米兰体育在线登录:教育数字化转型评估工具比较分析

　　在教育数字化的大潮中，相关研究者对数字化转型的基础及理论形成了较为一致的认识，但是，关于教育数字化转型效果如何评估的问题依然没明确的答案。基于此，本研究采用系统性文献分析法，基于政策过程理论的视角对国内外教育数字化转型的个工具作对比研究，从评估工具、评估内容、评估主体、评估方法、评估标准等方面做横向比较与归纳总结，以期为教育数字化转型工具构建提供借鉴。本研究在比较分析国内外评估工具的基础上，得出如下启示：利益相关方应协同参与教育数字化转型评估，教育数字化评估工具应具有动态性及可扩展性，教育数字化转型评估的方法应具有多维性，教育数字化转型的评估内容应具有差异性。

　　在世界数字化大潮中，教育数字化的价值得到普遍认可，世界主要国家及组织都在积极主动进行教育数字化转型的顶层设计与实践。2022年，我国发布《“十四五”国家信息化规划》，明确了数字化转型的战略目标[1]。同年，教育部真正开始启动了国家教育数字化战略行动，标志着我国教育领域的数字化转型迈入了加快速度进行发展的新阶段。

　　相关研究者探索了教育数字化转型的本质内容、国际背景、实践逻辑与发展机遇、理论框架、现实基础、现实困境、突破路径、发展需求、框架设计及成熟度模型构建，对于数字化转型的基础及理论达成了较为一致的共识。但是，何种教育数字化转型才算是成功的？转型到哪种程度才算是成功的？这样一些问题依然没明确的答案。解答以上问题的关键是具有一个能够较好衡量数字化转型的“尺子”，虽然有些研究者从理论层面探讨了教育数字化转型的成熟度模型，但是在操作层面，诸如评估内容、评估机制等因素依然未能阐明。通过对国内外已有研究模型及评估工具进行横向对比，我们也可以从理论及实践层面掌握教育数字化转型评估的关键内容。因此，本研究将通过对相关教育数字化转型的研究及实践活动的分析，对评估主体、评估工具、评估内容等方面做归纳总结，为国内教育数字化转型工具的构建提供借鉴。

　　教育数字化转型是一项由政府推动的工程行动，具有公共政策属性。第一，从政策的制定和推动主体来看，政府在其中发挥着关键作用，各级教育行政部门通过制订规划、出台政策法规及投入大量资源，引导和规范教育数字化转型的方向和进程。第二，教育数字化转型涉及公共资源的分配。例如，政府需要投入资金建设数字化基础设施，是对公共财政资源的规划和分配。第三，教育数字化转型目标具有公共性，旨在提升整个教育体系的质量和公平性。第四，教育数字化转型影响广泛，不仅涉及学校教育，亦关系到职业培训与成人教育等多元教育范畴，对社会的文化传承、人才教育培训和经济发展都具有深远意义。因此，教育数字化转型具备公共政策的特征和属性，可以从公共政策的视角来分析和研究。

　　所有关于教育数字化转型评估的工具，都应该具有政策评估的功能，因此，通过政策过程理论进行教育数字化转型工具的比较与分析，具有较强的适宜性。政策评估是一个动态过程，是一种有计划、按步骤进行的活动。保罗·A.萨巴蒂尔（Paul A. Sabatier）等[2]在其政策过程理论中，将公共政策评估的要素分为评估主体、评估目标、评估客体（内容）、评估方法、评估标准五大要素。公共政策评估主体就是直接或间接地参与公共政策评估过程的个人、团体或组织。评估目标是对评估活动开展的指导性内容，可以划分为现状评估类、归因分析类、策略优化类三种类型。在公共政策评估中，常用的评估工具与方法有量化评估、访谈评估、观察评估等，在社会数字化发展过程中，基于大数据和AI的评估方法也逐渐进入人们的视野。评估客体即评估的内容，该内容与评估工具的总体架构保持一致，是评估活动开展的核心要素。公共政策评估标准是对公共政策实施情况做测量、评定的参照体系，按照公共政策评估理论的分类方法，评估标准可以划分为社会公正标准、效率标准、效果标准、公民参与标准。评估要素结构框架如图1所示。

　　本研究选用Web of Science、Springer、Education Resources Information Center（ERIC）、CSSCI引文数据库中的文献作为数据源进行检索与分析，同时使用、必应学术中的文献资料作为补充。具体按照以下步骤进行：首先，使用关键词“digital transformation of education（教育数字化转型）”+“assessment（评价）”或“measurement（测量）”或“evaluate（评估）”、“Digitalization of Education（教育数字化）”+“assessment（评价）”或“measurement（测量）”或“evaluate（评估）”进行文献检索，文献纳入标准为SSCI索引、SCI索引、CSSCI索引、EI索引，检索时间截至2024年5月1日。其次，依据研究内容对相关文献进行筛选：文献需要契合教育数字化转型或教育数字化的研究主题；研究内容需涉及评估或测量；评估内容针对的是宏观教育系统要素的评估与测量，而不是微观教学过程的评价。再次，对所搜集的文献进行研读，对文献中所涉及的其他教育数字化转型测量与评估的文献进行追溯，使用“滚雪球”的方式来进行文献补充。最后，对所有文献与相关的文档资料做汇总整理，得到与教育数字化转型测量与评估相关的40篇文献，共析出17个评估工具，如表1所示。

　　在分析不相同的领域的评估对象时，由于评估主体、评估方法、评估目标、评估内容、评估标准的差异，有必要对数字化转型评估工具进行横向比较和分析，以发现不同工具的特征。

　　在教育领域中，评估的主体一般是教育学习管理机关管理者、教师、学生或者教育专家。通过横向对比可发现：部分工具是单一评估主体，如教育数字化转型成熟度评估模型[6]和K-12教育转型框架[10]，主要由学校管理人员进行宏观评估。另一部分评估工具是多维评估主体，例如SELFIE[7]、数字成熟度和支柱[9]涉及教师、学生和机构领导的多维评估。不同的评估主体拥有不同的评估视角，仅由单一主体做评估不能有效确保数字化转型评估的准确性。在评估过程中，不同的评估主体也发挥着不同的作用，各自拥有不同的影响力和评估视角，评估结果的客观性及准确性需要来自多维主体的数据来进行佐证。因此，多维评估主体评估的结果精确性更高、更科学。

　　评估方法对于评估效果至关重要。在分析工具中，主要是采用了问卷、量表、访谈、行政数据、学生数据和基于机器学习的数据评估等方法。大多数工具使用的评估方法较为单一，如教育数字化转型成熟度评估模型[6]仅使用量表，而学校电子化成熟度评估模型[11]仅使用行政数据。然而，也有工具运用多种评估方法，如数字化准备、实践和绩效[14]工具使用了量表、行政数据和学习数据3种方法，高等教育数字化转型监测与评估参数[17]则结合了基于机器学习的数据评估和行政数据。单一的评估方法提供的数据不够全面、准确，只能反映评估对象在某一方面的表现，无法揭示其整体状况，因此，仅用一种方法来评估机构数字化转型效果有几率会使评估结果存在片面性，甚至无法发现潜在的问题及风险。相比之下，多维评估方法能够考虑多重维度或指标，更全面地反映评估对象的整体状况，具有更高的准确性。

　　政策评估目标是政策评估工具的价值取向的基本体现，也是评估活动的出发点。关于政策评估的目标，一般可分为现状评估类、定性评价类、归因分析类、策略优化类等。从各个评估工具的分析来看，国外的评估工具更侧重于现状评估、定性评价和归因分析，例如，微软针对高等教育和基础教育的评估模型更加关注面向公平和包容的基础教育数字化转型评价，英国教育部更加关注使用评估工具评估学校在数字转型方面的进展[9]。国内的评估工具除上述属性要素之外，还注重评估工具所带来的策略优化、调整。例如，祝智庭教授所构建的模型旨在促进教育相关机构与组织在数字化转型过程中取得实质性进展[5]。

　　数字化转型战略是指保障机构教育数字化转型的全局策略，对教育数字化转型具有指引性、统筹性，是教育数字化转型评估的重点内容。经过统计，本研究所选择分析的17种教育数字化转型评估工具均在不同程度上强调了战略规划在教育数字化转型中的重要性，认为制定明确的战略规划是确保数字化转型成功的关键。但是，不同的机构和个人对战略规划的详细的细节内容、重点和实施细节的侧重不同。例如，吴永和[3]从教育数字化转型的全要素出发，所定义的战略规划的内容涵盖了目标、原则、机制和文化等多个角度。英国教育部侧重于技术视角下的数字化战略评估，将其评估内容分为技术战略、技术采纳的障碍和基础设施的投资等[9]。国际大学协会（International Association of Universities）则更关注高等教育机构是否将数字化转型纳入机构战略计划等宏观层面。这些差异反映了不同机构和个人对于教育数字化转型的不同理解[20]。

　　基础设施与资源是指利用新一代数字技术来支持教育数字化转型的基础设施体系和支持学校进行教育数字化转型的教学资源，对其做评估有助于掌握教育数字化转型过程中教育基建设施的建设情况。经比较，共13份工具提到了基础设施和资源，均在不同程度上强调了基础设施、技术设施、数据、教育资源以及信息安全等方面的重要性。然而，不同的工具在具体实施过程和关注点上有所差异。例如，吴永和等[3]强调以新一代数字技术为基础，构建以促进教育领域高水平发展为导向的先进的技术设施体系。祝智庭[5]主要关注技术设施、数据和教育资源。欧盟将基础设施和设备的数量，以及数字技术在教学过程中的应用视为重点[7]。瓦伦蒂娜·久雷克（Valentina Ðurek）等[19]则更侧重于信息技术资源和基础设施的可用性和支持性。

　　文化和政策在教育数字化转型中相互关联、相互影响，共同塑造了一个综合性环境。本研究整理的评估工具中，有4份工具将文化作为一个独立维度，强调了道德标准和知识产权的重要性。无论是信息技术文化还是数字文化，都体现了对文化维度的关注。研究者对此有不同的侧重点，如瓦伦蒂娜·久雷克（ValentinaĐurek）等[19]关注信息技术的推广和道德标准，米罗斯拉娃·里斯蒂奇（Miroslava Ristić.）[11]关注数字资源的使用和网络礼节，祝智庭则深入探讨了教育领导者和教师的数字化能力。这些差异反映了不相同的领域对数字技术利用和文化构建的不一样的需求。部分学者没有将文化单独作为一个维度来考量，而是将文化元素融入到其他维度之中[21]。

　　在教学和学习领域，不同机构和个人的关注点各异。微软强调从多维度提升学生的学习体验和效果，关注从课程、评估、设备和空间4个方面满足学生需求，挖掘学习潜力[10]。米罗斯拉娃·里斯蒂奇（Miroslava Ristić）[11]专注于信息技术在教学中的应用，将其分为意识、规划、数字内容使用、学生评价、学生经验和特殊教育需求6类，覆盖多个教学环节。祝智庭等[5]则在数字战略规划下探讨技术应用路线与策略，关注数字技术在教学、学习和评价中的重构作用，并在支持与服务中探讨智能技术在决策管理中的应用。

　　在管理或治理维度上，12个工具展现了不同的关注点。一些工具聚焦于教育数据管理，如祝智庭提出建立教育数据全生命周期的标准规范体系，并提供个性化数据服务，强育数据的全生命周期管理，确保数据得到合理、高效的管理[5]。教育数字化转型成熟度评估模型的数字治理维度则涵盖了治理体系、数据规范和数据安全，强调数据治理的体系化、规范化和安全化[6]。同时，也有工具重视人力资源管理、校园技术设施管理和库存管理，显示了对人力资源分配的关注[17]。

　　教育数字化转型评估工具以度量现有教育数字化转型状态为准绳，在收集数据的基础上对评估对象作出定性或定量的认定。教育数字化转型评估工具所遵循的评估标准有社会公正标准、效率标准、效果标准3类。通过一系列分析发现，不同评估工具遵循的标准具有较大的差异性，在基础教育领域具有非常明显的效果标准特征，在高等教育领域则较为显著地呈现出效率标准特征，说明高等教育领域更为关注教育数字化转型的投入与产出[22]。有必要注意一下的是，众多的评估工具将社会公正作为重要的因素纳入评估体系，表明教育公平问题成为数字化转型过程中的重要议题。

　　本研究通过对国内外教育数字化转型测量工具的比较分析，得出国内相关工具的开发启示。

　　利益相关方协同参与评估强调在进行教育数字化转型评估时，应加强各利益相关主体的合作，协同推进数字化转型的评估。利益相关方的协同参与有助于确保数字化转型评估的全面性和有效性。教育学习管理机关的利益相关方包括学生、家长、教师、学校管理人员、政府部门、科研人员等，拥有各自不同的利益诉求及影响力，他们的协同参与能保证评估的全面性和有效性，平衡各方利益，并汇聚资源以提高转型质量。这种多维视角的合作有助于各方理解彼此的需求，寻求利益平衡点，一同推动数字化转型的顺利实施。因此，建立有效的协同机制和平台，促进各方积极交流和合作，对教育数字化转型的成功至关重要。

　　教育数字化转型是一个持续性、动态性的过程。随着教育数字化转型的推进，评估工具也要一直地更新和改进，以适应新的教育环境和需求。一方面，教育数字化转型往往会受到政策、技术、市场等多方面的影响，评估工具要能不断调整以适应变化，动态性的评估工具能够给大家提供持续性的反馈，使评估主体能够及时了解评估对象的转型效果，以便及时作出调整转型策略。另一方面，随着数字化转型的深入，评估对象中会增加新的评估要素，这就需要测量工具具备良好的可扩展性，以适应教育数字化动态变化趋势。为了能够更好的保证评估结果的准确性，首先，在构建评估模型过程中，需要预留动态调整及自定义空间，以满足评估主体的定制化需求。其次，需要定期对评估框架及内容做审视，建立测量工具的更新机制。最后，要建立动态评估机制，设立推进数字化转型的管理机构，并对数据来进行收集和分析，实现机构数字化转型评估的科学性及准确性。

　　在教育数字化转型中，评估方法的多样性对于确保转型效果至关重要。多维性的评估方法可提供更全面准确的信息，让我们从不同的视角来审视学校数字化转型的情况，掌握更加全面、准确的信息，避免片面和偏颇的评价，及时有效地发现潜在的问题。通过考虑多个指标，使用多维度的评估方法，可以更准确地衡量转型效果。为了实施多维度的评估方法，教育学习管理机关应综合运用多种评估工具和方法，包括问卷、量表、访谈、行政数据、学生数据、基于深度学习的数据分析等，在多维度、多样性、多层次数据的基础上，实现对教育数字化转型效果的科学、精准评估。

　　[3]吴永和，许秋璇，王珠珠.教育数字化转型成熟度模型研究[J].华东师范大学学报(教育科学版)，2023，41(3):25-35.

　　[4]万力勇，范福兰.教育数字化转型成熟度模型的构建与应用[J].远程教育杂志，2023，41(2):3-12.

　　[5]祝智庭，孙梦，袁莉.让理念照进现实：教育数字化转型框架设计及成熟度模型构建[J].现代远程教育研究，2022，34(6):3-11.

　　[8]许秋璇，吴永和，戴岭.中小学校教育数字化转型成熟度评价指标体系构建及测度方法[J].电化教育研究，2024，45(3):62-69.

　　[12]江凤娟，刘云喜.数字化转型背景下的高校教育数字化成熟度评估模型研究[J].现代教育技术，2024，34(3):17-27.

　　[20]李志河，王元臣.分布式认知视域下大学生在线学习投入影响因素实证研究[J].数字教育，2022，8(4):31-37.

　　[21]和文斌，董永权，赵成杰，等.基于学科知识图谱的教育知识服务模型构建研究[J].数字教育，2022，8(6):21-28.

　　[22]李朝乾，郑雪薇，陈云红，等.基于主题建模的教育技术探讨研究趋势及演化分析[J].数字教育，2023，9(2):19-25.

　　[23]文洁.以教育数字化转型提高教育质量的策略探究[J].数字教育，2023，9(2):33-38.

　　王国华（1988—），男，河南濮阳人，博士，副教授、硕士生导师，研究方向为在线学习、认知状态评估；

　　邢雪茹（2001—），女，陕西西安人，硕士研究生，研究方向为教师专业发展；

　　胡彦云（1994—），女，陕西渭南人，中小学一级教师，研究方向为教师专业发展；

　　俞树煜（1975—），男，甘肃皋兰人，教授、博士生导师，研究方向为现代远程教育、教育技术基本理论。返回搜狐，查看更加多