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    “雙減”背景下在線教育治理智能決策機制研究

    2023-06-15 13:06:58王書瑤婁方園
    中國成人教育 2023年9期
    關鍵詞:循證雙減決策

    ○高 振 王書瑤 婁方園 王 娟

    一、緒論

    隨著在線教育不斷發(fā)展,我國教育體系發(fā)生了重大變革,在線教育成為當前主要教育形式之一,在線教育的有效治理成為當下重點任務之一。因此,建立完善的在線教育治理機制刻不容緩。近幾年,我國已從政策文件方面提出了在線教育治理的相關意見。2019年9月,《教育部等十一部門關于促進在線教育健康發(fā)展的指導意見》提出,“創(chuàng)新管理服務方式”,并“加強部門協同監(jiān)管”。2022年,教育部等五部門發(fā)布《關于加強普通高等學校在線開放課程教學管理的若干意見》指出,“建立在線開放課程學習過程監(jiān)管機制”,并“建立多部門協同聯動機制”。同年7月,教育部辦公廳發(fā)布《關于開展2022年職業(yè)教育國家在線精品課程遴選工作的通知》中也提出,“構建校、省、國家級職業(yè)教育在線精品課程培育、遴選、共享和持續(xù)更新機制”。一系列文件的出臺強調了建立治理機制的重要性。

    在線教育的大規(guī)模開展也將其存在的問題暴露在了公眾視野之下。我國諸多學者先后嘗試分析了在線教育治理的問題,從不同視角出發(fā)提出了在線教育治理的手段、框架和機制等。例如,劉永林等從理念變革、體系再造、能力重塑、資源增配四個方面提出了在線教育治理的實踐邏輯和應對政策;李芒等從中小學在線教育亂象出發(fā),分析了其病灶所在,并提出了中小學在線教育的治理路徑;王娟等構建了智能時代在線教育治理框架和在線教育智慧治理框架。縱觀各種關于在線教育治理的研究,其關注的要點多是在線教育的困境、在線教育治理的應對策略以及在線教育治理框架的構建等,尚缺乏對在線教育治理機制構建的相關研究。尤其是在線教育治理的決策機制,影響著整個在線教育治理工作的進程和效率。因此,有必要通過系統(tǒng)分析解決在線教育治理智能分析決策機制構建的相關問題,探索在線教育治理智能分析決策機制的運行邏輯?;诖耍芯客ㄟ^探索在線教育治理的現實困境,發(fā)掘在線教育治理智能分析決策機制的著力點,融合各種智能技術手段,建立在線教育治理智能分析決策機制,以肅清當下在線教育病灶,實現智慧治理。

    二、在線教育治理的現實困境

    在線教育發(fā)展的不斷深入暴露出諸多現實問題,近年來,我國發(fā)布《教育部等十一部門關于促進在線教育健康發(fā)展的指導意見》等在內的多個政策文件,以規(guī)范在線教育發(fā)展。我國亦有諸多學者對在線教育的現狀及治理對策、在線教育治理框架構建、在線教育發(fā)展展望等方面進行了深入研究。隨著“雙減”政策的深入實施,我國的在線教育治理也取得突破性進展,但是,在線教育治理在治理決策、數據管理和協同治理等方面仍存在不可忽視的問題。

    (一)治理決策缺乏系統(tǒng)性、全面性

    隨著信息化的不斷深入發(fā)展,我國先后在《國務院關于印發(fā)促進大數據發(fā)展行動綱要的通知》和《教育部關于加強新時代教育管理信息化工作的通知》等多個文件中強調,要以數據為驅動力,推動教育決策由經驗驅動向數據驅動轉變。在此背景下,我國的治理決策也由“經驗主義”向“數據驅動”轉變。但是,在數據驅動教育決策的過程中,數據的篩選、測試等環(huán)節(jié)尚存在問題,用于教育決策的數據質量不高,導致在線教育治理決策缺乏系統(tǒng)性、全面性,主要表現在區(qū)域各級教育部門和各學校間的數據開放共享不足、用于決策的教育數據的質量不高、權責關系不明以及數據安全隱患等方面,這就需要轉變決策方式,優(yōu)化決策流程,以保證治理決策的系統(tǒng)性、全面性和針對性。

    (二)數據管理缺乏智能性、科學性

    教育信息化以及各種新型技術的發(fā)展,為我國教育管理帶來了巨大幫助。政府、學校、機構紛紛建立起數據開放系統(tǒng)和數據管理系統(tǒng),以便于人員與數據的統(tǒng)一管理。但是,當前我國的教育管理中的數據分析存在數據盲從、數據信息雜亂難以處理、學生的隱私信息易受侵犯以及系統(tǒng)化、結構化數據庫的缺失等問題,嚴重阻礙了我國的教育管理的進一步發(fā)展。尤其是在線教育發(fā)展至今,產生了海量龐雜而無序的數據,對其治理也呈現出多元紛雜的趨勢,這就需要創(chuàng)新數據管理機制,實現在線教育治理數據的全面管理。

    (三)教育治理缺乏協同性、一致性

    隨著教育治理體系與治理能力現代化進程的不斷推進,我國教育治理模式已從政府單一治理轉向了多元治理,政府、企業(yè)、學校以及公眾等主體也參與到國家教育治理事務中,提高了我國教育治理工作的效率與準確性。但是,在多元治理過程中也存在著諸多問題。一方面,在線教育治理缺乏協同性,具體表現在治理結構的失衡,政府與學校、企業(yè)和公眾之間的有效合作不夠深入,民眾參與程度較低,加之各區(qū)域在線教育治理資源的不均,導致了在線教育治理難以高效協同,制約了在線教育治理效能。另一方面,在線教育治理缺乏一致性。在治理工作中,因數據的開放共享力度不足,且缺乏信息共享的標準和規(guī)制,導致了各區(qū)域、各部門、各學校無法及時更新數據信息,各部門間各行其是,缺乏一致性,限制了在線教育治理工作的效率。

    綜上,在線教育治理目前仍存在著諸多現實問題,在治理決策、數據管理以及協同治理等方面均需要進行系統(tǒng)規(guī)劃。這就需要探究在線教育治理的決策機制,并處理好政府與市場、學校、師生等主體之間的關系,形成科學管理與協同治理的治理格局,助力科學決策,提高在線教育治理效率。

    三、在線教育治理智能分析決策機制設計

    智能時代,在線教育治理應是智慧的治理,需要充分利用現代信息技術,探討人工智能應用在政府決策、行業(yè)分析、產品監(jiān)控、資源整合、學習者分析等方面的智能分析決策機制,在采集大量在線教育及其治理數據的基礎上,對大規(guī)模數據進行融合、聚類、測評、優(yōu)化,生成證據信息,實現“數據——信息——證據”的轉化,最終形成循證決策,實現數據驅動的循證治理,如圖1所示。

    圖1 在線教育治理智能分析決策機制

    (一)數據采集與分析

    在線教育及其治理過程中,會產生大量的、難以收集的數據,如個人、學校、區(qū)域、國家的在線教育數據、在線課程教育數據、在線教育決策數據以及政府、企業(yè)、學校、公眾等主體參與在線教育治理產生的各種數據,這就需要更加高效、安全的信息收集手段。因此,政府、企業(yè)和學校等多個治理主體要發(fā)揮各自職能,積極參與數據采集與分析工作,針對多模態(tài)的在線教育數據,采取多樣化的采集與分析手段,融入各種智能化技術,促進數據采集與分析更加高效、準確。一方面,可以利用多源異構數據融合技術實現“一地一檔”“一校一檔”“一課一檔”“一師一檔”以及“一生一檔”的數據監(jiān)測,通過對半結構化和非結構化數據的清洗,針對不同主體的教育數據戰(zhàn)略、教育數據質量、教育數據安全、教育數據共享、教育數據治理等數據粒度分別進行數據監(jiān)測,實現不同平臺、不同部門間的數據高效共享、整合。另一方面,通過對不同數據顆粒度的分析,精準識別在線教育病灶所在,發(fā)現在線教育治理決策漏洞,提高在線教育治理決策能力,實施精準治理。例如,湖南省長沙市對全市進行全樣本采集并研發(fā)基礎教育質量綜合評價系統(tǒng),以保障數據更有說服力,同時對于綜合評估報告進行多次剖析,以發(fā)現教育問題,提出整改措施。

    人工智能和大數據技術的發(fā)展?jié)M足了智能化數據采集與分析的需求。人工智能輔之以大數據技術對在線教育及其治理中的學生的學習數據、教師的教學數據、在線教育平臺的管理數據以及教育行政部門的教育政務數據等數據進行智能存儲、整理,以達到高效數據采集和海量數據存儲的目的。通過深度挖掘實現在線教育發(fā)展的現狀和存在問題的精準識別,預判潛在風險,為在線教育治理提供決策支持和安全保障。

    (二)數據自適應測評

    自適應是指改變自己以使自己的行為符合新的或者改變了的環(huán)境。自適應測評在20世紀中后期得以發(fā)展,美國華盛頓與俄勒岡州的教育研究者組成了自適應教育測評機構,并引入大數據技術和自適應學習共同研發(fā)了CPAA和MAP兩大自適應系統(tǒng),致力于為學生創(chuàng)建最優(yōu)學習路徑,搭建有效的學習支架,并形成系統(tǒng)的診斷報告,以滿足自適應需求。隨著技術的不斷發(fā)展,自適應測評的研究正在不斷深入,并不斷拓展到自適應決策和在線教育領域。

    由于在線教育治理過程中收集的數據并不是規(guī)則排序的,且未形成細致的分類或整合標準,導致收集到的數據無法直接用于在線教育治理決策。因此,需要對收集到的數據進行科學篩選,將原始數據轉化為成熟可用的數據,并實現對數據的模擬優(yōu)化,為在線教育決策提供可靠的證據,助力科學決策,因而對數據的自適應測試顯得尤為必要。在線教育治理中的自適應測評,是指在收集大量的在線教育治理數據的基礎上,通過數據融合、特征提取等方法對數據進行智能分析,利用自適應控制策略,獲取最佳的在線教育治理數據,以形成最佳的在線教育治理決策的過程。自適應測評過程中應包括數據特征的提取、高質量數據挖掘、自適應適配以及演化調整。首先,在收集大規(guī)模在線教育治理數據后,通過預處理對多源數據的融合將原始數據轉化成結構化的成熟數據。其次,在數據預處理之后,針對在線教育治理需求,提取一定的特征向量,并完成數據的聚類分析,優(yōu)化治理數據結構。最后,結合在線教育治理的現實需求和在線教育治理的已有成效,關聯多樣化數據可以對已有的數據進行模擬優(yōu)化,測試決策數據的科學性與價值性,最終通過多輪測評形成在線教育治理決策證據,助力科學決策。

    (三)智能決策

    智能時代,人工決策與分析已無法滿足在線教育治理的需求,這就需要通過智能化手段,實現在線教育治理決策的精確與高效。例如,顧小清團隊提出的人工智能教育大腦,融合了多樣的數據、算法以及高度的計算力,可以通過數據聚類、決策優(yōu)化等過程,挖掘教育數據的關聯和價值,助力智能化和適切化的決策,在在線教育治理領域存在一定的適切性。在線教育治理決策應是數據驅動的決策、循證決策以及多元協同的決策。

    1.數據驅動決策。智能時代,在線教育治理決策應轉向數據智能驅動,以數據和算法為中介,將數據經由信息轉化為行動知識,智慧生成決策方案。智能化的決策手段在幫助管理者精準識別在線教育治理的政策問題、靈活設置在線教育治理政策議程的優(yōu)先級、優(yōu)化在線教育治理的政策規(guī)劃方案、推動在線教育治理決策的合法化方面具有顯著優(yōu)勢。數據驅動的智能決策以收集在線教育及其治理過程中的大規(guī)模數據為基礎,通過對數據的組織、聚類、分析、總結以及數據的測評以獲取在線教育治理決策信息,最終形成科學決策。在數據驅動智能決策的過程中,依托的是對于數據的采集、分析與測評,最終形成有利于政策決策的科學性與準確性信息,助力在線教育治理科學決策。

    2.循證決策。大數據環(huán)境下,運用數據決策理念可以保證在線教育治理由經驗決策走向循證決策,指向準確的教育證據,保障在線教育治理決策的科學性。循證決策要求在科學的證據之上制定公共政策,以助力科學政策的制定。1999年,英國《政府現代化白皮書》中提出,利用證據制定政策。隨后,循證決策在國際公共政策領域得到了廣泛關注。循證決策意味著以大數據為證據的來源,強調“信息”向“證據”的轉換,強調用科學的方法獲取客觀的證據作為政府決策的依據,即以數據為驅動,最終轉化為決策證據的過程。通過采集、分析、測評在線教育治理過程中的所有數據,最終都會轉化為在線教育治理決策的重要證據,而大數據和人工智能等技術在多模態(tài)數據的收集、分析、挖掘以及可視化呈現方面均有獨特的優(yōu)勢。循證決策的實現是以數據驅動決策為基礎的決策方式,其一切決策證據均來自在線教育及其治理的數據。利用大數據等技術可以全面獲取、收集在線教育治理的相關數據,經分析、測評后形成科學的證據,以助力在線教育治理精準決策,最終將決策應用于治理實踐中,驗證治理效果,形成完善、科學、基于證據的治理決策。

    3.多元協同決策。在線教育治理中的決策主體應轉向多元協同。有效證據的產生與擴散以包括政策制定者與執(zhí)行者、公眾以及利益集團在內的相關方之間的一系列穩(wěn)定機制為前提;反過來,有效證據的產生與擴散又依靠循證決策機制維持著不同主體之間的有機聯系與有效互動。這也是多中心治理理論所倡導的,社區(qū)、市場、公眾等共同作為治理的中心,形成多個中心協同管理公共事務,權力回歸民眾的公共事務的治理方式。在線教育治理的決策過程中,政府、市場、學校、公眾等利益相關者協同參與政府治理決策的各個過程。相對于其他主體而言,公眾在參與在線教育治理的過程中,更能切身感受在線教育的真實需求,且可以通過智能化政務平臺為在線教育治理決策的制定提出反饋與建議;對于學校而言,疫情暴發(fā)以來,學校作為在線教育開展的主要場所,各學??梢愿鶕诰€教育開展狀況,了解在線教育的痛點、難點,及時通過信息化平臺上傳相關數據,為政府循證決策提供數據和技術支持;對于市場而言,其對市場中在線教育平臺軟件的應用現狀及應用效果有充分了解,市場的參與有利于政府在線教育治理工作中對于平臺和資源建設的科學決策,市場通過不斷探索大數據、人工智能等技術,為在線教育治理的智能決策提供技術支持;對于政府而言,在線教育中的各利益相關者可以從不同方面為在線教育治理決策提供有針對性的建議,政府利用科學的技術手段,搭建智能化的數據開放共享和管理平臺,合理組織各主體基于平臺參與政策決策,并通過內置數據分析處理、智能分類等技術對各主體參與決策的數據進行全面整合、分析,生成循證決策信息,促進科學、高效、精準的在線教育治理決策體系的建立。

    綜上,在線教育治理智能分析決策機制要求在順利收集大規(guī)模數據的基礎上,智能分析、測評并獲取高質量的證據信息,以保障在線教育治理決策的科學性與準確性。首先,在線教育及其治理過程中會產生大量的數據,而決策數據的產生依賴于對這些數據的科學分析,最終獲取對治理決策有用的信息。其次,在線教育治理決策的最終目標是尋找在線教育治理的最優(yōu)化決策方案,智能決策可以針對不同的決策方案的治理效果進行仿真模擬,并且每個決策方案都可以根據不同的決策環(huán)境進行模擬計算,使決策者對不同政策進行比較,尋求最優(yōu)化的決策方案。最后,智能決策可以針對在線教育治理決策的實施效果進行復盤,尋找關鍵變量及在線教育發(fā)展演變過程,并不斷提高決策的智能化,從而不斷提高治理決策實施效果評估的科學性和準確性,準確評估短期利益和長期利益的大小,掃清決策迷霧,減少重大決策失誤的可能性。

    四、在線教育治理實踐路徑

    隨著在線教育的不斷普及與深入發(fā)展,在線教育治理工作愈發(fā)復雜,迫切需要進行系統(tǒng)設計,以更加全面地提升治理成效。為此,研究從科學轉變決策方式、合理統(tǒng)籌治理主體、系統(tǒng)打造管理平臺、積極探索技術手段四方面提出了在線教育治理的實踐路徑,如圖2所示。

    圖2 在線教育治理實踐路徑

    (一)科學優(yōu)化決策流程,轉變治理決策方式

    在線教育治理是一項系統(tǒng)工程,其智能分析決策機制的運行需要政府部門發(fā)揮政府職權,對在線教育治理工作進行頂層設計。政府不僅要制定科學決策,更重要的是對各主體進行宏觀調控。首先,政府作為在線教育治理中權力最大的主體,須制定在線教育治理標準與在線教育治理問責辦法等文件,從頂層系統(tǒng)規(guī)劃在線教育治理決策流程,實現標準化治理。其次,政府是在線教育治理的決策者。政府應通過建立在線教育治理數據管理平臺,嵌入多個接口,涵蓋所有區(qū)域所有機構的在線教育數據,對在線教育治理數據進行全面收集。再次,政府應積極探索精準的數據分析和測試工具,對在線教育治理數據進行自適應測試,篩選高質量數據,以提高在線教育治理決策水平,促進其決策制定的精準性、全面性。最后,基于智能分析決策機制提出的運行邏輯,發(fā)揮數據驅動下循證決策模式的作用,保證決策的科學性與準確性。

    (二)合理統(tǒng)籌治理主體,提高主體協同效率

    社會治理不是政府單方面的事務,治理過程也不是自上而下的單向度管控,而是多元主體的平等協作。為解決當前在線教育治理的協同性和一致性缺失的問題,并保障在線教育治理智能分析決策機制中多元協同決策得以高效實施,需要打造基于政府統(tǒng)籌、企業(yè)響應、學校銜接、師生參與的多元治理模式。政府作為政策法規(guī)的制定者和治理工作的統(tǒng)籌者,需要在打造智能政府的前提下,利用各種技術分析形成的科學決策,完善政策法規(guī),同時統(tǒng)籌在線教育治理工作中各主體的治理行為和治理流程,并行使對企業(yè)、機構、學校的審查權,發(fā)揮“元治理”作用,保障治理主體間的數據流通,讓治理工作“少走彎路”。企業(yè)具有雙重身份,一方面,作為治理的對象必須嚴格遵循政府的政策決策,積極配合治理工作;另一方面,作為治理主體必須積極發(fā)揮治理主體的職責,優(yōu)化企業(yè)內部文化,積極探索大數據、人工智能等現代信息技術,積極將技術融入在線教育平臺中,同時針對新技術應用的安全性問題,探索多種加密技術,保障數據和技術應用的安全性。作為連通學生和其他主體的橋梁,學校具有至關重要的作用,一方面,要積極響應政府政策決策的號召,配合政府工作,保證政策惠及每一位師生;另一方面,要打造多元化的優(yōu)質在線教育資源,探究優(yōu)質教學模式,通過建立學習資源中心,打造數據處理中心,為學生學習提供優(yōu)質化的在線資源,嚴格管理學生數據,保證學生數據安全。

    (三)系統(tǒng)打造管理平臺,推進數據高效共享

    在線教育覆蓋面廣而雜,各地區(qū)、各學校的數據各自獨立,數據顆粒度較大,數據跨平臺流通困難。要想保障在線教育治理智能分析決策機制的順利運行,就需要政府部門出臺系統(tǒng)文件,統(tǒng)籌打造一體化的在線教育治理智能管理平臺,嵌入各地區(qū)、各學校以及各平臺端口,并進行數據細粒度的分類存儲和分析,保證在線教育治理數據的統(tǒng)一化管理。平臺不僅要實現各行政單位、組織以及個人的系統(tǒng)管理,還要包含在線教育治理全面的數據,并智能分析在線教育治理數據特征,實現治理數據的自動聚類。首先,在數據管理方面,一體化在線教育治理智能管理平臺可以將所有的治理數據和在線教育數據統(tǒng)合到一起,并根據在線教育教學數據、在線教育管理數據、在線教育市場數據、在線教育決策數據等多種類型的數據進行分類整合,以保證數據的統(tǒng)一管理和透明化、可視化呈現。其次,所有主體均會被置于一體化在線教育治理智能管理平臺之上,所有治理工作均基于平臺進行分配調度和匯報,各主體的治理數據均會在平臺上透明展示,以保障在線教育治理工作的透明化管理。最后,在公眾參與治理方面,平臺可以收集公眾的反饋意見,通過智能識別將不同的反饋問題智能分配給不同的權責主體,并實時跟蹤主體治理進展,以保障在線教育治理更加具有針對性,提高在線教育治理主體的積極性。

    (四)積極創(chuàng)新技術手段,智能打造安全環(huán)境

    各項技術的飛速發(fā)展,為我國技術與治理工作的融合帶來了顯著優(yōu)勢,但技術應用過程中出現的偏差極大可能會造成嚴重后果,威脅著教育治理的數據安全。因此,有必要加強數據安全保障。首先,政府需厘清數據應用的倫理規(guī)范,明確治理數據的所有權及使用權限,在對數據的調查與分析中做好信息的脫敏處理、保證數據的嚴密性。其次,政府需建立健全治理數據的安全審查與問責制度,保證在線教育治理過程中數據違規(guī)操作的精準問責,在一定程度上避免數據違規(guī)行為。最后,各治理主體可以基于各種智能化技術手段,實現在線教育治理數據風險的動態(tài)捕捉與識別,分析其可能性的危害與誘因,及時排查在線教育數據風險,并基于數據分析動態(tài)生成在線教育數據風險治理方案。各治理主體充分利用創(chuàng)新的技術手段,共同打造安全的在線教育治理環(huán)境。

    五、結語

    本文從在線教育治理的現實困境著手,重點設計了在線教育治理的智能分析決策機制,并對在線教育治理過程中的數據采集與分析、自適應測評和智能決策進行了詳細論證,最后提出了在線教育治理機制的實踐路徑,以期為我國在線教育治理提供借鑒。但是,智能時代的在線教育治理具有復雜性,僅僅從在線教育治理智能分析決策機制方面著手還遠遠不夠,未來還需從智能管理、質量保障、數據安全等多個方面對在線教育治理機制進行系統(tǒng)設計,以期為我國在線教育治理工作提供全面的機制借鑒,實現在線教育的良性治理。

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