课堂教学评价的因素很多并均具有一定的模糊性，为此众多的学者对模糊数学在课堂教学中的应用进行了探讨。但是模糊集的隶属函数仅是单一的值，为此在应用不能同时表示支持、反对以及犹豫。而实际调查中却有很多的问卷存在着不同程度的犹豫并且存在问卷不完整的情况。为此如何从这些不完整的评价信息中搜集对于教师的课堂质量的综合评价就显得极为重要。下面就结合直觉模糊集来解决这一问题，希望可以为教学管理部门进行课堂质量评价提供参考。 
　　一、基于直觉模糊集的课堂教学质量评价 
　　（一）建立评价因素与评价集 
　　通过结合教学工作特点以及对学校专家、领导、教师意见的广泛争取，这里建立了较为完整而合理的指标体系与评价集。其中第一级指标分为教学态度、内容、方法以及效果四部分，然后又在此基础上设置了第二级指标，并通过满意与不满意进行评价。 
　　（二）评价数学模型的确定 
　　由于在课堂质量评价中涉及了很多因素，为了避免各因素权重过小现象，这里通过二级直觉模糊集进行了综合评价。首先通过上文所述的四个内容作为一级指标，然后在此基础上建立了二级评价指标，并按照层次与隶属关系自下而上的逐级进行直觉综合评价。通过对低层多指标的评价的综合来形成对上一级所对应的单指标的评价，从而构成了二级直觉综合评判体系。 
　　（三）各个评价因素权重的确定 
　　这里通过统计的方法确定各级评价因素的权重系数：W=（0.18，0.28，0.22，0.32），W1=（0.4，0.1，0.3，0.2），W2=（0.2，0.35，0.3，0.15），W3=（0.3，0.3，0.2，0.2），W4=（0.3，0.3，0.2，0.2）。 
　　（四）直觉模糊评价值的计算 
　　通过基于算子的直觉模糊决策可以得到有关教学态度、内容、方法、效果的一级综合直觉模糊值，分别为：diB1=（μiB1，v iB1）（i=1、2、……，m）、diB2=（μiB2，v iB2）（i=1、2、……，m）、diB3=（μiB3，v iB3）（i=1、2、……，m）、diB4=（μiB4，v iB4）（i=1、2、……，m）。以上各单因素构成了二级多因素模糊评价矩阵，然后借助于IFWA的直觉模糊决策就可以求出综合直觉模糊值di（i=1、2、……，m）。 
　　二、实例分析 
　　下面以应用型人才培养体系下的《大学信息技术基础》这门操作性很强的学科的教学质量评价为例。该课程作为一年级的必修公共课，进行这一评价对于了解教学情况、改善大学对于应用型人才的培养重视不足、教育脱节现象以及促进教师教学质量提升具有重要意义。担任本课程的共三位教师，通过课堂质量问卷调查来进行质量评价。 
　　对于三位教师的调查结果为：发放问卷均为105份，回收问卷分比为100、98、100。然后在此基础上根据问卷调查的结果将其汇总成基于直觉模糊集评价决策表。这里第二位教师关于“基本概念、理论以及实验操作讲解准确、透彻”的直觉模糊评价值为：在回收的98份中有94票指标为“满意”，“不满意”的为2票，其余两票为空白。按照直觉模糊的定义，μ2（C6）= 94/100 = 0.94，v2（C6）= 2/100=0.02，而犹豫票要包括空白的和没有回收的共计4张，从而得到犹豫度为π2（C6）=4/100=0.04。 
　　在此基础上按照集成算子对得到的一级直觉模糊评价决策表进行集结，从而得到教学态度的单因素直觉模糊评价值d1B1=（0.69，0.20），d2B1=（0.90，0.04），d3B1=（0.75，0.13），同理也可以得到其他三个因素的单因素直觉模糊评价。 
　　得到以上一级直觉模糊综合评价后就可以得到二级直觉模糊综合评价，同样按照集成算子进行集结，从而得到教师的课堂质量直觉模糊评价值，也就得到了不同教师的教学质量排序。