近年来，在世界范围内以数据挖掘(data mining)、云计算(cloud computing)、学习分析(learning analytics)、机器学习(machine learning)等技术为支撑的大数据教育应用如火如荼，最新的人工智能技术仍然以大数据为基础。那么，大数据作为一种数据样态、技术手段，同时也是一种新的视角和思维方式，究竟给教育已经带来和将要带来什么，如何看待大数据在推动教育变革中的作用等诸如此类的问题学界已不乏讨论，声音也是多种多样，并且可以断言，伴随科技进步和大数据、人工智能在教育领域的介入程度不断加深，这方面的讨论将更加热烈。但从目前的总体状况来看，关于大数据教育应用，大多数是从正面探讨如何应用以及应用后可能带来的种种好处，人们一般也多持正面、积极、乐观的态度，认为大数据时代给教育带来了美好的前景和无限的潜力，而从反思的角度，从大数据教育应用所面临的深层次的困惑和挑战、局限和不足、短板和硬伤的研究则相对较少。甚至存在一种盲目乐观的倾向，即过高地预估大数据在教育中的作用，将大数据视为研究教育、推动教育变革、解决教育问题的“灵丹妙药”。例如：“一切皆可量化”(迈尔-舍恩伯格等，2013，第97页)，“情感计算将‘生物人’转化为‘数据人’”(彭特兰，2015，第127页)，“每个学生都变成了数据人，一切都可以提前被知道”(黄欣荣，2015，第100页)，“知道‘是什么’就够了，没有必要知道‘为什么’”(迈尔-舍恩伯格等，2013，第71页)，“传统数据绝对集权的弊病已被教育大数据所破除”(张洪孟等，2015，第44页)等。笔者认为，大数据及基于大数据之上的最新科技应用于教育领域，有非常值得警醒的另一面，即大数据给教育可能带来的负面的、力所不及的、危险的、需要防止的、不应该僭越的等等本文称之为“边界和限度”的一面。当前，既要看到大数据在“驱动国家教育政策科学化、驱动区域教育均衡发展、驱动学校教育质量提升、驱动课程体系与教学效果的最优化，驱动个体的个性化发展”(杨现民等，2015，第54页)中的重要价值和广阔前景，又要深刻地认识到大数据教育应用本有的和应有的各种“限度”，才能更加理性和全面地把握大数据之于教育的真实意蕴，助成恰当的教育变革。 一、大数据教育应用的本体限度 那种持乐观主义的或认为大数据应用于教育可以彻底实现对教育的解码和控制的观点，其基本逻辑是：大数据可以实现对教育实践的完全数据化，或者说利用大数据可以构造一个同质的、与现实的教育实践相对应的教育的镜像世界；在此基础上，可以通过对大数据的挖掘、获取、处理与分析实现对教育的镜像世界的认识；最后，通过对教育的镜像世界的认识来实现对真实的教育世界的认知和改造。简言之，通过数据完整地再现和重构教育。在这个逻辑链条中，第一个环节很重要，即教育实践的可数据化是大数据教育应用的本体论预设和基本逻辑前提。如果第一个环节出现问题，那么，后续对于大数据教育应用的逻辑论证和实践展开都需要更加谨慎。因此，无论是正面探讨大数据教育应用的现实可能、未来前景，还是分析大数据教育应用可能存在的边界和局限，都有必要从本体论层面对教育的可数据化这一前提性预设进行分析。 从本体论角度看，需要回答大数据对教育的表征和同构的力度、程度到底如何，一切皆数据、一切皆可量化在教育实践、教育世界中是否成立，由此也决定了我们需要以何种态度来对待大数据以及基于大数据的各种新技术在教育中的应用。在某种意义上，这是一个基础性的元问题，并且，随着数据科学的发展和技术进步，人们对这一问题的认识也在逐渐发生变化。换言之，数据和世界、数据和教育的关系是伴随科技进步不断变化的，我们思考的本体论预设在其本身的存在意义上也是处于动态变化之中的。但目前来看，我们认为，大数据是否能够真正地反映和表征教育，需要从两个方面来分析。一方面，首先要看到快速发展的人工智能、以大数据为基础的算法革命给整个世界、给教育带来的颠覆性变革——基于大数据的教育使人类的教育从此超越经验水平而走向真正的科学和精准。这是看待和思考大数据教育应用必不可少的前提和应有的立场，不能无视也无法忽视大数据对教育强有力的表征能力，大数据正在通过对真实教育世界的数据化来构建教育的镜像世界，反映人的“镜像化生存”(杨子飞，2016，第65页)。全方位、实时的数据收集和处理，能够从多层次、多维度对教育世界予以刻画，教育世界的复杂性、多样性都能够更加清晰完整地呈现出来。人类从来没有像今天这样能够通过数据来实现对自我、对学习、对教育过程等进行高度清晰、立体、实时、个性化的了解和洞察，通过大数据实现对复杂的教育世界的认识、反映和实践达到了不可思议的“分子”水平，为教育真正实现科学化、专业化、个性化、高效化、普及化、民主化等奠定了基础。大数据带来的革命及其远景超过了以往任何一个时代的技术变革带来的影响，未来世界、未来的教育在新技术面前变得更加不可预知和不可想象。 另一方面，大数据虽然从本体意义上给表征、展示、把握、变革教育实践提供了无与伦比的技术手段，但是否就没有缺陷了呢？数据真的能和教育的本体存在完全划等号吗？或者说，教育真的能完全被数据化吗？当然，这也是一个富有争议的开放性的话题，我们认为，大数据有很强的表征能力，但在本体和存在意义上，大数据还是不能完全表征或等同于教育。这其中不仅有数据体量的大小问题、数据算法的先进程度问题，更为重要的是，教育的属人性、人文性特质决定了教育现象、教育存在、教育问题等都和数据的二进制还原特性有着更为根本和更为本质的区别。这在很大程度上构成了大数据教育应用的本体限度，至少表现在两个维度：一是就大数据表征范围而言，教育本身并不能够完全被数据化；二是就大数据表征的质量而言，教育的整体性和数据的节点性存在着不可调和的矛盾。
