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.
Akárcsak sokan közületek, én is egy vagyok a szerencsések közül. Egy olyan családba születtem, amit áthatott az oktatás. Harmadik generációs doktorandusz vagyok, két akadémikus lánya. Gyerekkoromban édesapám egyetemi laboratóriumában játszottam. Így biztosra vettük, hogy a legjobb egyetemek egyikére fogok járni, ami aztán a lehetőségek tárházát nyitja meg.
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.
Sajnos a legtöbb ember a világon nem ilyen szerencsés. A világ egyes tájain, például Dél-Afrikában, az oktatás nem könnyen elérhető. Dél-Afrikában az oktatási rendszert a fehér kisebbség apartheidrendszerének napjaiban alakították ki. Következésképpen, ma nincs elég hely rengeteg ember számára, akik tanulni akarnak és megérdemlik a magas színvonalú oktatást. Ez a hiány krízishez vezetett idén januárban a Johannesburgi Egyetemen. Csupán maréknyi hely maradt betöltetlen a hagyományos felvételi eljárásban, ám a helyek nyilvános kihirdetését megelőző éjszaka emberek ezrei sorakoztak föl mérföld hosszan, azt remélve, hogy a sorban elsőként hozzájuthatnak a még elérhető helyekhez. Amikor a kapukat kinyitották, pánik tört ki és 20 ember megsérült, valamint egy nő életét vesztette. A nő egy anya volt, aki az életét vesztette, mert esélyt próbált biztosítani a fiának a jobb jövőre.
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.
De a világ még azon részein is, mint az Egyesült Államok, ahol az oktatás elérhető, nem biztos, hogy hozzáférhető is. Az elmúlt években sokat emlegettük az egészségügyi ellátás emelkedő költségét. Ami nem annyira nyilvánvaló az emberek számára, az az, hogy ugyanannyi idő alatt a felsőoktatás költsége majdnem kétszer annyival emelkedett, 1985 óta összesen 559%-kal. Ez számos ember számára megfizethetetlenné teszi az oktatást.
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.
Végül, még azoknak sem mindig nyílik meg a lehetőségek tárháza, akiknek sikerül bejutni a felsőoktatásba. Az Egyesült Államok felsőoktatásában egyetemi diplomát szerzettek alig több, mint fele rendelkezik olyan állással, ahol alkalmazhatja megszerzett tudását. Ez természetesen nem igaz azokra, akik a vezető egyetemeken végeznek, de sokaknak nem térül meg a befektetett idő és erőfeszítés.
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, egy a New York Times-ban nemrégiben megjelent cikkében úgy ragadta meg az erőfeszítésünk szellemiségét, ahogy még senki sem. Azt írta, hogy a nagy áttörések akkor történnek, amikor a váratlanul felbukkanó lehetőség találkozik az égetően szükségessel. Eddig arról beszéltem, hogy mi az, ami égetően szükséges. Most nézzük, mi az, ami váratlanul lehetővé vált.
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.
Ami váratlanul lehetővé vált, azt jól szemlélteti három nagy Stanford-i kurzus, melyek közül mindegyikre legalább 100.000 tanuló iratkozott be. Ahhoz hogy jobban megértsük mi történt, nézzük meg közelebbről az egyiket: a Gépi Tanulás kurzust, melyet kollégám és alapítótársam Andrew Ng tart. Andrew tartja az egyik legnagyobb Stanford-i kurzust. Ez egy Gépi Tanulás kurzus, és eddig minden alkalommal 400 diák iratkozott be rá, amikor meghirdették. Amikor Andrew a nagyközönségnek tartotta a Gépi Tanulás kurzust, százezren iratkoztak be. Ahhoz, hogy jobban megértsük mit jelent ez a szám, elmondom, hogy Andrewnak ahhoz, hogy ezt a részvételi mértéket egy Stanford-i kurzus tartásával elérje, 250 évig kellene tanítania. Természetesen halálra unná magát.
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.
Így, ezt a hatást látva, Andrew és én úgy döntöttünk, hogy komolyan meg kell próbálnunk ezt kiterjeszteni, hogy annyi embernek juttassuk el a legjobb minőségű oktatást, amennyinek csak lehet. Ezért megalapítottuk Coursera-t, aminek az a célja, hogy a legjobb kurzusokat a legjobb tanárokkal a legjobb egyetemekről eljutassa bárkinek a világon ingyen. Jelenleg 43 kurzus elérhető a platformon négy egyetemről egy sor tudományág területéről. Hadd mutassam meg röviden, hogy hogyan is néz ki.
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
(video) Robert Ghrist: Üdvözölöm az Analízis órán.
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
Ezekiel Emanuel: Ötven millió ember nincs biztosítva.
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation.
Scott Page: Modellek abban segítenek minket, hogy hatékonyabb intézményeket és politikát tervezzünk. Hihetetlen szegregáció az eredmény.
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head.
Scott Klemmer: Bush úgy képzelte, hogy a jövőben egy kamerát viselnél a fejed kellős közepében.
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
Mitchell Duneier: Mills azt akarja, hogy a szociológia hallgató minőségi gondolkodást fejlesszen ki...
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
RG: A függő kábel a hiperbólikus koszinusz formáját veszi fel.
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
Nick Parlante: A kép minden pixeljén állítsd a pirosat nullára.
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
Paul Offit: ... A védőoltás lehetővé tette, hogy kiírtsuk poliovírust.
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
Dan Jurafsky: Lufthansa reggelit és San Jose-t szolgál fel? Na ez viccesen hangzik.
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
Daphne Koller: Tehát ez az az érem, amit választasz, és ez a két dobás.
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
Andrew Ng: Tehát a széleskörű gépi tanulás esetén valami olyannal szeretnénk előállni, ami számítógépes...
(Applause)
(taps)
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: Kiderült, talán nem meglepően, hogy a hallgatók szeretik a legjobb tartalmat a legjobb egyetemekről ingyen megkapni. Amióta februárban megnyitottuk a weboldalt, 640.000 diákunk lett 190 országból. 1,5 millió beiratkozást regisztráltunk, a meghirdetett 15 kurzuson 6 millió tesztet töltöttek ki és nyújtottak be eddig, és 14 millió videót játszottak le.
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.
De mindez nem csak a számokról szól, hanem az emberekről is. Legyen szó Akash-ról, aki kis indiai faluból származik, és soha nem lenne lehetősége, hogy hozzáférjen -ebben az esetben- egy Stanford minőségű kurzushoz, soha nem is engedhetné meg magának. Vagy Jenny, aki egy egyedülálló anya két gyermekkel és a képességeit szeretné fejleszteni hogy visszamehessen befejezni a mesterkurzusát. Vagy Ryan, aki nem járhat iskolába, mert van egy immunhiányos lánya, és nem kockáztathatja meg, hogy baktériumok kerüljenek a házba, így nem mehet el otthonról. Őszinte örömmel jelenthetem be, -- a minap Ryan-nel folytatott levelezésünk alapján,-- ez a történet happyend-del végződött. Shannon baba, akit bal oldalon láthattok, sokkal jobban van, és Ryan talált munkát a nálunk szerzett végzettségének köszönhetően.
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.
Nos, mitől lettek ezek a kurzusok olyan mások? Végülis online tanfolyamok elérhetőek már egy ideje. A különbséget az teszi, hogy ezek igazi egyetemi kurzus élményét nyújtják. Egy adott napon kezdődnek, a hallgatók heti rendszerességgel nézik a videókat, és beadandó dolgozatokat készítenek. És ezek igazi házi dolgozatok valódi jegyekért, igazi határidőkkel. Ezen az ábrán láthatóak a határidők és a használat mértéke. Ezek a csúcsok pedig azt mutatják, hogy a halogatás globális jelenség.
(Laughter)
(nevetés)
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.
A kurzus végén, a hallgatók oklevelet kapnak. Ezt az oklevelet megmutathatják egy leendő munkáltatónak, hogy jobb munkát kapjanak, és mi számtalan diákot ismerünk, akikkel ez megtörtént. Néhány hallgató bemutatta az oklevelét az oktatási intézménynél, ahová járt, hogy valódi krediteket kapjanak. Tehát ezek a diákok valami értékeset kaptak a befektetett idejükért és erőfeszítésükért.
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.
Most beszéljünk kicsit a kurzust lehetővé tevő néhány összetevőről. Az első összetevő az, hogy amikor a fizikai előadóterem kötöttségeit hátrahagyjuk és a tananyagot kizárólag online formátumba öntjük, szakíthatunk például a merev, egy órás előadás-szerkezettel. Feloszthatjuk a tananyagot, például 8-12 perces rövid modulokra, melyekből mindegyik egy összefüggő gondolatmenetet mutat be. A hallgatók különböző módon haladhatnak végig ezen az anyagon, a hátterüktől, képességeiktől és érdeklődésüktől függően. Így például néhány hallgató hasznát veheti egy kis felkészítő anyagnak, amit más hallgatók már tudhatnak. Megint más hallgatókat érdekelhet egy speciális, részletekbe menő kiegészítő, amiben ők személyesen érdekeltek. Tehát ez a forma lehetővé teszi, hogy elszakadjunk az egy kaptafára készült oktatási modelltől, és lehetővé tegyük a hallgatók számára, hogy egy sokkal személyreszabottabb tantervet kövessenek.
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.
Természetesen, mi oktatók mind tudjuk, hogy a hallgatók nem tanulnak, ha passzívan, csupán videókat néznek Ennek a törekvésnek talán a legnagyobb összetevője, hogy olyan diákok kellenek ehhez, akik gyakorolják is az anyagot, annak érdekében, hogy valóban megértsék azt. Számos tanulmány bizonyította ennek fontosságát. Ez például a Science magazinban jelent meg tavaly, és azt mutatja be, hogy még az egyszerű felidézést segítő gyakorló feladatok, amikor a hallgatóknak csak ismételniük kell, amit már megtanultak, jelentősen jobb eredményt hoznak különféle teszteken az idő során, mint sok más oktatási eszköz.
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.
Így megpróbáltunk ilyen és más gyakorló feladatokat többféleképpen beépíteni a platformba. Például a videóink, nem csupán videók. Pár percenként megáll a videó, és kérdéseket tesz fel a hallgatóknak.
(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.
(videó) SP: ... Ez a négy dolog. Kilátáselmélet, hiperbólikus diszkontálás, status quo torzítás, és az alapgyakoriság figyelmen kívül hagyása. Mind jól dokumentált. Tehát ezek mind széleskörűen dokumentált eltérések a racionális viselkedéstől.
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: Tehát itt a videó megáll, és a diák begépeli a választ a mezőbe és elküldi azt. Szemlátomást nem figyeltek.
(Laughter)
(nevetés)
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.
Így újra meg kell, hogy próbálják, és most már eltalálják. A tetszőlegesen elérhető magyarázatot is elolvashatják, ha akarják. És most a videó folytatódik az előadás következő részével. Ez egy egyszerű kérdés, amit én, mint oktató, feltehetek az órán, de amikor én kérdezek egy ilyen kérdést az órán, a hallgatók 80%-a még azt jegyzeteli, amit utoljára mondtam, 15% a facebook-ra mered, és itt van az okoska az első sorban, aki kiböki a választ mielőtt másnak esélye lett volna akár csak elgondolkodni rajta, és én, mint az oktató, repesek az örömtől, hogy valaki egyáltalán tudta a választ. És így az előadás folytatódik, mielőtt a legtöbb hallgató ténylegesen észre vette volna, hogy egy kérdés egyáltalán fel lett téve. Itt minden egyes hallgatónak bele kell mélyednie az anyagba.
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.
És természetesen ezek az egyszerű ismétlő kérdések nem jelentik a történet végét. Sokkal jelentőségteljesebb gyakorlókérdéseket is be kell építeni, és a visszajelzést is kell adni a hallgatóknak a válaszokra. Nos, hogy osztályozzuk 100.000 hallgató munkáját, ha nincs 10.000 tanársegédünk? A válasz az, hogy a technológiát kell segítségül hívni, hogy megtegye ezt nekünk. Szerencsére, a technológia hosszú utat tett már meg, és így már egy sor érdekes típusú házi feladatot értékelhetünk. A feleletválasztós és a rövid válaszos kérdéseken túl, amiket a videón láttak, osztályozhatunk matekot, és matematikai kifejezéseket, illetve matematikai levezetéseket. Értékelhetünk modelleket, legyen az pénzügyi modell egy üzleti kurzuson vagy fizikai modell egy reál, vagy mérnöki kurzuson és osztályozhatunk rendkívül kifinomult programozási feladatokat.
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.
Hadd mutassak meg egyet, ami éppenséggel pofonegyszerű, ám meglehetősen látványos. Ez egy kezdő óra a Stanford-i Számítástechnika kurzuson, és a hallgatónak ki kell javítania annak a homályos, vörös képnek a színét. Begépelik a programkódot a böngészőjükbe; láthatják, nem igazán sikerült, mert a Szabadság-szobor még mindig tengeribeteg. Így aztán a hallgató újra megpróbálja, és most sikerült, és így következhet egy újabb feladat. A lehetőség, hogy interaktívan dolgozzunk az anyaggal, és megtudjuk, hogy helyes-e a válaszunk vagy sem, rendkívül meghatározó a tanulás szempontjából.
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.
Nos, nyilvánvalóan még nem tudjuk osztályozni az összes feladattípust, amit minden kurzus megkövetelne. Különösképpen hiányzik az érvelésen alapuló munkák osztályozása, ami annyira alapvető az olyan tudományágakban, mint a humán tárgyak, társadalomtudományok, gazdasági és más területek. Így megpróbáltunk meggyőzni néhányat például a humán tudományi karjaink közül, hogy a feleletválasztós kérdés nem is olyan rossz stratégia. Hát ez nem ment valami fényesen.
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.
Valami mással kellett előállnunk. A megoldás, ami mellett döntöttünk, az egymás osztályozása volt. Kiderült, hogy korábbi tanulmányok kimutatták, mint ez is, Saddler-től és Good-tól, hogy az egymás osztályozása egy meglepően hatékony stratégia nagy mennyiségű osztályozás esetén. Csak kis osztályokban próbálták ki, de az eredmény kimutatta, hogy például ezek a hallgatók által adott osztályzatok -az y tengelyen- valójában elég jól megközelítették a tanár által adott osztályzatot -ld. az x tengelyen. Ami még meglepőbb, hogy önmaguk osztályozása esetén amikor a hallgatók kritikusan értékelték a saját munkájukat, -- amíg megfelelően ösztönözzük őket, hogy maguknak ne adjanak tökéletes pontokat -- ezek még ténylegesen jobban is közelítenek a tanári értékeléshez. És így ez egy hatékony stratégia, amit nagy mennyiség esetén is használhatunk, és egy hatékony tanulási stratégia a diákoknak, mert valóban tanulnak a tapasztalásból. Tehát mi most rendelkezünk a legnagyobb egymást osztályozó közösséggel, amit valaha létrehoztak, ahol hallgatók tízezrei osztályozzák egymás munkáját, és meg kell mondjam, egész sikeresen.
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.
De ez nem csak azokról a hallgatókról szól, akik a szobájukban egyedül ülve oldják meg a feladatokat. Minden egyes kurzus körül kialakult egy hallgatói közössége, egy globális emberi közössége, egy közös intellektuális érdeklődési kör mentén. Amit itt látnak, az egy automatikus térkép a Princeton-i Szociológia bevezető kurzusának hallgatóiról, mely megmutatja, hogy, hova helyezték magukat a világtérképen, s így valóban láthatják egy ilyen erőfeszítés globális kiterjedését.
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.
A hallgatók különféle módokon működtek együtt ezeken a kurzusokon. Először is volt egy kérdés-felelet fórum, ahol a hallgatók feltehetnek kérdéseket, és más hallgatók megválaszolhatják azokat. És az igazán bámulatos dolog az az, hogy mivel olyan sok hallgató volt, ez azt jelentette, hogy ha egy hallgató hajnali 3 órakor tett fel egy kérdést, valahol a világon akadt valaki, aki ébren volt, és ugyanazon a problémán dolgozott. És így, számos kurzuson a válaszolási idő közép értéke 22 perc volt a kérdés-felelet fórumon. IIyen szintű szolgáltatást én soha nem is ajánlhatnék fel egy Stanford-i hallgatómnak.
(Laughter)
(nevetés)
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.
Látható a hallgatók visszajelzéseiből, hogy tényleg úgy vélik, hogy a hatalmas online közösség miatt, sok szempontból mélyebben kapcsolódhattak egymással, mint egy fizikailag létező tanteremben tették volna. A diákok maguktól összejártak, tőlünk érkező bármilyen beavatkozás nélkül, kis tanuló csoportokba. Néhány ezek közül a valóságban találkozó csoport volt földrajzi korlátok szerint, és hetente találkoztak, hogy kidolgozzanak feladatokat. Ez a San Francisco-i tanuló csoport, de a világ minden táján alakultak ilyen csoportok. Mások virtuális tanuló csoportok voltak, néha nyelvi vagy kulturális jellemzők mentén és a bal alsó sarokban, láthatják a multikulturális, univerzális tanuló csoportot, ahol az emberek kifejezetten más kultúrákkal akartak kapcsolatba lépni.
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?
Óriási lehetőségek rejlenek itt, hogy egy ilyen keretek között dolgozhatunk. Az első, hogy lehetőségünk nyílik egy teljesen példa nélküli betekintést nyerni az emberi tanulás megértésébe. Mivel a gyűjthető adatok egyedülállóak. Adatot gyűjthetsz minden egyes klikkelésről, házi feladat beküldésről hallgatók tízezreinek minden fórumhozzászólásáról. Így az emberi tanulás kutatását a hipotézis-vezéreltről adatvezéreltre állíthatjuk át, ami egy olyan átalakulás, ami például forradalmasította a biológiát. Ezeket az adatokat használhatjuk arra, hogy alapvető kérdéseket értsünk meg, mint: mik a jó tanulási stratégiák, melyek hatékonyak és melyek nem. És az egyes kurzusok esetében, feltehetünk kérdéseket, mint: melyek az általánosan téves feltevések, és hogyan segíthetünk a hallgatóknak kijavítani azokat?
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.
Álljon itt egy példa erre, szintén Andrew Gépi Tanulás órájáról. Ez a rossz válaszok eloszlását mutatja Andrew egyik beadandója esetében. A válaszok itt történetesen számpárok, így ezeket ezen a kétdimenziós ábrán vázolhatjuk. Minden kis kereszt különböző rossz válaszokat jelöl. A nagy kereszt a bal felső sarokban azt jelzi, amikor 2.000 hallgató ugyanazt a rossz választ adta. Nos, ha két hallgató egy 100 fős osztályban ugyanazt a rossz választ adja, soha nem vennénk észre. De ha 2.000 hallgató ugyanazt a rossz választ adja, azt nehéz eltéveszteni. Így Andrew és a hallgatói megnéztek néhányat a feladat megoldásokból, és megértették a félreértés kiváltó okát, majd készítettek egy célzott hiba üzenetet, amit minden egyes diáknak eljuttattak, akinek a válasza abba a részbe esett, s ez azt jelenti, hogy az egyforma hibát elkövető hallgatók, most személyre szabott visszajelzést kaptak arról, hogyan javíthatják ki a téves feltevésüket sokkal hatékonyabban.
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.
Tehát ez a személyre szabás olyasvalami, amit a nagy számoknak köszönhetően hozhatunk létre. A személyre szabás talán az egyik legnagyobb lehetőség itt, mert lehetővé teszi számunkra, hogy egy 30 éves problémát oldjunk meg. Oktatási kutató, Benjamin Bloom 1984-ben vetette fel a 2 szigma problémát, amit három populáció tanulmányozása által figyelt meg. Az első esetben a hallgatók előadás alapú tantermi oktatásban vettek részt. A másodikban a hallgatók szintén hagyományos előadás alapú tantermi oktatást használtak, de egy elsajátítás alapú megközelítést alkalmaztak, így a diák nem léphetett a következő témára, amíg nem demonstrálta az előző anyag elsajátítását. És végül, volt egy hallgatói populáció, ahol a tanár egyenként foglalkozott a diákokkal. Az elsajátítás-alapú populáció teljes körű normál eloszlást mutatott vagy szigmát, jobb eredményeket elérve, mint a hagyományos tanóra alapú órán, az egyéni oktatás pedig két szigmányi teljesítmény növekedést eredményez.
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.
Ahhoz, hogy megértsük mindez mit jelent, nézzük meg közelebbről a tantermi alapú oktatást, és vegyük a teljesítmény középértékét küszöbértéknek. Egy tantermi alapú oktatás során a hallgatók fele a szint felett van, a másik fele alatta. Az egyéni oktatás esetén, a hallgatók 98%-a a küszöbérték felett van. Képzeljük el, hogy úgy tudunk tanítani, hogy a hallgatók 98%-a átlagon felül teljesít! Ebből következik a 2 szigma probléma.
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.
Mivel társadalomként nem engedhetjük meg, hogy minden hallgató számára egyéni emberi oktatót biztosítsunk. Ám lehet, hogy minden hallgató számára biztosíthatunk egy számítógépet, vagy okostelefont. Így a kérdés az, hogy hogyan használhatjuk a technológiát hogy az ábra bal oldaláról a kék görbétől jobbra mozduljunk el, a zöld görbe felé. Az elsajátítást könnyű elérni számítógép segítségével, mivel a gép nem fárad el, ha ötször kell is ugyanazt a videót lejátszania. És attól sem fárad el, ha ugyanazt osztályozza sokszor, ezt láthattuk számos példában, amit mutattam. És még a személyre szabás is egy olyan dolog, aminek kezdjük látni a beindulását, legyen az személyre szabott röppálya a tananyagon át, vagy személyre szabott visszajelzés, amit korábban mutattunk. Tehát a cél itt az, hogy megpróbáljuk véghezvinni, és kideríteni milyen messze tudunk a zöld görbe irányába haladni.
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."
Ha ez annyira nagyszerű, akkor egyetemek elavulttá válnak? Nos, Mark Twain mindenképpen úgy gondolta! Azt mondta, "Az egyetem olyan hely, ahol a professzorok előadásjegyzetei közvetlenül a diákok előadásjegyzeteivé válnak, anélkül, hogy bármelyikük agyán átfutna."
(Laughter)
(nevetés)
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.
Én azért bátorkodom ellentmondani Mark Twain-nek. Úgy gondolom, hogy az ő panasza nem az egyetemekről, hanem a tantermi előadás alapú oktatásról szól, amire olyan sok egyetem olyan sok időt szán. Úgyhogy menjünk még visszább az időben ehhez, Plutarkhoszig, aki azt mondta: "Az elme nem egy edény, amit meg kell tölteni, hanem fa, amit lángra kell gyújtani." És talán kevesebb időt kéne töltenünk az egyetemeken azzal, hogy a hallgatóink fejét tartalommal töltsük meg, eladások tartásával, és több időt kéne tölteni a kreativitásuk, képzelőerejük és problémamegoldó képességeik lángra lobbantásával, mégpedig úgy, hogy ténylegesen beszélünk velünk.
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.
Nos, hogy tehetjük ezt meg? Úgy, hogy aktív tanulást használunk a tantermekben. Nos, számtalan tanulmányt folytattak, ezt is beleértve, ami azt találta, hogy aktív tanulást használva, a hallgatókkal a tanteremben kapcsolatba lépve, a teljesítmény növekszik minden egyes mutatón -- jelenléten, részvételen és tanuláson, amint azt egy standardizált teszt is kimutatta. Láthatják, hogy például, a teljesítmény pontszám majdnem megduplázódott ebben a bizonyos kísérletben. Lehet, hogy inkább így kéne töltenünk az időnket az egyetemeken.
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.
Összefoglalva, ha magas színvonalú oktatást tudnánk ajánlani ingyen mindenkinek a Föld kerekén, mi történne? Három dolog. Először, elérnénk, hogy oktatás alapvető emberi joggá válna, bárki a világon, a képességek és a motiváció birtokában megszerezhetné azokat a készségeket, amik jobb életet biztosítanak neki, a családjának és a közösségének.
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.
Másodszorra, lehetővé tenné az élethosszig tartó tanulást. Kár, hogy oly sok ember számára véget ér a tanulás, amikor befejezi a középiskolát vagy egyetemet. Azzal, hogy ez az elképesztő tananyag elérhető válik, képesek lennénk valami újat tanulni minden alkalommal, amikor csak akarjuk, legyen szó gondolkodásmódunk gazdagításáról, vagy életünk megváltoztatásáról.
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.
És végül, lehetővé tenné az innováció egy hullámát, mert bámulatos tehetségre bárhol lelhetünk. Talán a következő Albert Einstein vagy Steve Jobs Afrika egy eldugott falujában él. Ha annak az embernek oktatást ajánlhatnánk, előállhatna a következő nagy ötlettel, és jobbá tehetné a világot mindannyiunk számára.
Thank you very much.
Nagyon szépen köszönöm.
(Applause)
(Taps)