大數據與全球教育

蔡金勇

國家需要高技能人才來推動長期的經濟增長同時促進創新——放眼全球，發達國家和發展中國家莫不如此。但是，這一目標只有通過在教育和培訓方面加大投資才能得以實現。如果我們想終結貧困、減少失業、阻止經濟不平等水平的加劇，那么，我們就需要找到更新、更好、更經濟可行并且是大規模的教學方式。

這一目標或許連許多富國都難以實現；但是，聰明地收集、分析和利用教育數據，則可以帶來大不一樣的結果。此外，幸運的是，在我們生活的時代，信息科技給了我們合適的工具，這些工具拓展了獲得高質量、可負擔的教育的途徑。大數據——企業用來分析和預測消費者行為的大量的復雜數據集——可以為教師和商業公司提供前所未有的關于學生學習方式的信息，以此來幫助學校以日漸成熟的方式實現個性化教學。

世界銀行集團及其私人貸款部門——國際金融公司（IFC）目前正在試圖將這一潛能用于支持廣泛的國民教育體系。這一機構最新推出的改善教育的系統方法（Systems Approach for Better Education Results ，SABER），計劃收集和共享世界各國教育政策和機構的有可比性的數據。

在私營商業部門，收集師生互動和學生-學習系統互動信息的能力將帶來深遠的影響。比如，在非洲國家肯尼亞，布里奇國際研究院（Bridge International Academies，BIA）正在大規模地使用適應性學習。布里奇國際研究院是一家由三家美國企業共同建立的國際金融公司客戶機構。它運營著259家幼兒園和小學，平均月度學費僅為6美元。這是面向學生和教育者的大規模的學習實驗。

布里奇國際研究院對教授標準技能和概念的不同方法進行測試。它在大量班級里同時部署兩個版本的課程。課程由教師根據標準化的書面教案講授，并通過平板電腦追蹤教師對每個版本的授課時間。考試結果保存在教師的平板電腦中，每21天會錄入250000多項分數。從這些數據中，該研究院的評估團隊分析出哪個版本的課程最為有效，并在布里奇研究院網絡中的其他學校推廣這個版本的課程。

我們知道，一系列問題都可能造成學生表現的下降——夏季無空調教室的高溫、家庭問題、教師質量欠佳，等等。但是，當你大規模地收集結果時，變量就會扁平化，重要的區別會浮現出來。這就是大數據的重大意義。

另一個例子是國際化的教育體系SABIS。SABIS在美國、歐洲、亞洲、中東和北非提供K-12教育（從幼兒園到12年級的基礎教育）。SABIS挖掘大數據以確保高標準，增進63000多名學生的學習成績。對學生年度學習成績的持續追蹤產生了1400多萬個數據點，這些數據點被用來確定教學方案、實現學習目標，以及確保公司分布在15個國家的學校網絡的一致性。

Knewton公司是另一家居于數據革命前列的公司。該公司是一家適應性的學習平臺，用預測分析來實現數字資源的個性化。有了量身定做的內容和對這些內容的解釋，即便不具備私立學校資源的學校也可以提供個體化的學習。結果，教師可以將時間用在效果最好的方式上——與學生一起解題——而不是無差別地授課。

當然，數據收集與分析帶來的這些好處并不是沒有風險的。我們才剛剛開始領會大數據可以在保護學生隱私的基礎上提供多么大的學習潛力。在一些情形中，數據收集技術已經超越了我們確定數據應該如何收集、儲存和共享的能力。另一方面，無論數據保護的力度多大，我們都需要明確的許可制度來規范數據的使用。然而，在許多發展中國家，還完全沒有建立關于數據隱私方面的監管措施。

數據和教育之間的接口是新教育產品的關鍵所在，這些新教育產品可以為改善學習效果帶來巨大的好處，特別是對不發達的國家來說更是如此。要實現這些好處——并且以負責任的方式實現——我們必須確保數據的收集既不被過度使用，又采取適當的方式，并且對于教學起到支持的效果。

世界各國的私營部門、政府部門和世界銀行集團等組織機構需要制定規則，用以規范收集、共享和使用學生表現方面的關鍵數據。無論是學生還是家長，都同樣值得在這樣的規范下得到保護，同時享受到這一方式給教育帶來的益處。