Comment nous utilisons la technologie profonde et la science des données pour personnaliser l'éducation
Publié: 2016-01-29Mettre la technologie dans EdTech
Considérez le graphique ci-dessous. Pensez à la façon dont vous avez grandi. La ligne verte pourrait être le potentiel réel de quelqu'un dans la vie. La ligne rouge est ce qu'ils sont capables d'accomplir. Cela reflète-t-il votre parcours dans vos premières années? Cela reflète-t-il votre parcours actuel ? Si c'est le cas, il y a de fortes chances que vous ayez grandi dans un marché émergent. Comme moi.
Dans des pays comme l'Inde où le ratio enseignant/élève est très bas, l'ensemble du système repose sur une série de scores pour évaluer le potentiel de carrière d'une personne. L'accès à de meilleures écoles et collèges dépend presque toujours - uniquement de l'obtention de scores élevés. De meilleures écoles et collèges garantissent automatiquement de meilleures options d'employabilité. Dans certains cas comme le secteur public, ces scores déterminent aussi directement l'accès à l'emploi.
En tant que tels, les résultats des tests deviennent des substituts des résultats d'apprentissage où l'ensemble du système fonctionne pour maximiser les résultats des tests. L'excitation de l'apprentissage se perd en cours de route.
Les clés d'une meilleure opportunité sont liées à une meilleure éducation.
Les clés d'une meilleure éducation sont simplement liées à un chiffre.
Prenons un exemple. En ce qui concerne le choix des matières, les parents indiens sont les plus nombreux à souhaiter que leurs enfants fassent des études d'ingénieur (23%). Le JEE (l'examen le plus difficile en Inde axé sur l'ingénierie) comporte un examen de sélection où 1,5 million d'étudiants se battent sur plus de 90 questions sélectionnées parmi environ 8 000 concepts en 180 minutes pour franchir le seuil. Une dynamique similaire s'observe en médecine, en droit, en gestion, en comptabilité, etc.
Une étude HSBC montre que 91% des parents indiens souhaitent que leurs enfants aient au moins un diplôme de premier cycle ou plus et 88% souhaitent qu'ils obtiennent une maîtrise ou même un diplôme supérieur. Alors que la Chine compte le plus grand nombre de parents payant des cours particuliers supplémentaires (74 %), l'Inde (71 %) et l'Indonésie (71 %) ne sont pas loin derrière. Par conséquent, il n'est pas du tout surprenant que des examens comme le JEE attirent une dépense privée moyenne par étudiant d'environ 1 000 $ par an ! (Mettez cela dans le contexte d'un PIB par habitant de 1 500 $).
On pourrait penser qu'après ce genre de dépenses et d'urgence, les étudiants auraient accès à un niveau d'enseignement raisonnablement bon et à un accompagnement personnalisé. Toute la prémisse de l'industrie des cours particuliers est enracinée dans le fameux « problème 2 sigma de Bloom » selon lequel « l'élève tutoré moyen était supérieur à 98 % des élèves de la classe témoin ». Le fait est qu'en Inde aujourd'hui - la plupart des salles de classe ressemblent à ceci - même dans les modèles de cours particuliers :
Il n'y a pratiquement aucun accès à des commentaires ou à des conseils personnalisés pour l'étudiant moyen. Les enseignants conçoivent en particulier les cours dans des salles de classe comme celles-ci pour qu'il s'agisse d'interactions à sens unique afin de garantir que la plupart des cours se terminent à l'heure. Pour s'assurer que plus de « lots » peuvent être insérés dans le calendrier en une journée. Il existe également une censure sociale contre le fait de poser des questions.
Ma façon préférée d'illustrer ce que j'appelle le « paradoxe de l'attention, des capacités et de l'économie » est la suivante :
Ironiquement, si nous superposons l'argent payé par chaque étudiant, cela ressemble à ceci :
C'est là que les choses vont plus loin. Les élèves qui ont le plus besoin d'attention sont ceux qui en reçoivent le moins. En fait, ils commencent à vérifier mentalement et sont laissés à eux-mêmes pour résoudre les problèmes de motivation, de confiance et d'autres problèmes de comportement. Tout cela au milieu de cycles de préparation stressants. Un soutien académique plus approfondi ne provient que de pairs ou d'enseignants suppléants moins formés dans un format un-à-plusieurs.
L'étudiant moyen lie également ses scores à l'estime de soi. Parce que l'éducation est la seule véritable méritocratie dans le pays - un pourcentage énorme d'étudiants vient de milieux économiquement tendus. Les parents dépensent au-delà de leurs moyens pour aider leurs enfants à « obtenir de meilleurs résultats ». Travaillant des heures folles, ils essaient de justifier les dépenses de leurs parents et de stresser complètement. Cela est aggravé par l'implication de perdre ne serait-ce qu'une seule note - dans le JEE par exemple, 95% des étudiants obtiennent un score inférieur à 30% et chaque note vaut 10 000 positions sur la liste de mérite. Parfois, ce genre de pression entraîne des tragédies déchirantes.
C'est ainsi que les futurs dirigeants des pays les plus peuplés du monde poursuivent aujourd'hui leurs études. A en juger par un seul chiffre, avec des marchés de l'éducation de plusieurs milliards de dollars en plein essor malgré le quasi-anonymat de l'étudiant. Avec 15 millions de nouveaux bébés nés chaque année, comment les choses vont-elles s'améliorer ?
Heureusement, comme je l'ai réalisé tout au long du parcours d'embibe, la technologie profonde et la science des données sont la réponse. Mais d'abord, épluchons quelques couches d'oignon.
L'apprentissage est un continuum, mais la prestation de l'éducation ne l'est pas
Intuitivement, il est facile de comprendre que le processus d'apprentissage est un continuum, chaque niveau de concepts et chaque niveau scolaire s'appuyant sur les connaissances des niveaux précédents.
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Les évaluations scolaires annuelles basées sur le GPA ou le pourcentage cèdent la place aux résultats des tests standardisés. Après la 10e année, la moyenne des concepts testés par question passe de 1 à 3. L'apprentissage par cœur ou le bachotage de dernière minute deviennent inefficaces. La pression s'intensifie avec la préparation aux tests pré-universitaires - que ce soit les SAT aux États-Unis ou le JEE en Inde, le Gaokao en Chine, etc. ans auparavant.
En conséquence, de vastes industries existent - résolvant des tests et des notes spécifiques dans de petites poches à tous les niveaux. Certains d'entre eux (uniquement pour l'Inde) sont illustrés ci-dessous.
Mon problème est l'inefficacité avec laquelle cette industrie est structurée. Toute cette industrie est conçue pour s'adapter à la commodité de la prestation de l'éducation, et non pour maximiser les résultats pour l'étudiant.
Avec cette approche segmentée de la prestation de l'éducation, il n'y a pas de continuité des données ou des informations d'apprentissage lorsque l'élève passe de l'âge de 5 à 30 ans.
Notre système éducatif est structurellement conçu pour continuer à perdre et à recréer les données et le contexte des étudiants - un moyen fondamentalement inefficace de résoudre les problèmes de compétences et également un gaspillage massif de ressources.
Dans beaucoup de ces poches, j'ai entendu des professeurs dire : « Si seulement vous aviez étudié plus dur en 9e, vos concepts auraient été plus clairs en 11e. Aptitude quantitative pour le secteur public L'examen d'agent stagiaire de la Banque est basé sur les mathématiques du secondaire. Les notes de passage sont en moyenne de 35 % à chaque niveau - vous pouvez à peu près ignorer les éléments de base critiques pour les étapes futures et réussir quand même la classe.
Sans une vue granulaire et continue du graphique conceptuel qui relie l'apprentissage à travers les années et les tests, même les meilleures solutions d'apprentissage adaptatif peuvent simplement résoudre les «maxima locaux» dans la mesure où leur contenu limité le permet. Ce graphique peut également aider une entreprise d'enseignement à résoudre de manière significative le problème séculaire du désabonnement .
Il n'y a rien de disponible pour pousser continuellement l'étudiant sur la façon dont - ce qu'il étudie aujourd'hui se connecte avec ce qui l'attend.
Mais alors, la technologie peut changer tout cela !
J'ai beaucoup étudié mais je ne sais pas ce qui s'est passé !
Au-delà du problème de continuité discuté ci-dessus, la technologie de l'éducation dans les marchés émergents doit résoudre une seconde inadéquation flagrante. La différence entre la capacité et les scores réels.
Nous avons récemment mené une petite enquête sur les principales raisons pour lesquelles les étudiants perdent des points. Les 5 premiers résultats n'avaient pas grand-chose à voir avec l'apprentissage :
Cela signifie que même après l'apprentissage, des éléments tels que les compétences pour passer des tests et le comportement/la confiance deviennent les deux principaux leviers pour obtenir des scores. La question est : comment les contrôler ou les influencer ? Pour l'étudiant moyen. Pour la masse.
La grande question - zéro à un
Nous avons pris du recul pour examiner les entreprises technologiques grand public à grande échelle. Le thème commun était très intéressant. Chacun d'eux s'est engagé à résoudre correctement un problème, de manière différenciée 10 fois et à grande échelle. Pour nous — l'analogue de la technologie de l'éducation était très clair — des résultats d'apprentissage axés sur la personnalisation à grande échelle.
Il y a trois ans, embibe a commencé ce voyage. Intrigués par le message d'Avichal Garg — « Pourquoi les startups de la technologie de l'éducation ne réussissent pas » — nous étions déterminés à créer un produit de qualité qui peut réellement nuire aux performances des étudiants dans les marchés émergents. Dans le même temps, veiller à ce qu'une pénurie d'enseignants insuffisamment rémunérés n'aient pas à assumer une charge de travail supplémentaire.
Il s'avère qu'il est possible d'améliorer à la fois les compétences académiques et la technique de passage des tests ainsi que les comportements positifs en donnant aux étudiants une analyse détaillée des paramètres qui composent ces facteurs.
Notre recherche a distillé plus de 5 milliards d'idées dans les tests des étudiants en prenant 27 paramètres. Ces paramètres peuvent prédire et impacter les scores à hauteur de 93 %.
C'est le résultat de plus de 3 ans de discussions avec des centaines d'enseignants, d'observation de milliers de tests en personne, d'analyse de centaines de milliers d'heures d'engagement sur la plateforme dans 300 villes.
La chose la plus impressionnante est que ces paramètres sont génériques et peuvent être extraits de n'importe quel programme. Notre « génome de l'éducation » est un graphique incroyablement dense de concepts issus des sciences et des mathématiques. Il identifie les lacunes de la taille d'un octet dans l'apprentissage des élèves et fournit un apprentissage de la taille d'un octet pour y remédier. Ce graphe fait de l'apprentissage un véritable continuum sur 5 ans de scolarité et constitue la colonne vertébrale de notre algorithme adaptatif.
Notre concentration sur les paramètres comportementaux et de prise de test accélère également l'amélioration des scores par rapport à la concentration sur l'apprentissage seul. L'amélioration à court terme est également un excellent facteur de motivation pour remonter le moral des élèves. Tout cela conduit à un engagement plus profond pour un marché impatient.
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De plus, les investissements dans la plate-forme ont assuré la capacité d'évoluer rapidement pour prendre en charge n'importe quel programme d'études de n'importe quel pays. Nous voulons créer une convergence véritable et significative entre l'enseignant, les données des élèves et le contenu personnalisé à l'avenir.
Les marchés émergents voient encore largement les entreprises edtech se concentrer sur la création de contenu en ligne. Au lieu de cela, Embibe crée le contexte permettant à l'étudiant d'utiliser n'importe quel contenu plus efficacement. Les possibilités qui peuvent découler d'une application approfondie de la technologie et de la science des données dans l'éducation sont 10 fois plus gratifiantes lorsque les enjeux sont si élevés.
Nous sommes ravis d'annoncer le dépôt du premier brevet du genre en apprentissage personnalisé conçu pour les étudiants des marchés émergents. Ceci est rédigé par le scientifique en chef des données d'embibe, Keyur Faldu ; Scientifique principal des données, Achint Thomas et moi. Restez à l'écoute pour plus de détails sur le passionnant Data Science Lab d'embibe et bien plus encore.