侯浩翔 鐘婉娟

[摘? ?要] 人工智能是歷經(jīng)多次產(chǎn)業(yè)革命和長(zhǎng)期技術(shù)積累的共同成果，具有技術(shù)優(yōu)勢(shì)與社會(huì)屬性高度融合的典型特征。通過分析人工智能的意涵與技術(shù)進(jìn)路，得出借助于機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和人機(jī)交互等關(guān)鍵技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)教育治理信息篩選與情境再現(xiàn)、系統(tǒng)識(shí)別應(yīng)答復(fù)雜教育情境、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬輔助教育治理決策行為。但因與傳統(tǒng)的教育治理體制機(jī)制不相適應(yīng)，使得教育治理面臨著多元主體“功能性”缺位、垂直單向的組織結(jié)構(gòu)“能動(dòng)性”不足、治理思維認(rèn)知與行動(dòng)方式的“阻滯性”、治理制度“規(guī)制性”和倫理道德“規(guī)范性”缺失等現(xiàn)實(shí)困境。為破解這些難題，提出明辨多元治理主體權(quán)限，優(yōu)化治理組織架構(gòu)，推進(jìn)治理理念與行為建設(shè)，尤其關(guān)注重構(gòu)監(jiān)督機(jī)制及倫理道德等因應(yīng)策略，為實(shí)現(xiàn)教育治理智能化和現(xiàn)代化提供支撐。

[關(guān)鍵詞] 人工智能; 教育治理; 算法; 大數(shù)據(jù); 決策

[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

一、問題的提出

人工智能作為新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)技術(shù)，匯集了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、腦科學(xué)、超級(jí)計(jì)算等新興技術(shù)和理論成果，展現(xiàn)出在智能決策、深度學(xué)習(xí)、情感計(jì)算等領(lǐng)域的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)?；诖髷?shù)據(jù)分析的機(jī)器視覺、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理顯現(xiàn)出其智能效力，結(jié)合主觀經(jīng)驗(yàn)智慧輔助社會(huì)治理，具有技術(shù)優(yōu)勢(shì)和價(jià)值判斷高度融合的特性。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出，“加快人工智能深度應(yīng)用”，促使“社會(huì)治理智能化水平大幅提升”;對(duì)于智能教育而言，能夠利用人工智能技術(shù)助推人才培養(yǎng)方式的改進(jìn)，促使智能學(xué)習(xí)和交互學(xué)習(xí)方式發(fā)生系統(tǒng)性變革，這必然為教育治理提供新的技術(shù)手段。2018年4月，教育部印發(fā)的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》倡導(dǎo)，“利用智能技術(shù)支撐人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新、教學(xué)方法的改革、教育治理能力的提升”，并將其置于“實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化不可或缺的動(dòng)力和支撐”的重要地位。就其具體實(shí)現(xiàn)過程而言，更有必要探究人工智能應(yīng)用于教育治理進(jìn)程中依循了何種技術(shù)進(jìn)路;人工智能所具備的深度學(xué)習(xí)自主建模能力、模擬人類決策的專家系統(tǒng)以及人機(jī)交互的情感理解和表達(dá)能力，將為教育治理信息輸送、復(fù)雜情境識(shí)別、決策方案制定提供什么樣的路徑支撐;而由于治理體制機(jī)制的不適應(yīng)，人工智能視閾下的治理主體、治理結(jié)構(gòu)、治理能力和治理制度倫理可能面對(duì)哪些困境。據(jù)此提出利用人工智能技術(shù)推進(jìn)教育治理現(xiàn)代化的因應(yīng)策略。

二、人工智能的意涵與技術(shù)進(jìn)路

早在1950年，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的先驅(qū)圖靈（A.M .Turing）在《計(jì)算機(jī)與智能》一文中提出，測(cè)試機(jī)器是否具有人類智能的“圖靈測(cè)試”，“需要考慮的是機(jī)器能否像人一樣具備行為表現(xiàn)與經(jīng)驗(yàn)觀察的能力”[1]。1956年，約翰·麥卡錫（John Mc Carthy）等人在美國(guó)發(fā)起的“達(dá)特茅斯夏季人工智能研究項(xiàng)目”，第一次提出人工智能（Artificial Intelligence）的名稱并驗(yàn)證了計(jì)算機(jī)能夠像人一樣解決抽象任務(wù)，標(biāo)志著人工智能的正式誕生。歷經(jīng)20世紀(jì)70年代的低谷，再到90年代的回暖，到21世紀(jì)初，人工智能在深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知科學(xué)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，人工智能對(duì)于生產(chǎn)生活及社會(huì)治理產(chǎn)生變革性影響。在對(duì)人工智能的理解上，諸多研究將其歸類為弱人工智能和強(qiáng)人工智能，弱人工智能主要是以記憶存儲(chǔ)和傳感的方式，實(shí)現(xiàn)一般的圖像識(shí)別或信息判斷的功能;強(qiáng)人工智能則是指智能機(jī)器具備了自主學(xué)習(xí)和自適應(yīng)特征，可以模仿人類的獨(dú)立感知、判斷理解的學(xué)習(xí)能力，為人們的決策提供綜合智能依據(jù)。事實(shí)上，人工智能是借助優(yōu)化算法、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及高性能計(jì)算系統(tǒng)，賦予計(jì)算機(jī)邏輯判斷、感知推理和獨(dú)立判斷能力，在特定輸入條件下進(jìn)行認(rèn)知學(xué)習(xí)以及決策執(zhí)行的智能活動(dòng)。

人工智能應(yīng)用于教育治理的關(guān)鍵技術(shù)可分為機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和人機(jī)交互，對(duì)于提升教育治理的智能化水平具有重大意義。第一，機(jī)器學(xué)習(xí)是為應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)深度挖掘與明晰數(shù)據(jù)分析規(guī)則，自行模擬人類決策活動(dòng)而衍生的分析技術(shù)。伴隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在理論、算法和應(yīng)用方面取得的快速進(jìn)展，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)已成為大數(shù)據(jù)分析和人工智能研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)作為一種高效的特征提取機(jī)制，通過海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練并構(gòu)建類似于人腦的分層模型結(jié)構(gòu)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)逐級(jí)提取從底層到高層的特征，能夠建立從底層信號(hào)到高層語(yǔ)義的映射關(guān)系[2]。深度學(xué)習(xí)所具備的自主學(xué)習(xí)與建模推廣能力，使其在教育教學(xué)、決策管理中的自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別及語(yǔ)音識(shí)別等方面具有優(yōu)勢(shì)。第二，專家系統(tǒng)涉及運(yùn)用具體邏輯規(guī)則的發(fā)展來模擬人類專家的決策過程，該過程中的重要組成部分需要領(lǐng)域?qū)＜遗c知識(shí)工程師的合作，如教育研究人員與工程師合作編輯決策規(guī)則[3]。具體而言，知識(shí)工程師通過知識(shí)獲取方式，將特定領(lǐng)域中專家提供的知識(shí)，采用知識(shí)表示技術(shù)編輯或自動(dòng)生成某種特定表示形式存入知識(shí)庫(kù)中;用戶借助數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)或人機(jī)交互接口，輸入信息并從推理結(jié)構(gòu)控制知識(shí)庫(kù)及整個(gè)系統(tǒng)中獲取問題求解結(jié)果。第三，人機(jī)交互即是指通過連接一系列傳感器，諸如麥克風(fēng)、相機(jī)或皮膚導(dǎo)體設(shè)備，賦予計(jì)算機(jī)類似于人類的表達(dá)、理解并生成各種情感特征的能力。情感計(jì)算是人機(jī)交互技術(shù)的新突破，目的在于使計(jì)算機(jī)在與人類的交互中具有智能和敏感的能力，其研究過程包括了情感信號(hào)的獲取、情感信息的分析與識(shí)別、情感信息的理解與表達(dá)。在情感計(jì)算的最終階段，則是對(duì)檢測(cè)到的情感狀態(tài)用一種或多種生理或行為反應(yīng)體現(xiàn)出來，與實(shí)踐中存在特定教育治理需求的用戶展開深層次交流。

三、基于人工智能支持的教育治理功用

20世紀(jì)90年代初，為應(yīng)對(duì)政府低效及市場(chǎng)失靈所出現(xiàn)的雙重挑戰(zhàn)，治理理論衍生并引起廣泛的學(xué)術(shù)討論。治理理論的創(chuàng)始人之一詹姆斯·羅西瑙認(rèn)為，治理與管理截然不同，治理更側(cè)重于多元主體參與的社會(huì)權(quán)力共享共治，這些主體既包括政府，也涵蓋了非正式機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)組織[4]。俞可平指出，治理不僅是一種公共管理活動(dòng)，也是一項(xiàng)公共管理過程，必要的公共權(quán)威、治理機(jī)制和管理規(guī)則、治理方式是其主要的組成結(jié)構(gòu)[5]。十八屆三中全會(huì)以來，推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化成為深化改革的重要目標(biāo)。教育治理作為國(guó)家治理體系的組成部分，可以將其理解為政府組織、教育市場(chǎng)、社會(huì)團(tuán)體和公民組織共同構(gòu)成治理主體，基于特定的組織結(jié)構(gòu)和治理能力構(gòu)成，采用正式或非正式的制度規(guī)范進(jìn)行協(xié)商溝通，最終達(dá)到善治的目標(biāo)。在教育治理水平提升的進(jìn)程中，適當(dāng)?shù)募夹g(shù)供應(yīng)成為教育治理現(xiàn)代化的重要支撐。人工智能所特有的智能信息收集與篩選、模糊任務(wù)自動(dòng)識(shí)別以及自主判斷決策，對(duì)于解決現(xiàn)實(shí)教育治理問題具有突出價(jià)值。

（一）智能信息篩選與情境再現(xiàn)，化解信息超載與稀缺問題

大數(shù)據(jù)時(shí)代所生成的海量數(shù)據(jù)與信息洪流，在造成教育治理信息處理的超負(fù)荷運(yùn)行的同時(shí)，也由于數(shù)據(jù)收集、篩選、歸類及分析處理技能的不同步，遭遇了教育治理有效信息稀缺的困境。有限的信息加工能力與知識(shí)儲(chǔ)備難以使教育治理主體選擇適當(dāng)?shù)膫溥x方案，尤其表現(xiàn)在教育輿情分析或網(wǎng)絡(luò)民意回應(yīng)的不足等方面。人工智能在自動(dòng)化信息處理方面的優(yōu)勢(shì)，為挖掘大數(shù)據(jù)中有價(jià)值的教育治理信息提供了路徑。首先借助智能化搜索引擎，從廣域網(wǎng)絡(luò)中檢索主題性關(guān)鍵信息，對(duì)半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的教育數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)文本分析，根據(jù)教育治理需求展開排序結(jié)果;其次可以發(fā)揮仿生實(shí)驗(yàn)虛擬情境構(gòu)建與邏輯推演作用，設(shè)定基準(zhǔn)函數(shù)衡量應(yīng)對(duì)方案的優(yōu)劣程度，將流程圖或數(shù)據(jù)表達(dá)公式輸入智能處理系統(tǒng)，觀察各類決策方案的可行性與執(zhí)行價(jià)值，做到調(diào)整優(yōu)化教育治理方案、科學(xué)評(píng)估決策價(jià)值的目的。威廉姆森（Williamson）列舉了皮爾森教育公司所開發(fā)的學(xué)習(xí)曲線（Learning Curve）在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)，在其中部署了復(fù)雜的交互式數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)絡(luò)，利用自動(dòng)算法系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)痕跡跟蹤并輔助學(xué)生管理，構(gòu)建數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動(dòng)的教育治理技術(shù)平臺(tái)[6]。最后利用專家系統(tǒng)匯聚各種渠道信息的能力，并發(fā)揮其推理能力解決診斷、指令性教育治理問題，建構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)教育事件走向，結(jié)合可視化工具實(shí)時(shí)呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展趨勢(shì)，精準(zhǔn)識(shí)別互聯(lián)網(wǎng)群體地域分布、話題演變及擴(kuò)散效應(yīng)。

（二）系統(tǒng)識(shí)別應(yīng)答模糊任務(wù)，自主適應(yīng)復(fù)雜教育情境

教育治理體系可以視為一個(gè)由教育制度為核心的系統(tǒng)工程，該系統(tǒng)既包括以教育制度為導(dǎo)向的教育價(jià)值追求，也包括貫徹教育制度的政策行為[7]。在此教育治理體系中，系統(tǒng)與環(huán)境相互滲透，內(nèi)外部社會(huì)環(huán)境中的數(shù)據(jù)資料、情報(bào)信息交互影響，使得教育治理議題的事實(shí)判斷難度加大，參與群體的偏好及價(jià)值判斷也難以把控。通過計(jì)算機(jī)識(shí)別系統(tǒng)，輔助人們感知復(fù)雜環(huán)境中的有效信息，成為人工智能在教育治理系統(tǒng)中發(fā)揮作用的重要方式。人工智能識(shí)別模式即利用計(jì)算機(jī)代替人們的感知模式，能夠自適應(yīng)地調(diào)整對(duì)外界功能的模擬，使得計(jì)算機(jī)能夠像人一樣主動(dòng)接收外部信息、識(shí)別并理解周圍環(huán)境變化的能力。面對(duì)動(dòng)態(tài)的內(nèi)外部環(huán)境，要求智能識(shí)別系統(tǒng)能夠分辨相對(duì)模糊的自然語(yǔ)言，接收指令并啟動(dòng)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)引導(dǎo)的啟發(fā)式搜索，以及無信息引導(dǎo)的盲目搜索，使用知識(shí)的優(yōu)先關(guān)系對(duì)復(fù)雜問題加以推理求解。在社會(huì)治理領(lǐng)域，朱（Zhu）等人利用自然語(yǔ)言處理方法分析海量網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)據(jù)，對(duì)關(guān)鍵事件進(jìn)行歸類和分析，實(shí)現(xiàn)社會(huì)動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)可視化捕捉，避免了過于煩瑣的手工查閱和信息提取[8]。人工智能將以更廣泛的人機(jī)交互模式代替?zhèn)鹘y(tǒng)的臆斷式?jīng)Q策模式，實(shí)現(xiàn)文字、圖像、音頻等復(fù)雜信息的兼容處理，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)有效信息和動(dòng)作的反饋，為教育治理提供可參考的選擇方案，從而根據(jù)指令完成識(shí)別模糊情境的任務(wù)。

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦運(yùn)作機(jī)理，輔助教育治理決策行為

教育治理議題的復(fù)雜化使得依賴于個(gè)體和群體經(jīng)驗(yàn)的決策機(jī)制不再適用，受限于獲取信息的信效度，容易出現(xiàn)忽視教育規(guī)律、盲目追求指標(biāo)達(dá)成的現(xiàn)象。而定量決策方法強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)學(xué)模型和技術(shù)工具的應(yīng)用，需要相關(guān)主體在理性決策的思維基礎(chǔ)上，提升運(yùn)用邏輯概念、仿真模型與統(tǒng)計(jì)測(cè)量的能力，對(duì)治理過程中的影響因素及互動(dòng)機(jī)制加以分析、評(píng)估和模擬，約束主觀意志的肆意灌輸，最終達(dá)到定性資料與定量數(shù)據(jù)相交融的效果。人工智能以模型分析和深度學(xué)習(xí)的方式來理清教育治理的多層邏輯，匯總利益群體的情感訴求，預(yù)測(cè)教育事件事態(tài)變化趨勢(shì)，成為提升教育治理能力的重要手段。鑒于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，可以不借助專家系統(tǒng)的有限知識(shí)庫(kù)容，模擬大腦的內(nèi)在機(jī)理與運(yùn)行機(jī)制，自動(dòng)從已有的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)決策規(guī)律。薩米思（Somers）等人引入神經(jīng)計(jì)算范式的自組織映射，用以評(píng)估環(huán)境壓力所造成的適應(yīng)性反應(yīng)與組織治理實(shí)踐的非線性關(guān)系[9]。因此，憑借人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模并行處理與分布的信息存儲(chǔ)能力，無論是定性的還是定量的，教育治理議題都能有效應(yīng)對(duì)，尤其需要利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜多維非線性問題的優(yōu)勢(shì)，使其在自組織性、自適應(yīng)及容錯(cuò)、聯(lián)想、學(xué)習(xí)方面發(fā)揮特長(zhǎng)，根據(jù)環(huán)境條件變化自主決定最優(yōu)方案，最大程度上模擬和輔助人們的決策行為。

四、人工智能視閾下教育治理的現(xiàn)實(shí)困境

人工智能在為教育治理提供技術(shù)性支撐的同時(shí)，因與現(xiàn)有教育治理體制機(jī)制不相適應(yīng)，產(chǎn)生治理主體、治理結(jié)構(gòu)、治理能力和治理制度倫理等層面的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，影響著教育治理體系和教育治理能力現(xiàn)代化建設(shè)的正常進(jìn)行。

（一）多元教育治理主體“功能性”缺位

為應(yīng)對(duì)政府職能擴(kuò)張、效率低下、權(quán)力尋租的“政府失靈”危機(jī)，以及市場(chǎng)調(diào)節(jié)過程中顯現(xiàn)出來的分配不公、外部負(fù)效應(yīng)、行業(yè)壟斷等“市場(chǎng)失靈”現(xiàn)象，治理機(jī)制應(yīng)運(yùn)而生。此時(shí)，參與教育治理的主體已不僅僅是政府部門，而是囊括了公民團(tuán)體、私人部門和非政府組織的多元治理主體。在治理機(jī)制中，積極引入第三方力量，并逐步發(fā)展成為政府、市場(chǎng)和公民社會(huì)三方構(gòu)成的教育治理主體，形成高效、公平、自由和有序的新型教育格局，實(shí)現(xiàn)公共利益最大化的“善治”目標(biāo)[10]。但理想型的教育治理格局仍與現(xiàn)實(shí)操作存在巨大差異，尤其表現(xiàn)在人工智能發(fā)展背景下，政府關(guān)于人工智能教育治理應(yīng)用的法律法規(guī)缺失，科技市場(chǎng)逐利性、侵犯學(xué)生數(shù)據(jù)隱私的案件時(shí)有發(fā)生，以及公眾參與教育治理能力不足的現(xiàn)狀，實(shí)際上表明了現(xiàn)有治理模式的失衡，教育治理主體構(gòu)成能否應(yīng)對(duì)人工智能技術(shù)的發(fā)展與沖擊值得深思。首先，教育行政機(jī)構(gòu)必須保障人工智能應(yīng)用于教育事業(yè)的合法性和權(quán)威性，發(fā)揮“元治理”的作用。根據(jù)杰索普（Bob Jessop）對(duì)“元治理”的概述，“政府應(yīng)該承擔(dān)設(shè)計(jì)制度的責(zé)任，為各式各樣的組織安排不同目標(biāo)、空間和時(shí)間尺度、行動(dòng)及所承擔(dān)的后果”[11]，因此，政府有必要為人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用設(shè)置相適應(yīng)的遠(yuǎn)景規(guī)劃、制度安排、倫理規(guī)范和技術(shù)策略。其次，缺乏規(guī)范成熟的市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制，人工智能的持續(xù)健康發(fā)展難以保障。企業(yè)出于逐利的目的，頻繁出現(xiàn)買賣、盜竊師生個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的案情;加上人工智能技術(shù)實(shí)施的法律法規(guī)尚不規(guī)范，公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)氛圍還未形成，導(dǎo)致政府通過公開招標(biāo)、購(gòu)買人工智能相關(guān)技術(shù)服務(wù)的體系依舊不完善。最后，就現(xiàn)有的社會(huì)組織而言，具備專業(yè)化、較成熟的人工智能組織機(jī)構(gòu)仍相當(dāng)有限，并對(duì)政府部門具有很強(qiáng)的依附性和順從性，行政化的職業(yè)傾向較為明顯，難以為教育治理提供權(quán)威性、高水平和客觀中立的技術(shù)服務(wù)。

（二）垂直單向的組織結(jié)構(gòu)“能動(dòng)性”不足

以往的治理結(jié)構(gòu)是以政府為“單中心”的“金字塔式”治理結(jié)構(gòu)，政府通過行政命令來管理社會(huì)，表現(xiàn)為“一極的”結(jié)構(gòu)特征?；谕耆硇约僭O(shè)、中立人行動(dòng)假設(shè)和一元制權(quán)力支配假設(shè)的經(jīng)典科層制模型，具有根據(jù)組織目標(biāo)進(jìn)行勞動(dòng)分工以實(shí)現(xiàn)專業(yè)化生產(chǎn)，遵循等級(jí)制原則并建立組織權(quán)威，構(gòu)建穩(wěn)定的規(guī)章制度實(shí)現(xiàn)正常的組織運(yùn)行，賦予成員非人格化的理性特征以達(dá)成普適性的用人標(biāo)準(zhǔn)，造就了依照組織層級(jí)自上而下式的精密協(xié)調(diào)與分工，形成各個(gè)部門各司其職、各轄其域的組織業(yè)態(tài)，也導(dǎo)致了部門之間溝通不暢、協(xié)調(diào)乏力和反應(yīng)滯后的狀況。這與人工智能背景下的數(shù)據(jù)開放性、兼容性極不相稱，大規(guī)模的數(shù)據(jù)輸入是維持機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵，通過數(shù)據(jù)收集、篩選、存儲(chǔ)、分析和挖掘等方式，從海量教育數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供算法基礎(chǔ)。高速并行數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)和優(yōu)化算法共同創(chuàng)設(shè)了人工智能的發(fā)展環(huán)境，以開源的形式將人工智能的算法在平臺(tái)上進(jìn)行公示，吸引更多的人基于不同場(chǎng)景修正完善算法及數(shù)據(jù)模型?？剂慨?dāng)前教育治理結(jié)構(gòu)的表征，科層化的垂直單向組織系統(tǒng)難以適應(yīng)人工智能時(shí)代的教育治理發(fā)展，體現(xiàn)在教育行政部門之間獨(dú)立運(yùn)作，使得數(shù)據(jù)的使用標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用格式產(chǎn)生較大差異，缺乏針對(duì)不同類型、用途的教育數(shù)據(jù)所出臺(tái)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，教育各部門之間的數(shù)據(jù)編碼、共享難以實(shí)現(xiàn)。因此，信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無法兼容，“數(shù)據(jù)壁壘”的現(xiàn)象不可避免，直接導(dǎo)致了人工智能技術(shù)發(fā)展的受限。就學(xué)校內(nèi)部數(shù)據(jù)而言，教務(wù)處、財(cái)務(wù)處、人事處等部門之間的數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)也存在軟件使用和標(biāo)準(zhǔn)的差異[12]，基于人工智能算法的課程管理或?qū)W生行為分析的功能應(yīng)用難以落地，阻礙了學(xué)校及教育行政部門的整體教育治理能力的提升。

（三）治理思維認(rèn)知與行動(dòng)方式的“阻滯性”

教育治理能力現(xiàn)代化是教育現(xiàn)代化的基本保障，意味著在教育治理體系的框架下，綜合運(yùn)用各項(xiàng)制度法規(guī)提升教育治理的水平，將制度優(yōu)勢(shì)逐漸轉(zhuǎn)化為有效組織協(xié)調(diào)的能力。在治理主體忽視外在環(huán)境的變遷且缺乏革新觀念的境遇中，囿于已有的工作經(jīng)驗(yàn)或處理問題的方式，無法實(shí)現(xiàn)治理理念、治理行為的現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型，導(dǎo)致治理主體難以理解和執(zhí)行現(xiàn)代教育制度，造成教育治理行動(dòng)中的“能力瓶頸”[13]。這種治理理念與治理行為的雙重缺陷，在人工智能技術(shù)逐步成熟并用于提升教育治理能力的進(jìn)程中，將進(jìn)一步凸顯為認(rèn)知思維的滯后性與行為的不適當(dāng)。人工智能的模擬認(rèn)知流程中匯集了人的思維方式及海量的數(shù)據(jù)，輔助以概率統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)進(jìn)行推理判斷，進(jìn)而科學(xué)地支配機(jī)器行為，實(shí)際上是一種辯證的、能動(dòng)的數(shù)據(jù)思維方式，囊括了物理機(jī)械化運(yùn)行原理和人類感性、理性的思維認(rèn)知過程[14]。因此，人工智能應(yīng)用于教育治理議題，并不能被簡(jiǎn)單地理解為一種從現(xiàn)象到本質(zhì)的推理，而是依據(jù)海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)智能的目標(biāo)預(yù)設(shè)理論并進(jìn)行逆向推理，根據(jù)現(xiàn)實(shí)情境做出行為調(diào)整;技術(shù)人員給出的只是算法和學(xué)習(xí)規(guī)則，對(duì)于大規(guī)模算法訓(xùn)練背后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能化運(yùn)行機(jī)制，則與技術(shù)人員的行為及意志存在一定差異。建立在因果聯(lián)系上的傳統(tǒng)教育管理思維，可能不再適用于這種以算法和數(shù)據(jù)為支撐的智能環(huán)境。另一方面，從當(dāng)前教育公共治理主體的表現(xiàn)來看，無論是教育行政部門，還是辦學(xué)主體及社會(huì)團(tuán)體，仍表現(xiàn)出傳統(tǒng)管制型政府模式下的行為方式及角色扮演。尤其是在治理體系中發(fā)揮主導(dǎo)作用的教育行政部門，受到“重管理、輕服務(wù)”的權(quán)威式管控方式的影響，忽視與其他利益主體的協(xié)調(diào)互動(dòng)及數(shù)據(jù)的開放共享，這與人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)下的關(guān)聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享極不相稱，必然因技術(shù)的膨脹而帶來治理方式上的倉(cāng)促。

（四）治理制度“規(guī)制性”及倫理“規(guī)范性”缺失

有效的制度供給是教育治理體系現(xiàn)代化的內(nèi)在要求，也是決定教育治理體系現(xiàn)代化的關(guān)鍵變量。通過制度創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)制度的現(xiàn)代化，已成為決定中國(guó)現(xiàn)代化進(jìn)程和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在[15]。因此，教育治理現(xiàn)代化的推進(jìn)，需要探究教育公共治理的體制機(jī)制、行動(dòng)策略與實(shí)施準(zhǔn)則，特別是在人工智能的發(fā)展背景下，必須建立相適應(yīng)的規(guī)制性和規(guī)范性要素。參照社會(huì)學(xué)制度主義研究者的界定，制度不僅包括了正式規(guī)則、程序與準(zhǔn)則，也包括了為指導(dǎo)人的行為提供意義框架的象征系統(tǒng)、認(rèn)知模本和道德模板[16]。此處所指的正式制度可理解為規(guī)范各利益主體的行為所實(shí)施的法律法規(guī)、規(guī)章制度等有形規(guī)則形式，非正式制度則強(qiáng)調(diào)社會(huì)環(huán)境中被集體價(jià)值觀和社會(huì)文化所認(rèn)可的倫理規(guī)范、文化傳統(tǒng)等內(nèi)容。在對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用的正式制度安排方面，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》雖提出制定促進(jìn)人工智能發(fā)展的法律法規(guī)及社會(huì)問題研究，但尚缺乏可操作執(zhí)行的法律明文，亟須制定相關(guān)的信息安全利用、民事和刑事責(zé)任認(rèn)定等法規(guī)制度;同時(shí)，相較于傳統(tǒng)的監(jiān)督問責(zé)制度，由于人工智能研發(fā)具有高度的隱秘性、分散性和不連續(xù)性，任何具備技術(shù)能力的個(gè)人或團(tuán)體都可以參與到智能產(chǎn)品的研發(fā)過程中，政府試圖在事前設(shè)立審批程序的監(jiān)督機(jī)制已難以奏效。另一方面，人工智能系統(tǒng)的研發(fā)直接關(guān)乎道德倫理、人的權(quán)利和尊嚴(yán)等問題。克諾科維奇（Crnkovic）認(rèn)為，智能設(shè)計(jì)的工作核心是將價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)以及倫理規(guī)范嵌套在智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)之中，使智能系統(tǒng)具備高度“人工道德能力”和自主構(gòu)建的認(rèn)知情感[17]。需要認(rèn)清的是，人工智能通過深度學(xué)習(xí)和合并算法能夠在極短的時(shí)間內(nèi)精確計(jì)算事件的所有可能性，甚至做出超乎人們認(rèn)知范疇的損害性決策行為。盡管考慮到人工智能深度學(xué)習(xí)過程的不可預(yù)見性，但必須認(rèn)識(shí)到這是由技術(shù)開發(fā)者編寫的人工智能算法，他們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制具有相當(dāng)?shù)臎Q定權(quán)。在此影響下，研發(fā)者應(yīng)當(dāng)承擔(dān)什么樣的倫理道德和行為規(guī)范，已經(jīng)超出了現(xiàn)有的教育治理邏輯框架。

五、人工智能時(shí)代推進(jìn)教育治理

現(xiàn)代化的因應(yīng)策略

人工智能背景下教育治理所面臨的一系列困境，必須重新界定教育行政部門、市場(chǎng)與公共組織治理權(quán)限，重塑教育治理結(jié)構(gòu)并推動(dòng)數(shù)據(jù)共享，提升教育治理思維水平及決策行為，注重人工智能技術(shù)發(fā)展的制度與倫理建設(shè)，消除教育治理現(xiàn)代化進(jìn)程中的諸多困境。

（一）明辨多元治理主體權(quán)限，協(xié)調(diào)教育治理格局

人工智能時(shí)代的三元教育治理主體模式，離不開教育行政部門與其他治理主體的協(xié)同參與，使各個(gè)群體采取協(xié)商共治、互利共贏的方式解決利益分歧，形成政府主導(dǎo)、市場(chǎng)參與、社會(huì)協(xié)同的治理格局，提高教育群體應(yīng)對(duì)人工智能技術(shù)沖擊的適應(yīng)性。首先，教育行政部門需要建立健全人工智能技術(shù)使用的法律法規(guī)和倫理道德框架，明確技術(shù)研發(fā)主體及產(chǎn)品消費(fèi)群體的相關(guān)責(zé)任、權(quán)利和義務(wù)，展開與教育治理事務(wù)相關(guān)的師生隱私數(shù)據(jù)保護(hù)、信息提煉分析、民事與刑事責(zé)任追究等法律問題研究。明確技術(shù)開發(fā)人員的行為規(guī)范和道德準(zhǔn)則，構(gòu)造相關(guān)人員的倫理道德多層次判斷結(jié)構(gòu)及人機(jī)協(xié)作的倫理框架，圍繞人工智能可能出現(xiàn)的危害加以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并建立事故問責(zé)和追溯制度。2016年，美國(guó)政府相繼發(fā)布了《國(guó)家人工智能發(fā)展與研究戰(zhàn)略計(jì)劃》和《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》兩份戰(zhàn)略報(bào)告，對(duì)人工智能的法律、倫理標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了約束：包括設(shè)置公平、透明的設(shè)計(jì)研發(fā)機(jī)制，建立符合倫理的行為規(guī)范;增強(qiáng)技術(shù)的解釋度和可驗(yàn)證性，保證人工智能的安全性，避免人類受到攻擊。同年，英國(guó)發(fā)布《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇與影響》，在報(bào)告中英國(guó)自視為人工智能領(lǐng)域的道德標(biāo)準(zhǔn)制定的全球領(lǐng)導(dǎo)者，將人工智能的安全管控確立為倫理道德的關(guān)鍵點(diǎn)，提出采用制度性檢驗(yàn)方法保證人工智能算法性能、學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力的倍增，增加計(jì)算機(jī)算法的透明度來滿足人們對(duì)于智能決策行為的監(jiān)管需求，努力找到數(shù)據(jù)隱私安全與智能系統(tǒng)正常使用數(shù)據(jù)的平衡點(diǎn)，并建立人工智能使用的責(zé)任承擔(dān)和道德標(biāo)準(zhǔn)。這兩個(gè)國(guó)家對(duì)于人工智能法律法規(guī)、倫理體系的建構(gòu)，一定程度上為我國(guó)教育治理中的人工智能規(guī)則制定提供了參照。其次，發(fā)揮市場(chǎng)在人工智能研發(fā)推廣應(yīng)用中的主導(dǎo)作用，加快智能化教育科技成果的商業(yè)應(yīng)用，突出企業(yè)在人工智能產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)發(fā)展路徑中的優(yōu)勢(shì)，利用智能技術(shù)推動(dòng)學(xué)校教育教學(xué)變革、學(xué)校治理方式變革以及終身教育定制化發(fā)展;以最新人工智能技術(shù)平臺(tái)推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人，為人工智能領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)創(chuàng)設(shè)企業(yè)實(shí)踐平臺(tái)。最后，引導(dǎo)社會(huì)組織和公民團(tuán)體積極參與人工智能技術(shù)研發(fā)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定、算法及數(shù)據(jù)使用的日常監(jiān)督，給予相應(yīng)的政策優(yōu)惠、資金支持來增進(jìn)社會(huì)組織的技術(shù)水準(zhǔn)和治理能力。三方治理主體的構(gòu)造目的在于適應(yīng)人工智能的技術(shù)沖擊，形成教育行政部門確立制度標(biāo)準(zhǔn)、科技企業(yè)提供技術(shù)支撐、社會(huì)組織或公眾參與監(jiān)督的治理模式。

（二）優(yōu)化治理組織結(jié)構(gòu)，消除數(shù)據(jù)共享壁壘

作為技術(shù)手段的人工智能，只能從效率提升、智能決策的角度改善教育治理，卻難以從根本上修正傳統(tǒng)意義上的行政組織結(jié)構(gòu)和科層化管控的弊端，需要推動(dòng)組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化與數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的同步進(jìn)行。自主裁量權(quán)的下移以及大規(guī)模數(shù)據(jù)集成的特征，使人工智能條件下的權(quán)力中樞從過往的行政首腦逐步向技術(shù)研發(fā)人員、普通個(gè)體轉(zhuǎn)變，教育決策權(quán)力的分散化態(tài)勢(shì)成為必然。相比金字塔式的教育治理機(jī)制，扁平化、分散化、網(wǎng)絡(luò)化的組織結(jié)構(gòu)將更加適應(yīng)開源共享的人工智能時(shí)代。一方面，應(yīng)當(dāng)消除教育行政部門內(nèi)部數(shù)據(jù)壁壘，建立數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、開發(fā)的統(tǒng)一運(yùn)作標(biāo)準(zhǔn)，建立共享的數(shù)據(jù)使用平臺(tái)。依托國(guó)家教育數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，明確教育數(shù)據(jù)的使用權(quán)限和開發(fā)流程，遵循分層管理、授權(quán)使用的處理原則，整體優(yōu)化橫向和縱向的教育業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以國(guó)家和省兩級(jí)單位部署數(shù)據(jù)管理中心，統(tǒng)一開發(fā)從中央到學(xué)校的數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，破除科層壁壘下的數(shù)據(jù)隔閡;建立大數(shù)據(jù)人工智能開源軟件基礎(chǔ)平臺(tái)和面向人工智能的公共數(shù)據(jù)資源庫(kù)，對(duì)算法及平臺(tái)安全性能加以測(cè)試評(píng)估，保證平臺(tái)的共享性和可持續(xù)性。另一方面，發(fā)揮學(xué)校在數(shù)據(jù)收集上的天然優(yōu)勢(shì)，在校內(nèi)推廣使用兼容的數(shù)據(jù)信息管理系統(tǒng)，根據(jù)群體類別及數(shù)據(jù)來源進(jìn)行合并歸類，包括學(xué)生的思想品德、學(xué)業(yè)成就、身心健康、藝術(shù)素養(yǎng)和社會(huì)實(shí)踐等方面的表現(xiàn)，為學(xué)生的日常指導(dǎo)提供參照，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)化;積極探索基于人工智能的創(chuàng)新教學(xué)模式，創(chuàng)建智能化教學(xué)技術(shù)與學(xué)習(xí)過程相融合的智能支持系統(tǒng)[18]，利用人工智能改善教學(xué)模式，更新教學(xué)內(nèi)容，提升教學(xué)方法技巧，對(duì)教學(xué)評(píng)價(jià)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估和智能反饋，為學(xué)情分析、學(xué)習(xí)過程監(jiān)測(cè)、學(xué)業(yè)水平診斷提供依據(jù)，精準(zhǔn)評(píng)估教學(xué)績(jī)效，從單向性的知識(shí)灌輸發(fā)展成為注重發(fā)揮學(xué)生潛能及創(chuàng)造力培養(yǎng)的教學(xué)轉(zhuǎn)變[19];整合學(xué)校治理系統(tǒng)，適應(yīng)人工智能環(huán)境下的組織架構(gòu)和服務(wù)模式變革，優(yōu)化校內(nèi)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的兼容性及銜接性，培養(yǎng)師生的數(shù)據(jù)意識(shí)、數(shù)據(jù)能力及數(shù)據(jù)使用倫理道德，提高智能校園建設(shè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，全面提升學(xué)校的個(gè)性化服務(wù)和精準(zhǔn)化治理水平。

（三）依托溯因式思維及行為創(chuàng)新，推進(jìn)治理能力建設(shè)

教育治理能力的提升是教育治理體系現(xiàn)代化的必然要求，反映著教育治理行為的水平和質(zhì)量，也是檢驗(yàn)教育治理體系是否科學(xué)合理的重要表現(xiàn)。在人工智能逐步與教育實(shí)踐深度融合的境遇中，尤其需要注重教育治理能力建設(shè)，善于使用制度和法律克服人工智能帶來的教育沖擊。結(jié)合人工智能的技術(shù)特征，教育治理環(huán)境將發(fā)生系統(tǒng)性改變，從技術(shù)應(yīng)用、組織運(yùn)轉(zhuǎn)模型再到制度規(guī)范都異于傳統(tǒng)，而依賴于現(xiàn)有的教育治理理念及行為模式，必將陷于人工智能技術(shù)的牢籠，身陷馬克斯·韋伯所描述的“技術(shù)知識(shí)的囚室”無法超脫[20]。因此，教育行政部門需要明確節(jié)點(diǎn)式治理理念，使教育內(nèi)外系統(tǒng)中的各主體能夠調(diào)動(dòng)技術(shù)、知識(shí)以及資源的優(yōu)越性，在治理網(wǎng)絡(luò)中參與互動(dòng)，政府應(yīng)當(dāng)樹立“掌舵者”而非“劃槳人”、“裁判員”而非“運(yùn)動(dòng)員”的治理角色，處理好與科技市場(chǎng)、社會(huì)組織及公民團(tuán)體的協(xié)作關(guān)系，為教育治理身份的轉(zhuǎn)變提供思維動(dòng)機(jī)?；趶?fù)雜的系統(tǒng)推理過程，人工智能可以發(fā)揮深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主決策優(yōu)勢(shì)，初步構(gòu)建理論模型，并模仿人類的思維推理過程，人機(jī)交互式、群體參與式的智能控制決策系統(tǒng)將顯著優(yōu)于單一主體式?jīng)Q策思路。為保證節(jié)點(diǎn)治理的有效性，必須在開放性、包容性的治理理念下，確保人工智能算法及數(shù)據(jù)輸入的多樣性，并對(duì)多元主體的參與治理提供反饋途徑，實(shí)現(xiàn)專業(yè)技術(shù)知識(shí)與外行知識(shí)的互補(bǔ)性。因此，基于傳統(tǒng)教育治理理念的演繹推理和歸納總結(jié)，將會(huì)在人工智能的影響下發(fā)展為依托數(shù)據(jù)的溯因式思維模式，更加側(cè)重證據(jù)意識(shí)和理性決策的事實(shí)轉(zhuǎn)化。另一方面，必須實(shí)現(xiàn)教育治理能力的行為創(chuàng)新，政府應(yīng)當(dāng)扮演協(xié)同教育治理的統(tǒng)籌者和建構(gòu)者，人工智能技術(shù)市場(chǎng)則需要專注于智能化產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)的更新迭代，社會(huì)組織及公民社會(huì)更應(yīng)該發(fā)揮參與決策、過程監(jiān)督的行為責(zé)任。在探索教育治理問題的解決之道時(shí)，需要利用掌握的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)理，結(jié)合原理假設(shè)建立數(shù)據(jù)模型，采用經(jīng)驗(yàn)智慧和智能決策相結(jié)合的治理行為方式，最大限度地保障人工智能模擬決策主體行為的科學(xué)性和人性化。

（四）重構(gòu)法律監(jiān)督機(jī)制，修正倫理道德建設(shè)

制度建設(shè)是教育治理體系運(yùn)作的依據(jù)，也是教育治理能力現(xiàn)代化的關(guān)鍵要素。蓋伊·彼得斯（Guy Peters）基于理性選擇制度主義的角度，提出“制度可以衍生出可期望結(jié)果的預(yù)期價(jià)值與規(guī)則性，進(jìn)而對(duì)制度中的所有參與者產(chǎn)生積極效果;制度也可以進(jìn)一步明確政策決策的適用范圍，使那些參與者不會(huì)被無休止地卷入特定組織的運(yùn)行范疇”[21]。制度建設(shè)是一個(gè)消除落后的體制機(jī)制的過程，并逐步構(gòu)建起與時(shí)代相適應(yīng)、與國(guó)情相結(jié)合、與國(guó)際社會(huì)先進(jìn)教育治理經(jīng)驗(yàn)相銜接的現(xiàn)代制度體系。人工智能所引發(fā)的教育變革，必將對(duì)教育治理體系造成一系列技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與倫理困境，有必要加強(qiáng)人工智能技術(shù)應(yīng)用在教育治理過程中的制度建設(shè)，為其構(gòu)建合法合理的法律監(jiān)督機(jī)制。人工智能的技術(shù)關(guān)鍵體現(xiàn)在數(shù)據(jù)和算法的集成上，再輔助以高性能硬件組成的計(jì)算能力，如何對(duì)算法的規(guī)則制定和數(shù)據(jù)的提取分析加以監(jiān)督，就成為人工智能發(fā)揮教育治理功效的邏輯所在。不同于以往的技術(shù)革命，人工智能程序開發(fā)人員掌握了相當(dāng)?shù)淖杂刹昧繖?quán)，技術(shù)門檻的抬高一定程度上造就了組織結(jié)構(gòu)中分散決策權(quán)力的后果，但這種授權(quán)行為也必然帶來控制和監(jiān)管的局限性。從監(jiān)督者的角度來看，人工智能本身并不是難以處理的主體，難以監(jiān)督的是技術(shù)的研發(fā)與迭代處理。根據(jù)阿西莫夫（Asimov）的機(jī)器人三定律，對(duì)人工智能技術(shù)研發(fā)設(shè)置事前備案、事中授權(quán)、事后懲處的監(jiān)督機(jī)制則較為合理[22]。事前備案即技術(shù)開發(fā)者在設(shè)計(jì)人工智能系統(tǒng)之前，必須向有關(guān)信息監(jiān)管部門或教育行政部門備案，承諾該智能系統(tǒng)不會(huì)侵犯師生等相關(guān)群體的合法權(quán)益，保證算法的編制及機(jī)器的智能決策行為不存在違法犯罪的情況;事中授權(quán)則是由政府授權(quán)給專業(yè)檢測(cè)部門，對(duì)人工智能應(yīng)用在教育領(lǐng)域可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)加以系統(tǒng)性評(píng)估，并調(diào)整防范措施及約束引導(dǎo)策略，加強(qiáng)人工智能企業(yè)或團(tuán)隊(duì)的資格審定、安全認(rèn)證和數(shù)據(jù)合法性評(píng)判;當(dāng)人工智能應(yīng)用出現(xiàn)危害教育利益主體及違法行為時(shí)，應(yīng)當(dāng)由政府監(jiān)管部門采取責(zé)任懲處措施，追究相關(guān)責(zé)任人是否存在暗箱操作、竊取隱私數(shù)據(jù)等違反道德倫理等行為，并為其他教育組織群體提供思想觀念及文化理念上的知識(shí)更新，消除人工智能應(yīng)用于教育治理過程中的倫理誤區(qū)和道德薄弱意識(shí)。

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