在他的作品中，他袭击了多种智能教学的逻辑，并指出了一些研究，表明剪裁学习机会对视觉，听觉和其他这种假设的常见假设进行常见的假设是教授不同学生的好方法。

A problem with Loveless’s argument is that many of my fellow “disruptors” and I who think that it is important to disrupt the education system think this way not under the mindset that it will—or should—help with multiple intelligences or learning styles, but instead because of a simpler and more rigorously tested notion that is far less ideological than Loveless assumes.

Today’s factory-model education system, which was built to standardize the way we teach, falls short in educating successfully each child for the simple reason that just because two children are the same age, it does not mean they learn at the same pace or should follow the same pathway. Each child has different learning needs at different times.

虽然包括认知科学家，神经科学家和教育研究人员在内的学者们已经发动了激烈的辩论，但是关于这些不同的需求是什么 - 有些谈论多种智慧和学习风格，而其他人则指出破坏这些概念的研究 - 每个学生都没有人纠纷以不同的速度学习。有些学生快速学习。其他人慢慢了解。每个学生的步伐都往往基于主题甚至概念是学习的。简而言之，这些差异的原因是双重的。

首先，每个人都有一个不同的能力 - 或认知科学家指的是“工作记忆”的能力，这意味着能够积极吸收和工作的能力，这些资源来自各种来源，包括视觉和听觉。其次，每个人都有不同程度的背景知识 - 或者认知科学家指的是“长期记忆”。这意味着人们将不同的经历或先前的知识融入任何学习经历，这会影响他们将如何学习概念。如果老师认为课堂中的每个人都熟悉一个历史的示例，例如唯一的历史，例如辅助特定课程的点，但是使用该示例来说明一个特定的点，然后是陌生的学生们或者谁有对该示例的误解，可能只是错过课程的观点，或者对课程的重点产生误解。这并不争议。

There is also widespread agreement that, as a result, targeting learning just above a student’s level such that it is not too easy or hard is critical to helping students be successful (Daniel Willingham, who Loveless cites in his discussion debunking the learning-style theory, writes extensively about this in his book为什么学生喜欢上学- 第一章）。如果无爱我们的写作（不是我不为他责备）或阅读扰乱课程稍微有点细致细微的眼睛，他会看到我们没有将我们的论点贴在多种智能或学习风格上的争论，我们是我们的前面，我们不是任何手段的学习科学专家。相反，我们广泛归咎于学生的学习需求和使用学习方式作为设备来说明这一点。MEA CULPA在使用这一例子时，正如我所写的更广泛的那样这里，但同时，如果我们帮助每个孩子达到他的最大潜力，它就不反驳了我们的论点的基本点 - 是需要定制 - 或个性化 - 是必要的。

了解这有助于我们了解个性化学习的逻辑，并远离当前系统，该系统授权学生在课堂上花费的时间，但不指望每个孩子掌握学习。因为我们的教育系统建立了标准化，而不是个性化，通过破坏性创新转变它至关重要。

这似乎可以参加一个无可爱的核心担忧，因为他似乎对嵌入了工厂教育模式中的一些假设的爱情。正如他写的那样，“此外，无论是在线或通过”混合的“制度都在线交付的个性化教学计划就是对所有学生在大约同时学习普通知识和技能的目标。”当然，挑战是他的论点是，今天的学生实际上并不大约在大约在同一时间学习或掌握一个共同的知识和技能;他们只是教导他们 - 与真正的学习相同他们。

为什么无爱学生同时学习同样的东西？首先，他说，因为学习一些共同点，很重要。我同意。在共同的过程中学习一些事情不是所有的东西，而是一个强大的基础 - 很重要。Again, although I am no expert, the research suggests that a strong foundation of knowledge is critical for future learning and meaningful participation in and contribution to society (but it’s also not sufficient, which is why developing deeper skills and dispositions are so important—a false either-or from which we need to move away). This isn’t antithetical to blended or student-centered learning; if Loveless thinks it is, I recommend he visit one of theKIPP LA小学。他看到的可能惊讶。

其次，无可爱的假设是因为学生可以在混合学习世界中不同时光学习这些东西，因此它会加剧成就差距 - 合法担忧。我们在这里需要更多的研究，但证据似乎表明，当学生没有掌握一个概念时，在工厂模型系统中加剧了成就差距，在她的学习中开发漏洞，而老师刚刚继续下一个概念明天。Instead, what we’ve seen in Chugach, Alaska and elsewhere, is that when we move to a competency-based learning system concerned with rigor—in which students move on to new concepts only upon mastery (and there exists the notion of a minimum pace so students who are falling behind get more attention and gaps don’t grow too big)—that students who would typically be left behind and see their gaps grow bigger and bigger, instead experience a sea change when misconceptions are corrected, they master foundational knowledge and skills, and they can then accelerate much faster than anyone would have expected.

不同的学生也在不同的观点挣扎。谁努力，换句话说，换句话说，“聪明的孩子”小组和“慢速孩子”小组没有修复。将基于能力的学习会加剧一些空白吗？当然。最有才华的学生 - 我们今天担保和抵制 - 将能够加速更快。虽然希望，这些差距与比赛和财富比他们今天的财富较少，但我们不确定。我们确实知道现状Quo工厂模型系统 - 在我的脑海中，与学生为中心的一个 - 沿着这个维度失败。

我还听说过无爱的攻击个性化学习，我认为弥补了以学生为中心的教育系统（另一个是基于能力的教育）的两个组成部分之一。无爱的抬头研究，据称旨在实施“个性化”学习，发现这种方法不一定有效。

虽然挑战虽然又一次地认为，每个人都意味着术语相同的事情或做了同样的干预措施;在同行评审的研究中只展示个性化学习是太简单的。

There are lots of notions and differing definitions of what personalized learning is, but when I, and many other disruptors use the phrase, we mean learning that is tailored to an individual student’s particular needs—in other words, it is customized or individualized to help each individual succeed. The power of personalized learning, understood in this way, is intuitive. When students receive one-on-one help from a tutor instead of mass-group instruction, the results are generally far superior. This makes sense, given that tutors can do everything from adjusting if they are going too fast or too slow to rephrasing something a different way or providing a different example or approach to make a topic come to life for a student.

但是你不必为它带来我们的话。研究表明，这种个性化学习的力量最大化学生的成功。Benjamin Bloom的经典“2 sigma问题”学习，于1984年出版，测量了学生学习与导师的影响，以提供个人，即时，定制的帮助。引人注目的发现是，到三周结束时，辅导下的普通学生大约是对照类平均值的两个标准偏差。这意味着平均辅导学生在控制课程中得分高于98％。

此外，只有90％的辅导学生达到了在传统教学条件下只有20％的学生达到的总结成就水平。Kurt Vanlehn更新的Meta分析，用于重新绘制绽放结论表明人类辅导的效果规模似乎比广泛宣传的2个标准偏差图更多约为0.79标准偏差。但即使在这种修订中，影响很大。问题是，对每个学生的人类导师都非常昂贵;因此，在20世纪初教育大量学生，我们通过了今天的工厂教育模式。混合学习背后的逻辑是，我们可以获得大规模定制的好处 - 换句话说，换句话说换句话说的许多影响 - 没有成本。

当然，当我们实施混合学习时，我们可能会学习关于学习工作的新事物。在近实时收集实证数据的机会将远远大，因此我们可以为不同的学生进行不同的方法，看看有关的作品，为谁以及在什么情况下。当我们这样做时，也许我们会学习学习风格 - 不是我们今天的简单概念，但是克服顿首席执行官Jose Ferreira写道“”学习某些概念的不同方式对于某些学生来说或多或少的效率“ - 确实存在。

但我们不必相信我们将恰及我们相信个性化，能力，混合或以学生为中心的学习。当然，也许我们确实需要一个更好的词汇表来表达我们的意思。

Michael Horn是Clayton Christensen Institute的教育执行主任，“扰乱班级”的共同作者。他是耶鲁大学和哈佛商学院的毕业生。这篇文章首先出现了forbes.com.和有线学术;图像归因Flickr用户Fleicheringbrad