基于实证研究的高校混合式教学质量影响因素指标体系及模型构建

李 佳， 冯兴杰， 梁志星， 胡占尧

（中国民航大学教务处，天津 300300）

0 引 言

在百年未有之大变局形势下，高等教育发展新格局正在面临重塑和挑战。受新冠肺炎疫情、新一代信息技术、科技与教育双向赋能等多重因素影响，全球高等教育加快了数字化转型［1-2］，混合式教学作为新时代信息技术与教育教学深度融合产物，成为教育学术领域研究热点。《教育信息化2.0 行动计划》［3］和《中国教育现代化2035》［4］均提出“持续推动信息技术与教育深度融合，……，建设人人皆学、处处能学、时时可学的学习型社会”。新时代全国高等本科教育工作会议［5］提出：高校务必积极建设各类课程在线资源，积极探索混合式教学模式，推进高等学校课堂革命。文献［6］中提出“混合学习和在线学习”是重塑未来教与学的5 大趋势中社会趋势之一，“混合／远程学习模式主流化”是影响未来高等教育教学的6 项关键技术和实践之一。基于信息技术的混合式教学让教学服务空间发生了根本性变革［7］：从实体教室空间转移到线上虚拟空间；教育服务来源从学校内部转为面向所有师生开放的校外资源及服务；校园“围墙”转向无边界的网络环境，在线教育与学校教育双向融合的新生态正在形成。可见，混合式教学不仅是高等教育走向信息化、数字化的重要实践，更肩负着推动高校课堂改革的重要使命［8］。

1 问题提出

混合式教学模式作为一种新的学习范式［9］，如何科学高效、客观准确评价混合式教学质量成为高校教育工作亟待解决的问题。目前已有大量文献探究高等教育中的混合教学质量相关问题，如杨力［10］从教师原因、学生因素、教学系统因素3 个层面对高校混合式教学质量影响因素进行理论分析；解筱杉等［11］认为高校混合式教学质量影响因素受教师、学生、教学支持系统、教学效果和评价4 个方面因素影响；单妍等［12］对混合式教学模式进行理论研究；李海东等［13］从课程建设、教学实施、教学效果评价的全过程视角提出混合式教学质量评价流程模型、指标体系与方法等。但是目前尚未形成公认的混合式教学质量影响因素理论体系，一些评价指标没有得到广泛的应用和验证，大部分研究主观性强并缺少实证数据分析，对混合式教学质量影响因素指标体系信度与效度研究较少［10，14-16］。

基于上述问题，从教师视角出发，对天津市高校开展混合式教学实践的教师进行质量影响因素量表调研，通过数据实证分析，研究混合式教学质量影响因素量表信度与效度，构建混合式教学质量影响因素结构模型及指标体系，并详细论述构建的系统方法，旨在为一线教师开展混合式教学提供实践指导，为高校开展混合式教学改革、提高混合式教学质量提供参考和改进方向。

2 问卷调查设计

2.1 调查的目的

在梳理混合式教学国内外发展现状的基础上，总结归纳影响高校教师开展混合式教学质量的可能问题，通过设计编制混合式教学环境下教师感知的教学质量影响因素量表，揭示教师视角下混合式教学质量影响因素维度、结构模型及指标体系。

2.2 调查的对象

以开展混合式教学的天津市普通高校教师为研究对象，以匿名形式通过问卷调查获取数据。采用SPSS统计软件对数据进行处理，分析结果一定程度上反映了目前天津市高校教师开展混合式教学现状和对教学质量影响因素方面存在的主要问题。

2.3 调查的步骤

量表调研过程主要包括4 个步骤：①初始量表编制，通过梳理国内外混合式教学现状及已有的教学质量量表，总结归纳影响高校教师开展混合式教学质量影响因素的相关问题，确定初始指标池量表25 个问题；②量表测试和修正，采用德尔菲法征求10 位富有混合式教学经验的专家和教师意见，修正量表指标。③量表检测和分析，通过因子分析法检验量表的信度和结构效度；④数据分析，通过探索性因子分析确定混合式教学质量影响因素维度，通过AHP层次分析法确定混合式教学质量影响因素指标体系。

3 数据分析

3.1 信度和效度检验评估

信度与效度是任何一种测量工具都必须具备的基本条件，只有可靠、有效的教育测验工具才能为教育工作者提供可靠的信息，为教育预测和决策提供客观真实的依据［17］。采用克隆巴赫信度系数（Cronbach’s α）法对问卷进行信度检验。问卷整体的Cronbach’s α系数值为0.928，表明设置的问卷一致性程度较高，且问卷是在网络上匿名、自愿和知情情况下开展的，结果可信度较高。

通过专家访谈方法对问卷内容进行效度检验。问卷题目根据已有相关文献理论为基础，结合具体研究情境，经过课题组研讨、专家访谈资料编制而成，具有较好内容效度。采用因子分析方法对问卷结构进行效度检验。问卷KMO值为0.955，Bartlett球形度近似卡方值为13 041，且p ＝0.000 ＜0.05，表明问卷矩阵间具有显著性差异，问卷具有较好的结构效度。

3.2 基本信息数据分析

问卷发放范围为天津市普通高校。有721 名教师参与问卷，其中有效问卷数量707 份，有效问卷率98.06%；天津市18 所普通高校教师参与，占天津市本科高校的60%。样本中男性教师290 人，占比41.02%；女性教师417 人，占比58.98%；男女性别比例约1∶1.4。从受访教师的从教教龄来看，教龄在5年及以下的新手型教师占比22.77%，教龄在6 ～10年的发展型教师占比16.69%，教龄在11 ～20 年的成熟型教师占比39.75%，教龄在20 年以上的专家型教师占比20.79%。样本中具有中级职称教师占比最高，为52.33%，职称分布比例为中级职称∶副高级职称∶正高级职称＝4.3∶2.1∶1。

3.3 教学质量影响因素维度及指标确定

探索性因子分析（EFA）是一种降维技术，能够将具有错综复杂的变量综合为少数几个核心因子。通过探索性因子分析凝练浓缩混合式教学质量影响因素维度（因子），及每个维度（因子）和题项对应关系，确定教师视角下混合式教学质量影响因素指标。

3.3.1 教学质量影响因素维度确定

通过SPSS（Statistical product and service solutions，统计产品与服务解决方案）进行主要成分探索性因子分析，得到混合式教学质量影响因素因子旋转矩阵见表1。结果显示旋转后4 个公共因子的特征根值均大于1，因子累积贡献率可以解释题项83.762%的信息量，表明题项可以浓缩4 个维度公因子。

表1 混合式教学质量影响因素因子旋转矩阵表

因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度，当因子载荷系数绝对值大于0.4 时说明该项和因子有对应关系，绝对值越大，说明关系越紧密。将系数绝对值设置为0.4，进行探索性因子分析，矩阵旋转24次后收敛，得到旋转后混合式教学质量影响因素因子矩阵分析结果见表2。

表2 混合式教学质量影响因素因子旋转后的矩阵因子分析结果

由表2 可知，所有研究项对应共同度值均＞0.4，意味着研究项和4 个维度公因子之间有着较强的关联性。因子1 包含7 个题项（⑱、㉗、⑳、㉑、㉒、㉓和㉔）、因子2 包含11 个题项（㉔④⑤⑥⑦⑨⑫⑬⑭⑮⑰）、因子3 包含3 个题项（①②③）、因子4 包含4 个题项（⑧⑩⑪⑯）。4 个维度公因子Cronbach’s α系数值在0.816 ～0.857 之间，均大于0.8，表明各公因子的信度较高。将各题项内容作为命名依据，因子1 命名为“资源平台选择”，反应混合式教学过程中网络教学资源和教学平台；因子2 命名为“课堂教学过程”，反应混合式教学过程中教学表现、教学过程及教学反思；因子3 命名为“教学准备”，反应混合式教学前设置和具备的教学能力；因子4 命名为“学生学习效果”，反应混合式教学中为学生提供的教学服务和课堂互动。

3.3.2 教学质量影响因素指标确定

将4 个公因子定义为混合式教学质量影响因素一级指标维度，对各一级指标维度分别进行因子分析，确定每个一级指标维度下的二级指标和三级指标。

以“资源平台选择”为例，包含7 个题项，因子分析结果见表3，KMO 为0.945 ＞0.6，具有较好的因子适切性，数据可用于因子分析研究；Bartlett 球形度检验（p ＜0.05），达到显著水平，表明研究数据适合进行因子分析。由表3 可知，该维度因子分析中前两个成分解释了所有变量的88.192%，表明可以提取2 个公因子。

表3 “资源平台选择”因子分析旋转矩阵表

表4 所示为“资源平台选择”旋转后因子载荷系数表（第1 次），当因子载荷大于0.7 时，说明提取非常理想。编号为㉑㉒㉓归属为公因子1；虽然编号为㉔的因子可以归属到公因子1 名下，但是结合专业知识判断其与编号为㉑㉒㉓因子不属于同一维度，并且编号⑱可以满足学生通过平台进行自主学习，因此将其看为无效因子，删除后重新进行因子分析。编号为⑱㉗⑳因子归属于公因子2。结合以上分析，删除编号为㉔的因子重新进行因子分析。

表4 “资源平台选择”因子旋转后载荷系数表格（第1 次）

表5 所示为“资源平台选择”旋转后因子载荷系数表（第2 次），因子分析KMO 值位0.934，Bartlett 球形度检验（p ＜0.05），说明删除㉔后依然具有良好的因子适切性，同样达到显著水平。在“资源平台选择”第2 次旋转后的成分矩阵中各因子归属明确。编号为㉑㉒㉓归属为公因子1，命名为“网络资源与环境”；编号为⑱㉗⑳因子归属于公因子2，命名为“教学平台”。因此，“资源平台选择”维度下的二级指标及对应的三级指标分别为“网络资源与环境”（㉑㉒㉓）和“教学平台”（⑱㉗⑳）。

表5 “资源平台选择”旋转后因子载荷系数表格（第2 次）

同样方法“教学准备”维度可提取2 个公共因子，其旋转后因子载荷系数见表6。可知“教学准备”维度下二级指标及对应的三级指标分别为“课前准备”（①②）和“信息化能力储备”（③）。

表6 “教学准备”因子旋转后因子载荷系数表格

“课堂教学过程”维度可提取3 个公共因子，其旋转后因子载荷系数见表7。可知“课堂教学过程”维度下二级指标及对应的三级指标分别为“课程设计”（⑨⑫⑬⑭⑮）、“教学总结”（⑥⑦）、“课堂教学”（④⑤⑰㉔）。“学生学习效果”维度可提取2 个公共因子，其旋转后因子载荷系数见表8。可知“学生学习效果”维度下二级指标及对应的三级指标分别为“教学交互”（⑧⑪）和“教学服务”（⑯⑩）。

表7 “课堂教学过程”因子旋转后因子载荷系数表格

表8 “学生满意度”因子旋转后因子载荷系数表格

3.4 教学质量影响因素指标权重及模型构建

构建评价指标体系需要考虑各指标项在整个评价中的相对重要程度。采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）［18］分4 个步骤计算指标权重，分别为建立层次结构模型、构造判断矩阵、层次排序及其一致性检验、层次指标的组合权重计算。

3.4.1 层次模型构建

通过研究得到混合式教学质量影响因素指标由4个一级指标、9 个二级指标，24 个三级指标组成，构建混合式教学质量影响因素指标体系的层次结构模型，见图1。

图1 混合式教学质量影响因素指标体系层次结构模型

3.4.2 构造判断矩阵

判断矩阵用于比较本层所有因素针对上一层某一个因素相对重要程度。构造判断矩阵分为3 个步骤，第1 步是计算出量表题平均值，第2 步是计算出平均值的相对大小得出判断矩阵，第3 步是录入判断矩阵计算权重。

以该结构模型的中间层A1 为例，“A1 资源平台选择”对下一层因素“B1 网络资源与环境”“B2 教学平台”都有支配关系，因此，将这两个因素建在A1 层下。再根据“B1 网络资源与环境”“B2 教学平台”对中间第1 层“A1 资源平台选择”的相对重要性分别对其赋予相应的权重值Cij（i，j ＝1，2，3）。同理，“B1 网络资源与环境”对下一层因素C1-㉑、C2-㉒、C3-㉓有支配关系，因此将这3 个因素建在B1 层下。再根据C1-㉑、C2-㉒、C3-㉓对中间层“B1 网络资源与环境”的相对重要性分别对其赋予相应的权重值Cij（i，j ＝1，2）。各因素之间通过两两对比，判断第三层的各因素对中间层“A1 资源平台选择”的相对重要程度，因此得出Cij。

3.4.3 层次排序及一致性检验

根据判断矩阵计算各层次中与上层某项目对应的各项目权重值。计算第1 层次单排序以及总排序。以“B1 网络资源与环境”为例，对C1-㉑、C2-㉒、C3-㉓ 3阶判断矩阵进行AHP层次法计算出判断矩阵B1 的层次单排序（权重值）结果见表9。用同样方法求得其他各矩阵的层次单排序。

表9 “B1 网络资源与环境”AHP层次分析结果

通过判断矩阵一致性指标检验各判断矩阵权重系数合理性，通过CR 值判断矩阵一致性，一般情况下CR ＜0.1，表明判断矩阵满足一致性检验。CR ＝CI／RI，其中一致性指标CI ＝（判断矩阵最大特征值－n）／（n－1），n 为判断矩阵的维，RI 为随机一致性指标。“B1 网络资源与环境”一致性检验结果见表10。判断矩阵CR ＝0，表明判断矩阵满足一致性检验，计算出的权重系数合理。同样方法求得其他各层判断矩阵均满足一致性检验。

表10 “B1 网络资源与环境”一致性检验结果

3.4.4 层次指标组合权重计算

计算某一层中各指标的组合权重时，要利用上一层单次排序结果，将其组合权重作为系数来计算本层对应各元素的加权和，结果即为该层元素组合权重，各层次指标组合权重总排序见表11。

对比表11 中各指标单层权重系数和对目标权重系数，一级指标中“A3 课堂教学过程”的权重系数相对最大，二级指标中“B3 课前准备”“B2 教学平台”“B8 教学交互”权重较大，三级指标中C9-③、C8-②、C7-①、C22-⑪、C21-⑧、C24-⑩、C23-⑯权重系数较大。说明在混合式教学质量影响因素中，以上几项指标对混合式教学质量影响较大。教师在混合式教学实践中，更要注重加强对以上指标的建设，进而提高混合式教学质量。

表11 各指标单层权重和对目标权重统计表

4 提高混合式教学质量建议与思考

混合式教学旨在通过新的教学范式实现教学模式改革，让混合式课堂教学变得有交流、有思考、有效果、有质量，但是在实践过程中需要高校和教师在设计混合式教学时投入更多的时间和精力，方能将混合式教学效果落到实处。

4.1 更新混合式教学方法，加大多元化混合式教学改革力度

以任务为驱动，高校通过开设混合式教学研究项目专项课题、专题知识讲座、混合式教学创新大赛等方式，帮助教师更好地了解、掌握、设计、实施和评价混合式教学的方法与能力，开展混合式教学模式改革。引导教师在专业知识技能、学生心理特征、教育环境、教学反思、改进等反面进行深入研究，保持教育教学方法的持续更新。

4.2 打造混合式动感课堂，提供多样化混合式学习服务指导

通过多样化的教学方法和灵活的教学手段，让学生动起来。课前给学生发布自学任务，让学生通过教学资源开展互动，通过线上数据及时了解学生自学情况；面向学生开展管理、学术、技术和心理困难等方面指导和相关讲座，培养学生自律能力，提高学习效率；尊重学生个体化差异，对于混合式学习存在困难学生实行“一对一帮扶”指导，精准掌握学情，真正实现“以学生为中心”的教学模式转变。

4.3 重构混合式教学空间，提高教师混合式教学理念和素养

高校应为混合式教学提供必要的基础设施、智慧化教学环境、政策、技术及人员等方面支持，提供全方位条件保障，搭建适合学校的数字化学习环境，让教学不再束缚在有限的教学时间和固定的教学空间内，可以向课前课后无限延伸和拓展，学生们可以时时学、处处学。定期围绕混合式教学课程改革开展有针对性的培训、交流、研讨，让教师保持与时俱进的教学理念和素养，提高教师混合式教学实践能力，实现教师教学理念和能力双提高。

5 结 语

混合式教学是推进高等教育课堂革命的重要方式，其质量影响因素研究对混合式教学未来发展至关重要。基于天津市开展混合式教学一线教师的实证调研，构建了混合式教学质量影响因素结构模型及指标体系，并详细论述构建的系统方法。结果显示，混合式教学质量影响因素指标分为资源平台选择、课堂教学过程、教学准备、学生学习效果等4 个一级指标，网络资源与环境、教学平台、课前准备、信息化水平储备、课程设计、教学总结、课堂教学、教学交互、教学指导等9个二级指标，以及24 个三级指标项；对混合式教学质量影响最大的因素是“课堂教学过程”，相对最小因素为“资源平台选择”。提示教育者在课堂教学过程中“教什么”和“怎么教”直接影响教学质量，相较于平台资源建设、资源与环境建设等方面，更应加大对课堂教学过程的改革力度，教育者应予以较多关注与研究。