Cá nhân hoá học trực tuyến sẽ là tương lai?
Phân tích xu hướng cá nhân hoá trong học trực tuyến và tiềm năng giải quyết các vấn đề hiện tại như tỷ lệ bỏ học cao. Bài viết chia sẻ kinh nghiệm thực tế từ góc độ người dạy và người học, đồng thời đề xuất các giải pháp để nâng cao hiệu quả học tập thông qua công nghệ cá nhân hoá.
Cá nhân hoá là gì
Bạn lên Youtube coi một video hài thì video tiếp theo cũng là hài. Nội dung trên Youtube của bạn sẽ phụ thuộc vào lịch sử bạn coi những gì. Tương tự với Amazon, Netflix, Facebook.
Nếu Tiki có thể gợi ý được sản phẩm bạn có thể thích, Netflix có thể gợi ý bộ phim bạn muốn xem dựa trên lịch sử truy cập của bạn. Thế còn với việc học trực tuyến?
Với kinh nghiệm học cực kỳ nhiều khoá học cũng như có tạo vài khoá trực tuyến, online 1 vs 1, mình nhận thấy việc cá nhân hoá trong việc học trực tuyến có thể giải quyết các vấn đề hiện tại của việc học trực tuyến, đặc biệt là cho người học.
**Vấn đề hiện tại của các nền tảng học trực tuyến.
**
Về phía người học:
+ tỷ lệ bỏ học (dropout) cao.
+ tỷ lệ hoàn thành khoá học cực thấp
Những marketplace app như Udemy, Skillshare tỷ lệ dropout càng cao. Nổi tiếng về marketing như Seth Godin mà khoá học của ông tỷ lệ drop > 80% và chỉ 4% hoàn thành khoá học.
Vì không có số liệu cụ thể vì không dại gì mà Udemy công bố tỷ lệ dropout cả. Nên mình sẽ lấy bản thân mình làm dẫn chứng. Cuối năm nay, Udemy có gửi mình 1 email chúc mừng mình trong top 10% instructors.
Email từ Udemy
Top 10% instructors có nghĩa là instructor nhận được hơn 500 giờ xem video từ học viên trong 1 năm. (Mình khoảng 2505 giờ)
Thống kê từ các khoá học của mình
Dưới đây là số liệu mình tính từ khoá học Lập trình Javascript chuyên sâu:
+ Chỉ 4.5% người học xem gần hết khoá học (xem hết trên 90% nội dung khoá học)
+ 60% chỉ đăng ký và KHÔNG XEM một phút nào dù đã bỏ tiền mua, bạn không đọc nhầm đâu.
Mà trên Udemy hiện có trên 50k instructors, mình trong top 10% mà tỷ lệ còn thấp như vậy thì bạn có thể hiểu được tình hình hiện tại.
Về phía instructor:
Có rất nhiều tip, trick để bạn có thể bán được khoá học trên các marketplace như Udemy: tạo landing thật đẹp, intro hấp dẫn, khuyến mãi tận 90% giá, countdown mua ngay kẻo hết giảm giá nhưng hết xong lại reset countdown lại.
Có một tip khá nổi tiếng: Lúc đầu là khoá miễn phí để nhiều người tham gia, hoặc đặt giá thấp, khi có người vào học + review rồi thì nâng giá lên. Mà tâm lý con người sẽ cho review tốt hơn bình thường vì đã mua được giá hời.
Mà dù nâng giá lên cỡ nào thì intructors cũng phải chia lại doanh thu khoá học cho marketplace với các điều khoản không thể thay thế được. Như Udemy mặc dù instructor đặt giá khoá học là $200, nhưng Udemy có thể sale với giá $10 và chỉ chia lại cho instructor $5.
Điều này vô hình chung khiến ai cũng có thể trở thành instructor trên marketplace như Udemy. Instructor tận dụng traffic có sẵn để tạo những khoá học hot nhất, thu hút nhiều học viên nhất. Và nếu không có gì khác biệt thì mọi thứ vẫn vậy!
Cá nhân hoá học trực tuyến?
Cá nhân hoá đơn giản là như học kèm luôn, mọi công nghệ, tính năng đều để đáp ứng sự thoã mãn cho người học, giảm tỷ lệ dropout, tăng tỷ lệ hoàn thành khoá học.
Một số cách để cá nhân hoá một khoá học
1. Đáp ứng đúng khả năng của người học
Nhiều người tham gia khoá học mà không biết mình có phù hợp, xem prerequisite (điều kiện tiên quyết để học) cũng khá mông lung. Cần có một khâu pre-enroll để kiểm tra trình độ của học viên, dựa vào kết quả của bài test này mới recommend những khoá học viên nên học.
2. Đáp ứng đúng kỳ vọng của học viên
Một khoá học chung chung sẽ không đáp ứng được nguyện vọng của từng cá nhân. Vì mỗi người sẽ có mục tiêu, nguyện vọng khác nhau khi học một thứ gì đó. Ví dụ mình cần học NodeJS để làm một tool crawl dữ liệu các công ty trên mạng thì sẽ nhận được bài học khác với đứa muốn học NodeJS để làm API cho ứng dụng hẹn hò.
Ngoài việc nhận được các bài học chung so với các học viên khác, mỗi học viên sẽ nhận được những bài học riêng tuỳ theo mục tiêu cá nhân. Mỗi người sẽ có learning path khác nhau.
3. Phân tích dữ liệu của học viên
Cần thu thập được dữ liệu người học: Họ xem 1 video trong bao lâu, có làm bài tập không, hay xem lại phần nào, hay tìm kiếm từ gì.
Khi học viên không đạt một bài kiểm tra thì có thể gợi ý phần kiến thức bị hổng để học lại. Khi học viên xem lướt nhiều quá phải gửi notification nhắc họ, hoặc chặn không cho xem tiếp.
Kết
Việc áp dụng cá nhân hoá sẽ đem lại lợi ích cực kỳ lớn cho học viên. Còn về phía instructor sẽ khó khăn hơn vì tốt thời gian hơn và cũng chưa có marketplace app nào làm được việc này.
Trong lúc research để viết bài này, mình cũng tìm thấy một vài ứng dụng hỗ trợ những tính năng mà mình đề cập:
Knewton, aNewSpring, Easygenerator
Mọi người hứng thú có thể tìm thêm với các từ khoá như Personalized Learning, Adaptive Learning nhé.
Hiện tại team mình cũng chưa biết áp dụng công nghệ như thế nào nên mình sẽ do things that don't scale với khoá học lập trình cá nhân hoá bên dưới:
Khoá Luyện đọc tiếng Anh đã được vài bạn tham gia và kết quả khá khả quan
Related Posts
Discover more content you might enjoy
English Course Challenge in 2 weeks - Day 12: Kinh nghiệm quay khoá học
Bài viết chia sẻ kinh nghiệm quay khóa học tiếng Anh về Bubble.io, bao gồm việc lựa chọn phần mềm Screen.Studio để quay màn hình và tự động tạo phụ đề, những bài học từ việc đặt mục tiêu và xác định đối tượng học viên trước khi chọn nội dung, cũng như lợi ích của việc thử thách bản thân để vượt qua nỗi sợ và hoàn thành dự định. Tác giả cũng giới thiệu khóa học 'Build your first web app in Bubble for beginners' dành cho người mới bắt đầu.
English Course Challenge in 2 weeks - Day 7: Fine-tuning ChatGPT là gì?
Bài viết chia sẻ tiến trình ngày thứ 7 trong thử thách tạo khóa học tiếng Anh trong 2 tuần. Tác giả giới thiệu về Fine-tuning ChatGPT, một tính năng cho phép tạo phiên bản ChatGPT tùy chỉnh dựa trên dữ liệu cung cấp, đặc biệt hữu ích cho chatbot hỗ trợ khách hàng. Bài viết cũng thảo luận về việc điều chỉnh hướng phát triển ứng dụng demo và khóa học, cùng với những khó khăn khi sử dụng API của OpenAI tại Việt Nam.
English Course Challenge in 2 weeks - Day 2: Tiềm năng của Prompt Engineering
Bài viết chia sẻ về việc phát triển ứng dụng SaaS AI demo cho khóa học Bubble, tập trung vào Prompt Engineering - kỹ thuật viết prompt hiệu quả cho AI. Tác giả giới thiệu cấu trúc prompt chuẩn gồm 6 phần: Persona, Context, Task, Format, Examplar và Tone, đồng thời trình bày ý tưởng và mockup cho ứng dụng hỗ trợ người dùng viết prompt tốt hơn, giải quyết vấn đề nhiều người gặp phải khi sử dụng AI.
Đối thoại với AI: Generative AI (AI tạo sinh) và những điều cần biết
Bài viết dạng hỏi đáp toàn diện về AI tạo sinh, bao gồm kỹ thuật viết prompt hiệu quả, cách kiếm tiền từ AI, các nền tảng thay thế Claude AI, chi phí huấn luyện mô hình lớn, và các khái niệm quan trọng như BERT, mô hình tiền huấn luyện cùng những vấn đề đạo đức liên quan.
Day 24 - Profitable MVP in 30 Days - Launch day và một vài số liệu
Bài viết ngày 24 của thử thách xây dựng MVP có lợi nhuận, tác giả chia sẻ về việc quyết định ra mắt ứng dụng ReadingPointer trên Product Hunt mà không đợi Chrome Web Store duyệt phiên bản mới. Bài viết phân tích các số liệu ban đầu từ Google Analytics sau 18 giờ ra mắt, bao gồm lượng người dùng mới, thời gian sử dụng trung bình và hành vi tương tác với các nút chức năng của ứng dụng.
