昨今、学習におけるデータマイニング(Data Mining)、ラーニングアナリティクス(Learning Analytics)など、eラーニングの世界でもビッグデータをどう扱うか? という議論が始まっています。
一歩先にAmazonやGoogleをはじめとするIT企業がビッグデータを取り扱ったサービス、たとえばAmazonでは閲覧・購入履歴などから「おすすめ」を表示したり、というのを以前より始めており、我々もその恩恵を受けているわけです。ユーザたちの履歴の巨大なデータから関連性を見出し、それを個々に適用することで次の需要予測をする、という感じでしょうか。
このAmazonの例は、いわゆる「レコメンド」(Recommend)とか「アダプティブ」(Adaptive)とか呼ばれるもので、教育の世界でいうと、「このテスト問題を間違えた人は、次にこの問題をやるといいですよ」と最適な問題を出題する適応型の学習を行うエンジンとしてすでに使われていたりします。