《中国教育现代化2035》提出，要加快信息化时代教育变革，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台。随着教育数字化战略行动的深入推进，人工智能（AI）技术成了破解公共教育服务供给不均、匹配性不足问题的重要手段，以国家中小学智慧教育平台为代表的各级智能化教育服务平台已成为公共教育服务下沉城乡、覆盖全学段群体的关键载体。用户体验不仅关乎技术赋能的落地效果，更直接影响公共教育服务普惠性与公益性目标的实现。基于此，本文采用csQCA（清晰集定性比较分析）方法，探究人工智能赋能背景下智能化公共教育服务平台用户体验的形成机理，以期为公共教育数字化转型提供经验参考。
　　一、基于csQCA的智能化公共教育服务平台的变量操作化与数据校准设计
　　（一）结果变量。结果变量为智能化公共教育服务平台提供了高用户体验。与以用户粘性、付费转化为目标的商业教育产品不同，公共教育服务平台的用户体验以公共服务的普惠性、公益性为核心前提，兼顾使用过程的感知体验、教育服务的实际获得感与公共价值实现三个维度。该变量通过平台用户综合满意度、教育资源普惠获得感和公共服务适配度三项指标加权合成综合得分，最终依据校准规则完成二分赋值：高用户体验赋值为1，非高用户体验赋值为0。
　　（二）前因条件。根据人工智能赋能公共教育服务的技术特点与公共教育的普惠性属性，锚定技术赋能、公共服务供给、合规安全保障三个维度，选取五项核心前因条件。修改智能内容精准匹配。平台要基于AI算法实现用户学习需求与教育资源的个性化匹配能力，是破解标准化供给和个性化需求矛盾的核心抓手。二是智能学情动态诊断。AI要及时具备对用户学习过程的全流程进行动态追踪、学情研判和干预反馈的能力。三是公共资源普惠覆盖。平台要提升对欠发达地区、特殊群体的教育资源供给广度与可及性。四是人机交互友好性。交互设计要确保便捷性、包容性，能够契合特殊群体的使用需求。五是数据安全与隐私保护。要对用户教育数据进行全生命周期安全防护，并具备合规使用的能力。
　　（三）数据来源与校准。本文选取覆盖东、中、西三大区域，且兼顾不同经济发展水平与教育数字化建设基础的省级及以上官方公共智慧教育平台作为研究案例，确保了样本的代表性。研究数据均来源于2024至2025年平台全功能实测、教育部教育信息化技术标准委员会第三方评估报告，其中包含覆盖全学段用户的有效调研问卷，以及各省市教育主管部门发布的平台年度运营白皮书。在校准环节，笔者严格遵循csQCA分析规范，采用直接校准法，将变量的95%分位数设定为完全隶属阈值，50%分位数设定为交叉点，5%分位数设定为完全不隶属阈值，随后将所有连续变量标准化后校准为0-1二分清晰集变量，保障了分析的严谨性与结果的可靠性。
　  二、实证分析
　　（一）单条件必要性分析。单条件必要性分析主要是在检验单个前因条件是否为智能化公共教育服务平台高用户体验发生的必要条件，判断标准为条件变量对结果变量的一致性水平是否达到0.9的临界阈值。一致性超过该阈值，方可认定该条件为结果发生的必要条件。本文基于csQCA的必要性的检验结果显示，5项前因条件的一致性水平均低于0.9临界值，表明不存在任何单一条件能够独立催生高用户体验，此举充分印证了组态视角分析的必要性与合理性。其中，公共资源普惠覆盖（一致性为0.854）与数据安全与隐私保护（一致性为0.817）的一致性水平位列前两位，说明了二者是影响高用户体验形成的核心前置性条件，因而对平台用户体验构建具有不可替代的基础性作用。
　　（二）条件组态的充分性分析。充分性分析用于检验条件组态是否构成结果发生的充分条件。为此，本文设定原始一致性阈值为0.8、案例频数阈值为1、PRI一致性阈值为0.75，最终得出3条实现高用户体验的等效组态路径。模型的总体解一致性达0.903，总体解覆盖率为0.759，具备良好的解释力。核心条件指同时出现在简约解与中间解中的条件，边缘条件则仅存在于中间解，具体组态解读如下：第一组态：“技术赋能+普惠兜底”型。该组态的核心条件为智能内容高度契合、公共资源普惠覆盖，边缘条件为智能学情诊断、人机交互友好性。该路径表明，当平台具备强大的AI核心教学能力，同时实现公共教育资源的广覆盖与普惠化供给，并辅以基础的学情诊断及友好交互设计，即可达成高用户体验率。该组态的原始覆盖率最高，是经济发达地区省级平台的重要发展路径。第二组态：“服务体验+信任保障”型。该组态条件是智能学情诊断、人机交互友好性、数据安全保护，无核心缺失条件，平台的个性化内容匹配和普惠资源覆盖能力尚未达到行业顶尖水平，但只要具备准确的学情诊断能力、低门槛的友好交互与完善的数据安全保障，同样可以实现高用户体验。因此，该路径相对适合面向特殊群体，尤其是老年群体、农村下沉市场的服务场景，运行逻辑是基于降低使用门槛和强化用户信任来弥补资源供给的相对不足，凸显了公共教育服务的包容性。第三组态：“普惠供给+合规兜底”型。当平台以公共资源的普惠覆盖为核心，辅以精准的内容匹配能力与完善的数据安全合规体系，即便智能学情诊断能力相对薄弱，也能实现良好的用户体验。因此，这一方向是欠发达地区公共教育平台的最优发展路径。同时，此类平台受限于技术与资金投入，无需追求全链条AI技术的堆砌，只需聚焦资源普惠与数据安全的底线，即可显著提升用户体验。补充分析表明，若公共资源的普惠覆盖或数据安全保护条件缺失，无论其他AI技术条件多么完备，都无法形成良好的用户体验，这再次印证了普惠性与合规性是公共教育服务平台不可突破的底线。
　  三、结论
　　本文基于组态视角，采用了csQCA方法，详细探究了智能化公共教育服务平台用户体验的形成机理。结论如下：当高用户体验不存在单一必要条件，其形成是技术赋能、公共服务供给、合规保障多维度条件协同联动的复杂结果，单一的技术升级或资源投入无法实现用户体验的根本性提升。其中，本文共识别出3条实现高用户体验的等效组态路径，分别可以满足不同区域发展水平、不同服务场景的平台，体现了公共教育服务数字化转型的路径多样性。最后，公共资源的普惠覆盖是用户体验的基础，数据安全与隐私保护是不可突破的底线要求，二者凸显了公共教育服务的公益性与普惠性本质，也因此构成了区别于商业教育产品的用户体验逻辑。
　　课题项目：浙江商业职业技术学院2025年“人工智能与教育融合创新应用”专项课题（项目编号：SZYJXGGZD202510）。