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La tecnologia dei corsi online aperti di massa
L'ondata di entusiasmo per l'istruzione online sta portando alla luce alcuni problemi computazionali difficili e interessanti che Daphne Koller vorrebbe risolvere. Ma prima deve trovare il tempo.
Abbandoni: I ricercatori di intelligenza artificiale Andrew Ng e Daphne Koller hanno lasciato il mondo accademico per avviare una società di formazione online.
Lo scorso gennaio, Koller e il suo collega Andrew Ng si sono congedati dalle posizioni di facoltà presso il laboratorio di intelligenza artificiale della Stanford University per creare Coursera, una startup di formazione online finanziata da venture con uffici a cinque miglia dal campus.
Da allora, la crescita di Coursera è stata rapida e divorante. L'azienda ha pubblicato più di 200 lezioni gratuite tenute da professori di 33 importanti università, come l'Università della Pennsylvania e il Caltech. Più di 1,5 milioni di studenti si sono iscritti e circa 70.000 nuovi studenti, l'equivalente di quattro o cinque Stanford, si iscrivono ogni settimana.
Koller, 44 anni, ora trascorre la sua giornata media probabilmente su un aereo diretto da qualche parte per presentare Coursera agli amministratori e ai docenti dell'università. Gli ultimi 10 mesi l'hanno trasformata da celebre esperta di statistica nel co-CEO di un sito web educativo ampio e complesso i cui piani per fare soldi sono ancora nascenti.
Mentre guido verso casa, a volte penso che questa sia la vita di qualcun altro, dice. Lei chiama l'esperienza surreale.
Finora, abbattere i paywall intorno all'istruzione superiore è stata la parte più semplice. Ciò che è più impegnativo è realizzare lezioni online come A History of the World Since 1300 e Algorithms I corrispondano alla qualità dei loro equivalenti di persona. Ciò significa correre per creare forum dal vivo per le discussioni in classe, evitare che il sito si blocchi tra la folla di studenti e cercare urgentemente modi per rendere le lezioni più interattive e automatizzare il più possibile la valutazione.
Date queste sfide tecniche, non è un caso che molte delle persone dietro i recenti sforzi per mettere online i corsi universitari provengano da laboratori di informatica. Un altro ricercatore di Stanford, Sebastian Thrun, si è dimesso per creare la startup Udacity. Al MIT, l'ex capo del dipartimento di intelligenza artificiale, Anant Agarwal, ora gestisce edX, un'altra delle organizzazioni che offrono enormi corsi aperti online, o MOOC (vedi The Crisis in Higher Education).
Abbiamo visto l'opportunità e la tecnologia e abbiamo avuto la capacità di sfruttarla, afferma Koller. Ma mettere le lezioni online è solo una parte di ciò che i ricercatori di intelligenza artificiale intendono con i MOOC. Seguendo i progressi di milioni di studenti online, potrebbe essere possibile sviluppare nuove intuizioni su come le persone apprendono e personalizzare le lezioni a livello individuale. Quello che abbiamo qui è un livello di dettaglio e una scala di dati senza precedenti, dice.
Koller è una dottoressa di terza generazione cresciuta a Gerusalemme, dove suo padre era un noto botanico. Non è estranea alla sperimentazione di nuove forme di insegnamento: più di dieci anni fa, Stanford ha iniziato a trasmettere una delle sue lezioni per studenti di educazione degli adulti. Alla fine, Koller iniziò a dire a tutti i suoi studenti di guardare le lezioni a casa. All'improvviso, mi è venuta in mente l'idea che non aveva senso per me andare in classe ogni settimana a insegnare la stessa lezione che insegno da 15 anni, le stesse battute allo stesso tempo , lei dice.
La frequenza alla lezione è diventata facoltativa, un momento per l'interazione individuale. Anche così, il doppio degli studenti ha iniziato a presentarsi. Nel 2011, lei e Ng hanno aiutato Stanford ad aprire tre lezioni online al pubblico in generale. Quest'anno hanno raccolto 22 milioni di dollari dagli investitori per avviare Coursera e creare una piattaforma Web che qualsiasi scuola potrebbe utilizzare.
Come la sua tecnologia, il modello di business di Coursera è un work in progress. Un'idea presa in considerazione è stata una bacheca di lavoro per collegare i datori di lavoro agli studenti che hanno seguito corsi specifici di Coursera. Un altro è quello di addebitare agli studenti che vogliono guadagnare un credito ufficiale. A novembre, l'Antioch University di Los Angeles ha dichiarato che avrebbe iniziato a consentire ai suoi studenti di seguire due lezioni di Coursera per ottenere crediti, dividendo le modeste entrate con l'azienda.
Le lezioni sul sito sono ancora di qualità tecnica non uniforme. Un corso sulla mitologia greca e romana è poco più di un professore parlante proiettato contro punti elenco e immagini di templi. Ma Koller crede che questo sia solo l'inizio. Raccogliendo una quantità senza precedenti di dati su come gli studenti stanno imparando e analizzandoli automaticamente in tempo reale, gli educatori potrebbero realizzare i loro sogni di educazione personalizzata su larga scala. L'obiettivo è progettare la personalizzazione e identificare dove qualcuno sta lottando e cosa potrebbe essere utile per loro, dice.
Alcune delle ricerche accademiche di Koller, pubblicate questo febbraio, illustrano come potrebbe funzionare. Lei e diversi collaboratori hanno applicato tecniche di apprendimento automatico per studiare una lezione introduttiva alla programmazione. I ricercatori hanno creato descrizioni matematiche degli studenti stessi, alla ricerca di modelli che spiegassero i loro progressi e le loro battute d'arresto. Una scoperta: il successo del corso era previsto dall'approccio dello studente alla risoluzione dei primi compiti, non dalle risposte giuste o sbagliate.
Finora, Koller ha avuto poco tempo per perseguire questa o molte altre potenziali strade di ricerca, ma Coursera ha iniziato a entrare nel regno dei big data. Ad esempio, lo staff ha iniziato a testare per confrontare diversi stili di presentazione video, anche fino al modo in cui vengono visualizzati i colori. Mostrando a studenti diversi formati e tenendo traccia di chi continua a guardare, sperano di scoprire quali diminuiscono la probabilità che uno studente si disconnetta.
L'automazione diventa più difficile, ma anche più importante, più Koller si allontana dal suo terreno familiare di matematica e informatica. Domande a scelta multipla, codice del computer e problemi di matematica possono essere valutati da una macchina. Ma che dire di un saggio, un disegno o una domanda la cui risposta corretta potrebbe essere Obama, Barack Obama o il presidente?
Questi sono ancora problemi difficili per l'informatica. Per il numero crescente di classi di arti liberali e scienze sociali, Coursera ha invece ideato un sistema di valutazione tra pari, in cui un computer assegna ai compagni di classe il compito di scambiarsi feedback. Una classe popolare che utilizza questo sistema è la poesia americana moderna e contemporanea, insegnata dal professore dell'Università della Pennsylvania Al Filreis. Consiste in una discussione vivace, organizzata in modo molto simile a un programma radiofonico call-in, con domande prese da telefoni, forum e Twitter.
Circa 30.000 studenti si sono iscritti, rendendo impossibile l'insegnamento individuale. Dai forum di discussione della classe, è chiaro che non tutti sono entusiasti dell'approccio di valutazione tra pari. In un'altra lezione, quella sulla mitologia greca e romana, la confusione ha causato ritardi e modifiche a metà corso al sistema di classificazione.
Nonostante questi problemi, dice Koller, le sue conversazioni con potenziali partner universitari stanno diventando progressivamente più facili. L'apprendimento online era sinonimo di loschi mulini di diplomi che offrivano un prodotto discutibile. Ora suggerisce qualcosa di molto migliore e tecnologicamente più sofisticato. C'è stata un'enorme transizione nel pensiero delle persone, dice.