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A medida que los datos fluyen, los cursos en línea abiertos masivos evolucionan
En 2012, las nuevas empresas educativas atrajeron a millones de estudiantes, y un aumento del interés de las universidades y los medios de comunicación, al ofrecer cursos en línea abiertos masivos, o MOOC. Ahora se están analizando algunas características básicas de estos cursos tremendamente populares, lo que permite a los proveedores del curso aprender algo por su cuenta. A medida que estas empresas analizan los datos de los usuarios y experimentan con diferentes funciones, están explorando cómo personalizar las experiencias de aprendizaje de los estudiantes y acumulando una serie de trucos pedagógicos para ayudar a más estudiantes a terminar sus cursos.
Los datos que estamos recopilando no tienen precedentes en educación, dice Andrew Ng, cofundador del proveedor de MOOC Coursera y profesor asociado en la Universidad de Stanford. Vemos cada clic del mouse y cada pulsación de tecla. Sabemos si un usuario hace clic en una respuesta y luego selecciona otra, o avanza rápidamente a través de parte de un video.
Ng y otras figuras importantes del mundo MOOC han previsto durante mucho tiempo que los MOOC proporcionarían una gran cantidad de datos sobre cómo aprenden realmente los estudiantes. Sin embargo, hasta hace poco, estas pequeñas empresas estaban demasiado preocupadas por ampliar su infraestructura para satisfacer la creciente demanda (consulte La tecnología de los cursos en línea abiertos masivos) para investigar estos datos en profundidad.
Algunos hallazgos recientes han reivindicado aspectos del diseño de los MOOC. Los investigadores de Princeton utilizaron datos de Coursera para demostrar que el sistema de calificación de pares de la empresa, que calcula las calificaciones de los cursos en función de los comentarios proporcionados por otros estudiantes, es eficaz. Otros hallazgos han desafiado las suposiciones sobre cómo un curso en línea puede atender exitosamente a cientos de miles de estudiantes o más.
Desde que aparecieron los MOOC, los videos pequeños han proporcionado la mayor parte de la enseñanza, acompañados de evaluaciones y ejercicios en línea para ayudar a cimentar el contenido en la mente de los estudiantes. Sin embargo, tanto los datos de Coursera como los de Udacity revelan un gran subconjunto de estudiantes que prefieren omitir videos y avanzar lo más rápido posible. Hemos comenzado a reestructurar nuestros cursos para tener muchos menos videos y volver a grabar algunos videos, dice Sebastian Thrun, profesor de robótica de Stanford, vicepresidente de Google y cofundador y director ejecutivo de Udacity . Nuestros cursos populares realmente están cambiando mucho según nuestros datos.
Gran parte de la investigación de desempeño está motivada por el deseo de aumentar las tasas de finalización de cursos, que rondan el 10 por ciento, según la mayoría de los proveedores de MOOC y las cifras de académicos que han enseñado utilizando los cursos. Un proyecto de investigación de Udacity sugirió recientemente que los desafíos técnicos podrían ser los culpables de una fracción significativa de los abandonos. En el experimento, algunos usuarios de Udacity fueron invitados a chatear por texto con un sistema de ayuda automatizado que en realidad usaba operadores humanos en vivo, y muchos usuarios mencionaron problemas relacionados con la alfabetización informática.
La forma en que las personas se atascan es muy diferente de lo que esperamos, dice Thrun. Algunos estudiantes simplemente no pueden operar un teclado o un sitio web. Muestra que el MOOC básico de talla única es inadecuado para abordar el problema de la retención. Udacity ahora está trabajando en técnicas de análisis que podrían clasificar a los estudiantes en función de su comportamiento y ofrecerles asistencia específica o ajustar los cursos para brindarles un mejor servicio.
Adaptar los MOOC es una idea con mérito, dice Chris Piech , estudiante de doctorado de Stanford que investiga el aprendizaje en línea. En un estudio reciente, Piech y dos colegas examinaron tres de los MOOC de informática de Stanford y descubrieron que los desertores se dividían en tres grupos distintos: auditores, que no tenían intención de completar el curso pero que lo usaban como recurso, como un libro; estudiantes que participaron en el curso pero que poco a poco se fueron quedando atrás; y los que muestrearon esporádicamente a lo largo del curso.
Muchos de los dos últimos grupos probablemente completarían un curso si se les brindara la asistencia adecuada, dice Piech, y los datos recopilados en el estudio sugieren que alentar a los estudiantes a interactuar entre sí a través de foros u otras características sociales sería suficiente.
Piech anticipa una avalancha de investigaciones publicadas e internas de los proveedores de MOOC que informan sobre avances significativos en la eficacia del aprendizaje en línea. A medida que las plataformas MOOC se vuelvan más robustas y se desarrolle su arquitectura, la investigación se volverá más prioritaria y más útil, dice. Proporcionan un gran número de personas para responder a las preguntas difíciles sobre la educación.
Algunos de los análisis que tienen lugar en las empresas MOOC parecen responder a preguntas más modestas. Las pruebas A / B, una metodología común en las empresas de Internet, se están utilizando para probar pequeños ajustes de diseño que podrían impulsar a los estudiantes a mejorar. Las pruebas A / B muestran diferentes versiones de un servicio a diferentes segmentos de la audiencia de un sitio para ver cómo reaccionan.
A través de las pruebas A / B, dice Ng, Coursera descubrió recientemente que su práctica de enviar correos electrónicos a las personas para recordarles las fechas límite de los próximos cursos en realidad hacía que los estudiantes fueran menos propensos a continuar con los cursos. Pero el envío de correos electrónicos que resuman la actividad reciente de los estudiantes en el sitio aumentó la participación en varios puntos porcentuales. Una prueba A / B de Udacity enfrentó una versión coloreada de una lección con una versión en blanco y negro. Los resultados de las pruebas fueron mucho mejores para la versión en blanco y negro, dice Thrun. Eso me sorprendió.
No está claro si las largas listas de mejoras que resultan de las pruebas A / B se sumarán a una gran teoría del aprendizaje y la enseñanza que desafía la tradición. Ng dice que no cree que se necesite una gran teoría para que los MOOC tengan éxito. Leí a Piaget y Montessori, y ambos parecen convincentes, pero los educadores generalmente no tienen forma de elegir lo que realmente funciona, dice. Hoy en día, la educación es una ciencia anecdótica, pero creo que podemos convertir la educación en una ciencia basada en datos, en la que haces lo que sabes que funciona.