互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心

图1 改良的德尔菲法在中国地平线项目中的系统模型 

1. 专家遴选 

      在德尔菲法应用的过程中，专家组的建立是一项核心任务。若专家组中的成员人数过少，则会限制专家的学科领域的代表性；若专家数过多，会加大调查工作、数据收集、数据处理、数据分析的难度。中国地平线项目遵循公平、公开、公正、科学、规范的原 则，从地域分布、来源类别、职位层级和学校级别四个维度进行遴选，充分考虑专家的职业操守、学术造 诣、行业影响及其承担工作的能力，最终选取了多位 （基础教育地平线项目65位，高等教育地平线项目 85位） 专家，涵盖了教育管理部门、高等院校领 导、高校装备实验系统、教育技术学科、教育信息化行业企业、教育信息化工作机构、电教馆等不同层级 的专家学者，他们均在各自领域研究数年，具有丰富 的理论知识和实践经验，也都具有一定的领域代表性 和权威性，能够最广泛地代表全国基础教育或者高等 教育相关机构及从业人员的意见。 

2. 桌面研究

      桌面研究阶段是指专家组成员在维基网站 （chi⁃ na.nmc.org） 上围绕拟定问题而展开系统的文献回 顾，进行先前知识的储备。在中国地平线项目中，专家组成员在维基网站平台上对研究者提供的内容进行 系统的文献回顾，所涉及的内容包括与中国基础教育 和高等教育新兴技术应用相关的文献、新闻报道、博 客、研究课题及其他相关材料，并非一些引导性的言论和意见。尽管我们选取的项目专家均是所在领域的权威，但他们却来自基础教育或高等教育不同的机 构，例如装备实验系统、教育信息化行业企业、全国 不同学科的不同院（学）校等，所在领域的专长侧重 点不尽相同。通过文献回顾，专家的背景知识和对于 最新信息的了解会更加广泛、全面、平均。专家组成员需要对已经应用的新兴技术进行探讨，同时也要对 尚未得到应用的技术进行“头脑风暴”。通过阅读大 量与拟定问题相关的文献资料，专家组成员可以更好 地把握研究的主题，补充与研究主题相关的背景知识，在后续的讨论中可以给出更为专业的观点与建议。 桌面研究阶段是中国地平线项目应用德尔菲法的 创新之处，传统的德尔菲法并不会针对研究问题给所 有的专家提供相应的文献，以此来补齐他们的背景知 识水平。在这个阶段里，专家会在wiki上签名，可以 对背景材料进行补充，分享自己阅读过的其他文献材 料等。

 3. 回答研究问题 

      回答研究问题是指专家组成员在文献回顾的基础上，在维基网站上针对地平线项目的主要研究问题进行讨论，发表自己的意见与见解，最终协商出的结果 将应用于下一阶段的投票。本次项目组共列出了四项研究问题：其一是探讨未来五年内中国基础教育 （2016年地平线项目） 或高等教育 （2017年地平线 项目）教育技术的重要发展。地平线项目的维基网站 列出了包括消费者技术、数字化策略、学习技术、互 联网技术、社交媒体技术、可视化技术、使能技术等 七大类几十种具有潜在教育应用价值的新兴技术，并 提供每一项技术对应的词条简介，列出几个提示性问 题激发专家委员会的“头脑风暴”，以此加深专家们 对每项技术的了解。其二是引导专家组成员对技术清 单中漏掉的新兴技术进行相应的补充。其三是专家组 成员需要判断未来五年内中国基础教育/高等教育新 兴技术应用趋势。其四是专家组成员需要判断中国基 础教育/高等教育未来五年内在新兴技术应用中面临 的主要挑战。 

     在这个环节中，需要专家组成员对这四项研究问题做出全面、系统的回答，发表自己的看法，专家组成员可以加入佐证自己观点的与所预测趋势相关的文献资料及网页链接地址，以供其他专家阅读参考。传统德尔菲法的协作讨论是借助研究者作为中间媒介来实现的，研究者对之前收取的问卷进行阅读、分析、 汇总，再给予专家反馈，专家则可以继续对反馈来的意见进行相应的评述，直至意见趋于一致。相比之下，在线德尔菲系统的互动性更强，专家组成员针对具体研究问题在线发表不同的见解和经验，并可以针对他人的评论再给予反馈意见。改良的德尔菲法减少了研究人员的媒介作用，允许专家组成员之间更为直接的交互，并将所有反馈意见与交互过程完整地记录于在线平台之上，一方面有利于专家组成员在彼此交 互的过程中扩展自己的思路，另一方面减少了研究人 员在研究过程中对于反馈意见的主观归纳和筛选，一定程度上保证了原数据的真实性和客观性。专家们可在规定时间内随时登录账户修改自己的意见，确保其对于研究问题本身以及其他专家意见的深入思考。在中国基础教育和高等教育地平线项目中，此过程持续 25天的时间，之后将关闭更改系统，保存所有在线工作数据。

      最终，项目组将专家讨论的内容，按照技术进展、应用挑战和重要趋势汇总整理，确保涵盖专家的集体智慧，专家提到的建议都包含在清单中且不重 复。在中国地平线项目中，改良后的德尔菲法不拘泥 于意见反馈的次数，而是在一定时间段内鼓励专家尽可能多地讨论并发表意见，直至最终达成一致意见。 

4. 在线投票 

      在线投票是指专家使用在线投票的方式将在线讨论阶段的结果中的问题进行优先级的排序以及维度的 划分（时间维度或难度维度），投票采用在线方式开展，嵌入到维基网站上。专家组成员可通过多轮投票 方式对中国基础教育/高等教育技术重要进展、加速 中国基础教育/高等教育技术应用进程的关键趋势和阻碍中国基础教育/高等教育中技术应用的重大挑战 三个问题进行排序，并按照时间维度归入不同类别。 针对每个问题，根据得票数确定入选地平线报告的主 题。在线投票这个环节在整个德尔菲法中占有重要的 地位，依据多位专家投票的结果从而确定了未来研究 发展的方向和趋势。传统的德尔菲法是专家组成员经 过多轮讨论得出最终的结果，多为质性数据；采用在线投票的方式将质性数据体现出来的核心观点用投票 的方式再次进行量化的验证，使得结论更加准确。这 个方法适用于覆盖范围广、地域比较辽阔、涉及专家层级多的大规模调查。 

5. 案例收集 

      案例收集是在应用德尔菲法收集和分析数据的基础上新增加的一个环节，是对德尔菲法的创新。案例收集是在尚未公布专家投票结果的前提下，面向基础教育/高等教育相关机构征集新兴技术应用典型案例，并将案例按照不同主题进行分类。案例评审委员会建立科学合理的评审标准，负责案例评审工作。本次中国地平线项目我们收集了47份案例，经过初审、复审等程序后最终确定了21份案例，案例涉及拟解决的教育教学问题、新兴技术介绍、新兴技术与 教学的融合方式等几个主题。此次收集到的案例 50%是集中在中国高等教育技术的1-2年的短期趋势中， 41%是集中在2-3年的中期趋势上，在3-5 年未来长期的趋势上那些技术的应用还比较少，只占 到9%，说明此时该项技术并没有得到普及，这与我们的投票结果是一致的。 

     案例收集一方面可以用来验证投票结果，在未公布投票结果之前收集到的案例可以凭借其主体的重要 性与投票得出的最终结果做对比印证，理论与实践得以统一；另一方面对在线投票阶段选出的项目进行具体的深入的剖析，对前阶段排序产生的中国基础教 育/高等教育技术重要进展领域中的各个项目起到支持补充的作用，更加具体和详实地向读者展现技术在 教学和学习中的具体应用方式、应用效果及创新性。 通过这个环节，德尔菲法收集到的最终一致的专家意见得到深入和具体的阐述和演绎。

     总体来说，德尔菲法在中国地平线项目中的应 用，是该方法借助互联网技术的一次重要改良与创 新，为教育领域大规模、大范围的预测研究提供了良 好的范例。除了秉持德尔菲法严格的专家遴选和多轮 专家背对背讨论之外，其主要的创新点在于：第一， 全程基于维基平台展开在线协作讨论，解决了传统德 尔菲法需要邮寄问卷等流程复杂的问题，摒弃了传统 的四轮反馈机制，提升了时效性，同时也使数据更加 透明、公开；第二，中国地平线项目增加了桌面研究 和在线投票两个阶段，通过桌面研究阶段补充和加深 专家组关于主要研究议题的背景知识，使专家意见更为专业和准确；采用多轮投票收集更为准确、一致的专家意见，加速了一致性的进程，使德尔菲法兼具定量和定性的双重内涵；第三，在征集专家组的一致意见时，还采用案例征集，以此验证并深化研究结果， 将研究和应用更紧密地结合起来。

       改良后的德尔菲法是实施较大规模教育研究的一个创新性举措，但也存在一些不足，我们对此进行了 反思并给予了相应的建议： 

      其一，改良后的德尔菲法立足于开放的在线交互 平台，专家可以自由地登录平台来回答问题、讨论交 流。这种完全开放的形式比起传统德尔菲法中由研究 员主导的四轮意见征集来说缺少了统一的节奏。由于没有统一的要求，可能导致专家登录系统的时间、次 数、付出的劳动和精力不太平均。在今后的研究中， 建议进一步完善专家激励和管理机制，以确保较为一致的参与度。例如，可以在平台后端设置每一步骤的起止时间，以此达到统一轮次的效果；可以通过研究 员的媒介作用，通过邮件群组等方式来建议每位专家登录平台的时间和次数。

      其二，尽管桌面研究阶段的文献材料选自时下最 新的文献、简报、热点新闻等，尽可能地做到公正客 观，但难免在材料的选取过程中可能会有一些倾向性 的引导。在今后的研究中，桌面研究材料的挑选应该基于更加规范性的搜索模式，如在确定年代范围、关键字、主题后，在受众最大的数据库中进行检索，以此保证材料的客观性、平等性。

      其三，尽管在线德尔菲法在技术上秉持匿名性， 将专家登录方式设置为匿名，使其在无法获知彼此的 真实身份的情况下在线交流， 然而，任何直接在线交流方式都可能因为讨论的内容而泄露其身份。建议未来的研究者能够设置更多的在线交流规范、分析交 互过程 （魏雪峰, 2017），确保改良的德尔菲的匿名 性。同时，研究人员也要对发言内容进行有效监测， 及时对包含个人信息的发言进行删减。 

      近年来德尔菲法主要应用于直观预测领域，评估 一段时期内科学技术发展的趋势，进入制定公共政策 的相关领域，把风险分析直接结合到社会所面临的复杂问题（如环境、保健、运输等）的处理模式的管理 科学领域等，其在教育研究中的应用还非常有限。本文对于该方法在教育领域中的应用提出如下建议： 

      其一，在研究类别上，德尔菲法可以应用于教育 发展领域的长期趋势预测、教育政策的制定和规划、 各种评价指标体系的建立等。在进行一些科学发展的研究中，需要对未来一段时间后的科技发展或者是教育发展的前景进行相关的预测。在制定科技长期发展规划、国家教育政策法规时，需要汲取和吸纳领域内 不同专家的意见和观点，或在研究中需要对评价指标进行确定和维度划分。这些常用的定性、定量的方法不足以解决问题，需要聚集来自不同专业领域的有权威影响的专家，通过集体的研究经验和文献知识积累，以背对背的方式进行讨论，提供他们自己的观点和建议，能够对相关问题提出相应的理论依据和价值 判断，从而可以提升整体规划的应用价值，得出更具 有科学性、客观性的结论。 

       其二，在具体应用上，要根据教育研究内容的实际情况对德尔菲法进行创新。可以借助互联网采用在线德尔菲系统征询专家组意见；可以增加文献回顾部分，以此来补充专家团队的背景知识；可以在德尔菲 法应用中加入其他方法（如投票、案例分析等）对最 终讨论的结果进行印证。

       德尔菲法是一种有效的综合评价技术，在广泛征询专家意见的基础上，经过多轮的信息反馈与交流， 使意见逐步趋于一致，得到一个比较一致且可靠性较 高的结论，研究过程得到了充分的讨论，更具有科学性。目前来看，德尔菲法应用前景十分广泛，广泛应 用于市场预测、技术预测、方案比选、社会评价等众 多领域，也已取得成效。对于解决教育研究中的复杂 问题，如教育政策影响、技术在教育中的应用趋势等 （魏雪峰, 2017），具有重要借鉴意义。本文以中国地 平线项目的德尔菲法应用为例，阐述了德尔菲法在教 育研究中应用的范围以及方法。通过对中国地平线项 目中德尔菲法的应用范例进行分析，进而提出了今后 德尔菲法在教育研究中对应用的改良意见。