陕西高校教育信息化水平综合评价研究——基于结构方程模型

边志锋

(西安财经学院 党政办公室，陕西 西安 710100)



陕西高校教育信息化水平综合评价研究
——基于结构方程模型

边志锋

(西安财经学院 党政办公室，陕西 西安 710100)

摘要：基于2015年陕西省高校信息化调研问卷数据，运用结构方程模型构建了陕西高校教育信息化水平评估模型。选择六个维度的20个可测变量对陕西高校教育信息化综合水平进行统计分析，并取得了较好的结果。根据各维度标准化路径系数，赋予指标权重,对陕西高校教育信息化水平进行了综合评价和分析，分析结果为陕西高校教育信息化建设决策提供理论依据。

关键词：陕西高校；教育信息化；结构方程模型

一、引言

“十二五”期间，国家将教育信息化建设上升为国家战略高度，《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020 年)》(以下简称《发展规划纲要》)明确指出“信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视”[1]。陕西省委、省政府紧密围绕《发展规划纲要》，提出了陕西省2011-2020年高等教育信息化的发展目标与任务：“以教育信息化促进教育国际化和教育现代化，加快建设内陆高等教育新高地”[2]。经过十余年的建设与发展，陕西高校教育信息化水平得到了长足发展，大部分高校都已经基本建成了系统、完善的校园网络体系，各类数字教育资源得到充实，师生利用信息化技术开展教学、管理、服务、学习的范围不断拓展[2]。但是，要准确把握高等教育信息化的发展目标与任务完成情况，以及建设水平高低等问题时，却少了一套科学完整的评估体系。因此，如何有效评估陕西高校教育信息化综合水平就显得尤为重要。

高等教育信息化评价研究始上世纪90年代,目前国内的教育信息化评价分析方法主要是1997年国家信息化工作会议提出的信息化六要素模型、张进宝等提出的CIPO模型和顾小清等提出的平衡计分卡模型[3-4]。国内研究者大都利用以上3个模型，结合2005年由中国高等教育学会教育信息化分会牵头制定的《中国高校信息化指标体系》来对中国高等教育信息化进行评估分析。周平红等提出了高等教育信息化评估的结构方程模型，选取中国高等教育信息化建设与应用的五个维度对全国300多所高校教育信息化进行分析，为当时高等教育信息化战略发展决策提供了客观信息依据[5]。

陕西虽然是国家教育大省，但身处西部内陆地区，高校信息化水平和沿海东部发达地区还有较大差距。目前，陕西对省内高校教育信息化综合水平评价的方法基本上还是以定性研究为主，以指标体系进行考核居多，相关定量研究仍显不足。本文运用结构方程模型评价陕西高校教育信息化综合水平，分析结果有利于推动陕西高校教育信息化综合水平评价理论和实践的发展，为省、厅教育信息化建设提供决策信息。

二、陕西高校教育信息化评估结模型的构建

(一)指标体系

高等教育信息化是指高等院校在教育、教学过程中运用现代网络信息技术,制作数字教学资源,优化教育管理、服务、科研和教学过程,是以培养和提高师生的信息素养,促进教育现代化的过程[6]。2005年制定的中国高校信息化评价指标体系,涉及信息化基础设施、信息化基础应用、教学科研信息化、管理信息化、信息化保障体系共5个一级指标、18个二级指标和71个三级指标。本文根据《中国高校信息化指标体系》和《陕西省教育信息化评估指标》两个文件，以1997年提出的信息化六要素模型为基础，借鉴其它信息化研究成果，提出符合陕西高校特色的高校教育信息化综合水平评价指标体系。根据实际获取的调研数据选取了反应陕西高校教育信息化水平的六个维度20个指标(这六个维度分别是高校信息化基础设施建设水平、高校管理服务信息化建设、高校教育、教学信息化建设、数字资源建设、数据融合和信息化保障体系建设)进行研究。

(二)结构方程模型

结构方程模型(SEM)是一种线性模型，属于实证分析模型方法[7]。相对于传统多元统计方法、典型相关分析、联立方程模型、人工神经网络等模型，SEM的特点是能综合多种方法，在允许测量误差的存在的情况下，估计多元变量或者相互之间存在关联变量之间的线性关系，对观测变量协方差矩阵的非对角元素的拟合较好，参数估计更准确。

结构方程模型分析过程主要有模型设定、模型识别、模型估计、模型评价和模型修正。结构方程模型包括结构方程(内部关系)和测量方程(外部关系)。

测量方程：

x=Λxξ+δ

y=Λyη+ε

其中，x,y 是外生及内生指标；δ,ε 是x，y测量上的误差；Λx是x指标与ξ潜变量的关系；Λy是y指标与η潜变量的关系。

结构方程:

η=Bη+Γξ+ζ

这里B为η的路径系数，η表示内生潜变量，Γ为ξ的路径系数，ξ表示外生潜变量，ζ表示结构方程的残差项。经检验如果模型拟合度不好，就需要对模型进行修改，如果模型拟合度较好，模型就无需再进行修正即可直接使用。

(三)模型变量

陕西高校教育信息化水平评价模型中的六个维度需要由相应的可测指标进行测量，本文根据评价指标设立的简约性、导向性和可操作性原则，形成陕西高校教育信息化水平评价指标体系表(表1)。

表1　陕西高校教育信息化水平评价指标体系变量对应表

在表1中，信息化基础设施建设水平、管理服务信息化建设水平、教育教学信息化建设水平、数字资源建设水平、数据融合水平和信息化建设保障体系这六个维度作为本文研究陕西高校教育信息化发展的潜变量观测。其中，指标a1～a5是信息化基础设施建设水平的测量指标；a6～a8是教育管理服务信息化建设水平的测量指标；a9～a11是教育教学信息化建设水平的测量指标；a12～a14是数字资源建设水平的测量指标；a15～a17是数据融合水平的测量指标；a18～a20是信息化建设保障体系的测量指标。

三、实证研究

(一)数据来源与处理

本研究数据来自2015年陕西省教育厅组织的陕西高校信息化调研问卷。该调查问卷分六大部分共计96项题目，调研范围包括陕西省985、211高校7所(不含军事院校)，普通高等院校26所，高职、高专院校30所，普通民办高校18所，独立学院12所，成人高等学校 16所，军事院校7所，民办非学历高等教育机构40所，共计156所单位。由于教育厅事先并未考虑过用结构方程模型分析调查问卷，运用结构方程模型分析就不一定能很好地切合结构方程模型，因此，本文针对涉及到的20项可测指标进行目标选择，通过分组等级量化处理方法(分组等级根据组间方差最大化原理)获得了被选目标的等级量化值。最终得到有效样本量为145个，占全部问卷的92.9%。

在利用结构方程模型分析数据之前，对调查样本中的缺失数据进行处理，否则在执行模型估计时会因某些参数无法估计从而出现警告信息。这里，采用多重插补法(Multiple Imputation)对样本数据进行插补，利用EM算法(最大期望算法)来实现对样本中缺失数据的处理。多重插补法的优点是，通过现有样本中缺失数据的分布模拟出来的数据能较好地保持原有变量之间的关系。

(二)量表的信度分析

信度即可靠性，主要反映问卷的可信程度。信度分析的主要目的是检验同样的方法在同一环境下的再现性和稳定性，如果两次测量的结果一致，则表示该问卷的测量分数具有稳定性和再现性。一致性、稳定性越高，表示信度越好，其中Cronbach’s α信度系数法是最简单易行且常用的方法，公式为：

a值的大小表明了问卷表的信度高低，a值越大信度越高，量表设计越合理；反之a值越小信度越低，这种情况需要对问卷量表重新设计，剔除部分信度不高的指标或项目。具体判别标准如表2所示。

表2　值衡量判别标准表

利用SPSS19.0统计分析软件计算得到本研究中调查问卷的信度结果如表3所示。

表3　信度分析结果表

从表3可以看到，除了信息化基础设施建设水平的Cronbach’s α值是0.649，比0.650稍低外，其他四个维度的潜变量因子信度都在0.65以上，说明本文研究的量表具有较好的信度，不需要对问卷调查表中的项目进行剔除调整了。

(三)量表的效度分析

效度，即有效性，主要反映测量的有效程度或测量的正确性，即通过测验能够测量出所要测量特性的有效程度。效度的值越高，表示测量到的特征越好。常用效度指标有绝对拟合指数、相对拟合指数、简约拟合指数和残差分析指标等。具体评价标准如表4所示。

表4　各拟合指数衡量表

本文利用结构方程模型软件AMOS7.0对数据进行处理，输出结果如果符合效度的评价标准，说明本模型的拟合度较好，如果输出结果和评价标准有较大的偏差，则说明本模型的拟合度不好，还需要对模型进行修正。在AMOS7.0软件中运用极大似然法估计运行的输出结果见表5所示。

表5　模型拟合指数计算结果表

从表5来看，模型的拟合度较好，不需要进行修正，即六个维度的潜变量对高校教育信息化综合水平有显著的影响。

(四)假设检验

基于以上分析，利用AMOS7.0软件画出验证模型图(图1)，对模型进行运算，拟合结果如表6所示，运算结果如图1所示。

由表6拟合结果可知，陕西高校教育信息化评价中数据融合水平(0.90)是影响陕西高校教育信息化整体水平的主要因素，教育教学信息化建设水平(0.88)和教育管理服务信息化建设水平(0.85)是次要因素，信息化建设保障体系(0.79)和信息化基础设施建设水平(0.73)是更次因素，数字资源建设水平(0.65)是影响最小因素。从C.R即t值可以看出，所有的t值都在7以上，都达到了显著性水平，说明选取六个维度的潜变量是衡量陕西高校信息化综合水平的显著因素，假设研究是正确的。

表6　模型拟合结果表

注：*表示P<0.05水平上显著。

图1　陕西高校教育信息化标准化系数模型

(五)模型应用

根据陕西省高校教育信息化评估结构模型在AMOS7.0软件中的运算结果，得到了模型中模拟拟合结果的标准化路径系数。根据标准化路径系数，本文采用高阶因子分析技术来确定各维度指标权重,避免人为设定权重的主观误差。根据表6各高阶因子的标准化路径系数,利用如下计算公式：

其中，ηi为各维度的高阶因子负荷，ai为各可测变量到各维度的因子负荷。计算得到各指标维度和可测变量到该维度的权重，如表7所示。

依据表7中各潜变量的权重，利用SPSS软件采用简单线性加权法计算出陕西高校教育信息化各指标维度的得分以及综合得分并进行排序，从而对陕西高校教育信息化水平进行综合评价，这里只列出综合得分排名前10的高校，如表8所示。

通过表8可知，陕西高校教育信息化发展很不均衡，西安交通大学、陕西师范大学、西安电子科技大学和西北农林科技大学等985与211高校各项指标排名靠前，尤其在经费保障、数据融合等方面远远领先其他高校，这与政府大量投入和数据融合先行试点不无关系；省属高水平大学和985、211高校相比还存在差距，但是还有很大的进步空间，只要加强推进数据融合、加大资金投入就会得到迅速发展；省属普通高校、高职高专院校教育信息化水平较低，排名靠后，主要表现在基础设施相对薄弱，数字资源缺乏，教育教学手段落后，信息孤岛现象普遍存在，保障体系跟不上等原因；民办高校异军突起，以欧亚学院为代表的部分民办高校教育信息化水平发展迅速，在管理服务信息化、教育教学信息化二个方面甚至超过了省属高水平大学，但是受制于信息孤岛和保障投入等方面的影响，综合排名不高。这和民办高校办学资金来源单一，经费投入不够有很大关系。同时，也看到教育信息化综合水平发展不是基础设施越好、数字资源越多、经费投入越大就越好。比如西北大学、延安大学和长安大学，其他指标不算很差，但是因为管理服务和数据融合等指标较低，从而导致了综合排名不高，因此，教育信息化的整体协调发展是决定综合水平的主要因素。

表7　各维度潜变量和可测变量权重表

表8　陕西高校教育信息化综合排名前10名表

四、结论

陕西高校提升教育信息化水平是信息技术发展的必然趋势，是实现陕西高校教育现代化和国际化的重要标志，是推动陕西高校改革创新、提高教育质量、培养创新人才的重要途径。高校教育信息化水平是一个综合指标，无法直接观测和研究，本文在借鉴前人研究成果的基础上，运用结构方程模型构建了陕西高校教育信息化水平评估模型。通过研究发现，运用结构方程模型对陕西高校教育信息化综合水平评价是一种有效的方法，研究结果能较为客观地反映出影响陕西高校教育信息化发展的各项关键因素。通过对陕西高校教育信息化评价模型的分析可知，当前陕西高校要提升教育信息化综合水平，重点已不再是基础建设和数字资源建设，因为这些经过前期大量投入，已经进入了高原期和瓶颈期。当前，陕西高校要提升教育信息化综合水平，一是要注重提高信息技术在教育教学中的应用水平[8]，推进信息技术与教学融合，加快优质数字教育资源建设，培养学生数字化学习能力；二是要注重提高教育管理公共服务质量与水平，整合各项应用系统，扩大和延伸教育信息服务范围，推进学校管理服务信息化进程；三是要注重建设信息化公共支撑环境，加强各类、各项平台数据的融合，提升公共服务能力和水平，实现省内高校校内、校际和省校数据融合，为高校管理和教学科研提供更好的服务平台，发挥现有大数据资源的优势，从而全面提升陕西高校教育信息化综合水平。

参考文献：

[1]国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020 年)[EB/OL]. http://www.gov.cn/jrzg/2010-07/29/content_1667143.htm.

[2]陕西省教育厅.陕西省教育信息化十年发展规划(2011—2020年)[EB/OL].http://www.snedu.gov.cn/news/jiaoyutingwenjian/201208/09/5350.html.

[3]张进宝.从“六要素模型”到“CIPO”模型:教育信息化研究思路的再审视[J].中国电化教育，2008(10).

[4]顾小清,林阳,祝智庭.区域教育信息化效益评估模型构建[J].中国电化教育,2007(5).

[5]周平红,杨宗凯,张屹,陈蓓蕾.基于结构方程模型的我国高等教育信息化水平综合评价研究——来自“中国高校信息化建设与应用水平”的调研[J].电化教育研究, 2011(11).

[6]南国农.教育信息化建设的几个理论和实际问题(上)[J].电化教育研究，2002 (11).

[7]陈纪波,王桂芝,陆金帅,李洁.基于SEM模型的流动人口迁移意愿研究[J].统计与信息论坛， 2013(10).

[8]张莉.中国教育现代化进程统计监测研究[J].统计与信息论坛， 2013(10).

(责任编辑：张爱婷)

收稿日期：2015-12-18；修复日期：2016-03-20

基金项目：全国统计科研计划项目 《大数据的统计应用路径与逻辑研究》(2013LY100)

作者简介：边志锋，男，陕西三原人，硕士，工程师，研究方向：计算机应用，网络信息化管理。

中图分类号：F490.5

文献标志码：A

文章编号：1007-3116(2016)07-0083-06

The Comprehensive Evaluation on the Education Information Level of Shaanxi Universities:Based on Structural Equation Model

BIAN Zhi-feng

(Party and Administration Office,Xi'an University of Finance and Economics, Xi'an 710100, China)

Abstract:Based on the questionnaire data of the university informatization in Shaanxi province in 2015, this paper constructs the evaluation model of the education informatization level in Shaanxi province by using SEM, 20 variables of six dimensions were selected to make statistical analysis on the comprehensive level of education informatization in Shaanxi colleges and universities, and a good result was achieved. According to the dimensions of the standardized path coefficients, giving the index weight and comprehensive evaluation and analysis of Shaanxi higher education informatization level. The analysis results of Shaanxi higher education informatization construction decision-making provide theoretical basis.

Key words:shaanxi universities; education informationization; structural equation model

【统计应用研究】