OMSCS CS6460 (Education Technology) Review and Tips
Юджин Ян (Ziyou Yan) делится отзывом о курсе CS6460 «Education Technology» в рамках программы OMSCS Georgia Tech, который он прошёл летом 2018 года и назвал одним из самых инновационных. У курса нет привычной структуры, лекций и списков чтения: всё строится вокруг крупного проекта, а знания студенты добывают сами по ходу работы — это подход «проектного конструкционизма». Можно выбрать один из треков: исследование, разработка или контент; автор выбрал контент и создал курс «Effective Data Science» на Udemy. Письменные работы составляют 40% оценки, проект — 45%, участие — 15%. Профессор David Joyner и ассистенты получили высокие оценки за поддержку. Автор отмечает, что узнал об онлайн-образовании (идеальная длина онлайн-лекции — шесть минут), теории обучения взрослых и съёмке видео: на двух с лишним часах лекций ушло 18–25 часов на съёмку и монтаж и ещё 80–100 часов на подготовку.
OMSCS CS6460 (Education Technology) Review and Tips
Обзор и советы по курсу OMSCS CS6460 (Education Technology)
You might also be interested in this OMSCS FAQ I wrote after graduation. Or view all OMSCS related writing here: omscs.
Вам также может быть интересен этот OMSCS FAQ, который я написал после выпуска. Или посмотрите все материалы про OMSCS здесь: omscs.
I recently completed the OMSCS course on Education Technology and found it to be one of the most innovative courses I’ve taken. There is no pre-defined curriculum and syllabus, though there are many videos and materials available. Learners have the autonomy and freedom to view the course videos and materials in any order and at their own pace. The course is focused around a big project, and learners pick up the necessary knowledge and skills as they progress on the project.
Недавно я завершил курс OMSCS по образовательным технологиям и нашёл его одним из самых инновационных курсов, что я проходил. Здесь нет заранее заданной учебной программы и силлабуса, хотя доступно множество видео и материалов. У студентов есть автономия и свобода смотреть видео и материалы курса в любом порядке и в собственном темпе. Курс сосредоточен вокруг большого проекта, и студенты осваивают необходимые знания и навыки по мере продвижения по нему.
Here’s my thoughts on the course for those who are looking to enrol as well.
Вот мои мысли о курсе для тех, кто тоже подумывает записаться.
Why take the course?
Зачем брать этот курс?
One question I’ve asked myself (and close friends): “What do you think humanity needs most?” For Bill Gates, it was personal computing. For Elon Musk, it’s becoming a multi-planet species and clean vehicles and energy. Personally, my goals are not as lofty—I believe that humanity needs healthcare and education most. This belief, and the availability of these electives, was one of the key reasons I enrolled in OMSCS. Thus, I was elated to get a spot at the immensely popular EdTech course.
Один вопрос, который я задавал себе (и близким друзьям): «Что, по-твоему, нужнее всего человечеству?» Для Bill Gates это были персональные компьютеры. Для Elon Musk — стать многопланетным видом, а также чистый транспорт и энергия. Лично у меня цели не такие грандиозные — я считаю, что человечеству больше всего нужны здравоохранение и образование. Это убеждение, вместе с наличием таких факультативов, стало одной из ключевых причин, почему я записался в OMSCS. Поэтому я был в восторге, когда получил место на чрезвычайно популярном курсе по EdTech.
There are many rave reviews on how David Joyner is an excellent professor. His courses (i.e., human computer interaction, knowledge-based AI, and education technology) have great reviews and are notable for their rigour and educational value. He is also a strong proponent of scaling education (which I believe is one of the key approaches to improving education). Here’s his recent paper on scaling Computer Science education.
Существует множество восторженных отзывов о том, какой отличный преподаватель David Joyner. Его курсы (то есть взаимодействие человека и компьютера, ИИ на основе знаний и образовательные технологии) имеют прекрасные отзывы и известны своей строгостью и образовательной ценностью. Он также активный сторонник масштабирования образования (что, на мой взгляд, один из ключевых подходов к его улучшению). Вот его недавняя работа о масштабировании образования в области Computer Science.
Being keenly interested on how I could use technology (and perhaps data science) to improve education and learning outcomes, I enrolled for the course in Summer 2018.
Будучи живо заинтересованным в том, как я мог бы использовать технологии (и, возможно, data science) для улучшения образования и результатов обучения, я записался на курс летом 2018 года.
What’s the course like?
Каков курс на самом деле?
If you’re looking for a traditional post-graduate level course, you’ll not find it here. There is a surprising lack of obvious structure and step-by-step instructions. For some learners, they found this to be disorienting (initially), with some people getting lost along the way. For others, they found the course structure (wait, didn’t you say there’s no structure?) to be refreshing, allowing them to direct their focus and effort more effectively and learn more.
Если вы ищете традиционный курс уровня магистратуры, здесь вы его не найдёте. Здесь на удивление мало очевидной структуры и пошаговых инструкций. Для некоторых студентов это оказалось дезориентирующим (поначалу), и кто-то по пути терялся. Другие же находили структуру курса (стоп, разве вы не сказали, что структуры нет?) освежающей: она позволяла им эффективнее направлять своё внимание и усилия и узнавать больше.
There’s no structure? What do you mean?
Нет структуры? Что вы имеете в виду?
For a start, there are no weekly lectures. There is also no weekly reading list. Right from week 1, you’re immersed in the deep end. Your first assignment requires you to pick a few projects of interest, out of hundreds, and discuss them in an essay. There is a rich repository of curated videos, articles, and papers available from the first week, and you can view all of them in week 1, or none by the end of the course. This can feel like too much freedom for some learners, and slightly overwhelming.
Для начала, здесь нет еженедельных лекций. Нет и еженедельного списка литературы. Уже с первой недели вас бросают на глубину. Ваше первое задание требует выбрать несколько интересных проектов из сотен и обсудить их в эссе. С первой же недели доступно богатое хранилище отобранных видео, статей и научных работ, и вы можете просмотреть их все на первой неделе — или ни одной к концу курса. Для некоторых студентов это может ощущаться как слишком много свободы и слегка ошеломлять.
In the next few weeks, students are then asked to think about which track they wish to pursue—development, research, or content. You’ll then conduct a literature review of your proposed track and topic, to understand better about past, related work, and identify your area of contribution.
В следующие несколько недель студентов просят подумать, какой трек они хотят выбрать — разработку, исследование или контент. Затем вы проводите обзор литературы по предложенному треку и теме, чтобы лучше понять прошлые и смежные работы и определить область своего вклада.
Personally, I’ve had some experience with research (in college and at work) and development, but not so much in content. Thus, I decided to challenge myself and take on the content track, eventually producing a course on Udemy—more on this later.
Лично у меня был некоторый опыт в исследованиях (в университете и на работе) и в разработке, но не так много в контенте. Поэтому я решил бросить себе вызов и взять трек контента, в итоге создав курс на Udemy — об этом подробнее позже.
Midway through the course, you also get an individualised qualifier question from your mentor. This is based on the track and topic you suggested, and your literature review. Again, this pushes you to do further research and learn about areas you’ve not previously considered.
В середине курса вы также получаете индивидуальный квалификационный вопрос от своего наставника. Он основан на предложенных вами треке и теме, а также на вашем обзоре литературы. И снова это подталкивает вас к дальнейшим исследованиям и изучению областей, о которых вы раньше не задумывались.
Do you see the pattern yet?
Вы уже видите закономерность?
While there’s no traditional structure (e.g., weekly lectures and readings), there is an overall structure that guides students towards learning. There are weekly assignments, where in order to accomplish them, you’ll have to do your own learning. These weekly assignments are in the form of short essays which help to document your learning and progress. In the process of these weekly writing exercises, and building your final deliverable, you’re learning a lot, in a very focused area—i.e., whatever you need to do to deliver your final project.
Хотя традиционной структуры нет (например, еженедельных лекций и чтения), есть общая структура, которая ведёт студентов к обучению. Есть еженедельные задания, и чтобы их выполнить, вам придётся учиться самостоятельно. Эти еженедельные задания оформлены в виде коротких эссе, которые помогают документировать ваше обучение и прогресс. В процессе этих еженедельных письменных упражнений и создания финального результата вы узнаёте очень многое в очень узкой области — то есть всё, что нужно, чтобы сдать финальный проект.
Such a (teaching and) learning approach is sometimes referred to as project-based constructionism, which has been found to be very helpful in helping students learn. This is the same approach I adopted for my Udemy course.
Такой подход к (преподаванию и) обучению иногда называют проектным конструкционизмом, и он, как показано, очень помогает студентам учиться. Это тот же подход, который я применил для своего курса на Udemy.
With regard to the project itself, students can choose from multiple tracks below, each of them interesting and challenging in their own aspects.
Что касается самого проекта, студенты могут выбрать из нескольких треков ниже, каждый из которых по-своему интересен и сложен.
Исследование: определить явление для изучения, обычно включает сбор данных (например, опросы) и проверку гипотез с представлением результатов. Разработка: создание инструмента или приложения, которое решает нерешённую проблему в образовании или с его помощью. Контент: создание курса, который закрывает неудовлетворённую потребность (не покрытую существующими ресурсами), и его размещение.
Picking a project thesis that you’re really passionate about is very important, and will help with pushing past the finish line. There were a few instances where I wanted to stop due to burn out from content creation (i.e., slides, scripts, videos). I also doubted if the content I was producing was actually going to be helpful, as it felt like common sense to me. Thankfully, with the topic that I believed in, as well as the pressure of the course, I managed to push through and publish the course on Udemy.
Выбор темы проекта, к которой вы действительно неравнодушны, очень важен и поможет дотянуть до финиша. Было несколько моментов, когда я хотел всё бросить из-за выгорания от создания контента (то есть слайдов, сценариев, видео). Я также сомневался, окажется ли создаваемый мной контент действительно полезным, поскольку мне он казался прописной истиной. К счастью, благодаря теме, в которую я верил, а также давлению со стороны курса, мне удалось продержаться и опубликовать курс на Udemy.
The written submissions (i.e., assignments, qualifier questions, proposal, status checks, final paper, etc.) account for 40% of the overall grade, while the project accounted for 45% (i.e., final deliverable and intermediate milestones). Class participation accounted for the remaining 15% and is gained by providing feedback on other students’ assignments and contributing on the forums.
Письменные работы (то есть задания, квалификационные вопросы, заявка, проверки статуса, финальная статья и т. д.) составляют 40% общей оценки, тогда как проект составил 45% (то есть финальный результат и промежуточные вехи). Участие в жизни класса составило оставшиеся 15% и зарабатывается через предоставление обратной связи на задания других студентов и активность на форумах.
The instructors were fantastic in this course and were a key reason for the course’s success and effectiveness. Prof Joyner and the TAs were fantastic in providing guidance. Prof Joyner himself was very active on the forums and responsive on important questions. The TAs provided a lot of helpful guidance on how to better structure our papers and projects.
Преподаватели на этом курсе были великолепны и стали ключевой причиной его успеха и эффективности. Профессор Joyner и ассистенты (TA) прекрасно помогали с направлением. Сам профессор Joyner был очень активен на форумах и отзывчив на важные вопросы. Ассистенты дали много полезных советов о том, как лучше структурировать наши статьи и проекты.
What did I learn?
Чему я научился?
Given that my track was the content track, the learning was mostly focused on online education and course development. To emphasize, this is the amazing aspect of the course where students can choose to focus on their topic of choice in great depth, instead of just breadth across multiple topics.
Поскольку моим треком был контент, обучение в основном было сосредоточено на онлайн-образовании и разработке курсов. Подчеркну: в этом и заключается прекрасная особенность курса — студенты могут выбрать сосредоточиться на своей теме очень глубоко, а не просто охватить вширь множество тем.
As part of my research on existing data science education, I found that many courses focus exclusively on the technical aspects and neglect other skills that are key to being effective in data science.
В рамках своего исследования существующего образования в области data science я обнаружил, что многие курсы сосредоточены исключительно на технических аспектах и пренебрегают другими навыками, которые ключевы для эффективности в data science.
In addition, I researched and learnt a lot about adult learning theory. Adults are different from the traditional college students and have different needs. Therefore, education for adults has to be structured differently.
Кроме того, я исследовал и многое узнал о теории обучения взрослых. Взрослые отличаются от традиционных студентов колледжей и имеют другие потребности. Поэтому образование для взрослых должно быть построено иначе.
Also, I got familiar with creating curriculum for online learning, which is very different from a traditional face-to-face lectures. For example, while a traditional lecture is between one to three hours in length, studies have found that the ideal online lecture length is six minutes.
Также я познакомился с созданием учебной программы для онлайн-обучения, которое сильно отличается от традиционных очных лекций. Например, тогда как традиционная лекция длится от одного до трёх часов, исследования показали, что идеальная длина онлайн-лекции — шесть минут.
In addition, I had to quickly learn how to film and edit course videos efficiently. For my first video (which was about five minutes in length), it took approximately 3 hours to film and edit—this was a 36x multiplier on time! Eventually, I learnt how to reduce the time required to film and edit to about 5 - 10x of the published video length. Given that I produced more than two hours of lectures in total, this required between 18 - 25 hours for filming and editing. Researching and creating the course outlines, content, etc., and setting it up on Udemy took another 80 - 100 hours.
Кроме того, мне пришлось быстро научиться эффективно снимать и монтировать видео для курса. На моё первое видео (длиной около пяти минут) ушло примерно 3 часа на съёмку и монтаж — это 36-кратный множитель по времени! В итоге я научился сокращать время на съёмку и монтаж примерно до 5–10-кратной длины опубликованного видео. Учитывая, что в общей сложности я выпустил более двух часов лекций, на съёмку и монтаж потребовалось от 18 до 25 часов. Исследование и создание планов курса, контента и т. д., а также настройка на Udemy заняли ещё 80–100 часов.
Lastly, and what I found most valuable, was the refresher on how to write an academic paper. While I had experience writing academic papers back in college, it was not something I had done recently. Prof Joyner and my TA mentor were helpful in providing guidance on how to write a rigorous academic paper. Unexpectedly, across all the grades I received, I did the best on the written component. Perhaps all the practice with writing (e.g., this site, past papers, newsletters at work) had paid off. I’ll be looking to share the paper at an education-based conference soon.
Наконец, и что я нашёл наиболее ценным, — это освежение навыков написания академической статьи. Хотя у меня был опыт написания академических работ ещё в университете, в последнее время я этим не занимался. Профессор Joyner и мой наставник-ассистент помогли советами о том, как написать строгую академическую статью. Неожиданно из всех оценок, что я получил, лучше всего я справился именно с письменной частью. Возможно, вся практика письма (например, этот сайт, прошлые статьи, рассылки на работе) окупилась. Я планирую вскоре представить статью на конференции по образованию.
Udemy course: Effective Data Science
Курс на Udemy: Effective Data Science
After months of intense, hard work, here’s my labour of love, an online course on Effective Data Science.
После месяцев напряжённого, упорного труда — вот моё детище, онлайн-курс об Effective Data Science.
My humble course on Udemy
Мой скромный курс на Udemy
Why did I create this course?
Почему я создал этот курс?
As a data science lead, I’m often approached by others on questions related to data science. Through these interactions, I realised there is significant misunderstanding about data science, especially on how to be effective in the field.
Как руководитель направления data science, я часто получаю от других вопросы, связанные с data science. Через эти общения я понял, что существует серьёзное непонимание data science, особенно в том, как быть эффективным в этой области.
There’s the perception that deep technical and programming abilities, olympiad level math skills, and a PhD are required, and will guarantee success. However, my years of experience, first as a data scientist, then as a data science lead suggests otherwise. I’ve also interviewed numerous experts, people who are Chief Data Scientists, CTOs, Heads of Data, that do not agree with the flawed perception.
Есть представление, что нужны глубокие технические и программистские способности, математические навыки олимпиадного уровня и PhD — и что это гарантирует успех. Однако мой многолетний опыт, сначала как data scientist, а затем как руководителя направления data science, говорит об обратном. Я также взял интервью у множества экспертов — людей, которые занимают должности Chief Data Scientist, CTO, Head of Data, — и они не согласны с этим ошибочным представлением.
While a minimum level of technical competency is required, past that threshold, deeper technical abilities are not directly or strongly correlated with effectiveness.
Хотя минимальный уровень технической компетентности необходим, за этим порогом более глубокие технические способности не имеют прямой или сильной корреляции с эффективностью.
What is it that matters then?
Что же тогда важно?
I’ve found that effective data scientists have a similar set of skills that help them create impact and deliver measurable results. Unfortunately, these set of skills are often neglected in both traditional education and online courses. Thus, I decided to create this course on Effective Data Science.
Я обнаружил, что эффективные data scientist обладают схожим набором навыков, которые помогают им создавать влияние и достигать измеримых результатов. К сожалению, этим набором навыков часто пренебрегают как в традиционном образовании, так и в онлайн-курсах. Поэтому я решил создать этот курс об Effective Data Science.
I’ll be the first to admit that the course did not turn out as expected. I had hoped it would be high energy and humorous. But it turned out to be slightly bland with slides and voiceovers. Filming really takes a lot of energy!
Первым признаю, что курс получился не таким, как ожидалось. Я надеялся, что он будет энергичным и с юмором. Но вышло немного пресно — слайды и закадровый голос. Съёмка и правда отнимает очень много сил!
One idea is to add interviews with industry experts in future iterations of this course, as well as add more interactive activities.
Одна идея — добавить интервью с отраслевыми экспертами в будущих версиях этого курса, а также добавить больше интерактивных активностей.
If you’re interested in trying out the course, you can do so via this link which allows you to access the course at 10% of the original price!
Если вам интересно попробовать курс, вы можете сделать это по этой ссылке, которая даёт доступ к курсу за 10% от первоначальной цены!
What’s next?
Что дальше?
I hope to continue building on the content that’s been developed and share it as widely as possible, perhaps via a series of articles, or a short publication.
Я надеюсь продолжить развивать уже созданный контент и делиться им как можно шире — возможно, через серию статей или короткую публикацию.
In addition, I aim to share about my paper on scaling data science education at an education conference soon.
Кроме того, я планирую вскоре рассказать о своей статье о масштабировании образования в области data science на образовательной конференции.
If you found this useful, please cite this write-up as:
Если этот материал оказался вам полезен, пожалуйста, ссылайтесь на эту заметку так:
Yan, Ziyou. (Aug 2018). OMSCS CS6460 (Education Technology) Review and Tips. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/writing/omscs-cs6460-education-technology/.
Yan, Ziyou. (Aug 2018). OMSCS CS6460 (Education Technology) Review and Tips. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/writing/omscs-cs6460-education-technology/.
or
или
@article{yan2018edtech,
title = {OMSCS CS6460 (Education Technology) Review and Tips},
author = {Yan, Ziyou},
journal = {eugeneyan.com},
year = {2018},
month = {Aug},
url = {https://eugeneyan.com/writing/omscs-cs6460-education-technology/}
}
@article{yan2018edtech, title = {OMSCS CS6460 (Education Technology) Review and Tips}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2018}, month = {Aug}, url = {https://eugeneyan.com/writing/omscs-cs6460-education-technology/} }
Join 11,800+ readers getting updates on machine learning, RecSys, LLMs, and engineering.
Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, получающим обновления о machine learning, RecSys, LLM и инженерии.