大数据改善学习的三大核心要素则是：反馈、个性化和概率预测。在此基础上，将带来学习的三大改变：能够随时收集学习中的双向反馈数据；可以真正满足每个学生的个体需求，而不是为了一组类似的学生定制的个性化学习；可以通过概率预测优化学习内容和学习方式。
迈尔-舍恩伯格说，可汗学院的案例大家可能比较熟悉，我想举另外一个案例来说明大数据时代的学习是什么样。在美国，有一个著名的外语学习网站--多邻国（Duolingo），每天都会有数以百万计的人们通过它来学习外语。网站的设计者从平台所收集的大量学习者所犯的错误信息中，发现许多有价值的信息。比如，他们发现大多数西班牙语使用者在学习英语的初级阶段，会对代词"it"很困惑，原因是"it"很难翻译成西班牙语。于是，多邻国针对这类学习者调整了学习安排，先教他们其他代词，等到数周后再开始教"it"。
多邻国通过大数据发现，语言教学手段有效与否，取决于学习者的母语以及他们将要学习的语言。另外，多邻国还发现了所谓"数据尾气"（dataexhaust）现象，即由人们与网站之间的互动中衍生的副产品：如熟练掌握一门语言的某一方面需要多长时间、较合适的习题量是多少、落下几天课程进度的后果是什么，等等。根据不同时代更容易将学生的问题反馈出来且更容易解决问题，让孩子在错误中理解错误以加深对知识的理解
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