MOOC今昔(2018)

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ども、tsu-neraです。MOOCについて思うところを書きます。

私のMOOC受講歴を振り返る

MOOCの衝撃

私がMOOCをはじめたのは、今から5年前の2013年の夏でした。courseraとedXが生まれたのが2012年なので、だいたい1年くらい経った頃でしょうか。MOOCに関する日本語情報は皆無でしたが、私は以下のブログ記事からその存在を知りました。

MOOCの存在は、はじめは胡散臭いものでした。だって、海外の一流大学の有名教授の講義が無料で受講できるのだから。しかも、情報ないし。まずは、上の記事でも紹介されていたアルゴリズムの講座を受けましたが、

まず英語が聞き取れまてん!

これは辛い。何言っているのかほとんどわかりませんでした。雰囲気で講義動画をみて、講義で紹介されているアルゴリズムを写経していきました。Readingはできたので宿題は読むことができました。しかし、

難しくて理解できまてん!

とてもレベルが高く感じました。スタンフォードの学生はこんなものをやっているのかと驚きました。脱落も悔しいので、なんとかやり遂げましたが、かなり辛かったです。今振り返れば、この講義は自分が受けた講座の中では難しい部類でした。

MOOCに夢中

英語と難易度の壁にぶち当たるも、知的好奇心を存分に刺激されたため、どんどん新しい講座を受けていきました。1つで結構お腹いっぱいなのですか、私は同時に2つを受講していました。3つ受けると死ねます!MOOCは開講中のものを逃すと、次回が1年後だったりするかもしれないと思い、面白そうなものは片端から受けました。

その数、約40くらいでしょうか。こんな記事も書きました。

辛かった英語もできるようになってきました。TOEICの点数も上がっちゃったりしてウェイウェイでした。

しかし、好奇心にも陰りが・・・理由はのちほど書きます。

しかし、振り返るとMOOCでの学習は、自分の学力をグレードアップさせました。

はじめた当時は、足りないコンピュータ・サイエンスの知識をもう一度体系的に学び直したいという強い思いからでした。一応、理系大学の情報系の学部を卒業したものの、なにしろ学生のときは遊び呆けていて勉強しなかったので、激しく後悔していました。あの決意から5年経ち、今はそれなりに基礎はやりきった感があります。

MOOC今昔

昔のMOOCはとにかくよかったです。最近の言い回しをつかうと、控えめに言って最高でした。

まず、全て無料です。今は、受講にお金がかかるものも増えてきましたが、昔はすべてが無料で提供されていました。3年くらい前からか、MOOCもマネタイズに走るようになってきたので、なにを受けるにもお金がかかるようになりました、これはよくないですね〜。

そして、海外有名大学の名物教授がMOOCにたくさん参入していました。ある種のブームだったので、我も我も言う感じで、みんな参加していました。赤黒木のセジウィッグ先生がアルゴリズム論を、ガウディ本のピーターバンロイ先生がプログラムパラダイム論を、Scalaをつくったオダスキー先生が関数型プログラミングを、AI界のスターのング先生が機械学習を、とにかくなんかよくわからないスーパースターたちの授業が全部無料だったんだ。

さらに、昔は講座数も少なかったので、厳選されたスゴイ講座ばかりが並んでいた。今は、スゴイのから手抜き?なものまで、有象無象もごった煮状態なので、いい講座を見つけるのは運とか評判とかに頼らざるを得なかったけれども、昔は新規公開される講座はほぼ間違いなく当たりでした。

大学発MOOCの平凡化と企業や個人発のMOOCの台頭

超一流講義、厳選された高品質、無料、という3つが昔の輝いていたMOOCの特徴でした。

それに対して、今はどうでしょうか?もちろん良い講座はあるのだが、私の目からはコンテンツがつまらなくなってきたように感じます。よくわからない大学が開いている講座もかなりあるし、当たり外れが大きいし、しかもほぼ有料。courseraやedXのわたしの知っていた黄金時代のMOOCはどうなってしまったんだ!!

それに対して、最近勢いがスゴイのがUdacityとUdemyです。

UdactiyはGoogleやFacebookといった、大企業がスポンサーとなっているのが特徴。技術革新は大学発ではなくて、企業から生まれるのだというのをとても感じます。Udactiyのスゴイところは、実務で役立つ最先端技術を提供していて、仕事も斡旋しているところがスゴイ。Nanodegreeが良いです。ひとつ10万ですが、わたしは調子に乗って今年は3つ受講しました。

Udemyは個人が講座を発信しています。そのため、コンテンツは玉石混交なのだけれども、競争原理が働き、良質なコンテンツがランキングの上位に来ているので、上位だけ見るととてもよいものが揃っています。しかも、Udacity同様、なかなか情報のない新しい技術の講座が個人によっていち早くコンテンツ化されて発信されているところがスゴイ。

かつての大学発MOOC黄金時代のcourseraとedXが好きだった私は、UdacityとUdemyを軽視していました。しかし今は評価が完全に逆転していまいました。今からMOOC受講を検討しているならなにを受けるべきか?私は、UdacityのNanodegree とUdemyのランキングトップ講座をオススメします。

このMOOCが凄かった

私が受けてきた40くらいの中でのオススメベスト3を最後に紹介!

第3位 Practical DeepLearning for Coders - fast.ai

AIを勉強するならば、courseraのMachine Learningではありません。ジェレミー先生のfast.aiを全力で推します。ディープラーニングで現実の問題を解く、実践を重視しています。講座では、Kaggleを使います。ジェレミー先生はKaggleのかつてのPresident。

第2位 Algorithms - coursera

やはり、はじめて受けたアルゴリズム講座がとても印象的でした。とても難しくてガツンと殴られた感じなのだけれども、それでMOOCが好きになりました。Javaをつかって、データ構造をスクラッチで実装したり、主要なアルゴリズムが網羅的に解説されます。

第1位 Paradigms of Computer Programming - edX

プログラミングのパラダイムを教える講座。手続き型、オブジェクト指向型、関数型を順番に説明。プログラミング言語の中に共通してある原理について学ぶことができる。これを受けて、新しいプログラミング言語を学ぶことが怖くなくなりました。

私の受けた講座のリスト

最後に、受講した講座のリストです。

  1. Algorithms, Part I - coursera 2013/11
  2. Algorithms, Part II - coursera 2014/02
  3. C++ For C Programmers - coursera 2014/02
  4. Creative, Serious and Playful Science of Android Apps - coursera 2014/02
  5. Programming Mobile Applications for Android Handheld Systems - courserea 2014/03
  6. Unlocking the Immunity to Change: A New Approach to Personal Improvement - edX 2014/03
  7. Web Application Architectures - coursera 2013/06
  8. Pattern-Oriented Software Architectures: Programming Mobile Services for Android Handheld Systems - coursera 2014/07
  9. The Hardware/Software Interface - coursera 2014/09
  10. Programming Cloud Services for Android Handheld Systems - coursera 2014/09
  11. Introduction to Linux - edX 2014/12
  12. Paradigms of Computer Programming -Fundamentals - coursera 2014/12
  13. Computational Investing, Part I - coursera 2014/12
  14. Survey of Music Technology - coursera 2014/12
  15. Introduction to Functional Programming - edX 2014/12
  16. Louv1.2x: Paradigms of Computer Programming - Abstraction and Concurrency - edX 2015/02
  17. The Data Scientist ’ s Toolbox - coursera 2015/02
  18. R Programming - coursera 2015/02
  19. Reproducible Research coursera 2015/03
  20. Cloud Computing Concepts PartI - coursera 2015/03
  21. Cloud Computing Concepts PartII - coursera 2015/04
  22. edX Honor Code Certificate for Foundations of Data Analysis - edX 2015/03
  23. Principles of Reactive Programming - coursera 2015/05
  24. From Nand to Tetris / Part I - coursera 2015/05
  25. Success - coursera 2016/12
  26. Programming Languages PartA - coursera 2016/12 certificate
  27. Programming Languages PartB - coursera 2017/01 certificate
  28. Programming Languages PartC - coursera 2017/01 certificate
  29. Machine Learning - coursera 2017/02 certificate
  30. Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow - kadenze certificate
  31. Deep Learning NanoDegree Foundation - Udacity 2017/07
  32. Practical Deep Learning for Coders - fast.ai 2017/07
  33. Cutting Edge Deep Learning for Coders - fast.ai 2017/08
  34. How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kaggler 2017/12
  35. Practical Deep Learning for Coders 2018 - fast.ai 2018/05
  36. Intro to Machine Learning for Coders - fast.ai 2018/05
  37. Webアプリケーションコース - TechAcademy 2018/06
  38. フロントエンドコース - TechAcademy 2018/07
  39. React NanoDegree - Udacity 2017/07