课题申报书：新质生产力下“双师型”教师数字画像及数字素养发展研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

新质生产力下“双师型”教师数字画像及数字素养发展研究

课题设计论证

新质生产力下“双师型”教师数字画像及数字素养发展研究课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

随着新质生产力的不断发展，教育领域对教师的要求愈加多元化。尤其是“双师型”教师，即既具备专业技能又具备教学能力的复合型人才，其角色日益重要。目前，国内外对于“双师型”教师的研究主要集中在教师培训、职业发展及其在职业教育中的作用。然而，对于“双师型”教师在数字化背景下的素养及其数字画像的研究仍显不足，尤其是如何通过数字技术提升其教学效果和专业技能的探讨相对较少。

2.选题意义

在数字化浪潮席卷各行各业的今天，教育行业也面临着转型升级的挑战。研究“双师型”教师的数字画像，能够更好地理解其在新质生产力背景下的角色定位和发展需求。这不仅有助于教育管理者制定更有效的教师培训政策，还能为教师自身的职业发展提供指导，推动教育质量的提升。

3.研究价值

本课题的研究将填补“双师型”教师数字素养方面的学术空白，推动新质生产力条件下教师职业素养的提升。同时，本研究的成果将为教育政策的制定和实施提供理论依据，为教师的专业发展和终身学习提供实践指导，具有重要的理论价值和现实意义。

二、研究目标、研究对象、研究内容

1.研究目标

本研究旨在构建“双师型”教师的数字画像，分析其数字素养发展现状，并提出相应的提升策略，以适应新质生产力的需求。具体目标包括：

明确“双师型”教师的数字画像构成要素。

评估“双师型”教师的数字素养水平。

提出针对性的数字素养提升方案。

2.研究对象

本研究的主要对象为在职“双师型”教师，尤其是职业院校和高职院校的教师。研究将涵盖不同学科、不同层次的教师，确保样本的代表性和广泛性。

3.研究内容

数字画像构建：通过文献分析、专家访谈等方法，识别“双师型”教师的数字素养构成要素，包括技术应用能力、信息素养、教学设计能力等。

现状调查：运用问卷调查和访谈等手段，评估“双师型”教师的数字素养现状，分析其存在的主要问题和挑战。

提升策略研究：基于调查结果，提出针对“双师型”教师数字素养的提升策略，包括培训课程设计、教学资源开发、专业学习社区建立等。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究将采用定性与定量相结合的方法，首先通过文献综述和专家访谈建立理论框架，再通过问卷调查获取实证数据，最后结合数据分析提出改进建议。研究将遵循“问题—分析—对策”的逻辑路线，确保研究的系统性和科学性。

2.研究方法

文献分析法：梳理相关领域的研究动态，明确研究基础。

问卷调查法：设计针对性问卷，收集“双师型”教师数字素养数据。

案例研究法：选择典型职业院校进行深度访谈，获取第一手资料。

数据分析法：运用统计软件对调查数据进行分析，提炼出重要结论。

3.创新之处

本研究的创新之处在于：

数字画像构建：首次系统性地构建“双师型”教师的数字画像模型，为后续研究提供基础。

综合性分析：结合定性与定量方法，全面评估教师数字素养现状及影响因素。

实践指导性：提出的提升策略具有实用性和可操作性，为教育实践提供指导。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

1.研究基础

本研究依托于已有的教育理论和实践研究成果，结合研究团队在教育科研领域的丰富经验，确保研究的科学性和可靠性。

2.保障条件

研究团队将整合校内外资源，四、研究基础、保障条件、研究步骤（续）

2.保障条件（续）

团队支持：研究团队由教育学、职业教育、信息技术等领域的专家组成，具备丰富的研究背景和实践经验。团队成员将在研究设计、数据收集及分析等方面进行密切合作，确保研究的顺利进行。

资源支持：依托所在院校的教育资源，包括教学平台、实验室和图书馆等，获取相关的文献和数据支持。同时，争取与职业院校的合作，开展实地调研和数据收集。

经费保障：争取校内科研经费和外部资助，确保研究活动的资金需求得到满足。

3.研究步骤

本研究将按照以下步骤进行：

1.文献综述：收集和分析国内外关于“双师型”教师和数字素养的相关研究，为研究奠定理论基础。

2.构建数字画像模型：基于文献分析和专家访谈，构建“双师型”教师数字画像的框架，明确各构成要素。

3.问卷设计与预调查：根据构建的模型，设计针对性的问卷，并进行小范围的预调查，以验证问卷的有效性和可靠性。

4.大规模问卷调查：在职业院校中开展大规模的问卷调查，收集“双师型”教师的数字素养数据。

5.数据分析：使用统计软件对收集的数据进行分析，识别出数字素养的现状、特点以及影响因素。

6.案例研究：选择典型职业院校进行深度访谈，获取更为丰富的定性数据，补充和验证量化研究的结果。