我国中小学生数字技能测评框架构建与证实

本晓静　胡柔嘉

摘要：数字技能对于中小学生的学习和未来发展至关重要，也是数字鸿沟的重要预测指标。然而，目前中西方关于中小学生数字技能量表开发的实证研究还较少，缺乏可靠、有效的量表来测量学龄儿童的数字技能水平。该文通过对数字技能相关理论和文献的梳理，在本土情境中探索性地提出了中小学生数字技能的测评要素，结合深度访谈反馈（N=30），编制了相应问卷。针对全上海市16个行政区划的80所中小学展开整群随机抽样（N=3217），通过探索性因子分析、验证性因子分析、群组交叉效度检验等研究步骤，最终构建并证实了中小学生数字技能的测评框架，包含：操作技能（包括基本操作、信息管理、信息导航）、移动技能（包括软件操作、设备应用）、社交技能（包括社交分享、社交互动）、创造技能（包括内容创建、内容整合）和安全技能（包括隐私保护、风险防护）。该测评模型可为今后数字技能领域的学术研究、教学实践和政策制定提供支持。

关键词：数字技能;量表构建;中小学生

中图分类号：G434 文献标识码：A

一、引言

数字技能是数字鸿沟的重要预测指标，也被称为“21世纪基本生存技能”[1]，受到传播学、社会学、教育学、图书情报学等诸多学科和业界的关注。数字技能是中小学生适应和充分利用数字化学习环境的前提。在教育领域，信息通讯技术的飞速发展推动着教育信息化改革[2]。数字化学习正成为中小学生重要的学习形式[3]，对儿童课外阅读[4]、数学和理科学习[5]等都提出了新挑战。21世纪以来，数字技能的培养在各国基础教育课程改革领域日益受到重视，逐渐被越来越多的国家列入基础教育中。欧盟将数字素养确定为欧盟8项核心素养之一[6]。美国国际教育技术协会在《美国国家教育技术标准（学生版）》中将“数字公民素养”作为六大主题之一[7]。

如何保证教育公平是我国教育信息化发展过程中的重大挑战。现有研究证明，城市学生和农村学生存在着网络不平等[8]。这种城乡网络不平等，不再是硬件设备的接入的差异，而在于农村学生互联网使用过少、不愿使用、不会/不懂使用[9]。数字技能成为造成中国城乡儿童数字鸿沟的核心因素[10]。数字技能的获取并不是简单通过数字媒介的使用[11]。Margaryan，Littlejohn和Vojt的研究表明学生只使用了数字媒介的部分功能，对更高阶的数字技能和服务并不熟悉，并且他们的学习效果与老师教学方式有关[12]。互联网的日常使用并不能提高高阶数字技能[13]。这些研究表明，中小学生作为数字原住民仍然需要家长或学校引导他们充分理解互联网的意义和重要性，并通过学习提高其数字技能。

数字技能是中小学生应对数字时代挑战的关键能力，决定着中小学生是否能充分参与到学习、文化和社会生活[14]。Lee和Chae认为，数字技能可以帮助保护儿童免受数字媒介的负面影响，减少信息不平等，让儿童充分参与创造性和社交活动[15]。使用有效可靠量表进行大规模调查，有助于了解中小学生的数字技能的现状，分析存在的问题，制定学校的教育策略。成熟完善的理论框架和可靠有效的测量问卷是中小学生数字技能研究的基础。

在此背景下，本研究主要探讨三个问题：（1）数字技能的定义是什么？（2）数字技能的结构和要素是什么？（3）根据数字技能结构编制的中小学生数字技能量表是否可靠和有效？在此方面，国外已有一些相关研究，但专门针对中小学生的研究尚嫌不足。国内学者对该议题的探讨较多停留在理论阐释层面，缺乏有效的实证研究。因此，本研究拟以我国的中小学生（学龄儿童）为研究对象，基于深度访谈、大规模随机抽样问卷调查和统计分析，尝试在本土化情境中构建并证实中小学生数字技能的测评框架，以期为该领域的未来研究与教育实践提供依据。

二、文献回顾与研究问题

（一）数字技能的概念界定

数字技能这一概念在过往研究的文字表述有“互联网技能”（Internet Skills）[16][17]、“数字技能”（Digital Skills）[18-20]、“信息素养”（InformationLiteracy）[21]、“数字素养”（Digital Literacy）[22-24]等。不同的學术名词折射出数字技能内涵的多样化。传播学、社会学、教育学、图书情报学等学科对数字技能均有涉足，不同学科对数字技能有着不同的理解和侧重[25]。数字技能是一个相对较新的概念，研究方向随着信息技术的发展而改变。最初数字技能的研究着重于互联网基本功能的操作，随后认知、社交等更丰富的层次也被纳入研究范围，数字技能的定义也愈发复杂[26]。联合国教科文组织把数字技能定义为“能够确定、查找、评估、组织和有效地生产、使用和交流信息来解决一个问题”[27]。Ala-Mutka将数字技能概括为可以“自信地、批判性地和创造性地使用信息技术来完成工作、就业、学习、休闲和社会参与的目标”[28]。Claro等人将数字技能定义为在数字环境中解决信息、沟通和知识三方面问题的能力[29]。到目前为止，数字技能还没有一个得到广泛认同的定义。尽管存在争议，但数字技能的重要性得到了一致认同。随着互联网的发展和学界对数字技能研究数量增加，数字技能的内涵不断变迁、与时俱进。据此，本研究将数字技能（Digital skills）定义为：安全地使用电脑、手机等数字设备来检索、筛选、评估、创造和交流数字信息的能力。

（二）数字技能测量要素

在过去的几十年，西方学者提出了许多数字技能的理论和实证框架。比如，Eshet认为数字技能包括五大要素，分别为图片一图像素养、再生产素养、分支素养、信息素养和社会一情感素养[30]。Van Deursen等人在荷兰进行了一系列的数字技能实证研究，最初的理论框架包括四类：操作技能（Operational），即操作数字媒体的技能;常规技能（Formal），即处理超媒体（导航）的技能;信息技能（Information），即在数字媒体中搜索、选择和评估信息的技能;策略技能（Strategic），即使用数字媒体的信息来实现个人或职业目标的技能[31]。在后续研究中，沟通技能和内容创作技能被补充到框架中[32]。2016年，Van Deursen等人重新将数字技能划分为五种不同类型，包括：操作技能、信息导航技能、社交技能、创意技能和移动技能[33]。Ng提出了一个包含技术、认知、社交三个维度的数字素养模型[34]。Ala-Mutka提出的概念框架包括三个层面：使用数字媒体的工具性知识与技能;沟通与协作、信息管理、学习与解决问题所需的高阶知识与技能;以跨文化、批判性、创造性、责任感和自主性的应用态度使用技能[35]。联合国教科文组织发布的《全球数字素养框架》描述了设备与软件操作、信息与数据素养、沟通与协作、数字内容创建、数字安全、问题解决和职业相关能力等七个数字能力域[36]。

专门针对儿童数字技能测评量表构建的研究则相对较少。Perez-Escoda等人在西班牙用问卷调查的方式，对7-12岁的孩子进行了数字技能的调查，测量维度包括信息、沟通、内容创作、安全、问题解决等五方面[37]。在一项在意大利对15-20岁的高中生的研究中，数字技能被分为理论知识、操作技能和评估技能三部分[38]。Sonck等人针对欧洲8-16岁儿童数字技能的研究将数字技能分为信息技能、操作技能、安全技能和自我效能四个方面[39]。还有研究从数字化判断、获取和处理数字信息的能力、创造数字信息的能力以及数字化沟通的能力四方面来界定数字技能[44]。在学龄儿童数字技能研究中，尤其要重点关注安全技能。虚假、淫秽色情、恐怖暴力、诽谤谩骂等网络不良信息会影响青少年的健康成长，网络隐私素养的缺失会导致个人信息的泄露，继而引发一系列网络风险[41]。一项针对28个欧洲国家数字素养教育项目和倡议的主题研究发现，儿童和青少年安全使用互联网是最重要的议题[42]。儿童需要对数字媒介批判性地理解，在遵守道德准则和法律规定的前提下使用网络。未成年人的心智未完全成熟，互联网的信息纷繁复杂，儿童的数字安全能力尤其重要。

国内相关研究主要集中在信息素养内涵和理论框架的探讨[43-45]，对日本、欧盟、美国等发达国家的数字素养框架的梳理和对我国的借鉴意义讨论等理论层面[46-48]，只有少数学者构建了针对中学生的数字技能量表并进行了实证研究[49][50]。

（三）研究目的

Litt认为数字技能的测量可以揭示数字技能与在线行为之间的关系;为数字技能干预提供实证支持;通过实证数据量化数字技能的提高;确定对社会至关重要的特定数字技能;突出不同网民群体的不同特征[51]。信息技术飞速发展，数字技能内涵也不断更新丰富，数字技能量表也需要跟上互联网的发展速度，不断更新，才能真正全面反映出调查对象的数字技能水平。从国内已有文献可以看出，现有研究多是理论层面的综述和分析，实证研究不足，定量研究匮乏。亟需根据理论框架构建出可操作化的量表，进行大规模的实证研究来验证学者的猜想。本研究基于Sonck、Van Deursen等人的框架[52][53]，最终选取了五个维度：操作技能、信息技能、创造技能、社交技能和安全技能。操作技能是指使用数字设备完成实用性操作的能力。信息技能是指有效搜索、识别和评估信息的能力。创造性技能指的是利用网络或软件创造新内容的能力。社交技能是指在互联网上与他人进行清晰有效的沟通和良好合作的能力。安全技能是指安全使用互联网和保护隐私的能力。本研究采用定量与定性手段相结合的研究方法，以中小学生为研究对象，基于深度访谈、随机抽样问卷调查和数据分析，验证提出的数字技能框架，并检验该量表是否可靠和有效。

三、研究设计

（一）测量量表的编制

本研究基于数字技能五个维度，参考多篇国外文献[54-57]，并结合国内互联网使用现状，以及《上海市中小学信息科技课程标准》[58]，进行了本土化修订与前测，最终形成了由60个题项构成的初始问卷框架，对于中国的中小学生有很高的贴合度。每个题项均采用李克特五级量表。除数字技能五个维度的题项，问卷里还包括关于智能手机和电脑（笔记本电脑、或iPad/Surface等平板电脑）的接触渠道、使用时长、使用频率和使用经历。

在正式发放问卷之前，为提升量表编制的质量，研究人员于2018年11月邀请了15位四年级小学生和15位初中生进行了深度访谈。30位被访者首先对问卷进行了预填写，随后研究者询问了他们对题项的理解、作答逻辑和意见。根据访谈结果修改了部分题项，保证题项表达的清晰性、准确性和中立性，也确保了被访者能够根据题项填写对应答案。

（二）数据收集

本文选择了上海市作为调研地区。上海是我国经济水平和教育水平十分发达的国际大都市，上海市中小學生的数字技能水平亦在全国处于领先水平，对于高阶数字技能的掌握处于上游。因此，选择上海作为进行数字技能量表构建的调研地区，对中国其它省市具有良好的可推广性和借鉴意义。

在数据采集中，本调研涵盖了上海市城区和郊县，因此研究样本对于全国城乡的中小学生总体具有很好的代表性。本文研究对象为上海市三年级以上的小学生和初中生。上海市共包含16个行政区划（黄浦、徐汇、长宁、静安、普陀、虹口、杨浦、闵行、宝山、嘉定、浦东、金山、松江、青浦、奉贤、崇明）。根据上海统计局公布的《2018上海统计年鉴》所披露的不同区域在校学生数量[59]，本研究对浦东和闵行两区的抽样数量进行了加权，按其它区样本数的两倍来进行抽取。此外，本文将浦东划分为外环（郊县）和内中环（城区）两个区域进行抽样。

本研究采用了多阶段整群随机抽样的方式。首先，在全市14个区（除闵行和浦东外）中各随机抽取2所初中和2所小学，在闵行区、浦东外环外、浦东内中环各随机抽取4所初中和4所小学，由此共抽取了40所小学和40所初中。其次，按照抽样要求，研究人员在每所学校随机抽取符合年级要求的1个班级进行调研，总共抽出80个班级。最后，在获得上海市教委和被抽取学校管理部门的同意后，由访员前往被抽中的样本学校和班级，针对该班全体同学执行问卷发放、现场调研和问卷回收工作。

上海某综合大学的58名本科生在接受调研方法的专业培训后，担任了本次调查的访员，于2018年12月4日至12月25日在全市被抽中的学校和班级里实施了问卷调研。调研累计回收问卷3325份，剔除了异常值和缺失值过多（超过总题项的10%）的个案后，最终获得有效问卷3217份，有效回收率96.75%。由于本研究的多阶段抽样过程严格遵循了随机原则，因此样本具有良好的外在效度，能够代表上海中小学生总体，亦能较好地推广到全国中小学生总体。

（三）样本构成

本研究的样本结构如下页表1所示。样本在性别、区域、年级等关键指标上的分布都较为均衡。男生1689名，占比52.5%，女生1528名，占比47.5%。市区学生1389名，占比43.2%，郊县学生1828名，占比56.8%。小学生1438名，占44.7%，初中生1779名，占比55.3%。年龄层面，被访者的年龄均值为11.63岁，众数为10岁，标准差为1.857岁，所有学生都可被看作是数字原住民。父母学历较高，均以本科学历占比最多，父亲学历本科及以上合计占51%，母亲学历本科及以上合计占45.9%。

（四）统计方法

为了形成数字技能测量量表并检验其信度和效度，本研究将3217份答卷按区域平均分成两部分。每部分数据均有14个区（除闵行和浦东）的1所初中和1所小学以及闵行、浦东（内中环）和浦东（外环外）的2所初中和2所小学。针对其中一部分的1636份数据（样本A），利用SPSS22.0进行探索性因子分析（EFA），探索数字技能的主要维度;针对另一部分1581份数据（样本B），则利用AMOS 24.0开展验证性因子分析（CFA）和测量等价性检验，验证数字技能量表结构的效度、合理性和稳定性。

四、数据分析结果

（一）探索性因子分析

量表的KMO值为0.973，Bartlett球形检验达到显著性水平（p=0.000）。初次探索性因子分析在不限定因子数目的情况下，采用最大似然法并配合Promax斜交转轴法，提取出特征值大于1的共同因子6个，累积方差解释率为56.3%。根据题项间相关性、因子负荷量等对各题项进行检查，重新进行探索性因子分析，最终保留了33个题项，提取了5个共同因子，共解释58.6%的方差（Chi-square=2019.156， df=373，p<.001）。探索性因子分析后的因子构成与之前的理论框架略有不同。研究者根据因子分析结果将信息技能和操作技能合并为同一维度，结合题项内容，命名为“操作技能”。将移动设备使用相关的题项命名为“移动技能”。最终确定了数字技能框架的五个维度：操作技能，移动技能，社交技能，创造技能和安全技能。五个维度的克朗巴哈α系数在0.819-0.929之间，内部信度理想。

（二）数字技能维度结构分析

本研究运用样本B的数据进行验证性因子分析，并检验了量表的收敛效度、区分效度和外部效度。研究还将样本B分为市区/郊县两个群组进行交叉效度检验，验证该模型在不同群组间的测量等价性，确保该模型可以用来解释调查的总体数据。

1.验证性因子分析

本文在探索性因子分析的基础上进行了验证性因子分析，验证模型结构是否与实际数据适配。为了验证模型的结构效度，研究者进行了收敛效度和区分效度的计算。在依据指标删除了部分题项后，根据组合信度（Composite Reliabilitv，CR）、平均方差抽取量（Average Variance， AVE）和最大共享方差（Maximum Shared Variance，MSV）的数据（如表2所示），五个因子的组合信度均大于0.7，平均方差抽取量均大于0.5，具有较好的收敛效度;同时，五个因子的最大共享方差（MSV）均小于平均方差抽取量（AVE），且AVE的根号值均大于该因子与其他因子的相关系數，表明模型有较好的区分效度。此外，根据修正指标进行模型调整后，模型整体的适配度良好。X2（178）=618.079，X2/df=3.472;CFI=0.981：RMSEA=0.04（ci.0.036-0.043）;SRMR=0.028; AIC =768.079，各项指标均在标准之上。

2.模型交叉效度检验

为了探究测量模型的稳定性，我们将样本B分为市区和郊县两部分，使用AMOS 24.0来验证结构不变性、弱不变性、强不变性和严格不变性[60]。在验证测量等价性时，一般参考标准是卡方差异的显著性。然而，卡方对大样本中不重要的小偏差非常敏感，所以本文采用CFI增量来检验模型之间的差异，并参考RMSEA和SRMR的变化量。即|△CFI|≤0.01、|△RMSEA|≤0.15和|△SRMR|≤0.030（针对弱不变性）或0.015（针对强不变性或严格不变性）表示两模型之间的差异未达到显著水平[61]。如表3所示，模型的结构不变性、弱不变性、强不变性和严格不变性均具有跨群组效度，即两群组等价，模型具有稳定性，可以支持进一步的分析。

3.外部效度

为了验证模型对于不同人口学特征的调查对象的结果差异是否与以往研究一致，本文采用了独立样本T检验来验证。在数字技能的研究中，一些关键的因素（如年龄、性别、居住区域）被证实可以预测个人的数字技能水平[62]。独立样本T检验表明，市区和郊县的中小学生在移动技能方面差异显著（t（1579）=1.000，p<.05），郊县儿童的移动技能（M=4.56，SD=0.762）显著高于城市儿童（M=4.39，SD=1.053）。这个结果与前人研究中郊县学生的数字技能低于市区学生的结果略有不同[63]。本文研究结果可能意味着上海市区与郊县之间中小学生的数字鸿沟正在缩小。有研究发现与市区学生相比，郊县学生从老师那里学到的信息技能知识更多[64]。这种数字鸿沟的缩小可能源自郊县学校信息技术教育水平的提升。小学生和中学生在五个维度的数字技能上均存在显著差异，初中生对自己数字技能的评估高于小学生。独立T检验还显示，男生与女生在操作技能上存在显著差异（t（1579）=-2.652，p<.05），男生的操作技能（M=3.97，SD=1.075）显著高于女生（M=3.83，SD=1.084）。年级和性别之间的差异与前人研究一致。年龄大的儿童比年龄小的儿童更自信，男孩比女孩更自信[65-67]。总体而言，该量表与以往关于数字技能和人口特征之间的研究结果是一致的。

五、结论和建议

数字技能是中小学生在学习和日常生活中必不可少的能力。信息技术的学习内容、学习方式和教学方式是今后中小学发展数字教育的前提和影响因素。在此背景下，中小学生数字技能的分析和测评对于教育信息化改革十分重要。本研究构建了数字技能测评框架并编制了相应问卷。首先通过对现有国内外文献进行批判性的梳理，并基于两个理论框架构建了本文的初步测评指标。研究还借鉴了上海市中小学信息技术课程标准，确保所有题项均反映了典型的实际数字化使用。在框架构建的过程中，本文运用了深度访谈、探索性和验证性因子分析、交叉效度检验等多种方法。经过一系列科学严谨的修正，最后开发出了合理全面、具有良好信度效度和测量等价性的中小学生数字技能的测量框架，可为今后的数字技能实证研究提供支持（如表4所示），也在一定程度上填补了国内本领域的研究空白。

安全技能是本數字技能框架中的五个测量指标之一，也被研究者认为是中小学生群体数字技能研究中最需关注的指标。随着网络环境变得越来越复杂，安全技能对于中小学生来说至关重要。为了上网安全，限制儿童上网是下策，提高儿童的安全技能是上策。中小学生的安全技能可帮助他们规避网络风险，充分利用互联网来提升自己。在后续的研究中，还可以进一步细化安全技能的测量维度，纳入如网络消费安全、网络儿童犯罪[68]、不良网络内容（色情、暴力）的规避[69]等题项。值得一提的还有创造技能的题项。本文根据《上海市中小学信息科技课程标准》的相关内容，进行了较大改动，经过检验后，该测量指标具有良好的信度和效度，这也是本文的一大贡献。信息技能虽在本文研究中与操作技能合并，但研究者仍然认为这是一个重要指标，在后续研究中，可考虑作为一个单独指标加入。

此外，调查数据显示，上海中小学生数字技能五个维度差异较大（如表5所示）。其中移动技能（M=4.49）最高，这和国外操作技能和社交技能较高的结论不同[20]。这种差异可能与智能手机在中国的高普及率有关。我国网民使用手机上网的比例高达99.3%，而使用台式电脑上网、笔记本电脑上网的比例分别为42.7%和35.1%[71]。由此可见，智能手机已成为国内最主流的上网设备，移动技能应该得到进一步的研究和扩展。在五个维度中，创造技能（M=2.90）最低，这和前人研究一致[72]。这意味着，虽然创造技能已在课程标准列出，但实际教学效果相对其它维度而言，并不理想。移动技能的掌握和教授仍是信息技术教育的难点，也是日后中国学龄儿童能否在全球信息时代竞争中占领优势的关键所在。政府、学校和教师应加大对中小学生数字创造技能的教学力度。哪些因素阻碍了创造技能的发展，以及该采用什么方法来引导中小学生发展该技能，值得未来进一步研究。

总体来看，上海市中小学生的数字技能水平已经略高于欧洲同年龄段儿童的数字技能平均水平，与挪威、葡萄牙等国处于同一水平[73]。这说明中国一线城市的信息技术教育水平已与世界发达国家持平。未来，该测量框架也可以在中国其它区域进行调研，进一步检验量表的外在效度。同时探究中国不同发展程度地区学龄儿童的数字技能水平，对比差距，针对性地制定教学方案。

本文提出的中小学生数字技能测评框架——操作技能（包括基本操作、信息管理、信息导航）、移动技能咆括软件操作、设备应用）、社交技能咆括社交分享、社交互动）、创造技能（包括内容创建、内容整合）和安全技能（包括隐私保护、风险防护），对于数字技能领域的实证研究作出了原创性贡献。本框架专门为我国的中小学生设计，在教育领域有很好的现实意义。对于测评学龄儿童的数字化能力、评估教育项目的产出、衡量教育系统的进展以及进行系统间的比较等，都有实际应用价值，也为进一步的学术研究、教学实践和政策制定提供了有力支持。

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作者简介：

李晓静：教授，博士生导师，副院长，研究方向为新媒体与儿童、教育信息化、媒介效果（lixiaojing@sjtu.edu.cn）。

胡柔嘉：在读硕士，研究方向为新媒体与教育信息化（huroujia@sjtu.edu.cn）。

收稿日期：2020年2月20日 责任编辑：赵云建

*本文系国家社会科学基金重点项目“智能媒体与儿童认知发展研究”（项目编号：18AXW005）、上海市哲学社会科学规划一般课题“智能媒体对儿童认知、记忆与建构式学习的影响”（项目编号：2017BXW006）的研究成果。