[摘 要]统计过程控制(SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对产品的生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，以达到控制质量的目的。文章通过将统计过程控制方法应用于高等学校课堂教学质量监控，对影响教学质量的诸要素进行检测和调节，并能够对异常情况进行预警，有效地将原有的评价体系从结果分析转向过程控制，提高了高等学校教学质量。

[关键词] 高校教学过程 统计过程控制 监测监控

基金项目：陕西教育学院科研基金项目（项目编号：11KJ025）。

引 言

2001年 3 月 15 日，我国政府颁布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十个五年计划纲要》提出，2005 年“高等教育毛入学率力争达到 15%左右”[1]，我国将跨入大众高等教育阶段。在实际过程中，我国高校连年扩招，招生人数急剧增加，高等教育的毛入学率已由1998 年的 9.8% 提高到 2004 年的19%，进入了国际通行的大众化阶段[2]。在此背景下，高等教育“量”的扩张与“质”的保障如何有效地统一，已成为我国高等教育界研究的重点。切实提高教学质量将是各高校各项措施的出发点和落脚点，而教学评价作为衡量教学质量一种基本手段，逐步得到了许多高校的重视并陆续采用。

教学是一个长期的过程，这种教学过程与企业制造产品的过程有许多相似之处。具体说就是学生对专业知识从未知到已知的过程，这个过程包括了教学准备、教学实施、教学效果测试等诸多环节。教学过程输出的就是满足客户（学生、学生家长和社会）需要的“教学质量”。因此对高校教学过程的监控就像生产企业对产品质量的监控一样，在生产过程的各个环节设置若干监控点，在产品处于半成品状态时随时发现问题，随时进行调整和处理。教学过程监测的思想就是在教学过程中设置若干测评环节，对教学质量随时进行评价，以用来监测、管控，并且做到发现问题及时纠正，保证教学质量的优质和稳定。因此，教学过程同样可以运用SPC技术进行分析来确定其过程是否处于稳定状态。教学过程监控如图1所示。

技术与控制图

统计过程控制(SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对产品的生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。SPC正是利用过程波动的统计规律性对生产过程进行分析控制的。在生产过程中，仅有随机性因素影响时，产品测量得到的特性值会服从正态分布X~N（μ，σ2），其控制图如图2所示，包含了正态性假定、3σ准则、小概率原理和反证法思想[3]。

UCL=μ+ 3σ,LCL=μ- 3σ,

P{μ- 3σ <μ+ 3σ}="99.73%

利用控制图对过程控制的目的，就需要获取样本数据，根据样本数据形成的样本点的位置及变化趋势，参照判断准则进行分析判断，给出调整的方法，并对调整的样本数据继续进行控制图监控，不断完善和调整，以达到质量的持续改进。

图2 控制图示例

基于SPC在教学过程质量监控系统

1.量化教学过程

授课的教师可以通过采集学生的听课情况数据统计了解教学过程性能以及教学过程中所存在的问题。通过这些统计数据了解自己的教学水平和执教能力，可以根据过程数据的反馈情况及时调整教学环节与方法，解决教学中存在的问题改进教学过程，提高过程能力，为高质量的教学过程奠定量化基础。利用SPC技术对指标进行量化从而实现对教学过程的动态评价和动态监控。

量化教学过程首先是在提出了教学目标的基础上，确定度量目标，而由度量目标决定具体的度量元，通过对度量元的采集，最终形成教学评价需要的指示器。根据高校课堂教学的实际情况，高校教学质量的评价指标一般包括了定性指标和定量指标。定性指标包括教学态度、教学内容、教学方法、教学效果和师德品质等。定量指标可以认定为专业素质数据（例如考试成绩）。

在定性指标集合中，本文采用了教学质量（专家用）评价指标集合和教学质量（学生用）评价指标集合。专家用评价指标集合由教学态度、教学内容、教学方法、教学效果四个部分组成，学生用评价指标集合由教学态度、教学内容、教学方法、教学效果、师德素质等五个部分组成。考虑到专家和学生的知识层次、认知能力、思维方式等方面的差别，对专家用评价指标和学生用评价指标的二级指标分别作了细化，根据侧重点的不同各指标的权重值不同。以课堂教学质量（专家用）评价指标表为表1所示。

表1 课堂教学质量（专家用）评价指标表

根据采集的基础数据，将这些数据绘制到控制曲线图上，便可以从控制图中反映出教师执教的能力。通过这些过程数据，可以让教学过程表达自身的性能和异常点，随着累积数据的增多，过程的状态将会更加真实地展现在控制图上。

2.利用控制图对教学过程进行监控

本文选用了灵敏度较高的－R控制图，并针对某高校三个学期对教师H的课堂教学质量共进行专家评价30次（第一学期10次、第二学期12次、第三学期8次），每次由5名专家评价；学生评价数据60次（第一学期20次、第二学期19次、第三学期21次），每次由5名学生评价，根据量化结果绘制出控制图，以学生评价结果为例。

近三个学期，从学生评价的角度教师H的教学过程则出现了几处异常。经过调查，教师H的学生评价2处得分偏低的原因一个是评价学生认为教师教学的经验不足，课堂例题讲解不够，另一个是评价学生认为教师在课堂上与学生的互动不足。将意见反馈给教师H，用以改进工作。

由于通过－R控制图展示了教学过程中存在的异常原因，通过对异常原因的调查和了解，解决了存在的问题并在今后的教学中避免了出现类似的情况，从而可以保证教学过程的稳定性。当教学过程稳定之后，可以通过控制图展示的过程能力，了解与教学目标要求的能力之间的差距，改进教学方法，从而提高教学质量。

结束语

通过量化教学过程，展现教学过程中存在的异常情况，通过对异常情况的了解，排除造成过程异常的特殊原因，从而使教学过程逐步达到稳状态。需要说明是，应用统计过程工具进行高等学校课堂教学质量评价是教学评价研究工作的一项新探索，肯定有许多有待完善的地方。而且教育研究者也应该明确，影响课堂教学质量的因素是多方面的，一些主观因素的干扰是很难完全消除的。因此只有进一步加强教学质量评价方法的研究，培养和激励调查人参与评价的积极性、主动性和客观性，同时逐步改进算法，尽量做到教学质量评价过程操作性强、结果客观公正。

参考文献：

[1]中华人民共和国国民经济和社会发展第十个五年计划纲要[N].中国教育报，2001-03-18.

[2]杨晨光.2004 年高等教育国际论坛举行[N].中国教育报，2004-11-12.

[3]钟伦燕,韩 俊,刘 红.统计过程控制技术原理和应用[M].北京:电子工业出版社,2001.

[4]米子川，韩秀兰.数据说话：基于统计技术的质量改进[M].北京：化学工业出版社,2009.

[5] William A. Florac, Anita D. Carleton. Measuring the Software Process[M] .New York: ADDISION-WESLEY,1999.

[6]Wheeler Donald J.. Understanding Variation-The Key to Managing Chaos[M].2nd ed. Knoxville, Tenn.: SPC Press,2000.

[7]李菊华,同毓舟. 六西格玛工具手册[M].上海:上海交通大学出版社,2005.