人工智能教育實(shí)踐的上海樣本⑦ | 基于“技術(shù)一組織一環(huán)境”(TOE)框架的43所數(shù)字化學(xué)校案例研究

“區(qū)域及學(xué)校教育數(shù)字化發(fā)展 ”

是《中國(guó)信息技術(shù)教育》雜志

2026年關(guān)注重點(diǎn)之一

我們將以專業(yè)的視角

展示數(shù)字化賦能區(qū)域教育優(yōu)質(zhì)均衡發(fā)展

呈現(xiàn)數(shù)字化賦能學(xué)校教育教學(xué)創(chuàng)新變革

2026開年，我們聚焦

“人工智能助力基礎(chǔ)教育變革的上海樣本”

2026年 第05期

如何推動(dòng)人工智能教育高質(zhì)量發(fā)展？

作為全國(guó)首個(gè)“教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點(diǎn)區(qū)”，上海在這一領(lǐng)域走在全國(guó)前列。 “人工智能助力基礎(chǔ)教育變革的上海樣本”專題，將從頂層設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)區(qū)探索、學(xué)校形態(tài)等視角，系統(tǒng)呈現(xiàn)上海人工智能教育實(shí)踐，以期為全國(guó)人工智能教育的發(fā)展提供有益經(jīng)驗(yàn)與啟示。

動(dòng)因與適配：中小學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)機(jī)制與路徑選擇

——基于TOE框架的43所數(shù)字化學(xué)校案例研究

付冠峰 鄒佳晨

華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系

隨著教育數(shù)字化進(jìn)程的加速，中小學(xué)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為學(xué)校高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵路徑。本文基于“技術(shù)—組織—環(huán)境”（TOE）框架，選取東、中、西部地區(qū)43所中小學(xué)為研究樣本，采用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，系統(tǒng)分析影響學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型的多維條件組合及其差異化路徑。研究揭示了資源驅(qū)動(dòng)型、人文驅(qū)動(dòng)型、頂層統(tǒng)籌型和單點(diǎn)突破型四類典型轉(zhuǎn)型路徑，闡明不同條件下學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素及其效能表現(xiàn)。研究結(jié)果為不同類型學(xué)校制訂差異化轉(zhuǎn)型策略提供了理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)，促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的科學(xué)規(guī)劃與高效推進(jìn)。

引言

數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為推動(dòng)中小學(xué)教育現(xiàn)代化、提升教學(xué)質(zhì)量和管理效能的核心動(dòng)力。國(guó)家層面出臺(tái)一系列政策，如《教育強(qiáng)國(guó)建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》《中國(guó)教育現(xiàn)代化2035》，旨在推動(dòng)教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。然而，多數(shù)學(xué)校雖然明確了轉(zhuǎn)型目標(biāo)與方向，但在“如何轉(zhuǎn)”“怎么轉(zhuǎn)”等問題上缺乏系統(tǒng)可行的路徑指引。不同學(xué)校在技術(shù)基礎(chǔ)、組織管理能力及外部環(huán)境等方面差異顯著，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型路徑與成效呈現(xiàn)多樣性。本研究基于2025年度“推進(jìn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型：發(fā)現(xiàn)數(shù)字化好學(xué)校”案例征集活動(dòng)，以覆蓋東、中、西部地區(qū)的43所中小學(xué)代表案例為樣本，采用“技術(shù)—組織—環(huán)境”（TOE）框架和模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，探討影響學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型的多維條件組合及其差異化路徑，旨在揭示不同類型學(xué)校的轉(zhuǎn)型模式及其效能差異。

文獻(xiàn)綜述

影響教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素具有多維復(fù)雜性，不僅涵蓋技術(shù)的引入與應(yīng)用，還涉及技術(shù)整合、組織變革和流程再造等多個(gè)方面。學(xué)校在資源稟賦、師資能力、管理水平、文化傳統(tǒng)及外部環(huán)境等方面存在天然差異，這些初始條件的多樣性，造成了轉(zhuǎn)型路徑的差異化和個(gè)性化，單一視角難以全面揭示其內(nèi)在機(jī)理。由Tornatzky和Fleischer提出的TOE框架，強(qiáng)調(diào)技術(shù)、組織及環(huán)境三者的交互作用共同影響的過程。該框架具有高度的適配性和理論解釋力，能夠系統(tǒng)反映技術(shù)創(chuàng)新在復(fù)雜組織環(huán)境中的演進(jìn)，尤其適合分析學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一涉及技術(shù)、管理和環(huán)境多維互動(dòng)的復(fù)雜現(xiàn)象。已有研究發(fā)現(xiàn)，TOE框架在區(qū)域數(shù)字化發(fā)展效應(yīng)、數(shù)字體育建設(shè)路徑、職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型、高等教育高質(zhì)量發(fā)展和高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)路徑中，能夠有效解釋影響因素及其組合對(duì)轉(zhuǎn)型路徑和成效的作用機(jī)制。基于此，本研究以TOE框架為理論支撐，構(gòu)建了涵蓋數(shù)字技術(shù)能力、組織管理機(jī)制和數(shù)字應(yīng)用環(huán)境三個(gè)維度及其下屬六個(gè)子維度的學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響模型（如下圖），為后續(xù)基于多條件組合的定性比較分析提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

基于TOE理論的中小學(xué)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素模型

1.數(shù)字技術(shù)

數(shù)字技術(shù)強(qiáng)調(diào)先進(jìn)數(shù)字技術(shù)在教育轉(zhuǎn)型中的支撐作用，既包括技術(shù)的可用性與適配性，也涵蓋技術(shù)系統(tǒng)的整合與優(yōu)化能力。本研究中的數(shù)字技術(shù)具體體現(xiàn)為：一是數(shù)據(jù)治理與人工智能支撐能力，即學(xué)校在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析、共享及安全保障等方面的制度與技術(shù)水平，以及利用人工智能技術(shù)服務(wù)教學(xué)、管理與決策的能力；二是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與裝備，包括網(wǎng)絡(luò)帶寬與穩(wěn)定性、校園無線覆蓋、智慧教室、多媒體終端和智慧校園平臺(tái)等硬件與軟件條件，這些均構(gòu)成了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，其完善程度直接影響轉(zhuǎn)型的可行性與推進(jìn)速度。

2.學(xué)校組織

學(xué)校組織反映了教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)部制度環(huán)境與人力資源條件，決定了數(shù)字化戰(zhàn)略的規(guī)劃、執(zhí)行與持續(xù)優(yōu)化能力。本研究中的學(xué)校組織涵蓋三個(gè)方面：一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景與文化，即學(xué)校在辦學(xué)理念與發(fā)展戰(zhàn)略中對(duì)數(shù)字化的重視程度，以及是否形成鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新與開放協(xié)作的文化氛圍；二是政策制度與資源投入，指學(xué)校在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中建立的制度規(guī)范、管理流程，以及對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、軟件開發(fā)與師資培訓(xùn)等方面的資金與資源配置；三是人員數(shù)字素養(yǎng)，涵蓋教師、管理人員與學(xué)生在數(shù)字環(huán)境下的技術(shù)使用能力、數(shù)字化思維、數(shù)據(jù)素養(yǎng)及持續(xù)學(xué)習(xí)能力，是保障數(shù)字化應(yīng)用效果的重要條件。

3.數(shù)字環(huán)境

數(shù)字環(huán)境反映了學(xué)校所處的外部生態(tài)與數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的豐富程度，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度與廣度具有重要影響。本研究將其界定為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景的豐富度，即學(xué)校在教、學(xué)、管、評(píng)等教育全流程中數(shù)字化應(yīng)用的多樣性與覆蓋面。應(yīng)用場(chǎng)景越多元，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價(jià)值鏈越完整，也越容易形成可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力。

研究設(shè)計(jì)

1.研究方法和案例選取

學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非由單一因素決定，而是外部環(huán)境、內(nèi)部資源稟賦、發(fā)展階段及辦學(xué)理念等多維要素共同作用的結(jié)果，其背后的影響機(jī)制復(fù)雜，存在變量間的非線性關(guān)系與互補(bǔ)效應(yīng)。模糊集定性比較分析（fsQCA）能夠有效刻畫多種前因變量的交互作用及其協(xié)同效應(yīng)，為揭示不同要素組合下的轉(zhuǎn)型成效提供方法支持。因此，本研究采用fsQCA分析方法，并嚴(yán)格遵循其標(biāo)準(zhǔn)操作流程，包括設(shè)定條件變量與結(jié)果變量、完成變量校準(zhǔn)、開展必要性分析、實(shí)施組態(tài)分析以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

本研究的樣本來自2025年度“推進(jìn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型：發(fā)現(xiàn)數(shù)字化好學(xué)校”征集活動(dòng)中的43所學(xué)校案例，涵蓋小學(xué)、初中與高中三個(gè)學(xué)段，其中小學(xué)27所，初中6所，高中6所，一貫制學(xué)校4所。按照中國(guó)東、中、西部區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)，樣本學(xué)校在區(qū)域分布上呈現(xiàn)一定的平衡性，其中東部地區(qū)23所，中部地區(qū)19所，西部地區(qū)7所。該樣本規(guī)模符合fsQCA對(duì)中小樣本數(shù)量的要求，并能反映不同背景下學(xué)校在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的共性與差異。本研究數(shù)據(jù)來源包括案例學(xué)校的規(guī)劃制度文件、平臺(tái)與設(shè)備應(yīng)用材料、教學(xué)與管理案例、數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用說明和基礎(chǔ)設(shè)施配置材料等，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性較高，為研究結(jié)論的可靠性與可行性提供了堅(jiān)實(shí)保障。

2.變量測(cè)量與校準(zhǔn)

（1）結(jié)果變量測(cè)量

本研究以43所中小學(xué)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效作為結(jié)果變量，測(cè)量參考《中小學(xué)學(xué)校數(shù)字能力規(guī)范（草案）》，由9位教育信息化領(lǐng)域?qū)＜抑苯訉?duì)各細(xì)分維度進(jìn)行評(píng)分。評(píng)分依據(jù)學(xué)校提供的規(guī)劃與制度文件、數(shù)字化平臺(tái)與設(shè)備應(yīng)用情況、教學(xué)與管理案例、數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用材料及基礎(chǔ)設(shè)施配置說明等多元材料進(jìn)行判定。各細(xì)分維度的得分經(jīng)加權(quán)匯總，形成每所學(xué)校的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效總分，并以此作為結(jié)果變量的量化值。最終，研究依據(jù)直接賦值法對(duì)結(jié)果變量進(jìn)行校準(zhǔn)，為后續(xù)fsQCA分析提供數(shù)據(jù)支持。

（2）條件變量測(cè)量

為保證測(cè)量的可操作性與可比性，關(guān)于條件變量的測(cè)量，本研究結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域的研究成果，借鑒吳永和團(tuán)隊(duì)提出的中小學(xué)校教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度階段劃分的理論內(nèi)涵，將五級(jí)成熟度特征映射為三等級(jí)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。本研究具體的條件變量為：數(shù)據(jù)治理與人工智能支撐能力、學(xué)校數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與裝備、數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景與文化、政策制度與資源投入、人員數(shù)字素養(yǎng)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景豐富度。在編碼過程中，研究者依據(jù)學(xué)校的政策制度文本、平臺(tái)設(shè)備說明、教學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景和人員素養(yǎng)報(bào)告等證據(jù)，對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)逐項(xiàng)評(píng)分并記錄，采用兩名受訓(xùn)編碼員背靠背編碼評(píng)分，并通過復(fù)議的方式達(dá)成一致，最終以各條件變量下所有子指標(biāo)分值的求和作為該條件變量的測(cè)量得分并用于后續(xù)分析。通過觀測(cè)各個(gè)學(xué)校在6個(gè)條件變量上的滿足程度，根據(jù)賦值規(guī)則進(jìn)行直接賦值校準(zhǔn)。

（3）變量校準(zhǔn)

數(shù)據(jù)校準(zhǔn)是fsQCA分析中將原始變量值轉(zhuǎn)換為集合隸屬度的關(guān)鍵步驟。基于變量數(shù)據(jù)的類型與分布特征，本研究采用直接校準(zhǔn)法，將原始數(shù)據(jù)的95%分位數(shù)與5%分位數(shù)分別設(shè)定為“完全隸屬”和“完全不隸屬”錨點(diǎn)，并以50%分位數(shù)作為交叉點(diǎn)，對(duì)應(yīng)隸屬度值0.5 。利用fsQCA3.0軟件的Calibrate函數(shù)，將各變量值轉(zhuǎn)化為0~1區(qū)間的模糊集隸屬度得 分，以保證不同條件變量在同一量綱下進(jìn)行比較與組態(tài)分析。變量具體校準(zhǔn)規(guī)則如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)校準(zhǔn)錨點(diǎn)

fsQCA分析結(jié)果

1.必要條件分析

在開展條件組態(tài)分析前，需進(jìn)行單一條件變量必要性分析，以確定影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要因素。本研究檢測(cè)結(jié)果顯示，各條件變量的一致性均低于0.9，具體如表2所示。這表明沒有單一條件構(gòu)成促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效的必要條件，也說明中小學(xué)數(shù)字化轉(zhuǎn)型受多重因素的組合效應(yīng)驅(qū)動(dòng)。

表2 必要條件分析結(jié)果

2.條件組態(tài)分析

基于校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)，本研究在fsQCA 3.0軟件中設(shè)定一致性閾值為0.8，現(xiàn)有研究認(rèn)為PRI值不能低于0.5，結(jié)合已有研究及實(shí)際數(shù)據(jù)分析將PRI一致性閾值設(shè)置為0.6，案例頻數(shù)閾值為1，對(duì)樣本進(jìn)行組態(tài)分析。分析結(jié)果顯示，6個(gè)條件變量能夠較好地完成組態(tài)構(gòu)型，最終得出4種能夠產(chǎn)生高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效的條件組合路徑（如表3）。這些組態(tài)路徑的一致性均在0.90及以上，表明各路徑內(nèi)部的案例表現(xiàn)高度一致。總體解的一致性為0.89，覆蓋率為0.73，說明該4種路徑能夠解釋約73%的高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例，具有較強(qiáng)的解釋力。這一結(jié)果進(jìn)一步印證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非由單一因素驅(qū)動(dòng)，而是由多維要素在不同情境下形成的協(xié)同作用所致。

表3 條件組態(tài)分析結(jié)果

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證研究結(jié)論的可靠性，本研究參照既有的組態(tài)分析質(zhì)量評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前因組態(tài)進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過提高分析閾值來檢驗(yàn)結(jié)果的敏感性：將原始一致性閾值由0.80提升至0.85，同時(shí)將PRI一致性閾值由0.60提高至0.70，以增強(qiáng)條件篩選的嚴(yán)格性。調(diào)整后的分析結(jié)果顯示，核心條件的構(gòu)成、組態(tài)數(shù)量及其邏輯結(jié)構(gòu)均未發(fā)生變化，新生成的組態(tài)路徑與原有結(jié)果保持一致。這表明，本研究所識(shí)別的組態(tài)路徑對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效的解釋具有較高的穩(wěn)健性。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型差異性路徑類型

基于6大關(guān)鍵維度條件的多樣化組合及其內(nèi)在聯(lián)系，結(jié)合fsQCA的分析結(jié)果，本研究歸納總結(jié)出中小學(xué)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的4種典型組態(tài)類型，反映了不同路徑下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的多元實(shí)踐形態(tài)。

第一類路徑為資源驅(qū)動(dòng)型。該路徑強(qiáng)調(diào)技術(shù)與資源的雙輪驅(qū)動(dòng)作用，學(xué)校在政策支持、財(cái)政投入和硬件設(shè)施方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠有效構(gòu)建和運(yùn)營(yíng)多樣化的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用環(huán)境，提升教學(xué)管理和服務(wù)的智能化水平。同時(shí)，數(shù)據(jù)治理能力和人工智能應(yīng)用能力為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的信息化支撐，推動(dòng)學(xué)校實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策與創(chuàng)新實(shí)踐。此類學(xué)校在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中注重規(guī)劃與實(shí)施的同步推進(jìn)，秉持“邊轉(zhuǎn)邊做、邊做邊改”的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，依托持續(xù)且穩(wěn)定的資源供給，確保轉(zhuǎn)型過程的平穩(wěn)有序和持續(xù)深化。資源驅(qū)動(dòng)型路徑適用于有良好外部政策支持、資源條件充裕及技術(shù)基礎(chǔ)扎實(shí)的中小學(xué)，通過持續(xù)擴(kuò)大數(shù)字技術(shù)應(yīng)用深度與廣度，實(shí)現(xiàn)學(xué)校數(shù)字化的整體性躍升和高質(zhì)量發(fā)展。

第二類路徑為人文驅(qū)動(dòng)型。該路徑突出“以人為本”的作用，強(qiáng)調(diào)學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中“人”的核心地位，特別是通過營(yíng)造統(tǒng)一的文化共識(shí)，增強(qiáng)師生對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)同感和歸屬感，從而激發(fā)教師及相關(guān)人員的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力與參與積極性。雖然此路徑下的學(xué)校數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)有限，且數(shù)據(jù)治理與人工智能能力尚未充分發(fā)展，但依托教師隊(duì)伍扎實(shí)的數(shù)字素養(yǎng)、豐富的校園文化和較為健全的基礎(chǔ)設(shè)施，依然能夠推動(dòng)教學(xué)理念更新和教學(xué)模式創(chuàng)新，促進(jìn)教育質(zhì)量的提升。人文驅(qū)動(dòng)型路徑強(qiáng)調(diào)將文化與人才作為轉(zhuǎn)型的核心動(dòng)力，適用于理念先進(jìn)、教師積極性強(qiáng)、重視專業(yè)成長(zhǎng)和學(xué)習(xí)氛圍營(yíng)造的學(xué)校，尤其是在技術(shù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)管理能力尚處于起步階段的環(huán)境中，通過強(qiáng)化人文的因素，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)突破與深化。

第三類路徑為頂層統(tǒng)籌型。該路徑依托成熟的制度體系和系統(tǒng)化的戰(zhàn)略規(guī)劃，通過高效的政策支持和資源配置，實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與管理機(jī)制的深度整合，推動(dòng)學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面推進(jìn)。即使在人員數(shù)字素養(yǎng)相對(duì)較低的情況下，學(xué)校依然能夠通過科學(xué)的制度設(shè)計(jì)、合理的資源分配和流程優(yōu)化，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各方力量，確保轉(zhuǎn)型舉措精準(zhǔn)落地并不斷優(yōu)化升級(jí)。頂層設(shè)計(jì)在該路徑中起著關(guān)鍵的引領(lǐng)和保障作用，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)高度可控性和可持續(xù)性，減少轉(zhuǎn)型過程中可能出現(xiàn)的碎片化和無序現(xiàn)象。此路徑適合管理體系規(guī)范、執(zhí)行力強(qiáng)、且具備明確中長(zhǎng)期數(shù)字化發(fā)展目標(biāo)的學(xué)校，能夠通過統(tǒng)一規(guī)劃與協(xié)調(diào)推進(jìn)，構(gòu)建覆蓋全校的數(shù)字化生態(tài)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型效能的合理發(fā)展。

第四類路徑為單點(diǎn)突破型。該路徑在學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景與文化、政策制度及投入、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景豐富度和人員數(shù)字素養(yǎng)等方面相對(duì)薄弱，缺乏系統(tǒng)性的綜合支撐，但在特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景中應(yīng)用數(shù)字技術(shù)和工具具有明顯優(yōu)勢(shì)，形成了“單點(diǎn)突破”的轉(zhuǎn)型模式。具體表現(xiàn)為學(xué)校雖然整體數(shù)字化應(yīng)用范圍有限，但能夠集中資源和力量，在某一類軟件、教學(xué)平臺(tái)或人工智能工具的應(yīng)用上達(dá)到較高水平，集中資源將其做精做強(qiáng)，取得局部領(lǐng)域的顯著成果。通過這一切入點(diǎn)，學(xué)校不僅提升了相關(guān)數(shù)字化能力，而且為未來的轉(zhuǎn)型積累了經(jīng)驗(yàn)和基礎(chǔ)。該路徑適用于資源相對(duì)匱乏、整體條件尚未成熟的學(xué)校，依托重點(diǎn)數(shù)字化項(xiàng)目或技術(shù)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)突破，進(jìn)而推動(dòng)其他領(lǐng)域的漸進(jìn)發(fā)展，形成以點(diǎn)帶面的轉(zhuǎn)型推進(jìn)策略。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐啟示

從路徑特征對(duì)比來看，資源驅(qū)動(dòng)型與頂層統(tǒng)籌型均依賴較完善的基礎(chǔ)設(shè)施與外部支持，但前者更強(qiáng)調(diào)在實(shí)踐中不斷探索與調(diào)整，通過持續(xù)投入與場(chǎng)景擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)“邊轉(zhuǎn)邊做、邊做邊改”，具有較強(qiáng)的試錯(cuò)與逐步優(yōu)化特性，而后者則以制度和規(guī)劃的統(tǒng)一部署為主導(dǎo)，依靠系統(tǒng)化的制度設(shè)計(jì)與戰(zhàn)略規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)高可控性與規(guī)模化推進(jìn)。人文驅(qū)動(dòng)型與單點(diǎn)突破型則體現(xiàn)了在資源有限或技術(shù)條件不完善情況下的轉(zhuǎn)型策略，其中前者依托文化共識(shí)與教師力量，能夠在理念與教學(xué)實(shí)踐層面產(chǎn)生廣泛影響，后者則通過在某一數(shù)字能力或技術(shù)工具上的深耕，形成局部?jī)?yōu)勢(shì)并為后續(xù)擴(kuò)展積累經(jīng)驗(yàn)。四種路徑的存在表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不存在普適的“最優(yōu)”模式，不同學(xué)校可根據(jù)自身資源稟賦與發(fā)展目標(biāo)選擇最契合的路徑并靈活組合要素。

在實(shí)踐層面，首先，應(yīng)因校制宜制訂數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。資源豐富且管理能力強(qiáng)的學(xué)校可優(yōu)先采用資源驅(qū)動(dòng)型或頂層統(tǒng)籌型模式，通過政策投入、技術(shù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)治理的全方位結(jié)合，實(shí)現(xiàn)全校范圍的深度轉(zhuǎn)型；資源有限或處于變革初期的學(xué)校可選擇人文驅(qū)動(dòng)型或單點(diǎn)突破型路徑，通過強(qiáng)化教師數(shù)字素養(yǎng)或聚焦關(guān)鍵技術(shù)項(xiàng)目形成突破口，形成示范效應(yīng)并逐步拓展。其次，應(yīng)強(qiáng)化路徑間的互補(bǔ)與轉(zhuǎn)化。不同路徑并非相互割裂，學(xué)校可根據(jù)發(fā)展階段進(jìn)行路徑轉(zhuǎn)換，如由單點(diǎn)突破逐步過渡到頂層統(tǒng)籌，或在人文驅(qū)動(dòng)型的基礎(chǔ)上引入更多制度與資源要素，形成“人文+技術(shù)+制度”的綜合驅(qū)動(dòng)。最后，應(yīng)注重動(dòng)態(tài)評(píng)估與持續(xù)優(yōu)化。轉(zhuǎn)型是一個(gè)迭代過程，學(xué)校需建立以目標(biāo)為導(dǎo)向的評(píng)估機(jī)制、及時(shí)反饋與改進(jìn)流程，并根據(jù)外部政策、技術(shù)演進(jìn)及校內(nèi)實(shí)踐效果調(diào)整條件要素的組合，確保轉(zhuǎn)型的長(zhǎng)期可持續(xù)性與實(shí)效性。

本文作者：

付冠峰 鄒佳晨

華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系

文章刊登于《中國(guó)信息技術(shù)教育》2026年第05期

引用請(qǐng)注明參考文獻(xiàn)：

付冠峰，鄒佳晨.動(dòng)因與適配：中小學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)機(jī)制與路徑選擇——基于TOE框架的43所數(shù)字化學(xué)校案例研究[J].中國(guó)信息技術(shù)教育，2026（05）：38-43.

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