なぜほとんどのオンラインコースは失敗するのか―そしてAIが完遂を再設計できる方法
毎年、何百万人もの人々が、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、あるいは単に日常生活を改善したりする希望を抱いて、何千ドルもオンラインコースに費やしています。しかし、実際にコースを修了し、購入した価値の100%を得るのはそれらの人々のわずか12.6%です。私は、問題は人々ではないと強く信じています：完遂は常に設計の結果です。もし人々がオンラインコースを終えられないなら、それは学生側ではなく、コース側に問題があるのです。この記事では、オンラインコース設計における最も一般的な欠陥と、AIがそれをどのように修正できるかについて掘り下げます。画一的なアプローチは通用しない人々の学び方はそれぞれ異なります。一人で学ぶために多くの自立性とリソースを必要とする人もいれば、可能な限り教授とコミュニケーションを取りたがる人もいます。オンラインコースの制作を可能な限り安価にするために、コンテンツは統一され、異なる視聴者に適応されていません。しかし、学習者は異なる背景、個人的な好み、目標を持って参加します。初心者は専門用語や高度な知識に圧倒され、より上級の学生はペースが遅すぎると感じるでしょう。適応性がなければ、多くの人がそのコースは自分には合わないと判断し、静かに修了への努力を放棄してしまいます。モチベーションは常に一時的なもの学びたいという欲求は現代の高速化された世界では重要ですが、多くの人々は、膨大な集中力と自立性を要求する集中コースに備えていません。モチベーションの急上昇や生産性のピークは常にありますが、コース全体の期間にわたってそれを維持することは非常に難しく、その結果、学生はコースを完了する能力と集中力を失ってしまいます。最初の勢いは非常に脆く、長期間にわたって維持される必要があります。生活は常に邪魔をします―仕事のKPI、家族の義務、あるいは単なる疲労―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負う大人であることを考慮に入れていません。これにより、多くのオンラインスクールは、学習者にほとんどフィードバックや強化もなく長い動画やテキストの連続をこなすことを期待しています。心理学者たちは長い間、意志力は信頼できる長期的戦略ではないと主張してきました。持続的な内発的動機付けに依存するシステムは、最終的には必ず失敗します。社会的孤立大学がどれほど素晴らしく、あなたが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だからでも、あなたの神経能力が低下したからでもありません。学校、大学、さらには企業のウェビナーでさえ、学生に教育においてかけがえのない共同体意識を与えています。学生は互いに交流し、知識のギャップを互いに補い合い、より熱心に長く勉強するよう互いに動機づけ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ず、その結果、学生は孤立し孤独を感じます。もしあなたの努力を理解し、祝福してくれる友人がいないなら、なぜA+を取るために一生懸命勉強するでしょうか？対照的に、コホート、ディスカッションのきっかけ、共有のマイルストーンなど、最小限の社会的要素を導入するプログラムは、一貫して高い修了率を報告しています。ブートキャンプやコホートベースのコースは、より要求が厳しいにもかかわらず、オープンアクセスのMOOCsよりも数倍高い修了率を示すことがよくあります。人間は社会的学習者です。あなたが参加しているかどうかに誰も気づかないなら、完全に参加をやめてしまうことがより簡単になります。神経多様性修了問題の見過ごされがちな部分は、多くの学習者が同じ神経学的基盤から始めているわけではないということです。ADHDや不安などの神経多様性の特性は、単に注意力の持続時間やストレスレベルに影響を与えるだけでなく、特に自己ペースのオンライン環境において、動機づけ、記憶、時間をかけた努力を維持する能力に直接影響を及ぼします。これらの学習者にとって、中途退学はめったに突然の決断ではありません。それは摩擦、圧倒感、または回避の漸進的な蓄積です。ここでAIは、行動のシグナルと学業データを組み合わせて、学習者が関与を失うリスクがあることを示唆する早期のパターンを特定することで、有意義な役割を果たすことができます。決定的に重要なのは、最も効果的なモデルは介入をアルゴリズムだけに任せないことです。学習心理学と個人の盲点の両方を理解する資格を持つコーチという人間をループに留めることで、支援は一般的なものではなく個人的なものになります。AIがリスクを浮き彫りにし、人間が対応を形作るとき、支援は適応的で共感的になり、学習者がコースを続けるのを助ける可能性がはるかに高くなります。ではどうすればよいのか？オンライン教育の急成長は、静かに失敗を普通のこととしてしまいました。学習者は善意で登録し、遅れを取り、そして離れていくときに自分自身を責めますが、しばしば何百万人もの他の人々が同じことをしていることに気づきません。プラットフォームは登録者数を指し示し、大学は到達範囲を自慢し、約束と現実の間のギャップは広がります。そのコストは、未完了の動画や未使用の証明書だけではありません。それは、成長への真剣な道としてのオンライン学習への信頼がゆっくりと侵食されていくことです。コース設計者が中途退学を個人的な問題ではなく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上は成功しているように見え続け、最も重要な点で不足したままです。 オンラインスクールは死んだのか？ 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する主要な課題の一つは、個人的な注意と意味のあるフィードバックの欠如です。多くの学習者は、自分がどのようにやっているかに誰かが気づいているという感覚をほとんど持たずにコースを進み、関与が低下する初期の兆候はしばしば気づかれません。 この問題に対する可能な対応を探るために構築された解決策があります。AIの助けを借りて、学習者が教材とどのように相互作用し、自分の進歩についてどのように感じているかのパターンを観察することがはるかに容易になります。そして、ライブレッスン中の音声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。目的は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、そして支援が最も重要になる可能性がある時期について、別の視点を与えることです。 このアプローチの中心にあるのは、単純な考えです：参加者が見られていると感じるとき、オンライン学習は恩恵を受けます。孤立が一般的な環境では、注意と調整の小さなシグナルでさえ違いを生むことができます。 そのような解決策の一つが、データサイエンスと機械学習のオンラインスクールであるMathshubのチームによって作成されました。これにより、学生の80%が1年間のプログラムから無事に卒業しました。 まとめ 大多数の人々が支払った価値の100%を得られないならば、教育は包括的であることはできません。プラットフォームが、人々がどのように、いつ、なぜ関与を失うかにより注意を払い始めるにつれて、オンライン学習における成功の定義は、最終的には―何人が登録するかから、何人が実際に最後まで支援されるかへ―移行するかもしれません。
