摘 要：传统统计分析方法因其对线性关系和对称性的强调，难以解释多元教育现象，也无法满足数智化时代教育研究的新需求。国际学术界已开始关注模糊集定性比较分析法（fsQCA）在教育研究中的应用，但国内对这一方法的系统研究仍显不足。采用案例分析法，通过与传统统计分析方法对比，系统探讨了fsQCA在教育研究领域的典型特征、实施步骤和应用价值，以期将其作为传统统计方法的有益补充，加强fsQCA在教育研究中的方法论建设，推动教育研究范式向组态思维和组态视角转型。发现：fsQCA突破了传统统计方法的线性思维局限，以命题为基础进行逻辑推演，强调条件组合的整体效应，能够有效处理复杂教育现象；fsQCA的实施包含从问题设定到事后分析的八个系统性步骤，为教育研究提供了规范化的操作框架；fsQCA因其组态性、非线性、非对称性等特点，在推动教育研究方法的创新发展、拓展研究主题和提升研究主体的多维理解等方面具有重要应用价值。

苑丽萍，南京师范大学教育科学学院博士研究生，曲阜市教师教育发展服务中心教研员，主要从事教育信息化领导与管理、科学教育研究。

通信作者：兰国帅，河南大学教育学部副教授，博士，主要从事智能技术教育应用、教育数字化转型、智慧教育与未来教育、教育人工智能、教师信息化能力建设研究。

宋帆，南京师范大学教育科学学院博士研究生，主要从事智能技术教育应用研究。

肖琪，华中师范大学人工智能教育学部博士研究生，主要从事智能技术教育应用研究。

一、问题提出

教育科学发展历程中，每次理论与实践的重大突破都离不开研究方法的创新[1]。近年来量化和质性研究方法在我国教育研究领域逐渐受到重视，但教育实证研究成果仍然有限[2]。传统统计方法关注自变量与因变量之间的线性与对称性关系，依赖均值、方差等数值指标，默认变量关系稳定可测。但现实教育情境中，多因素并发交互的因果结构普遍存在，线性思维难以揭示复杂多样的教育现象，亟需新型研究方法予以突破。模糊集定性比较分析法（fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）由Ragin提出，源自对社会科学复杂因果关系的深度探索[3]。QCA基于清晰集逻辑，将变量限定为0和1，但实际情境多处于模糊状态。Ragin引入模糊集理论，允许变量在0（完全不隶属）到1（完全隶属）之间取任意值，突破二分法局限[4]。fsQCA融合定性和定量研究优势，基于因果非对称性、并发因果关系和结果等效性等核心假设，聚焦条件组合对结果的多路径影响，为解析教育领域复杂因果关系提供系统视角。近年来，fsQCA 在教育研究中的应用持续拓展并呈现跨方法融合趋势。基于此，本文采用案例分析法，系统梳理fsQCA在教育实证研究中的典型特征、实施步骤及应用价值，旨在构建与传统线性分析互补的组态分析研究范式，推动教育研究范式向组态思维与组态视角转型。本文将重点回应三大研究问题：教育实证研究中fsQCA有哪些典型特征？如何规范应用fsQCA？fsQCA的实际应用价值何在？通过案例分析和步骤介绍，本文期望为教育研究提供新的方法论支持，提升教育研究质量，推动教育研究的深入发展。

二、模糊集定性比较分析法的特征解析

在教育实证研究中，选取四篇分别采用传统统计分析方法与fsQCA的核心期刊论文进行比较，揭示两类方法在特征与操作步骤上的区别。研究将对这四篇论文进行方法学分析，以深入挖掘fsQCA的典型特征与优势。

（一）案例选取

根据布拉德福文献离散定律，重要文献通常集中于少数核心期刊[5]。《中文社会科学引文索引》（CSSCI）数据库汇聚了国内教育研究的主流与前沿文献。研究借助中国知网，通过CSSCI数据库检索，按照“篇名=回归分析and教育”“篇名=结构方程模型or SEM and教育”“篇名=偏最小二乘法or PLS and 教育”“篇名=模糊集定性比较分析or fsQCA and 教育”四个条件，选取了四篇相关典型论文（见表1）。

（二）案例剖析

对四篇案例的分析采用解构性阅读方法，基于教育学实证研究指标进行方法学评估，提取主要内容，梳理逻辑结构和所用实证研究方法（见表1），为fsQCA的特征和优势提供实证支持。

（三）方法分析

1.模糊集定性比较分析与传统统计分析的方法对比。fsQCA基于集合论和布尔代数，能有效探究多要素并发的复杂因果关系[10]。其核心假设包括：第一，因果非对称性：指产生结果的原因与不产生结果的原因不同。第二，并发因果关系：指结果由多个条件同时作用产生（而非单一变量独立影响），强调前因条件对结果的相互依赖性和多重性，这使得fsQCA能够有效应对前因条件的复杂性。第三，结果等效性，即同一结果可能源于多种前因条件的组合，表明不同组合可能导致相同结果，体现了条件组合的灵活性[11]。fsQCA关注条件的逻辑组合，探索哪些条件（或条件组合）是产生特定结果的必要或充分条件。传统统计分析则以概率论为基础，强调“单一因果路径”，探讨变量间的线性相关性，通过计算相关系数或回归系数来描述独立效应及其显著性。

2.无假设与建立假设。传统统计分析常依赖明确假设。fsQCA中，这种严格的假设框架几乎被摒弃，允许更灵活地探索数据关系。fsQCA的“无假设”原则意味着其不要求数据满足正态性（呈正态分布）或线性关系等传统假设，只需保持案例的同质性。如研究“师资配置”“创新创业激励政策”和“创新创业服务平台”对创新创业教育质量的影响，fsQCA仅要求所有案例来自相同群体，以确保其可比性。传统统计分析则要求满足一系列假设，如正态分布、线性关系及独立随机抽样，以确保分析结果可靠性。如未满足假设，分析结果可能不准确。　　

3.集合论逻辑与方差逻辑。fsQCA与传统统计分析的另一显著区别在于其分析基础。fsQCA利用集合论与布尔代数，分析条件之间的逻辑关系，将每个案例视为独立的条件集合，通过逻辑运算揭示多条路径对结果的影响。集合论中，“隶属度”是关键指标，用于衡量案例属于某一集合的程度，取值范围为“0~1”（0表示完全不隶属，1表示完全隶属，0.5为交叉点），这使fsQCA能处理“部分隶属”的模糊现象，突破传统二元逻辑局限。传统统计分析重视方差，集中于变量对结果的独立贡献，研究变量的独立效应。fsQCA强调建立集合关系，取代简单相关关系，超越定性与定量研究的界限，更适用于考虑教育活动的人本性、复杂性和权变性。

4.布尔代数与相关分析。研究数据关系时，布尔代数（Boolean Algebra）与相关分析（Correlation）是两种不同的分析逻辑。布尔代数侧重逻辑运算，关注条件是否满足特定状态。布尔代数采用“存在或不存在”的逻辑，通过条件组合来判断教育现象的发生。每个条件只有两个状态：真（1）或假（0）。这种逻辑运算适用于研究多种条件的组合对结果的影响。相关分析假设变量间存在线性关系，通过计算相关系数（r值）量化两个变量变化趋势的同步性。r=0.8时，表示存在强正相关；r=-0.6则表示中等负相关。相关分析适合回答诸如“变量X的变化是否伴随变量Y的变化”的问题，但无法处理条件的逻辑组合。

5.案例与样本。案例（Case）与样本（Sample）是两种常见分析单位，但其逻辑不同。fsQCA使用刻意选择的案例，并以整体视角开展分析，每个案例被视为条件组态，旨在探究哪些条件组合导致预期结果的出现或不出现。案例是刻意选择的研究单元。案例选择需确保同质性，即所有案例处于相似的范围条件。fsQCA中每个案例都是独立的分析单元，适合大、中、小样本和定性研究，强调案例的独特性和条件的逻辑组合。样本是随机抽取的总体子集。样本选择依赖抽样方法（如分层抽样），以保证代表性；样本组成强调多样性，以反映总体特性。传统统计分析以样本为单位，通过计算平均值、方差和相关系数等指标，推断总体特性。　　

6.条件与变量。条件（Condition）与变量（Variable）是两个核心概念，分别描述影响结果的因素。条件是组合逻辑的核心。fsQCA中条件相当于自变量，强调条件的多样组合。案例由多个条件构成，这些条件可能互补或替代。条件可以是探索条件，用于解释结果（因变量）的存在或不存在；也可以是结果条件，表示分析目标。fsQCA强调条件的多个面向，分析其在不同组合下如何共同决定结果。变量是独立效应的核心。传统统计分析中，变量是构建模型的基本单位，用于描述总体分布与特性。变量常以均值和相关系数为主要指标，用于量化其对结果的独立效应。传统统计分析忽略案例间的具体差异，通过整体统计规律推断变量间关系。

7.命题与假设。命题（Proposition）与假设（Hypothesis）在fsQCA和传统统计分析中的侧重点不同。fsQCA中命题强调多个条件的组合及其交互作用，适合分析教育现象的复杂因果链和多重条件影响。在传统统计分析中，假设关注单一因素对结果的影响，通过统计检验（如p值）验证各因素的显著性。在fsQCA框架下，命题集中于条件组合，探讨条件如何共同影响结果。传统统计分析中的假设更多涉及单一因素与结果之间的关系。

8.校准与量表。校准（Calibration）和量表（Scaling）是将原始数据转化为可分析形式的两种方法，但应用方式不同。校准关注如何将原始数据转化为逻辑值，适合条件组合分析，关键在于描述条件的隶属度；量表通过标准化评分量化样本差异，常用于传统统计分析中的变量差异测量，依赖良好的信效度。在fsQCA中，校准将数据转化为隶属度值（0~1之间），通过设定阈值判断数据属于特定条件的程度，用于将各个条件的数值转化为模糊隶属度。如分析“学校创新性”对“教育成效”的影响，通过设定95分位数阈值界定哪些学校属于“高创新性学校”。量表常用于描述样本差异，常通过调查问卷或量表收集数据，并以此为基础对样本进行评分。量表得分标准化（如1到5分），帮助教育研究者量化不同维度的样本表现，分析变量间关系。

9.解与模型。“解”（Solution）和模型（Model）是分析结果的两种形式。“解”侧重于多条件组合对结果的综合影响，适合分析复杂因果链条，模型则重视单一自变量对因变量的独立影响，依赖显著性检验来验证假设。fsQCA中“解”通过对真值表的最小化得到，强调条件间的交互作用，旨在识别导致特定结果的条件组合。“解”展示了不同条件组合如何产生相同结果，解中包含核心条件（在不同方案中稳定出现，对结果影响更关键）和边缘条件（仅在部分方案中出现，影响相对次要）。传统统计分析中的模型常指回归模型，回归模型提供方程和回归系数，表示每个自变量对结果的影响大小。在传统分析中，显著性检验用于判断各自变量是否对因变量产生显著影响。

10.非对称性与对称性。非对称性（Asymmetry）与对称性（Symmetry）是两种不同的因果分析思维模式。非对称性分析强调条件组合对结果的影响，并不认为“X对Y”的关系必然意味着“非X对非Y”也成立。对称性分析假设因果关系是线性的，即X增加时Y也增加，X减少时Y亦减少。fsQCA中，非对称性意味着某些条件组合的影响并非对称。这要求教育研究者同时考虑结果（Y）及其反面（非Y）之间的关系。如研究教师工作满意度与忠诚度，提升教师工作满意度可能会增强忠诚度，但满意度下降，忠诚度不一定随之降低，因为忠诚度可能受其他因素（如薪资福利等）的影响。在传统统计分析中，对称性假设因果关系是对称的（若学校服务质量提高，忠诚度也随之提高），这忽视了可能导致忠诚度变化的其他因素。

11.混淆条件与控制变量。混淆条件（Confounding Condition）与控制变量（Control Variable）均涉及外部因素的管理，但其本质和应用场景存在显著差异。混淆条件是表面上与结果（因变量）相关，但实际上与其他重要条件相关的因素。它们会掩盖因果关系，导致错误推论。在fsQCA中，教育研究者须识别并控制混淆条件，以确保结果的准确性。控制变量是教育研究者在分析中主动引入的变量，用以消除其他因素对因果关系的影响，更精准地测量自变量对因变量的独立效应。

12.必要条件、充分条件与显著性。必要条件（Necessary）、充分条件（Sufficiency）与显著性（Significance）的定义与分析目的不同。必要条件强调条件的必然性，指某一结果的发生必然需要某个条件的存在，但条件的存在并不意味着结果一定会发生；充分条件关注条件组合的充分性，指某个条件（或条件组合）的出现必然导致结果的发生，但结果并不一定完全依赖于这个条件（或条件组合）；显著性是传统统计分析中用以判断自变量对因变量影响的重要工具，通过p值来判断自变量对因变量的影响。如果p值小于0.05，则认为该变量对因变量有显著影响。

13.效果的原因与原因的效果。教育科学研究中，定性研究适合中小规模样本以探讨效果背后的原因，定量研究适用于大规模样本以揭示原因的效果。效果的原因（causes-of-effects）与原因的效果（effects-of-causes）是两种不同的因果分析方法。效果的原因分析关注已发生的结果，探讨其背后的原因。在回顾性研究中，教育研究者通常先观察到某种结果，再探索导致该结果的多种因素。原因的效果分析关注特定原因对结果的影响，教育研究者从假设的原因出发，观察其对结果的具体影响。如研究“薪酬提升”对“教师工作满意度”的影响，薪酬提升是假设的原因，教育研究者将分析该因素是否能导致教师工作满意度的提高。

14.有限的多样性与缺失数据。有限的多样性（Limited Diversity）与缺失数据（Missing Data）在数据处理上存在差异。有限的多样性指数据中存在许多理论上可能的条件组合，但实际上这些组合未能完全体现。即尽管可以构建多种条件组合，但并非每个组合都有样本支持。fsQCA中，有限的多样性通过排除无实际样本支持的组合来解决。这可能影响结果准确性，因为某些条件组合未被数据支持，导致分析无法全面探讨所有可能的因果路径。如研究“感知易用性”“感知有用性”“便利条件”与“学前教师数字技术行为采纳意向”的关系[12]，理论上可构建多个条件组合来解释结果，但实际数据中某些组合可能没有样本支持，因而被排除。缺失数据指数据收集过程中某些变量未被测量或记录。这可能是随机缺失、系统性缺失等引起的，可能影响分析结果，教育研究者常需采取插补或删除策略来处理。

15.模糊集定性比较分析与传统统计分析的样本量差异。fsQCA发展于小样本研究环境，十几个样本即可进行有效分析。随方法发展，fsQCA已能处理中型及大型样本。这种灵活性使其在样本量有限或数据收集困难的教育研究中尤为适用。如在仅有10名教职工的小规模学校，可利用fsQCA分析教职工工作满意度与工作条件之间的关系。传统统计分析要求样本量大，以确保模型稳健性和结果可靠性。样本量越大，估计值越精准，结果越具代表性。分析“国家GDP与教育发展指数的关系”时，常需收集多国数据，以获得可靠结论。

上述分析表明，fsQCA与传统统计分析在逻辑、方法和应用层面存在显著差异。这些差异为教育研究提供更丰富和多元的视角，帮助理解复杂教育现象。

三、模糊集定性比较分析法的步骤介绍

fsQCA作为QCA的扩展，通过引入模糊集理论，提升分析复杂因果关系的能力。不同学者对fsQCA的操作步骤有不同划分，但其核心过程始终一致，即从问题设定到结果解读和事后分析。本文从教育研究实际需求出发，详细介绍fsQCA的关键步骤。

（一）研究问题设定与理论框架构建

研究问题设定与理论框架构建是fsQCA研究的逻辑起点和核心基础。该阶段应明确研究目标、界定核心问题，通过理论驱动搭建解释框架，为后续教育实证分析提供支撑。研究问题设定应聚焦复杂教育现象，结合系统性文献梳理识别理论和实践难题，体现fsQCA对因果复杂性、条件交互效应及结果等效性的核心关注。理论框架构建需整合多理论视角，从现有理论提炼关键前因条件和结果变量，明确变量间逻辑关系、测量方式、数据来源及适用范围，搭建多维度分析框架并提出研究命题，突出必要条件与充分条件，同时界定研究的时空范围和适用条件，为后续分析奠定理论基础。

（二）研究设计

研究设计是fsQCA的关键环节，直接影响结果的有效性和可靠性，包括案例选择和变量识别与定义。案例选择需遵循目的性抽样原则和多样性原则，确保案例具有代表性且充分反映研究问题核心特征。案例数量应在深度与广度间取得平衡（通常为15~50个），兼顾分析深入性与结果可推广性。变量识别与定义需立足现有理论，结合教育情境特殊性，确定潜在因果条件和结果变量。fsQCA中前因条件数量的选择决定了条件组合的数量，建议选择3至8个前因条件，以平衡分析复杂性和解释力。在变量操作化过程中，需明确定义每个变量，包括内涵、测量方式和数据来源等，确保变量定义的准确性和可测性。同时考虑数据的可获得性和质量，兼顾研究可行性，并保持设计灵活性以适应研究过程的新情况。

（三）数据收集与信效度分析

数据收集与信效度分析是确保教育研究质量的关键环节，其科学性直接影响研究结论的可靠性。数据收集可采用问卷调查、专家访谈等多样来源。fsQCA对样本规模要求相对灵活，适用于小样本（N<30）深入研究，也适合中等规模（30≤N≤100）和大样本（N>100）广泛分析。数据收集完成后需开展信效度分析：定量数据需检验信度与效度，质性数据通过三角验证法、成员检验等确保可靠性，问卷调查数据需进行共同方法偏差检验。同时需关注数据完整性、准确性和时效性，建立严格的数据核查机制和管理机制，明确缺失数据处理方式，保障数据来源的权威性与可靠性。数据分析前需进行数据清理和预处理，如异常值检测和数据标准化。

（四）阈值选择与数据校准

阈值选择与数据校准直接影响分析结果的科学性。数据校准是将原始数据转化为模糊集隶属度值，前提是为每个变量设定三个核心阈值：完全隶属（隶属度为1）、完全不隶属（隶属度为0）和交叉点（隶属度为0.5）。这些阈值的确定应基于理论依据、实证基础（如研究标准）及统计分析（如均值），结合教育研究情境特殊性，通过敏感性分析验证阈值稳健性。校准方法分为直接校准（明确三个锚点转化数据）与间接校准（难以量化的变量，通过理论推测与经验判断确定隶属值）。教育研究者需对同类变量采用统一逻辑，对不同变量进行差异化处理，妥善处理极端值和异常值，并详细报告校准过程、选择依据及质量控制措施，确保透明度与可复制性。

（五）真值表构建

真值表通过列出所有可能条件组合及其结果值的矩阵，为揭示复杂因果关系提供基础框架。该过程涉及将校准后的数据转化为布尔代数形式的条件组合。每种组合在真值表中以0或1表示其条件是否存在。教育研究者需设定频率阈值和一致性阈值，频率阈值指某一条件组合需包含的最少案例数，确保组合具有实际意义；一致性阈值指条件组合与结果的匹配程度（通常一致性值≥0.8，组合是结果的充分条件），数值越高，组合导致结果的可靠性越强。前者用于确定组合是否有足够的案例支持，后者用于评估组合与结果之间的因果强度。在实践中，教育研究者应确保条件变量选择的理论基础，保证每个组合具有实质性解释意义。此外，需关注有限多样性问题，即真值表中未被实际案例覆盖但理论上可能存在的条件组合，也称逻辑余项。完成真值表构建后，需进行质量检验，检查组合的理论合理性、案例分布均衡性和参数设置适当性，并通过敏感性分析检验结果的稳定性。

（六）真值表排序

真值表排序通过识别出必要条件和充分条件，揭示复杂的因果机制[13]。必要条件分析用于识别导致特定结果发生所必需的条件，考察结果是否必然依赖某些前因条件，而充分条件分析则验证特定条件组合是否足以导致结果。每个条件组合需通过一致性和覆盖率指标进行评估。一致性达到阈值的组合，结果值编码为1，否则为0。排序过程中，教育研究者需通过布尔代数最小化程序简化条件组合，生成复杂解、中间解和简洁解三种方案，选择最适合教育研究目的的方案进行分析，同时处理逻辑余项，通过理论假设对缺失组合进行编码。分析结果时，需区分核心条件与边缘条件，前者在不同方案中稳定存在，后者则可能变动。为确保结果可靠性，教育研究者应进行稳健性检验，调整一致性阈值观察变化情况，检验不同方案的一致性[12]。

（七）结果解读与报告

结果解读需准确把握分析结果并深入探究其理论联系，提炼有价值的研究发现。教育研究者需明确复杂解、中间解与简洁解的差异：复杂解基于观察案例提供保守解释，中间解引入理论导向简化假设提供精炼解释，简洁解最大程度简化以识别核心条件，研究者需结合研究目的选择合适方案[14]。结果解读需重点考察分析结果与现有理论的契合度，探讨是否支持、补充或挑战既有观点，探究结果差异背后的理论盲点或情境特殊性；同时关注条件组合间的关系，探讨结果等效性或因果复杂性。解读过程中，教育研究者需报告解决方案的覆盖率和一致性指标，分析核心和边缘条件的理论意义，以及条件组合间的关系。报告应清晰呈现关键参数设置，说明选择特定方案的依据，并对条件组合进行深入解释。对特别有意义的案例，可通过定性分析增强结论说服力。最终需将研究发现与广泛理论对话，明确结论的理论普适性、边界条件及实践启示，提出未来研究方向，以清晰结构与准确语言平衡技术细节与理论阐释，确保科学性与可读性。

（八） 事后分析

事后分析是验证研究结论可靠性与稳健性的重要环节，是高水平教育研究彰显严谨性的关键成分。事后分析关键在于系统开展多层次验证。首先是稳健性检验，即通过调整参数（如阈值、样本）验证结论是否稳定，包括对结果变量的高低水平前因构型进行对比。当同一构型导致结果变量的不同水平（即“同因异果”现象）时，应审慎评估其理论解释力，必要时排除该构型以提高结论可靠性。其次是补充性分析，如预测效度分析评估结果的预测能力，或使用Tobit回归等进行交叉验证。这些分析方法不仅能增强结论可信度，还为研究发现提供多角度的支持证据，尤其在处理复杂教育现象时，多维度验证能帮助更全面地理解因果关系的本质。　　

具体操作需注意参数调整的合理性，确保有效性且不偏离原始假设，深入解释不同分析方法的结果差异，可结合定量与定性分析，通过典型案例分析，验证并丰富定量结果的解释。事后分析结果呈现需遵循学术规范，用表格或图表清晰展示验证过程与结果，明确其对研究结论的支持或修正作用，避免过度解释。高质量教育研究需要研究者投入充分时间和精力来设计和实施事后分析，以确保研究结论经得起学术界的严格检验。

四、模糊集定性比较分析法的价值阐释

fsQCA成为教育实证研究的重要方法工具，其区别于传统统计分析的核心优势在于：以组态视角实现从“单一变量影响”到“多条件互动”的转向，通过识别多条因果路径和条件间替代/互补关系，契合教育现象的真实逻辑，为政策制定提供“差异化路径”参考。fsQCA在教育研究方法发展、主题拓展及研究主体多样性理解上具有特定价值。

（一）研究方法的发展价值

fsQCA作为创新方法补充并革新了传统范式，为教育复杂现象的因果解释提供系统性工具，在多因素交互领域优势显著。它推动研究方法从“简化复杂性”转向“拥抱复杂性”，从“单一学科视角”迈向“跨学科整合”，精准把握教育现象本质，为分析复杂因果关系提供稳固框架，为理论创新和实践干预提供针对性的方法论支持。

1.突破线性思维，推动因果解释转型。fsQCA打破传统线性因果假设局限，支持中小样本研究与复杂因果关系分析。通过组态分析探索多因素互动机制，考虑多条件变量及其相互作用，识别导致同一结果的多种条件组合即多重因果路径[15]，贴合真实教育现象的因果逻辑，有效回应教育复杂性与异质性问题。

2.融合定性与定量，填补方法论空白。破解社会科学研究“定性—定量”二元对立困境，将定性数据校准为 0~1区间的“隶属度”以保留定量准确性，同时以“案例”为分析单位，延续定性研究对情境的敏感性。适用于小样本系统性分析与大样本案例异质性保留场景。

3.强化情境敏感性，提升实践适配性。针对教育现象的强情境依赖性（如同一政策在城乡学校效果差异），通过设定“范围条件”明确研究边界，将情境纳入分析框架，允许不同情境下“因果路径差异化”。例如，在教师专业发展研究中，可识别“城市优质校依赖科研支持+同伴合作”“乡村薄弱校依赖培训倾斜+政策激励”的差异化路径，为精准干预提供依据。　　

4.拓展研究逻辑，兼顾探索与验证。摆脱传统统计“假设驱动”的局限，无需预设变量关系，通过真值表分析挖掘数据潜在条件组合，再以“一致性”“覆盖率”验证组合有效性。该特性尤其适合教育新问题研究，可先探索因果路径再验证可靠性。

5.搭建跨学科桥梁，促进范式整合。fsQCA以包容性强的“条件组合”逻辑，兼容不同学科变量，既可纳入社会学“社会资本”“文化规范”等质性条件，也能整合经济学“教育投入”“成本效益”等量化指标，通过集合论将多学科变量转化为可比条件组合，推动教育研究的跨学科对话。

（二）研究主题的拓展价值

fsQCA通过“组态思维”“因果复杂性视角”“方法灵活性”，打破传统方法对“单一因果”“线性关系”“大样本普适性”的依赖，支持教育研究探索复杂、动态、跨层次、小众化主题，深化对教育现象的全面理解。

1.从“单一因素归因”到“多组态路径探索”，拓展对复杂教育现象的解释范围。fsQCA突破传统方法“单一变量独立效应”分析局限，针对教育领域中教育公平、教育质量等多因素交互主题，其“组态思维”能将这些主题从“单一因素归因”拓展为“多路径解释”，揭示现象背后的多样化因果逻辑。

2.从“静态现状描述”到“动态过程机制”，深化对教育变革主题的研究深度。针对教育数字化转型、课程改革等动态主题，fsQCA能超越传统“前测—后测”的结果描述，将研究主题从“结果描述”拓展为“过程机制分析”，识别不同阶段关键条件组合，揭示变革过程的驱动与阻碍机制。

3.从“宏观/微观割裂”到“跨层次组态整合”，打破教育研究的层次壁垒。fsQCA打破传统方法“宏观—中观—微观”的层次壁垒，通过条件组合整合多层次变量（如宏观“政策支持”、中观“学校管理”、微观“教师能力”），拓展“跨层次组态”研究主题（如省域创新能力与研究生教育的关联），揭示多层次因素的协同效应。

4.从“普适性规律追求”到“情境化差异分析”，拓展对小众主题的关注。凭借小/中样本兼容性，fsQCA将研究主题拓展至“小众教育现象”（如民族地区义务教育、特殊教育质量提升）。例如分析“双语教学+本土课程+专项经费”的组合效应，识别符合民族文化情境的质量提升路径，避免照搬通用经验。

5.从“正向结果研究”到“正负向组态对比”，拓展对“教育问题成因”的双向探索。fsQCA突破传统方法“聚焦正向结果”（如如何提升学习成效）的局限，通过正负向结果组态对比（如“学习成功”vs“学习失败”的条件组合差异），揭示“成功依赖高动机+好方法”“失败源于低支持+无目标”的区别，为教育问题解决提供更全面依据。

相较于传统回归方法，fsQCA更适用于复杂系统的非线性关系分析，能解释要素互动产生的系统性特征与因果非对称性问题[16]，对包容性教育、教育公平、政策实施等传统方法难以充分解析的复杂主题尤为适用。

（三）研究主体的理解价值

通过“组态思维”与“复杂性视角”，fsQCA还原教育主体的“异质性”“多元性”“动态性”，使研究贴近主体真实状态，为理解“主体行为逻辑”与“优化条件激发积极行为”提供精准工具，服务“以人为本”的教育实践。

1.揭示研究主体的“异质性组态”，打破“平均化认知”。fsQCA规避传统统计“平均值”“总体趋势”掩盖主体差异的问题，突破“同质化假设”和“单一维度认知”，将教育研究主体视为“条件组态集合”，识别多样化类型揭示主体异质性、复杂性及行为逻辑多重性。如分析学生学习主体时，可发现“高动机+自主学习+低家庭支持”“中动机+教师指导+高家庭支持”等多类“成绩优异”组态，打破“学习时间越长成绩越好”的单一认知，还原学生群体异质性。

2.解析主体行为的“多重驱动机制”，超越“单一因素归因”。fsQCA针对主体行为的多因素影响特征，突破传统“单一关键变量”归因，关注条件组合的协同作用。如教师教学创新研究，识别出“高学历+低自主权+强学生反馈”“低学历+高自主权+浓创新氛围”两条路径，揭示“条件互补/替代”逻辑，即使学历不高，充分自主权与支持性氛围仍能激发创新，更贴合教师“社会人”的行为本质。

3.整合主体的“多元身份与情境互动”，避免“孤立化认知”。fsQCA将教育研究主体“多元身份”（如教师兼具教学者、研究者角色）与情境（学校类型、地区文化等）纳入统一分析框架，实现对主体的整体化理解。如分析农村家长教育参与，可发现“务农家长依赖低文化程度+学校上门沟通+村集体支持”“务工家长依赖中文化程度+线上沟通+雇主请假支持”的差异化路径，打破“农村家长参与度低”的片面认知，体现身份与情境的交互影响。

4.捕捉主体行为的“动态适应性”，理解“同一主体在不同情境下的差异化选择”。针对教育研究主体行为的情境调整特征，fsQCA通过“不同情境条件组合对比”，捕捉主体行为的动态适应性，深化对其能动性的理解。如学校办学研究，资源充足时“硬件投入+名师引进+课程拓展”、资源匮乏时“乡土课程+教师多能+社区整合”均能实现高质量发展，突破“资源决定论”静态认知，还原主体在动态情境中的主动选择逻辑。

五、模糊集定性比较分析法对教育实践的启示

fsQCA不仅为教育研究提供了方法论创新，更以其组态思维、因果复杂性揭示及多路径因果分析优势，为教育政策制定与实践干预提供可操作指导，给教育实践带来有益启示。　　

（一）为教育政策制定的“差异化路径”提供依据，避免“一刀切”

传统统计方法常基于单一变量显著效应提出普适性政策，而fsQCA通过识别“结果等效性”，揭示实现教育目标可以有多元路径，为差异化政策提供依据。例如“促进城乡教育均衡”政策制定，若fsQCA识别出“高教师流动率+县域内资源统筹”“数字化设施全覆盖+优质课程共享”两条核心路径，则政策制定无需强调所有地区“统一增加经费”，可依区域条件择路推进。延伸至不同教育阶段：基础教育阶段，若识别出“家校协同+课后服务质量”“教师培训+学区化管理”两种均衡路径，则农村小学政策可侧重前者（如补贴家校交通协同成本），城市小学侧重后者（如建立学区内教师轮岗专项资金）；高等教育阶段，若“学科交叉平台+科研成果转化”与“生源质量提升+国际化合作”均能促进高校发展，则地方院校政策可侧重前者（如建设跨学科实验室），部属高校政策可侧重后者（如设立国际联合培养项目）。这种基于条件组合的政策设计，能减少资源浪费、提升干预精准度，缓解资源不足或分配不均问题。

（二）通过条件组合分析优化教育资源分配，提升资源使用效率

教育资源稀缺性要求分配兼顾“针对性”和“协同性”，而fsQCA对“必要条件”和“充分条件”的区分，能明确资源投入优先级，即“必要条件优先保障，充分条件组合协同投入”。例如，若研究发现“教师培训质量”是“教学效果提升”的必要条件，则资源应优先投向教师培训体系，避免盲目投入硬件设施。若“高课堂参与度（A）+个性化辅导（B）+家长监督（C）”是“学生成绩提升（Y）”的充分条件组合，则仅投入A而不配套B和C（如不安排辅导、缺乏家长配合），可能无法保证Y出现；只有A、B、C同时投入，才能稳定达成结果，即对充分条件组合中的各个条件进行有针对性的同步资源分配或干预设计，而非孤立投入某一条件。fsQCA对“核心条件”与“边缘条件”的区分（核心条件在多路径中稳定出现，边缘条件仅在部分路径中存在），可进一步优化资源分配的 “弹性空间”。核心条件需保障持续投入，如“教师专业能力”在多路径中均为核心条件，需长期投入培训资源；边缘条件可根据具体情境灵活调整，如“教学设备”在部分路径中为边缘条件，可结合区域经济水平分阶段投入。

（三）指导教育实践实施“组态化”策略，应对情境复杂性

学校类型、学生群体、地区发展水平等具体情境决定了教育实践效果，而fsQCA的“组态视角”可帮助设计适配不同情境的干预方案。以“提升乡村教育质量”为例，若fsQCA识别出三类有效组态：偏远地区“稳定师资+在线课程资源”、近郊地区“家校合作+校本课程开发”、民族地区“文化融入教学+专项经费”，则实践者可制定针对性干预措施：偏远地区通过“教师周转房+数字教育平台”稳定师资并补充资源；近郊地区通过家长学校建设强化家校协同；民族地区通过开发双语教材和申请专项经费提供支持。此外，组态化策略还需关注“动态调整机制”。随着情境变化，条件组合可能发生转化。例如，当偏远地区数字基建完善后，其有效组态可能会转变为“教师信息化能力+校本资源开发”，此时干预重点需从“建设数字平台”转向“培训教师信息化教学设计能力”。这种“一地一策”的组态化干预，能更好地应对乡村教育多样性，避免“照搬城市经验”的低效做法。

参考文献：

[1] 吕晶.中国教育实证研究中的定量方法:五年应用述评[J].华东师范大学学报(教育科学版),2020,38(9)：36-55.

[2] 姚计海.教育实证研究方法的范式问题与反思[J].华东师范大学学报(教育科学版),2017,35(3)：64-71，169-170.

[3] Ragin C C.The Comparative Method: Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies[M].Cambridge:Cambridge University Press,1987：123-129.

[4] Ragin C C.The Comparative Method: Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies[M].Berkeley:University of California Press，2014.

[5] 兰国帅,程晋宽,虞永平.21世纪以来国际学前教育研究:发展与趋势——学前教育领域四种SCI和SSCI期刊的知识图谱分析[J].教育研究,2017,38(4)：125-135.

[6] 黄天慧,郑勤华,王菊,等.家庭背景对大学生在线学习成效的影响机制研究——信息技术获取的中介作用[J].现代远距离教育,2024(3)：77-86.

[7] 姚昊,蒋帆.新高考背景下高中生涯教育支持系统研究——基于结构方程模型的实证分析[J].湖南师范大学教育科学学报,2021,20(1)：99-106.

[8] 丁奕然,魏冰娥.教师践行中华优秀传统文化教育的意愿何以生成——基于计划行为理论的PLS-SEM研究[J].中国电化教育,2023(3)：127-134.

[9] 韩双淼,顾建民.高等教育何以促进城乡收入均衡发展——一个省域模糊集定性比较分析的解释[J].高等教育研究,2024,45(2)：47-57.

[10] Schneider C Q,Wagemann C.Standards of Good Practice in Qualitative Comparative Analysis (QCA) and Fuzzy-sets[J].Comparative Sociology,2010(3)：397-418.

[11] 查尔斯·拉金.重新设计社会科学研究[M].杜运周，译.北京:机械工业出版社,2021：7-10.

[12] Ragin C C.Redesigning Social Inquiry[M].Chicago:University of Chicago Press,2008：79-81.

[13] 赵闯,孙红月,宋晓曦.高校学科建设的影响因素与对策研究——基于30所高校的模糊集定性比较分析[J].现代教育管理,2024(11)：94-105.

[14] 蒋春洋,孙默.教育对外开放背景下高等职业教育国际化高质量发展的多元路径——基于全国47个典型案例的模糊集定性比较分析[J].职业技术教育,2024,45(25)：13-22.

[15] 张佳,周梦如,顾建民.轮岗制度下的校长创新变革何以见效——基于SEM和fsQCA的混合研究[J].教育发展研究,2025,45(2)：58-68.

[16] 李晓虹,王梓宁,张婷婷.研究生教育如何赋能省域创新——基于31个省份数据的fsQCA分析[J].湖南师范大学教育科学学报,2024,23(5)：92-102.

引用格式：苑丽萍,兰国帅,宋帆,等.教育研究领域模糊集定性比较分析：典型特征、实施步骤和应用价值[J].教育学报，2026，22（5）：140-153.