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【摘要】文章主要选取教师专业执业能力与教学能力等两个潜在变量作为评价高校“双师型”教师教学能力的指标，利用AMOS技术，探求“双师型”教师专业执业能力与教学能力之间的因果关系。
【关键词】“双师型”教师；教学能力；结构方程模型；AMOS技术
【基金项目】太原工业学院2016院级教学改革项目（编号2016JY10）。
一、引言
一直以来，“双师型”教师的认定、评审及聘用都游离于教师职称评审以外。首先，以“双师型”教师的认定为例，通常有三种基本认定方式：一是资格认定，简言之即除教师资格认定以外，是否还有其他的国家认定的从业资格证书；二是能力认定，即除担任教师职务外，是否有在其他组织执业的能力；三是资格及能力双重认定，即二者兼而有之。其次，部分院校认定“双师型”教师之后缺乏必要的层级区分。最重要的是“双师型”教师在其他组织的执业能力对正常的教学活动的作用到底如何，其所从事的其他工作的专业与所教专业的契合度情况如何，目前都缺乏必要的实证研究。因此，本文特选取专业执业能力及教学能力两个变量，探索二者的关系。
二、结构方程模型及实证分析
（一）研究体系设计
1.变量的选取。丁原春等（2008）认为应当对双师型教师从师德师风、教学能力、专业能力、教研能力、社会服务能力以及创新创业能力等六个方面进行综合考量。邢赛鹏等人在2015年构建了应用技术性院校双师型教师的冰山模型，其不仅构建了评价指标体系，而且制定了评价标准。崔杰（2016）对高校双师型教师教学质量进行了聚类分析，主要选取了教学素养和技术素养两个二级指标构建了评价体系。洪梅、王桔（2017）从师风师德、教学工作、研究工作、职业能力和实践能力等五个维度对职业教育双师型教师的综合能力进行了评价，但更多的是理论评价和专家意见汇总。
随着高校教育的改革，同时在外部经济社会发生巨大变化的基础上，综合前人研究成果，本论文选取两个潜在变量，即专业执业能力与教学能力，且基于高校教师在社会上从事专业工作的现实情况，认为二者关系如图1。
2.变量的数字符号。鉴于上述变量为潜在变量，因此还需构建观察变量，潜在变量和观察变量的对应关系及数字符号表示如表1。
3.模型变量假设分析。根据管理学知识及现实情况，特提出以下假设：
H1：专业执业能力对教学能力有显著正向影响。
4.数据来源说明。本文所选取的数据来源于T校。由于专业性质不同，教师在其他组织任职的概率不尽相同，剔除此影响后，本文选取该校经管类专业教师完成问卷，因此样本量较小，仅有30份。
（二）实证分析
量表信度分析。1.利用SPSS进行信度分析。信度主要用来测量结果的一致性（或称稳定性）。本文首先对自变量“专业执业能力”进行信度分析，选用的Cronbach’s Alpha检验，检验结果如下。
本文两个潜在变量的Cronbach’s Alpha介于0.35与0.7之间，因此可以认为信度适中，后文的分析认为是可接受的。
2.利用AMOS进行路径分析。在AMOS22.0环境下，构建上述模型，并输出路径图如下。
在构建的预设模型中，Estimate为未标准化系数，它体现的是相对影响力。在对“教学能力”这个潜变量的解释中，以“授课时，介绍专业前沿动态”对“教学能力”的影响为基准，“了解本专业学生就业趋势及要求”对“教学能力”的影响最大，为2.6；其次是“授课时，介绍行业先进理论及实践”和“给予学生专业发展建议”对“教学能力”的影响均为2.3。在对“专业执业能力”的解释中，以“是否持有相应的资格证书”对其影响为基准，“有能力在企业任职”对“专业执业能力”的影响最大，为1.3。但是，这些影响均不显著（P>0.001）。
同时，由上表可知，专业执业能力对于教学能力不存在显著影响力（P>0.001）。
3.模型拟合度分析。在对模型进行拟合度分析前，还需检验估计系数是否超出可接受的范围。
由表5可知，模型中误差方差的测量误差值（S.E.）在0.045到0.627之间，不存在负的误差方差，因此可以进行整体性模型拟合度的检验。
三、结论及思考
本文利用AMOS技术对“双师型”教师执业能力对教学能力的影响进行实证分析，得出以下结论，即“专业执业能力”对“教学能力”不具有显著正向影响。可能存在如下原因：1.并非所有的高校专业均设有（除高校教师职称体系）專业资格及职称认定体系；2.受限于样本数量，可能给模型结果带来偏差。
【参考文献】
[1]荣泰生.AMOS与研究方法[M].重庆：重庆大学出版社，2009.
[2]丁原春，汤胜民，张培斌，等.“双师型”教师考核评价体系的研究[J].黑龙江畜牧兽医，2008（06）：112-114.
[3]崔杰.基于灰聚类的高校双师型教师质量评价研究[J].价值工程，2016（3）：64-65.
【关键词】“双师型”教师；教学能力；结构方程模型；AMOS技术
【基金项目】太原工业学院2016院级教学改革项目（编号2016JY10）。
一、引言
一直以来，“双师型”教师的认定、评审及聘用都游离于教师职称评审以外。首先，以“双师型”教师的认定为例，通常有三种基本认定方式：一是资格认定，简言之即除教师资格认定以外，是否还有其他的国家认定的从业资格证书；二是能力认定，即除担任教师职务外，是否有在其他组织执业的能力；三是资格及能力双重认定，即二者兼而有之。其次，部分院校认定“双师型”教师之后缺乏必要的层级区分。最重要的是“双师型”教师在其他组织的执业能力对正常的教学活动的作用到底如何，其所从事的其他工作的专业与所教专业的契合度情况如何，目前都缺乏必要的实证研究。因此，本文特选取专业执业能力及教学能力两个变量，探索二者的关系。
二、结构方程模型及实证分析
（一）研究体系设计
1.变量的选取。丁原春等（2008）认为应当对双师型教师从师德师风、教学能力、专业能力、教研能力、社会服务能力以及创新创业能力等六个方面进行综合考量。邢赛鹏等人在2015年构建了应用技术性院校双师型教师的冰山模型，其不仅构建了评价指标体系，而且制定了评价标准。崔杰（2016）对高校双师型教师教学质量进行了聚类分析，主要选取了教学素养和技术素养两个二级指标构建了评价体系。洪梅、王桔（2017）从师风师德、教学工作、研究工作、职业能力和实践能力等五个维度对职业教育双师型教师的综合能力进行了评价，但更多的是理论评价和专家意见汇总。
随着高校教育的改革，同时在外部经济社会发生巨大变化的基础上，综合前人研究成果，本论文选取两个潜在变量，即专业执业能力与教学能力，且基于高校教师在社会上从事专业工作的现实情况，认为二者关系如图1。
2.变量的数字符号。鉴于上述变量为潜在变量，因此还需构建观察变量，潜在变量和观察变量的对应关系及数字符号表示如表1。
3.模型变量假设分析。根据管理学知识及现实情况，特提出以下假设：
H1：专业执业能力对教学能力有显著正向影响。
4.数据来源说明。本文所选取的数据来源于T校。由于专业性质不同，教师在其他组织任职的概率不尽相同，剔除此影响后，本文选取该校经管类专业教师完成问卷，因此样本量较小，仅有30份。
（二）实证分析
量表信度分析。1.利用SPSS进行信度分析。信度主要用来测量结果的一致性（或称稳定性）。本文首先对自变量“专业执业能力”进行信度分析，选用的Cronbach’s Alpha检验，检验结果如下。
本文两个潜在变量的Cronbach’s Alpha介于0.35与0.7之间，因此可以认为信度适中，后文的分析认为是可接受的。
2.利用AMOS进行路径分析。在AMOS22.0环境下，构建上述模型，并输出路径图如下。
在构建的预设模型中，Estimate为未标准化系数，它体现的是相对影响力。在对“教学能力”这个潜变量的解释中，以“授课时，介绍专业前沿动态”对“教学能力”的影响为基准，“了解本专业学生就业趋势及要求”对“教学能力”的影响最大，为2.6；其次是“授课时，介绍行业先进理论及实践”和“给予学生专业发展建议”对“教学能力”的影响均为2.3。在对“专业执业能力”的解释中，以“是否持有相应的资格证书”对其影响为基准，“有能力在企业任职”对“专业执业能力”的影响最大，为1.3。但是，这些影响均不显著（P>0.001）。
同时，由上表可知，专业执业能力对于教学能力不存在显著影响力（P>0.001）。
3.模型拟合度分析。在对模型进行拟合度分析前，还需检验估计系数是否超出可接受的范围。
由表5可知，模型中误差方差的测量误差值（S.E.）在0.045到0.627之间，不存在负的误差方差，因此可以进行整体性模型拟合度的检验。
三、结论及思考
本文利用AMOS技术对“双师型”教师执业能力对教学能力的影响进行实证分析，得出以下结论，即“专业执业能力”对“教学能力”不具有显著正向影响。可能存在如下原因：1.并非所有的高校专业均设有（除高校教师职称体系）專业资格及职称认定体系；2.受限于样本数量，可能给模型结果带来偏差。
【参考文献】
[1]荣泰生.AMOS与研究方法[M].重庆：重庆大学出版社，2009.
[2]丁原春，汤胜民，张培斌，等.“双师型”教师考核评价体系的研究[J].黑龙江畜牧兽医，2008（06）：112-114.
[3]崔杰.基于灰聚类的高校双师型教师质量评价研究[J].价值工程，2016（3）：64-65.