超越“數字化陷阱”：大數據時代學生決策能力的缺失與重構

李陽杰

（1. 杭州師范大學經亨頤教育學院，浙江杭州 311121；2. 杭州師范大學中國教育現代化研究院，浙江杭州 311121）

隨著大數據時代的到來，作為決策主體的學生不得不面向大數據影響下更為復雜的決策環境，這導致其決策能力（Decision-Making Ability）受到影響，諸多研究顯示，當前學生決策能力水平不容樂觀。本文首先闡釋關注學生決策能力的重要性，描述學生決策能力缺失的現實情形，并將“學生決策能力缺失”這一問題置于大數據時代的背景下，深度剖析大數據時代的到來何以影響學生的決策能力，在此基礎上提出相應的建議，以期重構學生的決策能力，幫助學生更好地應對復雜環境。

一、學生決策能力缺失：一個亟待深入探討的問題

1. 聚焦學生決策能力的重要性

決策能力，即決策主體依據決策任務將碎片化的知識整合為系統化的知識，并結合策略性知識與博弈意識，自主做出決策行為的能力。①李陽杰：《決策能力：兒童應對復雜情境的關鍵因素》，《教育研究與實驗》2019 年第3 期，第26-31 頁。關注學生的決策能力具有極為重要的現實意義：第一，它有其自身的特殊性，在對框架信息的把握、對決策風險的評估、對自我決策能力的信念等方面均與教師的決策能力有顯著的差距，因此，它更應受到重視；第二，隨著決策環境日趨復雜，學生的決策能力的重要性愈加凸顯，它可以幫助學生在不確定因素陡然增加的環境中更好地做出決策；第三，培育學生決策能力受到學校外部諸多因素的影響，經濟合作與發展組織（以下簡稱“經合組織”）發布的《教育概覽2018》報告顯示，學校內部重要事項的決策權多由學校之外的主體掌控①OECD，Education at a Glance 2018，Paris：OECD Publishing，2018，pp.408-416.，這不僅影響決策教學的完整性和連續性，還將減少學生直接參與決策的機會，有鑒于此，關注學生的決策能力尤為重要。

決策能力被視為學生面向未來不可或缺的核心能力之一。2012 年經合組織發布了題為《為21 世紀培育教師和學校領導者：來自世界的經驗》的研究報告，該報告指出21 世紀學生必須掌握的十大核心技能，其中就包括決策能力。②A. Schleicher，Preparing Teachers and Developing School Leaders for the 21st Century：Lessons from around the World，Paris：OECD Publishing，2012，p.34.此外，在心理學家看來，決策過程和問題解決是密切聯系的，問題解決包括必要的決策過程③朱莉琪，皇甫剛：《不確定情境中的決策心理——適應與認知》，《心理科學進展》2003 年第5 期，第481-485 頁。，部分研究報告指出了問題解決素養的重要性，亦在一定程度上反映出決策能力的作用。例如，2016 年，中國教育創新研究院和世界教育創新峰會（World Innovation Summit for Education）共同發布了題為《面向未來：21 世紀核心素養教育的全球經驗》的研究報告，這是首份21 世紀核心素養全球進展報告，報告顯示，與決策能力極為相關的問題解決素養是最受各經濟體和國際組織重視的七大素養之一。④李新玲：《國際上首份21 世紀核心素養全球進展報告發布》，載中國青年報網站：https：//news.sina.com.cn/o/2016-06-04/doc-ifxsuypf4934187.shtml，最后登錄日期：2022 年12 月31 日。

2. 學生決策能力的現實危機

部分學者和研究機構測試了學生決策能力水平，結果不容樂觀。早在20 世紀末，已有少數學者開始嘗試測試與評價學生的決策能力水平。例如，戴維森·丹妮絲（Denise Davidson）利用信息欄程序檢查決策能力水平，研究結果表明：二年級、五年級、八年級學生在決策能力水平方面差異顯著，二年級學生存在缺乏系統性、忽視策略等問題，五年級與八年級學生則較少具有上述問題。⑤D. Davidson，“Children’s Decision-making Examined with an Information-board Procedure”，Cognitive Development，Vol. 6，no. 1（1991），pp.77-90.

進入21 世紀，伴隨著決策環境復雜程度的日益加深，“學生決策能力缺失”這一問題逐漸凸顯出來，關注學生決策能力水平的學者與研究機構也略有增多。2003 年，經合組織發布了題為《為了明日世界的問題解決：PISA2003 對跨學科能力的第一輪測試》的研究報告，該報告基于能量需求（Energy Needs）、外出看電影（Movie Outing）等項目測試學生的決策能力水平。在上述各個項目中，學生須在熟悉任務、明確限制性條件的基礎上“轉化”所獲得的信息，最終自主做出決策行為。報告指出，在面對各項目中形式為“封閉結構式反應題”（Closed-Constructed Response）與“多選題”等題目時，學生的決策能力水平較低，僅為一級或二級⑥該報告將學生的決策能力水平劃分為四個等級，從低到高分別為一級以下、一級、二級與三級。其中，一級代表學生決策能力達到基礎水平。，在個別項目中學生的決策能力水平甚至為一級以下。⑦OECD，Problem Solving for Tomorrow’s World，Paris：OECD Publishing，2003，pp.62-75.

近年來，多個關于學生決策能力的研究報告也得出了相似的結果。在經合組織發布的題為《PISA2018 結果（卷1）：學生知道什么和能做什么》的報告中，可以發現：在特定的數學情境中，僅有約半數學生可以找到簡單的解決策略或建立簡單的模型。⑧OECD，PISA 2018 Results（Volume I）：What Students Know and Can Do，Paris：OECD Publishing，2019，p.105.無獨有偶，另一份題為《PISA2018 結果（卷6）：學生準備好在一個相互聯系的世界里茁壯成長了嗎？》的報告發現，僅有不到六成的學生會在正式做出決策之前關注不同觀點與多源信息。①OECD，PISA 2018 Results（Volume VI）：Are Students Ready to Thrive in an Interconnected World，Paris：OECD Publishing，2020，pp.282-283.換言之，大量學生在決策之前未有意識地收集相關知識、信息等，可以推知，未開展系統化知識整合或信息整合的學生比例將更多，這從另一個側面反映出當前學生決策能力存在的問題。

二、大數據時代到來：學生決策能力缺失的重要原因

學生的決策能力之所以存在缺失問題，一個非常重要的原因在于人類社會已全面進入大數據時代。一方面，《面向未來：21 世紀核心素養教育的全球經驗》關注到各組織提出核心素養的動力，它基于29 個國際組織或經濟體發布的權威教育文件，對文件中涉及的動力因素進行頻次統計，結果發現了三大類最重要的動力因素，其中就包括“時代與科技變革類動力因素”。②李新玲：《國際上首份21 世紀核心素養全球進展報告發布》，載中國青年報網站：https：//news.sina.com.cn/o/2016-06-04/doc-ifxsuypf4934187.shtml，最后登錄日期：2022 年12 月31 日。換句話說，若探討作為核心素養之一的決策能力，絕不能脫離時代因素與科技變革因素。

伴隨著移動通信、云計算等現代信息技術的快速發展，當前人類社會已全面進入數據體量爆炸、數據傳輸便捷、數據種類多樣、數據價值極高的大數據時代，大數據已經滲透到學生生活的各個方面。因此，一方面，大數據時代到來是當前各組織關注決策能力的重要動力，從“大數據時代”視角分析學生決策能力具有合理性與必要性；另一方面，已有個別研究者關注到大數據對于決策的負面影響，例如，大數據自身的復雜性影響決策的科學性等。③劉金松：《大數據應用于教育決策的可行性與潛在問題研究》，《電化教育研究》2017 年第11 期，第38-42 頁。進一步推測，大數據時代到來也會對學生的決策能力產生某些消極影響。因此，本研究從“龐雜的異質性數據”“簡化決策的過程”以及“形成封閉的循環”三個方面，深度剖析大數據背景下的復雜環境如何影響學生的決策能力。

1. 龐雜的異質性數據：學生整合知識的難度提升

“根據決策任務將碎片化知識整合為系統化知識”作為決策能力的重要組成部分，要求學生能夠把握決策任務，并在此基礎上將自身已有的碎片化知識整合為針對上述決策任務的系統化知識。然而，大數據時代的到來極大地增加了這一部分的難度，學生既有可能放棄整合碎片化知識，也有可能整合出不適用于決策任務的系統化知識。更進一步說，本文認為，大數據時代龐雜的異質性數據使得學生決策能力中的知識整合部分難度提升。

數據規模龐大影響著學生整合知識的意愿。當前，全球數據總量龐大且仍在快速增加，與決策任務相關的數據呈現出爆炸性增長的態勢。從數據總量上來說，據國際數據公司（International Data Corporation）估計，2013 年全球共產生了4.4ZB④1ZB 等于1 萬億GB。有用數據，預計到2020 年這一數字將增加到44ZB。⑤V. Turner，et al，The Digital Universe of Opportunities：Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things，Framingham，MA：International Data Corporation，2014，p.2.從數據量增速上來說，人類存儲數據量的增長速度約比世界經濟的增長速度快4 倍。⑥維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕，周濤譯，浙江人民出版社2013 年版，第13 頁。從數據獲取的便利性角度來說，隨著開放存取運動的興起與社交網絡的普及，學生更易于獲取與決策任務相關的數據。然而，大量的相關數據使得學生較難依據決策任務整合已有的碎片化知識，進而影響其整合知識的意愿。

數據的異質性影響著學生整合知識的精確性。在數據相對缺乏的年代，人類執著于對精確性的追求。然而隨著大數據時代的到來，數據呈現出“異質性大”的特征：第一，數據主要源于人類社會、網絡空間和物理世界三類特征各異的空間，每類空間中的數據具有異質性；第二，數據也可劃分為結構化數據與非結構化數據兩種類型，這兩類數據之間具有很大的異質性；第三，政治、經濟、文化、教育等諸多領域的數據之間也存在異質性。①劉金松：《大數據應用于教育決策的可行性與潛在問題研究》，《電化教育研究》2017 年第11 期，第38-42 頁。異質性數據加大了學生整合知識的難度，具體來說，學生在面對與決策任務相關的異質性數據時，由于時間、精力、經驗等因素的限制，很有可能簡單地分析上述數據，而忽視數據背后隱含的不同前提與假設，這直接影響學生對于決策任務的判斷，進而降低學生整合知識的精確性（見圖1）。

圖1 學生整合知識的難度提升

2. 簡化決策的過程：學生忽視博弈意識與策略性知識

“具備策略性知識和博弈意識”同樣是決策能力的關鍵組成部分，它要求學生在面向決策任務時堅持博弈理念，使用有效的決策搜索策略（Decision Search Strategies），且能夠對概率進行“調和”（Tuning）。②C. Ball，L. Mann，C. Stamm，“Decision-making Abilities of Intellectually Gifted and Non-gifted Children”，Australian Journal of Psychology，Vol. 46，no. 1（1994），pp.13-20.大數據時代，決策的過程極大地簡化了，學生習慣于使用相關分析、指標體系等快速地做出決策行為，長此以往，其決策能力中的博弈意識與策略性知識可能被忽視。

學生傾向于利用大數據的相關性來理解客觀規律、做出決策行為。這一傾向形成的根本原因并非來自大數據本身，而是學生誤用與濫用大數據的結果。具體來說，學生在決策過程中對于數據的依賴程度日益增加，他們運用大數據做出決策是建立在相關性的基礎上的。然而，學生習慣性地從“因果關系”的視角來理解世界。因此，大數據總是被誤用、濫用于因果分析。③維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕，周濤譯，浙江人民出版社2013 年版，第207 頁。學生的決策過程看似得到了大數據的有力支撐，實質上是利用了海量數據的相關性來做出決策。此外，這一傾向存在明顯的負效應，即縱使學生能夠在大數據環境中獲得與決策任務相關的數據，但是這些相關數據并非直接對應于決策任務，或對學生決策行為的合理性造成負面影響。更為重要的是，這一傾向“輕視了決策過程中深思熟慮的重要性”。④維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕，周濤譯，浙江人民出版社2013 年版，第195 頁。學生若長期習慣于利用大數據做出決策，很有可能忽視其決策能力中的博弈意識與策略性知識。

指標體系也成為學生做出決策的重要依據。大數據影響下的決策環境日趨復雜，學生對具有可比較、可操作、可量化等特征的指標體系的依賴程度日益增加。同時，隨著數據規模的不斷擴大以及數據獲取便利性的逐步提升，學生更易于運用指標體系做出決策。當前愈來愈多的事物逐漸指標化，但也存在著部分事物由于無法被量化等因素而被指標體系所忽視的情況。學生高度關注指標體系所反映的可比較、可量化的事物，他們甚至通過在社交媒體上分享數據使自己沉浸于指標攀比之中，忽視了未能被納入指標體系的其他事物。換言之，學生運用指標體系所做出的決策看似合理，實質上卻受到指標體系的高度控制。指標體系不僅限制學生意識到更多的事物，學生也很難依據決策任務快速找到最為恰切的指標體系。需要強調的是，學生對于指標體系的依賴使得決策過程被簡化，其決策能力中的博弈意識與策略性知識或被忽略。

3. 形成封閉的循環：制約學生自主地做出決策行為

“自主地做出決策行為”亦是決策能力的重要組成部分，它要求學生在做出決策行為時不受外界因素的過度干預。然而，隨著大數據時代的到來，數據價值不斷提升，掌握數據尤為關鍵。在數據開放浪潮的席卷下，數據愈來愈集中在少數巨頭公司手中。這些公司逐步掌握數據霸權，傳統的隱私保護策略不再有效，學生的隱私受到了極大的威脅。人工智能與大數據的結合更是使得學生不自覺地在自身熟悉、偏好的領域內不斷循環，從而制約其自主地做出決策。

數據價值提升與數據開放浪潮推動著數據壟斷的形成。一方面，數據價值的提升成為數據壟斷形成的重要動力。正如歷史學家尤瓦爾·赫拉利（Yuval Harari）所言，土地在古代是世界上最重要的資產，當它集中在少數人手中，社會就分為貴族與平民兩個等級。到了現代，機器與工廠的重要性超過土地，它們成為各種利益集團爭奪的對象，而21 世紀數據的重要性超過上述兩者成為爭奪的新焦點。①尤瓦爾·赫拉利：《我們面臨著“數字獨裁”的威脅》，載網易網站：https：//www.163.com/dy/article/DNEBED830516JCVA.html，最后登錄日期：2022 年12 月31 日。利用大數據進行分析的主體可以清晰地發現數據的價值潛力，這極大地刺激著主體采集、存儲、循環利用學生的個人數據。另一方面，數據開放浪潮直接影響數據壟斷的形成。在維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer Sch?nberger）等研究者看來，“過去，調查員為了盡可能多地知道嫌疑人的信息，需要把鱷魚夾夾到電話線上。當時最重要的是調查某個人，而現在情況不一樣了，比如谷歌和Facebook 的理念則是人就是社會關系、網上互動和內容搜索的共和。所以，為了全面調查一個人，調查員需要得到關于這個人的最廣泛的信息，不僅是他認識的人，還包括這些人又認識哪些人等”。②維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕，周濤譯，浙江人民出版社2013 年版，第201 頁。換句話說，隨著數據開放浪潮的興起，在大數據時代告知與許可、模糊化、匿名化這三大隱私保護策略均不再有效。這種無效性是由兩個因素引起的：一是利用大數據進行分析的主體收集到的數據越來越多；二是上述主體會結合越來越多不同來源的數據。學生的個人數據為少部分巨頭公司掌控的態勢已初步形成③尤瓦爾·赫拉利：《我們面臨著“數字獨裁”的威脅》，載網易網站：https：//www.163.com/dy/article/DNEBED830516JCVA.html，最后登錄日期：2022 年12 月31 日。，任何阻撓學生將自身數據上傳到賽博空間（Cyberspace）的行為似乎都會被視作過度保守，且隨著數據存儲成本持續暴跌和數據分析工具日益先進，上述態勢或將愈演愈烈。

大數據與人工智能的結合阻礙著學生自主地做出決策。數據壟斷為少數巨頭公司積累大數據提供了便利，而人工智能則可以用于分析所掌握的大數據。具體來說，作為人工智能重要分支的機器學習可以對大量的學生個人數據進行解讀，即將數學算法運用于大數據上以預測事件發生的可能性，為學生的生活創造前所未有的可量化的維度。然而，機器學習也在一定程度上引導著學生的決策行為，學生每一次瀏覽、交往等行為都會被機器記錄，“幫助”機器對自身的偏好進行定位，這在潛移默化中限制學生自主地做出決策行為，使其在熟悉的、偏好的領域內不斷循環，學生沉浸于“超真實”的決策環境中，逐漸失去理性批判的精神，不自覺地將自己禁錮于大數據與人工智能合力編織的可能性之網中，維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼思·庫克耶甚至悲觀地將決策環境形容為“一個沒有獨立選擇和自由意志的社會”。①維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕，周濤譯，浙江人民出版社2013 年版，第207 頁。綜上所述，隨著大數據時代的到來，作為決策環境分支的大數據環境從上述三個層面影響學生決策能力的各個部分，這在一定程度上致使學生決策能力缺失（見圖2）。

圖2 大數據環境與學生決策能力

三、掙脫大數據困境：重構學生決策能力的關鍵路徑

隨著世界范圍內信息技術的高速發展，人類社會已全面進入大數據時代，學生不得不面向大數據所營造的更為復雜的決策環境，這深刻地影響著學生的決策能力：龐雜的異質性數據使得學生較難把握決策任務，大幅提升其整合知識的難度；學生傾向于利用大數據的相關性與指標體系快速做出決策，策略性知識和博弈意識或被忽略；大數據與人工智能的結合建立了封閉的循環，制約學生自主地做出決策。因此，重構學生決策能力尤為重要，它須回應大數據所帶來的深刻變革。

1. 構建多主體參與的決策助推體系，促進學生依據決策任務整合知識

助推理論是由行為經濟學家理查德·泰勒（Richard Thaler）和法學家卡斯·桑斯坦（Cass Sunstein）于2008 年在《助推：如何做出有關健康、財富與幸福的最佳決策》一書中首次提出的。在該書中，作者將助推視作明顯的經濟刺激方式，能夠影響人們的決策行為朝著可預見方向發展的選擇架構導向，并強調助推僅改變選擇架構，人們在決策時必須具有充分的自由，能夠免受這種改變的影響。②R. H. Thaler，C. R. Sunstein，Nudge：Improving Decisions about Health，Wealth，and Happiness，New Haven：Yale University Press，2008，p.6.基于助推理論促進學生依據決策任務整合知識，具備合理性與必要性。它指出人們的決策行為受選擇架構的限制，通過改變選擇架構或可影響人們的決策行為。而大數據所營造的日益復雜的選擇架構③主要指與決策任務相關的龐雜數據提升了選擇架構的復雜程度。正是學生難以依據決策任務整合知識的重要原因，助推理論所強調的對于選擇架構的改變也許可以轉變這一情形。

因此，構建“政府-學校-家庭”多主體共同參與的決策助推體系，能夠幫助學生更好地把握處于大數據環境中的決策任務，進而促進學生依據決策任務將碎片化的知識整合為系統化的知識。首先，政府可以使用設計默認選項、推送關鍵數據、發送失誤預警等助推工具，引導學生沖破大數據所營造的復雜環境，提升其對決策任務相關數據的判斷力，進而促進學生把握決策任務與精準整合知識。其次，學校須將培育學生決策能力融入教學內容之中，且要在教學過程中積極關注多樣的決策環境，給予及時的引導與反饋，從而幫助學生明確決策任務、整合知識。最后，家長應在子女的日常生活中創設決策任務，培養其對于大數據影響下的決策任務的洞察力，并通過言語等方式予以指導或提示。值得注意的是，保證學校教育和家庭教育的相對獨立性，是形成多主體共同參與的決策助推體系的關鍵環節。

2. 關注與提升學生的數據素養，降低簡化決策過程的可能性

數據驅動決策的時代已經來臨，學生傾向于利用相關分析、指標體系等快速做出決策，而極少深思其前提條件、適用范圍、合理性基礎等相關問題。作為學生決策能力重要組成部分的策略性知識與博弈意識，被大數據所營造的“確定性”假象所取代，復雜的決策過程被極大地簡化。換句話說，數據驅動決策對學生決策能力產生了深遠的影響，因此，認識到大數據的正面價值與負面影響尤為重要。而數據素養要求學生具備批判性思維，能夠恰當地獲取、評價、處理、總結和展現數據①M. Schield，“Statistical Literacy：Thinking Critically about Statistics”，Significance，Vol. 1，no. 1（2007），pp.15-20.②楊曉哲，劉昕：《面向數字素養的義務教育信息科技課程》，《全球教育展望》2022 年第6 期，第109-117 頁。，同時也驅動學生運用策略性知識與博弈意識，進一步完善決策過程。概言之，關注與提升學生的數據素養是應對大數據時代決策過程簡化的重要路徑。

提升學生數據素養的關鍵在于構建相應的教育體系。就教育主體而言，在充分發揮教師積極作用的同時，也要利用數據傳播機構與數據服務機構在開展數據素養教育方面的優勢，同時，須意識到政府在為數據素養教育制定標準、完善評價體系、營造良好氛圍等方面的關鍵作用；就教育內容而言，設置數據素養教育課程群是其重要組成部分，它既要遵循教學的基本原則與本質規律，也要與學生的數據素養結構相適應，重點關注基于數據的學生決策能力培養方面的內容；就教育平臺而言，除了學校內部平臺之外，還應建立大數據應用平臺，它不但可以為學生營造智能化的大數據環境，而且通過收集與分析學生在該平臺上利用數據資源的過程，能給予學生及時、精準的反饋與建議，從而促使學生的數據素養獲得鍛煉，其實質是學生數據素養教育的實訓平臺。

3. 實施責任與自由并舉的數據管理，驅動學生自主做出決策行為

隨著數據壟斷的逐漸形成以及人工智能與大數據聯系的日益緊密，學生不自覺地陷入封閉的循環中，愈來愈難以獨立自主地做出決策，這無疑將對其決策能力造成較大影響。面對上述大數據所帶來的威脅，僅對已有的數據管理方式進行微調顯然不足以抑制大數據所帶來的負面效應，徹底變革傳統數據管理方式勢在必行。

實施責任與自由并舉的全新數據管理方式是驅動學生自主做出決策行為的關鍵，它主要包括明確數據使用者的責任、采用新技術模糊處理數據、建立完善的數據督導體系、確立反數據壟斷制度四個方面，這既有利于保護個人隱私，又能夠促使數據被合理地使用，從而為學生自主做出決策提供良好的外部環境。

具體來說，實施責任與自由并舉的數據管理主要表現為：第一，鑒于大數據時代數據控制權逐漸集中于少數巨頭公司，這些擁有控制權的數據使用者應為其行為承擔相應責任，為此它們須對個人數據再利用行為的后果展開評估，在此基礎上相對自由地挖掘數據的價值；第二，采用人工智能等新技術模糊處理數據，將促使對大數據庫的查詢只能顯示相似的結果。例如，Facebook 將用戶信息公布給潛在廣告客戶正是依靠這類技術，它非但沒有破壞數據的解讀價值，而且使得數據使用者在保障隱私的同時也能夠對數據進行分析；第三，建立完善的數據督導體系，包括監督數據使用者的相關活動以及幫助其對大數據的準確程度與使用方法進行鑒定兩個方面，這亦能夠規約數據使用者的行為，推動其合理地利用數據；第四，為了防止在競爭激烈的大數據市場中出現壟斷者，必須確立起反數據壟斷制度。例如，美國為管理部分新興行業制定了反壟斷條例，它的出現對于少數巨頭公司的相關行為具有較強的約束力，使其在較為自由地使用數據的同時承擔相應的責任。