The Empirical Analysis of Teaching Quality Guarantee System for Universities Based on the Fuzzy Comprehensive Evaluation and Fuzzy Neural Network Models

In this paper, the modeling analysis about teaching quality guarantee system is discussed. In Henan University of Science and Technology, for example, first the corresponding questionnaire survey has been made, then using the method of analytic hierarchy structure and fuzzy comprehensive evaluation to establish the teaching quality guarantee system of the secondary fuzzy comprehensive evaluation model, finally the fuzzy neural network model of university teaching quality guarantee system is established. 高校教学质量保障体系的模糊综合评判和神经网 络模型实证分析 刘春峰 ,李培峦 ,李保安 2,c 1.河南科技大学 教务处,中国 河南 洛阳 471023 2.河南科技大学 数学与统计学院,中国 河南 洛阳 471023 a liuchunf@haust.edu.cn, b lpllpl_lpl@163.com, c libaoan@haust.edu.cn 摘要:探讨了关于高校教学质量保障体系的建模分析.以河南科技大学为例,首先进行了问卷 调查,然后利用层次分析结构法和模糊综合评判建立高校教学质量保障体系的二级模糊综合 评判模型,最后建立了高校教学质量保障体系的模糊神经网络模型。 关键词:高校教学质量;保障体系;层次分析结构模型;模糊综合评判模型;模糊神经网络 模型 1. 引言 《国家中长期教育改革和发展规划纲要 2010—2020年》指出在新的历史时期,提高人才培养 质量是高等教育发展的核心任务。要提高人才培养质量,就要完善高校的教学质量保障体系。 教学质量保障体系是指全面提高教学质量的校内工作体系和运行机制。保障体系有五个部分, 即教学管理与组织系统、教学信息收集与处理系统、教学评价系统、教学条件保障系统和教 学质量信息的反馈系统。随着我国高等教育大众化进程的加快,构建全面、科学、高效的内 部教学质量保障体系成为高校需要关注和解决好的重要问题.目前对于高校的教学质量保障 International Conference on Education, Management and Computer Science (ICEMC 2016) © 2016. The authors Published by Atlantis Press 1094 体系的研究很多,很多学者是从教育学和管理学的角度进行研究[1,2,3],也有还有学者是以 经济学中的观点来探讨高校教学质量[4],本文从统计学的角度来研究高校的教学质量保障体 系。 2. 调查问卷设计与分析 充分考虑到高校教育质量保障体系的评估是一个系统工程,影响其的因素众多,在设计问卷 过程中,遵守问卷设计的原则:有明确的主题;结构合理、逻辑性强;通俗易懂和便于资料 的校验、整理和统计。 主要将河南科技大学作为调查地点,发放 360 份问卷,共获得 345 份有效调查问卷,回收率 达到 95.8%。其中大一的有 95 份,大二的有 97 份,大三和大四各有 65 份和 88 份。被调查 者的专业分布如下:理科 131 人,工科 71人,文科 62人,农医 81人,调查范围是比较广, 也比较均匀。从回收的调查问卷中也可以看出问卷完成情况良好,并具有一定的代表性,基 本保证了信息来源的真实性和调查的有效性。表 1 是关于问卷调查所有项目结果的统计表。 从表 11可分析得知,在调查项目中教学资源、师资水平和教师评价的评价获得良好和优秀的 百分比都大于 80%,这表明学生对这些评价项目是充分肯定的,但是还是有改进之处。特别 是在职称结构这个评价项目中,较差的百分比达到 3.32%,更说明了问题的所在,教师的职 称结构还有待完善。从上表中可以分析得知,教学管理和信息网建设的被评为优秀和良好的 比率接近 90%,获得了被调查者的肯定,但是也存在一定的缺陷,教师信息和毕业生信息的 缺乏,使得这两个评价项目获得较差评价的百分比大于 4%。