談起閱讀，你知道班里有多少學生愛閱讀嗎？愛到什么程度？每周讀幾本書？

說起作業，你了解每一個學生做完分別花多長時間？效率如何？喜歡做哪種題型？對哪些知識點已經不需要再重復刷題？

再說考試，你確定學生除了成績排名之外的其他細節嗎？比如每個人擅長什么？每個人的最弱項又在哪里？哪個知識點是近幾年錯誤率最高的？

也許你已經習慣了傳統的主觀判斷——“我的學生我最了解，你說的這些我心里基本有數！”

但真的是這樣嗎？

大數據，比你更懂學生，甚至你自己。

近兩年，“大數據”成為教育領域的熱點名詞，教育領域正在開展的一系列實驗變革，如微課、翻轉課堂、慕課、電子書包等等，這些變革表象的背后都離不開一個靈魂——大數據：有關學習行為、學習喜好與風格、學習動機與態度的數據等，都將為你的教育決策帶來依據。

教育的變革和學校的改革都離不開大數據的支持，大數據到底牛在哪兒？對教育又有哪些深刻的影響？教育改革還需要怎樣的支持？未來的教育究竟什么樣？

中教君特別邀請到前百度大數據首席架構師，北京航空航天大學大數據專業主任，云校創始人兼CEO林仕鼎來給我們聊聊，大數據為什么這么牛！

反饋：大數據讓你了解學生教育教學過程中的全方位信息

故事1：想不想提前知道班里的新學生和家長究竟什么樣？

如果你是一位校長或者班主任，當一年級新生涌進校園時，你會選擇跟孩子及家長們說點什么？你是否思考過：接手的是一批怎樣的學生？面對的是一群怎樣的家長？

成都市成師附小選擇用數據說話。開學之前，成師附小在網上發放針對新生及家長的調查問卷。這些問題包括識字量、閱讀、鍛煉、習慣等，涉及家長的主要包括受教育程度、職業、家庭閱讀習慣等。在開學后，學生都積極主動的回答問題，讓課堂充滿活力。

這樣的數據，大大提高了教師開展教育教學活動的針對性；也讓家長心里更加明白，自己的孩子在班級中處于什么樣的位置？發展趨勢如何？

這意味著，老師們接手的一年級新生，在學業上并非一張白紙。學生提前學了一半，教師應該調整自己的教學策略。

林仕鼎：過去的傳統教育模式中，學生學習過程的海量數據都被淹沒了

以前，老師很難真正了解自己的學生，那是因為技術手段的缺乏，我們只能看到學生的總分，只有分數而沒有其他數據的話，我們評價、考核學生的唯一手段，就只能是排名。用分數說話、用分數排名，慢慢就演變成了應試教育，學生淹沒到分數中，我們無法了解學生的真正的情況。

但是，大數據卻能夠讓我們真正發掘學生，了解到學生的真實情況。大數據時代的到來，讓我們有機會扭轉應試教育的價值觀。事實上，除了分數，信息技術的進步，讓我們能夠記錄下更多地數據，學生學習行為的數據，包括孩子上課什么時間發言了，回答問題的品質是什么樣的，他參加小組活動扮演什么角色、起到什么作用，包括在學校中是否有打鬧、是否積極完成團體活動，都能夠通過信息技術的手段記錄下來，形成學生在學校的全過程數據。

比如，我們云校正在做的APP，就通過線上線下的每個環節收集學生的數據，學生這節課回答了幾個問題，效果怎么樣，通過APP的方式把他們記錄下來；再比如孩子考試，以前我們只能得到一個簡單的分數，現在通過“閱卷+”工具，把學生做錯了哪些題目都記錄下來，這些線下在教室里、考場上的數據，都整合到互聯網上成為海量的數據。

這些數據有什么用？他能夠反饋學生的學習情況、綜合素質。我們經常說“考、考、考，老師的法寶”，實際上考試不僅有評價功能，分出學生高低，更重要的是反饋功能，通過數據反饋出學生的學習狀況。這次考試，這位同學的幾道難題都做對，但幾道很基礎的題目卻都做錯了，反映了這名同學什么情況。我們可以對數據作多維度分析，發掘出學生最真實的情況。

教育的大數據不僅關系到學生的學習狀況，還關系到老師的教學，學科的發展，關系到考試如何進行命題，但是在過去，這些信息都被抹去了，或者分析起來是非常困難的。

個性化學習：大數據為你的個性化教育提供決策依據和技術支撐

故事2：學校里面再建一所“學校”？為每個孩子定制屬于自己的學習“播放列表”

自2009年開始，在紐約地區的數所中學推廣了一個名為“個人的學校”的教學項目，每個學生都能有他們的個人“播放列表”。通過記錄學生學習過程中的行為習慣，喜好風格等等數據信息，再通過相關大數據算法，分析出每個學生的學情需求，為他們制定每天需要解答的習題和其他學習內容。

如果有不理解的地方，就嘗試用一種新的教學模式，根據學生自己的時間安排學習，不需要采用和其他人一樣的方式。這樣才能真正做到因材施教。

這種與傳統教育截然不同的教學模式，離不開對大數據的記錄、利用和分析。

后來，由美國國家和私立教育服務機構進行的獨立研究顯示：完成該項目的學生在數學上的表現大大優于其他學生。

林仕鼎：一所“云上的學校”，讓孩子真正得到“與眾不同”的教育

我開始思考技術和教育的結合，是源于一次和李希貴的聊天，我和李希貴校長談了很多教育改革的問題，他非常堅定地說：教育變革需要技術的支持。

為了滿足學生的個性化學習需求，北京十一學校施行了走班制改革。可是走班制沒有了班主任，誰來關心孩子？

十一學校的走班制改革能夠順利進行，和我們提供支持的管理平臺技術是分不開的。走班會帶來課程體系的變化，學科需要分層分類，學生可以自主選課。

另外，走班制后，沒有了班主任的概念，出現了兩大問題。一是過去那種對學生的精細跟蹤和評價出現了困難。那該怎么解決？在與李校長溝通后，云校決定用技術手段幫助其搭建線上的管理平臺，在學習平臺上記錄學生學業狀況的全過程，不同科目的授課老師都可以在系統上對學生進行過程性評價，然后把學生的這些信息進行整合匯總，對這些大數據進行分析，無論是教育管理者、老師、還是學生都可以得到相應的反饋。

另一個學校擔心的問題是，過去的班主任還承擔著一個重要的功能，那就是德育。現在把德育整合為一個綜合的課程，像社會實踐啊，講座啊，社團活動等等，這些德育課程的管理都需要專門的平臺來完成。

我們做的事情是把互聯網的模式和技術跟教育相結合，構建出新的要素出來，這個要素包括新的基礎設施，比如云、網、端，包括SaaS和數據倉庫，然后利用更好的APP或傳感器收集到更多數據，包括學生成長和學習的數據，對數據進行分析，為每一個人建模，把他成長模型和學習檔案建立起來，這樣可以給每一個人提供個性化的支持。

要做到這種個性化，它一定是建立在更大量的數據和資源的基礎上，而這些海量的數據很難由一家公司或者一個學校獨立完成，所以我們需要考慮新的組織形式，怎么把這個過程變得去中心化，有更多社會力量參與進來提供資源一起構建這個系統，這時候要靠眾包力量。

預測：大數據幫你形成“知識模型”，預測教育教學未來的走向

故事3：你有“突變”式成長的學生嗎？一個后進生帶來的震撼與啟發！

美國有一個名為“半島大橋”的暑期培訓班項目，使用可汗學院的數學課程，來教授貧困社區的中學生。某學期開始時，一個七年級女孩的成績在班上墊底，而且，她也一直是學得最慢的學生。但隨后，她就像開了竅一般，成績突飛猛進。在課程結束時，她的成績是班上第二名，遙遙領先于那些初期排名在她之上的同學。

可汗對此感到好奇，所以調出相關記錄進行研究。他查看了該女生回答的每一道習題和解題的時間，通過系統創建的圖表，對她的學習過程進行了描繪，并與其他學生相比較。圖表顯示，一條線長時間地徘徊在底部附近，直到在某個時間點突然直線上升，超過了幾乎所有的線——那代表其他學生的學習情況。

這些數據表明，僅僅依據D等級學生和A等級學生在某一時刻的單次考試，這樣的判斷很難反映他們各自的實際能力。當學生能以最適合自己的步調和順序進行學習時，即使是那些看似最沒有能力的“差生”，也可能在最終表現上超過優等生。

而在未來，可能會有更多的教育機構競相為她制定特別的教學，這些公司會預測她的學業表現，并鼓勵她持續進步。

林仕鼎：大數據分析得到“認知規律”，足夠的“認知”累積就可以預測學生未來的發展

大數據還有什么用途？那就是根據學習的大數據，形成“知識圖譜”、總結“認知規律”，然后應用到學生的學習過程中來。比如說，孩子這方面的知識掌握得很好了，那我們就不用花時間在這方面，而更應該學習更深入、更專業的知識。根據教育大數據，我們還能找到最科學、最有效率的認知規律和學習方法。

以往，我們對教育規律的研究，都是采取抽樣的方式，然后進行推導，但是抽樣的量一旦到了一定程度之后，并不一定是越大越精準，什么樣的量是最好的，就需要考量。而如果把全量的數據都拿來進行分析，那肯定是最準確的，而所謂大數據應該是全量數據，覆蓋教育的方方面面。這樣我們就能得到更加精確的“教育規律”、“認知規律”。

在獲取學生數據的過程中，面臨一個很重要的問題，我要獲得學生學習的哪些數據？教育大數據分析并不是有數據就可以，如果數據中有很多垃圾數據，那么分析得出的結論也可能是垃圾結論。換句話說，為了得到有效數據，我們就該思考應該選擇什么樣的教育場景？

有的平臺會選擇作業場景，但我認為，作業的評價功能不強，很多時候，作業的刷題和練習屬性并不是有效的學習，不是被嚴肅認真對待的，雖然數據量很大，但不扎實，所產生的數據價值其實是很低的，這就很難全面真實地反映學生的學習過程。

但是考試場景不一樣，考試本身就是一種測評，而且是一種相較更嚴肅的測評，考試所產生的大數據可以準確地記錄學生學習的關鍵節點。當然，只有考試場景也是不夠的，還需要進入教育的方方面面，得到更多的數據，包括學生上課時回答問題的情況、在校期間的綜合表現，等等。

通過全方位的數據分析得到“認知規律”，根據“認知規律”建設學生學習檔案，再從知識庫中實現學生學習路徑和學習過程的管理。

預測是概率性的預測，為我們進一步的決策和認知給予指導。但是目前的預測還是不準確的。比如我們有一個正在做的事情是根據考生的幾次考試成績，幫他預測可以上什么樣的大學。根據孩子大數據反映的學習情況，預測他的多元智能發展情況，幫助他選擇最合適的專業。如果我們有了足夠的數據之后，就可以這么做了。

總結：大數據讓我們比任何時候都更接近發現真正的學生

大數據時代的到來，讓教育視角從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究“人性”成為了可能。而對于教育者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生。

也正是在這樣的環境下，中國教育正面臨著變革，中國學校正處于轉型的關鍵時刻，技術的不斷成熟更像是一根強針劑，為學校提供了變革的基礎，正如林仕鼎所說，云校提供給學校的不僅是工具，更多的是幫助學校轉型、應對教育變革的一套解決方案。

大數據對教育的影響，已經貫透到教育的方方面面，如政府部門政策的制定、教師教學策略的調整、學生進行自我分析、家長了解孩子成長、社會機構分析教育現狀等，都會通過大數據的分析，對我們的教育帶來前所未有的影響。