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.
Como moitos de vós, son unha persoa afortunada. Medrei nunha familia onde a educación impregnaba todo. Son a terceira xeración de doutorados, filla de dous académicos. Na miña infancia, xoguei no laboratorio universitario de meu pai. Así que se daba por feito que iría a unha das mellores universidades, que, á súa vez, me abriría as portas dun mundo de oportunidades.
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.
Por desgraza, a maioría das persoas non ten tanta sorte. Nalgunhas partes do mundo, por exemplo, en Suráfrica, a educación non é de libre acceso. En Suráfrica, o sistema educativo construíuse nos días do apartheid para a minoría branca. E, como consecuencia, hoxe non hai suficientes prazas para todas as persoas que queren e merecen unha educación de alta calidade. Esa escaseza provocou unha crise en xaneiro deste ano na Universidade de Johannesburgo. Había unhas cantas prazas dispoñibles nos procesos xerais de admisión, e a noite anterior a cando se supoñía que ía abrir o rexistro, miles de persoas aliñáronse na porta nunha fileira de 1,5 km, agardando ser as primeiras e conseguir unha das prazas. Cando as portas abriron, houbo un amoreamento, 20 persoas resultaron feridas e unha muller morreu. Era unha nai que deu a súa vida intentando conseguirlle ao seu fillo a oportunidade dunha vida mellor.
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.
Mesmo en partes do mundo como os EE. UU. onde a educación é accesible, pode estar fóra do alcance. Debateuse moito nos últimos anos sobre o incremento dos custos da sanidade. O que talvez non é tan obvio para a xente é que durante ese mesmo período o custo das taxas da educación superior foi aumentando case dúas veces máis rápido, ata sumar un total do 559 % desde 1985. Isto fai que a educación sexa demasiado cara para moita xente.
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.
Finalmente, mesmo para aqueles que conseguen educación superior as portas da oportunidade pode que non se abran. Só un pouco máis da metade de graduados recentes nos EE.UU. que teñen formación superior están traballando en postos que requiren ese nivel educativo. Isto, claro, non é así para os estudantes que se gradúan nas institucións elite, pero moitos outros non conseguen que se lles valoren o tempo e o esforzo.
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, no seu artigo recente do <i>New York Times</i>, captou, nunha forma en que ninguén máis podería, o espírito por tras dese esforzo. Dixo que os grandes avances son os que ocorren cando o que de súpeto é posible se une ao que é desesperadamente necesario. Eu falei do que é desesperadamente necesario. Agora imos falar do que é de súpeto posible.
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.
O que é de súpeto posible foi demostrado por tres grandes cursos de Stanford, cada unha das cales tivo unha inscrición de 100 000 persoas ou máis. Para entendelo, imos observar un deses cursos, o de Aprendizaxe Automática, impartido polo meu colega e cofundador Andrew Ng. Andrew imparte un dos grandes cursos de Stanford. É o de Aprendizaxe Automática e ten unhas 400 persoas inscritas cada vez que se ofrece. Cando Andrew abriu o curso Aprendizaxe Automática ao público xeral, inscribíronse 100.000 persoas. Poñamos o número en perspectiva: para que Andrew acadase unha audiencia do mesmo tamaño impartindo un curso en Stanford, tería que impartilo durante 250 anos. Claro, aburriríase moitísimo.
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.
Así que, ao vermos o impacto disto, Andrew e mais eu decidimos que tiñamos que intentar escalalo para levar a mellor educación de calidade ao maior número de xente que puidésemos. Así que conformamos Coursera, cuxo obxectivo é coller os mellores cursos dos mellores instrutores das mellores universidades e proporcionárllelos de balde a persoas de todo o mundo. Actualmente, temos 43 cursos na plataforma, de catro universidades e de toda unha variedade de disciplinas. Deixádeme que vos mostre unha pequena aproximación xeral de como é.
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
(Vídeo) Robert Ghrist: Benvidos a Cálculo.
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
E. Emanuel: 50 millóns de persoas non teñen seguro.
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation.
S. Page: Cos modelos deseñamos políticas máis efectivas. Temos unha segregación incrible.
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head.
S. Klemmer: Bush imaxinou que no futuro, levariamos unha cámara no centro da cabeza.
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
M. Duneier: Mills quere que o estudante de socioloxía adquira a cualidade mental
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
RG: O cable colgante toma a forma dun coseno hiperbólico.
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
N. Parlante: Para cada píxel da imaxe, fixe o vermello a cero.
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
P. Offit: ... a vacina permitiunos eliminar o virus da polio.
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
D. Jurafsky: A Lufthansa serve almorzo e San Xosé? Ben, soa estraño.
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
D. Koller: Así que esta é a moeda que elixe e estes son os dous lanzamentos.
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
A. Ng: Na aprendizaxe automática a grande escala, gustaríanos chegar a...
(Applause)
(Aplausos)
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: Resulta, talvez non sexa unha sorpresa, que aos estudantes gústalles ter o mellor contido das mellores universidades de balde. Desde que abrimos a web en febreiro, temos agora 640 000 estudantes de 190 países. Temos 1,5 millóns de inscricións, 6 millóns de probas enviadas nos 15 cursos que lanzamos ata agora e 14 millóns de vídeos visualizados.
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.
Pero non vai só de números, tamén vai de xente. Xa for Akash, que vén dunha pequena cidade na India e nunca tería acceso a un curso da calidade de Stanford e nunca sería quen de permitirse isto. Xa for Jenny, que é nai solteira de dous fillos e quere mellorar as súas competencias para poder retomar e completar o seu mestrado. Ou Ryan, que non pode ir á escola, xa que ten unha filla inmunodeficiente e non pode arriscarse a levar xermes á casa, por iso non pode abandonala. Eu alégrome realmente de dicir, recentemente estivemos en contacto con Ryan, que esa historia tivo un final feliz. A bebé Shannon, podedes vela á esquerda, está moito mellor agora e Ryan conseguiu un traballo grazas aos nosos cursos.
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.
Entón, que fai que estes cursos sexan tan distintos? Despois de todo, os cursos en liña existen desde hai tempo. O que os fixo diferentes foi que estes creaban unha experiencia real. Comezaban nun determinado día, os estudantes tiñan que ver vídeos semanalmente e facer tarefas. E estas eran tarefas reais para unhas notas reais, cun prazo de entrega real. Podedes ver os prazos e as gráficas de uso. Estes son os picos que mostran que a procrastinación é un fenómeno global.
(Laughter)
(Risos)
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.
Á fin do curso, os estudantes obtiñan un certificado. Podían presentar ese certificado nunha empresa para conseguir un traballo mellor, e sabemos que moitos estudantes fixérono. Algúns estudantes colleron o certificado e presentárono na institución educativa en que estaban inscritos para obter créditos universitarios. Conseguían así algo realmente significativo polo seu investimento de tempo e de esforzo.
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.
Imos falar un pouco dalgún dos compoñentes destes cursos. O primeiro compoñente é que cando deixamos atrás as restricións físicas dunha aula e deseñamos contidos especificamente para o formato en liña, podemos romper, por exemplo, coa clase monolítica dunha hora. Podemos fragmentar o material, por exemplo, en unidades curtas, modulares, de 8 a 12 minutos, cada unha das cales representa un concepto coherente. Os estudantes poden percorrer o material de distintos xeitos, segundo a súa experiencia, as súas destrezas ou os seus intereses. Así, por exemplo, algúns estudantes pódense beneficiar dunha pequena parte de material preparatorio que outros estudantes poden xa coñecer. Outros poden estar interesados nun tema concreto que queren seguir individualmente con maior profundidade. Así que este formato permítenos romper co modelo educativo en que todo vale para todos, e permítelles aos estudantes seguir un currículo máis personalizado.
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.
Por suposto, todos sabemos como educadores que os estudantes non aprenden sentados vendo vídeos de xeito pasivo. Quizais un dos compoñentes máis grandes deste proxecto é que precisamos ter estudantes que practiquen co material para entendelo de verdade. Houbo unha serie de estudos que demostraron a importancia disto. Este publicado en <i>Science</i> o ano pasado, por exemplo, demostrou que mesmo a simple práctica de recuperación onde os estudantes só teñen que repetir o que xa aprenderon dá resultados moito mellores en varias probas de rendemento que moitas outras intervencións educativas.
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.
Tentamos construír unha práctica de recuperación na plataforma así como outras formas de práctica. Por exemplo, mesmo os nosos vídeos non son só vídeos. Cada poucos minutos, o vídeo detense e o estudante ten que responder unha pregunta.
(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.
(Vídeo) SP: 4 cousas: prospectiva, desconto hiperbólico, nesgo de statu quo, falacia da taxa base. Ben documentadas. Todas desviacións ben documentadas do comportamento racional.
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: Aquí detense o vídeo, e o estudante escribe a resposta na caixa e envíaa. Obviamente, non estaban prestando atención.
(Laughter)
(Risos)
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.
Así que intentan facelo outra vez, e desta vez fano ben. Hai unha explicación opcional se a desexan. E agora o vídeo segue coa seguinte parte da lección. Este é un tipo de pregunta simple que eu como instrutora podería facer na clase, pero cando eu fago ese tipo de pregunta nunha clase, o 80 % dos estudantes aínda están escribindo o último que dixen, O 15 % están en Facebook, e despois están os listos na fila de diante que soltan a resposta antes de que ninguén máis teña ocasión de pensala, e eu como instrutora estou moi satisfeita de que alguén saiba a resposta. E así a clase continúa, e a maioría de estudantes nin se chega a decatar de que eu fixen unha pregunta. Aquí, cada estudante ten que interactuar co material.
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.
E, claro, estas simples cuestións de recuperación non son a fin da historia. Precisamos construír cuestións prácticas moito máis significativas e tamén darlles aos estudantes retroalimentación sobre estas cuestións. Agora, como se avalía o traballo de 100 000 estudantes se non temos 10 000 asistentes técnicos? A resposta é que precisamos usar a tecnoloxía para que o faga por nós. Afortunadamente, a tecnoloxía xa percorreu un bo camiño, e podemos avaliar unha variedade interesante de tarefas. Ademais das preguntas de escolla múltiple e de resposta curta que vistes no vídeo, tamén podemos avaliar matemáticas, expresións matemáticas así como derivacións matemáticas. Podemos avaliar modelos, xa for modelos financeiros nunha clase de negocios ou modelos físicos nunha clase de ciencias ou enxeñaría e podemos avaliar algúns traballos de programación moi sofisticados.
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.
Deixádeme amosarvos un que é moi sinxelo pero bastante visual. É do curso Ciencias da Computación 101 de Stanford. Os estudantes teñen que corrixir a cor da imaxe vermella borrosa. Están inserindo o programa no navegador, e podedes ver que non o conseguen, a Estatua da Liberdade aínda está mareada. Así que o estudante inténtao outra vez, e agora conseguiuno e díselle que pode seguir coa próxima tarefa. Esta capacidade de interactuar activamente co material e de saber se o fixemos ben ou mal é realmente esencial para a aprendizaxe dos estudantes.
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.
Claro que aínda non podemos avaliar totalmente as actividades que se precisan para todos os cursos. Concretamente, falta o tipo de actividades de pensamento crítico que son esenciais en disciplinas como as de humanidades, ciencias sociais, negocios e outras. Así que intentamos convencer, por exemplo, algúns dos docentes de humanidades de que as preguntas tipo test non son unha estratexia tan mala. Iso non funcionou moi ben.
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.
Así que tivemos que buscar outra solución. E a solución á que chegamos foi a avaliación entre compañeiros. Resulta que segundo estudos previos, como este de Saddler e Good, a avaliación entre compañeiros é sorprendentemente efectiva para conseguir cualificacións reproducibles. Intentouse só en clases pequenas pero aí demostrouse, por exemplo, que esas notas asignadas por estudantes no eixe <i>y</i> están moi ben correlacionadas coas notas asignadas por profesores no eixe <i>x</i>. Sorprende aínda máis que as autoavaliacións onde os estudantes puntúan o seu propio traballo de xeito crítico, sempre que os motivemos apropiadamente para que non poidan poñerse a nota máxima, están mellor correlacionadas coas avaliacións do profesor. Así que é unha estratexia eficaz que pode usarse para avaliar a grande escala e unha estratexia de aprendizaxe útil para os estudantes, porque eles realmente aprenden da experiencia. Así que agora temos a maior rede de avaliación entre compañeiros nunca vista, con decenas de miles de estudantes que cualifican o traballo doutros e con bastante éxito, teño que dicilo.
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.
Pero isto non se trata unicamente de estudantes sentados sós nos seus salóns traballando con problemas. Ao redor de cada un dos nosos cursos formouse unha comunidade de estudantes, unha comunidade global de xente ao redor dun esforzo intelectual compartido. O que vedes aquí é un mapa autoxerado de estudantes do noso curso 101 de Socioloxía de Princeton onde teñen que poñerse nun mapamundi, e podedes ver o alcance global deste tipo de proxecto.
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.
Os estudantes colaboraron nestes cursos de diferentes xeitos. En primeiro lugar, había un foro de preguntas e respostas onde os estudantes tiñan que poñer preguntas, e outros estudantes tiñan que respondelas. E o máis abraiante é que, como había tantos estudantes, isto implicaba que mesmo se un estudante poñía unha pregunta ás 3 da mañá, nalgún punto do mundo habería alguén esperto e traballando no mesmo problema. Así que, en moitos dos nosos cursos, o tempo medio de resposta para unha pregunta no foro foi de 22 minutos. É un nivel de servizo que eu nunca lles ofrecín aos meus estudantes de Stanford.
(Laughter)
(Risos)
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.
E podedes ver nos testemuños dos estudantes que realmente cren que, grazas a esta enorme comunidade en liña, puideron interactuar entre si de moitas formas que son máis profundas das que hai no contexto da clase física. Os estudantes tamén se agruparon, sen ningún tipo de intervención nosa, en pequenos grupos de estudo. Algúns eran grupos de estudo presenciais segundo as limitacións xeográficas que se reunían cada semana para traballar en series de problemas. Este é o grupo de San Francisco, pero hainos por todo o mundo. Outros son grupos de estudo virtuais, formados segundo trazos lingüísticos ou culturais e na parte inferior esquerda podedes ver o noso grupo de estudo universal e multicultural onde a xente explicitamente quere conectar con xente doutras culturas.
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?
Hai enormes oportunidades que xorden deste tipo de contexto. A primeira é que ten o potencial de darnos unha mirada sen precedentes para entender a aprendizaxe humana. Porque os datos que podemos conseguir aquí son únicos. Podemos analizar cada clic, cada envío de tarefas, cada publicación no foro de decenas de miles de estudantes. Así, no estudo da aprendizaxe humana podemos pasar de partir de hipóteses a traballar desde os datos, unha transformación que, por exemplo, revolucionou a bioloxía. Podemos usar estes datos para entender preguntas fundamentais como cales son as estratexias de aprendizaxe máis efectivas e cales non. E no contexto de cursos concretos, podemos facer preguntas como cales son as equivocacións máis comúns e como axudamos aos estudantes a resolvelas.
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.
Este é un exemplo disto, do curso de Aprendizaxe Automática de Andrew. Esta é unha distribución de respostas erradas para unha das tarefas de Andrew. As respostas resultan ser pares de números, así que podemos velas nesta gráfica bidimensional. Cada pequena cruz é unha resposta incorrecta diferente. A cruz grande na parte superior esquerda é onde 2 000 estudantes deron exactamente a mesma resposta incorrecta. Agora, se dous estudantes nunha clase de 100 cometesen o mesmo erro, nunca nos decatariamos. Mais cando 2 000 estudantes dan a mesma resposta errada, é difícil non darse conta. Así que Andrew e os seus estudantes analizaron algunhas desas tarefas, entenderon a raíz dos equívocos e crearon unha mensaxe de erro específica que lles aparecería aos estudantes cuxa resposta caera nese caixón. É dicir, os estudantes que cometían o mesmo erro agora terían unha retroalimentación personalizada que lles diría como solucionar ese erro de xeito eficaz.
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.
Así que esta personalización é algo que podemos construír grazas a termos estes grandes números. A personalización é, talvez, unha das maiores oportunidades aquí porque nos permite resolver un problema que temos desde hai 30 anos. O investigador educativo Benjamin Bloom, en 1984, expuxo o que se chamou o problema 2 sigma, que observou ao estudar tres grupos de estudantes. O primeiro estudaba nunha aula baseada en leccións. O segundo era un grupo de alumnos que estudaba nunha aula baseada en leccións estándar pero cun enfoque orientado ao dominio do contido, onde os estudantes non podían pasar ao seguinte tema se non demostraban que dominaban o anterior. E, finalmente, había un grupo de estudantes aos que se lles daba instrución individual a través dun titor. O grupo baseado no dominio obtivo un desvío padrón total, ou sigma, superior en rendemento que o grupo baseado en leccións convencionais, e a titoría individual deu unha mellora sigma 2 en rendemento.
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.
Para entender o que significa, vexamos a clase baseada en leccións, tomando o rendemento medio como limiar. Nunha clase baseada en leccións, a metade dos estudantes están por riba dese limiar e a metade por baixo. Na instrución de titoría individual, o 98 % dos estudantes están por riba dese limiar. Imaxinade que puidésemos ensinar de xeito que o 98 % dos estudantes estivesen por riba da media. Este é o problema sigma 2.
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.
Porque non podemos permitirnos, como sociedade, proporcionarlle a cada estudante un titor humano individual. Mais quizais poidamos permitirnos darlle a cada un un computador ou un teléfono intelixente. A cuestión é: Como podemos usar a tecnoloxía para ir desde o lado esquerdo da gráfica, desde a curva azul, ao lado dereito coa curva verde? O dominio é fácil de acadar usando un computador, porque un computador non se cansa de amosar o mesmo vídeo cinco veces. E non se cansa de avaliar o mesmo traballo múltiples veces, como vimos en moitos dos exemplos que vos amosei. E mesmo a personalización é algo cuxos comezos empezamos a ver, a través da traxectoria personalizada polo currículo ou a través da retroalimentación personalizada. Así que o obxectivo aquí é intentar empurrar e ver o lonxe que podemos chegar cara á curva verde.
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."
Pero, se isto é tan estupendo, estarán as universidades obsoletas? Ben, Mark Twain pensaba iso. Dicía: "A universidade é un lugar onde os apuntamentos dun profesor van directamente aos apuntamentos dun estudante sen pasar polo cerebro de ningún deles."
(Laughter)
(Risos)
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.
Aínda que eu lamento disentir de Mark Twain. Penso que el non se queixaba das universidades senón do formato de clase maxistral en que moitas universidades invisten gran parte do tempo. Así que imos cara a atrás un pouco, ata Plutarco, que dixo: "A mente non é un recipiente que hai que encher senón madeira que necesita ser acendida." Talvez deberiamos investir menos tempo nas universidades a encher as mentes dos nosos estudantes con contido a través de leccións, e máis tempo a acender a súa creatividade, a súa imaxinación e as súas destrezas na resolución de problemas conversando, realmente, con eles.
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.
Entón, como o facemos? Facémolo a través da aprendizaxe activa na aula. Houbo moitos estudos, incluído este, que demostran que coa aprendizaxe activa, cando interactuamos cos nosos estudantes na aula, o rendemento mellora en todas as dimensións, en asistencia, en compromiso e en aprendizaxe medidos en probas estandarizadas. Vedes, por exemplo, que o nivel de rendemento case se duplica neste experimento concreto. Entón, quizais é así como deberiamos usar o noso tempo nas universidades.
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.
Para resumir, se puidésemos ofrecer unha educación de alta calidade para todas as persoas do mundo, de balde, que suporía? Tres cousas. Primeiro, estableceríase a educación como un dereito humano fundamental, calquera persoa ao redor do mundo con capacidades e motivación podería desenvolver as destrezas que precisase para mellorar a súa vida, a das súas familias e a das súas comunidades.
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.
Segundo, faría posible a aprendizaxe ao longo da vida. É unha vergoña que, para tantas persoas, a aprendizaxe remate ao finalizar o ensino medio ou a universidade. O feito de termos dispoñible este asombroso contido, permítenos aprender algo novo cando o desexemos, para simplemente expandir a mente ou para cambiar as nosas vidas.
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.
E, finalmente, isto faría posible unha marea de innovación, xa que podemos atopar un asombroso talento en calquera parte. Quizais o próximo Albert Einstein ou o próximo Steve Jobs estea vivindo nalgún lugar nunha remota aldea de África. E se podemos ofrecerlle a esa persoa unha educación, poderá ser capaz de aparecer coa próxima grande idea e facer do mundo un lugar mellor para todos nós.
Thank you very much.
Moitas grazas.
(Applause)
(Aplausos)