數字治理的教育“數據化”危機：出場、運作與轉化 *

李璇律，丁念金

(上海師范大學 教育學院，上海 200234)

在教育全球化和信息化時代，將現代數字技術與治理理論融合的“數字治理”已經成為一種新型教育治理模式。德屈佩爾等人指出，“數字治理”作為一種以計算技術作用于教育并使其容易受到干預的方式，其功能是通過數字設備生產和歸檔大量數據，“使不同的‘學?，F實’成為思想和行動的對象”[1]，以讓教育對公眾和政府都可見且可計算。在教育治理領域中，國際學生評估和標準化成績測試、教育研究的量化文化以及對學校(師生)的問責和排名構成了“數字治理”長期譜系的一部分，并標志著一個強調客觀性和準確性的科學教育治理的新時代。然而，審視教育現實，越來越多的異構數據正在生成——通過去情境化和標準化的處理，將數據用于監視和控制，而不是改進目的。也就是說，教育治理似乎受到了數字驅動的“數據化”(Datafication)影響，并陷入了一種布拉德伯里提出的“數據化”陷阱——一方面，將“數據的重要性以影響環境中的實踐、價值觀和主觀性的方式提升”[2]，使其成為信息和知識經濟中最重要的原材料；另一方面，以越來越脫離支持教與學的方式使用數據，更加關注績效管理和數據本身，而不是以人為中心。肖爾和賴特也批評道，數字治理的數據化傾向將“復雜的流程簡化為簡單的數字指標和排名，以用于管理和控制”[3]，從根本上改變了教與學的組織，成為今天時代的一個顯著特征。可以說，隨著當今教育系統越來越受到數字轉向與數據驅動的影響，數據的重要性已經日益成為人們理解和反思教育的一部分，而如何避免教育中數字治理的“數據化”危機也成為一個亟待解決的關鍵問題。

一、出場：數字治理在教育研究中的興起與緣由

受國際和區域學習成果評估趨勢、識別最佳教學實踐以及建立學習證據的政策話語的影響，對教育系統進行基準測試已經成為世界各國判斷和評估教育質量的一種重要手段，同時教育研究的方法論困境以及問責運動下學校和教師檢查主義的興起都從不同維度共同“促進”了數字治理在教育系統中的出場。

(一)教育中的“比較”導向

世界銀行在《學習：實現教育的愿景》報告中基于“學習危機”概念的提出，強調了“數字”在今天教育治理中的重要角色——“缺乏信息和指標，以及無法獲得和使用關于學習的準確信息和可靠數據……阻礙了對旨在改善教育結果的干預措施的監測和評估”[4]。從而，鼓勵各個國家和地區參與國際大規模評估(International Large Scale Assessment，ILSA)，構建連貫的標準和通用的秩序以允許跨國家和全球范圍的比較，成為了一種新興的教育想象并作為積極的治理轉向得到支持。

事實上，教育數據的規范意義顯而易見。經濟合作與發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development，OECD)等超國家組織正在通過國際學生評估項目(Program for International Student Assessment，PISA)和國際數學與科學研究趨勢(Trends in International Mathematics and Science Study，TIMSS)等大型評估項目推進著“教育標準全球化”的實現，并由此促成教育政策話語的轉變，從關注教與學的內容、資源和過程，到通過基于結果的問責制進行教育治理，制造了在全球范圍內基于標準的比較和排名，成為21世紀全球教育改革話語中最具影響力的工具之一，并為全球教育治理提供了一種新的可能。

在這一意義上，“比較”不僅是自然的，而且是普遍有益的，它為超越地域和去邊界化的交流與互涉提供了一種可能?？梢哉f，比較和排名的吸引力就在于它通過“數字”創造了一個客觀的、具備訪問性且無需翻譯即可進行跨文化解釋的衡量標準，在定義問題的同時，也提供了解決方案。這不僅“繞過了‘深層問題’，讓‘不同的想法、需求和期望’變得可衡量”[5]，而且為評估教與學的價值問題創造了一個共同認知空間，促進其觀點的流通和應用。進言之，數字不僅使排名合法化，而且促進了不同教育系統對排名有效性的普遍接受，成為一種部署教育的現代治理模式。

(二)教育中的研究“困境”

問責制度和審計文化在教育系統中的興起與流行，使得“標準化”和“簡化”成為教育治理的核心和理解教育的關鍵。而問責和審計背后的競爭邏輯進一步將如何理解比較指標、提高測量技術等挑戰讓渡到教育研究的認識論與方法論問題上。為了提高教育知識的科學性與敘述的合法性，教育研究方法亟待“升級”。

對于教育學而言，作為一門社會科學，它在研究方法方面始終飽受爭議——“研究方法基礎薄弱，研究結果瑣碎、分散”[6]，并且對指標的選擇更多的是由歷史偶然性證明的，而不是通過應用有效性篩選過程來證明的。因此，美國國家研究委員會(National Research Council，NRC，2002)在《教育科學研究》報告(Scientific Research in Education，SRE，2002)中呼吁“我們將改變教育，使之成為一個循證領域”[7]以應對“可復制性”的方法論危機和“可積累性”的知識論困境。從而，教育研究需要重新定義和規范學科范式以作為回應，由一門“軟科學”轉型為可預測的、積累性的“硬科學”，以此增強投資和公眾對教育結果“真值”的信心。其背后的邏輯是：首先天然地假設了教育學的學科困境——自然科學與社會科學在本體論、知識論以及方法論上的對立，并默認只有社會科學受到“兩個參照系共存”的阻礙，從而將問題進一步縮小為，在科學的“數字統一”原則下，作為社會科學的教育學應該如何模仿自然科學并提高自身研究的科學質量；其次是默認了“數字”作為一種不言自明的認識論，假定教育研究質量的提高只有通過嚴格的“數字”表達才能保證研究的客觀性與預測性，由此放棄了多元方法論的價值辯護。在這一意義上，“數字”正逐漸在教育研究領域發展為一門“顯學”，提高研究質量、擺脫非理性特征以提升專業地位已經成為教育研究及其學科建設的“當務之急”。

(三)教育中的“檢查”文化

數字工作的規范化也體現在學校教育中。在“比較的”政策環境和“循證的”研究話語的雙重壓力下，“檢查”已經滲透到教與學活動中，不僅將教師工作分解為具體的、可計算的能力和表現以對其教學成果進行分類和分層，而且定義了他們是如何被認識和對待的，形成了一套關于教師專業發展的規范和期望，從而鼓勵越來越多的教師去理解與“證據”和“標準”相關的工作。

事實上，作為一套制度化的實踐，“檢查”在此遵循的正是馬奇和奧爾森的“適當性邏輯”，它塑造了學校和教師關于教育質量和卓越教學的“真理”，并被內化為日常學校生活的正常部分。教師為了生存和成功而從眾——復制有效教師的“最佳實踐”。一方面，標準確實構成了教師工作的重要組成部分，闡明了國家對教師的期待以及作為教師所必須具備的能力規定，并通過一種明確的實踐方式為其提供了改進的參考與指南。另一方面，“這些標準卻構成了一種‘強制再專業化’的形式”[8]，將教學活動的復雜性與教師專業精神的多樣化表現單一化處理了。在?？驴磥?，教師成為了沒有判斷權力的執行人員，其工作的方向由“改進教學”轉化為“通過檢查”。也就是說，作為一種治理修辭，“檢查”不僅強化了數字的管理視角，而且通過對審計合法性的依賴在一定程度上重置了教師的工作文化及其實踐身份。

二、運作：數字治理在教育中的數據化表現與危機

數字的“數據化”治理“在實例化普遍行為時，可能會在給定的方向上改變和影響教育過程”[9]。換言之，在將教育理性決策等同于收集和處理大量數據，并“數據化”為一種既可見又可衡量的特定數值時，教育系統產生了自己獨特的規范代碼，并同時在三個維度上展開了具體運作：一是在宏觀層面上，經合組織等國際非政府組織基于PISA等大型測量項目充當著聯結裝置，建構了支持比較的全球評估體系以將不同教育系統的參與者及其行動事件進行關聯，成為朝著衡量教育產出和問責標準化運動的更大一部分；二是通過在中觀的教育研究中引入量化工具來分析教育結果的有效性，使教育研究成為一種生產數據的工具過程；最后是在微觀層面上利用“檢查”機制制定打分標準以指定和塑造教師的特定主體化過程，導致教師專業精神的隱匿甚至消失。

(一)政策技術：可比的常態標準與教育系統的同質化

隨著全球化進程的繼續推進，教育政策變得越來越國際化。經合組織通過設計、管理和實施PISA測試提升了其作為有影響力的國際組織的地位，在全球教育政策的知識傳播、監測和研究等方面發揮著越來越重要的作用。因此，就PISA而言，它“在很大程度上仍然是一個統計項目”[10]，“通過選擇可以比較的關鍵指標來降低不同國家和地方教育實踐的多元性，剝離背景復雜性，使統計數據成為關鍵的管理手段”[11]，以此形成一套通用的常態表征。這不僅有利于不同教育系統在同一標準范圍內的判斷和管理，而且對特定類型教育現實的反映和可見，合理化了相關政策實踐的“復制”與“同構”。換句話說，“數字”在生產、識別和提供“成功”數據和“最佳實踐”的同時，也篩選和暴露了表現不佳、且處于危機中的“失敗”教育系統，并使前者成為后者推行改革的“循證決策”來源。

而這對政策制定者來說似乎是一個潛在的誘人前景：數字將復雜的扁平化教育實踐壓縮和簡化為一系列數據以方便理解與比較。這不僅能夠為決策者提供不同細粒度的治理方案，而且也為改革提供了必要的經驗性證據。然而，“數據”在提供教育改革“指南”的同時，也導致了不同教育系統政策表達之間的“相似性”，通過定量的數字合理化了質性的差異。也即，使一種精英管理的觀念合法化——無視教育成功國家和地區的結構性背景差異，將超國家組織所提供的數據構建為成功的衡量標準。由此不僅加深了類似PISA等大型國際測驗在教育政策制定方面的全球影響力以及其對“全球化經驗主義”的貢獻，同時也強化了教育可以通過統計分析進行比較、關聯和預測的觀點。然而，邊緣教育系統在大型國際測試中的失敗是可預見的。以PISA為例，經合組織于2013年開展了專門針對中低收入國家背景的PISA版本(PISA for Development，PISA-D)的試點研究①PISA for Development由經合組織從2013年開始實施，旨在創建適用于中低收入國家的PISA版本。2018年底，經合組織發布了PISA-D結果報告，隨后七個試點國家(柬埔寨、厄瓜多爾、塞內加爾、贊比亞、洪都拉斯、危地馬拉和巴拉圭)發布了各自國家的具體報告，并于2019年宣布PISA-D成功。，旨在通過提供更具“背景化”的政策建議以擴大中低收入國家對PISA的參與，同時增強所有PISA參與國(地區)之間的可比性，提高PISA的影響力和解釋力，使其由一種“國際”測量向“全球”治理發展。但不可否認的是，這仍然是一種?？乱饬x上的“算術行為經濟”，國家和地區教育系統被分布在一個有等級秩序所描繪的領域內，以將點值附加到它們的教育表現中進行量化，從而通過生產和呈現卓越教學和有效學習的應然標準和實施策略來使教育政策的“同質化”具有可操作性，并從社會的“定性”治理轉向數據的“定量”治理。

顯然，教育政策的全球化與同質化將持續影響著教育政策制定者和其他教育利益相關者，并挑戰傳統的教育概念和治理環境。可以說，這種數據驅動的比較文化不僅使教育政策轉向以“簡單”測量為主導的行動路徑，阻礙有益的批判性討論，限制不同教育經驗和治理理論之間的對話可能與學習機會；而且可比的基準實際上正在創造一種國際景觀——對通用度量實踐的廣泛政策的支持，取代了對教育基本問題和改進學習等更具創造性的思考，并可能共同陷入一種去情境化的政策趨同環境和全球化的比較機制，導致等效性和可通約性斗爭的產生。

(二)研究范式：限制的證據話語與教育研究的工具化

與教育標準全球化“可比”愿望的辯證并行，教育研究不僅越來越多地實現著生產“證據”的研究目的，也越來越多地成為一種數據收集和分析的行動工具。在今天基于結果的問責政策導向下，“什么有效”的問題始終占據著教育研究的主導地位，量化方法也因此成為一種積極行動——利用具體的數字技術和測量工具服務于教育目的，聚焦對教育“輸入”和“輸出”客觀效果的調查與證明，以部分地建構教育實踐。這不僅產生“數據”，預測和控制學習獲得；還通過復雜公式的引入和數字重組形成新的指標，以允許其在相關政策話語中充當“知識”和“證據”，從而為更大、更復雜的對象提供現實性和一致性。然而，正如施萊徹所指出的，“量化的數據并沒有真正說明因果關系”[12]，它無法顯示結果是如何達到或實現的。這種方法本質上是以犧牲對認識論問題的有意義參與為代價而獲得實用性聲譽的，它們“出于對研究確定性的渴望，往往愿意為了‘更嚴格’的證據和標準而放棄自身的復雜性與多樣性”[13]，把更厚形式的定性數據排除在外，造成教育研究思維的過度簡化以及方法論的霸權主義。

在這一意義上，“數據”促成了教育理性的變化，并塑造了相關領域的研究范式和文化。一方面，數據構建了教育的行動、過程和結果，把教育組織和工作者的努力與注意力“短視地集中在生成、收集和報告學習數據上”[14]，忽視了看似靜態的數據背后的復雜聯系和實踐——一系列與學生發展潛力、教師個性以及生活文化等相關的社會性因素。另一方面，數字的計算和統計功能通常導致教育研究以一種離散的、去情境化的方式開展工作，通過數據的挖掘和處理技術產生和制造“數據標準”下新的學習環境，進而以一種無聲的形式實現數據對師生教與學的監督意義。這意味著，教育研究需要成為一個“制造”事實并“創造”數據以證明“什么有用”的工具化過程，但“無休無止的計算并不會產生理論、原理或思想”[15]。與教育相關的復雜(且無法解決)的社會問題被視為復雜(但可解決)的統計問題[16]；“如何提高學生分數”的適應性技術也將取代“如何促進學生發展”的進取性問題，教育建設的人性任務也被數據的嚴格性所低估；十九世紀至二十世紀“對數字的信任”也已經轉變為對數字量化、算法和機器學習的“數據主義者”的信任[17]。從而，教育研究在此促進的只可能是數據與技術的交互，而不是理論與實踐的互動，并將教育研究由一種情境化的知識假設轉變為使技術可見、表現透明的工具模式。

(三)教師行動：表演的教學技術與專業精神的隱匿化

數字不僅是組織結構變革的工具，而且也是改革教師及其身份意義的機制。作為一種“技術”，數據對于教師工作而言是“變革性”的，是“數據”的產生提供了主體執行表演文化的條件。

學校正在轉變為數據平臺，師生越來越多地通過數據被了解和評判，并逐漸將自己視為數據化的主體形式之一。因為這種由算法構建的知識分類把審查和控制單位進一步縮小到個人，通過計算個人的未來可能行為來完成“預測性”分析并預防性地采取干預手段。甘迪將此稱為“統計監控”，通過計算機分析統計數據以為決策和選擇提供“可操作的情報”[18]。如學習分析平臺的“機器人算法”正是通過訪問學習者的電子數據來計算幾率并做出概率預測，以代替教師在幾毫秒內自動形成關于教學干預的決策。而這在把“學生教育機會縮小到由某種算法預先確定類型”[19]的同時；“數據化”也破壞了師生課堂自治的專業可能，帶來了教學還原論的風險——因為只有可以數據化的教與學表現才被認為是有價值的，教師的專業聲音被剝奪，他們必須通過表演技術將其表現轉化為一組質量指標和正式的數字記錄以證明自身的有效性。這不僅直接為教師提供了一個基于行為主義控制范式的專業發展模型，導致他們必須依賴外部紀律監管的強制性合規技術來滿足“應試教育”，把自身自主權以及課堂經驗日益減少到“可衡量”的表演技術；而且，教學法的功能性“數據化”也淡化了教與學的不可預測性，更鼓勵一種狹隘、簡單且往往公開的量化目標，由此邊緣化了教師的影響力，用“績效衡量”代替了他們的專業知識判斷。

在這一意義上，教育過程越來越多地轉化為數據，以允許衡量、比較以及與獎懲相關的高風險問責系統的運作。數據和相關表演責任不僅成為教師專業身份的“構成性”，而且開啟了更多的管理控制，“不僅僅是改變經濟，而且是改變靈魂”[20]，使教師的內在心態和行為與一系列治理相結合?？梢哉f，這些新的部署機制促進了監督的控制技術，而不是教師專業發展的教育方法——數字表征的問責和檢查實際上形成了一種關于展示、比較和判斷個人的新的控制形式，它們造成了“教師的主觀存在和他們與他人關系”[21]的變化。進言之，隨著“人與算法關系”在教育系統中的完成，教師的合規性也一同被替換為生產力和質量的輸出，教師自主性被可計算的期望取代，共同的組織合作和集體關系被表演性競爭取代，“學校變成了更具競爭性、分裂性和壓力的工作場所”[22]。

至此，“數字治理”在教育系統中完成了可能的監督和控制，不僅提高了數據在整個教育系統中的影響力，而且擴大了數據的衡量范圍，增強了數據在各種形式的審計、檢查、評估和決策中的吸收與利用。具體地，競爭主義下的國際大規模評估為教育問責創造了一種結構性動力，使“數字治理”的教育政策成為一種可能，從而進一步要求教育研究成為一種產生數據以支持比較和傳播的知識工具，并通過文本化的操作定義工作標準，使學校和教師成為必須在競爭性選擇市場中為學生提供符合“標準”的教育服務者。這反過來又需要學校和教師進行關于“最佳實踐”的表演性復制以生產“數據”來證明和區分他們的有效性；而這種排名和篩選的反身性又繼續創造著新一輪的凝視關系，“不僅讓他們可見，而且鼓勵其以特定的方式思考自己，對自己進行分類”[23]，進一步推動相關教育政策的實施與改革，以此構成一個自給自足的循環系統。

三、轉化：數字治理在教育中的融合與創新路徑

在當代教育話語中，技術被視為積極的變革推動者，數據則被視為有效教育的關鍵[24]，并且已成為世界各個國家教育治理與決策實踐的核心。我國“十四五”規劃綱要提出，“迎接數字時代，激活數據要素潛能，推進網絡強國建設，加快建設數字經濟，數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”[25]；教育部則于今年2月發布《教育部2022年工作要點》，提出要“強化數據挖掘和分析，構建基于數據的教育治理新模式”[26]。從而，基于當下教育現實，我們應當認識到教育治理中的“數字”建構與參與是必需的，并將問題進一步聚焦到，在教育的數字治理過程中如何維護教育研究在知識建制類型上的豐富性與方法論上的自治與多元承諾，同時既避免宏觀政策同質化的理念假設，又不在微觀層面催化學校和教師的表演性技術。

(一)政策行動：數字的文化定位與本土化的意義重塑

為了理解和優化教與學，測量、收集、分析和報告相關教育和學習數據是普遍的和必要的，這既能夠通過評估和改進學校與師生表現以提高相關教育政策的部署機制；又可以使教育決策在目標預測和問題解決方面的確定性提高成為可能。因此，我們并不否認“數字技術”與“數據”在教育領域中的重要貢獻。但是，我們也必須承認教育作為關涉國家經濟、社會、文化和歷史等因素的復雜組合，試圖通過簡單的數字矩陣去展示和比較不同國家的教育質量，這一做法是值得懷疑的，因為其“可比性”是構造的而不是描述的。基欽在研究中指出，“它們是由特定假設塑造和創造的，這些假設也類似地構成了他們的生產和對數據的理解，無論多么隱蔽”[27]。故問題的關鍵在于，我們反對的是一種由數據主導的政策行動以及日益無國界的政策空間。國際大規模評估項目中產生的“數據”并不能很好地適應不同教育系統運行的體系性和治理邏輯的復雜性；同時后者的文化性和歷史性反過來也將制約數據在教育治理中的潛力與表現。因此，重要的是增加而不是減少全球教育的多重現實，將“數字治理”重新與教育真正的改進與發展目的聯系起來。

一方面是明確國際大規模測評項目結果在本土教育情境中的適用范圍，促進“數字”的中國化和應用化。根據塞爾的觀點，“意向性”定義了規范的實踐，人類的行為必須在“意向性”的復雜背景下才能理解；規律性本身并不是對任何事情的因果解釋。也就是說，經合組織提供的只是基于PISA的特定類型的證據、分析和建議，它只是眾多教育數據庫中的一種可能選擇和參考。我們不能忽略國家政治經濟、監管環境和民族文化造成的背景挑戰。教育作為一種道德的實踐活動，評估參與者(成員國)的能動性與表現力和其社會背景、發展史等相關，這一“差異性”不可避免地構成了生產和使用數據的組成部分。這表明數字不只是“統計”行為，其關涉的文化差異、國家發展問題等都需要考慮在內，而不是將它們簡化為“例外變量”，從而過濾為一組去情境化的證據信息。這不僅在理論上是錯誤的，在實踐上也是行不通的。因此，我們需要加強對教育數據“比較”性質的本質理解，充分闡明相關國際教育評估的限定因素與解釋局限，以正確對待基于特定數據的教育質量“排名”，使“數據”在跨域的相互比較與本域的自我定位之間形成良性互動。

另一方面是為中國情境下的教育數字改革與國際參與創造空間。隨著中國教育實踐在PISA中的卓越表現與成就，中國教育系統開始不斷受到國際關注，經合組織于2020年發布了首份《以標準評估中國教育系統表現》的報告，認為中國擁有“表現優異的教育系統”[28]。可以說，在教育領域，國家與國際之間的互動已不再是一種選擇，而是一種事實。因此，我們一方面要建立穩固的合作伙伴關系，不能無視甚至放棄對國際評估項目結果進行辯論與集體構建的可能性。應當積極打破“數據孤島”現象，不斷凸顯中國教育聲音，說好中國教育故事，掌握解讀本國教育表現與課程改革實踐的主動權，不斷擴大自身教育系統的優勢，“推進高水平教育對外開放……推進共建‘一帶一路’教育行動高質量發展”[29]，以促進中國教育智慧在世界范圍內的傳播和貢獻；另一方面，合理重塑“數字”意義以適應本國、本民族的情況，增強相關教育數據的歷史相關性和本土應用，借勢“教育新基建”發展高性能教育數字基礎設施，提升教育數據在數量、顆粒度等方面的豐富性與多樣性，不斷優化我國教育的數據結構和治理理念，使“數字”的比較實踐成為“建設性的”而不只是“描述性的”，以在推進實施具有本土取向的教育政策的同時，推動教育治理智能轉型。

(二)教育研究：多元的方法論邏輯與共同的知識生產

必須承認，數字技術和算法為教育研究造成了限制也帶來了新的機會與挑戰，重塑了關于知識構成、研究過程以及人與技術的交互性關系等關鍵議題。因此，我們需要檢視當下教育研中的“數字現實”，“根據研究問題的性質，從廣泛的認識論中借鑒并發展出適宜的研究方法論”[30]，以在解決不同利益相關者及“政策”和“市場”提出的實際問題的同時，也能夠滿足學科自身的發展需求，從而在多元和開放中促進學科自治。

首先，厘清“數字”在教育研究方法論中的現實效用及其相關關系?！把C”教育政策的興起使數字表征的定量研究比所有其他形式更有價值，這已經成為現實。但將數字導向的政策通過事實向規范的轉化必然涉及一個解釋的過程。根據哈貝馬斯的解釋，量化的數字“只能從認識論的角度來理解，這意味著它只是一種可能的知識范疇”[31]，即數字本身只是另一種解釋，而非界定標準，它與其他假設和理論一樣需要檢驗和修正。因此我們必須明確，數字的量化、枚舉和計算本質上是復雜的社會文化和技術實踐，是解釋性的、流動的和無定形的；它對于教育研究而言，只是揭示和解決問題的方法之一，而不是塑造教育知識、身份與空間的權力技術；與其他教育研究方法之間也只是一種“補充和完善而非替代的關系，以此才有可能真正釋放數字治理的潛力”[32]。同時，“隨著大數據技術的發展，會有更多、更全面的數據被治理主體所利用”[33]，數據也將繼續產生更多教育治理的證據和規范。在這一意義上，我們應當捍衛數字在教育治理和研究中的最廣泛定義，并支持認識論、方法論的多樣性，創造性地“基于后數字的、生物社會的、社會技術的和后人本主義的理論，進行具有創新形式的”[34]數據分析與教育研究，在與現實教育情境的變化關系中接受與方法論邊界和認識論約束相關的一定程度的開放性，以“在教育研究中保留一個空間，用于有關思想的研究，或者是批判性的，或者是關注更大的視野，而不是將所有空間都讓給產生明顯的短期應用工具答案的研究”[35]。

其次，承擔好政策與實踐間的中介作用。教育的“關系性”和“社會性”特征意味著其研究很難被描述為對教育世界的“客觀調查”，而是一個不同群體間在參與中不斷更新與改進的知識迭代過程。也就是說，教育學作為一個擁有開放邊界的知識社區，其質量評估工作不僅是嚴謹的，也是關系性的。這需要“堅持系統論和全局論，認清不同利益主體及其訴求的相互關系”[36]，探索不同數據及其邏輯是如何被不同群體(決策者、研究者及行動者)的話語和實踐所調動和嵌入的。因此教育研究者應當承擔好政策與實踐間的中介角色，將數據進行“翻譯”與“轉化”以供各級決策者和從業者使用，推動不同身份者之間的民主對話，以支持不同認識論和方法論之間富有成效的參與和協商，從而促進更具協作性和互動性的教育研究與發展，以加強“外部”不同工作文化之間的協調和“內部”研究共同體的創造性發展。

(三)教師參與：信任的協作與持續的專業學習

為了恢復教師的專業精神和創造力，我們需要的不是“數字”產生的標準化實踐，而是將“數字”用作改進教師實踐和推動變革的工具[37]。不可否認，教師專業精神作為一種可塑的實踐概念，在一定程度上是由外部環境與內在自我的相互作用共同塑造的。這意味著教師專業發展既需要服務于“數字”的公共目的，也需要為“發展的專業自我”服務。從而，問題是“是否有可能在數字驅動的政策和志業精神導向的自主發展之間形成平衡”。本佩雷茨的回答是，“教師的政治責任和專業自主權之間的平衡是可行的，一方面允許教師根據外部義務調整教學，另一方面根據他們的具體情況改進教學”[38]。這表明教育治理應由一種管理主義的、標準化的審查概念轉向一種伙伴關系、自由裁量和信任的民主實踐。

一是恢復信任并支持教師在數字生產與運用過程中的參與。事實上，控制與協作之間平衡的關鍵問題在于賦予自主權和共享決策結構。教師只有在信任和開放的工作關系中，他們才能夠結合自身的專業經驗和資源參與“數字”的開發與治理工作。根據自決理論的觀點，當教師被授予與相關的自主權時，這將有可能成為他們在專業工作中采取負責任行動的內在動力，并支持其反思性的參與專業知識建設——教師“不僅可以挑戰、捍衛、解釋和質疑他們所獲得的‘專業’信息，還可以質疑從中產生的政策”[39]，將數字視為促進專業“發展”的基礎，而不是“監管”標準。這不僅可以避免關于當前循證實踐中“一刀切”、過度簡化和脫離語境的政策文件，還可以通過實踐者的參與性協作改善和提高相關“數字治理”在教育實踐中的相關性和實用性，使教師不是在為了評估和問責而進行表演性教學，而是通過自我行動與反思生成的“數據”來支持迭代的教學改進?？梢哉f，這種共享決策的信任文化使教師的進步與發展來自于自身行動而不是外部壓力，因為其責任感是關于自身專業素養的發展。這將有助于教師群體完成自身及其行業的轉型，產生更多的生成性和變革性數據，以建立一種尊重教師及其教學實踐的文化，而不是失去動力成為自身專業精神“死亡”的同謀。

二是發展教師持續學習的專業精神。作為教育實踐變革關鍵力量，培養教師數據素養有助于實現數據驅動的教學改進目的。我國《教育信息化2.0行動計劃》明確提出要“啟動‘人工智能+教師隊伍建設行動’，推動人工智能支持教師治理、教師教育、教育教學、精準扶貧的新路徑，推動教師更新觀念、重塑角色、提升素養、增強能力”[40]。因此，增加在學校層面關于教師數據素養和信息素養發展的時間和空間支持成為必須。構建支持的學校文化和組織必要的專業技能培訓，幫助教師在教學過程中合理使用數字技術的同時；鼓勵教師以批判的態度看待數據，提高他們對數據的判斷和分析能力，引導教師通過自知與反思將基于數字的政策建議和要求與自己的專業身份聯系起來，使其能夠在具體的教學情境中關聯自己的實際工作、理解并合理改造政策中的數字要求和研究中的數據意義，由此促進“數字”對教學工作的有意義反哺，以產生更好的教育結果，使數據的轉化性應用成為一個改進、開放與共享的支持性過程，進而提高教師的專業效能感和數據素養。此外，通過數字技術為教師提供更加個性化和針對性的教學反饋，在生產數據的同時，利用技術改善教師工作體驗并實現自我提升。從而使教師在一個更具反思性、更積極的專業學習文化中有目的地發展自身的專業素養和數字判斷與決策能力，以此實現“管理”數字(即衡量和評估表現有效性)和生產數字“意義”(即創造和發展專業能力)的雙重目標。