哥伦比亚大学心理学教授邓肯·沃兹认为，有关人们行为和喜好的丰沛数据正改变着社会科学，使社会科学从数据最贫瘠的领域转变为数据最丰富的领域。在这样的时代背景下，可以说《与大数据同行：学习和教育的未来》是一本与时俱进、站在当今信息技术与教育变革最前沿的力作，让读者对大数据与教育的关系有了初步的了解。可以说，这是身处大数据时代的每一位教育工作者都需要了解的。读完这本书，我用以下四个问题与大家交流自己的感受。
一、为什么要用大数据变革教育？
这是时代之势！目前大数据对社会生产和生活的影响在教育以外的行业已经十分明显，无论是银行、电信、铁路、航空，还是军事、政治、工业、商业，基于大数据的决策已经成为现代社会各行业运行的基础。然而，我们所处的教育领域的决策仍然是在缺乏相关数据的基础上作出的，也就是说，我们的决策更多地是依赖常识和经验，这大大增加了决策的不科学性和不确定性。
同时，这也是时代之需！目前大多数学校和教师采用的是被阿吉瑞斯称为的“单回路学习”，即在学习中犯了错误后才会去努力纠正。而基于大数据的学习则是“双回路学习”，一个践行双回路学习的组织不仅会纠正自己的错误，还会分析其犯错误的原因，甚至为学习者提供预测。
二、大数据为学习带来的三大改变是什么？
大数据改善学习的三大核心要素：反馈、个性化、概率预测。
首先是第一个要素：反馈。在教育中，反馈随处可见，例如家庭作业、课堂参与、测试评价等等。在一个人的求学生涯中，这些数据都被称为“小数据”，因为这些数据的数量远远不足，且是单向的。没有一个制造商或是销售只对客户开展评价。大数据会改变这一现状，因为大数据可以获得过去较难获取的学习数据，并用于学习过程的处理，提高学生学业水平的同时也改善教师和管理者的教育系统。
第二个要素是“个性化”。迄今为止，教育发生了很大的改变：教师教的方式、学生学的方式、甚至是笔记本电脑和平板等教学工具进入课堂等。然而从某个重要维度上来看，学校仍没有取得什么进展，因为学生还在使用同样的教材、做同样的习题，受到同样的对待，像是生产线上的产品。尽管差异化教学的呼声很高，但是目前的教学离个性化还很远。因此，大数据可以提供的“一个尺寸适应一个人”的学习方式，对知识的传递和学习进行个性化处理，使得每一位学生更好地适应特定的学习环境、偏好和能力。
最后，第三个要素是“概率预测”。有了大数据，我们可以基于预测改善教与学。教师不再依据某一次测试的结果，判定学生的学习状态和实际能力，而是让学生以最适合自己的步调和顺序进行学习。在未来，可能会有更多的公司为学生定制学习计划，基于数据预测他们的学业表现并鼓励他们持续进步，让暂时的“差生”也能有机会逆袭。
三、教师在未来教育中应承担什么样的角色？
一直以来都有一种声音，“大数据来了，还要教师干嘛？”我并不赞同这一观点，因为大数据帮助教师确定最有效的教学方式，这非但不会剥夺他们的工作，反而会提高工作的效率和趣味性，只是教师需要在身份上进行一些转换。
大数据时代，教师应该是“数据脱盲者”。我们需要知道如何通过阅读图表和数据来追踪学生的进步；我们需要知道如何通过分析概率预测，使自己能够解释这对学生来说意味着什么，并积极鼓励学生按照某种更有效的方式学习。
教师还应该是“学生学习过程中的伙伴”，因为这是冷冰冰的计算机所不能给予的。教师可以将更有价值的、有关人的内容带给学生，成为大数据和学生之间的连接点。
四、大数据的使用百利而无一害吗？
大数据的使用在一定程度上也是存在风险的，尤其是在不加选择地随意使用上。首先，目前西方的部分家长抗议数据平台的使用和对于学生数据的分析；其次，很多人担心自己的数据被分析后，被用来组织自己去学习他们热衷的专业，而不是改善学习的过程。因此，大数据的背后其实还是人的问题。
不管如何，基于大数据的教育改革，如何拥抱技术、利用技术助力教学、面向未来是我们教育人应该共同思考的话题，但是可以确定的是，我们要想教出有想象力的学生，首先我们自己不应该限制对于技术的想象力。
