国家需要高技能人才来推动长期的经济增长同时促进创新——放眼全球，发达国家和发展中国家莫不如此。但是，这一目标只有通过在教育和培训方面加大投资才能得以实现。如果我们想终结贫困、减少失业、阻止经济不平等水平的加剧，那么，我们就需要找到更新、更好、更经济可行并且是大规模的教学方式。
　　这一目标或许连许多富国都难以实现；但是，聪明地收集、分析和利用教育数据，则可以带来大不一样的结果。此外，幸运的是，在我们生活的时代，信息科技给了我们合适的工具，这些工具拓展了获得高质量、可负担的教育的途径。大数据——企业用来分析和预测消费者行为的大量的复杂数据集——可以为教师和商业公司提供前所未有的关于学生学习方式的信息，以此来帮助学校以日渐成熟的方式实现个性化教学。
　　世界银行集团及其私人贷款部门——国际金融公司（IFC）目前正在试图将这一潜能用于支持广泛的国民教育体系。这一机构最新推出的改善教育的系统方法（Systems Approach for Better Education Results ，SABER），计划收集和共享世界各国教育政策和机构的有可比性的数据。
　　在私营商业部门，收集师生互动和学生-学习系统互动信息的能力将带来深远的影响。比如，在非洲国家肯尼亚，布里奇国际研究院（Bridge International Academies，BIA）正在大规模地使用适应性学习。布里奇国际研究院是一家由三家美国企业共同建立的国际金融公司客户机构。它运营着259家幼儿园和小学，平均月度学费仅为6美元。这是面向学生和教育者的大规模的学习实验。
　　布里奇国际研究院对教授标准技能和概念的不同方法进行测试。它在大量班级里同时部署两个版本的课程。课程由教师根据标准化的书面教案讲授，并通过平板电脑追踪教师对每个版本的授课时间。考试结果保存在教师的平板电脑中，每21天会录入250000多项分数。从这些数据中，该研究院的评估团队分析出哪个版本的课程最为有效，并在布里奇研究院网络中的其他学校推广这个版本的课程。
　　我们知道，一系列问题都可能造成学生表现的下降——夏季无空调教室的高温、家庭问题、教师质量欠佳，等等。但是，当你大规模地收集结果时，变量就会扁平化，重要的区别会浮现出来。这就是大数据的重大意义。
　　另一个例子是国际化的教育体系SABIS。SABIS在美国、欧洲、亚洲、中东和北非提供K-12教育（从幼儿园到12年级的基础教育）。SABIS挖掘大数据以确保高标准，增进63000多名学生的学习成绩。对学生年度学习成绩的持续追踪产生了1400多万个数据点，这些数据点被用来确定教学方案、实现学习目标，以及确保公司分布在15个国家的学校网络的一致性。
　　Knewton公司是另一家居于数据革命前列的公司。该公司是一家适应性的学习平台，用预测分析来实现数字资源的个性化。有了量身定做的内容和对这些内容的解释，即便不具备私立学校资源的学校也可以提供个体化的学习。结果，教师可以将时间用在效果最好的方式上——与学生一起解题——而不是无差别地授课。
　　当然，数据收集与分析带来的这些好处并不是没有风险的。我们才刚刚开始领会大数据可以在保护学生隐私的基础上提供多么大的学习潜力。在一些情形中，数据收集技术已经超越了我们确定数据应该如何收集、储存和共享的能力。另一方面，无论数据保护的力度多大，我们都需要明确的许可制度来规范数据的使用。然而，在许多发展中国家，还完全没有建立关于数据隐私方面的监管措施。
　　数据和教育之间的接口是新教育产品的关键所在，这些新教育产品可以为改善学习效果带来巨大的好处，特别是对不发达的国家来说更是如此。要实现这些好处——并且以负责任的方式实现——我们必须确保数据的收集既不被过度使用，又采取适当的方式，并且对于教学起到支持的效果。
　　世界各国的私营部门、政府部门和世界银行集团等组织机构需要制定规则，用以规范收集、共享和使用学生表现方面的关键数据。无论是学生还是家长，都同样值得在这样的规范下得到保护，同时享受到这一方式给教育带来的益处。