混合式学习人际互动质量量表的汉化及信效度检验

周丽荣，张永怡，曹莫然，赵贞贞

南京卫生高等职业技术学校 江苏联合职业技术学院南京卫生分院，江苏 210038

混合式学习（blended learning）的概念起源于20 世纪90 年代，通常也称线上线下混合式学习，是教育领域广泛应用并重点探索的学习方式之一[1]。2004 年何克抗[2]认为，混合式教学模式将传统教学方式的优势和网络化教学的优势结合起来，既发挥教师引导、启发、监控教学过程的主导作用，又充分体现学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性。混合式学习不是简单的技术的混合，而是要为学生创造一种真正高度参与的个性化的学习体验[3]。研究表明，不管是在线学习还是面对面学习，师生互动、生生互动等人际互动的质量是影响学习成效的关键因素[4-5]。学习中的人际互动是过程性评价中的关键指标，能预测学习成效，而混合式学习中，师生、生生互动方式发生了变化，从原来单一的面对面互动交流发展为网络与现实相结合的互动方式。目前，在线学习人际互动的研究发现，课堂临场感缺乏，注意力容易分散，同时，社会存在感不强，直接对话受到限制，学习体验欠佳，阻碍深层次知识建构[6-7]。不管是线上学习，还是线下学习，人际互动质量都跟互动途径、互动形式、课堂参与度、情感表达等因素有关[8-11]。因此，选择合适的工具评价人际互动质量十分重要，既可以评价效果，又可以为教学改进提供依据。目前，国内尚缺乏评价混合式学习人际互动质量的测量工具。本研究引入一组混合式学习人际互动质量量表，并对其进行汉化和信效度检验，以期为国内混合式学习人际互动质量提供科学的测评工具。

1 对象与方法

1.1 研究对象

2022 年6 月，通过便利抽样方法选取某职业院校护理专业学生为研究对象。纳入标准：年龄＞16 岁；全日制在校学生；混合式学习的经历半年以上；知情同意并自愿参加本研究。本研究在信效度检验阶段共抽样2 次，第1 次抽样样本用于探索性因子分析（EFA），根据样本量为条目数的5～10 倍原则，共20 个条目，考虑10%的无效问卷，计算样本量为220 例。第2 次抽样样本用于验证性因子分析（CFA），根据结构方程模型的样本量至少为300 例[12]，考虑10%的无效问卷，计算样本量至少为330 例。

1.2 研究工具

1.2.1 一般资料调查表

课题组自行研制，内容包括性别、年龄、籍贯、年级、参与混合式学习的时长等。

1.2.2 混合式学习人际互动质量量表

混合式学习人际互动质量量表由穆罕默德大学Arifani 等[13]在美国学者开发的在线互动质量和课堂互动质量量表[14-16]基础上修订而成，包括在线学习人际互动质量量表(Online Learning Interaction Quality Scale,OLIQS)和传统面对面学习人际互动质量量表(Traditional Learning Interaction Quality Scale,TLIQS)。OLIQS 包括在线师生互动、在线生生互动2个维度，TLIQS 包括情感支持、课堂组织、教学支持3个维度，两个量表各10 个条目。采用Likert 5 级评分法，“非常不满意”至“非常满意”依次计1～5 分，总分为20～100 分，得分越高，表示混合式学习人际互动质量越好。原量表有较好的信效度，总量表的Cronbach's α系数分别为0.86 和0.84。该量表修订后在印度尼西亚1 000 名高中生中使用，有效测量了混合式学习的人际互动质量。

1.3 研究方法

1.3.1 量表汉化

通过电子邮件的方式与原作者团队取得联系，并获取该量表的汉化和使用的授权，并与本课题组保持长期良好的沟通交流，采用Brislin 翻译模型进行翻译、回译、检译[17]。1）翻译：由学校2 名英语专业硕士（均具有海外留学经历的英语专业教师）分别进行翻译，形成中文版T1 和T2，由研究者比较这两个版本，共同讨论确定中文直译版本T3。2）回译：由未接触过原量表的2 名专业硕士（1 名学校英语专业教师和1 名护理专业教师）分别将T3 回译成英文B1 和B2，研究者和原量表进行比对，共同讨论形成中文回译版T4。3）检译：由课题组进行检译，尽量保证内容、语义接近原量表。

1.3.2 文化调试

1.3.2.1 专家咨询

为了评估中文版本翻译的准确性和应用于我国文化背景的适用性，选取6 名从事混合式学习研究和实践的专家（全国信息化教学质量管理专家1 人、混合式学习教学质量管理专家2 人、高职院校一线教师3 人）通过邮件和微信方式进行专家咨询，进行内容调适及内容效度评定。采用Likert 5 级评分法，对量表各条目的合适程度进行评价，1 分表示完全不合适，5 分表示非常合适。根据专家意见修改结果：1）OLIQS 条目3“在线课程讨论中，我能够和老师一起互动”修改成“在线课程讨论中，我有机会和老师一起互动”；2）OLIQS条目4“在线学习中，老师把我当一个真正的个体对待”修改成“在线学习中，老师尊重我个人的观点”；3）TLIQS 条目3“老师对学生需求的回应、对学生学术水平、情感支持的情况，我感到”修改成“老师能够及时回应学生需求，也能及时观察到学生的学习和情绪状况”；4）TLIQS 条目5“老师有能力、有效地阻止或扭转课堂中发生的不良行为”修改成“老师能适时有效地阻止或扭转课堂中发生的不良行为”。

1.3.2.2 原作者咨询

针对其中TLIQS2“课堂上鼓励表达负面情绪”存在的专家争议，再次通过邮件咨询原作者，修改为“课堂上老师能控制自己的负面情绪”。

1.3.3 预调查

选取40 名符合纳入标准的学生进行预调查，咨询其对量表整体、指导语、条目内容及评分方法的修改意见，对表达不清或存在争议的部分做出修正。结果显示，量表无理解上的困难，填写时间约5 min。

1.4 资料收集方法

研究者召集各年级学生会成员进行问卷发放培训，通过微信发放问卷星链接至各班级微信群，包括知情同意书和量表，通知学生查看并自愿完成。1 周后问卷星后台收集、整理回收资料，剔除无效问卷（所有条目勾选的选项均相同或有漏题超过2/3 的问卷），确保录入数据的准确性后进行统计学分析。共发放问卷1 455 份，回收有效问卷1 433 份，有效回收率为98.5%。

1.5 统计学分析

将所有有效资料的数据从问卷星后台导出，应用SPSS 26.0 软件进行项目分析、信度分析，并对第1 组抽样数据进行EFA，随后应用SPSS 24.0 软件对第2组抽样数据进行CFA。

2 结果

2.1 研究对象一般资料（见表1）

表1 研究对象一般资料

2.2 项目分析

2.2.1 题项与总分的相关度

用以识别某一条目与其他条目之间的相对关联度，检验题项的同质性，题项与总分的相关性越高则同质性越高；反之，相关性越低则同质性越低，考虑删除。各条目与量表总分之间的相关系数为0.809～0.950（P＜0.01），说明各条目与量表总分的相关性强，题项间有很强的同质性，均可保留，见表2。

2.2.2 决断值检验

将332 份问卷按总分排序，选取量表得分总排名前27%为高分组（93 例），得分总排名后27%为低分组（91 例），采用独立样本t检验，结果显示CR 值均＞3.0（P＜0.01），表明所有条目区分能力较强，能鉴别不同受试者的反应程度，均为合理条目。

2.3 信度分析

题总相关系数（CITC）为0.607～0.796，均＞0.5，表明测量条目具有良好信度，删除该条目后的Cronbach's α 系数均不会明显增加，表明条目具有良好的信度。两个量表Cronbach's α 系数为0.901 和0.888，各维度Cronbach's α 系数见表3。

2.4 效度分析

2.4.1 内容效度

量表条目水平的内容效度（I-CVI）为0.84～1.00，均＞0.78，说明内容效度好。2.4.2 结构效度

对 第1 组 样 本（n=332）进 行EFA。OLIQS 的EFA 结果显示KMO 值为0.899，Bartlett's 球形检验的χ2值为1 602.908（P＜0.01），说明变量之间有共同因素存在，可以进行因子分析。采用主成分分析法和最大方差旋转法，提取出2 个公因子，共同解释了总变异的65.883%，＞60%说明保留的因子划分理想[18]，表明原量表2 个因子（在线师生互动、在线生生互动）的划分是合理的，且各条目在2 个因子的载荷为0.737～0.832，均高于0.5，表明OLIQS 每个条目均有较好的效度，见表4。TLIQS 的EFA 结果显示KMO 值为0.885，Bartlett's 球 形 检 验 的χ2值 为1 599.807（P＜0.01），提取出3 个公因子，共同解释了总变异的72.458%（＞60%），表明原量表3 个因子（情感支持、课堂组织、教学支持）的划分是合理的，且各条目在3个因子的载荷为0.719～0.830，均高于0.5，表明TLIQS 每个条目均有较好的效度，见表5。对第2 组样本（n=1 101）进行CFA，利用AMOS 软件构建量表的结构和维度，设置各维度为潜变量，OLIQS 的10 个条目和TLIQS 的10 个条目作为观察变量，分别构建2个量表的预设模型，见图1、图2。OLIQS 和TLIQS 绝对拟合度指标和增值拟合度指标均符合一般的研究标准，无需修正，可以认为这两个模型有较好的适配度，见表6。

图1 OLIQS 的CFA 模型

图2 TLIQS 的CFA 模型

表4 OLIQS 旋转后的成分矩阵

表5 TLIQS 旋转后的成分矩阵

表6 模型拟合度结果

2.4.3 收敛效度

OLIQS 和TLIQS 中各条目标准化因子载荷均＞0.6，组合信度（CR）均＞0.7，平均变异萃取量（AVE）均＞0.5，表明各变量具有良好的收敛效度，见表7。

表7 OLIQS 和TLIQS 组合信度和收敛效度值

2.4.4 区分效度

OLIQS 的在线生生互动和在线师生互动得分明显相关（P＜0.01），相关系数为0.39，小于0.5，且对角线的AVE 值小于对应的AVE 平方根，3 个条件同时成立，说明OLIQS 数据的区分效度理想。TLIQS 的情感支持、课堂组织和教学支持得分之间明显相关（P＜0.01），另外相关系数绝对值为0.285，0.262，0.316，均小于0.5，且对角线的AVE 值均小于所对应的AVE 的平方根，3 个条件同时成立，说明TLIQS 数据的区分效度理想。

3 讨论

3.1 量表汉化过程科学、严谨

本研究基于Brislin 翻译模式采用直译、回译、检译的程序，形成了中文版OLIQS 和中文版TLIQS，经6名国内专家咨询进行文化调试，对其中不明确的词义、理解有分歧的句义进行修订，并联系原作者对最终不能达成一致的句义进行咨询。在翻译过程中有些修订，如回译版中的sense of group 是小组团队感，而原量表的sense of community 强调长期生活学习中建立的一种社群，带有集体目标和集体认同，包括与工作有关的生活环境，因此，将条目OLIQS9 改成“和同学们一起在线讨论、交流、合作有探究的氛围”；其次，以在校职业学校学生为研究对象，进行项目分析、信度分析、效度分析，得出的汉化量表条目分布与英文版的量表的因子分布一致，并具有较好的信度、效度，严谨的汉化过程也反向证明原量表的设计科学、合理。

3.2 量表结构合理

本研究项目分析显示，中文版OLIQS 和中文版TLIQS 各条目间存在较高的相关性，且有明显区分度，量表内容效度及信度较高且条目简洁明了。EFA结果显示，OLIQS 得到在线师生互动、在线生生互动2个因子，TLIQS 得到情感支持、课堂组织、教学支持3个因子，每个因子下属条目的含义相对一致，不存在命名歧义；CFA 结果显示，模型整体拟合度和内在结构拟合度数值均在推荐值内，说明汉化后的量表结构合理。量表OLIQS 和TLIQS 共20 个条目，表达简洁、易于填写，人际互动涉及线上线下、师生和生生、情感支持、课堂组织、教学支持方面，总分越高代表人际互动质量越高，各维度的得分越高代表在相应维度互动质量高，OLIQS 和TLIQS 可分别测量在线学习和面对面学习的互动质量。

3.3 量表的实用性和局限性

英文版量表是美国3 名学者的单个量表研究，其测试对象来源多样，年龄跨度、种族范围、地理位置等都有差别，Arifani 等[13]将此量表应用到东南亚的印度尼西亚高中生群体（n=1 000），认为量表有较好的信效度，为本研究奠定了基础。本研究将量表汉化后应用到职业院校的学生群体中进行测试，这些学生既有中学生的年龄特点，又有大学生的教育环境特点，扩大了量表的适用范围，但由于语言和文化的差异，学生对某些条目直译的理解有偏差，根据专家咨询结果重新释义，保证了较好的内容效度。本研究局限性在于抽样方法为便利抽样，1 所职业学校的样本缺乏代表性，后续将增加样本量及多样性，进一步探索中文版OLIQS 和TLIQS 的 结 构 效 度。

3.4 中文版OLIQS 和TLIQS 可作为护理教学质量的重要评价依据

高职护理专业是为了培养高素质的技术技能型护理人才，人才培养质量取决于教学质量，目前混合式教学已经成为护理专业教学的常态，混合式教学的质量直接影响未来护理质量。社会建构主义理论强调，人是学习的主体，生生互动和师生互动的人际互动是学习效果的决定性的预测因素。因此，将人际互动的质量作为护理教学质量评价指标，对预测护理教学质量有重要意义。中文版OLIQS 和TLIQS 既是测量人际互动质量的工具，同时其测量内容也可以作为护理教育改革的依据。按照量表中的条目，制定提升人际互动质量的策略，科学有效地提高护理教学质量，保证护理人才培养质量，保障未来护理质量。此外，健康教育是护士的重要工作，让学生认识到未来护士也是老师，也要充分认识到护患沟通的有效性，该量表也能启发学生重视护患沟通能力的培养。

4 小结

综上所述，中文版OLIQS 和TLIQS 可用于测量职业院校护理专业学生混合式学习中师生和生生互动质量，也可以为学生主动参与学习提供元认知策略，为教师动态调整教学策略提供依据。