上個月，兩位海外學術明星——《大數據時代》作者、牛津大學舍恩伯格教授，以及《21世紀資本論》作者、巴黎經濟學院托馬斯·皮凱蒂教授先后來到上海，分別在復旦和華東師范大學，與年輕讀者面對面交流，演講廳里可以說是人山人海，一座難求。這兩本書的影響，已經超越了學術范疇，走進了暢銷書的領域。以下，就摘要刊登這兩位教授講座中的精彩內容，從中可以透露出相關領域的頂尖學者對世界最新動向的洞察。
大數據改變的不僅是我們的生活、工作和想法，還改變著我們的學習以及教育學生的方式。
蓬勃發展的在線教育產生了大數據，使得教育不只是“你講我聽”、考試評分或是選修科目更多而已，大數據可以基于學生的需求實現教育的“私人訂制”，創造屬于自己的教學方法、教學進度甚至教科書。
在利用大數據改善學習的同時，也提請注意，不要濫用大數據來淘汰掉不那么聰明的學生。
大數據幫助實現有效反饋
斯坦福大學吳恩達教授是一位計算機科學家，他同時開創了在線學習的平臺Coursera，現在被稱為Mooc，即大規模在線課程。人們都認為，吳恩達開創了可以讓全世界獲得學習教育的方法，認為Mooc課程主要關于獲取，但是我想這是完全錯誤的。我認為Mooc并不主要在于獲得，而主要是關于獲得數據，關于人如何學習而獲得這樣的數據。通過理解并且考察這些數據，可以更好理解我們怎樣學習從而提高學習。大數據最根本的未來的好處就是它將改變我們如何學習。
學習需要反饋，通過反饋你可以知道如何改善你的學習。傳統的反饋方式就是通過考試，考試之后會有得分，這就是所有你可以從學習過程中得到的反饋了，但我覺得這還遠遠不足以幫助你好好改善學習。因為考試結果只能讓你看到學習的結果，但是很少能夠有助于分析你現在在學習的過程中如何能改善。可能你學習的方式本來就是錯的，或者你用的教科書是不對的，或者教學方式是不對的，但是你都不知道，因為你只得到一個考試分數。
吳恩達教授就很好運用了反饋的機制。他通過數據收集發現，學生做考試題目時，如果某一個課程他學得不好，他們會回到前面一課再鞏固自己要補充的知識，換句話說就是，有的時候，某一門課上，可能它的知識面覆蓋的不夠廣，或者解釋不是很清楚，因此學生沒有百分之百看懂。所以，吳恩達教授他們就能在這種反饋基礎上更好改善這種課程。這樣，學生在學下一堂課就不用溫習前面的課，如此就改善了教學、教科書以及教學材料。
大數據可以創建個人化的教科書
大數據讓這種情況成為可能——如果一個學生不理解教材的話，他可以用適合自己的方法來學習，或者可以把學習速度放慢，不必用別人一樣的方法、速度來學習。比如，也許有一二百種關于如何學數學的書，那么哪一本教科書是最適合你的？通常是老師會選他最喜歡的書來教你，但是這本書并不一定適合你，但是老師卻不知道，因為他沒有數據，沒有關于這本書、關于你的數據，如果有這樣的數據，就可以把這兩者匹配起來，也許對你最好的匹配就是第一本書的第一章。這有點像音樂，我是在CD的陪伴當中長大的，比如某一張CD里的15首歌都是來自一個樂隊，而對于某位同學不一樣了，他可能只喜歡這個樂隊的某首歌，所以他們會安排自己的材料和順序。在大數據的幫助下，我們對于學習也可以做同樣的事情。
大數據的精髓就在于，我們可以收集足夠多的信息，覆蓋很大的面，也就是說，不是做一個很小的群的測試，而是覆蓋面很廣的數據收集。這仍然只是冰山一角，只有我們理解個性化需求的時候才可以發生。
如果這樣做的話，可以促進和提高教育和學習成功的機會。最核心的理念是，在使用數據的時候，把最佳的元素從那些學習材料和學習過程中取出來，把它們用一種特別個性化的方法組合起來。對個人來說是個性化的，對于班級來說也是個性化的。因為每一個班級是不一樣的，每一個學生也是不一樣的。學生人數少的時候，教學可以個性化。教15個人的時候，我在每一門課程的時候要求大家每人寫一個報告，但是這種學習的方法并不能擴大，不能用于教200個的學生，但是，用科技方法就可以實現個性化教學，可以用于200個人、20萬人甚至2億人。個性化是僅次于反饋的第二大要點。
大數據不能用來被實現學習上的淘汰
不過，當我們利用大數據這個工具的時候，也有一個問題——它不是幫我們改善學習，可能是在用大數據找到那些真正聰穎的學生，卻把不太聰明的學生淘汰掉了。但是我認為，教好聰明的學生相對來說是容易的，對每一個老師來說更具挑戰的就是教好參差不齊的學生，幫助那樣的學生挖掘他們潛能，去幫助并不是很有動力的學生激發他們學習的動力，這才是有挑戰性的事。所以，利用大數據改善學習，而不是通過大數據淘汰掉不好的學生，不能跟學生說，因為你不夠聰明所以你做不了醫生，這個是我們不希望看到利用大數據做的事情。
我們已經開始了一個新的大時代，如果有能力真正促成這樣的改革，最根本的就是我們希望利用大數據，能夠用一個最好的教學方式讓所有的人都能夠有一個更好的學習經驗。
（根據舍恩伯格教授2014年11月20日在華東師范大學逸夫樓所做《與大數據同行：學習和教育的未來》現場講座整理節選，標題為編者所加）
背景介紹
維克托·邁爾·舍恩伯格（ViktorMayer-Schonberger）
牛津大學網絡學院互聯網研究所 （Oxford InternetInstitute）網絡治理與監管專業教授。曾任哈佛大學肯尼迪政府管理學院信息監管科研項目負責人，新加坡國立大學信息政策研究中心主任。作為大數據研究的權威人士，他先后擔任新加坡商務部高層、文萊國防部高層、科威特商務部高層、迪拜及中東政府高層的智囊。
他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，先后撰寫了包括《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》和《刪除：大數據取舍之道》等在內的9本著作。其中《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書一出版即登上《紐約時報》及《華爾街日報》暢銷書榜。
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