基于CDIO构建TF-CDIO-CMM教师评价模型应用研究

谢富春，周至阳，彭可乐，王先安，王 娟

（湖南工程学院 机械工程学院，湘潭 411104）

随着互联网和智能化等技术的飞速发展，全球已进入新一轮科技创新和产业革命发展阶段.自2016年以来，基于“新工科”视角工程教育讨论的逐渐展开，形成了“复旦共识”［1］、“天大行动”［2］，最终形成“北京指南”［3］，标志着我国以“新工科”建设为主题的工程教育改革进入了一个崭新的阶段.但这只是中国工程教育统领性文件，对于如何落地实施，还需要进行更为深入和细致地研究，从而创造行之有效的人才培养模式.

进行TF-CDIO-CMM教育模式研究和改进，是高等教育体系的完善目标方向之一.为促进新工科教师的发展，保证新工科教学质量，本课题将基于教学工厂（Teaching-Factory）［2］和 CDIO 理念（Conceive、Design）、（Implement和 Operate）［3-7］，结合成熟度模型，设计基于TF-CDIO-CMM理念的新工科教师评价表格，构建一种基于模糊数学定量的TF-CDIO-CMM教师CDIO能力评价模型.

1 设置教师CDIO能力评估指标

CDIO工程教育模式强调学生工程能力培养，12项标准为全面实施教师评价提供了基础，但尚缺乏系统的能力评估和改进体系，对于教师的CDIO能力评估更没有量化的评价指标［8-9］.笔者认为教师CDIO能力评估指标应包含基本素质、教学内容、教学环节、教学技巧、实践设计、实践实施、培养效果以及知识更新等8项指标，涵盖了整个的教学过程，具体设置如表1所示.

表1 初始级教师、定义级教师和管理级教师CDIO能力评价问卷表

表1 （续）

2 构建基于模糊数学的教师评价多层次模型

2.1 教师TF-CDIO-CMM教学模式评价调查分析

采用计分的方法，即设E1（100＞x≥90）、E2（90＞x≥80）、E3（80＞x≥70）、E4（70＞x≥60）、E5（x＜60）五个等级分别表示效果的非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意，设计了如表2所示的评价表.

表2 教师TF-CDIO-CMM教学模式评价调查表

2.2 教师评价表层次分析

对教师TF-CDIO-CMM教学模式评价调查表的层次进行分析，依据层次分析法，将教学模式评价总目标设为M1，即教师对TF-CDIO-CMM教学模式评价，分解为4个层次，即M1={B1，B2，B3，B4}；学生方面B1={C1，C2，C3，C4，C6，C5，C7，C8，C9，C10，C11，C12，C13，C14，C15，C16}；教师方面B2={C17，C18，C19，C20，C21，C22}；学校方面B3={C23，C24，C25，C26，C27，C28}；企业方面B4={C29，C30，C31}.其中评价指标Ci表示表中的第i个问题（i=1，2，…，31）.从而建立教师评价指标的层次结构，如表3所示.

表3 评价指标的层次结构

2.2.1 评价等级

设DT=（90，80，70，60，50）T为评定等级向量，分级标准如2.1节所述.

2.2.2 评价指标权重的确定

为了确定评教指标的权重，特邀请教师和企业相关人员，依据层次分析法中常用的1～9标度作了问卷调查.标度定义如表4所示.

表4 判断矩阵标度定义

根据调查结果，构建了总指标教学质量M1、学生方面B1、教师方面B2、学校方面B3、企业方面B4的成对比较，如表5所示.

表5 A判断矩阵及重要度计算和一致性检验结果

依据表5的判断矩阵及重要程度计算和一致性检验结果，可以判断C.R.是否符合一致性.

可 得 到 ：C.R.=C.I.R.I.=0.015/0.89=0.019＜0.1，符合一致性，可做权值使用.

同理可以得到B1判断矩阵及重要度计算和一致性检验结果.综合B1、B2、B3和B4的判断矩阵及重要度计算和一致性检验结果，可得到教师评价指标.如表6所示.

表6 教师评价指标及其权重

3 TF-CDIO-CMM模型的实际运用

本文选取在TF-CDIO-CMM教学模式下的教师100名，根据表3，教师分别对在TF-CDIOCMM教育模式下的学生、教师自身、学校和企业等方面进行评价，其评价结果如表7所示.

表7 教师评价统计表

将表8的结果进行分析计算，得到的综合评价 结果如表8所示.

表8 教师综合评价结果

3.1 确定因素集F和评定集E

因素集F={Fi}，i=1，2，…，31.

评定集E={E1，E2，E3，E4，E5}={非常同意，同意，一般，不同意，非常不同意}

3.2 确定评价隶属度向量，形成B层隶属度矩阵R

隶属度rij是指多个学生对教师在fi做出ei评定的可能性大小，隶属度向量Ri=(ri1，ri2，…，rim)，i=，隶属度矩阵R=(R1，R2，…，

通过对表8中的数据进行分析，该学生B1、教师B2、学校B3、企业B4的隶属度矩阵分别如式（3）～式（6）所示.

3.3 确定B层的权重向量WF

WF为评价项目的权系数向量，在本文中该学生B1、教师B2、学校 B3、企业 B4的权重向量 WF分别为式（7）～式（10）所示.

3.4 确定评价隶属度向量，并形成A层的隶属度矩阵R

由于B层为A层的子层，B层每个元素的综合评价向量Sk，即为A层的评价隶属度向量，计算B层的综合评价向量为式（11）、式（12）、式（13）、式（14）.

3.5 确定A层的权重向量WF

由于A层为B层的父层，由此可得A层的权重向量为式（16）.

3.6 确定综合评价向量AK及综合评价值PK

根据B层指标对A层指标的权重为式（17）.

则计算A层的综合评价向量为式（18）.

设D=（95，85，75，65，55）T为评定等级向量，那么该教学效果的综合评价得分可由A层的综合评价向量与评定等级向量相乘可得，即为式（19）.

该分值属于满意E1水平，这与实际效果相差不远.

4 总结

通过运用模糊综合评价法，将定性的教学模式的效果转化为定量的百分制评价教育模式.实践表明本文构建的教师评价TF-CDIO-CMM-CMM模型有助于为教师不断提升自身能力，不断改进教育模式，提高工程能力提供指导.从评价结果来看，教师对TF-CDIO-CMM教育模式下的综合评价处于E1（非常满意）的水平.因此，持续改进的TFCDIO-CMM教师评价模型，有助于教师CDIO能力的提高.