Kryzys w szkolnictwie wyższym

Wersje online kursów uniwersyteckich przyciągają setki tysięcy studentów, miliony dolarów finansowania i pochwały od administratorów uczelni. Czy to fanaberia, czy może szkolnictwo wyższe wkrótce przejdzie remont, którego potrzebuje? Za pomocą

• Mikołaj Carr strona archiwum

27 września 2012 r.

Sto lat temu szkolnictwo wyższe wydawało się być u progu rewolucji technologicznej. Rozprzestrzenianie się potężnej nowej sieci komunikacyjnej — nowoczesnego systemu pocztowego — umożliwiło uniwersytetom dystrybucję ich lekcji poza granice ich kampusów. Każdy, kto ma skrzynkę pocztową, może zapisać się na zajęcia. Frederick Jackson Turner, słynny historyk z Uniwersytetu Wisconsin, napisał, że machina nauczania na odległość przeniesie irygacyjne strumienie edukacji do suchych regionów kraju. Wyczuwając historyczną okazję dotarcia do nowych uczniów i zdobycia nowych dochodów, szkoły pospieszyły z utworzeniem oddziałów korespondencji. W latach dwudziestych kursy pocztowe stały się pełnoprawną manią. Brało je cztery razy więcej osób, niż było zapisanych do wszystkich krajowych szkół wyższych i uniwersytetów łącznie.

Nadzieje na tę wczesną formę nauczania na odległość wykraczały daleko poza szerszy dostęp. Wielu pedagogów uważało, że kursy korespondencyjne byłyby lepsze niż tradycyjne nauczanie na terenie kampusu, ponieważ zadania i oceny można dostosować specjalnie do każdego ucznia. Wydział Home-Study University of Chicago, jeden z największych w kraju, powiedział potencjalnym uczestnikom, że otrzymają indywidualną, osobistą opiekę, dostarczoną zgodnie z dowolnym osobistym harmonogramem i w dowolnym miejscu, w którym dostępna jest usługa pocztowa. Dyrektor wydziału twierdził, że badanie korespondencji oferowało studentom intymną relację wychowawczą, uwzględniającą indywidualne różnice w nauce. Powiedział, że edukacja okazałaby się lepsza niż ta, którą zapewniano w zatłoczonej sali zwykłego Uniwersytetu Amerykańskiego.

Ta historia była częścią naszego wydania z listopada 2012 r.

• Zobacz resztę numeru
• Subskrybuj

Uderzająco podobne twierdzenia słyszymy dzisiaj. Inna potężna sieć komunikacyjna — Internet — ponownie budzi nadzieje na rewolucję w szkolnictwie wyższym. Tej jesieni wiele wiodących uniwersytetów w kraju, w tym MIT, Harvard, Stanford i Princeton, oferuje bezpłatne zajęcia przez Internet, a ponad milion osób na całym świecie zapisało się na nie. Te masowe otwarte kursy online (MOOC) zdobywają uznanie za udostępnianie wybitnych możliwości nauczania w college'u wielu studentom, którzy inaczej nie mieliby do niego dostępu, w tym tych w odległych miejscach i tych w połowie kariery. Zajęcia online są również promowane jako sposób na podniesienie jakości i produktywności nauczania w ogóle — zarówno dla studentów w kampusie, jak i poza nim. Były sekretarz edukacji USA William Bennett napisał, że wyczuwa renesans jak w Atenach w trakcie tworzenia. Prezydent Stanford John Hennessy powiedział: Nowojorczyk on widzi nadchodzi tsunami.

Emocje związane z kursami MOOC pojawiają się w czasie rosnącego niezadowolenia ze stanu szkolnictwa wyższego. ten średnia cena tagu tytuł licencjata podskoczył do ponad 100 000 dolarów. Spędzenie czterech lat w kampusie często powoduje, że młodzi ludzie lub ich rodzice są obciążeni dużymi długami, które obciążają nie tylko ich finanse osobiste, ale także całą gospodarkę. Wiele osób martwi się, że mimo wzrostu kosztów szkolnictwa wyższego jego jakość spadła. Wskaźniki porzucania są często wysokie, szczególnie na publicznych uczelniach i wielu absolwentów pokaż mało dowodów ta uczelnia poprawiła ich umiejętności krytycznego myślenia. Prawie 60 procent Amerykanów uważa, że ​​uczelnie i uniwersytety w tym kraju nie zapewniają studentom dobrego stosunku jakości do ceny wydawanej przez nich i ich rodzin, według danych z 2011 roku. Ankieta przez Pew Research Center. Zwolennicy MOOC twierdzą, że wydajność i elastyczność nauczania online zapewni szybkie rozwiązanie.

Dane z Instytutu Nauk o Edukacji i Pew Research Center.

Ale nie wszyscy są entuzjastycznie nastawieni. Zajęcia online, obawiają się niektórzy nauczyciele, w najlepszym razie odciągną uwagę administratorów uczelni; w najgorszym przypadku obniżą jakość edukacji na terenie kampusu. Krytycy wskazują na wcześniejszą manię kursu korespondencyjnego jako opowieść ku przestrodze. Nawet gdy uniwersytety pospieszyły z rozszerzeniem programów studiów domowych w latach dwudziestych, badania wykazały, że jakość nauczania nie spełniała obiecanych poziomów i że tylko niewielka część studentów faktycznie ukończyła kursy. Na wykładzie w Oksfordzie w 1928 roku wybitny amerykański pedagog Abraham Flexner wygłosił miażdżący akt oskarżenia dotyczący badania korespondencyjnego, twierdząc, że promuje ono uczestnictwo kosztem rygoru edukacyjnego. W latach trzydziestych niegdysiejsi wykładowcy i administratorzy stracili zainteresowanie nauczaniem korespondencyjnym. Szał wygasł.

Czy tym razem jest inaczej? Czy technologia w końcu doszła do punktu, w którym rewolucyjna obietnica nauczania na odległość może zostać spełniona? Jeszcze nie wiemy; zapał otaczający MOOC sprawia, że ​​łatwo zapomnieć, że wciąż są w powijakach. Ale nawet na tym wczesnym etapie, mocne i słabe strony tej radykalnie nowej formy edukacji stają się przedmiotem zainteresowania.

Powstanie MOOC

nie miałem pojęcia, co robię, Sebastian Thrun – mówi ze śmiechem, przypominając sobie swoją decyzję z zeszłego roku, aby zaoferować kurs Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Stanford za darmo online. 45-letni ekspert w dziedzinie robotyki miał przeczucie, że zajęcia, do których zwykle uczęszcza kilkuset studentów, okażą się atrakcyjnym w sieci. W końcu on i jego współprofesor, Peter Norvig , obie były gwiazdami Doliny Krzemowej, zajmującymi czołowe stanowiska badawcze w Google oraz wykładowcami w Stanford. Ale chociaż Thrun wyobrażał sobie, że nabór może osiągnąć 10 000 studentów, rzeczywista liczba okazała się być o ponad rząd wielkości wyższa. Na początku zajęć, w październiku 2011 roku, zapisało się około 160 000 osób.

Doświadczenie zmienił życie Thruna . Oświadczając, że nie mogę ponownie uczyć w Stanford, ogłosił w styczniu, że dołącza do dwóch innych robotyków, aby uruchomić ambitny startup edukacyjny o nazwie Udacity . Przedsięwzięcie, które reklamuje się jako uniwersytet XXI wieku, płaci profesorom z takich szkół jak Rutgers i University of Virginia za prowadzenie otwartych kursów w sieci, przy użyciu technologii pierwotnie opracowanej dla klasy AI. Większość 14 klas Oferty Udacity należą do dziedzin informatyki i matematyki, a Thrun twierdzi, że na razie skoncentruje się na takich dziedzinach. Ale jego ambicje nie są ograniczone: uważa tradycyjne wykształcenie wyższe za przestarzały artefakt i wierzy, że Udacity zapewni nową formę kształcenia ustawicznego, lepiej dostosowaną do współczesnego rynku pracy.

Udacity to tylko jedna z kilku firm, które chcą wykorzystać rosnący entuzjazm dla kursów MOOC. W kwietniu dwóch kolegów Thruna z wydziału informatyki Stanforda, Daphne Koller i Andrew Ng, uruchomiło podobny start-up o nazwie Coursera . Podobnie jak Udacity, Coursera jest firmą nastawioną na zysk, wspieraną przez miliony dolarów kapitału podwyższonego ryzyka. W przeciwieństwie do Udacity, Coursera współpracuje z dużymi uniwersytetami. Tam, gdzie Thrun chce opracować alternatywę dla tradycyjnego uniwersytetu, Koller i Ng chcą zbudować system, który można wykorzystać do prowadzenia własnych zajęć przez znane szkoły w sieci. Pierwotnymi partnerami Coursera byli nie tylko Stanford, ale także Princeton, Penn i University of Michigan, a tego lata firma ogłosiła współpracę z 29 innymi szkołami. Ma już w ofercie około 200 zajęć z dziedzin od statystyki po socjologię.

Po drugiej stronie kraju MIT i Harvard połączyły siły w maju, tworząc edX , organizacja non-profit, która oferuje również bezpłatne lekcje online dla wszystkich chętnych. Zasilony 30 milionami dolarów z każdej szkoły edX korzysta z platformy dydaktycznej o otwartym kodzie źródłowym opracowanej w MIT. Obejmuje lekcje wideo i fora dyskusyjne podobne do tych oferowanych przez rywali nastawionych na zysk, ale zawiera również wirtualne laboratoria, w których uczniowie mogą przeprowadzać symulowane eksperymenty. Zeszłego lata Uniwersytet Kalifornijski w Berkeley dołączył do edX, a we wrześniu w programie zadebiutowało siedem pierwszych zajęć, głównie z matematyki i inżynierii. Nadzorowanie uruchomienia edX jest Anant Agarwal , były dyrektor Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji MIT.

Liderzy Udacity, Coursera i edX nie ograniczyli swoich aspiracji do rozwijania nauczania na odległość. Wierzą, że nauczanie online stanie się kamieniem węgielnym doświadczeń w college'u również dla studentów na kampusie. Mówią, że połączenie wirtualnych klas z prawdziwymi salami lekcyjnymi będzie napędzać rozwój akademii. Na nowo wymyślamy edukację, deklaruje Agarwal. To zmieni świat.

Profesor Robot

Kursy online nie są nowe; wielkie komercyjne firmy, takie jak University of Phoenix i DeVry University, oferują ich tysiące, a wiele publicznych uczelni umożliwia studentom uczęszczanie na zajęcia w sieci na kredyt. Co zatem wyróżnia MOOC? Jak widzi Thrun, sekret tkwi w zaangażowaniu uczniów. Do tej pory większość zajęć internetowych składała się głównie z wykładów nagranych na wideo, a format ten Thrun uważa za głęboko wadliwy. Wykłady w klasie są ogólnie nudne, mówi, a nagrane wykłady są jeszcze mniej wciągające: dostajesz najgorszą część, nie dostajesz najlepszej. Podczas gdy MOOC zawierają filmy profesorów wyjaśniających pojęcia i piszących na tablicach, przemówienia są zazwyczaj podzielone na krótkie segmenty, przerywane ćwiczeniami i quizami na ekranie. Zadawanie uczniom pytań sprawia, że ​​są zaangażowani w lekcję, argumentuje Thrun, zapewniając jednocześnie rodzaj wzmocnienia, który, jak wykazano, wzmacnia zrozumienie i zapamiętywanie.

Norvig, który na początku tego roku prowadził zajęcia z programowania komputerowego Udacity, wskazuje na inną różnicę między MOOC a ich poprzednikami. Twierdzi, że ekonomia edukacji online znacznie się poprawiła. Urządzenia do przetwarzania w chmurze umożliwiają przechowywanie i przesyłanie ogromnych ilości danych przy bardzo niskich kosztach. Lekcje i quizy można przesyłać strumieniowo bezpłatnie w serwisie YouTube i innych popularnych usługach dostarczania mediów. Sieci społecznościowe, takie jak Facebook, dostarczają modeli dla kampusów cyfrowych, w których studenci mogą tworzyć grupy badawcze i odpowiadać sobie nawzajem na pytania. Tylko w ciągu ostatnich kilku lat koszty prowadzenia interaktywnych zajęć multimedialnych online gwałtownie spadły. Umożliwiło to nauczanie ogromnej liczby uczniów bez pobierania czesnego.

To nie przypadek, że Udacity, Coursera i edX są kierowane przez informatyków. Aby spełnić swoją wielką obietnicę – uczynienie uczelni jednocześnie tańszą i lepszą – MOOC będą musiały wykorzystać najnowsze przełomy w przetwarzaniu danych na dużą skalę i uczeniu maszynowym, które umożliwiają komputerom dostosowywanie się do wykonywanych zadań. Dostarczanie złożonej klasy tysiącom osób jednocześnie wymaga wysokiego stopnia automatyzacji. Wiele pracochłonnych zadań tradycyjnie wykonywanych przez profesorów i asystentów dydaktycznych — ocenianie testów, korepetycje, moderowanie dyskusji — musi być wykonywanych przez komputery. Zaawansowane oprogramowanie analityczne jest również wymagane do analizowania ogromnych ilości informacji o zachowaniach uczniów gromadzonych podczas zajęć. Wykorzystując algorytmy do wykrywania wzorców w danych, programiści mają nadzieję uzyskać wgląd w style uczenia się i strategie nauczania, które można następnie wykorzystać do dalszego udoskonalania technologii. Zdaniem pionierów MOOC, takie techniki sztucznej inteligencji wyprowadzą szkolnictwo wyższe z ery przemysłowej do ery cyfrowej.

Aby spełnić swoją wielką obietnicę, MOOC będą musiały wykorzystać najnowsze przełomy w przetwarzaniu danych na dużą skalę i uczeniu maszynowym. Dostarczanie złożonej klasy tysiącom osób jednocześnie wymaga wysokiego stopnia automatyzacji.

Chociaż ich ambicje są ogromne, Thrun, Koller i Agarwal podkreślają, że ich raczkujące organizacje dopiero zaczynają gromadzić informacje ze swoich kursów i je analizować. Nie wykorzystaliśmy jeszcze danych w sposób systematyczny, mówi Thrun. Minie trochę czasu, zanim firmy będą w stanie przekształcić gromadzone informacje w wartościowe nowe funkcje dla profesorów i studentów. Aby zobaczyć postęp w dzisiejszym nauczaniu komputerowym, musisz poszukać gdzie indziej — w szczególności do małej grupy akademickich zespołów testujących i korepetytorów, które ciężko pracują nad przekładaniem teorii pedagogicznych na kod oprogramowania.

Jednym z czołowych myślicieli w tej dziedzinie jest łagodnie mówiący nowojorczyk David Kuntz. W 1994 roku, po zdobyciu tytułu magistra filozofii i pracy jako epistemolog lub teoretyk wiedzy w Radzie Przyjęć do Szkoły Prawniczej (organizacji zarządzającej egzaminami LSAT), Kuntz dołączył do Służby Edukacyjnej, która prowadzi rekrutację na studia SAT. testy. ETS chętnie wykorzystał rosnącą moc komputerów do projektowania bardziej precyzyjnych egzaminów i bardziej efektywnego oceniania ich. Skłoniło Kuntza i innych filozofów do pracy nad bardzo ważnym pytaniem: jak używać oprogramowania do mierzenia znaczenia, promowania uczenia się i oceny zrozumienia? Pytanie stało się jeszcze bardziej naglące, gdy sieć WWW otworzyła internet dla mas. Wzrosło zainteresowanie e-learningiem, a wysiłki na rzecz opracowania zaawansowanego oprogramowania do nauczania i testowania w połączeniu z wysiłkiem na rzecz projektowania atrakcyjnych witryn edukacyjnych.

Trzy lata temu Kuntz dołączył do małego start-upu na Manhattanie o nazwie Knewton as jego kierownik badań . Firma specjalizuje się w rozwijającej się dyscyplinie adaptacyjnego uczenia się. Podobnie jak inni pionierzy oprogramowania instruktażowego, w tym spinoff University of California-Irvine Aleksa , Carnegie Mellon Inicjatywa Otwartego Uczenia się , i bardzo celebrowane Khan academy , opracowuje systemy korepetycji online, które mogą dostosowywać się do potrzeb i stylów uczenia się poszczególnych uczniów podczas przechodzenia przez kurs instruktażowy. Takie programy, mówi Kuntz, stają się lepsze, im więcej danych jest gromadzonych. Oprogramowanie do, powiedzmy, nauczania algebry można napisać tak, aby odzwierciedlało alternatywne teorie uczenia się, a następnie, gdy wielu uczniów przechodzi przez program, teorie mogą być testowane i udoskonalane, a oprogramowanie ulepszane. Im większe zbiory danych, tym systemy stają się sprawniejsze w dostarczaniu każdemu uczniowi właściwych informacji we właściwej formie we właściwym momencie.

Knewton wprowadził wyrównawczy kurs matematyki dla przyjeżdżających studentów college'ów, a jego technologia jest włączana do programów nauczania oferowanych przez podręcznikowego giganta Pearson. Ale Kuntz uważa, że ​​dopiero zaczynamy dostrzegać potencjał oprogramowania edukacyjnego. Przewiduje, że dzięki intensywnemu wykorzystaniu analizy danych i technik uczenia maszynowego programy przejdą przez kilka poziomów adaptacji, z których każdy oferuje większą personalizację dzięki bardziej zaawansowanej automatyzacji. Na początkowym poziomie, który już w dużej mierze istnieje, kolejność kroków, które uczeń podejmuje w trakcie kursu, zależy od wyborów i odpowiedzi tego ucznia. Odpowiedzi na zestaw pytań mogą, na przykład, wywołać dalsze instrukcje dotyczące koncepcji, która nie została jeszcze opanowana, lub popchnąć ucznia do przodu poprzez wprowadzenie materiału na nowy temat. Każdy uczeń, wyjaśnia Kuntz, podąża inną ścieżką. Na kolejnym poziomie, do którego Knewton planuje wkrótce dotrzeć, tryb prezentowania materiału dostosowuje się automatycznie do każdego ucznia. Chociaż związek między mediami a nauką pozostaje kontrowersyjny, wielu nauczycieli uważa, że ​​różni uczniowie uczą się na różne sposoby. Niektórzy uczą się najlepiej czytając tekst, inni oglądając demonstrację, jeszcze inni grając w grę, a jeszcze inni angażując się w dialog. Co więcej, idealny tryb ucznia może się zmieniać na każdym etapie kursu – a nawet w różnych porach dnia. Wykład wideo może być najlepszy na jedną lekcję, a ćwiczenie pisemne może być najlepsze na kolejną. Monitorując, w jaki sposób uczniowie wchodzą w interakcję z samym systemem nauczania — kiedy przyspieszają, kiedy zwalniają, gdzie klikają — komputer może nauczyć się przewidywać ich potrzeby i dostarczać materiał na dowolnym nośniku, który obiecuje zmaksymalizować ich zrozumienie i zapamiętywanie.

Patrząc w przyszłość, Kuntz twierdzi, że komputery ostatecznie będą w stanie dostosować całe środowisko uczenia się do potrzeb każdego ucznia. Na przykład elementy interfejsu programu będą się zmieniać, gdy komputer wykryje optymalny styl uczenia się ucznia.

Big Data na kampusie

Postępy w programach korepetycji obiecują pomóc wielu studentom w college'u, liceum, a nawet uczniom szkół podstawowych w opanowaniu podstawowych pojęć. Od dawna wiadomo, że nauczanie jeden na jednego przynosi znaczne korzyści edukacyjne, ale jego wysoki koszt ogranicza jego stosowanie, szczególnie w szkołach publicznych. Jest prawdopodobne, że jeśli zamiast nauczycieli użyje się komputerów, o wiele więcej uczniów będzie mogło czerpać korzyści z korepetycji. Według jedno ostatnie badanie wśród studentów uczęszczających na kursy statystyki na uniwersytetach publicznych najnowsze systemy korepetycji online wydają się przynosić mniej więcej takie same wyniki, jak nauczanie twarzą w twarz.

Chociaż MOOC włączają procedury adaptacyjnego uczenia się do swojego oprogramowania, ich ambicje w zakresie eksploracji danych wykraczają daleko poza korepetycje. Thrun mówi, że widzieliśmy tylko wierzchołek góry lodowej. To, co szczególnie go i innych informatyków ekscytuje bezpłatnymi zajęciami online, to fakt, że dzięki ich niespotykanej skali mogą generować ogromne ilości danych wymaganych do skutecznego uczenia maszynowego. Koller mówi, że Coursera stworzyła swój system z myślą o intensywnym gromadzeniu i analizie danych. Każda zmienna w kursie jest śledzona. Kiedy uczeń zatrzymuje wideo lub zwiększa prędkość odtwarzania, wybór ten jest zapisywany w bazie danych Coursera. To samo dzieje się, gdy uczeń odpowiada na pytanie quizowe, poprawia zadanie lub komentuje na forum. Każde działanie, bez względu na to, jak nieistotne może się wydawać, staje się wodą na młyn statystyczny.

Gromadzenie informacji o zachowaniu uczniów na tak minimalnym poziomie szczegółowości, mówi Koller, otwiera nowe możliwości zrozumienia procesu uczenia się. Ujawnione mogą być wcześniej ukryte wzorce w sposobie poruszania się i opanowania przez uczniów złożonej tematyki.

Dodaje, że przetwarzanie liczb obiecuje również bezpośrednie korzyści dla nauczycieli i uczniów. Profesorowie będą otrzymywać regularne raporty o tym, co działa na ich zajęciach, a co nie. A dzięki wskazaniu najbardziej predykcyjnych czynników sukcesu, oprogramowanie MOOC ostatecznie będzie w stanie poprowadzić każdego ucznia na właściwą trajektorię. Koller mówi, że ma nadzieję, że Lake Wobegon, mityczne miasto, w którym wszyscy studenci są powyżej średniej, ożyje.

MIT i Harvard projektują edX, aby był takim samym narzędziem do badań edukacyjnych, jak cyfrowa platforma nauczania, mówi Anant Agarwal. Naukowcy już zaczynają wykorzystywać dane z systemu do testowania hipotez na temat tego, jak ludzie się uczą, a wraz ze wzrostem portfolio kursów będą się mnożyć możliwości prowadzenia badań. Poza generowaniem spostrzeżeń pedagogicznych, Agarwal przewiduje wiele innych praktycznych zastosowań dla banku danych edX. Uczenie maszynowe może na przykład utorować drogę dla zautomatyzowanego systemu wykrywającego oszustwa na zajęciach online, co staje się coraz bardziej naglące, ponieważ uniwersytety rozważają przyznawanie certyfikatów, a nawet punktów studentom, którzy ukończyli kursy MOOC.

Uczeni, którzy są sceptyczni wobec MOOC, ostrzegają, że istotą edukacji w college'u jest subtelna interakcja między studentami i nauczycielami, której nie mogą symulować maszyny, bez względu na to, jak zaawansowane jest oprogramowanie.

Ponieważ eksplozja danych wydaje się nieuchronna, trudno nie dać się ponieść entuzjazmowi architektów MOOC. Mimo że ich praca koncentruje się na komputerach, ich cele są głęboko humanistyczne. Chcą wykorzystać uczenie maszynowe do wspierania uczenia się uczniów, aby wdrożyć sztuczną inteligencję w służbie ludzkiej inteligencji. Ale entuzjazm powinien być łagodzony sceptycyzmem. Korzyści z uczenia maszynowego w edukacji pozostają w dużej mierze teoretyczne. I nawet jeśli techniki sztucznej inteligencji przyniosą prawdziwy postęp w pedagogice, te przełomy mogą mieć ograniczone zastosowanie. Jedną rzeczą dla programistów jest automatyzacja kursów instruktażowych, gdy zasób wiedzy można wyraźnie zdefiniować, a postępy ucznia precyzyjnie zmierzyć. To zupełnie inna sprawa, gdy próbujesz odtworzyć na ekranie komputera skomplikowane i czasami niewypowiedziane doświadczenia nauczania i uczenia się, które mają miejsce na kampusie uniwersyteckim.

Promotorzy MOOC dość naiwnie postrzegają, na co pozwala analiza dużych zbiorów danych, mówi Timothy Burke , profesor historii w Swarthmore College. Twierdzi, że edukacja na odległość w przeszłości nie spełniała oczekiwań nie z powodów technicznych, ale raczej z powodu głębokich problemów filozoficznych z modelem. Przyznaje, że edukacja online może zapewnić efektywne szkolenie w zakresie programowania komputerów i innych dziedzin charakteryzujących się ugruntowanymi procedurami, które można skodyfikować w oprogramowaniu. Twierdzi jednak, że istota edukacji w college'u tkwi w subtelnej interakcji między uczniami i nauczycielami, której nie mogą symulować maszyny, bez względu na to, jak zaawansowane jest programowanie.

Alana Jacobsa , profesor języka angielskiego w Wheaton College w Illinois, wyraża podobne obawy. W e-mailu do mnie zauważył, że na pracę studentów może w dramatyczny sposób wpłynąć ich refleksja nad sytuacjami retorycznymi, jakie napotykają w klasie, podczas synchronicznych spotkań w czasie rzeczywistym z innymi ludźmi. Argumentował, że pełnego bogactwa takich rozmów nie da się odtworzyć na forach internetowych, chyba że osoby piszące w sieci nie mają zdolności wprawnego powieściopisarza do przedstawiania złożonych sposobów myślenia i doświadczania w prozie. Ekran komputera nigdy nie będzie niczym więcej niż cieniem dobrej klasy w college'u. Podobnie jak Burke, Jacobs martwi się, że pogląd na edukację odzwierciedlony w MOOC został wypaczony w kierunku informatyków opracowujących platformy.

Odwracanie klasy

Projektanci i promotorzy MOOC nie sugerują, że komputery sprawią, że sale lekcyjne staną się przestarzałe. Twierdzą jednak, że nauczanie online zmieni charakter nauczania na kampusie, czyniąc je bardziej angażującym i efektywnym. Tradycyjny model nauczania, w którym uczniowie chodzą na zajęcia, aby wysłuchać wykładów, a następnie samodzielnie kończą zadania, zostanie odwrócony. Uczniowie będą sami słuchać wykładów i recenzować inne materiały objaśniające na swoich komputerach (tak jak niektórzy uczniowie gimnazjum i liceum robią już z filmami Khan Academy), a następnie gromadzą się w klasach, aby głębiej zgłębiać dany przedmiot – poprzez dyskusje z profesorami, powiedzmy, lub ćwiczenia laboratoryjne. Teoretycznie to odwrócona klasa bardziej racjonalnie przeznaczy czas dydaktyczny, wzbogacając doświadczenie zarówno profesora, jak i studenta.

Tutaj też pojawiają się wątpliwości. Jednym z powodów do niepokoju jest wysoki wskaźnik rezygnacji, który nękał wczesne MOOC. Spośród 160 000 osób, które zapisały się do klasy AI Norviga i Thruna, ukończyło ją tylko około 14 procent. Spośród 155 000 studentów, którzy zapisali się na kurs MIT na temat obwodów elektronicznych na początku tego roku, tylko 23 000 zadało sobie trud ukończenia pierwszego zestawu zadań. Około 7000, czyli 5 procent, zaliczyło ten kurs. Przeprowadzenie tysięcy studentów na zajęcia w college'u jest niezwykłym osiągnięciem pod każdym względem — zazwyczaj tylko około 175 studentów MIT każdego roku kończy kurs z obwodami — ale wskaźnik porzucania wskazuje na trudność w utrzymaniu uwagi i motywacji studentów online. Norvig przyznaje, że pierwsi zapisani na MOOC byli grupą szczególnie zmotywowaną. Prawdziwy test, szczególnie w przypadku korzystania z nauczania online na terenie kampusu, nastąpi, gdy na zajęcia weźmie udział szersza i bardziej typowa kohorta. Kursy MOOC będą musiały zainspirować wielu studentów i utrzymać ich zainteresowanie, gdy będą siedzieć przed komputerem przez tygodnie nauki.

Największą obawą wśród krytyków MOOC jest to, że uczelnie będą pospiesznie włączać nauczanie online do tradycyjnych zajęć bez dokładnej oceny możliwych wad. Jesienią ubiegłego roku, na krótko przed założeniem Coursera, Andrew Ng dostosował swój kurs w Stanford do uczenia maszynowego, aby studenci online mogli w nim uczestniczyć, a tysiące się zapisało. Ale przynajmniej jeden uczeń na kampusie uznał, że klasa nie chce. Pisząc na swoim blogu, kierunek informatyka Ben Rudolph narzekał że akademicki rygor nie spełniał standardów Stanforda. Uważał, że skomputeryzowane zadania, dostarczając automatycznych, natychmiastowych wskazówek i wskazówek, nie zachęcają do krytycznego myślenia. Zgłaszał również poczucie izolacji. Powiedział, że prawie nikogo w klasie nie spotkał, bo wszystko robiłem sam w moim pokoju. Ng ma zaciekle broniony format zajęć, ale faktem jest, że nikt tak naprawdę nie wie, jak rosnący nacisk na nauczanie komputerowe wpłynie na dynamikę życia uczelni.

Liderzy ruchu MOOC dostrzegają wyzwania, przed którymi stoją. Udoskonalenie modelu, mówi Agarwal, będzie wymagało wyrafinowanych wynalazków w wielu dziedzinach, od oceniania esejów po przyznawanie referencji. Stanie się to tylko trudniejsze, gdy kursy online będą dalej rozszerzać się na otwarte, odkrywcze obszary sztuk wyzwolonych, gdzie wiedza rzadko jest łatwa do skodyfikowania, a sukces zajęć może zależeć od zdolności profesora do pokierowania uczniami w kierunku nieoczekiwanych spostrzeżeń. Wynik tegorocznej edycji MOOC powinien nam powiedzieć dużo więcej o wartości zajęć i roli, jaką ostatecznie odegrają w systemie edukacyjnym.

Co najmniej tak samo zniechęcające, jak wyzwania techniczne, będą egzystencjalne pytania, które nauczanie online stawia uniwersytetom. Niezależnie od tego, czy masowe kursy otwarte spełnią ich oczekiwania, czy nie, zmuszą administratorów uczelni i profesorów do ponownego rozważenia wielu z ich założeń dotyczących formy i znaczenia nauczania. Na dobre lub na złe, destrukcyjne siły Sieci dotarły do ​​bram akademii.

Nicholas Carr jest autorem Płycizny: co Internet robi z naszymi mózgami . Jego ostatni artykuł dla Przegląd technologii MIT była Biblioteka Utopii.

ukryć