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https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/136639
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| Title: | 智慧學校校長科技領導、教師教學決策與教學效能關係之研究：結合Rasch測量模型與結構方程式模型之應用
A Study on Relationships among Principals’ Technology Leadership, Teachers’ Instructional Decision-Making and Teaching Effectiveness in Smarter Schools: A Combining Application of Rasch Measurement Model and Structural Equation Model |
| Authors: | 王光多
Wang, Guang-Duo |
| Contributors: | 張奕華
Chang, I-Hua
王光多
Wang, Guang-Duo |
| Keywords: | 智慧學校
校長科技領導
教師教學決策
教師教學效能
Rasch測量模型
結構方程式模型
Smarter school
Principal technology leadership
Teacher instructional decision-making
Teacher teaching effectiveness
Rasch measurement model
Structural equation model |
| Date: | 2021 |
| Issue Date: | 2021-08-04 16:17:04 (UTC+8) |
| Abstract: | 本研究在探討智慧學校校長科技領導、教師教學決策與教學效能關係之研究，在教師教學決策量表缺乏下，完成編製教師教學決策量表，應用於本研究結果分析。本研究採用問卷調查法，研究對象為全國智慧學校國民小學教師，共寄發745份問卷，回收的有效問卷共632份，有效問卷回收率為84.83%，並進一步以描述性統計、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、相關分析、多元迴歸分析、探索性因素分析、驗證性因素分析、路徑分析與多群組樣本測量模型分析進行量表編製與統計分析，並結合Rasch測量模型與結構方程式模型在量表編製與驗證測量模型上的應用，進而分析與驗證其結構模型，資料分析軟體為ConQuest 2.0版、IBM SPSS Statistics 26.0及LISREL 8.80，此類方法學的應用可分析智慧學校校長科技領導、教師教學決策與教學效能的現況、差異、相關、影響與模型適配情形。
研究結果如下：（一）教師教學決策量表具備良好信效度與內部效度穩定性。（二）智慧學校校長科技領導表現為高度知覺程度，以「科技設施支持」最高，「教育評鑑研究」最低。（三）智慧學校教師教學決策表現為高度知覺程度，以「教學實施決策」最高，「教學計畫決策」最低。（四）智慧學校教師教學效能表現為高度知覺程度，以「良好學習氣氛」最高，「多元教學策略」最低。（五）不同的性別與現任職務，在校長科技領導知覺程度具有顯著差異。（六）不同的最高學歷與現任職務，在教師教學決策知覺程度具有顯著差異。（七）不同的性別、最高學歷與現任職務，在教師教學效能知覺程度具有顯著差異。（八）智慧學校校長科技領導、教師教學決策與教學效能具有正向關聯。（九）試題反應理論的多向度隨機係數多項式洛基模型與貝氏期望後驗法在測量上優於古典測驗理論經結構方程式模型與累加法的結果。（十）在教師教學決策扮演中介角色下，智慧學校校長科技領導透過直接效果與部分中介效果，正向影響教師教學效能。（十一）結合Rasch測量模型與結構方程式模型的應用，在模型中達到適配，驗證並支持本研究理論與結果。
基於上述結論，本研究對其實務工作或未來研究提出具體建議，以供智慧學校校長或教師、相關行政機構、研究者參考。
This research explores the relationship among principals’ technology leadership, teachers’ instructional decision-making and teaching effectiveness in smarter schools. In the absence of the teacher instructional decision-making scale, the scale was compiled and applied to the analysis of the results of this research. This study adopts the questionnaire survey method, the research object is the national elementary school teachers of the smarter schools, a total of 745 questionnaires were sent, and a total of 632 valid questionnaires were returned. The effective questionnaire recovery rate was 84.83%. And further use descriptive statistics, independent sample t-test, one-way analysis of variance, correlation analysis, multiple regression analysis, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, path analysis and multi-sample measurement model analysis for scale development and statistical analysis. Finally, combine the application of Rasch measurement model and structural equation model in scale development and verification measurement model, and then analyze and verify its structural model. The data analysis software is ConQuest 2.0, IBM SPSS Statistics 26.0 and LISREL 8.80. The application of such methodologies can analyze the current situation, differences, correlations, influences and model adaptation of principals’ technology leadership, teachers’ instructional decision-making and teaching effectiveness in smarter school.
The results of the research are as follows: (1) The teacher instructional decision-making scale has good reliability and validity and stability of internal validity. (2) The performance of principals’ technology leadership in smarter schools shows a high degree, with "technical facilities support" the highest and "education evaluation research" the lowest. (3) The performance of teachers’ instructional decision-making in smarter schools shows a high degree, with "teaching implementation decision-making" the highest and "teaching plan decision-making" the lowest. (4) The performance of teachers’ teaching effectiveness in smarter schools shows a high degree, with "good learning atmosphere" being the highest and "multiple teaching strategies" the lowest. (5) Different genders and current positions have significant differences in the principals’ technology leadership. (6) Different highest academic degree and current positions have significant differences in teachers` instructional decision-making. (7) Different genders, highest academic degree, and current positions have significant differences in teachers’ teaching effectiveness. (8) There is a positive correlation among principal technology leadership, teacher instructional decision-making and teaching effectiveness in smarter school. (9) The multidimensional random coefficients multinomial logit model and the Bayesian expected a posteriori method of the item response theory are better than the classical test theory by the structural equation model and the cumulative method in measurement. (10) With teacher instructional decision-making as an intermediary, principal technology leadership has a positive impact on teacher teaching effectiveness through direct and partial intermediary effects in smarter schools. (11) Combining the application of Rasch measurement model and structural equation model to achieve fit in the model, verifying and supporting the theory and results of this research.
Based on the above conclusions, this research provides specific suggestions for actual work or future research for principals or teachers in smarter school, related institutions, and researchers. |
| Reference: | 壹、中文文獻
王光多（2020）。教育科技與基礎設施支持之現況分析:以Rasch模型分析PISA 2018年臺灣資料為例。載於中華民國學校建築研究學會（主編），建設AI智慧學校（頁188-207）。臺北市：中華民國學校建築研究學會。
王鈺華（2019）。臺北市國民小學學校組織氣氛、教師專業學習社群與教師教學效能關係之研究（未出版之碩士論文）。臺北市立大學，臺北市。
江佳齡（2019）。國民小學校長科技領導i-VISA指標建構之研究（未出版之碩士論文）。國立政治大學，臺北市。
朱經明（2009）。教育及心理統計學。臺北市：五南。
余月甄（2005）。『教學決策參照架構』對教師應用無線科技進行數學教學成效影響之實驗研究（未出版之碩士論文）。國立中央大學，桃園市。
余民寧（2006）。潛在變項模式：SIMPLIS的應用。臺北市：高等教育。
余民寧（2009）。試題反應理論（IRT）及其應用。臺北市：心理。
余民寧（2011）。教育測驗與評量：成就測驗與教學評量（第三版）。臺北市：心理。
余民寧（2020）。量表編製與發展：Rasch測量模型的應用。臺北市：心理。
吳怡佳（2007）。國民小學校長科技領導、知識管理與學校效能關係之研究（未出版之碩士論文）。國立政治大學，臺北市。
吳清山（2010）。教育改革與教育發展。新北市：華藝數位。
吳清山、林天祐（2006）。科技領導。教育資料與研究，71，195-196。
吳清山、黃旭鈞（2006）。國民小學推動知識管理之研究⎯⎯有利條件、困境、功能與策略。教育研究集刊，52（2），33-65。
李松濤（2005）。科學教師教學決策機制之研究（未出版之博士論文）。國立高雄師範大學，高雄市。
李敏蕙（2020）。技術型高中校長學習領導、教師工作投入與教師教學效能關係之研究（未出版之博士論文）。國立彰化師範大學，彰化縣。
宋德云、李森（2008）。教師的教學決策：內涵、構成及意義。課程.教材.教法，28（12），21-26。
何寶妍（2013）。臺灣地區國民小學校長科技領導對智慧教室創新擴散影響之研究（未出版之碩士論文）。國立政治大學，臺北市。
林光媚（2017）。臺北市國民小學智慧校園指標建構之研究（未出版之碩士論文）。國立政治大學，臺北市。
林怡君、張麗麗、陸怡琮（2013）。Rasch模式建置國小高年級閱讀理解測驗。教育心理學報，45（1），39-61。doi:10.6251/BEP.20121128
林洸亨（2006）。教師應用資訊科技創新教學決策之研究（未出版之碩士論文）。國立高雄師範大學，高雄市。
林進材（1997）。教師教學思考－理論、研究與應用。高雄市：復文。
邱皓政（2006）。統計原理與分析技術。臺北市，雙葉書廊。
施喩琁、施又瑀（2020）。校長科技領導的現況與未來。臺灣教育評論月刊，9（7），46-53。
洪慧靜、張媛甯（2019）。彰化縣國民小學自然與生活科技領域教師知識管理與教學效能之研究。學校行政，124，66-87。
徐金才（2008）。新課程實施中校長教學領導力的三個層面。素質教育大參考，2008（1），26-28。
翁崇文（2018）。國小推動科技教育教學的困境與策略。臺灣教育評論月刊，7（10），219-221。
秦夢群（2017）。教育行政理論與模式（第三版）。臺北市：五南。
秦夢群、張奕華（2006）。校長科技領導層面與實施現況之研究。教育與心理研究，29（1），1-27。
陳正昌（2013）。SPSS與統計分析。臺北市：五南。
陳正昌、林曉芳（2020）。R統計軟體與多變量分析。臺北市：五南。
陳正昌、程炳林、陳新豐、劉子鍵（2011）。多變量分析方法：統計軟體應用（第六版）。臺北市：五南。
陳芃均（2016）。新竹市國民小學校長科技領導與教師教學效能關係之研究（未出版之碩士論文）。取自臺灣博碩士論文知識加值系統（系統編號105NHCT5149003）
陳怡珊（2020）。臺中市國中特教教師教學效能與幸福感之研究（未出版之碩士論文）。逢甲大學，臺中市。
陳彥宏（2018）。華人地區中小學校長科技領導 i-VISA指標建構之研究（未出版之碩士論文）。取自臺灣博碩士論文知識加值系統（系統編號106NCCU5631016）
陳添丁（2018）。國民小學校長學習領導、學校組織學習與教師教學效能關係之研究（未出版之博士論文）。取自臺灣博碩士論文知識加值系統（系統編號106NCCU5332024）
陳惠邦（2006年12月）。互動白板導入教室教學的現況與思考。全球華人資訊教育創新論壇中發表之論文，宜蘭縣。
陳新豐（2018）。R語言：量表編製、統計分析與試題反應理論。臺北市：五南。
陳繁興、蔡吉郎、翁福元（2017）。技術型高中校長學習領導、教師專業學習社群與教學效能關係之研究。教育政策論壇，20（4），63-106。doi:10.3966/156082982017112004003
閆明聖（2019）。基礎教育階段智慧學校建設的實踐與探索。教育與裝備研究，2019（9），5-8。
鹿星南（2017）。論智慧學校建設支援系統及策略。教育文化論壇，2017（6），134。
鹿星南、和學新（2017）。國外智慧學校建設的基本特點、實施條件與路徑。比較教育研究，335，23-29。
張奕財（2018）。智慧學校校長科技領導、教師專業發展與創新經營效能關係之研究（未出版之博士論文）。國立政治大學，臺北市。
張奕華（2013）。智慧教育與智慧學校理念。中國資訊技術教育，6，16-17。
張奕華、吳怡佳（2008）。校長科技領導與教師教學效能關係之研究。教育研究與發展期刊，4（1），171-194。
張奕華、吳怡佳（2011）。國民小學校長科技領導, 知識管理與學校效能結構關係之驗證。教育行政與評鑑學刊，11，1-28。
張奕華、吳權威（2014）。智慧教育：理念與實踐。臺北市：網奕資訊。
張奕華、吳權威、許正妹、謝宛芹（2019）。智慧教室教學行為數據採收：以 AI 蘇格拉底分析系統為例。載於中華民國學校建築研究學會主編，學校建築與學生學習（頁56-70），臺北市，中華民國學校建築研究學會。
張奕華、吳權威、曾秀珠、張奕財、陳家祥（2020）。智慧學校校長科技領導：理論實務與案例。臺北市：五南。
張奕華、許正妹（2008）。研究方法與軟體應用－概念及實例。臺北市：心理。
張奕華、許丞芳（2009）。國民中小學校長科技領導指標建構之研究。教育行政與評鑑學刊，7，23-48。
張奕華、蔡瑞倫（2010）。國民中學校長科技領導與學校效能關係之研究。學校行政，65，33-53。doi:10.6423/HHHC.201001.0033
張奕華、蕭霖、許正妹（2007）。學校科技領導向度與指標發展之研究。教育政策論壇，10（1），161-187。
張訓譯（2019）。人工智能與人類智慧：教育4.0下的教師角色再思考。育達科大學報，47，189-214。
張紹勳（2017）。Stata在結構方程模型及試題反應理論的應用。臺北市：五南。
張碧娟（1999）。國民中學校長教學領導、學校教學氣氛與教師教學效能關係之研究（未出版之博士論文）。國立政治大學，臺北市。
許籐繼、倪靜宜（2019）。國小教師領導與教學效能現況及其結構關係模式之分析。臺北市立大學學報，50（2），59-84。doi:10.6336/JUTEE.201912_50(2).0003
湯志民（2014）。校園規劃新論。臺北市：五南。
湯志民（2019）。智慧校園（Smart Campus）的理念與推展。學校行政，121，125-140。doi:10.6423/HHHC.201905_(121).0006
曾兵芳、宋俊慧（2016）。中學化學教師教學決策能力的調查研究。化學教育，37（5），37-42。doi:10.13884/j.1003-3807hxjy.2014120040
黃靖文、方翌（2014）。科技領導與創新經營關係之研究--組織學習之中介效果。教育學誌，31，39-79。
黃瑛修（2019）。國民中學校長科技領導i-VISA指標建構之研究（未出版之碩士論文）。國立政治大學，臺北市。
馮莉雅（2002）。影響國中教師教學效能相關因素之研究。文藻學報，16，123-142。doi:10.7085/WJ.200205.0013
葉連祺（2017）。應用社會網絡分析探討學習領導與科技領導及其他變項之關係。學校行政，107，59-82。doi:10.3966/160683002017010107004
楊素綾（2011）。技職校院教師教學信念、課程與教學決定和教學效能關係之研究（未出版之博士論文）。取自臺灣博碩士論文知識加值系統（系統編號099NCUE5037073）
楊素綾（2015）。技職校院教師課程與教學決定和教學效能之研究。雙溪教育論壇，3，21-38。
管珏琪、孫一冰、祝智庭（2019）。智慧教室環境下資料啟發的教學決策研究。中國電化教育，385，22-28。
蔡介文（2020）。校長科技領導、教師自我效能與有效教學行為關係之研究：結合後設分析與結構方程式模型（未出版之碩士論文）。取自臺灣博碩士論文知識加值系統（系統編號108NCCU5631014）
蔡明政（2014）。校長科技領導、教師資訊素養及教師教學效能關係之研究：以桃園縣國小為例（未出版之碩士論文）。中原大學，桃園市。
劉林榮（2013）。南港國小的智慧學校藍圖。中國信息技術教育，6，18-19。
劉倚禔（2016）。教師專業學習社群與教師教學效能關係之後設分析（未出版之碩士論文）。國立中興大學，臺中市。
劉倚禔、吳勁甫（2017）。教師專業學習社群與教師教學效能關係之後設分析。教育科學期刊，16（1），157-169。
衛德彬、阮征、陳方勇、韓芬芬（2019）。智慧學校環境下習題課教學與初中生數學成績關聯性實驗研究。中小學電報，2019（6），34-38。
蕭文智（2019）。國民小學校長科技領導對學生樂學態度影響之研究—以學校ICT運用與教師教學創新為中介變項（未出版之博士論文）。國立清華大學，新竹市。
謝宛芹（2020）。校長科技領導趨勢下國民中小學教師教學行為特徵與教學效能之研究：AI蘇格拉底教學分析系統之課例分析（未出版之碩士論文）。國立政治大學，臺北市。
謝惠如、龔心怡（2018）。教師教學效能與學生數學學習困擾關係之研究。高等教育研究紀要，8，89-114。
謝傳崇、蕭文智、官柳延（2016）。國民小學校長科技領導、教師教學創新與學生樂學態度關係之研究。教育研究與發展期刊，12（1），71-104。doi:10.3966/181665042016031201003
謝寶生（2013）。台灣英語教師教學決策之個案研究（未出版之碩士論文）。國立高雄第一科技大學，高雄市。
魏薇（2011）。教師課堂教學決策研究（未出版之博士論文）。東北師範大學，長春市。
貳、外文文獻
Abdel-Basset, M., Manogaran, G., Mohamed, M., & Rushdy, E. (2018). Internet of things in smart education environment: Supportive framework in the decision-making process. Concurrency Computation Practice and Experience, 31(10), 1-12. doi:10.1002/cpe.4515
Adams, R. J., Wilson, M. R., & Wang, W. C. (1997). The multidimensional random coefficients multinormial logit model. Applied Psychological Measurement, 21, 1-23.
Anderson, R. E., & Dexter, S. (2005). School technology leadership: An empirical investigation of prevalence and effect. Educational Administration Quarterly, 41(1), 49-82. doi:10.1177/0013161X04269517
Bailey, G. D., Lumley, D., & Dunbar, D. (1995). Leadership & technology – What school board members need to know. Alexandria, VA: National School Boards Association.
Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavior change. Psychological Review, 84, 191-215.
Bandura, A. (1982). Self-efficacy mechanism in human agency. American Psychologist, 37 (2), 122–147. doi:10.1037/0003-066X.37.2.122.
Barneva, R. P., Brimkov, V. E., & Walters, L. M. (2017). Teaching decision-making in multiple dimensions. Journal of Educational Technology Systems. 46(3), 303-314. doi:10.1177/0047239517737037
Bernstein-Colton, A., & Sparks-Langer, G. M. (1993). A conceptual framework to guide the development of teacher reflection and decision making. Journal of Teacher Education,44(1), 44-45. doi:10.1177/0022487193044001007
Bond, T. G., & Fox, C. M. (2007). Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human science (2nd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Devlin, M., & Samarawickrema, G. (2010). The criteria of effective teaching in a changing higher education context. Higher Education Research & Development, 29(2), 111-124.
Griffith, R., Bauml, M., & Barksdale, B. (2015). In-the-moment teaching decisions in primary grade reading: The role of context and teacher knowledge. Journal of Research in Childhood Education, 29(4), 444-457. doi:10.1080/02568543.2015.1073202
Hambleton, R. K. (Ed.). (1983). Applications of item response theory. Vancouver, BC: Educational Research Institute of British Columbia.
Hamilton, L., Halverson, R., Jackson, S. S., Mandinach, E., Supovitz, J. A., Wayman, J. C., Pickens, C., Martin, E., & Steele, J. L. (2009). Using student achievement data to support instructional decision making (NCEE 2009-4067).
Hora, M. T. (2012). Organizational factors and instructional decision-making: A cognitive perspective. The Review of Higher Education, 35(2), 207-235. doi:10.1353/rhe.2012.0001
Hwang, G. (2014). Definition, framework and research issues of smart learning environments – A context-aware ubiquitous learning perspective. Smart Learning Environments. 1(4), 1-14. doi:10.1186/s40561-014-0004-5
International Society for Technology in Education (2009). NETS for administrators.
International Society for Technology in Education (2019). ISTE standards for education leaders.
Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20, 141-151.
Klein, G., Calderwood, R., & Clinton-Cirocco, A. (2010). Rapid decision-making on the fire ground: The original study plus a postscript. Journal of Cognitive Engineering and Decision Making, 4(3), 186-209. doi:10.1518/155534310X12844000801203
Knapp, M. S., Swinnerton, J. A., Copland, M. A., & Monpas-Huber, J. (2006). Data-Informed Leadership in Education. Unpublished manuscript, Center for the Study of Teaching and Policy, University of Washington, Seattle, WA.
Kohler, F., Henning, J. E., & Usma-Wilches, J. (2008). Preparing preservice teachers to make instructional decisions: An examination of data from the teacher work sample. Teaching and Teacher Education, 24(8), 2108-2117.
Linacre, J. M. (2006). A user’s guide to FACETS.
Linacre, J. M., & Wright, B. D. (1994a). Chi-square fit statistics. Rasch Measurement Transactions, 8(2), 360.
Linacre, J. M., & Wright, B. D. (1994b). Reasonable mean-square fit values. Rasch Measurement Transactions, 8(3), 370.
Lord, F. M. (1980). Applications of item response theory to practical testing problems. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Matthews, W. K., & Johnson, D. C. (2019). Instructional decision-making among expert choral and instrumental directors: How musical setting influences pedagogy. Research & Issues in Music Education, 15(1), 1-37.
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). New York, NY: McGraw-Hill.
Papa, R. (2011). Technology leadership for school improvement. Thousand Oaks, CA: Sage.
Sampson, B. C., & Wasser, J. D. (1999). Leadership in a learning environment.
Schoenbart, A. (2019). Principals` perceptions of their technology leadership & behaviors: A mixed methods study (Doctoral dissertation). Available from ProQuest Dissertation and theses database. (UMI No. 13882885)
Shavelson, R. J., & Stern, P. (1981). Research on teachers’ pedagogical thoughts, judgments, decisions, and behavior. Review of Educational Research, 51(4), 455-498.
Singh, H., & Miah, S. J. (2020). Smart education literature: A theoretical analysis. Education and Information Technologies, 25(1), 1-30. doi:10.1007/s10639-020-10116-4
Stiggins, R. J. (2001). Student-involved classroom assessment (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
Stronge, J., & Hindman, J. (2003). Hiring the best teachers. Educational Leadership, 60(8), 48-52.
Taleb, Z., & Hassanzadeh, F. (2015). Toward smart school: A comparison between smart school and traditional school for mathematics learning. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 171(2015), 90-95. doi:10.1016/j.sbspro.2015.01.093
Thannimalai, R., & Raman, A. (2018). The influence of principals` technology leadership and professional development on teachers` technology integration in secondary schools. Malaysian Journal of Learning and Instruction, 15(1), 203-228. doi:10.32890/mjli2018.15.1.8
Wan Ali, W., Mohd Nor, H., Hamzah, A., & Alwi, N. (2009). The conditions and level of ICT integration in Malaysian Smart Schools. International Journal of Education and Development using Information and Communication Technology, 5(2), 21-31.
Warm, T. A. (1978). A primer of item response theory. Springfield, VA: National Technical Information Service.
Wayman, J. C., Wilkerson, S. B., Cho, V., Mandinach, E. B., & Supovitz, J. A. (2016). Guide to using the teacher data use survey (REL 2017–166).
Wolcott, A. M., & Bowdon, M. A. (2017). Leader-member exchange (LMX) and higher education leadership: A relationship-building tool for department chairs. Journal on Excellence in College Teaching, 28(4), 43-61.
Zhu, Z., Yu, M., & Riezebos, P. (2016). A research framework of smart education. Smart Learning Environments, 3(4), 1-17. doi:10.1186/s40561-016-0026-2 |
| Description: | 碩士
國立政治大學
教育行政與政策研究所
108171002 |
| Source URI: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0108171002 |
| Data Type: | thesis |
| DOI: | 10.6814/NCCU202100770 |
| Appears in Collections: | [教育行政與政策研究所 ] 學位論文
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