数字教育资源公共服务政策变迁：影响因素与组态效应*——基于25个政策案例的清晰集定性比较分析

2022-08-25杨小锋蔡建东

现代教育技术 2022年8期

杨小锋蔡建东

杨小锋1,2蔡建东1

（1．河南大学教育学部，河南开封 475004；2．商洛学院教师发展中心，陕西商洛 726000）

数字教育资源公共服务政策是数字教育资源服务普惠供给的保障，其变迁是多因素非线性耦合的结果。针对现有研究注重多因素“竞争效应”而“组合效应”关照缺失的问题，文章基于多源流理论，构建政策变迁的多源流组态分析框架，并选取25个政策案例定性比较分析，发现上位政策和公众诉求是政策变迁的必要条件；数字教育资源公共服务政策变迁以问题驱动型居多，兼有方案辅助型和混合动力型。文章利用5种组态重新拓展了政策变迁原有“线性对称逻辑”的知识与诠释范畴，以期为良好的政策议程氛围营造提供理论依据。

数字教育资源公共服务；政策变迁；定性比较分析；多源流理论（MSA）

引言

数字教育资源公共服务是实现数字教育资源服务普及与治理的现实选择，与其配套的政策变迁动因分析是把握数字教育资源公共服务供给与治理机制演变规律的关键。既有研究系统梳理了政策变迁的历史与理论逻辑[1][2]，侧重于线性因果对称视角下政策变迁影响因素“竞争效应”的分析。然而，在政策渐进变迁过程中，政策参与主体多元、网络媒介全方位介入、以“新冠肺炎”为代表的公共危机突发及教育APP资源滥用事件频发等均对政策制定产生了影响，政策变迁实质上是诸多因素非线性耦合的结果，线性因果对称分析逻辑应对政策变迁的复杂动因显得捉襟见肘。因此，多因素“组合效应”分析无疑成为充分解释政策变迁复杂动因的现实选择。

多源流理论是一种具有组态思维的政策变迁机制解释框架，其将政策变迁解释为问题流、政策流和政治流中关键因素不同条件的组态效应。其中，问题流由突发危机[3]、焦点事件、系统性指标变化等触发并放大的问题集合而成，政策流由政府官员、专家学者、教育信息化智库成员等政策共同体的指导性意见与实施性建议汇聚而成[4][5]，政治流是由自上而下的上位政策[6]、自下而上的公众诉求、组织机构/领导变更等政策制定的制度与文化背景构筑而成[7]。前期研究利用多源流理论分析了政策变迁理论逻辑，但研究仍局限于定性推理且缺乏实证推断[8]。20世纪80年代，Ragin[9]提出诠释质变效应复杂因果关系的定性比较分析（Qualitative Comparative Analysis，QCA）方法，利用整体组态推演多因素互动关系并对案例深描，为政策变迁复杂动因的实证分析提供了方法支持。基于此，本研究利用QCA方法，将“政策变迁”作为前因条件组合效应结果，通过对“三流中多因素如何联合诱致了政策变迁？”问题的回答，旨在探索政策变迁复杂动因及内外机理，并为政策制定组织营造良好的政策议程氛围提供理论依据。

一研究设计与案例选择

1 研究方法的选择

QCA是一种融合案例与变量导向法最佳特征的组态比较方法，分为清晰集QCA、模糊集QCA和多值集QCA。鉴于本研究主题关注的公共政策案例具有中小样本体量特点，本研究采用清晰集定性比较分析（crisp-sets QCA，csQCA）方法。csQCA方法将每个政策案例产生理解为多个关键因素不同条件的复杂组合[10]，各条件和结果变量被赋值为1或0。本研究借助fsQCA 3.0进行组态分析。

表1 纳入分析的数字教育资源公共服务政策案例

2 政策案例的选择

教育部是我国教育信息化政策的主要发布部门。本研究以相似性兼具可比性、适宜性兼具可获性为原则，选取2012～2021年（截至2021年8月）由教育部、部委合作发布且涉及数字教育资源公共服务的规范、意见及规划等，基于政府报告、发展规划及年度工作要点等资料对所选政策进行二次盘点后，最终纳入25项政策案例（如表1所示），重点聚焦于基础教育领域。

3 解释变量

本研究主要立足三大流分析影响数字教育资源公共服务政策变迁的关键因素，具体如下：

①问题流：数字教育资源公共服务的焦点事件与关键指标。以2020年的“新冠肺炎疫情”等为代表的公共危机引发了不同规模的“停课”事件，及2019年的教育APP泛滥事件也引发了不同程度的社会舆情，由此构成的舆情危机触发、放大了资源供给问题，并提高了该问题跃升为政策问题的概率。另外，“三通两平台”作为数字教育资源公共服务实施的基础工程，涉及宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通、教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台，与其相关的城乡学校网络覆盖率、生机比、多媒体教室拥有率和网络学习空间开通率等系统性量化指标，是政府部门评估数字教育资源公共服务进展、确定问题所在和调整后续政策方向的主要依据，网络学习空间开通率用于衡量软资源配置情况，其他指标用于评价硬件资源建设情况，因此本研究将两类指标分别定义为软资源指标和硬资源指标。

②政策流：数字教育资源公共服务政策共同体的智慧结晶。政府官员通过公共场所发言来传递自己的观点、所处组织立场及政府的关注点，这些“指导性意见”牵引着数字教育资源公共服务“政策原汤”中其他建议与思想。随着科学研究成果与政策决策互动愈发紧密，领域专家学者、教育信息化智库成员通过学术会议、学术期刊、教育媒体及研究报告等载体，围绕数字教育资源公共服务供给的主体、模式、绩效评价等各抒己见[11][12][13]，达成共识的“实施性建议”脱颖而出并成为问题解决的备选方案。其中，作为政策制定与项目规划咨询的核心智力支持，智库成员提出的解决方案往往会凭借其专业权威性和学术引领性而优先入选备选方案目录。

③政治流：数字教育资源公共服务的政府理念和公众诉求。国务院制定的《“十三五”国家信息化规划》等政策，均明确了“增进人民福祉和促进人的全面发展是信息化发展的出发点和落脚点”[14]，这既是各级教育信息化政策贯彻“以民为本”理念的政治背景，又是政策制定时寻求支持的上位政策[15]，上位政策往往出现于新政策文本绪言中。正视自下而上的公众诉求是“以民为本”理念付诸实践的前提。公众对资源服务的强烈负面情绪反应往往会吸引决策者的注意力，从而影响未来政策的调整方向及内容，新闻报道、网络博文、人大代表建议和政协委员提案等是汇聚与表达公众诉求的主通道，绝大部分政策的形成主要得益于代表委员的建议和提案[16]。另外，组织机构变更或领导调整会影响原有政策议程项目的持续或产生新的议程[17]。

图1 多源流组态分析框架

综上，本研究构建了解释政策变迁动因及组态效应的多源流分析框架，如图1所示。其中，政策之窗是问题、方案与政治契机耦合的最佳时机，重大问题突发或政治事件发生均可打开政策之窗，形成问题之窗和政治之窗，政策之窗的开启标志着新政策出台，政策变迁便再次发生。

4 变量赋值

本研究中的变量包括将前因条件变量（如硬资源指标）和结果变量（政策变迁与否）。

从实现创意角度来说，全画幅传感器也拥有一些优势，比如，在使用相同视角的镜头以相同的光圈拍摄时，全画幅传感器拥有更浅的景深，也就是通常说的背景会更虚。不过，现在的APS-C系统往往配备了超大光圈镜头，这让全画幅相机的优势只有在使用大光圈的定焦镜头时才会显现出来。

①问题流中的硬资源指标、软资源指标、舆情危机变量赋值：本研究基于《中国教育统计年鉴》中“三通两平台”城乡生机比、校园网覆盖率等年度指标持平与否，以及被《教育信息化工作月报》纳入的时间，确定硬资源指标在2012～2018年被关注，在该时段赋值1，反之为0；基于网络学习空间开通率被《教育信息化工作年度要点》《中国教育监测与评价统计指标体系》提及或纳入的时间，确定软资源服务指标在2015～2021年被关注，在该时段赋值1，反之为0；基于《中国社会舆情年度报告》《中国教育网络舆情发展报告》及新闻媒体关于数字教育资源服务的负面报道，有社会舆情、焦点事件或公共危机发生时，舆情危机赋值为1，反之为0。

②政策流中的指导性意见和实施性建议变量赋值。本研究基于《教育信息化工作月报》中公开的相关会议信息，根据国家政府部门参会官员围绕数字教育资源公共服务的发言频次，综合判断指导性意见的有无；依据教育部“两届教育信息化专家组”中智库成员发表的相关学术论文数量，以及教育信息化战略研究基地的研究成果被采纳情况的报道次数[18]，综合判断实施性建议的有无，若发言频次、论文数量或采纳情况报道次数≥1，则该变量赋值为1，反之为0。

③政治流中的上位政策、公众诉求、组织/领导变更变量赋值。本研究基于纳入政策案例回溯，上位政策出现于被分析政策中，则变量赋值为1，反之为0；依据教育部回复政协或人大代表意见和提案的数量判断公众诉求的有无，数量≥1，则变量赋值为1，反之为0；根据教育信息化官方组织机构或部委主管教育信息化领导的变更情况，组织/领导变更则赋值为1，反之为0。

表2 解释和被解释变量赋值标准

④政策变迁结果变量赋值。如果是教育部与部委合作发布的政策，则结果变量赋值为1；如果该政策是以教育部办公厅或司局为主要发布主体，则结果变量赋值为0。

本研究根据变量赋值标准（如表2所示），通过构建解释（被解释）变量真值表（如表3所示），将观察案例转化为条件变量组合，使前因条件组合与结果关系的定义与判断更直观。

表3 解释（被解释）变量真值表

二研究分析与组态识别

定性比较分析通过判断政策变迁前因条件集（Xi）与结果集（Yi）是否存在子集关系，来明确各条件变量及其组合对结果的必要性和充分性，有单变量必要性分析和多变量组态识别。一致性（Consistency）和覆盖率（Coverage）是主要判断依据，其中，一致性代表案例中具有相同因果条件或结构的案例在解释结果方面的一致程度[19]，覆盖率用来衡量条件对结果的解释力。

1 单变量必要性分析

表4 单个变量必要性分析结果

2 多变量组态识别

“上位政策和公众诉求”虽然是政策变迁的必要条件，但并不足以说明两者独立或配合会诱发政策变迁。而要回答“哪些条件变量及组合能够导致既定结果？”需进行充分条件分析。本研究以案例频数＞1、一致性值≥0.75为筛选临界值重新定义真值表[21]，确保被观察案例数具有代表性并能获得核心组态。QCA可获得复杂解、中间解和简单解，鉴于复杂解未进行反事实分析，研究结合中间解和简单解，将同时出现于中间解和简单解中的条件作为核心条件，仅出现在中间解的条件为外围条件，共识别出5种组态（如表5所示），所有组态的整体一致性和覆盖率均≥0.9，说明所获组态能够充分解释数字教育资源公共服务政策变迁动因且解释力强。

表5 解释数字教育资源公共服务政策变迁的5条组态

注：*表示不同条件组合的关系，～表示该条件缺失；粗体为核心条件，非粗体为外围条件；必要条件未体现。

①组态1：能解释35%的政策案例，20%的政策案例仅能被该组态解释。被解释案例发生于2015～2018年。在上位政策和公众诉求条件具备下，硬资源指标和实施性建议虽为核心条件，但其影响作用的彰显仍需软资源指标的辅助。②组态2：能解释20%的政策案例，被解释案例主要发生于数字教育资源公共服务建设初期。在国家上位政策的指引下，面对公众对基础硬件资源普及与提高的诉求，指导性意见与实施性建议相配合是新政策出台关键条件。③组态3：被解释案例发生于2019年和2021年。舆情危机是触发政策变迁的关键因素，虽与软资源指标所反映的配置问题有所不同，但当两者相互联合并配以来自政府部门的指导意见，无疑成为加速资源服务问题快速进入政府议程的催化剂。④组态4：同样能解释20%的政策案例，被解释案例也同样发生于2015～2018年，组态涉及条件变量最多，但解释力显然不及组态1。与组态1相比，当核心条件变量相同时，舆情危机条件变量“无论存在与否”对组态4的成型并无影响，而当舆情危机条件变量“一定不存在”于组态1时，软资源指标却与组态4中的软资源指标*指导性意见的联合效应等效，说明问题与方案共存是组态4能否成型的关键。⑤组态5：被解释的政策案例少且解释力弱，当软资源供给问题恰逢组织/领导变更时易促发新政策的出台，但该驱动动力强度明显弱于其他组态。可见，政策变迁的条件与结果变量间存在着“多重并发的因果关系”，加之条件间的替代与互补，政策变迁动因愈加多元且存在“殊途同致”现象。

三组态解析与结果讨论

组态解析与案例回溯互动是定性比较分析联通理论与实践的关键环节，有助于实现案例深描和提高结果普适性，两者配合能更好地解释政策变迁动因。基于以上组态比较分析和解释案例反复回溯，我国数字教育资源公共服务政策变迁可总结为三种类型：

1 问题驱动型：供给与治理问题是数字教育资源公共服务政策变迁的核心动力

该类型由组态1、3和5解释，组态1与5聚焦于硬、软资源供给问题，而组态3中的问题是因舆情危机而放大的资源服务供给与治理问题。作为反映资源供给状况的系统指标，硬、软资源指标独立或同时出现于各组态中，能解释政策案例的占比分别达到86.7%、78.9%。与此同时，即使组态3中的硬资源指标和实施性建议缺失，组态3中的舆情危机与软资源指标组合等效于组态1中的硬资源指标、软资源指标和实施性建议的组合，说明舆情危机对新政策具有足够的影响力。另外，硬资源指标与实施性建议相伴是组态2和4的核心条件，意味着资源供给与治理问题仍然是政策出台的导火索。回溯政策案例，从2014年的“基于网络学习空间的优质资源班班通服务模式”首次被写入教育信息化工作要点，经历了2015年的“网络校校通、资源班班通转向网络学习空间人人通的过渡期”。到2017年，我国城乡生机比和城乡校园网覆盖率持平，数字教育资源公共服务平台建设已初具规模，但却暴露出“重硬件建设、轻资源服务的供给与服务问题”[22]，面对该问题，《教育部关于数字教育资源公共服务体系建设与应用的指导意见》系统性地提出了数字教育资源公共服务体系构建方案，预示着资源供给与治理的重心已偏移至软件资源供给与服务。2018年，针对“供需不配”“供享不均”引发的数字教育资源开发与服务能力不强等问题[23]，《教育信息化2.0行动计划》提出数字教育资源服务普及、网络学习空间覆盖、数字校园规范建设等八大行动，《网络学习空间建设与应用指南》《中小学数字校园建设规范（试行）》等政策紧随其后并给出了具体方案。2019年，教育APP应用泛滥、在线教育等资源服务规范问题凸显，《关于引导规范教育移动互联网应用有序健康发展的意见》等给出“将网络学习空间作为教育移动应用主要入口”[24]的方案。2020年12月，“师生网络学习空间的开通率”初次纳入《中国教育监测与评价统计指标体系（2020版）》教育条件保障类指标[25]，标志着我国硬件资源建设已实现全覆盖，软资源服务普及与质量问题成为焦点，数字教育资源公共服务成为资源服务规范治理和水准提升的国家行动。除系统量化指标变化所透视出的问题外，2020年，突如其来的新冠肺炎疫情使软资源服务供给公平问题再次凸显，但这并未促使政策的即刻变迁，进入常态化疫情防控阶段的疫情危机散发，反而使供给公平问题解决显得倍加紧迫，这也激发了政策决策者须系统性审思资源建设、运用、服务及重大公共事件应对问题，这也是《关于大力加强中小学线上教育教学资源建设与应用的意见》政策出台的背景。可见，无论从数字教育资源库到数字教育资源公共服务体系的转段升级，抑或数字教育资源服务从教育信息化1.0到2.0转化为教育改革的“内生变量”，抑或舆情危机突发使得供给公平问题不断放大，均充分肯定了资源服务供给与治理问题始终是政策变迁的核心驱动力。

2 方案辅助型：指导性意见和实施性建议是促使政策变迁的新动力

方案辅助型由组态2解释。回溯政策案例1、2、3、6，在我国数字教育资源公共服务“摸着石头过河”时期，经验借鉴为数字教育资源公共服务基础设施建设的快速启动与推进提供了支持。“三通两平台”工程建设更多地得益于国家自上而下的全力推进，政府官员在公共场合的发言则传递了教育信息化建设的国家态度，该方式的传播速度快、引导能力强、汇聚程度高。2012年，第一次全国教育信息化工作电视电话会议召开，原国务委员刘延东首次提出“要加快缩小城乡、区域、校际间的‘数字差距’，推动三通两平台建设”[26]，此意见便贯穿于随后出台的《关于加快推进教育信息化当前几项重点工作的通知》等各项政策之中。同时，专家学者提出的“国家教育云服务模式，教育部门要承担公益性和普惠性的公共教育云服务成本”[27]等建议，均得到了《构建利用信息化手段扩大优质教育资源覆盖面有效机制的实施方案》等政策的回应。可见，指导性意见与专家学者建议相结合，可转化为政策出台的新动力。随着“互联网+”技术支持下的政策共同体边界不断扩展且模糊、成员交流日益密集且便捷，为了保证具有针对性和适应性的建议进入政策，要求政策组织者积极创新与拓宽问题解决方案的获取方式与渠道，广纳来自于一线师生、教育信息化专家学者等政策共同体的建议。

3 混合动力型：三流同时汇聚是促进政策变迁的偶发动力

该类型由组态4解释。组态中条件变量均匀地分布于三流且数量最多，唯一解释力与涉及条件变量最少的组态5相同且仅为5%，说明三流汇聚对政策变迁产生了强推动力，但三者同步耦合概率却相对较低。多源流理论在承认三流耦合的同时，重点强调问题凸显和政治形势变化所引发的问题与政治之窗，却忽略了三者共同存在所形成的偶发动力，即在“以民为本”理念持续指引下，政策流的新方案与问题流的新问题同步互动，既有方案的优化升级又有问题的演变深化。回溯政策案例，数字教育资源服务普及得益于政策存续，继《网络学习空间建设与应用指南》出台之后，《加强网络学习空间建设与应用的指导意见》便迅速跟进，空间建设问题演变为机制创新的问题，将网络学习空间提升至数字教育资源公共服务育人的新高度[28]，这显然是对原有方案的优化与强化。可见，在我国“完善公共服务体系，不断满足人民日益增长的美好生活需要”服务理念不变的背景下，公众对普惠性资源服务的诉求、资源服务面临的问题、来自政策共同体的持续支持，三者同步汇聚虽具有偶发性，但这种推动力也不能被忽视。

四研究反思

政策诞生并修缮于实践。面对复杂的政策变迁现象，利用整体组态思维能够实现研究范式的更好转型[29]，有助于挖掘“观察经验”以外的“潜在经验”。本研究通过对政策变迁影响因素组态分析，探索出诱致数字教育资源公共服务政策变迁的多元动因，并揭示了政策变迁的内外机理，重新扩展了政策变迁原有“线性对称逻辑”的认知范畴，这无疑是一种基于政策本体与实践情境融合的方法创新，也为数字教育资源公共服务的供给机制创新、“获得感”评价标准确立等问题解决提供了新视角。需要说明的是，本研究目的在于方法的创新性引入，还存在指导性意见与实施性建议获取范围狭窄且不全面等问题，这也将是后续研究重点关注的方向。

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[14]国务院.关于印发“十三五”国家信息化规划的通知[OL].

[16]教育部.去年发布81项新教育政策绝大部分得益于两会建议提案[OL].

[18]王运武,黄荣怀,杨萍.改革开放40年中国特色教育技术学的回顾与前瞻[J].现代远程教育研究,2019,(3):18-27.

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[20](美)查尔斯C.拉金著.杜运周译.重新设计社会科学研究[M].北京:机械工业出版社,2019:102.

[22]教育部.关于数字教育资源公共服务体系建设与应用的指导意见[J].教育部公报,2018,(Z1):26-29.

[23]教育部.关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[J].教育部公报,2018,(4):118-125.

[24]教育部等八部门.关于引导规范教育移动互联网应用有序健康发展的意见[OL].

[25]教育部.关于印发《中国教育监测与评价统计指标体系(2020年版)》的通知[OL]..

[26]刘延东出席全国教育信息化工作电视电话会议[OL].

[27]汪丞,周洪宇.论我国教育信息化深度推进的问题与对策[J].现代教育技术,2012,(11):43-47.

[28]教育部.关于加强网络学习空间建设与应用的指导意见[J].教育部公报,2019,(Z1):33-36.

[29]蔡建东.现实、历史、逻辑与方法:教育技术学研究范式初探[M].北京:科学出版社,2010:58.

Changes in Public Service Policies of Digital Educational Resources: Influencing Factors and Configuration Effects——Qualitative Comparative Analysis Based on a Clear Set of 25 Policy Cases

YANG Xiao-feng1,2CAI Jian-dong1

The public service policy of digital educational resources is the guarantee for the inclusive supply of digital educational resources services, and its changes are the result of multi-factor nonlinear coupling. Aiming at the problem of focusing on the “competitive effect” of multiple factors and lack of attention to the “combination effect”, this paper constructed a multi-stream flow configuration analysis framework for policy change based on multi-stream flow theory, and selected 25 policy cases for qualitative comparative analysis. It was found that upper policies and public demands are necessary conditions for policy changes. And the public service policy changes of digital education resources were mostly problem-driven, with program-assisted and hybrid types. This paper used five configurations to re-expand the knowledge and interpretation of the original “linear symmetric logic” of policy change, expecting to provide a theoretical basis for creating a good policy agenda atmosphere.

digital education resources public service; policy changes; qualitative comparative analysis; multi-stream flow theory (MSA)