鄒太龍 易連云

摘要：教育倫理境界的提升，既是教育信息化的內在訴求，也是教育現代化的時代要求?；趯θ?、教育、技術及其三者關系的深刻理解和準確把握之上，舍恩伯格的大數據教育應用思想蘊含著深厚的倫理關懷，閃耀著溫馨的人文光輝。該文以舍恩伯格的三部代表作和相關學術論文為參考文本，嘗試從大數據教育應用的倫理風險、形成原因和規(guī)避策略三個維度將其集中和分散論述的有關大數據教育應用倫理問題的資料予以整理、分析和提煉，形成了一個較為系統(tǒng)的思想框架，以期為教育工作者開展大數據應用實踐提供有益借鑒，從而促進大數據與教育的有機融合，在充分釋放大數據巨大價值的同時最大限度地避免其負面影響和潛在威脅，追求工具理性與價值理性的和諧共進。

關鍵詞：舍恩伯格;大數據教育應用;倫理關懷;倫理風險;倫理規(guī)約

中圖分類號：G434

文獻標識碼：A

2012年，聯合國發(fā)布的白皮書《大數據促發(fā)展：挑戰(zhàn)與機遇》鄭重宣告： “大數據時代已然降臨，社會各個行業(yè)和各個領域將因大數據的介入而發(fā)生深刻改變”[1]。面對大數據的巨大沖擊及其帶來的顛覆性變革，與時俱進轉變思維、提前布局不斷創(chuàng)新才是明智之舉和最終出路。同樣在教育領域，大數據也正發(fā)揮著日益強大的作用，從整體上變革和重塑著學校教育系統(tǒng)，并將對這個世界的教和學造成廣泛而深遠的影響[2]。作為“大數據時代的預言家”和“大數據之父”，維克托·邁爾一舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）對大數據的深刻洞見和前瞻預測掀起了一股強勁的大數據研究熱潮，而他關于大數據在教育中應用的思考和觀點也成為新興技術和教育融合研究領域中不可或缺的重要組成部分，對當今教育的改革與發(fā)展具有十分重要的借鑒和啟迪意義，尤其是對正在走向教育信息化和現代化的中國極具現實價值。

梳理已有研究發(fā)現，目前學界對舍恩伯格大數據教育應用思想的關注焦點集中在大數據變革教育這條明線上，而對隱藏其中的倫理意蘊和價值關懷則相對重視不夠。然而，教育倫理是教育系統(tǒng)高效運轉的座架[3]，現代教育正遭遇新興技術大潮的沖刷并隨之旋轉，很容易滑入技術應用的誤區(qū)甚至禁區(qū)，所以更加需要價值層面的反思。從本質上說，人的發(fā)展是大數據教育應用一以貫之的主線和要旨，我們必須從倫理上對其進行理解和規(guī)約[4]，尤其是當大數據教育應用進入更為廣泛和深入的階段時，從倫理層面進行審視就顯得尤為必要和迫切.這就需要理論工作者以主動的姿態(tài)挖掘、整理和提煉出舍恩伯格大數據教育應用思想中的倫理要素。鑒于此，本文試圖以《大數據時代》《刪除》《與大數據同行——學習與教育的未來》這三部備受追捧的著作為主要文本，兼及相關學術論文，將舍恩伯格集中和分散論述的有關大數據教育應用倫理問題的思想予以整理、分析，以期為教育領域中的政策制定者、管理者和實踐者開展大數據應用提供行動指南，從而促進大數據與教育的有機融合，在充分釋放大數據巨大價值的同時最大限度地避免其負面影響和潛在威脅，追求工具理性與價值理性的和諧共進。

一、大數據教育應用可能誘發(fā)哪些倫理風險

舍恩伯格認為，作為一股非常強大的力量，大數據對推動整個教育向信息化、個性化、科學化和現代化的方向邁進起著至關重要的作用。但與此同時，他也特意指出了大數據教育應用可能存在的黑暗面（Dark Side），如果毫無顧忌、沒有邊界地隨意使用，確實會給教育帶來一些重大風險[5]。從舍恩伯格的有關論述看，這些風險主要體現在以下五個方面。

（-一眨在的“第三只眼”侵犯了學生的隱私權利

在舍恩伯格看來，大數據是一面無“微”不至的顯微鏡，通過它，教育者可以輕而易舉地掌握學生的學習和生活情況，全面而準確地勾勒“學習者畫像”，從而為高質量的個性化服務和教育干預提供堅實的數據支撐。而且，被譽為“上帝之眼”的大數據，可以在非干預的自然狀態(tài)下完成各類數據的捕捉和攝取，而不是為了某種功利的目標[6]，這樣就能保證采集到的折射學生思想和行為數據的真實性和可靠性。然而，個性化的伴生物是透明化，最大的個性化也就意味著高度的透明化，廣泛嵌入學生日常生活的電子設備和數字系統(tǒng)，如智能手機、運動手環(huán)、校園監(jiān)控、門禁系統(tǒng)、校園一卡通和在線學習系統(tǒng)等，無時無刻不在采集和傳送著數據，追蹤和記錄著學生的所思、所想和所為。大數據所構筑起來的圓形監(jiān)獄將學生置于“第三只眼”的監(jiān)視之下， “全面監(jiān)控”已經成為“網世代”學生面臨的真實性生存境遇，學生的隱私權利在大數據透視鏡下變得十分脆弱。更可怕的是，在今日之世界，由各種電子設備編織起來的數據之網對個人隱私的穿透力已今非昔比，基于這種憂慮，舍恩伯格認為個人隱私的有效保護是至關重要的，倘若時下的教育機構對學生和家長十分在意的數據濫用和隱私風險問題沒有引起足夠的重視，那么它們必然會在大數據教育應用的可持續(xù)發(fā)展方面困難重重[7]。也就是說，如果缺乏足夠的社會信任，大數據在教育中的應用將不能正常運轉[8]。

（二）久存的過往數據限制了學生的長遠發(fā)展

信息技術的迅猛發(fā)展催生了數字記憶，和生物記憶有著天壤之別，這種記憶方式具有全面性、持久性和易于提取的特征，有利于將數據的潛在價值發(fā)揮到極致。然而，一個不容忽視的嚴重問題是，有關學生的一切數據，尤其是那些令人難堪的不良記錄，如果被數字化記憶鎖定，就再也難以徹底清除，因為刪除后留下的“數據尾氣”依然具有追溯功能。如此一來，學生再也無法與他們的過去斬斷千絲萬縷的聯系，昔日的數據將如影隨形地伴其一生，而且隨時有可能被他人借助網絡搜尋出來[9]。比如，電子書包（Digital Backpacks）可以記錄下某個學生在整個學習生涯中的具體表現，其中的負面信息不僅讓學生心有余悸，更像是一顆個定時炸彈，限制了學生改過自新和長遠發(fā)展的機會。

“凡是過去，皆為序曲”，這是舍恩伯格援引的莎士比亞的名言，其良苦用心在于更貼切地表達數字化記憶所帶來的長久性恐慌。于青少年學生而言，叛逆期所犯下的一個愚蠢或可笑的錯誤就有可能導致嚴重的后果，更糟糕的是，這個不良記錄還會像噩夢般一直糾纏著他們[10]。可以這樣說，長久保存增加了數據濫用的風險，極有可能在學生面臨重大考核的關鍵時刻被賦予不恰當的意義，不公正地決定了他們的命運，否定了青少年學生進步、成長和改變的能力和努力。對此，舍恩伯格提出了嚴厲批評，不斷回顧和參照過時的個人數據，除了結果可能被證明是錯誤的，而且在本質上還是不公正的[11]。常言道： “士別三日，當刮目相看”，學生置身于特定的環(huán)境中，其性格、能力、價值觀、道德品質等都會隨著時間推移而不斷地變化、發(fā)展和成熟，但長存的過往數據卻始終一成不變。所以，全社會應該秉持一種寬容的心態(tài)、發(fā)展的眼光看待青少年的成長記錄，盡力避免出現“一眚掩大德”的偏頗。

（三）精準的預測服務剝奪了學生的自主決策

預測是大數據分析的核心價值和集中優(yōu)勢，它可以減少當前和未來的不確定性和風險。基于學生的各種數據，大數據預測服務甚至不需要教師、家長和學生的介入就可以提前為不同學生的未來發(fā)展規(guī)劃好那條最易成功的路線，譬如提供最優(yōu)化的學業(yè)方案、職業(yè)生涯和成長道路。然而，這一看似合理又合算的行為，舍恩伯格卻不以為然，如果大數據分析完全正確，那么我們的未來會被精準地預測，那么在將來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測行動[12]。的確，當精準的預測服務遠遠超出人腦的控制水平時，學生及其家長很有可能不由自主地屈從于大數據勾勒出的職業(yè)發(fā)展軌跡。一旦學生習慣于讓預測服務代為做出選擇，尾隨大數據邏輯走向“規(guī)定的未來”（Fixed Future）的時候，不但其未來會被數據之籠所限制甚至剝奪，更糟糕的是，學生的自主決策、主動探索以及享受生命過程之幸福的權利也被淹沒在大數據洪流中。如此一來，學生及其未來發(fā)展竟然由冷冰冰的數據來表征和控制，而學生主體反倒不能決定自身如何發(fā)展。

而且，從長遠角度看，教育對大數據的過分推崇甚至依賴，會無形之中阻滯學生自我意識、反思能力、批判性思維和創(chuàng)造性品質的發(fā)展，雖然使用圖片、音視頻、VR等多媒體資源以及大數據、可視化、人工智能等新興技術可以大幅提升知識的形象化程度，但與使用傳統(tǒng)的交流辯論和文本呈現的教育方法相比，聲色俱有、圖文并茂、聲情融會的直觀畫面不需要學生投入過多的思維活動，這等于是在無形之中剝奪了學生進行判斷、思考和推理的機會，學生的感覺系統(tǒng)在倍感興奮的同時，理性思維、質疑精神、想象能力和創(chuàng)造能力被擠壓抑制，學生習慣并受困于信息的高頻刺激和快餐化供應，難以將碎片化的海量信息加工為清晰的知識結構，更無法轉識成智[13]。

（四）預防性懲戒褻瀆了自由意志和公平正義

有研究舍恩伯格大數據哲學思想的學者認為，預防性懲戒是指大數據能夠精準預測我們未來的思想和行為，有關部門可以提前掌握行動意向并采取懲罰性措施[14]。在一些國家，大數據預測已經作為政策、法律和國家機器運行的重要技術手段，甚至被當作限制公民自由的參考指標，如美國的一些城市通過“預測警務”（Predictive Policing）系統(tǒng)來判斷哪些街道、群體和個人應該處于更嚴密的監(jiān)控之下。應該承認，在某種意義上，大數據的這一功能有利于社會的和平穩(wěn)定和長治久安，對教育而言，也可以構建一個更安全、更和諧的校園環(huán)境[15]。但是，基于大數據預測的個人罪責判定缺乏內在的合理性，因為讓學生為還沒有實施的行為買單，除了預測結果可能出錯外，更重要的是它褻瀆了公平正義這一現代社會發(fā)展的價值基石，畢竟人只應當為其“所做”而不是“將做”承擔責任和后果。試想一下，學生竟然是由于大數據預測他將會做某事而遭受懲罰，而事實上卻并未采取行動，這種根據預測就對學生尚未實施的行為進行懲罰的做法不僅不公平，而且否定了人之為人的自由意志和自主行動，是何等的荒謬[16]！

除此之外，舍恩伯格還用“寒蟬效應”一詞形象地表達了大數據永久記憶對學生行動自由的鉗制。所謂寒蟬效應，指的是學生一旦意識自己的言行舉止，尤其是那些不光彩的行為，將永久記錄在案并隨時可能被他人挖掘出來濫用時，他們就會對自己的行為做出調整[17]。大數據的完善記憶功能兼具全面性和永久性的雙重特點，讓學生時刻處于“老大哥”（Big Brother）的全面監(jiān)控之下。想到當前的行為在不久的將來可能會成為他人威脅自己的把柄，或變?yōu)樵馐軕土P的鐵證，學生的行動意志難免不受干擾甚至徹底改變。也就是說，學生的當下行為不是其自由意志支配的結果，而是大數據圓形監(jiān)獄的塑造。對此，舍恩伯格十分憂慮地反詰道：“假如學生顧及到自己的心直口快可能給今后的職業(yè)發(fā)展和人生成長埋下隱患時，他們還會敢于和甘于在學校的新媒體平臺上說出肺腑之言嗎”[18]？其言外之意是，寒蟬效應會滋長年少學生明哲保身、老于世故的病態(tài)人生哲學，損害其思想開放、思維活躍、性格活潑、敢為人先的可貴品質。

（五）不當應用可能造成數據依賴與教育鴻溝

舍恩伯格清晰地認識到，由于大數據對教育的變革作用是全面而深刻的，人們很有可能為其強大力量所折服，被其耀眼光芒所迷惑，從而產生一種盲目崇拜和數據依賴。尤其是那些已經嘗到大數據甜頭的人或組織，更有可能過于抬高它的功能和價值，僭越大數據應用的合理范圍和領域邊界，過分信賴大數據的分析結果，畢竟它是如此的無所不能[19]。倘若大數據的預測結果超出人腦水平并無限接近精確時，人們的經驗、靈感、思考就會讓位于“讓數據說話”，其后果便是，數據將主宰和奴役一切，人們會形成一種對數據的執(zhí)迷，賦予數據根本無權得到的信任。

舍恩伯格還進一步指出，如果大數據在教育領域中應用不當，亦有可能導致一種新型的教育鴻溝，大數據預測看似為個人提供了精準的個性化教育服務，而實際上卻可能因為預測中某些提前設定的算法，妨礙甚至剝奪了某些人的教育機會[20]。也就是說，那些在數據持有和使用上占盡優(yōu)勢的機構或組織（其稱之為Data Barons，數據巨頭）會在大數據應用中不知不覺地植入特定的程序來擴大教育鴻溝，以便繼續(xù)維持其社會和經濟上的壟斷地位。需要警惕的是，不同于公立學校“志愿求公益”的價值旨趣，飽含商業(yè)化色彩的教育企業(yè)或公司“自愿逐私利”的本質特點使其功利性更強、規(guī)范性更弱、監(jiān)管難度更大、倫理負載性更低，因而更容易滋生倫理問題。比如，大數據方法雖然有效彌補了人為數據采集難度大、耗時長、成本高的缺陷，吸引了廣大教育企業(yè)或公司的濃厚興趣和投入力度，但也使得一些關鍵問題被遮蔽或遺漏，人們似乎覺得教育大數據是唾手可得的，殊不知真正龐大而質量上乘的關鍵數據只有少數數據寡頭們才能獲得，無形之中可能造成數據集聚甚至壟斷[21]。

二、大數據教育應用為什么會存在倫理風險

全面而準確地認識大數據教育應用存在倫理風險的根源，是有的放矢地提出應對策略的基本前提。在倫理負載性要求很高的教育領域，技術的介入原本就很容易帶來倫理方面的挑戰(zhàn)，而大數據的基本特征和強大功能使其應用面臨著更為復雜和嚴重的倫理威脅，在舍恩伯格看來，大數據教育應用存在倫理風險的內在原因主要包括以下四個方面。

（一）數據的價值遠遠超出基本用途

舍恩伯格認為，數據之所以不同于一般的物質資源，一是因為其價值不會隨著使用次數的增多而減少，也就是不存在利用的衰減性和損耗性，恰恰相反，使用得越頻繁，產生的價值越大，衍生出來的創(chuàng)新用途也就更多，數據的全部價值才能充分釋放出來;二是因為數據的價值并不局限于特定用途，它可以為了相同目的而反復使用，也可以用作它途[22]。一言以蔽之，多次利用和交叉復用將成為我們判斷數據價值的主要標準。必須承認，數據之和的價值遠遠大于數據的價值之和，即當一個數據和其他數據整合交叉時，通?？梢陨l(fā)更大的活力、產生更強的能量。然而不幸的是，由于大數據具有強大的交叉檢驗和相互印證功能，其對個人隱私的穿透力已經完全升級為一種疊加融合的新興力量，其功能效果將遠遠超出單個數據的簡單相加。哪怕有些數據看起來并不是表征身份信息的個人數據，但只要經過大數據的“神奇”處理，它依然可以精確地追蹤到個人[23]。此外，也正因為數據的價值遠遠超出了其基本用途和最初目的，更多地體現在難以準確預知其用途的多次利用上，那么要求在數據采集當初就履行告知義務不僅顯得不合情理，而且也顛覆了隱私保護法以個人為中心的主旨思想。

（二）記憶和遺忘的平衡被全面打破

“記憶”和“遺忘”是舍恩伯格在《刪除》一書中集中闡述的兩個核心概念，他認為，不斷加劇的數字化趨勢、泛在而低廉的存儲設備、容易檢索提取以及全球性互聯這四大因素的結合徹底打破了記憶與遺忘在人類社會中長期以來維持的平衡狀態(tài)[24]。邁人大數據時代，全面回憶（Total Recall）已成為我們無法逃離的真實性生存樣態(tài)，遺忘變?yōu)槔猓洃浄崔D為常態(tài)，我們生活其中的世界被完善的記憶模式所取代，學生的一言一行、所思所想如同刺青般紋在數字皮膚上，他們將漸漸淪為數字化記憶的受害者。根據其有關論述，數字化記憶的出現至少會帶來兩方面的倫理風險：一方面，學生將長期受困于永久的過去（Permanence of the Past），尤其是那些不光彩的行為會阻礙他們不斷學習、成長、發(fā)展的愿望和能力。而且，學生時代的一些錯誤或無心之失有可能成為別人拿來威脅自己的把柄。另一方面，無比清晰的記憶會把學生困于往事之中，損害其果斷決策、及時行動和活在當下的能力，如果學生不能忘記過去，在面臨重大抉擇時，之前所有的選擇都會浮于腦際，這會讓他們猶豫不決，限制其思想和行動自由。

（三）傳統(tǒng)的隱私保護策略難以為繼

舍恩伯格指出，大數據盡管給整個教育系統(tǒng)帶來了積極影響和創(chuàng)新契機，但同時也可能導致巨大風險和嚴峻挑戰(zhàn)，而首當其沖的就是目前用于保護隱私的法律手段與核心技術難以為繼[25]。具體而言，就是告知與許可、模糊化、匿名化的策略失去了昔日的光澤和威力。一方面，按照傳統(tǒng)隱私保護法的精神和要求，采集個人信息的前提是征得當事人的授權同意，但“樣本=全體”的思維方式讓數據的采集體量變得異常龐大，這極大地增加了數據使用者履行告知義務的難度。而且，不同于小數據時代數據的價值十分有限，其用途也就相對簡單明了，大數據時代很多數據的價值開發(fā)和創(chuàng)新利用往往會超出采集之初的旨趣和數據使用者的想象，這種“功能潛變”（Function Creep）特征模糊了數據的使用范圍和目的。如此一來，也確實很難預先知道數據的所有用途，告知和許可要么顯得太狹隘，阻礙了大數據潛在價值的開發(fā);要么顯得太空泛，難以真正起到保護個人隱私的作用[26]。另一方面，數據的重組整合和交叉檢驗讓模糊化和匿名化處理手段失去效力，也就是說，即便采取數據脫敏技術屏蔽掉了所有能反映學生個人情況的明確信息（如姓名、住址、成績等），海量而多樣的數據在一起發(fā)酵后依然可以揭開學生的廬山真面目。

（四）大數據自身存在著固有的缺陷

舍恩伯格認為，大數據自身所具有的固有缺陷也是導致其倫理風險的重要誘因，大數據的巨大力量和無窮潛能很容易遮蔽它的局限性，誘使我們陷入數據產生歧義的泥沼里，所以我們需要避免被大數據散發(fā)的耀眼光芒所迷惑，并善于覺察它固有的瑕疵[27]。具體說來，大數據的固有缺陷主要源自三個方面：一是大數據的海量性、多樣性及價值離散特征降低了數據的準入門檻，導致一些噪聲數據或垃圾數據混進數據庫，降低了數據質量，在此基礎上得出的分析結果就具有誤導性甚至完全是錯誤的;二是大數據目前還達不到抓取、量化和詮釋教育領域中一切事物的目的，一方面，有些教育數據雖然十分關鍵，但仍然難以電子化[28]，另一方面，教育因為人而變得異常復雜，存在著很多無法用數據解釋或不能清楚解釋的重要現象，比如人類的智慧、靈光乍現、頓悟、價值觀，等等;三是事物間的相關性是大數據的重要思維，這種擱置研究領域復雜性和發(fā)生機制的思維方式雖然可以達到省時增效的目的，有助于我們更好更快地了解世界，但其“知其然不知其所以然”的思維方式并不完全適用于教育。只求相關不問因果的相關性思維確實能夠幫助我們分析教育現象，但卻不能對其內部的運作機制和本質關系給出合理解釋，更無法從建構意義層面提出處理問題的有效對策。在絕大多數情況下，教育除了追求“是什么”的結果以外，更應通過追問“為什么”來展現這一結果的具體過程和內在機理，需要在知道“是什么”的基礎上進一步探究因果關系，從而彰顯其主動作為、自覺擔當和神圣使命。反之，如果我們完全將因果關系棄之不顧，忽視大數據產生、發(fā)展和應用的前因后果，也就祛除了大數據的人文價值[29]。

三、如何規(guī)避大數據教育應用存在的倫理風險

如何規(guī)避大數據教育應用潛在的倫理風險，是舍恩伯格大數據教育應用思想的終極旨趣和人道關懷。面對已經出現或即將到來的倫理風險，我們應該遵循怎樣的法則、采取哪些有效的措施，舍恩伯格對此提出了富有前瞻性的應對策略。

（一）遵循大數據教育應用的倫理原則

在關涉人之發(fā)展的教育領域，不加選擇地應用大數據確實存在著滋生更大倫理風險的可能性。為此，舍恩伯格指出要遵循一定的倫理原則來規(guī)范和引導大數據教育應用的實踐，以實現鼓勵其增長和遏制其潛在風險的雙重目的。詳細來說，他主要探討了以下三個原則：一是自主原則，即數據權人能夠不受外力干擾而自行決定是否公開以及如何公開自己的信息，也就是“信息自決權”（InformationSelf-determination），其旨歸在于使數據權人能夠把控個人信息的使用全過程[30]。二是刪除原則，也叫遺忘原則，這是他為了應對數字化記憶帶來的永久恐慌而提出的一劑良藥，該原則主張賦予數據權人“擦除過往”和“被遺忘”（Right to be Forgotten）的權利，同時要求數據使用者履行刪除個人敏感信息和隱私數據的義務。在舍恩伯格的視界中， “遺忘”已經上升為大數據時代里的一種美德。三是公正原則，即總體上在維護每個人享受大數據技術及其應用利益的同時，國家在政策上要對那些“最少受惠者”和“信息弱勢群體”給予更多的關注和傾斜，履行一種補償性公正義務，以盡力縮小甚至消弭數字鴻溝和信息區(qū)隔。對此，舍恩伯格的態(tài)度十分明確，主張政府及時制定和出臺相應的公共政策來預防大數據教育應用可能導致的不公平優(yōu)勢和不平等對待[31]。

（二）發(fā)揮大數據算法專家的監(jiān)管作用

為了防止大數據教育應用的失控式發(fā)展，維護數據權人的隱私權利及利益訴求，舍恩伯格設想由一群被稱之為“算法專家”（Algorithmists）（也叫算法師）的人來進行調查、審核與監(jiān)督，這些人是計算機科學、數學和統(tǒng)計學領域擁有大數據素養(yǎng)的專家，接受過專門的統(tǒng)計和技術培訓，除了擁有數據思維、知識和技能以外，同時還要具備相應的數據倫理，能夠像醫(yī)生、律師、工程師等其他從業(yè)者那樣遵守包括公正、保密和專業(yè)在內的職業(yè)道德[32]。算法師的職責范圍比較廣泛，既要對數據源的選擇進行正確評估，對分析手段、運算規(guī)則和模型進行鑒別取舍，還要評判計算結果及其解讀是否科學合理。如果存在問題或爭議，他們有權遵照相應的程序對數據集、統(tǒng)計方法及運算規(guī)則進行審查后來做出最終判決。具體來說，算法師又細分為機構內部的工作人員和在機構外部工作的獨立實體兩種形式，為了更容易理解，舍恩伯格將其比之為公司內部的會計人員和進行鑒證的外部審計師。其中，內部算法師的職責在于監(jiān)督大數據活動，不僅要考慮自身機構的利益，也要顧及其他組織或機構的利益，而外部算法師則扮演著審計員的角色，最主要的職責是“根據法律指令或規(guī)章對大數據的準確程度或者有效性進行鑒定”[33]。

（三）由數據使用者承擔隱私保護職責

在網絡環(huán)境日趨復雜和隱私泄露風險不斷加劇的大數據時代，數據安全防護的難度系數隨之攀升，只靠單一的保護措施捉襟見肘。因此，舍恩伯格主張采取組合式的聯防策略，除了從技術層面（比如模糊化和匿名化處理、數據脫敏技術等）為數據安全保駕護航外，更要從管理層面創(chuàng)建更有效的補充機制，將隱私保護的焦點從采集數據前征求數據權人的知情同意轉移到由數據使用者履行相應義務，即誰使用數據，誰承擔責任[34]。在舍恩伯格看來，這是“一個本質上的重大變革”，因為它顛覆了數十年來隱私保護職責由數據所有者自己承擔的核心準則。這一變革不僅意義非凡，而且理由相當充足，因為數據使用者最清楚數據的使用范圍、目的、方式、潛在風險和隱私危害等情況，尤其是在數據進行反復使用和創(chuàng)新利用時。況且，數據多次使用的最大受益者也非數據使用者莫屬，故而由其為自己的行為承擔責任是義不容辭的。此外，這一做法還有利于倒逼數據保護從規(guī)范數據采集轉移到數據的使用方式上來，而不是糾結于數據權人同意與否，只要全面隱私評估顯示隱私風險系數達到最小值，數據使用者就可以為了新的目的再次使用數據[35]，從而為大數據在教育領域充分釋放其潛力提供了更大的彈性，有利于實現大數據教育應用的可持續(xù)發(fā)展。

（四）合理規(guī)定數據的存儲與使用期限

大數據強大的信息捕捉、挖掘、關聯和互驗能力讓隱私問題空前嚴峻，過去的一些隱私保護策略已不再適用，這就亟須構建新的法則來指導和規(guī)范數據的使用。在《刪除——大數據取舍之道》一書中，舍恩伯格前瞻性地提出了“刪除”（Delete）的策略并進行了深入探討，特別強調為數據的存儲及使用設置時間期限，以便借此來應對數字化記憶和信息安全的挑戰(zhàn)。這一策略的旨歸在于讓個人有可能將自身信息掌控在手，自主決定個人信息用于大數據挖掘的時長，進而維持大數據時代數據價值開發(fā)和隱私保護之間的平衡[36]。從其展開的論述來看，這不失為一種明智之舉：我們由此可以“在對優(yōu)化學習的渴望和對過去決定未來的拒絕之間做出微妙的權衡”[37]。確實，合理規(guī)定數據的存儲與使用期限，可以收到一舉兩得的功效：一方面可以為利益相關方的數據挖掘提供彈性，倒逼數據使用者在既定的時間內最大程度地開發(fā)出海量數據背后隱藏的價值，從而避免“僵尸數據”的出現，提高數據的利用效率;另一方面通過自覺舍棄數據可以反復使用的永久價值來緩解甚至消除數字化記憶和數據濫用帶來的心理恐慌，為數據的存儲和使用戴上時間緊箍咒，意味著主動舍棄一些由數據頻繁使用所產生的價值，來換取我們掙脫數字化永久記憶而超越過去的能力。值得一提的是，舍恩伯格還構想了一個比設置時間期限更溫和的帶有理想色彩的方案，即采用一個漸變的遺忘機制來代替存儲期限，數據可以隨著時間的流逝而慢慢“分解”或“銹蝕”。也就是說，某個數據不會在截止日期突然被刪，而是隨著時間的推移和不斷的使用而逐漸變得模糊，數據的壽命會跟著數據調用的頻率和濫用風險而發(fā)生動態(tài)調整[38]。

（五）確保人的尊嚴和自由神圣不可侵犯

教育必須是以人為本、以人為先的努力而不能是以技術為中心的“生產制造”過程[39]，維護人的尊嚴和自由，挺立人的地位和價值，是舍恩伯格大數據教育應用思想中最能凸顯其倫理關懷和人道情懷的核心理念，也是其應對大數據教育應用倫理風險的綱領性指導意見。在教育場域，確保人的尊嚴就是維護師生的尊嚴，一方面，不確定性和可塑性是人之為人的重要特征，直覺、試誤甚至是失敗等都是促進學生成長和成熟不可或缺的因素，這些往往和人類的創(chuàng)造力密切相聯，所以要謹防大數據的精準預測對人之特殊性和尊嚴的無情擠壓;另一方面，教師尊嚴的重要前提在于教育工作具有非邏輯、非線性、非預設的復雜性特征，教育過程中隨時都有可能遇到各種各樣的突發(fā)事件和偶然因素，而大數據支持下的智能系統(tǒng)目前在教育的創(chuàng)造性和藝術性方面還真是“機”不如人，無法勝任立德樹人的神圣使命，人類教師的育人地位依然無法被取代，教師的尊嚴反而在技術盛行的時代更加凸顯。此外，舍恩伯格還特別提醒，在大數據強大的預測功能面前，人的主導作用不可缺場，必須牢記人的自由意志神圣不可侵犯， “不僅需要承認個人進行道德選擇的能力，還要強調個人應為自我行為承擔責任”[40]。也就是說，客觀的行為事實而非主觀的行動傾向才能成為責任判斷的準繩，基于已發(fā)生的真實行為而非單純依靠大數據預測到的未來行為來追究責任，可以防范“數據獨裁”的危害，避免大數據淪為一個被機器和算法裹挾的冰冷世界。如若不然，大數據將會扭曲自由意志、理性思維、人格尊嚴、自主行為等這些人類最本質和最寶貴的東西。

四、結語

由上述分析可以發(fā)現，舍恩伯格對大數據教育應用存在的倫理風險、形成原因及規(guī)避策略進行了較為系統(tǒng)而深刻的論述，這些論述背后閃耀著人文主義的光輝，淋漓盡致地彰顯出了舍恩伯格大數據教育應用思想的倫理關懷，同時也顛覆了他僅被視為網絡治理專家和大數據技術專家的刻板印象。其實，舍恩伯格既不是盲目抵制技術革新的“盧德分子”，也不是歡呼大數據嘉年華的狂熱分子，他對人、教育、技術及其三者關系的準確把握和深刻理解，使他成為一位冷靜、理性而不失情懷的智者，他樂觀中帶有一絲謹慎，認為在教育領域引入大數據，有助于教學效率的提高和教育質量的改進。但與此同時，我們并不能就此忽視大數據應用對現代教育所產生的威脅和潛在隱憂，要時刻謹記技術為人類服務的價值旨趣，確立人在技術應用中的主導地位，盡力避免大數據淪為一種統(tǒng)治、支配和奴役人的異化力量， “大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色”[41]。對于大數據發(fā)展及其教育應用可能帶來的一系列倫理問題，既要訴求于技術的不斷人性化，又要提升教育的人文使命和道義擔當，用倫理規(guī)約或嵌入的方法使其得到適當控制，避免信馬由韁式的野蠻發(fā)展。

當前，在大數據、人工智能、全媒體、物聯網等新興技術構筑起來的富技術環(huán)境中，學校作為知識傳遞和技能傳授的主要場域正遭受著空前的沖擊和蠶食，但作為文化傳承、思想引領和價值輻射之主渠道的地位和作用并不會被消解，反而需要進一步強化。教師傳道授業(yè)解惑的職能定位在人機共教的時代也面臨著角色危機，過度依賴技術而罔顧人的主導地位有本末倒置之嫌，我們迫切需要教師在情感、態(tài)度、價值觀、思想境界、理想信念、道德品質等精神世界層面擔負起立德樹人的神圣職責，教會學生在不同的真實情境下作出正確的價值判斷[42]。在技術翻滾的時代，雅思貝爾斯的至理名言， “教育是人的靈魂的教育，而非理性知識的堆集”[43]，就顯得尤為重要，它有助于我們深刻地看清教育應有的堅守和不變的初心。作為教育對象的人類，是理性和感性的融合體，如果說擅長邏輯推理和形式運算的智能化技術會擠壓教師在理性方面的地位，那么至少感性認知是人類教師大有可為和必須作為的特有領域，也是人類教師無法被完全取代的關鍵特質，其基本任務和主要職責就轉向于師生間的情感交互和人格型塑，使學生成為“人”，幫助學生從“自然人”成為“社會人”[44]。

應當看到，舍恩伯格的大數據教育應用思想，尤其是蘊藏其中的倫理關懷，對所有正在開展大數據教育應用實踐的國家意義非凡、價值不菲。當前，大數據與教育的融合正在我國廣泛鋪開和不斷深化，以教育信息化推動教育現代化的進程也在加速，傳統(tǒng)的教育生態(tài)正在大數據、人工智能、全媒體等各種新興技術的浸潤下重新塑造，舍恩伯格所描述的諸多負面影響和倫理風險將會以不同的形式和程度在教育的不同方面顯露出來。然而，教育信息化和現代化內在地包含著教育倫理的同步提升，在此背景下，借鑒和吸收舍恩伯格的思想養(yǎng)分，對大數據教育應用給予更多的倫理審視和倫理關懷，毫無疑問有利于權衡預期受益和潛在危害、防止技術異化，從而追求工具理性與價值理性的辯證統(tǒng)一、和諧共進。歸根結底，在教育領域中應用大數據，需要從倫理維度進行全面而深刻的理解和審視，畢竟并非所有的大數據應用行為都是合理的和被允許的[45]。鑒于此，大數據教育應用也需要設置一組“交通燈”：在可以應用的范圍內充分釋放其價值（綠燈），在有風險的地方三思而行、謹慎使用（黃燈），在不能應用的禁區(qū)果斷止步（紅燈）。

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作者簡介：

鄒太龍：博士，碩士生導師，研究方向為大數據教育應用、高校德育（652664462@qq.com）。

易連云：教授，博士生導師，研究方向為高校德育和教育學原理（68424956@qq.com）。