摘要：本文旨在介绍师范生教学设计能力量表的编制的过程，分为编制量表和修订量表两个部分。被试为某师范大学的242名师范生，其中文科122名，理科120名。结果显示：量表的α信度系数达到 0.979;分量表与总量表之间的相关度集中在 0.876**～0.932** 之间;且总量表与个人教学效能感的相关系数0.634**，说明该量表达到了信效度测量指标要求。

　　关键词：教学设计能力，能力量表，量表编制 1. 引言近年来，多数学者采用自编的几道关于教学设计目标分析、学习者分析等方面的问题来进行教学设计能力现状调研，很少有编制较量表形式来对此进行研究。自陈式“教学设计能力测验量表”能在较大程度上反映师范生教学设计能力水平的现状，实施方便，有利于开展大范围调研。因此编制教学设计能力测验量表有重要的现实意义和理论意义，既有助于加深对相关理论问题的认识，又为教学设计能力的研究提供了工具。

　　本研究结合国内外学者如秦政坤，张景焕，王玉江，齐媛[1]，刘志平、刘美凤等人[2]对教学设计及其结构的研究，将教学设计能力划分为6个维度，学习目标分析、学习者分析和教学内容分析为学习活动设计的基础，这三个维度以设计学习活动为中心，共同为完成教学目标服务;对于设计完成的学习活动和任务，依据教学规律进行教学组织计划;教学评价的设计，贯穿于整个教学设计过程。

　　此外，本研究采用辛涛的教师教学效能量表[3]对教学设计能力测验量表的关联效度进行了考察。我国学者俞国良[4](1999)研究表明，无论专家还是新手型教师，个人教学效能感维度与教学行为及其各维度存在较显著的相关关系;专家和新手型教师的个人教学效能感维度对教学行为具有较强的预测作用。因此，教学效能感高的教师，相比教学效能感较低的老师，在教学工作过程中往往有更好的表现。 2. 研究方法 2.1研究被试分布本研究的所有被试均采取随机抽样法抽取，被试为大三、大四中有一定教学经验的师范生。本研究共分为两次测试，其中初测时回收有效问卷53份;正式测试抽取文理科共250人为被试，回收有效问卷242份，有效回收率96.8%，其中文科122份，理科120份;男生82份，女生160份。 2.2工具辛涛的教学效能量表，该量表的内部一致性系数α为0.77，一般教育效能感分量表的内部一致性系数α为0.74，个人教学效能感分量表的内部一致性系数α为0.84。 2.3研究步骤第一步，编制《教学设计能力量表》(初稿)。在参考齐媛(2009)编制的《信息技术环境下教师教学设计能力测验》的基础上，结合对能力维度和维度的内涵进行详细分析，对能力维度描述全面性、表述清晰性等方面进行多次讨论，形成70项测试题目。在实施测试时，增加了用于了解个人背景资料的 8 个项目。

　　第二步，对量表初稿进行小样本测试，抽取教育技术专业大三、大四免费师范生，发放60份，回收有效问卷53份。对回收的数据经过以下处理：①将量表中反向题目得分进行反转;②求出各被试者在量表上的总分;③将各被试按量表总分高低排列;④找出高低分组，以上下27%的分数作为临界分数(270);⑤依临界分数将量表得分分成两组，并采用独立样本T检验法进行检验。将初测独立样本T检验时sig>0.05的题目剔除掉，共删除没有显著差异的题目22项，形成正式测试量表48题。

　　第三步，2011年1月到3月，对正式量表进行大样本测试。在正式测试时，要求被试按照指导语完成测量题库中的所有题目，同时完成教师教学效能量表。 2.4资料的统计与分析本文采用 SPSS 13.0 统计分析软件对教学设计能力结构维度进行探索性因素分析， 采用 LISREL 8.7 统计软件进行验证性因素分析。 3. 研究结果 3.1 测量题目确定根椐初测结果，形成了48道测试题目的问卷。此问卷采用6点计分，选项数字1代表“完全不符合”，2代表“基本不符合”，3代表“一半不符合”，4代表“一半符合”，5代表“基本符合”，6代表“完全符合”。 3.2 量表结构(1)教学设计能力结构探索

　　首先对初测删除题目后的数据进行探索性因素分析。关于数据因素分析的适用性，采用KMO检验和Barrlett球形检验进行处理。样本适当性系数 KMO 的指标为 0.966，接近于1。说明数据非常适合做因子分析，量表各个项目间的相关程度无太大差异。Barrlett 球形检验sig值小于 0.001，球形假设被拒绝，表明问卷项目间并非独立，取值是有效的。这两个指标的结果都说明量表测验的数据适合进行因素分析。

　　接着采用主成分分析法进行因素提取，因素分析总方差结果如表 1所示，可以看出特征值大于1的因素共有六个，和我们设计量表时的预期相符。因素的载荷矩阵结果如表 2所示。

　　表 1 因素分析的总方差解释 Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 24.161 50.336 50.336 24.161 50.336 50.336 2 1.968 4.100 54.436 1.968 4.100 54.436 3 1.569 3.268 57.704 1.569 3.268 57.704 4 1.245 2.593 60.297 1.245 2.593 60.297 5 1.102 2.296 62.593 1.102 2.296 62.593 6 1.058 2.203 64.796 1.058 2.203 64.796 Extraction Method： Principal Component Analysis.

　　表 2 因素载荷矩阵 Component ID1 ID2 ID3 ID4 ID5 ID6 A1 .675 A2 .649 A3 .760 A4 .674 A5 .750 A6 .735 A7 .710 A8 .711 A9 .631 A10 .625 A11 .701 A12 .741 A13 .714 A14 .735 A15 .730 A16 .706 A17 .768 A18 .713 A19 .774 A20 .738 A21 .737 A22 .712 A23 .715 A24 .730 A25 .728 A26 .759 A27 .776 A28 .763 A29 .721 A30 .731 A31 .750 A32 .717 A33 .746 A34 .740 A35 .732 A36 .725 Extraction Method： Principal Component Analysis. Rotation Method： Varimax with Kaiser Normalization.

　　根据上述6个能力维度题目项的具体内容，对各个维度进行命名。各因素的命名以及包括的量表项目编号如表 3所示。

　　表 3 因素命名及包括的量表项目编号 因素 因素命名 包括的项目编号 1 学习目标分析 A1，A2，A3，A4，A5，A6 2 学习者分析 A7，A8，A9，A10，A11，A12 3 教学内容分析 A13，A14，A15，A16，A17，A18 4 学习活动设计 A19，A20，A21，A22，A23，A24 5 教学活动管理 A25，A26，A27，A28，A29，A30 6 教学评价设计 A31，A32，A33，A34，A35，A36 (2)教学设计能力结构验证

　　采用正式调查的数据对探索性因素分析得到的教学设计能力六维度模型进行验证。验证性因素分析的目的是：模型验证，即检验六维度模型是否能够得到另一个样本数据的支持;模型比较，即对量表项目所有可能包含的结构模型进行比较，以确定六维度模型是否为最优模型。模型生成过程中，共产生两个竞争模型，分别为一阶模型和二阶模型，拟合指数如表 4所示。

表 4 教学设计能力结构验证性因素分析结果比较 模型类型 df RMSEA SRMR NNFI CFI 一阶模型 1133.18 579 1.957 0.063 0.05 0.903 0.911 二阶模型 1133. 20 587 1.930 0.062 0.05 0.906 0.912 从表 4中可以看出，二阶模型的拟合度并没有明显比一阶模型差，但依据简效性原则，从统计上可以接受二阶模型为较佳模型。 3.3 量表信度接着对量表进行了信度分析，本研究采用 Cronbach α一致性系数来考察量表的同质性信度。结果如表 5所示，总量表的α系数达到 0.979，接近于1，说明总量表具有良好的一致性，分量表的α系数从 0.857 到 0.926，信度水平都比较高。

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