Sebastian Thrun是Udacity公司的共同創始人兼CEO，同時在科技界也頗有作為，是斯坦福的教授，谷歌X實驗室創立者，自動駕駛汽車和谷歌眼鏡的研發負責人，還是MOOC(massive open>Udacity在2012年創立，公司的目標是為每個人提供教育。所有課程在網上免費發布，有些課程只要支付150美金的學費，還能獲得大學有效學分。目前提供類似服務的創業公司數量增長迅速，這一趨勢正符合市場發展：要獲得學士學位，平均花費在10萬美金，但同等網絡提供的“遠程教育”不僅時間安排更為緊湊，價格也更有吸引力。MOOC被很多人認為是未來教育的發展方向，但這類課程服務還在發展早期，需要漫長的完善和磨合。比如作為Udacity的合伙人之一的San Jose州立大學，本周表示將暫停提供網絡課程，直到來年春季恢復。
Thrun日前在Udacity位于加州山景市的辦公室，接受了來自麻省理工《技術評論》雜志IT編輯Rachel Metz的采訪。下面是訪談的部分問答：
San Jose州立大學最近中止了原本通過Udacity發布的課程，包括高中生和San Jose州立大學學生在內都受到影響。這一決定是在考慮到網絡課程與傳統授課相比合格率低而做出的，課程計劃將在明年春天繼續。您對此有何看法?
在我看來，參加網絡課程的學生都非常認真，他們堅持參加課程，但至于通過率低，可能是還需要提高訓練技巧。我們也征求過他們的意見，學生都表示需要更多的(適應)時間。網絡授課確實是雙方磨合共同決定的。我完全贊成中止授課的決定，因為這也是為給學生提供高質量教育的宗旨而做出的選擇。
自從您創立了Udacity后，在線教育有了怎樣的變化?
我們認為，MOOC應當幫助學習者完成課程。據最近的調查顯示，我們提供的課程的平均進程為85%，遠高于平均水平。而對MOOC課程來說，5%或4%的進程并不少見。
完成進度方面確實有相當的優勢。Udacity是如何做到這一點的呢?
主要有兩點：一是“學有所得”。注意提高完成課程獲得證書的價值，而我們選擇的“價值”就是核心大學課程績點或學位——這些都是只有全部完成課程學習才能取得的。我們已經有San Jose州立大學作為合作教育機構，并且正在與喬治亞理工大學商討有關提供全部學位課程的計劃(將在明年一月上線)。由這些教育機構授予學位，而由我們提供所有基礎設施，并督促學生完成課程學習。
二是為學生提供多樣服務，提供專人與學生互動學習。對比結果顯示，如果有人與學生進行線上交流，能大大改善完成課程的進度。同時設立在線幫助，供導師提供及時監督，輔導作業完成等。
您是否認為MOOCS完成率普遍偏低與用戶對這一系統的期待過高有關?用戶把這個系統想象得太好了，以至于真正使用時感到很失望?
即使是最頂級的教育機構，學生學習的課程其實用性也差強人意。有人就表示，上學只是為獲得文憑，但卻因為要在教室中坐著而浪費大量的時間。許多MOOC課程長度也和學期相當，還是很沒有效率。但如果換成看視頻，就剩下很多時間，用推特交流也比郵件更加便捷。大家都需要適應這種學習方式的改變。
據說使用Udacity的不僅有學生，還有一些公司用它來訓練員工和發掘雇員的潛力，是這樣么?
我們與一批公司建立和合作，為Udacity提供課程和資金支持，或與我們共同設置課程。員工如需要獲得某方面的知識，那么使用Udacity這樣的平臺比傳統學校授課來的快的多。
公司選擇培訓的通常都與自己的產品相關，比如谷歌培訓的內容是HTML5網絡語言，在培訓的同時讓更多的人熟悉HTML5。公司會從這些課程中發現表現最突出學生，這些學生通常并不比一流學府的優秀生遜色，他們沒有去成的一流學校的原因各種各樣，如地理、人口的限制，甚至文化不符等。
這些課程能幫助公司挖掘最有潛力的學生。教會他們適當的技能和技巧，就有勝任公司工作的能力。我們已經幫助幾十個學生直接找到工作，通過我們的課程獲得技術認證而找到工作的人更達到上百人。而這只是我們影響力的開始。
要想讓在線課程更有吸引力，提高課程互動性，需要引進怎樣的技術或需要開發怎樣的技術?
我覺得應該在計算機化上下功夫。我們應當充分開發和理解人工智能，比如如何將學生能力和課程匹配起來。目前我們還需要手動篩選，分析學生資料，基于學生資料來預測參加課程的成功率——這些靠計算機都還無法實現。最終這些都將交給電腦系統處理，如檢查學生學習情況，幫助選擇適合學生的課程或任務，讓在線學習更有效率，更有樂趣。
這一過程您預計要花多久完成呢?
至少一年。
這種互動技術將在Udacity怎樣表現出呢?
比如給學生出題，在學生開始輸入答案的時候，就能識別出學生是否將正確回答這條題目。如果學生水平尚且不夠，則會換一條簡單些的，如此調節，讓學生得到人性化的輔導。
說到人工智能，你對電腦自動評分或自動反饋有何看法?與人類教師相比，這種電子系統是否更精確?
計算機評分系統成為“compiler”，按照程序設計，只能給出正確或錯誤的判斷。如果是論斷題，就很難出綜合分析。比如哲學的判定語句和論述，其中的邏輯是難以用對錯來判斷的，語言的細微差別就能影響錯誤的判斷。
此外答題判斷不僅有評分，還有評語部分。比如評判論文，只有給出有意義的評語，作者才能學習進步。雖然論文評定系統有了很大的進步，但如何給出高質量的評價，目前還沒有系統程序能夠勝任。但實際上要解決這一問題很簡單——讓人來進行點評。在我看來，并不一定要把所有任務都勉強交給機器完成。人工點評還能提供額外的點評職位。
預計Udacity在五年后將會有怎樣的發展呢?
Udacity將成為一所新型的大學。
(via tr)
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