Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz taucht wieder auf eine Frage, die älter ist als der Abakus: Wenn wir ein Werkzeug haben, um dies für uns zu tun, warum dann selbst lernen?
Die Antwort, argumentiert der Professor Devavrat Shah, Professor von MIT Electrical Engineering und Informatik (ECS), hat sich nicht geändert: Grundfähigkeiten in der Mathematik bleiben für die Verwendung von Instruments wesentlich, von dem Wissen, welches Software zur korrekten Interpretation der Ergebnisse verwendet werden soll.
„Wenn Großsprachenmodelle und generative KI neue Anwendungen erfüllen, werden diese hochmodernen Instruments weiterhin die gesamten Branche der Industrie verändern und neue Einblicke in die Herausforderungen in Forschung und Politik bringen“, argumentiert Shah. „Die Welt braucht Menschen, die die zugrunde liegenden Konzepte hinter AI erfassen können, um ihr Potenzial wirklich zu nutzen.“
Shah ist Professor bei MITs Institut für Daten, Systeme und Gesellschaft (IDSS), eine interdisziplinäre Einheit, die dem globalen Bedarf an Datenfähigkeiten mit On-line-Kursangeboten wie dem erfüllt wird Micromasters -Programm in Statistik und Datenwissenschaftwas Shah inszeniert.
„Mit mehr als tausend Inhabern weltweit und Zehntausenden, die seit seiner Gründung beteiligt sind, hat sich das Micromasters-Programm in Statistik und Datenwissenschaft als strenge, aber versatile Möglichkeit für qualifizierte Lernende erwiesen, eine MIT-Ebene der Grundlagen auf MIT-Ebene zu entwickeln“, sagt Shah.
Die Micromasters bilden auch das Rückgrat von IDSS -Bildungspartnerschaften, in denen ein eingebettetes MIT -Crew mit Organisationen zusammenarbeitet, um Gruppen von Lernenden durch den Micromasters -Curriculum zu unterstützen.
„IDSS bietet zusammen mit unserem ersten strategischen Bildungspartner durch das Brescia Institute of Know-how (Breit) in Peru eine Datenwissenschaftsbildung auf Hochschulabsolventen“, erklärt Fotini Christia, der Ford Worldwide Professor für Sozialwissenschaften am MIT und Direktor von IDSS. „Durch diese Partnerschaft schult IDSS Datenwissenschaftler, die die Entscheidungsfindung in der peruanischen Industrie, Gesellschaft und Politik informieren.“
Coaching der nächsten Technology
Das erweiterte Programm von Breit in Datenwissenschaft und globale Fähigkeiten, die in Zusammenarbeit mit IDSS entwickelt wurden, bietet Schulungen sowohl in den technischen als auch in nichttechnischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um die Erkenntnisse zu nutzen, die Daten bieten können. Die Mitglieder vervollständigen die Mikromaster in Statistik und Datenwissenschaft (SDS) und lernen die Grundlagen von Statistik, Wahrscheinlichkeit, Datenanalyse und maschinellem Lernen. In der Zwischenzeit sind diese Lernenden mit Karrierefähigkeiten von Kommunikation und kritischem Denken über Teambuilding und Ethik ausgestattet.
„Ich wusste, dass künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft die Zukunft waren, und ich wollte in dieser Welle sein“, erklärt der Breit -Lernende Renato Castro über seine Entscheidung, sich dem Programm anzuschließen. Castro, ein Anmeldeinhaber, hat jetzt Datenprojekte für Gruppen in Peru, Panama und Guatemala entwickelt. „Das Programm lehrt mehr als die Mathematik. Es ist eine systematische Denkweise, mit der Sie sich auf reale Probleme auswirken und nicht nur für ein Unternehmen, sondern auch für den Wohlstand für die Menschen Wohlstand schaffen.“
„Das Ziel ist es, Problemlöser und Führungskräfte in einem Bereich zu entwickeln, der für Organisationen auf der ganzen Welt wächst und relevanter wird“, sagt Lucia Haro, Managerin von Breit. „Wir schulen die nächste Technology, um zur wirtschaftlichen Entwicklung unseres Landes beizutragen und optimistic soziale Auswirkungen auf Peru zu haben.“
Um dies zu erreichen, bietet IDSS Breit Learners maßgeschneiderte Unterstützung. Die Lehrassistenten der MIT-Studentin führen regelmäßige Sitzungen an, um praktische Praxis mit Klassenkonzepten zu bieten, die Lernfragen zu beantworten und Themen für die Entwicklung zusätzlicher Ressourcen zu identifizieren.
„Diese Sitzungen waren sehr nützlich, da Sie die Anwendung des theoretischen Teils aus den Vorlesungen sehen“, sagt Jesús Figueroa, der das Programm abgeschlossen hat und jetzt als lokaler Lehrassistent fungiert. Lernende wie Figueroa müssen über ein tiefes Verständnis des Kursmaterials hinausgehen, um zukünftige Lernende zu unterstützen.
„Vielleicht versteht man die Grundlagen bereits, den theoretischen Teil“, erklärt Figueroa, „aber Sie müssen lernen, wie man sie kommuniziert.“
Acht Kohorten haben das Programm abgeschlossen, drei weitere in Arbeit, insgesamt quick 100 Inhaber der Micromasters -Anmeldeinformationen – und 90 weitere in der Pipeline. Da Breit ihren Betrieb vergrößert hat, arbeitete das IDSS -Crew daran, neue Bedürfnisse zu erfüllen, als sie auftraten, z. B. bei der Entwicklung einer technischen Bewertung zur Unterstützung der Rekrutierung der Lernenden.
„Das Bewertungsinstrument misst die Vertrautheit der Bewerber mit Voraussetzungen wie Kalkül, elementare lineare Algebra und grundlegende Programmierung in Python“, sagt Karene Chu, stellvertretender Direktor für Bildungsdirektor für die SDS -Micromasters. „Mit einiger Randomisierung der Fragen und der automatischen Einstufung erleichterte dieses Quiz die Bestimmung des Potenzials für das fortschrittliche Programm für Datenwissenschaft und globale Fähigkeiten für Breit und hilft den Bewerbern, zu erkennen, wo sie möglicherweise ihre Fähigkeiten auffrischen müssen.“
Seit der Implementierung der Bewertung hat sich das Programm weiterhin auf vielfältige Weise entwickelt, beispielsweise das systematische Suggestions von MIT -Lehrassistenten in Datenprojekte. Diese in mehrere Projektphasen verwandelte Anleitung gewährleistet die besten Ergebnisse für Lernende und Projektsponsoren gleichermaßen. Das IDSS -Micromasters -Crew hat neue Coding -Demos entwickelt, um die Lernenden mit unterschiedlichen Anwendungen vertraut zu machen und das Verständnis der dahinter steckenden Prinzipien zu vertiefen. In der Zwischenzeit hat das Micromasters -Programm selbst erweitert, um auf die Nachfrage der Branche zu reagieren. Er fügt einen Kurs in der Zeitreihenanalyse hinzu und erstellt spezielle Programm -Tracks für die Lernenden, um ihre Erfahrungen anzupassen.
„Partnereingabe hilft uns, die Landschaft zu verstehen, daher kennen wir die Anforderungen und wie wir sie erfüllen können“, sagt Susana Kevorkova, Programmmanagerin der IDSS -Micromasters. „Mit Breit bieten wir nun eine vorausgegebene ‚Bootcamp‘ an, um den Lernenden mit unterschiedlichem Hintergrund zu helfen, ihr Wissen zu aktualisieren oder Lücken zu decken. Wir suchen immer nach Möglichkeiten, für unsere Accomplice einen Mehrwert zu schaffen.“
Bessere Entscheidungen, größere Auswirkungen
Um die Entwicklung von Datenfähigkeiten zu beschleunigen, bietet das Programm von Breit praktische Möglichkeiten, diese Fähigkeiten auf Datenprojekte anzuwenden. Diese Projekte werden in Zusammenarbeit mit lokalen Nichtregierungsorganisationen (NGOs) entwickelt, die an einer Vielzahl von Projekten für soziale Auswirkungen arbeiten, die zur Verbesserung der Lebensqualität der peruanischen Bürger verbessert werden.
„Ich habe mit einer NGO zusammengearbeitet, um zu verstehen, warum die Schüler das Studium nicht abschließen“, sagt Diego Trujillo Chappa, eine Inhaber des Breit -Lernenden und Micromasters. „Wir haben ein verbessertes Modell für sie entwickelt, wenn man bedenkt, dass Schülermerkmale wie ihre Leseebenen und ihr Einkommen in Betracht gezogen werden, und versuchten, eine Verzerrung darüber zu entfernen, woher sie kommen.“
„Unsere Methodik hat der NGO geholfen, mehr mögliche Bewerber zu identifizieren“, fügt Trujillo hinzu. „Und es ist ein guter Schritt für die NGO, die eine bessere Datenanalyse vorantreibt.“
Trujillo hat diese Datenfähigkeiten nun in seine Arbeitserlebnisse im Bereich der Arbeitserfahrung im Telekommunikationssektor gebracht. „Wir haben einige Funktionen, die wir im 5G -Netzwerk in meinem Land verbessern möchten“, erklärt er. „Diese Methodik hat mir geholfen, die Variable der Particular person in der Gleichung der Erfahrung korrekt zu verstehen.“
Das Social Impression Venture von Yajaira Huerta befasste sich mit einem besonders schwerwiegenden Downside und zu einer schwierigen Zeit. „Ich habe mit einer Organisation zusammengearbeitet, die Häuser für obdachlose Menschen baut“, erklärt sie. „Dies warfare, als sich Covid-19 ausbreitete, was für viele Menschen in Peru eine schwierige Scenario warfare.“
Eine Herausforderung, mit der ihre Projektorganisation konfrontiert warfare, bestand darin, zu erkennen, wo die Bedürfnisse am höchsten waren, um die Verteilung der Ressourcen zu strategieren – ein Downside, bei dem Datenwerkzeuge einen großen Einfluss haben können. „Wir haben ein Clustering -Modell für die Erfassung von Indikatoren erstellt, die in den Daten verfügbar sind, und um uns auch mit Geolokalisierung zu zeigen, wo die Bedürfnisse der Bedürfnisse waren“, sagt Huerta. „Dies hat dem Crew geholfen, bessere Entscheidungen zu treffen.“
Globale Netzwerke und Pipelines
Als Teil der wachsenden, globalen IDSS -Neighborhood haben Anmeldeinhaber des Micromasters -Programms in Statistik und Datenwissenschaft Zugriff auf IDSS -Workshops und -Konferenzen. Durch die Zusammenarbeit von Breit mit IDSS haben die Lernenden mehr Möglichkeiten, mit der MIT -Fakultät über aufgezeichnete Vorträge hinaus zu interagieren. Einige Breitlerner sind sogar zum MIT gereist, wo sie MIT -Studenten und Fakultäten kennengelernt und über die laufende Forschung erfahren haben.
„Ich fühle mich so verliebt in diese Geschichte, die Sie haben, und auch, was Sie mit KI und Nanotechnologie bauen. Ich bin so inspiriert.“ sagt Huerta über ihre Zeit auf dem Campus.
Bei ihrem jüngsten Besuch im Februar erhielten Breit Learners vollendeten Zertifikate, tourte auf dem MIT -Campus, schloss sich mit Studenten und Fakultäten mit interaktiven Gesprächen ein und erhielt eine Vorschau auf eine neue Entwicklung von Mikromastern: a Sportanalyse Kurs entworfen von der Maschinenbauprofessorin Anette „Peko“ Hosoi.
„Die Ausrichtung von Breit und ihren außergewöhnlich talentierten Lernenden bringt alle unsere Partnerbemühungen den Kreis, zumal Micromasters-Inhaber von Micromasters ein Pool potenzieller Rekruten für unsere Absolventenprogramme auf dem Campus sind“, sagt Christia. „Diese Partnerschaft ist ein Modell, auf dem wir aufbauen und iterieren können, damit wir in jedem Teil der Welt ähnliche Netzwerke und Pipelines von Datenwissenschafttalenten entwickeln.“