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[摘 要] 当前，在线教育已成为后疫情时期全球教育发展的一个重要方向，教师在线教学胜任力也成了在线教育研究领域的焦点问题。它不仅是后疫情时期在线教育新生态可持续发展的关键，也是教师应对未来教育不确定性的重要能力。研究基于对新冠肺炎疫情期间全国13695名教师的调查数据，采用描述统计分析、多元线性回归分析、调节效应分析等方法，分析了教师在线教学胜任力的基本特征、影响因素、调节效应以及教师在线教学面临的挑战。研究结合布迪厄的场域理论，提出了后疫情时期发展教师在线教学胜任力策略模型，包括意识层、技术层、应用层、治理层的“四维度十策略”，四个层次相互协同融合发展教师在线教学胜任力，以期为高校教师在线教学高质量发展提供参考。
[关键词] 后疫情时期; 在线教学胜任力; 发展策略
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 万昆（1991—），男，江西南昌人。讲师，博士研究生，主要从事教育信息化、学习科学与技术的研究。E-mail：ecnuwk@sina.com。饶爱京为通讯作者，E-mail：raoaijing@sina.com。
一、引 言
面对未来教育的不确定性，教师如何应对智能时代教育的发展是当今教育领域的现实性难题。然而，当前技术与在线教学仍然是割裂的，并没有充分发挥在线技术和在线教学设计的优势。而且，在线教育也面临着在线教学质量、在线课程设计、教师未掌握在线教学的特点及教学方法[1]、在线学习生态系统失衡[2]等问题。那么，后疫情时期，如何破解在线教育面临的问题？我们认为破解的关键在于发展教师的在线教学胜任力，因为教师的能力和人格魅力对营造合适的在线学习氛围具有重要的作用[3]，进而对促进构建适应线上线下融合教学、全社会共同学习的后疫情时期在线教育发展新生态具有重要的意义[4]。
后疫情时期并非是指疫情完全消失，而是指经历了这样一场全球疫情后的阶段[4]。那么，面对后疫情时期在线教育新生态，教师如何应对？教师需要怎样的在线教学胜任力，才能应对未来教育的变化？然而，目前在线教育实践中存在着教师不知道如何发展在线教学胜任力、教师在线教学能力培训不精准、在线教学治理体系不完善等问题。如何破解这些问题是本研究的主要内容。
二、文献回顾
（一）教师在线教学胜任力概念研究
有學者探索了教师数字化胜任力模型，包括信息和数据素养、交流与协作、数字内容创作等[5];也有学者认为，高校教师SPOC混合教学胜任力模型包括专业知识、讲授能力、信息素养三个基准性胜任特征[6];Knig等人通过调查发现，教师在线教学胜任力潜在因素与学校计算机技术、教师的技术教学法知识、数字化教学相关的学习机会等有关[7]。然而，在线教育的发展面临着来自学生、教师、内容等方面的挑战，对无法胜任在线教学的教师来说，存在着既增加教师工作负担，又不能提升在线教学质量等困惑。正如李洪修等人认为，当前在线教学存在浅表化、同质化、虚假性和交互弱化等问题;要促进在线教育的健康发展关键在于要提升教师的在线教学胜任力[8]。
（二）发展教师在线教学胜任力的研究
有学者从不同的角度提出了在线教师专业发展策略，如刁均峰等人从培训的角度提出了职教教师信息化教学能力培训的策略模型，包括培训的方案、内容与形式、支持与保障、效果与评价[9];闫寒冰等人以赋能为理念基础，从数据驱动的全视角教师档案与应用驱动的创新培训模式的角度，提出了后疫情时期教师专业发展模型[10];李逢庆等人认为，要提升教师在线教学能力，需要开展系统化的培训、组建跨学科教学实践共同体、组建专家引领的校际教研共同体等[11]。尽管当前对教师在线教学胜任力发展框架的研究缺乏严谨的界定，但对于教师在线教学胜任力现状是研究者关注的方向，如邬大光团队分别从教师、管理者、学生等三个群体了解了疫情期间高校在线教学的现状[12]。
除上述维度外，部分学者研究了教师在线教学胜任力的影响因素，如徐益龙等人从教师自我效能感、社群影响、平台互动、优质资源等外部因素分析了职业院校在线教学影响因素[13];国外学者研究认为，在线教学满意度的影响因素包括教师技术熟练度[14]、教师的信息技术应用能力、学生交流沟通水平、学校政策支持[15]、教学环境、技术支持[16]等。显然，教师在线教学胜任力的影响因素比较复杂。
综上所述，尽管国内外学者对教师在线教学胜任力提出了较多策略并分析了其影响因素，但目前既缺少大规模在线教育中教师在线教学胜任力的现状调查，也缺少从场域理论视角提出发展教师在线教学胜任力的策略模型。因此，本研究尝试回答如下问题：（1）教师在线教学胜任力的特征如何;（2）影响教师在线教学胜任力的影响因素有哪些;（3）后疫情时期何以发展教师在线教学胜任力。
三、研究设计
（一）数据来源与研究方法
本研究所使用的问卷来源于全国高等学校质量保障机构联盟和厦门大学教师发展中心联合开发设计的“线上教学情况调查（教师卷）”[17]，数据来源于厦门大学教师发展中心共享的教师有效数据13695份。
本研究使用SPSS软件进行数据分析，主要包括对各变量的描述性统计分析、多元线性回归分析方法，分析教师在线教学胜任力的影响因素和变量之间的调节效应，为后疫情时期发展教师在线教学胜任力策略模型提供实证支撑。
（二）关键变量
本研究选取高校教师对自己线上教学的评价为因变量，定义为教师的在线教学胜任力，分为三个维度：在线教学方法胜任力、在线师生交互胜任力、在线教学技术胜任力[19]。它是一个多分类有序变量，从“非常不好”到“非常好”分别赋值1～5，数值越大，表明在线教学胜任力越好。 本研究的控制变量包括人力资本和在线教学经历。人力资本包括性别、教龄、职称、所在学校、所在学科;在线教学经历变量包括疫情之前是否开展过在线教学、是否接受过线上教学的相关培训和对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度。
本研究的自变量由教师在线教学执行过程中所形成的系列评价来表征。具体细化为各类教学平台功能满足情况评价、教学平台技术支持情况评价、线上教学服务保障情况评价、线上教学的主要教学模式评价等四类。上述变量的各题项均采用李克特五点计分法，使用信度系数估计问卷的内部一致性，通过SPSS统计发现自变量和因变量的信度系数为0.848，说明问卷信度良好。变量的具体定义和赋值见表1。
四、研究结果
（一）样本教师在线教学胜任力的特征
为了了解样本教师在线教学胜任力的基本特征，通过数据统计（见表2）。可以看出，教师的在线教学方法胜任力均值得分最高，其次是在线教学技术胜任力，在线师生交互胜任力均值得分最低，原因可能是疫情发生之前将近八成的教师没有开展过在线教学。但从在线教学的本质来看，在线教学设计和在线师生互动是在线教学的核心。
（二）教师在线教学胜任力的影响因素
要探讨哪些因素影响了教师在线教学胜任力，我们将各类教学平台功能满足情况评价、教学平台技术支持情况评价、线上教学服务保障评价、线上教学的主要教学模式使用情况评价四个变量作为自变量，将教师在线教学胜任力作为因变量，建立回归方程。通过方差分析发现，四个模型都达到显著水平，说明四个模型的回归都具有统计学上的意义。
由表3中的模型2可知，控制人口学变量，其解释力为31.9%。模型3、模型4、模型5分别显示，教学平台技术支持、线上教学服务保障、线上教学的主要教学模式对教师在线教学胜任力也具有显著性影响（p<0.001），其解释力分别为34.8%、38%、44.8%。说明教师的在线教学胜任力与采用何种线上教学模式、线上教学服务保障、教学平台技术支持情况、教学平台功能满足情况有显著关系。其中，影响程度由高到低依次是线上教学的主要教学模式、线上教学服务保障、教学平台技术支持情况、各类教学平台功能满足情况。即影响教师在线教学胜任力最重要的因素是选择何种在线教学模式，因为不同的在线教学模式的设计和要求有所不同。
与此同时，由上述回归分析结果还可以发现，就模型1来看，此模型主要是由性别、年龄、教龄、职称、学校所在地区等人口变量组成。模型1的R2=0.019，F=9.914，p<0.001，表示人口变量对教师在线教学胜任力具有显著的解释力。
第一，在性别方面存在着显著差异，以男性为参照组，β=0.082，t=7.572，p=0.000，表示女性教師的在线教学胜任力显著高于男性。
第二，在年龄方面，以年龄41～45岁为参照组，均值统计发现，年龄与教师在线教学胜任力具有显著性差异。只有年龄在56岁以上，与年龄在41～45岁比较，β为负，且显著，可解读年龄在41～45岁教师的在线教学胜任力显著高于56岁以上。但是由t值可以发现，从46岁开始，随着年龄的增长，教师的在线教学胜任力逐渐下降。
第三，在教龄方面，与教龄为1～5年的参照组进行均值比较后发现，教龄与教师在线教学胜任力无显著性差异。教龄6～10年、11～15年、16～20年教师的在线教学胜任力高于教龄1～5年的教师，教龄21～25年、26～30年以及31年以上教师的在线教学胜任力低于教龄为1～5年的教师。
第四，以职称副高为参照组，统计发现，职称与教师在线教学胜任力无显著性差异。中级和初级教师的在线教学胜任力低于副高教师，正高教师的在线教学胜任力高于副高教师。
第五，以东部地区为参照，教师所在地区与教师在线教学胜任力呈显著性差异。统计发现，中部地区教师和西部地区教师的在线教学胜任力都低于东部地区的教师。
（三）教师在线教学胜任力的主效应和调节效应
如果教师之前接受过培训或开展过在线教学，就可能对提升他们的在线教学胜任力具有调节作用。为验证是否存在这种可能性，研究以教师在线教学胜任力为因变量，以线上教学的主要教学模式，以及分别以疫情之前是否开展过在线教学、是否接受过线上教学的相关培训、对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度与线上教学的主要教学模式的交互项为自变量，依次进行多元回归分析，分析它们的主效应与调节效应，多元回归分析结果见表4。在所有交互项中，与线上教学的主要教学模式的交互作用都达到显著水平。说明，疫情之前是否开展过在线教学、是否接受过线上教学的相关培训、对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度对提升教师在线教学胜任力具有一定的调节作用。
加入疫情之前是否开展过在线教学这一变量后，回归系数降低，但是效果不是很显著，说明疫情之前是否开展过在线教学对教师的在线教学胜任力的影响微弱，通过方差分析发现，疫情之前开展过在线教学的教师的在线教学胜任力高于疫情之前未开展过在线教学的教师。代入是否接受过线上教学的相关培训、对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度后，线上教学的主要教学模式对教师在线教学胜任力的回归系数下降，且达到非常显著水平，说明这两个变量对教师在线教学胜任力具有较大的影响，特别是模型4的回归系数下降得比较多，表明教师对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度对教师的在线教学胜任力的影响较大。
五、结论与讨论
（一）研究结论
突如其来的新冠肺炎疫情使得在线教育得到了前所未有的关注，技术乐观主义者相信在线教育将会成为未来教育的重要方式，将更加智能、个性、精准[19]。而技术悲观主义者认为，此次大规模在线教育效果不尽如人意，增加了教师工作负担，也拉大了教育不公平的鸿沟等[20]。事实上，在线教育高质量发展的关键是要理解在线教学与在线学习实践的本质。而如何促进后疫情时期在线教育高质量发展，我们认为关键在于教师，这是技术应用的基本逻辑。同时也要审视此次大规模在线教育到底将会给我们的教育带来多大的改变。尽管技术乐观主义者坚信人工智能、学习分析技术、大数据技术将改变教与学的理念，但遗憾的是，上述新技术的应用在此次大规模在线教育中依然存在缺位的现象。本研究利用此次天然的自然实验机会，通过对全国13695名高校教师的调查揭示了教师在线教学胜任力的基本特征。 首先，教师在线教学方法胜任力得分最高，在线教学技术胜任力得分次之，在线师生交互胜任力得分最低，不同群体的教师在线教学胜任力呈现不同特点。
本研究通过多元线性回归分析发现，女性教师的在线教学胜任力高于男性;教师在线教学胜任力在年龄和教龄两个维度方面，呈现出“峰型”关系，随着年龄和教龄的增长，教师的在线教学胜任力逐步升高，当年龄到46岁后，教龄在21年后則呈现出下降的趋势;中级和初级教师的在线教学胜任力低于副高，正高级教师的在线教学胜任力高于副高;在地区差异方面，东部地区教师的在线教学胜任力明显高于中部地区和西部地区的教师。教师在线教学胜任力的差异这一现象与人们所认知的也相吻合。
其次，影响教师在线教学胜任力的主要因素包括采用何种线上教学模式、线上教学服务保障情况、教学平台技术支持情况、各类教学平台功能满足情况。然而，疫情之前是否开展过在线教学、是否接受过线上教学的相关培训、对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度对提升教师在线教学胜任力具有一定的调节作用。
再次，此次大规模的在线教学实验有助于我们对教师在线教学现状进行检视。根据调查结果发现，教师认为影响在线教学效果最主要的因素排序如下：学生的自主学习能力和良好的线上学习行为习惯、学生的积极参与、教师对线上教学的态度和精力投入、教学平台功能及网速的稳定性、教师的教学策略及讲授、学生的学习空间及终端设备支持、学校对线上教学的政策支持、选择适合的线上教学课程。
最后，从教师角度来说，在线教学面临的最大挑战是需要改变教学策略和教学方法，转变以往的教学习惯，在一定程度上说明了需要提高教师的在线教学胜任力。从学生角度来说，影响在线教学效果的最大因素是学生的自主学习能力和良好的线上学习习惯。在线教学亟须培养学生的自主学习能力，加强课程教学资源建设，完善在线教学平台的功能与应用。
（二）讨论
如何在“在线教学的困境中开新局”，发展教师在线教学胜任力？我们认为，需要突破在线教育场域和数字鸿沟的限制，在在线教学新生态下，构建教师在线教学胜任力的发展策略模型。面对不同地区、不同年龄、不同学校教师的在线教学胜任力差异，如何缩小教师在线教学胜任力的鸿沟，推动后疫情时代在线学习与智能技术的应用、线上线下融合教育的可持续发展是当前研究的重点[19]。因此，为促进在线教学高质量发展，研究借鉴布迪厄场域理论来解决此问题。布迪厄场域理论是指关系的集合，场域、惯习与资本在多元行动者实践冲突中形成一种彼此塑造和动态建构的关系[21]。场域理论突出“场域”性的实践环境的被建构性，在推动场域形成的过程中，内生力量和外源力量都是同等重要的[22]。因此，从场域的角度思考，教师的在线教学胜任力涉及的多元主体、实践行为等不是孤立的，而是相互影响的，并且在线教学实践行为是发生在技术与教育融合的场域中。
我们尝试围绕上述研究结果，结合布迪厄的场域理论、迪克的数字技术接入模型[23]，提出了由意识层、技术层、应用层、治理层组成的“四维度十策略”后疫情时期教师在线教学胜任力发展策略模型（如图1所示）。值得强调的是，后疫情时期发展教师在线教学胜任力将走向协同融合，这种融合包括技术与教育所构建的教育信息化生态系统的场域，也包括教师在线教学胜任力发展的意识层、技术层、应用层和治理层的融合。
1. 意识层：转变在线教学各利益主体对在线教学的认知
教师的自我效能感对教师适应疫情期间的在线教学起到关键作用[12]。因此，意识层是发展教师在线教学胜任力的基础，需要转变在线教学各利益主体对在线教学的认知。第一，正确认识在线教学。教师使用技术的障碍通常使教师的权威受到挑战。因此，对于教龄较长、职称高的教师，要引导其正确认识在线教学的价值。第二，要培养学生的在线自主学习能力。学生的自主学习能力和良好的学习习惯是在线教育健康发展的依托[18]。第三，高校要意识到在线教学是后疫情时期学校教育教学改革的一个方向和趋势，要积极鼓励教师主动开展在线教学和混合式教学，更要培养学生主动适应人机协同时代学习方式的能力。
2. 技术层：为教师提供一个良好的在线教学技术生态
在线教学中的技术应用关键不是技术的先进性，而是在线教学与技术的耦合性，因此，为教师提供一个良好的在线教学技术生态的关键是技术层。教师在开展在线教学技术的应用过程中，不应增加教师的工作负担，而是有效地耦合教师的在线教学。第一，学校应为教师提供选择多种在线教学平台的机会，确保每个教师都能根据在线课程选择合适的在线教学平台。第二，完善线上教学服务保障。学校应加强各类在线教学平台、网络条件等对线上教学的支持，教师要加强师生互动，增加线上教学和线上讨论环节，促进学生的知识建构。第三，教师要熟练掌握在线教学技术。在线教学技术还要考虑包容性，尽可能消减存在的技术鸿沟。特别是后疫情时期智能技术的应用可能带来的技术鸿沟，更要关注西部地区高校教师的在线技术应用情况，以缩小在线教学导致的不公平。
3. 应用层：推进教师在线教学应用的高质量发展
在线教学并不是把传统课堂搬到网上，而是一个非常复杂的体系，很多因素影响学生在线学习的效果。因此，发展教师在线教学胜任力的核心是应用层。第一，教师需要精心设计在线教学活动，特别是要设计真实的项目式学习活动，以激发学生的在线投入;在线教学法要向促进互动转变，要促进学生学会在线学习，形成在线学习的共同体，提高教师的在线师生互动胜任力。第二，教师要根据教学内容选择合适的在线教学模式，如直播、录播、基于MOOC的在线教学、线上互动讨论等形式。第三，教师要积极加强在线课程资源建设，也可以师生共创在线课程资源，以提高学生的参与度。第四，教师要开展多种形式的在线学习评价，如数字徽章、过程性评价、项目式学习评价、数据驱动等方式。
4. 治理层：完善教师在线教学胜任力发展的治理体系 后疫情时期发展教师在线教学胜任力策略的保障是治理层。发展教师在线教学胜任力治理层主要包括：第一，完善在线教学质量保证体系，科学合理地评价在线教学质量。第二，完善在线教学政策，各高校要制定在线教学和在线开放课程资源建设的指导意见和支持政策。第三，加强职前职后教师在线教学培训体系，各高校要加强职前教师在线教学能力的培养，加强职后教师的在线教学指导。第四，构建在线教育产学研协同育人机制，推动在线教育供给侧改革，各高校可以和教育信息化产业协同发展教师的在线教学胜任力。
当然，未来人机协同时代，教师的在线教学胜任力框架将会不断演变和深化。本研究是基于中国大规模在线教育情境下的调查数据分析，探索了后疫情时期教师在线教学胜任力的发展策略模型。未来，“互联网+”“智能+”技术的在线教学将成为中国高等教育和世界高等教育的重要发展方向[24]，后期我们将不断深入研究人工智能技术赋能的在线教学实践效果和在线教学治理体系，以更好地促进在线教育高质量发展。（感谢厦门大学教师发展中心提供的数据及团队对本研究的支持！）
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[关键词] 后疫情时期; 在线教学胜任力; 发展策略
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 万昆（1991—），男，江西南昌人。讲师，博士研究生，主要从事教育信息化、学习科学与技术的研究。E-mail：ecnuwk@sina.com。饶爱京为通讯作者，E-mail：raoaijing@sina.com。
一、引 言
面对未来教育的不确定性，教师如何应对智能时代教育的发展是当今教育领域的现实性难题。然而，当前技术与在线教学仍然是割裂的，并没有充分发挥在线技术和在线教学设计的优势。而且，在线教育也面临着在线教学质量、在线课程设计、教师未掌握在线教学的特点及教学方法[1]、在线学习生态系统失衡[2]等问题。那么，后疫情时期，如何破解在线教育面临的问题？我们认为破解的关键在于发展教师的在线教学胜任力，因为教师的能力和人格魅力对营造合适的在线学习氛围具有重要的作用[3]，进而对促进构建适应线上线下融合教学、全社会共同学习的后疫情时期在线教育发展新生态具有重要的意义[4]。
后疫情时期并非是指疫情完全消失，而是指经历了这样一场全球疫情后的阶段[4]。那么，面对后疫情时期在线教育新生态，教师如何应对？教师需要怎样的在线教学胜任力，才能应对未来教育的变化？然而，目前在线教育实践中存在着教师不知道如何发展在线教学胜任力、教师在线教学能力培训不精准、在线教学治理体系不完善等问题。如何破解这些问题是本研究的主要内容。
二、文献回顾
（一）教师在线教学胜任力概念研究
有學者探索了教师数字化胜任力模型，包括信息和数据素养、交流与协作、数字内容创作等[5];也有学者认为，高校教师SPOC混合教学胜任力模型包括专业知识、讲授能力、信息素养三个基准性胜任特征[6];Knig等人通过调查发现，教师在线教学胜任力潜在因素与学校计算机技术、教师的技术教学法知识、数字化教学相关的学习机会等有关[7]。然而，在线教育的发展面临着来自学生、教师、内容等方面的挑战，对无法胜任在线教学的教师来说，存在着既增加教师工作负担，又不能提升在线教学质量等困惑。正如李洪修等人认为，当前在线教学存在浅表化、同质化、虚假性和交互弱化等问题;要促进在线教育的健康发展关键在于要提升教师的在线教学胜任力[8]。
（二）发展教师在线教学胜任力的研究
有学者从不同的角度提出了在线教师专业发展策略，如刁均峰等人从培训的角度提出了职教教师信息化教学能力培训的策略模型，包括培训的方案、内容与形式、支持与保障、效果与评价[9];闫寒冰等人以赋能为理念基础，从数据驱动的全视角教师档案与应用驱动的创新培训模式的角度，提出了后疫情时期教师专业发展模型[10];李逢庆等人认为，要提升教师在线教学能力，需要开展系统化的培训、组建跨学科教学实践共同体、组建专家引领的校际教研共同体等[11]。尽管当前对教师在线教学胜任力发展框架的研究缺乏严谨的界定，但对于教师在线教学胜任力现状是研究者关注的方向，如邬大光团队分别从教师、管理者、学生等三个群体了解了疫情期间高校在线教学的现状[12]。
除上述维度外，部分学者研究了教师在线教学胜任力的影响因素，如徐益龙等人从教师自我效能感、社群影响、平台互动、优质资源等外部因素分析了职业院校在线教学影响因素[13];国外学者研究认为，在线教学满意度的影响因素包括教师技术熟练度[14]、教师的信息技术应用能力、学生交流沟通水平、学校政策支持[15]、教学环境、技术支持[16]等。显然，教师在线教学胜任力的影响因素比较复杂。
综上所述，尽管国内外学者对教师在线教学胜任力提出了较多策略并分析了其影响因素，但目前既缺少大规模在线教育中教师在线教学胜任力的现状调查，也缺少从场域理论视角提出发展教师在线教学胜任力的策略模型。因此，本研究尝试回答如下问题：（1）教师在线教学胜任力的特征如何;（2）影响教师在线教学胜任力的影响因素有哪些;（3）后疫情时期何以发展教师在线教学胜任力。
三、研究设计
（一）数据来源与研究方法
本研究所使用的问卷来源于全国高等学校质量保障机构联盟和厦门大学教师发展中心联合开发设计的“线上教学情况调查（教师卷）”[17]，数据来源于厦门大学教师发展中心共享的教师有效数据13695份。
本研究使用SPSS软件进行数据分析，主要包括对各变量的描述性统计分析、多元线性回归分析方法，分析教师在线教学胜任力的影响因素和变量之间的调节效应，为后疫情时期发展教师在线教学胜任力策略模型提供实证支撑。
（二）关键变量
本研究选取高校教师对自己线上教学的评价为因变量，定义为教师的在线教学胜任力，分为三个维度：在线教学方法胜任力、在线师生交互胜任力、在线教学技术胜任力[19]。它是一个多分类有序变量，从“非常不好”到“非常好”分别赋值1～5，数值越大，表明在线教学胜任力越好。 本研究的控制变量包括人力资本和在线教学经历。人力资本包括性别、教龄、职称、所在学校、所在学科;在线教学经历变量包括疫情之前是否开展过在线教学、是否接受过线上教学的相关培训和对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度。
本研究的自变量由教师在线教学执行过程中所形成的系列评价来表征。具体细化为各类教学平台功能满足情况评价、教学平台技术支持情况评价、线上教学服务保障情况评价、线上教学的主要教学模式评价等四类。上述变量的各题项均采用李克特五点计分法，使用信度系数估计问卷的内部一致性，通过SPSS统计发现自变量和因变量的信度系数为0.848，说明问卷信度良好。变量的具体定义和赋值见表1。
四、研究结果
（一）样本教师在线教学胜任力的特征
为了了解样本教师在线教学胜任力的基本特征，通过数据统计（见表2）。可以看出，教师的在线教学方法胜任力均值得分最高，其次是在线教学技术胜任力，在线师生交互胜任力均值得分最低，原因可能是疫情发生之前将近八成的教师没有开展过在线教学。但从在线教学的本质来看，在线教学设计和在线师生互动是在线教学的核心。
（二）教师在线教学胜任力的影响因素
要探讨哪些因素影响了教师在线教学胜任力，我们将各类教学平台功能满足情况评价、教学平台技术支持情况评价、线上教学服务保障评价、线上教学的主要教学模式使用情况评价四个变量作为自变量，将教师在线教学胜任力作为因变量，建立回归方程。通过方差分析发现，四个模型都达到显著水平，说明四个模型的回归都具有统计学上的意义。
由表3中的模型2可知，控制人口学变量，其解释力为31.9%。模型3、模型4、模型5分别显示，教学平台技术支持、线上教学服务保障、线上教学的主要教学模式对教师在线教学胜任力也具有显著性影响（p<0.001），其解释力分别为34.8%、38%、44.8%。说明教师的在线教学胜任力与采用何种线上教学模式、线上教学服务保障、教学平台技术支持情况、教学平台功能满足情况有显著关系。其中，影响程度由高到低依次是线上教学的主要教学模式、线上教学服务保障、教学平台技术支持情况、各类教学平台功能满足情况。即影响教师在线教学胜任力最重要的因素是选择何种在线教学模式，因为不同的在线教学模式的设计和要求有所不同。
与此同时，由上述回归分析结果还可以发现，就模型1来看，此模型主要是由性别、年龄、教龄、职称、学校所在地区等人口变量组成。模型1的R2=0.019，F=9.914，p<0.001，表示人口变量对教师在线教学胜任力具有显著的解释力。
第一，在性别方面存在着显著差异，以男性为参照组，β=0.082，t=7.572，p=0.000，表示女性教師的在线教学胜任力显著高于男性。
第二，在年龄方面，以年龄41～45岁为参照组，均值统计发现，年龄与教师在线教学胜任力具有显著性差异。只有年龄在56岁以上，与年龄在41～45岁比较，β为负，且显著，可解读年龄在41～45岁教师的在线教学胜任力显著高于56岁以上。但是由t值可以发现，从46岁开始，随着年龄的增长，教师的在线教学胜任力逐渐下降。
第三，在教龄方面，与教龄为1～5年的参照组进行均值比较后发现，教龄与教师在线教学胜任力无显著性差异。教龄6～10年、11～15年、16～20年教师的在线教学胜任力高于教龄1～5年的教师，教龄21～25年、26～30年以及31年以上教师的在线教学胜任力低于教龄为1～5年的教师。
第四，以职称副高为参照组，统计发现，职称与教师在线教学胜任力无显著性差异。中级和初级教师的在线教学胜任力低于副高教师，正高教师的在线教学胜任力高于副高教师。
第五，以东部地区为参照，教师所在地区与教师在线教学胜任力呈显著性差异。统计发现，中部地区教师和西部地区教师的在线教学胜任力都低于东部地区的教师。
（三）教师在线教学胜任力的主效应和调节效应
如果教师之前接受过培训或开展过在线教学，就可能对提升他们的在线教学胜任力具有调节作用。为验证是否存在这种可能性，研究以教师在线教学胜任力为因变量，以线上教学的主要教学模式，以及分别以疫情之前是否开展过在线教学、是否接受过线上教学的相关培训、对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度与线上教学的主要教学模式的交互项为自变量，依次进行多元回归分析，分析它们的主效应与调节效应，多元回归分析结果见表4。在所有交互项中，与线上教学的主要教学模式的交互作用都达到显著水平。说明，疫情之前是否开展过在线教学、是否接受过线上教学的相关培训、对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度对提升教师在线教学胜任力具有一定的调节作用。
加入疫情之前是否开展过在线教学这一变量后，回归系数降低，但是效果不是很显著，说明疫情之前是否开展过在线教学对教师的在线教学胜任力的影响微弱，通过方差分析发现，疫情之前开展过在线教学的教师的在线教学胜任力高于疫情之前未开展过在线教学的教师。代入是否接受过线上教学的相关培训、对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度后，线上教学的主要教学模式对教师在线教学胜任力的回归系数下降，且达到非常显著水平，说明这两个变量对教师在线教学胜任力具有较大的影响，特别是模型4的回归系数下降得比较多，表明教师对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度对教师的在线教学胜任力的影响较大。
五、结论与讨论
（一）研究结论
突如其来的新冠肺炎疫情使得在线教育得到了前所未有的关注，技术乐观主义者相信在线教育将会成为未来教育的重要方式，将更加智能、个性、精准[19]。而技术悲观主义者认为，此次大规模在线教育效果不尽如人意，增加了教师工作负担，也拉大了教育不公平的鸿沟等[20]。事实上，在线教育高质量发展的关键是要理解在线教学与在线学习实践的本质。而如何促进后疫情时期在线教育高质量发展，我们认为关键在于教师，这是技术应用的基本逻辑。同时也要审视此次大规模在线教育到底将会给我们的教育带来多大的改变。尽管技术乐观主义者坚信人工智能、学习分析技术、大数据技术将改变教与学的理念，但遗憾的是，上述新技术的应用在此次大规模在线教育中依然存在缺位的现象。本研究利用此次天然的自然实验机会，通过对全国13695名高校教师的调查揭示了教师在线教学胜任力的基本特征。 首先，教师在线教学方法胜任力得分最高，在线教学技术胜任力得分次之，在线师生交互胜任力得分最低，不同群体的教师在线教学胜任力呈现不同特点。
本研究通过多元线性回归分析发现，女性教师的在线教学胜任力高于男性;教师在线教学胜任力在年龄和教龄两个维度方面，呈现出“峰型”关系，随着年龄和教龄的增长，教师的在线教学胜任力逐步升高，当年龄到46岁后，教龄在21年后則呈现出下降的趋势;中级和初级教师的在线教学胜任力低于副高，正高级教师的在线教学胜任力高于副高;在地区差异方面，东部地区教师的在线教学胜任力明显高于中部地区和西部地区的教师。教师在线教学胜任力的差异这一现象与人们所认知的也相吻合。
其次，影响教师在线教学胜任力的主要因素包括采用何种线上教学模式、线上教学服务保障情况、教学平台技术支持情况、各类教学平台功能满足情况。然而，疫情之前是否开展过在线教学、是否接受过线上教学的相关培训、对各种线上教学平台技术掌握的熟练程度对提升教师在线教学胜任力具有一定的调节作用。
再次，此次大规模的在线教学实验有助于我们对教师在线教学现状进行检视。根据调查结果发现，教师认为影响在线教学效果最主要的因素排序如下：学生的自主学习能力和良好的线上学习行为习惯、学生的积极参与、教师对线上教学的态度和精力投入、教学平台功能及网速的稳定性、教师的教学策略及讲授、学生的学习空间及终端设备支持、学校对线上教学的政策支持、选择适合的线上教学课程。
最后，从教师角度来说，在线教学面临的最大挑战是需要改变教学策略和教学方法，转变以往的教学习惯，在一定程度上说明了需要提高教师的在线教学胜任力。从学生角度来说，影响在线教学效果的最大因素是学生的自主学习能力和良好的线上学习习惯。在线教学亟须培养学生的自主学习能力，加强课程教学资源建设，完善在线教学平台的功能与应用。
（二）讨论
如何在“在线教学的困境中开新局”，发展教师在线教学胜任力？我们认为，需要突破在线教育场域和数字鸿沟的限制，在在线教学新生态下，构建教师在线教学胜任力的发展策略模型。面对不同地区、不同年龄、不同学校教师的在线教学胜任力差异，如何缩小教师在线教学胜任力的鸿沟，推动后疫情时代在线学习与智能技术的应用、线上线下融合教育的可持续发展是当前研究的重点[19]。因此，为促进在线教学高质量发展，研究借鉴布迪厄场域理论来解决此问题。布迪厄场域理论是指关系的集合，场域、惯习与资本在多元行动者实践冲突中形成一种彼此塑造和动态建构的关系[21]。场域理论突出“场域”性的实践环境的被建构性，在推动场域形成的过程中，内生力量和外源力量都是同等重要的[22]。因此，从场域的角度思考，教师的在线教学胜任力涉及的多元主体、实践行为等不是孤立的，而是相互影响的，并且在线教学实践行为是发生在技术与教育融合的场域中。
我们尝试围绕上述研究结果，结合布迪厄的场域理论、迪克的数字技术接入模型[23]，提出了由意识层、技术层、应用层、治理层组成的“四维度十策略”后疫情时期教师在线教学胜任力发展策略模型（如图1所示）。值得强调的是，后疫情时期发展教师在线教学胜任力将走向协同融合，这种融合包括技术与教育所构建的教育信息化生态系统的场域，也包括教师在线教学胜任力发展的意识层、技术层、应用层和治理层的融合。
1. 意识层：转变在线教学各利益主体对在线教学的认知
教师的自我效能感对教师适应疫情期间的在线教学起到关键作用[12]。因此，意识层是发展教师在线教学胜任力的基础，需要转变在线教学各利益主体对在线教学的认知。第一，正确认识在线教学。教师使用技术的障碍通常使教师的权威受到挑战。因此，对于教龄较长、职称高的教师，要引导其正确认识在线教学的价值。第二，要培养学生的在线自主学习能力。学生的自主学习能力和良好的学习习惯是在线教育健康发展的依托[18]。第三，高校要意识到在线教学是后疫情时期学校教育教学改革的一个方向和趋势，要积极鼓励教师主动开展在线教学和混合式教学，更要培养学生主动适应人机协同时代学习方式的能力。
2. 技术层：为教师提供一个良好的在线教学技术生态
在线教学中的技术应用关键不是技术的先进性，而是在线教学与技术的耦合性，因此，为教师提供一个良好的在线教学技术生态的关键是技术层。教师在开展在线教学技术的应用过程中，不应增加教师的工作负担，而是有效地耦合教师的在线教学。第一，学校应为教师提供选择多种在线教学平台的机会，确保每个教师都能根据在线课程选择合适的在线教学平台。第二，完善线上教学服务保障。学校应加强各类在线教学平台、网络条件等对线上教学的支持，教师要加强师生互动，增加线上教学和线上讨论环节，促进学生的知识建构。第三，教师要熟练掌握在线教学技术。在线教学技术还要考虑包容性，尽可能消减存在的技术鸿沟。特别是后疫情时期智能技术的应用可能带来的技术鸿沟，更要关注西部地区高校教师的在线技术应用情况，以缩小在线教学导致的不公平。
3. 应用层：推进教师在线教学应用的高质量发展
在线教学并不是把传统课堂搬到网上，而是一个非常复杂的体系，很多因素影响学生在线学习的效果。因此，发展教师在线教学胜任力的核心是应用层。第一，教师需要精心设计在线教学活动，特别是要设计真实的项目式学习活动，以激发学生的在线投入;在线教学法要向促进互动转变，要促进学生学会在线学习，形成在线学习的共同体，提高教师的在线师生互动胜任力。第二，教师要根据教学内容选择合适的在线教学模式，如直播、录播、基于MOOC的在线教学、线上互动讨论等形式。第三，教师要积极加强在线课程资源建设，也可以师生共创在线课程资源，以提高学生的参与度。第四，教师要开展多种形式的在线学习评价，如数字徽章、过程性评价、项目式学习评价、数据驱动等方式。
4. 治理层：完善教师在线教学胜任力发展的治理体系 后疫情时期发展教师在线教学胜任力策略的保障是治理层。发展教师在线教学胜任力治理层主要包括：第一，完善在线教学质量保证体系，科学合理地评价在线教学质量。第二，完善在线教学政策，各高校要制定在线教学和在线开放课程资源建设的指导意见和支持政策。第三，加强职前职后教师在线教学培训体系，各高校要加强职前教师在线教学能力的培养，加强职后教师的在线教学指导。第四，构建在线教育产学研协同育人机制，推动在线教育供给侧改革，各高校可以和教育信息化产业协同发展教师的在线教学胜任力。
当然，未来人机协同时代，教师的在线教学胜任力框架将会不断演变和深化。本研究是基于中国大规模在线教育情境下的调查数据分析，探索了后疫情时期教师在线教学胜任力的发展策略模型。未来，“互联网+”“智能+”技术的在线教学将成为中国高等教育和世界高等教育的重要发展方向[24]，后期我们将不断深入研究人工智能技术赋能的在线教学实践效果和在线教学治理体系，以更好地促进在线教育高质量发展。（感谢厦门大学教师发展中心提供的数据及团队对本研究的支持！）
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