Rens ter Weijde, Đồng sáng lập & CEO của KIMO – Loạt phỏng vấn

KIMO là một công ty khởi nghiệp của Hà Lan được thành lập bởi hai cựu sinh viên của Đại học Harvard: Krishna Deepak Nallamilli (Ấn Độ) và Rens ter Weijde (Hà Lan). Đội ngũ của họ tập trung vào việc xây dựng trí tuệ nhân tạo cần thiết để tạo ra các con đường học tập cá nhân thông qua nội dung học tập kỹ thuật số.

Khi học trực tuyến đã trở nên phổ biến, nhưng nó lại có tỷ lệ bỏ học cao như 95%. Tại sao tỷ lệ thành công lại thấp như vậy?

Khi chúng tôi bắt đầu KIMO, chúng tôi đã khảo sát một vài trăm người dùng để hiểu rõ hơn về tình hình. Trước hết, hầu hết các nhà cung cấp trực tuyến cung cấp các khóa học trực tuyến (MOOC), nhưng người dùng thường coi MOOC là một cam kết thời gian đáng kể. Họ thường sử dụng nhiều cách “ngắn hơn” để vượt qua, như đọc bài viết, nghe podcast, đặt câu hỏi trên Google (GOOGL ), v.v., những cách này phù hợp hơn với lịch trình hàng ngày của họ. Vì vậy, việc học tập trở nên đa kênh hơn trong thực tế so với những gì các nhà cung cấp cho phép. Ngoài ra, nhiều người dùng cho biết họ thiếu hướng dẫn trong hành trình trực tuyến của mình. Kết quả là họ dành rất nhiều thời gian để tìm kiếm, cố gắng quyết định nên học gì, v.v.. Một lý do thứ ba liên quan đến sự liên quan của nội dung thực tế. Các tài liệu trực tuyến thường là tĩnh, được ghi trước và không hoàn toàn liên quan đến họ. Bạn có thể nói rằng nội dung không đủ cá nhân hóa hoặc liên quan đến họ – hoặc ít nhất không đủ liên quan để họ dành thời gian vào đó.

Nhiều người dùng cho biết họ cảm thấy chán và thường xuyên đề cập đến việc thiếu sự tham gia là một vấn đề, tại sao bạn nghĩ rằng người dùng lại cảm thấy không hài lòng với việc học trực tuyến?

Tôi tin rằng có thể cải thiện các nền tảng học tập trên ít nhất hai chiều chính. Trước hết, cần có trí tuệ tốt hơn để hướng dẫn người dùng trên các hành trình tốt hơn và cung cấp các khuyến nghị nội dung tốt hơn. Bạn có thể nói rằng đây là nghiên cứu và phát triển cần thiết cho lĩnh vực giáo dục, liên quan chặt chẽ đến các thuật toán trí tuệ nhân tạo. Yếu tố thứ hai là phía bên kia của chuỗi giá trị: UI/UX và trải nghiệm cuối cùng cho người dùng. Hầu hết các hệ thống quản lý học tập (LMS) được coi là nhàm chán và lỗi thời bởi người dùng. Chúng rất khác so với các phần mềm được hoàn thiện, thời gian thực, xã hội và cá nhân hóa mà người dùng mong đợi ngày nay.

Có thể chia sẻ câu chuyện về sự hình thành của KIMO và điều gì đã thu hút bạn đến việc giải quyết vấn đề học trực tuyến?

Tất nhiên! KIMO bắt đầu khi Krishna, đồng sáng lập của tôi, và tôi gặp nhau tại Trường Kinh doanh Harvard. Chúng tôi yêu thích môi trường đó, nhưng đồng thời cũng nhận ra rằng những phần tốt của trải nghiệm đó không thể mở rộng quy mô cho mọi người trên toàn cầu. Chúng tôi quyết định tạo ra một “huấn luyện viên sự nghiệp kỹ thuật số” trong một quán bar khách sạn. Đó là phiên bản đầu tiên của KIMO.

Có thể thảo luận về cách trí tuệ nhân tạo cần thiết để tạo ra các con đường học tập cá nhân thông qua nội dung học tập kỹ thuật số?

Trên thực tế, KIMO dựa trên nhiều mô hình trí tuệ nhân tạo trong đường ống. Một số mô hình rất đơn giản, trong khi những mô hình khác phức tạp hơn. Chỉ có một điều chung là hầu hết các mô hình dựa trên ngôn ngữ tự nhiên làm dữ liệu đầu vào (NLP, ví dụ như mô hình transformer). Những mô hình này nằm sau các khuyến nghị nội dung mà bạn nhận được, sự phân cụm của nội dung vào các chủ đề cụ thể hoặc việc nhận ra các kỹ năng quan trọng cần thiết cho công việc. Chúng tôi cũng có một số mô hình “tạo” trí tuệ nhân tạo thử nghiệm hơn, như mô hình trả lời các câu hỏi liên quan đến nội dung trong ứng dụng KIMO. Nếu điều này hoạt động đủ tốt, đó là một bước gần hơn đến việc tự động hóa các giáo sư mà chúng tôi hình dung.

Có thể giải thích cách một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể học để hiểu các công việc một cách chi tiết (ví dụ như kỹ năng cứng, kỹ năng mềm)?

Đơn giản nói: chúng tôi quyết định bỏ qua các cơ sở dữ liệu hiện có (O*Net, ESCO) cho công việc này vì chúng không đủ chi tiết và đã lỗi thời. Thay vào đó, chúng tôi xây dựng một hệ thống có thể nhận ra khoảng 40.000 kỹ năng trong các công việc trên thị trường một cách gần như thời gian thực. Bạn có thể nói rằng hệ thống của chúng tôi “đọc” tất cả các hồ sơ công việc này để dự đoán loại kỹ năng hiện đang được yêu cầu cho các công việc. Những kỹ năng được nhận ra sau đó được phân cụm thành kỹ năng cứng và kỹ năng mềm.

Có thể thảo luận về cách học tập cá nhân hóa hoạt động trên nền tảng, chẳng hạn như hệ thống sẽ biết loại nội dung nào hoạt động tốt nhất cho từng người dùng, chẳng hạn như bài viết, video, podcast, giấy tờ, v.v.?

Câu trả lời đơn giản là chúng tôi khớp người dùng và nội dung thông qua việc khớp vectơ, điều này là thông dụng trong các mô hình khuyến nghị. Phần khó hơn là quyết định những vectơ này được xây dựng như thế nào, tức là những yếu tố nào được tính trọng. Hiện tại, hệ thống tương đối đơn giản và hoạt động với sở thích học tập của người dùng và điểm số phổ biến cho các tài liệu trực tuyến. Tương lai sẽ thú vị hơn khi chúng tôi đang cố gắng tính trọng trạng thái hiện tại của người dùng (ví dụ như công việc của họ) và trạng thái cuối cùng mong muốn.

Có thể đề cập đến một số phương pháp học máy hiện tại được sử dụng trong hệ thống KIMO?

Chúng tôi sử dụng nhiều mô hình khác nhau, tùy thuộc vào nhiệm vụ. Nhưng tôi có thể nói rằng chúng tôi yêu thích các mô hình NLP sử dụng sự chú ý, do đó các mô hình transformer.

Trong 5 năm tới, bạn nhìn thấy tương lai của giáo dục trực tuyến như thế nào?

Nói ngắn gọn, tôi nhìn thấy giáo dục trực tuyến chuyển từ “nhàm chán, cô đơn và một kích cỡ phù hợp với tất cả” sang “thú vị, xã hội và cá nhân hóa”. Các công ty giáo dục trực tuyến cần thoát khỏi ý tưởng rằng họ tồn tại trong một ngành truyền thống, chậm chạp. Thay vào đó, họ nên nhận ra rằng họ cạnh tranh trong thời đại curation, right at the heart of many important trends today. Is there anything else that you would like to share about KIMO? Yes. KIMO is still a baby, or ‘beta’ as we call it. Download the app, try it out, and send us your feedback! Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit KIMO.