職業教育數字化成熟度的價值審視與模型構建

摘 要 職業教育數字化成熟度是指職業教育數字化轉型的完成度和實現度，能夠從動態視角表征職業教育數字化轉型的進程。職業教育數字化成熟度模型是職業教育數字化成熟度評估的基礎性工具，能夠為具體評估指標體系構建提供依據。研究利用基于詞對的BTM主題模型，分析職業教育數字化成熟度文本語料庫，得到戰略規劃、數字設施、數字應用、教學變革、數據治理等五個職業教育數字化模型的要素主題，進而嘗試構建包含成熟度等級、成熟度框架和成熟度工具在內的職業教育數字化成熟度模型，以期為職業教育數字化轉型進程評估提供參考。

關鍵詞 職業教育數字化；成熟度；價值；模型

中圖分類號 G719.2 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2024）31-0047-08

當前，教育數字化轉型已經成為世界各國教育變革的實踐焦點與未來路向。2022年全國教育工作會議明確提出實施教育數字化戰略行動，推動實現教育數字化轉型。同年，教育部職業教育與成人教育司在其年度工作要點中明確指出，要大力推進職業教育與繼續教育數字化升級，促進職業教育高質量發展。職業教育數字化轉型作為國家教育數字化戰略的組成部分，既是數字中國戰略下產業數字化轉型發展的迫切需要，也是教育強國戰略下職業教育高質量發展的必然要求。職業教育數字化成熟度能夠從動態視角表征職業教育數字化轉型的進程，因此如何構建職業教育數字化成熟度模型，已成為研判轉型現狀、規劃轉型路徑和提高轉型效益進程中亟待解決的熱點和難點問題。綜上，本研究基于詞對主題模型（Biterm Topic Model，BTM）分析當前涉及職業教育數字化轉型的相關政策、文獻和報道，嘗試構建職業教育數字化成熟度模型，進而為職業教育數字化轉型實踐提供參考。

一、職業教育數字化成熟度內涵解析及價值審視

在職業教育數字化轉型的時代背景下，數字技術成為職業教育持續發展的內驅力，不斷推動職業教育治理方式、運行機理、育人模式等產生深層次、系統性變革[1]。職業教育因其具有教育與產業場域疊加的“跨界”屬性，使得職業教育數字化轉型成為產業和教育領域變革協同驅動的結果[2]，這種協同不僅體現在宏觀的政策導向上，也深入到微觀的教育實踐中，即體現在職業教育數字化轉型的實踐場域中。職業教育數字化成熟度能夠代表職業教育組織數字化轉型實踐的進程。基于此，本研究解析職業教育數字化成熟度的內涵，從制度同構理論、文化墮距理論和限制因子定律三個視角，審視職業教育數字化成熟度的應用價值。

（一）職業教育數字化成熟度的內涵解析

成熟度最初是一個生態學概念，用于說明自然生態系統從早期到成熟階段的發展狀態[3]，現被逐漸應用到多個學科領域，泛指“完美或者準備就緒的狀態”[4]，并蘊含了主體與環境不斷相互作用的適變性、階段性0c196a6b7d736d977f770064a9e10610b2a585005081cc6ccde4c36369aeb820、內驅性、柔韌性與差異性。近年來，數字化成熟度的相關概念逐漸確立，從組成內容的視角，數字化成熟度是組織在數字化轉型中獲得產品、服務、技能以及掌握變革過程的能力[5]；從類型差異的視角，數字化成熟度分為數字化就緒度和數字化強度兩個維度[6]；從時序演進的視角，數字化成熟度是一個動態的概念，需要采用持續發展的視角伴隨時間推移對組織的數字化進程進行動態評估[7]。數字化成熟度最先應用在計算機科學領域，用于衡量軟件過程能力，并逐步拓展到教育領域，用于評估教育數字化轉型的具體進程。職業教育數字化轉型是在職業教育領域全面應用數字技術，以價值轉型為導向、數據要素為驅動，實現系統變革的持續創新過程，旨在推動職業教育的高質量發展和現代化進程[8][9]。因此，職業教育數字化成熟度即職業教育數字化轉型的完成度和實現度，能夠從動態視角表征職業教育數字化轉型的進程。

（二）職業教育數字化成熟度的價值審視

1.標識職業教育數字化轉型行動變量

在數字經濟背景下，職業教育通過數字化轉型來提高技術技能人才的培養質量，進而提升在數字社會中的適應性。職業教育數字化轉型的本質是職業教育生態系統重構，歸根結底是制度變革[10]。制度環境持續影響著職業教育數字化成熟度，表現為來自制度的強制壓力、規范壓力和模仿性壓力[11]。這些壓力源于政府對數字化職業教育的規劃、市場對職業教育規范的制約以及不同職業教育組織的模范效應。職業教育數字化轉型是在這三種壓力機制下實現自身的發展變革，而數字化成熟度則是標識職業教育數字化演進的過程變量。職業教育需充分認識外部制度壓力及其指向要素，并將外部壓力指向要素轉化為轉型行動變量，通過構建數字化成熟度評估模型，研判數字化轉型行動變量發展現狀，推動職業教育數字化轉型進程，最終促進職業教育高質量發展。

2.建構職業教育數字化轉型融合理念

在職業教育數字化轉型過程中，人工智能、大數據、虛擬現實等數字技術迅猛發展并逐步應用到職業教育領域中，通過開發基于數字技術的數字學習工具來為學習者提供個性化、多元化的學習方式。然而，與新的學習方式相適應的職業教育教學理念、教學方式等教育文化集叢范疇中的要素變革還處于某種程度的滯后狀態，即職業教育領域的文化墮距現象[12]。文化墮距影響學習者的數字化學習程度，制約職業教育數字化的發展進程。為了有效推進職業教育數字化轉型進程，須注重與傳統教育理念及方式的融合銜接，以實現數字化教育與傳統教育理念的有機融合。

3.識別職業教育數字化轉型限制因子

生態系統中生物的生存和繁衍依賴于各種生態因子的綜合作用，其中的一種或少數幾種因子是限制生物生存和發展的關鍵性因子，即限制因子，或稱主導因子[13]。在職業教育數字化轉型進程中，其數字化成熟度受到多方面因素的影響，其中任何一個或多個因素都可能成為限制因子，如資金投入不足、技術人才缺乏、數字化資源不足、數字化應用場景不夠豐富等都可能限制職業教育數字化的發展。因此，要識別職業教育數字化轉型現狀與理想狀態的偏差，第一步就是正確分解構成職業教育數字化轉型的生態因子，即關鍵領域，進而識別構建職業教育數字化成熟度模型的限制因子。針對識別出的限制因子，制定相應的策略，并在實施應對策略的過程中，對職業教育數字化進行監測與評估，判斷應對策略是否有效，及時發現新的限制因子，動態調整職業教育數字化轉型步向，從而保持職業教育數字化的生態平衡。

二、職業教育數字化成熟度模型的要素分析

職業教育數字化成熟度模型是評估職業教育數字化成熟度的工具，具有基礎性和引導性，能夠為評估指標體系構建提供依據。構建職業教育數字化成熟度模型，首先要確定職業教育數字化轉型的實踐場域，理清篩選模型構成要素的邏輯遵循。職業教育數字化成熟度的三重應用價值，分別指向職業教育數字化轉型的“信息社會”“職業教育”“數字技術”等屬性。信息社會屬性是指職業教育與社會生產勞動緊密聯系，持續為社會提供具備數字素養的實用人才，以及在人才培養中形成的思維方式、價值觀念等精神和文化產品；職業教育屬性是內在的價值主張，即技術和數據雙輪驅動教育流程重塑，生成職業教育新范式；數字技術是外顯的技術存在，即技術如何促進職業教育數字化發展。基于此，本研究確定了職業教育數字化轉型的實踐場域，搭建了職業教育數字化成熟度的模型要素篩選邏輯框架，選取官方網站上總領性陳述的相關政策文件，從文獻庫中篩選關于職業教育數字化轉型具體實踐路徑的期刊文獻及職業教育數字化轉型重點領域的權威報道，形成語料庫，以便進一步挖掘和提取職業教育數字化成熟度的模型要素，見圖1。

（一）職業教育數字化成熟度模型要素分析方法

在自然語言處理中，主題模型常用來解決語義分析和文本挖掘問題，如按主題對文本進行收集、分類和降維。Blei等于2003年提出的隱含狄利克雷分布模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA），是目前最常用的主題模型[14]。然而，當文本文檔較短時，LDA由于較少的詞語數量和上下文的限制，在進行單詞主題分配時，數據維度容易大于數據樣本量造成數據稀疏問題，從而影響主題預測的準確率。為解決以LDA為代表的傳統主題模型對短文本內容分析適配性不足的問題，Yan等于2013年創造性提出了詞對主題模型（Biterm Topic Model，BTM）[15]。BTM克服了LDA的數據稀疏性問題，其核心思想在于并非單獨分析每個短文本，而是基于整個語料庫中聚集的文本信息來生成詞對，即將語料庫中兩個臨近出現且具有語義關聯的有意義詞語組成一對共現詞對，記作b=（w_i，w_j），進而以詞對來挖掘短文本的主題。這種方式不僅保持了詞匯間的關聯性，還可以捕獲多個主題的梯度變化，挖掘普通文本時的效果也優于LDA，見圖2。基于此，本研究選擇BTM模型對職業教育數字化成熟度的模型要素作進一步主題分析。

（二）職業教育數字化成熟度模型要素分析過程

根據職業教育數字化轉型實踐領域的離散性特點，結合BTM數據挖掘和文本共現網絡數據可視化的優勢，本研究設計了基于BTM的研究框架，共分為數據收集、數據預處理、主題聚類與識別、主題可視化與編碼四個研究步驟，見圖4。首先，從官方網站、權威媒體和文獻庫中搜索并篩選與職業教育數字化“信息社會”“教育本質”“數字技術”等基本屬性相關的表述形成原始語料庫。其次，在python開發環境中使用jieba分詞庫、正則表達式等對實驗語料庫進行數據預處理，并去除停用詞和實驗文本噪聲。再次，進行BTM主題建模，利用困惑度確定最優主題個數，并獲得“主題—詞”概率分布和所有主題概率分布。最后，繪制最優“主題—主題”間距離圖進行主題可視化，基于語料庫中前200個高頻詞構建文本共現網絡語義圖，結合主題關鍵詞及文本共現網絡進行主題人工編碼。

以“職業教育”“信息化”“數字化”等組合為關鍵詞，在教育部官方網站進行高級檢索，檢索結果涉及155條政策結果，通過人工篩選后，得到87條有效政策文本，隨后又在文獻庫和權威媒體搜索職業教育數字化的相關案例，得到34篇文獻和38條權威報道，進而形成共計159份案例的原始語料庫。原始語料庫經進一步清洗去除相關性較低的文本數據后，得到33篇文獻數據、78條官方網站數據、31條權威媒體數據，形成共計142份文本數據的實驗語料庫。數據收集過程見圖5。

在模型初始化時，BTM主題模型的參數可以根據經驗進行設置，將α設為50/K，β設為0.01，迭代次數為1000，預設主題數量K為6，并抽取每個主題下概率最大的前25個詞語。隨后將預處理后的數據集輸入BTM模型中，運行程序進行主題學習訓練。模型訓練完成后，調用困惑度計算函數，將數據拆分為訓練集和測試集來衡量模型擬合程度，分別計算1～8共8個模型的困惑度，以期直觀反映BTM主題模型的泛化能力，一般來說更好的模型具有更低的困惑度。困惑度實驗結果如圖6所示，隨著主題數增加，困惑度一直降低，當主題數為5時，主題—困惑度得分處于最小值并達到拐點。

將BTM結果作為輸入，借助python的pyLDAvis包繪制交互式的教育數字化轉型主題聚類結果可視化圖譜，見圖5。pyLDAvis是python中對主題模型算法進行可視化的模塊，將主題以氣泡圖的形式可視化，氣泡的大小代表主題出現的頻率，不同氣泡間的距離遠近表達了多維空間映射到二維空間的主題之間接近程度。氣泡距離采用的是JS散度（Jensen-Shannon Divergence，JSD），用來度量兩個概率分布的相似度，體現了主題間的差異度。需要說明的是，氣泡重疊表明這兩個主題里的特征詞有交叉。

從圖7、圖8兩個不同主題數可視化結果圖對比可以看出，當主題數為5時不同主題所代表的氣泡略大于主題數為6的主題氣泡，即將聚類主題數設為5時，各個主題出現頻率均較高，且主題氣泡間距離較遠、主題間的特征詞較少交叉。綜合主題困惑度得分和主題可視化結果最終確定主題數K=5。

（三）職業教育數字化成熟度模型要素分析結果

由于BTM主題聚類后的關鍵詞均為離散狀態，可讀性較差。為探尋每個主題所表達的意思，本研究針對實驗語料庫前200個高頻詞作進一步的語義網絡分析，構建不同詞語之間的共現網絡關系圖。模塊化數據后可以看出聚類主題數為5，與BTM主題模型聚類最優主題數相同，不同主題根據模塊化信息設置不同顏色，調整節點布局后得到關鍵詞共現網絡關系圖，見圖9。

根據關鍵詞項特征屬性、詞頻以及詞義聯系進行提取，獲得主題一階編碼；一階編碼完成后，結合實驗語料庫各個文檔中的文本內容，選出最能代表每個主題劃分含義的文本語料，并參考關鍵詞共現網絡圖確定主題含義進行二階編碼。最終確定五個模型要素，即戰略規劃、數字設施、數字應用、教學變革、數據治理，主題及人工編碼結果見表1。

三、職業教育數字化成熟度的模型構建

職業教育數字化成熟度的模型構建圍繞模型要素展開。模型要素代表了職業教育數字化轉型過程中的核心內容和關鍵領域，能夠為成熟度模型構建的評價指標和評估標準提供依據。本研究參考已有教育機構數字化成熟度框架[16]、教育組織技術采納成熟度模型[17]等教育數字化成熟度模型，從成熟度框架、成熟度等級及其測量工具三個方面構建成熟度模型。其中，成熟度等級依據模型要素進行劃分，指數字化轉型過程中需要經歷的階段，進而為持續改進提供合理的衡量標準；成熟度框架由模型要素及其子要素構成，模型要素是框架的核心維度，指為了達到某一特定等級所必須完成的整體目標和所需采取的行動，子要素是為了實現一個模型要素所需采取的具體行動或步驟，通常由多個子要素共同構成一個模型要素；成熟度工具是指進行職業教育數字化成熟度評估時，通過對成熟度框架進行更細粒度的劃分后所確定的成熟度評估指標體系。因此，本研究基于對職業教育數字化成熟度模型要素的分析，從成熟度等級、成熟度框架、成熟度工具三個方面嘗試建構職業教育數字化成熟度模型，見圖10。

（一）成熟度等級

職業教育數字化成熟度等級反映了職業教育數字化轉型從初級到高級的演進過程，有助于全面評估教育數字化發展水平。為構建有效的成熟度模型，首先需要明確成熟度等級，然后為每個等級制定相應的評估標準。多數研究認為，數字化轉型的成熟度可以劃分為5個等級。例如，克羅地亞學校數字化成熟度框架中將學校數字化水平劃分為基礎、初始、啟用、自信和成熟5個等級[18]；?urek等采用定量和定性相結合的方法將高等院校數字化成熟度水平劃分為數字化無感知高校、數字化初級高校、數字化能力高校、數字化高級高校和數字化成熟高校五個等級[19]；Ifenthaler等采用定量的方式將教育組織技術采納成熟度劃分為數字化最低限度（0～30分）、數字化保守（31～50分）、數字化實用主義（51～70分）、數字化先進（71～90分）、數字化開拓性（91～100分）五個級別[20]。

依據國際成熟度模型的發展階段及其行為特征，結合我國職業教育數字化轉型的實際情況，確定職業教育數字化成熟度等級分為初始級、模仿級、規范級、優化級和成熟級五個等級。

在初始級，職業教育組織意識到數字化轉型的重要性，有意識主動求變但尚未行動和規劃部署。在模仿級，職業教育組織初步探索數字化轉型，有意識模仿企業等其他領域或部門的數字化轉型XtqaSmuiIe5gHzgcYy4wil/9XQgYJSxep3COhUoWr88=優秀示范案例，逐漸推進職業教育數字化轉型進程。在規范級，職業教育組織數字化轉型邏輯路徑總體明確，有清晰的數字化轉型藍圖，在轉型實踐進程中積累了一定的經驗。在優化級，職業教育組織有意識地進行自我測評數字化成熟度，根據已有的轉型經驗優化轉型路徑，調整轉型戰略布局。在成熟級，職業教育完全實現數字化轉型，數字技術和職業教育實現全面融合，職業教育供給結構高度優化，實現數字社會職業教育人才培養的強適應性。

（二）成熟度框架

本研究參考BTM主題聚類和人工編碼，將職業教育數字化成熟度框架分為戰略規劃、數字設施、數字應用、教學變革和數據治理五個模型要素，設置每一模型要素下的若干子要素。

1.戰略規劃

戰略規劃是指從宏觀層面為完成職業教育數字化轉型所做的頂層設計，包括規劃制定、方案設計、機制保障和文化建設四個子要素。規劃制定是指政府聯合職業院校、行業企業以及科研機構，制定職業教育數字化轉型的戰略目標、指導思想、主要任務等，進而科學設計職業教育數字化轉型藍圖；方案設計是指推進職業教育數字化轉型示范校、示范區等具體建設方案制定，從而落實職業教育數字化轉型路線；機制保障是指為推動職業教育數字化轉型提供專業人員、資金投入以及政策標準等方面的保障，旨在為職業教育數字化轉型提供必要的支持和資源；文化建設是推進職業教育數字化生態文化建設，使“聯通互造、自我創生”的數字基因融入精益求精的工匠精神，從而傳承與弘揚數字工匠精神。

2.數字設施

數字設施是指以大數據、云計算、人工智能等數字技術為基礎，以數據為驅動要素，搭建面向職業教育高質量發展的新型基礎設施體系，主要包括校園設施、系統平臺、數據安全、系統網絡四個子要素。校園設施是指利用數字技術升級教學設施、科研設施和公共設施，進而促進學校物理空間與虛擬空間一體化建設；系統平臺是指基于新型數據中心，通過數據采集、清洗、存儲、管理、分析及應用等方式，構建具有整合、開放、虛擬等特征的職業教育系統業務平臺，旨在為職業教育多元主體共商共建共治共享提供基礎平臺；數據安全是指有效感知網絡安全威脅，過濾網絡不良信息，從而實現信息化供應鏈網絡空間一體化建設，防止數據泄露與篡改；系統網絡是指面對網絡聯通和線上線下混合式教學常態化應用等新形勢，搭建確保師生公平享有學習權和學習空間的服務網絡。

3.數字應用

數字應用是指數字技術在教學、管理、科研、服務等方面的應用，主要包括數字教學、數字管理、數字科研和數字服務四個子要素。數字教學是指基于數字技術實現數字教材、虛擬實訓、遠程協作、在線培訓等，旨在改善學習者的學習體驗，打破傳統職業教育教學限制；數字管理是指職業院校通過數字校園建設提高學校管理效率和管理水平，進而提供更高效、更便捷、更精準的管理服務；數字科研是指利用數字技術促進職業教育科研創新，提高職業教育科研質量，有效推動職業教育產學研轉化；數字服務是指利用數字技術為社會人員提供教育、培訓、咨詢等多方面的服務，從而提升社會服務效率和質量。

4.教學變革

教學變革是指以數字技術全方位賦能職業教育教學各個環節，主要包括數字素養、教學內容、教學模式、教學評價和教學空間五個子要素。數字素養培養是指在傳統職業教育教學目標的基礎上，培養學習者將數字技術融入日常學習的意識、態度、能力、創新等方面；教學內容更新是指不斷將新技術、工藝和規范等轉化為促進數字素養培養和滿足勞動力市場需求的教學內容，旨在提高學生的數字技能和綜合素質；教學模式變革指數字技術全方位全過程嵌入職業教育教學過程，推動職業教育行動導向教學模式變革升級，創新應用體驗式教學、探究式教學等模式，培養高素質、復合型的技術技能人才；教學評價變革是指實施以數據為驅動力的綜合評價，尤其是基于全過程全要素的學生能力成長數據的智能評價，旨在提高教學評價的客觀性、全面性和科學性；教學空間變革是指基于5G、XR、AI等技術，搭建虛實共生的職業教育教學場域，從而使學習者擺脫單一物理教學空間的局限性，實現全天候、沉浸式、個性化等高效率學習。

5.數據治理

數據治理是指通過制定和實施完整的標準、政策和流程，對數據進行規劃、組織、管理、使用和保護，以實現數據價值的最大化，主要包括數據標準、數據共享、數據服務和數據決策四個子要素。數據標準是指制定職業教育數據開發、應用和共享的標準，并加強推廣職業教育數據標準的力度，從而促進數據的共享和交流、提高數據的質量和可靠性；數據共享是指職業院校、企業行業和政府部門等多個部門打破數據孤島，實現數據共享互聯和資源優化配置；數據服務是指建立職業教育信息大數據，支持學校事務的“網上辦理”“移動辦理”和“全程網辦”，旨在提高職業教育服務質量；數據決策是指利用數字技術為職業院校管理決策提供數據支撐和風險研判，提升其科學決策能力。

（三）成熟度工具

成熟度工具是基于職業教育數字化成熟度評估框架，通過對模型要素和子要素進行細粒度劃分，從而構建的職業教育數字化成熟度評估指標體系。例如，歐盟開發的自主評估工具（The Self-reflection Tool，SELFIE），通過配合歐洲數字能力教育組織框架（DigCompOrg），主要用于評估教育機構的數字化成熟度[21]；?urek等基于高等教育機構數字化成熟度框架（DMFHEI），開發出定性和定量相結合的高等教育機構數字化成熟度工具（The Instrument for the Assessment of Digital Maturity of HEI，IADMHEI），主要用于評估高等院校的數字化成熟度等級[22]。在國內則常用評價指標框架、評估模型、發展指數和滿意度量表來聚焦教育信息化的績效和發展水平評估[23]。有學者聚焦職業教育專業數字化改造成效，構建測評指標體系，用于職業教育專業數字化改造內容的完整性評價，優化職業教育專業數字化改造資源配置[24]。職業教育數字化成熟度評估傾向于找出現狀水平與理想水平之間的差距，從而為職業教育數字化轉型進程提供優化方向，可以利用發展指數、績效評估模型和滿意度量表作為成熟度框架配套評估工具對職業教育數字化轉型實踐進行評估。發展指數通過收集定量數據并對其進行標準化處理，從而計算出綜合評價得分。績效評估模型則更傾向于衡量投入與產出的平衡[25]。滿意度量表則傾向于從主體感知的角度來評價建設成效。利用職業教育數字化成熟度評估工具，能夠全過程監控職業教育數字化轉型進程，綜合診斷性評價、過程性評價和總結性評價于一體，質性評價與量化評價相結合，有效度量職業教育數字化發展水平和數字化轉型發展績效。

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Value Review and Model Construction of Digitalization Maturity in Vocational Education

Zhang Dongke， Zheng Ziyan

Abstract Digitalization maturity of vocational education refers to the degree of completion and realization of digital transformation of vocational education， which can represent the process of digital transformation of vocational education from a dynamic perspective. The digitalization maturity model of vocational education is a basic tool for evaluating the digital maturity of vocational education， which can provide a basis for the construction of specific evaluation index system. This paper uses the BTM topic model based on word pairs to analyze the text corpus of digitalization maturity of vocational education， and obtains five elements and topics of digital model of vocational education， including strategic planning， digital facilities， digital application， teaching change and data governance， and then attempts to build a digital maturity model of vocational education including maturity level， maturity framework and maturity tools. In order to provide reference for the evaluation of the digitalization transformation process of vocational education.

Key words digitalization of vocational education; maturity; value; model

Author Zhang Dongke， associate professor of College of Education in Hebei University （Baoding 071002）; Zheng Ziyan， master student of College of Education in Hebei University

作者簡介

張棟科（1985- ），男，河北大學教育學院副院長，副教授，博士，研究方向：職業教育基本理論，職業教育信息化（保定，071002）；鄭子艷（1998- ），女，河北大學教育學院碩士研究生，研究方向：職業教育信息化

基金項目

2023年度河北省社會科學基金項目“職業教育數字化成熟度模型構建研究”（HB23JY021），主持人：張棟科