大数据对教育的意义何在?
⼤数据对教育的意义何在？
也许，那个绵延2000多年的“因材施教”的理想真的即将来临了。
教育，不仅仅要根据学⽣的成绩，还需因思维施教、因⼼态、⾝体、性格施教。由于不同类型，不同能⼒⽔平的学⽣的学习表现是极为复杂的，需要⽼师凭着⾃⼰的经验和智慧灵活的设计因材施教的⽅法。
但地区教育资源的不均、不同⽼师经验智慧的差异、学⽣对⾃⾝情况认识的局限、⽼师对学⽣了解程度的不同等等的影响，往往⼀个学⽣会在不同⽼师那⾥获得完全不同的指导，以致产⽣截然不同的结果。
因材施教的前提：⼀）掌握⾜够学⽣的基本信息、状态变化、能⼒⽔平等数据。⼆）有科学系统的理论或富有阅历和智慧的导师，能为你解疑答惑，指引⽅向；三）能随时接受学⽣的咨询。
要实现上述三点，则需要强⼤的数据统计为基础、系统完善的理论为指导及可携带的智能设备。过去，由于科技⽔平的落后，知识和经验的传承只能靠⽼师阅历与经验的积累以及学⽣的勤奋、悟性和运⽓。⽽如今，随着⼤数据、⼈⼯智能的兴起及可移动智能电⼦设备的流⾏，让“因材施教”将成为可能。
但没有强⼤理论⽀撑的产品注定将是时代的海洋中的⼩⼩浪花，掀不起巨浪。
如今市⾯上的所有互联⽹教育产品，仅仅是⼀个搬运⼯的作⽤，将传统课堂搬⾄⽹络。这的确可以更⽅
便的将⼤量的知识灌输给学⽣。但由于不同学⽣的学习基础、状态能⼒不同，听课后掌握的程度也不同。因此学⽣们没⽤它们多久，还是只能回到⽼路，回到学校课堂，差学⽣依旧不知道如何学习，不知道如何思考，不知道如何应对考试，于是挫折感慢慢增多，最后只能⾃⼰放弃或被体制淘汰。⽐如，知识如何运⽤？先学数学还是先学物理？考试成绩⼀直停滞不前怎么办？学习时头脑发⽊怎么办？每天学习多长时间，使⽤什么⽅法？等等。诸如此类学习最本质的问题在没有得到⼀个系统的、科学的认识和解决之前，任何⼤数据、云计算等任何技术都是没有根基、没有意义的。因为你⽆法从根本上认识和解决学习的问题。
于是，迷茫的学⽣在错误的⽅向上努⼒学习，越⾛越偏。着急的⽼师于偏差的道路中默默耕耘，渐⾏渐远。为了探究影响学习的相关因素，发掘学习内在的规律。⼗⼏年来，⾟雷教育创始⼈⾟雷通过QQ、电话、⽹络、⾯授等⽅式积累了数万名学⽣的辅导经验，从中总结了影响学习的数万个学习因素，这⾥每⼀个学习因素都来源于学⽣，也运⽤于学⽣。
由于每个学⽣都有各⾃的学习经历，各⾃不同的优点和弱点，就像世界上没有完全相同的叶⼦。为此，⾟雷教育针对不同学⽣的具体情况给予不同的学习⽅案，结合数万学习因素，“百万学习⽅案”从此应运⽽⽣，这是⾟雷教育团队⼗⼏年来辅导学⽣⽽积累的成果，更是创始⼈⾟雷三⼗多年的学习经验、博览书、深⼊思考融会贯通后⽤⾎和泪凝聚⽽成的。
随着笼罩在考试上⽅的乌云被拨开，学习的本质⽇渐清晰。
如果说⽹络和在线教育推动了传统教育，那么，⼤数据和⼈⼯智能将实现⼈类教育的因材施教。
过去，因材施教的理念受空间，教学资源的限制，存在很⼤的局限性。⼀个学⽣往往⽆法及时获得其所需的学习资源，但在⽹络和计算机时代，⼤数据时代，这便成为了可能。计算机强⼤的储存能⼒和互联⽹，能将教学资源储存和归类，使学⽣能随时随地以最短的时间成本的获取学习资源。但这仅仅是信息传播⽅式的突破，⽆法做到与学⽣真正的融合。
⾟雷教育利⽤其理论基础与计算机技术开创性的将数万学习因素精准量化，例如将⼼态耐⼒、狠劲、平静、⼤脑清晰度等学习因素⽤数值呈现出来，并总结了学习因素之间的强弱关系，利⽤计算机算法将优秀⽼师的经验智慧固化。
学⽣使⽤⾟雷智能教育软件，通过智能检测的⽅式，纪录并检测学⽣⼼态、⾝体、学习、思维等各⽅⾯的具体数据，每名学⽣的思维路径、⼼态变化、学习起伏、⾝体状况等学习因素都能通过⼤数据反映出来，从⽽发掘出学⽣在考试成绩上⽆法体现的漏洞，通过⼤数据及⼈⼯智能的分析，每名学⽣都能获得根据其学习状况制定的独⼀⽆⼆的学习⽅案。实现计算机与学⽣⽆缝融合，实现真正的教育智能化。⽽这在传统教育⾥是⽆法做到的，也是传统教育⽆法替代的。⾟雷教育实现了计算机与教育的⽆缝衔接，确⽴了计算机在教育中的不可替代性。
智能教育的推⼴，将使许多在现今教育体制中因为种种原因被淘汰的差⽣ 也能受到最先进的教育。使
大数据要学什么
任何⼈，任何年龄段、任何受教育程度的⼈都能获得收益终⾝的教育。
⼆、教育领域，什么才是真正有价值的数据？检测，不可替代！
“⾟雷智能教育”的产品⾥，学⽣的⼼态变化、⾝体状态、思维⽔平等指标通过检测问题来获取，⽽这些数据是在学⽣已经知情的情况下获得的，由于感觉上的偏差以及学⽣的主观性，最终得到的数据可能并不是绝对精确的。
那么，检测这种⽅式是否不可替代？答案是肯定的。
检测的过程可能会花费⼤量的时间，但这个过程就是学⽣回顾⾃⼰学习的过程，也是更加认识⾃⼰，纠正思维、提⾼思维的过程。也是学⽣提⾼成绩必须要经历的过程。
⼈们可能会认为，有价值的数据应该是在学⽣不知情的情况下采集的，但⼈类的思维和情感精密程度远远⾼于⽬前电⼦设备所能检测的范围，因此很多信息是⽆法通过电⼦传感器检测的，但这部分数据对⼈类来说是完全空缺的，对学习者来说却是真正有价值的。
在教育领域⾥，从⼤数据的⾓度，对于已经能精确采集的数据，如时间、成绩、正确率等，⼤数据的使⽤仅仅是锦上添花。⽽对于那些模糊数据的积累，⼤数据才变得有意义。
⾟雷教育基于⼤数据，通过挖掘和分析学⽣的各项学习因素的指标，制定个性化的学习⽅案和策略。同时随着数据的积累，⽅案将越来越精准。
对⼈类思维和学习因素等数据的积累和挖掘，将离散的数据线性化，揭露那些⽆法通过数学模型或公式描述的客观规律，这或许就是⼤数据对教育甚⾄是这个时代最重要的意义。
⼈类将进⼊智能检测时代，积累真正有价值的数据，从⽽让研究⼈性和因材施教成为可能。

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