在线教育带来的是教育公平，还是加深了不公平？ 第1页

从目前的实证结果看：在大学校园内实施的在线教育，很可能确实拉大了学生之间成绩的差距。文中用黑体标出了各项研究的主要结论，结尾列出了参考文献。

评估在线教育影响的研究汗牛充栋，但是，其中绝大部分都不够严谨，结果受遗漏变量等问题影响（Figlio，Rush和Lu，2013）。做得比较好的几篇主要是两种方法：一是通过一些计量的方法来解决掉内生性，比如找工具变量；二是在大学里做实验，直接把学生随机分配到传统教育组和在线教育组，然后看结果的差别。

在展示结果之前补充两点。首先，为了得到比较精确的因果识别结果，这些研究中，是否接受在线教育的学生之间，除了听课方式不同，课程内容几乎没有差别——两类学生面对同样的小测和考试题目，享受相同的答疑时间，等等。其次，在外推这些结论时应该十分谨慎。严格意义上说，结论只适用于部分引进了在线教学方式的大学课程。为了结果的精确，这是很难避免的局限。

图1 来自Bettinger等（即将刊出）。选课前累积GPA与选择在线教学方式的影响，包括影响的点估计与95%置信区间。

第一种方法的代表作是Bettinger、Fox、Loeb和Taylor即将刊出的研究。四位作者都来自哈佛或斯坦福，擅长教育政策评估。他们从美国的DeVry学院拿到了历年来750门课，230000名学生的数据，然后用“当年该校区是否开课”，以及“学生住址离校园距离”做工具变量[1]。估计结果如上图：选择在线方式会导致这门课GPA下降0.33。之前GPA越低，负面影响越大（见上图）。

图2 来自Xu和Jaggars（2014）。上面这一部分是在全样本回归中，加入GPA与是否接受在线教育的交互项；下面这一部分是按GPA高低，将样本分成两块回归。两部分结果一致。

哥伦比亚大学的Jaggars和加州大学尔湾分校的许笛用华盛顿州500000门课程，40000门学生的数据做了不少有关在线教育的研究（2013；2014）。其中，2014年的研究评估了在线教育对不同成绩学生的影响。如果把之前的累积GPA在3以上称作“高”，否则称为“低”，结果发现：选择在线教育对成绩有负面影响，会增加退课概率。同时，低GPA学生受影响更严重（见上图）。

图3 来自Figlio，Rush和Lu（2013）。实验中分配到在线教育组对学生成绩的负面影响。数字越大，说明负面影响越严重。

第二种方法的代表作是Figlio，Rush和Lu 2013年的研究。他们在某大学全校必修的微观经济学课程中招募了312名参与者。传统组的学生照常上课，但不能在教学网中看网课；在线教育组的学生只能看网课，老师不允许他们进入课堂。结果显示：接受在线教育会轻微降低学生成绩，影响不显著。但是，在线教育对拉丁裔学生、男生，以及GPA在后一半的学生成绩有显著的负面影响。

图4 来自Bowen等（2014）。接受传统教育与混合教育（加入在线内容）的两组学生成绩的分布，其中橙色为传统组，蓝色为混合组。

在Bowens、Chingos、Lack和Nygren等四位学者2014年发表的研究中，他们联合纽约城市大学、纽约州立大学、卡内基梅隆大学等多所学校，在多门课程中实施了多种对照实验，比方说允许部分学生免费使用电子书、给部分学生发放电子书券，等等。整体来看，这些措施没有取得显著效果。以GPA=3为界将学生分两组，没有证据说明这些措施的影响，在两组间有明显差别。

最后总结一下：首先，如果是评估大学校园中，引入在线教育是不是会拉大学生间的差距，大部分研究给出了肯定的结论；其次，如果是评估引入在线教育的绝对效果，部分研究发现有负面影响，也有部分研究发现没有显著影响。外推结论应谨慎，比方说，在大学课堂中引入在线教育对成绩有负面影响，并不等于将在线教育覆盖到之前接触不到这些教育资源的人也会有负面影响。

[1] 文中的识别方法是使用两个工具变量的交互项，这一方法依赖的假设弱于一般的工具变量法。详情可见Card（1995）。

参考文献：Bettinger E, Fox L, Loeb S, et al. Virtual Classrooms: How Online College Courses Affect Student Success[J]. Forthcoming, American Economic Review.

Bowen W G, Chingos M M, Lack K A, et al. Interactive Learning Online at Public Universities: Evidence from a Six‐Campus Randomized Trial[J]. Journal of Policy Analysis and Management, 2014, 33(1): 94-111.

Card, David. “Using Geographic Variation in College Proximity to Estimate the Returns to Schooling.” In Aspects of Labour Market Behavior: Essays in Honor of John Vanderkamp, ed. Louis N. Christofides, Robert Swidinsky, and E. Kenneth Grant. Toronto: University of Toronto Press, 1995.

Figlio D, Rush M, Yin L. Is it live or is it internet? Experimental estimates of the effects of online instruction on student learning[J]. Journal of Labor Economics, 2013, 31(4): 763-784.

Xu D, Jaggars S S. The impact of online learning on students’ course outcomes: Evidence from a large community and technical college system[J]. Economics of Education Review, 2013, 37: 46-57.

Xu D, Jaggars S S. Performance gaps between online and face-to-face courses: Differences across types of students and academic subject areas[J]. The Journal of Higher Education, 2014, 85(5): 633-659.

当我们说公平的时候，在不同的人眼里是有不同的含义的。

学生的维度从来不是单一的，成绩好的和不好的算一个维度；家庭富裕和贫穷算一个维度，有的时候我们说公平，是说能够让成绩不好的也提高一下，缩小和成绩好的人之间的差距；有的时候我们说公平，是让穷人也能分享到以前富人所拥有的教育资源……

@Manolo 的答案是说，在线教育拉大了学生之间的差距，尤其是降低了男生、GPA靠后的学生的成绩。这个结论是合理的，因为同在大学里面，ＧＰＡ靠后的学生一般来说是三种：

1. 自发学习动力不足的

2. 缺乏自律的

3. 理解能力较差的

而在线教育比传统教育更需要学生的这三种能力。所以在这里GPA其实是一个学生能力的不完美信号，而在线教育这种形式比传统教育更好的能够把上述三种能力不同的学生筛选出来。

对于这种不公平，我认为是大学制度造成的。人和人之间的特点本来就不同，一群人摆在那里，总有更适合自学的，和不适合自学的两种人，传统教育下两种人差别可能不那么大，但是网络教育下就显示出来了。所以这说明现在的大学其实只是一个混同均衡，没有区分出来这两种人。那么以后可能两种教育制度并行，传统教育，因为其带有一点隐性的强制性，就专门为满足以上三种条件的人而开设，而网络教育为自学能力比较强的人开设。

而另一方面，在线教育还是有助于公平的，那就是让因为家庭或者其他原因的限制而没有机会接触到如此优质教育的人得到学习的机会。也就是说在线教育至少放松了人们财务上的约束条件，让人们能够在更宽松的条件下作出自由的决定。就像我比较欣赏的一位开源软件开发者主页上的自我介绍（人很好很友善，在Github上提交issue几乎是当天就回复），我有时候觉得低落的时候，看看这段话都觉得挺感动：

I am a self taught IT professional, I am what we can define as a late technology adopter, my first computer was a Pentium II and my age was already 21, so no, I never went to college to study Computer Science. Thanks to the Free Software Foundation, I was able to use and study a complete Unix system in my old x86 computer in the late 90's, that system was called GNU/Linux. I was able to start studying C and C++ using the GNU C and C++ compiler gcc. Was thanks to the Free Software Foundation and the GNU project that a guy coming from a humble family with not much resources learned how to program and achieve success as valuable professional in the IT industry. Today, I share my work under the GPL license that guarantees that anyone using software that I've written will be able to use it, execute it, study it, modify it, redistribute it or even sell it with totally freedom.

这位开发者从来没有在大学上过计算机科班，21岁才接触计算机，但是就因为自由软件运动，让像他这样家庭出身的人也能够接触到计算机科学的知识并学习编程，然后自学成才在一家IT公司找到了体面的工作，成为了“IT领域有价值的专业人员”。

最后，对公平的问题说下自己的总体看法：

我认为，一个好的公平的体制，是让人尽可能的在更少的外部约束（主要体现在时间和财产上的约束）下表达自己的兴趣并作出自己的决定。但是这种以“自发参与”为基础的机制，最终往往依然会形成新的“不公平”。但是，从社会福利局部均衡的意义上讲，基于内在能力或者生产率差异的不公平是好过基于外部约束所造成的不公平的。