近年来，党和国家高度重视利用人工智能助力教育变革，推动教育格局发生新变化，基于大数据算法的人工智能系统正在学校的教、学、管、评、研等场景中被广泛应用。然而，当教育场域中学生的每一个微笑、师生的每一次互动都被转化为可计算、可分析的数据节点，我们是否正在以精确量化之名，消解教育活动中那些不可替代的人文意涵与育人本质？
教学互动转向可视化、可量化
在传统的学校教育中，一些评价或决策主要依赖于教育者和教育管理者的经验判断。随着AI进校园，这种依赖经验判断的评价方式逐渐转向数据驱动。
在北京一小学语文公开课上，老师借助AI评改指导学生 马宁 摄
基于大数据算法的人工智能系统能够对全量数据进行计算与挖掘，能够识别传统方法难以发现的学习规律，为教育决策提供更为全面和客观的依据。如课堂行为识别系统将师生互动转化为参与度指标，自适应学习平台将知识掌握情况建模为个性化路径，学业预警系统依靠学习过程数据作出学业风险预测。
这些场景应用不仅让量化变得可操作、可感知，也在实践中重构了教与学的互动模式。
警惕过度量化三大趋势
笔者发现，随着人工智能在教育领域的应用逐渐深化，被量化的范围不断延展，出现过度量化趋势。
一是对不应该量化的内容进行量化。
在教育活动中，并不是所有内容都需要并且能够被量化。比如师生间的情感共鸣、道德情境中的价值判断、创造性思维的非线性过程等颇具教育性的环节，具有鲜明的情境依赖性与意义生成性，不宜一概而论地进行量化。
然而，为了方便展示数据采集效能，一些学校和从事技术开发的企业强行将这些维度纳入量化评估体系。师生关系被简化为互动频率统计，课堂氛围被转化为抬头率、微笑指数，批判性思维等被简化为逻辑谬误识别数量。其直接后果不仅是测量效度的丧失，更可能导致教育评价的方向偏差。教学开始围绕优化数据而非促进学生成长而展开，教育过程从真实的情感体验，异化为精心设计的数据表演，进而奖励那些容易产生良好数据的表层行为，忽视真正重要的深度学习过程，这可能助长学生发展出表演型人格。
二是对应该粗粒度量化的内容用过细的粒度量化。
当前教育领域存在一个错误认知，就是认为对学生评价的内容越精细越好。这在一定程度上推动了数据采集向无限微观化发展。
从记录作业完成情况，到监测每道题目的作答时长，再到跟踪分析学生的书写笔迹；从评估课堂整体参与，到分析每分钟的注意力波动；从了解知识掌握程度，到追踪每个知识点的遗忘速率……这种过度细化的取向引发三重困境：其一，成本与效益的严重失衡，巨大的数据处理投入需要极高成本，却未必带来相应的教育质量提升；其二，连续的教育活动被切割为无数孤立的互不关联的数据点，破坏了学习的整体性与意义连贯性；其三，无处不在的“技术凝视”可能抑制教学中必要的试错勇气与真实表达。
然而，教育的艺术性恰恰体现在对节奏和时机的把握上。十年树木，百年树人，对学生发展而言，短期内的数据波动变化是正常的，而从长远看其意义并不明显，没有必要追求细粒度的极致量化。当每个教育瞬间都被分解量化，深度学习反而失去了生长的土壤。
三是对不方便量化的内容强行量化。
学生的学习志趣、教师的教育使命感、课堂上的思维火花、学校的文化精神，这些维度难以被精确测量或标准化比较。然而，在绩效主义驱动的管理体制下，量化方法被过度应用，对不容易量化的维度也强行进行数据化处理。例如，将学习兴趣量化为点击频次，将教育热忱转化为沟通频率，将思维活力等同于提问数量。
不恰当的量化，不仅无法反映教育本质，更可能因简化与扭曲而产生误导。当兴趣被等同于点击率，教育的深度可能让位于表面的活跃。当热情被简化为频率，师生间真挚的情感交流可能被密集而浅层的互动取代。
适度量化，做“有温度的教育”
面对人工智能融入教育领域的量化风险，我们需要进行教育理性的深度反思与平衡重构。这不仅需要在认识层面形成更加全面的教育理解，还需要在实践层面建立更加智慧的技术应用框架，在制度层面构建更加合理的规范保障体系。
在认识层面，应建立一种兼顾量化与质性（用非数字符号对研究对象的行为、态度、过程等进行描述和解释）、平衡效率与价值的整体教育评价观。破除对量化方法的崇拜，通过量化与质性两种方法的优势互补，使形成性评价与总结性评价有机结合。特别是在评价学生的综合素养与教师的专业发展时，别只盯着分数、等级这些硬指标，得重视观察分析个体成长中的具体事件、行为表现等，了解个体的真实状态和独特价值。
在实践层面，应该明确在教育领域，什么能够量化，什么不能量化；什么应该量化，什么不应该量化。
鉴于教育活动具有多样性与复杂性，在知识技能掌握等可测量领域，应适度细化量化指标；在思维发展与情感态度等复杂维度，应采用粗粒度描述与质性评价相结合的方式；在师生互动与课堂文化等生成性教育活动中，应明确技术介入的边界，为“有温度的教育”保留发展空间。同时，应避免将量化评价作为教育活动的唯一尺度，通过场景化、差异化的智能技术应用策略，实现量化工具与教育价值的有机融合。
在制度层面，需构建有利于人工智能技术应用与教育价值协同发展的制度环境。这包括建立跨学科的教育技术伦理委员会，对教育人工智能系统的设计理念与应用方案进行伦理前置评估；完善教育数据使用的规范体系，明确数据所有权、使用权与保护责任；推动形成专业共同体主导的教育评价文化，减少外部因素对评价过程的干预；加强教师与学生的数字素养教育，提升师生作为技术使用者的批判意识、自主能力和责任感。（作者系华中师范大学教育大数据应用技术国家工程研究中心常务副主任）
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