研究動機

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第一章 緒論

本研究旨在應用 MASEM 方法，探討臺灣地區校長科技領導、教師自我效 能與有效教學行為的關係模式。本章共分為五節：第一節說明研究動機、第二 節條列研究目的與待答問題、第三節進行名詞釋義、第四節陳述研究方法與流 程、第五節指出研究範圍與限制。

第一節 研究動機

2011 年，漢諾瓦工業博覽會（Hanover Fair）中，首度出現「工業 4.0」

（Industry 4.0）的概念，產業的自動化與智慧化成為趨勢。因應工業 4.0，教育 領域也開始倡導新的典範：「教育 4.0」（Education 4.0）。在後資訊社會的今 天 ， 科 技 在 教 學 和 學 習 上 的 應 用 倍 受 重 視 ， 以 幫 助 學 生 進 行 個 性 化 學 習

（personalized learning）與適性學習（adaptive learning）（吳清山，2018）。

2015 年 ， 聯 合 國 教 科 文 組 織 （ UNESCO ） 基 於 永 續 發 展 目 標 第 四 項

（sustainable development goal 4, SDG 4）中的優質教育（quality education）理念，

發 表 了 《 教 育 2030 ： 仁 川 宣 言 與 行 動 框 架 》 （ Education 2030: Incheon Declaration and Framework for Action）。其中的師資培育具體目標 4.c 指出，教 師是實現 SDG 4 的關鍵角色。並在指示性策略提到，教師應該具備管理資通科 技與社群網路（manage ICT and social networks）、媒體素養（media literacy）與 訊息來源批判技巧（source criticism skills）等能力（UNESCO, 2015）。

在上述科技發展的大環境底下，教育如何與科技結合、學校如何因應科技 趨勢、校長如何帶領親師生共同面對科技變革，成為教育研究與實務上的重要 議題。Tan（2010）就曾指出，科技領導是在科技變革的背景下應運而生，科技

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融入（technology integration）、文化創新（cultural innovation）等等的因應策略 也隨之發展。Chang、Chin 與 Hsu（2008）也指出，科技領導的主要意義在於找 到教育科技、學校願景與學校使命之間的連結。而學校最重要的使命，就是幫 助學生學習與成長。因此，校長要了解到科技對學生的重要性，打造以學生為 中心（student-centered）的智慧環境（張奕華、吳權威，2014）。

學校科技領導最關鍵的人物是校長，從1980 年代以來，校長的角色歷經了 數次轉移：從學校管理者演進為教學與課程領導者、以及科技領導者（Chang, Chin, & Hsu, 2008）。而教學科技要落實在教室中，則要靠教師的努力。教師的 信念與行為是教學成敗的關鍵（吳璧如，2004），直接影響學生的學習與成長。

因此，在師資培育或教師評鑑等有關教學的研究中，教師教學效能一直受到相 當的重視。

在校長運用科技領導，介入科技資源之後，是否能對教師教學產生正面良 好的效應，成為科技領導成功與否的關鍵，也是每個相關研究最關切的核心問 題（張奕華、許丞芳，2009）。這也是本研究在主題選擇上的動機。

本研究的主要研究方法為 MASEM，結合了後設分析與結構方程式模型二 種教育心理學上的主流方法。MASEM 方法的分析對象為初級研究的成果，因 此本質上仍屬後設分析。只是在後設分析（MA）之後，再利用整合相關矩陣 去適配結構方程式模型（SEM），藉以探討多變數間的作用關係。

後設分析並不只是計算平均數而已，還可以具有更遠大的用途，例如：作 為巨量資料（big data）分析的一環。MASEM 方法的主要貢獻者、計量心理學 家 Cheung 與 Jak（2016）表示：像心理學這種重視行為理論與實徵研究的學科，

也 越 來 越 需 要 面 對 巨 量 資 料 的 分 析 問 題 ， 例 如 ：PISA（the Programme for International Student Assessment）或 LSAY（the Longitudinal Study of American Youth）等等，都是跨越時間與空間的龐大資料集。

面對教育心理學中大規模資料的議題，Cheung 與 Jak（2016）提出一套資

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analyze）。先將巨量資料拆分為若干研究，每個初級研究針對局部資料進行分 析，最後利用後設分析將個別初級研究成果進行整合，即能清楚掌握全局資訊。

因此，本研究應用後設分析整合前人的研究成果，並整理臺灣與港澳等地 使用MASEM 方法的研究，以及 MASEM 的各種模型，希望供後續 MASEM 研 究者參考。此為本研究在方法學上的動機。

在 觀 察 變 數 的 選 擇 方 面 ， 參 酌 Chang（2003）、Chang、Chin 與 Hsu

（2008）、張奕華與吳怡佳（2008）等研究，以人際溝通、科技願景、設施支 持、成員發展與評鑑研究等 5 個變數作為校長科技領導的觀察變數。參酌孫志 麟（2001）、Tschannen-Moran、Hoy 與 Hoy（1998）、張奕華與吳怡佳（2008）

等研究，以個人效能與一般效能 2 個變數作為教師自我效能的觀察變數。參酌 陳木金（1997）等研究，以教學準備、教學策略、班級經營與教學評量等 4 個 變數作為有效教學行為的觀察變數。本研究經過文獻搜尋與排除的程序，從 15 筆初級文獻（涵蓋6,683 人次）中，估計出 11 個變數間的 55 個平均效應量，以 瞭解各變數間的相關情形。此為本研究動機之一。

校長科技領導實踐歷程可以說始於「提出科技願景」，終於「提升教學與 學習成效」（Chang, 2012; Tan, 2010）。這說明了科技領導的終極目標與核心精 神，就是引入教學與學習科技、打造智慧環境、影響教學與學習效能。陳木金

（1997）、秦夢群與吳勁甫（2011）等研究中，都提到教師教學效能有信念與 能力二種研究取向。信念取向是基於社會心理學理論，著重於內外控理論與教 師自我效能（教師效能）的研究。而能力取向則是基於教師有效教學行為（教 學效能）的研究。此外，關於教師自我效能與有效教學行為的關係，則有教師 效能循環模式、以及教師效能中介模式等理論，說明了教師自我效能是一種中 介因素，教師對於外部環境、政策、領導等先在因素的感知，將透過自我效能，

而影響教學行為與成效。綜上所述，本研究提出校長科技領導、教師自我效能 與有效教學行為的中介模型，並試圖以 Viswesvaran 與 Ones（1995）提出的

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MASEM 方法，以後設資料為觀察資料，驗證本研究提出的教師自我效能中介 模型，此為本研究動機之二。

最後，本研究須確認教師自我效能在模型中的間接效應是屬於一般的統計 現象（部份中介效應），還是具有突破性意義的發現（完全中介效應）。也必 須確認該效應量達到顯著水準，才具有可解釋的意義。因此需要借助蒙地卡羅 模擬法等檢定方法，確認中介效應是否成立，此為本研究目的之三。

綜上所述，本研究旨在應用 MASEM 方法，探討校長科技領導、教師自我 效能與有效教學行為間的關係。整合不同觀察變數間的相關係數，驗證中介模 型。最後根據研究結果提出建議，提供教育研究者與教育工作者參考。