琳达·卡斯塔内达 等丨批判性创新视角下的教育技术研究：新方法、新理论①
【刊载信息】琳达·卡斯塔内达，本·威廉森. 2022. 批判性创新视角下的教育技术研究：新方法、新理论[J]. 肖俊洪, 译. 中国远程教育（7）：28-38.
【摘要】本文是《教育研究新方法期刊》（Journal of New Approaches in Educational Research）“教育技术研究‘非常规’路径：创新概念和方法”专题的“编者按”，但又有别于一般的“编者按”。本期专题重点推介从批判性、复杂性和社会科学角度研究教育技术的新方向。本文作为一个“引言”主要阐述与教育和技术的研究相关的两个主要方面：第一个方面是近年来教育技术研究的新焦点，即教育技术的强势新参与者、教育技术应用规模和范围的扩大，以及新的技术性能和我们必须掌握与之相适应的专门知识；第二个方面是与批判性研究处于变化中的教育技术领域相适应的各种创新概念、理论和方法，把研究重点从教育技术的效果扩展到教育技术赖以出现并影响实践、教育机构与系统的动态和社会物质关系以及这些关系的集成。文章强调必须更加重视采用复杂性、关系性和细致入微的方法开展批判性教育技术研究，把教育技术看作是与社会融为一体的与人类实践密不可分且盘根错节于社会、经济、文化、政治和技术环境中的。文章最后呼吁研究者集成新方法和新理论对教育技术开展批判性研究。
【关键词】教育技术挑战；关系研究；复杂性研究；教育技术；研究方法
一、
引言
教育技术（educational technology，简称“ed- tech”）因新冠肺炎大流行而备受公众关注，学界重新用批判性目光审视教育技术。疫情期间主流教育界各方（教育工作者、管理层、家长、政治家和普通大众等）的很多担忧与早先研究所发现的问题无异（Castañeda & Selwyn, 2018; Williamson, Eynon, & Potter, 2020）。然而，虽然与教育技术相关的一些发展得到加强，但是与之相关的一些问题也更加严重。展望未来十年，从教育、政治和经济上讲，教育技术可能会继续大发展，但也会引发新的争论而且其发展方式目前难以预测（Selwyn, et, al., 2020）。
教育技术乌托邦热衷者与教育技术批评者的矛盾是一个可能影响后疫情时代教育技术应用的迫切问题。前者把新冠疫情期间的在线教学看作是一场“大实验”，是加快未来教育“数字转型”的机会；后者则把“应急远距离教学”视为一场灾难——这种观点非常复杂，因为牵涉到虽然存在公共健康风险但仍然主张恢复面授教学而不是继续开展在线学习的政治化纷争（Williamson & Hogan, 2020）。对教育技术的两极化观点，不管哪一种都不可能建设性地提出今后发展之路，过去这样，现在也如此（Reich, 2020）。我们不能简单地从对教与学“增效”的角度也不能从过于强调政治考虑（比如对学生、中小学和大学带来风险或威胁）的角度出发看教育技术和在线学习（Anderson & Rivera-Vargas, 2020; Hamilton & Friesen, 2013）。教育问题影响广泛，因此教育技术研究一定要承认它与教育问题的错综复杂关系，因为它们不是某一种教学法或教育实践的问题，而是牵涉技术研发、商业以及经济和政治等复杂关系，也涉及个人行为、身体、物理环境和当地文化等复杂问题（Castañeda, Salinas, & Adell, 2020; Castañeda & Selwyn, 2018）。
本期专题的出版源于我们对变革时代教育技术研究方向的共同兴趣和关切。我们的第一个关切是教育的某些分支，尤其是教育技术研究还在继续寻找具体某一种（些）教育技术应用的有效性证据（Lai & Bower, 2019; Zhao, 2017）。这些研究可能过于专注技术对教与学效果的影响而忽视教育的根本问题（Bartolomé, Castañeda, & Adell, 2018; Zawacki- Richter, Marín, Bond, & Gouverneur, 2019）。它们也可能局限于学习科学的方法和理论（主要用心理学、认知和神经科学理论理解学习）而没有考虑影响个人和集体教育体验和结果的社会、政治、经济和技术等方面的复杂因素（Kirschner & Kester, 2016）。一些教育技术研究倾向于从“工程学”角度探讨如何用先进技术解决教育问题，“学习工程”（learning engineering）或“精准教育”（precision education）之类的说辞便是这种观点的代表（Bartolomé, Rodriguez-Illera, & Lindín, 2018; Williamson, 2020）。基于学习科学研究教育技术对提高学习效果的影响也得到新的行业主导联盟和投资者的支持，而其中也并非没有掺杂它们的政治考量（Ames, 2019; Perrotta, Gulson, Williamson, & Witzenberger, 2021）。
第二个关切是我们可能需要加快教育技术“批判性”研究步伐，以应有的细致和深度剖析当今教育技术的变化方向，并为教育技术研究领域提供具有建设性的应对措施（建议），考虑到新近在线教育情况，这一点尤为重要（Bayne, et al., 2020）。我们撰写本文的目的当然不是证明教育技术研究不同分支之间相互冲突这种假象，而是强调需要用复杂且细致的方法研究教育技术，认为教育技术和与社会融为一体的人体（socially-embedded human bodies）或者说内部的或分布式的（internal or distributed）学习过程密不可分，且盘根错节于社会、经济、文化、政治和技术环境中。
编辑这一期专题的部分灵感源于近年围绕“后数字”（postdigital）教育的理论研究（模糊了模拟、数字、生物和物质之间的区别）（
所谓对教育技术进行“批判性”研究，指的是从动态和复杂性视角研究教育技术，而不是采取极端的批判性激进和抵抗态度。毋庸讳言，有些教育技术应用可能应该予以抵制，但这只是我们所提倡的复杂性研究方法的一部分。比如，围绕疫情期间考试监考技术的争论、抗议和法律行动表明，教育技术存在于有不同意见和对立观点的环境中，不是去背景化的中立工具。有关监考技术的争议和抗议本身很有趣，但是如果它们引发公众对教育、教学、学习以及教育、教学和学习与数字技术之间错综复杂的、与特定环境息息相关的，有时还具有很大争议性的关系展开彻底讨论，如此争议和抗议的意义自不待言。
贯穿于本期专题文章的一个主要论点是必须从关系性角度理解教育技术。换言之，这意味着不能简单地把教育技术理解为对学习产生影响的技术工具，即用粗糙、简单的技术决定论理解教育技术，也不能把它看作是人们所研发并用于服务自身目的的“纯工具”，即从工具论或社会决定论的角度理解教育技术。相反，我们可以从关系性角度认识教育技术，视之为在具体背景下研发、发布和使用；与身体和行为交互；以不同方式应用于高度多样化的情景；留下其研发者商业计划和目标的烙印；与（跨）国家政策议程和地缘政治密不可分；需要得到资金和金融渠道的投资；是不同软件工作室或研究实验室具体研发实践的结果；在新的全球市场向大中小学推销；或明或暗地受到某些教育、教学或学习理论或假设的启发；引发不同态度——提倡、适应、谨慎、不用或断然拒绝等皆有之；面临关乎教育基本权利的伦理挑战和问题；引起事关教育目的和价值观的深度争论。凡此种种，均与教育技术（研究）相关。
正因为教育技术的复杂性和关系性，我们呼吁教育技术研究必须认真对待促成其成为教育工具并在实际中得到应用的各种关系。
本期专题旨在重点介绍从批判性、复杂性和社会科学角度研究教育技术的新方向，集中呈现批判性教育技术研究的一些新方法和新理论。所有作者均了解教育技术研究原来的那些方法和理论，但也在积极探索与当下正在发生发展变化的教育技术环境相适应的新方法、新理论。我们希望这些研究能引起学界对这些新理论和新方法的讨论。本文不拟重复这些文章的内容，而是简要剖析新兴问题和挑战，以帮助阐述和支持我们希望从复杂性和关系性角度研究教育技术的呼吁，同时介绍本期专题文章所采用的一些创新理论和方法。
二、
教育技术研究的新问题和挑战
一些以学习科学为理论基础的教育技术研究和教育技术商业性供应商往往强调教学与技术的结合和这种结合的结果，但是如果从更加强调关系性的角度看教育技术，就必须以更加宽广的视角研究教育技术。本节重点阐述教育技术研究正在面对的一些新问题和挑战，在这个基础上进一步讨论应该采用哪些理论工具、分析框架和方法研究教育技术。
（一）教育技术的新参与者
教育技术领域非常复杂，牵涉各色各样且为数众多的参与者，比如学习科学研究者、教育理论研究者、教学设计者、教育技术研究者、管理人员和商业性公司等。然而，近年来教育技术研发的生态系统越来越复杂化、网络化和跨界别化。从宏观层面跨国政策背景、中观层面各国商业性公司，到微观层面学校乃至课堂的教师（其中有些教师在社交媒体上拥有众多粉丝，对日常课堂教学有影响力），所涉及的组织和个人在不同程度上与教育技术打交道，这些是成分非常复杂的新兴教育技术生态系统的一部分。网络和企业家能够改变某项（些）教育政策的宣传、具体化和付诸现实，或导致对其进行变动、协调、抵触或误读（Ball, 2013）。同样，教育技术新参与者也能够影响教育技术话语、实践和政策（Honan, 2010; Player-Koro, Rensfeldt, & Selwyn, 2018）。
目前教育技术研究者对一些新参与者的研究明显不足，这方面研究的理论性也有待提高。初步看，教育技术新参与者包括技术投资者和教育技术市场情报机构，这些投资商和情报机构应用复杂金融技术和方法评估教育技术市场以及对教育技术企业的投资（Regan & Khwaja, 2019）。技术公司则创建基于技术的新型学习机构，宣称能够实现建立在人力资源基础上的传统教育机构所无法达成的目标，尽管这些新型机构的实验可能只是昙花一现或以失败告终，也可能最终转变成为常规在线教育管理机构而已（如AltSchool、MissionU和Knewton）。
有影响力的教师、教育技术代言人或倡导者经常活跃在社交媒体上，他们是教育技术行业与教育技术实际应用者的中间人，通过貌似自下而上的社交和职业网络提供忠告和指导，展示其领导力。这些人能对教育技术产生影响，其中有些人成为教育技术公司或跨国技术公司（如Microsoft和Google）属下教育部门的品牌代言人，有些则把自己包装成技术专家和有实践经验的顾问，塑造自己的“身份品牌”，因此与其说是课堂上的教师不如说更像社交媒体上的大牛和YouTube上的网红。教师也可以在诸如Teachers Pay Teachers、Amazon Ignite和Course Hero这些网站上创建、交换和兜售自己的课程和教育资源，成为新教学资源市场的“微”企业家和具有创业意识的专业人士。
某些教育机构甚至可能成为教育技术“示范学校”，而大型教育技术行业的商贸活动则是为了向中小学负责IT的领导者销售技术。目前大中小学已经增设新的职业岗位，比如系统管理员、数据管理员、分析师等，这些岗位的职责包括教育技术采购、基础设施维护、保证教育技术的使用合乎伦理和法律要求、数据分析和报告教育技术使用情况等。由此可见，这些新岗位要求从业者掌握新的专门技能和知识，具备相应职业素养，持续参加培训，提高技能和做好专业发展。这是因为教育机构的管理、行政和教育技术这些系统越来越交织在一起，数据互通，非常复杂。
目前还出现旨在证明教育技术效果的新型组织和联盟。它们的目的是制定高度标准化指标以评价教育技术效果和效能，供大中小学在采购教育技术的决策时参考。比如，教育技术证据交易机构（Edtech Evidence Exchange）就是一个这样的联盟，其目的是制定评价标准和建立一个平台，以便学校领导涉及教育技术的决策时能够获得“什么技术在什么环境下有效以及为什么有效”这方面的数据（https://edte chevidence.org/edtech-genome-project）。对诸如此类项目乃至整个教育技术领域的支持也来自国际组织，比如世界银行（World Bank）和世界经济论坛（World Economic Forum）认为教育技术对培养“第四次工业革命”的技术技能和人才至关重要。
教育技术也得到技术领域“大人物”的支持和资助，尤其是通过他们私人的慈善和投资渠道提供资助。比如，Facebook创办者扎克伯格的“陈-扎克伯格计划”（Chan Zuckerberg Initiative）资助了教育技术证据交易机构。诸如此类的资助商和政策影响者支持用创新的学习科学方法研究认知和基于大脑的学习过程，包括上文提及的“学习工程”和使用生物传感器和神经技术评估学生情况。虽然盖茨基金会（Gates Foundation）支持教育事业已有几十年历史，但是陈-扎克伯格计划和Google前首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）发起的慈善和投资计划——施密特未来计划（Schmidt Futures）已经成为教育技术初创公司和其他与技术相关的计划的慷慨捐赠机构，营利性教育技术公司投资者和那些游说基于技术的教育变革、有政治背景的强势说客也是教育技术的支持者。Netflix的里德·哈斯廷斯（Reed Hastings）建立了一个教育训练营，PayPal和Palantir的彼得·泰尔（Peter Thiel）创办了一种有别于常规模式的高等教育，Tesla的埃隆·马斯克（Elon Musk）在其SpaceX计划中成立了一所神秘学校——星际探索（Ad Astra），Amazon的杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）也在开始建设一个贝索斯学院学前学校的网络。在当今，技术财富和权力在构建技术密集型教育未来的愿景上正在扮演重要角色。
尤为重要的是，在教育技术这些参与者中越来越跨界化，形成包括众多界别的网络，因此他们在政策和实践方面影响力更大。值得注意的是，新冠肺炎大流行期间出现一些大型网络鼓动采用教育技术方案应对封校停课，从联合国教科文组织（UNESCO）和经济合作与发展组织（OECD）到Google和Microsoft均名列其中。上述这些例子说明教育技术参与者的生态系统正在不断扩大，这些参与者甚至还包括跨国组织，他们所关心的不再局限于教学实践。另一方面，从这些例子也可以看出教育技术已经成为商业、市场投资和政策干预的重地。
（二）规模和范围的扩大
另一个相关的重要关切是教育技术规模和范围的快速扩大。多年来，Microsoft和Google这些全球性技术公司是教育硬件和软件的主要供应商。随着它们成为（包括中低收入国家的）中小学数字基础设施的全球供应商，其业务规模取得长足发展。这些科技巨头向中小学进军之势在2020年尤为明显，比如Google声称其全球学生用户已经超过1亿，因为疫情期间很多国家的教育部和跨国组织都支持采用Google Classroom之类的平台开展线上教学（Perrotta, et al., 2021）。
在高等教育领域，教育技术的应用范围也得以扩大，包括行政管理和教学方面的新实践，以促进“数字转型”议程。这方面的发展得到诸如Deloitte和McKinsey这些跨国顾问机构和智囊团以及各地和各国相关机构和政府部门的大力支持。比如，英国联合信息系统委员会（JISC）2020年出台了一项重大计划“重新构想教与学”（Reimagining Teaching and Learning），旨在扩大教育技术在大学的应用范围。该计划的内容包括支持英国的教育技术初创公司，给它们和大学牵线搭桥，针对需要解决的问题开展紧密协作。该计划呼吁大学领导者采用Amazon和Netflix这些世界上最成功的技术和平台公司的设计原则，以实现大学“数字基础设施”的转型，在后疫情时代经济不稳定的环境中保持竞争优势（https: //www.jisc.ac.uk/guides/digital-strategy-framework-for-university-leaders）。除此之外，还有其他方案同样旨在促进数字化在高等教育领域的发展（比如“促进爱尔兰大学数字教学与学习”[Enhancing Digital Teaching & Learning in Irish Universities]项目，https: //edtl.blog）。这些方案的重点并不只是在企业化管理方面，有的强调教育、学生、学校管理或管治等。然而，有关这些具有战略意义的大型项目的研究仍属鲜见，从方法和理论上讲也不成熟。
直接面对消费者的教育技术商业模式也是教育技术规模和范围进一步扩大的另一个重要途径。尤其是在新冠肺炎大流行背景下，很多教育技术公司意识到直接向家长或学生兜售产品的潜在商机。比如，中国的家庭辅导平台“猿辅导”仅在2020年就获得属全球最大教育技术投资之列的两笔投资，其市场价值也因此上升到150多亿美元，成为全球最有价值的教育技术公司。疫情引发人们对“学习损失”的焦虑，教育技术公司因此推出一种新形式的私人补习辅导服务，帮助学生“跟上学习”。简而言之，它们经常采用所谓人工智能技术提供“个性化”辅导。这样一来，教育技术的应用范围被拓展到大中小学课堂以外，以自动化机器人教师这样一种“影子教育行业”（shadow education industry）形式进入学生家庭。
教育技术还进入地缘政治领域，各国乃至全球都希望发挥教育技术优势发展“人力资本”（human capital），在越来越数字化的经济环境下保持经济优势（Knox, 2020）。比如在印度，《国家教育政策2020》（National Education Policy 2020）框架指出“涉及人工智能、机器学习、区块链、智能板、便携式计算设备、评价学生发展的自适应计算测试以及其他形式的教育软件和硬件不仅会改变学生课堂上学习的内容而且会改变他们的学习方式”（Government of India, 2020, p. 54）。该框架还强调必须通过人工智能教育使印度成为一个“数字超级大国”。同样，欧洲议会（European Parliament）已经开始考虑针对人工智能教育用途出台一个决议，强调“人工智能正在从根本上变革学习、教学和教育”的方式，尤其是通过收集、分析和使用“大量个人数据”使“个性化学习体验”成为可能（European Parliament, 2020, p. 7）。这些例子说明教育技术已经成为教育政策的一个主要关注点，能够提升学生技能，在数字经济中取得富有成效的绩效，因而也被视为获取地缘政治优势的一个途径。这种观点得到经济合作与发展组织、世界银行和世界经济论坛等跨国组织的支持。从目前情况看，各国似乎越来越倾向于从培养后疫情时代全球经济竞争所需的“人力资本”的角度计算教育技术的投资回报。
（三）新的技术性能和专门知识
第三个方面的挑战与新的技术性能和专门知识相关。许多教育技术应用吸收了全球技术界的底层技术和格式。教育技术不是“被包装”成学校软件，而是以应用程序和平台的形式出现，经常可以通过应用程序接口（API）被加以整合以达成数据流动的目的。单个应用程序被彻底集成到程序、应用和平台组成的网络中和作为可以互操作的基础设施的插件以实现无缝和无障碍学习体验。这种情况越来越常见。全球很多大型技术公司在向大中小学推销云计算和数字基础设施，比如Amazon Web Services的云服务和机器学习服务、Microsoft的教育基础设施、平台和应用、Google的G Suite套件和Salesforce的Education Cloud（教育云）。这些系统声称能够把教育的物理基础设施（校园、建筑、教室、硬件等）和新的数字基础设施整合在一起，然而如此一来却有可能使公立教育机构需要长期依赖全球私营技术公司以及技术上锁定专卖系统。
教育技术领域另一个重大发展是“数据化”（datafication）和生成教育过程的细粒度、历史性和实时信息的能力（Brown, 2020; Jarke & Breiter, 2019; Livingstone, Stoilova, & Nandagiri, 2020）。涉及学生方面主要是收集和使用学生学习表现的数据，结合个性化技术的使用向学生个体定制教育材料。同时，也可能会直接收集教师表现数据或通过运算学生学习结果和进步推测教师表现，以此作为事关教师职业生涯决策的潜在工具（Adell, Castañeda, & Esteve, 2018; Holloway, 2020）。数据化的基础是数据分析、云计算和数据基础设施这些复杂的底层技术以及促成当今人工智能的机器学习、神经网络和深度学习技术（Knox, Williamson, & Bayne, 2020）。
这些技术在教育中的应用引发很多新问题和挑战：基于偏见的训练数据集的算法可能导致出现歧视性结果、进一步强化监视和监督、侵犯隐私以及简单化理解学生学习和教育过程的变化和发展。正因如此，强调考虑所有这些问题、提高师生理解数据的能力并赋权于他们的创新性教育方法显得更加重要（Harrison, et al., 2020; Loftus & Madden, 2020）。
从专门知识角度讲，教育技术这些新的技术性能要求我们必须拥有掌握新知识和熟悉新实践的新型专家和专业人士。教育数据科学家、学习分析专家，甚至学习工程师采用新的方法研究教育的知识生产（Williamson, 2020）。这些具备专门知识的专家可能来自大学的教育学院或计算机科学系、政府部门或商界。随着模式辨认、聚类和预测这些数据分析技术在教育领域的知识生产中发挥核心作用，各种数据科学技术和方法的结合甚至可能在很大程度上正在改变我们对学习、认知和其他教育结果这些复杂过程的理解和评价。此外，教育日益数据化也吸引金融界的加入以及金融技术的应用，比如把数据转化成“资产”和通过拥有和控制数据谋取可观的“租金”（Komljenovic, 2022）。但是与此同时，其他教育专业人士的能力也受到挑战，比如教师、教育研究者、管理层、辅导教师、学习顾问等必须与时俱进，不但要学会在工作中使用技术，而且必须妥善应对教育技术带来的新情况，并在自己的工作中分享和宣传基于教育技术的教育愿景。
三、
教育技术研究的创新性概念、理论和方法
我们可以从上一节所述的主要挑战看出，教育技术，不管是被视为一个研究领域还是一个行业，正在发生变化和发展，而且我们相信这些变化和发展要求教育领域的社会科学研究者必须采取批判性新方法进行回应和开展实证研究。本期专题文章的作者试图提出一系列新理论、分析概念和方法框架，对教育技术开展批判性研究。
从这个角度讲，我们要重塑教育技术研究的一些核心术语和概念框架（Hannon & Al-Mahmood, 2014），包括研究“教育技术”作为一个学科术语的含义（Castañeda, et al., 2020）。这些术语一旦变得非常流行，在实际使用中则往往含义模糊，甚至成为多余。如上所述，教育技术已经不再只是关乎技术自身的范畴，研究者现在面对的是令人眼花缭乱的各种类型组织、专家、技术多样性、商业模式、研发程序、地缘政治背景和（跨）国家政策议程。鉴于教育技术如此复杂，如果我们在使用教育技术术语时只是表达技术方面或共同元素这些肤浅的含义，那么把它们用于分析问题所得出的结果是没有意义的。以数字能力（digital competence）（尤其是数字教师的能力）这个术语为例，目前对这个术语的阐释有多种版本（Castañeda, Esteve, & Adell, 2018）。针对这个术语定义不准确的问题，本专题作者潘拉齐奥和塞夫顿-格林（Pangrazio & Sefton-Green, 2021）提出三个与“个体如何学会在以数字为媒介的社会中生活”的术语：公民身份（citizenship）、素养（literacy）和权利（rights）。作者的目的是要准确厘清这些术语但又保留它们的复杂性和关系性以“激活”它们用于富有成效的研究。
教育技术研究的一个新兴方向是采用社会科学领域的一些概念框架和方法框架，包括科学与技术学（science and technology studies）、数字社会学和地理学、历史学、人类学和技术哲学等相关学科。正因如此，要认真考虑影响教育技术研发的社会和技术因素以及教育技术在实际使用中所产生的预期和意料之外的结果——这已经成为一个发展势头强劲的研究方向。这个方向的研究旨在阐释教育技术的构成、研发和目的，因此意味着以很多不同而又互补的方法研究教育技术。换言之，这意味着把教育技术视为各种社会和技术实践的结果，包括编写计算机程序、制定商业计划、安排项目管理计划、产品测试、吸引资金等，所有这些实践由机构和掌握不同专门知识的专业人士开展。这种观点也意味着要研究任何一个应用程序赖以运行的基础，即诸如具体算法或数据架构这些底层技术。除此之外，这个方向的研究还旨在澄清支撑教育技术研发的假设（如学习理论、教学理论和教育理论等）、推动研发的商业目标、研发者和使用者的政治观和意识形态观，以及相关的政府或政策议程。凡此种种均表明必须从关系性角度把教育技术看作是各种社会和技术因素相互交集的结果。
本专题作者佩罗塔（Perrotta, 2021）用科学与技术学的“不充分决定论”（underdetermination）反驳充斥在教育技术研究和开发领域的技术决定论。佩罗塔认为，根据“教育技术决定论”的观点，工具、设备、平台和计算机等与认知结果和行为结果之间存在可以观察到的因果关系。相比之下，以不充分决定论为理论基础的研究则认为社会、科学和技术现象不能被简化成前因后果这种线性关系，它们事实上是一系列社会和物质影响或者说社会和物质影响“集成”的复杂结果。因此，采用不充分决定论之说，我们便能够从文化、社会和政治角度分析教育技术，关注研发教育技术过程参与者、对象、技术和政策的相互关系以及其他复杂关系是如何一起影响教育技术在实际中被采用和应用的。本期专题文章主要是为了验证和阐述这些方法。
近年来教育技术批判性研究的一个重要理论发展源于人类学研究方法，把视角转移到关系本体论（relational ontologies）上，借助社会物质主义理论研究教育技术。社会物质主义研究者认为与数字技术打交道的方方面面都离不开以物质和具身方式与设备和其他人工制品发生关系（Fenwick, Edwards, & Sawchuk, 2011）。基于社会物质主义的教育技术研究的一个重要举措是厘清教育技术本身的物质性（Gourlay, 2021）。所有数字技术事实上都是由实物构成的，而不是“虚拟的”或“非物质/无形的”，如计算机芯片、硬件、电缆和各种矿物质、聚合物和化学制品。此外，数字实践经常被认为是脱离实体、独立于社会的和物理的条件和环境，而本专题作者古雷（Gourlay, 2021）认为这种观点模糊了设备的真实物理性和数字实践的社会环境的物质性。本专题另一篇文章（Carvalho & Yeoman, 2021）认为一个“物理的”学习环境可能包括各种技术，除了关注这些“技术”外，我们还必须知道和能够说明使用这些技术的物理场地。在技术应用于教育的过程中，社会性、技术性和物质性不是分开的，而是不断重叠和相互渗透的。
社会物质主义理论使我们能从很多方面对教育技术进行研究，但也要求我们采用新的研究方法。本专题作者德库裴蕾（Decuypere, 2021）提出一种称为“社会拓扑”（social topology）的方法，专指复杂的数据基础设施或信息系统生成离散数据点的数据化过程。德库裴蕾把与教育技术相关的“数据实践”（data practices）看作关系集成（relational assemblages）进行研究。他所提出的“关系—拓扑”（relational-topological）方法旨在打开数据实践的“黑箱”以进行实证分析。从社会拓扑的角度讲，数据实践是在具体社会物质环境中通过以持续变化的方式和形式不断地将数据聚集在一起的设备进行的。采用拓扑方法是为了研究数据实践是如何构建和形成的。换言之，不仅是为了弄清存在哪些关系，而且还要了解这些关系是如何形成、维持或瓦解和崩溃的。因此，采用社会拓扑方法研究教育技术可以聚焦不同对象和关系，比如单一接口之间的关系、用户交互、技术设计和编程以及教育技术赖以存在的大生态。简而言之，我们可以采用众多创新方法研究教育技术。
四、
未来路在何方
本期专题介绍了很可能在未来几年应用于教育技术研究的一些方法和理论以及相关研究案例。我们的目的是呈现仍在探索中的创新理论和方法，扩大教育技术研究范围以涵盖教育技术研发、推广和应用所涉及的各种要素和活动的关系。本期专题推出的仅是部分新理论和新方法，但它们涉及参与者、技术、实践、环境和关系——当代教育技术正是由这些构成的，因此这些理论和方法代表今后教育技术研究的重要方向。我们希望教育技术领域具有批判精神和社会科学取向的研究者继续探索新方法和重构他们的理论框架，甚至把数字技术的使用纳入自己的研究方法中（Davies, Eynon, & Salveson, 2021）。随着教育技术继续变化、发展、应用于新环境和扩大（预期的和预料之外的）用途，研究者将不断集成必要的理论和方法开展研究。
然而，有很多问题有待解决。本期文章阐述的教育技术社会物质观、新拓扑和关系本体论涉及我们与机器的关系、机器在教育中的角色以及有关机器与教育融合和我们必须做出的社会、劳动和融合方面决策的伦理问题。此外，关系分析的研究成果如何才能在实际中被用于支持教师和其他教育工作者重新思考教育技术在学校和课堂上的应用？还有一些是长期存在的问题，即如何让教师参与到关于教育技术的社会和政治意义的辩论中，比如自动化是否影响劳动条件或限制学生获取教育资源？
考虑到新冠肺炎大流行对全球各地学生的影响并不一样，尤其是考虑到跨国公司和跨政府组织把教育技术作为后疫情时代实现教育机会和效果平等化的工具进行推广，我们如何才能解决有关教育技术和社会正义的迫切问题？还有，我们必须清楚本期文章所介绍的复杂、关系性和社会物质主义方法是欧洲、北美和澳大利亚这些发达环境的产物。教育技术研究必将得益于全球多样化的声音和方法，尤其是因为其目的是促进对具体环境下教育技术和教育技术实践的理解。正因如此，教育技术的关系研究对所谓教育技术的“有效”策略提出质疑，后者赖以成立的假设是研究成果的跨文化相关性和合适性以及全球北方的机构制订的评价标准。如果我们希望未来十年教育技术研究能够发挥社会和政治作用，那么我们可能要在制定“另类”教育技术研究议程上体现来自全球的更多不同声音，而不是只有来自官僚机构或教育技术研发机构的声音。
注释：
① 本文原文出处：Castañeda, L., & Williamson, B. (2021). Assembling New Toolboxes of Methods and Theories for Innovative Critical Research on Educational Technology. Journal of New Approaches in Educational Research, 10(1), 1-14. doi:http://dx.doi.org/10.7821/naer.2021.1.703. The original article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
参考文献
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作者简介
琳达·卡斯塔内达（Linda Castañeda）博士，西班牙穆尔西亚大学（University of Murcia）教育学部教育技术副教授。主要研究兴趣：批判性教育技术研究、数字时代能力、教师专业发展战略、新兴教学法的社会物质主义研究和个人学习环境。
本·威廉森（Ben Williamson）博士，英国爱丁堡大学（University of Edinburgh）爱丁堡未来研究院和数字教育研究中心“校长特聘研究员”（Chancellor’s Fellow），《学习、媒体和技术》（Learning， Media and Technology）期刊主编。主要研究兴趣：数字技术和数据架构的教育应用、教育技术金融和投资产业以及数据科学在与政策相关的知识生产中的作用。
译者简介
肖俊洪，汕头开放大学教授，Distance Education （《远程教育》）（Taylor & Francis）期刊副主编，SpringerBriefs in Open and Distance Education（《远程开放教育SpringerBriefs系列丛书》）联执主编。
责任编辑：韩世梅
2022年第7期目次