教師數字素養演進路徑與多層影響機制研究

一、引言

教師作為教育數字化的關鍵推動力量，其數字素養水平不僅關系到數字技術在教學中的有效融合與創新應用，也直接影響學生核心素養培育與教育質量提升。近年來，國家高度重視教師數字素養發展，陸續發布《教師數字素養》教育行業標準（JY/T0646-2022）、《2024年提升全民數字素養與技能工作要點》等文件。2025年教育部等九部門聯合印發的《關于加快推進教育數字化的意見》明確提出，“制定完善師生數字素養標準和人工智能應用指引，開展素養提升實踐活動和調查評估，提升數字素養與人工智能應用水平”1]。這一系列舉措標志著我國教師數字素養發展已進入制度化建設與系統化推進的新階段。

在政策引導與實踐需求的雙重背景下，教師數字素養研究成為促進教師專業成長與教育高質量發展的重要議題。一方面，已有研究圍繞教師數字素養的內涵分析、標準解讀、指標構建等方面取得了一定進展，為理論體系建設提供了支撐[2][3]；另一方面，基于大樣本調查的實證研究揭示了我國教師數字素養的整體水平、結構差異及主要影響因素，為教師數字素養精準提升提供了參考[4][5]。然而，當前研究多基于單一年份或短期數據，缺乏對教師數字素養發展過程的長期追蹤研究，且尚未深人探討個體特征與區域環境等因素在長期發展中的作用機制。

因此，本研究基于2019—2023年同一地區的169405份中小學教師數字素養測評有效數據，立足五年縱向跟蹤視角，綜合運用回歸分析、聚類分析、非線性趨勢建模與多層線性模型等方法，系統探究教師數字素養的發展趨勢、演進路徑差異及關鍵影響機制，以期突破既有研究中“靜態測量、單點評估”的局限，為教師數字素養的科學評價與長效提升提供理論支撐與實踐啟示。

二、文獻綜述

（一）教師數字素養發展現狀研究

準確掌握教師數字素養發展現狀，是識別教師素養短板、制定精準發展策略的重要前提。近年來，學者們圍繞教師數字素養開展了多項實證研究，逐步形成了關于我國教師數字素養總體水平與結構特征的初步共識。

總體來看，現有研究多聚焦于某一時期教師數字素養的整體水平與結構分布。例如，杜巖巖等基于兩個省份464名中小學教師的測評數據發現，教師在數字化教學設計維度表現較好，但在專業發展、數字化教學實施等方面還處于初級水平[6]。宋靈青基于全國東中西部9000余名中小學教師數字素養測評數據指出，教師在數字社會責任維度得分最高，而在數字技術知識與技能、數字化應用維度得分偏低，反映出大部分教師技術應用能力滯后[]。謝夢菲等通過對河南省91萬余名教師的大規模調研，同樣發現教師在數字技術知識與技能、數字化應用、專業發展維度存在明顯短板，尤其在數字技術與專業成長的融合路徑上亟待優化，但在數字化意識維度表現較好[8]。喬世偉等基于珠三角近4000名教師樣本，通過問卷調查與主題分析發現，大部分教師在數字社會責任和專業發展維度表現較好，但在技術掌握方面能力薄弱，尤其缺乏數字化教學設計、實施與評價的實踐能力[9]。此外，國外多項研究同樣指出，盡管教師普遍愿意在教學中使用數字技術，但其實踐應用能力仍然不足[10][11]

綜上所述，現有研究在教師數字素養整體水平、結構特征等方面已取得一定成果，豐富了對教師數字素養發展結構的理解。然而，當前研究普遍局限于靜態橫截面分析，忽視了教師數字素養隨時間演進的動態發展過程。教師數字素養并非靜止不變，而是在技術迭代與專業發展等多重因素驅動下不斷演進。因此，本研究開展基于多時點、大樣本的縱向分析，剖析教師數字素養的發展動態和演進規律，為教師數字素養持續提升提供證據支撐。

（二）教師數字素養發展影響因素研究

教師數字素養的提升不僅依賴教師個體的主動發展，也受到教育環境等外部因素的綜合作用。已有研究主要從個體特征與外部環境兩方面，探討教師數字素養發展的影響因素。

教師個體特征被普遍認為是影響數字素養發展的重要因素。已有大量研究發現，性別、年齡、學歷、任教學段等變量均在不同程度上對教師數字素養發展產生影響。例如，黃曉婷等指出，小學教師數字素養整體水平顯著高于中學教師；此外，女性教師在數字化意識方面表現更好，而男性教師在技術操作能力方面更具優勢[12]。金志杰等分析不同年齡段教師的數字素養狀況，發現青年教師對新興數字技術的接受度較高，但在課堂整合與實踐設計方面仍存在經驗不足的問題[13]。Cattaneo 等同樣發現，教師年齡與數字素養水平呈負相關關系，年長教師整體數字素養較低，但在數據保護方面表現更好[14]。Chen 等通過調查全國15萬余名教師，發現性別、年齡、學歷、任教學段與學科類別均對教師數字素養具有顯著影響[15]

此外，區域類型、教育數字化水平等外部因素同樣對教師數字素養發展產生重要影響。例如，宋靈青基于全國樣本數據發現，東西部地區教師數字素養整體水平高于中部地區，而城鄉差異相對較小，呈現“區域非均衡—城鄉趨同\"的空間特征[16]。林書兵等通過問卷調查與結構方程模型分析發現，區域內的教師培訓有效性、數字技術支持等因素對教師數字素養具有顯著正向影響[17]。Chen等則發現，數字化基礎設施、軟件資源以及政策支持均對教師數字素養發展產生積極影響[18]

可見，教師數字素養的影響因素既包括教師個體因素，也涵蓋區域教育數字化發展狀況等宏觀變量。盡管現有研究在變量識別與相關關系分析方面已取得一定成果，但對多層變量綜合影響機制的系統分析及動態識別仍顯不足。因此，本研究基于多時點、多層級的大樣本縱向數據，進一步揭示教師個體特征、區域差異和教育數字化環境對教師數字素養發展的綜合影響，為教師數字素養精準發展提供實證支持。

（三）已有研究述評與研究問題提出

現有研究在教師數字素養整體水平評估與關鍵影響因素識別方面已取得一定進展，揭示了不同區域和群體教師數字素養的發展現狀及結構差異。多數研究仍基于橫截面數據，缺乏對教師數字素養演進過程的長期跟蹤，也較少從時間維度揭示其發展路徑的異質性與機制邏輯。尤其在不同區域與個體特征背景下，教師數字素養的發展路徑、群體差異及其影響機制仍有待深入探究。基于此，本文基于2019—2023年同一地區的中小學教師數字素養大規模測評數據，從動態視角出發，聚焦以下研究問題：

1.教師數字素養發展趨勢如何，個體特征（如性別、學歷等）是否影響其發展速度？2.不同類型區域（如城區、鎮區、鄉村）教師數字素養的發展路徑有何異同？3.教師個體特征與區域環境（如區域類型、教育數字化水平）如何共同影響教師數字素養發展水平？

三、研究設計

（一）研究樣本

本研究基于2019—2023年間對同一地區中小學教師數字素養的持續測評，共獲得169405份有效樣本，覆蓋該地區的城區、鎮區與鄉村學校，涵蓋不同年齡段、學歷層次與任教學段的教師群體。樣本具體信息如下頁表1所示。

每年度樣本均由同一研究團隊組織采集，受教師崗位流動及學校參與節奏等因素影響，各年度樣本數量和分布存在一定差異。但由于測評組織方式一致、覆蓋范圍廣泛，各年度樣本結構基本穩定，具備較好的代表性、穩定性與可比性。

表1中小學教師樣本基本信息

此外，為揭示區域教育數字化發展水平對教師數字素養的影響，本研究引入該地區各區域的教育數字化發展指數。該指數數據來源于教育部教育信息化戰略研究基地（華中）每年組織的全國教育數字化調研。

（二）研究工具

本研究采用2019—2023年五個年度版本的《中小學教師數字素養測評問卷》作為數據采集工具。該問卷由研究團隊圍繞教師數字素養五個核心維度自主研制，并在五年間持續優化迭代，形成以“五維度 +^′ 情境化”測評為核心的結構框架。為增強測評的真實性與應用導向性，問卷采用情境化題項設計[19]，題目來源于真實教學場景，涵蓋課堂教學、教學管理、教學資源獲取與整合、數字倫理責任等方面的實際問題。受測教師根據設定情境進行判斷與回答，從而更真實地反映其在教育教學活動中的數字素養水平。

問卷內容除涵蓋教師基本信息外，主要圍繞數字化意識、數字技術知識與技能、數字化應用、數字社會責任和專業發展五個核心維度設計。五年間，問卷題量略有波動（38至46題），個別題項根據教育政策更新或技術演進進行了語言優化與情境調整（如將“計算機操作”調整為“智能終端操作”）。但問卷總體維度結構保持一致，各題項均對應具體數字素養指標，未發生結構性變更，確保了測評結構的穩定性與數據的縱向可比性。

在工具信效度方面，各年度問卷的Cronbach'sAlpha系數分別為0.857、0.852、0.839、0.862和0.859，表明問卷具有較高的一致性與穩定性。在效度保障方面，研究團隊每年組織專家對新增或調整題項進行內容評審，重點審查題項與所屬維度的契合度、語言規范性與應用場景相關性。同時研究團隊還開展小范圍預測試，廣泛征求教師意見，結合題項理解度、任務匹配度與維度覆蓋性等指標，反復修訂優化，確保工具內容效度與結構一致性。

（三）數據處理與分析

1.多年問卷數據對齊

為確保各年度教師數字素養測評結果在縱向分析的可比性，本研究采用基于項目反應理論的錨測驗等值化方法，對2019—2023年問卷數據進行對齊處理。該方法通過設置“錨題”實現不同年度量尺間的等值轉換，將多年數據映射至統一測量基準，提升時序數據分析的信效度[20]。該方法適用于測評工具在不同時間點存在題項微調或新增的情形，已廣泛應用于教育測量領域的追蹤研究與縱向評價中。它能夠在不改變測量結構的前提下，有效控制因題目變化帶來的測量誤差，為跨年度結果比較提供支持。具體實施步驟如下：

第一步，錨題選取。本研究從各年度測評問卷中選取了4個題項作為錨題，涵蓋數字化意識、數字化應用、數字社會責任等關鍵維度，具體包括“認識數字技術發展對教育教學帶來的機遇與挑戰”“利用數字技術開展學習情況分析”“在使用數字化工具過程中注重保護個人信息和隱私”等。上述題項內容穩定、區分度較好，具備較強代表性

第二步，參數標定與等值轉換。本研究采用分別參數標定和線性轉換法，將各年度測驗結果轉換至2019年設定的基準量尺。具體而言，首先計算各年度教師數字素養測評結果，再基于錨題參數計算轉換系數，進而將2020—2023年數據轉換至2019年量尺，實現多年數據的一致性處理，為后續分析提供可靠的數據基礎。

2.數據分析方法與過程

本研究圍繞教師數字素養的發展趨勢及其影響機制，構建多層次、遞進式數據分析框架，綜合運用可視化分析、回歸建模、非線性擬合與多層線性模型等方法，探討教師數字素養的時序演進特征與多元影響路徑。考慮到不同年份樣本在學段等個體特征分布上存在一定差異，為增強縱向分析的代表性與穩健性，本研究在數據分析中引入學段等控制變量，以有效減少樣本結構差異對分析結果可能造成的偏倚。具體分析過程包括以下三個方面：

（1）教師數字素養發展趨勢分析。為揭示教師群體數字素養的整體發展動態與演進特征，采用核密度估計法對各年度教師數字素養及各維度得分進行可視化分析，識別分布變化趨勢；同時，構建年度回歸模型，檢驗教師數字素養的線性增長趨勢。此外，進一步引入“年份 ??x 個體特征”交互項，構建多個固定效應回歸模型，分別檢驗性別、年齡、學歷與任教學段對教師數字素養發展速度的調節作用，揭示不同特征群體在數字素養發展速度上的差異性。

（2）各區域教師數字素養發展路徑差異分析。首先，以區域類型為分組變量，構建固定效應回歸模型，檢驗區域間教師數字素養發展速度差異；隨后，采用廣義加性模型，對各區域教師發展路徑進行非線性擬合，識別發展形態差異；最后，基于數字素養與各維度得分，開展K-means聚類分析，劃分教師數字素養發展路徑類型，揭示群體發展異質性。

（3）教師數字素養發展水平的多層影響機制分析。在考慮教師個體特征與區域屬性的基礎上，本研究進一步引入“教育數字化發展指數”與“年份\"等變量，構建多層線性模型，系統識別微觀與宏觀變量的交互機制，探究其對教師數字素養發展的綜合影響。該指數數據來源于2019—2023年發布的年度調研成果，涵蓋區域基礎設施建設、資源供給、培訓支持與治理機制等關鍵維度，能夠較為系統地反映各區域教育數字化發展水平。該指數是在國家教育數字化政策引導下設立的長期性監測工具，旨在落實國家教育數字化戰略部署，持續動態監測區域數字化建設進展，反映政策推進過程中的數字化環境差異與發展成效。在模型中引入該指數，有助于全面評估區域教育數字化環境對教師數字素養發展的影響，進一步提升模型的解釋力與分析深度。

四、研究結果

（一）教師數字素養發展趨勢分析

1.教師數字素養整體發展趨勢分析

為刻畫教師數字素養在時間維度上的發展趨勢，本研究繪制了2019—2023年教師數字素養總得分及五個維度的核密度分布圖。如圖1所示，教師數字素養總得分呈現右移趨勢，密度峰值逐年趨于高分區域，表明教師數字素養整體水平穩步提升。

圖1教師數字素養總分與各維度得分核密度分布圖

在各核心維度方面，數字技術知識與技能、數字化應用和數字社會責任三個維度均呈現出明顯的右移趨勢，高分值區域逐年聚集，反映出教師在技術操作能力與數字責任方面持續提升。相對而言，數字化意識、專業發展兩個維度得分雖也有所提升，但存在一些波動，表明教師的數字化價值認識、數字化專業發展方面仍需關注。

2.教師數字素養年增長顯著性分析

為量化教師數字素養隨時間的增長幅度，本研究構建了以年份為自變量的線性回歸模型，對教師數字素養及各維度得分進行趨勢估計。分析結果如表2所示，教師數字素養綜合表現以及數字技術知識與技能、數字化應用、數字社會責任三個維度的表現均呈現顯著的線性增長趨勢，反映出教師的數字技術應用能力、數字化教學實踐能力持續提升。與此同時，盡管數字化意識與專業發展兩個維度的回歸系數也達到統計顯著水平，但呈現出負向變化趨勢。其中，數字化意識得分隨時間下降幅度較為顯著，表明教師在理念認知進展有所波動。此外，雖然專業發展維度的回歸結果顯示其得分隨時間下降，但 R² 僅為0.001，表明年份變量對該維度變動的解釋力極弱。

表2教師數字素養及各維度隨時間變化的回歸分析結果

注： ^**plt;0.01 ^***plt;0.001 ，下同。

3.教師個體特征對數字素養發展速度的影響分析

為進一步揭示教師個體特征在數字素養長期發展過程中的影響作用，本研究引入“年份 ?× 特征\"交互項，構建四組固定效應回歸模型，分別分析性別、年齡、學歷與任教學段對教師數字素養發展速度的調節作用。從各

模型擬合度來看，F檢驗均達到高度顯著水平（ plt;0.001 ），調整 R² 值介于0.021至0.038之間，表明教師個體特征變量在解釋數字素養發展速度方面具有穩定性與解釋力。其中，年齡模型的解釋力最高（ R²=0.038 ，學歷模型次之（ R²=0.030 ），性別與任教學段模型亦具有一定解釋力，詳細擬合指標如表3所示。

表3教師特征模型的整體擬合度指標

具體而言，如表4所示，女性教師雖總體得分較高，但其增長速度顯著低于男性（ β=-0.300 ， plt;0.001 ；學歷方面，研究生教師的發展速度顯著高于本科教師（ β= 0.585， plt;0.001 ）；學段方面，高中教師（ β=0.918 ， plt; 0.001）與小學教師（ β=0.317 ， plt;0.001 ）發展速度均顯著快于初中教師。相對而言，年齡組間的交互項未達到顯著水平，表明不同年齡段教師數字素養發展速度的差異不顯著。

表4教師特征對數字素養成長速度的交互效應回歸系數

圖2進一步展示了各類教師數字素養發展趨勢。其中，研究生、高中教師和男性群體在時間維度上的成長斜率更大，與回歸模型所揭示的結構性差異相一致。綜合而言，教師的性別、學歷和任教學段對數字素養的發展速度具有顯著調節作用，尤其是學歷與學段因素的影響更為關鍵。相比之下，年齡差異未體現出顯著統計影響，表明教師在職業周期內的數字素養發展速度趨于一致。

圖2不同教師特征組的數字素養發展趨勢圖

（二）不同區域教師數字素養發展路徑差異分析

1.各區域教師數字素養發展速度差異分析

為探究不同區域教師數字素養發展速度的差異，本研究構建了包含“年份 × 區域類型（城區、鎮區、鄉村）”交互項的固定效應回歸模型，分析教師數字素養總得分的年均增長情況。結果如表5所示，模型整體擬合良好（ R²=0.024 ， plt;0.001 ）。其中，以城區教師數字素養年增長1.71分為基線，鄉村和鎮區教師在該基礎上分別提升了0.29分（ plt;0.001 與0.26分（ plt;0.01 ）的年增長幅度。結果表明，鄉村與鎮區教師的數字素養提升速度顯著快于城區教師，呈現出“后發趕超”趨勢，區域間教師數字素養差異正逐步縮小。

表5教師數字素養發展速度固定效應回歸分析結果

2.各區域教師數字素養發展路徑形態分析

本研究引人廣義加性模型，對三類區域教師數字素養發展路徑進行非線性擬合分析。結果如表6所示，三類區域的平滑項均顯著（ plt;0.001 ）， R² 為0.027，具有較好擬合度。

表6各區域教師數字素養總分及各維度非線性成長路徑擬合結果

具體而言，如圖3所示，三類區域教師的數字素養成長路徑均呈現上升趨勢，但在增長節奏和階段特征方面存在明顯差異。其中，城區教師起點最高，呈現“高起點一中期放緩一末期提速”的路徑形態。鎮區教師的成長路徑較為線性，得分穩步提升，體現為“中起點一穩定增長”的漸進式特征。鄉村教師起點最低，但成長斜率最大，呈現“低起點一高增長—后發追趕型”形態。

圖3各區域教師數字素養非線性發展路徑圖

3.各區域教師數字素養發展模式分析

為進一步識別不同區域教師數字素養的發展模式變化，本研究基于15組“年份 ?× 區域\"組合的數據，采用K-means聚類方法對教師數字素養總分及五個核心維度的標準化得分進行歸類分析。最終模型的總方差解釋率為65.6% ，表明所構建的分類結構具有較強的區分性與穩定性。聚類劃分主要基于各維度標準化得分的相對優勢結構，提煉區域教師數字素養的典型發展特征。在此基礎上，進一步結合時間序列對各區域聚類類型變化進行分析，從而識別區域教師發展路徑中的階段性躍遷與模式演進。

聚類分析結果表明，教師數字素養發展模式可歸納為以下三類（如表7所示）：

表7教師數字素養K-means聚類中心均值（標準化后）

注：Cluster1表示能力成熟型；Cluster2表示意識驅動型；Cluster3表示責任導向型。

Cluster1：能力成熟型。該類教師在整體水平和各維度得分均明顯高于平均水平，尤其在“數字技術知識與技能”“數字化應用”與“專業發展”維度表現突出，具備較強的技術掌握與專業融合能力，代表數字素養能力結構相對均衡、成熟的群體。

Cluster2：意識驅動型。該類教師在“數字化意識”維度得分最高，但在技術技能、應用實踐等方面表現不足，顯示出其雖已具備較強的數字化價值認同和態度支持，但在技術掌握和教學整合方面尚未具備相應能力，呈現出“理念先行一實踐滯后”的典型特征。

Cluster3：責任導向型。該類教師在“數字社會責任\"維度得分顯著偏高，反映其對數字教育倫理、安全與公平問題具有較強能力，但在“數字化意識”與“專業發展”維度表現較弱，“數字技術知識與技能”與“數字化應用”處于中等偏上水平，可能是表明其主要以外在制度壓力驅動數字教學行為，內在認同與專業能力支撐仍較薄弱，呈現出“價值驅動一能力待塑”的特征。

下頁圖4展示了2019—2023年間不同區域教師類型結構的動態演化路徑。結果表明，城區教師呈現出從“意識驅動型”向“責任導向型”再到“能力成熟型”的躍遷，處于教師數字素養發展的領先地位。鎮區與鄉村教師發展路徑較為一致，均呈現典型的階段性遞進特征。2019—2020年主要為“意識驅動型”，表明具備一定數字意識但技術能力相對不足；2021—2022年逐步轉向“責任導向型”，表明倫理安全、數字技術知識方面有所增強；2023年，整體轉向“能力成熟型”，表明已初步實現認知、技能與專業整體提升。因此，這三類教師類型不僅反映了結構性的能力特征差異，也在時間序列分析中呈現出階段性的發展路徑特征。它們既是教師數字素養能力結構的靜態標識，也是區域教師數字素養演進軌跡的階段映射，體現出“認知一行為一結構”協同演進的動態發展邏輯。

綜上，教師數字素養發展呈現出共性的階段躍遷邏輯，即從“意識驅動\"到“責任導向”再到“能力成熟”的典型路徑。不同區域教師在這一躍遷過程中的節奏雖有所差異，但整體均體現出“認知一行為一結構”三元協同機制的作用鏈條與轉化過程。

（三）教師數字素養發展多層影響機制分析

為深入剖析影響教師數字素養發展的多層次因素，本研究基于“教師一區域一時間”三層嵌套結構，構建多層線性模型，以教師數字素養標準化得分為因變量，逐步納入教師個體特征、區域環境因素與年份固定效應，檢驗各層級變量對教師素養水平的解釋力。如表8所示，從空模型（MO）至完整模型（M3），模型擬合指標持續優化， χ² 對比檢驗結果顯著（ plt;0.001 ），說明多層因素對教師數字素養具有重要解釋作用。

表8教師數字素養的多層線性模型分析結果

續表8

首先，構建空模型（M0），不引入任何固定效應，僅包含區域隨機截距項，用于評估教師數字素養得分在區域間的結構性差異。結果表明，組間相關系數（ICC）為0.060，約 6% 的教師數字素養差異來源于區域間差異，適合采用多層線性建模進行分析。然后，構建M1模型，引入教師性別、年齡、學歷與任教學段等個體特征。接著，構建M2模型，進一步納入區域屬性變量與區域教育數字化發展水平指標，分析區域結構性因素對教師數字素養的影響。最后，構建M3模型，加人年份固定效應，捕捉2019一2023年教師數字素養的演進趨勢。

模型結果表明，教師個體特征對數字素養具有顯著影響。其中，女性教師的數字素養水平顯著高于男性（ β= 1. 00， plt;0.001 ）；在年齡維度上，教師年齡越大，數字素養水平越低，與30歲及以下群體相比，50歲以上群體的得分顯著偏低（ β=-5.89 ！ plt;0.001 ），呈現出明顯的代際差距；在學歷方面，研究生學歷教師得分顯著高于本科學歷群體（ β=0.32 ！ plt;0.05 ），而大專及以下學歷群體表現出顯著劣勢（ β=-3.34 ， plt;0.001 ）；在任教學段上，高中教師數字素養得分最高，其次為小學教師，均高于初中教師群體，差異均達顯著水平。

區域類型與教育數字化發展程度均為教師素養水平的重要預測變量。與城區教師相比，鄉村教師的數字素養得分顯著偏低（ β=-1.80 ， plt;0.001 ），鎮區教師也存在一定劣勢（ β=-0.92 ， plt;0.001 ）。此外，區域教育數字化發展水平對教師數字素養具有顯著正向影響（ β= 0.84， plt;0.001 ），說明數字資源供給、技術環境建設較好的地區能夠更有效地支持教師數字素養提升。上述結果表明，教師數字素養不僅源于個體能力基礎，更深受其所在區域結構性條件的影響，呈現出明顯的“個體—結構”協同建構特征。

此外，與2019年相比，教師數字素養得分逐年穩步上升，其中2023 年相較基準年提高6.18分（ β=6.18 ！ plt; 0.001），呈現出顯著的時間積累效應。該結果揭示，在國家教育數字化戰略持續推進和教育資源平臺建設不斷完善的背景下，教師數字素養呈現出政策驅動下的階段性躍升特征。時間效應不僅反映出教師對數字技術適應與整合能力的持續提升，也體現了制度環境與培訓系統對教師行為的深度塑造。

綜上所述，教師數字素養發展呈現出典型的“基礎差異一結構調節一時間演進”三重機制。個體層面因素決定教師數字素養的初始水平，區域層面因素提供發展環境支撐，時間維度則反映制度性干預對教師數字素養演進的推動作用。隨著模型變量的逐步引入，組間解釋方差（ICC）從MO模型的0.060降至M3模型的0.039，表明教師間差異主要由觀測變量解釋，模型具有較強的解釋力與穩定性。

五、研究發現與討論

（一）教師數字素養水平整體穩步提升，群體發展速度呈現差異化

研究結果顯示，教師數字素養水平整體呈現穩步提升趨勢，但不同特征群體的數字素養發展速度存在顯著差異。從各維度發展趨勢來看，教師在數字技術知識與技能、數字化應用以及數字社會責任三個維度的初始得分相對較低，但呈現出持續增長的趨勢。這反映出國家教育數字化戰略的持續推進，以及數字技術與教育場景的深度融合，為教師數字技術應用提供了制度保障與實踐支撐[21]相較而言，教師在數字化意識、專業發展兩個維度上的表現雖保持在一定水平，但發展過程中呈現一定波動。這可能是由于教師在理念層面的更新與專業能力的發展仍存在一定滯后性，難以完全跟上技術快速發展的節奏[22]。為此，學校與教育管理部門需進一步強化教師對教育數字化的整體認知，深化教育理念更新，提升教師在教育數字化環境下的適應能力與專業水平，系統性構建支撐未來教育發展的教師數字素養體系。

進一步分析各教師群體數字素養發展速度差異，發現性別、學歷與任教學段等特征顯著影響教師數字素養發展速度。具體而言，男性教師、研究生學歷教師以及高中教師的發展速度相對較快。在性別差異方面，雖然男性教師的初始數字素養水平較低，但發展速度顯著快于女性教師，這一發現拓展了對教師性別差異的縱向動態觀察。從學歷角度看，研究生學歷教師在技術理解與應用的適應能力與成長意愿更強，這一發現與既有研究結果相呼應[23]從學段角度看，高中教師的數字素養發展速度更為顯著，顯示出追趕小學和初中教師的趨勢。這一現象可能與高中育人目標轉型、政策引導及技術賦能教學的要求有關[24]，其技術的重視程度和適應能力顯著提升[25]。相比之下，年齡對數字素養發展速度的影響并不顯著，表明當前教師終身學習與培訓機制逐步完善，不同年齡段教師的發展機會逐漸均衡[26] O

（二）區域差異影響教師發展路徑，呈現后發增長與階段共性

本研究發現，不同區域教師在數字素養發展路徑上既表現出顯著差異，也呈現階段性共性。一方面，城鄉教師的發展基礎與速度存在明顯差異；另一方面，各區域教師的發展過程普遍呈現出相似的階段性躍遷特征。

從區域差異來看，城區教師的起點較高，發展速度相對穩定，但在中后期階段出現波動。這種現象可能與人工智能等新興技術的快速引人、教學平臺工具的頻繁更新等因素相關。相較于傳統多媒體教學，智能技術對教師提出了更高的適應與應用要求，部分城區教師在短期內面臨較大轉型壓力，出現適應滯后[27]，從而在階段性測評中表現出一定波動。然而，得益于其較強的數字素養基礎、豐富的培訓資源以及完善的政策支持[28]，城區教師通常能夠較快完成技術遷移和教學調整。整體而言，城區教師數字素養呈現出“高起點一階段波動—穩步提升”的非線性發展特征。相較之下，鄉村教師的數字素養起點較低，但在政策支持、平臺普及和資源下沉的共同推動下，發展速度顯著加快，呈現出“后發優勢”。隨著國家中小學智慧教育平臺等數字資源的廣泛推廣，優質資源逐步實現跨區域共享，有效緩解了鄉村教師“資源獲取難、培訓形式單一、學科整合不足”等方面的困境，激發了其發展潛能。城鄉教師數字素養的差距正逐步縮小，整體發展正由“補短板”階段向“齊發展\"階段轉變。

從路徑共性來看，盡管發展節奏不同，城區、鎮區、鄉村教師普遍呈現出“意識驅動—責任導向—能力成熟”的階段性躍遷軌跡，體現出“認知一行為一結構”的協同演進邏輯。這一發展模式與教育數字化轉型的典型階段性過程相契合[29]。研究進一步表明，區域教師群體的發展過程不僅表現為各維度得分的持續提升，還伴隨能力結構類型的動態演化，呈現出清晰的發展階段邏輯與特征轉換路徑。然而，不同區域教師的發展節奏存在明顯差異。城區教師雖發展基礎穩固，但中后期增長動能趨緩；鄉村教師則展現出更強的發展動力，但仍面臨基礎能力薄弱的挑戰。這一現象表明，在政策制定與資源配置過程中，應更加關注區域間發展節奏的協調與動態調節。未來，應進一步探索構建城鄉教師數字素養發展的共生機制，通過跨區域協同發展共同體，實現資源共享、優勢互補，將鄉村教師的后發優勢轉化為持續發展的內生動力[30]

（三）多層因素協同作用，共同構成教師數字素養發展機制

多層線性模型結果表明，教師數字素養水平不僅受個體因素影響，還受到區域結構條件與時間進程的協同調節，呈現出“基礎差異—結構調節—時間演進”的三重驅動機制。

在個體層面，性別、學段、年齡、學歷均對教師數字素養發展水平具有顯著影響。具體而言，女教師整體數字素養水平高于男教師，這與以往的研究結果一致，反映出女教師在數字技術態度上的積極性和較強的數字素養表現[31][32]。在學段方面，本研究發現高中教師的數字素養水平相對較高，這與部分已有研究存在差異[33][34]。這一差異表明，任教學段對教師數字素養的影響機制可能受區域、學科、職前培訓等多重因素交互作用，仍需進一步深入探討。年齡方面，低年齡教師的數字素養水平更高。這可能由于年輕教師接觸數字技術的時間更早、使用頻率更高，因而具備更強的數字能力基礎[35]。在學歷方面，研究生及以上學歷教師的數字素養水平更為突出。這類教師通常在職前教育階段就較重視學科與技術前沿知識的學習，具備更強的技術整合能力，能夠更有效地將數字技術應用于教育教學實踐，從而實現數字素養的持續提升[36]

在區域層面，研究結果表明，具備良好數字化基礎、教育資源與數字技術支持的地區，教師數字素養水平提升更為顯著。這一發現與Lucas等的研究結論相符[37]這進一步印證了，提升教師數字素養需從整體生態人手，強化政策制度、基礎設施、資源配置、技術應用及保障機制等要素之間的協同聯動。具體而言，2019一2023年間，國家陸續出臺《提升全民數字素養與技能行動綱要》《新時代基礎教育強師計劃》等系列政策，為教師數字化轉型提供了明確制度導向。同時，自2022年起，教育部系統實施寒暑期教師研修計劃，各地積極響應，推動區域性教師培訓體系建設，逐步形成常態化、場景化、分層分類的培訓機制，不斷提升教師對數字技術的理解與應用能力[38]。此外，國家智慧教育平臺、AI輔助教學工具與數字化教學資源庫持續優化，不斷拓展教師數字教學的實踐空間。上述政策供給、培訓支撐與工具演進的協同推進，共同構成了區域層面教師數字素養提升的關鍵支撐要素。

從時間維度分析，教師數字素養的持續提升不僅反映出教師能力的自然演進，也映射出國家政策持續供給、區域機制不斷健全、技術環境日益完善等多重因素的縱深演進過程。當前，教育數字化戰略正在從基礎部署走向系統集成，教師數字素養也從單純的工具應用，逐步過渡到理念融合與教學重構階段，表現出技術內化、價值認同與生態適應的同步提升趨勢。

綜上所述，教師數字素養的發展受到個體特征、區域生態和時間演進的多重因素協同影響，體現出多層嵌套、動態調節的發展機制。該結果可為政策制定、教育管理及學校實踐提供參考。后續應加強分層引導、區域統籌與理念引領，推動教師從單一的工具使用者，向理念建構者和生態推動者轉變。

（四）教師數字素養發展建議與實踐啟示

基于五年大樣本的動態追蹤數據，本研究從縱向視角系統揭示了教師數字素養發展的階段性特征與差異性趨勢，發現教師數字素養在成長過程中呈現出群體發展差異、區域發展節奏差異與階段性躍遷特征。圍繞上述實證發現，提出以下針對性建議：

第一，構建針對性強的分層分類發展機制，精準應對教師數字素養群體發展差異。針對教師數字素養整體提升過程中性別、學歷、學段等群體間發展速度差異明顯的問題，建立“分層分類—精準診斷一動態賦能”的發展策略。具體而言，首先，基于教師的性別、學歷、學段等基本特征，科學劃分教師群體類型，明確不同群體的能力現狀與成長起點，構建清晰的分層分類框架。其次，依托個體層面動態測評，精準診斷不同群體教師在數字技術應用、教學設計、數字倫理責任等方面的能力短板與成長需求，建立個性化成長檔案。最后，結合測評結果與群體特征，動態推送差異化學習資源與個性化培訓方案，持續開展“測評—培訓—實踐—反饋\"閉環賦能，促進教師數字素養的持續優化與差距縮小。

第二，健全區域差異化推進策略，強化階段性躍遷引導與發展節奏協調。針對教師數字素養發展過程中呈現的區域差異與階段性躍遷共性，建立“階段性躍遷引導一發展節奏協調一區域協同共建”的三維推進機制。具體而言，首先，結合教師數字素養普遍存在的“意識驅動一責任導向一能力成熟”階段性躍遷規律，科學設定各區域教師的階段性成長目標與任務，實施分階段、分重點的能力建設路徑。其次，根據區域教師的發展基礎與成長節奏，精準制定差異化推進方案。對鄉村和鎮區教師群體，重點推動“后發趕超”，設立成長加速計劃，提供短期密集型培訓與能力提升支持；對城區教師群體，則聚焦中后期的能力優化與創新拓展，推動數字素養的深度融合與創新應用。最后，建立跨區域教師發展共同體和合作網絡，打通區域壁壘，推動優質資源跨區流動與共享，促進城鄉教師在共性基礎上的差異化成長，構建區域協同共進的新格局。

第三，構建長周期、可迭代的教師數字素養發展生態，推動政策實施的系統優化與動態適應。針對教師數字素養發展長期性、非線性和多層因素交互作用的特征，建立“周期性監測評估一動態政策優化一系統性生態聯動”的長周期發展機制。具體而言，首先，建立系統性監測機制，定期開展教師數字素養的動態評估，精準識別政策實施效果與發展瓶頸。其次，將監測結果及時反饋至政策制定與實施環節，推動政策、資源、培訓、技術等多元要素的聯動優化與精準迭代，不斷提升政策措施的針對性與適應性。最后，構建“個體一區域一政策”三層協同機制，將教師個體成長數據納人區域教育發展評價體系，打通個體成長、區域推進與政策優化之間的循環通道，助力教師數字素養的持續躍升與內生性發展。

六、結語

教師數字素養提升并非線性均衡的過程，而是在多重因素協同作用下形成的復雜演進系統。基于2019—2023年大規模樣本的動態追蹤與結構建模，本研究從縱向分析視角揭示了我國中小學教師數字素養的發展趨勢、路徑分化與多層影響機制，填補了既有研究在時間演進與因素聯動方面的不足。本研究不僅為教師數字素養發展提供了實證證據，也為理解新時代教師專業發展路徑提供了新的分析框架。然而，受限于數據獲取與模型復雜度，當前研究尚未納入政策演變、教師培訓供給、技術工具普及等變量。未來研究可進一步拓展數據來源與分析維度，例如引入區域政策文本、教師培訓計劃與數字平臺使用行為等數據，構建更具解釋力的教師數字素養發展模型，深化對教師發展機制的理解，為數字時代教師能力的持續提升與教育高質量發展提供有力支撐

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作者簡介：

周馳：講師，博士，碩士生導師，研究方向為教師數字素養、教育數字化評估。楊會云：在讀博士，研究方向為教師數字素養。李佳平：在讀博士，研究方向為教師數字素養。陳敏：副研究員，博士，博士生導師，研究方向為教師數字素養、教育數字化評估。

Research on the Evolutionary Pathways and Multidimensional Impact Mechanisms of Teachers’ Digital Literacy

—AnEmpirical AnalysisBasedon Five-YearsLarge-ScaleData

Zhou Chi1，Yang Huiyun2，Li Jiaping2 Chen Min3

1.National Engineering Research Center for E-learning，Central China Normal University，Wuhan ，Hubei

2.Faculty of Artificial Intelligence in Education，Central China Normal University，Wuhan ，Hubei

3.EducationalIformaizationStrategyResearchBaseMinistryofEducation，CentralChinaNormalUniversityWuhan4309Hubei

Abstract：Witheplementatioofteucatioaldgtalizationrategeacrs’digitalitacyasboeaoementitig highqualityucatioalevelopetCdctigloteactacingofas’igitaliacyelstodesaditeotal patesaduderlingmehanssebyprovidingheoreicalsupprtaddatabdeviecefodsio-makinadtargedtetio. Basedonontiuoustrackingofparydcodaryoolacrsineaergiofro19ttissdydasuon69valid assesentspsedoalogrialsartdeliustealisdlel modeling，tdyeplorstheeloptrds，eretiadevoutipathsdyingaof es’digiic Theresultsealat：s’eallgialicodadieuaalckgodde significantlymodigtepacofevoet;2）tacrevelotpatsiietsfoltialptfraadriven”to“espoibilitnte”adto“caabilttegatd”ituatacsmosratiglatecodtagdaaal narowingoftb-uralp;）velopetoftacrsigialiteacisjintlfuedbydualaracteiioal contexts，adteoagoithelofioalucatioagtaatioingualleseovabe insights for optimizing teacher development strategies and enhancing regional governance of educational digitalization.

Keywords：teachers’digital literacy; longitudinal evolution;development pathways;multilevel impact analysis

收稿日期：2025年5月29日責任編輯：趙云建