1、本刊特稿 科学咨询 第 23 期(总第 797 期)4步入数字时代，信息技术俨然是教育领域中不可或缺的技术手段，信息技术在课堂中的应用，并不是单一的学科创新教学模式，能有效开发的关键取决于教师能将信息技术同课程教学进行有效融合1。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的 中国教育现代化2035中指出：建设高素质专业化创新型教师队伍，加快信息化时代教育变革2。加快推进教育现代化实施方案（20182022年）中指出：提高教师教育质量，实施教师教育振兴行动计划，大力培养高素质专业化中小学教师3。这些文件都表明教育信息化已成为我国教育改革的主流，对教师的信息技术能力提出了新要求。TPACK的整合观启示师范生
2、思考信息技术应该怎样促进学生学习，不仅为师范生教师信息化专业能力的培养提供了新的视角，还为课程改革与整合提供了科学的理论思路4-5。本研究根据TPACK知识框架，对地方院校师范生信息技术能力进行研究。一、问题提出整合技术的教学法知识（TPK）技术知识（TK）整合技术的学科内容知识（TCK）整合技术的学科教学知识（TPACK）学科内容知识（CK）教学法知识（PK）学科教学知识（PCK）图1 TPACK 交叉模式图6密歇根州立大学的科勒（M.J.Koehle）和米什拉（P.Mishra）针对TPACK给出的定义是：这是一种“整合技术的教师知识的框架”，该框架建立在舒尔曼（L.S.Shulman）的
3、学科教学知识基础之上，并加入了技术知识，它是“学科内容，教学法和技术”这三种知识要素之间的复杂互动，是整合这三种知识而形成的一种新知识形式5，如图1所示。笔者查阅我国已有的关于TPACK的研究，发现对在职教师TPACK关注度较高，而对地方院校师范生TPACK的研究寥寥无几。师范生是未来教师的预备军，师范生将承担中小学的教学工作，关系着教学的质量。因此，本研究对安徽省地方院校大二师范生的TPACK（整合技术的学科教学知识能力）现状及影响因素进行调查，以期为后续教育信息化改革与发展提供参考。二、研究设计（一）研究方法本研究采用问卷调查法与访谈法收集数据，并通过SPSS25.0统计软件进行分析，主要
4、包括描述性统计、相关性分析、多元回归分析等。（二）研究对象本研究选取安徽省某地方院校的大二师范生作为研究对象，并根据性别和专业特征进行分层抽样，使样本具有一定代表性。本研究发放电子问卷223份，剔除无效问卷后，共获得有效问卷211份，有效率为94.62%。在性别方面，男生占比21%，女生占比79%。在专业方面，教育技术学占比29%，学前教育占比27%，小学教育占比23%，特殊教育占比21%。根据表1分析结果可以看出数值特征，反映本次被调查对象的分布情况，根据各个变量的频率分析结果可看出，分布基本满足抽样调查的要求。表1 研究对象基本信息变量选项频率百分比性别男4421%女16779%专业教育技
5、术学6129%学前教育5827%小学教育4823%特殊教育4421%（三）调查问卷根据 基于TPACK的师范生教育技术能力结构体系调查 编写的 地方院校师范生TPACK测试量表中关于TPACK现状的调查共计27道单项选择题7，采地方院校师范生 TPACK 现状调查研究邢燕（安庆师范大学教师教育学院，安徽安庆 246052）摘 要：为研究地方院校教育师范生TPACK现状,笔者对223名地方院校大二师范生TPACK现状进行调查，并用SPSS25.0进行统计分析，结果表示：地方院校师范生的TPACK总体水平偏低,其中技术知识TK水平欠佳，整合技术的教学法知识TPK水平发展对其TPACK发展影响最大。
6、对此结果，分析TPACK现状影响因素。关键词：地方院校；师范生；TPACK第 23 期(总第 797 期)科学咨询 本刊特稿 5用李克特5点计分，从非常符合到非常不符合，分别计分5-1分，如表2所示，其中TK维度为T1-T5题，CK维度为T6-T8题，PK维度为T9-T12题，PCK维度为T13-T16题，TCK维度为T17-T19题，TPK维度为T20-T23题，TPACK维度为T24-T27题。表 2 TPACK 问卷的因子与示例题目因子题目数示例题目TK5您能及时了解并学习最新的新技术，并将其与教学结合CK3您熟悉未来所教科目的内容知识和要求PK4您能在不同的学习情境下使用不同的教学方法
7、PCK4您能根据特定的教学内容，选择合理的教学方法TCK3您可以熟练地掌握用于未来所教学科的技术TPK4您能用技术提升课堂教学方法的成效TPACK4您能根据所学过的教学策略和方法，将学科内容、教学方法和技术整合到一起（四）信效度检验结果计算TPACK各因子信度系数用以检验调查问卷内部一致性信度。其中TK=0.880，CK=0.923，PK=0.934，PCK=0.942，TCK=0.895，TPK=0.938，TPACK=0.944，标准化后的介于0.880到0.944之间，总问卷信度为0.977，表明该调查问卷具有较高的内在信度，可以较准确地反映出研究对象的TPACK水平。经KMO和巴特利特
8、球形度检验，本次检验的显著性无限接近于0，拒绝原假设，KMO=0.9580.8，故该问卷具有良好的效度。三、研究结果与分析（一）TPACK 总体水平从调查结果来看，师范生的TPACK各因子均值由高到低依次排序为：TPKPCK/PKTPACKTCKCKTK。其中，技术知识TK最低，仅有2.87，表现最好的整合技术的教学法知识TPK也仅为3.15，未超过3.5（满分为5），见表 3，说明师范生 TPACK 知识总体水平较低。其中，学科知识CK与整合技术的学科知识TCK均在3.0左右，水平一般，地方院校师范生TPACK知识水平尚有较大提升空间。表 3 TPACK 各因子描述统计量因子N均值标准差TK
9、2112.870.741CK2112.960.734PK2113.120.715PCK2113.120.664TCK2113.050.673TPK2113.140.650 TPACK2113.10 0.651（二）各因子水平差异分析本次调查结果显示，技术知识TK较低是因为地方师范生生源基础薄弱，基础教育阶段的地区经济文化条件有限，信息技术发展落后，教学资源匮乏，专业知识水平基础薄弱。此外，PCK、TCK和TPACK均值分别是3.12、3.05 和 3.10，由此说明地方院校师范生在与CK整合知识方面水平不高。学科专业基础知识掌握得不扎实，导致在处理相对复杂的信息技术与学科教学融合、教学法与学科
10、教学融合时会有一定难度。TPACK各维度中最高的TPK为3.14，其原因可能是地方院校师范生经常接触电子设备，在网络信息技术的使用方面有较强的可控性，对技术辅助教学具有一定的掌握和兴趣。但他们在实际操作中大多只是单一地将信息技术应用于教学，处于仅掌握了基础的硬软件知识和操作技能的水平。（三）相关性分析根据表4的统计数据，分析出地方院校师范生TPACK中各维度的相关性，说明各变量在99%的显著性水平上均存在显著性的相关性，且相关系数均大于0，故为正相关关系。且TPK与TPACK的相关性最为显著，TK与TPACK相关性显著最低。表 4 各维度相关性分析变量TKCKPKPCKTCKTPKTPACKT
11、K1CK.720*1PK.622*.713*1PCK.622*.669*.861*1TCK.638*.660*.789*.838*1TPK.615*.615*.736*.852*.834*1TPACK.580*.658*.766*.845*.838*.896*1*在 0.01 级别（双尾），相关性显著。（四）各专业师范生 TPACK 水平差异分析根据表5单因素方差分析结果可以看出，在7个维度中，只有TCK在专业上不存在差异，TK显著性检验结果为0.003，CK显著性检验结果为0.019，PK显著性检验结果为0.026，PCK显著性检验结果为0.035，TPK显著性检验结果为0.038，TPAC
12、K显著性检验结果为0.003，都是明显小于0.05的。根据多重比较的结果可以看出，在TK维度来看，教育技术学大于学前教育，小学教育大于学前教育，特殊教育大于学前教育；在CK维度来看，小学教育大于教育技术学，特殊教育大于教育技术学，特殊教育大于学前教育；在PK维度来看，小学教育大于教育技术学；在PCK维度来看，小学教育大于教育技术学，特殊教育大于教育技术学；在TPK维度来看，特殊教育大于教育技术学；在TPACK维度来看，小学教育大于教育技术学，特殊教育大于教育技术学。本刊特稿 科学咨询 第 23 期(总第 797 期)6表 5 各因子在专业上的差异分析结果变量个案数平均值标准偏差Fsig多重比较
13、TK教育技术学612.960.6854.928 0.003 12，32，42学前教育582.570.697小学教育482.960.809特殊教育443.050.697CK教育技术学612.790.7633.401 0.019 31，41，42学前教育582.850.710小学教育483.130.726特殊教育443.140.672PK教育技术学612.910.7563.152 0.02631学前教育583.150.727小学教育483.320.672特殊教育443.160.633PCK教育技术学612.930.7282.924 0.035 31，41学前教育583.120.666小学教育483
14、.280.615特殊教育443.220.572TCK教育技术学612.930.6991.310 0.272/学前教育583.00 0.688小学教育483.130.659特殊教育443.160.620TPK教育技术学612.980.6562.851 0.03841学前教育583.130.637小学教育483.180.637特殊教育443.340.629TPACK教育技术学612.860.6754.926 0.003 31，41学前教育583.10 0.625小学教育483.270.599特殊教育443.240.623注：其中1代表教育技术学，2代表学前教育，3代表小学教育，4代表特殊教育（五）
15、多元回归分析为了进一步研究地方院校师范生 CK、PK、TK、PCK、TPK 和TCK对TPACK知识水平的影响，将TPACK作为因变量，CK、PK、TK、PCK、TPK和TCK 6个因子作为自变量，使用逐步回归分析方法，获得TPACK预测变量为TCK、TPK、PK、TK、PCK、CK，分析结果见表。从表6可以看出，6个因子与TPACK 的多元相关系数为0.921，回归模型误差均方和的估计标准误差为0.25784，R2更改量为0.843，R2=0.848，表示模型引入的自变量TK、CK、PK、PCK、TCK和TPK可解释TPACK知识水平的84.8%。表 6 模型摘要b模型RR 方 调整后 R
16、方标准估算的错误 德宾-沃森1.921a.848.843.257841.814a.预测变量：(常量),PCK,TK,CK,TCK,TPK,PKb.因变量：TPACK对回归模型的方差进行分析，可以检验回归模型整体解释变异量是否显著，由表7可知，变异量显著性检验的F值为189.182，且显著性检验P0.001，明显小于0.05的显著水平，证明回归模型整体解释变异量达到显著水平，该模型可用于检验自变量对因变量的影响。表7 ANOVAa模型平方和自由度均方F显著性1回归75.460612.577189.182.000b残差13.562204.066总计89.022210a.因变量：TPACKb.预测变量：(常量)，PCK，TK，CK，TCK，TPK，PK根据分析数据表8得出线性回归方程：TPACK=0.107+0.571TPK+0.182TCK+0.125PCK+0.055PK-0.085TK。各因子对TPACK的影响强度从大到小顺序：TPKTCKPCKCKPKTK。进一步对回归结果分析发现，整合技术的教学法知识，整合技术的学科内容知识、学科教学知识、学科内容知识、教学法知识的提升均会使地方院
