当我们说PAL采用”量化教育方法”时，许多人并不清楚具体含义。该方法遵循两大指导原则：

  • 数据驱动决策： 教学内容、顺序与节奏均源于测量信号，而非主观臆断。
  • 数据量级的跃升： 更多数据并非指每学期多几次测验。我们持续追踪跨任务、跨时间、跨情境的信号——学生解答单道题目时我们就能生成300多项指标。为此我们甚至自主研发硬件，搭载专门设计的传感器进行测量。

为何选择这条路径？因为它在关键维度表现更优：

  • 更高学习效率： 根据实时信号个性化定制学习路径与内容，并持续优化。
  • 延续性学习视角： 追踪跨越学科、学年度及校内外场景的数据，决策基于完整成长轨迹而非单次课程。
  • 可复现的规模化质量： 有效模式被捕捉并复用，为消除全球教育不平等提供路径。
  • 更少偏见： 测量信号优于个人偏好与经验之谈。

量化不意味着取代人类，而是重塑教育者角色。教师应专注于唯有人类能胜任的工作：洞察学习动机与挫折，把握课堂氛围，关注传感器无法捕捉的社交动态。这些定性观察将转化为结构化数据，用以改进和校准模型输出。教师因效率提升腾出更多时间，可倾力构建师生关系、培养文化氛围与塑造学习习惯。与此同时，机器则专注其擅长领域：快速处理海量数据、验证替代方案并保持持续优化。

这一方法体现了 IntelleCo 的核心信念：人机协作，能成就任何一方单独无法完成的事。