Coursera улучшает дистанционное образование с помощью Big Data

Для многих дисциплин онлайн-курсы имеют ряд преимуществ перед очной формой обучения. С их помощью тысячи людей могут прослушать лекции известных специалистов, на которые у большинства вряд ли получилось бы попасть традиционным способом.

Подобно социальным сетям, дистанционная форма обучения объединяет в едином информационном пространстве разных людей со схожими интересами, только касаются они уже не развлечений, а определённых научных областей.

В прошлом году возникло новое направление под названием «Всеобщие открытые онлайн-курсы» (MOOCs — Мassive Open Online Courses), ключевую роль в котором сыграл проект Coursera, созданный для развития системы образования через интернет. Его соучредителями стали два профессора Стэнфордского университета — Эндрю Ын (Andrew Ng) и Дафна Коллер (Daphne Koller).

Помимо профессоров Стэнфорда, сегодня в бесплатных онлайн-курсах принимают участие представители более ста университетов мира. Общий набор курсов включает свыше пятисот наименований. В прошлом году журнал Time признал Coursera лучшим образовательным сайтом.

Профессор Эндрю Ын считается одним из ведущих специалистов в области робототехники и машинного обучения. В Cousera он ведёт курсы по одноимённым дисциплинам. На недавнем обсуждении системы дистанционного образования в IBM Research он рассказал о методе расширенного анализа эффективности обучения с помощью технологий Big Data. Для выявления степени влияния различных факторов на обучение были обработаны данные о характере активности более ста тысяч студентов:

«Среди прочего, мы обнаружили, что степень вовлечённости студентов зависит от стиля рассылаемых администрацией ресурса электронных писем. При отправке стандартных уведомлений, таких как “Следующее домашнее задание необходимо подготовить к субботе”, интерес закономерно падает. Напротив, если писать сообщения вроде «Мы обратили внимание, что вы посмотрели уже пять обучающих видео: отличное начало!», интерес со стороны студентов растёт. То же самое касается стиля обсуждения на форуме. Студентам чрезвычайно важна подобная форма признания, особенно на первых этапах. Сейчас всё это кажется очевидным, но до проведения анализа мы не были уверены в этом и не могли оценить степень влияния».

Конечно, у отдельных преподавателей тоже может накапливаться своя статистика и формироваться собственное ощущение правильного подхода к обучению, но они при всё желании не будут видеть общей картины и не смогут наблюдать тенденции в глобальном масштабе. Coursera это по силам, поскольку в проекте постоянно доступны данные об активности десятков тысяч студентов. Их интеллектуальный анализ способен выявить множество взаимосвязей, часть которых окажется совершенно неявной.

Во время выступления был задан вопрос о том, как технологии IBM Watson и системы машинного обучения в эротематической форме могли бы использоваться в Coursera. Эндрю Ын ответил, что было бы интересно посмотреть, как такие технологии обеспечивают автоматическую классификацию текста в свободной форме. Они могли бы анализировать стенограммы учебных курсов, выявлять наиболее информативные и дискуссионные темы на форумах.

Эндрю Ын также отметил, что сегодня методики дистанционного обучения ещё далеки от совершенства — и помочь им в развитии сейчас может дальнейший анализ накопленных данных.

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях