加利福尼亚州圣何塞。 - 与人的教育不同，大规模开放在线课程或MOOCs，具有在流行的社交网络中产生关于性能和参与的数据。工程师获取数据以仔细审查，他们可以调整操作以改善结果。这正是Coursera正在发生的事情。

今天在IBM研究事件上发言，Coursera Cofounder Andrew Ng在工作中不仅仅是在工作中测试的具体例子，但他所谓的A / B / C / D / E / F / G测试看看是什么样的联系获得了该网站超过10万人的最佳结果。

“事实证明，如果我们每周发出一封电子邮件，那么”亲爱的学生友好的提醒 - 下一个家庭作业将于星期六，“”“的参与水平通常落下，”他说。

NG说，更好的参与，来自这个消息：“亲爱的学生 - 我们注意到您登录以观看五个视频。对此的好工作。检查标记，“Ng说。同样的认识和赞扬参与讨论论坛。

“它听起来很自然，但我们没有自己洞察力，”除了他对Coursera的工作之外，他还没有自己的洞察力，是斯坦福人工智能实验室的主任。

只有在分析师之后，相比之下，课程完成了各种互动的课程完成，可以实现正在发生的事情。教授可以积累类似的轶事证据，但他或她不太可能在规模上观察趋势。这就是Coursera可以做的事情，因为它达到了成千上万的学生，并在跳过内容时，收集学生点击的数据，依此类推。教授可能能够在几年内建立相当的见解，而不仅仅是一两个。

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观众会员问NG IBM的Watson学习和问答计算机如何改善Coursera。“我认为看到沃森技术提供更好的自由文本的工具，这将是令人着迷的，”他说。NG说，Watson还可以通过成绩单研究课程材料，然后为学生提供更直接的辅导支持。他说，沃森还可以确定Coursera讨论论坛中最具信息的线程。

但是，免费的在线课程仍然在他们的初期，NG说，并且有足够的余地改善。

“我希望在几年内，Moocs看起来比他们今天的表现非常不同，”他说。和数据应该有助于从这里到达那里。

也许我们将更多地听取数据如何在塞巴斯蒂安·苏历，联合国和统计数据的行政长官，在下个月在VidtureBeat的Datapeat / Data Scient over讲话时提供更多关于教育。