211service.com
De technologie van massale open online cursussen
De golf van enthousiasme voor online onderwijs brengt een aantal moeilijke en interessante rekenproblemen aan het licht die Daphne Koller graag zou oplossen. Maar eerst moet ze de tijd vinden.
Uitvallers: Kunstmatige-intelligentieonderzoekers Andrew Ng en Daphne Koller verlieten de academische wereld om een online-onderwijsbedrijf te starten.
Afgelopen januari namen Koller en haar collega Andrew Ng afscheid van faculteitsfuncties bij het kunstmatige-intelligentielab van Stanford University om Coursera op te richten, een door ondernemingen gefinancierde startup voor online onderwijs met kantoren op vijf mijl van de campus.
Sindsdien is de groei van Coursera snel en allesverslindend geweest. Het bedrijf heeft meer dan 200 gratis lessen gegeven door professoren aan 33 topuniversiteiten, zoals de University of Pennsylvania en Caltech. Meer dan 1,5 miljoen studenten hebben zich aangemeld en elke week komen er ongeveer 70.000 nieuwe studenten bij, het equivalent van vier of vijf Stanfords.
Koller, 44, brengt nu haar gemiddelde dag door, waarschijnlijk ergens in een vliegtuig dat op weg is om Coursera te pitchen voor universiteitsbestuurders en docenten. De afgelopen 10 maanden hebben haar getransformeerd van een gevierd expert in statistiek in de co-CEO van een grote en complexe educatieve website waarvan de plannen om geld te verdienen nog in de kinderschoenen staan.
Als ik naar huis rijd, denk ik soms dat dit het leven van iemand anders is, zegt ze. Ze noemt de ervaring surrealistisch.
Tot nu toe was het afbreken van de betaalmuren rond het hoger onderwijs het eenvoudige deel. Wat nog uitdagender is, is het maken van online lessen zoals A History of the World Since 1300 en Algorithms I, die overeenkomen met de kwaliteit van hun persoonlijke equivalenten. Dat betekent racen om live forums voor klasdiscussies op te zetten, te voorkomen dat de site crasht te midden van de drukte van studenten, en dringend op zoek naar manieren om lessen interactiever te maken en de beoordeling zoveel mogelijk te automatiseren.
Gezien dergelijke technische uitdagingen, is het geen toeval dat veel van de mensen achter recente pogingen om college-cursussen online te zetten, afkomstig zijn uit computerwetenschappelijke laboratoria. Een andere Stanford-onderzoeker, Sebastian Thrun, nam ontslag om de startup Udacity te creëren. Bij MIT runt het voormalige hoofd van de AI-afdeling, Anant Agarwal, nu edX, een andere organisatie die massale online open cursussen of MOOC's aanbiedt (zie De crisis in het hoger onderwijs).
We zagen de kans en de technologie en hadden de mogelijkheid om er gebruik van te maken, zegt Koller. Maar lessen online zetten is slechts een deel van wat de AI-onderzoekers van plan zijn met MOOC's. Door de voortgang van miljoenen studenten online te volgen, is het misschien mogelijk om nieuwe inzichten te ontwikkelen in hoe mensen leren en lessen op individueel niveau aan te passen. Wat we hier hebben, is een ongekend niveau van detail en schaal van gegevens, zegt ze.
Koller is een PhD van de derde generatie die opgroeide in Jeruzalem, waar haar vader een bekende botanicus was. Ze is geen onbekende in het experimenteren met nieuwe vormen van lesgeven: meer dan tien jaar geleden begon Stanford met het uitzenden van een van haar lessen voor studenten in het volwassenenonderwijs. Uiteindelijk begon Koller tegen al haar studenten te zeggen dat ze de colleges thuis moesten bekijken. Plotseling kwam het idee in me op dat het geen zin had om elke week naar de klas te gaan en dezelfde lezing te geven die ik al 15 jaar geef, dezelfde grappen op hetzelfde moment , ze zegt.
Het bijwonen van de les werd optioneel, een tijd voor één-op-één interactie. Toch kwamen er twee keer zoveel studenten opdagen. In 2011 hielpen zij en Ng Stanford om drie klassen online te openen voor het grote publiek. Dit jaar haalden ze 22 miljoen dollar op van investeerders om Coursera te starten en een webplatform te creëren dat elke school zou kunnen gebruiken.
Net als zijn technologie, is het bedrijfsmodel van Coursera een werk in uitvoering. Een idee dat werd overwogen, was een vacaturesite om werkgevers in contact te brengen met studenten die specifieke Coursera-lessen hebben gevolgd. Een andere is het in rekening brengen van studenten die een officieel krediet willen verdienen. In november zei Antioch University in Los Angeles dat het haar studenten twee Coursera-lessen zou laten volgen voor krediet, waarbij de bescheiden inkomsten met het bedrijf werden verdeeld.
De lessen op de site zijn nog steeds van ongelijke technische kwaliteit. Een cursus Griekse en Romeinse mythologie is niet veel meer dan een pratende professor, groen afgeschermd tegen opsommingstekens en afbeeldingen van tempels. Maar volgens Koller is dit nog maar het begin. Door een ongekende hoeveelheid gegevens te verzamelen over hoe studenten leren en deze automatisch in realtime te analyseren, kunnen docenten hun dromen van gepersonaliseerd onderwijs op grote schaal verwezenlijken. Het doel is om personalisatie te ontwerpen en te identificeren waar iemand worstelt en wat nuttig voor hen kan zijn, zegt ze.
Een deel van Kollers eigen academische onderzoek, dat in februari werd gepubliceerd, illustreert hoe dit zou kunnen werken. Zij en verschillende medewerkers pasten machine learning-technieken toe om een inleidende programmeerles te bestuderen. De onderzoekers maakten wiskundige beschrijvingen van de studenten zelf, op zoek naar modellen die hun vooruitgang en tegenslagen zouden verklaren. Eén ontdekking: succes in de cursus werd voorspeld door de benadering van een student bij het oplossen van de eerste opdrachten, niet door goede of foute antwoorden.
Tot dusverre heeft Koller weinig tijd gehad om deze of vele andere mogelijke wegen voor onderzoek te volgen, maar Coursera is begonnen zich in het rijk van big data te begeven. Medewerkers zijn bijvoorbeeld begonnen met testen om verschillende videopresentatiestijlen te vergelijken, zelfs tot de manier waarop kleuren worden weergegeven. Door verschillende studenten verschillende formaten te laten zien - en bij te houden wie blijft kijken - hopen ze te ontdekken welke de kans verkleinen dat een student afhaakt.
Automatisering wordt moeilijker, maar ook belangrijker, naarmate Koller verder komt van haar vertrouwde terrein van wiskunde en informatica. Meerkeuzevragen, computercode en wiskundige problemen kunnen door een machine worden beoordeeld. Maar hoe zit het met een essay, een tekening of een vraag waarvan het juiste antwoord Obama, Barack Obama of de president zou kunnen zijn?
Dit zijn nog steeds moeilijke problemen voor de informatica. Voor het groeiende aantal lessen in de vrije kunsten en sociale wetenschappen heeft Coursera in plaats daarvan een peer-beoordelingssysteem bedacht, waarbij een computer klasgenoten de opdracht geeft om elkaar feedback te geven. Een populaire klas die dit systeem gebruikt, is Modern & Contemporary American Poëzie, gegeven door professor Al Filreis van de University of Pennsylvania. Het bestaat uit een levendige discussie, die lijkt op een inbelprogramma op de radio, met vragen via de telefoons, forums en Twitter.
Ongeveer 30.000 studenten schreven zich in, waardoor een-op-een lesgeven onmogelijk werd. Uit de klasdiscussieforums blijkt duidelijk dat niet iedereen enthousiast is over de peer-grading-aanpak. In een andere klas, die over Griekse en Romeinse mythologie, veroorzaakte verwarring vertragingen en halverwege de cursus wijzigingen in het beoordelingssysteem.
Ondanks dergelijke problemen, zegt Koller, worden haar gesprekken met potentiële universitaire partners steeds gemakkelijker. Vroeger stond online leren synoniem voor louche diplomafabrieken die een twijfelachtig product boden. Nu suggereert het iets veel beters en technologisch geavanceerder. Er is een enorme omslag geweest in het denken van mensen, zegt ze.