科技行者報道
來源：MIT Technology Review
編譯：科技行者
Coursera推出了一種新的機器學習工具，旨在向公司展示員工從課堂上獲取到的技能與相關(guān)專業(yè)水平。
這正是企業(yè)在在線學習領(lǐng)域面臨的主要難題：Coursera、edX以及Udacity等網(wǎng)站上提供大量課程，但企業(yè)卻不知道其中哪些內(nèi)容對員工最有意義。一旦公司選擇了學習計劃，他們也很難弄清員工的技能積累與掌握情況。換言之，公司需要一項客觀的指標來評估員工們新技能的熟練程度。
Coursera開發(fā)的一種新型人工智能工具旨在提供這樣一項指標。這家來自硅谷灣區(qū)的初創(chuàng)企業(yè)日前宣布，這項功能將幫助所有訂閱其培訓計劃的公司了解哪些員工在Coursera課程中拿到了最高分; 他們的員工技能與競爭對手相比有何差異; 哪些課程有助于填補現(xiàn)有知識空白等等。公司將能夠在今年晚些時候通過Courser概況界面的在線儀表板訪問這款工具。順帶一提，這款工具利用機器學習技術(shù)獲取洞察力。
這項新功能還只是這家在線學習供應(yīng)商利用人工智能實現(xiàn)學習者與課程間匹配性、評估其能力并根據(jù)反饋調(diào)整課程內(nèi)容的例子之一。Coursera擁有一支數(shù)據(jù)科學團隊，該團隊負責人Emily Glassberg Sands表示，這款工具能夠完成“在信息庫內(nèi)收集并存儲數(shù)據(jù)、解釋信息以制定內(nèi)部決策、構(gòu)建算法并反饋至網(wǎng)站”等一系列任務(wù)。Udacity的人工智能研究團隊則成立于2017年，負責分析學生情緒、了解如何改進課程，并計算學習者是否喜歡這些變化。Udacity還利用基于人工智能技術(shù)的聊天機器人幫助學生在注冊過程中找到最適合的課程內(nèi)容，并回答各類常見問題。edX也表示，其正在通過人工智能進行實驗，希望提高人們的學習與教學水平。
通過解決在線學習中的一系列固有難題，這些人工智能工具將激勵更多的個人及公司接受此類培訓。根據(jù)2017年《培訓》雜志對美國企業(yè)的調(diào)查，提高教育計劃有效性并衡量其具體影響是決定公司培訓計劃購買決策的兩大優(yōu)先事項。
這一市場仍擁有很大的發(fā)展空間; Coursera的商業(yè)計劃以公司為目標，當前已經(jīng)擁有1400家客戶。(總體而言，Coursera擁有3100萬名學習者，這使其成為世界范圍內(nèi)規(guī)模最大的在線學習服務(wù)供應(yīng)商。)負責商業(yè)課程的Leah Belsky指出，“企業(yè)培訓行業(yè)的致命弱點在于，沒人知道該如何證明投資回報。公司知道自己的員工需要不斷學習新技能才能保持競爭力，但他們很難通過溝通確定這種學習的價值所在。”
在另一方面，Coursera也希望對自身課程的意義進行量化。一年半之前，其數(shù)據(jù)科學團隊開始開發(fā)機器學習算法，旨在映射Coursera平臺上教授的4萬種技能。首先，該團隊使用自然語言處理(簡稱NLP)以確定教師在課堂上提到特定概念的頻率。這些信息有助于確定哪些課程可賦予哪些具體技能。Glassberg Sands 表示，Cousera可以通過簡單詢問其教師來獲得一部分數(shù)據(jù)，但其同時也利用自然語言處理以區(qū)分教育工作者口中的理論概念與學習者們所理解到的具體方法及技術(shù)。
最近，該團隊還將一種名為條目反應(yīng)理論(簡稱IRT)的心理學衡量方法引入到部分機器學習模型當中，旨在根據(jù)學習者們在Coursera測驗及作業(yè)中的表現(xiàn)評估其實際能力。Glassberg Sands指出，這種方法使得該團隊能夠衡量不同學習者在回答不同難度的不同問題時表現(xiàn)出的對特定技能范疇的熟練程度。這一點非常重要，因為高水平的學習者往往會在Coursera上攻克更困難的課程并嘗試比初學者們的選項更具挑戰(zhàn)性的問題。IRT模型能夠在評估學習者的熟練程度之前對其進行全面審查，從而確定特定測驗問題到底在評估哪些技能、該問題的具體難度如何，從而給出更準確的結(jié)論。Glassberg Sands指出，“根據(jù)選定的比較組，企業(yè)管理者將能夠得到處于各個技能水平的員工百分比。此外，您還可以將結(jié)果與Coursera上其它行業(yè)、國家或者任意規(guī)模的公司進行比較?！?/span>
大多數(shù)在線學習服務(wù)供應(yīng)商會讓企業(yè)客戶看到有哪些員工參加了課程，他們的進展情況以及所帶來的體驗反饋。Coursera方面表示，機器學習技術(shù)的引入將使其能夠檢測數(shù)百萬學習者在其學習平臺上的表現(xiàn)，并提供預(yù)測性見解——包括學習者的技能水平以及更為標準化的衡量指標。從理論上講，隨著學習者與教師反饋到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加，這些機器學習模型本身也將變得更為智能。
Coursera希望其每天更新的技能基準信息真正為學習與培養(yǎng)專家、人力資源專業(yè)人員以及招聘經(jīng)理帶來幫助。在此之前，他們不得不以猜測的方式推斷其它企業(yè)的競爭優(yōu)勢，例如員工的編程能力普遍比較強。然而，肯定也有一部分企業(yè)管理者不希望自己的員工水平被曝光在Coursera學習平臺之上。
Glassberg Sands與Belsky認為，該項技術(shù)還能夠以其它方式為個人帶來助益，例如引導企業(yè)將注意力集中在以往受到忽略的人才身上。過去一個月當中，一直在測試Coursera這項新功能的軟件巨頭Adobe公司也認同這一觀點。該公司數(shù)字學習計劃負責人Justin Mass表示，“對于遠程辦公的專業(yè)人士們，我們往往無法輕易判斷其業(yè)務(wù)水平。如今上線的新功能使我們得以真正了解我們的員工所了解及擅長的知識，這將幫助我們更明智地評估人才?！?/span>
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