教育信息化投入与小学学生学业成绩间相关性的实证分析

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作者:无, 字数:8758

  研究设计
  1.数据来源
  本文通过匹配2016年江苏省义务教育学生学业质量监测数据与全国信息化工作进展系统2016年12月南京市小学学校信息化建设水平的数据,以及江苏省教育事业统计2016年度数据,最后得到181所小学的学校信息化建设和其他办学特征的数据,19377名三年级学生的数学平均成绩、语文平均成绩及其他学生背景数据,其覆盖范围包括南京市各个区。在匹配后的数据中男生10285人,占总样本的53%;独生子女10067人,占总样本的52%;主城区学校92所,包含学生样本数为10397人,占总样本的54%。所有统考学生的总平均成绩是1010.527分,标准差是77.31585;数学平均成绩是505.3969分,标准差是44.00698分;语文平均成绩是505.1297分,标准差是35.41221分。且所包含的学校都已开通校园网,97%的学校开通了无线网,96%的学校开通了网络学习空间,但仍有4%的学校尚未开通网络学习空间。
  2.变量描述
  (1)被解释变量——学生学业成绩
  美国STaR评估量表将学生成就和考核列为评估教育信息化的维度之一。在已有实证研究中常常用学生学业成绩作为学生成就的可操作性定义,用以衡量教育教学质量及学生学习成果,并广受学校、家长和学生的重视。我国小学教育主要强调培养学生基础知识与技能,数学、语文是小学教育的基础学科,因此本文以三年级学生的数学平均成绩和语文平均成绩及其总成绩作为产出端变量,即被解释变量,探讨学校信息化投入要素与学生成就产出的关系。
  (2)解释变量——学校信息化投入要素
  基于以上分析,本研究选择数字资源教室比例、是否开通网校、教师开通空间比例、学生开通空间比例、计算机教室比例、录播教室比例、校本资源、多媒体教室比例、每名教师终端数、每名学生终端数等信息化投入要素为自变量,并控制学校所在地类型(设置城区和镇区虚拟变量)、办学单位(设民办为虚拟变量)和生源家庭变量。
  3.研究方法
  (1)多元回归分析
  本研究首先采用教育生产函数早期研究中最常用的多元回归模型探讨学校信息化投入要素与学生学业成绩之间的关系。根据上文分析构建多元回归方程,为消除异方差的影响,利用WLS(加权最小二乘法)计算偏回归系数,并检验显著性、多重共线性。根据上文的分析,三年级学生学业成绩的多元回归模型为:
  SCOREij=α0+β1*数字资源教室比例+β2*计算机教室比例+β3*多媒体教室比例+β4*录播教室比例+β5*网校+β6*教室开通空间比例+β7*学生开通空间比例+β8*每名教师拥有终端数+β9*每名学生拥有终端数+β9*校本资源+β9*城区+β9*镇区+β9*办学单位+β9*生源家庭背景+εi
  其中,下标i代表成绩类别,j表示学校,SCOREij(i=1,2,3)就表示第i个成绩第j个学校第i科的成绩。
  (2)夏普里值分解法
  利用夏普里值分解方法进一步研究学校信息化各投入要素分别对学生总成绩、数学平均成绩、语文平均成绩的影响程度,并以此判断各投入要素的重要性。夏普里值分解方法(Shapley)是由Huettner和Sunder提出的一种基于回归方程的分解方法,其基本思想是在分解因变量时,通过回归模型找出各因素对因变量总体变异(R2)的贡献率,常用于分析收入分配,且其适用于任何收入决定的回归方程。
  研究结果与分析
  1.学校信息化水平对学生学业成绩影响的回归分析
  根据上文的分析,首先分别对学生总成绩、数学平均成绩和语文平均成绩进行回归分析,结果显示:在控制了学校所在地和办学单位的情况下,学校信息化投入要素中数字资源教室比例、是否网校、校本资源与学生总成绩、数学平均成绩、语文平均成绩均有显著的相关性,而计算机教室比例、录播教室比例、教室开通空间比例、学生开通空间比例、每名教师终端数和生均终端数与学生总成绩、数学成绩和语文成绩的相关性均不显著。具体来看,数字资源教室比例与学生总成绩和语文成绩的正相关性为1%,与学生数学成绩的正相关性为5%。校本资源与学生总成绩、数学平均成绩和语文平均成绩之间也都有显著的正相关。这一结果证明了学校信息化与学生成就及教育质量之间有一定的相关性;但学校开通无线网与学生总成绩、数学平均成绩和语文平均成绩均有显著的负相关,多媒体教室比例与学生总成绩和数学成绩的负相关性为1%,其与学生语文成绩之间也有一定的负相关性。这可能与学生使用网络和多媒体的方式有关,Belo等人研究发现学生使用计算机或网络看电视或视频等其他社会活动,信息技术在教育中的使用并不能提高学生成绩。因此,综合以上分析,发现学校信息化投入要素与学生学业成绩的关系并不是简单的正相关,而是复杂的、不确定的。
  最后,检验模型是否存在共线性,由数据得知模型平均VIF值为1.49,说明模型不存在共线性现象。
  2.夏普里值分解方法
  为探究学校信息化各投入因素对学生学业成绩的影响,利用夏普里值分解方法计算数字资源教室比例,计算机教室比例,多媒体教室比例,录播教室比例,网校,教师开通空间比例,学生开通空间比例,每名教师终端数,每名学生终端数,校本资源对学生总成绩、数学平均成绩、语文平均成绩的贡献值。结果分别见下页表1、表2和表3。
  对比表1、表2和表3的夏普里值的分解结果,可以发现,对学生总成绩、学生語文平均成绩影响最大的是计算机教室比例,其贡献值分别是27.93%、35.03%;而对学生数学平均成绩贡献值最大的是校本资源,贡献值为29.82%;校本资源对学生总成绩的贡献值也超过20%,为22.88%,但是对语文成绩贡献值相对偏小,为14.70%。计算机教室比例对数学成绩的贡献度虽低于校本资源,但也高达20.78%。在剩下的学校信息化投入要素中,网校、多媒体教室比例、每名教师终端数对三种成绩的贡献值都非常小,网校对学生总成绩和语文平均成绩的贡献值均低于1%,分别是0.99%、0.80%,其对学生数学成绩的贡献值虽大于1%,但也只有1.14%;多媒体教室比例对语文平均成绩的贡献值小于1%,为0.38%,但对学生数学平均成绩的贡献值达到10%以上,为10.09%;每名教师终端数不管是对学生总成绩还是数学平均成绩,或者是语文平均成绩,其贡献值均低于1%,分别为0.20%、0.05%、0.53%。
  研究结论与启示
  本研究借助教育生产函数中常用的传统多元回归模型,以学生成绩为被解释变量,从教育信息化投入—教育产出的角度对学校信息化各要素进行评估,并以此分析学校信息化要素与学生成绩之间的关系。此外,本研究借助夏普里值分解法进一步探究学校信息化各投入要素在学生成绩中贡献程度。根据表2多元回归结果可知,并非所有教育信息化投入要素都对学生学业成绩有显著的正向影响。数字资源教室比例、校本资源与学生学业成绩之间正相关关系较为明显,但网校与多媒体教室比例与学生成绩是显著的负相关关系。根据表1、表2、表3的夏普里值分解的结果可以发现,不论是学生总成绩、数学平均成绩还是语文平均成绩,学校信息化投入要素中贡献值较大的均是计算机教室比例、校本资源,而贡献值较小的投入要素也相似,是多媒体教室比例、网校、每名教师终端数。此外,对学生成绩有显著影响的数字资源教室比例对学生总成绩、数学平均成绩和语文平均成绩的贡献值均大于10%。根据分析结果,我们提出如下建议:
  ①优化教育信息化投资结构,合理配置教育信息化资源。
  ②加大建设基于学校优势与特色的校本资源库和平台
  ③强化教育信息化功能标准,重视教育信息化的过程应用。

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