推進教育數字化轉型的政策保障研究

[摘" "要] 推進教育數字化需要行之有效的政策體系支撐，教育數字化政策的量化評估結果可為教育數字化政策的廢、改、立提供必要的參考價值。文章基于2018—2023年中央及地方層面出臺的100項教育數字化政策，采用文本挖掘和PMC指數模型等方法構建出由政策性質、政策時效及政策措施等10個指標構成的評價體系，并結合PMC指數、曲面圖和雷達圖有針對性地選取7份政策文本進行了系統深入的評估分析。結果表明：我國教育數字化政策整體指向明確，國家級和省級政策相比，各項一級變量均值相差不大，但在政策性質、政策時效和政策保障方面存在諸多差異。建議政策的制定應注重整體時效性，并有助于彌補經濟發(fā)達地區(qū)與經濟欠發(fā)達地區(qū)的差距；且須明確責任主體，筑立監(jiān)控體系；同時完備制度保障，確保執(zhí)行效果。

[關鍵詞] 教育數字化； PMC指數模型； 政策量化評估； 文本挖掘

[中圖分類號] G434" " " " " " [文獻標志碼] A

[作者簡介] 蔡旻君（1973—），男，甘肅寧縣人。副教授，博士，主要從事學習科學與技術、課程設計與評價研究。E-mail：caimj916@126.com。

一、引" "言

在全球范圍內的數字化浪潮背景下，數字化轉型建設已成為現階段社會進步的必然趨勢[1]。教育作為社會的子系統也不例外。2018年，隨著《教育信息化2.0行動計劃》的正式出臺，我國的教育信息化建設正式邁入了一個全新的發(fā)展階段。2022年1月份，國務院發(fā)布《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》，其中特別強調了深化智慧教育的普及與應用。同年全國教育工作會議上，教育部將“國家教育數字化戰(zhàn)略行動”列為年度工作核心要點，教育數字化重要性受到各地區(qū)教育管理部門高度關注，大部分省、自治區(qū)和直轄市“十四五”教育發(fā)展規(guī)劃均把教育數字化內容作為教育數字化戰(zhàn)略行動的核心組成部分。例如，上海市作為國內第一個進行教育數字化轉型試點的地區(qū)，先后出臺《上海市教育數字化轉型實施方案》《上海市教育數字化轉型“十四五”規(guī)劃》，促進教育數字化轉型與城市數字化轉型相互融合、協同發(fā)展。黨的二十大提出“加快建設數字中國”，并首次闡述了“教育數字化”的概念，這不僅為新時代教育數字化發(fā)展指明了方向，也為相關實踐提供了有力的指導。然而，政策的不斷出臺使得數字化領域相關法規(guī)體系越來越龐雜，致使其在政策集成化環(huán)境中出現了執(zhí)行不到位、協同不順暢等問題。因此，亟須對已有的教育數字化政策進行客觀評估，了解教育數字化政策的實際效果，及時發(fā)現問題并提供解決方案，從而實現教育數字化政策的預期目標，推動教育數字化戰(zhàn)略行動成熟落地。

本文的研究對象是教育數字化政策，教育數字化政策研究是政策研究與教育數字化研究的交叉領域。在教育數字化政策不斷完善的過程中，國內學者對教育數字化政策的研究工作也同步展開。祝智庭等運用政策工具理論，對近五年來涉及教育數字化轉型的核心政策文件進行了詳細的整理和分析，總結了教育數字化轉型的政策方向和生態(tài)策略，并給出相應發(fā)展建議[2]。周如俊構建了一個以“政策工具、政策要素、政策時間”為三維度的綜合分析框架，旨在從政策工具的視角剖析我國職業(yè)教育在數字化轉型過程中的政策選擇傾向，并據此提出了完善政策工具的相關措施[3]。陳良雨等基于羅斯維爾和澤維爾德的政策工具分析框架，對教育數字化轉型問題進行了深入的分析和探討[4]。程莉莉從政策視角出發(fā)，對教育數字化轉型進行深入剖析，詳細探討了其內涵特征和基本原理，并在此基礎上提出六大政策要點，旨在為各地的教育數字化轉型實踐提供參考[5]。綜上所述，已有研究對教育數字化政策進行了深入分析和探討，為教育數字化轉型實踐提供了有價值的啟示和參考，但大多學者對教育數字化政策的研究多是基于政策工具視角構建二維或三維分析框架，分析方法較為單一。相較于其他政策評估方法，PMC指數模型更能集中于某一類政策文本的核心特性，協助政策制定者和研究人員更準確地識別政策的一致性以及策略決策過程中的長處和短處。正如一些專家所言，PMC指數模型評價法在以下四個方面表現出顯著的優(yōu)勢[6]：首先，通過對政策文本的深度挖掘設置參數，降低人為評判的主觀性，助力提升量化評估的精確性；其次，實施過程并不對各級指標的重要性進行人為區(qū)分，也不對變量數量與權重進行限制，有利于所有潛在影響因素發(fā)揮作用；再次，有助于剖析不同主體間對關鍵性問題的回應及政策間的一致性，進而直觀揭示政策的優(yōu)勢與不足；最后，PMC指數的構建過程相對簡單，且耗費成本不高?？傊?，PMC指數模型能夠為科研人員提供一套完整的指標、工具和操作流程。

鑒于上述原因，本文嘗試采用文本挖掘和PMC指數模型等方法構建政策評價指標體系，對國家和地方層面最具代表性的7份教育數字化政策內容進行量化研究，深入分析和探討了我國目前頒布的教育數字化政策優(yōu)缺點及改進路向，以期為政策的進一步調整和完善提供科學的參考依據。

二、研究設計

（一）研究過程

首先，搜集和預處理教育數字化相關政策文本，借助文本挖掘、提取高頻詞匯，并參考前人研究結果，構建教育數字化政策的PMC指數模型；其次，從政策文本中選取具有代表性的樣本進行實證研究，繪制出各項政策PMC曲面圖，并運用雷達圖進行比較分析；最后，基于分析結果對教育數字化政策進行全面評估，并提出優(yōu)化路徑，為后續(xù)政策的制定和改進提供參考思路。

（二）政策樣本

選取相關政策文本的采集與預處理以及政策文本共性的發(fā)掘可為后續(xù)變量指標的精確辨識提供借鑒與基礎[7]。本文以2018—2023年中央和地方政府頒布的教育數字化政策為研究對象，采取多種方式組合檢索：首先，以“數字化”“教育數字化轉型”等為關鍵詞，在北大法寶、中華人民共和國教育部和各省市教育廳網站進行初步的政策文本檢索；其次，利用百度、Google等主流搜索引擎進行補充檢索；最后，剔除通知、公示和復函等非正式政策文本，最終確定100份有效的教育數字化政策文本，其中包括16份中央層面政策和84份地方層面政策。

（三）研究方法

1. 文本挖掘

Python語言是一種面向對象的解釋性語言[8]，其廣泛的第三方庫和工具使得開發(fā)人員能夠快速構建應用程序并解決復雜問題。Jieba是Python的一個中文分詞庫，它能夠將文本按照語義單位進行切分，分詞后的結果可用于文本挖掘、信息檢索和自然語言處理等任務[9]。相比傳統使用ROSTCM進行詞頻分析，Python展現出更卓越的性能和更高的工作效率，有助于更深入地理解文本數據并提取價值信息。因此，本文基于Python中的Jieba詞庫進行政策文本的詞頻分析，主要分兩步實施：第一步，將選取的教育數字化政策文本轉換成ANSI格式，再用Jupyter Notebook打開文檔對其進行分詞和詞頻查詢；第二步，當進行詞頻分析時，需設置“輸出長度”大于2，利用停用詞表過濾“一定”“而且”等相關度低且無實際意義的詞。

2. PMC指數模型

PMC指數模型是Ruiz Estrada等在Omnia Mobilis假設的基礎上提出的，是目前較為常用的量化政策評估工具之一。Omnia Mobilis認為，世間萬物均處于運動和聯系之中，不應忽視或摒棄任何看似無關的變量，并要將所有變量的權重視為相同[10]。PMC指數模型正是基于這一假設，采用二進制0和1進行賦值并均衡考慮所有變量，避免對變量數目和權重的過度限制，從而更全面地反映政策的概貌。

三、PMC指數模型構建

（一）變量分類與參數識別

根據PMC指數模型建模準則，結合教育數字化政策文本高頻詞和參照Estrada[10]、張永安[11]等學者的做法，同時剔除寬泛且無實際意義的指標，本文最終確定10個一級變量和40個二級變量，見表1。此外，X10政策公開中所有政策均已實現公開，對研究無實質性影響，故此處不設二級變量進行深入探討。

（二）構建多投入產出表

多投入產出表能夠儲存眾多數據并對單一變量進行多角度測量，創(chuàng)建此表是確定變量指標權重的關鍵步驟。本文基于教育數字化政策評價指標，建立相對應的多投入產出表。采用二進制設定二級變量的參數，若政策文本涵蓋與二級變量相關的內容，則對應參數值設定為1；反之，參數值設定為0。

（三）PMC指數計算

PMC指數模型的計算過程如下：首先，將一、二級變量分別納入多投入產出表中；其次，根據公式（1）和（2）對二級變量進行賦值；再次，根據公式（3）和上一步賦值結果，計算一級變量數值；復次，按照公式（4）將所有一級變量匯總加和，得到待評估教育數字化政策的PMC指數；最后，依據PMC指數值對各項教育數字化政策進行分析。

（四）PMC曲面構建

PMC曲面圖能有效將PMC指數量化評價的結果直觀地展現出來，從而更為精確、直觀地分析政策在不同維度上的優(yōu)劣狀況。這種曲面圖通常以多種色塊組合的三維形式呈現，凹陷程度越小即政策等級越高，反之則表明政策等級相對較低。PMC矩陣是PMC曲面繪制的基礎，鑒于矩陣對稱性的考量，本文在分析過程中剔除了無對應二級變量且所有相關政策得分均為1的一級變量X10，根據公式（5）建立3×3矩陣來繪制曲面圖。

四、教育數字化政策評估分析

（一）樣本選取與數據來源

根據陳琳[16]等人的研究，自2018年起，我國已陸續(xù)啟動“互聯網+”省級教育信息化試點和教育信息化2.0省級試點項目，邁向教育信息化發(fā)展的融合轉型階段。因此，本文以2018年作為起點，選擇了7份具有較高權威性和代表性的教育數字化政策文件作為研究樣本，其中包括1份國家級政策和6份省級政策，見表2。其中，6份省級政策分別涵蓋了發(fā)達地區(qū)和欠發(fā)達地區(qū)。在發(fā)達地區(qū)，根據《中國區(qū)域與城市數字經濟發(fā)展報告（2020年）》，本文選擇了浙江、上海和福建這三個排名前十的省市作為代表性政策來源地；在中部地區(qū)，選擇湖北作為典型政策來源地；在經濟欠發(fā)達省份，選擇寧夏和海南作為典型政策來源地。

（二）PMC指數計算

本文根據政策文本、文本高頻詞和關鍵詞對二級變量進行賦值操作，當待判斷的二級變量符合相關屬性時，將其賦值為1；反之，則賦值為0。此外，為了盡可能降低賦值過程中的主觀性誤差，僅在政策文本中明確提及并占據一定篇幅的指標內容，才會對相應的分數進行提升；對于其中難以判定的部分，經過與專家的深入討論后決定是否加分，此方式能夠在某種程度上提高評估結果的信度。政策評價等級參照Estrada[10]，最終7份政策樣本的PMC指數值見表3。

（三）PMC曲面繪制

根據公式（5）和PMC 指數的計算結果，對7份教育數字化政策樣本排列得到3×3的PMC矩陣，見表4。之后，借助MATLAB軟件繪制各項教育數字化政策的曲面圖，鑒于篇幅限制，本文僅選擇了PMC指數得分前兩名的P1、P2和后兩名的P6、P7進行展示，如圖1所示。

（四）典型政策分析

1. 政策整體分析

基于本文所選的7份教育數字化政策的PMC指數值，得出各政策得分順序為：P1gt;P2gt;P3gt;P4gt;P5gt;P6gt;P7。其中，1份政策為完美、6份政策為優(yōu)秀。政策總體平均值為7.95，達到優(yōu)秀等級，說明我國教育數字化政策總體設計比較合理，在政策制定和實施層面秉持科學性與可行性的原則，政策內容緊密契合我國構建教育強國、科技領軍及人才薈萃的宏偉藍圖。此外，發(fā)達地區(qū)出臺政策的PMC指數均值為8.47，達到優(yōu)秀等級，說明發(fā)達地區(qū)教育數字化發(fā)展水平處于領先地位。

2. 政策一級變量評價

本文7份教育數字化政策一級變量均值的得分順序為：X10，X5gt;X4gt;X7gt;X8，X9gt;X6gt;X1gt;X2gt;X3，現依照得分等級對一級變量進行綜合評價。10個一級變量均值繪制的戴布拉圖如圖2所示。

政策視角X5的均值為1.00，達到滿分，說明教育數字化政策在制定時較為充分地考慮到宏觀、中觀與微觀視角，覆蓋了政府治理、學校治理和教育教學改革三方面。政策受眾X4的均值為0.97，說明教育數字化政策的指向性較為明確，通過構建“政產學研用投”協同發(fā)展體系促進了成果的轉化。政策措施X7的均值為0.90，說明教育數字化政策在夯實教育數字基座、創(chuàng)新教育場景應用和深化教育評價改革等舉措層面較為完善。政策功能X8的均值為0.89，說明教育數字化政策在提升教育質量、促進教育公平和推進五育并舉等方面發(fā)揮了顯著作用。政策評價X9的均值為0.89，說明教育數字化政策總體架構合理，能夠達到規(guī)劃翔實、方案科學和目標明確等要求。政策保障X6的均值為0.79，其中，3項政策得分低于平均值，說明教育數字化政策在監(jiān)督評估、輿論宣傳等方面還有待完善。政策性質X1的均值為0.74，其中，4項政策得分低于平均值，說明教育數字化政策在建議性、監(jiān)管性方面存在不足，需要進一步優(yōu)化提升。政策時效X2的均值為0.43，說明教育數字化政策在制定時大多聚焦于單一目標，而忽視了中長期和短期目標的統籌結合。

3. 政策分值等級評價

為了更加直觀地對各項政策進行比較并提出針對性意見，本文將各項一級變量分值與均值繪制為雷達圖，如圖3所示，在不同政策等級中對各項政策進行綜合評價分析。

（1）A級完美政策。A級完美政策僅有一項《浙江省教育領域數字化改革工作方案》（P1），其PMC指數為9.00，凹陷指數為1.00，綜合排名第一。該政策由浙江省教育廳頒布，能夠順應全球數字化轉型潮流，結合我國教育數字化轉型的現狀，對教育數字化戰(zhàn)略行動提出切實有效的建議。10個一級變量的得分均大于或等于均值，且在7個維度獲得滿分，是一項有益于推動我國教育數字化戰(zhàn)略行動落地的優(yōu)秀政策。本項政策的不足之處在于在政策保障方面缺乏教育信息化發(fā)展水平動態(tài)監(jiān)測和第三方評價機制。建議改進路徑為X6-X1-X3，該路徑不是絕對的，需結合教育數字化發(fā)展的具體情況進行調整。

（2）B級優(yōu)秀政策。B級優(yōu)秀政策包括P2、P3、P4、P5、P6、P7和P8。《上海市教育數字化轉型實施方案（2021—2023）》（P2）的PMC指數為8.33，凹陷指數為1.67，排名第二。該政策由上海市教育委員會發(fā)布，10個一級變量中6項獲得滿分，但尚需加強教育數字化建設宣傳力度以及長期和短期目標的有效結合，可參考的改進路徑為X6-X2-X3。《福建省教育數字化戰(zhàn)略行動三年實施方案》（P3）的PMC指數為8.08，凹陷指數為1.92，綜合排名第三。該政策遵循“立德樹人、數字賦能、項目推進、安全可控”的原則，既給出了試點省區(qū)教育數字化戰(zhàn)略行動的明確目標，也給出了具體的落地方案和科學規(guī)劃，但在政策性質、時效和功能方面有待提高，改進意見為X8-X6-X2-X3?！督逃康攘块T關于推進教育新型基礎設施建設構建高質量教育支撐體系的指導意見》（P4）的PMC指數為8.00，凹陷指數為2.00，綜合排名第四。該政策在政策性質、時效和保障三方面小于均值，因此，在政策制定時要注重長中短期目標的結合，加強各教育部門與學校、社會產業(yè)和科研機構的多元協同，改進路徑為X6-X1-X2-X3?！逗笔〗逃龜底只瘧?zhàn)略行動計劃（2023—2025年）》（P5）的PMC指數為7.58，凹陷指數為2.42，綜合排名第五。在10個一級變量中，該政策一級指標有5項低于均值，其中，相差較大的是政策時效和政策評價，相差較小的是政策措施，推薦改進路徑為X2-X9-X1-X6-X7。《寧夏回族自治區(qū)教育數字化戰(zhàn)略行動計劃（2023—2027年）》（P6）的PMC指數為7.50，凹陷指數為2.50，綜合排名第六，其中，5個一級變量均低于均值，說明該政策存在改進空間，推薦改進路徑為X2-X9-X1-X8-X7?！逗Ｄ鲜〖涌焱七M教育數字化轉型，推動教育高質量發(fā)展》（P7）的PMC指數為7.13，凹陷指數為2.87，排名第七?？赡芘c試點省區(qū)數字發(fā)展水平相關，該份政策有7個一級變量均低于平均值，其中政策受體低于均值的程度最大，政策保障和政策措施最小，參考改進路徑為X9-X4-X1-X6-X7-X2。

4. 政策對比分析

為了更準確地鑒別樣本之間的差異和不足，并為政策的廢棄、修改與制定提供具體、可操作的方法，本文從7份政策中選取部分政策進行對比分析。

（1）兩個地區(qū)政策對比分析。發(fā)達地區(qū)出臺的3份政策的PMC 指數均值為 8.47，欠發(fā)達地區(qū)出臺的2份政策的PMC 指數均值為7.32，呈現“發(fā)達優(yōu)于欠發(fā)達”的特點?，F將兩個地區(qū)政策一級變量得分均值和7份政策一級變量得分均值進行整體對比，如圖4所示。

與10個一級變量均值相比，整體上發(fā)達地區(qū)政策高于均值、欠發(fā)達地區(qū)政策低于均值；兩個地區(qū)政策相比，發(fā)達地區(qū)出臺政策的各項一級指標均大于或等于欠發(fā)達地區(qū)，其中，在政策性質X1、政策時效X2、政策措施X7、政策功能X8和政策評價X9方面差值較為明顯，可見這5個指標是導致兩個地區(qū)政策質量差異的主要原因。對于政策時效、政策措施和政策評價，兩者一級變量均值差在0.20～0.25之間，在之后的政策制定中，欠發(fā)達地區(qū)要合理規(guī)劃長期、中期和短期目標，將三者統籌結合以增強政策執(zhí)行的時效性；加強教育數字化場景應用的創(chuàng)新和教育管理業(yè)務流程的完善；增強政策依據和內容翔實性。對于政策性質和政策功能，兩者一級變量均值的差值為0.17，說明在之后的政策制定中，欠發(fā)達地區(qū)要加強政策的監(jiān)管性、建議性和引導性，明確政策指向，產生“一子落而全盤活”的正面效應。

（2）國家級與省級政策對比分析。國家級政策的PMC 指數均值為8.00，省級政策的PMC 指數均值為7.94，兩者均達到B類優(yōu)秀等級，說明我國教育數字化政策在國家級和省級層面的設計均比較合理?，F將國家級、省級政策一級變量得分均值和7份政策一級變量得分均值進行整體對比，如圖5所示。國家級政策與省級政策相比，各項一級變量均值相差不大，國家級政策在政策級別X3、政策受眾X4、政策視角X5、政策措施X7、政策功能X8、政策評價X9和政策公開X10方面均高于或等于省級政策，在政策性質X1、政策時效X2和政策保障X6方面略低于省級政策。

五、教育數字化政策優(yōu)化建議

依據文本挖掘和PMC指數模型等研究方法量化評估的結果來看，在政策文本層面我國教育數字化政策的設計相對合理，在推動教育數字化轉型過程中發(fā)揮著引領作用。在所選取的7份教育數字化政策樣本中，1份為完美，6份為優(yōu)秀，說明我國在制定教育數字化政策時充分考慮了不同區(qū)域的特點和教育數字化發(fā)展趨勢，制定了合理可行的政策方案。在評價指標層面，我國教育數字化建設在政策受眾X4、政策視角X5、政策措施X7、政策功能X8和政策評價X9方面相對具有優(yōu)勢，表明各類政策對這幾方面的考慮相對周全，內容設計合理且有效。得分相對偏低的一級變量主要是政策性質X1、政策時效X2、政策級別X3和政策保障X6，需要從以下諸方面優(yōu)先關注未來教育數字化政策的制定和實施建議。

（一）科學設定目標，注重整體時效

政策時效方面，所選取的7份政策中僅有1份政策存在長期和短期目標的結合，1份政策存在短期、中期和長期目標的有機結合，整體上忽略了長期目標的制定和三個期限目標的綜合考慮。首先，建議在政策制定過程中，將長期目標放在核心位置，其設定需要考慮社會發(fā)展趨勢、技術創(chuàng)新以及教育需求的變化，從而確保政策具有持續(xù)的指導作用和適應性。其次，強化短期、中期和長期目標的整合，考慮到教育系統內部的復雜性和動態(tài)變化，可以借鑒系統動力學等方法，將長期目標分解為中期和短期目標，并設計相應的政策措施和實施路徑。在這一過程中，應注重時間尺度的協調與平衡，避免因短期目標的過度追求而忽視長期目標的重要性。最后，建立多維度、多層次的監(jiān)測與評估機制。政策的實施過程是一個動態(tài)的過程，借助大數據、人工智能等技術手段，及時收集、分析和反饋政策實施的相關數據，以便在實踐中不斷優(yōu)化政策措施和調整政策方向。

（二）縮小數字鴻溝，彌補兩個地區(qū)差距

兩個地區(qū)對比方面，發(fā)達地區(qū)出臺政策的各項一級指標均大于或等于欠發(fā)達地區(qū)，這可能是因為不同地區(qū)，其組織所擁有或可獲得的資源和能力不盡相同[17]。特別是在欠發(fā)達地區(qū)，由于缺乏數字化的經驗，難以同數字技術應用要求保持同等水平，陳雄輝[18]、逯行[19]等學者的研究進一步證實了這一現象。推動教育資源平衡、優(yōu)化教育資源配置需要各方力量攜手共進。首先，政府應采取差異化政策措施。一方面，增加對欠發(fā)達地區(qū)基礎設施建設的投入，改善欠發(fā)達教育數字化的基礎條件；另一方面，提供更多的人才培訓項目和獎勵機制，激發(fā)欠發(fā)達地區(qū)教育者對教育數字化學習與實踐的熱情，從而推動其數字化技能和專業(yè)素養(yǎng)的全面提升。其次，建立跨區(qū)域合作機制，促進教育資源的共享和流動。發(fā)達地區(qū)可以通過姐妹學校、師資交流和搭建教育資源共享平臺等方式，以點帶面，向欠發(fā)達地區(qū)提供經驗和支持，幫助其更快實現數字化轉型。最后，欠發(fā)達地區(qū)充分發(fā)揮主觀能動性[20]，組織專家學者、教育從業(yè)者等利益相關者，深入調研本地教育發(fā)展的實際情況和需求，制定符合欠發(fā)達地區(qū)特點的本土數字化教育政策，包括促進本地數字化教育資源的開發(fā)和應用、支持本地教育機構和企業(yè)開展數字化教育實踐、推動本地教育師資隊伍的培訓和發(fā)展等內容。如在《教育數字化轉型賦能蘭州教育新發(fā)展》中，蘭州市緊緊圍繞“智慧教育示范區(qū)”建設，以教育的新型基礎設施建設為動力，以智慧教育的品牌應用為核心，積極推進蘭州教育數字化實踐活動，從而讓蘭州教育數字化發(fā)展在中西部教育振興中走得更遠更穩(wěn)。

（三）明確責任主體，筑立監(jiān)控體系

在政策性質方面，當前教育數字化政策的重心偏向于預測、引導、支持和描述等層面，在監(jiān)管和建議層面尚顯不足，即政策主體在制定政策時，忽視了對教育數字化發(fā)展過程的監(jiān)管和對相關部門提出具體建議。首先，在政策制定過程中，應積極推動多方參與和溝通的機制，特別是涉及教育部門、學校、教育科研機構、行業(yè)企業(yè)和社會公眾等多個利益主體的合作，及時獲取各方反饋與建議，為政策制定提供更充分的信息支持。其次，建立科學的監(jiān)管框架，基于“規(guī)范—標準—監(jiān)測—評估—反饋”等環(huán)節(jié)，制定具體的政策法規(guī)、技術標準和操作指南等，規(guī)范教育數字化發(fā)展的各項活動。同時，建立全面、客觀、科學的指標體系，以評估教育數字化政策實施的效果與成效。最后，在政策實施階段，加強政策執(zhí)行與評估機制建設。政策執(zhí)行方面，建立嚴格的履職機制和責任追究制度，確保各相關部門和機構按照政策要求開展工作；評估機制方面，建立科學客觀的評估方法，對教育數字化政策實施的各個環(huán)節(jié)進行評估與監(jiān)測，及時發(fā)現問題與不足，從而為政策后續(xù)的調整與優(yōu)化提供依據。

（四）完備制度保障，確保執(zhí)行效果

教育數字化行動戰(zhàn)略的落地生根，需要建立有效的政策保障機制，以推動各項政策措施落實并取得顯著成果。首先，加強推廣宣傳，提高政策知曉率和理解度。采取多種形式的宣傳推廣活動，包括制作宣傳資料、舉辦宣講會和組織培訓班等，向廣大教育者、學生家長以及社會各界詳細介紹政策內容、目標和意義，激發(fā)其支持和參與的積極性。同時，利用新媒體平臺，如社交媒體、教育網站等，擴大政策宣傳的覆蓋面和影響力，使更多人能夠了解政策內容并參與到實施中來。其次，加強試點示范[21]。習近平總書記曾強調“抓好試點，是改革破局開路的關鍵一步”，針對教育數字化政策的實施過程中可能存在的問題和挑戰(zhàn)，可以選擇一些先進的學?；虻貐^(qū)作為試點，全面展示政策措施的優(yōu)勢和成效，同時發(fā)現和解決實施過程中的問題和難點，探索可復制、可推廣的有效模式。最后，制定與教育數字化轉型相適配的法律，充分發(fā)揮規(guī)范效應。該法律框架旨在涵蓋數字化教育的多個方面，包括但不限于數據隱私保護、在線服務質量管理、知識產權保護以及教育評估標準的設定。以芬蘭和匈牙利等國為代表，其教育部門和相關機構開展了一系列調研，發(fā)布了數據保護指南、學習分析框架、教育宣傳和信息管理指南等文件。

六、結 束 語

本項研究采用文本挖掘、PMC指數模型等方法對2018—2023年期間我國頒布的七份教育數字化政策文本進行量化評估，揭示了我國教育數字化政策各項指標的優(yōu)缺點，為更客觀地了解、評估和優(yōu)化我國教育數字化政策提供了新的證據支持，同時也拓展了PMC指數模型的應用領域。但本研究仍存在一些不足，需要持續(xù)地改進和優(yōu)化：一方面，PMC指數模型的量化評價指標體系是依據選定政策文本的具體內容來構建的，但在樣本收集過程中，仍有一些省份尚未出臺教育數字化行動戰(zhàn)略方案。因此，隨著教育數字化相關政策推陳出新，評價的指標還需根據實際情況進一步調整優(yōu)化。另一方面，由于政策更新和迭代的速度相對緩慢，以及執(zhí)行過程中的時間跨度較長，因此，有必要對政策執(zhí)行效果進行持續(xù)深入的關注和跟進。

[參考文獻]

[1] 楊鑫，解月光． 以教育數字化推進中國式教育現代化：邏輯與路徑[J]． 電化教育研究，2024，45（3）：25-31，69．

[2] 祝智庭，鄭浩，許秋璇，等． 教育數字化轉型的政策導向與生態(tài)化發(fā)展方略[J]． 現代教育技術，2022，32（9）：5-18．

[3] 周如?。?職業(yè)教育數字化轉型政策工具的選擇偏好及優(yōu)化策略——基于Nvivo12.0的政策文本分析[J]． 教育科學論壇，2023（15）：9-18．

[4] 陳良雨，段旭萍． 教育數字化轉型中的政策工具選擇及運用[J]． 中國電化教育，2023（5）：74-79．

[5] 程莉莉． 教育數字化轉型的內涵特征、基本原理和政策要素[J]． 電化教育研究，2023，44（4）：53-56，71．

[6] 宋亞萍． 高校一流本科教育政策內容量化評價與優(yōu)化——基于PMC指數模型的分析[J]． 教育發(fā)展研究，2021，41（9）：12-20，36．

[7] 翟運開，郭柳妍，趙棟祥，等． 基于PMC指數模型的遠程醫(yī)療政策評價[J]． 信息資源管理學報，2022，8（2）：112-122，137．

[8] 謝蓉蓉，徐慧，鄭帥位，等． 基于網絡爬蟲的網頁大數據抓取方法仿真[J]． 計算機仿真，2021，38（6）：439-443．

[9] 王玉宇，董廣偉． 基于jieba分詞的網紅圖書館問題與對策研究[J]． 江蘇科技信息，2023（6）：35-38．

[10] RUIZ ESTRADA M A． Policy modeling： definition，classification and evaluation[J]． Journal of policy modeling，2011，33（4）：523-536．

[11] 張永安，郄海拓． 國務院創(chuàng)新政策量化評價——基于PMC指數模型[J]． 科技進步與對策，2017，34（17）：127-136．

[12] 史鵬飛，明慶忠，韓劍磊，等． 基于PMC指數模型的邊境旅游政策綜合量化評價與比較研究——來自廣西和內蒙古兩個自治區(qū)的案例[J]． 地域研究與開發(fā)，2020，39（6）：91-97．

[13] 胡峰，戚曉妮，汪曉燕． 基于PMC指數模型的機器人產業(yè)政策量化評價——以8項機器人產業(yè)政策情報為例[J]． 情報雜志，2020，39（1）：121-129，161．

[14] 卜令通，許亞楠，張嘉偉，等． 2015—2020年中國眾創(chuàng)空間政策量化評價[J]． 中國科技論壇，2021（7）：46-56．

[15] 戚湧，張鋒． 基于內容分析的戰(zhàn)略性新興產業(yè)政策評價研究[J]． 科技進步與對策，2020，37（17）：118-125．

[16] 陳琳，姜蓉，毛文秀，等． 中國教育信息化起點與發(fā)展階段論[J]． 中國遠程教育，2022（1）：37-44，51．

[17] 張治，戴蘊秋． 基于“教育大腦” 的智能治理——上海寶山區(qū)教育數字化轉型實踐探索[J]． 中國教育信息化，2022，28（6）：64-69．

[18] 陳雄輝，谷紫陽，覃以鳳，等． 新時代教育信息化人文價值的實現路徑[J]． 中國電化教育，2022（9）：24-29，83．

[19] 逯行，黃榮懷． 教育數字化轉型期的現代化風險觀照及其治理研究[J]． 清華大學教育研究，2023，44（3）：54-64．

[20] 陳卓，尚海洋，樊姣姣． 教育信息化2.0時代教育均衡發(fā)展研究——基于面板門檻回歸模型[J]． 開放教育研究，2022，28（4）：66-73．

[21] 胡欽太，王姝莉，郭鋰． 政策工具視角下我國教育數字化轉型的現狀與審思[J]． 電化教育研究，2024，45（1）：61-67，99．

Research on Policy Guarantees for Promoting the Digital Transformation of Education—Quantitative Assessment Analysis Based on PMC Index Model

CAI Minjun，" ZHANG Shuqi

（School of Educational Technology， Northwest Normal University， Lanzhou Gansu 730070）

[Abstract] The promotion of the digitalization of education requires the support of an effective policy system. The results of quantitative assessment of education digitalization policies can provide necessary reference for the abolition， amendment， and establishment of such policies. Based on 100 education digitalization policies issued by the central and local government from 2018 to 2023， this paper used the text mining and PMC Index model to construct an evaluation system consisting of 10 indicators， such as policy nature， policy timeliness and policy measures. In addition， seven policy texts were selected for systematic and in-depth evaluation and analysis based on PMC index， surface chart and radar chart. The results showed that the overall direction of China's education digitization policy was clear， and the mean values of all first-level variables did not differ much between the national-level and provincial-level policies. However， there were many differences in terms of policy nature， policy timeliness and policy guarantee. It is suggested that the formulation of the policy should pay attention to the overall timeliness and help to bridge the gap between the East and the West. And it is necessary to clarify the main body of responsibility and build a monitoring system， as well as to complete the system guarantee to ensure the effectiveness of implementation.

[Keywords] Digitization of Education; PMC Index Model; Policy Quantitative Assessment; Text Mining

基金項目： 2023年度國家社會科學基金“教育數字化促進鄉(xiāng)村教育資源均衡配置研究”（課題編號：BCX230348）