[中图分类号]G434 [文献标志码]A 随着技术尤其是互联技术、人工智能技术的迅猛发展，生活数据化的趋势越发明显，各行各业越来越重视数据，都试图寻求数据增值的空间。教育也不例外。教育学界逐渐意识到数据驱动是现代教育的基本特征。随着大数据风潮的兴起，教育大数据的话题也备受关注。有学者认为，“教育大数据将重构教育生态系统，宏观层面为教育决策提供科学依据，中观层面推进教学管理和评价的创新实践，微观层面为个性化教学提供精准支持”[1]。有学者将教育大数据的应用概括为五个层次，即“学习、教学、研究、管理与政策，学习层与教学层需求着眼于适应性学习；研究层需求着眼于发现教育教学规律；管理层需求着眼于精细管理和科学决策；政策层需求来自获得机制设计依据”[2]。也有学者这样阐述教育大数据的应用：“(1)真实反映教育现状，促进教与学的有效性……(2)把握学习者个体需求，推动个性化教育发展……(3)反映客观教育现实，推进教育决策科学化……(4)提供技术、方法和思维支撑，驱动教育评价变革……(5)推动教育领域智慧化，促进智慧教育发展……”[3]。然而，教育真的进入了大数据时代吗？ 一、关于教育大数据的几个据说 (一)据说能实现因材施教 “因材施教”是教育界历久弥新的追求。据说有了大数据，我们终于可以实现“因材施教”了。教育大数据“可助力教育向因材施教、个性化学习的目标高速迈进”[4]，可“使教育研究从宏观群体走向微观个体，提供精准、个性化的教育，实现以数据驱动的‘因材施教’”[5]，可“聚焦、诊断、服务于‘人’的学习全过程”[6]，“聚焦于每一个学生的微观表现……可以精准分析学习者的个体知识能力结构、个性倾向、思维特征、学习路径和学科素养发展状况；可以针对学生的实际需求实施‘精确供给’[7]，“有望……让教师开展一对一的个性化教学，让学生享受多对一的个性化学习辅导”[8]。 因材施教已经成为教育大数据应用的重头戏。在很多人看来，因材施教要么表现为现场精确诊断+英明决策的一次行动，要么表现为将这种智慧经过深思熟虑的设计放入学习系统，由学习系统代劳。但因材施教并不简单。按照因材施教的主流理解，实现因材施教需要满足三个条件：对学生个体差异的准确感知，干预手段的丰富性以及差异性与丰富性之间的对应关系，即对于这样的学生我们这样做，对于那样的学生我们那样做。可是我们从没想过，即使我们能够准确感知学生的个体差异，我们拥有与此相适应的同样丰富的干预手段吗？ 师生直接交流的情形下，真实的因材施教过程并没有我们所预想的精确诊断和强针对性的干预，而是一个师生相互动态适应的过程。在这个过程中，学生尝试着将自己的困惑表达清楚，教师尝试着理解学生的困惑(如果想定量地理解学生，常规的统计分析即可)，并基于对学生整体的直观感知(而不是精确诊断)和现场的问题，尝试各种可能适切的表达和鼓励。面对学生的困惑，教师常常是这样解释试试、那样解释试试。或许教师的解释并没有准确地帮到学生，学生却可能把问题解决了，因为学生绝不是被动接受帮助的主体，而是积极参与的主体，在聆听教师解释的过程中，一直在积极主动地思考。教师的参与有时并不是提供了适切的、精确的解惑，而仅仅是打破了学生原来的思维定式，教师的话语中哪句话点化了迷惑，事先并不知道，甚至事后也不知道。在这种情形下，可否辅以基于大数据学习分析的、漠视教师主观需要的精确诊断呢？未必管用。如果教师对学生非常了解，大数据分析就是多余的。如果教师对学生不甚了解，大数据分析即使提供了所谓的精确诊断，教师也无法据此临场组织有针对性和适切性的指导。试想，一个漠视主观感受的教师依据教育大数据的分析结论“客观地”与学生交流、“科学地”为学生选择特定学习资源或和谁都一样说的那套话语，没有相互理解和接纳的沟通，这是怎样一种可怕可憎的场景！ 成功诊断与有效反馈是两个问题，诊断与反馈的针对性是两个性质完全不同的问题，而且是无法彻底解决的问题。若将原本动态交往的适应性问题，错误地转化为知识性的静态问题，并内化于学习系统之中，希望利用学生的历史学习记录对学生进行准确诊断，在此基础上完成精确推送反馈，这同样无法实现因材施教。且不论一个学习系统到底依据什么理论、有多大能力记录学生哪方面的多大量的学习数据(因而是否是大数据分析，这是可疑的)，半年前的数据是否还对当前的分析有意义，单就反馈来说，系统推送的东西都是系统事先保存的现成的东西，页面也罢、答案也罢，这种手段的单一性是非常明显的，又怎么能达到因材施教？至今无一款学习系统能提供严肃可信的因材施教有效性研究报告(这个问题好像被回避了)。其实，系统拥有N类反馈，就只能勉强应付N类学生，可是这个N只能很小，这意味着系统对学生的分类只能是粗略的，这种因材施教的实际效果也就可想而知了。 个体是一个具体的存在，不是固定的抽象物，没有人拥有关于个体人的完整知识。个体的学习过程是一种建构的过程，一种个性的、自由的、探索性的、模糊的内部心理过程。然而，对于这种永不定形的个体，我们却盲目相信另一个套路：用教育大数据记录和分析他们的外部学习行为，利用局部的成长历史定义个体，试图建立一种基于“科学的”(其实只是“数据的”)诊断，从而实现精确的学习支持服务。这是一种多么深刻的矛盾！面对人的成长这种最需要投入信息和人性的工作，我们却选择了依赖数据和算法这种偷懒的方式！
