指标,它只与矩阵阶数n有关,可查表获得)。在此例中,二级指标的判定矩阵CI均为0,一级指标判定矩阵CR二0.029(n=5时,RI为1.12),该值小于0.1,所以该专家的判定矩阵通过一致性检验。我们使用规范列平均法计算各个标准的权重。该方法首先计算判断矩阵中各行各个元素的和,归一化后得到该专家评价后的权重向量:对于总排序的一致性检验需要计算总排序的CI与RI(上标表示对应的因子)由于CR=CI/RI=O,说明这一层的总排序也具有完全的一致性。同理依次检验其他决策者的决策矩阵的一致性,并计算出对应的权重向量。我们将13个决策者的权重向量进行加权平均,归一化后得到最终的指标体系(见表4)o四、指标体系的应用效果将以上指标体系应用于近三年的教师教学竞赛中,通过SPSS软件,对指标体系修改前后的教师课堂教学质量评价结果的分数段分布进行分析比较,得到结果如表5.表4课堂教学质量评价指标体系?下载原表原数据的比例集中在90~100这一分数段中,比例为68.5%,教师评分的梯度过分集中,没有实现进行教学评价的目的。而现有的数据分布“中间高、两头低”,基本符合教育统计学中关于能力正态分布的统计规律,较好地区分了教师之间的质量层次,使得教注评分的层次更为清晰合理,从而达到有效地评价课堂教学水平的目的。可以预期新指标用于普通课堂的教学评价后,分数的分布会进一步分散,符合正态分布的基本规律。表5指标体系修改前后分数段分布比较?下载原表这套指标体系在试用期间也得到课堂教学质量评价组织者、评价者和被评者的高度认同。从组织管理者角度来看,该体系与研究型大学的定位相匹配,与教学改革同步,且指标体系简明扼要、层次分明、便于操作。教学质量评价人员认为该体系注重了指标的完备性、导向性、可测性和独立性的原则,利于做出科学的评判。而最重要的是评价结果得到被评者的高度认同,参评教师认为评价结果公平公正,可信度高。
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