师评价中的参与程度有限，这种评价主体全面性的缺乏导致了评价结果在一定程度上缺乏有效性。当然，随着社会科学的发展与完善，对于高校教师执教能力的评价方式也变得更加多样化。仅以南京工业大学为例，教师执教能力测评就分别包含了学生测评，督导听课，领导听课，职称评选以及教师教学的创新等多项指标。文献（6）中盛艳燕等人曾说过，学生测评作为教学质量监控与评价体系中的重要构成部分, 为许多高校所采用, 并且在实际教学管理工作中发挥出越来越重要的作用。它不仅能促使教师改进教学质量、提高教学水平,而且有助于教学管理人员科学决策, 提高管理水平。文献（9）中的沈世云等人觉得，学生评教不仅仅只是针对教师，评教的结果同样有益于学生。可以树立他们作为教育产品消费者在教育活动中的主体地位,增强他们的主人翁精神, 自觉、主动地投入到教学活动中去,从而在教学活动中受益更多。但是,顾名思义,学生测评是学生对教师教学工作进行评价,开展此项工作的出发点与最终目的还是在于提高教师的教学质量。在许静等人的文献（12）中不仅提出了学生评教的作用，同时还指处了督导的监督与领导的现场观察更能促进教师讲课的积极性与生动性。大学教师课堂教学能力评价是提高教学质量的重要手段，其活动的开展离不开课堂教学能力评价量表这个载体。

3、 简述本文将做的工作

对于学生测评来说，我国大部分高校的学生评教指标千篇一律，内容上基本上是对教学内容、教学态度、教学手段、教学效果等维度的二次分解。而且评价指标权数分配体现出随意性较强，加之学生评教在有限的时间内要对每项指标给出具体分值较困难，学生之间也可能出现帮评现象，导致最后统计数据的真实性、独立性、有效性及可靠性较差。对于大多数高校的评价模型来说，评价指标的权数分配不够科学，导致评教结果对教师教学水平反映不够客观、真实，容易挫伤教师授课及学生学习的积极性，阻碍教学质量的提高。因此，学生评教质量的好坏则取决于各项指标因素的设定以及根据其重要性的大小而所占的比重是否科学。在过去的很多文献中，大部分作者都应用了多元统计分析中的主成分分析法与因子分析法来研究高校在学生评价的各项指标及其所占权重方面是否合理。独立性的检测也是必不可缺的重要环节。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

根据上述对高校教师执教能力评价因素的定性分析，采用主成分分析法建立如下模型：多元统计分析中的主成分及因子分析法以多项指标综合评价体系为基础，应用统计分析方法对各指标进行分析处理，将原有的多变量转化为相互独立的几个综合变量，消除了指标间信息的重叠，同时能反映原来多变量的大部分信息所提供的原始信息的权重系数。其有效地避免了多项指标评价法中的权数估计的主观性和随意性。主成分分析法具体算法如下：（1）将原始数据标准化。由于评价指标量纲不同，数量级相差较大，所以在进行主成分析之前，需对原始数据做标准化处理。标准化的目的是使平均值为0，标准差为1。（2）计算相关系数矩阵R：

（1）式中： (i,j = 1,2,#8943;,p) 代表原变量 和 之间的相关系数； 计算方法如式（2）所示： （2）式中：和 为第i 个和第j 个评价指标的均值。（3）计算相关系数矩阵R 的特征值与特征向量。按照式（3）计算特征值 (i = 1,2,#8943;,p)，进一步计算可得特征值 的特征向量 (i = 1,2,#8943;,p) 。|λI - R | = 0 （3）

（4）计算各主成分的贡献率及累计贡献率。第m 个主成分的贡献率为，则前m 个主成分的贡献率为，m。一般情况下，当计算所得累计贡献率达到85%以上时，即可用m 个主成分代替p 个评价指标，且此时保留了损失原始数据的绝大部分信息。（5）主成分选取。按照步骤（4）最终确定主成分系数矩阵如式（4）所示：式中： (i = 1,2,#8943;,p) 为经过标化处理后的第i个评价指标。（6）计算主成分载荷及得分。按照式（5）计算可得主成分载荷矩阵：H = () = ，i,j=1,2,#8230;,p （5）