先学习一个计算机基础概念:元数据 metadata. 不用害怕，并不难理解。

维基百科中关于元数据的定义：描述数据的数据。

怎么理解？

电脑中的一张图片是一个计算机数据data，那么图片的大小，分辨率，拍摄时间，拍摄时的地理位置等附带信息就是该图片数据的元数据。

这些数据对于普通计算机使用者往往不会关注，大部分时候我们只会关注图片本身的内容。

但在专业人士手中，一张计算机图片绝不仅仅只是一张图片。

如网上某个明星随意的一张小区自拍照，普通吃瓜群众看到的只是一个美女，在专业人士手里，可以看到这张照片背后该明星用的手机型号，拍摄时的地理位置等信息，进而推断出她住的小区，消费水准等更多信息。

这一切的秘密都藏在元数据中。

元数据是图片生成时自动生成的，不会自动随数据的移动而消失。如你把这张照片发布到网上，它会像一个影子样跟随数据一起。

这么一说元数据干的都是坏事，先别急着下结论。

元数据可是整个大数据时代的基础，没有它，大数据也就无从谈起。

在过去，数据量太少的时候，元数据起到的作用有限，如以上明星拍照的例子，一张照片再怎么分析，我们推断的信息也有限。

但当数据大到一定程度，我们假定个场景：比如这位明星特爱自拍，每到一处，就拍几十张照片，经过两三年的积累，他的图片库有几万张照片了。这个时候我们就不只是可以推断出以上信息了。

我们暂忽略这几万张照片本身的内容，只看这些照片背后的元数据串起来可以得到什么？

1、根据拍摄位置画出明星的生活轨迹。预测出她未来一段时间内的生活行为。预测了有什么用？狗仔队最喜欢干的事。

2、根据拍照时间计算出拍照的时间习惯，进而推断出她的生活习惯。

如果再结合照片本身的内容，我们可以获得更多:

3. 拍照水准

4.个人偏好，如风景，人物等

5.个人表情判断她心情的变化曲线，结合生理学知识预测生理周期都不成问题。

6.社交圈信息。

这样列下去还可以更多，甚至可以发现连她自己都不知道的信息。

这一切的前提是元数据和大量数据量。

回到正题，学习中怎么利用大数据思维呢？

学习是大脑的一个运动过程。

如果把大脑比作一台机器，机器天生就有运行环境要求，不同环境参数情况下，运行效率差别非常大。大脑天生是个非常苛刻的机器，而且这些参数还因人而异，每个人的大脑运行时的参数要求和效率值都不一样。

如果把大脑的运作比作数据，那么对大脑在运作过程的记录就是元数据。

这样的元数据包括学习的起始时间，学习时的心情，学习效率，学习时的环境等。

我们经常会遇到的问题，什么环境下，一次背诵多少单词效率最高？

这样的答案往往因人而异。

如果有一种手段，我们可以把这些元数据记录下来，当经过一段时间后，简单的统计分析我们可以发现很多有意思的规律，比如：一次背诵多少单词效率最高？

一次学习多长时间效率最高？

什么灯光环境最适合学习？

一个章节什么样比例的新知识下学习效率最高？

……

当然，这些统计在数据量很小的时候会有偏差，甚至错误，但随着数据的越来越多，统计的结果会趋向于越来越精准。从而我们可以发现什么样的参数情况下，大脑的运行效率最高，这就是大数据的应用过程。

以上关于学习效率的答案前人已经做了很多工作，如:

1.当新知识占比15%时学习效率最高。

2.以25分钟或者45分钟为周期学习效率最高

（番茄工作法）

3.艾宾浩斯遗忘曲线。

但车别忘记: 大脑足够复杂，而且因人而异。

以上这一切的数据都是通用数据，统计学家得出这样结论的基础是基于人群的概论值，只是一个适合多数人的概率，并不一定适合到每个人。

人脑是个非常复杂的设备，人与人之间大脑的运行效率差距非常巨大，这其实也是普适教育一个非常困难的地方，没法做到因人而异，没有一种方法适合所有人。

但如果有大数据技术的存在，我们确可以精确预测出每个人大脑最适合学习时的“参数”。

下次起试试记录下大脑运作过程的元数据，这个过程并不难，数据量越来越多的时候会发现一些可能自己都不一定注意到的地方，让自己更了解自己。

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