从最早的公开课，到现在百花齐放、面向大众的在线课程，在线教育市场已经越来越大。不过大部分在线课程都是在模仿实体课堂，比如大部分公开课仅仅是发布课堂录像和相关作业。事实上，面对仅仅是几十人的受众，实体课堂就已经暴露出无法满足多样化、大规模学员教学需求的问题。而在线课程恰恰面对的是更加多样化、更大规模的学员。实体课堂的问题，在在线课堂中更加地放大。
有趣的是，为了解决实体课堂的这个问题，研究者不断向在线教育靠拢。而在线教育看起来却像是没有跟进研究的步伐。举例来说，由可汗学院创始人提出的「短视频教学」概念在在线教育中非常流行，现在很多在线教育课程都喜欢将一大段长视频分成一段段短视频。其实这里面涉及到早在1968年便已经提出的学习概念——掌握学习（Mastery Learning）。简而言之，在学生学习某部分知识之后，需要做练习进行评估。只有在练习的结果达到了「掌握」的级别后，学生才可以进行下一阶段的学习。然而，很多在线课程将视频按结构分成小段之后，却往往缺少了最关键的一环——通过练习评估学生的掌握程度，这些课程仅仅简单地将长视频分成短视频，对学员的帮助极微。
在线教育平台 Coursera 上的一门课程体现了掌握学习的理念，允许学生无限次提交作业。很多学生都会不断的尝试，直到把习题做到满分。图片来源：Coursera Blog
不过，掌握学习并不是最优的选择。1984 年的一项研究表明，接受掌握学习教学的学生，其表现要比接受传统教学（Conventional）的学生高出1个标准差。而在这份研究中，表现最好的「辅导+掌握学习」（Tutoring+Mastery Learning）教学方式，则比普通学生高出了 2 个标准差。
不同教学方法的表现。图片来源：Benjamin S. Bloom, The 2 Sigma Problem
「辅导+掌握学习」其实就是现在常说的一对一教学（One-to-One Tutoring），这种教学方式主要优势在于：
- 教师能够对学生学习结果的正确性提供即时反馈，保证学生在正确的学习方向。
- 教师能够有效的引导学生、提示学生往正确的方向学习。
传统的课堂式教学并没有这些特点。在课堂中，教师不能照顾不同学生的水平，也难以做到为每位同学提供即时反馈。但是，每个学生都有一位一对一的教师是不可能的。
在信息时代，研究者们很自然的把目光投向了计算机。
在教学过程中，教师会有各种各样的「教学活动」——诸如「鼓励学生推断」、「提醒学生具体解题步骤」等等。研究者可以将这些教学活动编写入计算机中，让计算机拥有一定的教学能力。例如由 Neil Heffernan 等设计的 ASSISTments 教学系统就会像真人教师一样分析学生在习题中的表现，然后提供具体的教学支持，例如「你还差一步就可以解出答案了」、「注意 y 前面的负号」等等。另外，ASSISTments 还能通过识别学生的答题行为来判断学生的情绪状态。某道题目可能过于困难，不断的试错会让学生陷入「焦虑」的状态中，学生可能因此丧失学习信心，这个时候系统就会自动调整——提醒学生具体的知识点、提供暗示等等。
SRI Education研究中的其中一项发现，ASSISTments 学生成绩提高是传统教学学生的两倍。图片来源：ASSISTments: a free web-based tool for improving homework and classwork
ASSISTments 其实就是一个在线教育系统，美国已经有超过5万名学生在使用。2016 SRI Education的研究表明，使用ASSISTments 学习的学生在很多方面表现都要优于传统教学的学生。但是在大众在线教育产品中，少有类似 ASSISTments 的教学系统。
除了 ASSISTments 之外，还有其它各种各样的在线教育系统。不同于 ASSISTments 尝试模拟真人教师，Cognitive Tutor 希望通过计算机认知「学习过程」并优化出更好的教学模式，也就是说计算机有可能成为比人类更好的教师。而游戏化学习，则尝试在课程设计引入游戏中诸如心流（Flow）的机制，让学生在学习时进入如同玩游戏时全心投入、忘却时间的「化境」。还有如研究学习中的社交互动、利用互联网众包等改进教学系统等等。这些教学系统的出现，反映的是传统课堂授课方式已经越来越不能满足多样性、大规模式的学习活动。而研究者希望通过在线教育，让教学系统能依据学生的个人需求进行有效的调整，以达到最好的教学体验和教学效果，也就是实现自适应学习（adaptive learning）。然而遗憾的是，在大众在线教育市场，类似于 ASSISTments 之类的在线教育系统少有存在。
游戏根据玩家的能力不断改变挑战的难度，让玩家进入/停留在「心流区」。图片来源：Flow in Games (and Everything Else)
近年来，教育研究者、工作者不断在线教育领域投入，诸如大学发起的 MOOC 运动，成立了一批诸如 edX、Coursera 等教育平台。这些平台在教学系统的设置上都充分利用了教学相关研究成果，2016年哈佛大学设计了一门自适应学习的在线课程，实验结果表明自适应学习的学生效果要好于普通在线课程；还有诸如 Duolingo 之类的App，其教学效果已经和传统课堂相当，Duolingo 的目标是希望可以达到一对一教学的效果。 总之，这些变化都很大的改变了传统的在线教育。
不过，类似于 edX、Coursera 或者 Duolingo 这样的产品在国内并不流行。国内的在线教学资源可以说是足够、但是质量不佳。在线教育平台诸如网易云课堂、腾讯课堂等等拥有成千上万的课程和教师资源。各类线上教育机构也多不胜数。比起学生只能在一间普通学校进行学习，教育资源太丰富了。但是在教学设计方面，却依然克隆着课堂式的教学方式，更有退化为犹如孔子讲学一样的语音群聊。一方面，平台方没有足够的能力制定规范；另一方面，机构方也没有足够的教学知识设计课程。但是无论何种原因，影响的终归是用户，而用户也就是决定着在线教育市场「有多大」。