中小學教師在線教學勝任力模型構建與應用

摘要：隨著教育數字化進程的推進，學校教育越來越多的融入“在線教學”的元素，混合教學的形態已逐步形成，因而亟需一批能勝任在線教學的中小學教師。基于此，該研究通過對25名有30課時以上在線教學實踐經歷的中小學教師的行為事件訪談及訪談文本數據的編碼與分析，構建了中小學教師在線教學勝任力初始模型；并基于對23個區（縣）4378位一線中小學教師的問卷調查及調查數據的因子分析、擬合度分析和權重分析，對模型進行了驗證和完善，形成了包含知識特征、技術特征、教學特征、管理特征、成就特征和個人特質共6個核心類屬和29個特征項的中小學教師在線教學勝任力模型。同時，從教學規范化、教師培訓和教學評價三方面提出了勝任力模型的應用建議。

關鍵詞：在線教學；勝任力；行為事件訪談；中小學教師

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

本文系教育部人文社會科學研究項目“專遞課堂的強交互教學模式創新與實證研究”（項目編號：22YJA880048）階段性研究成果。

一、問題的提出

2022年，教育數字化戰略行動啟動，國家中小學智慧教育平臺上線，數字化資源支持下的教學模式改革持續推動，也促使教與學的環境、課堂結構、教學模式均發生著變化，在線教育與面對面教育雙向融合的學校教育新生態逐步形成[1]，這也對中小學教師提出了新要求，在線教學也成為了一線教師的常態工作之一。

然而，中小學教師在線教學實踐的規范性還有待提升。在面對在線教學環境時，表現出對在線教學理解偏差，包括把在線教學等同于直播/錄播教學，或將面對面教學“照搬”到網絡上，線下教學“線上化”等。趙軍等對3107名中小學教師的在線教學實踐調查發現，教師實踐中最關心的仍是在線教學平臺操作和資源應用，對在線教學的認知和適應力整體僅處于中等水平，且城鄉差異大[2]。

同時，中小學教師培養的職前與職后階段，均缺少系統化的在線教學能力培養環節。職前階段，師范生培養方案中設置了“教育學基礎”“多媒體技術與應用”等課程，教育見習、實習等環節，但均是離散性的關注教學法，或關注資源制作工具、學科工具的應用等；而對在線環境中教學活動設計、教學策略選擇、教學評價設計等方面的能力重視不足。職后階段，中小學一線教師的在線教學相關培訓中，仍存在“技能主義”傾向的現象。極少關注在線教學過程中所需的多元能力，例如學習活動組織、交互設計、基于數據的學情分析等。付衛東對全國7111名受訪教師的調查發現，有77.89%的教師均接受了來自學校或者區域的培訓，但培訓的內容，要么過于理論化，難以實踐落地，要么過于技術化，認為學會了教學軟件工具使用就能做好在線教學[3]。

另外，對教師在線教學的能力衡量、績效評價的科學性不足。不少學校或區域，仍僅以學生考試成績來評價在線教學的績效；而未考慮在線教學過程中合理的活動設計、協作學習、有效交互實現的學生多元智能發展，缺乏科學的評價工具。

因此，為解決中小學教師在線教學規范化、在線教學培訓系統化、在線教學評價科學化等方面的問題，有必要利用科學的方法，構建在線教學勝任力模型，為中小學教師隊伍建設提供有力的支持，為在線教學的規范化、在線教學培訓系統化和在線教學評價科學化提供依據。那么，如何科學構建在線教學勝任力模型呢？本研究通過對25名有30課時以上在線教學實踐經歷的中小學一線教師的行為事件訪談文本編碼與分析，以及來自23個區（縣）4378位一線中小學教師的問卷調查、因子和權重分析，構建了中小學教師在線教學勝任力模型。

二、相關研究綜述

勝任力（Competence）不止是一種能力，更是從事某一工作的資格或先決條件。在具體的工作情境中，相比于“能力”“素養”等概念，更指向全面的綜合能力而非基礎性問題解決，不僅包括外顯的知識與技能，也包括內隱的特質、品質、價值觀和動機等。正因如此，教師在具體工作或崗位情境下的勝任力模型越來越受到研究者的重視。

（一）中小學教師勝任力相關研究綜述

勝任力的研究源于工業革命后的社會分工不斷細化，已滲透到管理學、經濟學和教育學等各個領域。1973年McClelland提出了“勝任力”這一概念，界定為“與工作績效或過程中重要成果直接相聯系的知識、技能、能力、特質或動機”[4]。在此基礎上Spencer提出了勝任力的經典理論模型——“冰山模型”，認為在冰面之上，是看得見的表層特征，包括技能、知識，易習得，易改變；而冰面之下的，是看不見的深層次勝任特征，如自我概念、社會角色、動機等，對于行為和表現起著決定性作用[5]。

隨之在教育領域的應用，已有不少學者開展了教師勝任力的相關研究。例如，Artzt針對德國課堂合作學習提出了包括課程規劃、情境監控、互動維持、小組合作鞏固、反思勝任力的教師勝任力框架[6]；Richey針對教學設計提出了包括職業基礎能力、計劃與分析、設計與開發、實施與管理共4個維度19項勝任特征的教師勝任力模型[7]。另外，一些國家和組織也為促進教師專業發展而提出了相關的模型。如UNESCO從政策、課程和評估、教學法、技術的使用、學校組織和管理以及教師職業發展六個方面制定了教師ICT能力標準[8]。

國內學者也針對不同學段、崗位或教學場景展開了教師勝任力研究。如徐建平運用行為事件訪談，通過對31名中小學教師敘述的180個關鍵事件的主題分析和行為編碼，構建了包括11項鑒別性勝任特征和11項基準性勝任特征的中小學教師勝任力模型[9]。羅小蘭對28名中學教師進行訪談并輔以開放性問卷，構建了包括9個勝任力特征群的中學教師勝任力模型[10]。袁柯曼構建了包括家校合作知識與技能、態度與價值觀、個性與成就動機共三個層面的中小學教師家校合作勝任力模型[11]。

（二）教師在線教學勝任力相關研究綜述

國外有關“在線教學勝任力”的研究主要分為兩類。一類是遠程或網絡教學的勝任力研究，基本范式是先提出教師在遠程或者網絡環境下教學，應扮演何種角色，然后根據角色提出應具備的能力素質，及相應的任務。例如，Elizabeth認為在遠程教育系統中教育人員應扮演主講教師、教學設計人員、評價專家等11種角色，并具備計劃技能、協作能力、反饋技能、遠程教育領域知識等10項能力[12]。另一類是官方標準或框架。例如，《歐盟教師數字勝任力框架》提出了包含專業化參與、數字化資源、教學和學習、評價、賦能學習者、促進學習者共6個域22項能力的教師數字勝任力模型。

國內學者也針對遠程教育、信息化或網絡環境下教師的勝任力展開了相關研究。陳麗對遠程主講教師和輔導教師兩類角色的核心能力進行了探討，明確了兩類教師角色的不同能力要求[13]。顏正恕基于行為事件訪談和層次分析法等，構建了包括6個一級因子和21個二級因子的高校教師MOOC教學勝任力模型[14]。廖宏建通過專家咨詢及關鍵行為事件訪談編碼和統計分析，構建了包含3項基準性勝任特征和13 項鑒別性勝任特征的SPOC混合教學勝任力模型[15]。趙忠君運用33位高校教師的行為事件訪談，及扎根理論方法對訪談內容的編碼，構建出包含5個維度15項勝任特征的智慧學習環境下的高校教師勝任力模型[16]。

由此可見，行為事件訪談法是勝任力模型構建中使用頻率最高，且被證實是最可靠的方法；但在線教學勝任力領域的已有研究，更多關注于在線教學應用與發展較為迅速的高校、開放大學和遠程教育，而較少關注于中小學教師。當前，線上與線下融合教育正廣泛應用于中小學校，而中小學在教學對象、方法、目標上與高校有較大的區別。因此，有必要厘清中小學教師勝任在線教學應具備的素質，培養一批能勝任中小學在線教學的師資隊伍。

三、中小學教師在線教學勝任力模型初構

勝任力模型是個體承擔某特定職業或角色時，所需具備的勝任特征集合[17]，且直接指向具體崗位的卓越目標達成或取得優秀績效。本研究針對在線教學這一具體情境，選取了行為事件訪談法（Behavioral Event Interview，BEI）進行中小學教師在線教學勝任力模型的初構。該方法是一種壓縮時間的行動觀察，讓受訪者詳盡描述職業活動中有效和無效工作的關鍵事例，并經編碼與分析，將其分解為若干具體行為，進而確定某項工作或崗位所需勝任特征，且被諸多研究證實是最有效的勝任力建模方法之一。

（一）訪談設計與實施

1.訪談提綱設計

為更好地引導受訪者描述在某項具體的工作中，最成功和最讓其感到遺憾的事件，以挖掘更深層次的行為細節，本研究借助STAR工具，即從情境（Situation）、任務（Task）、行為（Action）、結果（result）四個方面來設計訪談提綱，具體如表1所示。

2.對象選擇與訪談實施

本研究選擇的受訪對象是有30課時以上在線教學實踐經歷的中小學教師，涉及語文、數學、英語、物理等學科。同時，為提取鑒別性特征項，把受訪者分為了高績效組與普通績效組。在武漢、孝感、荊門、宜昌、十堰等地市的市級“學科帶頭人”“骨干教師”“一師一優課”等活動的部級獲獎者，且職稱為一級或高級的中小學教師中，隨機抽樣了高績效組的受訪對象。在高績效組教師同類學校中隨機選擇1名普通教師列入普通績效組。共訪談高績效組教師13人，平均教齡為16.8年，平均在線教學80.7學時；普通績效組12人，平均教齡9.04年，平均在線教學47.9學時。受訪者事先不知道自己屬于哪個組，屬于單盲設計。

為提高信效度，熟悉訪談提綱和過程，正式訪談前，抽樣了廣東省東莞市某小學的3位老師進行預訪談，對受訪者所反映的難懂的陳述和問題進行了修正。正式訪談則在湖北省電教館組織的四次教師培訓期間完成。訪談中，主要依據訪談提綱，引導受訪者按照合適的順序敘述在線教學實踐中三件成功和遺憾的關鍵事件。訪談后，利用“訊飛聽語”將訪談錄音整理成文本。篩除掉1位因方言問題語音識別失敗，2位與訪談提綱偏頗較大的樣本之后，最終形成22份訪談錄音文本，共計17.8萬字，平均字數為8078字，超過了平均字數八千字這一行為事件訪談數據反映樣本穩定性的標準[18]。

（二）訪談文本內容編碼

訪談文本內容的編碼與分析是基于行為事件訪談得出研究結論的重要過程。編碼過程遵循扎根理論“開放性編碼—主軸編碼—選擇性編碼”的邏輯順序進行。

1.開放式編碼

開放式編碼，是分析、檢視數據并對其進行概念化歸納、比較的過程；目的是從訪談文本資料中發現概念類屬并加以命名。本研究選用NVivo軟件進行開放式編碼，從三個方面設置編碼節點。

第一，從文獻分析所篩選出的與“在線教學勝任力”密切相關的23篇中外文獻中提取，并按照“冰山模型”中的技能與知識、態度與價值觀、特質與動機三個層次進行分類，合并相似或重復項后，形成了由32項備選勝任特征組成的初始集，作為開放式編碼的參考節點。第二，自行創建，借由編碼者對訪談文本中提及的觀點理解，創建能反映文本意義的名字作為節點；第三，見實編碼，從受訪者本身所使用的話語中提取字詞作為編碼節點。

編碼時若出現初始集中沒有的特征項，則直接補充到編碼節點中。初次編碼后復閱文本，核查編碼，確認支持某一歸類編碼的所有現存證據，判斷是否相互交叉或包含。最終對初始集中未出現的“基于學情的個體學習反饋”“基于學情的群體學習反饋”等特征項進行添加，對于在初始集中存在，但訪談中未提及的特征項“遠程即時應變”“批判性思維”等進行了刪除，得到如表2所示的32個開放式編碼節點列表。

2.主軸與選擇性編碼

主軸編碼是借由演繹與歸納，建立概念類屬之間的關系，將主要與次要概念類屬連接起來，形成兩級編碼。選擇性編碼則是通過前兩級編碼發展出的類屬、關系等提煉一個可扼要說明全部現象的“核心類屬”。在這一階段，將開放性編碼所得的32項類屬歸納為知識特征、技術特征、教學特征、管理特征、成就特征、個人特質6個核心類屬，其中前四類對應“冰山模型”中所表征的顯性勝任力；后兩類對應隱性勝任力。在此過程中，將基于學情的個體學習反饋與基于學情的群體學習反饋合并為“基于學情的個體/群體學習反饋”；將“自主學習能力”合并到“自主發展意識”中，得到29個特征項，具體如表3所示。

（三）編碼數據分析

1.信度分析

研究選擇了歸類一致性和編碼信度系數來衡量其信度。歸類一致性（Category Agreement，CA）考慮的是多個編碼者對相同訪談文本內容的編碼歸類的一致性程度，其計算公式為：CA=2S/（T1+T2）[19]。其中S指不同編碼者編碼歸類相同的個數，T1和T2分別表示兩位編碼者的總編碼個數。編碼信度系數（Reliability Coefficient，R）即復合信度，計算公式為：R=（n×CA）/[1+（n-1）×CA][20]。其中n是編碼者人數。

兩組編碼者對22份訪談文本的歸類一致性及編碼信度計算結果如下：歸類一致性CA最大值為0.938，最小值為0.551，編碼信度系數最大值為0.955，最小值為0.711；總體歸類一致性為0.655，編碼信度系數為0.787，表明兩組編碼者的一致性處于較好水平，信度較高，編碼結果可進行進一步的統計分析。

2.鑒別性勝任特征分析

對編碼數據，進一步進行了差異性分析，一方面檢驗編碼的內容效度，另一方面檢驗哪些勝任特征具有鑒別性。因此，選擇了與訪談文本長度相關關系穩定性更好的平均等級分數[21]這一指標，對30個編碼節點進行差異分析，來評估其效度，并探尋出鑒別性勝任特征。

利用SPSS對高績效組和普通績效組受訪教師的各項勝任特征平均等級分數的獨立樣本t檢驗發現：高績效組和普通績效組在融合的知識（t=1.975，p=0.047*）、技術適應（t=3.304，p=0.003***）、協同教學能力（t=3.285，p=0.003**）、基于數據的學情分析（t=2.827，p=0.027*）、在線學習評價（t=2.707，p=0.031**）、學習者保持（t=3.700，p=0.003**）、遠程情緒察覺（t=2.529，p=0.019**）、個體/群體學習反饋（t=3.247，p=0.004**）、共同體思維（t=3.673，p=0.000***）、成就動機（t=4.167，p=0.000***）、教學自我效能（t=4.453，p=0.000***）、溝通力（t=4.246，p=0.000***）共12項勝任特征之間存在差異顯著，即能區分優秀者與普通者，有鑒別性，從而歸為鑒別性勝任力，其他歸為基準性勝任力。

（四）模型初構

結合前述編碼與分析研究結果，形成了包含6個核心類屬29個勝任特征項的中小學教師在線教學勝任力初始模型，如圖1所示。

其中知識特征、技術特征、教學特征、管理特征屬于顯性特征，成就特征和個人特質屬于隱性特征。且包括兩個類別。一類是基準性勝任力，即在線教學中共有的勝任特征，是對在線教學工作的基本要求，共17項；另一類是鑒別性勝任力，即能區分高績效教師和普通績效教師的勝任特征，具有一定的甄別和篩選能力，共12項。

四、中小學教師在線教學勝任力模型的驗證與創新

為彌補上述文獻分析、行為事件訪談等質性研究中研究者觀點和思想對結果解釋的偏差，進一步驗證初始模型，明晰各特征類屬在勝任力模型中的權重分配。本研究采用問卷調查法，在23個區（縣）抽樣了4378位一線中小學教師，實施了更大范圍內的量化研究，對初始模型中的各勝任特征項及其聚合維度，進行了驗證和優化。其中，調查工具中核心變量的量表來源有兩種：一種是已有研究中經過信效度檢驗的成熟量表，根據本研究情境進行修改后引用；另一種是無現成的量表，則根據該特征項在行為事件中的體現及其內涵，進行編制。回收數據中，各維度內部一致性系數（克隆巴赫 Alpha）均大于0.7，信度良好。

（一）結構驗證與模型擬合

為了驗證初始模型中將中小學教師在線教學勝任力分為6個核心類屬29個特征項是否合理，對數據進行了探索性因子分析。首先，KMO和巴列特球形檢驗結果顯示KMO值為0.878，大于0.6，Bartlett球形檢驗值（近似卡方）為8639.971（Sig.=0.000），達到了學者Hair[22]的標準。其次，選擇主成分因子提取法，以最大方差變異法進行旋轉，共提取到6個公共因子，且累積方差解釋率為67.27%。從整體看，探索性因子分析結果良好，且與初始模型中六個特征群一致。

為進一步探究6個因子與題項的對應關系，以驗證各二階勝任特征項是否歸屬于質性分析所構建的6個核心類屬，對旋轉后的成分矩陣結果進行了分析，結果顯示各項勝任特征因子無“張冠李戴”或“糾纏不清”的雙載荷現象，所有題項因子載荷均大于0.4。即證實中小學教師在線教學勝任力模型是一個多維層次結構，由技術特征、知識特征、教學特征、管理特征、成就特征和個人特質六個維度構成。且大部分題項所表征的勝任特征因子的歸屬與初始模型一致。

但是，“基于學情的個體/群體學習反饋”在初始模型中歸屬于管理特征，而探索性因子分析顯示應歸屬于教學特征。“基于數據的學情分析”“在線學習評價”也并不如初始模型所預期的歸屬于教學特征，而歸屬于管理特征。“自主發展意識”在初始模型中歸屬于個人特質，在此調整到成就特征。因此，初始模型需按照探索性分析結果進行調整。

選用結構方程模型統計技術對調整后的中小學教師在線教學勝任力模型進行擬合驗證，結果顯示（如表4所示），模型各項擬合度指標均達標，整體擬合度良好。

（二）權重分配及模型完善

權重計算的方法通常有主成分分析法、AHP層次分析法、熵值法等。本研究是對質性研究所得的初始模型進行進一步完善，所以選用更適合量化分析的主成分分析方法對權重進行計算。其計算流程分三步。第一，利用SPSS進行標準化和主成分分析。結果顯示6個公共因子的主成分特征根分別為15.323、8.446、4.967、3.707、2.151、1.840。第二，計算出各特征項在主成分線性組合中的系數，即各因子權重。第三，計算各變量在綜合模型中的得分，并歸一化處理得出權重。如表5所示，模型中6個核心類屬的權重分別為：教學特征0.25、知識特征0.10、技術特征0.14、成就特征0.16、管理特征0.24、個人特質0.12；其重要性比例為：教學特征>管理特征>成就特征>技術特征>個人特質。

按照前述因子分析、權重分配結果對模型進行了修正和完善（如圖2所示）。其中，波浪線表示的冰面上方為顯性勝任力，下方為隱性勝任力；字體加黑項為鑒別性勝任力，其他為基準性勝任力。

（三）模型創新與應用價值

當前，在線教學已成為數字時代學校教育中的教學形態之一。本研究面向中小學教師在線教學這一特定工作情境，采用了質性與量化相混合的研究方法，在構建在線教學勝任力理論框架的基礎上，通過更大面上的數據統計的方法對勝任力模型各要素進行聚類、篩選和權重分配，以及結構模型的驗證與完善，形成了相對更為科學可靠的中小學教師在線教學勝任力模型。一方面回答了中小學教師應具備哪些在線教學勝任力及勝任特征之間的內在關系的問題，另一方面，從績效鑒別出發，區分了基準性勝任特征和鑒別性勝任特征。

勝任力模型在管理學、社會學和教育學等領域的應用非常廣泛，包括基于勝任力進行崗位或職務分析、人才選拔、激勵機制的制定、人才培訓、績效評估。本研究所構建的在線教學勝任力模型，是基于中小學教師在線教學準備、設計、實施與評價等實踐過程所提煉，涵蓋了與工作績效直接相關的個體潛在特征，一方面能為教師的培養、專業發展、評價和管理等提供參照體系；另一方面能讓中小學教師個體更加明確工作要求與自身努力的方向，確定終身學習的理念，促進專業和職業發展。

五、中小學教師在線教學勝任力模型的應用建議

（一）現狀分析

基于上述模型對23個區（縣） 4378位一線中小學教師的勝任力進行了調查，結果顯示六個維度的勝任特征（認知特征M=3.509；技術特征M=3.496；教學特征M=3.570；管理特征M=3.562；成就特征M=3.544；個人特質M=3.574）均處于中等偏上水平（滿分為5）。樣本教師均為承擔過在線教學的教師群體，經過近年的各類培訓，及疫情期間在線教學的深入體驗和實踐，整體勝任力程度較高。同時，本研究對受訪教師的城鄉、職稱、教齡進行了差異性分析。

城鄉差異分析顯示，組1（省會城市和地級市的教師）與組2（縣城和縣級市的教師）、組3（鄉鎮和鄉村教師）在六個勝任力維度上呈顯著性差異，但組2與組3無顯著性差異。由此可見，優質資源更集中的省會城市和地級市教師在勝任力上的表現更優秀，因而在線教學的培訓或研修的資源和機會有必要更傾向于縣城/縣級市、鄉鎮/鄉村教師。

職稱差異分析顯示，組1（高級與一級教師）、組2（二、三級教師）和組3（未定級教師）在六個勝任力維度上均呈顯著性差異，且組2>組3>組1。可以看出，并不是職稱越高的教師在勝任力上的表現更優，反而，二三級教師的在線教學勝任力相對較高。這部分教師大多年輕且有一定的教學經驗，對自身專業發展有較高期望，愿意嘗試教學模式創新，以取得更高的績效。

教齡差異分析顯示，組3（15年以上）與組1（5年及以下）、組2（6—15年）在六個勝任力維度上均呈顯著性差異，但組1與組2則無顯著性差異，且組1>組2>組3。可以看出，任教5年以下的新手教師相比熟手教師，勝任力表現更優秀。新手教師多為90后教師，在受教育階段，多有過MOOC、直播課等形式的在線學習經驗，對在線教學適應性更高。另外，新手教師也是近年來我國中小學信息技術應用能力提升工程、國培計劃等項目的受益人，這對提升其勝任力水平有一定促進作用。

（二）應用建議

1.基于勝任力模型設計中小學教師在線教學規范

教學規范是指教師在課堂教學過程中共同遵守的行為準則或模式[23]。然而，當前關于中小學在線教學的規范大多強調在線教學的操作流程；側重于顯性技能操作，缺乏對隱性技能的關注。

本研究構建的中小學教師在線教學勝任力模型均凝練于一線教師的在線教學行為事件，貫穿了在線教學準備、設計、實施、管理、評價等各個環節。因此，基于勝任力模型的在線教學規范的設計，應針對在線教學過程中的核心行為事件，從模型中的6大類屬出發，且依據勝任力的內涵描述進行等級設定。

與此同時，教學規范的設計除關注知識、技術、教學和管理等顯性勝任特征，還應關注隱性勝任特征。比如教師能否意識到學生群體發展中的個性化發展需求、能否有意識的與有共同愿景的教師展開協同合作和資源共享等，這些隱性勝任力難以直接觀察到，但對在線教學過程中的行為和結果績效均有顯著的影響。

2.以勝任力為導向實施中小學教師在線教學培訓

教師培訓是加強教師隊伍建設的重要環節。但當前的教師培訓通常基于“具備某些知識和技能就能獲得某種能力”的假設來選擇和組織培訓內容，往往忽視教學實踐中潛在思維過程，以及復雜問題的解決過程。有效教師培訓必須面向績效和問題解決，這與基于勝任力的培訓的核心思想不謀而合。

顯性勝任特征比較容易習得，而隱性勝任特征需要較長的時間周期；基準性勝任特征可塑性高，通過培訓易迅速提高；而鑒別性勝任特征可塑性低，難以通過短時培訓而改變。因此，應根據不同勝任特征的屬性及其權重來確定合適的培訓類型與優先級。例如，教師本在職前教育中已具備了知識基礎，知識特征可借用系統的培訓資源進行自我培訓；而教學特征中的協同教學能力、基于數據的學情分析、在線學習評價等，屬于鑒別性勝任特征，且權重較高，則可進行選拔性的骨干教師培訓；對于能快速習得的信息技術使用技能，則可以通過校本短時內訓完成。

3.基于勝任力模型設計中小學教師在線教學評價策略

勝任力模型是用行為方式來定義和描述崗位或職業所需要具備的關鍵能力，具有可預測、可量化、可評估的作用。教師評價需要從多角度對教師個體行為進行標準化評估，且要突出教師個體在多種情境事件中表現出的勝任行為。針對不同類型的勝任力指標應匹配不同的評價工具。對于顯性的勝任特征，應選用基于評價指標體系的量化評價；然而，成就特征、個體特質等隱性勝任特征，難以量化，不易測量和評價，則可以選擇課堂觀察、情境演練、自我報告、專家評價等質性評價方法。另外，評價指標體系設計，也應考慮各項勝任力的權重比例。

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作者簡介：

田俊：副教授，博士，研究方向為數字化學習理論與實踐。

田文匯：講師，碩士，研究方向為數字化學習理論與實踐。

王萱：在讀博士，研究方向為教育傳播、數字化學習。

李思維：教授，碩士生導師，研究方向為數字媒體技術、新聞傳播。

Construction of Online Teaching Competency Model for Elementary and Middle School Teachers

—A Hybrid Study Based on Behavioral Event Interviews

Tian Jun1， Tian Wenhui2， Wang Xuan3， Li Siwei4

（1.College of Educational Information Technology， South China Normal University， Guangzhou 510631， Guangdong； 2. College of Computer and information engineering， Hubei Normal University， Huangshi 435002， Hubei； 3.Faculty of Artificial Intelligence Education， Central China Normal University， Wuhan 430079， Hubei； 4.School of Artificial Intelligence， Jilin International Studies University， Changchun 130117， Jilin）

Abstract： With the advancement of education digitization process， more and more school education integrate the elements of “online teaching”， and the form of mixed teaching has gradually formed， so a group of qualified online teaching is needed in primary and secondary school teachers. Based on this， firstly， this research interviewed 25 teachers with more than 30 class hours of online teaching experience， and coded and analyzed the interview text data， thereby constructing an initial model of online teaching competency. Secondly， a questionnaire survey was conducted among 4378 primary and middle school teachers in 23 districts（counties）， and exploratory factor analysis， confirmatory factor and weight analysis were carried out based on the survey data， and the initial model was verified and perfected. The online teaching competency model of elementary and middle school teachers has been formed. In this model， there are 6 core categories and 29 characteristic items including knowledge characteristics， technical characteristics， teaching characteristics， management characteristics， achievement characteristics and personal characteristics. At the same time， suggestions on the application of the competency model are put forward from three aspects： standardization of teaching， teacher training and teaching evaluation.

Keywords： online teaching； competence model； behavioral event interview； primary and secondary school teachers

收稿日期：2022年10月28日

責任編輯：李雅瑄