职业兴趣探索表：职业兴趣探索表怎么写

2025-02-25Aix XinLe

本研究调查了中学生的计算思维能力与其STEM职业兴趣和对探究的态度之间的关系。土耳其一个省的四所不同中学的289名学生参加了此项研究。

职业兴趣探索表：职业兴趣探索表怎么写

编译：耿健敏东南大学脑与学习科学系研究生导师：柏毅作者：Kevser Hava

摘要：本研究调查了中学生的计算思维能力与其STEM职业兴趣和对探究的态度之间的关系土耳其一个省的四所不同中学的289名学生参加了此项研究研究中使用了三种数据收集工具：STEM职业兴趣调查量表、计算思维量表和对探究态度量表。

使用结构回归模型进行数据分析研究表明中学生的计算思维能力与他们的STEM职业兴趣和对探究的态度之间存在显著的相关性因此，可以通过培养计算思维技能，如创造力、算法思维、合作思维和批判性思维，以提高中学生的STEM职业兴趣和对探究的态度。

关键词：STEM职业兴趣；计算思维；探究态度；结构方程模型介绍计算思维被认为是二十一世纪的一项技能，学生应该获得这项技能来理解当今被信息技术主宰的世界，并参与这个世界Wing(2006)创造的术语计算思维可以定义为识别问题，创建模型来解决该问题，并像计算机科学家一样思考来实现解决方案。

计算思维包括许多高阶思维技能，例如创造力、算法思维、协作、批判性思维和解决问题的能力（ISTE，2015）另一方面，当今世界我们越来越依赖科学技术，学生需要获得STEM领域的素养（Marcelino等人，2018年）。

Buitrago-Flórez等人(2017)还指出计算思维可能对21世纪的专业领域有所帮助，强调应该向小学、初中和高中的学生教授计算思维方法在这种背景下，计算思维训练可以让学生在未来的任何领域设计和创造新技术、系统和工具（Yadav、Gretter、Good和McLean，2017年）。

根据Wing(2006)的说法，像计算机科学家一样思考不仅仅是编写代码块，因为它需要在非常抽象的层次上进行思考计算思维也可用于计算机科学以外的许多学科（Hsu、Chang和Hung，2018;亚达夫等人。

2014年），因为它鼓励和教导学生解决问题并进行逻辑和算法思考（Barr&Stephenson，2011年）另一方面，将计算思维融入科学和数学教育的目标是由于当今世界专业向STEM领域的快速转变（Weintropetal.2016）。

因此，希望学生对STEM专业感兴趣并具备计算思维技能之前的许多研究已经检验了STEM教育对STEM态度、STEM职业的兴趣和计算思维技能的影响然而，文献中没有研究调查计算思维技能与STEM职业兴趣与探究态度之间的关系。

在此背景下，基于STEM职业兴趣与探究态度和计算思维技能之间存在双向关系的观点，本研究测试了以下假设：H1:计算思维能力和STEM职业兴趣相互正向预测H2:计算思维能力和对探究的态度是相互正向预测的H3:对探究的态度和STEM职业兴趣相互正向预测。

H4:计算思维能力积极预测STEM职业兴趣H5:计算思维能力积极预测对探究的态度方法本研究采用了定量研究模型之一的关系筛选模型在关系筛选模型中揭示了变量之间的相关性(Frankel & Wallen，2003)。

被试研究小组由土耳其社会经济水平较低的四所不同公立学校的289名中学生组成在研究组中，50.5%是女性(f=146)，49.5%是男性(f=143)在参与者中，20.4%在五年级(f=59)，20.1%在六年级(f=58)，18.7%在七年级(f=54)，40.8%在八年级(f=40.8)。

工具本研究使用了三种不同的数据收集工具：STEM职业兴趣调查(STEM-CIS：STEM Career Interest Survey)、计算思维量表和对调查的态度量表数据收集过程这些数据是从土耳其同一省的四所不同的中学收集的。

教师监督问卷的完成，并让学生不得在问卷上写出任何个人信息(名字、姓氏等)问卷由学生在一个课时内完成在数据分析过程中，确定有11名学生对部分项目没有反应，这些问卷被视为无效因此，问卷的转化率为96.3%数据分析

在分析过程中，数据集首先传输到MS Excel程序，然后在IBM SPSS24程序中检查样本大小、正态性和多重共线性发现数据满足结构方程建模的要求在研究中，发现偏度和峰度值介于-1和+1之间，因此数据呈正态分布(Mertler&Vannata,2005）。

检查了Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)系数和Bartlett球形度，以确定数据集是否适合验证性因子分析发现STEM职业兴趣和计算思维的KMO系数值为0.86，探究态度的KMO系数值为0.85。

由于这些值大于0.60，因此确定数据适合进行因子分析由于Bartlett检验结果也显著(p<0.05)，因此发现数据适合进行因子分析(Leech,Barrett,&Mogan,2005）进行了多重相关分析以确定研究中测试的假设中的结构之间的关系。

使用描述性统计（频率和百分比）和同时进行验证性因素分析和路径分析的结构回归模型对数据进行分析计算卡方(χ2)拟合优度检验、RMSEA、GFI、AGFI、NFI、NNFI和CFI值，以评估研究中测试的模型的兼容性。

发现中学生的计算思维技能、STEM职业兴趣和对探究的态度描述性统计数据如表1所示，显示学生的STEM职业兴趣平均得分为156.98（5分中的3.92）、计算思维81.21（5分中的3.69）和态度方面的48.40（5分中的3.72）。

根据这些信息，学生在所有量表上的分数都高于平均水平表1描述性统计

在研究中，通过计算Pearson相关系数来调查学生的计算思维技能、STEM职业兴趣和探究态度之间的关系结果揭示了计算思维与STEM职业兴趣之间的关系(r=0.598,p<0.01)以及计算思维与探究态度之间的关系(r=0.594,p<0.01)。

用于评估Pearson相关系数(r)的限值为00–.19（太弱）、0.20–.39（弱）、0.40–.59（中等）、0.60–.79（强）和.80–1.0（非常强）基于这些发现，可以说计算思维技能与STEM职业兴趣以及计算思维技能和探究态度之间存在中等相关性。

路径分析在结构方程建模的这个阶段，进行了路径分析以确定潜在变量之间的关系在分析过程中，发现拟合优度指标未达到预期值出于这个原因，研究中提出的模型经过修改，为拟合优度指数提供了所需的标准因此，计算思维量表的解决问题子维度和探究态度量表的回避子维度被排除在模型之外。

为了测试研究的第一个假设（H1），在计算思维技能和STEM职业兴趣之间创建了一个模型拟合优度指数(χ2/df=2.8、GFI=0.96、AGFI=0.91、RMSEA=0.81、NFI=0.94和CFI=0.96）表明第一个假设被接受。

中学生计算思维能力与STEM职业兴趣相互正向预测创建的模型如图1所示

图1：计算思维与STEM-CIS的双向示意图为了确定计算思维技能和对探究的态度是否相互预测，用这两个变量创建了一个模型拟合优度指数(χ2/df=1.2,GFI=0.9,AGFI=0.96,RMSEA=0.32,NFI=0.98,andCFI=0.9)表明第二个假设(H2)被接受。

中学生计算思维能力与探究态度相互正向预测关于创建的结构方程模型的发现如图2所示

图2：计算思维与探究态度的双向示意图该研究的第三个假设(H3)是对探究的态度和STEM职业兴趣是否相互积极预测拟合指数（χ2/df=1.21、GFI=0.99、AGFI=0.96、RMSEA=0.27、NFI=0.97和CFI=0.99）的优度表明第三个假设被接受。

探究态度和STEM职业兴趣相互预测关于创建的结构方程模型的发现如图3所示

图3：STEM-CIS与探究态度的双向示意图为了检验H4和H5，修正模型的路径分析结果如图4所示表2显示χ2/df的值为2.45，GFI为0.95，AGFI为0.91，RMSEA为0.07，NFI为0.93，CFI为0.95。

对图4中的结构模型的检查表明，计算思维技能与STEM职业兴趣最相关回归系数为B=0.96并且，计算思维技能与对探究的态度相关，回归系数为B=0.85接受和拒绝研究假设的信息如表3所示，其中所有假设均被接受。

基于这些发现，可以说计算思维技能是中学生STEM职业兴趣和探究态度的预测指标

图4：结构方程模型的标准系数表2模型和临界拟合值的拟合优度统计

表3假设检验结果

讨论与结论本研究表明，计算思维技能和STEM职业兴趣、计算思维能力和探究态度以及STEM职业兴趣和探究态度相互预测这些结果强调了计算思维方法在学习环境中的重要性，尤其是在STEM教育中然而，计算思维技能的发展不会自行推进，在这种情况下，重要的是设计教育系统以支持学生解决问题、逻辑和批判性思维技能的发展。

然而，这种设计是一个复杂的过程，需要系统性的改变、教师的参与以及重要资源和过程的开发（Barr&Stephenson，2011）尽管计算思维被视为适应未来的一项重要技能，但文献中并未明确定义如何教授这些技能(Hsu,Chang,&Hung,2018）。

在这种情况下，建议计算机科学家、教师和教育技术人员合作设计用于开发计算思维技能的活动近年来，基于项目、基于问题和基于游戏的学习对计算思维技能产生了积极影响编码、机器人编程和数字游戏设计活动应作为向学生教授计算思维概念的技术。

尤其是游戏设计活动，被认为是教授基本计算思维技能的流行方法为支持K12级计算思维的发展，在学习环境中使用可视化编程语言，例如MS Kodu和Scratch而不是传统程序，可能更适合年轻学生设计和生产新产品，因为它减少了不必要的语法。

在年轻时接触STEM教育和计算机编程活动将有助于学生克服影响他们选择STEM职业的社会和性别因素此外，包括设计对象和调试在内的编程将使学生不仅能够培养计算思维技能，还能培养解决问题和学习的元认知方法（Bers,2010）。

另一方面，机器人任务可以提高学生的计算思维技能，因为它们包括对机器人进行编程的逐步编码命令（Bers、González-González和Armas-Torres，2019年）在这种背景下，计算机科学可能在将算法问题解决和跨学科计算思维方法整合到生物技术和生物信息学等各种学习领域中发挥重要作用。

局限性和未来研究这项研究在检验计算思维技能与STEM职业兴趣和探究态度之间的关系方面具有独创性然而，与任何研究一样，这项研究也有一定的局限性由于使用了方便抽样方法并且仅包含来自该国一个省的少数学校的学生，因此该研究的结果并不代表土耳其。

未来的研究可以检验中小学生STEM职业兴趣与计算思维技能之间的关系此外，可以使用访谈和观察等技术进行定性研究，这将深入了解学生在影响他们对STEM专业的定位方面的计算思维技能最后，在K-12级别，应该重视教师教育，将STEM学科与日常生活联系起来，并在教学过程中发展计算思维技能。

东南大学百研工坊：21世纪是我国创新型人才培养的关键期东南大学百研工坊（儿童发展与教育研究所）结合信息技术、生物医学工程、脑科学技术，进行青少年科学素养的国际比较研究和学生核心概念掌握水平的评测系统的研究与开发，我们的目标是：（1）面向中小学学生综合能力发展的steam研究；（2）通过实证教育研究，探究科学素养的本质及有效的培养途径；（3）将科学素养的传统评测方法与现代信息技术相结合，探究基于ECD模型的学生科学素养评测方法研究；（4）运用ERP、EEG和眼动等脑科学技术，开展对学生核心概念熟练掌握程度的评测研究。

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