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【摘要】本研究通过项目分析、探索性因素分析、验证性因素分析，探索学习品质的结构要素，编制《学前儿童学习品质评估量表》。首先在文献分析的基础上，拟定量表框架，编制初始评估量表。然后在对306名儿童的学习品质进行评估后，经过项目分析、因素分析最终确定的正式量表包含5个维度、28个行为指标。结果表明，《学前儿童学习品质评估量表》信度和效度均达到心理测量学要求，“模型拟合”各指标结果也符合统计学要求，此评估量表具有较好的统计学意义。并且，在应用的过程中，也发现其具有科学性、操作性的特征，可作为教师用来评估学前儿童学习品质发展的有效工具。教师应基于真实情境中的观察来评估儿童学习品质，并将评估与培养紧密结合。
【关键词】学习品质；《学前儿童学习品质评估量表》；信度；效度
【中图分类号】G612 【文献标识码】A 【文章编号】1005-6017（2020）09-0030-07
【作者简介】李春会（1987-），女，江苏徐州人，大连市甘井子区教育局实验幼儿园保教主任，中小学一级教师，硕士；张艳（1977-），女，辽宁大连人，大连市甘井子区教育局实验幼儿园园长，中小学一级教师，硕士。
一、问题的提出
学习品质译自英文Approaches to Learning，这一概念自20世纪被提出后，逐渐在世界范围内得到广泛重视。西方许多国家关于早期学习和教育的纲领性文件中都有关于学习品质的解释和描述。以美国为例，截至2009年就已经有超过半数的州将学习品质作为学习标准的单独领域[1]。我国在颁布《3-6岁儿童学习与发展指南》（以下简称《指南》）时也在说明部分对学习品质进行了总称性描述和强调：“学习品质是幼儿在活动过程中表现出的积极态度和良好行为倾向……要帮助幼儿养成积极主动、认真专注、不怕困难、敢于探究和尝试、乐于想象和创造等良好学习品质。忽视幼儿学习品质的培养，单纯追求知识技能学习的做法是短视而有害的。”[2]
良好的学习品质是儿童终身学习与发展所必需的宝贵品质。自《指南》颁布后，学习品质开始受到重视，但是国内关于学习品质评价工具的研究尚处于起步阶段。目前已有的儿童学习品质评价工具，大致可以分为以下几类。一类是包含在儿童发展综合体系中。例如，高宽课程所使用的儿童观察记录表中包含“主动性”“创造性”等明确的学习品质维度，“社会关系”等维度里，也包括一些与学习品质相关的指标[3]。第二类可间接通过一些与其相似概念的评价工具来获悉学习品质发展的评价。例如，《学前儿童学习行为量表》（Preschool Learning Behavior Scale ，简称PLBS）、《儿童学习风格量表》（Study of Children’s Learning Styles， 简称SCLES）、《问题解决灵活性任务量表》（Problem-Solving Flexibility Task）等[4]。第三类是专门进行学习品质评价的儿童学习品质量表。主要有王宝华、冯晓霞等的《幼儿学习品质观察评定表》，此量表是结合目前已有的研究对学习品质的界定，参考埃里克森学院的“多彩光谱”计划而编制的，每方面的能力表现均有具体的观察指标，而且采用5级计分方式[5]。还有钱志亮等2010年研制的《儿童入学成熟水平诊断量表》之学习品质诊断量表[6]和《指南》中学习品质领域测查量表。此外，还有一些课题和硕博论文专门致力于幼儿学习品质评估量表的研究，如赵婧等《3-6岁儿童学习品质观察评价量表》[7]等。
虽然上述工具具有良好的信效度，得到较高认可，但要么仅限于某一具体游戏情境（如赵婧的《3-6岁儿童学习品质观察评价量表》是在儿童自主雪花片建构游戏中评价）或某一具体的年龄阶段，要么是供研究者使用，而非面向一线幼儿教师。评价是整个儿童学习品质研究中的核心问题，同时也是一个难点问题。学习品质评价工具是研究、了解儿童学习品质发展的工具，更是帮助教师科学、有效培养儿童学习品质的前提和基础。正所谓，以“评”促“培”。有研究者指出：关于学习品质这一课题，未来的发展方向是编制真实情境下的、本土化的量表[8]。可以说，幼儿教师在实践的过程中缺少操作性强的学习品质评估量表，缺少科学、系统的评价班级幼儿学习品质发展的评估量表，缺少对班级幼儿学习品质以“评”促“培”的适宜工具。因此，本研究在以往研究的基础上编制适宜一线幼儿教师使用并具有较高的信效度的《学前儿童学习品质评估量表》。
二、研究设计
（一）量表初始编制
1. 评估情境与对象
学习品质是个体的一种内在特征，虽然不可以直接观察和测量，但是，内在品质可以通过活动而外在于具体的行為表现方式之中。所以，学习品质要通过儿童一系列的学习行为表现出来，即从外在行为映射去推理内在品质。因此，本量表的编制遵循“在儿童一日生活和游戏活动之中对其外在相关行为进行观察与评估”的原则。
2. 预设维度与题项
本研究先通过查阅文献，综合参考美国“国家教育目标委员会”（National Education Goals Panel）第一目标规划小组提出的学习品质五个核心要素：“对于新任务与挑战的开放和好奇心；主动性，对完成任务的坚持和专注；反思和解释的品质；想象和发明；对任务的认知方式”[9]，卡拉汉（Callahan）提出的3～5岁儿童学习品质具体包括“主动和好奇、目标设置和计划、创造和想象、学习合作”等要素[10]，以及美国的马里奥·希森（2016）《儿童学习品质发展变化连续表》[11]，进行量表初始编制，采用“五点李克特他评计分法”计分，由一组反映个体态度、行为倾向性或行为表现的陈述构成。量表的使用者对陈述的同意程度或符合程度进行打分，选项分别为“总是”“经常”“偶尔”“几乎不”“从不”，依次计分为5、4、3、2、1。无反向记分题，得分越高表示学习品质发展程度越高。设计的初始量表共39道原始题目。 初始量表完成后，请高校相关专家对问卷项目进行评估，删除或修订不良题项，并请一线幼儿教师尝试使用并给出反馈意见以此来保证量表具有较好的内容效度。
（二）研究方法
信效度分析法。本研究主要采用内部一致性信度指标来检验量表的稳定性和同一性。利用SPSS24.0对所收集的数据进行探索性因素分析，从而对所编制的量表进行效度检验，通过因素分析删除不适宜的题目，从而使量表得到良好的结构效度。在探索性因素分析的基础上，利用Amos24.0进行验证性因素分析。
（三）研究对象
问卷正式施测对象：选取某地区省级示范幼儿园、市级示范幼儿园及普通公办和普通民办幼儿园各一所，在每种幼儿园各随机抽取3个班级（小、中、大班各1个），采用任务下达的方式，由各个班级教师完成本班级幼儿学习品质评估量表。共回收量表306份，其中评估3～4岁儿童的量表127份，評估4～5岁儿童的量表91份，评估5～6岁儿童的量表88份。
三、数据分析与量表编制
（一）项目分析
将每一位受测儿童的得分汇总，按照分数高低排序后，取排序前27%为高分组，后27%为低分组。将高低分组作为变量进行独立样本t检验，方差方程的Levene检验方差齐性题目和非齐性题目的结果均显著（p<0.05），即39道题目均具有区分度。将每一题目与量表的总分进行双变量相关检验，39道题目的皮尔逊（Pearson）相关系数在0.55～0.83之间显著相关，说明39道题目与学习品质总得分有显著的相关性。因此，在这一步骤，全部题目保留。
（二）探索性因素分析
1. 探索性因素分析
本研究采用探索性因素分析的方法来探究量表内部维度构成。因为因子分析的前提是变量之间的相关，所以，首先采用Bartlett球形度检验的方法来检验变量间的相关，即检测因素分析的适合性。
KMO系数规定：KMO系数在0.90以上，非常适合做因素分析；KMO系数在0.80～0.90之间，比较适合做因素分析；KMO系数在0.70～0.80之间尚且可做因素分析；KMO系数在0.60～0.70之间勉强可做因素分析；KMO系数在0.60以下不适合做因素分析。
《学前儿童学习品质评估量表》共39道题目，变量间的相关性及Bartlett球形度检验结果见表1。KMO系数为0.964，球形度检验的p值即Sig.值处于0.000显著性水平，本初始量表非常适合做因素分析。
因素分析采用最大方差法对数据进行主成分分析，抽取特征值大于1，即因子的贡献率大于1。在因子分析的过程中，遵循的原则是差异较小的题目首先被删。共删除7道题，完成8次因子分析。在第8次因子分析的过程中，仍然是先对因素分析的适当性进行考察，KMO系数为0.957，Bartlett球形度检验的p值即Sig.值处于0.000显著水平，表明非常适合做因素分析，详见表2。
对数据进行主成分分析，结合因子负荷取大原则，最后得到五个公因子，这五个公因子共能够解释总变异量的75.96%，超过70%。公因子解释方差情况详见表3（见下页）。
2. 效度分析
表3显示，最后32道题目的共同性在0.62～0.87之间，因素负荷介于0.45～0.85之间，共提取5个公因子。第一个因子的特征值17.79，旋转后的解释变异量为18.64%；第二个因子的特征值为2.65，旋转后的解释变异量为15.14%；第三个因子的特征值为1.65，旋转后的解释变异量为15.07%；第四个因子的特征值为1.21，旋转后的解释变异量为14.17%；第五个因子的特征值为1.01，旋转后的解释变异量为12.94%；总解释量为75.96%，符合解释量50%以上的标准，也表示这32道题目能解释75.96%的学习品质，具有不错的效度。
3. 信度分析
另外，在信度上，提取的第一个公因子是0.93，第二个因子是0.93，第三个因子是0.94，第四个因子是0.92，第五个因子是0.92，总体信度0.97，折半信度0.94，符合各维度大于0.60、总体大于0.80的标准。表示这32道题目具有不错的一致性。
（三）验证性因素分析及量表编制
1. 验证性因素分析
对最后提取出的5个公因子成分进行命名，依次为创造性、坚持性、主动性、合作性、独立性。将经过探索性因素分析后的初步量表使用Amos24.0进行验证性分析，Q23、Q16、Q1、Q29因素负荷量低于0.5予以删除。上述题目删除后，又经过M.I.模型修正后，误差变异数都是正数，所有的误差变异之CR值（决断值）介于9.928～25.305之间，且都达到0.05以上显著水平。参数标准误介于0.04～0.10之间，各因素负荷量介于0.71～0.91之间（符合大于0.5、小于0.95的标准），就以上的分析，检验结果都符合标准，表示项目质量良好。
根据结果，最终量表编制见表4（见下页）。
2. 模型适切度分析
由表5可知，在假设模型的整体适切性上，χ2=337.22、p=0.000、自由度=266，χ2达到显著水平，不符合标准。但是χ2易受样本人数的影响，所以该值仅供参考。绝对适度指数GFI=0.92、大于0.90，AGFI=0.88、小于0.90，RMSEA=0.03、小于0.05；增值适度指数NFI=0.96、大于0.90，RFI=0.95、大于 0.90，IFI=0.99、大于0.90，NNFI=0.99、大于0.90，CFI=0.99、大于0.90；简约适配度指数PGFI=0.61、大于0.50，CN=276、大于200，NC=1.27、小于3。除了AGFI的数值小于0.90外，其余无论是绝对适度指数，还是增值适度指数和简约适配度指数都比较理想，模型适配度比较好。
3. 内在结构适配度分析
在个别信度方面，观察指标的个别信度介于0.33～0.83之间；组合信度方面，五个潜在变量都符合大于0.60的标准；平均变异数抽取量的值都符合大于0.50的标准，详见表6。
维度区辨力方面，通过模型竞争法比较限制与未限制模式之间的χ2差距，各模型两两之间相差的χ2都大于3.84，都达到显著差异水平，表示维度之间有良好的区辨力，详见表7。
四、讨论
对于学习品质评估的研究本就处于起步阶段，而以往为数不多的有关学习品质的评估量表还多为研究者做研究使用。可以说一线幼儿教师在《指南》贯彻落实的过程中，对学习品质的重视程度逐步提高，但对于评估幼儿学习品质的发展还处于零碎性的、多描述性的、不够科学系统的层面。一份具有良好信效度的适宜教师使用的学习品质评估量表是教师们非常急切需要的。鉴于此，本研究致力于《学前儿童学习品质评估量表》的编制和应用问题。最终结果显示，量表不仅保障了评估的科学性，还能从操作性方面解决学习品质“评”的问题。
（一）良好的信效度，保障量表的科学性
本评估量表在确定了良好的内容效度后，进行了探索性因素分析。采用主成分分析的提取方法和最大方差旋转，共提取出5个公因子，旋转后的解释变异总量为75.69%，总信度0.97，由此可见，量表具有不错的信效度。
对最后提取出的5个公因子成分进行命名，依次为创造性、坚持性、主动性、合作性、独立性。将经过探索性因素分析后的初步量表使用Amos24.0进行验证性分析，经过模型考验后，假设模型的整体适切性上，χ2=337.22、p=0.000、自由度=266，虽然χ2达到显著水平，不符合p>0.05的标准，但χ2易受样本人数的影响，所以该值仅供参考。除了AGFI的数值小于0.90外，其余无论是绝对适度指数，还是增值适度指数和简约适配度指数都比较理想，模型适配度比较好。
（二）本土化编制，保障量表的操作性
在问卷结构和题目的具体确定上，参考美国马里奥·希森（2016）的《儿童学习品质发展变化连续表》进行本土化编制，请高校相关专家对问卷项目进行评估，删除或修订不良题项，并请一线幼儿教师尝试使用并给出反馈意见。
在参与本次量表收集的26位老师和10位幼儿园相关领导人员中，有28人表示对于这份量表可以直接拿来使用，有8人表示需要简单培训后方可使用。在数据收集完成后，通过调查显示，这36位人员中，全部都可以使用Excel软件对各项分值进行加总、计算平均分等。这其中有2名具有研究生学历者表示可以运用SPSS22.0等相关软件进行描述分析、平均值计算、t检验等。这表示，这份量表对于一线教师来说，具有较强的操作性。
五、建议
学习品质是学前教育系统中不可忽视的一个重要部分，也是儿童全面发展的一个重要方面。幼儿园可以采用此量表全面观察和评估学前儿童的学习品质发展情况，并采取有效措施促进其学习品质的发展。
（一）基于真实情境中的观察来评估儿童学习品质
儿童的学习品质是在其生活、游戏活动中展现出来，体现出一定的年龄特点与个体特征[12]，并且，儿童每天的行为都在发生着变化，他们在某一天或者某一特定场景中出现的行为反应可能在第二天或者其他场景中就会消失[13]。为了避免这一现象，就要在真实、连续的情境中对儿童的学习品质发展进行评估。也就是说，在使用量表对儿童学习品质进行评估时，一定以对儿童在真实情境中的连续观察为基础。
（二）将学习品质的评估与培养紧密结合
在实践中，不仅要引起教师对学习品质的足够重视，还要帮助教师认识到对儿童学习品质的评估并不是最终目的。评价是为了制定适宜、可行的方案促进儿童学习品质的发展，以为儿童入学和终身学习打下坚实基础。所以，要将学习品质的评估和培养紧密结合，通过提供具有科学性和操作性的评估量表帮助教师们掌握学习品质在儿童日常生活和游戏中的具体的、表现性的内涵，帮助他们掌握儿童学习品质发展现状并据此制定培养方案，以实现学习品质评价和培养的良性循环。
【参考文献】
[1] 庄甜甜，郭力平.对美国早期儿童学习标准中“学习品质”领域的分析研究[J].早期教育（教师版），2011（03）：21.
[2] 李季湄，冯晓霞.《3-6岁儿童学习与发展指南》解读[M].北京：人民教育出版社，2013：11-53.
[3][11] [美]马里奥·希森.热情投入的主动学习者——学前儿童的学习品质及其培养[M].霍力岩，房阳洋，孙蔷蔷，译.北京：教育科学出版社，2016：121-165.
[4][12] 索长清.幼儿学习品质之概念辨析[J].学前教育研究，2019（06）： 35-44.
[5] 王宝华，冯晓霞，肖树娟，苍翠.家庭社会经济地位与儿童学习品质及入学认知准备之间的关系[J].学前教育研究， 2010（04）：3-9.
[6] 钱志亮，丁攀攀.《儿童入学成熟水平诊断量表》的研制[J].学前教育研究，2010（02）：41-45.
[7] 赵婧，王喜海.3～6岁儿童学习品质观察评价量表的研制[J].学前教育研究，2018（06）：44-59.
[8] 黄爽，霍力岩，房阳洋.国外学习品质的本质与结构研究进展[J].比较教育研究，2019（04）：106-112.
[9] Kagan S L， Moore E，Bredekamp S. Reconsidering children’s early development and learning： Toward common views and vocabulary [M]. Washington， DC： U.S. Government Printing Office，1995：23.
[10] Callahan S M， Bergan J R， Feld J K， Larson M C， Burnham C G， Bergan J R. Technical Manual： The Galileo Pre-K Online Educational Management System[M]. Tucson， AZ： Assessment Technology， 2013：68-167.
[13] Ulrey G L， Alexander K， Bender B， Gillis H. Effects of length of school day on kindergarten school performance and parent satisfaction [J].Psychology in the schools， 1982， 19（02）：238-240.
本文系辽宁省教育科学“十三五”规划2017年度立项课题“結构游戏中幼儿良好学习品质养成的实践研究”（课题批准号：JG17CB091）的阶段性成果。
【关键词】学习品质；《学前儿童学习品质评估量表》；信度；效度
【中图分类号】G612 【文献标识码】A 【文章编号】1005-6017（2020）09-0030-07
【作者简介】李春会（1987-），女，江苏徐州人，大连市甘井子区教育局实验幼儿园保教主任，中小学一级教师，硕士；张艳（1977-），女，辽宁大连人，大连市甘井子区教育局实验幼儿园园长，中小学一级教师，硕士。
一、问题的提出
学习品质译自英文Approaches to Learning，这一概念自20世纪被提出后，逐渐在世界范围内得到广泛重视。西方许多国家关于早期学习和教育的纲领性文件中都有关于学习品质的解释和描述。以美国为例，截至2009年就已经有超过半数的州将学习品质作为学习标准的单独领域[1]。我国在颁布《3-6岁儿童学习与发展指南》（以下简称《指南》）时也在说明部分对学习品质进行了总称性描述和强调：“学习品质是幼儿在活动过程中表现出的积极态度和良好行为倾向……要帮助幼儿养成积极主动、认真专注、不怕困难、敢于探究和尝试、乐于想象和创造等良好学习品质。忽视幼儿学习品质的培养，单纯追求知识技能学习的做法是短视而有害的。”[2]
良好的学习品质是儿童终身学习与发展所必需的宝贵品质。自《指南》颁布后，学习品质开始受到重视，但是国内关于学习品质评价工具的研究尚处于起步阶段。目前已有的儿童学习品质评价工具，大致可以分为以下几类。一类是包含在儿童发展综合体系中。例如，高宽课程所使用的儿童观察记录表中包含“主动性”“创造性”等明确的学习品质维度，“社会关系”等维度里，也包括一些与学习品质相关的指标[3]。第二类可间接通过一些与其相似概念的评价工具来获悉学习品质发展的评价。例如，《学前儿童学习行为量表》（Preschool Learning Behavior Scale ，简称PLBS）、《儿童学习风格量表》（Study of Children’s Learning Styles， 简称SCLES）、《问题解决灵活性任务量表》（Problem-Solving Flexibility Task）等[4]。第三类是专门进行学习品质评价的儿童学习品质量表。主要有王宝华、冯晓霞等的《幼儿学习品质观察评定表》，此量表是结合目前已有的研究对学习品质的界定，参考埃里克森学院的“多彩光谱”计划而编制的，每方面的能力表现均有具体的观察指标，而且采用5级计分方式[5]。还有钱志亮等2010年研制的《儿童入学成熟水平诊断量表》之学习品质诊断量表[6]和《指南》中学习品质领域测查量表。此外，还有一些课题和硕博论文专门致力于幼儿学习品质评估量表的研究，如赵婧等《3-6岁儿童学习品质观察评价量表》[7]等。
虽然上述工具具有良好的信效度，得到较高认可，但要么仅限于某一具体游戏情境（如赵婧的《3-6岁儿童学习品质观察评价量表》是在儿童自主雪花片建构游戏中评价）或某一具体的年龄阶段，要么是供研究者使用，而非面向一线幼儿教师。评价是整个儿童学习品质研究中的核心问题，同时也是一个难点问题。学习品质评价工具是研究、了解儿童学习品质发展的工具，更是帮助教师科学、有效培养儿童学习品质的前提和基础。正所谓，以“评”促“培”。有研究者指出：关于学习品质这一课题，未来的发展方向是编制真实情境下的、本土化的量表[8]。可以说，幼儿教师在实践的过程中缺少操作性强的学习品质评估量表，缺少科学、系统的评价班级幼儿学习品质发展的评估量表，缺少对班级幼儿学习品质以“评”促“培”的适宜工具。因此，本研究在以往研究的基础上编制适宜一线幼儿教师使用并具有较高的信效度的《学前儿童学习品质评估量表》。
二、研究设计
（一）量表初始编制
1. 评估情境与对象
学习品质是个体的一种内在特征，虽然不可以直接观察和测量，但是，内在品质可以通过活动而外在于具体的行為表现方式之中。所以，学习品质要通过儿童一系列的学习行为表现出来，即从外在行为映射去推理内在品质。因此，本量表的编制遵循“在儿童一日生活和游戏活动之中对其外在相关行为进行观察与评估”的原则。
2. 预设维度与题项
本研究先通过查阅文献，综合参考美国“国家教育目标委员会”（National Education Goals Panel）第一目标规划小组提出的学习品质五个核心要素：“对于新任务与挑战的开放和好奇心；主动性，对完成任务的坚持和专注；反思和解释的品质；想象和发明；对任务的认知方式”[9]，卡拉汉（Callahan）提出的3～5岁儿童学习品质具体包括“主动和好奇、目标设置和计划、创造和想象、学习合作”等要素[10]，以及美国的马里奥·希森（2016）《儿童学习品质发展变化连续表》[11]，进行量表初始编制，采用“五点李克特他评计分法”计分，由一组反映个体态度、行为倾向性或行为表现的陈述构成。量表的使用者对陈述的同意程度或符合程度进行打分，选项分别为“总是”“经常”“偶尔”“几乎不”“从不”，依次计分为5、4、3、2、1。无反向记分题，得分越高表示学习品质发展程度越高。设计的初始量表共39道原始题目。 初始量表完成后，请高校相关专家对问卷项目进行评估，删除或修订不良题项，并请一线幼儿教师尝试使用并给出反馈意见以此来保证量表具有较好的内容效度。
（二）研究方法
信效度分析法。本研究主要采用内部一致性信度指标来检验量表的稳定性和同一性。利用SPSS24.0对所收集的数据进行探索性因素分析，从而对所编制的量表进行效度检验，通过因素分析删除不适宜的题目，从而使量表得到良好的结构效度。在探索性因素分析的基础上，利用Amos24.0进行验证性因素分析。
（三）研究对象
问卷正式施测对象：选取某地区省级示范幼儿园、市级示范幼儿园及普通公办和普通民办幼儿园各一所，在每种幼儿园各随机抽取3个班级（小、中、大班各1个），采用任务下达的方式，由各个班级教师完成本班级幼儿学习品质评估量表。共回收量表306份，其中评估3～4岁儿童的量表127份，評估4～5岁儿童的量表91份，评估5～6岁儿童的量表88份。
三、数据分析与量表编制
（一）项目分析
将每一位受测儿童的得分汇总，按照分数高低排序后，取排序前27%为高分组，后27%为低分组。将高低分组作为变量进行独立样本t检验，方差方程的Levene检验方差齐性题目和非齐性题目的结果均显著（p<0.05），即39道题目均具有区分度。将每一题目与量表的总分进行双变量相关检验，39道题目的皮尔逊（Pearson）相关系数在0.55～0.83之间显著相关，说明39道题目与学习品质总得分有显著的相关性。因此，在这一步骤，全部题目保留。
（二）探索性因素分析
1. 探索性因素分析
本研究采用探索性因素分析的方法来探究量表内部维度构成。因为因子分析的前提是变量之间的相关，所以，首先采用Bartlett球形度检验的方法来检验变量间的相关，即检测因素分析的适合性。
KMO系数规定：KMO系数在0.90以上，非常适合做因素分析；KMO系数在0.80～0.90之间，比较适合做因素分析；KMO系数在0.70～0.80之间尚且可做因素分析；KMO系数在0.60～0.70之间勉强可做因素分析；KMO系数在0.60以下不适合做因素分析。
《学前儿童学习品质评估量表》共39道题目，变量间的相关性及Bartlett球形度检验结果见表1。KMO系数为0.964，球形度检验的p值即Sig.值处于0.000显著性水平，本初始量表非常适合做因素分析。
因素分析采用最大方差法对数据进行主成分分析，抽取特征值大于1，即因子的贡献率大于1。在因子分析的过程中，遵循的原则是差异较小的题目首先被删。共删除7道题，完成8次因子分析。在第8次因子分析的过程中，仍然是先对因素分析的适当性进行考察，KMO系数为0.957，Bartlett球形度检验的p值即Sig.值处于0.000显著水平，表明非常适合做因素分析，详见表2。
对数据进行主成分分析，结合因子负荷取大原则，最后得到五个公因子，这五个公因子共能够解释总变异量的75.96%，超过70%。公因子解释方差情况详见表3（见下页）。
2. 效度分析
表3显示，最后32道题目的共同性在0.62～0.87之间，因素负荷介于0.45～0.85之间，共提取5个公因子。第一个因子的特征值17.79，旋转后的解释变异量为18.64%；第二个因子的特征值为2.65，旋转后的解释变异量为15.14%；第三个因子的特征值为1.65，旋转后的解释变异量为15.07%；第四个因子的特征值为1.21，旋转后的解释变异量为14.17%；第五个因子的特征值为1.01，旋转后的解释变异量为12.94%；总解释量为75.96%，符合解释量50%以上的标准，也表示这32道题目能解释75.96%的学习品质，具有不错的效度。
3. 信度分析
另外，在信度上，提取的第一个公因子是0.93，第二个因子是0.93，第三个因子是0.94，第四个因子是0.92，第五个因子是0.92，总体信度0.97，折半信度0.94，符合各维度大于0.60、总体大于0.80的标准。表示这32道题目具有不错的一致性。
（三）验证性因素分析及量表编制
1. 验证性因素分析
对最后提取出的5个公因子成分进行命名，依次为创造性、坚持性、主动性、合作性、独立性。将经过探索性因素分析后的初步量表使用Amos24.0进行验证性分析，Q23、Q16、Q1、Q29因素负荷量低于0.5予以删除。上述题目删除后，又经过M.I.模型修正后，误差变异数都是正数，所有的误差变异之CR值（决断值）介于9.928～25.305之间，且都达到0.05以上显著水平。参数标准误介于0.04～0.10之间，各因素负荷量介于0.71～0.91之间（符合大于0.5、小于0.95的标准），就以上的分析，检验结果都符合标准，表示项目质量良好。
根据结果，最终量表编制见表4（见下页）。
2. 模型适切度分析
由表5可知，在假设模型的整体适切性上，χ2=337.22、p=0.000、自由度=266，χ2达到显著水平，不符合标准。但是χ2易受样本人数的影响，所以该值仅供参考。绝对适度指数GFI=0.92、大于0.90，AGFI=0.88、小于0.90，RMSEA=0.03、小于0.05；增值适度指数NFI=0.96、大于0.90，RFI=0.95、大于 0.90，IFI=0.99、大于0.90，NNFI=0.99、大于0.90，CFI=0.99、大于0.90；简约适配度指数PGFI=0.61、大于0.50，CN=276、大于200，NC=1.27、小于3。除了AGFI的数值小于0.90外，其余无论是绝对适度指数，还是增值适度指数和简约适配度指数都比较理想，模型适配度比较好。
3. 内在结构适配度分析
在个别信度方面，观察指标的个别信度介于0.33～0.83之间；组合信度方面，五个潜在变量都符合大于0.60的标准；平均变异数抽取量的值都符合大于0.50的标准，详见表6。
维度区辨力方面，通过模型竞争法比较限制与未限制模式之间的χ2差距，各模型两两之间相差的χ2都大于3.84，都达到显著差异水平，表示维度之间有良好的区辨力，详见表7。
四、讨论
对于学习品质评估的研究本就处于起步阶段，而以往为数不多的有关学习品质的评估量表还多为研究者做研究使用。可以说一线幼儿教师在《指南》贯彻落实的过程中，对学习品质的重视程度逐步提高，但对于评估幼儿学习品质的发展还处于零碎性的、多描述性的、不够科学系统的层面。一份具有良好信效度的适宜教师使用的学习品质评估量表是教师们非常急切需要的。鉴于此，本研究致力于《学前儿童学习品质评估量表》的编制和应用问题。最终结果显示，量表不仅保障了评估的科学性，还能从操作性方面解决学习品质“评”的问题。
（一）良好的信效度，保障量表的科学性
本评估量表在确定了良好的内容效度后，进行了探索性因素分析。采用主成分分析的提取方法和最大方差旋转，共提取出5个公因子，旋转后的解释变异总量为75.69%，总信度0.97，由此可见，量表具有不错的信效度。
对最后提取出的5个公因子成分进行命名，依次为创造性、坚持性、主动性、合作性、独立性。将经过探索性因素分析后的初步量表使用Amos24.0进行验证性分析，经过模型考验后，假设模型的整体适切性上，χ2=337.22、p=0.000、自由度=266，虽然χ2达到显著水平，不符合p>0.05的标准，但χ2易受样本人数的影响，所以该值仅供参考。除了AGFI的数值小于0.90外，其余无论是绝对适度指数，还是增值适度指数和简约适配度指数都比较理想，模型适配度比较好。
（二）本土化编制，保障量表的操作性
在问卷结构和题目的具体确定上，参考美国马里奥·希森（2016）的《儿童学习品质发展变化连续表》进行本土化编制，请高校相关专家对问卷项目进行评估，删除或修订不良题项，并请一线幼儿教师尝试使用并给出反馈意见。
在参与本次量表收集的26位老师和10位幼儿园相关领导人员中，有28人表示对于这份量表可以直接拿来使用，有8人表示需要简单培训后方可使用。在数据收集完成后，通过调查显示，这36位人员中，全部都可以使用Excel软件对各项分值进行加总、计算平均分等。这其中有2名具有研究生学历者表示可以运用SPSS22.0等相关软件进行描述分析、平均值计算、t检验等。这表示，这份量表对于一线教师来说，具有较强的操作性。
五、建议
学习品质是学前教育系统中不可忽视的一个重要部分，也是儿童全面发展的一个重要方面。幼儿园可以采用此量表全面观察和评估学前儿童的学习品质发展情况，并采取有效措施促进其学习品质的发展。
（一）基于真实情境中的观察来评估儿童学习品质
儿童的学习品质是在其生活、游戏活动中展现出来，体现出一定的年龄特点与个体特征[12]，并且，儿童每天的行为都在发生着变化，他们在某一天或者某一特定场景中出现的行为反应可能在第二天或者其他场景中就会消失[13]。为了避免这一现象，就要在真实、连续的情境中对儿童的学习品质发展进行评估。也就是说，在使用量表对儿童学习品质进行评估时，一定以对儿童在真实情境中的连续观察为基础。
（二）将学习品质的评估与培养紧密结合
在实践中，不仅要引起教师对学习品质的足够重视，还要帮助教师认识到对儿童学习品质的评估并不是最终目的。评价是为了制定适宜、可行的方案促进儿童学习品质的发展，以为儿童入学和终身学习打下坚实基础。所以，要将学习品质的评估和培养紧密结合，通过提供具有科学性和操作性的评估量表帮助教师们掌握学习品质在儿童日常生活和游戏中的具体的、表现性的内涵，帮助他们掌握儿童学习品质发展现状并据此制定培养方案，以实现学习品质评价和培养的良性循环。
【参考文献】
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[13] Ulrey G L， Alexander K， Bender B， Gillis H. Effects of length of school day on kindergarten school performance and parent satisfaction [J].Psychology in the schools， 1982， 19（02）：238-240.
本文系辽宁省教育科学“十三五”规划2017年度立项课题“結构游戏中幼儿良好学习品质养成的实践研究”（课题批准号：JG17CB091）的阶段性成果。