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1 MOOC with xcloud: facilitate Instant learning experiences Frank Feinbube with Christian Neuhaus, Prof. Dr. Andreas Polze Operating Systems and Middleware Group HPI Future SOC Lab Day, September 24th 2013

2 2 Massive Open Online Course

3 MOOC: State-of-the-Art [Udacity] 3

4 MOOC: State-of-the-Art [Udacity] 4

5 MOOC: State-of-the-Art [coursera] 5

6 MOOC: State-of-the-Art [coursera] 6

7 Designing MOOCs for the Support of Multiple Learning Styles by Grünewald et al. 7

8 Designing MOOCs for the Support of Multiple Learning Styles by Grünewald et al. 8

9 Introducing Hands-On Experience to a Massive Open Online Course on openhpi by Willems et al. 9

10 Designing MOOCs for the Support of Multiple Learning Styles by Grünewald et al. 10 Human-Problem Interaction An approach for leveraging human-problem interaction is the provision of hands-on exercises. There are numerous solutions for courses and online laboratories in the domain of programming (e.g. Codeacademy or CodingBat), and databases (e.g. Standfords online course Introduction to Databases, mentioned before as DB-Class). More general approaches for such laboratory environments from the past years usually build on virtualized computer labs that provide remote access to virtual machines running on a central server (respectively the cloud) or are distributed on removable media (rather unsuitable for MOOCs). The problem with these virtual laboratories in the context of a social learning experience is that the assignment tasks usually are static or must be personalized manually, which doesn't scale for a massive amount of users. Thus, these hands-on assignments would not be cheating proof, since learners just could share the results of a practical task allowing other users to omit the task but still being able to solve the assignment. The authors of [18] propose a more generic approach for the automatic assessment of hands-on exercise assignments: the lab management system asserts a student- and task-specific precondition that is configured inside a training machine before the student can get access. During the exercise, the student can reveal a secret that is affected by the pre-condition and thus prove the successful completion of the practical task by submitting the unique secret value to a quiz environment. Future openhpi courses will integrate a virtual lab automatic online assessment. Conclusion and Future Work Pedagocical models and technical frameworks for MOOCs are in the focus of scholarly debate and media attention. Based on the experience of openhpi's Internetworking course and on an evaluative survey, we have presented arguments for a future development of the xmooc model that bridges the gap towards the cmooc model: 1) Learning materials could be enriched through concept maps and hypertextual links that allow diverging, learner-defined paths; 2) Hands-on exercises allow learners to feel personally involved in the problem domain through their active experimentation and to grasp the complex relations to their own concrete experience; 3) Group discussions that support awareness, and reward contributions, allow learners to feel responsible and to collaboratively strengthen the learning process and to provide richer perspectives for reflective observation. This development heavily depends on the emergence of a culture of participation, where learners are motivated to contribute to a network of resources. We have outlined some guidelines for supporting this culture, that we are adopting and improving in our current research and development activities: human-problem interaction in scalable virtual laboratories, and learning services and practical tasks that connect with learners' living environment; gamification features that increase the learning motivation and create responsibility and engagement; social communication tools that allow users to evolve from lower to higher degrees of participation.

11 "openhpi: Soziales und Praktisches Lernen im Kontext eines MOOC by Grünewald et al. 11 Aufgrund des offensichtlichen Bedarfs für praktische Übungsaufgaben werden kommende openhpi-kurse diese unbedingt schon in der Konzeptionsphase vorsehen. Zudem wird die Plattform-Infrastruktur mittelfristig um Server-basierte Trainingsumgebungen für verschiedene Einsatzzwecke (Datenbanken, Programmierung, Netzwerktechniken) erweitert. Für die praktisch orientierten Kurselemente werden folgende Anforderungen festgehalten: Aufgabenstellung: Die Aufgabenstellung soll klar und verständlich sein. Eine Aufgabe zielt auf genau ein Konzept oder Prinzip ab fordert die Anwendung des theoretischen Wissens in der Praxis. Die Aufgaben sollten so gestellt sein, dass eine Lösung nur mit der Durchführung der praktischen Übung gefunden werden kann. Auswertbarkeit: Jegliche Aufgaben in (x)moocs müssen sich automatisch auswerten lassen, eine manuelle Auswertung und Bewertung ist aufgrund der enormen Teilnehmerzahlen nicht möglich. Alternativ könnte die Korrektur und Bewertung von offen gestellten Aufgaben durch die Teilnehmer selbst erfolgen (Peer Evaluation). Die größte Herausforderung bei diesem Vorgehen ist das Schaffen von Mechanismen, die die Last der Korrektur gleichmäßig verteilen und Anreize schaffen, diese möglichst fair durchzuführen. Hier können Elemente der Gamification hilfreiche Ansätze bieten. Personalisierung: Wenn möglich, sollte bei Aufgaben die automatisch ausgewertet werden, auf eine Parametrisierung Wert gelegt werden, die es erlaubt, jedem Nutzer eine individuelle Aufgabenstellung zu vergeben. So soll verhindert werden, dass Lösungen unter den Teilnehmern ausgetauscht werden (bspw. in sozialen Netzwerken). Ein möglicher Ansatz für die generische Parameterisierung automatisch auswertbarer praktischer Übungen wird in [WM12] vorgestellt. Performance: Je nach Ausgestaltung der Aufgabe werden bei praktischen Aufgaben hohe Anforderungen an die Übungsumgebung gestellt. Während im klassischen Lehrbetrieb von Universitäten die Übungssysteme auf Lasten von parallel 20 bis zu 200 Studenten ausgelegt sind, müssen bei Aufgaben die im Rahmen von MOOCs gestellt werden, diese um ein vielfaches höher dimensioniert werden. Eine Cloud-basierte Infrastruktur kann hier der Schlüssel zum Erfolg sein. Zudem werden Mechanismen wie Wartelisten oder die Reservierung einer Trainingsumgebung für bestimmte Zeitslots benötigt. Verfügbarkeit: International ausgerichtete Kurse erfordern eine Verfügbarkeit der Lernmaterialien rund um die Uhr, da häufig alle Zeitzonen abgedeckt werden müssen. Während standardisierte oder statische Inhalte wie Wiki-Seiten oder Dateien von Dritten gehostet werden können, um die Verfügbarkeitsproblematik auszulagern bzw. zu garantieren, ist dies bei Übungsaufgaben die eine individuelle Verarbeitung (wie die Interpretation von Programmcode) erfordern meist nicht möglich. Sicherheit: Aufgaben, die Eingaben von Kursteilnehmern erfordern und diese nachfolgend automatisch interpretieren, stellen generell ein Sicherheitsrisiko da. Insbesondere wenn Zugang zu vordefinierten und bekannten Programmierschnittstellen bereitgestellt wird, ist eine Vorabanalyse der Eingaben dringend anzuraten. Darüber hinaus sollte die Ausführungsumgebung der Aufgaben strikt von der Lehrplattform und allen anderen Universitätssystemen getrennt sein. Das klassische Angriffszenario, dem ein MOOC unter diesen Umständen ausgesetzt ist, ist Code- bzw. SQL-Injection oder die Übernahme eines Systems durch die Ausnutzung von Buffer Overflows (Remote Exploitation).

12 Distributed Control Lab v2.0 (2003) 12

13 Distributed Control Lab v Experiment A Student (Uni Genua) Execution Host (TU Darmstadt) Foucault s Pendulum Execution Host (HPI Potsdam) Student (NU Lissabon) Adaptive Execution Platform (HPI Potsdam) Experiment B High Striker Student (BTH Ronneby) Execution Host (Uni Transilvania Brasov) LEGO NXT

14 The burden of running OS experiments 14 Teaching operating systems requires chances for hands-on experience and demonstrations on live systems Providing these experiments is hard: Changes of the underlying hardware and software make it hard to reproduce results Considerable set-up work is required Solution InstantLab 2.0

15 InstantLab 2.0: Architecture Overview 15 Everything in the cloud, flexible choice of providers

16 InstantLab

17 Topics we d like to teach 17 Operating System Experiments Driver Programming in the operating system kernel and remote debugging, profiling Historic Operating Systems Infrastructure Experiments Exotic special purpose processors like Nvidia Tesla (K20) and Intel Xeon Phi (MIC) Cluster, Multi-GPU, Real-Time Experiments

18 xmooc with xcloud 18 Requirements Easy deployment + support for choreographies of multiple computer systems Experiments with various characteristics and configurations Secure + Safe (+ Real-Time-Capable) against (accidental) submission of malicious programs Support for restricted resources + flexible + cost efficient

19 * as a Service 19 VM vdisk vnet-if ssh / ssl / TLS / RDPprotocol Client IaaS VM (web role) Storage Service WSprotocol WSprotocol Client WS-protocol PaaS

20 Cloud: State-Of-The-Art 20 Clouds do not have GPUs / Accelerators Clouds do not allow for Kernel-mode programming Clouds do not have internal interconnection networks Clouds do not provide access control mechanisms that scale for thousands of concurrent users

21 xcloud 21 VM vdisk vnet-if VM vdisk vnet-if (v) GPU xiaas Client Amazon Web Services Windows Azure CloudBurst VM vdisk vnet-if Trust-based Access Control - Prior experience - Self management - Web service interface (v) interconnect xiaas HP Converged Cloud xpaas WSprotocol RDPprotocol vnetprotocol ssh / ssl / TLS / RDPprotocol xpaas Client xcloud

22 xmooc with xcloud 22 Requirements Easy deployment + support for choreographies of multiple computer systems Experiments with various characteristics and configurations Secure + Safe (+ Real-Time-Capable) against (accidental) submission of malicious programs Support for restricted resources + flexible + cost efficient

23 xcloud 23 VM vdisk vnet-if VM vdisk vnet-if (v) GPU xiaas Client Amazon Web Services Windows Azure CloudBurst VM vdisk vnet-if Trust-based Access Control - Prior experience - Self management - Web service interface (v) interconnect xiaas HP Converged Cloud xpaas WSprotocol RDPprotocol vnetprotocol ssh / ssl / TLS / RDPprotocol xpaas Client xcloud

24 24 HP Matrix Operating Environment

25 25 HP Matrix Operating Environment

26 xmooc with xcloud 26 Requirements Easy deployment + support for choreographies of multiple computer systems Experiments with various characteristics and configurations Solution: Elastic Cloud with HP Converge Cloud Secure + Safe (+ Real-Time-Capable) against (accidental) submission of malicious programs Support for restricted resources + flexible + cost efficient

27 InstantLab

28 Trust-based Access Control the idea 28 Trust: is real-valued: e.g. t = 0.73 multi-dimensional: correct computation, reliability, benevolence can be applied between machine entities and humans

29 Building and Maintaining Trust Levels 29 The trust value for every InstantLab users:... is set to an initial value.... is updated by transactions with this user.

30 Making Access Control Decisions 30 Access to experiment resources requires a certain level of trust

31 Distributed Control Lab v2.0 (2003) 31

32 Predictable Interactive Control of Experiments in a Service-Based Remote Laboratory by Rasche et al. 32

33 xmooc with xcloud 33 Requirements Easy deployment + support for choreographies of multiple computer systems Experiments with various characteristics and configurations Solution: Elastic Cloud with HP Converge Cloud Secure + Safe (+ Real-Time-Capable) against (accidental) submission of malicious programs Solution: Trust-based Access Control, Safety-Controller with Composite Objects Support for restricted resources + flexible + cost efficient

34 Distributed Control Lab v Experiment A Student (Uni Genua) Execution Host (TU Darmstadt) Foucault s Pendulum Execution Host (HPI Potsdam) Student (NU Lissabon) Adaptive Execution Platform (HPI Potsdam) Experiment B High Striker Student (BTH Ronneby) Execution Host (Uni Transilvania Brasov) LEGO NXT

35 Distributed Control Lab v Compile Simulate Execute

36 Compile>Simulate>Execute Code Simulate Execute

37 xcloud 37 VM vdisk vnet-if VM vdisk vnet-if (v) GPU xiaas Client Amazon Web Services Windows Azure CloudBurst VM vdisk vnet-if Trust-based Access Control - Prior experience - Self management - Web service interface (v) interconnect xiaas HP Converged Cloud xpaas WSprotocol RDPprotocol vnetprotocol ssh / ssl / TLS / RDPprotocol xpaas Client xcloud

38 38

39 xmooc with xcloud 39 xmooc with xcloud: facilitate Instant learning experiences Easy deployment + support for choreographies of multiple computer systems Experiments with various characteristics and configurations Solution: Elastic Cloud with HP Converge Cloud Secure + Safe (+ Real-Time-Capable) against (accidental) submission of malicious programs Solution: Trust-based Access Control, Safety-Controller (with Composite Objects) Support for restricted resources + flexible + cost efficient Solution: Compile>Simulate>Execute, Cloudburst, Private/Public cloud mix

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