杨世东

（安徽建筑大学 管理学院， 安徽 合肥230601）

基于教学模式需求探测的课程教学改革研究
——以市场调查与预测课程为例

杨世东

（安徽建筑大学 管理学院， 安徽 合肥230601）

本文以市场调查与预测课程为例，基于教学模式需求探测的角度，首先采用李克特量表对学生关于教学模式的需求进行问卷调查，然后运用因子分析法对问卷调查结果进行实证研究.研究结论表明学生对教学模式的需求是以学生为中心的教学模式，并为此提出了相应的建议.

教学改革；教学模式；因子分析；问卷调查

1 问题的提出

高等教育的根本目的是为社会培养具有综合能力、高素质、实用性的人材，课程教学是实现培养目标的重要教学环节.教学改革是提高课程教学质量的重要措施，创新教学模式更是深化教学改革的核心任务.美国学者乔伊斯和韦尔最先将教学模式引入到教学领域，此后一直是学者研究的热点.杨小微（2004）认为教学模式是在教学实践的基础上建立起来的一整套组织、设计和调控教学活动的方法论体系，它的构成要素包括育主题、功能目标、结构程序及操作要领构成[1].美国学者理查德·I·阿兰兹（2007）将教学模式分为两大类型，即传统的以教师为中心的教学模式（包括讲授模式、直接教学模式和概念教学模式）和建构主义的、以学生为中心的教学模式（包括合作学习模式、基于问题的学习模式和课堂讨论的学习模式）[2].

目前，我国关于教学模式的研究很多，也取得了显著的成果，但大多数研究都是定性研究，研究结论缺乏数据的有效验证.签于此，本文以市场调查与预测课程为例，基于教学模式需求探测的角度，首先采用李克特量表对学生关于教学模式的需求进行问卷调查，然后运用多元统计分析方法中的因子分析法对问卷调查结果进行实证研究，旨在为探求合适的教学模式进而深化教学改革提供一些启示.

2 调查问卷设计研究方法的选择

2.1 调查问卷设计

谢幼如（2000）认为教学模式应体现三方面的内容：理论与思想、环境与资源、教学要素间的关系[3].班华（2000）指出教学模式应包括教学理论、教学目标、内容、师生组合和操作程序五个要素，五个因素之间有规律的联系就是教学模式的结构[4].朱丹（2009）将教学评价列为教学 模式中的一部分，并加以系统的研究[5].本文将参考上述学者的观点，依据市场调查与预测的课程性质与内容，将教学模式基本结构划分为教学目标、教学内容、师生关系和教学组织形式四个部分.

李克特量表是评分加总式量表最常用的一种，对于同一构念的项目其用加总方式来计分，它是由美国社会心理学家李克特在原有的总加量表基础上改进而成的.沙氏通量表只要求受测者选出他所同意的陈述语句，而李克特量表要求受测者对每一个与态度有关的陈述语句表明他同意或不同意的程度，即增加了对态度强度的评定.另外，李克特量表方法还不需要评定员.本文根据教学模式的结构，设置如下的包括4个变量（将每个问题视为一个变量）的7级平衡式李克特量表对53个选修该门课程的学生来进行问卷调查，目的是获得学生关于教学模式的需求数据.态度层级用1分表示非常不同意，7分表示非常同意.

v1：实践教学内容是本门课程教学的最重要环节；

v2：我喜欢师生互动的课堂教学；

v3：案例教学不是本门课程教学最重要的环节；

v4：学习本门课程最重要的收获是提升沟通能力.

2.2 研究方法的选择

多指标大样本虽然会为科学研究提供更丰富的信息，但存在信息重叠所带来的虚假性问题.因此，需要运用降维的思想，将变量间的错综复杂关系进行简化，提取出较少的相互独立的综合指标.因子分析法正是一种数据简化的技术，它基于相关矩阵内部结构来研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个能够反映原来众多原始变量主要信息的综合指标（也称为公共因子）来表示其基本的数据结构.本文采用SPSS软件来进行因子分析过程中的各种计算.

3 实证研究过程和结果

3.1 调查数据的描述性分析

对于v1，被调查者持有正态度 （即同意） 的比例为94.3%，对于v2和v4，该比例分别为88.6%和92.4%.对于v3，被调查者持有负态度（即不同意） 的比例相对较低，为64.2%.被调查者对于v1、v2、v3、v4持中性态度的比例都在8%以下，且差别不大.三个正态度变量中，对于v1，被调查者非常同意的比例最高，为58.5%；而v4最低，只有33.9%.对于v3，被调查者非常不同意的比例为20.8%.因此，被调查者虽然对于v1、v2、v4基本都是持正态度，对于v3基本都是持负态度，但对不同变量的态度程度存在着明显差别.

被调查者对于v3的态度差别较大，变量标准差为1.9，原因可能是持中性态度和正态度的学生将学习的侧重点放在预测方法上.被调查者对于其余变量的态度程度差别不大，具体见表1所示.从表1中可以看出，变量v1、v4的标准差较小，说明被调查者关于这两个问题的态度比较一致.

表1 变量得分的描述统计分析

3.2 因子分析过程

3.2.1 因子分析可行性检验

SPSS软件可以计算并输出各指标之间的相关系数矩阵，根据该矩阵可看出，大部分指标之间存在相关性，且指标之间既存在正负相关，也存在强弱相关，说明指标之间存在着信息重叠.同时，相关系数矩阵的巴特利特球体检验结果显示，统计量的显著性概率是0.02，一般给定的显著性水平为0.05，可知相关系数矩阵不是单位矩阵，适合做因子分析.另外，指标变量共同度检验表明，除了极个别变量，其它所有变量共同度均在0.7左右，即公共因子从原始变量中提取的信息较多，因子分析对数据的适用性较强.

3.2.2 提取公共因子

决定提取公共因子数量的原则有3个，具体为累计贡献率大于等于85%、特征值大于1、去掉贡献率小于5%的公共因子，本文根据特征值大于1的原则决定提取公共因子的数量，提取前2个公共因子.另外，根据SPSS软件输出的矩阵特征值和方差贡献率表也可看出，前2个公共因子包含了原始变量大多数的信息.

3.2.3 因子载荷矩阵及分析

公共因子与原始变量之间的相关性由因子载荷值体现.由于初始因子载荷阵中各因子的含义不突出，因此需要对初始因子载荷阵进行旋转，以使因子载荷阵结构简化，即所有变量在不同因子上产生的载荷拉开距离，从而对因子的解释变得简单.因子载荷阵旋转的方法很多，一般都采用SPSS软件中默认的方差最大法，本文也采用这种方法，经过3次迭代后收敛，得到旋转后的因子载荷阵，如表2所示.

根据旋转后的因子载荷阵，因子载荷值已经明显两极化，因此有了更鲜明的实际意义，可以研究原始变量的内部结构.

表2中第一个公共因子F1在v1、v3变量上的荷载值都很大，v1的内涵主要反映基于问题的学习模式，v3则是反映课堂讨论的学习模式，因此将F2命名为基于问题和课堂讨论的教学模式.第二个公共因子F2在v2、v4变量上有高荷载，v2、v4都是反映合作学习模式的变量，因此将F2命名为合作学习的教学模式.由此可见，学生对该门课程教学模式的需求主要是基于问题和课堂讨论的教学模式、合作学习的教学模式，即以学生为中心的教学模式.

表2 旋转前后的因子载荷矩阵

4 研究结论和建议

4.1 完善以学生为中心的教学模式

首先，应基于教学目标、教学理念、教学资源开发和利用、教学过程、教学手段设施和教学环境，对传统教学模式和现代教学模式（以学生为中心的教学模式）做全方位的比较，并进而研究从传统教学模式向现代教学模式转换过程中的方向性和阶段性特征.其次，深入研究现代教学模式的理论依据、教学目的和本质特征，形成对现代教学模式的系统化认识[6].最后，应具有开放性和动态性的思维和视 野，努力实施并完善现代教学模式，积极探索实施路径，及时总结实施成果.

4.2 改进教学评价工作

教学评价是依据教学目标对教学过程及结果进行价值判断并为教学决策服务的活动，其内容应该与教学目标紧密相关，体现教学目标在知识、态度及技能层面的要求.教学评价不仅可以考核学生的学习效果，而且能体现教学活动的优点与不足之处.因此，需要将教学评价纳入到教学模式中来，并改进教学评价工作，使教学模式的创新和认可得到巩固.

4.3 注重技能教学

研究教学模式，有利于教学内容的呈现形式的选择.课程教学内容一般涉及知识和技能两个层面的教学目标，传统教学模式往往只重视知识内容的传授，而忽视了技能层面的教学目标.因此，提高技能层面教学目标的要求和比例应该成为教学模式优化中的重点.

〔1〕杨小微.现代教学论[M].太原：山西教育出版社，2004.

〔2〕[美]理查德I阿兰兹.学会教学（第六版 ）[M].上 海 ：华 东师范大学出版社，2007.

〔3〕谢幼如.新型教学模式的研究[J].电化教育研究，2000（1）：11-12.

〔4〕班华.中学教育学[M].北京：人民教育出版社，2000．

〔5〕朱丹.《大学生职业发展与就业指导课程教学要求》解读与思考[J].就业与创业，2009（7）：33-34.

〔6〕段华洽，王塑柏.深化教学改革创新教学模式—高校本科课堂教学模式创新研究[J].中国大学教学，2009（4）：36-37.

G642

A

1673-260X（2014）06-0254-02

安徽建筑大学质量工程项目（2011YX12）