虹口区教师数据分析能力现状与培训需求调查

◎ 詹 艺 曹 磊

一、研究背景

在上海市“二期课改”深入推进的背景下，教师不应只是被动地实施既定课程教学工作的执行者，更应是积极主动的教学研究者和评价者。教学和研究唇齿相依，相待而成，以研促教、以评促教是教师面对新时代教育的法宝之一。而在大数据时代，用实证表达，用数据说话，基于数据进行决策，又对教师的科研能力、评价能力提出了更高的要求［1］。

数据分析作为科研、评价工作中必不可少的重要技能之一，是教师急需修炼的“内功”。然而它同时也是一个专业性比较高的领域，紧密联通着教学与科研。目前，与数据分析相关的课程主要是面向本科及研究生的教育课程，或是面向专业学术研究人员的培训课程，鲜有面向中小幼教师的专门课程。与在校学生和专业学术研究人员相比，中小幼教师的基础较弱，应用数据分析的情境不同，因此需要为他们量身定做培训课程。本研究旨在通过问卷调查法，深入了解区域中小幼教师的数据分析技能及学习意愿，为相关课程的设计与开发提供启示。

二、研究方法

（一）调查框架

本研究采用问卷调查法，调查内容包括教师基本信息（人口学特征、实证研究经历、数据分析经历），教师数据分析相关软件/应用（Excel、问卷星、SPSS）了解程度和学习意愿，教师数据分析相关知识（统计学知识）了解程度和学习意愿，教师培训需求与建议。

（二）调查对象与工具

本次调查的对象为虹口区基础教育全学科，全学段（幼儿园、小学、初中、高中）的教师。研究组根据调查框架，经过组内多轮研讨，初步编制了调查问卷。随后，研究组邀请虹口区部分教师进行问卷填写，并根据教师的填写反馈，对问卷的题目设置、表述等进行了调整，形成最终版的问卷。最终版的问卷分为四个部分。

第一部分调查教师的基本信息，包括教师的人口学特征、任教学段学科、实证研究经历、数据分析经历，以选择题的方式呈现。

第二部分调查教师对数据分析相关软件/应用（Excel、问卷星、SPSS）的了解程度和学习意愿。其中，教师对软件/应用的了解程度以5级量表的方式呈现，学习意愿以选择题的方式呈现。

第三部分调查教师对统计学相关知识的了解程度和学习意愿。其中，教师对相关知识的了解程度以4级量表的方式呈现，学习意愿以选择题的方式呈现。

第四部分调查教师对数据分析课程的需求及建议。

三、数据收集

问卷定稿后，研究组借助问卷星平台生成网络问卷，在2018年暑期培训期间，经由虹口区教师进修学院各学段各学科教研员将问卷链接推送给本区中小幼各学科教师。教师根据自我意愿，通过计算机或手机完成问卷填写。

此次调查共收集了有效问卷2561份。其中，教师对Excel、问卷星、SPSS、统计学知识的了解程度量表的Cronbach's alpha均在0.9以上，具有较高的信度。［2］

四、数据分析

研究组围绕调查框架，使用Excel和SPSS软件，采用描述统计分析（频数统计、统计值计算等），推断性统计分析（多元回归分析、逻辑斯特回归分析）对数据进行分析。

（一）教师概况

填写问卷的2561名教师平均年龄39.51岁，平均教龄17.35年。其中，男教师约占比16%，女教师约占比84%。82%的教师任教小学或初中，85%的教师教授文科或理科类科目。78%的教师是本科学历，55%的教师大学专业为文科，52%的教师具有中级职称。这一结果和全区教师整体结构情况基本一致。

在2561名教师中，超过一半的教师没有实证研究或数据分析的经历。有过3次及以上实证研究、数据分析经历的教师约在10%以内。随着学段的上升，有过实证研究、数据分析经历的教师比例有所增加。

（二）教师的数据分析现状

1. 教师对相关软件/应用的了解程度

有2346名教师会使用Excel，约占总人数的92%。但会使用问卷星和SPSS的教师则大幅减少，不到教师总人数的30%和10%。有超过40%和80%的教师不知道这两款软件/应用。

进一步的数据分析发现，会使用Excel的教师对数据输入、数据排序、数据筛选、公式计算、插入图形、编辑图形功能比较熟悉，对冻结窗格、数据透视功能不太熟悉。会使用问卷星的教师对其中的制作问卷、发布问卷、下载数据、查看报告、交互统计功能均比较熟悉。会使用SPSS的教师对打开数据、编辑变量功能比较熟悉，对重新编码、计算变量、信度分析、效度分析、描述统计、推断统计功能不太熟悉（见图1）。

研究组以教师的Excel、问卷星、SPSS了解程度量表平均分为因变量，将教师的人口学特征、学科学段、实证研究和数据分析经历作为自变量，以后退的方式进入模型，构建了多元线性回归方程。

图 1 教师对软件/应用具体功能的熟悉程度

回归方程模型显示，越年轻（St B = -0.312）、是理科出身（St B = 0.079）、教理科（St B =0.114）、任教学段越高（St B = 0.115）、有实证研究和数据分析经历（St B = 0.055；St B =0.215）的教师，更了解Excel（R2= 0.517，F=132.736，Sig ＜ 0.01）。

回归方程模型显示，越年轻（St B =-0.249）、是理科出身（St B = 0.121）、任教学段越高（St B = 0.105）、有实证研究和数据分析经历的教师（St B = 0.105；St B = 0.121），更了解问卷星（R2= 0.446，F= 27.895，Sig ＜0.01）。

回归方程模型显示，影响教师SPSS了解程度的主要因素是数据分析经历。数据分析经历越丰富的教师（St B = 0.238），对SPSS的了解程度越高（R2= 0.238，F= 10.250，Sig ＜ 0.01）。

2. 教师对统计学知识的了解程度

整体而言，教师的统计学知识比较薄弱，只有5%左右的教师很清楚“描述统计”“推断统计”“两类错误”“显著水平”“新都分析”“因子分析”“T检验”“方差分析”“相关分析”“回归分析”的概念。超过50%的教师甚至没有听说这些专有名词。

研究组以教师统计学知识了解程度量表平均分为因变量，将教师的人口学特征、学科学段、实证研究和数据分析经历作为自变量，以后退方式进入模型构建多元线性回归方程。回归方程模型显示，越年轻（St B = -0.119）、有实证研究和数据分析经历（St B = 0.137；St B = 0.189）、是理科出身（St B = 0.126）、学历越高（St B = 0.105）的教师对统计学知识的了解程度更高（R2= 0.517，F = 132.736，Sig ＜ 0.01）。

（三）教师的数据分析培训需求

1. 教师的学习意愿

接近一半的教师（1271名，约占比49%）认为“需求”或“非常需要”Excel、问卷星、SPSS方面的数据分析类课程。虽然会使用Excel的教师较多，但仍有约70%的教师想学习Excel。会使用问卷星、SPSS的教师人数较少，有约60%的教师想要学习。有1145名教师三个软件/应用都想学习，约占教师总数的44.71%。

研究组以教师对软件/应用的学习需求为自变量，教师的人口学特征、学科学段、实证研究和数据分析经历、对软件/应用的了解程度作为自变量，以后退的方式进入模型，构建了二元逻辑回归方程。

回归方程模型显示，年龄大（Exp = 1.017）、学历高（Exp = 1.615）、职称低（Exp = 0.781）、对Excel比较了解（Exp = 1.246）的教师越可能想学习Excel。

回归方程模型显示，学历高（Exp = 1.599）、实证研究经历多（Exp = 1.284）、对Excel和统计学知识比较了解（Exp = 1.399；Exp = 1.192）的教师越可能想学习问卷星。

回归方程模型显示，学段越高（Exp =1.243）、实证研究经历多（Exp = 1.498）、对Excel比较了解（Exp = 1.535）的教师越可能想学习SPSS。

1290名教师想学统计学知识，约占比48.66%。研究组以教师对统计学知识的学习需求为自变量，教师的人口学特征、学科学段、实证研究和数据分析经历、对软件/应用的了解程度作为自变量，以后退的方式进入模型，构建了二元逻辑回归方程。回归方程模型显示，显示教龄长（Exp = 1.019）、实证研究经历少（Exp = 0.611）、不教理科（Exp = 0.664）、对问卷星不了解（Exp = 0.768）的教师越可能想学统计学的知识。

2. 教师想学的具体内容

会与不会Excel的教师想学习的内容有所不同。不会Excel的教师中有超过60%的人想学习“输入数据”“数据排序”“数据筛选”“公式计算”“插入图形”。会Excel的教师中有超过60%的人想学习“公式计算”“插入图形”“编辑图形”“数据透视”。个别教师反馈希望学习Excel的VBA编程。

会和不会问卷星的教师想学的内容差异不大。相比之下，不会的教师中想要学习“交互统计”的人最少（73%），而会的教师中想学这一功能的人最多（81%）。

会和不会SPSS的教师想学的内容有些许不同。不会SPSS的教师对主要功能都比较有学习意愿，选择的人数均超过了60%。会SPSS的教师中有超过70%的人想学习“信度分析”“效度分析”“描述统计”“推断统计”功能。

教师对统计学中的各类知识都有较高的学习意愿，选择的人数均超过了60%。

3. 教师学习存在的困难

超过70%的教师认为学习Excel、问卷星、SPSS的主要困难是计算机水平不够，学习统计学知识的主要困难是“数学水平不够”。还有教师列举了其他困难，包括“没有时间”“实践中很少用到容易遗忘”“没有专门的指导”等。

（四）教师对培训课程的建议

教师希望数据分析培训有“贴近学科的数据分析及处理案例”（1734人选择），其次是“数据分析方面的普及型知识内容”（1447人选择），第三为“数据分析工具的操作技能”（1363人选择），871人选择了“深入学习专业的数据分析与研究”。

问卷还调查了教师对此类课程的具体建议。通过教师对数据分析课程内容提出的建议可以发现：总体来说，绝大多数的教师有意愿学习新知，希望能够参加相关的培训课程。但是，其中一些教师对于数据分析工具有畏难情绪，想从基础学习入手，循序渐进，在教法上希望能分层教学。考虑到年龄问题、学习者在前概念及后续运用的差异，学习内容的设计上能有层次性，根据学习者已有水平开设不同的差别化课程，根据学习能力及基础有针对性地上课。学习者希望多点提升实践能力的课，增加学科案例内容，能根据实际所需个性选择课程内容模块。

另一些有学习意愿的教师则希望课程能与教学工作紧密相连，符合他们的实际情况，能够帮助他们提高分析数据的能力，根据学生实际以便制定相应的应对机制。更多教师希望能从实际案例数据处理出发，降低理论学习内容比例，贴近教师的日常教学，契合学科特点，考虑实际情况，关注数学的本源，拓展其他相关辅助功能。也有部分教师提出能否提供相关学习书籍配合学习，或者制作一些短小精悍、讲解清晰的微视频，提供图文并茂的学习资源，以网络课程的方式推送，以便他们进行自学。

有一部分教师认为没有必要花费精力去学习数据分析。他们认为，数据分析和教学工作无直接关系也影响平时正常工作，如果必须要用，可以指派专业人员脱产学习，然后专门负责运用。部分文科教师表示除了用Excel之外，其他软件基本用不上，现在很多阅卷系统都有数据分析功能，不必再学习新的软件。

此外，个别教师表示不明晰课程的内容与目的，不了解课程与基层教师日常工作的关系，并希望知道本课程对教学和教学管理的价值体现。与之相反，一些教师希望即刻开始学习，他们已经考虑安排网上授课的时间，并希望能有SPSS线上答疑的专业教师，从入门教材和公众号等学习路径获得资讯。

五、结论

总体来说，教师对Excel、问卷星、SPSS、统计学知识的了解程度依次降低，学习的意愿也依次降低。

教师之间存在较大差异性，主要表现在三个方面。首先，有些教师想学习数据统计相关的软件和知识，而有些教师则认为学了没用；其次，想要学习的教师中，对不同的工具和知识的学习需求不同；最后，想学习数据统计课程的教师中有些希望有更多的学习指导和专人答疑解惑环节，有些则希望通过网课的形式进行课程推送，实现差别化、个性化学习。

教师学习数据统计相关软件和知识的困难主要集中在没有时间、内容太过于专业无法理解、担心计算机水平不够、学了不用容易遗忘。

以上调查结果对面向一线教师的数据分析课程的设计主要有三个方面的启示。首先，课程需要面对不同的教师，给予不同的清晰定位。比如，学历高、任教学段高、有实证研究和数据分析经历的教师可能在学校承担较多课题研究工作，面向这类教师的课程可以侧重于研究场景中的数据分析。对于学历较低、学段较低，没有太多实证研究和数据分析经历，比较少承担科研工作的教师，课程可以偏向于软件/应用在常见教育教学情境中的应用，普及相关的概念。

其次，课程需要根据不同教师的水平，提供灵活的脚手架。例如，对于非理科背景出身，没有相关基础的教师，通过通俗化的讲解、帮助性的材料等提供学习支持。对于理科背景出身，有相关基础的教师，通过设置可选择的学习模块，让教师选择自己所需的内容进行学习。

第三，课程的内容需与教师的日常教育教学贴近。例如，通过设置场景引导学习，提供丰富的案例，最好兼顾学科共性和学科特性。同时，制作学习手册、微视频等材料，便于教师在日后进行反复对照查看，以免日后忘记具体的软件操作及用途。