教师信息技术应用行为影响因素模型构建研究

张哲 陈晓慧 王以宁

摘要：教师的信息技术应用行为对于提升教学绩效至关重要，因此有必要对影响教师信息技术应用行为的因素进行深入分析。该研究采用混合研究设计，基于相关理论模型开展质化研究，构建教师信息技术应用行为影响因素理论模型，并通过量化实证研究进行了模型探索与检验。研究结果表明，群体影响、绩效预期、便利条件、教学具体内容以及已有技术应用体验都能够在不同程度上影响教师在教学中应用信息技术。其中，群体影响、应用意向和态度对应用行为具有较高的影响力。在此基础上，研究提出了具有较高可操作性的教师教育实践策略。

关键词：教师信息技术应用;教师教育;技术接受模型;混合研究

中图分类号：G434

文献标识码：A

教育部印发的《教育信息化“十三五”规划》中明确指出，坚持深化应用原则，要通过深化应用释放信息技术对教育教学改革和发展的作用。然而，任何一项信息技术在教育领域的深化应用与推广，都需要借助于教师在教育教学过程中对其积极主动的应用。因此，我国早在2013年就开展了《全国中小学教师信息技术应用能力提升工程》，致力于提升教师在教育教学中应用信息技术的能力。但是，比能力更重要的是教师具有在教学中使用信息技术的意愿，进而产生实际使用行为。因此，探究教师如何产生应用信息技术教学行为以及哪些因素能够对该行为产生影响，对于引导教师深化应用信息技术，推进我国教育信息化持续发展，实现“十三五”规划发展目标，具有重要意义。

本研究在梳理相关文献的基础上，采用定性与定量相结合的混合研究路径对教师信息技术应用行为形成及影响因素问题进行深入探讨。在此基础上，提出若干引导教师在教学中深化应用信息技术的相关策略。

一、相关研究述评

关于教师信息技术应用行为及其影响因素问题引起国内外学者的广泛关注。在理论模型方面，众多研究者以扩展和修正TAM模型为理论基础，探究不同国家和地区、不同领域的教师产生应用不同类型信息技术行为的影响因素问题[1-6]。此外，常见理论模型还包括技术接受与使用统一理论模型[7-9]、计划行为理论模型[10][11]、创新扩散理论模型[12]、任务技术匹配模型以及分解的计划行为理论模型[13]等。部分研究者也通過整合TAM模型与上述理论模型，构建新的理论模型以期能够更好地解释教师信息技术应用行为[14-19]。也有部分研究者结合创新扩散理论，探究教师接受并应用相对具有创新属性技术的影响因素问题[20-22]。

综上所述，现有研究结果表明，技术接受及其相关理论模型在解释教师信息技术应用行为影响因素方面具有一定的解释力。然而，现有研究在探讨教师信息技术应用行为问题方面，仅考虑了行为本身，没有涉及行为的产生过程。同时在探究影响因素方面，相关研究结论仅在针对用户使用信息技术行为的一般规律层面，得出了诸如绩效预期、困难预期等因素能够对教师是否在教学中应用信息技术产生影响。但是并没有结合教师在教学中应用信息技术的具体境脉，对上述因素进行详尽阐述。换言之，并没有说明教师对在教学中应用信息技术有哪些绩效预期和困难预期等。这使得研究结论在指导教师教育实践方面存在一定的不足之处。

因此，针对上述问题，本研究确定具体研究内容如下：

1.结合个体创新采纳决策过程模型，探究教师应用信息技术教学行为的形成过程;

2.结合教师职业特征与课堂教学环境特征，探究教师应用信息技术教学行为影响因素的具体内涵;

3.结合教师应用信息技术教学行为形成过程，探究相关影响因素的作用机制。

二、质化研究与理论假设模型

本研究综合分析传播学、管理学和教育学相关理论，确定了教师信息技术应用行为影响因素理论框架。在此基础上，采用观察与访谈相结合的质化研究完善理论框架，确定各类影响因素的操作化定义和影响因素之间的结构关系，最终形成理论假设模型。

创新采纳决策过程模型是传播学的重要理论模型，该模型描述了个体从习得关于创新采纳的知识到形成稳定采纳行为的过程[23]。技术接受相关理论模型是信息管理研究中的常用模型，该模型描述了影响个体接受某项新技术，并产生使用行为的各类因素[24]。其中，技术接受与使用统一理论模型被认为对于个体技术接受行为具有较高水平的解释力[25]。教育学中的IPACK理论为探讨教师信息技术应用行为提供了知识基础[26]。

本研究综合分析上述理论，提出了教师信息技术应用行为影响因素理论框架。为明确理论框架中各影响因素的操作性定义，确定影响因素之间的结构关系。本研究选取某师范大学汉语言文学专业2012级的三名职前教师作为研究对象，在其实践教学阶段就信息技术的教学应用问题进行质化研究。通过对质化研究资料的整理分析，构建了教师信息技术应用行为影响因素理论假设模型如图1所示。

（一）教师信息技术应用行为影响因素种类及内涵

1.过程性影响因素

质化研究结果表明，教师信息技术应用行为的过程性影响因素共有三个，分别为教师掌握在教学中应用信息技术的知识水平、教师对于在教学中应用信息技术的态度以及教师生成在教学中使用信息技术的意向。其中，教师掌握在教学中应用信息技术的知识水平主要指教师所掌握的关于信息技术有效促进教育教学的原理性知识，是一类结构化的TPACK知识。就过程性影响因素的结构关系而言，研究结果表明，教师掌握在教学中应用信息技术的知识水平通过影响其对在教学中应用信息技术的态度，进而影响应用意向的生成，最终对应用行为产生影响。

2.直接影响因素

质化研究结果表明，绩效预期是指教师对于在教学中应用信息技术所带来的教学效果的期待。该影响因素包括13个测量指标，表征教师预期在教学中使用信息技术能够产生的13个积极结果。这13个测量指标可以分为两类。一类表征教师预期使用信息技术能够使他们的教学更加方便，此类指标包括通过使用信息技术能够提升教学连贯性、降低教师对教材的依赖性、就教学重点和难点问题对教师进行提示、有利于教师实时观察学生的反映以及减少教师板书的书写量五个方面。另一类表征教师期待通过使用信息技术能够优化学生的学习效果，此类指标包括在教学中使用信息技术能够不断提示学生任务目标、吸引学生注意力、帮助学生理解学习内容、激发学习兴趣、活跃课堂气氛、扩展课堂容量、突出教学重难点以及有利于学生记笔记八个方面。

困难预期是指，当考虑到在教学中应用信息技术时，教师对于其需要付出的努力情况的预判。该影响因素共包含5个测量指标，分别为在教学中使用信息技术可能带来的负面影响、使用信息技术具有一定的局限性、需要投入过多的时间和精力、个人对信息技术操作的熟练程度以及查找到合适资料的困难程度。

群体影响是指教师所处的人为环境中能够对于其在教学中应用信息技术产生影响的因素。该影响因素共包括6个测量指标.分别为学校领导、被研究对象认定为在教育教学方面具有权威影响的人、专门负责对实践教学工作进行指导的一线教师、实践教学期间所在教研组教师、其他职前教师和授课对象。

便利条件是指教师认为学校的客观环境对其在教学中使用信息技术的支持程度。该因素共包括三个测量指标，分别为教师对于教学现场信息技术设备完善程度的判断、对于使用信息技术与传统板书冲突程度的判断以及对于信息技术设备与教室布局关系的判断。

3.外部影响因素

在外部影响因素方面，质化研究结果表明，共有五个外部因素能够对教师在教学中应用信息技术行为产生影响，分别为教师曾经有过的关于在教学中应用信息技术的体验隋况、教学内容，学生互动反馈，教学计划完成度和突发事件。此外，教学内容包括文章体裁等六个具体测量指标。

（二）教师信息技术应用行为影响因素结构关系

就教师信息技术应用行为影响因素结构关系而言，根据质化研究数据分析结果，本研究提出过程性影响因素、直接影响因素和外部影响因素之间的结构关系如下。

1.影响教师对于在教学中应用信息技术态度的相关因素

态度的影响因素共有五个，分别为教师掌握的在教学中应用信息技術的知识水平、已有技术应用体验和具体教学内容1（课程目标等）。此外，知识水平除能够直接对态度产生影响外，还能够通过影响绩效预期对态度产生间接影响。

2.影响教师生成在教学中应用信息技术意向的相关因素

能够直接对教师生成在教学中应用信息技术意向产生影响的因素共六个，具体包括：教师对于在教学中应用信息技术的态度、群体影响、困难预期、便利条件、已有技术应用体验和具体教学内容2（课程类型等）。其他能够影响教师对于在教学中应用信息技术态度的因素均能够对意向的生成产生间接影响。

3.影响教师产生在教学中应用信息技术行为的相关因素

能够直接影响教师产生在教学中应用信息技术行为的因素共三个，三个因素均为与课堂教学环境相关的外部影响因素，分别为学生互动反馈、教学计划完成度和突发事件。

三、量化研究设计

为验证理论假设模型，并确定模型中各类影响因素之间的定量关系，本研究以我国某师范大学从事语文学科教学的全部职前教师为研究对象，在其实践教学结束后，进行了关于在教学中应用信息技术情况的量化实证研究。

（一）测量工具开发及数据收集

根据理论假设模型，本研究采用三个测量工具分别对理论假设模型所包含的14个变量进行测量。其中，测量工具一对教师信息技术应用行为的知识基础情况进行调查，该问卷系根据本研究的测量目标，对较为成熟的教师TPACK知识水平测量工具改编而来[27][28]，主要对于教师掌握在教学中应用信息技术知识水平（Knowledge）进行测量。

测量工具二和测量工具三分别为教师信息技术应用行为影响因素调查问卷的两个分问卷。测量工具二对理论假设模型的六个潜变量——绩效预期（PE）、困难预期（EE）、群体影响（SI）、便利条件（FC）以及与教学内容相关的两个变量（TC1、TC2）进行测量。该问卷由研究者根据质化研究得出的上述六个变量的测量指标编制而来，每个潜变量包含的测量指标即为该潜变量的观察变量，每个观察变量对应一个测量题目。因此，绩效预期包含观察变量13个，测量题目13项，困难预期包含观察变量5个，测量题目5项，群体影响包含观察变量6个，测量题目6项，便利条件包含观察变量3个，测量题目3项。就与教学内容相关的变量而言，由于质化研究结果表明该潜变量包含的测量指标根据与其他影响因素的结构关系不同可以分为三类，因此在理论假设模型中将该潜变量拆分成为两个潜变量，分别为直接影响态度的变量TC1和直接影响意向的变量TC2。TC1包含观察变量3个，测量题目3项，TC2包含观察变量5个，测量题目5项。

测量工具三对理论模型中的七个显变量——态度（Attitude）、意向（Intention）、行为（Behavior）、突发事件（Emergency）、学生互动反馈（SR）、教学计划完成度（Going）以及已有技术应用体验（Exerience）进行测量。

本研究所有测量工具均采用五点式李克特量表形式，在问卷形成后呈送专家进行了问卷修订，并通过预调查进行测量工具的信度和效度检验。预调查结果表明，教师整合技术的学科教学知识测量问卷具有良好的建构效度，验证性因子分析结果表明各测量题目的因子载荷量均达到拟合要求，且七个分问卷的信度检验结果（Cronbach'sα）均大于0.8。潜变量测量问卷的探索性因子分析结果表明，绩效预期、群体影响和困难预期三个潜变量分别有一个观察变量无法与该潜变量的其他观察变量形成共同因子。且困难预期的其他四个观察变量拟合成为两个共同因子（EE13和EE25）。问卷在删除上述三个题目后具有较好的建构效度（KM0=0.841.Bartlett球形检验的X²值在小于.001水平上达到了显著）[29]。在信度检验方面，根据探索性因子分析结果形成的七个分问卷的Cronbach's α介于0.488—0.910之间。其中，困难预期两个分问卷Cronbach's α值分别为0.488和0.551，表明两个问卷的题目之间的一致性欠佳。考虑研究需要，本研究选择根据后续模型探索结果确定潜变量困难预期的观察变量。

完成测量工具开发与修订后，本研究进行了教师信息技术应用行为影响因素调查。共发放问卷149份，回收有效问卷139份，有效问卷回收率为93.29%。

（二）量化分析方案

本研究的理论假设模型主要来源于质化研究结果，尽管在一定程度上参考了创新采纳决策过程模型和技术接受相关理论模型，但是进行了一定的调整。因此，该模型具有较强的理论探索性。为了更加科学准确地确定模型中各类影响因素之间的结构与定量关系，本研究首先对测量数据采取基于偏最小二乘法的结构方程模型分析方法进行模型探索。根据探索结果修正理论假设模型，并对测量数据采用协方差最大似然估计的结构方程模型分析，对修正后的理论假设模型进行验证。同时，通过模型拟合隋况及拟合模型反映的变量之间的关系，最终确定影响教师在教学中形成信息技术应用行为的各类因素及其作用机制。

三、量化数据统计与分析

（一）模型探索

本研究主要通过SmartPLS V.3.2.3软件完成模型探索，并根据测量模型（Outer Model）和结构模型（Inner Model）拟合数据对理论假设模型进行修正。具体探索结果如下：

l.测量模型拟合情况

测量模型拟合情况判定指标共包括三部分，分别为指标载荷量、测量模型信度和测量模型效度。根据指标载荷量判定标准（λ>0.4.P<0.5）[30]，两个测量困难预期的潜变量分别有一个观察变量（λ_EEl<0.4，）因指标载荷量不足和未达到统计显著水平（P_EE5>0.5）被删除。在测量模型信度评估方面，根据结构信度p的判定标准（p>0.6）[31]，教师信息技术应用行为影响因素模型中包含的五个测量模型均结构信度良好（ρ_PE=0.926， ρ_SI=0.914， ρ_PC=0.908， ρ_TC2=0.935）。在测量模型效度评估方面，根据收敛效度评定标准（AVE>0.5）[32]，五个测量模型均具有较好的收敛效度（AVEPE=0.515， AVEsi=0.679， AVEFC=0.769，AVE_TC1=0.780， AVE_TC2=0.744）。

2.结构模型拟合情况

PLS-SEM结构模型拟合情况评估即为对模型中的所有自变量进行共线性诊断和所有路径系数进行显著性检验。如表1所示为结构模型路径系数显著性检验结果。根据路径系数显著性判定标准（t>1.96，p<.05），关于影响因素之间结构关系的假设H7.1、H7.2、H12、Hllb、Hl、H4、H5、Hl0和H14均未达到统计显著水平。表明根据质化研究得出的上述影响因素之间的关系不具备可推广性，应考虑删除已有技术应用体验对意向的直接影响、突发事件对行为的直接影响、具体教学内容对意向的直接影响、教学计划完成度对行为的直接影响以及绩效预期、知识与态度之间的影响关系。此外，由于通过模型探索修改了困难预期的观察变量，其核心含义发生变化，因此关于此影响因素与其他影响因素的结构关系需通过质化研究数据重新梳理。

（二）模型修正与检验

根据模型探索结果以及对质化研究资料的再次梳理，本研究对原理论假设模型进行修正，提出修正后的教师信息技术应用行为影响因素理论假设模型（如下页图2所示）。修正后的理论假设模型保留了模型探索结果中具有统计显著性的路径关系以及通过测量模型评估的各潜变量的观察变量。在基础上，将潜变量困难预期的观察变量教师对在教学中应用信息技术局限性（EE3）的认识调整为显变量，并增加假设H15和H16，描述该变量与绩效预期和使用意向之间的结构关系。同时，将将潜变量困难预期的另一个观察变量教师对于在教学中应用信息技术难度的预期（EE2）调整为显变量，并增加假设H17和H18，描述该变量与知识水平和使用行为之间的结构关系。

本研究采用基于協方差最大似然估计的结构方程模型（CB-SEM）数据分析方法，通过AMOS18.0软件，对修正后的理论假设模型进行模型检验。选定卡方适配度（X 2goodness-of-fittest）、卡方自由度比值（X²/df）、适配度指数（GFI）、调整后适配度指数（AGFI）、渐进残差均方和平方根（RMSEA）、残差均方和平方根（RMR）、标准化残差均方和平方根（SRMR）、比较适配指数（CFI）、非规准适配指数（TLI）、增值适配指数（IFI）、简约调整规准适配指数（PNFI）以及简约适配度指数（PGFI）共12个指标作为模型拟合情况判定指标[33]。

根据上述指标评定标准，修正后的理论假设模型拟合情况不佳。研究者依据AMOS18.0软件提示的模型修正指标对拟合情况不佳的理论假设模型再次进行修正，最终模型在增加了若干残差之间的相关关系以及部分变量之间的回归关系后得到良好拟合。表2为拟合良好的教师信息技术应用行为影响因素模型拟合情况评定结果。通过表2可知，模型大部分指标得值均满足拟合良好指标判定标准。指标RMR和SRMR得值略大于拟合良好评定标准，主要是因为这两个指标受到自由度的影响，而本研究的拟合模型具有较大的自由度（df=362）。因此可以认为，修正后的模型拟合情况良好，模型中反映的假设检验和参数估计结果能够用以确定教师信息技术应用行为各类影响因素之间的结构与定量关系。

如表3所示为良好拟合的教师信息技术应用行为影响因素模型标准化回归系数及其显著性检验结果。H19—H26假设为通过AMOS18.O软件的模型修正提示，增设的关于影响因素之间的结构关系。根据回归系数显著性检验结果可知，假设H17和H18未达到统计显著水平，说明关于教师对在教学中应用信息技术的困难预期、教师掌握在教学中应用信息技术知识水平和产生在教学中应用信息技术行为之间的结构关系假设不成立。假设H21、H22和H23未达到统计显著水平，说明根据模型修正提示建立的关于教师对于在教学中应用信息技术的态度、学生互动反馈和便利条件对于绩效预期的影响关系不成立。

在教师信息技术应用行为影响因素定量关系研究方面，本研究根据结构方程模型路径计算方式，计算各类影响因素之间的直接影响效果和间接影响效果，进而通过计算总体影响效果确定各类影响因素之间的定量关系。如表4所示为教师信息技术应用行为影响因素定量关系计算结果。

四、研究结论

本研究选取汉语言文学专业职前教师为研究对象，通过质化与量化相结合的混合研究方式，构建了教师信息技术应用行为影响因素模型，结合教学具体境脉和教师职业特征确定了各类影响因素的具体含义，并确定了影响因素之间的结构与定量关系。具体研究结论如下：

（一）教师信息技术应用行为形成过程

通过过程性影响因素之间结构关系可知，教师在教学中产生应用信息技术的行为可能经历两个形成过程。一方面教师首先对于在教学中应用信息技术行为产生主观态度，然后在此基础上生成应用意向，进而产生实际应用行为;另一方面，教师可以在形成对于在教学中应用信息技术的主观态度的基础上，直接产生应用行为。而就过程影响因素的定量关系而言，意向对于行为的预测能力高于态度对行为的预测能力。

此外，根据创新采纳决策过程模型提出的教师需要在掌握应用信息技术教学知识基础上形成对于在教学中应用信息技术的主观态度的假设并未成立。结合对研究对象知识水平测量结果以及质化研究结论，本研究认为掌握在教学中应用信息技术的相关知识仍是应用信息技术教学行为形成的起始阶段。之所以该结论没有在实证研究中得以验证，是因为本研究测量对象在知识水平上的差异不够明显。

（二）教师信息技术应用行为直接影响因素及其作用机制

在直接影响因素方面，群体影响、绩效预期和便利条件均能够对教师信息技术应用行为产生影响。其中，群体影响既能够直接影响行为，也能够通过影响态度和意向间接对行为产生影响。且就定量关系而言，群体影响对于行为预测能力最强。同时，研究结果表明，群体影响是指教师所处的人为环境对于其产生在教学中应用信息技术行为的影响。人为环境具体包括学校领导、同事、教学权威人士以及学校教育信息化整体氛围。

绩效预期能够通过影响意向对行为产生间接影响，其对于行为的预测能力低于群体影响。教师对于在教学中应用信息技术的效果预期包括两个方面，一方面为预期应用信息技術能够优化学生的学习效果，具体包括提示学生任务目标、吸引学生注意力、帮助学生理解学习内容、激发学习兴趣、活跃课堂气氛、扩展课堂容量、突出教学重难点以及有利于学生记笔记。另一方面为预期应用信息技术能够提升教学便利性，具体包括提升教学连贯性、降低对教材的依赖性、提示教师教学重难点以及减少板书书写量。

便利条件亦能够通过影响意向对行为产生间接影响，但其对行为的预测能力较低。教师对于客观环境便利程度的判断包括三个方面，分别为对教学现场信息技术设备完善程度的判断、对使用信息技术与传统板书冲突程度的判断以及信息技术设备与教室布局关系的判断。

此外，困难预期并没有对行为产生影响。教师对于在教学中应用信息技术存在局限性的认识能够通过正向影响绩效预期间接影响行为。由此可知，教师对于应用信息技术局限性认识越高，当其受到其他因素影响形成在教学中应用信息技术的意向时，其会考虑克服局限性，进而对应用效果具有更高的预期。

（三）教师信息技术应用行为外部影响因素及其作用机制

在外部影响因素方面，学生互动反馈能够对教师信息技术应用行为产生直接影响，其对行为的预测能力在外部因素中最强。此外，具体教学内容能够通过影响态度对行为产生间接影响，其对行为的预测能力与学生互动反馈的预测能力相近。而能够影响教师信息技术应用行为形成的教学内容包括教学目标、课程内容以及教师对于教学内容的个性化处理方式。教师已有关于在教学中应用信息技术的体验也能够通过影响态度对行为产生间接影响，且对行为具有较高的预测能力。

五、对策与建议

根据上述研究结论，为了更好地引号教师在教学中深入应用信息技术，促进教育信息化的全面持续发展，教师教育者应在实践中增加对于以下三方面的关注：

（一）积极创设合理的人为环境

本研究的研究对象主要为职前教师，而职前教师在实践教学中的行为与新手教师的行为具有较高相似性。通过研究结论可以看出，对新手教师在教学中的信息技术应用行为影响权重最大的因素是其所处的由学校管理者和专家型教师等组成的人为环境。

学校管理者在創设学校整体信息化教学氛围方面具有重要作用。良好的信息化教学氛围能够有效地激发教师在教学中应用信息技术的意愿。而良好氛围地创设既需要合理的激励机制，同时也必须有与之相匹配的评价体系。这就对校长的信息化领导力提出了极高要求。因此，应在“国培”等教师培训相关项目中增加与培养信息化领导力相关的培训内容，通过培训提升基础教育各学段学校管理者的信息化领导力水平。

同时，专家型教师对于新手教师的成长具有重要影响。然而，针对在教学中应用信息技术的问题，相当一部分专家型教师并没有表现出比新手教师更加具有优势。因此，一方面应加大对一线教师中的专家型教师在教学中应用信息技术问题的关注，另一方面，也应使新手教师在信息技术应用问题上具有更高的自我效能感。

（二）系统改革教师教育相关课程

教师教育类院校为师范生开设的诸如《现代教育技术》等相关课程是职前教育阶段最主要的引导教师积极主动地在教学中应用信息技术的途径。综合考虑绩效预期，局限性、具体教学内容以及已有技术应用体验对教师在教学中应用信息技术的影响。对此类课程进行系统改革是十分必要的。

首先，在课程目标方面，通过本研究的结果不难看出，资源查找和技术操作困难已经不是制约教师在教学中应用信息技术的主要问题。因此，此类课程应定位于引导职前教师形成对于教育信息化的正确认识，激发其在教学中应用信息技术的动机。通过将研究前沿与具体案例相结合的方式，使得职前教师能够真正了解新的技术能够如何服务于教育教学，发挥何种提升教育教学效果的作用。

第二，在课程内容方面，课程内容应结合具体学科的具体知识点，既要涵盖利用信息技术优化学生学习效果的教学内容，也要包含利用信息技术提升教学便利性的教学内容。同时，应引导教师在认识到应用信息技术优势的同时，也关注其存在的局限性。

第三，在课程形式方面，考虑到已有在教学中应用信息技术体验对于教师信息应用行为的影响，此类课程应避免采用讲授为主的教学形式，尽量为职前教师提供体验在教学中应用技术的机会，教师则应通过点评或组织职前教师互评的方式开展教学。且在教育实习环节，相关院校不仅应为职前教师配备学科实习指导教师，也应按比例配备信息技术应用指导教师。该教师能够结合具体教学情境，就如何通过使用信息技术提升教学效果问题对学生进行指导。

（三）优化教师教育院校的资源配置

无论是职前培养还是职后培训，教师教育院校都对于促进教师应用信息技术教学具有至关重要的作用。因此，优化教师教育院校的相关资源配置同样是促进教师在教学中积极合理的应用信息技术的有效途径。

就软硬件资源建设而言，教师教育院校应处于较高的教育信息化发展水平。一方面，能够为职前教师提供充足地体验在教学中应用技术的机会，帮助其积累经验。另一方面，也能够使其作为学生，切身体会在教学中应用信息技术对于学习效果和学习体验的优化作用。而后者对于提升其应用动机水平具有重要价值。此外，鉴于教师教育院校的教师对于未来教师培养的重要作用，其应身体力行，不断提升自我的信息化教学水平。

参考文献：

[1] Teo， T.， Lee，C.B.，&Chai，C.S.Understanding pre-serviceteachers'computer attitudes： applying and extending thetechnology acceptance model[J].Journal of Computer AssistedLeaming，2008，（24）：128-143.

[2] Teo， T.Modelling technology acceptance in education：A study of pre-service teachers[J].Computers&Education，2009，（52）：302-312.

[3] Teo， T.， Wong，S. L.，&Chai，C. S.A cross-cultural examination of theintention to use tec，hnology between Singaporean and Malaysian pre-service teachers： an application of the Technology Acceptance Model（TAM）[J].Educational Technology&Society，2008，（11）：265-280.

[4] Teo， T.， Lee，C. B.，&Chai，C.S.et aI.Assessing the intention to usetechnology among pre-service teachers in Singapore and Malaysia：Amultigroup invariance analysis of the Technology Acceptance Model

（TAM）[J].Computers& Education，2009，（53）：1000-1009.

[5]高峰.教师接受网络教育技术的影响因素研究[J].开放教育研究，2010，（5）：94-98.

[6]刘禹，陈玲，余胜泉.西部农村中小学教师信息技术使用意向影响因素分析[J]中国电化教育，2012， （8）：57-62.

[7] Pynoo， B.， Devolder， P.，&Tondeur，J. et al.Predicting secondaryschool teachers' acceptance and use of a digital learningenvironment：A cross-sectional study[J].Computers in HumanBehavior，2011，（27）：568-575.

[8]萬力勇，赵呈领.～UTAUT模型的民族地区中小学教师信息技术采纳与使用影响因素研究[J]现代远距离教育，2016，（2）：70-75.

[9]李毅，吴思睿等.教师信息技术使用的影响因素和调节效应的研究——基于UTAUT模型[J].中国电化教育，2016，（10）：31-38.

[10] Teo，T.， Zhou，M.M，&Noyes， J.Teachers and technology： developmentof an extended theory of planned behavior[J].Education TechnologyResearch Development，2016，（64）：1033-1052.

[11] Sadaf，A.， Newby，T.J，&Ertmer，P. J.An investigation of thefactors that influence preservice teachers' intentions andintegration of Web 2.0 tools[J].Education Technology ResearchDevelopment，2016，（64）：37-64.

[12]高峰.教师对教育信息技术的采纳行为研究——基于TAM的扩展[J]教育学术月刊，2011， （11）：43-47.

[13] Smarkola， C.Efficacy of a planned behavior model： Beliefs that contributeto computer usage intentions of student teachers and experiencedteachers[J].Computers& Education，2008，（24）： 1196-1215.

[14] Teo，T.， Milutinovi，V.，& Zhou，M.M.Modelling Serhian pre-serviceteachers' attitudes towards computer use：A SEM and MIMICapproach[J].Computers& Education，2016，（94）：77-88.

[15] Zhou，M.M.， Chan，K.K.，&Teo，T.Modelling MathematicsTeachers' Intention to Use the Dynamic Ceometry Environmentsin Macau： An SEM Approach[J].Educational Technology&Society，2016，（3）：181-193.

[16] Pynoo， B.， Tondeur， J.，&Van Braak，J.et al.Teachers'acceptance and use of an educational portal[J].Computers&Education，2012，（58）：1308-13 17.

[17]任秀华.基于‘rAM和TTF模型的教师信息技术接受模型研究[J]中国远程教育，2009，（9）：64-67.

[18]刘喆.基于TPB和TAM模型的教师信息化教学行为[J].现代教育技术，2017，（3）：78-84.

[19]李毅，廖琴等.中小学教师信息技术使用行为的量化模型建构[J].电化教育研究，2016，（6）：97-105.

[20]林秀钦，张宝辉.教师应用技术进行教学变革的过程性研究[J]教师教育研究，2010，（3）：44-48.

[21]张进宝.教育技术创新扩散研究[M].北京：北京邮电大学出版社，2013.

[22] Lai， H. M.， Chen，C.P.Factors influencing secondaryschool teachers' adoption of teaching blogs[J].Computers&Education，2011，（56）：948-960.

[23] Rogers，E. M.Diffusion oflnnovation （4th Edition）[M].New York：FreePress，1995.

[24] Davis，F.D.Perceived usefulness， perceived ease of use， and useracceptance ofinformation technology[J].MLS Qumterly，1989，（13）：319-340.

[25] Venkatesh， V.， Moms，M.G.，Davis，G. B.User acceptance ofinformationtechnology： Toward a unified view[Jl.MIS Quarterly，2003，（27）：425-478.

[26] Koehler M.J.， Mishra P..What Happens When Teachers DesignEducational Technology？ The Development of TechnologicalPedagogical Content Knowledge[J].Journal of Educational ComputingResearch，2005，（2）：131-152.

[27] Chai，C.S.， Ng，E.M.W.，&Li， W. et al.Validating and modelingtechnological pedagogical content knowledge framework amongAsian preservice teachers[J].Australasian Journal of EducationalTechnology72013，（29）：41-53.

[28] Schmidt，D.A.， Baran， E.，&Thompson，A.D.et aI.Technologicalpedagogical content knowledge （TPACK）： The development andvalidation of an assessment instrument for pre-service teachers[J].Journal of Research on Technology in Education，2009，（42）：123-149.

[29]吴明隆.问卷统计分析实务——SPSS操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社，2012.

[30] Hulland， J.Use of partialleast squares （PLS） in strategic managementresearch：a review of four recent studies[J].Strategic ManagementJournal，1999，（20）：195-204.

[31] Bagozzi，R.P.， Yi， Y.On the evaluation of structuralequation models[J].Journal of the Academy of MarketingScience，1988，（16）：74-94.

[32] Rodgers， W.， Pavlou， P.Developing a predictive model：a comparativestudy of the partialleast squares vs maximum likelihood techniques[D].University of Califomia，Riverside，2003.

[33]吳明隆.结构方程模型-AMOS的操作与应用（第二版）[M].重庆：重庆大学出版社，2011.