学生评教的影响因素研究——基于排序Logit/Probit回归的实证分析

黄波

（上海立信会计学院金融学院，上海 201620）

高教理论与政策

学生评教的影响因素研究
——基于排序Logit/Probit回归的实证分析

黄波

（上海立信会计学院金融学院，上海 201620）

探究评教结果的影响因素，对完善我国高校的学生评教制度具有重要意义。基于上海某高校下属二级学院的专业课学生评教数据，考察课程/课堂和教师特征对评教结果的影响，综合运用描述性统计、相关性分析、逐步回归和排序Logit/ Probit回归分析进行研究。研究结果表明：成绩因素和评教分的正相关，既可能来自师生相互“包容”导致的败德行为，也可能源于“教学相长”带来的相互认可；任课教师的教龄和博士学位分别与评教分正相关和负相关，说明了学生对教学经验的认可；副教授的评教能得到认同，一方面是因为其教学经验和学术水平已积累到一定程度，另一方面可能因为他们和学生年龄差距相对较小而容易沟通。

学生评教；教学管理；排序Logit/Probit回归

一、引言

学生评教（SET：Students’evaluationof teaching）始于20世纪初，自1915年美国普渡大学启用学生评教问卷调查以来，相关理论与实践不断发展。从20世纪80年代中期开始，我国高校尝试实行学生评教制度，并且逐步普及和走向正规化。

作为教学质量评估的一项重要内容，各高校对学生评教工作越来越重视，且愈发关系师生切身利益。例如：从学生角度，完成评教往往是新学期选课的先决条件；从教师角度，学生评教分的高低也成为重点精品课程验收、职称评定、教学奖励评选等诸多工作的重要依据。

学生评教的实施成效如何，哪些因素会影响学生评教？对这些问题的科学认识不仅能深化对评教制度的理解，也能提升评教针对性，最终达到促进教学质量提高和教师发展的目的。

鉴于此，本文围绕学生评教影响因素这一主题展开研究。后继内容安排如下：首先，总结既有研究成果，以期对我国高校学生评教的实施情况有一个基本把握；其次，述评既有学生评教影响因素的相关文献；再次，基于上海某教学研究型二本院校下属二级学院近3个学期的专业课评教数据，对学生评教影响因素进行实证分析；最后，进行总结并提出简要的对策建议。

二、对我国高校学生评教的基本认识

从我国高校实施学生评教的经验来看，尽管有研究肯定了其积极意义[1,2]，还有学者介绍了某些高校的经验[3,4]，但也有研究认为，“教育不能由学生说了算”，“学生评教可信但不可全信”[5,6]。总的来说，目前我国高校学生评教工作尚存在不少问题。

其一，从评教方法来看，多数学校的学生评教量表和评价方案设计较少考虑学科专业差异，某些评教题项的针对性不强，也不便于学生理解[7-9]。此外，不仅评教数据的采集存在偏差，而且采用评教分值直接对比也会出现“组间误差”与“组内误差”[10-12]。

其二，从管理层对评教结果的利用来看，多数高校侧重于评价的功能性总结，重奖惩轻发展、重结果轻过程的做法会导致师生对评教的认同度较

低[13-17]。

其三，从学生角度来看，尽管评教具有“民粹本位”特征[18]，但客观上学生是否有评教能力、是否理解教师和管理者的想法也值得怀疑[19]。加之期末评教且忽略过程改进，学生的参与意愿并不强烈[20]，甚至出现恶意评教、随意评教、弃评或代评等现象[21,22]。

其四，从教师角度来看，评教是对传统“尊师重教”伦理的挑战，教师学术权力得不到彰显，加之对学生专业评价能力的质疑和对管理层结果使用不当的担心，均会引致心理焦虑和不安[23,24]。此外，作为施教者，教师和专家对评教的关注重点与学生也存在差异[25,26]。

综上所述，评教并未使师生双方真正获益，并可能导致师生的逆向选择及败德行为[27]：一方面，要求严格的教师因评教分低会产生挫败感，最终会放松对学生要求；另一方面，当分数无法衡量学生学业水平后，认真学习的学生也会放松要求，最终导致教学质量下降[28-30]。

本文认为，按照“存在即为合理”的逻辑，国内外高校普遍实施的学生评教制度具有一定的价值和合理性。但是，实施评教制度的前提条件是：评教方法务必得当，评教结果能真正用于教学改进，评教制度本身能得到师生的充分理解和重视。

与此同时，我们还必须意识到，学生评教会受到一些教师无法控制因素的影响。因此，有必要对影响学生评教的因素加以甄别，并在结果分析和运用时予以注意。

三、学生评教影响因素的文献述评

格朗兰德认为，评价=测量（量的记述）或非测量（质的记述）+价值判断，即评价不仅与量或质的记述有关，还与人的价值判断有关，因而影响评教的因素很多[31]。鉴于国内学者的相关研究自2005年以来密集出现[32]，本文主要基于2012～2013年CSSCI收录的37本“教育学”领域杂志，检索2005～2013年间在这些期刊上发表的与“学生评教影响因素”主题相关文章，主要包括文献总结与实证调查分析两方面。

（一）影响学生评教的文献分析

部分学者对国外特别是美国的相关研究进行了总结[33-35]，还有研究对近10年来国内相关文献进行了归纳和一般性分析[32,36,37]。总的来说，学生评教影响因素包括教师、学生、课程（课堂）、评教管理等方面，其中，教师和学生分别为“教”与“学”的主体（教师主导“教－学”、学生主导“评教”），评教实施部门为管理主体，而课程/课堂则为评教的客体。

1.教师方面因素。首先，教师的年龄、性别、学历、外表、气质、声誉等因素被证明对评价结果无显著影响。其次，教师的职称、科研能力、留学经历或社会经历等因素对评教的影响并不确定。最后，教龄适中或极具渲染力的教师会获得好评。国外研究表明，1年教龄的教师得分最低，12年和具有1～2年以上教龄的教师得分稍高且相似，3～12年教龄的教师得分更高些。此外，待人亲切、有热情、具有幽默感、口才流畅，以及具有较好的教学态度、善于组织教材、能激励学生的教师，往往被认为是“好教师”（福克斯博士效应）。

2.学生方面因素。从直观来看，学生的年龄、性别、年级、学习态度与兴趣、学习能力、学习负荷、出勤率、预期成绩等因素都会对评教产生影响。有趣的是，尽管有研究认为出勤率高、学习兴趣浓对应的评教分高，但国外多数研究表明，除了学生的期望成绩与评教分数正相关外，其他学生特征几乎都不会对评教产生影响。一些难以直观感觉的因素，如学生的评教态度、参评动机、价值观念、心理背景对评教有潜在影响，诸如心理定势、晕轮效应、群体效应、戒备心理、应付心理、报复心理等误差心理也会对评教产生不好影响。

3.课程/课堂因素。课程/课堂因素具体包括班级规模、课程学科领域、课程水平/难度、课程属性、作业难度等。国外研究发现：就班级规模而言，10人以下班级评分最高，随后依次为16～35人、100人以上班级，得分最低的一般是35～100人的班级；学科领域影响表现为，人文科学最易获好评，社会科学次之，自然科学评价最低；课程水平的影响表现为，高年级或研究生课程获得好评，但也有研究认为低年级相对高年级学生评分高。此外，课程难度和学业负担（如课后作业要求）被认为和评教得分正相关。

4.评教管理因素。如前所述，科学合理的评价标准与技术是保证学生评教质量的前提条件和基础，而诸如前期宣传、评价方式、评价时间与周围环境、评价目的和功能、评教结果的处理、评教的监督和反馈以及救济程序等组织管理工作为学生评教的外在环境，也会对评教结果产生影响。此外，研究还表明，署名或教师在场时评教分高。就评教目的而言，如果用于教师晋升或任期等人事目的时，学生教评分也会较高。

（二）影响学生评教的实证调查分析

国内学者对评教影响因素也进行了问卷调查和数据分析，主要研究结论有三个方面。

1.教师因素。教师的年龄、性别、学历、职称、学术水平、外在形象、对学生的关注以及师生关系等对评教的影响不明显。是否为本院系教师，以及教师道德、教师行为、是否公平对待学生等因素显著影响评教。此外，教师的科研能力、社会工作和荣誉等特质则因其所授课程的性质不同，而受到学生不同程度的关注与评价。

2.学生因素。学生的评教态度、对课程的态度和学习态度越端正，教评分也越高。学生性别对评教无显著影响，学生所处年级的影响并不确定。从专业来看，文科学生对评教的认识要普遍高于理科学生，且学生喜欢自己专业时学习也更为积极。研究还发现，较刻苦学生对教学要求高，对评教也更为重视。

3.课程、课堂与其他因素。首先，课程属性对评教有影响，专业课较公共课评教分数高，数学与物理等理科课程的评教分偏低。其次，教学严谨有条理、幽默风趣、教学态度认真、多与学生交流等对应较高评教分，照本宣科、教学枯燥乏味、教学组织混乱、教学态度差等则会获得较低评价。此外，课堂教学能力、教学效果、教学方式等因素也是学生关注的重点。最后，评教时机、量表设计质量等因素对评教的影响程度较小。

（三）文献简评

综上所述，国内学者对高校学生评教影响因素的关注多偏重于介绍和综述国外相关研究，且实证分析多为对国外研究结论的检验，主要结合个案开展问卷调查和数据分析，方法相对简单，多为描述性分析或线性回归。此外，对某些重要指标，如教龄对评教的影响则较少关注。

本文基于上海某高校下属二级学院的近期评教数据开展实证分析，通过运用描述性统计、逐步回归和排序Probit/Logit模型，综合考虑教师、学生和课程因素对评教的影响。特别的，本文加入了教师教龄、任教学期承担的工作量等对评教有潜在影响的重要因素。

四、研究设计

与其他高校类似，样本高校学生评教的标准化量表设计包括教学态度、教学内容、教学方法、教学过程和教学效果五个方面的分项指标，在此基础上还给出了课程/课堂的评教总分。按照常亚平等的问卷调查结论，学生教学评价并不关心分项指标，而是以整体评价为主。因此，本文主要关注的是学生的评教总分，并以此作为因变量。

以样本高校某二级学院专业课课堂为考察对象，剔除实验课堂以及数据无法匹配课堂，最后得到2012～2013学年第一学期到2013～2014学年第一学期的有效课堂样本为151个。

变量的选取范围包括：教师基本信息、教师每学期工作量、学生评教总分、课程成绩分布等内容，具体指标如表1所示。

从既有文献来看，学生相关因素，如性别、所处年级等对评教无显著影响。尽管学生专业影响显著，但本课题主要考虑二级学院所开设课程，修读相关课程的学生以财经类专业为主，属性相对简单，因而未加入学生专业变量。至于学生的态度和学习刻苦程度，难以通过既有数据库体现，且相对主观，因而也未纳入。

班级规模、课程类型和课程分数等因素已被证明对评教具有重要影响，在此选用班级学生数、课程类别，以及卷面优秀率、及格率和平均分数等成绩相关变量。

教师相关因素选取了年龄、教龄等8个变量，相对较多，原因是教师是被评教对象，其属性应予以细致刻画。此外，由于教师职称有教授、副教授和讲师3类，故设置2个哑变量加以区别。由于考察学院现有师资多为博士学位，其余均为硕士（个别为本科学历），因而仅设置Degree一个哑变量予以区别。

表1 指标选取与释义

表2 各指标的描述性统计

五、实证结果分析

首先，对变量进行简单的描述性统计分析，如表2所示。

对各关键性指标的分析。评教总分平均为84.23分，属良好等级。约62%课堂为必修课，平均课堂学生数为83人左右，最低、最高规模分别为20人和120人左右，说明专业课教学还是以大班为主。从卷面成绩来看，优秀率、及格率、平均分的平均数分别为8.5%、85%和72.5分，相对合理。从任课教师属性来看，60%为男性，85%属于主体专业，平均年龄为40岁，平均教龄为10.5年，教授、副教授授课班次占比分别为9%和42%，博士授课占比为71%，平均每学期教学工作量为192.61课时。从变异系数（CV）的较大值来看，除职称结构外，一个值得注意的指标是优秀率在各课堂之间具有明显差异。

表3 各指标的相关性分析

（续表3）

表3给出了各指标的相关性分析结果，选取5%的显著性水平，从Pearson相关系数可以得出初步的研究结论。

（1）各影响因素与评教总分的相关性。及格率、平均分、教龄以及是否为副教授和评教分显著正相关，而任课教师是否获得博士学位则与评教分显著负相关。从相关系数绝对值来看，教师是否为博士与评教分的负相关度最高，而教龄与评教分的正相关度次之。

（2）从课程类型来看，必修课与班级规模显著正相关，必修课与优秀率、及格率和平均分显著负相关。这说明，必修课多为大班上课，且分数控制相对严格。

（3）优秀率和及格率、平均分三者之间显著正相关。这三个成绩指标还表现为和教师年龄显著负相关，侧面反映了老教师给分更为严格。

（4）男教师多在主体专业且博士学位比例更高。主体专业任课教师的教龄更短、教授比例更低、博士比例更高、工作量更重。教师年龄和教龄、教授比例显著正相关，和博士学位显著负相关。与教师年龄类似，教龄和高职称比例显著正相关，和博士比例显著负相关。教授比例和副教授比例、博士学位、工作量显著负相关，副教授比例和工作量显著正相关。

运用逐步线性回归法（向后剔除法，显著性水平为5%）剔除不显著影响评教分的自变量，鉴于既有文献认为教龄对学生评教影响具有非线性，增设age_school的平方项为自变量（教师年龄age也类似处理），表4为数据处理结果。

表4 学生评教影响因素的向后剔除法多元回归分析结果

（续表4）

由表4的数据可知，一方面，与相关性分析结论一致，卷面成绩的及格率、教龄（或其平方项）、任课教师的副教授职称对评教分有显著正向影响，任课教师博士学位则对评教分有显著负向影响；另一方面，卷面平均分的影响不再显著，而主体专业的教师对评教分有显著正向影响，教师年龄对评教分有显著负向影响（这一点和直观不一样）。

按照样本高校规定的评教5等级分类，“优、良、中、合格、差”分别对应的评教分为：88分以上、78～87.9分、68～77.9分、60～67.9分、60分以下。从样本数据来看，除了1个观测的评教分为65.8外，其余均在68分以上，为简化计算，将这个最小值观测也纳入“中”的等级，由此样本观测的评教分包括“优、良、中”三个等级，命名为Level_EST，并分别赋值为“3、2、1”，作为排序Logit/Probit的因变量，采用逐步回归法中显著影响评教分的指标作为自变量，运用排序Logit/Probit回归方法，检验影响评教等级的因素，所得结果如表5、6所示。

表5 用排序Logit模型分析学生评教影响因素

表6 用排序Probit模型分析学生评教影响因素

由表5、6数据可见，无论是采用排序Logit还是排序Probit进行回归，所得结果非常相似，而且排序Logit/Probit回归所得结果和采用逐步回归法也完全一致。

六、研究结论与政策建议

基于上海某高校下属二级学院专业课堂的评教数据，在总结既有文献的基础上，重点考察了任课教师和课程/课堂两方面因素对学生评教的影响，得出了本文的实证研究结论。一方面，描述性统计和相关性分析表明，及格率、卷面平均分、任课教师教龄以及是否为副教授4个因素和评教分显著正相关，任课教师是否获得博士学位与评教分显著负相关。另一方面，逐步回归和排序Logit/Probit回归均发现，及格率、教龄、任课教师的副教授职称对评教分的正向影响，博士学位对评教分的负向影响再次得到印证。卷面平均分的影响不再显著，主体专业教师及其年龄分别对评教分有显著的正向和负向影响。

对研究结论的解读。（1）及格率、卷面平均分等成绩因素和评教分正相关，这一结论和既有文献一致。本文认为，这一结果既有可能来自师生相互“包容”导致的败德行为，也有可能源于“教学相长”带来的相互认可，需要后续研究的进一步探讨。（2）任课教师的教龄与评教分正相关，说明了学生对教学经验的认可。副教授能得到学生的认可，一方面是因为他们的教学经验和学术水平已积累到一定程度，另一方面可能因为他们和学生年龄差距相对较小而容易沟通。（3）学生评教与教师博士学位的负相关，可能与多数博士的教龄不长和经验不足有关。

政策建议。学生评教在我国高校普遍实施且取得了一定成效，但评价方法不甚科学、评教结果沦为管理层奖惩教师的“利器”、师生普遍不认同等原因交织造成了高校评教的困局，也是完善学生评教制度需要进一步努力的方向。在学生评教制度的实施过程中需要注意两个方面的问题：一方面，评教不能用同一把尺子去衡量所有的人，对年轻博士教师而言，由于经验不足所导致的教学评价和学生认同度低，在一定程度上和一定时间内是可以宽容和谅解的；另一方面，我们需要时刻铭记，评教仅仅是发现问题的手段，加强师资培养和提升教学能力才是根本所在，否则，对评教结果的滥用极有可能导致师生的“共谋”与敷衍，由此可能带来败德行为和教风/学风的下降，提升人才培养质量也会因此而成为一句空话。

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［责任编辑：冯霞］

Factors Affecting Students’Evaluation of Teaching ----Empirical Research Based on Order Logit/Probit Regression

HUANG Bo
（School of Finance,Shanghai Lixin University of Commerce,Shanghai 201620,China）

Investigating factors affecting Students’evaluation of teaching(SET)is very important for the improvement of this policy.Based on data from an affiliated school of a university in Shanghai,econometric techniques such as descriptive statistics and correlation analysis,stepwise regression and order Logit/Probit regression are all used to test whether characteristics of courses/classes and teachers can influence on SET.Outcomes indicate,score of the course is positively correlated to SET,which indicates the forgiveness or appreciation between teachers and students;the teaching age and the doctor’s degree of the teacher are positively and negatively correlated to SET respectively,which reflects students’approval of experience in teaching;associate professors are highly evaluated,which indicates their experience and academic aptitude are recognized by students,or just because their ages are relatively close to those of students and they can be got along with easily.

students’evaluations of teaching;teaching management;order Logit/Probit regression

G642.421

A

2095-106X（2014）04-0001-08

2014－10－28

黄波（1974－），男，湖南澧县人，上海立信会计学院金融学院副教授，上海交通大学安泰经济与管理学院博士，研究方向是金融风险管理和教学管理。