编译：耿健敏 东南大学脑与学习科学系
研究生导师：柏毅
作者：Dean Cairns、Shaljan Areepattamannil
摘要：这项研究调查了澳大利亚学校教师指导方法与学生科学成就的关系。本研究的数据来自国际学生评估项目（PISA）2015数据库，并使用多层次模型（multilevel modelling，MLM）进行分析。“教师解释科学思想”这一项的显著性表明，该项应该在所有科学课上进行。探究量表中教师指导方法通过教师解释科学思想的过程揭示了对科学成就的显著间接影响。这表明有效的解释也是其他教学方法的基础，如情境化科学学习。本研究为教师在科学课堂上有效使用教学解释提供了明确的指导。
关键词：探究式教学，教师指导的教学，科学成就，教学解释，PISA 2015，多层次模型
1-引言
教师指导教学（Teacher-directed instruction，TDI）是PISA 2015学生背景问卷中的一个概念，用于测量学生对教师指导教学相关项目的反应。该量表衡量学生对教学实践的接触，教师全权负责启动和构建学生的学习(OECD, 2014)。
考虑到相关文献中关于TDI的研究有限，本研究使用PISA 2015数据集调查了教师主导的方法与科学成就的关系。我们通过分解基于探究的教学和TDI量表指数来进行研究。从13个项目中确定的教师指导策略是“教师解释如何应用科学思想”，“教师清楚地解释科学概念与我们生活的相关性”，“教师解释科学思想”，“教师讨论我们的问题”和“教师展示想法”。
下一步，我们研究了教师解释项（“教师解释科学思想”）对基于探究的教学量表中教师指导方法的中介作用，以解释这些变量之间的关联。用于回答以下研究问题：
1.在科学课上教师指导的教学方法的报告频率和科学成就之间有什么关系？
2.科学课中教师主导的教学方法与科学成就之间的关系是否由教师主导的教学解释的频率介导（或解释）？
2-分析
2.1 数据
本研究的数据来自PISA 2015数据库中仅针对澳大利亚的问卷。样本包括来自758所学校的14530名15岁学生（男性= 7367，51%;女性= 7163，49%）。每种类型的学校都有相应的代表。
2.2 措施
这项研究的结果衡量标准是学生在科学素养领域的10个可信值得分。得分是使用IRT量表从学生的表现中得出的一系列乘法推算值，与基于学生对背景问卷的回答的回归模型相结合（OECD，2009）。因此，进行10次单独的分析，并将结果合并得出特定模型的参数估计。
2.3 统计分析
为了回答研究问题1，拟合了一个两级模型，其中包括基于探究的教学项目和TDI项目作为预测因子，学生、学校水平的变量作为协变量。
为了解决研究问题 2，这样每种类型的学校都有相应的代表。通过运行两级模型来估计TDI量表项目“教师解释科学思想”对教师主导的探究项目及其与科学素养的关联的中介效应，每个解释变量在中介变量上回归，以估计结果变量的间接效应和总效应。
3-结果
使用两级MLM方法估计个体探究和TDI项目与科学素养之间的关系。多水平仅截距模型估计科学成就的总体平均得分为504.92(γ00=504.92)，学生之间（1级：σ2=8294.40）和学校之间（2级：τ00=2656.66）科学素养得分值的随机效应存在统计学显著差异。班级内相关系数（ICCs）表明，78%的科学成绩分数差异发生在学生之间，22%的差异发生在学校之间，证明了使用多层次分析方法的合理性。
3.1 研究问题1
PISA 2015查询量表和TDI量表（由完整的MLM模型估计）中的13个项目之间的关系如表1所示。
表1 按项目预测科学成绩的教学方法
一系列的教学实践与科学成就有显著的负相关。当一堂科学课涉及与老师进行全班讨论时，频率增加一个单元（例如，从“一些”课到“大多数”课），导致与科学素养的关联下降近10分（B=9.82，p<0.001）。在“学生花时间在实验室做实验”（B=7.95，p<0.01）、“要求学生就科学问题进行讨论”（B=8.71，p<0.001）和“学生进行调查以测试想法”（B=7.14，p<0.001）等项目中也观察到了类似的负相关关系。
与科学成绩显著提高相关的课堂实践是教师指导的方法，包括教师解释如何应用科学思想(B=8.56，p<0.001)，教师清楚地解释科学概念与学生生活的相关性(B=6.02，p<0.01)，以及教师解释科学思想(B=29.61，p<0.001）。教师解释科学思想的积极关系是该模型中所有教学方法中最大的。体验教师解释科学思想的频率平均增加一分，相当于学生的科学分数增加29.61分。
3.1 研究问题2
中介分析显示，“教师解释如何应用科学思想”通过中介“教师解释科学思想”对科学成就有统计学上的显著间接影响，估计值=6.82，99% CI[5.20，8.45]。对科学成就也有统计学上的显著直接影响，估计值=8.62，99%CI[3.48，13.78]。中介模型中的直接效应仍然显著（见图1），表明存在部分中介效应。教师解释如何应用科学思想的总效果是科学成绩的15.45分。其中6.82分与教师通过解释科学思想的过程解释如何应用科学思想的效果有关。8.63分对学生科学成绩的总影响与教师解释如何应用科学思想直接相关。
“老师清楚地解释了科学概念与我们生活的相关性”通过中介“老师解释了科学思想”对科学成就也有显著的间接影响，估计值=7.02，99%CI[5.26，8.79]（见图1）。还有显著的直接效应，估计值=6.19，99%CI[1.36，11.02]。因此，教师清楚地解释科学概念与学生生活的相关性的总效果是13.21分的科学成绩。其中7.02分与教师通过解释科学思想的过程清楚地解释科学概念的相关性的效果有关。科学总分的6.19分与教师清楚地解释科学概念与学生生活的相关性直接相关。
图1教师解释科学思想如何应用于科学成就的报告频率和教师解释科学概念与具有科学成就的学生的生活的相关性之间的关联的回归系数，由教师解释科学思想的报告频率中介。所有的教学实践、学生和学校层面的人口统计数据以及社会经济因素都包括在分析中；但是为了清晰起见，只显示了感兴趣的主要指标。**p<0.001
4-讨论
提高科学素养水平有关的方法都涉及教师主导的实践。其中包括“教师解释科学思想”，“教师解释如何应用科学思想”和“教师清楚地解释科学概念与我们生活的相关性”。然而，一些可能的教师主导的教学策略（即“教师讨论我们的问题”和“教师展示一个想法”）没有统计学上的显著关系。
这些结果值得注意，因为教师示范是科学课程中的常见做法，并且用于通过概念冲突等方法建立概念知识。成功演示的一个重要方面是内容与学生的认知水平保持一致。由于PISA背景调查表没有提供关于教师示范质量的信息，教师示范的有效性在学校和教师之间差异很大。对于“教师讨论我们的问题”项目，可能存在类似的问题，其中可能正在进行低质量的课堂讨论。
与科学成绩水平下降有关的教学策略包括：“学生花时间在实验室做实际实验”，“要求学生讨论科学问题”，“要求学生进行调查以测试想法”，以及“与老师进行全班讨论”。尽管学生花时间在实验室做实验会导致与科学成就的负相关关系，但以前的研究报告了一种曲线关系，即存在最佳频率，超过该频率，这种关系为负，可能是由于教学时间限制。
对于“教师解释科学思想”对“教师解释如何应用科学思想”和“教师清楚地解释科学概念与我们生活的相关性”与科学成就之间关系的中介效应，估计了统计学上显著的直接、间接和总体效应。之前对探究式教学量表上各个项目的分析表明，这些积极的关联与应用科学概念和将课堂科学学习与日常环境联系起来的教学效果有关。然而，这些发现表明，教师的解释本身在这两个项目的关联中起着重要作用。
就课堂实践而言，指导性解释应该非常仔细地构建，以确保它们是有效的，因为清晰的指导性解释与相当高的科学素养分数相关。教学解释的有效性取决于教师对学习者当前理解水平的认识。事实上，不适合高级学习者的教学解释类型可能是多余的，甚至是有害的（Wittwer&Renkl，2008年）。因此，有效的教师讲解与高质量的评估实践密不可分。
一旦科学教师确定了学习者当前的知识和理解水平，适当的科学教学解释应侧重于：阐明科学现象的基本原理；明确指导何时应用科学策略；如何应用科学战略的建模（例如，如何从收集的数据中得出结论）；演示如何在相关内容中建立联系（如抽象和具体的概念或先前的学习与新的学习）；并明确确立了如何反思科学学习过程。
本文是Dean Cairns、Shaljan Areepattamannil学者于2021年发表于Research in Science Education的论文。
DOI: 10.1007/s11165-021-10002-0
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