高校教師TPACK現(xiàn)狀調查及問題分析*

任秀華 任 飛

（北京航空航天大學 高等教育研究所，北京100191）

一 TPACK研究現(xiàn)狀和趨勢

整合技術的學科教學法知識（TPACK）是Mishra和Koehler[1]于2006年提出的，TPACK由技術知識（Technology Knowledge，TK）、教學法知識（Pedagogical Knowledge，PK）、學科內容知識（Content Knowledge，CK）、整合技術的教學法知識（Technological Pedagogical Knowledge，TPK）、整合技術的學科內容知識（Technological Content Knowledge，TCK）、學科教學法知識PCK（Pedagogical Content Knowledge，PCK）和整合技術的學科教學知識（Technological Pedagogical Content Knowledge，TPACK）組成，代表在教學中教師需要掌握的七種知識。TPACK框架是教師在信息時代進行有效教學的基礎，培養(yǎng)教師的TPACK能力對于全面提高教師在信息化時代的教學水平有著一定的意義。

國外關于TPACK的研究與實踐所立足的背景和角度包括：教師教育（職前或職后）、中小學教學（分科或不分科）、具體技術的運用等。這些研究與實踐又可以粗略地分為兩類，一是如何對教師TPACK水平進行測量和評價，關注評價量規(guī)的開發(fā)與建立；二是關注在不同教育領域中，教師TPACK水平的變化與發(fā)展情況[2][3][4]。我國近年來也開始有大量學者關注這一領域，目前的研究主要體現(xiàn)在三個方面，一是關于研究現(xiàn)狀和趨勢；二是關于TPACK實證分析；三是基于TPACK框架，開發(fā)教師的專業(yè)素養(yǎng)和培訓模式[5][6]。教師的知識結構隨著學校層次的不同，也會存在差異，目前TPACK研究很少關注到高校教師層次，高校教師應該具有怎樣的TPACK結構，需要進一步的研究和驗證。本文對高校教師的TPACK展開研究，探討教師的知識結構以及技術在教師知識中所扮演的角色。

二 高校教師TPACK知識結構建構

1 高校教師知識結構特征分析

高校教師的知識結構，首先要具備堅實的專業(yè)基礎知識，包括本學科的知識體系，一般知識與專業(yè)知識以及相應的理論基礎與脈絡。第二，相關交叉學科的知識結構，這主要體現(xiàn)在知識的廣度上，要有廣博的知識面，隨著科技發(fā)展，學科與學科之間愈來愈呈現(xiàn)一種交叉滲透態(tài)勢，這種學科間的融合要求高校教師能夠打破學科、專業(yè)的界限，拓寬原有的專業(yè)視野，具備交叉的知識結構。第三，前沿性和前瞻性的知識結構，教師應該關注學科發(fā)展中最新的學術動態(tài)，包括本學科專業(yè)發(fā)展歷史，現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢。第四，教育學和心理學知識，包括國內外教育教學改革信息以及教育科學研究知識、心理科學知識等。第五，整合性的知識結構，包括理論知識與實踐知識整合、專業(yè)知識與教學法知識整合、專業(yè)知識與技術知識整合、教育學和心理學知識與專業(yè)知識的協(xié)調發(fā)展以及自然科學、社會科學的相互滲透。

2 高校教師TPACK結構模型構建

本研究以Schmidt等研究者[4]為職前教師設計的若干評估項目的調查問卷為基礎，基于高校教師知識結構的特征，對Schmidt的測量量表進行修訂和二次開發(fā)。修訂后的高校教師TPACK調研問卷包括兩個部分：一是基本信息，包括教師性別、年齡、教齡、職稱等；二是對TPACK知識結構各要素的測量，采用五級李克特量表的形式，即”非常不同意、不同意、不清楚、同意、非常同意”，分值依次為：1、2、3、4、5。高校教師TPACK知識結構假設模型如圖1所示。

3 問卷發(fā)放及基本情況分析

問卷發(fā)放從2012年2月中旬開始，3月中旬結束，共334名任課老師參與，參與調研的高校有北京航空航天大學、北京師范大學、河北工業(yè)大學等。共回收有效問卷292份，有效率為93.3%。

4 項目分析和因子分析

對樣本進行項目分析，刪除不能區(qū)分不同被試反應程度的題項，問卷題項從原 48個縮減為33個。在進行因子分析前，先進行KMO樣本測度和Bartlett球體檢驗。數(shù)據(jù)分析結果表明KMO統(tǒng)計量是0.893，說明問卷的結構效度良好，且Bartlett球體檢驗值為1700.393，卡方統(tǒng)計值的顯著性水平為 0.000，小于 0.01，各指標之間具有較高相關性，數(shù)據(jù)適用于作因子分析。因子分析結果如表1所示。根據(jù)因子載荷的分布來判斷，教師TPACK包含七個要素，分別為TK、PK、CK、PCK、TPK、TCK、TPACK。通過因子分析確定的最終問卷包括30個有效題項。

5 問卷信度檢驗

經(jīng)過Cronbach’s α信度檢驗，TK、PK、CK、PCK、TPK、TCK、TPACK的α值分別為0.819、0.751、0.646、0.753、0.747、0.784、0.859。除CK外，所有變量的α值都超過了0.7，CK的α值0.646也接近0.7。因此，量表具有較好的內在一致性，可以進行統(tǒng)計分析。

三 回歸分析

1 相關分析

樣本的基本情況是男女教師比例分別為51.7%和48.3%；本科教育背景為師范生和非師范的比例分別為44.2%和55.8%；職稱為助教、講師、副教授和教授的比例分別為14.1%、34.6%、34.2%和17.1%。教師的各個知識維度TK、PK、CK、PCK、TPK、TCK、TPACK的均值分別為3.56、3.96、3.85、3.91、3.63、3.67、3.72。從均值可以發(fā)現(xiàn)，與技術相關的知識結構TK、TPK、TCK明顯偏低。

圖1 高校教師TPACK知識結構模型假設圖

表1 高校教師TPACK主成分分析

表2 TPACK各要素的相關分析

表3 TPACK與教齡、培訓等的相關分析

TPACK各要素之間的相關性如表2所示，教師的教齡、培訓頻率以及教師的師范教育背景（本科教育是否為師范教育），與 TPACK各要素之間的相關性分析如表 3所示。研究結果顯示TPACK知識結構中的7個要素TK、PK、CK、TPK、TCK、PCK、TPACK之間存在著顯著相關性。教齡與教師TPACK各個要素都存在相關關系；本科是否為師范教育與TPACK的各個要素都有相關關系。從均值上來看，本科接受過師范教育的高校教師除了CK知識外，其余知識要素均高于本科非師范生的高校教師。培訓頻率除PCK外，與其他知識要素均無相關性。

圖2 高校教師TPACK知識結構模型

2 回歸分析

本文采用多元線性回歸來檢驗模型假設，最終的回歸系數(shù)如表4所示。在TPACK回歸方程中，TK、PK、TPK、TCK、CK進入了回歸方程。根據(jù)回歸分析的結果及回歸系數(shù)，高校教師TPACK最終模型如圖2所示。

表4 回歸系數(shù)表

四 研究結論及建議

1 研究結論

（1）高校教師的TPACK知識結構包含了TK、CK、PK、TCK、TPK、PCK、TPACK七個要素，這七個要素之間具有相關性。在TPACK回歸模型中，PCK并沒有進入高校教師的TPACK知識結構的回歸方程，與技術知識相關的知識結構 TCK和 TPK則進入了 TPACK回歸方程。TPACK是個復雜的知識框架，其TK與CK、PK的整合牽扯到許多其他的因素，例如教學主題以及教師反映在教學經(jīng)驗上的教學方式。特別是高校教師，大部分教師教育學與心理學知識的缺失，以及高校教學內容的特殊性等，都會影響TPACK各個知識要素的有效整合。

（2）在學科內容知識上，教師向學生傳授知識的前沿性和交叉性欠缺。高校教師自身非常關注學科內容知識的交叉性和應用性以及學科內容的前沿性。但是在實際教學過程中，教師知識結構中的 PCK則存在著斷點，除了本學科基礎知識，教師在授課過程中引用或穿插其他領域知識明顯不夠，科研成果與教學內容的融合的重視程度也遠遠低于其他知識，學科知識的應用性、前沿性在課堂上的傳授還遠遠不足。

（3）TK在課堂教學中更多是用于知識表征。教師在課堂上，對于技術的應用，更多是用于知識的表征和資源的搜索，對于應用信息技術加強師生溝通、應用信息技術開發(fā)學習活動、應用

信息技術創(chuàng)設和模擬教學情境以及反思技術的應用等知識明顯欠缺。與信息技術知識相關的TPK、TCK明顯低于其他知識。

（4）本科為非師范類教育的教師PK缺失。教師是否接受過師范教育與教師TPACK知識結構中各個要素顯著相關。從均值來看，師范類教育的教師，其TPACK知識結構中PK明顯高于非師范類教師。高校教師多數(shù)沒有經(jīng)歷過師范教育，這直接導致高校教師教學法知識、教育學、心理學知識的欠缺，影響了技術、教學法、學科內容的融合。

（5）高校開展的教師培訓對教師TPACK知識結構沒有明顯提高。各個高校開展的教師的培訓，其作用對于TPACK知識結構提升微乎其微，培訓頻率與教師TPACK知識結構并沒有相關關系。我國師資培訓更多關注的是教學方法知識的培訓，導致多數(shù)新手教師在教學之初，不知如何整合學科內容知識與教學知識，并將學科內容知識轉化為學生能懂的學習內容。

2 建議

（1）開展多樣化的培訓。國際上各個國家(地區(qū))對教師發(fā)展提供多樣的培訓與訓練模式，例如，香港為教師開辦學習領域與學科為主的培訓；新加坡鼓勵相同領域的教師在特定的學習網(wǎng)站上建立社群，同時設立信息技術應用于通識課程和領導專業(yè)課程；韓國、英國、芬蘭及新西蘭等國家則通過網(wǎng)站傳遞培訓課程及教學案例錄像文件，為教師提供各種咨詢服務以及如何改進教學方法；而新西蘭政府則為將信息科技應用于教學，給優(yōu)秀中小學教師提供一年期限的機會，這一年之中不用教學，而是參加到學術性組織之中，從事相關計劃，向全國各校分享其知識與教學經(jīng)驗。從以上各個國家的舉措可以看出，TPACK對教師專業(yè)發(fā)展而言，其重要性及其影響不言而喻。這些都為我國高校提供借鑒和參考，根據(jù)各個高校現(xiàn)狀，設計符合教師專業(yè)發(fā)展之TPACK應用流程與模式。

（2）開發(fā)基于情境的學習活動，提升教師TPACK知識結構。在教師培訓內容上，應該普及信息技術知識與教學法知識的融合，開發(fā)基于技術的學習活動，將技術知識轉化、融入于學科內容、教學方法中，促進學生對知識的理解與學習。同時，鼓勵教師認識到應用信息技術知識能對教學知識與內容知識提供幫助，進而愿意且主動尋求教學模式的開發(fā)和探究。TPACK知識結構中，TK、CK、PK三個知識體是個復雜的交互，為了有效地和有目的地整合技術于教學之中，對于這三個知識體，教師除了要掌握理論和實踐知識以外，還需注重教學情境，具有良好 TPACK素養(yǎng)的教師必須能夠把教學情境融合于自己的PCK、TPK、TCK中。

（3）構建教師協(xié)同小組，探究如何從新手型教師向專家型教師轉變。開發(fā)從新手型教師向專家型教師的發(fā)展路徑是提高教師TPACK知識結構非常關鍵的一部分，可以促進初任教師在未來職業(yè)生涯能有效發(fā)揮教師功能，減少與降低教學挫折感。本研究認為高校應該組建教師協(xié)同小組，強化技術內容教學知識的教學。專家型教師和新手型教師通過共同分析具體教學問題、共同分享教學資源、觀摩與探討現(xiàn)場教學，建立協(xié)同成長的團隊，進一步督促教師自身反省，構建TPACK知識結構的有效應用模式。教師協(xié)同小組，是促進新任教師掌握TPACK、培育新手教師所需素養(yǎng)的有效手段。

[1] Mishra P, Koehler M J.Technological pedagogical content knowledge: A framework for Teacher knowledge[J].

Teachers College Record, 2006,(8):1017-1065.

[2] Niess M L.Preparing teachers to teach science and mathematics with technology: Developing a technology pedagogical content knowledge[J]. Teaching and Teacher Education,2005,(21):509-523.

[3] Angeli C, Valanides N.Epistemological and methodological issues for the conceptualization, development and

assessment of ICT-TPCK: Advances in technological pedagogical content knowledge (TPCK)[J].Computers & Education,2009,(52):154-168．

[4] Schmidt D A, Baran E.Technological pedagogical content knowledge (TPACK): The development and validation of an assessment instrument for preservice teachers[J]. Journal of Research on Technology in Education, 2009,(2): 123-149.

[5]黃冬明,高莉娜,王海燕.高中教師TPACK現(xiàn)狀調查與分析——來自N市的報告[J].現(xiàn)代教育技術,2013,(2):37-43.

[6]羅忻,吳秀圓.論TPACK視域下專家型教師培養(yǎng)模式的轉變[J].現(xiàn)代教育技術,2013,(7):9-13.