ディアナ・サフィナは、3つのスタートアップを設立した実績を持つシリアルエントレプレナーです。彼女はAlgebras.AIの共同創設者であり、Mathshub AIのCEOを務めています。ここでは、edtechセクター向けのAI駆動型リテンションソリューションの構築に焦点を当てています。彼女の背景には、TikTokやMeta Partnerのような主要な国際プラットフォームでの仕事が含まれています。ディアナは数学の修士号を持ち、応用AIと教育技術への強力な分析基盤を提供しています。
毎年、数百万の人々が、新しいスキルを身につけたり、キャリアの軌道を変えたり、日常生活を改善したりするために、オンラインコースに数千ドルを費やしています。しかし、オンラインコースを完了し、100%の価値を得る人はわずか12.6%です。私は、人々が問題ではないと強く信じています。完了は常に設計の結果です。オンラインコースを終了できない場合、問題はコースにあり、学生にはありません。この記事では、オンラインコース設計の最も一般的な欠陥と、AIがそれを修正する方法について説明します。一刀両断ではありません人々は異なる方法で学びます。何人かは、独自に勉強するための多くの独立性とリソースが必要ですが、他の人は教授とできるだけ多くコミュニケーションをとる傾向があります。オンラインコースの制作をできるだけ安くするために、コンテンツは統一されており、異なる聴衆に合わせて調整されていません。しかし、学習者は異なる背景、個人の好み、目標で到着します。初心者は、用語や高度な知識に圧倒されやすい一方、より上級の学生は遅れやすいです。適応性がなければ、多くの人がコースが自分に合っていないと判断し、静かに努力を放棄します。動機は常に一時的です現代の速い世界では、学習への欲求は重要ですが、多くの人は、集中力と独立性を必要とする集中コースに備えていません。動機のスパイクと生産性のピークは常にありますが、コースの全期間にわたってそれを維持することは非常に難しいです。初期の推進力は非常に脆弱で、長期間にわたって維持する必要があります。生活は常に邪魔をします – ワークのKPI、家族の義務、または単純な疲労 – 多くのオンラインコースプラットフォームは、学生が多くの責任を持った大人であることを考慮していません。これにより、多くのオンライン学校は、学生に長いビデオ/テキストシーケンスを進めることを期待しますが、フィードバックや強化がほとんどありません。心理学者は、意志力は長期的な戦略として信頼できるものではないと長い間主張しています。持続的な内発的な動機に依存するシステムは、最終的に常に失敗します。社会的孤立大学がどれほど素晴らしかったか、どれほど生産的だったかを覚えていますか？それは大学教授が魔法使いであることや、認知能力が低下していることではなく、学校、大学、企業のウェビナーはすべて、学生にコミュニティ意識を与えます。これは教育では代替不可能です。学生は互いに交流し、知識のギャップを埋め合い、勉強を励まし合う必要があります。オンラインコースは通常、同じレベルの社会的関与を提供できないため、学生は孤立し、孤独を感じます。友達があなたの努力を認め、祝福することができない場合、A+を取るために勉強する意味は何ですか？対照的に、コホート、ディスカッションのプロンプト、共有されたマイルストーンなどの最小限の社会的要素を導入するプログラムは、完了率が高いことが報告されています。ブートキャンプやコホートベースのコースは、より厳しいものですが、オープンアクセスのMOOCよりも完了率が何倍も高いことがあります。人間は社会的な学習者です。誰もがあなたが参加するかどうかを気にしない場合、参加しなくなることは簡単です。神経の多様性完了の問題のよく見落とされる側面は、多くの学習者が同じ神経基準から始めていないことです。ADHDや不安などの神経の多様性は、注意力やストレスレベルだけに影響を与えるのではなく、動機、記憶、時間の経過とともに努力を維持する能力に直接影響します。特に自己ペースのオンライン環境では、これらの学習者にとって、途中で辞めることは突然の決定ではありません。摩擦、過負荷、または回避の累積です。ここで、AIが役割を果たすことができます。学習者の行動パターンと学習データを組み合わせて、学習者が関与を失う兆候を特定します。最も効果的なモデルは、介入をアルゴリズムのみに任せません。人間をループに留めて、学習心理学と個人の盲点の両方を理解しているコーチを配置することで、サポートはパーソナライズされ、共感的になり、学習者がコースを続ける可能性が高くなります。AIがリスクを特定し、人間が対応を形成する場合、サポートは適応性と共感を持ち、学習者がコースを続ける可能性が高くなります。なぜそれが重要かオンライン教育のブームは、失敗を静かに正常化しました。学習者は良い意図で登録しますが、後ろに落ちて、気づかないうちに遠ざかっていきます。プラットフォームは登録数を指し、大学はリーチを誇り、約束と現実のギャップは拡大しています。コストは、未完了のビデオや使用されていない証明書だけではありません。オンライン学習に対する信頼のゆっくりした侵食です。コースデザイナーがドロップオフを設計上の問題として扱い始めるまで、オンライン教育は外見から見ると成功しているように見えますが、最も重要なところでは短所があります。 オンライン学校は死んだのか いいえ、しかし、明らかに変化しています。今日、オンライン教育が直面している主な課題の1つは、個人的な注意と有意義なフィードバックの欠如です。多くの学習者は、誰もが彼らの進捗状況に気付いているという感覚を持たずに、コースを進めます。早期の関与の兆候はしばしば見過ごされます。 この問題に対する潜在的な解決策が見つかりました。AIを使用して、学習者がコンテンツとどのように関わるか、進捗状況についてどう感じるかを観察することが容易になります。さらに、ライブレッスン中の声の応答や質問を分析することで、学生が苦労しているかどうかをよりよく理解できます。教師を置き換えることではなく、教育者に学生が何を必要としているか、いつサポートが最も必要かを示す別の視点を提供することを目指しています。 このアプローチの中心にあるのは、シンプルな考えです。オンライン学習は、参加者が見られていると感じるときに利益を受けます。孤立が一般的な環境では、注目と調整の小さな信号が大きな違いを生み出すことができます。 このような解決策の1つは、Mathshubチームによって作成されました。Mathshubは、データサイエンスと機械学習のためのオンライン学校です。このソリューションにより、80%の学生が1年間のプログラムを修了しています。 まとめ 教育は、多くの人が支払った価値の100%を得られない場合、包括的ではありません。プラットフォームが、いつ、どのように、そしてなぜ人々が関与を失うかに注意を払い始めると、オンライン学習における成功の定義は最終的に変化するかもしれません。登録人数から、実際にサポートされている人数に。
