信息化促进基础教育公平的发展指数研究

彭红超 郑珊珊 高淑印 祝智庭 谢梦菲 陕昌群 钟丽霞 李永涛

一、引言

在新时代，教育公平是有质量的教育公平（褚宏启,2020），追求有教无类与因材施教的统一、基本均衡与优质均衡的统一，这是中国式教育现代化的重要特征，也是实现教育强国的战略性任务。教育信息化具有突破时空限制、快速复制传播、呈现手段丰富等独特优势，作为促进教育公平、提高教育质量的有效手段被寄予厚望（教育部,2018;吴砥等,2022）。

目前，已有研究从个别视角证实了这种期待，如中低水平的学校信息化可以缩小优弱势学生群体间学业综合成就的差异（龚伯韬,2019）；家庭处境不利的学生如果养成互联网学习偏好，可以缩小家庭背景导致的成绩差异（陈纯槿&顾小清,2017）。但是信息化是把双刃剑，它既可能促进教育公平，也可能扩大不公平，甚至产生新的问题，如数字鸿沟（韩世梅, 2021; 李玉顺等, 2023），因此其真实效果究竟如何，需要通过全面系统的调研才可定论。细观现有的相关框架与方法，美国国家教育统计中心提出的教育技术公平框架只关注了技术支持下学生群体在受教育的经历与结果中的差异（NCES,2019），佩拉尔塔社区学院提出的在线教育量规3.0 只关注学生在线课程体验的公平（PCCD,2020），吴砥教授等人提出的区域教育信息化指数评估框架主要反映“基础设施不均衡”的公平问题（吴砥等,2020）。可以发现，尽管教育公平的研究已进入稳定深化阶段（丁雪阳&程天启，2019），但系统的评估方案依然缺失，人们依然无法给出准确、全面、富有公信力的报告（彭红超等,2023）。

指数是系统化评估教育发展水平的有效指标（吴砥等，2020），它作为表明社会经济现象动态的或计划完成情况的相对数（徐国祥,2005,pp.1-3），可以测定不能直接相加或不能直接对比的社会经济现象总动态（张知几,1957,p.1）。鉴于此，本研究构建了信息化促进基础教育公平发展的指数评估方案，为全面系统地评估教育公平在区域、城乡、校际等方面的发展现状提供方法支持，也为提升教育信息化的社会认识与共识铺路。

二、信息化促进基础教育公平发展的评估模型

（一）教育公平的操作性定义

教育公平意味着学校和教育系统为每位公民提供平等的学习与发展机会（顾明远,2016）。其中，“每位公民”体现教育的包容性与普惠性（OECD,2019a,pp.41-46），即无论适龄儿童处于何种不利地位，都有上学和成长的保障。“平等”在新时代有两方面内涵，第一，指向“有教无类”的平等，如对人格尊严、受教育权的尊重，此方面的平等近乎“一视同仁”；第二，顾及“因材施教”的平等（杨小微&李学良,2016），如为学习者提供适应其学习能力的教学服务（Rodrigo et al.,2022），此方面的平等关注个人潜能充分发展的同等性。“学习与发展机会”涵盖起点、过程和结果三方面（Husen, 1975, pp.82-186），但仅指向机会上的平等，这意味着教育公平允许学习者在这三方面有差异，不过这些差异应是他们各自潜能或发展愿景不同使然，而非经济背景和社会地位等因素导致（OECD,2018,pp.13-15）。

教育公平是一个相对性的概念（郭元祥,2000），是经济背景、社会地位等处于弱势的群体相对于优势群体，在获得教育保障、享受教育资源、发展潜在能力等方面的差异（彭红超等, 2023），这即是教育公平的操作性定义。此定义表明教育公平以优势群体为标准参照，并且可以使用优弱势群体间的差异值表征：其值越小，弱势群体获得的教育质量与优势群体越接近，教育即越公平。这恰好符合目前教育公平对优质均衡的追求（朱永新,2018）。

教育公平关注的群体大致包括学生、校际、城乡、区域四个层面，如表1所示。学生群体层面有五个关键向度，其中，经济水平方面，一般认为，位居前1/4 的学生处于优势，后1/4 的学生处于弱势（OECD, 2019b, pp.191-199），也可以按照各省市发布的最低工资标准或是否申请过助学金等学生资助项目做统计上的简单区分；父母受教育水平/年限方面，高中或其同等学力是目前国内外公认的划分优弱势群体的分界线（National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2019）。校际群体层面，不宜作优弱势区分，只把其中最为公平的学校群体作为比较校际间差异的参照，以此保持学校“优质均衡”发展的目标性和一致性。城乡群体层面，乡村的教育水平相对弱势是社会共识，对于城乡的判定，可参考国家统计局发布的城乡划分代码（国家统计局,2022）。区域群体层面，不同省市以及经济地带（西部为弱势）之间的教育公平差异是政策需要重点关注的，它关乎国家的宏观调控。

表1 优势群体和弱势群体画像

（二）教育公平的评估模型

与操作性定义中“获得教育保障”“享受教育资源”“发展潜在能力”对应，我国的基础教育大致有“面向均衡的条件保障”“聚焦优质的资源支持”“追求个性的教学服务”三大公平需求（闫寒冰,2019）（即图1第一层内环）。需求与现状之间的差距即是教育公平要解决的问题，如偏远地区教学条件差、缺少师资、开不齐开不足规定课程等基本问题。信息化是各国破解这些问题的战略举措和利器（魏非等, 2020），但也伴生了诸多新的公平问题，如数字鸿沟。此外，还有一类问题只有在特殊人群、特别场景或极端时期才会显露，如停课不停学期间，部分学生无法居家上课的问题。

图1 信息化促进基础教育公平发展的评估模型

在信息化视域下，这三类聚焦公平需求的公平问题共有13 个方面的表现（彭红超等,2023）：基础问题的表现有4 个方面，分别是信息技术改善基础设施的不均衡、在线参与学校管理与决策的机会不足、师资在线流转与发展的供需失衡、规模化与个性化矛盾突出；伴生问题的表现有6个方面，分别是数字设备运维的不平等对待、数字访问的机会差异、教师使用数字设备教学的能力差异、数字资源配置的失衡、学生使用数字设备学习的能力差异、数字学习结果转为线下成就的不平等；特殊问题的表现有3个方面，分别是多媒体应急教学的保障不完善、特殊场景体验的供需失调、特殊学生（如存在智力、听力、视力等障碍的学生）服务的针对性不足。按照替代（Replacement，即简单取代传统的教学实践）、扩增（Amplification，即补充、放大教学实践）、革新（Transformation，重构教学实践且技术不可或缺）三大信息技术“作为”（Crawford et al.,2006），将这些问题表现转化为信息化促进对应公平发展的评估维度，结果如图1第二层内环所示，这些评估维度全面、精细地刻画了基础教育公平的需求，也是对新时代有质量之公平的诠释。

评估维度下的指标共计28 项，是本研究团队遵照“以国家政策为导向”“仅关注真实的公平问题”“仅关注公平本身的问题”“仅关注信息化起作用的指标”“仅关注易统计易采集的指标”（SEDAC,2023）等准则从国家政策文件和科研文献中精选而来，如图1最外环所示。这些指标既体现了新时代我国基础教育公平的三大变化，即从普惠基本保障到提供稳健的保障、从配齐资源到配好资源、从个性化教育服务到规模化的个性化教育服务（胡小勇等，2020），也考虑了信息技术促进公平发展的不同途径，即，是通过技术制品、技术过程还是技术文化来促进公平，如物理教室升级、网络学习流畅度等指标彰显的是通过装备智慧黑板、5G 网络等技术制品来缩小条件保障的差异，学习指导针对性、负面情绪反馈等指标体现的是通过智能诊断、智慧预警等技术过程促进教学服务上的公平。对于需要体现学校或学生个性化发展愿景与需求的指标（如优师线上服务支持），本研究采用满意度、需求或意愿满足程度、短板补足程度、问题解决程度等观测点进行指标表述。

本研究结合15 位领域专家、教授的建议对结构模型进行了多轮修订，如将“个性化学习指导”指标修改为“学习指导针对性”来增强指标的指向性，将“巡航学习水平”指标修改为“自主学习水平”以增强指标的通俗性，最终形成的聚焦基础教育公平需求的评估模型如图1所示，其包括评估范畴（3个）、评估维度（13 个）和评估指标（28 个）三层。按照此三级结构模型，将信息化促进学生、校际、城乡、区域之基础教育公平发展的指数量化为弱势群体相对于优势群体在这些指标上的差异值的线性组合，便成为可能。

三、基于评估模型的指标体系构建

专家、教授针对上述评估模型的建议侧重于评估指标的全面性、表述的科学性、数据的可得性等方面，是理论层面的评估。要基于此模型形成具有可操作性的指标体系，还需要进一步利用实际数据，检验各级指标是否妥当，并且确定各级指标的具体权重。

（一）各级指标的适切性检验

本研究采用德尔菲法进行指标的适切性检验，此法是判断指标适切性最为有效的方法（Zartha Sossa et al., 2019）。按照主观抽样法（徐蔼婷,2006），本研究共邀请了高校、电教馆、教科院专家22 名（正高职称占比59.1%），他们在教育信息化、基础教育公平等方面有8年以上的研究和实践经验。按照图1评估模型的结构，结合李克特五级量表编制好问卷后，通过邮件的形式请专家远程对评估模型各级指标的适切性进行打分（“1”代表非常不合适，“5”代表非常合适）。数据显示，专家的权威系数（Cr）介于0.7 至1.0 之间，其均值为0.834，大于0.7，说明打分的结果可信度较高（李艳燕等,2020）。从专家打分情况看，各级指标的均值介于4.23 至5之间，均高于4（Dai et al., 2019）；标准差介于0 至0.94 之间，均小于1（武丽志& 吴甜甜，2014）；变异系数介于0 至0.21 之间，均小于0.25（沈绮云等, 2021），说明专家对各级指标比较认可且意见比较集中、一致。由此可确信，评估模型中一级评估范畴、二级评估维度和三级评估指标均较为适切，无须剔除或修改。

（二）各级指标的权重确定

本研究采用层次分析法进行指标权重的配置，此法是依据各层之间的隶属关系确定权重的常用方法（Aoki et al.,2013）。首先按照图1评估模型的结构，结合Satty等人提出的1-9标度法设计权重判定表。然后从上述22 名专家中随机邀请12 名，请其使用含有权重判定表的问卷对各级指标的相对重要性进行评判（Murry & Hammons, 1995）。回收得到11 份有效问卷，有效率为91.67%。

随机一致性比率CR 是检验专家评判结果内部一致性的指标，当CR 值小于0.1 时，说明专家评判的一致性良好（张晓梅等,2018）。各专家对三个评估范畴权重的评判结果和对应的CR值如表2所示，剔除CR值大于0.1的数据（专家1和专家4），对剩余9名专家的权重数据进行均值计算（王怡,2022），得到条件保障、资源支持、教学服务三大范畴的权重分别为0.425、0.316和0.259（见表3中范畴的权重一列）。

表2 各专家对评估范畴的评判结果和对应的随机一致性比率

表3 信息化促进基础教育公平发展的指标体系

以同样的方式计算二级评估维度和三级评估指标的权重值，结果如表3所示。

四、发展指数的数学模型

指标体系解决了从哪些角度收集数据以及这些数据的相对重要性等问题，要定量地衡量信息化促进基础教育公平的发展情况，还需进一步构建发展指数的数学模型，这涉及两个问题：第一，调查数据的标准化处理；第二，统计指标的确定与计算。

（一）调查数据的标准化

调查数据来源于根据指标体系设计而成的调查问卷，共涉及三种数据类型：0/1 型、占比型、离散的自然数集（来源于表示程度、频率等的题项以及反映种类数量的题项）。它们的值域不尽相同，需要通过数据标准化进行无量纲化处理，将调查数据转换到同一尺度上，以便能够直接加权运算（指标体系中没有逆指标，无须进行数据的同趋势化处理）。

0/1 型的值域已经在[0,1]尺度上，但其值非0 即1 且属于二元型标称数据，无法按照常规数值型数据进行四则运算，鉴于此，按照公式转换（刘思琪，2021），其中N为填写含此题之问卷的总人数，vijkl为第l位填写者对第i个范畴中第j个维度下的第k个指标（以下简称ijk 指标，其他类似表达亦如此）的反馈分值，vijk为转换后的分值。通过此方式，0/1型数据便可转换为介于0到1的数值型数据。占比型数据本身即是数值型数据且值域在[0, 1]上，无须进行标准化处理，当涉及多样本时，只需求得均值即可。离散的有限自然数集有两类，它们均属于序数型数据，只是值域不同，可以按照公式转换至[0, 1]尺度上，其中N、vijkl和vijk的含义均同0/1 型数据的转换公式，vmax和vmin分别为值域的最大值和最小值（高丙成，2018）。

（二）公平指数计算的数学模型

在教育公平发展进程中，无论学校、城乡还是区域，均容易在“优质”和“均衡”上顾此失彼，为避免此问题，本研究倡导使用三元组的形式表征信息化促进基础教育公平发展的指数，即（Q, IEI, IQEI）。其中，Q指数表征信息化促进基础教育的质量水平，体现公平“优质”方面的内涵；IEI 指数表征信息化促进基础教育的质量差异，体现公平“均衡”方面的内涵，这也是传统意义上的公平；IQEI 指数表征信息化促进基础教育的有质量的公平，体现“优质”与“均衡”并重的新时代公平内涵。这样的统计指数，对教育的质量水平和质量差异敏感，更有利于各地区、学校的教育公平的发展与推进，数学模型如下：

其中，I、Ji和Kij分别为指标体系的范畴数、第i 个范畴的评估维度数和第ij 个维度的指标数，Wi、Wij和Wijk分别为第i 个范畴、第ij 个评估维度和第ijk 个指标的权重，T 为参与调研的群体数，vijkt为第t 个群体在ijk 指标上的分值（标准化后）、为T个群体在ijk指标上的均值。

对于这一数学模型，Q 指数部分参考了UNSECO 采用的线性加权指数计算方案（UNESCO,2019），IEI 指数部分以差异系数的数理思想为根基（李葆萍等, 2012；教育部,2017;车富川&祁峰,2020），IQEI指数部分以数学因式理论为基础。

五、发展指数的应用实例

应用上述的指数评估方案，本研究调查了我国东部、中部、西部的中小学，对信息化促进它们的教育公平发展指数进行了全面分析。

（一）数据收集

根据表3呈现的指标体系及其对应的核心观测点，按照易获取、易操作、易观察、求真求实的原则（廖宏建&张倩苇,2019），本研究设计了“信息化促进基础教育公平发展指数”问卷，问卷共有四个分卷，分别用于校管理者、教师、学生和家长。问卷通过了16 名专家对整体结构、题项表述等方面以及149位一线教师就表述是否清晰、是否存在歧义等方面的评估与审查。其中，专家人选的确定采用立意抽样（Purposive Sampling）从上述评估指标适切性的22 名专家中选取，以此确保他们对问卷结构具有良好的熟悉程度；一线教师涵盖中小学12 个学科，均是有10 年以上信息化教学经验且均得到过区级教学奖或称号的优秀教师，以此确保教师反馈意见的可信度。专家与教师的评审均经过多轮，直至没有人提出新的修改意见，以此保证问卷的信效度。

本研究采用分层抽样法调查了我国8个省47 个区县的126 所学校。在问卷发放过程中，为保证样本的代表性，每所学校均由1名熟知教育信息化的分管校长或教务管理领导填写校管理者分卷，每个年级随机选择3个班级的学生填写学生分卷（如果不足3个班，则全部填写），这些学生的家长填写家长分卷，学生所在班级的班主任填写教师分卷。问卷通过在线调查平台发放，回收后共得到15,349 份问卷，其中，东部地区占比26.1%、西部地区占比39.4%、中部地区占比34.5%，小学占比56.9%、初中占比34.3%、高中占比8.8%，普通学校占比99.4%、其他学校占比0.6%。

（二）数据分析

综合区县、学校名称、年级、班级等信息，将学生、教师、家长和校管理者反馈的数据进行关联，之后，对于东中西部每个地区，利用上述的标准化处理方案对每一题项的分值进行标准化，便得到能够直接用于统计分析的数据。对于这些数据，按照公式（1）统计计算后，可得到信息化促进东中西部地区间的教育公平发展指数（Q,IEI,IQEI）。

以IQEI 指数为横轴、其值0.6 处为左右分界线（此值为百分制标准的及格线），以指标权重为纵轴、其值0.5 处为上下分界线，得到四象限图，将表3 所示的一级范畴和二级维度的权重分别按照表达式和［目的是将均值与0.5对齐，其中，Ni为第i 个范畴的维度数，I、Wi、Wij均与公式（1）对应变量的含义相同］标准化后，根据各范畴和维度上的得分将其绘制在四象限图中，得到信息化促进不同地区教育公平的指数分布，以此分布分析提升信息化促进不同地区教育公平指数的策略。

（三）分析结果

数据分析结果如图2所示。信息化促进我国东中西部地区之间的基础教育公平总体指数为（0.69,0.94,0.65），即反映“优质”公平的Q 指数为0.69，反映“均衡”公平的IEI 指数为0.94，反映“有质量的公平”的IQEI 指数为0.65；具体在教育公平的三大范畴上，信息化促进基本条件保障的指数为（0.73, 0.96,0.70），促进优质资源支持的指数为（0.77,0.93, 0.72），促进个性教学服务的指数为（0.55,0.91,0.51）。

图2 信息化促进东中西部基础教育公平的发展指数

1.信息化在公平“均衡”方面表现优异

上述结果显示，无论是总体上还是在公平的三大范畴上，IEI 指数均大于0.90，达到了非常高的水平，这表明信息化促进东中西部地区的教育公平在“均衡”方面表现优异，不同地区间的信息化教育质量差异比较小。从各项具体指标来看，差异最小的是信息化支持的数字教育保障，其差异只有0.02 个指数量（由1-IEI 计算得来）；差异最大的是家社支持均衡性，其IEI 指数达到了0.87，接近非常高的水平。自1999 年以来，我国的信息化建设先后经历了“校校通”“农远工程”“三通两平台”等工程，这一调查结果表明，这些信息化工程切实为教育的均衡公平做出了突出贡献，特别是让教育资源与数据的可达性达到了前所未有的水平（闫寒冰,2019）。另外，这一调查结果与我国东中西部地区近3,000 个县实现了县域义务教育基本均衡发展的结论相吻合（教育部,2022a），也进一步印证了这类教育公平目标已实现的事实。

2.信息化在“有质量的公平”上表现得不尽如人意

上述结果与图2显示，总体以及“基本条件保障”“优质资源支持”两个范畴上的IQEI指数达到了一般水平，而“个性教学服务”范畴上的IQEI 指数却非常低，在及格线以下，并且因东中西部之间的信息化教育质量差异较小，IQEI指数与Q指数的形状近似相同且水平近乎重合，呈现出“同频共振”现象。

这种“同频共振”现象说明质量是信息化促进不同地区教育公平最主要的因素，可以通过Q指数探究其“有质量的公平”发展参差不齐的原因。调查发现，“基本条件保障”之所以达到了一般水平，是因为它的指标只有数字访问均衡性的Q 指数不及格（值为0.56），其他指标均达到了一般水平，特别是数字教育保障的Q指数达到了0.91，这说明历经新冠疫情一役，不同地区都已能够很好地提供多通道应急学习保障，且事后与校内课堂教学无缝连接，而数字访问均衡性不及格的主要原因是学生可用来上网学习的数字设备太过单一（Q=0.06），这说明尽管不同地区学生的数字访问差异已经很小，但数字访问鸿沟并没有真正弥合。

“优质资源支持”之所以达到一般水平，是因为它的所有指标的Q 指数均在及格线以上，并且不同地区间的数字资源均衡性Q指数达到了0.89，当然，不同地区师资供需平衡性的Q 指数还只是刚达到及格水平（值为0.06），因为优秀教师线上流转服务（含在线支教）还不足以弥补师资的短缺（Q=0.49）。

“个性教学服务”之所以表现不佳，是因为三个“重灾区”：学习服务个性化（Q=0.59）、家社支持均衡性（Q=0.36）和特殊学生保障（Q=0.56）。进一步探究发现，学习服务个性化得分低主要是由于课堂教学过程中，信息技术无法很好地满足学生参与活动的意愿（Q=0.59），也无法很好地助力学生及时解决个性化问题（Q=0.58）；家社支持均衡性得分低主要是由于学生可获得的社会支持途径少（Q=0.01）；而特殊学生服务保障得分低是因为教学中使用的数字设备、软件或平台还不能让教师持续性地了解随班就读的特殊学生的负面学习情绪（Q=0.27）。

我国于2019年正式启动《县域义务教育优质均衡发展督导评估办法》，2022年将义务教育工作重心由基本均衡转向优质均衡（教育部，2022b）。上述发现印证了我国追求优质与均衡并重以及因材施教与有教无类齐肩的必要性。

3.重点维持条件保障、酌情发展个性服务、定期监测资源公平，三管齐下提升公平指数

信息化促进不同地区教育公平发展指数的四象限分布如图3所示，四象限图形成了四个提升指数策略的区域，分别是重点维持区（象限一）、优先提升区（象限二）、酌情发展区（象限三）和定期监测区（象限四）。

图3 信息化促进东中西部地区有质量之公平的指数分布图

第一，重点维持信息化促进基本条件保障上的成就，特别是在基础设施均衡性、数字设备运维服务保障和数字教育保障三个方面。其中，数字教育保障是信息化促进不同地区教育公平最有成效的方面，这是新冠疫情防疫战的战果，更应重视，以确保教育系统能够应对类似疫情这样的极端情况。维持当前成就应瞻前顾后，即既要扩大原有技术在学校中的应用创新，也要积极做好人工智能、大数据等先进技术支持的新型基础设施建设。

第二，酌情发展信息化促进个性教学服务的公平，特别是在学习服务个性化、家社支持均衡性和特殊学生服务保障三个方面。对于第二个方面，各地区可制定政策鼓励、引导学校连同高校与当地社区合作开展公益类家庭教育培训。对于其他两方面，可由各地区省级教育部门牵头，组织省市内卓越型以及专家型教师，共建沉浸式、富感知、活动多样的“头部教学资源”，让每位学生均能调动合适的感官通道、利用自己的身心优势参与学习。同时，在产学研项目中开设双师智能教学改革专题，支持各地区的高校、中小学、企业一同探索人机协同的个性化教学变革（彭红超&祝智庭,2018）。

第三，定期监测信息化在促进优质资源支持上取得的成果，特别是在师资供需平衡性和数字资源均衡性方面。对此，以下策略不失为明智之举：依托省级教育部门的支持，薄弱学校与优质学校建立教师智力资源的线上流转、轮岗与支教机制，同时，充分利用国家中小学智慧教育平台上的优质资源重塑线上教学流程、丰富教学活动。

六、结语

信息化是促进基础教育公平的重要手段，并被寄予厚望，但因评估方案的缺失，无法得知其成效。对此，本研究研制了信息化促进基础教育公平发展的评估模型，包括3个体现公平需求的一级范畴、13 个技术可有所作为的二级维度和28 个体现有质量之公平理念的三级指标，并通过实证研究完成了模型中各指标适切性的验证和权重的确定，形成了具有可操作性的评估指标体系。最后，本研究构建了能够体现新时代教育公平优质和均衡两方面及其综合情况之发展的指数数学模型［即（Q,IEI,IQEI）］，并通过调查信息化促进我国东中西部地区间的教育公平情况进行了示范性应用。

新时代的基础教育公平追求教育标准化和个性化的协同共生，追求人人有学上和人人上好学的协调共生。因此，本研究研制的信息化促进基础教育公平发展指数的评估方案，其评估模型中特意将面向个性化的教学服务作为三大教育公平范畴之一进行监测，在指数数学模型中，特地采用三元组（Q,IEI,IQEI）的形式作为发展指数的统计指标，这种优质与均衡并重的统计指标有助于引导信息化产生促进教育公平的持久性成效。

教育公平是世界难题，但相比高等教育及之后的终身教育，推进基础教育公平的投资收益率最大，因为基础教育中的弱势群体能够从中获得更多的好处（OECD, 2012, pp.29-31），他们和优势群体的差距更容易缩小。世界各国出台的各项促进教育公平的政策（如教育资金向薄弱地区倾斜等）均是让弱势群体获得更多好处，这是一种正义的行为，但绝不是公平的内涵（政策带来的结果才体现公平的内涵），不应成为信息化促进教育公平发展指数的评估指标。另外，让弱势群体获得更多的好处，也不是一种特殊照顾，而是一种补偿，因为他们在国民经济建设的其他方面有更多的付出。本研究在研制发展指数的指标时遵循“仅关注公平本身的问题”准则即是出于此认识。

本团队研制的信息化促进基础教育公平发展指数，能够为系统地评估信息化促进区域、城乡、校际、学生等层面的教育公平发展现状提供方法支持，但在示范应用过程中也发现，评估问卷对于存在智力、听力、视力等障碍的特殊学生不是很友好，后续，本团队将研发支持这些学生无障碍填表的智能工具，并利用其定期在全国范围内调研，制定利用信息技术进一步提升教育公平的专业建议。

致谢：

特别感谢四川省成都市教育科学研究院罗清红院长、卿子俊副院长，河南省鹤壁市教育资源保障中心王志伟主任，江西省南昌市教育局黄琰局长，湖南省长沙市教育局聂庭芳副局长、周小青处长，上海市宝山区教育局王天蓉老师对本研究工作做出的贡献。