基于结构方程模型的wpbl学习效果评价

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分类号：R195.1UDC：614密级：一般编号：2011212892广州医科大学硕士学位论文基于结构方程模型的WPBL学习效果评价研究生：冼凤英导师：王心旺教授申请学位级别：医学硕士年级：二零一一级学科专业：卫生统计学论文提交日期：2014年4月学位类型：医学科学学位研究方向：WPBL学习效果评价论文答辩日期：2014年5月学位授予单位：广州医科大学答辩委员会主席：评议人：二0一四年四月万方数据 广州医科大学硕士研究生学位论文基于结构方程模型的WPBL学习效果评价EvaluationMethodabouttheLearningEffectofWeb-basedPBLBasedonStructuralEquationModel专业名称：研究生：卫生统计学冼凤英导师：王心旺教授广州医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室二0一四年四月万方数据 目录中文摘要........................................................................................................................1英文摘要........................................................................................................................3第1章前言................................................................................................................51.WPBL及相关概念...........................................................................................................52.网络课程评价规范(SpecificationsforEvaluatingWeb-BasedCourses)........................63.WPBL教学模式的学习效果评价的研究状况...............................................................64.本研究的目的与意义......................................................................................................7第2章研究数据与研究方法....................................................................................92.1.样本数据.........................................................................................................................92.2.研究方法.......................................................................................................................92.3潜变量和可测变量的设定...........................................................................................132.4变量的设置...................................................................................................................13第3章结果..........................................................................................................163.1数据的信度分析..........................................................................................................163.2含有潜在变量的结构方程模型..................................................................................173.3结构方程模型建模......................................................................................................173.4模型拟合评价..............................................................................................................203.5结构方程及最终模型系数图......................................................................................223.6模型解释......................................................................................................................233.7模型分析......................................................................................................................24第四章讨论..........................................................................................................264.1WPBL学习效果评价调查问卷的设计.......................................................................264.2WPBL学习效果评价调查问卷条目的设置...............................................................264.3结构方程的构建..........................................................................................................26第五章结万方数据论..........................................................................................................28 5.1本研究的主要结论......................................................................................................285.2本研究的创新点..........................................................................................................285.3本研究的不足及展望..................................................................................................29参考文献......................................................................................................................31综述..........................................................................................................................341.前言..................................................................................................................................342.国外研究现状..................................................................................................................343.国内研究状况..................................................................................................................364.总结..................................................................................................................................395.参考文献..........................................................................................................................39附录..........................................................................................................................41致谢..........................................................................................................................42在校期间完成与发表的论文......................................................................................43学位论文原创性声明..................................................................................................44学位论文知识产权权属声明......................................................................................44关于学位论文使用授权的说明..................................................................................44万方数据 中文摘要基于结构方程模型的WPBL学习效果评价中文摘要研究目的：利用结构方程模型进行研究，通过对观测变量的测量数据进行分析，使潜变量和测量指标，潜变量和潜变量之间的关系在模型里得以显示。本研究利用结构方程的方法与思想，构建WPBL学习效果评价模型[1]，有效评价学生在WPBL教学模式下的学习效果。研究方法：本研究通过设计调查问卷，发放并回收调查问卷获得数据，运用AMOS20.0建立模型，进行定量分析和实证研究。问卷对WPBL学习效果评价的影响因素设计了25个测量指标，作为25个观察变量，分别构建五个潜变量；结构模型由学习态度、学习能力、知识技能、合作意识等4个外生潜变量和学习效果内生潜变量组成。对于潜变量之间的关系建立结构方程模型。本研究运用统计软件SPSS20.0录入数据，结构方程模型软件AMOS20.0编制路径图，运用极大似然估计得到参数估计结果。研究结果：学习态度、学习能力、知识技能、合作意识、学习效果5个维度的Cronbach'sAlpha分别为0.882、0.880、0.898、0.922、0.888，则所有潜变量视为可信，予以保留；整体测量指标的标准化信度为0.970，说明此组数据具有很高的内在信度；学习能力对WPBL学习效果评价的影响最大，学习态度为其次，合作意识对WPBL学习效果评价的影响最小；学习能力效应超过学习态度、知识技能和合作意识。研究结论：1.一种新的教学模式的引入，其效果对学生学习质量产生直接的影响[2]。本研究利用结构方程模型，对WPBL学习效果评价进行研究，通过分析，帮助教师制定相关的评价量表，进而为改进课堂教学提供指导。2.结构方程模型的采用，克服了采用专家打分的主观性[3]；而学习效果的评价，为高校改进WPBL教学模式与质量提供依据，对WPBL学习效果的评价，可以依据其质量固有特性和赋予特性区分为学习态度、学习能力、知识技能和合1万方数据 广州医科大学硕士学位论文作意识，并正向直接影响学习效果[4]。现阶段高等医学院校临床教学应注重学生的学习态度、知识技能和合作意识，通过广泛开展WPBL教学模式来提高教学质量[5]。关键词：WPBL教学；学习效果评价；结构方程2万方数据 英文摘要EvaluationMethodabouttheLearningEffectofWeb-basedPBLBasedonStructuralEquationModelAbstractObjective：Usingstructuralequationmodeltostudy，Analysisiscarriedoutbyusingthestructuralequationmodel，throughtheanalysisofmeasurementdataontheobservedvariables,thelatentvariablesandmeasurementindex，therelationshipbetweenthelatentvariablesandlatentvariablesaredisplayedinthemodel，caneffectivelysolvetheaboveproblem.Inthisstudy，useandmethodofstructureequation，buildthe[1]modeltoevaluateWPBLlearningeffect，learningeffectandeffectiveevaluationofstudentsintheWPBLteachingmode.Methods：Inthisstudy，throughthedesignofquestionnaire，handingoutaquestionnairetoobtaindata，usedAMOS20.0model，quantitativeanalysisandempiricalstudy.FactorsaffectingthequestionnairestudyeffectevaluationforthedesignofWPBL25measurementindicators，asthe25observationvariables，fivelatentvariableswereconstructed；structuremodelbythelearningattitude，learningability，knowledgeandskills，cooperationconsciousnessthe4exogenouslatentvariables，andstudytheeffectofendogenouslatentvariables.Therelationshipbetweenthelatentvariablesofthestructuralequationmodel.ThisstudyusedSPSS20statisticalsoftwarefordataentry，structuralequationmodelsoftwareAMOS20.0forpathgraph，usingthemaximumlikelihoodestimationresultsobtainedparameters.Results:Learningattitude，learningability,knowledgeandskills，cooperationconsciousness，learning5latitudeofCronbach'sAlphawere0.882，0.880，0.898，0.922，0.888，thenallthelatentvariablesastrusted，beretained；standardreliabilityoverallmeasurementindexwas0.970，indicatingthatthisgroupofdatawithinternalreliabilityishigh;effectsoflearning,toevaluatetheeffect3万方数据 广州医科大学硕士学位论文ofWPBLmaximum,learningattitudeissecondly，effectsofcooperativeconsciousnesstostudytoevaluatetheeffectofWPBLminimum；learningeffectthanlearningattitude，knowledgeandskillsandawarenessofcooperation.Conclusions：1.Theintroductionofanewteachingmode，itseffecthasadirecteffectonthequalityofstudentlearning.Usingstructuralequationmodelofthisstudy，theWPBLstudyeffectevaluationresearch，throughanalysis，helpteachersmakerelevantevaluationscale，andtoprovideguidancefortheimprovementofclassroomteaching.2.Usingstructuralequationmodel，overcomesthesubjectivityofwithexpertscoring；evaluationandlearningeffects，andprovidethebasisfortheimprovementofWPBLteachingmodelandquality，evaluationofWPBLlearningeffect，canbebasedontheinherentcharacteristicsandgivesthecharacteristicsthatdistinguishthequalityoflearningattitude，learningability,knowledgeandawarenessofcooperation，andpositivedirectinfluenceonlearning.Shouldpayattentiontothestudents'learningattitude，knowledgeandskillsandcooperationconsciousnessofclinicalteachinginmedicaluniversitiesandcollegesatthepresentstage，toimprovethequalityofteachingthroughextensiveWPBLteachingmode.Keywords：Web-basedPBL；EvaluationMethodabouttheLearningEffect；StructuralEquationModel4万方数据 第1章前言基于结构方程模型的WPBL学习效果评价第1章前言信息时代的到来使人们的学习和思维方式也产生了巨大的改变。因特网的迅速崛起和广泛应用，为人们提高自身教育，提高教学质量与远程授课提供很多便利。人们可以充分利用网络提供的所有教学资源，自主地进行学习和教育[6]。网络教学是高校教育的重要建设，它能够帮助学生快速的获取所需资讯，拓展与丰富学习内容，也是教师与高校提高自身自身竞争力，与其他教师和高校进行信息互用的通道，既能满足个人、单位与学校的需求，又能提高学习与教学的质量。基于问题的学习(problem-basedlearning，PBL)作为一种传统的具有探究性的学习模式，注重学习者的发展，而网络环境的优势为这种学习模式的开展提供了便利[7]。WPBL（Web-basedPBL，WPBL）是广州医科大学根据我国多数医学院校的特点，在教学改革实践中，将经典的PBL与网络技术有机结合而创造性地实施的一种崭新的教学模式[8]。它是在现代教育思想、教学理论与学习理论的指导下，在网络化教学环境和教学资源的支持下，以问题为中心，教与学活动中各要素之间稳定的关系和活动进程的结构形式[9]。WPBL的主要特点是构建体现PBL理念的网络平台，使教与学活动中各要素通过网络平台进行互动与评估，实现PBL教学的目的。在该模式下，教师通过网络平台呈现给学生真实的问题”情境”，如理论要点、病例，组织学生通过网络平台开展小组讨论、师生互动等教学活动，实现教学要求。自2008年以来，广州医科大学制定了WPBL相关教学制度规范，通过开展教育教学研究立项资助，组织试点课程开展WPBL教学等，取得了明显的效果。1.WPBL及相关概念1.1.以问题为基础的学习的概念在新教学理念的指导下，教学改革的趋势是把教学工作的重点由”以课程为中5万方数据 广州医科大学硕士学位论文心”转移到”以问题为中心”的轨道上来[10]。PBL是由美国神经病学教授HowardBarrows于1969年首先提出。与传统的以学科为基础的教学法不同，PBL把学习置于复杂的、有意义的问题情境中，让学生以小组合作的形式共同解决复杂的、实际的问题，从而发掘出隐含于问题背后的科学知识，以促进他们分析问题、解决问题、自主学习和创新能力的发展，体现为以”问题”为中心，以”学习者”为中心，以”合作学习”为中心的3大特点[11]。1.2WPBL的概念WPBL教学模式是在现代教育思想、教学理论与学习理论的指导下，在网络化教学环境和教学资源的支持下，以问题为中心，教与学活动中各要素之间稳定的关系和活动进程的结构形式[12]。2.网络课程评价规范(SpecificationsforEvaluatingWeb-BasedCourses)教育软件的评价有四种基本方法：总体分析法、指标体系法、观察法和实验法。网络课程评价规范基本采用指标体系法，通过一套特定的指标体系从多个维度评价网络课程的质量属性。它从以下四个基本维度来评价网络课程的质量特性：（1）课程内容：指课程内容本身的学术质量和组织结构，这是决定网络课程质量的核心要素；（2）教学设计：指对课程的教学目标、教学过程及教学测评方法的合理设计，这是决定网络课程质量的关键，是网络课程区别于一般网络软件的特色性维度；（3）界面设计：指对学习者与网络课程系统之间的信息交流方式的设计，简便易用的人性化的界面设计是决定网络课程质量的另一个重要因素；（4）技术：可靠、适当的技术是网络课程质量的前提和基本保障。3.WPBL教学模式的学习效果评价的研究状况PBL教育模式早在上世纪60年代就被学者广泛地应用在教学领域，近年来基于PBL教学模式的网络教学模式（WPBL）的研究与发展迅速。T.Raupach等人[13]认为WPBL的教学模式相对于传统的教学模式能让学生学习到更多，在集体协作能力、自学技能和探究精神、临床推理和解决问题能力及网络课堂医学知识的记忆和理解以及在学习能力与学习成绩的提高上均有更大的优势。JeanRobson等人[14]认为WPBL教学模式可以补充其他方针实现策略，在学生学习效果的评价6万方数据 第1章前言中更有优势。王燕[15]认为WPBL确实能够激发学生的学习积极性和主动性，能够有效地促进学生对知识的获取和理解，培养学生的自主学习能力、问题解决能力和与人合作能力。通过WPBL教学平台，将能更好地实践教学设计。郑晓丽[16]指出在WPBL的环境下进行教学，老师与学生之间的互动能不断进行，老师的教学方法能及时得到更新，学生的自主性更强。WPBL教学模式的学习效果评价方式多种多样，随着问题的解决，对于一些基本知识，学生可以通过题库中的习题自我检测，自己找出学习目标与知识掌握之间的差距；对于研究中自己的收获和完成的作品，学生可以以多种形式放在网上的作品区中让同伴进行评价，一方面可以集思广益，看到不足，启发灵感，另一方面有助于同伴之间相互的交流和比较,促进和激发学生的上进心。最后,教师可以通过多种方式与个别或全体同学就小组的学习情况做一一评价,以鼓励学生探究不同的观点。具体的评价实施形式有：学习者自我评价、教师的评价、小组成员的评价、组外人员的评价、专家评价等。赖维玮[17]认为学习评价即对学生的学习及其结果的价值进行评判的过程，它是PBL学习活动中一个极为重要的环节，对学生的学习起到激励、导向、监督和调节作用。学习评价方法应该包括评价目标、内容的确定；评价方式的确定；评价信息的获取；生成具体的评价方案和指标。魏东海[18]指出，在WPBL教学实践中WPBL可以充分利用网络资源丰富、信息量大、内容形象生动、交流沟通灵活便捷的优势，激发学生的学习兴趣，增强学生的竞争意识和团队精神，培养学生良好的临床思维和创新思维以及分析和解决问题的能力。同时加强了对教师的要求，促进了教师的自身学习和进步，鼓励了教师的教学积极性。4.本研究的目的与意义WPBL教学模式最先由广州医科大学引入医学教育领域并获得成功[19]。对于一种教学模式，影响学生学习效果的因素多种多样，而部分因素无法直接测量，由此增加了对在教学模式下学习效果评价的难度。笔者利用结构方程模型进行研究，通过对观测变量的测量数据进行分析，使潜变量和测量指标，潜变量和潜变量之间的关系在模型里得以显示，可以有效解决以上问题。本研究利用结构方程7万方数据 广州医科大学硕士学位论文的方法与思想，构建WPBL学习效果评价模型[21]，有效评价学生在WPBL教学模式下的学习效果。8万方数据 第2章研究数据与研究方法第2章研究数据与研究方法2.1.样本数据为了获得有效准确的数据，本研究自主设计了调查量表，在随机抽样的学生中进行实测。调查量表选项采用里克特量表(LikertScale)技术[22]，运用5个评分表示不同水平。该次调查专门成立调查组并进行培训，经过预调查、修改问卷[23]，采用不记名方式由专人对广州医科大学2009级口腔医学系、预防医学系、全科医学系、临床医学系；2010级全科医学系及2011级康复医学系本科生进行随机抽样250名学生发放调查问卷获得数据，共发放调查问卷250份，实际收回问卷234份，根据问卷中设置的逻辑项和完整性进行筛查，得到有效问卷224份，问卷有效率89.60%。2.2.研究方法从统计学的发展脉络来看，结构方程模型并不是一个崭新的技术，而是因子分析与路径分析两种在社会与行为科学非常重要的统计技术的结合。根据这两大分析技术的发展轨迹，Kaplan[23]指出sEM的历史根源系来自两个重要的计量学科:心理计量学与经济计量学,这两个学术领域对于SEM的发展有着重要的影响。结构方程模型是一种验证性多元统计分析技术，它在多个领域的应用日渐广泛。它具有理论先验性，能同时处理测量与分析问题，以协方差的运用为核心，适用于大样本的分析，重视多重统计指标的运用。传统的多变量分析方法通常存在理论上的假设限制和使用缺陷，传统的因子分析无法进一步分析各个变量间的因果关系，路径分析在实际研究中又难以符合基本假设。结构方程弥补了这一个缺陷，它在一般的统计检验方法上整合了路径分析和验证性因素分析，而且考虑到了误差因素，有助于本研究进行验证性分析。结构方程模型包括测量方程与结构方程。最一般的情形是因果模型中的外源变量和内生变量都是潜变量，这时外源变量和内生变量都有测量方程。模型如下：测量方程：9万方数据 广州医科大学硕士学位论文y=Lyη+ex=Lxξ+e结构方程：η=Bη+Γξ+z结构方程模型有时也以共变结构分析(covariancestructureanalysis)或共变结构模型(covariancestructuremodeling)等名词出现，不论是使用何种名词，结构方程模型均具有以下几个特性：(1)SEM具有理论先验性SEM分析的一个特性，是其假设因果模型必须建立在一定的理论上，因而SEM是一种以检证某一理论模型或假设模型适切性与否的统计技术，所以SEM被视为一种验证性而非探索性的统计方法。(2)SEM可同时处理测量与分析问题相对于传统的统计方法，SEM是一种可以将测量与分析整合为一的计量研究技术，它可以同时估计模型中的测量指标、潜在变量，不仅可以估计测量过程中指标变量的测量误差，也可以评估测量的信效度。SEM模型的分析又称潜在变量模型，在社会科学领域中主要用于分析观察变量间彼此的复杂关系，潜在变量是个无法直接测量的构念，这些构念可以借由一组观察变量(或称指标)来加以测量。（3）SEM关注协方差的运用SEM分析的核心概念是变量的协方差。在SEM分析中，与协方差有关的有两种功能：一是利用变量间的协方差矩阵，观察出多个连续变量间的关联情况，此为SEM的描述性功能；二是可以反映出理论模型所导出的协方差与实际搜集数据的协方差间的差异，此为验证性功能。（4）SEM适用于大样本的统计分析协方差分析与相关分析类似，若是样本数较少，则估计的结果会欠缺稳定性。SEM分析乃根据协方差矩阵而来，因而参数估计与适配度的卡方检验对样本数的大小非常敏感。与其他统计技术一样，SEM适用于大样本的分析，取样样本数愈多，则SEM统计分析的稳定性与各种指标的适用性也愈佳。（5）SEM包含了许多不同的统计技术在SEM分析中，虽然是以变量的共变关系为主要核心内容，但由于SEM10万方数据 第2章研究数据与研究方法模型往往牵涉到大量的分析，因此常借用一般线性模型分析技术来整合模型中的变量，许多学者常将SEM也纳入多变量分析之中。（6）SEM重视多重统计指标的运用SEM所处理的是整体模型契合度的程度，关注整体模型的比较，因而模型参考的指标是多元的，研究者必须参考多种不同指标，才能对模型的适配度作一整体的判别，个别估计参数显著与否并不是SEM分析的重点。AMOS是AnalysisofMomentStructures（矩结构分析）的简写，矩结构与协方差矩阵内涵类似，实务应用于结构方程模型（SEM）的分析，此种分析又称为协方差结构分析（analysisofcovariancestructures）或因果模型分析(analysisofcausalmodeling)，此种分析历程结合了传统的一般线性模型与共同因素分析的技术。2.2.1．基本概念2.2.1.1变量。观测变量是可以直接被测量的变量，潜在变量是理论的，不能被直接测量的变量。自变量是引起其他变量和自身的变化的变量，因变量是受其他变量影响的变量。四种变量在结构方程中形成四类变量，分别是外生显变量、内生显变量、外生潜变量和内生潜变量。2.3.1.2指标。结构方程中的指标，是由潜变量与观测变量之间的因果优先性选择而产生的。指标含有系统误差和随机误差，称为误差或测量误差。2.2.2．基本过程2.2.2.1确定初始模型。根据专业知识和研究目的，构建出理论模型。首先根据专业知识确定潜变量是否可以用观测变量来测量，然后确定各因子间的因果关系，建立结构模型。模型假设：(l)测量方程误差项e、d的均值为零；(2)结构方程残差项x的均值为零；(3)误差项e、d与因子h、x之间不相关，e与d不相关；11万方数据 广州医科大学硕士学位论文(4)误差项z与因子x、e、d之间不相关.2.2.2.2拟合模型。结构方程模型是通过统计运算方法求出那些使S（样本方差协方差矩阵）与Σ（理论方差协方差矩阵）的差异最小的模型参数。参数估计出来以后就得到拟合模型。在结构方程的参数估计中，它不是追求尽量缩小样本每一项的拟合值与观测值之间的差异，从而使得残差平方和最小，而是追求尽量缩小样本的方差协方差值与模型估计的方差协方差值之间的差异，结构方程模型是从整体上来考虑模型的拟合优度的。2.2.2.3模型评价。通过拟合指数来判断模型的拟合程度。但是模型拟合程度应该是几个或多个拟合指数联合起来，再联系实际研究情况来进行评价。2.2.2.4模型修正。根据模型的拟合指数对模型的拟合程度进行评价，寻求一个实际与理论都有意义的较优模型。在Amos计算结果中都能得到一个修正指数(MI)。修正指数可以表明，如果相应参数加入后，其能对模型的拟合有多大的改进。拟合的改进是用卡方统计量的减少来测量，它能发现使卡方拟合指数减少的有意义的信息。对每个固定和约束参数（系数），如果固定参数或等价约束通过去掉它的路径从模型中排除，模型被重新估计，修正指数预测卡方统计量的减少。对协方差的修正指数，如果两个误差项变量允许相关，MI与卡方统计量减少有关。对估计回归系数的修正指数，如果去掉两个变量间的路径，在模型中不再要求估计去掉路径的系数，MI与卡方统计量的减少有关。常用的方法是去掉最大MI的参数，通过卡方拟合指数看看测量效果。自然地，去掉路径或允许误差项变量相关只有当它有实际意义并且统计感觉也是这样时才能执行。本研究通过设计调查问卷，发放并回收调查问卷获得数据，运用AMOS20.0建立模型，进行定量分析和实证研究。问卷对WPBL学习效果评价的影响因素设计了25个测量指标，作为25个观察变量，分别构建五个潜变量；结构模型由学习态度、学习能力、知识技能、合作意识等4个外生潜变量和学习效果内生潜变量组成。对于潜变量之间的关系建立结构方程模型。本研究运用统计软件12万方数据 第2章研究数据与研究方法SPSS20.0录入数据，结构方程模型软件AMOS20.0编制路径图，运用极大似然估计得到参数估计结果。2.3潜变量和可测变量的设定学习态度、学习能力、知识技能、合作意识、学习效果等指标，这些指标都是不能直接测量的变量，属于潜变量，每个潜变量可由一些能被观测的指标来测算，本科课堂教学质量全息指标体系各潜变量与其对应的指标见表1与表2。2.4变量的设置表1结构模型中的潜变量和观测变量潜变量类型潜变量学习态度（ξ1）观测变量X11.上课前积极准备网络课程相关材料X12.遇到问题时首先进行独立思考X13.通过网络等途径查找相关资料解决问题X14.主动在网络课堂上向老师请教问题X15.课后对网络课堂内容进行复习总结X21.利用网络等途径查找资料的能力外生潜变量(ξ)学习能力（ξ2）知识技能（ξ3）合作意识（ξ4）X22.自主学习思考的能力X23.掌握网络课堂知识的能力X24.用不同的方法解决问题的能力X25.课后复习总结知识的能力X31.医学理论知识掌握的全面性X32.医学理论知识在实践中应用的能力X33.临床观察判断能力X34.医学诊断分析思维X35.临床操作技能X41.主动参与团队讨论X42.主动承担团队所安排的任务X43.主动分享自己想法与意见X44.虚心听取他人意见X45.很好地处理团队间意见分歧Y1.与其他课程相比较对该课程教学质量的评价内生潜变量(η)学习效果(η)Y2.实际教学效果与开课前期望水平的比较Y3.对这门课程的总体满意度Y4.该课程完成学习目标程度的评价Y5.与其他课程相比较对该课程收获大小的评价注:有指标的打分都是按照5分设定，分数越高，表明对该指标的评价就越高;反之，亦然。13万方数据 广州医科大学硕士学位论文表2变量赋值规则变量符号X11X12X13.X14X15X21X22X23X24变量名上课前积极准备网络课程相关材料遇到问题时首先进行独立思考通过网络等途径查找相关资料解决问题主动在网络课堂上向老师请教问题课后对网络课堂内容进行复习总结利用网络等途径查找资料的能力自主学习思考的能力掌握网络课堂知识的能力用不同的方法解决问题的能力赋值规则5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差X25X31课后复习总结知识的能力zkq医学理论知识掌握的全面性201603235分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差X32X33X34X35X41X42X43X44X45Y1医学理论知识在实践中应用的能力临床观察判断能力医学诊断分析思维临床操作技能主动参与团队讨论主动承担团队所安排的任务主动分享自己想法与意见虚心听取他人意见很好地处理团队间意见分歧与其他课程相比较对该课程教学质量的评价5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差14万方数据 第2章研究数据与研究方法Y2Y3Y4Y5实际教学效果与开课前期望水平的比较对这门课程的总体满意度该课程完成学习目标程度的评价与其他课程相比较对该课程收获大小的5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分=比较差，1分=非常差5分=非常好，4分=比较好，3分=一般，2分评价zkq20160323=比较差，1分=非常差15万方数据 广州医科大学硕士学位论文第3章结果3.1数据的信度分析用信度系数来表示信度的大小。信度系数越大，表明测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度，经验上，如果克朗巴哈系数大于0.9，则认为量表有很高的内在信度；如果克朗巴哈系数大于0.7小于0.8，则可以认为量表设计存在某些问题，但是仍有一定参考价值；如果克朗巴哈系数小于0.7，则认为量表设计上存在很大问题应该重新设计[25]。本文得到以下结果：5个维度的Cronbach'sAlpha分别为0.882、0.880、0.898、0.922、0.888，则所有潜变量视为可信，予以保留；整体测量指标的标准化信度为0.970，说明此组数据具有很高的内在信度[26]。zkq20160323*Cronbach'sAlpha系数为0.970，说明案例所使用数据具有较好的信度。表3潜变量的信度检验潜变量学习态度学习能力知识技能合作意识学习效果可测变量个数55555Cronbach’sAlpha0.8820.8800.8980.9220.888从表3可以看到，其它分量表的Alpha系数均在0.8以上，且总量表的Cronbach’sAlpha系数达到了0.970，表明此量表的可靠性较高。所以初始模型中包括5个潜变量、25个可测变量。16万方数据 第3章结果3.2含有潜在变量的结构方程模型用X11-X45代表学习效果评价中的20个外生显变量；ξ1表示学习态度，ξ2表示学习能力，ξ3表示知识技能，ξ4表示合作意识，表示外因潜变量[9]；λxi是第i个外生潜在变量在外因潜变量上的因子负荷；δi，i=1，⋯，20，表示测量误差，建构测量方程式：Xi=λxiξk+δi。用Y1-Y5代表学习效果评价中的5个内生显变量；η表示学习效果，表示内生潜在变量[10]；λyi是第i个内生显变量在内因潜变量上的因子负荷；εi，i=1，⋯，5，表示测量误差，建构测量方程式：Yj=λyiη+εi。由于外生潜在变量之间、内生潜在变量之间以及外生潜在变量和内生潜在变量之间具有相互影响，因此结构模型的数学表达形式为：η=Bη+Γξ+z其中B表示内生变量之间的关系，Γ表示外生潜在变量对内生潜在变量的影响，z为模型的残差项。3.3结构方程模型建模ξ1X1ξ2X2ξ3X33ξ4X4zkq20160323ηZ1Y4图1：结构方程初始模型由于潜变量的作用有多种情况，因此，我们在初始模型（图1）的基础上，通过输出结果观察修正指标MI值[27]，建立4种修正模型，来比较它们的优劣。MI=c12-cM217万方数据 广州医科大学硕士学位论文MI反映的是一个固定或限制参数被恢复自由时，卡方值可能减少的最小的量。如果MI变化很小，则修正没有意义。3.3.1初始模型建立初始联系，如图2。zkq20160323图2结构方程修正模型由AMOS软件输出结果可见，外生潜变量之间的MI值提示如果添加相关路径会减少的模型的卡方值。18万方数据 第3章结果3.3.2修正模型1在初始模型的基础上使外因潜变量相关。由AMOS软件输出结果可见，ε1与ε5之间的MI值提示如果添加相关路径会减少的模型的卡方值。3.3.3修正模型2在修正模型1的基础上添加Y1与Y5的一个相互关系。由AMOS软件输出结果可见，回归权重修正指数达到最优，考虑增加两个可测变量的残差变量间的相关路径。结果显示，虽然δ6与δ20的MI值比较大，等于18.450，但它们不属于同一个潜变量因子，因此不能考虑增加相关性路径。同理，在ε5与z1之间、ε1与ξ1之间、ε1与z1之间、δ9与ξ2（ξ1、ξ4）之间、δ7与δ19之间、δ6与δ20（z1、ε1）之间、δ6与ξ3（ε5、δ19、δ13、δ10）之间、δ3与ξ3之间也不考虑增加相关性路径。又由输出结果可见，δ4与δ5之间的MI值为10.590，考虑在δ4与δ5之间增加相关性路径。zkq201603233.3.4修正模型3在修正模型2的基础上添加δ4与δ5的一个相互关系。由AMOS软件输出结果可见，δ5与ε5之间的MI值提示如果添加相关路径会减少的模型的卡方值。但是虽然δ5与ε5的MI值比较大，等于18.700，但它们不属于同一个潜变量因子，因此不能考虑增加相关性路径。同理，在ε5与z1之间、ε1与ξ1之间、ε1与z1之间、δ9与ξ2（ξ1、ξ4）之间、δ7与δ19之间、δ6与δ20（z1、ε1）之间、δ6与ξ3（ε5、δ13、δ10）之间、δ3与ξ3之间、δ1与δ6之间也不考虑增加相关性路径。又由输出结果可见，δ7与δ10之间的MI值为10.077，考虑在δ7与δ10之间增加相关性路径。3.3.5修正模型4在修正模型3的基础上添加δ7与δ10的一个相互关系。19万方数据 广州医科大学硕士学位论文由AMOS软件输出结果可见，在修正模型3的基础上添加δ7与δ10的一个相互关系之后，各项指标显示数值较好，模型在总体拟合上达到较优。3.4模型拟合评价结构方程模型是通过统计运算方法求出那些使S（样本方差协方差矩阵）与Σ（理论方差协方差矩阵）的差异最小的模型参数。如果理论模型结构与收集到的数据相符合，也就是理论模型结构与收集到的数据合理，那么S与Σ差别不大，即残差矩阵（Σ-S）各个元素接近于0，就可以认为模型与数据相拟合，通过拟合指数来观察模型与数据的拟合程度。模型拟合指数是理论结构模型对收集来的数据的拟合程度的指标。在AMOS中，拟合指数主要有以下几种，如表4表4拟合指数指数名称c2(卡方)GFIRMRSRMRRMSEANFITLICFIAICECVI评价标准越小越好大于0.9小于0.05，越小越好小于0.05，越小越好小于0.05，越小越好大于0.9，越接近1越好大于0.9，越接近1越好大于0.9，越接近1越好越小越好越小越好表4中，拟合指数的评价标准只是给出模型拟合程度最优的标准，具体数值要按照实际研究情况而定。例如RMSEA，其值小于0.05表示模型拟合较好，数值越小模型拟合程度越好，在0.05-0.08间表示模型拟合尚可。因此可以根据实际研究的具体情况来进行分析。在表4中，卡方拟合指数检验选定的模型协方差矩阵与观察数据协方差矩阵20万方数据 第3章结果相匹配的假设。原假设是模型协方差阵等于样本协方差阵。如果模型拟合的好，卡方值应该不显著。在这种情况下，数据拟和不好的模型被拒绝。卡方检验的问题是样本越大，越可能拒绝模型，越可能犯第一类错误。卡方拟和指数对违反多变量正态假设也是非常敏感。卡方统计量c2=(N-1)xFN是样本量，F是模型协方差阵和样本协方差阵的最小适配函数。这个函数比较复杂，它的计算公式中包含行列式，矩阵的迹，还要取对数，再经过一些加减运算把多维数据压缩为一个数值。经过分析，本研究中的初始模型、修正模型1、修正模型2、修正模型3和修正模型4总体拟合状况可见表5。表5总体拟合状况比较指数c2/dfGFIAGFIRMRRMSEANFICFIIFIRFIPNFIPGFIECVIAIC初始模型5.5830.6350.5660.3670.1430.6930.7310.7330.6610.6280.5347.5101674.652修正模型12.5430.7920.7470.0480.0830.8630.9120.9120.8460.7650.6513.787844.527修正模型22.4150.8090.7670.0460.080.8700.9190.9200.8530.7690.6623.633810.081修正模型32.3800.8180.7770.0460.0790.8730.9210.9220.8550.7680.6673.589800.423修正模型42.3460.8220.7800.0460.0780.8750.9240.9240.8570.7670.6603.547791.083较优模型修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4修正模型4在AMOS主要的拟合指数之外，表5另外增加了其他的拟合指数，更方便21万方数据 广州医科大学硕士学位论文模型之间的比较。由表5可见，在修正四次以后，修正模型4在各项指标提示拟合效果较好，为较优模型，。3.5结构方程及最终模型系数图综合以上拟合评价指标[28]的比较结果，我们认为修正模型4在各个模型中是较优的，所以我们选用修正模型4为最终模型。路径系数如下表表6最终模型路径系数变量间路径EstimateS.E.C.R.PLabelη<---ξ11.000ηηη<---ξ2<---ξ3<---ξ41.430.106.676.270.145.1385.303.7304.911***par_1.466par_2***par_3X11<---ξ11.000X12X13X14X15<---ξ1<---ξ1<---ξ1<---ξ1.768.725.901.934.060.061.074.07012.88811.91612.16013.318***par_4***par_5***par_6***par_7X21<---ξ21.000X22X23X24X25<---ξ2<---ξ2<---ξ2<---ξ21.1691.2451.2471.133.102.103.109.11011.48312.05911.45810.327***par_8***par_9***par_10***par_11X31<---ξ31.000X32X33X34X35<---ξ3<---ξ3<---ξ3<---ξ31.0841.1061.0631.068.084.084.082.08812.87113.13012.93712.176***par_12***par_13***par_14***par_15X41<---ξ41.000X42X43X44X45<---ξ4<---ξ4<---ξ4<---ξ4.924.932.9141.004.058.056.059.06515.96916.53115.62015.428***par_16***par_17***par_18***par_19Y1<---η1.000Y2<---η1.305.10812.027***par_2022万方数据 第3章结果变量间路径EstimateS.E.C.R.PLabelY3Y4Y5<---η<---η<---η1.1911.2461.048.106.105.09111.22311.85211.514***par_21***par_22***par_23注：单箭头（“<---”）部分是变量间的回归权重修正指数，表示如果在两个变量间增加一条因果路径至少会减少的模型的卡方值。由回归方程得到潜在变量之间的结构方程及影响系数如下：η=1.00ξ1+1.43ξ2+0.11ξ3+0.68ξ4+z图3WPBL学习效果评价最终模型及系数图3.6模型解释各潜变量之间的直接效应、间接效应以及总效应：23万方数据 广州医科大学硕士学位论文1．直接效应(directeffect)指由外生潜变量到内生潜变量的直接影响，用原因变量到结果变量的路径系数来衡量直接效应。如表6，学习效果到合作意识的标准化路径系数是0.676，则学习效果到合作意识的直接效应是0.676。2．间接效应(indirecteffect)指外生潜变量通过影响一个或多个中间变量，对内生潜变量产生间接的影响。当只有一个中介变量时，间接效应的大小是两个路径系数的乘积。如表6，学习效果到合作意识的标准化路径系数是0.676，学习效果到知识技能的标准化路径系数0.106，则合作意识到知识技能的间接效应就是0.676×0.106=0.072。3．总效应(totaleffect)。由外生潜变量到内生潜变量总的影响，它是直接效应与间接效应之和。如表6，学习效果到合作意识的直接效应是0.676，则合作意识到知识技能的间接效应就是0.072，则合作意识到知识技能的总效应为0.676+0.072=0.748。3.7模型分析（1）由最终模型及系数图3可见，学习能力对WPBL学习效果评价的影响最大，学习态度为其次，合作意识对WPBL学习效果评价的影响最小。（2）从外生潜变量对内生潜变量效应系数看，对学习效果的影响方面，学习能力效应超过学习态度、知识技能和合作意识，提示WPBL教学模式学习效果偏重于学习能力的效应，学习态度、知识技能和合作意识还未充分体现其学习效果。对于新的教学模式的引进，学校应注重学生综合能力与素质的提升，使WPBL网络学习模式充分显现出自身的优势。（3）内生显变量Y1、Y2、Y3、Y4、Y5在学习效果上的标准化负荷系数分别为1.00、1.30、1.19、1.25和1.05，说明在WPBL网络教学的模式下学习效果主要体现在”实际教学效果与开课前期望水平的比较”，其他”该课程完成学习目标程度的评价”、”对这门课程的总体满意度”、”其他课程相比较对该课程收获大小的评价”与”与其他课程相比较对该课程教学质量的评价”等对学习效果的作用则相对依次减小[29]。（4）根据结构方程对内容效度的评价原则，标准化因子负荷大于0.71，则复相关系数（因子负荷的平方）R2大于0.5，也就是说该潜变量能解释量表对应问题的效能在50%以上。本研究中5个潜变量在25个观测指标上的标准化因子负荷24万方数据 第3章结果大于0.71的有21个。因此，有21个复相关系数大于0.5，也就是说，相应的潜变量能解释指标变异性的效能均在50%以上。模型中有21个复相关系数大于0.5，说明模型的解释能力较强[30]。25万方数据 广州医科大学硕士学位论文第四章讨论4.1WPBL学习效果评价调查问卷的设计目前，WPBL学习效果评价还没有一致公认的标准，所以本研究在设计调查问卷的时候有一定的难度。而在目前国内外的研究中，较常用的量表有三种，分别是瑟斯顿（Thurstone）量表、格特曼（Guttman）量表和里克特（Likert）量表。而里克特量表的五点量表具有较好的内部一致性，加上较好编制而得到较广泛的采用。里克特五点量表包括两种形式，极端的表述方式和非极端的表述方式，而极端的表述方式往往会对测量的效果产生一定的影响。4.2WPBL学习效果评价调查问卷条目的设置结合网络课程评价规范，同时应用里克特量表，本研究采用非极端的表述方式设计调查量表，设计了5个维度，运用5个评分表示不同的水平。本研究样本的选取考虑到回收率及样本的代表性，在广州医科大学进行WPBL教学的学生中随机抽取250名。4.3结构方程的构建4.3.1潜在变量的信度为检验理论假设成立，结构模型的评价，要检验潜在变量的信度。本研究中，学习态度学习能力、知识技能、合作意识和学习效果5个维度的Cronbach'sAlpha分别为0.882、0.880、0.898、0.922、0.888，则所有潜变量视为可信，予以保留；整体测量指标的标准化信度为0.970，说明此组数据具有很高的内在信度。说明本研究观测变量与潜变量的一致性程度还是比较高的，能较好的解释与支持其对应的潜变量。4.3.2指标效度评价观测指标对每一个潜变量的标准化估计参数，有效地反映了其对对应潜变量的相关程度，同时也反映了潜变量对该指标的解释能力[31]。本研究中模型中有21个复相关系数大于0.5，说明模型的解释能力较强。26万方数据 第4章讨论4.3.3结构方程的局限性（1）结构方程自身的相对复杂性和不完善性，使本研究未能准确把握其内涵，很容易出现误用。（2）SEM对模型的接受没有统一标准，所以再有等价模型的情况下很难拒绝某些模型，给模型的选择带来困难。（3）SEM目前还不能对指定的误差加以检验，有可能引起模型可能与样本数据拟合很好但与样本所在的总体可能拟合的并不好。27万方数据 广州医科大学硕士学位论文第五章结论通过结构方程模型建模分析数据是一个动态的不断修改的过程。在建模的过程中，研究人员要通过每次建模计算得到的结果去分析这个模型的合理性，然后要依据经验及前一模型的拟合结果去不断调整模型的结构，最终得到一个最合理的、与事实相符的模型。5.1本研究的主要结论一种新的教学模式的引入，其效果对学生学习质量产生直接的影响[32]。本研究利用结构方程模型，对WPBL学习效果评价进行研究，通过分析，帮助教师制定相关的评价量表，进而为改进课堂教学提供指导。结构方程模型的采用，克服了采用专家打分的主观性[33]；而学习效果的评价，为高校改进WPBL教学模式与质量提供依据。对WPBL学习效果的评价，可以依据其质量固有特性和赋予特性区分为学习态度、学习能力、知识技能和合作意识，并正向直接影响学习效果[34]。现阶段高等医学院校临床教学应注重学生的学习态度、知识技能和合作意识，通过广泛开展WPBL教学模式来提高教学质量[35]。本文在参阅以往大量研究文献的基础上对WPBL学习效果评价相关理论做出了综述，对广州医科大学WPBL教学效果的情况进行了调查研究，并对调查结果进行分析总结。5.2本研究的创新点（1）本研究首次对广州医科大学WPBL学习效果进行评价，为以后网络教学的设计与进行提供参考方案。(2)传统的多变量分析方法通常存在理论上的假设限制和使用缺陷，传统的因子分析无法进一步分析各个变量间的因果关系，路径分析在实际研究中又难以符合基本假设。结构方程弥补了这一缺陷，它在一般的统计检验方法上整合了路径分析和验证性因素分析，而且考虑到了误差因素，有助于本研究进行验证性分析。本研究利用结构方程模型对学习效果进行评价具有现实意义。28万方数据 第5章结论5.3本研究的不足及展望由于受各种条件限制,本研究存在很多不足：（1）由于时间和人力的限制，实证调查的问卷样本数不够大，且调查仅仅局限在广州医科大学通过WPBL学习的学生中，虽有一定的代表性，但是不能代表本研究成果适用于所有的学习效果评价。(2)只进行了一次数据收集,加上问卷内容直白、简单，这样没有很好的办法来比较多次调查数据是否有显著差别。（3）本文在进行实证调查研究时，并没有对收集到的问卷调查数据进行相关性分析，这或多或少对问卷设计的质量会有一定的影响。（4）本研究只是从现阶段WPBL学习效果的影响因素角度来调查研究,能够对目前网络教学提供测评依据,随着时间的推移，计算机技术的迅速发展，WPBL学习效果的影响因素也会有一定的改变,因此WPBL学习效果评价体系也是需要不断改进。(5)本研究的研究样本放在了大学本科生，得到对于大学本科生进行WPBL学习效果评价指标的结论，但是大学本科生与其他进行WPBL学习的不同层次的人群相比是否存在选择倾向上的差异，还需要本研究向其他进行WPBL学习的不同层次的人群展开，使研究结论更具有可推广性。（6）经典的PBL与网络技术有机结合而成的教学模式具有一定评价难度。应用CIPP评价模式,可以系统地解释WPBL的教育模式，增强高校课程评价的可操作性，为WPBL教学模式的评价提供了强有力的理论依据，增强了WPBL教学模式评价的科学性。CIPP评价模式在WPBL教学学习效果的应用将会越来越被各专业高校认同。(7)由于WPBL教学模式还在发展的初期阶段，很多教师与学生在使用WPBL上还有很长的磨合期，WPBL教学模式的学习效果评价方法还有待进一步深入研究。综上所述，由于本人研究水平和研究项目的局限性，本文存在很多不足，在未来关于WPBL学习效果评价方面的研究可以在以下几个方面改进：(1)增加调查问卷的样本数量；(2)如果时间、人力允许，可以进行多次数据收集并对问卷29万方数据 广州医科大学硕士学位论文数据进行相关性检验；(3)随着时间推移和计算机技术的发展，WPBL学习效果影响因素的变化，不断改进WPBL学习效果评价指标体系。（5）在以后的WPBL学习效果评价中，可以尝试针对性基于CIPP教育评价模式的WPBL学习效果评价来进行研究。30万方数据 参考文献参考文献[1]]候杰泰，温忠麟，成子娟.结构方程模型及其应用[M].北京：教育科学出版社，2004.[2]高波，陆文杰.网络教学模式形成的理论研究[J].河北广播电视大学学报.2005(04).[3]谢焕瑛.国家重点实验室评估专家评分偏差效应分析[J].研究与发展管理.2006(06).[4]周孟君，王心旺.关键因素构建WPBL学习效果评价模型实证研究[J].中国卫生统计.2012(04).[5]魏东海，林爱华，尹梅，等.基于网络平台的以问题为基础学习教学模式的构建[J].中华医学教育杂志.2009(5)：93-95.[6]BarrowsHS.Problembasedlearning：anapproachtomedicaleducation.NewYork:SpringerPublishingCompany；1980.p.206.[7]JeanRobson.Web-basedlearningstrategiesincombinationwithpublishedguidelinestochangepracticeofprimarycareprofessionals.BrJGenPract.2009February1；59(559)：104–109.Publishedonline2009January9.doi：10.3399/bjgp09X395102.[8]DanielWiznia，RobertKorom，PeterMarzuk，JosephSafdieh，BerniceGrafstein.PBL2.0：enhancingproblem-basedlearningthroughincreasedstudentparticipation.MedEducOnline.2012；17：10.3402/meo.v17i0.17375.Publishedonline2012June11.doi:10.3402/meo.v17i0.17375.[9]DavidACook，MDandDeniseMDupras，MD，PhD.APracticalGuideToDevelopingEffectiveWeb-basedLearning.JGenIntemMed.2004June：19(6)：698-707.doi：10.1111/j.1525-1497.2004.30029.x.[10]慕景强.PBL教学法在我国可行性的研究[J].医学教育，2003，(6)：37-41.[11]SeneviratneRD，SamarasekeraDD，KarunathilakeM，etal.Studentsperceptionofproblembasedlearninginthemedicalcurriculumofthefacultyofmedicine，UniversityofColombo[J].AnnAcadMedSingapore，2001，30(4)：379-381.[12]王超杰，王曼华，阎一渡.WPBL教学模式的构成要素分析.电化教育研究,2007(1)：54−58.[13]T.Raupach，C.Münscher，T.Pukrop，S.Anders，S.Harendza.Web-basedlearningstrategiesincombinationwithpublishedguidelinestochangepracticeofprimarycare31万方数据 广州医科大学硕士学位论文professionals.AdvHealthSciEducTheoryPract.2010August；15(3)：349–356.Publishedonline2009September23.doi：10.1007/s10459-009-9201-3.[14]JeanRobson.Web-basedlearningstrategiesincombinationwithpublishedguidelinestochangepracticeofprimarycareprofessionals.BrJGenPract.2009February1；59(559)：104–109.Publishedonline2009January9.doi：10.3399/bjgp09X395102.[15]王燕.网络环境下PBL设计的研究[J].计算机教育，ComputerEducation，2009(21).[16]郑晓丽.网络环境下PBL教学系统设计[J].中国大学教学，2005，(09).[17]赖维玮.网络环境下PBL教学模式研究与实践[J].中国教育信息化，2009，(15).[18][19]魏东海，林爱华，尹梅，等.基于网络平台的以问题为基础学习教学模式的构建[J].中华医学教育杂志.2009(5)：93-95.[20]StudyontheCultivationofCollegeStudents’ScienceandTechnologyInnovativeAbilityinElectrotechnicsTeachingBasedonPBLMode[J]，LiZhiyu,InternationalConferenceonFutureComputerSupportedEducation，August22-23，Volume2，2012，Pages287–292.[21]候杰泰，温忠麟，成子娟.结构方程模型及其应用[M].北京：教育科学出版社，2004[22]CulturaldifferencesinresponsestoaLikertScale，JerryW.Lee，PatriciaS.Jones，researchinnursing&Health，2002，25，295-306.[23]KaplanD.Strueturalequationmodeling：Foundationsandextensions[M].ThousandOaks，CA：Sage，2000.[24]StructuralEquationModelsandStudentEvaluationofTeaching：APLSPathModelingStudy[J],SimonaBalzano，LauraTrinchera,StatisticalMethodsfortheEvaluationofUniversitySystemsContributionstoStatistics2011，55-66.[25]张虎，田茂峰.信度分析在调查问卷设计中的应用[J].统计与决策.2007(21).[26]InstrumenttoAssessPharmacist'sPerceptiononApplicationofPharmaceuticalChemistrySubjectsinPharmacyPractice[J]，JamiaAzdinaJamal，ChoongLaiYuan，AdliahMhdAli，KhairanaHusain，JuriyatiJalil，MalinaJasamai,Mohd.MakmorBakry，UniversitiKebangsaanMalaysiaTeachingandLearningCongress，December17–20，2011，VolumeII.[27]程开明.结构方程模型用于顾客满意度研究的理论探讨[J].市场研究.2006(04).[28]Evaluationofthelifesatisfactionquestionnaire(LSQ)usingstructuralequationmodelling(SEM)[J]，MarianneCarlsson&ElisabethHamrin，QualityofLifeResearch11：415–425，32万方数据 参考文献2002.[29]Exploratorystructuralequationmodeling，bifactormodels,andstandardconfirmatoryfactoranalysismodels：ApplicationtotheBASC-2BehavioralandEmotionalScreeningSystemTeacherForm[J]，MargitWiesner，G.ThomasSchanding，JournalofSchoolPsychology，Availableonline4October2013.[30]梅国平.基于复相关系数法的公司绩效评价实证研究[J].管理世界.2004(01).[31]马晓红.高校教学满意度的结构方程模型[J].决策参考，2012.[32]谢焕瑛.国家重点实验室评估专家评分偏差效应分析[J].研究与发展管理.2006(06).[33]周孟君，王心旺.关键因素构建WPBL学习效果评价模型实证研究[J].中国卫生统计.2012(04).33万方数据 广州医科大学硕士学位论文综述题目：WPBL学习效果评价的综述1.前言信息时代的到来使人们的学习和思维方式也产生了巨大的改变。因特网的迅速崛起和广泛应用，为人们提高自身教育，提高教学质量与远程授课提供很多便利。人们可以充分利用网络提供的所有教学资源，自主地进行学习和教育[1]。网络教学是高校教育的重要建设，它能够帮助学生快速的获取所需资讯，拓展与丰富学习内容，也是教师与高校提高自身自身竞争力，与其他教师和高校进行信息互用的通道，既能满足个人、单位与学校的需求，又能提高学习与教学的质量。基于问题的学习作为一种传统的具有探究性的学习模式，注重学习者的发展，而网络环境的优势为这种学习模式的开展提供了便利。WPBL是广州医科大学根据我国多数医学院校的特点，在教学改革实践中，将经典的PBL与网络技术有机结合而创造性地实施的一种崭新的教学模式[2]。它是在现代教育思想、教学理论与学习理论的指导下，在网络化教学环境和教学资源的支持下，以问题为中心，教与学活动中各要素之间稳定的关系和活动进程的结构形式[3]。WPBL的主要特点是构建体现PBL理念的网络平台，使教与学活动中各要素通过网络平台进行互动与评估，实现PBL教学的目的[4]。在该模式下，教师通过网络平台呈现给学生真实的问题”情境”，如理论要点、病例，组织学生通过网络平台开展小组讨论、师生互动等教学活动，实现教学要求。自2008年以来，广州医科大学制定了WPBL相关教学制度规范，通过开展教育教学研究立项资助，组织试点课程开展WPBL教学等，取得了明显的效果。2.国外研究现状早在上世纪60年代，PBL教育模式就被学者广泛地应用在教学领域。DanielWiznia，RobertKorom等人就指出[5]，PBL能提高学生互动和促进增加学习，它提供了一个以鼓励好奇的学习环境，而不是死记硬背和短期学习策略的讲座格式，它在教学的基础和临床科学上是一个非常有价值的工具。PBL是一个很好的教学模式,但是我认为PBL仍存在许多不足，它难以从旧的模式过渡到新的模型，学生很难客观地评估是否改善了学习，对老师与同学的评价与自评比较主观。有34万方数据 综述学者指出[6]，用实用的步骤来指导教师在发展中教育网站，实现原则的主动学习。确定目的和目标，评估并使用软件，解决问题,在线交流,鼓励积极学习，促进和计划来鼓励使用学习者，评估学习者和课程,全面实施之前试用教学方法，计划监控在线交流和维护网站，解决技术问题,定期验证超链接,并且定期更新内容。我认为这十个步骤与WPBL教学模式的根本思想不谋而合，特别在WPBL教学中如何扩展与修改教学方法，评估学生的学习与老师的教学方法，能够鼓励学生自主学习等。这样能让教育者更好的促进学生的学习，使学习效果更好，效率更高。近年来基于PBL教学模式的网络教学模式（WPBL）的研究与发展迅速。T.Raupach[7]等人在在本科心肺呼吸系统课程的教学上，利用WBPL教学模式与传统教学模式比较的研究中发现，基于网络的学习的优势比传统教学格式有很明显的区别。在183个四年级医科学生中，随机挑选74个自愿参加测试的学生，从中又随机挑选40个作为干预组，进行WPBL教学。其余34为对照组，进行传统的课堂教育。使用统计学中的t检验进行数据分析。研究前对两组人员进行书面考试，表明两组人可比（p=0.751)，在进行干预处理后，在最后的课程评估中干预组的学生得分明显高于对照组的学生(p=0.006)，而对照组的学生的成绩并没有不同于那些没有参与测试的学生(p=0.636)。在学生满意度，感知学习结果和评价、学生的认知的知识和技能调查中发现，干预组与对照组也有明显的区别。由此可见，WPBL的教学模式相对于传统的教学模式能让学生学习到更多，在集体协作能力、自学技能和探究精神、临床推理和解决问题能力及网络课堂医学知识的记忆和理解，在学习能力与学习成绩的提高上有更大的优势。JeanRobson[8]认为，临床指导方针需要结合有效的教育干预产生变化在实践中。问题式学习组是有效的。然而，研究已经不是看着变化实际上是独立于后PBL组交互。他定量和定性的方法,在确定临床指南结合PBL学习模块修改，学生之间的对话是用电脑取代了交互，即采用WPBL教学模式后，增加了学生的知识.在该研究中，JeanRobson用统计学中的t检验的统计方法，对在医院腹腔疾病、慢性肾脏疾病和尿路感染尿路感染病人中随机抽取的17位CD、23位CKD和18位UTI病人进行调查分析，并对研究者进行调查，研究结果表明WPBL教学模式可以补充其他教学的方针实现策略,在学生学习效果的评价中更有优势。35万方数据 广州医科大学硕士学位论文3.国内研究状况20多年前，PBL首先在医药学校得到应用，在国内外的研究中表明，它的学习效果有以下不足：学习社群狭窄、学习资源的获取极为有限、PBL反馈与评价效果不佳、比较耗费时间。随着我国网络信息技术的发展，高校越来越多地使用网络教育。作为教育建设的重要环节，网络教育如何才能有效地提高学生的学习能力，提高老师与高校的教学质量成为了如今教育学者的研究对象。因此，WPBL的教学模式应运而生。我国高校对WPBL教学模式认识还不够深，要让WPBL在高校得到广泛推崇，还要深入了解它的学习效果。通过WPBL教学平台评价学习效果，将能更好地实践教学与学习设计。王燕认为，WPBL教学平台总体分为教师模块和学生模块。教师模块的活动依次为：确定学习目标、创设学习环境、设计学习活动和学习评价。学生活动依次为：组成协作解决问题的小组；在学习目标的引导下独立自主的学习；小组讨论和协作解决问题；自我反思评价和小组成员的相互评价。通过协作解决问题的过程需要小组不断地调整整体和个体目标，需要小组成员的多次独立自主学习以及相互讨论，才能最终把问题解决。[10]WPBL确实能够激发学生的学习积极性和主动性，能够有效地促进学生对知识的获取和理解，培养学生的自主学习能力、问题解决能力和与人合作能力。在WPBL的环境下进行教学，从教学学习效果评价中总结，老师的教学方法能及时得到更新，学生的自主性更强。郑晓丽认为[11]，网络环境下PBL教学非常注重过程评价和结果评价。它的评价方法有：项目协议（learningcontracts），也可以说是学习契约。教师和学生双方互相协商确定协议，协议内容包括学习期限、达到的预期目标、奖惩制度等。这样做是为了从诚信角度来评价学生，并把协议作为学生完成项目的依据。评价量规（rubrics），量规是一种结构化的评价标准，往往是从与评价目标相关的多个方面详细规定评级指标，具有操作性强、准确性高的特点。范例展示（examplepresentation），即在布置学习任务之前，向学生展示符合学习要求的学习成果范例，为学生提供清晰的学习预期。例如，在学生编制电视教材之前，给学生提供电视教材的范例，这可以拓宽学生的思路，而且在技术和专题上具有引导作用。电子学档（e-portfolio），它作为学生学习历程的档案，内含学习资料、学生作品、小组活动记录表、学生反思、小组反思，36万方数据 综述教师定期给学生的电子学档反馈意见。概念地图（conceptmap），它是一种图表，可用于指示课、单元或知识领域的组织。在基于项目的学习过程中，学生可以把与项目相关的子任务、子任务下的相关知识绘制成图表形式，根据这个图表，就可以知道学生的心理认知模式。一般地说，概念地图是在学生进行头脑风暴之后产生的。绩效评估（performanceassessment），即对学生学习成果的评定，一般为作品、研究报告、解决方案等。学习评价涉及学生完成任务的整个过程，并伴随对学生作业的观察、访问学生完成的计划等。对于学生的总成绩评定需要经过自我评价、小组评价、专家评价等三项按一定权重加以综合。一般地说，专家的评价占60%，小组评价占35%，自我评价占5%。教师对学生的学习过程和学习结果进行评价，评价的主要内容有各种原始数据、活动记录表、调查表、访谈表、学习体会、最终作品等。学生进行同学之间的互评，自评和反思。WPBL教学模式的学习效果评价方式多种多样。随着问题的解决，对于一些基本知识，学生可以通过题库中的习题自我检测,自己找出学习目标与知识掌握之间的差距；对于研究中自己的收获和完成的作品，学生可以以多种形式放在网上的作品区中让同伴进行评价，一方面可以集思广益,看到不足，启发灵感，另一方面有助于同伴之间相互的交流和比较，促进和激发学生的上进心。最后,教师可以通过多种方式与个别或全体同学就小组的学习情况做一一评价,以鼓励学生探究不同的观点。具体的评价实施形式有:学习者自我评价、教师的评价、小组成员的评价、组外人员的评价、专家评价等。[13]在设计学习效果评价方法的时候，我们还有很多需要注意的地方。赖维玮[13]认为，学习评价即对学生的学习及其结果的价值进行评判的过程，它是PBL学习活动中一个极为重要的环节，对学生的学习起到激励、导向、监督和调节作用。设计学习评价方法时应考虑如下几个方面：（1）评价目标、内容的确定。评价内容主要包括知识获取、能力提高、合作交流、学习态度和最终作品这五个方面的评价。每个方面的具体评价内容细则可以根据学生的不同实际情况而有所不同。（2）评价方式的确定。网络环境下学生的PBL学习是由一系列的活动组成的，评价贯穿于活动的整个过程之中，每一阶段的活动不同，所采取的评价手段和方式也应有所差别。PBL主要的评价方式有：在线测验或书面考试；实践考试（操作考试）；现场考试；概念地图；口头陈述；书面报告；作品集。（3）评价信息37万方数据 广州医科大学硕士学位论文的获取。网络环境下评价的主要信息来源于在线测验或书面考试的成绩、评价量表、活动记录日志等，网络工具（如常用的BBS、Blog、网络虚拟教室以及电子作品集等）为评价信息的获取提供了极大的方便，教师应当根据实际情况，选择自己比较熟悉的信息收集工具，获取评价信息并进行处理。4）生成具体的评价方案和指标。根据学生在学习过程中的表现提出要求，然后根据评价目标，将评价内容细化，生成考试试卷或评价量表、调查问卷、评价指标等。这里需要注意的一点是，生成的具体的评价方案和指标还需要在小范围内进行一定的测试，然后再根据反馈情况来进行修改和完善，在这之后才能用于对学生的评价之中。魏东海[14]在《鼻科学》、《外科学》和《预防医学》的WPBL教学实践中，WPBL可以充分利用网络资源丰富、信息量大、内容形象生动、交流沟通灵活便捷的优势，激发学生的学习兴趣，增强学生的竞争意识和团队精神，培养学生良好的临床思维和创新思维以及分析和解决问题的能力。同时也对教师提出了更高的要求，因为学生提出的问题涉及领域非常广泛，而且整个教与学的活动要在网络上进行，所以教师不仅要有坚实的专业理论基础和广泛涉猎相关学科，还要加强学习如何应用网络新技术，这也就促进了教师的自身学习和进步，鼓励了教师的教学积极性。在传统的PBL教学模式基础上，结合CIPP教育评价模式来设计网络学习跟踪与评价系统，WPBL可分别从”共时”和”历时”两个维度对教学活动模式进行系统的理解和分析[15]。WPBL以CIPP评价模式的思想为主导。周孟君[16]认为，通过数据统计收集学习行为数据和学习成果数据，对学习行为数据的标准化处理后，供教师采用关键因素构建WPBL学习效果评价方法，从集体协作能力、自学技能和探究精神、临床推理和解决问题能力与对网络课堂医学知识的记忆和理解能力四个方面对WPBL学习效果进行量化，对学生的评价以教学目标为依据，体现了以学生自主学习和自我发展的特点，做到评价和教学相匹配。WPBL学习效果评价这一阶段是对课堂教学方案实施结果的评价。评价课堂教学成果是对课堂教学开展质量的全面检验，同时也是为了落实评价的改进功能，为新的课堂教学方案的设计提供决策依据。课堂教学成果主要表现在学生的发展上，要比较学生实际发展结果与课堂教学方案目标的差异。但是，有一些学者认为，WPBL的教学模式仍存在很多不足。比如,如何通38万方数据（ 综述过问题解决达到更有效的知识建构?其条件和机制是什么?如何促进其效果?如何协调”问题”与课程内容之间的关系?如何在有限的时间内更有效地完成学习任务?以及如何更有效的组织和实施网络环境下的PBL等等,这些都有待我们做进一步的深入研究。4.总结本文参考了多篇的国内外的文献对WPBL概念、内涵、评价方法等进行了研究。从总体上来说我国高校对WPBL教学模式评价方法的研究还比较空白，对WPBL在高校的广泛推广应用阻碍比较大。郑晓丽在《网络环境下PBL教学系统设计》，魏东海的《医学教育网络式PBL教学模式的实施与案例分析》，周孟君的《关键因素拟合网络式PBL学习效果评价模型》等著作都把我国WPBL教学模式及评价方法的研究推上了一个台阶。国内外的一些学者与著作都对WPBL教学模式的学习效果评价方法做出了研究。但是我认为，由于WPBL教学模式还在发展的初期阶段，很多教师与学生在使用WPBL上还有很长的磨合期，WPBL教学模式的学习效果评价方法还有待进一步深入研究。经典的PBL与网络技术有机结合而创造性地实施的教学模式的实施难与评价很难，应用CIPP评价模式，可以系统地解释WPBL的教育模式，增强高校课程评价的可操作性，为WPBL教学模式的评价提供了强有力的理论依据，增强了WPBL教学模式评价的科学性。CIPP评价模式在WPBL教学学习效果的应用将会越来越被各专业高校承认。因此论文针对性基于CIPP教育评价模式的WPBL学习效果评价来研究是具有现实意义的。5.参考文献[1]王兰尊.高等院校网络教学资源建设现状与思路[J].兰州交通大学学报，2008(05).[2]魏东海，林爱华，尹梅，等.基于网络平台的以问题为基础学习教学模式的构建[J].中华医学教育杂志.2009(5)：93-95.[3]王超杰，王曼华，阎一渡.WPBL教学模式的构成要素分析.电化教育研究，2007(1)：5458.[4]练玉银，王家骥，雷毅雄.网络式PBL教学方式在全科医学概论教学中的应用[J].中国当代医药，编辑部邮箱2012(13).39万方数据 广州医科大学硕士学位论文[5]BarrowsHS.Problembasedlearning：anapproachtomedicaleducation.NewYork：SpringerPublishingCompany；1980.p.206.[6]DavidACook，MDandDeniseMDupras，MD，PhD.APracticalGuideToDevelopingEffectiveWeb-basedLearning.JGenIntemMed.2004June：19(6)：698-707.doi：10.1111/j.1525-1497.2004.30029.x.[7]T.Raupach，C.Münscher，T.Pukrop，S.Anders，S.Harendza.Web-basedlearningstrategiesincombinationwithpublishedguidelinestochangepracticeofprimarycareprofessionals.AdvHealthSciEducTheoryPract.2010August；15(3)：349–356.Publishedonline2009September23.doi：10.1007/s10459-009-9201-3.[8]JeanRobson.Web-basedlearningstrategiesincombinationwithpublishedguidelinestochangepracticeofprimarycareprofessionals.BrJGenPract.2009February1；59(559)：104–109.Publishedonline2009January9.doi：10.3399/bjgp09X395102.[9]DanielWiznia，RobertKorom，PeterMarzuk，JosephSafdieh，BerniceGrafstein.PBL2.0：enhancingproblem-basedlearningthroughincreasedstudentparticipation.MedEducOnline.2012；17：10.3402/meo.v17i0.17375.Publishedonline2012June11.doi：10.3402/meo.v17i0.17375.[10]王燕.网络环境下PBL设计的研究[J].计算机教育；ComputerEducation，2009(21).[11]郑晓丽.网络环境下PBL教学系统设计[J].中国大学教学，2005，(09).[12]王忠政.网络环境下PBL设计的研究[J].中国医学教育技术，2005，(02)[13]赖维玮.网络环境下PBL教学模式研究与实践[J].中国教育信息化，2009，(15).[14]魏东海，林爱华，尹梅，等.基于网络平台的以问题为基础学习教学模式的构建[J].中华医学教育杂志.2009(5)：93-95.[15]王超杰，王曼华，阎一渡.WPBL教学模式的构成要素分析.电化教育研究，2007(1)：5458.[16]周孟君，王心旺、马金香.关键因素拟合网络式PBL学习效果评价模型.[J]中华医学教育探索杂志，2011.2：10(2)：154-159.[9]伊廷华，张潇予，李宏男.高等院校网络学习及网络教学资源建设初探[J].中国建设教育，2011，(Z5).[10]王兰尊.高等院校网络教学资源建设现状与思路[J]，兰州交通大学报，2008(05).40万方数据 附附录录WPBL网络课程学习效果学生自我评价问卷学号：专业：性别：年级：班级：年龄：感谢你参与本次调查活动，请根据你的实际情况填写！41万方数据内容在认同的评价结果下画“√“非常好比较好一般比较差非常差学习态度1、上课前积极准备网络课程相关材料2、遇到问题时首先进行独立思考3、通过网络等途径查找相关资料解决问题4、主动在网络课堂上向老师请教问题5、课后对网络课堂内容进行复习总结学习能力1、利用网络等途径查找资料的能力2、自主学习思考的能力3、掌握网络课堂知识的能力4、用不同的方法解决问题的能力5、课后复习总结知识的能力知识技能1、医学理论知识掌握的全面性2、医学理论知识在实践中应用的能力3、临床观察判断能力4、医学诊断分析思维5、临床操作技能合作意识1、主动参与团队讨论2、主动承担团队所安排的任务3、主动分享自己想法与意见4、虚心听取他人意见5、很好地处理团队间意见分歧学习效果1、与其他课程相比较对该课程教学质量的评价2、实际教学效果与开课前期望水平的比较3、对这门课程的总体满意度4、该课程完成学习目标程度的评价5、与其他课程相比较对该课程收获大小的评价 广州医科大学硕士学位论文致谢转眼间三年的研究生求学生活即将结束，值此论文完成之际，衷心感谢王心旺教授在这几年来对我的谆谆教导和严格要求，他严谨的治学态度、对研究前沿敏锐的洞察力、平易近人的风范，是给我留下了深刻的印象，同时也激励着我不断学习和研究。他不仅教会我研究的知识和方法，而且教会了我做人做事的道理，他永远是我学习的楷模！感谢公共卫生学院的马金香教授、赵倩老师、王娟老师和王宁宁老师，我学业上能够取得如此大的进度，离不开你们的悉心指导和帮助，在此深表谢意！感谢师姐刘燕，师兄蔡文泳，感谢你们在学习、生活上对我的帮助和支持！感谢和我一起度过三年研究生生活的同学们，因为有你们，我的生活才能那么丰富、精彩，一起学习生活的日子很快乐，愿我们友谊长存！最后感谢父母对我的养育之恩，他们总是给予我无私的关心和帮助，一直理解和支持着我！42万方数据 在校期间完成与发表的论文在校期间完成与发表的论文1、冼凤英，王心旺.基于结构方程模型的WPBL学习效果评价,中国卫生统计，2014：（4）（已录用）。43万方数据 广州医科大学硕士学位论文学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。文中依法引用他人的成果、对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中做出明确标注或得到许可。论文内容未包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。本人如违反上述声明，愿意承担以下责任和后果：1．交回学校授予的学位证书；2．学校可在相关媒体上对作者本人的行为进行通报；3．本人按照学校规定的方式，对因不当取得学位给学校造成的名誉损害，进行公开道歉。4．本人负责因论文成果不实产生的法律纠纷。论文作者签名：日期：年月日学位论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属广州医科大学及附属单位。广州医科大学及附属单位享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为广州医科大学及附属单位。任何其他收存和保管本论文的单位和个人，未经本论文作者、导师授权，不得将本论文转借他人、复制、抄录或以其他任何方式传播，否则，引起有碍作者的著作权益问题，将会追究相应的法律责任。论文作者签名：导师签名：日期：日期：年年月月日日关于学位论文使用授权的说明1、学校可以保留本论文的原件及复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存、汇编学位论文；2、本人授权学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。送交学位论文时间选择（请在下面相应栏内打“√”）：①答辩后即可送：是②延迟一年后送：③延迟一年后送：④延迟一年后送：否论文作者签名：导师签名：日期：日期：年年月月日日44万方数据