随着技術尤其是互聯技術、人工智能技術的(de)迅猛發展，生活數據化的(de)趨勢越發明顯，各行各業越來越重視(shì)數據，都試圖尋求數據增值的(de)空間。教育也不例外。教育學(xué)界逐漸意識到數據驅動是現代教育的(de)基本特征。随着大數據風潮的(de)興起，教育大數據的(de)話題也備受關注。有學(xué)者認為(wèi)， “教育大數據将重構教育生态系統，宏觀層面為(wèi)教育決策提供科學(xué)依據，中觀層面推進教學(xué)管理(lǐ)和(hé)評價的(de)創新實踐，微觀層面為(wèi)個性化教學(xué)提供精準支持”[1]；有學(xué)者将教育大數據的(de)應用概括為(wèi)五個層次，即“學(xué)習、教學(xué)、研究、管理(lǐ)與政策，學(xué)習層與教學(xué)層需求着眼于适應性學(xué)習；研究層需求着眼于發現教育教學(xué)規律；管理(lǐ)層需求着眼于精細管理(lǐ)和(hé)科學(xué)決策；政策層需求來自(zì)獲得機制設計依據”[2]；也有學(xué)者這樣闡述教育大數據的(de)應用：“（1）真實反映教育現狀，促進教與學(xué)的(de)有效性……（2）把握學(xué)習者個體需求，推動個性化教育發展……（3）反映客觀教育現實，推進教育決策科學(xué)化……（4）提供技術、方法和(hé)思維支撐,驅動教育評價變革……（5）推動教育領域智慧化，促進智慧教育發展……”[3]。然而，教育真的(de)進入了大數據時代嗎？

一(yī)、關于教育大數據的(de)幾個據說

（一(yī)）據說能實現因材施教

      “因材施教”是教育界曆久彌新的(de)追求。據說有了大數據，我們終于可(kě)以實現“因材施教”了。教育大數據“可(kě)助力教育向因材施教、個性化學(xué)習的(de)目标高(gāo)速邁進”[4]，可(kě)“使教育研究從宏觀群體走向微觀個體，提供精準、個性化的(de)教育，實現以數據驅動的(de)‘因材施教’”[5]，可(kě)“聚焦、診斷、服務于‘人’的(de)學(xué)習全過程”[6]，“聚焦于每一(yī)個學(xué)生的(de)微觀表現……可(kě)以精準分析學(xué)習者的(de)個體知識能力結構、個性傾向、思維特征、學(xué)習路徑和(hé)學(xué)科素養發展狀況；可(kě)以針對學(xué)生的(de)實際需求實施‘精确供給’”[7]，“有望……讓教師開展一(yī)對一(yī)的(de)個性化教學(xué)，讓學(xué)生享受多對一(yī)的(de)個性化學(xué)習輔導”[8]。

      因材施教已經成為(wèi)教育大數據應用的(de)重頭戲。在很多人看來，因材施教要麽表現為(wèi)現場精确診斷+英明決策的(de)一(yī)次行動，要麽表現為(wèi)将這種智慧經過深思熟慮的(de)設計放入學(xué)習系統，由學(xué)習系統代勞。但因材施教并不簡單。按照因材施教的(de)主流理(lǐ)解，實現因材施教需要滿足三個條件：對學(xué)生個體差異的(de)準确感知，幹預手段的(de)豐富性以及差異性與豐富性之間的(de)對應關系，即對于這樣的(de)學(xué)生我們這樣做(zuò)，對于那樣的(de)學(xué)生我們那樣做(zuò)。可(kě)是我們從沒想過，即使我們能夠準确感知學(xué)生的(de)個體差異，我們擁有與此相适應的(de)同樣豐富的(de)幹預手段嗎？

      師生直接交流的(de)情形下，真實的(de)因材施教過程并沒有我們所預想的(de)精确診斷和(hé)強針對性的(de)幹預，而是一(yī)個師生相互動态适應的(de)過程。在這個過程中，學(xué)生嘗試着将自(zì)己的(de)困惑表達清楚，教師嘗試着理(lǐ)解學(xué)生的(de)困惑（如(rú)果想定量地(dì)理(lǐ)解學(xué)生，常規的(de)統計分析即可(kě)），并基于對學(xué)生整體的(de)直觀感知（而不是精确診斷）和(hé)現場的(de)問題，嘗試各種可(kě)能适切的(de)表達和(hé)鼓勵。面對學(xué)生的(de)困惑，教師常常是這樣解釋試試、那樣解釋試試。或許教師的(de)解釋并沒有準确地(dì)幫到學(xué)生，學(xué)生卻可(kě)能把問題解決了，因為(wèi)學(xué)生絕不是被動接受幫助的(de)主體，而是積極參與的(de)主體，在聆聽教師解釋的(de)過程中，一(yī)直在積極主動地(dì)思考。教師的(de)參與有時并不是提供了适切的(de)、精确的(de)解惑，而僅僅是打破了學(xué)生原來的(de)思維定式，教師的(de)話語中哪句話點化了迷惑，事先并不知道(dào)，甚至事後也不知道(dào)。在這種情形下，可(kě)否輔以基于大數據學(xué)習分析的(de)、漠視(shì)教師主觀需要的(de)精确診斷呢(ne)？未必管用。如(rú)果教師對學(xué)生非常了解，大數據分析就是多餘的(de)。如(rú)果教師對學(xué)生不甚了解，大數據分析即使提供了所謂的(de)精确診斷，教師也無法據此臨場組織有針對性和(hé)适切性的(de)指導。試想，一(yī)個漠視(shì)主觀感受的(de)教師依據教育大數據的(de)分析結論“客觀地(dì)”與學(xué)生交流、“科學(xué)地(dì)”為(wèi)學(xué)生選擇特定學(xué)習資源或和(hé)誰都一(yī)樣說的(de)那套話語，沒有相互理(lǐ)解和(hé)接納的(de)溝通，這是怎樣一(yī)種可(kě)怕可(kě)憎的(de)場景！

      成功診斷與有效反饋是兩個問題，診斷與反饋的(de)針對性是兩個性質完全不同的(de)問題，而且是無法徹底解決的(de)問題。若将原本動态交往的(de)适應性問題，錯誤地(dì)轉化為(wèi)知識性的(de)靜态問題，并內(nèi)化于學(xué)習系統之中，希望利用學(xué)生的(de)曆史學(xué)習記錄對學(xué)生進行準确診斷，在此基礎上完成精确推送反饋，這同樣無法實現因材施教。且不論一(yī)個學(xué)習系統到底依據什麽理(lǐ)論、有多大能力記錄學(xué)生哪方面的(de)多大量的(de)學(xué)習數據（因而是否是大數據分析，這是可(kě)疑的(de)），半年(nián)前的(de)數據是否還對當前的(de)分析有意義，單就反饋來說，系統推送的(de)東西都是系統事先保存的(de)現成的(de)東西，頁面也罷、答案也罷，這種手段的(de)單一(yī)性是非常明顯的(de)，又怎麽能達到因材施教？ 至今無一(yī)款學(xué)習系統能提供嚴肅可(kě)信的(de)因材施教有效性研究報告（這個問題好像被回避了）。其實，系統擁有N類反饋，就隻能勉強應付N類學(xué)生，可(kě)是這個N隻能很小，這意味着系統對學(xué)生的(de)分類隻能是粗略的(de)，這種因材施教的(de)實際效果也就可(kě)想而知了。

      個體是一(yī)個具體的(de)存在，不是固定的(de)抽象物，沒有人擁有關于個體人的(de)完整知識。個體的(de)學(xué)習過程是一(yī)種建構的(de)過程，一(yī)種個性的(de)、自(zì)由的(de)、探索性的(de)、模糊的(de)內(nèi)部心理(lǐ)過程。然而，對于這種永不定形的(de)個體，我們卻盲目相信另一(yī)個套路：用教育大數據記錄和(hé)分析他們的(de)外部學(xué)習行為(wèi)， 利用局部的(de)成長(cháng)曆史定義個體，試圖建立一(yī)種基于“科學(xué)的(de)”（其實隻是“數據的(de)”）診斷，從而實現精确的(de)學(xué)習支持服務。這是一(yī)種多麽深刻的(de)矛盾！面對人的(de)成長(cháng)這種最需要投入信息和(hé)人性的(de)工作，我們卻選擇了依賴數據和(hé)算法這種偷懶的(de)方式！

（二）據說能發現教育規律

      “在大數據時代，科學(xué)研究具有全樣本性、注重效率、注重因果和(hé)相關的(de)複雜性等特征。”[9]學(xué)界開始相信“大數據分析對于教育研究及規律的(de)發現意義重大”[2]，“大數據技術及應用為(wèi)我們探索教育規律提供了前所未有的(de)工具支撐。……現在有了大數據技術，就有可(kě)能讓我們從全領域、全維度、全樣本去(qù)看待教育現象和(hé)教育活動，發現教育教學(xué)規律。”[10]

      讓人疑惑的(de)是，面對小規模數據，Pedagogy教育學(xué)都無法拟定出可(kě)以檢驗的(de)規律性命題，面對大數據時怎麽就突然擁有這個能力了呢(ne)？僅僅全樣本就自(zì)動賦予人們發現教育規律所需要的(de)理(lǐ)論想象力嗎？相對于随機取樣或方便取樣，全樣本對于還原事實是有優勢的(de)，但樣本處于數據層，隻能用來确證規律卻不能用來發現規律。因此，取樣隻需要能代表總體即可(kě)，其規模并不十分重要。規律的(de)發現和(hé)确證并不那麽渴求全樣本。再說，大數據未必是全樣本，反過來，全樣本也不一(yī)定意味着數據量很大。對于規律的(de)發現，全樣本與精明取樣在收集證據方面沒有什麽本質不同。規律的(de)真理(lǐ)性并不會因為(wèi)全樣本而得到提升。全樣本也無法回避未來的(de)證僞。

      除了全樣本這種說法之外，人們普遍認為(wèi)利用大數據發現教育規律的(de)兩大利器是教育數據挖掘和(hé)學(xué)習分析。可(kě)是，自(zì)從教育大數據被讨論以來，未見一(yī)例聲稱通過大數據挖掘而發現的(de)教育規律（或許我們需要再耐心一(yī)些），同時，學(xué)習分析也陷入行為(wèi)分析的(de)陷阱而無法自(zì)拔。要知道(dào)，純粹的(de)數據挖掘所産生的(de)教育學(xué)知識極有可(kě)能無法被常識所理(lǐ)解，自(zì)然也無用。基于行為(wèi)編碼的(de)學(xué)習分析的(de)結論對于教學(xué)的(de)啓發也是似有還無。這種盲目樂(yuè)觀是沒有道(dào)理(lǐ)的(de)。

（三）據說能支持科學(xué)的(de)教育決策

      學(xué)界相信“随着教育決策問題複雜性的(de)增加，審慎的(de)教育決策往往需要綜合考察多方數據，如(rú)經濟的(de)、效益的(de)、曆史的(de)、民意的(de)”[11]，所以我們需要教育大數據支持教育決策。然而從列舉的(de)情況看，這種大數據驅動的(de)決策案例，并不需要多少數據。例如(rú)：“Signals系統通過數據挖掘和(hé)統計預測模型，根據多個變量……來預測學(xué)生是否能夠完成/通過該課程”[12]；“以課堂教學(xué)評價為(wèi)例，大數據可(kě)以精準記錄每位學(xué)生的(de)出勤率、回答與提問次數、每道(dào)練習題的(de)完成時間與得分、走神次數等，然後以可(kě)視(shì)化的(de)儀表盤方式一(yī)目了然地(dì)呈現給任課教師”[8]；“上海市對小學(xué)一(yī)年(nián)級學(xué)生家長(cháng)進行全樣本調查，采集孩子(zǐ)作業情況、适應情況、學(xué)習壓力等各項數據并進行分析，以檢驗上海小學(xué)教育零起點政策的(de)執行效果”[8]，等等。

      我們并不反對利用數據分析輔助教育決策。但目前大多數教育決策并不需要教育大數據，擁有表達實情的(de)教育數據即可(kě)。這倒不是說，教育決策注定不需要教育大數據，這取決于決策的(de)具體內(nèi)容。即使在需要大數據的(de)情況下，教育大數據也是教育決策的(de)實情依據，它無法自(zì)動賦予決策的(de)合理(lǐ)性。更何況，很多決策具有“抓大放小”的(de)性質，海量的(de)細節、過多的(de)維度，并不一(yī)定有利于決策，倒是很容易陷入進退維谷的(de)境地(dì)。

      總之，我們目前尚沒有成功的(de)教育大數據的(de)研究與實踐案例。更為(wèi)嚴重的(de)是，我們并不真的(de)知道(dào)、也不關注，哪些數據可(kě)以收集、哪些具有侵犯學(xué)生權利的(de)風險、哪些數據的(de)收集本身就是在侵犯學(xué)生的(de)權利。或許我們的(de)傳統文化讓我們對學(xué)生的(de)權利不敏感，使得那些侵犯學(xué)生權利的(de)風險因盲目相信大數據而合法化。利用眼動儀、表情識别來記錄課堂教學(xué)，有了足夠的(de)“證據”證明原來秩序井然的(de)課堂實則很不堪，這可(kě)能成為(wèi)主任、校長(cháng)向教師施壓的(de)理(lǐ)由，繼而也成為(wèi)教師批評學(xué)生“不投入”學(xué)習的(de)理(lǐ)由。大數據觀照的(de)課堂中，些許的(de)懈怠會被看到、放大，搞不好會受到懲罰。更有甚者，把學(xué)生上課的(de)打盹或打鬧視(shì)頻，經過特定制作，在一(yī)部分人中傳看消遣，這不是不可(kě)能。這種被量化的(de)教育生活哪裏好？它隻是滿足了各級各類的(de)控制欲罷了。此外，特定機構利用擁有的(de)數據優勢去(qù)強化某種成長(cháng)焦慮并針對這種焦慮推出特定的(de)産品和(hé)服務，這已經是資本的(de)套路，不是教育的(de)套路。

二、教育大數據的(de)真義 

      既然上述教育大數據的(de)研究并非是大數據的(de)，那麽到底什麽樣的(de)教育研究和(hé)實踐才可(kě)能是大數據的(de)呢(ne)？如(rú)何判定一(yī)項教育研究和(hé)實踐是大數據的(de)呢(ne)？

      “大數據”給人的(de)第一(yī)印象絕不限于規模超大。為(wèi)了豐富對大數據的(de)理(lǐ)解，人們用各種“V”來作為(wèi)大數據的(de)基本特征，以此區分于普通數據。它們是：（1）Volume，數據體量浩大；（2）Variety，數據類型多樣；（3）Velocity，數據生産速度快；（4）Value，數據價值高(gāo)；（5）Veracity，真實性；（6）Visualization，可(kě)視(shì)化；（7）Viscosity，黏度；（8）Volatility，易失性； （9）Variability，易變性。[3，9，12]其中，體量大是最基本的(de)指标，其他指标是随着體量的(de)提升而顯現出來的(de)。然而，體量大就是指多嗎？到底多到什麽程度才算大數據？計算機就是用來處理(lǐ)數據的(de)，還怕多？如(rú)果僅僅是數據多，那就隻是空間複雜度和(hé)時間複雜度的(de)問題，不值得提出新的(de)概念甚至範式。再說，今天的(de)大數據問題，是否幾年(nián)後計算機運算速度和(hé)存儲能力足夠了，就不是大數據問題了？

      就教育而言，除了體量大，教育大數據的(de)界定特别強調價值這個“V”（其他的(de)“V”表現得不夠明顯）。有的(de)把教育大數據定義為(wèi)“服務教育主體和(hé)教育過程，具有強周期性和(hé)巨大教育價值的(de)高(gāo)複雜性數據集合”[2]；有的(de)把它定義為(wèi)“面向教育全過程時空的(de)多種類型的(de)全樣本的(de)數據集合”[13]；還有這樣定義的(de)：“所謂教育大數據，是指整個教育活動過程中所産生的(de)以及根據教育需要采集到的(de)，一(yī)切用于教育發展并可(kě)創造巨大潛在價值的(de)數據集合。”[14]如(rú)此界定和(hé)理(lǐ)解教育大數據很容易導緻與教育數據相混淆。實際上，目前的(de)文獻中，關于教育大數據的(de)陳述與關于教育數據的(de)陳述的(de)确沒什麽兩樣，隻是強調量大。比如(rú)：“教育領域中的(de)大數據有廣義和(hé)狹義之分，廣義的(de)教育大數據泛指所有來源于日常教育活動中人類的(de)行為(wèi)數據……而狹義的(de)教育大數據是指學(xué)習者行為(wèi)數據……”[15]；“教育大數據可(kě)以分為(wèi)四個層次和(hé)六大類型。四個層次包括個體、學(xué)校、區域和(hé)國家；六大類型包括基礎數據、管理(lǐ)數據、教學(xué)數據、科研數據、服務數據和(hé)輿情數據”[2]；“教育大數據主要分為(wèi)四類：教學(xué)行為(wèi)大數據、教學(xué)資源大數據、教學(xué)評估大數據、教學(xué)管理(lǐ)大數據”[16]；“……在網絡時代……在學(xué)生使用教學(xué)平台和(hé)數字化工具的(de)時候，勢必産生大量的(de)數據”[17]，等等。如(rú)果把這些陳述中的(de)“大數據”替換為(wèi)“數據”，也沒有什麽不妥。我們根本看不出這些陳述哪裏是專門針對教育大數據的(de)。對于個别陳述，我們甚至看不出其“量大”的(de)特征。

      人們對大數據的(de)理(lǐ)解從最初的(de)驚異所引發的(de)感歎發展到如(rú)今的(de)新視(shì)野、新方式，絕非僅僅幾個“V”能解釋的(de)。僅僅強調那幾個“V”是不得要領的(de)。那些“V”的(de)相對性，帶來的(de)隻是相對主義的(de)混亂。如(rú)果我們執着于那幾個“V”，或許我們就不得不承認，“大數據并不是一(yī)個準确的(de)術語”[3]。

      其實，大數據的(de)“大”，是一(yī)種隐喻，不能從字面上理(lǐ)解。單純由樣本數量增加所引發的(de)“大”與大數據無關。大數據的(de)體量絕不是因為(wèi)樣本的(de)增加而導緻的(de)，而是因為(wèi)小規模數據無法完整地(dì)表征某種東西。“大數據是人們在大規模數據的(de)基礎上可(kě)以做(zuò)到的(de)事情，而這些事情在小規模數據的(de)基礎上是無法完成的(de)。”[18]也就是說，“大”與某種整體相關，這種整體是無法用某種高(gāo)明的(de)取樣或者全樣本來代表的(de)，因為(wèi)樣本集合中樣本之間是分立的(de)，而整體是其組成部分的(de)有機整體。因為(wèi)知道(dào)了整體的(de)真相，進而帶來全新理(lǐ)解，才可(kě)能帶來新的(de)方式。即是說，不得不大數據的(de)地(dì)方才可(kě)能是大數據的(de)。大數據的(de)“大”不是量的(de)追求，而是一(yī)種質的(de)需要。我們必須尋求大數據的(de)更本質的(de)判據。

      對于大數據的(de)思考，我們不能僅限于數據層，隻停留在隐喻水平。數據屬于顯現，所以重要的(de)是，要搞清楚什麽東西通過數據在顯現自(zì)身。上述所有的(de)質疑與辨析都指向一(yī)個結論：大數據是某種複雜适應系統的(de)顯現。複雜意味着非線性。“非線性”“适應”“系統”使我們擺脫了大數據的(de)相對主義判據。

      隻有複雜适應系統才能導緻大數據，其中任何局部數據都無法代表整體。因為(wèi)是複雜适應系統，完整表征系統的(de)數據量不會小、內(nèi)部關系不會是線性的(de)。對于複雜适應系統來說，其表征數據的(de)大是自(zì)然而然的(de)，不是樣本積累的(de)結果。我們之所以離(lí)不開大數據，是因為(wèi)複雜适應系統的(de)現實表達隻能是大數據的(de)。大數據使得複雜适應系統由概念的(de)抽象存在轉變為(wèi)數據的(de)真實存在。隻有針對複雜适應系統，大數據才具有方法論意義，也隻有利用大數據的(de)分析方法才能認識現實中的(de)那個複雜适應系統。複雜适應系統又在以某種速度變化（适應），想準确認知當下對象的(de)真相，對數據的(de)即時處理(lǐ)才顯得至關重要。正因為(wèi)如(rú)此，大數據的(de)收集、存儲、加工、可(kě)視(shì)化表征才是難題，特别是在某些算法尚不明确的(de)情況下。總之，一(yī)個數據集是否是大數據，最根本的(de)特征就是這個數據集是否是對某種複雜适應系統的(de)完整表征。

      如(rú)果教育實踐中沒有複雜适應系統，教育就與大數據無緣。憑直覺，教育與大數據有關，因為(wèi)教育實踐本身就是一(yī)個複雜巨系統。那麽在教育實踐這個複雜巨系統中，我們能否找到可(kě)以按照大數據方式理(lǐ)解的(de)複雜适應系統呢(ne)？

      存在是一(yī)回事兒，它是什麽樣子(zǐ)的(de)是另一(yī)回事兒。後者取決于理(lǐ)論。很明顯，那個複雜适應系統不是常識意義上能夠直觀得到的(de)，而是理(lǐ)論投射的(de)對象。隻有理(lǐ)論在場，數據才有意義。數據隻是理(lǐ)論的(de)具體表達。理(lǐ)論也是數據采集處理(lǐ)的(de)尺度。在哪些維度上、以什麽顆粒度采集處理(lǐ)數據，是理(lǐ)論的(de)規定。所以，隻有先在學(xué)理(lǐ)上确認了那個複雜适應系統的(de)概念模型、機制結構，我們才能夠在大數據層次上展開更深入的(de)研究和(hé)應用，才能以此理(lǐ)解現實中那個活動的(de)系統的(de)真實狀況，才能确證教育規律、洞察教育。由此，教育實踐中的(de)那個複雜适應系統在哪裏、教育大數據在哪裏，隻能是教育學(xué)理(lǐ)論觀照的(de)結果。隻有在教育學(xué)理(lǐ)論邏輯上（不是指用大數據思想在教育領域中進行簡單往往又是牽強的(de)演繹，似乎一(yī)夜之間我們便明了了教育大數據）需要大數據，教育實踐才真的(de)可(kě)能是大數據的(de)。根據Educology教育學(xué)（Pedagogy教育學(xué)不是理(lǐ)論[19]），教育實踐中的(de)那個複雜适應系統就是教育系統，它本就是教育學(xué)的(de)研究對象。

      一(yī)個教育系統就是一(yī)個完整的(de)課程體系，而課程體系由門類課程組成，門類課程在實施時轉化為(wèi)教學(xué)系統。因此，實施态的(de)門類課程可(kě)以認為(wèi)是由教學(xué)系統組成。教學(xué)系統區分為(wèi)設計态（Design-time）和(hé)活動态（Run-time），設計态是活動态的(de)規劃，即教學(xué)方案；活動态的(de)教學(xué)系統即真實發生的(de)教學(xué)活動，它是教育系統最微觀、最底層、生存期最短(duǎn)的(de)子(zǐ)系統，它是教師、學(xué)生和(hé)具有信息處理(lǐ)能力的(de)媒體這三個信息處理(lǐ)主體之間的(de)信息流動網絡。[20]由此可(kě)知，對于教育系統，從課程體系至教學(xué)方案，都屬于設計态。不同層次的(de)教育系統的(de)活動态表現為(wèi)随時間展開的(de)不同規模的(de)活動态教學(xué)系統的(de)有機組合。

      教育系統自(zì)身就是信息系統，包含着海量的(de)非線性信息，信息量與複雜度相輔相成。同時，教育系統中各層次子(zǐ)系統之間又相互關聯，這種關聯一(yī)方面源自(zì)知識體系，另一(yī)方面源自(zì)行動，設計态系統轉化為(wèi)活動态系統是教師通過教學(xué)設計與教學(xué)行動完成的(de)，因此，這種內(nèi)部關聯亦是非線性的(de)。可(kě)見，教育系統屬于一(yī)種複雜系統，其非線性特征是非常明顯的(de)。教育系統又是适應性變化的(de)，這種适應性最直接的(de)表現是教學(xué)設計與教學(xué)行動的(de)适應性。教師将課程轉化為(wèi)教學(xué)方案時就要考慮所面對的(de)各種實情條件，在按照教學(xué)方案進行教學(xué)時，更要根據現場的(de)情況做(zuò)出及時調整，但這種适應性調整不是一(yī)種任性胡來，我們用一(yī)緻性來表達它，包括課程與教學(xué)的(de)一(yī)緻性、教學(xué)方案與行動的(de)一(yī)緻性。高(gāo)度一(yī)緻意味着失去(qù)适應性，若完全不一(yī)緻，實施的(de)就已經不是那個設計态系統了。其次，教育系統的(de)适應性表現為(wèi)整個系統的(de)适時維護。如(rú)果實施過程中感知到系統的(de)功能缺陷或性能不足，教育組織都會對教育系統做(zuò)出調整，或者設計态的(de)，或者活動态的(de)。總之，完整的(de)教育系統是一(yī)種複雜适應系統，教育大數據就是教育系統在現實中的(de)生成性表現。

三、教育的(de)大數據實踐正途

      現代教育必然是數據驅動的(de)[21]，而非純粹經驗主義的(de)實踐。所謂數據驅動，是指在理(lǐ)論觀照下依據實情數據（而非僅僅感覺經驗）而采取與理(lǐ)論和(hé)數據相一(yī)緻的(de)職業行動的(de)方式。數據驅動比經驗主義更具理(lǐ)性。

      數據驅動相對容易，有理(lǐ)論、有數據即可(kě)。但是将數據驅動升級為(wèi)大數據驅動，那隻能是Educology教育學(xué)理(lǐ)論完整觀照實踐的(de)結果：以教育系統的(de)設計、開發、實施和(hé)調節為(wèi)核心內(nèi)容的(de)完整的(de)信息化教育實踐，它是一(yī)種設計與分析相統一(yī)的(de)教育實踐，其自(zì)然的(de)結果就是因材施教。

      完整的(de)教育系統既是設計出來的(de)，又是行動的(de)結果。但不存在一(yī)種千秋萬代的(de)理(lǐ)想系統，教育系統必須與時俱進，與它自(zì)身的(de)環境協同進化。所謂進化，對于教育系統來說就是改進設計、調整行動。改進設計的(de)前提是理(lǐ)解，理(lǐ)解教育系統的(de)現實表現。但細緻地(dì)理(lǐ)解教育本身是一(yī)個難題，因為(wèi)教育曆時長(cháng)、信息量大。我們不能隻是關注結果，諸如(rú)分數、升學(xué)率等，這些結果遠遠不能代表教育自(zì)身。理(lǐ)解教育需要着眼于真實發生的(de)教育過程。理(lǐ)解離(lí)不開分析，通過梳理(lǐ)細節數據，整理(lǐ)出更高(gāo)層次的(de)真相。也隻有依據這種分析出來的(de)實情數據，改進性設計才能夠增強教育系統功能的(de)确定性、提高(gāo)教育系統的(de)适應性，适應性即因材施教。

      曆史經驗表明，為(wèi)了因材施教而設計開發大而全的(de)學(xué)習産品是得不償失的(de)，不但功能難以實現，而且初期成本和(hé)後期維護成本都居高(gāo)不下。也就是說，單個學(xué)習産品內(nèi)部完全的(de)因材施教是難以奏效的(de)。正确的(de)做(zuò)法是利用教育衆籌機制[22]，開發大量的(de)、功能各異、風格各異的(de)學(xué)習産品，讓個性化産品的(de)總體豐富性與學(xué)習者個性差異的(de)豐富性建立關聯。對于某個具體的(de)産品來說，它不需要精确地(dì)對學(xué)生進行分類，隻需做(zuò)到能滿足某類學(xué)生某個特定需求即可(kě)。當學(xué)習産品的(de)豐富性足夠大時，學(xué)生經過短(duǎn)時間的(de)有限嘗試，就可(kě)以選擇到自(zì)己滿意的(de)學(xué)習産品。這才是因材施教的(de)正途。這種因材施教的(de)學(xué)習産品集合是經年(nián)累月的(de)結果，是協同進化的(de)結果，絕不是一(yī)朝一(yī)夕的(de)精明決策的(de)結果。

      因材施教不是一(yī)種産品功能，而是一(yī)種效應。因材施教的(de)關鍵不在于對個體的(de)精準感知，而在于教育自(zì)身的(de)可(kě)選擇性。所以因材施教可(kě)以在教育組織內(nèi)部表現為(wèi)課程和(hé)教學(xué)系統的(de)可(kě)選擇性，也可(kě)以表現為(wèi)教育組織之間的(de)理(lǐ)性擇校。這裏，理(lǐ)性擇校的(de)标準不是升學(xué)率，而是教育組織的(de)服務質量和(hé)特色。一(yī)個教育組織的(de)服務質量就是指将某個設計态教育系統轉化為(wèi)與其一(yī)緻的(de)活動态教育系統的(de)能力水平。一(yī)個教育組織的(de)服務特色就是指将設計态教育系統轉化為(wèi)活動态時的(de)獨特性。

      無論是教育系統的(de)改進性設計，還是特定功能學(xué)習産品的(de)開發需求，抑或是确認教育組織的(de)能力和(hé)特色，都需要真實的(de)、完整的(de)教育系統的(de)分析，這種分析是一(yī)種一(yī)緻性分析，關注活動态教育系統與設計态教育系統的(de)一(yī)緻性，關注教育組織之間的(de)一(yī)緻性，在不一(yī)緻之處尋覓教育系統的(de)缺陷、教育組織的(de)能力短(duǎn)闆以及教育組織的(de)特色。教育系統是多層次複雜适應系統，又涉及設計态和(hé)活動态，對于它的(de)分析包括課程、知識組件、教學(xué)方案、真實教學(xué)活動以及學(xué)習産品的(de)真實運轉過程等從宏觀到微觀多個層次，活動的(de)教育系統自(zì)然又是分布式存在的(de)。可(kě)見，這種分析隻能是大數據的(de)。教育系統的(de)改進和(hé)調試從何處着手、優先處理(lǐ)何處以及如(rú)何調整等問題，隻有依賴這種大數據分析，才能區分哪些缺陷是意外偶發，哪些是隐含的(de)必然。

四、結語

      教育學(xué)界是敏感的(de)。某種哲學(xué)、某種技術、某種方式在其他領域的(de)“巨大”成功對于教育學(xué)界而言，總是充滿了誘惑或激勵。但我們并不需要把首次嘗試或簡單嘗試當作典型案例，把影響力大（誰承認？）的(de)嘗試當作成功案例，把基于數據的(de)研究說成是基于教育大數據的(de)研究，用教育數據冒充教育大數據。

      教育學(xué)界又是不敏感的(de)。對于教育而言，做(zuò)沒做(zuò)不重要，做(zuò)沒做(zuò)好才重要。對于“做(zuò)得好不好”，教育學(xué)界卻極度不敏感。其實隻要想做(zuò)好，就會觸及教育的(de)基本矛盾：教育者的(de)文化傳遞與受教育者的(de)自(zì)我生成之間的(de)矛盾[23]，這種矛盾一(yī)直是并永遠是依賴直接的(de)心靈和(hé)理(lǐ)性去(qù)調節的(de)。教育所面對的(de)挑戰一(yī)直是自(zì)身內(nèi)部的(de)。很多其他領域的(de)發展，并未真正給教育帶來必須即時反應的(de)挑戰或機遇。至于數據驅動以及教育大數據，則與潮流無關。教育一(yī)定會走向數據驅動，并最終實現大數據驅動。但數據驅動的(de)絕不會是課堂或學(xué)習過程，因為(wèi)它是靈魂驅動的(de)。讓大數據服務于教育系統的(de)設計與改進，讓人類教師服務于學(xué)生的(de)成長(cháng)，這才是教育大數據的(de)正途。本文無力将教育大數據這個主題完全說清楚，我們隻是希望，在孩子(zǐ)們懵懵懂懂地(dì)成長(cháng)時，不要受到精确推理(lǐ)、武斷判決系統的(de)嚴重影響！我們隻是希望，冷冰冰的(de)數據分析以及未來的(de)人工智能在應用于教育時，位于教師圈之外，以人性作為(wèi)緩沖再與學(xué)生照面，這或許是一(yī)個沒有辦法的(de)辦法。

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How Can Education Be of Big Data

YANG Kaicheng

（Faculty of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875）

[Abstract] In the era of big data, can education be of big data？ It is said that owing to educational big data, individualized learning can be realized, educational laws can be discovered and scientific education decision-making can be made. But actually, educational big data is not necessarily needed in those fields. Unfortunately, a real case of application of educational big data cannot be found yet. And we always confuse educational big data with educational data. Nine "V"s such as volume, types and value cannot accurately characterize big data. A more accurate and non-relativistic criterion is that big data is the manifestation of a complex adaptive system in reality. The volume of big data is not the result of sample accumulation, but comes from the complex adaptive system itself. Educational system is a complex adaptive system, so educational big data is the generative performance of educational system in education reality. Only the complete information-based educational practice, with the core content of design, development, implementation, and adjustment of the educational system, can be of big data.

[Keywords] Big Data； Educational Big Data； Complex Adaptive System； Educational System

作者簡介： 楊開城（1971—），男，遼甯海城人。教授，博士，主要從事新教育學(xué)（Educology）研究。

轉載自(zì)：《電化教育研究》2019年(nián)第2期