考察数字技术素养与技术支持教学设计之间的关联：技术信任与技术自我效能的中介效应

《Frontiers in Psychology》：Examining the association between digital technology literacy and technology-based teaching design: the mediating effect of technology trust and technological self-efficacy

　　

随着技术在教育领域日益普及，数字素养已成为教育工作者旨在通过技术整合提升教学实践的前提条件。然而，将数字素养应用于教学设计的心理机制仍需进一步探究。本研究以中国东部408名小学英语教师为样本，考察了数字技术素养(DTL)与技术支持教学设计(TBTD)之间的关联，并将技术信任(TT)与技术自我效能(TSE)概念化为并行及序列中介变量。结构方程模型(SEM)分析显示，数字素养与教学设计呈显著正相关。这种关联通过两条路径间接显现：通过技术信任的直接路径，以及通过技术信任增强技术自我效能进而进一步影响教学设计的序列路径。此外，技术信任与技术自我效能显著相关的发现强调了二者在将能力转化为实践过程中的相互关联性。这些发现阐明了“素养→信任→效能→实践”的转化路径，在既定框架内为数字素养的转化提供了更为细致的心理阐释，并为制定有针对性的教师专业发展计划与支持平台提供了实证依据。

论文解读：《考察数字技术素养与技术支持教学设计之间的关联：技术信任与技术自我效能的中介效应》

研究背景与意义

在教育数字化转型的浪潮中，以5G、人工智能(AI)、大数据为代表的新一代数字技术正深刻重塑教育生态，催生了混合式学习、个性化教学等新型模式。在此背景下，数字技术素养(Digital Technology Literacy, DTL)已不再是可选技能，而是教育工作者开展有效教学的核心竞争力。尽管现有研究多基于技术接受模型(TAM)、社会认知理论(SCT)等框架探讨技术采纳，但这些研究往往难以推广至资源受限的真实场景，且鲜少深入剖析技术信任(Technology Trust, TT)作为一种区别于认知信念的情感保障，以及技术自我效能(Technological Self-Efficacy, TSE)在教师技术整合路径中的具体中介作用。现有研究常陷入“重硬件轻软件”或“有设备无应用”的困境，导致设备闲置与技术流于表面。因此，厘清从“具备素养”到“落实设计”的内部心理转化机制，对于破解这一难题具有重要的理论与现实意义。该研究发表于《Frontiers in Psychology》。

研究方法概述

研究人员采用横断面调查法，通过目的抽样选取中国东部浙江省多所小学的英语教师作为研究对象。数据收集通过“问卷星”平台发放自填式问卷，共回收431份问卷，经筛选排除无效数据后，最终纳入408份有效问卷用于分析。测量工具采用6点Likert量表，包含四个核心构念：数字技术素养(DTL)、技术信任(TT)、技术自我效能(TSE)和技术支持教学设计(TBTD)。数据分析方面，研究人员首先使用SPSS 26.0进行描述性统计，随后运用AMOS 26.0构建结构方程模型(SEM)进行验证性因素分析(CFA)和路径分析，并采用偏差校正的非参数百分位Bootstrap法（重复抽样5000次）检验中介效应的显著性。

研究结果

3 方法论

研究样本由408名小学英语教师组成，女性占比83.58%，年龄主要集中在26至45岁之间（占比71.06%），学历以本科为主（82.84%）。问卷的信效度检验结果理想，各量表的Cronbach's α系数介于0.847至0.946之间，组合信度(CR)均大于0.8，平均方差萃取量(AVE)均大于0.5，表明测量模型具有良好的聚合效度与区分效度。Harman单因子检验显示第一个因子仅解释总方差的35.712%，低于40%的临界值，排除了严重的共同方法偏差。

4 结果

4.1 描述性统计

所有变量的均值均显著高于量表中点3.5，表明教师群体对数字技术持有积极态度。偏度和峰度值均符合正态分布标准，适合进行进一步的模型分析。

4.2 测量模型检验

验证性因素分析显示模型拟合指标良好（χ²/df = 3.855, TLI = 0.922, CFI = 0.933, RMSEA = 0.074, SRMR = 0.063）。区分效度检验显示，各构念AVE的平方根均大于其与其他构念的相关系数，证实各变量在理论上具有独特性。

4.3 结构模型检验

假设检验结果显示，所有六条路径均得到支持（p < 0.001）。数字技术素养(DTL)正向预测技术信任(TT)（β = 0.640）和技术自我效能(TSE)（β = 0.215）。技术信任(TT)不仅直接正向预测技术支持教学设计(TBTD)（β = 0.417），还通过提升技术自我效能(TSE)产生间接影响（β = 0.359）。技术自我效能(TSE)亦正向预测技术支持教学设计(TBTD)（β = 0.264）。

4.4 中介分析

中介效应分析揭示了两条显著的间接路径。DTL通过TT影响TBTD的间接效应值为0.254 (95% CI [0.185, 0.334])；DTL通过TSE影响TBTD的间接效应值为0.161 (95% CI [0.111, 0.216])。此外，序列中介路径DTL → TT → TSE → TBTD同样显著（β = 0.061, p < 0.05; 95% CI [0.032, 0.098]），证实了“素养→信任→效能→实践”的完整转化链条。

讨论与结论

讨论

研究人员指出，技术信任(TT)在本研究中扮演了核心角色。不同于TAM模型中对感知有用性(PU)和感知易用性(PEOU)的认知评估，TT代表了一种对技术可靠性与安全性的基础情感保障。研究发现，DTL对TBTD的影响在很大程度上依赖于TT的建立，这表明单纯提升教师的操作技能并不足以促进创新设计，必须辅以可信赖的技术环境。此外，TT对TSE的显著影响支持了社会认知理论的观点，即一个值得信赖的环境为教师提供了进行尝试和获得掌握经验的“心理安全区”，从而将知识转化为自信的行动力。

结论

该研究确认了数字技术素养(DTL)与技术支持教学设计(TBTD)之间存在显著的正向关联。技术信任(TT)作为一个关键的中介变量，不仅能直接促进教学设计创新，还能通过增强技术自我效能(TSE)产生序列中介效应。这一发现细化了技术整合的心理机制，强调未来的教师专业发展不应仅局限于技能培训，更应致力于构建包含可靠基础设施、及时技术支持和安全保障的“信任生态”，从而有效将教师的数字素养转化为高质量的教学实践。