职前教师整合技术的学科教学知识结构研究*——基于结构方程模型的实证分析

张 哲，张 海，刘绩宏，王以宁

(1.东北师范大学 计算机科学与信息技术学院，吉林 长春 130117；2.东北师范大学 传媒科学学院，吉林 长春 130117)

职前教师整合技术的学科教学知识结构研究*
——基于结构方程模型的实证分析

张 哲1，张 海2，刘绩宏2，王以宁2

(1.东北师范大学 计算机科学与信息技术学院，吉林 长春 130117；2.东北师范大学 传媒科学学院，吉林 长春 130117)

教育信息化时代背景下，教师知识结构及培养问题是影响技术在教育中发挥作用的重要问题之一。该研究以TPACK理论为基础，对我国某师范大学384名在校职前教师进行问卷调查，并对调查数据采用结构方程模型分析方法，分别构建了职前教师的TPACK结构方程模型和路径分析模型，并探究了职前教师TPACK结构中各变量之间的结构与数量关系。研究结果表明，在职前教师的TPACK结构中，单一元素知识通过复合元素知识对整合技术的学科教学知识产生正向影响。其中，整合技术的教学法知识影响最为显著，技术知识影响最不显著。在此基础上，该研究提出师范教育阶段职前教师TPACK发展的相关策略。

职前教师；TPACK结构；结构方程；发展策略

一、问题提出

随着我国教育信息化的不断发展，信息技术在教育教学中扮演着越来越重要的角色。而教师作为教育教学活动的主要参与者，其能否在日常教学活动中有效应用信息技术则是制约信息技术发挥作用的关键因素。美国教育者联合会(AMTE)指出教师若拥有整合技术到课堂中的知识和经验，才能让技术更好地应用于课堂，服务于课堂，促进学生思维的发展和有意义的学习[1]。由此可见，教师整合技术的知识结构形成与发展问题是涉及技术发挥优化教育教学作用效果的一个至关重要的问题。

就教师整合技术的知识结构问题而言，目前美国学者Punya Mishra与Matthew J.Koehler提出的整合技术的学科教学知识结构(Technology Pedagogical Content knowledge，TPACK)理论得到国内外学者的普遍认可。该理论以美国学者Shulman提出的学科教学知识(PCK)理论为基础，根据信息化时代背景引入技术知识(Technology Knowledge，TK)，描述了教师开展技术整合的教学时所应具备的知识结构[2]。根据该理论，教师的TPACK结构中应包含七类知识，分别为学科内容知识(CK)、教学法知识(PK)和技术知识(TK)三类单一元素知识以及这三类知识互相作用形成的学科教学知识(PCK)、整合技术的教学法知识(TPK)、整合技术的学科内容知识(TCK)以及整合技术的学科教学知识(TPACK)四类复合元素知识[3]。TPACK理论提出后，许多研究者针对教师TPACK结构的培养问题进行了研究，并指出教师教育中职前教育阶段相关课程的设置是促进职前教师TPACK知识结构形成的重要途径[4]。

然而，尽管TPACK理论为信息时代教师知识结构的研究提供了理论依据和研究基础，但由于该理论具有一定的复杂性和模糊性，缺少对于教师TPACK结构中各类知识之间关系的精确描述，因此相关研究大多停留在理论层面，所得研究结论在解决实际教师培养问题方面存在一定的不足之处。针对上述问题，本研究采用结构方程模型分析方法，准确测量并构建目前职前教师的TPACK结构，并以此为基础提出在职前教育阶段促进教师TPACK结构形成和发展的若干策略。

二、文献综述

根据研究问题，本研究主要从教师TPACK结构测量方法和教师TPACK结构模型构建两个方面进行了文献综述。

(一)教师TPACK结构测量方法

对于教师TPACK结构的研究要建立在精确测量TPACK各组成成分的基础上。因此，在TPACK理论近10年的发展历程中，该领域始终得到研究者的广泛关注。为保证测量结构的准确与客观，研究者尝试了不同的测量方法，并开发了与之相匹配的具有较高精确度的测量工具。从早期的定性测量、定量测量到目前的混合测量方法，关于教师TPACK结构的测量已经形成了较为丰富的方法体系。Koehler等人于2012年对已有的关于TPACK测量的研究进行总结，得出目前较为常用的五种TPACK测量方法，分别为问卷测量法、绩效评估法、开放问卷法、访谈法和观察法。其中，问卷测量法和绩效评估法是被使用最多的测量方法，而开放问卷法是被使用最少的测量方法[5]。

问卷测量法要求被试根据其对自己知识水平的判断完成问卷，研究者从问卷中获取数据以确定被调查者的知识水平基本情况。由于采用问卷测量法研究者的数据来源主要依靠被调查者的主观判断，因此该测量方法被证明具有一定的主观性。尽管如此，其仍是目前TPACK测量领域被研究者最为广泛使用的测量TPACK水平的方法。使用问卷测量法的核心在于对测量工具——调查问卷的设计。根据不同的研究目标，研究者们开发了许多TPACK测量问卷。本研究采用的问卷是2009年美国学者施密特(Schmidt)等人开发的，该问卷被广泛应用于对职前教师TPACK结构的测量中[6]。

(二)教师TPACK结构模型构建

早期关于教师TPACK结构的研究主要集中于通过对教师课堂观察、教案分析以及访谈分析等方法，探究其知识结构中是否存在TPACK理论框架中提及的各类知识以及各类知识间的结构关系如何。其中包括Mishra与Koehler采用话语分析法确定TPACK结构各组成元素[7]。Cox等人采用概念分析法对TPACK结构进行精确化分析，将TPACK框架中的七个知识单元分别细化为一般活动、具体学科活动、具体主题活动以及具体主题展示以及四者之间的组合[8]。

随着TPACK定量测量工具的不断完善，2013年新加坡研究者Chai等人通过问卷测量，以亚洲四个国家和地区的550名职前教师为研究对象，构建了职前教师TPACK结构方程模型[9]。尽管其研究结论描述了TPACK框架中提及的七类知识间的结构关系与数量关系，然而该结论是在将教学法确定为有意义学习的基础上得出的，对于其他教学法该模型是否适用有待进一步检验。此外，该研究仅得出三个单一元素知识与四个复合元素知识之间的部分结构与数量关系，对于三个单一元素知识之间的关系并没有验证，也没有得出学科内容知识与学科教学法知识之间的关系。

综上所述，尽管教师TPACK结构研究已经得出一定结论，然而能够精确描述该结构中各元素间结构和数量关系的结论较少，且现有结论在解决实际问题方面具有一定的局限性。与此同时，对于教师TPACK发展影响因素研究表明，TPACK结构内部各变量对于TPACK水平的提升具有比外部影响因素更重要的作用[10]。因此，准确测量并构建职前教师的TPACK结构方程模型，探究各组成元素之间的结构与定量关系，对于职前教师TPACK结构的形成与发展具有重要意义。

三、研究设计

(一)研究内容

根据文献研究结果，本研究以我国某师范大学职前教师为研究对象，通过准确测量并构建职前教师TPACK结构的结构方程模型，探究该结构中七类知识之间的结构与数量关系，并以此为基础提出相关培养策略。具体研究内容分为三个方面：首先，调查分析大三和大四的职前教师TPACK结构中各类知识的水平差异；其次，通过调查结果探究职前教师TPACK结构中各类知识之间的结构关系与数量关系；最后，基于上述两项分析结果提出职前教育阶段促进教师TPACK结构形成与发展的相关策略。

(二)理论假设

本研究通过对现有研究结论的梳理，提出职前教师TPACK结构的理论模型，如下页图1所示。

1.单一元素知识之间的关系

通过对于职前教师TPACK结构中七类知识进行相关性分析的研究可知，三个单一元素知识教学法知识、学科内容知识和技术知识存在显著相关性，因此本研究在理论模型中提出H1、H2和H3三个假设验证TPACK结构中上述三类知识间的结构关系和数量关系。

图1 职前教师TPACK结构理论模型

假设1(H1)：职前教师的教学法知识(PK)和技术知识(TK)相关；

假设2(H2)：职前教师的技术知识(TK)和学科内容知识(CK)相关；

假设3(H3)：职前教师的学科内容知识(CK)和教学法知识(PK)相关。

2.单一元素知识与复合元素知识的关系

根据TPACK框架理论的韦恩图，本研究假设三个单一元素知识分别对于三个两类元素复合知识具有正向影响，而其对于三类元素复合知识没有直接影响，只能通过影响两类元素复合知识间接影响三类元素复合知识，具体假设内容如下：

假设4(H4)：职前教师的教学法知识(PK)对其整合技术的教学法知识(TPK)具有正向影响；

假设5(H5)：职前教师的教学法知识(PK)对其学科教学知识(PCK)具有正向影响；

假设6(H6)：职前教师的技术知识(TK)对其整合技术的教学法知识(TPK)具有正向影响；

假设7(H7)：职前教师的技术知识(TK)对其整合技术的学科内容知识(TCK)具有正向影响；

假设8(H8)：职前教师的学科内容知识(CK)对其学科教学知识(PCK)具有正向影响；

假设9(H9)：职前教师的学科内容知识(CK)对其整合技术的学科内容知识(TCK)具有正向影响。

3.复合元素知识之间的关系

本研究假设三个两类元素复合知识均能够对三类元素复合知识产生直接影响，具体假设内容如下：

假设10(H10)：职前教师的整合技术的教学法知识(TPK)对其整合技术的学科教学知识(TPACK)具有正向影响；

假设11(H11)：职前教师的整合技术的学科内容知识(TCK)对其整合技术的学科教学知识(TPACK)具有正向影响；

假设12(H12)：职前教师的学科教学知识(PCK)对其整合技术的学科教学知识(TPACK)具有正向影响。

(三)研究方法

本研究采用结构方程模型方法，验证理论模型并探究模型中的各变量间的数量关系。为保证研究结论的精确性，研究者采用不同的变量处理方式，分别构建了职前教师TPACK结构的结构方程模型和路径分析模型。由于两种模型仅在变量处理方式方面存在不同，对于变量的拟合方式基本相同，因此其能够在一定程度上形成互证，从而使得研究结果更加科学准确。在模型拟合情况判定标准方面，两个模型采用相同的八个适配度指标，分别为：卡方值(X2)、拟合指数(GFI)、调整后拟合指数(AGFI)、渐进残差均方和平方根(RMSEA)、比较拟合指数(CFI)、规准拟合指数(NFI)、非规准拟合指数(TLI)以及增值拟合指数(IFI)[11]。

(四)研究对象与研究过程

本研究通过分层情况下的概率比率抽样(Probability Proportionate to Size Sampling，简称PPS抽样)方法获取研究对象。研究总体为某师范大学大三和大四免费师范专业学生共计2772人，共涉及小学教育、心理学以及思想政治教育等17个专业。按照各专业培养目标和授予学位的不同，上述17个专业被分为社会科学、文学、自然科学和数学四层。研究总体专业分布具体情况如表1所示。

表1 研究总体专业分布情况

根据研究总体情况，按照分层情况下的PPS抽样原则，抽取的研究样本384人。抽样置信度为95%，抽样平均误差最大为0.5，抽样极限误差为0.05。具体样本专业分布情况如表2所示。

表2 样本专业分布情况

本研究采用施密特等人于2009年开发的职前教师TPACK测量问卷作为数据收集的工具，于2014年6月根据抽样结果发放问卷共计384份，回收问卷384份，其中有效问卷348份，问卷有效回收率达到90.63%。

四、数据分析

(一)大三与大四职前教师的TPACK水平与差异

本研究对关于职前教师TPACK结构中七类知识的相关数据，利用SPSS21.0软件进行描述性统计数据分析，具体分析结果如表3所示。

表3 职前教师TPACK总体水平

通过表3可知，无论是大三还是大四的职前教师，其七类知识水平的平均值均超过中间值3。由此可见，该师范大学职前教师经过2-3年的课程学习，具备相对较高水平的TPACK结构中的各类知识。除技术知识外，其他六类知识均表现出大四学生的整体水平高于大三，而技术知识水平正好相反，呈现大三学生略高的分布特征，具体原因可能为样本所在学校开设技术相关课程的时间较早。

(二)职前教师TPACK结构模型

1.职前教师TPACK结构方程模型

本研究采用结构方程分析软件AMOS18.0进行模型构建与模型拟合度检验，得出职前教师的TPACK结构方程模型(如下页图2所示)和该结构方程模型的整体拟合情况参数表(如表4所示)。通过表4中反映的模型各参数得值和适配良好标准得值的比较可以看出，该结构方程模型全部拟合指数基本达到良好拟合的标准值，其中渐进残差均方和平方根(RMSEA)指标达到0.04，达到优的标准[12]。上述指标值说明了理论假设模型与问卷测量所得数据模型具有较好地一致性。

表4 职前教师TPACK结构的结构方程模型整体拟合情况

2.职前教师TPACK路径分析模型

本研究采用AMOS18.0软件分析得出的职前教师TPACK结构的路径分析模型，如下页图3所示，该模型的整体拟合情况如表5所示。根据表5中的描述拟合情况的各项指标值，可以看出路径分析模型的各个适配度指标也均符合良好标准。其中，拟合指数(GFI)达到0.99，调整后拟合指数(AGFI)达到0.93，两项指标均符合模型拟合优的标准[13]。因此，本研究通过实际样本数据分析得出的TPACK结构路径分析模型与理论模型同样实现了较好地拟合。

表5 职前教师TPACK结构的路径分析模型整体拟合情况

五、研究结论

(一)职前教师TPACK结构中各变量之间的关系

本研究通过对TPACK研究相关文献的梳理，提出了职前教师TPACK结构理论模型，模型对TPACK结构中的七类知识之间的结构关系做出假设：单一元素知识教学法知识(PK)、技术知识(TK)以及学科内容知识(CK)只能通过三个两类元素复合知识整合技术的教学法知识(TPK)、学科教学知识(PCK)以及整合技术的学科内容知识(TCK)对三类元素复合知识整合技术的学科教学知识(TPACK)产生正向影响。通过数据拟合，可以看出无论是一般意义上的结构方程模型还是路径分析模型均具有较好的拟合情况。因此，理论模型中关于职前教师TPACK结构中各类知识的结构关系的假设与实际情况相吻合。此外，路径分析模型还验证了理论模型中关于三个单一元素知识之间相关性的假设，即教学法知识、学科内容知识和技术知识两两相关，且学科内容知识无论与技术知识还是教学法知识都具有较高的相关性，教学法知识和技术知识之间的相关程度相对较低。

就TPACK结构中各类知识的数量关系而言，通过对两个模型中变量之间的标准化影响系数的分析可知，职前教师的教学法知识与技术知识均对其整合技术的教学法知识产生正向影响，且教学法知识对于整合技术的教学法知识的影响程度高于技术知识。学科内容知识和技术知识均对其整合技术的学科内容知识产生正向影响，且学科内容知识的影响程度高于技术知识。教学法知识和学科内容知识均对其学科教学知识产生正向影响，且教学法知识的影响程度高于学科内容知识。此外，技术知识、教学法知识和学科教学知识对其整合技术的学科教学知识产生间接正向影响，其中教学法知识影响程度最高，整合技术的教学法知识、学科教学知识和整合技术的学科内容知识对其产生直接正向影响，其中学科教学知识影响程度最高，整合技术的教学法知识和整合技术的学科内容知识影响程度相同。

图2 职前教师TPACK结构的结构方程模型

图3 职前教师TPACK结构的路径分析模型

(二)关于整合技术的教学法知识及发展策略

在职前教师TPACK结构方程模型中，整合技术的教学法知识对于整合技术的学科教学知识的标准化影响系数为0.45，在路径分析模型中此系数为0.40。与上述两个模型中其他两类元素复合知识对三类元素复合知识的影响系数相比，整合技术的教学法知识的影响程度最高。由此可见，在职前教师的TPACK结构中，其整合技术的教学法知识对于整合技术的学科教学知识形成最为重要。因此，为实现混合型教师的培养目标，在培养过程中应对现在将技术类课程单独开设的情况进行调整，将技术类课程与教学法相关课程整合开设，以帮助学习者更好地将技术知识与教学法知识结合起来形成整合技术的教学法知识，从而培养其根据使用的教学法选择恰当的技术手段支持以提升教学效果的能力。

(三)关于教学法知识及发展策略

根据结构方程模型中关于变量之间间接影响标准化系数计算方法，在职前教师的TPACK结构方程模型中，技术知识、学科内容知识和教学法知识对整合技术的学科教学知识的标准化间接影响系数分别为0.14、0.19和0.27，在路径分析模型中，此三个系数分别为0.09、0.11和0.18。此外，路径分析模型中教学法知识与技术知识和学科内容知识的标准化相关系数分别为0.39和0.57。由此可见，在职前教师TPACK结构中，其教学法知识对于其整合技术的学科教学知识形成的影响程度最为显著，且教学法知识与学科内容知识相关性较高。因此，在职前教师的培养过程中，应增加与教学法知识培养相关的课程，且应注重不同学科教法和技术整合存在的差异性，并引导职前教师在教学实践中结合教学内容和教学方法进行技术整合方案的选择。

(四)关于技术知识及发展策略

数据分析表明，无论在结构方程模型还是路径分析模型中，技术知识对于整合技术的学科教学知识的标准化影响系数均最小。因此在职前教师的TPACK知识结构中，技术知识对于整合技术的学科教学知识的影响程度最不显著。通过两个模型的比较分析可以看出，技术知识对于整合技术的教学法知识的影响程度低于教学法知识，对于整合技术的学科内容知识的影响程度低于学科内容知识，路径分析模型也反映了技术知识与学科内容知识的相关性高于与教学法知识的相关性。因此，对于职前教师技术知识的培养应与教学法知识和内容知识结合开展，技术相关课程应根据不同学科有所差异，各学科分别开设符合本学科教学需求的课程。此外，也可以将技术相关课程应与具体学科的教学论课程整合开设。技术相关课程的学科化开设方式，对于培养职前教师在未来课堂教学实践中恰当运用技术手段开展教学更具指导意义。

六、结束语

本研究以384名我国某师范大学的职前教师为样本，采用施密特等人于2009年开发的职前教师TPACK测量问卷对我国职前教师的TPACK水平及结构进行研究。对于通过问卷调查获取的数据，主要采取SPSS数据统计软件进行描述性统计分析，以分析结果为依据对职前教师TPACK结构中各类知识水平进行总结。并采用AMOS18.0软件进行职前教师TPACK结构方程模型的构建，探究了其知识结构中各类知识之间的结构与数量关系，以此为依据提出关于混合型教师培养的若干策略。由于研究者能力以及研究时间和经历的限制，本研究在数据收集的客观性方面还存在一定的局限性，所提出的混合型教师培养策略仅针对于知识结构的培养问题，并没有进一步探究职前教师能否应用其具备的TPACK知识，真正在课堂教学中产生有效技术整合的行为问题。

未来研究者将就有效职前教师TPACK测量方法及测量工具的开发问题进行深入研究，在进一步完善现有TPACK问卷测量工具的基础之上，探究定量与定性相结合的多种数据收集方法，使得收集数据之间能够形成三角互证以保证测量结果的科学与客观。并在此基础之上，结合对于影响教师教学中技术整合行为相关因素的探究，提出更加完善的混合型教师的培养策略。

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张哲：在读博士，研究方向为教师教育技术(zhangz059@nenu.edu.cn)。

张海：副教授，博士生导师，研究方向为知识媒体、新媒体教育应用(zhangh219@nenu.edu.cn)。

刘绩宏：硕士生导师，博士，讲师，研究方向为教育传播统计(liujh829@nenu.edu.cn)。

王以宁：博士生导师，教授，研究方向为远程教育、媒体与学习(wangyn814@nenu.edu.cn)。

2015年5月3日

责任编辑：宋灵青

A Research on Pre-service Teachers’ Technological Pedagogical Content Knowledge Structure:Based on Empirical Analysis of SEM

Zhang Zhe1,Zhang Hai2,Liu Jihong2,Wang Yining2
(1.School of Computer Science and Information Technology,Northeast Normal University,Changchun Jilin 130117;2.School of Media Science,Northeast Normal University,Changchun Jilin 130117)

In the era of educational informationzation,teachers’ knowledge structure and its cultivation is one of the most important issues which can influence the effect of applying technology in education.This study builds structural equation model and path analysis model of pre-service teachers’ TPACK based on TPACK theory to investigate the structural and quantitative relationship between variables in TPACK.The participants(N=384) of the study are pre-service teachers from a normal university in China.Results show that the effect of basic knowledge factors are occurring through the second layer of knowledge factors(TPK,TCK,PCK).TPK is perceived as the strongest building block towards TPACK,but TK is the least.Implications for pre-service teachers’TPACK developments are discussed.

Pre-service Teacher; TPACK Structure; SEM; Development Strategy

G434

A

1006—9860(2015)08—0103—07

* 本文受2011年度教育部高等学校博士学科点专项科研基金课题“信息技术深层整合教学结构与教师教育技术学科化研究”(课题编号：20110043110013)、教育部人文社会科学研究项目青年基金项目“下一代信息技术支持的教育技术实践监控与评价”(课题编号：11YJC880159)资助。