【Brook】評論

大數據專家麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger）和庫基耶（Kenneth Cukier）在《大數據：教育篇》這本書裡提到，巨量資料其實是幫助適性學習，打造個人化的學習方式，這才是符合提昇學習效果的三大核心：回餽、個人化、可能性預測。數據將為學習帶來的三大改變是：第一、能蒐集到過去無法蒐集或成本過高的資料；第二、我們能夠將學習個人化，針對自己而不是群體的需求來做調整；第三、我們能夠用可能性的預測，調整出最好的學習內容，學習時機與學習方式。麥爾荀伯格和庫基耶在這本書裡，用五大章節來說明大數據如何翻轉現代教育，其中線上課程就是鬆綁教育資源最佳的例子。例如：可汗學院（Khan Academy）的學習方式就是一種推翻教室的概念...

【Chanlder Chen】評論

 三、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。無法看到因果只能看到相關性因果關係要用系統思考