教育工作者在 30 年前就已知道，当学生获得一对一辅导和掌握学习（在一个科目上学习直到掌握，而不仅仅是到安排考试为止）时，他们的表现会更好。成功还需要动力，无论来自内在驱动力，还是来自父母、导师或同伴。
大规模开放在线课程 (MOOC) 的兴起会扼杀这些成功因素吗？完全不会。事实上，数字工具为我们提供了经济高效、个性化学习的最佳途径。
我知道，因为我用这两种方式都教过课。多年来，Sebastian Thrun 和我在斯坦福大学和其他学校开设了人工智能课程；我们讲课、布置作业，并在同一时间给每个人相同的考试。每个学期只有 5% 到 10% 的学生定期参与课堂或办公时间的深入讨论；其余的学生则比较被动。我们觉得一定有更好的方法。
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因此，在 2011 年秋季，我们尝试了一些新事物。除了传统的课堂教学外，我们还创建了一个向所有人免费开放的在线课程。在我们的第一次尝试中，我们吸引了一个城市的人口参与——大约 10 万人参与了课程，2.3 万人完成了课程。
受诺贝尔奖获得者赫伯特·西蒙的评论“学习源于学生的所作所为和所思所想，并且仅源于学生的所作所为和所思所想”的启发，我们创建了一个以学生做事和获得频繁反馈为中心的课程。我们的“讲座”是简短的（两到六分钟）视频，旨在让参与者为做下一个练习做好准备。有些问题需要应用视频中描述的数学技巧。其他问题是开放式问题，让学生有机会独立思考，然后在在线讨论论坛中讨论想法。
我们帮助学习积极发生而不是被动发生的方案创造了许多类似于辅导的好处——并有助于提高学习动力。首先，正如 Karl K. Szpunar、Novall Y. Khan 和 Daniel L. Schacter 在 2013 年发表于《美国国家科学院院刊》上的一项研究表明，频繁的互动可以防止注意力游移。其次，正如 William B. Wood 和 Kimberly D. Tanner 在 2012 年发表于《生命科学教育》杂志上的一篇论文中所描述的那样，当学生努力构建自己的解释，而不是被动地听老师的讲解时，学习效果会更好。这就是为什么设计合理的自动化智能辅导系统可以像人类教师一样促进学习成果，正如 Kurt van Lehn 在 2011 年发表于《教育心理学家》杂志上的一项荟萃分析中发现的那样。
最后一个关键优势是课程本身的快速改进。我们分析了数千名学生成功或失败的关头，并找到了课程需要微调的地方。更好的是，我们可以按小时捕获此信息。对于我们的课程，人类教师分析了数据，但人工智能系统可以执行此功能，然后为学生提供下一步可以尝试的改进建议——正如今天的在线购物网站为用户提供自动化的书籍或电影推荐一样。
在线学习是一种工具，就像教科书是一种工具一样。教师和学生如何使用工具才是真正重要的。