謝 科

（韶關(guān)學(xué)院 體育學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512005）

現(xiàn)階段，整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識（TPACK）是信息教育技術(shù)領(lǐng)域研究的熱點.該理論體系最早由密歇根州立大學(xué)（美國）的Punya Mishra與Matthew J. Koehler 學(xué)者提出，TPACK是一種“整合技術(shù)的教師知識的框架”，它是“學(xué)科內(nèi)容、教學(xué)法和教育技術(shù)”這3種知識要素相互之間的“化學(xué)反應(yīng)”，整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識是整合了這3種知識要素后形成的一種新知識結(jié)構(gòu)，其中包括、TK（Technological Knowledge）、CK（Content Knowledge）、PK（Pedagogical Knowledge）、TCK（Technological Content Knowledge）、PCK（Pedagogical Content Knowledge）、TPK（Technological Pedagogical Knowledge） 及TPACK（Technological Pedagogical And Content Knowledge）等7個維度［1］.

筆者基于當(dāng)前應(yīng)用信息教育技術(shù)研究進展，以體育學(xué)科為依托，嘗試編制體育師范生TPACK能力的測評量表，旨在提高體育師范生的信息技術(shù)學(xué)科教學(xué)知識應(yīng)用能力.

1 TPACK測量方法的發(fā)展趨勢

針對TPACK 測量的相關(guān)研究，魏婷婷［2］、馬建軍［3］提出了兩個值得深入研究的方向：一是學(xué)科化的TPACK測量.不同的學(xué)科有其自身獨特性，一般性的測量理論與方法不能滿足各學(xué)科的測量需要，將會一定程度上影響測量結(jié)果正確性.國外最頻繁采用的研究方法是定量研究，占46.7%，定性、定量結(jié)合占41.1%，定性研究占12.1%.二是TPACK混合式測量方法研究，不同測量方法其最終目標(biāo)應(yīng)是測量結(jié)果的準(zhǔn)確性，每種單一測量方法可能有其自身的局限性，通過不同測量方法的對比、分析、修正才能接近測量結(jié)果科學(xué)性.

同時，徐鵬針對TPACK的測量方法指出，整合量表測量法、開放式問卷調(diào)查法、訪談法、觀察法和間接測量法、主客觀相結(jié)合、定性與定量相結(jié)合的混合式TPACK測量方法將是研究重點和熱點［4］.通過中國知網(wǎng)以TPACK為關(guān)鍵詞、核心期刊為附加條件選出的132篇文獻，其研究主題為整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識理論研究（70.4%），以學(xué)科為主題（主要是數(shù)學(xué)、化學(xué)、外語學(xué)科）的文獻約10.6%，其他為19%.文獻分析表明TPACK學(xué)科化的研究比較欠缺，理論研究居多.

2 體育師范生TPACK能力測量量表信度、效度分析

量表的設(shè)計主要參考國外較為權(quán)威的學(xué)者Denise A. Schmit和Kent Crippen設(shè)計的測量量表，該量表使用了書面測評、教學(xué)行為觀察法、臨床訪談法等方法，對教師在技術(shù)整合背景下，在真實課堂中的教學(xué)表現(xiàn)進行評價的一種工具［5］.本文量表抽取了TPACK測量共性題目.從學(xué)科化的角度參考國內(nèi)的數(shù)學(xué)學(xué)科的詹藝的量表［6］.經(jīng)分析，以往的量表隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展有些內(nèi)容和要求已不合事宜，如TK部分有些量表內(nèi)容如“能輕松解決一些技術(shù)問題（如：電腦無法彈出光驅(qū)、連接網(wǎng)絡(luò)失敗等）”，現(xiàn)在師范生或年輕教師更多使用的是筆記本、平板電腦，很多方法或軟件已不需要使用光驅(qū).

鑒于此，本文量表經(jīng)過初步設(shè)計——聽取專家意見并修改——初步測試——再修改——再測試5個步驟.問卷采用Liker 5點積分法，1～5代表“非常不同意”到“非常同意”.問卷的發(fā)放主要為電子問卷的形式，于2019年11月發(fā)放并完成測試.測量的對象為廣東3所高校（廣州兩所、粵北一所）三、四年級體育師范生，回收問卷235份，其中有效問卷為223份，有效問卷回收率為94.9%.

2.1 TPACK測量量表的效度檢驗分析

效度越高表明測量結(jié)果越準(zhǔn)確.測量量表效度的常用方法有：單項與總和相關(guān)效度分析即結(jié)構(gòu)效度分析、準(zhǔn)則效度分析和內(nèi)容效度分析等.在準(zhǔn)則效度分析中，選擇一個合適的準(zhǔn)則較為困難，從而使該方法受到限制，故筆者采取結(jié)構(gòu)效度分析和內(nèi)容效度分析［7-8］.

2.1.1 結(jié)構(gòu)效度檢驗

結(jié)構(gòu)效度分析所采取用的方法是因子分析.適當(dāng)性取樣的Kaiser-Meyer-Olkim（KMO）度量可用于衡量一組變量的相關(guān)程度，當(dāng)KMO值越接近1越適合做因子分析，反之，不適合于作因子分析.少于KMO值＜0.6為效果不佳［9］.由于量表是詹藝等人已驗證過的量表改編而來，量表的7個維度較為權(quán)威和清晰，故不對整個量表做因子分析，只對各組成部分作探索性因子分析進行效度檢驗［10］. 7個維度KMO值＞0.7，Bartlett球度檢驗的顯著性為0.000，適合做因子分析（見表1）.

表1 TPACK量表（7個維度）的KMO值和Bartlett球度檢驗

因子分析過程中，每一個維度通過主成分分析選取大于1的公因素，若某些維度抽取多個因素時，需要對主因子維度進行降維處理，提取特征值＞1的公因子，基于心理測量學(xué)家杜克爾的相關(guān)理論，當(dāng)項目和測驗的相關(guān)系數(shù)在0.3～0.8之間，項目之間的相關(guān)系數(shù)在0.1～0.6之間，構(gòu)造的項目被認為較為健全. 在這些相關(guān)全矩之內(nèi)的項目為測驗提供滿意的信度和效度當(dāng)公因子共同度＜40%，因子負荷＜0.45時，部分題項表明與公因子關(guān)系相關(guān)度低，應(yīng)逐步刪除達到降維目的［11-12］.通過分析，共提取7個公因子，以下是各個維度因素分析結(jié)果.

（1）技術(shù)知識（TK）

TK維度提取一個公因子，因子特征值為3.488 ，解釋貢獻率為69.76. TK維度各個題項公因子的共同度和因素負荷見表2，題項1～5的公共因子共同度的值分布在0.567～0.762之間，大于0.4，因素負荷值分布在0.715～0.852區(qū)間，均大于0.45，可保留所有題項.

表2 TK維度各個題項的共同度和因素負荷

（2）學(xué)科內(nèi)容知識（CK）

CK維度提取一個公因子，因子特征值為2.699，解釋貢獻率為66.73. CK維度各個題項公因子的共同度和因素負荷見表3，題項1～4的公共因子共同度的值分布在0.471～0.781之間，大于0.4，因素負荷值分布在0.561～0.891區(qū)間，均大于0.45，可保留所有題項.

表3 CK維度各個題項的共同度和因素負荷

（3）教學(xué)法知識（PK）

PK維度提取一個公因子，因子特征值為3.497，解釋貢獻率為60.28. PK維度各個題項公因子的共同度和因素負荷見表4，題項1～6的公共因子共同度的值分布在0.566～0.655之間，大于0.4，因素負荷值分布在0.765～0.841區(qū)間，均大于0.45，可保留所有題項.

表4 PK維度各個題項的共同度和因素負荷

（4）整合技術(shù)的學(xué)科內(nèi)容知識（TCK）

TCK維度提取一個公因子，因子特征值為1.79，解釋貢獻率為59.67. TCK維度各個題項公因子的共同度和因素負荷見表5，題項1～3的公共因子共同度的值分布在0.523～0.689之間，大于0.4，因素負荷值分布在0.691～0.845區(qū)間，均大于0.45，可保留所有題項.

表5 TCK維度各個題項的共同度和因素負荷

（5）學(xué)科教學(xué)法知識（PCK）

PCK維度提取一個公因子，因子特征值為2.596 ，解釋貢獻率為64.90. PCK維度各個題項公因子的共同度和因素負荷見表6，題項1～4的公共因子共同度的值分布在0.491～0.658之間，大于0.4，因素負荷值分布在0.611～0.786區(qū)間，均大于0.45，可保留所有題項.

表6 PCK維度各個題項的共同度和因素負荷

（6）整合技術(shù)的教學(xué)法知識（TPK）

TPK維度提取一個公因子，因子特征值為2.53，解釋貢獻率為63.25. TPK維度各個題項公因子的共同度和因素負荷見表7，題項1～4的公共因子共同度的值分布在0.584～0.686之間，大于0.4，因素負荷值分布在0.738～0.823區(qū)間，均大于0.45，可保留所有題項.

表7 TPK維度各個題項的共同度和因素負荷

（7）整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識（TPACK）

TPACK維度提取一個公因子，因子特征值為2.706，解釋貢獻率為67.65. TPACK維度各個題項公因子的共同度和因素負荷見表8，題項1～4的公共因子共同度的值分布在0.599～0.738之間，大于0.4，因素負荷值分布在0.732～0.868區(qū)間，均大于0.45，可保留所有題項.

表8 TPACK維度各個題項的共同度和因素負荷

2.1.2 內(nèi)容效度結(jié)果分析

內(nèi)容效度主要檢驗量表中的各個維度與下屬的題目的相關(guān)關(guān)系如何，各題目與所屬的維度相關(guān)度越高，即相關(guān)系數(shù)越接近1，題目便越能反映所屬維度的內(nèi)容，內(nèi)容有效.通常采用雙因素（雙變量）相關(guān)分析來做檢驗.各題目的相關(guān)系數(shù)＞0.7，屬于良好區(qū)間，相關(guān)系數(shù)的顯著性水平為0.000，非常顯著，可保留所有題項（見表9）.

表9 TPACK問卷內(nèi)容效度分析

2.2 量表的內(nèi)在信度分析

信度包括內(nèi)在信度和外在信度，內(nèi)在信度的高意味著所評估項目的一致程度高，相應(yīng)的評估項目有意義，所得評估結(jié)果可信.外在信度由于需要不同時間對同批被評估對象進行重測，由于研究的被評估對象都是隨機性，且分散廣東不同地區(qū)，重測不太現(xiàn)實.因此研究只針對量表的內(nèi)部信度.內(nèi)部信度常用克朗巴哈系數(shù)（Cronbach）α系數(shù).經(jīng)驗上，如果克朗巴哈α系數(shù)在0.8～0.9之間是可以接受的，信度較高；如果大于0.9，則認為量表的內(nèi)在信度很高；如果克朗巴哈α系數(shù)小于0.7，則認為量表設(shè)計存在很大問題應(yīng)考慮重新設(shè)計.另外，由于該測量量表包含7個維度，為確保量表的可信性，在SPSS的信度分析時對各位維度進行分析.由表10可知，量表各個部分的克朗巴哈α系數(shù)在0.819～0.915之間，屬于良好區(qū)間，量表的整體的克朗巴哈α系數(shù)為0.929，因此量表的以及各個維度的內(nèi)在信度較為理想，不需刪除題項.

表10 TPACK量表各維度內(nèi)部一致性分析

3 結(jié)語與展望

3.1 結(jié)語

（1）體育師范生TPACK測量含TK、CK、PK、TCK、PCK、TPK、TPACK等7個維度，共30個題項.

（2）在量表的結(jié)構(gòu)效度方面，7個維度KMO值＞0.7，Bartlett球度檢驗的顯著性為0.000，適合做因子分析，各個維度題項的共同度和因素分析都在合理區(qū)間，結(jié)構(gòu)效度較好.

（3）在量表的內(nèi)容效度方面，采用雙因素（雙變量）相關(guān)分析來做檢驗，各題目的相關(guān)系數(shù)＞0.7，屬于良好區(qū)間，相關(guān)系數(shù)的顯著性水平為0.000，內(nèi)容效度良好.

（4）在量表內(nèi)部信度方面，內(nèi)部信度常用克朗巴哈系數(shù)α系數(shù)，結(jié)果顯示，量表各個部分的克朗巴哈α系數(shù)在0.819～0.915之間，屬于良好區(qū)間，問卷的整體的克朗巴哈α系數(shù)為0.929，問卷的整體以及各個維度的內(nèi)在信度較為理想.

3.2 展望

（1）研究樣本選取廣東3所高校（體育教育專業(yè)），調(diào)查人數(shù)為235人，應(yīng)用范圍有限和樣本較少，后續(xù)研究將擴大多個同省或不同省份的高校進行大范圍的試測，以提升體育師范生TPACK能力的施測效度、信度.

（2）測量量表根據(jù)國內(nèi)外權(quán)威學(xué)者研究基礎(chǔ)上改編，在體育學(xué)科的層面上未來需進一步修改和應(yīng)用測評，以致更好提高TPACK測量的學(xué)科化和正確性.

（3）研究只完成體育學(xué)科化TPACK測量評價的第一步（定量測評），綜合測量評價是TPACK測量未來發(fā)展的方向，主客觀結(jié)合、定量與定性結(jié)合測評有利于測評可靠性和正確性提升.

（4）測量量表應(yīng)用價值主要有幾個方面：為體育教學(xué)理論知識研究及其教育學(xué)、心理學(xué)等有關(guān)學(xué)科的交叉研究提供實踐工具；為教師在信息技術(shù)、體育學(xué)科知識、教學(xué)法知識3者融合的研究提供一個新的視角；優(yōu)化體育師范生人才培養(yǎng)方案，全面提升教學(xué)質(zhì)量.