城市和农村学校信息化应用水平发展差异及影响因素分析

卢 春，邢单霞，吴 砥

（1.华中师范大学教育部教育信息化战略基地（华中），湖北武汉430079；2.华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心，湖北武汉430079）

一、前言

《教育信息化2.0行动计划》明确指出，到2022年要实现“教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生，信息化应用水平普遍提高”［1］。全面提升学校信息化应用水平正成为信息化发展的核心环节［2］，目前，城市和农村学校信息化应用仍然存在明显的差距［3］。农村学校信息化应用水平低于城市学校，55.23%的城市学校教师能够利用信息化教学设备进行教学、备课，而农村学校教师仅为40.25%［4］，50%以上的城市学生已开通网络学习空间，而农村学生仅为31%［5］。教育信息化的发展虽然是助力农村教育实现弯道超车的现实路径［6］，但也可能加大城乡教育差异［7］。为了扎实推进教育信息化全方位创新应用的发展，必须对其应用水平进行精准量化评估。

国际组织和发达国家都非常关注教育信息化发展过程中应用水平的评估研究。在评估指标方面，联合国科教文组织（UNESCO）教育信息化研究所（IITE）研究了一套涵盖教师信息技术应用等多个方面的评估指标体系［8］。韩国教育部教育研究和信息服务组织（KERIS）研究了一套学校信息化应用评估指标体系［9］。在分析影响信息化教育教学应用的因素方面，Goktas等认为开展高质量的信息技术培训能够促进教师在教学中使用信息技术［10］。Javier等认为教学软件的可用性显著影响信息技术在中学课堂教学中的应用［11］。Ruben等研究指出，教师信息技术应用能力、学校信息化政策规划是影响信息技术在教育教学中应用的主要因素［12］。Batoul等研究发现计算机能力、自我效能、管理支持、感知有用性对教师信息技术应用的影响较大［13］。我国学者对信息化应用水平评估的研究主要聚焦在实证研究上。卢春等对城市和农村地区中小学校信息化应用状况进行了对比分析发现，增加学校多媒体教室的数量，能够提高农村中小学校信息技术辅助课程教学的水平［14］。张屹等研究发现，提高教师网络交流的能力能够促进其课程信息技术应用水平［15］。

学校信息化能力建设是国家教育信息化的主阵地［16］，信息化资源与环境建设、人员支持、经费投入等因素都会影响教育信息化应用水平［17］。通过梳理教育信息化应用评估研究的文献发现，已有研究主要聚焦在区域或课堂层面信息化应用水平的测算、差异对比分析等方面，较少从学校层面探究影响信息化应用发展的因素。H省是我国中部地区的教育大省，作为“国家教育信息化试点省”，其所处发展阶段及城市和农村学校之间的差异在中部地区具有很强的代表性。本研究采用问卷调查法对2017年该省城市和农村学校信息化发展状况进行调查，并基于调研数据测算了中小学校信息化应用水平，定量分析了城市和农村学校信息化应用水平的差异状况及影响因素，根据这些因素提出缩小差异的对策与建议。

二、研究设计

（一）研究过程及方法

立足于国家教育发展战略需求及其对教育信息化应用核心指标的明确要求，充分参考H省教育信息化相关文件，确定调研的指标框架。通过两轮面向学校的信息化应用水平调研，全面、客观地了解该省中小学校教育信息化的发展情况。在该框架的基础上编制了H省《中小学校信息化发展状况调研问卷（2017）》，问卷所有题目均为客观题，题型为单选题、多选题和填空题，主要涵盖了资源与应用、基础设施、管理信息化等几个方面。

采用分层抽样的方法对H省17个地市中小学开展调研，收到1165所中小学校的调研问卷，其中城市学校 364所（31.24%），农村学校 801所（68.76%），共占该省中小学总数的15.89%。本次调研受多个主客观因素的影响，回收到的问卷有效率为85.27%，基本达到预期。

（二）学校信息化应用水平评估模型构建

为了避免更多样本信息的流失并提高模型的检验效能，运用多重查补法对问卷缺失数据进行处理，并用Z标准化方法对数据进行标准化，其计算公式为：

其中，nij为原始数据，N′ij为标准化后数据，为第j个指标平均值，sj为标准差，m为样本数，p为指标数。

表1 因子分析结果

采用因子分析的方法对学校信息化应用水平进行测算［18］。将标准化后数据导入 SPSS 22.0软件中，进行因子分析，结果见表1，KMO为0.81（大于0.7），Bartlett为 5280.85，显著性远低于 0.05，符合因子分析判定标准［19］。按照特征值大于1来选取公因子，得到3个公因子，约占总方差的67.96%，能够较好地反映样本所含信息。根据各因子的负荷量，将3个因子分别命名为信息化教学应用、信息化系统应用、管理信息化应用。采用Cronbach’sα系数对量表信度进行可靠性检验，整体Cronbach’sα系数值为0.83，3个因子的内部Cronbach’sα系数值均大于0.63，数据的可靠性较高。

因子分析在进行因子旋转之后，得到标准因子得分系数，见表2。通过得分系数可以求得每个因子的得分，计算公式如下：

表2 标准因子得分系数

以旋转后各因子方差贡献率占3个公因子中方差贡献率的比重作为权重进行加权［20］，从而计算得到学校信息化应用水平的综合得分（Y）。

（三）变量的描述性统计

学校信息化应用水平受多种因素的影响，包括信息化软硬件环境［21］、人力资源［22］、经费投入［23］等。学校信息化资源与环境、信息化人员支持及经费投入与培训三个方面不仅是影响城市和农村学校教育信息化应用水平的相关因素，也是影响其发展差异的关键因素，各变量的描述统计见表3。

表3 城市和农村学校信息化应用及影响因素描述统计

三、城市和农村学校信息化应用水平发展差异分析

采用普通最小二乘法（OLS）对学校信息化应用水平进行方程估计，并分析关键影响因素。由于城市和农村学校信息化应用水平本身的差异性，相同的变量对两者应用水平的影响程度可能不同，故分别对城市和农村学校样本进行方程估计。

Yu，j和 Yr，i分别代表城市和农村学校的信息化应用水平。X1，…，X11是影响学校信息化水平的相关因素，见表3。βu和βr分别代表影响城市和农村学校信息化应用水平的估计系数，εr，i和 εu，j是随机误差。

根据OLS回归分析结果，可以明晰X1，…，X11对学校信息化应用水平的影响程度。为了解这些因素对城市和农村学校信息化应用水平的影响差异，用Oaxaca－Blinder法［24］对影响因素进行分解。

城市和农村学校信息化应用水平的差异值表示为：

（一）回归结果分析

将总体样本按照区域划分为城市、农村两个子样本，分别进行方程估计，结果见表4。对城市样本而言，大多数变量的回归系数都在10%的显著水平范围之内；而农村样本中，所有变量的回归系数都在10%的显著水平之内，为进行有效的对比分析，在分解的时候保留了所有的观测变量。模型2和模型3的调整R平方分别约为0.39和0.43，说明网络接入带宽等11个变量可解释城市和农村学校信息化应用水平39%和43%的变异量。从回归结果来看，学校网络接入带宽、信息化专职人员数、学校能够利用信息技术开展教学的学科教师比例、信息化投入占同期教学支出比例以及每名教师终端数等对H省学校信息化应用水平发展的影响较为显著。相比较而言，学校多媒体教室建设比例、信息技术学科教师数、最近一年参加区县级以上教育信息化培训教师比例等变量对农村学校信息化应用水平的影响比较明显。

表4 城市和农村学校信息化应用水平方程估计

接上表

（二）Oaxaca－Blinder分解结果分析

通过Oaxaca－Blinder分解，把城市和农村学校信息化应用水平发展差异分解为可解释部分和不可解释部分。城市和农村中小学校信息化应用水平差异值为0.458，可解释部分为0.282，占总差异的61.57%，见表5。

表5 城市和农村学校信息化应用水平发展差异的Oaxaca-Blinder分解

对比Oaxaca－Blinder分解结果可知，城市和农村学校信息化应用水平发展差异的可解释部分远大于不可解释部分，即城市和农村学校信息化应用水平发展差异主要由可解释部分造成，见表5。可解释部分的详细分解能够量化各变量对城市和农村中小学校信息化应用水平差异的影响程度，有利于精准定位主要影响因素。

城市和农村学校信息化应用水平发展差异可解释部分详细分解结果见表6，学校能够利用信息技术开展教学的学科教师比例和学校信息技术学科教师数对城市和农村学校应用差异的贡献率均较大。其中，学校能够利用信息技术开展教学的学科教师比例对城市和农村学校应用差异的贡献率最大，达到了32.78%。目前，城市学校83%以上的教师能够利用信息技术开展信息化教学，显著高于农村学校（60.31%），见表3。调研数据显示，城市学校60%以上的教师能够参加区县以上的信息化培训，而农村学校仅为53.68%，影响了农村学校教师信息化教学能力的提升，也在一定程度上阻碍了农村学校信息化应用水平的发展，见表3。

学校信息技术学科教师数的贡献率为24.82%，排在了各影响因素的第二位。学校信息技术学科教师数对城市和农村学校信息化应用水平发展差异的影响也较为显著。目前，H省83%的学校已拥有信息技术学科教师，城市学校平均拥有2～3名信息技术学科教师，显著高于农村学校平均值（1.92）。通过实地调研发现，农村学校信息技术学科教师由其他学科教师转岗担任现象比较普遍，而转岗的信息技术学科教师利用信息技术开展教学的能力以及信息技术与教育教学融合的能力均普遍较低，不足以支持农村学校教师利用现代信息技术开展备课、教学、教研等信息化教学活动，拉大了城市和农村学校信息化应用水平的发展差距。

表6 城市和农村学校信息化应用水平发展差异可解释部分详细分解

学校网络接入带宽的贡献率为16.59%。H省中小学校网络接入平均水平整体较好，但城市和农村学校差距较大。89%以上的中小学校已接入互联网，城市学校平均网络带宽为42.91Mbps，农村学校仅为33.97Mbps，甚至有57%的农村学校网络接入带宽在10Mbps以下。随着在线课程的视频点播、远程课程交互等功能在教学中的广泛应用，课堂教学活动对网络带宽的需求与日俱增。而目前H省农村学校网络接入带宽偏低，难以支持教师在课堂教学中获取和使用优质数字资源，阻碍了远程课程和视频点播等教学活动的开展。

信息化投入占同期教育支出比例、信息化专职人员数等对城市和农村学校信息化应用水平的影响也较为显著（见表4），但其对学校信息化应用水平发展差异的贡献率较低，均小于6%。这表明现阶段信息化投入占同期教育支出比例、信息化专职人员数等均会影响城市和农村学校信息化应用水平，但其已不是影响H省城市和农村学校信息化应用水平发展差异的主要因素。

城市和农村学校信息化应用水平发展差异Oaxaca－Blinder分解的不可解释部分为0.176，占总差异的38.43%，这是由解释变量以外的因素导致的差异。通过梳理现场访谈结果发现这些因素可能包括城市和农村学校教师信息技术创新应用能力及高阶信息素养［25－27］等。

四、结论与启示

（一）结论

本文以H省1165所城市和农村中小学为研究对象，建立OLS回归模型，运用Oaxaca－Blinder法对城市和农村学校信息化应用水平差异进行了分解。探究了城市和农村学校信息化应用水平的相关因素，量化各因素对城市和农村学校信息化应用水平发展差异的影响程度，得到以下结论：

首先，学校网络接入带宽、信息化专职人员数、能够利用信息技术开展教学的学科教师比例、信息化经费的投入以及教师信息化终端配置等影响H省学校信息化应用水平的发展。目前，H省城市学校信息化应用水平主要受多媒体教室配置水平、信息技术学科教师配置等因素的影响。对农村学校而言，学生信息化终端的配置、学校信息技术学科教师数、最近一年参加区县级以上教育信息化培训教师比例等对学校信息化应用水平的影响则比较明显。增加农村学校信息技术学科教师岗位，提升多媒体教室使用率，增加学生信息终端数等能够优化教学资源的呈现方式，同时也能提升农村教师对信息技术应用于教学的适应能力。

其次，H省城市和农村学校信息化应用水平存在明显差距。信息化人员支持是影响城市和农村学校信息化应用水平发展差异的主要方面，主要体现在，城市和农村学校信息化应用水平发展差异主要受学校信息技术学科教师数、网络接入带宽以及能够利用信息技术开展教学的学科教师比例的影响，而受信息化经费投入等因素的影响较小。农村学校教师参加区县级以上的信息化培训活动较少，信息化教学设计能力和教育资源应用能力普遍偏低，不足以支持教师利用信息技术开展教研、备课等信息化教学活动，阻碍了农村学校信息化应用水平的提升。农村学校信息技术学科教师由其他学科教师转岗担任的现象比较普遍，教师信息化教学设计能力和教育资源应用能力偏低，这也扩大了城市和农村学校教师课堂信息化应用的差距。

（二）启示

本文的研究结论对提高城市和农村学校规模化、常态化、深层次信息化应用，缩小城市和农村学校信息化应用水平发展差距具有借鉴启示作用。

首先，加强学校信息化网络环境建设，重点提升农村学校网络接入带宽。构建市县统一的宽带基础教育网络，确立统一的网络建设管理。统一租赁线路，采用租赁线路的形式进行组网，保障农村学校网络线路接入的质量；统一技术培训，对农村学校网络管理人员进行了初级、中级和高级专业网络技术培训，注重培训内容的实际应用，有力地促进农村学校的建设管理和应用；统一管理要求，出台相关规定来规范教育网的管理，保障教育网的安全稳定运行，提高网络服务质量。

其次，全面提升中小学教师信息化教学能力和信息技术应用水平。重点提升农村中小学教师的信息化教学意识与能力，以“校本培训”“短期集中培训”等多种形式着重提升教师的信息化教学设计、课程资源整合等能力。同时结合农村学校现有的信息化教学条件推广信息化典型应用案例，促进弱信息化装备条件下的信息技术与教育教学的深度融合。依托“国培计划”等项目采取跟岗培训、返岗实践等方式对农村教师进行培育，以提升教师信息化教研能力和教育教学能力。

最后，加强农村学校信息技术教师队伍建设。根据学校信息化发展的实际需要，增加信息技术学科在编教师数量，形成专业性强、水平高的信息技术专职人才队伍。健全教师信息化教学激励与评估机制，将教师信息化教学能力与职称评定挂钩，通过机制鼓励教师积极利用信息化促进教育教学模式的变革和创新。同时，建立相应的信息化教学档案袋，实现教师的阶段性培训与过程性评价相结合，帮助教师开展有效的职业规划。