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数据节点的规模
与大教育中大数据的“大”一样重要的是，其数据节点的“小”。事实上，这是数据变得更“大”的唯一原因。“小”节点可能表现为学习者回答的一个问题、在模拟情境中的一个动作，或在论坛当中的一次评论。更“小”的形式，还可能是一次按键、一个时间戳、导航路径中的一次点击、维基百科或博客中的某次编辑历史。学习本身并没有变得更“大”，只是我们可以附着记录的学习事件变得更“小”了,它们的总和也因此前所未有地变大，以至于如果没有计算机综合技术的支持，人类是难以处理和驾驭它们的。
测量的对象
经典测试大多沿袭以下路线:学习中的认知发展——测试中的观察——将测试结果作为认知的证据进行解释。传统的测试对象单独位于学习过程之后，并支持回顾式解释。然而,在以机器为中介的学习中，人们对学习证据的关注点已经转移到真实的知识人工制品上，并倾向于记录学习者利用学科知识所进行的实践，因为知识表征可能存在于学科知识实践的人工制品及其建构过程之中。换句话说,我们分析的重点不在于学习者所能思考的内容，而在于他们所做的知识表征。
这些人工制品含纳了许多复杂认知的表现，具体如科学实验报告、人类或社会现象报告、历史学论文、带有注
释的艺术品、视频故事、商业案例研究、发明或设计的物品、数学或统计案例、田野研究报告或根据用户故事编写的可执行的计算机代码等。这些人工制品是可识别的、可评估的、可衡量的。它的源起是可被验证的，其构建过程中的任何一个步骤都是可被追溯的。围绕知识加工展开的数据收集范围也被极大地拓展：自然语言处理、任务所花时间、同行或自我回顾、同行评议、编辑历史和导航路径等。
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