在英国学者维克托迈尔一舍恩伯格和肯尼思库克耶合著的《与大数据同行:学习和教育的未来》(learningwith big data; The future of education)一书中,作者提到了基于数据分析的教学优化,即双回路学习(Double-loop learning)。目前大多数的学习路线是单回路学习 (Single-loop learning),即在学习中犯了错误以后再去努力纠正。例如,学校只有在期末考试结束后,才发现哪些课程对于学生来说太难或太简单,然后在下学期的教学中进行调整。双回路学习则不然。它会随时用数据纠正自身的错误,同时利用反馈回路中获得的大量数据来做其他很重要的事情。以可汗学院为例,不仅有超过5000个多学科的视频课程,它更有价值的地方在于积累学生如何学习的数据,并实时反馈给教师和学生。例如,基于每位学生做题的准确率运行一个统计模型,用以判断学生是否很好地掌握了某个知识点,帮学生提供适合他们的学习路径和步调;还会给教师提供整个班级和每位学生的学习表现图,根据回答问题的数量、准确率等指标显示学习实时状况。
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