教育信息化2.0时代师范生信息素养测评模型的构建与应用

来源 :中国电化教育 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tntdison
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  关键词:师范生;信息素养;测评模型;教育信息化2.0
  2018年9月10日全国教育大会强调了教师的重要作用,将教师队伍建设作为发展教育的“基础工作”。我国教育信息化发展进入“致力于融合与创新”的2.0时代,全面提升教师信息素养已成为建设高素质教师队伍最实际和最迫切的行动之一,《教育信息化2.0行动计划》明确指出“大力提升教师信息素养”要“加强师范生信息素养培育和信息化教学能力培养”,可见,提升师范生信息素养是建设高素质教师队伍的重要举措。信息素养评价研究是信息素养理论研究成果应用于教育实践的必经途径,开展师范生信息素养测评研究能够为师范生信息素养水平的诊断和调控、师范生信息素养教育目标的设定和实施方法的确定提供可操作的标准和科学依据。
  因此,本研究尝试构建教育信息化2.0时代下适用于师范生的信息素养测评模型,为师范生信息素养提供科学的测评工具,并对师范生信息素养水平进行测评,为指导我国师范生信息素养教育的发展提供科学的实证依据。

一、理论模型构建与解读


  (一)理论模型构建
  构建师范生信息素养测评理论模型,本研究首先确立了三点原则:关注师范生双重角色、关注信息素养的内涵演进、关注新时代人才发展要求。原则一是综合考虑师范生学生和未来教师双重角色全面分析其信息素养需求;原则二强调信息素养内涵的时代性,提出师范生信息素养应和终身学习理念下以人为本的综合能力相联系;原则三则关注教育信息化2.0时代以及21世纪发展对人才提出的新要求,认为师范生信息素养应融入交互性、分析性技能等。从上述三点原则出发,本研究认为师范生信息素养由“基本信息素养”“学生学习素养”“教师教学素养”三方面构成,三者相辅相成、紧密联系。其中基本信息素养是基础,是师范生无论处于学生角色还是教师角色都应具备的信息素养;学生学习素养是在基本信息素养基础上融合创新意识、协作能力等更好服务师范生学习发展的信息素养;教师教学素养则聚焦于师范生未来教师角色所需具备的信息化教学态度和能力。
  結合相关理论基础进一步探究三个层面的具体内容。本研究整合了国内外权威高校信息素养评价框架,包括美国2000年的《高等教育信息素养能力标准》和2015年的《高等教育信息素养框架》,英国2011年的《高等教育信息素养七支柱标准》以及我国2005年的《北京地区高校信息素质能力标准体系》等,提取归纳出“信息意识与态度”“信息道德与安全”“信息技能”三个“基本信息素养”下设内容。综合分析国内外21世纪的人才发展要求,包括2007年美国Partnership For 21stCentury Skills组织提出的“21世纪技能框架”等,以我国2016学生发展核心素养文件为参照,形成“科学精神”“学会学习”“研究创新”三个“学生学习素养”下设内容。整合适用于职前教师的信息技术应用能力评价框架TPACK、“互联网 ”时代教师信息素养内涵演进等相关研究,形成了“教学信念”“技术支持”“整合教学”三个“教师教学素养”下设内容。最终构建了包含三大一级指标和九个二级指标的师范生信息素养测评理论模型,如图1所示。
师范生信息素养测评理论模型

  (二)评价指标解读
  1.基本信息素养
  基本信息素养作为学生学习素养和教师教学素养的基础,指向的是信息素养最本质的内容。其中信息意识与态度包含了对信息的敏感性和重要性的认识;信息道德与安全考察的则是师范生的社会责任,具体包括在使用信息及信息技术工具时,能够了解和遵守相关道德知识、法律安全等;信息技能作为基本信息素养占比最重的成分,主要包括信息获取、信息评价、信息加工重组以及信息应用等基本技能。
  2.学生学习素养
  学生学习素养是师范生信息素养中最能体现时代对人才发展新要求的部分,它强调学生的信息素养综合能力。其中“研究创新”由核心素养中的“实践创新”而来,强调学生的研究意识与创新能力,既为师范生当下研究性学习和创新性学习服务,也为未来科研型教师建设做基垫。“科学精神”和“学会学习”则保留了核心素养基本要点,前者主要强调问题意识和批判性思维,要求能够运用科学的思维方式认识事物、解决问题,后者主要包括利用信息技术开展协作学习与自主学习的两大能力。
  3.教师教学素养
  教师教学素养是师范生作为未来教师所需具备的教师信息素养。包括信息意识层面上以学生为中心、认可信息技术并愿意使用其来服务学生发展的“教学信念”,技能层面上开展信息化教学所需具备的对多媒体教学设备、教学素材处理软件等技术操作能力以及在此基础上深入应用信息技术、促进信息技术和课程教学整合的“整合教学”能力,如利用信息技术进行预备教学环节中的资源准备、教学设计、教学实践与评价等。

二、师范生信息素养测评工具的设计


  (一)问卷编制与修订
  基于师范生信息素养评价指标与理论模型,本研究编制了《师范生信息素养测评问卷》(以下简称《问卷》),共35个题项:基本信息素养10个题项、学生学习素养13个题项、教师教学素养12个题项。由于目前国内外尚无成熟权威的师范生信息素养测评量表可供借鉴,该研究量表的部分题目主要借鉴了《美国高等信息素养能力标准》、我国2014年的《中小学教师信息技术应用能力标准(试行)》、闫寒冰等人的《师范生信息技术应用能力自评工具》以及Mishra和Koehler的教师TPACK测量工具等相关标准与量表中的表述;部分题目依据指标阐释自主编制而成。量表采用李克特五点量表法,1分为很不符合,5分为非常符合。   在问卷修订过程中,为确保问卷的信效度,该研究展开了两轮调查。首先,通过德尔菲法征求相关专家、教师、师范生对问卷的题项与对应指标的一致l生,表达内容的清晰度、题项数量等意见,确保问卷的表面效度和科学性。再次,开展了预测试,进行项目分析。在西部地区随机抽取938名师范生开展测试,保留有效问卷843份,问卷有效率89.87%,进行探索性因素分析,得到的KMO取样适切度量数为0.97,巴特利特球形度检验显著性小于0.001,表明量表极适合进行因素分析。根据探索性因素分析结果,结合逻辑分析对《问卷》35个题项进行项目分析。删除“学会学习”指标下因素负荷小于0.4的两个预设题项“在信息化环境中,我能够与同伴或教师等顺畅交流信息”(负荷值为0.29)、“为促进有效协作,我能够与相关参与者共同约定清晰的协作规则(如各自责任、交流时间、应用工具、协作策略等)”(负荷值为0.36),两题项内容不聚焦学会学习;删除交叉负荷在“研究创新”(负荷值为0.50)和“学会学习”(负荷值为0.47)两个因子上的题项“我能够运用思维工具(如思维导图)发现有价值的问题”。最终保留32个题项:基本信息素养10个题项、学生学习素养10题项、教师教学素养12个题项,形成了《师范生信息素养测评问卷(正式版)》似下简称《正式问卷》)。
  (二)信效度检验
  使用《正式问卷》在西部地区随机抽取1837名师范生开展正式测试,保留有效问卷1660份,问卷有效率90.36%。量表的科隆巴赫a系数为0.95,如表1所示,各指标的a系数均高于0.80,表明量表信度良好。使用平均变异数抽取量(AVE)进行效度检验,AVE大于0.5表明题项聚合效度较高,由表1可知,该研究各指标AVE均大于0.5,表明各指标聚合效度较高。区分效度通过平均提取方差值的平方根与其他变量之间的相关性来获得,若某变量AVE平方根大于各变量的相关系数,表明各变量具有较高的区分效度。如表2所示,各指标所对应AVE均大于该指标与其他指标的相关系数,说明各指标问具有较高的区分效度。
测评模型聚合效度与信度

测评模型区分效度

三、师范生信息素养测评模型的构建与验证


  从正式测试数据中随机抽出一半(830份)用于探索性因素分析,另一半(830份)用于验证性因素分析。
  (一)探索性因素分析
  运用SPSS21.0统计软件对数据进行探索性因素分析,采用主成分分析法和最大方差旋转法分析得到的KM0取样适切度量数为0.95,巴特利特球形度检验显著性小于0.001,表明量表极适合进行因素分析。结果显示,因素分析共提取9个因子,累积方差解释率为72.81%,各题项在其对应因子上负荷值在0.56至0.80之间,载荷分配较理想,9个因子与构建的师范生信息素养测评理论模型基本吻合。
  (二)验证性因素分析
  1.师范生信息素养测评模型验证性因素分析
  基于探索性分析结果,本研究提出了二阶、三阶两个假设模型。从二阶模型到三阶模型有—个探索过程,即若二阶模型发现了三个一级指标,“基本信息素养”“学生学习素养”“教师教学素养”相关性达到一定程度时,就能继续往上推导出三阶模型。三阶模型在二阶模型基础上假设“师范生信息素养”是基本信息素养、学生学习素养、教师教学素养的综合体现。首先使用AMOS21.0对二阶模型进行验证,发现该模型拟合度较好,因子荷载的标准化路径系数均高于0.76,三个测评因子基本信息素养、学生学习素养、教师教学素养的相关系数为0.80、0.89和0.79,表明三个因子之上可能存在更高阶的共同因子。因此,使用Mplus7.4作进一步验证,由于数据类型为5级顺序非连续性数据,为使结果更为准确,采用MLR(MaximumLikelihoodEstimationwithRobustStandardEmors)對三阶模型进行参数估计。结果如下页表3所示,三阶模型的拟合度指数不仅达到了判断标准且优于二阶模型。此外,表4显示,基本信息素养、学生学习素养、教师教学素养三个因子在师范生信息素养因子上的路径系数分别为0.84、0.95和0.94,均高于二阶模型的路径系数。可见,本研究构建的师范生信息素养三阶测评模型更为合理,如图2所示。
模型拟合指数
三阶模型因素负荷矩阵
三阶模型

  2.师范生信息素养测评模型表达式
  借鉴宋乃庆教授研究团队的测评模型构建方法,将模型各指标的因素负荷值进行归一化处理,得到模型线性表达式为:Y=0.3 1X1 0.35X2 0.34X3,其中x1=0.32A 0.31B 0.37C,X2=0.34D 0.32E 0.34F,X3=0.30G 0.34H 0.36I。   其中,Y表示师范生信息素养,x1表示基本信息素养,x2表示学生学习素养,x3表示教师教学素养,A表示信息意识与态度,B表示信息道德与安全,C表示信息技能,D表示科学精神,E表示学会学习,F表示研究创新,G表示教学信念,H表示技术支持,I表示整合教学。
  (三)专家评价
  为进一步确保测评模型的科学性,本研究编制了《师范生信息素养测评模型专家认同度调查问卷》。问卷采用李克特五級量表记分方式,邀请了涵盖教育技术(6名)、教师教育(4名)、信息科学(4名)、教育测价领域(4名)、图书馆管理人员(3名)、一线教研员(5名)及骨干教师(10名)在内的36名专家对该模型进行了评价,结果显示,这些专家对该模型的认同度为87%-100%,表明本研究构建的师范生信息素养测评模型具有较好的可靠性和科学性。

四、师范生信息素养测评模型的应用


  为了解师范生信息素养水平,本研究对西部地区师范生进行了信息素养水平评估,调查对象包括了部属和地方师范院校的师范生,涵盖语文、数学、英语、物理、政治、全科、体育等几乎所有师范学科,根据学科性质,将语文、英语、政治、历史、地理划分为文科,数学、物理、化学、生物划分为理科,将音乐、美术、体育、学前教育等归为其他,具体情况如表5所示。使用师范生信息素养测评模型表达式对原始数据进行处理,计算得出被试在各指标及总量表上的加权得分,对加权计算后的数据进行描述性统计及差异性分析,探索师范生信息素养在总体水平及其在个体、学校、学科三个层面上的差异。
调查对象基本情况

  (一)师范生信息素养总体水平
  师范生信息素养总体得分介于3.14和4.24之间,处于“一般”与“比较符合”之间,说明师范生信息素养总体状况较好。在三个一级指标上,师范生在基本信息素养方面的得分最高(μ=3.91,SD=0.62),而教师教学素养(μ=3.69,SD=0.61)和学生学习素养(μ=3.50,SD=0.65)相对较低。在教师教学素养方面,虽然师范生有较强的信息技术支持教学的信念(μ=3.98,SD=0.68),但他们使用学科技术工具支持教学(μ=3.49,SD=0.76)及信息技术整合教学的能力(μ=3.60,SD=0.73)较弱;在学生学习素养方面,师范生在研究创新能力(μ=3.37,SD=0.79)、信息化环境中的自学能力(μ=3.52,SD=0.811非常欠缺。
  (二)师范生信息素养水平的群组差异
  1.性别与年级差异
  独立样本t检验结果显示,女生信息道德与安全意识强于男生(t=-3.32,p
其他文献
摘要:探究学生信息素养背后的影响因素,是有效提升学生信息素养的关键。该文对我国东部某省x市的初中生进行问卷调查,以探究初中生信息素养水平及其影响因素。结果表明,学生信息素养处于百分制的中等水平。在信息素养影响因素的个人背景层面,性别、年级和生源地均对学生信息素养有显著影响。在信息技术行为参与层面,日均上网时长对信息素养有显著的负向影响,而使用信息技术设备的频率对信息素养无显著影响。在信息技术情感参
摘要:在教育信息化快速发展的背景下,以教育信息化为主要研究对象的教育技术学科却陷入危机,教育技术学科人才培养的供给侧出现了一定问题。文章以教育技术学科现状为原点,总结了教育技术学科人才培养出现的三个基本问题:第一,教育技术学科培养的人才很难满足当前教育信息化市场的需求;第二,教育技术学科培养的人才在适应未来市场的发展与变化上显得不足,且缺乏一定的前瞻性;第三,教育技术学科自身面临危机,不太容易培养
摘要:“互联网 教育”时代,利用网络学习空间能够实现线上与线下有机融合,改变学习者获取知识的方式和途径,促进教育观念的转变与体制创新。学习投入是衡量网络学习质量有效指标之一,教师作为提升学习投入的关键因素,其激励风格对学习动机有重要作用,使学习者深度投入成为可能。基于自我决定理论,利用AMOS从教师激励风格、内部动机与外部动机层面,构建网络学习空间中影响学习投入的结构方程模型。数据分析结果表明支持
最近一个月,听评优质课四十余节,颇有收获。
【摘 要】 “指数函数及其性质”一节是一个传统课题,是在学生刚刚学习了分数指数幂和无理指数幂基础上,高中阶段学习的第一个基本初等函数,会对接下来学习对数函数、幂函数等有很重要的影响.课堂上通过设置情境、探求新知、自编自探、构建网络和类比发现、抽象概括、动手实践、常规研究思路、特殊与一般等一系列途徑、活动方式、方法,引领学生展开对指数函数及其性质的探究.  【关键词】 指数函数;指数函数的定义;指数
《高中数学课程标准》明确指出:教材是实施课程目标,实施教学的重要资源.教材应当有利于调动教师的积极性,创造性地进行教学;有利于改进学生的学习方式,促进学生主动地学习和发展.但是限于教材的篇幅,编者对问题的设计意图无法完全暴露,这就需要我们高中数学教师认真研究教材,对教材进行“二次开发”,让教材更有利于学生对知识的理解和思维的发展.  笔者认为高中数学教材二次开发的宝库之一是课本习题,现在以课本的一
一个人的临死遗言,就像深沉的音乐一般,有一种自然吸引注意的力量;到了奄奄一息的时候,他的话决不会白费,因为真理往往是在痛苦呻吟中说出来的。一个从此以后不再说话的人,他的意见总是比那些少年浮华之徒的甘言巧辩能被人听取。正像垂暮的斜阳、曲终的余奏和最后一口啜下的美酒留给人们最温馨的回忆一样,一个人的结局也总是比他生前的一切格外受人注目。  (節选自《理查二世》天津人民出版社)
【摘 要】 近些年,高考中的概率统计试题越来越加强对数学阅读能力的考查,我们如何帮助学生了解和提升数学阅读能力呢? 这是每个一线教师关心的问题,笔者以2019年高考数学理科全国Ⅰ卷概率统计解答题为例,研究了数学阅读(能力)的内涵以及提升数学阅读能力的途径,在这个过程中有了一些粗浅的认识,希望这些想法能够帮助学生从容应对高考中的概率统计试题.  【关键词】 数学阅读;数学阅读能力;概率统计    2
数学思维问题是数学教学中的核心问题。要使学生掌握数学知识并培养能力,发展智力,就不仅需要学习数学知识本身,更重要的是学习获得这些知识的思想和方法。也就是说教师要更注重对学生思维意识的培养。笔者在不等式的复习教学中,通过与学生共同探讨某一习题的解法,注意对学生思维方面的培养.现举一例,供读者鉴赏。
摘要:教育信息系统中存储着大量不同格式和不同粒度级别的学生数据,这些数据为利用学习分析技术发现和解决学生学习过程中的问题提供了可能。然而,如何使用恰当的数据表征学生的学习过程,对研究者来说仍存在很大挑战。本文首先从数据来源、具体数据项、数据项收集方法、在学习分析中的应用四个方面对现有学习分析研究中使用的数据集进行了整理和归纳,然后对现有数据集的研究现状、未来发展趋势进行了讨论和分析。以期呈现现有学