在線課程的判決：做或不做

“任何停止學習的人都是老的，無論是二十歲還是八十歲。 不斷學習的人永遠年輕。”

- 亨利·福特
就在幾年前，如果你想學習一些東西，你必須在實體機構註冊一門課程，離開你現在的工作並親自去上課。 那是在在線教育（或 MOOCs——大規模開放在線課程——我們普遍知道的）出現之前。
時至今日，在線課程越來越受到關注，許多實體機構（如麻省理工學院、哈佛等）開始在網上舉辦課程。 隨時隨地學習的靈活性、兼職學習課程以及提高質量課程的覆蓋範圍是在線學習的一些優勢。
然而，任何新的和革命性的事物總是伴隨著一系列挑戰。 高退學率、缺乏個人關注、學位隸屬關係和安置幫助是許多訓練營和在線課程的一些缺點。
首席執行官的信：為明天的工作負責你的職業生涯

在培訓數據科學、數字營銷等新興領域的人員時，在線課程是一個巨大的福音； 線下學校和大學傳統上還沒有教授這些課程。 即使他們被教導，也更注重理論而不是實踐方面。 尤其是數據科學，由於行業人才缺口巨大，此類在線課程激增。 根據麥肯錫的說法，到 2018 年，僅美國就預計將短缺 150,000 名數據科學家。印度的數字也將相似。

隨著訓練營和在線課程的普及，選擇適合個人需求的課程變得越來越難。 在 Google 上快速搜索“數據科學訓練營”會顯示 163,000 個結果。
在過去的幾年裡，我一直作為 UpGrad 內容團隊的一員參與數據科學的教學。

這些是在選擇訓練營或在線課程時需要注意的不同事項：

• 內容交付類型：

  在大多數在線課程中，有兩種​​方式向學生提供內容：

  • 現場講座：

    在這種情況下，講師可以實時或實時提供所有講座。 這類似於參加虛擬教室。 這種設置的主要優點是教師和學生之間的同步交流。 然而，這阻礙了學習的靈活性方面，即教師必須等待每個人都加入才能繼續前進。 溝通是另一個問題，因此很難在這種類型的環境中通過圖形/圖形來解釋概念（不可能進行後期製作或編輯）。 此外，獲得經驗豐富或知名講師的 10-12 週課程承諾是相當困難的。

  • 錄製的講座：

    這就是大多數在線教育提供商，如 UpGrad、Udacity 等，似乎正在朝著這個方向發展。 在這種情況下，可以聘請高素質的講師並在線下投入足夠的時間來開發內容。 這些設置中的主要挑戰是盡可能清楚地解釋這個概念，以便學生在閱讀/觀看時不會有很多疑問。
    UpGrad 和 IIITB 團隊在這方面做得非常出色。 該教學法經過深思熟慮，採用案例研究方法來解釋各種數據科學概念的實際應用。

• 行業連接：

  對於大多數專業人士/學生來說，學習數據科學在線課程的目的是獲得該領域的實際工作知識。 許多訓練營教授機器學習、python等相關技術概念，但缺乏對這些概念實際應用的洞察力。 UpGrad 的團隊通過與優步、Genpact、維亞康姆等公司的頂級行業專家合作，實現了這一目標。
  我非常自豪能與他們合作。 專家的參與以錄製講座、現場會議甚至指導會議的形式。

• 信譽：

  在選擇在線提供商或課程時，重要的是要建立講師以及整個課程的可信度，以便更容易在課程後找到工作。 雖然有些課程提供認證，但只有少數幾個授予學位。 UpGrad 憑藉與 IIITB 的獨特聯繫，提供具有強大學分結構和分級政策的文憑學位。 事實上，大部分理論都是由IIITB的知名教授講授的。

• 安置援助：

  許多大學在印度提供校園實習。 這對於許多在線課程來說是一個交易破壞者，因為課程結束後沒有專門的職業服務可以幫助學生找到工作。 UpGrad 嘗試通過 1 對 1 輔導課程、簡歷審查、模擬面試等方式來解決這個問題。該團隊還與許多大公司/初創公司合作，為他們的學生提供工作機會或職業幫助。

• 與同行的聯繫：

  在當今世界，參加課程不僅應該增加您對該主題的了解，還應該擴大您在該領域的社交範圍。 許多在線課程都設有討論論壇，但只有少數學生可以訪問它們。 UpGrad 的團隊在這方面一直很有創新精神。 他們對學生在論壇中的參與情況進行評分，擁有最活躍的學生排行榜等等。 此外，他們嘗試在本地為所有學生安排頻繁的虛擬和實體聚會。 這有助於學生相互聯繫並發展相關的專業聯繫。

總體而言，UpGrad 培養了數據科學領域的全面專業人士，並使他們具備相關技能和實踐直覺，為行業做好準備。 大部分功勞歸功於團隊，他們非常熱衷於嘗試新想法並致力於為學生提供最佳體驗。
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在線教育的未來

雖然在線教育將繼續存在，但它肯定會以許多公司將 MOOCs 渠道視為重要的人才來源的方式發展。

我們可以期待的一些事情：

• 輕鬆創建內容：

  隨著新技術工具的出現，內容製作將變得便宜和容易。 創建內容仍然需要奉獻精神和大量艱苦的工作。 未來，我們可以期待內容創建像創建博客一樣簡單。

• 個性化學習模塊：

  在線課程目前是靜態的，出於可以理解的原因。 隨著大數據和人工智能的出現，自然的做法是使用收集到的學生數據來建立一個學習者檔案，該檔案可以有效地模仿他們的學習行為，從而可以為課程學員量身定制內容。

• 即時反饋：

  目前，有些地方可以讓機器對作業進行評分，但僅限於幾個基本問題。 很快，我們可以期待一台機器對複雜的作業進行評分，學生將獲得即時反饋，而不是手動評分的反饋，而手動評分則需要等待幾天。

最後，在線課程已被廣泛接受，UpGrad 解決了其他課程面臨的大部分缺點。 話雖如此，未來仍有很多機會值得期待。 我非常有信心，在線課程將使生活變得更好。