什么是教育研究中的实验设计？
在教育研究中,实验设计是一种系统性的、有控制的调查研究方法，其核心目的是在排除其他干扰因素的前提下，精确地检验一个或多个自变量（如教学方法、技术工具、课程设计）对一个因变量（如学生成绩、学习动机、批判性思维能力）的因果影响。
研究者通过实验来回答这样一个问题：“如果我改变了A，B会随之改变吗？”
实验设计的核心要素
一个严谨的实验设计通常包含以下几个关键要素：
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自变量：研究者主动操纵或改变的因素，也就是“原因”。
- 教学方法：传统讲授法 vs. 项目式学习
- 学习工具：使用AI辅导软件 vs. 不使用
- 课堂环境：传统教室 vs. 创客空间
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因变量：被观察和测量的结果，也就是“结果”。
（图片来源网络，侵删）- 学生标准化考试成绩
- 学生课堂参与度（通过观察记录）
- 学生对某学科的学习兴趣（通过问卷调查）
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无关变量/控制变量：除了自变量以外，可能会影响因变量的其他因素，为了确保结果的准确性，研究者需要控制这些变量，使其在实验组和对照组中保持一致。
- 学生的先前知识水平
- 教师的教学经验
- 课堂时间、教材、家庭背景等
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实验组：接受自变量（即干预措施）处理的研究对象组。
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对照组：不接受自变量处理，或接受常规/安慰剂处理的研究对象组，对照组是实验的基准，用于与实验组进行比较。
经典的实验设计模式（范式）
在教育研究中,根据实验设计的严谨程度和内部效度，可以分为几种经典的模式。
真实验设计 - 黄金标准
真实验设计是内部效度最高的设计,因为它能最大限度地控制无关变量，它必须具备两个核心特征：
- 随机分配：将研究对象（如学生、班级）随机地分配到实验组和对照组，这是消除选择偏差、确保两组在实验前各方面条件都“相等”的最有效方法。
- 设置对照组：有明确的对照组作为比较基准。
前测-后测控制组设计
这是最常用、最经典的真实验设计之一。
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设计流程：
- 随机分配：将参与者随机分为实验组和对照组。
- 前测：对两组所有成员进行因变量的测量（如一次前测考试）。
- 施加干预：对实验组施加自变量（如新的教学方法），对照组不接受或接受常规教学。
- 后测：干预结束后，对两组所有成员再次进行因变量的测量（如一次后测考试）。
- 数据分析：比较两组在后测上的差异，并以前测数据作为协变量进行统计分析（如协方差分析），以更精确地衡量干预效果。
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优点：
- 通过随机分配,最大程度地控制了选择偏差。
- 前测数据可以帮助研究者确认两组在实验前是否真的“同质”，并可以用来调整分析模型，提高统计检验力。
- 内部效度极高。
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教育研究实例：
- 研究问题：“使用‘数学游戏化App’是否能提高小学生的数学计算能力？”
- 实施：
- 随机选取一所学校的两个平行班,随机指定一个为实验组，一个为对照组。
- 对两个班进行一次数学计算能力前测。
- 实验组学生在数学课上使用App进行15分钟的练习,对照组学生使用传统的练习册。
- 一个月后,对两个班进行后测。
- 分析：比较两组后测成绩的差异，并以前测成绩为协变量进行分析。
准实验设计 - 现实世界的妥协
在教育现场,完全的随机分配往往难以实现（学校管理者不愿将学生随机打散），研究者会采用准实验设计，它没有随机分配，但仍然设置了对照组。
非对等控制组设计 / 后测控制组设计
这是最常见的准实验设计。
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设计流程：
- 选择组别：研究者选择两个自然形成的、但被认为在某些方面相似的小组（如两个平行班）作为实验组和对照组。
- （可选）前测：可以进行前测，但两组不是随机分配的，所以前测分数可能存在差异。
- 施加干预：对实验组施加干预。
- 后测：对两组进行后测。
- 数据分析：通过统计方法（如ANCOVA，协方差分析）来控制前测差异等无关变量的影响。
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优点：
- 在无法进行随机分配的情况下,提供了可行的替代方案。
- 仍然能提供关于干预效果的证据。
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缺点：
- 内部效度较低，由于不是随机分配，两组可能在实验前就存在系统性差异（如实验组学生平均成绩更高，或教师更有经验），这些差异可能会被误认为是干预的效果，这是最大的威胁。
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教育研究实例：
- 研究问题：“在A学校推行‘翻转课堂’模式，是否能提升学生的科学探究能力？”
- 实施：
- 选择A学校的一个班级作为实验组（实施翻转课堂），另一所情况相似的B学校的一个班级作为对照组（使用传统教学）。
- 学期末,对两个班级进行科学探究能力测试。
- 分析：比较两个班级的后测平均分，研究者需要尽力论证两个班级在实验前是可比的（如入学成绩、师资背景相似）。
前实验设计 - 探索性工具
前实验设计最不严谨,缺乏对无关变量的有效控制，内部效度很低，但它们有时可用于探索性研究或作为更复杂实验的初步尝试。
一组仅后测设计
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设计流程：
- 选择一个实验组。
- 对其施加干预。
- 进行后测。
- （没有对照组，没有前测）
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缺点：
- 无法得出因果结论，我们不知道如果没有干预，结果会怎样，这个结果可能是干预带来的，也可能是其他因素（如学生突然开窍、考试难度降低）造成的。
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教育研究实例：
一个老师尝试了一种新的阅读方法,期末发现班级平均分提高了，这不能证明是新方法有效。
一组前测-后测设计
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设计流程：
- 选择一个实验组。
- 进行前测。
- 施加干预。
- 进行后测。
- 比较前测和后测的差异。
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缺点：
- 仍然没有对照组，无法排除历史事件（如同时期学校开展了其他活动）、成熟（学生自然成长）等因素对结果的影响。
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教育研究实例：
一个老师在开学初测了一次学生词汇量,然后使用了一个新的APP教学，学期末又测了一次，词汇量提升了，但可能是学生整个学期都在进步，而不仅仅是APP的功劳。
如何选择合适的实验设计模式？
| 设计模式 | 随机分配 | 对照组 | 内部效度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 真实验设计 | 是 | 是 | 高 | 理想研究环境，有充分控制权，追求最强有力的因果证据。 |
| 准实验设计 | 否 | 是 | 中 | 现实教育场景（如整班、整校研究），无法随机分配，但仍需严谨评估。 |
| 前实验设计 | 否 | 否 | 低 | 探索性研究、可行性研究、无法设置对照组时的初步尝试。结论需谨慎对待。 |
选择建议：
- 优先选择真实验设计：如果你的研究环境和伦理允许，随机分配是最佳选择。
- 次选准实验设计：这是教育研究中最常见的设计，关键在于要详细说明为什么无法进行随机分配，并尽可能通过统计方法（如ANCOVA）和严格的程序控制来提高效度。
- 谨慎使用前实验设计：其结果只能作为假设生成的来源，不能作为证明因果关系的证据。
教育实验研究的伦理考量
教育研究的对象是“人”，尤其是未成年人，因此伦理至关重要。
- 知情同意：必须获得参与者（学生本人，如果年龄足够）及其监护人（家长或学校）的知情同意。
- 无害原则：确保研究过程不会对学生的身心健康、学业发展造成负面影响，如果某种教学方法被证明是无效甚至有害的，应立即停止。
- 公平与正义：确保对照组的学生在研究结束后，也能从被证明有效的干预中受益，这是教育伦理的基本要求。
- 保密与隐私：对所有收集到的学生个人信息和数据严格保密，匿名化处理。
实验设计模式是教育研究的基石,理解不同设计模式的逻辑、优缺点和适用场景，对于研究者设计出严谨、科学、有价值的研究至关重要，虽然真实验设计是“黄金标准”，但在复杂多变的教育实践中，准实验设计同样扮演着不可或缺的角色，无论采用何种设计，严谨性、伦理性和对现实情境的关照，始终是教育研究者需要秉持的核心原则。
