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.
여러분 중 대부분처럼 저도 운이 좋은 사람입니다. 저는 학구열이 높은 가정에서 태어났어요. 저는 두 학자의 딸로 태어났고, 집안 삼대째 박사입니다. 어렸을 적엔 아버지의 대학교 연구실에서 놀곤 했죠. 그래서 최고 대학에 다니는 게 무척 당연하게 생각되었어요. 그곳에선 기회의 문이 열렸지요.
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.
불행한 일이지만 세계 대부분의 사람들이 그렇게 운이 좋진 못합니다. 지구상 어떤 곳에서는, 예를 들어 남아프리카에서는 교육을 받는 것은 쉽지 않습니다. 남아프리카의 교육 시스템은 소수의 백인들이 통치하던 아파트르헤이드 (남아프리카공화국의 인종차별정책) 시절에 만들어졌습니다. 결과적으로 오늘날에는 고등교육을 받는 것을 원하고, 또, 받을 자격이 있는 많은 사람들을 위한 자리가 없습니다. 이러한 부족함은 결국 금년 1월 요하네스버그대학에 위기를 초래했습니다. 정규 입학절차 이후에도 몇몇 신입생 자리가 남았고 신입생 등록 바로 전날 밤 수천명의 사람들이 등록하길 바라면서 정문 밖으로 1마일이나 줄을 섰습니다. 정문이 열리자, 사람들이 한꺼번에 우르르 몰렸고 결국 스무명이 다쳤고 한 여성이 죽고 말았습니다. 그녀는 당신의 아들이 좀 더 나은 삶을 살 수 있는 기회와 자신의 목슴을 맞바꾼 한 어머니였던 거죠.
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.
그러나 미국같이 교육을 받을 수 있는 나라에서 조차도 교육은 쉽게 접할 수 없는 것일 수도 있습니다. 지난 몇 년 간 의료혜택 비용 상승에 대한 논쟁이 있어 왔는데요. 아마 사람들은 고등 교육 비용이 같은 기간 동안 거의 두 배 가까운 속도로 올랐다는 것을 그만큼 잘 알고 있지 못한 것 같습니다. 1985년 이래로 총 559%나 올랐는데 말이죠. 이로인해 많은 사람들이 금전적인 이유로 교육을 받기 어려워졌습니다.
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.
결국 고등 교육에 어렵사리 발을 들여놓은 사람들에게조차도 그러한 기회의 문은 열리지 않을 수 있죠. 최근 미국에서 고등교육을 받고 대학을 졸업한 사람들 중 절반을 조금 넘는 정도의 사람들만이 그런 교육을 필요로 하는 곳에서 일하고 있습니다. 이것은 물론 명문 대학을 졸업한 학생들의 경우는 아니지만 많은 학생들은 그들의 시간과 노력에 대한 대가를 받지 못합니다.
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.
톰 프리드맨은 그의 최근 뉴욕 타임즈 기사에서 어느 누구도 하지 못했을 방식으로, 우리의 노력 뒤에 숨어있는 생각을 포착했습니다. 그는 큰 돌파구란 갑자기 가능한 것들이 몹시 필요한 것을 만나는 것이라고 하였습니다. 저는 몹시 필요한 것에 대해 이야기를 해왔습니다. 이제 갑자기 가능한 것들에 대해 이야기해 보도록 하죠.
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.
갑자기 가능한 것들은 십만 명 이상 수강 신청한 스탠포드의 3개의 대형 강의에 의해 입증될 수 있습니다. 이것을 이해하기 위해 그 수업들 중 하나를 보도록 하지요. 제 동료이자 공동 창설자인 Andrew Ng가 강의하는 기계 학습 강의입니다. 앤드류는 대형 강의 중 하나인 기계 학습 강의를 진행하는데 그 강의는 매번 400명의 학생들이 신청을 합니다. 앤드류가 이 강의를 일반 대중에게 가르쳤을 때 십만 명이 수강신청을 했습니다. 그러니까 앤드류가 스탠포드에서 강의하는 학생 수만큼 가르친다면 그는 250년 간 강의해야 할 것이라고 볼 수 있겠군요. 물론, 그는 무척 지루해 하겠지요.
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.
이런 결과를 보면서 앤드류와 저는 최대한 많은 사람들에게 최상의 교육을 제공하기 위해 수강생의 수를 늘리도록 노력해야겠다고 생각했죠. 그래서 우리는 Coursera를 만들었습니다. Coursera의 목표는 최고의 대학에서 최고의 교수들에 의한 최고의 강의들을 모아 세계 모든 사람들에게 무료로 보급하는 것입니다. 우리는 지금 4개 대학에서 온 다양한 분야의 43개 강의가 있습니다. 그 강의들이 어떤 식인지 여러분께 조금 보여드리겠습니다.
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
Robert Ghrist : 미적분에 오신 걸 환영합니다.
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
Ezekiel Emanuel : 5천만 명의 사람들이 보험에 들지 않았습니다.
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation.
Scott Page : 여러 사례들은 우리가 더 효과적인 제도와 정책들을 만들도록 도와줍니다. 우리는 상상할 수 없는 인종차별을 받습니다.
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head.
Scott Klemmer : 그러니까 부시는 미래에 우리가 카메라를 머리 한 가운데 달고 다닐 것이라고 생각했습니다.
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
Mitchell Duneier : 밀즈는 사회학과 학생들이 마음의 질을 발전시키길 원했습니다.
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
RG: 늘어져있는 케이블선은 쌍곡 코사인 함수의 모양을 띱니다.
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
Nick Parlante : 그림의 모든 픽셀에 대해 빨강을 0으로 지정하세요.
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
Paul Offit : 백신 덕분에 우리는 소아마비 바이러스를 없앨 수 있게 되었습니다.
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
Dan Jurafsky : 루프트한자(독일 항공회사)가 아침식사와 산 호세를 공급한다고요? 이상하게 들리네요.
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
Daphne Koller : 그러니까 이건 여러분이 고른 동전이고, 이것이 두 번 던진 것입니다.
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
Andrew Ng : 그러므로 대규모의 기계학습에서 우리는 컴퓨터의...
(Applause)
(박수)
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.
별로 놀랍지 않게도, 많은 학생들이 최고 대학들의 최고의 수업들을 공짜로 듣는 것을 좋아했습니다. 2월에 웹사이트를 개설하고부터 현재 우리는 190개국에서 온 64만 명의 학생들이 있습니다. 우린 150만 개의 수강신청을 받고 있고 15개의 수업에서 만들어진 퀴즈 중 6백만 개가 제출됐고 1400만 개의 영상이 시청되었습니다.
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.
그러나 이것은 단지 숫자에 대한 것이 아니라 사람들에 대한 것입니다. 인도의 작은 마을에서 와 스탠포드 수준의 강의를 접촉할 기회가 전혀 없고 또 그것을 들을 금전적 여유도 없는 Akash 여도 괜찮습니다. 기술을 연마하고 학교로 돌아가 자신의 석사 학위를 마치고 싶어하는 두 아이의 편모인 Jenny여도 괜찮습니다. 혹은 면역력이 부족한 딸 때문에 집 안에 병균이 들어올까봐 학교에 가지 못하는 Ryan이어도 괜찮습니다. 저는 우리가 최근 Ryan과 연락한 결과 이 이야기가 행복한 결실을 맺었다고 전할 수 있어서 매우 기분이 좋습니다. 그의 아기 Shannon은--여기 왼쪽이 그녀입니다-- 훨씬 더 나아졌고 Ryan은 우리의 강의 일부를 들음으로써 취직하였습니다.
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.
이 강의들이 뭐가 그렇게 다르냐고요? 온라인 강의는 꽤 오랫동안 가능했잖아요. 이 강의들이 다른 점은 이것들이 실제 강의 체험이었다는 점입니다. 강의들은 특정한 날에 시작하고 학생들은 매주 영상을보고 숙제를 했습니다. 그리고 이 숙제들은 실제 점수와 실제 기한이 있는 진짜 숙제들이었습니다. 이 그래프에서 제출 기한과 제출 시간을 볼 수 있습니다. 이 뾰족한 부분들은 미루는 버릇이 세계적 현상이라는 것을 보여주죠.
(Laughter)
(웃음)
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.
강의가 끝나고 나면 학생들은 수료증을 받았습니다. 그들은 그 수료증들을 장래의 고용주들에게 제출하여 더 나은 직업을 얻을 수 있었고 우리는 그렇게 한 많은 학생들을 알고 있습니다. 어떤 학생들은 그들의 수료증을 교육기관들에 제출하여 실제 학점으로 기제하였습니다. 그렇게 이 학생들은 그들의 시간과 노력의 투자에 대해서 의미있는 무언가를 실제로 얻어내고 있는 것이지요.
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.
이 강의들에 들어가는 몇 가지 요소들에 대해 조금 이야기해 보도록 하지요. 첫 번째 요소는 실제 교실의 제약성을 없애고 온라인 형식으로 내용을 구성하게 된다면 예를 들어 획일적인 1시간 수업으로부터 벗어나게 된다는 점입니다. 예를 들면, 그 내용을 일관성 있는 내용의 이런 작은 모듈식의 8~12분짜리로 만들 수 있습니다. 학생들은 그들의 배경, 실력이나 흥미에 따라 이 내용을 각자의 방식으로 왔다갔다할 수 있습니다. 그렇게 되면 어떤 학생들은 다른 학생들이 이미 갖고 있는 준비 자료를 통해 이익을 볼 수 있지요. 다른 학생들은 개인적으로 추구하는 어떤 주제에 대해 관심이 있을지도 모르고요. 그렇게 이 형식은 한 가지 형태로 모든 것을 해결하는 획일적 교육 방식에서 벗어나 학생들에게 훨씬 잘 맞는 맞춤형 교육을 할 수 있게 합니다.
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.
물론 우리는 교육자들로써 학생들이 그저 앉아서 수동적으로 영상을 봐서는 배우지 못한다는 것을 알고 있습니다. 어쩌면 이런 노력의 가장 큰 요소는 우리의 수업을 듣는 학생들이 정말 그것을 이해하도록 하기 위해서는 학생들이 연습하도록 해야 한다는 점입니다. 이것의 중요성을 입증하는 여러 연구들도 있었고요. 작년 Science지에 발표된 이 그래프를 보시면 학생들은 자신이 이미 배운 것을 그저 복습하면 되는 간단한 인출연습만 하더라도 여러 형태의 학력평가에서 다른 많은 교육적 도구를 사용한 것보다도 더 향상된 결과를 보여주었습니다.
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.
저희는 인출 연습을 다른 방식들과 마찬가지로 저희의 시스템에 도입하고자 하였습니다. 예를들어 저희의 영상조차 그저 평범한 영상이 아닙니다. 몇 분마다 영상이 멈추고 학생들은 질문을 받게 되지요.
(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.
SP : ...이 네 가지입니다. 전망 이론, 과도한 가치 폄하, 현상유지편향, 기저율의 편향. 이것들은 모두 잘 입증되었습니다. 그러니까 이것들은 이성적인 행동에서 벗어난, 충분히 입증된 행동이라고 할 수 있지요.
DK: So here the video pauses, and the student types in the answer into the box and submits. Obviously they weren't paying attention.
여기서 영상이 멈추고 학생들은 박스에 답을 칩니다. 그리고 제출하지요. 확실히 집중을 안하고 있었네요.
(Laughter)
(웃음)
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.
다시 시도하게 됩니다. 그리고 이번엔 맞히네요. 원하면 설명을 볼 수도 있습니다. 이제 영상은 강의의 다음 부분으로 넘어갑니다. 이것들은 강사로써 저도 수업에서 물어볼만한 간단한 질문들입니다. 그렇지만 이런 질문을 수업에서 한다면 80퍼센트의 학생들은 제가 말한 마지막 말을 아직 필기하고 있을 것이고 15퍼센트의 학생들은 페이스북에 빠져 있을 것이고 첫 번째 줄에 앉아있는 범생이들이 다른 학생들이 생각해보기도 전에 답을 말하겠죠. 그리고 저는 강사로써 어떤 사람이 실제로 답을 알고 있다는 사실에 무척 행복해 할겁니다. 그렇게 강의는 대부분의 학생들이 질문을 받았다는 것조차 모른 채 계속 진행되겠지요. 여기서는 모든 학생들이 수업에 참여해야 합니다.
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.
물론 이런 간단한 질문들이 이야기의 끝은 아니지요. 강사들은 더 중요한 연습 문제들을 만들어야 하고 또 학생들에게 그 질문들에 대해 피드백을 주어야 합니다. 그렇다면 만 명의 조교도 없이 어떻게 십만 명의 학생들의 숙제를 평가하죠? 정답은 강사대신 바로 채점해주는 기술을 사용하는 것입니다. 다행히도 기술은 크게 발전했고 우린 이제 다양하고 흥미로운 숙제들을 평가할 수 있습니다. 객관식 문제들과 여러분이 영상에서 보신 단답형 질문들과 더불어 우리는 수학, 수학적 표현, 그리고 수학적 근원에 대해서도 평가가 가능합니다. 우리는 경영 강의의 재정적 모형이든 과학이나 공학 강의의 물리적 모형이든 다양한 모형도 평가할 수 있고 꽤 복잡한 프로그래밍 숙제도 평가할 수 있습니다.
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.
여러분께 사실 간단하지만 꽤 시각적인 예를 보여드리도록 하겠습니다. 이것은 스탠포드의 컴퓨터 공학개론 수업 숙제입니다. 학생들은 이 흐린 붉은색 그림을 색보정해야 합니다. 인터넷에 프로그램을 입력하고 있네요. 완벽하게 하진 못했네요, 자유의 여신상이 아직도 배멀미 중이군요. 그래서 이 학생은 다시 시도해서 이번엔 성공하고, 성공했다고 알림을 받습니다. 그렇게 다음 과제로 넘어가게 되는 것이지요. 강의에 적극적으로 참여하고 맞았는지 틀렸는지를 알게 되는 것은 학생의 공부에서 매우 중요합니다.
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.
물론, 저희는 아직 모든 강의의 다양한 과제들을 평가할 수는 없습니다. 특히 부족한 점은 인문학, 사회과학, 경영 등에서는 매우 중요한 학습법인 비판적 사고에 대한 평가입니다. 그래서 저희는 우리의 인문학 교수들에게 객관식이 그렇게 나쁜 전략은 아니라고 설득했습니다. 잘 되진 않았지요.
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.
그래서 우리는 다른 해결책을 생각해내야 했습니다. 결국 우리는 동료에 의한 평가를 사용하게 되었습니다. Saddler와 Good에 의한 이 자료처럼 많은 이전 연구들에 의하면 동료에 의한 평가는 재생 가능한 성적을 내는 데 놀라운 효과를 가진 전략이더군요. 작은 강의들에서만 사용되었는데 그 결과, 예를 들어 y축에 있는 학생들의 평가가 x축에 있는 교사들의 평가와 높은 상관관계를 가지고 나왔습니다. 더 놀라운 것은 자신들에게 만점을 주지 못하도록 비판적으로 자신의 과제를 평가하도록 하였더니 교사들의 평가와 더욱 일치했습니다. 즉 이것은 평가하는 데에 효과적인 방법이고 학생들이 실제로 경험에서 배우기 때문에 유용한 학습 방법이기도 하지요. 우리는 이제 수십 만명의 학생들이 서로의 과제를 채점하는 역대 최대의 동료 채점 방식을 도입하였습니다. 그리고 꽤 성공적으로 나타났고요.
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.
그렇지만 이것은 단지 거실에 앉아 문제들을 해결하는 학생들의 이야기가 아닙니다. 우리의 모든 강좌들에는 같은 지적 탐구를 하는 세계적인 학생들의 커뮤니티가 만들어졌습니다. 여기 보시는 것은 프린스턴의 사회학개론 수업을 듣는 학생들이 자신들을 세계 지도에 스스로 표시해 만든 지도입니다. 이러한 노력의 세계적 범위를 잘 볼 수 있지요.
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.
학생들은 수업들에 다양한 방식으로 협력했습니다. 첫 번째로, 학생들이 문제을 내면 다른 학생이 답하는 문답 포럼이 있었습니다. 정말 놀라운 것은 학생들이 수없이 많았기 때문에 한 학생이 질문을 오전 3시에 등록하더라도 세계 어딘가에서 어떤 사람인가 깨어있어 같이 문제를 풀고 있었다는 것입니다. 그래서 많은 강의에서 문답 포럼의 평균 반응 시간은 22분이었습니다. 제가 스탠포드 학생들에게 제공할 수 있는 서비스는 절대 아니지요.
(Laughter)
(웃음)
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.
그리고 학생들의 말에 의하면 그들은 이 커다란 온라인 커뮤니티 덕에 실제 교실에서보다 더 다양하고 깊은 방법으로 다른 학생들과 교류할 수 있었습니다. 또 학생들은 스스로 저희의 개입 하나 없이 작은 스터디 모임들을 만들었습니다. 이들의 일부는 지리적 제약을 넘어 매주 만나 함께 문제를 해결하는 실제 스터디 그룹이었습니다. 이것은 샌 프란시스코 스터디 그룹인데 이 외에도 세계 곳곳에 많이 존재합니다. 다른 스터디 그룹들은 온라인 상의 그룹이었는데 일부는 같은 언어나 문화를 공유하였습니다. 여기 왼쪽 아래에는 학생들이 다른 문화에서 온 사람들과 교류하고 싶어한다는 것을 명백히 보여주는 세계적 다문화 스터디 그룹이 있습니다.
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?
이런 체계에서 얻을 수 있는 어마어마한 기회들이 몇 있습니다. 첫 번째는 이것이 우리에게 인간의 학습에 대한 유래없는 모습을 보여준다는 것입니다. 우리가 여기서 모을 수 있는 자료가 독특하기 때문이지요. 여기서는 모든 클릭, 모든 숙제 제출, 수십 만명의 학생들이 올린 포럼들을 모두 볼 수 있어요. 그것을 통해 우리는 인간의 학습에 대한 연구를 가설에서 시작하는 방식에서 생물학에서 혁명을 일으킨 데이터에서 시작하는 방식으로 바꿀 수 있습니다. 이러한 자료들을 통해 우리는 효과적인 학습 전략과 아닌 것을 구분해내는 기본적인 질문들을 이해할 수 있습니다. 그리고 특정 강의들의 내용에선 잘못된 통념들이 무엇인지 그리고 학생들이 어떻게 그것을 고칠 수 있는지를 물을 수 있습니다.
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.
여기 그 예가 있습니다. 앤드류의 기계 학습 강의에서 나온 부분입니다. 이것은 앤드류의 과제들 중 하나에 잘못된 정답의 분포입니다. 답이 숫자의 쌍이기 때문에 이렇게 좌표평면에 표시할 수 있습니다. 각각의 X표는 각기 다른 오답입니다. 왼쪽 위에 있는 큰 X표는 2000명의 학생들이 똑같이 고른 오답입니다. 만약 100명의 학생이 있는 수업에서 2명의 학생이 같은 오답을 썼다면 알아채기 힘들 것입니다. 하지만 2000명의 학생들이 같은 오답을 썼다면 그걸 놓치긴 힘들겠죠. 그래서 앤드류와 그의 학생들은 그 숙제들을 다시 본 뒤 오해의 근본적 이유를 알게 되었고 그들은 같은 오류를 범한 모든 학생들에게 보내는 해설 메시지를 만들었습니다. 이것은 같은 실수를 한 학생들이 이제 어떻게 하면 자신들의 오해를 효과적으로 고칠 수 있는지에 대한 맞춤형 피드백을 받을 수 있다는 것입니다.
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.
이 맞춤화는 많은 학생들이 있음으로써만 가질 수 있는 장점입니다. 맞춤화는 30년 묵은 문제를 풀 수 있게 할 수 있는 가능성을 제시해 주기 때문에 어쩌면 여기의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 교육학자 Benjamin Bloom은 1984년에 2-시그마라는 이론을 제시했는데 여기서 그는 3가지 집단을 분석했습니다. 첫 번째는 강의기반 교실에서 공부한 사람들이었습니다. 두 번째는 강의에 의한, 그렇지만 완벽한 이해를 기반으로 하는 강의 방식을 기반으로 공부한 사람들이에요. 그래서 전체 주제에 대해 완벽히 이해하지 못하면 다음 주제로 넘어가지 못했습니다. 그리고 마지막으로 개인 강사를 통해 1:1 수업을 받은 학생들이 있었습니다. 완벽 학습을 한 집단은 강의에 의한 수업을 들은 학생들의 성적보다 표준편차, 즉, 시그마만큼 높고 개인 강사를 통해 학습한 학생들은 2-시그마만큼 성적이 향상되였습니다.
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.
그것의 의미를 알기 위해서 강의기반 수업에서 평균 성적을 기준점으로 골라보도록 하지요. 그러니까 강의기반 수업에서는 절반의 학생들이 위에, 다른 절반이 그 아래 있군요. 개인 지도를 받은 학생들 가운데는 98퍼센트가 그 기준점 위에 있습니다. 우리가 98퍼센트의 학생들이 평균 이상으로 하도록 가르칠 수 있다고 상상해 보세요. 그러므로 2-시그마 이론은
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.
사회에서 모든 학생들에게 개인 교사를 공급할 수 없기 때문에 불가능합니다. 그러나 어쩌면 우리는 모든 학생들에게 컴퓨터나 스마트폰을 공급해줄 수 있습니다. 그러니까 요지는 우리가 어떻게 기술을 사용해 왼쪽의 파란 곡선을 오른쪽의 초록색 곡선으로 옮겨 가도록 할 수 있느냐는 것입니다. 컴퓨터는 같은 영상을 다섯 번 보여주는 데에 지치지 않기 때문에 완전 이해 방식 학습은 컴퓨터를 통해 쉽게 해낼 수 있습니다. 그리고 제가 여러분께 보여드린 많은 예에서 볼 수 있다시피 컴퓨터는 심지어 같은 문제를 여러 번 채점해도 지치지 않습니다. 그리고 심지어 맞춤화도 교과과정의 성취를 개별적으로 추적한다든지, 제가 보여드린 맞춤형 피드백을 통해서든지 이제 우리가 서서히 시작하고 있는 것입니다. 그러니까 우리의 목표는 이 초록색 곡선을 향해 최대한 옮겨보고, 얼마나 갈 수 있는지 보는 것이지요.
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."
이게 그렇게 위대한 일이면 대학교들이 이제 구식이냐고요? 글쎄요, 마크 트웨인은 확실히 그렇게 생각했죠. 그는 "대학이란 교수의 강의 노트가 교수나 학생의 뇌를 거치지 않고 곧장 학생의 필기장으로 옮겨 가는 곳"이라고 했죠.
(Laughter)
(웃음)
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.
하지만 저는 그와 다르게 생각해 주시기를 바랍니다. 저는 그가 불평하고 있던 것은 대학이 아니라 많은 대학들이 많은 시간을 투입하고 있는 강의에 의한 수업방식이라고 생각합니다. 더 옛날로 가 "마음은 채워야 하는 그릇이 아니라 불붙여져야 하는 장작이다"라고 한 플루타르크 시대로 가보죠. 어쩌면 우리는 대학에서 학생들의 마음에 강의를 통해 내용을 집어넣는 시간을 줄이고 그들과 직접 대화함으로써 그들의 창의력, 상상력과 문제풀이능력에 불을 붙이는 시간을 늘려야 할 것입니다.
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.
그걸 어떻게 하냐고요? 교실에서 활발중심 학습을 하면 됩니다. 여기 이 자료를 포함해 많은 연구들이 보이는 바로는 학생들과 교실에서 교류하는 활발중심 학습을 사용하면 학생들의 출석률, 참여율, 그리고 시험을 통해 측정되는 학생들의 실력을 포함한 모든 면에서 성취도가 개선된다고 알려져 있습니다. 예를 들어 이 특정한 실험에서 시험 성적이 거의 2배로 증가했다는 것을 볼 수 있습니다. 어쩌면 바로 이것이 우리가 대학에서 해야하는 방법일 지 모릅니다.
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.
요약하면, 우리가 세상의 모든 사람들에게 최상의 교육을 제시할 수 있다면 그것이 무엇이 무엇을 할까요? 세 가지입니다. 첫 번째로 교육을 기본적인 인권의 하나로 만드는 것입니다. 그래서 능력과 동기를 가진 세상 모든 사람들이 자신과 가족, 사회를 위해 더 나은 삶을 얻을 수 있도록 하는 것입니다.
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.
두번째로, 평생교육을 가능하게 할 것입니다. 고등학교나 대학을 마치면서 공부는 멈추것은 많은 사람들에게 수치스러운 일입니다. 이런 대단한 강의에 접근 가능하게 함으로써 우리는 원할 때마다, 뭔가 새로운 것을 배울 수 있을 것입니다. 그것이 그저 마음의 지평을 넓히는 것이든 아니면 우리의 삶을 바꾸는 것이든 말이죠.
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.
그리고 마지막으로, 대단한 재능이 어디서든 발견될 수 있기에 새로운 혁신의 물결이 일어나게 할 것입니다. 어쩌면 다음 아인슈타인이나 다음 스티브 잡스는 아프리카의 되딴 동네에 살고 있을 수 있어요. 그리고 만약 우리가 그런 사람에게 교육을 제공할 수 있다면, 그들은 기발한 생각을 떠올릴 수 있을 것이고 우리 모두를 위해 더 나은 세상을 만들 수 있을 것입니다.
Thank you very much.
감사합니다.
(Applause)
(박수)