教育实验法的实施

第四节　教育实验法的实施

一、实验设计

（一）实验设计的定义

广义的实验设计指科学研究的一般程序的知识，它包括从问题的提出、假说的形成、变量的选择等一直到结果的分析、论文的写作这一系列内容。它给研究者展示如何进行科学研究的概貌，试图解析研究的全过程。

狭义的实验设计特指实施实验处理的一个计划方案，以及与计划方案有关的统计分析。⁽¹⁷⁾

（二）实验设计的注意事项

1.有效地控制无关变量

所谓的无关变量并不是与实验效果无关，而是指除实验因子外也影响实验效果的因子，只是这些因子不是实验所要探究、关心的实验因子。只有将这些无关因子控制起来，使实验因子单独发生作用，这样，我们就完全可以说实验结果是实验因子操纵的结果。

2.成功地操纵自变量

自变量即为实验操纵的因子，是指不受外部因素的影响而自我产生变化的变量。自变量的操纵即为实验的核心，研究者正是通过自变量的操纵来观察或测量因变量的变化。因此在实验设计中选择自变量，确定自变量的数量、强度、大小、幅度、难度等非常重要。

3.科学地观察因变量

因变量即为实验结果。实验结果是否准确，是否能全面地反映实验的情况，不仅取决于自变量的操纵、无关变量的控制，也取决于观察或测量的指标是否得当、是否合理、是否全面。因此，实验设计应尽可能全面地、仔细地考虑何时观测因变量，如何观测因变量，观测哪些因变量。

二、教育实验的步骤

（一）实验的准备

实验的准备阶段在实验研究中起到非常重要的作用，它是做好实验研究的基础。实验的准备工作不充分，实验的结果就可能不可靠。准备阶段包括以下几个步骤。

1.明确实验课题

选择确定课题，是开展教育实验的第一步，就是明确实验所要研究的问题。选择一个既符合教育改革与发展需要，又适合研究者知识、能力水平及客观条件的课题，是研究顺利进行的前提。因此，在考虑课题可行性时，既要考虑影响可行性的一般因素，还要注意审视在操作实验变量、控制无关变量和评价因变量等方面的可操作性。

2.提出理论假设

假设是对问题的实质作出猜想，构建某种教育教学措施与教育教学效果之间的因果对应关系。问题只有发展为假设才能变得清晰、明确，从而找到解决问题的办法。教育实验假设一般是在经验总结、理论演绎或初步研究获得某些认识的基础上提出并完成的，是有根据的推测。好的实验假设是教育实验的灵魂，整个实验过程是围绕着检验与发展假设展开的，它为实验研究规定了方向和范围，为搜集、分析、解释资料和数据提供了框架。

3.确立实验设计

实验设计是研究者对整个实验的进程进行全面规划而制订的实际实验方案，一般包括以下几个部分。

（1）问题的提出：教育现实发展的需要、教育理论发展的需要。

（2）实验假设和理论依据：实验假设及其内涵、实验的理论依据。

（3）实验目标和实验原则：实验目标、实验原则。

（4）实验内容和措施：实验自变量及其操作，实验对象的选择和分组，实验的观测项和指标，实验数据、资料的搜集和整理。

（5）实验的组织管理：实验时间、场所、材料、范围，实验参加人员及其分工，实验中的规章制度。

（6）主要参考文献。

（二）实验的实施

在完成实验准备工作以后，就要按照实验方案进行实验，其过程就是操作自变量、控制无关变量和观测因变量变化的过程。具体步骤如下。

1.前测

实验前测又叫“事前测验”，指实验之前为了了解被试在因变量及有关方面的情况、水平而对被试进行的测验。通过前测，可以了解被试的某些特质水平，为研究者采取有针对性的干预措施提供依据；另外，还可以为被试的选择和分组提供依据。前测还可以用来和后测进行比较，以求出自变量作用于被试所引起的变化量，从而得到证明或拒绝假设的证据。前测在教育实验研究中具有重要的作用，但并非所有的实验研究都需要前测。

2.实验控制

实验进行的各个环节、实验对象、实验时间和场所的安排等因素都会影响实验的效果。因此，必须有计划地对无关变量进行控制，尽量避免各种干扰因素的影响，以保证实验结果的有效性。

3.实验后测

实验后测，是指研究者为了了解被试在实验变量实施之后在实验所研究的特质上的现有水平，而对被试进行的测验。其作用主要是使研究者了解试验完成之后，被试在所研究的特质上达到的水平，并与前测对比，得出实验假设是否被证实。无论何种目的的实验，后测都是不可少的。

进行教育实验后测，除应注意教育测验一般应注意的问题之外，还应注意：①安排后测的时间要合适，通常后测应在实验处理停止后立即进行；②后测和前测必须是同质测验，这是两次测验结果进行比较的基础。

4.实验记录

实验记录是对实验中发生的相关事项进行如实的记载。要根据实验研究需要，系统地记录自变量的操作情况、无关变量的控制情况、因变量的变化情况和其他相关实验情况，积累详尽的原始资料。实验记录是评价实验效果，得出实验结论的重要依据。

（三）实验资料的搜集和整理

实验资料包括实验实施过程中观察、谈话、测量所得的信息，对检验假设有用的资料都要搜集。搜集时，记录要客观、准确，还要考虑资料的可靠性。

对实验资料的搜集和整理，是一项具有基础性意义的工作，实验资料的多少和质量的高低直接关系到实验结果的科学性。如果整理的资料不全面，以偏概全，就会影响实验的结果。此外，还要注意将整理的研究结果形成系统化的有条理的资料或数据，以便有利于进一步的统计分析。

（四）实验数据的统计分析

教育实验结果的统计分析就是运用统计分析方法对教育实验的结果予以科学的计算、分析和解释。它是教育实验中的非常重要的一个环节。一个实验完成以后，若不进行统计分析，就不能得出令人信服的结论，就不能提高科研成果的价值。在进行数据的统计分析时，尤其要注意各种统计方法的使用条件。统计方法的运用主要包括以下几个步骤。

1.数据的整理

用各种方法搜集来的数据资料多是零散的，它只反映了个别现象的个别特征，必须对这些数据整理加工，使之系统化，才能计算出统计指标，进行统计分析，为进一步研究提供有用的信息。一般分为数据检查和数据分类。

（1）数据检查，主要是检查数据的完整性和正确性。前者是指根据调查项目检查是否填写完整，避免遗漏，删去重复。后者是指检查搜集的资料是否真实可靠。统计数据的真实性是统计工作的生命，资料的检查整理必须首先做好这项工作。

（2）数据分类，又称“统计归组”，指将搜集来的数据进行分组归类。数据分类可分为两种。①品质分类。品质分类是按事物性质划分为不同的组别、种类，如性别、理解能力等，然后通过各类所包含的数据再进行数量化的比较和分析。②数量分类。数量分类即按数量的属性分类，包括：顺序排列法，将各种数据从大到小或从小到大进行排练；等级排列法，即根据顺序排列划分等级；次数分布法，又称“次数分配”，指总体或样本按随机变量（数据）大小次序在频率上的排列。

2.数据的计算和分析

在对数据资料进行整理后，就可以开始进一步的计算和分析。根据不同研究的需要，可以采取不同的统计方法，主要有描述统计和推断统计两大类型。

1）描述统计

描述统计可以将大量的研究数据进行减缩、整理、制成图表，进行平均数、标准差等分析。描述统计分析限于概括所观察的特定团体，只对一个特定团体提供有用的信息，其结论不能超出这个团体，不能推广到该团体以外的其他相似团体。其所涉及的内容是对教育科学研究中的大量数据进行整理和归类，计算出集中量数、差异量数和相关量数。

（1）集中量数。反映集中趋势特征的数字，是一组测量分数的代表值，具有用于描述和代表研究对象的一般水平，以及可与同质的研究对象进行比较的两个主要特征。表示集中量数的有：算术平均数、中位数和众数。

（2）差异量数。表示测验分数之间差异程度的一种统计量数，表示一组数据的离散情况或集中趋势。对于一组数据，除了研究它的集中趋势外，还需要了解这些数据的分布情况和差异程度，才可能掌握数据特征的全貌。差异量数一般包括：全距、平均差和标准差等。

（3）相关系数。相关是指事物现象之间的相互关系。许多事物、现象之间往往存在着一定的关系。这种关系表现为一事物的变化常引起另一事物也发生变化。统计学上的相关就是从数量方面来研究两种或两种以上的变量之间的关系。

相关的情况有三种：第一种相关是两列变量的变动方向相同，叫“正相关”，如身高与体重的关系，一般说来，身体越高，体重越重；第二种相关是当一种变量变动时，另一种变量或大或小地向相反方向运动，叫“负相关”，如身体健康状况与患病概率的关系；第三种相关是零相关，如人的相貌与思想品德是毫无关系的零相关。

相关系数是用来表示相关程度的量的指标，用“r”表示。相关系数的种类有：积差相关系数、等级相关系数、点二列相关系数、偏相关系数等。不同相关系数都有各自的使用条件，因此在使用时，要充分考虑实验数据的类型。

2）推断统计

描述统计只是对搜集的数据的一个初步分析，当搜集的数据只是样本数据，而需要描述研究总体特征时，当要比较两个统计量之间的差异时，就需要使用推断统计。

（1）总体参数估计。总体参数需要先分析来自总体样本的具体特征，进而对之作出估计。由于样本并不能完全代表总体，不可避免地会出现随机误差或取样误差，而在统计推断中有需要根据样本资料对总体参数作概括说明，因此这种估计或推断过程不可能是完全精确的。所以，统计推断只能在一定的概率保证基础上，由样本资料估计总体特征。

总体参数估计分为两种。①点估计。点估计指在不知道总体参数的情况下，用一个特定的值（统计量）作为总体的参数估计，如样本的平均数、样本的方差。使用这种方法时估计量必须具有无偏性、一致性、有效性和充分性等条件。②区间估计。区间估计指用数轴上的一段距离来表示总体参数可能落入的范围，即使用一个置信区间估计总体参数。随着置信水平的增高，置信区间将相应地缩小，表示总体平均数落入更为精确的区间。

（2）统计检验。如果要讨论一个总体参数与另一个总体参数的差异问题，即考察两个观测统计量是否说明相应的两个参数有所差异的情况，便要涉及统计推断中统计检验方面的内容。统计检验的基本思路是用反证法来检验我们所要获得的结论。要检验二者有没有差异，先假设二者没有差异，即为虚无假设（用H0代替）。

（3）常用的几种统计方法。常用的统计方法有t检验、z检验，方差分析、协方差分析、回归分析、因素分析、相关分析、多变量分析等。下面简要介绍以下几种统计方法。

①t检验和z检验。t检验和z检验均为检验两个平均数（或比例、相关系数）的差数显著性的检验方法。它们共同的主要假定条件是：两样本数据均为正态连续变量，且具有相似的方差。但二者的使用条件又存在区别：z检验，用于对两个独立无关的大样本平均数差数进行显著性检验；独立样本t检验，用于对两个样本是相互独立的，且样本数小于30时的平均数差数显著性检验；相关样本t检验，当两个样本的平均数并非独立而是成对的，或存在相关联的关系时，就需要采用相关样本t检验。

②回归分析。回归即用方程式表示因变量与自变量之间关系的数学模式，这种方程式称为“回归方程”。利用回归方程，可由自变量的值推算或估计与之相对应的因变量的值，回归分析就是用回归方程式，以一个或多个已知的自变量作为预测变量，来估计或预测另一个未知的因变量（即被预测变量）。因此，回归分析是一种统计预测方法，它可以帮助我们根据已知的事实来预测未知的事实，揭示学生发展和教育的内在联系或规律，提高教育研究的预见性和指导性。回归分析针对的因变量只有一个，且应为连续变量，而自变量可以仅有一个（一元回归或简单回归）。简单的直线回归只能处理x和y两个连续变量之间的关系，并根据回归方程，由x值来推估y值。多重回归是用来处理单一因变量与两种以上预测变量之间相关关系的多变量技术，可以处理等距、顺序或类别资料，但因变量应为一个连续变量。

③因素分析。其作用是在影响同一行为或现象的大量交互相关的变量中寻找起决定作用的少量基本因素，从而使我们有可能通过多元回归方程的运用，把现象表述为基本因素的函数，使用科学理论上具有明确的内涵的基本因素来进行预测。因素分析的主要逻辑是：第一，求得所有观察变量中任意两变量之间的积差相关系数，列出相关矩阵；第二，通过一系列数学处理，把构成这些交互相关的基本公共因素分解出来，即从相关矩阵中推导出一个因素矩阵，即因素负荷表。经过因素分析，可将各个基本因素作为一个个自变量处理，以便可以利用较少的自变量进行统计预测。

④χ²检验。χ²检验是检验次数、比例和概率等形式的实得次数分配与理论次数分配之间差异程度的指标，用于非连续性（如类别变量）资料，且可以同时比较多个项目，是对计数资料进行统计检验的最适合的常用方法之一。其适用范围具体包括：第一，χ²检验适用于推断两组或两组以上的计数资料之间的差异是否显著；第二，χ²检验是检验实际次数和理论次数之间差异程度的指标。实际次数和理论次数二者相差较大，χ²值就越大；二者越接近，则χ²值就越小；如果二者完全相同，则χ²值就等于零，χ²值永远是非负数。

统计方法种类繁多，过程复杂，在使用中常常存在许多困难，但是统计方法在教育研究工作中具有非常重要的作用，是每一个教育研究工作人员都必须掌握的工具。因此在学习时，要详细了解每种统计方法的理论基础、使用条件和步骤，避免发生混淆。

（五）运用教育实验研究法应满足的要求

1.实验设计要符合基本的道德准则

教育实验不同于一般自然科学实验的显著之处就在于它的研究对象是人。因此，在提出一个实验课题或设计实验因素时，务必要注意不能使实验对学生的身心健康产生不良影响。

2.必须提出实验的假设

选择好课题以后，必须针对研究目的提出实验的假设。一个实验的假设是否明确、恰当，对于该实验的成功与否和价值大小，有着重要的影响，它是实验过程中一个必不可少的步骤。

3.确定实验的自变量

确定实验的自变量，并使其具有可操作性；同时，明确评价因变量的指标，严格控制无关变量。

4.教育实验需反复进行

由于教育实验具有复杂性，对于某一个问题，通过一次实验往往很难下结论。因此需要反复进行实验，一般先从小规模开始，逐渐扩大范围，延长周期，以便在更具有代表性的情况下，探索出事物的客观规律。

5.实验研究应与其他研究方法综合运用

有人说：“实验法是教育科研的生命。”因此，应该提倡广大的中小学教师重视实验、参与实验，特别是要不断增强实验的意识，不断提高教育科研的水平，提高教育教学质量。

三、教育实验的验证

（一）实验设计的验证

良好的实验设计可以提高实验的效度。良好的实验设计有一些准则，明白这些准则对于研究者缜密、仔细地计划一项合理的实验设计是非常有帮助的。⁽¹⁸⁾

1.是否有充分的实验控制

研究者要对实验条件进行充分的控制。实验变量一产生效应就可以观察到，其他的变量应通过随机分组等方法进行控制，或者作为实验中的自变量进行控制。

2.实验结果是否可运用到实际的教育情境当中去

为了使研究结果能应用于真正的教育领域，必须使实验情境尽量符合现实的条件，不加人为修饰，不能过于理想化。过于理想化的实验情境，会严重脱离现实，使实验结论不能推广到实际的教育情境中。

3.是否能与非实验的情境进行比较

教育实验大多都是在实验室情境中进行的，与现实环境存在一定的差距。在实验室中得到的研究结果，要与非实验情境中的一些相关现象进行比较，这样才能确定实验结果的真实性和可靠性。因此研究者要通过一定的方式进行比较来确定实验的效果。通常是使用控制组与实验组进行比较，或者对实验组进行前测和后测。

4.是否确保所获得的数据、材料能够检验实验假设

实验中所搜集的数据要能够提供足够的信息，足以检验实验假设，应该有对实验假设作出判断的足够的精准度。

5.所获得的数据、材料是否能充分反映实验效应

研究者要通过提高测量的精度，控制不使实验处理扩散等方式，获得没有受到污染的数据，使其充分反映实验效应。

6.是否有相关变量干扰

实验过程中，研究者对变量进行实验处理时，尤其要注意防止出现变量间的相互干扰。要对无关变量进行分离、控制，使其对因变量产生的影响最小。这一准则与充分的实验控制密切相关。

7.是否考虑到实验结果的代表性

实验被试的选择和分组，要采用随机化的方式，充分保证实验结果具有代表性，能进行推广。如果被试的选取和分配是有偏样本，则实验结果的代表性和普适性就会受到怀疑。

8.是否简单易行

实验研究中，还有遵循省力原则，即在其他条件等同的情况下，应尽量采用较简单的设计，来达到省时省力、节约成本的原则。

尽管实验设计的目的是希望能同时保证两种效度都高，但是我们在这八项标准中可以看到，有些标准却是相互矛盾的。在很多情况下，保证一种实验效度，是以削弱另一种实验效度为代价的。比如，对实验的控制越严格，其内部效度就越高，但是实验的人为性也高，与现实环境的差距也就越大，因而实验结果就越难以在实际的教育环境中应用。

所以，在进行实验设计之前，研究者应当充分考虑实验的内部效度和外部效度的影响因素。根据实际的需要在实验的内部效度和外部效度间达成平衡，进行符合标准和要求的实验设计。但同时要了解任何实验设计都是有自身的局限性的，要合理地使用实验方法，应用实验结果。

（二）实验结果的验证

1.从实验程序上检验

任何实验研究都有一定的程序，实验程序的科学性和先进性将影响实验结果的准确性。因此，要验证实验结果，首先必须全面考虑整个实验的全过程，检查实验过程的各个环节是否抓好，实验设计效果如何，无关因素控制得怎样，只有这样，才有可能对实验结果的准确性有比较全面的认识和评价。⁽¹⁹⁾

2.与其他有关的已确立的定理、定论对照进行检验

任何理论都不是孤立的，我们可以把实验结果及由此推出的理论，拿来和已经确立的有关定理、定论对照，进行验证。如果相一致，就证明实验结果及由此产生的理论是可靠的，否则就应有疑问。不一致有两种可能：一般情况下，可能是实验结果不可靠，但有时也可能是已成定论不可靠，应予推翻。当然，后一种情况是很少的。所以，当实验结果与已成定论不一致时，问题就非常复杂，这时往往需要把研究范围再扩大，即连同所谓已成定论的观点，也要再拿来分析研究一番。但这已经不属于这一实验的问题范围了。

3.用重复实验来检验

这种检验方法是另行取样，改变实验对象，进行重复实验。重复实验的关键是：实验对象改变，实验处理不变，其他条件尽可能保持不变。重复实验的结果若与原实验结果相符或差别不大，就证明实验可靠；如果差别不大，还可重复实验多次，看究竟哪个实验结果比较可靠。真正的科学结论应该是经得起多次重复检验的。

对于牵涉面比较广的问题所进行的自然实验，研究者不能硬套这几个检验标准，在这种情况下，自然实验就非常必要，是控制实验所无法代替的。但是，自然实验也是一种科学实验，它与控制实验的主要区别在于它是在自然状态下、在日常正常生活工作学习条件下所进行的实验。它需要进行更深入的分析与检验，并不断调整其实验措施，它要求实验者站在更高的角度，具有敏锐的观察能力与更高的分析综合能力。