摘要：利用德爾菲法和網(wǎng)絡(luò)層次分析法構(gòu)建應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)評價指標體系，并以山西省為例，對應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)水平進行評估。從總體評估結(jié)果來看，學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)得分均值為57.95，整體水平偏低；從各維度得分來看，數(shù)字倫理與安全（65.23）>數(shù)字能動性（61.03）>數(shù)字通識知識（57.27）>數(shù)字職業(yè)能力（57.20）>數(shù)字通用技能（55.95），各維度均呈現(xiàn)出低于均值人數(shù)多，而高于均值人數(shù)少的特征；從群體差異來看，數(shù)字素養(yǎng)及各維度得分在不同性別、年級、專業(yè)、生源地間均存在顯著差異，表現(xiàn)為男生>女生、高年級>低年級、理工類>經(jīng)管類>文史哲等類、城鎮(zhèn)>農(nóng)村。高校應(yīng)從增設(shè)數(shù)字素養(yǎng)相關(guān)課程、數(shù)字化改造教學(xué)場景、加強數(shù)字倫理教育與監(jiān)督3個方面提升應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)水平。

關(guān)鍵詞：數(shù)字素養(yǎng)；數(shù)字教育；群體差異；應(yīng)用型本科生

中圖分類號：G645；G252 DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2024.07.008

引文格式：李文歡. 應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀與提升路徑：基于山西省1 452名應(yīng)用型本科生的實證分析[J]. 數(shù)字圖書館論壇，2024，20（7）：72-82.

*本研究得到山西省教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2022年度課題“數(shù)字時代山西應(yīng)用型本科學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)提升路徑研究”（編號：GH-220024）資助。

隨著全球經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)加速，國民數(shù)字素養(yǎng)作為衡量一國人力資源質(zhì)量、教育水平及社會發(fā)展程度的核心指標，正逐步成為國際競爭力和國家軟實力的關(guān)鍵影響因素。提升國民數(shù)字素養(yǎng)已成為世界各國在新時代背景下不可忽視的戰(zhàn)略任務(wù)。我國政府高度重視國民數(shù)字素養(yǎng)培育，2021年《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出，“加強全民數(shù)字技能教育與培訓(xùn)，普及提升公民數(shù)字素養(yǎng)”[1]。同年，中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會辦公室（以下簡稱“中央網(wǎng)信辦”）印發(fā)《提升全民數(shù)字素養(yǎng)與技能行動綱要》，明確提出“著力構(gòu)建覆蓋全民、城鄉(xiāng)融合、公平一致、可持續(xù)、有韌性的數(shù)字素養(yǎng)與技能發(fā)展培育體系”[2]。2022年，中央網(wǎng)信辦等四部門印發(fā)《2022年提升全民數(shù)字素養(yǎng)與技能工作要點》，部署了數(shù)字素養(yǎng)提升8個方面的29項重點任務(wù)[3]。大學(xué)生不僅是高等教育的主要對象，也是數(shù)字生活的參與者，更是未來數(shù)字工作、數(shù)字創(chuàng)新的主體?？梢哉f，大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)水平的提升對于中國實現(xiàn)數(shù)字人才強國至關(guān)重要[4]。

1 問題的提出

針對大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)提升，學(xué)者們已開展較為充分的研究。理論層面，學(xué)者們深入探討了大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵、培育過程中存在的問題以及培育路徑[5-7]。實證層面，多數(shù)學(xué)者嘗試從不同的角度構(gòu)建大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)評估指標。譬如，馬星[8]構(gòu)建了包括數(shù)字獲取、數(shù)字創(chuàng)造、數(shù)字傳播、數(shù)字身份4個維度17項指標的大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)評價指標體系。黃曉吉[9]基于工科大學(xué)生的特點提出包含3個層面、4個領(lǐng)域的數(shù)字素養(yǎng)框架模型。方晨等[10]以DigComp 2.1為基礎(chǔ)構(gòu)建了大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)評價指標體系，包括信息與數(shù)據(jù)、交流與合作、內(nèi)容與創(chuàng)建、數(shù)字與生活、學(xué)習(xí)與發(fā)展5個維度的22項指標。

現(xiàn)有文獻為本研究的開展奠定了良好的基礎(chǔ)，但仍存在有待完善之處。①現(xiàn)有文獻大多以大學(xué)生整體或者某一學(xué)科/專業(yè)學(xué)生為對象，較少有專門針對應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)的研究。應(yīng)用型本科生是從事生產(chǎn)、服務(wù)和管理第一線的應(yīng)用型高級專門人才[11]。與學(xué)術(shù)型本科生相比，應(yīng)用型本科生更加注重技術(shù)知識而非科學(xué)知識，更加注重技術(shù)應(yīng)用而非理論研究，更加注重職業(yè)需求而非升學(xué)深造[12]。因此，其數(shù)字素養(yǎng)評估指標體系應(yīng)體現(xiàn)職業(yè)知識和技能維度。②現(xiàn)有關(guān)于大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)評估指標體系構(gòu)建的文獻較少考慮指標的權(quán)重，這可能會導(dǎo)致評估結(jié)果與實際情況偏差較大。③現(xiàn)有文獻大多注重對大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)評估指標體系的構(gòu)建，而評估實踐研究較少，比較不同特征應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)差異的研究更少。

鑒于此，本研究首先利用德爾菲法和網(wǎng)絡(luò)層次分析法構(gòu)建應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)指標體系，然后基于山西省1 452名應(yīng)用型本科生的問卷調(diào)查對其數(shù)字素養(yǎng)水平進行評估，分析不同特征學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)的異質(zhì)性，最后有針對性地提出數(shù)字素養(yǎng)提升策略。山西省作為典型的煤炭資源大省，在國家推行綠色清潔能源的大趨勢下，2010年11月，經(jīng)國務(wù)院批準成為國家資源型經(jīng)濟轉(zhuǎn)型綜合配套改革試驗區(qū)[13]。2010年以來，山西省積極進行經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展，深入實施數(shù)字經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略[14]。在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型過程中，應(yīng)用型本科生作為地方經(jīng)濟發(fā)展的中堅力量，其數(shù)字素養(yǎng)水平直接關(guān)系到山西省乃至全國的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。因此，選擇山西省應(yīng)用型本科生作為調(diào)查對象具有典型的代表性。

2 應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)指標體系構(gòu)建

2.1 指標體系的設(shè)計

目前英國、美國等西方國家紛紛發(fā)布了數(shù)字素養(yǎng)框架[15]，聯(lián)合國教科文組織也于2018年發(fā)布了《數(shù)字素養(yǎng)全球框架》（Digital Literacy Global Framework， DLGF），這是當前各國認可度較高的公民數(shù)字素養(yǎng)框架之一。這一框架以歐盟數(shù)字素養(yǎng)框架為基礎(chǔ)，并充分考慮到提升低收入國家和發(fā)展中國家公民數(shù)字素養(yǎng)水平的需要，包括7個數(shù)字能力領(lǐng)域和26項具體能力指標[16]。在我國，目前國家層面還沒有發(fā)布全民或者大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)框架。但2021年我國教育部發(fā)布了《高等學(xué)校數(shù)字校園建設(shè)規(guī)范（試行）》（以下簡稱《規(guī)范》）[17]，提出了大學(xué)生信息素養(yǎng)的組成要素，包括信息意識、信息知識、信息應(yīng)用能力、信息倫理與安全4個一級要素和28個具體要素。相關(guān)研究表明，信息素養(yǎng)是數(shù)字素養(yǎng)的重要組成部分[18]。

應(yīng)用型本科生既具有公民的一般特征，也具有大學(xué)生的特殊性。他們作為未來的高素質(zhì)技能人才，不僅要掌握基本數(shù)字工具的使用技能，還應(yīng)了解數(shù)字技術(shù)的基本內(nèi)涵和發(fā)展歷程，以便更好地選擇和使用數(shù)字工具。同時，對于應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)的評估不應(yīng)僅限于評價其是否能夠被動地參與數(shù)字社會，還應(yīng)重視其是否具有主動適應(yīng)數(shù)字社會、利用數(shù)字技能提升自我、克服數(shù)字社會帶來的困難的能動性。只有具備這些能動性才能在面對社會數(shù)字化變革時表現(xiàn)出更強的適應(yīng)性。另外，職業(yè)能力發(fā)展對應(yīng)用型本科生適應(yīng)未來就業(yè)市場非常重要，這也是應(yīng)用型本科教育的核心目標。因此，本研究以聯(lián)合國教科文組織DLGF和《規(guī)范》為基礎(chǔ)，結(jié)合我國應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)目標，初步構(gòu)建應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)指標體系（見表1），包含5個一級指標和25個二級指標。

2.2 指標體系的修正

在初步擬定應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)指標體系的基礎(chǔ)上，采用德爾菲法向?qū)＜疫M行咨詢論證，以對指標體系進行修正。

2.2.1 專家意見的可靠性分析

課題組聘請了10位專家，這些專家來自不同的領(lǐng)域，具有不同的專業(yè)背景、工作經(jīng)歷、職稱，以確保獲得廣泛和平衡的意見。他們均具有豐富的數(shù)字化教學(xué)經(jīng)驗或工作經(jīng)驗，對數(shù)字素養(yǎng)及其在教育和職業(yè)發(fā)展中的重要性有深刻理解。專家函詢問卷通過電子郵件、微信及現(xiàn)場發(fā)放等方式進行發(fā)放。

（1）專家積極系數(shù)。函詢問卷的回收率和提出建設(shè)性意見的專家數(shù)量可以用來刻畫專家的積極性。本研究執(zhí)行了兩輪專家函詢程序，每輪發(fā)放的問卷數(shù)量分別為10份，回收問卷數(shù)量為10份，兩輪的問卷回收率均達到了100%。在意見提供方面，首輪有5位專家（占發(fā)放總量的50%）提出了寶貴意見。這說明，參與本研究的專家群體表現(xiàn)出高度積極的態(tài)度。

（2）專家權(quán)威程度。專家權(quán)威程度系數(shù)用于衡量專家回答的權(quán)威性。當專家權(quán)威程度系數(shù)大于等于0.7時，則認定該專家具備較高的權(quán)威性，其意見因而受到較高的認可[19]。通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，本研究中專家權(quán)威程度系數(shù)為0.75～0.86，均大于0.7，說明本研究聘請的專家在數(shù)字素養(yǎng)方面具有一定的權(quán)威性。

（3）專家一致性。專家意見一致性檢驗旨在評估參與問卷調(diào)查的專家在對特定指標的看法上是否存在顯著差異。該檢驗主要采用變異系數(shù)和肯德爾和諧系數(shù)作為衡量工具。本研究的第一輪專家問卷調(diào)查中，一級指標的變異系數(shù)為0.11～0.20，均小于0.25，說明專家對一級指標的意見具有一致性[20]。二級指標中有5個指標的變異系數(shù)為0.27～0.30，其余二級指標的變異系數(shù)均小于0.25。一級指標的肯德爾和諧系數(shù)為0.20～0.33。在第二輪專家問卷調(diào)查中，所有指標的變異系數(shù)為0.05～0.17，均小于0.25，專家意見達成一致?？系聽柡椭C系數(shù)為0.42～0.55，高于第一輪，且差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.001），可以認為第二輪專家問卷調(diào)查的結(jié)果具有較高的可靠性和有效性，專家們對于研究議題已經(jīng)形成共識，因此可以終止進一步的咨詢活動[21]。

2.2.2 專家咨詢結(jié)果

專家根據(jù)自身學(xué)識與經(jīng)驗對本研究初步構(gòu)建的指標進行評分，1～5分代表“非常不重要”至“非常重要”。本研究主要遵循適切性和一致性原則[22]進行指標篩選。其中，適切性是指某一指標的平均得分大于等于分值的75%，就本研究而言，某一指標的平均得分大于等于3.75，即說明符合適切性原則，可以保留。一致性主要通過標準差和四分差來判斷。若標準差小于1，則說明該指標的專家意見一致性程度符合要求。四分差表示上四分位數(shù)和下四分位數(shù)之差，該值越大代表專家意見越分散，反之則表示專家意見越集中。就本研究而言，四分差小于等于0.5時，此指標可以保留；四分差大于0.5，此指標需要刪除。

根據(jù)上述標準，結(jié)合專家意見，對第一輪專家咨詢結(jié)果實施如下舉措。

（1）刪除指標。①“程序編輯”“版權(quán)與許可證”“數(shù)字公民身份”3個二級指標不符合適切性和一致性原則，故刪除。②有專家認為“數(shù)字通識知識”的二級指標中“數(shù)字內(nèi)容識別”的內(nèi)容與“數(shù)字通用技能”的二級指標“數(shù)字評估”有重復(fù)之處，應(yīng)刪除。③有專家認為“數(shù)字職業(yè)能力”的二級指標中“專業(yè)實踐”的內(nèi)容在本一級指標下的其他二級指標中均有所體現(xiàn)，內(nèi)容存在交叉，應(yīng)刪除。

（2）增加指標。①有專家認為，具備數(shù)據(jù)思維對于應(yīng)用型本科生來說至關(guān)重要。數(shù)據(jù)思維不僅能夠幫助學(xué)生更好地理解和處理數(shù)據(jù)，還能夠促進他們在學(xué)術(shù)研究、社會實踐和未來職業(yè)發(fā)展中做出基于數(shù)據(jù)的正確決策。因此，建議在“數(shù)字能動性”中增加“數(shù)據(jù)思維”二級指標。②有專家認為，在數(shù)字化技術(shù)快速發(fā)展的時代，職業(yè)技能的更新?lián)Q代速度加快，主動學(xué)習(xí)的能力變得非常重要。只有時刻保持主動學(xué)習(xí)的狀態(tài)才能不斷提升自己的專業(yè)能力和市場競爭力，從而不被市場淘汰。因此，建議在“數(shù)字職業(yè)能力”一級指標下增加“主動學(xué)習(xí)”二級指標。③有專家認為，隨著數(shù)字化技術(shù)在學(xué)術(shù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，學(xué)術(shù)不端行為產(chǎn)生的風(fēng)險也在增加，例如抄襲和偽造數(shù)據(jù)等問題。對于在校大學(xué)生而言，尊重和保護知識產(chǎn)權(quán)以及遵守學(xué)術(shù)規(guī)范成為至關(guān)重要的學(xué)術(shù)道德。因此，建議在“數(shù)字倫理與安全”一級指標下增加“學(xué)術(shù)安全”二級指標。

經(jīng)課題組討論，認為以上專家意見合理，同意刪除和增加這些二級指標。根據(jù)第一輪專家咨詢意見對初步構(gòu)建的應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)指標進行修改后，形成第二輪專家函詢問卷，并再次發(fā)放。此次所有指標的平均得分大于3.75，標準差小于1，四分差小于0.5，專家意見趨于一致。課題組也認為該指標體系較為合理，故不再進行第三輪咨詢。最終構(gòu)建的應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)指標體系如表2所示，包括5個一級指標和23個二級指標。

2.3 指標權(quán)重確定

2.3.1 構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)模型

構(gòu)建指標體系之后，合理分配指標權(quán)重是形成科學(xué)量化評估結(jié)果的關(guān)鍵。為確定前文構(gòu)建的應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)指標體系中各指標之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，向前文提到的10位專家發(fā)放問卷，讓專家選出指標間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過對問卷的整理發(fā)現(xiàn)，所有的指標都不是相互獨立的，存在相互影響，且不同層次指標間也存在依存和支配關(guān)系，這些關(guān)系呈現(xiàn)出了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。鑒于這種結(jié)構(gòu)關(guān)系，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)層次分析法為指標賦權(quán)[23]。根據(jù)專家咨詢的結(jié)果，繪制指標體系的網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示。

2.3.2 計算指標權(quán)重

網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)形成后，首先需要在不同的決策準則下將指標影響力大小進行兩兩比較，并構(gòu)建判斷矩陣。采用專家問卷調(diào)查的方式獲得指標影響力兩兩比較結(jié)果，并采用九分法來標度，數(shù)字1、3、5、7、9分別表示兩個指標同等重要、稍微重要、重要、很重要、極重要；數(shù)字2、4、6、8表示以上相鄰重要程度的折中數(shù)值。其次，進行一致性檢驗。當一致性比率（Consistent Ratio，CR）小于0.1時，說明判斷矩陣的不一致性在可以接受的范圍內(nèi)[24]。再次，對滿足一致性要求的判斷矩陣計算特征值及相應(yīng)的特征向量，并對與最大特征值相關(guān)聯(lián)的特征向量實施歸一化處理，從而形成權(quán)重向量。將所有權(quán)重向量集結(jié)，構(gòu)筑權(quán)重矩陣。然后，將每個一級指標所包含的二級指標對應(yīng)的權(quán)重矩陣進行有序整合，構(gòu)建超矩陣。通過類似的方法，可以計算出一級指標的權(quán)重矩陣，進而對一級指標的權(quán)重矩陣與超矩陣進行乘法運算，得到加權(quán)超矩陣。最后，運用yaahp軟件對加權(quán)超矩陣進行分析，從而確定每個二級指標的權(quán)重值。把一級指標下的所有二級指標權(quán)重相加，即得出一級指標的權(quán)重。

由于篇幅有限，以“數(shù)字通用技能”為例，展示判斷矩陣，如表3所示。此判斷矩陣以控制層“應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)”為準則，以“數(shù)字獲取”為次準則，對“數(shù)字通用技能”的二級指標進行兩兩判斷。

此判斷矩陣的CR為0.094，小于0.1，滿足一致性標準。計算最大特征值所對應(yīng)的特征向量并進行歸一化處理，計算出權(quán)重向量（0.214 5，0.193 6，0.062 1，0.441 4，0.088 4）。同樣，以控制層為準則，分別以“數(shù)字創(chuàng)造”“數(shù)字管理”“數(shù)字合作”“數(shù)字評估”“問題解決”為次準則構(gòu)造判斷矩陣，進行一致性檢驗，判斷矩陣的CR分別為0.050、0.059、0.057、0.016、0.052，均滿足一致性標準。進而計算權(quán)重向量，構(gòu)建“數(shù)字通用技能”權(quán)重矩陣RC，如式（1）所示。

同理，對所有一級指標所包含的二級指標以控制層“應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)”為準則，以每個二級指標為次準則構(gòu)造判斷矩陣，可得到多個權(quán)重矩陣。將這些權(quán)重矩陣組合在一起就構(gòu)造成了超矩陣，如式（2）所示。

按照同樣的方法，以每個一級指標為次準則，以控制層“應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)”為準則，構(gòu)造一級指標判斷矩陣并計算權(quán)重向量，得到相應(yīng)的權(quán)重矩陣，如式（3）所示。

最后，用式（2）乘以式（3），就可得到加權(quán)超矩陣，進而可計算出每個二級指標的權(quán)重。把一級指標下的所有二級指標權(quán)重相加，即得出一級指標的權(quán)重。通過計算，本研究各級指標權(quán)重如表4所示。

3 應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀評價

3.1 調(diào)查問卷設(shè)計與質(zhì)量檢驗

為了解應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)狀況，利用前文構(gòu)建的指標體系編制調(diào)查問卷。問卷包含“被調(diào)查者的基本情況”和“應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)”兩部分，后者采用 Likert量表，1～5代表“非常不符合”至“非常符合”。問卷中關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)的部分如表5所示，問題描述主要參考《規(guī)范》[17]和唐婷[25]、郭星[26]、徐順[27]的研究成果。

為保證調(diào)查問卷的可靠性，對問卷中數(shù)字素養(yǎng)量表部分的信度和效度進行分析。在信度方面，該量表整體克龍巴赫α系數(shù)（Cronbach’s α）為0.96，各一級指標Cronbach’s α為0.76～0.91，均大于0.7，說明此量表的信度較好。在效度方面，該量表各一級指標的平均萃取變異量（Average Variance Extracted，AVE）為0.526～0.579，均大于標準值0.5，并且每個一級指標的AVE的平方根大于其與其他潛變量的相關(guān)系數(shù)，說明該量表的收斂效度和區(qū)分效度較好[28]。

3.2 數(shù)據(jù)來源與樣本基本特征

本研究的數(shù)據(jù)來源于對山西省應(yīng)用型本科院校學(xué)生的調(diào)查。此次調(diào)查時間為2023年4月1日至5月31日，采用隨機抽樣的方式，對太原學(xué)院、晉中學(xué)院、運城學(xué)院、長治學(xué)院、呂梁學(xué)院、山西工程技術(shù)學(xué)院、忻州師范學(xué)院、山西應(yīng)用科技學(xué)院8所應(yīng)用型本科院校的學(xué)生發(fā)放調(diào)查問卷。這些院?；竞w了山西省各市，能夠反映山西省應(yīng)用型本科生的整體情況。利用問卷星平臺編輯、發(fā)放和回收問卷。共收回問卷1 505份，剔除無效問卷，共獲取有效問卷1 452份，問卷有效率為96.48%。樣本基本特征如表6所示，有效樣本在性別、年級、專業(yè)和生源地上分布較為均衡，具有較好的代表性。

3.3 應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)整體狀況

為了便于展示統(tǒng)計結(jié)果，將5級Likert量表轉(zhuǎn)化為100分制（1記為0分，2記為25分，3記為50分，4記為75分，5記為100分）。根據(jù)表4所示權(quán)重，計算各指標得分及總分。如表7所示，通過加權(quán)計算發(fā)現(xiàn)，1 452名應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)得分均值為57.95，標準差為14.38。數(shù)字素養(yǎng)得分低于均值的學(xué)生有821名，高于均值的學(xué)生有631名，呈現(xiàn)低分人數(shù)多而高分人數(shù)少的情況，說明山西省應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)整體水平偏低。

從數(shù)字素養(yǎng)各維度得分來看，得分從高到低依次是數(shù)字倫理與安全（65.23）、數(shù)字能動性（61.03）、數(shù)字通識知識（57.27）、數(shù)字職業(yè)能力（57.20）、數(shù)字通用技能（55.95）。由此可見，學(xué)生在信息安全、學(xué)術(shù)道德方面表現(xiàn)相對較好，并且具有一定的數(shù)字能動性，掌握了一定的數(shù)字通識知識，但在數(shù)字通用技能和數(shù)字職業(yè)能力方面還有欠缺。從數(shù)字素養(yǎng)各維度內(nèi)部得分情況來看，均呈現(xiàn)低于均值人數(shù)超過50%的現(xiàn)象，尤其是數(shù)字職業(yè)能力方面人數(shù)差距較大。這說明，一半以上學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)水平亟須提高。

3.4 應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)差異比較

已有研究表明，性別、年齡、家庭是數(shù)字素養(yǎng)的關(guān)鍵影響因素[29-30]，而且區(qū)域差異會帶來數(shù)字鴻溝[31]。因此，為了解應(yīng)用型本科生的數(shù)字素養(yǎng)差異，結(jié)合本研究樣本實際情況，選取性別、年級、專業(yè)、生源地4個方面，運用獨立樣本T檢驗和單因素方差分析進行差異檢驗。

（1）不同性別應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)差異。將應(yīng)用型本科生以性別分組后進行獨立樣本T檢驗。結(jié)果顯示，男生數(shù)字素養(yǎng)平均得分為59.35，顯著高于女生的平均得分57.04（P<0.01）。從各維度看，男生在數(shù)字通識知識和數(shù)字職業(yè)能力方面的平均得分分別為59.57和58.96，顯著高于女生的平均得分55.77和56.05（P<0.01）。其他維度上，雖然男生的平均得分高于女生，但這種差異并不具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著性。

（2）不同年級應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)差異。對不同年級應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)及各維度得分進行單因素方差分析，通過結(jié)果可以看出，不同年級學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)及各維度得分均存在顯著差異（P<0.01），并且隨著年級的增長，數(shù)字素養(yǎng)及各維度的平均得分逐漸增加（除數(shù)字倫理與安全維度）。分維度看，數(shù)字能動性、數(shù)字通識知識、數(shù)字通用技能、數(shù)字職業(yè)能力方面，大四學(xué)生得分分別為65.28、59.62、59.31、60.02，比大一學(xué)生得分分別高8.36、5.22、7.93、7.53。在數(shù)字倫理與安全方面，大四學(xué)生得分（69.25）比最低的大二高7.73。由此可見，在不同年級學(xué)生間，數(shù)字能動性維度得分差異最大，其次是數(shù)字通用技能。進一步利用最小顯著差異方法進行事后多重比較發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字能動性、數(shù)字通用技能方面，大四學(xué)生得分顯著高于其他年級；在數(shù)字通識知識、數(shù)字職業(yè)能力、數(shù)字倫理與安全方面，大四學(xué)生得分顯著高于大一、大二學(xué)生，大三學(xué)生得分顯著高于大一學(xué)生。

（3）不同專業(yè)類別應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)差異。對不同專業(yè)類別應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)及各維度得分進行單因素方差分析，結(jié)果顯示，不同專業(yè)類別學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)及各維度得分均存在顯著差異（P<0.01）。數(shù)字素養(yǎng)得分上，最高的是理工類專業(yè)學(xué)生（65.22），比最低的文史哲等類專業(yè)學(xué)生（55.90）高9.32，經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生得分居于中間。分維度來看，數(shù)字能動性、數(shù)字通識知識、數(shù)字通用技能、數(shù)字職業(yè)能力、數(shù)字倫理與安全方面，理工類專業(yè)學(xué)生得分分別為65.47、66.14、62.65、66.79、69.18，比文史哲等類專業(yè)學(xué)生分別高6.00、11.57、8.66、10.65、7.60。由此可見，在不同專業(yè)類別學(xué)生間，數(shù)字通識知識維度得分差異最大，其次是數(shù)字職業(yè)能力。進一步利用最小顯著差異方法進行事后多重比較發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字素養(yǎng)及各維度中理工類專業(yè)學(xué)生得分顯著高于文史哲等類專業(yè)學(xué)生，經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生得分也顯著高于文史哲等類專業(yè)學(xué)生。

（4）不同生源地應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)差異。將應(yīng)用型本科生以生源地分組后進行獨立樣本T檢驗，結(jié)果顯示，來自農(nóng)村的學(xué)生和來自城鎮(zhèn)的學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)及各維度得分均存在顯著差異（P<0.01），城鎮(zhèn)學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)及各維度得分均高于農(nóng)村學(xué)生。從總體來看，城鎮(zhèn)學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)得分（59.41）比農(nóng)村學(xué)生（55.92）高3.49。分維度來看，城鎮(zhèn)學(xué)生在數(shù)字能動性、數(shù)字通識知識、數(shù)字通用技能、數(shù)字職業(yè)能力、數(shù)字倫理與安全維度的得分分別為63.39、58.54、57.28、58.75、66.57，比農(nóng)村學(xué)生分別高5.63、3.03、3.18、3.69、3.21。由此可見，不同生源地的學(xué)生在數(shù)字能動性方面差異最大，其次是數(shù)字職業(yè)能力。

4 應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)提升路徑

針對以上研究結(jié)論，結(jié)合我國應(yīng)用型本科生實際情況，提出提升應(yīng)用型本科生數(shù)字素養(yǎng)的路徑。

4.1 增設(shè)數(shù)字素養(yǎng)相關(guān)課程，提升學(xué)生數(shù)字知識和技能水平

（1）增加數(shù)字素養(yǎng)通識課程。數(shù)字時代的應(yīng)用型本科生應(yīng)了解新一輪科技革命的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，掌握基本的數(shù)字技術(shù)。但是從前文的分析結(jié)果可以看出，學(xué)生在數(shù)字通識知識和數(shù)字通用技能方面的得分較低，其原因之一就是學(xué)校教育體系中數(shù)字素養(yǎng)通識課較少，尤其是文史哲等類的專業(yè)很少開設(shè)這類課程，學(xué)生很難在相關(guān)課程中了解到數(shù)字技術(shù)發(fā)展的前沿，這也直接導(dǎo)致了文史哲等類專業(yè)學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)得分低于理工類學(xué)生。因此，高校應(yīng)增加數(shù)字素養(yǎng)通識課程，如“編程基礎(chǔ)”“數(shù)據(jù)分析”“數(shù)字圖像處理”等，這些課程可以幫助學(xué)生掌握數(shù)字技術(shù)的基本知識和技能，提高數(shù)字素養(yǎng)。

（2）將數(shù)字素養(yǎng)教育融入專業(yè)課程。當前高校的數(shù)字素養(yǎng)教育還停留在初級階段，教育內(nèi)容不系統(tǒng)、教育時間短，并且與專業(yè)課之間存在割裂現(xiàn)象，沒有與專業(yè)課進行深度融合，使得數(shù)字技能缺少實際應(yīng)用場景。因此，一方面，高校應(yīng)系統(tǒng)構(gòu)建包含數(shù)字素養(yǎng)通識教育和數(shù)字素養(yǎng)專業(yè)教育的課程體系，使數(shù)字素養(yǎng)教育階梯式深入。同時，充分考慮不同年級、專業(yè)、地區(qū)學(xué)生的特點，分層設(shè)計數(shù)字素養(yǎng)課程大綱和課堂教學(xué)安排。另一方面，進行專業(yè)課程改革，將數(shù)字素養(yǎng)教育有機融入專業(yè)課教育，形成聯(lián)動機制。

4.2 教學(xué)場景數(shù)字化改造，提升學(xué)生數(shù)字職業(yè)能力

應(yīng)用型本科生數(shù)字職業(yè)能力的提升很大程度上有賴于實踐經(jīng)驗的積累。前文分析發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用型本科生數(shù)字職業(yè)能力得分較低。與城鎮(zhèn)學(xué)生相比，農(nóng)村學(xué)生的得分更低。產(chǎn)生這一差異的原因可能是，城鎮(zhèn)大學(xué)生能夠較早且更頻繁地接觸和使用各類數(shù)字化設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)資源，從而形成良好的數(shù)字習(xí)慣和技能；而部分農(nóng)村大學(xué)生受限于早期教育階段的信息技術(shù)教育資源匱乏，進入大學(xué)后才有機會接觸到更多的數(shù)字化學(xué)習(xí)資源。因此，高校的數(shù)字化教學(xué)設(shè)施和教學(xué)場景對于提升學(xué)生尤其是農(nóng)村學(xué)生的數(shù)字職業(yè)能力非常重要。一方面，高校應(yīng)加快升級改造數(shù)字化實踐教學(xué)場景。通過整合人工智能、虛擬現(xiàn)實等先進技術(shù)，對智能支持系統(tǒng)進行升級，以提升課堂的配置。同時構(gòu)建一個三維的虛擬空間，為學(xué)生提供一個新型的數(shù)字技能實踐平臺，讓他們能夠在虛擬環(huán)境中以數(shù)字人的身份應(yīng)用所學(xué)知識、加強實踐技能并進行技能開發(fā)。另一方面，高校可以策劃并實施一系列實踐活動，如數(shù)字技術(shù)競賽、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目以及企業(yè)實習(xí)實訓(xùn)計劃等，使這些活動成為培養(yǎng)數(shù)字素養(yǎng)的重要載體，讓學(xué)生能夠在實際操作中運用各類數(shù)字工具解決復(fù)雜問題，從而實現(xiàn)數(shù)字職業(yè)能力的切實提高。

4.3 加強教育與監(jiān)督，提升學(xué)生數(shù)字倫理水平

數(shù)字經(jīng)濟時代，必須加強對應(yīng)用型本科生的數(shù)字倫理教育和監(jiān)督，引導(dǎo)他們建立正確的數(shù)字價值觀，提升對數(shù)字信息的辨識力，自覺維護網(wǎng)絡(luò)安全，嚴格遵守學(xué)術(shù)誠信。①高?？梢詣?chuàng)建數(shù)字倫理與安全學(xué)習(xí)平臺，為學(xué)生提供數(shù)字倫理與安全的學(xué)習(xí)資源和工具，方便他們隨時查閱和學(xué)習(xí)。同時，通過舉辦相關(guān)活動、展覽等，營造重視數(shù)字倫理與安全的校園氛圍。②高?？梢越⒁粋€以數(shù)字素養(yǎng)為核心的資料庫，對學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)倫理數(shù)據(jù)進行詳盡的記錄。通過在關(guān)鍵環(huán)節(jié)對學(xué)生的數(shù)字倫理行為進行審查，促進不同數(shù)據(jù)間的深度對比與分析，對學(xué)生的數(shù)字道德失范行為進行準確判定。③激發(fā)學(xué)生內(nèi)在的自我監(jiān)管能力。強化學(xué)生在數(shù)字倫理方面的自我意識，引導(dǎo)學(xué)生將數(shù)字道德規(guī)范內(nèi)化于心，逐步實現(xiàn)從外在規(guī)范向內(nèi)在自律的轉(zhuǎn)變。

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作者簡介

李文歡，女，博士，副教授，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟、資源經(jīng)濟，E-mail：350155083@qq.com。

Current Situation and Improvement Path of Digital Literacy for Applied Undergraduate Students： An Empirical Analysis Based on 1 452 Applied Undergraduate Students in Shanxi Province

LI WenHuan

（Taiyuan University， Taiyuan 030032， P. R. China）

Abstract： This paper utilizes the Delphi method and analytic network process to construct a digital literacy evaluation index system for applied undergraduate students and evaluates the digital literacy level of applied undergraduates in Shanxi Province. Overall， the average digital literacy score of students is 57.95， indicating a generally low level. From the perspective of scores in different dimensions， digital ethics and safety （65.23） > digital consciousness （61.03） > digital general knowledge （57.27） > digital vocational ability （57.20） > digital general skills （55.95）， with each dimension showing characteristics of more individuals scoring below the average and fewer above it. Regarding group differences， significant variations in digital literacy and its dimensions exist among genders， grades， majors， and hometown， showing trends such as males > females， higher grades > lower grades， science and engineering > business and management > humanities， and urban > rural areas. Universities should enhance the digital literacy of applied undergraduates by adding related courses， transforming teaching scenarios digitally， and strengthening digital ethics education and supervision.

Keywords： Digital Literacy； Digital Education； Group Difference； Applied Undergraduate Student

（責任編輯：王瑋）