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理性面对教育研究与教育决策的“实证科学”化
2018年06月25日 14:27 来源:《教育发展研究》 作者:母小勇 张卫民 字号
关键词:大数据技术;教育研究;教育决策

内容摘要:大数据技术除了带来教育教学活动方式的变化,还引起教育管理、教育决策与教育研究的范式转变。

关键词:大数据技术;教育研究;教育决策

作者简介:

  作者简介:母小勇,苏州大学人文社科处处长,教授;张卫民,苏州大学教育学院博士研究生。苏州 215006

  内容提要:大数据技术除了带来教育教学活动方式的变化,还引起教育管理、教育决策与教育研究的范式转变。大数据技术以“大数定律”为基础,通过相关性或关联性分析,寻找教育活动的内部主导因素和高关联性外部因素,为教育决策、教育管理和教育研究提供技术支持。教育研究、教育管理与教育决策既强调“合规律性”也要求“合目的性”,因而应用大数据技术进行教育研究与教育决策还存在局限性。文章指出,不能机械应用大数据技术解决教育所面临的问题,应该理性看待教育研究与教育决策的“实证科学”化,理性实现教育研究与教育决策的科学化。

  关 键 词:大数据技术 教育研究 教育决策

  随着互联网技术、云计算技术、物联网技术、社交网络技术等的飞速发展,产生的数据量越来越大,大数据时代已经来临![1]全新的大数据技术似乎引起了教育的“颠覆性”变化:改变了教与学的方式,丰富了课程资源与学习内容;变革了学生学业管理与学业评价方法;改变了教育生态环境,变革了教育管理模式与教育决策方式等。应用大数据技术开展教育管理与教育决策,本质上是按照“实证科学”的逻辑进行的。人们甚至认为,大数据时代的教育学将成为“实证科学”。大数据技术既给教育管理与教育决策提供了数据与“证据”支撑,也给教育研究提供了新的研究范式。但是,教育研究、教育管理与教育决策既强调“合规律性”也要求“合目的性”,因而,应用大数据技术进行教育研究与教育决策还存在局限性。为此,不能机械应用大数据技术解决教育所面临的问题,应该理性看待教育研究与教育决策的“实证科学”化,理性实现教育研究与教育决策的科学化。

  一、大数据时代教育决策与教育研究的变化

  各国政府越来越关注大数据及其技术给教育带来的变革。美国作为世界上最早开展大数据研究和应用的国家,其大数据技术在教育领域的应用已取得一定成效。2012年10月美国教育部发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》(Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics),描述了大数据技术在美国教育领域应用的现状,分析了成功的案例,指出大数据技术在教育领域应用所面临的挑战,提出了在教育领域应用大数据技术的实施建议。2015年8月中华人民共和国国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,明确强调了教育大数据的重要性,提出了大数据专业人才的培养要求,对大数据技术在教育领域的应用进行了顶层设计。

  在大数据技术的支撑下,各种关于事物的结构化、半结构化和非结构化数据都可以统一表现为数字形式,即以“0”和“1”按逻辑关系进行的编码,进行数据的储存、计算、处理、管理、传输和提取,并可以将编码数据“可逆地还原”为事物最初的直观表象,用于深度研究事物发展的规律。目前教育领域的“大数据”主要包括结构化数据(例如学业测试成绩及其分布和区域教育经费投入及其占GDP的比例等)、半结构化数据(例如学生或教师编号、姓名、性别、出生日期等)和非结构化数据(例如网络媒体上的视频、音频、图像、文字文本等)。大数据技术使得人们快速获得、储存、管理、处理、传输和提取“海量”的教育数据以及与教育相关的其他数据成为可能,它能够帮助人们对教育事件、教育现象和教育成效进行分析,找到教育活动中各种内部因素之间的关联性,发现教育与社会其他外部因素之间的关联性,进而确定制定教育决策与推动教育改革的突破口与抓手。

  毋庸置疑,大数据技术除了带来教育教学活动方式的变化,还引起教育管理、教育决策与教育研究的范式转变。国际数据公司(IDC)在其报告中指出,“大数据技术建立了一种全新的技术和架构,它能够通过高速获取、发现和分析的方式,从大量各种类型的数据中发现价值”。[2]“从数据中发现价值”,就是寻找数据集蕴含的事物的规律、解释事物的规律并帮助人们完成行动决策。从数据科学的角度看,教育管理经历了无数据教育管理、样本数据教育管理和大数据教育管理三个发展阶段。[3]在大数据技术教育管理阶段,预测与规划、组织与指挥、监督与协调、激励与控制等四个阶段的教育管理环境和对象都发生了改变。在教育政策制定与教育改革决策过程中,由于大数据技术具有预测性、差异性、共享性、动态性等特点,无疑会给教育决策者提供更多的“证据”和技术支持。因此,基于一定范围的“调研”,纯粹以“合目的性”为导向的“拍脑袋”式教育政策制定模式,正在向兼顾“合目的性”与“合规律性”的“以证据为本的政策决策”的教育治理模式转变。[4]

  从国家或区域制定教育政策、设计教育改革方案、组织与监控教育实践看,大数据技术能够帮助教育管理人员直接进入教育决策过程。教育管理人员可以依据大数据技术生成的信息和“业已完成”的“洞察”,按照“合目的性”与“合规律性”相结合的原则,制定本国或本地区的教育政策和教育改革方案。教育管理人员还可以通过对本国或本地区各教育单位和学校的教育数据的分析与比较,监控各教育单位和学校的日常教育状况与教育改革目标达成情况,发现各教育单位和学校存在的瓶颈问题,从而“精准”指导各教育单位和学校的日常教育活动与教育改革。

  从学校教育管理、课程管理与教学管理看,大数据技术使学校成为更加开放的系统,既能够实现中小学或高等学校课程资源、校本课程、管理理念等的共享,也能够为同层次、同类型的高等学校建立专业联盟、学科联盟提供跨越地域的支持平台,还能够做到对每个学生的“精准管理”。美国可汗学院(Khan Academy)和密涅瓦大学(Minerva Schools at KGI)都是基于大数据技术建立的无校园网络开放学校。两所学校的学生遍布世界各地,招生数量和学习时间不受限制;两所学校开发的练习系统,能够记录学生完整的练习情况,教育管理者和教师便很容易得知学生是否跨过某一阶段的“及格门槛”,从而决定学生能否进入下一阶段学习。可见,在无校园网络开放学校,完整的练习记录被转化为结构化、半结构化和非结构化数据,通过网络进行储存、管理、处理和传输并被教育管理者和教师“可逆地还原”,进而根据“还原”的信息对学生的学习进程进行管理。人们甚至可以通过“电子书包”实时收集学生的学习记录,通过分析实时数据,教育管理者和教师就能在每一个阶段了解每个学生的学习进度和掌握水平,开展有针对性的“精准”的个性化辅导、学习管理与学业评价。

  大数据技术给教育管理与教育决策过程带来的变化直接导致了教育研究范式的转变。大数据时代,出现了科学研究的“第四范式”。一般来说,实验科学(“第一范式”)、理论科学(“第二范式”)和计算科学(“第三范式”)的研究,主要通过逻辑推理来揭示变量之间的因果关系;而“第四范式”不再探求难以捉摸的因果关系,主要通过统计分析“海量”数据中各类数据之间的相关性或关联性,寻找事物发展的规律性。[5]教育研究属于社会科学研究的一个分支,传统的教育研究主要采用经验的、文献的与理论思辨的方法与范式。为了使教育更“合规律性”,教育研究逐步采用了“准实验”方法。大数据技术出现后,教育研究开始改变基于经验的、文献的、描述的和理论思辨的社会科学研究方法,转而应用社会物理学方法。社会物理学方法属于“第四范式”,一般通过收集、记录人们日常生活中的通讯记录、消费记录、行程记录、行为记录和交流记录等数据,挖掘数据之间的相关性,从而发现新规律和新知识。[6]因此,基于大数据技术的教育研究方法,本质上是发现影响教育现象和教育过程中各种内外因素之间的相关性或关联性的方法。

  采用“第四范式”进行教育研究,虽然没有准确揭示教育变量、学习变量和社会变量之间的因果关系,但是,对各种内外变量之间的相关性或关联性认识也能够让人们越来越逼近教育的客观规律。目前,基于大数据技术的教育研究方法已经展现了良好的应用前景,“第四范式”的教育研究主要包括“数据挖掘”和“学习分析”。“数据挖掘”是从大量教育数据和其他相关数据中发现有价值的信息,特别是在开放的教育活动中找到教育跟某种社会因素、个人因素、群体因素之间的相关性或关联性,为教育管理者、教师和学生提供关于教育改革路径规划、教学策略设计和学习方式选择的决策支持和行动参考。例如,通过收集和分析每个学生不断产生的数据,能够发现每个学生的有价值的信息,便能为每个学生提供个性化的学习服务。[7]“学习分析”是通过测量、收集、分析和应用所有与学习有关的数据和信息,更加全面而深入地研究学习的规律性,从而发现教育的规律性,进而改进学习、教学、教育和管理。

作者简介

姓名:母小勇 张卫民 工作单位:

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