基于移动互联的教育服务和教育供给就是要关注学生的实际获得
　　基于移动互联的教育服务和教育供给，是与传统的教育供给完全不同的。以前的教育服务和供给更多的是基于管理需要，以教育理论为依据实施的。而基于移动互联的教育服务和教育供给，则是要在原有的基础上，更加关注学生的需求，进而关注学生的实际获得，即他们对教学资源的“消费”方式和“消费”习惯。
　　今天的会议，我们聚焦教学领域的作业环节，研究作业环节中学生对知识的消化与吸收、数据积累和作业诊断，这对未来的考试、学生的成长和教育教学修正有巨大价值。对教育大数据从多个不同角度分析，给出的视角和结论也更加丰富和多元，从而指导我们去调整教学、调整考试。“作业盒子”项目和以往政府先期投入、采购的项目不同，该项目在开展过程中，政府没有掏一分钱，也没有得到特殊的政策支持，是靠其研发团队的独特运作和对当前教育需求关键点的敏锐捕捉，实现为教育提供服务和支持。区域教育管理者、学校校长，甚至每位老师，都要善于整合这样的社会资源，增强对教育的服务和供给。我们一直在提要转变增长模式，这并不是一句空话。“作业盒子”的实验推进过程中，就有教师和学生的教与学方式、做作业的习惯的改变。
　　有了数据的积累，考试的出题方式也会发生改变。原先考试往往是由老教师“望闻问切”，顾及知识点的覆盖度，依靠经验的积累来出题。现在通过一个学期“作业盒子”的使用数据积累，教师期末的诊断与考试是否就可以不用传统的试卷结构去“漫灌式”地考查学生？因为教师手里有详细的“化验单”，有明确的问题点，因此教师给学生开的“消炎药”就不是广普的“消炎药”，而可以是定向的，学生“吃”一点儿就能见效。原来简单重复的复习和多次的考试似乎就没有太大的必要了。基础教育中的“减负”和提高效率要从这个角度实现突破，这是教育大数据的价值所在。
　　大数据分析将防止教育“踩踏事件”发生
　　基于移动互联的教育服务与供给，基于大数据积累的教育诊断和需求的发现，归根结底是基于新的“消费观”的。这体现了在推进教育信息化过程中，真正要在深化教育领域综合改革的“深”和“综”上下功夫。
　　大数据为我们还原了未知的过去。百度研究院大数据实验室科学家沈志勇利用大数据为我们还原了上海外滩踩踏事件的始末。我们可以设想一下，在教育领域，学科教学和复习监测环节、在学校考试前的最后阶段，有没有考试与复习的“踩踏事件”发生？比如，作业、考试过多，老师们争课时，学生精力不够用，各类“模拟”只做不判安排不开，等等。数据诊断不清楚时，我们的考试评价就缺乏针对性。如何安排有价值的考试，是三天一个周期的线性安排，还是对学生的需求进行分类、定向的推送，以实现个性化的辅导？大数据分析上海外滩踩踏事件的案例确实值得我们反思和借鉴。
　　小学一年级入学时，学生几乎是一张“白纸”，但是到了初中、高中阶段，学生的发展是有差异的。这种针对学生的分析和发现，就是要靠大数据，所以从学生进入学校一开始就要积累数据。我们关注学生的获得，关注教师的获得;关注教育过程中，数据的采集、积累和再发现。只有这样，才能真正预测或还原教育系统平时教学过程中的“踩踏事件”的诱因，从而做到早期发现、早期预防，防患于未然。
　　教育信息化要贴近一线教师需求，为教师提供“轻武器”
　　伴随着信息化、移动互联和手持技术的发展，学生的学习方式和教师的教学方式在发生改变。当前，我认为教育信息化会有三种需求变化。一是系统和软件的开发更加“轻薄”，属于“轻型武器”的开发，武装的对象是我们的一线教师。二是教育信息化发展要尊重和顺应行业习惯和工作推进机制。教育信息化建设不要总是试图改变教师和学生，首先应该尊重和顺应教师和学生的习惯，在此基础上推广技术。要让教师在体验中自己发生改变，而不是靠一开始的培训。三是教育信息化投入指向实际获得和数据生成。我们的投入要关注数据的实时生成和积累，如果没有这些获得，教育信息化的投入可能就是空的，或者至少还差很多。以前我们建网、建库、建队伍、建资源，可能都是差这一步，没有积累生成性的资源。
　　基于大数据的教育诊断和需求发现，非常迫切和重要。到底学生缺什么，要靠数据说话。教育信息化所提供的解决方案要贴近教师的需求，要让教师拿起来就能用。
　　深化教育领域综合改革将在大数据情境下展开
　　大数据在教育领域的应用会变得越来越迫切。
　　一是对未来高考改革的影响。新的高考方案将在基础教育管理者、学生、高校的专业设置等多个方面进行改革，需要给学生提供更多的选择。这种选择在时间上和空间上都会有所突破。空间上，学业水平考试学生自主选择学科组合。时间上，学生可以选择一年多考，甚至三年多考。这种情况下，学校教育服务的供给形式要实现个性化的供给，或者至少是多种类的供给。教师手里如果还是原来的教科书、教辅书和练习册等，肯定是不行的。教师必须掌握“新武器”，这种新武器要能够快速整合多样化的教育资源，包括传统意义上的教辅和新的信息推送和云端资源。除此之外，教师还要对学生有更深刻的认识，包括对学生学业成绩、知识点、问题点的认识和把握。
　　二是对学生就业倾向和发展趋势的诊断和预测。对学生的预测远比对“世界杯”的预测要复杂，因为人的成长过程是最复杂的，变数也大。而我们的教育就是要在发现学生的数据模型的基础上，组织相应的要素去干预学生的成长，形成促进发展的正能量。这个模型怎样建立？我们要依靠大数据来帮我们做这些事。学校的优势在于，对学生信息采集的维度是很多的，包括学生的课堂表现、作业、兴趣爱好，甚至情绪特征，等等。从数据的角度来看，这些都是财富。如果学校尽可能多地记录这些数据，并提出分析的要求、权重系数等，我们就有可能聘请专门人员开发模型，对这些数据进行挖掘、分析和解读。未来要实施的学生综合素质评价，就是要弱化评价功能，强调痕迹记录，把痕迹转化为数据，转化为“德智体美劳”。在新的工作方式上，教师眼中的学生是数据化的，因而教师提供的教育供给就是有针对性的“靶向治疗”，而不是凭经验的“狂轰乱炸”。这种情况下，每个学校的“加工力”的获得就源于对学生的准确认识，认识得越准，效益就越高。我们的学校和教师要做好这方面的准备。
　　党的十八届三中全会提出，要推进深化教育领域综合改革。在这一系列的教育改革中，我们需要更加开放和多元，集纳各方的力量，把各自发展的利益点凑在一起，建立一条服务学生健康成长的统一战线，寻求一种新的发展模式。未来，我们的教育系统将是一个开放的系统，对学生的诊断和帮助，仅靠学校的教务处、教学处、德育中心，肯定是不行的，一定要借助外部的力量。公办教育、民办教育和全社会对学生的服务也势必会实现“穿越”。