多維評價與差異賦能：師范生數字素養評價指標構建與培養路徑研究

摘要：文章在我國《教師數字素養》教育行業標準的基礎上，參考國內外關于數字素養框架的文獻，用德爾菲法和層次分析法構建了包含數字化意識、數字社會責任、數字技術知識與技能、數字化學習、數字化應用、專業發展六個維度的師范生數字素養評價指標體系。用構建的指標體系編寫師范生數字素養自評問卷，并對G省三校1108名師范生進行數字素養問卷自評。研究表明，師范生在學情分析、環境創設、可視化解釋等涉及數字能力的項目上自評分較低；在依法上網、健康環境、隱私保護等項目上自評分有顯著的男女性別差異；在數據安全、數據采集、數據分析等項目上自評分存在專業類別差異，且理科組高于文科組。研究不僅為師范生數字素養的測評提供了依據，也為師范生數字素養的培養提供了參考路徑。

關鍵詞：師范生；數字素養；評價指標；現狀自評；培養路徑

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009—8097（2025）02—0063—11【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2025.02.007

目前，我國高等師范教育正處于數字化轉型的關鍵時期，其中數字素養作為師范生必備的核心素養尚未引起足夠的重視，亟需將“數字素養”納入師范專業人才培養方案和課程體系。我國《教師數字素養》教育行業標準的出臺，為開展師范生數字素養評價和培養研究明確了目標并提供了依據[1]。由于師范生是準教師，他們和在崗教師還有一定的角色差異，其數字素養評價的指標構成應體現“學生”與“教師”的雙重身份。基于此，本研究以《教師數字素養》為指南，參照國內外數字素養相關研究，并結合師范生的特點，運用德爾菲法和層次分析法構建了師范生數字素養評價指標體系。以構建的評價指標體系開發自評工具，并對G省三校1108名師范生開展問卷自評。本研究不僅構建了一個能夠對接我國《教師數字素養》教育行業標準的師范生數字素養評價指標體系，還為師范生數字素養的培養提供了職前職后一體化有效銜接的參考路徑。

一師范生數字素養評價指標體系構建

1 師范生數字素養的內涵

素養是指平日的修養[2]，它是知識、能力、態度的綜合與統稱。以色列學者阿爾卡來最早提出了數字素養概念：“數字素養”是新興數字環境下公民生活、學習和工作所需的生存技能[3]。后經各國學者、國家機構和國際組織的深入研究，數字素養的內涵日趨豐富，遠超與計算機相關的技能范疇[4]，延伸到數字時代人們解決問題時所需的態度、知識、能力、道德、意識等多方面[5]。關注點逐漸從公民數字素養深入到特定主體的數字素養，并體現出由技術基礎素養向職業相關素養演進的特點，數字素養框架的演進如圖1所示。

師范生數字素養在普通公民數字素養和教師數字素養概念的基礎上發展演化而來，而數字素養又是數字化轉型背景下信息素養概念的再發展、再創新和再升級。因此，本研究在總體把握師范生數字素養既有全民數字素養的普適性內容，又有師范生“學生”和“未來教師”雙重角色所特有內容的基礎上，參考“教師數字素養”“師范生信息素養”等相關概念，將普通公民所具備的普適性的基礎技術素養與師范生所應具備的支持“學”和支持“教”的素養內容融入其中進行界定。教師數字素養是指教師適當利用數字技術獲取、加工、使用、管理和評價數字信息和資源，發現、分析和解決教育教學問題，優化、創新和變革教育教學活動而具有的意識、能力和責任[6]。閆寒冰等[7]從師范生的雙重角色出發，構建了師范生信息技術應用能力模型，該模型分為基礎技術素養、技術支持學習、技術支持教學三大維度。基于此，師范生數字素養就是指師范生在教與學的過程中，適當利用數字技術獲取、加工、使用、管理和評價數字化信息和資源，發現、分析、解決“教與學”的問題，有效應用數字技術進行專業學習和職業發展，優化、創新和變革“教與學”的活動而具有的意識、能力和責任。

2 師范生數字素養評價指標體系初構

評價是對人或事物進行衡量和價值判斷的過程，評價的目的在于揭示現狀與目標之間的差距，并探索解決問題的方法。在明確師范生數字素養的內涵后，構建一個符合我國國情的評價指標體系顯得尤為重要。

師范生作為未來的教師，其數字素養評價指標不僅應該涵蓋基礎技術素養，還需融入“學”與“教”的特定素養。如果繼續囿于傳統視角和思維方式，則難以“提出更具變革性的數字素養框架”[8]。楊曉宏等[9]提出的包含“數字化意識、數字技術知識與技能、數字化應用、數字社會責任、數字化學習”五個維度的框架，為師范生數字素養評價提供了有力支撐。同時，歐盟面向教育者的數字素養框架也強調了專業性活動、數字資源、教與學、評價、賦能學習者及提升學習者數字素養等方面[10]。

結合國內外學者和國際組織的觀點，在現有《教師數字素養》基礎上，師范生數字素養評價指標應增加體現學生角色的“數字化學習”維度。這一維度從表現形式上看，包括數字化課程學習和自主學習；從本質上講，則是師范生利用數字資源與環境獲取知識、提升能力、發展思維的過程。基于李克東等[11]關于“數字化學習”的論述，以胡俊平等[12]在構建全民數字素養與技能評價指標體系時的“數字認知、數字技能、數字思維”三個維度為依據，從“數字認知、數字能力、數字思維”三個方面提取“數字化學習”維度的評價指標內容，如表1所示。

為提高師范生數字素養“數字化學習”這一維度的適切性和實用性，在文獻梳理的基礎上，運用德爾菲法構建這一維度的具體內容。首先，以文獻中析出的三個要素“數字認知、數字能力、數字思維”下的22個項目為內容，編寫“師范生數字素養‘數字化學習’維度專家意見征詢問卷”，專家意見征詢問卷采用李克特五級量表形式，評價等級分別用“完全不合理、比較不合理、一般、比較合理、完全合理”（1～5分）表示。接著，針對這一問題，通過三輪21位專家（高校教育技術學高級職稱教師11人，電教部門高級職稱教師3人，教育局高級職稱教研員3人，高級職稱中小學教師4人）的意見征求和訪談，對這些指標項目進行逐步修改和完善。其中，專家權威系數Cr=（Ca+Cs）/2，“Ca”表示專家對問題的判斷依據，“Cs”表示專家對問題的熟悉程度[20]。本項研究所有專家權威系數的均值Cr=0.856（Cr≥0.7），表明專家意見征詢結果有較高的可信度。在專家意見征詢問卷統計中，M為均值，基準數確定為“3.75”（五級量表的75%），變異系數“CV”用“Std/M”表示。每一輪調查后，依據專家意見對問卷進行修改完善，依次進行了三輪意見征詢，均值在“3.75”以下的問卷項目在下一輪調查中進行整合或者刪除。在此期間，問卷各項均值逐漸變大（3.51～4.41～4.82），變異系數“CV”值逐漸縮小（0.28～0.11～0.08），表明專家意見逐步達成一致。最終，形成了“獲取鑒別”“分析處理”“應用遷移”等9個要素，如表2所示。

3 師范生數字素養評價指標體系的權重確定

在已確定的6個一級維度、16個二級維度、42個指標項的基礎上，運用層次分析法設計了AHP問卷，向教育技術專業領域的6位博士、7位副高以上職稱的專家發放調查問卷13份，回收有效問卷13份，用Yaahp軟件對專家問卷進行分析處理。通過“判斷矩陣一致性自動調整”功能進行一致性處理，所有專家評分的一致性均低于0.1。使用各專家數據進行群決策計算，并采用算術平均的方式統計輸出，具體指標權重如下圖2所示。在包含42個指標的綜合體系中，權重最高的是“數字化應用”。而“數字技術知識與技能”“數字社會責任”“數字化學習”以及“專業發展”這四個維度的權重系數則彼此接近。相比之下，“數字化意識”這一維度的權重最低。

至此，本研究結合《教師數字素養》標準涵蓋的33個項目的基礎上，新增能反映師范生特點的“數字化學習”維度，構建了包含“數字化意識、數字社會責任、數字技術知識與技能、數字化應用、專業發展、數字化學習”六個維度和42個指標項目的師范生數字素養評價指標體系，實現了師范生數字素養培養與國家《教師數字素養》的無縫對接。

二師范生數字素養現狀自評

數字素養評價方式有自我報告式和行為考查式，基于自我報告（Self-reporting）的量表是國際上常用的數字素養方法[21]。雖然吳砥等[22]對教師數字素養的評價提出來宏觀指導思想和評價路徑，但是關于師范生數字素養評價的研究目前還未開啟。因此，本研究基于構建的評價指標，并結合師范生“教與學”的特點，借鑒國際上數字素養自我評估的工具，編制了“師范生數字素養自評調查問卷”。自評問卷以圖2建立的數字素養評價指標為基礎，增加了教學基本信息維度，共七個維度，總共54個題目，題目類型包括單選、多選、文本、量表（李克特量表，5級，取值1～5）四種類型。

1 調查對象及調查方法

“計算機基礎”“現代教育技術應用”“信息化教學設計與實踐”是高校培養學生數字素養的核心課程，以G省三所師范院校學習這幾門課程的學生為研究對象。通過“問卷星”向學生發放問卷1200份，刪除數據缺失和不符合規范的無效問卷，獲得有效問卷1108份，有效率92.3%。調查對象的基本情況為：男生325人，占29.3%；女生783人，占70.7%；平均年齡為“20.12±0.67”歲。最后，將調查的數據通過問卷星導出為SPSS格式文件，并用SPSS 22.0軟件對調查結果進行處理。

通過對問卷6個維度各個項目進行克朗巴哈（Cronbach’s α）系數檢驗，6個維度克朗巴哈系數分別為：0.918（數字化意識）、0.913（數字社會責任）、0.935（數字化學習）、0.876（專業發展）、0.912（數字化應用）、0.924（數字化知識與技能），克朗巴哈系數均大于0.8，問卷內部一致性、穩定性良好；問卷KMO綜合值為0.973，Bartlett球形度檢驗χ2=26936.458，p=0.000＜0.001，通過探索性因子和驗證性因子分析，結果表明問卷具有良好的效度。在自評結果分析的過程中，對調查數據采用了描述性統計、t檢驗。

2 師范生數字素養現狀自評結果

（1）師范生數字素養自評分各維度差異、個體差異明顯

從表3數據可以看出，被調查者“數字社會責任”“數字化意識”自評得分整體較高；“數字化學習”“數字技術知識與技能”自評得分中等，“數字化應用”“專業發展”維度自評分較低，而且存在較大的個體間差異。特別是觀測項目“環境創設”“個別指導”“教學研究”“模式創新”的自評分較低，說明師范生應用數字技術解決教學問題的實踐能力偏弱。師范生的數字素養不僅體現在課程教學中的理論積累，更在于數字化教學實踐中的技能提升。這就要求師范院校加大師范生數字化教學實踐能力培養的力度，推進實踐導向和學生中心的教學改革，探索和諧的人機協同形式[23]。

（2）師范生數字素養自評分有顯著的群體差異

用性別作為分類變量分“女”和“男”組，對“數字素養”全部維度的觀測項目進行t檢驗，結果顯示，在“依法上網（t=3.11，p=0.003）”“合理使用（t=2.37，p=0.011）”“健康環境（t=3.15，p=0.001）”“隱私保護（t=2.37，p=0.007）”“機遇與挑戰（t=2.12，p=0.024）”“活動組織（t=2.72，p=0.005）”存在顯著性差異，而且女生組在這些方面的自評平均分高于男生組，這就說明女生比男生有更高的數字認知和自我效能感。用專業類別作為分類變量分“理科”和“文科”組，對“數字素養”全部維度的觀測項目進行t檢驗，結果顯示，在“數據安全（t=3.21，p=0.004）”“數據分析（t=3.61，p=0.002）”“學情分析（t=2.51，p=0.001）”“數據采集（t=3.23，p=0.002）”“可視化解釋（t=2.26，p=0.001）”存在顯著性差異，理科組自評平均分高于文科組，這可能與他們學習的課程類型和長期形成的思維模式密切相關。這就要求高師院校要加強文科生采集數據、分析數據、應用數據的數字技能和數據思維的培養。

（3）數字化能力部分的自評分相對較低

涉及數字化能力的三個維度“數字化學習”“數字化應用”“專業發展”自評分相對于“數字化意識”和“數字社會責任”較低，尤其是數字化學習維度中的“應用遷移（3.15±0.89）”“創新思維（3.13±0.89）”自評分較低；專業發展維度的整體自評分較低，尤其是“教學研究（2.91±0.95）”“模式創新”（2.98±1.02）自評分很低；數字化應用中“學情分析（3.05±0.98）”“個別指導（3.01±1.02）”“可視化解釋（3.08±0.85）”自評分較低，這就說明師范生數字化應用和數字化學習能力較低。

此外，根據調查結果，41.03%的被調查者尚未使用基于生成式人工智能（GAI）的大模型，而58.97%的受訪者已經體驗過大模型的應用，他們利用大模型來完成作業（47.44%）、創作短視頻（44.87%）、撰寫論文（42.31%）和發言稿（26.92%）以及生成PPT（37.18%）等多樣化任務。關于生成式人工智能技術的認知與應用，被調查者表現出了明顯的謹慎態度。他們普遍認為，大模型技術將對未來社會發展走向（4.21±0.87）和未來求職（4.08±0.95）產生深遠影響，而對他們當前學習（3.22±0.96）和生活（3.25±1.01）的影響相對較小。在生成式人工智能飛速發展的時代背景下，師范院校教師要充分發揮其生成與創作功能，賦能師范生跨學科創新思維培養[24]。

三師范生數字素養培養路徑

師范生數字素養評價指標體系不僅提供了評價的依據，而且為師范生數字素養的培養明確了目標。大力培養師范生數字素養，不僅是推動教育數字化轉型的關鍵一環，更是推進師范教育現代化和高質量發展的重要途徑。

1 以人才培養方案的修訂為契機，加強數字素養課程教學與創新實踐的有效融通

在培養數字素養的過程中，高師院校要做好培養方案的頂層設計和系統規劃，把數字化課程學習和數字化技能的提升任務分解細化、逐步融入師范生大學四年學習的全過程。盡管理論學習是基礎，但是創新實踐則是關鍵。本研究表明，師范生數字化應用能力自評分較低，這與他們缺少數字化教學實踐的機會有密切關系。師范生數字素養的培養，既要針對具體指標項進行專門訓練，又要注重綜合性實踐活動的廣泛開展。以專業認證標準為基礎的人才培養方案為師范生的數字素養培養提供了明確指南。作為“學生”，師范生需要具備數字化學習的認知、能力和思維；而作為“教師”，他們必須提升數字時代“一踐行三學會”的教學勝任力和“立德樹人”的綜合育人水平。數字素養課程教學、技能訓練、實習實訓、社團活動、創新創業、技能競賽是師范生數字素養培養的重要途徑，如圖3所示。

在培養方案修訂時，不僅要增設與數字素養相關的課程，如“大數據技術原理與教育應用”“中小學教師數據素養”“人工智能教育應用”以及“智慧課堂教學”等，還需大力開展豐富多樣的數字化教學實踐活動，以培養他們的邏輯思維、計算思維、批判性思維和創新思維能力，同時，必須強化師范生對大數據與人工智能的深刻理解及其用于教學創新的實踐能力。智能時代師范生應遵循專家學習者的培育理念，從虛擬具身轉向虛實共生，重立智能時代學習場景的構向[25]。要加強師范院校教師數字化創新能力的培訓，提升他們應用數字技術創新解決教學問題的能力。尤其是需要將虛擬場景中的技能訓練與現實場景中的創新應用相結合，以實現評價指標在數字化課程中的融入和數字化教學實踐中的深度融合。最為重要的是應深入探究融合AI技術的未來課堂教學模式，發揮技術推動課堂教學變革的作用，探索更加精準、高效的培養模式和途徑[26]。

2 以伴隨性數據為畫像依據，探索精準施教與個性化發展的培養路徑

由于師范生數字素養各維度自評分存在個體差異，不同專業背景的學生在數字化應用能力方面的關注點各不相同。師范生的數字素養培養不僅應注重全面整體的提升，還需根據學生的具體情況實施精準教學和個性化培養。在教學過程中，不應采取“大水漫灌”的集體授課方式，也不應期望所有學生都具備相同的技能。當前，師范院校普遍采用的大班授課模式傳授數字技術理論知識和基本技能，但難以有效提升學生的個性化數字技能和數字化教學創新能力。隨著教師專業發展的價值取向從“知識習得”向“實踐遷移”轉變，師范教育亟需創新。為此，應遵循“需求導向、標準引領、場景落地、評價反饋”的策略，構建基于數字畫像的伴隨式評價機制[27]，探索利用人工智能技術賦能師范生數字素養個性化培養的實踐路徑。

具體而言，師范院校還需要不斷完善數據驅動的學生數字素養評價體系，實現精準、動態、持續的評價[28]。這就要求師范院校做好在實習、實訓、競賽等環節中對師范生伴隨性數據的采集與分析。這些伴隨性數據蘊含著豐富的教育價值，通過深入挖掘師范生在視頻觀看、資料瀏覽、測驗得分、作業提交、參與討論、任務完成等方面的詳細行為數據，可以精準了解每個學生的數字素養優勢與不足，進而采取有針對性的干預措施。

3 以數字技能微認證為驅動，促進數字素養培養重心從知識本位向技能本位轉型

數字技能是師范生數字素養的核心。本研究發現，不同學科、不同性別群體之間數字素養測評存在差異，因此師范生數字素養培養需要精準評估、標準化認定，助力針對性提升。微認證能夠實現師范生數字技能的精準測評，能夠體現基于能力評估和證據導向的師范生全過程培養與評價[29]。本研究發現，師范生“數字技能”自評分較低，特別是應用人工智能技術解決復雜教學問題的能力偏弱，應以“測評、學習、實踐、認證”的流程，循序漸進地提升師范生的數字技能。為了適應師范教育數智化發展的時代要求，師范院校應建立微認證驅動的師范生數字素養發展平臺。該平臺應以“30項微能力”為基本依據，整合校內外資源形成數字素養案例庫，緊扣“三習”（教育見習、教育實訓、教育實習）實踐，通過管理入口進行微認證考核，實現師范生數字素養的精準評價與伴隨性指導，師范生將會在教學環境創設、教學活動設計與實施、數字化學業評價等方面得到針對性的訓練，通過微認證的方式撬動數字素養培養重心從知識本位向技能本位轉型，如圖4所示。同時，鼓勵優秀校友和骨干教師參與曬課和網絡教研，把典型的教學案例納入數字素養案例庫，這將會實現師范生數字素養職前培養與在崗教師數字素養職后培訓的有效銜接。

4 以跨學科項目式學習為突破，實現數字素養培養模式從“教”向“學”的轉型

理論講授式的傳統教學模式很難培養學生現代化的教學能力，師范生數字素養的培養應以跨學科項目式學習為突破口，推動數字素養培養重心從教師的“教”向學生的“學”轉移。師范生數字素養的培養不僅是一個知識傳授的“教”過程，更是學生基于真實問題情境積極主動解決問題的‘學’過程。因此，師范生數字素養的培養要避免以“教”為主的理論灌輸模式，把教學的重心逐步轉移到學生的“學”。在數據證據和數字化工具的支持下，師范生通過跨學科項目式學習，以驅動性問題為紐帶，打通學科之間的壁壘，彌合分科知識之間的張力，提升他們解決問題的綜合能力。

在“新師范”背景下，培養跨學科創新型師范生已然成為師范院校教育改革與發展的重要目標[30]。跨學科項目式學習是一種基于建構主義理論的情境化學習方式，常以驅動性問題為教學活動的“切入點”，以期撥動學生探索未知的“興奮點”，旨在激勵他們在解決問題的過程中自覺地應用數字技術，從而促進師范生數字化應用能力的提升。以跨學科項目式學習所帶來的教學樂趣，使師范生認識到其潛在價值，充分利用數據和數字工具賦能教學方式創新，促進師范生數字素養培養模式從“教”向“學”轉型。

四結語

師范生作為未來基礎教育的中堅力量，其數字素養水平直接關系到數字時代教育質量和國民素質基礎。在虛實融合的教學環境中，提升師范生的數字素養至關重要。這要求師范生不僅要發揮數字技術在教學中的工具理性，更要挖掘其在教學互動中的價值理性。楊宗凱認為：“ChatGPT賦能教學，推動教學模式從‘師-生’二元結構轉向‘師-機-生’三元結構，促進教學內容從人工生產轉向智能生產，催化‘知識+素養’的測評模式。”[31]因此，以測評為牽引，提升師范生的數字素養，不僅是高師院校的歷史使命，也是提高我國教育國際競爭力的關鍵共識。本研究基于《教師數字素養》標準，結合德爾菲法和層次分析法，構建了一個全面的評價體系，旨在通過師范生數字素養評價，發現問題、尋找差距，并探索有針對性的培養措施和個性化的提升路徑。盡管該評價指標體系已基于廣泛的文獻分析和專家意見形成，但仍需擴大樣本量和拓展實證研究范圍以增強其代表性和適用性。未來研究將致力于構建一個人機協同的綜合評價系統及其運行機制，特別是如何根據測評結果進行個性化培養以及采取有效干預策略的研究仍需進一步深化。

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Multidimensional Evaluation and Differential Empowerment：A Study on the Evaluation

Index Construction and Training Path of Digital Literacy for Normal University Students

XIEBin1，2""" YANG Xiao-Hong1""" YANG Xue-Liang2""" WU Tao1

（1. School of Educational Technology， North-western Normal University， Lanzhou， Gansu， China 730070;

2. School of Teacher Education， Tianshui Normal University， Tianshui， Gansu， China 741001）

Abstract：Based on the education industry standard of “Teacher Digital Literacy” in China， and referring to domestic and foreign literature on digital literacy frameworks， this paper constructed an evaluation index system for normal university students’ digital literacy using the Delphi method and analytic hierarchy process， which included six dimensions of “digital awareness， digital social responsibility， digital technology knowledge and skills， digital learning， digital application， and professional development”. The self-assessment questionnaire for normal university students’ digital literacy were compiled using the indicator system， and the questionnaire self-assessment of digital literacy was conducted among 1108 normal college students in three schools in G province. Research showed that normal university students had lower self-evaluation scores in items related to numerical abilities， such as learning situation analysis， environment creation， and visual interpretation. There were significant gender differences in self-evaluation scores in items such as legal internet access， healthy environment， and privacy protection. In terms of self-evaluation scores in data security， data collection， data analysis and other items， there were differences in professional categories， and the self-evaluation scores from science group were higher than that from the liberal arts group. This research not only provided a basis for the assessment of normal university students’ digital literacy， but also offered a reference path for the cultivation of digital literacy among normal university students.

Keywords： normal college students; digital literacy; evaluation index; self-evaluation of current situation; cultivation path