교육을 개인화하기 위해 심층 기술 및 데이터 과학을 사용하는 방법
게시 됨: 2016-01-29EdTech에 기술 넣기
아래 그래프를 고려하십시오. 당신이 어떻게 자랐는지 생각해보십시오. 녹색 선은 인생에서 누군가의 실제 잠재력이 될 수 있습니다. 빨간색 선은 그들이 달성할 수 있는 것입니다. 이것은 어린 시절의 여정을 반영합니까? 이것이 지금 당신의 여정을 반영합니까? 그렇다면 신흥 시장에서 성장했을 가능성이 있습니다. 나처럼.
교사:학생 비율이 매우 낮은 인도와 같은 국가에서는 전체 시스템이 일련의 점수에 의존하여 개인의 경력 잠재력을 평가합니다. 더 나은 학교와 대학에 대한 접근은 거의 항상 – 오직 높은 점수 달성에 달려 있습니다. 더 나은 학교와 대학은 자동으로 더 나은 고용 가능성을 보장합니다. 공공 부문과 같은 일부 경우에는 이러한 점수가 일자리에 대한 접근성을 직접적으로 결정하기도 합니다.
이러한 테스트 결과는 전체 시스템이 테스트 점수를 최대화하기 위해 작동하는 학습 결과에 대한 프록시가 됩니다. 학습의 흥분은 도중에 사라집니다.
더 나은 기회의 열쇠는 더 나은 교육과 연결되어 있습니다.
더 나은 교육의 열쇠는 단순히 하나의 숫자에 연결되어 있습니다.
예를 들어 보겠습니다. 과목 선택과 관련하여 인도 부모 중 가장 많은 수는 자녀가 공학을 공부하기를 원합니다(23%). JEE(인도에서 엔지니어링에 중점을 둔 가장 어려운 시험)에는 150만 명의 학생이 180분 동안 약 8,000개의 개념에서 선택된 90개 이상의 문항을 풀어 컷오프를 통과하는 선별 시험이 있습니다. 의학, 법률, 관리, 회계 등에서도 유사한 역학 관계를 볼 수 있습니다.
HSBC 연구에 따르면 인도 부모의 91%는 자녀가 최소한 학사 학위 이상을 갖기를 원하고 88%는 석사 이상 학위를 취득하기를 원합니다. 중국(74%)이 추가 사교육 비용을 지불하는 부모의 비율이 가장 높은 반면, 인도(71%)와 인도네시아(71%)는 크게 뒤지지 않습니다. 따라서 JEE와 같은 시험이 학생 1인당 연간 약 $1000의 평균 개인 지출을 유치한다는 것은 전혀 놀라운 일이 아닙니다! (1인당 GDP가 1500달러라고 가정할 때).
이런 종류의 지출과 긴급성 후에 학생들은 합리적으로 좋은 수준의 교육과 개인화된 지도에 접근할 수 있을 것이라고 생각할 것입니다. 사교육 산업의 전체 전제는 "평균 사교육 학생이 통제반 학생의 98% 이상이었다"는 유명한 "블룸의 2시그마 문제"에 뿌리를 두고 있습니다. 문제는 오늘날 인도에서는 대부분의 교실이 다음과 같습니다. 심지어 사교육 모델에서도 다음과 같습니다.
일반 학생을 위한 개인화된 피드백이나 지침 에 대한 액세스 권한 은 거의 없습니다. 교사는 특히 대부분의 수업이 정시에 끝날 수 있도록 이와 같은 교실에서의 강의를 단방향 상호 작용으로 설계합니다. 하루에 일정에 더 많은 '배치'가 포함될 수 있도록 합니다. 질문을 하는 것에 대한 사회적 비난도 있다.
내가 '주의, 능력 및 경제적 역설'이라고 부르는 것을 설명하는 가장 좋아하는 방법은 다음과 같습니다.
아이러니하게도 각 학생이 지불한 돈을 겹쳐보면 다음과 같습니다.
이것은 상황이 더 아래로 내려가는 곳입니다. 가장 많은 관심을 필요로 하는 학생은 가장 적게 받는 학생입니다. 사실, 그들은 정신적으로 체크 아웃하기 시작하고 동기 부여, 자신감 및 기타 행동 문제를 해결하기 위해 자신의 장치에 맡겨집니다. 이 모든 것이 스트레스가 많은 준비 주기 속에서 이루어집니다. 더 깊은 학업 지원은 일대다 형식의 동료 또는 덜 훈련된 대체 교사에게서만 제공됩니다.
평균적인 학생은 또한 자존감과 점수를 연관시킵니다. 교육은 이 나라에서 유일한 진정한 능력주의이기 때문에 엄청난 비율의 학생들이 경제적으로 어려운 배경을 가지고 있습니다. 부모는 자녀가 '더 높은 점수'를 받도록 돕기 위해 자신의 수단 이상으로 지출합니다. 미친 듯이 일하면서 그들은 부모의 지출과 스트레스를 완전히 정당화하려고 노력합니다. 예를 들어 JEE에서 95%의 학생이 30% 미만의 점수를 기록하고 각 점수는 공로 목록에서 10,000개의 위치 에 해당합니다. 때때로, 이러한 종류의 압력은 가슴 아픈 비극을 초래합니다.
이것이 오늘날 세계에서 가장 인구 밀도가 높은 국가의 미래 지도자들이 교육을 추구하는 방식입니다. 학생의 거의 익명성에도 불구하고 수십억 달러의 교육 시장이 번성하는 단일 숫자로 판단됩니다. 매년 1,500만 명의 신생아가 태어나는데 어떻게 상황이 나아질까요?
다행히도 embibe의 여정을 통해 깨달았듯이 심층 기술과 데이터 과학이 답입니다. 그러나 먼저 양파의 몇 층을 껍질을 벗기도록 합시다.
학습은 연속체이지만 교육 전달은 그렇지 않습니다.
직관적으로, 학습 과정이 연속체라는 것을 이해하는 것은 쉽습니다. 개념의 모든 계층과 모든 학년 수준은 이전 수준의 지식을 기반으로 합니다.
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GPA 또는 백분율 기반 연간 학교 평가는 표준화된 시험 점수로 대체됩니다. 10학년 이후에는 문항당 테스트하는 평균 개념이 1에서 3으로 증가합니다. 암기 학습이나 막바지 벼락치기는 효과가 없습니다. 미국의 SAT나 인도의 JEE, 중국의 Gaokao 등 대학 진학 전 시험 준비로 인해 압박감이 더 큽니다. 대학 졸업 후에도 재미는 계속됩니다. 취업 결과를 결정짓는 시험은 종종 많은 사람들의 개념에 대한 이해도를 테스트합니다. 몇 년 전.
결과적으로 광범위한 산업이 존재합니다 . 특정 테스트와 등급을 전반적으로 작은 주머니에서 해결합니다 . 이들 중 일부(인도에만 해당)는 아래에 설명되어 있습니다.
제 문제는 이 산업이 구조화되어 있는 비효율성입니다. 이 전체 산업은 학생의 결과를 극대화하는 것이 아니라 교육 전달의 편의에 맞게 설계되었습니다.
교육 전달에 대한 이러한 세분화된 접근 방식을 사용하면 학생이 5세에서 30세로 이동함에 따라 학습 데이터 또는 정보의 연속성이 없습니다.
우리 교육 시스템은 구조적으로 학생 데이터와 컨텍스트를 계속 잃어버리고 다시 만들도록 설계되었습니다. 근본적으로 비효율적인 기술 해결 방법이자 막대한 자원 낭비입니다.
이 주머니들 중 많은 곳에서 나는 선생님들이 '9과에서 더 열심히 공부했더라면, 11에서 당신의 개념이 더 명확했을 텐데'라고 말하는 것을 들었습니다. 공공 부문 은행 보호관찰사 시험의 양적 적성은 고등학교 수학을 기반으로 합니다. 합격률은 모든 학년에서 평균 35%입니다. 미래의 이정표를 위한 중요한 구성 요소를 거의 무시하고도 여전히 수업을 통과할 수 있습니다.
학년과 시험 전반에 걸친 학습을 연결하는 개념적 그래프에 대한 세분화되고 지속적인 보기가 없으면 최고의 적응형 학습 솔루션이라도 제한된 내용이 허용하는 범위 내에서 "로컬 최대값"을 해결할 수 있습니다. 이 그래프는 또한 교육 비즈니스가 오래된 문제인 이탈을 의미 있게 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그녀가 오늘 공부하는 것이 미래에 놓여 있는 것과 어떻게 연결되는지에 대해 계속해서 학생을 재촉하는 데 사용할 수 있는 것은 없습니다.
그러나 기술이 모든 것을 바꿀 수 있습니다!
공부를 많이 했는데 무슨 일이 일어났는지 모르겠어요!
위에서 논의한 연속성 문제 외에도 신흥 시장의 ed tech는 눈부신 불일치를 잠시 해결해야 합니다. 능력치와 실제 점수의 차이.
우리는 최근에 학생들이 성적을 잃는 가장 큰 이유에 대해 소규모 설문조사를 실시했습니다. 상위 5개 결과는 학습과 거의 관련이 없습니다.
이는 학습 후에도 시험 응시 기술과 행동/자신감 같은 것들이 점수를 실현하는 가장 큰 두 가지 수단이 된다는 것을 의미합니다. 질문은 다음과 같습니다. 어떻게 제어하거나 영향을 미치나요? 평균 학생을 위해. 대중을 위해.
큰 질문 - 0 대 1
우리 는 대규모 소비자 기술 비즈니스를 살펴보기 위해 한 발 물러섰습니다. 공통 주제는 매우 흥미로웠다. 그들 각각은 하나의 문제를 10배 차별화된 방식과 규모로 올바르게 해결하기 위해 최선을 다했습니다. 우리에게 교육 기술의 유사점은 매우 명확했습니다. 개인화 중심의 대규모 학습 결과였습니다.
3년 전 — embibe는 이 여정을 시작했습니다. Avichal Garg의 게시물인 '교육 기술 스타트업이 성공하지 못하는 이유'에 흥미를 느낀 우리는 신흥 시장에서 실제로 학생의 성과를 저하시킬 수 있는 양질의 제품을 구축하기로 결정했습니다. 동시에, 불충분한 보상을 받는 교사의 부족으로 인해 추가 작업량이 발생하지 않도록 합니다.
학생들에게 이러한 요소를 구성하는 매개변수에 대한 자세한 분석을 제공함으로써 학업 능력과 시험 응시 기술 및 긍정적인 행동 모두를 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.
우리의 연구는 27개의 매개변수를 사용하는 학생 시험에서 50억 개 이상의 통찰력을 추출했습니다. 이러한 매개변수는 93%의 조정으로 점수를 예측하고 영향을 줄 수 있습니다.
이것은 수백 명의 교사와 3년 이상 대화하고 수천 개의 테스트를 직접 관찰하고 300개 도시의 플랫폼에서 수십만 시간의 참여를 분석한 결과입니다.
가장 놀라운 점은 이러한 매개변수가 일반적이며 모든 커리큘럼에 추상화될 수 있다는 것입니다. 우리의 '교육 게놈'은 과학과 수학의 믿을 수 없을 정도로 조밀한 그래프 개념입니다. 학생 학습에서 바이트 크기의 격차를 식별하고 이를 해결하기 위해 바이트 크기의 학습을 제공합니다. 이 그래프는 5년간의 교육을 통해 학습을 진정한 연속체로 만들고 적응형 알고리즘의 중추입니다.
행동 및 시험 응시 매개변수에 대한 우리의 초점은 또한 학습에만 집중하는 것보다 점수 향상을 가속화합니다. 단기적인 향상은 또한 학생의 사기를 높이는 훌륭한 동기입니다. 이 모든 것이 조급한 시장에 대한 더 깊은 참여로 이어집니다.
[비메오 152049489 w=500 h=281]
또한 플랫폼에 대한 투자를 통해 모든 국가의 커리큘럼을 지원하도록 신속하게 확장할 수 있습니다. 우리는 미래에 교사, 학생 데이터 및 개인화 된 콘텐츠 간의 진정한 의미 있는 융합을 만들고 싶습니다.
신흥 시장은 여전히 온라인 콘텐츠 구축에 중점을 둔 에드테크 비즈니스를 보고 있습니다. Embibe는 대신 학생이 모든 콘텐츠를 보다 효과적으로 사용할 수 있도록 컨텍스트 를 구축하고 있습니다. 교육에 기술 및 데이터 과학을 심층적으로 적용함으로써 발생할 수 있는 가능성은 이해 관계가 너무 높을 때 10배 더 보람이 있습니다.
신흥 시장의 학생들을 위해 고안된 개인 맞춤형 학습 분야에서 최초의 특허 출원을 발표하게 되어 기쁩니다. 이것은 embibe의 수석 데이터 과학자인 Keyur Faldu가 작성했습니다. 수석 데이터 과학자, Achint Thomas와 저. embibe의 흥미진진한 Data Science Lab 등에 대한 자세한 내용을 계속 지켜봐 주십시오.