Pengasas Rember , alat pembelajaran pengulangan berjauhan berkuasa AI, telah mengumumkan bahawa mereka menghentikan pembangunan sepenuh masa selepas bergelut untuk membina perniagaan yang mampan. Walaupun mencipta apa yang mereka gambarkan sebagai alternatif yang lebih baik kepada aplikasi kad imbas popular seperti Anki , syarikat permulaan ini tidak dapat mengatasi cabaran asas yang melanda pasaran pengulangan berjauhan.
Rember bertujuan untuk memodernkan pengalaman pembelajaran dengan menggabungkan kecerdasan buatan dengan teknik pengulangan berjauhan. Alat ini membolehkan pengguna menunjuk kepada kandungan yang mereka mahu ingat dan secara automatik menjana kad imbas. Walaupun pengasas terus menggunakan produk mereka sendiri setiap hari, mereka mendapati bahawa membina perniagaan berskala usaha niaga di sekitar pengulangan berjauhan tujuan umum menghadapi halangan yang hampir tidak dapat diatasi.
 |
|---|
| Perwakilan abstrak cabaran-cabaran yang dihadapi dalam membina alat pembelajaran mampan dalam pasaran teknologi pendidikan yang kompetitif |
Tiga Cabaran Teras Aplikasi Pembelajaran
Perbincangan komuniti mendedahkan tiga titik geseran kritikal yang mesti ditangani oleh produk teknologi pendidikan yang berjaya. Pertama ialah konsep kesukaran yang diingini - pembelajaran memerlukan usaha, dan menghilangkan terlalu banyak geseran sebenarnya boleh merosakkan proses pembelajaran. Kedua, pembentukan tabiat terbukti sangat sukar apabila bersaing dengan aplikasi media sosial yang ketagihan untuk mendapat perhatian harian. Ketiga, pembelajaran terarah sendiri mewujudkan overhed berterusan kerana pengguna mesti berulang kali memutuskan maklumat apa yang layak untuk dihafal jangka panjang.
Aplikasi popular seperti Duolingo berjaya dengan menyediakan kurikulum yang telah ditetapkan yang menghapuskan keletihan keputusan, manakala ChatGPT berfungsi sebagai tutor atas permintaan. Anki , walaupun antara mukanya ketinggalan zaman, bertahan kerana komuniti mencipta dek kad imbas berkongsi untuk bidang khusus seperti perubatan dan pembelajaran bahasa.
Cabaran Utama untuk Startup Pengulangan Berselang:
- Kesukaran yang Diingini: Pembelajaran memerlukan tahap geseran yang optimum
- Pembentukan Tabiat: Bersaing dengan media sosial untuk mendapat perhatian harian
- Pembelajaran Terarah Sendiri: Beban keputusan berterusan tentang apa yang perlu dihafal
- Kos Pertukaran Tinggi: Pengguna enggan meninggalkan koleksi kad imbas sedia ada
- Batasan AI: Automasi tidak menyelesaikan kesesakan teras dalam pemilihan
AI Tidak Menyelesaikan Masalah Teras
Walaupun kecerdasan buatan boleh mengautomasikan penciptaan kad imbas, ia tidak menghapuskan kesesakan asas yang menghalang kebanyakan orang daripada mengekalkan amalan pengulangan berjauhan. Pengguna masih mesti memutuskan maklumat apa yang patut diingat - tugas yang menuntut kognitif yang mewujudkan geseran dalam aliran kerja pembelajaran.
Pasukan Rember mendapati bahawa walaupun dengan bantuan AI, overhed mental untuk mengurus pengetahuan kekal besar. Pendekatan mereka untuk membenarkan pengguna menyatakan dalam bahasa semula jadi apa yang mereka mahu ingat berfungsi dengan baik untuk individu yang bermotivasi tetapi tidak berasa jauh lebih mudah daripada kaedah manual tradisional.
Pandangan Komuniti tentang Realiti Pasaran
Pengguna lama sistem pengulangan berjauhan berkongsi pengalaman yang sama: alat ini berfungsi dengan sangat baik untuk pengamal yang berdedikasi tetapi terbukti hampir mustahil untuk disyorkan kepada orang lain. Seorang ahli komuniti menyatakan persamaan dengan keahlian gim - orang mengiktiraf nilai tetapi bergelut dengan komitmen jangka panjang.
Pengulangan berjauhan adalah berharga, tetapi sama seperti mempunyai diet yang baik atau bersenam secara teratur, ia sangat sukar untuk meyakinkan orang tentang faedahnya.
Perbincangan juga menyerlahkan bagaimana keperluan pembelajaran berubah sepanjang kerjaya. Profesional awal mendapat manfaat daripada menghafal fakta dan formula, tetapi pekerja kanan semakin menumpukan pada aplikasi, komunikasi, dan membantu orang lain daripada ingatan semata-mata.
Pendekatan EdTech yang Berjaya:
- Duolingo: Kurikulum tetap mengurangkan arahan kendiri, gamifikasi untuk tabiat
- Math Academy: Laluan yang telah ditetapkan dengan kesukaran yang dikekalkan untuk pelajar yang serius
- Anki: Dek berkongsi yang dicipta komuniti untuk domain khusus (perubatan, bahasa)
- ChatGPT: Tunjuk ajar atas permintaan tanpa keperluan pembentukan tabiat
Masalah Kos Pertukaran
Selain cabaran pembentukan tabiat, sistem pengulangan berjauhan menghadapi kos pertukaran yang luar biasa tinggi. Tidak seperti aplikasi produktiviti di mana pengguna boleh dengan mudah mengeksport data dan berpindah antara platform, pengulangan berjauhan memerlukan mengekalkan koleksi aktif kad imbas dengan jadual ulasan khusus. Meninggalkan kad imbas yang terkumpul selama bertahun-tahun mewakili kerugian besar masa dan usaha yang dilaburkan.
Pengasas mengakui bahawa walaupun membina produk pengulangan berjauhan yang menguntungkan kekal mungkin, ia mungkin memerlukan penyasaran niche khusus daripada mengejar pendekatan tujuan umum yang mereka bayangkan pada mulanya. Pengalaman mereka berfungsi sebagai kisah amaran untuk usahawan yang mempertimbangkan ruang ini, menyerlahkan kepentingan menangani cabaran tingkah laku pengguna asas daripada hanya menumpukan pada penambahbaikan teknikal.