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在旧平台关闭时,Coursera犯下文化破坏行为-更新

Coursera宣布将于6月30日关闭服务器托管课程的日期,该服务器是其平台上的第一批免费产品。这是对不可替代内容的不必要破坏。Coursera需要重新考虑这项政策,这与它最初代表的一切背道而驰。

更新:

Coursera的PR团队已要求更改此处使用的标题,但是我没有设法提出一种总结情况的方案。该标题还被证明是有效的,因为库尔塞拉(Coursera)在发布后数小时内就通过电子邮件发送给我们:

今天早些时候,我们看到您的文章对最近发送给学习者的电子邮件表示关注,该电子邮件关于如何将旧平台上的课程过渡到新平台尚不十分清楚。我们刚刚在博客上发布了澄清说明,希望对您表达的许多担忧有所帮助。

该博客文章的标题为“ Coursera向新技术平台的过渡”,概述了替代平台的优势,因为使Coursera能够更频繁地运行课程,这可以使人们放心,其中大部分课程将继续提供:

在该平台上提供的几乎所有课程将在新平台上保持更新格式。在旧平台上提供的数百门课程已经过渡到新平台,并且在接下来的几个月中将在新平台上提供更多内容。

它还估计:

旧平台上有几十门课程不会迁移到新平台上。

这与Class Central的估计相抵触,该估计将影响450门课程,而这里的问题是Coursera尚未设法生成完整的列表。博客文章中要求提供此类列表的评论尚未得到答复,但是Courera的PR团队已向我发送了一封邮件,其中仅列出了17个,肯定不会重新发布。但是,此列表不包括我已经知道课程讲师已经停止通知的课程,包括算法I和II。因此,尽管我可以放心清单上的课程将不会运行,但这并不能保证其他人会运行,而且听起来好像Cousera本身还不知道。

库尔斯拉(Coursera)的公关经理夏洛特·克劳福德(Charlotte Crawford)谈到了杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)的机器学习神经网络,我将其作为不应该消失的标志性课程的一个例子。

欣顿教授的课程不在此列表中。我们正在与多伦多大学积极合作,以确保该课程可以在新平台上重新启动。我将亲自向您详细介绍该课程的状态。

尽管我很高兴Cousera采取这一步骤来挽救Hinton的路线,但它并没有解决可能被视为主要问题的问题-从一个平台迁移到另一个平台,而完全不考虑向后兼容性。在云几乎具有无限弹性的时代,是否有必要丢弃任何东西。是的,服务器要花钱,但是Coursera当然可以负担得起一些解决方案,以保护我们所谓的“ MOOC黄金时代”的课程。

在Change.org上发起了一份继续继续提供Coursera上的旧课程并保存MOOC时代的请愿书。如果您想影响Coursera的意见,请签名并分享。

更新结束


Coursera计划从MOOC的早期阶段取消可能在其学科历史上很重要的课程。与我们最相关的是杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)的“机器学习神经网络”,它对神经网络先驱的思维方式以及神经网络的工作方式提供了“深刻”的见解。

必须采取一些措施来保存此重要记录。

但是为什么会这样呢?

这不是我们第一次报道这一事实,因为Coursera在迁移到当前平台时计划关闭它所谓的“旧”平台。

我们还传递了为澄清请求而提供的信息,该信息不太可能影响许多计算机科学课程,因为它的大学合作伙伴大多将内容转移到经过修改的,适合Coursera新模型的版本中。

新模型不仅是修订的界面,还是新的获利模型,大概是出于贪婪的商业主义的动机,决定通过关闭平台丢弃所有原始的免费内容。

笔记本电脑

几个月以来,没有免费的证书可以成功完成Coursera上的课程;对于最近的MOOC,如果您选择免费选项,那就是对课程进行审核,而不是支付报名费用,这是免费的。访问分配。在审核轨道上可以参与测验的地方,您经常被困升级以获取认证证书,这将使您炫耀自己的成就。

您可以说,MOOC的黄金时代已经结束,早期的热情先锋们开始这样做了,因为他们对学科充满热情,并通过一系列的“让我们教一门课程,因为它对我的职业和自我有益”来代替它。根据销售对象选择主题。

我的抱怨不是关于必须支付课程证书的费用-与其他学习选择相比,每门课程收取的费用并不算多,而且被禁止参加的学生可以向Coursera寻求经济援助。

我担心的是,Coursera会在创建后随意丢弃已更改条款和条件的高质量内容。

最初,课程不仅是免费的,而且在学术上也严格遵守大学水平的内容。为了在新平台上展示他们现有的课程,请Cousera的学术合作伙伴进行更新和修订。这不仅需要进行大量的新工作,而且在许多情况下,他们需要进行重大调整以适应Cousera转向专业化的方向-人们普遍认为这是课程制定者将学生锁定赚钱的一种策略,因为他们包括一系列多个课程,再加上一个最终的Capstone项目,只有完成全部课程后,您才能做。这不是大学教育,而是在线学徒。

一些旧的平台课程与此相伴而行-请参见Martin Odersky的Scala课程的示例,该课程已被有关Scala专业化的新功能编程的新功能编程课程所扩充。

专业化的商业方面本身可能会对某些学者产生抑制作用,他们已经批准了最初的模式,该模式免费为学生提供高质量的在线教育,但还有另一个问题-复制问题。在我们最近对新课程的报道中在算法专业化方面,我们指出了关于该主题的众多选择,而没有指出这很可能成为问题。尽管蒂姆·罗夫加登(Tim Roughgarden)在文章中发表评论,但他的两门课程(算法I和II的设计和分析)正移植到新平台上,而凯文·韦恩(Kevin Wayne)和罗伯特·塞奇威克(RobertSedgewick)教授的长期运行的算法IandAlgorithms II却没有。其他即将消失的重要课程包括:

自动机(Jeffrey Ullman)

挖掘海量数据集(Jeffrey Ullman)

比特币和加密货币技术

如果您想了解其他信息,Class Central已提供了估计的400个删除项的列表以及有关在截止日期之前获得访问权限的准则,请参阅“ Coursera正在删除数百门课程”。这是在可能的情况下获取它们的指南。

尽管不能很好地适应专业化课程,但许多一次性课程也正在消失,尽管它们孤立地运作得很好,并且其中一些是标志性的,应该保留下来,因为它们具有持久的价值。

这尤其适用于Geoffrey Hinton的“机器学习神经网络”,该网络是在Hinton担任Google杰出研究员之前在多伦多大学的主持下创建的。这个为期八周的课程仅在2012年举办过一次,旨在向学生讲授人工神经网络以及如何将其用于机器学习,并将其应用于语音和对象识别,图像分割,建模语言和人体运动。我自己完成了这门课程,我可以保证它在内容和演示方面都很棒。它的介绍性视频仍在YouTube上,并提供课程的风格:

我们真的可以让课程咬住灰尘吗?

这将是不必要的文化和学术破坏行为。Hinton特别是神经网络和深度神经网络的创始人之一。完成本课程后,我可以证明一个事实,那就是它可以洞悉他对事物的看法。当然,这是一个历史性文档,不能简单地擦除或分配给一些无法访问的数字黑洞。

未来,AI的历史学家会想知道开创性过程发生了什么。

有没有办法阻止这种反教育的发展?

couseralogosq

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