Hattie效应量计算器

历史背景

“Hattie效应量”源于John Hattie对教育干预措施具有影响力的荟萃分析。著名教育研究者John Hattie分析了数千项研究，以确定哪些因素最有效地影响学生的学习。效应量，用Cohen's d表示，是干预措施影响程度的标准化衡量指标。

Hattie利用效应量对不同的教育策略及其对学生成绩的影响进行排序，发现教育背景下，效应量高于0.4被认为高于平均水平。这一见解有助于指导教育工作者优先考虑高影响力的策略。

计算公式

计算效应量（Cohen's d）的公式为：

\[ d = \frac{M_{\text{post}} - M_{\text{pre}}}{SD} \]

其中：

• \( M_{\text{post}} \) = 后测平均分
• \( M_{\text{pre}} \) = 前测平均分
• \( SD \) = 分数的标准差

示例计算

假设一项研究评估了一个教育项目，其中：

• 前测平均分是60。
• 后测平均分是75。
• 分数的标准差是15。

使用公式：

\[ d = \frac{75 - 60}{15} = \frac{15}{15} = 1.0 \]

这表明效应量很大，意味着干预措施产生了重大影响。

重要性和应用场景

效应量对于确定教育干预措施的有效性至关重要。它帮助教育工作者和研究人员客观地比较不同教学策略的影响。例如：

• 效应量为0.2被认为是小效应，意味着影响较小。
• 效应量为0.5为中等效应。
• 效应量为0.8或以上被认为是大效应，表明影响强烈。

Hattie的研究表明，需要0.4或更高的效应量才能表明对学生学习有意义的影响，通常被称为“临界点”。

常见问题

1. 什么是Hattie效应量？

   • 它是根据John Hattie的荟萃分析研究，用于量化教育干预措施对学生结果影响的指标。

2. 根据Hattie，良好的效应量是多少？

   • 根据Hattie，高于0.4的效应量被认为对学生学习具有积极影响。

3. 效应量对教育工作者有何用处？

   • 效应量帮助教育工作者识别哪些干预措施最有效，从而实现数据驱动的决策，以提高学生的成绩。

4. 效应量可以为负值吗？

   • 可以，负效应量表明干预措施导致结果与基线相比下降，意味着负面影响。

此计算器可以成为研究人员和教育工作者快速确定其干预措施效应量的有用工具，促进教育中的循证实践。