高校教師智慧教學勝任力結構模型構建與應用研究

郝兆杰 黃亞歌 韓聰 孫仲娜

（1.河南大學 a.教育學部；b.外語教研部，河南 開封 475001；2.華北水利水電大學 信息工程學院，河南 鄭州 450046；）

一、問題的提出

智慧教育是教育信息化的高端形態，是依托人工智能、物聯網等新一代信息技術所打造的物聯化、智能化、感知化、泛在化的教育信息生態系統?！吨袊逃F代化2035》指出，要加快信息時代教育變革，建設智能化校園。《關于推進教育新型基礎設施建設構建高質量教育支撐體系的指導意見》將建立“智慧校園新型基礎設施”作為推動教育數字轉型的重要方向。智慧教學環境功能的有效發揮，很大程度上依賴于教師的智慧教學勝任力。在本研究中，智慧教學勝任力是指教師在智慧環境中從事教學活動所需具備的素質能力特征，是教師知識、技能、個人特征、態度與價值觀等的總體體現。

圍繞智慧環境下的教師教學能力，業界已經有一定的研究基礎。在國內，祝智庭等人[1]參照TPACK 思維框架，指出智慧環境中教師應具有先進理念、數據素養、終身學習能力等能力特征。楊鑫等人[2]從“設計問題邏輯，構建情境背景，適時對話評價，實現適恰干預”等維度構建教師的智慧教學能力框架等。在國外，學者通常用“教育技術能力”“數字能力”來表征該能力范疇，如國際教育技術協會（ISTE）在《教育者教育技術能力標準》中，將教師的角色概括為學習者、領導者、合作者、設計者、促進者、分析師等[3]。經濟合作與發展組織（OECD）注重數字教育戰略，強調未來教師專業發展要注重數字能力——在數字世界中的學習技能、工作技能及社交技能等[4]。

勝任力是一種指向具體職業、領域、崗位或情景的關鍵性、高級別的能力，具有綜合性、競爭性、必備性[5]。構建不同行業、崗位的勝任力模型，可為員工自我發展、績效評估、選聘與培訓提供參考[6]。教師勝任力模型亦具備此種功能，不少學者圍繞其展開研究。如郝兆杰等人[7]構建了高校教師翻轉課堂教學勝任力模型，于楊等人[8]構建了新工科教師勝任力模型。對于智慧教學勝任力的研究成果不多，其中較有代表性的是趙忠君等人[9]構建的包括5 個一級指標、15 項教師勝任要素的智慧教學勝任力模型。從模型構建的方法來看，常用的方法有問卷調查法、文獻研究法、專家小組討論法、情境法、行為事件訪談法、德爾斐法等。

綜上可知，現有關于智慧環境下教師能力的研究，要么從宏觀層面分析教師能力向度，要么從中觀角度討論教師角色轉變，實踐價值更強的微觀層面的教師能力結構研究并不多見。雖有學者構建了智慧環境下教師的勝任力模型，但勝任力因子的完備性、分類的合理性、模型的穩定性、研究方法的多元性均需要進一步完善。如將本應包括智慧教學設計、智慧教學環境使用、智慧教學課堂實施、智慧教學評價、智慧教學反思的智慧教學能力分解成“智慧環境使用與構建、教學組織、評價與反饋、教學提升”4 個一級指標，且與“智慧教學理念與動機”同級并列，層級分類不夠清晰；把“智慧教學設計”作為“教學組織”的二級指標，與“個性化教學能力”“教學效果評價能力”等其他二級指標并列，降低了教學設計在教學過程中全局性、系統性的統御作用；把“專業知識水平”放在“教學組織”下作為二級指標，歸類的合理性值得商榷，同時也導致該勝任力模型對教師專業知識、智慧教學知識、教育教學知識的體現不夠。另外，“個性化教學能力”與“智慧課堂教學能力”的邊界是否清晰，老師是否需要具備“構建智慧學習平臺”的能力等也值得商討；在方法層面，綜合運用行為事件法、扎根理論構建智慧教學勝任力，整體尚可，但缺乏對模型穩定性的進一步驗證等。為此，我們開展了本項研究，力圖構建一個更為清晰、合理、穩定的智慧教學勝任力模型。

二、高校教師智慧教學勝任力結構模型初步構建及修訂

（一） 智慧教學勝任力模型初建

以“教師勝任力”“教學勝任力”“勝任力模型”并含“高校”為主題詞，在中國知網中的中文核心期刊、CSSCI 期刊論文及碩博論文數據庫中檢索，剔除研究綜述類、現狀調查類及高校領導勝任力、輔導員勝任力等文獻后，共得到有效文獻26 篇。在通讀文獻的基礎上，運用定性數據分析軟件，共析出一級節點16 個；經過探究、挖掘節點的概念內涵，再進行歸納、剔除內容重復或意義交叉的編碼，萃取出頻率高于3 的子節點60 個。通過對一級節點和子節點進行主軸編碼，共得到5 個主范疇和25 個子范疇。如表1 所示。

表1 高校教師傳統教學勝任力節點要素

以“教師勝任力”或“教學勝任力”并含“信息化”“智慧教育”“智慧”等為主題詞，基于與上文相同的數據庫檢索源，共得到有效論文7 篇?；谕瑯拥木幋a分析，剔除掉與傳統教學勝任力節點要素具有相同或意義相近的指標，結合智慧教育特征進行編碼分析，通過主軸編碼，最終得到3 個主范疇和15 個子范疇，如表2 所示（見下頁）。

將表1 和表2 的節點要素相融合，融合后的一級指標為人格特質、知識素養、態度與價值觀、信息素養、智慧教學能力；經剔除重復節點、合并相近節點，最終形成包含三級指標體系的智慧教學勝任力初步模型。

（二）專家調研及模型修訂

為了確保模型結構科學合理，研究運用德爾斐法開展專家咨詢，借助專家智慧對勝任力模型進行修訂。

1．專家咨詢問卷的編制

基于“高校教師智慧教學勝任力初始模型”，編制專家咨詢問卷。問卷設計 “合適”“建議修改”“建議刪除”3 級評判選項，賦分依次為3、2、1；設置“修改意見”模塊，便于征集專家的具體修改意見或建議。

2．咨詢專家的確定

咨詢專家對模型的科學性具有重要影響。本研究的咨詢專家包括3 類：教師能力研究專家、智慧教學研究專家、智慧教學實踐專家。教師能力研究專家、智慧教學研究專家分別指在教學能力領域和智慧教學領域具有較高學術造詣的學者，智慧教學實踐專家指智慧教學效果優秀的一線教師。前兩類專家通過中國知網檢索，并依據其學術影響進行確定；第三類專家選擇在H 省課堂教學創新大賽（在智慧教學環境中進行）上獲得省級特等獎的一線教師。最終確定20 名專家，分布在河南、江西、江蘇、山東、上海、吉林等不同?。ㄖ陛犑校?。

3．咨詢問卷的發放

咨詢共進行兩輪。第一輪通過微信、電子郵箱等方式發放20 份，共收回有效問卷16 份，3 類專家人數依次為7、6、3?；诘谝惠唽＜乙庖?，通過增、刪、改，對原有模型指標進行調整，形成第二輪專家咨詢問卷。第二輪咨詢問卷面向第一輪反饋專家發放，共發放16份，最終回收有效問卷13 份，3 類專家人數依次為5、5、3。積極系數在一定程度上反映專家對被咨詢領域的態度，達到50%以上方可作為分析依據[10]。經統計，本研究中兩輪專家的積極系數分別為80%（16/20）、81.3%(13/16)，專家反饋可作為研究分析的重要依據。

4．專家咨詢結果分析

均值（M）、標準差（SD）、變異系數（CV）被用來檢驗研究項目各項數據的集中程度，其中，M值越高，表明專家認同程度愈高，反之則愈低；SD、CV值越低，表明專家一致性越高、意見越集中，反之則愈低。本研究設置M≥2.7（3 分量表的90%等級值）為指標保留的參考標準，介于2.4 ～2.7 之間則“修改”，小于2.4則“刪除”；對于CV值的處理方法是：小于0.25 則保留，介于0.25 ～0.3 之間則“修改”，大于0.3 則“刪除”。在此標準下，結合專家文字意見綜合研判指標去留。

（1）第一輪專家咨詢結果分析

統計第一輪專家意見可知，在18 項二級指標中，11 項符合保留標準，6 項處于修改區間，1 項（智慧教學融合能力，2.37）未達到2.4；在其變異系數中，有1項（教學組織調控能力，0.258）略高于修改標準值，1項（智慧教學課程融合能力，0.303）高于刪除值。對于三級指標，有23 項均值高于保留標準，21 項均值處在修改區間，1 項（設備維護，2.38）未達到2.4；在其變異系數中，1 項（設備維護，0.338)高于刪除值，5 項介于修改區間，其中，3 項（自我監控、自我反思、課堂領導力，均為0.299）明顯高于修改標準，2 項(綜合性評價、0.253，營造課堂氛圍、 0.258)略微高于修改標準。

綜合統計指標和專家反饋意見，做出如下修訂：

對于人格特質，二級指標統計值處于修改區間，三級指標則可保留。但有5 名專家提出修改意見，認為“二級指標中的自我特質與人際特質，其概念與解釋性要素描述過于抽象，不夠具體，需要更為具體的詞匯進行表述”，三級指標中“意志力”的描述性解釋亦不夠明確。受此啟發，立足人格特質旨在表征智慧教育環境下教師核心特征的設定意圖，將一級指標“人格特質”改為“智慧教師特質”，以使此指標更具象化，并結合智慧教學和21 世紀技能重新確立其二級、三級指標[11-12]。

對于知識素養，二級指標“科學與人文素養”及其對應的三級指標均須修改完善。專家反饋意見為“科學與人文素養這一術語過于泛化，與智慧教學耦合度不高，建議修改或刪除”；另有專家認為“教育知識”的表述不夠合理，建議改為“教育學知識”。最為關鍵的是，有3 名專家認為知識素養類別的劃分缺乏依據。綜合考慮專家意見，將知識素養改為“智慧教學知識”，并依據TPACK 教師能力框架，將二級指標改為“整合技術的學科內容知識”“整合技術的教育教學知識”，三級指標亦相應修改。

對于態度與價值觀，專家主要用文字反饋意見或建議，具體包括“創新精神是否屬于職業態度？職業情感與智慧教學是否有直接關系？進取意識是否包含職業態度？成就是指學生成績還是指教師個人職業成就？”等。綜合考慮專家意見，將該指標并入“智慧教師特質”，重新進行規劃。

對于信息素養，專家指出，“當前5 個二級指標的分類標準不夠統一”“三級指標‘設備維護’不應是教師必備能力，設備維護應由信息化辦公室或供應廠商來負責”“智能設備窄化了智慧教育環境中設備使用的內涵”“信息管理不是教師必備的勝任力”等。綜合考慮專家意見，結合“信息素養”對智慧教學的基礎性、獨特性支撐作用，將其并入“智慧教師特質”，并修改、刪減相應指標。

對于智慧教學能力，從得分統計來看，有3 項二級指標達到保留標準，1 項需修改，1 項需刪除。專家意見主要包括：“智慧教學設計能力的三級指標缺乏對教學目標的關注”，“自我監控、自我反思與該維度的其他3 項指標不在一個層面上”，“智慧教學實施、智慧教學組織調控能力和課程融合能力同屬實施范疇，建議整合為一個維度”。除此之外，專家還認為，“指標過于瑣細，建議減少指標數量，提高抽象概括程度”，指標的“智慧性”特征不夠明顯，與一般性教學能力區分不大，應體現“智慧”特征等。綜合專家意見，筆者重新修訂了本模塊的指標體系，一級指標命名為“智慧教學能力”，二級指標分為“智慧教學設計能力、智慧教學實施能力、智慧教學評價能力”，三級指標亦相應修改。

（2）第二輪專家咨詢結果分析

統計第二輪專家咨詢結果可知，在二級指標中，除去“職業生活”略低于2.7，其余均高于保留參考標準。結合“職業生活這一表述不具備學術性”等專家文字意見，將其修改為“職業素養”，同時亦采納專家建議，將“學習與創新”改為“批判與合作”。對于三級指標，雖有5 項指標未達到2.7，但已非常接近保留標準值。結合各指標項的CV值（均小于0.25）可以研判，經過第一輪修正，專家對模型整體認可度高，且意見集中。為便于后續檢驗修正，特為三級指標進行編碼。

三、高校教師智慧教學勝任力模型檢驗與修正

（一）調查問卷的設計與回收

為進一步提升模型的穩定性，設計“高校教師智慧教學勝任力結構模型調查問卷”，基于調研數據進行模型檢驗與修正。問卷采用李克特5 級量表，基本信息部分包括性別、年齡、學科門類、最高學歷、教齡、使用經驗、培訓建議等；主體內容部分共26 項，各題項與模型三級指標一致。調查對象為具有較高智慧教學能力的高校老師（被選拔參加H 省省級課堂教學創新大賽人員）。問卷通過線上與線下相結合的方式發放，共回收有效問卷131 份，有效問卷數/題項=131/26 ≥5，符合數據分析標準。

（二）信效度檢驗

1．問卷效度檢驗

問卷效度檢驗包括兩部分：數據是否適合開展因子分析、提取的因子解釋力能否可接受。運用統計分析軟件對131 份有效問卷分析發現，抽樣適合性檢驗KMO值、巴特利特球形檢驗（Bartlett）顯著度分別為0.882 和0.000，表明數據滿足開展因子分析的標準；提取的6 個因子經旋轉后累積方差貢獻率為60.986%，大于60%，表明因子解釋力可接受。

2．問卷信度檢驗

為檢驗調查問卷的可靠性，利用SPSS 實施信度檢驗。經檢驗，總問卷、智慧教學知識、智慧教學能力、智慧教師特質的Cronbachα 信度系數分別為0.927、0.839、0.886、0.745，均大于0.7，說明各維度量表具有較好信度。

（三）結構方程模型檢驗

1．初始結構方程模型建立

將根據專家意見和調查問卷修正后的高校教師智慧教學勝任力模型轉換為初始結構方程模型。在該模型中，外因潛在變量3 項，觀察變量26 項。外因潛在變量包含智慧教學知識、智慧教學能力、智慧教師特質，其中，智慧教學知識構面包含6 個觀察變量，智慧教學能力構面包含12 個觀察變量，智慧教師特質構面包含8 個觀察變量。

2．結構方程模型擬合度檢驗

初始結構方程模型構建后，需進行擬合度檢驗，即通過對模型求解以估計模型的各項參數。模型擬合度檢驗結果如表3 所示。從數據擬合度指數看，χ2/df、RMSEA分別為1.573 和0.066，符合模型適配標準，但SRMR、TLI、CFI未達標準值。綜合研判可知，初始假設模型內在質量整體良好，但個別變量契合度略差，需要進行模型修正。

表3 擬合度檢驗結果值

3．結構方程模型修正

模型共進行4 次修正。第一次修正和調整的依據，是分析各觀察變量的因子載荷量，小于0.5 則考慮刪除。第二、三、四次模型修正和調整則依據結構方程軟件Mplus 分析后所預設的修改指標進行。本研究設置Mplus 修正指標的卡方值變化量（M.I.）為10，即修正指標的卡方值變化量大于10 才會呈現出來，呈現結果如表4 所示。需要說明的是，每次修正后重新分析數據時，Mplus 會更新待修正指標，表4 為每次修正后待修正指標的集合。

表4 修正后卡方值變化量＞10 的待修正指標

第一次修正時刪除XC2、XC4兩項觀察變量，刪除后，χ2降為419.203；χ2/df=1.684＜3；RMSEA=0.072＜0.08，有所升高，但仍滿足適配標準；而SRMR、TLI、CFI仍未達到適配標準值，需進一步修正。第二次修正時刪除JY3、XK3，卡方值降低為335.687；χ2/df有所降低；RMSEA 符合標準；SRMR（0.053）趨近于標準值；TLI、CFI分別為0.865、0.879，有所上升，仍未達到適配標準值。第三次修正時刪除PJ3，χ2、χ2/df、RMSEA均符合適配標準，且呈下降趨勢；SRMR降為0.047，符合標準；TLI、CFI分別上升為0.871、0.886，趨近于標準值。第四次修正時刪除SJ4，χ2、χ2/df、RMSEA均符合適配標準，且呈下降趨勢；SRMR相比第三次修正，符合適配標準且維持不變；TLI的值上升為0.911，符合適配標準；CFI的值上升為0.899，已非常趨近適配標準值。四次修正參數估計值如表5（見下頁）所示。結合四次修正，最終確定高校教師智慧教學勝任力結構模型。

表5 四次修正參數估計值

（四）修正后高校教師智慧教學勝任力模型

修正后的智慧教育環境下高校教師教學勝任力結構模型共包含3 項一級指標、8 項二級指標、20 項三級指標，如表6 所示（見下頁）。

表6 高校教師智慧教學勝任力模型

與趙忠君等人[9]的研究相比，本模型從“知識、能力、特質”三個一級指標構建的智慧教學勝任力指標體系，更契合教學能力結構習慣和認知習慣，要素層級及邏輯更為合理、清晰，構成及呈現方式亦簡潔、明了，在一定程度上規避了“勝任力層級邏輯欠合理、超越應用層抬高智慧教學門檻（智慧學習平臺構建能力）、勝任力命名欠規范”等問題。

四、 高校教師智慧教學勝任力提升路徑

智慧教學勝任力模型提供了教師智慧教學能力發展與評估框架，智慧教學能力提升則是一項系統工程，可從智慧環境建設、教師培訓、制度設計3 個方面一體化構建其提升路徑。

（一）擴大覆蓋率：以智慧教室的數量提升帶動教師應用群體

教學基礎設施是實施智慧教學的物質基礎。當前絕大多數高校建有智慧教室，但只有極少數高校實現了教室100%智慧化改造升級，大多數高校智慧教室建設數量多為幾間到幾十間不等，覆蓋率相對較低。因數量有限，作為稀缺資源的智慧教室要么作為教學競賽、教師培訓、觀摩課等專項教室，要么需要預約申請，較難像傳統教室那樣便捷地使用，導致能夠在智慧教學環境中常態化授課的老師占比常不足5%。一項調查研究結果顯示，69.2%的老師認為“智慧教室數量少，預約難”是影響使用的首要因素, “智慧教室的數量與學校教師的數量比例嚴重失衡”“智慧教室使用人員范圍小”等是智慧教育推進中必須直面的問題[13]。

根據創新推廣理論可知，“早期采納者”占比只有達到 5%～15%后，技術的采納過程才進入快速增長階段。擴大教師應用群體覆蓋面將會正向影響教師智慧教學能力提升。因此，高校應以“新基建”為契機，加大對現有教學環境的升級改造，擴大智慧教室的覆蓋率，提高教師的應用機會和便捷度，以物質基礎的改善帶動教師智慧教學能力的提升。智慧教學環境升級改造可結合學校財政投入情況，本著節約、實用、前瞻的原則，實施“硬智慧環境”和“軟智慧環境”兩套方案?！坝仓腔郗h境”是指通過對教室設施的實體化改造，以前瞻性思維引入智能分析、語音識別、表情識別、人機互動等技術。此類建設方案適合經費相對充裕的高校?！败浿腔郗h境”是指在原來多媒體教室的基礎上，通過安裝智慧化教學工具、引入智慧教育資源等方式部分地實現教學的“智慧性”。此種建設方案以軟件、工具、資源的功能性替代“硬件設施”，可彌補學校經費不足之短板，亦可作為過渡，引導教師逐步掌握智慧化工具，為智慧教學能力提升奠定基礎。

（二）優化培訓：構建“精準診斷、夯實認知、優化考核、螺旋提升”的培訓體系

智慧教學環境功能有效發揮的底層邏輯是教師智慧教學能力的提升，因此，高校應將智慧環境建設與教師智慧教學能力提升聯動發展，采取諸多措施及時彌補教師能力短板。其一，精準診斷，靶向設計?；谥腔劢虒W勝任力模型研制診斷工具，培訓之前開展診斷，精準把脈智慧教學能力短板，厘定培訓需求，錨定培訓重點，分層分類、精準設計培訓課程和培訓內容。其二，明辨“智慧”，夯實認知。智慧教學知識是智慧教學勝任力的基礎，針對智慧教育語境中對“智慧”的多元理解及認知爭議，培訓時須以“‘器’‘道’雙用、 ‘技’‘教’合流，運用人的智慧和物的智能培育生命智慧”等智慧教育觀為認知起點，幫助教師重塑對“智慧”的認知，以糾偏技術立場，回歸智慧教育的本質[14]。其三，優化考核，促進“轉換”。除采用專家引領、學員實操、案例展示、教學觀摩等培訓方式，突破傳統理論講座式培訓之外，還應該優化培訓考核體系，以智慧教學設計、智慧工具應用、智慧教學實錄、智慧教學評價設計方案等作為培訓績效評估依據，引導參訓者從“概念認知”向“實踐應用”轉換。另外，構建學習共同體有利于實現團體進步，因此，應鼓勵教師組建“實踐共同體”，在群體實踐中切實提升智慧教學能力[15]。其四，迭代優化，螺旋提升。教師智慧教學勝任力體系內容豐富，再加上智慧教學環境不斷升級改造，因此，智慧教學能力提升絕非一場報告、一次培訓所能解決的，需要迭代優化培訓方案，反復、持續、多次地開展培訓，促進教師智慧教學能力螺旋提升。

（三）制度牽引：一體化設置智慧教學工程項目

制度改革是撬動高等教育改革最有效的杠桿。除精準提升教師智慧能力之外，還需要改革制度體系來激勵教師開展持續化的、高質量的智慧教學實踐。因此，對于各級教育行政部門（含校級教學管理部門）而言，一體化設置智慧教學工程項目就必不可少，如設立智慧教學技能競賽、智慧教學案例設計大賽、智慧教學改革與實踐項目、智慧課程建設、智慧教學榮譽體系、智慧教學團隊、智慧教學實驗項目等，通過一體化設計智慧教學工程項目，引導教師聚焦智慧教學，實現教學手段升級，不斷提升智慧教學的深度與效度，達成“轉識成智”的人才培養愿景，促進高等教育高質量發展。