复旦大学学生评教信度、效度复旦大学学生评教信度、效度及非教学影响因素研究及非教学影响因素研究

曾勇 刘寒冰复旦大学教务处教学研究室

2011 年 6 月 14 日

主要内容主要内容研究目的

研究对象与方法

研究结果

简单讨论与存在的疑问（向专家请教）

研究目的对现有学生评教指标体系的信度和

效度进行研究，有利于发现其指标体系的问题。

对学生评教非教学因素的分析，有利于发现教师教学之外的影响因素，在可能的情况下对教学进行干预。

研究对象与方法研究对象与方法对复旦大学近 3 个学期的学生评教结

果进行分析

主要使用数理统计学方法进行实证分析

统计软件为 SPSS17.0

评教指标体系（理论课）学生评教指标

教师有良好的课堂组织能力

教师善于与学生交流沟通，能够提供给学生提问和发表意见的机会

教师对教学工作认真负责，能够按计划完成教学任务

教师选用优秀教材或讲义，能够为学生自主学习提供参考文献和资料

教师讲课思路清晰，善于表达

评教指标体系（实验课）

实验要求明确，内容安排充实，学生实验技能得到有效训练

实验过程中能及时发现并解决学生的问题

认真批改实验报告，对学生有帮助

讲解清楚细致耐心，能引导学生思考

统计学方法效度研究主要采用，

◦t 检验教学名师与非教学名师◦t 检验精品课程与非精品课程◦单因素方差分析不同职称教师得分

信度： Cronbach Alpha 系数

多元线性回归进行 ; 非教学因素对评教的影响

三、研究结果

三个学期是否教学名师的学生评教得分比较

教学名师否 记录数 均值 标准差 标准误

否 7016 4.80 .216 .003

是 592 4.85 .190 .008

方差齐性检验， F= 24.729, P<0.000, 两组方差不齐T 检验， t= -6.683 ， P=0.000 < 0.01

三个学期是否精品课程教学团队教师之学生评教得分比较

精品课程否 记录数 均值 标准差 标准误

否 7107 4.80 .218 .003

是 509 4.85 .157 .007

方差齐性检验， F= 4.355, P<0.037, 两组方差不齐T 检验， t= -6.128 ， P=0.000 < 0.01

三个学期教授与非教授群体得分之比较

记录数 均值 标准差 标准误

教授 1992 4.80 .218 .005

非教授 5108 4.81 .203 .003

方差齐性检验， F= 4.030, P=0.045, 两组方差不齐T 检验， |t|= 1.784 ， P=0.074> 0.05

Cronbach’s Alpha 教师序号 问卷类型 参与评教学

生Cronbach’s

Alpha1 理论课 44 0.9502 理论课 88 0.9523 理论课 65 0.8684 理论课 64 0.920

……

5 实验课 64 0.8986 实验课 7 0.924

……

3.2 非教学因素的影响2009 秋 -2010 秋三个学期各学期各课程的加权得分（ 5 分制）教师职称有效问卷选课学生人数问卷类型班级规模使用多元线性回归模型进行拟合分析

非教学因素对学生评教结果影响之多元线性回归分析（逐步法）摘要 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计误差模型 a .161a .026 .026 .205

模型 b .191b .037 .036 .204

模型 c .201c .040 .040 .203

模型 d .207d .043 .042 .203

模型 e .212e .045 .044 .203

模型 f .215f .046 .045 .203

a. 预测变量 : ( 常量 ), 问卷类型。b. 预测变量 : ( 常量 ), 问卷类型 , 应答率。c. 预测变量 : ( 常量 ), 问卷类型 , 应答率 , 课程性质。d. 预测变量 : ( 常量 ), 问卷类型 , 应答率 , 课程性质 , 学期。e. 预测变量 : ( 常量 ), 问卷类型 , 应答率 , 课程性质 , 学期 , 班

级规模。f. 预测变量 : ( 常量 ), 问卷类型 , 应答率 , 课程性质 , 学期 , 班

级规模 , 职称。

多元线性回归方程系数及检验

模型

非标准化系数 标准系数

t Sig.B标准 误

差 试用版

1 ( 常量 ) 4.644 .025 184.849

.000

学期 .012 .003 .048 4.131 .000

课程性质 -.020 .003 -.089 -6.713 .000

职称 .005 .002 .037 3.004 .003

问卷类型 .018 .002 .117 9.067 .000

应答率 .145 .018 .097 8.137 .000

班级规模 -.003 .001 -.052 -4.213 .000a. 因变量 : 得分

回归方程回归方程一般方程Y = 4.644 + 0.12 * 学期 – 0.20 * 课程

性质 + 0.05 * 职称 + 0.17 * 问卷类型 + 0.174 * 作答率 – 0.03 * 班级规模

标准化回归方程△ 评教得分 = 0.048 * 学期 – 0.089 * 课

程性质 + 0.037 * 职称 + 0.117* 问卷类型 + 0.094 * 作答率 – 0.052 * 班级规模

主要疑惑模型系数解释

数据特征ANOVA

模型与现实

学期 评教均分有增高的趋势

F=5.083 ， P=0.006<0.01

且随学期提高，有规律

匹配

课程性质

公共课程的学生评教分数相对较高，文理基础课程次之，专业课程相对最低。

F=61.383 ， P=0.000<0.01, 不同性质课程的组间有差异，有规律

匹配

职称 职称高，得分高

F=4.26 ， P=0.000<0.01不同职称组教师得分有差异，无规律

不匹配

问卷类型

问卷代码增大，均分提高

问卷 3，均分最低 不匹配

作答率 应答率增加，得分增加

应答率在 0.8左右最多，两个变量相关

不匹配

班级规模

班级规模越大，得分越低

F=8.562 P=0.000< 0.01 班级规模为 20-

29人的得分最高

不匹配

请专家指点：使用多元线性回归是否合适？

◦如果不合适，应该使用何种统计方法？

◦如果合适，如何更好地解释现有矛盾？

谢谢专家提出

宝贵意见和建议！

以下几张 PPT 可能需要（专家提问时用）

表 7. 不同学期代码及学生评教得分均值

学期 代码 均值 N 标准差

09 秋1

4.80 2558 .218

10 春2

4.80 2439 .226

10 秋3

4.81 2615 .199

合计 4.80 7612 .214

F=5.083 ， P=0.006<0.01

表 8. 课程性质代码及学生评教得分均值

课程性质 代码 均值 N 标准差

公共课1

4.84 2713 .178

文理基础课2

4.78 674 .225

专业课3

4.78 4229 .230

合计 4.80 7616 .214

F=61.383 ， P=0.000<0.01,

表 9. 教师职称代码及学生评教得分均值教师职称 代码 均值 N 标准差

助教 1 4.83 77 .130

助研等中级 2 4.76 123 .228

讲师 3 4.82 1773 .186

副研等副高 4 4.82 452 .180

副教授 5 4.80 2554 .218

研究员等正高 6 4.81 129 .199

教授 7 4.80 1992 .218

合计 4.81 7100 .208

F=4.26 P=0.000< 0.01

表 10 问卷类型代码及学生评教得分均值

问卷类型 代码 均值 N 标准差

普通课程评估问卷 1 4.79 6061 .205

研讨型课程评估问卷 2 4.84 191 .170

全外语课程评估问卷 3 4.69 273 .469

实验课程评估问卷 4

4.83 311 .146

体育课评估问卷 5 4.92 778 .100

合计 4.80 7616 .214

F=85.001 P=0.000< 0.01

表 11. 班级规模代码及学生评教得分均值

选课人数 对应等级 均值 N 标准差

1-10 1 4.80 717 .293

11-20 2 4.81 1191 .221

21-30 3 4.84 1725 .221

31-40 4 4.80 973 .208

41-50 5 4.78 571 .185

51-60 6 4.80 582 .177

选课人数 对应等级 均值 N 标准差61-70 7 4.76 327 .195

71-80 84.78 240 .159

81-90 94.77 222 .198

91-100 104.78 274 .185

101-200 11 4.78 773 .181

201-400 12 4.86 21 .138

合计 4.80 7616 .214

F=8.562 P=0.000< 0.01