Со всеми и ни с кем. Книга о нас — последнем поколении, которое помнит жизнь до интернета - Майкл Харрис (2014)

Кроме того, есть данные. Великое множество данных. Coursera не только обучает студентов, но и учится у них. Каждое нажатие клавиши, каждый клик мыши регистрируется в стремительно растущей базе данных сайта. Студент останавливает видеозапись – Coursera немедленно это отмечает. На сайте также фиксируются моменты, когда студенту требуется больше времени, чем обычно, для ответа на вопрос. Coursera знает, когда студент пропускает видео, какие вопросы одни студенты задают другим и в какое время дня они читают ответ. Приблизительно через год после начала деятельности сайта Ын сказал мне: «Coursera набрала больше данных, важных для системы образования, чем все его учреждения за пять тысяч лет существования самого образования».

Для чего нужны эти данные? Рассмотрим один случай. Ын составил задание по программированию, и тысячи студентов дали неправильный ответ. Но Ына поразило не это, а то, что Coursera смогла просканировать информацию и выявить одну и ту же ошибку у двух тысяч студентов. «Благодаря этому я смог создать исправляющую подсказку, которая всплывает всякий раз, когда студент делает распространенную ошибку. В обычной аудитории из ста студентов такую закономерность обнаружить невозможно. А чтобы добиться необходимого для нас уровня персонификации, потребовалась аудитория в сто тысяч студентов». (Я полностью согласен с этим пунктом, хотя думаю, что мы с Ыном по-разному понимаем слово «персонификация».) Вся надежда на то, что анализ большой массы данных позволит Coursera и другим провайдерам МООК создать программу персонифицированного обучения тем же способом, каким Netflix, Google и Amazon персонифицировали просмотр фильмов, поиск и приобретение товаров. Представьте себе: вы ведете группу по специальности «Литература двадцатого века» и объявляете, что принимаете ценные советы, которые «такие же студенты, как вы» находят полезными. Процесс интеллектуального поиска, весьма хаотичный и непредсказуемый, получает возможность в первую очередь находить наиболее ценный материал. «До сих пор, – сказал мне Ын, – педагогика была бессистемной наукой, а теперь мы сможем сделать ее управляемой точными данными». Естественно, я сразу вспомнил Картика Динакара, который мечтал сделать более «жесткими» такие расплывчатые науки, как психология и психиатрия, пользуясь для этого массивом данных, полученных при помощи краудсорсинга.

Краудсорсинг обучения Ын пояснил мне на примере лекций по технологии «Вики». «В Стэнфорде, – пояснил он мне, – я читал лекции в течение десяти лет. Написание конспектов отнимало массу времени, но все равно каждый год студенты обнаруживали у меня массу погрешностей и ошибок. Для онлайновой аудитории я выкладываю “Вики”-тексты и предлагаю обучающимся делать свои пометки и исправления. Студенты читают лекции и редактируют их. Если у вас сто тысяч студентов, которые читают и правят один и тот же текст, результатом будет его более высокое качество. Все ошибки устраняются очень быстро». Я спросил, нельзя ли приложить этот принцип обучения инженерным дисциплинам к таким специальностям, как история искусств или литература. Ын ненадолго задумался и ответил: «Я не вижу никаких помех».

Тем не менее МООК и обусловленная им дематериализация учебного процесса вызывает кризис подлинности обучения. По данным Pew Research Center[54], многие люди уверены, будто к 2020 году заработает массовая система «дистанционного обучения» и залитые весенним солнцем кампусы, совместные посиделки за кофе и отдых на лужайках отойдут в прошлое. То есть исчезнет все то, что студенты, учившиеся в эпоху до появления интернета, считали неотъемлемой частью своей жизни.