[高校教师教育技术培训模型的建立、修改与验证]十大考研没出路的专业
时间：2019-01-14 03:32:19 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
【摘要】高校教师的教育技术培训已经成为教育部门的一项常规性工作,但如何提高培训效果一直困扰着各级各类培训机构。该研究利用结构方程建模的统计学方法,建立了高校教师教育技术培训模型,并利用该模型揭示出了提高教育技术培训效果的思路。
【关键词】高校教师;教育技术培训;模型;结构方程建模
【中图分类号】G451.2 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097(2009)07―0060―03
为进一步提高山东省高等学校教师的信息素养和信息化教学实践能力,山东省教育厅在2007年8月发出了《关于开展高等学校教师现代教育技术培训工作的通知》,开始对省属高校中45岁以下的中青年教师实施教育技术培训,对培训合格者颁发省教育厅统一印制的“山东省高等学校教师现代教育技术培训合格证”,并将其逐步作为今后教师考核、职务晋升等方面的依据。
自培训工作开展以来,虽然在一定程度上推动了高校教学信息化的进程,但是面临培训时间短(80学时),培训方式单一(采取集中授课方式),被培训教师基础水平参差不齐等诸多短期内难以改变的现实条件,如何提高教育技术培训效果已经成为一个亟待解决的难题。本研究正是针对这种现状,首先总结出了影响教育技术培训效果的相关因素,并重点提取出了作为教育技术培训机构可以改变的因素,建立了高校教师教育技术培训的初始模型(如图一所示);然后利用结构方程建模的统计学方法,定量分析了各因素对培训效果影响的大小以及各因素之间的相互关系,并根据这些数据对初始模型的不合理之处进行了修改;最后,揭示出了修改后的培训模型对改善教育技术培训效果的启示。
一 高校教师教育技术培训模型的建立
本研究中初始模型的建立以文献研究为主要依据,作者在清华同方CNKI-中国期刊全文数据库中以“高校教师”、“教育技术培训”为篇名检索词,时间限定在1999-2008,共检索到相关文献54篇,阅读后发现有27篇文献讨论了高校教师教育技术培训效果的影响因素。将27篇文献中涵盖的因素列举出来,根据因素出现次数的多少进行排列,舍去出现频率过低的因素以及教育技术培训机构无法改变的因素后,形成了初始模型中需要保留的内部因素和外部因素。其中,内部因素主要指受训教师参加培训时的学习态度和学习动机;外部因素主要包括培训机构所提供的培训目标、培训内容、培训教师、培训方法和培训环境。
北京师范大学心理学院王爱平等人[1]的研究表明,学习动机对学习效果有着直接的影响,而学习态度则是通过学习动机间接地影响学习效果;中科院心理所的梁海梅等人[2]考察了成就目标、学习动机和学业成就之间的关系,结果发现成就目标通过学习动机间接地影响学业成就;台湾国立高雄师范大学的吴坤璋等人[3]探讨了影响学生科学学习动机的因素,结果显示教师的教学对学生的学习动机有显著的影响,学习环境则通过学生的学习态度间接地影响着学习动机;英国伦敦大学的Reiss[4]则发现学习内容的选择会影响学生的学习态度。另外,从一般的教学理论和实践中可以得到培训内容和培训教师将影响培训方法的结论。
基于上述文献探讨的结果,以及外部因素将通过内部因素影响学习结果的假设,作者总结出了图1所示的高校教师教育技术培训的初始模型,但由于高校中青年教师具有学历高、学习目的明确、学习能力强等显著特点,使得基于其他学习群体建立起来的初始模型不可避免地会存在一些错误,需要通过实证研究进一步加以修正。
二 高校教师教育技术培训模型的修改
在此步骤中,作者采用实证研究的方式来完成初始模型的修改。其中,具体的数据分析方法是利用多元数据分析中的结构方程模型,即用一些简化的结构和关系建立模型,以此来描述并替代一些烦琐复杂的变量间关系。它可以让研究者计算不同可能模型的拟合指数,并通过比较从中找出一个既简单又拟合得好的模型。
1 实验研究的方法
(1) 实验研究中被试的选择
根据本研究的目的,作者在2008年4月至2008年11月期间,选择了654名接受教育技术培训的中青年高校教师作为研究的对象,被试的来源涉及山东省不同层次的高校,并涵盖了高校中的大部分学科。作者将654名被试的数据随机分成两个等份,首先将327名被试的数据用于培训模型的修改,其次将另外327名被试的数据用于培训模型的效度验证。
(2) 实验研究中测量工具的编制
实验研究中测量工具的编制涉及到初始模型中的各个因素,其中,部分因素的测量是由作者自行开发设计的,也有些因素的测量是源自经过有效验证的已有量表,研究中所有量表均采用Likert5点量表的记分方式。
培训环境:该因素包含了考核管理、学习资源和学习氛围等三个维度,具体包括考核评价方式、管理制度、学习资源、硬件设备和学习环境等内容,由9个问题组成。
培训内容:对该因素的测量主要从培训内容的前瞻性、实用性、适度性、兴趣性和实践性等方面展开的,量表由5个问题组成。
培训目标:该量表主要测量了培训目标的发展性、可行性、挑战性、社会性和时代性,共包含5个问题。
培训教师:该因素评价了培训教师的教学技能、学识水平、教学组织、师生关系和教学态度,量表由6个问题组成。
培训方法:该因素的测量围绕培训方法是否与培训目标、培训内容、培训教师以及学习者的认知方式相符合,总结出4个问题。
学习态度:根据国内学者陶德清[5]的观点,本研究从情感体验、行为倾向和认知水平等三个维度测量学习者的学习态度,量表中包括了7个问题。
学习动机:考虑到被试的职业特点,本量表从职业取向、外界期望、求知兴趣以及竞争取向等四个维度测量了学习者的学习动机,由7个问题组成。
学习结果:由于教育技术培训具有操作性和应用性强的显著特点,传统的客观测验很难反映出学习者的学习结果,作者采用了让学习者自我评价的方式来测量学习结果。本研究中所采用的关于教育技术培训效果的自我评价量表,是在南京师范大学张一春等人[6]所构建的高校教师教育技术能力标准模型的基础上修改而成的,量表中包含了意识与责任、教学应用、教学资源和教师发展等四个维度,由17个问题组成。
2 实验研究的结果
本研究利用LISREL8.70进行数据分析,以最大似然法(ML)完成参数估计。评价模型的拟合指数包括:卡方(�2)、自由度(df)、近似误差均方根(RMSEA)、比较拟合指数(CFI)、非范拟合指数(NNFI)等,这些拟合指数的功能在于评价模型和样本数据的匹配程度。一般认为,当�2/df在2.0与5.0之间,CFI和NNFI的值在0.9以上,RMSEA的值在0.08以下,所拟合的模型就是一个可以接受的模型[7]。
(1) 初始模型M1
结果显示,初始模型M1的拟合效果不错,其拟合指数分别为:�2=5023.89,df=1695,�2/df=2.964,RMSEA=0.084,NNFI=0.96,CFI=0.96。但研究者通过分析LISREL系统所提供的修正指数(MI)和路径系数等信息,发现可以通过增加和删除部分路径对初始模型M1实施进一步修改。
(2) 修正模型M2
在修改过程中,首先考虑的是要不要增加新路径,根据系统所提供的修正指数不难看出,M1中培训环境和学习结果之间存在显著的因果关系(MI=141.77)。据此,研究者在模型中增加了培训环境指向学习结果的路径,使初始模型M1改变为修正模型M2,系统的分析结果也显示出修正模型M2的部分拟合指数与初始模型M1相比,有了一定的改善,具体为:�2=4848.25,df=1694,�2/df=2.862,RMSEA=0.083,NNFI=0.97,CFI=0.97。
(3) 修正模型M3
模型M2的修正指数提供了在培训内容和学习结果之间建立因果关系的信息,即通过增加培训内容指向学习结果的路径,使修正模型M2改变为修正模型M3。其拟合指数为:�2=4844.83,df=1693,�2/df=2.861,RMSEA=0.083,NNFI=0.97,CFI=0.97。这时,系统所提供的修正指数显示M3中各因素之间不再存在新的因果关系,即不需要考虑增加新的路径,研究者下一步要考虑的是减少模型M3中的原有路径。
(4) 修正模型M4
分析LISREL系统所提供的路径系数,发现在各因素关系中,培训教师指向培训方法的路径系数最小,没有达到显著性水平,可以删除该路径,这时,修正模型M3改变为M4。修正模型M4的拟合指数为:�2=4844.89,df=1694,�2/df=2.860,RMSEA=0.083,NNFI=0.97,CFI=0.97。可以看出,与模型M3相比较,模型M4的拟合指数并没有明显的改善,但是,删除了培训教师指向培训方法的路径后,模型得到了简化,因此由模型M3向M4的改动是有效的。
之所以产生了培训教师与培训方法间不存在因果关系的现象,主要原因在于现有的培训模式只能是不同的培训教师使用相同的培训方法,从而限制了培训教师在教学方法上的自主性。由于现实条件的限制,研究者认为培训机构在短期内是难以改变这种现状的。
(5) 最终模型M5
继续分析LISREL系统所提供的关于模型M4的路径系数,可以发现培训方法指向学习动机的路径系数也没有达到显著性水平,应该删除该路径,修正模型M4变为M5(如图2所示,图中还标示出了具有因果关系的各因素之间路径系数的大小)。模型M5的拟合指数为:�2=4845.05,df=1695,�2/df=2.858,RMSEA=0.083,NNFI=0.97,CFI=0.97。相对于模型M4,该变动之所以被接受也是模型得到了简化。
导致培训方法对学习者学习动机影响不显著的原因,除了培训方法的僵化外,也与高校教师学历层次高,自学能力强的自身特点有关,即使培训方法与其认知方式并不相符时,他们也能够通过调整自己的学习方式积极适应所面对的培训方法,从而使其学习动机并不显著地依赖于培训方法。
另外,从LISREL所提供的修正指数和路径系数来看,模型不再需要增加和删除路径,模型M5的拟合指数�2/df、NNFI和CFI都符合要求,只有RMSEA=0.083比0.08的要求略高了一点,但也有部分文献中提到,只要RMSEA小于0.1就表示是一个好的拟合指数[8],因此研究者认为M5可以作为最终模型被接受。
三 高校教师教育技术培训模型的验证
最终模型M5的获得,是通过不断修改因素间的因果关系,得到与特定样本数据拟合较好的模型,然而此模型能否普遍适用于其他样本,就必须进行交互效度(Cross-validation)验证。本研究中将另外327名被试的数据用于最终模型M5的交互效度验证。验证的结果显示,LISREL系统所提供的拟合指数和路径系数变化甚微,这表明最终模型M5具有良好的交互效度。
四 高校教师教育技术培训模型的启示
从高校教师教育技术培训的最终模型M5中能够看出,作为教育技术培训机构有能力决定的五个因素(培训内容、培训教师、培训方法、培训环境、培训目标),有四个对学习结果产生了直接或间接影响。其中,影响最大的是培训环境,其效应大小(β)达到0.445(β=0.42+0.33*0.76*0.10);其次是培训内容,β=0.08+0.37*0.76*0.10=0.108;再次是培训教师,β=0.18*0.10=0.018;影响最弱的是培训目标,β=0.08*0.10=0.008;而培训方法没有对学习结果产生有效影响。为了能够获得更为深入的启示,以下将对这五个因素做具体分析。
1 培训环境
从最终模型M5所提供的路径系数中可以看出,培训环境对学习结果的影响远远超出其他因素对学习结果的影响,因此需要对培训环境做较为细致的剖析。本文中培训环境包含了考核管理、学习资源和学习氛围等三个维度,研究者对这三个维度和学习结果之间做了相关分析,发现其相关程度依次为学习氛围(r=0.754)、学习资源(r=0.745)、考核管理(r=0.672)。在学习氛围中,与学习结果最为密切相关的是能否与授课教师、辅导教师以及学习者之间进行顺畅的交流;在学习资源中,受到关注的是培训机构能否提供与学习者专业接近的教学课件与网络课程,这就要求培训机构在准备电子学习资源的时候,涵盖的学科范围尽量广一些,以满足不同学科学习者的需求;在考核管理中,学习者对培训机构所沿用的传统客观测验表示了不满,希望能以灵活、合理的项目考核方式来取代。
2 培训内容
在对培训内容的评价上,学习者体现出了彻底的实用性,培训内容能否对实际的教学和科研工作提供帮助,能否促进教师的日后发展,成为影响学习结果的重要指标。
3 培训教师
从对培训教师的评价来看,学习者对培训教师的知识素养、教学态度都感到满意,但认为授课教师与学习者之间还缺少足够的交互。
4 培训目标
学习者对培训机构所制定的培训目标普遍感到满意,因此也削弱了培训目标与学习结果之间的因果关系。
5 培训方法
培训方法没有对学习结果产生有效的影响,是出乎研究者意料之中的。而从问卷的最终结果来看,学习者对培训方法的评价也是较低的。但培训机构在面临培训时间短、培训设施有限的情况下,很难给培训教师自主权,让他采用灵活机动的培训方法,自然这种僵化的统一培训方法也难以激发起学习者的学习动机。另外,从培训内容与培训方法的因果关系中可以看出,在现有条件下,培训内容对培训方法起到了决定性作用,即理论性的培训内容采用集中授课的方法,而应用性的培训内容采用授课与实践练习相结合的方法。
需要补充一点的是,在高校教师教育技术培训模型建立
的过程中,研究者并没有纳入学习者的基础水平。毫无疑问,学习者的基础水平会直接和间接地影响学习结果,之所以在模型中没有考虑该因素,是因为本研究中主要涉及的是培训机构能够决定和改变的因素,而学习者的基础水平是培训机构所无法决定的。
参考文献
[1] 王爱平,车宏生.学习焦虑、学习态度和投入动机与学业成绩关系的研究[J].心理发展与教育,2005,(1):55-59.
[2] 梁海梅,郭德俊,张贵良.成就目标对青少年成就动机和学业成就影响的研究[J].心理科学,1998,(4):332-335.
[3] 吴坤璋,黄台珠,吴裕益.影响国中学生科学学习动机相关因素之研究[DB/OL].
[4] Reiss, M. Students’ attitudes towards science: a long-term perspective [J]. Canadian Journal of Science, Mathematics, & Technology Education, 2004, 4: 97-109.
[5] 陶德清.学习态度的理论与研究[M].广州:广东人民出版社,2001:186-192.
[6] 张一春,杜华,王琴等.高校教师教育技术能力标准的模型构建之研究[J].中国电化教育,2004,(5):26-29.
[7] 侯杰泰,温忠麟,成子娟.结构方程模型及其应用[M].北京:教育科学出版社,2004:156-161.
[8] Steiger, H. Structure model evaluation and modification: An interval estimation approach[J].Multivariate Behavioral Research, 1990, 25: 173-180.
