這幾年數位學習正夯，包含MOOC、可汗學院等教育平台相繼成立，台灣也有均一教育平台，大量的教學影片扭轉了教育面貌，「翻轉教育」思潮不斷席捲校園。而現在，大數據的加入，即將撼動全球的教育體系。
大數據專家麥爾荀伯格在《大數據：教育篇》一書中談到，運用巨量資料分析，將能讓大家了解老師怎麼教學最有效，學生又該如何學習。麥爾荀伯格舉例，
Coursera的共同創辦人吳恩達（Andrew Ng）即是先驅，在史丹佛大學資訊工程系任職的他，在網路上開設一堂「機器學習」課程。
他不僅收集一切跟學習有關的資料，也以此幫助他改善教學方式，提升學生的理解力。例如，他追蹤學生觀看教學影片的動作，看他們會不會按暫停、快轉，甚至是提前切掉影片。
有次，他還觀察學生觀看影片的順序，發現許多人到了某個影片，就會跳回之前的影片，於是吳恩達便知道，學生在某些地方的銜接有問題，他便能對此調整課程內容。
另外，他也會分析課程線上論壇的數據，不僅是看瀏覽數和留言數，他也看哪篇貼文對學習具有成效，於是當學生答錯某問題時，課程系統就會自動把特定的論壇貼文寄給他們。
麥爾荀伯格認為，這些都在在顯示，大數據將讓學習徹底改頭換面，而且體現在三大面向：回饋、個人化和可能性預測。
首先，回饋方面，也就是即時讓學生知道學習成效。過去，對於課堂上的學習成效，僅能透過作業和考試來評量，弔詭的是，似乎一切效果都拿學生的表現來開刀，卻鮮少有人思考教學方式是否正確或有效。
大數據分析後，就連學習的過程也能資料化，這些數字將能讓學生了解學習成效，老師也能藉此修正教學內容。
其次是個人化，也就是做到真正的因材施教。目前美國的印第安那州、路易斯安那州、佛羅里達州等，已經允許學校使用數位教科書。相較於傳統紙本，現在藉由數位課本，將提供最符合學生需求的內容，也就是教學個人化。
事實上，紐約在2009年開始，就在幾間中學實施「一個人的學校」（School of One），這是一套數學課程，經由數據分析後，將依照學生程度，量身打造屬於每個人的課程表單。
最後麥爾荀伯格也反思，大數據在可能性的預測上，雖然並非是百分之百，但若是數據愈多，預測性就能愈精確。另外，大數據也無法看到事件發生的原因，而是觀察數字間的相關性，以此提升決策的成功機率。
特別的是，對於大數據在教育領域的應用，麥爾荀伯格相當看好台灣。他觀察，由於數學是大數據領域中的關鍵能力，2013年PISA（國際學生能力評量計畫）研究指出，台灣學生的數學能力高居全球第四，所以從技能層面看，台灣是領先者。另外，台灣正面臨經濟型態轉變，教育型態也要開始重新檢視。
「擔當巨量資料時代策略顧問的角色，」麥爾荀伯格在書中如此寫道，台灣如果要在知識產業經濟下脫穎而出，一切的出發點，就是要搶先運用大數據的概念和做法，引領新一波教育改革。
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數位學習第一選擇「艾爾雲校」
資料來源：http://www.gvm.com.tw/webonly_content_3510.html
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