Like many of you, I'm one of the lucky people. I was born to a family where education was pervasive. I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics. In my childhood, I played around in my father's university lab. So it was taken for granted that I attend some of the best universities, which in turn opened the door to a world of opportunity.
Comme beaucoup d'entre vous, je fais partie des chanceux. Je suis née dans une famille où l'éducation était omniprésente. Fille de deux universitaires, je suis la troisième génération à obtenir un doctorat. Quand j'étais enfant, je jouais dans le laboratoire de mon père à l'université. On tenait pour acquis que j'aille étudier dans les meilleures universités, ce qui plus tard m'a offert de nombreuses possibilités.
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky. In some parts of the world, for example, South Africa, education is just not readily accessible. In South Africa, the educational system was constructed in the days of apartheid for the white minority. And as a consequence, today there is just not enough spots for the many more people who want and deserve a high quality education. That scarcity led to a crisis in January of this year at the University of Johannesburg. There were a handful of positions left open from the standard admissions process, and the night before they were supposed to open that for registration, thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long, hoping to be first in line to get one of those positions. When the gates opened, there was a stampede, and 20 people were injured and one woman died. She was a mother who gave her life trying to get her son a chance at a better life.
Malheureusement, la plupart des gens dans le monde n'ont pas cette chance. Dans certaines parties du monde, par exemple en Afrique du Sud, l'éducation n'est tout simplement pas accessible. En Afrique du Sud, le système éducatif a été bâti à l'époque de l'apartheid pour la minorité blanche. Et par conséquent, aujourd'hui, il n'y a pas assez d'endroits pour tous ceux qui veulent et méritent une éducation de haute qualité. Cette pénurie a conduit à une crise en janvier dernier à l'Université de Johannesburg. Il restait quelques places disponibles en passant par le processus standard d'admission, et la nuit précédant l'ouverture des inscriptions, des milliers de personnes faisaient la queue devant la porte sur plus d'un kilomètre avec l'espoir d'être le premier dans la file pour obtenir une de ces places. A l'ouverture des portes, il y a eu une bousculade, 20 personnes ont été blessées et une femme est morte. C'était une mère qui a donné sa vie en essayant d'offrir la possibilité d'une vie meilleure à son fils.
But even in parts of the world like the United States where education is available, it might not be within reach. There has been much discussed in the last few years about the rising cost of health care. What might not be quite as obvious to people is that during that same period the cost of higher education tuition has been increasing at almost twice the rate, for a total of 559 percent since 1985. This makes education unaffordable for many people.
Mais même dans des endroits comme les États-Unis où l'éducation est disponible, elle pourrait être hors de portée. On a beaucoup parlé ces dernières années de l'augmentation du coût des soins de santé. Ce que moins de gens savent peut-être est que, durant cette même période, les frais de scolarité de l'enseignement supérieur ont augmenté presque deux fois plus vite, pour atteindre 559 % depuis 1985. Ça rend l'éducation inaccessible pour beaucoup de gens.
Finally, even for those who do manage to get the higher education, the doors of opportunity might not open. Only a little over half of recent college graduates in the United States who get a higher education actually are working in jobs that require that education. This, of course, is not true for the students who graduate from the top institutions, but for many others, they do not get the value for their time and their effort.
Enfin, même pour ceux qui parviennent à l'enseignement supérieur, les opportunités peuvent manquer. Seule une petite moitié des diplômés récents des facultés aux États-Unis qui suivent un enseignement supérieur travaillent effectivement dans des emplois qui exigent cette éducation. Ceci, bien sûr, n'est pas vrai pour les étudiants diplômés des établissements les plus renommés, mais beaucoup d'autres ne trouvent pas leur compte par rapport au temps et aux efforts qu'ils investissent.
Tom Friedman, in his recent New York Times article, captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort. He said the big breakthroughs are what happen when what is suddenly possible meets what is desperately necessary. I've talked about what's desperately necessary. Let's talk about what's suddenly possible.
Tom Friedman, dans son article récemment publié dans le New York Times, a saisi comme personne l'esprit qui anime notre effort. Il a dit que les grandes avancées surviennent quand ce qui est soudain possible rencontre ce qui est désespérément nécessaire. J'ai parlé de ce qui est désespérément nécessaire. Parlons un peu de ce qui est soudain possible.
What's suddenly possible was demonstrated by three big Stanford classes, each of which had an enrollment of 100,000 people or more. So to understand this, let's look at one of those classes, the Machine Learning class offered by my colleague and cofounder Andrew Ng. Andrew teaches one of the bigger Stanford classes. It's a Machine Learning class, and it has 400 people enrolled every time it's offered. When Andrew taught the Machine Learning class to the general public, it had 100,000 people registered. So to put that number in perspective, for Andrew to reach that same size audience by teaching a Stanford class, he would have to do that for 250 years. Of course, he'd get really bored.
Ce qui est soudain possible a été démontré par trois grands cours de Stanford, chacun ayant 100 000 inscrits ou plus. Pour comprendre ça, examinons un de ces cours, le cours d'apprentissage automatique que propose mon collègue et cofondateur Andrew Ng. Andrew donne un des cours les plus importants de Stanford. C'est un cours d'apprentissage automatique, et 400 personnes s'y inscrivent à chaque ouverture. Quand Andrew a enseigné le cours d'apprentissage automatique pour le grand public, 100 000 personnes s'y sont inscrites. Pour mettre ce chiffre en perspective, pour qu'Andrew atteigne ce nombre d'auditeurs en donnant un cours à Stanford, il lui faudrait le faire pendant 250 ans. Évidemment, il finirait par s'ennuyer.
So, having seen the impact of this, Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up, to bring the best quality education to as many people as we could. So we formed Coursera, whose goal is to take the best courses from the best instructors at the best universities and provide it to everyone around the world for free. We currently have 43 courses on the platform from four universities across a range of disciplines, and let me show you a little bit of an overview of what that looks like.
Après avoir vu l'impact de tout ça, Andrew et moi avons décidé qu'il fallait vraiment essayer d'aller plus loin pour apporter l'éducation de la meilleure qualité au plus de gens possible. Alors nous avons formé Coursera, dont le but est de choisir les meilleurs cours donnés par les meilleurs professeurs dans les meilleures universités et les fournir gratuitement, à tout le monde, dans le monde entier. Nous avons actuellement 43 cours sur la plate-forme venant de quatre universités dans des disciplines variées, et permettez-moi de vous montrer une petite vue d'ensemble de ce à quoi ça ressemble.
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
(Vidéo) Robert Ghrist : Bienvenue dans le Calcul.
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
Ezekiel Emanuel : 50 millions de personnes ne sont pas assurées.
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation.
Scott Page : Les modèles nous aident à concevoir des politiques et des institutions plus efficaces. Nous obtenons une ségrégation incroyable.
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head.
Scott Klemmer : Bush imaginait que dans l'avenir, on porterait une caméra au beau milieu de la tête.
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
Mitchell Duneier : Mills veut que l'étudiant de sociologie développe sa qualité d'esprit...
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
RG : Le câble suspendu prend la forme d'un cosinus hyperbolique.
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
Nick Parlante : Pour chaque pixel de l'image, mettez le rouge à zéro.
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
Paul Offit : ... Le vaccin nous a permis d'éliminer le virus de la polio.
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
Dan Jurafsky : Lufthansa sert-il le petit-déjeuner et de la San Jose ? Eh bien, ça semble drôle.
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
Daphne Koller : Voici la pièce que vous avez choisie, et ça, ce sont les deux lancers.
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
Andrew Ng : Dans l'apprentissage automatique à grande échelle, nous aimerions obtenir par calcul ...
(Applause)
(Applaudissements)
DK: It turns out, maybe not surprisingly, that students like getting the best content from the best universities for free. Since we opened the website in February, we now have 640,000 students from 190 countries. We have 1.5 million enrollments, 6 million quizzes in the 15 classes that have launched so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
DK : Il s'avère, et ce n'est peut-être pas surprenant, que les étudiants aiment recevoir le meilleur contenu des meilleures universités gratuitement. Depuis que nous avons ouvert le site en février, nous avons maintenant 640 000 étudiants de 190 pays. Nous avons 1,5 million d'inscriptions, jusqu'à présent, dans les 15 cours qui ont été lancés, 6 millions de quiz ont été soumis, et 14 millions de vidéos ont été visionnées.
But it's not just about the numbers, it's also about the people. Whether it's Akash, who comes from a small town in India and would never have access in this case to a Stanford-quality course and would never be able to afford it. Or Jenny, who is a single mother of two and wants to hone her skills so that she can go back and complete her master's degree. Or Ryan, who can't go to school, because his immune deficient daughter can't be risked to have germs come into the house, so he couldn't leave the house. I'm really glad to say -- recently, we've been in correspondence with Ryan -- that this story had a happy ending. Baby Shannon -- you can see her on the left -- is doing much better now, and Ryan got a job by taking some of our courses.
Mais il ne s'agit pas seulement de chiffres, il s'agit aussi de personnes. Que ce soit Akash, qui vient d'une petite ville indienne et n'aurait jamais eu accès dans ce cas à un cours de la qualité de ceux de Stanford et n'aurait jamais pu se le payer. Ou Jenny, qui est mère célibataire de deux enfants et veut parfaire ses compétences pour pouvoir terminer son master. Ou Ryan, qui ne peut pas aller à l'école, parce qu'il ne peut pas risquer ramener des microbes à la maison où vit sa fille immunodefficiente, ce qui l'empêche donc de quitter se maison. Je suis vraiment heureuse de dire -- récemment, nous avons été en correspondance avec Ryan -- que cette histoire a connu une fin heureuse. La petite Shannon -- vous la voyez là à gauche -- se porte beaucoup mieux maintenant, et Ryan a obtenu un emploi en suivant certains de nos cours.
So what made these courses so different? After all, online course content has been available for a while. What made it different was that this was real course experience. It started on a given day, and then the students would watch videos on a weekly basis and do homework assignments. And these would be real homework assignments for a real grade, with a real deadline. You can see the deadlines and the usage graph. These are the spikes showing that procrastination is global phenomenon.
Qu'est-ce qui rendait donc ces cours si différents ? Après tout, les contenus des cours en ligne étaient disponibles depuis un certain temps. Ce qui les rendait différents, c'est qu'il s'agissait de véritables cours. Tout a commencé un beau jour, et les étudiants se sont mis à regarder des vidéos sur une base hebdomadaire et faisaient les devoirs. Et c'étaient de vrais devoirs pour une vraie note, avec une vraie échéance. Vous pouvez voir les délais et le graphique d'utilisation. Voici les pics qui montrent que la procrastination est un phénomène mondial.
(Laughter)
(Rires)
At the end of the course, the students got a certificate. They could present that certificate to a prospective employer and get a better job, and we know many students who did. Some students took their certificate and presented this to an educational institution at which they were enrolled for actual college credit. So these students were really getting something meaningful for their investment of time and effort.
À la fin du cours, les élèves ont obtenu un certificat. Ils pouvaient présenter ce certificat à un employeur éventuel et obtenir un meilleur emploi, et nous connaissons beaucoup d'étudiants qui l'ont fait. Certains élèves ont pris leur certificat et l'ont présenté à un établissement d'enseignement où ils étaient inscrits pour obtenir une vraie validation. Ces étudiants obtenaient quelque chose de vraiment significatif pour le temps et les efforts qu'ils avaient investis.
Let's talk a little bit about some of the components that go into these courses. The first component is that when you move away from the constraints of a physical classroom and design content explicitly for an online format, you can break away from, for example, the monolithic one-hour lecture. You can break up the material, for example, into these short, modular units of eight to 12 minutes, each of which represents a coherent concept. Students can traverse this material in different ways, depending on their background, their skills or their interests. So, for example, some students might benefit from a little bit of preparatory material that other students might already have. Other students might be interested in a particular enrichment topic that they want to pursue individually. So this format allows us to break away from the one-size-fits-all model of education, and allows students to follow a much more personalized curriculum.
Parlons un peu de certaines composantes qui entrent dans ces cours. Le premier élément est que, en vous éloignant des contraintes d'une vraie classe et en concevant des contenus dédiés à un format en ligne, vous pouvez vous affranchir, par exemple, du cours magistral monolithique d'une heure. Vous pouvez diviser votre contenu, par exemple, en modules courts de 8 à 12 minutes, chacun représentant un concept cohérent. Les étudiants peuvent parcourir ce contenu de différentes manières, selon leurs acquis, leurs compétences ou leurs intérêts. Par exemple, certains étudiants pourraient bénéficier d'un peu de contenu préparatoire que d'autres étudiants pourraient déjà avoir. D'autres étudiants pourraient être intéressés par un sujet particulier qu'ils voudraient étudier seuls plus en profondeur. Ce format nous permet donc d'en finir avec un enseignement uniformisé, et permet aux étudiants de suivre un cursus bien plus personnalisé.
Of course, we all know as educators that students don't learn by sitting and passively watching videos. Perhaps one of the biggest components of this effort is that we need to have students who practice with the material in order to really understand it. There's been a range of studies that demonstrate the importance of this. This one that appeared in Science last year, for example, demonstrates that even simple retrieval practice, where students are just supposed to repeat what they already learned gives considerably improved results on various achievement tests down the line than many other educational interventions.
Bien sûr, nous savons tous en tant qu'enseignants que les étudiants n'apprennent pas en restant assis et en regardant passivement des vidéos. Une des composantes les plus importantes de cet effort est peut-être qu'il faut que nos étudiants s'exercent avec le contenu des cours afin de vraiment les comprendre. Une série d'études en a démontré l'importance... Par exemple, celle-ci est parue dans Science l'an dernier, et montre que même la simple pratique de reconstitution, dans laquelle les étudiants répètent censément ce qu'ils ont préalablement appris donne des résultats considérablement meilleurs dans les divers tests de fin de parcours que de nombreuses autres techniques.
We've tried to build in retrieval practice into the platform, as well as other forms of practice in many ways. For example, even our videos are not just videos. Every few minutes, the video pauses and the students get asked a question.
Nous avons essayé d'intégrer la pratique de reconstitution dans la plate-forme, ainsi que d'autres types d'entraînement de différentes manières. Par exemple, même nos vidéos ne sont pas que des vidéos. La vidéo s'interrompt régulièrement après quelques minutes et on pose une question aux étudiants.
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting, status quo bias, base rate bias. They're all well documented. So they're all well documented deviations from rational behavior.
(Vidéo) SP : ... Ces quatre choses. La théorie des perspectives, l'actualisation hyperbolique, le biais de statu quo, l'oubli de la fréquence de base. Elles sont toutes bien documentées. Ce sont toutes des déviations bien documentées du comportement rationnel.
DK: So here the video pauses, and the student types in the answer into the box and submits. Obviously they weren't paying attention.
DK : La vidéo s'interrompt ici, et l'étudiant tape la réponse dans le cadre et la soumet. Évidemment, il n'était pas attentif.
(Laughter)
(Rires)
So they get to try again, and this time they got it right. There's an optional explanation if they want. And now the video moves on to the next part of the lecture. This is a kind of simple question that I as an instructor might ask in class, but when I ask that kind of a question in class, 80 percent of the students are still scribbling the last thing I said, 15 percent are zoned out on Facebook, and then there's the smarty pants in the front row who blurts out the answer before anyone else has had a chance to think about it, and I as the instructor am terribly gratified that somebody actually knew the answer. And so the lecture moves on before, really, most of the students have even noticed that a question had been asked. Here, every single student has to engage with the material.
Alors il doit essayer à nouveau, et cette fois, il ne se trompe pas. Il y a une explication s'il veut. Et maintenant la vidéo passe à la partie suivante du cours. C'est une question simple qu'en tant que professeur je pourrais poser en classe, mais quand je pose ce genre de question en classe, 80 % des étudiants sont encore en train de griffonner ce que je viens de dire, 15 % sont scotchés sur Facebook, et puis il y a Monsieur Je-sais-tout au premier rang qui laisse échapper la réponse avant que quelqu'un d'autre ait pu y réfléchir, et en tant que professeur je suis terriblement heureuse que quelqu'un connaisse vraiment la réponse. Et le cours continue, avant même que la plupart des étudiants aient remarqué qu'on avait posé une question. Ici, chaque étudiant doit s'investir dans le contenu.
And of course these simple retrieval questions are not the end of the story. One needs to build in much more meaningful practice questions, and one also needs to provide the students with feedback on those questions. Now, how do you grade the work of 100,000 students if you do not have 10,000 TAs? The answer is, you need to use technology to do it for you. Now, fortunately, technology has come a long way, and we can now grade a range of interesting types of homework. In addition to multiple choice and the kinds of short answer questions that you saw in the video, we can also grade math, mathematical expressions as well as mathematical derivations. We can grade models, whether it's financial models in a business class or physical models in a science or engineering class and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
Et bien sûr ces simples questions de reconstitution ne sont pas la fin de l'histoire. Il faut incorporer beaucoup plus de questions d'entraînement significatives, et il faut aussi fournir aux étudiants un retour sur ces questions. Comment évaluer le travail de 100 000 étudiants si vous n'avez pas 10 000 assistants d'éducation ? La réponse est, vous avez besoin d'utiliser la technologie pour qu'elle le fasse pour vous. Heureusement, la technologie a bien évolué, et nous pouvons maintenant évaluer plusieurs types intéressants de devoirs. En plus des QCM et de questions brèves comme vous avez vu dans la vidéo, nous pouvons également évaluer les maths, les expressions mathématiques ainsi que les dérivations mathématiques. Nous pouvons évaluer des modèles, qu'il s'agisse de modèles financiers dans un cours d'économie ou de modèles physiques dans un cours de sciences ou de génie et nous pouvons évaluer certains devoirs de programmation assez sophistiqués.
Let me show you one that's actually pretty simple but fairly visual. This is from Stanford's Computer Science 101 class, and the students are supposed to color-correct that blurry red image. They're typing their program into the browser, and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick. And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that, and they can move on to the next assignment. This ability to interact actively with the material and be told when you're right or wrong is really essential to student learning.
Je vais vous en montrer un qui est en fait assez simple mais assez visuel. C'est tiré du cours d'informatique pour débutants de Stanford, et les étudiants sont censés corriger la couleur de cette image rouge floue. Ils tapent leur programme dans le navigateur, et vous pouvez voir que ce n'est pas tout à fait juste, que la stature de la Liberté a toujours le mal de mer. Et donc, l'étudiant essaie encore et maintenant il a réussi, et on le lui dit, et il peut passer à la tâche suivante. Cette possibilité d'interagir activement avec le contenu et de savoir si sa réponse est juste ou fausse est vraiment essentielle à l'apprentissage des étudiants.
Now, of course we cannot yet grade the range of work that one needs for all courses. Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work that is so essential in such disciplines as the humanities, the social sciences, business and others. So we tried to convince, for example, some of our humanities faculty that multiple choice was not such a bad strategy. That didn't go over really well.
Bien sûr nous ne pouvons pas encore évaluer entièrement le travail qu'il faut fournir pour tous les cours. Plus précisément, ce qui manque, c'est le travail qui demande une pensée critique qui est tellement essentiel dans des disciplines comme les sciences humaines, les sciences sociales, l'économie et d'autres. Donc nous avons essayé de convaincre, par exemple, certains de nos professeurs de sciences humaines que le QCM n'était pas une si mauvaise stratégie. Ça n'a pas été très bien reçu.
So we had to come up with a different solution. And the solution we ended up using is peer grading. It turns out that previous studies show, like this one by Saddler and Good, that peer grading is a surprisingly effective strategy for providing reproducible grades. It was tried only in small classes, but there it showed, for example, that these student-assigned grades on the y-axis are actually very well correlated with the teacher-assigned grade on the x-axis. What's even more surprising is that self-grades, where the students grade their own work critically -- so long as you incentivize them properly so they can't give themselves a perfect score -- are actually even better correlated with the teacher grades. And so this is an effective strategy that can be used for grading at scale, and is also a useful learning strategy for the students, because they actually learn from the experience. So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised, where tens of thousands of students are grading each other's work, and quite successfully, I have to say.
Nous avons dû trouver une solution différente. Et la solution que nous avons fini par utiliser est l'évaluation par les pairs. Il s'avère que la série d'études de tout à l'heure montre, comme celle-ci par Saddler et Good, que l'évaluation par les pairs est une stratégie étonnamment efficace pour fournir des évaluations reproductibles. On l'a essayée seulement avec des petites classes, mais ça a montré, par exemple, que ces notes attribuées par des étudiants sur l'axe des y sont en fait très bien corrélées avec les notes attribuées par l'enseignant sur l'axe des x. Plus surprenant encore, les auto-évaluations, où les étudiants notent leur propre travail de façon critique -- du moment que vous les motivez à le faire correctement pour qu'ils ne s'attribuent pas une note parfaite -- sont en fait encore mieux corrélées avec les notes de l'enseignant. C'est donc une stratégie efficace qu'on peut utiliser pour noter à l'échelle, et c'est aussi une stratégie d'apprentissage utile pour les étudiants, parce qu'en fait ils apprennent par l'expérience. Nous avons maintenant le plus grand circuit de notation par les pairs jamais conçu, où des dizaines de milliers d'étudiants notent mutuellement leurs travaux, et je dois dire que ça fonctionne bien.
But this is not just about students sitting alone in their living room working through problems. Around each one of our courses, a community of students had formed, a global community of people around a shared intellectual endeavor. What you see here is a self-generated map from students in our Princeton Sociology 101 course, where they have put themselves on a world map, and you can really see the global reach of this kind of effort.
Mais ça ne s'arrête pas à des étudiants assis tout seuls dans leur salon à travailler sur des problèmes. Autour de chacun de nos cours, une communauté d'étudiants s'est formée, une communauté mondiale de gens autour d'un effort intellectuel commun. Ce que vous voyez là est une carte auto-générée par des étudiants de notre cours de sociologie pour débutants de Princeton où ils doivent se mettre sur une carte du monde, et vous voyez vraiment l'étendue mondiale de ce genre d'effort.
Students collaborated in these courses in a variety of different ways. First of all, there was a question and answer forum, where students would pose questions, and other students would answer those questions. And the really amazing thing is, because there were so many students, it means that even if a student posed a question at 3 o'clock in the morning, somewhere around the world, there would be somebody who was awake and working on the same problem. And so, in many of our courses, the median response time for a question on the question and answer forum was 22 minutes. Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
Les étudiants collaborent dans ces cours de bien des façons. Tout d'abord, on a créé un forum de questions - réponses où les étudiants posaient des questions, et d'autres étudiants y répondaient. Ce qui est vraiement stupéfiant, c'est qu'il y avait tellement d'étudiants, que même si un étudiant posait une question à 3 heures du matin, quelque part dans le monde, il y avait quelqu'un éveillé qui travaillait sur le même problème. Dans beaucoup de nos cours, le temps de réponse médian pour une question sur le forum était de 22 minutes. C'est un niveau de service que je n'ai jamais offert à mes étudiants de Stanford.
(Laughter)
(Rires)
And you can see from the student testimonials that students actually find that because of this large online community, they got to interact with each other in many ways that were deeper than they did in the context of the physical classroom. Students also self-assembled, without any kind of intervention from us, into small study groups. Some of these were physical study groups along geographical constraints and met on a weekly basis to work through problem sets. This is the San Francisco study group, but there were ones all over the world. Others were virtual study groups, sometimes along language lines or along cultural lines, and on the bottom left there, you see our multicultural universal study group where people explicitly wanted to connect with people from other cultures.
Et vous voyez d'après les témoignages des étudiants qu'en fait ils trouvent que grâce à cette grande communauté en ligne, ils interagissent entre eux de bien des façons qui sont plus profondes que quand ils le faisaient dans le contexte d'une vraie classe. Les étudiants se rassemblaient, sans aucune intervention de notre part, en petits groupes d'étude. Certains étaient des groupes d'étude physiques, en fonction des contraintes géographiques et se rencontraient chaque semaine pour travailler sur un ensemble de problèmes. Voici le groupe d'étude de San Francisco, mais il y en avait dans le monde enteir. D'autres étaient des groupes d'étude virtuels, parfois en fonction de la langue ou selon des critères culturels. En bas à gauche, vous voyez notre groupe d'étude universel et multiculturel où les gens voulaient explicitement entrer en relation avec des gens d'autres cultures.
There are some tremendous opportunities to be had from this kind of framework. The first is that it has the potential of giving us a completely unprecedented look into understanding human learning. Because the data that we can collect here is unique. You can collect every click, every homework submission, every forum post from tens of thousands of students. So you can turn the study of human learning from the hypothesis-driven mode to the data-driven mode, a transformation that, for example, has revolutionized biology. You can use these data to understand fundamental questions like, what are good learning strategies that are effective versus ones that are not? And in the context of particular courses, you can ask questions like, what are some of the misconceptions that are more common and how do we help students fix them?
Il y a des possibilités énormes à tirer de ce type de cadre de travail. La première est que ça peut nous donner une vision totalement nouvelle de l'apprentissage humain. Parce que les données que nous pouvons collecter sont uniques. On peut collecter chaque clic, chaque travail soumis, tous les posts des dizaines de milliers d'étudiants sur le forum. On peut alors étudier l'apprentissage humain non plus à partir d'hypothèses mais à partir de données, cette transformation, par exemple, a révolutionné la biologie. On peut utiliser ces données pour comprendre des questions fondamentales comme, quelles sont les bonnes stratégies d'apprentissage qui sont efficaces et celles qui ne le sont pas ? Dans un cours précis, on peut se poser des questions comme, quelles sont les erreurs les plus communes et comment aider les étudiants à y remédier ?
So here's an example of that, also from Andrew's Machine Learning class. This is a distribution of wrong answers to one of Andrew's assignments. The answers happen to be pairs of numbers, so you can draw them on this two-dimensional plot. Each of the little crosses that you see is a different wrong answer. The big cross at the top left is where 2,000 students gave the exact same wrong answer. Now, if two students in a class of 100 give the same wrong answer, you would never notice. But when 2,000 students give the same wrong answer, it's kind of hard to miss. So Andrew and his students went in, looked at some of those assignments, understood the root cause of the misconception, and then they produced a targeted error message that would be provided to every student whose answer fell into that bucket, which means that students who made that same mistake would now get personalized feedback telling them how to fix their misconception much more effectively.
Voici un exemple également tiré du cours d'apprentissage automatique d'Andrew. C'est une distribution de mauvaises réponses à un des exercices d'Andrew. Les réponses se trouvent être des paires de nombres, on peut donc les représenter sur un graphique en deux dimensions. Chaque petite croix que vous voyez est une mauvaise réponse, La grande croix en haut à gauche, c'est là où 2000 étudiants ont donné exactement la même mauvaise réponse. Si deux étudiants dans une classe de 100 donnent la même mauvaise réponse, on ne le remarquerait jamais Mais quand 2000 étudiants donnent la même mauvaise réponse, c'est dur de ne pas le voir. Alors Andrew et ses étudiants ont examiné certains de ces travaux, ont compris la cause de l'erreur, et ont ensuite écrit un message d'erreur spécifique pour tous les étudiants qui avaient fait cette faute, ce qui veut dire que les étudiants qui ont fait la même erreur auront maintenant un retour personnalisé leur disant comment corriger leur erreur bien plus efficacement.
So this personalization is something that one can then build by having the virtue of large numbers. Personalization is perhaps one of the biggest opportunities here as well, because it provides us with the potential of solving a 30-year-old problem. Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984, posed what's called the 2 sigma problem, which he observed by studying three populations. The first is the population that studied in a lecture-based classroom. The second is a population of students that studied using a standard lecture-based classroom, but with a mastery-based approach, so the students couldn't move on to the next topic before demonstrating mastery of the previous one. And finally, there was a population of students that were taught in a one-on-one instruction using a tutor. The mastery-based population was a full standard deviation, or sigma, in achievement scores better than the standard lecture-based class, and the individual tutoring gives you 2 sigma improvement in performance.
Cette personnalisation est donc quelque chose qu'on peut construire grâce aux grands nombres mis en jeu. La personnalisation est peut-être une des plus grandes opportunités ici, parce qu'elle nous donne la possibilité de résoudre un problème vieux de 30 ans. Le chercheur en éducation Benjamin Bloom, en 1984, a posé ce qu'il appelle le problème 2 sigma, qu'il a observé en étudiant trois populations. La première est la population qui a étudié dans un cours magistral. La deuxième est une population d'étudiants qui ont étudié dans un cours magistral, mais avec une approche fondée sur la maîtrise, les étudiants ne pouvant pas passer au sujet suivant avant d'avoir démontré qu'ils maîtrisaient le précédent. Enfin, il y avait une population d'étudiants auxquels on enseignait de manière individuelle grâce à un tuteur. L'enseignement fondé sur la maîtrise donnait des scores meilleurs d'un écart-type, ou un sigma, que les cours magistraux et le tutorat individuel donne une amélioration 2 sigma sur les résultats.
To understand what that means, let's look at the lecture-based classroom, and let's pick the median performance as a threshold. So in a lecture-based class, half the students are above that level and half are below. In the individual tutoring instruction, 98 percent of the students are going to be above that threshold. Imagine if we could teach so that 98 percent of our students would be above average. Hence, the 2 sigma problem.
Pour comprendre ce que ça veut dire, observons le cours magistral, et prenons la performance médiane comme seuil. Dans un cours magistral, la moitié des étudiants sont donc au-dessus de ce niveau et la moitié sont en dessous. Dans le tutorat individuel, 98 % des étudiants vont être au-dessus de ce seuil. Imaginez alors qu'on puisse enseigner de telle sorte que 98 % de nos étudiants soient au-dessus de la moyenne. D'où, le problème 2 sigma.
Because we cannot afford, as a society, to provide every student with an individual human tutor. But maybe we can afford to provide each student with a computer or a smartphone. So the question is, how can we use technology to push from the left side of the graph, from the blue curve, to the right side with the green curve? Mastery is easy to achieve using a computer, because a computer doesn't get tired of showing you the same video five times. And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times, we've seen that in many of the examples that I've shown you. And even personalization is something that we're starting to see the beginnings of, whether it's via the personalized trajectory through the curriculum or some of the personalized feedback that we've shown you. So the goal here is to try and push, and see how far we can get towards the green curve.
Parce que nous n'avons pas les moyens, en tant que société, de fournir à chaque étudiant un tuteur humain individuel. Mais peut-être que nous avons les moyens de donner à chaque étudiant un ordinateur ou un smartphone. La question est donc, comment peut-on utiliser la technologie pour passer de la partie gauche du graphique, de la courbe bleue, au côté droit du graphique avec la courbe verte ? La maîtrise est facile à atteindre avec un ordinateur parce qu'un ordinateur peut, sans se fatiguer, montrer la même vidéo 5 fois. Ça ne le fatigue pas non plus d'évaluer le même travail plusieurs fois nous l'avons constaté dans de nombreux exemples que je vous ai montrés. Et même la personnalisation est une chose qu'on commence à voir que ce soit par le parcours personnalisé ou par le retour personnalisé que nous vous avons montré. Le but ici est d'essayer, de pousser et de voir à quel point on peut s'approcher de la courbe verte.
So, if this is so great, are universities now obsolete? Well, Mark Twain certainly thought so. He said that, "College is a place where a professor's lecture notes go straight to the students' lecture notes, without passing through the brains of either."
Si c'est si formidable, les universités sont-elles désormais obsolètes ? Mark Twain le pensait sans doute. Il a dit que " La faculté est un endroit où les notes de cours d'un professeur vont directement dans les notes que prennent les étudiants sans passer par leurs cerveaux respectifs."
(Laughter)
(Rires)
I beg to differ with Mark Twain, though. I think what he was complaining about is not universities but rather the lecture-based format that so many universities spend so much time on. So let's go back even further, to Plutarch, who said that, "The mind is not a vessel that needs filling, but wood that needs igniting." And maybe we should spend less time at universities filling our students' minds with content by lecturing at them, and more time igniting their creativity, their imagination and their problem-solving skills by actually talking with them.
Je ne suis pas d'accord avec Mark Twain. Je pense que ce dont il se plaignait n'était pas les universités mais plutôt les cours magistraux qui représentent tellement de temps dans tellement d'universités. Remontons plus loin encore, à Plutarque, qui disait que "L'esprit n'est pas un vase qu'il faut remplir mais du bois qu'il faut enflammer." Nous devrions peut-être passer moins de temps à l'université à remplir l'esprit de nos étudiants du contenu de nos cours, et plus de temps à enflammer leur créativité, leur imagination et leur aptitudes à résoudre des problèmes en dialoguant vraiment avec eux.
So how do we do that? We do that by doing active learning in the classroom. So there's been many studies, including this one, that show that if you use active learning, interacting with your students in the classroom, performance improves on every single metric -- on attendance, on engagement and on learning as measured by a standardized test. You can see, for example, that the achievement score almost doubles in this particular experiment. So maybe this is how we should spend our time at universities.
Alors comment fait-on cela ? Nous le faisons par l'apprentissage actif en cours. Beaucoup d'études ont été faites, dont celle-ci, montrant que si on a recours à un apprentissage actif, en interagissant avec les étudiants en cours, toutes les performances sont améliorées : assiduité, implication et apprentissage mesurés par un test standardisé. Vous voyez, par exemple, que le taux de réussite double quasiment dans cette expérience précise. C'est peut-être à ça que nous devrions consacrer notre temps à l'université.
So to summarize, if we could offer a top quality education to everyone around the world for free, what would that do? Three things. First it would establish education as a fundamental human right, where anyone around the world with the ability and the motivation could get the skills that they need to make a better life for themselves, their families and their communities.
Pour résumer, si on pouvait offrir la meilleure éducation à tout le monde gratuitement dans le monde entier, qu'est-ce que cela ferait ? Trois choses. D'abord, ça établirait l'éducation comme droit humain fondamental, et tous ceux dans le monde qui ont la capacité et la motivation pourraient acquérir les compétences dont ils ont besoin pour rendre meilleure leur vie, celle de leur famille et celle de leurs communautés.
Second, it would enable lifelong learning. It's a shame that for so many people, learning stops when we finish high school or when we finish college. By having this amazing content be available, we would be able to learn something new every time we wanted, whether it's just to expand our minds or it's to change our lives.
Deuxièmement, ça permettrait l'apprentissage tout au long de la vie. Il est dommage que pour tant de gens, l'apprentissage cesse quand ils quittent le lycée ou la fac. En rendant ce formidable contenu disponible, on pourrait apprendre quelque chose de nouveau chaque fois qu'on le veut, que ce soit juste pour élargir nos esprits ou pour changer nos vies.
And finally, this would enable a wave of innovation, because amazing talent can be found anywhere. Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs is living somewhere in a remote village in Africa. And if we could offer that person an education, they would be able to come up with the next big idea and make the world a better place for all of us.
Et enfin, ça permettrait une vague d'innovation, parce qu'on peut trouver du talent exceptionnel n'importe où. Peut-être que le prochain Albert Einstein ou le prochain Steve Jobs vit quelque part dans un village isolé en Afrique. Et si nous pouvions offrir à cette personne une éducation, elle serait en mesure de proposer la prochaine grande idée et faire du monde un endroit meilleur pour nous tous.
Thank you very much.
Merci beaucoup.
(Applause)
[Applaudissements]