高等教育數字化轉型的數據倫理風險與治理路徑
——基于高質量發展的視角

趙文政

(鞍山師范學院 教育科學與技術學院,遼寧 鞍山 114007)

隨著教育數字化戰略行動的逐步深化和發展,我國高等教育領域正處于數字化轉型的改革浪潮中[1]。高等教育數字化轉型是將數字技術與教育教學深度融合,通過數字化手段改善教育質量、提升教育效果和滿足學生個性化學習需求的過程[2]8744。在數字化轉型過程中,教育主體直接面對大量數據收集、存儲和分析,以及與教育相關方共享數據的需求。高等教育數字化轉型所涉及的大數據和個人信息處理衍生出隱私泄露、數據濫用、數據偏見等一系列嚴重的數據倫理風險,造成不公平、不合理的社會發展癥結。高等教育數字化轉型的數據倫理風險及其治理成為當前迫切的研究議題。通過對高等教育數字化轉型過程中的諸多現實問題進行深入研究和分析,可以有效識別和理解潛在的數據倫理風險,并形成行之有效的治理思路[3]?；诖?本文通過探討高等教育數字化轉型的數據倫理風險,提出相應的治理路徑,為相關教育主體提供有益參考,從而實現數字化轉型與教育高質量發展的有機結合,推動高等教育數字化轉型的高質量發展。

一、高等教育數字化轉型的概述

高等教育數字化轉型關系著教育質量、效率和公平的進一步提高。通過澄清高等教育數字化轉型的新時代內涵與目標,有助于深度認識高等教育數字化轉型的現狀與問題。

(一)高等教育數字化轉型的內涵與目標

高等教育數字化轉型是指高等教育系統基于數字技術和思維,改變傳統的工作方式和流程,提升教育質量和效率,構建智慧教育新生態的過程[4]。隨著中國式教育現代化的深入推進,我國新時代高等教育數字化轉型的內涵聚焦于以創新教育模式、教育資源共享、數據驅動決策和人工智能應用為重點,旨在提高教育質量、促進個性化發展、實現教育公平,提供高質量的教育服務和教育資源[5],其表現在依托數字技術和平臺,變革高等教育理念、模式、內容和方法,進一步提升教育質量和效率,實現教育創新和發展[6]。它不僅是對高等教育信息化的深化和拓展,也是對高等教育本質、價值、目標、方法等方面的優化和重構[7]。隨著教育數字化戰略行動的推進,新時代高等教育數字化轉型呈現出四個主要目標。

1.樹立數字意識,實現數字思維引領

這意味著要以數據為基礎、以算法為支撐、以平臺為載體、以場景為導向,在各個層面和環節實現教育活動的智能化、精準化、個性化、協同化等。

2.培養教師、學生及教育管理者的數字素養

數字素養是數字化轉型的基本能力,它包括數據素養、計算思維、創新思維等多個要素。數據素養強調獲取、分析、利用數據的能力,計算思維主要指運用計算機科學原理和方法解決問題的能力,創新思維聚焦于在復雜多變的環境中發現問題、提出解決方案并實施創新行動的能力。

3.構建高等教育數字化轉型新生態

高等教育數字化轉型新生態涉及數字戰略體系規劃、新型基礎設施建設、技術支持的教學法變革、技術賦能的創新評價等評價方面[8]。其中,教育新型基礎設施包括云計算、大數據、人工智能等技術,技術支持的教學法變革囊括了翻轉課堂、混合式學習等模式,技術賦能的創新評價包括形成性評價、自適應評價等方法。

4.形成數字化治理體系機制

這意味著要對教育治理進行全方位系統性的重塑,包括體制機制、方式流程、手段工具等維度。其中,體制機制主要涉及治理部門之間的協調合作關系;方式流程主要涉及數據采集、分析、決策、反饋的流程閉環,手段工具主要涉及數據安全保障措施等。

(二)高等教育數字化轉型的現狀與問題

隨著數字技術的發展和社會需求的變化,數字化轉型在高等教育領域逐步推進,深刻影響著教師專業發展、課程設計、資源共享、評價體系等諸多層面[9]。我國目前高等院校開發和提供的數字化課程數量已經超過5萬,注冊和學習者數量約8億人次,包括虛擬仿真實驗課、慕課、視頻公開課、國家精品開放課程等,而獲得慕課學分的人次已超3億[10]。許多高等教育組織探索使用區塊鏈、大數據等技術進一步了解和分析各教育主體的教育需求和行為模式,以便更高質量地提供個性化的教育服務。但仍然應清醒地看到,高等教育數字化轉型產生的嚴峻現實問題,如制度模糊、技術歧視、資源不均衡和素養滯后等。

1.制度模糊

高等教育數字化轉型需要科學而清晰的制度規劃,以確保轉型的順利進行。許多學校缺乏嚴謹的制度規劃與指導,導致轉型過程中浮現出諸多問題。例如,具體制度目標和指標的缺失,有效溝通和協作機制的缺位,以及對轉型過程中出現的風險和挑戰認識不足[11]。

2.技術歧視

高等教育數字化轉型往往基于多元數字技術工具和平臺的應用,以支持教師和學生的教育和學習活動。一些高校和教育系統卻缺乏必要的數字基礎設施和支持,造成數字技術使用困難和不穩定[12]。相當數量的教師數字素養不足,表現為缺乏必要的數字技術知識和技能,無法有效地使用數字技術工具和平臺有效開展教育活動。

3.素養滯后

具備必要技能和知識的人才對高等教育數字化轉型不可或缺,其主要包括教師、技術人員和管理人員等。缺乏數字人才成為眾多學校發展的限制性因素,導致數字化轉型過程中出現教師由于不具備必要技能和知識而難以有效地操作技術工具和平臺解決問題。專業技術和教育管理人員的數字素養不夠完善,致使其無法穩固地支持高等教育數字化轉型[13]。

4.資源不均衡

高等教育數字化轉型離不開充足資源的支撐,包括資金、設備、軟件和內容等。許多學校和教育系統缺乏必要的資源支持,在轉型過程中出現了一系列問題。例如,缺乏必要的數字設備和軟件,直接限制了教師和學生的數字化教育和學習活動。此外,高質量數字內容的缺位,難以滿足學生和教師的教育需求[14]。

二、高等教育數字化轉型的數據倫理風險

高等教育數字化轉型帶來了制度模糊、技術歧視、資源不均衡和素養滯后等深層次現實問題,在社會網絡層面,則產生了來源于高等教育數字化轉型的數據倫理風險[15]。高等教育數字化轉型的數據倫理風險制約著我國高等教育資源共享、教育內容個性化、教學過程智能化等教育高質量發展目標的實現。

(一)高等教育數據倫理風險的概念與類型

高等教育數據倫理風險是指在教育數據的收集、存儲、分析、使用和共享等過程中,導致高等教育數據主體或社會利益受到損害或侵犯的風險,具體體現在高等教育數據泄露、數據歧視、數據操縱等。根據風險領域劃分原則,高等教育數據倫理風險主要分為數據隱私、數據安全、數據公正性、數據透明度和數據誤用等類型。高等教育環境中,數據隱私涉及教育主體的個人信息,如個人信息被未經授權的第三方獲取,會對個體造成實質性的傷害[16]。數據安全要求保護數據不被非法訪問、破壞、更改或泄露,其涉及學生的個人信息、學習記錄、考試成績等。數據被泄露或被濫用,會對學生和學校等造成嚴重的后果。數據公正性指相關主體在收集、分析和使用數據的過程中,排除基于學生性別等個人特征而產生偏見。數據透明度要求相關主體向學生和社會清楚地闡明教育數據收集、存儲、使用和分享的制度體系。數據誤用涉及相關參與者在使用數據時,會因誤讀數據、過度依賴數據或濫用數據而導致決策錯誤。

(二)高等教育數據倫理風險產生的原因與影響

高等教育數據倫理風險的產生與技術偏見、社會分化和制度缺位緊密相關,并對技術、社會和制度等層面造成進一步的影響。

1.原因

高等教育數據倫理風險在技術層面的來源主要包括數據安全和隱私保護。隨著數字技術的發展,大量高等教育數據被收集、存儲和分析,以提高高等教育質量和個性化學習體驗。但是,許多數據被未經授權的第三方所獲取,導致隱私數據泄露。數據分析和挖掘技術的不斷發展加劇對高等教育數據的濫用。在高等教育數據的收集、處理和應用過程中,技術層面的倫理風險不可忽視。

在社會層面,教育數據倫理風險產生于數據公平性、透明度和歧視。高等教育數據的收集和使用加劇社會不平等,資源豐富的學校更容易獲得先進的數字技術和數據分析工具,從而提高教育質量,而資源匱乏的學校則落于下風。此外,高等教育數據的使用缺乏透明度,學生和社會不了解他們的數據如何被收集、存儲和使用。最后,基于數據的決策導致對某些群體的異化。

在制度層面,高等教育數據倫理風險產生與政策法規的缺失或不完善密切相關。許多地區尚未完善針對教育數據的專門法規與政策,導致數據收集、存儲和使用的標準和規范不夠明確。教育數據倫理風險的影響主要表現為制度規范制定和實施的挑戰。

2.影響

技術偏見。隨著大數據、人工智能等數字技術的廣泛應用,高等教育數據的收集和分析逐漸普遍,導致數據泄露、濫用和不當使用的風險驟增。教師和學生的個人信息、學術表現、行為特征等數據常常被用于非法牟利,侵犯了個人隱私權和知情權。算法歧視也是教育數據倫理風險的重要方面,算法會放大現有的社會不平等和歧視現象,導致某些群體在教育資源分配、評估和選拔等方面受到不公正對待。

社會分化。高等教育數據倫理風險在社會層面的影響主要體現在數據驅動的教育導致過度依賴數據和技術,忽視人的主體性和多樣性[17]。過分強調數據和算法使高等教育決策變得機械化和去人文化,削弱教師的專業判斷和學生的個性發展。高等教育數據的不當使用也加劇了社會不平等和分化,基于數據的選拔和評價制度導致“優勝劣汰”的現象加劇,使部分群體在教育競爭中處于更加不利的地位。此外,數據驅動的教育決策會加劇教育資源的不均衡配置,使優質教育資源更加集中于部分地區和群體。

制度缺位。由于高等教育數據倫理方面的政策和標準的不完善,數據收集、處理和應用過程中的倫理問題難以得到有效的監管和解決[18],導致數據濫用、隱私侵犯等亂象頻發,衰減著社會對高等教育數據管理的認同。高等教育數據倫理風險的治理需要跨學科、跨部門的協同合作。反觀現實,各部門之間的信息共享和協作機制往往不夠順暢,導致數據倫理風險的防范和應對措施難以有效落實。建立健全教育數據倫理的制度框架和治理機制,加強跨部門協作與聯動,是治理教育數據倫理風險的重點。

三、高等教育數字化轉型的數據治理路徑

為有效治理高等教育數字化轉型的數據倫理風險,推進高等教育高質量發展,建議我國應當遵循以下數據治理路徑。

(一)健全教育數據體制機制,明確教育數據管理規范

高等教育數據體制機制處于紛繁復雜的現實隱憂之中,主要涉及數據質量與完整性、數據隱私和安全、數據分析和應用以及跨部門協作等。

為有效化解隱憂,完善高等教育數據體制機制,應當發揮教育數據質量和完整性的重要作用。歐盟制定了歐洲數據保護通用條例(GDPR),旨在保護個人數據隱私的法規,它規定了個人數據收集、處理和共享的條件,要求數據處理者采取適當的安全措施,同時強調用戶對個人數據的控制權[19]。

我國高等教育系統要建立規范的數據收集、驗證和更新流程,首先確保數據準確性和一致性。通過采用數據融合等先進技術和方法,提高數據質量。定期對數據進行審查和清理,減少錯誤和遺漏,更好地支持數據驅動的高等教育決策和評估,提高教育質量和公平。其次,加強數據隱私和安全,高等教育系統應制定和實施嚴格的數據保護政策,確保僅授權人員獲得訪問和使用數據的權限。加強對數據安全的培訓,提高全員在數據保護方面的意識和能力,更全面地保護學生和教職員工的權益,維護高等教育系統的可持續性發展。再次,支持數據分析和應用,高等教育系統可以提供專業培訓和支持,幫助教師充分掌握數據分析和數據應用的技能。設計和實施關于數據分析和應用的業務課程,邀請業內外專家予以必要的指導。與數據研究機構合作,提高教師的數字領導力,促進高等教育改革和創新。最后,促進跨部門協同發展,教育管理部門應設立專門的數據協調小組,負責組織和推動跨部門的數據共享和合作。借助新興數字技術,如數據倉庫、數據交換平臺等,通過促進跨部門協作,實現數據集中管理和高效傳播,提高整個教育系統的數據管理水平,推動高等教育高質量發展。

(二)加強數據安全技術支撐,防范教育數據應用風險

隨著高等教育高質量發展的推進,數據安全面臨著數據泄露、缺乏統一的數據安全標準、技術更新滯后、缺乏安全意識以及政策法規滯后等技術風險[18]。這些挑戰導致學生、教職員工和學校的隱私和敏感信息暴露,對個人和組織造成嚴重損害。

為了提高數據安全技術水平,加拿大建立了教育數據治理框架,涵蓋了數據收集、存儲、使用和共享的原則和規范[20]。該框架強調了數據隱私保護、數據安全和公平數據使用的重要性,并促進數據倫理意識的提高。

為防止出現教育數據應用風險,我國高等教育系統應采取以下措施:首先,應制定統一的數據安全標準和規范,確保不同學校在數據安全方面的要求和措施具有一致性,消除數據安全的薄弱環節,降低數據泄露和受攻擊的技術風險。其次,高等教育系統應加大對數據安全技術的投入,優化數據加密、脫敏和備份,及時更新和升級數據安全設備和系統,以提高學校在應對新型網絡攻擊和數據泄漏風險方面的技術能力。第三,高等教育系統也應加強對教師和學生的數據安全意識教育,確保他們在日常操作中遵循安全規范,化解數據泄露的風險。第四,政府和相關監管部門也需及時修訂和完善關于高等教育數據安全技術的標準和政策,為高等教育系統提供明確的法律依據和指導,切實推動學校制定有效的數據安全策略,提高數據安全水平。最后,高等教育系統應建立完善的數據安全管理體系,包括數據安全技術準備、程序、措施和反饋等,確保學校在數據安全方面的工作得到有效執行。通過采取以上措施,高等教育系統能夠有效應對數據安全技術方面的挑戰,保護學生、教職員工和學校的隱私和敏感數據,為學生提供安全、可靠的技術環境,提高整個高等教育系統的數據安全水平。

(三)提高數據倫理意識水平,確保教育數據使用合規

在數字時代,數據倫理意識的問題也日益凸顯。在高等教育領域,教育工作者在使用數據進行教育決策時,容易忽視數據的敏感性和復雜性,導致數據被濫用或誤用。同時,學生在數字化環境中產生的大量數據往往缺乏有效的保護和管理,數據隱私的風險時刻存在,故提高數據倫理意識的水平已經成為當務之急。

為了增強數據倫理意識,應從教育、法律、技術等多個角度出發,予以綜合性治理。第一,建立完善的數據管理制度是確保教育數據使用合規的重要保障。這包括數據收集、存儲、使用和分享等各環節規范化,以及數據安全、數據隱私等方面的治理。挪威開展了針對教育從業者的數據倫理培訓計劃,提供有關數據保護、隱私保護和數據倫理原則的培訓課程。該計劃旨在提高教育從業者對數據倫理風險的認知,培養其在教育數字化轉型中合理處理和保護數據的能力[21]。澳大利亞推出了數據倫理意識教育計劃,面向教育從業者提供培訓和資源,幫助他們了解數據倫理原則和實踐。該計劃強調教育從業者在數據收集、分析和共享過程中應遵循的道德和法律準則[22]。第二,高等教育系統應設立專門的數據管理機構,負責制定和執行制度,處理數據相關的問題。第三,教師和學生需要充分理解和應用數據倫理的基本原則,加強數據倫理的教育和培訓是增強教師和學生數據倫理意識的有效途徑。教師需要具備足夠的數字知識和技能,以便在教育教學中有效地使用人工智能工具,并能及時識別和解決可能存在的數據倫理問題。學生要了解人工智能如何影響其生活,以及如何使用智能工具做出符合道德和倫理的決策。師生員工要了解保護自己的數據隱私,以及能夠識別和避免網絡欺詐和其他形式的不道德行為。第四,在高等教育系統中應提高數據倫理的制度地位,在課程中融入數據倫理的內容,促使教師和學生能準確理解并尊重數據倫理的原則。

(四)推進數據共享和協同創新,優化信息交流和資源整合

在高等教育領域,教育數據共享中數據隱私和安全問題是其重要難題。高等教育數據中存在大量敏感信息,高等教育系統建立相應的數據保護制度,包括制定嚴格的數據安全和隱私保護政策,采用先進的數據加密和匿名化技術等。在此過程中,不同教育系統的數據格式和標準不同,由此造成數據標準化和互操作性的障礙[23],導致數據整合和共享變得困難。

教育管理部門、高等院校和技術服務商等各方應協同治理,制定統一的數據標準和格式,以實現數據的整合和共享。英國設立了教育數據倫理委員會(DELC),作為協同機構負責監督高等教育領域的數據倫理事務。教育數據倫理委員會制定了教育數據倫理準則和標準,并提供咨詢和指導,確保數據使用的合法性、透明性和安全性[24]。美國通過《家庭教育權利和隱私法案》(FERPA)保護學生個人教育記錄的隱私權利,該法案對學生教育記錄的收集、使用和披露進行了限制,并保障學生對個人數據的訪問和更正的權利[25]。高等教育數據共享的協同需要建立有效的協同機制,確保各方的需求得到協調與平衡,不斷增強并拓展各方面在利用及創新高等教育數據治理時所形成的合作關系和共同利益。建立有效的協同機制不僅包括建立跨部門、跨學校的協同工作機制,也應建立公平的數據共享和使用規則。為實現高等教育信息交流和資源的優化整合,建立健全的數據保護制度是重要的保障措施,制定嚴格的數據安全和隱私保護政策,增強教育工作者的數據保護意識,以及采用先進的數據加密和匿名化技術等。同時,通過培訓和教育提高高等教育參與者的數據素養,提高其數據分析和使用能力,使其能夠有效地利用數據改進教育和管理工作。推動教育數據標準化和互操作性的建設需要各方協同治理,制定并遵循統一的數據標準和格式,以便于數據的整合和共享。

四、結語

高等教育數字化轉型具體表現為利用信息和數字技術改善高等教育過程和豐富學習機會的過程。在數字化轉型中,教育組織和教育者可以基于多模態的數字工具和平臺優化數字化教育資源、支持數字化教育和評估,促進教育創新和個性化學習。然而,高等教育數字化轉型也不可避免地衍生出數據泄露、數據歧視、數據操縱等嚴重的數據倫理風險,大量數據活動與現行法律法規或道德準則存在重大差距或沖突,形成數據倫理困境、價值沖突和利益博弈等。這對數據處理及使用過程中確保數據準確性、數據完整性、數據有效性等提出了更高質量的要求,要確實秉持數據安全與跨部門流動之間的平衡、個人隱私與公共利益之間的協調、技術創新與道德約束之間的適應等數據倫理原則。為應對高等教育數據倫理風險,國際社會采取了許多行之有效的措施并形成了有價值的可借鑒案例,聚焦于完善法律法規與政策,優化數據倫理治理機制,教師專業培訓與能力提升。這些措施為其他國家有效治理數據倫理風險提供了有益經驗,強調教師在高等教育數字化轉型中的角色和責任,從而推動高等教育的可持續發展,但是也應注意到教師并不是重塑教育數據倫理的唯一變量。在中國式教育現代化的時代進程中對其舉措不可盲目照搬,而要堅持因地制宜,具體問題要予以具體分析。

綜上所述,為有效應對其風險,我國應從教育數據制度體制機制、數據安全技術、個體數據倫理意識水平、數據共享和協同創新等多方面共同治理高等教育數字化轉型的數據倫理風險,深度開展針對高等教育領域特點和需求的數據倫理協同研究,制定適用于不同場景和目標的數據倫理標準和指南,從而進一步推動高等教育的數字化轉型,實現更高質量的發展。未來的研究應著眼于構建更為完善和細致的數據倫理框架,以引導高等教育組織在數字化轉型過程中實現更“善”的數據倫理治理。