一 前言

      《数字教育展望2023》是由经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development, OECD）于2023年发布的一份报告。该报告深入地探讨了数字技术在教育领域的应用前景与所面临的挑战。这些内容是与全球教师工会联合会共同制定的，其目的在于帮助各国与各司法管辖区的决策层将生成性人工智能技术整合到各自的教育系统中。本报告由来自不同国家和机构的专家共同完成。参与这一研究工作的人员主要来自经济合作与发展组织、新加坡国立大学、宾夕法尼亚大学、荷兰奈梅亨拉德布大学以及巴西教育创新中心。这些机构的学者和工作人员的专业知识与经验为本报告的编写提供了坚实的基础。本报告采用了混合研究方法，经济合作与发展组织对多国的数字教育基础设施和治理情况进行了细致的调研，并补充了深入的访谈与详尽的案例。2023年12月，各国对本报告中所有的比较分析内容和数据进行了严格的双重审核，确保了本研究成果的准确性和可靠性。

      本报告深入分析了29个国家及司法管辖区的情况，展示了经济合作与发展组织成员国在数字教育领域的最新进展。其中，数据治理的内容由三个部分组成：一是服务于管理的学生信息系统，二是数据保护与算法偏见，三是系统间的互操作性。

      1.学生信息系统学生信息系统是数字教育基础设施的基石，截至2023年，大多数经济合作与发展组织成员国已经建立了学生信息系统。在学校层面上，学生信息系统允许学校管理和跟踪学生的个人信息，例如他们所参与的课程以及授课教师等。理想情况下，学校应该有能力将其学生信息系统的数据“推送”至国家及管辖区层面的管理系统，同时也能从这些系统中“接收”数据。尽管多数国家声称其国内大部分学校都在使用这种系统，然而大约半数的国家及管辖区层面的学习信息系统与学校层面的系统之间缺乏互操作性，导致学校不得不手动向相关部门提供信息。

      2.数据保护与算法偏见隐私和数据保护是数据治理的关键。所有经济合作与发展组织的成员国都已经建立了规范教育数据获取与共享的法律，以保障个人隐私权益。此外，许多国家还针对学生信息系统及其他行政系统制定了更具体的教育数据立法或规章制度，以强化对教育数据的保护。数据保护与算法偏见是一个相互关联且复杂的议题，算法偏见的存在可能威胁到个人数据的安全。算法偏见发生于某一算法对特定群体（如性别、种族、民族或移民背景）表现出的不公平偏好。算法偏见可能引发一系列问题，例如资源和服务的不公平分配、加剧信息获取的不均衡、严重侵犯个人隐私权等。因此，在设计算法时，必须权衡数据保护与算法效率之间的关系，确保在高效利用数据的同时保障个人数据的安全。

      3.互操作性互操作性是指不同的网络、操作系统和应用程序一起工作并共享信息的能力。互操作性标准是数据治理的一个关键组成部分。由于系统设计老旧、部门之间的责任划分等多种因素，许多数字教育工具缺乏交换和链接数据的能力。这导致教育工作者经常需要重复输入数据，容易影响不同系统之间数据的一致性。为解决这一问题，部分国家已经尝试通过提供统一登录门户来整合用户的数据，但多数国家尚未开展相关探索。可见，实现全面的互操作性还需要更多的努力。

      本报告的研究结果显示，虽然各国在教育体系的数字化进程中取得了显著进展，但多数国家仍处在迈向数字化转型的途中，尚未实现转型。例如，尽管大多数国家已经建立了学生信息系统，但这些系统中的数据主要被用于编制教育统计数据，并未被用来开展数据分析与挖掘，未能充分发挥数据工具的潜力。展望未来，各国可以考虑采取以下策略：

      1.优化学生信息系统及其应用方式。对于那些尚未建立信息系统的国家而言，现在正是考虑采取此类措施的时机。学校如果配备能够与数字工具自动交换信息的学习管理系统，这些系统将发挥更大的作用，从而显著提高教育管理的效率和质量。

      2.增强系统间的互操作性。通过提高互操作性，可以确保数据无需重复录入，减少冗余工作。此外，遵循隐私与数据保护规定，出于各种行政和学习目的收集的数据能够被有效复用，从而在保护个人隐私的同时，最大化数据的实用价值，支持教育决策和个性化学习的实施。

      3.在监管时平衡不同的需求。在隐私和数据保护方面，适当的监管极其重要。但与此同时，隐私保护制度体系不应该成为群体间不公平和歧视的根基。因此，监管机构必须审慎行事，确保隐私权的保护不会无意中加剧社会的不平等。