基于SEM的高校计算机教育评估模型研究
张勇，鲁小兰
［摘要］计算思维反映的是利用计算机技术解决实际问题的思维方法，计算思维能力和意识的培养是当前大学计算机教育教学改革的重点方向。从计算思维意识视域出发，采用结构方程模型（SEM）对计算机课程兴趣、教学满意度、教学投入和计算机思维意识进行了检验。结果表明：基于计算机课程兴趣、教学满意度、教学投入和计算机思维意识的结构方程模型有效，但学生对计算机课的兴趣不会直接影响他们的计算机思维意识，只有当学生对教学感到满意并因对计算机课的兴趣而投入“计算机”课程中时，这种兴趣才会对学生培养和提高计算机思维意识产生影响。
［关键词］计算机课程兴趣；教学满意度；课程投入；计算机思维意识
［基金项目］2020年度湖北省教育科学规划重点课题“管办评分离视角下湖北省高等教育第三方评估体系建设研究”（2020GA057）；2022年度湖北文理学院“课程思政”教学研究项目“Python编程实践课程的思政设计与探索”（SZ2022010）
［中图分类号］G642.0［文献标识码］A［文章编号］1674-9324（2023）11-0021-04［收稿日期］2022-05-27
计算思维是周以真教授于2006年首次提出并系统定义的一种基于计算机思想的有效的问题解决方法。2010年教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会明确将计算思维列入计算机专业人才的四大专业能力之一。2013年，陈国良院士提出计算思维教育的目的是培养一种思维意识习惯［1］，并于2020年提出计算机思维2.0。通过培养计算思维意识，学生可以学习掌握如何分析新信息和处理新问题，解决问题的能力会得到提升。因此，在当代大学计算机教学中，教学的主要目的不仅是要培养学生的计算机技能，还要培养学生运用计算思维正确解决实际问题的能力，以及培养学生观察理解抽象语言的计算机思维意识［2］。近几年来，我国计算机课程教学发生了许多变化，取得了一定的进展，教学内容从简单的计算机理论知识到培训应用技能和思维能力不断变化与丰富，教学难度也在不断增加。这些变化的目的就是要将计算思维能力和意识的培养作为大学计算机课程教育的基本要求和具体目标［3］。基于此，本文结合大学计算机教育实际情况，从计算思维意识视域出发，选取结构方程模型（SEM），探究计算机课程学习兴趣、课程投入、教学满意度等影响因素对计算机思维意识的影响程度，以期为大学计算机教育评估提供科学和个性化的参考建议。
一、研究对象与方法
（一）研究对象
采用分层整群抽样的方法，对湖北省高校学生群体进行了问卷调查，覆盖范围主要为所有工科学院的在读本科生。共发放问卷1400份，回收1324份，回收率为94.6%。在获得问卷数据后对回收的所有问卷进行筛选，筛出不合格的错误问卷，以保证研究数据的准确，共回收正确问卷1314份，其中有效问卷1257份，有效回收率为95.7%。
（二）问卷设计
问卷主体由计算机课学习兴趣、课程投入、教学满意度、计算机思维意识4个量表组成。其中，计算机课兴趣量表包括11个问题，涵盖三个维度；课程投入量表包括18个问题，涵盖四个维度；教学满意度量表包括12个问题，涵盖三个维度；计算机思维意识量表包括2个问题，涵盖两个维度。采用李克特5级量表设置问卷问题（即5非常符合、4符合、3一般符合、2不符合、1非常不符合）。
（三）数据的信度和效度检验
问卷数据回收后，首先利用SPSS22.0对问卷有关数据分别进行描述性统计分析及信度、效度的检验。经分析，“计算机”课程兴趣KMO=0.887，课程投入KMO=0.912，教学满意度KMO=0.895，计算机思维意识KMO=0.952，表明数据有较好的效度。信息分析采用CronbachsAlpha系数，量表的总体Alpha系数在0.788～0.921之间，表明数据有较好的信度。
（四）SEM构建
结构方程模型（SEM）是一种分析复杂的协方差结构，对多元数据进行统计分析，发掘潜在的、互依的或相互影响的因果变量的方法［4］。本文根据结构方程模型理论，运用AMOS24.0软件对影响学生计算思维意识的因素进行结构方程拟合与路径分析，解释各个因素与计算思维意识的关系及其作用效果。
二、结果与分析
（一）模型拟合度的评价
拟合度指标是指理论模型与实际数据的一致性程度，良好的模型拟合度保证了模型的有效性和可信度［5］。采用AMOS24.0中的最大似然法进行参数估计，对所提出的理论模型进行了假设检验，最终得出的模型拟合指数如表1所示。理论模型的各项拟合指标实际值与标准值相比较，均达到合理的范围，可知各项指标拟合度均较好，说明所构建的假设模型是可以接受的。
（二）假设检验结果分析
对于初步构建的理论模型，采用最大似然估计法，对路径系数进行参数估计，各潜