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学习与分享

Yang 对 与大数据同行 的书评 发表时间：2015-03-02 16:03:03

《与大数据同行——学习和教育的未来》
是《大数据时代》作者、牛津大学互联网研究所迈尔-舍恩伯格教授 所著的一本介绍大数据如何改变教育领域的书。
这本书的核心理念和《大数据时代》同出一辙，可以被认为是为大数据时代披上了教育领域的外衣，换汤不换药的作品。我认为这本书里有以下几点观点值得学习和思考。
1 作者阐述了一些传统教育的问题。教育行业具有很大特殊性，时常被人口诛笔伐，作者用一种较为客观的视角，说明了一些传统教育的弊端。例如：
“正规教育的运行仍然近似于工厂里的装配生产线：教材相当于可替换的零件；教学——尽管在新颖和教室的亲切度上倾注了最大的努力——就其本质而言，对所有学生的处理都是一成不变的，教与学都参照统一标准，基于平均值，而不顾个人的喜好、特质或需求。这反映了工业化时代的大规模生产模式。”，“多少年以来，事实上是多个世纪以来，教育领域的决策从来就是在缺乏任何数据基础上做出的。”，“事实上，改变现状是极其重要的，因为基于平均水平设计教育系统的做法，会同时损害位于正太分布曲线两侧的学生。”
也就是说，作者认为，现在教育存在因“工业化大规模生产”得不到科学的反馈，从而缺乏科学决策，最终损害学生的问题。
2 基于现在教育的问题，和大数据时代的背景下，作者提出了大数据将改变或者说重塑教育的观点。值得注意的是，作者总结出了大数据重塑学习的3个主要特征：反馈（Feedback）,个性化（individua-Lization）和概率预测（Probabilistic predictions），而且还言简意赅的定义了未来教育：“与大数据同行的学习就是未来的教育“，个人认为这些抽象的，总结性的内容在以后讨论这个方面的问题时会具有很大的价值。
3 在案例上，作者并没有列举大量的例子，或者进行特别深入的谈讨，但是有几个例子是十分典型的：
https://www.coursera.org/的例子十分典型
”吴恩达教授是提供在线课程服务的新兴公司Coursera的创始人之一，他的尝试预示着大数据对教育的变革。吴恩达教授收集所有关于学生举动的信息，从中提取最有效的内容并将其纳入系统实现：教学的改善，学生理解力和成绩的提高，基于个人需求的定制教育。”
还有一个反复用到的例子是可汗学院 https://www.khanacademy.org/
外语学习网站多邻国https://www.duolingo.com/（这个领域的市场竞争再国内愈发激烈）
还有一些并不著名的例子比如：“一些大学正在开展“电子顾问”（e-advisors）的实验，这款大数据软件系统通过数字处理提升学生的毕业率。再田纳西州的奥斯丁州立大学，当学生选修“学位罗盘”（Degree Compass）软件向其推荐的课程之后，他们有90%的可能性得到与软件预测一致的B以上的高分”
4 在例子的佐证之下，作者阐述了一些值得思考的大数据应用于教育领域观点，比如，“相关信息不仅可用于既有教学内容的重新设计，还可以通过事实分析，自动在某一时刻显示出适合学生特定需要的学习内容。这种技术被称为适应性学习。”；“大规模定制——其产品的生产成本并不比批量生产成本高出很多——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。在学习环境下，大规模个性化的视线，需要更丰富的反馈数据流向教师和管理人员。……于是，我们将会了解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，使其适应所有的学生。”；“要明智的运用技术，技术是对教师的重新部署，而不是要去取代他们。”“我们能够收集对于过去而言，既不现实也不可能聚集起来的反馈数据；我们可能实现迎合学生个体需求的，而不是 为一组类似的学生定制的个性化学习；我们可以通过概率优化学习内容，学习时间和学习方式。”
5 最后在中文版独有的问答部分，作者再三阐述了他的大数据“哲学观”：“大数据同行的未来，我们仍然离不开理论。但是我们可以运用大数据分析来验证大量的（而不是一个）由计算机算法生成的可能性假设，而不是基于我们事先形成的观点，来逐个验证未来的可能性，这减少了既存认识对我们的阻碍。其中的区别在于，前者通过计算机，利用所有可利用的数据验证所有可能的答案，并从中发现最佳的一个；后者认为某人知道答案并通过试错（即使人们不犯那样的错）的方法进行验证”；“这些对我们在各方面可能性的预测，不仅会影响我们的行为，还将永远改变未来的格局——由一片开阔的空间转变为预定义的、拘泥于过去的狭窄区域。”
6 文中提到一个概念，我觉得十分有趣，而且以前并没有见过，数据尾气（Data exhaust）：人们与网站互动产生的副产品，比如人们在使用多邻国学习外语时，”产生的诸如人们熟练掌握一门外语的某一方面需要多少时间，最合适的习题量是多少，落后几天进度的后果会怎样“的这类数据，既数据分析产物。

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对“学习与分享”的回应

淮山@潇
淮山@潇 2015-11-05 18:43:11

你的这篇书评总结的很到位。我也对“Data Exhaust”印象比较深。

回应他

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与大数据同行

书名： 与大数据同行
作者：
出版社： 华东师范大学出版社
副标题： 学习和教育的未来
译者： 张燕南  |  赵中建
出版年： 2015-1
页数： 155
定价： 42.00元
装帧： 精装
ISBN： 9787567528406