白雪梅　王鋒　張晨潔

摘要：教學評價作為教師教學工作成果的書面式衡量標準，可以促使教師嚴謹教學、努力工作。然而，我國現(xiàn)有的教學評價體系缺乏健全的標準與方式。一方面科研項目、經費、論文等都成為衡量一個教師業(yè)績的標準，這種情況助長了急功近利的風氣；另一方面，目前的教學評價系統(tǒng)的依據(jù)指標是學生的成績或者專家、課題組的主觀判斷，這些評價方法僅能從片面的角度反應一些教學質量的高低，不能全面、系統(tǒng)、科學地對教師的工作做出分析判斷。而一個良好的教學評估系統(tǒng)不僅可以幫助教師分清當前課程教學工作的不足之處，更能激勵教師進一步地努力，更加鼓足干勁地投入到教學任務中。本文針對目前對教師各項工作指標成績的區(qū)分的不科學評價方法，希望從機器學習中找到一種合理的、可以根據(jù)不同指標、不同影響因素所占有比例的大小來評價教師的教學工作。通過實驗可以發(fā)現(xiàn)，利用梯度下降方法，我們可以得到這種科學的模型，為教學評估做出積極的貢獻。

關鍵詞：教學評價方法；機器學習；適應性評價；評價改革

中圖分類號：G642.41 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）15-0173-02

一、改善教學評價體系的原因

教學評價就是根據(jù)教學目的和教學原則，利用所有可行的評價方法及技術對教學過程及預期的一切效果給予價值上的判斷，以提供信息改進教學和對被評價對象做出某種資格的證明?？v觀目前的學校教育，雖然“素質教育”和“能力教育”逐漸受到人們的關注，但是就實際的教育狀況而言，仍然是以知識和智能教育為核心、為主體、為主要的內容；人們仍然是以學生的學業(yè)成績?yōu)楹饬亢驮u價學生甚至是衡量和評價學校的主要標尺。教學質量的評估是一個相對很主觀的過程，但是它有對于教師的教學工作又有著很深刻的指導意義。在各大高校，人們對教學質量的重視，要求我們對教學工作做到科學的評估，這樣才能積極地激發(fā)教師的工作積極性。相對于以往專家小組利用簡單的統(tǒng)計學方法來計算教師的方法，在內容方面，它不能全面覆蓋各種可能的影響教師教學質量的因素；在合理性上，它采用簡單的統(tǒng)計學方法，沒有認清各種影響因素所占有的比例是不同的；在簡潔性上，它沒有得到一個計算模型，不能在各個學科之間進行通用。

二、教學評價體系的意義

1.指引教學方向。我們進行教學評價活動時，首先要明確的就是教學評價指標，一旦有了明確的指標，教師在日常教學過程中就有了對比參照的依據(jù)，可見教學評價具有導向功能。在這次機器學習課程中我們可以知道機器學習不同于以往課程的學習，它的目的是使學生學習如何使機器通過識別和利用現(xiàn)有知識來獲取。作為人工智能的一個重要的研究領域，機器學習的研究工作主要圍繞學習機理、學習方法、面向任務這三個基本方面的研究。

2.診斷教學質量。教學評價是對教師教學全過程的評價。如同體檢，是對教學過程進行一次常規(guī)、科學的診斷，從而為教師指明教學改進的目標。

3.激勵教學動力。科學的、合理的教學評價可以調動教師教學工作的積極性。不管評價的結果是高還是低，對教師的教學水平的提高都有促進作用，可以激勵教師提高自己。

4.促進師生關系。教學評價可以增強教師與學生、教師與教師等之間的關系。在這次的機器學習教學中，合理的教學評價體系需要學生、教師、同行專家等多方面的參與，促進了師生之間的交流，教師之間的交流，使得教師能夠更加了解本此課程需要講授的重點，體現(xiàn)出了教學評價體系在培養(yǎng)人才方面的突出貢獻。

三、機器學習理論

機器學習就是要使計算機能模擬人的學習行為，自動地通過學習獲取知識和技能，不斷改善性能，這是一門涉及概率論、統(tǒng)計學、凸分析等多門學科的新興學科，它主要使用歸納、綜合等方法，實現(xiàn)自我完善。機器學習研究的就是如何使機器通過識別和利用現(xiàn)有知識來獲取新知識和新技能。作為人工智能的一個重要的研究領域，機器學習的研究工作主要圍繞學習機理、學習方法、面向任務這三個基本方面的研究。目前的機器學習分為監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。

監(jiān)督學習主要應用與分類與預測。

監(jiān)督學習從給定的訓練數(shù)據(jù)集中學習出一個函數(shù)h，當新的數(shù)據(jù)x∈X到來時，可以根據(jù)這個函數(shù)h預測結果為最佳的期望值或者最優(yōu)分類。在這里性能被定義為對于分類錯誤的概率，所謂性能好也即被樣本被錯誤分類的低。監(jiān)督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特征和目標。訓練集中的目標是由人標注的。

1.機器學習在教學評價中的可行性。就目前高校對于教學質量的評價而言，主要是以專家小組為核心的教學質量評價機制，通過專家對量化指標的評分，綜合評價某種教學過程的教學質量。而我們認為，與教學質量相關的第一手數(shù)據(jù)來源于學生和身處教學第一線的教師，如果能對這些數(shù)據(jù)進行分析和特征的提取，能夠更好的反映教學質量的本質，也能夠對影響教學質量的原因或固有模式進行更好的提取，最終達到有效的保障教學質量的目的。關于在教學評價體系中引入機器學習這一分析方法，將為解決上述為題帶來簡便，準確的算法。機器學習通過以為的數(shù)據(jù)，科學有效地得出一個符合評價本課程評質量的科學方法。而余等曾在教學評價的量化評價過程中引入了最小乘，這種統(tǒng)計學的方法實現(xiàn)了量化的評估教學質量。朱在學位論文中對高等學校的教學質量進行了深入的分析，并提出使用模糊數(shù)學的方法對教學質量評估體系建模，同時給出了初步的自動評價方法。各個領域的應用已經展示了用機器學習來量化的評估教學質量將是更加科學有效的方法之一。機器學習在近幾年又有了新的突破。很多學者對機器學習本身進行研究，半監(jiān)督學習以及與其他數(shù)學工具的結合上都有了令人可喜的成果。機器學習的飛速發(fā)展將為它在教學評價體系中的應用帶來新的、更加廣泛的應用。

2.機器學習在教學評價中的應用。經過這次的研究可以發(fā)現(xiàn)，機器學習的教學評價方法可以推廣到其他學科的教學評價體系中。在這個體系中，學生、教師作為評價的主體，相關專家、學者，工作人員，教研人員為輔助。明確評價的目的和目標，評價的內容不單單依靠學生的成績，注重分清總結性評價和形成性評價。在本次實驗中使用監(jiān)督學習，利用梯度下降來處理得到兩個班級的64人的成績、表現(xiàn)等數(shù)據(jù)，得到一個我們期望的評價模型。其中表示學生的考試成績、出勤、實驗成績；x表示教師在考核中得到的分數(shù)，這個分數(shù)包括教研人員給教師的評分和學生對教師的評分。這兩組數(shù)據(jù)一組是量化的準確的數(shù)據(jù)，其組成是有學生的考試成績、出勤率占有成績、實驗表現(xiàn)所得成績，這組數(shù)據(jù)是通常情況下人們用來去平均值來衡量教學質量的方法。另一組是課題組和學生對教師的評估，這組數(shù)據(jù)的出現(xiàn)是在上組數(shù)據(jù)的基礎上發(fā)展而來。然而這兩種數(shù)據(jù)單純地取平均值的評價方法失去差異性、科學性與準確性。

四、總結

實驗證明，在某些課程中，普通的評價方法有大半課程評價有誤，而運用這種分析方法得出的結果，超過70%的結果與專家看法相一致。其主要是因為考試成績并不能說明一切，而教研組、學生對教師的評分也不能起到完全的作用，對這兩者取平均值更是錯誤的做法。這兩種并不是占據(jù)相同的影響系數(shù)。

所以運用梯度下降的分析方法進行主觀和客觀數(shù)據(jù)分析，還考慮到了其他影響因素的存在，通過循環(huán)計算，累積結果我們得到了更加科學的分析模型。這個分析模型也僅是進行自動評價，來進行預警，對一些出現(xiàn)教學質量問題的概率比較大的課程進行自動的監(jiān)控，但本質上不能替代教學督導的作用。

本系統(tǒng)進行了一種嘗試，教學質量是一個相對主觀的概念，使用一些客觀和主觀的指標去判斷教學質量。在教學過程中我們發(fā)現(xiàn)，有一些基本框架性因素可以決定教學質量，因此對此進行建模也是有可能成功的。

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