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大数据时代的教育政策证据:以证据为本理念对中国教育治理现代化与决策科学化的启示
2014年07月15日 11:07 来源:《全球教育展望》2014年2期 作者:陈霜叶 孟浏今 张海燕 字号

内容摘要:决策科学化与民主化是我国政府政策制定与行政决策中一贯提倡的重要原则。无独有偶,欧美近十多年来在政府治理与教育政策研究领域兴起的“以证据为本”的政策潮流与这“两化”原则有着异曲同工之妙。在最新的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中对中国教育发展提出了“全面深化综合改革”以及“教育治理体系和治理能力现代化”的时代要求。近年来随着信息技术的高速发展与普及,以“大数据”为基础的新型现代政府治理与决策亦显现为未来的趋势。本文提出在即将开启的“深化教育领域综合改革”中各级决策者可汲取“以证据为本”的理念和对大数据对政策决策影响的思考,从传统的政策调研和观点式决策向以多元丰富政策证据为支撑、大数据为助力的现代教育治理模式转变。

关键词:教育治理现代化;以证据为本;决策科学化;大数据;政策证据

作者简介:

  内容提要:决策科学化与民主化是我国政府政策制定与行政决策中一贯提倡的重要原则。无独有偶,欧美近十多年来在政府治理与教育政策研究领域兴起的“以证据为本”的政策潮流与这“两化”原则有着异曲同工之妙。在最新的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中对中国教育发展提出了“全面深化综合改革”以及“教育治理体系和治理能力现代化”的时代要求。近年来随着信息技术的高速发展与普及,以“大数据”为基础的新型现代政府治理与决策亦显现为未来的趋势。本文提出在即将开启的“深化教育领域综合改革”中各级决策者可汲取“以证据为本”的理念和对大数据对政策决策影响的思考,从传统的政策调研和观点式决策向以多元丰富政策证据为支撑、大数据为助力的现代教育治理模式转变。

  关 键 词:教育治理现代化 以证据为本 决策科学化 大数据 政策证据

  作者简介:陈霜叶,香港中文大学教育行政与政策学系助理教授;孟浏今,香港中文大学教育行政与政策学系博士候选人;张海燕,北京师范大学珠海分校硕士研究生,珠海 519087

  在2013年11月15日发布的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中明确提出“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度,推进国家治理体系和治理能力的现代化。”时隔两个月,根据教育部网站上发布的2014年全国教育工作会议新闻稿中,袁贵仁部长强调“要深入学习贯彻习近平总书记系列重要讲话和三中全会精神,切实把思想和行动统一到中央决策部署上来,建立科学规范的治理体系,形成高水平的治理能力。要围绕教育治理体系改革、教育治理能力提高,深化教育综合改革;通过深化教育综合改革,实现教育事业科学发展;通过教育事业科学发展,更好地促进教育公平、调整教育结构、提高教育质量,为打造中国经济升级版、全面建成小康社会提供坚强有力的人才支撑和智力支持”。

  根据上述文件内容,可以明确未来中国教育改革除了在具体领域的举措与具体教育问题的解决之外,还会在教育治理与教育政策决策上有深层的变革与切合时代发展的更新。在这些文件中,“现代化”、“科学”、“治理”等字词频现。那么何为现代教育治理体系与治理能力?深化教育综合改革需要的科学思路和方法是什么?其实有关政府政策决策的现代化与科学化在我国已不是新论。如何利用政府本身的学习机制,在尊重认可既有决策与治理经验的价值上逐步更新推进然后发展出现代而科学的教育治理体系与治理能力?今日所提的“现代化”与“科学”又需有何种新意?既有学术研究可以贡献什么思路来开启这一类基础问题的思考?笔者试图通过政策研究学界已经讨论渐趋成熟的“以证据为本”理念,结合大数据与公共政策的讨论,提出从信息数据到政策证据的视野转换。这可作为实现在我国既有的本土决策经验中更新并发展到现代教育治理制度与能力的一种思路选择。

  教育决策科学化与民主化是我国教育政策制定与行政决策中一贯提倡的重要原则。无独有偶,欧美近十多年来在政府决策与教育政策研究领域兴起的“以证据为本”的政策潮流与这“两化”原则有着异曲同工之妙。近年来随着信息技术的高速发展与普及,以“大数据”为基础的新型现代政府治理与决策已然成型。在教育领域,随着大数据发展而带来的教育政策研究与决策的“以证据为本”之趋势亦渐明显。近年来中国上海参与的国际经济合作组织的PISA研究就是通过多维度、多层次、多群体、多因素巨型数据分析来影响教育政策的典型例子。[1]

  一、中国传统决策治理模式的基础与大数据时代挑战

  我国有关决策现代化的呼吁与改革由来已久,但是其落实却一直不够理想,政府决策的科学化与民主化的“两化”原则被反复强调。1982年党的十二大尝试从党内政治生活的角度提出要决策体制改革;1986年7月全国软科学研究工作座谈会中终于第一次对“决策科学化”做了专题性的讨论,确定了决策体制改革当以“决策科学化”为定义,万里同志提出实现决策科学化和民主化的任务。自党的十三大报告,决策的科学化和民主化就成为我国党和政府的政治、政策决策机制的基本原则。自十六大以后,这种决策机制更加细化与操作化,决策的制度化、专业化、专家参与、公示与听证制、论证制与责任制等都逐步进入中国的政策过程。中共十八届三中全会特别提出在简政放权加快转变政府职能、创新社会治理的改革中,决策科学化成为了科学宏观调控、构建阳光权力运行体系、为社会提供多样化服务、改进社会治理方式等跨时代改革举措的一块基石。

  政策决策科学化虽然不断被提及,但是很少有明确的定义与讨论来确定何为“科学化”或者“科学性”。在目前国内的政策研究学虽然发展兴盛,但亦很少抓住这个具有深刻本土意涵的概念深入发掘其意涵。传统上,“不科学”的教育政策制定通常被形象地称为“拍脑袋”,实指在政策制定与形成过程中无视现实情况而只是由拥有决策权的人简单地以自己有限的理解、假想、推测来取代全面的调查、论证和科学的判断。中国的决策科学化则是希望针对于这种“拍脑袋”式决策的矫正式做法,强调全知全能、完美理性的调查、论证、判断的科学决策。在我们传统的政策过程中还是有一定的调研过程与调研报告形成支持政策决策的基础。在以前不强调分权化的中央集中管理体制中,这种有一定调研过程与调研报告支持政策决策的机制也不总是失灵和失败的。但在目前整个公共管理体制倾向于简政放权、地方化、强调以民为本,而且也有了更多的数据基础之后,传统上依赖调研、座谈、集体决策等环节的决策内涵与模式就面临重大冲击。现代的政策决策情境变得零散、即时、多元、高效、业务量巨大,又受到动态的民意和复杂社会环境的影响。如若还是依赖传统的长周期且受限于组织制度建设和机械化处理数据的行政程序设计来进行决策与治理,决策的效率与有效性将受到质疑与挑战。

  2008年google十年纪念创生了“大数据概念”。今天的社会与政府治理不仅处于“大数据时代”中,而且必须面对大数据时代催生的新的理解世界和决策的视角。[2]随着信息网络的发展,种类多样(variety)、增长迅速(velocity)、且体量庞大(volume)的信息都在实时地产生与被记录着。作为处在社会决策地位且是数据处理中枢“大数据”的国家更需要具备搜集、提取、处理这些数据的领导力,将大数据时代给治理与政策决策带来的危机化为机遇。

  在教育领域,大数据概念也已经开始实质性地应用于教育政策研究与实践中。在美国联邦政府教育部技术办公室2012年4月10日发布的《通过教育数据挖掘和学习分析改进教与学:问题简介》中指出,在教育数据挖掘和学习分析将开始应用大数据。[3]澳大利亚政府推出的“我的大学”(My University)项目,通过大规模实时在线数据,将那些与学生和家长评价相关的本科到研究生的课程和大学排名与政府政策挂钩。另外OECD长期以来与各成员国在教育数据库上的工作也显示出现代教育政策有可能会处处都受益于这些经科学研究处理过的大规模数据证据。这种数据观念已经超越传统的相对粗糙的统计数据,强调更精细化捕捉各个层面的变化数据,以及由数据展现的复杂相关与因果关系。

  这种借助大型数据库与大数据的科学化政策优势在于以下三个方面:第一,能够聚焦于政策对象的微观层面,将原本模糊的教育活动通过数据逐步清晰地描述出来。这有利于描述政策问题,例如学生与教师层面的学与教的过程及其评估。其二,政策反馈过程更迅速甚至达到实时与即时性。以大数据的容易比较、交流、转化之特质为基础的决策科学概念,符合当下信息流动的时代特点,例如透过学生学业或者体能发展等大数据实时汇聚到教育部、教育局、学校、班主任和家长。其三,大数据的预测视野。大数据的时代正在提示着今天所谓宏观控制的精髓不再是力度的问题,而是视野。虽然大数据并不是解决所有问题的神奇方案,信息越大数据噪音也会更大。[4]大数据是超越个体与局部的相对静态视野,更容易发现问题所在、可能弱点和盲区的动态宏观视野。

  目前看来,中国教育领域以大数据概念考虑政府教育治理制度与治理能力,如何将数据转为证据的趋势还不明显。因此本文将评述当前渐趋成熟的“以证据为本”教育政策讨论,聚焦分析怎样将“数据”转化为“政策证据”,以及什么“政策证据”可以对明确政策问题、理清政策逻辑有所贡献。最后结合正在浮现的大数据时代教育政策证据的国际变化,尝试提出以证据为本的中国决策科学化对开启教育治理现代化的初步建议。

  二、从数据到政策证据:以证据为本的政策决策与现代政府治理能力

  从大数据到科学决策,其间要经历一系列知识信息的转换,才有可能真正实现决策改进。而“以证据为本”的政策概念,近年来成为欧美国家所力捧的数据科学决策出路。1997年的英国,布莱尔政府提出“做以证据为基础的公共政策”、“有效工作的证据是最好的证据”之政论,“政策证据”的概念正式登上政治历史的舞台。在学术领域关注政策证据并不是一个新鲜的现象,美国政府从20世纪50年代就已经应用了类似的政策概念,一直都存在着通过信息提高政策制定质量的研究。[5]

  事实上,政策证据的概念与70年代末80年代初出现的将法律证据概念应用于公共政策的潮流有关。政策研究引进了证据这个概念,是希望借由证据概念处理政策数据,从而有条理地佐证政策问题、梳理政策逻辑,并强调政策证据的专业性。[6]虽然政策证据概念的提出有着现代政府应对合法性维持和复杂政策活动挑战的政治考虑,但是政策证据的姿态亦表明了其提升政府政策治理能力的立场。可以说政府治理的现代性的一个重要特质就是强调以证据为基础。这种概念也是对大数据时代政策科学发展的有力回应。

  概而论之,以证据为基础的政策概念一定程度上实现了从微观数据到宏观政策的实质性连接,也在现实意义上使得大数据成为可以实际操作的政策概念。从信息与数据到政策证据的转化可以有以下三个层次的理解:第一,证据提升了数据的知识内涵。以证据为基础的政策概念设计政策科学历史中一直思考的政策专业知识内涵问题,而在大数据基础上,以证据逻辑提升数据知识内涵,无疑可使之更好地服务于政策制定和调整。简言之,数据不再是数字或者信息的简单堆积,成为证据以后而更具有逻辑与意义。第二,以证据分类考虑数据。“以证据为本”的政策概念已经丰富发展,尤其表现在多元化的证据类型上。借由大数据基础,这些数据证据分类正在提升政策的评价性研究,超越之前仅仅停留在片面工具性结果评价的层面。简言之,数据不会自己说话,必须通过归类与知识的转化而成为有意义的“声音”。第三,通过证据与民众沟通。现代政府政策治理强调以民为本,尊重民意,得到民众支持。中国教育政策也在强调“办人民满意的教育”。这种以说服和沟通为目的的政策证据更能发挥促进民众参与政策合作的作用,从而在决策科学化和决策民主化两个层面提升政府治理能力。以下部分将具体说明从信息与数据转化到政策证据的具体过程。

  三、从数据到政策证据的分类转化

  政策证据的本质是一种对政策科学知识内涵的思考。因此通过历史过程厘清数据与证据争论背后多元丰富的知识归属是深入认识从数据到政策证据转化的关键。在本节中,通过对政策证据在英美政策科学中的历史发展过程进行梳理,笔者提出在政策不同层面考虑中可以选择的政策证据类别。每一类政策证据都有相应的界定与问题可以导引如何将各种政策决策者面对的信息与数据转化为政策证据。

  首先是结果证据和经济证据。在美国政策科学的兴起与发展鼎盛时期,在拉斯韦尔最早提出将知识放入政策过程[7]之后,20世纪50年代末60年代初美国约翰逊总统(Lyndon Johnson)针对贫民问题启用了所谓大批政策专家,试图让改革变得很专业;而60年代末政策却远没有达到预期的结果,政策执行不力的问题暴露了出来;于是在70年代掀起了评估研究的热潮。之后公共政策的发展出现簇拥管理主义的态势,强调政策作为管理科学工具的性质,政策实证主义也走向技术论。[8]80年代政策研究更吸纳了新自由主义市场经济在内的因素,将商业企业计算盈利的策略应用到政策方案中。因此评价性信息构成了该时期政策证据的主体。具体而言有以下两类:[9]第一是结果证据,一般回应了政策结果关于“什么发生了?”(What happening/happened?)“如何发生的?”(How it happens/happened?)“谁通过什么途径得到什么结果?”(Who gets what?)类的问题,可以被认为是从管理学逻辑出发的证据考虑,类似的说法还有效果证据、成果管理证据、评估证据等等;第二是经济证据,指那些由典型的成本效益分析产生的证据,这些证据往往与经济活动相关,例如顾客需求证据、投入机会成本证据等等,是围绕金钱运行原则产生的证据。这两种证据类型的划分可以说一度主宰了决策科学数十年的发展,直至今日仍有不可取代的位置。

  20世纪80年代末90年代初,英国在医疗领域明确提出要“证据研究”,这为政策证据发展打开了描述性政策证据(descriptive evidence)的思路。这种证据强调以实用主义考虑(pragmatism)的、具有实际效益的证据为标杆,并关注学术研究支持社会管理的效能。[10]总体看来,英国方面提出的政策证据概念是一种与管理和政策科学紧密关联的信息,旨在支持和描述政策过程中的事实现象。描述不涉及深层次的逻辑加工,关注问题的表现。其实仍然是结果导向的证据,并不关注政策过程知识本身。这种政策概念在教育领域的统计式发展中表现得尤为明显。

  经过二十年的政策证据发展,21世纪对这种有偏向性的政策证据概念开始有了批评的声音,大体上总结归为三个方面的批判性政策证据思考:第一,要结果证据也要过程证据,或执行性证据,回应“是什么产生了效果?有效吗?”(What works?)“怎样改善现状?”(How to improve things?)类的问题。[11]这可以说是关注政策制定和执行过程,而不仅仅是强调政策结果。第二,要描述性证据也要分析性(descriptive evidence)、批判性(critical evidence)、伦理性证据(ethical evidence)。[12]具体而言,就是将政策证据目前工具性、实践性的思考推向更深层次的知识追求。这样的政策证据不仅仅停留在低层次的信息性甚至是数据表现式证据,而是经过因果、并列、层次性等逻辑加工,经过权力、意识形态等潜台词剖析,经过人本的、人际之间的、个体与环境等伦理性的反思产生的对政策问题的逻辑性、分析性的回应。这与拉斯维尔最初对公共政策意义的设想遥相呼应。[13]第三,要数字证据也要文字证据。换言之就是不是只有数字才是数据,不是有数字就自然能以“科学性”的外衣来表明证据的力度。这是从产生证据的学术研究方法出发,考虑以更加多元的研究方法,介入证据的收集、提取、转化,根据证据本身的特质,例如访谈证据的质性意义,判断其价值,回归以多学科的政策知识支撑对政策问题的理解和政策逻辑的梳理。

  这种与研究中的质化与量化二元对立的知识论与方法论一致的政策证据讨论中,可以看到两类对政策证据更深层的划分:一类政策证据应当着重实验取证,坚持对政策证据思考的实证性、中立性、系统性,认可管理主义中的经济性证据和工具性证据,准确地把握最重要的因果关系(casual relations)。[14]另一类则强调政策证据应当多进行规范性(normative)、理论性(theoretical)、非实验性(non-experimental)的考虑。[15]因此质性研究的证据应该得到重视,那些不可被丈量的世界尤其是政策环境,必须在政策证据中呈现才能推进公共政策的发展,例如公众意见、政策参与群体的诠释、文化性证据、地方性智慧等等。[16]这样的辩论虽然一直争议不断,但也逐渐出现一些共识,英美等许多国家的政策证据考虑都出现了转向的趋势,在政策证据中加入了对历史的、诠释性的、文化相关的、地方特质的考虑。[17]

  从这场辩论中不难看出,没有任何一方有绝对的把握能够单独面对大数据时代的政策证据挑战,而尊重证据的政策文化背后更融合了决策科学化与决策民主化的区别。换言之,以政策证据合当性(appropriate evidence)为原则,纳入多样类别的政策数据既能做到决策科学化又能兼顾决策民主化。多样而丰富的政策证据才更能贴近现代复杂、实时变化的政策环境,应对以互联网与现实世界相结合的政策受众的多样而复杂的政策需求。因此大数据时代的教育政策治理需要逐步囊括涉及政治、政党或持份者偏好的政治证据、政策支持性证据(例如政策资源分配、目标诠释等)、有关公众态度和理解的公共意见证据、政策参与者的洞见和看法研究、文化性证据,以及涉及地方性实践智慧的证据等等。其实传统模式下的中国教育政策决策机制已经在做这些工作,譬如与民主党派召开座谈会、第一线调研、舆情信息、当地的座谈与调研等。但是如何处理这些不同来源的意见,通过不同类别的数据处理与分类,以更完整而清晰的证据整体来推进现代政策治理制度下的政策实践,这方面还有待加强。

  四、结论与政策建议

  随着《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》的发布,从中央政府到教育领域势必将迎来深刻的改革与治理体系与治理能力的现代化。笔者认为对政策实践者而言,这些新式词汇与变革方向是与过去一直强调的决策科学化、民主化以及拥有深厚传统的政策调研历史的行政管理经验的现代更新。这种现代更新需要考虑目前正在兴起的大数据时代以及将各种传统搜集的信息、观点、数据转化为更符合当前政策环境的多样化证据。这样既能延续与发展过去的政策治理经验,又能适应新的时代要求,借力大数据时代同时实现决策科学化与决策民主化。通过政策证据思路的建立与铺开,可以为在当前推进教育治理体系和治理能力现代化,深化教育领域综合改革中提供一个具体的立足点。但对于更具体的相关可开展的工作与实践而言,笔者有以下建议:

  首先,在国家层面建立起针对教育内容的大型数据库,由国家发起、地方支持、学校承担,并向民众开放。我国以行政任务划分的教育数据收集多以行政部门为单位进行收集,且是一段时间的集中收集,缺乏政策上长效的从数据到政策证据的处理考虑,也没有针对教育活动根本整全性的数据证据考虑。譬如在目前大量的培训计划并行运作时,缺乏对多少老师参加培训的数量、类别的记录,以及他们的培训内容、表现等等。仅就这一个小例子而言,这种数据的缺乏就会导致培训资源的重复性浪费。另外目前全国学生终身一人一号,这就为持续性记录学生的学业表现与各方面发展提供了一个良好开端。那么如果能够由此建立全国联网的大型学生表现,辅以家庭、老师、学校的多样信息,这就为研究、决策以及未来的录取提供扎实的数据基础。

  其次,大数据时代的政策证据分类处理考虑已经丰富地发展起来,而我国在教育领域正使用中的政策证据却仍滞后在政策证据早期,偏重强调描述、经济、结果的层面。借鉴数据证据分类的思考,可考虑从以下几个方面先做出一些尝试:第一,针对教育周期长、活动多样的特质,从执行数据证据和多形式证据的概念出发,考虑建设国家教育长期追踪的数据库和证据挖掘与分析的长效机制,例如关于教学过程的数据库;第二,针对教育有教无类、多元发展学生学能的特质,从分析数据和批判数据的概念出发,考虑建设国家针对不同学能的数据库,例如数学、英语等,而不是以竞赛等极端选拔方式代替对大多数教育状况的关注;第三,针对教育伦理的问题,从伦理证据的概念出发,考虑建设从地方到国家的伦理数据库,例如版权剽窃等方面;第四,尝试在数据库上分开经济考虑的教育证据和科学专业考虑的教育证据,让教育领域有更多的空间自由发展而不总是受到经济指标的裁量;第五,针对中国教育地域差异的问题,从教育环境中地方证据的概念出发,考虑从国家层面宏观管理不同地方的数据库,把握基本原则。

  参考文献:

  [1]张民选,陆璟,占盛丽,朱小虎,王婷婷.专业视野中的PISA[J].教育研究,2011(6):3-19.

  [2]Lohr, S. The Age of Big Data[N]. The New York Times, 2012-02-11[EB/OL].http://www.nytimes.com/2012/02/12/sunday review/big-datas-impact-in-the-world.Html?_r=2&scp=1&sq=Big%20Data&st=cse&.

  [3]陆璟.大数据及其在教育中的应用[J].上海教育科研,2013(9):5-8.

  [4]Silver, Nate. The Signal and the Noise[M]. NY: The Penguin Press, 2012.

  [5]Innes, J. Improving Policy Making with Information[J]. Planning Theory and Practice, 2002,3(1):102-104.

  [6][8][17]Fischer, F. Reframing Public Policy Discursive Politics and Deliberative Practices[M]. New York: Oxford UP, 2003.

  [7]Lasswell, H. The Immediate Future of Research Policy and Method in Political Science[J]. American Political Science Review, 1951, (45): 133-142.

  [9]Clarence, E. Technocracy Reinvented: The New Evidence Based Policy Movement[J]. Public Policy and Administration, 2002, (17):1.

  [10]Jewell, C. J., Bero L. A. Developing Good Taste in Evidence: Facilitators of and Hindrances to Evidence-Informed Health Policymaking in State Government[J]. The Milbank Quarterly, 2008, 86(2): 177-208.

  [11]Davies, H., Nutley, S., Smith, P. What works? Evidence-based Policy and Practice in Public Services[M]. Bristol: The Policy Press, 2000.

  [12]Parsons, W. Modernising Policy-making for the Twenty First Century: The Professional Model[J]. Public Policy and Administration, 2001, (16): 93.

  [13]Smith, K. B., Larimer, C. W. The Public Policy Theory Primer[M]. Boulder, CO: Westview, 2009.

  [14]Fischer, F. Evaluating Public Policy[M]. Chicago: Wadsworth Publishing Company, 1995.

  [15]Yanow, D. How Does a Policy Mean?: Interpreting Policy and Organizational Actions[M]. Washington, D. C.: Georgetown UP, 1996.

  [16]Cook T., Gorard, S. What Counts and What Should Count as Evidence[EB/OL]. http://www.oecd-ilibrary.org/education/evidence-in-education_978926 4033672-en,latestaccess21/03/2013.

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