每一个孩子都是独特的，但是我们能针对他们进行真正个性化、差异化的教学吗？
在数学考试中，两个同样得了90分的考生，他们的能力完全一样吗？
老师布置作业：完成第一题到第十题。可真的是所有学生都有必要完成这10道题吗？
日前，记者参加了一场由学海智通云承办的“基于数据分析的初中生自适应学习应用研究”全国教育技术研究规划课题开题会，浙江大学教育学院学术委员会主任、数字化学习研究所所长、教育技术学博导张剑平教授，与在场的20多所学校老师面对面交流时，提出了这样的观点：在互联网时代，老师们的教学不仅要凭经验，更要充分利用学习行为数据的科学分析。
“不得不承认，对于学生，我们知道得太少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号，同时也是美国十大教育类年会关注度最高的议题。类似的思考在我们国家的教育领域同样存在。
张剑平教授认为，人工智能+大数据正在部分领域赶超人类，像语音识别技术的应用已越来越普及，中文的语音识别准确率已达到97%。但现代信息技术对于教育教学变革的促进和影响，无论在中国还是美国，都还是在起步阶段，有效利用大数据促进个性化学习的研究与应用，尚有待于研究人员、技术人员和一线教师的共同努力。
比如根据传统的教学模式，我们会认为，成绩相同的学生，能力大体相仿。但如果借用大数据的分析手段，学生的差异性就会清晰展现。如果对同为两个90分的考生进行分析，我们会发现，第一个学生也许更多的是依靠出色的逻辑思维，而另一名同学是依靠出色的记忆力，两个人孩子的能力完全不一样。
基于大数据的学习分析，可以让教育教学真正面对每一个独立的个体，大数据能够让我们更全面地看待学生的发展，发现以往考试成绩所反映不了的深层次问题。老师能对这一情况及时掌握，通过新技术来帮助我们对每一个学生的个性和特点都有了充分的了解，就会有针对性地布置作业，帮助学生弥补能力上的不足，进而实现那个孔子时代就提出来绵延2000多年的梦想——因材施教。
在教学实践中，老师们应该尽可能地用大数据来读懂每一个孩子。
以国际上著名的"Knewton"适应性教学平台为例，该平台上的教学资源能够适应每个学生的个性化差异，可以根据学生的学习表现，判断当前的题目的难度是否过大，是否太容易，还是刚刚好。基于判断实时地改变题目的难度。学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的整体分析数据。如A同学做对了第二题，系统马上可以告诉他，他可以跳过第四题和第八题，这是因为，二、四、八三道题目在考查同样的知识点，如果都做则是简单重复。如果B同学做错了第三题，那么系统就会提示他强化式练习第六题和第九题，这是因为基于大数据的分析，第三题做错的同学很有可能在第六题和第九题也出现错误。而有针对性地反复训练，是十分必要的。
现代信息技术解放了一些具有创新精神的老师，使他们节省了大量重复的劳动而将精力集中在教师的核心任务，这就是技术解放力量。从这个意义上说，再好的技术都不能取代老师，而只是对教育和教师角色进行了重新定义。
在互联网时代，信息技术可以将知识汇聚与个性化推荐结合，通过对学习资源的深度整合，知识导航，推荐引擎，个性评价等更具专业性的深层服务，优化传统教学模式，让课堂减少灌输，增加互动，这无疑是教育的一大进步。传统的课堂也因此将实现功能上的转变，成为交流学习成果和释疑解惑的场所，通过线上线下相结合的混合型模式，实现线上线下一体化(O2O)的个性化学习。
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