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user: 3. 师资队伍评价指标体系分析 将三个专业(信息与计算科学专业、植物保护专业级生物科学专业)的师资队伍评价打分表数据筛选整理，并录入SPSS软件，应用因子分析 [ 7 ] 如表4： Table 4 Total variance of principal component interprete 成份 专业一 专业二 专业三 特征值 方差% 累积% 特征值 方差% 累积% 特征值 方差% 累积% 1 9.528 68.056 68.056 10.873 77.665 77.665 9.823 70.166 70.166 2 2.284 16.317 84.373 2.334 16.670 94.335 2.550 18.217 88.383 3 2.188 15.628 100.000 0.793 5.665 100.000 1.626 11.617 100.000 表4. 主成分解释的总方差 只列至前3个，从第3个开始累积总方差为100%。3个主成分总共解释了全部方差的100%，即包含原始数据的信息总量达到了100%。 各成分得分系数、除以根方差后系数列于表5。 Table 5 Coefficients of Principal component of 14 secondary indicators of 3 major 变量 专业一 专业二 专业三 第一 主成分 第二 主成分 第三 主成分 第一 主成分 第二 主成分 第一 主成分 第二 主成分 第三 主成分 V1 0.976 0.129 −0.173 0.927 0.330 0.988 −0.158 0.002 V2 −0.981 −0.188 −0.038 0.978 −0.046 0.973 −0.03 0.229 V3 −0.890 0.369 0.269 0.748 0.402 0.723 0.689 0.05 V4 −0.994 0.069 −0.086 0.927 0.330 0.873 0.435 0.221 V5 −0.971 −0.145 −0.189 0.959 −0.202 0.961 −0.246 0.129 V6 0.885 −0.418 0.204 0.987 −0.155 0.985 0.13 0.112 V7 0.885 −0.418 0.204 0.987 −0.155 0.985 0.13 0.112 V8 0.762 0.584 −0.279 −0.778 −0.369 −0.833 0.165 0.528 V9 0.266 0.738 0.620 −0.995 −0.035 −0.97 0.18 −0.161 V10 0.636 0.183 −0.750 −0.834 0.551 −0.615 0.765 0.191 V11 0.774 −0.487 0.404 0.958 0.205 0.846 0.221 −0.485 V12 0.593 0.690 0.415 −0.834 0.551 −0.278 0.951 0.139 V13 0.636 0.183 −0.750 −0.678 −0.735 −0.782 −0.349 0.517 V14 0.954 −0.232 0.192 −0.637 0.732 −0.579 0.216 −0.786 表5. 3个专业的14个二级指标的主成分系数表 按照通常的计算方法得到专业1的各主成分的线性组合分别为 y 1 = 0.976 x 1 * − 0.981 x 2 * − 0.890 x 3 * − 0.994 x 4 * − 0.971 x 5 * + 0.885 x 6 * + 0.885 x 7 * + 0.762 x 8 * + 0.266 x 9 * + 0.636 x 10 * + 0.774 x 11 * + 0.593 x 12 * + 0.636 x 13 * + 0.954 x 14 * y 2 = 0.129 x 1 * − 0.188 x 2 * + 0.369 x 3 * + 0.069 x 4 * − 0.145 x 5 * − 0.418 x 6 * − 0.418. x 7 * + 0.584 x 8 * + 0.738 x 9 * + 0.183 x 10 * − 0.487 x 11 * + 0.690 x 12 * + 0.183 x 13 * − 0.232 x 14 * y 3 = − 0.173 x 1 * − 0.038 x 2 * + 0.269 x 3 * − 0.086 x 4 * − 0.189 x 5 * + 0.204 x 6 * + 0.204 x 7 * − 0.279 x 8 * + 0.620 x 9 * − 0.750 x 10 * + 0.404 x 11 * + 0.415 x 12 * − 0.750 x 13 * + 0.192 x 14 * 其中 x 1 * 为专业素质， x 2 * 为教学态度， x 3 * 为教学技能， x 4 * 为教学效果， x 5 * 为对学生的培养， x 6 * 为科研项目， x 7 * 为科研经费， x 8 * 为科研论文， x 9 * 为出版教材及著作， x 10 * 为科技成果， x 11 * 为科技成果应用、获奖， x 12 * 为行政职务， x 13 * 为荣誉称号， x 14 * 为学术兼职。 其他两个专业的各个主成分的线性组合公式方法相同，此不赘述。进一步构造主成分 y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n 的线性组合，以每个主成分 y k 的方差贡献率k i 作为权数构造一个综合评价函数 F = k 1 y 1 + k 2 y 2 + ⋯ + k n y n ，依据计算出的F值大小进行排序或分类划级，具体结果如表6： Table 6 Score of Teacher team evaluation index of major 评价结果 y 1 y 2 y 3 F 名次 优秀 −6.879 −0.083 −0.787 −22.523 4 良好 −1.745 6.188 2.763 8.052 3 一般 8.413 −2.361 5.744 30.896 1 差 11.652 3.247 −7.944 29.124 2 表6. 专业1师资队伍评价指标得分等级排名 通过分析结果可见专业1评价等级为一般，趋近于较差，符合实际情况，说明师资队伍整体水平急需提升。教师工程实践能力薄弱，指导不到位。专业教师尽管学历高、理论知识扎实，却从未踏出过校园在企业一线工作，对企业的运行、管理模式、行业最新技术及人才需求变化不敏感，实践的匮乏也造成“填鸭式”教学格局；教师对学生进行创业方面的指导缺乏市场、客户需求及文化背景综合思考。在科技成果产出这一项特别需要加强发明专利、实用新型专利及外观设计专利的研发。继续探索提高教学效果的方法与机制。建立灵活高效的用人机制，外引内培并重，提倡流动，切实提高实践教师队伍的专业水平和整体素质，完善激励机制，促进实践教师队伍建设和科学技术创新，逐步形成教学、科研、技术兼容，核心骨干相对稳定的实践教师队伍 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。 通过分析结果可见专业2和3评价等级为优秀，符合实际情况，说明师资队伍整体水平非常好，稳步提升。对于国家级及省级重点学科而言，每年的国家级项目和科研经费在全校排名也是比较靠前的，而长期的对科研投入大量精力后，相比之下在教学上的投入难免不足，今后应加强教学质量建设，回归教学，热爱教学、倾心教学、研究教学、潜心教书育人，回归本份(表7，表8)。 Table 7 Score of Teacher team evaluation index of major 评价结果 y 1 y 2 F 名次 优秀 11.791 0.868 40.207 1 良好 6.199 3.325 25.518 2 一般 −3.104 8.015 2.009 3 差 −6.648 −3.013 −26.523 4 表7. 专业2师资队伍评价指标得分等级排名 Table 8 Score of Teacher team evaluation index of major 评价结果 y 1 y 2 y 3 F 名次 优秀 11.929 1.966 1.962 43.032 1 良好 5.898 9.097 3.573 37.572 2 一般 −1.673 6.224 −3.52 0.203 3 差 −5.69848 2.117891 4.243432 −9.067 4 表8. 专业3师资队伍评价指标得分等级排名