18. 依據Mayer-Schönberger和Cukier《大數據：教育篇－教學與學習的未來趨勢》（Learning with Big Data : The Future of Education）的見解，運用巨量資料分析，可以為教學與學習帶來巨大變革，下列何種不是其主張的可能效果？
(A)即時讓學生知道學習成效
(B)可以看到事件發生的因果關係
(C)做到真正的因材施教
(D)數據愈多，預測性就能愈精確

大數據專家麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger）和庫基耶（Kenneth Cukier）
在《大數據：教育篇》這本書裡提到，巨量資料其實是幫助適性學習，打造個人化的學習方式，這才是符合提昇學習效果的三大核心：回餽、個人化、可能性預測。

數據將為學習帶來的三大改變是：

第一、能蒐集到過去無法蒐集或成本過高的資料；

第二、我們能夠將學習個人化，針對自己而不是群體的需求來做調整；

第三、我們能夠用可能性的預測，調整出最好的學習內容，學習時機與學習方式。

麥爾荀伯格和庫基耶在這本書裡，用五大章節來說明大數據如何翻轉現代教育，其中線上課程就是鬆綁教育資源最佳的例子。例如：可汗學院（Khan Academy）的學習方式就是一種推翻教室的概念，它讓學生在家觀看教學影片、到教室不是為了上課而是做解題作業。這種顛覆教學現場的學習模式，與過去慣用只有一種途徑的教學方式非常不同。

資料出處：https://www.bnext.com.tw/article/34725/BN-ARTICLE-34725

(A)即時讓學生知道學習成效 →回饋

(C)做到真正的因材施教 →個人化

(D)數據愈多，預測性就能愈精確→可預測性

 三、反思：大數據在可能性的預測上，雖然並非是百分之百，但若是數據愈多，預測性就能愈精確。另外，大數據也無法看到事件發生的原因，而是觀察數字間的相關性，以此提升決策的成功機率。

特別的是，對於大數據在教育領域的應用，麥爾荀伯格相當看好台灣。他觀察，由於數學是大數據領域中的關鍵能力。

無法看到因果只能看到相關性

因果關係要用系統思考

大數據可以即時看到學習成效嗎?