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摘 要：当前物理教学仍然停留在知识层面，科学探究教学未能有效实施，其根本原因主要在于大部分教师对科学探究的认识存在偏差.为助力本土化科学探究教学的实施，基于我国新一轮课程改革对科学探究的本土化认识和国际上对PCK的共识，提出了科学探究PCK的测评框架并开发了相应的测试卷.采用多维Rasch分析验证了测试卷的信度、效度.后续的统计分析表明，整体而言，师范生在课程知识维度上表现最好、在策略知识维度上表现最差;对不同层次院校物理师范生的进一步比较分析表明，一本院校的师范生在除课程知识维度外均显著优于二本院校的师范生.基于上述研究结果，从课程设置和教学实践环节对未来师范生培养提出了建议.
关键词：物理师范生;科学探究;学科教学知识;测评
中图分类号：G633.7 文献标识码：B 文章编号：1008-4134（2021）19-0012-07
基金项目：华南师范大学2020年度大学生创新创业训练计划“职前物理教师科学探究学科教学知识的测评研究”（项目编号：S202010574097）;中国博士后科学基金第67批面上项目“职前教师科学探究PCK的進阶发展与作用机制研究”（项目编号：2020M672658）;国家社会科学基金“十三五”规划2020年度教育学青年课题“中小学教师科学素养PCK的进阶发展与作用”（项目编号：CHA200261）.
作者简介：
韩欣妤（2000-），女，四川阆中人，本科，研究方向：物理教育;
黄敏珊（1999-），女，广东揭阳人，本科，研究方向：物理教育;
郭东鑫（2000-），女，吉林松原人，本科，研究方向：物理教育;
黄乐恒（1999-），男，广东深圳人，本科，研究方向：物理教育;
郑博为（1998-），男，广东珠海人，本科，研究方向：物理教育;
林洽武（1980-），男，广东澄海人，硕士，高级实验师，研究方向：物理课程与教学论;
肖洋（1992-），男，湖南邵阳人，博士，特聘副研究员，硕士生导师，研究方向：物理课程与教学论、教师教育.
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2018年，中共中央国务院颁布了《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》，力求通过培养高素质的教师队伍来落实立德树人的根本任务.对于物理、化学、生物等科学学科，教师应采用科学探究教学来培养学生的科学素养[1].21世纪以来，我国的科学课程改革都明确将科学探究列为内容标准，并要求采用探究教学，但大部分教师对科学探究的认识存在偏差，致使当前科学教育仍停留在知识层面，未能有效实施科学探究教学[2-3].
教师关于科学探究的专业知识会影响教学的效果[4]，教师要同时具备教育学知识（pedagogical knowledge，PK）、关于科学探究的学科内容知识（content knowledge，CK）和学科教学知识（pedagogical content knowledge，PCK）.其中PCK处于CK和PK的交汇地带，指的是将特定学科内容知识转化为易于学生理解和接受的方式的知识（马云鹏等， 2010; Shulman， 1987）[5-6].考虑到PCK领域的特殊性，对科学知识PCK的研究较多[7-8]，但对科学实践PCK的研究较少[9-10].对于科学探究PCK，只有Cobern等研究了科学探究教学倾向[11].
为助力本土化科学探究教学的实施，有必要对教师科学探究PCK进行精准表征和有效测评.基于此，本文主要在PCK和科学探究相关研究的基础上，通过实证研究对物理师范生科学探究PCK进行测评，以期全面认识物理师范生科学探究PCK的现状、总结培养策略.
1 科学探究PCK的概念界定与要素结构
笔者认为，科学探究PCK与一般的PCK既有联系又有区别，需要结合科学探究的内涵进行重构.一方面，对于PCK的认识，Shulman最早提出PCK并将其界定为“将学科知识与教育学知识结合起来，形成新的理解，知道如何根据学习者的不同兴趣和能力将特定主题、问题和事件组织起来，以教学的方式加以呈现”的知识[12].我国学者马云鹏将PCK定义为“如何将CK转化为易于学生理解、接受的方式的知识”[5].另一方面，科学探究是科学家研究自然界并在证据基础上建构解释的各种方式[13].学生在科学学习中应经历与科学家类似的研究过程，通过科学探究建构对科学概念和科学本质的理解、提升科学过程技能[14].我国新修订的《普通高中物理课程标准（2017年版）》将科学探究列为物理学科核心素养的一个方面，并将其定义为：“基于观察和实验提出物理问题、形成猜想和假设、设计实验与制订方案、获取和处理信息、基于证据得出结论并作出解释，以及对科学探究过程和结果进行交流、评估、反思的能力.”[15]同时，课程标准还进一步归纳出四个要素：问题、证据、解释、交流.可见，我国课程标准对科学探究的要求更多地关注其作为过程性技能的本质.基于上述的分析，笔者将科学探究PCK定义为“以发展学生的科学探究过程性技能为目的，结合教育学知识，将自身的科学探究过程性技能转化为易于学生理解、接受的方式的知识.”
为了能有效地对教师的PCK进行测评，必须明确其要素.Shulman最初界定的PCK只包括两个要素：教学策略与表征、对学生前概念和具体学习困难的理解[12].后来的学者对此进行了拓展，Magnusson等人[16]、蔡铁权和陈丽华[17]都认为科学教师PCK应包括教学信念与倾向、课程知识、学生知识、评估知识、教学策略知识五个要素.而最近，Shulman等人联合Grossman、Gess-Newsome、Park Soonhye等22位来自7个国家的PCK专家，共同讨论并构建出了PCK的共识模型（The Consensus Model）[18].共识模型指出，PCK测评的学科内容情境应落实到具体领域，研究内容不仅包括知识也应该包括实践技能（如本文探讨的科学探究PCK）.同时，共识模型还强调教师公共的知识库（包括教师专业知识基础和具体领域的专业知识，即共同体的PCK）会通过教师信念等教师个人的增/减效因素影响实践中的PCK（即个体的PCK）. 基于上述的分析，本文中的科学探究PCK仅考查课程知识、学生知识、评估知识、教学策略这四个要素：第一，科学探究的课程知识，包括教师对学生在科学探究方面需要达成的目的和目标的知识，对實施探究教学相关教学材料和资源的知识，对科学探究能力发展横向和纵向组织的知识;还包括教师对科学探究主题在整个课程中重要性的知识，即可科学探究的要素;第二，科学探究的学生知识，包括教师关于学生发展科学探究能力过程中觉得很难学的主题的知识，学生发展科学探究能力的先前知识（先前已经具备的科学探究能力）;第三，科学探究的教学策略知识，包括教师帮助学生发展科学探究能力的活动和表征的知识;第四，科学探究的评估知识，包括教师对探究学习中重要的需要评估的维度的知识（评估什么）和评估科学探究的方法的知识（如何评估）.
2 研究方法
2.1 研究工具
基于对科学探究PCK的理论探讨，本文开发的科学探究PCK测试卷力图将科学探究的要素和PCK的要素进行交汇.例如，对于学生知识，试图考查问题、证据、解释、交流四个要素方面的学生知识.但对于课程知识，由于课程标准中对于科学探究的要素往往是以全貌呈现的，对于科学探究课程知识的考查无法单独进行.
为开发适应的测评工具，本文还系统性地回顾了国际上发表的相关PCK纸笔测试工具和国内教师资格证考试的相关试题，总的来看，这些试题的设计具有以下的特征：第一，对于课程知识的考查往往直接以课程标准为依据，且不需要置于具体的知识情景[19];第二，对评估知识的考查往往会引入一般性的教育测量与评价知识，但应体现对具体领域知识或能力掌握情况的评估[20];第三，对学生知识与策略知识的考查往往是一起进行的，即首先通过设问引出教师对学生学习困难的理解，然后再要求教师提出相应的教学策略[21].
这些特征引导本研究的测试题开发，图1提供了一道科学探究中“问题”要素学生知识与策略知识的试题作为样例（A14，如图1）.试题描述的情境改编自一节真实的课堂情景，第一问要求师范生回答学生在科学探究的提出问题中可能存在的困难（对应学生知识，A14（1），第二问要求师范生提出一些帮助学生提升提问能力的策略（对应策略知识，A14（2））.
结合上述探讨，最终的测评工具分为两套平行版本（A卷和B卷），让被试的作答时间控制在40分钟至1小时，测试卷的试题分布见表1.最后对试题进行审阅，确保其内容效度;交由两位物理课程与教学论的博士研究生、两位硕士研究生、两位本科师范生试做，以确保试题语言表达无歧义.
情境中学生提出的问题参考了浙江师范大学黄晓教授对我国初中生批判性提问能力的研究[22].
备注：课程知识的试题为A、B卷的共同题，利用共同题采用Rasch分析可以实现两套测试卷的共同分析.第7、14、15题的两小问均分开赋分.测试卷的前面1-6题调查了其他内容，未纳入本次分析.最终课程知识维度的8、11、13题因试题质量问题予以删除.
2.2 测试对象与过程
本研究采用方便抽样的方式，选取了两个不同层级的师范院校物理师范生样本（N=103）作为测试对象.其中，43人来自一本师范学校（双一流高校），60人来自另一所二本师范学校.所有测试对象均已经修读了《微格教学》《中学物理课程与教学论》两门课程，对科学探究的理论、课程标准的要求、探究教学的实践均有一定程度的了解.测试以自愿的方式邀请师范生参与，对于认真作答的师范生给予一定的报酬.测试在2021年4月上旬进行，所有师范生集中在一间教室以准考试的形式进行，要求在1小时内完成作答.最终没有无效测试卷.
2.3 数据分析
回收测试卷后，首先由研究团队成员两人一组（共有5组）设计评分标准，对30份试卷（A、B卷各15份）进行试评分，在试评过程中整理出学生典型的作答，形成评分指南.以图1所示的A14（1）为例，该题考查了问题要素的学生知识，其评分指南见表2.
一个好的探究问题：一是要将现象与物理知识结合起来;二是要将大的问题拆解为若干个可供探究的子问题;三是要明确问题中物理（变）量的含义，对其进行操作性定义[22-23].
试评结果表明，试评的评分者信度（Cohen’s Kappa）为0.599之外，其余4组均达到了0.6以上.对于试评过程中出现不一致的地方，由整个研究团队共同商议，修改评分标准并达成一致.然后继续对剩余的试卷进行评分，最终各组评分者信度都达到了良好水平（Cohen’s Kappa为0.668-0.924）.所有评分者再对其中不一致的地方重新进行商议，再纳入后续的统计分析.
由于部分试题（如A14（1））存在多种得分可能，因此采用部分给分Rasch模型（Partial Credit Model）对测试卷的质量进行分析.Rasch模型能够同时估计被试能力与试题难度，并将其置于同一量尺上进行比较.根据前文的假设，科学探究PCK包括课程知识、学生知识等四个维度，因此首先采用单维Rasch模型和多维Rasch模型对数据进行拟合，选取拟合效果更好的模型对试题难度和被试能力（即科学探究PCK）进行估计.因此，Rasch分析采用Conquest软件进行，其能实现对多维Rasch模型的估计.然后再进行后续的统计分析，利用SPSS对一本院校和二本院校师范生的科学探究PCK进行比较分析.
3 研究结果
3.1 科学探究PCK的维度结构
本研究首先探讨科学探究PCK应该被视为一个整体的结构，还是能够被区分为课程知识、学生知识等四个维度.因此，分别采用单维Rasch模型和多维Rasch模型对数据进行拟合，其中单维Rasch模型假设师范生在所有试题上的表现可以由单一的潜在特质所解释（科学探究PCK），而多维Rasch模型假设师范生的表现应该由多个潜在特质共同解释. 结果表明，多维Rasch模型与数据的拟合更好，采用似然比检验（Likelihood ratio tests）对单维和多维模型进行比较，发现多维模型拟合的残差（residual deviance）顯著地减小了：χ2df=9=80.637，p<0.001.这一结果支持了我们提出的假设，即将科学探究PCK划分为课程知识、评估知识、学生知识、策略知识四个维度是合理的.因此，后续的分析采用多维Rasch模型的估计结果.
3.2 测试卷的质量分析
首先，考查测试卷各个维度的信度（见表3加括号的斜对角部分）.结果表明，四个维度的信度在0.637至0.747之间，基本符合信度的要求（>0.6）[24].这一结果表明，试题对师范生科学探究PCK四个维度的估计是较为可靠的.
随后，继续考查测试卷试题的质量.对试题质量的衡量指标主要有试题难度（Measure）、数据与模型拟合统计量（即对残差集合的均方值，mean squares， MNSQ）及其标准化形式（T）[25].其中拟合统计量还可以进一步分为两类：一是未加权拟合统计量（Unweighted Fit）由残差直接计算而来，对极端值较为敏感;二是加权拟合统计量（Weighted Fit），对被试能力与试题难度水平相当的被试较为敏感.MNSQ接受的标准往往是0.70-1.30，其标准化值（T）能接受的范围是-2.0-+2.0.
表4给出了科学探究PCK测试卷中试题难度估计值范围在-0.927-1.06之间.拟合统计数据大部分都在0.70-1.30之间，仅有A9和B9两道试题略微超出了范围;但其标准化统计量（T）均在-2.0到+2.0之间.这一结果表明，测试卷中所有题都较好地符合Rasch模型的假设，对测量科学探究PCK的四个维度均具有良好的效度.
为进一步评价试题的质量，下面以题A14（1）为例提供了类别概率曲线（如图2）.在Rasch模型中，类别概率曲线表征了不同能力（水平轴）表现出各种作答情况或得分可能性（竖直轴）的条件概率.类别概率曲线表明，随着被试能力的增加（从左到右），其表现出0分作答情况的概率逐渐降低、1分作答情况的概率先增加后降低、2分作答情况的概率一直在增加.而且，在低能力水平时（被试能力低于-0.53）师范生表现出0分的概率最高，在中等能力水平时（-0.53-1.57）师范生表现出1分的概率最高，在高能力水平时（被试能力高于1.57）师范生表现出2分的概率最高.这一结果意味着，题A14（1）能够很好地考查师范生对于科学探究中与提出问题相关的学生知识，可以将不同能力水平的师范生区分开.
3.3 科学探究PCK不同维度的关系与现状
虽然不少研究者均假设PCK各子维度之间存在互相的正向关系，但本研究却发现科学探究PCK的课程知识与其他维度间存在负相关（见表3斜对角线上括号中四个维度之间的相关性）.而其他三个维度之间均为正相关，其中学生知识与策略知识之间的相关性最强（高达0.86）.
Rasch模型将试题难度与被试能力放置在同一量尺上，可以绘制出怀特图（Wright Map）进行比较，如图3所示.从整体来看，师范生科学探究PCK四个维度的能力基本都呈正态分布，从课程知识（-0.517）、评估知识（-0.733）、学生知识（-1.030）到策略知识（-2.164）维度平均分依次下降（见表3各维度的平均值）.但在试题层面缺少较低难度的试题，未来应该适当补充难度低的试题.
一本和二本师范院校的物理师范生在科学探究PCK四个维度上的表现存在差异（见表5）.在课程知识维度下，一本师范院校物理师范生的PCK水平（-0.94）显著低于二本师范院校（-0.21）（t课程知识（101）=-4.19，p<0.001，Cohens’d=0.85）;在其余三个维度，一本师范院校物理师范生的PCK水平则均显著高于二本师范院校（t评估知识（101）=2.83， p<0.001， Cohens’ d=0.57;t学生知识（101）=5.03， p<0.001，Cohens’ d=1.02;t策略知识（101）=4.93， p<0.001， Cohens’ d=1.00）.
4 结论与建议
基于我国新一轮课程改革对科学探究的本土化认识和国际上对PCK的共识，本研究提出了科学探究PCK的测评框架，基于测评框架开发了一套测试卷.多维Rasch分析结果表明，该测试卷能够可靠、有效地测量物理师范生的科学探究PCK.在本研究考查的科学探究PCK的四个维度中，就整体而言，师范生在课程知识维度上表现最好、在策略知识维度上表现最差.对不同层次师范院校的物理师范生的进一步比较分析表明，一本师范院校的师范生在除课程知识维度外均显著优于二本院校的师范生.基于上述研究结果，本文提出如下的师范生培养建议.
4.1 合理规划师范课程，培养物理师范生科学探究的课程知识
研究发现，一本师范院校的物理师范生科学探究PCK课程知识水平显著低于二本院校.课程知识维度的试题主要考查了师范生对课程标准中科学探究的概念、内涵与实施建议方面的掌握情况，一本师范院校物理师范生在该方面较差，反映出该校物理师范生对课程标准的研读不够重视的问题，这可能和两所院校的学生职业规划有关.本研究选取的两所师范院校都位于南方沿海某省会城市，该一本院校师范生在省内的就业机会较大，而二本院校师范生一般需要考取研究生后才能获得较好的就业机会.通过与这两所院校的教师交流发现，二本院校会对物理师范生考研究生、考教师资格证进行专业辅导，其中对课程标准的深入研读就是关键的一环，而在这方面一本院校就有所不足.因此，未来师范生的理论课中（如《中学物理课程与教学论》或《中学物理教学法》）应加强对物理课程标准教学的重视，敦促师范生对物理课程标准进行深入的分析与研究.这不仅有赖于师范生的自主学习，也需要学校课程设置的正向推动与考试评价的反向激励，达成教、学、评的一体化. 4.2 开设教育测量与评价课程，培养物理师范生科学探究的评估知识
研究发现，两所院校师范生的科学探究评估知识PCK水平也较低，科学探究评估知识包括教师对探究学习中重要的需要评估的维度的知识（评估什么）和评估科学探究的方法的知识（如何评估）.其中关于评估什么的知识，学生可以从物理教育相关的课程中习得，但对如何评估（评估的方法论）知识就必须通过系统的学习方可掌握.但是，当前大多数师范院校并未将《教育测量与评价》作为本科生的一门必修课程.在本研究选取的一本院校中，近年来将研究生《物理教育测量、统计与评价》课程下放至本科生，作为本科物理师范生评估知识的有益补充.在当前中学物理教学实际过程中，一线教师也大多凭经验在对学生进行评价（包括随堂的非正式评价、过程性评价和考试的终结性评价）.为解决这些问题，未来师范院校应逐步将学科背景的《教育测量与评价》课程纳入物理师范生的必修课，方可全面提高师范生和未来教师群体的PCK水平.
4.3 完善教育实践过程，充分培养物理师范生科学探究的策略知识
研究发现，一本学校与二本学校学生的策略知识得分都较低，即所提出的教学策略过于宽泛，抓不到重点，因此要提高学生的教学策略知识，针对不同的要求可将策略进行细化.为使学生的学习能力得到提升，我们应更加关注如何将学科知识传授给学生的策略，教学策略应是详尽的、细致的，而不是广泛的、大体的，因此，在提高策略知识的过程中，应将扎实的理论基础与实践中获得的经验及思考相结合，对于不同的能力要求应得出切实可行的教学策略，并在实践中进行检验，总结经验，从而不断地提高教学策略知识.构建物理师范生在真实课堂中获得经验的途径，就需要完善教育实践过程，以增加其将教学策略理论知识与实践相结合的机会，从而帮助物理师范生提出有针对性的教学策略.
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（收稿日期：2021-08-01）
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作者简介：
韩欣妤（2000-），女，四川阆中人，本科，研究方向：物理教育;
黄敏珊（1999-），女，广东揭阳人，本科，研究方向：物理教育;
郭东鑫（2000-），女，吉林松原人，本科，研究方向：物理教育;
黄乐恒（1999-），男，广东深圳人，本科，研究方向：物理教育;
郑博为（1998-），男，广东珠海人，本科，研究方向：物理教育;
林洽武（1980-），男，广东澄海人，硕士，高级实验师，研究方向：物理课程与教学论;
肖洋（1992-），男，湖南邵阳人，博士，特聘副研究员，硕士生导师，研究方向：物理课程与教学论、教师教育.
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2018年，中共中央国务院颁布了《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》，力求通过培养高素质的教师队伍来落实立德树人的根本任务.对于物理、化学、生物等科学学科，教师应采用科学探究教学来培养学生的科学素养[1].21世纪以来，我国的科学课程改革都明确将科学探究列为内容标准，并要求采用探究教学，但大部分教师对科学探究的认识存在偏差，致使当前科学教育仍停留在知识层面，未能有效实施科学探究教学[2-3].
教师关于科学探究的专业知识会影响教学的效果[4]，教师要同时具备教育学知识（pedagogical knowledge，PK）、关于科学探究的学科内容知识（content knowledge，CK）和学科教学知识（pedagogical content knowledge，PCK）.其中PCK处于CK和PK的交汇地带，指的是将特定学科内容知识转化为易于学生理解和接受的方式的知识（马云鹏等， 2010; Shulman， 1987）[5-6].考虑到PCK领域的特殊性，对科学知识PCK的研究较多[7-8]，但对科学实践PCK的研究较少[9-10].对于科学探究PCK，只有Cobern等研究了科学探究教学倾向[11].
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1 科学探究PCK的概念界定与要素结构
笔者认为，科学探究PCK与一般的PCK既有联系又有区别，需要结合科学探究的内涵进行重构.一方面，对于PCK的认识，Shulman最早提出PCK并将其界定为“将学科知识与教育学知识结合起来，形成新的理解，知道如何根据学习者的不同兴趣和能力将特定主题、问题和事件组织起来，以教学的方式加以呈现”的知识[12].我国学者马云鹏将PCK定义为“如何将CK转化为易于学生理解、接受的方式的知识”[5].另一方面，科学探究是科学家研究自然界并在证据基础上建构解释的各种方式[13].学生在科学学习中应经历与科学家类似的研究过程，通过科学探究建构对科学概念和科学本质的理解、提升科学过程技能[14].我国新修订的《普通高中物理课程标准（2017年版）》将科学探究列为物理学科核心素养的一个方面，并将其定义为：“基于观察和实验提出物理问题、形成猜想和假设、设计实验与制订方案、获取和处理信息、基于证据得出结论并作出解释，以及对科学探究过程和结果进行交流、评估、反思的能力.”[15]同时，课程标准还进一步归纳出四个要素：问题、证据、解释、交流.可见，我国课程标准对科学探究的要求更多地关注其作为过程性技能的本质.基于上述的分析，笔者将科学探究PCK定义为“以发展学生的科学探究过程性技能为目的，结合教育学知识，将自身的科学探究过程性技能转化为易于学生理解、接受的方式的知识.”
为了能有效地对教师的PCK进行测评，必须明确其要素.Shulman最初界定的PCK只包括两个要素：教学策略与表征、对学生前概念和具体学习困难的理解[12].后来的学者对此进行了拓展，Magnusson等人[16]、蔡铁权和陈丽华[17]都认为科学教师PCK应包括教学信念与倾向、课程知识、学生知识、评估知识、教学策略知识五个要素.而最近，Shulman等人联合Grossman、Gess-Newsome、Park Soonhye等22位来自7个国家的PCK专家，共同讨论并构建出了PCK的共识模型（The Consensus Model）[18].共识模型指出，PCK测评的学科内容情境应落实到具体领域，研究内容不仅包括知识也应该包括实践技能（如本文探讨的科学探究PCK）.同时，共识模型还强调教师公共的知识库（包括教师专业知识基础和具体领域的专业知识，即共同体的PCK）会通过教师信念等教师个人的增/减效因素影响实践中的PCK（即个体的PCK）. 基于上述的分析，本文中的科学探究PCK仅考查课程知识、学生知识、评估知识、教学策略这四个要素：第一，科学探究的课程知识，包括教师对学生在科学探究方面需要达成的目的和目标的知识，对實施探究教学相关教学材料和资源的知识，对科学探究能力发展横向和纵向组织的知识;还包括教师对科学探究主题在整个课程中重要性的知识，即可科学探究的要素;第二，科学探究的学生知识，包括教师关于学生发展科学探究能力过程中觉得很难学的主题的知识，学生发展科学探究能力的先前知识（先前已经具备的科学探究能力）;第三，科学探究的教学策略知识，包括教师帮助学生发展科学探究能力的活动和表征的知识;第四，科学探究的评估知识，包括教师对探究学习中重要的需要评估的维度的知识（评估什么）和评估科学探究的方法的知识（如何评估）.
2 研究方法
2.1 研究工具
基于对科学探究PCK的理论探讨，本文开发的科学探究PCK测试卷力图将科学探究的要素和PCK的要素进行交汇.例如，对于学生知识，试图考查问题、证据、解释、交流四个要素方面的学生知识.但对于课程知识，由于课程标准中对于科学探究的要素往往是以全貌呈现的，对于科学探究课程知识的考查无法单独进行.
为开发适应的测评工具，本文还系统性地回顾了国际上发表的相关PCK纸笔测试工具和国内教师资格证考试的相关试题，总的来看，这些试题的设计具有以下的特征：第一，对于课程知识的考查往往直接以课程标准为依据，且不需要置于具体的知识情景[19];第二，对评估知识的考查往往会引入一般性的教育测量与评价知识，但应体现对具体领域知识或能力掌握情况的评估[20];第三，对学生知识与策略知识的考查往往是一起进行的，即首先通过设问引出教师对学生学习困难的理解，然后再要求教师提出相应的教学策略[21].
这些特征引导本研究的测试题开发，图1提供了一道科学探究中“问题”要素学生知识与策略知识的试题作为样例（A14，如图1）.试题描述的情境改编自一节真实的课堂情景，第一问要求师范生回答学生在科学探究的提出问题中可能存在的困难（对应学生知识，A14（1），第二问要求师范生提出一些帮助学生提升提问能力的策略（对应策略知识，A14（2））.
结合上述探讨，最终的测评工具分为两套平行版本（A卷和B卷），让被试的作答时间控制在40分钟至1小时，测试卷的试题分布见表1.最后对试题进行审阅，确保其内容效度;交由两位物理课程与教学论的博士研究生、两位硕士研究生、两位本科师范生试做，以确保试题语言表达无歧义.
情境中学生提出的问题参考了浙江师范大学黄晓教授对我国初中生批判性提问能力的研究[22].
备注：课程知识的试题为A、B卷的共同题，利用共同题采用Rasch分析可以实现两套测试卷的共同分析.第7、14、15题的两小问均分开赋分.测试卷的前面1-6题调查了其他内容，未纳入本次分析.最终课程知识维度的8、11、13题因试题质量问题予以删除.
2.2 测试对象与过程
本研究采用方便抽样的方式，选取了两个不同层级的师范院校物理师范生样本（N=103）作为测试对象.其中，43人来自一本师范学校（双一流高校），60人来自另一所二本师范学校.所有测试对象均已经修读了《微格教学》《中学物理课程与教学论》两门课程，对科学探究的理论、课程标准的要求、探究教学的实践均有一定程度的了解.测试以自愿的方式邀请师范生参与，对于认真作答的师范生给予一定的报酬.测试在2021年4月上旬进行，所有师范生集中在一间教室以准考试的形式进行，要求在1小时内完成作答.最终没有无效测试卷.
2.3 数据分析
回收测试卷后，首先由研究团队成员两人一组（共有5组）设计评分标准，对30份试卷（A、B卷各15份）进行试评分，在试评过程中整理出学生典型的作答，形成评分指南.以图1所示的A14（1）为例，该题考查了问题要素的学生知识，其评分指南见表2.
一个好的探究问题：一是要将现象与物理知识结合起来;二是要将大的问题拆解为若干个可供探究的子问题;三是要明确问题中物理（变）量的含义，对其进行操作性定义[22-23].
试评结果表明，试评的评分者信度（Cohen’s Kappa）为0.599之外，其余4组均达到了0.6以上.对于试评过程中出现不一致的地方，由整个研究团队共同商议，修改评分标准并达成一致.然后继续对剩余的试卷进行评分，最终各组评分者信度都达到了良好水平（Cohen’s Kappa为0.668-0.924）.所有评分者再对其中不一致的地方重新进行商议，再纳入后续的统计分析.
由于部分试题（如A14（1））存在多种得分可能，因此采用部分给分Rasch模型（Partial Credit Model）对测试卷的质量进行分析.Rasch模型能够同时估计被试能力与试题难度，并将其置于同一量尺上进行比较.根据前文的假设，科学探究PCK包括课程知识、学生知识等四个维度，因此首先采用单维Rasch模型和多维Rasch模型对数据进行拟合，选取拟合效果更好的模型对试题难度和被试能力（即科学探究PCK）进行估计.因此，Rasch分析采用Conquest软件进行，其能实现对多维Rasch模型的估计.然后再进行后续的统计分析，利用SPSS对一本院校和二本院校师范生的科学探究PCK进行比较分析.
3 研究结果
3.1 科学探究PCK的维度结构
本研究首先探讨科学探究PCK应该被视为一个整体的结构，还是能够被区分为课程知识、学生知识等四个维度.因此，分别采用单维Rasch模型和多维Rasch模型对数据进行拟合，其中单维Rasch模型假设师范生在所有试题上的表现可以由单一的潜在特质所解释（科学探究PCK），而多维Rasch模型假设师范生的表现应该由多个潜在特质共同解释. 结果表明，多维Rasch模型与数据的拟合更好，采用似然比检验（Likelihood ratio tests）对单维和多维模型进行比较，发现多维模型拟合的残差（residual deviance）顯著地减小了：χ2df=9=80.637，p<0.001.这一结果支持了我们提出的假设，即将科学探究PCK划分为课程知识、评估知识、学生知识、策略知识四个维度是合理的.因此，后续的分析采用多维Rasch模型的估计结果.
3.2 测试卷的质量分析
首先，考查测试卷各个维度的信度（见表3加括号的斜对角部分）.结果表明，四个维度的信度在0.637至0.747之间，基本符合信度的要求（>0.6）[24].这一结果表明，试题对师范生科学探究PCK四个维度的估计是较为可靠的.
随后，继续考查测试卷试题的质量.对试题质量的衡量指标主要有试题难度（Measure）、数据与模型拟合统计量（即对残差集合的均方值，mean squares， MNSQ）及其标准化形式（T）[25].其中拟合统计量还可以进一步分为两类：一是未加权拟合统计量（Unweighted Fit）由残差直接计算而来，对极端值较为敏感;二是加权拟合统计量（Weighted Fit），对被试能力与试题难度水平相当的被试较为敏感.MNSQ接受的标准往往是0.70-1.30，其标准化值（T）能接受的范围是-2.0-+2.0.
表4给出了科学探究PCK测试卷中试题难度估计值范围在-0.927-1.06之间.拟合统计数据大部分都在0.70-1.30之间，仅有A9和B9两道试题略微超出了范围;但其标准化统计量（T）均在-2.0到+2.0之间.这一结果表明，测试卷中所有题都较好地符合Rasch模型的假设，对测量科学探究PCK的四个维度均具有良好的效度.
为进一步评价试题的质量，下面以题A14（1）为例提供了类别概率曲线（如图2）.在Rasch模型中，类别概率曲线表征了不同能力（水平轴）表现出各种作答情况或得分可能性（竖直轴）的条件概率.类别概率曲线表明，随着被试能力的增加（从左到右），其表现出0分作答情况的概率逐渐降低、1分作答情况的概率先增加后降低、2分作答情况的概率一直在增加.而且，在低能力水平时（被试能力低于-0.53）师范生表现出0分的概率最高，在中等能力水平时（-0.53-1.57）师范生表现出1分的概率最高，在高能力水平时（被试能力高于1.57）师范生表现出2分的概率最高.这一结果意味着，题A14（1）能够很好地考查师范生对于科学探究中与提出问题相关的学生知识，可以将不同能力水平的师范生区分开.
3.3 科学探究PCK不同维度的关系与现状
虽然不少研究者均假设PCK各子维度之间存在互相的正向关系，但本研究却发现科学探究PCK的课程知识与其他维度间存在负相关（见表3斜对角线上括号中四个维度之间的相关性）.而其他三个维度之间均为正相关，其中学生知识与策略知识之间的相关性最强（高达0.86）.
Rasch模型将试题难度与被试能力放置在同一量尺上，可以绘制出怀特图（Wright Map）进行比较，如图3所示.从整体来看，师范生科学探究PCK四个维度的能力基本都呈正态分布，从课程知识（-0.517）、评估知识（-0.733）、学生知识（-1.030）到策略知识（-2.164）维度平均分依次下降（见表3各维度的平均值）.但在试题层面缺少较低难度的试题，未来应该适当补充难度低的试题.
一本和二本师范院校的物理师范生在科学探究PCK四个维度上的表现存在差异（见表5）.在课程知识维度下，一本师范院校物理师范生的PCK水平（-0.94）显著低于二本师范院校（-0.21）（t课程知识（101）=-4.19，p<0.001，Cohens’d=0.85）;在其余三个维度，一本师范院校物理师范生的PCK水平则均显著高于二本师范院校（t评估知识（101）=2.83， p<0.001， Cohens’ d=0.57;t学生知识（101）=5.03， p<0.001，Cohens’ d=1.02;t策略知识（101）=4.93， p<0.001， Cohens’ d=1.00）.
4 结论与建议
基于我国新一轮课程改革对科学探究的本土化认识和国际上对PCK的共识，本研究提出了科学探究PCK的测评框架，基于测评框架开发了一套测试卷.多维Rasch分析结果表明，该测试卷能够可靠、有效地测量物理师范生的科学探究PCK.在本研究考查的科学探究PCK的四个维度中，就整体而言，师范生在课程知识维度上表现最好、在策略知识维度上表现最差.对不同层次师范院校的物理师范生的进一步比较分析表明，一本师范院校的师范生在除课程知识维度外均显著优于二本院校的师范生.基于上述研究结果，本文提出如下的师范生培养建议.
4.1 合理规划师范课程，培养物理师范生科学探究的课程知识
研究发现，一本师范院校的物理师范生科学探究PCK课程知识水平显著低于二本院校.课程知识维度的试题主要考查了师范生对课程标准中科学探究的概念、内涵与实施建议方面的掌握情况，一本师范院校物理师范生在该方面较差，反映出该校物理师范生对课程标准的研读不够重视的问题，这可能和两所院校的学生职业规划有关.本研究选取的两所师范院校都位于南方沿海某省会城市，该一本院校师范生在省内的就业机会较大，而二本院校师范生一般需要考取研究生后才能获得较好的就业机会.通过与这两所院校的教师交流发现，二本院校会对物理师范生考研究生、考教师资格证进行专业辅导，其中对课程标准的深入研读就是关键的一环，而在这方面一本院校就有所不足.因此，未来师范生的理论课中（如《中学物理课程与教学论》或《中学物理教学法》）应加强对物理课程标准教学的重视，敦促师范生对物理课程标准进行深入的分析与研究.这不仅有赖于师范生的自主学习，也需要学校课程设置的正向推动与考试评价的反向激励，达成教、学、评的一体化. 4.2 开设教育测量与评价课程，培养物理师范生科学探究的评估知识
研究发现，两所院校师范生的科学探究评估知识PCK水平也较低，科学探究评估知识包括教师对探究学习中重要的需要评估的维度的知识（评估什么）和评估科学探究的方法的知识（如何评估）.其中关于评估什么的知识，学生可以从物理教育相关的课程中习得，但对如何评估（评估的方法论）知识就必须通过系统的学习方可掌握.但是，当前大多数师范院校并未将《教育测量与评价》作为本科生的一门必修课程.在本研究选取的一本院校中，近年来将研究生《物理教育测量、统计与评价》课程下放至本科生，作为本科物理师范生评估知识的有益补充.在当前中学物理教学实际过程中，一线教师也大多凭经验在对学生进行评价（包括随堂的非正式评价、过程性评价和考试的终结性评价）.为解决这些问题，未来师范院校应逐步将学科背景的《教育测量与评价》课程纳入物理师范生的必修课，方可全面提高师范生和未来教师群体的PCK水平.
4.3 完善教育实践过程，充分培养物理师范生科学探究的策略知识
研究发现，一本学校与二本学校学生的策略知识得分都较低，即所提出的教学策略过于宽泛，抓不到重点，因此要提高学生的教学策略知识，针对不同的要求可将策略进行细化.为使学生的学习能力得到提升，我们应更加关注如何将学科知识传授给学生的策略，教学策略应是详尽的、细致的，而不是广泛的、大体的，因此，在提高策略知识的过程中，应将扎实的理论基础与实践中获得的经验及思考相结合，对于不同的能力要求应得出切实可行的教学策略，并在实践中进行检验，总结经验，从而不断地提高教学策略知识.构建物理师范生在真实课堂中获得经验的途径，就需要完善教育实践过程，以增加其将教学策略理论知识与实践相结合的机会，从而帮助物理师范生提出有针对性的教学策略.
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（收稿日期：2021-08-01）