史蒂芬·道恩斯 肖俊洪

【摘 要】

基于網(wǎng)絡的評價形式涉及面更加廣泛，有了這種形式的評價，考試和審查將會是多余的，而電子檔案袋和開放徽章僅僅代表第一波基于網(wǎng)絡的評價形式。本文討論了基于網(wǎng)絡的能力自動發(fā)展和認定（network-based automated competency development and recognition）領(lǐng)域的新進展給傳統(tǒng)機構(gòu)帶來的挑戰(zhàn)，和給真正自主的開放學習帶來的機會。本文還探討了與學習分析和評價相關(guān)的道德規(guī)范問題以及另類證書的發(fā)展情況，在此基礎(chǔ)上提出基于社交和社區(qū)環(huán)境所產(chǎn)生的內(nèi)容對個人學習進行評價的一種機制。

【關(guān)鍵詞】 ?網(wǎng)絡;學習;評價;社交媒體;分析技術(shù);道德規(guī)范

【中圖分類號】 ?G420 ? ? ?【文獻標識碼】 ?B ? ? ?【文章編號】 1009—458x（2015）06—0034—13

導讀：本文是加拿大學者、慕課創(chuàng)始人之一史蒂芬·道恩斯（Stephen Downes）為本刊撰寫的系列文章之三，三篇文章分別闡述作者對網(wǎng)絡世界的開放學習、個人學習和成績認定的批判性思考。

《超越常規(guī)評價方法：網(wǎng)絡世界的成績認定》首先通過發(fā)生在幾年前的一個真實事例對傳統(tǒng)學習評價方式的客觀性和準確性提出質(zhì)疑。2007年，美國麻省理工學院招生辦主任在工作28年后獲得該校最高榮譽獎但卻被揭發(fā)偽造學歷（沒有獲得過學位），于是被迫辭職。道恩斯有感而發(fā)提出一系列值得深思的問題：何謂成功？成功的標準是什么？學位的價值有多大？作者認為評價的目的是為了了解技能差距，即個人已經(jīng)具備的技能與“應該具備”的技能之間的差距。從現(xiàn)實看，傳統(tǒng)正規(guī)教育培養(yǎng)出來的人才不能滿足要求，因此有機構(gòu)（比如Canada2020）提出一系列縮小技能差距的措施。文章在第三節(jié)闡述了傳統(tǒng)評價方式的不足，首先是混淆教育結(jié)果（考試成績）與教育過程，作者認為“用測試、成效為本的方法發(fā)展教育并非難事，但是一旦這樣做，教育體系的根基就會受到破壞”。換言之，簡單化學習過程的評價（考核）無助于學習效果的提高，也無助于客觀評價學習效果。其次，為了方便考核，使考核具有可操作性，我們經(jīng)常杜撰一些有違事實或說不清道不明的概念，比如“能力”——這是當代教育的一個熱詞，能力為本的教育更是一種時髦，但是什么是某門課程或某個職位必備的能力？這個問題貌似多余——這些不是清楚列出來的嗎？但作者認為這樣做缺乏理據(jù)。正因為如此，各種另類認定方式已經(jīng)悄然出現(xiàn)。換言之，正規(guī)教育體系的成績考核方法正在受到越來越多“另類”評價方式的挑戰(zhàn)。

那么，什么才是評價的內(nèi)容和目標呢？文章第四節(jié)指出重點在理解和做。我們不能光看“懂”多少實事、理論、規(guī)則等等，而是要看能否準確“識別”——做，也就是說要強調(diào)教育的過程——如何學習“做”。何謂評價？第五節(jié)指出評價是一項（模式）識別任務，在科學技術(shù)高度發(fā)達的今天，我們要發(fā)揮技術(shù)的作用，作為一項識別任務，評價“涉及神經(jīng)網(wǎng)絡的工作，涉及我們?nèi)绾卧O(shè)計和建設(shè)界面，涉及我們與物聯(lián)網(wǎng)的交互”。因此，我們要注意避免在網(wǎng)絡交互中無意泄露自己的情感變化（反應），要注意數(shù)據(jù)挖掘與分析的道德規(guī)范。但現(xiàn)實的情況是，個人數(shù)據(jù)難以得到妥善保護，因此我們必須保護好個人隱私。

文章最后一節(jié)闡述一種新的評價系統(tǒng)，或者說是作者對新的評價系統(tǒng)的“設(shè)想”。它的基本運作機制是使用個人服務器，用戶能有效管控自己的資料和身份。這個系統(tǒng)跟神經(jīng)網(wǎng)絡一樣是一種模式識別器;人人都是策展者，每個人所做的一切，其他人都能看到、識別、傳播和評論等。

本文所闡述的成績評價在很大程度上已經(jīng)超越一般意義的學習成績考核，涉及對人的綜合評價。也許我們覺得道恩斯的觀點和設(shè)想顯得過于超前、不甚現(xiàn)實或在現(xiàn)實中可行性不大（至少從目前的情況看，尤其是考慮到正規(guī)教育評價體系的根深蒂固和普羅大眾人才觀的根深蒂固），但是本文對于現(xiàn)行成績認定或人才評價方法的批判不是空穴來風，現(xiàn)實的確存在，我們早已“習以為?！倍笆煲暉o睹”，但又經(jīng)常隱約感到“不對勁”的“頑疾”。這就是為什么人才培養(yǎng)模式改革一直都是各國教育改革的出發(fā)點和落腳點。但是，毋庸諱言，教育改革成效甚微——全世界都如此。道恩斯在這篇文章中對此作了專門的批判并探討了其中的原因。我們現(xiàn)在經(jīng)常批評學生高分低能，動手能力差，其實這涉及我們應該評價什么這個根本問題。從社會對人才的評價看，的確也存在很多值得深思的問題。比如說，在其他國家和地區(qū)，包括我國港澳地區(qū)，銀行前臺柜員的任職條件通常是高中畢業(yè)外加相關(guān)從業(yè)資格證書，而在中國大陸，銀行在招聘柜員時通常都提出應聘者必須具備本科或以上學歷。現(xiàn)在中國大學生在校最后一年的主要任務是找工作，趕集似地參加各種招聘會、筆試、面試，這從某種意義上講只能說明社會的人才觀與教育界的人才觀脫節(jié)了，誰是誰非難以理清，但我們不能讓無辜的學生“買單”，學生最不應該成為“受害者”！

在“另類”成績認定或人才評價方法逐漸被人所接受的今天，專門從事遠程開放教育的我們是否比傳統(tǒng)正規(guī)教育機構(gòu)更具優(yōu)勢？我們能夠在哪些方面扮演更加積極的角色？我們的教育模式或人才培養(yǎng)模式又該朝哪個方向發(fā)展？我們的課程體系、管理體系和評價體系等又該如何與時俱進？凡此種種，都值得我們深思和探索。

道恩斯是“名人”，但是，從向他發(fā)出稿約到這三篇文章的完稿，歷時8個月。在此期間，我們說不清有過多少次郵件往來，磋商、討論、釋疑和商榷——不厭其煩，委實難能可貴。我們謹再次向史蒂芬·道恩斯致以衷心感謝?。ㄐた『椋?/p>

一、何謂成功

麻省理工學院的招生辦主任為學校服務28年后獲得學院的“領(lǐng)導變革卓越獎”，然而人們發(fā)現(xiàn)她竟然沒有任何學位（Lewin， 2007）。這位主任已經(jīng)被迫辭職，她當初不該偽造學歷，但有趣的是即使沒有受過正規(guī)大學教育，她在招生辦主任這個崗位上干得非常出色，因此而獲得享譽世界的麻省理工學院頒發(fā)的最高榮譽獎。這件事促使我們思考學位的價值。

事實上很多人同樣有弄虛作假的行為（Tremonti， 2014），而且不僅僅是在職場上偽造學歷。最常見的是對文化知識不懂裝懂，比如，沒有讀過《戰(zhàn)爭與和平》的人卻假裝對其人物和情節(jié)非常熟悉。再如，很多人（包括我自己）沒有讀過《白鯨》，但卻喜歡談論其情節(jié)。

在討論這類問題時，是否存在一種核心知識——我們每個人都知道的共同文化遺產(chǎn)？或者說，我們每一個人都是文化架構(gòu)（cultural fabric）的一條線，共同構(gòu)成我們的文化架構(gòu)嗎？究竟哪些東西可以偽造？哪些東西偽造不了？比如，是否懂一種語言是造假不了的。

把文化看成是一種語言，即有助于我們彼此交流的工具（Hereford， 2014）——這點很有趣。比如在一個會議上一位發(fā)言者引用了格雷·伊根（Greg Egan）一本科幻小說作為例子，因為我知道伊根，所以我點頭表示同意，以使交流繼續(xù)下去。但是，不幸的是，我沒有讀過他引用的那本小說，所以不明白這個例子的背景，無法接著他的話發(fā)表意見。由此可見，文化知識可以造假，而文化交互無法造假。我們有時以為懂一種語言、懂一種文化指的是記住一系列事實;如果我們知道這些事實，我們便知道別人知道了什么。但是，誠如維特根斯坦（Wittgenstein）所言，記住事實或規(guī)則不意味著懂這種語言。語言是更加動態(tài)、更具行為性和更加復雜的東西;語言不是一系列事實，而是體現(xiàn)為一種技能，像玩游戲，也像一種生活方式。

從這個角度看，成功指的是什么呢（Thomason， 2014）？一個人能夠當好麻省理工學院招生辦主任，那么她是成功的;如果她僅熟記招生辦主任的任職條件、要求和職責，她是不成功的。再如，對于研究者而言，什么才算是成功呢？學者的成功是不是取決于論文數(shù)量、論文被引量以及發(fā)表這些論文的期刊的影響因子？顯然，我們不能以這些標準來論成敗。

回到學習成績這個主題，學習指的是什么？什么樣的學習才算是成功的學習？如何評價學習成績？這些都是值得我們認真探索的問題。一，雖然今天我們可以通過更多渠道求職，然而找到適合自己的工作的難度似乎越來越大（Young， 2014a）。為什么會這樣呢？二，今天學生們在網(wǎng)上留下很多數(shù)據(jù)蹤跡，從人口信息到閱讀、喜歡什么電子書等等。如果把這些數(shù)據(jù)蹤跡作為評價學習成績的依據(jù)，我們應該怎樣做才符合道德規(guī)范呢（Young， 2014b）？三，學習經(jīng)歷因人而異;每個人都是獨特的，是什么人就有什么經(jīng)歷。他們學習的是自己最能理解的東西，這是不是意味著每個人都取得優(yōu)秀成績？四，我們需要慕課或非正式學習嗎？按照傳統(tǒng)標準，這些顯然不是我們需要的（Moe， 2014）。這是因為輟學者為數(shù)不少，學習者的目的也不是為了記住各種事實，他們通過考試證明自己的知識并獲得學位。

慕課或開放在線學習正在改變教育的定義：我們不必從歷史根源上定義教育，教育是一種基于技能、具有工具性功能的活動，如同講一種語言一樣。

二、評價的目的

評價是為了了解技能差距。如果有人找不到工作，而有些崗位又招不到合適的人，這就意味著存在技能差距（圖1）：找不到工作的人不具備崗位需要的技能。教育的目的是幫助這些人掌握工作需要的技能。另一方面，雇主也可以向這些人提供教育機會，幫助他們掌握企業(yè)需要的技能，然后招聘他們。當然，沒有雇主這樣做（Munroe， 2014a），原因之一可能是雇主不知道要招聘具備什么技能的員工。他們只知道缺人手，知道這些找不到工作的人不能勝任他們提供的崗位，但卻并不真正知道這些崗位需要什么技能。這就是為什么要面試求職者的原因，面試官通過交談便能判斷應聘者是否合格——這是很有趣的現(xiàn)象。

面對這種情況，政府和工商界有何對策？加拿大的一個智庫Canada 2020提出了一系列應對措施：實施全國性學習成果評價計劃;成立技能和高等教育委員會;增加土著居民教育和技能培訓的投入;縮小男女之間的技能差距;改進移民的資歷認定和技能培訓（Munroe， 2014b）。我認為這些舉措的作用不大，問題的關(guān)鍵在于我們?nèi)绾瘟私馍鐣枰裁春蜕鐣系娜艘呀?jīng)具備什么。換言之，我們必須能夠扮演合格面試官的角色。

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數(shù)據(jù)來源：加拿大國家統(tǒng)計局

圖1 ?技能差距

三、傳統(tǒng)的評價方式

1. 混淆教育的結(jié)果與過程

Canada 2020提出的對策無法解決我們的問題，成立委員會、制訂技能和能力清單——這些都僅起到小修小補的作用，沒有觸及問題實質(zhì)。比如，制訂學習任務清單的目的是為了給各種技能規(guī)定相應的學習活動（MacNeil， Wood， Zivcakova， Glover， & Smith， 2014）。這是教學設(shè)計的基礎(chǔ)（Quinlan， 2014）——根據(jù)教學目標設(shè)計學習活動，學生完成學習活動，中間嵌入考核任務，確保學生達到預定學習目標。Canada 2020的一系列措施正是建立在這種理念的基礎(chǔ)上。再如，國際學生評估項目（PISA）的測試也不過如此：他們首先確定15歲的學生應該掌握什么知識和技能，然后設(shè)計一套標準的試題，并對各國參賽成績進行排名。

這是非常傳統(tǒng)的方法。學習任務清單詳細列出某門課程的學習任務，體現(xiàn)在標準化課程內(nèi)容上（如加拿大“西部教育協(xié)議”或美國的“州共同核心課程標準”），以提高學習效果。“眾所周知，分散練習（把學習活動分散在幾個相對較短的時間段進行）的學習效果優(yōu)于集中練習”（MacNeil， Wood， Zivcakova， Glover， & Smith， 2014）。學習任務清單雖然能使學生明白自己需要學習什么，但是否真的對學習有幫助卻不得而知?！爸挥?0%-20%的學生相信學習任務清單在促進學習或提高課程成績方面有很大作用?！?/p>

制訂學習任務清單會增加教學設(shè)計工作量，但是否促進學生學習或提高學習效果尚不清楚。有趣的是，在國際學生評估項目測試中取得好成績的國家現(xiàn)在開始懷疑這個項目的作用。比如，上海（或者說中國）認為學生的技能和素質(zhì)應該通過各種各樣的活動進行培養(yǎng)，而不是僅僅學習某些“核心”技能然后參加考試（Zhao， 2014）?！罢莆铡辈恢皇怯涀】梢酝ㄟ^考試檢查的事實，像玩耍、在線活動和游戲等都有助于學生掌握知識和技能。那么，我們又為何如此重視國際學生評估項目測試？有一種說法是為了賺錢，每生的考試費是31美元，按美國5，000萬學生計算，這筆收入非?？捎^（Heick， 2014）。很多提倡考試的機構(gòu)都開辦自己的考試業(yè)務，比如提倡考試的《華盛頓郵報》擁有KAPLAN教育集團。

教育對經(jīng)濟發(fā)展和個人發(fā)展仍然至關(guān)重要，教育是為了進一步提高技能（Pearson， 2014）。人們認為教育是積累起來的，好像是把事實累加在一起，但我們知道教育不是這樣。有報告指出，一個國家里兒童上學的時間與這個國家工人的生產(chǎn)力直接相關(guān)。對此，我想從另一個角度說明教育的重要性：教育程度越高，幸福感越高，社會越發(fā)達。

我認為我們的主要問題是把教育結(jié)果（比如考試成績等）與教育過程混淆在一起。關(guān)注過程就是關(guān)注上學時間，而非考試成績。相對于教育過程而言，要證明考試成績與經(jīng)濟發(fā)展或生產(chǎn)力成正比，難度要大得多。是否達到學習目標是很難通過考試檢驗的。比如“理解”和“領(lǐng)會”這樣的學習目標幾乎無法下定義（Talbert， 2014），從某種意義上講，不可言喻。

上文把文化比喻為語言，以說明學習的不可言喻性。我們無法用言語表達學習一種語言究竟是一種什么經(jīng)歷，語言知識、結(jié)構(gòu)和規(guī)則等都不同于學習的過程。同理，沒有一系列清晰易懂的概念和原理可用于說明什么是“理解”，因此我們只能通過行為性的結(jié)果（比如“展示”“背誦”和“定義”等）來證明能夠理解，但是這些行為性結(jié)果靠的是死記硬背，可以造假，這正是考試的問題：考試可以造假。

加德納·坎貝爾（Campbell， 2014）指出：“妥善處理事物的復雜性才是重要的。如果用自信、通俗、簡單、有條理的方法解決一件復雜事情，我聽到的就不再是小斧頭砍樹的聲音，而是我坐在上面的那棵樹枝折斷的咔擦聲。”用測試、成效為本的方法發(fā)展教育并非難事，但是一旦這樣做，教育體系的根基就會受到破壞。

2. 有心理過程這種東西嗎

我們左右兩難：一方面不能依靠考試，另一方面，知識儲存在大腦里，很難提取出來。我們該怎么辦（Watters， 2014）？是繼續(xù)采用黑匣子方法（建立在“背誦”“定義”等基礎(chǔ)上）（McLeod， 2014），還是采用休姆（Hume）所說的“為了方便而憑空杜撰的東西”來掩蓋我們的無知。

我為什么用“杜撰”一詞呢？大腦需要某種方法來決定對什么進行編碼、如何編碼，以便在需要時能取回這些東西。大腦根據(jù)情緒反應對信息進行編碼，解決了上述問題（Shackleton-Jones， 2014）。這是我們熟悉的理論。然而，什么是“情緒反應”？即使能給出一個定義，這個定義具有可操作性嗎？能觀察得到嗎？這就是杜撰的東西。說“大腦需要某種方法來決定對什么進行編碼……”，我們怎么知道這是大腦所需要的？這只不過是一個假設(shè)，假設(shè)大腦在進行某種活動，而實際并非如此。

史蒂芬·塔爾伯特（Talbott， 2014）說我們喜歡把人體、人體系統(tǒng)（包括思維和諸如血循環(huán)系統(tǒng)這樣的東西）當成機器。比如，我們習慣把心臟比作“泵”，認為心臟把血液輸送到血循環(huán)系統(tǒng)。他認為如果真是這樣，心臟施加在血循環(huán)系統(tǒng)上的壓力會導致小血管破裂。事實上，血循環(huán)系統(tǒng)更像潮汐，牽涉血管里的液體和身體其他部位的液體，像潮水般流動。

如圖2所示，心臟是一個調(diào)節(jié)器。血液的流動不僅僅靠心臟，身體其他器官也在發(fā)揮作用，比如大腿的靜脈將血液送回心臟。事實上，我們?nèi)碜鳛橐粋€系統(tǒng)在促使血液流動，心臟只是這個系統(tǒng)的一員。

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圖2 ?心臟不僅僅是一個泵

3. 有能力這種東西嗎

能力為本的教育（competency-based education）是當代e-learning的主要趨勢（Tamburri， 2014）。這種教育根據(jù)學生展示的水平給他們頒發(fā)資格證書（Eduvation， 2014;Shapiro， 2014）。批評者認為能力為本的教育更像是培訓，過于強調(diào)結(jié)果。這也許有點道理。但我認為這種教育把一個大難題（比如評判某個人是否具備當牙醫(yī)的資格）分解為若干小難題，每一個小難題跟原來的大難題一樣都不好解決。

我甚至懷疑個人學習是否需要能力這種東西。難道我們需要把某個學習領(lǐng)域分解成一系列定義清晰的能力才能掌握這個領(lǐng)域的知識和技能嗎？我們在討論某個領(lǐng)域的學習時難道需要同時討論在這個領(lǐng)域所學到的能力嗎？比如，如果一個人獲得了我們所制定的物理學家必備的那些能力，這個人就成為物理學家了嗎？從某種意義上講的確如此（Mind/Shift， 2014）。有人認為如果對能力沒有共識就不可能有個人學習，比如我們必須知道物理學家應該知道什么。但是，我們根據(jù)什么來界定物理學家應該知道什么？這時，能力為本的教育顯得力不從心，因為要界定物理學家必不可少的全部能力非常困難。只在某些情況下，我們才需要知道和要求某些共同的核心能力，這時個人學習才需要能力這種東西，但這是例外情況，不是常態(tài)。

加拿大安大略高等教育質(zhì)量委員會（Higher Education Quality Council）對能力為本的教育的一項研究顯示，目前還沒有系統(tǒng)和全面研究證明能力為本的教育的哪些技能在實踐中得以體現(xiàn)（Abner， Bartosh， &Ungerleider， 2014）。因此，有人問：我們的實際工作究竟需要哪些能力？高中教育必須能培養(yǎng)學生哪些能力才算是合格教育？我們以為自己知道這些基本的能力，但事實上我們并不知道。于是，我們杜撰了各種能力，然后在沒有充分根據(jù)的情況下聲稱這些是基本能力。

4. 另類證書

過去我們僅有中學畢業(yè)證書，學士、碩士和博士學位證書和一些專業(yè)證書，而現(xiàn)在“另類”認定方式的種類越來越多。比如：

· Qualt（http：//www.qualt.com/）與諸多專業(yè)機構(gòu)合作（如專業(yè)會計員協(xié)會[Association of Accounting Technicians]、谷歌、直銷與數(shù)字營銷研究所[the Institute of Direct and Digital Marketing]等）提供職業(yè)技能慕課并頒發(fā)相應證書。

· 哈佛大學增設(shè)“準備就緒證書”（Credential of Readiness），學生順利修完相關(guān)課程則可獲得此證書，表明他（她）已經(jīng)為在哈佛學習做好準備（Useem， 2014）。

· 英國學習技術(shù)協(xié)會（Association for Learning Technology）為慕課“技術(shù)促進學習”（the Open Course in Technology Enhanced Learning）配發(fā)徽章。此外，它還發(fā)布一個插件程序BadgeOS，可以給徽章加上“合規(guī)聲明”（Open Badges compliant Assertion），相當于開放徽章的DNA，包含徽章的頒發(fā)條件和持有人信息（Hawksey， 2014;Levine， 2014）。

· Udacity和AT&T合作，后者提供150萬啟動資金，準備開設(shè)“納米學位”（nanodegrees）（Shen， 2014）——緊湊、靈活和面向職業(yè)的課程證書，供學習者在職業(yè)生涯中隨時修讀積累。

· 歐盟資助旨在為基于虛擬移動和開放課件的課程提供認證的項目VM Pass （Knowledge Innovation Centre， 2014）。該項目通過同行評審和眾包方式對課程學習進行認證（Creelman， 2014）。

· 康泰納仕（Condé Nast Publications Inc）國際期刊出版集團準備與一些學院合作頒發(fā)學院證書（Lederman， 2014），由雜志作者和編輯擔任專家，提供學習內(nèi)容。

· 最近被Desire2Learn收購的成就標準網(wǎng)絡（Achievement Standards Network）將教育機構(gòu)公布的學習目標（包括美國的“州共同核心課程標準”）錄入機讀數(shù)據(jù)庫，根據(jù)這些標準制作學習材料，最終目的是把考核與這些標準掛鉤（JES & Co.， 2014）。

· Learning Locker是一個開源學習記錄項目，機構(gòu)能夠在這里儲存、分類和分享學習數(shù)據(jù)（Betts， 2014）。

四、我們要檢驗什么

1. 理解

我們需要能檢驗學習成果的可持續(xù)和可靠的方法。但是檢驗的對象是學習還是學習者呢？企業(yè)招聘的是求職者的學習還是求職者？答案顯然是后者，否則他們直接看求職簡歷就行了，沒有必要設(shè)置選拔程序，也沒必要通過面試驗證求職者是否真的“理解”。

什么是理解（Stanley， 2014）？如果一個人想證明理解某件事情，于是說：“我來演示吧！”這顯然不妥，因為演示很容易造假。比如，做了一件跟量子物理學有關(guān)的事情，然后聲稱“我懂量子物理學”，別人肯定不信。這是因為理解量子物理學更像是沉浸在一種文化之中，如同語言學習一樣，不僅僅把相關(guān)事實和原理記在腦海里。

從這個意義上講，所謂“懂”指的是“識別”（recognize）（Wilkins， 2013）。比如，我們第一次接觸《沃爾多在哪里？》（Where's Waldo？）（http：//whereswaldo.com），打開這本書，尋找沃爾多，最終找到他。下一次看到沃爾多，如果我們一眼能認出他，我們想不認識他都做不到，這說明我們“懂”了。再比如，我們能在火車站出口的人流中一眼認出自己的配偶或好朋友，這看上去好像很容易，但其實是一個異常復雜的過程，我們想裝著不認識都做不到。我們一旦懂某件事情就不可能回到“不懂”的狀態(tài)。

“懂”可以說是把我們大腦里神經(jīng)元的鏈接組織起來;大腦是一種感知機制，我們一旦看到認識或懂的東西，神經(jīng)元一下子就被接連激活，于是我們輕而易舉地認出這個人是誰、這件東西是什么，等等。

2. 懂與做

學習很大程度指學習如何做事，而不是為了“懂”（Ferguson， 2014）。這點很重要。我們在評價學習效果時以事實、原理、理論、定義或描述等為衡量標準，但是這些代表的是我們懂什么，而非我們能做什么。這些東西是工具，幫助我們學習和理解，但不是我們真正懂的東西，能夠完成“識別”過程才說明我們真正懂了。我們的大腦是一臺模式識別（pattern-recognition）器，不是數(shù)碼電腦。說它是模式識別機器也不很貼切，大腦是非常復雜的生物質(zhì)，由能夠集體識別模式和相互連接的神經(jīng)元組成，所以把它比喻成數(shù)碼電腦也不妥。

那么，我們?nèi)绾巫C明自己的所學？通過演示，還是實際行為？演示的目的是為了證明符合一套具體的標準，有固定的套路（Kuhlmann， 2014）。比如，要證明自己是e-learning學習者，首先必須參加e-learning，其次能夠舉出e-learning的例子，最后分享自己做什么和學什么。但是，我們不能僅是舉例說明，我們要展示相關(guān)的過程和思考，即幕后的那些東西。這正是現(xiàn)代學習網(wǎng)絡能夠做到的。在網(wǎng)上學習時，我在網(wǎng)絡上所做的一切能證明我懂什么，而這一切都是公之于眾的，別人看到了，別人也可能會發(fā)表意見。比如，我的領(lǐng)英（LinkedIn）網(wǎng)絡能說明我懂什么（Downes， 2014）（見圖3）。我的網(wǎng)絡有很多鏈接，電腦把它們繪成一張圖并涂上不同顏色;不同顏色的區(qū)域代表不同聯(lián)系人群組，這些是電腦自動檢測出來的，而通過這些與我建立連接關(guān)系的群組，別人從某種程度上能發(fā)現(xiàn)我懂什么。

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圖3 ?我的領(lǐng)英網(wǎng)絡圖

這是未來的趨勢。比如SCROLL（System for Capturing and Reusing of Learning Log，采集和重新利用學習日志）系統(tǒng)能把一個人的學習過程記錄下來（Ogata， Hou， Li， Uosaki， Mouri， &Liu， 2014），電腦可以把它繪成類似于領(lǐng)英網(wǎng)絡這樣的東西，重點學習領(lǐng)域變成了“群組”。

我們不妨設(shè)想通過萬物互聯(lián)（Internet of Everything）進行學習的情形（Jarche， 2014）。萬物互聯(lián)是人、資源和事物的因特網(wǎng)。我們知道有物聯(lián)網(wǎng)，但是真正有意思的是萬物互聯(lián)，我們不但能實現(xiàn)人與人之間的交流互動，而且能實現(xiàn)人與設(shè)備和工具的交流互動。很多年前，我曾舉過會教人釣魚的魚竿的例子（Downes， 2004）。這種魚竿有內(nèi)置感應器檢測垂釣者怎么拋竿，然后做出判斷并反饋給他（比如“你以前沒釣過魚，對吧？”），接著魚竿會一步一步教他怎么釣魚。換言之，魚竿與垂釣者互動。過去總覺得這些只是理論上的東西，但是不久前我看到一個電視節(jié)目——網(wǎng)球拍能教人打網(wǎng)球（Diallo， 2014）。隨著時間的推移，人與機器都得學會善于把數(shù)據(jù)和事物等互聯(lián)互通，然后過濾和分門別類，以更好理解不斷變化的情況。打網(wǎng)球和釣魚都不可能造假，如何學打網(wǎng)球、如何學釣魚——這些就是學習。這些數(shù)據(jù)實際上也在告訴別人我們是誰、我們在做什么。

這是基于公開行為表現(xiàn)的評價，如同評價一篇作文一樣。我們在閱讀一篇作文之后對它做出評價，有時還會參照某些標準（這其實是把問題復雜化了，參見“三、傳統(tǒng)的評價方式 3. 有能力這種東西嗎”），而更多時候則是沒有按照什么評價標準，有時甚至只讀了開頭幾段便能判斷這篇作文寫得怎么樣（當然我主張要通讀全文）。這是因為我們能“識別”什么是好文章。比如，文章的語言如何？研究的問題是否有價值？從某種意義上講這些是不可言喻的。誠如德萊弗斯（Dreyfus）所說的：“專家憑直覺，懂得識別。”（Lester， 2005）現(xiàn)在機器正越來越智能化，越來越能勝任這種工作;神經(jīng)網(wǎng)絡軟件也正越來越智能化，越來越能勝任這種工作。現(xiàn)在，我們可以用電腦給作文打分。與我們一般所想象的不同，電腦不是根據(jù)關(guān)鍵詞和語法結(jié)構(gòu)打分（Kolowich， 2014），而是自動打分（Paruchuri， 2013）。先給電腦的神經(jīng)網(wǎng)絡輸入經(jīng)過人工打分的5、100、1，000篇作文（甚至更多）作為訓練素材，然后在神經(jīng)網(wǎng)絡建立識別機制（特別是模式和連接方面），之后每輸入一篇新作文，系統(tǒng)就會根據(jù)以往經(jīng)驗給出一個分數(shù)。

五、何謂評價

1. 一項識別任務

如果把創(chuàng)建領(lǐng)英網(wǎng)絡群組的機制和作文自動評分機制結(jié)合在一起，我們便有可能建設(shè)一個不需“訓練”便能識別“專家話語”并使用這種話語對新事物進行評價的系統(tǒng)。這項工作極具挑戰(zhàn)性，但已經(jīng)取得了重大進展。目前，這種機器正在進行圖靈測試（Turing Test） （Baraniuk， 2014）。比如，聊天機器人自從上世紀90年代以來就以MUD和IRC等方式存在并且一直在不斷改進。

評價是一項識別任務，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡的工作，涉及我們?nèi)绾卧O(shè)計和建設(shè)界面，涉及我們與物聯(lián)網(wǎng)的交互（Lockton， 2004）。我們不用親自分析所有數(shù)據(jù)，而是設(shè)計一些系統(tǒng)把分析結(jié)果以圖譜、曲線圖和數(shù)據(jù)儀表盤等形式呈現(xiàn)給我們。我們現(xiàn)在開始以這種方式理解世界。有些人覺得評價是一種直覺，但唐·泰普史考特（Don Tapscott）和馬克·平恩斯卡（Marc Prensky）等卻認為評價是一種文化而且這種文化伴隨著我們的成長（Tapscott， 2013）。他們的意思是我們現(xiàn)在開始通過識別復雜數(shù)據(jù)中的模式這種方法理解世界。換言之，如果我們在看一組復雜數(shù)據(jù)時，我們能識別蘊藏在其中的模式，比如我們能夠在紛繁復雜的論壇中厘清不同主題的跟帖，這就是模式識別。

那么，我們是如何識別模式的呢？這是我們長期對大腦進行訓練的結(jié)果。比如，我們以前接觸過這種數(shù)據(jù)，大腦就建立一套鏈接。大腦是一臺模式識別器。這是一種知識的本能（an instinct of knowledge）。我們不知道把它稱為什么，但是我們知道這種東西的確存在，我們知道它是什么。

2. 留意情感反應

現(xiàn)在，我們對通過因特網(wǎng)發(fā)送的信息開始敏感起來了，甚至是過度敏感（Flaherty， 2014）。我們在自己發(fā)布的信息中透露了自己的情況（Tyson， 2014），比如我們泄露自己想法的次數(shù)要遠比我們知道的多，他人也可能在他們的信息中泄露對我們的看法，而這些評價可能是人身攻擊、無所顧忌。網(wǎng)絡上的評價有時不留情面（Rose， 2014）——這不一定是誠實的表現(xiàn)，而是懷有惡意。對此人們可能會有不同反應，包括積極和消極反應。我相信大家跟我一樣，兩種反應都有過。

加拿大國家研究委員會開展一項研究（Mechanical Turk， 2013），旨在了解推特信息所引起的情感反應。比如，對已發(fā)表的數(shù)據(jù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡分析能顯示人們看了推特發(fā)布的某個事件的消息后，是感到高興，還是難過，等等。有時我們不由自主流露自己的反應。比如，我們在網(wǎng)上看到一只貓的頭上放著一個冰激凌甜筒，不由自主發(fā)出一聲“呀”。如果這時我們正在跟別人聊天，“呀”這種反應可能會在聊天中流露出來，我們甚至可能直接打出“呀”這個字。

反應不是單向的，而是處于動態(tài)的相互影響之中。比如，有人認為玩暴力電子游戲會使人對暴力失去敏感，我對此持不同意見。這是因為玩家與游戲中的人物沒有雙向互動，因此不會出現(xiàn)情感依戀（Bilton， 2014），也就沒有激活鏡像神經(jīng)元（Winerman， 2005）。

3. 遵守道德規(guī)范

這些評價機制正在被嵌入學習管理系統(tǒng)（Petropoulou， Kasimatis， Dimopoulos， &Retalis， 2014），因此學生使用這個系統(tǒng)時，系統(tǒng)對學生學習行為的分析會隨著時間的推移越來越細。當然，學習管理系統(tǒng)的這些數(shù)據(jù)可能會被移作他用。人們對于如何使用用戶數(shù)據(jù)開始提出質(zhì)疑（Association for Learning Technology， 2014），比如通過這種途徑收集教育數(shù)據(jù)合適嗎？機構(gòu)可以收集哪些數(shù)據(jù)？學習管理系統(tǒng)應該收集能泄露用戶情感狀態(tài)的信息嗎？這些都涉及數(shù)據(jù)捕撈（data fishing）問題。

在這方面，隱私和分析技術(shù)這兩個世界相互交叉（Heath， 2014）。用戶留下痕跡，有人則專門分析這些痕跡，了解用戶的內(nèi)心——最真實的東西。我們有權(quán)利這樣做嗎？或者說，我們有權(quán)利要回我們留下的痕跡，即抹掉我們的數(shù)字存在嗎？從某種意義上講，這是不可能的。打比方說，十分鐘前你跟我見面，我不可能因為我當時狀態(tài)不佳而否認這個事實。

臉譜（Facebook）曾經(jīng)在用戶不知情的情況下試驗689，003名用戶的情感反應，以證明情感狀態(tài)具有傳染性（Kramer， Guillory， & Hancock， 2014）。有研究表明，如果提供給人們的只是犯罪故事，他們可能會認為犯罪率很高;即使實際上犯罪率是在下降，因為人們看到的都是犯罪故事，他們會以為犯罪率在上升。這也是臉譜的試驗內(nèi)容，只不過它不告知用戶。有些人得知這件事后想退出臉譜，改用推特（Globe and Mail， 2014）。然而，推特比臉譜更加道德嗎？雅虎和谷歌宣布啟動“防止跟蹤”機制（Marvin， 2014）;去年4月谷歌宣布停止出于可能的廣告目的掃描學生Gmail賬戶（Bout， 2014;Molnar， 2014）。換句話說，此前他們一直在干這種事。有時信息泄露會造成非常惡劣的影響（Biemiller， 2014），比如美國弗吉尼亞大學法學院收集學生成績信息并向潛在雇主發(fā)布，包括班級排名、政治傾向、工作經(jīng)驗和推薦者，甚至女朋友住在什么地方（Zaretsky， 2014）！這些都是個人隱私的信息，學生自己可能不全知道，但雇主卻了如指掌。

4. 應對辦法

我們該怎么辦？一種辦法是刪除我們所有社交媒體賬戶（Bussing， 2014;Suarez， 2014），但這不現(xiàn)實，我們離不開臉譜（Elliott， 2014）、谷歌和領(lǐng)英，它們的服務大有用處。這些服務有助于我們了解朋友近況、自己的情況和世界正在發(fā)生的事情。盡管如此，一些機構(gòu)開始感到妥善處理這個問題的必要性。蓋茨（Gates）資助inBloom機構(gòu)（Thompson， 2014），負責為客戶集中保存學生數(shù)據(jù)，但是竟然有那么多方面能夠獲取這些數(shù)據(jù)（如圖4所示）。由于民眾對此反應強烈，inBloom最終關(guān)閉了（Korach， 2014;Solove， 2014）。具有諷刺意味的是，現(xiàn)在人們擔心自己的數(shù)據(jù)會出現(xiàn)“斯諾登效應” （Grealish， 2014）。

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圖4 ?inBloom

加拿大剛剛通過《反垃圾郵件法》，但就我而言，作用甚微（Davison， 2014）。在這個法律通過之前，很多人給我發(fā)郵件，請求我同意他們繼續(xù)給我發(fā)送郵件，我沒有理會他們?？墒?，時至今日，垃圾郵件照樣源源不斷，雖然我們已經(jīng)有了《反垃圾郵件法》。人們越來越擔心個人隱私的安全。比如，有些人認為不該在課堂錄音錄像，因為課堂是一個隱私空間。但是，對課堂進行錄音錄像現(xiàn)在越來越常見（Opidee， 2014），不管是公開的，還是私下的。Mozilla基金會的道格·貝爾肖（Belshaw， 2014）提出要保證共同的空間是公共空間，不能由某些人為所欲為，但是我們現(xiàn)在的公共空間卻沒有隱私，不管我們身居何處，似乎都無法擺脫政府和企業(yè)的監(jiān)控，我們私下的談話都可能成為它們的產(chǎn)品或商品。

5. 保護個人隱私

即使我們不讓億萬富豪們插手這些事，而是交由政府負責，我們的隱私仍然無法得到保證，因為斯諾登事件會重演。個人隱私和非正式評價密切相關(guān)。大數(shù)據(jù)和學習分析這些東西與個人隱私互不相容，因此前者必定遭遇來自后者的阻力。顯而易見，我們都很在乎個人隱私。例如，Seedmatch眾籌網(wǎng)為一種能防止美國國家安全局監(jiān)控的個人服務器募款（Russia Today， 2014），他們只需7.5萬歐元，然而活動僅進行89分鐘就募集到75萬歐元！

現(xiàn)在，越來越多的人轉(zhuǎn)移到能保護隱私的個人網(wǎng)絡上了，比如Privatext、TigerText、Whisper、 Cyber Dust、Ansa、Omelette和Diaspora （Bourne， 2014）。

六、一種新的評價系統(tǒng)

1. 新系統(tǒng)的運作機制

新系統(tǒng)使用的是個人服務器，因此用戶資料不必存放在學習管理系統(tǒng)、臉譜或領(lǐng)英上，而是存放在自己可以控制和擁有的網(wǎng)絡上（BCNet， 2014）。這個系統(tǒng)會有一個公共空間，用戶可以在這里發(fā)布愿意跟他人分享的信息。這是用戶的公共面孔，如同衣服一樣。這個系統(tǒng)會對身份進行管理，但是個人負責控制自己的身份。臉譜堅持一個用戶只能擁有一個身份，然而在現(xiàn)實生活中，我們是有多重身份的——對不同人扮演不同身份角色。

我們在網(wǎng)上所做的一切都會被匯集成各種內(nèi)容網(wǎng)絡，這叫作個人產(chǎn)生的內(nèi)容（Waters， 2014）（圖5）。這些內(nèi)容網(wǎng)絡是一個全面內(nèi)容過濾系統(tǒng)，一個全面感知系統(tǒng)。該系統(tǒng)的功能跟神經(jīng)網(wǎng)絡一樣，是一種模式識別器。在這個系統(tǒng)里，人人都是策展者，他們理解、修訂、重新搭配內(nèi)容以及改變用途，等等。這已經(jīng)超出策展的范圍。換言之，對于每個人所做的一切，其他人都能看到、認出、傳播和評論等。

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圖5 ?個人產(chǎn)生的內(nèi)容

第一個層面是社交網(wǎng)絡（Andrade， 2014），負責評價個人的資格。比如，一個由量子物理學家組成的社交網(wǎng)絡，主要成員都彼此認識、相互交流、評論彼此的論文、一起參加會議、彼此直呼其名……如果我想冒充量子物理學家加入這個網(wǎng)絡，只要他們跟我聊一聊我便露餡，因為真正的量子物理學家能輕而易舉地識別冒牌貨。由此可見，這種人際網(wǎng)絡是一種甄別資格的感知機制。一個人有什么學歷并不是真的很重要，重要的是他如何與他人交往和互動。這在今天的網(wǎng)絡世界尤為重要。

各行各業(yè)都有自己的網(wǎng)上社區(qū)，這些都是開放式網(wǎng)絡，它們類似于實踐社區(qū)，但又不盡然，可能還有諸如游戲、愛好等社區(qū)的特點（Nisnevich， 2014）。我們可以對社區(qū)成員交互的產(chǎn)物（比如交談）進行分析，以此評價他們的資格（Salmons， 2014）。比如面試，求職者只需接受專業(yè)面試官的一次面試，然后把面試的錄像和轉(zhuǎn)寫成文字的面試內(nèi)容放到網(wǎng)上，想錄用他的公司便可以使用自己的系統(tǒng)根據(jù)公司制定的標準評價求職者，決定是否錄用。

未來的評價會從根本上重新定義我們現(xiàn)在所說的“作品”（Bentley， 2014）。一般而言，作品指的是一個人的正式出版物，比如專著、畫作和電影等，今后可能是指我們在公共因特網(wǎng)上的一切行為，包括通信交流和活動。這是好事，因為我們能夠更加準確、仔細地評價一個人，判斷哪些方面有待充實，而這正是評價的目的之一。

2. 新系統(tǒng)的可行性

有人認為這種方法不見得比現(xiàn)行的能力地圖（competency maps）更好。能力地圖沒什么不好，問題是這種地圖在教育體系中扮演什么角色。我們現(xiàn)在所提出的那些能力只不過是一種指南——幫助我們了解完成某項工作需要什么能力，但是這些能力究竟是什么卻難以清晰界定（參見“三、傳統(tǒng)的評價方式 3. 有能力這種東西嗎”）。

我們可以采用不同方法制作地圖。一種方法是派人帶著星盤和指南針出海，沿著海岸線航行，一路繪制地圖。這是老掉牙的辦法，費用高且不準確?，F(xiàn)在是通過衛(wèi)星拍照繪制地圖，雖然比舊方法好，但仍然有待改進。比如，用GPS繪制衛(wèi)星實景地圖，提高準確性，當然這也不是最好的辦法，也可能會出錯（比如，有人按照GPS導航的指引結(jié)果把車開到河里）。同樣，人工繪制能力地圖費用高且不準確，因此我們需要一種能自動識別能力的機制。事實上，我們有這樣一個課題——能力自動發(fā)展和認定（automated competency development and recognition）。這個系統(tǒng)類似衛(wèi)星拍照，對社交功能基礎(chǔ)設(shè)施（social infrastructure）進行全面搜索，分析各種鏈接，根據(jù)人們在網(wǎng)上的實際行為繪制出一種“地圖”。

我們可能認為人工干預能保證其準確性，但實際上這反而可能導致這種“地圖”更不準確。比如，所有人都可以參加開放街道地圖（OpenStreetMap）（http：//www.openstreetmap.org）的繪制，人口密集的地方在地圖上可能有很詳細的信息，而人煙稀少的地方可能就沒有人去繪制詳細的地圖。因此，總的來看它不如谷歌地圖（Google Maps）準確。當然，機器可能有盲區(qū)，對數(shù)據(jù)分析的設(shè)計也可能存在盲區(qū)。人的感知也如此，有時會出錯。一些人可能是色盲，一些人可能只是關(guān)注他們想看的東西。因此，感知不是一個完美的機制。過去的社會感知機制是專家、學者和記者等通過研究、觀察、拍照、寫文章和發(fā)表作品等體現(xiàn)，總的來看運行情況良好，但也有一些明顯不足，比如機構(gòu)可以控制報紙或影響研究結(jié)果。這里提出的新系統(tǒng)雖然也不完美，但可能優(yōu)于舊機制，特別是在迫使我們質(zhì)疑自己是否能正確理解世界這方面——這不是我們所擅長的。我們不擅長自我糾錯，因為自我糾錯需要自我意識、自我反思的全局性機制。

3. 其他相關(guān)問題

首先是費用。買單的總是作為用戶的我們。臉譜提供免費服務，但眾所周知，我們不是臉譜的客戶，我們是一種產(chǎn)品，臉譜把我們賣給真正顧客——廣告商、營銷商和公司等。

我們可以用兩種方法應對這個問題。一是把它看成是一個技術(shù)問題——如何設(shè)計自我組織（self-organization）以便通過這個系統(tǒng)公平分配收入和工作;二是通過社會過程（social processes）分配收入和工作。第一種方法能使大家有工作、有收入，而第二種的結(jié)果卻難以預料，我們最終可能一無所有。

另一個相關(guān)的問題是控制權(quán)。機構(gòu)總是希望掌控一切。比如，我所在的機構(gòu)（政府部門）提出任何數(shù)據(jù)都不能外泄，雖然從實際來看這是不可能的。當今的世界更有滲透性，因為我們不可能身處一個完全與世隔絕的網(wǎng)絡，同時又希望能與外界交流?？刂茩?quán)的問題不是三言兩語可以講清楚的，它歸根結(jié)底是一個權(quán)力問題。當今個人與雇主之間的權(quán)力關(guān)系正在發(fā)生變化，但這已經(jīng)超出本文范疇。

今后，能改變事物的是人的自我組織能力、快速和高效尋找所需人才（包括個人和承包商）的能力。因此，我們必將更具移動性和推銷自己的能力——向全世界各式各樣的雇主推銷自己的作品。雇員與雇主將會是兩個平等主體，而不是哪一方以強欺弱支配一切。這是上文提到的技術(shù)解決方案，只有這樣才有可能討論數(shù)據(jù)的擁有權(quán)和管理問題。但是，這種方案會遭遇社會阻力，雇主們不喜歡它，當權(quán)者不喜歡它，他們必定會抵制它。

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收稿日期：2014-11-30

定稿日期：2015-04-24

作者簡介：史蒂芬·道恩斯（Stephen Downes），加拿大國家研究委員會（National Research Council of Canada）高級研究員，慕課始創(chuàng)者之一。

譯者簡介：肖俊洪，汕頭廣播電視大學教授，《Distance Education （Taylor & Francis）》雜志副主編，《System： An International Journal of Educational Technology and Applied Linguistics （Elsevier）》編委。

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