所举例子至少要合下列标准之一： （1）、学生熟悉的事物。 （2）、对准了学生的难点或问题的要害。 （3）、所要说明的问题具有典型的说服力。 （4）、形象、生动、具体、富有趣味。
v1=好 v2=较好 v3=一般 v4=较差 v5=差 评语集合 教学 基本要求 v1 v2 v3 v4 v5 u0 u1 u2 u3 u4 u5 u6 u7 u8 u9 表(1) 统计表
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填写课堂教学定量表（2）如下：
评语集合 教学 要求 权数 v1 v2 v3 v4 v5 u0 u1 C0 C1 C2 U01 U11 U21 U02 U12 U22 U03 U13 U04 U14 U24 U05 U15 u2 U23 U33 U43 U53 U63 U73 U83 U25 U35 U45 U55 U65 U75 U85 U95 u3 u4 C3 C4 U31 U41 U32 U42 U34 U44 u5 u6 u7 u8 u9 C5 U51 U61 U71 U81 U91 U52 U62 U72 U82 U92 表（2） 定量表
U54 U64 U74 U84 U94 C6 C7 C8 C9 U93
其中表（2）中 Uij?i??0,9?,j??1,5??为统计表中ui,vj档打“√”的数目。 不妨设n为所收回的定性表（1）的有效张数，构造矩阵A：
A??aij?10?5,其中aij?uijn
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二，第一次量化模型：
确定权向量C的每一份量Ci，要求Ci?0。（i∈[0,9]）且?Ci?1。
i?09比如取：
C0=0.10, C1=0.11, C2=0.11, C3=0.09, C4=0.08,
C5=0.08, C6=0.09, C7=0.10, C8=0.12, C9=0.12
于是作：D=C*A，D??d1,d2,d3,d4,d5?其中dj??ciaij j=（1，2，3，4，5）
i?09填第一次量化表： 好 较好 一般 较差 差 d1 d2 d3 d4 d5 三：第二次量化模型
确定常数：m,n1,n2,n3且0.75 如果：d1?m且d1?n1?d2?m,则课堂教学“较好”。 总分为R?d1?n1?d2 如果：d1?n1?d2?m且d1?n1?d2?n2?d3?m,则课堂教学“一般”。 总分为R?d1?n1?d2?n2?d3 如果：d1?n1?d2?n2?d3?m且d1?n1?d2?n2?d3?n3?d4?m,则课堂教学“较差”。 总分为R?d1?n1?d2?n2?d3?n3?d4 如果：d1?n1?d2?n2?d3?n3?d4?m,则课堂教学“差”。 总分为R?d1?n1?d2?n2?d3?n3?d4 学生对教师的评价的最终得分为分数所在范围里的R值 （比如取：m=0.8 n1=0.8 n2=0.7 n3=0.6 ） 在模型一和模型二的基础上，引入了模型三，使得模型更加完善，使得模型更加合理。 第 13 页 共 18 页 6.2.3 模型三 ——学校领导对教师的评价 设U={u1 ,u2 ,??, un}为n 个因素，V={v1,v2,??,vm}为m个评判。由于各种因素所在的地位不同，作用也不同，可用权重A={a1,a2,??，an}来描述，模糊综合评价的方法如下： 一、建立模糊综合评价 用Rij?0?Rij?1?表示vj对因素ui所作的评价，得到模糊综合评判矩.R?rij??n?m 二、综合评判 综合评判B=A⊕R=（b1,b2,??，bm）是V上的一个模糊子集，根据运算⊕的不同定义，可得到不同的模型。 M（∧，∨）-----主因素决定型 ?ai，?j?1,2,??,m?由于综合评判的结果bj的值仅由aiBj?max?rij?1?i?n?与rij（i=1，2，??，n）中的某一个确定（先取小，后取大运算），着眼点是考虑主要因素，其他因素对结果影响不大，这种运算有时出现决策结果不易分辨的 情况。 因素集U={政治表现及工作态度，教学水平，科研水平，外语水平}，评判集={好，较好，一般，较差，差}。 (1)建立评审模糊综合评判矩阵 教师督导团的每个成员对被评判的对象进行评价，假定教师督导团由7人组成，用打分或投票的方法表明各自的评价，例如对张某，教师督导团中有4人认为政治表现及工作态度好，2人认为较好，1人认为一般，对其它因素也做类似的评价，其结果如表（3）所示。 评判集 好 较 一 较 差 因素集 好 般 差 政治表现及工作态度 教学水平 科研水平 外语水平 表（3） 4 6 0 2 2 1 0 2 1 0 5 1 0 0 1 1 0 0 1 1 第 14 页 共 18 页 设cij（i=1，2，3，4；j=1，2，3，4，5）表示赞成的第i项因素为第j种评价的票数，令 cij (i=1,2,3,4；j=1，2，3，4，5)， gij?5?cijk?1得到模糊综合评判矩阵 00??0.570.290.14?0.860.14?000?G???000.710.140.14???0.290.290.140.140.14?? (2)综合评价 由于高校有的教师是以教学为主，有的是以科研为主，所以对各个因素的侧重程度是不同的，下面给出两种不同的侧重： 以教学为主的教师，给出权重A1=(0.2,0.5,0.1,0.2); 以科研为主的教师，给出权重A2=（0.2,0.1,0.5,0.2）. 用模型M（∧，∨）计算得： B1=(0.5,0.2,0.14,0.14,0.14) B2=(0.2,0.2,0.5,0.14,0.14) 将B1,B2归一化（即将每个分量除以分量总和），得： B1=(0.46,0.17,0.12,0.12,0.12) B2=(0.17,0.17,0.42,0.12,0.12) 在对有些实际问题的处理中，为了充分利用综合评判带来的信息，可视评判结果所形成的向量为一权重（归一化），将评判集的等级用1 分制数量化，则将评判结果进行加权平均，就可以得到最后的学校领导对这位教师的评判总分了。 比如，就以这个模型中的数据，以教学为主的评判结果B1=(0.46,0.17,0.12,0.12,0.12), 评判集V={好，较好，一般，较差，差} 把其数量化为评判集： V=（1.0,0.8,0.7,0.6,0.5） 则可以得到总分为 W=(0.46,0.17,0.12,0.12,0.12)(1.0,0.8,0.7,0.6,0.5)T=0.82(分) 可以规定总分在0.85分以上为好，0.80分为较好，0.70分为一般，0.65分为较差，0.60分为差。 推而广之，用这样的方法可以得出学校领导对每个教师的评价总分：W 这样的话就可以和前面的学生对教师的评价结果相对应来综合评价一位教师了。 第 15 页 共 18 页
