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10/05/2019

教育若看投資回報,教師淪為甚麼?

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  • 方元

    方元

    方元,曾爲一家跨國企業的高級行政人員,奔波於上海、臺北、香港和新加坡。40歲前仍是負資産,欠樓按幾百萬元,沒積蓄沒股票,銀行存款亦只有三個月左右工資,座右銘是「天生我才必有用,千金散盡還復來」。後得《富爸爸窮爸爸》一書啓蒙,決意改變理財習慣,學習投資,以十多年時間做到完全財務自由,做自己喜歡的事。

    金錢世界

Photo: iStock

  Sarah是學生、家長、同事和教長都認為是好教師,深受學生愛戴,即使她所屬教區正面對新改革,利用電腦系統去評核老師表現,去年她也得到很高的評價,但今年她竟然被評為表現最差教師之一,給炒掉了。

 

  究竟出了甚麼問題?

 

  2007年,華盛頓特區迎來新市長,他銳意革新,認為花了那麼多錢在教育方面,教出來的學生不夠好,他要改善該市表現不佳的學校;於是請了Michelle擔任新教育局長。當時華盛頓特區,九年級之後每兩名高中生只有一名能順利畢業,所以,他們認為學生學得不好,是老師教不好。

 

  教育部長推新方案,把表現最差的教師請走。這是美國有問題學區的趨勢,而站在納稅人和教育官員的角度,想法看似合理,政府投資了那麼多錢辦教育,但學生表現差,肯定是教師教學能力有問題。他們要教師接受考核,表現差的教師離職,表現出色的老師留低,甚至有獎金。

 

  理論上,這麼做可改善學校,從而提高學生成績。事實上除了「差」老師,誰會認為這做法有問題呢?

 

  系統工程師設計了一個教師評價系統,學年結束時,華盛頓特區將表現最差的,約200教師全部炒掉,Sarah是其中一個。

 

好老師為何會被評為差老師?

 

  Sarah是所有人眼中的好教師,怎麼可能在電腦系統中被評為差老師呢?

 

 

  問題應該是這名為Value-Added Modeling的評分系統,系統目的是測量一個教師在教授數學和語言技能時的表現。它由演算法產生分數,而該分數佔被評教師得到的總分一半,結果便完全「抵銷」了校長、老師、學生和家長對她的正面評價了。

 

  因Sarah的總分達不到標準,教育局便炒掉她,另外約200名教師也失去教職。這是電腦系統的評分,Sarah看來不是被任何人迫害或遭報復。

 

  教育當局的做法有其道理。或許校長可能是壞老師的朋友,又或許欣賞他們的作風和熱情。而且評分客觀,把差教師炒掉,把省下來的資源投放在好教師身上,不是更好嗎?

 

  事實上,有不少壞老師可以裝成好老師模樣。為了避免人為偏見而影響老師評價,用客觀數據最適合。問題是:甚麼是客觀數據?

 

  原來客觀數據是學生的數學和閱讀測驗分數。

  

  問題來了,學生的數學和閱讀測驗成績不完全是老師的責任,心知和老師的教學方法和熱情沒有絕對的。但做官的也不是這樣說這樣想,他們認為數字將說明一切,而這是比較公平的做法。

 

  學生測驗前的準備、他個人能力和心理質素,甚至是他家庭也會對測驗分數產生影響。

 

  評價教師系統背後的演算法,設計時應考量這些差異,雖然要歸納人的情緒、行為,表現和潛力並不不容易。

 

  Sarah認為她的得分極度不公平,而她希望知道分數是怎麼搞出來的的。不只是她,學校裏每一個人和家長學生都不明白那些數字是怎麼來的。

 

  一位好老師怎麼可能得到那麼差的分數?

 

  例如一個學生得去年的數學成績是70分,今年的是75分,那麼他就是進步,老師便得到正面評價;但如果他今年的成績是65分,那麼他就是退步,老師便得到負面評價。這就是演算法的所謂客觀標準了。

 

  但去年是三年級,今年是四年級,課程深了,考試卷可能也出得太深,影響了學生成績,我們怎可能單靠一、兩次測驗成績,便介定老師表現好壞呢?而且一班學生只有25-30人,測試的樣本有是否不足夠呢?

 

大數據演算結果一定是對的?

 

  相比像Google的大數據公司,研究者可以不斷測試並監測數以千萬計的變化。例如,把個廣告上文字顏色由黃色改為綠色,然後分別對一萬人展示,比較哪個顏色廣告得到更多點擊率。系統工程師可利用結果優化演算法,微調方式,這測試十分有效。

 

  但評估一個教師一年內,對某些學生產生多大的影響,應該是很複雜的。而只是分析25-30個學生測驗成績,便評比一個老師的教學表現,在統計學怎靠得住。樣本規模太小,出錯的可能性大。

 

  《Weapon of Math Destruction 》(大數據的傲慢與偏見)作者Cathy O'Neil指出電腦系統「認定」這些人是失敗者,當局於是「認定」他們是失敗者,200名「壞」老師被開除了,省回不少錢。表面上看,電腦系統十分有效,顯示華盛頓特區正在清除表現不佳的教師。Cathy認為電腦系統不尋找真相,因此分數本身便代表真相。這是十分危險的。

 

  Cathy是數據科學家,哈佛大學數學博士,曾任教於巴納德學院,後任職於對沖基金公司德劭,離開金融業後曾於多家新創企業擔任數據科學家,負責建立預測人們購買和點擊行為的模型。正是她的背景,她質疑這個電腦系統如何知道自己的判斷是否正確呢?

 

  它不會知道。

 

  系統本身認定這些教師是失敗者,教育當局於是認定他們是失敗者。 200名「壞」老師被開除了,包括優秀教師Sarah。

 

  Sarah得分低得很,但她卻找不到一個可以向她解釋原因的人,這件事本身很有問題。

 

  電腦系統數產生的結論,有如上帝發出命令。系統本身是個黑洞,其內容保密。這些多年來,華盛頓特區的教師埋怨電腦評分不清楚,希望當局能具體說明分數是如何產生的。

 

  但教育局告訴他們:分數是演算法產生的,而該演算法非常複雜。解釋也不明白,這是系統工程師最常用的答案,亦是最佳藉口。

 

  Sarah對被開除震驚不已,但她僅失業數天。 因為很多人,包括校長推薦她,很快她便在一有錢人區的私立學校找到教職。因此,「拜」電腦系統所賜,貧窮社區學校失去了一名好老師,有錢人區的私立學校則得到了一名好老師。而且私立學校不是由教育部管的,故老師不被評核,Sarah不用擔心給電腦系統再次「炒」掉她。

 

  現在,社會上甚麼都說用大數據,看投資是否合理,若把教育也看數據看回報的話,我們的世界將會變得更麻木不仁了。

 

 

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