謝 科

（韶關學院 體育學院，廣東 韶關 512005）

現階段，整合技術的學科教學知識（TPACK）是信息教育技術領域研究的熱點.該理論體系最早由密歇根州立大學（美國）的Punya Mishra與Matthew J. Koehler 學者提出，TPACK是一種“整合技術的教師知識的框架”，它是“學科內容、教學法和教育技術”這3種知識要素相互之間的“化學反應”，整合技術的學科教學知識是整合了這3種知識要素后形成的一種新知識結構，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］.

筆者基于當前應用信息教育技術研究進展，以體育學科為依托，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學科教學知識應用能力.

1 TPACK測量方法的發(fā)展趨勢

針對TPACK 測量的相關研究，魏婷婷［2］、馬建軍［3］提出了兩個值得深入研究的方向：一是學科化的TPACK測量.不同的學科有其自身獨特性，一般性的測量理論與方法不能滿足各學科的測量需要，將會一定程度上影響測量結果正確性.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應是測量結果的準確性，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果科學性.

同時，徐鵬針對TPACK的測量方法指出，整合量表測量法、開放式問卷調查法、訪談法、觀察法和間接測量法、主客觀相結合、定性與定量相結合的混合式TPACK測量方法將是研究重點和熱點［4］.通過中國知網以TPACK為關鍵詞、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的學科教學知識理論研究（70.4%），以學科為主題（主要是數學、化學、外語學科）的文獻約10.6%，其他為19%.文獻分析表明TPACK學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

量表的設計主要參考國外較為權威的學者Denise A. Schmit和Kent Crippen設計的測量量表，該量表使用了書面測評、教學行為觀察法、臨床訪談法等方法，對教師在技術整合背景下，在真實課堂中的教學表現進行評價的一種工具［5］.本文量表抽取了TPACK測量共性題目.從學科化的角度參考國內的數學學科的詹藝的量表［6］.經分析，以往的量表隨著現代信息技術的發(fā)展有些內容和要求已不合事宜，如TK部分有些量表內容如“能輕松解決一些技術問題（如：電腦無法彈出光驅、連接網絡失敗等）”，現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.

鑒于此，本文量表經過初步設計——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果越準確.測量量表效度的常用方法有：單項與總和相關效度分析即結構效度分析、準則效度分析和內容效度分析等.在準則效度分析中，選擇一個合適的準則較為困難，從而使該方法受到限制，故筆者采取結構效度分析和內容效度分析［7-8］.

2.1.1 結構效度檢驗

結構效度分析所采取用的方法是因子分析.適當性取樣的Kaiser-Meyer-Olkim（KMO）度量可用于衡量一組變量的相關程度，當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，基于心理測量學家杜克爾的相關理論，當項目和測驗的相關系數在0.3～0.8之間，項目之間的相關系數在0.1～0.6之間，構造的項目被認為較為健全. 在這些相關全矩之內的項目為測驗提供滿意的信度和效度當公因子共同度＜40%，因子負荷＜0.45時，部分題項表明與公因子關系相關度低，應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果.

（1）技術知識（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）學科內容知識（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）整合技術的學科內容知識（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）學科教學法知識（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）整合技術的教學法知識（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）整合技術的學科教學知識（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 內容效度結果分析

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

表9 TPACK問卷內容效度分析

2.2 量表的內在信度分析

信度包括內在信度和外在信度，內在信度的高意味著所評估項目的一致程度高，相應的評估項目有意義，所得評估結果可信.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)，重測不太現實.因此研究只針對量表的內部信度.內部信度常用克朗巴哈系數（Cronbach）α系數.經驗上，如果克朗巴哈α系數在0.8～0.9之間是可以接受的，信度較高；如果大于0.9，則認為量表的內在信度很高；如果克朗巴哈α系數小于0.7，則認為量表設計存在很大問題應考慮重新設計.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系數為0.929，因此量表的以及各個維度的內在信度較為理想，不需刪除題項.

表10 TPACK量表各維度內部一致性分析

3 結語與展望

3.1 結語

（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）在量表的結構效度方面，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，結構效度較好.

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

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

3.2 展望

（1）研究樣本選取廣東3所高校（體育教育專業(yè)），調查人數為235人，應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）測量量表根據國內外權威學者研究基礎上改編，在體育學科的層面上未來需進一步修改和應用測評，以致更好提高TPACK測量的學科化和正確性.

（3）研究只完成體育學科化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，主客觀結合、定量與定性結合測評有利于測評可靠性和正確性提升.

（4）測量量表應用價值主要有幾個方面：為體育教學理論知識研究及其教育學、心理學等有關學科的交叉研究提供實踐工具；為教師在信息技術、體育學科知識、教學法知識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，全面提升教學質量.