以前当老师的时候，常常看到我的学生很疲惫，很多初三的学生每天做作业都要做到晚上十二点，甚至一两点，第二天早晨六点多就要起床去上学，每次考试的成绩却没什么显著进步。一些学生学习习惯不错，也很勤奋，其他科目都挺优秀，数学成绩却很不理想，他们很想提高自己的数学成绩，却不知道该如何去做，家长有时候来向我请教，我也很难提供一套行之有效的科学方法。有时候上课的时候，讲一道比较复杂的题目，下面的学生可能大部分都属于两类，一种是不用听可能也会，一种是听一遍其实还是不会，课堂学习的效率其实很低。
近几十年人类的科技飞速发展，互联网改变着我们生活的方方面面，但是我们教育的形态却和几十年前几乎没什么差别，只是学生做得题更难、更多而已。
我们的教育确实需要大幅度地改善。要更科学，需要更多科学理论与实验成果的指导教学，而不只是凭借经验和感觉，在学生成绩不理想的时候，只能告诉他要多做练习。要更注重效果，特别是在我所在的教育培训行业，效果很难承诺，老师们尽量把课讲得精彩，但是学生学习的效果如何，其实是缺少非常明确的量化展示的。老师应该以服务者的姿态，而不是以领导者的姿态来面对学生，在学生有问题的时候，不应该责怪，应该给他提供适合学生个人的学习方案。而为了实现这一切的目标，我们就需要借助新的技术对我们的教学方式进行变革。
后来机缘巧合我转型做产品经理，开发教育类的APP，立志用技术改善我们的教育。不过我发现虽然理想很丰满，但是实际去做的时候却是困难重重，现实中的困难让我常常怀疑和迷茫。最近读了《与大数据同行——学习和教育的未来》，很受启发，这本书让我能站在更高处去审视我现在的工作，坚定自己前进的方向。
书中明确了大数据改善学习的三大核心要素:反馈，个性化和概率预测。
1.反馈
现在的教育中，我们对学生的表现进行打分，并要求他们对这一结果负责。然而我们很少对自己的教学进行评估，并未衡量所采用的教科书、测验和课堂讲解等教学内容和手段是否是最优的方式。这种做法在别的行业里极不合理，没有一个制造商或者是销售商只会对客户产生评价。
书中比较强调地是教育体系获得反馈以后对教材的精细化与科学化的改进，其实，这个点反馈对于很多人都有用，教研根据数据调整教材，老师根据反馈调整讲课方式，学生根据反馈调整自己练习的强度和重点。传统的考试成绩也是一种反馈，不过这种反馈太过于缓慢和滞后，也不够精准，等学生考完试才发现自己的问题再去补救，可能已经晚了。大数据要做到的是让学生获得即时反馈，只有这样，才能在每一天的练习中有明确地方向和十足的动力，即时反馈也很符合当下很流行的“刻意练习”的概念。
虽然大的方向是明确的，但是具体的执行的时候还是会有很多路需要去探索。首先是如何大量获得学生的学习数据，传统的学习都是用笔在纸上作答，这样是没办法方便快捷地收集数据的。当我们尝试用ipad教学的时候，又受到了来自各方的阻力。其次，如何分析我们收集到的数据，哪些数据是有用的，一个学生学习成绩的高低和哪些数据相关，老师可以根据这些数据做什么，这些数据相关的具体问题，都是需要好好研究的。
2.个性化
个性化比较好理解，现在的教育就像工厂里的标准化生产，不同程度的孩子都要按照同样的进度，学习同样的课程，做同样的练习，效率当然很低，所以我们需要为每个孩子定制适合他们自己的学习方案。
所以，根据学生已做练习的数据，精准给他推送合适难度练习和课程的自适应教学系统，对于提高学生学习的效率至关重要。
目前来看，自适应学习系统的难点可能在精细科学的知识图谱。
3.概率预测
根据学生的学习数据，可以预测他的成绩，给他提供科学的学习方案，也是可以提高学习效率的。
读了这本书，还有个感受。
现在网络上的学习资源很多，而且相当大的部分都是免费的，包括各个顶尖大学的公开课、可汗学院、TED、网易公开课等等，像吴恩达这样的人工智能专家都在网上开了课程，要利用好这些资源。可以给自己制定一个学习计划，坚持学习新的知识，不断地成长。
