新闻传播数字教育评估指标体系探究

贺明华

（安庆师范大学传媒学院，安徽 安庆 246133）

一、问题提出

随着社会的数字化，数字技术在新闻业态中日趋扮演“生态性角色”[1]，为回应数字技术生态性角色的挑战，“数字优先”[2]成为新闻传播教育的显著特征，尽管学界对数字技术的接纳目前尚存在争议[3]。争议归争议，但数字技术悄然渗入新闻传播教育已是不争的事实。近年来，美国多数新闻传播学院正在加强数据科学、计算机工程方面的一些课程[4]。我国众多新闻传播院校本科核心课程正处于从浅层数字传播向深层数字传播、泛数字传播的过渡阶段[5]。教育部也特别重视新闻传播教育数字转型。教育部、中共中央宣传部《关于提高高校新闻传播人才培养能力实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0的意见》（2018）要求新闻传播人才培养要及时融入技术变革新趋势、媒体融合新动向和行业发展新动态。教育部新文科建设工作组《新文科建设宣言》（2020）倡导新文科建设要紧跟新一轮科技革命和产业变革新趋势，积极推动人工智能、大数据等现代信息技术与文科专业深入融合。

在新文科建设背景下，为推动数字技术与新闻传播教育深入融合，新闻传播领域数字教育评估应成为新闻传播教育评估题中之义。2018年4月美国新闻与大众传播教育委员会（American Council on Education in Journalism and Mass Communications，ACEJMC）发布“ACEJMC 数字评估”（The ACEJMC Digital Certification）标准，并开始数字教育评估试点。目前，我国新闻传播领域数字评估尚未起步，专业数字能力在学科评估和专业认证中还没有得到足够重视，虽然2018年《新闻传播学类教学质量国家标准》要求新闻传播类专业本科生应了解并掌握计算机和现代新媒体技术基础知识以及相关应用知识，具备计算机和现代新媒体技术的应用能力[6]。另外《普通高等学校本科教学工作合格评估指标和基本要求（试行）》《第四轮学科评估指标体系（一）（哲学、文学、历史学门类）》均没有专门的数字技术评估指标。

本研究围绕数字教育的相关概念，运用CIPP评估模型，在文献研究、评估实践的基础上，试图构建新闻传播数字教育评估指标体系。

二、数字教育相关概念

数字教育（Digital Education）有广义和狭义之分。广义上指的是面向全体公民的数字教育，又被称为公民数字教育或数字素养教育。狭义上指的是某个专业领域的数字教育，如新闻传播领域的数字教育。

（一）公民数字教育

根据欧盟的解释，公民数字教育首先需要配置大量且不断增长的数字技术设施（应用程序APP、平台、软件等），在教学过程中能够应用数字技术开展教与学，如在线、远程和线上线下混合式学习；其次，关键是让所有学习者具备数字化能力（知识、技能和态度），在日益以数字技术为媒介的世界里更好地生活、工作、学习和发展。欧盟认为数字教育需要多方面的政策和行动支持，包括基础设施、战略和领导力、教师技能、学习者技能、内容、课程、评估和国家法律框架。其最终目标是培养和发展公民数字能力[7]。

什么是数字能力？欧盟认为数字能力是在学习、工作和社会参与过程中，自信、批判和负责任地使用数字技术及参与数字技术相关活动的能力。根据欧盟2017年《公民数字能力框架2.1》（DigComp 2.1：The Digital Competence Framework for Citizens），数字能力具体包括信息与数据素养、沟通与协作、数字内容创作、安全、问题解决等五个能力领域（competence areas）。信息与数据素养包括阐明信息需求，定位和检索数字资料、信息和内容；判断来源和内容的相关性；存储、管理和组织数字资料、信息和内容。沟通与协作能力包括通过数字技术进行互动、沟通与协作，同时意识到文化和代际的多样性；通过公共和私人数字服务以及参与式公民身份参与社会；管理个人的数字身份和声誉。数字内容创作能力包括创建和编辑数字内容；改进信息和内容并将其整合到现有的知识体系中，同时了解如何应用版权和许可证；了解如何为计算机系统提供可理解的指令。安全能力包括保护数字环境中的设备、内容、个人数据和隐私；保护身体和心理健康，并了解促进社会福利和社会包容的数字技术；了解数字技术及其使用对环境的影响。问题解决能力包括解决技术问题、确定需求与技术响应、创造性应用数字技术、识别数字能力差距等[8]。

2018年联合国教科文统计所（The UNESCO Institute for Statistics，UIS）在欧盟数字能力框架2.1 的基础上开发出“数字素养全球框架”（Digital Literacy Global Framework，DLGF），增加了“设备和软件操作”和“职业相关能力”两个数字能力领域及其相关能力，以及在“问题解决”能力领域中增加了“计算思维”（Computational thinking）能力。“设备和软件操作”指的是识别和使用硬件工具和技术；识别数据、信息和数字内容所需的操作软件工具和技术。“职业相关能力”指的是操作专业数字技术，了解、分析和评估特定领域的专业数据、信息和数字内容。“计算思维”指的是把一个可计算的问题处理成连续的逻辑步骤，作为人类和计算机系统的解决方案，以应对社会中的数字鸿沟问题[9]。

（二）新闻传播数字教育

新闻传播数字教育属于狭义的数字教育，主要指的是高等院校新闻传播专业数字教育。其要求新闻传播院校应具备专业数字技术设施并运用数字技术开展教与学；其目标在于培养学生新闻传播专业方面的数字能力或素养。与公民数字教育相比，新闻传播数字教育的特点主要表现为：

1.专业性

专业性既包括职业的独特性、具有的社会声誉，也包括业务的专门性知识和技能（需要专门训练而掌握的），还包括专业机构为了保证业务运行而实施的机制、从业者应当践行的伦理准则[10]。

新闻传播数字教育专业性主要体现在三个方面。

（1）新闻传播数字教育仍然坚守新闻传播专业精神。新闻传播数字教育旨在培养数字时代由专业精神与专业能力支持的专业数字新闻传播者。数字技术赋予了专业数字新闻传播者更直接、更深度参与社会进程的力量[11]。专业数字新闻传播者能提供比其他各类社会群体采用各种其他方式所能提供的更为充分、精确、可信、适用的信息。其责任是传达公共信息、守望社会环境、促成公共交流与社会整合[12]。

（2）新闻传播专业数字技术知识、专业数字技能和专业数字能力需要专门训练。新闻传播数字教育需要具备专业数字师资、专业数字设备与工具、专业数字资源等软硬件条件，传授专业数字知识，培养专业数字技能，发展职业或专业相关的数字能力。

新闻传播专业数字能力有哪些，目前说法不一。联合国教科文所指的“职业相关能力”主要包括两个方面：一是操作特定领域的专业数字技术；二是解释和操作特定领域的数据、信息和数字内容。也就是说要求识别和使用特定领域的专用数字工具和技术；了解、分析和评估数字环境中特定领域的专业数据、信息和数字内容[9]。按此解释，新闻传播专业相关的数字能力不仅要求能够识别和使用新闻传播领域的专用数字工具和技术，而且要求能够了解、分析和评估数字环境中新闻传播领域的专业数据、信息和数字内容。陈昌凤教授认为当前我国新闻传播教育需要强调的是数据素养与跨媒体叙事能力[4]。笔者在梳理分析教育界、学界和媒体机构对数字技能需求和相关标准的基础上，提出数字技术通识、专业技术能力和商业能力是未来新闻传播者应具备的基本数字能力。数字技术通识包括数字思维、批判性思维、伦理法规、技术哲学等；专业技术能力目前主要是指计算机、大数据、社交媒体、人工智能、物联网等方面的技能，以及数字内容生产、产品设计、数理统计能力，其中计算机技能是核心；商业能力是指数字时代的商业智慧与企业家精神[13]。

（3）新闻传播数字教育恪守数字新闻伦理准则。新闻业在数字时代的结构转型导致了新闻业的三重危机：新闻内容因液态趋向而逐渐难以凝结社会共识，人文话语在新闻实践中衰落并带来潜在的伦理风险，以及新闻业的民主化角色受到价值极化的侵蚀[14]。数字技术所带来的伦理风险成为社会各界关注的焦点；数字新闻伦理应是数字教育必不可少的内容。

2.高阶性

新闻传播数字教育是专业性教育，不是通常意义上的公民数字教育，而是高阶的专业性数字教育。

2019年数字智能联盟（Coalition for Digital Intelligence，CDI）在借鉴全球各组织和国家25 种数字能力报告的基础上发布了《2019 数字智能全球标准报告》。该报告基于数字能力成熟的程度将数字能力划分为三个层次：数字公民力（Digital Citizenship）、数字创新力（Digital Creativity）、数字竞争力（Digital competitiveness）等三个层次[15]。数字公民力是指以安全、负责以及合乎道德的方式使用数字技术和媒体的能力，是公民数字素养的最基本要求；数字创新力要求个体具有创造新知识、新技术和新内容，并将想法转化为现实的能力；数字竞争力是最高层次的数字素养，是指能够在数字经济中，通过创业、就业、促进社会增长以及提升影响力等手段应对全球挑战，进行创新并创造新机遇的能力[16]。

新闻传播数字教育是在公民数字身份的基础上，发展高阶数字创新力和数字竞争力的教育。基于新闻传播数字教育高阶性，其目标不止于提高基本数字能力，特别是培养面向未来的、具有数字创新力和数字竞争力的新闻传播专业高级数字人才。

3.跨学科交叉性

数字教育与新闻传播教育之间是一种相互交叉融合的关系。新闻传播数字教育是数字科技与人文社科交叉融合的人文科学教育。专业数字媒介技术融入新闻传播教育，将赋能新闻传播学跨学科文理交叉融合的未来发展趋向。数字技术融入新闻发现、生产、发布、反馈等整个生产环节，其所具有的新工具、新形式、新模式、新平台衍生出一系列新的生产方式、制作理念、伦理规范等方面的范式变革；新闻传播教育将因应数字时代的变革，从而拓展新闻传播教育内容，丰富其人文内涵。同时，新闻传播教育也为数字教育提供价值判断和人文启迪。通常认为新闻传播教育是人文教育，是价值教育；它能为数字教育提供价值理念和人文启迪，防止技术异化和社会伦理道德失范，有益于拓宽数字教育视野，使得数字教育可持续发展。

基于新闻传播数字教育的跨学科交叉性特征，新闻传播数字教育培养兼具人文素养和数据素养的复合型新闻传播人才。

三、CIPP评估模型与新闻传播数字教育评估

CIPP评估模型是美国知名评估专家丹尼尔·L·斯塔弗尔比姆（Daniel L.Stufflebeam）1960年代后期提出的一种评估模型。其用于实现和改进联邦政府赞助的美国公立学校项目中的教学成果考核。

CIPP 是“CIPP 评估模型”的四个核心评估类型的首字母。它由背景评估（Context Evaluation）、输入评估（Input Evaluation）、过程评估（Process Evaluation）及结果评估（Product Evaluation）等四项评估活动构成。在背景评估中，评估人员需要评估需求、问题、有利条件和机会，以及相关的背景条件和动态。在输入评估中，评估人员通过确定和评估备选方法，协助制定项目计划，随后对程序计划、人员编制和预算进行评估，明确有关满足既定需求和达到预期目标的可行性与潜在的成本效益。在过程评估中，评估人员监督、记录、评估并报告项目计划的实施情况；评估人员在项目实施的全过程都会提供反馈，并随后报告项目按照预期和要求执行的程度。在结果评估中，评估人员确定并评估成本和结果，包括预期的和非预期的结果、短期的和长期的结果等。四个评估类型的焦点分别是目标、计划、行动和结果[17]221-222。

与其他评估模型相比，CIPP 评估模型有着明显的优势：第一，评估的决策及问责导向。CIPP评估模型是最有代表性的决策及问责导向的评估方法[17]122。借此方法解决项目方最重要的问题并对项目价值进行评估，最终提供一个及时、相关的信息协助决策并加深理解，制定问责记录，并发布总结性的评估报告。第二，评估的改进导向。CIPP评估模型的基本观点是：评估的目的不仅仅是证明，更重要的是改进[17]224。评估首要的目的不是验证而是优化，评估人员寻求机会来帮助项目成熟、克服原有缺陷并强化优势。第三，形成性与总结性评估的综合性优势。形成性评估是对CIPP 信息和判断的预期应用，以帮助进行决策制定、方案实施、质量管控与责任管理。总结性评估是对CIPP 信息的预期使用，以整合项目的价值（如质量、价值、公正、公平、可行性、成本、有效性、安全性以及重要性）[17]223。CIPP 评估模型是一个对项目、工程、人事、产品、组织、政策和评估系统进行形成性与总结性评估的综合性框架[17]219。它为组织机构提供了一个用于制度化和主流化的系统性评估的模板。

CIPP评估模型优势明显，应用领域广泛，国内外新闻传播教育评估指标体系的编制也应用、借鉴了CIPP评估模型，或受到其影响。2018年教育部发布“新闻传播学类教学质量国家标准”。如果按照CIPP 模型分析就会发现：该标准中的“培养目标”属于背景评估；“课程体系”“师资队伍”“教学条件”应属于输入评估；“质量管理与保障”属于过程评估；“培养规格”应属于结果评估。美国ACEJMC 新闻传播教育评估标准中的“目标管理与行政”大致属于背景评估；“全职及兼职教师”“资源/设施和设备”属于输入评估；“课程与教学”“学生服务”“专业和公共服务”大致属于过程评估；“学术活动”“学习结果评估”则属于结果评估。美国ACEJMC 数字认证5 项标准中的“标准A-要求的技能”大致属于目标评估；“标准B-师资发展”“标准D-技术应用”大致属于输入评估；“标准A-要求的技能”中的课程专业调整内容和“标准E-外部合作”大致属于过程评估；“标准C-致力于影响实践的研究”大致属于结果评估。可见，CIPP模型对国内外新闻传播教育评估指标体系的影响和广泛适用性。

四、基于CIPP新闻传播数字教育评估指标体系及解析

根据CIPP评估模型，结合国内外新闻传播教育评估标准、数字教育相关研究文献，建构了新闻传播数字教育评估指标体系，包括背景评估、输入评估、过程评估、结果评估等四个主指标，14 个分指标和54个子指标见表1。

表1 新闻传播数字教育评估指标体系

（一）背景评估

背景评估主要评估新闻传播数字教育培养目标的合理性，主要包括评估前提和目标评估2个子指标。评估前提要求评估对象在本科教学评估和专业评估获得良好以上等级，因为良好的本科教育教学基础是接受评估的前提。目标评估是对数字教育培养目标合理性的评估，一方面培养目标应符合学校定位、专业具备的资源条件、专业特色和优势、社会需求和利益相关者的期望，适应社会经济发展需要；另一方面应定期开展有行业或企业专家参与的培养目标评价，并根据评价结果及时修订。

（二）输入评估

输入评估是对数字资源配置能力的评估，主要包括资源投入、师资发展和制度保障等3个子指标。

资源投入包括硬件和软件投入两个子指标。硬件投入主要包括网络连接、数字设备、数字媒体实践平台、数字图书资料及相关设施投入；软件投入主要包括数字教学资源、软件、数字工具、数据库等投入。

师资发展主要包括6 个子指标，其分别指的是：数字师资数量和结构能满足数字教育教学需要；引进计算机、人工智能、大数据等数字技术领域高级数字师资；聘用兼职的数字媒体或行业专家并提供新技术培训与辅导；参加数字师资培训，如各类数字技能培训或工作坊、数字化教学法知识与人工智能道德准则培训、数字课程培训等；开展数字技术相关学术交流与活动，如参加数字技术相关学术会议并提交数字技术论文、举办重要的数字技术讲座或学术报告等；教师或院系获得政府机构和商业机构等第三方机构提供的数字媒体技术认证。

制度保障包括辅修计算机、人工智能、大数据等专业的双学位制度；跨院校跨学科选修相关数字技术课程机制及其认可制度，满足学生多样化数字技能学习需求；激励修习高级数字技能的措施；有数字专业基层组织，定期开展数字教学教研活动，并取得成效。

（三）过程评估

过程评估是对数字教育行动能力的评估，主要包括课程设置、数字教学、实践教学和持续改进等4个子指标。

课程设置包括必修和选修课程设置。参照美国ACEJMC 数字认证课程设置要求，当前必修课程应围绕数据素养和跨媒体叙事，开设数字发展史、技术哲学伦理、数据挖掘评估与算法、用户互动、跨媒体设计、编程语言、人工智能等相关主题的数字课程。选修课程主要是由本院系、其他院系、或通过合作提供的相关数字课程，侧重于数据科学、编程、商业基础、人工智能、数字硬件基础、设计等内容。

数字教学主要包括6 个子指标：师生接触、利用数字技术及资源便利而广泛；应用线上、线上线下混合、模拟仿真等数字化教学；教学内容体现数字技术新成果、新材料、新案例；教学内容与数字信息学科的交叉融合；在课程教学、体验式学习、学生媒体和相关活动中，师生积极应用新兴数字技术解决问题；数字课程教学评价、跟踪与反馈常态化。

实践教学主要有5个子指标：数字技术实验教学效果良好；有稳定的内外部数字技术实训基地；保障数字技术实训与实习质量的相关制度与措施；考察调研科技公司、创投机构、创业公司、研究实验室等；毕业论文（设计）在实验实习、技术实践和社会调查等社会实践中完成，体现专业数字能力的综合训练要求。

持续改进主要是指调整专业结构，增加数字技术新专业、特色专业或跨学科教育项目；对已有课程大纲或教材内容进行修订更新；调整必修和选修课程，开发或增加跨学科交叉课程等。

（四）结果评估

结果评估是对数字教育绩效的评估，主要包括能力要求、教学成果、研究成果、社会服务和社会效益等子指标。

数字能力包括基本数字能力和专业数字能力。基本数字能力主要参考联合国教科文统计所提出的数字素养能力框架，提出“信息与数据素养”“沟通与协作”“数字内容创作”“安全”“问题解决”等5个能力领域。专业数字能力主要包括专业数字理念、专业数字知识、专业数字技能，以及数字创新创业精神。专业数字理念主要指理解技术哲学，掌握数据时代价值观与伦理准则，以约束技能训练可能带来的过度实用主义和利益导向的趋势，具有社会责任意识[3]。专业数字知识要求能够将数学、物理、计算机技术、数据处理技术、专业工具性知识和高级知识用于解决新闻传播实践中的问题。专业数字技能主要指能够掌握“技术的思维”或“技术的精髓”，掌握挖掘、理解和运用数据的能力与方法，用软件来讲故事，用代码来做新闻，进行跨媒体叙事[3]。数字创新创业主要指能够创造性地进行技术深度开发，自主性创造新知识、新技术和新内容；理解信息生产的社会意义、信息与用户的关系、生产者-消费者的关系、媒体的商业运行规律与规则[10]；拥有企业家精神等。

教学成果和研究成果主要指师生获得的各种数字技术方面的奖项，以及数字技术教学和数字技术研究的成果或项目。社会服务主要是指为其他院校或社会提供数字技术课程开发或服务；与科技公司、数字媒体机构、研究院所及其他高校，开展人员交流互聘、数字技术交流、数字产品开发等产学研合作。社会效益主要包括就业创业以及毕业生数字技术胜任力的社会满意度等。

五、结语

基于CIPP评估模型，结合国内外新闻传播教育评估标准、数字教育相关研究文献，构建了一套新闻传播数字教育评估指标体系，以保障基于背景评估的数字教育决策的多样性、基于输入评估的数字教育的可行性、基于过程评估的持续改进、基于结果评估的专业数字能力的实现。其优点在于全面覆盖了新闻传播数字教育教学的各个环节，突出了教育教学过程和学生学习成效的评估。当然该评估指标体系部分子指标尚需进一步界定清晰和细化；数字智能技术发展变化日新月异，有关数字技术和数字能力也应定期调整；另外评估体系还需在后续评估实践中进一步调整和完善。