陳 靜
(長江大學教育與體育學院 湖北·荊州 434000)
智能教育使用學習者選擇和行為的數(shù)據(jù)以多種方式支持和加強學習,如提供智能輔導;[1]預測學生成績,提出補救措施[2];為不同學生的個性化學習以及教師改進教學提供精準服務;[3]引入新的評估形式等[4]。然而,鮮有學者分析人工智能教育對個人自由和基本權利的影響,實際上收集與使用大量學習者個人數(shù)據(jù)的系統(tǒng)會帶來重大的人權問題。關注大規(guī)模收集和分析個人數(shù)據(jù),監(jiān)管教育大數(shù)據(jù)的收集與使用,確保學習者個人數(shù)據(jù)的使用能夠支持學習者選擇自由的變革是智能教育時代對教育提出的挑戰(zhàn)與難題。
教育系統(tǒng)面臨著一個悖論,學習者必須參加老師認為有益的學習活動和評估。矛盾的是,強制性參與可能被視為減少基本人權,包括行使自主權和作出選擇的權利。當學習者必須參與收集他們數(shù)據(jù)的活動和評估時,這一矛盾就變得尤為突出。學習者應被賦予選擇不收集數(shù)據(jù)的權利。因此,考慮如何平衡選擇自由、數(shù)據(jù)質量與學習者的潛在利益是至關重要的。智能教育時代學習者選擇自由的缺失主要體現(xiàn)于數(shù)據(jù)收集退出受阻、數(shù)據(jù)使用限制存在與終身數(shù)據(jù)管理受限。
人工智能數(shù)據(jù)能力收集有限,收集哪些數(shù)據(jù),應用主體具有一定的決定權。[5]學習者可能出于各種原因,拒絕參與數(shù)據(jù)收集。然而多數(shù)國家低于法定成年年齡的學生不能合法地“選擇”或“退出”監(jiān)控,通常由其父母或法定監(jiān)護人決定是否參與,限制學生的自由選擇,只能被動參與其中。同時大部分預測分析系統(tǒng)運轉都依賴于評估數(shù)據(jù)的收集,這使得學校更難以改變評估模型。應該強調任何數(shù)據(jù)主體有權利知曉數(shù)據(jù)采集類型和方法以及數(shù)據(jù)安全保護措施,而現(xiàn)今對于收集數(shù)據(jù)的類型和方法始終邊界不清。[7]
值得注意的是,是否選擇進行數(shù)據(jù)收集會影響數(shù)據(jù)質量。收集到的數(shù)據(jù)可能會因過多或過少地代表特定的學習者群體而產(chǎn)生偏差,對這些不具代表性的數(shù)據(jù)加以分析可能會加重學生間的差距,從而得出歧視代表性不足的學習者的結論。上述因素對學生退出數(shù)據(jù)收集造成了一定程度的影響,進而限制學生確定是否進行數(shù)據(jù)收集的選擇。
數(shù)據(jù)的“所有權”和控制是權力差異的一種形式。學生數(shù)據(jù)詳細分布在整個教育管理系統(tǒng)和商業(yè)平臺上,這引發(fā)了關于所有權和控制權的復雜問題。學習管理系統(tǒng)越來越多地將學習者的數(shù)據(jù)存儲在教育機構以外的系統(tǒng)中。雖然系統(tǒng)可能直觀地易于使用(例如,清晰的菜單和有效的用戶培訓),但它們的軟件設計和硬件配置增加了高度的復雜性。平臺沒有為學習者提供充分的途徑來使用數(shù)據(jù)。這削弱了個人自主決定自己的數(shù)據(jù)將如何被使用的能力,并使教學過程變得高深莫測。
理論上,每個人的數(shù)據(jù)保護權利可以減少個人與控制數(shù)據(jù)的人之間的權力失衡,然而,將人工智能系統(tǒng)嵌入教育可能會加劇權力失衡,并產(chǎn)生新的、不可預見的差異。與數(shù)據(jù)相關的挑戰(zhàn)已經(jīng)超越了數(shù)據(jù)的“所有權”,包括有效的數(shù)據(jù)控制和使用權。
學生有權管理其個人的學習數(shù)據(jù),并決定是否希望將其每個階段的所有成就記錄都包括在內。確保學生能夠選擇何時以及如何使用他們的數(shù)據(jù)是一個重要的考慮因素,以確保個人不會處于不利地位。任何學習對象對在享受學習服務過程中產(chǎn)生、搜集、存儲與自身有關的數(shù)據(jù)都要享有知情權,[8]然而,弱勢群體不太可能獲得支持和建議。終身且聚合的數(shù)據(jù)把人描繪成具有“可測量特征”的“對象”,用來預測其未來。教育系統(tǒng)傾向于記錄特定的階段,如童年或青春期。然而,對于部分學習者來說,這些可能不是自身快速發(fā)展的階段,階段數(shù)據(jù)無法準確地說明成績。另外一些特定時刻可能成為數(shù)據(jù)缺失的契機,例如將數(shù)據(jù)從一個機構轉移到另一個機構的過程,這使得學習者的終身數(shù)據(jù)管理與使用受到一定的沖擊。
通過對智能教育時代學習者選擇自由缺失的具體表現(xiàn)進行分析,本文認為應從以下三方面著手改善,全面系統(tǒng)地復歸學習者的選擇自由,進而實現(xiàn)高效且自由的學習。
不同個體間表達方式上的區(qū)別可能會直接造成數(shù)據(jù)質量差異出現(xiàn)。部分數(shù)據(jù)可能因表達方式不夠準確而降低數(shù)據(jù)質量,而另一部分的數(shù)據(jù)可能會以更有利的方式表示。對于這些數(shù)據(jù),應該如何分析、解釋和共享,如何糾正可能對個別學生的合法權利產(chǎn)生負面影響的偏見(有意識和無意識的)。[9]這些數(shù)據(jù)質量上的差異可能源于不平等,通過人工智能和分析,可能會加劇劣勢。
當前應要求并鼓勵開發(fā)和部署新方法,以確保數(shù)據(jù)質量提升。唯有通過收集高質量的數(shù)據(jù),才能實現(xiàn)公平和基本權利。上述要求引發(fā)并觸及了計算機科學、人工智能及相關領域的新研究領域。這些研究領域主要包括對匿名數(shù)據(jù)收集和處理、去身份識別和公平的調查,特別是在非歧視方面。未來人工智能在教育中的應用須重視并借鑒以上發(fā)展。
對學習者數(shù)據(jù)收集實乃龐雜與全面,分析數(shù)據(jù)時對數(shù)據(jù)使用的尺度把握顯得尤為重要。由此對數(shù)據(jù)使用提出新要求,應確保數(shù)據(jù)不用于最初明確指明的和商定的目的以外的其他目的。使用數(shù)據(jù)的目的在于掌握學習者學習具體情況,分析學習者學習行為,并最終滿足學習者現(xiàn)實需要,獲得相應的學習成就。這一目的的達成須遵循妥善且合理地使用數(shù)據(jù)這一原則,然而該原則與人工智能分析的探索性相沖突。同時學習者數(shù)據(jù)收集與使用的最終目的是滿足學習者需要,學習者作為數(shù)據(jù)主體,使用數(shù)據(jù)的權限與熟練度卻受到限制。學習者選擇自由的復歸應關注學習者這一主體,適當放寬學習者使用權限,并進行適當培訓以幫助學生合理參與數(shù)據(jù)的使用。[8]數(shù)據(jù)使用過程中的限度與使用主體的多元化是人工智能教育研發(fā)中需要關注的主要方面。
數(shù)據(jù)透明度與數(shù)據(jù)的“所有權”有關,數(shù)據(jù)透明度直接影響數(shù)據(jù)質量,對數(shù)據(jù)收集與使用至關重要。需將透明度和公平作為處理學習者數(shù)據(jù)的主要原則,在數(shù)據(jù)收集與使用的全過程均應實現(xiàn)透明化。包括但不限于數(shù)據(jù)管理平臺須提供全面且具體的信息,對數(shù)據(jù)處理的方式和原因進行必要且詳細的科學解釋,比如在平臺中部署的人工智能分析方法、在數(shù)據(jù)分析中所采取的理論與技術。上述要素決定學習者數(shù)據(jù)透明度,也關聯(lián)著學習者學習的公平性,因而在智能教育盛行的時代,注重數(shù)據(jù)透明度應是平臺搭建者與教育工作者共同努力的方向。
學習者不應簡單地被認為“數(shù)據(jù)主體”,被動參與智能教育時代的數(shù)據(jù)收集與使用,而應能夠對其數(shù)據(jù)行使自主權,將推進學習者的選擇能動性作為智能教育發(fā)展的前進路徑。值得關注的是,在實現(xiàn)數(shù)據(jù)自治和隨著數(shù)據(jù)足跡的擴大而加重個人管理數(shù)據(jù)的負擔之間取得平衡是提升學習者選擇能動性的重要因素。
隨著人工智能工具與技術的開發(fā)、營銷和嵌入教育,迫切需要確保學習者和教師(而不是科技公司和組織)成為主要受益者。教育中的人工智能不僅涉及數(shù)據(jù)隱私,還影響基本人權。在教育中引入人工智能所引發(fā)的一系列問題是全球性的,需要更高級的機構參與進來,以督促和規(guī)范教育領域內人工智能系統(tǒng)的科學發(fā)展。及時制定并實施相應規(guī)則,學習者就能越快地避免教育中人工智能破壞其基本人權的風險,進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)選擇自由。