《与大数据同行：学习和教育的未来》，[英] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶 著，华东师范大学出版社，定价：42.00元

    本书以浅显易懂的语言讲述了最前沿的理念———大数据将如何改变教育。教师的工作不但不会被网络视频所代替，还会变得更高效，更有趣，学校和政府部门也能用更低的成本提供更多的教育机会。可以清晰地看到，一个全新的教育时代正在到来！
  
    路易斯·冯·安（Luis  Von  Ahn）的外表与行为和大家身边典型的美国大学生没什么两样。他喜欢打电子游戏，喜欢飞快地驾驶他的蓝色跑车，他就像现代的汤姆·索亚（Tom  Sawyer），热衷于差遣别人替他做事。但是人不可貌相，实际上，冯·安是世界上最杰出的计算机科学教授之一，而帮他做过事的，足足有10亿人。

    10年前，22岁的研究生冯·安参与创造了一项名为CAPTCHAs的技术，要求人们在注册电子邮件等网络应用时输入弯弯曲曲的文字，以证明进行此操作的是人类而非恶意灌水的程序。冯·安把CAPTCHAs的升级版（reCAPTCHA）卖给了谷歌，这个版本要求人们输入扭曲文字的目的不仅是作验证，更主要的目的，是为了破解“谷歌图书扫描计划”中那些计算机难以识别的文字。这是个聪明的做法，发挥了一项数据的两种作用：在线注册的同时识别文字。

    在那之后，成为卡内基梅隆大学（Carnegie  Mellon  University）教授的冯·安开始寻觅更多的“一石二鸟之计”———使人们提供的零散数据为两种目的服务。于是，在2012年，他启动了新的设计———多邻国（Duolingo），通过网站和智能手机APP帮助人们学习外语。作为一个幼年在危地马拉学习英语的人，冯·安对学习外语抱有共鸣，而更重要的是，多邻国的教学方式非常巧妙。

    它要求人们在同一时间翻译一些较短的词组，或者评价和修正其他人的翻译。不同于一般翻译软件呈现其自创词组的做法，多邻国呈现的是需要翻译的文档中的真实句子，因此公司能够从中获取报酬。一旦有足够的学习者能够翻译或验证特定词组，系统就会接受他们的译文，并收集所有零散的句子，将其整合到完整的文档之中。

    多邻国的客户包括CNN和Buzz  Feed等媒体公司，后者通过多邻国的服务，翻译用于其海外市场的相关内容。和reCAPTCHA一样，多邻国也是个令人愉快的“双赢”技术：学习者免费获得外语学习指导，同时制造具有经济价值的产物作为回报。

    此外，还有第三个益处，那就是多邻国收集的“数据尾气”（dataexhaust），即由人们与网站之间的互动中衍生的副产品：如熟练掌握一门语言的某一方面需要多长时间、最合适的习题量是多少、落下几天进度的后果等等。冯·安意识到，所有这些数据都可以采取某种方式加以处理，从而揭示出促进人们学习的最佳策略。在非数据环境中，做到这一点并不容易。然而，对于2013年间的每一天都有大约100万访问者，并且人均花费30多分钟用于线上学习的多邻国来说，巨大的用户数量足以支撑此类研究。

    冯·安最重要的发现是：关于“人们怎样学得最好”的问题是错误的。重点不在于“人”怎样学得最好，而是具体的“哪个”人。对此，他解释说，针对最佳语言学习方法的实证研究数量很少，比方说，在许多理论中，主张先教形容词，再教副词，但几乎没有确凿的数据支撑。他指出，即使存在相关数据，通常也是针对数百名学生的小规模研究所得，将之作为普遍的研究发现加以推广，终究是不可靠的。为什么不以多年来数以千万的学习者为研究对象得出结论呢？多邻国的出现，使这样的研究成为可能。

    他还有一些发现是有悖直觉的：女性的体育术语学得更好；男性更擅长学习与烹调和食物相关的单词；在意大利，女性总体来说比男性在英语学习上表现得更出色。许多类似的发现始终在不断涌现。

    多邻国的故事为我们呈现了大数据重塑教育的最有前景的方式之一。其中反映了大数据改善学习的三大核心要素：反馈、个性化和概率预测。

    本文摘自《与大数据同行：学习和教育的未来》



　　来源：华东师范大学出版社