記者 程沛茜／台北報導
將大數據使用在教育上，學生學習狀況、分數等資訊放在資料庫裡，進行一連串分析，從而得出如何調整學習方法，或提供選擇，教育大數據因而得名。它包含三個核心條件，分別是回饋、個人化以及可能性預測。
台北醫學大學大數據科技及管理研究所長蔣以仁表示：「當然，民間是接受的(指教育大數據)，那就要看教育當局、政府的開放程度，願不願意接受一些不同的想法。」此外現已有許多電子化教材，蔣以仁提到不管怎麼改變，這都是教育的一種，需要受教育相關法規限制，即使是電子化教材也需審核，因此「一個人的學校」在台灣落實還有難度。
教育大數據先從「高等教育」開始，不只因為受高等教育學生心理較成熟可以適應教材轉換，蔣以仁還指出：「因為高等教育管比較少，中小學就管比較嚴。我認為，像大學生就可以有一門選修在家裡上，那教育部會讓中、小學生在家上課嗎？」
成功的可能性剝奪選擇權
由於大數據提供的是成功的可能性，讓人不免擔憂，可能造成學生因為害怕失敗，而放棄自己熱愛的事物。對此蔣以仁表示，「個人化」的推薦的確會有這個問題。蔣以仁開玩笑的說：「有一位學生興趣在藝術，但礙於必修課他修了一門數學，偏偏數學也學得不錯，分數很好，那(大數據)算出來要他往數學，可他興趣就是在藝術。」因此系統在建立資料庫應該要完整且時常更新，除了學生學習狀況之外，其性向、興趣、偏好等方面的資料是否蒐集齊全也是關鍵。他也提到大數據並不全然知道你要的是什麼，會保留一些模糊空間、灰色地帶，不時丟一些沒有偏好的東西試探，能讓大數據分析更好的朝向個人化發展。
對教師職缺保持樂觀 有需求就有供給
台北醫學大學大數據研究中心主任謝邦昌，提及大數據可以客製化，區隔出不一樣的資訊，並不會因為資料量龐大而忽略了每個學生的獨特性跟學習需求。另一方面則結合網路科技，使偏鄉學校可以得到更好的教學資源，人民得到完善的醫療服務，來彌補城鄉差距。關於教育大數據未來的走向，謝邦昌表示教師的身分可能轉換為諮詢顧問。
對於老師身分的轉變，國立高雄師範大學國文學系國文組三年級現任職補習班國文老師的張敏捷，則持不同看法。「如果沒有老師的搭配及引導，就好像鋼鐵人，裡面沒有湯尼史塔克(Tony Stark)操作。」至於是否會因為大數據日趨成熟，而更難找到老師職缺，張敏捷笑稱早已是普遍的問題了，現在今的教育體制對於新老師本來就不友善，然而所有人都需要老師，因此老師不會消失。
他以電影「魔球」舉例，主角聘用一位經濟學者當他的副手，算出每位球員的數據。找出最被忽略但潛力無窮的選手，最後用這個方法打破大聯盟最長連勝紀錄。「如果把球員當成學生，主角和經濟學者是有著新觀念的老師，他們用數據的方式找出學生的優勢以及弱點。那麼在面對未來社會的變遷，應是樂見其成。」最後張敏捷認為大數據尚未成熟，且充滿不確定性，教育型態還是應以老師為主，「就像電影裡主角雖然造就了紀錄，但仍未能帶領隊伍拿下總冠軍。」
