论文部分内容阅读
[摘 要] 数字教育资源的建设与发展一直是我国教育信息化中的关键议题。另外，智能时代的发展为数字教育资源的发展趋向提出了新的要求。由于教师是国家教育信息化政策的践行者，也是整合教育信息化手段和方法的体验者。因此，从教师角度探究我国数字教育资源的使用情况，可以透视我国教育信息化建设现状和发展愿景。文章从数字教育资源本身、学校支持和教师三个维度梳理了影响教师数字教育资源使用的潜在因素。对全国31个省份2942名中小学教师进行了问卷调查，研究发现，数字教育资源的质量以及技术服务支持、校园文化支持和教师自我效能感是影响我国教师数字教育资源使用的因素。另外，不同区域、学段和学科的教师在这些因素上表现出了显著性差异。所以，为了促进智能时代教育信息化建设与发展，需要增强数字教育资源的内涵建设，营造数字教育资源应用的校园文化，提升教师数字教育资源使用的自我效能感。文章能为智能时代扩大我国优质教育资源覆盖面提供策略指导。
[关键词] 教育信息化; 数字教育资源; 教师; 影响因素; 政策建议
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 蔡慧英（1988—），女，湖北武汉人。副教授，博士，主要从事学习科学与技术设计、数字教育资源设计与应用的研究。E-mail：caihy@jiangnan.edu.cn。陈明选为通讯作者，E-mail：chenmx@jiangnan.edu.cn。
一、引 言
在过去几十年里，数字教育资源的建设与发展在提升教学质量和促进教育公平等方面被给予厚望。在教育政策的引导下，不同层面的教育信息化相关人员，例如教育行政人员、学校管理者和教师等都很重视数字教育资源的开发与应用。目前，精品课程、翻转课堂、微课、MOOC等数字教育资源成了信息技术与课程整合的直接产物，为技术支持下的教学与学习提供了丰富的资源保障[1]。当下，人工智能成为我国未来发展中不可忽视的战略要素。云计算、物联网技术、大数据、智能技术等的发展推动社会进步的同时，也开启了智能教育新时代。在这一发展的转折点上，国家最新颁布的《教育信息化2.0行动计划》将数字资源服务普及行动放置在未来教育信息化八大实施行动的首位。其中，明确提出了建成和完善数字资源公共服务体系、优化“平台+教育”服务模式与能力以及实施教育大资源共享计划等重大目标。在这一背景下，如何推进智能时代数字教育资源的建设与发展以实现数字教育资源服务的普及，成了当下亟须解决的重要问题之一。
从教育应用层面来看，虽然数字教育资源在教育情境中的作用得到了广泛认同。但是，数字教育资源在教学中的应用却存在很多阻力，效果不甚理想[2-3]。有研究者认为，在教学中整合数字教育资源，对教师而言则是一种破坏性的创新性行为[4]。这不仅要求教师对原有的教学行为作出改变，还需要教师应对由整合数字教育資源而引发的新问题。已有研究表明，教师在教学中整合信息技术会遇到两种类型的阻力，即外在阻力和内在阻力[5]。在使用信息技术支持教学的情境中，外在阻力是影响教师行为的外在因素。例如互联网接入、信息技术设备的准备、带宽、技术相关的培训等外在环境因素。当外在阻力消除时，教师也不会自觉地在教学中整合信息技术以提升有意义教学的效果。这是因为与教师教学理念和知识状态相关的因素，例如教师使用信息技术的态度、自我效能感和意向等内在阻力会成为影响教师教学行为的第二道障碍，这些阻碍因素被称之为内在阻力。
教师在数字教育资源应用中扮演着承上启下的角色。他们不仅是国家教育信息化政策的践行者，也是整合教育信息化手段和方法的体验者。因此，从教师视角切入探究数字教育资源实践应用的情况，可以为我国智能时代下数字教育资源的建设和发展提供有价值的指导。本研究主要聚焦于教师这一角色，在综合分析国内外相关研究的基础上，从外在阻力因素和内在阻力因素两个方面寻找影响教师数字教育资源使用的因素。然后，从学科、学段、区域这三个方面探究教师在影响因素上的差异，目的是从教师视角探究我国数字教育资源应用中存在的问题，为智能时代扩大我国优质教育资源覆盖面提供政策建议。
二、文献综述
（一）影响教师数字教育资源使用的外在阻力因素
1. 与数字教育资源本身相关的因素
通过梳理国外、国内相关参考文献发现，数字教育资源的质量与技术服务支持会影响教师在教学中整合数字教育资源的行为。
数字教育资源质量可以理解为数字教育资源满足教师教学需求和目标的程度[6]。目前，评价数字教育资源质量的框架有很多，例如，MERLOT组织基于数字教育资源的内容标准，从数字教育资源的内容合理性、支持教学过程和易用性等三个方面提出了评估数字教育资源的框架[7]。里柯克和Nesbit从数字教育资源的内容质量、学习目标匹配性、引发动机、内容设计、交互可用性、可重用性、反馈与适应性、可访问性、标准遵从性等九个方面提出了评估多媒体数字教育资源质量的框架[8]。Hadjerrouit从技术可用性和教学可用性两个维度提出了评价基于网络的数字教育资源质量的框架[9]。数字教育资源技术可用性是指在整合过程中教师能够与数字教育资源相关的工具、技术或者平台进行无阻碍的交互。数字教育资源教学可用性是指整合的数字教育资源能帮助教师组织教学活动、支持学习者学习过程的程度。由于将数字教育资源整合到教学情境中是一个耗时的过程，而且对教师的教学能力提出了更高的要求。因此，数字教育资源质量的好坏成了影响教师整合数字教育资源的显著性因素之一。当数字教育资源质量较好时，这意味着数字教育资源能满足教师教学需求，帮助教师完成课堂教学目标。这能激发教师整合数字教育资源的行为[10]。 数字教育资源技术服务支持是数字教育资源建设与应用之间的关键环节，是数字教育资源得以充分且有效应用的保障[11]。因此，数字教育资源技术服务支持的程度会影响教师数字教育资源的使用行为。在整合数字教育资源过程中，教师一般会遇见例如资源查找、下载、编辑与再整合等技术性问题。由于学科教师缺乏解决技术问题的经验和技能，如果对教师在整合数字教育资源过程中遇到的技术问题不给予服务性支持，这会阻碍教师数字教育资源的整合行为[12]。
2. 与外部支持相关的因素
教师数字教育资源的使用行为一般发生在学校环境中。在这一生态系统中，引导学校发展的关键因素，例如学校领导以及学校文化对数字教育资源的重视和支持程度会影响教师数字教育资源的使用行为。
大量文献表明，学校领导支持是影响教师信息技术整合教学的重要因素之一[13]。虽然教师在决定课堂教学行为上有较大的发挥空间，但是，学校领导对教师数字教育资源使用的支持程度和价值导向会影响教师的教学行为[14]。首先，学校领导对学校整体发展规划具有话语权。他们会结合学校特点和教育发展趋势，为学校制定教育信息化发展愿景和行动计划。这会为教师采取某种教学行为提供参考标准。另外，学校领导会运用一系列的领导行为促使教师处于更高层次的动机状态，从而触发和导向教师的行为表现。当学校领导向教师提供数字教育资源使用的发展愿景以及激励教师整合使用数字教育资源时，教师会形成在教学情境中使用数字教育资源很有用而且有必要的认知，这会激发教师数字教育资源的使用行为[15]。
除了学校领导支持之外，学校环境所营造出来的校园文化也是影响教师信息技术整合行为的重要因素之一。校园文化是指学校成员之间共同拥有的行为规范和价值观念等[16]。研究表明，校园文化不仅会影响学校应对外界变化的行为表现，还会影响教师整合信息技术的实际行为。与学校领导对教师行为的直接影响不同，校园文化主要是间接影响教师的教学行为。在数字教育资源整合应用的情境中，如果学校营造出欢迎和鼓励教师整合使用数字教育资源的支持性文化氛围，教师会以开放的心态应对整合数字教育资源所带来的挑战，也会愿意积极采取行动来应对挑战[17]。
（二）影响教师数字教育资源使用的内在阻力因素
除了外部的因素会影响教师数字教育资源的行为，大量研究表明，来自于教师内在的主观因素，例如对整合数字教育资源的态度、自我效能感和意向也会对教师数字教育资源的使用行为产生影响。
态度是个体对特定对象，例如事物、人或者事件等所持有的偏好倾向，这种倾向蕴含着个体的主观评价以及由此产生的行为倾向性[18]。教师使用数字教育资源的态度是指教师对数字教育资源使用过程和结果的整体情绪（如赞同或者反感等）的表达[19]。从理论上讲，在教学中整合数字教育资源会丰富教师的教学活动，为教师开展引发学生高阶思维能力的教学活动提供支持[20]。但是，在实际教学中并不是所有的教师都对数字教育资源持有积极、接纳的态度。已有研究表明，教师对数字教育資源的态度与教师整合数字教育资源的行为具有强烈的相关性。当教师对数字教育资源持有积极的态度时，他们会更倾向于在教学中整合数字教育资源。当教师对整合数字教育资源存在畏难情绪时，他们并不愿意在教学行为上作出改变[21]。
自我效能感是指个体对其行动控制的知觉或信念。它是基于个人的一种心理信念，与个人是否实际具备必要的能力无关[22]。在整合数字教育资源的情境中，教师的自我效能感会影响教师对技术易用性的感知和对技术的接纳，从而影响教师的教学行为[23]。当教师认为自身具备整合技术支持教学的能力，以及技术的应用能实现他们预定的教学目标时，他们在课堂中整合技术的机会就越大。在整合数字教育资源的过程中遇到困难时，自我效能感会作为一种行动驱动力，让教师有意识地克服各种难题，最大化地发挥数字教育资源在教学中的价值。另外，研究发现，教师对信息技术整合的自我效能感能高度地预测教师整合技术的质量。当教师具有积极的自我效能感时，他们会更多地整合信息技术帮助学习者达成高阶层的学习目标，开展以学习者为中心的教学，组织高层次的、批判性思维的学习任务[24]。
意向是指个体对待或处理某事物的行为准备状态，其表现为此者的欲望、愿望、希望等行为反应倾向[25]。教师数字教育资源的使用意向是指教师在未来的教学情境中愿意整合数字教育资源的行为可能性[26]。行为科学的大量研究表明，当个体具有产生某种行为的意向时，个体会较大概率地表现出某种行为。因此，意向通常作为预测和评估个体实际行为的重要因素之一。也有研究表明，意向与实际行为之间的关系受个体因素和环境因素的影响。例如，当教师缺乏整合数字教育资源的知识和技能，或学校缺乏支持整合数字教育资源的应用情境时，即使教师具备整合数字教育资源的意向，教师也不会在现实教学中产生整合数字教育资源的行为[27]。
（三）研究问题
基于以上文献分析，本研究主要从数字教育资源本身、外部支持以及教师这三个维度梳理了影响教师数字教育资源使用行为的外在和内在阻力因素。由于文化环境的差异会影响信息技术整合教学呈现的形态[28]。因此，本研究将基于中国这一文化情境，从数字教育资源本身、外部支持以及教师这三个方面探究影响我国教师数字教育资源使用行为的因素。另外，为了深入了解我国教师数字教育资源使用行为的情况，本研究还将探究不同的情境因素，例如：地区、学段和学科对教师数字教育资源使用行为的影响因素产生何种影响。因此，本研究具体的研究问题包括：
研究问题1：从数字教育资源本身、外部支持和教师这三个维度来看，影响我国教师数字教育资源使用行为的外在因素和内在因素有哪些？
研究问题2：影响教师数字教育资源使用行为的外在因素和内在因素在不同地区、学段和学科上是否存在差异？如果存在差异，是何种差异？ 三、研究方法
（一）问卷设计
为了回答上述研究问题，本研究主要通过问卷调查的方式收取研究数据。调查问卷包含三个部分。第一部分是调查教师人口统计学变量，主要是了解教师的性别、工作单位、学历、授课学段和学科等基本信息。
第二部分主要从数字教育资源本身、外部支持和教师这三个维度编制了相应的题项，用以收集本研究自变量的数据。在数字教育资源本身维度，借用Nesbit、Belfer与Leacock[29]提出的框架设计了7道题项，用以测量教师对数字教育资源内容性质量和教学性质量的感知情况。借用柯清超等人[11]的研究，设计了3个题项用以测量教师对数字教育资源技术服务支持的感知情况。在外部支持维度，借用Hsu与Kuan[30]研究中的量表，改编了3道题项用以测量教师对领导支持数字教育资源整合的感知情况。整合Hsu与Kuan[30]以及Labin[31]研究中的量表，改编了5道题项用以测量教师对校园文化支持数字教育资源整合的感知情况。在教师维度，分别借用Kreijns 等人[32]、Ajzen[33]以及Kopcha[34]研究中的量表，设计了2道、5道和4道题项用以测量教师数字教育资源使用的意向、态度和自我效能感。在这一部分，每个题项均采用李克特5级量表的形式来评估教师相应的感知情况，其中，1表示“非常不符合”，5表示“非常符合”。经分析，内容性质量、教学性质量、技术服务支持、领导支持、校园文化、教师意向、态度和效能感等八个子维度的信度系数分别是0.92，0.89，0.94，0.93，0.94，0.89， 0.96，0.89。每个维度量表Cronbach’s α信度系数大于0.7，说明量表的信度较高，评测的内容具有可信性。
第三部分是收集因变量信息，主要借用Inan与Lowther[35]研究中的方法，运用“我能很方便地获取到想要的数字教育资源”和“我能获得满足我教学需求的数字教育资源”两个题项来评估教师数字教育资源的使用行为。每个题项均采用李克特五点量表的形式来评估教师相应的感知情况，其中，1表示“非常不符合”，5表示“非常符合”。经分析，整体量表的Cronbach’s α值=0.97。其信度系数大于0.7，说明量表的信度较高，评测的内容具有可信性。
（二）参与者与数据收集
运用便利抽样的方法，本研究团队委托中央电教馆向全国各省电教馆负责人分发调查问卷网站链接，要求组织各省教师自愿填写问卷。本次收集问卷的时间是2018年10月15日至12月15日。最终收集了有效教师问卷约17万份。在此基础上，运用分层抽样的方法，对我国31个省、市、自治区的教师问卷数据进行了抽样，共抽取了2942份问卷数据。其中，每个省、市、自治区抽取教师问卷份数占问卷总数的比例与我国近三年各省、市、自治区教师平均数占全国教师平均总数的比例一致。这说明，本研究抽取教师问卷数据基本上能代表全国教师的基本情况。具体地，教师问卷数据的基本情况见表1。
（三）数据分析方法
为了回答研究问题1，本研究将教师数字教育资源使用行为作为因变量，将数字教育资源、外部支持和教师这三个维度的七个因素作为因变量纳入回归模型，运用进入法进行多元线性回归分析，探究影响教师数字教育资源使用行为的因素。在此基础上，运用单因素方差分析的方法，探究不同区域、学段、学科的教师在这些因素上是否存在差异以及存在何种差异，用以回答研究问题2。
四、研究结果
（一）影响教师数字教育资源使用行为的因素
多元线性回归分析结果见表2。由表2可知，模型的调整判定系数R2=0.56，说明模型拟合程度可以接受。另外，回归模型的显著性接近于0，F=1610.90，p<0，说明得出的回归模型具有显著的统计意义。由回归分析系数检验表（见表3）可知，教学性质量（β=.29，P<0.00）、数字教育资源的内容性质量（β =.21，P<0.000）、数字教育资源的技术服务支持（β=.18，P<0.000）;校园文化支持（β=.13，P<0.000）;领导支持（β=-0.07，P<0.000）;教师自我效能感（β=.11，P<0.000）的回归系数显著。虽然领导支持这一因素对教师数字教育资源使用行為具有显著回归影响，但是回归系数较小，说明领导支持这一因素对教师使用行为的影响较弱。因此，可以忽略领导支持对教师使用行为的影响。
因此，可以得出结论，在当前教育背景下，影响教师数字教育资源使用行为的外在因素包括数字教育资源的内容性质量、数字教育资源的教学性质量、数字教育资源的技术服务支持、校园文化;影响教师数字教育资源使用行为的内在因素是教师自我效能感。另外，相比于教师数字教育资源使用的内在影响因素（如，教师自我效能感），数字教育资源本身的属性以及校园文化这两个外在因素对教师数字教育资源使用行为的影响较大，其中，数字教育资源本身属性的影响最大，校园文化的影响次之。这就说明，为了提升数字教育资源的应用程度，扩大数字教育资源的覆盖面，首先要提升数字教育资源的内涵建设，其次要创建支持教师整合使用数字教育资源的校园文化环境，最后是要对教师开展整合数字教育资源的能力培训，提供教师数字教育资源使用的自我效能感。
（二）不同情境因素对数字教育资源维度因素的影响
运用单因素方差分析的方法，从区域、学段和学科三个维度探究了影响教师数字教育资源使用行为因素上的差异，分析结果见表3。
1. 不同情境因素对数字教育资源维度因素的影响
由表3可知，不同区域教师在数字教育资源内容性质量感知上存在显著性差异，F=25.08，p<0.05。经过事后多重比较分析后发现，西部教师数字教育资源的内容性质量感知（M=3.90;SD=0.63）明显低于东部教师（M=3.99;SD=0.67），p<0.05。另外，西部教师数字教育资源的内容性感知（M=3.90;SD=0.63）明显低于中部教师（M=3.99;SD=0.67），p<0.05。这说明，相比于东部和中部，西部教师数字教育资源的内容性质量感知较差。另外，运用同样的分析方法，研究发现，相比于东部和中部，西部教师数字教育资源的教学性质量感知和技术服务支持感知较差。 运用同样的分析方法，研究发现：在不同学段上，教师在数字教育资源内容性感知、数字教育资源教学性质量感知以及技术服务支持感知上存在显著性差异。其中，相比于初中和高中教师，小学教师在这三个子维度上的感知较好。在不同学科上，教师在数字教育资源内容性感知、数字教育资源教学性质量感知以及技术服务支持感知上存在显著性差异。其中，在这三个子维度上，信息技术学科教师的感知较好，其次是语文教师。
2. 不同情境因素对外部支持维度因素的影响
由表3可知，不同地区的教师在校园文化支持感知上存在显著性差异，F=19.21，p<0.000。经过事后多重比较分析发现，东部教师对校园文化支持感知（M=3.61;SD=0.83）明显优于西部教师（M=3.48;SD=0.65），p<0.05。这说明，在教师数字教育资源使用校园文化支持方面，东部教师的感知较好。
运用同样的分析方法，研究发现，在不同学段上，教师在校园文化支持感知上存在显著性差异。其中，相比于初中和高中教师，小学教师在教师数字教育资源使用校园文化支持方面的感知较好。在不同学科上，教师在校园文化支持感知上存在显著性差异。其中，其他学科教师的感知良好，其次是语文教师。
3. 不同情境因素对教师维度因素的影响
由表3可知，不同地区教师数字教育资源使用自我效能感存在显著性差异，F=38.02，p<0.05。经过事后多重比较分析发现，西部教师使用数字教育资源的自我效能感（M=3.82;SD=0.65）明显低于东部教师（M=3.95;SD=0.65），p<0.05，且明显低于中部教师使用数字教育资源的自我效能感（M=3.93;SD=0.64），p<0.05。这说明，相比于东部和中部，西部教师数字教育资源使用的自我效能感较差。
运用同样的分析方法，研究发现，在不同学段上，教师数字教育资源使用自我效能感存在显著性差异。其中，相比于初中教师，小学教师数字教育资源使用的自我效能感较好。在不同学科上，教师数字教育资源使用自我效能感存在显著性差异。其中，信息技术教师使用数字教育资源的自我效能感明显优于非信息技术教师使用数字教育资源的自我效能感。
五、讨论与启示
（一）增强数字教育资源的内涵建设，促进智能时代教育信息化建设与发展
通过分析发现，数字教育资源本身对教师数字教育资源使用行为的正向影响最大。因此，为了促进智能时代教师数字教育资源使用行为，首要任务是需要增强数字教育资源的内涵建设，提升数字教育资源的质量，为教师使用数字教育资源提供优质的技术服务支持。
首先，夯实数字教育资源设计与开发的理论与实践研究基底，用以增强数字教育资源的内涵建设。虽然数字教育资源是教育技术领域的主要研究对象之一。但是，当下对如何设计优质数字教育资源这一问题并未在该研究领域得到足够的重视[36]。目前，教育部门、学校教师、教育公司等是产出数字教育资源的主要渠道。在设计资源过程中，上位理论和科学方法指导的缺乏导致这些部门机构难以产出高质量的数字教育资源。为了解决这一问题，需要从心理学、设计学和学习科学等视角探究设计优质数字教育资源的原则和策略。还要从教学设计、教学与课程整合等视角探究数字教育资源与教育教学场景相匹配的方法和路径。只有通过科学的方法指导数字教育资源的设计，才可以产出易于整合到课堂上支持教师教学的优质数字教育资源[37]。
其次，融合智能技术以丰富数字教育资源的表现和实现形式，用以增强数字教育资源的内涵建设。已有研究发现，目前教师使用的数字教育资源形式单一，教师可操作的空间较小。而且教师偏好于运用多媒体课件和素材，对于新型的数字教育资源的形式不够了解[38]。另一方面，智能技术的出现为扩展和延伸数字教育资源形式提供了手段支撑。利用智能技术，除了可以优化设计传统多媒体数字教育资源外，还可以开发新型数字教育资源，例如交互式数字教材、虚拟仿真资源、STEM课程等。这也为优质数字教育资源的设计与开发带来了新的课题。从这一角度来讲，借用智能技术开发新兴数字教育资源，增强数字教育资源内涵建设不仅是时代发展的要求，也是必然选择。
最后，扩展數字教育资源建设的多维视角和辐射面，用以增强数字教育资源的内涵建设。本研究发现，就区域而言，东部和中部数字教育资源质量较好。因此，后续数字教育资源建设的服务视角要向西部地区倾斜。要在调查西部地区教师数字教育资源需求的基础上，结合西部地区教育现状特点，为其开发优质的数字教育资源[39]。另外，研究发现，就学段而言，相比于初中和高中，小学教师接触到的数字教育资源质量最好。因此，在后续数字教育资源的建设过程中，要考虑为初中和高中教学输出更多的符合教师教学需求的资源。最后，研究发现，就学科而言，相比于其他学科，只有信息技术学科教学对数字教育资源质量的感知最佳。因此，在后续数字教育资源的建设过程中，要聚焦于某一学科或基于跨学科视角，开展支持学科教学的数字教育资源建设。在STEM教育盛行的时代，除了要对STEM教育形成接纳的意识，还需要为支撑STEM教育发展提供物资支持。从这一角度来讲，基于STEM教育的数字教育资源建设应成为当前教育领域的重要研究课题。
（二）营造数字教育资源应用的校园文化，促进智能时代教育信息化建设与发展
通过分析发现，相比于学校领导支持，学校文化支持对教师数字教育资源使用行为的正向影响较大。因此，为了促进智能时代教师数字教育资源使用行为，重要任务是加强学校文化环境建设，在物质基础、制度保障、行为活动等方面营造出支持不同学科教师使用数字教育资源的文化氛围，促进学校信息化建设的良性发展。
首先，提供良好的物质基础支持，为教师使用数字教育资源营造良好的校园文化氛围。经过多年努力，我国学校教育信息化基础设施的建设基本能为教师整合数字教育资源提供物质支撑。但是，为了能提升教师数字教育资源的使用效果，后续还需要创建数字教育资源工作室，为教师整合数字教育资源提供个性化的服务指导;设置专职人员负责数字教育资源与课程教学的衔接，帮助教师及时解决难题;创设专门的教育经费资助渠道，为教师使用优质数字教育资源提供物质支撑。 [7] MERLOT. Evaluation criteria for peer reviews of MERLOT learning resources. [2006-06-26]. http：//taste.merlot.org/catalog/peer_review/eval_criteria.htm.
[8] LEACOCK T L， NESBIT J C. A framework for evaluating the quality of multimedia learning resources[J]. Journal of educational technology & society， 2007， 10（2）：44-59.
[9] HADJERROUIT S. A conceptual framework for using and evaluating web-based learning resources in school education[J]. Journal of information technology education： research， 2010（9）： 53-79.
[10] CLEMENTS K I， PAWLOWSKI J M. User oriented quality for OER： understanding teachers' views on re-use， quality， and trust[J]. Journal of computer assisted learning， 2012， 28（1）： 4-14.
[11] 柯清超，趙培培，吕晓红. 数字教育资源服务的内涵及其发展[J]. 中国教育信息化，2018（7）：51-55.
[12] LEWIS S. Enhancing teaching and learning of science through use of ICT： methods and materials[J]. School science review， 2003， 84（309）： 41-51.
[13] G？譈LBAHAR Y. Technology planning： a roadmap to successful technology integration in schools[J]. Computers & education， 2007， 49（4）： 943-956.
[14] WENG C H， TANG Y. The relationship between technology leadership strategies and effectiveness of school administration： an empirical study[J]. Computers & education， 2014（76）： 91-107.
[15] VANDERLINDE R， VAN BRAAK J， DEXTER S. ICT policy planning in a context of curriculum reform： disentanglement of ICT policy domains and artifacts[J]. Computers & education， 2012， 58（4）： 1339-1350.
[16] MASLOWSKI R. School culture and school performance[D]. The Netherlands： University of Twente， 2001.
[17] PHELPS R， GRAHAM A. Developing technology together， together： a whole-school metacognitive approach to ICT teacher professional development[J]. Journal of computing in teacher education， 2008， 24（4）： 125-134.
[18] AJZEN I. Attitudes， personality， and behavior （mapping social psychology series）[M]. England： Open University Press， 1988.
[19] KREIJNS K， VAN ACKER F， VERMEULEN M， et al. What stimulates teachers to integrate ICT in their pedagogical practices？ The use of digital learning materials in education[J]. Computers in human behavior， 2013， 29（1）： 217-225.
[20] LAU K H， LAM T， KAM B H， et al. The role of textbook learning resources in e-learning： a taxonomic study[J]. Computers & education， 2018， 118： 10-24.
[21] VAN BRAAK J， TONDEUR J， VALCKE M. Explaining different types of computer use among primary school teachers[J]. European journal of psychology of education， 2004， 19（4）： 407-422. [22] BANDURA A. Self-efficacy： toward a unifying theory of behavioral change[J]. Psychological review， 1977， 84（2）： 191-215.
[23] GONG M， XU Y， YU Y. An enhanced technology acceptance model for web-based learning[J]. Journal of information systems education， 2004，15（4）：365-374.
[24] HSU L. Examining EFL teachers' technological pedagogical content knowledge and the adoption of mobile-assisted language learning： a partial least square approach[J]. Computer assisted language learning， 2016， 29（8）： 1287-1297.
[25] 林崇德，杨治良，黄希庭. 心理学大辞典[M]. 上海： 上海教育出版社， 2003.
[26] JOO Y J， PARK S， LIM E. Factors influencing preservice teachers' intention to use technology： TPACK， teacher self-efficacy， and technology acceptance model[J]. Journal of educational technology & society， 2018， 21（3）： 48-59.
[27] KREIJNS K， VERMEULEN M， BUUREN H， et al. Does successful use of digital learning materials predict teachers' intention to use them again in the future？[J]. International review of research in open and distributed learning， 2017.
[28] SANG G， VALCKE M， VAN BRAAK J， et al. Predicting ICT integration into classroom teaching in Chinese primary schools： exploring the complex interplay of teacher‐related variables[J]. Journal of computer assisted learning， 2011， 27（2）： 160-172.
[29] LEACOCK T L， NESBIT J C. A framework for evaluating the quality of multimedia learning resources[J]. Journal of educational technology & society， 2007， 10（2）：44-59.
[30] HSU S， KUAN P Y. The impact of multilevel factors on technology integration： the case of Taiwanese grade 1-9 teachers and schools[J]. Educational technology research and development， 2013， 61（1）： 25-50.
[31] LABIN S N. Developing common measures in evaluation capacity building： an iterative science and practice process[J]. American journal of evaluation， 2014， 35（1）： 107-115.
[32] KREIJNS K， VAN ACKER F， VERMEULEN M， et al. What stimulates teachers to integrate ICT in their pedagogical practices？ The use of digital learning materials in education[J]. Computers in human behavior， 2013， 29（1）： 217-225.
[33] AJZEN I. Constructing a theory of planned behavior questionnaire[EB/OL]. [2018-12-25]. http：//people.umass.edu/aizen/pdf/tpb.measurement.pdf.
[34] KOPCHA T J. Teachers' perceptions of the barriers to technology integration and practices with technology under situated professional development[J]. Computers & education， 2012， 59（4）： 1109-1121.
[35] INAN F A， LOWTHER D L. Factors affecting technology integration in K-12 classrooms： a path model[J]. Educational technology research and development， 2010， 58（2）： 137-154.
[36] 陳明选，蔡慧英. 数字教育资源及服务向何处去[N]. 中国教育报，2018-11-03（003）.
[37] NESBIT J C， LI J， LEACOCK T L. Web-based tools for collaborative evaluation of learning resources[J]. Journal on systemics， cybernetics and informatics， 2006， 3（5）： 102-112.
[38] 陈伟玲，翁宁娟.对中小学数字教育资源应用现状与需求的调查分析[J].中国电化教育，2014（3）：76-80.
[39] 任友群，郑旭东 ，冯仰存， 等. 新时代教育信息化的供给侧改革——市县级需求与问题的分析视角[J]. 电化教育研究， 2018， 39（1）： 12-19.
[40] 史洁，冀伦文，朱先奇. 校园文化的内涵及其结构[J]. 中国高教研究，2005（5）：84-85.
[41] 王继新，吴秀圆 ，翟亚娟. 共同体视域下的区域基础教育均衡发展模式研究[J]. 电化教育研究， 2018， 39（3）： 12-17.
[42] 高申春. 自我效能理论评述[J]. 心理发展与教育， 2000（1）： 60-63.
[关键词] 教育信息化; 数字教育资源; 教师; 影响因素; 政策建议
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 蔡慧英（1988—），女，湖北武汉人。副教授，博士，主要从事学习科学与技术设计、数字教育资源设计与应用的研究。E-mail：caihy@jiangnan.edu.cn。陈明选为通讯作者，E-mail：chenmx@jiangnan.edu.cn。
一、引 言
在过去几十年里，数字教育资源的建设与发展在提升教学质量和促进教育公平等方面被给予厚望。在教育政策的引导下，不同层面的教育信息化相关人员，例如教育行政人员、学校管理者和教师等都很重视数字教育资源的开发与应用。目前，精品课程、翻转课堂、微课、MOOC等数字教育资源成了信息技术与课程整合的直接产物，为技术支持下的教学与学习提供了丰富的资源保障[1]。当下，人工智能成为我国未来发展中不可忽视的战略要素。云计算、物联网技术、大数据、智能技术等的发展推动社会进步的同时，也开启了智能教育新时代。在这一发展的转折点上，国家最新颁布的《教育信息化2.0行动计划》将数字资源服务普及行动放置在未来教育信息化八大实施行动的首位。其中，明确提出了建成和完善数字资源公共服务体系、优化“平台+教育”服务模式与能力以及实施教育大资源共享计划等重大目标。在这一背景下，如何推进智能时代数字教育资源的建设与发展以实现数字教育资源服务的普及，成了当下亟须解决的重要问题之一。
从教育应用层面来看，虽然数字教育资源在教育情境中的作用得到了广泛认同。但是，数字教育资源在教学中的应用却存在很多阻力，效果不甚理想[2-3]。有研究者认为，在教学中整合数字教育资源，对教师而言则是一种破坏性的创新性行为[4]。这不仅要求教师对原有的教学行为作出改变，还需要教师应对由整合数字教育資源而引发的新问题。已有研究表明，教师在教学中整合信息技术会遇到两种类型的阻力，即外在阻力和内在阻力[5]。在使用信息技术支持教学的情境中，外在阻力是影响教师行为的外在因素。例如互联网接入、信息技术设备的准备、带宽、技术相关的培训等外在环境因素。当外在阻力消除时，教师也不会自觉地在教学中整合信息技术以提升有意义教学的效果。这是因为与教师教学理念和知识状态相关的因素，例如教师使用信息技术的态度、自我效能感和意向等内在阻力会成为影响教师教学行为的第二道障碍，这些阻碍因素被称之为内在阻力。
教师在数字教育资源应用中扮演着承上启下的角色。他们不仅是国家教育信息化政策的践行者，也是整合教育信息化手段和方法的体验者。因此，从教师视角切入探究数字教育资源实践应用的情况，可以为我国智能时代下数字教育资源的建设和发展提供有价值的指导。本研究主要聚焦于教师这一角色，在综合分析国内外相关研究的基础上，从外在阻力因素和内在阻力因素两个方面寻找影响教师数字教育资源使用的因素。然后，从学科、学段、区域这三个方面探究教师在影响因素上的差异，目的是从教师视角探究我国数字教育资源应用中存在的问题，为智能时代扩大我国优质教育资源覆盖面提供政策建议。
二、文献综述
（一）影响教师数字教育资源使用的外在阻力因素
1. 与数字教育资源本身相关的因素
通过梳理国外、国内相关参考文献发现，数字教育资源的质量与技术服务支持会影响教师在教学中整合数字教育资源的行为。
数字教育资源质量可以理解为数字教育资源满足教师教学需求和目标的程度[6]。目前，评价数字教育资源质量的框架有很多，例如，MERLOT组织基于数字教育资源的内容标准，从数字教育资源的内容合理性、支持教学过程和易用性等三个方面提出了评估数字教育资源的框架[7]。里柯克和Nesbit从数字教育资源的内容质量、学习目标匹配性、引发动机、内容设计、交互可用性、可重用性、反馈与适应性、可访问性、标准遵从性等九个方面提出了评估多媒体数字教育资源质量的框架[8]。Hadjerrouit从技术可用性和教学可用性两个维度提出了评价基于网络的数字教育资源质量的框架[9]。数字教育资源技术可用性是指在整合过程中教师能够与数字教育资源相关的工具、技术或者平台进行无阻碍的交互。数字教育资源教学可用性是指整合的数字教育资源能帮助教师组织教学活动、支持学习者学习过程的程度。由于将数字教育资源整合到教学情境中是一个耗时的过程，而且对教师的教学能力提出了更高的要求。因此，数字教育资源质量的好坏成了影响教师整合数字教育资源的显著性因素之一。当数字教育资源质量较好时，这意味着数字教育资源能满足教师教学需求，帮助教师完成课堂教学目标。这能激发教师整合数字教育资源的行为[10]。 数字教育资源技术服务支持是数字教育资源建设与应用之间的关键环节，是数字教育资源得以充分且有效应用的保障[11]。因此，数字教育资源技术服务支持的程度会影响教师数字教育资源的使用行为。在整合数字教育资源过程中，教师一般会遇见例如资源查找、下载、编辑与再整合等技术性问题。由于学科教师缺乏解决技术问题的经验和技能，如果对教师在整合数字教育资源过程中遇到的技术问题不给予服务性支持，这会阻碍教师数字教育资源的整合行为[12]。
2. 与外部支持相关的因素
教师数字教育资源的使用行为一般发生在学校环境中。在这一生态系统中，引导学校发展的关键因素，例如学校领导以及学校文化对数字教育资源的重视和支持程度会影响教师数字教育资源的使用行为。
大量文献表明，学校领导支持是影响教师信息技术整合教学的重要因素之一[13]。虽然教师在决定课堂教学行为上有较大的发挥空间，但是，学校领导对教师数字教育资源使用的支持程度和价值导向会影响教师的教学行为[14]。首先，学校领导对学校整体发展规划具有话语权。他们会结合学校特点和教育发展趋势，为学校制定教育信息化发展愿景和行动计划。这会为教师采取某种教学行为提供参考标准。另外，学校领导会运用一系列的领导行为促使教师处于更高层次的动机状态，从而触发和导向教师的行为表现。当学校领导向教师提供数字教育资源使用的发展愿景以及激励教师整合使用数字教育资源时，教师会形成在教学情境中使用数字教育资源很有用而且有必要的认知，这会激发教师数字教育资源的使用行为[15]。
除了学校领导支持之外，学校环境所营造出来的校园文化也是影响教师信息技术整合行为的重要因素之一。校园文化是指学校成员之间共同拥有的行为规范和价值观念等[16]。研究表明，校园文化不仅会影响学校应对外界变化的行为表现，还会影响教师整合信息技术的实际行为。与学校领导对教师行为的直接影响不同，校园文化主要是间接影响教师的教学行为。在数字教育资源整合应用的情境中，如果学校营造出欢迎和鼓励教师整合使用数字教育资源的支持性文化氛围，教师会以开放的心态应对整合数字教育资源所带来的挑战，也会愿意积极采取行动来应对挑战[17]。
（二）影响教师数字教育资源使用的内在阻力因素
除了外部的因素会影响教师数字教育资源的行为，大量研究表明，来自于教师内在的主观因素，例如对整合数字教育资源的态度、自我效能感和意向也会对教师数字教育资源的使用行为产生影响。
态度是个体对特定对象，例如事物、人或者事件等所持有的偏好倾向，这种倾向蕴含着个体的主观评价以及由此产生的行为倾向性[18]。教师使用数字教育资源的态度是指教师对数字教育资源使用过程和结果的整体情绪（如赞同或者反感等）的表达[19]。从理论上讲，在教学中整合数字教育资源会丰富教师的教学活动，为教师开展引发学生高阶思维能力的教学活动提供支持[20]。但是，在实际教学中并不是所有的教师都对数字教育资源持有积极、接纳的态度。已有研究表明，教师对数字教育資源的态度与教师整合数字教育资源的行为具有强烈的相关性。当教师对数字教育资源持有积极的态度时，他们会更倾向于在教学中整合数字教育资源。当教师对整合数字教育资源存在畏难情绪时，他们并不愿意在教学行为上作出改变[21]。
自我效能感是指个体对其行动控制的知觉或信念。它是基于个人的一种心理信念，与个人是否实际具备必要的能力无关[22]。在整合数字教育资源的情境中，教师的自我效能感会影响教师对技术易用性的感知和对技术的接纳，从而影响教师的教学行为[23]。当教师认为自身具备整合技术支持教学的能力，以及技术的应用能实现他们预定的教学目标时，他们在课堂中整合技术的机会就越大。在整合数字教育资源的过程中遇到困难时，自我效能感会作为一种行动驱动力，让教师有意识地克服各种难题，最大化地发挥数字教育资源在教学中的价值。另外，研究发现，教师对信息技术整合的自我效能感能高度地预测教师整合技术的质量。当教师具有积极的自我效能感时，他们会更多地整合信息技术帮助学习者达成高阶层的学习目标，开展以学习者为中心的教学，组织高层次的、批判性思维的学习任务[24]。
意向是指个体对待或处理某事物的行为准备状态，其表现为此者的欲望、愿望、希望等行为反应倾向[25]。教师数字教育资源的使用意向是指教师在未来的教学情境中愿意整合数字教育资源的行为可能性[26]。行为科学的大量研究表明，当个体具有产生某种行为的意向时，个体会较大概率地表现出某种行为。因此，意向通常作为预测和评估个体实际行为的重要因素之一。也有研究表明，意向与实际行为之间的关系受个体因素和环境因素的影响。例如，当教师缺乏整合数字教育资源的知识和技能，或学校缺乏支持整合数字教育资源的应用情境时，即使教师具备整合数字教育资源的意向，教师也不会在现实教学中产生整合数字教育资源的行为[27]。
（三）研究问题
基于以上文献分析，本研究主要从数字教育资源本身、外部支持以及教师这三个维度梳理了影响教师数字教育资源使用行为的外在和内在阻力因素。由于文化环境的差异会影响信息技术整合教学呈现的形态[28]。因此，本研究将基于中国这一文化情境，从数字教育资源本身、外部支持以及教师这三个方面探究影响我国教师数字教育资源使用行为的因素。另外，为了深入了解我国教师数字教育资源使用行为的情况，本研究还将探究不同的情境因素，例如：地区、学段和学科对教师数字教育资源使用行为的影响因素产生何种影响。因此，本研究具体的研究问题包括：
研究问题1：从数字教育资源本身、外部支持和教师这三个维度来看，影响我国教师数字教育资源使用行为的外在因素和内在因素有哪些？
研究问题2：影响教师数字教育资源使用行为的外在因素和内在因素在不同地区、学段和学科上是否存在差异？如果存在差异，是何种差异？ 三、研究方法
（一）问卷设计
为了回答上述研究问题，本研究主要通过问卷调查的方式收取研究数据。调查问卷包含三个部分。第一部分是调查教师人口统计学变量，主要是了解教师的性别、工作单位、学历、授课学段和学科等基本信息。
第二部分主要从数字教育资源本身、外部支持和教师这三个维度编制了相应的题项，用以收集本研究自变量的数据。在数字教育资源本身维度，借用Nesbit、Belfer与Leacock[29]提出的框架设计了7道题项，用以测量教师对数字教育资源内容性质量和教学性质量的感知情况。借用柯清超等人[11]的研究，设计了3个题项用以测量教师对数字教育资源技术服务支持的感知情况。在外部支持维度，借用Hsu与Kuan[30]研究中的量表，改编了3道题项用以测量教师对领导支持数字教育资源整合的感知情况。整合Hsu与Kuan[30]以及Labin[31]研究中的量表，改编了5道题项用以测量教师对校园文化支持数字教育资源整合的感知情况。在教师维度，分别借用Kreijns 等人[32]、Ajzen[33]以及Kopcha[34]研究中的量表，设计了2道、5道和4道题项用以测量教师数字教育资源使用的意向、态度和自我效能感。在这一部分，每个题项均采用李克特5级量表的形式来评估教师相应的感知情况，其中，1表示“非常不符合”，5表示“非常符合”。经分析，内容性质量、教学性质量、技术服务支持、领导支持、校园文化、教师意向、态度和效能感等八个子维度的信度系数分别是0.92，0.89，0.94，0.93，0.94，0.89， 0.96，0.89。每个维度量表Cronbach’s α信度系数大于0.7，说明量表的信度较高，评测的内容具有可信性。
第三部分是收集因变量信息，主要借用Inan与Lowther[35]研究中的方法，运用“我能很方便地获取到想要的数字教育资源”和“我能获得满足我教学需求的数字教育资源”两个题项来评估教师数字教育资源的使用行为。每个题项均采用李克特五点量表的形式来评估教师相应的感知情况，其中，1表示“非常不符合”，5表示“非常符合”。经分析，整体量表的Cronbach’s α值=0.97。其信度系数大于0.7，说明量表的信度较高，评测的内容具有可信性。
（二）参与者与数据收集
运用便利抽样的方法，本研究团队委托中央电教馆向全国各省电教馆负责人分发调查问卷网站链接，要求组织各省教师自愿填写问卷。本次收集问卷的时间是2018年10月15日至12月15日。最终收集了有效教师问卷约17万份。在此基础上，运用分层抽样的方法，对我国31个省、市、自治区的教师问卷数据进行了抽样，共抽取了2942份问卷数据。其中，每个省、市、自治区抽取教师问卷份数占问卷总数的比例与我国近三年各省、市、自治区教师平均数占全国教师平均总数的比例一致。这说明，本研究抽取教师问卷数据基本上能代表全国教师的基本情况。具体地，教师问卷数据的基本情况见表1。
（三）数据分析方法
为了回答研究问题1，本研究将教师数字教育资源使用行为作为因变量，将数字教育资源、外部支持和教师这三个维度的七个因素作为因变量纳入回归模型，运用进入法进行多元线性回归分析，探究影响教师数字教育资源使用行为的因素。在此基础上，运用单因素方差分析的方法，探究不同区域、学段、学科的教师在这些因素上是否存在差异以及存在何种差异，用以回答研究问题2。
四、研究结果
（一）影响教师数字教育资源使用行为的因素
多元线性回归分析结果见表2。由表2可知，模型的调整判定系数R2=0.56，说明模型拟合程度可以接受。另外，回归模型的显著性接近于0，F=1610.90，p<0，说明得出的回归模型具有显著的统计意义。由回归分析系数检验表（见表3）可知，教学性质量（β=.29，P<0.00）、数字教育资源的内容性质量（β =.21，P<0.000）、数字教育资源的技术服务支持（β=.18，P<0.000）;校园文化支持（β=.13，P<0.000）;领导支持（β=-0.07，P<0.000）;教师自我效能感（β=.11，P<0.000）的回归系数显著。虽然领导支持这一因素对教师数字教育资源使用行為具有显著回归影响，但是回归系数较小，说明领导支持这一因素对教师使用行为的影响较弱。因此，可以忽略领导支持对教师使用行为的影响。
因此，可以得出结论，在当前教育背景下，影响教师数字教育资源使用行为的外在因素包括数字教育资源的内容性质量、数字教育资源的教学性质量、数字教育资源的技术服务支持、校园文化;影响教师数字教育资源使用行为的内在因素是教师自我效能感。另外，相比于教师数字教育资源使用的内在影响因素（如，教师自我效能感），数字教育资源本身的属性以及校园文化这两个外在因素对教师数字教育资源使用行为的影响较大，其中，数字教育资源本身属性的影响最大，校园文化的影响次之。这就说明，为了提升数字教育资源的应用程度，扩大数字教育资源的覆盖面，首先要提升数字教育资源的内涵建设，其次要创建支持教师整合使用数字教育资源的校园文化环境，最后是要对教师开展整合数字教育资源的能力培训，提供教师数字教育资源使用的自我效能感。
（二）不同情境因素对数字教育资源维度因素的影响
运用单因素方差分析的方法，从区域、学段和学科三个维度探究了影响教师数字教育资源使用行为因素上的差异，分析结果见表3。
1. 不同情境因素对数字教育资源维度因素的影响
由表3可知，不同区域教师在数字教育资源内容性质量感知上存在显著性差异，F=25.08，p<0.05。经过事后多重比较分析后发现，西部教师数字教育资源的内容性质量感知（M=3.90;SD=0.63）明显低于东部教师（M=3.99;SD=0.67），p<0.05。另外，西部教师数字教育资源的内容性感知（M=3.90;SD=0.63）明显低于中部教师（M=3.99;SD=0.67），p<0.05。这说明，相比于东部和中部，西部教师数字教育资源的内容性质量感知较差。另外，运用同样的分析方法，研究发现，相比于东部和中部，西部教师数字教育资源的教学性质量感知和技术服务支持感知较差。 运用同样的分析方法，研究发现：在不同学段上，教师在数字教育资源内容性感知、数字教育资源教学性质量感知以及技术服务支持感知上存在显著性差异。其中，相比于初中和高中教师，小学教师在这三个子维度上的感知较好。在不同学科上，教师在数字教育资源内容性感知、数字教育资源教学性质量感知以及技术服务支持感知上存在显著性差异。其中，在这三个子维度上，信息技术学科教师的感知较好，其次是语文教师。
2. 不同情境因素对外部支持维度因素的影响
由表3可知，不同地区的教师在校园文化支持感知上存在显著性差异，F=19.21，p<0.000。经过事后多重比较分析发现，东部教师对校园文化支持感知（M=3.61;SD=0.83）明显优于西部教师（M=3.48;SD=0.65），p<0.05。这说明，在教师数字教育资源使用校园文化支持方面，东部教师的感知较好。
运用同样的分析方法，研究发现，在不同学段上，教师在校园文化支持感知上存在显著性差异。其中，相比于初中和高中教师，小学教师在教师数字教育资源使用校园文化支持方面的感知较好。在不同学科上，教师在校园文化支持感知上存在显著性差异。其中，其他学科教师的感知良好，其次是语文教师。
3. 不同情境因素对教师维度因素的影响
由表3可知，不同地区教师数字教育资源使用自我效能感存在显著性差异，F=38.02，p<0.05。经过事后多重比较分析发现，西部教师使用数字教育资源的自我效能感（M=3.82;SD=0.65）明显低于东部教师（M=3.95;SD=0.65），p<0.05，且明显低于中部教师使用数字教育资源的自我效能感（M=3.93;SD=0.64），p<0.05。这说明，相比于东部和中部，西部教师数字教育资源使用的自我效能感较差。
运用同样的分析方法，研究发现，在不同学段上，教师数字教育资源使用自我效能感存在显著性差异。其中，相比于初中教师，小学教师数字教育资源使用的自我效能感较好。在不同学科上，教师数字教育资源使用自我效能感存在显著性差异。其中，信息技术教师使用数字教育资源的自我效能感明显优于非信息技术教师使用数字教育资源的自我效能感。
五、讨论与启示
（一）增强数字教育资源的内涵建设，促进智能时代教育信息化建设与发展
通过分析发现，数字教育资源本身对教师数字教育资源使用行为的正向影响最大。因此，为了促进智能时代教师数字教育资源使用行为，首要任务是需要增强数字教育资源的内涵建设，提升数字教育资源的质量，为教师使用数字教育资源提供优质的技术服务支持。
首先，夯实数字教育资源设计与开发的理论与实践研究基底，用以增强数字教育资源的内涵建设。虽然数字教育资源是教育技术领域的主要研究对象之一。但是，当下对如何设计优质数字教育资源这一问题并未在该研究领域得到足够的重视[36]。目前，教育部门、学校教师、教育公司等是产出数字教育资源的主要渠道。在设计资源过程中，上位理论和科学方法指导的缺乏导致这些部门机构难以产出高质量的数字教育资源。为了解决这一问题，需要从心理学、设计学和学习科学等视角探究设计优质数字教育资源的原则和策略。还要从教学设计、教学与课程整合等视角探究数字教育资源与教育教学场景相匹配的方法和路径。只有通过科学的方法指导数字教育资源的设计，才可以产出易于整合到课堂上支持教师教学的优质数字教育资源[37]。
其次，融合智能技术以丰富数字教育资源的表现和实现形式，用以增强数字教育资源的内涵建设。已有研究发现，目前教师使用的数字教育资源形式单一，教师可操作的空间较小。而且教师偏好于运用多媒体课件和素材，对于新型的数字教育资源的形式不够了解[38]。另一方面，智能技术的出现为扩展和延伸数字教育资源形式提供了手段支撑。利用智能技术，除了可以优化设计传统多媒体数字教育资源外，还可以开发新型数字教育资源，例如交互式数字教材、虚拟仿真资源、STEM课程等。这也为优质数字教育资源的设计与开发带来了新的课题。从这一角度来讲，借用智能技术开发新兴数字教育资源，增强数字教育资源内涵建设不仅是时代发展的要求，也是必然选择。
最后，扩展數字教育资源建设的多维视角和辐射面，用以增强数字教育资源的内涵建设。本研究发现，就区域而言，东部和中部数字教育资源质量较好。因此，后续数字教育资源建设的服务视角要向西部地区倾斜。要在调查西部地区教师数字教育资源需求的基础上，结合西部地区教育现状特点，为其开发优质的数字教育资源[39]。另外，研究发现，就学段而言，相比于初中和高中，小学教师接触到的数字教育资源质量最好。因此，在后续数字教育资源的建设过程中，要考虑为初中和高中教学输出更多的符合教师教学需求的资源。最后，研究发现，就学科而言，相比于其他学科，只有信息技术学科教学对数字教育资源质量的感知最佳。因此，在后续数字教育资源的建设过程中，要聚焦于某一学科或基于跨学科视角，开展支持学科教学的数字教育资源建设。在STEM教育盛行的时代，除了要对STEM教育形成接纳的意识，还需要为支撑STEM教育发展提供物资支持。从这一角度来讲，基于STEM教育的数字教育资源建设应成为当前教育领域的重要研究课题。
（二）营造数字教育资源应用的校园文化，促进智能时代教育信息化建设与发展
通过分析发现，相比于学校领导支持，学校文化支持对教师数字教育资源使用行为的正向影响较大。因此，为了促进智能时代教师数字教育资源使用行为，重要任务是加强学校文化环境建设，在物质基础、制度保障、行为活动等方面营造出支持不同学科教师使用数字教育资源的文化氛围，促进学校信息化建设的良性发展。
首先，提供良好的物质基础支持，为教师使用数字教育资源营造良好的校园文化氛围。经过多年努力，我国学校教育信息化基础设施的建设基本能为教师整合数字教育资源提供物质支撑。但是，为了能提升教师数字教育资源的使用效果，后续还需要创建数字教育资源工作室，为教师整合数字教育资源提供个性化的服务指导;设置专职人员负责数字教育资源与课程教学的衔接，帮助教师及时解决难题;创设专门的教育经费资助渠道，为教师使用优质数字教育资源提供物质支撑。 [7] MERLOT. Evaluation criteria for peer reviews of MERLOT learning resources. [2006-06-26]. http：//taste.merlot.org/catalog/peer_review/eval_criteria.htm.
[8] LEACOCK T L， NESBIT J C. A framework for evaluating the quality of multimedia learning resources[J]. Journal of educational technology & society， 2007， 10（2）：44-59.
[9] HADJERROUIT S. A conceptual framework for using and evaluating web-based learning resources in school education[J]. Journal of information technology education： research， 2010（9）： 53-79.
[10] CLEMENTS K I， PAWLOWSKI J M. User oriented quality for OER： understanding teachers' views on re-use， quality， and trust[J]. Journal of computer assisted learning， 2012， 28（1）： 4-14.
[11] 柯清超，趙培培，吕晓红. 数字教育资源服务的内涵及其发展[J]. 中国教育信息化，2018（7）：51-55.
[12] LEWIS S. Enhancing teaching and learning of science through use of ICT： methods and materials[J]. School science review， 2003， 84（309）： 41-51.
[13] G？譈LBAHAR Y. Technology planning： a roadmap to successful technology integration in schools[J]. Computers & education， 2007， 49（4）： 943-956.
[14] WENG C H， TANG Y. The relationship between technology leadership strategies and effectiveness of school administration： an empirical study[J]. Computers & education， 2014（76）： 91-107.
[15] VANDERLINDE R， VAN BRAAK J， DEXTER S. ICT policy planning in a context of curriculum reform： disentanglement of ICT policy domains and artifacts[J]. Computers & education， 2012， 58（4）： 1339-1350.
[16] MASLOWSKI R. School culture and school performance[D]. The Netherlands： University of Twente， 2001.
[17] PHELPS R， GRAHAM A. Developing technology together， together： a whole-school metacognitive approach to ICT teacher professional development[J]. Journal of computing in teacher education， 2008， 24（4）： 125-134.
[18] AJZEN I. Attitudes， personality， and behavior （mapping social psychology series）[M]. England： Open University Press， 1988.
[19] KREIJNS K， VAN ACKER F， VERMEULEN M， et al. What stimulates teachers to integrate ICT in their pedagogical practices？ The use of digital learning materials in education[J]. Computers in human behavior， 2013， 29（1）： 217-225.
[20] LAU K H， LAM T， KAM B H， et al. The role of textbook learning resources in e-learning： a taxonomic study[J]. Computers & education， 2018， 118： 10-24.
[21] VAN BRAAK J， TONDEUR J， VALCKE M. Explaining different types of computer use among primary school teachers[J]. European journal of psychology of education， 2004， 19（4）： 407-422. [22] BANDURA A. Self-efficacy： toward a unifying theory of behavioral change[J]. Psychological review， 1977， 84（2）： 191-215.
[23] GONG M， XU Y， YU Y. An enhanced technology acceptance model for web-based learning[J]. Journal of information systems education， 2004，15（4）：365-374.
[24] HSU L. Examining EFL teachers' technological pedagogical content knowledge and the adoption of mobile-assisted language learning： a partial least square approach[J]. Computer assisted language learning， 2016， 29（8）： 1287-1297.
[25] 林崇德，杨治良，黄希庭. 心理学大辞典[M]. 上海： 上海教育出版社， 2003.
[26] JOO Y J， PARK S， LIM E. Factors influencing preservice teachers' intention to use technology： TPACK， teacher self-efficacy， and technology acceptance model[J]. Journal of educational technology & society， 2018， 21（3）： 48-59.
[27] KREIJNS K， VERMEULEN M， BUUREN H， et al. Does successful use of digital learning materials predict teachers' intention to use them again in the future？[J]. International review of research in open and distributed learning， 2017.
[28] SANG G， VALCKE M， VAN BRAAK J， et al. Predicting ICT integration into classroom teaching in Chinese primary schools： exploring the complex interplay of teacher‐related variables[J]. Journal of computer assisted learning， 2011， 27（2）： 160-172.
[29] LEACOCK T L， NESBIT J C. A framework for evaluating the quality of multimedia learning resources[J]. Journal of educational technology & society， 2007， 10（2）：44-59.
[30] HSU S， KUAN P Y. The impact of multilevel factors on technology integration： the case of Taiwanese grade 1-9 teachers and schools[J]. Educational technology research and development， 2013， 61（1）： 25-50.
[31] LABIN S N. Developing common measures in evaluation capacity building： an iterative science and practice process[J]. American journal of evaluation， 2014， 35（1）： 107-115.
[32] KREIJNS K， VAN ACKER F， VERMEULEN M， et al. What stimulates teachers to integrate ICT in their pedagogical practices？ The use of digital learning materials in education[J]. Computers in human behavior， 2013， 29（1）： 217-225.
[33] AJZEN I. Constructing a theory of planned behavior questionnaire[EB/OL]. [2018-12-25]. http：//people.umass.edu/aizen/pdf/tpb.measurement.pdf.
[34] KOPCHA T J. Teachers' perceptions of the barriers to technology integration and practices with technology under situated professional development[J]. Computers & education， 2012， 59（4）： 1109-1121.
[35] INAN F A， LOWTHER D L. Factors affecting technology integration in K-12 classrooms： a path model[J]. Educational technology research and development， 2010， 58（2）： 137-154.
[36] 陳明选，蔡慧英. 数字教育资源及服务向何处去[N]. 中国教育报，2018-11-03（003）.
[37] NESBIT J C， LI J， LEACOCK T L. Web-based tools for collaborative evaluation of learning resources[J]. Journal on systemics， cybernetics and informatics， 2006， 3（5）： 102-112.
[38] 陈伟玲，翁宁娟.对中小学数字教育资源应用现状与需求的调查分析[J].中国电化教育，2014（3）：76-80.
[39] 任友群，郑旭东 ，冯仰存， 等. 新时代教育信息化的供给侧改革——市县级需求与问题的分析视角[J]. 电化教育研究， 2018， 39（1）： 12-19.
[40] 史洁，冀伦文，朱先奇. 校园文化的内涵及其结构[J]. 中国高教研究，2005（5）：84-85.
[41] 王继新，吴秀圆 ，翟亚娟. 共同体视域下的区域基础教育均衡发展模式研究[J]. 电化教育研究， 2018， 39（3）： 12-17.
[42] 高申春. 自我效能理论评述[J]. 心理发展与教育， 2000（1）： 60-63.