[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1672-0008(2022)03-0035-10 科学研究的目的在于发现真理、揭示规律，它具有描述、解释、预测三大基本功能(袁振国，2017)。根据科学研究这一旨趣，教育研究的目的是对教育现象提供诠释性理解并对教育过程、结果进行因果性解释，以期廓清诸种教育现象之间的相互关系，并预测教育的发展路向(刘铁芳，等，2018)。长期以来，教育研究以描述、诠释和统计验证为主流方法，无论是“思辨主义”研究取向还是“实证主义”研究取向，均不擅长预测，致使预测似乎无关教育研究要旨(陈云松，等，2020)。出现这一现象并非悖论，教育是介于完全结构化与混沌之间的复杂系统，具有确定性与随机性、有序性与无序性交混的性质，“教育活动的因素、过程与其结果之间的相关关系是概率论的，而不是决定论的”(唐德海，等，2006)，这就造成了教育研究对预测的可望不可即。 对教育现象或过程进行预测，在教育学研究中曾经昙花一现。在20世纪80年代，苏联学者盖尔顺斯基出版著作《教育预测学：方法论·理论·实践》，指出教育预测学是教育学和预测学相结合的一门新兴学科(张定璋，1993)。同一时期，我国学者宁虹出版著作《教育预测学》，对教育预测的理论基础和方法论体系进行了较系统地介绍。然而，受数据可得性和预测方法的限制，实质性的教育预测并未得到大规模推广，难以引起学术界的普遍共鸣。 随着信息技术的飞速发展，各类计算机算法不断涌现，社会科学研究者逐渐有能力处理各种规模的复杂数据，教育研究领域开始迎来预测研究的新曙光。近年来兴起的社会化媒体、移动终端、大数据、云计算、人工智能、物联网等一系列新兴技术，从不同方向进一步推动了计算机算法的应用。何谓算法？在技术层面，算法可以被描述为解决某一具体问题或达成特定目标的程序(蒋晓丽，等，2022)。而当算法以解决人的现实问题为目的时，算法便具备了社会属性，影响着人们的行为和认知，比如，通过算法推荐感兴趣的资讯、帮助人们规划行车路线及寻找停车位等(王敏芝，2021)。现阶段，算法正日益渗透到人们工作及生活的方方面面，并不断内嵌入各种社会机构的组织运行之中，越来越多的认知与决策是在算法的辅助甚至主导下完成(彭兰，2021)。我们正在步入且已经步入一个新时代——算法时代。 算法时代的到来，为开展真正意义上的教育预测研究，提供了新的可能性和可行性，也为教育研究新范式的形成创造了条件。基于此，本研究将对教育预测的概念与前提进行解析，讨论在算法时代实现教育预测的具体原理和方法，发掘算法时代教育预测的应用价值，剖析算法时代教育预测研究的范式特征。随着算法时代大数据的广泛应用和机器学习算法的不断普及，教育预测研究将助推教育定量研究乃至整个教育研究的范式实现突破。 一、教育预测的概念与前提 (一)教育预测的概念 古语有云：“凡事预则立，不预则废”。预测是人类自古以来就具备的一种行为，是人类认识活动的重要组成部分。教育预测作为社会预测的一个分支，其主要回答的问题包括：(1)在未来一定时间里，教育领域将要发生哪些变化？为什么会发生这些变化？这些变化具有何种性质？(2)这些变化将达到何种程度和范围？(3)这些变化大致在何时发生？(4)发生这些变化的可能性有多大？(宁虹，1989)教育预测具有三个基本原理：(1)连续性原理，即在教育发展过程中，只要其本质不发生变化，则其发展规律就是连续的；(2)因果性原理，即在一定的因果作用范围内，只要把握了教育发展的根本原因，就可以推知其未来发展结果；(3)相似性原理，即不同的教育过程只要发展程度及内外条件相似，则其未来的发展结果也相似(刘永政，1992)。 按照宁虹等学者的观点，教育预测按预测对象范畴的不同，可分为宏观教育预测和微观教育预测两大类(宁虹，1989)。宏观教育预测是从教育与社会、经济发展的相互联系、相互作用的角度进行的预测活动，而微观教育预测则是对受教育者个体在教育、教学活动作用下的成长过程和成就作出预测。教育预测按预测活动性质的不同，又可以分为探索型预测、规范型预测和反馈型预测三种(宁虹，1989)。探索型预测是从教育发展的历史和现状出发，通过分析教育发展的规律性来预测未来教育的可能性；规范型预测是从未来社会、经济发展对教育的需要出发，预先设定教育发展目标，预测达到这一目标的可能时间和顺序；反馈型预测是探索型预测和规范型预测的综合应用，在两种预测形式之间建立起往复循环的反馈联系。 教育活动和过程的高度复杂性，导致教育预测也具有高度复杂性，使其实现难度极大。其一，教育预测现实客体具有复杂性，它们依存于许多难以估计的、往往是矛盾的因素；其二，教育现象的影响因素具有复杂性，其受诸多因素的共同作用，这些因素有些是明显的，但更多是潜藏的、隐蔽的和偶然性的；其三，教育生活情境具有复杂性，其因时、因地、因人而异，具有不可重复、不可替代的特性(岳伟，2006)。自教育预测这一概念提出以来，曾有部分研究者围绕教育结构、教育规模、教育产出开展了一定形式的预测研究。不过，与之相关的研究方法主要还是基于传统回归分析与趋势预判。一直以来，受到数据体量、预测方法、计算能力三方面的限制，教育研究者们在开展具有科学标准的教育预测研究方面，尚未取得实质性的突破。
