美国中学教师工作满意度影响因素的实证研究——基于TALIS数据库的HLM分析

An Empirical Study on Influencing Factors of Middle School Teachers’ Job Satisfaction in the US—An HLM Analysis Based on TALIS Dataset

摘要: 本文基于TALIS 2018美国数据库，采用描述统计和多层线性模型(HLM)的方法，分别从教师和学校两个层面来探究美国中学教师工作满意度的影响因素。研究结果表明：1) 美国中学教师工作满意度的校际差异显著；2) 在教师层面，自我效能感、合作、师生关系以及团体创新对教师工作满意度有显著的正向预测作用，教龄和学生行为压力对教师工作满意度有显著的负向预测作用；3) 在学校层面，学业压力性的校园氛围对教师工作满意度有显著的正向预测作用，协调特殊学生的教师缺乏对教师工作满意度有显著的负向预测作用；4) 分布式领导和合作的交互作用、课程自主权和团体创新的交互作用均对教师工作满意度存在显著正向影响。

Abstract: Based on TALIS 2018 data in the US, the article used methods of descriptive statistics and mul-ti-level linear model (HLM) to explore the influencing factors of middle school teachers’ job satisfac-tion from the two levels of teachers and schools respectively. The results show that: 1) There are significant inter-school differences in job satisfaction of middle school teachers in the US; 2) At the teacher level, self-efficacy, cooperation, teacher-student relationship and team innovation have sig-nificant positive predictive effects on teachers’ job satisfaction, while teaching experience and stu-dent behavior pressure have significant negative predictive effects on teachers’ job satisfaction. 3) At the school level, the campus atmosphere of academic stress has a significant positive predictive effect on teachers’ job satisfaction, and lack of special needs personnel has a significant negative predictive effect on teachers’ job satisfaction; 4) The interaction between distributed leadership and cooperation, and curriculum autonomy and group innovation all have significant positive ef-fects on teachers’ job satisfaction in the US.

1. 引言

近十年来，国际教师教育领域的研究呈上升趋势，研究关注点逐渐转向教师的内在发展和终身教育，工作满意度成为国际教师教育研究的热点话题(张佳，2019)。教师工作满意度不仅与教师留任情况密切相关，也有助于学生福祉、教师职业地位和学校整体凝聚力的提高(Toropova et al., 2021)。教师是教育过程中的主导，其角色关系着教学质量的提升和学生成长与发展，工作满意度高的教师能为学生提供更高质量的教学和强有力的学习支持(Kunter et al., 2013)。美国教育部于2011年颁布的《我们的未来，我们的教师》(Our Future, Our Teachers)中强调了教师角色的重要性，体现了美国对教师教育发展的关注。提升教师工作满意度水平是教育改革成功链条中的关键环节，而考察教师工作满意度的影响因素正是追根溯源、有的放矢地解决教师工作满意度问题的核心路径。基于此，本研究将以美国教师作为研究对象，探究教师工作满意度的影响因素，寻找提升教师工作热情的途径并贯彻落实，从而促使教师全身心投入到课堂当中，改善教学质量，促进教育整体水平的迈进和可持续发展。

2. 国内外相关文献回顾

教师工作满意度是工作满意度这一概念的衍生物，是在工作满意度的研究基础上发展而来的。Hoppock (1935)较早阐释了工作满意度的概念，其后，有关学者将工作满意度的概念引入教育领域，用来描述教师对工作状况的主观感受和情感体验(陈云英，孙绍邦，1994)。经济合作与发展组织(OECD)将教师工作满意度划分为职业满意度和环境满意度两个维度(OECD, 2019)，这一维度划分基本概括了大部分研究者对教师工作满意度的说法，因此本文将使用OECD对教师工作满意度的解释。

国内外学者从不同的视角和方法对教师工作满意度影响因素进行了多方面探索。从研究视角来看，主要集中于教师个体层面、学校层面和社会层面。教师个体层面的影响因素主要包括：教师层面的人口学变量，如性别、婚姻(李维等，2017)、教龄(Ghavifekr & Pillai, 2016)、学历、职称(肖庆业，2019)等；主观变量，如职业偏好(穆洪华等，2016)、教学效能感(Toropova et al., 2021; Torres, 2019; Blomeke et al., 2021)、教学实践(Blomeke et al., 2021)、职业发展(Song et al., 2018)、专业自主权(Skaalvik & Skaalvik, 2021; Dou et al., 2017)、合作(Duyar et al., 2013)等；客观变量，如工作资源(Johnson et al., 2012; Han et al., 2020)、学生纪律(Torres, 2019; Ingersoll & Smith, 2003)、薪资福利(Tickle et al., 2011)、激励机制、进修培训(汪雅霜等，2018)、工作压力(Klassen, 2010; Kapa & Gimbert, 2018)、师生关系(Veldman et al., 2016; Veldman et al., 2013)等。学校层面主要包括学校地理位置(城市、小镇和乡村)、学校类型(公立和私立) (穆洪华等，2016)、物质资源(陈纯槿，2017)、校长领导力(Torres, 2019)以及行政支持(Tickle et al., 2011)、民主决策(穆洪华等，2016)和社会层面的社会支持、社会地位和社会认同感(董新良，2012)等。上述研究多侧重教师自身因素、学校因素或者社会因素等单一主体方面对教师工作满意度的影响，而较少涉及将两类或三类主体因素(如教师因素与学校因素)结合起来进行多层次分析。

从研究方法和数据库的选择上来看，目前关于教师工作满意度的研究主要采用实证研究的传统线性回归分析方法为主，大多采用工作满意度相关量表的方式，而较少利用国际大数据库展开研究。国内研究主要采用NSOPF美国教师数据作为数据来源，且侧重于运用传统的线性回归分析方法对美国教师工作满意度进行分析(杨晴，叶芃，2009；刘进，王静，2009)，同时研究领域集中在高等教育中，较少关注中等教育教师的工作满意度。国外文献中，von der Embse等(2016)通过构建结构方程模型探索了美国东南部教师自我效能感、教师考试压力与工作满意度之间的关系。Torres (2019)基于TALIS 2013数据库使用分层线性模型(HLM)调查美国中学的分布式领导、专业合作和教师工作满意度之间的关系，并提出分布式领导与专业合作的交互作用对教师工作满意度产生显著影响。可以发现，国外研究虽有调查美国中学教师工作满意度的研究，但总体来说研究较少。除此之外，国内外文献鲜有采用TALIS美国教师数据作为研究对象探索美国教师教育发展情况，且较少考虑到学校因素对教师工作满意度的影响。目前教师教学国际调查项目(TALIS)已完成第三轮测试，最新一轮测试是2018年施测，2019年6月发布报告和数据结果，尽管该测试结果距今已过去4年，但仍然有许多可以探讨的地方。例如，Torres虽考虑到学校因素如分布式领导等，但并没有涉及到学校其他因素，比如协调特殊学生的教师缺乏、课程自主权、学业压力性的环境氛围等。本研究将涉及更多的变量以助于更加全面深入地探索影响教师工作满意度的因素，希冀为后续研究提供有力的理论支撑。

布朗分布伦纳的生态系统理论为本研究提供了理论基础。尤里·布朗分布伦纳(Urie Bronfenbrenner)提出并完善了生态系统理论，他认为发展个体嵌套于一系列的环境系统中，环境因素和个体因素均会对个体发展产生影响，同时环境与个体的相互作用也会对个人发展产生影响。基于该理论，个体的发展与其所处的环境密切相关。对于中学教师而言，学校是教师最主要的工作场所，学校中各种因素包括环境、资源、氛围等都会对教师的各方面发展产生直接或间接的影响，进而影响教师的主观情绪感受，最终有可能影响教师的教学质量和学生的学习效果。教师的个体因素比如性别、学历、自我效能感等同样会对所处的工作场所产生主观性的认识和情绪上的体验。多层线性模型(Hierarchical Linear Models, HLM) (Hox, 2002)是一种处理多层嵌套结构的统计分析方法，能够较为恰当地分别从学校层面和教师层面分析影响教师工作满意度的因素，因此本研究将选用TALIS 2018数据库作为研究美国教师工作满意度的数据来源，采用该方法从教师和学校两个层面对教师满意度的影响因素进行分析。

3. 研究设计

3.1. 数据来源

研究采用TALIS (Teaching and Learning International Survey) 2018国际数据库的信息，以美国教师问卷和校长问卷的数据作为数据来源(详见https://www.oecd.org/education/talis/talis-2018-data.htm)。经缺失值等不当数据处理后，最终选取2151位教师和151位校长的问卷进行数据分析。所选取的学校中，从地理位置上看，6.3%在乡村(<3000人)，58.8%在小镇(3001~100,000人)，35%在城市(>100,000人)；从学校类型上看，公立学校占91.8%，私立学校占8.8%。所选取的教师中，女性教师占67.2%，男性教师占32.8%；聘用状态为永久合同的教师占66%，为期一学年以上固定期限合同的教师占10.8%，为期一学年及以下固定期限合同的教师占23.2%；将教师作为首选职业的教师占58%，其余占42%。

3.2. 变量选取

研究变量包含自变量和因变量。在HLM分析中，第一层为教师变量(来自教师问卷)，第二层为学校变量(来自校长问卷) (见表1)。

Table 1. Description statistics of variables

表1. 变量描述统计

3.2.1. 教师层次的自变量

性别(TT3G01)、学历(TT3G03)、教龄(TT3G11B)、教师作为首选职业(TT3G08)、聘用状态(TT3G09)、自我效能感(T3SELF)、合作(T3COOP)、学生行为压力(T3STBEH)、师生关系(T3STUD)、团体创新(T3TEAM)。

3.2.2. 学校层次的自变量

学校位置(SCHOOL)、学校类型(TC3G12)、分布式领导(T3PLEADP)、学业压力性的环境氛围(T3PACAD)、课程自主权(T3PAUTC)、协调特殊学生的教师缺乏(T3PLACSN)。

3.2.3. 因变量

教师工作满意度(TJOBSATS)：OECD认为教师工作满意度(TJOBSATS)由环境满意度(T3JSENV)和职业满意度(T3JSPRO)两个子量表构成，其中环境满意度(T3JSENV)子量表侧重对教师外在工作环境的描述，由四个指标组成(比如我会推荐这所学校作为工作的好去处)；职业满意度(T3JSPRO)子量表侧重对教师内在工作本身的描述，也由四个指标组成(比如如果可以重新决定，我还是会选择成为教师)。

3.3. 研究方法与模型设定

在社会科学的研究领域中，数据的嵌套结构是不可避免甚至普遍存在的。本研究中选自TALIS 2018国际数据库的教师层面的变量和学校层面的变量是典型的两层嵌套结构数据，而多层线性模型(Hierarchical Linear Models, HLM) (Hox, 2002)不仅可以对个体层次关系做回归分析，还可以将总体层次(组间)的信息充分考虑，纳入回归模式之中，从而有效避免“原子谬误”或“生态谬误”带来的统计变异。因此本研究首先采用SPSS20.0对教师数据和校长数据进行描述统计和前期的数据处理，而后采用HLM6.08对其进行两水平线性模型分析，从而探讨教师和学校不同层级变量对教师工作满意度的影响。其模型具体如下：

3.3.1. 零模型(Model-1)

Level-1方程： $Y_{ij}={\text{β}}_{0j}+r_{ij},r_{ij}~N\left(0,{\text{δ}}^2\right)$

Level-2方程： ${\text{β}}_{0j}={\text{γ}}_{00}+{\text{μ}}_{0j},{\text{μ}}_{0j}~N\left(0,{\text{τ}}_{00}\right)$

3.3.2. 随机效应协方差模型(Model-2)

$\begin{array}{l}{Y}_{ij}={\text{β}}_{0j}+{\text{β}}_{1j}*TT3G01+{\text{β}}_{2j}*TT3G03+{\text{β}}_{3j}*TT3G11B+{\text{β}}_{4j}*TT3G08+{\text{β}}_{5j}*TT3G09+{\text{β}}_{6j}*T3SELF\\ +{\text{β}}_{7j}*T3COOP+{\text{β}}_{8j}*T3STBEH+{\text{β}}_{9j}*T3STUD+{\text{β}}_{10j}*T3TEAM+r_{ij},r_{ij}~N\left(0,{\text{δ}}^2\right)\end{array}$

3.3.3. 非随机截距模型(Model-3)

Level-1方程：

$\begin{array}{l}{Y}_{ij}={\text{β}}_{0j}+{\text{β}}_{1j}*TT3G01+{\text{β}}_{2j}*TT3G03+{\text{β}}_{3j}*TT3G11B+{\text{β}}_{4j}*TT3G08\\ +{\text{β}}_{5j}*TT3G09,r_{ij}~N\left(0,{\text{δ}}^2\right)\end{array}$

Level-2方程

$\begin{array}{l}{\text{β}}_{0j}={\text{γ}}_{00}+{\text{γ}}_{01}*SCHLOC+{\text{γ}}_{02}*TC3G12+{\text{γ}}_{03}*T3PLEADP+{\text{γ}}_{04}*T3PACAD\\ +{\text{γ}}_{05}*T3PAUTC+{\text{γ}}_{06}*T3PLACSN+{\text{μ}}_{0j},{\text{μ}}_{0j}~N\left(0,{\text{τ}}_{00}\right)\end{array}$

3.3.4. 斜率预测模型(Model-4)

Level-1方程

$\begin{array}{l}{Y}_{ij}={\text{β}}_{0j}+{\text{β}}_{1j}*TT3G01+{\text{β}}_{2j}*TT3G03+{\text{β}}_{3j}*TT3G11B+{\text{β}}_{4j}*TT3G08+{\text{β}}_{5j}*TT3G09\\ +{\text{β}}_{6j}*\left(T3SELF-\overline{T3SELF}\right)+{\text{β}}_{7j}*\left(T3COOP-\overline{T3COOP}\right)+{\text{β}}_{8j}*\left(T3STBEH-\overline{T3STBEH}\right)\\ +{\text{β}}_{9j}*\left(T3STUD-\overline{T3STUD}\right)+{\text{β}}_{10j}*\left(T3TEAM-\overline{T3TEAM}\right)+r_{ij},r_{ij}~N\left(0,{\text{δ}}^2\right)\end{array}$

Level-2方程

$\begin{array}{l}{\text{β}}_{0j}={\text{γ}}_{00}+{\text{γ}}_{01}*SCHLOC+{\text{γ}}_{02}*TC3G12+{\text{γ}}_{03}*T3PLEADP+{\text{γ}}_{04}*T3PACAD\\ +{\text{γ}}_{05}*T3PAUTC+{\text{γ}}_{06}*T3PLACSN+{\text{μ}}_{0j}\end{array}$

$\begin{array}{l}{\text{β}}_{1j}={\text{γ}}_{10}+{\text{γ}}_{11}*SCHLOC+{\text{γ}}_{12}*TC3G12+{\text{γ}}_{13}*\left(T3PLEADP-\overline{T3PLEADP}\right)\\ +{\text{γ}}_{14}*\left(T3PACAD-\overline{T3PACAD}\right)+{\text{γ}}_{15}*\left(T3PAUTC-\overline{T3PAUTC}\right)\\ +{\text{γ}}_{16}*\left(T3PLACSN-\overline{T3PLACSN}\right)+{\text{μ}}_{1j}\end{array}$

……

$\begin{array}{l}{\text{β}}_{10j}={\text{γ}}_{100}+{\text{γ}}_{101}*SCHLOC+{\text{γ}}_{102}*TC3G12+{\text{γ}}_{103}*\left(T3PLEADP-\overline{T3PLEADP}\right)\\ +{\text{γ}}_{104}*\left(T3PACAD-\overline{T3PACAD}\right)+{\text{γ}}_{105}*\left(T3PAUTC-\overline{T3PAUTC}\right)\\ +{\text{γ}}_{106}*\left(T3PLACSN-\overline{T3PLACSN}\right)+{\text{μ}}_{10j},{\text{μ}}_{ij}~N\left(0,{\text{τ}}_{00}\right)\end{array}$

其中，Level-1方程代表学校内部教师工作满意度的差异，Level-2代表学校之间教师工作满意度的差异。各方程式中，Y表示结果变量即教师工作满意度，i指教师个体，j指学校，β_0j代表随机截距即学校教师工作满意度的平均水平。r_ij、μ_0j分别表示教师层面和学校之间的随机效应，δ₂、τ₀₀分别表示学校内部和学校之间的教师工作满意度水平的差异。零模型(Model-1)不加入任何解释变量；随机效应协方差模型(Model-2)是指在教师层中加入教师变量，β_1j~β_10j代表教师层的回归系数；非随机截距模型(Model-3)是指在学校层加入学校变量，γ₀₁~γ₀₆代表学校层的回归系数；斜率预测模型(Model-4)是指在原有模型的基础上继续考察学校层面的自变量是否会对教师个体自变量与教师工作满意度的关系产生影响。以上模型既能分析不同层面的变量影响，也能作为其他模型的基础继续分析。考虑到斜率预测模型的跨层级交互作用，为防止共线性问题，对进行调节作用检验的教师层面和学校层面的变量做中心化处理。

4. 结果分析

4.1. 零模型(Model-1)的结果分析

建立零模型主要用于考察教师工作满意度的校际差异，从而判断使用HLM软件进行分析是否合理。数据显示(见表2)，学校层面的随机方差为0.495 (P < 0.001)，这表明各校教师的工作满意度存在显著差异。组内相关系数ρ = τ₀₀/(τ₀₀ + δ₂) ≈ 0.088 (P < 0.001)，这表明在教师工作满意度的总变异中，约8.8%的变异来自于校际差异。按照Cohen (1988)提出的标准0.059 < ρ < 0.138，属于中度相关，说明美国不同学校的教师工作满意度存在较大的差异，并可以采用HLM软件做双层线性分析。

4.2. 随机效应协方差模型(Model-2)的结果分析

模型二表明教师个体水平变量对教师工作满意度产生显著性影响(β = 13.032, P < 0.001)。加入教师个体层面的变量后，计算教师个体变量对工作满意度的解释率为22.61%，说明教师水平的变量能够较好地解释教师工作满意度的差异。教师个体层面的变量中，性别、学历与聘用状态三个维度对教师工作满意度没有产生显著性影响，而其他变量如教龄、将教师作为首选职业、自我效能感、合作、学生行为压力、师生关系以及团体创新等都对教师工作满意度具有显著的预测作用。具体而言，教龄对工作满意度产生显著的负向影响，随着教师教龄的增长，教师的工作满意度越低(β = −0.016, P < 0.01)；将教师作为首选职业的教师，其工作满意度更高(β = −0.283, P < 0.01)；教师自我效能感对工作满意度产生显著的正向预测作用，教师在工作中获得的自我效能感越高，工作满意度越高(β = 0.112, P < 0.001)；合作对工作满意

Table 2. HLM analysis of influencing factors of teachers’ job satisfaction

表2. 教师工作满意度影响因素的HLM分析表

注：^***表示P < 0.001，^**表示P < 0.01，^*表示P < 0.05，β为各层次预测变量的相关系数，括号中数据为标准误(SE)，表中所列数值均保留三位小数。

度具有显著的正向预测作用，教师之间的专业协作水平越高，工作满意度越高(β = 0.130, P < 0.001)；学生行为压力对工作满意度具有显著的负向预测作用，学生课堂行为带给教师的压力感知程度越高，工作满意度越低(β = −0.209, P < 0.001)；师生关系对教师工作满意度具有显著的正向预测作用，师生关系越和谐，教师工作满意度越高(β = 0.222, P < 0.001)；团体创新对工作满意度具有显著的正向预测作用，团体创新水平越高，教师的工作满意度越高(β = 0.124, P < 0.001)。

4.3. 非随机系数截距模型(Model-3)的结果分析

模型三表明不同学校对教师工作满意度影响具有显著性差异(β = 13.245, P < 0.001)。在第二层加入学校各变量，计算学校变量对教师工作满意度的解释率为31.92%，说明学校预测变量能很好地解释教师工作满意度之间差异。学校层面的变量中，学业压力性的校园氛围和协调特殊学生的教师缺乏对教师工作满意度的影响显著，而学校位置、学校类型、分布式领导和课程自主权对教师工作满意度没有显著影响。具体而言，学业压力性的校园氛围对教师工作满意度具有显著的正向预测作用，学业压力性的校园氛围越浓厚，工作满意度越高(β = 0.069, P < 0.05)；协调特殊学生的教师缺乏对教师工作满意度具有显著的负向预测作用，协调特殊学生的人员缺乏程度越高，教师的工作满意度越低(β = −0.168, P < 0.001)。

4.4. 斜率预测模型(Model-4)的结果分析

Model-4的结果表明，分布式领导对教龄与教师工作满意度之间的关系起到正向强化的作用，即在分布式领导水平高的学校，教龄越长的教师，其工作满意度越高(β = 0.006, P < 0.05)。分布式领导对合作与教师工作满意度之间的关系起到正向强化的作用，即在分布式领导水平高的学校，教师之间的合作程度越高，教师工作满意度越高(β = 0.032, P < 0.01)。课程自主权对团体创新与教师工作满意度之间的关系起到正向强化的作用，即学校课程自治程度较高的学校，团体创新的能力和氛围越好，教师工作满意度越高(β = 0.107, P < 0.05)。

5. 讨论与思考

5.1. 教师工作满意度的校际差异显著

由本研究中跨级相关系数(ρ)的值可知，中学教师工作满意度总差异的8.8%来自校际差异，国内有研究采用分层整群抽样的方法，通过问卷调查抽取了安徽省九个县(或市区)共53所学校的样本，指出学校层面的影响因素能够解释教师工作满意度差异的5.41% (赵必华，2011)。而国外同样有研究基于美国学校与职员调查(SASS)数据库和TALIS 2013美国数据库分别计算出不同学校之间的教师工作满意度差异为17% (Shen et al., 2012)和11.8% (Blomeke et al., 2021)。这可能源于宏观层面的不同文化背景差异和微观层面的变量选取、样本筛选以及测量方法的不同，导致与本研究的工作满意度总方差在校际差异上有所不同。

学业压力性的校园氛围能够显著正向预测教师工作满意度。学业压力性的校园氛围是指教师能够真实理解学校的课程目标，既要考虑学校层面的培养目标和教学任务，也能充分考虑学生的身心发展规律和年龄特征并加强对教学目标的领悟力，从而有效实施学校的课程。此外，教师也应当对学生的学业成就抱有较高的期望，同时关注学生全面发展和核心素养，这有利于提高学生的自我效能感，生成学生取得良好成绩的心向和倾向(孔云，2011)。鉴于此，学校、教师和学生应三位一体，合力构建良好教风学风的校园氛围，从而有助于提升教师的工作满意度。

协调特殊学生的教师缺乏对教师工作满意度产生显著负向影响，这里的特殊学生主要指具有特殊需求、多元文化背景、社会经济地位不占优势的三类弱势群体。在过去的三十年中，美国学校一直缺乏合格的特殊教育教师，而在过去的二十年中，特殊教育教师的流失率一直维持在25%，造成这种高流失率的主要原因在于特殊教育教师工作压力过大，对教育工作产生不满(IRIS, 2020)。为减少特殊教育教师流失率并提高特殊教育职业与普通教育教学和其他职业相比的吸引力，有研究指出，当学校的行政监督表现为支持行为、清晰的远景和认可时，特殊教育教师更不太可能离开教学或离开他们的工作去另一所学校(Conley & You, 2017)。因此，学校应当致力于培养有效的特殊教育工作者并改善工作条件，对特殊教育提供支持以提高教师的职业认同感，同时鼓励特殊教育教师参与入职培训项目在一定程度上也能提高教师工作满意度和保留率(Woulfin & Jones, 2021)。

5.2. 教师层面的人口学因素对教师工作满意度影响显著

教龄对工作满意度有显著的负向影响，原因可能是随着教学年限的延长，由于教师个人性格特质以及工作压力的增加引发职业倦怠等负面心向，从而使工作满意度降低。然而相当一部分国际研究表明，教龄与工作满意度之间的关系遵循非线性模式(Toropova et al., 2021)。Crossman和Harris (2006)关于英国的一项研究表明教龄与工作满意度呈曲线关系，职业生涯中期的教师表现出较低的工作满意度和较高的流失率。与此研究结果相似，Ghavifekr和Pillai (2016)针对马来西亚的研究显示，教龄与工作满意度呈U形模式的曲线关系，与职业生涯中期的教师相比，新手和资深教师的工作满意度更高。总而言之，关于教龄对教师工作满意度影响的研究结论并不统一，这可能取决于特定国家的学校系统特征以及教师的劳动力市场条件。

将教师作为首选职业这一变量对教师工作满意度有显著的负向影响，说明将教师作为首选职业的教师拥有更高的工作满意度，一方面可能是自我价值的实现，比如认同教师是一种崇高的职业，教师能够促进儿童和青少年的发展、造福社会弱势群体、为社会培养人才等；另一方面也可能与社会现实生存有关系，比如教师拥有稳定的职业道路、可靠的收入、充足的节假日等。因此，通过提高人们对教师职业的价值认识并改善工作条件，可以提升教师职业吸引力(杨明刚等，2018)，引导更多有能力的优秀人才将教师职业作为首要选择。

5.3. 教师层面的主客观因素对教师工作满意度影响显著

在教师层面的主客观变量中，自我效能感显著正向影响教师工作满意度，这与Toropova等(2021)，Klassen (2010)以及Torres (2019)的研究结果一致：高水平的自我效能感意味着高水平的工作满意度和低水平的流失率。基于此，教师应关注自我效能感对自身工作满意度的潜在影响，包括课堂管理方面的自我效能感，教学情境当中的自我效能感，引领学生积极参与的自我效能感，以及颇具美国特色的多元文化环境中教师行为的自我效能感，发挥其积极提升教师工作满意度的关键角色作用。

合作显著正向影响教师工作满意度，这与Toropova等(2021)以及Duyar等(2013)的结果一致，其研究表明专业协作是与教师工作满意度呈正相关的一种重要文化因素。作为一项重要的专业实践，合作在教师工作领域的多个环节发挥着不可或缺的作用，包括学习、教学、决策、学校文化建设等。合作不仅能够促进教师个体与群体之间的交流互动，帮助教师之间建立良好的人际关系，培养教师队伍敬业乐群的态度，也可以引导教师个体进行自我反思，汲取群体中宝贵的经验和知识以丰富自身的课堂教学。

师生关系显著正向影响教师工作满意度，这与Veldman等(2016)以及Veldman等(2013)的结论一致。建构良好的师生关系，一方面要求教师和学生相处融洽，相互理解；另一方面，教师意识到学生自尊心与幸福感的重要性则是更为关键的着眼点。团体创新显著正向影响教师工作满意度，这与Blomeke等(2021)的结论一致，其研究使用了TALIS 2018中48个国家的数据，采用多层次结构方程模型和元分析的方式得出：创新的学校环境氛围与教师专业协作和工作满意度高度相关。集体层面的创新氛围有助于激发教师团体的创造性，增进教师群体的专业交流，培育团结合作的工作环境，从而有力提升教师工作满意度的水平。

学生行为压力显著负向影响教师工作满意度，这与Sass等(2011)、Kapa和Gimbert (2018)以及Spilt等(2011)的研究一致，其结果表明学生压力源是造成教师工作不满意的最强预测因素之一，课堂管理问题和破坏性学生行为会导致教师对工作的不满，同时也是教师在职业生涯早期流失的重要原因。学校环境中对学生的成绩负责、维持良好的课堂纪律以及遭到来自学生的恐吓或辱骂等因素都有可能成为学生方面的行为带给教师的压力。而积极的学生行为有助于提高教师工作满意度(Shen et al., 2012)。为此，学校需建立和完善校园管理和学生管理机制，做好校风校纪的建设，提高学生的纪律意识和责任感，从而规范学生的行为习惯。同时也应加强对教师管理能力的指导和培训，对于部分因学生破坏性行为而造成压力过大的教师进行合理的疏导，减轻教师心理负担，缓解来自学生行为的压力，从而促使教师能够平等关爱所有学生，致力于建构和谐的师生关系，进而提升工作满意度。

5.4. 跨层级交互作用对教师工作满意度的影响显著

分布式领导和合作的交互作用对教师工作满意度具有显著的正向影响。在分布式领导水平较高的学校，教师之间的合作氛围越好，其工作满意度水平越高。Torres (2019)的研究指出：高水平的分布式领导使教师能够在工作中拥有更多的自主权和更充足的信心与同事展开合作，教师在分布式领导的体制下，能够获得对工作条件更大的控制权，体验到更强烈的自我效能感，从而拥有更高的工作满意度。因此，学校需重视分布式领导体系的建构和教师领导的作用，使得学校的管理结构更加扁平化，使教师能够更多地参与学校改进、学校愿景和学校目标相关事宜，让共担责任成为学校文化的有机组成部分，从而塑造以相互支持为特征的协作校园文化。

课程自主权和团体创新的交互作用对教师工作满意度存在显著影响。教师自主权对集体创新的影响表明，与对课堂自主权有更深刻认识的同事合作会增进教师对学校的集体创新的认识，伴随协作的学校文化与综合专业学习活动，有利提升教师的集体创新能力(Nguyen et al., 2021)。而创新的学校文化和教师学科内容、教学方法和评估问题上的自主权，有利于教师教学实践的灵活高效安排，促进教师集体开发新的教学理念，寻找解决教学问题的新方法，为新理论的应用提供实践支持，进而提升工作满意度。此外，需要关注的是，尽管课程自主权和团体创新的交互作用能够显著正向预测教师工作满意度，但课程自主权对教师工作满意度的单方面影响却并不显著，这意味着学校不仅要给教师课程与教学方面一定的自主权，还应该有配套的创新体系，使其形成相互调节机制，从而有效提升教师工作满意度的水平。