北京市通用技术课程开设初期,,教师技术素养现状调查与分析
时间：2020-05-05 05:15:56 来源：千叶帆 本文已影响人
摘要运用问卷调查的方式，对北京市通用技术教师进行了技术素养水平的调查和分析；讨论了技术素养的结构，并建构了通用技术教师技术素养三角形模型；根据技术素养评估结果，进行了聚类分析，将北京市通用技术教师按照技术素养水平高低分为四个层次，并分析了影响教师技术素养水平的因素。
关键词北京市；通用技术教师；技术素养
通用技术课程是高中课程中增设的一门全新的课程，它与信息技术课程一起构成基础教育阶段八大学习领域之一的技术领域。《普通高中通用技术课程标准》（以下简称为《课程标准》）中明确指出，普通高中阶段的技术课程以提高学生的技术素养、促进学生全面而又富有个性的发展为基本目标，这个目标是与九年义务教育阶段的技术课程目标相衔接的。
教师对于提高教育质量、培养学生素养的重要影响是不言而喻的。通用技术课程开设与实施顺利与否，教师是关键因素。北京市于2008年秋季在普通高中全面开设了通用技术课程，担任通用技术课程教学的教师的技术素养水平如何，是决定课程目标能否顺利实现的重要因素。因此，通用技术教师的技术素养水平成为本文研究的重点，笔者通过问卷调查的方式对北京市通用技术教师技术素养水平进行了测试与评估。
对技术素养的理论探讨技术素养的结构
对技术素养结构的研究，目前有两种较为典型的结论：技术素养三维结构和四维结构。美国技术素养委员会（CTL）、国家工程协会（NAE）和国家研究委员会（NRC）所作的报告《从技术角度讲，为什么全体美国人需要了解更多的技术》（Technically Speaking: Why All Americans Need to Know More About Technology）中提出了技术素养结构的3个维度：技术知识、技术能力、技术思考与行为的方式，其中技术思考与行为的方式指的是思考技术问题的方式或习惯，以及从事技术活动时所具有的行为[1]。南京师范大学研究生王秀红在其硕士学位论文中提出技术素养结构的四个维度，即技术知识、技术能力、技术思想和方法、技术态度和情感。笔者认为，人们对于技术的态度与情感能够影响技术知识、技术能力、技术思想和方法三项要素的形成与发展。
随着时代的发展，技术的内涵不断丰富，技术素养四维结构更加清晰、全面、合理[2]。但由于技术思想和方法并不容易通过问卷的方式考查，因此，本研究在编制通用技术教师技术素养调查问卷时，还是只考虑了技术知识、技术能力及技术情感三个维度。
1）技术知识。技术知识是个体具有的技术内在的知识和关于技术的知识，应包含技术领域中的事实、概念、原理等内容性知识，技术领域中的理论框架和结构等的实质性知识，技术领域中的探究方法与思维方式等的逻辑性知识，对技术领域的发展趋势及最新成就的基本认识和价值判断。
需要指出的是，普通个体的技术知识具有基础性和广泛性，并非特定技术专业领域内的专门知识。
2）技术能力。概括来讲，技术能力是指个体使用技术工具和设备以及进行技术设计的能力。具体来说，技术能力包括使用工具（金工、木工、电工）的能力、技术表达（编写说明书或用户手册、识读机械加工图、绘制设计草图和三视图）的能力以及对设计及产品进行评价的能力。普通个体技术素养中的技术能力也不同于特定技术领域中的专业技术能力。
3）技术情感。技术情感是个体对技术所持有的主观体验和评价性持久反应倾向[3]。个体应在充分认识和理解技术本质的基础上，对技术持有客观、理智的情感，能意识到某些技术可能具有危险性。个体的技术情感适当，则可以促进技术知识、技术能力的发展和完善，成为技术素养发展的催化剂；若个体的技术情感不当，将会成为技术素养发展的羁绊。因此，技术情感并不是游离于技术知识和技术能力之外的。
通用技术教师的技术素养
从本研究的目的出发，基于对起步阶段北京市通用技术教师技术素养的初步估计，笔者以课程标准中规定的技术知识、技术能力和技术情感方面的内容作为调查依据，并重点围绕通用技术必修模块的内容展开研究。
为了更好地描述通用技术教师的技术素养水平，笔者建构了通用技术教师技术素养三角形模型（图1）：在平面上确定一点，由这一点向正上方延伸得到技术知识轴；由技术知识轴顺时针旋转120°得到技术能力轴；由技术能力轴顺时针旋转120°得到技术情感轴。根据通用技术教师在各项指标上所能达到的水平在三个轴上描点，然后将三点连接起来则构成该教师技术素养的三角形。
在本文中，笔者通过对问卷附分统计绘制出通用技术教师技术素养三角形，再通过此三角形分析通用技术教师技术素养各项指标的发展是否均衡，以及其技术素养水平。图1所示的虚线三角形为问卷测试所得分数为满分100分的技术素养三角形，利用此虚线三角形可以对每一位教师的技术素养三角形进行评价，看到通用技术教师技术素养各项指标发展的协调程度，找到技术素养各项指标发展的平衡点，把握住改善和提高教师技术素养的努力方向。
问卷调查的实施过程与统计结果
笔者采取了全员调查的方式，在各区县组织通用技术教师开展定期的教研活动时发放问卷，并要求教师现场作答，笔者现场收回问卷。
本次调查共发放问卷367份（含试测），回收367份，由于问卷分为I卷（教师基本情况）和II卷（技术素养水平测试），问卷I中又有一份五级量表，因此有效问卷分为问卷I前部分、五级量表和问卷II三部分分别进行判断。回收的问卷中，问卷I有效份数为366份，五级量表有效份数360份，问卷II有效份数361份，有效率均在97%以上。
将北京市通用技术教师技术素养问卷（问卷II）分数输入SPSS软件进行简单统计分析，可以获得通用技术教师问卷II分数频数分布图（图2），分布的偏度为-0.491，表明通用技术教师问卷II分数呈负偏态分布，说明被调查教师整体技术素养水平偏向高分端；标准差为10.11，说明数据差异程度较大，均值69.96的代表性不高[4]。
聚类分析
由于本次收集的数据标准差较大，平均分不能很好地代表整体情况，笔者将361名教师按照问卷II总分进行了聚类，再分析各类教师的技术素养水平。
聚类原理
聚类分析（Cluster Analysis）是根据事物本身的特性研究个体分类的方法。聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大[5]338。根据分类对象不同，聚类分析可以分为样品聚类和变量聚类[5]338，在这里笔者进行的是样品聚类。聚类的方法有很多种，笔者采取了最为常用的分层聚类中的凝聚法[5]347，先将参与聚类的每个个体视为一类，根据两类之间的距离逐步合并，直到合并为一个大类为止。笔者采取欧几里德（欧氏）距离(Euclidean Distance)公式来计算各类间的距离，公式如下：
聚类结果
利用SPSS软件按照问卷II总分对被调查教师进行聚类，将教师分为5类，结果见表1。
各类教师技术素养三角形
通过计算，各类教师技术知识、技术能力、技术情感指标和总分的标准差均较小，表明平均分能够很好地代表各类教师技术素养相应指标及总分的水平，因此根据各类中各项指标和总分的平均分画出专业素养三角形，如图3几个图所示。
第1类教师技术素养三角形（图3-1）与满分三角形最接近，显示出该类教师技术素养各项指标较为均衡，技术素养水平也较高；这类教师在三项指标的发展上，与自身相比，技术能力和技术情感指标均接近满分状态，因此这类教师可以通过补充技术知识来提高自身的技术素养。
第2类教师技术素养三角形（图3-2）的面积较第1类教师技术素养三角形的面积要小，说明该类教师技术素养总体水平较第1类教师技术素养总体水平低，处于中等偏上水平；从图中可以看出，各项指标发展较为均衡，这类教师可以从知识、技能、情感三方面来提高自身技术素养水平。
第3类教师技术素养三角形（图3-3）各项指标发展比较均衡，技术能力指标较其他两项指标稍差；技术素养处于中等水平；这类教师可以通过补充技术知识、促进技术情感、着重锻炼技术能力以便提高自身技术素养，其提高空间还很大。
第4类教师技术素养三角形（图3-4）中技术能力指标欠缺较多，仅为满分的三分之一左右；技术知识和技术情感指标相对较好，但也仅为满分的二分之一稍好状态；技术素养处于中等偏下水平。
结合基本情况调查问卷（问卷I）的结果，分析各类教师技术素养水平呈现差异的因素。
1）年龄。第1类中60以上年龄段的人数比例最高，为25%；其次是50～60年龄段，为12%。第2类中人数比例最高的是30～39岁年龄段，为44%；其次是40～49年龄段，为40%。64%的20～29年龄段教师属于第3类，人数比例最高；其次是40～49年龄段教师，为52%。第4类中20～29岁年龄段人数最少，为4%。综合来看，40岁以下的中青年教师技术素养水平多处于第2类和第3类的中等水平；40岁以上的教师属于第1类中的人数比例较高，说明40岁以上教师技术素养状况较40岁以下教师要好。
2）学历和专业背景。由于中专和博士学历的教师各有1人，人数过少，因此笔者只比较专科、本科和硕士学历的教师。第1类中人数比例最高为专科学历的教师，为15%；其次是硕士学历教师，人数比例为11%；本科学历教师人数比例仅为3%。第2类中人数比例最高的还是专科学历的教师，为46%；本科学历和硕士学历教师人数比例基本相等。第3类中人数比例最高的为本科学历的教师，为56%；其次是硕士学历的教师，人数比例为52%；专科学历教师人数比例为38%。第4类中有5%的本科学历教师。从以上数据可以看出，通用技术教师技术素养水平并不随学历层次的上升而提高，反而专科学历教师的技术素养水平较本科学历和硕士学历教师的技术素养水平要好。专科学历中70%为50～60岁年龄段，由此也可以看出，技术素养水平与年龄和经历的相关性要比与学历层次的相关性要强。
第1类教师中人数比例最高的是工科专业背景的教师，为12%；其余依次是物理8%、教育技术6%。第2类教师中人数比例最高的是工科专业背景的教师，为49%；其余依次是文科45%、物理40%。第3类教师中人数比例最高的是艺术类专业背景的教师，为78%；其余依次是教育技术67%、计算机60%。第4类教师中人数比例最高的是计算机专业背景的教师，为13%。按照第1类和第2类人数比例总和来看，工科背景教师人数比例最高，其次是物理背景教师，第三是理科背景教师。
3）任教前从事的工作
第1类教师中人数比例最高的是从事劳动技术相关教学工作的教师，为7%；其余依次是物理相关6%、信息技术相关3%。第2类教师中人数比例最高的是从事劳动技术相关教学工作的教师，为41%；其余依次是物理相关39%、信息技术相关38%。第3类教师中人数比例最高的是职高技校的教师，为75%，其余依次是非教师行业70%、教务后勤67%。第4类教师中人数比例最高的是从事信息技术相关教学工作的教师，为8%，其余依次是劳动技术5%、其他学科教学4%。按照第1类和第2类教师人数比例的和来看，从事劳动技术相关教学工作的教师人数比例最高，其次是从事物理相关教学工作的教师，说明劳技教师和物理教师的技术素养状况较好。
4）担任通用技术教师的原因。第1类和第2类教师中人数比例最高的均为主动要求承担通用技术课程的教师，分别为8%和57%。第3类教师中人数比例最高的是学校领导直接安排工作的教师，为60%；其次是学校领导征询意见之后担任的教师，为56%。第4类教师中，领导直接或间接安排工作的教师人数比例相等，均为6%。按照第1类和第2类教师人数比例的和来看，主动要求承担通用技术课程教学工作的教师人数比例（66%）远远超过由学校领导直接或间接安排工作的教师人数比例（34%、38%），可见，主动任教的教师技术素养状况要好于被动任教的教师。
结论
通过以上分析可以看出，技术素养状况较好的教师一般为40岁以上、具有工科或理科专业背景、之前从事物理或劳动技术相关教学工作的教师，并且是主动要求承担通用技术课程教学工作的；而且教师的技术素养水平与学历层次相关性并不强，而是与教师的年龄、生活经历等有关。■
参考文献
[1]Pearson G, Young A T. Technically Speaking: Why All Americans Need to Know More About Technology[R]. Washington, National Academy Press,2002:14
[2]刘畅,卢慕稚.对两种技术素养结构要素的讨论[J].中国教育技术装备,2009(6):97-98
[3]王秀红.普通高中学生技术素养现状调查及教育对策研究[D].南京师范大学,2005:7
[4]卢黎霞,陈云玲.统计学原理[M].武汉:武汉理工大学出版社,2006:84,88
[5]卢纹岱.SPSS for Windows统计分析[M].2版.北京:电子工业出版社,2002
[6]中华人民共和国教育部.普通高中技术课程标准（实验）[S].北京:人民教育出版社,2003
[7]ITEA．Advancing Excellence in Technological Literacy：Student Assessment, Professional Development, and
Program Standards[R].http://www.iteaconnect.org/TAA/TAA_Literacy.html
（作者单位：1 首都师范大学物理系；2 首都师范大学首都基础教育发展研究院）
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