编者按:本文经授权编译自 MIT Tech Review。 企业线上学习碰到一个大难题:课程太多,比如在Coursera、edX和Udacity平台,企业不知道应该挑什么课程培训员工。如果企业真的挑选一个学习课程,它们也不知道员工选择了什么技能,学到了什么程度。企业必须制定一套客观标准,评估员工能力。 Coursera开发一套新的AI工具,目标就是成为标准。最近公司推出新功能,如果企业付费购买培训项目,可以看到哪位员工在Coursera课程中拿到最高分,员工技能与对手相比如何;哪些课程可以帮助员工弥补知识差距。 企业可以进入工具,工具会用机器学习技术深入分析,获得见解,从今年年末开始,企业就可以通过Coursera线上仪表板使用新功能。 Coursera的新功能只是一个好例子,说明线上学习提供商正在引入AI技术,将学习者与课程匹配,对学习者能力进行评估,根据他们的反馈意见调整课程。Coursera内部有一个数据科学团队,团队主管Emily Glassberg Sands说,他们要做许多事情,例如:收集存储数据,解释信息,制定内部决定;开发算法,让结果返回到网站。 2017年,Udacity设立了AI研发团队,它会分析学员情绪,看看如何优化课程,分析学习者是否喜欢这样的变化。Udacity还用AI聊天机器人帮助学生寻找相关度最高的课程,在登记过程中回答通用问题。edX则说,它用AI做实验,增强教学和学习能力。 如果这些AI技术能解决线上学习的致命问题,就可以刺激更多人(企业)注册,参与培训。2017年,Training杂志对美国企业进行调查,发现在那些付费为员工培训的企业看来,有两个问题是最值得关注的:提高教育项目的效率,评估影响。 市场有很大的成长空间,Coursera的企业课程瞄准企业,目前已经有1400名客户。整个Coursera平台有3100万名学习者,它是世界上最大的线上学习提供商。Coursera企业课程负责人Leah Belsky说:“在企业学习产业有一个致命问题,没有人知道如何证明投资有回报。企业知道员工需要学习新技能,以求保持竞争力,但是如何传达学习价值呢?很难。” Coursera想用新方法对课程的益处进行量化。一年半之前,公司的数据科学团队开始开发机器学习算法,给Coursera传授的4万项技能进行绘图。首先,团队用自然语言处理(NLP)技术判断,在讲师讲课时提到某个特定概念的频率是多少。Coursera可以直接问讲师,从而收集部分此类数据。这样还不够,团队还要使用NLP技术,Glassberg Sands说,讲师经常会认为,他们只是在传授理论概念,而学习者却想知道,他们需要掌握怎样的特定工具和技术。 付费预定Coursera服务的企业也想知道,员工的特定技能与竞争对手相比到底如何。最近,团队引入一种心理测验方法,名叫IRT理论 (项目反应理论),它将IRT与机器学习方法融合,根据学习者在Coursera测验和作业中的表现评估学习者能力。Glassberg Sands说,通过这种方法,团队可以根据特定技能评估学习者的熟练程度,他们要回答不同的问题,难度也不同。如果学员能力强,就会在Coursera学习更难的课程,相比初学者,他们要回答的问题也更难。 某个特定测试能评估什么技能?测验问题的相对难度是怎样的?这些问题都交给IRT模型来回答,然后再对学习者的熟悉程度进行评估。Glassberg Sands说:“你所得到的是在各个技能领域,员工相当于参照群体(由你挑选)的百分比数据,参照群体可以是Coursera的所有企业,或者是行业企业,或者是国家的企业,也可以是相似规模的企业。” 大多线上学习提供商会让企业客户看到哪些员工参与了课程,进步如何,还有他们根据经验提供的反馈意见。 Coursera说,有了机器学习技术,它可以知道平台上大量学习者的表现如何,提供预测性见解,比如某位学习者的技能等级,还有其它一些标准学员评估指标。 在理论上讲,随着时间的流逝,当学习者、讲师创建更多数据,输入到系统,机器学习模型会变得越来越智能。 在特定技能上,Companies可以清楚看到哪位员工表现最好。 Coursera认为技能基准信息(每天都会更新)对于学习和发展专家、HR专业人士、招聘经理来说可能非常实用,以前他们必须猜测其它企业得到了怎样的技能,哪位员工在哪个领域最擅长,比如特定的程序语言。 当然这样做也可能会惹火一些Coursera学习者,他们不希望老板根据自己的线上学习表现做出聘用决定。 Glassberg Sands和Belsky认为,技术会从其它方面让个体受益,比如关注那些技能高超但是被忽视的员工。在过去一个月里,软件巨头Adobe一直在测试Coursera新功能,他对此表示认同。 Adobe数字学习项目主管Justin Mass说:“我们可能有一些专家在偏远地区办公,想评估他们的能力有点困难。有了Coursera新功能,就可以判断员工知道什么,擅长什么,它可以帮助我们评估才能,更实接近真实。”