高等教育课简集录(江德林)_本科教育科学研究方法二

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本科教育科学研究方法二（第2页）

（三）培养综合素质，适应社会需求

强化团队协作与沟通能力：课程中的小组协作学习与项目实践，培养学生的团队协作与沟通能力。在团队合作过程中，学生需要与小组成员密切配合，明确各自的职责，共同完成研究任务。这要求学生学会倾听他人意见，有效地表达自己的观点，协调团队成员之间的关系，解决团队合作中出现的矛盾与问题。这些团队协作与沟通能力是学生未来在社会中从事各类工作所必备的素质，有助于学生更好地适应职场环境，与同事、合作伙伴共同完成复杂的任务，提高工作效率与质量。

树立严谨治学态度：课程对研究伦理与学术规范的强调，培养学生严谨的治学态度。学生在学习过程中，深刻认识到学术研究的严肃性与责任性，严格遵守学术规范，杜绝学术不端行为。这种严谨的治学态度将贯穿学生的学术生涯与未来工作中，使学生在面对各种任务与挑战时，始终保持认真负责、精益求精的精神，确保工作的准确性与可靠性，为个人的职业展与社会的进步奠定坚实的基础。

综上所述，《教育科学研究方法（二）》课程对于本科生而言，是一门具有重要价值的课程。它不仅提升学生的科研能力与教育实践能力，还培养学生的综合素质，为学生未来在学术领域的展、教育事业的贡献以及社会生活中的适应与成长奠定坚实的基础。

《教育科学研究方法（二）》本科生教材内容补充

《教育科学研究方法（二）》作为本科生深入探索教育科研领域的关键课程，其教材内容丰富且实用，对培养学生科研能力和推动教育实践展具有重要意义。以下将对该教材内容进行详细补充，以进一步完善其知识体系与实践指导功能。

一、课程核心内容扩充

（一）质性研究方法深化拓展

扎根理论方法详解：在原有质性研究方法基础上，教材应详细介绍扎根理论方法。扎根理论强调从数据中归纳出理论，其过程包括开放式编码、轴心式编码和选择式编码。教材可通过具体的教育研究实例，如探究在线教育中学生自主学习能力培养的模式构建，展示如何对访谈、观察等收集到的资料进行逐行开放式编码，将资料打散并赋予概念标签；接着进行轴心式编码，寻找概念之间的联系，构建类属与副类属；最后通过选择式编码确定核心类属，展出扎根理论。同时，阐述扎根理论方法在教育研究中的优势，如能够基于实际教育现象生成贴合实践的理论，为教育实践提供针对性指导。

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叙事研究方法细化：进一步细化叙事研究方法的内容。叙事研究关注教育中的个体故事，通过对教育者、学生等主体的经历和体验进行叙述与分析，揭示教育意义。教材可深入讲解叙事研究的步骤，从故事收集（如采用面谈、日记、信件等多种方式）到故事分析（包括内容分析、结构分析等），再到故事呈现（如撰写叙事报告、教育故事集等）。以研究教师职业成长经历为例，展示如何引导教师讲述自己在教学过程中的关键事件、挑战与突破，通过对这些故事的分析，挖掘影响教师职业展的因素，为教师专业展提供启示。同时，探讨叙事研究在教育研究中的独特价值，如增强研究的人文关怀、促进教育理论与实践的结合等。

民族志研究方法强化：强化民族志研究方法在教育研究中的应用。民族志研究要求研究者深入特定教育文化群体，通过长期的参与观察、访谈等方式，理解该群体的教育行为、观念和文化。教材可详细介绍民族志研究的实施要点，包括如何选择研究场域（如特定学校、班级或教育社区）、如何建立与研究对象的信任关系、如何进行长期而深入的观察记录等。以研究某少数民族地区的教育传承为例，介绍研究者如何融入当地社区，参与学校和家庭的教育活动，观察教育仪式、课程实施等过程，通过对这些文化现象的分析，揭示该地区教育与文化传承的关系，为保护和展少数民族教育提供依据。同时，讨论民族志研究在跨文化教育研究中的重要性，以及可能面临的文化适应与研究伦理问题。

（二）量化研究方法进阶完善

结构方程模型应用：教材应引入结构方程模型（se）这一高级量化研究方法。结构方程模型能够同时处理多个变量之间的复杂关系，包括测量模型和结构模型。通过详细的步骤说明和实例分析，展示如何构建理论模型，确定变量之间的因果关系假设；如何收集数据并选择合适的统计软件（如aos、lisrel等）进行模型估计与拟合；如何根据拟合指标（如cfi、tli、rsea等）对模型进行评价与修正。以研究学生学习投入、学习环境与学业成就之间的关系为例，运用结构方程模型分析各因素之间的直接和间接影响路径，为优化教育教学提供科学依据。同时，讲解结构方程模型在教育研究中的优势，如能够综合考虑测量误差、处理潜变量等，使研究结果更具说服力。

多层线性模型解析：深入解析多层线性模型（hl）在教育研究中的应用。教育研究中常存在层次结构数据，如学生嵌套于班级，班级嵌套于学校等。多层线性模型能够有效处理这种层次结构数据，分析不同层次因素对因变量的影响。教材可通过具体案例，如研究不同学校的教学管理模式（学校层面因素）和学生个体学习策略（个体层面因素）对学生成绩的影响，详细介绍如何将数据整理为多层结构，如何设定多层线性模型的方程，以及如何解释模型结果。同时，阐述多层线性模型在解决教育研究中复杂层次关系问题上的独特作用，避免传统分析方法因忽视层次结构而导致的结果偏差。

元分析方法介绍：补充元分析方法的相关内容。元分析是对多个同类研究结果进行综合分析的方法，旨在通过整合大量研究数据，得出更具普遍性和可靠性的结论。教材可讲解元分析的实施流程，从文献检索与筛选（确定纳入标准和检索数据库）到数据提取与编码（提取研究特征、效应量等信息），再到效应量计算与异质性检验，最后进行结果合并与敏感性分析。以研究翻转课堂对学生学习效果的影响为例，收集多个关于翻转课堂的实证研究，运用元分析方法综合评估翻转课堂的效果，分析不同研究之间的异质性来源，为教育实践提供全面的证据支持。同时，讨论元分析在教育研究中的意义，如能够整合分散的研究成果，为教育政策制定和实践改进提供更有力的依据。

（三）混合研究方法整合拓展

混合研究设计类型细化：进一步细化混合研究方法的设计类型。除了常见的顺序性混合设计（先质性后量化或先量化后质性）和并行性混合设计外，教材可介绍嵌入式混合设计，即在一种主要研究方法（质性或量化）中嵌入另一种方法，以增强主要研究方法的深度或广度。例如，在以量化调查为主的研究中，嵌入质性访谈，深入了解某些调查结果背后的原因；或者在质性案例研究中，嵌入量化数据收集，如学生成绩、参与度等指标，以更全面地描述案例特征。通过具体案例展示不同设计类型的应用场景和实施要点，帮助学生根据研究问题的特点选择最合适的混合研究设计。

混合研究数据融合方法：详细介绍混合研究中的数据融合方法。数据融合是混合研究的关键环节，包括数据转换（如将质性数据量化，或对量化数据进行分类质性分析）、数据三角验证（通过不同方法收集的数据相互验证）、数据整合（将质性和量化数据在分析阶段或结果呈现阶段进行合并）等。教材可通过实际研究案例，展示如何将访谈中的主题编码与问卷调查的量表得分进行关联分析，或者如何在研究报告中同时呈现质性的描述性结果和量化的统计结果，以相互补充和验证，使研究结论更具说服力。同时，讨论数据融合过程中可能遇到的问题及解决策略，如数据的可比性问题、不同方法结果的冲突处理等。

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混合研究质量评估标准：补充混合研究质量评估标准的内容。混合研究的质量评估需要综合考虑质性和量化研究的特点，教材可介绍常用的评估标准，如研究问题与方法的适配性、数据收集与分析的严谨性、不同方法结果的一致性与互补性、研究结果的可信度与推广度等。通过对具体混合研究案例的质量评估，引导学生掌握如何从这些方面审视混合研究的质量，提高学生开展高质量混合研究的能力。同时，讨论混合研究质量评估与单一研究方法质量评估的差异，以及如何在混合研究过程中确保各个环节符合质量标准。

（四）研究伦理与学术规范强化

新兴技术引的伦理问题：随着教育技术的快展，教材应关注新兴技术在教育研究中引的伦理问题。例如，大数据技术在教育研究中的应用可能涉及学生个人数据的隐私保护问题，人工智能辅助教学研究可能面临算法偏见对学生公平性的影响等。教材可通过具体案例分析，介绍这些新兴技术在教育研究中的应用场景，剖析其中存在的伦理风险，如数据泄露、算法歧视等，并探讨相应的伦理应对策略，如加强数据加密、进行算法审计等，引导学生在运用新兴技术开展教育研究时，充分考虑伦理问题，确保研究的合法性和道德性。

跨文化研究伦理：在全球化背景下，跨文化教育研究日益增多，教材应强化跨文化研究伦理的内容。跨文化研究涉及不同文化背景的研究对象，可能面临文化误解、价值观冲突等伦理挑战。教材可介绍跨文化研究伦理的特殊原则，如文化敏感性、尊重文化差异等，通过实际案例展示如何在跨文化研究中遵循这些原则。例如，在研究不同国家或地区的教育观念时，如何避免以自身文化视角解读研究对象的行为和观念，如何与不同文化背景的研究对象建立信任关系，尊重他们的文化习俗和隐私，确保研究过程符合当地文化的伦理规范。同时，讨论跨文化研究伦理在促进教育国际交流与合作中的重要意义。

学术规范的新展与实践指导：及时更新学术规范的内容，反映学术规范的新展。例如，随着开放科学运动的兴起，学术研究的开放性、可重复性和数据共享等要求日益受到重视。教材可介绍开放科学背景下的学术规范，如如何进行开放数据布、如何撰写可重复性研究报告等。同时，提供更多学术规范的实践指导，如在论文撰写过程中，如何正确使用文献管理软件（如endnote、noteexpress等）进行文献引用和参考文献编排；如何运用学术不端检测系统进行自我检测，确保论文的原创性。通过详细的操作步骤和实例展示，帮助学生养成良好的学术规范习惯，提高学术研究的规范性和可信度。

二、课程辅助内容优化

（一）研究工具与资源整合

质性研究工具介绍：为了支持学生更好地开展质性研究，教材应整合并详细介绍常用的质性研究工具。例如，nvivo软件是一款广泛应用于质性数据分析的工具，教材可提供nvivo软件的入门指南，包括软件界面介绍、数据导入方法（如导入访谈文本、观察记录等）、编码操作步骤（创建节点、进行编码等）以及如何运用软件进行数据分析，如节点查询、矩阵编码查询等，以帮助学生利用该工具更高效地处理和分析质性数据。同时，介绍一些在线质性研究工具，如dedoose等，方便学生根据自身需求选择合适的工具进行研究。

量化研究软件指南：对于量化研究，教材可进一步完善常用统计软件的使用指南。除了介绍spss软件的基本操作外，还应深入讲解如何运用spss进行复杂统计分析，如方差分析、回归分析的高级应用等。同时，引入r语言这一功能强大的开源统计编程语言，介绍r语言在教育研究中的应用场景，如数据处理、绘图、统计建模等。通过简单的代码示例和实际案例，引导学生初步掌握r语言的基本语法和常用函数，为学生开展更深入的量化研究提供技术支持。此外，介绍一些在线统计分析平台，如spssau等，帮助学生在不具备专业软件安装条件时也能进行基本的统计分析。

教育研究数据库推荐：教材应推荐丰富的教育研究数据库资源，方便学生进行文献检索和数据收集。除了常见的学术数据库，如中国知网、万方数据、duebofsce、ebs等，还应介绍一些专门的教育研究数据库，如eric（教育资源信息中心），该数据库提供大量教育相关的文献、报告和资源；以及pisa（国际学生评估项目）数据库，包含多个国家学生学业成就和学习背景的大规模数据，可用于开展跨国教育比较研究。同时，介绍如何利用这些数据库进行高效检索，如使用布尔逻辑运算符、限定检索字段等技巧，帮助学生快获取有价值的研究资料。

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（二）案例库与拓展阅读补充

丰富案例库资源：建立一个丰富多样的案例库是帮助学生理解和应用教育科学研究方法的有效途径。教材可补充更多不同类型、不同层次的教育研究案例，涵盖基础教育、高等教育、职业教育等各个领域，以及不同研究主题，如课程改革、教学方法创新、教育评价改革等。每个案例应包括详细的研究背景、研究目的、研究方法选择与实施过程、研究结果与讨论等内容，并提供相应的点评和分析，指出案例中研究方法应用的优点和不足，以及可借鉴之处。例如，增加一个关于职业教育中校企合作模式的混合研究案例，展示如何通过质性访谈深入了解企业和学校在合作中的需求与挑战，再运用量化调查分析合作效果的影响因素，为学生提供更全面的研究范例。

拓展阅读材料推荐：为了拓宽学生的知识面和学术视野，教材应推荐一系列拓展阅读材料。除了经典的教育研究方法着作，如《教育研究方法导论》（裴娣娜）、《教育研究的设计与评估》（阿特金森等）等，还应推荐一些反映教育研究前沿动态和热点问题的学术论文集、研究报告等。例如，推荐《中国教育科学》《教育研究》等国内权威教育学术期刊上的相关论文，以及国际知名教育研究机构布的研究报告，如oecd（经济合作与展组织）的教育相关报告。同时，介绍一些教育研究方法的在线学习资源，如aresearchthods”课程、edx上的“researedu”课程等，引导学生自主学习和深入探究教育科学研究方法。

（三）学习指导与实践活动设计

学习指导与常见问题解答：在教材中增加学习指导部分，为学生提供学习规划和方法建议。例如，针对不同章节的内容特点，建议学生采用不同的学习策略，对于理论性较强的部分，如研究方法的原理，可通过制作思维导图、对比分析等方式加深理解；对于实践性较强的部分，如研究方法的应用，可通过实际操作练习、案例模仿等方式提高技能。同时，收集学生在学习过程中常见的问题，并提供详细的解答。例如，在进行问卷调查设计时，学生可能遇到问题表述不清、选项设置不合理等问题，教材可针对这些问题提供具体的解决方法和示例，帮助学生更好地掌握学习内容。

实践活动设计与评估：设计丰富多样的实践活动，帮助学生巩固所学知识，提高实践能力。例如，在每章结束后，设置小型实践任务，如根据给定的教育问题设计一个简单的研究方案，运用所学研究方法进行初步探索；或者组织学生进行小组实践项目，如开展一项关于校园文化对学生价值观影响的研究，综合运用质性和量化研究方法进行调查和分析。同时，为每个实践活动提供详细的评估标准，从研究方案的合理性、数据收集的准确性、分析方法的恰当性、研究结果的可靠性等方面进行全面评估，引导学生在实践中不断提高研究能力。此外，鼓励学生将实践成果进行展示和交流，促进学生之间的相互学习和共同进步。

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