数据挖掘+人工智能，教育定制化下的学霸量产

大数据已经应用到课堂上了，比如：创建自适应学习课程，指导学生通过更有效的方式取得成功，而有些应用则针对管理人员和学校，这些数据应用帮助校长和老师有效地提高教学水平、跟踪教学状态的变化趋势，而且大数据应用到大学后，对学生未来事业会有更加直接的帮助。用一句话说就是：大数据给现在的教育体制带来了变革。

自适应学习

这是从小学到大学整个教育体制的再造，McGraw-Hill教育正在开发数字课程，准备相关的课程资料，它从200万学生中收集信息，利用人工智能为每个学生创建自适应的学习体验。当一个学生阅读材料并回答问题时，系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题，什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息，以便未来能给学生带来更多的帮助。

Stephen Laster是McGraw-Hill教育的首席数字官(CDO,chief digital officer)，他说：“我们把学习看作对目标建立映射的过程，学习的方法不会只有一种。”

自适应学习学习的既不是简单的符号或文字，也不是言语或文字陈述的概念或原理，而是一些具体的实例或问题，学习者的任务是通过考察实例和解决问题，从中发现有关的知识和解决问题的技能。在自适应学习的条件下，学习不是一个被动地接受知识的过程，而是在考察实例和解决问题中主动地发现知识的过程。

Laster说：“例如，通过追踪学生的整个学习过程，记下他们在每个任务上花费的时间，我们可以采用最适合他们的学习方法，让他们主动参与到学习过程中，接受各种各样的挑战。”

为了强化学习的效果，McGraw-Hill和技术合作伙伴Time to Know共同开发了数字化教学平台，提供四到七年级的数学和英语课程，这个平台可以为教师提供实时反馈，比如，当一个学生遇到数学问题时，老师会立即知道，并对学生进行针对性的辅导。也就是说，课堂教学会更加有效。

定制化学习，终身学习

大数据有可能会将教育从同一模式的“批量化生产”变为Laster所说的“科学管理下的定制化学习过程，帮助学生培养更好的学习技能，”让学生了解如何利用时间、应对挑战、成为终身学习的人“,有了大数据，这些目标将逐渐被实现。

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