鮑乃源，李美琳

(1.東北師范大學(xué) 教育學(xué)部，吉林 長(zhǎng)春 130117；2.成都市教育科學(xué)研究院附屬中學(xué)，四川 成都 610041)

信息技術(shù)的進(jìn)步促使教育教學(xué)發(fā)生變革，教學(xué)智能化成為多方關(guān)注的焦點(diǎn)。高校教學(xué)是培育國(guó)家中堅(jiān)力量人才的重要陣地。在智能時(shí)代背景下，國(guó)家緊跟時(shí)代發(fā)展，多次制定促進(jìn)教育公平、提升教育質(zhì)量的規(guī)劃性政策。而在當(dāng)前的社會(huì)發(fā)展體系下，利用智能技術(shù)進(jìn)行人才培養(yǎng)是提升我國(guó)人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要路徑。由此，傳統(tǒng)教學(xué)也面臨改革，智能技術(shù)不再是傳統(tǒng)教學(xué)的補(bǔ)充和輔助，而是作為智慧教學(xué)中的重要成員加入智慧教學(xué)矩陣與系統(tǒng)中，成為激發(fā)教師教學(xué)力和學(xué)生學(xué)習(xí)力的重要驅(qū)動(dòng)。在政策與社會(huì)需求的雙重刺激下，傳統(tǒng)教學(xué)模式面臨著關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變之機(jī)，如何從傳統(tǒng)教學(xué)走向智慧教學(xué)被納入教育研究中，基于當(dāng)前的智能技術(shù)開展新的教學(xué)創(chuàng)新成為必然趨勢(shì)?；谏鲜鏊伎?，本研究以構(gòu)建高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型為目標(biāo)，聚焦如何構(gòu)建以及有效性探究，開展高校智慧教學(xué)現(xiàn)狀調(diào)查研究，明晰高校智慧教學(xué)特征，并在此基礎(chǔ)上基于相關(guān)理論進(jìn)行高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型的初步構(gòu)建，進(jìn)一步探究其合理性，最終確立高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型。本文所述“高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型”是指推進(jìn)高校實(shí)施智慧教學(xué)的理論模型。

一、高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型初步構(gòu)建

(一) 提取模型要素的訪談設(shè)計(jì)及過(guò)程

本研究對(duì)具有高校智慧教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的教師、具有高校智慧教學(xué)管理輔助經(jīng)驗(yàn)的管理人員進(jìn)行多輪次的深度訪談，通過(guò)對(duì)訪談?dòng)涗浖右哉須w納，探究具有智慧教學(xué)經(jīng)驗(yàn)教師和教學(xué)管理者對(duì)高校智慧教學(xué)的真實(shí)認(rèn)識(shí)和理解，以了解高校智慧教學(xué)現(xiàn)狀，為推進(jìn)高校智慧教學(xué)提供數(shù)據(jù)支持，且在此基礎(chǔ)上，提取高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型所包含的要素。

在每一輪訪談中，研究者均圍繞構(gòu)建智慧教學(xué)的教研、教學(xué)和學(xué)生創(chuàng)研三方面展開提問，筆者根據(jù)受訪者回答的問題進(jìn)行適宜的追問，并不斷調(diào)整訪談問題，訪談時(shí)間為1小時(shí)。訪談后，將訪談內(nèi)容整理成文本，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Nvivo11分析軟件中，對(duì)訪談文本進(jìn)行開放編碼、主軸編碼及選擇編碼三個(gè)階段的編碼。

通過(guò)三輪訪談，對(duì)各位受訪者觀點(diǎn)的理解和結(jié)論的整體考量，形成的具體編碼結(jié)果見表1。

表1 訪談編碼結(jié)果：高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型要素初稿

上述五個(gè)維度即為高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型的五個(gè)要素。訪談過(guò)程中，教師們也提出了五個(gè)要素緊密聯(lián)系互相影響的觀點(diǎn)。同時(shí)，由于訪談口語(yǔ)化以及研究的局限性，高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型的五個(gè)要素及其關(guān)系，必然可以通過(guò)后續(xù)研究進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)術(shù)化，對(duì)要素的概念范疇進(jìn)行修正和驗(yàn)證。

(二) 模型要素的檢驗(yàn)與修正

為了進(jìn)一步確認(rèn)所遴選要素的科學(xué)性和合理性，本研究采用Delphi方法進(jìn)行驗(yàn)證。在模型維度方面，將智慧教學(xué)方法、深度學(xué)習(xí)目標(biāo)、多模態(tài)教學(xué)資源、智慧教學(xué)環(huán)境、智慧教學(xué)的管理機(jī)制作為一級(jí)維度，編制成調(diào)查問卷，每項(xiàng)問題設(shè)置非常重要、重要、一般重要、不太重要、不重要五級(jí)李克特量表，并針對(duì)每個(gè)題目都增加了開放性問題供專家提供建議。

在模型維度的關(guān)系方面，具體包括：(1)智慧教學(xué)的管理機(jī)制將影響多模態(tài)教學(xué)資源建設(shè)；(2)智慧教學(xué)的管理機(jī)制將影響深度學(xué)習(xí)目標(biāo)達(dá)成；(3)智慧教學(xué)的管理機(jī)制將影響智慧教學(xué)環(huán)境使用；(4)智慧教學(xué)的管理機(jī)制將影響智慧教學(xué)方法的選擇；(5)智慧教學(xué)方法將影響多模態(tài)教學(xué)資源建設(shè)；(6)智慧教學(xué)方法將影響智慧教學(xué)環(huán)境使用；(7)智慧教學(xué)方法將影響深度學(xué)習(xí)目標(biāo)達(dá)成；(8)多模態(tài)教學(xué)資源影響智慧教學(xué)環(huán)境建設(shè)；(9)多模態(tài)教學(xué)資源將影響深度學(xué)習(xí)目標(biāo)達(dá)成；(10)智慧教學(xué)環(huán)境將影響深度學(xué)習(xí)目標(biāo)達(dá)成。每一個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系設(shè)置一個(gè)問題，每項(xiàng)問題設(shè)置Liket 5點(diǎn)計(jì)分(1=“不重要”，5=“非常重要”)，同樣針對(duì)每個(gè)假設(shè)對(duì)應(yīng)的題目增加開放性問題供專家提供建議。

此外，在所有問題最后，增加一道開放性問題，以便專家在這些具體問題之外，對(duì)高校智慧課堂的構(gòu)建維度提供更開放、更多元的意見或建議。

經(jīng)過(guò)預(yù)調(diào)查及兩輪專家征詢，23位專家關(guān)于構(gòu)建要素、樣態(tài)特征等已達(dá)到了高度的共識(shí)，進(jìn)而確立了模型所包含的五個(gè)要素：智慧教學(xué)管理、智慧教學(xué)方法、智慧教學(xué)環(huán)境、智慧教學(xué)資源、智慧教學(xué)目標(biāo)。

(三) 高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型初步構(gòu)建

基于上述探究，最終本研究提出了包括M智慧教學(xué)管理、P智慧教學(xué)方法、E智慧教學(xué)環(huán)境、R智慧教學(xué)資源、T智慧教學(xué)目標(biāo)5個(gè)關(guān)鍵要素、10個(gè)相關(guān)關(guān)系及18個(gè)樣態(tài)特征的M-PERT模型，如圖1所示。

圖1 高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)

二、高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)驗(yàn)證與確定

(一) 模型驗(yàn)證的調(diào)查設(shè)計(jì)

1.調(diào)查對(duì)象

鑒于調(diào)查目的是了解高校教學(xué)方法、管理、環(huán)境、資源以及與學(xué)生發(fā)展之間的影響關(guān)系，而學(xué)生是經(jīng)歷M-PERT模型的學(xué)習(xí)實(shí)踐者，那么從學(xué)生角度出發(fā)，收集學(xué)生對(duì)各要素的感知情況，作為了解高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)實(shí)際實(shí)施效果及育人作用的基本途徑及渠道，具有一定的合理性及可行性?；谝陨戏治?，本研究選擇參與智慧教學(xué)(M-PERT)的D大學(xué)的大學(xué)生為主要調(diào)查對(duì)象對(duì)其實(shí)施問卷調(diào)查。具體來(lái)說(shuō)，為了保證數(shù)據(jù)分析質(zhì)量，本研究采用的結(jié)構(gòu)方程模型法(SEM)要求回收數(shù)據(jù)的有效樣本量(問卷數(shù)量)應(yīng)是問卷問題量的10倍及以上(1)Bentler，P.M. and Chou，C.，“Practical Issues in Structural Modeling”，Sociological Methods Research，Vol.16，No.1，1987，pp.78-117.。由此來(lái)看，本研究的模型測(cè)量問卷部分包含43個(gè)問題，那么問卷調(diào)查的樣本量應(yīng)該大于430為宜。同時(shí)，抽樣過(guò)程中也充分兼顧了不同的院系及學(xué)科差別，以求保證抽樣的合理性及科學(xué)性。最終，本研究隨機(jī)選取了D校498名本科生為研究樣本。

2.問卷設(shè)計(jì)

根據(jù)高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)構(gòu)成要素的具體內(nèi)涵，了解D高校實(shí)際教學(xué)環(huán)境、物理技術(shù)設(shè)施條件水平，并結(jié)合針對(duì)D高校教師、學(xué)生的非正式訪談，本研究針對(duì)智慧教學(xué)M-PERT模型的五個(gè)構(gòu)成要素分別進(jìn)行可操作化、具體化處理，設(shè)計(jì)開發(fā)了《高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)測(cè)量問卷》。

具體而言，問卷的第一部分是導(dǎo)語(yǔ)。旨在向被調(diào)查者說(shuō)明本問卷的目的及基本信息等，盡可能保證被調(diào)查者能夠根據(jù)自己參與智慧教學(xué)M-PERT模型的真實(shí)體驗(yàn)如實(shí)填寫，以保證問卷數(shù)據(jù)的真實(shí)性及可靠性。問卷的第二部分旨在收集被調(diào)查者的基本信息，包括性別、年級(jí)、年齡、專業(yè)等，用于整體把握抽樣的情況及被調(diào)查者的信息，進(jìn)而反映調(diào)查的合理性。問卷的第三部分是潛在變量調(diào)查問卷。該部分是問卷的主體部分，其目的在于調(diào)查收集學(xué)生對(duì)于高校智慧教學(xué)方法、資源、環(huán)境、管理等方面的感知情況及學(xué)生自身“智慧”、思維發(fā)展情況，進(jìn)而把握高校智慧教學(xué)模型五個(gè)構(gòu)成要素的基本情況數(shù)據(jù)。一定意義上，由于五個(gè)變量(潛在變量)的內(nèi)涵較為抽象，無(wú)法通過(guò)直接問答調(diào)查的方式而獲得，因此本研究選擇使用多個(gè)觀察變量對(duì)不同潛在變量進(jìn)行分別表征，并根據(jù)五個(gè)變量的觀察變量的具體內(nèi)涵，分別對(duì)其進(jìn)行具體化、口語(yǔ)化顯性表述，以增強(qiáng)其可理解性，從而形成具有一定可操作性的問卷題目。

在此基礎(chǔ)上，在編制問卷題項(xiàng)過(guò)程中，充分征求了課程與教學(xué)論、教育技術(shù)學(xué)、心理學(xué)等領(lǐng)域?qū)＜业囊庖姡⒕皖}項(xiàng)內(nèi)容展開了多次討論修改，問卷具有一定的內(nèi)容效度。此外，為了保證問卷的結(jié)構(gòu)效度，本研究在問卷編制過(guò)程中進(jìn)行了小規(guī)模的發(fā)放試測(cè)，通過(guò)數(shù)據(jù)回收及使用SPSS初步計(jì)算檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)KMO檢驗(yàn)值及Bartlett 球形檢驗(yàn)均符合測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)；為了保證問卷的信度，本研究也對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行了Cronbach’s Alpha信度檢驗(yàn)，且結(jié)果符合標(biāo)準(zhǔn)要求。在此基礎(chǔ)上，本研究最終確定了正式的《高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)測(cè)量問卷》。該問卷由47個(gè)題項(xiàng)構(gòu)成，其中基礎(chǔ)信息部分包括4個(gè)題項(xiàng)；模式測(cè)量部分由43個(gè)題項(xiàng)構(gòu)成，其中高校智慧教學(xué)方法(P)包括14個(gè)題項(xiàng)，高校智慧教學(xué)資源(R)包括8個(gè)題項(xiàng)，高校智慧教學(xué)環(huán)境(E)包括7個(gè)題項(xiàng)，高校智慧教學(xué)目標(biāo)(T)包括8個(gè)題項(xiàng)，高校智慧教學(xué)管理(M)包括6個(gè)題項(xiàng)。這些題項(xiàng)為驗(yàn)證數(shù)據(jù)的收集提供了抓手。

(二) 調(diào)查問卷的信度及效度分析

1.問卷的信度分析

本研究選擇Cronbach’s Alpha信度系數(shù)法進(jìn)行信度檢驗(yàn)，分別計(jì)算了每個(gè)模式構(gòu)成要素(潛在變量)及數(shù)據(jù)整體的Cronbach’s Alpha值，見表2。

表2 問卷的信度分析

如上表所示，教學(xué)管理(0.871)、教學(xué)方法(0.862)、教學(xué)資源(0.822)、教學(xué)環(huán)境(0.835)、教學(xué)目標(biāo)(0.874)的Cronbach’s Alpha值均大于0.7的判定標(biāo)準(zhǔn)，整體Cronbach’s Alpha值達(dá)到0.936。由此可見，本調(diào)查問卷的穩(wěn)定性和內(nèi)在一致性較高，可信度良好。

2.問卷的效度分析

效度是測(cè)量的有效性程度，即測(cè)量工具確能測(cè)出其所要測(cè)量特質(zhì)的程度。鑒于該問卷在編制過(guò)程中已經(jīng)過(guò)筆者及專家的多次審核修訂，問卷的測(cè)驗(yàn)項(xiàng)目與所涉及的內(nèi)容意義范圍較為匹配、符合，因此可以認(rèn)為該問卷內(nèi)容效度良好。

結(jié)構(gòu)效度是指一個(gè)測(cè)驗(yàn)實(shí)際測(cè)到所要測(cè)量的理論結(jié)構(gòu)和特質(zhì)的程度。就結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)而言，一般可通過(guò)計(jì)算簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣、計(jì)算逆影像相關(guān)矩陣、巴特利特球形度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)及探索性因子分析等方法進(jìn)行。本研究選擇使用探索性因子分析(EFA)檢驗(yàn)問卷的結(jié)構(gòu)效度。

在此基礎(chǔ)上，本研究使用SPSS 22軟件的“因子分析”工具對(duì)43個(gè)問卷題項(xiàng)進(jìn)行探索式因素分析。本研究在探索式因素分析過(guò)程中主要采取了題項(xiàng)變量的相關(guān)矩陣計(jì)算、因素負(fù)荷量估計(jì)、轉(zhuǎn)軸方法決定和修正四個(gè)步驟。具體而言，根據(jù)主成分分析法，通過(guò)正交變換將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，并將抽取標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為“特征值大于1”。計(jì)算結(jié)果顯示，43個(gè)變量題項(xiàng)中可以抽取出5個(gè)特征值大于1的公因子，累積解釋方差達(dá)到67.957%。其中，公因子解釋變異量最大為25.476%，最小為3.549%。鑒于萃取的5個(gè)共同因素聯(lián)合解釋變異量大于 60%，因此本研究選擇保留五個(gè)共同因素，分析結(jié)果見表3。

表3 因子解釋的總方差

提取方法：主成份分析。

為了進(jìn)一步分析5個(gè)公因子變量與測(cè)度變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，本研究選擇采用“最大方差法”對(duì)初始成分矩陣進(jìn)行正交轉(zhuǎn)軸計(jì)算，轉(zhuǎn)軸過(guò)程遵循Kaise正態(tài)化處理方式，經(jīng)過(guò)7次迭代后收斂，轉(zhuǎn)軸后的主成分矩陣按照因素負(fù)荷量的高低排列。

問卷中43個(gè)題目全部納入探索性因子分析情況下，抽取出的5個(gè)公因子與對(duì)于高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)結(jié)構(gòu)中的5個(gè)構(gòu)成元素進(jìn)行測(cè)量的理論預(yù)期較好吻合。但應(yīng)注意的是有兩個(gè)題項(xiàng)在各個(gè)公因子上的載荷量均未超過(guò)0.5，一定意義上表明這兩個(gè)題項(xiàng)不屬于任何一個(gè)公因子。

按照探索性因子分析的計(jì)算原理，刪除出現(xiàn)上述問題的題目，能夠引起共同因子載荷情況的重新分配，從而實(shí)現(xiàn)測(cè)量題目與基于理論分析形成的測(cè)量預(yù)期之間更好的吻合。因此，本研究遵循從出現(xiàn)與理論預(yù)期不相符的載荷量最高的題目開始，逐一進(jìn)行題目刪除的原則，首先將問卷中編號(hào)為XP14的題目刪除，并對(duì)剩余的42個(gè)題目再次進(jìn)行探索性因子分析。第二次探索性因子分析結(jié)果表明，在刪除XP14之后，問卷數(shù)據(jù)整體KMO值為0.933，Bartlett’s球形檢驗(yàn)的近似卡方值為13286.583(df=861)，達(dá)到了小于0.001水平上的顯著。而XT8、XE7的因子載荷量小于0.5。鑒于此，本研究在刪除XE7的基礎(chǔ)上，對(duì)剩下的42個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行探索性因子分析。第三次探索性因子分析結(jié)果表明，在刪除XE7之后，問卷數(shù)據(jù)整體KMO值為0.934，Bartlett’s球形檢驗(yàn)的近似卡方值為13081.097(df=820)，達(dá)到了小于0.001水平上的顯著。而XT8的因子載荷量小于0.5。鑒于此，本研究在刪除XT8的基礎(chǔ)上，對(duì)剩下的41個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行探索性因子分析。第四次探索性因子分析結(jié)果表明，在刪除XT8之后，問卷數(shù)據(jù)整體KMO值為0.945，Bartlett’s球形檢驗(yàn)的近似卡方值為12853.054(df=780)，達(dá)到了小于0.001水平上的顯著。其他所有問卷題項(xiàng)的因子載荷均符合效度檢測(cè)指標(biāo)，最終實(shí)現(xiàn)了問卷探索性因子分析提取的5個(gè)公因子與高校智慧教學(xué)模型理論測(cè)量預(yù)期的完全吻合，且相互對(duì)應(yīng)。

由上而言，可以認(rèn)定本研究所開發(fā)的高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)測(cè)量問卷的信度、效度均表現(xiàn)良好，這為利用結(jié)構(gòu)方程模型法檢驗(yàn)、驗(yàn)證高校智慧教學(xué)模型提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。具體而言，高校智慧教學(xué)方法(P)包括13個(gè)題項(xiàng)(XP1—XP13)，高校智慧教學(xué)資源(R)包括8個(gè)題項(xiàng)(XR1—XR8)，高校智慧教學(xué)環(huán)境(E)包括6個(gè)題項(xiàng)(XE1—XE6)，高校智慧教學(xué)目標(biāo)(T)包括7個(gè)題項(xiàng)(XT1—XT7)，高校智慧教學(xué)管理(M)包括6個(gè)題項(xiàng)(XM1—XM6)。

(三) 高校智慧教學(xué)模型要素間關(guān)系假設(shè)的提出

為了探索驗(yàn)證高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)內(nèi)在構(gòu)成要素之間的實(shí)然關(guān)系，本研究基于前述高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)內(nèi)在結(jié)構(gòu)的理論認(rèn)識(shí)，提出了高校智慧教學(xué)模型要素間的關(guān)系假設(shè)模型。

面向結(jié)構(gòu)方程模型法(SEM)檢驗(yàn)的高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)要素間的關(guān)系假設(shè)模型包括5個(gè)潛在變量(潛變量)、40個(gè)觀察變量(顯變量)以及10個(gè)假設(shè)路徑。假設(shè)路徑則包括：

H1：智慧教學(xué)管理影響智慧教學(xué)資源建設(shè)。

H2：智慧教學(xué)管理影響智慧教學(xué)目標(biāo)達(dá)成。

H3：智慧教學(xué)管理影響智慧教學(xué)環(huán)境使用。

H4：智慧教學(xué)管理影響智慧教學(xué)方法選擇。

H5：智慧教學(xué)方法影響智慧教學(xué)資源建設(shè)。

H6：智慧教學(xué)方法影響智慧教學(xué)環(huán)境使用。

H7：智慧教學(xué)方法影響智慧教學(xué)目標(biāo)達(dá)成。

H8：智慧教學(xué)資源影響智慧教學(xué)環(huán)境建設(shè)。

H9：智慧教學(xué)資源影響智慧教學(xué)目標(biāo)達(dá)成。

H10：智慧教學(xué)環(huán)境影響智慧教學(xué)目標(biāo)達(dá)成。

(四) 模型檢驗(yàn)結(jié)果

為了檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)模型質(zhì)量，本研究基于上述高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)要素間的10條關(guān)系假設(shè)，使用AMOS 20.0數(shù)據(jù)分析工具繪制了用于數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的高校智慧教學(xué)模型的結(jié)構(gòu)模型，如圖2所示。

圖2 高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)的結(jié)構(gòu)模型

1.模型適配度檢驗(yàn)

結(jié)構(gòu)模型適配度是指外生潛在變量(自變量)與內(nèi)生潛在變量(因變量)間的影響關(guān)系(路徑)與樣本數(shù)據(jù)的契合程度(2)榮泰生：《AMOS與研究方法》，重慶：重慶大學(xué)出版社，2009年。。就本研究而言，檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)模型適配度的本質(zhì)在于檢驗(yàn)高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型各要素之間的影響路徑與樣本數(shù)據(jù)的匹配程度，通俗而言，就是判斷假設(shè)路徑能否得到所收集的實(shí)踐數(shù)據(jù)的支持。本研究使用AMOS 20.0數(shù)據(jù)分析工具采用極大似然估計(jì)法(ML)進(jìn)行結(jié)構(gòu)模型適配度計(jì)算，得到：RMSEA、PNFI、PCFI、PGFI等擬合指標(biāo)均高于臨界值，達(dá)到良好水平；CMIN/DF、RMR、GFI、AGFI、NFI、CFI、IFI等擬合指標(biāo)未達(dá)到臨界值，但處于可接受水平。由此，研究者認(rèn)為結(jié)構(gòu)模型的整體適配度良好，但為了提升模型質(zhì)量，仍需要進(jìn)一步修正。

2.模型修正

模型修正是優(yōu)化修正初始設(shè)定模型(假設(shè)模型)適配程度的過(guò)程。一般而言，假設(shè)模型往往由筆者根據(jù)理論推理及經(jīng)驗(yàn)法等建立，當(dāng)對(duì)其進(jìn)行模型擬合度評(píng)價(jià)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)擬合不理想，則需要對(duì)其進(jìn)行修正(3)Maruyama，G.M.，“Basic of structural equation model”，Thousang Oaks，CA：Sage，1998.。就本研究提出的理論假設(shè)模型擬合度檢驗(yàn)而言，表現(xiàn)為測(cè)量模型內(nèi)在質(zhì)量較佳，但外在質(zhì)量稍微欠佳，其中有部分的適配指標(biāo)未達(dá)到臨界標(biāo)準(zhǔn)。由此而言，依據(jù)Amos Output輸出的修正指標(biāo)參數(shù)以及模型路系數(shù)，在不違背經(jīng)驗(yàn)原則的基礎(chǔ)上對(duì)模型進(jìn)行修正，可以獲得擬合度的提升。一般而言，模型修正應(yīng)根據(jù)修正指標(biāo)以添加變量路徑為首要選擇，其次才考慮剔除路徑(4)MacCallum，R.C.，Browne，M.W. and Sugawara，H.M.，“Power analysis and determination of smaple size for covariance structure modeling”，Psychological Methods，No.1，1996，pp.130-149.。具體而言，為了提升模型質(zhì)量，本研究使用初始模型的參數(shù)顯著性結(jié)果和AMOS提供的模型修正指標(biāo)進(jìn)行模型擴(kuò)展或模型限制。

在三次修正后，使用AMOS第三次檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)模型擬合度得到了較好提高，具體擬合度參數(shù)見表4所示。

表4 結(jié)構(gòu)模型適配度檢驗(yàn)結(jié)果

在三次修正后，RMSEA、PNFI、PCFI、PGFI、CMIN/DF、RMR、GFI、AGFI、NFI、CFI、IFI等擬合指標(biāo)均高于臨界值，達(dá)到良好水平。綜合而言，本研究提出的結(jié)構(gòu)模型的整體適配度良好，符合研究需求，為影響路徑檢驗(yàn)提供了支持。

3.路徑檢驗(yàn)

在假設(shè)模型擬合度檢驗(yàn)及修正的基礎(chǔ)上，本研究使用AMOS軟件對(duì)修正后的假設(shè)模型進(jìn)行路徑分析，以驗(yàn)證本研究提出的高校智慧教學(xué)模型各要素之間的影響關(guān)系假設(shè)是否成立。經(jīng)過(guò)第一輪檢測(cè)，刪除了“教學(xué)方法—教學(xué)環(huán)境”路徑，并重新計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)及其顯著性，研究發(fā)現(xiàn)高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)的9條假設(shè)路徑的C.R.值均大于1.96，P值均小于0.05，達(dá)到了統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著水平。在此基礎(chǔ)上，最終確定了高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)內(nèi)在結(jié)構(gòu)路徑，如圖3所示。

圖3 高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)結(jié)構(gòu)模型最終檢驗(yàn)結(jié)果

如圖3所示，經(jīng)過(guò)路徑檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，前述9條假設(shè)路徑H1、H2、H3、H4、H5、H7、H8、H9、H10在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上均得到了樣本數(shù)據(jù)的支持。

4.模型的確立

在結(jié)構(gòu)模型檢驗(yàn)、修正、路徑調(diào)整的基礎(chǔ)上，本研究確定了高校智慧教學(xué)M-PERT模型內(nèi)部要素之間的影響關(guān)系及內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不僅使用現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)證了高校智慧教學(xué)的理論構(gòu)想，同時(shí)也計(jì)算了要素之間的關(guān)系的數(shù)量信息，最終建立了高校智慧教學(xué)M-PERT模型，如圖4所示。

圖4 高校智慧教學(xué)M-PERT模型

高校智慧教學(xué)M-PERT模型由高校智慧教學(xué)管理、教學(xué)方法、教學(xué)環(huán)境、教學(xué)資源、教學(xué)目標(biāo)五個(gè)核心要素構(gòu)成。高校教師一般通過(guò)構(gòu)建這些核心要素，以支持高校學(xué)生學(xué)習(xí)發(fā)展，進(jìn)而達(dá)成育人目標(biāo)。而不同要素之間存在不同的作用關(guān)系，其對(duì)學(xué)生發(fā)展的作用也不盡相同。因此，該模型對(duì)高校教師認(rèn)識(shí)、設(shè)計(jì)、開展智慧教學(xué)實(shí)踐具有參考價(jià)值。

如圖4，(1)智慧教學(xué)管理與智慧教學(xué)資源建設(shè)之間的影響路徑系數(shù)為0.4，通過(guò)與社會(huì)用人部門、管理機(jī)構(gòu)等建立政企校、校際合作等合作機(jī)制，教師對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)加強(qiáng)管理，并促進(jìn)學(xué)生開展自我管理，可以影響教學(xué)資源的設(shè)計(jì)、開發(fā)與有效應(yīng)用。(2)智慧教學(xué)管理與智慧教學(xué)目標(biāo)達(dá)成之間的影響路徑系數(shù)為0.31，學(xué)校對(duì)教師智慧教學(xué)的督促評(píng)價(jià)等可以直接影響學(xué)生的知識(shí)建構(gòu)、思維發(fā)展以及學(xué)業(yè)成績(jī)。(3)智慧教學(xué)管理與智慧教學(xué)環(huán)境使用之間的影響路徑系數(shù)為0.26，學(xué)校與社會(huì)用人單位的合作溝通有助于智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的建設(shè)與應(yīng)用，其原因可能在于當(dāng)前就業(yè)對(duì)學(xué)生適應(yīng)智能環(huán)境、使用智能技術(shù)等方面的能力提出要求，這使得教師、學(xué)生逐漸關(guān)注對(duì)智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的使用。(4)智慧教學(xué)管理與智慧教學(xué)方法選擇之間的影響路徑系數(shù)為0.6，學(xué)校對(duì)教師的督促、評(píng)價(jià)與引導(dǎo)可以影響教師對(duì)教學(xué)方法的選擇，或者可以說(shuō)，在智慧教學(xué)方法推廣中，應(yīng)重視教學(xué)管理的作用。(5)智慧教學(xué)方法與智慧教學(xué)資源建設(shè)之間的影響路徑關(guān)系為0.22，智慧教學(xué)方法的運(yùn)用以智慧教學(xué)資源建設(shè)為基礎(chǔ)，在智慧教育時(shí)代，智能教學(xué)平臺(tái)、微課、慕課等智慧資源建設(shè)為教師采納、應(yīng)用智慧教學(xué)方法提供了支持，如使用學(xué)科教學(xué)平臺(tái)、教學(xué)空間開展適應(yīng)學(xué)生個(gè)性特征的個(gè)性化教學(xué)等。(6)智慧教學(xué)方法與智慧教學(xué)目標(biāo)達(dá)成之間的影響路徑系數(shù)為0.22。一定意義上，教學(xué)方法對(duì)學(xué)生的智慧發(fā)展具有重要影響，譬如傳統(tǒng)的填鴨式、灌輸式教學(xué)方法有助于學(xué)生短時(shí)間內(nèi)掌握一定的事實(shí)性知識(shí)及信息，而為了促進(jìn)學(xué)生思維生成、形成問題解決能力，則往往要求教師采用問題解決教學(xué)法、項(xiàng)目式教學(xué)法等“以學(xué)生為中心”的教學(xué)范式。(7)智慧教學(xué)資源與智慧教學(xué)環(huán)境建設(shè)之間的影響路徑系數(shù)為-0.12，智慧教學(xué)資源與環(huán)境建設(shè)之間存在密切的影響關(guān)系，其次，智慧教學(xué)資源與環(huán)境建設(shè)之間的影響關(guān)系為負(fù)數(shù)，則意味著如果學(xué)生掌握更多的學(xué)習(xí)資源，那么其對(duì)學(xué)習(xí)環(huán)境、平臺(tái)的依賴將得到削弱。(8)智慧教學(xué)資源與智慧教學(xué)目標(biāo)達(dá)成之間的影響路徑系數(shù)為0.28，學(xué)生創(chuàng)造力、思維等方面的發(fā)展需要高質(zhì)量、完備的智慧學(xué)習(xí)資源為支撐，單純的書本上有限的專業(yè)知識(shí)并不足以擴(kuò)展學(xué)生解決問題及思維發(fā)展的深度及廣度。(9)智慧教學(xué)環(huán)境建設(shè)與智慧教學(xué)目標(biāo)達(dá)成之間的影響路徑系數(shù)為0.16，達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著性，說(shuō)明為學(xué)生學(xué)習(xí)提供技術(shù)豐富的智慧學(xué)習(xí)環(huán)境，有助于支持保障學(xué)生問題解決學(xué)習(xí)過(guò)程，進(jìn)而優(yōu)化學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程，改善學(xué)習(xí)結(jié)果，最終促進(jìn)智慧教學(xué)目標(biāo)的達(dá)成。

三、高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型實(shí)踐

(一)高校智慧教學(xué)模型效果檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了對(duì)高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)的效果進(jìn)行實(shí)踐檢驗(yàn)，本研究開展了針對(duì)模型的實(shí)驗(yàn)研究，實(shí)驗(yàn)對(duì)象選取的是C市D高校物理學(xué)院開設(shè)的《固體物理學(xué)》專業(yè)主干課。執(zhí)教J老師從事本課程的教學(xué)已有8年時(shí)間，學(xué)科知識(shí)扎實(shí)，教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富，并且對(duì)于利用信息技術(shù)優(yōu)化與變革教學(xué)具有很高的積極性。該課程的教學(xué)對(duì)象是該學(xué)院物理學(xué)專業(yè)81名三年級(jí)本科生，這些學(xué)生數(shù)理基礎(chǔ)較好，分析和處理實(shí)際物理問題的能力較強(qiáng)。

研究者采用等組前后測(cè)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究法開展實(shí)驗(yàn)，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組，實(shí)驗(yàn)組40人，對(duì)照組41人。實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組授課內(nèi)容均為《固體物理學(xué)》課程，授課時(shí)間為1學(xué)期，兩個(gè)班級(jí)周課時(shí)量均為4課時(shí)，每課時(shí)40分鐘。在實(shí)驗(yàn)組教學(xué)中，采用基于高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)的教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)，在此過(guò)程中教學(xué)于智慧教室中開展，并提供多態(tài)化的教學(xué)資源。在對(duì)照組中，采用普通教學(xué)模式，在傳統(tǒng)多媒體教室中開展教學(xué)。為減少無(wú)關(guān)變量對(duì)實(shí)驗(yàn)效果的影響，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的授課均由同一名教師完成，但實(shí)驗(yàn)組的教學(xué)設(shè)計(jì)是由教師所在團(tuán)隊(duì)基于高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)進(jìn)行設(shè)計(jì)，再由執(zhí)教教師J教師進(jìn)行教學(xué)，對(duì)照組是由班級(jí)物理教師進(jìn)行設(shè)計(jì)，再由執(zhí)教教師J老師進(jìn)行教學(xué)。

(二)基于高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型(M-PERT)設(shè)計(jì)的教學(xué)

以《晶格振動(dòng)模式密度》為案例具體論述教學(xué)設(shè)計(jì)?；诟咝Ｖ腔劢虒W(xué)推進(jìn)模型的《晶格振動(dòng)模式密度》教學(xué)活動(dòng)在智慧教室中完成，此智慧教室具有可靈活移動(dòng)的桌椅、投屏共享系統(tǒng)、環(huán)繞式墻體白板等設(shè)施設(shè)備，學(xué)生具有手機(jī)等智能化設(shè)備；教師在此過(guò)程中提供給學(xué)生多態(tài)化、豐富的教學(xué)資源。課前，學(xué)生分為不同學(xué)習(xí)小組，各個(gè)小組成員圍圓桌而坐。具體的實(shí)施過(guò)程如表5所示。

表5 基于高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型的《晶格振動(dòng)模式密度》教學(xué)設(shè)計(jì)

續(xù)表5

由于對(duì)照組教學(xué)即以普通的講授型教學(xué)方式為主，在此簡(jiǎn)要進(jìn)行論述。在教學(xué)實(shí)施過(guò)程中，主要分為課程導(dǎo)入、新課講授、知識(shí)練習(xí)、總結(jié)拓展四個(gè)部分，在課程導(dǎo)入中，教師利用復(fù)習(xí)導(dǎo)入、引導(dǎo)學(xué)生回顧晶格比熱的模型，教師明確本節(jié)課的教學(xué)目標(biāo)與學(xué)習(xí)重難點(diǎn)；在新課講授中，教師以講授的方式講授模式密度的定義及計(jì)算方式，介紹一維簡(jiǎn)單晶格結(jié)構(gòu)的模式密度、分析一維單原子情況等內(nèi)容；在知識(shí)練習(xí)中，教師通過(guò)投影發(fā)布習(xí)題，學(xué)生作答，教師講解題目中易錯(cuò)點(diǎn)、難點(diǎn)題目；在總結(jié)拓展中，教師總結(jié)本節(jié)課的知識(shí)點(diǎn)，舉例說(shuō)明該內(nèi)容在研究與實(shí)踐中的應(yīng)用，拓寬學(xué)生知識(shí)面，布置作業(yè)。

(三)高校智慧教學(xué)模型效果檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

利用《晶格振動(dòng)模式密度測(cè)查問卷》對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)水平成績(jī)進(jìn)行測(cè)查，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，用于判斷實(shí)驗(yàn)組學(xué)習(xí)者與對(duì)照組學(xué)習(xí)者在學(xué)業(yè)水平成績(jī)維度是否同質(zhì)。得到兩組的獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)結(jié)果sig為0.581，表明二者的學(xué)業(yè)水平初始成績(jī)無(wú)顯著性差異。

教學(xué)之后，研究者對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組再次進(jìn)行了測(cè)量，結(jié)果表明，對(duì)于實(shí)驗(yàn)組，其前后測(cè)成績(jī)(前測(cè)成績(jī)平均值為63.8，后測(cè)成績(jī)平均值為74.5)配對(duì)樣本t檢驗(yàn)sig值為0.000，表明實(shí)驗(yàn)組前后測(cè)成績(jī)有顯著性差異。對(duì)于對(duì)照組，其前后測(cè)成績(jī)(前測(cè)成績(jī)平均值為62.8，后測(cè)成績(jī)平均值為65.8)配對(duì)樣本t檢驗(yàn)sig值為0.000，表明對(duì)照組前后測(cè)成績(jī)也有顯著性差異。與此同時(shí)，研究者對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的后測(cè)成績(jī)進(jìn)行了獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)，sig值為0.000，表明實(shí)驗(yàn)組的后測(cè)成績(jī)顯著高于對(duì)照組。

綜上，通過(guò)對(duì)在高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型下與普通教學(xué)模式下學(xué)習(xí)者的前后測(cè)成績(jī)進(jìn)行分析可以得出：其一，高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型與普通教學(xué)模式下學(xué)習(xí)者的測(cè)試成績(jī)均有所提升，且兩種教學(xué)模式下學(xué)習(xí)者前后測(cè)成績(jī)均表現(xiàn)出顯著性差異；其二，針對(duì)后測(cè)成績(jī)，高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型下學(xué)習(xí)者成績(jī)的較普通教學(xué)模型下學(xué)習(xí)者的成績(jī)呈現(xiàn)出顯著性提升，表明相較于普通教學(xué)模式，高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型更有利于提升學(xué)習(xí)者成績(jī)。

四、推進(jìn)高校智慧教學(xué)建設(shè)的啟示

基于高校智慧教學(xué)推進(jìn)模型的構(gòu)建與驗(yàn)證過(guò)程，本研究結(jié)合此階段中相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，從教學(xué)管理、教學(xué)方法、教學(xué)環(huán)境、教學(xué)資源與教學(xué)目標(biāo)方面提出高校智慧教學(xué)推進(jìn)策略，旨在對(duì)高校智慧教學(xué)推進(jìn)提供參考，同時(shí)為高校智慧教學(xué)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究提供理論指導(dǎo)。

第一，在教學(xué)管理方面，從高校教學(xué)管理者與教師兩個(gè)方面提出建議。在高校教學(xué)管理者方面：其一，加大對(duì)高校智慧教學(xué)理論與實(shí)踐相關(guān)研究與實(shí)踐的支持力度，鼓勵(lì)高校教師應(yīng)用高校智慧教學(xué)模式優(yōu)化教學(xué)，提高學(xué)習(xí)效率與學(xué)生學(xué)習(xí)滿意度；其二，為老師提供項(xiàng)目課題研究機(jī)會(huì)和研修途徑，豐富教師們的智慧教學(xué)理論與方法，鼓勵(lì)教師將最新科研成果及時(shí)轉(zhuǎn)化為教育教學(xué)內(nèi)容；其三，通過(guò)與社會(huì)用人部門、管理機(jī)構(gòu)等建立政企校、校際合作等合作機(jī)制從而促進(jìn)課程建設(shè)、落實(shí)協(xié)同育人。在教師方面：首先應(yīng)從理念上加大對(duì)高校智慧教學(xué)的認(rèn)同，愿意探索高校智慧教學(xué)模式并應(yīng)用于實(shí)踐，著力打造高校智慧教學(xué)優(yōu)質(zhì)課堂；其二，創(chuàng)建多元角色團(tuán)隊(duì)，從理論、技術(shù)、專業(yè)方面加強(qiáng)自身技能，為高校智慧教學(xué)優(yōu)質(zhì)課堂提供保障；其三，聚焦教師專業(yè)發(fā)展，基于智慧教學(xué)模式，提升教師教學(xué)智慧，促進(jìn)教師專業(yè)化優(yōu)質(zhì)發(fā)展。

第二，在教學(xué)方法方面，注重教學(xué)理念的創(chuàng)新，結(jié)合國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的教學(xué)理念，為智慧教學(xué)的設(shè)計(jì)與實(shí)施提供理論指導(dǎo)；注重教學(xué)過(guò)程的精準(zhǔn)化管理，及時(shí)調(diào)控與優(yōu)化，數(shù)據(jù)化教學(xué)過(guò)程；注重教學(xué)策略的高效，根據(jù)教學(xué)內(nèi)容與學(xué)習(xí)者情況，選擇適配且高效的教學(xué)策略提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效率；注重教學(xué)評(píng)價(jià)的多維性，從學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)水平成績(jī)、高階思維能力等多個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，且關(guān)注過(guò)程性評(píng)價(jià)，全方位、多維度對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行評(píng)價(jià)。

第三，在教學(xué)環(huán)境方面，借助智慧教室技術(shù)智能化、布局舒適化、設(shè)備自持化、空間個(gè)性化、體驗(yàn)多元化、數(shù)據(jù)全程化等特點(diǎn)，打造智慧型、舒適型、便利化的智慧教學(xué)環(huán)境，提升學(xué)習(xí)體驗(yàn)、優(yōu)化學(xué)習(xí)過(guò)程。

第四，在教學(xué)資源方面，制作形態(tài)多元化的教學(xué)資源，包括微課、課件、學(xué)習(xí)資源、拓展資源、習(xí)題、案例等多種類型，而資源形態(tài)既包括傳統(tǒng)的PPT、文本、音視頻類型，也基于VR、AR、Prezi、思維導(dǎo)圖等技術(shù)與工具支持下的3D虛擬影像、MOOC、SPOC、微課等新興類型；同時(shí)，教學(xué)資源的使用應(yīng)全覆蓋教學(xué)過(guò)程，在課前、課中、課后都有相應(yīng)的教學(xué)資源匹配與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)。

第五，在教學(xué)目標(biāo)方面，對(duì)于學(xué)生而言，主要為通過(guò)教學(xué)活動(dòng)提高學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)水平成績(jī)，提升學(xué)習(xí)者的深度學(xué)習(xí)能力，促進(jìn)學(xué)生綜合能力的發(fā)展。