学前儿童羞怯心理的因子结构模型的构建与验证,教育心理学论文.docx
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1、学前儿童羞怯心理的因子结构模型的构建与验证,教育心理学论文羞怯是一种普遍存在的心理现象,在儿童羞怯研究中,羞怯通常被界定为当碰到陌生人时的胆小和退缩行为。羞怯对儿童具有明显的消极影响,羞怯儿童同伴交往较少,表现出较低的社会交往技能; 同时倾向于在社交场景中产生焦虑并从社交互动中退缩; 羞怯无法让孩童表现出真正的自我,对其人格发展影响甚大。羞怯与儿童心理健康也存在一定相关; 羞怯儿童在学校适应经过中会碰到更多的困难; 从儿童早期到青春期,当个体意识到社交方面的困难时,会发展出对别人和自个的消极态度; 而假如羞怯长期作用,则会导致个体工作表现不佳、社会隔离、日益增加的孤单感和心理疾病,甚至寿命缩短
2、。因而,对儿童羞怯心理进行早期预防与矫正同时兼备必要性与重要性。 对儿童羞怯心理进行有效的研究与干涉,首先要了解羞怯心理的内在因子构造并编制与之对应的测查量表。当前国内外在羞怯心理的因子构造和量表编制方面进行了一些相关研究,但是,这些研究结果对国内学前儿童羞怯测查的适用性值得商榷。例如,国外 Coplan 等编制的儿童社交偏好量表,分为羞怯和社交无兴趣两个因子,其羞怯分量表对羞怯的考察不够细致; 国内学者开发的针对儿童羞怯的测量工具多采用自评的方式,并不适用于学前儿童这一特定的人群。 因而,很有必要研制合适中国文化背景的学前儿童羞怯的测查工具。另外,个体羞怯与外部情境关系密切,Zimbardo
3、 曾指出,个体羞怯程度随情境的变化很大。因而,编制分别适用于不同社交情境的羞怯量表,有利于更好地考察学前儿童的羞怯心理构造与特点。 研究者计划在相关文献及访谈的基础上构建学前儿童羞怯心理的因子构造模型,编制(学前儿童羞怯量表家长卷( PCS P) ; 通过因子分析对模型进行验证,并检验量表的信效度。 1、 对象与方式方法 1 1 对象 访谈对象: 从山东省菏泽市随机抽取幼儿母亲30 名,自愿接受访谈,母亲年龄在 29 38 岁之间; 华而不实小、中、大班幼儿各 10 名; 男孩和女孩各 15 名。采用整群随机抽样的方式,抽取山东省菏泽市的幼儿进行调查,发放 PCS P共 900 份,剔除无效量
4、表后获得有效量表 819 份( 91 00%) ,随机将样本分为两份,华而不实样本一 421 人,用于探寻求索性因子分析,男孩 203 人,女孩 218 人; 小班 103 人,中班 114 人,大班204 人。样本二 398 人,用于验证性因子分析及量表信效度的检验,男孩 194 人,女孩 204 人; 小班 112 人,中班 105 人,大班 181 人。重测被试: 随机抽取某幼儿园小、中、大 3 个班的部分幼儿进行重测,重测时间间隔为 5 周,发放 PCS P 共35 份,回收有效量表 32 份( 91 43% ) 。 1 2 方式方法 1 2 1 访谈提纲 本研究采用半构造式访谈的形式
5、。针对幼儿母亲的访谈题目主要包括: 您的孩子一般在什么情境下会表现得比拟羞怯 、 您的孩子在感到羞怯的时候会有哪些方面的表现 、 在羞怯方面,您的孩子在家里和在幼儿园的表现有何差异 、 请您针对您孩子出现的羞怯行为举几个例子 等。 1 2 2 PCS P 初始量表 以已有羞怯量表的题项为基础并结合半构造式访谈获得的材料,构成量表的最初项目。请 5名专家( 3 名心理学老师,2 名学前教育学老师) 对项目内容进行评价并提出修改意见。量表项目初步确定后,选取 38 名幼儿母亲进行试测,请被试指出量表中表述不清或含有歧义的项目。根据专家及被试意见对量表进行修改,最终构成PCS P 初始量表。量表包含
6、 62 个题项,采用 Likert 5 点计分法,从 完全不符 、 比拟不符 、 介于之间 、 比拟符合 、 非常符合 ,依次计为 1 5 分,得分越高表示羞怯程度越高。 1 2 3 效标工具 抽取 Coplan 在 2004 年编制的(儿童社交偏好量表( CSPS) 中的羞怯因子作为效标。量表共有 7 题,采用 5 点计分法,得分越高,羞怯程度越高。该量表在学前儿童羞怯研究中广泛应用,具有良好的信效度,本次测验其同质信度为 0 79。 1 3 统计处理 采用 SPSS 17 0 进行描绘叙述性分析、项目分析、探寻求索性因子分析及量表信效度的检验,采用 LISREL 8 53进行验证性因子分析
7、。 2、 结 果 2 1 项目分析。 用样本一的数据进行项目分析,分别计算各项目与总分之间的积差相关系数,对 r 0 30 的项目予以删除,故原 PCS P 删除第 13、24、25、28、56 项、保存 57 项。 2 2 探寻求索性因子分析。使用样本一对 PCS P 的 57 个题项进行 Bartlett 球形检验,结果 KMO =0 96( 2= 14865 99,P 0 001) ,数据合适做因子分析。采用主成分分析法对量表进行分析,发现特征值大于 1 的因子 9 个,可解释项目总变异率的 61 99%。根据 Cattell 的 陡坡检验 原理,6 个因子即能较好地代表该量表的因子构造
8、。为进一步明晰该量表因子构造,抽取 6 个因子后,再进行因子分析及正交旋转,并根据下面标准挑选题项: 项目载荷在 0 40 水平下面的题项; 最大的两个载荷均大于 0 40 的题项; 最大两个穿插载荷绝对值之差小于 0 20 的题项。除此之外,删除项目内容与所在维度不符合的题项。经分析,删除 22 个题项,保存 35 个题项。 对剩余的 35 个项目限定 6 个因子进行探寻求索性因子分析,Bart-lett 检验 KMO = 0 95( 2= 9209 20,P 0 001) ,6 个因子的方差奉献率为 65 41%。华而不实,因子 1( PB P) 包含 7 个题项,特征值为 4 04,奉献
9、率为 11 55%,各题项的因子负荷在 0 61 0 70 之间; 因子 2( HT A) 包含 7 个题项,特征值为 4 00,奉献率为11 39%,各题项的因子负荷在0 51 0 73 之间; 因子 3( HM P) 包含 6 个题项,特征值为 3 95,奉献率为 1128% ,各题项的因子负荷在 0 58 0 72 之间; 因子 4( PB A)包含 5 个题项,特征值为 3 84,奉献率为 10 96%,各题项的因子负荷在 0 76 0 84 之间; 因子 5( HM A) 包含 5 个题项,特征值为 3 62,奉献率为 10 33%,各题项的因子负荷在0 64 0 77 之间; 因子
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