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摘要：为反映中国互联网学习发展进程，引导新时代互联网学习生态环境建设，推进面向互联网的人才培养，需加强互联网环境下的学习发展评估研究。该文从互联网学习者视角，基于文献研究和中国互联网学习白皮书年度研究工作，提出互联网学习发展水平评估“EDM”模型，包含互联网学习环境、互联网学习开展和互联网学习者成熟度三个维度。该文以基础教育阶段为例，依照“EDM”评估模型，编制相应问卷，利用预测试794份有效样本对问卷进行了信效度检验和修订，又利用正式施测76777份有效样本对问卷进行了信效度检验，得到了信效度良好的基础教育阶段互联网学习发展水平测评工具。该文提出了“互联网学习”的概念，阐释并探索了基础教育领域互联网学习评价工具的设计与开发，为全域教育领域互联网学习评价提供了参考，服务国家面向教育现代化2035的终身化学习体系发展。
关键词：互联网学习;互联网学习评价;互联网学习发展水平评估“EDM”模型
中图分类号：G434
文献标识码：A
文章编号：1006-9860（2020）06-0065-08
一、引言
自2010年以来，我国教育信息化逐步迈向了“互联网 教育”历程，教育领域面向互联网创新发展的进程开始加速。资金、人才等社会各类资源面向教育领域密集性汇聚，为教育发展带来了前所未有的创新动能。云计算、大数据、人工智能等技术发展为面向学习者适应性、个性化学习环境的建构赋能，促进互联网教育运营模式从2C、282C到2G282C多层级生态化建构，并使得微观层面上的教与学实践呈现出了蓬勃的变革前景：“变教为学”的课堂生态蓬勃发展、在线学习实践形态方兴未艾、知识付费性的全域服务日益丰富，终身学习型社会加速生成。2018年，《教育信息化2.0行动计划》进一步推动了信息技术与当下教育教学融合与创新，使“学习空间人人通”“建设人人皆学、处处能学、时时可学的学习型社会”的进程加速。互联网技术支持的开放性、多样化学习方式正逐渐成为当下重构现代教育系统、再造现代教育生态的关键因素。
与此同时，随着技术在教育中的应用日益深化，其发展开始面临前所未有的挑战——技术的教育应用进入了深化发展和冲突碰撞的激荡期。特别是在基础教育阶段，移动终端及教育App的教育教学应用进入了规范治理的发展阶段，国家层面先后发布了一系列重要政策文件规范这一领域发展。当前，如何科学呈现互联网时代教育发展进程，进一步推动信息技术与现代教育教学融合与创新，成为了当下亟待解决的重要命题，需要全覆盖、大范围、体系化的量化表征研究，互联网教育发展评估研究工作显得尤为迫切。
自2014年开始，北京师范大学教育技术学院研究团队持续开展互联网学习评价研究，并将这一工作作为支撑“中国互联网学习白皮书”项目实施的关键内容，就是回应上述社会发展的一种努力，系统呈现近几年来在这一领域的研究成果。本文以互联网学习发展评估模型建构为出发点，阐述互联网学习发展水平评估“EDM”模型（Internet Learning Environment，Internet Learning Development，Internet Learning Maturity）的具体内容，并以基础教育领域为例，深度呈现基础教育领域互联网学习评估模型生成过程，从而为其他教育领域互联网学习评价模型的建立提供参考，加速生成覆盖全学段的互联网学习发展水平评价指标体系，以形成对当前互联网学习发展状态以及未来变化趋势的认识，引导面向互联网的教育系统变革向着健康、科学的方向迈进。
二、“互联网学习”及其评估模型研究
（一）教育信息化评估研究现状
从文献研究来看，国外以往的教育信息化评估研究主要包括两类：一是针对学校教育信息化的评估，二是针对网络学习的评估。关于学校教育信息化的评估，早期大多重点关注学校设施建设情况，后来逐步开始关注ICT的教育教学应用，例如美国EnGauge评估框架关注教学实践效果，英国SRF评估项目关注课程、学与教、评价、绩效等方面，联合国教科文组织的ICT教育应用指标项目（IITE）重点关注ICT与课程整合情况以及教师对ICT应用的自信及专业发展等方面，欧盟的教育信息化指标重点关注学习信息技术和利用信息技术帮助学习的机会、学生的学习能力和学习态度、信息技术支持、师资培训和学校领导力等五个方面，亚太地区教育信息化绩效指标关注教学过程、学习过程及学习成果等方面。随着互联网的发展，脱离学校限制的网络学习开始成为信息化评估研究的关注点，涉及到网络学习环境、学习内容、学习者特征、学习过程等各方面的评估，如美国社会训练与发展组织（ASTD）制定的网络课程评价指标体系（e-Learning Courseware Certification Standards）涉及学习环境和学习内容评估，Kocdar等编制的开放远程学习环境下的自主学习量表（the Instrument of Self-Regulation in Self-Paced Open and Distance Leaming Environments）涉及学习者特征和学习过程评估。
在国内，对教育信息化的评估研究早在2006年就开始得到学者的关注。顾小清分析了来自欧洲、加拿大、UNESCO、日本、美国等地域或组织的教育信息化评估，对教育信息化建设项目绩效所应涵盖的范围做了深入的对比分析，这是从教育信息化项目实施绩效评价视角给出的系统性比较研究。伴随我国教育信息化建设的发展，这一领域的研究持续深化，并在“互联网 教育”发展背景下，于2015年前后开始呈现显著上升趋势。文献研究发现，我国教育信息化评估研究出现了多种研究取向。第一种是“整体取向”，立足于教育信息化整体评价进行研究，如卢双奇和赵建华系统呈现了欧盟中小学的教育信息化相关指标体系生成的过程，指出欧盟的教育信息化指标体系将学生ICT应用的相关指标作为核心指标，这是我国教育信息化评估中所欠缺的;吴砥等从客观评价我国教育信息化发展水平的迫切需求出发，在比较国际电信联盟（ITU）、经济合作发展组织等多个国家和国际组织教育信息化评价指标的基础上，提出适应中国教育信息化评价规范的核心指标，包含基础设施建设、数字化教育资源、学与教的应用、信息化管理和保障机制等5个维度，力图评价教育信息化整体发展。第二种是“网络学习环境取向”，主要针对网络教學平台及其学习环境生态化发展进行评估，如王涛从网络学习平台所经历的四个阶段出发，指出支持群体智能涌现期阶段的网络学习平台评估应从生态特征出发，提出了生态化评价指标体系，分别包含基础支撑环境、社会服务环境、社交网络环境、生长保障环境、交互协同环境、使用应用环境、泛在学习环境等7个方面，为网络学习平台泛在化发展阶段的评价给出了新的内涵定位。第三种是“公共服务取向”，主要针对信息技术支持的教育公共服务发展进行评估，如祝智庭等为揭示我国智慧城市建设进程，就智慧城市教育应用提出了评价指标体系，从学习环境的联通性、学习服务的多样性、用户体验的满意度、管理服务的普惠性、系统建设的生态化、市民发展的影响力等6个方面开展评估，以突破传统教育信息化评估指标制约，将信息技术应用评价延展到非正规教育及终身学习范畴。伴随信息技术应用的日益广泛，信息技术的应用评价开始向学习者能力素养迁移，如庄榕霞等对中小学生数字化学习能力的测量开展了研究，针对数字一代学习者，从终身学习和全方位学习的视角，通过实证性量化研究过程提出了四维度七要素模型，包含“信息加工与阅读”“富媒体整合”“意愿管理”“行为管理”四个维度。 综上所述，我国教育信息化评估研究呈现了如下特征：第一，伴随我国教育信息化进程的发展，教育信息化评估越来越受到关注，并且呈现出全方位、多层面、全视角评价的趋势;第二，教育信息化评价开始从早期的信息化项目实施绩效评价的角度，向同步“互联网 教育”发展中全社会聚力所带来的生态化方向迁移，由此而带来非正规教育、非正式学习等要素的融入;第三，从评价的侧重看，教育信息化评估从早期技术环境、数字资源等方面，逐步迁移到保障机制及学习发展，特别是学习者能力、终身学习、非正式学习等方面。伴随教育信息化迈向互联网发展的进程，信息技术的应用越来表现出“支持学习发展”的特征：反映在信息技术与教育教学融合创新上，信息技术越来越有效支撑教育改革进程中“变教为学”的实践诉求;反映在全社会终身学习发展上，互联网学习越来越普适化、泛在化的存在于人们的网络应用行为中，终身化学习、非正式学习等特征越来越成为互联网教育发展下的全社会学习文化特征。因此，当前迫切需要从学习的视角开展信息技术应用评估。本研究正是基于上述文献研究的进程，以及我国互联网教育行业健康、科学发展的实践需要，以互联网生态视角，以大范围、大规模的学习者群体网络学习行为特征及学习环境为评估对象，开展互联网学习评价工具开发研究。
（二）互联网学习定义及其概念辨析
“互联网学习”是和“互联网教育”同步伴生的概念，是为描述互联网进入教育教学系统而渐近带动学习方式变革实践所提出的发展性概念。当前，从互联网教育发展看，其推动的学习发展具有以下特征：第一，信息与知识获得的便捷性与泛在性;第二，面向人与人协作知识的动态建构性;第三，获得深刻学习体验的学习参与性;第四，跨越知识传授迈向能力发展，指向深度学习的达成性;第五，自我发展与自我价值实现，满足终身学习的支撑性。从这些特征出发，互联网学习可以定义为“学习者利用互联网获得信息、习得知识、开展交往、提高学习能力和问题解决能力、激发学习兴趣和学习动力、提升学习体验和自我价值实现水平的网络化学习，是互联网思维及当下移动互联网服务教育教学推动网络学习深化发展的新阶段”。
1.“互联网学习”与“教育信息化”概念辨析
“互联网学习”与“教育信息化”有着密不可分的联系。教育信息化具有更广泛的内容，涉及网络、系统、平台、服务以及面向教育业务领域的各类应用。“互联网学习”是随着教育信息化发展，从“互联网 ”行动中衍生的、具有实践意义的新概念。互联网学习更聚焦于教育信息化指向于“学习”发展这一方向，是把学习放置在互联网时代“开放、共享、共生、创新”的意义上来看教育信息化趋势及其意义的，是教育信息化终极目标及意义指向。建构互联网学习发展水平评估模型，一方面可借鉴以往教育信息化评价指标体系，另一方面应适应互联网时代发展，推动评估指标的新发展。
2.“互联网学习”与“网络学习”概念辨析
互联网学习不是单纯意义上的网络学习、在线学习，而是网络支持基础上的泛在学习、普适学习和混合式学习，包容着正式学习和非正式学习，因此，互联网学习评估研究关注的是“互联网 ”行动计划推动下，整个教育系统面向互联网迁移发展的进程，面向所有学段，也更面向全社会的终身学习。相较于互联网学习评价，先前的网络学习评价指标体系指向于数字化学习发展进程，其面向的领域更为专业，范围也更狭窄。互联网学习评估应站在超越网络学习概念范畴的视角，更多地关注到混合式学习方式，关注到正式学习与非正式学习融合的评估。
（三）互联网学习发展水平评估“EDM”模型
为科学评估互联网学习发展水平，推进我国教育信息化面向互联网的融合创新进程，互联网学习发展水平评估模型建构一直是“中国互联网白皮书”研究工作的核心，并历经持续性的迭代研究。
2016年，依据白皮书项目提出的互联网学习定义，研究者从7个方面开展了互联网学习发展水平评估，包括学习环境可用性、学习可接人性、学习服务便利性、学习者学习动机、学习效果、学习类型和学习体验等。这7个方面重点关注了互联网学习环境和互联网学习开展，没有涉及到互联网学习者这一主体。
伴随互联网教育发展日益多元的观点碰撞，学习者开展互联网学习的能力愈加凸显重要性，呈现互联网环境下学习者主体的能力特征和数字素养特征成为了研究的重点。为此，在2017年中国互联网学习发展评估研究中，基于三元交互决定理论，首次提出三维模型，从环境、行为和个体三个方面出发，提出了互联网学习发展水平评估“EDM”模型（如图1所示），主张从互联网学习环境（Internet Learning Environment，简称ILE）、互联网学习开展（Internet Learning Development，简称ILD）以及互联网学习者成熟度（Internet Learning Maturity，简称ILM）三个维度对互联网学习发展水平进行评估。
在“EDM”模型中，互联网学习环境指影响互联网学习的一切物理环境和人文环境。其中，物理环境包括支持互联网学习的硬件設备、网络接入情况、学习平台、学习资源、支持服务等;人文环境包括身边的人（例如同学、同事、父母、老师、上司）的影响。互联网学习开展指学习者进行互联网学习的实践情况和心理体验，即适用于正规教育场景，也适用于非正规教育和非正式学习场景。互联网学习者成熟度指学习者进行互联网学习的能力、意志和目标，能够反映学习者是否是一个成熟的互联网学习者。
在互联网学习研究中，不同教育领域的学习者具有不同特点，例如基础教育领域的学习者正在接受正规教育，互联网学习实践中受学校和家庭的影响较大，而成人学习者受到工作单位的影响可能更大。因此，在测量时需要根据特定的教育领域特征编制合适的测量工具。本研究以基础教育领域的互联网学习者测量评估为例，参考“EDM”模型，编制符合其学段特征的测量工具，进而为其他教育领域提供参考，包括学前教育、职业教育、高等教育、继续教育、教师教育等领域。 三、基础教育领域互联网学习评估工具设计
（一）测量工具的编制
基于先前研究基础，结合基础教育阶段学习者特点，本研究提出了基础教育阶段互联网学习发展水平测评框架，如表1所示。
对于基础教育阶段的学习者来说，其互联网学习环境主要有学校环境和家庭环境两种，而此二者又分别包含物理环境和人文环境两种，因此在基础教育互联网学习发展水平评估模型中，“互联网学习环境”包括“学校接入性”“家庭接入性”“父母态度”和“教师态度”。其中，“学校接入性”和“家庭接入性”指在学校环境和家庭环境中学习者借助各种学习终端在多样化场景中接人互联网开展学习的便利程度，此二者共同构成了基础教育学习者进行互联网学习的物理环境;“父母态度”和“教师态度”指的是学习者所感知到的父母和教师对其开展互联网学习的态度，此二者共同构成基础教育学习者进行互联网学习的人文环境。在以往研究中，技术接受度模型是—个常见的评估人们对技术环境感知的模型，可以为本研究中对于互联网学习环境的评价提供参考，但是该模型重点关注软硬件环境，而缺乏对于人文环境的评价。因此，本研究将Tsai等关于移动学习环境的量表中涉及人文环境的感知评价题项进行适当改编，加入互联网学习环境的评价题项中，形成了“互联网学习环境”分量表。
在互联网学习开展方面，研究者较为关注互联网在基础教育阶段课内和课外的应用实践，因此，它包括“课堂互联网学习”和“课外互联网学习”两个子维度。其中，“课堂互联网学习”指的是学习者对课堂学习中互联网应用实践情况的感知，“课外互联网学习”指的是学习者对课外学习中互联网应用实践情况的感知。互联网学习开展分量表中，题项主要根据“互联网学习”的含义和特点，由专家讨论之后进行自编，重点从互联网时代“开放、共享、共生、创新”的意义上来评估教育信息化开展现状。
此外，基础教育阶段的学习者正处于身心发展十分关键的时期，在互联网学习开展过程中很容易受到网上各种信息的干扰。而以往研究发现，学习动机对于激发和维持学习者学习活动和行为具有重要意义，专注力是影响学习效率的重要因素，信息技术能力是影响信息时代学习者学习开展的重要因素，因此“学习动机”“专注力”和“信息技术能力”成为基础教育阶段“互联网学习者成熟度”的三个主要构成要素，形成了描述互联网学习者成熟度的三个子维度。在这三个维度中，“学习动机”指的是互联网环境下激发并维持学习者学习行为，并令其指向特定学习目标的动力倾向;“专注力”指的是互联网环境下学习者心理活动对一定对象的指向和集中;“信息技术能力”指的是学习者为了实现特定的目标，利用信息技术工具确定信息需求，获取、评估、应用、整合创造、协作交流信息以及反思信息应用的能力。学习者成熟度所关注的因素，在以往研究中均有较为成熟的量表，但通常只从某一角度进行测量，不能完全满足互联网学习者成熟度的测量需要。因此本研究選取多个量表中有代表性的题项，结合“互联网学习”的背景进行了适当改编，形成了互联网学习者成熟度分量表。
基于上述基础教育阶段互联网学习发展水平测评框架，研究者在已有研究的基础上，根据实际需要编制了“基础教育阶段互联网学习发展水平量表”试测版。
（二）预测试
研究者在2018年8月进行了量表的预测试，收集794份有效样本对量表信效度进行检验。在信度方面，总量表的内部一致性系数Cronbach’s α为0.972，学习环境分量表、学习开展分量表和学习者成熟度分量表的内部一致性系数分别为0.914、0.956、0.958，达到了良好的信度（大于0.7为良好）。采用验证性因子分析对量表的结构效度进行检验，得到RMSEA=0.062，达到标准（小于0.08为良好）。但CFI=0.899，TLI=0.891，尚未达到良好的拟合指数（大于0.9为良好）。为此，根据预测试结果对量表题项进行删减和修改，形成包含48个题项的量表（如表2所示）。接着，为了保证内容效度，邀请四位教育技术学专家对每一个量表题项与其所属维度的相关程度进行评分，再次删除14个题项，最终形成了包含34个量表题项的正式施测量表。
（三）正式施测
研究团队在2018年9月到11月在中国31个省（直辖市、自治区）中小学大规模发放问卷，进行了第二轮的数据收集，共收集数据95932份，有效样本76777份。
四、基础教育领域互联网学习评估工具生成
（一）信度
对总量表和各分量表的内部一致性信度进行检验，发现总量表和学习环境、学习开展、学习者成熟度三个分量表的Cronbach’α系数分别为0.956，0.880，0.945和0.948。这表明量表具有良好的内部一致性信度，可靠性较高。
（二）效度
在结构效度方面，首先计算了一阶模型的拟合指数，其中RMSEA=0.053（小于0.08为良好），CFI=0.945（大于0.9为良好），TLI=0.937（大于0.9为良好），因子载荷均在0.679-0.903之间（0.45以上为可接受值）。如表3所示，各因子间相关系数均小于其AVE值平方根，表明模型各因子之间具有良好的区分效度。
在基础教育互联网学习发展水平二阶模型的验证性因子分析中，模型拟合指数RMSEA=0.055（小于0.08为良好），CFI=0.937（大于0.9为良好），TLI=0.932（大于0.9为良好），表明模型结构效度良好。具体指标如表4所示。
图2（详见71页）为最终生成的二阶模型，其中，各一阶因子的载荷均在0.677-0.903之间，表明量表各题项对于其所属一阶因子的相对重要性均较高;互联网学习环境、互联网学习开展和互联网学习者成熟度三个二阶因子的载荷均在0.597-0.935之间，表明各一阶因子对于其所属二阶因子的相对重要性均较高。因此可以得出结论，基础教育互联网学习发展水平二阶模型具有良好的结构。 （三）测评模型和工具形成
根据前面的数据分析结果，形成了如前面所述的可靠且结构合理的基础教育阶段互联网学习发展水平测评模型和测量工具。
五、结论与下一步研究方向
（一）研究结论
本研究在理论和实践基础上提出了“互联网学习”的概念，建构了互联网学习发展水平评估“EDM”模型，提出从学习环境、学习开展和学习者成熟度三个维度对互联网学习发展水平进行测评，并通过基础教育领域量表编制和数据分析验证了模型的合理性。与前人研究相比，本研究主要有以下创新之处：
第一，在互联网教育影响日益广泛的背景下，本研究提出“互联网学习”概念，并以推动教育信息化评估进一步向前发展为目标，首次以大范围、大规模学习评估作为研究内容，提出并构建了互联网学习发展水平评估“EDM”模型。一方面，与国内以往的教育信息化测评工具相比，本研究提出的测评框架不仅关注硬件设施、网络环境、资源建设，还增加了对于教与学开展过程以及学习者自身素养和态度的关注。事实上，国内教育信息化已经走过了以基础设施建设为主的“起步阶段”和以ICT教学应用为主的“应用阶段”，正在向“融合阶段”过渡。本研究提出的测评框架从全方位进行测评，有助于引导国内教育信息化朝着“深度融合”的方向发展。另一方面，与国内以往的网络（远程）学习测评工具相比，本研究提出的测评框架涵盖范围更广，包含正式学习与非正式学习、线上学习与线上线下的混合式学习、家庭与学校等不同场景，其目标并非单纯对网络学习进行测评，而是为了反映“互联网 ”行动计划推动下整个教育系统面向互联网迁移发展的进程，更符合当下实践的需要。
第二，针对互联网学习发展水平评估“EDM”模型，结合中小学生互联网学习特征，以规范、严谨的实证性研究过程，研制出了“基础教育阶段互联网学习发展水平量表”。量表具有良好的信度和效度，可以作为评价基础教育学习者互联网学习发展水平的有效工具。量表的创新性主要体现在以下三个方面：（1）在互联网学习环境的测评中，量表将学校环境与家庭环境、物理环境与人文环境全部涵盖。在调查应用中，研究者可以清晰地将学校环境和家庭环境的发展水平进行对比，将物理环境和人文环境的发展水平进行对比，从而更有层次地呈现互联网学习环境的全貌。（2）在互联网学习开展的测评中，量表首次在中国教育场景下，立足于互联网时代“开放、共享、共生、创新”的特点，对课内和课外联动性的互联网学习开展情况进行调查，能够更加清晰地呈现出基础教育系统面向互联网迁移发展的进程。（3）在互联网学习者成熟度的测评中，量表超越了以往教育信息化测评中单一对信息技术能力的关注，从互联网时代对人才的需求角度出发，增加了对学习动机和自控力的关注。这是当下基础教育实践中非常需要的，對推动教育信息化2.0行动实施具有重要的参考价值。
（二）下一步努力方向
为了有效起到实践引领作用，互联网学习的评估研究还需要更多方面的支持，进行持续的发展和迭代优化。因此，本研究进一步的方向包括：
第一，“互联网学习”的概念提出及其测量评价的意义不仅仅在于基础教育领域以学习评价引领教育信息化发展绩效，更在于面向国家教育现代化体系建设进程中终身学习进程的呈现。建议在其他教育领域开展互联网学习的评价研究，并形成面向特定领域的大范围、大规模学习群体的有效测量工具，以深刻反映面向教育强国进程的学习发展。本研究依据“EDM”模型生成基础教育阶段互联网学习发展水平量表的过程较为清晰，可为学前教育、职业教育、高等教育、继续教育、教师教育等学段领域互联网学习发展水平调查问卷的编制提供参考，从而推动覆盖全学段的互联网学习发展水平评价指标体系的生成。自2014年以来，在《中国互联网学习白皮书》研制工作的带动下，各学段领域的互联网学习评估研究正在向着这一方向推进，有些领域已经发表出研究成果，如耿洁等基于职业教育领域的互联网学习评价研究已经发表了阶段性研究成果，呈现了职业院校师生互联网学习基本素养现状。其他教育领域同样需要以这样的专业思维研制互联网学习评价工具，呈现不同教育领域面向互联网学习新发展的时代进程，引领时代实践需要。
第二，“互联网学习”评价是面向大范围、大规模学习群体的时代性研究工作，其持续发展需要更多的努力，一方面面向21世纪学习发展内涵需要持续进行优化，另一方面更需要在面向实践引领中形成系统化的数据采集体系和地域相关分析呈现，并在实践工作中加以引用和采信，这需要更多的行政、科研、学校和社会的协同努力。当前，互联网学习发展水平评估模型研究已经取得了阶段性成果，但是，这一方向的工作仍有很多急需开展的方面，如基础教育领域量表生成过程中，未采取分层抽样进行样本数据采集，不同年级、地区群体数据分布不均匀，无法形成常模参照，对于互联网时代新型学习方式的调查也有所欠缺。后续研究需要对量表进行进一步优化，以更加突出互联网时代学习的个性化、适应性、深度学习、终身学习等特征，并在全国范围内进行大规模抽样调查，生成有参考意义的常模。
作者简介：
李玉顺：教授，博士，研究方向为基础教育信息化、高校慕课及在线学习（[email protected]）。
安欣：在读硕士，研究方向为在线学习（[email protected]）。
周颖：副教授，博士，研究方向为在线学习与网络素养教育、科学与技术教育（[email protected]）。
李崧：教授级高工，博士，研究方向为模拟计算、计算机软件应用、教育技术等（[email protected]）。
收稿日期：2019年12月20日
责任编辑：邢西深
关键词：互联网学习;互联网学习评价;互联网学习发展水平评估“EDM”模型
中图分类号：G434
文献标识码：A
文章编号：1006-9860（2020）06-0065-08
一、引言
自2010年以来，我国教育信息化逐步迈向了“互联网 教育”历程，教育领域面向互联网创新发展的进程开始加速。资金、人才等社会各类资源面向教育领域密集性汇聚，为教育发展带来了前所未有的创新动能。云计算、大数据、人工智能等技术发展为面向学习者适应性、个性化学习环境的建构赋能，促进互联网教育运营模式从2C、282C到2G282C多层级生态化建构，并使得微观层面上的教与学实践呈现出了蓬勃的变革前景：“变教为学”的课堂生态蓬勃发展、在线学习实践形态方兴未艾、知识付费性的全域服务日益丰富，终身学习型社会加速生成。2018年，《教育信息化2.0行动计划》进一步推动了信息技术与当下教育教学融合与创新，使“学习空间人人通”“建设人人皆学、处处能学、时时可学的学习型社会”的进程加速。互联网技术支持的开放性、多样化学习方式正逐渐成为当下重构现代教育系统、再造现代教育生态的关键因素。
与此同时，随着技术在教育中的应用日益深化，其发展开始面临前所未有的挑战——技术的教育应用进入了深化发展和冲突碰撞的激荡期。特别是在基础教育阶段，移动终端及教育App的教育教学应用进入了规范治理的发展阶段，国家层面先后发布了一系列重要政策文件规范这一领域发展。当前，如何科学呈现互联网时代教育发展进程，进一步推动信息技术与现代教育教学融合与创新，成为了当下亟待解决的重要命题，需要全覆盖、大范围、体系化的量化表征研究，互联网教育发展评估研究工作显得尤为迫切。
自2014年开始，北京师范大学教育技术学院研究团队持续开展互联网学习评价研究，并将这一工作作为支撑“中国互联网学习白皮书”项目实施的关键内容，就是回应上述社会发展的一种努力，系统呈现近几年来在这一领域的研究成果。本文以互联网学习发展评估模型建构为出发点，阐述互联网学习发展水平评估“EDM”模型（Internet Learning Environment，Internet Learning Development，Internet Learning Maturity）的具体内容，并以基础教育领域为例，深度呈现基础教育领域互联网学习评估模型生成过程，从而为其他教育领域互联网学习评价模型的建立提供参考，加速生成覆盖全学段的互联网学习发展水平评价指标体系，以形成对当前互联网学习发展状态以及未来变化趋势的认识，引导面向互联网的教育系统变革向着健康、科学的方向迈进。
二、“互联网学习”及其评估模型研究
（一）教育信息化评估研究现状
从文献研究来看，国外以往的教育信息化评估研究主要包括两类：一是针对学校教育信息化的评估，二是针对网络学习的评估。关于学校教育信息化的评估，早期大多重点关注学校设施建设情况，后来逐步开始关注ICT的教育教学应用，例如美国EnGauge评估框架关注教学实践效果，英国SRF评估项目关注课程、学与教、评价、绩效等方面，联合国教科文组织的ICT教育应用指标项目（IITE）重点关注ICT与课程整合情况以及教师对ICT应用的自信及专业发展等方面，欧盟的教育信息化指标重点关注学习信息技术和利用信息技术帮助学习的机会、学生的学习能力和学习态度、信息技术支持、师资培训和学校领导力等五个方面，亚太地区教育信息化绩效指标关注教学过程、学习过程及学习成果等方面。随着互联网的发展，脱离学校限制的网络学习开始成为信息化评估研究的关注点，涉及到网络学习环境、学习内容、学习者特征、学习过程等各方面的评估，如美国社会训练与发展组织（ASTD）制定的网络课程评价指标体系（e-Learning Courseware Certification Standards）涉及学习环境和学习内容评估，Kocdar等编制的开放远程学习环境下的自主学习量表（the Instrument of Self-Regulation in Self-Paced Open and Distance Leaming Environments）涉及学习者特征和学习过程评估。
在国内，对教育信息化的评估研究早在2006年就开始得到学者的关注。顾小清分析了来自欧洲、加拿大、UNESCO、日本、美国等地域或组织的教育信息化评估，对教育信息化建设项目绩效所应涵盖的范围做了深入的对比分析，这是从教育信息化项目实施绩效评价视角给出的系统性比较研究。伴随我国教育信息化建设的发展，这一领域的研究持续深化，并在“互联网 教育”发展背景下，于2015年前后开始呈现显著上升趋势。文献研究发现，我国教育信息化评估研究出现了多种研究取向。第一种是“整体取向”，立足于教育信息化整体评价进行研究，如卢双奇和赵建华系统呈现了欧盟中小学的教育信息化相关指标体系生成的过程，指出欧盟的教育信息化指标体系将学生ICT应用的相关指标作为核心指标，这是我国教育信息化评估中所欠缺的;吴砥等从客观评价我国教育信息化发展水平的迫切需求出发，在比较国际电信联盟（ITU）、经济合作发展组织等多个国家和国际组织教育信息化评价指标的基础上，提出适应中国教育信息化评价规范的核心指标，包含基础设施建设、数字化教育资源、学与教的应用、信息化管理和保障机制等5个维度，力图评价教育信息化整体发展。第二种是“网络学习环境取向”，主要针对网络教學平台及其学习环境生态化发展进行评估，如王涛从网络学习平台所经历的四个阶段出发，指出支持群体智能涌现期阶段的网络学习平台评估应从生态特征出发，提出了生态化评价指标体系，分别包含基础支撑环境、社会服务环境、社交网络环境、生长保障环境、交互协同环境、使用应用环境、泛在学习环境等7个方面，为网络学习平台泛在化发展阶段的评价给出了新的内涵定位。第三种是“公共服务取向”，主要针对信息技术支持的教育公共服务发展进行评估，如祝智庭等为揭示我国智慧城市建设进程，就智慧城市教育应用提出了评价指标体系，从学习环境的联通性、学习服务的多样性、用户体验的满意度、管理服务的普惠性、系统建设的生态化、市民发展的影响力等6个方面开展评估，以突破传统教育信息化评估指标制约，将信息技术应用评价延展到非正规教育及终身学习范畴。伴随信息技术应用的日益广泛，信息技术的应用评价开始向学习者能力素养迁移，如庄榕霞等对中小学生数字化学习能力的测量开展了研究，针对数字一代学习者，从终身学习和全方位学习的视角，通过实证性量化研究过程提出了四维度七要素模型，包含“信息加工与阅读”“富媒体整合”“意愿管理”“行为管理”四个维度。 综上所述，我国教育信息化评估研究呈现了如下特征：第一，伴随我国教育信息化进程的发展，教育信息化评估越来越受到关注，并且呈现出全方位、多层面、全视角评价的趋势;第二，教育信息化评价开始从早期的信息化项目实施绩效评价的角度，向同步“互联网 教育”发展中全社会聚力所带来的生态化方向迁移，由此而带来非正规教育、非正式学习等要素的融入;第三，从评价的侧重看，教育信息化评估从早期技术环境、数字资源等方面，逐步迁移到保障机制及学习发展，特别是学习者能力、终身学习、非正式学习等方面。伴随教育信息化迈向互联网发展的进程，信息技术的应用越来表现出“支持学习发展”的特征：反映在信息技术与教育教学融合创新上，信息技术越来越有效支撑教育改革进程中“变教为学”的实践诉求;反映在全社会终身学习发展上，互联网学习越来越普适化、泛在化的存在于人们的网络应用行为中，终身化学习、非正式学习等特征越来越成为互联网教育发展下的全社会学习文化特征。因此，当前迫切需要从学习的视角开展信息技术应用评估。本研究正是基于上述文献研究的进程，以及我国互联网教育行业健康、科学发展的实践需要，以互联网生态视角，以大范围、大规模的学习者群体网络学习行为特征及学习环境为评估对象，开展互联网学习评价工具开发研究。
（二）互联网学习定义及其概念辨析
“互联网学习”是和“互联网教育”同步伴生的概念，是为描述互联网进入教育教学系统而渐近带动学习方式变革实践所提出的发展性概念。当前，从互联网教育发展看，其推动的学习发展具有以下特征：第一，信息与知识获得的便捷性与泛在性;第二，面向人与人协作知识的动态建构性;第三，获得深刻学习体验的学习参与性;第四，跨越知识传授迈向能力发展，指向深度学习的达成性;第五，自我发展与自我价值实现，满足终身学习的支撑性。从这些特征出发，互联网学习可以定义为“学习者利用互联网获得信息、习得知识、开展交往、提高学习能力和问题解决能力、激发学习兴趣和学习动力、提升学习体验和自我价值实现水平的网络化学习，是互联网思维及当下移动互联网服务教育教学推动网络学习深化发展的新阶段”。
1.“互联网学习”与“教育信息化”概念辨析
“互联网学习”与“教育信息化”有着密不可分的联系。教育信息化具有更广泛的内容，涉及网络、系统、平台、服务以及面向教育业务领域的各类应用。“互联网学习”是随着教育信息化发展，从“互联网 ”行动中衍生的、具有实践意义的新概念。互联网学习更聚焦于教育信息化指向于“学习”发展这一方向，是把学习放置在互联网时代“开放、共享、共生、创新”的意义上来看教育信息化趋势及其意义的，是教育信息化终极目标及意义指向。建构互联网学习发展水平评估模型，一方面可借鉴以往教育信息化评价指标体系，另一方面应适应互联网时代发展，推动评估指标的新发展。
2.“互联网学习”与“网络学习”概念辨析
互联网学习不是单纯意义上的网络学习、在线学习，而是网络支持基础上的泛在学习、普适学习和混合式学习，包容着正式学习和非正式学习，因此，互联网学习评估研究关注的是“互联网 ”行动计划推动下，整个教育系统面向互联网迁移发展的进程，面向所有学段，也更面向全社会的终身学习。相较于互联网学习评价，先前的网络学习评价指标体系指向于数字化学习发展进程，其面向的领域更为专业，范围也更狭窄。互联网学习评估应站在超越网络学习概念范畴的视角，更多地关注到混合式学习方式，关注到正式学习与非正式学习融合的评估。
（三）互联网学习发展水平评估“EDM”模型
为科学评估互联网学习发展水平，推进我国教育信息化面向互联网的融合创新进程，互联网学习发展水平评估模型建构一直是“中国互联网白皮书”研究工作的核心，并历经持续性的迭代研究。
2016年，依据白皮书项目提出的互联网学习定义，研究者从7个方面开展了互联网学习发展水平评估，包括学习环境可用性、学习可接人性、学习服务便利性、学习者学习动机、学习效果、学习类型和学习体验等。这7个方面重点关注了互联网学习环境和互联网学习开展，没有涉及到互联网学习者这一主体。
伴随互联网教育发展日益多元的观点碰撞，学习者开展互联网学习的能力愈加凸显重要性，呈现互联网环境下学习者主体的能力特征和数字素养特征成为了研究的重点。为此，在2017年中国互联网学习发展评估研究中，基于三元交互决定理论，首次提出三维模型，从环境、行为和个体三个方面出发，提出了互联网学习发展水平评估“EDM”模型（如图1所示），主张从互联网学习环境（Internet Learning Environment，简称ILE）、互联网学习开展（Internet Learning Development，简称ILD）以及互联网学习者成熟度（Internet Learning Maturity，简称ILM）三个维度对互联网学习发展水平进行评估。
在“EDM”模型中，互联网学习环境指影响互联网学习的一切物理环境和人文环境。其中，物理环境包括支持互联网学习的硬件設备、网络接入情况、学习平台、学习资源、支持服务等;人文环境包括身边的人（例如同学、同事、父母、老师、上司）的影响。互联网学习开展指学习者进行互联网学习的实践情况和心理体验，即适用于正规教育场景，也适用于非正规教育和非正式学习场景。互联网学习者成熟度指学习者进行互联网学习的能力、意志和目标，能够反映学习者是否是一个成熟的互联网学习者。
在互联网学习研究中，不同教育领域的学习者具有不同特点，例如基础教育领域的学习者正在接受正规教育，互联网学习实践中受学校和家庭的影响较大，而成人学习者受到工作单位的影响可能更大。因此，在测量时需要根据特定的教育领域特征编制合适的测量工具。本研究以基础教育领域的互联网学习者测量评估为例，参考“EDM”模型，编制符合其学段特征的测量工具，进而为其他教育领域提供参考，包括学前教育、职业教育、高等教育、继续教育、教师教育等领域。 三、基础教育领域互联网学习评估工具设计
（一）测量工具的编制
基于先前研究基础，结合基础教育阶段学习者特点，本研究提出了基础教育阶段互联网学习发展水平测评框架，如表1所示。
对于基础教育阶段的学习者来说，其互联网学习环境主要有学校环境和家庭环境两种，而此二者又分别包含物理环境和人文环境两种，因此在基础教育互联网学习发展水平评估模型中，“互联网学习环境”包括“学校接入性”“家庭接入性”“父母态度”和“教师态度”。其中，“学校接入性”和“家庭接入性”指在学校环境和家庭环境中学习者借助各种学习终端在多样化场景中接人互联网开展学习的便利程度，此二者共同构成了基础教育学习者进行互联网学习的物理环境;“父母态度”和“教师态度”指的是学习者所感知到的父母和教师对其开展互联网学习的态度，此二者共同构成基础教育学习者进行互联网学习的人文环境。在以往研究中，技术接受度模型是—个常见的评估人们对技术环境感知的模型，可以为本研究中对于互联网学习环境的评价提供参考，但是该模型重点关注软硬件环境，而缺乏对于人文环境的评价。因此，本研究将Tsai等关于移动学习环境的量表中涉及人文环境的感知评价题项进行适当改编，加入互联网学习环境的评价题项中，形成了“互联网学习环境”分量表。
在互联网学习开展方面，研究者较为关注互联网在基础教育阶段课内和课外的应用实践，因此，它包括“课堂互联网学习”和“课外互联网学习”两个子维度。其中，“课堂互联网学习”指的是学习者对课堂学习中互联网应用实践情况的感知，“课外互联网学习”指的是学习者对课外学习中互联网应用实践情况的感知。互联网学习开展分量表中，题项主要根据“互联网学习”的含义和特点，由专家讨论之后进行自编，重点从互联网时代“开放、共享、共生、创新”的意义上来评估教育信息化开展现状。
此外，基础教育阶段的学习者正处于身心发展十分关键的时期，在互联网学习开展过程中很容易受到网上各种信息的干扰。而以往研究发现，学习动机对于激发和维持学习者学习活动和行为具有重要意义，专注力是影响学习效率的重要因素，信息技术能力是影响信息时代学习者学习开展的重要因素，因此“学习动机”“专注力”和“信息技术能力”成为基础教育阶段“互联网学习者成熟度”的三个主要构成要素，形成了描述互联网学习者成熟度的三个子维度。在这三个维度中，“学习动机”指的是互联网环境下激发并维持学习者学习行为，并令其指向特定学习目标的动力倾向;“专注力”指的是互联网环境下学习者心理活动对一定对象的指向和集中;“信息技术能力”指的是学习者为了实现特定的目标，利用信息技术工具确定信息需求，获取、评估、应用、整合创造、协作交流信息以及反思信息应用的能力。学习者成熟度所关注的因素，在以往研究中均有较为成熟的量表，但通常只从某一角度进行测量，不能完全满足互联网学习者成熟度的测量需要。因此本研究選取多个量表中有代表性的题项，结合“互联网学习”的背景进行了适当改编，形成了互联网学习者成熟度分量表。
基于上述基础教育阶段互联网学习发展水平测评框架，研究者在已有研究的基础上，根据实际需要编制了“基础教育阶段互联网学习发展水平量表”试测版。
（二）预测试
研究者在2018年8月进行了量表的预测试，收集794份有效样本对量表信效度进行检验。在信度方面，总量表的内部一致性系数Cronbach’s α为0.972，学习环境分量表、学习开展分量表和学习者成熟度分量表的内部一致性系数分别为0.914、0.956、0.958，达到了良好的信度（大于0.7为良好）。采用验证性因子分析对量表的结构效度进行检验，得到RMSEA=0.062，达到标准（小于0.08为良好）。但CFI=0.899，TLI=0.891，尚未达到良好的拟合指数（大于0.9为良好）。为此，根据预测试结果对量表题项进行删减和修改，形成包含48个题项的量表（如表2所示）。接着，为了保证内容效度，邀请四位教育技术学专家对每一个量表题项与其所属维度的相关程度进行评分，再次删除14个题项，最终形成了包含34个量表题项的正式施测量表。
（三）正式施测
研究团队在2018年9月到11月在中国31个省（直辖市、自治区）中小学大规模发放问卷，进行了第二轮的数据收集，共收集数据95932份，有效样本76777份。
四、基础教育领域互联网学习评估工具生成
（一）信度
对总量表和各分量表的内部一致性信度进行检验，发现总量表和学习环境、学习开展、学习者成熟度三个分量表的Cronbach’α系数分别为0.956，0.880，0.945和0.948。这表明量表具有良好的内部一致性信度，可靠性较高。
（二）效度
在结构效度方面，首先计算了一阶模型的拟合指数，其中RMSEA=0.053（小于0.08为良好），CFI=0.945（大于0.9为良好），TLI=0.937（大于0.9为良好），因子载荷均在0.679-0.903之间（0.45以上为可接受值）。如表3所示，各因子间相关系数均小于其AVE值平方根，表明模型各因子之间具有良好的区分效度。
在基础教育互联网学习发展水平二阶模型的验证性因子分析中，模型拟合指数RMSEA=0.055（小于0.08为良好），CFI=0.937（大于0.9为良好），TLI=0.932（大于0.9为良好），表明模型结构效度良好。具体指标如表4所示。
图2（详见71页）为最终生成的二阶模型，其中，各一阶因子的载荷均在0.677-0.903之间，表明量表各题项对于其所属一阶因子的相对重要性均较高;互联网学习环境、互联网学习开展和互联网学习者成熟度三个二阶因子的载荷均在0.597-0.935之间，表明各一阶因子对于其所属二阶因子的相对重要性均较高。因此可以得出结论，基础教育互联网学习发展水平二阶模型具有良好的结构。 （三）测评模型和工具形成
根据前面的数据分析结果，形成了如前面所述的可靠且结构合理的基础教育阶段互联网学习发展水平测评模型和测量工具。
五、结论与下一步研究方向
（一）研究结论
本研究在理论和实践基础上提出了“互联网学习”的概念，建构了互联网学习发展水平评估“EDM”模型，提出从学习环境、学习开展和学习者成熟度三个维度对互联网学习发展水平进行测评，并通过基础教育领域量表编制和数据分析验证了模型的合理性。与前人研究相比，本研究主要有以下创新之处：
第一，在互联网教育影响日益广泛的背景下，本研究提出“互联网学习”概念，并以推动教育信息化评估进一步向前发展为目标，首次以大范围、大规模学习评估作为研究内容，提出并构建了互联网学习发展水平评估“EDM”模型。一方面，与国内以往的教育信息化测评工具相比，本研究提出的测评框架不仅关注硬件设施、网络环境、资源建设，还增加了对于教与学开展过程以及学习者自身素养和态度的关注。事实上，国内教育信息化已经走过了以基础设施建设为主的“起步阶段”和以ICT教学应用为主的“应用阶段”，正在向“融合阶段”过渡。本研究提出的测评框架从全方位进行测评，有助于引导国内教育信息化朝着“深度融合”的方向发展。另一方面，与国内以往的网络（远程）学习测评工具相比，本研究提出的测评框架涵盖范围更广，包含正式学习与非正式学习、线上学习与线上线下的混合式学习、家庭与学校等不同场景，其目标并非单纯对网络学习进行测评，而是为了反映“互联网 ”行动计划推动下整个教育系统面向互联网迁移发展的进程，更符合当下实践的需要。
第二，针对互联网学习发展水平评估“EDM”模型，结合中小学生互联网学习特征，以规范、严谨的实证性研究过程，研制出了“基础教育阶段互联网学习发展水平量表”。量表具有良好的信度和效度，可以作为评价基础教育学习者互联网学习发展水平的有效工具。量表的创新性主要体现在以下三个方面：（1）在互联网学习环境的测评中，量表将学校环境与家庭环境、物理环境与人文环境全部涵盖。在调查应用中，研究者可以清晰地将学校环境和家庭环境的发展水平进行对比，将物理环境和人文环境的发展水平进行对比，从而更有层次地呈现互联网学习环境的全貌。（2）在互联网学习开展的测评中，量表首次在中国教育场景下，立足于互联网时代“开放、共享、共生、创新”的特点，对课内和课外联动性的互联网学习开展情况进行调查，能够更加清晰地呈现出基础教育系统面向互联网迁移发展的进程。（3）在互联网学习者成熟度的测评中，量表超越了以往教育信息化测评中单一对信息技术能力的关注，从互联网时代对人才的需求角度出发，增加了对学习动机和自控力的关注。这是当下基础教育实践中非常需要的，對推动教育信息化2.0行动实施具有重要的参考价值。
（二）下一步努力方向
为了有效起到实践引领作用，互联网学习的评估研究还需要更多方面的支持，进行持续的发展和迭代优化。因此，本研究进一步的方向包括：
第一，“互联网学习”的概念提出及其测量评价的意义不仅仅在于基础教育领域以学习评价引领教育信息化发展绩效，更在于面向国家教育现代化体系建设进程中终身学习进程的呈现。建议在其他教育领域开展互联网学习的评价研究，并形成面向特定领域的大范围、大规模学习群体的有效测量工具，以深刻反映面向教育强国进程的学习发展。本研究依据“EDM”模型生成基础教育阶段互联网学习发展水平量表的过程较为清晰，可为学前教育、职业教育、高等教育、继续教育、教师教育等学段领域互联网学习发展水平调查问卷的编制提供参考，从而推动覆盖全学段的互联网学习发展水平评价指标体系的生成。自2014年以来，在《中国互联网学习白皮书》研制工作的带动下，各学段领域的互联网学习评估研究正在向着这一方向推进，有些领域已经发表出研究成果，如耿洁等基于职业教育领域的互联网学习评价研究已经发表了阶段性研究成果，呈现了职业院校师生互联网学习基本素养现状。其他教育领域同样需要以这样的专业思维研制互联网学习评价工具，呈现不同教育领域面向互联网学习新发展的时代进程，引领时代实践需要。
第二，“互联网学习”评价是面向大范围、大规模学习群体的时代性研究工作，其持续发展需要更多的努力，一方面面向21世纪学习发展内涵需要持续进行优化，另一方面更需要在面向实践引领中形成系统化的数据采集体系和地域相关分析呈现，并在实践工作中加以引用和采信，这需要更多的行政、科研、学校和社会的协同努力。当前，互联网学习发展水平评估模型研究已经取得了阶段性成果，但是，这一方向的工作仍有很多急需开展的方面，如基础教育领域量表生成过程中，未采取分层抽样进行样本数据采集，不同年级、地区群体数据分布不均匀，无法形成常模参照，对于互联网时代新型学习方式的调查也有所欠缺。后续研究需要对量表进行进一步优化，以更加突出互联网时代学习的个性化、适应性、深度学习、终身学习等特征，并在全国范围内进行大规模抽样调查，生成有参考意义的常模。
作者简介：
李玉顺：教授，博士，研究方向为基础教育信息化、高校慕课及在线学习（[email protected]）。
安欣：在读硕士，研究方向为在线学习（[email protected]）。
周颖：副教授，博士，研究方向为在线学习与网络素养教育、科学与技术教育（[email protected]）。
李崧：教授级高工，博士，研究方向为模拟计算、计算机软件应用、教育技术等（[email protected]）。
收稿日期：2019年12月20日
责任编辑：邢西深