今天看了赵中建老师翻译的一本书，非常有感触。

数据是如何在教育中产生价值的：基于三点——反馈、个性化以及概率预测。

下面我对文章中的一些观点做了一些罗列以及总结。

下次会分享应用数据后，所带来的问题以及产生的新的机遇。

脑洞一：借助数据的教育反馈与个性化教学机制

        我们能不能像听音乐一样，定制自己喜欢的歌单，对我们的学习也做出同样的操作呢？在未来，学习可能不是按照一本给定的教科书、可能是有数千种不同的组合性教学。——教师不再需要凭借主观判断选择最适合教学的书籍，大数据分析将指引他们选出最有效的、 支持进一步完善和私人定制的教材。

        大规模定制——其产品的生产成本并不比批量生产成本高出许多—— 重塑了各行各业的面貌，使这些行业和汽车制造业与计算机产业一样，有能力推出品种繁多的产品。大规模定制的进行，其要求来自消费者的详细信息，而生产者则基于这些信息，创建并提供有意义的自定义选项。消费者需要做到不费力且准确地表达他们的喜好和选择。 在学习环境下，大规模个性化的实现，需要有更丰富的反馈数据提供到教师和管理人员这边。

        在小数据时代，我们只能收集用于解答既存问题的数据（如 考试 成绩），但在大数据时代我们可以“ 让数据说话”，让我们了解到学习中的有效因素和无效因素——不仅在一般情况下，还细分到背景和群组， 甚至小到个人水平。系统将吸收反馈结果，并动态地调整教学材料和环境，使其适应对应的学生。

概率并不完美：

        通过大数据，我们能够对学习群体的整体学习状况和个体层面的知识掌握情况都产生独到的见解。然而这些见解并不是完美的（只有上帝才是完美的hh），它们都在概率的框架下。我们只能基于高度的可能性，对个体为提高其学业成绩需要实施的行为作出预测。比如，选择最有效的教材、教学风格和反馈机制。

但概率会让预测越来越精确：

        我们一直都生活在概率的世界里，或许还没有意识到它给我生活带来的深刻影响。

        在教育领域，老师对学生的建议就是一种基于经验和现实状况对事件做出的“决定”或“判断”，它并不是绝对正确的，而是在概率框架中的较优结果。以前的教学太过依赖教学者的经验，并不是数据驱动的决策，所以通常很难去扩展其影响力。

        我记得有一个文献上有专门讲一名优秀校长能给学校带来的积极作用，其经验是极其宝贵的，而在未来的时间里，数据驱动的决策可能将占据教育界的上风。该书中说，随着大数据预测在精确度和细节上的提高——即可靠性越高，那么应该对作出决定的预测结果抱以更大的信心，数据并能够提出更加具体和细致的建议和更加温和的干预措施。有所疑问的是，忽略了一个前提，精确度依赖构建的数据模型以及训练数据的质量和大小，只能说随着越来越多数据的加入训练，这个模型精度在某方面越好，或许可以比作，支持一个论点的证据越来越多，但它还是概率框架下的。

         以后的数据：看重数据所得出的相关，而不是因果。

从结果性评价到过程性评价——从小数据到大数据的飞跃

        在传统的正规教育中，从幼儿园到大学，反馈随处可见。 我们从家庭作业、课堂参与、论文、考试获得成绩。在一个人的求学生涯中，会积累数以百计的此类数据点，我们将其称为“ 小数据”，这些数据代表的是学生在教师眼中的学业表现。

        我们(家长，老师)一直很依赖于这种反馈，将其作为衡量学习行为的指标。

        然而，这种教育反馈系统存在很大的缺陷，因为我们收集的信息是不完整的。

        如何向学生、家长和教师提供一个便利的、 针对学生行为和成绩的全面评价体系呢？

        现行的教育评价，通常是我们对学生的学习表现进行打分，并要求他们对这一结果负责。然而校方却很少评价自己，更不会全面或大规模地对自己的教学进行评估。例如，我们会思考衡量所采用的教科书、测验和课堂讲解等教学内容与手段是否对学习有益吗？ 在小数据时代，对此类数据的收集过于昂贵和困难，或者收集的时候也较为官方，所以我们只能评价那些简单的元素，如测验成绩等。其结果是，反馈几乎是单向度的，从教师和校方指向学生和家长。这种做法在其他行业里是极不合理的。没有一个制造商或是销售商会只对客户开展评价。它们想要获得的反馈，在很大程度上是关于自身的，即它们的产品和服务—— 其目的是使之得到改进。对特定的学生而言，反馈主要是关于学生对课程的理解程度，而不是关于教师或教学工具的优劣。这种反馈针对的是学习的结果，而不是学习的过程。其原因在于数据的捕捉和分析存在较大困难。大数据正在改变这一现状。我们能够收集到过到过去无法获取的学习数据，并用于学习过程的处理。我们还能用新的方式组合数据，并充分发挥其作用以提高学习理解和学业表现，同时分享给教师和管理者以改善教育系统。

目前K12教育辅导培训的利器——自适应学习系统

        为每一个学生定制教育， 是教育辅导培训的目标以及口号。其实自适应学习已经存在了几十年。在过去，适应性学习系统的价值非常有限，而它目前正在发生的变化， 接触到数据 之后，适应性学习系统开始进入飞速发展阶段。许多家公司提供适应性学习，将“认知导引”（ cognitive tutor）系统运用于学科辅导上， 根据学生对先前问题的回答情况制定后续的提问内容。这样，就可以找出学生的问题所在 并深入了解它们，而不是像传统方式那样，试图涵盖一切内容，却无法针对性的查漏补缺。