肖磊峰 林靜

（北京師范大學(xué)，北京 100875）

1 研究緣起

20世紀以來，科學(xué)技術(shù)在社會生產(chǎn)和生活中的影響越來越深遠，推動著社會的進步。然而，科學(xué)技術(shù)發(fā)展的同時，人類也開始面臨著資源、環(huán)境和能源等一系列新問題。2015年9月25日，在聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展峰會上，各國領(lǐng)導(dǎo)人一致簽署了面向2030年的17個可持續(xù)發(fā)展目標，分別從社會、經(jīng)濟、環(huán)境三個維度推進地球與人類的可持續(xù)發(fā)展。峰會還指出，環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展是前提，經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展是核心，社會的可持續(xù)發(fā)展是最終目標。17個可持續(xù)發(fā)展目標中，6個是關(guān)于環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展目標，其中包含了清潔飲水與衛(wèi)生設(shè)施、廉價和清潔能源、氣候、水下動物和陸地生物等。

由于環(huán)境對地球與人類可持續(xù)性發(fā)展的重要性，培養(yǎng)環(huán)境意識也是各國中小學(xué)科學(xué)教育的重要組成部分。美國《新一代科學(xué)教育標準》[1]和我國科學(xué)課程標準[2～5]對學(xué)生環(huán)境意識的培養(yǎng)均提出了具體要求?！缎乱淮茖W(xué)教育標準》更加鮮明地強調(diào)將功能與技術(shù)有機結(jié)合到科學(xué)課程中，并將環(huán)境意識教育貫穿在新一代科學(xué)課程標準中。我國科學(xué)課程標準中的培養(yǎng)目標也強調(diào)培養(yǎng)學(xué)生環(huán)境意識，要培養(yǎng)學(xué)生對自然的整體認識和與自然界和諧相處的生活態(tài)度，提升學(xué)生在科學(xué)、技術(shù)、社會、環(huán)境等方面的認識和能力，提升保護自然的意識和社會可持續(xù)發(fā)展的意識。

基于中美兩國科學(xué)課程目標均有環(huán)境意識培養(yǎng)要求，本研究借用PISA2015科學(xué)素養(yǎng)測試數(shù)據(jù)，對中美中學(xué)生的環(huán)境意識進行比較分析，了解中美中學(xué)生的環(huán)境意識差異，進而對我國中學(xué)生的環(huán)境意識教育提供參考信息。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)來自參加PISA2015測試的中國抽樣的9 841名學(xué)生（來自北京、上海、江蘇、廣東）與美國抽樣的5 712名學(xué)生的環(huán)境意識作答數(shù)據(jù)。

針對大氣中溫室氣體的增加、轉(zhuǎn)基因生物的作用、核廢料等問題的了解程度，PISA2015學(xué)生問卷中的環(huán)境意識測試提供了被賦予不同分值的4個選項（1表示從沒聽說過；2表示聽說過，但不知道如何解釋；3表示了解，且知道如何解釋；4表示熟悉，且能夠很好地解釋），供學(xué)生選擇作答。

2.2 分析方法

本研究采用Rasch模型分析方法，通過原始分和Rasch分轉(zhuǎn)換，比較中美參加測試學(xué)生在環(huán)境意識上的差異。Rasch模型最大的一個優(yōu)點就是可以通過對數(shù)轉(zhuǎn)換,將個體和題目在單一維度的量尺上進行標定[6]；數(shù)據(jù)通過線性轉(zhuǎn)換，可以將非線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為具有等距的線性數(shù)據(jù)，使得工具開發(fā)驗證的過程更加精確[7]。在科學(xué)教育領(lǐng)域中，研究者發(fā)現(xiàn)，Rasch分析在評估和改進科學(xué)測試工具的過程中是非常有效的，它不僅可以檢驗工具的信度，同時也檢驗效度，如測驗的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)等[8]。

2.3 程序與數(shù)據(jù)處理

首先，采用SPSS22.0對收集到的原始數(shù)據(jù)進行整理和轉(zhuǎn)化，使用WINSTEPS軟件對數(shù)據(jù)進行Rasch分析，其中主要包括擬合情況、信度檢驗和懷特圖分析。然后，采用SPSS22.0對中美兩國參加測試中學(xué)生的Rasch分數(shù)和單題作答進行t檢驗。

3 研究結(jié)果

3.1 模型擬合度和信度分析

模型擬合度是評價項目質(zhì)量的一個重要指標[7]。表1呈現(xiàn)了中美兩國中學(xué)生的Rasch模型試題信息、測量數(shù)據(jù)與Rasch模型的擬合情況。從數(shù)據(jù)可知，美國參加測試中學(xué)生數(shù)據(jù)的Outfit MNSQ數(shù)值范圍為 0.73～1.40，Infit MNSQ 數(shù)值范圍為 0.73～1.37；中國參加測試中學(xué)生數(shù)據(jù)的Outfit MNSQ數(shù)值范圍為 0.69～1.41，Infit MNSQ 數(shù)值范圍為 0.76～1.36。可見，全部的Outfit MNSQ和Infit MNSQ均在可接受的范圍（0.6～1.4）[6]，說明本次中國和美國的測量數(shù)據(jù)與Rasch模型均擬合很好。信度分析發(fā)現(xiàn)，中國數(shù)據(jù)的信度為1，項目數(shù)據(jù)的信度為0.84；美國數(shù)據(jù)的信度為0.81，項目數(shù)據(jù)的信度為1，說明環(huán)境意識的測試工具可信程度很高。

表1 中美中學(xué)生環(huán)境意識數(shù)據(jù)與Rasch模型的擬合信息

3.2 中美中學(xué)生環(huán)境意識Rasch分數(shù)及其分布

以100分為平均分、15分為標準差，將測試學(xué)生的環(huán)境意識能力估計值轉(zhuǎn)化為標準分，其Rasch分數(shù)與原始分數(shù)的轉(zhuǎn)換對比見表2。對中美學(xué)生環(huán)境意識Rasch分數(shù)進行獨立樣本t檢驗發(fā)現(xiàn)，中美學(xué)生環(huán)境意識的Rasch分數(shù)存在極其顯著性差異（p＜0.001）（見表3）。為進一步提升數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可解釋性，尤其是不同群體之間差異的實際意義，需要進一步計算差異間的效應(yīng)量。計算效應(yīng)量Cohen’sd值發(fā)現(xiàn)，中美學(xué)生環(huán)境意識差異的效應(yīng)量為0，即中美學(xué)生環(huán)境意識整體上不存在差異。

表2 原始分與標準化Rasch分數(shù)對應(yīng)表

3.3 中美兩國中學(xué)生環(huán)境意識分布和項目難度分布

Rasch模型通過對數(shù)轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成等距的logit，將個體能力和項目難度放到同一坐標系中進行標定，可以方便而直接地比較個體與個體之間、個體與項目之間、項目與項目之間的差異。圖1和圖2分別呈現(xiàn)了中國與美國的學(xué)生環(huán)境意識水平與項目難度的分布。兩圖中，左邊呈現(xiàn)學(xué)生環(huán)境意識分布情況（刻度數(shù)字以logit為單位），右邊呈現(xiàn)項目難度分布情況。從下往上，隨著學(xué)生環(huán)境意識增高，項目難度增大?？拷鼒D頂端的學(xué)生能力水平最高，項目最難，反之亦然。學(xué)生之間的距離代表了能力水平差異，項目間距則表示項目難度水平的差異。項目難度水平與學(xué)生的能力水平越接近，對學(xué)生能力水平的估計越精確。對于中國的學(xué)生而言，學(xué)生環(huán)境意識能力分布主要集中在-2～+4個logit，美國學(xué)生環(huán)境意識能力分布主要集中在-1～+3個logit。中國學(xué)生的環(huán)境意識水平相對比較分散，高環(huán)境意識的學(xué)生多于美國學(xué)生，低環(huán)境意識的學(xué)生也略多于美國學(xué)生。

表3 中美中學(xué)生環(huán)境意識Rasch分數(shù)差異分析

圖1 中國數(shù)據(jù)的懷特圖

圖2 美國數(shù)據(jù)的懷特圖

對于中國的學(xué)生而言，項目難度分布范圍為-2～+2.5個logit，項目的難度分布比較離散；美國學(xué)生的項目難度集中分布范圍為-1～+1個logit。相關(guān)項目并未覆蓋所有能力水平的學(xué)生，說明PISA2015的環(huán)境意識測評還可以增加高難度的項目試題。

3.4 中美中學(xué)生環(huán)境意識單題分析

為了從多個角度了解中美兩國中學(xué)生在環(huán)境意識項目上的具體表現(xiàn)差異，對PISA2015環(huán)境意識測評的7個項目進行獨立樣本t檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中美中學(xué)生在7個環(huán)境意識具體項目上均存在極其顯著性差異（p＜0.001）。在“大氣中溫室氣體的增加”“砍伐森林的后果/其他土地使用”“空氣污染”和“水資源短缺”4個項目中，中國學(xué)生的表現(xiàn)好于美國學(xué)生。美國中學(xué)生對“轉(zhuǎn)基因生物的作用”“核廢料”和“瀕臨滅絕的植物和動物”3個環(huán)境意識項目的了解程度顯著地高于中國學(xué)生（如表4所示）。Cohen’sd顯示，“空氣污染”和“瀕臨滅絕的植物和動物”兩個項目之間的效應(yīng)量較小說明這兩個項目之間的中美差異很小，其余5個項目之間的效應(yīng)量均為中等程度差異說明中美學(xué)生在這5個項目之間存在實際差異[6]。

4 主要結(jié)論與結(jié)果討論

4.1 主要結(jié)論

本研究基于PISA2015中國和美國科學(xué)素養(yǎng)測試的樣本數(shù)據(jù)，應(yīng)用Rasch模型對中美中學(xué)生在科學(xué)態(tài)度環(huán)境意識維度的表現(xiàn)進行比較分析。結(jié)果表明，PISA2015所測的7個項目均有不錯的信效度和模型擬合度。對學(xué)生的環(huán)境意識進行比較，發(fā)現(xiàn)中美中學(xué)生在環(huán)境意識整體水平上沒有顯著差異，但中美中學(xué)生在對不同環(huán)境問題的了解上表現(xiàn)出不同程度的差異。中國學(xué)生對“大氣中溫室氣體的增加”“砍伐森林的后果/其他土地使用”“空氣污染”和“水資源短缺”的了解程度高于美國學(xué)生，美國學(xué)生對“轉(zhuǎn)基因生物的作用”“核廢料”和“瀕臨滅絕的植物和動物”的了解程度高于中國學(xué)生。

4.2 結(jié)果討論

分析中美中學(xué)科學(xué)課程標準，整理出PISA2015測評的7個項目內(nèi)容在兩國科學(xué)課程標準中的要求（見表5）。從表5可知，中美兩國的科學(xué)教育都重視培養(yǎng)學(xué)生的環(huán)境意識，但在關(guān)注的內(nèi)容上略有差異。例如，對于溫室效應(yīng)這一話題，我國物理課程標準中物質(zhì)的形態(tài)和變化模塊，要求學(xué)生了解說出生活環(huán)境中常見的溫度值，嘗試對溫室效應(yīng)、熱島效應(yīng)等環(huán)境問題發(fā)表見解，并要求學(xué)生關(guān)注溫室效應(yīng)的成因和溫室效應(yīng)對人類的影響。然而，在美國的《新一代科學(xué)教育標準》中，地球系統(tǒng)模塊主要關(guān)注全球氣候變化，要求學(xué)生能夠收集氣候變化影響了人類活動的證據(jù)并作出解釋。對于核廢料這一話題，我國物理課程標準的能源與可持續(xù)發(fā)展模塊要求學(xué)生知道核能等新能源的特點和可能帶來的問題，了解處理核廢料的常用辦法；而美國學(xué)生在中學(xué)階段就已經(jīng)開始學(xué)習(xí)核反應(yīng)、核裂變和核聚變等內(nèi)在過程，從更深層次了解核廢料知識。

表4 中美中學(xué)生環(huán)境意識7個項目差異分析

從以上分析可知，我國中學(xué)科學(xué)教育開始關(guān)注一些現(xiàn)代科技生化問題，但在如何促進學(xué)生理解方面，尚有待進一步提升。本研究基于PISA測試結(jié)果的中美中學(xué)生環(huán)境意識差異分析以及相應(yīng)課程標準的內(nèi)容分析，僅為理解中美中學(xué)生在環(huán)境意識具體差異方面提供了思路，如何改進提升我國學(xué)生的環(huán)境意識，仍有待進一步研究。

表5 PISA所測7個項目內(nèi)容在中美課程標準中的體現(xiàn)

[1]National Science Teachers Association.DCI Arrangements of the Next Generation Science Standards[EB/OL].[2017-12-20].https://www.nextgenscience.org/search-standards.

[2]中華人民共和國教育部.義務(wù)教育初中科學(xué)課程標準（2011年版）[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,2011.

[3]中華人民共和國教育部.義務(wù)教育初中物理課程標準（2011年版）[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,2011.

[4]中華人民共和國教育部.義務(wù)教育初中生物學(xué)課程標準（2011年版）[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,2011.

[5]中華人民共和國教育部.義務(wù)教育初中地理課程標準（2011年版）[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,2011.

[6]WRIGHT B D,MASTERS G N.Rating Scale Analysis:Rasch Mea?surement[J].Journal of the American Statistical Association,1982,78（382）:497.

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[8]WILLIAM J,BOONE J,SCOTT T,et al.Using Rasch theory to guide the practice of survey development and survey data analysis in sci?ence education and to inform science reform efforts:An exemplar utilizing STEBI self-efficacy data[J].Science Education,2011,95（2）:258-280.