每一个孩子都是特有的，但是我们能针对他们展开确实个性化、差异化的教学吗？　　　　在数学考试中，两个某种程度得了90分的试题，他们的能力几乎一样吗？　　　　老师布置作业：已完成 题到第十题。可知道是所有学生都有适当已完成这10道题吗？　　　　日前，记者参与了一场由学海智通云主办的“基于数据分析的初中生自适应自学应用于研究”全国教育技术研究规划课题开题不会，浙江大学教育学院学术委员会主任、数字化自学研究所所长、教育技术学博导张剑平教授，与到场的20多所学校老师面对面交流时，明确提出了这样的观点：在互联网时代，老师们的教学不仅要凭经验，更加要充分利用自学不道德数据的科学分析。　　　　“被迫否认，对于学生，我们告诉得过于较少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号，同时也是美国十大教育类年会关注度 低的议题。

类似于的思维在我们国家的教育领域某种程度不存在。　　　　张剑平教授指出，人工智能+大数据正在部分领域领先于人类，像语音辨识技术的应用于已更加普及，中文的语音辨识准确率已超过97%。但现代信息技术对于教育教学变革的增进和影响，无论在中国还是美国，都还是在跟上阶段，有效地利用大数据增进个性化自学的研究与应用于，尚能有待于研究人员、技术人员和一线教师的共同努力。

　　　　比如根据传统的教学模式，我们不会指出，成绩完全相同的学生，能力大体相若。但如果借出大数据的分析手段，学生的差异性就不会明晰展现出。如果对同为两个90分的试题展开分析，我们不会找到， 个学生或许更好的是依赖出众的逻辑思维，而另一名同学是依赖出众的记忆力，两个人孩子的能力几乎不一样。　　　　基于大数据的自学分析，可以让教育教学确实面临每一个独立国家的个体，大数据需要让我们更加全面地看来学生的发展，找到以往考试成绩所体现没法的深层次问题。

老师能对这一情况及时掌控，通过新技术来协助我们对每一个学生的个性和特点都有了充份的理解，就不会有针对性地布置作业，协助学生填补能力上的严重不足，进而构建那个孔子时代就明确提出来延绵2000多年的梦想——因材施教。　　　　在教学实践中，老师们应当尽量地用大数据来背诵每一个孩子。

　　　　以国际上知名的"Knewton"适应性教学平台为事例，该平台上的教学资源需要适应环境每个学生的个性化差异，可以根据学生的自学展现出，辨别当前的题目的可玩性否过大，否过于更容易，还是刚刚好。基于辨别动态地转变题目的可玩性。

学生可以按照自己的节奏来掌控自学工程进度，而会受到周围其他学生的不道德影响。然后，系统不会给教师一个对系统，告诉哪个学生在哪个方面有艰难，同时得出全班学生的整体分析数据。如A同学做到对了第二题，系统立刻可以告诉他，他可以跳过第四题和第八题，这是因为，二、四、八三道题目在考查某种程度的知识点，如果都做到则是非常简单反复。如果B同学做错了第三题，那么系统就不会提醒他增强式锻炼第六题和第九题，这是因为基于大数据的分析，第三题做错的同学很有可能在第六题和第九题也经常出现错误。

而有针对性地重复训练，是十分必要的。　　　　现代信息技术和平了一些具备创意精神的老师，使他们节省了大量反复的劳动而将精力集中于在教师的核心任务，这就是技术和平力量。从这个意义上说道，再行好的技术都无法代替老师，而只是对教育和教师角色展开了新的定义。　　　　在互联网时代，信息技术可以将科学知识汇集与个性化引荐融合，通过对自学资源的深度统合，科学知识导航系统，引荐引擎，个性评价等极具专业性的深层服务，优化传统教学模式，让课堂增加灌输，减少对话，这毫无疑问是教育的众多变革。

传统的课堂也因此将构建功能上的改变，沦为交流学习成果和疑义解惑的场所，通过线上线下结合的混合型模式，构建线上线下一体化(O2O)的个性化自学。

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