Wie wir Deep Tech und Data Science nutzen, um Bildung zu personalisieren
Veröffentlicht: 2016-01-29Die Technologie in EdTech einsetzen
Betrachten Sie die folgende Grafik. Denken Sie darüber nach, wie Sie aufgewachsen sind. Die grüne Linie könnte das tatsächliche Potenzial einer Person im Leben sein. Die rote Linie ist das, was sie erreichen können. Spiegelt dies Ihre Reise in Ihren frühen Jahren wider? Spiegelt das jetzt Ihre Reise wider? Wenn ja, sind Sie wahrscheinlich in einem Schwellenland aufgewachsen. Wie ich.
In Ländern wie Indien mit extrem niedrigen Lehrer-Schüler-Verhältnissen stützt sich das gesamte System auf eine Reihe von Bewertungen, um das Karrierepotenzial einer Person zu beurteilen. Der Zugang zu besseren Schulen und Hochschulen ist fast immer – ausschließlich abhängig vom Erreichen hoher Punktzahlen. Bessere Schulen und Hochschulen sorgen automatisch für bessere Beschäftigungsmöglichkeiten. In einigen Fällen, wie im öffentlichen Sektor, bestimmen diese Werte auch direkt den Zugang zu Arbeitsplätzen.
Als solche werden Testergebnisse zu Stellvertretern für Lernergebnisse, bei denen das gesamte System daran arbeitet, die Testergebnisse zu maximieren. Dabei geht die Freude am Lernen verloren.
Der Schlüssel zu besseren Chancen hängt mit einer besseren Bildung zusammen.
Die Schlüssel zu einer besseren Bildung sind einfach mit einer Zahl verknüpft.
Nehmen wir ein Beispiel. Bei der Wahl der Fächer wünschen sich die meisten indischen Eltern, dass ihre Kinder Ingenieurwissenschaften studieren (23 %). Die JEE (die härteste Prüfung in Indien mit Schwerpunkt auf Ingenieurwissenschaften) hat eine Screening-Prüfung, bei der 1,5 Millionen Studenten in 180 Minuten über 90 Fragen kämpfen, die aus rund 8.000 Konzepten ausgewählt wurden, um die Grenze zu überwinden. Eine ähnliche Dynamik zeigt sich in Medizin, Recht, Management, Rechnungswesen usw.
Eine HSBC-Studie zeigt, dass 91 % der indischen Eltern möchten, dass ihre Kinder mindestens einen Bachelor-Abschluss oder mehr haben, und 88 % möchten, dass sie einen Master- oder sogar einen höheren Abschluss erwerben. Während China den größten Anteil an Eltern hat, die für zusätzliche Nachhilfe zahlen (74 %), liegen Indien (71 %) und Indonesien (71 %) nicht weit dahinter. Daher ist es überhaupt nicht verwunderlich, dass Prüfungen wie die JEE durchschnittliche private Ausgaben pro Schüler von etwa 1000 US-Dollar pro Jahr anziehen! (Setzen Sie das in den Kontext eines Pro-Kopf-BIP von 1500 $).
Man könnte meinen, dass die Schüler nach dieser Art von Ausgaben und Dringlichkeit Zugang zu einem einigermaßen guten Unterrichtsniveau und personalisierter Anleitung hätten. Die ganze Prämisse der privaten Nachhilfeindustrie wurzelt in dem berühmten „Blooms 2-Sigma-Problem“, wonach „der durchschnittliche Nachhilfeschüler über 98 % der Schüler in der Kontrollklasse war“. Die Sache ist die, in Indien sehen die meisten Klassenzimmer heute so aus – selbst bei Nachhilfemodellen:
Es gibt praktisch keinen Zugang zu personalisiertem Feedback oder Anleitung für den durchschnittlichen Schüler. Die Lehrer gestalten die Vorlesungen in solchen Klassenzimmern besonders so, dass sie einseitige Interaktionen sind, um sicherzustellen, dass die meisten Klassen pünktlich enden. Um sicherzustellen, dass mehr „Batches“ an einem Tag in den Zeitplan gequetscht werden können. Es gibt auch soziale Zensur gegen das Stellen von Fragen.
Meine bevorzugte Art, das zu veranschaulichen, was ich das „Aufmerksamkeits-, Fähigkeits- und Wirtschaftsparadoxon“ nenne, ist die folgende:
Ironischerweise, wenn wir das von jedem Studenten gezahlte Geld überlagern, sieht das so aus:
Hier geht es weiter bergab. Die Schüler, die am meisten Aufmerksamkeit brauchen, bekommen sie am wenigsten. Tatsächlich fangen sie an, mental zu überprüfen, und sind sich selbst überlassen, um Motivation, Selbstvertrauen und andere Verhaltensprobleme zu lösen. All dies inmitten stressiger Vorbereitungszyklen. Eine tiefergehende akademische Unterstützung kommt nur von Kollegen oder weniger ausgebildeten Ersatzlehrern im Eins-zu-viele-Format.
Der durchschnittliche Schüler verbindet auch Punkte mit Selbstwertgefühl. Denn Bildung ist die einzig wahre Meritokratie im Land – ein großer Prozentsatz der Studenten stammt aus wirtschaftlich angespannten Verhältnissen. Eltern geben mehr Geld aus, um ihren Kindern zu helfen, „bessere Punkte zu erzielen“. Sie arbeiten verrückte Stunden und versuchen, die Ausgaben und den Stress ihrer Eltern zu rechtfertigen. Dies wird noch verschlimmert durch die Implikation, auch nur eine einzige Note zu verlieren – in der JEE zum Beispiel erreichen 95 % der Studenten weniger als 30 % und jede Note ist 10.000 Positionen auf der Leistungsliste wert. Manchmal führt diese Art von Druck zu herzzerreißenden Tragödien.
So bilden sich die künftigen Führungskräfte der am dichtesten besiedelten Länder der Welt heute weiter. Gemessen an einer einzigen Zahl florieren Bildungsmärkte im Wert von mehreren Milliarden Dollar trotz der nahezu Anonymität des Schülers. Wie soll es bei 15 Millionen neu geborenen Babys pro Jahr besser werden?
Glücklicherweise, wie ich durch Embibes Reise erkannt habe, sind Deep Tech und Data Science die Antwort. Aber zuerst schälen wir ein paar Schichten der Zwiebel.
Lernen ist ein Kontinuum, aber die Vermittlung von Bildung ist es nicht
Intuitiv ist es leicht zu verstehen, dass der Lernprozess ein Kontinuum ist, bei dem jede Ebene von Konzepten und jede Klassenstufe auf dem Wissen der vorherigen Stufen aufbaut.
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GPA oder prozentuale jährliche Schulbewertungen weichen den standardisierten Testergebnissen. Nach der 10. Klasse steigen die durchschnittlich pro Frage getesteten Konzepte von 1 auf 3. Auswendiglernen oder Last-Minute-Pauken werden wirkungslos. Der Druck verstärkt sich mit der Testvorbereitung vor dem College – seien es die SATs in den USA oder das JEE in Indien, das Gaokao in China usw. Der Spaß geht nach dem College weiter, mit Prüfungen, die über die Beschäftigungsergebnisse entscheiden und oft das Verständnis der Konzepte von vielen testen Jahre vor.
Infolgedessen existieren riesige Industrien – Lösungen für spezifische Tests und Klassen in kleinen Taschen auf der ganzen Linie. Einige davon (nur für Indien) sind unten dargestellt.
Mein Problem ist die Ineffizienz, mit der diese Branche strukturiert ist. Diese ganze Branche ist darauf ausgelegt, die Bereitstellung von Bildung zu erleichtern, und nicht die Ergebnisse für den Schüler zu maximieren.
Bei diesem segmentierten Ansatz der Bildungsvermittlung gibt es keine Kontinuität der Lerndaten oder -informationen, wenn der Schüler zwischen 5 und 30 Jahre alt ist.
Unser Bildungssystem ist strukturell darauf ausgelegt, Schülerdaten und -kontext ständig zu verlieren und neu zu erstellen – eine grundsätzlich ineffiziente Methode zur Lösung von Qualifikationen und auch eine massive Verschwendung von Ressourcen.
In vielen dieser Taschen habe ich Lehrer sagen hören: „Wenn du nur im 9. härter gelernt hättest, wären deine Konzepte im 11. klarer gewesen.“ Die quantitative Eignung für die Prüfung zum Bankbewährungshelfer im öffentlichen Sektor basiert auf der Mathematik der High School. Die durchschnittliche Bestehensquote liegt in jeder Klasse bei 35 % – Sie könnten kritische Bausteine für zukünftige Meilensteine so ziemlich ignorieren und den Kurs trotzdem bestehen.
Ohne eine granulare und kontinuierliche Ansicht des konzeptionellen Diagramms, das das Lernen über Noten und Tests hinweg verbindet, können selbst die besten adaptiven Lernlösungen nur nach „lokalen Maxima“ lösen, soweit es ihr begrenzter Inhalt zulässt. Diese Grafik kann einem Bildungsunternehmen auch dabei helfen, das uralte Problem der Abwanderung sinnvoll anzugehen .
Es gibt nichts, was die Studentin ständig anstupsen könnte, wie – was sie heute studiert, mit dem, was vor ihr liegt, zusammenhängt.
Aber Technologie kann das alles ändern!
Ich habe viel gelernt, aber ich weiß nicht, was passiert ist!
Abgesehen von dem oben diskutierten Problem der Kontinuität muss die Ed-Tech in Schwellenländern eine zweite, eklatante Diskrepanz lösen. Der Unterschied zwischen Können und tatsächlichen Ergebnissen.
Wir haben kürzlich eine kleine Umfrage zu den Hauptgründen durchgeführt, warum Schüler Noten verlieren. Die Top-5-Ergebnisse hatten wenig mit Lernen zu tun:
Das bedeutet, dass auch nach dem Lernen Dinge wie Testfähigkeiten und Verhalten/Selbstvertrauen zu den beiden größten Hebeln werden, um Ergebnisse zu erzielen. Die Frage ist: Wie kontrolliert oder beeinflusst man diese? Für den durchschnittlichen Studenten. Für die Massen.
Die große Frage – Zero to One
Wir sind einen Schritt zurückgetreten, um uns große Consumer-Tech-Unternehmen anzusehen. Das gemeinsame Thema war sehr interessant. Jeder von ihnen war bestrebt, ein Problem korrekt, 10-fach differenziert und in großem Umfang zu lösen. Für uns – das Analogon für Ed Tech war sehr klar – personalisierungsgesteuerte Lernergebnisse in großem Maßstab.
Vor drei Jahren hat embibe diese Reise begonnen. Fasziniert von Avichal Gargs Beitrag – „Warum Bildungstechnologie-Startups keinen Erfolg haben“ – waren wir entschlossen, ein Qualitätsprodukt zu entwickeln, das die Leistung von Schülern in Schwellenländern tatsächlich beeinträchtigen kann. Gleichzeitig muss sichergestellt werden, dass ein knappes Angebot an unzureichend entlohnten Lehrern keine zusätzliche Arbeitsbelastung übernehmen muss.
Es stellt sich heraus, dass es möglich ist, sowohl die akademischen Fähigkeiten und die Testtechnik als auch das positive Verhalten zu verbessern, indem den Schülern eine detaillierte Analyse der Parameter gegeben wird, die diese Faktoren ausmachen.
Unsere Forschung hat über 5 Milliarden Erkenntnisse aus Schülertests zu 27 Parametern destilliert. Diese Parameter können Ergebnisse in Höhe von 93 % vorhersagen und beeinflussen.
Dies ist das Ergebnis von mehr als 3 Jahren Gesprächen mit Hunderten von Lehrern, der persönlichen Beobachtung von Tausenden von Tests und der Analyse von Hunderttausenden Stunden Engagement auf der Plattform in 300 Städten.
Das Erstaunlichste ist, dass diese Parameter generisch sind und auf jeden Lehrplan abstrahiert werden können. Unser „Bildungsgenom“ ist ein unglaublich dichtes Diagramm von Konzepten aus Wissenschaft und Mathematik. Es identifiziert bytegroße Lücken beim Lernen der Schüler und bietet bytegroßes Lernen, um sie zu beheben. Diese Grafik macht das Lernen zu einem wahren Kontinuum über 5 Jahre Bildung und ist das Rückgrat unseres adaptiven Algorithmus.
Unser Fokus auf Verhaltens- und Testparameter beschleunigt auch die Verbesserung der Punktzahl im Vergleich zum Fokus auf das Lernen allein. Kurzfristige Verbesserungen sind auch ein großer Motivator, um die Moral der Schüler zu verbessern. All dies führt zu einem tieferen Engagement für einen ungeduldigen Markt.
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Darüber hinaus haben Investitionen in die Plattform die Fähigkeit zur schnellen Skalierung sichergestellt, um jeden Lehrplan aus jedem Land zu unterstützen. Wir wollen in Zukunft eine echte, sinnvolle Konvergenz zwischen Lehrer-, Schülerdaten und personalisierten Inhalten schaffen.
In den Schwellenländern konzentrieren sich Edtech-Unternehmen immer noch weitgehend auf die Erstellung von Online-Inhalten. Embibe baut stattdessen den Kontext für den Schüler auf, um Inhalte effektiver zu nutzen. Die Möglichkeiten, die sich aus der umfassenden Anwendung von Technologie und Datenwissenschaft in der Bildung ergeben können, sind 10-mal lohnender, wenn der Einsatz so hoch ist.
Wir freuen uns, die Einreichung des ersten Patents dieser Art für personalisiertes Lernen bekannt zu geben, das für Studenten in Schwellenländern entwickelt wurde. Dies wurde von Keyur Faldu, Chief Data Scientist bei embibe, verfasst; Principal Data Scientist, Achint Thomas und ich. Bleiben Sie dran, um Einzelheiten über das spannende Data Science Lab von embibe und vieles mehr zu erfahren.