传统的教学评价，侧重于学习者掌握知识的数量和程度，因此可以用定量的方法，既搜集学者练习、测验、考试、作业及课堂口头回答问题的成绩数据，然后运用数理统计、多元分析等数学方法进行处理，提取出规律性的结论来，如：学生学习成绩多呈正态分布，方差值表明了评价群体中每一成员，对应达到的教学目标偏离的程度等。对于学习者的非智力因素，因为多是用语言加以描述的，所以多采用定性评价，评价的结果也是没有量化的描述性的资料。

      在新教学模式下的教学评价，因为评价的标准从知识转向了学习能力，还包括了学习动机，兴趣等非智力因素，因此，体现学生情况的数据，很难用数字精确地表示出来，而多用自然语言加以描述。在自然语言中，大量的陈述语句存在模糊性，对评价标准的描述也不例外，具有模糊性，如学习能力很强，学习兴趣浓厚，学习动机差，不能很好地与他人协作等。这些评价是明白的、具体的，但具有模糊性。那么对于评价标准的语言描述，能不能用定量评价方法呢？答案是肯定的。作法是将模糊性语言描述加以数量化，从而可利用传统的数学方法进行分析处理。模糊集合理论为把具有模糊性的语言描述进行量化提供了坚实的理论基础和操作性很强的科学方法，模糊多级多因素综合评判方法，能很好地适用于新教学模式下的教学评价。