《表4 普通Logistic回归模型》

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《城乡教师素养如何影响中学生的STEM职业期望——基于PISA 2015中国四省市数据的循证研究》

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注:*p<0.05；**p<0.01；***p<0.001。

采用普通Logistic回归模型将学生STEM职业期望作为因变量，学生的社会经济文化背景、母亲/父亲是否从事STEM职业、科学成绩作为控制变量；教师素养的8个二级维度作为自变量；对乡镇和城市分别进行回归分析（表4）。利用学生个人层面的控制变量得到乡镇模型1和城市模型1，用以解释乡镇/城市学生STEM职业期望如何受到个人成绩和家庭环境的影响；之后在模型中加入教师素养的8个二级维度，得到乡镇模型2和城市模型2，以探究乡镇/城市教师素养如何影响学生的STEM职业期望及其影响的效应大小。就乡镇而言，模型1和模型2在统计学上具有显著性（p<.001），模型2能够有效解释学生职业期望的18.7%，具有显著预测作用，预测力相比模型1提高了4.5个百分点。学生科学成绩（β=.298，t=2.601，p=.010）与教师知识（β=.252，t=2.008，p=.047）对学生职业期望具有积极预测作用。就城市而言，模型1和模型2在统计学上具有显著性（p<.001），模型2能够有效解释学生职业期望的42.8%，预测力比模型1提高了4.0个百分点。学生科学成绩（β=.563，t=3.767，p<.001）与人师育人（β=.226，t=1.975，p=.052）对学生职业期望具有积极的预测作用。值得注意的是，乡镇教师素养的教师知识和城市教师素养的人师育人在各自模型中有着显著的正向预测作用，教师素养对于城市和乡镇学生STEM职业期望的预测机制存在差别。