外语类院校智慧教室需求模型探析*

邓琴 贾巍 罗丽苹

摘   要：对于智慧教室建设的探讨，目前已有大量文献和成功案例。当前，以需求为导向来构建智慧教室体现了对使用者的尊重。外语类院校由于学校性质的特殊性，需要有针对性地探讨智慧教室的建设方案。文章以SMART模型为理论基础，对外语类院校智慧教室使用者的需求进行问卷调查，采用因素分析的方法，归纳出外语类院校智慧教室的需求模型，具有实际可操作性。

关键词：智慧教室;问卷调查;需求模型

中图分类号：G40-057 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2020）23-0028-06

一、引言

由于传统多媒体教室在教学中容易出现呈现内容“堆砌”、呈现工具“间断性”展示、固定讲台限制了教师的课堂发挥、座位布局不利于多种教学活动的开展等弊端[1]，重构教室环境，构建新型智慧教室便成为走出传统多媒体教室困境的一个有效方式。因此，全国高校纷纷制定智慧教室建设方案，并开展相应的教学活动，对智慧教室的建设和使用进行探索。

教育理论与实践均表明，智慧教育的主要优势从本质上来说，就是它可以有效地使教学活动既更好地适应教师的“教”，同时也能更好地适应学生的“学”。建设适合各类高校校情的智慧教室，具有重要的理论与现实意义。对于师生来说，能够满足其使用需求的智慧教室才是适合的，这既是对智慧教室的基本要求，更是对师生的理解和尊重。

二、文献综述

智慧教室是典型的智慧学习环境。我国研究者从实际出发，对智慧教室的构建进行了理论研究，含盖了智慧教室的概念、特征、模型、设计等方面。在这些研究中，最具影响力的是黄荣怀等[1]提出的智慧教室“SMART”概念模型，具体包括五个维度：内容呈现（Showing）、环境管理（Manageable）、资源获取（Accessible）、及时互动（Real-time Interactive）、情境感知（Testing），在此基础上，进一步将智慧教室分为“高清晰”“深体验”“强交互”三种类型。基于SMART概念模型，聂风华等[2]又提出“iSMART”系统模型;杨俊锋[3]又提出“SMATE”模型。这些概念模型都是从智慧教室系统组成的角度出发构建，对智慧教室的建设具有理论指导意义。

在智慧教室的实际建设方面，国内许多高校都进行了积极有意义的探索。如华中师范大学提出了“物理空间、资源空间、交互空间相互融合，多维度数据一体化采集与应用”的三位一体智慧教室建设模式;[4]北京语言大学以SMART概念模型为基础，将智慧教室的构建分为物联感知系统、智能中控系统、智慧教学系统、智能门禁系统、电子班牌系统、课堂录播系统、云桌面系统等七大系统;[5]上海交通大学从“学习空间”“信息技术”“教学法”三大维度，以及八个子维度来构建智慧教室，并特别注重新一代信息技术（物联网、人工智能、移动互联网和大数据）在智慧教室的应用。[6]这些智慧教室建设案例各有特点，为其他院校提供了参考，具有实际建设的借鉴意义。

综上，现有研究对智慧教室的概念模型积累了一定的理论基础，在实际建设中也有了一定的经验，但针对某一类型学校的研究甚少，各类型学校对智慧教室的需求未被区分对待。本文在理论研究的基础上，采用问卷调查法对收集的数据进行可靠性检测，并构建外语类院校智慧教室的建设模型，希望能丰富智慧教室建设的理论基础，并为相关院校提供参考。

三、研究方法

本文采用问卷调查法进行研究，受调查的对象为四川外国语大學的师生。四川外国语大学是一所全日制普通本科外语院校，学校以外国语言文学学科为主，文学、经济学、管理学、法学、教育学、哲学、艺术学等多学科协调发展，形成了本科教育、研究生教育、留学生教育、继续教育及强化培训等多形式、多层次的办学体系，是西南地区外语和涉外人才培养以及外国语言文化、对外经济贸易、国际问题研究的重要基地，在全国外语类院校中具有代表性[7]。学校已建成智慧教室11间，并统一规划打造了包括教室走廊等公共区域在内的智慧教学实验区，于2019年下半年投入使用，后续还将建设多间智慧教室。本研究于2019—2020学年上半学期对学校师生随机发放调查问卷，分为预试问卷发放和正式问卷发放两个阶段。通过预试问卷的发放回收，整理归纳出外语类院校智慧教室的需求模型。

对所有问卷数据的分析检验使用SPSS 24软件进行。具体的分析流程为：①编制预试问卷并发放;②对回收的预试问卷进行项目分析，删除不可靠题项;③对预试问卷进行因素分析，提取共同性;④进行信度检验;⑤归纳外语类院校智慧教室需求模型;⑥发放正式问卷;⑦分析正式问卷中师生需求的差异性。本文的研究结果仅涉及到①至⑤项流程，后续会对正式问卷做进一步分析研究。

四、预试问卷的发放及分析

1.预试问卷的编制

本研究借鉴黄荣怀教授团队“SMART”智慧教室概念模型，将其中五个维度的内容具体化（见表1“所属SMART维度”列）。按照师生方便理解的顺序将题项进行重新分类排序，分为“教室桌椅摆放”“硬件设施”“软件功能”“外语特色功能”四大类。其中，“软件功能”又依照教学流程分为“课前及授课环节”“课后环节”两个分类别。经过与本校一线教师及课题组其他成员反复讨论后，对题项进行修改、合并，最后保留其中19项问题作为本研究的预试问卷（向师生发放的问卷只呈现表1中前两列内容）。问卷中的题项均采用五级LIKERT量表。对于问题，受访者可以根据自己对该题项的需要程度选择“非常需要”“需要”“无所谓”“不需要”“非常不需要”其中之一。

具体分类及题项如表1所示。

2.预试问卷的发放及分析

预试问卷采用纸质问卷和“问卷星”相结合的方式利用课间进行发放。共回收有效问卷157份，其中教师问卷76份、学生问卷81份。分别进行项目分析、因素分析、信度分析，为正式问卷的修改和发放做准备。为了统计方便，将表1中的问题按顺序分别编号为Q1～Q19。

（1）项目分析

项目分析的主要目的是检验问卷的适切或可靠程度，并可作为具体题项的筛选依据。本研究使用了独立样本检验、决断值检验、相关性及同质性检验。通过这些方法进行检验，删除不可靠题项，以此作为编制正式问卷的依据。

①独立样本t检验

将各题项的得分加总，按27%的比例四舍五入后进行高低分组[8]。低分组临界分数为68分，高分组临界分数为79分，求出高低两组在每个题项平均数差异上的显著性（t检验）。

进行t检验的结果如表2所示。

一个较佳的态度量表题项，高低分组的平均数差异应该是显著的（p<0.05）。通过t检验可以看出，所有题项的显著性均小于0.05，临界比值达到了显著的水平，因此所有题项均可保留。

②相关性及同质性检验

在相关性及同质性检验中，本研究统计了各题项的决断值、与总分的相关性（校正前后）、内部一致性（α值）、共同性、因素负荷量6项分析结果，将分析结果中不达标数量大于3的题项删除。

检验结果如表3所示（深色底纹表示未达标）。

通过项目分析可知，题项8的各个指标统计量均不理想，应将其删除。

（2）因素分析

项目分析完成后，应进一步进行因素分析，以检测量表的建构效度。因素分析的目的在于找出量表潜在的结构，以及各题项之间的相关性。

①KMO和巴特利特检验

KMO是取样适当性量数，值介于0到1之间，KMO值越大，说明变量间的共同因素越多，越适合进行因素分析。一般认为，KMO值若小于0.5，则不宜进行因素分析，进行因素分析的普通准则至少应在0.6以上。

从表4可以看出，本问卷的KMO值为0.788，适宜进行因素分析。另外，在巴特利特球形度检验中，显著性达到0.05的显著水平，表示总体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因素分析。

②取样适当性量数（MSA）

本研究除使用KMO值作为判定量表整体是否适合进行因素分析外，还通过计算反映像矩阵，得出每一题项的取样适切性量数（MSA）。根据相关理论，MSA的值若小于0.5，表示该题项不适合进行因素分析，可考虑将其删除。根据反映像矩阵的计算结果，本问卷中所有题项的MSA值均大于0.5（表略），适宜进行因素分析。

③主成分分析与转轴

本研究采用主成分分析法对问卷进行分析。转轴方法为直交转轴的最大变异法。根据分析结果，将调查问卷抽取5个共同因素，因素分析输出结果统整如表5所示。

在表5中，共同性越低，表示该变量越不适合投入主成分分析之中，反之表示该变量与其他变量可测量的共同特质越多，即越有影响力，若是题项的共同性低于0.20则应将该题项删除。从上表的分析结果可以看出，预试问卷中所有题项的共同性均大于0.20，适合投入主成分分析之中。

（3）信度分析

信度是指量表所测得结果的稳定性及一致性。量表的信度越大，则其测量结果的误差越小。信度用α系数来表示，其值介于0～1之间。在项目分析中，已经对量表内部的整体一致性进行了信度检验，本步骤将在因素分析的基础上对所抽取的共同因素的信度进行分析。

从表6所示的可靠性统计结果可以看出，问卷整体具有很好的可靠性（α>0.8）。各因素分量表的信度指标值也在0.6以上，且低于总体指标值0.834，尤其是因素一的内部可靠性达到了0.814。同时，修正的项目总相关与项目删除时的α值也均通过检验，因此本问卷整体及各维度均具有较好的信度。

五、外语院校智慧教室需求模型

通过对预试问卷的因素分析，共可抽取五个特征值大于1的因素。这五个因素与预试问卷中的维度有些一致，有些被重新组合，具体结果如表7所示。

“因素一”由题项18、19、17、16组成。这四个题项对应SMART维度中“资源获取”的部分题项，笔者在进行问卷设计时也将这四个题项单独列为“外语特色功能”项。通过SPSS的萃取，将这四个题项归纳为同一因素，且是所有因素中解释特征值最高的，笔者将该维度重新命名为“外语教学”。

“因素二”由题项7、6、13、12、14组成。前四个题项均属于SMART模型的“资源获取”维度;“授课、上课情况分析”题项属于SMART模型“及时互动”维度。通过SPSS的萃取，将这一题项与其他“资源获取”维度的内容归纳在一起。仔细琢磨后发现，这样分类更合理，这五个题项均能方便学生获取教室及课堂资源，因此将该维度命名为“资源获取”。

“因素三”由题项9、10、11组成。“课堂提问功能”与“课堂远程互动”均属于SMART模型的“及时互动”维度;而“无线投屏展示”属于“内容呈现”维度。由于这三个题项均是为了帮助教师更好地开展课堂活动，因此将该维度命名为“课堂辅助”。

“因素四”由题项3、4、5组成。这三个题项分别属于SMART模型中的“情境感知”“环境管理”“内容呈现”三个维度。考虑到这三个题项均与教室内环境优化、布置摆设相关，因此将该维度命名为“环境服务”。

“因素五”由题项1、2、15组成。“学生桌椅可自由组合”和“讲台可移动”属于SMART模型“环境管理”维度;“学生互评功能”属于“及时互动”维度。由于这些题项都是为了方便师生进行交流互动，因此将该维度重新命名为“互动评价”。

整体而言，萃取因素与预试问卷中依照SMART模型的分类有相似之处。如维度一、二基本上是将SMART模型中的“资源获取”维度拆分为更能突出外语专业特色的两个维度。同时，新的萃取因素与原分类维度又有一定的差异。因素三、因素四、因素五是将之前的分类打破之后重新组合。

通过信度分析也可以看出整个量表具有较好的信度。因此，萃取后的维度较为可靠，突出了外语类院校的特色，也具有可操作性。图1为外语类院校智慧教室的需求模型。

在“外语类院校智慧教室需求模型”中，每一维度均由3～5个具体需求构成，为智慧教室的建設提供了可行性方案。在这五个维度中，“外语教学”为外语类院校特殊需求，其他四个维度为适合所有智慧教室的普适需求。这五个维度既体现了智慧教室的一般功能，又区别了外语类院校智慧教室与其他普通高校的不同之处。

六、结束语

以需求为导向的智慧教室建设模型能充分体量使用者的感受，恰到好处地配置教室内的功能设施，更好地为教学服务，同时可规避智慧教室建设中常常会出现的“功能繁多、华而不实”等弊端。本文的研究基于对预试问卷数据的分析，后续还将对正式问卷的数据进行统计分析，进一步探析外语类院校师生对于智慧教室的共同需求及具体区别。

参考文献：

[1]黄荣怀，胡永斌，杨俊锋等.智慧教室的概念及特征[J].开放教育研究，2012（4）：22-26.

[2]聂风华，钟晓流，宋述强.智慧教室：概念特征、系统模型与建设案例[J].现代教育技术，2013（7）：5-9.

[3]杨俊锋.技术促进学习的课堂环境评测与优化[J].电化教育研究，2016（1）：99-103.

[4]贺占魁，黄涛.高校智慧教室的建设理念、模式与应用展望——以华中师范大学为例[J].现代教育技术，2018（11）：54-59.

[5]孙飞鹏，汤京淑.高校智慧教室的建设与评价——以北京语言大学为例[J].现代教育技术，2019（12）：75-79.

[6]胡沛然，王宜之.智慧学习环境的设计、构建和管理研究——以上海交通大学“智慧教室”为例[J].实验室研究与探索，2018（7）：286-289

[7]佚名.四川外国语大学简介[EB/OL].http：//www.sisu.edu.cn/xxgk/xxjj.htm.

[8]吴明隆.问卷统计分析实务——SPSS操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社，2010：160，192.

（编辑：王晓明）