Como estamos usando a tecnologia profunda e a ciência de dados para personalizar a educação
Publicados: 2016-01-29Colocando a tecnologia em EdTech
Considere o gráfico abaixo. Pense em como você cresceu. A linha verde pode ser o potencial real de alguém na vida. A linha vermelha é o que eles são capazes de realizar. Isso reflete sua jornada em seus primeiros anos? Isso reflete sua jornada agora? Se isso acontecer, é provável que você tenha crescido em um mercado emergente. Como eu.
Em países como a Índia, com taxas de professor:aluno super baixas, todo o sistema depende de uma série de pontuações para fazer uma avaliação do potencial de carreira de uma pessoa. O acesso a melhores escolas e faculdades é quase sempre – apenas dependente de alcançar pontuações altas. Melhores escolas e faculdades garantem automaticamente melhores opções de empregabilidade. Em alguns casos, como no setor público, essas pontuações também determinam o acesso a empregos diretamente.
Como tais resultados de teste tornam-se proxies para resultados de aprendizagem onde todo o sistema trabalha para maximizar as pontuações dos testes. A emoção de aprender se perde ao longo do caminho.
As chaves para melhores oportunidades estão ligadas a uma melhor educação.
As chaves para uma educação melhor estão simplesmente ligadas a um número.
Vamos dar um exemplo. Quando se trata de escolha de disciplinas, o maior número de pais indianos quer que seus filhos estudem engenharia (23%). O JEE (o exame mais difícil da Índia focado em engenharia) tem um exame de triagem em que 1,5 milhão de alunos enfrentam mais de 90 questões selecionadas de cerca de 8.000 conceitos em 180 minutos para limpar o ponto de corte. Uma dinâmica semelhante é vista na medicina, direito, administração, contabilidade, etc.
Um estudo do HSBC mostra que 91% dos pais indianos querem que seus filhos tenham pelo menos um diploma de graduação ou mais e 88% querem que eles obtenham um mestrado ou até um diploma superior. Embora a China tenha a maior parcela de pais que pagam por aulas adicionais (74%), a Índia (71%) e a Indonésia (71%) não ficam muito atrás. Portanto, não é de surpreender que exames como o JEE atraiam um gasto privado médio por aluno de aproximadamente US$ 1.000 por ano! (Coloque isso no contexto de um PIB per capita de US$ 1.500).
Seria de se pensar que após esse tipo de gasto e urgência, os alunos teriam acesso a um nível razoavelmente bom de ensino e orientação personalizada. Toda a premissa da indústria de tutoria privada está enraizada no famoso “problema 2 sigma da Bloom”, segundo o qual “o aluno tutor médio estava acima de 98% dos alunos da turma de controle”. O problema é que na Índia hoje – a maioria das salas de aula se parece com isso – mesmo em modelos de aulas particulares:
Há praticamente zero acesso a feedback personalizado ou orientação para o aluno médio. Os professores projetam especialmente as palestras em salas de aula como essas para serem interações unidirecionais para garantir que a maioria das aulas termine no horário. Para garantir que mais 'lotes' possam ser espremidos na programação em um dia. Há também censura social contra fazer perguntas.
Minha maneira favorita de ilustrar o que chamo de 'paradoxo da atenção, habilidade e economia' é a seguinte:
Ironicamente, se sobrepusermos o dinheiro pago por cada aluno — fica assim:
É aqui que as coisas vão mais para baixo. Os alunos que mais precisam de atenção são os que menos recebem. Na verdade, eles começam a verificar mentalmente e são deixados por conta própria para resolver a motivação, a confiança e outros problemas comportamentais. Tudo isso em meio a ciclos de preparação estressantes. O apoio acadêmico mais profundo vem apenas de colegas ou professores substitutos menos treinados em um formato de um para muitos.
O aluno médio também empata as pontuações com a auto-estima. Porque a educação é a única verdadeira meritocracia no país – uma enorme porcentagem de estudantes vem de origens economicamente tensas. Os pais gastam além de seus meios para ajudar seus filhos a 'pontuarem mais'. Trabalhando horas loucas, eles tentam justificar os gastos de seus pais e se estressam completamente. Isso é agravado pela implicação de perder até mesmo uma única nota – no JEE, por exemplo, 95% dos alunos pontuam abaixo de 30% e cada nota vale 10.000 posições na lista de mérito. Às vezes, esse tipo de pressão resulta em tragédias de cortar o coração.
É assim que os futuros líderes dos países mais densamente povoados do mundo estão buscando a educação hoje. Julgado por um único número, com mercados educacionais multibilionários prosperando apesar do quase anonimato do aluno. Com 15 milhões de novos bebês nascidos a cada ano, como as coisas vão melhorar?
Felizmente, como percebi ao longo da jornada da embibe – tecnologia profunda e ciência de dados são a resposta. Mas primeiro, vamos descascar algumas camadas da cebola.
O aprendizado é contínuo, mas a entrega de educação não é
Intuitivamente, é fácil entender que o processo de aprendizagem é um continuum, com cada camada de conceitos e cada nível de ensino baseado no conhecimento dos níveis anteriores.
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As avaliações escolares anuais baseadas em GPA ou porcentagem dão lugar às pontuações dos testes padronizados. Após a 10ª série, os conceitos médios testados por pergunta aumentam de 1 para 3. Aprendizagem mecânica ou estudo de última hora se torna ineficaz. A pressão se intensifica com a preparação para o teste pré-faculdade – seja o SATs nos EUA ou o JEE na Índia, o Gaokao na China etc. anos anteriores.
Como resultado, existem vastas indústrias – resolvendo testes e notas específicas em pequenos bolsos em toda a linha. Alguns deles (apenas para a Índia) são ilustrados abaixo.
Meu problema é a ineficiência com que essa indústria está estruturada. Todo esse setor é projetado para atender à conveniência da oferta de educação, não para maximizar os resultados para o aluno.
Com essa abordagem segmentada da oferta de educação, não há continuidade de dados ou informações de aprendizado, pois o aluno vai dos 5 aos 30 anos.
Nosso sistema educacional é estruturalmente projetado para continuar perdendo e recriando dados e contexto dos alunos - uma maneira fundamentalmente ineficiente de resolver habilidades e também um enorme desperdício de recursos.
Em muitos desses bolsos, ouvi professores dizerem: 'Se ao menos você tivesse estudado mais no 9º, seus conceitos teriam sido mais claros no 11º.' Aptidão quantitativa para o setor público Bank Probationary Officer Exam é baseado em matemática do ensino médio. A média de notas de aprovação é de 35% em todas as séries - você pode praticamente ignorar os blocos de construção críticos para marcos futuros e ainda passar na classe.
Sem uma visão granular e contínua do gráfico conceitual que conecta o aprendizado entre notas e testes, mesmo as melhores soluções de aprendizado adaptativo podem resolver apenas “máximos locais” na medida em que seu conteúdo limitado os permite. Este gráfico também pode ajudar uma empresa de educação a resolver de forma significativa o antigo problema da rotatividade .
Não há nada disponível para cutucar o aluno continuamente sobre como – o que ele estuda hoje se conecta com o que está por vir.
Mas então, a tecnologia pode mudar tudo isso!
Estudei muito, mas não sei o que aconteceu!
Além do problema de continuidade discutido acima, a tecnologia educacional em mercados emergentes precisa resolver um segundo e gritante descompasso. A diferença entre as pontuações de habilidade e reais.
Recentemente, realizamos uma pequena pesquisa sobre as principais razões pelas quais os alunos perdem notas. Os 5 principais resultados tiveram pouco a ver com o aprendizado:
Isso significa que, mesmo depois de aprender – coisas como habilidades para fazer testes e comportamento/confiança se tornam as duas maiores alavancas para obter pontuações. A questão é: como se controla ou influencia isso? Para o aluno médio. Para as massas.
A grande questão - Zero a Um
Demos um passo atrás para analisar as empresas de tecnologia de consumo em grande escala. O tema comum foi muito interessante. Cada um deles se comprometeu a resolver um problema corretamente, de forma 10X diferenciada e em escala. Para nós - o análogo para tecnologia educacional era muito claro - resultados de aprendizado orientados à personalização em escala.
Três anos atrás, a embibe começou essa jornada. Intrigados com a postagem de Avichal Garg — 'Por que as startups de tecnologia educacional não são bem-sucedidas' — estávamos determinados a construir um produto de qualidade que pudesse realmente afetar o desempenho dos alunos em mercados emergentes. Ao mesmo tempo, garantir que uma pequena oferta de professores inadequadamente remunerados não tenha que assumir uma carga de trabalho adicional.
Acontece que é possível melhorar tanto a proficiência acadêmica e a técnica de realização de testes quanto os comportamentos positivos, fornecendo aos alunos uma análise detalhada dos parâmetros que compõem esses fatores.
Nossa pesquisa destilou mais de 5 bilhões de insights em testes de alunos com 27 parâmetros. Esses parâmetros podem prever e impactar pontuações na ordem de 93%.
Este é o resultado de mais de 3 anos conversando com centenas de professores, observando milhares de testes pessoalmente, analisando centenas de milhares de horas de engajamento na plataforma em 300 cidades.
O mais incrível é que esses parâmetros são genéricos e podem ser abstraídos para qualquer currículo. Nosso 'genoma da educação' — é um gráfico incrivelmente denso de conceitos da ciência e da matemática. Ele identifica lacunas de tamanho de byte no aprendizado do aluno e fornece aprendizado de tamanho de byte para remediá-las. Este gráfico torna o aprendizado um verdadeiro continuum ao longo de 5 anos de educação e é a espinha dorsal do nosso algoritmo adaptativo.
Nosso foco em parâmetros comportamentais e de realização de testes também acelera a melhoria da pontuação em vez de focar apenas no aprendizado. A melhoria de curto prazo também é um grande motivador para elevar o moral dos alunos. Tudo levando a um envolvimento mais profundo para um mercado impaciente.
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Além disso, os investimentos na plataforma garantiram a capacidade de escalar rapidamente para dar suporte a qualquer currículo de qualquer país. Queremos criar uma convergência verdadeira e significativa entre o professor, os dados do aluno e o conteúdo personalizado no futuro.
Os mercados emergentes ainda estão vendo em grande parte as empresas de edtech focadas na criação de conteúdo online. Embibe, em vez disso, está construindo o contexto para o aluno usar qualquer conteúdo de forma mais eficaz. As possibilidades que podem surgir da aplicação profunda de tecnologia e ciência de dados na educação são 10 vezes mais gratificantes quando os riscos são tão altos.
Temos o prazer de anunciar o depósito da primeira patente desse tipo em aprendizado personalizado, projetado para estudantes em mercados emergentes. Este é de autoria do cientista-chefe de dados da embibe, Keyur Faldu; Cientista de Dados Principal, Achint Thomas e eu. Fique atento aos detalhes sobre o emocionante Data Science Lab da embibe e muito mais.