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

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 обучения^1,2. 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.

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.

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 отношении согласия, соответствия критериям включения, качества ответов и пропущенных данных для анализа было оставлено 313 ответов, что составило итоговый уровень включения 96,0%. Тринадцать ответов были исключены до подсчета баллов по шкалам: девять из-за того, что время заполнения было ниже минимального допустимого порога, два из-за ошибки в проверке внимания 1 и два из-за ошибки в проверке внимания 2. Среди девяти исключений по причине малой длительности заполнения у пяти также наблюдались инвариантные паттерны ответов в ходе комбинированной проверки качества ответов. Схема потока участников, сформированная на основе журнала скрининга, представлена на Рисунке 2. Сохраненные ответы были использованы для подсчета баллов по шкалам, оценки надежности, дескриптивного анализа, корреляционного анализа, иерархического регрессионного моделирования, диагностической проверки и анализа чувствительности.

Характеристики участников

Итоговый аналитический набор данных включал преподавателей из четырех университетов. Университет A предоставил 101 участника (32,3%), Университет B — 70 участников (22,4%), Университет C — 69 участников (22,0%), а Университет D — 73 участника (23,3%). Были представлены семь основных групп дисциплин: общественные науки (n = 59, 18,8%), наука, технологии, инженерия и математика (n = 57, 18,2%), образование (n = 50, 16,0%), гуманитарные науки (n = 50, 16,0%), бизнес и менеджмент (n = 49, 15,7%), науки о здоровье (n = 31, 9,9%) и искусство и дизайн (n = 17, 5,4%). Большинство участников были женщинами (n = 180, 57,5%), далее следовали мужчины (n = 126, 40,3%) и участники, которые предпочли не указывать пол (n = 7, 2,2%). Самой многочисленной возрастной группой была категория 31–40 лет (n = 132, 42,2%), за ней следовали группы 41–50 лет (n = 91, 29,1%), 21–30 лет (n = 55, 17,6%), 51–60 лет (n = 31, 9,9%) и старше 60 лет (n = 4, 1,3%). Стаж преподавательской деятельности чаще всего составлял 6–10 лет (n = 107, 34,2%) и 11–20 лет (n = 92, 29,4%). В Таблице 3 приведены полные данные о характеристиках участников, включая учреждение, дисциплину, пол, возрастную группу, академическое звание, стаж преподавания, еженедельное количество часов преподавания, участие в программах повышения квалификации и субъективную оценку административной нагрузки.

Шкальные баллы, надежность и диагностика пунктов

Все баллы по конструктам были рассчитаны в соответствии с заранее определенными правилами подсчета. Как показано в Таблица 4все показатели по шкалам остались в пределах ожидаемого диапазона от 1 до 5. Средние значения показателей конструктов составили: 2,99 для удовлетворения потребности в автономии, 2,96 для удовлетворения потребности в компетентности, 2,96 для удовлетворения потребности в связанности, 2,97 для автономной мотивации, 3,75 для контролируемой мотивации, 2,96 для педагогической самоэффективности, 2,72 для вовлеченности в профессиональное развитие и 2,87 для рефлексивной практики. Стандартные отклонения варьировались от 0,89 до 1,20. Наблюдаемые показатели конструктов находились в диапазоне от 1,00 до 5,00 для всех конструктов, за исключением контролируемой мотивации, показатели которой варьировались от 1,25 до 5,00. Профиль показателей конструктов представлен на Рисунок 3A.

Значения альфа Кронбаха варьировались от 0,740 до 0,963, а значения омега Макдональда — от 0,748 до 0,965. Самое низкое значение альфа наблюдалось для показателя удовлетворения потребности в автономии, однако оно оставалось в пределах допустимого диапазона. Автономная мотивация и вовлеченность в профессиональное развитие продемонстрировали высокую внутреннюю согласованность. Наивысшая оценка внутренней согласованности была выявлена для показателя эффективности преподавания (альфа Кронбаха = 0,963; омега Макдональда = 0,965), что превысило заранее установленное значение, при котором следует рассматривать вероятность избыточности пунктов. Минимальные исправленные корреляции пунктов с итогом варьировались от 0,41 до 0,72; эффекты пола или потолка не превысили установленного порога в 15%. После основного этапа сбора данных ни один пункт не был удален, поскольку протокол не предусматривал автоматического удаления пунктов исключительно на основании показателей надежности. Таблица 4 представляет данные о валидных объемах выборок, диапазонах баллов, описательную статистику, значения альфа Кронбаха, значения омега Макдональда, минимальные исправленные корреляции элементов с итоговой суммой и диагностические маркеры. Профиль надежности и диагностики показан на Рисунок 3B.

Построение корреляций

Корреляционная матрица представлена в Таблице 5. Удовлетворение потребностей в автономии, компетентности и связанности было положительно связано с автономной мотивацией, при этом коэффициенты корреляции варьировали от r = 0,63 до r = 0,65. Контролируемая мотивация показала слабые отрицательные корреляции с удовлетворением потребности в автономии (r = -0,17), удовлетворением потребности в компетентности (r = -0,16), удовлетворением потребности в связанности (r = -0,14) и вовлеченностью в профессиональное развитие (r = -0,15). Вовлеченность в профессиональное развитие была положительно связана с автономной мотивацией (r = 0,73), самоэффективностью преподавания (r = 0,78) и рефлексивной практикой (r = 0,78). Наиболее сильные наблюдаемые корреляции отмечены между самоэффективностью преподавания и вовлеченностью в профессиональное развитие (r = 0,78), а также между вовлеченностью в профессиональное развитие и рефлексивной практикой (r = 0,78). Ни одна из межконструкторных корреляций не превысила заранее установленный порог перекрытия конструктов 0,85.

Результаты иерархической регрессии

Результаты иерархического регрессионного анализа представлены в Таблице 6A и Таблице 6B. В Модели 1 зависимой переменной была автономная мотивация. Шаг, включающий только контрольные переменные, объяснил ограниченную дисперсию автономной мотивации (R² = 0.012; скорректированный R² = -0.007). После добавления показателей удовлетворения потребностей в автономии, компетентности и связанности R² увеличился до 0.506. Добавление контролируемой мотивации на заключительном этапе привело к незначительному изменению соответствия модели (R² в итоге = 0.507; скорректированный R² = 0.490; ΔR² = 0.001). В итоговой модели удовлетворение потребности в автономии (B = 0.284, 95% CI 0.176–0.392, β = 0.249, p < 0.001), удовлетворение потребности в компетентности (B = 0.311, 95% CI 0.197–0.425, β = 0.271, p < 0.001) и удовлетворение потребности в связанности (B = 0.303, 95% CI 0.191–0.415, β = 0.254, p < 0.001) положительно коррелировали с автономной мотивацией. Контролируемая мотивация не была значимой после включения переменных удовлетворения психологических потребностей (B = -0.016, 95% CI -0.118–0.086, β = -0.013, p = 0.756). Максимальный фактор инфляции дисперсии составил 3.05.

В Модели 2 зависимой переменной была вовлеченность в профессиональное развитие. Этап с использованием только контрольных переменных объяснил ограниченную дисперсию вовлеченности в профессиональное развитие (R² = 0,021; скорректированный R² = 0,001). Добавление автономной и контролируемой мотивации увеличило R² до 0,559. Добавление самоэффективности в преподавании далее увеличило R² до 0,671, при скорректированном R² 0,661 и ΔR² на последнем этапе 0,112. В итоговой модели автономная мотивация (B = 0,386, 95% CI от 0,284 до 0,488, β = 0,345, p < 0,001) и самоэффективность в преподавании (B = 0,545, 95% CI от 0,443 до 0,647, β = 0,518, p < 0,001) были положительно связаны с вовлеченностью в профессиональное развитие. Самоэффективность в преподавании продемонстрировала более высокий стандартизированный коэффициент. Контролируемая мотивация не была значимой после включения автономной мотивации и самоэффективности в преподавании (B = -0,053, 95% CI от -0,143 до 0,037, β = -0,039, p = 0,249). Количество часов профессионального развития за предыдущие 12 месяцев показало слабую положительную связь с вовлеченностью в профессиональное развитие (B = 0,054, 95% CI от 0,023 до 0,085, β = 0,111, p = 0,001). Максимальный фактор инфляции дисперсии составил 2,39.

Анализ чувствительности и диагностические проверки

Результаты анализа чувствительности обобщены в Таблице 6C. Для Модели 1 основной анализ включал 313 ответов и дал значение R² = 0.507. Модель с посписочным удалением данных включала 306 ответов и дала R² = 0.501. Модель с исключением ответов, полученных в пограничное время, включала 301 ответ и дала R² = 0.504. Во всех трех версиях удовлетворение потребностей в автономии, компетентности и связанности оставалось положительно связанным с автономной мотивацией. Наибольшая разница стандартизированных коэффициентов по сравнению с основной моделью составила 0.04 для модели с посписочным удалением данных и 0.03 для модели с исключением пограничных по времени ответов.

Для модели 2 основной анализ включал 313 ответов и показал R² = 0.671. Модель с посписочным удалением данных включала 306 ответов и показала R² = 0.666. Модель, исключающая ответы с пограничным временем выполнения, включала 301 ответ и показала R² = 0.673. Во всех этих анализах автономная мотивация и самоэффективность в преподавании сохраняли положительную связь с вовлеченностью в профессиональное развитие. Наибольшая разница стандартизированных коэффициентов по сравнению с основной моделью составила 0.05 для модели с посписочным удалением и 0.04 для модели с исключением пограничного времени. Результаты соответствовали заранее определенному критерию стабильности, поскольку направления ключевых коэффициентов не изменились, а стандартизированные коэффициенты отличались от коэффициентов основных моделей менее чем на 0.10.

Диагностические проверки были сформированы с помощью скрипта анализа. В обеих итоговых регрессионных моделях ни один предиктор не превысил порог фактора инфляции дисперсии 5,00. Были проанализированы стандартизированные остатки и расстояние Кука. Наибольший абсолютный стандартизированный остаток составил 2,74 в Модели 1 и 2,81 в Модели 2, а наибольшее расстояние Кука составило 0,06 и 0,07 соответственно. Ни один случай не был удален исключительно по причине его влияния на значимость модели. Диагностические графики использовались для проверки линейности, гомоскедастичности, нормальности остатков и выявления влиятельных наблюдений. В совокупности результаты демонстрируют последовательность этапов, предусмотренную протоколом: документирование потока участников, отчет о характеристиках участников, расчет баллов по шкалам, диагностика надежности и отдельных пунктов, анализ корреляции конструктов, иерархическое регрессионное моделирование, анализ чувствительности и проверка воспроизводимости.

Рисунок 1: Схема протокола анонимного одномоментного опроса. На схеме представлена последовательность действий: от получения этического одобрения и разрешения учреждения, подготовки вопросника, пилотного тестирования, набора участников, получения электронного согласия, экспорта данных, анонимизации, проверки качества ответов, подсчета баллов по шкалам, статистического анализа, анализа чувствительности и архивирования для обеспечения воспроизводимости. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 2: Поток участников после проверки качества ответов. На диаграмме показаны экспортированные записи анкет, исключенные ответы, основные причины исключения и итоговое количество ответов, сохраненных для расчета показателей по шкалам и статистического анализа. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 3: Профили баллов конструктов и диагностика надежности. (A) Профиль баллов конструктов, показывающий средние значения и стандартные отклонения для восьми исследуемых конструктов. (B) Профиль надежности и диагностики, показывающий альфа Кронбаха, омегу Макдональда и заранее определенные диагностические флаги, включая возможную избыточность пунктов, когда оценки внутренней согласованности превышают 0.95. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Таблица 1: Карта конструктов, распределение пунктов, статус адаптации, статус разрешений и правила подсчета баллов.В этой таблице определены каждый конструкт, код пункта, количество пунктов, основа измерения, статус разрешения/использования, теоретическая роль и правило подсчета баллов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 2: Правила скрининга качества ответов, подсчета баллов, анализа и принятия решений о воспроизводимости.(A) Правила скрининга согласия, соответствия критериям включения и качества ответов. (B) Правила обработки пропущенных данных, подсчета баллов по шкалам и формирования набора данных. (C) Правила принятия решений по надежности, дескриптивному анализу и корреляции. (D) Правила регрессионного, диагностического анализа, анализа чувствительности и воспроизводимости. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 3: Характеристики участников итоговой аналитической выборки. В данной таблице указаны учреждение, дисциплинарная группа, пол, возрастная группа, академическое звание, стаж преподавания, еженедельное количество часов преподавания, участие в программах профессионального развития и субъективная оценка административной нагрузки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 4: Описательная статистика, оценки надежности и диагностические флаги пунктов для показателей конструктов.В данной таблице представлены размер валидной выборки, среднее значение, стандартное отклонение, диапазон показателей, альфа Кронбаха, омега Макдональда, минимальная исправленная корреляция пункта с итогом и диагностический флаг для каждого конструкта. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 5: Корреляционная матрица показателей конструктов. В этой таблице представлены корреляции Пирсона между конструктами удовлетворения психологических потребностей, мотивации, самоэффективности в преподавании, вовлеченности в профессиональное развитие и рефлексивной практики. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 6: Результаты иерархического регрессионного анализа и анализ чувствительности. (A) Иерархическая регрессия для прогнозирования автономной мотивации. (B) Иерархическая регрессия для прогнозирования вовлеченности в профессиональное развитие. (C) Анализ чувствительности с целью сравнения основных моделей, моделей с посписочным удалением данных и моделей, исключающих ответы с пограничным временем выполнения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 1: Анкета, кодовая книга, правила подсчета баллов и структура скрипта для анализа. Этот файл включает в себя использованную анкету, кодовую книгу переменных, правила исключения и подсчета баллов, зафиксированные параметры скрининга, контрольный список платформы опроса, скрипт анализа в R, файлы для обеспечения воспроизводимости и финальные проверки контроля качества.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

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 самоподдерживающаяся мотивация подкрепляется, когда индивиды испытывают возможность выбора, чувство способности и социальную связь²⁵. В исследованиях профессионального развития это имеет значение, поскольку само по себе участие часто является неполным показателем. Преподаватель может посетить обязательный семинар, не посчитав его полезным, в то время как другой может участвовать в мероприятиях реже, но тесно связывать эту деятельность с принимаемыми педагогическими решениями. Таким образом, протокол помогает определить мотивационные условия, при которых профессиональное развитие с большей вероятностью будет восприниматься как значимое профессиональное обучение. Такой подход также соответствует потребности в более четком измерении механизмов, связывающих мероприятия по профессиональному развитию с результатами деятельности преподавателей²⁶.

Результаты по контролируемой мотивации требуют тщательной интерпретации. Контролируемая мотивация имела самый высокий средний балл среди измеряемых конструктов, однако она продемонстрировала слабые или статистически незначимые связи с основными результатами после учета удовлетворения потребностей, автономной мотивации и педагогической самоэффективности. Это не означает, что преподаватели были просто немотивированы или покорны. Профессиональное развитие в университетах часто происходит в рамках систем повышения квалификации, проверок качества преподавания, институциональных аудитов, ожиданий по объему нагрузки и требований к документации. Таким образом, участие под давлением может сосуществовать с подлинными профессиональными целями. Результаты позволяют предположить, что институциональные требования могут побудить преподавателей к профессиональному развитию, но они не дают полного объяснения того, вовлекаются ли преподаватели в деятельность и применяют ли ее на практике. Такая интерпретация соответствует взгляду, согласно которому профессиональное развитие учителя формируется контекстом, идентичностью, сотрудничеством и изменениями в практике, а не одним лишь посещением курсов²⁷.

Участие в профессиональном развитии было наиболее тесно связано с автономной мотивацией и педагогической самоэффективностью. Эти две переменные отражают разные аспекты процесса. Автономная мотивация показывает, почему учителя участвуют в обучении и продолжают его; педагогическая самоэффективность отражает их веру в способность применять полученные знания в классе, онлайн, в лаборатории, студии, клинике или при осуществлении супервизорского руководства. В итоговой модели вовлеченности педагогическая самоэффективность имела более высокий стандартизированный коэффициент, что позволяет предположить, что воспринимаемая способность к преподаванию может быть особенно важной, когда ожидается, что профессиональное развитие перейдет от стадии простого участия к практическому применению. Это согласуется с моделями обучения учителей, которые описывают профессиональное развитие как процесс, формируемый индивидуальными системами, системами рабочего места и системами учебной деятельности²⁸. Это также соответствует взглядам Гаски на то, что профессиональное обучение становится более устойчивым, когда учителя могут связать новые методы работы с доказательствами улучшения результатов²⁹.

Результаты измерений в большинстве своем оказались приемлемыми, однако они также демонстрируют, почему протокол включает диагностику отдельных пунктов. Показатель самоэффективности преподавания обладал очень высокой внутренней согласованностью, что подтверждает надежность, но также может указывать на перекрытие пунктов. В протоколе этот вопрос был решен консервативно: значения выше 0,95 рассматривались как признак избыточности, а не как основание для удаления пунктов после основного анализа. Это важно, поскольку самоэффективность преподавания является многомерным конструктом, и пункты, охватывающие стратегии обучения, вовлеченность учащихся, а также управление классом или взаимодействие, могут быть тесно связаны, но не обязательно взаимозаменяемы³⁰. В будущих исследованиях следует проверить, достаточно ли одного общего балла по 12 пунктам или же баллы по поддоменам обеспечат более четкую интерпретацию. Положительная связь между вовлеченностью в профессиональное развитие и рефлексивной практикой также соответствует дизайну исследования. Вовлеченность отражает активное участие и постоянные усилия по обучению, в то время как рефлексивная практика отражает то, как учителя пересматривают, адаптируют, документируют или обсуждают полученные знания. В преподавательской деятельности эти процессы часто пересекаются, поскольку профессиональные знания развиваются через действие, рефлексию и корректировку³¹.

Для правильного использования протокола важны несколько процедурных моментов. До начала анализа должны быть оформлены этическое одобрение, разрешение учреждения, документация по источникам масштабирования, проверка разрешений, зафиксированы коды пунктов, определены пороговые значения времени выполнения на основе пилотного исследования, настроена анонимность платформы, обеспечено сохранение необработанных данных и предварительно установлены правила исключения. Наиболее вероятными являются практические ошибки: изменение кодов пунктов после пилотного тестирования, экспорт пропущенных пунктов как нулевых значений вместо отсутствующих данных, сохранение косвенных идентификаторов или удаление случаев после ознакомления с результатами регрессии. Протокол снижает эти риски за счет использования заблокированной книги кодов, журнала скрининга, схемы потока участников, подсчета баллов на основе скриптов, диагностических флажков и архива воспроизводимости. Протокол может быть адаптирован для других университетов, языков и систем профессионального развития, однако логика согласия, критерии соответствия, правила качества ответов, правила обработки пропущенных данных и последовательность анализа должны оставаться прослеживаемыми. При переводе анкеты или ее использовании в разных культурах перед проведением серьезных межгрупповых сравнений следует добавить когнитивную проверку и дополнительное тестирование структуры измерений.

Данный протокол также имеет четкие ограничения. Поперечный дизайн исследования не позволяет установить, является ли удовлетворение психологических потребностей причиной автономной мотивации, приводит ли повышение педагогической самоэффективности к росту вовлеченности или следует ли рефлексивная практика за вовлеченностью с течением времени. Данные основаны на самоотчетах, поэтому, несмотря на анонимность, нейтральные формулировки, проверки внимания, скрининг по времени заполнения, анализ инвариантности ответов и анализ чувствительности, сохраняется возможность возникновения систематической ошибки общего метода, влияния социальной желательности и общих тенденций ответов³². Репрезентативный набор данных был получен от определенной выборки преподавателей университета, и результаты могут отличаться в условиях, когда профессиональное развитие более централизовано, носит более добровольный характер, специфично для конкретной дисциплины или тесно связано с продвижением по службе. В будущих исследованиях протокол можно расширить за счет повторных измерений, интервью, наблюдения за учебным процессом, записей взаимного наблюдения коллег, пересмотренных учебных программ, заметок по редизайну курсов или рефлексивных портфолио. Его также можно адаптировать для профессионального развития учителей K-12, корпоративных программ обучения, развития клинического преподавания и транснациональных исследований в сфере высшего образования, при условии тщательной корректировки локальной терминологии, правил отбора участников, институциональных разрешений и формулировок пунктов опроса. При использовании в этих рамках протокол предлагает воспроизводимый способ изучения мотивации, эффективности, вовлеченности и рефлексии как взаимосвязанных компонентов профессионального обучения³³.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Adobe Acrobat Pro	Adobe Inc., San Jose, CA, USA	Adobe Acrobat Pro 2024	Использовался для проверки окончательного PDF-файла анкеты, информационного листка участника, формы согласия, экспортированных рисунков и представленных дополнительных файлов.
Скрипт анализа	Подготовлен исследовательской группой	analysis_script.R	Выполняет 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 ПД	Сгенерирован с помощью analysis_script.R	cleaned_teacher_PD_survey.csv	Содержит деидентифицированные записи включенных и исключенных участников со статусом включения, причиной исключения, переменными скрининга и очищенными фоновыми переменными.
Кодбук	Подготовлен исследовательской группой	codebook.xlsx	Определяет 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 компьютер	Windows 11 Pro	Не 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 одобрении	Институциональный комитет по этике исследований с участием людей	ethics_approval.pdf	Документирует 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 разрешении	Участвующие университеты	institutional_permission_records.pdf	Содержит записи о письменном разрешении от участвующих университетов на набор учителей через утвержденные институциональные каналы.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, Redmond, WA, USA	Microsoft Excel 365	Использовался 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 согласия	Подготовлены исследовательской группой и одобрены комитетом по этике	participant_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 анкеты	Подготовлен исследовательской группой	questionnaire.pdf	Содержит заблокированную анкету, порядок пунктов, коды пунктов, варианты ответов, пункты для проверки соответствия критериям, фоновые пункты, пункты конструкта и пункты проверки внимания.
Манифест пакетов R	Сгенерирован в среде R	package_manifest.txt	Перечисляет пакеты R и их версии, использованные для импорта, очистки, подсчета баллов, оценки надежности, диагностики регрессии, визуализации, генерации результатов и проверки воспроизводимости.
Статистическое ПО R	R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria	R 4.3.2	Использовалось для очистки данных, подсчета баллов по шкалам, статистического анализа, диагностической проверки, генерации рисунков, экспорта таблиц и проверки воспроизводимости.
Пакет воспроизводимости	Подготовлен исследовательской группой	reproducibility_package.zip	Содержит 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 Desktop	Posit Software, PBC, Boston, MA, USA	RStudio Desktop 2023.12.1	Использовалась для запуска, документирования и анализа analysis_script.R.
CSV-файл опроса учителей о ПД с баллами	Сгенерирован с помощью analysis_script.R	scored_teacher_PD_survey.csv	Содержит 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 скрининга	Сгенерирован с помощью analysis_script.R и проверен исследовательской группой	screening_log.xlsx	Регистрирует 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 хранилище	Служба информационных технологий участвующего университета	Зашифрованный институциональный исследовательский диск	Использовалось 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 сессии	Сгенерирован в R	sessionInfo.txt	Регистрирует версию R, операционную систему, подключенные пакеты, версии пакетов и среду воспроизводимости.
Выходные таблицы и рисунки	Сгенерированы с помощью analysis_script.R	папка outputs_tables_figures	Содержит 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 Star	Changsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, China	Проект веб-опроса Wenjuanxing	Использовалась 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.