文摘

为了提高英语教学效果,我们研究英语教学效果的评价基于灰色关联模型。比较主要的影响因素指标和二级指标,构造判断矩阵,矩阵计算重量,和一致性测试;一致性测试结果确定后,变权综合评价方法用于调整每个评价指标的权重值,并获得成绩的总分计算每个索引同时,评价教学效果。实验结果表明,灰色关联方法的相关性对英语教学质量大于0.90,教学质量好,选择的评价指标和评价结果的两次试验法的可靠性大于0.700,评价结果是有效的。

1。介绍

学生心理上认为英语是一门外语,不愿学习,下意识地,哪里就有反抗。教师需要做的是帮助学生克服心理障碍,建立一个科学的英语学习体系,促进英语教学和学习。

大学英语课程有助于扩大学生的知识,提高学生的素质教育,和社会培养全面综合人才有用1]。构建合理有效的评价体系的英语教学效果是目前重点研究的目标2]。在现有的研究中,分析了调查问卷的数据,构建指标体系,这些指标体系评估使用定量分析方法来设置一个标准来评估教师的教学效率,具有十分重要的现实意义(3,4]。一些研究表明,提高英语教学的有效性通过改进的整体认知能力的学习者。在这项研究中,认为如果一些英语基础差的学生集中在理解英语单词的意义和语义和忽视专业知识的学习,这种情况会导致教学效果不佳,如果我们想要提高教学效果,我们应该开始从提高学生的学习能力5,6),但这种方法太过强调学生学习的主体性,忽视了教师的主导地位。

当前的主要目的深入推广英语教学改革是提高英语课堂的教学效率和讲座质量(7,8]。在传统的英语教学方面,初中英语教学的传统教学方法似乎相对落后在当前教学需求,这导致某些禁忌的提高教学效率和质量的经验(9,10]。在这种情况下,问题“如何让学生适应新教材,”“如何有效地实现教学的改革,”和“如何建立一个科学的英语教学体系”都成为问题的“如何让学生适应新教材。“为了做到这一点,我们需要建立一个独特的和科学的教学体系与实际教学现状和教学环境(11,12]。

教学质量评价有很多方法,如定性评价方法,定量评价方法和评价方法,结合定量和定性13,14]。每种评价方法都有其独特的评价优点和使用的范围,但是在具体应用过程中,选择合理的评价方法需要根据评估目标和实际需求的评估15,16]。灰色关联分析方法属于混合定性和定量的评价方法方面,采用灰色系统不完整和明确的信息作为研究的目标。的方法是少复杂的结构和算法,并没有严格的限制评估样本的数量,和有更好的适用性17- - - - - -20.]。

提高英语教学的有效性,我们研究英语教学的评价基于灰色关联模型的有效性。我们比较主要和次要的因素指标,使用它们为基础构造判断矩阵,计算权重矩阵,并实现一致性测试;确定一致性测试的结果后,我们调整评价指标的权重值使用变权综合评价;获得成绩的总分计算每个索引同时,和教学效果评估的分数。基于评价结果,教师可以改善他们的教学内容和方法,提高他们的教学水平,并解决教学效果差的问题。

2。公共英语教学质量的评价方法

2.1。评价指标选择方法基于最优数据聚类标准

设置的标准价值区间聚类类别的公共英语教学质量评价指标 ,这需要根据最优聚类要求最好的价值。 通常是由专家这样的属性聚类结果可以最大化。评价指标的属性设置为 ,质量评价指标集的聚类类别 ,每个属性的值在大学公共英语教学质量评价指标设置 ,和集群偏差 在每个评价指标如下: 在哪里 的平均值评价指标属性的设置 ,也就是说, 。

这个值比较大时,价值评价指标属性之间的区别 较大,反之亦然意味着价值评价指标属性之间近似 是更高的, 的数量指标。

这个错误 评价指标的聚类结果 是

的均值 聚类错误 在哪里 是 集群的意思是,集群亲水的意思是, 一个更小的值代表 评价指标间距很小;评价指标间隔变大,变大的值,这个值可以描述聚类评价指标的聚类效果。

之间的距离的平均值 集群 是 集群的中心在哪里 是为了什么 。

集群需要考虑组内的亲密和组内的分布状态。设置权重 ,获得最优聚类的评价指标 在哪里 描述了高水平的集群亲密; 描述之间的关系状态的集群的集群分布和几何定位中心,用于平衡的干扰2评价指标聚类准则(21- - - - - -24]。

2.2。公共英语教学质量评价指标体系

图1展示了如何构建公共英语教学质量评价指标体系在学院和大学。在这篇文章中,交叉验证(方法部分2。1)和二级指标是用于验证该方案的性能,评估的几个关键因素。随着互联网和视频通信技术的发展,网络教育是全面展开,在线教育平台生成的数据增加一天的研究与应用大数据领域的在线教育是非常重要的对于在线教育的效率。首先,它定义了基本概念、分类和特点,大数据的在线教育平台。其次,介绍了数据挖掘相关技术,如教育,学习分析,知识图谱。然后,它构建一个大数据模型在线教育领域。最后,它侧重于描述的功能大数据根据服务对象的分类,并概述了大数据应用程序的基本轮廓对未来网络教育平台。它将发挥指导作用的研究和开发领域的大数据网络教育。


图1
流程图的评价指标体系建设。

图2
教学质量评价指标体系。

流程如下:(1)设置多个主要评价指标与多个二级指标。(2)实施评价的关键水平的指标使用电动高架索道的方法,去除nonkey指标根据关键水平和留住指标较高的关键水平。(3)构建一个评价指标体系对公共英语教学的质量。构建系统的结果如图所示2。

2.3。综合评价方法
(1)如果有 公共英语教学质量评价指标和因素 评价对象,可以获得的原始数据矩阵 要有家庭的评价水平的评价标准,评价集 。实现最初的判断矩阵的均化操作获得的平均值 评价的目标 指标因素,设置为11,这意味着值设置为参考序列。为每个评估水平实现量化评价集 ,和提取的判断矩阵 指标的量化值,矩阵 设置该判断矩阵 作为一个比较矩阵。(2)计算关联系数和关联度矩阵对应元素之间的比较和参考矩阵。参考序列 和比较序列 由无量纲归一化矩阵的操作,和基本算法 在方程(9)和(10),它是相关系数和关联度: 在哪里 相应的绝对差吗 - - - - - -th的 - - - - - -th指数最小值绝对差的两个水平, 的最大价值是绝对差的两级判断系数,分别。(3)如果某个比较系列和参考系列很近,那么相关值的两个较大,表明每个索引因子评估非常接近这个系列比较(25- - - - - -27]。

3所示。实验结果和分析

三个老师,B和C为例,本文采用的方法,本文的评价指标体系建立的方法显示在图2。判断矩阵的第一级的细节图所示3。


图3
细节的一级评价指标的判断矩阵。

由于规模的差异,数量级,每个评价指标和性能模式在教学质量评价指标体系,直接比较不可能实现,所以实验实现标准化与二级索引图所示2。

在图4,最大相关性是0.95,0.89,0.69,0.59,最大相关性为0.95。的最大相关性很好,所以教学质量的结果很好;B老师的教学质量的相关性为0.98,0.88,0.65,0.45,最大相关性为0.98。的最大相关性为0.98,最大相关性很好;因此,教师的教学质量评价结果很好;的最大相关老师的教学质量是0.99加元,和老师的教学质量评价结果也很好。因此,可以看出,公共英语教学质量评价结果的三所大学都很好。


图4
相关的教学质量教师3名。

重新测试的可靠性也属于重新测试的可靠性,是一种常见的可靠性评价方法。它可以在时间描述评价结果的稳定性和一致性,可以解释如下:使用相同的评价方法,实现多个评估相同的评价目标,计算相关的多个水平评估结果,和水平的相关性。如果相关性水平具有重要意义,这意味着评估结果一致和稳定,以及评价结果是有效的。重新测试的可靠性计算

其中, 和 表示公共英语教学质量的评价结果与不同的评价,和 的评价次数是公共英语教学的质量。

测试的合理性选择的主要和次要指标的方法,本文在评价公共英语教学的质量,稳定性和一致性的评价内容的评价指标,高校公共英语教学质量跨越时间进行了分析与测试可靠性测试指标。

从结果,主要和次要指标合理选择评估教学质量的三个大学公共英语教师,和重新测试的可靠性评价指标的大学公共英语教学质量大于0.700跨时间、稳定性和一致性的评价内容满足应用需求。

教学质量评价结果的测试可靠性的三个大学公共英语教师如图5。


图5
重新测试的可靠性评估结果的高校公共英语教学质量。

从图5,我们可以看到,该方法的评价结果的测试可靠性高达0.757后评估教学质量的三个高校公共英语教师。大可靠性系数表明,这个方法具有显著的稳定性和一致性,评价结果是有效的。

4所示。案例研究

学生和教师的外语部门985年的一项综合性大学的2018人作为研究对象。部门分为英语教师培训、日语语言,和商务英语专业,总数为220名学生,73男性和147女性,141英语专业和12的教师团队。高校老师已经教了20年,已获得副教授的头衔在最近几年,积累丰富的教学经验,广泛的知识,有自己的教学方法的特征。50 141英语专业2018届的,50/50的男性和女性比例,选择实现教师教学效果的评价方法的基础上,2018年10月17日开始。

可以看出,不包括口语水平指数和交互性指数,老师的教学效果评估是90以上,口语水平指数和交互性指标分数是89年和88年,分别。

根据结果,我们可以看到,大多数教师的评价效果感到满意,和教师的数量统计结果满意达到85%。大多数教师认为他们可以通过学生对教学效果的反馈评价,然后根据这个调整他们的教学态度和教学水平的反馈,这有助于良性循环;一些老师的反应,他们不满意的评价方法,本文的统计发现,大多数教师在这部分是非常受人尊敬的老教授们不满意他们的教学评估的学生,他们逐渐接受这个协调大学后评价方法。可以看出,大部分学生感到满意的评价方法,本文和不满的学生的数量是0。多数学生反映教师的方法评价了本文后评估,已经修改了他们的教学方法,提高学生的学习积极性,有效地改善他们的学习表现。

2018年9月以来在教师教学评估使用本文的方法,教师进行了部分修改和调整他们的教学方法和教学内容的基础上,评估结果,和学生的评价英语教学有效性组织每个月从2018年9月到2018年12月。选择的三个英语老师来实现跟踪统计。

从结果可以看出,每个老师修改他们的教学方法每月根据本文的评价结果的反馈,使每月评估分数提高。

5。结论

探讨高校公共英语教学质量,本文提出了一种基于灰色关联分析的评价方法。本文提出的方法应用于公共英语教学质量评价一所大学,并评价结果表明,结果非常好。本文只是一个初步研究评价高校英语教学的影响,并进一步研究未来可以从以下几方面进行研究:(1)建立一个更完整的、可操作的和全面的指标体系从多个角度和方向,并使整体和全局评价的评价内容(2)高校教师不教英语只为了实现教育信息的传播,但更重要的是,要实现语言的培训能力和学习能力。老师应该总结的缺点教学根据学生的评价结果,增加师生互动,激励学生学习。(3)教师可以结合语言和体育活动,增加语言实践的机会和实践学习内容。(4)未来的研究可以结合其他评价方法,如模糊评价方法,以进一步提高评估效果。

数据可用性

使用的实验数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称,关于这项工作他们没有利益冲突。

确认

这项工作是由安徽省海外研究来访的大学优秀人才培养项目(批准号2017年GXFX2017237);基于互联网的教学管理模式创新研究,安徽职业与成人教育协会教育科研规划项目(批准号AZJXH17156);省级质量工程实用英语优秀的安徽省教育部门公开课(批准号2017 kfk136);公共英语教师的专业发展研究从高等职业教育创新发展的角度来看,高校人文社会科学重点项目安徽省(批准号SK2018A0832);建设和发展研究的“2 + 2 + 2”实用英语混合教学在高职院校课程体系(批准号SK2018A1170); Provincial Quality Engineering Teaching Research Project of Anhui Provincial Department of Education: Higher Vocational English Teaching Research Based on EOP + PE Ability Cultivation from NA Perspective (grant no. 2019JYXM0613); and Provincial Quality Engineering Teaching Research Project of Anhui Provincial Education Department in 2020: Study on Practical English Course Ideological and Political Construction from the Perspective of “Taoism” (grant no. 2020KCSZYJXM228).