前不久筆者參加了一個“視頻多媒體設備對中小學生視力影響因素的研究”課題的論證會。研究者通過大規模的數據采集，使用多元線性回歸分析找出了與學生視力呈高度相關性的一些變量，但是在確定其因果關係時卻顯得有些草率，將這些具有高度相關性的變量簡單地認為其因果關係成立。為了說明這個道理，在這裏舉一個較為極端的例子：通過采集到的數據分析，可以得到近年來學生視力呈現非常顯著的下降趨勢，並且它與教育信息化的程度呈現高度相關性，進一步甚至還可以發現它與國民生產總值（GDP）的增長也呈高度相關性，但是不能就以此得出結論，說學生視力下降與GDP發展是因果關係。
北京師範大學楊開城教授撰文指出，教育教學研究的結果普遍存在“一試驗就成功，一推廣就失敗”的現象[3]。這在很大程度是因為試驗（或實驗）過程是一個歸納過程，而推廣（或實踐）過程則是一個演繹過程。試驗成功說明發現了變量之間的相關關係，但是並沒有做建立因果關係的證明；推廣失敗說明正是因為變量之間並非因果性關係，從而也就不能真正解決教育教學中的實際問題。
方法2是自然科學研究經常采用的辦法。人們在實驗室裏進行的實驗正是通過各種途徑來控製變量，讓這些變量不要在同一個自然科學實驗過程中都發揮作用。相對於社會科學實驗、教育教學實驗，這個在實驗室中的自然科學實驗是更加容易很好地控製變量數的，因為該係統是一個“簡單”係統。當人們將一個被研究對象的自然現象中的變量有效地控製為僅剩下兩個時，就可以輕鬆地得出結論：一個變量是因變量（或稱函數），另一個變量就是自變量，它們之間的關係是因果關係。教育教學實驗是在一個複雜係統中進行的實驗，人們無法有效地控製各個變量。如試驗者能夠控製被試在教室中的學習行為，卻無法控製他們在回家後的學習行為，因此也就不能將變量數目簡單地控製在最少的範圍之內。
4 教育裝備管理與大數據分析
對教育裝備管理的研究涉及到許多方麵，其中有一些屬於需求論證的管理內容，必然要考慮到教育教學的特點，運用大數據分析時應該慎重；而一些純粹為教育裝備本身的管理內容，是完全可以通過大數據分析來進行預測的，例如：教育裝備經費投入的測算，教育裝備均衡發展趨勢等問題，因為它們都是一些無需做歸因分析的問題。但是，對於教育裝備管理來說，大數據時代還遠未到來，目前的數據量還小得可憐，甚至連“小數據”時代都稱不上，所以依據大數據分析的管理還沒有任何可能。或許，隨著物聯網技術進入教育裝備的管理體係，大數據概念將會逐漸建立起來。
參考文獻
[1]舍恩伯格，庫克耶.大數據時代[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.
[2]羅素.西方哲學史：上卷[M].何兆武，李約瑟，譯.北京：商務印書館：1963：256.
[3]楊開誠.從教學實證研究的合理性說開去[J].中國教育技術裝備，2010（12）：3-6.