小数据时代单向度的反馈

在正规教育中，从幼儿园到大学，反馈随处可见。我们从家庭作业、课堂参与、论文和测验中获得成绩，有时，甚至仅凭出勤率就能得到分数。在一个人的求学生涯中，会积累数以百计的此类数据点，我们将其称为“小数据”（small data），这些数据代表的是学生在教师眼中的学业表现。我们越来越依赖于这种反馈，将其作为衡量学习行为的指标。然而，这种教育反馈系统几乎在所有方面都存在很大的缺陷。

我们并不是总在收集正确的信息，即便是，我们所收集的数量远远不足。而且，收集的数据也没有得到有效的使用。

这是很可笑的。当年，美国国家航空航天局（NASA）的电脑主机能把宇航员安全地送上月球并接回，如今，iPhone的性能大大超越了美国国家航空航天局当时的电脑主机；电子表格软件和绘图工具有着令人惊叹的丰富功能，而向学生、家长和教师提供一个便利的、针对学生行为和成绩的全面评价体系，却仍然停留在科幻小说中。

最需要了解的是，我们通过现行的教育反馈进行评价的对象是什么。我们对学生的学习表现进行打分，并要求他们对这一结果负责。然而我们却很少评价自己，更不会全面或大规模地对自己的教学进行评估。我们并未衡量所采用的教科书、测验和课堂讲解等教学内容与手段是否对学习有益。

在小数据时代，对此类数据的收集过于昂贵和困难，所以我们只能评价那些简单的元素，如测验成绩等。其结果是，反馈几乎是单向度的，从教师和校方指向学生和家长。

这种做法在其他行业里是极不合理的。没有一个制造商或是销售商会只对客户开展评价。它们想要获得的反馈，在很大程度上是关于自身的，即它们的产品和服务——其目的是使之得到改进。对特定的学生而言，反馈主要是关于学生对课程的理解程度（最终是教师以频率不高的标准化测试为手段所了解到的），而不是关于教师或教学工具的优劣。这种反馈针对的是学习的结果，而不是学习的过程。其原因在于数据的捕捉和分析存在较大困难。

大数据正在改变这一现状。我们能够收集到过去无法获取的学习数据，并用于学习过程的处理。我们还能用新的方式组合数据，并充分发挥其作用以提高学习理解和学业表现，同时分享给教师和管理者以改善教育系统。