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1、教育迎来 DT时代, Knewton 个性化课程 胡琼月 Knewton, Using data technology in educationKnewton个性化学习平台的经典案例, 其最大的优势在于强大的实时推荐引擎, 用数据来观察学生的学习行为, 测量学生的水平, 以此来预测学生未来的表现, 并帮助提高学生的学习效果。它主要通过三项核心服务优化学习过程:为学生提供内容推荐服务;为老师提供学情分析服务;为内容提供商提供内容洞察和分析服务。Knewton的核心就是为每个人打造其个性化的内容, 最开始 knewton主要集中于 GMAT、LSAT、SAT 等专业考试;其后, knewton 开
2、始跟各大高校和出版社开展合作, 将各类课程材料进行数字化, 为这些产品提供适应性学习方案, 这也是Knewton营收的主要来源。Knewton的 CEO Jose Ferreira表示, Knewton 的目标在于创建一个全球最大的信息库, 收集人们关于如何学习的数据, 目前全球各政府正期望通过科技的手段来解决教育问题, 所以这些数据极富价值。所以 Knewton已经与美、英、韩等多个国家的教育类公司和一流的教育出版商建立了合作关系, 除此之外, 还有在线学习平台、学习管理系统等教育类产品, 例如惠普、一起作业网等。Knewton教你如何考试从 knewton一开始做 GMAT培训可以看出,
3、这是一款针对应试教育的产品, 它在你最渴望学习的时候告诉你最应该学习的内容, 并指导你如何应对考试。它的目的和学生的需求十分契合通过考试。就 Knewton当时的情况来讲, 要在市场上有竞争力, 一定要做到以下这些事情:首先要提供活跃、交互性很强、像线下课堂一样的课程。如果学生不能到场, 还可以随时去看。同时还要提供比竞争对手更好的在线服务, 其中不仅有教学内容, 还有自适应学习的功能。课程内容除了文字外还包括视频。海量的题目练习是必要的, 首先, 可以通过练习来预计学生的学习能力, 从而可以估计需要多少时间才能达到目标。如果这几点同时能做到的话, 就能招到更多的学生。当时 Knewton的创
4、始团队只用了两个半月的时间就把系统和整个内容做出来, 之后第一批学生就开始上课了, 这是最早的 GMAT应试产品。个性化在线课程视频制作在线课程首先需要的就是视频内容。上千个微视频, 这就需要有知识, 有水平的授课老师, 当然, 还需要内容制作专家和课程设计专家。录制视频不但要看老师的脸, 还要看 PPT, 并把他们整合起来。除了制作视频, 还有一个就是直播课堂。要把直播课做好需要以下这些条件:其一, 需要课程制作写手和课程设计老师, 个性上非常有特色的老师能够吸引很多学生过来。其二, 还要有小提问小测试, 以及白板, 来看学生是否集中注意力。所以每次做直播的时候需要有技术人员在场, 以应对突
5、发情况。这个最早的产品给我们带来几点启发。第一, 产品一定要与学生交互, 让学生投入到里面去, 感到社区归属感。第二, 要有各种不同的老师, 让学生听他们讲课, 学生会觉得更有趣。第三, Knewton 最大的优势在于我们招了最好的课程专家、老师来做相关的工作。第四, 你永远是你学生客户最大的粉丝, 这本身对口碑传播来说是非常好的策略。作为一个初创公司, 你需要关注每一个学生的成功。直播课花费很大, 而且难以管理。所以 Knewton第二版的培训产品把 PPT和视频整合起来, 且有不同的教学风格, 这样, 学生就不需要在某一个指定的时间去上课, 同时也可以降低成本。这个产品最初是 Knewto
6、n为亚利桑那州立大学开发的数学补课培训产品, 提供给大学新生使用。这同时也可以用来做翻转课堂教学, 且为第三方内容提供支持。不过我们发现, 很多学生更倾向于直播课, 直播必须按时间点上, 这样他们可以根据课程来安排自己的生活。很多学生也都非常喜欢听别人提问, 这样他们可以被动地学到更多的东西。当时那版自适应系统工作的原理, 就是先根据知识图制作内容, 显示学生需要什么样的知识内容, 以及学生已经掌握了什么内容。有一个模拟器模拟学生学习的路径, 不同学生的路径是不一样的。比如在我们的系统里, 模块显示的颜色越深则表明学生那块知识掌握得越好, 学生进展好的话最后都变成深色。这里面有几百个分类的视频
7、, 制作质量非常高。所谓的分类型的视频, 是针对大的知识点的介绍, 也有针对小的很细节的知识点的视频。学生学习过程中, 视频服务器里会记录详细的数据, 会显示学生专注的程度, 在学习过程中是否投入, 比如学生到了大概到了三十分钟的时候就不看了, 学生在哪一段重复地看, 这些使用行为都会记录下来。当时很多教课老师还内部组织了一个竞赛, 看谁的学生专注度最高。在看教学视频时, 其中一个指标是每秒传递的信息量, 而不是含有多少特效。我们首先有很多短视频, 这对自适应学习来说非常有用。好的内容和好的老师远比好的特效重要得多。另外, 从我们的直播课堂发现, 社交功能是非常关键的。现在从教育产品来看的话,
8、 很少有公司能找到对于社交的平衡。学生的满足感和趣味性目前, 学生需求的多样性增加了老师和学校的管理难度, 学生多样性越大则需要考虑的需求就越多。Knewton 适应性学习让老师可以满足学生的多样性需求, 同时观察学习进程。例如, 系统能够发现一个学生在数学单词方面有问题是因为它在阅读理解方面有缺陷, 系统就会指导老师进行教授特定的语法和词汇的材料, 并建议老师对这个学生在这些方面进行单独辅导的方式。然后, 如果系统发现有个学生在理解数学概念上没有问题但是却在处理数学计算上很粗心, 老师就会被通知这个学生应该受到关于如何增加估算能力和答题后检查的建议。然后, 老师可以精确地指导学生, 并让其了
9、解自己存在的问题。Knewton适应性学习还有一个假设是通过增加自信, 减少不适合沮丧, 能够改善学生的参与效果和培养学生高效的学习习惯;同时及时反馈、分组协作和游戏化模式可以提升学生的注意力和兴趣。Knewton 连续的适应性学习能够以多选择模式和自由试题反馈两种方式及时给学生发送个性化的反馈, 保证学生不会失去注意力, 或者能够快速的自我修正。这将调整学生学习的步调实现迭代发展和快速学习。适应性学习系统能够建构一个学习社区组织来改善学生的课程参与度。例如, Knewton Math Readiness 根据学生使用的教材的不同将学生进行一级分组, 再根据学生作业互查机制和学生的能力反馈结果进行二级分组, 使得每组的组员的能力可以互补。适应性课程与游戏有着很多的共同点, 所有学生都有展示自身技能和反馈的机会。此外, 适应性课程用一种游戏的方式悬疑性地逐步增加作业的难度, 过关式地进入下一个要学习的层次。强化多种游戏元素可以将适应性课程真正的转换为游戏性的学习体验。教育的数据化是未来发展的必然趋势, Knewton 的繁荣发展也意味着传统的生产教育模式将被打破, “因材施教”在技术推动下将会真正成为现实。大数据驱动将成为未来教育的一大引擎, 教育将迎来 DT (Data technology) 时代。
