本文概述了一种遵循简约性原则的大学服务学习测量工具定性与定量验证方案,旨在创建尽可能稳健且最优的版本。为此,采用了德尔菲法进行定性验证,并采用稳健未加权最小二乘探索性因子分析作为定量项目优化方法。
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本文概述了一种遵循简约性原则的大学服务学习测量工具定性与定量验证方案,旨在创建尽可能稳健且最优的版本。为此,采用了德尔菲法进行定性验证,并采用稳健未加权最小二乘探索性因子分析作为定量项目优化方法。
服务学习(Service-Learning, SL)近年来已成为一种高效的学习方法,能够弥合理论与实践之间的差距,并将学习置于真实世界的情境之中。该方法已在高等教育各个层面成功实施,显著提升了大学生的各项能力。然而,作为一种具有变革性的教学方法,SL 在评估方法的发展上仍处于初级阶段。因此,迫切需要设计并验证可靠且尤其是有效的测量工具,因为将 SL 应用于现实情境正是其核心价值所在。本文展示了如何在简约性原则的指导下,从大学教师的视角出发,优化设计并验证用于评估大学层面 SL 实践质量的测量工具。研究采用在线改良版德尔菲法、稳健未加权最小二乘探索性因子分析以及验证性因子分析,开发出一种新的测量工具 QaSLu-27。该工具通过16位专家参与的在线改良版德尔菲法以及118名实施 SL 项目的大学教师样本进行了验证。结果显示,该新工具具有优良的心理测量学特性(W = 0.11;α = 0.92;CMIN/DF = 1.027;CFI = 0.979;WRMR = 0.0985;RMSEA = 0.046),并由此开发出新的评分量表,可用于比较未来使用该方法的用户,同时考虑其归因特征和人口统计学特征。设计出可应用于真实场景并支持量表构建的新一代经过验证的测量工具,将极大有助于衡量 SL 新实践的实施情况,评估其进展、参与者、管理者及督导人员,推动该研究领域在当前学术体系中的确立,并促进新科学知识的产生。
服务学习(Service-Learning,简称SL)是一种将学术学习与社区服务相结合的教育模式,近年来在当代教育中日益受到重视。这种教学方法使学生能够将课堂所学知识应用于现实世界的挑战,同时培养公民责任感和社区参与意识1。SL在当前教育中的重要性不容忽视,因为它不仅帮助学生掌握实用的专业能力,促进公民参与,还加深了他们对社会问题的理解2。
近年来,服务性学习(SL)的研究显著增长,这得益于人们 increasingly 认识到其在促进学术学习和社区参与方面的潜力。这一发展势头源于社会对教育模式日益增长的需求,这些模式不仅促进学术发展,还能应对社会挑战3。研究者已探讨了服务性学习的多种影响,从推动社会正义到培养学生公民意识4。此外,服务性学习的研究 increasingly 聚焦于其在特定领域的应用,如 STEM、医疗保健和环境科学,在这些领域中,解决现实世界的问题至关重要5,6,7。随着相关文献不断积累,研究者也开始探索服务性学习如何有效弥合理论与实践之间的差距,使其对学生及其所服务的社区都具有实际意....
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本方案于2020年获得智利国家科学技术研究委员会(CONICYT Fondecyt/启动项目)伦理批准,批准编号:11170623。一组外部专家对整个流程进行了审查和验证。根据《赫尔辛基宣言》40,要求参与者签署书面知情同意书以参加本研究,并明确告知其不会涉及任何实验性条件。
1. 设计QaSLu的初稿
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在完成这一严格的定性-定量验证流程后,我们开发出一种可靠、优化且简洁的工具,用于大学生服务性学习体验的自我评估,命名为QaSLu(高等教育服务性学习体验自我评估问卷)。该最终版本的工具已通过德尔菲法获得16位服务性学习(SL)领域专家的定性认可,历经两轮在线咨询与修改;同时,基于118名具有服务性学习专业背景的大学教授的样本数据,通过验证性因子分析以及稳健未加权最小二乘法探索性因子分析,完成了坚实的定量验证38,41,42。最终,这一耗时且复杂的定性-定量验证过程成功构建出若干评分量表,可用于确立针对高校人群的比较性基准,并可根据年龄、性别、学术水平、高校服务性学习经验、在干预活动中的主要角色、服务接收机构或组织、服务性学习活动的主要服务对象群体,以及是否通过数字媒体开展服务性学习等变量进行调整。
首先,关于通过德尔菲法进行的定性验证,研究进行了初步优化,将QaSLu的54个原始条目精简为一个包含.......
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用于仪器验证的方法具有多项优势。德尔菲法有助于收集专家小组的见解,从而系统地整理这些信息以供分析。该方法可根据专家的评估和建议对回答进行选择和优化32,47,48,49。此外,该方法在相对较短的时间内即取得了显著成果48。另外,在咨询轮次的实施阶段采用了改良的"在线"德尔菲法,因为咨询通过电子邮件进行。这一调整解决了传统德尔菲法所存在的局限性30,31,50,51,52,
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作者无任何利益冲突需要披露。
作者谨向智利国家科学技术研究委员会(CONICYT Fondecyt/Initiation)表示感谢,同时也感谢所有通过德尔菲法参与定性验证的专家,以及所有参与定量验证和评分的人员。
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