37节课的关联分析能说明不少问题

第3谭37节课的关联分析能说明不少问题浦东新区教育学会殷伯明2010年9月26，27日，浦东新区教育督导室对高桥中学进行为期2天的发展性督导。2天之中，安排了课堂观察计划，合理抽样，做到班级全覆盖、学科全覆盖、兼顾被听课教师年龄与职称。据表1，浦东新区《教育督导课堂教学观察表》，由专、兼职督学等15人组成督导组，听课37节，获得高桥中学课堂教学评估得分、执教老师原始数据信息，见表2。对表2原始数据，按年龄段取均值，见表3。教师性别学历年龄职称学科年级班级学生数时间课题观评类别项目评价细则观评满意度（分值）好较好一般差教师行为教学态度教态亲切，师生和谐、平等5课堂表述授课条理清楚，简明易懂，板书规范5关注学生面向全体,注重个性，培养学生学习习惯和方法5教学设计关注情境创设，教学双方结合，善于激励调控5思维训练注重启发，强化思维训练，教与学交互有质量5资源整合注重学科资源整合，教学媒体与技术有效使用，5学生行为学习态度精神（情绪）饱满，全程投入5学习习惯善于观察、思考，与他人合作学习5学习品质思维积极，敢于质疑，勇于实践5教学成效教学目标达成5总体满意度（总分值）50表2高桥中学37节课堂教学观察原始数据noxbnlzcxknj12345678910总分1131211054444444444121451810445555555548……371482510555555554549表3对执教教师，分年龄段取均值年龄段性别年龄职称学科年级总分30岁以下7人1.2928.861.574.7110.5741.2930～35共10人1.2032.301.703.6010.4041.6036～40共7人1.1437.142.433.0010.8641.7141～45共10人1.3042.802.903.7011.4044.9046～50共1人1.0048.002.005.0010.0049.0050岁以上1人2.0053.002.005.0010.0045.00数量级有个位数与两位数一、原始数据信息的量化与预处理1.表2原始信息量化性别女为1，男为2；职称3为中高，2为中一，1为中初；年级为10，12年级，11年级学生学农去了；学科1，2，3，4，5，6，7，8分别为语，数，英，理化生，史地政，音乐，体育，信息与劳技。2.注意：各数据序列应满足同极可比性要求，即职称越高、资历越深，课堂教学效果越好，即数量变化趋势一致——初值化处理。表3数据，数量级相差大，为此把表3各列数据除以该列数据的最大值，让所有数据都落入（0,1]区间，做归一化处理，见表4，完成评估前对各序列的等权化处理。让各序列数值大小接近，数量上具有同级、同极可比性。如果，两列数据在数量级上相差太大，则小数值序列作用会被大数值序列“淹没”。表4对表3各项数据，作（0,1]区间做归一化处理年龄段性别年龄职称学科年级总分30岁以下0.640.540.540.940.930.8430～35岁0.600.610.590.720.910.8536～40岁0.570.700.840.600.950.8541～45岁0.650.811.000.741.000.9246～50岁0.500.910.691.000.881.0050岁以上1.001.000.691.000.880.92把表4每一序列中数除以序列第一数，做初值化处理。例如，职称=（0.54，0.59，0.84，1.00，0.69，0.69）其中，每数除以首数0.54，得职称=（1.00，1.09，1.55，1.85，1.28，1.28）。其他各列以此初值化，使各序列第一数都为1.00，有了共同起点，与母序列“总分”的最小差都为0，简化了关联系数计算，见表5，图1。表5对表4各项数据，作初值化处理年龄段性别职称学科年级总分30岁以下1.001.001.001.001.0030～35岁0.941.090.770.981.0136～40岁0.891.550.641.021.0141～45岁1.021.850.791.081.0946～50岁0.781.281.060.941.1950岁以上1.561.281.060.941.09图1各序列的初值化0.600.801.001.201.401.601.802.0030岁以下30~35岁36~40岁41~45岁46~50岁50岁以上性别职称学科年级总分各序列有了共同的起点46岁后有3个因素序列明显下跌。如高级职称人数，相对较少，且不再增加以“总分”为母序列xo（k），性别、职称、学科、年级为子序列xi（k），求出各子序列中每数与母序列中对应数的差Δxi（k）=|xo（k）–xi（k）|，组成差序列，并得两级最大差0.76，最小差为0.00，见表6。表6求出表5各子序列与母序列数据之差年龄段性别职称学科年级max30岁以下70.00min0.000.000.0030～35共100.070.070.240.030.2436～40共70.120.540.380.010.5441～45共100.080.76max0.300.020.7646～50共10.410.090.130.250.4150岁以上10.470.180.030.150.47二、37节课堂观察的关联分析设计1．凡事要有预谋，关联分析设计也不例外对37节课堂观察做关联分析，要说明什么？要反映课堂教学效果受性别、年龄、年级、学科因素有多大影响？事前，必须心中有数。2.根据关联分析目的，确定（1）需采集哪些数据？（教学效果总分，影响因素）（2）这些数据要派什么用？（做关联分析）（3）这些数据怎样分类？（分为性别、年龄、学科等）（4）对采集的数据，需进行怎样的处理？（初值化）据关联系数计算式kxkxkxkxkxkxkxkxkikiiikiikii0000maxmaxmaxmaxminmin式中，xij为表6中i列j行的数据，得ξ（k）=（最小差+0.5×最大差）/（差序列中每个数+0.5×最大差=0.5×0.76/(xij+0.5×0.76)=0.38/(xij+0.38)算出各子序列的关联系数，见表7。由表7，得每列关联系数的均值，即关联度分别为0.73，0.68，0.72，0.86。因此有关联序：年级1性别0.73学科0.72职称0.68表7各子序列的关联系数、关联度与关联序年龄段性别职称学科年级30岁以下1.001.001.000.9830～35岁0.840.840.610.9336～40岁0.760.410.500.9741～45岁0.830.330.560.9646～50岁0.480.810.750.6150岁以上0.450.670.930.72关联度0.730.680.720.86关联序2431三、37节课堂教学的听课关联分析结论与建议依据关联序，可知:1．大部分高级职称的资深老师被配置在高三任课，确保了毕业生质量由表2，表3，图1知，36～40岁7位老师，41～45岁10位老师，大部为高级职称。在30岁以下到45岁，随教师职称提高课堂教学听课得分也提升。由表3知，41～45岁共10位老师，其中8位老师是高三年级的任课老师，平均得分44.9分，接近最高，足见高桥中学对毕业班教学的重视程度，以及学校领导对教师能力的了解。2.高桥中学的学科教学水平较均衡整体关联序，年级0.86性别0.73学科0.72职称0.68。但是，年级、性别、学科、职称关联度在［0.68，0.86]区间，很接近，因此高桥中学学科教学水平较均衡。特别注意：年级关联度0.86，说明年级越高，听课得分越高，反映在图1中，就是年级与总分序列2曲线，在教师群体的大部分年龄段几乎重合。3．由表3与图1知，青年教师与资深中老年教师比青年教师群体得分低7分，个体得分最大相差17分之多四、总结与建议（1）教师学科教学水平比较均衡。（2）年龄序、职称序、年级序与课堂教学得分序四者同序（同步增长），难能可贵。也因此说明了：学校管理有序职称评审比较合理（3）建议：广泛开展资深高级教师与青年教师的有效带教。为了学校，资深教师责无旁贷，要促进青年教师专业发展，缩短青年教师成长周期。