教育普及化的新曙光：大數據

國家需要高技能的人才，去創造推動長期經濟成長的創新。先進國家和發展中國家莫不如此。但這只有透過教育和培訓投資才能實現。如果我們想終結貧困、減少失業、阻止經濟不平等性升高，我們就需要找到更新、更好、更便宜並且是大規模的教學方式。

這一目標或許連富國都難以實現；但聰明地收集、分析和利用教育數據可以帶來大不同的結果。此外，幸運的是，在我們生活的時代，資訊科技給了我們合適的工具拓展了獲得高質量、可負擔教育的途徑。大數據（Big data，又稱為海量資料）——企業用來分析和預測消費者行為的大量複雜數據集——可以為教師和公司提供前所未有的關於學生學習方式的資訊，幫助學校以日漸成熟的方式實現個性化教學。

世界銀行集團及其私人貸款部門國際金融公司（IFC）正在試圖將這一潛能用於支持國民教育體系。最新推出的改善教育的系統方法（Systems Approach for Better Education Results ，SABER）計劃收集和共享各國教育政策和機構的可比較數據。

在私人部門，收集師生互動和學生／學習系統互動資訊的能力能帶來深遠影響。比如，在肯尼亞，布里奇國際研究院（Bridge International Academies，BIA）正在大規模使用適應性學習。BIA是一家由三家美國企業建立的IFC客戶機構，營運著259家幼兒園和小學，平均每月學費為6美元。這是針對學生和教育者的大規模學習實驗。

BIA在大量班級同時部署兩個版本的課程。課程由教師根據標準化書面教案講授，並透過平板電腦追踪教師每個版本的授課時間。考試結果保存在教師的平板電腦中，每21天會錄入250,000多項分數。從這些數據中，BIA評估團隊分析出哪個版本的課程最有效，並在BIA網絡中的其他學校推廣這個版本的課程。

我們知道，一系列問題可能造成學生表現下降——夏季無空調教室的高溫、家庭問題、教師質量欠佳等等。但當你大規模收集結果時，變量就會扁平化，重要的區別會浮現出來。這就是大數據的重大意義。

另一個例子是SABIS。SABIS在美國、歐洲、亞洲、中東和北非提供K-12教育。SABIS挖掘大數據以確保高標準，增進63,000多名學生的​​學習成績。對學生年度學習成績的持續追蹤產生了1,400多萬個數據點，這些數據點被用來確定教學方案、實現學習目標以及確保公司​​分佈在15個國家的學校網絡的一致性。

Knewton公司是另一家站在數據革命前線的公司。該公司是一家適應性學習平台，用預測分析實現數字資源的個性化。有了量身定做的內容和說明，即便不具備私立學校資源的學校也可以提供個體學習。結果，教師可以將時間用在效果最好的方式上——與學生一起解題——而不是無差別地授課。

這些好處並不是沒有風險的。我們才剛剛開始領會大數據可以在保護學生隱私的基礎上提供多麼大的學習潛力。在一些情形中，數據收集技術已經超越了我們確定數據應該如何收集、儲存和共享的能力。無論數據保護的力度多大，我們都需要明確的許可制度規範數據的使用。在許多發展中國家，根本沒有關於數據隱私方面的監管措施。

數據和教育之間的接口是新教育產品的關鍵，這些新教育產品可以改善學習效果，帶來巨大的好處，特別是對窮國來說。要實現這些好處——並且以負責任的方式實現——我們必須確保數據收集恰到好處並且支持學習。私人部門、政府和世界銀行集團等機構需要制定關於如何收集、共享和使用學生表現方面的關鍵數據的規則。這是家長和學生應得的。

蔡金勇是世界銀行集團下屬國際金融公司執行副總裁、首席執行官。

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