去年秋天，當阿內西亞·霍金斯入讀亞利桑那州立大學時，她沒有意識到自己正在自願成為美國高等教育實驗性改革的測試物件。然而，春季學期臨近結束，她卻在向機器學習數學。在坦佩市一間裝置齊全的計算機實驗室裡，位於亞利桑那州立大學沙漠度假村般的校園內，她和一位名叫傑西卡的二年級學生正在練習計算年金。透過軟體儀表板，她們可以按照自己的節奏點選和滾動瀏覽影片、文字、測驗和練習題。當她們工作時，她們的答案，以及關於她們如何得出這些答案的大量資料，都被傳輸到遠端伺服器。一個數據科學家團隊開發的預測演算法將她們的統計資料與從數萬名其他學生那裡收集的資料進行比較，尋找關於霍金斯正在學習什麼、她在哪些方面遇到困難、她接下來應該學習什麼以及她應該如何學習的確切線索。
讓計算機當老師對霍金斯來說是一個改變。“我不會撒謊——一開始我真的很惱火，”她說。這種安排對她的教授來說也是一種轉變。數學家大衛·海克曼習慣於給全班同學講課，但他不得不承擔起巡迴導師的角色，回應舉手提問的學生，並在學生遇到困難時指導他們。然而，很快，他們都開始看到一些好處。霍金斯喜歡自主安排進度，這讓她可以在自己的時間裡提前學習，可以從筆記型電腦上學習，也可以從計算機實驗室學習。對於海克曼來說，該程式使他能夠更輕鬆地跟蹤學生的表現。他可以開啟一個儀表板，詳細瞭解每個學生的學習情況——不僅包括誰在按計劃進行，誰沒有，還包括誰在學習任何給定的概念。海克曼說他更喜歡講課，但他似乎正在適應。對於教師來說，一個明確的好處是：軟體可以為他們完成大部分評分工作。
在本學期結束時，霍金斯將完成她可能永遠要上的最後一門大學數學課。她將回顧這種資料驅動的課程模式——現在如此新穎且備受爭議——作為“正常”的大學體驗。“我們這裡還有普通的數學課嗎？”她問道。
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大資料進入教育領域
亞利桑那州立大學轉向計算機化學習的決定，至少部分是出於必要。亞利桑那州立大學擁有超過 7 萬名學生，是美國最大的公立大學。與美國各級教育機構一樣，它正在經歷一些痛苦的變革。在過去五年中，該大學的州政府撥款減少了 50%。與此同時，入學人數正在上升，令人震驚的是，大量學生來到校園時沒有做好大學水平工作的準備。“我們正在嘗試教育一大批我們以前從未嘗試教育過的人，”亞利桑那州立大學數學系主任艾爾·博格斯說。“政客們說，‘教育他們。補習？想辦法。我們希望他們四年畢業。而且你們的資金也在減少。’”
兩年前，亞利桑那州立大學的管理人員開始尋找更有效的方法來引導學生完成基礎通識教育要求——特別是那些課程，例如大學數學，這些課程不成比例地導致學生輟學。在聽取了紐約市自適應學習初創公司 Knewton 的創始人兼執行長何塞·費雷拉的推介幾個月後，亞利桑那州立大學做出了重大舉動。那年秋天，幾乎沒有經過辯論或警告，它將 4700 名學生安排到計算機化的數學課程中。去年，約 50 名教師指導 7600 名亞利桑那州立大學的學生透過三個使用 Knewton 軟體的入門級數學課程。到 2014 年秋季，亞利桑那州立大學的目標是調整另外六門課程，每年再增加 19000 名自適應學習學生。（5 月，Knewton 宣佈與《大眾科學》的姊妹公司麥克米倫教育建立合作伙伴關係。）
亞利桑那州立大學是最早、最積極採用資料驅動、個性化學習的機構之一。然而，各級教育機構都在尋求類似的方案，以應對入學人數增加、預算下降以及對學生成績更嚴格的要求。美國 45 個州和哥倫比亞特區的公立中小學正在競相實施英語語言藝術和數學方面新的、更高的標準，即共同核心州立標準，這些學校需要新的教學材料和測試來實現這一目標。這些測試中約有一半將是線上和自適應的，這意味著計算機將根據每個學生的能力定製問題並計算每個學生的分數[參見第 69 頁的“為什麼我們需要高速學校”]。學校系統正在試驗一系列其他自適應程式，從小學學生的數學和閱讀課程到幫助高中生準備大學預修課程考試的“測驗引擎”。這項技術在海外也很受歡迎。經濟合作與發展組織 (OECD) 的國際學生評估專案 (PISA) 考試的 2015 年版（迄今已在 70 多個國家和經濟體對 15 歲青少年進行）將包括自適應元件，以評估難以衡量的技能，例如協作解決問題。
自適應學習的支持者表示，技術最終使以可承受的成本為每個學生提供個性化教學成為可能——摒棄了過去兩個世紀以來主導西方教育的工廠模式。批評者說，是資料驅動的學習，而不是傳統學習，威脅著將學校變成工廠。他們認為這種日益增長的數字化是又一次不必要的向營利性公司出賣，這些公司以“改革”的名義向教師和學生推銷他們的產品。計算機現在勉強能夠完成的所謂高階任務——診斷學生的優勢和劣勢並調整材料和方法以適應個別學習者——是人類教師數百年來一直做得很好的事情。反對者說，我們不應該將這些任務委託給計算機，而應該在培訓、聘用和留住優秀教師方面投入更多資金。
雖然自適應學習公司聲稱心中只有美國兒童的未來，但不可否認的是，其中蘊藏著巨大的利潤潛力。數十家公司正在競相進入蓬勃發展的教學技術市場，該市場現在是一個價值數十億美元的產業[參見左側方框]。市場分析公司 Education Growth Advisors 的創始合夥人亞當·紐曼說，K-12 學校中多達 20% 的教學內容已經以數字方式交付。儘管自適應學習軟體僅佔數字教學領域的一小部分——K-12 市場約為 5000 萬美元——但它可能會快速增長。紐曼說，自適應的概念在 K-12 學校中已經非常流行。“在 K-12 階段，多年來人們一直關注區分教學，”他說。“區分教學，即使沒有技術，實際上也是一種適應形式。”
高等教育管理者也對自適應性越來越感興趣。在最近的 Inside Higher Ed/Gallup 民意調查中，66% 的大學校長表示，他們認為自適應學習和測試技術很有前景。比爾及梅琳達·蓋茨基金會啟動了自適應學習市場加速計劃，該計劃將向美國高校發放 10 筆 10 萬美元的贈款，用於開發在三個學期內招收至少 500 名學生的自適應課程。東北大學數字教育專家彼得·斯托克斯說：“從長遠來看——20 年後——我預計幾乎每門課程都會有某種自適應元件。”他說，這將是一件好事——一個以前所未有的方式將實證研究和認知科學應用於教育的機會。尤其是在高等教育中，“很少有教師接受過如何教學的正式教育，”他說。“我們做事，我們認為它們有效。但是，當您開始進行科學測量時，您會意識到我們的一些做事方式沒有經驗基礎。”
自適應性科學
一般來說，“自適應”指的是一種計算機化學習介面，它可以不斷評估學生的思維習慣，並自動為他或她定製材料。然而，毫不奇怪的是，競爭對手就誰可以聲稱擁有真正自適應性的稱號爭論不休。有些人說，僅僅根據您是否答對當前的問題來選擇您的下一個問題的測試——根據二叉樹邏輯自我引導的測試——在 2013 年並不算完全自適應。在這種觀點中，自適應性需要建立每個使用者的心理測量概況，並根據該人的進度不斷調整體驗。
為了實現這一點，自適應軟體製造商必須首先繪製學習材料中每個概念之間的聯絡。完成之後，每次學生觀看影片、閱讀解釋、解決練習題或參加測驗時，關於學生表現、內容有效性以及更多資訊的資料都會流向伺服器。然後演算法接管，將該學生與成千上萬甚至數百萬其他學生進行比較。模式應該會出現。事實證明，某個學生在學習某個概念時遇到了困難，這與具有特定心理測量概況的學生相同。該軟體將知道什麼對該型別的學生有效，並會相應地調整材料。憑藉來自數百萬學生的數十億個資料點，並考慮到足夠的處理能力和經驗，這些演算法應該能夠進行各種預測，甚至可以告訴您，您在上午 9:42 到 10:03 之間學習指數效果最佳。
它們還應該能夠預測讓您記住您正在學習的材料的最佳方法。Area9 的執行長 Ulrik Juul Christensen 強調了他的公司使用記憶衰退的概念，Area9 是 McGraw-Hill 自適應 LearnSmart 產品的底層資料分析軟體的開發商。目前有超過 200 萬學生使用 LearnSmart 的自適應軟體來學習數十個主題，既可以獨立學習，也可以作為課程的一部分學習。研究表明，當學生學習一個新單詞或事實，然後在他們即將忘記它時重新學習它時，他們記得最牢（我們所有人都是如此）。Area9 的教學軟體使用演算法來預測每個使用者獨特的記憶衰退曲線，以便它可以在學生即將永遠忘記上週學習的內容時提醒他或她。
很少有人類教師可以聲稱具有這種先見之明。然而，克里斯滕森駁斥了計算機可能取代教師的想法。“我不認為我們愚蠢到會讓計算機接管我們孩子的教學，”他說。
強烈反對
3 月，紐約州錫拉丘茲韋斯特希爾高中的社會研究教師傑拉爾德·J·孔蒂在他的 Facebook 頁面上釋出了一封措辭嚴厲的退休信，這封信迅速成為病毒式傳播。他寫道：“為了追求聯邦稅收，”我們的立法者讓我們失望了，他們將孩子們出賣給了培生教育等私營企業，”培生教育是一家教育出版巨頭，已與 Knewton 合作開發產品。“我的職業因普遍存在的不信任氛圍而受到貶低，這種氛圍規定不允許教師開發和管理他們自己的測驗和測試（現在統稱為通用‘評估’）或批改他們自己學生的考試。”孔蒂認為大資料不會帶來面向所有人的個性化學習，而是帶來教育上的單一文化：“STEM [科學、技術、工程和數學] 統治著一切，而‘資料驅動’的教育只追求一致性、標準化、測試以及像殭屍一樣堅持膚淺而通用的共同核心。”
孔蒂的信只是反對以技術為導向、以考試為重點的教育改革的強烈反對浪潮的眾多例子之一。1 月，西雅圖加菲爾德高中的教師投票抵制學業進步測量 (MAP) 測試，該測試在全國各地的學區進行，以評估學生的表現。在與他們所在地區的學監和學校董事會發生衝突後，教師們繼續抵制，抵制很快蔓延到西雅圖的其他學校。芝加哥和其他地方的教育工作者舉行抗議活動以示聲援。5 月中旬，宣佈西雅圖的高中將被允許選擇退出 MAP，只要他們用其他評估方法代替它。
如果資料驅動學習的支持者能夠明確證明他們的方法比現狀更好，他們很容易反駁這些抗議活動。但他們至少目前還不能做到這一點。正如自適應學習的支持者、布魯金斯學會技術創新中心創始人達雷爾·M·韋斯特所寫，關於有效性的經驗證據“是初步的和印象式的”。對自適應學習技術的任何準確評估都必須隔離和考慮所有變數：班級規模的增加或減少；教室是否被“翻轉”（意味著家庭作業在課堂上完成，講座透過影片在學生自己的時間交付）；材料是透過影片、文字還是遊戲交付；等等。亞利桑那州立大學表示，參加 Knewton 化發展數學課程的學生中有 78% 通過了考試，高於之前的 56%。然而，始終有可能更多學生透過考試不是因為技術，而是因為政策的變化：大學現在允許學生重修發展數學或將其延長至兩個學期而無需支付兩次學費。
即使自適應技術的支持者證明它效果極佳，他們仍然必須應對隱私問題。事實證明，很多人都覺得普遍收集心理測量資料令人不安。今年早些時候，InBloom 遭到的憤怒就證明了這一點。InBloom 本質上是為學生資料提供異地數字儲存——姓名、地址、電話號碼、出勤率、考試成績、健康記錄——格式化的方式使第三方教育應用程式可以使用它。當 InBloom 在 2 月推出時，該公司宣佈與九個州的學區建立合作伙伴關係，家長們對此感到憤怒。“國家資料庫”恐慌蔓延開來。批評人士說，學區透過 InBloom 將他們孩子的機密資料交給公司，這些公司試圖透過提出一個不存在的問題的解決方案來獲利。從那以後，除三個州外，其餘九個州都退出了。
這一切似乎都有些反應過度，但公平地說，自適應教育的支持者已經在談論學生的數字生成檔案在他們的整個教育生涯甚至更長時間內跟隨他們。去年秋天，教育改革運動“數字學習現在”釋出了一篇論文，主張為 K-12 年級的學生建立“資料揹包”——電子成績單，孩子們可以隨身攜帶從一個年級到另一個年級，以便他們在開學第一天就帶著“關於他們的學習偏好、動機、個人成就以及他們隨著時間推移的成就擴充套件記錄的資料”出現。一旦到了申請大學或找工作的時候，為什麼不使用儲存在他們的資料揹包中的分數作為憑證呢？類似的事情已經在日本發生，在日本，使用自適應學習軟體 iKnow 學習英語的經理通常會在簡歷上列出他們的 iKnow 分數。
這不是測試
關心孩子的家長和受到鄙視的教師是否足以阻止大資料進軍教育領域還遠不清楚。加州大學洛杉磯分校評估研究中心主任伊娃·貝克說：“現實情況是，這將成為現實。”“它不會只是一小部分。它將成為很大一部分。它將被實施，部分原因是它將比進行專業發展更便宜。”
這並不意味著教師會消失。這也不意味著學校會變得越來越痴迷於考試。它可能意味著相反的情況。充分先進的測試與教學沒有區別。在完全自適應的課堂中，學生將不斷受到評估，每一次擊鍵和滑鼠點選都會反饋到學習者檔案中。高風險考試最終可能會消失，取而代之的是永久監控的計算。
在這種情況發生很久之前，代際更替可能會使這些計算機化的教學和測試方法變得司空見慣，就像它們對亞利桑那州立大學的霍金斯和她的同學一樣。教師們也可能會轉變觀念。亞利桑那州立大學的執行副教務長菲爾·雷吉爾認為他們會轉變，至少：“我認為絕大多數教師會說這是一個好的舉措。順便說一句，三年後，他們中的 80% 將一無所知。”
在 ScientificAmerican.com/aug2013/learn-smart 參加關於州首府的自適應測驗