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1、 对教育科技企业与学校合作的再认识 一 计算机、互联网与学校教育2011年，哈佛大学商学院的Christensen及其合作者利用破坏性创新的概念分析了新技术对传统学校教育的影响1。他们开宗明义地提出，学校教育的理想在于将人类的潜力最大化；助力充满活力的、参与性民主社会的形成；培养有助于经济繁荣、保持经济竞争力的技能、能力与态度；培育宽容精神，尊重差异。他们认为实现上述教育理念的最佳方式是通过创造性地在教室中使用计算机技术，实现以学生为中心的教学。随着计算机技术在教育领域中的广泛应用，美欧等发达国家在中小学中实现了系统性的计算机部署和互联网接入。近年来，我国教育信息化工作也取得了显著进展。201
2、6年全国教育信息化工作专项督导报告指出：“各地紧紧围绕国家教育信息化战略部署，不断加快推进三通两平台建设与应用23个省已基本建成教育资源公共服务平台，15个省全面或基本建成省级教育数据中心，信息化教学应用基本普及，融合创新案例不断涌现，信息技术安全体系初步建立，覆盖城乡的教育信息化体系初步形成。”2“宽带网络”在我国中小学的覆盖面不断扩大，截至2016年6月，全国中小学互联网接入比例为87.5%，较2014年提高了5.3个百分点。其中，带宽在10M以上的学校比例为64.3%，较2014年提高了23.3个百分点。北京、江苏、上海、浙江、广东和新疆生产建设兵团等已全面实现学校“宽带网络”全覆盖（参
3、见图1）。全国普通教室全部配备多媒体教学设备的中小学比例为56.6%，较2014年提高了17.4个百分点（参见图2）。图1 2016年全国各省接入互联网的中小学比例图2 2016年全国普通教室全部配备多媒体教学设备的中小学比例但是，计算机和互联网进入学校并不等同于实现教育信息化。在校内使用计算机和接入互联网未必能提高学生的学习成绩。研究者利用教育生产函数模型来分析计算机网络对个体成绩的影响，发现它们对教育产出的影响较为复杂。一方面对计算机技术的经费投入可能挤出其他更有效或者无效的教育投入（如教师培训），另一方面用于计算机互联网教学的时间可能取代传统教学时间或者家庭教育活动。因此难以判断计算机网
4、络对学生成绩的净影响3。实证研究的确发现互联网使用对学习成绩具有混合影响4。早期使用多元线性回归和工具变量的研究发现使用互联网能显著提高个体学习成绩5；近期的随机实验研究发现在校或者在家使用互联网对教育成就产生了较小、不显著的影响。在校使用计算机和互联网对学生成绩产生了混合的影响。利用Program for International Student Assessment（PISA）数据，研究者分析了32个国家的学校计算机接触因素与学生PISA成绩的关系。控制各种家庭和学校特征后，该研究发现学校计算机普及程度与PISA考试成绩无显著相关关系6。秘鲁部分学校在20012006年利用外部资助购买了
5、大量计算机和软件，研究者对此项目的效果进行了评估。研究表明该项目对学生是否辍学、留级或者升学没有显著影响，部分影响来自计算机使用降低了传统教学时间的投入、改变了部分教学方式7。对校园网络宽带与学业成绩的分析得到了类似的混合结果。Goolsbee 和 Gurya评估了美国加州学校利用联邦政府“E-Rate”资助进行互联网宽带投资的效果8。联邦政府的资助提高了中小学的互联网接入率，但是对标准化考试成绩和其他教育产出没有产生显著的影响。我国的相关研究也表明互联网使用对学生成绩产生了混合影响。陈纯槿和郅庭瑾利用PISA2012年数据分析了校内和校外互联网使用对中国上海、中国香港、韩国、日本及新加坡学生
6、数字化阅读成绩的影响9。研究发现上海学校的教育信息网络资源投入对学生数字化阅读成绩具有正向影响，但是计算机使用对学生的阅读成绩有显著负向影响。上述理论和实证研究表明计算机和互联网进入学校并不等于开发出以学生为中心的教学方式，并不等于实现教育质量和效率的全面提升，也并不等于实现了教育信息化。计算机和互联网在学校教育体系中的应用尚面临一系列的体制和机制问题。2016年全国教育信息化工作专项督导报告明确指出了教育信息化过程中的几大挑战。一是信息化教学应用水平不高。在缺乏专业教研引领的环境中，教师难以实现信息化产品“由买到用”的转变。二是信息化基础支撑环境发展不均衡。与东部相比，中部和西部接入互联网的
7、学校和配备多媒体的学校比例小。三是统筹推进机制不健全。部分教育部门、学校和企业合作的体制机制问题未能得到解决。四是信息化的有效运行维护机制未能得到保障。报告指出目前各地教育信息化经费仍多为项目或专项经费，缺乏固定、长期的资金支持。教育信息化面临的这些问题在北京大学杨钋团队与未来工场-蓝象营开展的“进校科技企业调查”和“教育科技企业案例”中得到了充分的体现。这些显而易见的问题背后，是否有阻碍教育信息化领域校企合作的更深层次挑战？这些挑战与技术、组织和制度环境有何关系？政府是否有能力通过政策创新来克服上述挑战、促进校企在教育信息化领域的深度合作？为了回答上述问题，本文首先尝试从理论出发，讨论学校和
8、教育科技企业的发展逻辑及合作类型。基于上述讨论，分析不同类型学校与教育科技企业的兼容性。在此基础上，本文进一步从技术、组织和制度三个维度对学校与教育科技企业合作过程中的挑战进行了归纳和总结。最后，从政府助力教育公共服务创新的视角，提出了政府促进教育信息化领域校企合作的可行方式以及校企合作对政府实现“数字化教育治理”的潜在贡献。二 信息化领域的校企合作类型教育科技企业的服务分为机构业务（ToB）和消费者业务（ToC）两大类，其中机构服务对象包含学校和教育培训机构。由于多数公办学校与科技企业的合作是通过政府购买完成的，教育科技企业与公办学校的合作又被称为政府业务（ToG）。在宏观层面上，教育科技企
9、业服务学校的进展主要受到三大因素影响，即技术、市场和政策10。教育信息化的发展阶段决定了学校对教育科技企业进校服务的需求类型及其强度。我国教育信息化经历了四十余年探索，分为20世纪70到90年代的“奠基阶段”、90年代到2008年的“起飞阶段”和2008年至今的“普及阶段”。经过前面两个阶段的努力，我国城镇地区基层学校的网络基本接入、终端设备基本到位、演示型应用基本常态化；各地区都有凸显学生主体、促进学生主动学习的学科教学探索案例；发达地区的部分学校开始从课程教学建设的逻辑，探索信息化的教育教学应用实践。下一阶段教育信息化的发展将转向对优质教学内容、应用的需求以及对教学软性资源的需求，如对教师
10、信息化应用、丰富的数字化内容的需求。柳栋认为教育内部的信息化过程存在两类实践逻辑11：一是融合逻辑，即优化完善现有教育教学；二是变革逻辑，即面向问题，重构学与教的方式。教育外部的教育IT企业产品、服务规划则存在技术逻辑（即为用技术而用技术）和教育逻辑（即根据教育的规律，设计、提供满足学与教需求的产品与服务）两类。采用上述框架，可以对教育科技企业与学校的合作进行分类（参见表1）。类型I：成熟技术在教育场景中的优化应用。当学校或教育体系采用融合逻辑，采用技术逻辑的教育科技企业可以提供成熟技术在教育场景中的应用，如以短视频为基础的微课（大规模在线录播课程，即MOOC）。类型II：为优化当前教学而设计
11、的新产品。当采用融合逻辑的学校与采用教育逻辑的企业合作，企业可以设计新产品来优化学校的教育流程。例如，企业可提供测评和题库类产品，满足学校分层教学需求。类型III：创新性技术在教学中的应用。若教育体系正在贯彻变革逻辑，致力于技术逻辑的企业可以将创新性技术应用于教与学的变革。例如，利用虚拟现实技术实现科学周边（STEAM）课程和教学的优化，或者引入外教直播英语口语课和听力课。类型IV：重构教学流程的产品和服务。遵循教育逻辑的科技企业可以为变革中的学校提供定制化的、支持教学流程重构的产品和服务。例如，基于大数据分析的学情管理系统可提供学情诊断和个性化辅导。表1 教育科技企业与学校合作的分类学校融合
12、逻辑变革逻辑企业技术逻辑类型I：成熟技术在教育场景中的优化应用（如MOOC）类型III：创新性技术在教学中的应用（虚拟现实、外教直播课）教育逻辑类型II：为优化当前教学而设计的新产品（测评和题库类产品）类型IV：提供重构教学流程的产品和服务（学情管理）|Excel下载表1 教育科技企业与学校合作的分类根据北京大学课题组对近百家教育科技类企业的调查、对多家企业的深入访谈及在教育展会中对多家公私立学校的访谈，当前教育科技企业与学校的合作形式基本属于类型I和类型II。随着教育信息化的推进，教育系统正在经历从融合逻辑到变革逻辑的推进，这为教育企业与学校开展更多形式的合作提供了机遇。目前，部分初创企业开
13、始尝试将创新性技术应用于教学重构后产生的新课程（STEAM类课程，如编程）和新教学管理模式（如实时学情分析）。值得注意的是，向类型III和类型IV合作模式的转移受制于两大因素：一是教育体系中教育信息化的发展速度和趋势，二是创新技术的发展速度和趋势。从当前的趋势来看，随着教育信息化的深入，政府采购学校信息化服务的内容正在发生变化（如图3所示）。在教育信息化的起飞阶段，教育信息化采购的内容集中在硬件采购；在教育信息化的普及阶段，教育信息化采购内容从硬件采购转向内容采购，主要是购买数字化教育资源。课题组发现，部分教育科技企业对大量学校和学生的教育消费留存数据进行了分析，形成了针对学校、学区乃至地区的
14、学情分析数据和报告，并将其提供给地方教育部门。在教育信息化的下一个阶段，政府和学校可能会采购教育科技企业积累的数据或者相关数据产品。图3 政府和学校教育信息化采购内容趋势创新技术的发展速度也制约着教育科技企业与学校合作的模式。例如，智能化是教育行业普遍认可的核心技术，行业普遍认为人工智能有可能应用于各种教育场景，覆盖学校过程中的“教、学、练、测、评”五大环节12。德勤研究的报告提出，人工智能可以利用图像、语言等识别功能进行问题分析，并通过对数据的深度学习，产生适合学习者的个性化解决方案和有效反馈意见。人工智能在教学环节的应用包括“自适应课程系统、LMS学习管理系统、人工智能助教、儿童教育机器人
15、、企业型科教机器人”。但是，该分析也指出，人工智能在教学场景的应用也面临不少问题，例如数据频次低、数据量化难、人工智能程度未达到教师水平等。总而言之，人工智能在教育领域的应用还十分有限。在教育信息化走向普及的阶段，就大面积的部署和使用来说，稳定性是一个重要的用户需求，稳定的成熟技术仍然有着极大的使用价值13。创新性技术若能在短期内成熟，达到教育体系所要求的稳定性，就可能实现在教育系统的大规模部署；否则，政府和学校在一段时间内还是会选择基于成熟技术的类型I和类型II的合作模式。创新技术的发展速度将影响其与教育体系合作的类型。三 教育科技企业与学校的兼容性（一）学校运营模式特征教育科技企业与学校属
16、于不同类型的组织。组织间的兼容性是作为技术提供者的科技企业与学校合作的关键。教育技术与不同类型学校的兼容性决定了企业能否与学校的教与学整合。经济学研究者曾探讨过“破坏性创新技术”与高等教育的融合，即关注此类技术对高等教育教与学模式的影响14。在对MOOCs的经济学分析中，哈佛大学经济学教授霍克斯比15讨论了大规模开放在线课程与不同类型院校的兼容性。基于大量院校和学生的数据表明，非精英型院校与MOOC的兼容性高，而精英型院校与MOOC的兼容性低，因此大规模开放在线课程有可能替代非精英型院校，或者与后者的线下课程形成良好的互补。借用上述分析框架，本文尝试对基础教育阶段精英型公办学校、非精英型公办学校和民办学校的运营模式
