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校长领导力对学生学业成就的影响 ——教师教学投入与学校自主权的调节作用
2018年03月19日 16:12 来源:《教育科学》 作者:黄亮 赵德成 字号
关键词:校长领导力;教师教学投入;学校自主权;学生学业成就;调节效应

内容摘要:校长领导力对学生学业成就的影响受到学校组织情境特征的调节

关键词:校长领导力;教师教学投入;学校自主权;学生学业成就;调节效应

作者简介:

  作者简介:黄亮(1989- ),男,山东淄博人,香港中文大学教育学院教育行政与政策学系博士研究生,研究方向:教育管理学,香港 999077;赵德成(1971- ),男,内蒙古赤峰人,北京师范大学教育学部教育管理学院副教授,博士生导师,研究方向:学校评估、教育测量与评价、教育人力资源管理等,北京 100875

  内容提要:采用PISA2012上海数据,通过多层线性回归模型和简单效应分析,探索我国教育体制背景下校长领导力对学生学业成就的影响机制。研究发现校长领导力对学生学业成就的影响受到学校组织情境特征的调节:教师教学投入能够显著调节校长目标引领领导力对学生数学、阅读素养成绩的预测效果;学校自主权能够显著调节校长教学领导力对学生数学、阅读素养成绩的预测效果。研究建议正确认识校长领导力内涵,校长在与教师协作互动的过程中改进领导力;给予学校更多自主权,保障教师有效参与学校事务;设计有效的校长培训项目,关注组织情境对校长领导效果的影响。

  关 键 词:校长领导力 教师教学投入 学校自主权 学生学业成就 调节效应

  [中图分类号]G471.2 [文献标识码]A [文章编号]1002-8064(2017)03-0035-07

  一、研究方法

  (一)数据来源

  本研究将PISA2012上海地区参加测试的学校、学生作为研究样本。考虑到样本缺失情况,本研究的样本数据包括5149份学生样本及其对应的154所学校样本。

  (二)研究变量

  学生学业成就变量。本研究采用PISA2012项目上海地区学生的数学、阅读和科学素养成绩作为学生学业成就变量。在本研究中,学生的数学、阅读和科学素养成绩将分别作为本研究的因变量,每位学生在每个科目上的素养成绩都有5个似然值。似然值是一种学生能力的估计值,PISA选择5个似真值进行统计分析是因为在使用似真值进行的统计分析中,理想状态是将似真值分别纳入统计模型中运行5次。

  校长领导力变量。PISA界定了四种类型的校长领导力:“目标引领”“教学领导”“教师发展”“教师参与”。PISA要求校长报告近1学年中每种领导行为的频率,2次及以下赋值为1,3-4次赋值为2,1月1次到1周1次赋值为3,大于1周1次赋值为4。PISA基于项目反应理论(IRT)合成四种类型校长领导力的指标分数,数值越高表明校长领导相关事务的程度越高。表1所示上海校长领导力得分普遍低于OECD国家的平均水平,上海校长在“教学领导”与“教师发展”方面的得分均值分别为-0.18、-0.23,在四种领导力中得分相对较高,而在“教师参与”方面的均值为-0.78,领导水平相对较低。

  教师教学投入变量。PISA收集校长感知的影响教学的教师相关因素数据并合成综合性指数。该指数综合反映教师是否对学生保持高期待、教师是否满足学生的学习需求、教师是否积极备课等教师教学投入的情况。本研究将该变量界定为教师教学投入变量,该变量取值越大表明校长将教师相关行为感知为更少地影响教学,教师更多地投入到教学活动当中。上海学校教师教学投入平均水平为-0.64,标准差为1.52。

  学校自主权变量。PISA收集学校报告的校长、教师、学校管理层、地区或地方层面以及国家层面教育管理机构在聘任教师、编制和决定预算分配、制定课程和评价政策等方面的职责分配情况数据,通过将学校与地区或国家层面职责分担情况进行转化和计算后合成学校自主权指数。该指数取值越大表示学校相对于地区或国家层面教育管理机构拥有越多的自主权。上海学校自主权变量均值为-0.05,标准差为0.87。

  控制变量。本研究还需要控制学生性别和学生家庭社会经济文化背景变量。性别方面,男生占比50.9%,女生占比49.1%。家庭社会经济文化背景方面,PISA根据学生父母的职业地位、父母受教育水平、家庭所有物(包括家庭财富、文化与教育资源)指标合成学生家庭社会经济文化背景变量,样本学生的家庭社会经济文化背景得分均值为-0.38,标准差为0.97。

  (三)数据分析方法

  考虑到PISA数据的嵌套特征①,本研究构建“学校—学生”两水平的线性回归模型对样本数据进行分析。分析模型包括学校和学生两个层次,学生层面模型构建如下:

   

  表示学校j中学生i的学业成就,学生性别(GENDER)和学生家庭社会经济文化背景(ESCS)作为控制变量。学校层面模型构建如下:

   

  其中,之间关系的调节效应。根据温忠麟等人的建议,我们使用层次回归检验调节效应。[1]首先,我们把控制变量和校长领导力变量纳入模型(模型1);我们进而把特定情境变量分别纳入模型(模型2、模型4);最后我们将交互项纳入模型(模型3、模型5)。在多水平模型分析的基础上,我们使用简单斜率分析(simple slope test)对交互效应进行深入探索和分析,以便准确地计算得到不同调节情况下“简单斜率点估计的标准误以及置信区间”[2]。考虑到调节效应模型的多水平特征,我们采用了克里斯托弗·J.普里彻(Kristopher J.Preacher)关于多水平模型简单斜率分析的方法。[3]

作者简介

姓名:黄亮 赵德成 工作单位:

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