教學成果與教師信息技術(shù)水平的多元回歸分析.doc

此文檔收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請聯(lián)系網(wǎng)站刪除教學成果與教師信息技術(shù)水平的多元回歸分析 【內(nèi)容摘要】 近年來，信息技術(shù)的飛速發(fā)展，使教育教學方式發(fā)生了巨大變革。短短幾年時間，全國上下絕大部分學校進行了多媒體設(shè)備的安裝和改造，對教師進行相關(guān)培訓等，這在一定程度上促進了信息技術(shù)在學校的普及，促進了教師的專業(yè)化成長，提高了教育教學質(zhì)量。但其中也暴露出一些問題，如：教師的信息技術(shù)水平水平仍然偏低、與教學結(jié)合程度不夠、多媒體教學資源分布不均衡等，這些都嚴重制約了信息化教學的發(fā)展。本文針對此問題，通過多元回歸分析得出教學成果與教師信息技術(shù)水平之間的關(guān)系，進一步地分析了信息技術(shù)水平的制約因素，并針對性得提出了一些可行性的對策和建議?！娟P(guān)鍵詞】教學成果 信息技術(shù)水平 多元回歸一、引言隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，多媒體已進入學校、進入課堂，這對于提高教學質(zhì)量，促進教師的專業(yè)化成長起了一定的推動作用。我們長治地區(qū)教育部門及各個學校也緊跟時代的步伐，積極完善信息化教學設(shè)備，組織實施教師信息技術(shù)培訓等。但由于教師綜合素質(zhì)還不能適應(yīng)信息技術(shù)快速進步的步伐，再加上認識不到位、培訓機構(gòu)不完善、培訓目標不夠明確等各種因素，致使目前我市教師的信息技術(shù)水平水平仍然偏低、與教育教學結(jié)合程度不夠，加之多媒體教學資源分布不均衡等一些客觀因素，致使信息技術(shù)對教育教學的發(fā)展沒有起到應(yīng)有的作用。針對此問題，為了深入了解我市教師的信息技術(shù)水平，以及在信息化教學中存在的問題，我們在長治地區(qū)采用分層抽樣的方法，抽取具有代表性的5所中學的100名教師進行了問卷調(diào)查，并對調(diào)查結(jié)果進行了一些嘗試性的研究。本文后續(xù)部分的結(jié)構(gòu)安排是：第二節(jié)介紹教師信息技術(shù)水平的指標體系；第三節(jié)對回收的有效問卷進行統(tǒng)計、賦分等處理；第四節(jié)利用計量經(jīng)濟學模型對影響教師教學效果的因素進行回歸、相關(guān)等分析，尋找教師信息技術(shù)水平與教學效果之間的關(guān)系；第五節(jié)對教師的信息技術(shù)水平做進一步分析；第六節(jié)總結(jié)全文，并針對上文的分析提出一些對策和建議。二、教師信息技術(shù)水平的指標體系在本次調(diào)查研究中嘗試性地把教師的信息技術(shù)水平劃分為以下三個方面：1信息技術(shù)基礎(chǔ)知識；2信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況；3信息技術(shù)的學習及培訓。教師的信息技術(shù)水平指標體系如下圖所示：教師的信息技術(shù)水平信息技術(shù)基礎(chǔ)知識信息技術(shù)學習及培訓信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況圖1 教師的信息技術(shù)水平指標體系圖三、問卷的數(shù)據(jù)處理此次調(diào)查采用分層抽樣的方法，在長治市選取具有代表性的5所中學，每所中學隨機抽取20名教師，共發(fā)放教師問卷100份，回收合格問卷91份，回收率91%。此次調(diào)查問卷的核心部分與圖1中教師信息技術(shù)水平的指標體系的三個部分相對應(yīng)，為了便于對調(diào)查結(jié)果進行量化分析，對問卷進行如下賦分處理： （一）信息技術(shù)基礎(chǔ)知識此部分共15道題目，主要了解教師對網(wǎng)絡(luò)及教學常用軟件相關(guān)知識的掌握情況，此部分的具體賦分見附錄表1。（二）信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況此部分主要了解教師在教學中信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況。共4道題目。具體賦分見附錄表2 (三) 信息技術(shù)的學習及培訓此部分主要了解教師在信息技術(shù)方面的學習及培訓情況。共5道題目。具體賦分見附錄表3-5。(四) 教學成果教學成果部分共5道題目，主要了解老師最近兩年的主要教學成果。具體賦分見附錄表6-8。經(jīng)過以上對問卷的賦分處理，可以得到91名教師在信息技術(shù)水平各部分的得分，為了便于進一步數(shù)據(jù)分析，將每名教師在信息技術(shù)基礎(chǔ)知識、信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況、信息技術(shù)學習及培訓三個部分的題目得分分別進行加總求和。對教學成果部分的題目得分進行加權(quán)求和令每位老師在教學成果部分的總得分為，在此部分第1題中的得分記為，第2題中的得分記為，第3題中的得分記為，第4題中的得分記為，第5題中的得分記為，則(i=1,2,3)，其中,。四、問卷的數(shù)據(jù)分析經(jīng)過以上對問卷的統(tǒng)計、賦分處理，下面對得到的數(shù)據(jù)處理結(jié)果進行計量分析。主要采用回歸分析、相關(guān)分析等。（一）模型的建立把教師的教學成果作為被解釋變量Y，把可能的影響因素：信息技術(shù)基礎(chǔ)知識、信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況、信息技術(shù)學習及培訓作為解釋變量，分別記為X1、X2、X3 ，則教學成果的函數(shù)可表示為：（二）用OLS法估計模型 用第三節(jié)得到的數(shù)據(jù)處理結(jié)果并結(jié)合（4-1）式進行回歸分析，回歸結(jié)果如下： (-4.57) (0.63) (0.23) (9.09) ， ， 由以上回歸結(jié)果可以看出R2較大，且F=116.1535F0.05(4,479)，故認為教師的教學成果與上述解釋變量間總體線性相關(guān)性顯著（詳細回歸統(tǒng)計量見附錄表9）。但X2與X3未能通過t檢驗。由解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)（詳見附錄表10）可以看出X1與X3的相關(guān)系數(shù)為0.800277，大于可決系數(shù)R2，因此認為存在多重共線性。（三）對回歸模型的修正 （1）找出最簡單的回歸形式分別作Y與X1，X2，X3間的回歸： （1.26） （9.31） R2=0.493350， F=86.66363 （0.96） （9.93） R2=0.525380， F=98.51829 （-4.56） （18.81） R2=0.799041， F=353.8772 從以上的分析不難看出教學成果受信息技術(shù)學習培訓的影響最大，且呈現(xiàn)正向相關(guān)，這與經(jīng)驗也相符合，因此選用（4-5）為初始的回歸模型。 （2）逐步回歸以為初始回歸模型，并將其它解釋變量逐步導入此模型，尋求最佳的回歸方程。表4-1 逐步回歸-4.1505661.8911490.799041 t值-4.55933018.81162-4.2213141.8103280.0907730.800094t值-4.59336711.620260.680567-4.2316711.7835510.0859690.0390290.800212t值-4.5741639.0913090.6332090.226695-4.1708151.8465560.0560450.799291 t值-4.54841610.958790.330695分析討論:第一步：在初始模型中一引入解釋變量X1，模型的擬合優(yōu)度有所提高，但X1未能通過t檢驗；第二步：再引入解釋變量X2，模型的擬合優(yōu)度再次提高,參數(shù)符號合理，但X1與X2均未通過t檢驗；第三步：去掉解釋變量X1，模型的擬合優(yōu)度略微有所降低，但X2、X3但均通過t檢驗，且符號合理。綜上所述，最終得到教學成果的函數(shù)為： 擬合結(jié)果如下：（4-6） （-4.548416） （0.33） （10.96） 由以上回歸方程可知，教學成果可以表述為信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況、信息技術(shù)學習及培訓的函數(shù)。五、對問題的進一步分析從以上回歸結(jié)果可以看出教學成果可以表述為信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況和信息技術(shù)的學習及培訓的函數(shù)(詳細回歸統(tǒng)計量見附錄表11)。為了對教學成果的原因有進一步認識，以下就對教學成果的三個影響因素進行深入分析。（一）信息技術(shù)基礎(chǔ)知識此部分雖然沒有在最終的回歸結(jié)果中體現(xiàn)，但我們從附錄表10可以看出：信息技術(shù)基礎(chǔ)知識與信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況、信息技術(shù)學習及培訓有高度的相關(guān)性，因此分析教師的信息技術(shù)基礎(chǔ)知識依然有一定的意義。在問卷的信息技術(shù)基礎(chǔ)知識部分中共計15題，都是一些與教學有關(guān)的信息技術(shù)密切相關(guān)的基礎(chǔ)性問題，然而老師們的回答卻不盡人意。（1）在91份有效問卷中，工人的平均得分僅為8.63分（滿分15分）。如果以9分作為合格的標準，合格率僅為62%。（2）教師得分的頻率分布圖如下所示：圖 2 教師信息技術(shù)知識得分直方圖由以上頻率分布直方圖可以看出，教師的得分分布近似于正態(tài)分布。 （3）算得工人的得分的離散系數(shù)離散系數(shù)=標準差/均值。為0.28，說明得分的離散程度較高12，反映出教師的信息技術(shù)知識參差不齊。通過對教師信息技術(shù)知識水平的分析可見教師的信息技術(shù)知識呈現(xiàn)出整體水平較低、參差不齊的特點。而這些基礎(chǔ)的知識是教師實現(xiàn)多媒體教學，提高課堂教學質(zhì)量的必要條件，所以通過各種渠道提高教師的信息技術(shù)水平顯得尤為重要。（二）信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況（1）此部分共4道題目，根據(jù)賦分的情況，以8分為中等得分水平，算得的平均分僅為7.37分，說明教師在日常教學中信息技術(shù)與教學結(jié)合情況較差。教師得分的頻率分布圖如下所示：圖 3 信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況得分直方圖（2）此部分得分的離散系數(shù)為0.28，且極差為8分，表明教師在教學中多媒體的應(yīng)用存在較大差距。在輔助的調(diào)查中了解到個別學校在多媒體設(shè)備完善方面存在一些問題，對于多媒體教學的普及有一定的制約。（三）信息技術(shù)的學習及培訓（1）此部分共5道題目，教師的平均得分為8.81分，以10分為中等水平看，教師在此部分的得分較低。得分的頻率分布圖如下所示：圖 4 信息技術(shù)的學習及培訓得分直方圖 （2）此部分得分的離散系數(shù)為0.24，極差為8分，表明教師在信息技術(shù)培訓方面有一定差距。在輔助調(diào)查中了解到，一些學校在組織信息技術(shù)培訓時，存在年齡歧視，注重年輕教師，而忽略老教師。這樣更拉大了教師信息技術(shù)水平的差距。尤其在新課改之后，有許多教學內(nèi)容是需要借助多媒體完成的，老教師往往在這方面顯得力不從心。通過以上對教學成果的三個影響因素的深入分析，可以看出我市教師的信息技術(shù)水平較低。突出表現(xiàn)為：信息技術(shù)與課堂結(jié)合情況較差，信息技術(shù)學習培訓不足，且教師和教師之間的信息技術(shù)水平差距較大，學校和學校之間的信息技術(shù)設(shè)備差距較大等。所以要全面提高教師的信息技術(shù)水平并以此推動教學成果進步，需要教育主管部門及學校從實際出發(fā)，切實注重這項工作，下大力氣對教師進行針對性的培訓等。以下是一些具體的針對性的對策。六、結(jié)論經(jīng)過上文對問卷的數(shù)據(jù)處理、計量分析和對教學成果影響因素的進一步分析，得出了要從根本上提高課堂教學水平，實現(xiàn)教學成果的進步，需要切實提高教師的信息技術(shù)水平的結(jié)論。但具體如何提高教師的信息技術(shù)水平以及如何使其在教學工作中發(fā)揮實效，就需要在提高教師信息技術(shù)水平和信息技術(shù)與課堂結(jié)合兩個方面研究一些新對策，付諸一些新行動。（一）信息技術(shù)水平方面的對策和建議 1、加強教師培訓，提高對信息化教學的認識教育現(xiàn)代化，首先要教育觀念的現(xiàn)代化。因此我們要把轉(zhuǎn)變教師的觀念作為首要任務(wù)。可以通過理論學習等各種途徑，使教師樹立現(xiàn)代化教育觀念。強化教師信息化教學理念。使他們認識到以網(wǎng)絡(luò)和多媒體為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)使學生的學習方式發(fā)生了革命。以聲音、圖象，動畫等為一體的信息比單一的課本更容易讓學生在學習過程中接受。從而加深學生的理解，提高學習效率。其次，注重對教師的全員培訓。針對目前教師培訓中出現(xiàn)的弊病，我認為對教師的培訓分成兩個層次比較具有可行性。一是中心成員培訓，二是全體教師培訓。中心成員培訓可以在學校抽調(diào)一批年輕教師外出培訓學習。主要任務(wù)是吸收新技術(shù)，掌握新方法，研究新動向。對全體教師的培訓可以充分發(fā)揮年輕教師在信息技術(shù)方面的優(yōu)勢，對全校教師進行日常教學及其辦公管理一般技術(shù)的培訓。由于老教師的信息技術(shù)水平較差，接受起來比較慢，且易遺忘，可以由年輕教師重點輔導。此外鼓勵學有余力的老師相互探討、自學，盡量使全體老師更好地掌握與教學相關(guān)的信息技術(shù)知識。 2、建立科學的管理機制，形成信息化學校管理 為了促進信息技術(shù)在學校的普及，學?？梢灾鸩叫纬尚畔⒒芾硇麦w制。鼓勵教師運用辦公軟件編寫教案、論文，運用電子表格軟件收集學生的成績，并進行分析等，從而促進教師學習信息技術(shù)知識。學?？梢岳眯畔⒓夹g(shù)的高速傳遞功能創(chuàng)建校園網(wǎng)，實現(xiàn)與家長聯(lián)系互動網(wǎng)絡(luò)化，進而將學校的教育活動延伸到家庭。教師可以通過校園網(wǎng)，及時向家長反饋學生的學習情況，發(fā)布考試成績，提出一些促進孩子成長的建議。家長也可通過網(wǎng)絡(luò)互相了解孩子在學校的表現(xiàn)，與教師交流意見。這樣學校、學生、家長的交流就真正實現(xiàn)了“零距離”。學校還可利用網(wǎng)絡(luò)組織實施校園活動視頻化校班會、主題教育活動、專題教育課及重大的校內(nèi)活動視頻。另外教師可以利用網(wǎng)絡(luò)將優(yōu)秀的教案、論文、課件等教育資源進行搜集、公布，實現(xiàn)教育資源共享。教師還可利用網(wǎng)絡(luò)與各地老師進行教學交流，分享先進的教學經(jīng)驗，從而提高自己的教學水平。 （二）信息技術(shù)與教學結(jié)合1、注重課堂應(yīng)用，全面推動信息技術(shù)與學科的整合鼓勵廣大老師將信息技術(shù)應(yīng)用于課堂。盡可能用課件輔助教學，以優(yōu)質(zhì)課、研討課作為“點”，積累信息技術(shù)使用經(jīng)驗，為日常教學提供范例，帶動日常教學課堂的“面”。 讓信息技術(shù)真正走入課堂。學校要求教師盡可能利用現(xiàn)有資源服務(wù)于教學的同時，也要鼓勵教師進行研究創(chuàng)新，豐富學校信息技術(shù)資源庫，為以后教學提供方便。 2、注重落實，制定信息技術(shù)應(yīng)用的評價激勵方法 學校應(yīng)該逐步把信息技術(shù)在課堂的應(yīng)用作為考察教師專業(yè)化教學水平的一項指標。通過評價和激勵雙向措施促進老師盡可能使用信息技術(shù)?？梢园呀處煈?yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)指導學生學習作為教師工作考評的內(nèi)容。在班務(wù)日志中增加多媒體設(shè)備使用情況的記錄。在全校組織開展信息技術(shù)教學比賽，促進教師提高自身的信息技術(shù)水平。并養(yǎng)成多媒體教學的良好習慣，真正提高多媒體使用效率。教師信息化水平的提高不是一蹴而就的事情，需要長期的的努力和堅持，只要教育主管部門足夠重視，學校努力創(chuàng)造條件，教師積極配合，教師信息化教學水平一定會有重大突破，從而推動教育教學質(zhì)量的又好又快發(fā)展。附錄：附表1 信息技術(shù)基礎(chǔ)知識賦分表答對答錯不答100 附表2 信息技術(shù)與教學的結(jié)合情況不使用 偶爾使用經(jīng)常使用123 附表3 信息技術(shù)的學習及培訓第1題0-1個 2個3個或以上123 附表4 信息技術(shù)的學習及培訓第2題幾乎不學習 偶爾學習經(jīng)常學習123附表5 信息技術(shù)的學習及培訓第3-5題沒有培訓過 培訓過1-2次3次或以上123 附表6 教學成果第1-2題差等水平 中等水平優(yōu)等水平123 附表7 教學成果第3-4題0次1次2次或以上123附表8 教學成果第5題0篇1篇2篇或以上123附表9 以X1、X2 、X3 為解釋變量的回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 09/06/11 Time: 22:26Sample (adjusted): 1 91Included observations: 91 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-4.2316710.925125-4.5741630.0000X10.0859690.1357670.6332090.5283X20.0390290.1721670.2266950.8212X31.7835510.1961829.0913090.0000R-squared0.800212Mean dependent var12.51648Adjusted R-squared0.793322S.D. dependent var4.425589S.E. of regression2.011953Akaike info criterion4.279050Sum squared resid352.1722Schwarz criterion4.389417Log likelihood-190.6968Hannan-Quinn criter.4.323576F-statistic116.1535Durbin-Watson stat1.916251Prob(F-statistic)0.000000附表10 X1、X2 、X3 之間的相關(guān)系數(shù)X1X2X3X110.7622780.670611X20.76227810.800277X30.6706110.8002771附表11 以X2 、X3 為解釋變量的回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Leas