yihui 我相信教育技术最后会拉高教育的最低水平，但是它对于教育最高水平的提高速度会更快；所以最后可能的结果可能向改革开放一样，min提高了，range也提高了。当然我个人的志向更多的是提高min（个人主页的title figure是我14年去哈佛骗钱的时候写的一个ppt，mitigate education inequality with technology and data）。

yihui这种逻辑有个致命的盲点（这也是我第一次创业失败的主要原因），那就是大部分孩子缺乏自主学习所需要的grit（韧性）。不是说他们学K-12的东西学不会，他们学其他东西也不一定能学会。给他们更好的资源也不一定能用起来。因为我和yihui浸淫在“自我实现人”环绕的环境中时间太长了，已经忘记了这个世界上大部分人在非智能力（non-cognitive skill）上的修为真是不行。

所以未来我更看好的教育数据应用领域是对于非智能力的培养和测评，因为这需要用到行为流，很有意思。举个例子，如果你把王者荣耀当做一个培养团队协作能力的教学方案，你也可以套用我上面的教学框架。通过玩家的游戏行为判断其团队协作的不足之处，告诉他们怎么改进，并根据他们的改进行为进行下一次迭代。想想这里面涉及的数据模型和工程挑战，就会让人睡不着觉。

这并不是我的疯狂想法。隐形测评（stealth assessment）在美国是教育技术研究的前沿领域之一。Florida State U的Valerie Shute等一直致力于把学习和游戏结合起来。他们之前探索过怎么用Valve的Portal 2来做评估解决问题的能力。ETS在这方面投入也很多(例如这个)，未来玩个游戏就出TOFEL或者GRE或者SAT成绩不是不可能。

更广义地讲，把研究的重心从学习结果转移到学习过程，把交互模式从纸笔时代的单向输入转移到平板时代的双向互动，这是大势所趋。只不过国内的ed tech还没有开始好好思考这对于教育技术和教育业态将产生怎么样的革命性变化。

于是就说到PR(aka 吹牛逼)。国内大部分教育技术公司（可能除了流利说之外）都停留在题库套个IRT就吹自适应的时代。且不说这样做的实际效果非常差，而且它浪费大量本来可以用来冒更有意思风险的VC资本。流利说在教育技术上的理解的确比大部分公司更好一些，但是他们没有公布任何详细的技术文档，从他们的PR稿透露的技术细节，我也不认为他们成功解决intelligent tutor的教学设计难题。AI老师我猜更多是噱头。

教育不赚快钱，大部分时候也不赚大钱。Khan当时考虑是否要把Khan Academy注册成一个公司或者一个NGO，他的一个朋友跟他说，你所敬仰的教育机构，哪一家是for profit organization?Khan于是决定做NGO，这样才能淡泊行远。我觉得这不是一个有美国特色的问题。很难指望VC模式下的Ed tech公司真的能做一点功在当代，利在千秋的长远工作。毕竟投资人想退出，员工想退出，箭在弦上，不得不发。