第四章 研究結果與討論
第二節 研究建議
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0.030 < 0.05，NFI = 0.987 > 0.9，CFI = 0.996 > 0.9，RFI = 0.982 > 0.9，從上述數 值可知模型適配情況良好。
由此模型可知，在校長科技領導的歷程中，教師自我效能扮演著重要的中 介角色。科技領導若要成功帶動教學效果，則提升教師自我效能至為關鍵。
參、教師自我效能在校長科技領導與有效教學行為之間發揮完全中 介效應。
確認模型適配具有解釋的意義之後，接著便檢視路徑關係，而路徑係數也 達到顯著。校長科技領導對教師自我效能的標準化係數為 0.524，教師自我效能 對有效教學行為的標準化係數為 0.954，間接效應量（亦即總效應量）達 0.500。
最後進行模型比較與中介效應檢定。在部份中介模型與完全中介模型的比 較上，主要以AIC 與 BIC 等指標進行對比，發現完全中介模型數值都略小於部 分中介模型，確認完全中介模型為較佳模型，較適合用於解釋本研究的資料。
由此完全中介效應可知，教師自我效能無論對科技領導或有效教學而言都 是重要的因素，完全中介也說明教師自我效能相當於科技領導與有效教學之間 的橋樑。校長要以科技領導帶動有效教學，需要透過提升教師自我效能；而教 師本身若希望達到更有效的教學，則自我效能的提升也是關鍵。
第二節 研究建議
壹、對實務工作的建議
一、對校長而言，科技領導的實踐過程中，應注重提升教師自我效 能，以利有效教學工作的進行。
本研究根據理論提出更一般化的模型：教師自我效能中介模型，並於研究 中獲得證實。也就是說，教師的自我效能，在校長的科技領導與有效教學的實
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踐中，扮演著橋樑般的完全中介效應。因此，校長在以科技領導帶動有效教學 的過程中，提升教師的自我效能是必要之舉。
根據Bandura（1977）所說，自我效能是個人能力、外在環境與成就表現交 互作用的結果。自我效能也會受到諸如言語勸說、情感激勵等來源的影響。而 校長科技領導 i-VISA 模式（愛為上），最注重人際關係與溝通技巧，因此對於 教師自我效能的提升也將有所幫助。
二、對教師而言，提升教師自我效能也有助於促進有效教學行為。
教師自我效能感與有效教學行為有高度相關（r = 0.948），因此教師自我效 能的促進不只有利於校長領導，教師自身更是受用無窮。從模型上來看，教師 如果能提升自身的自我效能（如教學信念、對學生影響力信念等），則對於有 效教學行為的提升將非常有幫助。
從理論上來看，Bandura（1997）認為教師自我效能屬於自我效能理論中的 效能預期，而Gibson 與 Dembo（1984）則認為個人教學效能（自身信念）屬於 效能預期，而一般教學效能（影響學生）屬於結果預期。而有效教學行為則屬 於實際行為。因此，本研究也說明了對自身的高預期（自我效能）能帶來有效 的實際行為。
貳、對未來研究的建議
一、研究對象方面
本研究在本質上仍屬於後設研究。雖然後設研究自詡能處理跨樣本間的效 應問題，但事實上在古典測驗理論的計分架構下，資料仍然受到樣本特質的影 響，測量精確度值得商榷。此外，初級研究數量、樣本數量等也會影響本研究 的結果。因此，本研究驗證的理論模型仍值得另行設計調查研究，再與本研究 進行交叉驗證，則能更加確定此理論模型的效度。
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二、研究方法方面
本研究曾提及 MASEM 的二種主要方法，分別為單變數的 V&O 法（或單 變數r 值法），以及多變數的 TSSEM 法。二者差別在於 V&O 法以單變數後設 分析整合初級研究，以樣本的調和平均數作為 SEM 分析之樣本數。而 TSSEM 法以多變數後設分析整合初級研究，並以樣本總數作為SEM 分析之樣本數。本 研究在嘗試二者之後，發現單變數 r 值法雖然理論較為陽春，但因單變數後設 分析相對於多變數後設分析利於解釋（如同單變數 ANOVA 相對於多變數 MANOVA 利於解釋），且使用樣本調和平均數會使得樣本數較小，有利於某 些需要路徑「不顯著」的情形，例如中介模型。TSSEM 動輒數千數萬的大規模 樣本，路徑係數再小都會顯著，使得中介模型不易說明。
此外，目前metaSEM 套件處理多變數後設分析的 tssem1()函數仍不甚穩定，
尤其使用TSSEM 方法中的隨機效應模型時，往往無法達到收斂。有興趣的研究 者可以嘗試維度較小的矩陣（本研究為 11×11 的矩陣），以及更多的研究樣本
（本研究使用15 篇），或許就會有較好的結果。
最後，本研究因樣本仍有缺值問題（屬於 MASEM 的常態），因此無法嘗 試以結構方程式模型中的多群組分析來進行效應量整合。雖然 Cheung（2015a）
已在其著作中比較過MASEM 與 MG-SEM（多群組 SEM）的優劣：最主要仍是 缺值問題，導致MG-SEM 難以有意義的處理複雜的參數限制。而 MASEM 需要 使用很多的數值填補，其資料已經介於實證與模擬之間，導致實證研究的價值 變得可疑。因此，後續研究若要嘗試以多群組模型處理後設分析，即當初 Cheung 與 Chan（2005）所謂的「純粹的 SEM」（pure SEM），則可以朝向結 構穩定的單一構念量表去研究，以避免缺值的問題。例如：以 MG-CFA 處理某 一個測量在若干研究中的因素間相關或信度指標等。其處理跨樣本資料的效果 亦等同於MASEM，且由於沒有缺值填補問題，結論更具有實證的參考價值。
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參考文獻
（加註星號*者為用於後設分析之論文。）
一、中文部分
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