高中教師使用信息技術教學的適應性研究

[摘 要] 本研究以陜西省西安市高中教師為研究對象，對高中教師使用信息技術教學的心理適應性進行了深入的調查與分析。主要研究結論：個人因素中的能力適應、理念適應和態(tài)度適應對教師使用信息技術教學行為改變有顯著的正向影響；教師使用信息技術教學行為的改變主要是由使用信息技術教學環(huán)節(jié)所需的各種能力所決定，理念適應次之，決定作用最小的為態(tài)度適應。教學支持環(huán)境的適應對教師使用信息技術教學行為的改變沒有明顯的決定作用，但教學支持環(huán)境是教師實施與開展信息化教學的必要條件，也應該受到學校和教育相關部門的重視。

[關鍵詞] 高中教師； 信息技術； 教學應用； 適應性

[中圖分類號] G434 [文獻標志碼] A

[作者簡介] 郭小平（1983—），男，山西呂梁人。講師，碩士，主要從事信息技術教育應用、教育技術基本理論研究。E-mail：guoxp2008@163.com。

一、引 言

比爾·蓋茨曾經說過：“信息技術最重要的就是在促進教育的發(fā)展。”信息技術在教學中的應用已經成為當今教育發(fā)展的必然趨勢。《國家教育事業(yè)發(fā)展“十一五”規(guī)劃綱要》中進一步指出：“加快普及信息技術教育，全面提高教師和學生運用信息技術的能力，實現信息技術與教育教學的有機結合?！毙畔⒓夹g在教育教學領域中的應用，改變了傳統的教育思想、教學觀念、教學方法以及評價方式，進一步推動我國基礎教育改革。[1]一線教師作為信息化教學的直接實施者，應該成為教育信息化建設中最為核心和活躍的因素，教師是否愿意使用信息技術進行教學，能否很好地適應使用信息技術教學的新型教學方式，決定著教育信息化的成效和可持續(xù)發(fā)展。隨著我國2007年高中新課程改革的全面啟動，大力推進信息技術在學科教學過程中的普遍應用，促進信息技術與學科課程的整合成為當今基礎教育的必然趨勢，“信息技術走進學科教學”的研究已引起人們越來越多的關注。

二、高中教師使用信息技術教學

適應性問題的提出

適應本是生物學術語，指生物體在環(huán)境作用下發(fā)生變異，并經過自然選擇而形成的，是指生物在生存競爭中適合自然環(huán)境條件形成一定性狀的現象。它是生物體屈從環(huán)境的威力所作出的適合生存的改變。[2]心理學借用這一術語后，用來表示認知主體對客觀環(huán)境變化作出的反應，心理學中的適應強調的是人對社會環(huán)境的適應。它是指“當外部環(huán)境發(fā)生變化時，主體通過自我調節(jié)系統作出能動反應，使自己的心理活動和行為方式更加符合環(huán)境變化和自身發(fā)展的需求，使主體和環(huán)境達到新的平衡的過程?！盵3]斯滕伯格認為，個體總是努力適應他所處的環(huán)境，力圖在個體及其環(huán)境之間達到一種和諧。當和諧的程度低于個體的滿意度時，就是不適應。當個體在一種情境中感到不適應或不愿意適應時，他會選擇能夠達到的另一種和諧環(huán)境。在這種情況下，人們會重新塑造環(huán)境以提高個體與環(huán)境之間的和諧程度，而不只是適應現存的環(huán)境?？梢姡m應既可以是一種狀態(tài)，也是一種過程。[4]本研究所提到的適應性主要是指心理上的適應性，是指個體進入一個新的、陌生的環(huán)境后，適當調整自己的認知、情緒、行為方式、價值觀念等，以達到個體之間、個體與客體之間相互協調，個體體驗滿意的心理過程。

對于大多數高中教師來說，在課堂教學中使用信息技術無疑是一場新的“教育改革”。因為使用信息技術教學從教學理念、教學結構、內容組織、教學實施、教學評價及管理等方面較傳統的教學方式有了重大的突破和創(chuàng)新，這對高中教師提出了許多新的、更高的要求和更大的挑戰(zhàn)。教師必須改變原有的教學觀念、教學行為、評價方式，形成新的教學觀念、教學方式，適應新的教學環(huán)境和教學模式。正如美國一位高中數學教師Paula Fistick所言，“當你在課堂上使用計算機時，你開始懷疑你過去所做過的一切，不知道怎樣讓它們適合于計算機。然后，你開始懷疑自己最初的所有概念?！盵5]在高中新課程改革和教育信息化的雙重沖擊下，很多教師對新型的教學方式不適應，特別是信息化教學方式。研究教師在使用信息技術教學過程中的心理適應性，對進一步推進高中新課程改革，實現教育信息化、現代化具有非常重要的意義。

三、行為改變與個人因素、環(huán)境

因素關系模型建構

本研究從理念、態(tài)度、能力、教學支持環(huán)境、行為的改變等五個一級指標來測量教師使用信息技術教學心理適應性的程度。這五個指標之間內部存在某些因果關系，教師對使用信息技術教學的理念、態(tài)度、能力、教學支持環(huán)境的適應是教師教學行為改變的必要條件。其中，教師關于使用信息技術教學的理念、態(tài)度、能力屬于教師個人層面，是教師使用信息技術教學行為產生的內部條件；教學支持環(huán)境屬于環(huán)境層面，是教師使用信息技術教學行為產生的外部（物質）條件。

關于教師使用信息技術教學，應該將關注點聚焦到教師將信息技術有效地應用于自己的日常教學活動，并且在日常教學中樂于使用信息技術，即教師的教學行為真正發(fā)生持久、穩(wěn)定的改變。要使教師的教學行為真正發(fā)生持久、穩(wěn)定的改變，教師必須在理念上接受使用信息技術教學的優(yōu)越性，以積極的態(tài)度對待使用信息技術教學而給教師帶來的額外工作量和在使用信息技術教學中遇到的問題，并且教師個人應該擁有使用信息技術教學各個環(huán)節(jié)所需的各種能力，另外，學校與政府應該給予教師環(huán)境和資源等方面的相應支持。相應地，如果教師在日常教學中積極地使用信息技術，教師個人的理念、態(tài)度將得到進一步改變，使用信息技術教學的能力也將得到進一步提高，學校與政府也會給予更多的支持與鼓勵。這五個一級指標之間的內部關系如圖1所示。

四、調查數據的收集與整理

（一）調查問卷的編制

本研究所采用的調查問卷最終確立了理念、態(tài)度、能力、教學支持環(huán)境、行為的改變等五個一級指標來測量教師使用信息技術教學的心理適應性，每個一級指標下面根據實際問題采用3～5個二級指標來測量。二級指標下面分別設置了與之相關的一些問題情境（衡量項目），每個二級指標最初設置了5～8個衡量題項，組成一個共有108題的調查問卷題項庫。并對最初設計好的108個題項經過教育學、心理學、教育技術學、高中相關教師和研究生的評議，最后給每個二級指標選定3個最為合適的題項。每個題項采用Likert（李克特）的5分制法對其進行測量，即設置了五個反應形式（完全同意、同意、不確定、不同意、完全不同意），反應形式根據題目的內容不同，得分分別為5分、4分、3分、2分、1分（正題）；1分、2分、3分、4分、5分（反題）。這樣就構建了教師使用信息技術教學的心理適應性調查的初測問卷（共51題），為了盡可能地提高問卷設計的科學性，確保以準確的數據和客觀的結果來分析問題，筆者在一定范圍內對問卷進行兩次試測，并對問卷的信度和效度進行相關檢驗，對問卷中不符合統計標準的題項進行了刪減與修改，最終形成一份由51題組成的關于教師使用信息技術教學適應狀況的調查問卷。

（二）研究對象

本研究主要以陜西省西安市高中教師為研究對象，主要選取了碑林區(qū)、長安區(qū)、新城區(qū)等10個區(qū)（縣）的16所高中的部分教師進行調查研究。共發(fā)放問卷380份，回收323份，有效問卷294份，回收率為85.00%，有效率為91.02%。

（三）數據收集與整理

本次調查研究主要采用Excel 2003輸入數據，采用統計軟件SPSS 16.0進行數據處理。對問卷的5個一級指標（理念、態(tài)度、能力、教學支持環(huán)境、行為的改變）進行數據處理，分別計算出均值、標準差、方差、偏態(tài)量，得出的結果見表1。

五、行為改變與個人因素、

環(huán)境因素的關系分析

相關分析和回歸分析都是分析客觀事物之間相關性的數量分析方法。本研究在教學行為改變與個人因素、環(huán)境因素關系模型建構部分論述五個一級指標之間的內部關系時提到：教師使用信息技術教學行為的改變，一方面受到教師對使用信息技術教學的教學理念、態(tài)度、教學環(huán)節(jié)所需的各種能力等個人因素的影響；另一方面，也受到學校與政府能否給予教師環(huán)境和資源等方面的相應支持等教學支持環(huán)境的影響。為了探討教師在使用信息技術教學中，其教學行為的改變與理念、態(tài)度、能力和教學支持環(huán)境之間的內部關系，本研究采用了相關分析與線性回歸分析方法。

（一）行為改變與個人因素、環(huán)境因素的相關分析

相關分析可以說明各因素之間是否存在關系以及關系的緊密度與方向，有效地揭示事物之間統計關系的強弱程度。為了探討教師在使用信息技術教學中，其教學理念、態(tài)度、能力和教學支持環(huán)境對教師教學行為改變的影響作用，我們將教學理念、態(tài)度、能力和教學支持環(huán)境等4個一級指標與教學行為改變進行相關性分析，結果見表2。

由表2可知，教師使用信息技術教學的教學行為改變適應與理念適應、態(tài)度適應、能力適應和教學支持環(huán)境適應之間的Pearson簡單相關系數分別為0.583、0.620、0.663和0.528，且相關系數檢驗的概率p值都近似為0。因此，當顯著性水平α為0.05或0.01時，都應拒絕相關系數檢驗的零假設，認為教師使用信息技術教學的教學行為改變適應與理念適應、態(tài)度適應、能力適應和教學支持環(huán)境適應之間存在線性關系，可進一步作線性回歸分析。

（二）行為改變與個人因素、環(huán)境因素的回歸分析

回歸分析是一種應用極為廣泛的數量分析方法。它用于分析事物之間的統計關系，側重考察變量之間的數量變化規(guī)律，并通過回歸方程的形式描述和反映這種關系，幫助人們準確把握變量受其他一個或多個變量影響的程度，進而為預測提供科學依據。前面通過相關性分析表明：教師使用信息技術教學的教學行為改變適應與理念適應、態(tài)度適應、能力適應和教學支持環(huán)境適應之間存在著顯著相關。但是這種關系的緊密程度和方向，我們需要進一步通過回歸分析來了解變量之間的因果關系。本研究利用多元線性回歸分析方法，以教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應和教學支持環(huán)境適應作為解釋變量（自變量），采用逐步篩選（Stepwise）策略（向前篩選和向后篩選策略的綜合），建立最優(yōu)多元線性回歸方程，來驗證教師使用信息技術教學的理念適應、態(tài)度適應、能力適應和教學支持環(huán)境適應與教學行為改變適應之間的因果關系。

通過樣本數據建立回歸方程后一般不能立即用于對實際問題的分析和預測，通常要進行各種統計檢驗，主要包括回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗、回歸方程的顯著性檢驗、回歸系數的顯著性檢驗、殘差分析等。

1. 回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗

回歸方程的擬合檢驗是檢驗樣本數據點聚集在回歸線周圍的密集程度，從而評價回歸方程對樣本數據的代表程度，在多元線性回歸分析中采用調整的判定系數R2統計量反映回歸方程對樣本數據的擬合程度。本研究中教師使用信息技術教學的行為改變與個人因素、環(huán)境因素的回歸方程擬合優(yōu)度檢驗見表3，由表3可知，模型3——教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應為解釋變量（自變量），最終建立的回歸方程調整的判定系數R2為0.542，說明回歸方程模型3對樣本數據點的擬合優(yōu)度較高。需要說明的是，在多元回歸分析中，我們的目的并不是為了得到一個高的R2，而是要得到真實總體回歸系數的可靠估計并做出有關的統計推斷，即應更加關心解釋變量對被解釋變量的理論關系和統計顯著性，就是下面將要論述的回歸方程的顯著性檢驗與偏回歸系數的顯著性檢驗。

a. Predictors： （Constant）， 能力適應

b. Predictors： （Constant）， 能力適應， 理念適應

c. Predictors： （Constant），能力適應， 理念適應，態(tài)度適應

2. 回歸方程的顯著性檢驗

根據因變量與多個自變量的實際觀測值建立因變量對多個自變量的多元線性回歸方程后，還必須對因變量與多個自變量間的線性關系的假設進行顯著性檢驗，也就是進行多元線性回歸關系的顯著性檢驗，或者說對多元線性回歸方程進行顯著性檢驗，檢驗、分析各個自變量對因變量的綜合線性影響的顯著性。研究中教師使用信息技術教學的行為改變與個人因素、環(huán)境因素的回歸方程的整體顯著性檢驗見表4，由表4可知，模型3——教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應為解釋變量（自變量），最終建立的回歸方程的整體顯著性檢驗F值為116.370，P值為0.000，顯著性概率小于0.001，達到了極其顯著性水平，說明模型3的總體回歸效果非常良好。

a. Predictors： （Constant）， 能力適應

b. Predictors： （Constant）， 能力適應， 理念適應

c. Predictors： （Constant）， 能力適應， 理念適應， 態(tài)度適應

d. Dependent Variable： 行為適應

3. 偏回歸系數的顯著性檢驗

當多元線性回歸關系經顯著性檢驗為顯著或極顯著時，還必須對每個偏回歸系數進行顯著性檢驗，以判斷每個自變量對因變量的線性影響是顯著的還是不顯著的，以便從回歸方程中剔除那些不顯著的自變量，重新建立更為簡單的多元線性回歸方程。研究中教師使用信息技術教學的行為改變與個人因素、環(huán)境因素的回歸方程的偏回歸系數顯著性檢驗見表5，由表5可知，模型3——教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應為解釋變量（自變量），最終建立的回歸方程中，有3個變量進入了回歸方程，即能力適應、理念適應、態(tài)度適應。根據能力適應、理念適應、態(tài)度適應3個解釋變量的t檢驗情況來看，3個解釋變量的偏回歸系數顯著性水平都小于0.01，說明這3個變量都可以作為解釋變量存在于模型中，以解釋潛在使用信息技術教學行為改變的適應情況。

a. Dependent Variable： 行為適應

由回歸分析結果可以得出相應的回歸方程與標準回歸方程，行為改變與個人因素、環(huán)境因素的回歸方程為：

教學行為改變適應=4.059+0.26*能力適應+0.302*理念適應+0.19*態(tài)度適應；

行為改變與個人因素、環(huán)境因素的標準回歸方程為：

教學行為改變適應=0.398*能力適應+0.295*理念適應+0.197*態(tài)度適應。

4. 殘差分析

殘差分析是回歸方程檢驗中的重要組成部分，其出發(fā)點是，如果回歸方程能夠較好地反映被解釋變量的特征和變化規(guī)律，那么殘差序列中應不包含明顯的規(guī)律性和趨勢性。殘差分析主要包括以下幾項：殘差均值為0的正態(tài)性分析、殘差的獨立性分析、異方差分析等。

（1）殘差均值為0的正態(tài)性分析

殘差的正態(tài)性分析采用標準化殘差的頻數分布直方圖（如圖2所示）與標準化殘差的常態(tài)機率圖（如圖3所示）來分析。根據預測值統計量表6可知，殘差均值等于0；根據圖2可知，標準化殘差的頻數分布直方圖呈現較好的正態(tài)性，說明了殘差的正態(tài)性較好，回歸方程的擬合效果較優(yōu)；根據圖3可知，標準化殘差的常態(tài)概率圖中各散點較好地落在45度線上，也說明了殘差的正態(tài)性較好，回歸方程的擬合效果較優(yōu)。綜上所述，本研究中教師使用信息技術教學的行為改變與個人因素、環(huán)境因素的回歸方程中，模型3——教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應為解釋變量（自變量），最終建立的回歸方程的殘差符合均值為0的正態(tài)分布，說明了回歸方程模型3擬合效果較優(yōu)。

a. Dependent Variable： 行為適應

（2）殘差的獨立性分析

殘差序列的獨立性也是回歸模型所要求的，要求殘差序列的前期和后期數值之間不存在相關關系，即不存在自相關。如果殘差序列存在自相關，說明回歸方程沒有能夠充分說明被解釋變量的變化規(guī)律，還留有一些規(guī)律性沒有被解釋，也就是認為方程中遺漏了一些較為重要的解釋變量；或者，變量存在取值滯后性；或者，回歸模型選擇不合適，不應選用線性模型等。本研究中，殘差的獨立性分析采用DW（Durbin-Watson）檢驗。由表3（回歸方程擬合優(yōu)度的相關系數表）可知，模型3——教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應為解釋變量（自變量），最終建立的回歸方程，DW等于1.803（當DW等于2時，說明殘差序列無自相關），說明回歸方程模型3殘差具有獨立性，擬合效果較優(yōu)。

（3）異方差分析

在多元回歸分析中，應符合無論解釋變量取怎樣的值，對應殘差的方差都應相等，它不應隨著解釋變量或被解釋變量取值的變化而變化，否則認為出現了異方差現象，異方差最終會使模型的預測偏差較大。本研究中，殘差的異方差分析采用繪制殘差圖（如圖4所示）和計算標準化殘差和標準化預測值等級相關系數（見表7）兩種方式實現。根據圖4可知，隨著標準化預測值的變化，標準化殘差點在0線周圍隨機分布，基本滿足殘差的等方差性；根據表7可知，標準化殘差和標準化預測值的Spearman等級相關系數接近于0，且檢驗不顯著。因此認為模型3——教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應為解釋變量（自變量），最終建立的回歸方程不存在異方差現象，回歸方程的擬合效果較優(yōu)。

（三）行為改變與個人因素、環(huán)境因素的關系分析

利用樣本數據建立回歸模型的目的，是對變量之間的關系進行分析判斷與預測。本研究利用多元線性回歸分析方法，以教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應和教學支持環(huán)境適應作為解釋變量（自變量），采用逐步篩選（Stepwise）策略（向前篩選和向后篩選策略的綜合），建立最優(yōu)多元線性回歸方程，回歸方程模型3經過擬合優(yōu)度檢驗、回歸方程的顯著性檢驗、回歸系數的顯著性檢驗、殘差分析都說明了模型3的總體回歸擬合效果較優(yōu)。對教師使用信息技術教學行為改變與個人因素、環(huán)境因素之間的關系進行分析判斷與預測，本研究發(fā)現個人因素中的能力適應、理念適應和態(tài)度適應對教師使用信息技術教學行為改變有顯著的正向影響，而教學支持環(huán)境（環(huán)境因素）則對教師使用信息技術教學行為改變沒有顯著性影響，見表8。這表明了教師使用信息技術教學行為的改變，主要是由教師對使用信息技術教學的理念、態(tài)度、教學環(huán)節(jié)所需的各種能力等個人因素所決定，而教學支持環(huán)境對教師使用信息技術教學行為的改變影響不顯著。

教師對使用信息技術教學的理念、態(tài)度、教學環(huán)節(jié)所需的各種能力作為解釋變量，都會顯著影響教師使用信息技術教學行為的改變。然而，各個解釋變量的相對重要性如何呢？

由回歸模型的整體顯著性檢驗（表4）可知，模型3——教學行為改變適應為被解釋變量（因變量），理念適應、態(tài)度適應、能力適應為解釋變量（自變量），在這3個解釋變量中，能力適應對教師使用信息技術教學行為改變的影響相對來說最大，因為其最先進入回歸模型，理念適應次之，而態(tài)度適應變量最后進入回歸模型，說明其對教師使用信息技術教學行為改變的影響相對來說最小。

在最優(yōu)多元線性回歸方程中包含的自變量Xi都對因變量Y有顯著作用，偏回歸系數bi表示了Xi對Y的具體效應。但實踐中還需評定這些顯著自變量的相對重要性（主次的判斷），以利于抓住關鍵因素，達到調整和控制因變量反應量的目的，更好地解決實際問題，但偏回歸系數bi本身并不能反映自變數的相對重要性。其實，在多元線性回歸分析中，解釋變量的相對重要性，通常采用標準偏回歸系數（Standard Partial Regression Coefficient）的比較來確定（標準偏回歸系數為不帶單位的相對數，其絕對值的大小可以衡量對應的自變量對因變量作用的相對重要性，大者，其對應的自變量對因變量的作用是主要的）。本研究中，行為改變與個人因素、環(huán)境因素的標準回歸方程為：教學行為改變適應=0.398*能力適應+0.295*理念適應+0.197*態(tài)度適應。

六、結束語

研究結果表明，教師在使用信息技術進行教學的過程中，個人因素中的能力適應、理念適應和態(tài)度適應對教師使用信息技術教學行為改變有顯著的正向影響，教師使用信息技術教學行為的改變主要是由使用信息技術教學環(huán)節(jié)所需的各種能力所決定，理念適應次之，決定作用最小的為態(tài)度適應。教學支持環(huán)境的適應對教師使用信息技術教學行為的改變沒有明顯的決定作用，但教學支持環(huán)境是教師實施與開展信息化教學的必要條件，也應該受到學校和教育相關部門的重視。因此，當前在信息化教學進一步推進的過程中，學校和教育相關部門不僅應該在教師使用信息技術教學過程中給予教師相應的環(huán)境、資源與政策的支持，更應該采取鼓勵教師在教學中使用信息技術，使教師在實際使用信息技術教學的過程中，掌握和提高相關的技術與能力，促進教師理念與態(tài)度的轉變。