技术的使用对教育和学习有何影响？
这个简单的问题其实相当难以回答，原因有很多。一个简短的回答——“这取决于你如何使用它，以及使用它的目的”——或许难以令许多人满意，但确实准确。话虽如此，在尝试评估影响之前，先了解技术在实际中是如何（或是否）被使用的，会很有帮助。而在此之前，了解当今实际有哪些技术可供使用，以及可能影响其使用的一些关键因素，也很有必要。将这种现状与世界其他国家的情况进行比较，有助于把这些知识置于比较性的背景之中。（我们是典型情况，还是异类？我们领先，还是落后？）
早在2009年12月，联合国教科文组织统计研究所（UIS）——联合国系统内负责 收集教育相关数据 的专门机构（世界银行的 EdStats 倡议在这方面是UIS的重要合作伙伴）——就发布了一份非常实用的《教育领域信息与通信技术（ICT）测量指南》 [PDF]，此后该指南一直用于指导世界许多地区的数据收集工作。
（EduTech博客曾关注这些工作的多项成果，包括 亚洲、阿拉伯国家和 拉丁美洲的相关成果，也曾更广泛地探讨这些工作揭示了 全球学校联网状况的哪些信息；UIS关于非洲ICT与教育的区域报告预计将于2015年上半年发布。）
在这些工作的基础上，预计明年将启动首个全面的全球倡议，定期收集所有国家——无论大小、贫富——教育领域技术使用的基本数据。
哪些数据可能值得收集，而在实践中又能收集哪些数据？
UIS提出的现有一组“指标”是否相关且有用？还是应根据近年来收集和分析这些指标的经验，对其进行删减、扩充或修订？
为帮助探讨这些问题，本月早些时候，UIS召集了一个“技术咨询小组”，成员包括一系列名称缩写繁多的组织（包括ADEA、ALECSO、CETIC、European Schoolnet、ITU、KERIS、OECD、TAGI、UNESCO和World Bank），以审视首轮区域数据收集工作的经验，并就一份整合后的相关ICT/教育“指标”清单及相关 问卷 [PDF]提出意见并建议可能的修改。教育领域技术使用情况的一项新全球调查计划于2015年9月启动，旨在纳入UIS在教育部门定期开展的持续数据收集工作，并通过各国统计局协调实施。
世界各地围绕教育领域技术使用制定的许多政策，处于某种缺乏数据的状态。（事实上，有人认为，由于缺乏可据以作出并论证决策的数据，教育技术投资才是许多教育体系中真正的“信仰驱动型举措”。）即使有意愿依据数据作出决策，经过严格收集的数据也十分有限，而且大多来自少数国家。人们常常依据小型试点项目和/或OECD（即“高度发达”或“工业化”）环境及经验得出见解、进行推断。相关政策文献中充斥着“转型”和“颠覆”等说法，但这类表述往往更多是理论性的、愿景式的，而非植根于学校中可观察到的实际情况。虽然有一些严格的数据和意见收集工作可能与高收入国家的政策制定者相关（PISA、来自 European Schoolnet的工作、《地平线报告》），但明确针对所谓“发展中国家”情境设计、遑论提供跨国比较机会的此类活动却十分匮乏。除此之外，拉丁美洲丰富的经验通常不为该地区以外的人所熟知，反之亦然（该地区许多国家使用同一种语言这一事实，无疑是一个促成因素）。
为了使相关工作切实服务于关键政策讨论与制定，我们需要数据来帮助回答政策制定者提出的两类不同问题：他们当前经常提出的问题，以及他们没有提出但很可能应该提出的问题。如果要建立一套基础设施来帮助回答这些问题，并说明为何建议提出不同的问题，借鉴真正具有全球范围的经验，那么建立收集可观察、可计数的清单类数据的系统和流程会很有用。当然，所需远不止这些，但总得有个起点。当连简单的问题都无法回答时，许多政策制定者往往会在讨论更复杂的问题时，低估你所提建议的价值。还有，如果连统计简单事项的流程、方法和工具都无法建立，又怎能指望收集并分析难得多的事项的数据呢？
以下是一个（遗憾的是）常见的情形：
某个国家购买了大量计算机。尽管投入了大笔资金，许多崭新的设备也送进了学校，却无法看出这些新设备投入所带来的任何可衡量或可观察的“影响”。许多国家在这种情况下首先会做的一件事，是开始投资数字教育内容（当然，这本该从一开始就纳入计划，但亡羊补牢总比不补好）。当设备加内容似乎仍未产生任何影响时，终于有人建议：“也许我们应该帮助教师弄清楚如何使用这些东西。”
这种情况发生时，以下是我听到教育政策制定者和规划人员最常提出的五个问题：
1. 教师是否需要接受与ICT相关的专项培训？
2. 哪些教师需要接受培训？（按学科、性别、年龄等划分）
3. 他们应接受多少培训？
4. 培训应包括哪些内容？
5. 我们应采用公认的标准或认证吗？
这些是否确实是此时应该提出的问题（也就是说，这些问题是否触及真正重要且能产生影响的事项），姑且不论；根据我在中低收入国家工作的经验，政策制定者通常确实会在实践中提出这些问题。面对这类询问，手头有数据来帮助作答、并为提出更好的问题提供路径，是很有帮助的。如果你掌握了自己认为可靠、且来自世界各地众多国家和发展背景的数据，整个过程就会容易得多。
在设计用于此类工作的数据收集工具和流程时，可能需要考虑若干两难问题。例如，你在多大程度上应记录显而易见的现状，又在多大程度上应引入可能有助于政策制定者思考的概念或视角？毕竟，随着时间推移，观察这一行为本身可能改变被观察的对象。如果作为全球数据收集工作的一部分，要求收集某些类型的数据，而某个国家的政策制定者过去并不认为这些数据重要，也没有以有意义的方式追踪，但其他国家的研究和经验（例如）表明它们可能具有重要的政策相关性，那么将其纳入这类工作是否有用？或许有用。话虽如此，以调查为业的人常说，要求收集的数据越多，整体数据质量可能越低。某些类型的ICT/教育数据可能不易（或不经济、不可靠地）收集。试图同时服务于三个不同目标——倡导、政策相关性和记录现状——可能导致三个目标都无法实现。
如果你认同俗话所说的“衡量珍视之物”很重要，就也要记住，不要只珍视那些容易衡量的东西。清点类测量工作（学校有多少台计算机？有多少学校接入网络，网速是多少？教师接受了多少与技术相关的培训？）是重要的第一步，但它们反映的很可能更多是教学和学习工具的潜在可及性，而非这些活动的质量或影响。在教育领域技术使用方面，可及性指标固然有用，但就决策者而言，与实际使用频率（包括“任务投入时间”）相关的数据最终很可能重要得多。关于使用性质的数据（可能开始超越可及性问题，并触及质量相关问题）或许更有用。
与其他流程和系统相比，有些流程和系统可能更适合收集能够形成政策相关见解的数据。例如，UIS负责的行政调查可能更适合收集可及性相关数据，而更深入、成本更高的调查工作，如 巴西CETIC开展的调查 ，可能更能深入揭示ICT使用的频率和性质。统计学家和社会科学家反复提醒我们“相关不等于因果”，政策制定者或政治家却常常未能充分理解这一点；在承认这一重要警示的同时，仍值得指出，学校ICT可及性以及此类工具使用的性质和频率数据，或许值得纳入相关政策讨论。
有鉴于此，下面列出一些与 UIS现有调查工具 相关的问题和意见（本文底部列出了完整的教育领域ICT指标清单，供参考），以便让你了解正在进行的一些相关讨论：
鉴于“宽带”现有的官方全球标准定义低到对政策制定者几乎没有实际用处、对学校也无关紧要，全球ICT/教育数据收集工作是否还应使用这个术语？
无论好坏（在我看来主要是坏处），宽带目前在国际层面上的官方定义是最低下载速度达到256 kbps；按照这一速率， 学校的“宽带”连接 可能让单个学生难以顺畅观看YouTube视频。除了定义问题，界定学校互联网连接的关键可测属性还面临各种实际挑战：谁可以使用这一接入，目的是什么？我们是否关心下载和上传速度？如何计入缓存、“开销”和带宽整形？我们是只收集依据当下可用且可观察情况测得的速度数据，还是尝试让问卷“面向未来”，考虑到情况会逐渐改善，纳入一些如今或许只对韩国、新加坡等地学校有意义的接入速度范围？
然而，让调查问题“面向未来”并不总像看起来那么容易：
如果目的是收集未来最相关的数据，我们是否真的应该像当前调查工具（ED1）那样询问无线电的使用情况？
如果你询问世界各地的大多数教育政策制定者，他们最感兴趣、今后也最愿意投入资金的技术是什么，恐怕很少有人会把“无线电”列为优先投资领域。事实上，在大多数地方，无线电并非“教育的未来”的核心……但在少数地方，它或许至关重要，尤其是受 严重危机影响的地区。例如，埃博拉危机重新引发了有关利用教育广播触达利比里亚、塞拉利昂和几内亚儿童的讨论；由于这种致命疾病的暴发，他们已经数月无法上学。这些现实表明，在认定某些技术“已不再相关”时应保持谨慎。
鉴于记录“计算机辅助教学”（CAI）和“互联网辅助教学”（IAI）面临定义上的挑战，而这两个术语分别对应现有指标ED22和ED23，是否最好将相关问题完全从官方问卷中删去？
解释空间越大，术语被赋予不同含义的可能性就越高，尤其是在不同语言、文化和教育体系之间。要解释CAI和IAI（例如）究竟代表什么，以及如何观察并统计相关活动以提供有用数据，可能颇具挑战；这可能使这些术语过于棘手，不适合用于此类数据收集工作。对于收集有关 “开放教育资源” 使用情况的数据，或许也可以提出类似意见（如果你自己不知道OER是什么，或者你觉得自己知道，但你的定义与他人对该术语的理解存在重要差异，你很可能会质疑在全球数据收集工作中询问这类内容是否有用）。
是否存在一些关键政策目标，目前尚未为其确定相关指标？
如果有，也许我们应投入一些精力，探讨如何制定相关指标。以下是一些可供考虑的例子：
如今，许多高度发达国家的教育政策制定者面临的前沿议题，也许就是数据隐私。这一议题与ICT的使用密不可分，但当前框架中没有与之相关的指标。
另一个更为迫切、与更多国家的政策直接相关且政治色彩浓厚的热门议题，是学校互联网访问的过滤；当前指标框架同样没有涉及这一问题。
诸如 “编程一小时” 这样的活动，以及“编程”在少数教育体系（例如英格兰和爱沙尼亚）中重新成为广受关注的教学主题，这意味着许多国家的政策制定者正在思考：在本国教育体系中更加重视计算机编程和计算机科学是否合理，以及其他地方在多大程度上开展了相关工作。
许多与新技术使用相关的政策文件都在修辞层面大力强调的一项目标，是促进“个性化学习”。人们对这一概念在实践中所指为何、如何理解，可能存在很大差异（有时甚至根本没有真正理解）。许多地方用来衡量这一现象的一种粗略替代指标（UIS指标清单中的ED4和ED4bis）是生师机比；达到 “一对一” 的比例就被视为“个性化学习”已经实现。以设备为中心的视角或许有一定用处，但衡量此类情况更好的替代指标，或许是教育体系中是否为每位学生设置了独有的身份标识和登录账号，尤其是在越来越多的服务和教育活动通过数字设备进行、并迁移到“云端”的情况下。此类指标或许也有助于反映教育体系运用技术方法的相对成熟程度（这类工作难度很大，通常需要付出大量努力和费用）。此外，它也可能有助于显示隐私问题是否日益相关、日益严峻。
高风险在线总结性评估（例如学期末评估）的存在——立陶宛、格鲁吉亚和斯洛文尼亚等地如今已有此类评估；随着与 “共同核心” 相关的测试影响显现，此类评估也将进入美国——是另一种很值得考虑衡量的现象。事实上，我也许想不出有什么指标比这更能说明某个教育体系将大举投资技术使用：相关新政策（无论好坏）要求引入高风险在线总结性评估。（而且这类指标相当容易衡量。）
当然，并非所有与政策相关的问题，都能借助UIS负责的这类行政调查所收集的数据来回答。某些类型的数据需要通过其他方式收集。对于实际收集的数据，需要定期审视：考虑到所需时间、成本和造成的干扰，最终收集这些数据是否真的具有实际用途。（一个问题可能很有趣，并不意味着我们就该投入大量精力去回答它！）尽管此类工作只是更大难题的一部分，UIS等机构正在开展的工作——收集一组全球可比的教育领域ICT使用数据——仍值得政策制定者、资助方，以及公共、私营和民间社会部门中关注相关议题的各类利益相关群体欢迎。在世界银行，我们预计这些数据将（仅举一项用途）成为我们在 SABER 倡议下开展教育领域技术使用工作的核心组成部分；随着这项全球工作推进，我们期待继续参与其中。
本文最初发表于 世界银行EduTech博客。本文发表并不意味着世界经济论坛认可其中观点。
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作者：Michael Trucano是世界银行高级ICT与教育政策专家，负责协调该组织在全球中低收入国家和新兴市场中 技术使用与教育交叉领域 的相关议题。
图片：2012年4月11日，朝鲜平壤，学生在金日成综合大学图书馆学习。路透社。
