教育心理学研究中的混合方法设计

2015-12-24 10:22孙文梅
心理技术与应用 2015年12期

摘 要 将质性和量化两类方式加以综合使用的混合方法设计被称为教育研究运动的第三次浪潮。在教育心理学研究领域,常用的混合方法研究设计有三类:质性和量化研究并行、并重的并行式设计;质性为主、量化为辅或量化为主、质性为辅的嵌入式设计;质性和量化研究依次进行、不断递进的分步递进式设计。每类混合方法设计有其各自的功用及使用程序。

关键词 混合方法研究;并行式设计;嵌入式设计;分步递进式设计

分类号 B841.4

混和方法研究(mixed methods research)被教育和心理学领域的研究者们称为继定量研究范式和质性研究范式之后的教育研究运动的“第三次浪潮”,并且研究者们认为“混合方法研究的时代已经来临” (Johnson & Onwuegbuzle, 2004)。混合方法研究既是一种研究设计,也是一种科学探究方法,它通过在一个或一系列的研究中搜集、分析、综合各种量化和质性资料,深入、全面地理解、揭示所研究的问题(Johnson, Onwuegbuzie, & Turner,2007; Creswell & Clark,2007)。事实上,混合方法研究的思想由来已久,早在20世纪初的文化人类学领域的研究中即有所体现。之后,采用此类方法进行的研究逐渐增多,并被冠以各种不同的称谓,如整合研究、多重方法研究、交叉研究等。直至2004 年底混和方法研究的专题研讨会在美国华盛顿召开,“混合方法研究”这一称谓被普遍认同,混合方法研究也作为一种新的研究范式引起广泛关注。

混合方法设计既能将质性研究和量化研究的优点集于一身,又能弥补单一方法的缺陷,并从多元视角对所探讨的复杂现象做出全面的、支持性的说明和解释。鉴于教育、教学过程的开放性和复杂性,在研究中采用混合方法设计来探讨其中蕴涵的学习与教学的心理规律是极其必要的。

虽然在研究过程中,研究者或多或少都在使用混合方法,且从不同角度提出了质性资料和量化数据的混合方式(Morse, 1991; Morgan,1998; Sandelowski, 2000; Creswell & Clark, 2007),但是,在“混合”方法的类型的划分上缺乏逻辑性和共识,使混合流于形式。为了能够使教育心理学的研究者根据具体的研究目的、研究内容来选用最为适宜的混合方式,以充分挖掘质性材料和量化数据的内涵,我们有必要厘清不同的混合设计方式,了解各自的适用条件、具体程序及特点等。以下分别介绍三种在教育心理学领域常用的设计方式:并行式设计、嵌入式设计和分步递进式设计。

1 并行式设计

并行式设计通常是围绕同一主题,分别采用质性和量化两种不同的方式来获得不同类型的、互相补充的数据资料,然后根据这两类信息,对所探讨的核心主题形成更为全面、深入的理解(见图1)。利用该种设计,研究者既可以直接将研究问题的量化统计结果和质性分析结果加以对比,也可以利用质性资料来验证量化结果。通常情况下,质和量两类数据或资料的权重是均衡的,没有轻重主次之分。

根据质性资料和量化数据的不同混合方式,并行式设计也可以有多种变式,其中最为常用的有三种:聚合模型、数据转换模型和多水平模型。

图1 并行式设计

1.1 聚合模型

在聚合模型中,研究者分别搜集、分析同一研究主题的量化数据和质性资料,然后将两类信息进行分析、比较和综合,进而得出整合的结果(见图2)。Perry,Dewine,Duffy和Vance(2007)采用并行式设计来研究城市青少年自我效能感的问题。研究者在对青少年的自我效能感进行干预之前和之后,分别采用质性方法(访谈)和量化方法(问卷调查)对自我效能感进行考察。量化统计的结果未能发现青少年自我效能感的显著变化,而从质性资料的分析中却证明了自我效能感的显著变化。显然,质性和量化两种方法的结合使用比常规的单一研究范式能揭示更为真实的、动态的进程及结果。《心理技术与应用》 2015年第12期 (总第28期)孙文梅 教育心理学研究中的混合方法设计

图2 并行式设计变式1——聚合模型

1.2 数据转换模型

数据转换模型即把一种类型的资料转换为另一种类型。通常是对搜集的质性资料进行分析后,转换为量化数据,然后与量化研究所得的数据进行比较;或者将量化数据按照类别或性质转化为质性资料,进行整合性的解释(见图3)。比如,对教师课堂教学录像及访谈的质性资料进行编码、赋值,转换为量化数据,然后与教师教学行为的自我评估量表和学生评估量表数据进行比较,以便对教师的课堂教学行为进行深入细致的分析。

图3 并行式设计变式2——数据转换模型

1.3 多水平模型

在多水平模型中,质性方法或量化方法可分别用于探讨一个系统中不同水平的问题,而每一水平上获得的结果又被整合,用于解释整个系统的特征(见图4)。比如,若要探讨学校硬件条件建设状况对学习与教学效果的影响,则可以分别在学校、教师和学生三个不同层面上分别搜集相关数据或资料。在学校层面上,可以用量化方法搜集硬件建设的具体数据。在教师层面上,可以围绕硬件的针对性、实用性、有效性等进行访谈,获得质性资料。在学生层面上,可以通过学习观问卷、学习兴趣问卷、学习策略问卷、学习成绩等获得量化的数据。之后,对上述三个层面的资料数据进行汇总,对学校硬件条件与教学效果之间的关系进行探讨。

并行式设计作为一种典型的混合方法,其设计模式易于理解,同时收集质性和量化两类数据,既能揭示不同方面的信息,又能够相互印证、补充,是一种效率比较高、综合性比较强的研究设计。但是,在使用该设计时,需要研究者在质性分析和量化统计两方面都有较高的专业水平。尤其当量化数据和质性资料二者所得结果不一致时,更需要研究者从方法及其使用过程的科学性、充分性的角度予以关注,并充分挖掘、细化两类信息的内涵。

图4 并行式设计变式3——多水平模型

2 嵌入式设计

嵌入式设计通常以一种方法为主、另一种方法为辅,即在一种信息类型的框架下纳入另一种信息类型,被纳入的信息起到补充、印证的作用(见图5a和图5b)。比如,在一个以量化分析为主的研究中,补充一些质性资料来回答某个具体的问题;或者在一个以质性分析为主的研究中,补充部分量化数据来佐证某个结论。尤其在研究中使用单一类型的信息资料去解释某些具体问题时有些乏力或有失偏颇的情况下,采用嵌入式设计是比较恰当的。

图5a 量化为主的嵌入式设计

图5b 质性为主的嵌入式设计

常用的嵌入式设计是在量化数据为主的研究中嵌入质性资料,质性研究主要是针对量化研究中的某些重要主题展开的。因此,下面论述以量化为主的嵌入式设计的两种典型变式:实验模型和调查模型。

2.1 实验模型

在控制精细的实验设计或者准实验设计中,通常以量化数据为主。但也可以根据具体情形,在不同的实验阶段嵌入部分质性研究,以补充、丰富量化数据结果(见图6)。比如,考察阅读障碍儿童在阅读过程中所采用的自我调控策略时,除了利用各种设备、测量工具等来记录儿童的阅读策略、阅读成绩、眼动状况、阅读时间等量化数据外,还可以在实验的不同阶段嵌入适当的质性研究。可以在实验前对儿童或家长进行初步的访谈,了解其基本的学习状况等信息;在实验过程中记录儿童的口语报告、表情与动作等;在实验结束后还可以针对实验进程中的某些问题进行询问、追问。所搜集的这些质性材料都可以作为辅助但重要的补充信息,来深入、具体地解释量化结果。

图6 嵌入式变式1——实验模型

2.2 调查模型

当研究者采用多种测评工具进行调查、获得量化数据并据此探讨各研究变量之间的关系时,还可以根据研究目的及调查进程中出现的具体问题,适当地加入质性研究,以更为合理、深入地解释各种变量间的内在关系的深层机制(见图7)。

图7 嵌入式变式2——调查模型比如,欲探讨学习策略、迁移意识与迁移成效之间的关系时,研究者可以通过施测学习策略及迁移意识的问卷调查以及考察学生解决迁移问题的成绩,来获得学生的学习策略水平、迁移意识水平以及迁移成绩等量化数据。同时,研究者还可以针对所测问卷中的某个具体维度或其中的某一具体题项,提出开放性的问题或进行访谈。若研究者关注迁移意识在迁移成效中的特殊作用,则可以让学生回答某些开放性问题,如“当你遇到未曾见过的考题时,你通常会怎么做?为什么?”通过分析学生的回答,来进一步充实、扩展问卷调查中有关迁移意识问卷所测得的量化数据的内涵,证实量化数据的效度,同时更为深刻地揭示迁移意识在迁移中的作用机制。Smith(2006)曾采用嵌入式的设计探讨职业学校的教师是否根据学生的不同学习风格来调整自己的教学。该研究对6所职业学校的教师进行问卷调查得到量化数据,同时又选取11名教师进行深度访谈,以期对问卷调查的数据进行补充和支持。

在以量化为主的嵌入式设计中,质性研究何时嵌入呢?这通常要视研究的具体需要而定。既可以在搜集量化数据之前进行初步的质性研究,获得量化研究所需的条件性或前提性信息;也可以在量化研究之后辅之以质性研究,以深化数据的内涵。若在量化研究的过程中同时搜集质性信息,则可以获得动态的、与具体数据相呼应的详细信息。

与并行式混合设计相比,嵌入式设计虽然也使用质性和量化两种研究方式,但其中一种研究方式是主要的,另一种起补充、辅助的作用。当研究者无法保证充分的时间和充足的资源来完成一个深入的质性和量化并重的研究时,嵌入式设计是最为适宜的选择。当然,在使用该类设计时,研究者必须清楚地界定量化和质性两种研究方法的主次关系。

3 分步递进式设计

当研究者先采用量化研究(或质性)获得初步结果后,继续采用质性(或量化)研究来进一步深化、提炼前一阶段所得结论时,实际上就是在使用分步递进式的混合设计。与并行式设计相比,分步递进式设计更强调前后两种研究的内在连续性和递进性。与嵌入式设计相比,分步递进式设计则强调量化和质性两种方式具有同等的重要性。根据质与量的不同递进顺序,两种常用的变式是:先量后质的解释模型和先质后量的探索模型。

3.1 先量后质的解释模型

解释模型是利用质性资料来进一步解释、印证或扩展量化结果的一种混合设计。其具体操作分两大阶段进行:第一阶段是收集和分析量化数据,第二阶段是根据量化结果进行质性研究,对量化结果进行印证、深化或解释(见图8)。

图8 分步递进式变式1——解释模型

根据不同的研究目的,解释性模型常用于两种情形:

第一种情形是用质性资料来解释量化结果的显著(或不显著)性的深层机制,或用于解释与预期不符的量化结果。在这种情形中,质性研究的主要功能在于深化、细化前一阶段的量化结果,对量化结果进行扩展性的、更具说服力的解释。Aldridge,Fraser和Huang(1999)围绕班级环境特点进行一项跨文化研究,关注台湾和澳大利亚两个地区班级环境差异的影响因素。该研究首先通过问卷调查的量化方法来考察台湾和澳大利亚两地的班级环境在哪些方面存在显著差异,然后根据该量化结果,采用深度访谈的质性方法来解释其差异的深层原因。

解释模型还可用于另一种情形,即研究者根据量化研究结果确立具有某类特征的群体,然后对该类群体进行质性研究。在这种情形中,前一阶段的量化结果为后续的质性研究的被试选择提供了依据,而针对特殊群体所进行的质性研究不仅能够细化前期的量化结果,而且也能够揭示量化研究中不易显现的特殊现象。比如,研究者根据课堂行为问卷调查的量化结果,将学生分为不同的行为表现类型。之后对所感兴趣的行为类型(如冲动型)的学生在课堂中的活动进行全程录像。通过对该录像进行编码分析,同时结合家庭访谈、教师访谈等,了解其行为模式的成因、诱发与维持机制及其对课堂氛围的影响等,据此拟定干预或训练方案。

研究者在使用解释模型时,可以分别在两个阶段使用量化和质性的方法,相对于同时进行质和量的研究而言,更简便易行;而研究报告也可以相应地分阶段呈现,简明易懂。当然,由于该类设计需要两个阶段,在时间上略有延长。此外,若要针对某类群体进行深入的质性研究,则应在使用该设计之前对样本问题进行仔细考虑,以免因样本无效或缺乏而延误后续的研究。

3.2 先质后量的探索模型

探索模型是利用量化方法来验证、修改或精炼前期的质性结果的一种研究设计。其具体操作也分两大阶段进行:第一阶段是广泛收集质性资料,初步建构理论模型或建构类别、编制相应的项目;第二阶段是根据质性分析、归类的结果进行量化研究,进而对质性结果进行修改、充实或印证(图9)。

图9 分步递进式变式2——探索模型

在教育心理学研究中,当开发某种新的测评工具或确立心理特征的不同类型时,通常都会用到探索性的混合设计。例如,研究者在编制教师“为迁移而教”的调查问卷时,首先需要进行文献分析,访谈不同类型的教师在教学内容选编、课堂讲授策略、作业布置及反馈方式、学法指导、动机调动等诸多方面的看法,访谈相应的学生群体和主管领导,必要时还应对教师的课堂教学实录和教学反思日记进行分析,以从多个角度获取教师为迁移而教的各种不同表现形式。同时还要访谈相关领域的研究专家,并对所收集的教师访谈的质性材料进行概括、提炼,初步建构出教师为迁移而教的调查问卷的内容框架或维度。在此基础上,编制相应的题项,并采用量化方式将各个题项进行合并聚类或删减,最终编制出符合测量学要求的测评工具。当然,在具体的研究中,可能会多次进行 “质”与“量”的混合,从而编制出一个信效度良好的测评工具。

探索性混合设计与解释性混合设计一样,也是一种简明易懂、简便易行的设计形式。为了更为有效地利用好这种设计,研究者在研究时段的选择与组织、被试的选用方面都需要事先作精细安排。

4 小结

表1对以上三种设计进行了简要对比。可见,每类设计都有自身的独特性。但是,三类设计并非截然独立或对立的,也无优劣之分。在具体的研究中,研究者要根据研究的目的,选用适宜的设计类型,也可综合使用不同类型的混合设计。在选择不同类型的混合设计时,尤其需要关注以下几个问题:(1)所选用的混合设计方式能否达到研究目的?是否为最恰当、最有效的方式?(2)研究者自身的专长及具有的质性研究和量化研究的技能水平如何?(3)研究所需的资源,如时间、资金等是否充足?(4)其他一些需要思考的问题,如:何时是搜集有关的资料或数据的最佳时机?质性和量化两种方法的相对权重如何确定?总之,在使用混合方法研究时,必须准确把握质性和量化的各自特点与功用,遵循其使用的基本要求,以提高教育心理学研究的科学性和有效性。表1 三种混合方法设计之比较

参考文献

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Johnson, R. B., & Onwuegbuzle, A. (2004). Mixed methods research: A research paradigm whose time has come. Educational Researcher, 33(7): 12-26.

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