基于层次分析法的高中信息技术教师专业知识水平评价*——以东北地区为例

张 燕，董玉琦，王 炜

(1.新疆师范大学 教育科学学院，新疆 乌鲁木齐 830054；2.上海师范大学 教育技术系，上海 200234)

基于层次分析法的高中信息技术教师专业知识水平评价*
——以东北地区为例

张 燕1，董玉琦2，王 炜1

(1.新疆师范大学 教育科学学院，新疆 乌鲁木齐 830054；2.上海师范大学 教育技术系，上海 200234)

教师专业知识是教师专业素质的核心，信息技术教师专业知识研究是信息技术教育研究的重要课题之一。该文基于马云鹏教授提出的教师专业知识基本框架，结合高中信息技术学科的特殊性建构了高中信息技术教师专业知识框架，并运用层次分析法构建了高中信息技术教师专业知识水平评价模型；然后运用评价模型的指标层设计调查问卷，对东北三省403名在职高中信息技术教师进行问卷调查和定量评价。结果发现：高中信息技术教师专业知识水平总体偏低；在专业知识中学科课程知识掌握程度相对较好，其次是一般教育教学知识，再次是学科教学知识，最后是信息技术学科知识；高中信息技术教师群体的专业知识和其中的信息技术学科知识呈反“S” 曲线分布，学科课程知识、一般教育教学知识、学科教学知识接近直线分布；高中信息技术教师存在低分非均衡型、低分均衡型、高分非均衡型、高分均衡型四种类型。期望该研究能为信息技术教师专业知识发展和专业知识标准评价体系提供有益借鉴。

高中信息技术教师；专业知识；层次分析法；评价体系

一、引言

随着我国课程改革和信息化教育的推进，特别是2000年“全国中小学信息技术教育工作会议”召开，以及2003年《普通高中技术课程标准(实验)》(信息技术)的颁布，我国高中信息技术教育进入了一个崭新的高速发展阶段[1]。高中信息技术教师作为高中阶段信息技术教育的实施者和推动者，其专业知识水平不仅直接影响着信息技术教育的质量，还间接影响着我国公民信息素养的养成以及我国基础教育信息化的推进[2]。

目前国内外学者对信息技术教师的专业知识进行广泛研究。英国Banks F认为技术教育教师的专业知识包括学校知识、科目知识、教学知识和个人科目建构四个方面[3]。美国教师教育鉴定委员会(The National Council for Accreditation of Teacher Education，NCATE)在中小学计算机科学教育评审标准中对计算机科学教师应掌握的具体知识和能力进行了划分[4]。荷兰Rohaan认为小学技术教育教师专业知识包含学生对技术的前期知识、经验和理解、误解知识，技术教育本质和目标知识，技术教育教学途径和教学策略知识[5]。国内学者林凤英根据ACM与IEEE91计算机课程目标提出340项专业知识小项[6]。詹青龙等认为信息技术教师专业知识包括信息技术学科成熟度、信息技术学科知识、一般教育学知识、技术实践知识、信息技术学科教学知识[7]。衷克定提出高校信息技术教师专业知识有学科相关内容、教育教学方法、教学活动组织和教学过程控制[8]。马云鹏在中学教师专业知识状况调查研究基础上提出中学教师专业知识基本框架[9]。纵观已有研究可见，国内外学者对信息技术教师专业知识内容进行了详细研究，但信息技术教师专业知识评价则研究甚少，因此有必要对信息技术教师专业知识评价进行研究。

本研究根据马云鹏教授提出的教师专业知识基本框架，结合高中信息技术学科的特殊性建构高中信息技术教师专业知识框架，运用层次分析法构建高中信息技术教师专业知识水平评价体系，据此设计问卷对东北地区403名在职高中信息技术教师的专业知识水平进行调查评价。期望为构建信息技术专业知识标准及专业知识标准评价体系提供有益借鉴。

二、高中信息技术教师专业知识框架分析

教师专业知识是教师专业素质的核心成分。舒曼(Shulman. L. S) 将教师专业知识分为：学科内容知识、一般教学知识、课程知识、学科教学知识、有关学生及其特征的知识、教育情境的知识和有关教育的目的目标、价值、哲学与历史渊源的知识[10]。国内马云鹏教授在舒曼教师专业知识的基础上提出教育理论知识、课程知识、学科知识、学科教学知识是中学教师专业知识的核心要素，并提出中学教师专业知识基本框架。高中信息技术教师属于中学教师的一部分，其专业知识核心要素也应是教育理论知识、课程知识、学科知识、学科教学知识，但高中信息技术教师因其专业特性，其专业知识又存在一定的特殊性。本研究根据马云鹏教授提出教师专业知识基本框架，结合高中信息技术教师专业特性，提出高中信息技术教师专业知识框架：即信息技术学科知识、一般教育教学知识、信息技术学科教学知识和信息技术课程知识。

信息技术学科知识是指教师具有关于信息技术的概念、事实、原理、方法等的知识。基于STS理念，其中涵盖了信息科学、信息技术和信息社会等方面[11]。据此，信息技术教师学科知识主要包括信息技术知识、信息科学知识、信息社会学知识及技术实践知识。根据课标，信息技术知识应有信息技术基础模块知识、算法与程序设计模块知识、多媒体技术应用模块知识、数据库管理技术模块知识、人工智能初步模块知识；信息科学知识包括信息论、控制论、计算机科学、仿生学、系统工程与人工智能等学科的原理方法[12]；信息社会学知识包括信息及信息技术的发展历史及趋势、技术伦理知识、信息法律知识、社会信息系统知识；技术实践知识则包括技术实践知识对设备的管理，对资源的管理、对技术的管理等相关知识。

一般教育教学知识是指高中信息技术教师具有的教育心理学知识、一般性的教学原理知识、教学方法知识。教师教育心理学知识即教师具有的教育心理、学习心理、智力缺陷与补偿、智力测量与教师心理等相关知识；教师一般性的教学原理知识即教育的本质、功能、目的、教育制度、教师素质及角色、教育平等、教育与人的发展的关系等相关教育原理；教师教学方法知识即教学方法指导思想、基本方法、具体方法、教学方式层面的知识。

信息技术学科教学知识是指高中信息技术教师利用教学法知识帮助学生理解、接受高中信息技术学科知识的知识。包括学生学习心理知识、信息技术课程评价知识、课堂环境管理知识、教学策略知识。学习心理知识即学生对信息技术概念、技术思想、思考信息技术发展的认知及学生对信息技术课的学习需求、学习困难等；信息技术课程评价知识即评价信息技术学习方法，评价学生成绩的知识方法；课堂环境管理知识即信息技术课上对学生分组管理、课堂教学资源管理、课堂设备管理、课堂情境应对等方面的知识；教学策略知识即信息技术课程模块的教学策略、知识点的教学策略、激发学生兴趣的策略、针对不同学生的教学策略、带领学生突破学习难点的策略等。

信息技术课程知识包括一般课程知识和高中信息技术课程知识。一般课程知识是指课程设计、课程实施、课程管理、课程评价知识；高中信息技术课程知识指信息技术课程性质、信息技术课程任务、高中信息技术课程标准、高中信息技术课程教学原则、信息技术课程教学方法、信息技术课程评价、高中信息技术教材和高中信息技术课程资源等相关知识。

三、基于层次分析法的高中信息技术教师专业知识水平评价体系构建

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)最早由美国运筹学家萨蒂(Saaty.T. L)于20世纪70年代首先提出，是一种适合于多准则、多要素、多层次的定性与定量相结合的评价方法[13]。信息技术教师的专业知识评价内容包含了教师拥有的信息技术学科知识、一般教育教学知识、信息技术学科教学知识、信息技术课程知识，是一个多准则、多要素、多层次的难以定量化的复杂问题[14]。因此，可以使用层次分析法来进行定性定量评价。层次分析法的评价包含：层次结构模型构建、构造判断矩阵、一致性检验和权重计算。

(一)高中信息技术教师专业知识水平评价模型

根据信息技术教师的专业知识框架分析，信息技术教师专业知识评价体系包含：目标层、准则层、指标层。目标层是信息技术教师专业知识；准则层包括：信息技术学科知识、一般教育教学知识、信息技术学科教学知识、信息技术课程知识；指标层涉及13个指标，其具体指标说明如表1所示。

表1 信息技术教师专业知识层次表

(二)构造高中信息技术教师专业知识水平评价判断矩阵

层次分析方法的判断矩阵是将人的主观判断为主的定性分析进行量化，是定性分析转为定量分析最为关键的一步。它是通过对指标进行两两比较，然后按9分位比率排定各评价指标的相对优劣顺序，依次构造评价指标的判断矩阵，指标的评分标度如表2所示。为合理确定信息技术教师专业知识水平评价指标标度，本研究将信息技术教师专业知识层次表(如表1所示)和指标评分标度表(如表2所示)函寄5位我国知名的信息技术教育专家，邀请他们进行比较赋分，并不断反馈修改建立5个判断矩阵如下页表4、表5、表6、表7、表8所示。

表2 指标评分标度表

(三)一致性检验与权重计算

1. 一致性检验

在信息技术教师专业知识层次分析判断矩阵构造过程中，由于专家在进行两两比较时的价值取向和定级技巧以及重要性等级赋值的非等比性，当评价指标大于2个时很难满足指标评价的一致性，需要做一致性检验。一致性检验采用CI指标进行评判。CI的计算公式如下：

式中，λmax为判断矩阵的最大特征根，n为判断矩阵的维数。其中CI值愈大，判断矩阵的一致性就越差。

为了检验判断矩阵是否具有令人满意的一致性，还需要将CI与平均随机一致性指标RI进行比较。CR计算公式如下：

式中，CI为一致性指标，RI为随机一致性指标，RI取值如表3所示进行。

表3 随机一致性指标RI的取值

如果CR≤0.10，则认为判断矩阵具有满意的一致性，否则就需要进行调整，直到满意为止。根据信息技术教育专家多次反馈修改，其满足一致性检验的判断矩阵检验结果如下页的表4、表5、表6、表7、表8所示，所有的CR＜0.10，都满足一致性检验要求。

对整个分层结构组合的一致性也需进行一致性检验。其CI和RI的计算如下：

式中，CI为层次分析中总的一致性指标，RI为层次分析中总的随机一致性指标，CIj为A(B、C、D)指标对应的A(B、C、D)准则层中判断矩阵的一致性指标，RIj为A(B、C、D)指标对应的A(B、C、D)准则层中判断矩阵的随机一致性指标，αj为在准则层中，A(B、C、D)的权重。

根据公式(3)、公式(4)和公式(2)计算信息技术专业知识的分层结构的组合一致性检验值CR=0.0421≤0.10，符合一致性检验要求。

2.权重计算

判断矩阵一致性检验合格后，需进一步计算每个指标的权重。计算权重的方法有方根法和和积法[15]，本文采用和积法进行，其计算结果如表4、表5、表6、表7、表8所示。

表4 信息技术教师专业知识判断矩阵

表5 信息技术学科知识判断矩阵

表6 一般教育教学知识判断矩阵

表7 信息技术学科教学知识判断矩阵

表8 信息技术课程知识判断矩阵

四、高中信息技术教师专业知识水平评价体系应用

(一)高中信息技术教师专业知识水平评价

根据高中信息技术教师专业知识水平评价模型的指标层设计高中信息技术教师专业知识调查问卷，并进行信效度检验和问卷修改，最终确定52道小题。采用分层抽样和整群抽样相结合的方式，在辽宁省沈阳市、朝阳市，吉林省长春市、吉林市，黑龙江省哈尔滨市、齐齐哈尔市、佳木斯市的百余所中学选取450名在职高中信息技术教师进行问卷调查，其中回收有效问卷403份，有效率89.56%。对调查问卷进行判定统计，根据上页表1将判定分值归结到相应的指标层和准则层，其整体水平如表9所示；再用标准归一化公式将每位老师每个指标层的分值进行归一化处理，使其分值在0-1之间。然后，将每位教师的归一化分值与信息技术教师专业知识水平评价模型对应的指标权重进行加权求和，再将所有教师的加权求和得分值用得分分布图的形式表示出来，其结果如图1、图2、图3、下页图4、下页图5所示。

表9 高中信息技术教师专业知识整体水平

图1 信息技术学科知识得分分布图

图2 一般教育教学知识得分分布图

图3 信息技术学科教学知识得分分布图

图4 信息技术学科课程知识得分分布图

图5 信息技术专业知识综合得分分布图

(二)评价结果分析

从图5可知，东北三省的高中信息技术教师专业知识水平总体偏低， 87%的教师专业知识综合标准得分低于0.6，达到优秀的仅几个人，70%的教师处在0.3-0.6之间。从上页图1、上页图2、上页图3、图4来看，东北地区高中信息技术教师的学科课程知识掌握程度相对较好，其次是一般教育教学知识，再次是信息技术学科教学知识，最后是信息技术学科知识。学科课程知识标准综合得分平均值为0.6，优秀率21.3%；一般教育教学知识标准综合得分平均值为0.53，优秀率15%；学科教学知识标准综合得分平均值为0.47，优秀率8%；学科知识标准综合得分平均值仅为0.4，优秀水平的仅2人。从东北地区的高中信息技术教师群体的专业知识分布来看，专业知识综合得分分布图和学科知识得分分布图的曲线呈反“S”状，可见信息技术教师群体在这两方面整体水平比较一致，中间层次的教师数量较多，较低分和较高分的教师数量较少。而学科课程知识、一般教育教学知识、学科教学知识的得分分布图曲线接近直线状，特别是学科课程知识和一般教育教学知识，可见信息技术教师群体在这些方面差异性明显。

为进一步弄清信息技术教师间的差异类型，本文根据教师在四种专业知识上的得分，采用K-means聚类法对高中信息技术教师的知识结构类型进行聚类[16]，并根据其年龄和专业背景分析，得到四种类型：低分非均衡型、低分均衡型、高分非均衡型、高分均衡型，结果如表10所示。低分非均衡型教师在一般教育教学知识、信息技术课程知识和信息技术学科知识的得分都最低，但在信息技术学科教学知识的得分率稍微高一点，均衡性相对较差。这类教师占总体的15.63%，以中老年教师居多，且一般是其他专业转行而来的教师。低分均衡型教师在一般教育教学知识、高中信息技术课程知识和高中信息技术学科知识的得分率均衡性相对较好，但其平均水平也很低。这类教师占总体的34.24%，以年轻非教育技术相关专业教师居多，该类教师的信息技术自学能力相对较强，但其缺乏系统的教育理论学习和长期的教学实践。高分非均衡型教师在一般教育教学知识、高中信息技术课程知识掌握相对较好，而信息技术学科知识和信息技术学科教学知识的得分率相对较低，其占总体的27.54%。这类教师以年轻信息技术教育相关专业毕业教师居多。这类教师理论知识掌握相对较好，但缺乏教学实践。高分均衡型教师在四种专业知识上的得分都较高，均衡性相对较好，这类教师占总体的22.58%，大多是骨干教师。

表10 高中信息技术教师专业知识结构表

五、结束语

信息技术教师专业知识评价是一个复杂且难以定量化的问题。本研究搭建了高中信息技术教师的专业知识框架，依据此又运用层次分析法构建高中信息技术教师专业知识水平评价模型。以高中信息技术教师的专业知识框架设计调查问卷，对东北三省的403名在职高中信息技术教师进行问卷调查和定量评价。结果发现：(1)东北三省的高中信息技术教师专业知识水平总体偏低；(2)在专业知识中学科课程知识掌握程度相对较好，其次是一般教育教学知识，再次是学科教学知识，最后是信息技术学科知识；(3)东北三省高中信息技术教师群体的专业知识综合得分和信息技术学科知识得分分布曲线呈反“S”型，说明这两方面整体水平比较一致，而学科课程知识、一般教育教学知识、学科教学知识的得分分布曲线接近直线状，说明高中信息技术教师群体在这些方面差异性明显；(4)经过聚类分析得出高中信息技术教师可以分为：低分非均衡型、低分均衡型、高分非均衡型、高分均衡型。

信息技术学科教师专业知识水平评价是制定信息技术学科教师专业知识发展政策的一个非常重要的前期工作环节，具有较高的实用效能。只有弄清教师当前缺少什么知识，弄清在哪些方面欠缺才能有的放矢的对信息技术教师教育工作做出及时调整和改革。因笔者在教师专业知识领域的浅薄以及教师专业知识的复杂性，本研究得出的高中信息技术教师专业知识框架和高中信息技术教师专业知识水平评价模型可能不尽完美，但期望为信息技术学科教师专业知识水平评价提供了一种有益范式，为以后的学科教师专业知识评价提供借鉴，同时也期望更多学者更进一步深入广泛的研究。

东北三省高中信息技术教师的实证研究也给我们一些启示。本研究调查问卷中的学科知识是《普通高中技术课程标准(实验)》中的基础性知识，一般教师都应该熟练掌握。然而，调查结果却是总体水平较低，没有达到课程标准的要求。学科知识是教师进行有效的课堂教学的前提条件，信息技术教师只有熟练掌握本学科知识才能改进课堂教学，提高课堂效率，进而提高学生的信息素养，完成信息技术教育的目标[17]。另外对一个信息技术教师而言，信息技术课程知识、一般教育教学知识、信息技术学科教学知识、信息技术学科知识这四类知识缺一不可，应该协调发展相互促进。然而，本次调查发现信息技术教师的学科知识总体水平较低，专业知识发展也不均衡。鉴于此，建议以国家层面颁布《信息技术教师专业知识标准》、《信息技术教师教育课程标准》规范信息技术教师培养，同时应该采取多种手段提高信息技术教师的专业知识水平、均衡各类专业知识的发展。与此同时，考虑到信息技术教师群体专业知识存在明显差异性，建议根据不同类型信息技术教师采取不同措施来区别对待，做到有针对性地促进不同类型信息技术教师的专业知识发展。

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张燕：博士，讲师，研究方向为信息技术教育(82229783@qq.com)。

董玉琦：博士，教授，博士生导师，研究方向为信息技术教育(dongyq@nenu.edu.cn)。

王炜：博士，教授，博士生导师，研究方向为现代远程教育，CSCL(345979411@qq.com)。

2014年5月15日

责任编辑：李馨 赵云建

Evaluation of High School IT Teachers’ Professional Knowledge Level Based on Analytic Hierarchy Process (AHP)—A Case in Northeast of China

Zhang Yan1, Dong Yuqi2, Wang Wei1
(1.College of Educational Science, Xinjiang Normal University, Urumqi Xinjiang 830054; 2. Department of Educational Technology, Shanghai Normal University, Shanghai 200234)

The centre of teachers’ professional quality is the teachers’ professional knowledge, the research of IT teachers’professional knowledge is one of hot topics in the field of IT education. In this paper, using the basic framework of teachers’professional knowledge proposed by professor Ma Yunpeng and combining with the particularity of high school IT course, it constructed the high school IT teachers’ professional knowledge framework. It also built the evaluation model of high school IT teachers’ professional knowledge level using AHP model. Based on the index system of the evaluation model, it designed questionnaires. Using the questionnaires it investigated 403 IT teachers who are on the job in the northeast district of China, and then evaluated it quantitatively using the AHP. It concluded that (1) the level of professional knowledge of the high school IT teachers was overall low. (2) In the professional knowledge level of the high school IT teachers, subject content knowledge was better than others, the second was educational theory knowledge, the third was the pedagogical content knowledge, and the last was the subject knowledge of information technology. (3) The distribution curves of professional knowledge and subject knowledge of information technology of the high school IT teachers liked “S”, while the distribution curves of subject content knowledge, educational theory knowledge, and pedagogical content knowledge of the high school IT teachers were close to linear. (4) The high school IT teachers can be classi fi ed as low score disequilibrium, low score equilibrium, high score disequilibrium and high score balance.

High School IT Teachers; Professional Knowledge; AHP; Evaluation System

G434

A

1006—9860(2014)09—0034—06

* 本文系新疆普通高校人文社会科学重点研究基地新疆教师教育研究中心课题(课题编号：040512C03)阶段性研究成果并受新疆师范大学博士博士后科研启动基金项目（项目编号：XJNUBS1207）资助。