第四章 研究結果分析與討論
第五節 校長學習領導、學校組織學習對教師教學效能之預測分析
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第五節 校長學習領導、學校組織學習對教師教學效 能之預測分析
本節延續前一節校長學習領導、學校組織學習與教師教學效能之積差 相關係數統計，採用多元迴歸方法探討校長學習領導各向度對學校組織學 習整體現況、校長學習領導各向度對教師教學效能整體現況，以及學校組 織學習各向度對教師教學效能整體現況之預測。同時，分析校長學習領導、
學校組織學習各向度對教師教學效能整體現況之聯合預測力，並依據分析 結果探討學校組織學習做為校長學習領導、教師教學效能之中介效果。
壹、 校長學習領導對學校組織學習的預測分析
為瞭解校長學習領導對學校組織學習的預測力，本研究以校長學習領 導各向度為預測變項，學校組織學習整體現況為效標變項，進行多元迴歸 統計，統計結果如表 4-32 所示。
表 4-32
校長學習領導各面向對學校組織學習迴歸分析摘要 投入變項
順序
多元相關 係數 R
決定係數 R 平方
增加
解釋量 F 值 淨 F 值 B Beta
常數 1.267
聚焦學生
學習 .680 .462 .462 621.178 621.178 .214 .243 承擔績效
責任 .701 .491 .029 348.330 41.037 .159 .191 倡導專業
成長 .712 .507 .015 246.579 22.399 .141 .161 型塑學習
文化 .716 .513 .006 189.447 9.410 .157 .178
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於進入迴歸模式的三個自變項中，以「聚焦學生學習」變項的解釋變 異量最大，其對教師教學效能單獨解釋變異達 22.9%，其次依序為倡導專 業成長及承擔績效責任。
再從標準化迴歸係數而言，Beta 係數均為正值，可見受訪者所知覺校 長學習領導之聚焦學生學習、倡導專業成長及承擔績效責任愈積極正向者，
其所感受到教師教學效能愈佳。
參、 學校組織學習對教師教學效能的預測分析
為瞭解學校組織學習對教師教學效能的預測力，本研究以學校組織學 習各向度為預測變項，教師教學效能整體現況為效標變項，進行多元迴歸 統計，統計結果表 4-34 所示。
表 4-34
學校組織學習各面向對教師教學效能迴歸分析摘要 投入變項
順序
多元相關 係數 R
決定係數 R 平方
增加
解釋量 F 值 淨 F 值 B Beta
常數 2.339
團隊學習 .554 .307 .307 319.863 319.863 .177 .249 系統思考 .595 .354 .047 197.283 52.076 .178 .254 資訊蒐集 .604 .365 .011 138.048 13.007 .123 .169
由表 4-34 得知，學校組織學習四個向度中的團隊學習、系統思考及資 訊蒐集對教師教學效能的預測力均達顯著，三個預測變項與教師教學效能 的多元相關係數為.604，其決定係數為.365，可解釋教師教學效能變異量 的 36.5%。
於進入迴歸模式的三個自變項中，以「團隊學習」變項的解釋變異量 最大，其對教師教學效能單獨解釋變異達 30.7%，其次依序為系統思考及 資訊蒐集。
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再從標準化迴歸係數而言，Beta 係數均為正值，可見受訪者所知覺學 校組織學習之團隊學習、系統思考及資訊蒐集愈積極正向者，其所感受到 教師教學效能愈佳。
肆、 校長學習領導、學校組織學習對教師教學效能聯合預 測分析
為瞭解校長學習領導、學校組織學習對教師教學效能的聯合預測力，
本研究以校長學習領導及學校組織學習各向度為預測變項，教師教學效能 整體現況為效標變項，進行多元迴歸統計，統計結果如表 4-35 所示。
表 4-35
校長學習領導、學校組織學習各面向對教師教學效能迴歸分析摘要 投入變項
順序
多元相關 係數 R
決定係數 R 平方
增加解釋
量 F 值 淨 F 值 B Beta
常數 2.243
團隊學習 .554 .307 .307 319.863 319.863 .152 .214 系統思考 .595 .354 .047 197.283 52.076 .153 .219 資訊蒐集 .604 .365 .011 138.048 13.007 .116 .158 倡導專業
成長 .610 .373 .007 106.727 8.469 .079 .113 由表 4-35 得知，以校長學習領導一個向度、學校組織學習三個向度為 預測變項，教師教學效能整體現況為效標變項的多元迴歸分析，預測力達 顯著，校長學習領導之倡導專業成長及學校組織學習之團隊學習、系統思 考與資訊蒐集四個預測變項與教師教學效能的多元相關係數為.610，其決 定係數為.373，可解釋教師教學效能變異量的 37.3%。
於進入迴歸模式的四個自變項中，以「團隊學習」變項的解釋變異量 最大，其對教師教學效能單獨解釋變異達 30.7%，其次依序為系統思考、
資訊蒐集及倡導專業成長。
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再從標準化迴歸係數而言，Beta 係數均為正值，可見受訪者所知覺學 校組織學習之團隊學習、系統思考、資訊蒐集及校長學習領導之倡導專業 成長愈積極正向者，其所感受到教師教學效能愈佳。
由以上統計結果發現，校長學習領導、學校組織學習與教師教學效能 三者之間的預測力分析中，整體模型的解釋變異量依序為：校長學習領導 各面向對學校組織學習（.513）、校長學習領導、學校組織學習各面向對教 師教學效能（.373）、學校組織學習各面向對教師教學效能（.365），預測 力最低則為校長學習領導各面向對教師教學效能（.253）。Cohen（1988）
指出，解釋變異量為.02、.13 以及.26，分別代表小、中及大等三種程度的 效果量，依此，以上之迴歸整體模型解釋變異量除校長學習領導各面向對 教師教學效能屬「中」的效果量外，其餘解釋預測力均可視為具有「大」
的效果量。
此外，校長學習領導各面向對教師教學效能的解釋變異量，除小於校 長學習領導各面向對學校組織學習的解釋變異量外，當校長學習領導與學 校組織學習各向度同時對教師教學效能進行逐步多元迴歸分析時，校長學 習領導向度之標準係數，亦小於學校組織學習向度之標準係數，顯示校長 學習領導可能經由學校組織學習之中介效果，間接影響教師教學效能的表 現。
伍、 預測分析的討論
本研究發現，校長學習領導、學校組織學習與教師教學效能三者間的 相關程度，依序為校長學習領導與學校組織學習、學校組織學習與教師學 效能，以及校長學習領導與教師教學效能。爰此，透過多元迴歸分析後可 知，整體模型的解釋變異量依序為校長學習領導各面向對學校組織學習整 體、學校組織學習各面向對教師教學效能整體，以及校長學習領導各面向 對教師教學效能整體。
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由整體模型的解釋變異量排序來看，影響教師教學效能的因素中，學 校組織學習大於校長學習領導，而校長學習領導係影響學校組織學習的重 要因素。職是之故，欲促使教師教學有較佳之表現，即需營造良好之組織 學習環境，而營造良好的組織學習環境，則有賴校長領導作為應將學生學 習置於核心，實施以學習為中心之領導策略。正如秦夢群（2015）所強調，
學習領導乃是學習共同體之上位概念，強調以學習者為主體，唯有透過學 校組織學習及教師專業學習，方能機動連結學校、教師及學生等不同層級 之學習於學校發生，故呼應本研究發現，國民小學校長應致力形塑組織學 習之文化，藉由團體學習與分享，促進教師教學效能之提升。
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第六節 校長學習領導、學校組織學習與教師教學效 能之結構方程模式檢定
本節延續前一節國民小學校長學習領導、學校組織學習與教師教學效 能之迴歸分析，以 LISREL8.70 統計軟體進行運算，驗證三個變項間結構 方程模式適配情形及其關係。
壹、 校長學習領導、學校組織學習與教師教學效能之結構 方程模式檢定資料
由前一節迴歸分析發現，學校組織學習在校長學習領導、教師教學效 能間具有中介效果，而結構方程模式為適合用來驗證中介效果的技術（溫 福興、邱皓政，2009）。為驗證迴歸分析之發現，並探討國民小學校長學 習領導、學校組織學習與教師教學效能等三個潛在變項之間的直接效果、
間接效果與整體效果，爰建立結構方程模式驗證模式適配程度各指標適配 度良好與否，以檢定三個潛在變項之結構關係。如圖 4-1 所示，其中 γ1 及 γ2 分別代表校長學習領導潛在變項對學校組織學習潛在變項及教師教學 效能潛在變項迴歸分析結構係數，β1 則代表學校組織學習潛在變項對教師 教學效能迴歸分析的結構係數。
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圖 4-1 校長學習領導、學校組織學習與教師教學效能之潛在變項結構方程 模式
依據圖 4-1 所建構之結構方程模式，觀察變項 X1、X2、X3、X4 及 X5 分別為校長學習領導量表的「共識學習願景」、「倡導專業成長」、「型 塑學習文化」、「聚焦學生學習」及「承擔績效責任」等五個向度；Y1、Y2、
Y3 及 Y4 分別為學校組織學習量表的「系統思考」、「資訊蒐集」、「團隊學 習」及「溝通對話」等四個向度；Y5、Y6、Y7、Y8 及 Y9 分別為教師教 學效能量表的「教學計畫準備」、「系統呈現教材」、「多元教學策略」、「善 用教學評量」及「良好學習氣氛」等五個向度。其描述性統計資料如表 4-36 所示：
表 4-36
觀察變項描述性統計
觀察變項 平均數 標準差 偏態 峰度 共識學習願景 X1 4.30 .64 -.89 1.06 倡導專業成長 X2 4.23 .64 -.73 .50 型塑學習文化 X3 4.33 .63 -.93 1.01 聚焦學生學習 X4 4.31 .63 -.89 .69 承擔績效責任 X5 4.27 .67 -.81 .52 系統思考 Y1 4.21 .64 -.65 .39 資訊蒐集 Y2 4.15 .61 -.27 -.33
(續下頁)
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的資料為接近常態分配（引自杜炳倫譯，2010），而 Kline（2011）則建議 進行結構方程模式計算時，若偏態絕對值大於 3 以及峰度絕對值大於 10，為極度違反常態分配之現象，不宜直接進行結構方程模式檢定。表 4-36 所呈現之偏態及峰度數值大多介於-1.0 至 1.0 之間，且偏態及峰度絕對值 未違反 Kline（2011）所提出之原則，可見本研究所設定之潛在變項資料尚 符合常態性假設的情形。爰此，本研究採用最大概似估計法（maximum likelihood estimation, ML）進行估算，觀察變項之相關係數矩陣經計算後，
結果如表 4-37 所示：
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余民寧（2006）指出，LISREL 程式適配指標所使用的建議判斷標準 含括整體適配度指標、比較適配度指標、精簡適配度指標、基本適配度指
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Bollen（1989）曾建議，NC 值可放寬至小於 5 亦視為適配。此外，本研究 其餘指標均符合檢定標準，顯示本研究模式仍具良好的精簡適配度。‧
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五、 內在適配度指標檢定之統計結果，如表 4-42所示：
表 4-42
本研究模式之信度分析
觀察變項 內部一致性信度 組合信度 變異數平均解釋量 X1 .931
.95 .79 X2 .911
X3 .922 X4 .919 X5 .866 Y1 .923
.90 .69 Y2 .900
Y3 .900 Y4 .948 Y5 .879
.93 .73 Y6 .852
Y7 .898 Y8 .874 Y9 .910
由表 4-42 可知，本研究觀察變項之多元相關平方值均為正的實數，且 由表 4-41 亦得知達顯著水準。此外，依余民寧（2006）之建議，若每個潛 在變項的組合信度大於.60，且變異數平均解釋量大於.50，即可增進研究 者之信心去接受此為適配模式之結論。準此，本研究模式計算之結果如表
由表 4-42 可知，本研究觀察變項之多元相關平方值均為正的實數，且 由表 4-41 亦得知達顯著水準。此外，依余民寧（2006）之建議，若每個潛 在變項的組合信度大於.60，且變異數平均解釋量大於.50，即可增進研究 者之信心去接受此為適配模式之結論。準此，本研究模式計算之結果如表