教育不僅要看學生的成績，還要看思想、心態、身體、性格。由於不同類型和能力的學生的學習表現極其復雜，教師需要根據自己的經驗和智慧設計靈活的教學方法。
但是，由於地區教育資源的不均衡、教師經驗和智慧的不同、學生對自身情況的認識有限以及教師對學生的理解不同，壹個學生往往會從不同的教師那裏得到完全不同的指導，從而導致完全不同的結果。
因材施教的前提:壹、掌握足夠的學生基本信息、狀態變化、能力水平等數據。2)有科學系統的理論或有經驗豐富、睿智的導師，能解答妳的疑問，指引妳的方向；3)能夠隨時接受學生咨詢。
要做到以上三點，需要強大的數據統計為基礎，系統完善的理論為指導，便攜的智能設備。過去由於科技水平落後，知識和經驗的傳承只能依靠老師的經驗和閱歷的積累，以及學生的勤奮、悟性和運氣。如今，隨著大數據、人工智能的興起和移動智能電子設備的普及，因材施教將成為可能。
但沒有強大理論支撐的產品，註定是時代海洋中的小浪，掀不起巨浪。
現在市面上所有的互聯網教育產品都只是壹個搬運工，把傳統課堂搬到網絡上。這樣確實可以更方便的給學生灌輸很多知識。但由於學生的學習基礎和狀態能力不同，課後的掌握程度也不同。所以學生用了沒多久，還是要走老路，回到學校教室。差生還是不知道如何學習，如何思考，如何應對考試，於是挫折感逐漸增加，最後只能放棄或者被制度淘汰。比如如何運用知識？先學數學還是先學物理？考試成績壹直停滯不前怎麽辦？學習時頭腦發麻怎麽辦？妳每天學習多長時間，用什麽方法？等壹下。在這種學習最本質的問題沒有得到系統科學的理解和解決之前，任何大數據、雲計算等技術都是無根無意義的。因為妳無法從根本上理解和解決學習的問題。
導致迷茫的學生在錯誤的方向努力學習，越走越遠。焦慮的老師在偏離和漸行漸遠的道路上默默耕耘。為了探究影響學習的相關因素，探索學習的內在規律。十幾年來，辛雷教育創始人辛雷通過QQ、電話、網絡、面授等方式，積累了數萬名學生的輔導經驗，總結了數萬條影響學習的學習因素。這裏的每壹個學習因素都來源於學生，也應用於學生。
因為每個學生都有自己的學習經歷，不同的優缺點，就像世界上沒有完全壹樣的樹葉壹樣。正因如此，辛雷教育根據不同學生的具體情況，給出了不同的學習計劃，結合數萬種學習因素，“百萬學習計劃”應運而生。這是辛雷教育團隊十年積累的成果，也是創始人辛雷三十多年學習經歷、廣泛閱讀和深入思考的結果。
隨著籠罩在考試上空的烏雲被驅散，學習的本質越來越清晰。
如果說網絡和在線教育推動了傳統教育，那麽大數據和人工智能將實現人類因材施教的教育。
以往因材施教的理念受限於空間和教學資源，有很大的局限性。壹個學生往往不能及時獲得自己需要的學習資源，但是在網絡和計算機時代，大數據時代，這就變成了可能。計算機和互聯網強大的存儲能力，可以對教學資源進行存儲和分類，讓學生以最短的時間和最短的成本，隨時隨地獲取學習資源。但這只是信息傳播方式的突破，並不能真正與學生融為壹體。
辛雷教育利用其理論基礎和計算機技術，對數萬種學習因素進行精確量化，如心理承受力、兇猛度、冷靜度、大腦清晰度等學習因素，並總結出學習因素之間的關系，用計算機算法固化優秀教師的經驗智慧。
學生使用辛雷智能教育軟件，通過智能檢測，記錄檢測學生的心態、身體、學習、思維等具體數據。每個學生的思維路徑、心態變化、學習起伏、身體狀況等學習因素都可以通過大數據反映出來，從而發現學生在考試成績中反映不出來的漏洞。通過大數據和人工智能的分析，每個學生都可以根據自己的學習情況得到獨特的學習計劃。實現計算機與學生的無縫融合，實現真正的教育智能化。這在傳統教育中是不可能的，也是傳統教育無法替代的。辛雷的教育實現了計算機與教育的無縫連接，確立了計算機在教育中不可替代的作用。
智能教育的普及會讓很多在當今教育體系中因為各種原因被淘汰的差生接受到最先進的教育。這樣任何人，任何年齡，任何教育水平都可以接受終身教育。
二、在教育領域，什麽才是真正有價值的數據？檢測，不可替代！
在“辛雷智能教育”的產品中，通過測試題獲得學生的心理變化、身體狀態、思維水平等指標，而這些數據都是在學生已經知道的情況下獲得的。由於感受的偏差和學生的主觀性，最終的數據不壹定絕對準確。
那麽，這種檢測方法是否不可替代呢？答案是肯定的。
測試的過程可能需要很多時間，但這個過程是學生對自己學習的回顧過程，也是更好的認識自己，修正思維，提升思維的過程。也是學生提高成績必須經歷的過程。
人們可能認為有價值的數據應該在學生不知情的情況下收集，但人類思維和情感的精度遠高於目前的電子設備，所以很多信息是電子傳感器無法檢測到的，但這部分數據對人類來說是完全空缺的，但對學習者來說卻是真正有價值的。
在教育領域，從大數據的角度來看，大數據的使用只是對已經精準采集的數據，如時間、成績、正確率等，起到錦上添花的作用。對於那些模糊數據的積累，大數據就變得有意義了。
辛雷的教育基於大數據，通過挖掘和分析學生學習因素的指標，制定個性化的學習方案和策略。同時，隨著數據的積累，方案會越來越精準。
對人的思維、學習因素等數據的積累和挖掘，對離散數據的線性化，對無法用數學模型或公式描述的客觀規律的暴露，可能是大數據對於教育乃至這個時代最重要的意義。
人類將進入智能檢測時代，積累真正有價值的數據，從而使研究人性、因材施教成為可能。