中小學生數字化學習能力測評框架研究*

莊榕霞，楊俊鋒，李冀紅，李 波，黃榮懷①

(1.北京師范大學 教育學部，北京 100875；2.杭州師范大學 教育學院，浙江 杭州 311121；3.北京教育網絡和信息中心，北京 100035)

近幾十年來，數字技術不僅廣泛用于社會各個領域，還應用到各級各類教育實踐中[1]，學生所處的學習環境也從單一物理環境，發展為物理世界、數字世界和虛擬世界相互交融的線上線下混合學習環境[2]。與此同時，伴隨網絡和數字技術成長起來的中小學生正成為數字一代學習者[3]，他們與上一代學習者相比，具有更偏好技術應用、喜歡交往和團隊學習、擅長多任務等特征[4]，而信息媒介和技術技能、學習和創新技能、生活和職業技能也成為他們所需的21世紀技能[5]。

中小學生的學習已不再局限于學校的課堂之中。終身學習和全方位學習(Lifewide Learning)理念不斷得到認同，數字和網絡技術也使得家庭、社區、場館、公共場所等場域的學習表現出強大的發展潛力，學習時空得到了極大拓展[6]。人們不僅強調學生在校內的正式學習，還關注他們在校外的家庭、社區、場館和公共場所等場域中的非正式學習[7]。正式和非正式學習對于學生知識和技能的發展都至關重要，而學生在正式和非正式學習中都會利用數字和網絡技術開展學習。對非正式學習的日益重視成為當前教育系統面臨的重要挑戰之一[8]。

數字化學習正成為一種重要的學習形式，逐漸與傳統學校學習融合。各種技術工具和學校課堂等為學生提供了外部環境，但這種數字化學習通常是自發、自主和自覺的，其實效性和有效性取決于學生個體的學習品質及在不同場域中的學習體驗。如果他們沒有數字化學習能力，不能有效運用數字技術工具開展學習，那就難以達到學得更多、更快、更深和成本更小的目標[9]。因此，有必要探究中小學生數字化學習能力的要素和結構。

目前關于數字化學習能力的研究多集中于其含義與組成要素上，多認為數字化學習能力是隨著數字化學習的發展而出現的。一些學者從數字時代背景出發，強調數字化學習能力要利用數字化學習環境、數字化學習資源開展數字化學習[10]；也有學者從個體發展的角度出發，認為數字化學習能力是個體利用數字化環境和資源提升自我的綜合能力[11]，等等。學者們對數字化學習能力要素的理解也是多角度的，如有的從信息能力或數字素養角度按照信息運用方式進行劃分[12]，也有從意識、技術、行為、管理、評價等角度進行描述[13]。在數字化學習能力實證研究方面，已有研究已逐漸重視終身學習的發展，但對全方位學習的關注還不充分；對大學生數字化學習能力調研的較多[14][15]，但對中小學生數字化學習能力的實證研究還比較少。

“中小學生網絡生活方式的現狀調查與對策研究”課題組從2011年開始，多次開展中小學生網絡生活方式調查研究[16]，數字化學習能力也是調查內容之一。因此，作為該研究的延續，本研究嘗試從數字一代學習者的角度，從終身學習和全方位學習的視角，參考能力觀的學習力的結構，基于大規模調查和數據分析，建構中小學生數字化學習能力結構模型，引導中小學生數字化學習能力的培養和測評。本研究主要包括三個研究問題：(1)數字化學習能力的因素和結構是什么？(2)根據數字化學習能力結構編制的中小學生數字化學習能力問卷是否可靠有效？(3)數字化學習能力各要素對學校、家庭和社會學習體驗的影響是否一致？

一、數字化學習能力的結構

(一)數字化學習能力的構成

從廣義上看，可以把知識理解為“通過學習獲得的信息、認識、技能、價值觀和態度”，而學習就是“獲得這種知識的過程”[17]。與學習能力研究相近的是能力觀的學習力研究，其中比較有代表性的是將學習力理解為個體(或群體)獲取、分享、使用和創造知識的能力[18]，包括目標、意志和能力三個要素[19]，其結果是一個人知識和能力的持久改變[20]。個體學習所能取得的績效，取決于是否有明確適當的目標、堅強的意志以及豐富的理論知識和實踐經驗。

中小學生的學習能力也可以看作是目標、意志和能力三者的交集。其中，目標設定是學生有效學習的起點，在一定程度上決定了未來績效的水平；目標能引導個體關注與目標有關的活動，做出認知和行為反應，激發學生的學習體驗；適當的目標不僅具有一定的激勵作用，還有助于培養學生的意志力；為了有效達成目標，個體在行動過程中還需注意過程反饋和過程管理；而目標設定和反饋也有助于激發學習動機[21]。動機和意志方面，自我效能感能增強個體的目標承諾[22]；較高的學習動機水平和堅強的意志是激發、維持和推進學習活動，并導向學習績效的有力保障。學生的知識和實踐基礎則為學習的進行提供了支撐。與此相似，LASSI學習策略量表也將技能、意愿和自我調節作為策略性學習的三個重要組成部分[23]。

數字學習是使用數字設備或互聯網開展的一種學習，它使學生能夠在一定程度上控制學習的時間、地點、路徑和節奏[24]，強調學習者的知識建構、社會性互動體驗以及學習者主動性的發揮[25]。數字學習不僅發生在校內，還發生在校外各種場域的非正式學習環境中，任何使用數字設備或互聯網的學習都可以被視為數字學習。

數字學習的發生需要一定的條件，學習的有效性也常取決于學生的數字化學習能力。數字學習發生的條件包含學習的起點、動力、外顯與內隱行為、外部支持等方面[26]。其中，數字學習的起點應該是學生接觸到真實的問題(這與學習目標的設置相對應)，問題激發起學生的動機(可以與學習意志相結合)，學生做出相應的認知和行為反應(既包括學生的能力體現，也包括與目標相關的任務管理活動，且學生的外顯行為表現為學習活動的體驗)，并還要得到來自外部學習環境的支持?？梢姡瑪底謱W習的條件除目標、意志與能力外，還強調學生在各種學習環境中的學習體驗。在學習型城市中，學校、家庭和社會構成了中小學生的重要學習場域。這三種場域中的學習體驗直接影響學生的學習興趣和學習力，學生的校外學習也會反哺課堂學習[27]，因此應把這三個場域內的學習體驗納入數字化學習能力的研究框架。

據此，本研究認為，數字化學習能力(Digital Learning Competency)是學習者利用數字化工具和數字化資源開展學習，或在泛在數字化環境中進行有效學習所需具備的知識、技能、動機和態度等基本特質，這里的學習包括正式學習和非正式學習。其中，泛在數字化環境指利用數字技術和網絡技術等為學習者創設的一種學習環境，在這個環境中學習者可以根據需要在任意時間、任意地點，以任意方式和任意步調利用身邊的數字化工具獲取資源開展學習活動。數字化學習能力關注中小學生在獲取、加工、呈現、傳遞和評價信息，交流溝通和解決問題等學習過程中體現出來的能力。

(二)數字化學習能力的要素

以能力、意志和目標三個維度為基礎并結合數字一代特征，本研究嘗試提出中小學生數字化學習能力評估的十個要素，如下頁表1所示。

由于數字一代更傾向在工作和學習中使用技術[28]。因此，數字化學習能力的“能力”部分可以通過技術使用、認知信息加工和閱讀技能三個要素進行評估。(1)“技術使用”測評學生通過使用不同信息技術來學習、工作和創新創造的能力。它既與學習者信息素養密切相關，強調個體查找、評價、存儲、檢索和應用信息，以及傳播新知識的能力[29]，還體現多媒體學習的特征，包括媒體選擇、組織和整合三個階段[30]。與此相應，本研究中“技術使用”包括媒體選擇、媒體組織、媒體整合創作以及富媒體元認知四個方面。(2)“認知信息加工”測評學生在學習中的信息加工能力[31]，認知策略主要包括復述策略、精細加工策略和組織策略[32]。結合學習策略常用量表LASSI[33]和MSLQ[34]，本研究中“認知信息加工”維度主要包括選擇要點、復述、精細加工、組織和反思五個方面。(3)“閱讀技能”測評學生的閱讀能力。閱讀是為了實現個人目標、發展自己的知識和潛能及參與社會活動，而理解、使用和反思書面文本的能力[35]。SQ3R法能為學生提供系統化的閱讀方法，本研究中“閱讀技能”包括概覽、設問、主動閱讀、復述和復習[36]。

意志與動機有關，影響學生的學習行為?！耙庵尽辈糠衷诒狙芯恐畜w現為“意愿管理”維度，用于測評學生對學習動機的自我管理。根據動機的社會認知模型，動機主要包括期望、價值和情感三個方面[37]，本研究中的“意愿管理”主要包括學習信念、動機、自我效能感和考試焦慮四個方面。

目標是個人或系統設想、計劃和承諾實現的期望結果[38]。數字化學習目標是人們在數字學習過程中所設想、計劃和承諾實現的預期學習結果。實現目標的過程就是一個個體發展的過程，與個體的自我管理、他人管理和任務管理能力密切相關[39]。而時間管理傾向常被看作是一種人格特征[40]，是自我管理的重要內容。因此，本研究從伙伴管理、任務管理和時間管理三個要素評估數字化學習能力中的“目標”。(1)“任務管理”涵蓋輔助工具的使用和績效管理等[41]，在本研究中主要測評一個人分析和規劃學習任務的能力，包括明晰任務、分析過程、明確產出等。(2)“伙伴管理”則測評學生在實現目標過程中與同伴合作學習的能力，涵蓋與同伴相處、困境處理、管理他人和接受管理等方面[42]。在本研究中主要體現為與他人合作、支持和引導他人、協商和沖突管理[43]。(3)“時間管理”測評學生有效利用和安排時間的能力(即時間監控能力)，體現為設置目標、確認優先級(即計劃安排)、時間分配和反饋(結果檢查)等一系列活動[44]。

各種場域學習環境是數字一代學生學習發生的場所。(1)“學校學習體驗”包括學習環境、學習過程和評價方式體驗。(2)“家庭學習體驗”包括家長支持、學習氛圍、家長參與。(3)“社會學習體驗”包括虛擬社交學習、文娛體育社會活動體驗和影子教育體驗。中小學生數字化學習能力與三種場域中的學習體驗密切相關。

表1 中小學生數字化學習能力測評框架

在上述數字化學習能力要素中，學校學習、家庭學習和社會學習環境中的學習體驗更多地作為數字化學習能力的環境因素和支持因素，其他七個維度作為數字化學習能力的核心要素。本研究重點嘗試用這七個要素建構中小學生數字化學習能力測評框架。

二、研究設計

(一)測量工具的編制

1.原始測量題項的編制

本研究基于數字化學習能力的構成和測評指標，參考多種來源編制原始測量題項。其中，認知信息加工參考LASSI和MSLQ量表的題項；閱讀技能參考SQ3R中各步驟的含義，結合文字材料閱讀[45]和課本學習自編題項；技術使用結合數字原生代的特征[46]、歐洲數字素養框架[47]、全球媒體和信息素養評估框架[48]等編制題項；意愿管理參考MSLQ量表中動機分量表的題項；時間管理的題項主要參考自黃庭希的《青少年時間管理傾向量表》[49]；任務管理和伙伴管理則根據其含義和范疇自編題項；三個學習體驗均為自編題項。最終形成一個含95個題項的問卷，每個題項均采用李克特五點量表的形式。

2.預測試和正式施測

為保證題項的內容效度，由十位學習技術和教育技術專家對這些題項進行檢查，共選出80個題項。為提高題項表述的準確性、清晰度和簡約性，邀請了四位三年級小學生、三位初中生、三位高中生對問卷進行了試填寫，并根據他們的反饋對題項進行修改。

2015年，研究團隊分別對北京市743名學生、天津市1605名小學生1000名初中生和960名高中生開展了數字學習方式調查，修改了題項，形成了80個題項的數字學習方式調查量表。同年使用該量表對北京市137所中小學校的23166名學生開展了中小學生數字學習方式調查。

2017年，研究團隊根據2015年調查結果對量表再次進行修訂，形成了由83個題項組成的調查工具。其中，數字化學習能力七個要素共有51個題項，含認知信息加工8題、閱讀技能9題、技術使用7題、意愿管理7題、任務管理5題、伙伴管理8題和時間管理7題。在調查工具中還以自述方式，讓學生對自己的學習績效做一個總體評價，包括學習成績、交流和溝通能力、創新思維能力、批判性思維、問題解決能力、自我導向學習能力等指標，并在研究中嘗試將這些指標用作中小學生數字化學習能力的效標。

(二)數據收集

2017年1月至9月間研究團隊在北京開展了中小學生數字學習方式調查。調查采用分層抽樣和方便抽樣原則，選擇北京市東城區、豐臺區、石景山區、房山區、昌平區、門頭溝區、延慶區七個區的中小學生為樣本總體進行抽樣調查，抽樣年級為小學三年級和五年級、初中二年級和高中二年級。問卷以網絡問卷(“問卷星”，www.sojump.com)和紙質問卷兩種方式發放。共有130所中小學的13861名學生參加調查，有效學生問卷12432份，有效率為91.2%。本研究從中選擇了數字化學習能力51個題項均無缺失，且各題項上答案均不相同的11278份答卷進行分析。

這11278位學生中，小學三年級學生3677人，占32.6%；小學五年級學生3473，占30.8%；初中二年級學生2581，占22.9%；高中二年級的學生1545人，占13.7%。這些學生中，男生5568人，占49.4%；女生5707人，占50.6%。所有這些學生都可以看作是數字一代。

(三)數據分析方法

為了形成數字化學習能力測評框架并檢驗其有效性，本研究將12432份答卷隨機分成數量相等的兩部分。其中一部分5639份數據(樣本A)利用SPSS 22.0進行探索性因子分析(EFA)，探索數字化學習能力的主要維度；另一部分5639份數據(樣本B)則利用AMOS 24.0開展驗證性因子分析(CFA)和交叉效度檢驗，驗證數字化學習能力結構的合理性和穩定性。本研究還利用學習績效數據作為校標，檢驗數字化學習能力各維度與校標指標之間的相關性。

三、數據分析結果

整個分析過程包括根據調查數據分析數字化學習能力組成要素的探索性因子分析、對組成因子及因子間關系進行檢驗的驗證性因子分析和模型交叉效度檢驗，以及針對模型對學習績效關聯效果所進行的相關性分析。

(一)數字化學習能力組成要素分析——探索性因子分析

1.項目分析

在進行探索性因子分析之前，需要通過項目分析確定哪些題項可以用于后續分析。本研究利用樣本A的5639份數據，采用極端組檢驗法(即高低分組獨立樣本t檢驗)和同質性檢驗法(即修正后題目與量表總分的相關系數、刪除改題目后的量表α系數)[50]，對51個題項進行項目分析。

檢驗發現，總分高、低分組在每個題項上測量值的平均數的差異均達到顯著(p＜0.001)，51個題項均具有較好的鑒別力?！靶拚箢}目與量表總分相關”分析表明，各題項與其他題項加總后的相關系數在0.420到0.691之間，均大于0.3；且刪除該題項后，量表的內部一致性克隆巴赫系數均未變大。51個題項具有較好的同質性。項目分析表明，51個題項均可以用于探索性因子分析。

2.探索性因子分析

量表的KMO值為0.983，Bartlett球形檢驗的χ2值為167120.653(自由度為1275)，達到顯著性水平(p=0.000)，這說明量表數據適合進行探索性因子分析。

在不限定公共因子數目的情況下，采用主軸因子法并配合直接斜交旋轉法，提取出特征值大于1的7個共同因子，累積方差貢獻率為53.564%。根據題項間的相關性、題項在各因子上的負荷量等對各題項進行檢查，并重新進行探索性因子分析。為簡化模型還對各因子上的題項數進行平衡。最終保留33個題項，提取七個共同因子，共解釋 53.908%的方差。各個因子的內部一致性系數值在0.824-0.877之間，一致性較好，如表2所示。

表2 中小學生數字化學習能力量表探索性因子分析結果摘要表

續表2

這七個因子33道題的分布基本符合題項設計時對題項結構的假設，如表3所示。

表3 數字化學習能力的七個因子及其對應題項

(二)數字化學習能力維度結構分析

本研究運用樣本B數據分別進行一階和二階驗證性因子分析，對探索性因子分析形成的數字化學習能力七個因子進行檢驗，對各因子之間的關系進行進一步探究，形成數字化學習能力結構。研究還運用樣本B和樣本A數據進行兩群組交叉效度檢驗，以驗證該模型在不同群組間的測量等價性，確保該模型可以用來解釋調查的總體數據。

1.七個因子的一階驗證性因子分析

本文先對探索性因子分析所獲得的七個因子的測量模型分別進行一階CFA，發現各因子模型中的因子負荷量除一個題項外均在0.50～0.806之間，誤差方差均不為負且都達到顯著性水平。擬合指標計算發現，各因子一階模型的絕對適配度指數RMSEA值均小于0.08，增值適配度指數GFI、AGFI和CFI值均在0.970以上。七個因子各自的模型擬合度良好，形成數字化學習能力的七因子測量模型。

為了鑒別這個七因子測量模型的結構效度，還要進行收斂效度和區別效度計算。發現七個因子的組成信度為0.699～0.882，平均方差萃取量(AVE)為0.450～0.584，因子負荷量也大多大于0.7，所以這7個因子均具有收斂效度。判斷各維度間的區別效度有多種方法，由于本研究中各維度間的皮爾遜相關系數值有若干個超過0.7，因此本文采用置信區間估計的方法進行判斷[51]，即在95%的置信水平下，利用Bootstrap估算方法，建立相關系數的置信區間，如果不包括1則表示維度間具有區別效度[52]。經檢驗發現，7個維度之間均沒有出現相關系數置信區間包括1的情形，因此本研究的7個因子具有區別效度(如下頁表4所示)。

通過七因子模型的一階驗證性因子分析發現，這七個測量模型結構均具有良好的擬合度，具有收斂效度和區別效度。這個模型可以用來解釋調查所收集的數據。

2.二階驗證性因子分析

七個一階因子中部分因子間具有較高的相關性，因此本研究嘗試進行二階CFA探索各因子間的關系，建立整體的測量模型。根據各因子的含義及彼此的關系可以建立多個競爭模型：

一階一因子模型：所有觀測題項同時由一個因子解釋。

一階七因子無相關模型：七個因子彼此獨立。

一階七因子有相關模型：七個因子彼此相關。

二階一因子模型：七個因子同屬于一個高階因子。

二階二因子：認知信息加工、文本閱讀和富媒體整合同屬于一個高階因子；其余四個因子同屬于一個高階因子。

二階三因子：認知信息加工、文本閱讀和富媒體整合同屬于一個高階因子；意愿管理作為一個獨立因子，任務管理、伙伴管理和時間管理四個因子同屬于一個高階因子。

二階四因子模型：認知信息加工、文本閱讀屬于一個高階因子；富媒體整合是一個獨立因子，意愿管理是一個獨立因子，任務管理、伙伴管理和時間管理四個因子同屬于一個高階因子。

表4 各因子的收斂效度和區別效度

通過比較這八種競爭性結構模型的適配度指標(如表5所示)，發現二階四因子模型適配性相對較好，該模型如下頁圖1所示。

表5 二階驗證性因子分析的模型適配指標摘要表

由此可見，由信息加工與閱讀、富媒體整合、意愿管理和學習行為管理所構建的數字化學習能力四維七要素模型與實際數據之間能更好地相互擬合。

3．模型交叉效度檢驗

為了探究該二階四因子模型的穩定性，利用樣本B作為校準樣本，樣本A作為驗證樣本進行交叉效度分析，檢驗模型的測量等價性，并重點采用CFI的增量來檢驗模型之間的差異，即|ΔCFI|≤0.01表示兩模型之間的差異未達到顯著水平[53]，也有研究中采用ΔTLI≤0.05作為嵌套結構模型之間是否有差異的檢驗標準[54]。多群組比較的結果如下頁表6所示。由于各模型間的△CFI≤|0.01|，△TLI≤0.05，可以認為各模型之間的差異并未顯著，符合Byrne所提出的溫和檢定要求[55]，這個二階四要素模型的測量系數、結構系數模型、結構協方差模型和測量殘差模型均具有跨群組效度，即兩群組全等，模型具有穩定性，可以支持進一步的分析。

上述一階、二階驗證性因子分析和交叉效度檢驗結果說明，中小學生數字化學習能力測評框架可以包括信息加工與閱讀、富媒體整合、意愿管理、學習行為管理四個維度。其中，信息加工與閱讀包含認知信息加工、閱讀技巧兩個要素；學習行為管理包括任務管理、時間管理、伙伴管理三個要素；而富媒體整合、意愿管理都是獨立要素。這個結構和圖1與表1所表示的中小學生數字化學習能力結構和組成基本一致，本研究中的數字化學習能力結構可以用來解釋中小學生的數字化學習能力。

(三)數字化學習能力對學習績效的效標效度分析

圖1 中小學生數字化學習能力二階四因子模型

學習是為了獲得相應的學習績效。本研究基于“青少年21世紀能力素質框架”[56]，以學生對學習績效中的學習成績、交流和溝通能力、創新能力、批判性思維能力、問題解決能力和自我導向學習能力等指標的自我感知作為校標，利用AB兩個樣本合并后數據，對數字化學習能力各維度與它們的相關性進行分析(如表7所示)，發現學生數字化學習能力各維度與學習績效各指標間均顯著正相關(p＜0.01)。說明數字化學習能力測評框架可以在一定程度上反映出學生的學習情況，模型可用。

表6 群組不變性比較摘要表

續表6

表7 各個維度分數與效標分數的相關矩陣

(四)數字化學習能力測評框架形成

根據前面的數據分析結果可以形成中小學生數字化學習能力測評框架。中小學生的數字化學習可以發生在學校、家庭和社會場域中，發生于泛在數字化學習環境中或在其他環境中借助數字化工具開展學習，它以促進有效學習的實現為目的。中小學生數字化學習能力可以從認知加工、信息素養、意愿管理和行為管理四個維度進行測評(如圖2所示)。

圖2 中小學生數字化學習能力測評框架

認知加工維度測評中小學生的認知信息加工和閱讀能力，包括認知信息加工、閱讀技能兩個指標。認知信息加工是人腦對信息的加工過程[57]，是學習者獲得或使用知識的過程，是學習者最基本的心理過程[58]。認知策略是學習者在學習過程中對信息進行加工的方法和技術，包括復述策略、精加工策略和組織策略三大類[59]。閱讀是學習者的一種智力活動，而閱讀能力是學生獨立運用一定的閱讀策略從語言符號中獲取、加工、建構和利用信息，并進行問題分析和實際問題解決的一種個性心理特征[60]。閱讀能力與學習者的認知信息加工能力密切相關，共同成為學習者開展學習活動取得良好成績的認知基礎。

信息素養維度測評中小學生的信息能力，主要包括富媒體整合等指標。信息素養主要是指中小學生為了實現某種特定目標，利用各種信息技術工具，特別是多媒體數字技術和網絡技術工具，確定信息需求，獲取、評估、應用、整合創造、協作交流信息以及反思信息應用的能力[61]。信息素養已經和閱讀、寫作、計算一起成為信息時代學習者的基本能力。從圖1中可以看出“富媒體整合”成為一個獨立維度，且與認知加工、意愿管理和行為管理維度都具有顯著相關，這不僅反映出數字一代學習者對技術的偏好[62]，也反映出信息素養對數字化學習能力各方面的支持，且隨著信息技術的發展而日益成為數字化學習的重要基石。

意愿管理維度主要測評中小學生的數字化學習意愿，包括學習意愿管理指標。數字化學習意愿指學習者對數字化學習所產生的看法或想法，以及由此而生的愿望等。人們的認知和行為是在動機的支配下進行的[63]。在本研究中，它包括學習者的學習動機、學習信念、自我效能感等，是數字化學習行為的基礎，能在學習目標確認后對數字化學習起到激發、促進和維持的作用。

行為管理維度測評中小學生對自己的數字化學習行為的管理和監控能力，主要包括任務管理、伙伴管理、時間管理三個指標。數字化學習行為可以理解為學生在數字化學習過程中表現出來的可觀察可測量的一系列外顯學習反應動作和活動。而學習行為管理能力是指中小學生能在一定的學習環境下，采用一定的策略，對自己學習行為相關的目標、環境、資源、方式等進行有效規劃、組織、實施和控制，以確保達到學習目標的個性心理特征。數字化學習行為管理主要從任務、伙伴和時間三個角度切入，三者相互間具有較高相關性，也反映出數字一代學習者喜歡團隊合作的特點[64]，以及這三方面管理均在一定程度上體現出規劃、測試、監控和報告這一系統化的管理過程[65]。

數字化學習能力測評的四個維度均作用于學校學習、家庭學習和社會學習，但由于各種場域學習的目標、重點和特征各不相同，因此各測評維度和指標的影響也將有所差異。

(五)數字化學習能力與各學習環境學習體驗相關性分析

為了了解數字化學習能力各維度與學校等學習環境體驗的相關性，研究利用AB兩個樣本合并后數據進行相關分析，發現學生數字化學習能力各維度與學習體驗各維度間均顯著正相關(p＜0.01)，且從學校、社會和家庭學習體驗來看，數字化學習能力各維度與體驗的相關情況有所差異(如表8所示)。說明數字化學習能力各維度對不同學習環境體驗的影響不盡相同。

表8 各個維度分數與各學習環境體驗分數的相關矩陣

四、研究結論和討論

數字化學習能力是中小學生最重要的能力之一，對他們的未來發展至關重要。為了更好地對中小學生數字化學習能力進行分析和測評，本研究構建數字化學習能力測評指標編制相應問卷，通過大規模測評和數據分析等，形成了中小學生數字化學習能力測評框架。該框架模型結構合理，對調查數據擬合度良好，具有較好的信效度和測量等價性，可以作為中小學生數字化學習能力的測量框架，也能為進一步的數字化學習能力實證研究提供支持。研究得出以下結論：

中小學生的數字化學習不僅涵蓋他們在泛在數字化環境中的學習，也包括他們在其他情境中利用數字化工具和數字化資源開展的學習；不僅包括學生的正式學習，也包括發生在家庭和社會等場域中的非正式學習。數字化學習能力將有助于促進學生的有效和高效學習。

中小學生數字化學習能力測評框架主要由四個維度組成，即認知加工維度(包括認知信息加工、閱讀能力兩個指標)、信息素養維度、意愿管理維度、行為管理維度(包括任務、伙伴和時間管理三個指標)。

中小學生數字化學習能力的四個維度是緊密結合在一起的，其中，認知加工和信息素養為數字化學習活動的開展提供了認知基礎和信息基礎，而意愿管理和行為管理則引導學習過程指向既定學習目標，它們也體現了對數字一代學習者自主學習和自我導向學習的時代要求。

數字化學習能力是互聯網時代中小學生的必備能力，在具體的學習場景中對于學習的成功發揮著重要作用。但在不同學習環境中，學習者的數字學習能力各因素對學生學習體驗的影響是不一樣的。如時間管理對學校學習的影響較大，社會學習體驗還強調信息素養作用，而在家庭學習中則重視學習者的伙伴管理能力。在今后的研究中還應對這些因素的影響情況做進一步的實證分析。

為了促進中小學生數字化學習能力的發展，不僅要重視學校智慧學習環境的建設，還應重視發揮家庭、學校和場館等典型場域的協同教育作用[66]，共同提升學生在各場域和跨場域中的學習體驗；要強調信息素養對中小學生學習的支撐作用，特別要注重學生計算思維的培養[67]；要重視學生學習意愿管理、行為管理能力的培養，將其內化到各個課程中，幫助學生養成良好的學習習慣和品質；可以加強學生紙質和電子閱讀能力的培養，改善他們的認知策略，提高學習的效果和效率。

本研究通過跨群組的模型測量等價性檢驗對四維七要素模型的穩定性進行驗證，但這里的群組還主要是對調查數據的隨機分組，今后還將進一步檢驗該模型在性別、年級上的跨群組穩定性，以進一步提高模型質量，并進行進一步的差異分析。本研究基于調查對模型進行驗證。盡管調查法適用于檢查群體特征，但它不像行為觀察和感知那么準確[68]。在后續研究中還可以通過觀察和訪談等收集質性數據，借鑒他人研究方法和成果，并加強外部校標數據的采集來進一步驗證調查結果，提高研究質量[69]。此外，還可以采用多元統計分析方法，深入分析各維度之間、各維度與學習體驗之間、各維度與學習績效指標之間的關系和模型。今后還可以通過大型抽樣調查建立數字一代學習者的數字化學習能力常模。