教育最关心的就是学生们究竟是否吸收了所学的知识，尤其是网上教学不同于线下教学，老师可能难以追踪学生学习进度。因此对于老师来说拥有有效的办法调整教学至关重要。
我们都知道，未来的在线教育趋势一定是大数据，利用数据实践“促进学习的评估”。那未来数据分析会如何驱动在线教育呢?
我们现在看到的很多老师会以惯用的Excel整理数据，分出学生的成绩高低，也有部分老师懂得运用其他工具进行分析：经整理过的数据皆含参考及指标性，能指出学生表现的优劣，老师们便能时刻跟进学生们的进度，为学生作出相应的教学调整及巩固训练。
但要看得出成绩较逊的学生未能掌握的课题在哪里，或对于成绩较好的学生，针对性优化他们的学习，则需多花时间自行推断，目前市面上的大数据运算工具都无法满足这些全部需求，且操作非常复杂。
因此我们可以大胆设想，未来的在线教育系统一定是可以进行智慧型运算的，通过AI运算减少老师们自行操作时间，即时打造一份图象化的数据报告，为后续的教学铺路。
老师只需要提供停课期间的评估数据，系统会自动整合过去3个月来的学习资料到同一进度报告。
在这个系统中的报告可以分为全班报告及学生个人报告，老师可以纵观全班表现，与全级情况对比，优先处理较为落后的课题;亦可按需要深入探索个别学生的能力分布，找出他的学习困难，进行针对性的辅导教学。
当然要能更弹性的使用学生的学习数据，该系统应该能随时随地按需要提取资讯，令评估结果更具参考性，这样当老师调整教学时参考每次评估后分析的结果，进而就可以提升学习成效
你可能会好奇，这样的功能真的能够实现嘛?其实是可以的，目前教育界兴起Assessment for Learning(促进学习的评估)就是为了解决这类问题。如EduSoho等在线教育领先品牌也在积极对该领域进行探索
我们相信，在不久的将来，我们就能看到大数据为在线教育带来的巨大改变
