魏忠

庚商智能教育董事长wising@sina.com

是不是数据越多越科学？是不是数学越好就越容易当经济学家？在数据和数学越来越受到重视的大数据时代，也许著名经济学家弗里德曼给我们的答案不是“MAY BE”，而是“NO”。

弗里德曼上大学的时候希望成为一个精算师，然而由于数学不够好他只拿到了文学文凭，但是这一点没有影响他日后成为诺贝尔经济学奖获得者和著名的芝加哥学派创始人。弗里德曼擅长用简单的铅笔讲述复杂的经济学难题，“恒温器效应”是最能够说明观测者偏差的一个实验。假如，有一个密闭的房间由于某种特殊的原因（温度自动控制，经济学家叫货币发行量）保持温度恒定不变，这个时候室外的观测者看了看电表和温度的计算数据，认为是电表的发电量上升造成了室外温度的下降；而同时，一直在室内为孩子们计算温度和电表使用量的学校总务处发现，室内温度一直恒定不变和空调毫无关系，于是关掉了空调以节省能源。

2018年教育部下发通知，中小学课堂不能使用电子产品，因为发现电子产品与儿童近视有强相关关系。其实，这是一个明显的弗里德曼观测的恒温器，早在2015年《自然》杂志就提出，对美国和澳大利亚以及欧洲、中国几千名少年的一项调查显示，近视和使用电子产品没有任何关系，只是和户外活动时间有正向强关联。那么真相到底是什么呢？弗里德曼的恒温器认为都是真相，偏差来源于“观测者的偏差”。研究发现，正是中国的孩子户外活动较少，才使电子产品使用过多。也就是，户外活动和电子产品有强相关关系，户外活动和近视有强相关关系，但电子产品却和近视没有因果关系，在国外甚至没有强相关关系。

解决观测者误差的办法有：看是关联关系还是因果关系、看是否取得了所有全面的数据和观测、具有经验的领域专家参与调研和结论。上面的两个例子中，如果全面了解室内外温度，如果懂能耗原理的工程师来判断，如果能征询眼科专家的意见，那么就不会有这些教育者的偏差。

教育者的观察偏差非常常见，如这些年一些名不见经传的高中迅速冲上高考成绩榜，很多人认为他们应试有道，其实观察下来发现其从高一开始就劝退了排名中下的学生。当全民都在反思中国教育的问题在哪里，给学校支招的时候，最无辜的可能就是学校，问题全出在社会本身。

数据时代仔细测量室内外温度、通过各种关联关系找到教育的变量，提供了一种经济的和普适的方法。然而正如弗里德曼重新发现货币发行量的秘诀一样，大数据不能让计量经济学使经济变得更好，计量金融的滥用带来的更多的往往是金融危机，大数据也不会直接让教育变得更好，大数据的滥用会带来教育的危机。

教育者的偏差，不仅来源于观测的偏差，还来源于数学其实本身就是不完备的。大数学家希尔伯特晚年提出了3个数学哲学问题：数学是完备的吗？数学是相容的吗？数学是可判定的吗？歌德和图灵给出了否定的结论。图灵因此还设想出一台图灵机来反证这个结论。图灵的这个设想，造就了伟大的计算机时代和人工智能。然而，我们今天谈人工智能，谈大数据，谈他们和教育的关系，如果忘掉不完美这个出发点和学习这件教育领域的“恒温器”，就真的掉入了教育者的技术偏差了。