職業教育教師數字勝任力構成要素研究

中圖分類號：G715.1；G434 文獻標識碼：A 文章編號：2095-9052（2025）08-0185-03

引言

我國在研究職業教育教師的數字勝任力模型與框架時，往往側重于歸納和學習國外的先進經驗和理論成果，而在深入探索這些模型與我國職業教育具體實踐的契合度，以及如何有效應用于我國職業教育現實情境方面，研究尚顯不足[1][2][3]。因此，未來的研究方向應立足于我國職業教育教師數字素養的現狀，結合職業院校教師所需達到的數字勝任力標準，開發出一套符合我國國情且特有的一種職業教育教師數字勝任力模型，從而可以進一步使得這種勝任力模型能夠與數字時代特征所對應的適配度變得更高。因此文章將構建職業教育教師數字勝任力評價模型，并運用層次分析法（AHP）計算構成要素的權重，從而構建職業教育教師數字勝任力評價指標體系。

一、職業教育教師數字勝任力層次結構

從職業教育教師的角度研究數字教育工作開展時所需要的能力與特質[4]，結合面向職業教育數字化轉型的教師數字勝任力需求[5]，凝練職業教育教師數字勝任力的構成要素，通過層次分析法將目標層分解為不同層級（準則層和要素層）建立層次結構模型，將職業教育教師數字勝任力作為目標層，進而分為數字技術認同、數字技術能力、數字教育教學、數字關懷與支持和數字專業發展這五個準則，并根據以上準則提出十八個構成要素。

二、職業教育教師數字勝任力構成要素權重計算

（一）教師數字勝任力一級構成要素權重計算

基于職業教育教師數字勝任力評價模型，運用Satty1-9標度法，構建判斷矩陣。本次調查通過咨詢10名專家，共收集到10個有效的判斷矩陣，用于職業教育教師數字勝任力評價模型構成要素權重計算和分析。現以專家E1為例，我們首先收集其對各構成要素重要性的判斷，然后通過幾何平均法計算出權重值，確保權重分配的科學性與合理性。具體結果如下：

第一，根據專家E1對準則層構成要素的判斷矩陣，運用Satty1-9標度法進行賦值（表1)，計算矩陣中每行內各個要素的乘積 W_i ，其中 W1=0.125 、 W2= 32、 V3=1 、 W4=0.5 、 W5=0.5

第二，對以上 W_i 進行5次方根值計算，得到 0.660， ， ， ，W5=0.871 。

第三，將步驟二中得到的計算結果代人如下公式中： ，得向量特征值： 、 0.370、 、 、 。因此，根據向量 ，0.370，0.185，0.161，0.161），得專家E1對教師數字勝任力一級構成要素的權重，其中數字技術認同、數字技術技能、數字教育教學、數字關懷與支持、數字專業發展權重值分別為0.122、0.370、0.185、0.161、0.161。

率計算CR公式得出：CR 其中，CI計算公式如下:CI = n=1～9 時，RI值分別為0、0、0.52、0.89、1.12、1.24、1.36、1.14、1.46。運用以上公式，計算出CR為 0.02<0.1 ，即專家E1對教師數字勝任力一級構成要素的權重可以接受和保留。

第六，運用上述方法，計算其余9位專家一級構成要素的權重，分別為E2（0.248、0.309、0.105、0.248、0.090）、E3（0.359、0.339、0.155、0.084、0.063)、E4（0.225、0.410、0.230、0.063、0.073）、E5（0.152、0.185、0.430、0.122、0.110）、E6(0.158、0.158、0.298、0.110、0.275）、E7（0.510、0.264、0.130、0.064、0.033）、E8（0.469、0.269、0.143、0.076、0.043）、E9（0.144、0.289、0.190、0.251、0.126）、E10（0.281、0.323、0.245、0.097、0.054)。對上述結果整理一級構成要素權重，得出數字技術認同、數字技術技能、數字教育教學、數字關懷與支持、數字專業發展一級構成要素權重值分別為0.267、0.292、0.211、0.128、0.103。

（二）教師數字勝任力二級構成要素權重計算

第四，最大特征值入max計算 其中，（Aw）為判斷矩陣的賦值與向量W的乘積：

因此，可以計算出：（Aw） 1=0.630 、（A?） 2= 1.874、（Aw） 3=0.937 、（Aw） 4=0.815 、（Aw） 5= 0.815，求得最大特征值 λmax=5.077 。

第五，為了驗證專家E1的判斷矩陣在評估教師數字勝任力時的一致性，我們將對其隨機一致性比率CR進行檢驗。這一檢驗旨在確保專家在兩兩比較要素重要性時的評分具有一致性。具體來說，當計算得出的CR值小于0.1，表明專家E1的判斷矩陣具備可接受的一致性，評分結果有效。反之，若CR值大于等于0.1，則說明矩陣一致性不足，可能需要專家重新評估，或對評分進行修正，甚至在必要時考慮剔除。隨機一致性比

鑒于職業教育教師數字勝任力的二級構成要素數量較多，若采用與一級要素相同的方法，會顯著增加專家的工作量，還可能因疲勞或復雜性降低評分的準確性與一致性。因此，本研究在處理二級構成要素的權重評估時，采取了策略調整，以確保評估效率與質量。處理回收的有效問卷時，我們采取了以下步驟：步驟一，根據二級構成要素按重要性降序排列，從高至低分配相應分值。具體而言，數字技術認同與數字關懷支持類別下的二級要素分值在3至1分之間；而數字技術技能、數字教育教學及數字專業發展類別下的二級要素分值則在4至1分之間。步驟二統計各二級構成要素的總分。步驟三基于二級構成要素的賦值范圍，計算每個二級要素相對于其所屬一級構成要素的權重。從賦值范圍可知，數字技術認同與數字關懷支持下的二級要素總分為60分，而數字技術技能、數字教育教學和數字專業發展下的二級要素總分則為150分。

以職業教育教師數字勝任力一級要素數字技術能力包含的二級要素為例，展示二級構成要素權重計算的具體步驟：第一，根據二級構成要素按重要性排列，賦予對應的分值；第二，二級構成要素求和：數字意識 Σ=Σ 27、數字思維 =13 、數字安全 =20 ；第三，將數字意識、數字思維和數字安全的分值與總分60相比，即得出這3個二級構成要素的權重值：0.450、0.217、0.333；第四，重復上述步驟，計算其余二級構成要素的權重值，如表2所示。

三、職業教育教師數字勝任力構成要素權重分析

運用AHP計算教師數字勝任力評價模型不同構成要素的權重值，其中一級要素權重值為數字技術認同（0.267）、數字技術技能（0.292）、數字教育教學(0.211）、數字關懷與支持（0.128）、數字專業發展(0.103），二級要素為數字意識（0.450）、數字思維（0.217）、數字安全（0.333）、基本數字技能(0.360）、數字資源的檢索與評估（0.300）、數字資源的開發（0.130）、網絡教學協作和共享工具的使用（0.210）、教學設計與實施（0.360）、智慧實踐教學應用（0.210）、數字化評估與反饋（0.310）、批判性思維與問題解決（0.120）、環境創設與關懷（0.433）、數字教學追求（0.350）、數字安全與隱私保護（0.217）、數字發展素養（0.350）、協同合作與共享（0.220）、專業發展與終身學習（0.320）、國際化視野（0.110）。通過對教師數字勝任力一級構成要素和二級構成要素的全面分析，發現數字關懷與支持在職業教育中的重要性逐漸凸顯，環境創設與關懷權重為0.433，數字教學追求權重為0.350，這表明教師不僅需要具備數字技術技能，更需要在教學中展現關懷與支持學生的能力。此外，數字安全也是本研究的創新點之一，數字安全與隱私保護權重為0.217，強調了教師在數字化教學中對數據安全和隱私保護的重視。教師不僅需要掌握基本的數字技能，還需要具備數字安全意識，確保學生數據的隱私和安全。在數字技術技能方面，本研究提出了數字資源的開發和網絡教學協作與共享工具的使用（權重為0.210)，表明教師需要掌握使用各種數字工具進行教學和評估的技能。

結語

通過計算職業教育教師數字勝任力評價模型構成要素的權重值，從而實現了各構成要素的量化，首次引入了“數字關懷與支持”維度，特別關注教師在數字環境中的情感支持與關懷能力。為了更好地服務于職業教育數字化轉型的需求，首先，教育培訓機構加強教師數字勝任力的培訓，特別是數字關懷與支持、數字安全與隱私保護方面的培訓。其次，學校和企業共同建設數字化教學環境，共享數字資源，促進資源的共建共享。最后，教師保持對新技術和教學方法的敏感性，利用數字資源進行自我學習和專業發展，提升自身的數字勝任力，以更好地適應職業教育數字化轉型的需求。

參考文獻：

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[2]高維婷.人工智能時代職業院校教師數字勝任力評價指標體系構建[J].職業技術教育，2023，44（2)：74-79.

[3］仇曉春，肖龍海.教師數字勝任力框架研究述評［J].開放教育研究，2021，（5）:110-120.

[4］胡洪勇.職業院校教師數字化勝任力提升：理據、困境與路向［J].職業教育，2024，（4)：35-38.

[5］王建梁；梅輝.教育數字化背景下職業院校教師數字勝任力的模型構建及推進策略[J].教育與職業，2024，（14)：91-97.

(責任編輯：于淼)