大数据正在进入教育的方方面面

除此以外，还有大量的数据得以发掘。通常，论坛帖子的内容价值，是通过对文章的读者人数和评论人数的追踪加以判断的。但是，吴恩达教授开展了一个更为复杂的统计研究，用以“真实判断”课程论坛发帖的有效性。他查看的数据是：在家庭作业或测验中做错了某个习题，但在阅读了某个特定的论坛帖子之后，能够正确解答同一习题的学生比例。

例如，2011年，在一门机器学习的课程中，有成千上万的学生做错了关于“计算成本”的线性回归。但在浏览过第830篇论坛文章的学生中，则有64%不会再犯同样的错误。

以后，当有学生犯同样的错误时，系统就会自动推送第830篇论坛文章为他们答疑。在这里，确定最适合学习的论坛内容，凭借的是数据驱动的手段，而不是学生的自行判断。

这种大数据应用策略并不局限于吴恩达教授在斯坦福的课程，相关课程仅仅是这个领域中的先驱尝试。大数据正在进入教育的方方面面，并将对这个世界的学习产生深远的影响。