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摘要：职业院校的教育教学质量直接关系到技术人才的培养质量，而影响教育教学质量的因素分散于教学活动的各个环节，目前尚缺乏一种系统性的工具可以对整个过程进行评估。该文基于高等职业院校计算机基础课的教学特点和故障树分析方法，设计了基于故障树分析方法的教学质量评估系统，并且基于VC软件平台，开发了原型系统。该系统包括评估知识的获取与完善、图形化定性评估以及基于最小割集的定量评估等功能，可辅助提高教学质量。
关键词：职业教育；故障树方法；教学质量评估系统
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）22-0126-02
目前，课堂教学依然是我国职业院校的主要教育模式，因此要提高劳动者的素质与能力必须深入到课堂教学的实际中，对影响课堂教学的众多因素进行分析研究。
国内职业院校普遍采用检查表式多项指标综合评价法对教师的教学效果进行分析和评价，这种方法的优点是简单易行，在某种程度上可以达到评价教学效果的目的。然而，教学系统是由各种复杂的硬件、软件、环境和人等因素组成，简单几项指标很难全面反映这一系统的运转质量。并且，影响教学质量的各个因素重要性也不尽相同，它们之间还存在着复杂的联系，综合检查表不容易查清教学质量差的原因和途径以及各因素对教学效果的影响程度。
为了解决这个问题，不少教育研究人员采用“故障树分析法”对职业院校的开课质量进行评价。该类方法将借鉴了系统可靠性工程理论，可以全面的对教学过程的各个环节进行综合性分析，从定性和定量两个层次找出影响教学质量的原因。
1故障树分析法简介
故障树分析（Fauh Tree Analysis）技术是美国Bell电报公司的电话实验室进行火箭发射系统的安全评估时提出的一种系统工程方法。随后波音公司分别发展了定性和定量的故障树分析方法。发展到今天，故障树分析方法已经是可靠性分析和风险评估领域最常用的方法之一。传统的故障树，主要分析系统故障产生的原因，计算各底事件导致顶事件发生的概率。
故障树适用于二状态系统，即每个单元均有成功和失效两种状态。设某一系统由n个单元组成，针对该系统建立故障树，故障树的顶事件为系统失效，记为T；故障树的底事件为系统各个单元无法完成规定功能，记为Bi，单元状态记为Si，
对于并联结构有，
不管故障树的结构如何，其顶事件都可以用上述结构函数的组合表示。
割集与最小割集是从故障树引申出来的一个概念：
割集（Cut Sets）：如果故障树的某几个底事件共同发生将引起顶事件的发生，那么称这几个底事件的集合称为割集。
最小割集（Minimal Cut Sets）：对于故障树的某个割集，如果去掉其中任一底事件后都不再构成割集，那么称这样的底事件集合称为最小割集。
故障树教学质量评估法可以教师弄清教学目标未达成的故障模式，同时可在对教学过程的故障进行预测和诊断中，找出过程中存在的薄弱环节，以便在实施中采取相应的改进措施，进而实现教学质量的最优化。
由于故障树是由特定的逻辑门构成的逻辑图，因此可借助计算机程序来辅助建树和做定性定量分析。
2教学质量评估模型
教学质量评估模型可以根据课程的特点以及教师的教学经验进行创建。这里，参考同类型分析目标的故障树进行说明，将不希望发生的“课堂教學质量差”作为顶事件，以顶事件为出发点对其逐层进行分析，找出影响课堂教学效果的原因。
在顶事件之下，教师、学生和教学环境是课堂教学最主要的三个组成部分，将其作为二级中间事件。继续细化，教师部分包括教学方法、教师魅力和授课速度三个子部分；学生部分包括学习态度、学习动机与学习方法三个子部分；教学环境部分包括习题课、实验课、教学内容和课堂管理四个子部分。将这些子部分都作为三级中间事件，每个三级中间事件都包含若干不同的基本事件，基本事件位于故障树模型的最底层。各个层次之间通过逻辑门连接成树形图，以此来描述课堂教学过程中各个环节之间的逻辑关系，如图1所示。
3教学质量评估系统
基于教学质量评估故障树模型，评估系统包含评估模型导入模块、知识库编辑模块、教学评估知识库、图形化定性评估模块、基于最小割集的定量评估模块，软件框架六个部分。
3.1软件框架
软件框架是教学质量软件的用户接口，是软件直接与评估人员接触的部分，基本的要求是简单易用。普通的单机版本软件，按界面类型不同，可分为基于对话框的软件、单视图的软件、多视图的软件和网页型界面软件。
基于故障树分析方法的教学质量评估系统包含四个模块，其中图形化定性评估模块和基于最小割集的定量评估模块需要和用户进行交互，因此采用对话框中嵌入视图的软件框架。用户通过导航区的按钮来选择不同的模块，软件在视图显示区域进行切换来响应用户的选择。
3.2评估模型导入、知识库编辑模块与评估知识库
在课程准备阶段，需要创建教学质量评估系统的模型。通过评估模型导入模块，可以将已有模型中的有用信息提取出来，存储到诊断软件知识库中。
如果没有合适的评估模型可供导人，或者导入的信息需要修改与完善，则利用知识库编辑模块进行创建和修改。
3.3图形化定性分析模块
图形化定性分析模块的功能包括两个方面：首先，通过可视化手段帮助教师熟悉影响教学质量的各个因素的逻辑关系。其次，在教学效果不好时，为教师提供分析参考与信息记录。
3.4基于最小割集的定量评估模块
设教学评估故障树的底事件集合为X={x1，x2，…，xn}，其中xi为各个底事件的状态变量。这些底事件可以组合成许多不同形式的底事件集合，当最小割集中的底事件全部发生时，顶事件必定发生，当最小割集中的底事件没有全部发生时，顶事件必定不发生。这样的底事件集合就代表了导致教学质量差一种故障模式。若教学过程较为复杂，一般存在多种故障模式。
在系统工程学中，求故障模式的方法很多，有真值表法，Monte Carlo法、Semanderes法和Fussell法等。
定量评估模块采用经典方法计算出所有可能导致“课堂教学质量差”的失效模式。根据需要，还可进一步定量计算出这些失效模式的发生概率，并按照一定的顺序排序，为教师改进教学活动提供指引。
4原型系统实现
VC 6.0，是微软公司开发的面向对象的软件开发环境，具有较强的数据库连接和图像开发功能。基于VC 平台，开发了教学质量评估系统原型。
利用该系统，教师可以在准备阶段通过图形化的界面创建教学质量评估模型，并将其转换为知识库；通过知识库编辑模块，可根据教学活动的实际情况对知识库进行修改，并加入节点描述、提示信息。利用图形化定性分析模块，教师可以分层浏览各级节点，自顶向下逐个排查，支持标记功能。通过定量评估模块，可以计算出所有的故障模式，并将故障模式的发生概率由大到小进行排序，以便教师先查找发生概率较大的故障模式中的影响因素，从而更快速的改进教学活动。
5总结
近年来基于故障树的教学质量评估方法成为高等院校教学评估领域的研究热点之一。该方法借鉴了系统工程理论，可以从全局上找出影响课堂教学效果的原因，同时又可以发现提高课堂教学效果的途径。
本文设计了基于故障树分析方法的教学质量评估软件系统并完成了原型系统开发，使得故障树这一工具可以更便捷地帮助高等院校教师改进教学过程。
关键词：职业教育；故障树方法；教学质量评估系统
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）22-0126-02
目前，课堂教学依然是我国职业院校的主要教育模式，因此要提高劳动者的素质与能力必须深入到课堂教学的实际中，对影响课堂教学的众多因素进行分析研究。
国内职业院校普遍采用检查表式多项指标综合评价法对教师的教学效果进行分析和评价，这种方法的优点是简单易行，在某种程度上可以达到评价教学效果的目的。然而，教学系统是由各种复杂的硬件、软件、环境和人等因素组成，简单几项指标很难全面反映这一系统的运转质量。并且，影响教学质量的各个因素重要性也不尽相同，它们之间还存在着复杂的联系，综合检查表不容易查清教学质量差的原因和途径以及各因素对教学效果的影响程度。
为了解决这个问题，不少教育研究人员采用“故障树分析法”对职业院校的开课质量进行评价。该类方法将借鉴了系统可靠性工程理论，可以全面的对教学过程的各个环节进行综合性分析，从定性和定量两个层次找出影响教学质量的原因。
1故障树分析法简介
故障树分析（Fauh Tree Analysis）技术是美国Bell电报公司的电话实验室进行火箭发射系统的安全评估时提出的一种系统工程方法。随后波音公司分别发展了定性和定量的故障树分析方法。发展到今天，故障树分析方法已经是可靠性分析和风险评估领域最常用的方法之一。传统的故障树，主要分析系统故障产生的原因，计算各底事件导致顶事件发生的概率。
故障树适用于二状态系统，即每个单元均有成功和失效两种状态。设某一系统由n个单元组成，针对该系统建立故障树，故障树的顶事件为系统失效，记为T；故障树的底事件为系统各个单元无法完成规定功能，记为Bi，单元状态记为Si，
对于并联结构有，
不管故障树的结构如何，其顶事件都可以用上述结构函数的组合表示。
割集与最小割集是从故障树引申出来的一个概念：
割集（Cut Sets）：如果故障树的某几个底事件共同发生将引起顶事件的发生，那么称这几个底事件的集合称为割集。
最小割集（Minimal Cut Sets）：对于故障树的某个割集，如果去掉其中任一底事件后都不再构成割集，那么称这样的底事件集合称为最小割集。
故障树教学质量评估法可以教师弄清教学目标未达成的故障模式，同时可在对教学过程的故障进行预测和诊断中，找出过程中存在的薄弱环节，以便在实施中采取相应的改进措施，进而实现教学质量的最优化。
由于故障树是由特定的逻辑门构成的逻辑图，因此可借助计算机程序来辅助建树和做定性定量分析。
2教学质量评估模型
教学质量评估模型可以根据课程的特点以及教师的教学经验进行创建。这里，参考同类型分析目标的故障树进行说明，将不希望发生的“课堂教學质量差”作为顶事件，以顶事件为出发点对其逐层进行分析，找出影响课堂教学效果的原因。
在顶事件之下，教师、学生和教学环境是课堂教学最主要的三个组成部分，将其作为二级中间事件。继续细化，教师部分包括教学方法、教师魅力和授课速度三个子部分；学生部分包括学习态度、学习动机与学习方法三个子部分；教学环境部分包括习题课、实验课、教学内容和课堂管理四个子部分。将这些子部分都作为三级中间事件，每个三级中间事件都包含若干不同的基本事件，基本事件位于故障树模型的最底层。各个层次之间通过逻辑门连接成树形图，以此来描述课堂教学过程中各个环节之间的逻辑关系，如图1所示。
3教学质量评估系统
基于教学质量评估故障树模型，评估系统包含评估模型导入模块、知识库编辑模块、教学评估知识库、图形化定性评估模块、基于最小割集的定量评估模块，软件框架六个部分。
3.1软件框架
软件框架是教学质量软件的用户接口，是软件直接与评估人员接触的部分，基本的要求是简单易用。普通的单机版本软件，按界面类型不同，可分为基于对话框的软件、单视图的软件、多视图的软件和网页型界面软件。
基于故障树分析方法的教学质量评估系统包含四个模块，其中图形化定性评估模块和基于最小割集的定量评估模块需要和用户进行交互，因此采用对话框中嵌入视图的软件框架。用户通过导航区的按钮来选择不同的模块，软件在视图显示区域进行切换来响应用户的选择。
3.2评估模型导入、知识库编辑模块与评估知识库
在课程准备阶段，需要创建教学质量评估系统的模型。通过评估模型导入模块，可以将已有模型中的有用信息提取出来，存储到诊断软件知识库中。
如果没有合适的评估模型可供导人，或者导入的信息需要修改与完善，则利用知识库编辑模块进行创建和修改。
3.3图形化定性分析模块
图形化定性分析模块的功能包括两个方面：首先，通过可视化手段帮助教师熟悉影响教学质量的各个因素的逻辑关系。其次，在教学效果不好时，为教师提供分析参考与信息记录。
3.4基于最小割集的定量评估模块
设教学评估故障树的底事件集合为X={x1，x2，…，xn}，其中xi为各个底事件的状态变量。这些底事件可以组合成许多不同形式的底事件集合，当最小割集中的底事件全部发生时，顶事件必定发生，当最小割集中的底事件没有全部发生时，顶事件必定不发生。这样的底事件集合就代表了导致教学质量差一种故障模式。若教学过程较为复杂，一般存在多种故障模式。
在系统工程学中，求故障模式的方法很多，有真值表法，Monte Carlo法、Semanderes法和Fussell法等。
定量评估模块采用经典方法计算出所有可能导致“课堂教学质量差”的失效模式。根据需要，还可进一步定量计算出这些失效模式的发生概率，并按照一定的顺序排序，为教师改进教学活动提供指引。
4原型系统实现
VC 6.0，是微软公司开发的面向对象的软件开发环境，具有较强的数据库连接和图像开发功能。基于VC 平台，开发了教学质量评估系统原型。
利用该系统，教师可以在准备阶段通过图形化的界面创建教学质量评估模型，并将其转换为知识库；通过知识库编辑模块，可根据教学活动的实际情况对知识库进行修改，并加入节点描述、提示信息。利用图形化定性分析模块，教师可以分层浏览各级节点，自顶向下逐个排查，支持标记功能。通过定量评估模块，可以计算出所有的故障模式，并将故障模式的发生概率由大到小进行排序，以便教师先查找发生概率较大的故障模式中的影响因素，从而更快速的改进教学活动。
5总结
近年来基于故障树的教学质量评估方法成为高等院校教学评估领域的研究热点之一。该方法借鉴了系统工程理论，可以从全局上找出影响课堂教学效果的原因，同时又可以发现提高课堂教学效果的途径。
本文设计了基于故障树分析方法的教学质量评估软件系统并完成了原型系统开发，使得故障树这一工具可以更便捷地帮助高等院校教师改进教学过程。