来源：《教育理论与实践》2018年第3期 作者：虹斌王灯兵

摘要：教育科学理论的研究目的就是寻找教育理论的“规律性”，并对教育现象做出解释，理解教育现象中的因果关系。教育科学理论是一种理想和追求，除了在教育哲学问题等少数领域外，在教育学阵营中的几乎所有其他学科或领域都可以运用科学的方法。无论采用何种精密的研究方法，教育科学理论的建构中都存在信度和效度的问题。教育科学理论在样本之外的范围普遍推广有一定的难度。教育科学理论中只有一部分以准统计性规律存在。这已经是对教育科学理论的伸张极限了。描述性结论、因果性说明、相关性说明都有可能产生一“准统计性”规律。

关键词：教育科学理论；规律性；教育现象；因果关系；

准统计性规律在教育学学科的发展过程中，许多研究者试图按照实证哲学的标准对其进行打造，试图让其成为类似自然科学的学科，但事与愿违。当今教育科学理论作为教育学科的一个重要理论分支，仍然是教育学界追求的目标。

一、教育理论分类的演进

康德在他出版的《教育论》（1803年）提出了教育科学化的设想，要求教育的方法科学化，同时教育也要像自然科学那样，“教育也靠实验”^[1]。后来，赫尔巴特在对《普通教育学》的自我说明中，倡导教育学科学化。当时，教育学从哲学中分化出来不久，他认为，“作为科学的教育学乃是哲学的任务”^[2]。自赫尔巴特之后，人们对教育科学理论的探索从未停歇。

在教育理论的研究历史上，起初，很多学者认为能够且必定只有一种教育理论。他们都是用某种哲学流派作为立论的基础，以自己的长处攻他人的劣势，把自己的观点当作对教育现象的“合理”阐释。如果站在解释学的立场，教育学理论只能是解释性的、人文性的，没有像自然科学那样有较为统一的理论；如果固守在科学主义立场，坚信实证主义科学是发现真理的唯一路径，也是证据提供者，教育学研究的任务就是为了发现如同自然科学那样的规律，揭示真理，那么教育学理论只能是一门经验科学。后来，有学者发现社会现象的复杂性和教育现象的多元性，于是开始对教育理论进行多元化的探索。

表1是西方国家对教育理论的分类。首先，根据自然科学的分类法，可以将教育理论分为基础科学理论、技术理论和工程理论；其次，立足于经典知识的三分法，教育理论可以分为科学理论、哲学理论和实践理论；最后，按照现代知识的三分法，可以分为科学理论、解释理论和批判理论。各种分类都是作者站在某个哲学流派的基础上进行的。2002年，我国学者唐莹在考察了教育理论的发展后发现，有6种教育理论是最基本的，即教育科学理论、技术教育理论、实践教育理论、哲学教育理论、解释教育理论、个人教育理论^[3]。无论从任何角度对教育理论进行分类，教育科学理论作为教育理论的一个分支都是毫无疑义的。

二、教育科学理论的基本范畴

“科学”是当代社会使用非常广泛的一个词，无论是自然科学界还是社会科学界，人们对它的理解都存在很大分歧。“科学”有广义和狭义之分。广义的“科学”是探寻和挖掘事物规律的学问，科学的方法包括量化研究、质性研究和混合研究。美国学者R·波克·约翰逊认为，“科学”就是重视用实证的数据来生产知识，并用经得起检验的规范和做法进行研究^[4]。狭义的“科学”指的是“以实验研究与数学分析相结合的还原论方法”研究的学科^[5]，典型代表学科是物理、化学和生物。布雷岑卡在其教育理论分类中，持有的就是狭义的科学观。本文在分析教育科学理论时持有的也是狭义的科学观。

（一）教育科学理论的研究对象与适用范围教育科学理论就是运用科学的方法，采用价值中立的态度，如调查研究法、观察法、实验法等，对教育实践中的教育事实进行研究，寻找教育现象发生的原因及所获得的结论。因而，教育科学理论的研究对象是教育事实，即“是什么”，而不是“应该”。通过科学的方法对教育事实进行研究，如通过调查、观察获取数据、资料（包括二手资料），凭借以统计分析为主的数据分析，然后得出结论。其最大特色是将事实和价值分离，研究变量之间的关系，构建数学模型，所获得的结论通常是数字化的结论，部分可能成为准统计性规律。

教育科学理论是一种理想和追求，除了在教育哲学问题等少数领域外，在教育学阵营中的几乎所有其他学科或领域都可以运用科学的方法。教育科学不能回答哲学问题，如人生的意义是什么、教育美德是什么等。教育科学理论也不能解决哪些立场在道德上或政治上是正确的问题，如是克隆正确还是反克隆正确。教育科学还难以解释世界上善和恶的不同，解释不了人死后存在的真实性。

（二）教育科学理论方法体系以及目的教育科学理论研究秉承了实证主义的研究方法。第一代实证主义以孔德、穆勒和斯宾塞为代表，第二代实证主义则以马赫等人为代表^[6]。他们所持的是“一元论”的观点，希望运用观察和实验的方法发现自然界的普遍规律。穆勒认为：“观察和经验的结果，都以感官证据为基础。”^[7]知识源于经验，任何新知识都必然来自经验的归纳而不是演绎。演绎不是科学发现的逻辑。一切科学的研究都表现为三个步骤，即观察、解释和表述。起源于对现象的观察,建立相关的法则，尤其是因果关系法则,用判断的形式将其表述出来。亨普尔认为，经验科学旨在“揭示、描述、解释和预言我们生活在其中的种种事件”，“通过实验，通过系统的观察，通过访问与考察，通过心理的或临床的测试，通过对文献、碑铭、钱币、考古遗迹的仔细审核等”^[8]。这些对经验证据的依赖是经验科学与非经验科学区分的标准。否证法则是波普尔的科学方法，一个科学理论只要遇到一个反例，就被证伪。诞生于20世纪30年代的逻辑实证主义，继承了实证主义的实证或经验的基本原则，同时把分析哲学的逻辑方法运用其中。继续拒斥形而上学，卡尔拉普认为：“科学是从个别事实直接开始的。”^[9]实证主义方法论认为，在运用科学方法进行研究时，世界只存在一种“实在”^[10]。

为了促进教育科学理论的规范化，理应采用适合于其发展的自然科学中的成功方法。在探寻教育科学理论的进程中，当前通行的实证研究分为实验性定量研究和非实验性定量研究。实验研究是主动控制实验变量，考察实验变量之间的因果关系，并以教育实践加以检验。非实验性定量研究包括描述性研究法和事后追溯研究方法。前者是对教育现象做出仔细的描述，主要是确定“是什么”，描述型研究分为对某一时间点上的样本的描述和对延续一段时间的样本描述；后者关注于发生在非实验情境（自然情境）下的教育的各种变量之间的关系，既有对各个变量之间关系的相关研究，也通过变量之间的关系探寻一种行为方式的可能原因和结果的“因果—比较研究”。

总之，教育科学理论的研究目的就是寻找教育理论的“规律性”，并对教育现象作出解释，不仅想知道发生了什么，还想知道为什么会发生，也就是理解教育现象中的因果关系。

（三）研究程序以及研究结论的表现形态教育科学理论把教育事实作为变量来分析，利用预先确定的概念和相关理论来确定应该搜集的资料，通过统计的方法分析资料，得出表达教育关系的数字资料，其结论来自于某一样本，可以推及一个界定总体。

1.教育科学理论的研究程序教育科学理论描述和解释的是教育现象的属性或（和）变量之间的关系，这种关系中常常包括因果关系或相关关系。“从社会情境中抽出某一特征并将之概念化为某一变量，即将之视为具有不同价值的实体，这些价值可以通过数值来表达。”^[11]教育科学理论是运用数字化的语言描述教育现象。其基本研究程序如下。

第一，定义研究的问题。提出假设后，对研究的问题进行概念化。概念化是用清晰的语言对名词进行界定，阐述其含义的过程，使一般的概念经过语言的处理成为结构清晰、井然有序的概念。

第二，将界定清晰的概念（难以直接观测的变量）转变成可操作性（可测量）变量。如失业率可界定为“失业人数除以总劳动力人数”，要对变量的属性进行设计。属性指的是事物的特征或本性。要对教育现象中的人和物的特征赋值，赋值后的词汇就是属性，如“就业状况”的属性分为“就业人口”“失业人口”与“其他适龄劳动力人口”。同时，应注意完备性（属性不能有遗漏）与独立性（归属不能有“或选”项）要求。概念的测量则通过操作化过程来完成。概念的操作化就是在理论框架的基础上，选择合适的指标与尺度，将抽象概念转化为可观察和可测量的变量的过程。许多理论概念，如“强化”“结构”等，运用于经验研究时，必须通过操作化给出操作定义。例如，命题“智力越高，学习成就越大”，陈述的是智力和学习成就两个概念间的关系。若想根据经验观察对理论命题作出检验，则须对两个概念分别作出操作定义：以智力测验的分数作为智力的操作定义；以学生各科的考试成绩平均值作为学习成就的操作定义。此时，概念就以变量的形式出现了，可以进行相关的统计操作以得出数字化的结论。

“属性和变量间的关系是科学描述和解释的核心。”^[12]任何形容教育现象的词汇都涉及属性，变量则是很多属性的逻辑组合。例如，年龄作为一变量，其属性则有青年、中年和老年。性别作为变量，其属性则有男性或女性。运用数学方法来表示和分析教育现象的特征，是实证主义在教育科学理论的体现。在教育研究中，最简单的变量分析是单变量分析，其次是双变量分析，即含有两个变量之间的关系，再次是多变量之间的关系，即同时分析几个变量。

第三，搜集数据资料。在此期间，研究人员要区分不同的研究对象，根据研究的需要采用实验法、准实验法或描述性研究法、事后追溯研究法等。教育科学理论需要对有一定规模的样本进行研究，涉及的人群较广，利用预设问题与回答等研究工具。

第四，通过数据分析，得出量化结论。描述性的研究主要是通过数字语言描述教育现象的特征。实验法和事后追溯研究方法主要通过变量来说明不同教育现象之间的关系。可能是因果关系，如有研究显示，数学元认知知识对数学学习的总效果值达到0.875^[13]，说明数学元认知是影响数学学习的直接原因；也可能是相关关系，如有研究显示，美国俄亥俄州具备硕士学位的教师与薪水之间的相关系数为0.435，该项相关为正相关^[10]，说明教师具备硕士学位对薪酬有影响。2.教育科学理论的主要表现形态是数字化的结论首先，一部分数字化的结论是描述性的，介绍或者描述某种教育现象，如学生的入学率统计、教师学历达标的比例。其次，一部分是因果关系的说明，说明两个或多个变量之间存在因果关系，某个变量是引起另一个变量产生反应或变化的直接原因，在时间上有先后顺序（C前R后），便可以说C是R的原因。从统计的角度来看，因果关系需要通过概率或者分布函数来表达。再次，一部分是相关关系的说明，说明两个或多个变量之间存在相互影响的关系，其强弱与相关系数的正负和高低有关系。如有研究显示，学校规模与学校合格率之间存在某种相关性（R=0.21），学校规模越大，学校合格率就越高，学校规模与学校增值分数之间存在显著的正线性关系（R=0.61）^[14]。如世界银行对多个国家的受教育人群与学历的关系进行的分析表明：受教育程度越高，生育意愿和生育率越低，相关系数高达-0.848。受教育程度是生育率降低的重要原因。值得说明的是，因果关系肯定是相关关系，但是相关关系不全是因果关系。

三、运用科学方法于教育科学理论的受限与能达到的极限

教育科学理论运用科学的方法，提供的是数字化的结论或者似统计性的“规律”，其检验标准仍然是逻辑一致性和经验相符性^[15]。这些数字化的结论无论如何也达不到自然科学规律的标准。究竟这种数字化的结论能达到何种高度，有学者持乐观的态度。如项贤明就认为，“教育学成为一门科学的可能性与其他科学没有本质上差别”^[16]，但是大多数学者持比较悲观的态度，如著名分析教育哲学奥康纳以及美国教育家汤姆^[17]。

（一）科学运用于教育研究受到的限制

1.缺乏统一的概念和理论框架

在教育研究中，很多研究对同一问题的界定缺乏统一的认识，对一些基础概念的理解难以达成一致意见。布列岑卡曾对“教育”“教学”等基础概念进行了元分析，我国学者陈桂生也对教育研究的一些基础概念进行过辨析，他们都认为，对于同一概念，不同的学者很难达成一致意见。有的学者甚至对同一现象提出一个新的概念，以突出自己的原创性。这些问题反映在教育测量中，研究者就难以建立一个共同的测量基础，不同学者就同一问题所作的研究就缺乏共同的基础，导致知识积累存在很大的困难。例如，在对于“学业负担”概念的界定和测量过程中，很多学者使用的学业负担的内涵就不一样。有研究者把学业负担看作是外在的课业负担，也有研究者将其看作是学生的自我感受^[18]。很多学者在运用科学方法的过程中，对同一问题运用的理论框架也不一样。

2.教育科学理论研究受制于研究的效度和信度

无论采用何种精密的研究方法，教育科学理论的建构中都存在信度和效度的问题。信度是指测量方法的质量，也就是对同一现象进行重复观察和测量是否能得到相同的资料。影响信度的因素太多，如观察者当时的感觉、测量时的工具选择。

效度则是测量的准确性和有效性，即测量的结果与所要达到的目标两者之间的相吻合的程度^[19]。效度可以分为内部效度、外部效度、结果效度，统计结论效度^[20]。内部效度指的是自变量和因变量相关联的因果推论效度。它涉及对无关变量的选择方法、测量方法等进行充分的控制。外部效度指的是研究结论能推广的程度，即可能推广到人群、设施（settings）、时间（times）、治疗变化（treatment variations）和结果（outcomes）的程度。结构效度关注的是那些有待研究的变量结构可能会被建构成怎样不同的结构。数据统计效度指的是从两个相关的变量推断出它们的相关性，并估计它们之间关系的准确性。

运用科学的方法试图得出高质量的教育科学理论，但是研究的信度和效度是研究过程中最大的障碍。尽管很多研究的预测或者正式测试显示信度和效度达到了基本要求，但是选择的样本、变量和问卷的设计以及测量人群的心理状态等因素都会对信度和效度造成影响。著名心理学家在进行心理研究时总是对前人各种研究的信度和效度反复推敲^[21]。他曾经在研究信息加工理论的时候，比较了维斯勒（Wissler C.）、莱蒙（Lemmon V.W.），伦恩伯格（LunneborgＣ.）以及詹森（Jensen）等人的研究成果，认为詹森的结论最具信度。由此可见，信度和效度的研究是获得高质量的教育科学理论的一大阻碍。

3.教育科学理论在样本之外的范围普遍推广有一定的难度

教育科学理论中只有部分统计性结论具有推广意义。著名科学家亨普尔认为，自然世界的规律分为普遍性规律和概率性规律。普遍规律就是，条件A发生，必然会导致G发生。普遍规律是一种普遍形式的陈述，这类陈述断定在一种经验现象的不同方面之间或不同的经验现象之间有一种稳定的联系^[22]。统计规律则是在多次的随机试验中，某种结果自始至终会以一定的比例的方式呈现，这个比例比较确定^[23]。由于教育科学理论研究与自然科学不同，运用科学的方法对教育现象的研究反映的是“一个时空横断上的现实的‘真实’”^[23]，只能在类似的情景进行类推。只有一部分教育科学理论类似于统计性的规律，即这部分教育科学理论的表现形态可以表现为相对确定统计性比例，它们可以推广到类似群体，如教育心理学研究显示：在普通人组中，智力和学业智力之间的相关是0.75，智力和日常智力之间的相关是0.86，学业智力和日常生活智力之间的相关是0.45^[24]。由此可以认为，智力高的人在学业方面的学习会表现好一些，但是学业成绩好的人的日常生活能力不一定好。

而多数研究得出的教育科学理论则不具备统计性规律的条件，究其原因，主要在于研究的群体比较特殊，或者样本较小，或者研究的信度和效度相对较低，结论不具备推广性，如有调查显示，认可《教育研究》的高校达到98.33%，认可《高等教育研究》的高校达到36.67%^[25]。由于该调查仅限于教育研究类刊物，因此，不能推广到其他刊物。

（二）教育科学理论的极限

尽管人们一度对普遍性规律产生了怀疑，但是，决定论只是针对部分自然现象，一部分复杂的自然现象可以用统计性规律来解释，那么教育世界是另一番景象。教育者和受教育者存在的动机、目的和意图的差异以及独特的价值取向等因素^[26]，导致教育现象的不可重复性，教育科学理论中只有一部分以准统计性规律存在。这已经是对教育科学理论的伸张极限了。描述性结论、因果性说明、相关性说明都有可能产生一些“准统计性”规律，自然科学规律与教育科学规律的对比见图1。

首先，这些“准统计性”规律无法验证“必然”因果关系。因果关系中有着确定的“因果论”，也就是原因C引起结果R，R紧跟着C，在教育科学理论中，我们无法观察R必须跟着Ｃ，只能观察Ｒ是否跟随Ｃ。其次，无法验证“原因—结果”的一一对应关系，尤其是在相关研究中，某种原因可能引发多种教育问题，多个原因有可能只促成一种教育结果，多个原因也有可能造成多个教育现象。诸多原因以不同的方式发生作用。

实际上，“量化研究没有发现任何人类行为的普遍的或一贯正确的规律，大多数当代量化研究者追求的是概率性的原因”^[27]。“准统计性”规律往往出现在一些简单易重复的教育现象中。因而，教育心理学、课程与教学、教育社会学、教育人口以及教育信息学等容易产生“准统计性规律”，教育政策等难以产生准统计性规律，因为很多教育政策是因时代需要而产生的，一项政策终结后就开始另一项教育政策，所以，政策不断更迭，对某项政策的执行和评估研究的结论难以推广到另一项政策。

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责任编辑：张国彦