現在很多在線教育機構都在提倡大數據管理，以眾多學員資料和詳細數據為依托，制定出最合理的教學方案和選擇最合適的老師。但很多教學機構往往忽略了在大數據統籌管理的同時，用小數據來進行微調和人性化處理的重要性。專做一對一在線托福培訓的TPO小站，通過與終端學員的實際接觸，在此向我們展示了兩者結合運用的新型教學管理。
眾所周知，醫療和教育大概是最難以用商業價值來衡量的行業了。在教書育人的過程中，一個判斷失誤就會導致教學失敗，所以越精準的判斷越能保障教學質量。而準確的判斷除了需要龐大的數據庫作基礎外，還需要臨場教學過程中不斷地微調和個性化處理。
中國人口眾多，無論哪個行業都不缺乏大數據，很多時候缺的是大數據的模型。以小站教育為例，旗下20,000名學員的詳細信息已經形成了龐大的數據庫，但從中以哪些信息為核心建立數據模型卻是個關鍵。由于實行在線教學，這些學員的地理位置、分布間隔就成了次要數據。反之，針對課程需求，英語基礎水平、強項弱項趨勢就成了主要數據。這些都是大數據的模型概念。
那什么是小數據呢?
一位學員哪些題最容易出錯、哪類題上課花費了最多時間來講，以及他獨有的性格取向都是個性化小數據。即使通過大數據分析了他的大體情況，制定了總體教學方案，依然有很多細節需要通過首課反饋、跟蹤觀察等措施進行調整。
大數據和小數據哪個更管用?只要你能證明你的教學方法、教學目的是正確的，兩者就都是有用的。
小站教育表示，僅僅運用大數據針對提分入手，雖然已經積累了一套切實可行的方法，但到頭來往往容易教出很多分數高卻依舊溝通障礙的學生。中國人托福、SAT、GRE分數總是位居全球最高，但是我們這些學生到美國大多沒辦法與他們交流。而印度人分數不高，他們說話口音也很重，但印度人在美國公司能當部門經理等高管，因為他們在溝通上一點問題都沒有。隨著教學研究的深入，小站教育漸漸認識到了小數據運用的必要性。要教出既能拿高分，又能實際提升技能的學生，必須尊重他們的個人化小數據。
由于教育的對象狀況不一，情況過分游離，才需要大數據來統合與規劃。但同時教育又是具體而細膩的，不以學生本人為核心進行小數據調整就難以達到最佳效果。小站教育通過5年來全程在線教學的摸索和實踐，在大數據和小數據的有效結合上不斷優化，除了切實提升托福培訓的質量外，也旨在打造出一套適合所有B2C在線教育機構實行的教學模式。
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