主題
教師教育品質評估的現況與問題：目前依賴專家評判和學生評分的主觀性、可信度不足等限制。
研究方法與指標體系建構：結合問卷調查、信效度檢定、層級分析法（AHP）與優序圖法，建立客觀評估系統。
實證效果與應用價值：數據驅動的評量體系如何提升評量的準確性與公正性，支持教學管理與教師發展。
關鍵概念
教師教育品質評估的現存問題：
主觀性過強：依賴專家經驗或學生主觀感受，易受偏見影響。
可信度低：缺乏量化標準和多維度資料支撐。
研究方法：
資料收集：透過問卷調查取得多維度評估資料（如教學能力、課堂互動、學生回饋等）。
數據分析：
信效度檢定：確保資料可靠性和有效性。
層級分析法（AHP）：確定各評價指標的權重（如教學內容佔30%、教學方法佔25%等）。
優序圖法：將模糊指標（如「師德表現」）進行量化排序。
評鑑體系的創新性：
從單一主觀評分轉向多源數據融合的客觀評估。
引入資料探勘技術（如統計分析、權重計算）提昇科學性。
研究結果：
準確度提升：量化指標減少人為偏差（如學生評分中的情緒化傾向）。
公正性增強：透過權重分配平衡不同評量主體（如專家、學生、同儕）的觀點。
應用價值：
為學校管理提供動態教師績效參考。
幫助教師針對性改善教學弱點（如透過數據回饋優化課堂互動設計）。
總結
本文針對傳統教師教育品質評估的主觀缺陷，提出了一個以資料探勘為基礎的客觀評估系統。核心貢獻包括：
方法層面：結合問卷調查、信效度檢定與多準則決策方法（AHP、優序圖法），建構了可量化的指標系統。
實踐意義：
提升評價結果的準確度與公正性，減少人為幹擾。
為教學管理提供數據支持，協助教師專業發展（如個人化改進建議）。
未來方向：可進一步探討動態評估（如即時課堂資料蒐集）或結合人工智慧（如自然語言處理分析學生評語）。
該研究體現了教育評估從「經驗驅動」到「數據驅動」的轉型，對教育品質管理的科學化具有示範價值。
