2023年5月29日，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第五次集體學(xué)習(xí)時(shí)就加快建設(shè)教育強(qiáng)國(guó)發(fā)表重要講話，強(qiáng)調(diào)我們要建設(shè)的教育強(qiáng)國(guó)“以教育理念、體系、制度、內(nèi)容、方法、治理現(xiàn)代化為基本路徑”，并指出“教育數(shù)字化是我國(guó)開辟教育發(fā)展新賽道和塑造教育發(fā)展新優(yōu)勢(shì)的重要突破口”。建設(shè)教育強(qiáng)國(guó)，是以中國(guó)式現(xiàn)代化全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興的基礎(chǔ)工程，要加快推進(jìn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以大數(shù)據(jù)賦能教育治理現(xiàn)代化，助力教育強(qiáng)國(guó)建設(shè)。

一、深刻認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)教育決策的重要意義

2015年，習(xí)近平總書記在致國(guó)際教育信息化大會(huì)的賀信中指出，當(dāng)今世界，科技進(jìn)步日新月異，互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)深刻改變著人類的思維、生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)方式，深刻展示了世界發(fā)展的前景。

全球大數(shù)據(jù)規(guī)模增長(zhǎng)快速，根據(jù)國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)Statista的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)，2020 年全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量達(dá)到 64.2ZB，而到2025年，這一數(shù)字將達(dá)到181ZB，全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。[1] 數(shù)據(jù)已經(jīng)演變成為一種不可或缺的生產(chǎn)要素，其開發(fā)利用可以促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、提高效率、優(yōu)化結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、科技和社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

與先前的數(shù)據(jù)信息有所不同，大數(shù)據(jù)基本特點(diǎn)可以用3V或4V來概括：Volume（數(shù)據(jù)規(guī)模龐大），大數(shù)據(jù)的體積遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過常規(guī)數(shù)據(jù)，通常以TB、PB甚至EB為單位；Variety（數(shù)據(jù)類型多樣），大數(shù)據(jù)不僅包含傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括各種形式的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；Value（數(shù)據(jù)價(jià)值巨大），大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著對(duì)決策和創(chuàng)新有重要意義的信息和價(jià)值；Velocity（數(shù)據(jù)更新頻繁），大數(shù)據(jù)以高速率生成、流動(dòng)和積累。[2]

大數(shù)據(jù)正日益成為提升政府治理能力的重要手段。早在2015年國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，確定了未來5—10年我國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展的國(guó)家頂層設(shè)計(jì)和總體部署，并將“打造精準(zhǔn)治理、多方協(xié)作的社會(huì)治理新模式”作為第一條總體目標(biāo)，強(qiáng)調(diào)將大數(shù)據(jù)作為提升政府治理能力的重要手段，通過高效采集、有效整合、深化應(yīng)用政府?dāng)?shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)，提升政府決策和風(fēng)險(xiǎn)防范水平?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》也專章提出要提高數(shù)字政府建設(shè)水平，將數(shù)字技術(shù)廣泛應(yīng)用于政府管理服務(wù)，推動(dòng)政府治理流程再造和模式優(yōu)化，不斷提高決策科學(xué)性和服務(wù)效率。

世界教育發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛將大數(shù)據(jù)運(yùn)用于教育決策確立為提升教育核心競(jìng)爭(zhēng)力的重大戰(zhàn)略，一方面通過制定教育數(shù)字化戰(zhàn)略，明確大數(shù)據(jù)在支撐教育治理方面的發(fā)展目標(biāo)、任務(wù)和措施，加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)和協(xié)調(diào)推進(jìn)；另一方面通過建設(shè)教育大數(shù)據(jù)平臺(tái)，整合教育數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理、分析、展示、共享、應(yīng)用等全流程管理，為教育決策提供數(shù)據(jù)支撐和數(shù)據(jù)服務(wù)。例如美國(guó)國(guó)家教育統(tǒng)計(jì)中心、英國(guó)高等教育統(tǒng)計(jì)局和日本國(guó)立教育政策研究所等機(jī)構(gòu)平臺(tái)，在規(guī)范管理與開放共享國(guó)家教育數(shù)據(jù)、輔助科學(xué)教育決策等方面發(fā)揮了重要作用。[3]

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，整體現(xiàn)象的理解和把握需要通過對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)部相互關(guān)系和非線性效應(yīng)的深入研究，而非僅僅關(guān)注單個(gè)數(shù)據(jù)元素的行為。凱文·凱利在其著作《失控》中多次強(qiáng)調(diào)復(fù)雜系統(tǒng)理論的“涌現(xiàn)（emergence）”概念，用于描述在大量個(gè)體集聚時(shí)，個(gè)體之間的相互作用引發(fā)了整體新屬性或模式的現(xiàn)象。典型的例子包括蟻群和蜂群等，其中整體行為和性質(zhì)不僅僅是個(gè)體行為的簡(jiǎn)單疊加，而是由系統(tǒng)內(nèi)部相互作用和非線性效應(yīng)所塑造，與單個(gè)組成部分的行為迥然不同。[4] 不過，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到一定程度時(shí)，自發(fā)產(chǎn)生的模式和規(guī)律并非直觀可見，需要通過大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，這些模式和規(guī)律方得以揭示。例如，“涌現(xiàn)”的教育治理趨勢(shì)、教師教學(xué)模式、學(xué)習(xí)者行為模式等現(xiàn)象，均可在大數(shù)據(jù)的深入挖掘中得以發(fā)現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)服務(wù)支撐教育決策可以概括為四方面功能價(jià)值。

一是循數(shù)決策：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的范式已經(jīng)取代了傳統(tǒng)的反應(yīng)式處理方式，使教育決策者能夠以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行決策、管理和創(chuàng)新。海量的教育數(shù)據(jù)將治理變量轉(zhuǎn)變?yōu)榭山y(tǒng)計(jì)、可度量、可計(jì)算的對(duì)象，促使教育決策者主動(dòng)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，深入理解教育系統(tǒng)的運(yùn)行情況，從而制定更為科學(xué)和有效的教育政策和措施。

二是智能決策：將大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，可協(xié)助教育決策者更有效地處理和分析龐大的數(shù)據(jù)集，超越個(gè)體處理數(shù)據(jù)的極限。借助數(shù)學(xué)模型、仿真技術(shù)和數(shù)據(jù)融合等方法，能揭示出原本難以察覺的非線性關(guān)聯(lián)，幫助決策者發(fā)現(xiàn)教育治理中潛在的變量和相關(guān)關(guān)系，消除因個(gè)人知識(shí)儲(chǔ)備的局限性和數(shù)據(jù)信息的滯后而造成的決策研究與教育實(shí)踐不匹配，[5] 從而超越傳統(tǒng)的憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策的范式，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

三是簡(jiǎn)化決策：大數(shù)據(jù)處理的核心目標(biāo)在于超越錯(cuò)綜復(fù)雜的教育過程和現(xiàn)象，通過有效處理大規(guī)模的教育數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在內(nèi)涵，并將其轉(zhuǎn)化為可解釋的信息，從而將龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)化為直觀易懂的規(guī)律模式，使決策者更全面地理解教育系統(tǒng)的運(yùn)行情況，并迅速把握關(guān)鍵趨勢(shì)和問題。

四是協(xié)同治理：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，教育決策已不再是單極化的過程，而是演變?yōu)橐粋€(gè)涉及多方利益相關(guān)者的協(xié)同治理過程。在教育決策領(lǐng)域，需要構(gòu)建多元主體協(xié)同合作的制度體系，以明確各方的權(quán)利和義務(wù)范圍，形成權(quán)責(zé)一致的合作局面。[6] 大數(shù)據(jù)的流動(dòng)和共享使得家長(zhǎng)、社會(huì)組織以及公眾能夠積極參與到教育決策過程中，形成開放和協(xié)同的治理模式。

二、教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀與問題

黨的二十大首次將“推進(jìn)教育數(shù)字化”寫進(jìn)黨代會(huì)報(bào)告，作為國(guó)家教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動(dòng)的重要組成部分，教育部加快推進(jìn)大數(shù)據(jù)支撐教育治理轉(zhuǎn)型升級(jí)，連續(xù)多年將提升數(shù)據(jù)支撐服務(wù)教育決策能力寫入教育部年度工作要點(diǎn)，2021年提出形成教育系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源目錄和數(shù)據(jù)溯源圖譜，制定教育基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)有序共享。[7] 2022年強(qiáng)調(diào)要提升數(shù)據(jù)治理、政務(wù)服務(wù)和協(xié)同監(jiān)管能力，并強(qiáng)化數(shù)據(jù)挖掘和分析，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)的教育治理新模式。[8] 教育部部長(zhǎng)懷進(jìn)鵬在世界數(shù)字教育大會(huì)上提出，要推動(dòng)教育治理高效化、精準(zhǔn)化，通過人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)同、流程優(yōu)化、結(jié)構(gòu)重塑、精準(zhǔn)管理，從而更好提升教育管理效率和教育決策科學(xué)化水平。

目前，教育大數(shù)據(jù)正逐步賦能政府決策全要素、全過程、全領(lǐng)域，使其從單一決策向綜合決策轉(zhuǎn)化，從孤立數(shù)據(jù)源向多元數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化，從靜態(tài)數(shù)據(jù)分析向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化，從封閉數(shù)據(jù)管理向開放數(shù)據(jù)共享轉(zhuǎn)化，其運(yùn)用于教育決策的集中體現(xiàn)之一是構(gòu)建各類教育決策服務(wù)系統(tǒng)。通過整合數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，教育決策服務(wù)系統(tǒng)能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中識(shí)別模式、趨勢(shì)，為決策者提供科學(xué)、客觀的支持，從而推動(dòng)教育治理水平的提升。

教育決策服務(wù)系統(tǒng)已有一些實(shí)踐探索。在教育部領(lǐng)導(dǎo)和支持下，“雙一流”建設(shè)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以及長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化監(jiān)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)等在一流大學(xué)建設(shè)、區(qū)域教育現(xiàn)代化推進(jìn)等方面發(fā)揮了積極作用?！半p一流”建設(shè)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為國(guó)家“雙一流”建設(shè)提供了政策制定依據(jù)。長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化監(jiān)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)依據(jù)長(zhǎng)三角三省一市統(tǒng)一的教育現(xiàn)代化指標(biāo)體系，整合包括教育統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、教育行政填報(bào)數(shù)據(jù)、超過百萬份問卷調(diào)查數(shù)據(jù)和第三方權(quán)威數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，建立數(shù)字化、智能化的監(jiān)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘和分析，服務(wù)長(zhǎng)三角一市三省科學(xué)決策、精準(zhǔn)施策，引導(dǎo)各級(jí)各類學(xué)校高質(zhì)量發(fā)展。

當(dāng)前教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用于教育決策仍面臨著不少問題和挑戰(zhàn)。

一是教育數(shù)據(jù)的開放性存在一系列困難。由于教育系統(tǒng)的復(fù)雜性，決策制定過程對(duì)大量數(shù)據(jù)的需求迫切。然而，數(shù)據(jù)安全與開放之間存在矛盾，開放數(shù)據(jù)存在信息不完整或缺失的問題，所公開的數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出模糊和粗糙的特征，從而影響了大數(shù)據(jù)在教育決策中的應(yīng)用效果。此外，數(shù)據(jù)滯后或更新不及時(shí)使得研究者難以及時(shí)獲取到最新的教育數(shù)據(jù)，直接影響并制約了大數(shù)據(jù)在教育決策中運(yùn)用的準(zhǔn)確性和有效性。

二是“數(shù)據(jù)孤島”問題在教育系統(tǒng)中較為明顯。各部門獨(dú)立開發(fā)數(shù)據(jù)系統(tǒng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)中，部門間數(shù)據(jù)有效流動(dòng)存在障礙，無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和共享，呈現(xiàn)分散性、格式標(biāo)準(zhǔn)不一致以及權(quán)限和安全等問題，難以發(fā)揮其多維度的價(jià)值。

三是大數(shù)據(jù)高效處理面臨著巨大的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)來源和類型的復(fù)雜多樣以及數(shù)據(jù)生成更新的高速性，已超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理軟硬件架構(gòu)的承載能力。因此，滿足規(guī)模龐大、格式多樣、高速生成的大數(shù)據(jù)高效處理要求，成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用于教育決策的重要挑戰(zhàn)。

三、把握大數(shù)據(jù)支持教育決策的本質(zhì)與核心

（一）思維模式的變革

思維模式的變革是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于教育決策的前提，為更全面、更靈活地理解和利用大數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)研究專家舍恩伯格指出，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們對(duì)待數(shù)據(jù)的思維方式將經(jīng)歷三個(gè)關(guān)鍵變化：數(shù)據(jù)處理對(duì)象從樣本數(shù)據(jù)擴(kuò)展到全部數(shù)據(jù)；由于涉及全部數(shù)據(jù)，人們不得不接受數(shù)據(jù)的混雜性，從而放棄對(duì)精確性的過度追求；逐漸放棄對(duì)因果關(guān)系的追求，而更關(guān)注相關(guān)關(guān)系的識(shí)別。[9]

提升教育治理現(xiàn)代化水平，應(yīng)使決策過程從依靠經(jīng)驗(yàn)向基于證據(jù)的循證思維轉(zhuǎn)變，強(qiáng)化政策研究和決策的多主體協(xié)同意識(shí)、證據(jù)意識(shí)與大數(shù)據(jù)思維方式。傳統(tǒng)思維與大數(shù)據(jù)思維在多個(gè)方面存在顯著差異，包括數(shù)據(jù)來源和范圍、數(shù)據(jù)處理方式、決策速度和實(shí)時(shí)性，以及面向未知和創(chuàng)新的適應(yīng)性等方面。

在數(shù)據(jù)來源和范圍方面，傳統(tǒng)思維主要依賴于有限的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，基于已有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)；而大數(shù)據(jù)思維則注重整合和利用多源、多類型、多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)處理方式方面，傳統(tǒng)思維使用有限、已知的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析和決策，注重確定性和精確性，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)和規(guī)則推理方法；而大數(shù)據(jù)思維關(guān)注海量、多樣化、高速產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，強(qiáng)調(diào)從中提取有價(jià)值的信息和模式，借助數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行分析和決策。

在決策速度和實(shí)時(shí)性方面，傳統(tǒng)思維主要基于歷史數(shù)據(jù)和固定模型進(jìn)行分析，需要較長(zhǎng)時(shí)間來收集、整理和分析數(shù)據(jù)；而大數(shù)據(jù)思維則通過對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的快速處理和分析，使決策能夠更及時(shí)地基于當(dāng)前情況和趨勢(shì)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

在面向未知和創(chuàng)新方面，傳統(tǒng)思維通過已有的模型和規(guī)則解決已知問題，對(duì)未知情況和新挑戰(zhàn)的適應(yīng)性可能不足；而大數(shù)據(jù)思維注重從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)，能夠更好地適應(yīng)未知情況和創(chuàng)新需求，提供新的解決方案。

（二）數(shù)據(jù)收集和整合

在大數(shù)據(jù)及人工智能時(shí)代，教育數(shù)據(jù)的收集和整合呈現(xiàn)出顯著演變，體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

一是多源數(shù)據(jù)。教育數(shù)據(jù)的采集范圍不再受限于傳統(tǒng)的學(xué)生信息系統(tǒng)和學(xué)校管理系統(tǒng)，而涵蓋了學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)、在線教育平臺(tái)、社交媒體數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)。

二是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，教育數(shù)據(jù)的采集變得更加實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確，通過智能設(shè)備和傳感器，能夠?qū)崟r(shí)獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、心理狀態(tài)、生理指標(biāo)等數(shù)據(jù)。

三是自動(dòng)化數(shù)據(jù)收集。人工智能技術(shù)的應(yīng)用使教育數(shù)據(jù)的收集過程更加自動(dòng)化和高效，自動(dòng)化工具還能夠?qū)Υ笠?guī)模的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。

四是數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)。云計(jì)算技術(shù)的興起為教育數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理提供了更加靈活和可擴(kuò)展的解決方案。

五是跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合。教育數(shù)據(jù)的整合不再受限于單一的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，而是實(shí)現(xiàn)了跨系統(tǒng)的整合，通過提升數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性，不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行無縫集成和流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)的整合分析。

（三）研究范式轉(zhuǎn)換

大數(shù)據(jù)的興起正引領(lǐng)科學(xué)研究的范式演變。有研究者認(rèn)為，人類科學(xué)研究經(jīng)歷了實(shí)驗(yàn)科學(xué)、理論科學(xué)和計(jì)算科學(xué)三個(gè)范式的演變，目前正逐步進(jìn)入“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)”的第四研究范式。[10]

實(shí)驗(yàn)科學(xué)階段以控制變量和觀察結(jié)果驗(yàn)證假設(shè)為主，典型如鉆木取火和伽利略的實(shí)驗(yàn)。理論科學(xué)階段側(cè)重于通過構(gòu)建模型和推理解釋現(xiàn)象，代表性例子有牛頓的三大定律和麥克斯韋的電磁學(xué)。計(jì)算科學(xué)階段則以計(jì)算來模擬系統(tǒng)行為，包括電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展、核試驗(yàn)?zāi)M和天氣預(yù)報(bào)等。

當(dāng)前的“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)”范式依賴于大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析方法，旨在挖掘數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)。這一范式特別適用于那些基本原理不完備、缺乏原始先驗(yàn)知識(shí)，但可以大量獲取真實(shí)數(shù)據(jù)的問題領(lǐng)域，通過對(duì)豐富的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，為解決復(fù)雜問題提供了一種全新的、更貼近應(yīng)用場(chǎng)景的研究途徑。在大數(shù)據(jù)的背景下，計(jì)算教育學(xué)、算法教育學(xué)等基于數(shù)據(jù)密集型研究范式的學(xué)科應(yīng)運(yùn)而生，傳統(tǒng)的教育管理與決策正在從以管理流程為主的線性范式逐漸向以數(shù)據(jù)為中心的扁平化范式轉(zhuǎn)變，教育管理與決策中各參與方的角色和相關(guān)信息流向更趨于多元與交互，為推動(dòng)教育管理由“粗放式”向“精準(zhǔn)化”轉(zhuǎn)變提供了機(jī)遇，也為實(shí)現(xiàn)我國(guó)教育治理現(xiàn)代化提供了重要契機(jī)。[11]

四、教育大數(shù)據(jù)運(yùn)用于教育決策的未來走向

（一）認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)本身的局限

應(yīng)當(dāng)注意的是，大數(shù)據(jù)本身還存在多方面局限，包括不完整性、難以獲取性、不具代表性、飄移、算法干擾、臟數(shù)據(jù)以及敏感性等特性。[12]

大數(shù)據(jù)的不完整性表現(xiàn)為數(shù)據(jù)集中可能存在缺失、遺漏或不完備的信息，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的整體性和完整性受到一定程度的影響。教育作為一門“人”的學(xué)科，數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)只能觸及教育的部分層面。在教育領(lǐng)域，通過局部信息難以實(shí)現(xiàn)整體認(rèn)知，如無意識(shí)中發(fā)生的、頓悟的、休閑的、隱性的學(xué)習(xí)和教育活動(dòng)都難以被記錄和保存。[13]

此外，大數(shù)據(jù)的難以獲取性涉及某些數(shù)據(jù)無法輕松獲取或收集，可能由于技術(shù)、法規(guī)或其他限制而造成數(shù)據(jù)采集的困難。大數(shù)據(jù)的不具代表性意味著數(shù)據(jù)集中的樣本可能無法充分反映整體群體的特征，存在一定的偏差。飄移問題指的是數(shù)據(jù)分布在時(shí)間或空間上的變化，使得在不同時(shí)期或不同地點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)難以直接比較和推廣。算法干擾指由于復(fù)雜的算法運(yùn)算導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)果的扭曲，使得分析者可能誤讀或誤解數(shù)據(jù)。臟數(shù)據(jù)表明數(shù)據(jù)集中存在錯(cuò)誤、異常或不一致的數(shù)據(jù)，可能源于錄入錯(cuò)誤、傳感器故障等因素。敏感性問題強(qiáng)調(diào)了大數(shù)據(jù)可能包含個(gè)人隱私和敏感信息，需要在使用和共享時(shí)嚴(yán)格考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問題。

（二）避免過度依賴大數(shù)據(jù)

聯(lián)合國(guó)教科文組織《一起重新構(gòu)想我們的未來：為教育打造新的社會(huì)契約》中提到，數(shù)字工具的廣泛應(yīng)用為研究人員提供了前所未有的能力，使其能夠有效組織、綜合和處理比以往任何時(shí)候都更為龐大的教育數(shù)據(jù)集。然而，這種發(fā)展帶來了兩方面的影響，一是人們可能形成一種假設(shè)，即如果沒有大量的數(shù)據(jù)，就無法識(shí)別任何模式，沒有模式則沒有價(jià)值；二是人們更傾向于將數(shù)據(jù)，尤其是適合數(shù)字技術(shù)的可量化數(shù)據(jù)，視為最重要的知識(shí)形式。[14]

因此，正如使用任何工具一樣，研究人員有責(zé)任明確數(shù)字研究工具的潛在能力及其局限性，要在大數(shù)據(jù)運(yùn)用于決策研究中形成重塑目的導(dǎo)向，從而超越數(shù)據(jù)的局限與假定。獲取更多的數(shù)據(jù)并不總是意味著更好或更精確的研究結(jié)果，其效果取決于研究的目的。特別是將大數(shù)據(jù)運(yùn)用于教育決策，要以研究目的為中心，而非以工具為中心。研究人員應(yīng)該對(duì)數(shù)字分析軟件所呈現(xiàn)的客觀性假設(shè)保持審慎，避免沉迷于其表面的客觀性而忽視了背后的潛在局限性。

（三）呼喚“社會(huì)學(xué)的想象力”

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，迫切需要發(fā)揮“社會(huì)學(xué)的想象力”。僅僅依賴數(shù)據(jù)并不能自動(dòng)導(dǎo)致教育決策的生成，連通大數(shù)據(jù)與教育決策之間關(guān)鍵的中介環(huán)節(jié)是“想象力”，即在專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和思考的支持下形成的假設(shè)。

米爾斯強(qiáng)調(diào)，在抽象經(jīng)驗(yàn)主義的實(shí)踐中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計(jì)分析，僅僅是對(duì)已知數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單操控，無法產(chǎn)生“具有歷史穿透力的社會(huì)科學(xué)”，真正需要的是一種特殊的心智品質(zhì)，這種品質(zhì)可以幫助人們運(yùn)用信息，清晰地概括周邊世界的發(fā)展和自身可能面臨的挑戰(zhàn)，通過運(yùn)用這種想象力，原本心智活動(dòng)范圍狹隘的個(gè)體往往會(huì)感到仿佛在一座原本熟悉的房子里幡然醒悟。[15] 因此，正如教育部提出的“方法重于技術(shù)、組織制度創(chuàng)新重于技術(shù)創(chuàng)新”的工作理念，數(shù)字化管理要避免“技術(shù)論”主導(dǎo)數(shù)字化。[16] 大數(shù)據(jù)支撐教育決策的功能發(fā)揮，亟待理論的先行引領(lǐng)。

（四）推動(dòng)教育大數(shù)據(jù)支撐服務(wù)教育強(qiáng)國(guó)建設(shè)

新時(shí)代新征程，要深入貫徹落實(shí)黨的二十大對(duì)教育、科技、人才工作的統(tǒng)籌部署，全面把握建設(shè)教育強(qiáng)國(guó)的要求，發(fā)揮我國(guó)制度優(yōu)勢(shì)，有效整合教育內(nèi)外相關(guān)數(shù)據(jù)信息，充分利用先進(jìn)技術(shù)和智能化手段，以教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速推進(jìn)大國(guó)教育治理的智能化，支撐服務(wù)教育強(qiáng)國(guó)建設(shè)。

一是加強(qiáng)教育大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。建立覆蓋教育管理信息化工作各要素的工作制度，明確信息系統(tǒng)、教育數(shù)據(jù)、管理服務(wù)等方面的管理要求，規(guī)范數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)傳輸、使用處理等全生命周期的數(shù)據(jù)活動(dòng)，建立完備的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，進(jìn)一步完善技術(shù)、服務(wù)和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

二是聚焦決策應(yīng)用場(chǎng)景，提升服務(wù)應(yīng)用能級(jí)。充分利用深度學(xué)習(xí)、預(yù)訓(xùn)練內(nèi)容生成式AI等前沿技術(shù)和解決方案拓展動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、統(tǒng)計(jì)分析、趨勢(shì)研判、效果評(píng)估、預(yù)警預(yù)報(bào)、風(fēng)險(xiǎn)防控等應(yīng)用場(chǎng)景，為政府部門提供更全面、更精準(zhǔn)、更實(shí)時(shí)的決策支撐。

三是建立教育大數(shù)據(jù)共享融合機(jī)制。堅(jiān)持以共享為原則、不共享為例外，推動(dòng)教育數(shù)據(jù)廣泛共享，建立數(shù)據(jù)共享審核制度，明確各類數(shù)據(jù)共享屬性和范圍，規(guī)范數(shù)據(jù)共享工作流程，依托國(guó)家智慧教育公共服務(wù)平臺(tái)，建設(shè)教育數(shù)據(jù)共享開放模塊功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)匯聚和實(shí)時(shí)更新，穩(wěn)步推進(jìn)跨部門數(shù)據(jù)共享及社會(huì)公開，促進(jìn)數(shù)據(jù)的開發(fā)利用。

四是提升教育決策主體的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。通過加強(qiáng)教育管理者、教師和學(xué)生的數(shù)據(jù)教育和培訓(xùn)，提升其數(shù)據(jù)意識(shí)、數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)責(zé)任、隱私和保密意識(shí)，使其能夠有效獲取、分析、利用和保護(hù)數(shù)據(jù)。

五是加強(qiáng)大數(shù)據(jù)在教育決策中的應(yīng)用。將大數(shù)據(jù)支撐教育決策作為強(qiáng)國(guó)建設(shè)的一項(xiàng)戰(zhàn)略性舉措，健全大數(shù)據(jù)支撐、輔助教育決策的相關(guān)機(jī)制。教育行政部門和各級(jí)教育決策機(jī)構(gòu)要借助于各種應(yīng)用場(chǎng)景，善于科學(xué)運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行研判，從而全面提升教育決策科學(xué)化水平。

注釋：

[1] Volume of data/information created，captured，copied，and consumed worldwide from 2010 to 2020，with forecasts from 2021 to 2025. [EB/OL]. https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/

[2] Laney，D.（2001）. 3D Data Management：Controlling Data Volume，Velocity，and Variety. META Group.

[3] 劉博文，吳永和，肖玉敏，等. 構(gòu)筑大數(shù)據(jù)時(shí)代教育數(shù)據(jù)的新生態(tài)——國(guó)內(nèi)外國(guó)家級(jí)教育數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)的現(xiàn)狀與反思[J]. 開放教育研究，2019，25（03）：103-112.

[4] Kevin Kelly. Out of Control：The New Biology of Machines，Social Systems，and the Economic World[M]. New Jersey：Addison-Wesley，1994.

[5] 王加祥. 基于大數(shù)據(jù)的教育宏觀決策信息化智庫(kù)構(gòu)建研究[J]. 智庫(kù)理論與實(shí)踐，2021，6（05）：86-94.

[6] 梁鵬，李大衛(wèi). 大數(shù)據(jù)推動(dòng)教育治理的愿景、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對(duì)[J]. 教育科學(xué)探索，2023，41（02）：74-80.

[7] 中華人民共和國(guó)教育部. 教育部2021年工作要點(diǎn)[EB/OL]. http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/202102/t20210203_512419.html.

[8] 中華人民共和國(guó)教育部. 教育部2022年工作要點(diǎn)[EB/OL]. http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/moe_164/202202/t20220208_597666.html.

[9] 邁耶-舍恩伯格. 大數(shù)據(jù)時(shí)代[M]. 杭州：浙江人民出版社. 2012.

[10] Jim Gray on eScience：A Transformed Scientific Method.[EB/OL]. https://languagelog.ldc.upenn.edu/myl/JimGrayOnE-Science.pdf

[11] 劉三女牙，楊宗凱，李卿. 計(jì)算教育學(xué)：內(nèi)涵與進(jìn)路[J]. 教育研究，2020，41（03）：152-159.

[12] 薩爾加尼克. 計(jì)算社會(huì)學(xué)：數(shù)據(jù)時(shí)代的社會(huì)研究[M]. 北京：中信出版集團(tuán). 2019.

[13] 譚維智.計(jì)算社會(huì)科學(xué)時(shí)代需要什么教育學(xué)——兼與《計(jì)算教育學(xué)：內(nèi)涵與進(jìn)路》作者商榷[J]. 教育研究，2020，41（11）：46-60.

[14] 聯(lián)合國(guó)教科文組織. 一起重新構(gòu)想我們的未來[M]. 北京：教育科學(xué)出版社. 2022.

[15] C.賴特·米爾斯. 社會(huì)學(xué)的想象力[M]. 北京：北京師范大學(xué)出版社. 2017.

[16] 許韜，李宇航，代東旭. 高等教育數(shù)字化的理論檢視、現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與進(jìn)階路徑[J]. 中國(guó)高等教育，2023（23）.

（桑標(biāo) 作者系上海市教育科學(xué)研究院院長(zhǎng)、教授，教育部“教育大數(shù)據(jù)與教育決策”實(shí)驗(yàn)室主任）

《人民教育》2024年第2期