數(shù)字鴻溝下的教育公平
——基于PISA2018中國四省市的分析

（陜西師范大學(xué)，陜西 西安 710062）

2020年年初，新冠肺炎疫情席卷全球。迅速由線下轉(zhuǎn)向線上的遠程教學(xué)在提供 “停課不停學(xué)”新模式的同時，也顯化了原有家庭數(shù)字教育資源分布不均對學(xué)生學(xué)習(xí)結(jié)果的重要影響。作為較早成功控制疫情的國家，我國當(dāng)前抗疫的人民戰(zhàn)爭已取得決定性勝利，但回顧總結(jié)抗疫經(jīng)驗時，習(xí)近平總書記在中央全面深化改革委員會第十二次會議上特別強調(diào)，“要放眼長遠，總結(jié)經(jīng)驗，吸取教訓(xùn)，針對這次疫情暴露出來的短板和不足，抓緊補短板、堵漏洞、強弱項”。面對這樣的重大現(xiàn)實需求，在后疫情時代，我國如何汲取在線教學(xué)經(jīng)驗、彌合數(shù)字鴻溝、形成符合我國國情且令人民滿意的教育公平促進方案，就顯得極為重要。

一、數(shù)字鴻溝對教育公平的重要影響

近年來，線上遠程學(xué)習(xí)發(fā)展愈發(fā)蓬勃，但也有學(xué)者擔(dān)心由線下轉(zhuǎn)向線上的遠程教學(xué)模式將加深原有家庭數(shù)字教育資源分布差異所帶來的教育公平問題，并在一定程度上抑制學(xué)校發(fā)揮社會公平調(diào)節(jié)器的功能。[1]在現(xiàn)實層面，新冠肺炎疫情的爆發(fā)對世界各國教育教學(xué)秩序產(chǎn)生了重大影響，截至2020年5月11日，全球共計12億3千5百萬學(xué)生受到影響，我國受影響學(xué)生逾2億5千萬。[2]為了預(yù)防校園感染，居家式在線學(xué)習(xí)成為疫情期間我國中小學(xué)教學(xué)的常態(tài)。新形勢下，由傳統(tǒng)課堂教學(xué)轉(zhuǎn)向線上教學(xué)也對學(xué)校教學(xué)、家庭教育、家校協(xié)同的樣態(tài)提出了新要求，特別是對家庭數(shù)字教育資源提出了全新需求。然而各國對數(shù)字教育教學(xué)的支持通常局限于學(xué)校與課堂內(nèi)，往往忽視了在線教育過程中加強家庭數(shù)字教育資源投入的重要性。教育作為社會的子系統(tǒng)，其發(fā)展在很大程度上與經(jīng)濟水平相耦合，故家庭數(shù)字教育資源差距的異質(zhì)化將在較大程度上放大社會各階層間在接受教育的質(zhì)量、機會方面的差異，特別是使得偏遠地區(qū)、民族地區(qū)、低收入家庭受困于隱形的數(shù)字鴻溝。

從學(xué)界宏觀概念看，數(shù)字鴻溝對于觀察和認識我國教育信息化資源配置狀況、探究家庭數(shù)字教育資源分布不均衡對學(xué)生學(xué)習(xí)結(jié)果的影響，具有重要的現(xiàn)實意義，也是國際上遠程教育研究領(lǐng)域關(guān)注的熱點。具體而言，數(shù)字鴻溝最早可追溯至美國國家遠程通信與信息管理局（National Telecommunications and Information Administration，NTIA）于20世紀末所發(fā)布的《在網(wǎng)絡(luò)中落伍》系列報告，其定義為由現(xiàn)代數(shù)字工具普及程度所導(dǎo)致的發(fā)展不均衡。[3]通常而言，遠程教育以成本低、覆蓋范圍廣、時空限制少等優(yōu)勢使其具備縮小教育差距、促進教育公平的潛力，特別是在解決教育資源不均衡方面，可以通過信息網(wǎng)絡(luò)傳輸，使優(yōu)質(zhì)教育資源得以在不同地區(qū)共存，有助于擴大教學(xué)規(guī)模、克服傳統(tǒng)教育的媒介限制，為更多人提供接受教育的機會。然而與此同時，遠程在線教學(xué)數(shù)字化學(xué)習(xí)資源的稀缺性也在很大程度上加深了社會階層、地域、校際教育資源的分布差異問題，使得數(shù)字化設(shè)備的擁有度、使用度等通過教學(xué)情境外顯為布迪厄筆下的新 “文化符號”，[4]表現(xiàn)為數(shù)字信息富有者與貧瘠者在數(shù)字化教學(xué)設(shè)備接入、利用水平、人機交互之間的差距，形成一道嚴重影響教育公平的 “數(shù)字鴻溝”。[5]

在微觀實證方面，現(xiàn)有國際研究認為數(shù)字鴻溝不僅與學(xué)習(xí)者個體特征相關(guān)，還受家庭社會經(jīng)濟情況的影響。在個體特征方面，Jackson等人對美國不同族裔、不同性別的515名學(xué)生進行調(diào)研，發(fā)現(xiàn)男性與女性在數(shù)字設(shè)備的占有率、使用頻率、使用目的等方面存在顯著差異，女性占據(jù)更多學(xué)習(xí)型設(shè)備且數(shù)字學(xué)習(xí)偏好成為正向影響學(xué)習(xí)成績的重要因素。[6]在家庭因素方面，富裕且教育資源較多的家庭對數(shù)字教育投資的重視程度更高，[7]而父母受教育水平則左右著家中是否有電腦設(shè)備、學(xué)生對電腦設(shè)備的接受度與使用意愿等重要影響因素。[8]此外，PISA2015數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，國家在注重先進信息技術(shù)擴大優(yōu)質(zhì)教育資源覆蓋面的同時，要重視信息技術(shù)差異對學(xué)生成長和發(fā)展產(chǎn)生的不利影響。[9]由此可見，在數(shù)字網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境中，傳統(tǒng)的教育公平問題在數(shù)字鴻溝的放大下將形成對學(xué)習(xí)活動的重要阻礙，特別是偏遠地區(qū)與農(nóng)村欠發(fā)達地區(qū)受制于網(wǎng)絡(luò)接入質(zhì)量、終端設(shè)備配置劣勢而導(dǎo)致學(xué)習(xí)品質(zhì)受到較大影響。[10]據(jù)此，本文依托于數(shù)字鴻溝視角，使用經(jīng)合組織國際學(xué)業(yè)評估項目數(shù)據(jù)，力圖更準(zhǔn)確地掌握我國家庭數(shù)字教育資源、教育公平、學(xué)生成績之間的復(fù)雜關(guān)系。

二、研究數(shù)據(jù)與實證研究方法

1.PISA2018中國四省市數(shù)據(jù)

國際學(xué)業(yè)評估項目 （PISA）是經(jīng)濟合作與發(fā)展組織進行的跨國學(xué)業(yè)能力評價研究，評估了各國15周歲學(xué)生在義務(wù)教育接近尾聲階段的數(shù)學(xué)、閱讀、科學(xué)成績，同時還收集了詳細的學(xué)生信息、家庭與學(xué)校教育資源等情況。在我國，PISA2018項目抽取京、滬、浙、蘇四省市共12058名學(xué)生，是發(fā)生全球新冠疫情前我國最后一次公開的跨省域大規(guī)模教育實證調(diào)查。其中，信息化素養(yǎng)是PISA2018項目的主測領(lǐng)域，通過 《信息技術(shù)熟悉度問卷》和 《學(xué)生問卷》來獲取相關(guān)學(xué)生數(shù)據(jù)，涵蓋了數(shù)字設(shè)備數(shù)量與使用頻率等多方面信息。本文選取問卷中學(xué)生的家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)、數(shù)學(xué)成績、語文成績、科學(xué)成績；解釋變量包括年級、女性、父母受教育程度指數(shù)、家庭教育資源指數(shù)、學(xué)校教育資源指數(shù)、學(xué)校地理特征等關(guān)鍵變量。本文所有數(shù)據(jù)清理與計量分析均使用Stata15統(tǒng)計軟件，應(yīng)用多元回歸分析方法探究家庭數(shù)字教育資源差異對學(xué)生學(xué)習(xí)結(jié)果的影響，檢驗假設(shè)關(guān)鍵α設(shè)置為0.05。經(jīng)數(shù)據(jù)整理，有效樣本共11984人，共剔除缺失數(shù)據(jù)74人 （占0.6%）。

表1 樣本描述性統(tǒng)計信息 （N=11984）

值得闡明的是，本文選取PISA2018項目中“家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)”作為度量家庭數(shù)字教育資源配置度的關(guān)鍵變量。該指數(shù)由七道小題結(jié)果擬合而成，分別收集了學(xué)生家庭網(wǎng)絡(luò)連通狀況，是否擁有電視、手機、電腦 （含臺式、筆記本）、平板電腦 （觸摸式）、電子閱讀器、教育軟件等教育數(shù)字設(shè)備情況。此外，“家庭教育資源指數(shù)”由涵蓋家庭基礎(chǔ)學(xué)習(xí)條件的七道小題結(jié)果擬合而成，其內(nèi)容包括學(xué)生家中是否有適當(dāng)?shù)陌察o空間、學(xué)習(xí)桌椅、教輔讀物、文學(xué)書籍、科普書籍、繪畫作品、字典等家庭教育資源情況?！皩W(xué)校教育資源指數(shù)”則綜合化衡量各校辦學(xué)水平，由包含設(shè)施、師資、教材等八道小題構(gòu)成。更具體而言，表1中匯總了PISA2018中國四省市樣本的描述性統(tǒng)計情況。本文所選用學(xué)生成績共分三個科目，就成績分布來看，數(shù)學(xué)、科學(xué)兩門學(xué)科的成績一致性較高，均值分別為592.85分 （SD=83.14）與593.97分 （SD=85.77），語文成績則略低，均分為561.49分 （SD=90.21）。由于各項指數(shù)已按全球均值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，因此可知我國四省市樣本在家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)上低于全球樣本平均水平0.4個標(biāo)準(zhǔn)差，而家庭與學(xué)校教育資源指數(shù)方面，我國四省市則分別高出0.27、0.28個標(biāo)準(zhǔn)差。除此之外，在樣本的人口特征變量方面，女性占比為52%、男性為48%，初中生比例為36%、高中生為64%，父母受教育程度為初中及以下的占比為30%、高中文化為24%、本科及以上為46%。就學(xué)校的地理位置分布而言，村級學(xué)校為4.91%，鄉(xiāng)級學(xué)校為17.85%，鎮(zhèn)級學(xué)校為15.69%，縣級學(xué)校為18.41%，市級學(xué)校為43.14%。

2.實證研究方法

為探究個人、家庭、學(xué)校特征等自變量對數(shù)字鴻溝、學(xué)習(xí)成績不同程度的影響，本文首先運用多元回歸分析方法 （Multiple Regression）度量個人、家庭、學(xué)校因素對家庭數(shù)字設(shè)備情況的影響程度。多元回歸分析是基于最小二乘法的線性回歸計量方法，其通過擬合線性回歸方程預(yù)測自變量與因變量之間的數(shù)量關(guān)系。[11]其次，本文依托教育生產(chǎn)函數(shù) （Education Production Function）來闡釋各層教育要素與教育結(jié)果之間的關(guān)系。在教育實證研究中，教育生產(chǎn)函數(shù)是國際上探究學(xué)業(yè)表現(xiàn)影響因素的常用理論模型，已有大量文獻運用教育生產(chǎn)函數(shù)進行學(xué)業(yè)表現(xiàn)及其影響因素的計量分析。[12]通常而言，教育生產(chǎn)函數(shù)可表示為:A＝f（a,F,S），即教育結(jié)果A由個人特征a、家庭教育資源F、學(xué)校教育資源S影響，而本文中家庭數(shù)字設(shè)備情況D則是遠程教育模式下的家庭教育資源的關(guān)鍵指標(biāo)，即可改寫函數(shù)為:A＝f（a,F[D],S）。據(jù)此，本文構(gòu)建如下的基礎(chǔ)模型:

圖1 我國四省市家庭數(shù)字教育資源短缺情況

三、實證結(jié)果：家庭教育資源對學(xué)習(xí)成績的影響

1.家庭數(shù)字教育資源短缺情況

圖1顯示依據(jù)家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)各組成部分結(jié)果繪制的以地理區(qū)域分組的我國四省市家庭數(shù)字教育資源短缺情況。可以直觀地發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村與城市家庭的數(shù)字教育資源差異仍較大，每一類數(shù)字設(shè)備都呈現(xiàn)出農(nóng)村家庭短缺程度更高的現(xiàn)象。此外，電視和手機在我國家庭中短缺情況較少，短缺率均低于5%；但仍有超過10%的村、鄉(xiāng)家庭出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連通與電腦普及率不高。在平板電腦 （觸摸式）、電子閱讀器、教育軟件方面，家庭數(shù)字教育資源短缺情況仍然比較突出，分別有近50%、80%、30%的家庭中缺少這些數(shù)字設(shè)備。

2.基礎(chǔ)模型的多元回歸分析結(jié)果

表2總結(jié)了基礎(chǔ)模型多元回歸分析結(jié)果，其中模型 （1）度量個人、家庭、學(xué)校因素對家庭數(shù)字設(shè)備情況的影響程度，模型 （2）、模型（3）、模型 （4）分別闡釋關(guān)鍵解釋變量家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)與各科目教育結(jié)果之間的關(guān)系。

第一，表2中模型 （1）關(guān)注家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)受個人、家庭、學(xué)校因素的影響程度。從個人特征對家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)的影響來看，性別與年級對家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)具有顯著負向關(guān)系。一方面，較男生而言，女生的家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)要低0.04個標(biāo)準(zhǔn)差 （p＜0.05），這表明在我國樣本中，家庭數(shù)字設(shè)備資源的分布呈明顯的性別差異，即男生家庭數(shù)字設(shè)備資源顯著高于女生家庭；而另一方面，隨著年級的增加，家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)逐年降低0.03個標(biāo)準(zhǔn)差 （p＜0.05），這意味著低年級學(xué)生家庭數(shù)字設(shè)備資源較高年級學(xué)生更加豐富。

第二，就家庭層面變量的影響來看，父母受教育指數(shù)每提升1個標(biāo)準(zhǔn)差 （約3.3年額外的教育），家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)相應(yīng)提升0.15個標(biāo)準(zhǔn)差 （p＜0.05），這相當(dāng)于提升樣本中位數(shù)學(xué)生的家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)約6個百分位。而在家庭教育資產(chǎn)指數(shù)方面，每升高1個標(biāo)準(zhǔn)差，家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)相應(yīng)升高0.34個標(biāo)準(zhǔn)差 （p＜0.05）。這也就是說，家庭教育資產(chǎn)指數(shù)與家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)間存在約3∶1的相關(guān)數(shù)量變化關(guān)系。

第三，在學(xué)校層面變量方面，學(xué)校教育資源指數(shù)每增加1個標(biāo)準(zhǔn)差則家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)相應(yīng)上升0.16個標(biāo)準(zhǔn)差 （p＜0.05）。與此同時，學(xué)校地理位置越優(yōu)越，家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)越高。就影響程度來說，村級學(xué)校對學(xué)生數(shù)字化指數(shù)的負向影響最大，低于市級0.33個標(biāo)準(zhǔn)差（p＜0.05），而鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、縣分別為低于市級0.28個標(biāo)準(zhǔn)差（p＜0.05）、 0.24 個標(biāo)準(zhǔn)差 （p＜0.05）、 0.19 個標(biāo)準(zhǔn)差 （p＜0.05）。由此可見，校際家庭數(shù)字資源差異非常大，特別是那些鄉(xiāng)村學(xué)校不僅學(xué)校教育資源不足，而家庭數(shù)字教育資源更顯弱勢。

第四， 模型 （2）、 模型 （3）、 模型 （4） 控制了個人、家庭、學(xué)校因素的影響后，結(jié)果顯示家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)每提升1個標(biāo)準(zhǔn)差則數(shù)學(xué)、語文、科學(xué)成績分別相應(yīng)提升5.22分 （p＜0.05）、7.88 分 （p＜0.05）、 9.12 分 （p＜0.05）。 這也就意味著，在排除常見的個人、家庭、學(xué)校因素的影響后，家庭數(shù)字設(shè)備情況仍對學(xué)生成績有著可觀的影響，特別是對語文和科學(xué)等需要媒介素材的學(xué)科影響格外明顯。此外還應(yīng)注意到，除模型 （2）系數(shù)近似外，模型 （3）、模型 （4）中家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)的相關(guān)系數(shù)皆大于同模型中學(xué)校教育資源指數(shù)。

表2 多元回歸分析結(jié)果

3.交互模型的多元回歸分析結(jié)果

表3通過構(gòu)建交互效應(yīng)模型 （5）、模型 （6）、模型 （7）探究家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)與各層特征因素所產(chǎn)生的交互作用及其對學(xué)生成績的疊加影響。值得注意的是，在交互效應(yīng)模型中每一項變量系數(shù)代表了家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)對其產(chǎn)生的差異化調(diào)節(jié)影響，也就是家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)每提升1個標(biāo)準(zhǔn)差對各層變量與學(xué)習(xí)成績已有關(guān)系的疊加影響。首先，在個人層面，無論是哪一門科目，家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)在男性與女性、高年級與低年級之間均未表現(xiàn)出顯著的差異化影響。這也說明家庭數(shù)字設(shè)備情況與學(xué)習(xí)成績之間的關(guān)系并不受性別或年級的調(diào)節(jié)影響。其次，在家庭層面，可以觀察到父母受教育程度指數(shù)、家庭教育資源指數(shù)分別呈顯著差異。隨著家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)每增加1個標(biāo)準(zhǔn)差，那么父母受教育程度指數(shù)對數(shù)學(xué)、語文、科學(xué)成績的影響分別遞增 3.29 分（p＜0.05）、3.68 分（p＜0.05）、2.36分（p＜0.05）。簡言之，這表明家庭數(shù)字設(shè)備情況和父母受教育程度為相互補充、呈正向疊加效應(yīng)關(guān)系。這也就是說，隨著家庭數(shù)字設(shè)備情況的改善，父母受教育程度與學(xué)習(xí)成績的正相關(guān)得到一定程度的放大。然而表3的結(jié)果也表明，家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)每增加1個標(biāo)準(zhǔn)差，家庭教育資源指數(shù)對數(shù)學(xué) （模型5）、語文 （模型6）、科學(xué) （模型7）成績的影響分別減少6.17分 （p＜0.05）、 7.38 分 （p＜0.05）、 6.15 分 （p＜0.05）。 同理，這意味著家庭數(shù)字設(shè)備與家庭教育資源為互斥品，家庭數(shù)字設(shè)備的豐富將減少家庭教育資源對學(xué)習(xí)的正向邊際影響，特別是可以觀察到家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)的抵消效應(yīng)約等同于家庭教育資源指數(shù)對學(xué)習(xí)成績約70%的正向邊際效應(yīng)。最后，在學(xué)校層面，家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)對學(xué)校教育資源指數(shù)影響的差異化調(diào)節(jié)僅在科學(xué)成績上呈顯著作用，每提升1個標(biāo)準(zhǔn)差相應(yīng)降低0.93分，而在數(shù)學(xué)和語文成績上則不顯著；在地理位置對成績的影響上，家庭數(shù)字設(shè)備指數(shù)對語文和科學(xué)成績上有顯著的調(diào)節(jié)作用，但對數(shù)學(xué)成績來說則影響并不明顯。這樣的結(jié)果與前文基礎(chǔ)模型中有關(guān)家庭數(shù)字資源對媒介素材類學(xué)科影響格外明顯的發(fā)現(xiàn)基本一致。

表3 交互效應(yīng)回歸結(jié)果

四、 結(jié)論與啟示

新冠肺炎疫情下以 “停課不停學(xué)”為主的遠程教育方案凸顯了保障新時代教育公平的重要性，教育部辦公廳印發(fā)的 《關(guān)于深入做好中小學(xué) “停課不停學(xué)”工作的通知》中特別強調(diào)“實現(xiàn)優(yōu)勢互補、資源共享、全面覆蓋，特別是滿足了偏遠農(nóng)村等無網(wǎng)絡(luò)或信號弱地區(qū)學(xué)生的學(xué)習(xí)需要”，“特別要加強對防疫阻擊戰(zhàn)一線人員子女和農(nóng)村留守兒童的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和關(guān)愛”等現(xiàn)實要求。在面向這樣的現(xiàn)實需求下，本文依托教育生產(chǎn)函數(shù)框架，構(gòu)建涵蓋個人、家庭、學(xué)校因素等變量的多元回歸模型，探究了在我國四省市樣本中家庭數(shù)字教育資源情況對學(xué)生學(xué)習(xí)結(jié)果的影響程度，得出三點結(jié)論。首先，從整體上看，我國目前家庭數(shù)字教育資源不均衡、由設(shè)備短缺所致的數(shù)字鴻溝問題還較為突出。特別是以PISA2018項目所抽取的京、滬、浙、蘇等較發(fā)達地區(qū)為例，多元回歸分析結(jié)果顯示許多家庭仍欠缺支持學(xué)生在家遠程參與學(xué)習(xí)的基本數(shù)字設(shè)備條件，而家庭數(shù)字教育資源情況又與個人背景、家庭資源、地理位置等因素息息相關(guān)。由此可見，推動數(shù)字教育公平發(fā)展是我國建設(shè)教育強國、實現(xiàn)教育優(yōu)質(zhì)均衡的必要途徑。其次，本文的基礎(chǔ)模型在控制了個人、家庭、學(xué)校因素的影響后發(fā)現(xiàn)，較好的家庭數(shù)字教育資源情況對各科目能帶來約5—9分的額外成績提升。這意味著由家庭數(shù)字教育資源差異所致的數(shù)字鴻溝對實現(xiàn)教育公平有著較為可觀的影響。最后，本文的交互效應(yīng)模型結(jié)論認為家庭數(shù)字教育資源情況雖然在個人變量層面未呈現(xiàn)顯著差異化影響，但卻與父母受教育程度、家庭教育資源有著明顯交互疊加的影響。從現(xiàn)實層面上看，當(dāng)有著良好父母指導(dǎo)時，更多數(shù)字設(shè)備能夠產(chǎn)生更強的學(xué)習(xí)促進作用；但與此同時，過多的家庭數(shù)字設(shè)備情況也會抵消家庭教育資源對于學(xué)生成績的部分正向影響，降低家庭整體教育資源的邊際效率。

綜上，本文結(jié)合研究結(jié)論提出三點啟示。

第一，我國未來教育現(xiàn)代化應(yīng)重視家校教育資源異步發(fā)展的問題，即家庭數(shù)字教育設(shè)備配置率仍存在不高的現(xiàn)狀。在今年重大公共衛(wèi)生危情下，我國教育部門迅速調(diào)整了遠程數(shù)字教育策略，在國家和地方等多方推動下多元化數(shù)字教育資源公共服務(wù)平臺得以迅速發(fā)展。然而，遠程教學(xué)需要多種數(shù)字終端設(shè)備的配合才能完成，家庭數(shù)字教育資源分布不均衡將勢必影響那些已經(jīng)處于較弱家庭與學(xué)校教育資源處境學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。在新技術(shù)推動學(xué)習(xí)方式變革的現(xiàn)實背景下，這樣的非顯性教育公平問題是我國教育現(xiàn)代化發(fā)展中所亟須關(guān)注的，新時期著力推進家校教育現(xiàn)代化耦合發(fā)展顯得至關(guān)重要。因此，在深化 《中國教育現(xiàn)代化2035》的過程中，我國應(yīng)將家庭數(shù)字教育資源統(tǒng)籌納入教育質(zhì)量提升的總框架，在全面提升學(xué)校數(shù)字教育現(xiàn)代化的同時，加強對教育薄弱地區(qū)、弱勢家庭提供針對性的數(shù)字教育資源的支持與保障，特別應(yīng)該推動數(shù)字化教學(xué)資源在貧困地區(qū)、低收入家庭的優(yōu)質(zhì)供給，通過保障數(shù)字教育聯(lián)通度、開放數(shù)字教育資源、提供針對性培訓(xùn)等方式提升家庭數(shù)字設(shè)備的有效應(yīng)用，促進線上與線下課堂的實質(zhì)等效性。

第二，建立家庭數(shù)字教育資源服務(wù)與監(jiān)測機制的關(guān)鍵在于加強家校紐帶支持關(guān)系。一方面，提供基于信息化教與學(xué)形式的家庭數(shù)字教育支持服務(wù)可以通過多類別、多學(xué)段、多學(xué)科且簡便易得的渠道加強學(xué)校與家庭在促進學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的資源互補性，同時激發(fā)家校聯(lián)通協(xié)同供給教育的模式創(chuàng)新活力，以家校教育無縫融合為路徑豐富教育公平的服務(wù)保障機制。另一方面，收集有關(guān)家庭數(shù)字教育的設(shè)備、使用、效果等信息，將有利于提升基于大數(shù)據(jù)分析的教育管理與服務(wù)水平。在政策層面，應(yīng)保障家庭教育信息化服務(wù)經(jīng)費、統(tǒng)籌以學(xué)校為輻射點的精準(zhǔn)化家庭數(shù)字資源監(jiān)測與反饋制度?，F(xiàn)階段，我國在家庭數(shù)字教育資源情況的監(jiān)測體系、測量工具、實證導(dǎo)向的政策制定方面還存在較大發(fā)展空間，因此在新時代新實踐中，應(yīng)著手加強對家庭數(shù)字設(shè)備需求與分布結(jié)構(gòu)的信息掌握，及時通過數(shù)字教育資源精準(zhǔn)化配置提供家庭教育支持和保障。從長遠看，我國需要抓住技術(shù)賦能下教育發(fā)展的大時代機遇，既要加大對薄弱學(xué)校的評估監(jiān)測，為其配套所需的基礎(chǔ)設(shè)施和硬件設(shè)備，同時也要積極推動協(xié)同式家校教育共生，[14]充分發(fā)揮我國社會主義制度優(yōu)勢，集中社會資源推動數(shù)字教育資源的精準(zhǔn)化提升。

第三，家庭數(shù)字教育的高質(zhì)量發(fā)展需要學(xué)生與設(shè)備的高品質(zhì)交互。例如，本文交互模型中的重要結(jié)論之一認為較好的父母引導(dǎo)能加強數(shù)字設(shè)備對于學(xué)生學(xué)習(xí)的邊際作用，而過度豐富的數(shù)字設(shè)備則有可能減少學(xué)生汲取其他家庭教育資源 （如圖書等）的機會。這意味著學(xué)生與家庭數(shù)字設(shè)備間的互動品質(zhì)決定著家庭數(shù)字教育資源的使用效率，而這是在具體實施政策干預(yù)時需要注意的。一方面，可以通過探索社會公益宣傳、名師名家講壇等宣傳教育渠道幫助家長樹立正確的數(shù)字教育理念，分享家庭數(shù)字教育資源使用心得；另一方面，還可以通過培養(yǎng)學(xué)生時間管理、學(xué)習(xí)耐力、自我管理與自主學(xué)習(xí)等非認知能力的輔助課程，盡可能地避免由數(shù)字設(shè)備接入所導(dǎo)致的自制力差、注意力分散、成績下降等教育行為障礙出現(xiàn)。[15]總體而言，推進新時代優(yōu)質(zhì)教育供給不僅需要滿足家庭數(shù)字教育設(shè)備的需求，更需要關(guān)注如何促進數(shù)字教育設(shè)備服務(wù)于高質(zhì)量的家庭教育與學(xué)習(xí)，從而實現(xiàn)學(xué)生的全面發(fā)展。