摘要：数字化的发展方向为高等教育实践提供无限可能和时代气息，要把握好这个方向，需要深刻理解高等教育数字化的概念内涵，运用数学理论、模型来设计其发展指数。构建世界高等教育数字化发展指数对测评各国高等教育数字化发展水平、比较发展差异、预测未来发展潜力、探讨发展策略等具有重要意义。在分析世界高等教育数字化发展指数已有探索和实践基础上，《无限的可能：世界高等教育数字化发展报告》强调非常有必要立足全球视野构建世界高等教育数字化发展指数。高等教育数字化发展指数的设计是根据高等教育数字化的概念内涵，从数字化育人、数字化办学、数字化管理和数字化保障四个核心要素入手，构建高等教育数字化发展指数。发展指数包含4个一级指标和10个二级指标以及18个具体测量指标。每一个指标都能从不同层面反映高等教育数字化发展水平，鉴于它们在高等教育数字化发展指数中的权重并不相同，报告对高等教育数字化发展指数的所有指标建构权重。报告构建的世界高等教育数字化发展指数，为各个国家和国际组织提供测评衡量高等教育数字化发展水平的工具。报告指出研制高等教育数字化发展指数，最重要的是明确构建高等教育数字化发展指数的目标，包括评估世界高等教育数字化发展进程和态势、衡量世界各国高等教育数字化发展水平、为世界各国编制高等教育数字化发展战略提供依据；提出研制指数需遵循系统性、通用性、客观性、可操作性、发展性五个原则。
关键词：高等教育数字化；发展指数；世界高等教育
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2023）01-0061-12
随着越来越多的国家和国际组织开展高等教育数字化发展行动，一场深刻的数字化革命已经成为高等教育改革与发展的主题。构建世界高等教育数字化发展指数对测评各国高等教育数字化发展水平、比较发展差异、预测未来发展潜力、探讨发展策略等具有重要意义。
一、世界高等教育数字化发展指数的探索与实践
高等教育数字化源于数字技术革新，技术革新驱动高等教育数字化转型的产生与发展。随着高等教育数字化进程的加快，越来越多的国家和国际组织开始重视高等教育数字化发展水平的监测和评估，开展在高等教育数字化发展指数方面的探索与实践。具体而言，英国从技术、能力和战略三个维度，选取了网络连接、基础设施、员工培训、技术投资等12个测量重点来衡量学校数字化发展的成熟度；爱尔兰通过构建数字教学实践、数字基础设施、数字技能发展与支持、数字环境和文化以及对数字化的态度五维一体的评估体系，对学校、教师和学生的数字化程度予以评价。在国际组织层面，经合组织（OECD ）从数字化准备、数字化实践和数字化绩效三个维度构建了高等教育数字化转型的评估框架，并在匈牙利等国家开展了实践论证。此外，国际大学协会（IAU）和全球教育智库（HolonlQ）等组织也陆续对高等教育数字化发展的相关指标进行了探索。
整体来看，许多探索和实践主要聚焦在某些中观层面的要素（如高等教育机构数字化成熟度）和微观层面的要素（如教师数字化教学能力、学生数字化学习能力以及学校数字化基础设施建设情况），对世界范围和国家高等教育数字化发展等宏观层面的关注还不够。基于此，非常有必要立足全球视野构建世界高等教育数字化发展指数。
二、构建高等教育数字化发展指数的目标与原则
研制高等教育数字化发展指数，最重要的是明确构建高等教育数字化发展指数的目标，遵循高等教育数字化发展指数的制定原则，规范高等教育数字化发展指数的内容，由此形成高等教育数字化发展指数。具体而言，包含三个方面的目标。
评估世界高等教育数字化发展进程和态势。构建世界高等教育数字化发展指数，绘制高等教育数字化发展“世界地图”，有助于全方位把握世界主要国家高等教育数字化发展的现状，厘清世界各国高等教育数字化发展的历史进程与发展态势，精准预测未来高等教育数字化发展的趋势。
衡量世界各国高等教育数字化发展水平。界定高等教育数字化发展指数的操作性定义，实现世界各国高等教育数字化发展指数的统一化和标准化，有助于以高等教育数字化发展指数为依据，评估和认定世界各国高等教育数字化发展所处的阶段，研判世界各国高等教育数字化发展程度和发展水平。
为世界各国编制高等教育数字化发展战略提供依据。监测和诊断世界各国高等教育发展的薄弱点，查明各国高等教育数字化发展存在的不足，有助于为各国制定高等教育数字化发展战略规划和政策提供数据支持，以更大程度地开发数字化在高等教育领域的发展潜力，赋能高等教育数字化发展。
研制世界高等教育数字化发展指数是一项开创性的工作，需要创建新的测量标准和评价体系，构建权威的高等教育数字化发展内涵。研制需遵循以下原则。
系统性原则。高等教育数字化发展指数内涵丰富、涵盖面广，表征高等教育数字化发展的各项指标应当具有内在的统一性，同时各项指标间应相互独立，避免冗余重复。每一项指标都应能反映高等教育数字化发展某一方面的具体特征，整体上能构成一个完整的体系，系统且全面地反映世界高等教育数字化发展水平。
通用性原则。高等教育数字化发展指数是以世界各国为研究对象的宏观评估工具，必须立足当下，面向世界。指数研制应注意不同国家发展水平的差异，将集成性指标分解细化为基础性、关键性指标，化繁为简、化难为易，既能从宏观上体现通用的特征，又能从微观上表现关键性。
客观性原则。高等教育数字化发展指数要求所用数据真实存在、可测量，避免指标的模糊性和不可追溯性；同时，也要求分析是客观的、可复制的，分析方法和结果经得起多次重复论证。
可操作性原则。高等教育数字化发展指数应设置共通的操作性定义，统一数据指标口径，使之具有代表性、规范性和说服力，保证信效度和清晰度。另外，指标含义应当明确，采用定量推求和定性研判、客观数据与主观分析相结合的操作方式。
发展性原则。高等教育数字化发展指数要有延展性和柔韧性，即依据指数应用结果的反馈情况，对相关指标进行适当修正、补充和完善，增强指数的合理性和科学性。
三、高等教育数字化发展指数的设计
高等教育数字化发展指数的设计是根据高等教育数字化的概念内涵，借鉴国内外相关经验探索及实践，从数字化育人、数字化办学、数字化管理和数字化保障四个核心要素入手，构建高等教育数字化发展指数，详见表1。
表1 世界高等教育数字化发展指标
具体来说，发展指数主要包括以下四个方面的内涵：
数字化育人。高等教育数字化的核心在于数字技术在教育教学过程中的实践和应用。在这一过程中，数字化育人是数字化教育教学的核心部分，也是目前国内外理论探讨和实践探索最为丰富的部分。高等教育数字化必然带来育人目标、形态、模式、方法的变革，而数字化育人环境、育人资源以及师生数字素养是实现这一变革的重要支撑。基于此，一级指标“高等教育数字化育人”下设相互独立又互相联系的三个维度，分别是“接入条件”“育人资源”和“教师素养”。
其中，“接入条件”涵盖五个具体测量指标，分别是“国家公共数字化学习平台数量” “建有或使用校级数字化学习平台的学校比例”“校均数字化学习空间数量”“人均移动终端数”以及“数字化带宽”。这五个指标集中体现了云端一体化的整体架构，为实现智慧学习环境提供了条件，是实现“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习环境必不可少的条件，也是数字化教育发展到较高阶段的产物。“育人资源”包括“慕课数量”“校均电子数据库拥有量”和“数字化学科工具软件数量”三个具体测量指标：慕课是推动高等教育数字化变革的重要引擎，慕课以其便捷、开放、共享的特点，打破了传统的教育形态，提高了教学的效率与质量，促进了全纳教育和教育公平；图书馆电子数据库拥有量也是重要的数字化育人资源，为师生的教学科研工作提供丰富的数字资源保障；数字化学科工具软件是师生实现教学数字化、科研数字化的重要工具。同时，数字化育人意味着对教师的数字素养提出了挑战，要求教师要能把握住数字技术带来的机遇，理解数字化时代对人才的需求，将专业化素养和数字化素养进行有机结合，为学生提供更加优质的教育。因此，本报告设置“教师数字素养水平”作为一项测量指标。
数字化办学。数字化融入高等教育必然引发传统办学模式的重大变革。数字化打破了传统校园和班级的局限，使办学流程、教学内容、教学时空等向数字化转型，高校的办学模式也逐渐向数据系统化、共享化发展。鉴于高等教育数字化教学育人的相关内容已在上述“高等教育数字化育人”指标中得以阐述和探讨，“高等教育数字化办学”主要聚焦在数字化“教学模式” 和“学位认证”两个方面。
第一，在高等教育数字化的背景下，传统的师生面对面单向传输的教学模式已经不能满足以学生为中心的个性化学习和深度学习的需求。人工智能、大数据、云计算等数字技术加快向教育领域渗透融合，深刻改变了高等教育的教学方式。其中，以混合式教学、在线教育、微课堂为代表的新兴教学方式体现了教学模式的深刻变革，真正做到虚拟空间和实体空间相结合、因材施教与有教无类相兼顾。基于此，专门设立了两个具体测量点，即“生均线上学习时间”和“开展规模化应用在线课程、混合式教学及翻转课堂的学校比例”，力求从“学”与“教”两方面反映数字化教学模式的发展水平。第二，数字革命为社会公众接受高等教育提供了更具灵活性和多样性的渠道，也使办学模式得以拓展，因此设置“实现在线授予学位的专业数量”这一指标，用以评估各国在高等教育数字化办学模式上的创新水平。
数字化管理。数字革命对高等教育数字化管理提出了新的要求。该指标分别考察高校和政府两个行为主体在内部治理和外部治理中的数字化管理水平。在内部治理方面，下设“数字化管理制度”和“数字化管理平台”两个测量指标。首先，数字化管理制度指高校办学全要素、全过程管理数字化制度，包括校务全流程线上办理、教职工管理数字化的制度等。其次，数字化管理平台则是高等教育数字化管理的实现基础和重要载体，主要包括但不限于网络资源平台、师生管理平台、教务平台/学生全过程管理平台、课程资源平台等。在外部治理方面，政府在推进高等教育数字化发展中发挥了重要作用，同时也对数字化发展实施监管，以保障高等教育数字化健康发展。为此，设计“信息安全法规”作为具体测量指标，考察国家层面针对网络信息安全管理的情况。
数字化保障。数字化保障是高等教育数字化建设的基础，同时也是高等教育数字化可持续发展的前提，主要反映在政策保障、财力保障和人力保障等方面。考察高等教育数字化保障不仅可以准确反映各国高等教育数字化现有水平，也可以合理研判和预测各国高等教育数字化的发展潜力。第一，高等教育数字化需要政府在政策上予以支持与监管，需要政府提供引领性的战略和倡议，设置“战略规划”指标，聚焦于政府对于新兴技术、人工智能和以5G、6G为代表的新兴技术的政策、战略和倡议。第二，资金支持是高等教育数字化发展的必要条件，设置“经费投入”指标以测量高等教育数字化发展的专项经费占总支出的比重。第三，专业人员的支持有助于高等教育数字化的可持续发展和专业性提升，设置“人员配比”指标，考察各国高等教育机构中是否有信息技术教学支持人员、信息技术辅助教学人员负责数字化发展相关事宜。
四、高等教育数字化发展指数的计算
发展指数包含4个一级指标和10个二级指标以及18个具体测量指标。每一个指标都能从不同层面反映高等教育数字化发展水平，但它们在高等教育数字化发展指数中的权重并不相同，因此需要对高等教育数字化发展指数的所有指标建构权重。
（一）理论：层次分析法（AHP）
20世纪70年代初期，美国著名学者萨蒂（T L. Saaty）提出一种将评价对象进行分层、确定对应权重的层次权重决策分析方法。该方法在定性的基础之上，结合定量分析，从而得出最后的决策结果。考虑到权重的确定性以及指数体系的科学性和合理性，本模型采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），即把复杂的问题分解为各个组成要素，将这些因素按支配关系分组形成有序的递进层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，最后综合研究者的判断以确定诸因素相对重要性的总顺序。具体步骤如下：
1.建立层次结构模型。高等教育数字化发展指数层次结构模型由一级指标、二级指标和具体测量指标三个层级构成（见图1），可依次（层）确定权重。最高层为高等教育数字化发展指数，是分析问题的预定目标和理想结果（包含1个元素）。中间层为目标中所涉及的中间环节（包含4个一级指标和10个二级指标）。最低层是指高等教育数字化发展指数的具体测量指标（包含18个具体测量指标）。
图1 高等教育数字化发展指数层次结构模型
2.构造判断矩阵。根据指标元素之间的特征和关系，计算权重值来反映指标对上一层次指标的影响程度。因此，在对层次和因素进行比较的时候，采取两两相互比较的方式，而不是将所有因素放在一起统一比较。考虑到不同指标下的指标数量不等，直接放在一起缺乏科学性和合理性，所以，采用萨蒂提出的一致矩阵法中的标度值对其比较结果进行量化，来确定权重。其中比例尺标度参考如表2所示：
表2 比例标度表
首先，按照由上到下（目标层到最低层）的顺序来构建层次模型。例如，考虑两个因素i和j。可以根据比例尺标度参考表对因素i和j顶的比较结果赋值a。
依据两两因素之间的标度值aij，可以定义判断矩阵A=（aij），i，j=l，2，3，…，n，
其中标度值aij满足以下条件：
在报告中，最先要构建第一层次→目标层，示例4个一级指标→发展指数的矩阵（见表3）。
表3 “发展指数”的判断矩阵
其次，选取从事高等教育数字化研究的20位专家进行问卷调查，确定判断矩阵并计算权重，依次得到一级指标的权重：记为一级A1，A2，A3和A4（满足条件A1+A2+A3+A4=1.0 ）。
示例构建第二层次（二级指标）→第一层次（一级指标）的判断矩阵，示例“数字化育人”的判断矩阵（见表4）。
表4 “数字化育人”的判断矩阵
同样，按照上述统计原理和方法得到“接入条件”“育人资源”“教师素养”的权重分别为二级B1，B2和B3（这三个权重满足条件B1+B2+B3=1.0）。
由于一级指标有4个，因此需要构建4个一级指标的判断矩阵，除了B1，B2和B3这三个权重之外，还需要得到“数字化办学”“数字化管理”以及“数字化保障”之下的7个二级权重：B4和B5（“数字化办学”之下的权重，满足条件B4+B5=1.0）；B6和B7（“数字化管理”之下的权重，满足条件B6+B7=1.0）；B8，B9和B10（“数字化保障”之下的权重，满足条件B8+B9+B10=1.0）。最后，构建第三层次（具体测量指标）→第二层次（二级指标）的判断矩阵，示例“接入条件”的判断矩阵（见表5）。
表5 “接入条件”的判断矩阵
由于二级指标有10个，理论上需要构建10个判断矩阵，但除了“接入条件”“育人资源”和“教学模式”以及“内部治理”等二级指标以外，其他6个二级指标与具体测量指标是一对一的关系，所以权重系数为1.0，意味着这6个二级指标并不需要构建判断矩阵来确定权重。
按照数理统计，可以得到三级C1，C2，C3，C4和C5的权重（满足条件C1＋C2＋C3＋C4＋C5=1.0）；同理，还有，C6，C7和C8的权重（满足条件C6＋C7＋C8=1.0），C9=1.0，C10和C11（满足条件C10＋C11=1.0），C13和C14（满足条件C13+C14=1.0），其他Cx=1.0。
完成上述基本操作后，分析出初始完整的权重表（见表6）。
表6 指数初始权重表
由于收集的数据为具体测量指标，也就是三级指标，所以统计时，以具体测量指标的数值和全局权重参与计算。
每一个具体的测量指标的全局权重=所在的一级权重×所在的二级权重×具体测量指标（三级）权重，即W=A×B×C。
示例：
具体测量指标1的全局权重W1=A1×B1×C1
具体测量指标6的全局权重W6=A1×B2×C6
由此得到的全局权重表（见表7）。
表7 指数全局权重表
3.层次排序的一致性检验。由于判断矩阵中标度值的确定具有一定的主观性和片面性，在实际操作中，由于客观事物的复杂性以及人们对事物判断比较时的模糊性，很难构造出完全一致的判断矩阵。萨蒂提出了一致性检验，允许判断矩阵存在一定的不一致范围。为了实现层次分析法的最终目的，需要从上而下逐层进行各层元素对目标合成权重的计算。在每一层权重 计算之前，根据一致性检验的步骤计算CR值，当CR<0.10，认为层次排序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果。只有当高等教育数字化发展指数的指标层分别通过了单排序和总排序的一致性检验时，层次分析法所确定的指标权重值才是科学有效的。
（二）数据处理
由于收集的实际数据具有明显的数量特征，并且在量纲、单位上存在差异。因此，需要对实际数据进行标准化处理，数据标准化是将数据按比例进行缩放去除数据之间的限制，将其转化为无量纲的数据便于各指标数据进行加权和比较。综合数据的具体特点以及标准化方法的优缺点，主要采用单一方法或多种方法相结合的形式来灵活处理。
方法1 ：最大最小标准化（min-max normalization ）
该方法也称为离差标准化，旨在将数据无量纲化，使之映射到[0，1]之间。该方法适用于数据值比较集中的情况，但极易受到最大值和最小值的影响，使得标准化结果不稳定，并影响到后续使用的效果。为便于后续分析，会将[0，1]的数据扩大100倍。
其中下标i代表各个具体测量指标的序号（i=l，2，3，… ，18），Xi表示第i个具体测量指标所对应的实际数值，Ximax、Ximin分别代表第i个评价指标在收集的数据中的最大值和最小值。由于指标体系中所有测量指标均为正向，所以无需再进行指标正负向转换。因此，对于具体测量指标中的连续性、绝对性数据可以进行归一化处理为[0，1]的取值。
方法 2：Z-Score 标准化方法（zero-mean normalization ）
对数据的均值和标准差进行标准化，将数据变换为均值0、标准差为1的分布，保证数据的可比性。
方法 3：四分位法（quartile division ）
将全部数据从小到大排列，正好排列在前1/4位置上的数（25%位置）为第一四分位数，排在后1/4位置上的数（75%位置）为第三四分位数，排列在中间位置的数（50%位置）为第二四分位数，确保所有数据坐落在四个区间，再对相应区间进行赋值（示例见表8）。
表8 四分位法赋值示例
此外，对于比例（百分数）等数据也会采用单一方法或多种方法处理相结合的形式。
（三）模型计算
将处理后的具体测量指标值Vi乘以各自对应的当前权重值Wi，累计求和可得具体某个国家的高等教育数字化发展指数得分，用符号Si表示，计算公式如下：
其中，Vi代表具体测量指标处理后的值，Wi为具体测量指标（三级指标）权重值。
（四）呈现形式
为了更直观地呈现世界各国高等教育数字化发展指数和数字化发展水平情况，可以采用三种方式呈现各国或地区高等教育数字化发展指数：
1.方阵图：根据总分排序分别罗列处于不同发展水平阶段的国家名单。
2.世界地图：以可视化和形象化的形式呈现世界各国高等教育数字化发展状况的地理分布情况。
3.雷达图：在育人、教学、管理和保障四个维度上呈现不同国家数字化发展水平的表现，以此判断发展水平与差距。
（说明：本文节选自世界慕课与在线教育联盟秘书处于2022年12月8-9日召开的2022世界慕课与在线教育大会上发布的《无限的可能：世界高等教育数字化发展报告》第三部分“共同向未来”。因篇幅限制，参考文献略。）
文献来源：世界慕课与在线教育联盟秘书处.高等教育数字化变革与挑战——《无限的可能：世界高等教育数字化发展报告》节选五[J].中国教育信息化,2023,29(1):44-60.DOI: 10.3969/j.issn.1673-8454.2023.01.005.
编辑：宋晓丽；审核：杨爱民