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.
כמו רבים מכם, אני ברת מזל. נולדתי למשפחה בעלת חינוך נרחב. אני דור שלישי של PhD (תואר שלישי), בתם של שני אנשי אקדמיה. בילדותי, שיחקתי במעבדת האוניברסיטה של אבא שלי. כך שהיה מובן מאליו שאלך לאוניברסיטאות הטובות ביותר, אשר פתחו לי את הדלת אל עולם של הזדמנויות.
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.
למרבה הצער, רוב האנשים בעולם אינם כל כך ברי מזל. בחלקים מסוימים של העולם, לדוגמה, דרום אפריקה, חינוך הוא פשוט לא נגיש. בדרום אפריקה, נבנתה מערכת החינוך בימי האפרטהייד עבור המיעוט הלבן כתוצאה מכך, כיום פשוט אין מספיק מקומות עבור אנשים רבים אשר רוצים חינוך איכותי וזכאים לו. מחסור זה הוביל למשבר בינואר של השנה (2012) באוניברסיטת יוהנסבורג. נותר קומץ של מקומות בתהליך הקבלה הרגיל, ובלילה לפני שהם היו אמורים לפתוח אותם לרישום, אלפי אנשים הסתדרו בתור של קילומטר מחוץ לשער, בתקווה להיות הראשונים לקבל את אחד המקומות האלו. בעת פתיחת השערים, הייתה הסתערות. 20 אנשים נפצעו ואישה אחת מתה. היא הייתה אמא שהקריבה את חייה כדי להשיג לבנה הזדמנות לחיים טובים יותר.
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.
אבל גם בחלקים של העולם כמו ארצות הברית היכן שהחינוך הוא זמין, ייתכן שהוא לא יהיה בהישג יד. בשנים האחרונות דובר רבות על העלייה במחירי שירותי הבריאות. אך מה שפחות ידוע לציבור הוא שבאותה התקופה עלות שכר לימוד אוניברסיטאי גדל בקצב של כמעט פי שניים, בסך של 559 אחוזים מאז 1985. לכן חינוך אינו בהישג יד עבור אנשים רבים.
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.
לבסוף, גם עבור אלה המצליחים להגיע להשכלה גבוהה, ייתכן שדלתות ההזדמנות לא יפתחו. בארה"ב, רק מעט מעל מחצית הבוגרים אשר קיבלו השכלה גבוהה עובדים בעבודה הדורשת את השכלתם. זה, כמובן, אינו נכון עבור סטודנטים הלומדים באוניברסיטאות המובילות, אבל רבים אחרים לא מקבלים את התמורה עבור הזמן ומאמץ שלהם.
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.
טום פרידמן, במאמר שכתב לאחרונה בניו יורק טיימס, לכד, באופן שאף אחד אחר לא יכול, את הרוח מאחורי המאמצים שלנו. הוא אמר שפריצות דרך גדולות הן מה שקורה כאשר מה שלפתע אפשרי פוגש את מה שנדרש נואשות. כבר דיברתי על מה נדרש נואשות. בוא נדבר על מה לפתע אפשרי.
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.
מה שלפתע אפשרי הומחש בשלושה קורסים גדולים בסטנפורד, שלכל אחד מהם נרשמו 100,000 אנשים או יותר. אז כדי להבין זאת, הבה נבחן את אחד הקורסים האלה, הקורס "למידת מכונה" שהועבר על-ידי עמית שלי ומייסד שותף - אנדרו נג. אנדרו מלמד את אחד הקורסים הגדולים יותר בסטנפורד. זהו קורס בנושא "למידת מכונה", ויש 400 אנשים הנרשמים בכל פעם שהוא מוצע. כאשר אנדרו לימד את הקורס "למידת מכונה" לציבור הרחב, היו רשומים בו 100,000 איש. כדי לשים מספר זה בפרספקטיבה, כדי שאנדרו יגיע לאותו גודל קהל על-ידי הוראת קורס בסטנפורד, הוא יצטרך לעשות זאת במשך 250 שנה. כמובן, הוא היה משתעמם מאוד.
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.
אז אחרי שראינו את ההשפעה של זה אנדרו ואני החלטנו שאנחנו צריכים לנסות להגדיל את זה עוד, בכדי להביא את החינוך הכי איכותי לאנשים רבים ככל שנוכל. כך יצרנו את Coursera, שמטרתה לקחת את הקורסים הטובים ביותר מהמרצים הטובים ביותר באוניברסיטאות הטובות ביותר ולספק אותם לכולם ברחבי העולם ללא תשלום. כעת יש לנו 43 קורסים באתר מארבע אוניברסיטאות במגוון תחומים, והרשו לי להראות לכם איך כל הדבר הזה נראה.
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
(וידאו) רוברט גירסט: ברוכים הבאים לחדו"א.
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
יחזקאל עמנואל: חמישים מיליון אנשים אינם מבוטחים.
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation.
סקוט פייג': מודלים עוזרים לנו לעצב ביעילות רבה יותר מדיניות ומוסדות. אנחנו מקבלים בידול בלתי ייאמן.
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head.
סקוט קלמר: בוש דמיין שבעתיד תחבשו מצלמה במרכז הראש שלכם.
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
מיטשל דונייר: מילס רוצה שסטודנט לסוציולוגיה יפתח את יכולות הנפש...
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
ר.ג.: כבל תלוי מקבל צורה של קוסינוס היפרבולי.
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
ניק פרלנטה: לכל פיקסל בתמונה, קבע את האדום לאפס.
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
פול אופיט: החיסון איפשר לנו לחסל את וירוס הפוליו.
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
דן ג'ורפסקי: האם לופטהנזה מגישים ארוחת בוקר וסן חוזה? טוב, זה נשמע מוזר.
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
דפנה קולר: אז זהו המטבע שאתה בוחר, ואלו שתי ההטלות.
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
אנדרו נג.: כך בלמידת מכונה בקנה מידה גדול, אנחנו רוצים להגיע ליכולת חישובית...
(Applause)
(מחיאות כפיים)
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.
ד.ק.: מתברר, אולי לא במפתיע, שסטודנטים אוהבים לקבל את התוכן הטוב ביותר מהאוניברסיטאות הטובות ביותר בחינם. מאז שפתחנו את האתר בפברואר, יש לנו כעת 640,000 תלמידים מ- 190 מדינות. יש לנו 1.5 מיליון הרשמות, עד כה נשלחו 6 מיליון בחינות ב15 הקורסים שנפתחו, ו14 מיליון קטעי וידאו נצפו.
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.
אבל זה לא רק המספרים, זה גם האנשים. בין אם מדובר באקאש, שמגיע מעיירה קטנה בהודו שלעולם לא היה מצליח להתקבל לקורס באיכות של סטנפורד ולעולם לא היה מסוגל להרשות זאת לעצמו. או ג'ני, שהיא אם חד-הורית לשני ילדים שרוצה לחדד את המיומנויות שלה ולחזור ולהשלים את התואר השני שלה. או ראיין, שלא יכול ללכת לבית הספר, בגלל שלבתו יש כשל חיסוני והוא לא יכול להסתכן בהכנסת חיידקים אל תוך הבית, ולכן הוא לא יכול לעזוב את הבית. אני באמת שמחה לומר - התכתבנו לאחרונה עם ראיין - כי לסיפור הזה היה סוף שמח. שאנון התינוקת - אתם יכולים לראות אותה בצד שמאל – במצב הרבה יותר טוב עכשיו, וראיין התקבל לעבודה בזכות הקורסים שלנו.
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.
אז מה גרם לקורסים האלו להיות שונים כל-כך? אחרי הכל, קורסים מקוונים זמינים כבר במשך זמן מה. מה שעושה את ההבדל הוא החוויה של קורס אמיתי. הקורס מתחיל ביום נתון, ולאחר מכן התלמידים צופים בקטעי וידאו על בסיס שבועי ועושים שיעורי בית. אלה שיעורי בית אמיתיים עם ציון אמיתי, עם תאריך יעד אמיתי. אפשר לראות את תאריכי היעד וגרף השימוש. השיאים כאן מראים שדחיינות היא תופעה גלובלית.
(Laughter)
(צחוק)
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.
בסוף הקורס, הסטודנטים קיבלו תעודה. הם יכלו להציג תעודה זו למעביד, ולקבל עבודה יותר טובה, וידוע לנו על סטודנטים רבים אשר עשו כן. חלק מהסטודנטים לקחו את התעודה שלהם למוסד חינוכי שאליו רצו להירשם וקיבלו נקודות זכות. אז התלמידים האלה באמת מקבלים משהו משמעותי עבור הזמן והמאמץ שלהם.
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.
בואו נדבר קצת על חלק מהרכיבים אשר נכנסים לקורסים האלה. הרכיב הראשון הוא שכאשר מתרחקים מהאילוצים של לימוד בכיתות פיזיות ומעצבים תוכן שמיועד במכוון ללימוד מקוון, אפשר להתנתק, לדוגמה, מהפורמט הקבוע של הרצאות באורך שעה. ניתן לפרק את החומר, לדוגמה, ליחידות מודולריות קצרות של 8 עד 12 דקות, שכל אחת מהן מייצגת רעיון קוהרנטי. הסטודנטים יכולים לעבור על החומר הזה בדרכים שונות, בהתאם לרקע, לכישורים או לעניין שלהם. כך, לדוגמה, חלק מהתלמידים יפיקו הרבה מקצת חומר הכנה שסטודנטים אחרים אולי כבר רכשו. סטודנטים אחרים עשויים להתעניין בנושא העשרה מסויים שהם רוצים להעמיק בו באופן אישי. לכן תבנית זו מאפשרת לנו לפרוץ מן המודל החד-מידתי של החינוך, בכך שאנו מאפשרים לסטודנטים לבחור תוכנית לימודים הרבה יותר אישית.
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.
כמחנכים, כמובן, כולנו יודעים שהתלמידים לא לומדים על-ידי ישיבה וצפייה פאסיבית בסרטונים. אולי אחד המרכיבים הגדולים ביותר של נסיון זה הוא הצורך שהסטודנטים יתרגלו את החומר כדי באמת להבין אותו. קיים מגוון מחקרים המדגימים את החשיבות של זה. זה מחקר שהופיע במגזין Science בשנה שעברה, לדוגמה, והוא מדגים כי אפילו תרגול של שליפה פשוטה, בו סטודנטים אמורים רק לחזור על מה שהם כבר למדו, נותן תוצאות משופרות במידה ניכרת במבחני הישגים שונים בהמשך הדרך, הרבה יותר מהתערבויות חינוכיות אחרות.
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.
ניסינו לבנות תרגול שליפה בתוך הפלטפורמה שלנו, כמו גם צורות אחרות של תרגול בדרכים רבות. לדוגמה, אפילו סרטי הוידאו שלנו אינם רק סרטי וידאו. כל מספר דקות, הוידאו מושהה והתלמידים נשאלים שאלה.
(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.
(וידאו) SP:... ארבעה דברים אלה. תורת הערך, היוון היפרבולי, הטיית הסטטוס קוו, הטיית השיעור הבסיסי. הם כולם מתועדים היטב. כל אלה הן סטיות מהתנהגות רציונלית המתועדות היטב.
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: אז כאן הווידאו מושהה, והסטודנט מקליד את התשובה בתיבה ושולח אותה. כמובן שהם לא שמו לב.
(Laughter)
(צחוק)
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.
אז הם יכולים לנסות שוב, הפעם הם עונים כמו שצריך. יש הסבר אופציונלי, אם הם רוצים. כעת הווידאו עובר לחלק הבא של ההרצאה. זהו סוג של שאלה פשוטה שאני בתור מרצה עשויה לשאול בכיתה, אבל כשאני שואלת שאלה כזו בכיתה, 80 אחוז מהסטודנטים עסוקים עדיין בשרבוט הדבר האחרון שאמרתי, 15 אחוזים בכלל עסוקים בפייסבוק, ויש גם את החכמולוגים בשורה הראשונה שיורים את התשובה לפני שלאחרים היתה הזדמנות לחשוב על זה, ואני, כמרצה, ממש שמחה שמישהו באמת ידע את התשובה. ואז ההרצאה ממשיכה עוד לפני שרוב התלמידים אפילו הבחינו ששאלתי שאלה. כאן, כל סטודנט צריך להתעסק עם החומר.
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.
וכמובן ששאלות שליפה פשוטות כאלה אינן סוף הסיפור. צריך לבנות שאלות תרגול משמעותיות הרבה יותר, וצריך גם לספק לסטודנטים משוב על שאלות אלה. עכשיו, איך אפשר לתת ציונים ל 100,000 סטודנטים אם אין לכם 10,000 עוזרי הוראה? התשובה היא, צריך להשתמש בטכנולוגיה כדי לעשות את זה בשבילכם. למרבה המזל, הטכנולוגיה התקדמה מאוד, וכעת אנו יכולים לתת ציונים למגוון מעניין של מטלות בית. בנוסף לשאלות רב-ברירה ושאלות בעלות תשובה קצרה שראיתם במהלך הוידאו, אנו גם יכולים לתת ציונים לשאלות במתמטיקה, ביטויים מתמטיים וכן גזירה מתמטית. אנחנו יכולים לתת ציונים למודלים, בין אם מדובר במודלים פיננסיים בקורסים במנהל עסקים או מודלים פיזיים בקורסים במדע או הנדסה ואנחנו יכולים להעריך משימות תיכנות מתוחכמות למדי.
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.
תנו לי להראות לכם משימה די פשוטה אבל ויזואלית. זו דוגמא מקורס מבוא למדעי המחשב של אוניברסיטת סטנפורד, התלמידים אמורים לבצע תיקון צבע של תמונה זו שמטושטשת באדום. הם מקלידים את התוכנית שלהם לתוך הדפדפן, אפשר לראות שהם לא עשו זאת כמו שצריך, ולכן גברת החירות עדיין נראית חולה. אז הסטודנט מנסה שוב, ועכשיו זה עובד כמו שצריך, ואומרים להם, והם יכולים להמשיך למשימה הבאה. היכולת הזו לתקשר באופן פעיל עם החומר ולדעת אם אתם צודקים או טועים היא חיונית מאוד לסטודנט.
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.
עכשיו, כמובן שאנחנו לא יכולים עדיין לתת ציונים לטווח המטלות שקיים עבור כל הקורסים. באופן ספציפי, מה שחסר הוא מעין עבודת חשיבה ביקורתית שחיונית בדיסציפלינות כגון מדעי הרוח, מדעי החברה, מנהל עסקים ועוד. אז ניסינו לשכנע, לדוגמא, חלק מהסגל שלנו למדעי הרוח ששאלות אמריקאיות הן לאו דווקא אסטרטגיה רעה. זה לא כל-כך הצליח.
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.
אז היינו צריכים למצוא פתרון אחר. הפתרון שאנו משתמשים בו כעת הוא ציוני עמיתים. מסתבר שמחקרים קודמים כמו זה של סאדלר וגוד, שציוני עמיתים הם אסטרטגיה מפתיעה ביעילותה למתן ציונים מהימנים. זה נוסה רק בכיתות קטנות, אך שם זה הראה, לדוגמה, שהציונים הללו שהוענקו על ידי הסטודנטים על ציר ה-y הם במתאם טוב מאוד עם הציון שניתן על ידי המרצה בציר ה-x. מה שמפתיע עוד יותר הוא שציינון עצמי, שבו הסטודנטים נותנים לעצמם ציונים באופן ביקורתי - כל עוד נותנים להם תמריצים כראוי כך שהם לא נותנים לעצמם ציון מושלם - הם למעשה במתאם טוב יותר עם הציונים של המרצה. אז זאת אסטרטגיה יעילה בה ניתן להשתמש לציינון בקנה מידה רחב, וזו גם אסטרטגית למידה שימושית עבור הסטודנטים מכיוון שהם למעשה יכולים ללמוד מהניסיון. אז עכשיו יש לנו את מיזם דירוג עמיתים הגדול ביותר שפיתחו אי פעם, בו עשרות אלפי תלמידים נותנים ציון זה לזה, די בהצלחה, אני חייבת לומר.
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.
אבל לא מדובר כאן רק על סטודנטים שיושבים לבד בסלון ועובדים על הבעיות. סביב כל אחד מהקורסים שלנו, התגבשה קהילה של סטודנטים, קהילה גלובלית של אנשים סביב משימה אינטלקטואלית משותפת. מה שאתם רואים כאן זו מפה שיצרו סטודנטים בקורס שלנו מבוא לסוציולוגיה של פרינסטון, שבה הסטודנטים מיקמו עצמם על מפת העולם, ואתם באמת יכולים לראות שהפרוייקט הזה הוא בסדר גודל עולמי.
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.
סטודנטים שיתפו פעולה בקורסים האלה במגוון דרכים שונות. קודם כל, היה פורום שאלות ותשובות, שבו הסטודנטים העלו שאלות, וסטודנטים אחרים ענו על שאלות אלה. והדבר המדהים באמת הוא שבגלל שהיו שם כל כך הרבה תלמידים, משמעות הדבר היתה שגם אם תלמיד העלה שאלה בשעה 3 בבוקר, איפשהו ברחבי העולם, היה מישהו ער שעבד על אותה בעיה. וכך, ברבים מהקורסים שלנו, זמן התגובה החציוני לשאלה בפורום היה 22 דקות. זאת רמת שירות שמעולם לא יכולתי להציע לסטודנטים שלי בסטנפורד.
(Laughter)
(צחוק)
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.
ואפשר לראות מעדויות הסטודנטים שסטודנטים למעשה מגלים שבגלל הקהילה המקוונת הגדולה הזו, הם תיקשרו זה עם זה בדרכים רבות שהיו עמוקות יותר ממה שהם עשו בישיבה פיזית בכיתה. התלמידים גם התארגנו בעצמם, ללא כל התערבות מצידנו, בקבוצות לימוד קטנות. חלקן היו קבוצות למידה פיזיות תחת אילוצים גיאוגרפיים שנפגשו על בסיס שבועי לעבודה על בעיות שהוצבו להם בקורס. זוהי קבוצת לימוד מסן פרנסיסקו, אבל היו כאלה בכל רחבי העולם. קבוצות אחרות היו קבוצות למידה וירטואליות, לעיתים היו קבוצות סביב שפה או סביב תרבות משותפת, ובתחתית בצד שמאל, אתם יכולים לראות את קבוצת הלימוד הרב-תרבותית האוניברסלית שלנו שבה אנשים במפורש רצו להתחבר עם אנשים מתרבויות אחרות.
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?
יש מגוון אפשרויות אדיר בתשתית מסוג זה. ראשית, יש לזה פוטנציאל להעניק לנו מבט חסר תקדים על הבנה של למידה אנושית. מכיוון שהנתונים שניתן לאסוף כאן הם ייחודיים. אפשר לאסוף כל לחיצת עכבר, כל הגשת עבודה, כל הודעה בפורום, של עשרות אלפי סטודנטים. כך ניתן להפוך את חקר הלמידה האנושית ממחקר המונע מהשערות למחקר המונע מנתונים, שינוי שגרם למהפכה בביולוגיה, לדוגמה. אפשר להשתמש בנתונים האלה כדי להבין שאלות יסוד למשל, מהן אסטרטגיות למידה יעילות לעומת אחרות שאינן? ובהקשר של קורסים מסוימים, אפשר לשאול שאלות כמו, מהן התפיסות השגויות הנפוצות ביותר וכיצד אנו יכולים לסייע לתלמידים לתקן אותן?
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.
אז הנה דוגמה גם היא מהקורס של אנדרו ללמידת מכונה. זוהי התפלגות של תשובות שגויות של אחת המטלות של אנדרו. התשובות צריכות להיות זוגות של מספרים, כך שאפשר לצייר אותם על גרף דו מימדי. כל אחד מהצלבים הקטנים שאתם רואים הוא תשובה שגויה שונה. הצלב הגדול בקצה הימני העליון מייצג 2,000 סטודנטים שנתנו את אותה תשובה שגויה בדיוק. כעת, אם שני תלמידים בכיתה של 100 נותנים תשובה שגויה זהה, לא תבחינו בכך. אך כאשר 2,000 תלמידים נותנים את אותה תשובה שגויה, קשה לפספס את זה. אז אנדרו ותלמידיו הסתכלו לעומק על חלק מהמטלות הללו, והבינו את הסיבה לתפיסה השגויה, ולאחר מכן הם ייצרו הודעת שגיאה מיוחדת שניתנה לכל תלמיד שהתשובה שלו גם נפלה לקטגוריה הזו, כלומר, סטודנטים שעשו את אותה הטעות יקבלו כעת משוב אישי שאומר להם איך לתקן את התפיסה השגויה שלהם בצורה יעילה הרבה יותר.
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.
התאמה אישית כזאת ניתנת לבנייה בשל היתרון שיש לנו במספרים הגדולים. התאמה אישית היא אולי אחת ההזדמנויות הגדולות ביותר פה, מכיוון שהיא מספקת לנו את האפשרות לפתור בעיה בת 30 שנה. חוקר החינוך בנג'מין בלום, בשנת 1984, הציג את בעיית שתי הסיגמות, אותה זיהה כשבחן שלוש אוכלוסיות. הראשונה היא האוכלוסייה שלמדה בשיעור מבוסס-הרצאה. השניה היא אוכלוסיית סטודנטים שלמדה בשיעור מבוסס-הרצאה רגיל, אך עם גישה המבוססת על בקיאות, כך שהתלמידים לא יכלו לעבור לנושא הבא לפני שהפגינו ידע רחב של הנושא הקודם. לבסוף, הייתה אוכלוסייה של תלמידים שלמדו עם מורה פרטי בשיטת אחד-על-אחד. האוכלוסייה שלמדה על סמך בקיאות היתה גבוהה בסטיית תקן אחת או סיגמה, בהישגיה מהקבוצה המבוססת על הרצאה רגילה, ושיעורים פרטיים נתנו שיפור של 2 סיגמות להישגים.
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.
כדי להבין מה משמעות הדבר, הבה נבחן את הכיתה המבוססת על הרצאה, בואו נבחן את החציון בביצועים בתור סף מעבר. כך שבכיתה מבוססת הרצאה, מחצית התלמידים מעל לרמה זו, ומחצית תחתיה. בשיטת ההוראה אחד-על-אחד, 98 אחוזים מהסטודנטים עומדים מעל סף זה. דמיינו אילו יכולנו ללמד כך ש98 אחוז מהתלמידים שלנו יהיו מעל הממוצע. לכן, הבעיה נקראת 2 סיגמות.
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.
מכיוון שאיננו יכולים להרשות לעצמנו, כחברה, לספק לכל סטודנט מורה פרטי אנושי. אך אולי נוכל להרשות לעצמנו לספק לכל תלמיד מחשב או טלפון חכם. אם כן, השאלה היא איך אנחנו משתמשים בטכנולוגיה על מנת לדחוף מהצד השמאלי של הגרף, מהעקומה הכחולה, לצד הימני עם העקומה הירוקה? קל להשיג בקיאות באמצעות מחשב, כי המחשב איננו מתעייף מהצגת אותו הווידאו חמש פעמים. הוא אפילו לא מתעייף מלתת ציון מספר פעמים על אותה עבודה, ראינו את זה כבר בהרבה מהדוגמאות שהבאתי היום. ואפילו התאמה אישית היא משהו שמתחילים לראות, אם זה דרך מסלול מותאם אישית בתוכנית הלימודים או משוב אישי שמוצג לך. אז כאן המטרה היא לנסות לדחוף, ולראות עד כמה אנחנו יכולים להגיע לכיוון העקומה הירוקה.
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."
אז אם זה כל כך טוב, האם אוניברסיטאות הופכות כעת למיותרות? ובכן, מארק טוויין בהחלט חשב כך. הוא אמר, "האוניברסיטה היא מקום שבו רשימות הפרופסור עוברות ישר לסיכומים של הסטודנטים, מבלי שעברו דרך מוחו של אף אחד מהם."
(Laughter)
(צחוק)
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.
אני רוצה להסתייג מדבריו של מארק טוויין. אני חושבת שמה שהוא מתלונן עליו הוא לא אוניברסיטאות, אלא הפורמט הקיים של לימודים מבוססי-הרצאה שכל כך הרבה אוניברסיטאות מקדישות לו זמן רב כל כך. אז נחזור בזמן עוד אחורה, לפלוטארכוס, שאמר ש"המוח אינו כלי קיבול שיש למלאו, אלא עץ שיש להציתו." אולי אנו צריכים להקדיש פחות זמן באוניברסיטאות למילוי מוחם של הסטודנטים בתוכן המועבר על-ידי מרצה, ויותר זמן בלהצית את היצירתיות שלהם, את הדמיון שלהם ואת כישוריהם לפתרון בעיות על-ידי כך שנדבר איתם.
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.
אז איך עושים את זה? אנו עושים זאת בעזרת למידה פעילה בכיתה. היו מחקרים רבים, כולל זה אשר הראו כי אם תשתמשו בלמידה פעילה, באינטראקציה עם התלמידים בכיתה, יהיה שיפור בביצועים בכל מדד - בנוכחות, במעורבות ובלמידה כפי שנמדד על-ידי בדיקה מתוקננת. ניתן לראות, לדוגמה, שהציון על הישגים כמעט מכפיל את עצמו בניסוי זה. אולי זאת הדרך שבה אנו צריכים להקדיש את זמננו באוניברסיטאות.
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.
אז לסיכום, אם נוכל להציע חינוך באיכות גבוהה לכל אחד בעולם ובחינם, מה זה יעשה? שלושה דברים. ראשית, זה יבסס את החינוך כזכות יסוד אנושית, שכל אדם ברחבי העולם עם היכולת והמוטיבציה יוכל לקבל את המיומנויות הנחוצות כדי ליצור חיים טובים יותר, המשפחות שלהם והקהילות שלהם.
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.
שנית, היא תאפשר למידה לאורך כל החיים. זה חבל שעבור כל כך הרבה אנשים, הלמידה מפסיקה כאשר אנו מסיימים תיכון או כאשר מסיימים את המכללה. בכך שהתוכן המדהים הזה יהיה זמין, נוכל ללמוד משהו חדש מתי שנרצה, גם אם זה רק כדי להרחיב את אופקינו או כדי לשנות את חיינו.
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.
ולבסוף, זה יאפשר גם גל של חדשנות, מכיוון שניתן למצוא כשרון מדהים בכל מקום. אולי אלברט איינשטיין הבא או סטיב ג'ובס הבא גרים במקום כלשהו בכפר מרוחק באפריקה. ואם נוכל להציע להם השכלה, הם יוכלו לבוא עם הרעיון הגדול הבא ולהפוך את העולם למקום טוב יותר לכולנו.
Thank you very much.
תודה רבה.
(Applause)
(מחיאות כפיים)