大数据适合通识教育实践

王伟

国内外的许多著名大学都非常重视本科教育，而本科教育的风格是通识教育。

什么是通识教育？

所谓通识教育，旨在为学生带来完整的知识结构，养成触类旁通的通用智慧。在耶鲁，本科生院和研究生院之外，医学院、法学院、商学院等都叫作职业学院。

通识教育起源于古希腊，指公民应当具备的知识与能力，要参与公共生活才是完整的人，也就是说，要会打仗，会辩论，能打官司，在法庭上为自己辩护，所以得懂哲学、逻辑学、语言、演讲、音乐、天文、数学，等等。

现代社会分工细密，古希腊的通识教育当然只能从精神上去效仿。现代公民应当具备的知识，一般来说涵盖部分自然科学和人文学科。从大学毕业，应当具备现代公民的完整智识能力，而不仅仅是被打造成用于解决特定问题的工具。

在美国，最完整地保持通识教育的，往往是一些小型的文理学院，规模极小，教学质量极高，散布在新英格兰乡间，稍微有点与世隔绝。尽管很多著名大学已经走出这种模式，成为现代研究型大学，但还保留了通识教育的精神。

比起知识点，通识课更侧重于思考点和实践点，因此，它强调的是以学为中心，老师会想方设法激发学生自主学习，让学生自觉地就思考点去搜集资料、思考问题、表达观点、自我辩护、开展实践，在实践中使思考能力和语言能力以及动手能力合一。

教育的目标首先在于培养人，包括完整的人格、独特的个性、开阔的视野、思辨的眼光、高远的志向、创新的实践，这些都是需要后天培养的，而通识教育很大一部分作用正在于此。

《财新周刊》的主编王烁最近提到，以耶鲁大学为例，我们一般可以看到这样的情景：

本科生集中住校，分成14个学院（college），每个学院都建筑古雅，四面围合，有广大的中庭，有图书馆和体育设施，学生们在此食宿，娱乐，college不管教学，主要是一种生活的组织，旨在使学生们增加交流，培养集体荣誉感，或者说，在现代社会重现一种雅典学园之风。

所有老师，不管多么大牌，都有为本科生开课之责任，并且课上非常重视和学生交流，课外也会推荐很多经典著作。阅读经典著作是通识课的一大特点，因此学生的任务也相对比较繁重。

大量面向本科生的课程并非关于技能和知识，而在于修养与思考。比如，耶鲁有门名课——“值得活”（Life Worth Living），依次讨论七位哲人及其所代表的人生哲学，探讨在这些哲人眼中对多层问题的回答：什么值得活？怎样才感觉人生有价值？失败会怎样？对谁负责？老师严格价值中立，引导讨论。这门课影响很大，学生们成立了“活得值”协会，使命陈述是：“要让每个耶鲁学生都认真思考生活为什么值得过这个问题。”

耶鲁的通识教育，除了人文素养，也兼顾科技实践。耶鲁曾经不是特别重视科学技术的相关学科，但现在非常重视了，这也是耶鲁校董会目前关注的重点。

耶鲁的这种通识教育气质感染着每一个身在其中的学生，使学生受益无穷。

大数据适合通识教育实践

比起知识点，通识课更侧重于思考点和实践点。

首先，知识点和思考点、实践点不矛盾，思考和实践是以知识为载体的，但有些老师上课讲得特别详细，所有的思考点都已经解释完了，以至于学生没有什么好思考的了；或者有的课知识点都还没有讲清楚，就急着去实践，恐怕没有知识的铺垫，也是很难指导实践的。

通识教育的课程绝非以教为中心，它强调的是以学和践为中心。目前高校所开设的通识课程以人文科学与社会科学为主，和科技相关的，特别是以信息技术为背景的好的通识课非常少。大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术，备受关注。它好比是21世纪的石油和金矿，是一个国家提升综合竞争力的又一关键资源。大数据既是一类数据，也是一项技术，还是一种理念。

拥有大数据的理念，能够掌握数据和运用数据的人，才能在“一切都被记录，一切都被分析”的数据化时代生存和发展。无论你今天从事什么行业，你所在的行业将来都有可能被颠覆，你现在的职业将来都可能变成一种自动化、智能化的服务。学会用数据说话，用数据分析的结果来证明“哪个更好，哪个更坏”，并指导我们作出正确决策，是每个自然人都应该学习掌握的。

基于这种思想，大数据是非常适合作为一门通识实践课程的。对照复旦大学哲学学院孙向晨教授说过的通识践行的理想层次，我们可以看到：

第一，数据思维有利于培养一个健全的人。计算思维和数据思维——作为信息时代最重要的两个艺——已经成为大家的共识。和故事相比，数据激发的，更多的是理性思考。而作为理性的人类（实际上很多时候是非理性的），我们不仅满足于感情的宣泄，同时希望通过数据掌握更多的事实，进行理性思考。

第二，大数据通识教育有利于跨学科视野以及终身学习能力的培养。信息世界作为和数理世界、物质世界、生命生态系统等同样重要的认知领域，已经成为大家的共识，在这个日益数字化的时代，从知识的角度，从学术视野的层面来看，数据思维和数据实践能力的培养对全面培养一个人的未来，培养一种终身学习的能力，有着越来越重要的作用。

第三，数据思维有利于培养自我表达的技能。这种数据驱动的思维方式像“读、写、算”一样，代表着一种普遍的认识和一类普适的技能。随着现代社会的发展，除了传统的口头和书面的表达，数字多媒体和数据可视化也逐渐成为自我表达的必要技艺。

相对于作为一种技术和工具属性，大数据本质上更是一种对现实的重新思考。比如汽车的使用。对很多人来说，汽车是一个日常的必需品，然而，数据显示，汽车的使用率只有4%，因为在很大一部分时间里，汽车都是停在停车场的，是对资源的极大浪费。这种通过大数据分析得到的结论，可以提醒人们减少这方面资源的浪费，比如通过租车或者与人分享，使用更少的汽车，实现可持续的发展。

思维作为一种心理现象，是认识世界的一种高级反映形式。维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。

数据思维比科学思维形成得更早，一直是人类的一种重要的思维方式。科学思维应该是在数据思维的基础上发展出来的，并逐渐出现了统计学这样的应用学科。

我们再来举例。牛顿发现苹果从树上掉下来之后，一定会落到地上，这一结论的发现，纯粹是数据的结果——基于样本的观察和分析，无一例外。然后他就开动脑筋去解释这一结论，于是提出了牛顿第一定律。在此基础上一系列的定律、理论被提出来，甚至推动了现代物理学和天文学的飞速发展……

大数据不仅是一种资源，也是一种方法论。伴随大数据产生的数据密集型科学，是继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四种科学研究模式。这一研究模式的特点表象为：不在意数据的杂乱，但强调数据的量；不要求数据精准，但看重其代表性；不刻意追求因果关系，但重视规律总结。这一模式不仅用于科学研究，还会更多地用到各行各业，成为从复杂现象中透视本质的有用工具。有人担心从大数据中发现事物发展规律并预测未来的做法强调了有章可循，可能会妨碍创新。事实上检验技术创新、商业模式创新还是管理创新，不是看是否使用新的模式或颠覆性技术，而是看应用领域的开拓和市场上的引领，成功的重要因素正是符合客观规律。

创新不只是一种技术，创新是一种人文，成功的关键因素不是技术，而是创造在人文生态当中的人文气息。这就是将大数据作为一门通识实践课程的创新本质，也是在大数据时代通识课程改革的一种创新实践。（作者为同济大学计算机科学与技术系副教授，同济—耶鲁SNLab联合实验室副主任） □