常瑾

摘  要：作为检验教学质量的重要制度手段，学生评教得到众多高校的重视与认可。在京随机抽取12所高校为样本进行学生评教校际间差异性分析的实证比较研究，既能突破以往以质性研究为主的研究瓶颈，又能发挥实证研究的具备加高信度与效度的优势，得到较为客观与可靠的研究结论，对学生评教制度的完善起到推波助澜的作用。

关键词：高校教师;学生评教;因子分析

中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2021）08-0180-05

Abstract： As an important institutional means to test the quality of teaching， students' evaluation of teaching has been valued and recognized by many universities. Twelve colleges and universities randomly selected in Beijing as a sample to conduct an empirical comparative study on the inter-school difference analysis of student evaluation of teaching， which can not only break through the previous research bottlenecks based on qualitative research， but also exert the credibility and effectiveness of empirical research. The advantage of the degree is to obtain a more objective and reliable research conclusion， which plays a role in promoting the improvement of the student evaluation system.

Keywords： college teachers; student evaluation; factor analysis

一、问卷设计与质量检测

（一）样本选择

作为我国高等教育学府的代表，地处北京的高校具有涵盖多个层次和不同类型，以信息涵盖全面、涉及内容丰富、保证样本质效和突出校际特点为原则，本研究从三个层级，即部属重点高校、市属重点高校和普通高校分别随机选取四所作为研究对象（在此隐去高校名称）。针对不同类型高校在教学质量监控的重点环节，即学生评教制度的差异性进行分析与研究。通常意义上，学生评教的重要主体由学生、任课教师和管理者三方面组成。在确定12所高校作为总体样本的基础上，以三方面的主体为具体调查对象，分别编制了采集学生数据样本的学生调查问卷、采集任课教师数据样本的教师调查问卷和采集管理者数据样本的管理者调查问卷，其中学生样本和任课教师样本采取抽样调查法，管理者样本因涉及人数相较任课教师特别上课学生数量少，选择采取普查法。确定研究方法后，经对以往文献进行分析得出如下结论：即学生所在年级和课程性质对样本分析结论不构成实质影响。因此，本研究学生样本全部选择2017级在校生，共计24281人，任课教师样本不区分专业选择全部2017级参与评教的人数，共计9546人。

根据样本数据计算公式1，初始样本数据以n1表示，某置信水平的标准正太分布的分位点值以z表示，研究z=1.96，取值在95%的置信值内。总体变异指标值以P表示，当P=0.5时，样本容量最大，对总体的代表性最高。误差界限以e表示，本研究出于精确保证设定e=3%。经总量估计、效果预判及回收率调整等研究相关准备工作后，实际发放学生问卷1363份，回收1247份，回收率为91.5%;任课教师问卷1290份，回收率为88%;管理者問卷120份，回收104份，回收率为86.7%。

公式1 样本数据计算公式

（二）问卷设计

在查阅、分析和总结国内外大量文献和数据的基础上，为防止无效信息或者出现信息错漏等情况，以学生、任课教师和管理者分别为主体的三份问卷题目均采取封闭式与开放式相结合的设计形式，即在封闭式问题的最后设计开放式问题，既做到封闭式问题的指标体系简单明确，又兼顾获取各种可能信息的渠道畅通。在答案设置方面，采取等级顺序回答式，即分为非常同意、同意、无所谓、不同意、非常不同意五个等级，有利于数据的采集、收集、分析与归纳。同时，部分题目选择半开放式和是非式答案设置，保证信息收集的客观性与完整度。

（三）质量检测

调查问卷是为了使测量的属性、特征得到呈现而设计的测验。按照上述原则和过程制定的问卷只是单方面的理论设计，制定出来后，其质量如何必须进行检验，本研究中主要运用SPSS21.0统计软件实现对数据的分析与处理，通过信度检测与效度检测来进行。

1. 信度校验

信度指研究的方法、条件和结果是否可重复，是否具有前后一贯性，即研究的可靠性，是衡量问卷质量的重要指标。本研究采用Cronbach's α系数检测每个因素的内部一致性程度。通常Cronbach's α>0.6，不能<0.35，Cronbach's α系数值越高代表越可信。据此，对三类问卷进行同质性信度分析，学生问卷、任课教师问卷和管理者问卷Cronbach's α系数分别为0.78、0.87和0.71，检测结果表明三类问卷均具有较高的内在信度。

2. 效度检测

效度指结论能被明确解释的程度和普遍性，即研究的有效性，是衡量问卷质量的另一个重要指标。本研究利用统计软件对三种问卷分别进行结构效度检测，验证得出三份问卷均具有较高效度，学生问卷、任课教师问卷和管理者问卷KMO 检验值分别为0.897、0.918和0.770，学生问卷和任课教师问卷巴特利特球形检验值分别为3.304E3和6.371E3，管理者问卷巴特利特球型检验的卡方值为268.04，三种问卷的显著性水平均为p=0.00，均适合进行探索性因子分析。

二、问卷的因子分析

（一）KMO檢验及巴特利特球形检验的意义

KMO检验用于检查变量间的偏相关性，取值在0到1之间，越接近1表示变量间的偏相关系数越低，因子分析的效果越好[1]。根据Kaiser（1974）给出的标准：KMO>0.9，非常适合因子分析;0.80.7因子分析效果较好，KMO<0.5适合做因子分析。

巴特利特球型检验关注变量的相关系数矩阵，零假设相关系数矩阵是一个单位矩阵。若统计量数值较大，且其对应的相伴概率值小于给定的显著性水平，则应拒绝原假设，即相关系数矩阵不是单位矩阵，因子分析可以成立;反之，则不能拒绝零假设，因子分析不成立。

（二）学生问卷因子分析

1. KMO检验及巴特利特球形检验

表1结果显示，问卷的KMO检验值为0.897，大于0.7，符合Kaiser标准。巴特利特球形检验值为3.304E3，显著性水平p=0.00，变量的相关系数矩阵不是单位矩阵。分析结果说明问卷非常适合做因子分析。

2. 变量主成分分析

用主成分分析方法指定提取四个公因子，按照特征值由大到小的顺序提取前四个因子（如表2所示），累积方差贡献率为63.08%，符合本研究的实际需要。第三组数据表明，运用方差最大法对因子负荷矩阵进行旋转，旋转后四个公因子的因子负荷情况是重新分配了各因子解释原有变量的方差，即改变了各个因子的方差贡献率，但是累积方差并未变化。

3. 旋转后因子负荷

采用方差极大法旋转后的因子负荷矩阵。结果显示（如表3所示），第一因子在评教题目重视了探究学习、合作学习、教师学术水平以及评教题目清楚4个变量上有较大负荷，可以解释为评教内容因子;第二因子在提高了教学水平、促进了教师发展、教师重视评教结果、教师重视本科教学4个变量上有较大载荷，可以解释为评教效果因子;第三个因子在评教结果应作为教师政策依据、公开评教结果有利于教师改进教学水平上有较大载荷，可以解释为评教结果使用因子;第四因子在评教侧重于“学”上有较大载荷，可以解释为评教理念因子。

（三）任课教师问卷因子分析

1. KMO检验及巴特利特球形检验

表4 KMO检验及巴特利特球形检验

由表4可知，教师问卷KMO的值为0.918（大于0.7），表明变量间的偏相关系数低，因子分析效果较好;Bartlett球形检验统计量为6.371E3，对应的概率值为0.000，因此问卷中变量的相关系数矩阵不是单位矩阵。结果显示，教师问卷非常适合做因子分析。

2. 变量主成分分析

采用主成分分析方法指定提取四个公因子（如表5所示），按照特征值由大到小的顺序提取前四个因子，累积方差贡献率为65.84%，与研究实际需要相符。第三组数据表明，运用方差最大法对因子负荷矩阵进行旋转，旋转后四个公因子的因子负荷情况是重新分配了各因子解释原有变量的方差，即改变了各个因子的方差贡献率，但是累积方差并未变化。

3. 旋转后因子负荷

采取用主成分分析法进行方差极大旋转后的因子负荷矩阵（如表6所示），第一因子在评教如实反映教学水平、指标体系科学、指标体系全面、题目清楚明白、有助于提高教学水平、促进了教师发展6个变量上有较高的负荷，可定义为评教质量和效果因子;第二因子在评教题目重视了学术水平、探究学习、合作学习和课外辅导4个变量上有较高负荷，可定义为评教内容因子;第三因子在评教结果应作为教师政策依据、学评教权重应在“三评”中权重最大和应作为职称晋升依据3个变量上有较高的负荷，可定义为评教结果使用因子;第四个因子在评教侧重于“学”上有较大载荷，可以解释为评教理念因子。

（四）管理者因子分析

1. KMO检验及巴特利特球形检验

首先对教务管理者问卷进行KMO检验及巴特利特球型检验（如表7所示），表7显示KMO检验值为0.77（大于0.7），符合Kaiser标准，适合做因子分析。巴特利特球型检验的卡方值为268.04，相伴的概率值p=0.00，因此相关系数矩阵不是单位矩阵。结果显示，教务问卷适合做因子分析。

2. 变量主成分分析

采用主成分分析方法指定提取四个公因子（如表8所示），按照特征值由大到小的顺序提取前四个因子，累积方差贡献率为60.77%，与研究实际需要相符。第三组数据表明，运用方差最大法对因子负荷矩阵进行旋转，旋转后四个公因子的因子负荷情况是重新分配了各因子解释原有变量的方差，即改变了各个因子的方差贡献率，但是累积方差并未变化。

3. 旋转后因子负荷

采用主成分分析法进行方差极大旋转后的因子负荷矩阵（如表9所示）。结果显示，第一因子在学生评教促进了提高教学水平、教师发展以及评教结果应作为制定教师政策依据、对教师激励手段4个变量上载荷较高，可以解释为评教结果使用和效果因子，第二个因子在学生评教题目重视了探究学习、合作学习、课外辅导和教师学术水平这4个变量上载荷较高，可以解释为评教内容因子;第三因子在学生评教侧重于“学”这一个变量上面载荷较高，可以解释为评教理念因子。

三、分析结论

以上数据经因子分析，可以得出如下结论

本研究结论为学生、任课教师和管理者对于学生评教制度都十分注重评教的内容设计、评教的效果及其结果使用途径和评教制度的设计理念。说明参与学生评教的三类主体认为评教指标体系设计是否合理、评教制度对于教学的促进与监督作用以及评教结果与任课教师的联结关系是贯穿于学生评教制度，以达到促进教风学风共同提升的关键因素，在评教设计时应予以格外重视，在对于评教结果使用时应更加具有说服力。同时，从问卷设计的技术层面看，因子分析的结果可以得出的结论是，三种问卷的公因子与编制问卷时的理论框架以及指标体系相契合。

参考文献：

[1]张文彤.SPSS统计分析高级教程[M].北京：高等教育出版社，2004：213-234.

[2]谭荣波，梅晓仁.SPSS统计分析使用教程[M].北京：科学出版社，2007：197-208.