我们如何使用深度技术和数据科学来个性化教育
已发表: 2016-01-29将技术融入 EdTech
考虑下图。 想想你是怎么长大的。 绿线可能是某人在生活中的实际潜力。 红线是他们能够完成的。 这是否反映了您早年的旅程？ 这是否反映了您现在的旅程？ 如果是这样，你很有可能是在新兴市场长大的。 像我这样的。
在印度等师生比例超低的国家，整个系统依靠一系列分数来评估一个人的职业潜力。 进入更好的学校和大学几乎总是——完全取决于取得高分。 更好的学校和学院会自动确保更好的就业选择。 在某些情况下，例如公共部门，这些分数也直接决定了获得工作的机会。
因此，测试结果成为学习结果的代理，整个系统都在努力使测试分数最大化。 学习的乐趣在此过程中消失了。
获得更好机会的关键与更好的教育有关。
获得更好教育的钥匙只是与一个数字相关联。
让我们举个例子。 在选择科目时，最多的印度父母希望他们的孩子学习工程学（23%）。 JEE（印度最难的工程考试）有一个筛选考试，150 万学生在 180 分钟内从大约 8,000 个概念中选出 90 多个问题，以清除截止分数。 在医学、法律、管理、会计等领域也可以看到类似的动态。
汇丰银行的一项研究表明，91% 的印度父母希望他们的孩子至少拥有本科或更高学位，88% 的父母希望他们获得硕士学位甚至更高学位。 虽然中国支付额外补习费用的家长比例最大（74%），但印度（71%）和印度尼西亚（71%）紧随其后。 因此，像 JEE 这样的考试吸引每个学生每年大约 1000 美元的平均私人开支也就不足为奇了！ （将其放在人均 GDP 为 1500 美元的背景下）。
人们会认为，在这种花费和紧迫感之后，学生将获得相当好的教学水平和个性化指导。 家教行业的整个前提植根于著名的“Bloom's 2 sigma problem”，即“被辅导的学生平均在控制班学生的98%以上”。 问题是，在今天的印度——大多数教室都是这样的——即使是在私人辅导模式中：
对于普通学生来说，获得个性化反馈或指导的机会几乎为零。 教师们特别将此类教室中的讲座设计为单向互动，以确保大多数课程按时结束。 以确保在一天内可以将更多的“批次”挤进日程表中。 也有社会谴责反对提问。
我最喜欢的说明我称之为“注意力、能力和经济悖论”的方式如下：
具有讽刺意味的是，如果我们将每个学生支付的钱叠加起来——看起来像这样：
这是事情进一步走下坡路的地方。 最需要关注的学生是得到最少关注的学生。 事实上，他们开始在精神上检查并留给自己的设备来解决动机、信心和其他行为问题。 所有这一切都在紧张的准备周期中。 更深层次的学术支持仅来自同行或训练有素的代课教师，采用一对多的形式。
普通学生也将分数与自尊联系起来。 因为教育是这个国家真正的精英制度——很大一部分学生来自经济拮据的背景。 父母花费他们的能力来帮助他们的孩子“得分更高”。 他们疯狂地工作，试图完全证明父母的花费和压力。 甚至连一个分数都失去了，这让情况变得更糟——例如，在 JEE 中，95% 的学生得分低于 30%，每个分数在功绩名单上都相当于 10,000 个位置。 有时，这种压力会导致令人心痛的悲剧。
这就是当今世界上人口最稠密国家的未来领导人追求教育的方式。 从一个数字来看，尽管学生几乎是匿名的，但价值数十亿美元的教育市场仍在蓬勃发展。 每年有 1500 万新生儿出生，情况会如何好转？
幸运的是，正如我在 embibe 的旅程中所意识到的那样——深度技术和数据科学就是答案。 但首先，让我们剥几层洋葱。
学习是一个连续体，但教育交付不是
直观地说，很容易理解学习过程是一个连续的过程，每一层概念和每个年级都建立在以前级别的知识之上。
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GPA 或基于百分比的年度学校评估让位于标准化考试成绩。 到了 10 年级，每个问题测试的平均概念从 1 增加到 3。死记硬背或最后一分钟的死记硬背变得无效。 大学前考试准备的压力越来越大——无论是美国的 SAT 还是印度的 JEE，中国的高考等等。大学后的乐趣仍在继续，考试进一步决定就业结果，通常测试许多人对概念的理解几年前。
因此，存在庞大的行业——在小范围内解决特定的测试和等级问题。 其中一些（仅针对印度）如下所示。
我的问题是这个行业的结构效率低下。 整个行业旨在适应教育交付的便利性，而不是最大限度地提高学生的成果。
采用这种分段的教育交付方法，随着学生从 5 岁到 30 岁，学习数据或信息没有连续性。
我们的教育系统在结构上设计为不断丢失和重新创建学生数据和上下文——这是解决技能问题的一种根本低效的方法，也是一种大规模的资源浪费。
在很多这样的口袋里，我听过老师说： “如果你在九年级更努力地学习，你的概念在十一年级就会更清楚。” 公共部门银行见习官考试的量化能力以高中数学为基础。 每个年级的及格分数平均为 35%——你几乎可以忽略未来里程碑的关键组成部分，仍然通过课程。
如果没有将跨年级和测试的学习联系起来的概念图的细化和连续视图，即使是最好的自适应学习解决方案也只能在其有限的内容允许的范围内解决“局部最大值”。 该图表还可以帮助教育企业有意义地解决流失这一古老的问题。
没有任何东西可以不断地推动学生如何——她今天学习的内容与未来的内容联系起来。
但是，技术可以改变这一切！
我学习了很多，但我不知道发生了什么！
除了上面讨论的连续性问题之外，新兴市场的教育技术还必须解决第二个明显的不匹配问题。 能力和实际分数之间的差异。
我们最近对学生失分的主要原因进行了一项小型调查。 前 5 个结果与学习无关：
这意味着即使在学习之后——考试技巧和行为/信心等东西也成为实现分数的两个最大杠杆。 问题是：如何控制或影响这些？ 对于普通学生。 为大众。
大问题——从零到一
我们后退一步，审视大型消费科技业务。 共同的主题非常有趣。 他们每个人都致力于以 10 倍的差异化方式和规模正确地解决一个问题。 对我们来说——教育技术的类比非常明确——个性化驱动的大规模学习成果。
三年前——embibe 开始了这段旅程。 对 Avichal Garg 的帖子“为什么教育科技初创公司不成功”很感兴趣，我们决心打造一款能够真正影响新兴市场学生表现的优质产品。 同时，确保供不应求的薪酬不足的教师不必承担额外的工作量。
事实证明，通过让学生详细分析构成这些因素的参数，可以提高学术能力和考试技巧以及积极行为。
我们的研究提炼了超过 50 亿条关于学生考试的见解，涉及 27 个参数。 这些参数可以预测和影响 93% 的分数。
这是 3 年多来与数百名教师交谈、亲自观察数千次测试、分析 300 个城市的平台上数十万小时的参与度的结果。
最棒的是这些参数是通用的，可以抽象到任何课程中。 我们的“教育基因组”——是来自科学和数学的极其密集的图形概念。 它识别学生学习中字节大小的差距，并提供字节大小的学习来弥补它们。 该图使学习成为超过 5 年教育的真正连续体，并且是我们自适应算法的支柱。
我们对行为和考试参数的关注也加快了分数的提高，而不是只关注学习。 短期的改进也是提高学生士气的一大动力。 所有这些都导致对不耐烦的市场进行更深入的参与。
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此外，对该平台的投资确保了快速扩展以支持来自任何国家的任何课程的能力。 我们希望将来在教师、学生数据和个性化内容之间创建真正、有意义的融合。
新兴市场仍然主要看到教育科技企业专注于在线构建内容。 相反，Embibe 正在为学生构建上下文以更有效地使用任何内容。 当赌注如此之高时，技术和数据科学在教育中的深度应用所产生的可能性会增加 10 倍。
我们很高兴地宣布申请了首个为新兴市场学生设计的个性化学习专利。 本文由 embibe 的首席数据科学家 Keyur Faldu 撰写； 首席数据科学家，Achint Thomas 和我。 请继续关注 embibe 令人兴奋的数据科学实验室等详细信息。