视频或文本更适合在线学习数据科学吗?

2019年2月22日

在网上学习数据科学时,学生可以选择很多,但是每个学生必须做出的最基本的选择之一是他们是喜欢阅读文本还是观看视频来学习。

最 MOOCs,因为它们基于传统的大学讲座格式,所以可以通过视频讲座展示其信息。即使在不属于大学的教育平台上,视频演讲也是一种常见的方法。例如,Udemy的顶级数据科学课总共包括 视频讲座41个小时.

其他流行的在线数据科学和编码平台使用最少的视频并专注于基于文本的教学来进行不同的教学。例如,在Dataquest,我们不使用 任何 视频,通过您在下面看到的并排文本和交互式编码界面展示我们的所有课程。

数据清理实时编码

显然,观看视频和阅读一些文字是有区别的,但是 以下哪种方法更适合学习数据科学?

影片与文字

一 最近有趣的实验 关于这一主题的活动是2018年麻省理工学院综合学习计划(MITili)的一部分。研究人员要求学生报名参加学习课程,然后将他们分成几组,一个小组通过视频观看会议内容,另一小组阅读视频已编辑的成绩单包括一些解释性图表。

会议结束后的第二天早上,两组进行相同的评估以测试理解力和保持力,并对两组进行了调查,了解他们偏爱的学习方法。

研究人员假设,学生更喜欢观看视频而不是阅读,并且视频观看者在学习后评估中得分也更高。但是他们发现恰恰相反。比起喜欢的视频,喜欢阅读的学生更多(30%至20%,其他50%的学生喜欢其他形式的学习,例如面对面的演讲和动手学习)。通过阅读消耗了材料的学生的学习成绩略有提高 更好 在学习后评估中,观看视频的人数要比观看视频的学生少,尽管这项研究的数量足够小,以至于这种差异在统计上并不显着。

这在许多方面得到了证实 更大,更科学研究。通过视频进行学习与通过阅读进行学习之间的区别,似乎并没有对学生对材料的理解或保留程度产生统计上的影响。

因此,这是否意味着您通过阅读还是观看数据来学习数据科学并不重要?不会。当我们专门谈论数据科学时,仅媒体格式并不是视频和基于文本的数据科学学习选项之间的唯一区别。

的 其他 数据科学学习平台的巨大差异

在下图中,查看Coursera的用户界面 Johns Hopkins数据科学课程 与Dataquest的用户界面相比显然,这两个平台之间的差异远远超出了视频: 互动性。在Johns Hopkins课堂(左)中,学生可以选择以右边距做笔记,但他们并没有在任何地方编写任何代码。在Dataquest屏幕(右)中,学生可以在左侧阅读,但是在进入下一部分之前,还要求他们在屏幕右侧的编码框中应用所学到的知识。

这种表述上的差异是可以理解的。大多数学生会努力写代码  他们正在观看视频,这会导致令人沮丧的用户体验,需要大量的暂停和倒带。而且,Coursera和其他普通教育平台未设置为支持实时编码或答案检查,并且实现这些功能将既困难又昂贵。这样做的最终结果是,他们倾向于以视频形式展示其所有信息,并通过简短的测验来跟进视频,并希望学生们将自己所学的知识运用到自己的学习中。

数据查询和其他基于文本的平台通常采用相反的方法。我们要求学生动手实践,并在学习后立即应用所学知识。由于编程总是有正确的答案(无论代码正确与否),这种动手实践的方法还可以使学生获得 瞬间 关于他们对概念的理解和应用程度的反馈。

这很重要,因为在动手学习和被动学习方面, 科学非常明确:动手学习更好。

评估动手学习的价值

这是我们很久以来所知道的。例如,在1980年代, 大量的元研究 在总共1000多个教室和13,000名学生中研究了57种不同的学习研究,得出结论,动手学习者表现出色, 平均好20% 比那些通过更传统的基于演讲的方法学习的学生。

这些结果在最近的研究中也得到了一致的证实。一种 2014年元研究 对225项以前的研究进行的研究发现,在STEM课程中,通过讲座被动学习的学生 失败的可能性是原来的1.5倍。

当然,从基于视频的平台中学习并不排除运用您的知识。您始终可以观看视频,然后在笔记本电脑上打开编码IDE,并开始应用所学知识,并在遇到任何问题时返回视频中的相关位置。但这有一些缺点:

  • 您实际上不太可能这样做,因为它不是强制性的,需要额外的步骤。
  • 您可能没有意识到如果您的代码有问题, 运行 但会产生错误的答案,因为没有答案检查。
  • 卡住时,您必须在视频中搜索答案,这可能令人沮丧且困难。
  • 您必须对遇到的任何技术问题进行故障排除。

这些都不是无法克服的障碍,但是当您选择学习数据科学平台时,当然值得考虑。如果您能够快速,方便地应用所学知识,那么您的进步将会更加高效,并且您将不愿意跳过应用所学知识,因为这会带来更多麻烦。

最适合您的平台

您如何有效地学习数据科学更多地取决于 您的个人方法 比您选择的平台上的效果要好。没有哪个平台能够为每个人提供学习数据科学的正确方法。

我们确实认为 数据查询 对于大多数人来说,它是最好的数据科学学习平台,这是因为我们的内容呈现得非常清晰,而且我们可以很快地获得实际数据集的动手编码。但是,无论您最终学习什么地方,都要确保有机会 定期运用所学知识。从该学科的科学上可以很明显地看出,如果您花费更少的时间在聆听上,而将更多的时间花在学习目标上,您更有可能取得成功 在做.

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