在线教育：挑战与前进之路

在最近的一项发展中，教资会已允许大学在线提供学位课程。 只有少数一流大学有资格这样做，正式通知很快就会出来。 该许可旨在提高学位课程的入学率，被视为推动在线教育的革命性一步。

然而，一些专家对考试、评估和实践教育有很大的担忧。 让我们分析这些问题并评估在线课程领域的解决方法：

关注#1 – 如何进行在线监考

自从该公告发布以来，教育专家一直担心在线课程的考试监考。 进行在线考试的症结在于进行监考。 根据 UGC 指南，监考人员必须在考场，或者必须通过摄像机远程观看。 为了进一步了解这种担忧，让我们看一下在线进行监考考试方面的挑战：

(i) 线上与线下的作弊案例

已经对在线与离线的作弊案例进行了许多研究，以下是一些研究的结论：

• 马歇尔大学一项关于在线与课堂作弊的研究表明，在接受调查的 635 名学生中，32.1% 的学生承认在直播课堂上作弊，32.7% 的学生承认在在线课堂上作弊。 虽然承认线下作弊的人数与在线课程考试中承认作弊的人数比例没有显着差异，但承认面授课程中不当行为的学生比在线课程中更多。

学生自我报告 LIVE 和在线课程的不诚实行为：

• 当学生在线时，道德判断是否会离线？ 本科生对传统和数字作弊的信念和行为的比较分析。
  – 康涅狄格大学
  

• 与传统课堂中的学生相比，在线学生的作弊行为更少。
  –布莱克等人。 (2008)
• 面对面的大学生作弊的可能性要高出 14 倍，因为他们感受到来自设定日期和时间最后期限的教师的压力。 这种压力可能导致学生因恐慌而作弊。 根据这一假设，他们不太可能在在线课程中恐慌，因为他们的时间更灵活。
  – Stuber-McEwen 等人。 (2009)
• 面对面课堂的学生更容易作弊，这可能是因为他们与同学的社会关系更牢固。
  ——沃森和索蒂尔，2010
• 15.5% 的学生承认在他们的在线课程中作弊，而 18.4% 的学生承认在他们的面对面课程中作弊。
  ——特纳迪尔，2011
• 与数字形式的作弊相比，学生更有可能进行面对面的作弊。
  ——斯蒂芬斯、杨和卡拉布雷斯（2007）

上述研究表明，与在线课程相比，学生在课堂上作弊的次数更多。 这主要是由于几个因素，例如与同学的社会关系，由于教师的存在而导致的“恐慌作弊”等。

(ii) 监考机制和指引

像Mettl这样的各种平台能够在线进行监考考试，学生通过网络摄像头进行监控。 在 UpGrad，我们已经在利用 Mettl 为文凭课程（大数据和数据科学）进行考试，作为我们分别与 BITS Pilani 和 IIIT Bangalore 联合提供的在线课程的一部分。

(iii) 考生指南样本：

此外，在考生开始考试之前，可以给出一套指导方针，要求他们关闭所有其他浏览器，除了他们正在尝试测试的浏览器。 候选人只能使用其注册的电子邮件 ID 登录，并且必须携带政府签发的身份证以进行验证。 监考人员检查这些身份证，只有在监考人员授权考生后，考生才能开始考试。 不允许出于任何原因在窗口之间切换，这可能会导致测试终止。 考生不得携带计算器/手机，考生在考试时不得走开。 使用远程访问软件也会导致测试终止。

没有人可以和候选人坐在一起，监考人员可以随时通过聊天要求候选人展示周围环境。 如果发现任何可疑活动，监考人员可以暂停考试并警告考生。 如果考生不遵守监考警告，考试也可能被终止。

(iv) 在线提交的作业中的抄袭检测：

在 UpGrad，我们使用 Python 构建了一个内部工具，用于检测在线课程主观作业中的抄袭行为。 所有提交的作业都使用这些 Python 工具进行抄袭检查，以确保对作弊案件进行处罚。

这是其中一个抄袭案件的快照。 它并排显示两个分配并突出显示更改/添加的部分。

以红色突出显示的部分已被学生删除，以绿色突出显示的部分已被添加。 其余部分已从其他来源复制。

与离线考试相比，除了上述解决方法和更低的成本外，以下功能使在线考试的监考更容易：

• 通过政府颁发的身份证和/或生物识别系统进行学生身份验证
• 团队通过网络摄像头实时监控学生。
• 暂停/结束考试并警告学生的功能。
• 安全浏览器以防止作弊/抄袭。
• 轻松记录和查看整个测试会话。
• 自动标记可疑活动。

学生在参加 Mettl 在线课程的考试时会收到有关规则和规定、渎职守则等的严格指导，以确保消除剽窃/作弊的可能性。

关注#2 – 提供评估的质量反馈

教育专家提到的第二个主要问题是为在线考试的论文类型问题提供高质量反馈的能力。

在 UpGrad，我们建立了一个模型，为我们提供的每门在线课程维护一个评分者池。 这些评分者是根据相关工作经验和主题知识选择的。 我们训练这些评分者为考试期间可能提出的任何类型的问题提供全面的反馈。 反馈的质量由我们的内部团队监控，并且不断向评分者提供他们对参加在线课程的学生的评估质量的反馈。

UpGrad 拥有大量经验丰富的行业研究员，他们运营着像 Uber 这样的按需模式。 该模型构建了特定的技术产品，以支持大规模的个性化学术支持和项目反馈。

UpGrad 审查的项目数量预计将从 2016-17 年的约 8,500 个增加到 2018-19 年的 75,000 多个。 随着流程的改进、网络规模的扩大和技术上的努力，尽管规模扩大，我们仍设法持续缩短个性化反馈和疑问解决的周转时间。 事实上，UpGrad 通过学生评分和 NPS 调查衡量的学术反馈质量只会随着我们在线课程规模的增加而上升。

不相信我们？ 以下是我们的一些学生不得不说的：

• “在过去的评估中，我收到了关于如何处理异常值的优秀意见，并且需要更多地关注 EDA 案例研究中的数据理解，以消除行为变量。”
• “喜欢反馈，并将在我的下一次评估中尝试遵循改进点。”
• “我很高兴反馈是详尽的，也让我的思维过程放心。”
• “通过箱线图对模型评估和 EDA 表示提供了很好的反馈。”
• “这是一个很棒的反馈过程，我想要一种方法来检查我们提交的项目是否还有改进的空间，这是完美的。”

#Concern 3 – 如何处理实际/实验室

在线教育的第三大挑战是如何提供一个进行实践/实验室工作的平台。 在 UpGrad，我们正在利用AWS 等云平台开设大数据和数据分析课程，以填补实际工作要求的空白。

PLATiFi等基于云的平台已经开发出为数据科学、管理和工程在线课程创建虚拟实验室环境的能力。 使用这样的平台，提供数据科学、医学和工程方面的课程是可行的。 ISB、BITS Pilani 和 IIT Bombay 等顶级机构已经使用这些云服务为其管理和工程软件应用程序创建了一个 24/7 的云访问平台。 主要功能包括为所有学生/教师提供 24/7 全天候专用访问、存储、实时报告和质量保证。 它带来了更好的学习成果和成本降低。

在 UpGrad，我们还有一个名为“UpGrad LABS”的垂直行业，专门用于从行业采购实时项目。 这一举措引发了阻碍初创企业和企业充分发挥潜力的现实问题。 然后，我们在线课程的学习者的任务是分析这些问题并帮助这些公司。 他们在 4-5 人的跨职能团队中与来自不同在线项目的学习者一起工作，并为公司构建解决方案以实施。
以下是一些正在进行的与行业相关的项目，这些项目提供给 UpGrad 学生，他们需要分组工作并解决实际问题； 作为“UpGrad LABS”的一部分：

免费和付费在线程序之间的区别，解释！

借助 Mettl 等平台的高效在线考试监考， 提供关于作业的定性反馈，加入合格的评估人员池，他们可以按需提供建设性的反馈，并使用云服务在线创建实验室环境——作为在线课程的一部分，我们 UpGrad 成功地减少了这些挑战提供。
– Ashok Kumar 与 UpGrad 的学术和研究团队合作。