这些新技术对学生有怎样的影响，它们又要求怎样的教学方法，对此我们还没有具有说服力的研究，但高度解析的数字化学习方式看起来至少有两个结果。第一，鼓励了那些学习自觉性很高、对老师或是学习辅导员需求甚少的大学生，对他们来说电脑成为学习的中心老师至多能使他们的学习经历更加完善而已。在斯坦福大学的一堂慕课上，来自全世界范围内的400多名学生完成得比斯坦福大学最优秀的学生还要好。换言之，世界上最好的大学之一的最优秀的学生，被400名积极的自学者打败了这些自学者和老师连话都没有说过。与此相对，自律性较差的中小学生则会更多地指望能够激发并带动他们的老师—也许在未来对教师更合适的定义，是激励专家而非专业的权威。
第二，不仅教学材料，同样微粒化的还有评价体系。受热捧的可汗学院在提供成千上万段与教材匹配的视频的同时，还提供在线测试，以检测学习成果。教师们在将教学视频嵌入课堂的同时，可以通过一种数据控制器检索所有学生（与教学视频相关）的精细信息：他们看了哪些视频、看了多长时间、哪些作业完成了、哪些没有完成、完成各项作业用了多长时间，以及更多的参数。这有助于及时发现学生的弱点，但更主要的是使老师能够更全面地把握学生们的学习成效。
这听来像是不道德的监视。不过从中受益更多的是学生们自己，因为他们也能追踪数据从而获得直接的反馈。通常大多数学生对自己的学习成效只有一个粗略的了解，这个软件使之前看不见的东西变得可见了。一位教师仅用了6个月的时间，就借数据控制器观察到了一位学生的显著进步—对于自己看得见的提高，这位学生也极为兴奋。
微粒社会 The Granular Society
146