高職英語教師數字勝任力現狀、影響因素和個案的復雜動態分析

摘" 要： 基于復雜動態系統理論，采用橫切面和縱深研究方法，運用統計分析、生長軌跡圖和移動極值圖技術，描述高職英語教師數字勝任力現狀及可視化呈現其發展軌跡。研究發現：高職英語教師數字勝任力整體水平偏低，僅職稱與數字勝任力部分指標存在差異性；其發展主要受個人學習因素、地方支持因素、單位環境因素、宏觀政策因素影響；數字勝任力發展呈現非線性、動態性和異質性特征。研究結果拓展了復雜動態系統理論的應用邊界，提出高職英語教師數字勝任力發展建議，為數字化背景下英語教師專業發展提供啟示。

關鍵詞： 復雜動態系統理論； 移動極值圖； 縱深研究； 非線性； 動態性

中圖分類號： G715" " " " " 文獻標志碼： Ａ" " " " " 文章編號： １６７１－２１５３（２０24）０5-0090-12

2019年1月，國家頒布《國家職業教育改革實施方案》（又稱“職教20條”），提出“三教”（教師、教材、教法）改革的任務，要求“運用現代信息技術改進教學方式方法”，提升教師數字勝任力。計算機與多媒體技術的迅猛發展和網絡應用的廣泛普及，深刻影響著教育等社會各個領域[1]。數字化技術的廣泛應用和人工智能的持續創新，引領著教育變革和轉型，對教師數字勝任力提出了更高的挑戰。研究教師數字勝任力不僅是全面落實“堅定推進國家教育數字化戰略行動”[2]的需要，亦是滿足新時代我國高等教育新發展對外語教師素養、能力等提出的新要求的需要[3]。20世紀末，美國語言學家拉森-弗里曼（Larsen-Freeman）將復雜動態系統理論引入應用語言學領域，開創了語言學研究的復雜動態范式，現已廣泛應用于教師教育和教師專業發展研究[4-7]。復雜動態系統理論對教師數字勝任力的研究啟示在于，教師數字勝任力并非線性發展，是需要從整體歷時視角全面探究。本研究依據復雜動態系統理論，全面歷時考察高職英語教師數字勝任力發展情況及影響因素，旨在拓展復雜動態系統理論應用邊界，服務國家數字化教學戰略。

一、問題提出

（一）復雜動態系統理論與教師專業發展（學習）研究

復雜動態系統理論源于數學、物理和生物學的理論[8]，后由拉森-弗里曼等將其引入二語習得研究，引發國內外應用語言學界的廣泛關注，總結出復雜動態理論具有異質性、動態性、非線性、開放性和適應性的關鍵特征[9]。隨著研究的深入，復雜動態系統理論應用范圍不斷延展，可應用于“不同層級分析，行為、生理再到社會領域，亦可描述共時和歷時變化”[10]，教師專業發展研究轉向復雜動態觀。杜小雙通過對比分析靜態線性觀、動態交互觀和復雜系統觀三種教師學習模式，提出教師發展需從關注線性變化轉向關注復雜性變化[11]。同時，國內外相關實證研究表明復雜動態系統理論可運用于教師專業發展（學習），論證了教師專業發展（學習）的復雜性、動態性和非線性等主要特征。Rahman等人運用案例研究法，通過深度訪談收集數據，證實教師認知系統具有復雜性、動態性、異質性和適應性[12]；Garner等人論證了教師專業發展和學習的非線性特點[13]。柯雯靖以復雜動態系統理論為依托，運用自建動態數據庫，驗證了國際漢語教師能力結構的復雜動態變化[14]。除此之外，復雜動態系統理論對外語教師心理研究同樣具有很重要的啟示[15]，其應用領域也在不斷延展。

從現有文獻來看，復雜動態系統理論系跨學科理論，其內涵不斷延展，其應用邊界不斷擴張，其成果不斷豐富，亦證實可為教師專業發展提供指導。然而，當前鮮有研究以復雜動態系統理論為指導，采用實證主義范式，運用縱深研究方法，全面探討高職英語教師數字勝任力發展，為高職英語教師專業發展提供指引。

（二）教師數字勝任力研究

數字勝任力自首次提出至今也不過二十年，國內外教師數字勝任力研究主要包含以下三個方面：第一，教師數字勝任力概念界定和內涵探索[16-18]。簡而言之，教師數字勝任力是教育創新的驅動器[19]，是指教師在教育中綜合使用學科知識和計算機技術的能力，能夠促進數字化教學和學生發展。第二，教師數字勝任力要素模型研究。有：三要素模型[20]；四要素模型[21]；五要素模型[22]；六要素模型[23]，又稱《歐盟教師數字勝任力框架》（以下簡稱《歐框》）。《歐框》指出，教師數字勝任力包括專業化參與域、數字化資源域、教學和學習域、評價域、賦能學習者域、促進學習者的數字勝任力域[23]。此外，仇曉春和肖龍海[24]、孫曉紅和李瓊[25]對聯合國教科文組織、歐盟和西班牙等主流教師數字勝任力要素模型進行了總結分析和相關述評。第三，教師數字勝任力影響因素及發展對策研究。教師數字勝任力與自我效能（self-reported

efficacy）相關性顯著[20]；與性別、年齡和學歷有關，但是不起決定性作用[26]；不同時代出生的人群（嬰兒潮一代、X世代和千禧一代）呈現出不同的數字勝任力[27]。研究證實教師持續性專業發展行動，如工作或網絡上的交流、實踐或學習社區的活動、書籍或文章的閱讀、會議或研討會的參與、線上或線下持續培訓活動等對教師數字勝任力提升有明顯作用[28]，同時可根據個人性格特征[29]開展教師持續性專業發展活動。唐瑗彬等人指出了我國職校教師數字勝任力相關能力建設不足，從框架構建、框架內容、框架應用等三方面對我國職業院校教師數字勝任力框架構建提供參考[30]。王陳欣等人從教育規劃者、教育機構、教師群體角度提出了本土化教師數字勝任力發展建議[31]。

可見，教師數字勝任力研究濫觴于本世紀，相關研究剛剛起步，對其概念界定和內涵探究不斷深入，基本明晰了教師數字勝任力框架，提出了一些宏觀層面的發展建議。然而，研究存在不足之處。第一，研究視角仍需擴大，研究方法有待擴充。迄今為止，大部分研究均是以結果為導向的橫向研究，以過程為導向的縱向研究較為少見，研究視角不夠廣闊；前期采取的量化研究主要考察組間平均值，導致個體間差異往往被平均值抵消，甚至許多個體差異被視為“噪音”而被忽略，研究方法不夠完善。第二，研究對象較為單一，以專業課教師為主。從目前研究來看，研究對象集中于大學教師，且以專業課教師為主，關于高職公共基礎課教師的探究少之又少。根據教育部統計數據，我國現有高職學校1521所（含本科層次職業學校32所）[32]，共有教職工866 222名（含本科層次職業學校教職工34 196名）[33]，預計高職公共英語基礎課教師達數萬名，這一群體對數字化教育政策的落實具有重要意義。第三，教師數字勝任力發展的實證研究極其匱乏。從現有研究來看，目前教師數字勝任力發展研究聚焦于要素構成、框架分析和策略部署，教師數字勝任力發展的影響因素分析較少，通過實證方式提出發展路徑的文獻亦不多見。

二、研究設計

（一）研究對象

研究對象的選擇需遵循典型性原則[34]，秉持自愿參與，退出自由，同時兼顧學術倫理。按照共時和歷時研究依次展開，兩輪研究對象均系高職（含職教本科）在職英語教師。

（二）研究概況

為清晰呈現研究基本情況，現將共時橫向和歷時縱深研究依次介紹如下。

共時橫向研究情況：2023年5月15日通過微信問卷星發放調查問卷，問卷共計48道題目，其中基本信息題目7道，數字勝任力調查題目22道（專業化參與域試題4道、數字化資源域試題3道、教學和學習域試題4道、評價域試題3道、賦能學習者域試題3道、促進學習者的數字勝任力域試題5道），數字勝任力發展影響因素題目17道，開放性試題1道，是否接受持續跟蹤研究問題1道。數字勝任力調查試題采用“DigCompEdu in detail”（《歐盟教師數字勝任力框架》詳細版）中的二級指標，問卷使用李克特六分量表，量表分別對應新手、探索者、整合者、專家、領導者和開拓者六大能力層次。數字勝任力調查試題采用英漢雙語開展（漢語版由筆者翻譯，邀請獲翻譯碩士學位的朋友校對），考慮研究對象系英語教師，問卷特別申明如有理解誤差以英語版為準。數字勝任力發展影響因素矩陣試題以Bronfenbrenner（布朗芬布倫納）的第一階段生態系統理論為基礎[35]，自制微系統、中間系統、外系統和大系統試題若干，考慮問卷一致性和數據處理事項，矩陣試題亦采用李克特六分量表。刪除無效問卷后，回收有效樣本127份，有效率99.22%。被試來自8個省份（貴州、廣東、浙江、江西、海南、湖南、云南、江蘇）和1個直轄市（重慶），分布東西部省市，數據具有一定的代表性。調查對象中男性20人（15.75%），女性107人（84.25%）。20—29歲的21人（16.54%），30—39歲的55人（43.31%），40—49歲的43人（33.86%），50—59歲的8人（6.30%）。大專學歷4人（3.15%），本科37人（29.13%），碩士研究生81人（63.78%），博士研究生5人（3.94%）。初級職稱19人（14.96%），中級職稱63人（49.61%），副高職稱32人（25.20%），正高職稱0人（0%），其他13人（10.24%）。0—9年教齡50人（39.37%），10—19年教齡57人（44.88%），20—29年教齡17人（13.39%），30年（含）以上教齡3人（2.36%）。除正高級職稱外，各人口統計學變量均涵蓋，故問卷適合做進一步數據分析。

歷時縱深研究情況：歷時跟蹤研究對象源自共時研究對象，但秉持“三自”原則（即自主填寫，自由加入，自愿退出）。根據第一次問卷中的信息，筆者逐一聯系留下聯系方式的14名教師，再次陳述后續研究要求，最后成功篩選6名全程完成歷時研究的對象，被試的基本信息見表1。歷時研究分六次進行，每次間隔3周（數據采集誤差不超3個工作日），共歷時4個月左右，數據采集詳情見表2。歷時研究運用定向研究方法，繼續采用共時研究中的數字勝任力調查問卷（共22道試題），全面呈現典型案例數字勝任力的復雜動態變化。

（三）研究問題

本研究系探索性研究，聚焦高職英語教師數字勝任力的復雜動態變化，擬解決如下問題。

（1）高職英語教師數字勝任力現狀如何？

（2）高職英語教師數字勝任力發展受到哪些因素影響？

（3）歷時研究案例的數字勝任力六維度能力（專業化參與、數字化資源、教學和學習、評價、賦能學習者、促進學習者的數字勝任力）的發展軌跡呈何態勢？六維度能力的變異呈現何特征？

（四）研究信度

為檢測調查問卷的可靠性，增加研究信度，筆者以第一次問卷樣本為基礎，分別對高職英語教師數字勝任力現狀（以下簡稱“A”，共22道試題）和影響因素（以下簡稱“B”，共17道試題）調查結果開展信度分析，詳情見表3。由表3可知，兩項檢測的Cronbach’s α分別為0.958和0.891，均高于0.8的基本要求，且A的Cronbach’s α值幾乎等于標準化Cronbach’s α值，B的Cronbach’s α值稍高于標準化Cronbach’s α值，證實了量表題項具有較高的同質性，適合做進一步數據分析。

三、研究結果

結合研究目標，根據實際需要，筆者擬從共時研究和歷時研究兩個層面展開討論，對高職英語教師數字勝任力的整體情況作橫切面分析，對挑選的典型案例數字勝任力變化作縱深向討論，彼此補充和互為支持。

（一）高職英語教師數字勝任力現狀（共時研究）

1. 數據分析

基于統計需要，筆者把高職英語教師數字勝任力現狀調查中的22項二級指標依次命名為Q1—Q22，參照《歐框》指標，運用SPSS 23.0轉換變量，開展描述性統計和差異性分析，描述高職英語教師數字勝任力的整體水平，檢測各人口統計學變量與高職英語教師數字勝任力二級指標間的差異性。

2. 數字勝任力各項指標的整體情況

描述性統計結果報告如下：專業化參與（M=2.630，SD=1.082）、數字化資源（M=2.423，SD=0.938）、教學和學習（M=2.482，SD=0.907）、評價（M=2.391，SD=1.018）、賦能學習者（M=2.465，SD=0.969）、促進學習者的數字勝任力（M=2.517，SD=0.9995）。高職英語教師六個能力域的平均值均小于3，其中評價域僅為2.391，說明高職英語教師數字勝任力整體水平偏低，僅處于探索者和整合者之間（基于《歐框》中能力描述，1—6分別對應新手、探索者、整合者、專家、領導者和開拓者），具有數字勝任力意識并開始尋求更高水平數字勝任力的發展。

3. 差異性檢測分析

為厘清人口統計學變量對專業化參與、數字化資源、教學和學習、評價、賦能學習者、促進學習者的數字勝任力的影響，采用獨立樣本t檢驗（見表4）探索不同性別教師的數字勝任力差異，采用單因素方差分析，對不同年齡、學歷、職稱、教齡、學校屬性的教師，從六因子F值上進行檢驗（見表5），并采用事后分析（post hoc）比較組間差異[36]。

獨立樣本t檢測顯示，男性和女性教師在六因子上均不存在顯著性差異（所有P值均大于0.05），即高職英語教師的數字勝任力不存在性別上的差異性。

方差齊性檢驗顯示，學歷在專業化參與，教齡在專業化參與、評價、賦能學習者、促進學習者的數字勝任力，學校屬性在數字化資源、評價、賦能學習者指標上方差不齊，需采用塔姆黑尼檢驗法。

結果發現（見表5），僅職稱在“教學和學習”（P=0.049﹤0.05）和“促進學習者的數字勝任力”（P=0.037﹤0.05）兩項指標上有顯著性差異，其他所有人口統計學變量與數字勝任力二級指標的P值均大于0.05，即不存在差異性。

（二）高職英語教師數字勝任力發展的影響因素（共時研究）

生態系統理論最早由俄裔美籍學者布朗芬布倫納提出[37]，將生態環境看作一組同心的、嵌套的系統，根據與個體的密切程度，由中心往外依次為微系統、中間系統、外系統和大系統[35]，該理論被廣泛用于教師專業發展研究，布朗芬布倫納在第一階段理論的基礎上開展修正，構建了第二階段的生物生態模型，關注人在發展中的過程性作用。根據生態系統理論在教師專業發展的實證研究[38-41]，編制了涵蓋四大系統的問卷。

為探索高職英語教師數字勝任力發展的影響因素，根據問卷數據開展因子分析，萃取重要因子。采用主成分分析法和方差最大旋轉法對問卷內容進行正交旋轉，結果顯示KMO值為0.828，巴特利特（Bartlett’s）球形檢驗結果顯著（近似卡方值為1591.309，自由度為136，P=0.000＜0.05），證實數據適合做因子分析。

高職英語教師數字勝任力調查有17個描述項，特征值大于1的因子可提取4個，即F1（方差貢獻率為38.218%，特征值為6.497），F2（方差貢獻率為16.572%，特征值為2.817），F3（方差貢獻率為12.6383%，特征值為2.148），F4（方差貢獻率為6.411%，特征值為1.090）。基于因子萃取，研究運用直接斜交法旋轉因子，輸入旋轉后的成分矩陣表（表6）。研究以載荷量為取值標準（大于0.4），歸類萃取的因子，即P4/3/2/1/5歸為F1，P14/13/12/6歸為F2，P9/10/8/11/7歸為F3，P16/15/17歸為F4。基于表6，研究把F1命名為個人學習因素，把F2命名為地方支持因素，把F3命名為單位環境因素，把F4命名為宏觀政策因素。

研究總結了影響高職英語教師數字勝任力發展的四大因素，即個人學習因素、地方支持因素、單位環境因素、宏觀政策因素，證實了其發展基本符合人類發展生態學的四圈層理論，但四個因素的影響程度與四圈層理論稍有不同。從抽樣調查樣本來看，地方支持因素比單位環境因素更能影響高職英語教師數字勝任力發展。

（三）研究案例數字勝任力的復雜動態分析（歷時研究）

為進一步呈現高職英語教師數字勝任力動態發展情況，研究基于“三自”原則，對挑選的六位對象{1}開展歷時研究，探討教師數字勝任力的動態發展軌跡，呈現數字勝任力能力域的變異情況。

1. 群體數字勝任力復雜動態分析

研究將挑選的六位教師作為研究群體，討論該群體數字勝任力六項能力域動態發展軌跡和數字勝任力整體動態發展軌跡。研究依據《歐框》，合并提取六項能力域指標，即專業化參與、數字化資源、教學和學習、評價、賦能學習者、促進學習者的數字勝任力，詳情見圖1和圖2。

從圖1和圖2可以看出，D1、D2、D4、D5和D6在數字勝任力六項能力域上均有不同程度的動態非線性變化，其中D2在六能力域上均呈現復雜動態變化，D5在各項能力域上變化幅度較大，專業化參與、數字化資源、評價、賦能學習者域非線性動態變化最明顯，具體情況總結如下：五位研究對象（D1、D2、D4、D5和D6）在專業化參與域呈現非線性變化；四位研究對象（D1、D2、D4和D5）在數字化資源域呈現非線性變化，一位研究對象（D6）呈線性緩慢增長趨勢；三位研究對象（D2、D5和D6）在教學和學習域呈現非線性變化，D1無任何變化，D4呈緩慢下降趨勢；四位研究對象（D1、D2、D4和D5）在評價域呈現非線性變化，一位研究對象（D6）呈線性增長趨勢；四位研究對象（D1、D2、D5和D6）在賦能學習者域呈現非線性變化，一位研究對象（D4）無任何變化；三位研究對象（D1、D2和D5）在促進學習者的數字勝任力域呈現非線性變化，一位研究對象（D4）呈急劇下降趨勢，一位研究對象（D6）呈逐步增長趨勢。

2. 個體內數字勝任變異分析

上述分析發現D2在各能力域均呈非線性變化，D5在各能力域變化幅度較大，囿于篇幅影響，考慮D2和D5的典型代表性，研究將以D2和D5為例，運用移動極值圖技術（該技術由Geert和Dijk首創[42]，系研究變異性的重要技術）全面仔細考察D2和D5各能力域的變異情況，詳情見圖3。鑒于數字勝任力數據采集依據《歐框》完成，每項能力域的二級指標變化范圍均為1—6，故研究數據無需使用歸一化處理（歸一法是使數據標準化的可信的統計方法[43]）。

（1）專業化參與域變異情況

從圖3可以看出，D5在專業化參與域能力值上遠高于D2，D2的能力值在探索者和整合者之間非線性變化，D5的能力值則在整合者和領導者之間復雜變化。在大約歷時4個月6次數據采集中，D2最大變異范圍出現在發展的早期，變化范圍在1.75—2.5之間，此時帶寬為0.75，其過程是從早期相對較大變化范圍到中期較少和后期慢慢增大變化范圍。D5最大變異范圍出現在發展的中期，變化范圍在2.75—5之間，此時帶寬為2.25，其過程是從早期無變化到中期較大變化范圍到后期慢慢增大變化范圍。

（2）數字化資源域變異情況

從圖3可以看出，D5在數字化資源域能力值上遠高于D2，D2的能力值在探索者和整合者之間非線性變化，D5的能力值則在探索者和領導者之間大幅度復雜變化。在大約歷時4個月6次數據采集中，D2最大變異范圍出現在發展的早期，變化范圍在1.67—2.33之間，此時帶寬為0.66，其過程是從早期相對較大變化范圍到中期較小和后期無變化。D5最大變異范圍出現在發展的晚期，變化范圍在3.67—5之間，此時帶寬為1.33，其過程是從早期一般變化范圍到中期幾乎無變化到晚期較大變化范圍。

（3）教學和學習域變異情況

從圖3可以看出，D5在教學和學習域能力值上略高于D2，D2的能力值在新手和整合者之間非線性變化，D5的能力值則在探索者和領導者之間復雜變化。在大約歷時4個月6次數據采集中，D2最大變異范圍出現在發展的早期，變化范圍在1.25—2.25之間，此時帶寬為1，其過程是從早期到中期、晚期，變化范圍逐漸變小。D5最大變異范圍出現在發展的晚期，變化范圍在3.5—4.75之間，此時帶寬為1.25，其過程是從早期一般變化范圍到中期幾乎無變化到晚期較大變化范圍。

（4）評價域變異情況

從圖3可以看出，D5在評價域能力值上遠遠高于D2，D2的能力值在新手和探索者之間非線性變化，D5的能力值則在新手和領導者之間大幅度復雜變化。在大約歷時4個月6次數據采集中，D2最大變異范圍出現在發展的中期，變化范圍在1.33—1.67之間，此時帶寬為0.34，其過程是從早期無變化到中期變化范圍突然增大再到晚期變化范圍逐漸變小。D5最大變異范圍出現在發展的早期，變化范圍在1.67—3.67之間，此時帶寬為2，其過程是從早期較大變化范圍到中期和晚期變化范圍逐漸縮小。

（5）賦能學習者域變異情況

從圖3可以看出，D5在賦能學習者域能力值上遠遠高于D2，D2的能力值在新手和整合者之間非線性變化，D5的能力值則在探索者和開拓者之間大幅度復雜變化。在大約歷時4個月6次數據采集中，D2最大變異范圍出現在發展的中期，變化范圍在1.67—2.33之間，此時帶寬為0.66，其過程是從早期較小變化范圍到中期最大變化范圍再到晚期變化范圍逐漸增大。D5最大變異范圍出現在發展的中期，變化范圍在3.67—5.33之間，此時帶寬為1.66，其過程是從早期較小變化范圍到中期較大和晚期縮小變化范圍。

（6）促進學習者的數字勝任力域變異情況

從圖3可以看出，D5在賦能學習者域能力值上遠遠高于D2，D2的能力值在新手和探索者之間非線性變化，D5的能力值則在整合者和領導者之間較大幅度復雜變化。在大約歷時4個月6次數據采集中，D2最大變異范圍出現在發展的后期，變化范圍在1.2—1.8之間，此時帶寬為0.6，其變化過程是從早期到中期和晚期變化范圍逐漸增大。D5最大變異范圍出現在發展的中期，變化范圍在3.8—4.4之間，此時帶寬為0.6，其變化過程是從早期一般變化范圍到中期最大變化范圍到晚期一般變化范圍。

四、討論

研究從整體視角多維度探討高職英語教師數字勝任力發展，綜合使用橫切面（cross-sectional study）和縱深研究（longitudinal study）[44]，總結高職英語教師數字勝任力現狀，探究高職英語教師數字勝任力發展的復雜影響因素，運用復雜動態系統理論，采用生長軌跡圖和移動極值圖技術，可視化呈現研究個案數字勝任力發展的復雜性、異質性、動態性和非線性特征。

（一）高職英語教師數字勝任力現狀

基于問卷調查，運用統計分析方法，開展描述性和差異性分析，研究發現，高職英語教師數字勝任力整體水平低下，多數教師僅具備基礎性數字勝任力，與唐瑗彬等人研究結果大同小異，說明了開展高職英語教師數字勝任力研究的重要意義，同時印證了高職院校教師數字勝任力提升的重要性。僅職稱在“教學和學習”和“促進學習者的數字勝任力”兩項指標上有顯著性差異，其他所有人口統計學變量與數字勝任力二級指標不存在差異性，表明數字勝任力不會因為教師性別、年齡、學歷、教齡和學校屬性不同而有所差異，側面說明教師數字勝任力系一項公共技能。與Cabezas-González等人[26]的研究結果有所不同，可能系研究對象所處實際情況不同，我國高職英語教師現階段接受數字化知識和數字化培訓普遍較少。本研究對象大部分系20世紀80年代及以后出生的數字原住民[45]，對數字化產品使用更加熟練。相關實證研究表明，不同職稱和出生時代背景的高職英語教師數字勝任力呈現一定差異，教師專業培訓可正向干預數字勝任力發展[28]，后面可通過結構方程模型探索教師專業培訓對不同職稱和時代背景教師數字勝任力發展的影響。

（二）高職英語教師數字勝任力發展的影響因素

使用問卷星采集數據，運用因子萃取方法，研究發現，影響高職英語教師數字勝任力發展的主要有四大因素，即個人學習因素、地方支持因素、單位環境因素和宏觀政策因素，進一步論證了布朗芬布倫納的第一階段生態系統理論在教師專業發展上的應用，驗證了彭劍娥[35]、Hofstadler等[38]、Mohammadabadi等[39]、顧佩婭等[40]對教師專業發展影響因素的研究結果。然而，本研究又與上述情況稍有不同，即地方支持因素比單位環境因素更能影響高職英語教師數字勝任力發展，說明了地方支持對教育干預程度進一步增強，教育機構的自主權力有所弱化。此外，教師的技術接受態度[6]及信息技術管理[24]等因素亦能影響教師數字勝任力發展。實際上，布朗芬布倫納修正的生物生態模型（PPCT Model）引入了時間概念，關注人的動力、資源和需求特征，強調個人與生態系統中的構成要素之間持續的互動，提出生態系統各因素的協同作用。鑒于上述理論和實踐基礎，今后可根據個體的不同特征，以過程為關注點，運用數學建模方法，討論教師數字勝任力對生態環境的影響，同時分析各影響因素的協同效應，進一步豐富相關成果。

（三）研究案例數字勝任力的復雜動態變化

研究發現，D1、D2、D4、D5和D6在數字勝任力六項能力域上均有不同程度的動態非線性變化，其中D2在六能力域上均呈現復雜動態變化，D5在各項能力域上變化幅度較大，專業化參與、數字化資源、評價、賦能學習者域非線性動態變化最明顯，印證了教師專業發展需轉向關注復雜變化[11]。本研究亦驗證了教師專業發展的復雜動態變化，與Rahman等[12]、Garner等[13]、柯雯靖[14]研究情況相似，進一步說明教師專業發展系復雜動態系統，需考慮多方因素的交織融合。經與D2和D5交流，了解了兩位研究對象數字勝任力呈現的復雜動態變化與多元因素有關，兩位研究對象積極向上，求知欲較強、職稱晉升壓力較大、科研發表興趣較濃厚。

研究發現，D2除促進學習者的數字勝任力域外，所有最大變異范圍出現在早、中期；D5所有最大變異范圍出現在中、晚期，驗證了數字勝任力發展的個體間差異性，側面說明了數字勝任力提升培訓需考慮個體差異，如個人性格特征，從而設計不同形式的培訓項目[29]。此外，重點研究樣本D2和D5在數字勝任力發展軌跡上與整體樣本不盡相同，D2和D5之間亦不相同，證實了數字勝任力與第二語言能力發展具有相同的群體、個體間和個體內差異特性[46]。根據安穎相關研究結果，在語言習得系統中，變異是系統在自適應過程中，于整體層面上涌現出的高層次屬性和特征[47]。以此類推，考慮到教師數字勝任力的變異情況，本研究證實了教師數字勝任力系統也在不斷自適和重組，說明了教師數字勝任力系統的復雜性和不可預測性，今后可通過數學模型呈現教師數字勝任力系統的重組情況。

基于對所選案例的歷時研究，通過繪制生長軌跡圖和移動極值圖，研究基本上可以推測高職英語教師數字勝任力發展呈現復雜性、動態性、異質性和非線性等特征，驗證復雜動態系統理論在教師專業發展研究中的適切性，今后增加研究樣本，延長研究時間，采用變點分析法進一步分析數字勝任力發展的變異性特征，為研究提供更加翔實的數據。

（四）高職英語教師數字勝任力發展建議

基于研究結果，本文提出三點數字勝任力提升建議。

第一，借助數字化技術，生成勝任力畫像，開展定制化培訓。“教師畫像”的概念源于“用戶畫像”，現已經成為一個各領域應用大數據的工具，是實現資源推薦服務的重要方法[48]。可充分運用云計算、大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等新一代數字技術[49]，對教師和數字勝任力特征進行深度挖掘，生成包含特征、心理、行為、成果和倫理的基礎性教師畫像，以及包含六項能力域的教師數字勝任力畫像。目前高職英語教師數字勝任力水平較低，難發滿足“建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國”的要求，因此開展數字勝任力培訓迫在眉睫。后期，可以依據畫像標簽，開展定制化培訓，發揮培訓的針對性和實效性，促使數字勝任力成為教師在教育數字化轉型背景下的必備公共技能。

第二，提高內部動機，加強個人學習，形成學習共同體。自我決定理論的創始人Deci和Ryan（德西和瑞安）研究發現，人類行為受控于內在的需求和心理驅動。實際上，許多教師參與學習主要歸因于教學需要、職稱晉升、評優評先等非自我決定的外在調節動機，代表樂趣的、高度自我決定的內部動機不明顯。研究證實，個人學習因素系教師數字勝任力發展的核心因素，故可促使教師認識到數字勝任力的重要性，不斷提升內部學習動機，從數字化意識、知識、能力和理論層面全面加強學習，形成學習共同體。共同體成員懷揣共同目標，加強溝通聯系，分享學習資源，實現共同進步。

第三，融入勝任力系統，參與多元化活動，加快自適性重組。本研究認為，教師數字勝任力發展系復雜動態系統，受到多方因素影響，系統內各要素間互相聯系，系統與系統間又相互作用，整個系統具有復雜性和不可預測性，但是變異常有發生。故而，教師可保持學習熱情，及時融入數字勝任力發展系統，明確自身發展目標，積極參與各類活動。Engestr？觟m在社會文化理論的基礎上發展出活動理論，認為人類的發展建立在與社會文化情景的互動上[50]，各類活動有益于加快數字勝任力系統的自適性變異和重組，最終推動數字勝任力發展。

五、結束語

盡管本研究制定了嚴密的方案，開展了共時和歷時研究，使用了描述性分析、差異性檢測和因子分析，運用了生長軌跡圖和移動極值圖技術，對樣本整體和定向個案開展了詳細分析，囿于研究時長、樣本數量和文章篇幅，研究結果在可推廣性方面仍有待加強。未來，將延長歷時研究時間，進一步增加研究樣本，分析復雜動態系統理論視域下教師數字勝任力的適應性、開放性和對初始值敏感的特性，關注各能力域之間的互動關系，篩選對象進行訪談，實現對數字勝任力的科學描述或預測[51]，服務數字化教學。

注釋：

{1}盡管六位對象按照“三自”原則挑選，但在后續數據整理時發現，D3問卷用時分別為218秒、104秒、100秒、109秒、91秒和88秒，除第一次外其余問卷遠不達平均用時，加之D3第三次數據采集遠晚于其他對象，且第六次數據全部一樣（均為1），后來側面了解到D3工作較忙，故筆者認為針對D3的歷時研究可信度不高，后續不再對其作進一步分析，僅保留相關過程性資料，真實展示研究進程。

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Digital Competence of English Teachers at Vocational Colleges：Status Quo， Influencing Factors，and a CDST Case Study

HE Zhong

（Tongren Polytechnic College， Tongren 554300， China）

Ａｂｓｔｒａｃｔ： Based on complex dynamic systems theory（CDST）， the research， adopting cross-sectional and longitudinal study， generalized the status quo and development traits of digital competence of English teachers at vocational colleges by means of statistical analysis， growth trajectory plots and moving min-max graph respectively. The research has found that firstly， the overall proficiency of digital competence of English teachers at vocational colleges was generally low， with only differences in some indicators of acadmic titles and digital competence， except academic tiles. Secondly， the development of digital competence of English teachers at vocational colleges was rather complex given it was influenced by the factors of personal learning experience， local support， working environment and macro policies. The case study displayed that the evolution of digital competence among vocational college English teachers demonstrated characteristics of non-linearity， dynamism， and diversity. The research broadened the scope of application for the complex dynamic systems theory， proposed pieces of suggestion regarding digital competence of English teachers at vocational colleges and provided insights for the professional development of English educators in the digital age.

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： complex dynamic systems theory； moving min-max graph； longitudinal study； non-linearity；dynamics

（責任編輯：姜聰瑞）