大數據還是小數據:談洞悉學習的關鍵

Pasi Salhberg原作

李明洋摘譯、改寫*

Education International / 2017-05-05

原文網址: https://ei-ie.org/en/woe_homepage/woe_detail/15033/big-data-or-small-data-what’s-the-key-to-unlocking-learning-opportunities

重點摘譯:

有人說學校並沒有改變。

許多事情或許真的沒變，但有一件事卻是新的，那就是數據。今天，校長辦公室的牆壁上展示著辦學成果，而教師休息室的牆面上則張貼著足以突顯出學生是否達成學習目標的數據。如今，數據在學校改革中儼然成為熱門貨幣。

對某些人來說，呈現出數據不僅可以促進績效，也符合證據本位的實務。但是對於某些人來說，這種作法不足以深入地洞察教師教學和學生學習的複雜面。確實，學校所呈現的數據往往只是基於簡單的統計和分析，而不是去了解校園中真正驅策學生學習的人際關係和情感面。

就教育領導而言，國際學生評量表現、全國教育統計資料，以及各式各樣的調查結果確實已經成為相當重要的工具。通常，我們將這些稱為大數據(big data)。然而，由於數據如此龐大且複雜，所以要想遵循一般的程序予以處理是不可能的。如今，大數據在教育界不僅被用於呈現出教與學過程中的諸多指標，而且愈來愈常被拿來呈現學生學習成就的長期趨勢。

大數據已經使得許多傳統的工作領域產生變化，由數據和人工智慧機器取代了人力。有些人預測，類似的情形也會在教育領域發生。當大數據和人工智慧機器取代了教師時，學校將會被消滅。許多大學校院已經透過網路課程授課，並經由電腦運算出最佳的方式，協助學生完成學習目標。

誠然，大數據可以提供更多關於校園中教與學的資訊。然而，儘管具有若干優點，但大數據的使用在教育改革中卻也面臨了明顯的障礙。事實上，政策制定者往往忘了，大數據只能呈現出各種教育變項之間的相關性，而不是因果關係。雖然相關性對於教育領導也相當重要，但更重要的是必須證明其真實性，若此，就務必仔細審慎地探究各變項之間各種可能的因果關係。

單單只靠大數據並無法修補教育體系。也因此，攸關人類行為和個人經驗的資訊益發顯得重要。著有"小數據獵人:發現大數據看不見的小細節(Small Data: The Tiny Clues That Uncover Huge Trends)"的丹麥作家馬汀·林斯壯(Martin Lindstrom)將之稱為小數據(small data)，亦即透過小線索預見大趨勢。在教育界，這些小線索往往隱藏在看不見的教與學脈絡之中。因此，如果教師和校長真想要改善學校，就必須先發現這些隱藏的脈絡。

之所以會提出小數據的概念，是因為我們認為在這個被大數據充斥的世界中，關於學習，我們需要有不同的資訊。在教育界，小數據並不是新的概念。良好的教育總是植基於針對教師和學生進行準確且具意義的觀察、形成性評量，以及針對教與學過程中發生的事件所進行的反省。

如今，正逢教育數據科學起步之際，提升以小數據來進行教育研究與實務的態度和技能已顯得格外重要。良好的教育是奠基於在各種量化與質性證據支持下的集體判斷。從領導的觀點來看，如果您不朝小數據的方向前進，就會被大數據牽著鼻子走。


受訪者簡介

Pasi Sahlberg為芬蘭籍教育學者，擔任芬蘭國際行動與合作中心(Finland’s Centre for International Mobility and Cooperation)主任，並兼任Helsinki及Oulu大學教授。此外，亦是國際著名教改學者，曾任職於世界銀行(World Bank)，並被許多國家聘請為教育改革顧問。著有暢銷書"Finnish Lessons: What Can the World Learn from Educational Change in Finland"及該書續集"Finnish Lessons 2.0: What Can the World Learn from Educational Change in Finland?"。

(*本文取得Pasi Sahlberg教授中文翻譯授權，本人特此致謝)