大數據評教：不僅是個技術問題

魏寧

今年上半年，華中科技大學的學生們自主開發了一款“網絡評教系統”。由于這套系統是匿名評教，所以，大家親切地稱呼它為“匿匿”。“匿匿”收錄了全校2400多名教師的信息，參與評教的學生已近萬名。半年來，“匿匿”似乎真的評出了教師的“良心”：數學與統計學院的王德榮，長期占據熱評榜的前三名，許多學生留言：“他上課從來不點名，可是基本每一節課都有站著聽的學生，不少人慕名來旁聽。”“良心老師，幾乎每次課都寫了滿滿8黑板的板書。”與此同時，經濟學院一位老師的得分只有0.3，很多學生指責她不認真備課，“講課聲音太小，完全是一字不漏地在念PPT和課本。”

而對“匿匿”最大的肯定，恰恰來自那些被評價的華中科技大學的教師們。半年來，絕大多數教師都以平和的心態看待學生對自己的評價。正如一位教師所說：“這個學生評教系統，在一定程度上能促進教師提高課堂教學質量，點贊的理由是什么，點差的理由又是什么，我們可以多看看，多反思。”

在學校里，學生評教系統不在少數。但很多教師對這些評價不以為然，更遑論真心思考這些數據所反映出的問題。因為大家都清楚這類評價更多的是走過場而非發自內心的真實表達。僅憑這一點，“匿匿”就足以讓我們深思。

當我們把大數據僅僅看作一個技術問題時，我們會關注數據的采集、分析、結論的提煉……但如果我們能認識到，比數據本身更重要的是數據背后的人，我們就能在更完整的意義上看待大數據在教育中的應用。這時我們會發現，技術之外的問題反而更值得深思。比如：當我們把注意力放在如何對數據進行分析、處理的時候，誰來保證數據自身的質量？誰來保證數據本身是真實、可信、有意義的？如果數據本身就是弄虛作假、敷衍應付而來，那么，建立在這些數據基礎上的結論不就如同沙灘上的高樓嗎？又比如：當我們津津樂道于通過大數據挖掘得出了多少重要結論的時候，我們是否關心了這些結論為誰所用？又有多少真正改善了教育教學的現狀呢？

一個小小的“匿匿”，雖然從技術角度來說沒有什么特別值得夸耀之處，但就真實的效果而言，難道不是比很多大數據評教系統做得更好嗎？

那么，“匿匿”是如何做到這一點的呢？答案或許就在技術之外。“匿匿”這種純粹自下而上的草根行為，無形中提升了“匿匿”的誠信度，“匿匿”所代表的“學情民意”比“官方”主導的數據更可親可信。對比那些動輒與教師的評先、職稱、獎金掛鉤的高利害評價行為，“匿匿”顯然做到了“溫柔地改變教育”。在無關利害的前提下，教師們反而能夠靜下心來，以大度、開放的心態去直面評價數據，反思自己的教學。

當然，要做到對教師完全客觀、公正的評價，一個“匿匿”是遠遠不夠的。純粹由學生自發開展的評價，同樣存在著情緒化表達、拼人氣等不客觀的因素。同時，“匿匿”也帶來了諸如評教結果能否公開，評教言論是否侵犯教師，是否涉及隱私等倫理乃至法律問題。解決這些技術之外的問題往往比解決技術自身的問題更敏感，也更復雜。

大數據是技術問題，但決定大數據成敗的關鍵因素可能恰恰在技術之外。讓大數據在教育中發揮出應用的價值，還需要我們思考很多。