京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据引发的风险与管控
前些时候,几乎全世界都在围观李世石和阿尔法狗的“人机大战”。在围棋对弈的两端,排名世界第五的李世石,在一定程度上代表着人类的智慧,接受以棋谱大数据撑腰的电脑阿尔法狗的挑战。
胜负总有定数。然而,在胜负之外,在娱乐狂欢之外,很多人开始陷入沉思,甚至忧思。
事实上,无论愿不愿意、接受不接受,大数据早已开始悄然渗入人类生活的每一个领域,乃至无孔不入,教育和学习领域亦不能例外。
当很多人尚不知大数据为何物时,当我们还在怀疑大数据所蕴含的威力,问它究竟能有什么用处时,甚至于浑然不知,以“无知者无畏”之姿态斥其无用时,世之智者如维克托·迈尔·舍恩伯格等,早已超越大数据“是否有用”这样初级的问题,而是从整个教育发展的过去、现在以及未来趋势入手,关照大数据时代背景下,教育领域即将面临的不可回避的巨变。
虽然,这一变革正如围棋对弈一般,场面上看起来并不那么喧闹,但实质上却是暗流汹涌,不可逆转。因为,大数据已经正在渗入教育和学习生活的方方面面,并将对这个世界的教育和学习产生深远的影响。
在《与大数据同行——学习和教育的未来》一书中,迈尔·舍恩伯格截取了喜马拉雅雪峰脚下不丹“唐卡绘画”传习这一传统教育的典型镜像,来意指传统教育的“薄暮”,并随之带领我们走进一个大数据时代学习和教育正在悄然发生的巨变场景。
事实上,大数据即将为教育领域带来的变革和益处,相对而言是较易接受和理解的。因为只需要让感兴趣的人们不断“尝到应用的甜头”,即可诱导人们步步深入,乃至深陷其中而难以自拔。至于如何利用大数据优化学习,相关专家已有诸多堪称细致入微的阐释。
至此,面对大数据,教育领域是否“过于保守”,就被提上了人们需要思考的议程。因为,表面看来,几乎在每一次的科技革新对人们生活、生产、学习带来的巨大改变中,教育领域都表现得不如工商企业那么灵敏。
但更为可贵的是,当人们还在纠结于对教育而言大数据是否有用、如何应用这些问题时,迈尔·舍恩伯克等智者早已开始警惕并洞悉大数据的另一面:大数据的阴暗面、不当应用即将带来的新的风险,以及人类面对大数据应有的恰当态度和应对措施等,从而将我们的思考引入大数据之于人类的道德、诚信、法治精神层面,乃至善良的人性。
新的科技革新,与生俱来的往往是一把双刃剑。见微可以知著,相对大数据而言,在当前的教育生活中,即使一个小小的“小数据”,比如一个小学生某一次的期末数学考试成绩,都很有可能被人无意间拿来给他贴上一个“毫无数学天赋”的标签,从而影响他的一生。
正如迈尔·舍恩伯格所说,遗忘是心灵垃圾的大扫除,而无法遗忘的旧数据,将是“最大的隐患”。在大数据时代,如果一个人学生时代的各种信息数据被永久存留而无法“遗忘”,从而形成他“永久的过去”,而这些数据随时随地可以被其他社会组织或个人,比如他将来的应聘单位提取,并因此依然将他定义在那些事实上可能早已消失得无影无踪的“过去”时,那将会对他产生何等的影响,带来多少烦恼?抑或经过基于大数据的一番难以辩驳的预测,给出一名小学生一个“被规划的未来”,因而让基于他过去的数据决定了他的未来,那将意味着什么?有时候,这样的思考可能会让人感到“细思恐极”。
此外,在大数据面前,个人隐私如何得到有效保护,以及能够拥有和利用大数据学习的学生能否因此而更加优秀,而那些不能拥有和利用大数据的学生能否因此而改进和提高的机会更少,从而形成一道不可逾越的“数字鸿沟”?对诸如此类问题的思考,也会让我们觉得,面对大数据的凶猛来势,教育领域是否真的“过于保守”,还需要分情况界定,因为过犹不及,保守和冒进往往是事物的两端。
数据无情人有情。正如迈尔·舍恩伯格所说,大数据的背后其实是人的问题。那么,大数据如何得到合理的管控,“取信于人”,为教育和学习所用,就成了一个极为迫切且值得深思的问题。
“合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。”无论如何,面对大数据这一认识世界的新方式,还是要从认识大数据本身开始。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01