教学成果与教师信息技术水平的多元回归分析.doc

此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除教学成果与教师信息技术水平的多元回归分析 【内容摘要】 近年来，信息技术的飞速发展，使教育教学方式发生了巨大变革。短短几年时间，全国上下绝大部分学校进行了多媒体设备的安装和改造，对教师进行相关培训等，这在一定程度上促进了信息技术在学校的普及，促进了教师的专业化成长，提高了教育教学质量。但其中也暴露出一些问题，如：教师的信息技术水平水平仍然偏低、与教学结合程度不够、多媒体教学资源分布不均衡等，这些都严重制约了信息化教学的发展。本文针对此问题，通过多元回归分析得出教学成果与教师信息技术水平之间的关系，进一步地分析了信息技术水平的制约因素，并针对性得提出了一些可行性的对策和建议。【关键词】教学成果 信息技术水平 多元回归一、引言随着信息技术的飞速发展，多媒体已进入学校、进入课堂，这对于提高教学质量，促进教师的专业化成长起了一定的推动作用。我们长治地区教育部门及各个学校也紧跟时代的步伐，积极完善信息化教学设备，组织实施教师信息技术培训等。但由于教师综合素质还不能适应信息技术快速进步的步伐，再加上认识不到位、培训机构不完善、培训目标不够明确等各种因素，致使目前我市教师的信息技术水平水平仍然偏低、与教育教学结合程度不够，加之多媒体教学资源分布不均衡等一些客观因素，致使信息技术对教育教学的发展没有起到应有的作用。针对此问题，为了深入了解我市教师的信息技术水平，以及在信息化教学中存在的问题，我们在长治地区采用分层抽样的方法，抽取具有代表性的5所中学的100名教师进行了问卷调查，并对调查结果进行了一些尝试性的研究。本文后续部分的结构安排是：第二节介绍教师信息技术水平的指标体系；第三节对回收的有效问卷进行统计、赋分等处理；第四节利用计量经济学模型对影响教师教学效果的因素进行回归、相关等分析，寻找教师信息技术水平与教学效果之间的关系；第五节对教师的信息技术水平做进一步分析；第六节总结全文，并针对上文的分析提出一些对策和建议。二、教师信息技术水平的指标体系在本次调查研究中尝试性地把教师的信息技术水平划分为以下三个方面：1信息技术基础知识；2信息技术与教学的结合情况；3信息技术的学习及培训。教师的信息技术水平指标体系如下图所示：教师的信息技术水平信息技术基础知识信息技术学习及培训信息技术与教学的结合情况图1 教师的信息技术水平指标体系图三、问卷的数据处理此次调查采用分层抽样的方法，在长治市选取具有代表性的5所中学，每所中学随机抽取20名教师，共发放教师问卷100份，回收合格问卷91份，回收率91%。此次调查问卷的核心部分与图1中教师信息技术水平的指标体系的三个部分相对应，为了便于对调查结果进行量化分析，对问卷进行如下赋分处理： （一）信息技术基础知识此部分共15道题目，主要了解教师对网络及教学常用软件相关知识的掌握情况，此部分的具体赋分见附录表1。（二）信息技术与教学的结合情况此部分主要了解教师在教学中信息技术与教学的结合情况。共4道题目。具体赋分见附录表2 (三) 信息技术的学习及培训此部分主要了解教师在信息技术方面的学习及培训情况。共5道题目。具体赋分见附录表3-5。(四) 教学成果教学成果部分共5道题目，主要了解老师最近两年的主要教学成果。具体赋分见附录表6-8。经过以上对问卷的赋分处理，可以得到91名教师在信息技术水平各部分的得分，为了便于进一步数据分析，将每名教师在信息技术基础知识、信息技术与教学的结合情况、信息技术学习及培训三个部分的题目得分分别进行加总求和。对教学成果部分的题目得分进行加权求和令每位老师在教学成果部分的总得分为，在此部分第1题中的得分记为，第2题中的得分记为，第3题中的得分记为，第4题中的得分记为，第5题中的得分记为，则(i=1,2,3)，其中,。四、问卷的数据分析经过以上对问卷的统计、赋分处理，下面对得到的数据处理结果进行计量分析。主要采用回归分析、相关分析等。（一）模型的建立把教师的教学成果作为被解释变量Y，把可能的影响因素：信息技术基础知识、信息技术与教学的结合情况、信息技术学习及培训作为解释变量，分别记为X1、X2、X3 ，则教学成果的函数可表示为：（二）用OLS法估计模型 用第三节得到的数据处理结果并结合（4-1）式进行回归分析，回归结果如下： (-4.57) (0.63) (0.23) (9.09) ， ， 由以上回归结果可以看出R2较大，且F=116.1535F0.05(4,479)，故认为教师的教学成果与上述解释变量间总体线性相关性显著（详细回归统计量见附录表9）。但X2与X3未能通过t检验。由解释变量之间的相关系数（详见附录表10）可以看出X1与X3的相关系数为0.800277，大于可决系数R2，因此认为存在多重共线性。（三）对回归模型的修正 （1）找出最简单的回归形式分别作Y与X1，X2，X3间的回归： （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 从以上的分析不难看出教学成果受信息技术学习培训的影响最大，且呈现正向相关，这与经验也相符合，因此选用（4-5）为初始的回归模型。 （2）逐步回归以为初始回归模型，并将其它解释变量逐步导入此模型，寻求最佳的回归方程。表4-1 逐步回归-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分析讨论:第一步：在初始模型中一引入解释变量X1，模型的拟合优度有所提高，但X1未能通过t检验；第二步：再引入解释变量X2，模型的拟合优度再次提高,参数符号合理，但X1与X2均未通过t检验；第三步：去掉解释变量X1，模型的拟合优度略微有所降低，但X2、X3但均通过t检验，且符号合理。综上所述，最终得到教学成果的函数为： 拟合结果如下：（4-6） （-4.548416） （0.33） （10.96） 由以上回归方程可知，教学成果可以表述为信息技术与教学的结合情况、信息技术学习及培训的函数。五、对问题的进一步分析从以上回归结果可以看出教学成果可以表述为信息技术与教学的结合情况和信息技术的学习及培训的函数(详细回归统计量见附录表11)。为了对教学成果的原因有进一步认识，以下就对教学成果的三个影响因素进行深入分析。（一）信息技术基础知识此部分虽然没有在最终的回归结果中体现，但我们从附录表10可以看出：信息技术基础知识与信息技术与教学的结合情况、信息技术学习及培训有高度的相关性，因此分析教师的信息技术基础知识依然有一定的意义。在问卷的信息技术基础知识部分中共计15题，都是一些与教学有关的信息技术密切相关的基础性问题，然而老师们的回答却不尽人意。（1）在91份有效问卷中，工人的平均得分仅为8.63分（满分15分）。如果以9分作为合格的标准，合格率仅为62%。（2）教师得分的频率分布图如下所示：图 2 教师信息技术知识得分直方图由以上频率分布直方图可以看出，教师的得分分布近似于正态分布。 （3）算得工人的得分的离散系数离散系数=标准差/均值。为0.28，说明得分的离散程度较高12，反映出教师的信息技术知识参差不齐。通过对教师信息技术知识水平的分析可见教师的信息技术知识呈现出整体水平较低、参差不齐的特点。而这些基础的知识是教师实现多媒体教学，提高课堂教学质量的必要条件，所以通过各种渠道提高教师的信息技术水平显得尤为重要。（二）信息技术与教学的结合情况（1）此部分共4道题目，根据赋分的情况，以8分为中等得分水平，算得的平均分仅为7.37分，说明教师在日常教学中信息技术与教学结合情况较差。教师得分的频率分布图如下所示：图 3 信息技术与教学的结合情况得分直方图（2）此部分得分的离散系数为0.28，且极差为8分，表明教师在教学中多媒体的应用存在较大差距。在辅助的调查中了解到个别学校在多媒体设备完善方面存在一些问题，对于多媒体教学的普及有一定的制约。（三）信息技术的学习及培训（1）此部分共5道题目，教师的平均得分为8.81分，以10分为中等水平看，教师在此部分的得分较低。得分的频率分布图如下所示：图 4 信息技术的学习及培训得分直方图 （2）此部分得分的离散系数为0.24，极差为8分，表明教师在信息技术培训方面有一定差距。在辅助调查中了解到，一些学校在组织信息技术培训时，存在年龄歧视，注重年轻教师，而忽略老教师。这样更拉大了教师信息技术水平的差距。尤其在新课改之后，有许多教学内容是需要借助多媒体完成的，老教师往往在这方面显得力不从心。通过以上对教学成果的三个影响因素的深入分析，可以看出我市教师的信息技术水平较低。突出表现为：信息技术与课堂结合情况较差，信息技术学习培训不足，且教师和教师之间的信息技术水平差距较大，学校和学校之间的信息技术设备差距较大等。所以要全面提高教师的信息技术水平并以此推动教学成果进步，需要教育主管部门及学校从实际出发，切实注重这项工作，下大力气对教师进行针对性的培训等。以下是一些具体的针对性的对策。六、结论经过上文对问卷的数据处理、计量分析和对教学成果影响因素的进一步分析，得出了要从根本上提高课堂教学水平，实现教学成果的进步，需要切实提高教师的信息技术水平的结论。但具体如何提高教师的信息技术水平以及如何使其在教学工作中发挥实效，就需要在提高教师信息技术水平和信息技术与课堂结合两个方面研究一些新对策，付诸一些新行动。（一）信息技术水平方面的对策和建议 1、加强教师培训，提高对信息化教学的认识教育现代化，首先要教育观念的现代化。因此我们要把转变教师的观念作为首要任务。可以通过理论学习等各种途径，使教师树立现代化教育观念。强化教师信息化教学理念。使他们认识到以网络和多媒体为代表的现代信息技术使学生的学习方式发生了革命。以声音、图象，动画等为一体的信息比单一的课本更容易让学生在学习过程中接受。从而加深学生的理解，提高学习效率。其次，注重对教师的全员培训。针对目前教师培训中出现的弊病，我认为对教师的培训分成两个层次比较具有可行性。一是中心成员培训，二是全体教师培训。中心成员培训可以在学校抽调一批年轻教师外出培训学习。主要任务是吸收新技术，掌握新方法，研究新动向。对全体教师的培训可以充分发挥年轻教师在信息技术方面的优势，对全校教师进行日常教学及其办公管理一般技术的培训。由于老教师的信息技术水平较差，接受起来比较慢，且易遗忘，可以由年轻教师重点辅导。此外鼓励学有余力的老师相互探讨、自学，尽量使全体老师更好地掌握与教学相关的信息技术知识。 2、建立科学的管理机制，形成信息化学校管理 为了促进信息技术在学校的普及，学校可以逐步形成信息化管理新体制。鼓励教师运用办公软件编写教案、论文，运用电子表格软件收集学生的成绩，并进行分析等，从而促进教师学习信息技术知识。学校可以利用信息技术的高速传递功能创建校园网，实现与家长联系互动网络化，进而将学校的教育活动延伸到家庭。教师可以通过校园网，及时向家长反馈学生的学习情况，发布考试成绩，提出一些促进孩子成长的建议。家长也可通过网络互相了解孩子在学校的表现，与教师交流意见。这样学校、学生、家长的交流就真正实现了“零距离”。学校还可利用网络组织实施校园活动视频化校班会、主题教育活动、专题教育课及重大的校内活动视频。另外教师可以利用网络将优秀的教案、论文、课件等教育资源进行搜集、公布，实现教育资源共享。教师还可利用网络与各地老师进行教学交流，分享先进的教学经验，从而提高自己的教学水平。 （二）信息技术与教学结合1、注重课堂应用，全面推动信息技术与学科的整合鼓励广大老师将信息技术应用于课堂。尽可能用课件辅助教学，以优质课、研讨课作为“点”，积累信息技术使用经验，为日常教学提供范例，带动日常教学课堂的“面”。 让信息技术真正走入课堂。学校要求教师尽可能利用现有资源服务于教学的同时，也要鼓励教师进行研究创新，丰富学校信息技术资源库，为以后教学提供方便。 2、注重落实，制定信息技术应用的评价激励方法 学校应该逐步把信息技术在课堂的应用作为考察教师专业化教学水平的一项指标。通过评价和激励双向措施促进老师尽可能使用信息技术。可以把教师应用现代信息技术指导学生学习作为教师工作考评的内容。在班务日志中增加多媒体设备使用情况的记录。在全校组织开展信息技术教学比赛，促进教师提高自身的信息技术水平。并养成多媒体教学的良好习惯，真正提高多媒体使用效率。教师信息化水平的提高不是一蹴而就的事情，需要长期的的努力和坚持，只要教育主管部门足够重视，学校努力创造条件，教师积极配合，教师信息化教学水平一定会有重大突破，从而推动教育教学质量的又好又快发展。附录：附表1 信息技术基础知识赋分表答对答错不答100 附表2 信息技术与教学的结合情况不使用 偶尔使用经常使用123 附表3 信息技术的学习及培训第1题0-1个 2个3个或以上123 附表4 信息技术的学习及培训第2题几乎不学习 偶尔学习经常学习123附表5 信息技术的学习及培训第3-5题没有培训过 培训过1-2次3次或以上123 附表6 教学成果第1-2题差等水平 中等水平优等水平123 附表7 教学成果第3-4题0次1次2次或以上123附表8 教学成果第5题0篇1篇2篇或以上123附表9 以X1、X2 、X3 为解释变量的回归结果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 之间的相关系数X1X2X3X110.7622780.670611X20.76227810.800277X30.6706110.8002771附表11 以X2 、X3 为解释变量的回归结果Dependent Variable: YMethod: Leas