京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据学习离我们从未如此之近
2015年初,大数据领域公认权威、百万级超级畅销书《大数据时代》作者、牛津大学互联网研究所迈尔-舍恩伯格教授的新作《与大数据同行:学习和教育的未来》的中文版在国内出版,该书以浅显易懂的语言讲述了最前沿的理念——大数据将如何改变教育。
书中指出,大数据正悄悄影响到教育体系的每个层面,对于全世界的学习与教育活动,都会产生极为深远的影响。他用MOOC、可汗学院、Duolingo语言教育等案例,论证了蓬勃发展的在线教育领域产生了大数据,教育不只是“你讲我听”、考试评分或是选修科目更多而已。历史上第一次,我们拥有了强大、具有实证效果的工具,能够空前的看到学习的过程,破解过去不可能发现的重重学习阻碍,让教育可以实现“私人定制”,改善学习的成效。教师的工作不但不会被网络视频所代替,还会变得更高效,更有趣,学校和政府部门也能用更低的成本提供更多的教育机会。在这一刻,我们可以清晰地看到:一个全新的教育时代正在到来!
2015年10月10日,记忆工场在中国北京发布了Memoryer 3.0神经网络英语单词学习记忆系统(www.memoryer.com),相比于以前的系统,新版本采用了大型游戏引擎Unity 3D平台设计,实现了PC、iOS、Android系统的跨平台,从而便于用户在电脑和手机的共线学习。更大的变化,是3.0版本首次向教师开放了用于分析评估学生学习过程的后台大数据指标,包括 “学习进度与效率指标”、“记忆力指标”、“注意力指标”、“用功度指标”、“测试指标”等,一共32组指标,依靠这些数据,教师能够极其精确地评价使用者个体的全部学习行为、记忆倾向和遗忘程度,并可将其与整个班级的整体指标相比较。
如果再加上Memoryer一直以来受人推崇的人工智能认识记忆算法和人工智能虚拟教师,该系统实际上已经实现了迈尔-舍恩伯格在书中所说的大数据学习的过程:“与大数据同行的学习意味着两种迥异的学习过程。对于学生而言,他们是在一个同样也在向他们学习的体系中学习着课程。这一体系知道学生何时需要加倍依赖于概念,知道何时需要继续往下学习,还知道如何让学生在每一天中平衡“温故”和“知新”。这些学生是在伴随着大数据而学习,因为在他们所身处的系统之中,有关他们如何从事与他人和课程目标相关之事的证据,可以在分秒之中产生,而不是需要一个学期和一个学年才能出现”。
自从2012年记忆工场在世界范围内首次提出了人类神经元学习记忆的四度模型--LRRP模型(即学-记-忆-习模式)以来,记忆工场一直被人们认为是“掌握认知学习底层技术”的一家顶尖的科研机构,该机构从计算神经科学的角度,使用数学分析和计算机模拟的方法在不同水平上对神经系统进行模拟和研究。其商业化的第一个产品Memoryer神经网络单词学习记忆系统自面世以来,一直被业内所关注。
记者了解到,Memoryer学习记忆系统目前已经在北京、上海、山东、山西、陕西、内蒙、新疆等地的公立初高中学校进行了大量的对比试验和推广,所有学生均实现了“6小时掌握一学期单词”,同时在英语单词的听力、语法、默写等抗遗忘方面取得了超乎预料的理想效果,不但极大地节省了学生用于背单词的时间,而且在英语考试提分方面成绩显著。对于记忆工场的科学家们来讲,让他们兴奋的不仅仅是这个,而是在此过程中从后台获得的大量认知记忆过程的大数据,为下一步采用集体学习进化算法进一步优化记忆引擎奠定了扎实数据积累。
在人们以为大数据学习是基于一种概念一个设想的时候,记忆工场已经在这个方向上持续领跑。一个越来越清晰的双回路学习(double-loop learning)方式已经走向从最初的实践探索,向进一步成熟发展。
迈尔-舍恩伯格在《与大数据同行:学习和教育的未来》写道:“我们第一次要求自己拥有理解学生正在做什么的能力。我们能够理解在最大规模情况下学生是如何学习的,理解在任何给定的学年中数以百万计的各种数据。我们能够理解在最小规模情况下学生是如何学习的,理解每一个个体在10分钟的课程中是如何学习的,而不只是每一个个体是如何学习的。不同于旧有的调查世界和样本,我们能够连接上述两类规模——大数据是数以亿万计的小数据的汇集。”
而对于记忆工场来讲,这已经不是未来,Memoryer 3.0神经网络学习记忆系统的推出,已经实现了迈尔-舍恩伯格的上述表述,代表着我国在大数据学习应用领域已经与国际先进水平处于同一起跑点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22