职业院校课堂生态量表的编制与应用

董云英 孙建波 李德方

摘 要 职业教育的高质量发展必须根植于课堂中，用生态哲学观观照新时期的课堂教学实践是深化课堂研究的新视角和新方法论。这一新的转向需要加强职业院校课堂生态研究，而编制适用于职业院校课堂生态量表这一基础性工具就成为关键而重要的工作。通过量表的编制、预测、修改和再测，最终确定了包括合作与秩序、教师参与、教师支持、课堂环境、学生参与、关系6个维度和32个题目的职业院校课堂生态量表，该量表的内在一致性信度为0.968，分半信度为0.849，验证性因素分析结果表明该量表具有较高的效度。运用该问卷对江苏省5所职业院校的学生进行问卷调查，分析课堂生态情况，实践证明该量表适合于研究职业院校课堂生态，能为职业教育实践者评价职业院校课堂教学效果提供一个经济、简单和有效的测量工具。

关键词 职业院校；课堂生态；量表编制；课堂教学

中图分类号 G712 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2023）08-0023-08

一、引言

教育部等九部门印发的《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》提出：“加强课堂教学日常管理，规范教学秩序。推动职业学校‘课堂革命’，适应生源多样化特点，将课程教学改革推向纵深。”[1] 当前职业院校课堂中的诸如教师倦怠教态、学生无助学态以及课堂沉闷状态等生态性问题，制约甚至阻碍着职业教育质量的提高和内涵建设。因此，建设生态课堂是未来课堂改革的方向[2]，有必要加强对职业院校课堂生态的研究。

近年来课堂生态研究主要集中在：新课程和教学方法对课堂生态的影响；课堂生态的影响因素；课堂生态与学业成就的关系；课堂生态测量工具的发展等。其中，尤以课堂生态测量工具的发展和课堂生态与学生学习成果方面的研究较为引人注目[3]。国外研究者已经开发出多种课堂生态量表，主要有学习环境量表（LEI）、我的课堂量表（MCI）、科学实验室环境量表（SLEI）、建构主义课堂环境量表（CLES）、课堂环境量表（WIHIC）等[4][5]。然而在职业教育领域，目前国内外关于其课堂生态的量化研究均存在不足，集中表现在缺少较为科学的课堂生态测量工具。因此，有必要根据现阶段职业院校课堂的实际情况，编制出适合职业教育的课堂生态量表。本文主要参照Moos的三层面结构理论，基于“香港课堂环境量表（HCES）”中文版“课堂生态量表”[6][7]，以文献研究和已有相关问卷、量表为基础，编制适合于职业院校的课堂生态量表，为职业教育实践者评价职业教育课堂教学效果提供一套经济、简单和有效的测量工具。同时对该量表的适应性进行分析，对职业院校课堂生态的现状与问题进行剖析，认清问题并找出问题的症结所在，探索有效解决相关问题的对策。

二、研究方法

（一）编定初始量表

考虑到职业院校课堂的延展性和课堂主体的复杂性，对中文版“课堂生态量表”的维度和题项进行增删和调整，经课题组共同研讨，形成初始问卷。初始问卷分为现实课堂生态和理想课堂生态两个部分，由55个初试项目组成，其中包括10个反向计分题。“合作”维度具有5个项目，“秩序”维度具有5个项目，“学生参与”维度具有5个项目，“关系”维度具有10个项目，“教师参与”维度具有10个项目，“教师支持”维度具有10个项目，“课堂环境”维度具有10个项目。问卷采用李克特5点计分法，其中，1=从不如此、2=偶尔如此、3=有时如此、4=经常如此、5=总是如此。

（二）预备测试

选择在江苏省5所中等职业学校发放问卷。通过网上问卷星的方式，将问卷链接发在各个班级群里，由班主任督促学生完成问卷。共回收问卷1500份，根据作答时间（删除作答时间太短或太长的问卷）以及作答内容（删除连续10个或10个以上的答案选项是相同的问卷）删除无效问卷，得到有效问卷1167份，问卷有效率为77.8%。有效样本中，被试年龄范围为14～23岁，平均年龄为16.54岁（SD=1.071）。预备测试对象情况详见表1。

（三）正式施测

为了确定量表结构的合理性以及对量表的信度和效度进行检验，我们进行了正式測试。正式样本来自江苏省某中等专业学校的学生。回收问卷376份，有效问卷364份，有效率96.8%。量表的施测过程与预测相同。有效样本中，被试年龄范围为14～20岁，平均年龄为16.60岁（SD=1.000）。正式施测对象情况详见表2。

（四）数据统计

采用SPSS 21.0进行统计分析。首先采用SPSS转换问卷项目的反向计分，再运用独立样本t检验、相关分析、信度检验分析、探索性因子分析对问卷数据进行整理与分析。验证性因子分析采用的计算工具是AMOS 24.0。

三、结果分析

（一）项目分析

项目分析的主要目的在于检验编制的问卷中个别题项的适切性和可靠程度，项目分析的检验就是探究高低分的被试在每个题项的差异或进行题项间同质性检验，项目分析的结果可作为个别题项筛选或修改的依据。依据吴明隆的观点进行项目分析[8]，方法和步骤如下：本问卷通过t检验显示，其中第25题的高低分组上的差异p值大于0.05，应予以删除，其余题项p值均小于0.05。本问卷通过题总相关分析显示，第7题、第9题、第17题、第19题、第25题、第43题的分值与总分的相关均小于0.4，应予以删除。

共同性表示项目能解释共同特质或属性的变异量，如将职业院校课堂生态量表限定为一个因素时，表示只有一个心理特质，因而共同性的数量愈多，表示能测量到此心理特质的程度愈高；相反，如果项目的共同性低，表示此项目能测量的心理特质的程度低，共同性低的项目与问卷的同质性小，应考虑删除。至于因素负荷量则表示项目与因素（心理特质）关系的程度，项目在共同因素的因素负荷量愈高，表示项目与共同因素的因素负荷量愈低，表示项目与共同因素（总问卷）的关系愈不密切，亦即其同质性愈低。一般而言，共同性值若低于0.20（此时因素负荷量小于0.45），表示项目与共同因素间的关系不密切，此时该项目可考虑删除。第7题、第9题、第10题、第16题、第17题、第18题、第19题、第20题、第25题、第43题的因素负荷量分别为0.003、0.256、0.316、0.331、0.278、0.360、0.270、0.352、-0.093、0.200，这10个项目与共同因素“课堂生态”的程度关系微弱，依此标准可考虑将此10个项目删除。

信度检验旨在检验项目删除后，整体问卷信度系数的变化情形。如果项目删除后的问卷信度系数比原先的信度系数高出许多，则此项目与其余项目所要测量的属性或心理特质可能不相同，代表此项目与其他项目的同质性不高，在项目分析时可考虑将此项目删除。本问卷整体内部一致性α系数为0.973，其中，第7题、第9题、第19题、第25题、第43题的题项删除后的α值分别为0.974、0.974、0.974、0.975、0.974，高于整体值，应予以删除，其余项目均小于或等于0.973。

综上，通过项目分析，删除初始问卷项目的第7题、第9题、第10题、第16题、第17题、第18题、第19题、第20题、第25题、第43题共10个项目后，初试问卷还剩45个项目。

（二）因素分析

1.探索性因素分析

通过探索性因子分析来检验初始量表的结构效度。本初试问卷的KMO值为0.975，表示变量间具有共同因素存在，变量适合进行因素分析。此外，Bartlett球形检验的卡方值为38610.988（自由度为496，p<0.001），表明数据非常适合进行因素分析。

为对初试问卷中各项目进行筛选并形成职业院校课堂生态量表正式问卷，用主成分分析法提取特征值大于1的因子，方差极大正交旋转确定因子负荷，保留负荷大于0.5的项目。为了使问卷更加的简洁有效，需要对此问卷项目进行删减。结合以往研究和本研究对课堂生态结构的假设，对此进行多次探索性因素分析，并按以下几个标准删除初试问卷中不合适的题项：一是共同度小于0.3。项目的共同度反映了公因素对该项目的贡献，共同性越高，表示能被公因素解释的程度越高，说明该题目的作用越大。二是项目负荷量小于0.5。项目的负荷量说明公因素与该题目的相关程度，题目的负荷量越小，说明该题目与公因素之间的关系不大，表示该题目不能够将公因素所代表的心理特征反映出来。三是每个因素包含的题目不得少于3个。经过多次探索，删除第8题、第24题、第26题、第32题、第33题、第36题、第37题、第42题、第45题、第46题、第52题、第53题和第54题13个项目后，最终获得6个因子，可以累积解释变异量为78.347%，因子负荷范围为0.508～0.830。对6个因子进行深入分析发现，维度结构比较清晰，根据项目内容分别命名为合作与秩序（6）、教师参与（6）、教师支持（6）、课堂环境（6）、学生参与（5）和关系（3），详见表3。此外，这6个因素旋转后的特征值分别为5.323、5.237、4.566、4.361、3.799、1.784。由此可得出，合作与秩序、教师参与、教师支持、课堂环境和学生参与对于职业院校课堂生态的影响相对较大。

2.信度分析

为进一步了解问卷的可靠性和稳定性，需对问卷做信度检验。本问卷采用内部一致性系数，即克隆巴赫α系数对问卷进行信度分析，得出该问卷的内部一致性系数为0.968，对问卷进行分半系数分析，Spearman-Brown系数为0.849，表明此问卷的信度较高，将其作为职业院校课堂生态的测量工具是可靠的。

3.效度分析

本研究通过各维度之间以及各维度与总分之间的相关分析，来检验量表的结构效度。结构效度常用的分析方法是因素分析法。根据因素分析结果，见表4，本量表各维度与量表总分的相关系数在0.818～0.853之间（p<0.05），属中高度相关，表明维度之间具有一定的独立性，并且各维度较好地反映了量表所要测量的内容。量表各维度之间的相关系数介于0.542～0.766之间（p<0.05），属中度相关，显示量表的各维度间的区别效度较为合理，各维度所评测的构念在大方向上较为一致，而各维度之间又可区别，因此，自编量表的结构基本符合编制要求，具有良好的结构效度。

4.验证性因子分析

验证性因子分析指对已有理论模型与数据拟合程度的一种验证[9][10]。通过验证性因素分析，一方面分析外因潜变量和观测变量之间的相关和负荷，从而反映各因素之间的路径；另一方面分析拟合指标反应模型的拟合程度。采用极大似然估计，对现实课堂中的合作与秩序、教师参与、教师支持、课堂环境、学生参与、关系构成的六维度结构进行验证性因素分析，测量模型见图1。其中，ACO6指现实课堂合作与秩序（包含6个项目，分别是1、2、3、4、5、6）、ATI6指现实课堂教师参与（包含6个项目，分别是27、28、29、30、31、41）、ATS6指现实课堂教师支持（包含6个项目，分别是34、35、38、39、40、44）、ACE6指现实课堂环境（包含6个项目，分别是47、48、49、50、51、55）、ASI5指现实课堂学生参与（包含5个项目，分别是11、12、13、14、15）、ARE3指现实课堂关系（包含3个项目，分别是21、22、23）。6个维度的因子负荷均可接受，6个维度间的相关系数较为合理，模型图清晰地验证了6个维度结构的合理性。

本研究对该模型的评价指数和标准如下：

χ2值受样本规模的影响较大，故而一般用χ2/df作为检验样本协方差矩阵和估计协方差矩阵间相似程度的统计量。其理论期望值为1，χ2/df越接近1，表示协方差矩阵和估计的协方差矩阵之间的相似程度越大，模型的拟合度越好。本研究中χ2/df=2.742，小于3，适配理想。

常用的拟合指数有递增拟合指数（IFI）、相对拟合指数（CFI）、标准拟合指数（NFI）、拟合优度指数（GFI）等，这些指标的值均在0～1之间，越接近1越好，表示模型的拟合度较好。由表5中得知，IFI、CFI和TFI都在0.9以上，NFI=0.889，GFI=0.818，指數在可接受范围，因此职业院校课堂生态模型的整体数据拟合较好。

近似均方根误差（RESEA）小于0.05表示模型拟合很好，而在0.05～0.08之间表示模型拟合较好，在0.08～0.10之间仍可接受，但如果大于0.10，则表明这个模型拟合不佳。本研究中RESEA=0.069，小于0.08，适配理想。

由表6可知，合作与秩序、教师参与、教师支持、课堂环境、学生参与、关系各个潜变量对应各个题目的因子荷数均大于0.5，说明其各个潜变量对应所属题目具有很高的代表性。另外各个潜变量的平均方差变异AVE均大于0.5，且组合信度CR均大于0.8，说明聚敛效度尚可。

由表7可知，合作与秩序、教师参与、教师支持、课堂环境、学生参与、关系之间均具有显著的相关性（p<0.01）。除了合作与秩序和学生参与，教师支持和课堂环境之间，其他维度间的相关性系数绝对值均小于0.5。所有维度间的相关系数都小于AVE平方根（0.790-0.851），说明各个维度之间具有一定的相关性，且彼此之间又具有一定的区分度，即说明该量表数据的区分度较理想。

以上验证性因素分析的结果表明，职业院校课堂生态量表有较高的效度，适合作为职业院校课堂生态的调查工具。

（三）职业院校课堂生态量表的应用

1.现实和理想课堂生态的总体状况及差异分析

为了验证职业院校课堂生态量表，笔者对江苏省内的职业院校进行了问卷调查。选择了苏南、苏中、苏北各1所典型职业院校，针对五年制各年级学生随机发放问卷，对学生在现实和理想课堂生态量表上的得分进行描述性统计分析，结果见表8。

依据职业院校课堂生态量表的计分方式，得分愈高表示其所感受的课堂生态愈好。由表7可以看出，现实课堂生态量表各维度的标准差在0.70到0.98之间，没有超过1个计分等级，说明各分量表在学生个体水平上没有存在明显的差别。现实课堂生态的总量表得分的平均数为3.91（SD=0.75），现实课堂生态的6个分量表平均值范围约在3.59～4.25之间，这是一个稍高于中值的分数，说明职校生对职业院校课堂生态的感受普遍较高，对量表各维度的感受也较好，其得分依高低顺序排列为：教师参与（4.25）、课堂环境（4.04）、关系（4.00）、学生参与（3.82）、教师支持（3.77）、合作与秩序（3.59）。理想课堂生态的总量表得分的平均数为4.32（SD=0.68），6个分量表平均值范围在4.19～4.44之间。

对职业院校的现实课堂生态得分与理想课堂生态得分进行配对t检验，结果发现，在6个维度及总均分上，现实课堂生态得分显著低于理想课堂生态得分（p<0.001），见表9。该结果说明职业教育现实课堂生态仍存在提升的空间。

2.其他人口学变量上的差异分析

将男生（n=216）和女生（n=148）对职业院校课堂生态的感受进行独立样本t检验，结果表明，职校生对现实职校课堂生态的各个维度及总均分上的感受不存在显著差异，而在理想课堂生态上，女生对课堂生态的总体感受要好于男生（t=-2.146，p=0.042）。女生在合作与秩序、学生参与、关系这3个维度上的得分显著高于男生（p<0.05）；而二者在教师支持、教师参与和课堂环境3个维度上的差异不显著（p>0.05）。

将独生子女（n=143）和非独生子女（n=221）对职校课堂生态的感受进行独立样本t检验，结果表明，独生职校生在现实职校课堂生态总量表和合作与秩序维度上的得分显著高于非独生职校生，而在理想课堂生态上，是否独生子女的职校生在理想课堂生态总量表及6个维度上的差异不显著（p>0.05）。

将流动子女（n=85）和非流动子女（n=279）对职校课堂生态的感受进行独立样本t检验，结果表明，是否流动子女的职校生对现实职校课堂生态总量表和6个维度上不存在显著差异（p>0.05），而在理想课堂生态上，是否流动子女的职校生在理想合作与秩序维度上的差异显著（t=2.189，p=0.029）。

对不同年级学生对职校课堂生态的感受作了单因素方差分析，结果发现，在总量表和6个维度上不存在显著差异（p>0.05）。

对不同学习成绩职校生对现实职校课堂生态的感受进行单因素方差分析，结果发现，在关系维度上存在显著差异（F=3.136，p=0.025），进一步的配对比较发现，成绩较差的职校生在关系维度上的感受显著低于成绩优秀的职校生（p=0.011）和成绩良好的职校生（p=0.011），而与成绩中等的职校生没有达到显著差异（p=0.099）。总体来看，学习成绩越差，职校生对课堂生态的关系维度上的感受呈下降趋势。

对不同家庭经济状况的职校生对现实职校课堂生态的感受进行单因素方差分析，结果发现，除了教师参与、课堂环境这两个維度以外，不同家庭经济水平的职校生在总量表及合作与秩序、教师支持、学生参与、关系维度上均存在显著差异（p<0.05），进一步的配对比较发现，家庭经济困难的职校生在课堂生态的感受显著低于其他家庭经济水平的职校生。

四、讨论

（一）职业院校课堂生态量表的结构

本量表的理论结构主要参照于Moos的三层面结构理论，维度和题目部分取自孙芙蓉的课堂生态量表中的维度和题目，部分基于职业院校课堂实际。依据初测后项目分析结果，经过修改，正式量表包括6个维度和32个项目。该量表内在一致性信度为0.968，分半信度为0.849，验证性因素分析结果表明该量表具有较高的结构效度，聚敛效度和区分效度均较好。初始量表中反向计分的题目被删除，有些从国外题目直接翻译过来的题目也被删除，这充分表明文化差异对课堂环境量表的影响。因此，有必要将国外的课堂环境量表进行本土化施测与修订。

正式量表6个维度分别是合作与秩序（CO）、教师参与（TI）、教师支持（TS）、课堂环境（CE）、学生参与（SI）、关系（RE）。以上因子是影响课堂生态的主要因素。虽然课堂教学的主体是学生，但教师依然发挥着主导作用，担任着引导者角色。因此，在改变职业院校课堂生态的过程中，教师要承担更多的责任与义务，需要明确自身扮演的角色，有意识地调整影响课堂生态的因素，引导学生自主学习，培养学生学习主动性，主动营造良好的教室的物理环境、社会环境和心理环境，让课堂生态发挥正向的积极作用[11]。

（二）职业院校课堂生态量表的特点

经过查阅以往文献可知，尽管国内外学者研制、修订和发展了众多科学实用的课堂生态量表，但研究者大多用这些课堂生态量表来研究普通教育的课堂生态，应用于职业院校课堂生态研究的少之又少。本研究编制的职业院校课堂生态量表的设计理念与当前职业教育教学理念相一致，编制的主要目的是用于研究和测量我国职业院校的课堂生态，为职业教育研究和实践提供一套简单、实用且有效的课堂生态评价工具，为提高职业教育课堂教学质量服务。本量表的编制过程综合了多种方法，充分体现了理论与实践的结合，理论构想与数据统计的结合。此外，本量表的题目更符合中国语言文化习惯，因此，在很大程度上避免了直接应用国外相关量表所带来的文化适应性问题[12]。通过本土化的修订和适用性测量，更能有效地了解职业院校课堂生态的现状。

（三）职业院校课堂生态量表的应用情况

通过本量表的初步应用，本研究发现职校学生对职业院校课堂生态的感受普遍较高，对量表各维度的感受也较好，其得分依高低顺序排列为：教师参与、课堂环境、关系、学生参与、教师支持、合作与秩序。职校学生在现实课堂生态得分显著低于理想课堂生态得分，职业院校的现实课堂生态仍存在提升的空间[13][14]。

通过对量表的适用性进行探讨，研究发现，女生对理想的职业院校课堂生态的感受优于男生，尤其是在合作与秩序、学生参与、关系这三个维度上的得分都显著高于男生，该结果与以往的研究一致，认为女生对理想课堂环境的感受好于男生[15]。但不同性别职校学生对现实职业院校课堂生态的各个维度及总体感受上不存在显著差异，这与以往研究在测量中学生对实际课堂生态的感受的研究结果不一致[16]，原因可能是职业院校学生群体兼具学生和产业预备人员的双重身份，其来源和成分的多样性决定了该群体区别于普教學生的心理特征[17]。

学习成绩排名不同的职校学生在现实职校课堂生态的感受上表现为，学习成绩越差，对课堂生态的感受呈下降趋势。原因可能在于，学习成绩优秀的学生能够主动地参与课堂，会积极地合作和自律，可能体会到更融洽的师生关系、更多的教师支持和良好的课堂氛围，而学习成绩差的学生课堂的参与度可能不够，甚至在课堂上出现违反纪律、聊天、睡觉、玩手机等现象。因此对于未来的职业院校课堂生态改革，教师更多地关注学习成绩差的学生，给予积极的引导和期待。

不同家庭经济状况的职校学生对现实职校课堂生态的感受不同，具体表现在家庭经济困难的职校学生在合作与秩序、教师支持、学生参与、关系维度及总体的课堂生态上的感受低于其他家庭经济水平的职校生，但在教师参与、课堂环境这两个维度上，不同家庭经济水平的职校学生的感受没有差异。原因可能在于，家庭经济困难学生可能会存在自卑心理，导致与其他师生的人际交往存在困难，因此需要政府、学校和教师等共同关注。

对其他人口学变量的分析发现，是否为独生子女的职校学生对现实职业院校课堂生态上感受不同，而在理想课堂生态上的感受不存在差异。是否为流动子女的职校学生对现实职业院校课堂生态感受不存在差异，而对理想课堂生态的合作与秩序维度上的有差异。不同年级学生对职业学校课堂生态的感受一致。可见，学生的差异性会影响对课堂生态的感知。而职校学生群体又是异常复杂的，其来源和成分的多样性决定了其心理多样性，这就提示职校教师在重构课堂生态时充分考虑到学生主体特点，扬长避短，营造积极的心理氛围。

五、结论

本研究通过编制、预测、修改和再测等环节完成了职业院校课堂生态量表的研制，包括合作与秩序、教师参与、教师支持、课堂环境、学生参与、关系6个维度以及32个题目。量表的内在一致性信度为0.968，分半信度为0.849，验证性因素分析结果表明该量表具有较好的效度，符合科学研究要求。本研究用所编制的职业院校课堂生态量表进行测量，获得了职校学生对课堂生态感受的原始数据，在考察不同性别、不同年级、不同学习成绩、不同家庭经济状况等的职校学生对课堂生态的感受时，发现问卷对于不同性别、不同学习成绩的学生均有较强的适用性。由此可见，本量表能为教育实践者提供一套简单、实用、有效的职业院校课堂生态评价工具，有助于我国职业教育课堂生态的优化与生态课堂的形成。

参 考 文 献

[1]崔景贵.以积极心理学推动职校“课堂革命”[N].中国教育报，2021-09-26.

[2]岳伟，刘贵华.走向生态课堂——论课堂的整体性变革[J].教育研究，2014（8）：99-106+134.

[3]孙芙蓉，谢利民.国外课堂生态研究述评[J].外国中小学教育，2006（4）：12-18+32.

[4]刘丽艳，刘永兵.中学英语课堂环境量表的编制与初步应用[J].外语教学理论与实践，2010（4）：71-78.

[5]刘丽艳，马云鹏，刘永兵.西方课堂环境测量工具研究述评[J].外国教育研究，2009（5）：16-23.

[6]孙芙蓉.课堂生态研究[M].杭州：浙江大学出版社，2013：70-86.

[7]LEE CHI-KIN JOHN，LEE LAI—MUI FRANCES，WONG HIN-WAH.Development of classroom environment scale in Hong Kong[J].Eductional Research and Evaluation，2003（4）：317-344.

[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，2010：158-193.

[9]吴明隆.结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）[M].重庆：重庆大学出版社，2010：72-100.

[10]吴明隆.结构方程模型：AMOS实务进阶[M].重庆：重庆大学出版社，2013：116-150.

[11]王牧華，靳玉乐.论促进教师教学方式转变的课堂环境建设策略[J].课程·教材·教法，2011（5）：22-26.

[12]孙芙蓉，谢利民.东部沿海发达地区义务教育学段课堂环境的城乡差异研究——以上海、浙江的18所学校为例[J].教育学报，2007（3）：77-85.

[13][17]倪福疆.中等职业学校课堂生态现状及优化策略[J].职教论坛，2019（12）：63-67.

[14]林光昶.中职课堂生态存在的问题与对策[J].职业教育，2017（32）：3-5.

[15]ANGELA F. L. WONG， DEIDRA J. YOUNG， BARRY J. FRASER. A multilevel analysis of learning environment and student attitudes[J]. Educational Psychology，1997（4）：449-468.

[16]TAMAR LEVINE， SMADAR DONITSA-SCHMIDT. Classroom environment in computer-integrated science classes： effects of gender and computer ownership[J].Research in Science and Technological Education， 1996（2）：163-178.

Abstract  The high-quality development of vocational education must be rooted in the classroom， and using the ecophilosophical view to look at the classroom teaching practice in the new era is a new perspective and methodology to deepen classroom research. This new turn requires strengthening the research on classroom ecology in vocational colleges， and the basic tool of compiling a classroom ecology inventory applicable to vocational colleges becomes a key and important task. Through the development， prediction， modification and retesting of the inventory， a 32-item classroom ecology inventory with six dimensions of cooperation and order （CO）， teacher involvement （TI）， teacher support （TS）， classroom environment （CE）， student involvement （SI） and relationship （RE） was finally determined. Its internal consistency reliability is 0.968 and its split-half reliability is 0.849. The results of the validation factor analysis indicated that the inventory had high validity. Using this questionnaire to analyze the classroom ecology of students in five vocational colleges in Jiangsu Province， the practice also showed that the inventory is suitable for studying classroom ecology in vocational colleges and can provide an economical， simple and effective set of measurement tools for vocational education practitioners to evaluate the effectiveness of classroom teaching in vocational colleges.

Key words  vocational colleges; classroom ecology; inventory; classroom teaching

Author  Dong Yunying， associate professor of Jiangsu University of Technology （Changzhou 213001）; Sun Jianbo， deputy director of Institute of Vocational Education and Teacher Training of Jiangsu University of Technology; Li Defang， Jiangsu University of Technology