教师数字素养提升的过程模型与实践策略-基于国际多案例分析

/教师数字素养提升的过程模型与实践策略——基于国际多案例分析【摘要】提升教师数字素养是推进教育数字化转型的关键。依托数字技术为教师设计数字素养提升项目已成为国际教育实践领域的焦点问题。运用多案例研究法对国际上八个典型的教师数字素养提升项目进行比较分析，归纳并识别出教师数字素养提升的四大核心要素，并生成“差异化需求诊断—情境化应用培训—伴随式辅导反馈—协同式对话反思”的过程模型。在此基础上，结合我国中小学教师信息技术应用提升工程2.0的实践经验，提出以素养画像为前提、以情境培训为核心、以虚拟导师为专业支撑、以实践社区为创新平台的数字素养提升策略。【关键词】教师数字素养；案例研究法；过程模型；国际案例

一、问题提出 教师作为教育发展的第一资源，教师的数字素养①水平是影响教育数字化转型的关键。近年来，我国高度重视教师数字素养提升，已陆续开展了两轮“中小学教师信息技术应用能力提升工程”以及两批“人工智能助推教师队伍建设”行动试点，取得了显著成绩。但是针对个性化和精准化的实践经验还较少，教师数字素养水平提升的规律还处在探索之中。相较之下，国际上关注需求、差异导向的实践项目起步较早，成效较好，能够为我国教师数字素养提升提供有益借鉴。 本研究将聚焦国际教师数字素养提升的过程要素和模型，采用多案例研究法，从典型的国际项目原始资料中挖掘出素养提升的过程要素，并由此生成扎根于国际经验的实践策略。 二、研究方法与过程 (一)研究方法 多案例研究法是一种实证研究方法，也是案例研究法的一种变式，是指在理论抽样原则的指引下，对两个或两个以上的案例进行对比和分析，以识别出被分析案例单元的相似性和异质性，从而实现理论构建。[1]与单案例研究法相比，多案例研究能够更准确地描绘不同概念及其之间的关系，有助于明确界定概念的含义与抽象层级，从而为理论建构奠定更加坚实和丰富的基础。本研究选择多案例研究法的原因如下：其一，研究旨在回答“教师数字素养提升的关键要素和过程模型是什么”，涉及复杂的过程机制和因果关系。这与多案例研究法旨在揭示现象背后的“黑箱”，回答“怎么样”和“为什么”的问题相匹配。[2]52其二，教师数字素养提升涉及多维度(技术、教学、政策)、多主体(个体、群体、组织)、多阶段(诊断、培训、反馈、反思)，需要分析具体情境中的实践过程，而多案例研究法的主要用途在于描述某一种刺激及其所处的现实情境，捕捉情境因素对策略实施的影响，因此具有较强的适切性。本研究依循罗伯特·K.殷提出的五大研究要素开展设计，即提出研究问题、作出理论假设、界定分析单位、连接资料与假设、解释案例研究的标准。[3]37-38 (二)案例选取 国际上已开展了数量众多、形式多样、内容各异的教师数字素养提升项目。其中，在欧盟的支持下，“伊拉斯谟+”②计划以“数字化转型”为优先主题，以《数字教育行动计划(2021-2027)》为政策遵循，将提升社会各阶层的数字素养作为重点战略之一，开发了近百个与教师数字素养相关的实践项目。[4]本研究将遵循如下标准从中选取出具有代表性、典型性、聚焦性的案例：第一，以"teacher/educator"、"teachereducation/professionaldevelopment/"&"teachingdigitalcompetence/professionaldigitalcompetence/digitalcompetence/digitalliteracy/ICT/dataliteracy"等为关键词进行案例搜索；第二，筛选出标签为“良好实践”/“欧洲创新教学奖”，关键行动为“合作与交流实践的伙伴关系”，主题为“数字素养和胜任力”，领域为“学校教育/职业教育/高等教育/成人教育”的案例；第三，根据研究目的进一步筛选符合“为教师数字素养提升而设计、体现培养项目的系统性和完整性、具有一定研究基础、能获得充足一手资料”的案例。[5]最终，研究选取出8个典型案例(见表1)，覆盖基础教育、中等教育、职业教育、高等教育、成人教育领域，涵盖英国、德国、法国、西班牙等19个国家。 (三)案例分析 多案例研究遵循的是复制逻辑，复制是指通过单个案例间的相互印证，从而发现共存于多个案例之间的模式，并消除随机性的关联。[6]复制逻辑旨在通过多个案例验证同一理论命题或假设，强调结论的一致性和可信性。研究选取八个典型案例进行跨维度比较，预先基于文献构建“需求—培训—反馈—反思”四维框架，通过案例数据验证其有效性，并识别新增要素。由此，进行理论假设：首先，依托数字工具，通过自我评估和需求调查明确教师的数字素养发展需求；其次，通过定制化培训资源，并辅以培训系统和培训情境为教师提供应用培训；再次，通过智能引导、实践指导、监测反馈等手段为教师提供辅导反馈；最后，在实践共同体的支持下，通过经验分享、合作学习及自我反思等方式，鼓励个体通过群体对话深入思考和评估过往经历，从而实现个体的实践创新。 三、教师数字素养提升的过程模型 基于上述假设，可将静态的概念要素发展为动态的过程模型，并由此提出教师数字素养的提升可通过“差异化需求诊断——情境化应用培训——伴随式辅导反馈——协同式对话反思”的一体化过程来实现。下面将结合国际项目经验，对过程模型中的要素及其关系进行解释说明。 (一)差异化需求诊断 “差异化需求诊断”是基于数字工具而开展的素养差距和素养需求的判定工作，是过程模型中的启动阶段。这一阶段的过程要素包括自我评估和需求调查。其一，自我评估旨在明确当前教师的数字素养差距，通过全面测评教师已有的数字知识、技能及意识态度，以了解其应用经验与现行数字素养标准的符合程度。国际上已开发出类型多样的自我评估工具，如基于欧盟教师数字胜任力框架，将素养要素与教师实践情境融合的“自拍”(SELFIE)和“签到”(CheckIn)③工具；基于数字教学能力的“技术增强教学自我评估工具”(Technology-EnhancedTeachingSelf-AssessmentTool)④；基于成人教育教师的“数字温度计”(DigitalThermometer)⑤。其二，需求调查是指通过恰当的技术，发现、调查、识别教师在数字素养提升中的显性和隐性需求，为设计个性化的素养提升活动奠定基础。需求调查的内容多样，既包括对组织与个体素养发展需求的差距分析，又包括对个体的学术背景、职业经历、学习动机、学习偏好和学习风格的综合考察。如有项目基于组织视角，以“雷达图”(RadarChart)的形式绘制出个体在多维素养变量中的权重高低，以此清晰呈现出个体与组织需求的匹配度和差异度，进而结合个人需求和技能，为教师设计个性化发展活动；[7]还有项目基于个体视角，结合个体自我评估结果，将个体发展需求划分为四个阶段：入门级、整合级、专家级和创新级，并为不同阶段设计不同的内容资源；[8]同样，也有项目以“数字指南针”(DigitalCompass)的形式为不同阶段(初级、中级、高级)的个体自动匹配对应的内容模块和微型课程。[9] (二)情境化应用培训 “情境化应用培训”是指以应用驱动、能力本位为目标的培训，旨在关注真实场景中的实际操作和问题解决能力，是过程模型中的核心阶段。这一阶段的过程要素包括培训资源、培训系统、培训场景。其一，培训资源是针对素养的不同维度为教师提供定制化的教育资源以适应不同的学习需求，包括教育资源、课程资源、学习工具等。教育资源涵盖MOOC、内容资源等，课程资源涵盖教学材料、电子教学手册等，学习工具涵盖电子图书馆和数字储藏室等。如有项目基于“欧盟教师数字胜任力框架”开发了实践信息网站“教育数字化”(EDUDIG)，该网站以素养框架的6个域为基础，为不同发展水平的教师(入门级、整合级、专家级和创新级)提供了翔实的数字工具和方法、在线课程、教学手册等资源，条目数量达400余项。[10]其二，培训系统是以在线平台、学习系统的形式为教师提供全面、集成的数字素养支持服务，通常涵盖课程学习、实时评估、社交互动和反馈机制等功能元素。如有项目借助自适应学习算法，引入自适应学习模型为教师提供适合个人发展的小模块课程，并以微认证的形式实现对培训成果的评估认定。[11]其三，培训场景是基于不同学科领域的真实问题和任务创建的虚拟场景，使教师能够适应不同的数字环境，并能够应用数字工具和技术有效开展教学设计、资源获取和教学评估等教学活动。 (三)伴随式辅导反馈 “伴随式辅导反馈”实质上是贯穿于全过程的支持要素，是指领域专家和教练导师在数字技术的协同作用下，为教师的专业发展提供实时且专业的指导和支持。这一阶段的过程要素包括智能引导、实践指导和监测反馈。其一，智能引导是指借助智能技术，通过收集分析教师基础数据，对其学习内容与方法进行适应性调整与精准分配，从而在更细微层面支持教师达成学习目标。如有项目以基于人工智能的交互式聊天机器人(AIbasedinteractiveChatbot)作为智能引导的工具，在课程学习中，将教师直接引导至与其需求相关的模块，同时为其提供对课程内容和测评的具体指导。[12]其二，实践指导是指领域专家和教练导师对教师教学实践进行评价和指导，包括对实践活动、实践行为、实践工具(学业评价工具、协同备课工具等)的评价判断和指导建议。如有项目要求导师角色需贯穿全过程，在需求诊断阶段，由教师与导师共同确定发展路径、制定发展活动、明确学习目标和计划，确保培训过程有组织、可管理；在应用培训阶段，承担榜样模范作用，为教师提供技能示范和实用指导，提升教师的实践成效。[13]其三，监测反馈旨在借助数据分析和技术工具，对教师学习进展和表现进行定期、系统的观察、记录和评估，并向教师提供及时的反馈建议。如有项目在培训平台建立起了全方位的监测反馈程序，通过捕捉教师的学习行为和成果，迅速识别出潜在问题，并为改进实践提出针对性建议。[14] (四)协同式对话反思 “协同式对话反思”是指以在线实践社区为通信平台，通过共同体之间的经验分享、协同备课、合作学习、课例研究、专题研讨、教学反思等研究活动，为教师的反思提升提供资源工具和情感支持。这一阶段的过程要素包括经验分享、合作学习、自我反思。其一，经验分享是指以实践指南、实践模范为载体，实现教师之间的经验传递和资源共享。如项目以“领英实践社区”(LinkedInCommunityofPractice)支持教师在教学设计、教学实施、学业评价等方面的经验分享，并通过最佳实践指南在教师内部共享21世纪数字教育技能的经验成果；[15]另有项目通过“数字领导力社区”(eLeadCommunity)实现教师数字经验的国际交流与传播，在促进国际教育数字化转型的同时，也增进了国际理解。[16]其二，合作学习是指通过实践共同体的互动和合作，协同完成知识的创造并在实践中解决共同的问题。如有项目在全欧建立起了集专业团队、学校群体、政府创业和文化部为一体的网络合作平台，该平台为教师提供了一系列数字素养协作项目，如“编程周”(CodeWeek)⑥、“促进相互意识的社交和情感学习项目”(SocialandEmotionalLearningforMutualAwarenessproject，SELMA)⑦、“电子孪生行动”(eTwinning)⑧等，以支持共同体协作探索素养发展和技术整合的工具和策略。[17]其三，自我反思是指个体借助群体智慧，使自身立于个体行为之外，对自身的自我意识和行动实践进行深度审视和分析，并在共同体的支持下开展严密地逻辑思考和反思，以更客观地方式促进个体改进行动并实现实践创新。 四、我国教师数字素养提升的实践策略 自2013年我国启动实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程(以下简称提升工程)以来，共计培训教师1000余万名，基本实现了全员培训目标，教师信息素养得到普遍提高，为规模化的数字素养提升项目奠定了良好的实施基础。[18]为缓解传统“规模化”培训服务供给与新时代教师“个性化”需求之间的结构性矛盾，本研究参考国际教师数字素养提升项目的过程模型，以我国提升工程的实践经验和现实困境为起点，提出以素养画像为前提基础、以情境培训为核心关键、以虚拟导师为专业支撑、以实践社区为创新平台的实践策略。 (一)以素养画像为前提基础，识别个性发展需求 素养画像是借助数字诊断技术和工具，通过综合评估和分析，为教师创建能够反映当前数字素养水平、个性特征、兴趣爱好、发展需求等信息的个体画像。其一，在数据采集和分析上，传统的素养评估方式通常采用终结性评估，如问卷调查、素养测试等，主要关注教师在知识和技能中的显性素养，忽略了教师在意识、社会责任等维度的缄默素养，也忽略了教师在具体情境中解决实际问题的应用素养。随着数字技术的引入，以数据驱动的评估方式能够有效实现个体画像的客观构建，精准识别出教师在不同维度的优势、劣势及趋势。如基于AI技术的在线自评工具，可以通过模拟教学场景引导教师进行实景答题和实践应用；利用情感分析技术，分析教师的数字意识和态度等。其二，在需求识别和分析上，既要关注个体的素养需求和学习需求，还要识别个体的显性和隐性需求。一方面，个体的素养需求和学习需求应当以教师基础数据(工作经验、专业背景等)、教学行为数据(数字技术使用的频率、范围、效果等)、教育政策数据(国家政策、当地政策等)为参考；另一方面，个体的显性和隐性需求既包括对特定数字工具的使用需求、数字化教学设计的技能需求等显性需求，还包括个体未明确表达但对其职业发展和学科教学有益的需求，如创新能力、批判性思维、跨学科教学能力等。据此，可尝试借助人工智能算法技术，在准确识别需求的基础上，以2022年发布的“教师数字素养”维度为参照，通过数据清洗、特征提取、数据标准化等程式，对教师素养发展和学习行为的数据样本(教学活动记录、学业评价记录等)进行预处理，再借助机器学习或深度学习等技术进行模式提取并构建出个体的进阶需求模型，确保素养需求和培训活动之间的内在一致性。 (二)以情境培训为核心关键，发展实践应用能力 情境培训是基于真实教学情境和具体场景的主题式培训模式，旨在通过模拟或嵌入真实的教学场景，提升教师熟练选择数字工具解决实践问题的能力。其一，在场景设计上，应当凸显任务驱动、能力本位的特点，尤其关注教师利用数字技术开展教育教学活动的能力。如利用虚拟真实技术为教师搭建虚拟教学场景(教室、实验室、历史场景等)，通过真实问题和任务的引入，让教师根据不同的教学场景合理选择数字技术或工具开展讲解、示范、指导、评价等教学活动。如利用学习管理软件(Moodle、Canvas⑨等)优化教学流程，利用交互工具(电子白板、投票工具、在线问答工具等)支持教学互动，利用数据分析模型(预测性分析模型、聚类分析模型、关联规则分析模型、回归分析模型等)进行学业分析等，以促进数字技术与教育教学深度融合。其二，在资源开发上，依托“国家智慧教育平台”为教师提供优质的应用培训资源，包括课程资源、典型案例等国家级精品资源，为教师提供满足学习需求的全过程支持服务。在开发课程资源时，应当针对不同学科应用数字技术的特点，确定适合各学科的数字技术整合方式，如在数学课中可以考虑使用数学建模工具或交互式数学软件，而在语文课中可以侧重语音识别技术或在线写作工具；在整理典型案例时，应当聚焦用数字技术解决学科教学重难点问题的实际示范，以成熟准确的操作规范启发教师合理运用技术优化课堂教学。 (三)以虚拟导师为专业支撑，优化学习行为过程 “虚拟导师”是基于先进的数字技术(人工智能、机器学习、自然语言处理等)创建的人工智能专家，旨在为教师提供智能化和个性化的专业支持和服务指导，以优化教师的学习行为过程。其一，在辅导干预上，“虚拟导师”与传统的扁平化教研团队相比，具有实时性、准确性、精细化等优势，能够为教师实践行为提供精准干预，以规范、专业的知识和经验，弥补地方研训团队专业性不足的问题。如基于自然语言处理和机器学习等技术的“虚拟导师”可通过分析教师的教学方案和素养需求，结合教师的教学偏好，向教师推荐匹配的数字教学活动和工具，同时，“虚拟导师”还可以根据嵌入的专家知识，对教师的数字教学实践行为(教学设计、教学实施、学业评价等)作出合理、有效的评价判断，并就教师现存和潜在的问题给出针对性的指导建议，使教师能够立足于实践，探索技术学习与实践应用的整合。其二，在监测反馈上，“虚拟导师”能够实时记录和分析教师的学习和教学数据，帮助教师了解自身在数字环境中的素养成长情况和人机协同情况。如通过对教师学习管理系统的监测记录，基于大数据分析技术的“虚拟导师”能够根据教师的课程完成情况、作业提交情况等，评估教师参与课程学习的积极性和知识更新程度，指导教师有效组织学习资源开展自主学习；通过对在线课堂工具的监测记录，可以捕捉与素养相关的关键指标(数字技术资源选择策略、数字资源使用方法等)，以此分析并反馈教师在教学过程中对数字工具的应用情况；通过对教师电子档案的监测记录，自动向教师提供即时的建议和改进意见，使教师