Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Протокол опроса на основе теории самодетерминации для анализа мотивации профессионального развития, преподавательской самоэффективности и вовлеченности преподавателей университетов

81 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/72602

⸱

8 сентября 2026 г.

 ,  , 
1Department of Educational Foundations and Humanities, Faculty of Education, Universiti Malaya

В этой статье

Краткое содержание

В данном протоколе описывается процедура проведения анонимного одномоментного анкетирования для оценки мотивации к профессиональному развитию, педагогической самоэффективности, вовлеченности и рефлексивной практики преподавателей университетов.

Аннотация

Преподаватели университетов проходят профессиональное развитие в различных институциональных, дисциплинарных и мотивационных условиях. Одних лишь записей об участии недостаточно, чтобы определить, трансформируется ли профессиональное развитие в значимое профессиональное обучение. В данной статье представлен воспроизводимый протокол анонимного одномоментного опроса для оценки удовлетворения психологических потребностей, автономной и контролируемой мотивации, педагогической самоэффективности, вовлеченности в профессиональное развитие и рефлексивной практики с позиции теории самодетерминации. Протокол определяет критерии отбора участников, стратифицированную стихийную выборку, разработку опросника, экспертную оценку, пилотное тестирование, онлайн-администрирование, анонимизацию, проверку качества ответов, подсчет баллов по шкалам, оценку надежности, корреляционный анализ, иерархическую регрессию и анализ чувствительности. Также уточняются вопросы адаптации шкал, проверки разрешений, подсчета баллов по конструктам и интерпретации высоконадежных шкал как потенциальных индикаторов избыточности пунктов. Репрезентативные результаты были получены в ходе одной полной реализации протокола, при которой было экспортировано 326 записей, и после предварительно определенного скрининга было сохранено 313 валидных ответов. Результаты показали, что удовлетворение потребностей в автономии, компетентности и связанности положительно коррелирует с автономной мотивацией, а автономная мотивация и педагогическая самоэффективность связаны с вовлеченностью в профессиональное развитие. Данный протокол подходит для стандартизированных многоинституциональных исследований на основе опросов, направленных на изучение мотивационных коррелятов и профессиональных убеждений, влияющих на вовлеченность в профессиональное развитие. Он менее подходит для установления причинно-следственных связей, оценки лонгитюдных изменений, анализа прямых поведенческих результатов или оценки программ на уровне учреждения, если только не будут добавлены повторные измерения, наблюдения, качественные исследования или административные данные.

Введение

Профессиональное развитие учителей широко используется для повышения качества преподавания, совершенствования методики обучения и профессионального роста, однако результаты этого процесса трудно интерпретировать, если оценка ограничивается данными о посещаемости, ознакомлении с материалами или количестве пройденных часов обучения1,2. Исследования в области профессионального развития требуют четкой концептуализации механизмов, связывающих учебную деятельность с изменениями в работе учителя, поскольку сам факт участия не обязательно свидетельствует о вовлеченности, осознании полезности или последующей рефлексии1. В университетской среде преподаватели работают в разных дисциплинах, имеют различные типы назначений, условия рабочей нагрузки и институциональные ожидания. Таким образом, протокол опроса, измеряющий психологические установки и профессиональные убеждения, может дополнить мониторинг на основе деятельности, позволяя изучить, как преподаватели воспринимают профессиональное развитие и применяют его на практике. Альтернативные подходы служат разным целям оценки. Оценка на основе посещаемости эффективна для документирования охвата, соблюдения требований и степени участия в программе, но дает ограниченную информацию о мотивации, воспринимаемых возможностях или качестве вовлеченности. Качественные интервью, фокус-группы и рефлексивные нарративы предоставляют более подробные сведения об опыте профессионального обучения, однако они менее пригодны для стандартизированного измерения в нескольких институтах или на больших выборках. Лонгитюдные исследования предпочтительны для оценки изменений во времени, временной последовательности или отложенных результатов преподавания. Системы оценки на уровне организации полезны для мониторинга реализации программ, распределения ресурсов и организационной подотчетности. Настоящий протокол наиболее целесообразен, когда целью является проведение анонимного кросс-секционного многоцентрового опроса с использованием воспроизводимых процедур подсчета баллов, очистки и анализа данных.

В данном протоколе профессиональное развитие рассматривается как процесс непрерывного обучения, а не как разовое институциональное мероприятие. Опфер и Педдер концептуализировали профессиональное обучение преподавателей как сложный процесс, формирующийся за счет взаимодействия индивидуальных систем, систем рабочего места и систем учебной деятельности3. Этот подход актуален для преподавателей вузов, поскольку одна и та же деятельность может восприниматься по-разному в зависимости от осознанного выбора, уверенности в своих преподавательских навыках, поддержки коллег, нагрузки и дисциплинарной значимости. Таким образом, протокол оценивает удовлетворение психологических потребностей, мотивацию к профессиональному развитию, самоэффективность в преподавании, вовлеченность в профессиональное развитие и рефлексивную практику, помимо данных об участии. Мотивационной основой протокола служит теория самодетерминации. Согласно этой теории, автономная мотивация, при которой поведение воспринимается как личностно значимое или поддерживаемое, отличается от контролируемой мотивации, при которой поведение определяется главным образом давлением, обязательствами или внешними требованиями4. Теория также определяет автономию, компетентность и социальную связанность как базовые психологические потребности, которые поддерживают осознанные действия и устойчивую вовлеченность5. В контексте профессионального развития преподавателей вузов автономия относится к воспринимаемому выбору и профессиональному усмотрению при подборе или использовании мероприятий по развитию; компетентность относится к ощущаемому росту преподавательских способностей; а социальная связанность — к коллегиальным связям, профессиональной принадлежности и конструктивному обмену опытом. Эти конструкты позволяют с помощью протокола исследовать причины участия преподавателей и то, как они воспринимают среду профессионального развития.

Показатель педагогической самоэффективности включен в исследование, поскольку одна лишь мотивация не определяет, чувствуют ли учителя себя способными применять содержание программ профессионального развития в преподавательской практике. Педагогическая самоэффективность представляет собой убежденность учителей в своей способности организовывать и выполнять действия, связанные с преподаванием; она связана с характером инструктажа, настойчивостью, энтузиазмом и результатами обучения учащихся6. Модель изменений в преподавании по Гаски дополнительно предполагает, что профессиональное развитие становится значимым, когда учителя могут связать новые методы с доказательствами улучшения результатов7. В данном протоколе педагогическая самоэффективность рассматривается как переменная профессиональных убеждений, которая может помочь объяснить, переносится ли профессиональное развитие в контексты классного, онлайн-, лабораторного, студийного, клинического или надзорного обучения. Вовлеченность в профессиональное развитие определяется как активное участие в мероприятиях по профессиональному развитию, внимание к процессу обучения, стремление связать содержание профессионального развития с преподаванием, продолжение обучения после мероприятия и готовность участвовать в будущем профессиональном обучении. Этот конструкт связан с более широкой литературой по вовлеченности, где энергия, преданность делу и поглощенность описывают устойчивое участие в деятельности, связанной с работой8. Однако вовлеченность в профессиональное развитие не рассматривается как тождественная общей вовлеченности в работу или как количественный показатель участия в программах профессионального развития. Она измеряется как более узкий ответ на профессиональное обучение, который фиксирует, как учителя участвуют в опыте профессионального развития, осваивают его и продолжают его использовать. Рефлексивная практика включена в качестве краткого индикатора анализа после мероприятия, оценки полезности для преподавания, пересмотра стратегий обучения, а также документирования или обсуждения результатов обучения9.

Протокол опроса также требует предварительного определения процедур контроля качества ответов и измерения. Анонимные онлайн-анкеты могут давать ответы за слишком короткое время, содержать пропуски, ошибки в контрольных вопросах на внимательность и инвариантные паттерны ответов. Скрининг невнимательных ответов более обоснован при сочетании нескольких индикаторов, чем при использовании одного правила исключения10. Таким образом, протокол определяет пороговые значения времени заполнения, контрольные вопросы на внимательность с заданным ответом, правила обработки пропусков, скрининг инвариантных ответов и прослеживаемое кодирование исключений перед подсчетом баллов по шкалам. Внутренняя согласованность оценивается с помощью альфа Кронбаха и омеги Макдональда, так как использование только альфа может привести к ошибочным выводам при некоторых условиях измерения11. Очень высокие значения надежности интерпретируются с осторожностью, поскольку они могут указывать на избыточность пунктов, а не на более высокую точность измерения. В рамках основного анализа каждый конструкт рассматривается как наблюдаемый балл по шкале для расчета дескриптивной статистики, оценки надежности, корреляционного анализа, иерархической регрессии и анализа чувствительности. При использовании данного протокола для разработки шкал, кросс-культурного сравнения или высокозначимых измерений следует добавить эксплораторный или подтверждающий факторный анализ перед интерпретацией структурных связей, особенно если корреляции между конструктами высоки или используются переведенные пункты. Поперечный дизайн позволяет оценить связи между удовлетворением психологических потребностей, мотивацией, самоэффективностью в преподавании, вовлеченностью в профессиональное развитие и рефлексивной практикой, но он не может установить временную последовательность, причинно-следственные связи или поведенческие изменения. Поскольку все основные переменные основаны на самоотчетах одних и тех же респондентов, сохраняется вероятность влияния социальной желательности и систематической ошибки общего метода, несмотря на анонимность, нейтральные формулировки, скрининг качества ответов и анализ чувствительности12. Следовательно, данный протокол менее подходит для установления причинно-следственных связей, оценки лонгитюдных изменений, прямой оценки преподавательского поведения или оценки программ на уровне организации, если не добавлены повторные измерения, качественные исследования, наблюдение в классе, анализ продуктов преподавательской деятельности или административные данные о программе. В рамках своей области применения протокол предоставляет стандартизированный метод изучения конструктов мотивации и профессиональных убеждений, связанных с вовлеченностью преподавателей университетов в профессиональное развитие и рефлексивное профессиональное обучение13.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Протокол исследования был рассмотрен и одобрен Комитетом по этике исследований Universiti Malaya (немедицинский профиль) 7 августа 2025 года (регистрационный номер UM.TNC(P&(#38;I)/UMREC_4864). В случаях, когда это требовалось, перед началом набора участников было получено разрешение от местных административных органов каждого участвующего университета. Электронное информированное согласие было получено до проведения скрининга на соответствие критериям включения и заполнения опросника. Имена, идентификационные номера сотрудников, номера телефонов, институциональные адреса электронной почты, IP-адреса, данные геолокации, идентификаторы устройств, точные названия отделений или текстовые идентификаторы не собирались. Присланным ответам были присвоены анонимные коды респондентов, и они были сохранены в зашифрованном институциональном хранилище в соответствии с утвержденной процедурой хранения данных.

Данный протокол стандартизирует процедуру проведения анонимного одномоментного анкетирования для оценки мотивации преподавателей университетов к профессиональному развитию, удовлетворения базовых психологических потребностей, педагогической самоэффективности, вовлеченности в профессиональное развитие и рефлексивной практики. В протоколе используется теория самодетерминации для разграничения автономной мотивации и контролируемой мотивации при участии в профессиональном развитии14.

1. Дизайн и схема исследования

  1. Определите характер исследования как анонимный одномоментный опрос преподавателей университетов и следуйте рабочему процессу, показанному на Рисунке 1, начиная с получения этического одобрения и заканчивая проверкой воспроизводимости.
  2. Измерьте удовлетворенность базовыми психологическими потребностями, мотивацию к профессиональному развитию, самоэффективность в преподавании, вовлеченность в профессиональное развитие и рефлексивную практику.
  3. Рассматривайте удовлетворение потребностей в автономии, компетентности и связанности как мотивационные антецеденты; автономную и контролируемую мотивацию — как переменные мотивационного регулирования; самоэффективность в преподавании — как переменную профессиональных убеждений; а вовлеченность в профессиональное развитие и рефлексивную практику — как переменные отклика в процессе профессионального обучения15.
  4. Анализируйте конструкты как наблюдаемые баллы по шкалам для получения описательной статистики, оценки надежности, корреляционного анализа, иерархического регрессионного анализа и анализа чувствительности.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Проведите эксплораторный или подтверждающий факторный анализ перед интерпретацией латентной структуры, эквивалентности кросс-культурных измерений или дискриминантной валидности в исследованиях, использующих переведенные пункты, недавно адаптированные пункты или высококоррелированные конструкты.

2. Критерии отбора участников и план выборки

  1. Привлечь преподавателей университетов как минимум из четырех вузов с различными институциональными профилями.
  2. Включить участников в возрасте 21 года и старше, которые работают в высшем учебном заведении, занимаются преподаванием или руководством, способны заполнить опросник на языке исследования и готовы предоставить электронное информированное согласие.
  3. В качестве подходящих преподавательских ролей считать: преподавание на уровне бакалавриата, преподавание в магистратуре и аспирантуре, руководство, реализацию учебных программ, клиническое обучение, обучение в студиях, лабораторные занятия, онлайн-преподавание и академическое наставничество.
  4. Исключить административный персонал без преподавательских обязанностей, преподавателей на пенсии, которые больше не занимаются преподаванием, приглашенных ученых без преподавательских функций, внешних тренеров, не состоящих в штате университета, а также лиц, не предоставивших информированного согласия.
  5. Использовать стратифицированную стихийную выборку по широким дисциплинарным группам и академическим званиям. Кодировать дисциплинарные группы как: «Образование», «Гуманитарные науки», «Социальные науки», «Бизнес и менеджмент», «Естественные науки, технологии, инженерия и математика», «Науки о здоровье», «Искусство и дизайн» или «Другое».
  6. Установить минимальный целевой показатель в 300 валидных ответов для регрессионных моделей с множественными фоновыми и психологическими предикторами16. Собрать 330–360 присланных ответов, чтобы учесть исключения в процессе скрининга.
  7. Проводить набор в обычный преподавательский период, избегая экзаменационных недель и основных периодов институциональной аттестации; использовать 4-недельное окно набора и один раз продлить набор на 7 календарных дней, если количество валидных ответов окажется менее 300.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Применять идентичные критерии отбора, категории дисциплин, формулировки для набора и правила исключения во всех университетах. Сделать паузу после окончательного утверждения этического одобрения, институциональных разрешений, каналов набора, структуры выборки и материалов для набора.

3. Структура опросника и карта конструктов

  1. Разделите опросник на семь разделов: информированное согласие, демографические и профессиональные данные, удовлетворение базовых психологических потребностей, мотивация к профессиональному развитию, самоэффективность в преподавании, вовлеченность в профессиональное развитие и рефлексивная практика.
  2. Перед программированием опросника определите каждый конструкт, код пункта, источник пункта, номер пункта, шкалу ответов, метод подсчета баллов, ожидаемый диапазон баллов и статус разрешения в Таблице 1.
  3. Для всех основных психометрических пунктов используйте 5-балльную шкалу Ликерта, где 1 означает «полностью не согласен», а 5 — «полностью согласен».
  4. Перед психометрическими пунктами соберите следующие данные: код учреждения, группу дисциплин, пол, возрастную группу, академическое звание, стаж преподавания, еженедельную нагрузку по преподаванию, виды деятельности по профессиональному развитию и количество часов за последние 12 месяцев, а также субъективную оценку административной нагрузки.
  5. Присвойте коды возрастной группе, стажу преподавания, группе дисциплин и субъективной административной нагрузке, используя кодовую книгу в Дополнительном файле 1. Вместо точных названий кафедр используйте общие категории дисциплин.
  6. Полный текст опросника, названия переменных, коды пунктов, кодирование ответов, синтаксис подсчета баллов, кодирование исключений и структуру скрипта приведены в Дополнительном файле 1.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Зафиксируйте коды пунктов перед программированием онлайн-опросника. Не изменяйте коды пунктов после пилотного тестирования, если опросник, кодовая книга и скрипт анализа не обновляются одновременно.

4. Измерение конструкта и распределение пунктов

  1. Оцените удовлетворение потребностей в автономии, компетентности и связанности с помощью четырех пунктов для каждого параметра.
  2. Оцените автономную мотивацию с помощью шести пунктов, а контролируемую мотивацию — с помощью четырех пунктов, отражающих внутренние побуждения и внешнее давление в контексте профессионального развития преподавателей17.
  3. Оцените самоэффективность преподавания с помощью 12 адаптированных для университетской среды пунктов, охватывающих стратегии обучения, вовлеченность студентов, а также управление классом или взаимодействие18.
  4. Оцените вовлеченность в профессиональное развитие с помощью шести пунктов, охватывающих активное участие, устойчивые усилия в обучении, внимание, применение знаний, непрерывное обучение и готовность участвовать в будущем профессиональном развитии19.
  5. Оцените рефлексивную практику с помощью четырех пунктов, охватывающих рефлексию после деятельности, оценку полезности, пересмотр стратегий преподавания, а также документирование или обсуждение результатов обучения20.
  6. Включите два пункта для проверки внимания с заданными ответами: один, требующий ответа «Согласен» после пунктов о мотивации, и один, требующий ответа «Не согласен» после пунктов о самоэффективности преподавания.
  7. Ограничьте итоговый опросник объемом от 38 до 44 основных пунктов, не считая информированного согласия и фоновых вопросов.
  8. Классифицируйте все психометрические пункты в Таблице 1 как адаптированные, вновь разработанные или соответствующие области исследования, и укажите источник, статус адаптации и статус разрешения на использование.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не воспроизводите пункты ограниченных по доступу шкал дословно, если не было получено письменное разрешение или если источник прямо не разрешает такое использование.

5. Экспертная оценка и доработка пунктов

  1. Пригласите от трех до пяти экспертов-рецензентов, специализирующихся в теории мотивации, высшем образовании или профессиональном развитии учителей, а также в количественных опросах. Если используется перевод, включите одного двуязычного рецензента.
  2. Предоставьте рецензентам цель исследования, определения конструктов, список пунктов, шкалу ответов, описание целевой популяции, план подсчета баллов и таблицу статусов разрешений.
  3. Попросите рецензентов оценить релевантность конструктов, ясность формулировок, культурную приемлемость, нагрузку на респондента и риск социального одобрения, используя 4-балльную шкалу релевантности.
  4. Оставьте пункты, получившие оценку 3 или 4 от как минимум 80% рецензентов. Пересмотрите или удалите пункты с низкой релевантностью, двусмысленными формулировками, культурным несоответствием, риском социального одобрения, дублированием или двойными вопросами.
  5. Оставьте не менее четырех пунктов для каждого основного конструкта и составьте журнал принятия решений по пунктам, включающий код пункта, замечания рецензента, решение о пересмотре, окончательную формулировку, статус источника и статус разрешения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Сделайте паузу после экспертной оценки. Продолжите работу только после того, как пересмотренный опросник, журнал принятия решений по пунктам, кодовая книга и синтаксис подсчета баллов будут использовать идентичные коды пунктов.

6. Перевод и проверка языка

  1. Используйте язык оригинального исследования, если все участвующие преподаватели могут заполнить анкету на этом языке.
  2. Применяйте прямой и обратный перевод, если пункты анкеты, изначально составленные на английском языке, вводятся на другом языке.
  3. Поручите двум переводчикам-билингвам независимо перевести анкету, согласуйте варианты перевода, а затем попросите третьего переводчика-билингва выполнить обратный перевод согласованной версии на английский язык.
  4. Сравните версию обратного перевода с исходной версией на предмет изменений в значении конструкта, направлении ответа и интенсивности формулировок21. При выявлении изменений в смысле отредактируйте соответствующие пункты.
  5. Проведите когнитивную проверку с пятью университетскими преподавателями и попросите их выявить запутанные, двусмысленные, чувствительные, повторяющиеся или культурно неприемлемые пункты.
  6. Утвердите и зафиксируйте окончательную версию анкеты после разрешения всех вопросов, возникших при переводе и когнитивной проверке.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте одну утвержденную версию анкеты для всех участников основного исследования, если только каждая языковая версия не прошла аналогичную процедуру проверки.

7. Пилотное тестирование

  1. Привлеките 20–30 преподавателей университетов из целевой популяции для пилотного тестирования и исключите их из основной выборки опроса.
  2. Проведите пилотный опрос с использованием той же платформы для онлайн-опросов, одобренной учреждением, которая планируется для основного исследования.
  3. Автоматически зафиксируйте время прохождения опроса от первой страницы анкеты после предоставления согласия до окончательной отправки, а также соберите комментарии участников относительно формулировок, повторений, длительности опроса, чувствительных вопросов и проблем с отображением.
  4. Вычислите медианное время прохождения пилотного опроса. Определите минимальный порог допустимого времени прохождения как одну треть от медианы пилотного опроса или 180 s, в зависимости от того, что больше, а также определите пограничный временной интервал как порог плюс 60 s.
  5. Пересмотрите анкету, если медианное время прохождения пилотного опроса составляет менее 5 min или более 15 min, если доля пропущенных ответов превышает 10% при наличии комментариев к формулировкам или если более 10% участников пилотного исследования неправильно ответили на любой из вопросов для проверки внимания.
  6. Вычислите предварительную внутреннюю согласованность для каждой шкалы и зафиксируйте анкету, кодовую книгу, синтаксис подсчета баллов, порог времени прохождения и пограничный временной интервал перед началом основного набора участников.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не используйте ответы пилотной группы в основном наборе данных для анализа. Возобновите основной набор участников только после фиксации анкеты, кодовой книги, правил определения времени прохождения и синтаксиса подсчета баллов.

8. Настройка онлайн-опроса

  1. Создайте опросник на утвержденной в учреждении онлайн-платформе для проведения опросов, используя контрольный список конфигурации платформы в Дополнительном файле 1.
  2. Отключите сбор IP-адресов, данных геолокации, идентификаторов устройств, имен и адресов электронной почты.
  3. Разместите информационный листок участника и пункт электронного информированного согласия на первой странице. Настройте автоматическое завершение опроса при выборе варианта «Я не согласен на участие».
  4. Используйте обязательный ответ только для пунктов согласия и проверки соответствия критериям отбора. Разрешите пропускать психометрические пункты для последующей обработки пропущенных данных по заранее определенному алгоритму.
  5. Отображайте один блок конструктов на странице; зафиксируйте пункты согласия, соответствия критериям, демографические данные и проверки внимания; при поддержке платформой применяйте рандомизацию пунктов на уровне блоков только внутри блоков конструктов.
  6. Используйте настройки предотвращения дубликатов, не требующие идентификации личности, и избегайте отслеживания по IP-адресам.
  7. Протестируйте ссылку на опрос на настольных компьютерах, ноутбуках, планшетах и смартфонах. Отправьте и экспортируйте не менее пяти тестовых ответов, затем проверьте ветвление согласия, ветвление соответствия критериям, названия переменных, коды ответов, временные метки, пропущенные значения, время выполнения и кодирование проверок внимания, используя Дополнительный файл 1.
  8. Убедитесь, что пропущенные психометрические пункты экспортируются как пропущенные значения, а не как нули. Удалите тестовые ответы перед началом набора участников.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не начинайте набор участников, если пропущенные психометрические пункты экспортируются как нули или если ветвление согласия, ветвление соответствия критериям или кодирование проверок внимания выполнены некорректно.

9. Процедура набора

  1. Разошлите приглашение к участию через общие институциональные каналы, отделы повышения квалификации преподавателей, академические списки рассылки или группы профессионального развития педагогов.
  2. Используйте нейтральное сообщение о наборе участников, в котором будут указаны цель исследования, критерии отбора, примерное время заполнения, добровольный характер участия, обеспечение анонимности и дата завершения опроса.
  3. Не просите непосредственных руководителей привлекать отдельных сотрудников, не предоставляйте отчеты об участии на уровне отделов и не предлагайте индивидуальные поощрения за заполнение анкеты, если это не было одобрено комитетом по этике.
  4. Отправьте первое приглашение в День 1, первое напоминание — в День 10, а финальное напоминание — в День 21.
  5. Завершите опрос в День 28, за исключением случаев, когда активируется одобренное продление срока на 7 календарных дней из-за наличия менее 300 валидных ответов.
  6. Зафиксируйте даты рассылки приглашений, даты напоминаний, количество полученных ответов, статус продления и окончательную дату закрытия опроса в журнале набора участников.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Сделайте паузу после закрытия опроса. Экспортируйте и заблокируйте исходный набор данных перед применением любых правил очистки.

10. Экспорт и анонимизация данных

  1. Экспортируйте данные опроса в течение 48 ч после его завершения в форматах электронной таблицы и значений, разделенных запятыми (CSV). Сохраните исходный экспорт в виде файла с необработанными данными только для чтения и создайте отдельную рабочую копию для очистки и анализа.
  2. Замените идентификаторы ответов, созданные платформой, анонимными кодами респондентов, например T001, T002 и T003.
  3. Проверьте все переменные на наличие случайных идентификаторов. Удалите текстовый контент, содержащий имена, точные названия кафедр или отделов, институциональные адреса электронной почты или идентифицируемые события.
  4. Замените названия университетов на Университет A, Университет B, Университет C и Университет D, а точные названия дисциплин — общими группами дисциплин.
  5. Храните файл с необработанными данными, рабочий файл, файл с очищенными данными, журнал отбора, кодификатор, анкету и скрипты анализа в зашифрованном институциональном хранилище с ограниченным доступом только для утвержденных членов исследовательской группы.
  6. Записывайте каждое решение по анонимизации и очистке в журнал отбора.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не очищайте, не перекодируйте и не оценивайте данные непосредственно в файле с необработанными данными. Приступайте к очистке данных только после того, как файл с необработанными данными будет сохранен, а рабочий файл перестанет содержать прямые или косвенные идентификаторы.

11. Скрининг качества ответа

  1. Проведите скрининг всех представленных ответов перед подсчетом баллов по шкале, используя правила оценки качества ответов и принятия решений по анализу в Таблица 2.
  2. Исключите ответы без электронного информированного согласия, случаи несоответствия критериям отбора, время выполнения ниже заранее установленного минимального порога валидности, ошибки в любом из пунктов проверки внимания или наличие более 20% пропущенных психометрических показателей.
  3. Проанализируйте ответы с пограничным временем выполнения. Оставьте их только в том случае, если оба проверочных вопроса на внимательность пройдены, объем пропущенных данных находится в допустимом диапазоне и не наблюдается инвариантного паттерна ответов.
  4. Отметьте респондентов, выбравших один и тот же вариант ответа по шкале Лайкерта как минимум для 90% психометрических пунктов, и выявите небрежные ответы, комбинируя данные о времени заполнения, результатах проверок внимания, наличии пропусков и инвариантных паттернах ответов.22.
  5. Проверьте ответы на наличие недопустимых демографических комбинаций. Если психометрические ответы в остальном являются валидными, установите значение «отсутствует» для одного недопустимого демографического показателя; если же несколько демографических показателей указывают на несоответствие критериям отбора, исключите данный ответ.
  6. зафиксируйте одну основную причину исключения для каждого удаленного ответа, создайте переменную статуса включения с кодировкой 1 = включен и 0 = исключен, сформируйте сводную схему потока участников для Рисунок 2и сохраните файл cleaned_teacher_PD_survey.csv.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Примените правила исключения до расчета показателей шкалы. Не исключайте случаи после анализа значимости регрессии, если только правило исключения не было определено заранее.

12. Обработка пропущенных данных и расчет баллов по шкалам

  1. Преобразуйте ответы по шкале Лайкерта в числовые значения от 1 до 5, проверьте направление пунктов и проведите обратное кодирование пунктов с отрицательной формулировкой перед расчетом показателей по шкалам.
  2. Рассчитывайте показатель шкалы только в том случае, если заполнены не менее 75% пунктов этой шкалы. Используйте среднее значение по доступным пунктам, если пропущено не более 25% пунктов внутри шкалы, и присваивайте показателю шкалы значение «пропущено», если пропущено более 25% пунктов.
  3. Рассчитайте показатели шкал следующим образом: удовлетворение потребности в автономии = среднее значение AUT1–AUT4; удовлетворение потребности в компетентности = среднее значение COM1–COM4; удовлетворение потребности в связанности = среднее значение REL1–REL4; автономная мотивация = среднее значение AM1–AM6; контролируемая мотивация = среднее значение CM1–CM4; педагогическая самоэффективность = среднее значение TSE1–TSE12; вовлеченность в профессиональное развитие = среднее значение PDE1–PDE6; рефлексивная практика = среднее значение RP1–RP4.
  4. Создайте файл scored_teacher_PD_survey.csv, содержащий код респондента, фоновые переменные, ответы на пункты, показатели шкал, статус включения в анализ и причину исключения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что после расчета все показатели шкал остаются в диапазоне от 1 до 5.

13. Настройка статистического программного обеспечения и запуск скрипта

  1. Используйте R версии 4.3.2 или более поздней и организуйте папку проекта в соответствии со структурой воспроизводимости, представленной в Дополнительном файле 1.
  2. Запустите последовательность скриптов, указанных в Дополнительном файле 1: 01_import_anonymize.R, 02_screen_score.R, 03_reliability_descriptives.R, 04_regression_sensitivity.R и 05_reproducibility_check.R.
  3. Запускайте все скрипты из папки проекта, не редактируя вручную промежуточные наборы данных или полученные результаты.
  4. Экспортируйте таблицы в виде файлов электронных таблиц, сгенерированные рисунки — в виде PDF-файлов с высоким разрешением, а информацию о сессии R — в файл sessionInfo.txt.
    ​ПРИМЕЧАНИЕ: Не перезаписывайте исходные данные и не редактируйте вручную результаты полученного анализа. Сделайте паузу после того, как скрипт импортирует данные без ошибок и подтвердит наличие всех необходимых переменных.

14. Надежность и диагностика пунктов

  1. Рассчитайте альфу Кронбаха, омегу Макдональда, скорректированные корреляции пункта с итогом, описательную статистику, асимметрию, эксцесс, а также эффекты пола или потолка для каждой многокомпонентной шкалы23.
  2. Интерпретируйте значения надежности от 0,70 до 0,79 как приемлемые, от 0,80 до 0,89 — как хорошие, а 0,90 и выше — как высокую внутреннюю согласованность. Значения выше 0,95 рассматривайте как возможную избыточность пунктов.
  3. Отметьте скорректированные корреляции пункта с итогом ниже 0,30. Удаляйте или пересматривайте пункт только в том случае, если низкий показатель пункта согласуется с концептуальным несоответствием, неясной формулировкой или заранее определенными замечаниями экспертной комиссии.
  4. Отметьте эффекты пола или потолка, если более 15% респондентов получили минимальный или максимальный возможный балл по шкале.
  5. Экспортируйте результаты анализа надежности и диагностики пунктов в файл Table_reliability_item_diagnostics.xlsx.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не удаляйте пункты после основного сбора данных, если только правило удаления не было определено заранее.

15. Описательный и корреляционный анализ

  1. Рассчитайте описательную статистику для демографических переменных, переменных профессионального опыта и показателей конструктов.
  2. Категориальные переменные следует представлять в виде частоты и процента. Непрерывные или порядковые профессиональные переменные следует представлять в виде среднего значения и стандартного отклонения при условии их приблизительно симметричного распределения, а также в виде медианы и межквартильного размаха при наличии выраженной асимметрии.
  3. Убедитесь, что баллы по каждому конструкту находятся в ожидаемом диапазоне от 1 до 5, и проверьте гистограммы или графики плотности на предмет значительных искажений распределения.
  4. Вычислите корреляцию Пирсона между показателями конструктов, если средние значения по шкалам приблизительно непрерывны, и вычислите корреляцию Спирмена в качестве проверки на чувствительность, если распределения характеризуются выраженной асимметрией.
  5. Интерпретируйте корреляции от 0,10 до 0,29 как слабые, от 0,30 до 0,49 — как умеренные, и 0,50 и выше — как сильные.24Отмечайте корреляции выше 0,85 как возможный перехлест конструктов.
  6. Экспортируйте описательную статистику в файл Table_descriptive_statistics.xlsx, а корреляционную матрицу — в файл Table_correlation_matrix.xlsx.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Проверьте перекрытие конструктов перед проведением регрессионного анализа. Проведите факторный анализ или ограничьте интерпретационные выводы, если теоретически разграниченные конструкты демонстрируют очень высокие корреляции.

16. Регрессионный анализ

  1. Постройте заранее определенные модели иерархической линейной регрессии.
  2. В Модели 1 используйте автономную мотивацию в качестве зависимой переменной. На Шаге 1 введите возрастную группу, пол, академическое звание, стаж преподавания, количество часов профессионального развития за последние 12 месяцев и административную нагрузку; на Шаге 2 — удовлетворение потребностей в автономии, компетентности и связанности; на Шаге 3 — контролируемую мотивацию.
  3. В Модели 2 используйте вовлеченность в профессиональное развитие в качестве зависимой переменной. На Шаге 1 введите возрастную группу, пол, академическое звание, стаж преподавания, количество часов профессионального развития за последние 12 месяцев и административную нагрузку; на Шаге 2 — автономную и контролируемую мотивацию; на Шаге 3 — самоэффективность в преподавании.
  4. Используйте рефлексивную практику в качестве исследовательской зависимой переменной только в том случае, если это было заранее определено в утвержденном этическим комитетом плане анализа.
  5. Выполните центрирование по среднему для непрерывных предикторов перед созданием членов взаимодействия. Не создавайте члены модерации, если модерация не включена в исследовательский вопрос и план анализа.
  6. Приведите в отчете неstandартизированные коэффициенты, стандартные ошибки, стандартизированные коэффициенты, 95% доверительные интервалы, значения p, скорректированный R2 и изменение R2.
  7. Проверьте значения коэффициента инфляции дисперсии (VIF), графики остатков в зависимости от подогнанных значений, квантиль-квантиль графики, стандартизированные остатки и расстояние Кука. Значения VIF выше 5.00, стандартизированные остатки выше |3.00| или расстояние Кука выше 1.00 следует рассматривать как требующие проверки.
  8. Удаляйте влиятельные случаи только при подтверждении ошибки ввода данных, ошибки соответствия критериям включения или проблемы дублирования ответов.
  9. Экспортируйте результаты регрессии в файл Table_regression_models.xlsx, а диагностические графики — в PDF-файлы высокого разрешения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не удаляйте влиятельные случаи только из-за того, что они изменяют значимость модели.

17. Анализ чувствительности и проверка воспроизводимости

  1. Повторите основные регрессионные модели, используя посписочное удаление случаев с пропущенными переменными модели, а также после исключения ответов с пограничным временем выполнения.
  2. Сравните направление коэффициентов, величину стандартизированных коэффициентов, стандартную ошибку и скорректированный R2 с показателями первичных моделей.
  3. Считайте результаты стабильными, если направления ключевых коэффициентов остаются неизменными, а стандартизированные коэффициенты различаются менее чем на 0,10.
  4. Сохраните заранее определенное правило отсева, если анализ чувствительности существенно не меняет интерпретацию.
  5. Заново сформируйте описательные таблицы, таблицы надежности, корреляционные матрицы, регрессионные таблицы, схему потока участников, схему рабочего процесса и любые графики показателей конструктов на основе очищенного набора данных и окончательного скрипта.
  6. Архивируйте очищенный анонимизированный набор данных, кодовую книгу, журнал отсева, опросник, скрипты анализа, полученные результаты и информацию о сессии R в соответствии с утвержденным планом обмена данными.
  7. Убедитесь, что во всех архивируемых файлах используется один и тот же идентификатор респондента и отсутствуют прямые или косвенные идентификаторы.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не архивируйте пакет для воспроизводимости до тех пор, пока все результаты не будут заново сформированы с помощью окончательного скрипта. Приступайте к архивированию только после того, как все результаты будут заново сформированы с помощью окончательного скрипта.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Поток участников и статус репрезентативного набора данных

Представленные здесь репрезентативные результаты были получены в ходе одного полного выполнения протокола. Набор данных был собран с помощью описанной выше процедуры анонимного одномоментного анкетирования и не был заимствован из пилотного теста или иллюстративного набора данных. С онлайн-платформы опроса было экспортировано в общей сложности 326 заполненных анкет. После применения заранее определенных правил в отношени...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Представительные результаты показывают, что данный протокол может быть использован для изучения профессионального развития преподавателей университетов за рамками простого учета посещаемости, часов обучения или записей о завершении курсов. Удовлетворение потребностей в автономии, компетентности и связанности с другими была положительно ассоциировано с автономной мотивацией, и эти связи сохранялись после включения в модель фоновых переменных. Этот вывод согласуется с постулатом теории самодетерминации о том, что самоподде...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих финансовых или нефинансовых интересов, связанных с данной работой.

Благодарности

Авторы благодарят преподавателей университета, принявших участие в данном исследовании, за их время и готовность поделиться опытом профессионального развития. Специфическое финансирование данной работы не предусматривалось.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Adobe Acrobat ProAdobe Inc., San Jose, CA, USAAdobe Acrobat Pro 2024Использовался для проверки окончательного PDF-файла анкеты, информационного листка участника, формы согласия, экспортированных рисунков и представленных дополнительных файлов.
Скрипт анализаПодготовлен исследовательской группойanalysis_script.RВыполняет импорт данных, проверку анонимизации, скрининг качества ответов, расчет пропусков, подсчет баллов по шкалам, расчет дескриптивной статистики, анализ надежности, корреляционный анализ, построение регрессионных моделей, диагностические проверки, анализ чувствительности, экспорт таблиц, экспорт рисунков и экспорт информации о сессии.
Очищенный CSV-файл опроса учителей о ПДСгенерирован с помощью analysis_script.Rcleaned_teacher_PD_survey.csvСодержит деидентифицированные записи включенных и исключенных участников со статусом включения, причиной исключения, переменными скрининга и очищенными фоновыми переменными.
КодбукПодготовлен исследовательской группойcodebook.xlsxОпределяет названия переменных, коды пунктов, кодировку ответов, кодировку пропущенных значений, формулы расчета баллов по шкалам, статус включения, причины исключения, переменные таблиц и названия выходных файлов.
Настольный компьютерWindows 11 ProНе применимо; институциональный исследовательский компьютер: 16 GB RAM и включенное полнодисковое шифрование.Использовался для программирования опроса, экспорта данных, выполнения скрипта, генерации таблиц, экспорта рисунков и безопасного архивирования файлов.
Документ об этическом одобренииИнституциональный комитет по этике исследований с участием людейethics_approval.pdfДокументирует этическое одобрение перед началом набора участников, включая номер одобрения, дату одобрения, утвержденное название исследования, информацию об исследователях, а также утвержденные условия набора и обработки данных.
Записи об институциональном разрешенииУчаствующие университетыinstitutional_permission_records.pdfСодержит записи о письменном разрешении от участвующих университетов на набор учителей через утвержденные институциональные каналы.
Microsoft ExcelMicrosoft Corporation, Redmond, WA, USAMicrosoft Excel 365Использовался для проверки экспортированных наборов данных, подготовки кодбука, анализа логов скрининга и проверки экспортированных файлов таблиц. Набор данных для анализа не подвергался ручному редактированию после очистки с помощью скрипта.
Информационный листок участника и форма согласияПодготовлены исследовательской группой и одобрены комитетом по этикеparticipant_information_and_consent.
pdf		Содержит цель исследования, критерии соответствия, заявление о добровольном участии, заявление об анонимности, риски и преимущества, информацию о хранении данных, контактные данные исследователей, этическую информацию и формулировку электронного согласия.
Файл анкетыПодготовлен исследовательской группойquestionnaire.pdfСодержит заблокированную анкету, порядок пунктов, коды пунктов, варианты ответов, пункты для проверки соответствия критериям, фоновые пункты, пункты конструкта и пункты проверки внимания.
Манифест пакетов RСгенерирован в среде Rpackage_manifest.txtПеречисляет пакеты R и их версии, использованные для импорта, очистки, подсчета баллов, оценки надежности, диагностики регрессии, визуализации, генерации результатов и проверки воспроизводимости.
Статистическое ПО RR Foundation for Statistical Computing, Vienna, AustriaR 4.3.2Использовалось для очистки данных, подсчета баллов по шкалам, статистического анализа, диагностической проверки, генерации рисунков, экспорта таблиц и проверки воспроизводимости.
Пакет воспроизводимостиПодготовлен исследовательской группойreproducibility_package.zipСодержит 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, выходные таблицы, выходные рисунки и диагностические графики.
IDE RStudio DesktopPosit Software, PBC, Boston, MA, USARStudio Desktop 2023.12.1Использовалась для запуска, документирования и анализа analysis_script.R.
CSV-файл опроса учителей о ПД с балламиСгенерирован с помощью analysis_script.Rscored_teacher_PD_survey.csvСодержит включенные ответы и рассчитанные баллы по шкалам, включая AUT_MEAN, COM_MEAN, REL_MEAN, AM_MEAN, CM_MEAN, TSE_MEAN, PDE_MEAN и RP_MEAN.
Лог скринингаСгенерирован с помощью analysis_script.R и проверен исследовательской группойscreening_log.xlsxРегистрирует согласие, соответствие критериям, скрининг по времени заполнения, результаты проверки внимания, количество пропусков, флаги инвариантных ответов, причины исключения, решения по перекодировке и окончательный статус включения.
Защищенное институциональное хранилищеСлужба информационных технологий участвующего университетаЗашифрованный институциональный исследовательский дискИспользовалось для хранения необработанных данных, очищенных данных, данных с баллами, кодбука, лога скрининга, анкеты, скрипта анализа, этических документов, записей о разрешениях, выходных таблиц, выходных рисунков и пакета воспроизводимости. Доступ был ограничен утвержденным исследовательским персоналом.
Файл с информацией о сессииСгенерирован в RsessionInfo.txtРегистрирует версию R, операционную систему, подключенные пакеты, версии пакетов и среду воспроизводимости.
Выходные таблицы и рисункиСгенерированы с помощью analysis_script.Rпапка outputs_tables_figuresСодержит результаты потока участников, дескриптивные таблицы, таблицы надежности, корреляционную матрицу, регрессионные таблицы, таблицы анализа чувствительности, графики баллов конструктов и диагностические графики.
Онлайн-платформа для опросов Wenjuanxing / Questionnaire StarChangsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, ChinaПроект веб-опроса WenjuanxingИспользовалась для получения электронного согласия, анонимного проведения анкетирования, ветвления по критериям соответствия, пунктов проверки внимания, записи времени заполнения, настройки «один ответ на один браузер» и экспорта записей анкет.

Ссылки

  1. Desimone LM. Improving impact studies of teachers' professional development: Toward better conceptualizations and measures. Educ Res. 2009;38(3):181-99.
  2. Opfer VD, Pedder D. Conceptualizing teacher professional learning. Rev Educ Res. 2011;81(3):376-407.
  3. Ryan RM, Deci EL. Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. Am Psychol. 2000;55(1):68-78.
  4. Deci EL, Ryan RM. The "what" and "why" of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychol Inq. 2000;11(4):227-68.
  5. Avalos B. Teacher professional development in Teaching and Teacher Education over ten years. Teach Teach Educ. 2011;27(1):10-20.
  6. Tschannen-Moran M, Woolfolk Hoy A. Teacher efficacy: Capturing an elusive construct. Teach Teach Educ. 2001;17(7):783-805.
  7. Guskey TR. Professional development and teacher change. Teach Teach. 2002;8(3):381-91.
  8. Schaufeli WB, Bakker AB, Salanova M. The measurement of work engagement with a short questionnaire: A cross-national study. Educ Psychol Meas. 2006;66(4):701-16.
  9. Schön DA. The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action. Basic Books; New York; 1983.
  10. Meade AW, Craig SB. Identifying careless responses in survey data. Psychol Methods. 2012;17(3):437-55.
  11. Dunn TJ, Baguley T, Brunsden V. From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. Br J Psychol. 2014;105(3):399-412.
  12. Podsakoff PM, et al. Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. J Appl Psychol. 2003;88(5):879-903.
  13. Darling-Hammond L, Hyler ME, Gardner M. Effective Teacher Professional Development. Learning Policy Institute; Palo Alto, CA; 2017.
  14. Ryan RM, Deci EL. Intrinsic and extrinsic motivation from a self-determination theory perspective: Definitions, theory, practices, and future directions. Contemp Educ Psychol. 2020;61:101860.
  15. Chen B, et al. Basic psychological need satisfaction, need frustration, and need strength across four cultures. Motiv Emot. 2015;39(2):216-36.
  16. Green SB. How many subjects does it take to do a regression analysis? Multivariate Behav Res. 1991;26(3):499-510.
  17. Fernet C, Senécal C, Guay F, Marsh H, Dowson M. The Work Tasks Motivation Scale for Teachers. J Career Assess. 2008;16(2):256-79.
  18. Skaalvik EM, Skaalvik S. Teacher self-efficacy and teacher burnout: A study of relations. Teach Teach Educ. 2010;26(4):1059-69.
  19. Klassen RM, Chiu MM. Effects on teachers' self-efficacy and job satisfaction: Teacher gender, years of experience, and job stress. J Educ Psychol. 2010;102(3):741-56.
  20. Kember D, et al. Development of a questionnaire to measure the level of reflective thinking. Assess Eval High Educ. 2000;25(4):381-95.
  21. Brislin RW. Back-translation for cross-cultural research. J Cross Cult Psychol. 1970;1(3):185-216.
  22. DeVellis RF. Scale Development: Theory and Applications. 4th ed. Sage; Thousand Oaks, CA; 2017.
  23. Field A. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. 5th ed. Sage; London; 2018.
  24. Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Lawrence Erlbaum Associates; Hillsdale, NJ; 1988.
  25. Vansteenkiste M, Ryan RM. On psychological growth and vulnerability: Basic psychological need satisfaction and need frustration as a unifying principle. J Psychother Integr. 2013;23(3):263-80.
  26. Slemp GR, Field JG, Cho ASH. A meta-analysis of autonomous and controlled forms of teacher motivation. J Vocat Behav. 2020;121:103459.
  27. Zhang X, Admiraal W, Saab N. Teacher autonomous motivation for continuous professional development: The relationship with perceived workplace conditions. Teach Teach. 2022;28(8):909-24.
  28. Fernandes S, et al. Teacher professional development in higher education: The impact of pedagogical training perceived by teachers. Educ Sci. 2023;13(3):309.
  29. Jacob WJ, Xiong W, Ye H. Professional development programmes at world-class universities. Palgrave Commun. 2015;1:15002.
  30. Zee M, Koomen HMY. Teacher self-efficacy and its effects on classroom processes, student academic adjustment, and teacher well-being: A synthesis of 40 years of research. Rev Educ Res. 2016;86(4):981-1015.
  31. Kreber C, Castleden H, Erfani N, Wright T. Self-regulated learning about university teaching: An exploratory study. Teach High Educ. 2005;10(1):75-97.
  32. van Dijk EE, et al. Phases in novice university teachers' development of self-efficacy across and within teacher tasks: A Rasch analysis. J Furth High Educ. 2024;48(9-10):831-46.
  33. Postareff L, Lindblom-Ylänne S, Nevgi A. The effect of pedagogical training on teaching in higher education. Teach Teach Educ. 2007;23(5):557-71.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Удовлетворение психологических потребностейавтономная мотивацияконтролируемая мотивациявовлеченность в профессиональное развитиерефлексивная практика
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.