赵梦雷 等 | 西方数字资本主义教育学知识生产的公共性解构及其应对

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赵梦雷，姜朝晖，& 卢迪.(2026).西方数字资本主义教育学知识生产的公共性解构及其应对. 中国远程教育(6),22-57.

西方数字资本主义教育学知识生产的公共性解构及其应对
赵梦雷, 姜朝晖, 卢迪

【摘要】数字资本主义依附强大的数字平台、大数据和智能算法，深刻重塑了教育学知识生产的逻辑。不同于一般知识生产，教育学知识生产具有鲜明的公共性，其合法性取决于能否回应教育实践、维护育人价值并服务共同利益。数字资本主义嵌入教育学知识生产过程，持续作用于议题设置、劳动组织、论据选择、价值认定等关键环节，由此引发教育学知识生产的公共性解构，造成知识生产工具的租金化、生产关系的附庸化、生产资料的数据化，以及生产场域的封闭化。其公共性解构的逻辑机理主要体现为：前提条件的资本先验化改写了教育问题出场的方式，中介结构的平台私有化重构了学术劳动的组织形态，论据秩序的可计算化重写置换了教育经验的成立规则，而价值承认机制的可见性俘获则替换了知识获取公共正当性的路径。面对此困境，西方围绕知识产权、平台组织、算法治理和学术评价四个维度开展“自救运动”：通过开放获取修复知识的公共可及性，探索平台合作主义以重建学术共同体对知识生产条件的控制权，强调算法问责、可解释人工智能与人在回路原则以遏制技术黑箱对教育判断的僭越，倡导负责任评估与慢科学以纠正量化指标对学术价值的挤压。尽管这些方案总体上仍属数字资本主义体系内部的修补性调适，尚不足以从根本上摆脱资本主义逻辑的总体约束，但为反思数字时代教育学知识生产的公共性危机提供了重要的理论参照和实践镜鉴。

【关键词】数字资本主义; 教育学知识生产; 公共性解构; 西方应对

一、

问题提出

在由ChatGPT、Claude等生成式人工智能（generative artificial intelligence，GAI）驱动的技术革命浪潮中，在西方，一种关于技术赋能知识生产的叙事正在兴起。知识检索、文本生成、数据分析和学术传播的效率显著提升，预示着由智能技术全面驱动的知识生产新格局正在形成。刘易斯•芒福德（Mumford, L.）敏锐地洞察到，新兴技术能够轻易“抓住人的想象力”，辅助人类进行知识生产，进而成为统摄人类知识生产的“机械复合体”（刘易斯•芒福德, 2025, p.46）。然而，这场技术转型并非单纯的工具革新，却是西方数字资本主义（digital capitalism）在全球范围内对知识生产逻辑的系统性重塑。当教育学知识生产逐步嵌入由算法结构、数据垄断与平台规训交织而成的人机协同网络时，问题的焦点已不再是如何借助技术提升研究效率，而是教育学知识生产的公共性、合法性与自主性是否正在被外部逻辑侵蚀。教育学知识生产具有鲜明的公共性，但在数字资本主义的逻辑宰制下正面临解构。从教育研究议题受制于商业数据库和平台热点，到学术成果被封闭于商业出版集团和平台资本构筑的付费壁垒之中（Larivière et al., 2015），再到研究成果被卷入以影响因子、下载量和可见性等为中心的评价竞争（Muller, 2018, pp. 45-47），教育学知识生产的关键环节都面临着公共价值逻辑被侵蚀的风险。联合国教科文组织在其发布的《一起重新构想我们的未来：为教育打造新的社会契约》报告中指出，数字基础设施的算法路径、平台霸权和治理模式，都极大地挑战了教育作为共同利益的地位（联合国教科文组织, 2022, p.36）。当教育研究的可见性、评价的合法性等皆受控于算法推荐、平台排序与流量机制时（Van Dijck et al., 2018, pp.15-18），教育学知识生产便从基于开放的公共领域，转化为被外部逻辑操控的场域，知识本身也面临着从公共智慧异化为私有商品的危机。面对此困境，作为数字资本主义策源地的西方社会，已开始探索从开放获取运动（Open Access，OA）到开放基础设施建设等多元实践方案。这些方案成为审视数字资本主义教育学知识生产危机的重要参照。基于此，本文聚焦数字资本主义教育学知识生产的公共性解构及其西方应对，着重剖析数字资本主义与教育学知识公共性之间的根本冲突，揭示其形成的具体机制，并系统梳理西方社会应对这一公共性解构的实践方案，以期为探索数字时代教育学知识生产的困境及其可能出路提供理论参照和实践镜鉴。

二、

数字资本主义教育学知识生产的概念内涵

在数字化浪潮席卷全球的当下，数字资本主义已超越单纯的技术范式，演进为一种重塑知识生产条件、配置知识公共性边界的系统性力量。教育学知识生产，作为人类理解教育现象、指导教育实践的主要活动（罗银新, 2024），正面临这一结构性变迁的深刻冲击。传统以教育学学术共同体自治、价值理性引领和学科规范约束等为特征的教育学知识生产范式，日益受到数字资本主义的渗透。其不仅涉及教育技术工具的应用，更触及智能机器驱动的教育学知识生产的权力结构、价值取向和制度基础等维度。数字资本主义通过特有的生产资料私有化、劳动过程平台化、市场权力生态化等运作机制（罗克全 & 隋昌鹏, 2025），正在解构何为有价值的教育学知识、谁有资格生产教育学知识以及教育学知识应如何传播与评价。在此背景下，厘清数字资本主义视域下教育学知识生产的相关概念，成为剖析数字资本主义对教育学知识生产结构性解构、理解教育学知识生产的理论前提。

（一）数字资本主义的理论内涵与结构特征

数字资本主义一词最早由丹•席勒（Schiller, D.）在其著作《数字资本主义：联网全球市场体系》中系统阐述。它绝非“数字+资本主义”的简单嫁接，其揭示了资本攫取的逻辑在数字时代发生了系统性转型（Schiller, 1999, pp. xiii-xv）。社会学家伊曼纽尔•沃勒斯坦（Wallerstein, I.）认为，资本主义不只是以谋利为目的的商品销售或资本积累的增加……它特指一种以这种资本的无穷积累为根基的体系（伊曼纽尔•沃勒斯坦, 2006, p.143）。在数字时代，这种无穷积累的根基延伸到了虚拟空间与数据网络。数字资本主义并不是资本主义逻辑的中断，而是其在数字条件下的延伸与升级，资本增殖不再主要依赖传统工厂与有形机器，而日益依赖数据提取、算法运算、平台中介和基础设施控制。在理论谱系上，数字资本主义吸收融合多个批判理论的智慧，一系列相关理论从不同视角切入，共同丰富并深化了对数字资本主义多维层面的理解。曼纽尔•卡斯特（Castells, M.）分析了“网络社会”赖以运行的社会结构形态（Castells, 2010, pp. xviii-xx）。约瑟•范•迪克（Van Dijck, J.）等人对“平台社会”的公共性进行分析，探索了新型社会中介对公共价值与民主秩序的侵蚀（Van Dijck et al., 2018, pp. 1-6）；尼克•斯尔尼切克（Srnicek, N.）提出“平台资本主义”的积累类型学，剖析了基于数据提取的不同资本积累模式（Srnicek, 2016, pp. 43-53）；肖肖娜•祖博夫（Zuboff, S.）揭示了“监视资本主义”的行为剩余逻辑，指出了其通过预测与操控人类行为以获取“行为剩余价值”（Zuboff, 2019, pp. 8-10）。尼克•库德里（Couldry, N.）和乌利塞斯•阿里•梅希亚斯（Mejias, U. A.）提出“数据殖民主义”的研究视角，将这一分析置于全球权力不平等的历史延长线上，揭示数据提取作为殖民新形式的本质（Couldry & Mejias, 2019a, 2019b, p.19）。塞德里克•迪朗（Durand, C.）称数字资本主义为“技术封建主义”，数字资本主义与封建控制之间存在监视、依赖、捕获、垄断的关系……有一种唤起封建主义的意涵（塞德里克•迪朗, 2024, p.73）。尽管这些理论的切入点各异，但它们共同的理论前提是数字资本主义的数字技术绝非中立、纯粹的效率工具，而是在资本力量的驱动下被系统地制度化为一种新型的基础设施、产权形式与社会治理规则，进而影响决策的制定，分化和重塑世界以及人类的理解和行动（联合国教科文组织, 2022, p.36），并由此对社会关系与知识秩序施加着一种深刻的结构性力量。

从历史演进维度看，数字资本主义的形成经历了关键的技术节点。20世纪90年代，伴随着全球互联网迅速步入商业化，万物互联成为新的生产特征，门户网站、搜索引擎、电子商务等在点击量的回路中得以商品化。2005年前后，“Web2.0”将用户生成内容转化为可资产化的数据流，社交平台把“社交关系”内生为市场要素；2010年，移动互联网与云计算铺开，平台开始以通用基础设施的身份跨域供给支付、交流、身份认证、内容分发与算力，形成数据、算力、算法的垂直整合。2012年，MOOC浪潮成为在线教育平台化发展的重要契机，在全球范围内掀起大规模学习热潮（王军 & 孙晔, 2017）；2018年，“剑桥分析”数据泄露事件（周笑, 2022），则让数据何以被采集、如何被用于影响认知与选择成为公共议题；2019年年底，新冠疫情加速了全球数字化进程，数字化基础设施从辅助性工具转变为社会正常运转的基础性服务。2022年以来AIGC的变革，使得文本与代码生产的可替代性第一次在大规模层面成为现实。贯穿这一进程的并不是单一技术的胜出，而是资本主义的数字产权、标准、基础设施和算法逐步汇合为新的积累体制。一方面，版权、专利与商业秘密等把软件与模型的“无形资产化”推至制度高地；另一方面，域名根服务器、云计算中心、芯片设计与制造等，构成了西方少数主体可长期占有的基础设施网络。这种技术要素融合成为布莱恩•阿瑟（Arthur, B）所定义的一种“域定”的技术域，展现出不同技术因共享一定的内在共性，并能够在同一规则和目标下协同运作，最终聚合为一个相互支撑的技术集群（布莱恩•阿瑟, 2018, p.76）。正是在这套资本主义制度化的技术体系中，数据被连续要素化、平台被稳定中心化、算法被持续规制化，数字资本主义得以落地为一种具有统治秩序的运行方式（罗克全 & 隋昌鹏, 2025）。

法国哲学家贝尔纳•斯蒂格勒（Stiegler, B.）曾指出，西方的技术科学以全球性的扩张运动为特征（贝尔纳•斯蒂格勒, 2019, p.97）。数字资本主义并不局限于某一组织形态或某一积累环节，而在于它超越了对某一特定组织形态或某一积累环节的聚焦，强调其在生产方式层面所发生的扩张性，主要有四重维度的表现。一是生产资料的数字化与私有化。数据、算法、模型与数字平台本身，取代了传统的土地、厂房与机器，成为21世纪最关键的生产资料。然而，这些新型生产资料通过复杂的知识产权法律框架（如软件著作权、算法专利等）被高度私有化和垄断，其所有权与控制权集中于少数巨型科技公司之手。二是劳动形态的平台化与隐匿化。劳动过程被算法的指令系统在全球范围内重新分解与编排，形成了一个从数据标注、内容审核到零工经济配送的庞大数字劳动体系。其中，大量劳动力（如用户的情感劳动、学术劳动等）被巧妙隐匿于“互动参与”表象下，成为被无偿占有并资本化的数字劳动奴役（蒋蕊韩, 2025），这意味着劳动者的知识生产贡献与价值分配出现结构性脱钩，劳动价值可能被平台吸纳为私域资产。三是市场权力的生态化与闭环化。通过提供基础设施即服务、构建平台即市场和输出算法即产品，主导性平台企业建立起彼此嵌套、边界模糊的商业生态系统。它们不仅提供服务和产品，更关键的是制定了使用服务和产品的规则、标准与价格，形成“赢家为大”的市场垄断，传统意义上的市场竞争被主导性平台统治。四是知识属性的资本化与功利化。知识的价值评判标准日益向其可计算性、可度量性与可商品化程度倾斜（黄再胜, 2024）。那些易于被数据化、能够快速产生商业回报的知识可获得优先权，而知识的公共品属性、批判反思维度以及在长期实践中沉淀的默会知识，在强大的产权与他者话语下被边缘化。可见，数字资本主义是一套能够持续重写知识公共性边界的制度—技术复合体，成为德国哲学家卡尔•曼海姆（Mannheim, K.）在知识社会学中所指认的“结构复合体”（卡尔•曼海姆, 2022, p.85）。这一复合体通过私有化、平台化、生态闭环与度量主义，不断侵蚀知识作为公共品生产、流通与共享的基础条件，由此引发知识生产公共性的深层危机。

（二）教育学知识生产的学科特质与规范内核

教育学知识生产是植根于教育实践、指向人的全面发展并以服务共同利益为旨归的一种制度化的学术生产。教育学不同于其他社会科学之处，不在于其研究对象在形式上是“人”（因为社会学、心理学等亦以人为研究对象），而在于其知识生产具有强烈的规范性与价值负载性。其他社会科学侧重于对人类行为与社会事实进行实然的经验描述，而教育学作为一门“成人之学”，其知识生产天然承载着对应然状态的价值追问。教育学知识一旦进入课程设计、教学组织、学习评价等领域，便会影响受教育者的发展条件、教育机会的分配方式以及社会对“何为好的教育”的判断。由此，教育学知识生产不能仅作为行政权力、市场逻辑、评价制度和技术系统等共同影响下的工具性过程而存在，而应成为能够被共同讨论、共同检验、共同修正并服务教育公共生活的公共知识。在此意义上，教育学知识生产是以教育公共善为规范尺度。所谓教育公共善，并不是预设所有教育学知识都天然指向某种统一目标，也不是把人的全面发展作为所有教育研究的事实前提，而是教育学知识生产必须持续面对教育目的、教育价值和教育责任问题，关切人的发展、教育公平和主体生成。正如亚里士多德（Aristotle）在《尼各马可伦理学》开篇提出的，每种技艺与研究，同样地，人的每种实践与选择，都以某种善为目的（亚里士多德, 2003, pp.1-2）。

进一步说，教育学知识生产的公共性，关键在于其能否在回应教育实践的同时，守住教育目的、价值正当性与主体成长的规范边界。约翰•杜威（Dewey, J.）在讨论教育与经验改造、民主生活的关系时指出，教育目的不能脱离共同经验与公共生活加以理解（约翰•杜威, 1990, pp. 96-110）。理查德•斯坦利•彼得斯（Peters, R. S.）关于教育区别于训练、灌输和操控的分析，揭示出教育公共善所要求的规范边界，即教育必须尊重学习者的理性、理解和主体成长，而不能把人仅作为外在目标实现的工具（Peters, 1967）。可见，教育公共善并非附加于教育学知识生产的口号，而是贯穿其目的设定、主体理解和价值判断的规范要求。因此，教育学知识的学科特质与规范内核有其不可或缺的公共性。教育学知识要成为公共知识，其知识生产必须满足四项相互关联的规范标准。一是知识生产的公共准入性。教育学知识源于广泛的教育实践，其生产的前提必须向关注教育问题的研究者、教师及其他教育实践者平等开放，不应被少数机构垄断，不同地域、层次、背景的主体都有可能参与到教育学知识的探索中来。任何设置资本的门槛，将教育学知识生产异化为少数资源垄断者的特权，都是对公共准入性的破坏。二是知识生产的公共协商性。教育学知识的形成无法脱离同行评议、学术共同体的切磋与协作。如促进人的发展、实现教育公平与正义等教育学知识生产的核心问题，需要不同立场、不同经验的研究者共同参与界定，共同参与辨析，而不是被某种凌驾于共同体之上的系统操控和裁定。三是知识生产的公共确证性。教育学知识的普遍性，需在多元视角的公共空间中，通过充分的展示和论证来获得确证。教育关涉人的生命体验，其知识形态天然具有复合性——要求教育学知识的合法论据，尊重具身性、情境性的教育实践规律。既不排斥可量化的事实依据，更不以量化标准排斥那些无法被数据化的育人经验与实践智慧。任何试图以单一的可计算性标准统摄教育学知识复杂形态的想法和做法，都是对教育学知识公共性的破坏。四是知识生产的公共承认性。教育学知识的最终价值，不取决于它在学术期刊上的发表数量，也不取决于它在平台系统中的下载排名，而取决于它是否能够在真实的教育实践与社会生活中获得回应、检验与承认。其合法性源泉是由其对教育现实的解释力与公共贡献度共同决定的。任何用平台可见性替代专业判断、用流量数据遮蔽实践回声、用短期绩效消解长远价值的机制，都是对公共承认性的侵蚀。这四重标准维度并非彼此孤立的规范要求，而是一个有机的整体，准入是前提，协商是过程，确证是检验，承认是归宿，共同构成教育学知识作为一种公共知识的完整生命历程（满忠坤 & 孟令彦, 2024）。因此，这种以“成人之学”为内核的实践智慧与价值关怀，构成了教育学知识区别于其他社会科学知识的独特品性。一旦教育学知识生产被某种平台可见性等指标规训，其以共同利益为指向的公共性规范内核便会被削弱。

（三）数字资本主义教育学知识生产的操作定义

随着数字技术的应用，其驱动下的教育学知识生产通过规则与流程，可改变知识的可见性路径，而非直接形成“独立的科学发现”。联合国教科文组织在《生成式人工智能教育与研究应用指南》中提出，生成式人工智能可以通过对半成品知识的再加工，输出更为完整的知识产品（UNESCO, 2023, p.7）。数字技术能够通过处理海量教育数据来提取有价值的教育知识（如通过数据挖掘、机器学习等方式，将原始数据转化为具有教育价值的信息与知识），从而识别出潜在的教育规律与发展趋势，为教育实践改进和政策制定提供实证支持（李永梅 & 谭维智, 2025）。这些通过计算得出的教育学知识，本身构成一种新型的、数据驱动的教育洞察，虽不同于哲学思辨，但成为支撑教育研究的重要知识形态。例如，GAI平台能够辅助生成教育研究文献综述、研究假设甚至撰写论文初稿。这些产出虽需研究者的批判性审视、验证与理论升华，但极大地加速了知识生产的准备过程，为深入研究拓展新思路，可被视为“知识半成品”或“认知脚手架”，将研究者从烦琐的信息整合中部分地解放出来，使其能聚焦于更高阶的批判、综合与创新等活动。这一过程无疑改变了知识生产的劳动分工与效率，构成教育学知识生产生态的演变。GAI平台在此的角色不是无中生有地做出原创性理论突破，而是像一名极具影响力的“图书管理员”或“学术编辑”，规约着何种知识可见以及知识以何种方式被组织，这本身就是知识生产权力的核心组成部分。

在数字资本主义席卷之前，教育学知识生产规范标准的实现，主要依赖于学术共同体的同行评议、学术声誉、理论建构与学术自治等机制。然而，数字资本主义的结构性力量，正以前所未有的深度和广度，渗透并重塑着教育学知识生产。在数字资本主义确立的基础设施垄断、数据驱动、算法主导等结构性条件下，教育学知识生产被系统性重塑。于此，数字资本主义决定了何种研究成果被优先呈现、何种理论视角获得更高能见度、何种研究方法被推崇为范式。这实质上是一种对既有教育知识进行筛选、排序、关联并赋予其新的价值和权力层级的过程（滕珺 等, 2025），即一种动态的、权力介入的知识再生产。这种重塑绝非指工作流程的简单优化，而是诱发一种深刻的公共性解构。教育研究者的智力劳动、教学经验与学术交往，被数字资本主义的结构性力量（如平台的内容分发垄断）深刻地改写，甚至置换教育学知识生产的规范性前提与价值判断基础本身，成为规训学术共同体的异己权力（Beer, 2017）（如图1所示）。

图1 数字资本主义教育学知识生产的操作定义

在教育研究议题的形成层面，数字资本主义的平台垄断与流量逻辑决定了问题的可见性与合法性。教育研究议题的设定日益受制于平台的推荐算法与热点预测机制，那些具有商业价值、易于引发关注的议题获得优先呈现（解苗 & 张雪梅, 2025），而源于教育公共讨论的议题被平台边缘化。教育研究的起点从实践导向转向算法前置。在教育学学术活动的组织结构层面，数字资本主义重组知识生产的主体形态与协作秩序。原来教育学知识生产以教育研究者的问题意识为核心驱动力，学术劳动的组织建立在同行交往、学派传承与共同体协商的基础之上。然而，数字资本主义平台通过将教育学知识生产整合为一套连续的工作流程，使学术劳动日益被纳入平台预设的操作程序之中，转向以关系调度为中介的纵向流程。教育学知识生产便由共同体协调逐步转向平台中介，学术活动的展开方式也更深地依附于数字系统所提供的运行框架。在教育论据选择层面，数字资本主义的数据殖民与计算优先原则重塑了何为有效论据的知识证成标准（李亚琪, 2022）。教育研究论据越来越依赖于资本控制的大规模数据集与复杂的计算模型，那些难以被数据化、标准化的情境性知识与教育者的实践智慧，因难以转换为即时可调用的数据资源而被边缘化，教育学知识生产的论据基础由此被算法化。在教育成果价值的认定层面，数字资本主义的度量主义与平台化指标体系重构了质量评判标准。学术质量的评价日益被由学术平台引用率、下载量、影响因子等构成的量化指标体系俘获，这些指标本质上是以数字资本主义价值逻辑的具象化替代了学术共同体的共识标准（张卓 & 黄滋淳, 2024），使得公共理性的表达方式被格式化。研究成果的价值不再首先取决于其对教育现实的解释力与实践指导力，而越来越取决于其在平台系统中的能见度与排名位置，这使公共理性的表达方式被技术格式化为可计算的绩效单元。因此，数字资本主义教育学知识生产，并非泛指数字技术介入教育研究的过程，而是指在平台、数据、算法与知识产权等制度—技术复合机制支配下，教育学知识生产的前提条件、中介结构、论据秩序与价值承认机制被重组的知识生产形态。它使原本以教育实践、育人价值与共同利益为旨归的教育学知识生产活动，逐步转化为受资本逻辑、平台规则与计算标准规训的技术化生产过程。

三、

数字资本主义教育学知识生产公共性解构的表征

数字智能的嵌入为教育研究带来新的生产力。数据处理、文本生成和快速检索等能力在一定程度上提高了教育研究的效率，改变了教育学知识生产的组织方式与劳动分工（Williamson, 2017, p.41）。但当其被纳入数字资本主义的基础设施体系、平台规则体系和数据产权体系之后，教育学知识生产的条件、关系、论据和基本场域被系统性改写。原本以公共利益为依归的知识生产活动，转化为受平台准入、数据占有、算法分配和市场计量所规训的技术化生产。教育学知识生产不再是纯粹的学术探索，而是被重组为以生产工具租金化、生产场域封闭化、生产资料数据化与生产关系附庸化为特征的四重解构表征。

（一）生产工具租金化：技术资本的锁定

生产工具的性质决定了生产关系的性质，规约着生产活动的组织方式、准入机制和价值结构。工具并不只是外在手段，而是教育研究者进入教育现场、处理教育材料、建构教育解释的前提条件。美国哲学家安德鲁•芬伯格（Feenberg, A.）指出，当操纵者和对象都是人时，技术行为就是一种权力的实施（安德鲁•芬伯格, 2005, p.17）。谁掌握了工具，谁就部分决定了何种问题能够被提出、何种材料能够被处理、何种研究能够获得方法上的正当性。在数字资本主义的主导下，教育学知识生产工具从GAI模型、高性能云计算集群到自动化数据清洗系统，不再是教育研究者手中透明、中立的辅助工具，而是转变为由少数跨国数字寡头（如OpenAI、Google等）私有主导的技术资本（Crawford, 2021, p.14）。这一过程通过技术租金的强制性抽取，在知识生产的入口设置高昂的经济准入成本，深刻重塑教育学知识生产的公共准入机制，形成基于工具资本拥有量的“锁定”。

生产工具租金化重构教育学知识生产的机会。随着数字时代的到来，越来越多高显示度的教育学知识生产开始依赖昂贵的商业数据库、算力平台和模型接口。以OpenAI开发的ChatGPT为例，其订阅服务模式（如ChatGPT Plus）构成了典型的“技术租金”壁垒。教育研究者若使用免费版本，仅能获取受限的上下文窗口、严苛的交互频次与基础模型能力。而真正能够支撑大规模教育文献系统综述、复杂量化数据清洗（如高级数据分析功能）乃至定制化教育模型微调的核心生产力，则需按月或按年持续支付“算力租金”。数字资本主义正是通过此类平台订阅费、按量计费的应用程序接口调用费以及底层硬件的采购成本，在教育学知识生产的入口处建立起一道严密的技术围墙，完成了向教育学界的“寻租”（Komljenovic, 2021）。这导致全球教育学界产生数字技术的阶层分化。拥有丰厚经费支持的顶尖研究型大学和智库，可以持续支付高额技术租金，从而垄断基于前沿工具（如多模态学习分析）的研究话语权。而在广大发展中国家、地方院校以及缺乏商业资助的边缘研究者，则因无力跨越这一准入门槛，被迫停留在低算力、低资源的知识生产条件之中，进而加剧知识生产领域的算力鸿沟。于是，教育学知识生产不再仅取决于研究者的问题意识、理论素养与现场洞察能力，而受制于其是否具备进入技术体系的支付能力。教育学知识生产的公共性首先在入口层面遭到侵蚀，原本面向公共教育问题的知识探索，被技术资本转化为一种以支付能力为前提的分层活动。

更为重要的是，生产工具租金化并非只是资源分配的不平等，它还意味着教育学知识生产的独立性遭到侵蚀。因为一旦研究活动持续依赖外部平台所供给的工具体系，研究者便在事实上被纳入由技术资本设定的研究秩序之中。教育学知识生产的工具不再由学术共同体自主供给，而依附于市场化平台所提供的基础设施服务。教育学研究在最初始的层面上已经受到谁能够接入工具、谁能够调用算力、谁能够长期承担租金的制约。平台资本并不直接规定教育研究者必须思考什么，但它通过对工具入口、能力等级与使用成本的预先配置，间接规定了谁更有可能开展复杂研究、谁更有可能形成方法优势、谁更有可能占据知识生产的中心位置。正如有学者分析，平台资本主义并不主要依靠传统商品生产来建立支配，而是依靠对基础设施、接口和数据通道的控制，把他者活动持续吸附进自身的体系之中（Srnicek, 2016, pp.43-47）。生产工具不再只是支持教育研究的技术媒介，而演化为数字资本选择研究主体、重塑研究能力和固化学术分层的“装置”。数字资本主义所解构的并不单单是教育资源的均衡配置，更是教育学知识生产作为公共学术事业本应具有的基本可进入性与机会平等性。

（二）生产场域封闭化：学术空间的隔离

教育学知识是在一个开放的公共空间中流通，其学术场域原本并不是一个单纯的物理空间，而是由知识交流、观点碰撞、成果传播和公共讨论共同构成的关系空间。教育学知识的公共性，展现其能够在跨机构、跨地区、跨文化的讨论中被共享、辩难、修正，并在持续的公共互动中获得意义的扩展。教育学知识的公共性具有鲜明的空间性，要求存在一个相对开放的知识流通场域，使不同国家的教育问题意识、不同经验传统和不同视角能够进入同一讨论空间。然而，在数字资本主义主导下，随着算法成为知识流通的关键空间基础设施，教育学知识传播的空间条件发生根本变化，使得教育学知识生产空间的性质发生解构。教育学知识生产不再是一个由理性讨论和公共辩论主导的学术广场，而是转化为一个由平台规则、算法排序和流量逻辑共同塑造的封闭场域。芬伯格曾认为，一旦工业社会的成员在工作中被简化为机器人，他们就不可能获得成为能动的公民所需要的教育和性格条件（安德鲁•芬伯格, 2005, p.19）。数字资本主义通过对算法空间的“再领土化”，将其变成一个高度集中的、流量导向的市场，利用算法规则将教育学学术话语的流动和传播控制在一个有限的、受制于平台资本逻辑的圈子里，知识不再按照问题本身的重要性进入公共视野，而是按照平台所设定的可见性规则被分配到不同的位置之中，形成对学术空间的隔离（Gillespie, 2010; Van Dijck et al., 2018, pp.2-19）。算法通过将数字教育空间划分成多个孤立的“数字飞地”来限制教育学学术的交流与对话。其不是通过明显的经济门槛来设立，而是通过算法推荐和数据过滤机制来划定，形成对教育学学术共同体的认知隔离。塔伊娜•布赫（Bucher, T.）认为，算法权力的重要表现在于决定谁能够获得“在场”的资格，谁会陷入不可见状态，因而可见性本身已成为一种新的分配机制（Bucher, 2012）。算法并不只是被动的计算工具，而是通过排序、分类和筛选持续参与社会现实的建构，进而影响行动者对知识价值和空间位置的理解（Beer, 2017）。

例如，爱思唯尔公司（Elsevier）先后收购社会科学研究网络与机构知识库服务平台（如Bepress），并将文献管理工具（如Mendeley）、替代计量工具（如Plum Analytics）等纳入其体系，其影响的不只是企业规模，更是学术传播空间的结构形态（Elsevier, 2016, 2017）。原本论文共享、机构知识库存储、成果统计、学术发现和知识关联等不同环节，尚可分布在相对分散的公共节点中运行，而通过整合之后，这些节点被串联进由多中心网络转向平台主导的中心化空间。再如，谷歌学术（Google Scholar）、学术社交平台（如ResearchGate）等平台的推荐算法，往往将英语语境中的实证研究推至前端，而将那些关注国外教育实践、使用非主流语言撰写的研究自动排除在外。这种基于算法的筛选机制形成了所谓的“算法巴尔干化”，即算法把教育学研究切割成多个孤立的部分，不同地区、不同文化背景的学者难以开展跨文化的学术对话。这并不单纯是技术上的分隔，更是一种深刻的认知茧房效应，学者们被困在自己的学术圈子里，失去与他人思想碰撞的机会，无法共同推动教育学的公共讨论和批判性反思。通过算法和推荐系统的规则设定，教育学知识的全球流动被局限在平台制定的规则和边界之内，其开放共享与公共讨论空间受到压缩，公共性由此遭到侵蚀。这也意味着教育学学术成果的空间不再取决于其能否进入更广泛的公共场域，而取决于它能否进入平台算法所承认的流通轨道。符合算法识别逻辑和主流传播规范的教育学研究成果，更容易在中心区域持续累积能见度；反之，则长期被边缘化。教育学知识生产因而失去的，并不只是传播空间上的广阔性，更是其作为公共学术事业本应具有的场域开放性。

（三）生产资料数据化：育人经验的抽离

进入数字资本主义时代，数据之所以取得类似土地、机器乃至能源的关键地位，是因为它能够被储存和计算，能够把原本属于具体生活世界的经验转译为可拆分、可拼接、可调用的标准化单元。芬伯格认为，数据这种原材料的输入按照系统的公理进行运算后，产生真理、商品或财富这些输出（安德鲁•芬伯格, 2005, p.138）。数字资本主义的教育学知识生产不再扎根于师生互动、课堂情境、学校文化与教育实践的育人经验，不再作为理解教育世界的活态依据而存在，而是作为可采集、可存储、可运算和可交易的数据资源被重新组织。教育学知识生产的“生产资料形态”发生显著变化。原本带有情境厚度、关系属性和价值张力的教育经验，被压缩为可以进入数据库、平台接口和算法模型的数字痕迹。教育研究面对的对象不再主要是经验世界中的人及其教育交往，而是经过技术切分之后的数据记录、行为轨迹和统计关联。尼尔•塞尔温（Selwyn, N.）认为，教育数据并不是对教育现实的被动记录，而是在采集、处理与使用过程中主动塑造教育现实的认知方式（Selwyn, 2015）。德国数字教育研究者朱莉安娜•雅尔克（Jarke, J.）与安德烈亚斯•布赖特（Breiter, A.）也认为，教育的数据化并非单纯增加了一种新的教育研究素材，而是推动教育过程本身被持续转译为可量化、可治理和可预测的信息对象（Jarke & Breiter, 2019）。教育学知识生产资料数据化并不只是教育研究素材的技术升级，而是教育学知识生产赖以成立的资料形态发生了深刻变异，育人经验开始脱离其原有的实践语境，以数据的形式重新进入知识生产。

教育学知识生产的资料，主要形成于具体教育情境中的交往与实践。无论是教师对学生微表情的敏锐捕捉，还是师生之间逐步形成的信任、期待与默契，这些都属于教育经验最重要的构成部分。其之所以重要，不在于便于测量，而恰恰在于它们承载着教育活动中最核心的关系性、过程性与生成性内涵。然而，数字资本主义条件下的数据化过程，要求的恰是对这种复杂经验进行切分、剥离和重组，使之转化为机器可识别的离散数据点，遵循以数据源为指导的扩张策略（塞德里克•迪朗, 2024, p.80）。美国inBloom中小学学生数据平台项目是一个极具代表性的案例。该项目由盖茨基金会与卡内基公司合计投入约1亿美元，试图建立覆盖K—12学生成绩、出勤、特殊教育标记等多类信息的统一云端数据库，并通过开放接口供第三方教育技术供应商调用。虽然该项目最终在争议中终止，但它清晰揭示了教育经验如何被重新编码为可交换、可调用和可整合的数据资产（Bulger et al., 2017）。这里被集中和流通的已不只是教育信息，而是学生的成长轨迹、学习经历乃至生命历程的数字化表征。原本应以教育主体为基础的育人活动，逐渐被由停留时长、交互频率、行为参数和识别标签构成的数据替代。正如有学者指出，生活世界中的经验，不再按其原有意义被理解，而是被优先转化为可被抽取和再利用的数据形态（Couldry & Mejias, 2019a）。一旦教育学知识生产的育人经验失去作为知识资料的独立地位，其去情境化与去人格化便使教育研究失去最根本的活力。

（四）生产关系附庸化：学术主体的依附

教育研究者围绕教育实践中的真实问题展开调查、论证与争鸣，知识成果通过同行评议和公共传播进入学术共同体。这种关系结构虽存有资源差异，但其基本逻辑仍然是学术共同体内部的公共判断。然而，在数字资本主义条件下，以共同体为基础的学术劳动关系，正在被爱思唯尔公司（Elsevier）、国际学术出版集团施普林格•自然（Springer Nature）、国际信息服务公司科睿唯安（Clarivate）旗下的科学引文索引数据库（Web of Science）等超级数字学术出版平台，以平台流程为中介、以技术系统为支点、以评价网络为约束的关系结构所替代。教育研究者不再主要作为面向教育问题负责的知识主体而存在，而是作为嵌入平台流程、服从平台规则、接受平台分配的数字学术劳动者而存在。教育学知识生产的学术劳动组织权发生位移，由学术共同体掌握的评审、传播和评价等关键环节，被逐步纳入少数平台所控制的一体化系统中。美国著名比较教育学家菲利普•G.阿特巴赫（Altbach, P. G.）认为，知识生产并非在真空中运行，而是嵌入不平等的结构关系之中，边缘主体被迫依附于中心所掌握的制度规则、资源配置与承认机制（Altbach, 1981）。

一方面，表现为学术劳动组织方式的改写。数字平台使教育学知识生产中的投稿系统、数据库入口、检索规则、引文网络和学术社交平台等多个环节整合为一套连续的工作流程。教育研究者进入知识生产过程，不再通过问题讨论和同行交往，而是越来越多地通过系统注册、格式匹配、指标识别、平台收录和数据追踪来完成。于是，教育学学术劳动开始呈现出明显的程序依附特征，教育研究者学术劳动的时间节奏、成果呈现方式乃至写作策略，被持续纳入数字平台的流程逻辑之中。数字平台成为知识流通的技术媒介，而且正在成为重新组织学术劳动过程与学术主体位置的制度性装置，教育研究者由此越来越被纳入一个可追踪、可计量、可调度的数字劳动体系（Allmer, 2019）。米歇尔•福柯（Foucault, M.）在论述规训机制时指出，现代权力并不总通过公开命令发挥作用，它更多通过对行为程序、时间节奏和空间分布的细密安排来塑造主体（米歇尔•福柯, 2019, pp. 171-194）。虽然数字平台对教育学知识生产的重组，并不直接规定教育研究者必须写什么，但其以投稿、检索、分发、评价等方式，间接决定什么样的知识更容易被组织起来，什么样的研究更容易获得制度上的“顺畅通行”。教育研究者的学术劳动被嵌入数字平台技术系统的预先编排，主体沦为流程中的可替代节点，其劳动意义正从教育现实的解释，流向对系统程序的适配。

另一方面，体现为主体性对数字平台评价逻辑的依附。教育学知识生产关系的改变，意味着决定何种知识值得生产、何种成果值得传播、何种研究被认为具有价值，日益受数字平台的评价体系规约。期刊引证报告、影响因子、引用指数、期刊分区等计量机制表面上体现为技术化的管理工具，实质上却构成平台对教育学知识生产导向权的提前塑形，规约研究行为的趋向。数字资本主义通过排序、分类和可见性分配，持续塑造行动者对自身位置和行动可能性的理解。当项目申请、职称晋升、资源获取和学术声誉都与这些平台指标深度绑定时，教育研究者便不得不主动适配平台偏好，“学术绩效主义”便大行其道。教育研究问题的提出、方法的选择、论文的结构乃至成果发表的路径，都围绕平台易识别、期刊易接受、指标易增长的方向展开。于是，教育学知识生产的目的发生偏移，教育研究者不再主要面向教育场域中的真实困境展开长期探究，而开始围绕平台逻辑下的可见性、可发表性和可计量性开展研究活动，教育学知识生产由此呈现出从共同体主导的公共事业转向平台主导的依附性劳动的趋势。

四、

数字资本主义教育学知识生产公共性解构的逻辑机理

数字资本主义对教育学知识生产的形塑，是一个由外部系统力量与内部生产环节相互作用而完成的复杂过程。基于上述对数字资本主义结构特征、教育学知识生产公共性内涵及其表征形态的分析发现，数字资本主义并非只是凭借技术工具影响教育研究效率，而是以资本逻辑、平台规则、算法计算和可见性指标等方式，嵌入教育问题形成、劳动组织、知识论据证成与知识价值承认的深层结构之中。资本逻辑介入教育问题形成，改变教育问题出场的前提条件，形成前提条件的资本先验化；平台规则介入学术劳动组织，重构知识生产的中介结构，形成中介结构的平台私有化；算法计算介入知识论据证成，改写教育经验的成立规则，形成论据秩序的可计算化重写；可见性指标介入知识价值承认，替代公共判断与实践回应，形成价值承认机制的可见性俘获。这四重机理分别对应教育学知识生产中问题如何出场、劳动如何组织、论据如何成立、价值如何承认的关键环节，揭示其公共准入、公共协商、公共确证和公共承认被解构的具体过程。以上四者相互关联、层层递进，共同构成一套解构教育学知识生产公共性的操控结构（如图2所示）。

图2 数字资本主义教育学知识生产公共性解构的逻辑机理

（一）前提条件的资本先验化：教育问题何以出现的方式被改写

教育学知识生产的真正起点，并非对既有教育研究素材的技术性处理，而是某种经验、矛盾与困境何以被把握的问题。从学理上看，问题绝非客观世界中天然存在并等待教育研究者识别的既定对象，而是在特定历史条件、知识范式与社会关系中被建构出来的话语焦点。基尔斯滕•弗雷德里克森（Frederiksen, K.）等人基于福柯的“问题化”论述揭示，研究对象之所以能够成立，首先取决于它进入了何种实践的可见性结构之中（Frederiksen et al., 2015）。教育问题的形成更不具备纯粹的技术属性。教育议题之所以成立，并非仅因为某种现象可被观察与测量，而是其触及人的生命成长、教育公平、制度正义与文化传递等关键问题。教育学问题意识的原生性深植于教育实践的价值困境之中，教育研究者并非从中立对象中机械提取疑问，而是在现实教育世界的矛盾结构里发掘值得追问的深层根源。数字资本主义对教育学知识生产的深层改写，并非对既有教育研究课题的外部干预，而是对其问题出现条件的先在塑形。这种资本先验化有别于伊曼努尔•康德（Kant, I.）哲学中普遍而纯粹的先验形式，而是一种历史性与制度化的社会先验。数字资本主义并不直接替代学者进行学术思考，却通过垄断知识生产依托的基础设施，预先规定何种对象更易成为焦点、何种矛盾更易获得命名、何种经验更具有进入研究视野的潜能。数字资本主义不是在问题生成之后再施加导向，而是在知识孕育之初，便通过教育数据库架构、平台接口权限、算力门槛配置等机制，对其能否被问题化进行预先规约。教育问题的显现，由此不再纯粹从教育实践内部的问题探索中自然生发，而是越发依赖资本所组织的数智结构来获取其出场资格。学术场域受制于资本分布、位置竞争与规则制定权（Bourdieu, 1975）。何种议题能够被承认为有价值的真问题，日益受制于资本平台资源的可及度、数据接口的开放性、模型处理的便捷度以及成果转化的商业潜能。如此，那些能够被迅速数据化、便于形成规模样本、适合算法调用且容易嵌入政策绩效链条的教育议题，更容易获得研究关注；相反，则在知识生产的起跑线上被不断后置。

这也意味着资本开始按照自身的增殖逻辑，从内部重构学术劳动本身。数字资本主义对教育学的改造恰恰切中实质支配的内核，其不再满足于在论文出版、传播与评价末端抽取剩余价值，而是直入教育问题形成的前提条件中，按照资本逻辑重构教育问题的研究价值、可见度与学术资源的分配逻辑。教育学知识生产由此顺应资本化技术体系所允许、所偏好且易于放大的表层数据对象。资本在此剥落了外部交换力量的伪装，内化为决定教育问题能否浮出水面的认识论条件。这种资本先验性支配是以一种极具隐蔽性的认知重构方式发挥效力的。教育研究者在形式上依然享有充分的选题自由，但这种自由却是在被数字资本预先压缩和格式化的封闭空间内展开。芒福德认为，技术出现后，一般会悄无声息地占领被发明它的思想意识所忽视的领域，以此证明自己的能力（刘易斯•芒福德, 2025, p.47）。资本入侵主要不依靠行政指令，而是通过技术中介对学术交往背景与意义结构的无声渗透，重塑教育治理与认知的边界（Williamson, 2016a）。数字资本主义对教育学问题意识的嵌入亦是同理：它虽从未明文禁止学者探讨教育正义、主体异化与关系伦理，却通过底层数据资源的断供、平台曝光率的降权以及技术准入门槛的拔高，使得那些充满多元教育的议题难以跻身主流知识生产的中心。数字资本真正改变的并非学者思考的能力，而是潜移默化地重塑教育学者感知教育问题与确立研究议题的认知惯习。

（二）中介结构的平台私有化：学术劳动何以组织的方式被重构

知识生产从来不是孤立主体面对既定对象所实施的纯粹认知行为，而是一种由制度、规范、媒介与协作关系组织起来的社会实践。知识并非天然存在、等待发现的现成事实，而是在特定的实验条件、学术网络、技术装置与话语秩序中被生产出来的。教育学知识生产亦如此，其所面对的不是静止的客体，而是人的成长、关系的生成、制度的运行与价值的实现，因此其成立不可能脱离同行评议、学术期刊、会议讨论、知识积累、学术争鸣与公共传播等中介环节。如此，个体经验才得以转化为共同体可讨论的对象，实践中的教育理解才得以进入学术判断的秩序，并上升为公共知识。可见，中介并不是知识生产之外的附属条件，而是知识何以成为知识的生成方式。格奥尔格•威廉•弗里德里希•黑格尔（Hegel, G. W. F.）视域中的个别与普遍、主观与客观之间并非直接同一，而是存在某种使之联结和扬弃的结构性环节。教育学知识之所以能够超出经验直观与个体感受，形成具有普遍性诉求的学术论述，在于其始终经由某种共同体性的中介过程而被组织起来。德国哲学家于尔根•哈贝马斯（Habermas, J.）在交往行为理论中也提出，知识的有效性主张必须在追求“交往共识”的公共论辩中获得承认，而这种承认之所以可能，依赖于未被扭曲的交往结构（于尔根•哈贝马斯, 2001, p.118）。中介结构的公共性，不只是知识传播的条件，更是知识合法性的社会基础。

数字资本主义对教育学知识生产的深层改写，首先就发生在这一中介结构之中。它并不只是为既有学术活动提供更高效的工具，而是把原本具有公共属性的中介结构，持续改造为由平台占有、控制与调度的私有机制。其根本变化不在于平台作为媒介出现，而在于媒介本身从公共中介转化为私有中介。投稿系统、数据库入口、引文统计、期刊分区、研究画像、检索排序与传播渠道，原本分散于不同制度层面和共同体环节之中，如今却日益被少数平台整合为一体化系统。Elsevier对SSRN、Bepress、Mendeley的系列收购，Clarivate对Web of Science的垄断性运营，Google Scholar通过检索入口控制、排序规则设定与可见性分配对学术发现过程形成结构性支配，表明学术中介结构正在从共同体共享的学术条件转化为平台独占的“数字地租”通道（Larivière et al., 2015）。这里真正值得警惕的，不只是知识生产所有权发生了变化，还包括知识组织逻辑的根本位移，学术中介结构一旦被平台私有化，便不再主要发挥连接教育研究者与共同体、经验与论证、成果与公共讨论的作用，而日益僭越为实施筛选、排序、量化、追踪和调度的权力中枢。数字资本主义平台并非单纯加速知识流动，而是预先规定何种知识更容易被接纳、何种成果更容易被看见、何种研究路径更具有制度上的顺畅性（Sadowski, 2019）。于是，教育学知识生产的协作关系被重新编排，教育研究者不再通过同行交往与学术讨论进入知识生产流程，而是通过平台预设的规则、格式、接口和指标进入一个被标准化管理的工作流程。教育学术劳动的组织基础，由教育共同体协商转向平台编排，以共识和论辩为基础的横向网络转向以算法和系统反馈为基础的纵向调度。

如此，教育学学术劳动不再主要按照教育问题本身的展开逻辑来组织，而日益受平台系统运转逻辑的编排。研究节奏不再受制于教育问题的复杂性、实践积累的必要性与理论沉淀的时间性，而日益受制于数字资本主义预设的评价周期、收录规则、检索结构、分发权重与计量反馈。成果表达的形式也不再按照教育问题自身的论证需要，而日益服从于平台接口的兼容性与机器抓取的便利性。如果说福柯曾指出的古典规训通过封闭空间、层级监视和行为校正来塑造主体，那么数字资本主义的平台规训则通过界面设计、流程预设和即时反馈来隐性组织学术劳动，它无须外在强制，只需设定研究者不得不遵循的操作路径。法国哲学家布鲁诺•拉图尔（Latour, B.）认为，平台作为非人行动者（Latour, 2005, pp.70-72），并非被动的技术环境，而是通过设置行动脚本、配置资源流向、定义准入标准，深刻塑造教育研究者知识生产的轨迹。平台私有化真正动摇的是教育学知识生产赖以维系的共同体基础。教育学并非纯技术学科，它所处理的始终是教育善、教育正义与育人合理性的判断，这类知识天然需要一种公共协商的空间。在汉娜•阿伦特（Arendt, H.）视域下，共同世界的意义在于公共性并不等于简单的可见，而在于存在一个能够让人们共同出现、共同言说、共同判断的场域。然而，一旦中介结构被私有化，其场域便被切割为平台的领地，教育研究者的主体性已不再主要体现为围绕教育问题展开独立判断和公共论证的能力，而日益退化为其是否能够适配平台规则、驾驭技术接口、回应指标要求并在系统中顺畅运转的“数字装配节点”（Gillespie, 2010）。

（三）论据秩序的可计算化重写：教育经验何以成立为知识的规则被改造

教育学知识生产的关键，不仅在于是否占有生产资料，更在于何种资料能够被承认为论据，何种论据足以支撑对教育学知识的解释。这一问题所触及的并非单纯的教育方法选择，而是教育知识合法性的深层根据，即教育学何以证成自身的认识论结构。教育学知识生产的特殊性，在于其对象并非静止、外在、可完全对象化的事物，而是人的成长、关系的生成、制度的运行与意义的实现。教育面向人的本质存在，决定了教育学的知识结构天然具有复合性。既依赖可观察、可描述、可比较的教育事实，也依赖对情境、经验、文化与实践的深度诠释。约翰•杜威（Dewey, J.）关于经验连续性的思想揭示教育经验并非孤立的原子事件，而是内嵌于行动者与环境的持续互动之中。迈克尔•波兰尼（Polanyi, M.）对默会知识的分析表明，教育实践中最有价值的内容，往往以默会的方式存在于教师的判断与直觉之中。这些洞见共同指向一个根本判断：教育学知识的成立建立在一种复合性的论据秩序之上。教育经验并不因为不可量化而失去效力，反而恰恰因其具身性、情境性和历史性，构成教育学知识生产的关键通道。这种复合性不是论据不足时的权宜补充，而是由教育知识实践的存在方式本身所规定的，因为教育关涉的是人的发展，而人的发展永远保留着超出变量、模型与指标的不可化约的意义维度。

数字资本主义对这一知识论据秩序的改写，并非简单地增添数据这一新型研究素材，而是通过可计算性标准，重写了何种研究素材更有资格成为论据的深层规则（Kitchin, 2014; Selwyn, 2015）。这也使何种研究素材更有资格成为论据这一原本属于教育认识论内部的问题，被纳入知识生产的数据提取逻辑和知识资本化逻辑中（Williamson, 2016b）。所谓论据秩序的可计算化重写是指知识之所以被承认为有效，不再取决于其是否能够回应教育实践中的真实困境，而日益取决于其是否能够被量化、编码、追踪、存储、关联和模型化。这里发生的不是技术手段的丰富，而是认识论判准的根本迁移。教育经验不再凭借其实践关联性直接进入知识生产，而必须先被转译为可计算的数据形式，才可能重新获得学术合法性。课堂观察可以存在，但最好转化为行为轨迹；师生关系可以讨论，但最好压缩为互动指标；学生发展可以研究，但最好以连续采样的数据曲线来呈现。结果是教育经验并未被取消，而是在进入数字资本主义知识生产之前就被迫接受一种前置性的格式化处理。凡是不能被编码的，便难以被验证；凡是难以被验证的，便难以被承认；凡是难以被承认的，便逐渐退出知识生产的中心地带。数字资本主义与教育数据资源的占有、算法模型的训练、平台接口的控制以及知识产品的再销售直接相连。论据越是可计算，就越容易被平台采集、被系统兼容、被模型调用，并进一步转化为能够持续增值的数据资产。马丁•海德格尔（Heidegger, M.）曾以“座架”概念揭示现代技术的本质是一种预先规定世界如何显现的框架。它让世界以可计算、可支配的方式呈现，而遮蔽了其他可能的显现方式。论据秩序的可计算化重写恰具有这种座架性质，它并不是在经验出现之后再对其进行技术加工，而是在经验进入知识之前，就预先规定经验必须以何种形式出现才配被看作论据。可计算性由此不再只是技术属性，而上升为论据有效性的统摄原则。其并不通过公开排斥来压制异质知识，而是通过资本主义的数字端口重置论据的准入资格，使不符合可计算性标准的经验自动失去进入知识生产的可能。这种比直接禁止更为精巧的排除机制，让边缘化的知识形态不是因为被禁止而消失，而是因为无法满足论据资格而自行退场。埃德蒙德•胡塞尔（Husserl, E.）指出，现代科学的危机，在于它遗忘了作为意义根基的生活世界。数字资本主义教育学知识生产正以新的形式重演，通过遗忘生活世界的方式，将其进一步制度化为平台偏好、数据标准和模型范式。数字资本主义对教育研究论据秩序的重写，让数据化的世界图景取代鲜活的教育经验，遮蔽教育交往的具体情境。教育学知识生产需要的是克利福德•格尔茨（Geertz, C.）所说的深描而非浅描，是诠释而非计算，是判断而非测量。数字资本主义基于数据的可计算化重写，将这些关乎教育本真的追问逐出知识生产的核心视野。这是数字资本主义对教育认识论的系统性殖民。谁能够持续控制大规模数据，谁就更有可能主导教育研究的论据标准，谁能够控制算法验证与模型训练，谁就更有可能把自身的规范上升为教育学知识生产的规范。这种将计算标准等同于客观真理的隐蔽机制，正是法兰克福学派代表人物赫伯特•马尔库塞（Marcuse, H.）所批判的“作为社会控制和统治形式的技术学”（赫伯特•马尔库塞, 2008, p.126）。其实质就是数字资本主义教育学知识“在他者的领域中展开的，是在霸权体系的‘用法’中运作”（安德鲁•芬伯格, 2005, p.102）的秩序。

（四）价值承认机制的可见性俘获：知识何以获得公共正当性的路径被替换

教育学知识生产并不止于产出，还必须经过承认。教育学知识不只是因为它被写成论文、收录于数据库，而是其能够进入共同体讨论、接受实践检验、参与公共判断，并在教育行动中获得回应。教育学知识的价值并非作为文本被储存，而在于其作为公共知识被承认。这种承认本质上是一种公共正当性机制。福柯在《知识考古学》中提到，知识的有效性始于承认的关系（米歇尔•福柯, 2021, p.24），知识不只因为其真实性，更因为它能够在共同体之中被论证、回应和转化。黑格尔在精神现象学中揭示的自我意识只有通过他者的承认才能获得其确定性；哈贝马斯从交往理性的视角提出，学术论文的发表本质上就是一种知识的“有效性要求”（于尔根•哈贝马斯, 2001, p.108）。教育学知识的公共正当性同样依赖于共同体成员的主体间相互承认。例如，只有通过同行评议获得专业承认，通过实践转化获得社会承认，通过公共论辩获得话语承认，才可成为具有公共价值的学术成果。

数字资本主义对教育学知识生产最深的改写，并不是简单控制知识内容，而是将知识价值的实现机制，从以公共论证为基础的承认逻辑，转化为以平台分发为基础的可见性逻辑。数字资本主义平台凭借技术，把注意力、连接性、传播路径和用户停留时间转化为可持续提取价值的资产形式。知识一旦进入平台化空间，便不再只是内容，而是可被排序、放大、追踪、计量和再分配的流通对象（Komljenovic, 2019）。教育学知识的公共价值，也由此开始脱离其对教育现实的解释力，而被重新系结于其在流量系统中的可见性俘获。所谓可见性俘获，其关键不在于平台让知识更容易传播，而在于传播本身变成了承认的先决条件。教育研究者为了让成果被看见，不得不在问题表达、标题设计、摘要结构、关键词设置、写作体裁和成果投稿等方面主动向平台逻辑靠拢（Duffy & Pooley, 2017）。知识并不是在被承认之后才获得传播，而是先通过传播竞争获得可见性，再反过来被承认为有价值。这里的承认逻辑被本末倒置。教育学知识不再因为具有教育意义而被看见，而是因为被看见而被赋予意义。知识的价值不再内在于其与教育现实的关联，而被外在化为其在流量秩序中的排名位置。这种显现的承认解构进一步演化为“独异性的数字文化”，不可抗拒地“将其加诸主体、客体或使用者的思想之上”（安德雷亚斯•莱克维茨, 2019, p.170），迫使教育研究者为获取价值承认，不得不将教育的公共价值包装为符合算法口味的学术“独异品”。

教育学是一门关涉共同生活、共同利益和共同未来的学科。公共性并不等同于众人的聚集，而在于存在一个能够让事物被看见和被听见的共同世界，这个世界使人们能够超越私人领域，进入相互承认与共同判断的空间。数字资本主义的可见性逻辑，则用点击率取代了交流，用排名取代了判断，用可见取代了承认，这意味着知识时间性的根本改变。教育学知识的价值需要较长时间才能显现，一些经典研究甚至需要数十年才能被充分理解。这种时间结构内在于教育学的学科特质。数字资本的可见性逻辑要求知识在极短时间内获得承认，下载量、引用率等成为即时反馈的指标，教育研究者必须在发表后及时证明其研究的价值。这是一种时间暴力，它让知识的价值与时间的深度解耦，将学术生命压缩为即时可测的绩效单元（Felt, 2017）。教育研究者为了在平台系统中获得稳定位置，不得不内化平台的可见性规则，将其转化为自我要求。皮埃尔•布迪厄（Bourdieu, P.）曾以惯习概念揭示社会结构与主体行动之间的辩证关系，外部规训并非简单地从外部施加于个体，而是通过长期的实践内化，成为个体感知、判断和行为的内在图式。平台的可见性规则、排序逻辑和计量指标，通过持续的绩效反馈和差异化的资源分配，逐渐塑造研究者的学术惯习（Ball, 2012）。教育研究者不再是受到外在强制才调整行为，而是将平台的评价标准内化为自我认同的一部分，在追求可见性的过程中完成对自身学术主体的重新定义。这恰如以赛亚•伯林（Berlin, I.）所言：“某个外在的权威宣称它们是真的，而把它们作为某种外在的东西呈现给我，要我机械地把它们吸收至我的大脑中。但是当我理解了符号的功能、公理、组合与转换规则——借以得出结论的逻辑——以后，认识到这些事情不可能不这样的，因为它们遵循那些支配着我自己的理性过程的规律。”（以赛亚•伯林, 2011, p.190）

五、

西方应对数字资本主义教育学知识生产公共性解构的实践方案

面对数字资本主义对教育学知识生产公共性的侵蚀，西方学术界并非处于被动的失语状态。作为数字资本主义的策源地，西方社会感知到教育学知识生产公共性解构的痛点，展开了一场具有鲜明防御性与修复性的“自救运动”。一系列从知识产权、平台组织、算法治理到学术评价的具体实践方案得以展开，试图在现有的社会结构内部，通过制度修正、伦理规约与共同体行动，重建教育学知识生产的公共性（Larivière et al., 2015; Schiltz, 2018）。

（一）产权的突围：修复知识生产前提条件的公共准入性

教育学知识生产的公共性，体现为知识生产条件与研究成果的可进入性，关系到谁能够生产知识、接触知识生产成果并分享教育智慧。美国政治哲学家迈克尔•沃尔泽（Walzer, M.）提出，如果我们理解一个物品是什么，它对那些将它看作一种善的人意味着什么，那么，我们就能理解它应当怎样、由谁、为何原因来分配了（迈克尔•沃尔泽, 2002, p.9）。教育学知识作为一种具有公共善属性的存在，其分配理应遵循公共利益的逻辑。然而，数字资本主义使教育学知识从公共探究的产物蜕变为资本回路中的生息资产（Larivière et al., 2015）。针对这一资本化占有倾向，西方在产权维度上，大力推动开放获取运动，以重建教育学知识生产的公共性。

1. 实施强制性开放获取政策与权利保留策略

教育学知识生产具有鲜明的公共财政依赖性与实践指向性。针对商业出版商构建的版权垄断，西方采取“去商品化”制度博弈，旨在保障教育知识能够流向学校与公众。具体而言，在欧洲委员会和欧洲研究理事会支持下，多个国家的研究资助机构联合组成开放获取“S联盟”（cOAlition S），并推出“S计划”（Plan S）。该计划要求凡由公共资金支持形成的研究成果，应当以即时开放获取的方式向社会公开，而不应继续被商业出版商独占和延迟开放。其后，英国研究与创新署等资助机构也将这一原则进一步制度化，使开放获取从研究者个人的自愿选择转向与资助条件绑定的制度要求。欧盟自2018年起，通过推行此计划，强制要求接受欧盟资助的科研成果必须在出版后立即开放获取，任何使用欧盟研究资金资助的项目，都需要提供开放访问的论文。该计划得到德国、法国等多个欧洲国家的支持，并要求所有相关的期刊和出版社遵循这一标准，教育学研究成果不再依赖付费而能够广泛传播。与这一开放获取要求相配套的制度创新是引入权利保留策略（rights retention strategy，RRS）。所谓RRS是研究者在提交论文之前，预先声明保留作者接受稿的知识共享许可，从而避免出版商通过版权转让协议对成果形成事实上的全权控制。即便论文发表于收费期刊，研究者仍可依法将经同行评审接收的版本存入机构知识库或开放仓储，实现即时开放，以切断“发表—转让—封锁”的链条，防止教育学知识在出版环节被再次私有化（cOAlition S, 2020）。此外，为了纠正作者支付出版费用可能造成只有少数学者才能发表教育研究的“新特权”现象，西方推广钻石开放获取（Diamond OA）模式。钻石开放获取模式是通过大学教育学院、图书馆联盟或学术社团直接资助出版平台，实行对作者和读者的双向免费。例如，法国的里昂大学通过其开放访问平台，推动大量教育学研究成果实现开放获取，并确保研究者可以自由发布和访问教育学研究成果。此模式的推广，避免教育学研究成果因缺乏商业价值或支付能力而被资本逻辑解构，从而在制度层面捍卫教育学知识生产的公平性与包容性。

2. 构建分布式互操作知识基础设施网络

知识生产主权若没有法律上确权的物理设施支撑，教育学知识的主权仍将被悬置。针对教育研究高度依赖商业数据库的现状，西方开始重构对教育知识存储与传播设施的控制权。其应对的举措是建设由学术共同体主导的分布式互操作基础设施。所谓分布式互操作，是指知识资源并不集中存放于某个单一平台，而是分布在不同大学、研究机构和开放仓储之中，并借助统一元数据规范和技术协议实现相互联通。其主要依托开放档案倡议元数据获取协议（Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting）等底层互操作技术，将全球分散的教育学知识库，如教育学预印本平台（EdArXiv）、各大学的教育学院文库等联结成一个“联邦化”的知识网络，以打破商业数据寡头作为单一枢纽对教育知识的流量分发权与定义权。同时，西方发起了投资开放基础设施倡议（Invest in Open Infrastructure），强调将开放仓储、预印本服务器，以及以开放期刊系统（Open Journal Systems，OJS）和开放预印本系统（Open Preprint Systems）为代表的开源出版系统等，视为支撑教育学开放学术交流的数字公共基础设施加以战略投资。此举措旨在防止维系教育学学术交流的底层网络被私有资本（如Elsevier收购SSRN和Mendeley）所并购。例如，2019年全球领先的开放获取出版平台OJS由加拿大的公共知识项目开发、支持并开放发布，将基础设施的治理权收归非营利的学术共同体。依托这类开放基础设施，学界得以自主定义数据保存格式与检索算法，在物理与技术底座上筑牢反对资本圈地的数字主权（Invest in Open Infrastructure, 2024）。

3. 推广开放教育资源与多中心治理范式

如果说OA解决了数字教育资源“看”的问题，那么开放教育资源（Open Educational Resources，OER）运动则解决了“用”的问题。它将知识公地（knowledge commons）的理念深度融入教育教学的微观实践中，重塑了知识生产与消费的关系。西方学界将OER运动视为反对知识私有化的核心阵地，通过引入“5R”权利框架［即保留（retain）、复用（reuse）、修订（revise）、混合（remix）、再分发（redistribute）］，数字教育资源成为能够不断被不同教师、学校和文化情境重新激活的开放性资源。例如，麻省理工学院开放课程资源（MIT Open Course Ware）等平台，鼓励全球教师根据本土文化情境对教育资源进行适应性修改。这降低了教育成本，激发了教师作为知识生产者的主体性，使教育学知识在跨文化流动中保持公共活力（Hilton, 2016）。为了维护这一公共活力的可持续性更新，学界引入了埃莉诺•奥斯特罗姆（Ostrom, E.）的多中心治理理论，将数字教育资源视为需要共同维护的公共资源，其建设不依赖单一主体的权威，而是建立由大学、学科协会、教师共同参与的多层级治理模式。这种治理模式强调文献多样性，即在不同知识评价和传播中，有意保护不同语言、不同地域、不同范式的教育智慧，防止由单一商业算法主导导致的教育学知识同质化。通过这种基于共有产权与共同体协同治理的实践，西方社会试图在微观层面重塑教育研究者之间的社会关系，使他们从竞争性的个体转变为协作性的公共守护者，从而为教育学知识生产开辟了一条超越私有产权逻辑的公共性路径。

（二）组织的重构：抵抗中介结构的平台私有化

数字资本主义对教育学知识生产公共性的解构，使得原本服务于学术共同体协作的中介结构，如今却日益被纳入少数平台资本的体系之中。为此，西方在组织维度上的应对，其核心不只是改进平台治理，而是试图从平台所有权、数字学术劳动关系和基础设施公共治理权等方面，抵抗中介结构的平台私有化。

1. 变革数字平台，重构数字平台所有权

教育学知识生产的学术交流，应以知识共享与声誉互惠的共同体为基石。然而，数字资本主义的介入，通过私有化平台攫取知识价值。面对此种剥削，简单的道德谴责已显无力，必须触及生产资料的所有制层面。因此，平台合作主义应运而生，其核心不是简单否定平台形式本身，而是要把平台的所有权、治理权与收益分配权重新交还给实际创造价值的劳动者和使用者共同体，使平台从资本逐利的工具转化为民主协作的基础设施（Scholz, 2016, pp.14-16）。平台合作主义的实践意义在于，它试图将平台的所有权从风险资本家手中转移到创造知识价值的学者共同体手中，形成以合作社形式运行的学术社交平台或开放出版系统。这些平台由会员学者共同持有，遵循一人一票的民主原则，平台盈余用于改善服务或降低会员成本，打破商业平台对知识流通的垄断。平台运行便不再优先服从于流量竞争和数据占有，而是服务于知识的共享和协同生产。

2. 重构数字学术劳动关系

教育学知识生产体系中存在大量被自然化、道德化的隐形劳动，这些劳动被视为学者对共同体的义务贡献，是其获取学术声誉的重要路径。然而，在数字资本主义框架下，学术劳动被解构为一种不对称的剥削机制，学者付出具体劳动，平台和出版商则占有抽象化的价值（Fuchs, 2010; Kaltenbrunner et al., 2022）。为此，西方学界开始借助新工会主义思路，强调学术劳动者的集体行动，其应对策略也从个体选择转向有组织的集体议价与直接行动。例如，2012年的“知识的代价”抵制运动中，全球上万名学者通过集体拒绝向垄断出版商提供审稿、编辑或投稿服务，直接打击其知识生产链条（Heyman et al., 2016）。针对平台经济，学者们开始探索组建数字学术劳工联盟。其诉求不仅包括要求平台提高算法透明度、保障数据主权，还包括为隐形劳动争取经济补偿的议题。例如，要求商业出版集团为同行评议支付象征性报酬，或要求学术社交平台与数据贡献者共享利润。其目标不仅是争取经济利益，更是重新界定学术劳动的价值与尊严，迫使数字资本承认没有学者持续的智力与情感投入，学术知识市场无法运转。这是学术劳动的主体性回归。

3. 争取基础设施，重建开放基础设施公共治理权

为反对数字资本主义技术垄断与治理剥夺，西方开放科学运动提出了更具前瞻性的方案，要求建立由学术共同体主导、以公共利益为导向的治理架构。其核心原则体现在类似开放学术基础设施原则等倡议中，主张关键学术基础设施（如期刊系统、身份标识符、数据仓库等）必须采用开放标准，实行透明治理，并接受多元利益相关方（如图书馆、学会、大学、资助机构）的民主监督。在实践层面，研究者唯一标识符（ORCID）与数字对象标识符注册机构（Crossref）被视为较具代表性的制度探索。Crossref和ORCID均采取非营利会员制治理模式，通过董事会选举与多方参与机制，分散关键学术标识与元数据规则的控制权，避免其被单一商业实体垄断（Crossref, 2025; ORCID, 2025）。这也意味着要构建联邦式或去中心化的教育知识基础设施网络。例如，所形成的全球教育研究数据网络，可以由各国主要教育研究机构或图书馆联盟作为节点共同维护，采用互操作协议实现数据共享，但其数据收录标准、隐私保护规则与访问政策，则由节点代表组成的委员会依据教育研究伦理与公共利益原则共同商定。这种治理模式有利于打破由少数商业数据库定义何为合规数据、何为有效研究的单一标准，允许不同文化背景的教育学研究者以平等身份参与全球对话。

（三）算法的规制：制约论据秩序的可计算化重写

数字资本主义教育学知识生产公共性的解构，集中于算法黑箱的透明度问题，以及由此引发的认知遮蔽、偏见固化等危机。对此，西方社会采取了系统性的应对策略，力图通过法律、技术设计与伦理协同，逐步规制和引导算法的合理使用，旨在重塑算法权力，确保其服务于教育的公共性。

1. 确立算法解释权并推行强制性审计制度

在数字资本主义的知识生产框架内，科技寡头往往以商业机密等为由拒绝公共审查，这种不透明性直接导致了教育评价丧失程序正义（Kitchin, 2017）。为打破这一垄断，西方试图在法律层面确立对算法权力的逆向问责机制，将算法的可解释性置于法律和技术发展的核心。欧盟于2016年通过、2018年实施的《通用数据保护条例》（European Parliament and Council of the European Union, 2016），是全球首个明确规定算法解释权的法律文本，强调个体不应受制于对其具有重大影响的纯自动化决策，并要求保留人类介入、表达意见与提出异议的空间。这一法规为教育知识的算法决策提供了法律基础，从根本上挑战了算法作为“黑箱”的地位，强调了知识生产程序正义的必要性。此外，纽约市于2021年通过的《纽约市地方法第144号》也对自动化就业决策工具提出算法审计要求（New York City Council, 2021），要求相关工具在使用前接受第三方的偏见审计，并公开审计结果。虽然该法规直接适用于就业决策场景，但其所体现的独立审计、偏见识别与结果公开原则，对教育领域算法治理具有参照意义。其中，偏见识别是算法审计进入教育领域后最需要关注的环节，尤其需要检测算法在涉及少数族裔、低收入家庭学生等敏感群体时，是否造成结果分布、资源配置或发展机会上的不公平影响。例如，某些预测学生辍学率的算法模型可能在使用历史数据时带有偏见，造成某些群体的学生被贴上“高风险”标签，从而影响他们的求学机会。通过算法审计制度，可以对这类模型的数据来源、变量设置、结果分布与群体影响进行检验，揭示并纠正其中可能存在的系统性偏差，使教育决策中的算法应用更多接受公共利益和伦理规范的约束。

2. 嵌入价值敏感设计并打破信息茧房

在数字资本主义框架下，算法优化的是点击率与“用户黏性”，这会导致“信息茧房”现象的产生，从而限制教育学知识生产内容的多样性。20世纪90年代，华盛顿大学的巴蒂娅•弗里德曼（Friedman, B.）教授提出价值敏感设计（Value Sensitive Design, VSD），主张技术应当在设计初期就被系统纳入人类的公共价值当中，而不是等到技术部署之后再进行外部补救（Friedman, 1996）。VSD不是一般性的伦理补充，而是对论据秩序的前端干预，避免推荐系统仅凭流量逻辑持续放大主流范式和强势语言成果，而把地方性经验、非主流理论和边缘群体教育研究长期排除在可见范围之外。基于此，一些非营利性的教育平台在设计学术资源推荐算法时，实施“反回音室”算法，通过该算法平台会有意识地推荐不同视角的研究成果，尤其是来自不同国家和文化背景的教育研究成果。这促进了知识的跨文化交流，打破了算法推荐的同质化倾向，为教育学知识的多元表达与批判反思保留了空间。在教育数据治理中，VSD也提出了隐私保护设计，从系统架构层面切断数据跨场景使用的可能性，防止教育数据被不当挪用。例如，学生的社交数据不应作为学业评估的依据，数字教学系统的决策应仅基于学生的学习行为数据。这种隐私保护设计保护了学生的个人数据，也避免了技术对教育伦理的侵蚀。

3. 坚守人在回路原则并重申教育主体性

数字资本主义为了追求极致的计算效率、降低管理成本与实现规模化扩张，试图将教育学知识托付给算法黑箱。对此，西方学界提出了人在回路原则：强调在任何关键决策过程中，算法提供的建议仅是辅助的工具，而最终的教育决策必须由具备伦理责任感的人类主体来做出。这一原则已迅速从学理探讨上升为全球治理共识。2019年，欧盟人工智能高级专家组在《可信赖人工智能伦理指南》中将人的能动性与监督列为首要要求，强调人工智能系统必须接受有意义的人类监督（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, 2019）。同年，经济合作与发展组织（OECD）明确提出人工智能应当尊重法治与人权，并保留适当的人类介入（OECD, 2019）。2021年，联合国教科文组织通过《人工智能伦理问题建议书》，进一步把人类监督确立为全球治理核心原则，并明确将教育列为重点适用领域（UNESCO, 2022, pp.33-34）。人在回路原则不是简单地主张人类在场，而是要求在关键决策链条中保留人的最终判断权、责任承担能力与价值校正功能，使算法始终处于辅助地位，绝不能僭越为教育决策的主权者。例如，在斯坦福大学的人工智能辅助教学实践中，人工智能仅提供反馈、评估和辅导，而关于学生情感状态和学习动力等方面的判断，则由教师通过面对面的互动来做出。教师的判断不仅包括学生的学习成绩，还涉及学生的情感需求、社交互动等方面，这些是任何机器算法都无法替代的（Selwyn, 2022）。这种以人在回路为核心的决策机制试图在算法的效率性与教师的人文关怀之间建立一道防火墙，确保教育学知识生产仍然以人为本，而非转向纯粹的技术操作，有利于规制资本算法对教育生态的宰制。

（四）评价的形塑：重建价值承认机制的公共性

数字资本主义教育学知识生产的有效性，不取决于其是否深化对教育现实的理解、回应教育实践中的真实问题，而越来越取决于其在平台体系中的曝光程度与计量绩效。期刊的下载量、引用率、影响因子等不再是附属指标，而日益成为知识能否获得承认的前提条件。正因如此，西方学界在评价维度的回应，矫正的并不仅是某种狭义的量化考核技术，而是教育学知识何以获得公共正当性的深层路径。

1. 解构唯指标霸权并回归内容本位评价

数字资本主义对教育学学术评价的裹挟，使得学术成果成为一个仅凭表面量化指标来衡量的标准。为了解构量化指标霸权，西方学界积极推动开放获取运动以及学术指标的“去商品化”制度改革（Wilsdon et al., 2015, p. 14）。最具标志性的行动之一便是2013年公开发布的《旧金山科研评价宣言》。该宣言是一份倡导性的声明，成为全球多国科研资助机构推动学术评价改革的关键依据。其明确指出，期刊影响因子不应成为评估单篇文章研究质量或学者个人贡献的唯一标准，呼吁各国学术机构和资助方采取更加多元的评估标准。随后，英国研究与创新署与荷兰研究理事会等机构纷纷响应，规定在招聘、晋升及资助决策中不再依赖单一的期刊影响因子，而应侧重于对学术内容和贡献的评估（Hatch & Curry, 2020）。与此同时，一种被称为叙事性简历（Narrative CVs）的方式也得到了广泛推广。不同于传统简历中对出版物数量的机械列举，叙事性简历鼓励学者详细阐述其研究的社会影响、理论创新及实践贡献。例如，英国皇家学会倡议的“研究者简历”，不仅要求学者列出成果，更要描述其研究是如何实质性地推动了社会公平、改善了区域教育生态等具体实践价值。这一做法不单纯强调论文的数量和引用，而是强调知识生产的实际贡献和社会影响，从而为教育学领域中的实践型研究提供更加全面的评价框架。

2. 抵制加速主义逻辑并重获学术时间自主

在数字资本主义推动下，教育学学术生产追求快速产出与高效流转的“学术加速主义”，成为侵蚀教育学知识生产生态的病理。为此，西方学界提出了“慢科学”运动（Berg & Seeber, 2016, pp. 56-58），主张学术研究应抵抗资本主义快速循环所施加的即时产出压力，恢复研究中应有的“时间沉淀”与深思熟虑。比利时科学哲学家伊莎贝尔•斯唐热（Stengers, I.）强调，“慢科学”绝非为学术懒惰辩护，而是一种深刻反思学术生产节奏的思潮（Stengers, 2018, pp. 110-112）。教育研究往往涉及对长周期变化的追踪与洞察，这要求研究者具备足够的时间进行反思与探索。例如，比利时的根特大学已经在年度考核中引入了“休假期”和“长周期评估”机制，将学术绩效考核从传统的年度评估转向五到七年的长周期评估。其教职工评估体系规定，教授的科研成果不再仅仅根据年度的出版物数量和影响因子来评定，而是根据其学术工作对教育体系的长远影响来综合考量。这一机制强调研究的深度与价值，弱化对短期成果的单一呈现，从而减轻了学者们在平台化评价与快速产出机制下面临的时间压力，也为需要长期积淀的研究创造了更为宽松的学术空间。

3. 拓展多元评价维度并锚定社会公共价值

受数字资本主义的影响，教育学学术研究成果评价标准过度依赖期刊引用量，导致教育研究的实践意义与社会价值被忽视。西方学界逐渐意识到，教育学研究的最终目的是解决教育过程中的实际问题，而非仅满足学术内部的评价指标。因此，西方逐步引入替代计量（altmetrics）和社会影响力评价（societal impact assessment）等新型评价方式（Bornmann, 2014），旨在将学术成果的评价从学术圈内的自我循环转向社会实际影响的评价。例如，英国政府推行的卓越研究框架，在评价中极大地增加了影响案例（impact cases）的比重（Watermeyer, 2014），以此重申一种学术共识：教育学论文的价值不仅在于它是否被引用，更在于它是否能有效解决当下教育实践中迫切需要解决的问题。例如，伦敦大学的教育学研究不再局限于发表期刊论文，而是通过与政府部门合作来推动教育政策的改革。学者们通过这类项目展示了他们的研究如何引发政策变革、提高教学质量。为深化此改革，西方形成了一系列追踪社会影响的替代计量工具，将教育学知识生产的评价焦点从单纯的学术引文数据，转向对社会效益、公共服务与教育改善的关注。这类替代计量工具（如PlumX和Altmetric）通过跟踪教育政策文件的实施、社交媒体的讨论等多种数据源，为评估学术成果的社会影响提供了更全面的视角，有效破除了“唯论文”的沉疴，迫使教育学研究者将目光从平台指标算法重新投向充满活力的教育实践。通过这些努力，西方学界正试图突破数字资本主义的“计量暴政”，引领教育学学术评价从单一的平台流量向社会公共价值复归。

总体来看，西方社会围绕知识产权、平台组织、算法治理与学术评价四个维度所进行的回应，并非若干彼此孤立的实践举措，而是针对数字资本主义解构教育学知识生产公共性的不同环节所形成的系统性修复。其中，产权改革旨在恢复知识生产与传播的公共准入；组织重构意在抵抗平台私有化对学术劳动的支配；算法规制着力于限制可计算性对论据秩序的单向塑造；评价改革则试图纠正平台可见性对价值承认机制的替代。四者之间并非简单并列，而是对应教育学知识生产的前提、组织、论据与承认四重结构，共同构成西方应对数字资本主义教育学知识生产公共性解构的实践图景。这些方案总体上仍属于数字资本主义体系内部的调适，其作用更多在于减缓公共性解构的程度，而尚不足以从根本上摆脱数字资本主义逻辑的规制。但这并不意味着其意义可被低估。恰恰相反，这些回应表明，数字资本主义教育学知识生产的公共性并未彻底消解，其在知识准入、劳动组织、论据资格与价值承认等方面仍存在制度修复与实践重建的可能。西方这些实践应对路径值得重视之处，不在于其已提供的应对方案，而在于其为重新思考数字时代教育学知识生产公共性的修复条件，提供了制度与实践参照经验。

参考文献

安德雷亚斯•莱克维茨. （2019）. 独异性社会：现代的结构转型（巩婕 译）. 社会科学文献出版社.

安德鲁•芬伯格. （2005）. 技术批判理论（韩连庆, & 曹观法 译）. 北京大学出版社.

贝尔纳•斯蒂格勒. （2019）. 技术与时间：1.爱比米修斯的过失（裴程 译）. 译林出版社.

布莱恩•阿瑟. （2018）. 技术的本质（曹东溟, & 王健 译）. 浙江人民出版社.

赫伯特•马尔库塞. （2008）. 单向度的人：发达工业社会意识形态研究（刘继 译）. 上海译文出版社.

黄再胜. （2024）. “数字繁荣”、数字劳动2.0与资本积累掠夺化——数字资本主义大模型生产初探. 教学与研究（12）, 104-117.

蒋蕊韩. （2025）. 论数字殖民的意识形态逻辑. 西南大学学报（社会科学版）（1）, 93-103.

卡尔•曼海姆. （2022）. 保守主义：知识社会学论稿（李朝晖, & 牟建军 译）. 译林出版社.

李亚琪. （2022）. 拜物教批判视域下数字帝国主义的霸权性意识形态解蔽. 天府新论（3）, 37-45.

李永梅, & 谭维智. （2025）. 智能机器驱动的教育学知识生产及其中国化. 现代远程教育研究（1）, 63-72.

联合国教科文组织. （2022）. 一起重新构想我们的未来：为教育打造新的社会契约. 教育科学出版社.

刘易斯•芒福德. （2025）. 技术与文明（林华 译）. 中信出版社.

罗克全, & 隋昌鹏. （2025）. 数字社会主义与数字资本主义的比较研究. 人文杂志（8）, 37-47.

罗银新. （2024）. 中国式现代化进程中教育人类学知识生产：脉络、特点及策略. 广西民族大学学报（哲学社会科学版）（6）, 29-38.

迈克尔•沃尔泽. （2002）. 正义诸领域：为多元主义与平等一辩（褚松燕 译）. 译林出版社.

满忠坤, & 孟令彦. （2024）. 论科学取向的教育研究范式及其方法论规范. 当代教育科学（12）, 71-80.

米歇尔•福柯. （2019）. 规训与惩罚（刘北成, & 杨远婴 译）. 生活•读书•新知三联书店.

米歇尔•福柯. （2021）. 知识考古学（董树宝 译）. 生活•读书•新知三联书店.

塞德里克•迪朗. （2024）. 技术封建主义（陈荣钢 译）. 中国人民大学出版社.

滕珺, 高晨辉, 姜冠群, & 龚凡舒. （2025）. 重塑全球教育知识生产新格局：大语言模型与本土知识突围的新可能. 中国远程教育（7）, 3-19.

王军, & 孙晔. （2017）. MOOC热下的高等教育出版冷思考——来自成本角度的观察. 出版广角（8）, 32-35.

解苗, & 张雪梅. （2025）. 推荐算法赋能高校思想政治理论课：理论逻辑、实践困境与推进路径. 思想教育研究（5）, 120-128.

亚里士多德. （2003）. 尼各马可伦理学（廖申白 译）. 商务印书馆.

伊曼纽尔•沃勒斯坦. （2006）. 知识的不确定性（王昺 译）. 山东大学出版社.

以赛亚•伯林. （2011）. 自由论（胡传胜 译）. 译林出版社.

于尔根•哈贝马斯. （2001）. 后形而上学思想（曹卫东, & 付德根 译）. 译林出版社.

约翰•杜威. （1990）. 民主主义与教育（王承绪 译）. 人民教育出版社.

张卓, & 黄滋淳. （2024）. 隐忧与出路：数字规训之于大学学术评价的审思. 高教探索（3）, 39-47.

周笑. （2022）. 美国网络平台舆论策略的形态变化与战略突破——基于两个典型案例的分析. 青年记者（3）, 73-76.

Allmer, T. (2019). Academic labour, digital media and capitalism. Critical Sociology, 45(4-5), 599-615.

Altbach, P. G. (1981). The university as center and periphery. Teachers College Record, 82(4), 601-621.

Ball, S. J. (2012). Performativity, commodification and commitment: An I-spy guide to the neoliberal university. British Journal of Educational Studies, 60(1), 17-28.

Beer, D. (2017). The social power of algorithms. Information, Communication & Society, 20(1), 1-13.

Berg, M., & Seeber, B. K. (2016). The slow professor: Challenging the culture of speed in the academy. University of Toronto Press.

Bornmann, L. (2014). Do altmetrics point to the broader impact of research? An overview of benefits and disadvantages of altmetrics. Journal of Informetrics, 8(4), 895-903.

Bourdieu, P. (1975). The specificity of the scientific field and the social conditions of the progress of reason. Social Science Information, 14(6), 19-47.

Bucher, T. (2012). Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook. New Media & Society, 14(7), 1164-1180.

Bulger, M., McCormick, P., & Pitcan, M. (2017, February 2). The legacy of inBloom. Data & Society. https://datasociety.net/pubs/ecl/InBloom_feb_2017.pdf

Castells, M. (2010). The rise of the network society. Wiley-Blackwell.

cOAlition S. (2020, July 15). cOAlition S develops “Rights Retention Strategy” to safeguard researchers’ intellectua lownership rights and suppress unreasonable embargo periods. Plan S. https://www.coalition-s.org/coalition-s-develops-rights-retention-strategy/

Couldry, N., & Mejias, U. A. (2019a). Data colonialism: Rethinking big data’s relation to the contemporary subject. Television & New Media, 20(4), 336-349.

Couldry, N., & Mejias, U. A. (2019b). The costs of connection: How data is colonizing human life and appropriating it for capitalism. Stanford University Press.

Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.

Crossref. (2025, August 8). Board & governance. Crossref. https://www.crossref.org/board-and-governance/

Duffy, B. E., & Pooley, J. D. (2017). “Facebook for academics”: The convergence of self-branding and social media logic on Academia.edu. Social Media+Society, 3(1), 1-11.

Elsevier. (2016, May 17). Elsevier acquires the Social Science Research Network (SSRN), the leading social science and humanities repository and online community. PR Newswire. https://www.prnewswire.com/news-releases/elsevier-acquires-the-social-science-research-network-ssrn-the-leading-social-science-and-humanities-repository-and-online-community-579752311.html

Elsevier. (2017, August 2). Elsevier acquires bepress, a leading service provider used by academic institutions to showcase their research. PR Newswire. https://www.prnewswire.com/news-releases/elsevier-acquires-bepress-a-leading-service-provider-used-by-academic-institutions-to-showcase-their-research-638101803.html

European Parliament and Council of the European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016: On the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing Directive 95/46/EC. Official Journal of the European Union, L119, 1-88. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj

Felt, U. (2017). “Under the shadow of time”: Where indicators and academic values meet. Science, Technology, & Human Values, 42(6), 906-930.

Frederiksen, K., Lomborg, K., & Beedholm, K. (2015). Foucault’s notion of problematization: A methodological discussion of the application of Foucault’s later work to nursing research. Nursing Inquiry, 22(3), 202-209.

Friedman, B. (1996). Value-sensitive design. Interactions, 3(6), 16-23.

Fuchs, C. (2010). Labor in informational capitalism and on the internet. The Information Society, 26(3), 179-196.

Gillespie, T. (2010). The politics of “platforms”. New Media & Society, 12(3), 347-364.

Hatch, A., & Curry, S. (2020). Research culture: Changing how we evaluate research: A passion for the practical. eLife, 9, e58654.

Heyman, T., Moors, P., & Storms, G. (2016). On the cost of knowledge: Evaluating the Boycott against Elsevier. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 1, 7.

High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. (2019). Ethics guidelines for trustworthy AI. European Commission. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai11112

Hilton, J. (2016). Open educational resources and college textbook choices: A review of research on efficacy and perceptions. Educational Technology Research and Development, 64(4), 573-590.

Invest in Open Infrastructure. (2024, February 3). Our mission is to drive informed, strategic, and coordinated investment in and adoption of open infrastructure. Invest in Open Infrastucture. https://investinopen.org/about/

Jarke, J., & Breiter, A. (2019). Editorial: The datafication of education. Learning, Media and Technology, 44(1), 1-6.

Kaltenbrunner, W., Birch, K., & Amelang, K. (2022). The political economy of academic publishing: On the commodification of knowledge and the reconfiguration of academic labour. New Media & Society, 24(5), 1199-1217.

Kitchin, R. (2014). Big data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society, 1(1), 1-12.

Kitchin, R. (2017). Thinking critically about and researching algorithms. Information, Communication & Society, 20(1), 14-29.

Komljenovic, J. (2019). LinkedIn, Academia.edu, and ResearchGate: The political economy of academic social networking. Postdigital Science and Education, 1(2), 224-241.

Komljenovic, J. (2021). The rise of education rentier: Digital platforms, digital data and rents. Learning, Media and Technology, 46(3), 320-332.

Larivière, V., Haustein, S., & Mongeon, P. (2015). The oligopoly of academic publishers in the digital era. PLoS ONE, 10(6), e0127502.

Latour, B. (2005). Reassembling the social: An introduction to actor-network-theory. Oxford University Press.

Muller, J. Z. (2018). The tyranny of metrics. Princeton University Press.

New York City Council. (2021). Local Law 144 of 2021: A local law to amend the administrative code of the city of New York, in relation to automated employment decision tools. The New York City Council.

OECD. (2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. OECD Legal Instruments,OECD/LEGAL/0449. https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/oecd-legal-0449

ORCID. (2025, March 19). About ORCID. ORCID. https://info.orcid.org/what-is-orcid/

Peters, R. S. (1967). What is an educational process? In R. S. Peters (Ed.), The concept of education(pp.1-23). Routledge & Kegan Paul.

Sadowski, J. (2019). When data is capital: Datafication, accumulation, and extraction. Big Data & Society, 6(1), 1-12.

Schiller, D. (1999). Digital capitalism: Networking the global market system. MIT Press.

Schiltz, M. (2018). Science without publication paywalls: cOAlition S for the realisation of full and immediate open access. PLOS Biology, 16(9), e3000031.

Scholz, T. (2016). Platform cooperativism: Challenging the corporate sharing economy. Rosa Luxemburg Stiftung.

Selwyn, N. (2015). Data entry: Towards the critical study of digital data and education. Learning, Media and Technology, 40(1), 64-82.

Selwyn, N. (2022). The future of AI and education: Some cautionary notes. European Journal of Education, 57(4), 620-631.

Srnicek, N. (2016). Platform capitalism. Polity Press.

Stengers, I. (2018). Another science is possible: A manifesto for slow science. Polity Press.

UNESCO. (2022). Recommendation the ethics of artificia lintelligence. UNESCO.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.

Van Dijck, J., Poell, T., & de Waal, M. (2018). The platform society: Public values in a connective world. Oxford University Press.

Watermeyer, R. (2014). Issues in the articulation of “impact”: The responses of UK academics to “impact” as a new measure of research assessment. Studies in Higher Education, 39(2), 359-377.

Williamson, B. (2016a). Digital education governance: Data visualization, predictive analytics, and “algorithmic spaces” of education. Journal of Education Policy, 31(2), 123-141.

Williamson, B. (2016b). Digital methodologies of education governance: Pearson plc and the remediation of methods. European Educational Research Journal, 15(1), 34-53.

Williamson, B. (2017). Big data in education: The digital future of learning, policy and practice. Sage Publications.

Wilsdon, J., Allen, L., Belfiore, E., Campbell, P., Curry, S., Hill, S., Johnson, B., Kain, R., Kerridge, S., Thelwall, M., Tinkler, J., Viney, I., Wouters, P., Hill, J., & Johnson, B. (2015). The metric tide: Report of the independent review of the role of metrics in research assessment and management. HEFCE.

Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. Public Affairs.

The Deconstruction of Publicness and Response Strategies in Educational Knowledge Production under Western Digital Capitalism

Zhao Menglei, Jiang Zhaohui, Lu Di

Abstract:Anchored in powerful digital platforms, big data, and intelligent algorithms, digital capitalism has profoundly reshaped the logic of knowledge production in educational studies. Unlike general knowledge production, educational knowledge production possesses a distinct publicness; its legitimacy depends on its capacity to respond to educational practices, safeguard the values of human cultivation, and serve the common good. The embedding of digital capitalism into the process of educational knowledge production continuously impacts key links such as agenda setting, labor organization, evidence selection, and value validation. This triggers the deconstruction of publicness of educational knowledge production, resulting in the rentization of knowledge-production tools, the subordination of production relations, the datafication of production materials, and the enclosure of production spaces. The logical mechanisms underlying this deconstruction of publicness are primarily manifested as follows: the a priori capitalization of prerequisites rewrites how educational problems emerge; the platform privatization of intermediary structures reconfigures the organizational forms of academic labor; the computational rewriting of the evidentiary order replaces the constitutive rules of educational experience; and the visibility capture of value recognition mechanisms substitutes the pathways to acquiring public legitimacy. Confronted with this dilemma, the West has launched a “self-rescue” movement across four dimensions: intellectual property, platform organization, algorithmic governance, and academic evaluation. It seeks to restore the public accessibility of knowledge through Open Access and open infrastructure; explores platform cooperativism to rebuild the academic community’s control over the conditions of knowledge production; emphasizes algorithmic accountability, explainable AI, and the human-in-the-loop principle to curb the usurpation of educational judgment by technological black boxes;and advocates for responsible assessment and slow science to rectify the marginalization of academic value by quantitative indicators. Although these strategies generally remain ameliorative adjustments within the digital capitalist system, insufficient to fundamentally break free from the overarching constraints of capitalist logic, they provide crucial theoretical references and practical insights for reflecting on the crisis of publicness in educational knowledge production in the digital age.

Keywords:digital capitalism; educational knowledge production; deconstruction of publicness; western responses

作者简介

赵梦雷，淮北师范大学教育学院副教授（淮北 235000），中国教育科学研究院教育理论研究所博士后（北京 100088）。

姜朝晖，中国教育科学研究院教育理论研究所所长、研究员（通讯作者：41087564@qq.com 北京 100088）。

卢迪，淮北师范大学国际交流与合作处处长、教授（淮北 235000）。

基金项目

国家社会科学基金2024年度教育学青年项目“中国教育学自主知识生产范式的创新研究”（项目编号：CAA240249）

责任编辑：单玲 陈凤英

期刊简介

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来源丨中国远程教育微刊

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