Coursera đang giới thiệu một công cụ máy học mới để cho các công ty thấy những kỹ năng mà nhân viên của mình đạt được từ các lớp học do Coursera tổ chức và trình độ chuyên môn của họ.

Đây là câu hỏi hóc búa về học trực tuyến dành cho doanh nghiệp: Hiện có rất nhiều lớp học có sẵn từ các trang web như Coursera, edX và Udacity đến mức mà các công ty không biết nên cho nhân viên của mình tham gia khoá học nào. Và một khi các công ty đã lựa chọn một chương trình học, thật khó khăn cho các công ty này để biết được những kỹ năng nào mà nhân viên của mình học được và họ đã làm chủ được những kỹ năng này ở mức độ nào. Các công ty cần một thước đo khách quan để đánh giá mức độ thành thạo đó.

Một công cụ được AI hỗ trợ mới do Coursera phát triển nhằm mục đích trở thành thước đo đó. Tính năng mà công ty khởi nghiệp Bay Area đã công bố ngày nay cho phép các công ty đăng ký chương trình đào tạo của Bay Area xem nhân viên nào của mình đang giành được điểm số cao nhất trong các lớp học Coursera; các kỹ năng ở nhân viên của mình phù hợp với những kỹ năng ở các đối thủ cạnh tranh của họ như thế nào; và các khóa học nào sẽ giúp bổ sung mọi lỗ hổng kiến ​​thức. Nhờ sử dụng máy học để tìm thấy thông tin chi tiết, các công ty sẽ có thể truy cập vào công cụ trong bảng điều khiển trực tuyến về các hồ sơ Coursera của mình sau đó vào năm nay.

Tính năng mới chỉ là một ví dụ về cách các nhà cung cấp dịch vụ học trực tuyến đang sử dụng AI để làm cho những học viên phù hợp với các khóa học, đánh giá khả năng của họ và tinh chỉnh nội dung lớp học nhằm đáp lại phản hồi được đưa ra. Coursera sở hữu một đội ngũ nghiên cứu khoa học – dữ liệu, những người làm mọi thứ từ “quá trình thu thập và lưu trữ dữ liệu trong một kho dữ liệu tới quá trình diễn giải thông tin để đưa ra quyết định nội bộ nhằm xây dựng các thuật toán phục vụ trở lại trang web” – theo Emily Glassberg Sands, người đứng đầu nhóm nghiên cứu đó. Nhóm nghiên cứu AI của Udacity, được thành lập vào năm 2017, phân tích cảm nghĩ của sinh viên để xem các bài học có thể được cải thiện như thế nào và tính toán xem học viên có thích thay đổi hay không. Udacity cũng đã sử dụng các chatbot dựa trên AI để giúp sinh viên tìm thấy những khóa học có liên quan và trả lời các câu hỏi phổ biến trong quá trình ghi danh. edX nói rằng sự thử nghiệm với AI để tăng mức độ con người học hỏi và giảng dạy tốt như thế nào.

Bằng cách giải quyết một số thách thức cam go nhất trong học trực tuyến, các tính năng AI này có thể truyền cảm hứng cho nhiều người hơn — và các công ty — đăng ký tham gia chương trình đào tạo như vậy. Theo một cuộc khảo sát về các doanh nghiệp Mỹ được Tạp chí Đào tạo tiến hành vào năm 2017, tăng cường hiệu quả của các chương trình giáo dục và đo lường tác động của chúng là hai ưu tiên hàng đầu cho các công ty trả tiền để đào tạo nhân viên của mình.

Thị trường có nhiều chỗ để phát triển; Chương trình kinh doanh của Coursera, nhắm vào các công ty, hiện có 1.400 khách hàng. Người đứng đầu chương trình Coursera dành cho Doanh nghiệp cho biết: “Gót chân Asin của ngành công nghiệp học tập dành cho doanh nghiệp là không ai biết cách chứng minh lợi tức đầu tư… Các công ty biết rằng các nhân viên của mình cần phải học hỏi các kỹ năng mới để duy trì năng lực cạnh tranh, nhưng họ gặp khó khăn trong việc truyền đạt giá trị của việc học tập đó là gì”.

Coursera cũng muốn có thể định lượng được những lợi ích của các lớp học do đơn vị này cung cấp. Vì vậy, gần hai năm trước, nhóm nghiên cứu khoa học – dữ liệu của họ đã bắt đầu phát triển các thuật toán máy học để lập bản đồ 40.000 kỹ năng được dạy trên nền tảng của Coursera. Đầu tiên, nhóm nghiên cứu đã sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định mức độ thường xuyên mà các giảng viên đã đề cập đến những khái niệm cụ thể trong các lớp học của mình. Thông tin đó đã giúp nó xác định những lớp học nào truyền đạt những kỹ năng nào. Coursera có thể có được một số trong những dữ liệu đó đơn giản bằng cách hỏi các giáo viên của mình. Nhưng nó cũng sử dụng NLP bởi vì các nhà giáo dục thường tự nghĩ rằng mình bản thân mình đang giảng dạy các khái niệm lý thuyết trong khi các học viên muốn biết những công cụ và công nghệ cụ thể mà họ sẽ làm chủ, Glassberg Sands nói. Screengrab của bảng điều khiển giao diện công ty của Coursera hiển thị các đồ thị về các năng lực Khoa học dữ liệu và Khoa học Máy tính.

Các công ty đăng ký Coursera sẽ có thể xem vị trí xếp hạng của mình so với đối thủ cạnh tranh về các kỹ năng cụ thể. 

Nguồn: Coursera

Gần đây nhất, nhóm nghiên cứu đã kết hợp một phương pháp tâm lý học gọi là lý thuyết đáp ứng câu hỏi (IRT) vào một số mô hình học máy của mình để đánh giá khả năng của học viên dựa trên cách họ thực hiện các câu đố và bài tập Coursera. Cách tiếp cận này cho phép nhóm nghiên cứu đo lường sự thành thạo trong một lĩnh vực kỹ năng nhất định của những học viên đang trả lời nhiều câu hỏi khác nhau về những khó khăn khác nhau, Glassberg Sands nói. Đó là điều quan trọng bởi vì một học viên nâng cao hơn, theo trung bình, sẽ tham gia các khóa học khó hơn trên Coursera và cố gắng trả lời các câu hỏi phức tạp hơn so với một người mới bắt đầu học. Mô hình IRT tính toán điều đó bằng cách tìm ra kỹ năng nào mà một câu hỏi trắc nghiệm cụ thể đang đánh giá và độ khó tương đối của câu hỏi trắc nghiệm đó trước khi đánh giá trình độ của học viên. “Những gì bạn nhận được là số phần trăm dành cho các nhân viên của mình trong từng lĩnh vực kỹ năng so với bất kỳ nhóm so sánh nào mà bạn lựa chọn, cho dù đó là tất cả các công ty trên Coursera hoặc chỉ các công ty trong cùng ngành hoặc tại quốc gia của bạn hoặc các công ty với cùng quy mô”, Glassberg Sands cho biết.

Hầu hết các nhà cung cấp dịch vụ học trực tuyến đều cho phép khách hàng doanh nghiệp của mình biết nhân viên nào của họ đăng ký vào các lớp học, họ đang tiến bộ như thế nào và phản hồi mà họ đang đưa ra dựa trên trải nghiệm của mình. Coursera nói rằng học máy cho phép nó kiểm tra cách hàng triệu học viên đang thực hiện trên nền tảng của mình và cung cấp thông tin chi tiết tiên đoán, chẳng hạn như trình độ kỹ năng của một học viên nào đó, cùng với nhiều thước đo sinh viên tiêu chuẩn hơn. Về lý thuyết, các mô hình học máy này cũng nên trở nên thông minh hơn khi học viên và người dạy tạo thêm nhiều dữ liệu mà có thể được đưa trở lại vào hệ thống.

Coursera hy vọng thông tin về điểm chuẩn kỹ năng sẽ được cập nhật hàng ngày, hữu ích cho các chuyên gia đào tạo và phát triển, chuyên gia nhân sự và các quản lý tuyển dụng, những người trước đây sẽ phải phỏng đoán về những kỹ năng mà các công ty khác đạt được và người nhân viên nào trong công ty mình là chuyên gia giỏi nhất về một ngôn ngữ lập trình cụ thể. Nhưng nó cũng buộc phải xếp hạng một số học viên Coursera những người không muốn ông chủ của mình đưa ra quyết định công việc dựa trên hiệu quả học trực tuyến của họ.

Glassberg Sands và Belsky cho rằng công nghệ này sẽ mang lại lợi ích cho các cá nhân theo những cách khác, chẳng hạn như mang lại sự chú ý đến những người có kỹ năng, những người có thể bị bỏ qua. Gã khổng lồ phần mềm Adobe, đơn vị đã thử nghiệm tính năng Coursera mới trong tháng qua, hiện đồng ý với tính năng mới này. “Có lẽ, chúng tôi có một số chuyên gia làm việc tại các văn phòng từ xa, nơi chúng tôi không thể xác định mức độ tài năng của họ một cách dễ dàng”, Justin Mass, người đứng đầu chương trình học kỹ thuật số của Adobe cho biết. “Những tính năng này cho chúng tôi hiểu thực sự những gì nhân viên của chúng tôi nắm vững và những gì họ thành thạo, điều này sẽ giúp chúng tôi đánh giá tài năng một cách thông minh hơn”.

Hoài Thu

Lược dịch theo MIT Technology Review

(Tên bài do người biên tập đặt)


Tác giả Elizabeth Woyke: Biên tập viên cao cấp mảng Kinh doanh. Chuyên môn của cô là về vấn đề lao động trong bối cảnh tự động hóa, đào tạo lao động… Cô có kinh nghiệm làm việc tại Time Asia, và là tác giả cuốn sách “The Smartphone: Anatomy of an Industry” xuất bản năm 2014.