A. 如何利用大数据推进教学变革，改革教育教学方式和方法

一、现代教育理论和思想的学习是课堂教学改革的灵魂
在教学活动中，教师是教育者、影响者、变革者和促进学生发展的实践者，是教的活动的主体，同时，教师的教又要以学生为出发点，教师的作用及其发挥的程度，必然地要以学生的原有水平为基础，在教的活动和学的活动中，都有一系列科学的理论知识和方法，因此，教师队伍的现代教育理论和思想的认识水平，直接影响着新的教育理念在课堂教学改革实践中的应用，有计划组织教师学习一些学习理论、教学理论和传播理论的知识，不仅可以提高教师实施教育工作的理论水平，更有助于教师从“教书匠”向“教育家”的转化。有了深厚的教育理论基础，就能够促使教师在组织教学的活动中，站在现代教育理论发展的前沿来看待、评价、设计自己的教的活动，还能够把自己“教”的工作从科学研究的认识高度开展理性思考，在长期的实践中逐步内化为自己的思想和观念，从中体现出教育大众化、终身化、个性化、国际化、信息化的现代教育技术环境下的先进教育思想，比如一堂课上，从表面上只是反映了教师与学生的教与学的互动过程，在知识的传递过程中，教师的思想、方法和他的教育理论水平，会在知识的呈现过程中随时渗透的，只有具有一定现代教育理论水平的教师才能在他的讲、画、演、做的过程中灵活启迪学生的思维、保持知识记忆、促进迁移运用，从而使学生真正获得知识，已达成推进课堂教学改革的目的。

B. 怎样利用教育中的大数据应用到教学中去

在教学过程中，教师要明确提出并说明课题内容的意义和重要性，还可以通过生活实例，知道学习到的知识能解决什么实际问题，让其感受到生活中处处有数学，体验数学学习的重要，激发和培养正确的学习动机。

C. 大数据在教育中应用领域有哪些

有针对教师管理信息化的。
一是建立教师管理信息化体系。以教师系统为支撑，逐步实现教师系统与相关教育管理服务平台的互通、衔接，建立健全覆盖各级教育行政部门、各级各类学校及广大教师的互联互通、安全可靠的教师管理信息化体系，为加快推进教师治理体系和治理能力现代化奠定坚实基础。

二是形成教师队伍大数据。依托教师系统，实现各级各类教师信息的“伴随式收集”，为每位教师建立电子档案，建立统一高效、互联互通、安全可靠的全国教师基础信息库。同时，高效采集、有效整合教师系统及相关教育管理服务平台生成的教师信息，形成教师队伍大数据。

三是优化教师工作决策。将教师队伍大数据作为教师工作决策的基础支撑和重要依据。对大数据进行多角度、多层面、多方位的关联分析、融合利用，评价教师队伍发展状况、找准教师队伍发展问题、研判教师队伍发展趋势、确定教师队伍发展重点，提升教师工作决策的科学性、针对性和有效性。

四是提升教师队伍治理水平。积极推进教师系统及相关教育管理服务平台与教师工作的深度融合，逐步推进教师管理方式重构、教师管理流程再造，实现教师管理过程精细化、治理工作精准化，优化教师管理核心工作，不断提升教师管理服务水平。
有专门的文章，如果有需要，可以留下信箱。

D. 大数据在中小学教育怎样应用

中小学教育中的大数据应用认识
大数据就是巨量的数据，典型为PB或者EB存储数量级的数据。Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB，按照进率1024（2的10次方）递增，按照目前主流硬盘TB单位计算，一个PB概念的存储就不是一个普通机房所能容纳，而EB存储或许只有搜索引擎公司才具备。
大数据意义之“大”，更深层次的在于对海量数据的采集处理、统计分析、挖掘应用，而且这些分析处理并不是一般数据库和软件技术所能承受，而必然采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
所以，不能简单地以数据的规模大小来界定大数据，而是要注重是否满足用户需求的数据处理与分析的复杂程度。
一、教育大数据的资源共享功能
2012 年9 月29
日，国务委员刘延东在全国教育信息化工作电视电话会议上提出：“‘十二五’期间，要以建设好‘三通两平台’为抓手，也就是‘宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通’，建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台。抓住机遇，乘势而上，开拓进取，以信息化带动教育现代化，促进我国教育事业科学发展的重大战略任务。”
教育信息化目前大力发展，“三通两平台”建设为教育的大数据应用奠定了坚实的基础。教育教学管理涉及的大数据非常广泛。在教育管理平台、资源管理平台、在线学习平台、课程管理平台、视频直录播平台、校园一卡通等等系统中，日常教育教学活动中所产生的管理人员、教师、学生以及家长等各类行为数据，如师生基本信息、教育管理及考勤、学籍学分处理、教学活动信息、教育教学研究、设备仪器管理、各类通讯信息，都可以成为教育大数据。
在这个信息时代，大数据的资源共享应用在教育信息化中起到越来越重要的作用，在很大程度上帮助了教师创新教学模式和教学方法。而如何用好大数据深层次的功能，是我们面临的重要的课题。
二、教育大数据的分析应用功能
有人说：我们正在使用大数据，正在下载文字、图片、视频、课件，正在利用平台及平台资源开展一系列教育教学活动。的确，这是应用，但不是分析应用，不是大数据层次的应用。
2012年，浙江诸暨、东阳相继出现教育云概念。诸暨区域教育云从软硬件系统需求角度出发，东阳教育云全国规模化应用试点从资源建设角度出发，相继获得了省级、国家级认可。这是教育相对发达省份浙江的两个县级市在教育信息化发展的今天，为适应日益增长的教育教学应用实际需求而进行的新模式的探索。
大数据用最原始的方式入“云”，简单地说，是每一个人、每一个部门、每一个家庭、每一个行业，不同个体、单位进行各类行为操作的汇总。它记录的不单单是输入的数据本身，而是延伸植入了输入者本身的一切相关联信息。当你在论坛发表一条消息，你的资料同时就被关联，一起被关联的还有你曾经在网络上发布其他信息，以及与你相关的联系人。这不是简单的数据拷贝，也不是数据录入员的简单录入。在这样的情况下，教育资源云技术化，首先就摆在了我们面前。
（一）云计算与大数据的关系
2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会上首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。
云计算是为适应越来越大的计算、越来越多的数据、越来越快的速度要求而产生的主流IT技术。当云计算出现之后，大数据概念自然而然地进入IT视野，并迅速引发全球范围内深刻的技术变革，乃至应用到各个领域。
如果说大数据是战略资源，云计算则是调配资源的指挥系统。云计算和大数据关系密切，两者相辅相成，不可分割。大数据是云计算的对象，脱离了大数据的应用实际，云计算就没有生命力。云计算是大数据的基础，为大数据提供了可以自由扩展、相对适宜的存储空间资源，还使得对大数据的分析处理能够及时有效。所以，云计算技术的逐步完善，为教育大数据的深层次应用提供了可能。
（二）教育大数据应用功能剖析
1.大数据能有效监控教育教学质量
中小学教育教学质量监控具有“全要素”“全过程”“全员性”“全方位”等四大特点。“全要素”是指教师教学过程、学生的学习掌握、管理人员工作质量等所有因素；“全过程”是指教育教学的全程，包括教学过程的教学计划、教学实施、教学反思阶段，学生的入学、学习、考核、毕业等等；“全员性”是指有关中小学的教师、学生、管理工勤人员的一切相关内容；“全方位”是指不仅包括教学过程、教学效果，也包括在科学的基础上，对教学过程实施有效控制。有了现代化的教育教学环境下大数据平台的支撑，四“全”问题引刃而解。
（1）及时准确反馈学生信息
一般各类课程中心网站提供了学习各学科课程知识的功能，而目前流行的慕课（MOOC）平台，参与者可以在线提问，其他人可以进行交流解答，也有可能穿插一些小测试，能够反馈学习情况。在这样的教学过程中，大量的实时数据被慕课平台记录，并经过相应分析处理，原来杂乱的单个数据累积起来之后，学生的行为就能呈现出规律性，从而科学地反映出学生在整个教学过程中所处的状态及存在的问题。这样就可以有根据地调整学习内容或有针对性地进行学习，大幅提高教学质量。根据大数据总体分析结果，管理部门也可发现传统模式下无法发现的问题，并采取针对性解决方案，进行更有利的课程设计，更好地促进教育的发展。
在信息化的环境中，教师在设计某课的时候，可以逐步提出问题，并由学生反馈相应的答案到移动终端。在教学过程中，时间节点由教师控制，而这个时候学生只需要在相应的知识点这里点击“A”或者“B”，“是”或者“否”，如同鼠标左右键的点击一般简单，等到讲解完毕之后，教师马上就能知道，多少学生在何时已经出现错误。
（2）科学比对不同类型的数据
拥有Nike+标志的耐克鞋，表示内含芯片和传感器，可以记录步伐、步速和跳跃的高度等数据。Nike同时也建立了一种新标准，并赋予一个标准化的数值Nikefuel，它能够不受时间和项目限制，以特定的方式记录个人运动表现及方式，并能将不同个体的不同运动进行对比。此外，Nikefuel也能起到平台的作用，串联整个Nike+社区的人进行合作沟通、比赛交流，再相互激励，进行更多的运动。此种模式下，如果罗杰·费德勒穿戴Nike+打网球，而科比·布莱恩特通过Nike+打篮球，但是他们仍然可以通过Nikefuel值互相进行比赛。

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E. 北京市东西城三年增多少幼儿园学位

日前，在市政协学前教育民主监督座谈会上，东城、西城、海淀、丰台、石景山五个区汇报了第二期学前教育三年行动计划（2015年-2017年）完成情况。其中，东城、西城过去三年里新增幼儿园11所，共计增加8167个学位。

西城区努力增加学位供给，加大政府办园建设力度，实现了每个街道都有公办园的规划布局目标，积极试点探索半日制幼儿园和学区学前教育中心建设，鼓励幼儿园、校外教育单位挖潜，充分利用幼儿园功能教室等现有空间开设半日班、小时班。

市政协委员建议，参照义务教育管理方式，建立全市幼儿园登记入园和学籍平台，建立大数据库，明确招生原则，指导家长根据个体情况采取接受学前教育的方式，保证入园机会和工作程序公平。并建立幼儿园品质诚信系统，政府定期向社会公示幼儿园监督检查结果，接受群众监督。

F. 大数据在教育行业是如何运用的

1、重心变化
在大数据时代，教师的工作不再简单的是知识传授，而是将知识的输出形式变得多样化，关注学生的个性特征。将统一形式、集体化的教学转变为信息技术支持下的教学。也就是说在了解学生的认知能力和知识结构的前提下，将知识进行迁移、整合并进行传授。
2、精准满足需求
这里所说的精准满足用户需求，就是说要将教育信息及时的传送给有需求的用户。譬如一个学生近期要进行英语培训，那么有关英语培训的信息会及时的传送给该学生。根据用户的学习习惯、生活习惯会有一个智能的数据匹配，这样一来，该用户所收到的资讯和信息也正是自己所需求的。
3、精准进行广告投放
在大数据时代，用户的的行为习惯很容易通过一些数据分析推测出来。一些教育及培训机构可以通过数据分析，将用户进行锁定进行广告的投放。譬如用户打开手机的频次以及用户在某一时间段的习惯性行为。通过大数据可以将自己的广告精准投放给需求的用户。
除此之外，互联网和大数据的发展，还给我们带来发展个性化的机会，可以说在教育学上是有非常大的意义的。那些所谓的学习不好的学生，如果他们在某些方面有一定的特长，同样发挥其特长，不再是标准化的教育。
大数据技术可以在教育平台上跟踪和关注老师和学生的教学、学习过程，记录老师和学生的课堂表现以及课下行为的数字化痕迹，通过在教育活动中点滴微观行为的捕捉，为教育管理机构、学校、老师和家长提供最直接、客观、准确的教育结果评价等。
可以说，大数据在教育领域的运用是当代教育发展的必然趋势。

G. 如何利用大数据及现代教育技术，辅助教师教学

随着现代教复育技术的飞速制发展，
社会对教育教学的要求越来越高，
传统的教
学手段、
教学模式已经表现出了一定的局限性。
只有在教学中适度加入一些高科
技手段来辅助教学，
才能获得更好的教学效果。
因此，
我们可在教学中尝试使用
云技术来克服传统教学模式中的种种缺陷。

H. “人工智能”，“大数据”+教育如何驱动教育的未来

近日，由论答公司主办的教育大数据研讨会在北京举行，讨论会主题为“大数据+教育，有哪些可能性？”。本次研讨会主要关注数据在教育领域的应用，具体包括自适应学习、学习数据分析和教育数据挖掘。来自宾夕法尼亚大学、人民大学、华中师范大学的专家和企业界代表，共同探讨了教育大数据和自适应学习领域的技术趋势和产业机会
Ryan Baker是国际教育数据挖掘协会（International Ecational Data Mining Society）的创始人、《教育数据挖掘》杂志（Journal Ecational Data Mining）主编，在各类期刊和会议发表了260余篇学术论文，先后主持了美国科学基金会（National Science Foundation）、盖茨基金会（Gates Foundation）等研究基金的多项重大项目，累计获得研究经费超过1600万美元。
他也在哥伦比亚大学教育学院和爱丁堡大学同时担任教职，他在Coursera和edX上开设的“Big Data in Ecation（教育大数据）”课程，有来自100多个国家和地区的学生注册。
研讨会现场，Ryan Baker通过远程视频，分享了他对教育大数据的体验和应用。据他介绍，目前在教育大数据领域主要有四大研究组织，分别研究人工智能与教育、教育数据挖掘、学习数据分析和大规模学习。
Ryan Baker表示，在教育领域广泛应用大数据的时代正在到来。教育数据挖掘有很多的应用方向，包括：预测学生是会辍学，还是会成功完成学业；自动检测学生的学习投入程度、情感、学习策略，以更好地达到个性化；给教师和其他相关人员提供更好的报告；教育科学的基础研究和发现。
他认为，个性化教育至少要做到三件事情：
1、确定学生的有关数据；
2、了解对于学生的学习来说什么是真正重要的；
3、有针对性地为学生提供合适的教学。
而通过教育数据挖掘，我们可以推断很多事情：
学生的元认知和求助。比如，这个学生有多自信？当他需要帮助时，有没有在寻求帮助？他有没有在给自己解释问题，有没有思考这个答案是正确的还是错误的？最重要的，当他面临挑战时，能否坚持下去？
没有投入学习的行为。比如，“玩弄”系统，为了找到正确的答案，有的学生会试各种不同的答案，从“1”试到“38”。粗心，本身会做，但是不用心，最后给出的答案是错的。有些孩子会做非常难以解释的行为，比如不用方程符号，而是画了一个笑脸。
学生情感。Baker的研究团队和其他研究团队，已经创造了研究模型，可以根据数据推断，学生是否感到厌倦、沮丧、困惑、好奇、兴奋、快乐，是否投入，等等。
长期的学习结果。比如，学生能够记住刚才他学的东西吗？学生准备好学习下一个主题、下一个知识没有？中学生能上大学吗？他会从大学毕业还是辍学？
Ryan Baker表示，要获得这样的推断，只需要学生与系统交互的数据，不需要学生戴上头盔检测器。目前，这些模型已经开始大规模应用于自适应学习，应用于几十万的美国学生。Ryan Baker列举了一些自适应学习系统的案例。
Knewton
通过系统决定学生下一个要学习的问题是什么，已在全球的多个领域多个学科中运用。
ALEKS-ALEKS
用的是先行知识结构和知识点模型，来选择最适合学生的学习材料。比如，一个学生在学习上出现了问题，系统能够检测出来，是以前学的知识点出了问题，然后让学生回到以前的知识点上去学习。ALEKS系统应用于美国高中、大学的数学、科学学科。
Cognitive Tutor
系统能自动检测学生的知识，直到学生掌握为止。比如，系统不会让学生学习下一步的知识，直到他展示出他已经学好了他现在正在学习的知识。系统能够给学校提供数据报告，学校根据报告能够更好地让学生投入到学习中去。每年大约被50万的美国初高中生用于数学学习。
论答
论答公司的系统与ALEKS的系统有些类似，也是用先行结构和知识点模型，选择合适的学习材料。同时也是自动检测学生的知识状态直到学生掌握为止。应用领域目前包括数学和英语，完全针对中国学生开发。
Reasoning Mind
用各种自动检测的模型来检测老师的教学是否有效。通过数据生成报告给每个地区的教学管理员，让他们找到方法帮助老师提高教学。主要是用于美国的小学数学。
Duolingo
自动检测学生记忆，来决定什么时候回顾已经学过的知识。在全世界范围内应用于外语词汇的学习。
其他的像Civitas，Course Signals，Zogotech都是地区供应商，运用风险预测模型提供行动信息预测。它们会对学生做出预测，可能学不好、会失败，把报告提供给老师。已在世界范围内的大学应用。
Ryan Baker指出，在这些系统中，有足够的证据证明，至少以下两个系统是非常好的。
1、胡祥恩教授在美国做了大量实证研究，证明ALEKS系统对于帮助学生学习是有效的。他的研究证明，ALEKS系统对于不同人群的学生是同样有效的；特别值得提出的是，ALEKS可以帮助少数人群群体提高学习成绩。
2、Ryan Baker本人领导的研究团队与论答公司合作的研究表明，学生通过论答系统学习，比通过传统的在线学习系统学习，效果更好。他们在中国3个不同的地区做的3次实证研究，都证明了论答系统的有效性。
Ryan Baker分析了教育大数据算法模型的潜在发展方向。他认为，这些模型的长期潜力是，通过学生的知识和学习模型来确认，学生什么时候需要更多的支持：
首先是“mastery learning”，学生在掌握一个知识前，不会让他去学习下一个知识。当学生需要支持的时候，自动介入；同时告诉老师和父母，这个学生什么时候需要支持。
通过学习投入程度模型判断，学生什么时候开始变得厌倦、沮丧了，并调整学习活动，让厌倦的学生不再厌倦，让沮丧的学生的学习变得更容易一些。
学习投入程度模型还可以检测，在线学习中，什么样的学习活动，能让学生更容易地投入进去，并最终发现，什么样的学习活动对学生更好、对什么样的学生更好。
这样的模型也能告诉老师和父母，学生什么时候开始变得不再投入学习了。
还可以运用学习模型确认，学生什么时候没有真正学会，需要更多支持。
最后，Ryan Baker指出，下一步的目标是优化之前已经验证的经验和方法，然后把它们运用到系统中，最终让中国和世界上的数十亿学生受益。
讨论：“因材施教”的千年理想该如何照进现实？
王枫博士，论答公司（Learnta Inc.）创始人兼CEO
胡飞芳博士，美国乔治华盛顿大学（George Washington University）统计学终身教授，中国人民大学统计与大数据研究院的教授
胡祥恩博士，美国孟菲斯大学（University of Memphis）心理系、计算机科学系、计算机工程系终身教授，华中师范大学心理学院院长
马镇筠博士，论答公司联合创始人兼首席数据科学家
辛涛博士，北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心常务副主任、博士生导师，兼任国家督学、教育部基础教育课程教材专家工作委员会委员、中国教育学会学术委员会委员。
技术发展到今天，“因材施教”如何实现？
王枫：因材施教，我首先到的是，每位学生学习的内容都不一样。如果有新的技术或者系统，系统应该像一个好老师一样，不会头疼医头脚疼医脚。比如说，一元二次方程做错了，好老师不会简单说一元二次方程做错了，你继续再做十道一元二次方程的题目，这其实是很差的老师，他没有真正去全面评判学生，到底是哪些掌握好、哪些掌握不好。
一个好的老师可能会说，我全面地看了你整个学习，可能你的问题不是出在一元二次方程上面，老师看了你做的题目，一元一次方程没有掌握好、因式分解也没有掌握好，你继续做一元二次方程是浪费时间。这就是从系统角度来说，系统做到了根据每个学生最基础的先行知识点的结构，给你提供最适合你当前学习的知识点，题目也好、视频也好、还有其他各种各样的学习内容。
胡飞芳：因材施教是我们教育的理想状态。孔子很早提出因材施教，在他当时的历史环境里面，因材施教可能更多是个体性的，因为那时学生少、老师也少，因材施教相对比较容易做到。
随着历史的发展，我们有更多的人需要教育时，我们做的一件事情是什么呢？就是做了一个标准化。标准化做的是什么？课堂教育。课堂教育从某种意义上来讲是标准化。现在这个历史阶段，教育大数据可能真正要做到的就是因材施教，自适应学习本身想做的也是这个。
胡祥恩：因材施教事实上在学习理论里有两个：一个是outerloop“学什么”，一个是innerloop“怎么学”。用技术来细化因材施教是教育产业走向成熟的一个标志。但是这个路非常非常难，因为“怎么学”那个层次非常非常难。
马镇筠：“因材”代表认识到学生的个体化差异，“施教”指进行差异化教学，这是根本思想。但如果考虑到时代背景，孔夫子时代专注的是学生的职业发展方向，也就是说，把适合当政治家的培养成政治家，把适合当学者的培养成学者。现在再提因材施教，我们其实能做得更多、更精细化。
比如，“因材”，对“材”的分类不仅是职业方向，还会考虑到学生的学习状态、学习目标、潜在能力、兴趣偏好等。而且，传统意义上的因材施教考虑的是学生个体间的差异，没有重视学生本身状态是在发生变化的，学生在不断学习，状态甚至兴趣各方面都可能发生变化。
但这些是自适应学习能够做到，甚至比传统的因材施教做得更好的地方。再说到“施教”，现在我们能做的几件事，包括学习路径推荐，给不同的学生匹配他最合适的学习内容，这种非常精细化的层面，我们已经有了一定的技术积累。
怎么判断一个产品做到了真正的自适应？
马镇筠：大多数产品的学习过程可以分为测、学、练，可以从这三个环节去看这个产品做到什么程度。
测，各种学习机构都有测评。但是国内只有论答团队第一个做出来能够在几十道题内，精准判断你一百个知识点，哪21个没掌握，哪79个掌握了。市场上大部分竞品，只会告诉你，知识点掌握率或者分数，79分或者知识掌握率达到79%；或者一些其他维度的总结，比如逻辑思维能力比较强、阅读的磨炼技巧比较好、学习动力哪方面稀缺。他们做了降维，本来很复杂的学习状态这样说出来，相对比较容易实现。但如果要做到具体告诉你，哪些知识点掌握、哪些知识点没掌握，这个难度就高很多了。
关于学习路径推荐的话，很多题库类的软件，知识点学完之后，会给一些题目推荐，但真正实现路径推荐的很少很少。路径推荐也是很核心的，有20个知识点没掌握，先学哪个知识点，后学哪个知识点，学习顺序是非常关键的，必须遵循循序渐进的原则，哪些知识点是前提知识点，哪些知识点是后续知识点，随机给你知识点去学习的话不能起到最好效果。真正到了练或学的环节，推荐什么样的视频，先推视频还是先推文字讲义，推简单题、中等难度题还是复杂题目，都需要根据学生实际情况来决定。
刚才只是举了几个例子，具体涉及到背后的算法、整个系统跟学习内容的结合以及整个教学流程的实现，中间很多环节必须要打通，形成一个闭环，才能对最终的结果负责。
辛涛：我的研究领域是教育和心理学的测量和评价。我个人的学术观察，基本上在现代这领域是两个类型。一个是心理测量领域，有一套成熟的方法，包括早期的IRT（Item Response Theory）和现在的ADT。另外一个是人工智能检测。心理测量系统，是一小群人在做；人工智能化是大的方向，现在是显学，给大家提供了明显的可能性。重要的是，那些背后的算法，能够在企业里真正实现出来。现在可能很多算法已经在那儿了，大体上路径是通的。
自适应学习基本上是把学习和评价联动起来了。因为，要自适应学习，必须有一个系统随时看到学生学到什么程度，这个完全是评价。但是，评价完了之后有一个新的呈现。这一块现在已经有一些很成熟的一些东西了，但不是一时半时可以说得特别具体的。
我做教育的测量和心理测量，人工智能那块我不熟。但是，从教育测量角度来说，在自适应学习和新技术结合之前，很大一块还是自适应考试，CAT（computer adaptive test）。系列化产生一个CAT变成了一个自适应学习的过程。总的来说，使用最简单、最机械化的方法，连续的CAT实际上是可以破解一个学习过程的。
测评本身经历了好几个阶段，通常用三个应用介词表示。
accessment to learning and teaching；
现在国家倡导的，accessment for learning and teaching，测评要对学习和教学有帮助；
跟信息化结合，accessment as learning and teaching，它是学习提供的完全融合的一个环节。
王枫：什么样的自适应学习系统才是真正的高级自适应学习系统？在中国的落地到底是怎么样才能真正落地？我在马博士的基础上想补充一点。
自适应系统如果一定要分级，也可以简单分一下。一种最基础的系统是基于规则的，比如说埋点。一个学生做10道一元二次方程题目，我预先埋好了，你做错了，立马给你推五道一元一次方程题目、五道因式分解题目。这个是埋点埋好了，这是规则，预先由老师或公式设置好了。
但这个规则有用性是非常有限的，因为每个学生不一样，A学生是因为一元一次方程不会，B学生可能是因式分解不会，C学生可能连小学的乘法快速运算都不会，这个没法预先直接埋点准备好。
所以自适应系统真正到了更高级一点的话，一定是真正通过大数据、根据算法模型来分析学生的学习数据，匹配下一步应该学什么。
在中国，自适应学习有效应用于教学有三个前提条件。做到这三点，自适应学习在中国的教育里面前途无限。
好的产品。必须要有针对中国本土化的自适应学习产品，把它开发出来。像ALEKS系统的确算法不错，但里面连一套国内的高考题都没有，家长不会让小孩子用这样的系统，因为直接影响应试目标。真正本土化开发的话，没有一成不变的算法，世界上最好算法就是没有开发出来的。教育非常复杂，每个学科不一样。比如数学后台有强大的关系，先行后续关系；英语没达到数学这么强的相关性，但算法是一样可以应用的。
好的学生、家长、老师。有了好的产品，首先学生应该真正投入进去学习。像Ryan Baker教授讲的，学生如果随便学一下，再好的系统也没用。第二，家长得督促孩子学习。第三，老师非常重要。老师应该做有价值的事情，比如给学生做个性化的辅导答疑，给学生针对性的讲解，组织学习活动小组，鼓励学生发挥创造能力，领导能力的培养。
学校以点带面。学生大部分时间都在学校里面学习。如果学校里最基本的、有效的在线教学产品都不应用的话，其实是有问题的。但是改变绝对不是简单的行政命令可以解决的。一个好的产品，一定是从点到面，逐步推广。自适应学习，更适合有明确目的的学习，像应试教育这块可以做得更好。所以学校可以应用进去。
胡祥恩：我觉得大家做自适应也好、因材施教也好，比较好的例子大家可以看一看。教育这个领域有多大，自适应概念就该有多宽。所以说，实验室里面有很多小的做得非常非常好的东西，只是没有到市场上面去，有很多非常非常巧妙的算法、一些东西。你会发现很多欧洲的、美国的实验室做的system，我每次看了都有种，自己是坐井观天的感觉。
怎么看待人工智能在教育中的应用？
胡飞芳：AlphaGo跟master，谷歌做了一个非常好的广告，人工智能在某些方面可以做得非常好。但是，我现在给你们讲另外一个谷歌自己不会去说的例子，但这也是事实。2008年、2009年的时候，谷歌推出一个免费产品，用各种搜集到的数据，预测美国的流感发展趋势。开始时很成功，预测跟实际发生的情况很相似。但到2015年，他自动撤回去了，不再提供预测。因为在2012跟2013年预测的时候，预测结果跟实际情况相差非常远。
这说明像这种不确定性的问题，人工智能还有非常大的局限性。一旦有不确定的数据，就有噪音。数据量很大时，大数据可能产生大噪音。怎样使噪音下降？2015年一个哈佛教授的研究团队在谷歌的基础上，用谷歌的数据去做同样的预测。他用了什么呢？就是用了模型，实际上模型在很多时候降噪是很有用的，用模型去预测，而不完全是人工智能的方式去预测。结果，他做出来的预测基本都比较准。
人工智能相对比较成功的，是比较确定的问题，所谓的确定是不管有多少种可能性，还是一个确定的东西。而流感很多时候是完全不确定的因素。
教育其实很多时候也是不确定的。同样一个人，现在让他回答这个问题，他可能思路清楚地回答出来；过了一个小时后，即使是同样类型的问题，按道理他应该回答出来，结果他回答不出来。这是说，实际上有很多因素在干扰的时候，人工智能的功能是不是会减少一点。把模型跟人工智能加在一起，会弥补人工智能在某些方面的弱点，这样会更好。
怎样促进商界和学界的交流，更好地把学界已经有的一些成果，运用到市场上来？
胡祥恩：教育产业应该是一个最大的产业，教育产业事实上是一个知识产业链。到目前为止，很多人认为自己要做一整套系统而在美国汽车业，最赚钱的是供应商，是做轮胎、做玻璃的。一旦标准化之后，一个人如果螺丝钉生产得最好，他就能够养活几家人、几代人。
到目前为止，美国推的就是教育标准化，教育内容的标准化、教育技术的标准化。比如说97年的时候，就说怎么样把内容标准化，你做的东西我可以用。我只是做整个教育知识产业链里面一个小块，做得很好。教育整个的产业链，有可能发挥特别特别技巧的那些小的公司，就能够在这个产业链里面生存、可以做得很好。第一个是要标准化，第二个要理解整个教育是一个产业链。