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온라인 강좌 대부분이 실패하는 이유와 AI가 완성을 재설계하는 방법

매년 수백만 명의 사람들이 새로운 기술을 습득하거나 경력을 변경하거나 일상 생활을 개선하기 위해 온라인 강좌에 수천 달러를 지출합니다. 그러나 12.6%의 사람들이 실제로 강좌를 완료하고 구매한 가치의 100%를 얻습니다.
저는 사람들이 문제가 아니라고 믿습니다. 완성은 항상 설계의 결과입니다. 사람들이 온라인 강좌를 완료할 수 없다면, 그 문제는 학생들이 아니라 강좌에 있습니다. 이 기사에서는 온라인 강좌 설계의 가장 일반적인 결점과 AI가 그것을 어떻게 해결할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.
한 가지 크기가 모두에게 적합하지 않다
사람들은 다르게 배웁니다. 일부는 독립적으로 공부하는 데 많은 자율성과 자원을 필요로 하지만, 다른 사람들은 교수와 가능한 한 많이 소통합니다. 온라인 강좌의 생산을 최대한 저렴하게 하기 위해, 콘텐츠는 통일되고 다양한 대상에 맞게 조정되지 않습니다.
그러나 학습자는 다양한 배경, 개인적 선호도, 목표를 가지고 도착합니다.
초보자는 용어와 고급 지식에 압도당할 수 있지만, 더 선임된 학생들은 속도가 느려질 수 있습니다. 조정이 없으면, 많은 사람들이 강좌가 자신에게 적합하지 않다고 판단하고, 조용히 모든 노력을 중단합니다.
동기는 항상 임시적이다
학습의 욕구는 현대의 빠른 세계에서 중요하지만, 대부분의 사람들은 집중과 독립이 필요한 집중적인 강좌에 준비되어 있지 않습니다. 동기 부여의 스파이크와 생산성의 피크가 있지만, 강좌의 전체 기간 동안 그것을 유지하는 것은 매우 어렵습니다. 초기 추진력은 매우 취약하며, 장기간 동안 유지되어야 합니다.
생명은 항상 방해합니다 – 작업의 KPI, 가족의 의무, 또는 단순한 피로 – 많은 온라인 강좌 플랫폼은 학생들이 성인으로서 많은 책임을 지고 있다는 것을 고려하지 않습니다. 이것은 많은 온라인 학교가 학생들이 긴 비디오/텍스트 시퀀스를 거의 피드백이나 강화 없이 밀어붙이도록 기대하는 것을 의미합니다.
심리학자들은 오래전부터 의지는 장기적인 전략으로 신뢰할 수 없다고 주장해 왔습니다. 내재된 동기를 의존하는 시스템은 결국 항상 실패합니다.
사회적 고립
대학이 얼마나伟大했는지, 얼마나 생산적이었는지 기억하세요? 그것은 대학 교수가 마법사라는 것이 아니며, आपक의 신경 능력이 감소했다는 것이 아닙니다. 학교, 대학, 심지어 기업 웨비나는 모두 학생들에게 공동체의 감정을 제공합니다. 학생들은 서로 상호작용해야 하며, 지식의 격차를 도와주며, 공부를 더 열심히 하도록 동기를 부여해야 합니다. 온라인 강좌는通常적으로 동일한 수준의 사회적 참여를 제공하지 못하므로, 학생들은 고립되고 혼자라는 느낌을 받습니다. 친구가 당신의 노력을 축하하고, 당신의 노력에 대해 관심을 가지지 않는다면, 왜 더 열심히 공부하겠습니까?
반면에, 소셜 요소를 도입하는 프로그램, 즉 동기, 토론提示, 공유된 마일스톤 – 일관되게 더 높은 완성률을 보고합니다. 부트캠프와 코호트 기반 강좌는 오픈 액세스 MOOC보다 완성률이 몇 배 높은 경우가 많습니다. 인간은 사회적 학습자입니다. 아무도 당신이 나타나는지 않는지 주의하지 않는다면, 나타나지 않기가 더 쉽습니다.
신경 다양성
완성 문제의 종종 무시되는 부분은 많은 학습자가 동일한 신경학적 기준에서 시작하지 않는다는 것입니다. 신경 다양성 특성, 즉 ADHD 또는 불안은 주의력 범위 또는 스트레스 수준만 영향을 미치지 않습니다. 동기, 기억, 시간이 지남에 따라 노력을 지속하는 능력, 특히 자기 주도적인 온라인 환경에서 직접적으로 영향을 미칩니다. 이러한 학습자에게 중단은突然한 결정이 아니라, 마찰, 과부하 또는 회피의渐進的な 축적입니다.
이것은 AI가 의미있는 역할을 할 수 있는 곳입니다. 행동 신호와 학문적 데이터를 결합하여 학습자가 참여하지 않는 패턴을 조기에 식별할 수 있습니다. 가장 효과적인 모델은 알고리즘만으로 개입을 남기지 않습니다. 인간을 루프에 유지하여, 학습 심리학과 개인적인盲点을 이해하는 자격을 갖춘 코치가 지원을 개인화된 것으로 만듭니다. AI가 위험을 표면화하고 인간이 응답을 형성하면, 지원은 적응적이고 공감적이며, 학습자가 과정에 남아 있도록 더 가능성이 높습니다.
그러면?
온라인 교육 붐은 조용히 실패를 정상화했습니다. 학습자는 좋은 의도와 함께 등록하지만, 뒤처지고, 자신을 비난합니다. 플랫폼은 등록 수를 가리키고, 대학은 범위를 자랑하지만, 약속과 현실 사이의 격차가 넓어집니다.
비용은 완료되지 않은 비디오 또는 사용되지 않은 인증서가 아니라, 온라인 학습이 성장의 진지한 길로 신뢰의 서서히 침식입니다. 과정 설계자들이 중단을 개인적인 문제가 아니라 설계 문제로 간주하기 시작할 때까지, 온라인 교육은 외부에서 성공적으로 보이지만, 가장 중요한 곳에서 부족합니다.
온라인 학교가 죽었는가?
아니오, 그러나 분명히 변화하고 있습니다. 오늘날 온라인 교육이 직면하는 주요 도전 중 하나는 개인적인 주의와 의미있는 피드백의 부족입니다. 많은 학습자가 거의誰も 그들이 어떻게 진행되고 있는지 주의하지 않는다고 느끼며, 초기 탈락의 징후는 종종 무시됩니다.
이 문제에 대한 가능한 반응을 탐구하기 위해 구축된 솔루션이 있습니다. AI의 도움으로 학습자가 자료와 어떻게 상호작용하는지, 어떻게 진행되고 있는지에 대한 패턴을 관찰하는 것이 훨씬 더 쉽습니다. 또한 라이브 수업 중에 음성 응답과 질문을 분석하면 학생이 어려움을 겪고 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 목표는 교사를 대체하는 것이 아니라, 교육자에게 학생이 무엇을 필요로 하는지, 언제 지원이 가장 중요한지에 대한 또 다른 관점을 제공하는 것입니다.
이 접근법의 중심에는 간단한 아이디어가 있습니다. 온라인 학습은 참여자가 보이는 경우에 혜택을 받습니다. 고립이 일반적인 환경에서, даже 작은 주의와 조정의 신호도 차이를 만들 수 있습니다.
이러한 솔루션 중 하나는 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 온라인 학교인 Mathshub 팀에 의해 만들어졌습니다. 이를 통해 80%의 학생들이 1년간의 프로그램을 성공적으로 졸업했습니다.
요약
교육은 대부분의 사람들이 지불한 가치의 100%를 얻지 못한다면 包容적일 수 없습니다. 플랫폼이 사람們이 언제, 왜 참여하지 않는지에 더 주의를 기울이기 시작하면, 온라인 학습의 성공 정의는终于 변경될 수 있습니다. 그것은 등록한 사람들의 수에서 실제로 지원되는 사람들의 수로 변경될 수 있습니다.












