教学研究方法文档格式.docx
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表1双变量关系举例（两种可能性）
“教育和偏见”
受过教育的
没受过教育的
有偏见的
3（6）
9（6）
没有偏见的
7（4）
1（4）
表2.班级地位和课堂参与度的关系
主动回答
被动回答
学生干部
2．32
0．43
一般学生
1．28
0．29
注注1．表中数据为人均次数2.资料来源：
吴康宁《课堂教学社会学》南师大，1999，P.82
1.效度（Validity）：
研究的有效性指标<
研究结论在多大程度上是能够被证明的>
教育研究的效度和信度（研究质量的评价指标）
*内在效度（InternalValidity）——研究结果可以被准确解释的程度。
interpretability
*外在效度（ExternalValidity）——研究结果能够被推广的范围。
generalizability
紧张关系：
提高内效可能降低外效
2.信度（Reliability）：
研究的可靠性指标〈研究的前后一致性、能否重复研究〉
*内在信度（internalReliability）——同一项研究的内部一致性程度。
consistency
*外在信度（externalReliability）——一项研究重复研究下的一致性程度。
replicability
信度是效度的必要条件，但亦存在紧张关系！
第二章教育科学研究的范式
个案式与通则式演绎式与归纳式价值中立与价值介入因果分析与深度描述
•量的研究与质的研究
一、个案式与通则式
个案式解释（idiographicexplanation）：
穷尽某特定情况或事件所有成因的解释方式。
通则式解释（nomotheticexplanation）：
试图将少数因素广泛应用于某类情况或事件的解释方式。
个案式和通则式比较
解释范式
解释对象
解释变量
解释广度
外在效度
解释深度
内在效度
个案式
独特个体
穷尽所有因素
较小
较深
通则式
一类事件
发掘主要因素
较大
较浅
二、演绎式与归纳式
演绎式（deduction）：
从通则发展出具体的假设并加以检验的逻辑模式。
归纳式（induction）：
从观察到的资料发展出概化的通则的逻辑模式
科学研究之轮
归纳式
“农村社区谁参与教会活动程度高？
”
三、价值中立与价值介入
•价值中立（value-neutral）：
陈述事实，不进行价值判断；
保持研究的客观性。
•价值介入（value-involvement）：
研究者的价值观与意识形态渗透于研究中。
价值中立：
经典实证主义（positivism）的“自然科学”立场
三个基本假设：
•真理外在：
语句的真值取决于该语句与其所描述的外在世界是否吻合。
•现象独立：
外在世界的现象独立于人的存在而存在。
•感觉客观：
人的感官所感觉到的事物是相同的，外在世界可还原为基本现象。
价值介入——后实证主义（postpositivism）的“社会科学”立场
社会现象与价值规范高度相关，社会现象包括两个部分：
行为和意义。
社会现象本身就是社会中的人主观建构的产物。
社会现象复杂不能还原出基本现象。
不研究行为者背后的价值观是没有意义的；
研究者没有自己的价值观是不可能的；
再进一步，研究者没有或不明确自身的价值观就不可能理解被研究者的价值观。
四、因果分析与深度描述因果分析（causalanalysis）：
解释变量之间的因果关系，建立对现象的准确预测。
深度描述（thickdescription）：
通过缜密的细节表现被研究者的文化传统、价值观念、行为规范、兴趣、利益和动机（陈向明，2000）。
因果分析
（1）：
教育研究不能用决定论模式
人类的行为和价值不是被决定的；
不能假定人的行为受到同样的因素的控制；
不可能已经或将知道现象的所有原因；
社会科学通常用概率因果模式。
因果分析
（2）：
必要与充分原因必要原因——产生预期效应的必不可少的条件充分原因——如果某条件出现便可保证预期的效应
因果分析（3）：
因果关系的标准因果共变；
因果时序，先因后果；
变量之间存在实证相关性；
两变量间的实证相关性不因第三变量的存在而存在；
深度描述
（1）：
行为和意义命题1：
“对人忍让是高尚的行为”；
命题2：
“每天洗手5次是高尚的行为”；
深度描述
（2）：
Geertz，C（1973）的两个经典案例
案例1：
“眨眼行为”；
案例2：
“抢羊事件”；
注：
资料详细出处：
Geertz,C（1973）ThickDescription:
TowardanIterpretiveTheoryofCulture
深度描述（3）：
解释性理解（interpretiveunderstanding）
深描：
在意义层面描写事件
•切入文化脉络（Context）描写日常生活（Lifeworld）学习从被研究者角度看事件同情地理解
•共情、共享、共通
五、量的研究与质的研究
——教育研究的两大典范量化研究：
用数字描述研究对象
•质化研究：
用文字描述研究对象
比较
QualitativeResearch
QuantitativeResearch
研究对象
整体事件-个案式
具体变量-通则式
研究目的
解释性理解
因果解释
研究情境
日常自然情境
有控制情境
研究过程
归纳探究
演绎探究
研究设计
开放的、灵活的
结构的、程序的
资料呈现
叙事分析、图像、深描
统计分析、量表、数据
研究者角色
主位研究（emic），
价值介入
客位研究（etic）
价值中立
两大研究家族的具体研究方法
•
•第三章研究的建构研究的目的与分析单位
（一）研究目的之层次
描述（description）——事实层面解释（explanation）——原因层面探索（exploration）——问题探究层面
研究例1：
“小学生课堂发言机会”
（量的研究）描述层面：
“不同座位、性别、角色、成绩等学生的课堂发言频率。
”解释层面：
“形成小学生课堂发言频率差异的原因——上述分类变量。
”探索层面：
“小学生课堂发言机会和其发展的关系，如果改变参与度，则会如何？
研究例2：
“学生上网吧玩网络游戏”
（质的研究）描述层面：
“玩网络游戏的学生类别、时间、游戏种类以及气氛和自我感受。
”解释层面：
“这些学生玩/不玩网络游戏的原因。
”探索层面：
“游戏文化与学校主流文化的差异，不同价值观之间的冲突，游戏带来的心理满足与成就体验反衬出学校教育的问题是什么？
（二）分析单位（unitsofanalysis）
研究的对象是什么或谁？
*个体：
学生、老师、校长等*群体：
班干部、家庭、帮派等
*组织：
班级、学校、少先队等*社会人为事实：
行为产品、行为本身
区位谬误（Ecologicalfallacy）
二、研究的问题及其假设化
（一）选择与陈述研究的问题（Researchproblem）
1.选择研究问题*值得研究：
在教育理论/教育实践上是有意义的。
增加知识；
解决问题。
*可以研究：
在方法上是可以被研究的。
（可实证的）基本策略：
broadrestricted
2.陈述研究问题
*恰当的陈述
（1）提供研究的焦点和方向
（2）精确和无可置疑
*陈述的语式
（1）描述语句“关于…和…的关系的研究。
”
（2）问题语句：
“A与B是什么关系？
（二）假设及其种类Hypotheses
研究“问题”本身是无法直接进行研究的。
它必须表述为一组可以检验的“假设”：
对问题的答案的猜想或预测。
假设通过“检验”得到“验证”：
证实或证伪。
假设形成于问题确定之后，资料收集之前。
在质的研究中，“假设”仅是预言的问题，提供研究的角度，是在研究过程中加以提炼出来的。
•1.好假设的标准（Borg\Gall）
•ExpectedrelationshipWorthyoftestingTestableBrief&
Clarity
假设举例：
“教师喜欢聪明的学生。
”Researchproblem:
“关于学生的聪明程度和教师的偏好程度的关系的调查研究。
”Hypothesis:
“在一个班级里，智力测验分数（或考试分数）排在前25%的学生比排在后25%的学生能够得到教师更多的回答问题的机会，并且在教师理答的形式中，赞许多于批评。
2.假设的种类
研究假设
统计假设虚无假设
备择假设定向假设
非定向假设
一级分类：
研究假设与统计假设*ResearchHypothesis:
又称“实质性假设”，表示研究者希望获得的研究结果。
如：
“三年级语文教学中，A教法的教学效果要优于B教法。
”*StatisticalHypothesis:
一种统计术语，根据样本信息对总体参数的推测。
“三年级语文教学中，A教法与B教法学生的成绩存在显著差异。
二级分类：
虚无假设与备择假设*NullHypothesis:
“零假设”（Ho），两变量间无显著差异。
Ho：
μ1=μ2
男、女生的成绩无显著差异；
或：
性别与学习成绩无关。
*AlternativeHypothesis:
（H1），两变量间有显著差异。
H1：
μ1≠μ2
H1：
男、女生的成绩存在显著差异；
性别与学习成绩相关。
三级分类：
定向假设与非定向假设
*DirectionalHypothesis:
结果有一定的方向，H1：
μ1<
μ2，或H1：
μ1>
μ2（男生成绩显著优于女生）
*NondirectionalHypothesis:
结果没有一定的方向，H1：
μ1≠μ2（男、女生的成绩有显著差异）
统计学中，通常采用非定向假设！
三、研究的变量及其操作化
（一）概念的具体化观念概念维度指标操作定义
概念具体化举例：
“小学生课堂的参与度”
成绩好的学生总是能够思维紧跟着老师的教学，成绩不好的学生感觉他上课时不知在干什么，游离课堂之外。
在课堂学习过程中，学生在听讲、互动和练习三个环节中表现出的与学习主题相关/无关的活动的频率、时间或正确率。
（二）变量的分类（Variables）常量（Constant）：
所有个体具有相同属性变量（Variable）：
不同的个体具有不同的属性
自变量（independent）：
研究者主动操纵的变量因变量（dependent）：
研究者加以观测的反应变量无关变量：
研究情境中影响研究结果的非研究变量机体变量（Organismicvariable）干扰变量（Interveningvariable）控制变量（Controlvariable）
（三）变量的操作定义（OperationalDefinition）
概念（变量）的定义形式：
*语义性定义*操作性定义
特定研究中关于变量的一组可观测的指标。
包括：
用何种工具测量及如何测量的详细描述。
Divergentthinking:
scoreontheBrickUsesTest
操作性定义的与研究的质量：
•有助于精确、客观地测量变量;
（内在信度）
•有助于进行重复研究;
（外在信度）
•有助于确定研究的解释范围;
（外在效度）
•有助于确认所测变量与理论概念间的吻合度;
（内在效度）
[学习成绩]“所研究学生在期末考试中语文与数学考试成绩的平均分。
陈述研究问题
提出假设
明确变量
给出操作性定义
第四章研究变量的测定：
测量
一、测量的概念：
三要素
（一）测量的概念
Theassignmentofnumeralstoobjectsoreventsaccordingtorules（Kelinger,1986）
“按照法则给事物指派数字。
测量三要素
f={（x,y）;
x=对象,y=数字}
测量举例1
性别测量
对象结果
A1
A2
A3
A4
A5
（生理属性）
测量举例2
品德测量
A1
（心理属性）
（二）教育研究中的测量
•测量法则：
群体相对评定（无绝对标准参照点，易主观）
•测量结果：
存在偏误（相对准确，难以精确）
•测量对象：
心理或社会属性（间接测量，外显行为推定内隐品质）
精确性（precision）：
测量的误差程度
准确性（accuracy）：
测量的偏差程度
二、测量的层次：
量表分类
量化研究：
用变量刻画概念
变量的测度等级（measurementlevel）：
概念能够被量化的程度，由测量工具决定。
量表（scales）：
“一个有单位和参照点的连续体。
表1.变量的测度等级（量表种类）
类别量表Nominal
定类测量
类型编码无量的关系
分类特征标签
类别量表Nominal
类型编码无量的关系
分类特征标签
顺序量表Ordinal
定序测量
相对程度无等距单位
排序差异方向
等距量表Interval
定距测量
有等距单位无绝对零点
差异大小加减运算
比率量表Ratio
定比测量
有等距单位有绝对零点
比率关系乘除运算
变量测度等级的几点说明
测度等级越高，变量包含的信息越多；
高测度等级变量包含低测度等级的全部信息；
类别变量和顺序变量通常合并使用，合称分类变量，统计分析：
计算频数；
•等距变量和比率变量通常合并使用，合称测量型变量，统计分析：
计算平均数；
•教育研究中的测量严格意义上只能达到顺序测度等级。
•1.某小学生身高140厘米；
班上把身高划分为五级，他的身高记为5。
•2.某家长的受教育程度为高中记为4；
我国义务教育年限为9年。
•3.某学生智力测验分数为105；
班级排名第6。
•4.某学生气质测验分数为35；
属于胆汁质记为2。
•5.家庭教养类型分为：
民主、专制、放任，分别记为1、2、3；
家庭教养类型分为：
优良、一般、较差，分别记为1、2、3。
•6.南京地区的长途区号为025。
讨论：
百分制考试成绩的测度等级是什么？
（严格意义上或通常情况下）
张三：
语文80分，数学90分，哪门课考得好？
李四：
语文85分，数学90分，总分是多少？
严格意义上：
顺序变量；
通常情况下：
当作等距变量
原始分数的等距转换：
标准分（Z分数）
若原始数据呈正态分布，则可以通过下列公式，将原始分数转换为标准分。
标准分=（原始分-平均分）/标准差
Z=（X-μ）/σ
标准分表示某数据在总体中的相对位置。
例1.在某项智力测验中，平均分为100，标准差为15，某儿童IQ=80，这意味着什么？
例2.已知某次考试情况如下表，甲、乙二人谁考得好一些？
甲
乙
平均分
标准差
语文
90
85
88
10
数学
80
5
三、测量的质量：
信度与效度
“晓庄学院在哪里？
1.晓庄学院在江苏省；
2.晓庄学院在江苏省南京市；
3.晓庄学院在江苏省无锡市；
（一）测量的误差与评估指标
多次测量结果间不一致测量结果的可靠性：
信度
与测量目标无关测量结果的有效性：
效度
信度与效度是测量质量的两个主要评价指标
1.信度
X=实测分数；
T=真分数；
E=误差（随机）
X=T+E
SST=真分数变异值；
SSE=误差变异值；
SSX=总变异值
SSX=SST+SSE
信度系数：
Rxx=SST/SSX=（SSX-SSE）/SSX
2.效度
V=有效分数；
I=无效分数；
T=V+I
X=V+I+E
SSV=与测量目的有关的真分数变异值；
SSI=与测量目的无关的真分数变异值
SSX=SSV+SSI+SSE
效度系数：
Rxy=SSV/SSX=（SSX-SSI-SSE）/SSX
3.信度与效度的关系
信度是效度的必要条件，但不是充分条件
4.信度与效度的冲突
*可信的操作化定义和测量的具体化可以提高信度，但会减损概念的丰富内涵；
*如果允许概念有较多的变化和丰富的内涵，那么，对概念的测量达成共识的机会就会大大减少，从而降低了信度。
量化研究——追求精确
质化研究——追求表意
（二）信度类型
信度的操作定义：
若干次测量结果之间的一致性程度，通过计算相关系数获得。
信度类型
定义
测算目的
重测信度
test-retestRe.
适当时距
Test——Retest
Rxx
同一测量的稳定性跨时间一致性程度
复本信度
parallelRe.
最短时距
Test-A—Test-B
RAB
不同测量的等值性跨测验一致性程度
内在一致性信度
contentRe.
Odd——even
ROE
同一测量的内在
一致性程度
评分者信度
interobserverRe.
Interobservers
Rk
不同评分者之间的一致性程度
（三）效度类型
效度：
测量结果的有效性指标——是否测到了所要测的东西？
（符合程度）
测量结果测量目的
效度通常不能通过计算获得，主要依靠推测。
Logicalanalysis
效度类型
如何分析的
典型应用
内容效度
ContentValidity
测题对所测内容的代表性程度
测验内容能否代表学习内容
结构效度
ConstructValidity
结果能用相关理论解释的程度
测验结果能否解释某种心理特质
效标关联效度Criterion-relatedValidity
1.预测效度
2.同时效度
结果与某种标准间的相关程度
1.测验结果能否预测某行为表现
2.测验结果是否与已有标准相符
第五章研究对象的选取：
抽样设计
一、抽样程序
（一）抽样设计的逻辑
总体
population
（二）抽样设计的基本问题要解释哪一群人？
——总体用什么方法找到所要研究的人？
——抽样方法
•研究对象多少才最恰当？
——样本容量
（三）抽样程序
以“小学生的课外阅读种类调查”为例
明确要素element搜集信息的单位：
向谁搜集资料？
界定研究总体population要素的集合体:
想解释哪些人？
确定抽样单位samplingunit要素或要素组合:
要分阶段抽样吗？
寻找抽样框samplingframe抽样单位的实际名单:
从哪里获得样本？
抽取合适的样本sample抽样方法和样本容量:
样本是否具有良好的代表性？
多阶段抽样的“抽样单位”举例：
（四）抽样误差与抽样偏差
抽样误差Samplingerror由于随机波动造成的样本统计量与总体参数的差异
*大样本比小样本误差小*同质抽样比异质抽样误差小
抽样偏差Samplingbias——由于抽样不当造成对总体的歪曲：
非代表性样本
*非随机抽样*抽样框问题
（五）样本的代表性Representation
结论：
统计推断的可靠度取决于样本是否具有代表性，样本的代表性主要决定于抽样的随机性。
在此前提下，增加样本容量才可以提高推断的可靠度。
统计方法是教育研究的一种工具，但它本身不能决定一项研究的科学性。
问题：
教育研究能做到随机抽样吗？
如何才能做到随机抽样呢？
是否一定要进行随机抽样？
二、抽样方法
•概率抽样（probabilitysampling）或随机抽样（Randomsampling）
•非概率抽样（nonprobabilitysampling）或目的抽样（Purposefulsampling）
（一）概率抽样和非概率抽样比较
概率抽样
非概率抽样
研究范式
量的研究
质的研究
逻辑基础
每个个体都是对等的资料源样本的代表性：
总体
个体是丰富信息的提供者样本的丰富性：
目的
抽样目的
推广度，外在效度
深度解释，内在效度
抽样方法
随机抽样
目的抽样
样本容量
大样本
小样本，或个案n=1
（二）概率抽样
概率抽样的基本原则：
“随机化原则”——总体中的每个个体都独立地具有相等的被抽取的概率。
特征
适用情景
升级会员 