面向高等教育教師的數(shù)據(jù)素養(yǎng)分析框架開發(fā)和評估：結(jié)構(gòu)方程建模方法

王東亮，韓冰，姚健

1.無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院 圖書館，江蘇 無錫 214121；2.江南大學(xué) 人工智能與計算機學(xué)院，江蘇 無錫 214122

隨著21世紀(jì)可用數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,數(shù)據(jù)素養(yǎng)技能在工作場所和日常生活中變得越來越重要[1].來自不同學(xué)界的研究人員對數(shù)據(jù)素養(yǎng)的概念和能力進(jìn)行了研究.例如,Raffaghelli等[2]對教育工作者的數(shù)據(jù)素養(yǎng)進(jìn)行了系統(tǒng)審查,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)研究都非常強調(diào)數(shù)據(jù)素養(yǎng)的技術(shù)和可衡量方面,如數(shù)據(jù)提取、統(tǒng)計分析和可視化.Burress等[3]從研究人員和數(shù)據(jù)圖書館員的角度審視了數(shù)據(jù)素養(yǎng),他們定義的數(shù)據(jù)素養(yǎng)為“一個特定的技能集和知識庫,使個人能夠訪問、解釋、批判性評估、管理和符合道德地使用數(shù)據(jù),從而將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息和可操作的知識”.Carmi等[4]研究了公民的數(shù)據(jù)素養(yǎng),提出了一個由數(shù)據(jù)思考、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)參與組成的數(shù)據(jù)公民框架,表征了公民對數(shù)據(jù)的批判性理解和日常主動參與數(shù)據(jù)的重要性.

使用數(shù)據(jù)來推動決策一直是教育改革的重要組成部分[5].現(xiàn)有研究表明,數(shù)據(jù)使用可以改善教師的教學(xué)實踐,并促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)和成就[6].高等教育教師作為高技能專業(yè)人士,需要具備使用“有形證據(jù)為他們的決定提供信息而不是使用軼事、直覺或個人偏好”的專業(yè)知識.越來越多的教育工作者希望使用數(shù)據(jù)來支持他們的教學(xué).

隨著信息和通信技術(shù)的發(fā)展以及數(shù)字化教育的普及和深入,教師已經(jīng)不再是傳統(tǒng)意義上的教學(xué)者.特別是對于高等教育教師,他們需要處理各種數(shù)據(jù)、信息和技術(shù)工具,從而有效地教授學(xué)生并評估他們的學(xué)習(xí)成果.數(shù)據(jù)素養(yǎng)是指教師能夠快速獲取、理解、分析和利用數(shù)據(jù)的能力,也是現(xiàn)代社會的一種基本能力.對于高等教育教師來說,提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)可以使他們更好地開展教育工作,進(jìn)行學(xué)術(shù)研究,并在職業(yè)生涯中獲得更好的機會.

因此,高等教育教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)已成為現(xiàn)代教育領(lǐng)域的一項重要研究[7].教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)包括3項技能:① 以問題為中心的技能,例如知道如何設(shè)計問題、識別問題并做出明智的決策.② 以數(shù)據(jù)為中心的技能,包括了解如何訪問、生成和解釋數(shù)據(jù).③ 以過程為中心的技能,包括知道如何參與協(xié)作探究和評估因果關(guān)系.提升高等教育教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)是符合時代發(fā)展的大趨勢,也是教育教學(xué)改革的一個重要方面.國內(nèi)外許多大學(xué)都在積極推進(jìn)數(shù)據(jù)素養(yǎng)的教育和培訓(xùn),加強教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力[8-10].例如,英國高等教育委員會在2016年推出了高等教育教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)框架,旨在提高教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力.美國加州大學(xué)推出的數(shù)據(jù)素養(yǎng)倡議也是一項成功的實踐.在國內(nèi),多數(shù)高校也在加強對教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)方面的培養(yǎng).然而,高等教育教師在提升其自身數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力中面臨著諸多挑戰(zhàn)[11].首先,教師缺乏數(shù)據(jù)素養(yǎng)的本質(zhì)認(rèn)知和基礎(chǔ)知識,難以有效理解和處理數(shù)據(jù).其次,教師在教學(xué)實踐中缺乏大量的數(shù)據(jù)資料支撐,難以從實際中獲得經(jīng)驗,有些教師缺乏學(xué)科知識、專業(yè)技能等條件,難以開展數(shù)據(jù)分析和挖掘工作.最后,教師在課堂教學(xué)中仍然使用傳統(tǒng)方式教學(xué),缺乏創(chuàng)新意識和實踐經(jīng)驗,難以完全落實數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育.在數(shù)字能力背景下,更多的研究只是評估教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平,對于影響教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力提升的研究較少.為此,本研究確定了影響高等教育教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力所涉及的因素,并使用結(jié)構(gòu)方程模型來查看變量之間的相關(guān)性,通過定量分析評估并驗證模型的可行性和有效性,為提升高等教育教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力提供了可行之徑.

本文貢獻(xiàn)如下:

1) 研究并提出了教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)與技術(shù)整合自我效能感、技術(shù)知識水平、對技術(shù)態(tài)度以及使用社交網(wǎng)絡(luò)的目的之間的假設(shè)關(guān)系.

2) 采用分層整群抽樣策略來選擇樣本,使用LISREL 8.51軟件對教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)進(jìn)行模型構(gòu)建、擬合和參數(shù)估計.

3) 運用結(jié)構(gòu)方程模型對該框架進(jìn)行實證檢驗,同時采用定量數(shù)據(jù)評估驗證了本文模型的可行性和有效性.

1 文獻(xiàn)綜述

教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)研究的流行源于2001年的“不讓一個孩子掉隊”美國聯(lián)邦法律,該法律推動了問責(zé)制運動,因此許多學(xué)校通過標(biāo)準(zhǔn)化評估建立了學(xué)生學(xué)習(xí)成果問責(zé)制.數(shù)據(jù)的重要性驅(qū)動著教育決策更多地關(guān)注培訓(xùn)教育專業(yè)人員的數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力[12].教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)指的是教師在使用信息和通信技術(shù)時所需要的知識、能力和態(tài)度,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用等技能.此外,教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)還涉及到數(shù)據(jù)保護(hù)、信息安全、知識產(chǎn)權(quán)等法律、倫理和社會問題.隨著信息時代的到來,數(shù)據(jù)素養(yǎng)成為了21世紀(jì)教育的重要內(nèi)容之一.在數(shù)字化教育、在線教育以及信息化教學(xué)背景下,教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)日益受到重視.同時,教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)也是影響學(xué)生數(shù)據(jù)素養(yǎng)的重要因素.因此,教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)成為了教育界熱門的研究方向之一.

Raffaghelli等[13]使用層次分析法和解釋結(jié)構(gòu)模型,研究接受高等教育人員的高中經(jīng)歷與數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力之間的關(guān)系.研究結(jié)果表明,環(huán)境、教師以及人員自身是影響數(shù)據(jù)素養(yǎng)高低的3個關(guān)鍵因素.同時,該研究還發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力在不同領(lǐng)域之間存在差異[14].教育信息化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)以及信息檢索和分析是影響數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力的重要領(lǐng)域.近年來,教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)的相關(guān)研究還涉及到以下幾個方面:

1) 探究教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平.李正芬[15]對香港地區(qū)小學(xué)教師進(jìn)行了調(diào)查,旨在了解教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)的水平和現(xiàn)狀,結(jié)果表明90%以上的教師認(rèn)為信息素養(yǎng)是必須具備的技能,但超過70%的教師認(rèn)為自己缺乏必要的技術(shù)能力,且有超過一半的教師認(rèn)為缺少相關(guān)的培訓(xùn)和支持.Saripudin等[16]則通過對高中歷史教師的調(diào)查,發(fā)現(xiàn)教師在歷史數(shù)據(jù)分析及使用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行歷史教學(xué)等方面存在一定的困難.這些研究表明,教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平需要不斷提高,并需要相關(guān)培訓(xùn)和支持來促進(jìn)其發(fā)展[17].

2) 分析影響教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)的因素.Shreiner等[18]使用問卷調(diào)查和訪談的方法對美國教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)進(jìn)行研究,結(jié)果表明教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)可以分為技能、知識、態(tài)度、創(chuàng)新和教學(xué)能力5個方面.孫玉偉等[19]對國內(nèi)社會科研人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)進(jìn)行了一項大規(guī)模的調(diào)查研究,結(jié)果表明教師在網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)、技術(shù)素養(yǎng)和信息素養(yǎng)等方面均呈現(xiàn)出較大的差異,同時教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)與性別、年齡、學(xué)科和職業(yè)經(jīng)驗等因素均存在一定的關(guān)系.Weninger[20]對新加坡小學(xué)教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)進(jìn)行了研究,結(jié)果表明教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力包括技術(shù)素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、媒介素養(yǎng)和課程素養(yǎng)4個方面,同時教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力與其對教育技術(shù)的使用頻率和方式等因素密切相關(guān).

3) 建立教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)培養(yǎng)體系.教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)培養(yǎng)成為越來越多教育機構(gòu)和政府部門關(guān)注的問題.郝媛玲等[21]將數(shù)據(jù)素養(yǎng)分為基礎(chǔ)知識、實踐技能、解決問題的能力3個層次,系統(tǒng)地構(gòu)建了大學(xué)教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)培養(yǎng)體系.

4) 探索教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)在教育教學(xué)中的應(yīng)用.近年來,越來越多的教師開始探索數(shù)據(jù)素養(yǎng)在教育教學(xué)中的應(yīng)用.楊現(xiàn)民等[22]通過實驗教學(xué)探究了數(shù)據(jù)素養(yǎng)在大學(xué)課堂教學(xué)中的應(yīng)用,結(jié)果表明數(shù)據(jù)素養(yǎng)能夠提高學(xué)生學(xué)術(shù)成就和解決問題的能力.趙榮霞等[23]則將數(shù)據(jù)素養(yǎng)融入到高中物理教學(xué)中,采用項目驅(qū)動的教學(xué)方法培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)素養(yǎng)和解決實際問題的能力.

2 理論框架與假設(shè)

周林興等[24]制定了一個概念框架,概述了構(gòu)成不同數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平的關(guān)鍵知識領(lǐng)域、能力和技能集,確定了數(shù)據(jù)素養(yǎng)是一種結(jié)構(gòu),包括數(shù)據(jù)獲取能力、數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力這4個主要的子維度,并以數(shù)據(jù)素養(yǎng)組件為中心來評估教師的數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力(圖1).

圖1 數(shù)據(jù)素養(yǎng)深度框架

2.1 研究假設(shè)

假設(shè)1:數(shù)據(jù)素養(yǎng)與教師的技術(shù)整合自我效能感(H1)

當(dāng)特定情況或觀點的信念和態(tài)度與真實情況、概念或觀點相遇時,它們將影響這些相關(guān)的行為模式.因此,教師可以根據(jù)其在課堂內(nèi)外的技術(shù)經(jīng)驗建立自己的信念.同時,相信技術(shù)實用性的教師更有可能將技術(shù)整合到他們的課堂中,從而使技術(shù)能夠推動學(xué)習(xí)目的產(chǎn)生積極的效果.數(shù)據(jù)素養(yǎng)不僅是技術(shù)融入教育教學(xué)過程的認(rèn)知空間,還包括感性領(lǐng)域,因為技術(shù)自我效能是技術(shù)整合的重要因素.

假設(shè)2:數(shù)據(jù)素養(yǎng)與教師的技術(shù)知識水平(H2)

信息技術(shù)在具有讀寫能力和有效教學(xué)技能的教師技術(shù)整合方面表現(xiàn)更好,同時強調(diào)教師的數(shù)字能力也隨著該領(lǐng)域的技術(shù)集成而發(fā)展.技術(shù)知識支持有效學(xué)習(xí),重要的是要學(xué)習(xí)如何在課堂環(huán)境中為未來的教師提供有效的學(xué)習(xí)途徑.開發(fā)數(shù)字能力使用的課程/在職培訓(xùn)對教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平有積極的影響,在配備新技術(shù)且基礎(chǔ)設(shè)施組織得當(dāng)?shù)恼n堂環(huán)境中,教師是組織教學(xué)活動和使用這些技術(shù)的一方.

假設(shè)3:數(shù)據(jù)素養(yǎng)和教師對技術(shù)的態(tài)度(H3)

教師對數(shù)字能力的積極態(tài)度對于有效提升其數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平非常重要.對技術(shù)支持的活動采取積極的態(tài)度,且具有高水平數(shù)字能力的人會更加容易提升其數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平.因此,教師對技術(shù)的態(tài)度以及他們使用技術(shù)的知識和技能對提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)十分重要.為了支持教師提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平,需要經(jīng)常開展有益的活動.

假設(shè)4:數(shù)據(jù)素養(yǎng)和教師使用社交網(wǎng)絡(luò)的目的(H4)

Web 2.0 工具和社交媒體環(huán)境(Facebook、Twitter 等)的潛在使用是新一代學(xué)生日常生活的重要組成部分,亦是將技術(shù)整合到教育環(huán)境中的體現(xiàn).近年來,流行將博客、Facebook、社交媒體等技術(shù)融入學(xué)校,因此可以確定數(shù)據(jù)素養(yǎng)與社交媒體使用之間的關(guān)系.

另一方面,學(xué)生愿意完成由多媒體元素組成的基于互聯(lián)網(wǎng)的家庭作業(yè),通過社交媒體和共享網(wǎng)站共享信息,完成這種技術(shù)集成需要將技術(shù)集成到學(xué)生的生活中,并利用它來解決實際問題.因此,至關(guān)重要的是教師應(yīng)該具備必要的數(shù)據(jù)素養(yǎng)技能,將確保學(xué)生通過社交媒體環(huán)境在教學(xué)過程中實現(xiàn)認(rèn)知和行為參與,確保他們能夠有效地將技術(shù)應(yīng)用于課程.

2.2 理論模型框架

在本研究中,目的是創(chuàng)建一個模型來解釋和預(yù)測教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力水平與不同變量之間的關(guān)系.基于2.1章節(jié)的假設(shè),建立如下模型如圖2所示.該研究在關(guān)系篩選模型中進(jìn)行,因此相關(guān)篩選方法的目的是求證不同變量是否有差異,如果有差異則區(qū)分其差異水平.由于假設(shè)是單獨檢查組成數(shù)據(jù)素養(yǎng)的每個子維度的關(guān)系以獲得更詳細(xì)的結(jié)果,因此本研究開發(fā)了每個子維度的假設(shè),如表1所示.

表1 教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)觀測變量指標(biāo)

圖2 基于假設(shè)的理論模型

在圖2中,從數(shù)據(jù)素養(yǎng)指向左側(cè)的箭頭表示潛在數(shù)據(jù)素養(yǎng)結(jié)構(gòu)由4個觀察到的因素或指標(biāo)來衡量,也意味著圖2中的模型有4個外生變量(技術(shù)整合自我效能感、技術(shù)知識水平、對技術(shù)的態(tài)度、使用社交網(wǎng)絡(luò)的目的)和4個內(nèi)生變量(數(shù)據(jù)獲取能力、數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力).

與假設(shè)模型相關(guān)的3個基本方程式為:

J=λη+ε

(1)

I=λξ+δ

(2)

η=γξ+βη+ζ

(3)

式(1)和式(2)是測量方程,它們將潛在變量與其觀察到的指標(biāo)聯(lián)系起來.式(3)為結(jié)構(gòu)方程,描述了模型中潛在變量之間的因果關(guān)系.式(1)將內(nèi)生概念與內(nèi)生指標(biāo)聯(lián)系起來,式(2)將外生變量與外生指標(biāo)聯(lián)系起來.其中,η代表內(nèi)生變量,ξ表示外生變量,J表示內(nèi)生變量η的觀測變量,I表示外生變量ξ的觀測變量,γ表示外生變量對內(nèi)生變量的作用,β表示內(nèi)生變量之間的關(guān)系,λ表示因子載荷,ζ表示內(nèi)生變量的測量誤差,ε表示變量J的測量誤差,δ表示變量I的測量誤差.

為了保證結(jié)構(gòu)方程模型輸出結(jié)果的精確性和準(zhǔn)確性,需要對信度、效度和適應(yīng)度進(jìn)行檢驗.本研究首先采用信度分析來衡量數(shù)據(jù)的可靠程度,即問卷結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性.其次,通過有效性分析來衡量所研究內(nèi)容的效度.最后,通過適應(yīng)性測試評估調(diào)查數(shù)據(jù)與假設(shè)模型之間的適應(yīng)度.

通過驗證性因素分析(CFA)評估模型的可靠性和有效性,并判斷假設(shè)模型是否根據(jù)預(yù)期結(jié)構(gòu)發(fā)揮作用.采用綜合信度(Composite Reliability,CR)來衡量信度,原則上需要大于0.8.可采用平均方差提取值(AVE)來衡量有效性,原則上需要大于0.5.由式(4)和式(5)可得.

(4)

(5)

其中,λ表示因子載荷,δ表示測量誤差(均為標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù));n表示一個因子的測量指標(biāo)個數(shù).

3 研究結(jié)果分析與評估

3.1 數(shù)據(jù)采集

采用方便的分層整群抽樣策略來選擇樣本,參加者為來自江蘇省不同高校的415名在職高等教育教師.刪除15份無效問卷,剩下400份有效問卷,回應(yīng)率為96.4%.其中,41.9%的參與者為男性,58.1%為女性.在年齡分布方面,有25.4%的教師年齡在31～35歲之間,占比最多.大多數(shù)教師的學(xué)歷為研究生(64.8%).

3.2 假設(shè)結(jié)果分析

通過考察教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力水平與不同變量之間的關(guān)系,本研究構(gòu)建了解釋和預(yù)測數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力水平與不同變量之間關(guān)系的模型.在觀測變量的預(yù)測和建立模型中,使用了LISREL 8.51軟件將模型輸入IBM AMOS 20.0并運行,然后估計本文假設(shè)模型的擬合指數(shù).圖3顯示了結(jié)構(gòu)方程模型的系數(shù).

圖3 結(jié)構(gòu)方程模型的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)

根據(jù)圖3可知,結(jié)構(gòu)方程模型與指標(biāo)一致,卡方值顯著(283.90;p=0.000).在與數(shù)據(jù)素養(yǎng)相關(guān)的觀測變量中,相關(guān)系數(shù)最高的變量是ξ=0.38,即最顯著的變量是技術(shù)整合自我效能感; 然后分別是使用社交網(wǎng)絡(luò)的目的(ξ=0.04),技術(shù)知識水平(ξ=0.03)和對技術(shù)的態(tài)度(ξ=-0.07).數(shù)據(jù)素養(yǎng)內(nèi)部變量有4個子維度.在這些子維度中,“數(shù)據(jù)應(yīng)用能力”具有最高的因子載荷.

根據(jù)表2,H1,H1a,H1b,H1c和H1d 假設(shè)“教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力水平(數(shù)據(jù)獲取能力、數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力)對技術(shù)整合自我效能感有積極影響”被接受(β數(shù)據(jù)素養(yǎng)=0.611,t數(shù)據(jù)素養(yǎng)=15.349;β數(shù)據(jù)獲取能力=0.447,t數(shù)據(jù)獲取能力=9.817;β數(shù)據(jù)處理能力=0.526,t數(shù)據(jù)處理能力=12.256;β數(shù)據(jù)分析能力=0.597,t數(shù)據(jù)分析能力=14.650;β數(shù)據(jù)應(yīng)用能力=0.608,t數(shù)據(jù)應(yīng)用能力=15.307; 數(shù)據(jù)素養(yǎng)、數(shù)據(jù)獲取能力、數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力均顯著(p<0.05).此外,H3,H3a,H3b,H3c和H3d 假設(shè)結(jié)果表明:β數(shù)據(jù)素養(yǎng)=-0.152,t數(shù)據(jù)素養(yǎng)=-3.478;β數(shù)據(jù)獲取能力=-0.119,t數(shù)據(jù)獲取能力=-2.388;β數(shù)據(jù)處理能力=-0.134,t數(shù)據(jù)處理能力=-2.835;β數(shù)據(jù)分析能力=-0.120,t數(shù)據(jù)分析能力=-2.671;β數(shù)據(jù)應(yīng)用能力=-0.164,t數(shù)據(jù)應(yīng)用能力=-3.750;p數(shù)據(jù)素養(yǎng)、數(shù)據(jù)獲取能力、數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力均顯著(p<0.05).

表2 假設(shè)接受/拒絕表

由表2可知,H1,H1a,H1b,H1c,H1d與H3,H3a,H3b,H3c和H3d假設(shè)被接受,其余假設(shè)被拒絕.因此,基于結(jié)構(gòu)方程模型可以得出結(jié)論,技術(shù)整合自我效能感和對技術(shù)的態(tài)度這兩個預(yù)測變量對教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)及子維度顯著有效.

3.3 框架評估

本研究收集了3項定量數(shù)據(jù)來評估教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)分析框架.首先,生成影響因素在各個子維度上的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù),其結(jié)果可解釋為教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力下4個子維度與預(yù)測變量之間的相關(guān)性.其次,通過驗證性因素分析(CFA)評估教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)假設(shè)模型的可行性.最后,采用綜合信度(CR)與平均方差提取值(AVE)來評估教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)分析模型的有效性和可靠性.

3.3.1 描述性統(tǒng)計分析

在本研究中,模型的近似均方根誤差(RMSEA)估計為 0.082,獲得的值指向可接受的一致性程度.同樣,規(guī)范擬合指數(shù)(NFI)、不規(guī)范擬合指數(shù)(NNFI)和優(yōu)度指數(shù)(GFI)的估計值分別為 0.88,0.87和0.92,表明模型顯示出可接受的一致性.此外,模型的一致性指數(shù)[卡方、RMSEA、NNFI、NFI、GFI和CFI(指標(biāo)擬合指數(shù))]被發(fā)現(xiàn)在p<0.05的水平上顯著.

與教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)、技術(shù)整合自我效能感、對技術(shù)的態(tài)度、技術(shù)知識水平和使用社交網(wǎng)絡(luò)的目的相關(guān)的值如圖4、圖5和圖6所示.

圖4 教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平的描述性統(tǒng)計

圖5 教師技術(shù)整合自我效能感和技術(shù)知識水平的描述性統(tǒng)計

圖6 教師對技術(shù)的態(tài)度和使用社交網(wǎng)絡(luò)的目的的描述性統(tǒng)計

由圖4可知,教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)得分為95.62[標(biāo)準(zhǔn)偏差(SD)=28.87],數(shù)據(jù)處理能力維度得分為28.25(SD=7.71),數(shù)據(jù)應(yīng)用能力維度得分為 35.38(SD=10.93),數(shù)據(jù)分析能力維度得分為 18.13(SD=2.87),數(shù)據(jù)獲取能力維度得分為 16.32(SD=1.55).當(dāng)數(shù)據(jù)素養(yǎng)得到的分?jǐn)?shù)與多個子維度項目成比例時,觀察到最高子維度是數(shù)據(jù)應(yīng)用能力,其次分別是數(shù)據(jù)處理能力和數(shù)據(jù)分析能力,最低的維度是數(shù)據(jù)獲取能力.

由圖5可知,教師技術(shù)整合自我效能感得分為65.10(SD=13.17),技術(shù)知識水平得分為97.68(SD=28.96).與其他維度相比,數(shù)據(jù)應(yīng)用能力維度得分最高(平均k值=3.11),技術(shù)與社會維度得分最低(平均k值=2.85).

從圖6可知,教師對技術(shù)的態(tài)度得分為51.34(SD=10.57),當(dāng)分析教師使用社交網(wǎng)絡(luò)的目的時,觀察到其在“以了解他人和被他人了解為目的的使用”維度上得分低于其他維度,而“以教育為目的的用法”這個維度的分?jǐn)?shù)僅比“以了解他人和被他人了解為目的的使用”維度高.

3.3.2 信度和有效性分析

驗證性因素分析(CFA)用于檢查結(jié)構(gòu)內(nèi)部有效性.刪除因子載荷值低于 0.5 的項目,然后從每個結(jié)構(gòu)中刪除具有較高殘值的項目,達(dá)到一階驗證性因子分析閾值,并通過數(shù)據(jù)分析驗證模型結(jié)構(gòu)的內(nèi)部有效性和可行性.使用綜合信度(CR)確定內(nèi)部一致性,且綜合信度可以估計結(jié)構(gòu)本身的一致性,包括結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性和等價性(表3).從表3可以看出,4個變量的CR值都超過了0.8,符合推薦的閾值.收斂效度表示結(jié)構(gòu)指標(biāo)收斂和具有大量共同方差的程度.收斂效度根據(jù)平均方差提取值(AVE)進(jìn)行評估,AVE值在 0.737～0.811之間,所有結(jié)構(gòu)的因子加載值都超過0.7,達(dá)到了推薦值.因此,模型的收斂有效性得到確認(rèn).

表3 可靠性和有效性分析

4 結(jié)論

教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力是學(xué)校效率和學(xué)生成績的關(guān)鍵決定因素.本文采用問卷調(diào)查方式,以技術(shù)整合自我效能感、技術(shù)知識水平、對技術(shù)的態(tài)度和使用社交網(wǎng)絡(luò)的目的作為重要變量,研究了這些變量與教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)4個子維度(數(shù)據(jù)獲取能力、數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力)之間的關(guān)系.實驗結(jié)果表明,影響教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平的關(guān)鍵因素是教師的技術(shù)整合自我效能感,其次是教師對技術(shù)的態(tài)度.本研究結(jié)果可為高校和教師提供有針對性、可實踐性的指導(dǎo)意見,從而進(jìn)一步提升教師在教育信息化環(huán)境下的教學(xué)實踐能力.

雖然本研究結(jié)果得出了技術(shù)整合自我效能感是預(yù)測教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力最重要的變量這一結(jié)論,但本研究僅考慮了數(shù)據(jù)素養(yǎng)這一維度,未考慮其他可能的變量,在未來的研究中仍需繼續(xù)探索更多可能影響教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平的變量和因素,進(jìn)一步完善本研究提出的數(shù)據(jù)素養(yǎng)分析框架,為教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平的提高提供更全面、更可靠的支持.