TPACK 的多重面向/TPACK 測量
作者：Ahmet Ilci
多年來，已開發出多種工具用於測量諸如教師的技術技能、技術整合、技術獲取以及教師對技術的態度等方面的構造（Becker & Riel，2000；Keller，Bonk & Hew，2005；Knezek & Christiansen，2004）。對 TPACK 的發展和測量進行研究是一項重要且具有挑戰性的任務。由於 TPACK 是一個複雜的構造，包含許多組成部分。測量 TPACK 的有效性取決於這些組成部分之間的關係（Koehler，Shin 和 Mishra，2011）。由於 TPACK 的複雜性，在評估 TPACK 後獲得可靠且有效的評估結果是一個重要的過程。此外，由於 TPACK 的複雜性，研究人員應瞭解如何建立和評估有效的評估工具來評估 TPACK。因此，TPACK 的開發和評估過程應清晰且易於理解。本章回顧了各種測量 TPACK 的技術，並著重解決以下兩個問題：（1）TPACK 文獻中使用了哪些型別的測量工具？以及（2）這些測量工具的開發和應用過程及策略是什麼？為了收集資料，透過使用 METU 圖書館進行了文獻綜述。在資料收集過程中，發現了十篇文章。這些文章是主要關注測量工具型別以及這些工具開發和評估過程的文章。本章包含四個主要部分。用於測量 TPACK 的有效測量工具包括自我報告測量和基於績效的測量。TPACK 測量應考慮保護職前教師對教學法、技術和內容領域的敏感性（Abbitt，2011）。因此，由於教師知識的可變性和 TPACK 的多維特性，研究人員應使用不同的評估工具來評估 TPACK。通常，用於測量 TPACK 的調查問卷基於構成 TPACK 模型的七個子量表（Punya & Koehler，2006）。第一章以“為什麼要測量 TPACK？”這個問題開始，並指出了測量 TPACK 的重要性。本章的第二部分是關於 TPACK 的測量工具。通常，重點關注五種主要的測量工具，即自我報告測量、開放式問卷、績效評估、訪談和觀察，並對它們進行了詳細的解釋。本章的第三部分重點介紹 TPACK 測量工具的開發階段。本章詳細描述了 TPACK 測量工具開發的策略和步驟。本章的第四部分是關於測量 TPACK 的挑戰。深入闡明瞭在 TPACK 的開發和實施期間遇到的挑戰。
根據以下分類，有五種主要的測量技術用於評估 TPACK（Koehler、Shin 和 Mishra（2011）：1）自我報告測量 2）開放式問卷 3）績效評估 4）訪談 5）觀察
自我報告測量是文獻中最流行的 TPACK 測量技術。在 100 篇文章和通知中，有 23 篇研究人員使用自我報告測量來測量 TPACK（Koehler、Shin 和 Mishra，2011）。自我報告測量是指向受訪者詢問他們如何將技術融入教學以進行自我評分的測量。在大多數研究中，自我報告測量依賴於 TPACK 的主要領域（Koehler、Shin 和 Mishra，2011）。在建立和開發自我報告測量時，研究人員可能會新增或刪除一些 TPACK 領域以提供更好的結果。另一方面，一些研究人員使用另一個調查問卷作為他們調查問卷的基礎。例如，Archambault 和 Crippen（2009）開發了 Koehler 和 Mishra（2005）的研究，並使其更具功能性，開發出更強大、更可靠的調查問卷，該問卷擴充套件到一般背景、多個內容領域以及多種專業發展方法。
績效評估是文獻中另一種最流行的測量技術（Koehler、Shin 和 Mishra，2011）。在績效評估中，參與者透過在活動結束時建立產品或完成任務來進行自我評估。使用基於績效的測量工具來評估 TPACK 知識的主要理念是，學生的作業是教師的教學設計和計劃專案的成果。因此，評估學生的作業可以為我們提供職前教師的 TPACK 領域知識的證據（Abbitt，2011）。一些 TPACK 績效評估要求參與者建立作品集或反思性日記（Suharwoto，2006），而另一些則包含用於解決問題的場景或問題型問題（Graham，Tripp & Wentworth，2009）。任務結束時建立的產品由專家或研究人員使用一些標準進行評估。Harris、Grandgenett 和 Hofer（2010）開發了一個評分標準來評估職前教師的 TPACK 知識。他們使用這些評分標準評估教師的產品。在這些研究中，評分標準用於評估專案計劃或課程。根據這些研究的結果，雖然評分標準沒有經過經驗豐富的教育工作者建立的課程計劃的測試，但它最適合用於職前教師的課程計劃（Abbitt，2011）。
在 100 篇文章和通知中，有 13 篇研究人員使用開放式問卷來評估職前教師的 TPACK 知識（Koehler、Shin 和 Mishra，2011）。開放式問卷向職前教師提出不同型別的問題，讓他們以文字形式描述他們在技術課程中關於 TPACK 的教學經驗。So 和 Kim（2009）在他們的研究中詢問教師“您認為將 ICT 工具整合到您的 PBL 課程中的主要優勢和劣勢是什麼”。因此，在建立和開發開放式問卷的過程中，應針對評估教師的整體經驗建立問題，教師應使用這些問題來判斷自己的知識。對開放式問卷進行編碼和分析非常具有挑戰性，因此大多數研究人員不傾向於使用這種方法。
訪談是另一種測量參與者 TPACK 知識的方法。在訪談中，向參與者提出有關 TPACK 知識的問題，並將其聲音錄製下來以便稍後進行編碼。Ozgun 和 Koca（2009）詢問參與者在學習環境中使用計算器的優缺點。因此，在訪談中，可以詢問參與者技術工具的優缺點、對 TPACK 領域的評估或他們對 TPACK 的看法。
觀察是另一種有效的 TPACK 測量技術。研究人員透過在觀察期間使用筆記記錄和影片錄製來檢查 TPACK 的知識水平如何隨時間變化（Koehler、Shin 和 Mishra，2011）。在觀察期間，研究人員觀察課堂，並記錄教師如何在教學過程中整合技術的筆記。
可以使用不同的方法來建立 TPACK 調查問卷，這些方法可以包含不同的階段。本章的這一部分展示了其中一種方法及其階段。主要有 3 個階段：1）專案庫 2）效度和信度分析 3）TPACK 調查問卷翻譯
為了開發 TPACK 測量工具，採用了一種系統且逐步的方法。首先，由主題專家收集了主要三個 TPACK 領域（技術、內容和教學法）的專案。然後，進行 KMO 和 BTS 測試以確定專案是否適合進行探索性分析。如果分析產生了所需的係數 alpha 值，則進行探索性因素分析，以確定專案是否正確地衡量了它們想要衡量的指標。如果因素分析結果成功，則進行判別信度分析和重測信度分析，以收集更可靠的結果。最後，如果所有結果都成功地提供了所需的價值，則在最後階段，將問卷進行翻譯和反向翻譯，以清除語法錯誤。
理論框架和相關文獻是這些階段的主要組成部分（Sahin，2011）。第一步是回顧評估教育環境中技術使用的相關文獻。關鍵點是收集旨在衡量預備教師 TPACK 領域的自我評估的工具，而不是他們的態度（Schmit 等人，2009）。除了掃描相關文獻外，還可以組織研討會來準備量表的專案。組織研討會以確定指標和組成部分的目的是接觸教育技術領域教師中的許多人，並從他們的想法和經驗中獲益（Yurdakul，2012）。在搜尋相關文獻和研討會結束時，所有資料都可以以不同的方式儲存。作為資料收集過程的結果，所有能力和指標都寫在了小冊子裡。該小冊子用於建立專案庫（Yurdakul，2012）。建立調查專案的一種方法是 Dillman 的方法。根據 Dillman（2007）的方法，專案由第一作者建立，然後由兩位在線上教學方面擁有豐富經驗的知識淵博的技術教育專家進行評審。在進行調查後，將使用“大聲思考”試點專案開始試點調查。雖然內容效度可以透過讓專家審查工具來建立，但結構效度可以透過使用“大聲思考”策略來驗證，讓訪談參與者在閱讀和回答調查專案時大聲說出他們的想法（Dillman，2007；Fowler，2002）。
在專案庫流程之後，所有收集的資料都可以傳送給專家進行審批，或者應用一些統計過程來解決效度和信度問題。探索性和驗證性因素分析用於效度分析，Cronbach alpha 係數用於信度分析。探索性因素分析用於檢驗七個子量表的因素效度。實施這些因素分析的目的是調查量表如何很好地區分高能力教師和低能力教師（Yurdakul 等人，2009）。
首先，應用 Kaiser-Meyer-Olkin，然後應用巴特利特球形檢驗，以瞭解資料集的特徵是否適合進行探索性因素分析（Sahin，2011）。在每個子量表內的專案上應用因素分析，這是決定模式是否與 TPACK 結構良好匹配的重要步驟（Schmidt，2009）。研究人員使用 Kaiser-Guttman 規則（該規則指出特徵值大於 1 的因素應被接受）來識別因素數量及其基於資料分析的構成。由於資料集的特徵適合進行因素分析，因此應用了因素分析。在進行效度測量後，信度階段開始。
內部一致性信度應用於測量。研究人員使用 Cronbach alpha 技術計算了每個 TPACK 領域的內部一致性值。計算 Cronbach 的 alpha 內部一致性係數以檢驗量表專案的一致性，計算重測信度以確定量表隨時間的穩定性（Yurdakul 等人，2011）。如果內部一致性值大於 0.70，則被認為是良好，而當值更接近 1.00 時，則被認為是極好（Fraenkel & Wallen，2003）。除了應用內部一致性信度之外，還可以應用重測信度。在信度階段結束時，計算重測信度以確定性能測量的穩定性。在此階段，量表形式在三週內兩次應用於預備教師。兩次應用之間的關係由 Pearson 積差相關係數計算（Yurdakul 等人，2009）。然後，將有問題的專案從調查中刪除。由於 Cronbach alpha 和專案相關性的結果產生了適當的分數，專案之間存在相關性，並且調查是可靠的（Sahin，2011）。
第三階段涉及將調查翻譯成英語。此階段包括翻譯和反向翻譯。首先，由作者和專業翻譯人員獨立地將調查問卷從原文翻譯成英語。由雙語人士將英語翻譯反向翻譯回原文，以進行交叉檢查。然後，將兩種翻譯形式進行比較，並根據需要進行修改。量表專案的結構或含義不會改變（Sahin，2011）。
研究人員在測量預備教師的 TPACK 時遇到了問題。他們在 TPACK 的每個不同的測量工具中都面臨著不同的問題。測量過程中存在兩個主要問題：瞭解教師領域知識對其當前教學實踐的影響以及 TPACK 測量方法的信度和效度問題（Abbitt，2011）。由於這些問題，研究人員傾向於嘗試不同的方法來測量 TPACK，因為預備教師教育具有動態特徵。
研究人員使用了不同的技術來克服信度和效度問題。Sahin（2011）使用探索性因素分析來檢驗 TPACK 七個子量表的因素效度。首先，應用 Kaiser-Meyer-Olkin，然後應用巴特利特球形檢驗，以瞭解資料集的特徵是否適合進行探索性因素分析。另一種解決信度問題的方法是 Yurdakul 等人（2011）在測量中應用內部一致性。如果內部一致性值大於 0.70，則被認為是良好，而當值更接近 1.00 時，則被認為是極好（Fraenkel & wallen，2003；Gay, Milss & Airasian, 2000）。最後，在信度階段結束時，計算重測信度以確定性能測量的穩定性。在此階段，量表形式在三週內兩次應用於預備教師。兩次應用之間的關係由 Pearson 積差相關係數計算。
雖然歷史上主要使用定性方法來識別和定義 TPACK，但 Mishra 和 Koehler（2005）進行了定量研究來衡量參與者學習體驗的時間、努力和感知。根據這項研究的結果，教師的知識表現出可變的特徵，以及活動發生的背景，以及學生在這個背景中的互動（Abbitt，2011）。
此外，Koehler、Misra 和 Yahya（2007）試圖透過使用話語分析過程來測量 TPACK。研究過程主要包括內容分析技術，例如記錄小組討論的筆記、小組成員之間的電子郵件記錄以及整個學期的調查（Abbitt，2011）。然而，編碼中存在主觀性和偏差的可能性是這項研究的主要挑戰，因為研究人員對其進行了認可。在績效評估中，參與者透過建立產品或在活動結束時完成任務來評估自己。一些 TPACK 績效評估要求參與者建立作品集或反思日記（Suharwoto，2006），而另一些則包含情景或基於問題的解決問題（Graham、Tripp & Wentworth，2009）。雖然績效評估是衡量資料的有力方法，但自我評估也會導致偏差。Schmidt（2009）還指出，這種方法需要很長時間，並且只關注獨特的背景。當我們將它與先前發現進行比較時，關注獨特的背景並不能給我們提供足夠的資料。最後，根據 Abbitt（2011）的說法，這種方法中使用的資料收集不能反映學生的全部知識和對 TPACK 領域的看法。此外，透過電子郵件記錄和其他一些學生之間的文字來獲取足夠的資料是不切實際的。
簡而言之，信度和效度問題是研究人員在測量過程中遇到的主要問題之一。為了克服這個問題，研究人員使用了不同的分析技術，例如重測信度或 Pearson 積差相關。另一個問題是教師知識的可變特徵以及評估和編碼過程中的偏差。在測量過程中，這些問題會導致問題。為了解決這個問題，研究人員可以使用不同的方法來測量和評估 TPACK 的過程。
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