【摘要】針對畢業設計階段，教師評學成績至關重要，但是其公正性和客觀性較難衡量的現狀，本文採用spss統計軟體，對不同教師的評學成績進行統計分析，分析結果可以直觀反映不同教師在評學過程中存在的問題，為今後更好的指導後續教學工作打下基礎。
【關鍵詞】SPSS統計分析教師評學
【中圖分類號】TP319【文獻標識碼】A【文章編號】2095-3089（2018）02-0191-02
評公正客觀，可顯著提高學生掌握知識和技能的積極性。畢業設計（論文）答辯是教學過程的重要環節，教師對學生的答辯成績賦分具有很大的自由裁量權，但是如何確定教師評學成績的客觀性、科學性、公平性，目前較少有課題涉及，本文運用SPSS統計分析軟體對不同教師的評學成績進行統計分析，分析結果可以直觀反映不同教師在評學過程中存在的問題，為其今後更好的指導後續教學工作打下基礎。
一、教師評學過程中存在的問題
1.教師成績評估中比較自私，過於利己
在畢業設計指導教師自評環節，教師對自己帶的學生成績滿分100分計，打分結果最低分為99分，而在論文評閱老師評估環節，對其他人帶的論文評估成績壓的很低，對學生評估有失公允。
2.教師成績評估中老好人現象比較突出
在畢業設計中，評閱教師和畢業設計（論文）答辯環節所賦的分值差別很小，在最後的統計環節，這些教師所評的分值基本對學生的成績無影響。
3.教師評估成績受個人心情影響比較大
在畢業設計中，評閱與答辯環節不按照畢業設計（論文）質量進行賦分，所賦分值大起大落，往往一個評委的成績對某個學生的成績排名起到決定性的作用，隨意性很大，擾亂評委組對學生成績的總體評價。
在實際操作環節，評委組長一直強調每位教師應公正公平對待每個學生，要對事不對人，要客觀地對待每位學生的設計（論文），評閱結束後每名評委總覺得哪裡存在些問題，但評委組長總是有些啞吧吃黃蓮的感覺，對著成績單難以指出哪位教師存在什麼問題。最近偶然看到了SPSS（StatisticsPackageforSocialscience）統計分析一書，對教師的評估分進行重新分析，如獲至寶，現將統計分析的結果分享給大家，從中提取出更多有價值的反饋信息，全面掌握教師的賦分情況[1]。
二、統計分析數據模型
SPSS統計軟體是一個操作簡單靈活，功能強大的統計分析工具。本文除了常見的極值、標準差、均值以外，還利用的SPSS的偏度、峰度、QQ圖等工具對評學成績進行分析。
極值包含極大值和極小值；標準差又稱均方差，是各數據偏離平均數的距離的平均數，反映數據集的離散程度；均值是反映一組數據集中趨勢的量數，由數據和除以數據個數得到；偏度是統計數據分布偏斜方向和程度的度量[2]，是統計數據分布非對稱程度的一種數字特徵，表征機率分布密度曲線相對於平均值不對稱程度的特徵數。正態分布的偏度為0，兩側尾部長度對稱；峰度又稱峰態係數，表征機率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特徵數，正態分布的峰度為3。一般以正態分布為參照，若峰度小於3，稱分布具有不足的峰度，若峰度大於3，稱分布具有過度的峰度；QQ圖統計學中的QQ圖是由標準正態分布的分位數為橫坐標，樣本值為縱坐標的散點圖，樣本分布在QQ圖中近似為一條斜率為標準差，截距為均值的直線，在QQ圖中，通過觀察數據是否近似在正態分布直線附近可以判斷出數據是否近似於正態分布。
三、統計分析過程
為了驗證本文提出的教師評學成績的SPSS統計分析方法的有效性和準確性，以2016年某教研室畢業設計論文答辯共80名學生實際成績為例進行分析：
1.評委基本情況
2016年某教研室12名參與答辯的評委分別賦予A-L簡稱。
評委間橫向成績分析分別運用了極值統計分析法、標準差統計分析法、均值統計分析法、峰度統計分析法。
表1為每個評委統計分值
（1）運用極值統計分析法
表1第二行為評委計分的極大值表，即評分中每個評委所打出的最大評分值，對於論文答辯來講，所有評委參與評審的為同一份論文，F、E教師的最大值為97、96，顯示評分尺度過松。C、L教師的最高分為78和83，顯示評分尺度過嚴，影響了總體優秀率。
（2）運用標準差統計分析法
表1第三行為評委評分的標準差統計，數值大小表征數值分布情況，數值越大表明分數比較分散，成績有明顯的區分度，數值較小表明分數比較集中，成績區分度小，成績高低難以區分。表中K、L二位教師的標準差值較低，所賦分值較集中，愛憎不分明。
（3）運用均值統計分析法
表1第四行為評委分值的均值表，平均值也可反映評委成績評定的態度，表中顯示，A、B二位教師成績評定比較寬鬆，而I、D二位教師績評定比較嚴苛。
（4）運用偏度統計分析法
表1第五行為評委分值的偏度，偏度係數是描述分布偏離對稱性程度的一個特徵數。B教師的偏度值最接近0，符合正態分布，而I、G二位教師偏度值偏大，嚴重右偏，低分段的人數集中，高分段的人數相對少。
（5）運用峰度統計分析法
表1第六行為評委分值的峰度，此表中I、G二位教師的值偏離0值最大，屬於尖峰分布，所賦分值均在均值附近。
2.評委個體評分統計分析
評委個體評分統計分析採用SPSS的QQ圖作為工具。對於理論的標準正態分布，其QQ圖為y=x直線。非標準正態分布的斜率為樣本標準差，截距為樣本均值。利用QQ圖鑑別樣本數據是否近似於正態分布，只需看QQ圖上的點是否近似地在正態分布直線附近。分別以A，G，F三名老師為例進行分析。
（1）A教師所作出的成績分析
圖1為A教師所賦成績的QQ圖與帶有正態分布的直方圖，期望正態值Q-Q分布於對角線上，即y=x，分布比較均勻，偏度為0.51接近於0，正態分布曲線正常，說明其成績評定時心態比較平穩。
（2）G教師所作出的成績分析
圖2為G教師的成績分析QQ圖與帶有正態分布的直方圖，期望Q-Q分布的斜率比較陡峭，有二個樣本值偏離期望值大，偏度值1.67為右偏，峰度為3.35，分布曲線頂端尖峭，分數分布相對集中在一個分數段，63分段達到20個人。
（3）F教師所作出的成績分析
圖3為F教師的成績QQ圖與帶有正態分布的直方圖，期望正態值Q-Q斜率大，即y>x，分布比較均勻，偏度為1.13，正態分布曲線右偏，F教師成績評定時過於嚴厲，峰值系統為1.6分布曲線頂端尖峭，分數分布相對集中在一個分數段，70分段達到43個人。
四、結論
本文採用SPSS統計軟體，對不同教師的評學成績進行統計分析，分析結果可以直觀反映不同教師在評學過程中存在的問題。從集體對比分析情況看，有些評委的成績基本沒有區分度，評估成績比較集中，不能突出較好的學生，也不能反映出較差的學生。而有的教師對學生比較嚴厲，追求一種極端完美，整體均值低，整個評估良好成績比例過低，更沒有優秀人員，挫傷整體學生積極性，也給後續工作帶來麻煩。針對SPSS分析結果反映出的這兩種情況，首先教研室應及時講評與警告，避免類似情況再次發生；其次在今後的總分評定中，可先根據SPSS分析軟體的分析結果，對各評委的賦分情況進行評定，然後依據各個評委的賦分情況對評委的分值進行一定的折算，再計入總分。綜上兩個措施可確保學生成績的公平性和公正性，為2017年學生本科畢業設計工作順利完成打好基礎。
參考文獻：
[1]武松.《SPSS統計分析大全》P1-5.北京：清華大學出版社，2014.04
[2]極值，百度百科，http：//baike.baidu.com/item/極值
作者簡介：應忠於（1968-），男，浙江紹興人，公安海警學院電子技術系教授，主要從事通信技術與信息指揮研究。
【關鍵詞】SPSS統計分析教師評學
【中圖分類號】TP319【文獻標識碼】A【文章編號】2095-3089（2018）02-0191-02
評公正客觀，可顯著提高學生掌握知識和技能的積極性。畢業設計（論文）答辯是教學過程的重要環節，教師對學生的答辯成績賦分具有很大的自由裁量權，但是如何確定教師評學成績的客觀性、科學性、公平性，目前較少有課題涉及，本文運用SPSS統計分析軟體對不同教師的評學成績進行統計分析，分析結果可以直觀反映不同教師在評學過程中存在的問題，為其今後更好的指導後續教學工作打下基礎。
一、教師評學過程中存在的問題
1.教師成績評估中比較自私，過於利己
在畢業設計指導教師自評環節，教師對自己帶的學生成績滿分100分計，打分結果最低分為99分，而在論文評閱老師評估環節，對其他人帶的論文評估成績壓的很低，對學生評估有失公允。
2.教師成績評估中老好人現象比較突出
在畢業設計中，評閱教師和畢業設計（論文）答辯環節所賦的分值差別很小，在最後的統計環節，這些教師所評的分值基本對學生的成績無影響。
3.教師評估成績受個人心情影響比較大
在畢業設計中，評閱與答辯環節不按照畢業設計（論文）質量進行賦分，所賦分值大起大落，往往一個評委的成績對某個學生的成績排名起到決定性的作用，隨意性很大，擾亂評委組對學生成績的總體評價。
在實際操作環節，評委組長一直強調每位教師應公正公平對待每個學生，要對事不對人，要客觀地對待每位學生的設計（論文），評閱結束後每名評委總覺得哪裡存在些問題，但評委組長總是有些啞吧吃黃蓮的感覺，對著成績單難以指出哪位教師存在什麼問題。最近偶然看到了SPSS（StatisticsPackageforSocialscience）統計分析一書，對教師的評估分進行重新分析，如獲至寶，現將統計分析的結果分享給大家，從中提取出更多有價值的反饋信息，全面掌握教師的賦分情況[1]。
二、統計分析數據模型
SPSS統計軟體是一個操作簡單靈活，功能強大的統計分析工具。本文除了常見的極值、標準差、均值以外，還利用的SPSS的偏度、峰度、QQ圖等工具對評學成績進行分析。
極值包含極大值和極小值；標準差又稱均方差，是各數據偏離平均數的距離的平均數，反映數據集的離散程度；均值是反映一組數據集中趨勢的量數，由數據和除以數據個數得到；偏度是統計數據分布偏斜方向和程度的度量[2]，是統計數據分布非對稱程度的一種數字特徵，表征機率分布密度曲線相對於平均值不對稱程度的特徵數。正態分布的偏度為0，兩側尾部長度對稱；峰度又稱峰態係數，表征機率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特徵數，正態分布的峰度為3。一般以正態分布為參照，若峰度小於3，稱分布具有不足的峰度，若峰度大於3，稱分布具有過度的峰度；QQ圖統計學中的QQ圖是由標準正態分布的分位數為橫坐標，樣本值為縱坐標的散點圖，樣本分布在QQ圖中近似為一條斜率為標準差，截距為均值的直線，在QQ圖中，通過觀察數據是否近似在正態分布直線附近可以判斷出數據是否近似於正態分布。
三、統計分析過程
為了驗證本文提出的教師評學成績的SPSS統計分析方法的有效性和準確性，以2016年某教研室畢業設計論文答辯共80名學生實際成績為例進行分析：
1.評委基本情況
2016年某教研室12名參與答辯的評委分別賦予A-L簡稱。
評委間橫向成績分析分別運用了極值統計分析法、標準差統計分析法、均值統計分析法、峰度統計分析法。
表1為每個評委統計分值
（1）運用極值統計分析法
表1第二行為評委計分的極大值表，即評分中每個評委所打出的最大評分值，對於論文答辯來講，所有評委參與評審的為同一份論文，F、E教師的最大值為97、96，顯示評分尺度過松。C、L教師的最高分為78和83，顯示評分尺度過嚴，影響了總體優秀率。
（2）運用標準差統計分析法
表1第三行為評委評分的標準差統計，數值大小表征數值分布情況，數值越大表明分數比較分散，成績有明顯的區分度，數值較小表明分數比較集中，成績區分度小，成績高低難以區分。表中K、L二位教師的標準差值較低，所賦分值較集中，愛憎不分明。
（3）運用均值統計分析法
表1第四行為評委分值的均值表，平均值也可反映評委成績評定的態度，表中顯示，A、B二位教師成績評定比較寬鬆，而I、D二位教師績評定比較嚴苛。
（4）運用偏度統計分析法
表1第五行為評委分值的偏度，偏度係數是描述分布偏離對稱性程度的一個特徵數。B教師的偏度值最接近0，符合正態分布，而I、G二位教師偏度值偏大，嚴重右偏，低分段的人數集中，高分段的人數相對少。
（5）運用峰度統計分析法
表1第六行為評委分值的峰度，此表中I、G二位教師的值偏離0值最大，屬於尖峰分布，所賦分值均在均值附近。
2.評委個體評分統計分析
評委個體評分統計分析採用SPSS的QQ圖作為工具。對於理論的標準正態分布，其QQ圖為y=x直線。非標準正態分布的斜率為樣本標準差，截距為樣本均值。利用QQ圖鑑別樣本數據是否近似於正態分布，只需看QQ圖上的點是否近似地在正態分布直線附近。分別以A，G，F三名老師為例進行分析。
（1）A教師所作出的成績分析
圖1為A教師所賦成績的QQ圖與帶有正態分布的直方圖，期望正態值Q-Q分布於對角線上，即y=x，分布比較均勻，偏度為0.51接近於0，正態分布曲線正常，說明其成績評定時心態比較平穩。
（2）G教師所作出的成績分析
圖2為G教師的成績分析QQ圖與帶有正態分布的直方圖，期望Q-Q分布的斜率比較陡峭，有二個樣本值偏離期望值大，偏度值1.67為右偏，峰度為3.35，分布曲線頂端尖峭，分數分布相對集中在一個分數段，63分段達到20個人。
（3）F教師所作出的成績分析
圖3為F教師的成績QQ圖與帶有正態分布的直方圖，期望正態值Q-Q斜率大，即y>x，分布比較均勻，偏度為1.13，正態分布曲線右偏，F教師成績評定時過於嚴厲，峰值系統為1.6分布曲線頂端尖峭，分數分布相對集中在一個分數段，70分段達到43個人。
四、結論
本文採用SPSS統計軟體，對不同教師的評學成績進行統計分析，分析結果可以直觀反映不同教師在評學過程中存在的問題。從集體對比分析情況看，有些評委的成績基本沒有區分度，評估成績比較集中，不能突出較好的學生，也不能反映出較差的學生。而有的教師對學生比較嚴厲，追求一種極端完美，整體均值低，整個評估良好成績比例過低，更沒有優秀人員，挫傷整體學生積極性，也給後續工作帶來麻煩。針對SPSS分析結果反映出的這兩種情況，首先教研室應及時講評與警告，避免類似情況再次發生；其次在今後的總分評定中，可先根據SPSS分析軟體的分析結果，對各評委的賦分情況進行評定，然後依據各個評委的賦分情況對評委的分值進行一定的折算，再計入總分。綜上兩個措施可確保學生成績的公平性和公正性，為2017年學生本科畢業設計工作順利完成打好基礎。
參考文獻：
[1]武松.《SPSS統計分析大全》P1-5.北京：清華大學出版社，2014.04
[2]極值，百度百科，http：//baike.baidu.com/item/極值
作者簡介：應忠於（1968-），男，浙江紹興人，公安海警學院電子技術系教授，主要從事通信技術與信息指揮研究。
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