数据科学在中学通识教育中的作用

数据科学在中学通识教育中的作用

近几年,国内教育界兴起了“通识教育热”.譬如让理工科学生选修文科类课程,文科学生选修理工类课程,强化数理化等基础课程的学习等.事实上,无论是在高等教育还是基础教育中,通识教育都受到了越来越多的关注.很多教育界专家直接指出:“通识教育最好从中小学开始.”在欧美等发达国家(地区),除了完成必修的文化课以外,很多中学都给学生提供了丰富的通识选修课,以帮助学生全面发展,构建学生丰富多彩的知识空间.美国从幼儿园就开始了人文通识教育,香港也广泛地开设了通识课程,主要包括:社会与文化、自我与个人成长、科学技术与环境等,而国内越来越多类似于国学、哲学、信息技术、公共卫生、环境等通识课程也开始进入中学课堂.那么,通识课程对学生的校园生活意味着什么呢?什么样的课才算是好的通识课?广度与深度可以兼得吗?高考必修课压力很大,通识课该不该受到重视?值不值得投入时间?理工科背景的通识教育怎么做?现在流行的数据科学与人工智能可以作为一门好的通识课吗?

一、什么是通识教育?

我们先从高等教育说起.目前国内外许多著名院校都非常重视本科阶段的通识教育.通识教育是通过给学生带来完整的知识结构,以达到触类旁通的目的.除了高等教育,通识教育在中小学基础教育中也受到了越来越多的重视.基础教育需要把更多的关注放在拓宽学生的视野、启迪学生的责任上,从而激发学生的潜力,让学生了解自我、探索自己生活的远大目标,而不是职业培养.在基础教育学习阶段就应该有意识地开展通识教育的学习和培训来作为大学通识教育之前的预热,这一点已经开始成为一种共识.在古希腊出现了最早的所谓通识教育,指公民所应当具备的知识与能力,同时参与到公共生活,普通公民需要掌握哲学、逻辑学、语言、演讲术、音乐、天文、数学等等.而现代社会继承了这种通识教育的精神,参加过通识教育的公民在大学毕业后,除了具备自己的专业技能外,还具备完整的智慧能力.从基础教育到高等教育,它们的初衷都不是将各类学科专业化以及找一份合适的工作,而是首先培养一个人,包括完整的人格和独特的个性、开阔的视野、高远的志向、创新的实践,这些都是需要后天培养的,而通识教育的很大一部分作用正在于此.

二、通识教育的价值

相比于“知识点”,通识课更侧重于“思考点”和“实践点”,这三者之间是一个辩证统一的关系.思考和实践是要以知识为载体的,把握其中的分寸是关键所在.例如,教师讲足了知识点,学生则没了思考的空间;或者知识点不足,却直接上手实践,走了许多不必要的弯路.通识教育强调以学为主导,老师负责努力激发学生的自学能力,帮助学生自觉地完成一系列与学习有关的活动,包括查找资料、独立思考、表达观点及辩护、开展实践等.同时在实践中培养学生的思考能力、语言能力,以及动手能力.而这需要老师有能力去调动学生全部的动力,让学生自主学习与实践.复旦大学哲学学院的孙向晨教授说过,通识践行在理想层面上可分为三个层次.1.培养健全的人无论是中国传统文化,还是古罗马的自由公民培养体系,都强调“学以成人”,成人并非能够完全靠个人的发展,教育在其中有着举足轻重的作用,因此,我们应该回归教育的本原.相比于古时候以成人为目的的教育,现代大学教育更加重视研究,强化知识的探索,追求科学的发展.这使得现代大学在培养成人的层面上是不足的.将二者划为同等重要的程度,是通识教育可以达到的.2.终身学习能力的养成以及跨学科思考能力的培养工作不仅仅需要学生的专业技能,同时还需要更全面的综合能力,其实这需要在高等教育中就被很好地培养.在现有的成熟的通识教育模块中,通识教育不仅着眼于文学、历史、哲学、艺术这几类人文社科,通过对历史的了解,利用哲学培养反思和批判能力,使学生更好地理解世界及社会的运行规律,而且还努力拓展学生对于数、理、化、生以及信息世界的认识.广阔的视野与培养完整的人格也是相互关联的.从知识的角度与学术视野的层面来看,全面培养一个人的未来和一种终身学习的能力,都不一定是专业学习所能做到的,这就需要通识教育的存在.3.培养公民表达自我所必备的技能其除了包括本国以及外国语言的听说读写,还包括计算(Computing)等现代基本技能,这是一种更为基础的公民技艺.通识教育要紧紧抓住“对人培养”的核心,开阔学生的知识视野、培养学生终身学习的能力,同时教会学生掌握基本的公民表达技艺.而只有通识教育才可以达到这些目的.

三、数据科学作为一门通识课程

现如今,在义务教育阶段以及普通高等教育中通识课程都以人文社科为主,和科技相关的,尤其以信息技术为背景的好的通识课并不常见.然而,随着大数据与人工智能时代的到来,作为信息文明的集大成者,数据科学是非常适合进行通识教育实践的.继云计算、物联网之后,大数据成为IT行业中又一颠覆性的技术,其既是一类数据,还是一项技术,更是一种理念,每个人都应该或多或少地掌握.大数据背后的学科就是数据科学,而今天备受追捧的人工智能也正是建立在数据科学的基础之上.因此可以认为,数据科学的理念与数据思维的方式已经成为人工智能时代人人都应该具备的基本常识.目前数据科学已经触及到全部可以想到的学科和行业,除去互联网、金融、医疗,所有的理学,甚至连心理学、哲学都已经开始使用数据科学作为工具来进行深入研究.正因为这种思想,数据科学可以作为一门很好的通识实践课程.对照上面提到的通识践行的三个层次,我们可以看到:首先,数据思维有利于培养一个健全的人.一个健全的人,不仅需要重视传统,更需要与时俱进.信息时代中最为重要的两个“艺”———“计算思维”和“数据思维”已经成为大家的共识.《巴黎圣母院》《战争与和平》之类的小说和故事在全社会激起的是强烈的“情感”共鸣,和故事相比,数据仅代表客观事实,且数据更多激发的是理性思考,就作为人类来讲,实际上理性思考同感情的宣泄一样重要,二者共同构建成一个健全的人.第二,数据科学通识教育有利于培养跨学科视野以及终身学习能力.在目前这个愈来愈数字化的世界中,信息世界作为同样重要的认知领域,从知识的角度来看,数据思维和数据实践能力能够很好地培养一个人的未来和一种终身学习的能力.而数据科学通识课程则可以很好地拓展学生对数字世界的认知.第三,数据思维有利于培养一个公民在社会上用来表达自我所必备的技能.数据驱动的思维方式,不应该仅限于计算科学家,更应该作为一项全人类应掌握和应用的基本技能,因此每一个人都应热衷于数据思维的学习和应用.相对于将大数据看作是工具或是技术,它更可以被抽象的当作关于现实的新型的观点或观察方式,从而利用它来重新理解世界以及世界的发展方向.数据科学是重新思考世界的一种思维方式.举一个例子,比如汽车的使用.在现实广告商的引导下,人们只能感性地认识到汽车是一个生活必需品.然而当拿出它的利用率只有4%这个数据时,你才能够直观的感受到它的“不必需”.可以理解的是,其实汽车买来大部分被停在地下车库,而人们完全可以通过租车或共享汽车来完成这方面的需求,从而达到可持续发展的目的.除此之外,还有教育资源的浪费.如何优化学习,使得所有学生得到公平的教育,这一直是教育工作者所研究的问题.然而,如果我们通过收集数据、进行分析,然后互相对比得到最优的教学方式、教学模式,那么学习的效率就会大大提高.“对于每一个课堂的每一个孩子,如果能够实现大数据的分析,我们就可以克服这一方面的数据资源的浪费,而且我们还可以通过教育大数据来改善学习过程.”《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中,维克托•尔耶•舍恩伯格明确指出,大数据时代最大的转变就是,将对因果关系的研究转向对相关关系的研究.换言之,人们并不需要知道“为什么”,只需要知道“是什么”.这其实是向人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战.数据思维相比于科学思维形成更早,它向来都是人类的一种思考模式.可以这样说,数据思维在经过一定的锻炼和演化后形成了科学思维,并出现了统计学这样的应用学科.大数据背后的数据科学还是一个新的学科,是基于计算机科学、统计学、信息系统等学科对大数据世界的本质规律进行探索与认识的理论,甚至其还发展出新的理论,其研究数据是从产生与感知到分析与利用整个生命周期的本质规律而得到的,是一门新兴的学科.数据科学是一个新兴的典型的跨学科,需要融合数学、计算机科学与技术、信息管理以及其他多个学科,而对于中学基础教育来说,数学与信息技术两门课程无疑是非常重要的基础,从2017年教育部新一轮的课标更新就可以看得出来.因此,数据科学不仅可以作为一门新的通识课程,而且也驱动着传统核心课程的改革。

作者:王伟 单位:华东师范大学数据科学与工程学院