Rens ter Weijde, Co-Fondator și CEO al KIMO – Seria de Interviuri

KIMO este o start-up olandeză fondată de doi absolvenți ai Universității Harvard: Krishna Deepak Nallamilli (India) și Rens ter Weijde (Țările de Jos). Echipa se axează pe dezvoltarea inteligenței artificiale necesare pentru a genera căi de învățare individuale prin conținut digital de învățare.

În timp ce învățământul online a devenit foarte popular, are și rate de abandon foarte ridicate, de până la 95%. De ce este rata de succes atât de scăzută?

Când am început KIMO, am efectuat un sondaj printre câteva sute de utilizatori pentru a înțelege mai bine situația. În primul rând, majoritatea furnizorilor de învățământ online oferă MOOC-uri (cursuri online), dar utilizatorii le percep ca o angajare semnificativă de timp. Ei ar folosi adesea soluții “mai scurte”, cum ar fi citirea de articole, ascultarea de podcast-uri, adresarea de întrebări pe Google (GOOGL ) etc., care se potrivesc mai bine cu programul lor zilnic. Așadar, învățarea este mai multicanală în practică decât permit acești furnizori. În plus, mulți utilizatori au exprimat că le lipsește îndrumarea în călătoria lor online. Rezultatul este că petrec mult timp căutând, încercând să decidă ce să studieze etc. Un al treilea motiv se referă la relevanța conținutului în sine. Materialele online sunt adesea statice, preînregistrate și nu sunt pe deplin relevante pentru ei. Ați putea spune că conținutul nu este suficient de personal/relevant pentru ei – sau cel puțin nu este suficient de relevant pentru a justifica timpul petrecut.

Mulți utilizatori afirmă că se plică de plictiseală și menționează frecvent lipsa de implicare ca problemă, de ce credeți că utilizatorii se simt dezinteresați de învățământul online?

Cred că există spațiu pentru a face platformele de învățare mai bune în cel puțin două dimensiuni principale. În primul rând, este necesară o inteligență mai bună pentru a ghida utilizatorii pe căi mai bune și a oferi recomandări de conținut mai bune. Ați putea spune că acesta este R&D-ul necesar pentru sectorul educației, puternic legat de algoritmii de inteligență artificială. Al doilea element este partea cealaltă a lanțului de valoare: UI/UX și experiența finală pentru utilizatori. Majoritatea sistemelor de gestionare a învățământului (LMS) sunt percepute de utilizatori ca plictisitoare și învechite. Ele sunt departe de software-ul politicos, în timp real, social și personalizat pe care utilizatorii îl așteaptă astăzi.

Puteți împărtăși povestea de origine a KIMO și ce v-a atras pentru a rezolva problema învățământului online?

Da! KIMO a început când Krishna, co-fondatorul meu, și eu ne-am întâlnit la Harvard Business School. Ne-a plăcut mediul, dar am realizat în același timp că părțile bune ale experienței nu sunt scalabile pentru oameni din întreaga lume. Am decis, peste un pahar de whisky într-un lobby de hotel, că am putea încerca să creăm un “antrenor de carieră digital”. Acesta a fost prima versiune a KIMO.

Puteți discuta cum este nevoie de inteligență artificială pentru a genera căi de învățare individuale prin conținut digital de învățare?

În fapt, KIMO se bazează pe o multitudine de modele de inteligență artificială în pipeline. Unele modele sunt în mod inerent simple, altele sunt mai complexe. Firul comun este că majoritatea modelelor se bazează pe limbaj natural ca date de intrare (NLP, de exemplu, modele de transformare). Aceste modele stau la baza recomandărilor de conținut pe care le primiți, a grupării conținutului în subiecte specifice sau a recunoașterii abilităților cheie necesare pentru joburi. Avem și câteva modele experimentale “generative” de inteligență artificială, cum ar fi modelul care răspunde la întrebările legate de conținut din interiorul aplicației KIMO. Dacă acest lucru va funcționa suficient de bine, va fi un pas mai aproape de automatizarea profesorilor pe care o vizionăm.

Puteți explica cum poate o sistem de inteligență artificială să învețe să înțeleagă joburile în detaliu (de exemplu, abilități dure sau moi)?

În termeni simpli: am decis să ignorăm bazele de date existente (O*Net, ESCO) pentru această lucrare, deoarece nu erau suficient de detaliate și erau învechite. În schimb, am construit un sistem care poate recunoaște aproximativ 40.000 de abilități în joburile de pe piață într-o manieră aproape în timp real. Ați putea spune că sistemul nostru “citește” toate aceste profiluri de job pentru a prezice ce fel de abilități sunt în prezent necesare pentru joburi. Aceste abilități recunoscute sunt ulterior grupate în abilități moi și dure.

Puteți discuta cum funcționează învățământul personalizat pe platformă, cum ar fi modul în care sistemul va ști ce tip de conținut funcționează cel mai bine pentru fiecare utilizator, cum ar fi articole, videouri, podcast-uri, lucrări etc.?

Răspunsul simplu este că asociem utilizatorii cu conținutul prin potrivire vectorială, care este o practică comună în modelele de recomandare. Partea mai dificilă este să decidem cum sunt construiți acești vectori, adică ce elemente sunt luate în considerare. Pentru moment, sistemul este relativ simplu și funcționează cu preferințele de învățare ale utilizatorului și scorurile de popularitate pentru materialele online. Viitorul va fi mai interesant, deoarece încercăm să luăm în considerare starea curentă a utilizatorului (de exemplu, jobul său) și starea finală dorită.

Care sunt unele dintre metodele actuale de învățare automată utilizate în sistemul KIMO?

Folosim multe modele diferite, în funcție de sarcină. Dar pot spune că avem o dragoste profundă pentru modelele NLP care utilizează atenția, astfel modelele de transformare.

Unde vedeți viitorul învățământului online în următorii 5 ani?

În scurt, văd învățământul online trecând de la “plictisitor, singuratic și universal” la “foarte atractiv, social și personalizat”. Companiile de învățământ online trebuie să scape de ideea că există într-o industrie tradițională, lentă. În schimb, ar trebui să realizeze că concurează în era curățirii informației, chiar în inima multor tendințe importante de astăzi.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre KIMO?

Da. KIMO este încă un “bebéluș” sau “beta”, așa cum îl numim noi. Descărcați aplicația, încercați-o și trimiteți-ne feedback-ul dvs.!

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre KIMO ar trebui să viziteze site-ul nostru.