基于結構方程模型的高校教師教學質(zhì)量評價

張 麗

（武漢科技大學 城市學院，武漢 430083）

教師教學質(zhì)量評價是教學評價中的一項核心內(nèi)容，各高校都建立起了教師教學質(zhì)量測評系統(tǒng)。然而，教學質(zhì)量評價屬于多因素、多指標的綜合評價。一般傳統(tǒng)的評價方法主要采用各指標簡單的加權平均的方法，該方法沒有考慮各指標之間的相關關系，權重系數(shù)又人為確定，具有主觀性。能否合理地、客觀地對教師的教學質(zhì)量做出評價，是我們需要研究的問題。

1 研究方法及樣本選取

1.1 研究方法

結構方程模型（SEM）是一種從隨機變量間的協(xié)方差出發(fā)，研究變量間的因果關系的統(tǒng)計分析方法。它不但可以研究觀測變量，還可以研究潛變量；既可以研究變量之間的直接作用，又能研究變量間的間接作用。結構方程模型包含反映潛變量之間關系的結構模型和反映觀測變量（指標）與潛變量之間關系的測量模型。一般有三個矩陣方程表示：

測量模型方程：X=ΛXξ+δY=ΛYη+ε

結構模型方程：η=Bη+Γξ+ζ

其中，X是外生觀測變量；Y是內(nèi)生觀測變量；ξ是外生潛變量；η是內(nèi)生潛變量；δ、ε為觀測變量的測量誤差；ζ是隨機干擾項；B是內(nèi)生潛變量系數(shù)陣；Γ是外生潛變量系數(shù)陣。

結構方程模型屬于一種驗證性因素分析方法，通常必須有理論或經(jīng)驗支持的初始模型。如果在評價中，人為根據(jù)經(jīng)驗建立一初始模型進行分析，難免具有一定的主觀性。本研究首先運用因子分析法，將原始指標體系歸類，能夠克服指標體系設計中類別區(qū)分的主觀性問題，為教師教學質(zhì)量評價結構方程模型的初始模型提供理論基礎。

1.2 樣本選取

本研究數(shù)據(jù)來源于武漢市某獨立院校某一學期末學生對教師教學質(zhì)量評價的測評數(shù)據(jù)，隨機抽取有效樣本227個，指標體系如表1所示。

表1 教師教學質(zhì)量評價的指標體系

采用克朗巴哈α系數(shù)（Cronbachα）測量本次調(diào)查問卷的信度。利用SPSS 17.0軟件，計算出本次量表的Cronbachα值為0.979，這個值相當高，說明本次調(diào)查結果信度很好。本調(diào)查指標項目的編選，一般都是經(jīng)過專家、教育管理人員評審，聽取教師的意見，反復修改確定的指標體系，基本能準確反映教師的教學質(zhì)量，具有良好的內(nèi)容效度。

2 教學質(zhì)量評價的探索性因子分析

通過SPSS 17.0軟件，對收集到的教師教學質(zhì)量評價指標數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球形檢驗，計算結果見表2。KMO值為0.848，Bartlett球形檢驗的卡方值為551.658且p=0.000＜0.05，表明相關性檢驗通過，該數(shù)據(jù)適合做探索性因子分析。

結構方程模型適用于大樣本分析，而探索性因子分析沒有這樣的要求，本研究從收集到的227個樣本中隨機抽取20個用于進行因子分析，剩下的207個樣本作結構方程模型分析。在SPSS軟件中，利用主成分法，根據(jù)相關系數(shù)矩陣，求出其特征值和方差貢獻率。第一個因子的方差貢獻率已達90%以上，為了充分挖掘原始數(shù)據(jù)信息，提取前三個因子作為公因子，累計方差貢獻率達到96.84%。為了能夠更好地對公因子進行解釋，用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法對因子載荷矩陣實行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見表3。

表2 KMO和Bartlett的檢驗

表3 高校教師教學質(zhì)量評價因子載荷矩陣

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，結合教師教學質(zhì)量評價的實際背景，給予如下合理解釋：公因子F1在X3對學生的要求與關愛、X4內(nèi)容更新與學科發(fā)展動態(tài)、X5對學生學習能力、實踐能力、創(chuàng)新能力的培養(yǎng)、X7內(nèi)容組織與重難點把握和X9教學的啟發(fā)性與互動性上載荷值較大，這些指標反映了教師在教學過程中的教學方法問題，故將F1命名為“教學方法”因子。公因子F2在X1表達的條理性與清晰性、X2執(zhí)教紀律性、X6教材選擇及X10多媒體應用的規(guī)范性與合理性上載荷較高，這些指標主要反映了教師的教學水平，將F2理解為“教學水平”因子。公因子F3在X8教態(tài)與儀表、X11教案準備、X12課堂管理和X13學習指導與作業(yè)批改指標上載荷較高，將F3理解為“教學責任心”因子。

另外，利用SPSS 17.0軟件對以上因子分析的結果作可靠性分析，教學方法、教學水平和教學責任心對應的Cronbachα系數(shù)值分別為0.961、0.935和0.960，各公因子的α系數(shù)值均遠大于0.7，說明提取的各個公因子內(nèi)部一致性均較好，本次因子分析的結果是可靠的。

同時，因子分析中各變量的共同度均大于0.9，表明變量中的大部分信息均被公因子所提取，因子分析的結果是有效的。

3 高校教師教學質(zhì)量評價結構方程模型

根據(jù)因子分析結果，將教學方法、教學水平和教學責任心三個公因子作為結構方程模型的潛變量，將每個公因子包含的高載荷指標作為潛變量的觀測變量，建立高校教師教學質(zhì)量評價的結構方程初始模型如圖1。

圖1 高校教師教學質(zhì)量評價結構方程初始模型

根據(jù)常用的模型識別t法則判斷：內(nèi)生觀測變量的個數(shù)p=0，外生觀測變量個數(shù)q=13，(p+q)(p+q+1)/2=91，而待估參數(shù)個數(shù)t=23＜91,所以模型可以識別。

在AMOS 17.0軟件中對模型進行參數(shù)估計，模型初始擬合指數(shù)見表4。根據(jù)模型評價標準，各項指標都沒有通過檢驗，說明初始模型擬合效果不好，需對初始模型進行修正。

表4 模型擬合指數(shù)比較

在初始模型中，教學方法、教學水平和教學責任心這三個潛變量是通過因子分析法提取的，用到了正交旋轉(zhuǎn)法，因子分析理論上這三個潛變量沒有相關關系，但在教師教學質(zhì)量評價實際問題中，比如教學方法、教學責任心都會影響到教師的教學水平高低，教學責任心和教學方法之間也有關聯(lián)，教學責任心強的老師肯下功夫研究教學方法，提高教學水平，所以這三個潛變量之間實際應具有相關關系。故在初始模型中將三個潛變量修正為有相關關系。在AMOS 17.0中計算出新的模型參數(shù)和擬合指數(shù)，其擬合結果見表4中修正模型1擬合指數(shù)。比較表4初始模型的各項擬合指數(shù)，將三個潛變量設為相關之后，各項擬合指標都有所改善，可見，教師教學質(zhì)量評價模型中潛變量的斜交模型與實際數(shù)據(jù)更為適配，而潛變量正交模型與實際樣本數(shù)據(jù)不契合。

但是修正后的模型擬合指數(shù)與評價標準還有一定差距，模型有待進一步修正，參考修正指標MI，根據(jù)MI值釋放某些假定，將呈現(xiàn)出所有MI＞4的誤差項按從大到小的順序逐一進行修正。對修正后的模型重新計算，擬合情況有了很大的改善，擬合結果見表4中修正模型2擬合指數(shù)。各項指標都通過檢驗，表明該教師教學質(zhì)量評價的結構方程模型對于收集到的指標數(shù)據(jù)的擬合情況還是比較好的，其參數(shù)標準化結果輸出如圖2。

圖2 高校教師教學質(zhì)量評價結構方程修正模型

圖2模型中，各回歸參數(shù)的檢驗統(tǒng)計量C.R.值均大于1.96，達到0.05的顯著水平，都通過顯著性檢驗。另外，“教學責任心”、“教學水平”和“教學方法”三者間的相關系數(shù)都在0.9以上，且其C.R.值都大于1.96，三個相關系數(shù)也都通過了顯著性檢驗。從圖中可以清楚地了解教師教學質(zhì)量評價結構方程模型中潛變量與潛變量、潛變量與觀測變量之間的載荷情況。外生潛變量“教學方法”、“教學水平”、“教學責任心”在內(nèi)生潛變量“教學質(zhì)量”上的載荷系數(shù)分別為0.389、0.183、0.435。同時，各個觀測變量在其相應的潛變量上載荷系數(shù)均很高，都在0.8、0.9以上，這與前一節(jié)中探索性因子分析的結果是吻合的.

4 結論

結構方程模型對于高校教師的教學質(zhì)量評價研究是一種有效的方法。結構方程模型能夠清晰地反映教師教學質(zhì)量各因素之間的相互關系。本研究先通過因子分析法得到影響教師教學質(zhì)量的三個潛在因素：“教學方法”、“教學水平”和“教學責任心”。然后根據(jù)觀測變量、潛在變量和教師教學質(zhì)量評價之間的相關關系構建教師教學質(zhì)量評價的結構方程模型，通過對模型的擬合、評價和修正，最終找到對教師教學質(zhì)量進行評價的合理模型。該模型有利于我們深入分析教師教學質(zhì)量評價問題，模型的結論能夠有效指導教師提高教學水平，改進教學質(zhì)量，并為高校管理者提供科學的決策依據(jù)。

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