两类数据源的师生关系满意度研究*——以宁波二中的行为数据与问卷数据对比研究为例

董晶晶 单来君 贺 胜 陶良益



两类数据源的师生关系满意度研究*——以宁波二中的行为数据与问卷数据对比研究为例

董晶晶1单来君2贺 胜1陶良益1[通讯作者]

（1．讯飞教育技术研究院，安徽合肥 230088；2．宁波市第二中学，浙江宁波 315010）

为研究不同数据源的师生关系满意度，文章以宁波二中为例，开展了智能教育背景下行为数据与问卷数据的对比研究。文章的行为数据主要来源于智慧课堂信息化平台，而问卷数据主要来源于“师生关系满意度量表”，在此基础上，文章执行了“行为数据研究—问卷数据研究—相关研究”的“三步走”研究计划。研究结果表明：全过程行为数据可以通过构建指标测量体系反映生—师满意度，行为数据反映的生—师满意度和问卷数据测量的师生关系满意度呈显著的弱相关关系。文章的研究是开展智能教育大数据融合研究的前期探讨，可为今后智能教育背景下的教育决策、教育评价等测量研究提供参考。

师生关系满意度；生—师满意度；行为数据；问卷数据

引言

社会对教育的满意度涵盖多个方面，包括学校软硬件设施、教师素质、师生关系、学生学业成绩等[1]。在学校教育中，师生通过学习、生活上的互动形成的关系满意度，不仅有助于提高教学质量和学习效率，而且能促进学生的身心健康和全面发展。为此，近年来针对师生关系满意度的研究层出不穷：国外研究大多从微观视角来定量分析师生之间的关系，如Davis等[2]建构了量化学生对教师喜爱程度的知觉组织结构，探讨了师生关系的质量；国内研究则大多侧重于师生关系中的理论体系、关系模式、满意度与其它变量之间的关系等，如魏运华等[3]编制了“师生关系满意度量表”，并通过研究发现满意的师生关系有助于少年儿童自尊的发展。此外，还有一些研究发现良好的师生关系对学生适应学校生活具有积极影响，可以激发学生的学习兴趣、提高学生的学习成绩[4]；学生对教师越依恋，其焦虑程度越低[5]。由此可见，师生关系满意度对学生的发展具有重要作用。

随着“互联网+教育”的不断深入，人工智能技术被广泛运用于教育领域，智能教育对师生关系产生了深远的影响[6]。任友群[7]认为，在人工智能时代，教师的角色从知识的“搬运工”转变为学生成长的引领者；人工智能可以替代一部分教师的任务，包括批改作业、信息收集整理与分析、部分知识的传递等。由此可知，在智能教育背景下，教师与学生在线下生活中的某些直接互动正在减少，而线上行为的互动逐步增加。所以，智能教育背景下的师生关系研究，仅通过原有的问卷测量结果已无法准确反映，而需要结合行为数据同步考察研究。为加以区分，本研究首先将基于行为数据测量的满意度称为“生—师满意度”、将基于问卷调查测量的满意度称为“师生关系满意度”，再以这两类数据源的师生关系满意度为抓手，开展了智能教育背景下行为数据与问卷数据的对比研究，以期为智能教育大数据融合研究的进一步深入奠定基础。

一 研究设计

1 研究对象

本研究选取宁波二中的高二学生作为调查对象，通过问卷星发放并回收问卷310份；将这些问卷与学生的个人信息、行为数据信息进行匹配，得到精准匹配的问卷有209份。本研究对这209份问卷进行了统计，得到被试的分配情况如下：从性别来看，男生87人、女生122人；从职位来看，班长或副班长4人、各类委员47人、课代表59人、组长7人、无职位学生92人。

2 数据来源

（1）行为数据来源——智慧课堂信息化平台

行为数据主要来源于科大讯飞股份有限公司开发的智慧课堂信息化平台。该平台由“云”（云服务）、“网”（微云服务器）、“端”（教师端、学生端应用工具）三大部分构成，便于教师实现课前高效备课，课中移动教学、立体互动、智能评价，课后个性化辅导，并通过该平台得到学生的全过程行为数据。考虑到平台指标数据量的充分性和研究内容，本研究将采集学案评论、私信发送、通知回复、微课评论、微课收藏、微课观看、学案观看、学案下载、课堂投票、课堂抢答、提交作业、学案点赞、微课点赞、课堂被提问、课堂笔记等15个行为指标作为构建生—师满意度测量体系的基础指标。

（2）问卷数据来源——“师生关系满意度量表”

对师生关系满意度的问卷调查，主要采用魏运华等编制的“师生关系满意度量表”。该量表采用李克特五点量表法计分，用1～5分表示从非常不符合到非常符合的等级分布；该量表包含支持、关心和鼓励，期望，参与等三个维度，共计24个题项，量表的内部一致性系数为0.81。

3 研究程序

本研究针对两类数据源的师生关系满意度，将研究程序按“三步走”研究计划执行：

第一步，行为数据研究：利用因子分析法，构建行为数据生—师满意度行为指标测量体系，并进行生—师满意度的总体特征和差异分析；

第二步，问卷数据研究：采用“师生关系满意度量表”进行信度检验，并进行师生关系满意度的总体特征和差异分析；

第三步，相关研究：对两类数据源的师生关系满意度进行相关分析，得出两者的具体关系。

二 研究过程

1 行为数据研究

（1）构建生—师满意度行为指标测量体系

本研究利用因子分析法，对310份数据的多个行为指标进行了降维处理：①通过KMO检验和Bartlett’s球形度检验，判断该数据是否适合做因子分析[8]。结果显示，KMO值=0.78＞0.5，近似卡方值=2207.551，df值=105，sig值=0.000，达到显著水平，表明该数据适合进行因子分析。②采用“最大方差旋转法”，以Kaiser标准（特征值大于1）为标准[9]，对上述15个行为指标进行因子分析，最终提取4个因子作为主因子，累积方差贡献率=62.2%＞40%，由此形成由4个主因子组成的结构模型。③根据因子得分矩阵的输出结果，将各因子变量的因子得分系数进行归一化处理，得到各因子变量所含指标在各因子上的权重，最终得到有权重的结构模型，即生—师满意度行为指标测量体系，如表1所示。具体来说，生—师满意度行为指标测量体系共有4个因子、15个具体指标，4个因子的定义分别如下：F1交往反馈，指学生对教师教学行为的反馈，如学案评论、通知回复等；F2自发行为，指学生自发进行的与学习相关的行为，如提交作业、学案观看等；F3课堂互动，指师生课堂互动及其效果反馈，如课堂抢答、微课点赞等；F4自主学习，指学生的学习反馈，如课堂笔记、学案下载等。

表1 生—师满意度行为指标测量体系

（2）生—师满意度分析

①生—师满意度的总体特征分析：本研究对精确匹配的209个行为数据进行了描述性统计分析，所得结果如表2所示。表2显示，行为数据反映的4个因子和综合指数的得分均值处于54.78～66.60之间，且F2得分＞F4得分＞F3得分＞综合指数得分＞F1得分，说明生—师满意度整体处于中等水平。

表2 生—师满意度的总体特征（N=209）

②生—师满意度的性别、职位差异分析：本研究对不同性别、不同职位的学生进行了独立样本t检验和方差分析，所得结果如表3所示。由表3可知，不同性别的学生在综合指数上得分相近，不存在显著差异（P＞0.05），这可能是由于师生增加了线上互动，致使性别不同带来的影响逐步减少；但是，不同性别的学生在F1和F2上存在显著差异（P＜0.05），且F1中男生的得分显著高于女生、而F2中女生的得分显著高于男生，这可能与中学阶段男、女生的生理和心理特点不同有关。此外，不同职位的学生在综合指数和F2因子上存在显著差异（P＜0.05），班长或副班长的得分显著高于其他职位学生的得分，且在综合指数上课代表的得分也显著高于组长和无职位学生的得分。究其原因，可能是因为不同职位的学生与教师的接触程度各有不同，因而他们体验到的生—师满意度存在显著差异，如班长或副班长与教师接触较多、较深，其体验到的生—师满意度就高于其他职位的学生或无职位学生。

表3 生—师满意度的性别、职位差异分析

注：*P＜0.05，**P＜0.01，***P＜0.001；F为单因素方差分析的检验值，下同。

2 问卷数据研究

（1）信度检验

目前，师生关系的主流研究方法是问卷调查法。但是，测量师生关系的问卷有很多，本研究根据研究内容和被试群体的特点，选择了如前文所述的魏运华等编制的“师生关系满意度量表”。该量表编制较为成熟，已被众多学者多次使用，效度良好，故本研究不再进行效度的重复检验。但考虑到该量表的编制时间较早、应用对象不同，故本研究对该量表进行了信度检验。

如前文所述，该量表包含三个维度、共计24个题项，采用李克特五点量表法计分，故本研究采用克朗巴哈系数（Cronbach’s α）来检验该量表三个维度的内部一致性信度和总信度，结果如下：支持、关心和鼓励维度的Cronbach’s α值=0.883，而参与维度的Cronbach’s α值=0.794；仅期望维度的Cronbach’s α值稍低（为0.575），但考虑到此维度的题项数仅有6个，故本研究将此维度上的Cronbach’s α值视为可接受范围。此外，该量表总信度的Cronbach’s α值=0.913，均高于三个维度的Cronbach’s α值。综上所述，该量表的信度检验良好，适合本次研究使用。

（2）师生关系满意度分析

①师生关系满意度总体特征分析：本研究通过SPSS 22.0软件，对精确匹配的209个数据进行了描述性统计分析，所得结果如表4所示。表4结果显示，师生关系满意度的总得分（M±SD）为90.250±10.639，极大值为119，极小值为55，维度均值为3.760；三个维度的得分均值处于23.560～34.070之间，且支持、关心和鼓励维度的得分均值＞参与维度的得分均值＞期望维度的得分均值，各维度均值也都高于五点量表法计分的平均水平3。综上所述，问卷测量的师生关系满意度及其三个维度均处于中等偏上水平。

表4 师生关系满意度的总体特征（N=209）

②师生关系满意度的性别、职位差异分析：本研究对不同性别、不同职位的学生进行了独立样本t检验和方差分析，所得结果如表5所示。表5数据显示，学生性别的不同会影响师生关系的建立和发展，男生的师生关系各项得分稍高于女生，但并不存在显著差异（P＞0.05）；而在班级担任不同职位的学生中，班长或副班长的得分普遍高于其他职位的学生或无职位学生的得分，但相互差异也并不显著（P＞0.05）。

表5 师生关系满意度的性别、职位差异分析

3 相关研究

上述行为数据研究和问卷数据研究的结果表明：生—师满意度和师生关系满意度的总体特征均处于中等或中等偏上状态，两者均不存在显著的性别差异，但生—师满意度存在显著的职位差异，而师生关系满意度不存在显著的职位差异。为进一步了解两类数据源的师生关系满意度是否相关及其具体关系如何，本研究从性别、职位、生—师满意度、师生关系满意度四个方面展开了相关分析，所得结果如表6所示。

表6 两类数据源的师生关系满意度相关分析

表6显示，研究调查的人口学变量如性别、职位等与生—师满意度和师生关系满意度均呈负相关关系，但相关系数极低且并不显著（P＞0.05）；而生—师满意度和师生关系满意度呈显著的正相关关系（相关系数r=0.390＞0.3）。这一结果说明，行为数据研究得到的生—师满意度确实与问卷数据研究得到的师生关系满意度存在显著的弱相关关系。

三 研究结论

1 行为数据和问卷数据通过不同角度都可测量并反映师生关系的满意度

在智能教育背景下，师生借助信息化手段可以产生多种互动行为数据。本研究以宁波二中为例进行的行为数据研究表明：基于学生与教师在线上互动的行为数据，可以构建生—师满意度行为指标测量体系；此体系测量并反映的生—师满意度整体处于中等水平，且不存在显著的性别差异，但存在显著的职位差异。

本研究选择了魏运华等编制的“师生关系满意度量表”作为测量师生关系的问卷。该量表测量并反映的师生关系满意度处于中等偏上水平，且不存在显著的性别差异和职位差异。

2 两类数据源的师生关系满意度存在显著的弱相关关系，可为融合研究提供基础依据

本研究对两类数据源的师生关系满意度进行了相关分析，结果表明：生—师满意度和师生关系满意度存在显著的弱相关关系。这就意味着，虽然行为数据和问卷数据测量的角度不同，但得到的结果却显示整体发展趋势基本一致。因此，对师生关系满意度的测量与评价可以从当前依赖问卷调查结果的单一反馈逐步发展为融合两类数据源结果的同步反馈，并最终通过不断补充行为数据、优化测量模型，实现依据行为数据的直观反馈，由此使教育的评价过程更全面、更客观、更实时。

四 后续改进

线上行为数据采用伴随式采集方式，可实现实时、客观的测量与记录；而传统问卷数据大多集中于主观反馈，数据收集较为复杂。因此，智能教育背景下的教育测量与评价需要收集多维度数据，以大数据形式开展融合研究。本研究从两类数据源角度展开对同一变量的研究，不仅有利于对变量本身的探索分析，而且能推动智能教育大数据融合研究的进一步深入。

当然，本研究也存在有待改进之处：①以宁波二中高二学生为例展开研究，样本量较少，其研究结果仅作为深入智能教育应用研究的基础成果，起重要的参考作用；后续研究应扩大样本量、增加各类数据量，进一步探讨行为数据与问卷数据的融合、互补效应。②生—师满意度行为指标测量体系为初次构建，需在教学实践中不断予以完善；后续研究应不断优化研究工具，补充、完善此体系，构建更全面、精准、科学的测量模型，从而为智能教育背景下的教育决策、教育评价等测量研究提供理论指导。

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Study on the Satisfaction of Teacher-student Realationship in Two Types of Data Sources ——Taking Ningbo No. 2 Middle School for Example

DONG Jing-jing1SHAN Lai-jun2HE Sheng1TAO Liang-yi1[Corresponding Author]

In order to study the satisfaction of teacher-student relationship in different types of data sources, this paper took Ningbo No. 2 Middle School as an example and carried out comparative study of behavior data and questionnaire data under the context of intelligent education. In this paper, the behavior data mainly derived from the information platform of intelligent classroom, and the questionnaire data mainly came from “The Satisfaction Scale of Teacher-student Relationship”.On this basis, this paper performed a three-step research program of “behavioral data research-questionnaire data research-related research”. The results indicated that the behavior data of whole process could reflect the student-teacher satisfaction by constructing an index measurement system, and the student-teacher satisfaction reflected by behavioral data showed significantly weak correlation with the satisfaction of teacher-student relationship measured by questionnaire data. The present research was a preliminary discussion on the big data fusion of intelligence education, which could provide reference for the measurement research of educational decision-making and educational evaluation under the context of intelligent education in the future.

satisfaction of teacher-student relationship; student-teacher satisfaction; behavior data; questionnaire data

G40-057

A

1009—8097（2018）09—0005—07

10.3969/j.issn.1009-8097.2018.09.001

本文为教育部“互联网+中小学教学管理创新”子课题“教育管理与改革专项经费”（项目编号：教材司预函[2016]17号）的阶段性研究成果之一。

董晶晶，初级研究员，硕士，研究方向为教育心理测量，邮箱为jjdong2@iflytek.com。

2018年6月26日

编辑：小米