在线学习能促进教育公平吗？——疫情期间中小学在线学习“数字鸿沟”的实证研究

刘玉君，张德祥

(大连理工大学 高等教育研究院，辽宁 大连116024)

一、问题提出

我国已进入教育信息化2.0时代，以信息化发展更加公平而有质量的教育是新时代内涵[1]。新冠疫情期间我国乃至全球由以往面对面的学校班级授课到全面线上授课学习，在线学习方式的优越性得以凸显。然而由于我国社会发展不平衡不充分问题仍然突出，在线学习可能引发的“数字鸿沟”问题也逐渐引起公众关注。湖北宜昌一位爷爷为孙女遍寻整个大山搭建网课学习帐篷；河南洛宁上戈镇一名初中女生裹着羽绒服在村委会旁办公室蹭网，被誉为现代版的“凿壁偷光”；甚至发生河南邓州一名初中女生因无智能手机上网课而喝药自杀的极端事件等[2]，这些现象折射出在线学习可能对偏远地区和贫困家庭子女接受教育产生不利影响，疫情之下大规模使用在线学习方式可能使因城乡、校际和阶层背景差异所带来的在线学习差距更加凸显，但是这究竟是个案抑或普遍现象，在线学习能否促进教育公平呢？本研究基于重大疫情背景对学生在线学习情况进行实证调查，旨在抓住大规模在线学习可能触发教育公平问题的契机，在后疫情时代深入反思信息技术使用带来的“数字鸿沟”，揭示在线学习引发教育公平问题的内在机理，为常态化背景下教育信息化改革提供经验借鉴。

二、文献综述

信息化背景下的在线学习模式承载着促进教育公平的美好期望[3]，其开放性特征有利于不同群体能够通过网络享有优质教育资源，发挥资源的溢出效应，减少群体间差距。然而在线学习能否真正促进教育公平呢？一些学者通过调查发现在线学习不仅没有促进教育公平，反而加大了不同群体间的“数字鸿沟”，意指对信息资源的占有和使用所造成的群体排斥现象。

关于“数字鸿沟”的研究早期主要关注“接入沟”的影响[4]，即不同社会群体因为所拥有计算机等网络硬件设备资源差异所导致的信息资源拥有的不平等。而我国青少年目前手机上网人数已远超过计算机上网人数，手机上网套餐通常比固定宽带便宜，所以当下“物理接入”更多表现为个体拥有优质宽带与计算机设备的连接性[5]。随着信息技术发展，网络基础设施日益完善，研究关注焦点不再仅仅是技术设备的差异，而是关注到人与技术的交互影响，从微观视角深入揭示了表层信息接入与隐性“使用沟”的差异，这种“使用鸿沟”比“物理鸿沟”更难弥合，可能是社会不公平在信息化时代的持久存在形式[6]，表现为不同群体操作使用网络信息技术水平上的差异[7]，年长者和低文化程度者往往是技术水平上的弱势群体；使用网络媒体时间长短的差异，父母文化程度高的子女使用网络媒体时间更长[5]；还有使用网络应用类型的差异，父母文化程度低的子女更倾向于使用网络进行娱乐活动，父母文化程度高的子女更倾向使用网络进行学习[8]57-58。最后是不同社会群体利用网络获取知识的能力差异，即“知识沟”差异[9]，优势群体往往更加能够熟练掌握和运用信息技术进行自主学习[10]，城市优势阶层可将信息资本转化为人力资本[11]，加大教育结果分配的“数字鸿沟”。

综上所述，在线学习对教育公平究竟是“双刃剑”还是“良药”仍待考察[12]，但因在线学习带来的“数字鸿沟”问题值得深入探究，已有研究主要从不同群体在网络资源设备的接入差异，使用差异和知识获益程度差异三个维度的某一层面进行调查和反思，且大部分研究集中于对不同群体网络信息技术的使用差异，较少从多层次多维度分析在线学习与教育公平之间的关系以及接入差异、使用差异和知识获益差异之间的关系。疫情使得在线学习方式在不同背景群体间使用范围扩大，便于深入分析并揭示在线学习对教育公平的作用机制。因此，本研究拟多层次多维度地对疫情期间在线学习带来的主要教育公平问题进行实证调查。

三、研究设计

(一)研究假设

教育公平的内涵层次丰富，早期学者如贺拉斯·曼主要关注受教育者权利和机会的平等，罗尔斯在平等原则基础上提出差别原则和补偿原则来调节不同群体间最终获得教育资源的不平等[13]16，胡森提出教育公平的三个维度：教育起点公平、教育过程公平以及教育结果公平[14]23。我国学者周洪宇认为教育公平应在起点上保证同等的受教育权利与机会，过程中保证享有同等的教育资源与对待，结果上享有同样的教育质量与效果，对弱势群体予以倾斜[15]1-10。余秀兰则认为当下对教育公平应更加关注学生获得教育质量公平，要给弱势家庭孩子以特别关注，以追求更公平的教育结果[16]。结合已有文献和理论，研究将在线学习公平看作三个层面的公平，即起点公平、过程公平和结果公平。起点公平体现在不同学生个体拥有在线学习的网络和硬件设备资源的差异，因为这是学生进行在线学习的前提和保障。过程公平体现在不同学生个体使用网络进行在线学习过程中享有资源环境差异和使用差异。结果公平主要体现在学生个体对在线学习效果获益程度的感知。这三个层次的公平相互联系又相互区别，层层递进，构成学生在线学习公平的丰富内涵。

假设1：在线学习起点上，城乡和阶层背景对学生所拥有的在线学习网络和基础设备资源存在显著影响。

假设2：在线学习过程中，城乡、学校和阶层背景对学生所享有的资源环境和使用偏好存在显著影响。

假设3：在线学习结果上，城乡、学校和阶层背景对学生在线学习效果的满意程度存在显著影响。

假设4：学生在线学习网络设备资源差异和学习过程享有资源差异会对在线学习效果满意度存在显著影响。

(二)数据来源

本研究在2020年4月通过网络平台给河南省信阳市、周口市、洛阳市、许昌市、开封市等15所中小学教师发放调查问卷，根据每位教师班级规模大小，每班发放30-50份，共发放电子问卷508份，其中无效问卷5份，有效问卷503份，问卷有效回收率99%。问卷主要分为两个维度，第一个维度主要是学生的个人基本特征信息和家庭背景信息，包括个人所在学校类型、性别、疫情期间所在地类型、是否为独生子女、家庭人均年收入水平、父亲职业和父母双方中最高文化程度等。第二个维度主要是在疫情期间学生所拥有的在线学习的硬件设备与网络资源、在线学习过程中享有的资源环境和网络应用偏好以及对在线学习效果的满意程度。研究运用SPSS21.0软件进行信效度分析，其中问卷Cronbach’s Alpha信度系数为0.75，效度系数KMO值为0.80，问卷信度效度较好。

(三)变量操作化

1. 因变量

本研究将因变量在线学习的教育公平转化为三个层面的公平，首先是在线学习起点公平，主要体现在学生个体拥有在线学习网络和优质硬件设备资源的差异，具体操作化为三个因变量，首先是网络问题，因为网络是进行在线学习的基础，而在线学习需要耗费大量流量，部分家庭因为没有固定宽带和WIFI需要蹭网，所以转化为在线学习是否需要蹭网(1=不需要；0=需要)。其次是网络信号，因为网络信号好坏决定学生在线学习的流畅程度，意味着学生享有什么质量层次的网络，转化为网络信号好坏程度(1=非常不好；2=不太好；3=一般；4=比较好；5=非常好)。最后是进行在线学习的硬件设备，根据调查数据99.8%以上的学生都有网络设备进行在线学习，而89.1%以上学生在线学习设备中包含手机，所以不同群体之间进行在线学习工具的差异表现为电脑、ipad和家庭影院等优质硬件设施，所以选择变量为在线学习是否拥有优质硬件设备(1=是；0=否)。

其次，是在线学习过程公平，主要体现为在线授课学习和课余时间自我在线学习两方面的差异。在线授课学习过程差异主要表现为在线授课学习过程中教学方式差异和家庭学习环境差异。在线授课学习与传统授课学习主要差别在于交互方式差异，在线授课学习需要以网络视频为中介使师生在分离环境下建立联结，有效互动能增加学生在线学习临场感、注意力和参与度，融入教学过程的交互性设计直接影响在线教育过程质量[17]，促进深度学习发生。因此选取教学过程是否存在交互性设计代表教学过程差异，具体操作化为教师在线授课时是否与学生存在互动(1=是；0=否)；家庭学习环境差异操作化为学习环境安静程度(1=非常嘈杂；2=比较嘈杂；3=一般；4=比较安静；5=非常安静)。课余时间在线自我学习的差异具体操作化为学生课余时间使用网络应用的主要偏好：第一类是学习类偏好，主要包括完成作业，课外学习，阅读写作等；第二类是娱乐类偏好，主要包括打游戏、看电视、聊天等(娱乐类偏好=0；学习类偏好=1)。

最后，是在线学习结果公平，主要体现为学生对在线学习效果满意度差异(1=非常不满意；2=不太满意；3=一般；4=比较满意；5=非常满意)。

2.自变量

城乡背景。城市和农村在网络和教育资源的区域空间分布上仍存在较大差异，可能会对学校在线学习产生影响，因此将学生疫情期间所在地城乡背景操作化为学生疫情所在地类型，并作为分类变量(1=城市；0=农村)。学校背景。由于我国城乡学校之间所分配的教师资源和基础设施资源存在一定的差异，学生享有网络课程资源差异较大，因此将学生所在学校背景操作化为学校类型，为分类变量(1=城市学校；0=农村学校)。阶层背景。布尔迪厄将个体所拥有家庭资本存量的不同划分为不同的阶层，家庭资本可分为经济资本、社会资本和文化资本，因此从以上三种家庭资本对学生家庭所处阶层背景进行概念操作化。将家庭经济资本操作化为家庭人均年收入水平，为分类变量。结合2019年中国统计年鉴中对居民人均收入划分标准，将收入划分为三个等级：中下等收入(人均年收入2万以下)；中等收入(人均年收入2万到5万之间)；中上等收入(人均年收入5万以上)。将家庭文化资本操作化为父母中最高文化程度，为分类变量，按照受教育阶段划分为初中及以下、高中或中职中专、高职大专及以上三个阶段。将家庭社会资本操作化为父亲职业阶层地位，为分类变量，结合人口普查中职业分类标准和《当代中国社会阶层研究报告》划分为基础阶层，主要包括无业、农业劳动者、产业工人和商业服务业人员；中等阶层主要包括国家机关、企业、事业单位一般工作人员，专业技术人员和个体工商户；优势阶层主要包括国家机关、企业、事业单位中高层管理人员和私营企业主。其他相关变量包括是否为独生子女(1=是；0=否)，性别(1=男；0=女)。

表1 变量描述性统计分析

(四)模型设计

由于本研究因变量有两类，第一类因变量为有序分类变量，如网络信号的好坏程度等，因此采用Ordinal-logistic有序逻辑回归模型分析。第二类因变量为二分类变量，如是否有优质在线学习硬件设备等，只有“是”与“否”两种可能性，所以采用Binary-logistic二元逻辑回归模型分析，运用SPSS21.0软件进行数据分析和模型检验。

三、研究结果分析

(一)在线学习起点公平模型结果分析

在模型1和模型2中，因为因变量是在线学习是否需要蹭网，为二分类变量，所以采用Binary-logistic二元逻辑回归模型分析，因变量参照组为“需要”。模型3和模型4中，因为因变量为是否拥有优质在线学习硬件设备，为二分类变量，同样采用Binary-logistic回归模型分析，因变量参照组为“否”。在所有Binary-logistic回归模型中，拟合度检验p>0.05，表明模型拟合优度较好。

在模型1中，学生疫情所在地城乡背景对在线学习是否需要蹭网呈现显著正向影响，城市学生不蹭网的可能性是农村学生的5.26倍，且在p<0.001的统计意义上显著。在模型2中，主要探究代表学生家庭所处阶层背景的相关变量对在线学习是否需要蹭网的影响，其中代表家庭经济资本的家庭人均年收入水平对学生是否需要蹭网呈现显著正向影响，来自家庭人均年收入在2-5万之间和5万以上的家庭学生不蹭网的可能性分别是家庭人均年收入2万以下家庭的2.56倍和8.79倍，且在p<0.001和p<0.01的统计意义上显著。代表家庭文化资本的父母中最高文化程度也对学生是否需要蹭网呈现显著正向影响，其中来自父母中最高文化程度是高职大专及以上家庭学生不蹭网的可能性是父母中最高文化程度是初中及以下的2.89倍，且在p<0.05的统计意义上显著。

模型3中，学生疫情所在地城乡背景对是否拥有优质在线学习硬件设备具有显著正向影响，所在地为城市的学生拥有优质在线学习硬件设备的可能性是农村学生的8.02倍，且在p<0.001的统计意义上显著。其他变量中学生是否是独生子女对是否拥有优质在线学习硬件设备产生显著正向影响，独生子女拥有优质在线学习硬件设备的概率是非独生子女的2.14倍，且在p<0.05的统计意义上显著。模型4中，代表学生家庭所处阶层背景的家庭经济资本、家庭文化资本和家庭社会资本变量均对学生是否拥有优质在线学习硬件设备产生显著正向影响。来自家庭人均年收入在2-5万之间和5万以上家庭的学生拥有优质在线学习硬件设备可能性分别是来自家庭人均年收入2万以下家庭学生的2.04倍和2.39倍，且分别在p<0.01和p<0.05的统计意义上显著。来自父母中最高文化程度是高中或中专和高职大专及以上家庭学生拥有优质在线学习硬件设备的可能性分别是父母中最高文化程度是初中及以下的1.80倍和3.13倍，且分别在p<0.05和p<0.001的统计意义上显著。来自父亲职业处于优势阶层和中等阶层地位家庭学生拥有优质在线学习硬件设备的可能性分别是父亲职业为基础阶层学生的3.00倍和4.14倍，且在p<0.001的统计意义上显著。

在模型5和模型6中，因变量网络信号好坏程度为定序变量，采用Ordinal-logistic回归，其中因变量的参照组是“网络信号非常好”，拟合度检验Pearson值的显著性检验p>0.05，表明模型拟合度较好，依据Cox & SnellR2和NagelkerkeR2值发现代表学生家庭所处阶层背景相关变量对网络信号好坏程度解释力度更大。模型5中学生疫情所在地城乡背景对在线学习网络信号好坏程度呈现显著负向影响，与疫情所在地为城市相比，所在地为农村对网络信号好坏程度产生显著负向影响，且在p<0.001的统计意义上显著。模型6中代表学生家庭所处阶层背景相关变量对在线学习网络信号好坏程度呈现显著负向影响。与家庭人均年收入在5万以上相比，2-5万之间和2万以下对在线学习网络信号好坏程度产生显著负向影响，且分别在p<0.001和p<0.01的统计意义上显著。与父亲职业处于优势阶层地位相比，父亲职业处于基础阶层对在线学习网络信号好坏程度产生显著负向影响，且在p<0.05的统计意义上显著。

(二)在线学习过程公平模型结果分析

在模型1中，主要探究学生所上学校背景对在线授课学习交互性的影响，因变量为二分类变量，用Binary-logistic二元逻辑回归模型分析，因变量参照组为“否”，根据拟合度检验结果p>0.05，表明模型的拟合度较好。学生所上学校背景对教师授课是否存在互动呈现显著正向影响，城市学校教师采用互动在线授课方式的可能性是农村学校的1.84倍，在p<0.01的统计意义上显著。

表2 在线学习起点公平模型分析结果

在模型2、模型3和模型4中，因为因变量课余时间使用网络应用的主要偏好为二分类变量，所以采用Binary-logistic回归模型分析，因变量参照组为“娱乐性偏好”。在所有Binary-logistic回归模型中，通过Cox & SnellR2与NagelkerkeR2值可以看出代表阶层背景的相关变量对网络应用偏好解释力度更大。模型2中，性别对学生课余时间使用网络应用偏好产生显著负向影响，城乡背景对学生课余时间使用网络应用偏好产生显著正向影响，所在地为城市的学生课余时间使用学习性网络应用的概率是农村学生的2.3倍，在p<0.001的统计意义上显著。在模型3中，学生所上学校类型对学生课余时间使用网络应用偏好产生显著正向影响，来自城市学校的学生课余时间使用学习性网络应用的可能性是农村学校学生的1.9倍，在p<0.01的统计意义上显著。在模型4中，主要探究代表阶层背景相关变量对学生课余时间使用网络应用偏好的影响，其中代表家庭文化资本的父母中最高文化程度对学生课余时间使用网络应用偏好产生显著正向影响，来自父母中最高文化程度是高职大专及以上家庭学生具有学习性网络应用偏好的可能性是父母中最高文化程度是初中及以下的3.70倍，且在p<0.001的统计意义上显著。

在模型5和模型6中，因变量在线学习过程中家庭学习环境安静程度为定序变量，采用Ordinal-logistic回归，因变量的参照组是“非常安静”，模型拟合度检验Pearson值的显著性检验p>0.05，表明模型拟合度较好，通过Cox & SnellR2与NagelkerkeR2值大小可以看出代表阶层背景的相关变量对家庭环境安静程度解释力度更大。模型5中，学生疫情所在地城乡背景对在线学习时家庭环境安静程度呈现显著影响，与所在地为城市相比，所在地为农村对在线学习时家庭学习环境安静程度产生显著负向影响，在p<0.01的统计意义上显著。模型6中，代表学生阶层背景的相关变量对在线学习时家庭学习环境安静程度呈现显著影响，代表经济资本的家庭人均年收入水平对在线学习时家庭学习环境安静程度呈现显著影响，与家庭人均年收入在5万以上家庭相比，2-5万之间和2万以下的家庭对在线学习时家庭学习环境安静程度产生显著负向影响，在p<0.05的统计意义上显著。代表家庭文化资本的父母中最高文化程度对在线学习时家庭学习环境安静程度呈现显著影响，与父母中最高文化程度是高职大专及以上的家庭相比，父母中最高文化程度是初中及以下对家庭学习环境安静程度具有显著负向影响，在p<0.05统计意义上显著。是否独生子女也对家庭环境安静程度呈现显著影响，与独生子女家庭相比，非独生子女家庭对在线学习时家庭学习环境安静程度产生显著负向影响，在p<0.05的统计意义上显著。

表3 在线学习过程公平模型分析结果

(三)在线学习结果公平模型结果分析

在模型1、模型2和模型3中，分别探究了城乡背景、学校背景和阶层背景对学生在线学习结果满意度的影响，因变量在线学习效果满意度为定序分类变量，所以采用Ordinal-logistic回归，其中因变量的参照组是“非常满意”。其中只有模型2通过拟合度检验Pearson值显著性检验p>0.05，且学生所上学校背景对在线学习效果满意度呈现显著影响，与城市学校相比，农村学校对在线学习效果满意度呈现负向影响，在p<0.001统计意义上显著。模型1未通过拟合度检验，模型3通过拟合度检验但是代表阶层背景的相关变量对在线学习效果满意度不呈现显著影响，性别和是否独生子女未通过显著性检验无法纳入模型。通过这三个模型数据结果表明，城乡环境和家庭阶层背景因素可能并不直接对在线学习效果产生影响，而学生所上学校背景可能直接与学生享有在线学习教育资源差异紧密相关而对在线学习效果满意度产生直接显著影响。

模型5和模型6是探究在线学习起点公平和过程公平对在线学习结果公平的影响，因变量同样是在线学习效果满意度，因变量的参照组是“非常满意”，两个模型均通过拟合度检验Pearson值显著性检验p>0.05，根据Cox & SnellR2与NagelkerkeR2值表明在线学习过程公平对在线学习效果满意度解释力度更大。模型5主要探究的是代表起点公平的三个变量对在线学习效果满意度的影响，其中是否需要蹭网对在线学习效果满意度呈现显著影响，与不需要蹭网相比，需要蹭网对在线学习效果满意度呈现显著负向影响，在p<0.01统计意义上显著。网络信号好坏程度对在线学习效果满意度呈现显著影响，与网络信号非常好相比，网络信号非常不好、不太好、一般和比较好都呈现显著负向影响，且分别在p<0.001和p<0.01统计意义上显著。模型6主要探究代表过程公平的三个变量对在线学习效果满意度的影响，其中教师授课是否与学生存在互动对在线学习效果满意度呈现显著影响，与在线互动授课方式相比，非互动授课会对在线学习效果满意度呈现显著负向影响，在p<0.05统计意义上显著。在线学习时家庭学习环境安静程度对在线学习效果满意度呈现显著影响，与在线学习时家庭环境非常安静相比，家庭环境非常嘈杂、比较嘈杂、一般、比较安静都对因变量产生显著负向影响，且分别在p<0.05、p<0.001、p<0.01、p<0.001统计意义上显著。课余时间使用网络应用偏好也对在线学习效果满意度产生影响，与学习类偏好相比，娱乐类偏好对在线学习效果满意度呈现显著负向影响，在p<0.05统计意义上显著。

表4 在线学习结果公平模型分析结果

四、研究结论与政策建议

(一)研究结论

首先，在线学习起点公平上，不同城乡背景和阶层背景的学生在是否拥有网络、网络质量以及优质硬件设备资源上呈现显著性差异，疫情所在地为农村学生和弱势阶层家庭学生在拥有在线学习的基础资源设备上具有明显劣势。其次，在线学习过程公平中，不同学校背景学生在享有的教师授课方式上呈现显著性差异，与农村学校相比，城市学校教师更可能采取互动式在线教学，增进师生沟通，加深知识理解。不同背景群体学生进行在线学习时家庭环境安静程度和课余时间网络应用偏好上也存在显著性差异，与城市学生和优势阶层家庭学生相比，农村学生和弱势阶层家庭学生在线学习时家庭环境可能更加嘈杂，且课余时间更倾向于使用网络进行娱乐活动。最后，在线学习结果公平上，学校背景对在线学习效果满意度呈现显著影响，与城市学校学生相比，农村学校学生对在线学习效果满意度相对较低，但城乡背景和阶层背景并不对在线学习效果满意度产生直接显著影响，说明学校的在线教育资源和水平对学生在线学习效果满意度影响更为重要和直接。在线学习方式可能会带来不同类型的“数字鸿沟”，引发教育公平问题。

在线学习带来的不同类型“数字鸿沟”之间也具有一定的关系。学生网络物理设备接入差异和使用差异会对在线学习效果产生显著影响，在线学习带来的起点公平问题和过程公平问题会影响在线学习结果公平，且过程上的差异对效果满意度解释力度更大。与拥有固定网络学生相比，需要蹭网学生的效果满意度较低；家庭网络信号越不好的学生，在线学习效果满意度越低；与互动式授课方式相比，非互动授课在线学习效果满意度较低；与课余时间偏好使用网络进行学习类活动学生相比，偏好娱乐类活动学生的效果满意度较低；在线学习时家庭环境越嘈杂，学生在线学习效果满意度也越低。

图1 在线学习公平模型总体分析结果

综上所述，在城乡、学校和阶层区隔下采用在线学习方式可能引发教育公平问题，不同群体背景在网络设备资源的占有、使用过程和学习效果上呈现显著差异，“数字鸿沟”弥散于在线学习的全过程，并通过在线学习方式得以延伸。不同群体学生在线学习“接入沟”和“使用沟”差异会影响学生进行在线学习效果，形成叠加效应，加剧不同学生在线学习结果的不平等。

(二)政策建议

以网络信息技术促进教育公平有质量发展是教育信息化2.0时代的内在要求，但新冠疫情背景下大规模使用在线学习方式暴露了潜在公平风险，应引起决策者的警觉。伴随网络信息技术的发展，在线学习可能并非只是突发疫情下的应急选择，而有可能成为今后重要的常态化学习方式之一。在后疫情时代政府亟需反思疫情期间在线学习方式引发的“数字鸿沟”问题，担负起促进教育公平的责任，积极促进学校、家庭和社会多主体合作，形成覆盖在线学习全过程的立体式差异化帮扶机制，消解原本的城乡、校际和阶层背景区隔，促进不同群体获得公平优质的在线学习机会。

首先，政府应对目前城乡信息技术资源非均衡分布加以宏观调控，向农村地区学校倾斜，增加农村地区教育信息化建设经费投入，搭建公益网络平台，优化网络设备资源供给，扩大网络和优质宽带覆盖率，与网络通信集团公司合作，创建优惠扶贫套餐，发放折扣流量包，帮助弱势群体获得网络物理设备接入，使教育信息化改革红利惠及更多群体。同时政府应加强对农村学校在线教育学习平台建设的经费投入，定期对农村中小学教师进行在线教育培训，增进校际间信息技术沟通和交流，促进优质师资的跨区域流转，有效提升农村学校在线教育质量，均衡校际差异。

其次，学校应发挥积极作用，加强教师在线教学培训，提高教师在线教学水平，丰富教师信息技术素养。教师需在教学过程中嵌入交互性设计，促进人机交互和人际交互，形成在线学习共同体，提升在线授课学习过程质量。同时，教师应利用大数据进行学情分析，实行差异化教学，增进家校沟通合作，提醒家长培养孩子的在线学习意识和为孩子创设在线学习环境，共同帮助学生提升在线学习的自律自控能力，改变学生因原生家庭背景对网络信息技术所造成的认知图式，培养学生利用网络自主获取知识的素养和能力，形成精准帮扶机制，从而缩小不同群体在线学习过程中的不平等。

最后，家庭是促进在线学习公平的内核，在线学习带来的“数字鸿沟”除社会纯粹结构效应和学校教育系统内部教育资源分布差距影响外，家庭所处阶层背景对在线学习环境和内在惯习都有重要影响。父母应及时跟上信息化时代学习步伐，为子女提供稳定优质的宽带网络和计算机等优质学习设备，创设安静的家庭学习环境，积极参与子女线上学习活动，合理引导子女规划上网娱乐学习的时间，帮助子女科学理性认识网络信息技术工具，避免沉迷于线上娱乐活动，培养子女使用网络技术进行自主学习的能力，鼓励子女使用网络信息技术进行知识发现和知识创新。