เรนส์ เทอร์ ไวจ์เดอ, ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ KIMO – ซีรีส์สัมภาษณ์

KIMO เป็นสตาร์ทอัพของดัตช์ที่ก่อตั้งโดยนักเรียนสองคนจากฮาร์วาร์ด: Krishna Deepak Nallamilli (อินเดีย) และ Rens ter Weijde (เนเธอร์แลนด์) ทีมงานมุ่งเน้นในการสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่จำเป็นในการสร้างเส้นทางการเรียนรู้ส่วนบุคคลผ่านเนื้อหาการเรียนรู้ดิจิทัล

การเรียนรู้ออนไลน์ได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว แต่ก็มีอัตราการทิ้งเรียนสูงถึง 95% ทำไมอัตราความสำเร็จจึงต่ำมาก?

เมื่อเริ่มก่อตั้ง KIMO เราได้สำรวจผู้ใช้หลายร้อยคนเพื่อเข้าใจสถานการณ์ที่ดีกว่า เมื่อแรกเริ่ม ผู้ให้บริการออนไลน์ส่วนใหญ่ให้บริการ MOOCs (คอร์สออนไลน์) แต่ผู้ใช้หลายคนรู้สึกว่า MOOCs ต้องใช้เวลาในการเรียนรู้มาก พวกเขามักจะใช้วิธีการเรียนรู้ที่สั้นกว่า เช่น อ่านบทความ ฟังพอดแคสต์ ถามคำถามใน Google (GOOGL ) เป็นต้น ซึ่งเหมาะสมกับตารางเวลาที่ยุ่งเหยิงของพวกเขา ดังนั้นการเรียนรู้จึงเป็นเรื่องที่มีหลายช่องทางมากกว่าที่ผู้ให้บริการเหล่านี้อนุญาต นอกจากนี้ ผู้ใช้หลายคนยังระบุว่าพวกเขาไม่มีการแนะนำในการเดินทางออนไลน์ของพวกเขา ผลลัพธ์คือพวกเขาใช้เวลาค้นหาและพยายามตัดสินใจว่าจะศึกษาอะไร ซึ่งเป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้อัตราความสำเร็จต่ำ

ผู้ใช้หลายคนอ้างว่าพวกเขารู้สึกเบื่อและไม่สนใจในการเรียนรู้ออนไลน์ ทำไมคุณคิดว่าผู้ใช้รู้สึกไม่สนใจการเรียนรู้ออนไลน์?

ฉันเชื่อว่ามีโอกาสที่จะพัฒนาแพลตฟอร์มการเรียนรู้ให้ดีขึ้นในสองมิติหลักๆ ประการแรก ควรพัฒนา AI ที่ดีกว่าเพื่อแนะนำผู้ใช้ในการเดินทางที่ดีกว่าและให้คำแนะนำเนื้อหาที่ดีกว่า สิ่งนี้สามารถพูดได้ว่าเป็น R&D ที่จำเป็นสำหรับภาคการศึกษา ซึ่งเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึม AI ประการสอง คือ ด้าน UI/UX และประสบการณ์สุดท้ายสำหรับผู้ใช้ ส่วนใหญ่ของระบบ LMS ถูกมองว่าเป็นเรื่องน่าเบื่อและล้าสมัยโดยผู้ใช้ พวกมันอยู่ห่างจากซอฟต์แวร์ที่มีการออกแบบและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งผู้ใช้คาดหวังในปัจจุบัน

คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวของ KIMO และสิ่งที่ดึงดูดคุณในการแก้ปัญหาการเรียนรู้ออนไลน์ได้หรือไม่?

ใช่! KIMO เริ่มต้นเมื่อ Krishna ผู้ร่วมก่อตั้งและฉันพบกันที่ Harvard Business School เรารักสภาพแวดล้อม แต่ในขณะเดียวกันก็รู้ว่าส่วนที่ดีของประสบการณ์นั้นไม่สามารถขยายให้ใหญ่โตได้สำหรับคนในโลก เราตัดสินใจสร้าง “โค้ชการเรียนรู้ดิจิทัล” ในโรงแรมหลังจากดื่มวิสกี้ ซึ่งเป็นรุ่นแรกของ KIMO

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า AI จำเป็นต้องสร้างเส้นทางการเรียนรู้ส่วนบุคคลผ่านเนื้อหาการเรียนรู้ดิจิทัลอย่างไร?

จริงๆ แล้ว KIMO พึ่งพาโมเดล AI หลายแบบในกระบวนการทำงาน โมเดลบางแบบเป็นเรื่องง่าย ในขณะที่โมเดลอื่นๆ มีความซับซ้อนมากขึ้น สิ่งที่เหมือนกันคือโมเดลส่วนใหญ่พึ่งพา ngôn ngữธรรมชาติเป็นข้อมูลนำเข้า (NLP, เช่น โมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์) โมเดลเหล่านี้อยู่เบื้องหลังคำแนะนำเนื้อหาที่คุณได้รับ การจัดกลุ่มเนื้อห成หัวข้อเฉพาะ หรือการรับรู้ทักษะที่สำคัญที่ต้องการสำหรับงาน เรายังมีโมเดล AI ที่สร้างขึ้นใหม่ๆ เช่น โมเดลที่ตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาภายในแอป KIMO หากสิ่งนี้ทำงานได้ดี จะเป็นก้าวหนึ่งที่ใกล้จะบรรลุเป้าหมายในการสร้างระบบอัตโนมัติของอาจารย์

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่าระบบ AI สามารถเรียนรู้เพื่อทำความเข้าใจงานในรายละเอียด (เช่น ทักษะที่ยากหรือทักษะที่อ่อน) ได้อย่างไร?

ในคำพูดที่ง่ายๆ เราตัดสินใจที่จะละเว้นฐานข้อมูลที่มีอยู่ (O*Net, ESCO) สำหรับการทำงานนี้ เนื่องจากฐานข้อมูลเหล่านั้นไม่ละเอียดพอที่จะตอบสนองความต้องการและล้าสมัย เราได้สร้างระบบที่สามารถรับรู้ทักษะได้ประมาณ 40,000 ทักษะในงานที่มีอยู่ในตลาดในแบบเรียลไทม์ ระบบของเราอ่านโปรไฟล์งานเหล่านี้เพื่อคาดการณ์ทักษะที่ต้องการสำหรับงานเหล่านั้น ทักษะที่รับรู้เหล่านี้จะถูกจัดกลุ่มเป็นทักษะที่ยากและทักษะที่อ่อนในภายหลัง

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่าการเรียนรู้ส่วนบุคคลทำงานบนแพลตฟอร์มอย่างไร เช่น วิธีที่ระบบจะทราบว่าเนื้อหาอะไรที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ใช้แต่ละคน เช่น บทความ วิดีโอ พอดแคสต์ เอกสารวิชาการ เป็นต้น?

คำตอบที่ง่ายคือเราตรงกันระหว่างผู้ใช้และเนื้อหาทrough การจับคู่เวกเตอร์ ซึ่งเป็นแนวปฏิบัติทั่วไปในโมเดลการแนะนำ ส่วนที่ยากกว่าคือการตัดสินใจว่าเวกเตอร์เหล่านั้นถูกสร้างขึ้นอย่างไร ในอีกคำพูดหนึ่ง คือ ส่วนประกอบที่ถูกใช้ในการสร้างเวกเตอร์ สำหรับตอนนี้ ระบบของเรายังค่อนข้างง่ายและทำงานร่วมกับการตั้งค่าการเรียนรู้ของผู้ใช้และคะแนนความนิยมของเนื้อหาออนไลน์ ในอนาคตจะน่าสนใจกว่า เนื่องจากเรากำลังพยายามรวมสถานะปัจจุบันของผู้ใช้ (เช่น งานของพวกเขา) และสถานะที่ต้องการ

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า KIMO ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องใดบ้างในปัจจุบัน?

เรามีโมเดลหลายแบบที่ขึ้นอยู่กับงาน แต่ฉันสามารถบอกได้ว่าเรามีความรักที่ลึกซึ้งสำหรับโมเดล NLP ที่ใช้การให้ความสนใจ หรือโมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์

คุณเห็นอนาคตของการศึกษาออนไลน์ใน 5 ปีหน้าอย่างไร?

โดยสรุป ฉันเห็นการศึกษาออนไลน์เปลี่ยนแปลงจาก “น่าเบื่อ โดดเดี่ยว และขนาดเดียวสำหรับทุกคน” เป็น “น่าสนใจ มีส่วนร่วม และส่วนบุคคล” บริษัทการศึกษาออนไลน์จำเป็นต้องหลุดพ้นจากความคิดที่ว่าพวกเขาอยู่ในอุตสาหกรรมที่ดั้งเดิมและเคลื่อนไหวช้าๆ แทนที่จะรับรู้ว่าพวกเขาแข่งขันในยุคของการคัดเลือกข้อมูล ซึ่งอยู่ตรงใจของกระแสที่สำคัญในปัจจุบัน

มีสิ่งใดที่คุณต้องการแบ่งปันเกี่ยวกับ KIMO หรือไม่?

ใช่ KIMO ยังคงเป็น “ทารก” หรือ “เบต้า” ตามที่เรียกว่า คุณสามารถดาวน์โหลดแอป ลองใช้ และส่งคำติชมให้เรา!

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม KIMO เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมได้