大数据应用于学校德育的伦理困境及破解

摘 要 大数据在应用于学校德育的实践中存在着侵犯学生的隐私权利、亵渎学生的自由意志、束缚学生的终身发展、窄化学生的知识视野、造成人的异化等伦理困境。为此，学校需要撑起学生数据的多重保护伞，建立健全数据使用的伦理原则，合理规定数据存储的时间期限，引导学生坚持自身的阅读立场，深刻把握大数据德育应用的限度。

关 键 词 大数据；学校德育；伦理困境；破解策略

中图分类号 G41

文献编码 A

文章编号 2095-1183（2018）03-00-04

一般而言，对于新鲜事物的出现，学术研究都会遵从“正反合”的逻辑理路。疏理笔者对大数据德育应用的思考脉络和研究历程，前期属于“鼓与呼”的阶段，鼓励积极把握大数据为教育发展带来的创新契机，如大数据驱动教育研究范式从“始于假设”向“基于数据”转型；[1]中期属于“忧与思”的阶段，开始对大数据热进行冷思考，揭示大数据德育应用的多重挑战和潜在危害；[2]后期属于“谨慎乐观”的阶段，既看到大数据对学校德育的巨大价值，也正视其负面影响，并在此基础上采取切实可行的控制措施。唯有如此，方能兴利除弊、扬长避短，有效而合理地实现大数据的德育应用。为此，本文旨在剖析大数据德育应用的伦理挑战和风险，探索规避策略，进而实现大数据与学校德育的深度融合，推动新形势下学校德育的创新与发展。

一、大数据应用于学校德育的伦理困境

随着教育信息化进程的不断加快和教育系统各要素可量化程度的空前提高，教育也正式迈入了大数据时代，大数据已成为新形势下学校德育实现创新发展的强大驱动力。不可否认，大数据将从整体上促使学校德育由经验化向科学化转变，这种转变具体表现在夯实德育决策的数据支撑、为学生量身定制个性化服务、构建道德预警机制、提高德育评价信度等方面。然而，我们也必须看到，大数据在德育领域中的应用并非百利而无一害，由于自身无法克服的缺陷，加之教育的伦理负载性程度高和教育者的数据素养有待提升，大数据在学校德育中极有可能因出现误用甚至滥用而陷入多重伦理困境。

（一）数据挖掘会侵犯学生的隐私权利

当今学生大都是“数字原住民”，也被称为“网世代”（Net Generation），他们除了浏览和接收海量信息外，也在微博、微信、QQ空间等社交媒体上主动发布思想动态、政治立场、情绪波动、心理困惑等信息。此外，信息技术在教育教学中的广泛应用也为捕捉和记录学生学习行为数据提供了极为便利的技术条件。可以说，如此庞大而多样的数据为教师开展基于数据挖掘的德育实践奠定了坚实的基础。但是，数据挖掘在闪耀着价值光芒的同时，也可能投下侵犯学生隐私的伦理阴影。这集中體现在两个方面，一是较为明显的隐私侵犯，即教师在采集、存储和使用学生数据时没有征得学生或其监护人的同意，或者没有采取模糊化、匿名化等措施保护学生的敏感信息；二是相对隐蔽的隐私侵犯，由于多次使用和交叉重复使用大数据实现价值最大化的核心诉求，数据挖掘者往往会把不同类型的学生数据进行整合重组，如此，多种数据的交叉检验就有可能披露单一数据无法揭示的真相，学生的隐私便会在不知不觉中消失殆尽，甚至还会产生“1+1>2”的危害。总之，数据挖掘有闯入学生隐私领地的风险，会在很大程度上消解教育的伦理属性和道德要求。

（二）概率预测会亵渎学生的自由意志

基于数据的概率预测是大数据的核心价值与集中优势。教师可以根据动态数据进行关键热词评估，对学生的舆论舆情和思想行为的发展趋势作出准确的预测判断，[3]也可以借助互联网和监控技术对学生浏览过的网站、参与的热点话题交流、发表的微博日志以及生活中的点滴道德行为等进行捕捉记录，从中透视个体行为的发展趋向，[4]甚至还可以基于概念预测的结果提前进行道德惩戒、行为控制和心理抚慰等教育干预活动，从而减少学生的失德行为。在这里，学生的未来似乎成了一项方程式，只要把相关参数输进去，大数据就能巧妙地把握和预测学生的未来。不可否认，这种精准预测的确增强了教育工作的前瞻性和主动性，但其危险亦不容忽视，那就是剥夺了学生的主动选择，亵渎了学生的自由意志。教师基于预测的行为倾向或不良动机而非已然发生的实际行为对学生进行惩戒，明显违背了“无罪推定”原则，也是对自由意志这一人之为人特性的完全否定。我们必须看到，概率预测只是一种相关关系的可能性，并非因果关系的必然性，作为拥有主观能动性的青少年学生，他们可能在最后一刻改变道德选择——即便这种可能性小之又小。

（三）过往数据会束缚学生的终身发展

教育信息化进程的加快让保存学生数据的介质由“分子”向“比特”转变，这不但意味着数据的采集、存储和使用更加方便快捷，而且还可以实现学生整个学习生涯的永久记忆。当前，就有不少学校建立了学生在不同年龄阶段的品德发展电子档案袋，其内容除了记录学生的品德发展状况和优秀的道德行为之外，也包括考试作弊、欺负同学、违反秩序等一些道德失范行为。其中不良的数字记录就像影子一样不离左右，让学生深陷永久记忆的泥潭而无法和不堪的过去告别，尤其是在升学、应聘或职位晋升等关键性评价中，这些信息一旦被赋予不恰当的意义，学生就会被贴上品德不良的标签，这无疑禁锢了学生的成长空间和发展机遇。但是，“金无足赤，人无完人”，更何况处于不断发展中的青少年学生呢？须知，犯错和试误是学生快速成长的催化剂，活泼、调皮、大胆、开放等这些可能诱发道德失范行为的因素，也正是青少年保持创造力的源头活水。所以，教育界乃至全社会都应该用发展的眼光看待学生的过往数据，多一份理解和包容，而不能以带有瑕疵的过去否定学生当前的努力和未来的发展，更不能扼杀学生改过自新的机会。

（四）分众传播会窄化学生的知识视野

聚类分析是大数据的强大功能，它是一种把研究对象按照一定标准划分为相对同质的群组（Clusters）的统计分析技术。学校教育中，教师可以借助聚类分析对多种学生数据进行挖掘、合并和归类，根据兴趣爱好、阅读习惯、特殊需求等维度将庞大的学生集体进一步细分为规模较小的次级群体，然后通过自动推送软件定时向细分的学生群体提供量身定制的个性化德育服务。这个过程类似于传媒学中的分众传播，它不仅提高了学校德育的及时性和有效性，还更能满足学生真实的道德需求，增强学校德育的亲和力与获得感。但与此同时，我们也要对分众传播保持辩证、审慎的态度，除了正视其正面效应外，也要警惕其可能窄化学生知识视野的伦理风险。为了更好地迎合细分群体的具体需求，大数据算法如同漏斗一般对丰富多样的德育资源进行多次加工和层层过滤，结果传递到学生手中的资讯已是残缺不全的“同类”观点，无形之中阻塞了异质思想的传播渠道，斩断了学生“日新又新”的机会。可见，由分众传播构筑起来的信息茧房是碎片化阅读和表浅化思考的温床，也是导致学生人云亦云、缺乏主见的重要诱因。

（五）数据依赖会造成人的异化

进入大数据时代，教育系统各要素的可量化程度空前提高，依靠坚实的数据支撑作出相应决策，已成为一种新的范式和潮流。不论是宏观层面教育政策方针的制定，还是微观层面某一教学决策的实施，让数据发声而不是基于教师主观的直觉和经验，无疑是提高教育决策科学化水平的关键举措。然而，当大数据算法愈发精准甚至超出人脑控制水平时，人们极有可能自卸其主动探索和反思批判的能力，慢慢习惯于让“数据决断”代为作出抉择。譬如，基于大数据分析的个性化教育服务，不需要家长、教师和学生的介入，就可以为不同的学生量身定制最优化的学业方案、职业选择和成长道路，为学生的未来发展挑选出那条最为平坦的前进路线。当学生循着大数据逻辑走向“规定未来”的时候，其主体意识、自由意志、冒险精神和无限潜能便消失在数据洪流中，人也异化为数据的奴隶，正如有学者所揭示的那样，“人成为数据的表征，不是主体想把自身塑造成什么样的人而是客观的数据来显示主体是什么样的人”[5]。

二、走出大数据德育应用伦理困境的策略

客观而言，大数据是一把利害并存、妍媸各半的双刃剑，它在为学校德育的创新发展带来诸多契机的同时，也面临着前文所述的一系列伦理困境。那么，如何有效规避大数据应用的负面效应及伦理风险，让大数据回归“价值理性”而真正造福于学校德育，就成为学术界理应关注的重要问题。

（一）撑起学生数据的多重保护伞

在泄露风险日益攀升、潜在危害不断增大的信息社会，只有构筑起数据安全的坚固防线，才能解除家长和学生的后顾之忧，也才能实现数据使用和数据保护的良性循环。为此，各利益相关方需要多措并举，从不同角度共同撑起学生数据的保护伞：教师层面上，需要不断增强数据素养，除了要具备基于学生品德发展数据有效开展德育工作的意识和能力，还要能遵照一定的伦理原则合理地实现大数据的德育应用；法律层面上，需要加快“个人数据保护法”的立法进程，把数据应用的各个环节纳入法治化轨道，同时还要依法追究数据盗用、滥用、倒卖等不法行为；管理层面上，需要建立健全学生数据的监管机制，其主要举措包括按照敏感程度对数据进行分级分类管理、对重要的数据实行多部门或多人共同管理制度、成立专门的数据审查机构对学生数据的挖掘和使用进行全方位监督；技术层面上，除了要进一步升级入侵检测防火墙、漏洞扫描、身份认证等传统的数据保护技术外，还要与时俱进，根据业务需求引进或研发区块链、数据脱敏、自动销毁和分布式访问等新兴技术。

（二）建立健全数据使用的伦理原则

不同的伦理原则共同构成一个评价大数据教育应用行为的伦理框架。在这个框架下开展数据挖掘，有利于规避伦理风险、权衡预期受益和负面影响、实现工具性和价值性的和谐统一。

具体而言，在学校德育中应用大数据应该遵循以下三大伦理原则：一是尊重原则，即数据使用者要承认和尊重学生作为数据权人的主体地位，主动告知数据的采集和使用范围、存储和安保措施、用途和潜在危害等情况。而且，数据权人还“享有不受外力干扰、按照自身意愿决定是否分享以及如何分享敏感数据的基本权利”[6]。二是删除原则，亦即橡皮原则。舍恩伯格教授认为，在记忆反成常态的大数据时代，青春期时的一个愚蠢错误会造成严重后果，而且这个不良记录的阴影会笼罩孩子的余生。[7]因此，为了青少年学生的可持续发展，必须赋予其“擦除过往”和“被遗忘”的权利。三是人道原则，也叫善意原则或无害原则，即“大数据的技术创新、研发和应用的目的是创造新价值、提升人类的幸福指数和社会的发展指数，任何行动均应遵循不伤害人和有益于人的伦理原则”[8]。

（三）合理规定数据存储的时间期限

从功利的角度看，有关学生品德发展的各种数据的保存时间当然是越长越好，且最好可以永久存储，以为后来者开展数据挖掘提供方便。然而，品德发展数据不仅属于学生的隐私，更关乎学生的终身发展，尤其是学生成长过程中不可避免的失范行为或道德污点，最终都会留下数字足迹而沦为其人生道路上的绊脚石。如果这些数据得以永久保存，无疑增大了数据误用、滥用和窃取的风险系数，它们犹如一把“达摩克里斯之剑”时刻悬于头顶，让家长和学生提心吊胆。基于此，为了有效而合理地实现大数据的德育应用，在最优化利用数据价值的同时又不侵犯学生的隐私和危害学生的长远发展，相关教育部门需要根据数据的敏感等级动态调整不同类型数据的保存周期，这样既可以迫使教育者充分挖掘数据隐藏的价值，提高数据利用率，又可以确保数据安全，拂去“永久记忆”带给学生的心理阴影。

（四）引导学生坚持自身的阅读立场

当今社会处于一个信息爆炸和数据泛滥的时代，置身其中的青少年学生无时无刻不被眼花缭乱的资讯包围着。为了紧跟潮流，快速融入时尚话题，他们通常偏向于网上瀏览而非亲身阅读，成了所谓的“标题党”“图片党”和“二手党”。然而，一个重要且容易被忽视的问题是，大数据算法会根据个人兴趣，为上网者提供了量身定做、独一无二的文章、视频或网站，但它也把人们局限在了这个漏洞里。[9]也就是说，最后呈现在学生面前的信息并非“原生态”，而是经过严格筛选并层层过滤了的。学生的阅读被算法牵着鼻子走，其后果是其阅读品味受潮流裹挟而出现统一化、去我化、同质化的倾向，不利于学生批判性思维的养成，也是对“不一样的我”的背叛和戕害。所以，在算法盛行的信息海洋里，“选择的标准、阅读的趣味、批判的眼光，变得比以往任何时候都重要”，学生“最好基于自家的立场，自觉地关闭某些频道，回绝某种信息，遗忘某些知识，抗拒某些潮流”，[10]学会用批判的眼光审视世界，培育自身的差异性和独特性，在越来越统一的大数据世界中独放异彩。

（五）深刻把握大数据德育应用的限度

舍恩伯格教授在《大数据时代》一书中理性地指出：“尽管大数据的力量是那么耀眼，但我们必须避免被它的光芒诱惑，并善于发现它固有的瑕疵。”[11]的确，在关涉人之发展的教育领域，大数据并非放之四海而皆准，而是有其自身的不足或适用范围，教育者不可过分依赖数据，要充分认识大数据存在局限性的客观原因。其一，大数据的混杂性特征意味着一定的容错率，那么基于此的数据分析就可能失真，从而误判学生的品德发展情况；其二，从相关分析得到的概率预测只表明可能性或可能性的大小，最多作为教育决策的参考意见，不能作为最终的判断标准；其三，数据和量化无法衡量一切事物，尤其是处于不断发展中的学生品德，正如舍恩伯格教授所强调的，“我们也要继续重视那些数据不能解释的事物：由人类的智慧、独创性、创造力造就的理念，这是大数据分析无法预测的”[12]。总之，在学校德育中应用大数据，我们应时刻铭记一个朴素而冷静的劝诫：尽力在可以应用的地方充分发挥其作用，在有风险的地方谨慎使用，在不能应用的地方果断放弃。

参考文献：

[1]邹太龙，易连云.从“始于假设”到“基于数据”——大数据时代教育研究范式的转型[J].教育研究与实验，2017（4）：74-79.

[2]邹太龙，易连云.大数据时代学校德育面临的危机及应对策略[J].中国教育学刊，2017（4）：81-86.

[3]郑琰.大数据时代的高校德育：从单一走向多元[J].湖南师范大学教育科学学报，2015（6）：64-68.

[4]于颖.大数据时代的学校德育：机遇、挑战及对策[J].现代教育科学，2015（6）：98-100.

[5]薛孚，陈红兵.大数据隐私伦理问题探究[J].自然辩证法研究，2015（2）：44-48.

[6]蒋洁，陈芳，何亮亮.大数据预测的伦理困境与出路[J].图书与情报，2014（5）：61-64+124.

[7]维克托·迈尔-舍恩伯格，删除——大数据取舍之道[M].袁杰，译.杭州：浙江人民出版社，2013：10.

[8]张燕南，赵中建.大数据教育应用的伦理思考[J].全球教育展望，2016（1）：48-55+104.

[9]马克尔·杜甘，克里斯托夫·拉贝，赤裸裸的人——大数据，隐私和窥视[M].杜燕，译.上海：上海科学技术出版社，2017：22.

[10]陈平原.坚守自家的阅读立场[N].人民日报，2013-04-23（005）.

[11][12]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶，大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013：247，113.

责任编辑 王清平