中小學教師數字化教學心理韌性模型構建

摘" 要" 研究遵循“內涵界定、指標確立、模型建構、模型驗證”的步驟，確定教師數字化教學心理韌性的定義，參考典型的教師心理韌性模型及教師訪談，初步確定教師數字化教學心理韌性核心維度。對江蘇省全體中小學教師展開全樣本大規模調查，通過探索性因素分析發現四個核心維度能夠比較好地驗證教師數字化教學心理韌性的結構，微調后經驗證性因素分析和相關性分析檢驗，最終形成中小學教師數字化教學心理韌性模型，包含六個維度，分別為數字化教學投入、自我效能感、教學滿意度、對學生學習的滿意度、教學焦慮水平和數字化教學持續意愿。對各維度展開分析，以期為教師數字化教學心理韌性的培養提供依據。

關鍵詞" 中小學教師；數字化教學；教師心理韌性

中圖分類號：G434" " 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2024）15-00-08

DOI：10.3969/j.issn.1671-489X.2024.15.023

0" 引言

教師心理韌性指在支持教師應對外界壓力、挑戰或者逆境時的持續專業承諾、專業發展熱情與成長動力[1]。工作負擔、學生差異及課程改革等都會導致教師產生職業倦怠，乃至離職。研究發現，培養教師心理韌性可以提高高質量教師留存率[2]。伴隨教育數字化的轉型，線上線下結合的混合教學成為新常態。面對在線教學，教師承受了前所未有的挑戰，在諸多方面都需要調整和適應，如搜索并甄別網絡資源、設計在線教學活動、提升學生在線學習的“臨場感”等，這些都需要教師投入更多的精力。研究表明，在線教學方式會給教師帶來強烈的“失控感”和“焦慮感”[3]。教師數字化教學中面臨的壓力遠遠高于常規教學，因此，教師的數字化教學心理韌性問題亟須得到重視。已有的教師心理韌性研究多基于常規教學，數字化教學心理韌性模型相對缺乏。因此，構建科學合理的教師數字化教學心理模型是一個亟待解決的重要問題。

1" 教師數字化教學心理韌性研究進展

1.1" 定義

教師心理韌性的概念最早由Oswald提出，目前其定義可歸納為三類，即結果性、過程性及品質性定義：1）結果性定義強調教師在逆境中積極適應的結果[4]；2）過程性定義是指教師在長期遭遇壓力等不良環境下，仍能夠保持較高的教學承諾，并能夠按時按質完成教學行為的過程[5]；3）品質性定義指向克服個人脆弱性和環境壓力的能力，并且在面對潛在危險時能夠從中迅速恢復過來，并且保持良好狀態[6]。

本文中教師數字化教學心理韌性指向教育數字化轉型環境下的數字化教學，它不是先天存在的，而是適應的結果。在適應過程中，需要教師付出時間與精力。因此其定義需要兼顧過程性及結果性，界定為：數字化教學過程中，教師經過一定時間的投入和努力，進而不斷適應，并在以后的教學中愿意繼續開展數字化教學。

1.2" 組成

根據已有研究，教師心理韌性主要涉及專業相關維度、情緒維度及社交維度三個維度。

1.2.1" 專業相關維度

主要包括與教師專業實踐相關的工作能力，如有效教學技能、了解學生、對學生負責等方面。如陳思穎等[7]針對高校青年教師特征提出五個核心維度，其中專業相關維度涉及對科研的追求和對教育的熱愛及職業信念等。

1.2.2" 情緒維度

指向教師對教學經歷的情緒反饋，包含愉悅、滿足、興趣與愛。如李瓊等[8]通過對北京中小學教師的結構訪談，構筑出教師心理韌性的三個維度，其中包含工作滿足感與樂觀等。

1.2.3" 社交維度

教師工作環境中的人際交往關系包含與領導、其他教師、學生以及學生家長之間的關系。Mansfield等[9]構建的四維度模型中包括社會支持，其中強調建立社會支持和社交關系，有較強的交互能力和交流技巧。

此外，還有研究關注動機維度。教師心理韌性主要構成可以歸納為表1。

1.3" 影響因素

相關研究認為教師心理韌性可以視為個體與環境因素間動態影響的結果，涉及保護性因素和風險性因素。保護性因素是支持教師走出困難、應對挑戰的主要措施，包括個體和環境兩種因素。個體保護性因素包括自我效能感、教師的自我特質、教學內在動機等[10]，環境中的保護因素主要包含來自學校體制和管理者、導師、家庭和朋友的支持等[11]。風險性因素不僅體現教師心理韌性發展的潛在威脅，還反映教師能否富有成效地應對一系列的挑戰，同樣也包含個體和環境兩種因素。

綜上，教師數字化教學心理韌性的研究相對缺乏。筆者發現，有研究開始關注數字韌性[12]，似與本研究相關，但數字韌性傾向在數字社會中個體的心理韌性，尤其強調學生心理韌性的培養。

鑒于教師數字化教學心理韌性的研究較少，且尚未形成有效完善的研究模式，有必要對其進行系統研究，明確其構成，構建相應的結構模型，為其培養與提升提供依據。

2" 教師數字化教學心理韌性結構模型探索

與驗證

2.1" 初始模型的建構

鑒于常規教學中的教師心理韌性研究相對豐富且模型較為成熟，因而本研究首先尋找典型的教師心理韌性模型，如李瓊等[8]的教師心理韌性因素模型（圖1），包括對教與學的熱愛與奉獻、教師的自我效能感和工作滿足感與樂觀性，三個維度依次為保持教師心理韌性的情感基礎、內在信念及結果體驗。據此，結合數字化教學特征，初步認為，教師數字化教學心理韌性需要包括教師對數字化教學的熱愛、數字化教學的自我效能感、數字化教學工作滿意度和數字化教學的樂觀狀態。

其次，通過半結構化訪談進行補充，目的是補全和完善教師心理韌性維度。具體地，對南京市7個區29名中小學教師進行個別訪談，他們分別來自不同的學段和學科，教齡為5～23年不等。分析訪談內容中的數字化教學開展情況、遇到的困難和解決方案、對數字化教學常態化開展的態度以及初始模型中各指標相關問題等，進而利用MAXQDA2022開放式編碼，提取關鍵詞并總結歸納，形成教師數字化教學心理韌性四維度，即數字化教學投入、自我效能感、教師工作滿意度和數字化教學焦慮水平。

最后，綜合考慮理論分析及訪談結果，初步預設，教師數字化教學心理韌性模型包括數字化教學投入、自我效能感、教師工作滿意度和數字化教學焦慮水平4個核心維度，見圖2。

模型基本框架包括4個基本維度14個能力點，根據框架編制教師數字化教學心理韌性量表（以下簡稱量表），共形成27個題項，各題項采用李克特五級量表。其中數字化教學焦慮水平參考Endler N S等[13]的焦慮多維交互作用模型，自我效能感參考王才康等[14]修訂的中文版一般自我效能感量表，此外還參考李君君[15]改造的理性行為理論（TRA）模型。依托教育廳項目，面向江蘇省全體中小學教師展開全樣本大規模調查（以下簡稱調查），共回收問卷233 696份。其中參與或承擔數字化教學工作的教師180 965人，形成本研究的有效樣本。

2.2" 模型探索性因素分析

從有效數據中抽取600份，對量表進行內部一致性系數檢驗，Cronbach’s Alpha 系數為0.895，大于0.800，說明教師數字化教學心理韌性總量表信度理想。

2.2.1" 判斷題項的適合度

對量表進行KMO值檢驗，結果為0.943（＞0.9），Bartlett球形檢驗顯著（P＜0.001），見表2。說明模型量表達探索性因素分析要求。

2.2.2" 因素的提取

第7個因子處存在拐點。因此，設定提取6個

因子。利用降維思想，采用主成分分析法進行因子提

取，其累計方差解釋率為76.382%。通過最優斜交法（Delta=0）旋轉后，發現各題項在所屬因子上載荷均處于較高水平（0.66～0.96），說明不存在不符合條件的項目。各題項載荷值和共同度見表3。

各題項對應的因子載荷值均大于0.5，且不存在過大的交叉載荷（＜0.2），因子結構清晰。但是對比提取和預設因子以及各因子對應題項發現，預設的各能力點的題項與因子分析結果在個別題項有少許出入。具體為：數字化教學焦慮水平中“心理信念”的D51和D52題項，可能受編制題目的影響，經探索與數字化教學投入中“行為態度”和“持續意向”對應A11和A21、A22可以提取構成一個新維

度；自我效能感中“對學生學習情況的評價”的C11、C12和C13也可以提出一個新維度。總體來看，數字化教學心理韌性主要維度與初始預設基本一致。

2.2.3" 因素的確定與命名

探索分析后，對各因子進行信度檢驗（見表4），發現各因子信度系數皆在0.859～0.938之間，且量表整體為0.890，均大于0.800。說明各因子要素的信度指標理想，問卷設計具有很好的內外一致性。因子1的三個題項源自問卷數字化教學投入維度（去除“行為態度”題項），故命名為“數字化教學投入”。因子2對應的“自我效能感”與模型中的預設要素相對應。因子3相比于因子4“對教學情況的評價”，更側重于“對學生學習情況的評價”，因此將其命名為“對學生學習情況的滿意度”，因子4對應“教學滿意度”。因子5由數字化教學焦慮水平維度抽取后剩余題項組成，依據題項內容，將其命名為“教學焦慮水平”與預設相對應。因子6由“心理信念”的兩個題項、“持續意向”和“行為態度”共三個題項總結為“數字化教學持續意愿”，并將其命名改為“行為信念”“行為意愿”和“行為態度”。通過探索性因素分析，得出中小學教師數字化教學心理韌性結構模型（以下簡稱模型）包含六個維度，分別是數字化教學投入（F1）、自我效能感（F2）、對學生學習情況的滿意度（F3）、教學滿意度（F4）、教學焦慮水平（F5）和數字化教學持續意愿（F6）。

2.3" 模型驗證性因素分析

為了確保結構模型的穩定性，重新選擇樣本利用Amos進行驗證性因素分析。抽取600份數據導入，將各變量帶入結構方程，并將各維度內部殘差之間建立起聯系。經過模型反復檢驗，達到最優擬合水平。由表5擬合度檢驗可見，χ2/ν的值為4.379，RMSEA為0.075，NFI、RFI、IFI、TLI、CFI指標值

都大于0.9，說明基于模型的復雜度和樣本量具有良好的擬合水平，整體模型適配良好。

在對各潛變量進行聚斂效度檢驗（表6）后發現，各個潛變量對于各個題目的因子荷載均大于0.63，各個潛變量對應所屬題目具有很高的代表性。各個潛變量的平均方差變異AVE均大于0.55，且組合信度CR均大于0.85，聚斂效度理想。

2.4" 模型相關性分析

研究通過SPSS 22.0的雙尾檢驗的雙變量相關分析技術，對各潛變量進行相關性分析（表7），發現均具有顯著的相關性（P＜0.001），系數絕對值均小于0.5，且均小于所對應的AVE的平方根。即說明各個潛變量之間具有一定的相關性，且彼此之間又具有一定的區分度，量表數據區分效度理想。

3" 教師數字化教學心理韌性結構模型構建

在文獻分析基礎上，提出由四維度、27個項目構成的初始模型，經過探索性和驗證性因素分析后，調整各維度內題項構成，形成六維度教師數字化教學心理韌性最終模型，如圖3所示。

3.1" 數字化教學投入：推動數字化教學活動的基本保證

教學投入指教師在教學工作中投入的時間、精力與情感的總和。數字化教學，尤其是當使用在線教學時，教師需要更多投入，相關研究證實了這一點。如鄉村學校依賴統一化教育電視課程，難以滿足教學進度和教學難度不同的現實需求，因而需要投入更多彌補差距[16]。該調查發現，27%的高投入群體的教學勝任力、對教學效果的自我評價、對學校組織與管理的評價及對教學平臺及資源的評價（均值分別為4.09、4.04、4.13、3.95）等方面均明顯高于教師整體均值。與低投入群體相比，差異更為明顯。可以推測，正是因為投入了更多的時間與精力，所以教師對教學效果相對滿意。

教師對數字化教學會經歷從不適應到適應、不熟練到熟練的過程，為保證教學活動的平穩運行，教師需注意投入足夠的精力與時間逐步掌握數字化教學所需硬件與軟件的主要功能以及教學活動的設計，并事先做好預案，還需不斷提升教學理念，將技術定位于引導學生學習方式的轉變，即從技術助教走向促學。有了足夠的投入才能保證數字化教學的順利進行，進而走向創新。

3.2" 自我效能感：發展教師數字化教學心理韌性的內在動力

研究表明，教師自我效能感是影響教師態度、教師動機的關鍵因素，高效能感的教師能更加積極地投入教育改革，勇于面對教育教學的變革與挑戰，對教學工作更自信且面對困難時更樂觀，更有可能克服技術整合課程時的障礙。該調查發現，自我效能影響教師教學的績效，高績效教師（認為教學效果能達到常態教學效果80%以上的教師，占比為7.8%）的自我效能感均值（4.49）遠高于一般教師（3.8）[17]。同時，教師的自我效能感對焦慮會產生影響，高焦慮教師（總是感到焦慮的教師）的自我效能感遠低于整體教師水平（均值為3.28＜

3.8）。可見，自我效能感是發展教師數字化教學心理韌性的內在動力。

教師的數字化教學自我效能感涉及在線教學（活動）的自我效能和技術應用的自我效能，針對前者，可以通過在線教學設計培訓及鼓勵教師積極開展在線教學活動，提升其從容應對數字化教學下在線教學挑戰的自信心；針對后者，可以開展在線教學平臺和教學軟件的專門培訓，以此緩解教師對技術應用的不熟練引發的低自我效能。

3.3" 教學滿意度：確保數字化教學質量與成效的基礎

教師的教學滿意度是教師對課堂教學活動、教學效果和影響教學的支持性條件的感知。吳薇等[18]認為，提高教師在線教學滿意度，對確保在線教學質量與成效具有重要意義。該調查中，高績效教師對在線教學的自我評價、學校組織與管理的評價以及教學平臺及資源的評價（均值分別為4.42、4.44、4.32）都明顯高于教師整體平均值。即：教學績效越高，對數字化教學滿意度總體評價越高。另外，多數教師認為，線上教學總體效果不理想。認為線上與線下教學效果相當及超出線下教學效果的教師比例僅為2.5%，約1/5的教師認為線上教學甚至達不到線下教學效果的40%。

為提升數字化教學效果，尤其是線上教學的效果，區域管理者及學校需為教師提供必要的在線教學平臺及資源，圍繞教師數字化教學的實際需求組織針對性培訓，制定有效的管理措施以督促教師數字化教學能力持續提升。此外，教師需要自主收集教學資源，如從國家智慧教育平臺及省市級教育平臺中收集資源，同時根據教學需求自建資源，實現資源的外引及內生，滿足數字化教學的實際需求。多方配合，聯合行動，共同促進數字化教學滿意度的提升。

3.4" 對學生學習情況的滿意度：數字化教學質量的最終追求

教學不僅需要關注教師對督導部門、同行和自身教學的滿意度，還需關注對學生學習的滿意度。教師對學生學習情況的滿意度是教師對教學質量的最終追求，是教學質量的反映。調研發現：教師對學生數字化學習效果的評價一般。僅有2%的教師認為，全部學生學習效果好、能夠適應數字化學習且有較高的學習積極性。約1/3的教師認為少部分學生學習情況相對理想。因而，幫助學生快速適應數字化學習、提高學習積極性從而改善學習效果是促進在線教學常態化開展極重要的方面。

該調查發現，整體上，學生認為絕大多數教師提供的教學資源內容豐富、質量高，均值達到4.38。61.0%的學生認為，最有幫助的是教學課件PPT，其次是教師自己制作的教學視頻、導學案和作業單等；在教學方式方面，學生更喜歡教師直接視頻講課并布置作業的同步教學方式（占46%），對于部分異步教學方式接受度不高。相關研究也發現，“錄播講授+直播互動”方式下學生在線學習體驗顯著高于其他教學模式[19]；在課堂活動方面，課堂上的提問、及時解答在線提問、參與學生討論是學生較認可三種互動方式。據此，數字化教學過程中可圍繞上述結果針對性提供教學指導以提高對學生學習情況的滿意度。

此外，在教學活動的實施上，教師在設計授導式教學、滿足學生統一學習目標的基礎上，還可以設計自主學習、合作學習、探究學習等新型學習方式，促進學生相應能力的提升。在課堂評價上，建議盡量為學生提供相互評價的機會。在互評過程中，學生可以相互學習，充分發揮評價的多重價值。

同時，教師還需盡量營造和諧的數字化學習氛圍，從而激發學生對數字化學習的積極性，提升數字化教學效果。

3.5" 教學焦慮水平：教師數字化教學心理韌性平穩發展的關鍵

過度焦慮會影響教師的心理健康、專業發展，教師不僅會產生不安和無助的情緒，降低創新和學習能力，產生職業倦怠，還可能導致教學效能感降低[20]。該調查發現：高焦慮教師群體（占比1.69%）在教學勝任力、對在線教學的自我評價、對學校組織與管理的評價、對教學平臺及資源的評價（均值分別為3.68、3.36、3.34、3.29）等方面都明顯低于教師整體平均值。因而從容、輕松地面對數字化教學是維持教師數字化教學心理韌性平穩發展的關鍵。數字化教學焦慮涉及自發情緒、認知憂慮、不確定性、社會評價四個維度，為了保證教師的從容心態，一方面可以引入學校網絡化心理咨詢，定期安排教師進行心理輔導，幫助教師自我調適，理性對待數字化教學。另一方面，可以根據各維度特征，針對性為教師提供幫助。如自發情緒和認知憂慮，可以通過活躍線上課堂交流區氛圍調動心理暗示、充實專業知識以及提升數字化教學能力等方式進行緩解；針對不確定性引發的焦慮，因為主要由對網絡、計算機等硬件條件的不確定引發，所以可以幫助教師熟悉設備的使用，同時做好網絡不暢或計算機無法工作時的預案，來輔助緩解；針對社會評價引發的焦慮，可以利用線上社交工具加強教師與教師、管理者、學生等之間的互動，在不斷溝通中調整教學活動，改善教學效果，提高學校領導、同事、學生及家長等對教學質量的評價。

3.6" 數字化教學持續意愿：數字化教學接受程度的重要反饋

教育信息化能且必須在建構智慧時代的新教育方面發揮更大的作用[21]，因此在線教學常態化即數字化教學必然是現代教育發展的一大趨勢。教師數字化教學持續意愿是教師在嘗試線上與線下教學結合后，在未來工作中繼續使用在線教學輔助常規教學的態度、意向，是教師對數字化教學接受程度的真實反映。

調查發現：具有豐富在線教學經驗和信息技術水平非常高的教師數字化教學持續意愿（均值分別為3.46、4.09）均顯著高于其他教師。因此，豐富教師的在線教學經驗，提升教師的信息技術水平有助于增強教師的數字化教學持續意愿。針對信息技術應用水平，應引導教師合理選擇和搭配使用各類助學工具來提高教師的技術素養，進而達到良好的教學效果，提升教師繼續使用數字化教學的意向；針對數字化教學經驗的培養，除了提高教師對數字化教學設備的熟悉度，還要關注教師接受數字化教學培訓指導的充分度，幫助教師保持關于數字化教學的良好態度。此外，改善在線教學的感知有用性、感知易用性和服務質量等因素，提供較好的互動方式和激勵措施，也能夠提高數字化教學持續意愿。

4" 結論與展望

通過梳理教師心理韌性的相關研究，借助教師訪談，同時結合數字化教學背景，參考經典教師心理韌性模型，確立教師數字化教學心理韌性量表。通過探索性因素、模型擬合和相關性等數據檢驗分析，保障了研究過程的嚴謹性，增加了模型的科學性。最終確定的模型包含六個維度，分別為數字化教學持續意愿、數字化教學投入、自我效能感、教學滿意度、對學生學習情況的滿意度和教學焦慮

水平。

模型可以用來考量本次大規模調查中教師的數字化教學心理韌性狀況，可以為教師數字化教學心理韌性的提升提供參照與借鑒，造就一批高素質高能力的數字化教學新教師，進而保證常態化在線教學即數字化教學的教學效果。因而，后續研究將進一步利用該結構模型對本次調查獲取到的大量數據進行探究，如圍繞數字化教學教師心理韌性的整體情況進行描述性統計分析、根據人口學變量進行差異分析，又如利用數字化教學心理韌性各維度進行聚類分析以關注不同類型教師群體特征，從而為教師數字化教學心理韌性的提升、為常態化在線教學平穩發展提供依據。

5" 參考文獻

[1] 林思悅.增強教師心理韌性的原因和方法[J].廣東教育（職教版），2021（6）：73-75.

[2] Gu Q， Day C.Teachers resilience：A necessary condition for effectiveness[J].Teachingamp;Teacher Education，2007，23（8）：1302-1316.

[3] 焦建利，周曉清，陳澤璇.疫情防控背景下“停課不停

學”在線教學案例研究[J].中國電化教育，2020（3）：

106-113.

[4] 李瓊，吳丹丹.如何保持教師持續專業發展的熱情與動

力：國外教師心理韌性研究[J].比較教育研究，2013，

35（12）：23-27，39.

[5] 雷琴婷.淺談教師心理韌性[J].北方文學，2012（10）：

222.

[6] Oswald M， Johnson B， Howard S. Quantifying and Evaluating Resilience-Promoting Factors[J].Research in Education，2003，70：50-64.

[7] 陳思穎，王恒.高校青年教師心理韌性結構及影響因素

研究：基于H大學的調查分析[J].教師教育論壇，2016，

29（11）：55-62.

[8] 李瓊，裴麗，吳丹丹.教師心理韌性的結構與影響因素

研究[J].教育學報，2014，10（2）：70-76.

[9] Mansfield C F， Beltman S， Price A， et al. “Don’t sweat the small stuff：” Understanding teacher resilience at the chalkface[J].Teaching amp; Teacher Education， 2012，28（3）：357-367.

[10] Beltman S， Mansfield C， Price A. Thriving not just surviving：A review of research on teacher resilience[J].Educational Research Review，2011，6（3）：185-207.

[11] 曹科巖.教師心理韌性的概念、測量及影響因素[J].教育評論，2015，（8）：113-116.

[12] 祝智庭，沈書生.數字韌性教育：賦能學生在日益復

雜世界中幸福成長[J].現代遠程教育研究，2020，32（4）：

3-10.

[13] Endler N S， King P R， Edwards J M， et al. Generality of the interaction model of anxiety with respect to two social evaluation field studies[J].Canadian Journal of Behavioural Science，1983，15（1）：60-69.

[14] 王才康，胡中鋒，劉勇.一般自我效能感量表的信度和效度研究[J].應用心理學，2001（1）：37-40.

[15] 李君君.面向電子商務網站的用戶接受模型及其應用研究[D].南京：南京大學，2008.

[16] 胡藝齡，聶靜，顧小清.從機會公平走向發展公平：疫情之下我國中小學大規模在線教育的城鄉對比分析[J].中國遠程教育，2021（5）：13-21，76-77.

[17] 朱彩蘭，溫昕，沈書生.中小學在線教學高績效教師

的特征分析：江蘇省中小學在線教學調查研究報告之

三[J].華東師范大學學報（教育科學版），2022，

40（4）：43-60.

[18] 吳薇，姚蕊，謝作栩.高校教師在線教學滿意度的區域與院校差異研究[J].開放教育研究，2020，26（3）：71-79.

[19] 郭建鵬，陳江，甘雅娟，等.大規模疫情時期如何開展在線教學：高校在線教學模式及其作用機制的實證研究[J].教育學報，2020，16（6）：32-41.

[20] 伍美群，馮江平，陳虹.中小學教師焦慮對工作倦怠

的影響：教學效能感的中介效應[J].基礎教育，2015，

12（2）：72-78.

[21] 陳琳，許林.新時代教育信息化2.0發展策略研究[J].中國電化教育，2021（1）：96-101，127.