ChatGPT的成功表明了算法之于人工智能的重要性。这除了可以验证谢诺夫斯基“算法才是智能时代的核心驱动力量”[1]的前瞻性观点，更将从根本上改变人们对于数据和算法的认识。要知道，自2012年美国前总统奥巴马提出“数据是未来的石油”的看法以来，大数据便成了世界各国争夺人工智能技术高地的关键领域。与之不同，ChatGPT的核心工作机制是提示学习(Prompting)，该机制去除了模型对数据的依赖，或者说它解放了大模型，不再走多任务、子任务的训练路向，而是借助大模型已经拥有的全局数据内在统计概率的优点，以生成任何内容。[2]如此一来，算法也将因为ChatGPT拥有了先于数据的技术地位。如此一来，算法之于教育评价的重要性也将从“幕后”走向“台前”。 在此背景下，伴随着算法从“人为加减乘除”的公式演变为“能让机器自动运行”的代码①，原本受控于人、服务于人的算法也将变得不再百分百“听话”。如此一来，即便算法之于教育评价的前提性和重要性依然不容置喙，但这样的微妙变化却可能将教育评价置于前所未有的挑战之中。相应地，追溯公式之上的教育评价，澄清代码驱动的教育评价，不仅有益于呈现教育评价的算法起源、演进及进路，更可为教育评价回应算法转型提供引玉之砖。 一、教育评价的算法起源 尽管在今日之人看来，教育评价可以使用公式进行加减乘除，以求得各种平均分、方差、相关系数、中位数和标准值已经是不言而喻之事。然而，一旦人们将教育评价的视角拉回到历史现场，基于公式的教育评价也就显得不再“事有必至、理有固然”。要知道，对不曾放弃追问终极意义的教育评价而言，用算法将问题公式化不仅远离了形而上的思辨传统，也意味着回避人类现实及其意义。因此之故，人们有必要在现代化进程中澄清“教育评价何以能使用公式”。 人类开启现代化的重要标志便是，由哥白尼引发的天文学革命不仅促进了人们对自然的全新理解，更通过自然的数学化而为社会生活的合理设计与理性选择奠定了观念基础。[3]167比如，伽利略在《试金者》曾留下了“自然数学化”的标志性话语，“哲学被写在那本永远在我们眼前打开着的伟大之书上。我指的是宇宙，但如果我们不先学会语言和把握符号，就无法理解它。本书以数学语言书写，符号就是三角形、圆和其他图形，没有这些符号的帮助，便无法理解它的片言片语。没有这些符号，人们只能在黑暗中徒劳地摸索。”[4]18这种因为现代天文学成功而试图将数学纳入到人类基本事务的观念，它一方面可以归因于由哥白尼引发的天文学革命启发了越来越多的思想家，开始将自然数学化的努力由科学领域向社会领域进行全方位移植。[3]163另一方面则是因为，从17世纪开始，亚里士多德的自然概念及其“圆满实现”受到了根本性批驳，所以思想家们才会对构造一幅可以用数学进行计算的世界图景充满了兴趣。[5]164以此推之，基于公式的教育评价其实源于这样一种观念的诞生，“数学结果既是具体、明确、客观的数字，也是独立于其观测之外的结论，更代表着遗传于无法动摇的牛顿学术大厦的、名副其实的柏拉图式事实”[6]144。 在此观念背景下，教育评价方才可能接受公式，并据此开启了自身的算法之旅。如此转变的出发点在于，如果可以去除那些变化、特殊、偶然、不稳定、非理性、不一致的教育内涵及其细节，那么教育中人能否像天文学家揭示宇宙真理一般寻找可以用公式予以描述甚至放之四海而皆准的教育规律?从此之后，教育的经验、传统和文化不仅被褫夺了评价的权威意义，还因之被降格为了沉耽于直觉、充满偏见、混乱不堪且需要被拯救的旧迷津，而公式则顺势被推崇为了祛魅这些迷思的新工具。同时，教育除了要遵从人类的先天禀赋、后天理智与公序良俗，还要受到数学背后逻辑、规律和秩序的引领。相应地，教育评价也因为公式的引入而实现以下三点进步。 第一，基于公式的观念解放。将公式引入教育评价意味着鼓励人们站在由现代数学成就构成的“阿基米德点”之上，用一种与自身感受无关但同样事实清楚、论证合理且意义明确的方式，重新理解现实与真相、人类与世界之间的关系。如此观念解放之于教育评价的意义在于：当公式被成功引入教育评价之后，那些在个体尺度上混乱不堪的事实，不仅在群体尺度上涌现出了清晰且美妙的规律，那些杂乱无章、直观狭隘、封闭循环的经验性谬误也有机会在数学的尺度上得到检验和澄清；与此同时，讲感觉不讲逻辑、喜欢笼统不重视精确、容易受文字而非事物因果关系的影响、盲从于权威与教条而不尊重客观事实的教育评价也受到了根本性挑战和制约；更重要的是，现代数学的成功启发教育评价放弃了对经验的沉迷与对意义的苛求，转而换之以对公式的接受、信奉和推崇，进而允许、支持和驱动了现代教育用更准确、更高效的方式对教育活动、教育过程和教育结果作出判断。这不仅从根本上拓展和丰富了教育评价的指导性观念，更让后续的方法改进和权力创新成为可能。 第二，基于公式的方法改进。当教育开始尝试应用公式作为评价的尺度之后，它意味着，教育评价开始从犹疑走向肯定、从模糊走向精确、从神秘走向公开、从可描述走向可比较；不再片面倚重形而上推理、不再以感性经验作为判断事物的依据，而是要通过可重复、可检验的计算以发现教育规律；相应地，能否借由公式进行计算从此便成了教育模仿自然科学的方法桥梁。自此，教育不仅致力于提出可用于计算的假设、给出可用于计算的操作性定义、采用计算的方式处理经验和材料，与此同时，能否计算、如何计算抑或与计算的接近程度也顺势构成了衡量教育评价是否科学的标杆。在此基础上，公式在教育评价中的成功应用不仅直接孕育了以经典测量理论、项目反应理论和概化理论为代表的方法改进，更成功解决了教育评价的精确性、完备性、一致性等方法难题。
