1

Knewton

Образование на уровне атомов

Опубликовано: 17.05.2013


Может показаться, что современное образование развивается по двум противоположным векторам. С одной стороны, мы получаем максимальную свободу: классы без стен, свободный график, неофициальное общение и игры. С другой стороны, технологии  — большой брат XXI столетия — начинают следить за нами всё пристальней. На самом деле никакого противоречия нет: свобода никуда не делась, любой гаджет или приложение можно при желании отключить. Впрочем, некоторые отключать жалко — уж больно хорошо справляются. Как, например, Knewton, на фоне которого моментально устаревают единые учебники и школьные программы.

Динамическая педагогика

«Если вспомнить историю, окажется, что все великие эпохи, определившие облик человечества, были связаны с образованием. Греко-римская цивилизация, Ренессанс, промышленный переворот. Я убежден, что мы на пороге четвертой революции» — уверен Жозе Феррейра, основатель Knewton.

Если раньше образование напоминало фабричное производство, сейчас оно становится адресным. На свете нет двух одинаковых студентов, равно как и универсальных практик получения знаний. В Knewton придумали курсы, непрерывно адаптирующиеся под особенности каждого ученика. При стандартных методиках пробелы в знаниях растут снежным комом — достаточно не до конца понять одну тему, как за нее тут же цепляется другая. Персонализированный гибкий курс мгновенно реагирует на каждое действие, вычисляя недопонятые темы.

Многие образовательные программы называют себя адаптивными, но это слово не все понимают одинаково. Например, под этим может подразумеваться разовая оценка знаний, по которой определяется уровень знаний. Или курс с регулярным тестированием. У Knewton свое видение: нужно адаптироваться к уровню знаний и целям ученика, вычислять слабые места и заполнять пробелы ежеминутно. Чтобы обучение шло эффективнее, платформа советует, над чем стоит работать прямо сейчас, и подыскивает подходящие задания. Кстати, дело необязательно в отсутствии знаний: возможно, у студента просто нет достаточных навыков анализа или не развито абстрактное мышление. Обычные тесты тут бессильны, зато Knewton способен в два счета дать подсказку.

Как это работает

Чтобы подобрать подходящее задание, Knewton анализирует учебные материалы по сотням параметров: выделяет ключевые идеи, теории и понятия, анализирует структуру, уровень сложности и формат. Ни одна концепция не существует в вакууме — новое всегда надстраивается над старым. Эту родословную идей платформа и пытается найти для любого курса. Причем кросс-дисциплинарный подход только приветствуется: если у антропологии есть ответ на вопрос фольклориста, а математика способна помочь музыковеду, система подскажет нужный шаг.

В это же время Knewton анализирует поведение студента: какой у него рабочий ритм, что он уже знает и в какой форме лучше усваивает информацию. На основе этих данных система понимает, что предложить дальше — текстовое разъяснение, видео, игру или интерактивное упражнение. Их длина и сложность тоже вариируются.

«Рекомендации — это не то, что ожидают от компьютера. Необычное чувство — знать, что программа наблюдает за вами и думает, как бы помочь вам успешнее заниматься тем, что вы делаете», — делится Джордж Дэвис, специалист по данным Knewton.

Иногда подсказка может удивить. «Следующее задание не всегда бывает тем, что ожидаешь. Если у тебя трудности с математикой и решением логических задач, возможно, пригодится упражнение на критическое чтение. С помощью такого задания получится точнее выделять логические высказывания — узловые моменты задачи» — поясняет Дэвид Кунц, вице-президент компании.

Алгоритм Knewton собирает данные о том, как учатся тысячи студентов: например, сравнивает успехи пользователей, изучающих одинаковые темы с помощью разных задач. Это помогает ему постоянно эволюционировать — с каждым новым учеником советы платформы становятся все более эффективными и точными. Создатели сравнивают такой подход с анализом на уровне атомов.

У курсов на базе Knewton есть и другие полезные функции: постоянно оценивается общий прогресс студента, под рукой всегда есть список недавних достижений и последние задания. В чем-то это даже похоже на социальную сеть — система может порекомендовать партнера для обучения, ориентируясь на область интересов и уровень.

Технология в деле

Предполагается, что Knewton научит преподавателей лучше понимать своих студентов. Учителя могут адаптировать свои оффлайновые курсы, подбирая задания отдельно под каждого ученика. Точнее, это сделает алгоритм. Knewton умеет создавать группы из тех, у кого схожие трудности и кому полезна командная работа, находит незамеченные способности и вообще не дает заскучать. Детали работы подскажут коллеги, которые прямо там же делятся планами уроков.

Родители тоже не останутся в стороне. В дополнение к традиционным теперь отчетам с оценками, они получают план действий, состоящий из конкретных и понятных шагов. Например, сходить в подходящий музей, обсудить мировые новости по теме урока или с пользой скоротать вечерок за компьютерной игрой.

Пока вся эта диковинка доступна для курса математики и подготовительной программы для GMAT, LSAT, SAT. Их, кстати, используют крупнейшие университеты США. В Университете штата Аризона процент сдавших экзамен по математике увеличился с 66% до 75%.

Одни только собственные курсы Knewton используют сотни тысяч пользователей (не считая курсов, созданных на базе их технологии). Например, Knewton запустил вместе с Pearson проект MyLab/Mastering series. В основе — учебники Pearson, структурированные при помощи новой технологии. Knewton здесь становится своего рода личным наставником. За время своего существования сервис дал больше 174 миллионов рекомендаций.


Алексей Бачинский