職前教師整合技術的學科教學知識結構研究*
——基于結構方程模型的實證分析

張 哲，張 海，劉績宏，王以寧

(1.東北師范大學 計算機科學與信息技術學院，吉林 長春 130117；2.東北師范大學 傳媒科學學院，吉林 長春 130117)

職前教師整合技術的學科教學知識結構研究*
——基于結構方程模型的實證分析

張 哲1，張 海2，劉績宏2，王以寧2

(1.東北師范大學 計算機科學與信息技術學院，吉林 長春 130117；2.東北師范大學 傳媒科學學院，吉林 長春 130117)

教育信息化時代背景下，教師知識結構及培養問題是影響技術在教育中發揮作用的重要問題之一。該研究以TPACK理論為基礎，對我國某師范大學384名在校職前教師進行問卷調查，并對調查數據采用結構方程模型分析方法，分別構建了職前教師的TPACK結構方程模型和路徑分析模型，并探究了職前教師TPACK結構中各變量之間的結構與數量關系。研究結果表明，在職前教師的TPACK結構中，單一元素知識通過復合元素知識對整合技術的學科教學知識產生正向影響。其中，整合技術的教學法知識影響最為顯著，技術知識影響最不顯著。在此基礎上，該研究提出師范教育階段職前教師TPACK發展的相關策略。

職前教師；TPACK結構；結構方程；發展策略

一、問題提出

隨著我國教育信息化的不斷發展，信息技術在教育教學中扮演著越來越重要的角色。而教師作為教育教學活動的主要參與者，其能否在日常教學活動中有效應用信息技術則是制約信息技術發揮作用的關鍵因素。美國教育者聯合會(AMTE)指出教師若擁有整合技術到課堂中的知識和經驗，才能讓技術更好地應用于課堂，服務于課堂，促進學生思維的發展和有意義的學習[1]。由此可見，教師整合技術的知識結構形成與發展問題是涉及技術發揮優化教育教學作用效果的一個至關重要的問題。

就教師整合技術的知識結構問題而言，目前美國學者Punya Mishra與Matthew J.Koehler提出的整合技術的學科教學知識結構(Technology Pedagogical Content knowledge，TPACK)理論得到國內外學者的普遍認可。該理論以美國學者Shulman提出的學科教學知識(PCK)理論為基礎，根據信息化時代背景引入技術知識(Technology Knowledge，TK)，描述了教師開展技術整合的教學時所應具備的知識結構[2]。根據該理論，教師的TPACK結構中應包含七類知識，分別為學科內容知識(CK)、教學法知識(PK)和技術知識(TK)三類單一元素知識以及這三類知識互相作用形成的學科教學知識(PCK)、整合技術的教學法知識(TPK)、整合技術的學科內容知識(TCK)以及整合技術的學科教學知識(TPACK)四類復合元素知識[3]。TPACK理論提出后，許多研究者針對教師TPACK結構的培養問題進行了研究，并指出教師教育中職前教育階段相關課程的設置是促進職前教師TPACK知識結構形成的重要途徑[4]。

然而，盡管TPACK理論為信息時代教師知識結構的研究提供了理論依據和研究基礎，但由于該理論具有一定的復雜性和模糊性，缺少對于教師TPACK結構中各類知識之間關系的精確描述，因此相關研究大多停留在理論層面，所得研究結論在解決實際教師培養問題方面存在一定的不足之處。針對上述問題，本研究采用結構方程模型分析方法，準確測量并構建目前職前教師的TPACK結構，并以此為基礎提出在職前教育階段促進教師TPACK結構形成和發展的若干策略。

二、文獻綜述

根據研究問題，本研究主要從教師TPACK結構測量方法和教師TPACK結構模型構建兩個方面進行了文獻綜述。

(一)教師TPACK結構測量方法

對于教師TPACK結構的研究要建立在精確測量TPACK各組成成分的基礎上。因此，在TPACK理論近10年的發展歷程中，該領域始終得到研究者的廣泛關注。為保證測量結構的準確與客觀，研究者嘗試了不同的測量方法，并開發了與之相匹配的具有較高精確度的測量工具。從早期的定性測量、定量測量到目前的混合測量方法，關于教師TPACK結構的測量已經形成了較為豐富的方法體系。Koehler等人于2012年對已有的關于TPACK測量的研究進行總結，得出目前較為常用的五種TPACK測量方法，分別為問卷測量法、績效評估法、開放問卷法、訪談法和觀察法。其中，問卷測量法和績效評估法是被使用最多的測量方法，而開放問卷法是被使用最少的測量方法[5]。

問卷測量法要求被試根據其對自己知識水平的判斷完成問卷，研究者從問卷中獲取數據以確定被調查者的知識水平基本情況。由于采用問卷測量法研究者的數據來源主要依靠被調查者的主觀判斷，因此該測量方法被證明具有一定的主觀性。盡管如此，其仍是目前TPACK測量領域被研究者最為廣泛使用的測量TPACK水平的方法。使用問卷測量法的核心在于對測量工具——調查問卷的設計。根據不同的研究目標，研究者們開發了許多TPACK測量問卷。本研究采用的問卷是2009年美國學者施密特(Schmidt)等人開發的，該問卷被廣泛應用于對職前教師TPACK結構的測量中[6]。

(二)教師TPACK結構模型構建

早期關于教師TPACK結構的研究主要集中于通過對教師課堂觀察、教案分析以及訪談分析等方法，探究其知識結構中是否存在TPACK理論框架中提及的各類知識以及各類知識間的結構關系如何。其中包括Mishra與Koehler采用話語分析法確定TPACK結構各組成元素[7]。Cox等人采用概念分析法對TPACK結構進行精確化分析，將TPACK框架中的七個知識單元分別細化為一般活動、具體學科活動、具體主題活動以及具體主題展示以及四者之間的組合[8]。

隨著TPACK定量測量工具的不斷完善，2013年新加坡研究者Chai等人通過問卷測量，以亞洲四個國家和地區的550名職前教師為研究對象，構建了職前教師TPACK結構方程模型[9]。盡管其研究結論描述了TPACK框架中提及的七類知識間的結構關系與數量關系，然而該結論是在將教學法確定為有意義學習的基礎上得出的，對于其他教學法該模型是否適用有待進一步檢驗。此外，該研究僅得出三個單一元素知識與四個復合元素知識之間的部分結構與數量關系，對于三個單一元素知識之間的關系并沒有驗證，也沒有得出學科內容知識與學科教學法知識之間的關系。

綜上所述，盡管教師TPACK結構研究已經得出一定結論，然而能夠精確描述該結構中各元素間結構和數量關系的結論較少，且現有結論在解決實際問題方面具有一定的局限性。與此同時，對于教師TPACK發展影響因素研究表明，TPACK結構內部各變量對于TPACK水平的提升具有比外部影響因素更重要的作用[10]。因此，準確測量并構建職前教師的TPACK結構方程模型，探究各組成元素之間的結構與定量關系，對于職前教師TPACK結構的形成與發展具有重要意義。

三、研究設計

(一)研究內容

根據文獻研究結果，本研究以我國某師范大學職前教師為研究對象，通過準確測量并構建職前教師TPACK結構的結構方程模型，探究該結構中七類知識之間的結構與數量關系，并以此為基礎提出相關培養策略。具體研究內容分為三個方面：首先，調查分析大三和大四的職前教師TPACK結構中各類知識的水平差異；其次，通過調查結果探究職前教師TPACK結構中各類知識之間的結構關系與數量關系；最后，基于上述兩項分析結果提出職前教育階段促進教師TPACK結構形成與發展的相關策略。

(二)理論假設

本研究通過對現有研究結論的梳理，提出職前教師TPACK結構的理論模型，如下頁圖1所示。

1.單一元素知識之間的關系

通過對于職前教師TPACK結構中七類知識進行相關性分析的研究可知，三個單一元素知識教學法知識、學科內容知識和技術知識存在顯著相關性，因此本研究在理論模型中提出H1、H2和H3三個假設驗證TPACK結構中上述三類知識間的結構關系和數量關系。

圖1 職前教師TPACK結構理論模型

假設1(H1)：職前教師的教學法知識(PK)和技術知識(TK)相關；

假設2(H2)：職前教師的技術知識(TK)和學科內容知識(CK)相關；

假設3(H3)：職前教師的學科內容知識(CK)和教學法知識(PK)相關。

2.單一元素知識與復合元素知識的關系

根據TPACK框架理論的韋恩圖，本研究假設三個單一元素知識分別對于三個兩類元素復合知識具有正向影響，而其對于三類元素復合知識沒有直接影響，只能通過影響兩類元素復合知識間接影響三類元素復合知識，具體假設內容如下：

假設4(H4)：職前教師的教學法知識(PK)對其整合技術的教學法知識(TPK)具有正向影響；

假設5(H5)：職前教師的教學法知識(PK)對其學科教學知識(PCK)具有正向影響；

假設6(H6)：職前教師的技術知識(TK)對其整合技術的教學法知識(TPK)具有正向影響；

假設7(H7)：職前教師的技術知識(TK)對其整合技術的學科內容知識(TCK)具有正向影響；

假設8(H8)：職前教師的學科內容知識(CK)對其學科教學知識(PCK)具有正向影響；

假設9(H9)：職前教師的學科內容知識(CK)對其整合技術的學科內容知識(TCK)具有正向影響。

3.復合元素知識之間的關系

本研究假設三個兩類元素復合知識均能夠對三類元素復合知識產生直接影響，具體假設內容如下：

假設10(H10)：職前教師的整合技術的教學法知識(TPK)對其整合技術的學科教學知識(TPACK)具有正向影響；

假設11(H11)：職前教師的整合技術的學科內容知識(TCK)對其整合技術的學科教學知識(TPACK)具有正向影響；

假設12(H12)：職前教師的學科教學知識(PCK)對其整合技術的學科教學知識(TPACK)具有正向影響。

(三)研究方法

本研究采用結構方程模型方法，驗證理論模型并探究模型中的各變量間的數量關系。為保證研究結論的精確性，研究者采用不同的變量處理方式，分別構建了職前教師TPACK結構的結構方程模型和路徑分析模型。由于兩種模型僅在變量處理方式方面存在不同，對于變量的擬合方式基本相同，因此其能夠在一定程度上形成互證，從而使得研究結果更加科學準確。在模型擬合情況判定標準方面，兩個模型采用相同的八個適配度指標，分別為：卡方值(X2)、擬合指數(GFI)、調整后擬合指數(AGFI)、漸進殘差均方和平方根(RMSEA)、比較擬合指數(CFI)、規準擬合指數(NFI)、非規準擬合指數(TLI)以及增值擬合指數(IFI)[11]。

(四)研究對象與研究過程

本研究通過分層情況下的概率比率抽樣(Probability Proportionate to Size Sampling，簡稱PPS抽樣)方法獲取研究對象。研究總體為某師范大學大三和大四免費師范專業學生共計2772人，共涉及小學教育、心理學以及思想政治教育等17個專業。按照各專業培養目標和授予學位的不同，上述17個專業被分為社會科學、文學、自然科學和數學四層。研究總體專業分布具體情況如表1所示。

表1 研究總體專業分布情況

根據研究總體情況，按照分層情況下的PPS抽樣原則，抽取的研究樣本384人。抽樣置信度為95%，抽樣平均誤差最大為0.5，抽樣極限誤差為0.05。具體樣本專業分布情況如表2所示。

表2 樣本專業分布情況

本研究采用施密特等人于2009年開發的職前教師TPACK測量問卷作為數據收集的工具，于2014年6月根據抽樣結果發放問卷共計384份，回收問卷384份，其中有效問卷348份，問卷有效回收率達到90.63%。

四、數據分析

(一)大三與大四職前教師的TPACK水平與差異

本研究對關于職前教師TPACK結構中七類知識的相關數據，利用SPSS21.0軟件進行描述性統計數據分析，具體分析結果如表3所示。

表3 職前教師TPACK總體水平

通過表3可知，無論是大三還是大四的職前教師，其七類知識水平的平均值均超過中間值3。由此可見，該師范大學職前教師經過2-3年的課程學習，具備相對較高水平的TPACK結構中的各類知識。除技術知識外，其他六類知識均表現出大四學生的整體水平高于大三，而技術知識水平正好相反，呈現大三學生略高的分布特征，具體原因可能為樣本所在學校開設技術相關課程的時間較早。

(二)職前教師TPACK結構模型

1.職前教師TPACK結構方程模型

本研究采用結構方程分析軟件AMOS18.0進行模型構建與模型擬合度檢驗，得出職前教師的TPACK結構方程模型(如下頁圖2所示)和該結構方程模型的整體擬合情況參數表(如表4所示)。通過表4中反映的模型各參數得值和適配良好標準得值的比較可以看出，該結構方程模型全部擬合指數基本達到良好擬合的標準值，其中漸進殘差均方和平方根(RMSEA)指標達到0.04，達到優的標準[12]。上述指標值說明了理論假設模型與問卷測量所得數據模型具有較好地一致性。

表4 職前教師TPACK結構的結構方程模型整體擬合情況

2.職前教師TPACK路徑分析模型

本研究采用AMOS18.0軟件分析得出的職前教師TPACK結構的路徑分析模型，如下頁圖3所示，該模型的整體擬合情況如表5所示。根據表5中的描述擬合情況的各項指標值，可以看出路徑分析模型的各個適配度指標也均符合良好標準。其中，擬合指數(GFI)達到0.99，調整后擬合指數(AGFI)達到0.93，兩項指標均符合模型擬合優的標準[13]。因此，本研究通過實際樣本數據分析得出的TPACK結構路徑分析模型與理論模型同樣實現了較好地擬合。

表5 職前教師TPACK結構的路徑分析模型整體擬合情況

五、研究結論

(一)職前教師TPACK結構中各變量之間的關系

本研究通過對TPACK研究相關文獻的梳理，提出了職前教師TPACK結構理論模型，模型對TPACK結構中的七類知識之間的結構關系做出假設：單一元素知識教學法知識(PK)、技術知識(TK)以及學科內容知識(CK)只能通過三個兩類元素復合知識整合技術的教學法知識(TPK)、學科教學知識(PCK)以及整合技術的學科內容知識(TCK)對三類元素復合知識整合技術的學科教學知識(TPACK)產生正向影響。通過數據擬合，可以看出無論是一般意義上的結構方程模型還是路徑分析模型均具有較好的擬合情況。因此，理論模型中關于職前教師TPACK結構中各類知識的結構關系的假設與實際情況相吻合。此外，路徑分析模型還驗證了理論模型中關于三個單一元素知識之間相關性的假設，即教學法知識、學科內容知識和技術知識兩兩相關，且學科內容知識無論與技術知識還是教學法知識都具有較高的相關性，教學法知識和技術知識之間的相關程度相對較低。

就TPACK結構中各類知識的數量關系而言，通過對兩個模型中變量之間的標準化影響系數的分析可知，職前教師的教學法知識與技術知識均對其整合技術的教學法知識產生正向影響，且教學法知識對于整合技術的教學法知識的影響程度高于技術知識。學科內容知識和技術知識均對其整合技術的學科內容知識產生正向影響，且學科內容知識的影響程度高于技術知識。教學法知識和學科內容知識均對其學科教學知識產生正向影響，且教學法知識的影響程度高于學科內容知識。此外，技術知識、教學法知識和學科教學知識對其整合技術的學科教學知識產生間接正向影響，其中教學法知識影響程度最高，整合技術的教學法知識、學科教學知識和整合技術的學科內容知識對其產生直接正向影響，其中學科教學知識影響程度最高，整合技術的教學法知識和整合技術的學科內容知識影響程度相同。

圖2 職前教師TPACK結構的結構方程模型

圖3 職前教師TPACK結構的路徑分析模型

(二)關于整合技術的教學法知識及發展策略

在職前教師TPACK結構方程模型中，整合技術的教學法知識對于整合技術的學科教學知識的標準化影響系數為0.45，在路徑分析模型中此系數為0.40。與上述兩個模型中其他兩類元素復合知識對三類元素復合知識的影響系數相比，整合技術的教學法知識的影響程度最高。由此可見，在職前教師的TPACK結構中，其整合技術的教學法知識對于整合技術的學科教學知識形成最為重要。因此，為實現混合型教師的培養目標，在培養過程中應對現在將技術類課程單獨開設的情況進行調整，將技術類課程與教學法相關課程整合開設，以幫助學習者更好地將技術知識與教學法知識結合起來形成整合技術的教學法知識，從而培養其根據使用的教學法選擇恰當的技術手段支持以提升教學效果的能力。

(三)關于教學法知識及發展策略

根據結構方程模型中關于變量之間間接影響標準化系數計算方法，在職前教師的TPACK結構方程模型中，技術知識、學科內容知識和教學法知識對整合技術的學科教學知識的標準化間接影響系數分別為0.14、0.19和0.27，在路徑分析模型中，此三個系數分別為0.09、0.11和0.18。此外，路徑分析模型中教學法知識與技術知識和學科內容知識的標準化相關系數分別為0.39和0.57。由此可見，在職前教師TPACK結構中，其教學法知識對于其整合技術的學科教學知識形成的影響程度最為顯著，且教學法知識與學科內容知識相關性較高。因此，在職前教師的培養過程中，應增加與教學法知識培養相關的課程，且應注重不同學科教法和技術整合存在的差異性，并引導職前教師在教學實踐中結合教學內容和教學方法進行技術整合方案的選擇。

(四)關于技術知識及發展策略

數據分析表明，無論在結構方程模型還是路徑分析模型中，技術知識對于整合技術的學科教學知識的標準化影響系數均最小。因此在職前教師的TPACK知識結構中，技術知識對于整合技術的學科教學知識的影響程度最不顯著。通過兩個模型的比較分析可以看出，技術知識對于整合技術的教學法知識的影響程度低于教學法知識，對于整合技術的學科內容知識的影響程度低于學科內容知識，路徑分析模型也反映了技術知識與學科內容知識的相關性高于與教學法知識的相關性。因此，對于職前教師技術知識的培養應與教學法知識和內容知識結合開展，技術相關課程應根據不同學科有所差異，各學科分別開設符合本學科教學需求的課程。此外，也可以將技術相關課程應與具體學科的教學論課程整合開設。技術相關課程的學科化開設方式，對于培養職前教師在未來課堂教學實踐中恰當運用技術手段開展教學更具指導意義。

六、結束語

本研究以384名我國某師范大學的職前教師為樣本，采用施密特等人于2009年開發的職前教師TPACK測量問卷對我國職前教師的TPACK水平及結構進行研究。對于通過問卷調查獲取的數據，主要采取SPSS數據統計軟件進行描述性統計分析，以分析結果為依據對職前教師TPACK結構中各類知識水平進行總結。并采用AMOS18.0軟件進行職前教師TPACK結構方程模型的構建，探究了其知識結構中各類知識之間的結構與數量關系，以此為依據提出關于混合型教師培養的若干策略。由于研究者能力以及研究時間和經歷的限制，本研究在數據收集的客觀性方面還存在一定的局限性，所提出的混合型教師培養策略僅針對于知識結構的培養問題，并沒有進一步探究職前教師能否應用其具備的TPACK知識，真正在課堂教學中產生有效技術整合的行為問題。

未來研究者將就有效職前教師TPACK測量方法及測量工具的開發問題進行深入研究，在進一步完善現有TPACK問卷測量工具的基礎之上，探究定量與定性相結合的多種數據收集方法，使得收集數據之間能夠形成三角互證以保證測量結果的科學與客觀。并在此基礎之上，結合對于影響教師教學中技術整合行為相關因素的探究，提出更加完善的混合型教師的培養策略。

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[11][12][13]吳明隆.結構方程模型——AMOS的操作與應用[M].重慶：重慶大學出版社,2009.

張哲：在讀博士，研究方向為教師教育技術(zhangz059@nenu.edu.cn)。

張海：副教授，博士生導師，研究方向為知識媒體、新媒體教育應用(zhangh219@nenu.edu.cn)。

劉績宏：碩士生導師，博士，講師，研究方向為教育傳播統計(liujh829@nenu.edu.cn)。

王以寧：博士生導師，教授，研究方向為遠程教育、媒體與學習(wangyn814@nenu.edu.cn)。

2015年5月3日

責任編輯：宋靈青

A Research on Pre-service Teachers’ Technological Pedagogical Content Knowledge Structure:Based on Empirical Analysis of SEM

Zhang Zhe1,Zhang Hai2,Liu Jihong2,Wang Yining2
(1.School of Computer Science and Information Technology,Northeast Normal University,Changchun Jilin 130117;2.School of Media Science,Northeast Normal University,Changchun Jilin 130117)

In the era of educational informationzation,teachers’ knowledge structure and its cultivation is one of the most important issues which can influence the effect of applying technology in education.This study builds structural equation model and path analysis model of pre-service teachers’ TPACK based on TPACK theory to investigate the structural and quantitative relationship between variables in TPACK.The participants(N=384) of the study are pre-service teachers from a normal university in China.Results show that the effect of basic knowledge factors are occurring through the second layer of knowledge factors(TPK,TCK,PCK).TPK is perceived as the strongest building block towards TPACK,but TK is the least.Implications for pre-service teachers’TPACK developments are discussed.

Pre-service Teacher; TPACK Structure; SEM; Development Strategy

G434

A

1006—9860(2015)08—0103—07

* 本文受2011年度教育部高等學校博士學科點專項科研基金課題“信息技術深層整合教學結構與教師教育技術學科化研究”(課題編號：20110043110013)、教育部人文社會科學研究項目青年基金項目“下一代信息技術支持的教育技術實踐監控與評價”(課題編號：11YJC880159)資助。