教育数字化转型背景下中小学生数字素养评价指标体系研究

教育部于2022年正式启动教育数字化战略，在全国范围内推进教育数字化转型。教育数字化转型的本质是人的转型，其最终目标指向人的数字素养提升。义务教育属于基础教育阶段，是学生知识学习、思维发展及行为习惯培养的奠基阶段，也是中小学生数字素养启蒙与培育的关键时期。提升中小学生数字素养是数字时代人才培养的内在需要，对促进学生个性化发展、推动教育数字化转型至关重要。信息科技课程具有基础性、实践性和综合性的特点，是系统提高学生数字素养的重要载体。2022年，我国发布《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》，明确将信息科技课程从综合实践活动课程中独立出来，强调通过信息科技课程的学习，全面提升中小学生的数字素养。研制中小学生数字素养评价指标体系、开展中小学生数字素养评价是了解学生数字素养水平的重要手段，也是检测信息科技课程培育学生数字素养成效的关键环节。中共中央网络安全和信息化委员会早在2021年发布的《提升全民数字素养与技能行动纲要》中就明确指出，要“建立符合我国国情的全民数字素养与技能发展评价指标体系”“定期开展全民数字素养与技能发展监测调查和评估评价”。然而，我国关于数字素养的研究起步较晚，目前尚未出台系统、完善的中小学生数字素养评价指标体系。为此，本研究基于教育数字化转型时期中小学生的身心发展特征，尝试构建一套中小学生数字素养评价指标体系，以期为我国教育政策制定者开展学生数字素养评价、诊断学生数字素养培育存在的问题、制定针对性的提升策略提供参考和借鉴，从而提升中小学生数字素养水平，最终助力我国教育全面数字化转型。

一、提升学生数字素养是实现教育数字化转型的关键

在“数字中国”加速推进的宏观背景下，教育数字化转型是教育系统主动适应新一轮科技革命和产业变革所构建之经济社会发展新格局的必然选择。教育数字化转型的内涵包括：需求驱动的教育范式变革；数字化教育环境建设；优质数字教育资源库和良性资源共享机制的形成；数据赋能、创新型、系统性的教育设计思维；新型素养和能力结构的形成；教学活动形式和服务的创新；数字化文化和态度的形成。这其中蕴含了教育数字化转型的三条基本线索：物质层面的升级、制度层面的创新、人的素养的提升。物质层面的升级指向教育信息基础设施的建设，旨在为教育发展提供新的“数字基座”；制度层面的创新指向学习方式、教学方式和管理方式在政策机制上的更新；人的素养的提升即发展教育主体的数字素养，促使学生具备较强的数字化学习能力，教师具备较强的信息化教学能力，管理者具备较强的信息化领导力。教育是一种有目的地培养人的社会活动，技术的发展只能对其起到辅助和解放作用。因此，在教育数字化转型的进程中，不管是物质的升级还是制度的创新，最终均要服务于人的数字素养提升。

数字素养是数字时代公民的基本素养，也是学生应对数字化条件下的生活、学习所必备的品质。缺乏深厚的数字素养，学生不具备利用数字化资源、平台、工具等开展自主探究学习和创新活动的能力，难以形成主动利用数字化技术开展自主学习的良好行为习惯，无法积极主动利用数字化技术促进自身发展、实现终身学习。尤其对于中小学生而言，提升中小学生的数字素养对促进人的全面发展，实现国家经济社会的转型升级，助力数字强国建设至关重要。一方面，随着未成年人互联网普及率持续提升，互联网对于中小学生群体的渗透能力持续增强，使得中小学生群体处在与成年人一样复杂的数字环境中。面对复杂的数字环境，中小学生需要具备较高水平的数字素养才能避免因增加互联网使用时间、访问良莠不齐的数字化内容而对自身健康与生存发展产生负面影响。另一方面，以ChatGPT为代表的新一代人工智能产品的问世再次对中小学生的数字素养提出了更高的要求：学生不仅要掌握数字化学习的意识、知识与思维，更应具备积极应对数字社会伦理风险的关键能力。在此背景下，中小学生数字素养的重要性得到进一步凸显。因此，提升中小学生数字素养是实现教育数字化转型的关键，某种程度上甚至决定了教育数字化转型的未来走向。

二、中小学生数字素养评价指标框架设计

（一）设计原则

为了科学、客观、全面地评估我国中小学生数字素养水平，在构建中小学生数字素养评价指标框架时，应遵循以下原则。

第一，系统性原则。国内外关于数字素养评价指标框架大多是按照分层逐级向下细分维度与表现的方式呈现的。考虑到学生数字素养是一类与认知、意识、思维、行为规范高度相关的复杂特质，因此本研究也将借鉴该方式，从不同维度系统、全面地阐述学生数字素养的关键特征与具体描述，以助力中小学生数字素养评价有逻辑、有层次地实施。

第二，动态开放性原则。不同时代对数字素养培育有不同的需求，数字素养的内涵也会随之变化。因此，本研究兼顾义务教育的普及性、基础性特点，结合我国教育数字化转型时期对学生数字素养培育的需求，不断对其（特别是数字知识、技能相关指标）予以适时的更新和调整，以准确反映不同时期学生数字素养的内涵。

第三，可操作性原则。中小学生数字素养评价指标框架是开展中小学生数字素养评价的理论指导。研制可操作的评价指标框架，有助于学生数字素养的量化评价。因此，本研究坚持清晰明确描述指标的含义，并选择能够或易于获得统计数据的指标，以促进指标落到实处，客观地分析学生的数字素养水平。

第四，学生发展性原则。数字素养提升的过程实际上是促进学生发展的过程，而学生数字素养评价作为学生数字素养提升的一个重要环节，理应强调其对个体的发展性功能。因此，本研究根据中小学生的不同背景与个性特征，关注和理解学生个体发展的需要，分析以及确定学生的“最近发展区”，科学构建全面反映学生知识、技能、思维与意识等发展状况的评价指标框架。

（二）关键要素

国内外十分关注学生数字素养评价，就学生数字素养评价指标框架的确立进行了广泛而深入的研究。例如，在国内外组织机构方面，欧盟委员会于2013年提出数字素养框架1.0（DigComp1.0），包含5个素养域：信息域、交流域、内容创建域、安全意识域、问题解决域。2016年，欧盟委员会在DigComp1.0的基础上再次提出数字素养框架2.0（DigComp2.0），包含信息和数据素养、交流和协作、数字内容创作、安全、问题解决5个能力域。联合国教科文组织于2018年发布《全球数字素养框架》，在DigComp2.0的基础上增加了“设备及软件操作”及“职业相关能力”两个新维度，同时在“问题解决”维度新增“计算思维”指标。在国内外学者方面，以色列学者约拉姆·埃谢特-阿尔卡莱根据多年研究和工作经验，在分析了相关文献并开展试点研究之后提出了数字素养五元素框架，具体包括：图片-图像素养、再创造素养、分支素养、信息素养、社会-情感素养。国内学者施歌通过结合数字素养已有研究成果、中小学生认知特点和中国基础教育信息化的实际，将中小学生数字素养分为6个领域：信息处理素养、沟通交流素养、内容建构素养、问题解决素养、信息安全素养、网络道德素养。《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》明确了要培养中小学生的信息科技课程核心素养，具体包括四个方面：信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。这四个方面互相支持、互相渗透，共同促进中小学生数字素养的提升。

在充分借鉴信息科技课程核心素养的基础上，本研究团队结合国内外组织机构和学者提出的数字素养评价指标框架，对中小学生数字素养评价指标要素进行了关键词提取，然后根据表述字段或内涵相同的原则，进行整理与合并。梳理过程中发现，在研究初期，学生数字素养评价指标框架的内容主要与数字技术相关的操作、应用有关，多停留在“意识”“知识与技能”维度；随着数字社会的到来，人才培养需求发生了变化，更加强调学生的问题解决、协作交流、批判质疑、创新创造等高阶思维能力，因此“思维”“合作与交流”“学习与创新”等维度开始受到重视；此外，随着大数据、人工智能等数字技术与学习、生活的深度融合，引发了一系列伦理道德、隐私安全等问题，各国也开始注重中小学数据伦理教育的开展，强调培养中小学生在数字时代的“社会责任”。为此，本研究初步确定了包含“数字意识”“数字知识与技能”“计算思维”“数字化合作与交流”“数字化学习与创新”“数字社会责任”6个关键要素的中小学生数字素养评价指标框架。一方面，6个关键要素的概念内涵各不相同，关注学生不同的发展需求。其中，数字意识、数字知识与技能、计算思维强调学生个体独有的与意识、认知、技能、思维相关的特质；数字化合作与交流、数字化学习与创新关注学生使用数字化技术的能力；数字社会责任是学生参与数字社会生活所应必备的社会性品质。另一方面，6个要素互相依存、互相贯通。其中，数字意识、数字知识与技能是其他4个要素水平提升的基础；计算思维、数字化合作与交流是影响其他4个要素发展的重要因素，决定着数字素养提升的速度；数字化学习与创新是基于数字意识、数字知识与技能、计算思维的发展而发展的；数字社会责任则是其他5个要素在数字社会中高质量发展的保障。

三、中小学生数字素养评价指标体系构建

（一）评价指标体系的拟定与完善

本研究利用频次统计法对学生数字素养一级指标下的具体要素进行内容分析与频次统计，依次筛选出各维度下的二级指标。首先，将已有研究的学生数字素养二级指标，按照本研究已确定的学生数字素养一级指标重新进行梳理与归类，将各构成要素归属到具体的一级指标之下。然后，将各维度下内涵相同但表述方式略有不同的要素依次进行归类，并按照具体的规则进行命名。最后，采用频次统计法对重新命名、归纳后的指标所出现的次数进行统计，将频次较高的指标作为学生数字素养的二级指标，据此初步构建学生数字素养的指标体系。

为验证初步构建的中小学生数字素养评价指标体系的科学性和合理性，本研究采用德尔菲法，对指标体系进行优化完善。考虑到高校教师可从理论架构和思维逻辑等方面给予科学性指导，而中小学一线教师的丰富教学经验能够在实际操作层面给予指导，故选取14位来自北京师范大学、华中师范大学等高校的数字素养评价领域的研究人员，以及6位来自武汉、珠海等地中小学的信息科技课程教师作为咨询专家。通过电子邮件、微信、QQ等方式向20位专家发放“学生数字素养评价指标体系专家意见咨询问卷”，征集专家对中小学生数字素养初拟指标内容的认同程度以及修改意见。通过整理专家反馈意见并根据各指标的相关统计量，对初步构建的中小学生数字素养评价指标体系进行修订完善，最终结果见表1。

（二）评价指标赋权及指标体系确立

为避免单一权重系数的结构性缺陷，兼顾教育者的主观性、评价指标内容的客观性及权重随时间调整的特性，本研究采用基于CRITIC的客观赋权法、基于层次分析的主观赋权法及线性组合赋权法计算中小学生数字素养评价指标权重。通过计算分析，本研究分别确定了中小学生数字素养评价一级和二级指标的权重，如表2所示。

四、中小学生数字素养的精准化评价策略

开展学生数字素养评价实践有助于准确把握学生数字素养发展现状及存在的问题，继而有针对性地提出改进策略。研究团队于2022年基于本文所构建的中小学生数字素养评价指标体系，在全国31个省（自治区、直辖市）开展了大规模的中小学生数字素养测评，共回收有效样本444315份，涉及222147名小学生、222168名初中生。测评结果显示，当前中小学生数字素养整体水平不高，在数字意识、数字化学习与创新、计算思维等方面表现较差。可见，我国中小学生数字素养的提升任重而道远，为了实现基于学生数字素养全面、准确评价的有效培养，本研究提出如下精准化评价策略。

（一）素养导向，创设真实性问题情境

数字素养是学生在数字化学习、生活和工作情境中使用数字技术时表现出的一系列综合素质与能力，其评价不能脱离真实的情境。因此，为了科学、准确地把握学生数字素养发展状况，学生数字素养评价应注重创设真实性问题情境。在设计真实性问题情境时，需遵守以下两个原则。一是要关注学生真实的生活经验，即在充分分析不同学段、不同年龄阶段、不同地区的学生日常生活学习经验后，设计体现时代性、能够诱发学生数字素养表现的情境任务。如面向第二学段（3~4年级）城市地区的学生，教师可在信息科技课上设计“在线搜索餐厅”“数字出行真便捷”等体验性的简单情境任务，以考察学生的数字意识、数字知识与技能、计算思维、数字社会责任等数字素养；面向第四学段（7~9年级）的农村地区的学生，教师可在信息科技课上设计“农作物生长轨迹”“跟着书本去旅行”等以作品创作为载体的探索性情境任务，以此激发学生积极与同伴进行数字化合作与交流、独自开展数字化学习与创新的热情，同时考察学生的数字意识、计算思维等数字素养表现。二是要强调规划性、整体性，即以能够体现学生数字素养的应用场景为单位统筹规划，对各个小的情境任务进行整体设计，以促进学生综合运用数字素养相关的知识、技能、思维和能力解决真实问题。如教师可以围绕“在线安全”的应用情境，设计包含“信息识数字身份”“技术保安全”“责任惠安全”等一系列的子情境任务，考察学生在利用数字技术分析、完成这些情境任务时的数字意识、数字知识与技能、数字化学习与创新、数字社会责任等数字素养表现。

（二）关注过程，开展数据驱动的评价

随着教育数字化转型的不断推进，“数据”的作用日渐凸显，并逐渐在教育评价中占据着越来越重要的地位。因此学生数字素养评价应充分发挥大数据、人工智能等技术优势，积极探索基于数据驱动的评价方法。当前的学生数字素养评价多为“结果性评价”，即主要通过标准化测试或自陈式量表等评价工具，以分数的形式简单衡量学生的数字素养水平。这种评价方法较少关注学生在数字素养评价过程中的真实表现，存在评价结果效度低、解释力度不强等问题。数字时代的到来使学生在日常学习、生活中产生的多模态数据得以被记录、采集。因此，在开展学生数字素养评价时，应以“数据”为驱动，积极探索实施“过程性评价”与“结果性评价”相结合的方式，提升评价结果的科学性、专业性和客观性。一方面，应通过反复迭代、优化，提升标准化评价工具和自陈式量表的信度和效度，实现对信息科学知识与基础技能等数字素养低阶认知能力的精准评价；另一方面，应开发情境任务测评系统、认知游戏等新型数字素养评价工具，通过对学生完成真实情境任务或游戏关卡的过程性数据进行分析和挖掘，识别、提取能够反映学生数字素养的有效证据，从而全面、精准地评价学生数字素养水平。

（三）技术赋能，理论与技术双向驱动

随着数字技术与教育教学的深度融合，学界逐渐发展出理论和技术双向驱动的数字素养评价范式，强调综合理论分析和数据挖掘方法获取体现学生数字素养的证据，实现学生数字素养的全面精准评价。理论和技术双向驱动的数字素养评价范式主要是把“自上而下”的理论驱动与“自下而上”的技术驱动相结合。“自上而下”的理论驱动，即通过文献梳理、专家咨询等方式明确数字素养的评价指标和评价指标对应的学生具体表现，并基于此设计诱发学生数字素养表现的融合情境的真实性任务和数据采集框架。“自下而上”的技术驱动包含以下关键步骤：一是基于设计的真实性任务和数据采集框架创设线上任务，开展学生数字素养评价；二是利用机器学习、深度学习等数据挖掘方法挖掘学生完成真实性任务的行为表现数据，提取反映学生数字素养水平的证据，基于证据评价学生数字素养水平；三是基于数据挖掘过程中发现的学生数字素养的典型特征，优化学生数字素养评价指标。通过理论和技术的迭代循环、双向驱动，能够有效解决数字素养评价中评价结果不精准和难解释等问题，使学生数字素养评价更具科学性。

（作者：吴砥，华中师范大学人工智能教育学部教授、博士生导师；李环，华中师范大学人工智能教育学部博士研究生；杨洒，华中师范大学人工智能教育学部博士研究生；朱莎，华中师范大学人工智能教育学部副教授，本文通讯作者。）