1. 松鼠AI智适应教育：人工智能与教育领域的“自适应学习”怎样完美融合
松鼠AI是乂学教育开发的国内第一个拥有完整自主知识产权、以高级算法为核心的自适应回学习引擎。据栗浩答洋介绍，乂学教育在全球做了一个超纳米级的知识点的拆分，对知识点拆分的细腻颗粒程度，超过了Knewton和ALEKS的5-10倍，“当我们做的越细腻，我们对一个学生知识点的诊断也就越精准。据了解，松鼠AI将知识进行划分，利用AI将学生熟悉掌握的知识摘除，专门攻克其尚未解决的难题，用他的话说就是：“哪里不会就点哪里。”具体而言，就是先通过人工智能把知识点进行细分，然后通过“贝叶斯网络+推断+知识追踪”的方式，对每一个学生的薄弱环节进行针对性辅导，使学生不会把时间浪费在已熟练掌握的知识点上，从而提高学习效率。
2. 如何运用人工智能打造高效的自适应学习系统
人工智能设备具备自学习自适应能力，需解决如下问题: 一，智能设备机主欲求的数码表达原理及欲求抽象化并数码化方案。 二，机主欲求换算为设备欲求的换算，输入及存储方案。 三，设备欲求与现行进程的对比方案
3. 作为自适应学习平台knewton的系统是怎么运作的
Knewton所做的是基于规则的自适应学习
自适应在很多学习环境中都已经用到，最早内的几十年前就已经说容了自适应。到底自适应是什么意思，现在我们讲的是基于共识的自适应概念。
最简单的一种就是学生自己定步调，决定学习的节奏。但他们的学习材料和顺序还是一样的。现在市场上得MOOC就是这一类。好处就是如果学生学会了，可以很快的往前进。问题是很多时候学生已经知道了，但学生不能跳，也不让学生选择不同的学习路径。
另外一种叫做单点自适应产品。这种自适应就是预先已经有设定好的路径，学生上课之前就会测评，看他应该选择哪个路径，有时候学生可以更提前一些。
4. 自适应的教学效果请问怎样啊
这个当然也得看学生，整体的快速提升还是收到广大家长的追捧的，按照乂学教育的路径和方式的教学系统,基本可以提升 3-5 倍。
5. “自学习、自组织、自适应”分别是什么意思
自学习系统(self-learningsystem)亦称学习系统。模仿生物学习功能的系统。它能在系统运行过程中通过评估内已有行为的正确性或优良容度，自动修改系统结构或参数以改进自身品质的系统。与自适应系统不同之处在于：经学习而得到的改进可以保存并固定在系统结构之中，从而较易于实现，并可作为自动设计或调整的一种办法。
自组织系统，即能自行演化或改进其组织行为结构的一类系统。在一般系统论中，其最广泛的含义是指:该系统能在与环境相互作用条件下，通过自身的演化而形成新的结构和功能。
“自适应”一般是指系统按照环境的变化，调整其自身使得其行为在新的或者已经改变了的环境下达到最好的或者至少是容许的特性和功能，这种对环境变化具有自适应能力的系统称为自适应系统。
6. 人工神经网络怎样实现自组织,自适应，自学习
人工神经网络就像一来个黑盒子，自用于模拟任意函数。根据一定的训练样本(即所需模拟函数已知的输入和输出关系)神经网络可以改变其内部结构使其模型特性逼近训练样本。即所谓的自学习，自组织和自适应。并且，由于神经网络是采用整体逼近的方式，不会由于个别样本误差而影响整个模型特性，即所谓容错特性。
其实用仿生的例子更容易理解，就像一个婴儿，父母不断教他说话，他最终能学习理解父母语言的意思，并且偶尔父母说错一两个字，孩子也能听懂。
7. 自适应学习工具能实现因材施教吗
自适应学习工具能否实现因材施教
十年前，一名十几岁的男孩问巴菲特，互联网对伯克希尔的业务会有什么影响。十年后，他问了同样的问题，人工智能对伯克希尔的业务会有什么影响。巴菲特回答道，人工智能会导致在某些领域的就业明显减少，但这对社会有好处。
毋庸置疑，解放劳动力是智能行业发展给人类社会带来的最直接的影响。但是，巴菲特没有提及的是，人工智能最诱人的地方是在劳动力和人类智慧极限之外所显示出的能量。回归到天天投所关注的教育领域，我们可以看到，AI技术的应用基本已经开始向两个大方向分化：一是以智能阅卷系统、智能排课系统为代表的专注于教务效率提升的工具；另一类则是以智能评测、自适应学习系统为代表的的个性化学习工具。后者的目标与我们几千年来一直在追求却从未真正实现的教育方法——“因材施教”是相一致的。
在传统的班课教学过程中，教师的教学内容和教学进度是根据所有学生的整体水平所指定的，因为个体偏好、短板、认知能力和学习历程等因素不同，对大部分学生而言，他们所接受的教学方案都是不一个最优选项。课后的一对一辅导可以部分解决这一问题，但它的弊病在于老师对学生掌握情况的获取成本过高，学生每换一位老师，都要重新进行一次“知识大筛查”才能进一步制定个性化的解决方案。此外，这种学习模式的价格过高，将大部分经济条件一般的学生排除在外了。
自适应学习工具的出现在一定程度上解决了上述问题，学生的掌握情况可以根据他的答题结果被记录下来，并根据其测试进度实时调整，如果有需要的话可以同步反映给教师。系统则可以根据每个学生在测试和自主学习过程中所表现出的水平和偏好推送定制的学习内容。
这几乎是自适应学习工具所共有的大逻辑。以下是天天投摘录的近三年内有融资动向的国内部分自适应学习产品。
就国内的情况看，当前的自适应学习工具尚处于成长期，缺乏成熟的公司作为参考，公开可查数据有限。
所以，回归到产品本身，可能是目前最接近自适应学习工具内在价值的评价方法。
产品定位
产品经理进行产品设计的第一步，永远是需求分析。即产品诞生的初衷应该是“为什么人提供什么样的服务”，而不是“因为我们拥有什么技术所以要做一款什么样的产品”。第二种逻辑有可能造成产品伪需求或者是偏离设计意图局面。以题库类应用为例，从拍照搜题演变到“抄题神器”，这类应用就曾因为使用场景和设计初衷的偏差而饱受媒体诟病。
另外，产品定位的专一性直接决定了市场的天花板。数据显示，2016年中国GMAT考生在7万左右，按照教育行业的情况，Top1品牌市场占有率也不超过15%，由此大致可见此类学习工具的营收极限。当然，不排除有创业公司以某一细分领域切入，跑通后在进行业务拓展。被誉为全球自适应学习平台典范的Knewton最初就是从GMAT、LSAT、SAT等标准化在线考试起家的。不过，对数据、渠道、用户都很少甚至是没有交叉的方向来说，这样的规划无异于再造一款新产品，研发成本、时间成本都难以忽略。所以，专注于某一细分市场的学习工具或不着急开疆拓土，把自己的势力范围扎实深入地经营下去，说不定还能收获意想不到“战略地位”。
切入设计
以上依次是阿凡题、学霸君、作业帮、猿题库四款应用的首屏截图。从几个显眼的相机图案，不难看出，这几款产品都采用直接从学生端切入的逻辑，以搜题吸引流量为先。猿题库的不同之处在于将搜题功能独立，在第三屏“发现”的功能中，设置了拍照搜题的按钮，可以把用户带到“小猿搜题”应用的下载界面。
与“搜题类应用”有较大区别的自适应学习工具是以“快乐学”为代表的老师、学生、家长三端联动应用。
2016年，快乐学被一起作业网全资并购。从逻辑上看，这两款产品的确有许多相似之处，最直观的一点便是都从教师端切入市场。从一起作业网教师端和学生端的应用界面可以看到，学生只有在指定教师的管理下使用该软件才有意义。而被称为“一起作业中学版”的快乐学则从北京市的中学开始试，从《考试分析报告》入手实现学生的个性化指导。需要说明的一点事，“快乐学”的一部分价值依然体现在教务效率的提升上，比如老师可以通过软件查看每道题的错误率，传统的这一工作需要教师人工统计，耗费较多时间。当然，不可否认个性化教学本身是在效率提升的基础上实现的。
乂学教育则跳脱了传统课程的限制，既不从作业辅导，也不从错题管理、考试提分这样的刚需切入，而是通过现在加盟模式招生，通过搜集的数据和自适应学习系统生成定制的教学内容和培养方案。
产品的切入点反映和考验的其实是企业的核心竞争力。工具类应用首屏的功能往往能体现产品的核心技术价值，如图片识别和搜索能力是题库类软件的技术基础，语音评估技术则是口语学习类工具的技术核心；通过公立校进入市场离不开渠道拓展能力；加盟系统的搭建更考验运营能力。对于初创企业来说，这些是考验，通过之后，就是壁垒。
变现方式
变现是工具类产品绕不开的魔咒。能把自适应技术和教育情怀讲得天花乱坠的创始人也可能会被“你赚钱了吗？”这个简单到有些庸俗的问题所尴尬到。但这却又是一个现实到难以逃避的问题。
以上依次是阿凡题、学霸君、作业帮、猿题库四款应用的变现界面。可以看到，阿凡题加入了电商模块，学霸君和作业帮卖的都是1对1辅导的课时卡，猿题库则开设了1对1辅导的小班课。它们的共同特点是，都和自适应学习功能本身没有关系。换句话说，这些软件将题库作为一个流量入口，聚集到足够的特定人群后开始卖商品、服务以及广告。在互联网情境下，这样的安排首先是可行的，以谷歌和微信为例，它们面向C端的核心业务本身都是免费的，但并不影响其通过流量变现，关键在于用户数量和黏性，后者可以反映在次日留存率和日均使用时长等数据上。
后向服务变现也是快乐学创始人的早期的变现设想。教师端切入的产品对用户的强制程度更高，从而用户黏性更强。目前，一起作业网的收入来源主要为教辅商向学生提供增值服务的收费分成。乂学教育的模式则更像是传统的线下培训机构，亮点在于通过技术授权降低加盟商的师资成本。Knewton的主要变现逻辑是为出版商、硬件开发商等B端机构提供技术支持。朗播网则通过向C端直接销售自适应学习系统使用权限的方式获利，这种模式比较适合于成熟度较高的标准化考试。
总的来说，自适应学习工具还处于早期阶段，研发和流量获取成本较高，变现方式尚在试验当中，业务未进入常规运营状态。在数据空白的阶段，应用的评测在一定程度上可以帮助我们认识产品的天花板、核心竞争力和商业模式等信息，至于成长性，则需要更长时间的考验。
8. 自适应学习有哪些基本概念
自适应学习有哪些基本概念
自适应学习是现代浏览器主流样式，越来越多的企业选择这样自适应学习的网站，简洁方便。
9. 听说过乂学教育吗他们有个什么自适应教学系统，对吗
针对大数据带给教育的机遇与挑战，与读者深入探讨和分享大数据与传统数据的区别，及其行业落地的进展情况。 一、大数据与传统数据的区别 与所有新鲜事物一样，大数据是一个尚未被明确定义的概念。它如此年轻，以至于最时髦的大学还没来得及赶上开设这门专业，最时髦的专家也还未能让自己的理论一统江湖。所有对它进行研究的人都还在感悟，大数据究竟与传统数据有怎样的区别。 互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。 在google scholar（谷歌学术搜索）中键入big data，查询近5年来的学术着作，共有355,000篇之多；而如果输入“big data”与“ecation”两个关键词，模糊匹配下约出现17,600条结果，而精确匹配下则不足10篇。可见，教育领域的大数据挖掘，仍然是一片未开垦，未有先来者制定规则的处女地。而在传统数据领域，一次PISA考试就能在全世界各地产生300篇以上的博士论文，全世界教育与心理计量方向每年约培养硕士与博士5000人，教育与心理统计分析相关的SSCI核心期刊多达489种，为IES、ETS等机构提供数据分析的专业机构有160余家，从业者4000多人，而像WWC这样的行业标准已经形成——传统的教育数据领域气象格局已成，很难撼动其已有的方法论与评价体系。 数据量与分析手段也必然走向鸟枪换炮。传统数据中，一个学生读完9年制义务教育产生的可供分析的量化数据基本不会超过10kb，包括个人与家庭基本信息，学校与教师相关信息，各门各科的考试成绩，身高体重等生理数据，图书馆与体育馆的使用记录，医疗信息与保险信息等，以及其他类别的评估数据。这样的数据量，一台较高配置的普通家庭电脑，初级的EXCEL或SPSS软件就能进行5000名以下学生量的统计分析工作；而双核处理器，ACESS，SurveyCraft等软件的配置足以完成整个区域的高级统计运算。这样的工作一般只需要中级水平的教育与心理统计知识，一套可供按部就班进行对照处理的数据分析模版，以及经过两三个月的操作培训就能基本胜任。 而大数据的分析则完全是另一种层面的技术。根据美国着名的课堂观察应用软件开发商Classroom Observer的研究，在一节40分钟的普通中学课堂中一个学生所产生的全息数据约有5-6GB，而其中可归类、标签、并进行分析的量化数据约有50-60MB，这相当于他在传统数据领域中积累5000年的数据总和。而要处理这些数据，需要运用云计算技术，并且需要采用Matlab，Mathematica，Maple等软件进行处理并进行数据可视化。而能够处理这些数据的专业人才一般来自数学或计算机工程领域，需要极强的专业知识与培训，而更为难能可贵的是，大数据挖掘并没有一定的方法，更多需要依靠挖掘者的天赋与灵感。 大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。传统数据的整理方式更能够凸显的群体水平——学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性的发展，对学校的满意度等等。这些数据不可能，也没有必要进行实时地采集，而是在周期性、阶段性的评估中获得。传统数据反应的是教育的因变量水平，即学生的学科学习状况如何，生理健康与心理健康状态如何，对学校的主观感受如何等问题。这些数据，完全是在学生知情的情况下获得的，带有很强的刻意性和压迫性——主要会通过考试或量表调查等形式进行——因此也会给学生带来很大的压力。 而大数据有能力去关注每一个个体学生的微观表现——他在什么时候翻开书，在听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留了多久，在不同学科课堂上开小差的次数分别为多少，会向多少同班同学发起主动交流？这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的过程，师生或生生的互动过程之中……在每时每刻发生的动作与现象中产生。这些数据的整合能够诠释教育微观改革中自变量的水平：课堂应该如何变革才符合学生心理特点？课程是否吸引学生？怎样的师生互动方式受到欢迎？……而最最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。 所以，综合以上的观点，我们不难发现，在教育领域中，传统数据与大数据呈现出以下区别： 1、传统数据诠释宏观、整体的教育状况，用于影响教育政策决策；大数据可以分析微观、个体的学生与课堂状况，用于调整教育行为与实现个性化教育。 2、传统数据挖掘方式，采集方法，内容分类，采信标准等都已存在既有规则，方法论完整；大数据挖掘为新鲜事物，还没有形成清晰的方法、路径、以及评判标准。 3、传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，即时性的行为与现象记录，第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。 4、传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者，这样的人才十分稀缺。 二、大数据时代潜藏的教育危机 “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（Carnegie Mellon University）教育学院研究介绍中的一句自白，也同样是美国十大教育类年会中出镜率最高的核心议题。这种对于学生认识的匮乏，在21世纪之前长达数百甚至上千年的教育史中并没有产生什么消极的效应，但却在信息技术革命后的近十年来成为教育发展的致命痼疾。 “过去，对于学生来说，到学校上学学习知识具有无可辩驳的重要性，而那是因为当时人们能够接触知识的渠道太少，离开学校就无法获取成体系的知识”斯坦福大学教授Arnetha Ball在AERA（美国教育研究会）大会主旨发言中说道，“但是，互联网的普及将学校的地位从神坛上拉了下来。”Ball的担心不无道理。根据Kids Count Census Data Online发布的数据，2012年全美在家上学（Home-Schooling）的5-17岁学生已达到197万人，相对逐年价下降的出生人口，这一人口比重十分可观。 与此同时，应运而生的则是内容越来越精致的网上课堂，而创立于2009年并迅速风靡全球的可汗学院（Khan Academy）正是其中的杰出代表。从知名学府的公开课到可汗学院，这种网络学习模式受到热捧恰恰证明了：人们对于学习的热情并没有过去，但是人们已经极端希望与传统的学院式授课模式告别。一成不变，甚至“目中无人”的传统集体教学模式在适应越来越多元化、也越来越追求个性化的学生群体时显得捉襟见肘。 可汗学院模式不但支持学生自主选择感兴趣的内容，还可以快速跳转到自己适合的难度，从而提高了学习的效率。学习者没有学习的压力，时长、时机、场合、回顾遍数都可以由自己控制。 可以想象，如果可汗学院的模式进一步发展，与计算机自适应（CAT）的评估系统相联系，让使用者可以通过自我评估实现对学习进度的掌握以及学习资料的精准获取，那么它将形成互联网产品的“闭环”，其优势与力量将是颠覆性的。 而如果传统教育的课程模式不革新，课堂形态不脱胎换骨，教师角色与意识不蜕变，那么学校的存在就只有对现代化学习资源匮乏的学生才有意义；而对于能够自主获得更适宜学习资源的学生来说，去学校可能只是为了完成一项社会角色赋予的义务，甚至谈不上必要性，也就更谈不上愉快的体验或兴趣的驱使了。 大数据的研究可以帮助教育研究者重新审视学生的需求，通过高新的技术以及细致的分析找到怎样的课程、课堂、教师是能够吸引学生的。但问题在于，社会发展给予教育研究者的时间窗口并不宽裕，因为有太多人同样在试图通过大数据挖掘设法瓜分学生们有限的精力与注意力。而且从某种程度上，他们做得远比教育研究者更有动力与诚意。 首当其冲的是游戏的设计者——青少年是其主要消费群体。撇开驰名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美国艺电公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等国际巨鳄不谈；即使是国内的盛大网络，第九城市，巨人科技，淘米网络等游戏公司，亦都早已组建了专业实力强劲的“用户体验”研究团队。他们会通过眼动跟踪，心律跟踪，血压跟踪，键盘与鼠标微操作速率等各种微观行为来研究如何让玩家在游戏中投入更多的时间，更加愿意花真实世界的钱来购买虚拟世界的物品。什么时候应该安排敌人出现，敌人应当是什么级别，主人公需要耗费多少精力才能够将其击败，这些变量都得到了严格的设计与控制，原因只有一个——大数据告诉游戏创作者，这样的设计是最能够吸引玩家持续游戏的。 其次是电影视频、青春小说等链式文化产业。为什么在网站上看视频会一个接一个，无法停止，因为它会根据该账号的历史浏览记录推算出其喜欢看什么样的视频，喜欢听什么类型风格的歌，并投其所好；而畅销网络小说看似并没有“营养”，但里面的遣词造句、语段字数，故事起伏设定，甚至主人公性格的类型都是有相关研究进行支持——读者往往并不喜欢结构严密、精心设计的剧情——这就是为什么情节千篇一律的韩剧受人追捧的原因，他们通过收视率的反复研究，挖掘到了观众最需要的那些元素，并且屡试不爽。 此外还有许多更强大的研究者，比如电子商务，总能通过数据找到你可能愿意购买的商品——他们甚至知道买尿片的父亲更愿意买啤酒。 这些领域看似与我们教育者并无特别关联，但是他们与我们最关心的对象——学生却有着千丝万缕的联系。数百年甚至数十年前，学生并不会面对如此多的诱惑，学校在其生活中占据极大比重，对其影响也最为显着，因此教育者对于学生的控制总是有着充分的自信。但是，当不同的社会机构与产品开始争夺学生的注意力时，教育者的自信就只能被认为是一种无法认清形势的傲慢了——因为在这场“学生争夺战”中，传统学校看上去实在缺乏竞争力。 即使教育研究者愿意放下身段，通过大数据的帮助来悉心研究学生的需求与个性。但是人才的匮乏也是非常不利的一点因素——相比于商业环境下对研究实效的追逐，教育研究的缓慢与空洞显得相形见绌。在互联网企业纷纷抛出“首席数据官”的头衔，向各种数据科学狂人抛出橄榄枝，并且在风险投资的鼓舞下，动辄以百万年薪进行延聘时，大数据研究的前沿阵地必然仍是在互联网行业中最轰轰烈烈地开战。 分析形势后的姿态，以及投入的力度与强度，或许是教育领域在进入大数据研究时最先需要充分考虑的两个先决条件。 三、谁在为大数据欢呼：一场关于“人性”研究的启蒙 孜孜不倦地观测、记录、挖掘海量的数据，有朝一日终会推导出或简约或繁复的方程，以此得以在自然科学的历史丰碑上留名——数百年来，这种对数据的崇拜早已成为了物理学家、化学家、生物学家、天文地理学家们的信念。而牛顿，贝叶斯，薛定谔等一代代巨匠的伟业也揭示了数据对于科学发现的无限重要价值。 相形之下，社会科学领域的研究就要惨淡地多——他们同样看重数据，同样追求统计与分析的“程序正义”，同样勤勤恳恳地设计实验与调研，去寻找成千上万的被试，同样像模像样地去嵌套方程……但是几乎很少有研究结果能够得到普遍的承认，不管是社会学、心理学、经济学、管理学还是教育学。 当然，社会科学领域的研究者们遇到的困难是显而易见的：“人性”与“物性”是不同的，物质世界比较稳定，容易寻找规律；而由人组成的社会极其善变，难以总结。从数据的角度来说，人的数据不如物的数据那么可靠： 首先是人不会像物那样忠实地进行回应：谁知道一个人填写的问卷有多少是注意力不集中填错的、语文水平不高理解错的、还是压根没打算讲真话？此外，人与人本身的差距也大于物与物的差距：两个化学组成相同的物质表现出各种性质几乎是完全一样的，但即使是两个基因完全相同的双胞胎也会因为不同的人生经验，而表现出大相径庭的行为特征。 但这些都还并不关键，最最重要的是：人无法被反复研究。人不是牛顿的木块，不是伽利略的铅球，不是巴普洛夫的狼狗，人不会配合一次次从斜坡上被滑下来，一次次从比萨塔顶被扔下来，一次次流着口水干等着送肉来的铃声。而我们知道，在“科学”的三个标准中，首当其冲的就是“可重复验证”。 换句话说，我们可以获得的关于“人性”的数据不够大，不够多，不够随时随地，因此我们无法从数据中窥见人性。2002年诺贝尔经济学奖授予心理学家丹尼尔?卡尼曼（Daniel Kahneman）时，似乎标示着社会科学领域已经接受了这样一种事实：人类的行为是无法寻找规律、无法预测、难以进行科学度量的。社会科学开始怀疑用纯粹理性的方法是否可以解答关于“人性”的种种现象。与此相映成趣的是2012年的美国大选，奥巴马的团队依靠对网络数据的精准筛选捕捉到了大量的“草根”选民，而对于其喜好与需求的分析与把握更是赢得其信任，从而在不被传统民调与历史数据规律看好的情况下一举胜出。这跨越十年的两个标志性事件让人们对于“数据揭示人性”可能性的认识经历了戏剧性的转变。 如今，迅速普及的互联网与移动互联网悄然为记录人的行为数据提供了最为便利、持久的载体。手机，iPad等贴近人的终端无时不刻不在记录关于人的点点滴滴思考、决策与行为。最最重要的是，在这些强大的数据收集终端面前，人们没有掩饰的意图，人们完整地呈现着自己的各种经历，人们不厌其烦一遍又一遍重复着他们不愿在实验情境下表现出来的行为，从而创造着海量的数据——传统数据研究无法做到的事，传统研究范式苦苦纠结的许多难点，都在大数据到来的那一刹那遁于无形。 大数据的到来，让所有社会科学领域能够藉由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一个人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。而对于教育研究者来说，我们比任何时候都更接近发现真正的学生。