中国IDC圈4月5日报道，爱德华·斯诺登像掠过的飓风，他携“棱镜门”叛逃的故事拥有好莱坞大片中的一切精彩元素。但故事背后，一扇大数据的帷幕正在拉开，世界终于开始问：大数据这趟水，到底有多深？
斯诺登手中掌握的国家机密，正是中央情报局从邮件、电话和社交网络收集的海量个人数据，这些数据来自微软、雅虎、谷歌等世界顶尖科技公司的服务器。究竟这些数据背后蕴藏着什么“魔力”，令美国政府甘冒得罪公众的风险，多年来暗中推行监视个人隐私的“棱镜”项目？
从大数据的角度审视此次斯诺登事件，不难看出大数据不只是一个时髦的概念，而是渗入每个人生活的最有力的证据：科技发展使人类行为产生的数据量越来越大，这些产生的数据被采集、记录和分析的机会也越来越多，数据正在成为一个人线上线下的身份象征。
大数据带着“棱镜门”掀起的大浪不可阻挡地冲向各个行业，也为诸多产业有机会利用这股浪潮来让本行业产生革命性的变革创造了机会，高等教育领域自然不会例外。在高等教育最为发达的美国，从招收学生到课堂教学再到毕业生就业，大数据正在发挥着日益重要的作用。
以算法匹配教育资源
ConnectEdu是美国一家教育数据服务公司，其创始人声称公司的愿景是“未来不需要有大学申请的程序，因为算法能够告诉学生哪一所是他最适合的学校”。这听起来异想天开，让我们看看ConnectEdu朝这个梦想做了怎样的尝试：该公司开发的数据系统中可以录入和学生个人资料有关的250个数据类别，包括高中成绩、SAT考试成绩、家庭经济状况、职业愿景和地理位置，等等。一方面算法系统会根据学生的个人情况推荐合适的大学，帮助其进行申请决策(美国已经有超过250万高中生注册使用了这一服务)。另一方面，不仅学生关心，高校也希望能借助这样的服务来改进录取结果——ConnectEdu促进了学生和高校双向选择的优化。由于隐私条例限制，ConnectEdu不可以将学生的姓名透露给高校，但可以向招生部门展示其个人特征，例如告诉学校这是一名“家庭年收入5万美元左右、居住在迈阿密、数学相关科目考试成绩全A的非洲裔男生”。若学校感兴趣，可以通过ConnectEdu联系学生，当学生也对这所学校感兴趣时，双方就可以直接接触。
当学生顺利进入大学，下一个需要面对的重要选择自然是：应该选什么专业很多大学新鲜人并不清楚自己的兴趣所在；也有很多新生以为自己喜欢某个学科，但真正选择了以后才发现自己当初对专业的想象是美好的幻觉。位于田纳西州的奥斯汀皮伊州立大学在这个问题上为学生提供了基于大数据的贴心服务。与ConnectEdu的产品类似，该校开发了一个能录入学生个人资料的数据系统，除了过往成绩等基本信息外，这个系统的亮点是可以匹配数据库中其他学生的表现。例如一名新生希望选择生物专业，但和这名新生背景和成绩相似的人在工程专业上表现更好，系统就会给出相应建议。
打造个性化学习体验
除了为学生推荐最合适的教育资源，大数据在高等教育的另一个用途是提升课堂教学体验。试试想象下述的情景：你在课堂上通过触屏设备回答老师提出的问题，老师可以实时看到全班同学的答题情况，根据学生掌握的程度来控制教学进度，并且根据答题情况将学生匹配成讨论小组，让同学们找到合适的伙伴进行讨论，深化对所学知识的理解……
这样的场景已经在哈佛大学成为了现实，而实时的数据分析系统在此过程中扮演了关键的角色。在这套由哈佛大学教授埃里克·马祖尔开发的分析系统中，学生会在使用前首先被要求填写一份问卷，记录自己的学习习惯、对该课程的想法以及对自己能力的信心。根据这些信息，再加上学生在回答某一道具体问题时的表现，系统会自动匹配课堂讨论小组，让水平相近、观点碰撞的学生分在一组，将讨论过程产生的思维火花最大化。
为什么这样的软件能显著提升学习体验呢?埃里克·马祖尔教授曾经痛苦地发现，很多学生在课堂上只是生硬地记住知识点，而没有真正地消化。他希望通过开发一套数据分析工具去解决这个问题。这套分析工具背后的教育理念是，当观点相异的学生在一起讨论问题时，他们都必须说服另一方，而在这个互相说服的过程中，双方都必须把对问题的理解全部表述出来，并认真聆听对方的观点，随之改变自己的立场，或者用更深入的分析来为自己辩护——因此一个合适的讨论小组将能大大提高学习效率。