4数字化转型赋能高等教育高质量发展

张敏 姜强 赵蔚

[摘   要] 教育数字化是开辟教育高质量发展新赛道的重要突破口，如何驱动数字化转型赋能教育高质量发展成为当前亟待解决的重要问题。文章以18所高校作为案例样本，基于TOE框架，从组态视角分析了数字化转型驱动因素与高等教育高质量发展的关系。研究发现：（1）推进高等教育高质量发展有五条数字化转型路径，路径中均出现数字化网络建设、数字化教育资源、数字化战略目标与规划、人员数字化能力、数字化平台与工具等要素，对驱动数字化转型赋能高等教育高质量发展具有重要作用；（2）将五条转型路径中核心要素相同的路径合并归纳后，得到技术导向驱动型、政策导向驱动型和人本导向驱动型三类路径，可分别通过强化技术支撑、夯实数字规划、创新教学生态等方面驱动数字化转型赋能高等教育高质量发展。研究有助于深化对我国高等教育高质量发展背后多重因素间复杂动态本质的理性认识，并为驱动数字化转型赋能高等教育高质量发展提供有益的实践启示。

[关键词] 数字化转型； 高等教育； 高质量发展； TOE框架； 组态路径

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 张敏（1994—），女，山西朔州人。博士研究生，主要从事大数据学习分析、数字化学习研究。E-mail：zhangm122@nenu.edu.cn。姜强为通讯作者，E-mail：jiangqiang@nenu.edu.cn。

一、引   言

党的二十大报告提出，加快构建教育高质量发展体系，全面推动高等教育高质量发展，是实现教育现代化的题中之义和必然要求[1]。习近平总书记在中共中央政治局第五次集体学习时强调，“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口”[2]。当前，我国教育数字化实现了跨越式发展，如何驱动数字化转型赋能高等教育高质量发展，是当前高等教育领域亟待解决的科学问题。已有研究为考察每一种促进高等教育高质量发展的数字化转型驱动因素提供了依据[3-5]，但相关理论化的方法无法处理数字化转型多因素相互依赖的耦合效应对高等教育高质量发展的影响，整体论下的组态分析更适合复杂多重并发因果关系的研究[6]。鉴于此，本研究以东、中、西部地区18所高校作为案例样本，采用模糊集定性比较分析方法（fuzzy set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA），基于TOE框架，探究数字化转型驱动因素对高等教育高质量发展的组态关系，明晰数字化转型驱动因素赋能高等教育高质量发展的内在复杂机制，进而提出赋能高等教育高质量发展的数字化转型多组态路径，以期为教育生态的系统性变革与创新提供新的突破口。

二、理论背景与研究框架

要实现高等教育从学习革命到质量革命再到高质量发展，数字化转型不仅是一个突破口，更是一条创新路径。2022年以来，国务院、教育部实施了“国家教育数字化战略行动”，明确“强化需求牵引，深化融合、应用驱动、创新赋能，积极发展‘互联网+教育，加快推进教育数字转型和智能升级，促进教育高质量发展”。高等教育数字化转型过程受多种因素影响，各因素间相互支撑、相互协调、相互关联，使得数字化转型不仅仅是教育流程、组织机构或技术手段的局部变化，更是教育领域系统性、整体性的转型。

（一）基于TOE框架的高等教育数字化转型内在逻辑

TOE框架于1990年由学者Tornatzky和Fleischer提出，主要用以综合描述新兴技术如何被采纳和应用的问题[7]。该框架的提出最早源自企业技术创新，目前已广泛应用于教育、政府数据开放共享、企业数字化转型等多领域。高等教育数字化转型因其动态变化过程中的结构不清、复杂等特征使其发展路径被制约。TOE框架作为基于新兴技术应用情境的一种理论模型，具有较强的系统性、适用性和灵活性，可将高等教育数字化转型的动因划分为数字技术驱动、学校组织引导和教学环境支持三类。

在数字技术驱动方面，随着数字化网络建设和新兴智能技术的逐渐成熟，数据要素有机融入教育系统结构，对教育生态中平台、资源等方面的重组与再造将推动数字化转型升级和教育创新发展。在学校组织引导方面，《教育部2022年工作要点》《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》等文件的出台，为高等教育数字化转型提供了新的机遇和重要的战略支撑。高等教育可制定符合自身发展需求的数字化转型发展目标和规划，鼓励协同创新和多元投入，为支撑基础设施、数据治理、数字化人才培养的总体布局积极提供经费、政策等方面的保障[8]。在教学环境支持方面，新一代数字技术支持下的教学环境是提供学生真实学习情境、任务和活动以及良好学习体验的教学空间，强调对物理课堂技术功能的改造以及多模态、全场景、立体式感知外部环境的构建，为创设沉浸式学习环境并开展线下线上融合教学，有效驱动高等教育数字化转型提供重要助力[9]。

此外，教育数字化转型被认为是技术、组织和环境生态系统相互耦合的过程，三者相互依赖、共生共存。数字技术赋能教育发展，得益于各阶段国家政策文件的科学引导以及组织自身发展规划的合理制定；数字技术通过产品、服务等形式作用于教育系统，以此促使各领域包括教育政策、模式、环境、组织和流程等的变化；同时，要使学校组织和数字技术能够发展，对教学生态环境也将提出新要求，在具体实施过程中对机构设置、发展规划和技术改良路线及时反馈，从而使数字技术、学校组织和教学环境三者的数据和信息能够循环流动，以保障其发展过程中的可持续性与协调性。

（二）基于TOE框架的数字化转型因素及其耦合与高等教育高质量发展关系：理论模型

教育數字化转型不是一道选择题，而是实现教育高质量发展的必经之路。本研究基于TOE框架，从组态视角分析数字技术、学校组织和教学环境三个层面的数字化转型驱动因素，有助于细致地探究怎样的数字化转型能够为高等教育高质量发展赋能。

1. 基于TOE框架的数字化转型驱动因素与高等教育高质量发展的关系

本研究首先基于TOE框架，从数字技术、学校组织、教学环境三个层面对国内外高等教育数字化转型的相关研究进行爬梳，并结合当前我国高等教育发展过程中存在的主要问题以及研究团队前期的实践调研成果，初步设计了高等教育数字化转型指标体系；其次，采用德尔菲专家咨询法，邀请了数字化学习领域的12名专家（教授6人，副教授4人，讲师2人）填写问卷。根据专家填写的问卷，计算出专家的熟悉程度值为0.87，判断依据值为0.75，两者均值为0.81＞0.70，由此表明，此次专家咨询团队的权威程度较高，获得结果的可靠性较强；之后进行了两轮专家意见征询，并根据专家意见对指标内容进行了修改，3个一级指标、12个二级指标和具体观测项的重要性均值均大于4.00，标准差均小于1.00，变异系数均在0.05～0.20之间（小于0.25），第二轮专家的Kendall协调系数W为0.253（p=0.00<0.01），相较于第一轮（W=0.216）有明显提升，表明专家协调程度较高，意见趋于一致且对各指标项持肯定态度，最终得到高等教育数字化转型指标体系见表1，明确了高等教育数字化转型的关键驱动因素，为探究赋能高等教育高质量发展的数字化转型多组态路径提供支持。

（1）数字技术（T）层面与高等教育高质量发展。数字技术层面是指集群数字技术本身的特点及其与组织的关系，它聚焦于数字技术可否与组织架构相匹配、是否与组织的应用能力相协调等方面。大数据、人工智能、云计算等数字技术直接影响着数据采集效果及效率，是促进高等教育集群内部网络协同高效发展、驱动数字化转型以实现高等教育高质量发展的重要基础和动力引擎[10]。

（2）学校组织（O）层面与高等教育高质量发展。学校组织层面是指與技术相匹配的组织结构特征，主要关注数字化战略目标与规划、组织机构、人员数字化能力以及数字化保障等方面。组织层面因素在教育数字化转型中发挥着不可忽视的作用，影响着教育数字化转型的速度和方向。研究发现，教育组织的数字化战略目标与规划、机构设置、师生数字素养以及数字化保障等因素，直接决定了教育数字化转型的实践可行性与深度，对于推进高等教育高质量发展具有重要意义[11]。

（3）教学环境（E）层面与高等教育高质量发展。教学环境层面是指集群内部的教学环境，包括师生使用的数字化平台与工具、教学模式、教学评价以及教学文化氛围等。有研究指出，数字技术带来的数字价值是实现高等教育高质量发展的关键，其内核为改造和重组教育生态环境，表现为推动教育模式、教育流程、教育服务、教学评价等的创变，以真正实现“以学习者为中心”[12]，进而加快教育数字化转型，推进教育高质量发展。

2.组态视角下数字化转型驱动因素与高等教育高质量发展关系的分析模型

组态视角下的教育数字化转型驱动因素是指通过复杂的内在作用机制，共同促进教育整体性创新与变革的内外部有利条件，是影响教育生态系统性演变效果的动力因素[13]。本研究根据上文构建的高等教育数字化转型指标体系，通过数字技术、学校组织和教学环境三个层面12个数字化转型驱动因素的耦合，探究推进高等教育高质量发展的多重并发因素及其复杂因果关系，提出了如图1所示理论模型。

三、研究设计

（一）研究方法

本研究采用问卷调查、层次分析和fsQCA三种方法。问卷调查法主要用于收集前因变量数据并了解高校教育数字化转型状况；层次分析法主要用于确定高等教育数字化转型指标体系的权重，以计算高等教育质量发展情况（结果变量）的数据；fsQCA方法主要用于对收集的数据进行组态分析。fsQCA方法是一种以案例为导向、以集合思想和布尔逻辑运算为基础、以理论和经验知识为支撑的定性与定量相结合的方法，主要采用0至1之间任意得分的数值来表示前因变量和结果变量之间发生的逻辑关系程度，能够有效避免信息转换过程中的损耗，更加精准地呈现个案实际情况[14]。本研究采用fsQCA方法，以模糊集合代替对变量的精确性测量，使研究结论更加符合我国高等教育数字化转型发展的客观规律。

（二）样本的选择和数据来源

本研究选取我国东、中、西部地区共18所同意参与教育质量发展调研的高校作为案例样本，其中，北京市2所、吉林省6所、辽宁省3所、湖北省2所、山西省2所、陕西省3所；重点本科院校12所，普通本科院校6所。通过网络调查平台向每所学校领导者、管理人员、教师和学生发放问卷60份左右，问卷的填写采用匿名方式，18所学校共发放问卷1086份，剔除无效问卷后回收有效问卷998份，有效回收率为91.89%。

（三）前因变量的测量

本研究依据高等教育数字化转型指标体系，从数字技术、学校组织和教学环境三个层面出发，选取12个数字化转型驱动因素为前因变量，采用李克特5点量表，将指标体系中的38个具体观察项作为题项设计了调查问卷，以进行测量。

1. 信效度分析

本研究运用SPSS23.0和AMOS25.0对问卷进行信效度检验，结果显示，各前因变量的Cronbach's α系数值范围在0.903～0.955之间（均大于0.7），组合信度（Composite Reliability，CR）值范围在0.903～0.955之间（均大于0.7）。此外，变量的KMO值为0.975（大于0.7），各题项因子载荷均在0.80以上，累计方差贡献率值为89.26%，平均提取方差值（Average Variance Extracted，AVE）均在0.5以上，且运用AMOS25.0进行验证性因子分析，卡方与自由度之比（CMIN/DF）的值为2.97（小于3），CFI的值为0.937（大于0.9），RMSEA的值为0.077（小于0.8），模型的拟合优度良好，由此表明问卷具有良好的信效度。

2. 数据的聚合

本研究对高等院校在数字技术、学校组织和教学环境层面的测量是由个体层面数据聚合上升到组织层面的，因此，需要采用组内调查者信度Rwg、组内相关系数ICC（1）和ICC（2）三个统计指标来检验高等院校个体回答对各变量的组内一致性[13]。检验结果显示，Rwg范围在0.907～0.957，均大于0.7，ICC（1）的范围在0.450～0.838，ICC（2）的范围在0.710～0.950，分别大于0.12和0.60，表明各变量数据均达到聚合要求。

（四）结果变量的测量

本研究运用层次分析法（AHP）计算高等教育数字化转型指标体系中各指标项的权重，之后将各高校收集的每一指标项数据加总后平均，并与具体观测项对应的权重相乘，即可计算出18所高校教育质量发展数据（即结果变量的值）。计算公式为a1x1+a2x2+ …+anxn，其中a1，a2…an为n个题项指标中对应的权重值（0

（五）变量的校准

问卷量表的校准通常采用直接校准法，参考Fiss对李克特5点量表的校准方法[15]，将“1”编码为完全不隶属，“3”编码为交叉点，“5”编码为完全隶属。然而，由于本研究的问卷数据呈偏态分布，变量各题项加和取平均后的部分数据为“3”，如果将“3”编码为交叉点，则会导致由于0.5的赋值而造成案例损失，因此，本研究参考王雪等的校准方法[16]，将各变量的均值编码为交叉点。之后通过fsQCA3.0软件中的Calibrate函数将各变量值转化为0～1的模糊得分。

四、分析结果

（一）必要条件分析

在必要条件分析中，通常认定前因变量的一致率和覆蓋率大于0.9时，则表明前因变量为结果变量的必要条件，且前因变量对结果变量具有较强的解释力（即促进作用）。本研究中10个前因变量的一致率和覆盖率超过了阈值（见表2），表明构成高等教育高质量发展受多种单一数字化转型驱动因素的影响且83.33%的前因变量是其必要条件。然而，高等教育高质量发展是一个由多重数字化转型驱动因素组合影响的动态过程，在关注单一要素影响的同时，更应对推动教育高质量发展的各单一要素进行组合分析，进一步挖掘各前因变量之间的协同联动效应。

（二）赋能高等教育高质量发展的数字化转型组态分析

组态分析的目的是检验不同前因变量之间的组合能否解释结果变量，fsQCA组态分析的输出结果包括三类解：复杂解、中间解以及简约解，“解”中包含由大量案例支持的不同前因变量的组合。本研究采用fsQCA3.0对18所高校的数据进行分析，选择一致率大于0.8，频数阈值为1，计算得出5条高等教育高质量发展的组合路径（见表3）。5条组合路径的一致性指标分别为0.9840、0.8349、0.8143、0.9380和0.9987，一致性较高，表明5条组合路径是推动高等教育高质量发展的充分条件。总体解的覆盖度为0.8306，表明5条组合路径的解释力和解释范围较强。

从各组态本身来看，最优的组态路径为H1，原始覆盖率最高；最低的组态路径为H5，原始覆盖率最低。在推动高等教育高质量发展的5条组态路径（H1、H2、H3、H4、H5）中，数字化网络建设、数字化教育资源、数字化战略目标与规划、人员数字化能力、数字化平台与工具作为必要条件，出现在每种组态路径中。路径H1在推动高等教育高质量发展的过程中，技术条件处于相对高的优势；路径H2和H3在推动高等教育高质量发展的过程中以战略规划或组织政策等发挥为主；路径H4和H5在推动高等教育高质量发展的过程中以人员数字化能力、教学模式、教学评价和教学文化氛围等作用发挥最为显著。在数字技术、学校组织与教学环境层面多种因素的协同影响下，本研究将推进高等教育高质量发展的路径分为三类（如图2所示）：技术导向驱动型、政策导向驱动型和人本导向驱动型。

图2   赋能高等教育高质量发展的数字化转型组态路径

（三）稳健性分析

在fsQCA分析中，阈值设定具有一定灵活性，研究结果可能会根据阈值设定的不同而发生变化，因此，有必要对研究结果的稳健性进行检验。本研究首先将一致性阈值由0.80提升至0.85，计算得到的组态与此前结果基本一致；其次，将案例频率阈值设定由1调整为2，计算得到的组态与此前结果保持不变。因此，本研究的组态对结果影响是稳定的。

五、研究启示

高等教育数字化转型是受多重驱动因素组合影响和作用的复杂动态过程，多重因素组合效应决定着数字化转型的程度，进而影响着高等教育的发展。本研究从整体论的组态视角出发，分析数字化转型驱动因素间的耦合效应对高等教育高质量发展的影响，发现数字技术、学校组织和教学环境等方面的共生和主导关系，以及技术导向驱动型、政策导向驱动型或人本导向驱动型三类数字化转型路径如何组合有助于推动高等教育高质量发展，进而揭示高等教育高质量发展的因果复杂性，为高等院校探索教育高质量发展的数字化转型多元路径提供更细粒度指导。

（一）注重人—机—物多元协同，驱动教育全要素数字化转型

五种组态路径中均出现数字化网络建设、数字化教育资源、数字化战略目标与规划、人员数字化能力、数字化平台与工具，表明这些要素是高等教育高质量发展进程中最重要的因素。首先，建设高速、稳定、绿色、安全的教育专网是实现高等教育高质量发展的前提。高等院校可通过部署和应用新一代网络技术，解决容量小、数据速率低、信号延迟等问题，进而有效实现“人—机—物”间的全链条泛在互联。其次，数字化教育资源是推进高等教育高质量发展的核心和重点[4]。高等院校应以“需求牵引、应用导向”为原则，探索数字教育资源供给模式，通过汇聚优质数字教育资源促进其共建共享。再次，要想实现高等教育高质量发展，制定清晰科学的数字化战略目标与规划至关重要。各高等院校应立足于清晰的现实愿景和战略目标，做好技术趋势评估并及时进行动态调整，确保足够的资源支持转型，并能适应不断变化的环境。最后，人是组织运行的基础要素和组织文化的核心，决定了高等教育高质量发展的可实现性。因此，培养和提升领导者的数字化领导力、技术人员的数字化能力以及师生的数字素养是高等院校下一步的重要方向。此外，借助于各类教育数字化平台与工具支撑的教育数字化转型，必然会带来教与学在形态、模式、方法等方面的变革。高等院校应将助力国家数字化平台与工具建设、优化升级和应用推广作为牵引，不断拓宽数字化应用渠道，保障高校师生数字化教学需求。

（二）强化技术支撑，打造虚实共生、协同共建的教育空间

对于技术导向驱动型路径（H1），通过5种组态间的分析，发现该路径的原始覆盖率、唯一覆盖率最高，且数字技术层面的变量在组态分析中具有较高解释力，说明良好的技术支持对于推动高等教育高质量发展具有极大优势。作为数字化转型的核心驱动力，技术在教育系统中多以产品和服务等方式呈现，助推教育政策、环境、组织、流程和模式等的创新。在数字化学习空间建设方面，可以对所有学习环境、技术、设备、设施等要素进行整合，实现对数字化空间建设的全面物理支持[10]。例如，华中师范大学部署“智慧教室—一体化智能教学平台”的全场景、立体式教学场，构建“资源—数据—服务”无缝衔接的开放互联数字化学习空间，帮助学生开展自主学习、协作学习，并在学习过程中对学生学习进度、综合成长进行有效且直观的管理，实現物理与虚拟空间的功能互补[17]。然而，在数字化时代，所有信息的时效性都十分明显，数字化学习空间同样不例外，需要根据技术发展和大环境变化而随时作出更新和调整，这一点与传统学习空间有很大区别。在教育数据治理方面，通过调研发现目前大部分高等院校缺乏数据共建共享的有效管理机制，因此，高等院校在教育数字化转型的过程中，可以建立高效的数据交换通道，通过教育数据跨平台有序流动，提升教育数据采集、清洗、分析、挖掘等处理能力[12]。

（三）夯实数字规划，落实高素质、科创型人才的培养目标

对于政策导向驱动型路径（H2、H3），通过对比组态路径2和组态路径3可以发现，两条组态路径的原始覆盖率、唯一覆盖率和一致性均较为接近。除5种路径组态中均出现的数字化战略目标与规划要素，该类路径中的数字化保障和组织机构设置在推进高等教育高质量发展过程中发挥了关键作用。其中，数字化保障包括政策保障、财力保障和人力保障[18]，其被认为是高等教育高质量发展的基础，有助于为高素质教师队伍、高端科创型人才的培养提供有力支撑。在政策保障方面，传统教育信息化更“重建设”，而教育数字化转型要跳出固有思路，立足于立德树人和育人本质，着眼于宏观的战略层面，明确教育改革的转型目标和任务；在财力保障方面，政府应为数字化校园的建设加大资金投入，对各高等院校的教学、科研、管理、服务等设施进行数字化和智能化升级；在人力保障方面，各高等院校应根据学校的发展情况，进行合理的数字化专门机构人员（包括数字技术教学支持人员、数字技术辅助教学人员）配置，从而保障师生数字化教与学的顺利进行。在组织机构设置方面，各高等教育院校应根据自身实际发展状况，建立层级合理、职责清晰、人员适当、分工协作的教学数字化转型机构，例如，北京工商大学成立了“数字未来中心”，作为统筹推进教育数字化转型各项工作的专门机构，加快促进数字技术与人才培养各环节深度融合[19]。

（四）创新教学生态，深化数智融合、个性化学习的制度体制

对于人本导向驱动型路径（H4、H5），通过对比组态4和组态5可以发现，两种组态路径的原始覆盖率、唯一覆盖率和一致性均较为接近。除5种路径组态中均出现的人员数字化能力要素，新型教学模式、数字化教学评价和数字化教学文化氛围对于推动高等教育高质量发展也十分重要。数字化时代的教学，不再是将多种技术手段与教学方法简单地叠加，而是要紧扣建设教育强国目标，面向更为复杂学习环境的技术与教学的创新融合。一方面，元宇宙、人工智能等被广泛应用于教学系统，例如，全国教育数字化现场推进会上推出主题为“人与自然是生命共同体”的元宇宙示范课，通过虚拟场景的构建，让学生沉浸于教学过程并获得直观、立体式的学习体验，有助于加深学生对学科知识的理解和认识，进而提升课堂教学效率和效果[18]。另一方面，可以尝试利用ChatGPT等人工智能开展人机协同教学，针对学生的个性差异定制问题解决方案，实现更精准的教学。在教学评价方面，要构建多元主体参与、符合我国实际的教育评价体系。数据是教学评价实践中最重要的“资源”，教师要以个性化、差异化教学为导向，利用多模态学习分析技术对学习者的学习过程数据进行深度挖掘，及时诊断学生的学习情况，为学生提供多元化、智能化的学习评价方式，促进学生个性发展[20]。在教学文化氛围方面，需要不断深化教育数字化转型的文化理念，推进勇于探索、开放合作、崇尚创新的健康数字文化，形成数字化转型的源动力[8]。

六、结   语

数字化转型如何赋能高等教育高质量发展是教育领域关注的焦点。本研究基于TOE框架，在数字技术、学校组织和教学环境三个层面上，探讨了高等教育数字化转型的驱动因素，构建了高等教育数字化转型指标体系及组态分析模型，并运用fsQCA方法，从组态视角分析了数字化转型驱动因素组合之间的“联合效应”，挖掘出高等教育高质量发展的数字化转型路径，揭示了高等教育高质量发展过程的作用机理，为高等教育聚焦于技术、政策以及人本导向等方向制定自身的数字化转型计划和战略提供了参考。然而，本研究未能很好地体现高等教育高质量发展的动态演化过程，未来将考虑对案例学校进行持续的数据跟踪和调研，把时间作为一个重要的维度纳入分析框架中，研究驱动数字化转型的“轨迹”如何影响高等教育高质量发展的“轨迹”，以期为推进高等教育高质量发展提供更多助力。

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Digital Transformation Enabling High-quality Development in Higher Education

—An Analysis of Configuration Path Based on TOE Framework

ZHANG Min，  JIANG Qiang，  ZHAO Wei

（School of Information Science and Technology， Northeast Normal University， Changchun Jilin 130117）

[Abstract] Educational digitalization is an important breakthrough to open up a new track for high-quality development of education. And how to drive the digital transformation to enable the high-quality development of education has become an important issue to be solved urgently. This study takes 18 universities as case samples and analyzes the relationship between the driving factors of digital transformation and the high-quality development of higher education from a configuration perspective based on the TOE framework. The study finds that： （1） there are five paths of digital transformation to promote the high-quality development of higher education， and digital network construction， digital education resources， digital strategic goals and planning， digital competence of personnel， and digital platforms and tools all appear in the paths， which play an important role in driving digital transformation to enable the high-quality development of higher education; （2） after five transformation paths with the same core elements are combed and summarized， three types of paths are obtained， namely， technology-oriented driven path， policy-oriented driven path and human-oriented driven path. These paths can respectively drive digital transformation to enable high-quality development of higher education by strengthening technological support， consolidating digital planning， and innovating teaching ecology. The study helps to deepen the rational understanding of the complex dynamic nature of multiple factors behind the high-quality development of higher education in China， and provides useful practical insights for driving digital transformation to enable the high-quality development of higher education.

[Keywords] Digital Transformation; Higher Education; High-quality Development; TOE Framework; Configuration Path