精准学习

近来有许多报导在讨论AI人工智能所带来的“精准医疗”，这是一场划时代的医学革命。简单的说，即透过“基因检测”及“大数据”对于每个人的病况提出精准的“个别化”诊疗，甚至可以采取相关预防措施。
举例而言，医生对于新兴案例的了解，通常是经过阅读相关医学期刊论文而吸取新知，进而调整更新其医学知识与观念。粗估来说，一位从业三十年的资深医生，如果每天不间断的阅读二篇期刊论文，累积十年，大约是二万篇文章。现在IBM公司开发的“华生”医生系统，在十五秒内，即可搜寻五十万笔医学文献，找出类似的案例供医生参考，辅助医生的判断更为精准、有效。也因为人类基因在公元2000年时完成了定序，近年计算机运算速度又大幅提升，以前检测一个人的基因需要三个月，未来可能只要三天，甚至更快！由于基因的确认，医生在进行医疗时，将可更精准的为病人治疗，包含施予的药品及药量，几乎达到“量身定制”的水平，让医疗更有其效益。
然而，“精准医疗”与“精准学习”有什么关系？
这其实是一种观念的类比，当然，我相信未来可能也会实现。例如以阅读理解为例，孩子在阅读之后，我们如何知道学生的理解程度，甚至对于其不同阅读理解历程（或构面）的分析，进而给予“每一个”学生阅读理解情形“精准”的判读，并提供相关阅读与学习的建议。
如上类似的检测，在国际上有PISA和PIRLS，但这两者都是以“国际比较”为重点，不涉及个别参与国家（地区）的深入分析。其检测结果可作为对“整体学生”长期学习变化的追踪之用。然而，对于每一个孩子阅读理解能力的“个别化精准”监控，在正式学校教育之中，目前是付之阙如的（也许有少数学校在试验中）。
未来，以大数据为孩子的学习把关，必然会成为教育科技发展的重要趋势之一。中小学的教育科技领导者（比如相关主管、学校校长、教务主任或信息组长）大多数都还没能系统化的将大数据的教育应用列入发展重点。如果能利用教育科技设备监控每一位学生每次上课前、上课中、上课后的学习状况，以及随堂评量与定期评量学习结果的实时纪录与分析，将会为教师的教学设计与准备提供莫大的帮助，也许，“精准教学”的时代就会来临，协助学生在课堂中或课后自主学习的“精准学习”，也是指日可待！
您认为呢？