大数据赋能学校治理现代化的价值、困境与进路

摘 要 大数据技术是促进社会治理现代化的重要工具，其在教育场域中的嵌入与应用会对学校治理产生深刻而持久的影响。大数据为学校治理赋能的同时遭遇诸多困境，主要表现在教育数据收集和量化的有限性、教育者数据使用能力的薄弱、智能数据应用的片面以及数据采集边界和隐私保护意识相对不足等。要使大数据持续赋能提升学校治理能力，需要树立“数据+学校治理”的创新型治理理念、提高教育者的数据素养、坚守基于教育立场的数据思维，以及注重数据保护，防止用于非教育行为。

关键词 大数据  学校治理现代化  教育立场

引用格式 杜芳芳，何洵.大数据赋能学校治理现代化的价值、困境与进路[J].教学与管理，2022（19）：19-23.

2019年2月23日，中共中央、国务院印发的《加快推进教育现代化实施方案（2018-2022年）》指出：“创新信息时代教育治理新模式，开展大数据支撑下的教育治理能力优化行动。”[1]《教育信息化2.0行动计划》的特征之一是以“数据”为基础，教育行为和教育要素实现数据化，明确提到“全面提高用大数据支撑保障教育管理、决策和公共服务的能力，充分利用云计算、大数据、人工智能等新技术……助力教育教学、管理和服务的改革发展”[2]。因此，将大数据技术应用于学校治理，探索“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，是推进学校治理现代化的应有之义。我们在肯定大数据为学校治理带来机遇的同时，也需要警惕大数据赋能面临的现实困境。只有树立“数据+学校治理”的创新型治理理念，提高教育者的数据素养，坚守教育立场的数据思维，以及注重数据边界和学生隐私的保护，才能更好地实现学校治理与大数据技术的有效融合。

一、大数据赋能学校治理现代化的价值取向

1.激发学校的治理潜能和内生力

所谓数据，是指被系统地收集和组织起来用来代表学校教育某个方面的信息。大数据为政府向基层学校适当放权提供了技术保障，有利于激发基层学校的治理潜能。当然，数据不应该仅仅用于问责和监督，更应该应用于学校的持续改进。数据使用被认为是学校改进计划的一个重要组成部分。有效的学校领导能有意识地收集有关学校、教师和学生的数据，并使用数据来支持学校的愿景和使命，同时促进学校战略规划和资源分配。“数据和学校任务的匹配能使学校领导者对达成目标和期望的过程进行持续的监控。”[3]大数据驱动的教育治理模式使得学校领导者在数据的协助下进行自我调整、自我问责、自我监督，结合学校现有资源的优势科学自主地决定学校的优先事务，灵活应对外部环境的变化，从而为学校改进提供新动力。

大数据的一个优势是对学校改进表现提供新的见解。越来越多的学校使用数据来监控他们的表现，诊断需要改进的领域，利用数据作出明智的决定，以有效地提高教育质量。Schildkamp & Kuiper（2010）将数据使用定义为：“系统地分析学校现有的数据来源，应用分析的结果，以革新教学、课程和学校表现，并实施（如，真正的改进运动）和评估这些革新的过程。”[4]使用多种数据来源改进学校教育是很重要的，学校在自我改进过程中需要系统收集和分析不同类型的代表学校各个方面运作的数据。要想数据使用服务于学校改进，仅仅收集数据是不够的，更重要的是进行数据反思和意义生成，即解释和转化数据，使之变成可行动的知识，才能带来改进的教育决策。因此，数据驱动的学校改进决策是研究性实践的表现形式，强调目标识别-数据收集-数据反思-改进领域的循环，使得学校教育者以主动而不是被动的方式在各个领域作出明智的决策。

2.提高学校的管理智能化和教学精准性

“教育治理大数据的重要价值在于能够充分提高教育决策的科学化和治理过程的精细化。” [5]基于数据的科学决策，使得精细管理、精准服务成为常态，将大大推进学校治理的现代化。教育数据不仅是一种技术，更是一种提高学校教育质量的新思维和新策略。作为一名优秀的教育工作者，其素养不仅包含丰富的教学内容知识的获得和灵活的教学方法运用，更要具备利用学生的学习证据作出教学决定的能力。大数据可以用于教师的教学，通过对数据源进行系统分析，指出教学哪些方面需要改进，实现精确学情诊断和个性化学习支持。

大数据尝试从技术的角度解决教学管理中面临的难题：通过学生的学习行为数据、教师的教学行为数据，以及在常规教学中被忽视的形成性作业和考试数据的深度挖掘与分析，对学生学习风格、知识储备、学习态度等学情进行精准画像，从而使教师能更细致地了解每一个学生，为他们推送最合适的学习资源与学习路径。让数据驱动教学管理，不仅辅助教师根据整个班级的学习情况调整教学方案，也可以为每一个学生提供定制化的教学支持服务和教学资源，助力教学从粗放管理到精准管理的转型。因此，学校领导者应从战略层面认识数据的作用，在学校教学管理中融入数据思维，利用大数据技术系统逐步改造和升级现有教学管理的手段和方式。

3.解决危机治理中的滞后性与不可控性

教育治理的一个重要目标是为教育者和受教育者提供一个安全和谐的施教环境和受教环境，然而近年来各级各类学校的正常管理秩序和教学秩序却因学生之间的校园暴力、家校之间的“校闹”、学生自杀等频发的校园危机事件受到了不同程度的干扰，如果治理不力，会产生不可估量的社会影响，间接衍生出公众对整个教育系统的“信任危机”，将危机事态的发展推向一个难以控制的局面。校园危机事件呈现出突发性和不确定性的特征，无法进行事前预测，而学校传统的校园危机应对方案则表现出了滞后性，甚至是不可控性的弊端，因此校园危机治理面临巨大的挑战。

大数据可以用来预测未来的表现以及组织的问题。海量数据与数据挖掘为学校走出危机治理过程中的“治理滞后”和“治理失灵”困境提供了方向、资源和途径。一是利用大数据的预测和预警分析功能可实现对潜在校园危机发生可能性的评估，学校治理者可根据评估结果形成危机预防方案。例如，根据各种传感器所读取的校园设备数据，及时发现设备老化等问题，以降低校园火灾的风险;通过移动终端和软件所读取的位置数据，再现学生的行动轨迹数据和体温数据，以排查疾病传染源，有效避免传染病在学校的大规模传播;对学生在Web页面和社交媒体上浏览、搜索、发布、评论的内容进行关键词抓取，并与学生的心理测量数据进行关联分析，以识别学生的抑郁水平和自杀倾向，预先进行干预与治疗。二是利用大数据对已发生的校园危机事件进行追溯，还原校园危机事件所涉及的人物、起因、经过以及结果，客观呈现校园危机发生的真相。学校可借助大数据技术感知公众对校园发生危机事件的观点和态度，及时采取补救措施，引导网络舆情正向、良性发展，最大化地阻止校园危机事件负面影响的蔓延，促进事件的有效解决。由此可见，大数据能推动校园危机治理的可控性，通过提高学校应对的灵敏度，加强校园危机应对能力建设。

二、大数据赋能学校治理现代化的现实困境

1.教育数据收集和量化的有限性

充足的、科学的、能够反映教育客观现实的数据可以增强学校治理能力。大数据技术联合云计算、人工智能、5G、传感器、可穿戴设备等技术为获得数据治理上的原始教育大数据提供了极大的便利，但并不是治理所需的一切数据都可以通过技术手段进行收集，还有一些数据处于“治理盲区”，它影响了教育数据的质量水平。

大数据采集主要分布于线上网络虚拟空间，当技术条件不满足时，教育活动中的大量自然数据会因为没有实现信息化处理而被动流失，而这些自然数据往往蕴含数据挖掘价值。数据采集难题在教学管理上比较明显：课堂教学仍然以面授为主，在线学习系统应用普及率不高，并且学生线下的学习行为也比较分散且难以监测。数据收集工具的局限性也导致了数据的不完整。在大数据时代，通过技术升级实现了对实时的、动态的、非结构化过程数据的自动采集，但是无论数据采集技术如何变迁，都需要建立在对象可量化的基础上，而关于学生学习和教师教学中的很多微观数据难以收集和量化。而且，学校治理关注人的主观精神世界，然而这些反映治理成效的隐性维度——情感态度价值观、意志、道德水平、组织文化等——目前仍无法通过权威的技术手段进行基于数据标准格式的量化收集，这也为学校的全景治理带来了挑战。

2.教育者数据运用能力的局限性

数据使用是教育者利用一系列数据来指导实践的行动。在教育教学中使用数据的巨大挑战之一是不仅收集和分析数据，还必须对数据进行审查和解释，并以此为实践和决策提供依据。有效使用数据是学校治理必须面对的挑战，要确保数据的质量，并进行正确的分析和恰当的解释，以使这些数据转化成学校可以使用的信息。数据不会自己说话，只有经过分析和解释，即有一个意义建构的过程，数据才能变得有用。在意义建构的过程中，数据信息需要与专业知识、理解和经验相结合，才能转化为正确的改进行动，而缺少足够的知识和技能可能会以错误的方式分析和解释数据，并可能因此采取不恰当的行动。目前，教育者常常会在分析、解释数据以及将数据转化为行动的能力方面遇到困难。

利用数据使教学得以改进，教师往往需要新的知识和技能，以便以有意义的方式理解和使用学生学习中的数据。将数据结果转化为有计划和可以实施的教学活动，对学校教师来说是一个新生事物，并不是所有教师都具备分析和使用数据来调整和计划他们教学的能力。尽管教师能够接触到各种各样的数据，但很难将这些数据转化为有助于教学改进的知识，原因是缺乏有效使用数据的知识和技能。教师需要有机会发展和实践与数据使用相关的技能和知识，以便帮助他们从数据新手到最终成为数据使用的专家。

3.智能数据应用的片面性

学校教育是一项复杂的教学实践。大数据会将这些复杂的教育问题简化为一个简单的统计学问题，采用科学中立的数据和数据挖掘技术代替人去分析和判断。盲目的技术崇拜和片面的理解数据，使得学校治理者可能会采用一个狭义的解决方案来改善教育，数据有可能被误用或滥用。例如，有的学校采用“智慧课堂行为管理系统”，通过该系统捕捉学生课堂上的表情和动作，经大数据分析计算出学生的课堂专注度，从而改进教学，提高教育的针对性。尽管初步试行的数据显示该系统的正向效果，但在教育专家看来，这看上去是教育创新，实则是技术的滥用，既侵犯了学生的隐私权，也会对学生的人格发展有负面影响，是一种反教育行为[6]。

对教育的“依数治理”认识不足会在一定程度上弱化学校领导者和教师的教育立场，盲目地依赖于各种“黑科技”对学生进行监控，用所谓的智能工具来管理鲜活的个体，这与学校管理的教育性是相违背的。例如，从2018年起，中国西南地区十余所中小学试用了一款具有考勤记录、教务管理和家校沟通等功能的智能校服。它结合校内的人脸识别、摄像头等音像输入设备，不仅可以通过智能校服所记录的各种数据掌握学生在校学习和生活情况，家长也能及时便捷地获取学生的在校表现、实时位置与动态轨迹等。虽然智能校服方便学校管理学生和家校互动，但这款校服因“全天候”侵入性监视侵犯学生的自由，甚至还有可能引起学生一定的反感和叛逆。为提高学生注意力的“赋思”（FOCUS ONE）头环和麻省理工学院媒体实验室项目成果“AttentivU”等技术设备也因侵入性监视引发的道德和人权问题备受争议。像这样的案例似乎表明，科技开发者没有正确地处理技术与教育伦理之间的矛盾关系，同时教育治理者也在有意或无意地以教育创新或提高教育管理效率的名义将治理权力和治理责任部分转移给了那些并不理解教育立场的技术产品和算法。“如何通过数据治理能力提升来最大限度地挖掘其正向价值、避免负向应用价值，是教育相关主体需要着力回应和解决的迫切议题。” [7]因此，教育者要坚定学校治理的教育逻辑，要基于教育立场，对校园高新科技产品严格进行准入评估和监管。

4.数据采集边界和隐私保护意识的薄弱性

大数据在为学校治理赋能的同时，数据的获取和使用方式也越来越受到关注。一是学校对收集到的学生数据保护意识不强，造成了数据泄露。教育者利用数据进行治理的同时，未充分履行保护学生隐私数据的责任与义务。二是数据采集的边界意识缺乏。一些学校治理主体可能在未获得个人授权同意和告知数据使用目标的情况下全面采集包括个人敏感数据在内的数据，忽视了数据采集的边界意识。三是对收集涉及学生个人隐私的数据权利认识不到位。“更为严重的是，我们并不真的知道、也不关注，哪些数据可以收集、哪些具有侵犯学生权利的风险、哪些数据的收集本身就是在侵犯学生的权利。”[8]2019年9月，某校不仅在校门、图书馆等安装人脸识别门禁，也在教室里安装人脸识别系统进行监控。面对网络关于这种新技术使用侵犯个人隐私的讨论，需要认识到教室虽然是公共场所，但也存在公共空间的个人隐私问题。位于瑞典北部城市谢莱夫特奥的一所高中，因为非法使用面部识别软件技术记录学生出勤率而被根据《通用数据保护条例GDPR》罚款超过20000美元，成为侵犯学生隐私权的典型案例。这就需要学校治理者注重收集数据的“必要性”，只获取所提供的服务和改进教育教学必须使用的数据。