基于改进灰色关联分析模型的高职院校“双师型”教师绩效评价
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作者:周春光 党耀国 叶莉 张旭 王俊杰
摘 要 “双师型”教师的绩效评价是高职院校的一项重要工作，需要建立一套科学、合理、实用性强的绩效评价体系。从师德师风、教学工作、专业能力、科研工作、社会认可、个人发展6个方面建立高职院校“双师型”教师绩效评价指标体系，运用灰色关联分析方法构建高职院校“双师型”教师绩效评价模型，并结合改进的AHP与CRITIC法确定各指标的综合权重。通过应用提出的评价方法对江苏旅游职业学院的8位“双师型”教师进行绩效评价，证明综合两种权重方法的评价模型得出的评价结果更加客观、准确。
关键词 灰色关联分析;“双师型”教师;绩效评价;指标体系
中图分类号 G715 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2020）03-0018-07
一、引言
隨着社会经济的发展，我国高等教育也取得了很大进步，作为高等教育的重要组成部分，高职院校一直是培养技能型人才的摇篮。近年来，虽然高职院校在发展过程中取得了一定成绩，但在职业教育师资队伍建设过程中还面临着很多问题。其中，如何加强“双师型”教师队伍建设一直是困扰我国现代职教体系建设的难题。
“双师型”教师对教师能力有更高的要求，既要求教师掌握丰富的文化理论知识和专业素养，又要求教师有熟练的专业实践技能，具备培养学生适应社会需求、指导学生创业的能力。高职院校要实现内涵式发展，尤其需要加强“双师型”教师队伍建设，其中，对“双师型”教师进行绩效评价是一项重要内容，绩效评价方法是否得当直接关系到高职院校的办学质量和可持续发展程度。
近年来，越来越多的学者针对高职院校“双师型”教师绩效评价问题展开研究。有关“双师型”教师绩效评价指标体系构建方面，任中普[1]指出目前高职院校教师评价指标基本上继承了本科高校体系，极不适应我国高等职业教育发展现状。成英[2]采用文献资料法对地方高职院校体育院系“双师型”教师绩效考核体系进行研究，阐明构建体育院系“双师型”教师绩效考核体系的必要性，厘清“双师型”教师绩效考核内容、原则和形式。李菲菲[3]通过对X职业教育中心“双师型”教师绩效考核体系现状的实地研究，具体分析了其中存在的问题，并针对性地提出了明确绩效考核目的、加强平时考核、完善绩效考核指标体系等建议。李军[4]指出高校教师绩效考核要明确考核目标，突出教师在考核中的主体地位，构建一体化教师绩效评价指标体系。郭奇[5]分析了高职院校“双师型”教师绩效评价的现状，并结合高职院校“双师型”教师的胜任力特征，设计高职院校“双师型”教师绩效评价的指标体系。温琳[6]以黑龙江省高职院校为样本，分析了黑龙江省高职院校“双师型”教师管理存在的问题，并运用AHP和模糊综合评价方法构建该省高职院校“双师型”教师绩效评价指标体系。魏标文[7]引入平衡计分卡（BSC）四个维度及平衡的思想，构建基于BSC的教师绩效考核体系，确立每一个维度的考核指标内容及权重。在“双师型”教师绩效评价方法选取方面，戴旻[8]选用层次分析法对衡阳财经工业职业技术学院进行具体分析，探讨了如何完善该校“双师型”教师绩效考评制度的内容、方法等问题。徐亚力[9]分析现在我国高职院校“双师型”教师绩效考核体系存在的不足，并从自我评价、学生评价、其他教师评价、管理者评价几方面进行“双师型”教师综合绩效评价。朱向锋[10]将层次分析法运用于高职院校教师绩效考核之中，通过建立层级结构、选定影响因子，计算得出在4个一级指标中教学能力的考核最重要。陈秋鹏[11]对高职院校“双师型”教师绩效考核的主要方法进行总结，并通过核心概念的阐述、对高职院校“双师型”教师绩效考核方法存在的问题进行分析，进而提出构建高职院校“双师型”教师绩效考核的建议。还有一些学者基于灰色关联模型分析结果具有靠近最优值增速加快的特点，为了进一步突出教师绩效评价中“突出优势，包容不足”的准则，在研究中也结合了灰色关联分析方法的应用。黄夏明[12]采用层次分析法计算指标权重，随后采用灰色关联分析法建立综合评价模型，进而建立辅导员绩效综合评价模型。黄淑兰和郑承志[13]利用AHP和灰色关联分析法构建多层综合评价模型对专任教师进行绩效评价。王磊和高茂庭[14]将CRITIC算法与灰色关联分析方法相结合，建立起基于改进CRITIC权的灰色关联分析评价模型，使评价更具客观性，并验证了该模型的有效性和实用性。尚中举[15]提出一种新型灰色指标关联模型，一定程度上解决了对象排列顺序引发的关联度稳定性问题，具有较好的应用效果，验证了绩效评价中结合灰色关联分析方法的科学性。
以上研究中，学者们进行了多方面的探索，取得了丰硕成果。但目前高职院校“双师型”教师评价中还存在很多问题：一方面，仍然以传统的奖惩性评价制度为主，评价主体单一，缺乏教师自我评价，不注重评价结果的反馈。因此，亟需建立一套科学、合理、实用性强的绩效评价体系。另一方面，大多数文献在进行模型验证时，评价所运用数据多采用专家调查法得出，在确定各指标权重时亦采用层次分析法或熵权法。层次分析法受主观因素影响较大，存在相关约束下不容易检验等问题。熵权评估模型没有明显的等级划分，缺乏科学性。基于此，本文从多个方面构建高职院校“双师型”教师绩效评价的指标体系，结合灰色关联分析方法构建“双师型”教师绩效评价模型，并利用改进AHP确定主观权重，利用CRITIC法确定客观权重，将二者组合加权得到综合权重，避免了单独选用某种评价方法可能存在的片面性问题，使权重设定更加准确合理，并通过实例证明综合两种权重方法的评价模型得出的评价结果更加客观、准确。
二、“双师型”教师绩效评价指标体系构建
实行科学的“双师型”教师绩效评价，根据按劳分配原则确定“双师型”教师的劳动报酬，并由此确定“双师型”教师的选拔、升迁、聘任是发挥“双师型”教师工作积极性、大量引进优秀“双师型”教师、全面提高高职院校人力资源管理的重要途径。相较于普通的高职教师而言，“双师型”教师的绩效考核存在一定的特殊性，不但要考虑到教师的师德师风、教学工作量、科研工作量，还需要教师具有一定的专业技能，兼任一些企业、社会工作。本文在“双师型”教师绩效评价指标体系的构建中遵循教学、科研和服务社会的协调性、学科之间的可比性、评价指标的可操作性以及与学校发展相适应等原则，从师德师风、教学工作、专业能力、科研工作、社会认可及个人发展6个方面构建指标体系，为高职院校选拔、培养“双师型”教师提供参考和指导。所确定的“双师型”教师绩效评价指标体系如表1所示。 师德师风。师德是科学研究的基本伦理规范，是提高学术水平和研究能力的重要保证。本部分将师德作风主要分为组织纪律、教学态度和职业道德3个方面。其中遵纪守法、恪守规范是组织纪律的体现，爱岗敬业、作风严谨是教学态度的体现，为人师表、关爱学生是职业道德的体现。
教学工作。教学工作是高校教师的本职任务，教师的教学质量是高校教学质量最为关键的因素。教学工作包括教学计划、日常教学、课程改革和教学效果4个二级指标。日常教学通过实际授课量、作业批改、毕业设计指导3个方面来衡量，教学计划包括教案设计和教学内容的广度和深度两个方面，课程改革包括课堂氛围改善和教学手段与方法改革两个方面，教学效果体现在学生知识掌握度和教学工作获奖情况。
专业能力。熟练的专业实践技能和指导学生创新创业的能力是“双师型”教师不可或缺的重要技能。专业能力具体涵盖理论知识与技能、实践指导、指导效果和技术服务4个部分。理论知识与技能要求教师掌握基础知识与专业知识、行业经验和职业资格与专业技能;实践指导包括开展专题讲座、指导实验课程和指导学生参加企业实践3个方面，指导效果体现在指导学生技能竞赛获奖、学生满意度情况，技术服务主要有“三农”服务、对口支援两个三级指标。
科研工作。高职院校教师科研绩效评价能激发和调动教师科研的积极性，增强学校的科研实力，促进学校科研工作的良性循环和健康发展。此处将科研工作划分为科研支撑和科研成果两个二级指标。科研支撑体现在参与课题的质与量，科研成果主要从四大检索科技论文数量、专著、教材出版量和发明专利数量几个方面来衡量。
社会认可。职业实践能力强、应用研究与社会服务业绩突出为教师队伍带来更大的社会认可度。社会认可主要包括社会职务和个人荣誉。社会职务包括企业挂职和社会兼职，个人荣誉主要指个人获得的荣誉奖项等。通过挂职、兼职等行业实践有利于教师掌握行业发展动态、提升专业技能。
个人发展。个人发展主要体现教师的进步以及发展空间，用业务素质提高和专业技能提升两方面来体现。业务素质提高方面在于是否进行学历进修、访学以及是否经常参加学术交流;专业技能提升方面体现在参加技能进修、培训和参与行业实践情况。
三、“双师型”教师绩效评价模型构建
（一）改进灰色关联绩效评价模型的构建
灰色关联分析是利用各序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，而进行灰色关联评价的目的是明确各评价对象的样本序列与最优样本序列之间的关联度，并将其作为对各评价对象进行优劣排序的依据。同时，灰色关联模型是一类非线性模型，具有接近最优值评价结果加快的特征。因此，本文为突出“双师型”教师优点，选用灰色关联分析理论进行高职院校教师绩效评价。设有n个教师作为绩效评价对象，绩效评价指标体系中有m个指标，可得到如下序列：
X1=（x1（1），x1（2），…，x1（m））
X2=（x2（1），x2（2），…，x2（m））
M
Xn=（xn（1），xn（2），…，xn（m））
选取每个指标的最优值构造理想向量X'=（x'（1），x'（2），…，x'（m）），将各个绩效评价对象与理想向量进行灰色关联分析，设Mj=mai x│x'（j）- xi（j）│，mj=mii n│x'（j）- xi（j）│，△x'j=│x'（j）- xi（j）│，其中i=1，2，…，n，j=1，2，…，m，分辨系数ρ∈（0，1） ，通常取0.5。则灰色关联系数为：
若绩效评价指标体系中各指标权重为ω=（ω1，ω2，…，ωm），则相应的灰色关联度为γ（x'，xj）=wjγ（x'（j）），xi（j），称为邓氏关联度。
（二）指标体系中各指标权重的确定
1. AHP法确定主观权重
在运用传统AHP计算权重的过程中，可能会因为所构造的判断矩阵不满足一致性检验而无法做出决策，使得实际评价过程出现困难。本文基于标度构造法对传统AHP进行改进，判断矩阵利用标度构造法确定，该方法构造的判断矩阵是完全一致的，不需要再进行检验。
对于指标体系中的m个评价指标，先对其进行两两比较，然后按照重要程度不减的方式排序，设所得顺序为X1≥X2≥…≥Xm，对于i=1，2，…，m-1确定指标Xi与指标Xi+1的重要性权值，最后依据评价指标间重要程度传递性对判断矩阵中其他元素的值进行计算。
根据上述思想，总结判断矩阵的标度构造法计算步骤如下：
第一步：①输入评价指标数m、评价指标X1，X2，…，Xm及其所选定的标度值;②定义判断矩阵P=（pij）m×m且pij=0（i，j=1，2，…，m）和特征向量W=（w1，w2，…，wm）T且 wi=0（i=1，2，…，m）。
第二步：①将m个评价指标两两比较，按重要程度不减的方式排序，将排序后的顺序设为X1≥X2≥…≥Xm;②对于i=1，2，…，m-1，将Xi与Xi+1进行比较，并将其对应的标度值记为ti。
第三步：构造判断矩阵P。①令i=1，j=1;②若i>m，则转到第四步;③若j=i，令pii=1。否则，令pij =ti×ti+1×L×tj-1，pji=1/pij;④令j=j+1，若j≤m，转到③，否则令i=i+1，转到②。
第四步：①计算权重向量W，对i=1，2，…，m，若i=m，令wi=1，否则令wi=ti×ti+1×…×tm-1。
第五步：输出判断矩阵P和对应的权重向量W并结束。
2. CRITIC法确定客观权重
CRITIC法是一種基于指标数据的客观赋权法，通过运用评价指标内部的对比强度与指标之间冲突性的乘积来衡量指标的客观权重，该方法不仅考虑了指标所含信息量的大小，还考虑了不同方案之间的对比度以及各指标间的冲突性，计算结果更加客观合理。 假设有n个方案，每个方案有m个指标，以指标的标准差 σi来表示不同方案之间的对比度，以指标间的相关系数γij构造反映指标间冲突性的表达式，其中第i个指标包含的信息量用Ci表示，即
Ci=σi（1-rij），i=1，2，…，m
其中，σi为第i个指标的标准差，rij为第i个指标与第j个指标之间的相关系数，为第i个指标（1-rij）与其他指标的冲突性，Ci越大，表示第i个指标所包含的信息量越大，相对越重要，应赋予该指标更大的权重，第i个指标的客观权重λi的计算公式为：
λi=，i=1，2，…，m
3. 指标综合权重的确定
由以上改进的AHP及CRITIC法分别得到主观权重向量和客观权重向量，并依据混合加权法确定综合权重，则综合赋权向量为ω=[ω1，ω2，…，ωm ]T。
ωi=0.5wi+0.5λi，i=1，2，…，m
四、算例分析
对江苏旅游职业学院“双师型”教师绩效进行评价，以该学院8位“双师型”教师为评价对象。首先根据绩效评价指标体系针对每个指标制定相应的考核评分细则，再通过学校管理信息系统、教学评估系统、学院秘书、自评申报等渠道收集各指标相关数据，最后依据各指标的相关数据并结合相应的考核评分细则对8位教师进行打分，得分结果如表2所示。
以8位教师各指标得分情况为依据，首先利用AHP法选取30名专家对各指标赋予相对评分，得到判断矩阵，计算得出各指标的主观权重wi，然后根据表2得到的评价矩阵，利用CRITIC法计算各指标的对比度、冲突性和信息量，从而得出各指标的客观权重λi，最后根据公式ωi=0.5wi+0.5λi进行组合赋权，得到综合权重如表3所示。
在确定“双师型”教师绩效评价指标体系及权重的基础上，利用灰色关联绩效评价模型对表2中各指标值数据进行分析计算，得出8位“双师型”教师的绩效评价结果如表4所示。
由表4可知，应用本文改进的灰色关联分析模型更加有效区分了各教师的绩效水平。根据“双师型”教师绩效评价结果，对“双师型”教师绩效进行排序为T7>T3>T1>T5>T6>T2>T4>T8。
可以发现，绩效评价结果最优的是T7教师，其次是T3教师。为进一步探究绩效水平的深层次原因，继续结合指标体系对教师绩效进行分析。在师德作风尤其在职业道德方面，与其他教师相比，T7、T3两位教师表现更加优秀。在教学工作方面，日常教学、教学计划二级指标中各教师绩效差别不大，但在课程改革和教学效果指标中，各教师的得分情况差别很大，T7、T3两位教师表现突出。可能是由于其在教学经验的积累过程中不断总结、思考、创新，探索出了独特的教学方法。在科研工作方面，各教师表现差别不大，同时该方面权重设置相对较小，整体上对绩效得分情况影响较小。在社会认可和个人发展中，无论是个人荣誉还是业务素质提高、专业技能提升等指标，T7、T3两位教师表现都较为优秀，可能个人技术能力的提升使得自身潜力得到更深层的挖掘，进步速度较快，而教师如果不注重自身专业技术和能力的进一步学习与创新，则其发展潜力较为落后，进而影响教学和专业指导等方面能力的提升，这也是“双师型”教师评价结果中T7、T3两位教师与其他教师相比具有明显优势的根本原因。
五、结论与建议
（一）研究结论
第一，基于改进灰色关联分析模型的高职院校“双师型”教师绩效评价方法有一定的推广价值。基于改进灰色关联分析模型的“双师型”教师绩效评价方法采用灰色关联分析方法构建评价模型，结合改进的AHP与CRITIC法确定主客观权重，避免单一权重确定方法可能出现的偏差，并综合考虑主客观因素在权重计算中所占的比重，使权重计算更加准确合理。通过对江苏旅游职业学院8名“双师型”教师的实例验证，此方法更贴近实际情况，评价结果合理可信，对高职院校“双师型”教师绩效评价具有一定的理论和实际意义，可在实际中推广使用。
第二，高职院校“双师型”教师绩效评价指标体系对教师能力进行多维度、全方位的考核评价。在设计原则方面，绩效评价指标体系注重教学、科研和服务社会的协调性、学科之间的可比性、评价指标的可操作性以及与学校发展的适应性。在评价指标的选择方面，绩效评价指标体系是从师德师风、教学工作、专业能力、科研工作、社会认可、个人发展6个方面出发，体现了教师工作的数量、质量、效益和价值，是教师工作过程中表现出来的内在动力和外在实绩的综合评价。在评价体系构建方面，将教师工作实绩从点、线、面出发，逐层、逐项分解成多项要素，把所有要素按照一定关联度构建完整、科学、有效的评价体系。
第三，高职院校“双师型”教师绩效评价更加注重教师的实践教学能力。“双师型”教师与普通教师的显著区别在于“双师型”教师更加注重实践性、注重教学过程中理论知识与实践指导的传授、注重智力技能与操作技能双重应用。高职院校“双师型”教师绩效评价体系将实践教学与社会兼职纳入评价指标体系，充分体现“双师型”教师的技能水平和专业教学能力。鼓励教师在企业进行挂职锻炼，参与企业技术攻关、科技研发、工艺开发、社会培训等工作，加强教师与社会的交流、合作，有助于教师立足于行业企业，开展科学研究，并将自身的创新成果应用于社会实践，促进职业院校与政府、行业、企业的紧密联系，积极推进产教融合，更好发挥出职业教育本身的实用性与社会属性。加强教师在实践教学上的绩效考核力度，有利于促进“双师型”教师绩效考核的均衡。
第四，高职院校“双师型”教师绩效评价指标与教师个体发展紧密结合。在未来激烈的竞争环境中，“双师型”教师需要不断地积累实践知识、更新理论知识体系、深入第一线了解行业企业发展趋势并分析市场需求，而这需要“双师型”教师树立终身学习观念，以终身学习观念为主导而获得的软知识能量是属于个体的，是个体社会化的重要组成部分。高职院校“双师型”教师绩效评价更加关注“双师型”教师的个人发展，重视职业实践、社会实践和教育理论的更新体现，因此也将学历进修、学术交流、技能培訓等关乎教师个人潜力与发展的指标纳入绩效评价指标体系。绩效评价指标与教师自身发展的相关因素紧密结合，能更好地发挥教师绩效评价作用，促进教师形成终身教育、终身学习观念，从而更好地促进、激励教师的成长与发展，最终达到提高学校教学质量及影响力的目标。 （二）建议与展望
第一，修正与完善评价指标的权重。灰色关联分析绩效评价模型运用了改进的AHP与CRITIC法分别得到主观权重向量和客观权重向量，在实际运用中应考虑AHP专家打分的主观性，注意权重赋值的合理性以及采集数据的时效性。此外，评价指标的综合权重并不是一成不变的，对于不同高校、不同学科、不同阶段的“双师型”教师绩效评价的控制点和侧重点不尽相同，评价指标设定和权重的分配也应不同。因此，应结合实际情况，根据高职院校的层次、类型、发展目标及评价重点对主观权重与客观权重进行灵活分配，从而得到更加合理的评价结果。
第二，建立有效的导向和激励机制。基于改进灰色关联分析模型的“双师型”教师绩效评价方法对高职院校教师绩效考核方案的设计具有一定的理论和现实指导意义，为高职院校选拔、培养“双师型”教师提供有益参考和指导。高职院校，一方面应将绩效考核结果进行合理转化和利用，及时解决学校建设及“双师型”教师培养中存在的问题，积极发挥绩效考核作用，不断提高学校制度化管理水平;另一方面，应探索有效的导向和激励机制，不断了解和掌握教职工的工作绩效，结合“双师型”教师个人因素，不断挖掘“双师型”教师本身具有的潜力，提高“双师型”教师素质，使“双师型”教师个人业务能力和所在学校双赢。
第三，进一步优化考核评价体系。对接新时代高职院校“双师型”教师队伍建设要求，不断改善“双师型”教师绩效评价体系，形成职业院校、行业企业、培训评价组织多元参与的“双师型”教师评价考核体系。行业领域是职业教育的实践基地，是检验教育理论是否符合市场和行业企业需求的重要领域，深入行业领域内部学习也是提高“双师型”教师实践操作能力的最佳途径。建议将教师行业综合能力纳入考核体系，将教师能力标准进一步与市场需求、行业需求、生产一线需求相对接，有利于为行业、企业、市场量身打造应用技能型人才，也有助于“双师型”教师根据企业、行业发展趋势分析特定专业的就业趋向并开展针对性的教育教学活动。
第四，构建团队绩效评价体系。目前，理论教学和实践教学能力兼优的“双师型”教师教学团队较为短缺，已成为制约职业教育改革发展的“瓶颈”。知识型组织的发展使得团队合作研究成为加快科研产出、拓展科研范围的一种重要形式。因此，构建团队绩效评价体系，合理区分团队成员的科研、教学、社会等方面贡献，既可激发团队协作能力，发挥团队带头人作用，又是防止个别教师无作为的有力手段。同时，团队绩效评价体系应突出教师个体成长和“双师型”教学团队建设相结合，提高教师教育教学能力和专业实践能力，提升职业院校“双师型”教师队伍建设水平，为培养大批高素质技术技能人才提供有力的师资保障。
参 考 文 献
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Performance Evaluation of“Double-qualification”Teachers in Higher Vocational Colleges Based on Improved Grey Correlation Analysis Model
——The Case of Jiangsu Vocational College of Tourism
Zhou Chunguang， Dang Yaoguo， Ye Li， Zhang Xu， Wang Junjie
Abstract The performance evaluation of“double-qualification”teachers is an important work in higher vocational colleges， which needs a scientific， rational and strong practical performance evaluation system. This paper proposes a new performance evaluation index system of“double-qualification”teachers in higher vocational colleges from six aspects， namely： teachers’morality， teaching work， professional ability， scientific research， social recognition and personal development. Then， this paper constructs a performance evaluation model based on Grey Correlation Analysis Model， and combines the improved AHP and CRITIC methods to determine each index’s comprehensive weight. After applying this evaluation method to assess performance of eight“double-qualification”teachers in Jiangsu Vocational College of Tourism， the result shows that the evaluation outcome of the two synthetic weights evaluation model is more objective and accurate.
Key words Grey Correlation Analysis;“double-qualification”teachers; performance evaluation; index system.
Key words Grey Correlation Analysis;“double-qualification”teachers; performance evaluation; index system
Author Zhou Chunguang， senior engineer of Jiangsu Vocational College of Tourism （Yangzhou 225131）; Dang Yaoguo， professor of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics; Ye Li， Zhang Xu， Wang Junjie， Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
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