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Udacity创始人谈谈在线教育的未来

发布时间:2020-03-09 15:51:16 阅读: 来源:放料阀厂家

Sebastian Thrun是Udacity公司的共同创始人兼CEO,同时在科技界也颇有作为,是斯坦福的教授,谷歌X实验室创立者,自动驾驶汽车和谷歌眼镜的研发负责人,还是MOOC(massive open on-line courses,大型网络开放课程)的积极倡导者。

Udacity在2012年创立,公司的目标是为每个人提供教育。所有课程在网上免费发布,有些课程只要支付150美金的学费,还能获得大学有效学分。目前提供类似服务的创业公司数量增长迅速,这一趋势正符合市场发展:要获得学士学位,平均花费在10万美金,但同等网络提供的“远程教育”不仅时间安排更为紧凑,价格也更有吸引力。MOOC被很多人认为是未来教育的发展方向,但这类课程服务还在发展早期,需要漫长的完善和磨合。比如作为Udacity的合伙人之一的San Jose州立大学,本周表示将暂停提供网络课程,直到来年春季恢复。

Thrun日前在Udacity位于加州山景市的办公室,接受了来自麻省理工《技术评论》杂志IT编辑Rachel Metz的采访。下面是访谈的部分问答:

San Jose州立大学最近中止了原本通过Udacity发布的课程,包括高中生和San Jose州立大学学生在内都受到影响。这一决定是在考虑到网络课程与传统授课相比合格率低而做出的,课程计划将在明年春天继续。您对此有何看法?

在我看来,参加网络课程的学生都非常认真,他们坚持参加课程,但至于通过率低,可能是还需要提高训练技巧。我们也征求过他们的意见,学生都表示需要更多的(适应)时间。网络授课确实是双方磨合共同决定的。我完全赞成中止授课的决定,因为这也是为给学生提供高质量教育的宗旨而做出的选择。

自从您创立了Udacity后,在线教育有了怎样的变化?

我们认为,MOOC应当帮助学习者完成课程。据最近的调查显示,我们提供的课程的平均进程为85%,远高于平均水平。而对MOOC课程来说,5%或4%的进程并不少见。

完成进度方面确实有相当的优势。Udacity是如何做到这一点的呢?

主要有两点:一是“学有所得”。注意提高完成课程获得证书的价值,而我们选择的“价值”就是核心大学课程绩点或学位——这些都是只有全部完成课程学习才能取得的。我们已经有San Jose州立大学作为合作教育机构,并且正在与乔治亚理工大学商讨有关提供全部学位课程的计划(将在明年一月上线)。由这些教育机构授予学位,而由我们提供所有基础设施,并督促学生完成课程学习。

二是为学生提供多样服务,提供专人与学生互动学习。对比结果显示,如果有人与学生进行线上交流,能大大改善完成课程的进度。同时设立在线帮助,供导师提供及时监督,辅导作业完成等。

您是否认为MOOCS完成率普遍偏低与用户对这一系统的期待过高有关?用户把这个系统想象得太好了,以至于真正使用时感到很失望?

即使是最顶级的教育机构,学生学习的课程其实用性也差强人意。有人就表示,上学只是为获得文凭,但却因为要在教室中坐着而浪费大量的时间。许多MOOC课程长度也和学期相当,还是很没有效率。但如果换成看视频,就剩下很多时间,用推特交流也比邮件更加便捷。大家都需要适应这种学习方式的改变。

据说使用Udacity的不仅有学生,还有一些公司用它来训练员工和发掘雇员的潜力,是这样么?

我们与一批公司建立和合作,为Udacity提供课程和资金支持,或与我们共同设置课程。员工如需要获得某方面的知识,那么使用Udacity这样的平台比传统学校授课来的快的多。

公司选择培训的通常都与自己的产品相关,比如谷歌培训的内容是HTML5网络语言,在培训的同时让更多的人熟悉HTML5。公司会从这些课程中发现表现最突出学生,这些学生通常并不比一流学府的优秀生逊色,他们没有去成的一流学校的原因各种各样,如地理、人口的限制,甚至文化不符等。

这些课程能帮助公司挖掘最有潜力的学生。教会他们适当的技能和技巧,就有胜任公司工作的能力。我们已经帮助几十个学生直接找到工作,通过我们的课程获得技术认证而找到工作的人更达到上百人。而这只是我们影响力的开始。

要想让在线课程更有吸引力,提高课程互动性,需要引进怎样的技术或需要开发怎样的技术?

我觉得应该在计算机化上下功夫。我们应当充分开发和理解人工智能,比如如何将学生能力和课程匹配起来。目前我们还需要手动筛选,分析学生资料,基于学生资料来预测参加课程的成功率——这些靠计算机都还无法实现。最终这些都将交给电脑系统处理,如检查学生学习情况,帮助选择适合学生的课程或任务,让在线学习更有效率,更有乐趣。

这一过程您预计要花多久完成呢?

至少一年。

这种互动技术将在Udacity怎样表现出呢?

比如给学生出题,在学生开始输入答案的时候,就能识别出学生是否将正确回答这条题目。如果学生水平尚且不够,则会换一条简单些的,如此调节,让学生得到人性化的辅导。

说到人工智能,你对电脑自动评分或自动反馈有何看法?与人类教师相比,这种电子系统是否更精确?

计算机评分系统成为“compiler”,按照程序设计,只能给出正确或错误的判断。如果是论断题,就很难出综合分析。比如哲学的判定语句和论述,其中的逻辑是难以用对错来判断的,语言的细微差别就能影响错误的判断。

此外答题判断不仅有评分,还有评语部分。比如评判论文,只有给出有意义的评语,作者才能学习进步。虽然论文评定系统有了很大的进步,但如何给出高质量的评价,目前还没有系统程序能够胜任。但实际上要解决这一问题很简单——让人来进行点评。在我看来,并不一定要把所有任务都勉强交给机器完成。人工点评还能提供额外的点评职位。

预计Udacity在五年后将会有怎样的发展呢?

Udacity将成为一所新型的大学。

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