MOOC、可汗学院和教育大数据是怎么回事

维克托·迈尔舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）被誉为“大数据时代的预言家”，他所著的《大数据时代》和《删除：大数据取舍之道》都被认为是最早洞见大数据时代趋势的开创性作品。他对MOOC和可汗学院的教学方式有以下见解。

MOOC被认为可以让全世界获得学习的机会。但是，MOOC的意义不仅仅在于此。通过它，还可以获得大量关于人们如何学习的数据——人们怎样获得知识？怎样获得洞见？而通过理解并进一步考察这些数据，我们可以更好地理解人类的学习行为，进而提高人们的学习效率和学习质量。

Coursera已经成为当下最具代表性的在线学习平台之一，提供免费的网络公开课程。Coursera的缘起就是由吴恩达讲授的“机器学习”课程被以免费的方式放到了网上。最后意外地发现，报名人数竟超过了10万人。而通常，吴教授开设的课程平均每年的选课人数是400人，必须连上250年课才能接触到10万名学生。换句话说，通过这个在线教育平台，这门课程可以抵达的学生比吴恩达以往一生可能教到的学生都多得多。而如今，他通过一个在线课程就教完了。正是因为这个经历，使得达芙妮·科勒（Daphne Koller）和吴恩达后来一起合作，创建了Coursera（意为“课程的时代”）这个在线学习平台。这个平台的理念是，它可以为全球用户提供在线教育和相关大数据。(https://www.daowen.com)

大数据可以收集足够多的信息，且覆盖面广泛。我们在制作和利用大数据时，需要用个性化的方法把它们组织起来，将其运用于教育领域，进而帮助我们以前所未有的视角判断什么可行、什么不可行；展示那些以前不可能观察到的学习层面，实现学生学业表现的提升；基于学生的需求而非统一的课程标准来定制个性化课堂，促进理解并提高成绩。当然，在这个指导思想下设计出来的课程单，除了满足学生的需求，也会考虑到他们的潜能。

大数据可以进行学习的“概率预测”。所谓概率预测，就是通过大数据，我们能够对人们的整体学习状况和个体的知识掌握情况产生独到的见解。然后，基于某种可能性，对个体为提高其学业成绩需要实施的行为作出预测。比如，选择最有效的教材、教学风格和反馈机制等。

在由孟加拉裔美国人萨尔曼·可汗创立的可汗学院中就曾遇到过这样一个例子。后台数据显示，有一个七年级的女孩一直搞不定数学，于是她就反反复复地学这几门课。然后突然有一天，她学习了别的课，竟然就莫名其妙地开窍了。她对所学内容的反应越来越快，在夏季结束时她成为最好的学生之一。可汗学院研究了一下她这个案例，发现正是因为她在中途突然改变了学习的内容和方法，才带来了转变。

这个例子正体现了“概率预测”的用武之地。有时候，我们的学习之所以没有进展，正是因为课堂的配置出了问题。由此，可汗学院提出了“翻转课堂”的理念。“翻转课堂”提倡的是，你先在课外阅读材料或者观看视频，这些内容通常由世界上最好的老师来教授。然后，你再带着满脑子的问题去上课，和你所在学校的老师进行探讨。通过这个方式，你可以找到更合适你的教材和更有针对性的、更适合你的教学风格。而面对面的讨论，无疑是更好的反馈机制得以产生的基础。