由於新型冠狀病毒（COVID-19）危機仍未解除，英國取消A級（A-Level）考試，改以學校老師預測的成績以及學生在學表現為基礎，透過演算法決定本年度學生的A級成績。

A Level是英格蘭、威爾斯、北愛爾蘭和英國其他地區的青少年的學校課程，學生選擇三到四門的課程修習，透過繳交作業及參加最終考試的方式，作為最後大學入學資格依據。特定的大學課程可能要求特定學科成績，因此學生選修的課程與考試成績，影響是否能進入特定大學。今年由於COVID-19流行，取消A-Level考試，故英國政府決定透過演算法，預測學生A-Level之分數。

為使所有學校的老師判斷標準具有一致性，並確保結果與歷年表現相當，英國負責規範學歷與考試事項的主管機關資格和考試管理辦公室（Office of Qualifications and Examinations Regulation, Ofqual），開發一套標準化模型以預測各學科的成績，並根據學校的歷史成績分佈和學生歷年的成績表現，預測本年度預定參與A-Level學生的成績。亦即，本年度A-Level並非學生準備兩年的直接考試結果，而是演算法計算的結果。

Ofqual表示，演算法旨在調節（moderate）英國的成績授予過程，防止不同地區、學校、老師給學生打分數主觀上不一致的狀況。然而，該演算法因結果疑似對弱勢學生不公平而遭受抨擊。論者表示，該演算法有利於規模較小的學校，而因為私立學校的班級規模通常較小，故有擴大私立學校優勢之虞，不利於班級規模較大的公立學校。從而，在公立學校中表現優異的學生，可能因此獲得遠低於預期的A-Level成績，失去進入大學的機會；而私校學生的成績則可能大幅提高。此外，私校學生通常社經地位較為優勢，該演算法恐加劇公私校間的落差。由於前述的爭議，英國政府決定取消演算法預測的成績，改為由老師預測的成績作為依據，並協調各大學進行增額錄取，以確保本年度學生的權益。

歐盟於一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第22條第一項規定，資料主體有權不接受僅基於自動化處理（automated processing），包括剖析（profiling）的決定，且該處理是會對當事人產生法律效力，或產生類似的重大影響。本次英國在A-Level成績的爭議上，透過參考老師及學校的意見，避免僅依據自動化處理機制，做出對個人有重大影響的決定，且可能帶來負面和不公平後果，因此演算法所預測的僅為學科成績，尚不等於大學的入學決定，並未完全違反GDPR第22條第一項的規範。

此案例的另一層意義在於，我們是否準備好依靠自動化處理機制，對於生活中的重要事務進行決策，是否仍然需要設計適當的人為參與或是干預措施，避免可能的不當或不公平情況產生？在資料重要性越來越高的現代，非常值得深思。

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