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なぜ多くのオンラインコースが失敗するのか —— AIが再設計する完了方法

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毎年、数百万の人々がオンラインコースに数千ドルを費やしています。彼らは、新しいスキルを身に付けたい、キャリアの軌道を変えたい、または単に日常生活を改善したいという希望を抱いています。しかし、12.6%の人が実際にコースを完了し、購入した価値の100%を得ることができます。

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。人々がオンラインコースを終了できない場合、問題はコースにあるのであって、学生にあるのではありません。この記事では、オンラインコースの設計における最も一般的な欠陥と、AIがそれを修正する方法について掘り下げます。

ワンサイズフィットオールではない

人々は異なる方法で学習します。一些の人々は、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。他の人々は、教授と可能な限り多くコミュニケーションをとりたいと考えています。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、異なるオーディエンスに適応していません。

しかし、学習者は異なる背景、個人的な嗜好、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ますが、よりシニアの学生は遅れを感じます。適応性がなければ、多くの人々はコースが自分に合わないと判断し、静かに努力を放棄します。

動機は常に一時的である

現代の速い世界で学習する意欲は重要ですが、多くの人々は、集中力と独立性を大量に必要とする集中コースに備えていません。常に動機のスパイクと生産性のピークがありますが、コースの全期間にわたってそれらを維持することは非常に難しいです。これにより、学生はコースを完了する能力と集中力を失います。初期のプッシュは非常に脆弱であり、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つ大人であることを考慮に入れていません。これにより、多くのオンライン学校は、学生が長いビデオ/テキストシーケンスをプッシュすることを期待していますが、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、意志力は信頼できる長期戦略ではないと長い間主張しています。持続的な内発的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、またはあなたの神経能力が低下したことの結果ではありません。学校、大学、企業のウェビナー – すべてが学生に、教育では不可欠なコミュニティの感覚を与えます。学生は互いに交流し、知識のギャップを助け合い、勉強を頑張る動機を与え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、祝福する人はいない場合、あなたはなぜ勉強を頑張ってA+を取るでしょうか?

対照的に、コホート、ディスカッションの提示、共有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、完了率が高いことを一貫して報告しています。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。人間は社会的学習者です。誰もがあなたが現れるかどうか気にしない場合、あなたが現れるのをやめることは容易になります。

神経発散

完了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や不安などの神経発散性の特徴は、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です。これらの学習者にとって、途中で辞めることは、突然の決定ではなく、摩擦、圧倒感、または回避の逐渐的な蓄積です。

ここで、AIが有意義な役割を果たすことができます。AIは、行動信号と学術データを組み合わせて、学習者が関与を失う可能性を示す早期のパターンを特定することができます。重要なのは、最も効果的なモデルは、介入をアルゴリズムのみに任せないことです。人間をループに保持し、学習心理と個人の盲点の両方を理解することができるコーチを配置することで、サポートは個人的なものではなく、汎用的なものになります。AIがリスクを浮き彫りにし、人間が対応を形成すると、サポートは適応性が高く、共感的で、学習者がコースを続けるのを助ける可能性が高くなります。

なぜ?

オンライン教育のブームは、静かに失敗を正常化しました。学習者は良い意図で登録しますが、後ろに落ちて、努力を放棄するときに自分を責めます。プラットフォームは登録数を指し、大学はリーチを自慢しますが、約束と現実の間のギャップは広がります。

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。オンライン学習が成長への真剣な道としての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成功しているように見えますが、最も重要な点では期待を裏切るでしょう。

オンラインスクールは死んだの?

いいえ、しかし、明らかに変化しています。オンライン教育が現在直面している主要な課題の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、誰もが自分たちの進捗状況に気付いていることを感じることなく、コースを進めています。早期の関与の兆候は、しばしば見落とされます。

この問題に対する潜在的な対応を探索するために構築されたソリューションがあります。AIの助けを借りて、学習者が材料とどのように交流し、進捗状況についてどう感じているかを観察することは、はるかに簡単になります。さらに、生のレッスン中に声の応答や質問を分析すると、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、教育者に学生が何に必要か、いつサポートが重要かについて別の視点を提供することを目的としています。

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た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でも大きな違いを作ることができます。

このようなソリューションの1つは、Mathshubの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オンラインスクールです。このソリューションにより、80%の学生が年間プログラムを成功的に卒業しました。

まとめ

教育は、多くの人が支払った価値の100%を得ることができない場合、包括的ではありません。プラットフォームが人々がいつ、どこで、そしてなぜ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、登録する人数から、実際にサポートされている人数に変化するかもしれません。

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の共同設立者であり、Mathshub AIのCEOを務めています。そこでは、エドテックセクター向けの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などの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および教育テクノロジーにおける仕事に強力な分析基盤を提供しています。