本方案描述了一种匿名的横断面问卷调查程序，用于评估高校教师的专业发展动机、教学自我效能感、投入度及反思性实践。
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摘要
摘要
高校教师在不同的机构背景、学科领域和动机条件下参与专业发展活动。仅凭参与记录无法说明专业发展是否转化为有意义的专业学习。本文介绍了一种可重复、匿名的横断面调查方案，用于从自我决定理论的视角评估心理需求满足、自主性与受控性动机、教学自我效能感、专业发展参与度以及反思性实践。该方案明确了资格筛查、分层便利抽样、问卷构建、专家评审、预测试、在线施测、匿名化处理、应答质量筛选、量表计分、信度估计、相关分析、分层回归及敏感性分析等步骤。同时阐明了量表的适应性调整、使用权限验证、构念计分方法，并指出高信度量表可能提示条目冗余，需加以解释。通过一次完整的方案实施获得了代表性结果：共导出326份提交记录，在预设的筛选后保留了313份有效应答。结果显示，自主性、胜任感和归属感等心理需求的满足均与自主性动机呈正相关，而自主性动机和教学自我效能感又与专业发展参与度相关。该方案适用于开展标准化、多机构参与的、基于问卷调查的研究，以探讨专业发展参与背后的相关动机与专业信念。但若无重复测量、观察、定性探究或行政数据的补充，该方案在因果推断、纵向变化估计、直接行为结果或机构层面的项目评估方面适用性较低。
引言
教师专业发展被广泛用于支持教学质量提升、教学改进和专业学习，但当评估仅限于出勤率、接触时长或完成的培训小时数时，其效果难以准确解读1,2。专业发展研究需要清晰地界定将学习活动与教师改变联系起来的机制，因为参与并不一定代表投入程度、感知到的实用性或后续的反思行为1。在大学环境中，教师分布在不同学科，具有多样的聘任类型、工作量安排和机构期望。因此，采用测量心理状态和专业信念状况的调查方案，可通过考察教师如何体验并持续推进专业发展，来补充基于活动的监测方式。不同的评估方法服务于不同的目的：基于出勤的评估在记录覆盖范围、合规性和项目参与情况方面效率较高，但对动机、感知能力或参与质量提供的信息有限；定性访谈、焦点小组和反思性叙述能更深入地描述专业学习体验，但在多个机构或大样本中进行标准化测量时适用性较低；纵向设计更适用于估计随时间发生的变化、时间顺序或延迟出现的教学成果；机构层面的评估框架有助于监控项目实施、资源分配和组织问责。本方案最适合用于开展匿名的、横断面的、多机构联合的调查，并采用可重复的评分、数据清洗和分析流程。
该方案将专业发展视为一个持续的专业学习过程，而非单一的机构性事件。Opfer 与 Pedder 将教师专业学习概念化为一个复杂过程，其形成受到个体、工作场所与学习活动系统之间相互作用的影响3。这一视角对高校教师具有相关性，因为同一项活动可能因教师对选择权的感知、教学自信心、同事支持、工作负荷压力以及学科相关性的不同而产生差异化的体验。因此，该方案除评估参与背景外，还评估心理需求满足、专业发展动机、教学自我效能感、专业发展参与度以及反思性实践。自我决定理论为该方案提供了动机基础。该理论区分了自主性动机与受控性动机：前者指个体将行为视为个人认可或具有意义，后者指行为主要由压力、义务或外部要求所驱动4。该理论还指出，自主性、胜任感与归属感是支持个体自我认可行为与持续参与的基本心理需求5。在高校教师的专业发展中，自主性指教师在选择或使用发展活动方面所感知到的选择权与专业自主；胜任感指教师在教学能力方面所感知到的成长；归属感则指与同事的联结、职业归属感以及建设性交流。这些构念使该方案能够探究教师参与专业发展的动因，以及专业发展环境如何被教师所体验。
纳入教学自我效能感是因为仅靠动机无法决定教师是否感到能够将专业发展内容应用于教学实践中。教师自我效能感是指教师对自己组织和实施教学相关行为能力的信念，它与教学行为、坚持性、教学热情以及学生相关结果相关联6。古斯基（Guskey）的教师变革模型进一步指出，当教师能够将新实践与改进的证据相联系时，专业发展才变得有意义7。在本方案中，教学自我效能感被视为一种专业信念变量，可能有助于解释专业发展是否被带入课堂、在线、实验室、工作室、临床或指导性教学情境中。专业发展参与度被定义为积极参与专业发展活动、关注学习过程、努力将专业发展内容与教学相结合、活动后的持续学习以及愿意参与未来专业学习的意愿。这一构念与更广泛的参与度文献相关，其中活力、投入和专注描述了对工作相关活动的持续参与8。然而，专业发展参与度并不等同于一般的工作投入，也不等同于专业发展参与次数的统计。它被测量为一种更狭窄的专业学习反应，用以捕捉教师如何参与、加工并持续利用专业发展经历。反思性实践被纳入作为活动后回顾、评估教学实用性、修订教学策略以及记录或讨论学习成果的一个简要指标9。
调查方案还需要预先指定的应答质量与测量程序。匿名在线问卷可能导致回答时间过短、遗漏项目、注意力检查失败以及反应模式不变等问题。当结合多个指标进行粗心作答筛查时，其合理性高于仅使用单一排除规则10。因此，该方案在量表计分前明确规定了完成时间阈值、指导语中的注意力检查任务、缺失数据处理规则、反应模式不变性筛查以及可追溯的排除编码。由于在某些测量条件下仅使用克朗巴赫α系数可能产生误导，因此采用克朗巴赫α系数和麦克唐纳ω系数共同估计内部一致性11。对于极高的信度值需谨慎解释，因其可能反映题目冗余，而非更优的测量性能。主要分析将每个构念视为观测得到的量表得分，用于描述性统计、信度估计、相关分析、分层回归及敏感性分析。若使用本方案进行量表开发、跨文化比较或高风险测量，应在解释结构关系之前增加探索性或验证性因子分析，尤其是在构念间相关性较高或使用翻译题项的情况下。横断面设计可估计心理需求满足感、动机、教学自我效能感、专业发展参与度与反思性实践之间的关联，但无法确定时间顺序、因果效应或行为变化。由于所有主要变量均由同一受访者自我报告，尽管采取了匿名措施、中性措辞、应答质量筛查和敏感性分析，社会赞许性偏差和共同方法偏差仍可能存在12。因此，除非加入重复测量、质性探究、课堂观察、教学实物资料或行政项目数据，否则该方案不太适用于因果推断、纵向变化估计、教学行为的直接评估或机构层面的项目评价。在既定应用范围内，该方案为考察与高校教师专业发展参与及反思性专业学习相关的动机与职业信念构念提供了一种标准化方法13。
方案
本研究方案已于2025年8月7日获得马来亚大学研究伦理委员会（非医学类）审查批准（参考编号：UM.TNC(P&I)/UMREC_4864）。在需要时，于招募开始前已从各参与大学获得当地行政许可。在资格筛选和问卷发放前，已收集电子知情同意书。未收集姓名、员工识别号、电话号码、机构电子邮件地址、互联网协议地址、地理位置数据、设备标识符、确切部门名称或开放式文本标识符。提交的回复根据批准的数据保留程序，被分配匿名受访者代码并存储在加密的机构存储中。
本方案规范了一项用于评估高校教师专业发展动机、基本心理需求满足、教学自我效能感、专业发展投入及反思实践的匿名横断面问卷调查程序。该方案采用自我决定理论，以区分专业发展参与中的自主性动机与受控性动机14。
1. 研究设计与工作流程
- 将本研究定义为针对高校教师的匿名横断面问卷调查，并遵循图 1所示的工作流程，从伦理审批到可重复性检查。
- 测量基本心理需求满足、专业发展动机、教学自我效能感、专业发展投入以及反思性实践。
- 将自主性、能力感和关联性需求满足视为动机前因变量；将自主动机和受控动机视为动机调节变量；将教学自我效能感视为专业信念变量；将专业发展投入和反思性实践视为专业学习反应变量15。
- 将各构念作为观测到的量表分数进行分析，用于描述性统计、信度估计、相关性分析、分层回归和敏感性分析。
注意：在使用翻译项目、新改编项目或高度相关的构念的研究中，在解释潜在结构、跨文化测量等值性或区分效度之前，应增加探索性或验证性因子分析。
2. 参与者资格与抽样方案
- 从至少四所具有不同机构概况的大学中招募大学教师。
- 纳入年龄在21岁或以上、受雇于高等教育机构、参与教学或指导工作、能够以研究语言完成问卷、并愿意提供电子知情同意书的参与者。
- 将本科教学、研究生教学、指导、课程授课、临床教学、工作室教学、实验室教学、在线教学和学术指导列为符合条件的教学角色。
- 排除无教学职责的行政人员、不再参与教学的退休教师、无教学责任的访问学者、非大学聘用的外部培训师以及未提供知情同意书的个人。
- 在广泛的学科组和学术级别中使用分层便利抽样。将学科组编码为教育、人文、社会科学、商业与管理、科学、技术、工程与数学、健康科学、艺术与设计或其他。
- 为包含多个背景和心理预测因子的回归模型设定300份有效回复的最低目标16。招募330至360份提交的回复，以便在筛选过程中进行排除。
- 在常规教学期间进行招募，避开考试周和主要机构评估期，使用4周的招募窗口，如果有效回复少于300份，则延长招募一次，为期7个日历日。
注意：在所有大学中应用相同的资格标准、学科类别、招募措辞和排除规则。在伦理批准、机构许可、招募渠道、抽样框架和招募材料最终确定后暂停。
3. 问卷结构与构念图
- 将问卷构建为七个部分：知情同意、人口统计学与专业背景、基本心理需求满足、专业发展动机、教学自我效能感、专业发展投入以及反思性实践。
- 在编程问卷前，于表1中定义每个构念、项目代码、项目来源、项目编号、反应量表、计分方法、预期分数范围及许可状态。
- 对所有主要心理测量学项目使用5点李克特反应量表，范围从1（非常不同意）到5（非常同意）。
- 在心理测量学项目之前，收集机构代码、学科组别、性别、年龄组、学术职称、教学年限、每周教学时数、过去12个月内的专业发展活动与时数，以及感知的行政工作量。
- 使用补充文件1中的编码手册对年龄组、教学年限、学科组别及感知的行政工作量进行编码。使用宽泛的学科类别而非确切的系部名称。
- 在补充文件1中提供完整的问卷、变量名称、项目代码、反应编码、计分语法、排除编码及脚本结构。
注意：在编程在线问卷前锁定项目代码。除非问卷、编码手册和分析脚本一同更新，否则在预测试后请勿更改项目代码。
4. 构念测量与项目分配
- 使用各含四个条目的量表分别测量自主性、能力感与关联性需求满意度。
- 使用六个条目测量自主动机，使用四个条目测量受控动机，这些条目反映了参与教学相关专业发展的自我认同型理由与压力型理由17。
- 使用12个经大学情境改编的条目测量教学自我效能感，涵盖教学策略、学生参与度以及课堂管理或互动18。
- 使用六个条目测量专业发展投入度，涵盖积极参与、持续学习努力、注意力、应用、持续学习以及未来参与专业发展的意愿19。
- 使用四个条目测量反思性实践，涵盖活动后反思、效用评估、教学策略修订以及学习成果的记录或讨论20。
- 包含两个指令性反应注意力检查条目：一个要求在动机条目后选择“同意”，另一个要求在教师自我效能感条目后选择“不同意”。
- 将最终问卷的主要条目数控制在38至44项之间，不包括知情同意和背景信息问题。
- 将表1中的所有心理测量学条目分类为改编、新编或领域对齐，并记录来源、改编状态及许可状态。
注意：除非已获得书面许可或来源明确允许此类使用，否则不得逐字复制受限制的量表条目。
5. 专家评审与项目优化
- 邀请三至五位在动机理论、高等教育或教师专业发展以及定量调查研究领域具有专长的评审专家。若使用翻译版本，需包含一位双语评审。
- 向评审专家提供研究目的、构念定义、条目列表、反应量表、目标人群、计分方案以及许可状态表。
- 请评审专家使用4点相关度量表，对条目的构念相关性、措辞清晰度、文化适宜性、应答负担以及社会赞许性风险进行评分。
- 保留至少80%的评审专家评分在3或4分的条目。对相关性低、措辞模糊、文化不匹配、存在社会赞许性风险、重复或表述双重含义的条目进行修改或删除。
- 每个主要构念至少保留四个条目，并准备条目决策日志，记录条目代码、评审意见、修订决定、最终措辞、来源状态及许可状态。
注意：专家评审后暂停。仅在修订后的问卷、条目决策日志、编码簿及计分语法均使用完全一致的条目代码后，方可继续后续步骤。
6. 翻译与语言验证
- 若所有参与教师均能以原始研究语言完成问卷，则使用该语言。
- 若需将英文源问卷项目用于其他语言，则采用正向翻译与回译法。
- 请两位双语译者独立翻译问卷，对翻译版本进行协调统一，再请第三位双语译者将协调后的版本回译成英文。
- 将回译版本与源版本进行比对，检查其在构念含义、回答方向及项目强度方面是否存在变化21。若发现含义改变，则修订相应项目。
- 与五位大学教师进行认知测试，请他们指出存在困惑、模糊、敏感、重复或文化不适宜的项目。
- 在翻译与认知测试中发现的问题解决后，确定最终版本并锁定用于施测的问卷。
注意：除非每种语言版本均已通过相同的验证程序，否则所有主要研究参与者均应使用同一份最终确定的问卷版本。
7. 试点测试
- 从目标人群中招募 20-30 名大学教师进行预测试，并将其排除在正式调查之外。
- 通过计划用于正式研究的同类型经机构批准的在线调查平台，发放预测试问卷。
- 自动记录从同意后首个问卷页面至最终提交的完成时间，并收集参与者关于措辞、重复项、调查长度、敏感条目及显示问题的反馈。
- 计算预测试完成时间的中位数。将最短有效完成时间阈值定义为预测试中位数的三分之一或 180 秒（以较长者为准），并将临界时间范围定义为该阈值加上 60 秒。
- 若预测试完成时间中位数低于 5 分钟或高于 15 分钟，若条目缺失率超过 10% 且伴有与措辞相关的反馈，或若有超过 10% 的预测试参与者误解任一注意力检查条目，则需修订问卷。
- 计算各量表的初步内部一致性，并在正式招募前锁定问卷、编码簿、评分语法、完成时间阈值及临界时间范围。
注意：请勿在主要分析数据集中使用预测试的应答数据。 仅在问卷、编码簿、完成时间规则及评分语法均锁定后，方可恢复正式招募。
8. 在线调查设置
- 使用补充文件1中的平台配置清单，在机构批准的在线调查平台中构建问卷。
- 禁用互联网协议地址、地理位置数据、设备标识符、姓名和电子邮件地址的收集功能。
- 将参与者信息表和电子知情同意项置于第一页。当选择“我不同意参与”时，自动终止调查。
- 仅对知情同意和资格筛选项使用强制应答。允许心理测量项可跳过，以便进行预设的缺失数据处理。
- 每页显示一个构念模块，保持知情同意、资格筛选、人口统计学和注意力检查项固定不变，并在平台支持的情况下，仅在构念模块内部应用模块级别的项目随机化。
- 使用非识别性的重复提交预防设置，并避免互联网协议地址追踪。
- 在台式机、笔记本电脑、平板电脑和智能手机设备上测试调查链接。提交并导出至少五份测试回复，然后使用补充文件1验证知情同意分支逻辑、资格筛选分支逻辑、变量名称、应答代码、时间戳、缺失值、完成时间以及注意力检查项的编码。
- 确认跳过的心理测量项在导出时显示为缺失值而非零值。在招募开始前删除测试回复。
注意：如果跳过的心理测量项导出为零值，或者知情同意分支逻辑、资格筛选分支逻辑或注意力检查项编码不正确，则不得开始招募。
9. 招募流程
- 通过通用机构渠道、教师发展办公室、学术邮件列表或教师专业发展小组发送招募邀请。
- 使用中立的招募信息，说明研究目的、资格标准、预计完成时间、自愿参与原则、匿名保护措施以及调查截止日期。
- 除非获得伦理委员会批准，否则不得要求直接主管招募个别员工、提供部门级别的参与报告，或提供与个人完成情况挂钩的激励措施。
- 在第1天发送首次邀请，第10天发送首次提醒，第21天发送最终提醒。
- 调查将于第28天关闭，除非因有效回复少于300份而启动已批准的7个日历日延期。
- 在招募日志中记录招募日期、提醒日期、提交的回复、延期状态以及最终关闭日期。
注意： 调查关闭后暂停。在应用任何数据清洗规则之前，导出并锁定原始数据集。
10. 数据导出与匿名化
- 在调查结束后 48 小时内，以电子表格和逗号分隔值格式导出调查数据。将原始导出文件保存为只读原始数据文件，并创建一个单独的工作副本用于清理和分析。
- 将平台生成的响应标识符替换为匿名受访者代码，例如 T001、T002 和 T003。
- 检查所有变量是否存在意外标识符。删除包含姓名、确切部门名称、机构电子邮件地址或可识别事件的自由文本内容。
- 将大学名称替换为大学 A、大学 B、大学 C 和大学 D，并将确切的学科名称替换为广泛的学科组。
- 将原始数据文件、工作文件、清理后的数据文件、筛选日志、编码簿、问卷和分析脚本存储在加密的机构存储中，访问权限仅限于经批准的研究团队成员。
- 在筛选日志中记录每一项匿名化和清理决策。
注意：请勿直接在原始数据文件中进行数据清理、重新编码或评分。仅在原始数据文件已保存且工作文件中不包含任何直接或间接标识符后，方可恢复数据清理。
11. 应答质量筛选
- 在量表评分前，使用表2中的应答质量与分析决策规则对所有提交的应答进行筛选。
- 排除以下应答：未获得电子知情同意、资格筛查未通过、完成时间低于预设的最低有效阈值、任一注意力检查项未通过，或超过20%的心理测量学项目缺失。
- 审查处于临界完成时间范围内的应答。仅当两项注意力检查均通过、缺失率在允许范围内且未观察到不变应答模式时，才予以保留。
- 标记在至少90%的心理测量学项目中选择相同李克特应答选项的受访者，并结合完成时间、注意力检查结果、缺失率和不变应答模式来识别随意应答22。
- 检查应答中是否存在不合理的人口统计学组合。若心理测量学应答在其他方面有效，则将一项不合理的人口统计学值设为缺失；当多项人口统计学值表明不符合资格时，则排除该应答。
- 为每个被移除的应答记录一个主要排除原因，创建一个编码为1=纳入、0=排除的纳入状态变量，生成 图2的参与者流程摘要，并保存 cleaned_teacher_PD_survey.csv 文件。
注意：在计算量表分数前应用排除规则。除非排除规则是预先设定的，否则不得在查看回归显著性后排除个案。
12. 缺失数据处理与量表计分
- 将李克特量表应答转换为1至5的数值，检查题目方向，并在量表计分前对反向计分的负向表述题目进行反向计分。
- 仅当某量表中至少75%的题目完成时，才计算该量表分数。当量表内缺失题目不超过25%时，使用可用题目的均值；当缺失超过25%时，将该量表分数设为缺失值。
- 按以下方式计算量表分数：自主需求满意度 = AUT1–AUT4 的均值；能力需求满意度 = COM1–COM4 的均值；关系需求满意度 = REL1–REL4 的均值；自主动机 = AM1–AM6 的均值；受控动机 = CM1–CM4 的均值；教学自我效能感 = TSE1–TSE12 的均值；专业发展投入度 = PDE1–PDE6 的均值；反思实践 = RP1–RP4 的均值。
- 创建 scored_teacher_PD_survey.csv 文件，包含受访者代码、背景变量、题目应答、量表分数、纳入状态及排除原因。
注意：计分后，请确认所有量表分数均保持在1–5的范围内。
13. 统计软件设置与脚本执行
- 使用 R 版本 4.3.2 或更高版本，并按照补充文件 1中的可重复性结构组织项目文件夹。
- 运行补充文件 1中提供的脚本序列：01_import_anonymize.R、02_screen_score.R、03_reliability_descriptives.R、04_regression_sensitivity.R 和 05_reproducibility_check.R。
- 从项目文件夹运行所有脚本，无需手动编辑中间数据集或生成的输出文件。
- 将表格导出为电子表格文件，生成的图表导出为高分辨率 PDF 文件，R 会话信息导出为 sessionInfo.txt。
注意：请勿覆盖原始数据或手动编辑生成的分析输出文件。 在脚本无误导入数据并确认所有必需变量均已存在后暂停。
14. 信度与项目诊断
- 计算每个多条目量表的 Cronbach's α、McDonald's ω、校正后项目-总分相关、描述性统计量、偏度、峰度以及地板或天花板效应23。
- 将 0.70 至 0.79 的信度值解释为可接受，0.80 至 0.89 为良好，0.90 或更高为高内部一致性。将高于 0.95 的值视为可能存在项目冗余。
- 标记校正后项目-总分相关低于 0.30 的项目。仅当项目表现不佳与概念不匹配、措辞不清或预先指定的专家评审关注点一致时，才删除或修订该项目。
- 当超过 15% 的受访者获得最低或最高可能量表分数时，标记地板或天花板效应。
- 将信度与项目诊断输出导出为 Table_reliability_item_diagnostics.xlsx。
注意：除非预先指定了删除规则，否则在主数据收集后请勿删除项目。
15. 描述性与相关性分析
- 计算人口统计学变量、专业背景变量及构念得分变量的描述性统计量。
- 分类变量以频数和百分比报告。连续或有序的专业背景变量，若分布大致对称，以均值和标准差报告；若分布明显偏斜，则以中位数和四分位距报告。
- 确认每个构念得分均落在预期的1–5范围内，并检查直方图或密度图是否存在严重的分布扭曲。
- 当量表均值近似连续时，计算构念得分间的皮尔逊相关系数；当分布明显偏斜时，计算斯皮尔曼相关系数作为敏感性检验。
- 将0.10至0.29的相关系数解释为弱相关，0.30至0.49为中等相关，0.50及以上为强相关24。将高于0.85的相关系数标记为可能存在构念重叠。
- 将描述性统计量导出为Table_descriptive_statistics.xlsx，相关矩阵导出为Table_correlation_matrix.xlsx。
注意：在回归分析前检查构念重叠。当理论上不同的构念显示出极高的相关性时，应增加因子分析或减少解释性论断。
16. 回归分析
- 拟合预先设定的分层线性回归模型。
- 在模型1中，以自主动机作为因变量。第一步输入年龄组、性别、学术职称、教学年限、过去12个月的专业发展时长以及行政工作量；第二步输入自主性、胜任力和关联性需求满足度；第三步输入受控动机。
- 在模型2中，以专业发展投入度作为因变量。第一步输入年龄组、性别、学术职称、教学年限、过去12个月的专业发展时长以及行政工作量；第二步输入自主动机和受控动机；第三步输入教学自我效能感。
- 仅当伦理批准的分析计划中预先设定时，才将反思性实践作为探索性因变量。
- 在创建交互项之前，对连续预测变量进行均值中心化处理。除非研究问题和分析计划中包含调节作用，否则不要创建调节项。
- 报告非标准化系数、标准误、标准化系数、95%置信区间、p值、调整后的R2以及R2的变化量。
- 检查方差膨胀因子值、残差-拟合图、分位数-分位数图、标准化残差和库克距离。将方差膨胀因子值高于5.00、标准化残差绝对值高于|3.00|或库克距离高于1.00的情况视为需要检查。
- 仅当确认存在数据录入错误、资格错误或重复回答问题时，才删除有影响的个案。
- 将回归输出导出为Table_regression_models.xlsx，诊断图导出为高分辨率PDF文件。
注意： 不得仅因为有影响的个案改变了模型的显著性而将其删除。
17. 敏感性分析与可重复性检验
- 使用模型变量缺失案例的列表删除法，并排除处于临界时间的响应后，重复主要回归模型。
- 将系数方向、标准化系数大小、标准误以及调整后的 R2 与主要模型进行比较。
- 若关键系数方向保持不变且标准化系数差异小于 0.10，则视结果为稳定。
- 若敏感性分析未实质性地改变解释，则保留预先设定的筛选规则。
- 根据清理后的数据集和最终脚本，重新生成描述性表格、信度表格、相关矩阵、回归表格、参与者流程图、工作流程图以及任何构念得分图。
- 根据批准的数据共享计划，归档清理后的匿名数据集、编码手册、筛选日志、问卷、分析脚本、生成输出以及 R 会话信息。
- 确认所有归档文件使用相同的受访者标识符，且不包含任何直接或间接标识符。
注意：在最终脚本重新生成所有输出之前，请勿归档可重复性分析包。 仅在最终脚本重新生成所有输出后，方可继续归档。
结果
受试者流程及代表性数据集的状态
此处报告的代表性结果来自一次完整的方案实施。数据集是通过上述匿名横断面问卷调查程序收集的，而非来自预试验或示例数据集。共有326份提交的问卷记录从在线调查平台导出。在应用预先设定的知情同意、纳入标准、应答质量及缺失数据筛选规则后，保留了313份有效应答用于分析，最终纳入率为96.0%。在量表计分前，共排除13份应答：其中9份因完成时间低于最低有效阈值，2份因未通过注意力检测1，2份因未通过注意力检测2。在9份因应答时间过短而被排除的记录中，有5份在综合应答质量审查中还表现出一致性的作答模式。基于筛选日志生成的受试者流程图如图2所示。保留的应答数据用于量表计分、信度估计、描述性分析、相关分析、分层回归建模、诊断检验以及敏感性分析。
受试者特征
最终的分析数据集包括来自四所大学的教师。大学A提供了101名参与者（32.3%），大学B提供了70名参与者（22.4%），大学C提供了69名参与者（22.0%），大学D提供了73名参与者（23.3%）。共涵盖七个广泛的学科组：社会科学（n = 59，18.8%）、科学、技术、工程与数学（STEM）（n = 57，18.2%）、教育学（n = 50，16.0%）、人文学科（n = 50，16.0%）、商业与管理（n = 49，15.7%）、健康科学（n = 31，9.9%）以及艺术与设计（n = 17，5.4%）。大多数参与者为女性（n = 180，57.5%），其次是男性参与者（n = 126，40.3%）以及不愿报告性别的参与者（n = 7，2.2%）。年龄分布中人数最多的组别为31–40岁（n = 132，42.2%），其次是41–50岁（n = 91，29.1%）、21–30岁（n = 55，17.6%）、51–60岁（n = 31，9.9%）以及60岁以上（n = 4，1.3%）。教学经验方面，最常见的是6–10年（n = 107，34.2%）和11–20年（n = 92，29.4%）。表3列出了完整的参与者特征数据，包括所属机构、学科、性别、年龄组、学术职称、教龄、每周教学时长、专业发展参与情况以及感知的行政工作负担。
量表得分、信度与项目诊断
所有构念得分均根据预先规定的评分规则计算得出。如表4所示，所有量表得分均保持在预期的1–5范围内。各构念的平均得分为：自主性需求满足2.99，能力需求满足2.96，归属需求满足2.96，自主动机2.97，受控动机3.75，教学自我效能2.96，专业发展投入2.72，反思性实践2.87。标准差范围为0.89至1.20。除受控动机的得分范围为1.25至5.00外，其余所有构念的观察得分范围均为1.00至5.00。构念得分分布情况见图3A。
克朗巴赫α系数范围为0.740至0.963，麦克唐纳ω系数范围为0.748至0.965。自主性需求满足的α系数最低，但仍处于可接受范围内。自主性动机和职业发展投入表现出较高的内部一致性。教学自我效能感的内部一致性估计值最高（克朗巴赫α系数 = 0.963；麦克唐纳ω系数 = 0.965），超过了预设的可能需要考虑条目冗余的阈值。校正后的条目-总分相关系数最小值介于0.41至0.72之间，且无任何条目出现超过预设15%阈值的地板效应或天花板效应。在主要数据收集完成后，未删除任何条目，因为研究方案未规定仅依据信度诊断结果自动删除条目。表4列出了有效样本量、得分范围、描述性统计量、克朗巴赫α系数、麦克唐纳ω系数、校正后的条目-总分相关系数最小值以及诊断标记。信度与诊断特征详见图3B。
构建相关性
相关矩阵见表5。自主性、胜任力和归属感需求满足均与自主性动机呈正相关，相关系数范围为r = 0.63 至 r = 0.65。受控动机与自主性需求满足（r = -0.17）、胜任力需求满足（r = -0.16）、归属感需求满足（r = -0.14）以及专业发展投入（r = -0.15）均呈微弱负相关。专业发展投入与自主性动机（r = 0.73）、教学自我效能感（r = 0.78）和反思性实践（r = 0.78）呈正相关。观察到的最强相关关系出现在教学自我效能感与专业发展投入之间（r = 0.78），以及专业发展投入与反思性实践之间（r = 0.78）。所有构念间的相关系数均未超过预先设定的构念重叠阈值0.85。
分层回归输出结果
分层回归分析结果见表6A和表6B。在模型1中，自主性动机为因变量。仅包含控制变量的步骤对自主性动机的方差解释量极小（R2 = 0.012；校正后R2 = -0.007）。在加入自主性、胜任力和归属感三种基本心理需求满足变量后，R2上升至0.506。在最终步骤中加入受控动机后，模型拟合度变化极小（最终R2 = 0.507；校正后R2 = 0.490；ΔR2 = 0.001）。在最终模型中，自主性需求满足（B = 0.284，95% CI 0.176 至 0.392，β = 0.249，p < 0.001）、胜任力需求满足（B = 0.311，95% CI 0.197 至 0.425，β = 0.271，p < 0.001）以及归属感需求满足（B = 0.303，95% CI 0.191 至 0.415，β = 0.254，p < 0.001）均与自主性动机呈正相关。在纳入心理需求满足变量后，受控动机不再具有显著性（B = -0.016，95% CI -0.118 至 0.086，β = -0.013，p = 0.756）。最大方差膨胀因子为3.05。
在模型2中，专业发展参与度是因变量。仅包含控制变量的步骤对专业发展参与度的方差解释力有限（R2 = 0.021；调整后 R2 = 0.001）。加入自主动机和受控动机后，R2 提高至0.559。进一步加入教学自我效能感后，R2 进一步上升至0.671，调整后 R2 为0.661，最后一步的 ΔR2 为0.112。在最终模型中，自主动机（B = 0.386，95% CI 0.284 至 0.488，β = 0.345，p < 0.001）和教学自我效能感（B = 0.545，95% CI 0.443 至 0.647，β = 0.518，p < 0.001）均与专业发展参与度呈正相关，其中教学自我效能感的标准化系数更大。在纳入自主动机和教学自我效能感后，受控动机不再具有显著性（B = -0.053，95% CI -0.143 至 0.037，β = -0.039，p = 0.249）。过去12个月内的专业发展培训时长与专业发展参与度呈微弱正相关（B = 0.054，95% CI 0.023 至 0.085，β = 0.111，p = 0.001）。最大方差膨胀因子为2.39。
敏感性分析与诊断检查
敏感性分析结果总结于表6C中。对于模型1，主要分析纳入了313个有效响应，得到R2 = 0.507；完整删除法模型纳入306个响应，得到R2 = 0.501；排除临界时间响应的模型纳入301个响应，得到R2 = 0.504。在所有三个模型版本中，自主性、胜任感和归属感的需求满足均与自主动机呈正向关联。与主要模型相比，标准化系数的最大差异在完整删除法模型中为0.04，在排除临界时间响应模型中为0.03。
对于模型2，主要分析纳入了313个响应，得到R2 = 0.671。采用成列删除法的模型纳入了306个响应，得到R2 = 0.666。排除临界时间响应的模型纳入了301个响应，得到R2 = 0.673。在这些分析中，自主性动机和教学自我效能感始终与专业发展参与度呈正相关。与主要模型相比，成列删除模型的最大标准化系数差异为0.05，排除临界时间响应模型的最大标准化系数差异为0.04。由于关键系数的方向未发生变化，且标准化系数与主要模型的差异均小于0.10，结果满足预先设定的稳定性标准。
诊断检查结果由分析脚本生成。在两个最终的回归模型中，所有预测变量的方差膨胀因子均未超过5.00的阈值。对标准化残差和库克距离进行了审查。模型1中最大的标准化残差绝对值为2.74，模型2中为2.81；最大的库克距离分别为0.06和0.07。未因个案对模型显著性的影响而单独剔除任何样本。通过诊断图评估线性关系、方差齐性、残差正态性以及有影响的观测值。综合输出结果展示了本方案生成的结果序列：参与者流程记录、参与者特征报告、量表得分生成、信度与项目诊断、构念相关性分析、分层回归建模、敏感性分析以及可重复性检验。
图1：匿名横断面调查方案的工作流程。 该工作流程展示了从伦理审批、机构许可、问卷准备、预试验、受试者招募、电子知情同意、数据导出、匿名化处理、应答质量筛选、量表评分、统计分析、敏感性分析到可重复性存档的全过程。请点击此处查看此图的高清版本。
图2：经过应答质量筛选后的参与者流程。 该示意图展示了导出的问卷记录、被排除的应答、主要排除原因，以及最终保留用于量表评分和统计分析的有效应答。 请点击此处查看此图的放大版本。
图3：构念得分与信度诊断分析图谱。 （A）构念得分分布图，显示八项研究构念的平均得分及标准差。（B）信度与诊断分析图谱，展示Cronbach’s alpha、McDonald’s omega值以及预设的诊断标志，包括当内部一致性估计值超过0.95时可能存在的条目冗余问题。请点击此处查看该图的高清版本。
表1：构念映射、条目分配、适应状态、许可状态及评分规则。 本表定义了每个构念、条目代码、条目数量、测量依据、许可/使用状态、理论作用以及评分规则。请点击此处下载该文件。
表2：应答质量筛选、评分、分析及可重复性判定规则。（A）知情同意、纳入标准及应答质量筛选规则。（B）缺失数据处理、量表评分及数据集构建规则。（C）信度、描述性统计及相关性分析判定规则。（D）回归分析、诊断分析、敏感性分析及可重复性判定规则。请点击此处下载该文件。
表3：最终分析样本的参与者特征。 本表报告了所属机构、学科组别、性别、年龄组、学术职级、教学年限、每周教学时数、专业发展参与情况以及行政工作负担感知情况。请点击此处下载该文件。
表4：构念得分的描述性统计、信度估计及项目诊断标志。本表报告了每个构念的有效样本量、均值、标准差、得分范围、Cronbach’s α、McDonald’s ω、校正后的最小项总相关系数以及诊断标志。请点击此处下载该文件。
表5：各构念得分间的相关矩阵。 本表展示了心理需求满足、动机、教学自我效能感、专业发展参与度以及反思性实践等构念之间的皮尔逊相关系数。请点击此处下载该文件。
表6：分层回归结果与敏感性分析。（A）预测自主动机的分层回归。（B）预测职业发展参与度的分层回归。（C）敏感性分析，比较主要模型、列表删除模型以及排除边缘时间响应的模型。请点击此处下载该文件。
补充文件 1：问卷、编码手册、评分规则和分析脚本结构。 该文件包含所使用的问卷、变量编码手册、排除和评分规则、锁定的筛选参数、调查平台核对清单、R 分析脚本、可重复性文件以及最终的质量控制检查。请点击此处下载该文件。
讨论
代表性结果表明，该方案可用于考察高校教师专业发展，而不仅限于出勤情况、培训时长或完成记录。自主性、胜任力和归属感的需求满足均与自主性动机呈正相关，且在模型中纳入背景变量后，这些关联依然保持显著。该发现与自我决定理论的假设一致，即当个体体验到选择感、能力感和社会联结时，其自我认同的动机更易得到支持25。对专业发展研究而言，这一点尤为重要，因为参与行为本身往往是一个不完整的指标。一名教师可能参加了强制性工作坊，但并未感到其具有实际价值；而另一名教师虽参与频率较低，却能将活动内容与教学决策紧密联系。因此，该方案有助于识别出使专业发展更可能被体验为有意义的专业学习的动机条件。这一方法也符合当前对更清晰地测量专业发展活动与教师成效之间作用机制的需求25。
受控动机的结果需要谨慎解释。在所测量的构念中，受控动机的平均得分最高，但在考虑了需求满足、自主动机和教学自我效能之后，其与主要结果变量的关联较弱或无显著性。这并不意味着教师仅仅是缺乏动机或被动服从。大学教师专业发展通常发生在职称晋升体系、教学质量评估、机构审计、工作量期望以及文档要求的背景下。因此，基于压力的参与可能与真正专业目标并存。结果表明，制度要求可能促使教师参与专业发展，但并不能完全解释教师是否真正投入其中或将所学应用于实践。这一解释符合如下观点：教师专业发展由情境、身份认同、协作以及实践变革所塑造，而不仅仅取决于是否出席27。
职业发展参与度与自主动机和教学自我效能感的关系最为密切。这两个变量反映了该过程的不同方面。自主动机体现教师参与并持续学习的原因；教学自我效能感则体现教师是否相信自己能够在课堂、在线、实验室、工作室、临床或指导性教学中应用所学内容。在最终的参与模型中，教学自我效能感具有更大的标准化系数，表明当职业发展期望超越参与本身而进入实际应用时，教师感知到的教学能力可能尤为重要。这一发现与描述职业发展为个体、工作场所和学习活动系统共同塑造过程的教师学习模型相一致28。同时也与 Guskey 的观点相符，即当教师能够将新的教学实践与改进成效的证据联系起来时，其专业学习将更加持久29。
测量结果大多可以接受，但也说明了为何该方案包含条目诊断步骤。教学自我效能感的内部一致性非常高，这支持了其可靠性，但也可能表明条目之间存在重叠。该方案采取了保守处理方式，将高于0.95的值视为冗余标志，而不是在主分析后直接删除条目。这一点很重要，因为教学自我效能感是一个多维度的构念，涉及教学策略、学生参与以及课堂管理或互动的条目可能密切相关，但并不一定可以相互替代30。未来的研究应检验单一的12项总分是否足够，还是子维度得分能提供更清晰的解释。专业发展参与度与反思性实践之间的正向关联也符合研究设计。参与度反映了教师的主动参与和持续学习的努力，而反思性实践则反映了教师如何回顾、调整、记录或讨论其所学内容。在教学工作中，这些过程常常相互重叠，因为专业知识是通过行动、反思和调整逐步发展的31。
正确使用该方案时，有几个操作要点至关重要。在分析开始之前，应完成伦理审批、机构许可、量表来源记录、权限核查、锁定项目编码、基于预试验的完成时间阈值设定、匿名平台设置、原始数据保存以及预先规定的排除规则。最常见的错误是操作层面的问题：例如在预试验后更改项目编码、将跳过的项目导出为零值而非缺失值、保留间接标识信息，或在看到回归结果后删除个案。本方案通过锁定编码本、筛查日志、受试者流程图、基于脚本的计分方法、诊断标记以及可重复性存档来降低这些风险。该方案可适用于其他高校、语言环境及职业发展系统，但知情同意逻辑、纳入标准、作答质量规则、缺失数据处理规则和分析顺序应保持可追溯性。当问卷被翻译或跨文化使用时，在进行组间严格比较之前，应增加认知访谈核查和额外的测量结构检验。
该方案也存在明确的局限性。横断面设计无法确定心理需求满足是否导致自主动机，教学自我效能感是否提升参与度，或反思性实践是否随时间推移紧随参与度而发生。数据为自我报告，尽管采取了匿名处理、中性措辞、注意力检查、完成时间筛选、不变应答审查及敏感性分析，仍可能存在共同方法偏差、社会期许效应及共享的应答倾向。32代表性数据集同样来自特定的高校教师样本，在职业发展更为集中化、更具自愿性、学科特异性更强或与晋升紧密关联的情境中，结果可能有所不同。未来的研究可通过重复测量、访谈、课堂观察、同行观察记录、修订的教学大纲、课程重构笔记或反思性档案等方式扩展本方案。该方案亦可调整应用于中小学教师专业发展、企业学习项目、临床教学发展以及跨国高等教育研究，前提是需谨慎调整本地术语、资格规则、机构许可及条目表述。在上述范围内使用时，该方案为研究动机、效能感、参与度和反思性等专业学习相互关联的组成部分提供了可重复的研究方法。33.
披露
作者声明，他们不存在与本工作相关的任何竞争性经济或非经济利益。
致谢
作者感谢参与本研究的大学教师所付出的时间以及他们分享专业发展经历的意愿。本研究未获得任何特定资助。
材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| Adobe Acrobat Pro | Adobe Inc., San Jose, CA, USA | Adobe Acrobat Pro 2024 | 用于审阅最终的问卷 PDF、参与者信息表、知情同意书、导出的图表以及提交的补充文件。 |
| 分析脚本 | 由研究团队准备 | analysis_script.R | 执行数据导入、匿名性检查、应答质量筛选、缺失值计算、量表计分、描述性统计、信度分析、相关分析、回归模型、诊断检验、敏感性分析、表格导出、图表导出以及会话信息导出。 |
| 清理后的教师专业发展调查 CSV 文件 | 由 analysis_script.R 生成 | cleaned_teacher_PD_survey.csv | 包含去标识化的保留和排除记录，以及纳入状态、排除原因、筛选变量和清理后的背景变量。 |
| 代码本 | 由研究团队准备 | codebook.xlsx | 定义变量名称、题目编码、应答编码、缺失值编码、量表得分公式、纳入状态、排除原因、表格变量及输出文件名称。 |
| 台式计算机 | Windows 11 Pro | 不适用；机构研究用计算机：16 GB 内存并启用全盘加密。 | 用于问卷编程、数据导出、脚本运行、表格生成、图表导出以及安全文件归档。 |
| 伦理审批文件 | 机构人类研究伦理委员会 | ethics_approval.pdf | 记录招募前的伦理审批信息，包括审批编号、审批日期、批准的研究标题、研究者信息以及批准的招募和数据处理条件。 |
| 机构许可记录 | 参与高校 | institutional_permission_records.pdf | 包含参与高校通过批准的机构渠道进行教师招募的书面许可记录。 |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation, Redmond, WA, USA | Microsoft Excel 365 | 用于检查导出的数据集、准备代码本、审阅筛选日志以及核对导出的表格文件。分析数据集在基于脚本清理后未进行手动编辑。 |
| 参与者信息表与知情同意书 | 由研究团队准备并经伦理委员会批准 | participant_information_and_consent. | 提供研究目的、纳入标准、自愿参与声明、匿名性声明、风险与益处、数据保存信息、研究者联系方式、伦理信息以及电子知情同意文本。 |
| 问卷文件 | 由研究团队准备 | questionnaire.pdf | 包含锁定的问卷内容、题目顺序、题目编码、应答选项、资格筛查题项、背景题项、构念测量题项以及注意力检查题项。 |
| R 包清单 | 从 R 环境中生成 | package_manifest.txt | 列出用于数据导入、清理、计分、信度估计、回归诊断、可视化、输出生成和可重复性验证的 R 包及其版本。 |
| R 统计软件 | R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria | R 4.3.2 | 用于数据清理、量表计分、统计分析、诊断检验、图表生成、表格导出以及可重复性验证。 |
| 可重复性数据包 | 由研究团队准备 | reproducibility_package.zip | 包含 questionnaire.pdf、codebook.xlsx、cleaned_teacher_PD_survey.csv、scored_teacher_PD_survey.csv、screening_log.xlsx、analysis_script.R、sessionInfo.txt、package_manifest.txt、表格输出、图表输出以及诊断图。 |
| RStudio 桌面集成开发环境 | Posit Software, PBC, Boston, MA, USA | RStudio Desktop 2023.12.1 | 用于运行、记录和审阅 analysis_script.R。 |
| 计分后的教师专业发展调查 CSV 文件 | 由 analysis_script.R 生成 | scored_teacher_PD_survey.csv | 包含纳入的应答记录及计算得到的量表得分，包括 AUT_MEAN、COM_MEAN、REL_MEAN、AM_MEAN、CM_MEAN、TSE_MEAN、PDE_MEAN 和 RP_MEAN。 |
| 筛选日志 | 由 analysis_script.R 生成并由研究团队审阅 | screening_log.xlsx | 记录知情同意情况、资格状态、完成时间筛选结果、注意力检查结果、缺失情况、一致应答标记、排除原因、重新编码决策以及最终纳入状态。 |
| 安全的机构存储 | 参与高校信息技术服务部门 | 加密的机构研究驱动器 | 用于存储原始数据、清理后数据、计分后数据、代码本、筛选日志、问卷、分析脚本、伦理文件、许可记录、表格输出、图表输出以及可重复性数据包。访问权限仅限于经批准的研究人员。 |
| 会话信息文件 | 由 R 生成 | sessionInfo.txt | 记录 R 版本、操作系统、已加载的包、包版本以及可重复性运行环境。 |
| 表格与图表输出 | 由 analysis_script.R 生成 | outputs_tables_figures 文件夹 | 包含参与者流程图、描述性统计表、信度表、相关矩阵、回归分析表、敏感性分析表、构念得分图表以及诊断图。 |
| 问卷星（Wenjuanxing）在线调查平台 | 长沙冉星信息技术有限公司，中国长沙 | 问卷星网络调查项目 | 用于电子知情同意、匿名问卷发放、资格条件分支跳转、注意力检查题项、完成时间记录、每浏览器限答一次设置以及问卷记录导出。 |
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