也許，那個綿延2000多年的“因材施教”的理想真的即將來臨了。
教育，不僅僅要根據學生的成績，還需因思維施教、因心態、身體、性格施教。由于不同類型，不同能力水平的學生的學習表現是極為復雜的，需要老師憑著自己的經驗和智慧靈活的設計因材施教的方法。
但地區教育資源的不均、不同老師經驗智慧的差異、學生對自身情況認識的局限、老師對學生了解程度的不同等等的影響，往往一個學生會在不同老師那里獲得完全不同的指導，以致產生截然不同的結果。
因材施教的前提：一)掌握足夠學生的基本信息、狀態變化、能力水平等數據。二)有科學系統的理論或富有閱歷和智慧的導師，能為你解疑答惑，指引方向;三)能隨時接受學生的咨詢。
要實現上述三點，則需要強大的數據統計為基礎、系統完善的理論為指導及可攜帶的智能設備。過去，由于科技水平的落后，知識和經驗的傳承只能靠老師閱歷與經驗的積累以及學生的勤奮、悟性和運氣。而如今，隨著大數據、人工智能的興起及可移動智能電子設備的流行，讓“因材施教”將成為可能。
但沒有強大理論支撐的產品注定將是時代的海洋中的小小浪花，掀不起巨浪。
如今市面上的所有互聯網教育產品，僅僅是一個搬運工的作用，將傳統課堂搬至網絡。這的確可以更方便的將大量的知識灌輸給學生。但由于不同學生的學習基礎、狀態能力不同，聽課后掌握的程度也不同。因此學生們沒用它們多久，還是只能回到老路，回到學校課堂，差學生依舊不知道如何學習，不知道如何思考，不知道如何應對考試，于是挫折感慢慢增多，最后只能自己放棄或被體制淘汰。比如，知識如何運用?先學數學還是先學物理?考試成績一直停滯不前怎么辦?學習時頭腦發木怎么辦?每天學習多長時間，使用什么方法?等等。諸如此類學習最本質的問題在沒有得到一個系統的、科學的認識和解決之前，任何大數據、云計算等任何技術都是沒有根基、沒有意義的。因為你無法從根本上認識和解決學習的問題。
于是，迷茫的學生在錯誤的方向上努力學習，越走越偏。著急的老師于偏差的道路中默默耕耘，漸行漸遠。為了探究影響學習的相關因素，發掘學習內在的規律。十幾年來，辛雷教育創始人辛雷通過QQ、電話、網絡、面授等方式積累了數萬名學生的輔導經驗，從中總結了影響學習的數萬個學習因素，這里每一個學習因素都來源于學生，也運用于學生。
由于每個學生都有各自的學習經歷，各自不同的優點和弱點，就像世界上沒有完全相同的葉子。為此，辛雷教育針對不同學生的具體情況給予不同的學習方案，結合數萬學習因素，“百萬學習方案”從此應運而生，這是辛雷教育團隊十幾年來輔導學生而積累的成果，更是創始人辛雷三十多年的學習經驗、博覽群書、深入思考融會貫通后用血和淚凝聚而成的。
隨著籠罩在考試上方的烏云被撥開，學習的本質日漸清晰。
如果說網絡和在線教育推動了傳統教育，那么，大數據和人工智能將實現人類教育的因材施教。
過去，因材施教的理念受空間，教學資源的限制，存在很大的局限性。一個學生往往無法及時獲得其所需的學習資源，但在網絡和計算機時代，大數據時代，這便成為了可能。計算機強大的儲存能力和互聯網，能將教學資源儲存和歸類，使學生能隨時隨地以最短的時間成本的獲取學習資源。但這僅僅是信息傳播方式的突破，無法做到與學生真正的融合。
辛雷教育利用其理論基礎與計算機技術開創性的將數萬學習因素精準量化，例如將心態耐力、狠勁、平靜、大腦清晰度等學習因素用數值呈現出來，并總結了學習因素之間的強弱關系，利用計算機算法將優秀老師的經驗智慧固化。
學生使用辛雷智能教育軟件，通過智能檢測的方式，紀錄并檢測學生心態、身體、學習、思維等各方面的具體數據，每名學生的思維路徑、心態變化、學習起伏、身體狀況等學習因素都能通過大數據反映出來，從而發掘出學生在考試成績上無法體現的漏洞，通過大數據及人工智能的分析，每名學生都能獲得根據其學習狀況制定的獨一無二的學習方案。實現計算機與學生無縫融合，實現真正的教育智能化。而這在傳統教育里是無法做到的，也是傳統教育無法替代的。辛雷教育實現了計算機與教育的無縫銜接，確立了計算機在教育中的不可替代性。
智能教育的推廣，將使許多在現今教育體制中因為種種原因被淘汰的差生 也能受到最先進的教育。使任何人，任何年齡段、任何受教育程度的人都能獲得收益終身的教育。
二、教育領域，什么才是真正有價值的數據?檢測，不可替代!
“辛雷智能教育”的產品里，學生的心態變化、身體狀態、思維水平等指標通過檢測問題來獲取，而這些數據是在學生已經知情的情況下獲得的，由于感覺上的偏差以及學生的主觀性，最終得到的數據可能并不是絕對精確的。
那么，檢測這種方式是否不可替代?答案是肯定的。
檢測的過程可能會花費大量的時間，但這個過程就是學生回顧自己學習的過程，也是更加認識自己，糾正思維、提高思維的過程。也是學生提高成績必須要經歷的過程。
人們可能會認為，有價值的數據應該是在學生不知情的情況下采集的，但人類的思維和情感精密程度遠遠高于目前電子設備所能檢測的范圍，因此很多信息是無法通過電子傳感器檢測的，但這部分數據對人類來說是完全空缺的，對學習者來說卻是真正有價值的。
在教育領域里，從大數據的角度，對于已經能精確采集的數據，如時間、成績、正確率等，大數據的使用僅僅是錦上添花。而對于那些模糊數據的積累，大數據才變得有意義。
辛雷教育基于大數據，通過挖掘和分析學生的各項學習因素的指標，制定個性化的學習方案和策略。同時隨著數據的積累，方案將越來越精準。
對人類思維和學習因素等數據的積累和挖掘，將離散的數據線性化，揭露那些無法通過數學模型或公式描述的客觀規律，這或許就是大數據對教育甚至是這個時代最重要的意義。
人類將進入智能檢測時代，積累真正有價值的數據，從而讓研究人性和因材施教成為可能。
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