教育数据伦理：大数据时代教育的新挑战

       当前，“信息技术对教育发展有革命性影响”已形成共识。[1]近些年来，随着大数据技术的兴起与应用，教育正面临着全新的机遇与挑战，教育与大数据同行，将会为我们呈现科学化、精确化、智能化、个性化的美好教育图景。2016年5月，《科学》报道了美国国家科学基金会(NSF)主任France Cordova关于NSF未来几十年的发展蓝图，更是将大数据支持下“开发和评价创新性的学习和教学机制方式”纳入其重点解决的科研前沿。[2]但是，技术是把双刃剑，随着技术与教育融合的不断深化，基于来自教育场域中的数据而开展的科学决策、教育研究将成为新常态，基于数据的各类创新性教学服务将不断涌现。大数据在为教育带来巨大价值的同时，也孕育着我们无法预知的风险，由此可能引发一系列的社会问题和伦理挑战。

       教育是特殊的社会子系统，事关人的发展、国家和民族的未来，在技术快速演进、法律法规相对滞后的当下，尽快开展教育数据伦理的系统研究，防范可能的风险，为教育的健康发展设置“看门人”，对大数据时代的教育尤显急迫而重要。

       一、教育数据伦理

       教育关系到人的发展和社会的运转，其涉及的数据类型纷繁复杂，其中最值得关注的数据有四大类：公共数据，也就是国家和各级政府在开展教育公共服务时，搜集、统计、累积而产生的一系列数据，其基本的特点是数据的搜集者和拥有者是各级各类政府机构；个体数据，也就是参与教育活动的个体，特别是学习者在学习过程中所生成、沉淀、累积下来的各类数据；研究数据，是指针对特定目的而开展的教育研究过程中所搜集的数据，特别是事关研究对象的各类敏感性数据；跨界数据，所有与教育有关、由其他领域所产生的各类数据。不管是哪一类型的教育数据，均具有一致的生命循环特征：产生数据、采集数据、拥有数据和使用数据。

       尽管数据是由比特(Bit)组成，是非物质的，但是数据已成为人类生产资料的重要组成部分，被喻为21世纪的石油，是当今第四种科学研究范式的核心研究对象。[3]当前，大家关注和讨论的焦点是大数据。但是，从本质上讲，对于各行各业来说，数据本身最为重要，而不在于其为大数据(Big Data)还是小数据(Small Data)，教育数据关注的是数据本身的客观价值。

       长期以来，教育系统持续积累、汇聚了大量的各类数据，特别是量化学习[4]运动将会带来数据的进一步迅猛增长，对于这些教育数据的持续收集、分析和应用，将有效促进教育创新，其对教育现在和未来的影响也是不可小觑的。

       教育数据伦理问题是技术促进教育变革进程中的必然产物，是教育伦理的有机组成部分。教育数据伦理是对教育数据产生、采集、存储和分析利用过程中所应秉持的道德信念和行为规范的理性审视，是大数据时代教育场域中有关道德重构的哲学研究。目前，“人—技”协同进化的教育发展态势日趋明显，需要教育数据伦理来回答什么是对、什么是错，指出什么是应该提倡的、什么是应该摒弃的，引导技术与教育融合的进程和谐共进，杜绝技术异化而导致的对教育主体的桎梏，服务教育的本质要求，满足人的价值需要，助力人的全面发展。

       对于技术裹挟下快速演变的教育系统，急需教育“看门人”为大数据时代教育的发展和演进掌舵，教育数据伦理研究应义不容辞地承担起这个重要的时代使命。围绕数据驱动下的教育研究、应用与服务，确立普世的道德标准作为底线，制定适当的法律法规来约束相关方的行为，建构相应的伦理框架并根植于大数据技术体系来防止技术研发、运用与服务过程中的异化，是教育数据伦理在今天和未来相当长一段时间内的主要挑战和根本任务。

       二、教育数据伦理的分析框架

       教育数据伦理关注的核心是树立共同的道德信念，勾勒教育数据采集和使用过程中的关系与准则，追求教育效用的最大化。对于教育数据伦理所面临的问题分析与讨论，可以遵循VBTC分析框架，即基于价值、利益、时间、情境因素的分析框架。(见图)

      

       面向教育数据伦理的VBTC分析框架图

       教育数据伦理分析的出发点和落脚点就是围绕数据的利益相关方的价值冲突和利益冲突，所要解决的根本问题就是消除冲突、协调冲突、规避风险，开展主体与客体之间的价值协调、利益平衡，同时，由于认识的局限性和教育系统演进的动态性，必须考虑教育数据生命循环过程的时间和情境特征。只有综合考虑价值、利益、情境和时间等多重要素对教育数据伦理进行设计，方能保障教育数据采集、研究、分析与应用的合理性、规范性和有效性。

       (一)价值构建与认同是教育数据伦理面临的根本挑战

       教育数据关系学习者个体的发展和社会公众的共同福祉，其生产、采集、拥有与使用的每个环节均需我们深入思考，进行必要的道德拷问和法理梳理，引导社会大众走向价值趋同，消解教育数据生命循环过程中可能产生的歧义，促进教育数据价值一致性的构建和道德信念的树立。