無論你是在千禧年出生，還是在嬰兒潮時期降臨這個世界，今日的課堂與我們兒時的課堂相比，已經非常不同。
今日的小孩一上學就有平板電腦或者筆記型電腦，很多小孩拿到電腦時甚至還不能識字。一些國家為了讓學生適應基於電腦的標準化測試，要求二年級的學生必須具備每分鐘輸入60個單詞的能力。現在的小孩上學前就已經有姓名、住址、出生日期、醫學和行為記錄等數位記錄。
在課堂上應用技術和大數據的設想已經成為現實，並且正以非常快的速度在發展，快到我們都無法預測未來幾年內，孩子們接受的規範教育將會變成怎樣。這是我們的生活已經離不開大數據的又一證據。但當這個事情，發生在我們孩子的教育上時，到底是好事還是壞事呢？
形成回饋循環和大數據在教育中的益處
就教育而言，最重要的地方一直都是形成回饋循環。教師提出一個問題，然後學生嘗試去解決問題。從學生嘗試解決問題的行為中，教師可以發現學生理解了哪些內容，以及哪些內容是不理解的，然後再基於此對教學行為，作出相應的調整。同樣的，學生在嘗試解決問題的過程中，也能加深對問題的理解。
這個循環在一對一，或者是師生人數比率較低的情況下，非常有效，但是當學生數量過多，同時不同學生之間的水準存在差異之時，要想創建這種有效的循環，就變得異常困難。這時大數據和技術就可以發揮作用了。
任何一名教師，都可以帶著學生學一門課程，但是要做到對每個學生具體的問題進行精準定位，就沒有那麼容易了，尤其是在班級學生數量較大的情況下。一家名為Knewton的大數據公司，開發了一個數位平台，該平台分析了幾百萬學生（從幼稚園到大學）的學習過程，並基於這一分析，來設計更加合理的測試題目，和更加個性化課程目標。
該公司與Houghton Mifflin Harcourt建立了合作關係，開發出了K-12階段的個性化數學課程，同時還與法國創業公司Gutenberg Technology一道，開發了智慧數位教科書。
簡單來說，這些課程和教科書，能夠適應每個學生的差異。該程式可以根據學生的表現，判斷當前的題目的難度是否過大，是否太容易，還是剛剛好？然後，基於判斷即時的改變題目的難度。
學生可以按照自己的節奏來控制學習進度，而不會受到周圍其他學生的行為的影響。然後，系統會給教師一個回饋，告知哪個學生在哪個方面有困難，同時給出全班學生的表現的整體分析資料。
那麼，這種教學方法有什麼缺點嗎？
大數據教育的阻礙
與其它所有使用大數據的應用一樣，在教育中使用大數據，也有人表示出不理解和擔憂。人們最常擔心的問題就是資料洩露，而且這種事情已經發生過了。
2009年的時候，美國田納西州的一個學區，由於疏忽，將18000名K-12階段學生的姓名、住址、出生日期，和完整的社保號碼，暴露在了一個不安全的伺服器上，而且整個過程持續了數月。
人們的另一個擔憂是，這些資料會像以前學校曾經使用的神秘的「永久性檔案」一樣，一直伴隨學生的整個教育生涯。畢竟，一個學生在小學時被標記為「搗蛋鬼」，並不代表他上了中學之後還是「搗蛋鬼」，反而可能會變成另外一個完全不一樣的人。
但是，由於他的數位檔案裡依然標記其為「搗蛋鬼」，學校當局和老師，可能會基於這個過去的評價，來對待已經改變的學生，這顯然不合適。
另外一些團體還擔心，這些學生的資料將被用於商業行銷。理論上講，學校和大數據軟體發展商，確實可以在特定的領域，向學生精準投放個性化廣告。或許，學生寫了一篇關於棒球的論文，然後就會收到關於當地棒球比賽的門票廣告。
教師角色的轉變
所有涉及資料的領域，從財經到零售業都會遇到這些擔憂和阻礙，但是在教育領域使用大數據，還有另外一個問題——教師角色的轉變。隨著越來越多的技術，和資料應用投入的教學中，教師的角色也應該隨之發生轉變，即由教學角色向資料驅動的管理角色轉變。然而，這是一個非常困難的過程。
優秀的教師選擇成為教師，主要是因為他們熱衷於教育學生。他們喜歡看到學生理解了一個問題之後，兩眼放光的樣子。他們也喜歡學生沉浸在一個知識點的時候，釋放出的熱情。
不幸的是，這些優秀的教師，對於讓演算法接管這一切感到不樂意，他們也不願意做一些資料登錄和管理工作，雖然這一切或許最終都能幫助學生走向卓越。
因此，大數據和技術，或許並不是解決教育問題的靈丹妙藥。我相信，我們應該開發出一些應用，來輔助優秀的教師進行教學，而不是用大數據和資料分析替代他們。最終，理解和應用資料及其分析過程，將像在其他行業一樣，讓學生和教師都從中獲得益處。
不知道各位如何看待這個問題，我們應該用資料記錄，和分析學生在課堂上的一切表現嗎？還是我們應該保持傳統教學方式，讓大數據靠邊站？131150127
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