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1、教学质量的模糊综合评价模型摘要为了掌握学生数学学习情况,拟定了一份调查问卷.针对所得的数据进行归一化，对教学质量评价指标体系中的诸因素实行模糊定性、定量分析；将教学评价分为学习态度、学习方法、学习能力、学习效果和师资水平等五项评价因素.运用模糊综合评判原理和方法,构建教学质量评价的模型，并将其转化为百分制分数.用MATLAB对数据进行处理、编程求解.可求得该系学生的综合水平为84.14分.并将其细化为十二个班，求出各班的综合得分，并将其排名.总体上十班最好，综合得分高达85.35.一班最差，综合得分只有80.10.关键词:
2、模糊综合评判；教学质量；隶属度；权重选择 1问题的提出13为了掌握学生数学学习情况，了解当前教学中存在的问题,并针对存在的问题采取相应的措施,以及如何全面,公正地对各教学班级进行评价,全面了解学生的学习状况,充分体现学生的主题地位.故拟定了一份调查问卷（附件一）.现根据调查数据（附件二中给出了调查统计数据）从总体上分析学生的学习状况；建立一定的标准，对调查的教学班进行分类；并撰写了一份学生数学学习调查报告，以便向有关部门介绍调查结果.2模型的假设与符号约定2.1基本假设(1) 调查表中的数据有一定的代表性,是
3、可靠的；(2)绝少数缺填某项的对该项总人数的统计影响不大；(3)填表人均本着实事求是的原则进行填写；2.2符号说明；；；;；3模型的建立与求解3.1学生学习状况的综合评价模型3.1.1评价指标体系的确定为了总体上了解学生的学习状况,由问卷调查的内容以及参考各教育论文对评价因素的确定,可将调查表归类.将其分为学习态度、学习方法、学习能力、学习效果和师资水平等5项.其中属于学习态度的有1，10，15，16，19.属于学习方法的有6,11,14,20.属于学习能力的有3,4,5,12,13,属于学习效果的有2,12,13,17,
4、属于师资水平的有7,8,9,18.从而可确定评价指标体系,如下表:评价因素评价因子(题号)A（选项）人数b（选项）人数c（选项）人数d（选项）人数学习态度1371367751060015360131524340398661634625618319259453102学习方法64232721061150213715624143593291052920600153601413学习能力350325843427444478542025713912502259431326444488学习效果2300153357125022594313
5、264444881722949885师资水平7744538817438218095641221118286422613.1.2评价等级（评语集）的确定在该问卷调查表中，各题选项有3或4个，对于3个选项的总体上我们可用定性描述的方法将评价等级描述为：好，一般，差.将其转化为定量描述，则评价等级可分为1分，0.7分，0.4分，即.对于4个选项的题目，总体上我们可用定性描述的方法将评价等级描述为:优,良,中,差.并将其转化为定量描述，则评价等级可分为1分，0.8分，0.6分,0.4分,即3.1.3计算评价因子的隶属度：如：第1题
6、，对数学学习的喜欢程度的选择，喜欢数学学习的共有371人.一般喜欢数学学习的共有367人，不喜欢数学学习的共有75人.代入数据可求得即.同理可求得各评价等级的隶属度矩阵.13从而可求得各题的综合得分：，如,可求得最后可求得模糊评价矩阵3.1.4确定各评价指标的权重确定评价指标权重的方法有很多,主要有德尔菲法、专家小组咨询法、问卷调查法、层次分析法等.参照以上的方法可确定各题对评价因素的影响作用，确定其权重为，如对学习态度的影响，可赋予1，10，15，16，19的权重为=（0.10.20.2130.30.2）3.1.5求模糊
7、关系矩阵学习态度的模糊关系矩阵，同理可求得学习方法为：0.8673、学习能力为：0.8409、学习效果为：0.8094、师资水平为：0.9067.由此可知该系学生的学习态度较差，师资水平较好，教师大都能尽职尽责.继而可求得学生总体水平上的综合得分:接着我们又可把一组模糊评价转化为数量得分----百分制得分为：分.综上所述:该系学生总体上良好，综合得分为84.14.3.2十二个班学生学习状况的综合评价要对调查的教学班进行分类也就是针对各班学习状况进行分析，找出各班的特点.与3.1模型相比，只是细化成十二个班.同理，我们也可以
8、建立一定的标准，按照问题一的思路，分析各班在学习态度、学习方法、学习能力、学习效果和师资水平等五项的情况，求出各项的综合得分，由综合得分可求得各班学生的学习状况.参照问题一的方法用MATLAB编程同样可求得第班第项的得分情况，如下：13根据学习态度、学习方法、学习能力、学习效果和师资水平对教学质量影响的
