如何创造非常棒的在线课程?

在2014年,机器学习再现热闹景象的时候,我入门过这门课程,只不过后来实在因为工作忙而搁置了。当时学习的平台是Coursera,也就是吴恩达著名的那门课程《Machine Learning》。

2015年,我的朋友,在做一个线上的职业教育平台,而且初见规模。商业模式跟尚德机构有些相像,但是你知道,商业模式这东西,总有和而不同之处,就比如马云说的一句话,任何一种商业模式都应该是正确的,如果只有一种商业模式,这个世界会很单调。

2016年,更多在线教育的出现,让我觉得在线教育这个市场已经趋近饱和,但是你总能听见或者遇见更多细分领域的在线教育平台的出现。比如实验楼、Udacity等等。直到Andrew Ng从百度离职,在他的初创公司Deeplearning.ai推出有关深度学习方面的在线视频课程。让我觉得这个行业依然需要技术方面的课程投入,才能达到源头驱动的目的。这是我说为什么在线教育依然重要的初始原因。

所以如何创造非常棒的在线课程?我之前研究过Udacity无人驾驶的课程,我给出过以下几点:


Udacity无人驾驶课程的几个挑战:

  1. 挑战一:摄像头安装的3D模型设计
    供应商提供的摄像头,只是提供了简单的三角支架。而且汽车的驾驶状态颠簸等场景,需要单独制作一个支架安装摄像头。建议使用3D打印制作出来的硬件安装摄像头,所以有一步需要设计该3D模型的挑战。
    设计一个支架,支持使用标准GoPro镜头和相机机身。
  2. 挑战二:使用卷积神经网络和机器学习,通过安装在前挡风玻璃上的摄像头图像,预测转向角度;训练时间自定,但最终的运行必须实时。
  3. 挑战三:基于图像的定位。相比于GPS/IMU融合定位、激光雷达等其他的定位方案,Udacity使用的相机图像的定位技术。
  4. 挑战四:完成基于安卓的自动驾驶操作台,以实现车辆的驱动和可视化。

完成这些挑战的个人或者团队,获得不同程度的奖励,有报销在山景城的花销,跟Sebastian参加头脑风暴,一次性奖励1万美元等等。

喜欢挑战的才是Developer的激情所在,right?

如果对上面的描述做一个总结,我觉得是阶段性的实战挑战,激发开发者的动手能力

所以一个好的课程不应该只是讲,我相信讲的部分应该是在跟同事联系讲的过程中就可以达到很好,这个实战过程非常需要与聆听者的感觉做一个结合。

所以我想说的一个例子就是谷歌在3月份推出的一门机器学习课程,包含讲解视频、文档、问答(实时给出答案)、Playground(深度学习Tensenflow测试)、机器学习术语解释等。可以说,谷歌给出了机器学习相关的一条龙服务。

如果你面对的是世界各地的开发者,多种语言也非常重要。借助AI,这项服务现在完全可以在一门源语言视频之上,完成其他语言字幕的版本。当然作为全世界使用率最高的语言,英文版本是最必要的。另外一个编程语言的角度,英文资料也居多,至少有英文是比较可以接受的。

最后一点,课程的效果如何,正向的反馈也非常重要。课程只是从课程制作者到学习者单向传播的,如果不能吸收学习者分反馈,这个课程就会变得越来糟糕,这是完全可以想见的。

在最后,我总结一下:

参考

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