原永康

（天津理工大学外国语学院，天津 300384）

2016年教育部所颁布的《教育信息化“十三五”规划》指出，“面向未来培养高素质人才，教师能力是关键。要建立健全教师教学信息技术能力应用标准”。2018年中共中央、国务院印发的《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》中“教师要主动适应信息化、人工智能等技术变革，积极有效开展教育教学”。英语大计,教师为本。英语教师是发展英语教育的第一资源，是改进高校英语教学的主力军。高校英语教师信息技术能力的高低对我国英语教育质量的提升乃至现代化有着至关重要的意义。从培养互联网时代英语教师信息技术素养[1]到把信息技术作为现代外语教师能力构成[2]，国内对英语教师信息技术能力的认识发生了质的飞越，并从量化[3][4][5]和质性[6]方面进行了研究，并在理论思考与构建[7]等方面进行了有益的探索。高校英语教师信息技术能力评价指标构建方式一般有三：第一，根据相关文献自行设计[8][9]；第二，根据《联合国教科文组织教师信息和通信技术能力标准》（UNESCO ICI-CFT）（2012）[10]；第三，按照《国家高校教师教育技术能力指南（试用版）》[11]设计。本文依据TESOL国际协会（Teachers of English to Speakers of Other Languages International Association）于2008年所颁布的TESOL教师技术标准（TESOL Technology Standards for Teachers,下文简称TESOL-TST），就我国高校英语教师信息技术能力评价指标构建进行研究。

1 理论基础

1.1 研究英语教师信息技术能力的逻辑理据

外语教育技术在我国电化教育中的应用“起步最早”，“教学效果最明显”[12]。信息技术时代英语教育再也回不到先前时期简单的教育模式[13]。研究英语教师信息技术能力逻辑理据在于：第一，信息技术有利于英语教育质量的提升。信息技术与外语教育的融合已经成为一种不可逆转的趋势。信息技术的合理运用能使教学最优化，激发学习动机，改进语言技能学习[14][15],促进语言自主学习[16]，优化测试和反馈的效果[17]。第二，英语教师信息技术应用朝精细化方向发展。信息技术生态视域下的外语教育从模式构建不断向“复杂实证研究”[18]，多模态[19]、翻转课堂[20][21]、SPOC[22]等多维研究成为新趋势。第三，大多数英语教师信息技术能力现状不佳。信息技术的日新月异本身并不意味着英语教育的质量提升，其关键是英语教师及其应用信息技术能力。研究发现英语教师对信息技术的使用与信息技术能力直接相关[22]，应更加注重技术在教学中的应用能力，而不仅仅是技术能力。高校外语教师人数众多，但大多数都是纯语言教师出身，对信息技术与外语教学的融合仍处于“初级阶段”[23]。

1.2 为何选用TESOL-TST？

TESOL-TST是TESOL国际协会牵头，由来自美国俄勒冈大学、爱荷华州立大学、斯坦福大学、俄亥俄大学和南卫理公会大学六名教授组成的项目组于2008年制定完毕。其中“技术”指的是计算机应用软件的使用，尤其是移动通信技术的使用[24]。该标准旨在使英语教师认识到将技术融合到教学中的必要性以及所需的知识、技能和课程，同时促使教师不断学习，在技术的应用上达到专业水平。现代社会技术潮流不可阻挡，该标准能有效地推动英语教师将技术应用于英语教学当中，实现英语教师专业发展。

该标准与《联合国教科文组织教师信息和通信技术能力标准》（UNESCO ICI-CFT）（2012）的区别在于：第一，TESOL-TST专门面向英语语言教师，而UNESCO标准是面向所有教师的。第二，TESOLTST在技术应用上偏向中立，而UNESCO标准更强调技术应用中批判性思维或创造性能力的培养[25][26]。TESOL-TST认为这两种能力的培养不是外语教育的主要目标。

2 高校英语教师信息技术能力评价指标体系构建

2.1 评价指标体系构建

本研究以TESOL-TST为基础，并结合高校英语教师工作特点，经过三轮筛选，共提取了4个维度40个信息技术能力评价指标。评价体系的维度分别为信息技术素养基础、信息技术与教学知识融合、信息技术管理能力、信息技术赋能教学研，各个维度指标及具体含义。

2.2 问卷设计

本研究将所构建的高校英语教师信息技术能力评价指标体系整理成李克特五级量表问卷调查形式，14个指标共设置问题34个，每个指标至少两个问题。语言表达上内涵清楚，简洁明了，便于参与者理解和判断，确保量表打分的效度。

3 数据收集与处理

研究者借助问卷星平台将问卷网络化，生成二维码。答题方式分为三种：第一，邀请参加2019年外教社英语教师研修班教师现场答题；第二，通过微信好友形式邀请高校英语教师答题；第三，微信好友的转发答题。本次调查共收回问卷215份，从IP地址上看，被调查对象来自天津、山东、湖北、湖南、山西、河南、江西、广东、北京、辽宁等地，总体上有一定的广泛性和代表性。据统计，前两种方式答题率达90.8%。经过测试，笔者将填卷时间少于400秒的7份问卷视为无效卷处理，有效问卷208份，有效问卷率达96.7%。

3.1 项目分析

为确认本问卷各个评价指标，笔者对问卷的可行性和适切性进行验证。根据问卷（Qu1-Qu34）总得分最高的25%和最低的25%进行分组。求出每道题在在高分组和低分组上的平均差异值进行显著性检测。

经过Levene方差齐性检验（Levene`s Test for Equality of Variances），结果显示，全部题目均呈现出显著性(P＜0.05)，意味着34道题目均具有良好的区分性。

3.2 结构效度分析

本文以探索性因子分析方法对问卷结构效度进行再度确认。探索性因子分析结果的可靠性取决于样本抽样和抽样数量。如前文所述，本样本具有广泛的代表性。对于样本的数量，研究者认为：受试者的比例最好与题项保持在1:5，且受试总样本不少于100[27]。本文的样本数量高于题项与样本量1:5的比例，且总量大于100，符合因子分析要求。

本次探索性因子分析中采取主成分分析法（principal component），并通过方差最大旋转法（Varimax rotation）使每个因子负荷最大化引方便解释。同时使用KMO测度和Bartlett球体检验来分析因子的合适性。

第一个纬度（信息技术基本素养）探索性因子结果表明：KMO值为0.879，Bartlett球体检验值为0.000，萃取第一个主成分。

第二个维度（信息技术与教学知识融合）探索性因子结果表明：KMO值为0.885，Bartlett球体检验值为0.000，萃取第二个主成分。

第三个维度（信息技术应用能力）探索性因子结果表明：KMO值为0.864，Bartlett球体检验值为0.000，萃取第三个主成分。

第四个维度（信息技术赋能教学研）探索性因子结果表明：KMO值为0.851，Bartlett球体检验值为0.000，萃取第四个主成分。

通常KMO值达到0.9以上为非常好，0.8-0.9为好，0.7-0.8为一般，0.6-0.7为差，0.5-0.6为很差；Bartlett显著值越小（＜0.05），表明原始变量之间越可能存在有意义的关系[28]。本问卷四个维度的KMO值均大于0.8，Bartlett显著水平为0.000，反映了四个维度的相对独立性。探索性因子分析表明该问卷有良好的结构效度。

3.3 内部一致性分析

本研究通过使用Cronbach Alpha系数来进一步验证本问卷的有效性和可靠性。统计显示，本量表总的系数为0.955，信度较好。

De Velis[29]认为，信度系数 0.60-0.65（最好不要）；0.65-0.70（最小可接受值）；0.70-0.80（相当好）；0.80-0.90（非常好）。信度系数越高，可靠性越好。对四个维度进行内部一致性α系数信度检验，发现维度一的α=0.882，维度二的α=0.888，维度三的α=0.871，维度四的α=0.846。整个问卷及四个维度都有着非常高的信度，可靠性良好。

4 研究结论

本文构建了高校英语教师信息技术能力评价指标体系，并通过问卷调查收集数据对其信度和效度进行验证。通过以上项目分析、结构效度分析和内部一致性分析，结果显示本量表具有良好的效度和信度，各个维度与项目之间能够反映出内在结构性和内在独立性。结合前期三轮的指标筛选，TESOL技术标准上的本量表4个维度14个一级指标能够体现出指标体现全面性、科学性、适切性和可操作性。

本研究不仅可以为高校英语教师信息技术能力认证提供必要的标准，而且也弥补了相关研究中的不足，有助于我国高校英语教师信息技术能力的认证。笔者在未来的研究中将针对构建的指标体系进行应用效果的跟踪调查，进一步完善指标体系的构建。