オンラインコースの評決：すべきかすべきでないか
公開: 2017-12-12「学習をやめる人は、20歳であろうと80歳であろうと年をとっています。 学び続ける人は誰でも若いままです。」
- ヘンリーフォード氏
何年も前に、何かを学びたい場合は、実店舗の教育機関でコースに登録し、現在の仕事を辞めて、物理的にクラスに参加する必要がありました。 それは、オンライン教育（または、MOOC – Massive Open Online Courses –一般的に知られている）が登場する前のことでした。
今日の時点で、オンラインコースは大きな注目を集めており、多くの実店舗の教育機関（MIT、ハーバードなど）がオンラインでコースをホストし始めています。 どこからでも学習できる柔軟性、パートタイムのコースの追求、質の高いコースの到達範囲の拡大は、オンライン学習の利点の一部です。
ただし、新しく革新的なものには、常に独自の課題が伴います。 多くのブートキャンプやオンラインコースの欠点のいくつかは、高いドロップオフ率、個人的な注意の欠如、学位の所属、配置支援です。
CEOからの手紙：明日の仕事のためにあなたのキャリアを担当してください
オンラインコースは、データサイエンス、デジタルマーケティングなど、新しい分野の人々をトレーニングする場合に大きな恩恵をもたらします。 オフラインの学校や大学ではまだ伝統的に教えられていません。 それらが教えられたとしても、実践的な側面よりも理論に重点が置かれています。 特にデータサイエンスでは、業界の人材ギャップが非常に大きいため、このようなオンラインコースが急増しています。 マッキンゼーによると、2018年までに米国だけで15万人のデータサイエンティストが不足すると予想されています。インドの数も同様です。
ブートキャンプやオンラインコースの急増に伴い、個人のニーズに合ったものを選択することがますます難しくなっています。 Googleで「DataScienceBootcamps」をすばやく検索すると、163,000件の結果が表示されます。
私はここ数年、ここUpGradのコンテンツチームの一員としてデータサイエンスの教育に携わってきました。
目次
これらは、ブートキャンプまたはオンラインコースを選択する際に探すべきさまざまなものです。
コンテンツ配信の種類：
ほとんどのオンラインコースでは、コンテンツを学生に配信する方法が2つあります。
ライブレクチャー：
この場合、インストラクターがすべての講義をライブまたはリアルタイムで配信します。 これは、仮想教室に参加するのと似ています。 このタイプの設定の主な利点は、インストラクターと学生の間の同期通信です。 ただし、これは、インストラクターが先に進む前に全員が参加するのを待たなければならないという学習の柔軟性の側面を妨げます。 コミュニケーションは別の問題であり、このタイプの設定では図やグラフィックで概念を説明するのは困難です（ポストプロダクションや編集はできません）。 また、10〜12週間のコースで、経験豊富な、または評判の高いインストラクターのコミットメントを得るのは非常に困難です。
記録された講義：
これは、UpGrad、Udacityなどのほとんどのオンライン教育プロバイダーが向かっているように見えるものです。 この設定では、質の高いインストラクターを雇い、オフラインで十分な時間をかけてコンテンツを開発することができます。 これらの設定での主な課題は、学生が読んだり見たりするときに多くの疑問を抱かないように、概念をできるだけ明確に説明することです。
UpGradとIIITBチームは、この点で素晴らしい仕事をしてきました。 教育学は、さまざまなデータサイエンスの概念の実際のアプリケーションを説明するためのケーススタディアプローチで非常によく考えられました。
業界のつながり：
ほとんどの専門家/学生にとって、データサイエンスのオンラインコースを追求することは、この分野の実践的な実務知識を取得することを目的としています。 多くのブートキャンプは、機械学習、Pythonなどの関連する技術的概念を教えていますが、これらの概念の実際の適用についての洞察が不足しています。 UpGradのチームは、Uber、Genpact、Viacomなどの企業のトップ業界の専門家と協力してこれを実現しました。
私は彼らと提携できることを非常に誇りに思っています。 専門家の関与は、記録された講義、ライブセッション、さらにはメンターシップセッションの形で行われます。信頼性：
オンラインプロバイダーまたはコースを選択する際には、プログラム後の就職を容易にするために、プログラム全体だけでなくインストラクターの信頼性を確立することが重要です。 一部のプログラムは認定資格を提供していますが、学位を授与するのはほんの一握りです。 UpGradは、IIITBとの独自のつながりにより、強固な信用構造と成績評価方針を備えた卒業証書の学位を提供します。 実際、理論のほとんどは、IIITBの有名な教授によって教えられています。
配置支援：
多くの大学がインドでキャンパスの配置を提供しています。 プログラムの後に学生が就職するのを助けることができる専用のキャリアサービスがないので、これは多くのオンラインプログラムの取引ブレーカーです。 UpGradは、1対1のメンターシップセッション、履歴書のレビュー、模擬面接などを通じてこの問題を解決しようとしています。チームはまた、多くの大企業や新興企業と提携して、学生に就職の機会やキャリア支援を提供しています。
仲間とのつながり：
現在の世界では、コースを受講することで、そのテーマに関する知識が増えるだけでなく、フィールドでの社会的範囲も広がるはずです。 多くのオンラインコースはディスカッションフォーラムをホストしていますが、アクセスできるのはほんの一握りの学生だけです。 UpGradのチームは、この点で非常に革新的です。 彼らは、フォーラムへの学生の参加を評価し、彼らに最も積極的な学生のリーダーボードを持っています。 また、すべての学生のために、頻繁に仮想および物理的なミートアップをローカルで手配しようとします。 これは、学生が互いにネットワークを作り、関連する専門家のつながりを築くのに役立ちます。
全体として、UpGradはデータサイエンスの幅広い専門家を育成し、関連するスキルセットと実践的な直感で業界に対応できるようにします。 クレジットのほとんどは、新しいアイデアを試すことに非常に熱心で、学生に最高の体験を提供することに尽力しているチームに与えられます。
インドの教育セクターには、新しいアバター、現代的なアプローチが必要です
オンライン教育の未来
オンライン教育は今後も続くでしょうが、多くの企業がMOOCチャネルを優れた才能の源として扱うように進化することは間違いありません。
今後期待できることのいくつか：
簡単なコンテンツ作成：
新しいテクノロジーツールの出現により、コンテンツ制作は安価で簡単になります。 コンテンツの作成には、依然として献身と多大な労力が必要です。 将来的には、ブログを作成するのと同じくらい簡単にコンテンツを作成できると期待できます。
個別学習モジュール：
オンラインコースは現在静的であり、理解できる理由があります。 ビッグデータと人工知能の出現により、自然な行動方針は、学生で収集されたデータを使用して、学習行動を効果的に模倣できる学習者プロファイルを構築し、コンテンツをコース受講者に合わせて調整できるようにすることです。
インスタントフィードバック：
現在、マシンが課題を採点する場所がありますが、それらはいくつかの基本的な質問に限定されています。 間もなく、機械が複雑な課題を採点することが期待できます。生徒は、数日待たなければならない手動で採点されたフィードバックとは対照的に、即座にフィードバックを受け取ります。
最後に、オンラインコースは広く受け入れられており、UpGradは他のプログラムが直面するほとんどの欠点に取り組んでいます。 そうは言っても、今後も楽しみにしている機会はたくさんあります。 私は、オンラインコースが人生をより良く変えることになると確信しています。