luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Categories:

Винод Бактавачалам, Coursera — об онлайн-образовании в России



Анализ больших данных заложен в генах у платформы Coursera — компания была основана в 2012 году двумя экспертами в этой области, профессорами Стэнфордского университета Эндрю Ыном и Дафной Коллер. За время своего существования платформа накопила огромную экспертизу в области онлайн-обучения. «Хайтек» встретился с главным специалистом по анализу данных Coursera Винодом Бактавачаламом и узнал у него, как машинное обучение изменит мир образования в ближайшем будущем и почему в России мотивация к обучению и продвижению по карьерной лестнице выше, чем в США и Европе.

Coursera — международная платформа онлайн-образования, на которой зарегистрировано более 37 млн пользователей. Она предлагает около 2 900 курсов, 300 специализаций, есть отдельные курсы и специализации, самая высокая ступень — получение степени degrees (получение высшего образования по европейским стандартам). Образовательный контент для курсов создают 160 университетов и других образовательных учреждений, а также 30 индустриальных партнеров.

«Россияне больше других сфокусированы на применении изученного в работе»

— Вы недавно впервые провели исследование, посвященное навыкам российских учащихся. Какая специфика у российских онлайн-студентов?

— У нас более 940 тыс. зарегистрированных пользователей из России, это второй по размерам рынок в Европе после Великобритании и самый большой не англоговорящий рынок. Он очень быстро растет — по 40% каждый год. Вовлеченность тоже очень высокая — пользователи из России подписались на 3,5 млн курсов, то есть около четырех курсов на человека, столько же, сколько в США или в Великобритании.

— А что касается пола и возраста?

— Средний возраст примерно такой же, как и на глобальном уровне. Но российские пользователи более сбалансированы в гендерном плане — 47% женщин, 53% мужчин, в мире 42% против 58%. Это в целом соответствует тому, что мы видим в США и Англии, и говорит о том, что в России все заинтересованы в высококачественном образовании и очень замотивированы на учебу. Больше всего россиян интересуют анализ данных, бизнес и компьютерные науки. Они хотят строить карьеру — около 67% озвучивают такую цель. Они стремятся развиваться в текущей должности либо получить повышение, переключиться на что-то новое и приобрести новые навыки. Это выше общего уровня в 60%, то есть россияне больше других сфокусированы на применении изученного в работе.

— И они достигают этих целей?

— Да, мы отслеживаем долгосрочные результаты обучения всех пользователей на нашей платформе в течение полугода после того, как человек окончил курс. Спрашиваем, достигнута ли цель. В 85% случаев пользователи из России, указавшие карьеру, рапортуют о достижении этой цели, 35% получили при этом повышение, нашли новую работу или открыли собственный бизнес. Это очень сильная корреляция между поставленной и достигнутой целью.

Сбербанк и Яндекс ищут работников с помощью контента

— Мне кажется, российские компании не воспринимают онлайн-сертификаты всерьез.

— Зависит от компании. Да, мы и в США это видим: здесь тоже большой разрыв между прогрессивными компаниями и всеми остальными. В России компании-лидеры в сфере технологий — Сбербанк (Корпоративный университет) и Яндекс — создают контент на Coursera, инвестируют в онлайн-тренинги для своих сотрудников, ищут новых работников среди тех, кто проходил курсы, получал сертификаты. Вот такие инновационные компании не видят разницы между онлайн- и офлайн-образованием, им просто нужны люди с требуемыми навыками, с высокой мотивацией к освоению нового, так как технологии постоянно меняются.

Такое могут позволить только крупные компании, потому что у них есть ресурсы, они могут уделять больше времени образованию сотрудника. Небольшие компании пока считают онлайн-обучение рискованным, им гораздо проще нанять людей с дипломом университета, потому что понятнее, как отобрать кандидатов высокого уровня. Но все больше компаний осознает, что нанять людей с конкретными навыками непросто, а онлайн-образование — дешевый способ переобучить уже имеющихся сотрудников.



— И какие компании используют эту возможность?

— У Google есть сертификат базового уровня для всех ИТ-должностей — компьютерные техники, сетевые специалисты и прочие. Они не только создали контент, но и строят партнерства по найму, чтобы люди с таким сертификатом могли подать заявку на работу в Google, Walmart и другие компании.

— Вы делаете какую-то кастомизацию пользовательского опыта в зависимости от страны?

— Разница между странами невелика, гораздо сильнее пользователи различаются на индивидуальном уровне — у них разный набор навыков, разный жизненный опыт, разные цели. И мы как раз занимаемся персонализацией пользовательского опыта на индивидуальном уровне, применяя машинное обучение. Зато в плане построения партнерских отношений российский рынок сильно отличается от американского.

— И в чем разница между вашими бизнес-партнерами в России и в США?

— С моей точки зрения, российские университеты и отраслевые партнеры гораздо больше настроены на совместную работу, они более инновационные, больше хотят пробовать новое. Мы сотрудничаем с ВШЭ, МФТИ, Яндексом, Сбербанком. Они создают совместно как академический контент, так и практические отраслевые курсы. ВШЭ и Яндекс, к примеру, сделали теоретическую образовательную программу высокого уровня по машинному обучению, и в рамках программы курс о том, как выиграть соревнование по машинному обучению: приемы и хитрости от победителей таких соревнований, то есть прямой опыт в обработке специалистов по теоретическому знанию. Это уникальная ситуация, свойственная только России, в других странах у нас нет примеров такого партнерства. Российские компании расширяют горизонты и в вопросах найма по ключевым навыкам — те же Сбербанк и Яндекс ищут себе людей с помощью контента.

В онлайн-обучение придет общение с однокурсниками

— А внутри курса как вы используете машинное обучение для сохранения мотивации учеников?

— Есть две ситуации, где мы используем персонализацию. Первое — поиск новых курсов, они должны быть максимально релевантны пользователю. Тут приходят на помощь большие данные. Мы создаем серию алгоритмов для соединения навыков с контентом, помогающим их приобрести, с карьерными возможностями, для которых требуются такие навыки, и с пользователями с этими навыками. Благодаря анализу человек находит максимально подходящие ему курсы.

Второй момент — поддержка внутри курса, когда пользователь столкнулся с трудным материалом. Тут включается «умный наставник», который отправляет кастомизированные сообщения. Например, когда вы провалили зачет и потеряли мотивацию, мы пишем: «Не волнуйся, 70% людей не прошли это задание с первой попытки, вот ссылки на материалы, которые помогли другим пользователям в этой ситуации». В начале курса мы можем написать: «68% закончивших этот курс, получили повышение или новую работу». Мы каждую неделю слегка подталкиваем пользователя, и благодаря этому этому он заканчивает курс. Постепенно можем выяснить, какие виды сообщений работают хорошо именно для вас, и использовать их дальше.

— Мне почему-то предложили курсы по машинному обучению, хотя меня интересует психология, и я до этого несколько лет назад уже подписывалась на курс по психологии.

— Да, это проблема. У нас около 3 тыс. курсов на самые разные темы. Десятки миллионов пользователей. Если все это перемножить, получаются миллиарды вариантов рекомендаций. Персонализация очень сложна. Мы начали с того, что рекомендовали выбранное другими людьми, которые присоединились к тому же курсу. Работало успешно, но не с новыми пользователями, а любой человек, давно ничего не делавший на платформе, — для системы новый. Мы используем данные за последние полгода, потому что предпочтения людей со временем сильно меняются. Так что решили просто спрашивать людей напрямую: какие у вас цели? Потом узнаем о вашем опыте в этой отрасли, и, наконец, даем рекомендацию.

Лучшие курсы Coursera по анализу больших данных по версии Винода Бактавачалама

Построение бизнес-стратегии в компании на основе анализа больших данных:

- Эконометрика (Econometrics).

- A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data

- Econometrics

- Causal Inference

Обучение теории машинного обучения для создания продуктов на ее основе:

- Machine Learning

- Advanced Machine Learning Specialization

- Deep Learning Specialization

- Machine Learning Specialization

— Какие основные тренды в онлайн-образовании вы видите?

— Первый — уровень персонализации будет расти. У нас собрано множество данных о пользователях: что они учат и как, в какое время дня, слушают ли они десять часов подряд или по 15 минут каждый день. Онлайн-опыт сейчас очень похож на обучение в классе. Это просто набор видео: вы сидите и смотрите их, одно за другим. В будущем навигация по курсу будет более свободной: сначала вы пройдете тест, чтобы мы поняли, в какую часть курса вас отправить, потом, если что-то слишком сложно, вас вернут на шаг назад, затем предложат тест на знание материала. Если это будет слишком просто, часть образовательной программы можно будет пропустить.

Второй тренд — дешевое масштабирование технологий. Преимущество обучения в аудитории во взаимодействии с однокурсниками. Если мы перенесем это в онлайн-обучение, все сильно изменится. Мы еще не умеем синхронно соединять миллионы людей. Пока что это работает на очень небольшом количестве людей — через форумы, веб-конференции, интегрированные в курсы.



— Что насчет дополненной и виртуальной реальности?

— Эти технологии очень актуальны для промышленного обучения. Но я могу представить, как мы будем виртуально взаимодействовать с коллегами над решением бизнес-задач. Если получится очень точно воспроизводить рабочее окружение для обучения практическим навыкам, то мы сможем составить конкуренцию университетам. Это вопрос далекого будущего. Мы часто обсуждаем на конференциях, что онлайн-обучение не может дать навыки коммуникации: как работать в команде или организовывать рабочее время. Вот как раз для таких навыков подходит VR — например, для симуляции опыта взаимодействия с потребителями.

Первый год колледжа провести в онлайне

— Что уйдет в онлайн в ближайшее время?

— Технические направления — анализ данных, в первую очередь. На него столько запросов, что университеты просто не могут их удовлетворить. Онлайн же можно получить фидбэк, изучать кейсы и много других плюсов.

— А что касается более традиционных специальностей?

— В других областях тоже есть потенциал. Возможно, не в ближайшее время, потому что университеты очень заинтересованы в сохранении офлайн-образования. Но можно спокойно переводить первый год обучения в любом колледже онлайн — все эти введения в биологию, химию. Некоторые учреждения уже это делают. Так образование будет разбиваться на части. После изучения теории онлайн студенты в аудиториях будут погружаться в специальность. Кроме того, это способ снизить стоимость образования, которая постоянно растет.

— Какие еще минусы у онлайн-образования?

— Многие говорят, что в университете больше учились друг у друга, работая в группах, чем на лекциях. Если мы сможем перенести это в онлайн, получится мощный инструмент. Второй минус — отсутствие нетворкинга. В университете вы общаетесь с людьми со схожими взглядами, они, в свою очередь, знают кого-то, кто поможет вам получить работу. Онлайн, конечно, можно найти компанию, которая захочет нанять вас за ваши навыки. Но большинство компаний хотят людей с рекомендациями.

История для взрослых

— Над чем сейчас работаете? Какие крупные изменения ждут Coursera в ближайшем будущем?

— Мы работаем над сравнительным анализом навыков. С помощью этой опции можно очень эффективно оценивать уровень подготовки, выстраивать личный профиль пользователя и предлагать кандидатов компаниям, которые уже есть на платформе. Например, какой-то компании нужен диджитал-маркетолог. Мы отправляем ей профиль идеального цифрового маркетолога. А тому, кто хочет стать цифровым маркетологом, предлагаем диагностику навыков, сравниваем его профиль с идеальным вариантом, отмечаем сильные и слабые стороны и предлагаем подходящие курсы и порядок, в котором их надо пройти. Как только человек достигает нужного уровня, мы отправляем сообщение: теперь вы достаточно квалифицированы, чтобы работать в таких-то компаниях, и вы даже лучше, чем некоторые сотрудники этих компаний, которые тоже пользуются Coursera.

— Вы планируете делать курсы для детей и подростков?

— Наша специализация — взрослые. 50% рабочих мест в мире под угрозой автоматизации, поэтому есть большая нужда в переобучения людей, находящихся в середине и на поздних стадиях карьеры. У нас уже выстроена экосистема, и это наша экспертиза.

— У вас есть интересное исследование о влиянии старения населения на экономический рост. Поделитесь его результатами?

— Да, в экономической литературе есть две гипотезы. Сначала кажется: из-за старения рост замедляется, ведь людей рабочего возраста становится меньше. Но есть другие исследования, которые говорят: раз меньше рабочей силы, то компаниям сложнее найти работников, и они должны адаптироваться, замещать людей технологиями, благодаря этому экономика не замедляется. Я попытался проанализировать эти две гипотезы и пришел к выводу, что компании недостаточно эффективно изучают демографические тренды, не инвестируют в далекое, по их мнению, будущее. Некоторые адаптируются, но как? Замещают рабочую силу или просто используют технологии, чтобы сделать сотрудников более эффективными? Есть и то, и другое. Компьютеры автоматизируют линию сборки, сборщики теряют работу, но есть необходимость в техниках, которые будут создавать роботов и обслуживать их. Просто нужен новый набор навыков.



— А какие самые странные курсы есть на Coursera?

— У нас есть все. Например, курс о фейковых новостях: почему их так много, как отличить лженовости от хороших новостей.

— А самые популярные?

— Все, что касаются бизнеса, компьютерных наук и анализа данных. Сейчас самые популярные курсы — о машинном обучении, искусственном интеллекте и особенно о глубоком обучении. Пользуются спросом конкретные инструменты для анализа данных: облачные технологии, платформы предлагают курсы, как пользоваться их инфраструктурой. Компании часто обучают своих сотрудников с помощью таких курсов. Также популярны курсы по технологиям с открытым кодом, например, TensorFlow от Google. Популярны курсы по биткойну.

— По-прежнему?

— Да, забавно, есть прямая корреляция между курсом биткойна и интересом к курсам о биткойне. А вообще блокчейн — все еще очень хайповый тренд. Многие компании хотят нанять блокчейн-девелоперов, но университеты пока этому не учат. У нас есть партнеры из отрасли, которые создали очень успешные продукты для обучения.

— А как у вас выстроены вопросы этики?

— Мы хотим построить платформу, на которой университеты, изучающие вопросы этики, совместно с компаниями, которые зарабатывают деньги с помощью технологий, будут работать над этими вопросами — что делать с искусственным интеллектом и прочим. Вообще мы постоянно обсуждаем вопросы этики в компании. Например, изначально у нас было разделение по полу в рекомендациях, и да (какой сюрприз!) — женщины реже выбирают инженерные специальности. Но мы не хотим увековечивать все те же стереотипы, что и офлайн-образование, поэтому отключили эту опцию. Моральный компас очень важен.

Tags: Россия, образование
Subscribe

Posts from This Journal “образование” Tag

promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments