教育评价改革的算法追问

      DOI：10.16382/j.cnki.1000-5560.2022.01.002

      2020年10月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》(以下简称《方案》)已然开启了全国范围关于教育评价的大讨论和大学习。《方案》在主要原则中明确提出“充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性”。这预示着，信息技术将会在教育评价改革中发挥更大的效用。不过，与部分学者对信息技术之于教育评价的推崇相比(宋乃庆等，2021；张琪、王丹，2021；张生等，2021；张志祯、齐文鑫，2021；柯林斯，哈尔弗森，2013，第114页)，也有教育学者担忧信息技术暗含的量化局限及其弊端(高江勇，2019；原祖杰，2020；孟照海、刘贵华，2020；周川，2021)。

      鉴于此，笔者尝试以算法作为切入点，追问评价改革的机遇、风险与突破。理由在于：信息时代的教育评价除了可以拥有(生产)前所未有的大数据，也将获得(设计)不同以往的人工智能，以及连接(控制)大数据和人工智能的算法。同时，从信息技术的本质来看，“如果说数据是土壤的话，人工智能就是成熟的作物，而算法则是种子”(多明戈斯，2017，第10页)。由此出发，教育评价改革的算法追问既是从信息技术的本质对教育评价进行批判反思，也是在厘清机遇和风险的基础上把脉教育评价改革的突破方向。

      一、教育评价改革的算法机遇

      “算法”一词源自波斯数学家、代数与算术的创立人、被誉为“代数之父”的穆罕穆德·伊本·穆萨·花剌子米(公元780-850)的名字(李，2020，第202页)。最初，算法意味着使用数字的加、减、乘和除法，此后，算法指的是执行书面初等算术的具体分步方法(Miyazaki，2012)。现如今，算法已然成了现代信息技术的核心概念，且拥有种类繁多的表现形式及其对应的称谓，如模式识别、统计建模、数据挖掘、知识发现、预测分析、数据科学、适应系统和自组织系统等(多明戈斯，2017，第11页)。近年来，随着一批社会学者开始批判性地探索算法的思想本质，它除了可以视作数学模型，也开始具有了知识和权力层面的内涵(Lash，2007；Kushner，2013)。为此，结合《方案》的主要原则来看，教育评价改革的算法机遇在于以下三点。

      (一)纠偏教育观念，提升评价的科学性

      本次教育评价改革最受世人关注的议题就是《方案》提出的，“扭转不科学的教育评价导向，坚决克服唯分数、唯升学、唯文凭、唯论文、唯帽子的顽瘴痼疾”。科学是日本学者西周时懋1874年翻译法文science时生造的词，它最初形态是古希腊科学强调确定性、内在(逻辑)、非功利的知识(吴国盛，2019，第303页)。以此观之，“五唯”的非科学本质在于：其一，模糊。毕竟多数人不重视教育评价的确切结果，也不知道确切的教育评价意味着什么，更看不懂教育评价的确切结果，于是大家能接受、也喜欢用“分数、升学、文凭、论文和帽子”这些模糊的观念评价学生、学者或学校。其二，非逻辑。“知识和能力”“分数、升学、文凭、论文和帽子”就无法成立，而它的逆命题“分数、升学、文凭、论文和帽子”“知识和能力”更是无从谈起。所以，仅就命题而言，“五唯”就是典型的逻辑错误。其三，功利。分数、升学、文凭、论文和帽子是最符合学生、教师、学校以及其他利益相关者现实诉求的功利性评价。也正鉴于此，未来教育评价改革若要提升评价的科学性，亟须借助算法纠偏教育观念，使之从模糊、非逻辑、功利走向精确化、逻辑化和非功利。

      第一，藉由算法思想蕴养教育评价的精确观念。历史而言，笛卡尔、斯宾诺莎、莱布尼茨与霍布斯都曾试图给自己的理论提供一种数学结构，以便建立发现和阐述真理的新科学(柏林，2019，第56页)。对如今的科学而言，如果某个理论无法用算法表示，那么它也不能称之为严谨(多明戈斯，2017，第6页)。从上述算法与科学的思想渊源而言，藉由算法思想蕴养教育评价的精确观念就是要用类似数学的语言对教育问题进行精确描述，助人厘清那些杂乱无章、互相矛盾且又难以理解的教育经验，以期消弭语焉不详的推论、模糊不清的观念以及蛊惑人心的偏见(杨欣，2021a；杨欣2021b)。

      第二，借助多元算法丰富教育评价的逻辑体系。从算法的基本原理来看(佩奇，2019，第11页)，借助算法实现教育问题逻辑化的关键在于：一是简化问题，剥离不必要的细节，以及抽象掉若干现实世界中的因素；二是对问题给出形式化的精确定义；三是从上述两个特点而言，任何算法必然是片面的。以此观之，教育评价科学化既意味着借助算法实现教育问题的逻辑化，更意味着借助多元算法丰富教育评价的逻辑体系。相应地，为了让教育评价的实践更具科学性，教育者要习惯使用(建构)多元算法对改革中的教育问题进行解释和预测。

      第三，通过算法批判警惕教育评价的功利偏好。教育评价的功利逻辑在于，一旦教育算法因为其精确性和逻辑化而被众人接受，师生便会根据算法的标准来优化自己的行为，而不在意那些真实却无法衡量的教育目标(罗素，2020，第110页)。而这其中的谬误就像哈耶克在《知识的僭妄》中所言，“完全有可能存在这样一种‘科学’证据，它们更有助于支持一种错误的理论，而无益于佐证一种有效的解释。换言之，这种错误理论之所以被接受，实在是因为更加‘科学’，而一种有效的解释之所以被否弃，则是因为我们没有足够的量化基据来支持它”(哈耶克，2014，第192页)。同理，未来教育评价改革若要超越功利偏好背后的谬误，研究者首先应清醒地意识到任何教育算法都必然有其局限性，也没有什么算法可以至高无上、免受检验，任何教育算法必须在逻辑上经得起推演、在现实中经得起考验；然后，在教育评价算法上考虑两个重要问题“我能知道什么”和“我如何得知”，进而开展必要而又谦逊的先验批判；再者，基于观察、实践以及实验得出的事实去检验教育评价算法，而不是按照人们预设或想象的样子去理解它；最后，通过必要标准来检验教育评价算法的假设、条件与尺度，进而对其进行纠正、优化和推演。