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.
Kaip ir daugelis jūsų, esu viena iš laimingųjų. Gimiau šeimoje, kur mokymasis buvo įaugęs į kraują. Esu trečios kartos mokslų daktarė, dviejų akademikų dukra. Vaikystėje žaisdavau tėčio universitetinėje laboratorijoje. Taigi savaime suprantama, kad mokiausi geriausiuose universitetuose, kurie atvėrė kelią į galimybių pilną pasaulį.
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.
Deja, daugumai pasaulio žmonių taip gerai nepasiseka. Kai kuriose pasaulio vietose, tarkim, Pietų Afrikoje, švietimas tiesiog nėra gerai prieinamas. Pietų Afrikoje švietimo sistema buvo sukurta baltųjų mažumai apartheido laikais. To pasekmė yra tai, kad šiandien tiesiog nepakanka vietų didelei daliai žmonių, kurie nori ir nusipelno aukštos kokybės švietimo. Šis stygius privedė iki krizės šių metų sausį Johanesburgo universitete. Buvo likę tik keletas vietų pagal standartinį priėmimo procesą, ir vakarą prieš prasidedant registracijai į tas pozicijas, tūkstančiai žmonių išsirikiavo į mylios ilgumo eilę prie įėjimo, tikėdamiesi pirmauti pretenduojant į vieną iš vietų. Kai vartai atsivėrė, minia ėmė veržtis, ir 20 žmonių buvo sužeisti, o viena moteris mirė. Ji buvo motina, kuri atidavė savo gyvybę už galimybę savo sūnui suteikti geresnį gyvenimą.
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.
Bet netgi tokiose pasaulio vietose kaip Jungtinės Valstijos, kur švietimas yra prieinamas, jis gali būti nepasiekiamas. Buvo daug diskutuojama per pastaruosius keletą metų apie kylančius sveikatos apsaugos kaštus. Kas žmonėms galbūt nėra taip akivazdu yra tai, kad per tą patį laikotarpį aukštojo mokslo kaina augo beveik dvigubai, lygiai 559-čia procentų nuo 1985 metų. Dėl to daug kam švietimas tiesiog ne jų kišenei.
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.
Galiausiai net ir tie, kurie sugeba įgyti aukštojo mokslo diplomą, gali nerasti galimybių jo realizuoti. Tik šiek tiek daugiau nei pusė baigusiųjų koledžą Jungtinėse Valstijose, kurie įgyjo aukštąjį išsilavinimą, dirba darbus, kurie išties reikalauja tokio išsimokslinimo. Tai, aišku, negalioja studentams, baigusiems prestižinius universitetus, bet daugelis kitų negauna vertės už savo laiką ir įdirbį.
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 savo pastarojo meto New York Times straipsnyje kaip niekas kitas gerai užfiksavo mūsų pastangų esmę. Jis teigė, kad didžiausi proveržiai įvyksta tada, kai netikėta galimybė susiduria su beviltiška būtinybe. Aš kalbėjau apie tai, kas yra žūtbūt reikalinga. Pakalbėkim apie tai, kas staiga tapo pasiekiama.
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.
Netikėta galimybė buvo pademonstruota per tris populiarius Stanfordo kursus, kurių kiekvieną lankė po 100 tūkstančių ar daugiau žmonių. Kad tai suprastume, panagrinėkime vieną iš jų- Sistemos mokymosi kursą, kurį veda mano kolega ir vienas įkūrėjų Andrew Ng. Andrew dėsto vieną iš populiariausių Stanfordo paskaitų ciklą. Tai Sistemos mokymosi kursas ir į jį kaskart užsirašo po 400 žmonių. Kai Andrew dėstė Sistemos mokymąsi plačiajai visuomenei, užsiregistravo 100 tūkstančių žmonių. Norėdami suvokti šį skaičių, įsivaizduokite, jog norint, kad Andrew žinios pasiektų tokį patį žmonių skaičių jam dėstant Stanforde, jam prireiktų skaityti paskaitas 250 metų. Savaime suprantama, jam labai atsibostų.
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.
Taigi, sulaukę tokios reakcijos, su Andrew nusprendėme, kad reikia pasistengti ir dar padidinti mastą, kad galėtume suteikti geriausios kokybės švietimą kuo daugiau žmonių. Taigi mes sukūrėme Coursera, kurios tikslas yra pasirinkti geriausius kursus pas geriausius dėstytojus geriausiuose universitetuose ir padaryti juos prieinamus bet kam pasaulyje už dyką. Šiuo metu platformoje siūlome 43 kursus iš keturių universitetų, apimančius įvairias akademines disciplinas. Leiskite pademonstruoti nedidelę apžvalgą, kaip tai atrodo.
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
(Video) Robert Ghrist: Sveiki prisijungę prie Integralinių ir diferencialinį skaičavimo!
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
Ezekiel Emanuel: 50 milijonų žmonių yra neapdrausti.
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation.
Scott Page: Modeliai padeda mums kurti efektyvesnes organizacijas ir strategijas. Mes matome neįtikėtiną segregaciją.
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head.
Scott Klemmer: Taigi Bush'as įsivaizdavo, kad ateityje kiekvienas ties kaktos viduriu bus prisitaisęs po kamerą.
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
Mitchell Duneier: Mills'as siekia, kad sociologijos studentai ugdytų mąstymo kokybę...
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
RG: Kabantys laidai yra hiperbolinio kosinuso formos.
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
Nick Parlante: Kiekvieno pikselio raudonos spalvos reikšmę paveikslėlyje nustatykite lygią nuliui.
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
Paul Offit: ... Vakcina padėjo mums išnaikinti poliomielito virusą.
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
Dan Jurafsky: Ar Lufthansa patiekia pusryčius ir San Chosė? Na, tai skamba juokingai.
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
Daphne Koller: Taigi čia yra kurią monetą pasirenkate, o štai čia du jos metimai.
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
Andrew Ng: Taigi esant didelės apimties sistemos mokymuisi, norėtume atrasti skaičiuojamąjį ...
(Applause)
(Aplodismentai)
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.
Pasirodo, tikriausiai ne visai nelauktai, kad studentams patinka gauti geriausią mokomąją medžiagą iš geriausių universitetų už dyką. Nuo tada, kai vasarį įkūrėme interneto svetainę, sulaukėme 640 tūkstančių studentų iš 190 šalių. Turime 1,5 milijono registracijų, 6 milijonus užpildytų apklausų iš 15-os iki dabar inicijuotų kursų, ir 14 milijonų video peržiūrų.
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.
Bet visa tai ne vien apie skaičius, tai ir apie žmones. Ar tai būtų Akash iš mažo Indijos miestelio, kuris niekada nebūtų turėjęs priėjimo prie Stanfordo lygio kurso ir nebūtų galėjęs už jį užsimokėti. Arba Jenny, kuri yra vieniša dviejų vaikų motina ir nori patobulinti savo įgūdžius, kad galėtų grįžti [į universitetą] ir pabaigti magistro studijas. Arba Ryan'as, kuris negali lankyti studijų, nes jo dukrai sutrikęs imunitetas ir jis negali rizikuoti, kad kenksmingi mikrobai patektų vidun, taigi jis negali išeiti iš namų. Tikrai džiaugiuosi galėdama pasakyti -- neseniai susisiekėme su Ryan'u -- kad ši istorija turi laimingą pabaigą. Mažoji Shannon -- matote ją kairėje -- jau daug geriau laikosi, ir Ryan'as, pasimokęs keletą mūsų kursų, gavo darbą.
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.
Taigi kuo šie kursai taip skiriasi nuo kitų? Visgi, kursai internetu egzistavo jau kurį laiką. Šie kursai yra kitokie dėl tikro studijavimo potyrio. Jie prasideda nustatytą dieną, ir tada studentai kas savaitę žiūri vaizdo įrašus ir atlieka namų darbus. Ir tai tikrų tikriausi namų darbai tikram pažymiui, su tikru atlikimo terminu. Čia matote atlikimo terminus ir naudojimo grafiką. Tie šoktelėjimai parodo, kad darbo atidėliojimas yra pasaulinio lygio fenomenas.
(Laughter)
(Juokas)
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.
Kurso pabaigoje studentai gavo sertifikatą. Jie gali parodyti šį sertifikatą potencialiam darbdaviui ir gauti geresnį darbą, ir žinome daug studentų, kuriems taip ir padarė. Kai kurie studentai sertifikatus pristatė savo mokymo įstaigoms ir gavo tikrų kreditų. Taigi šie studentai tikrai gavo kai ką prasmingo už savo investuotą laiką ir pastangas.
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.
Pakalbėkime apie kai kurias šių kursų sudedamąsias dalis. Pirmasis komponentas reiškia, kad išsivadavus iš fizinės auditorijos ribotumo ir kuriant mokomąją medžiagą formatu, tinkančiu internetui, galima išsilaisvinti nuo, tarkim, monolitinės vienos valandos trukmės paskaitos. Galima suskaidyti medžiagą į, pavyzdžiui, šiuos aštuonis trumpus modulinius vienetus po 12 minučių, kurių kiekvienas pateikia po nuoseklią idėją. Studentai gali naršyti po kurso medžiagą įvairiais būdais, priklausomai nuo savo išsilavinimo, įgūdžių ir pomėgių. Taigi, pavyzdžiui, kai kuriems studentams naudos gali atnešti dalis paruošiamosios medžiagos, kurią galbūt jau turi kiti studentai. Kitiems studentams gabūt įdomi tam tikra papildoma tema, kurią jie nori nagrinėti individualiai. Todėl toks formatas leidžia išsilaisvinti iš visiems vienodo švietimo modelio ir leidžia turėti daug labiau suasmenintą mokymosi programą.
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.
Savaime suprantama, kaip pedagogai, visi žinome, kad studentai nesimoko tik sėdėdami ir pasyviai žiūrėdami vaizdo įrašus. Galbūt viena didžiausių šio projekto dalių yra tai, kad mums reikia turėti studentų, kurie praktikuoja su kurso medžiaga, kad tikrai ją suprastų. Nemažai mokslinių studijų yra parodžiusios to svarbą. Pavyzdžiui ši, pernai pasirodžiusi Science žurnale, parodo, kad net paprastas atkartojimas, kai studentai tiesiog pakartoja tai, ką jau yra išmokę, gerokai pagerina rezultatus įvairiuose testuose, vertinančiuose pasiekimus, nei daugelis kitų pedagoninių pastangų.
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.
Mes pabandėme įtraukti išmoktų dalyktų pakartojimą į platformą kartu su daugeliu kitų mokymosi metodų. Pavyzdžiui, net mūsų vaizdo įrašai nėra tik vaizdo įrašai. Kas kelias minutes įrašas sustoja ir studentas turi atsakyti į klausimą.
(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.
(Video) SP: ... Šie keturi dalykai. Ateities perspektyvų teorija, hiperbolinis diskontavimas, status quo šališkumas, bazinės normos šališkumas. Visi šie dalykai išsamiai aprašyti. Tad jie yra gerai aprašyti nukrypimai nuo racionalaus elgesio.
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: Ir čia video sustoja, ir studentas įrašo atsakymą į langelį. ir patvirtina. Akivaizdu, kad studentas nebuvo susikaupęs.
(Laughter)
(Juokas)
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.
Taigi jis turi galimybę bandyti vėl, ir šįkart atsako teisingai. Yra ir galimybė perskaityti klausimo išaiškinimą. Ir dabar įrašas nuveda į kitą paskaitos dalį. Tai gana paprastas klausimas, kurį kaip dėstytoja galiu užduoti per paskaitą, bet kai jį užduodu paskaitos metu, 80 procentų studentų vis dar rašalioja paskutinius mano žodžius, 15 procentų įnikę į Facebook, ir tik tas gudrutis priekinėje eilėje išpyškina atsakymą kol niekas net nespėjo pagalvoti, ir kaip dėstytoja aš esu baisiausiai patenkinta, bent kas nors žinojo atsakymą. Ir dėstytojas tęsia daugeliui studentų išvis net nepastebėjus, kad buvo užduotas kažkoks klausimas. Čia kiekvienas studentas privalo dirbti su kurso medžiaga.
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.
Ir, aišku, šie paprasti kartojimo klausimai dar nėra viskas. Reikia sukurti daug daugiau svarbių praktikos klausimų ir taip pat reikia studentų atsakymus įvertinti ir pakomentuoti. Taigi, kaip įvertinti 100 tūkstančių studentų darbą, jei neturi 10 tūkstančių mokymo asistentų? Atsakymas- reikia naudoti technologijas, kad jos tai padarytų už tave. Laimei, technologijos gerokai pažengė ir mes galime įvertinti daug skirtingų tipų namų darbų. Be testo su atsakymų variantais ir klausimų su trumpais atsakymais, kuriuos matėte įraše, mes taip pat galime vertinti matematiką, matematines išraiškas ir matematinius išvedimus. Galime vertinti modelius, nesvarbu, ar tai būtų finansinis modelis verslo kurse, ar fizikinis modelis gamtos mokslų ar inžinerijos kurse, ir galime įvertinti kai kurias gana sudėtingas programavimo užduotis.
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.
Leiskite parodyti vieną, kuri yra gana paprasta, bet pakankamai vaizdi. Tai yra iš Stanfordo Kompiuterinių studijų 101 kurso, ir studentams užduota sutvarkyti to neryškaus raudono paveikslėlio spalvas. Jie įveda savo programą į naršyklę, ir galite matyti, kad jiems nelabai pavyko, ponią Laisvę vis dar kankina jūros liga. Taigi studentai bando darsyk, ir dabar jiems pavyko; tai jiems pasakoma ir jie gali pereiti prie kitos užduoties. Galimybė aktyviai bendrauti su mokymosi medžiaga ir sužinoti, ar užduotį atlikai teisingai, ar ne, yra kertinis mokymosi aspektas.
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.
Aišku, mes dar negalime vertinti dalies užduočių, reikalingų visiems kursams. Konkrečiau, tai, ko trūksta, yra kritinio mąstymo užduotys, kurios yra tokios būtinos dalykams kaip humanitariniai mokslai, socialiniai mokslai, verslo studijos ir kiti. Taigi mes bandėme įtikinti, pavydžiui, kai ką iš savo humanitarinių mokslų fakulteto, kad testas su atsakymų variantais nėra tokia jau bloga strategija. Tai ne itin pavyko.
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.
Taigi pabandėme rasti kitokį sprendimą. Ir sprendimas, kuriuo nusprendėme naudotis, yra kitų studentų vertinimas. Pasirodo, jog, anot ankstesnių studijų, kaip ši, kurios autoriai Saddler ir Good, kad strategija, kai vieni studentai vertina kitų darbus, yra nuostabiai efektyvi atkartojant pažymius. Ji buvo išbandyta tik mažose grupėse, bet gauti rezultatai rodo, kad, pavyzdžiui, šie studentų pateikti pažymiai ant y ašies išties gerai koreliuoja su mokytojų suteiktais pažymiais x ašyje. Kas dar labiau stebina yra tai, kad pačių sau pasirašyti pažymiai, kai studentai patys kritiškai įvertina savo darbą -- jei tik yra teisingai skatinami, kad jie sau negalėtų duoti aukščiausių balų -- iš tikrųjų dar labiau koreliuoja su mokytojų pažymiais. Taigi tai yra efektyvi strategija, kuri gali būti naudojama vertinant dideliu mastu, ir taip pat yra efektyvi mokymosi strategija studentams, nes to pagalba jie iš tikrųjų mokosi. Taigi dabar turime didžiausią kada nors sukurtą tarpusavio vertinimo sistemą, kur dešimtys tūkstančių studentų vertina vieni kitų darbus, ir gana sėkmingai, turiu pasakyti.
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.
Bet visa tai nėra tik apie studentus, sėdinčius vienus savo kambariuose ir sprendžiančius uždavinius. Kartu su kiekvienu mūsų kursu susikūrė studentų bendruomenė, globali žmonių bendruomenė, kurią jungia bendros intelektualinės pastangos. Čia matote pačių sugeneruotą žemėlapį su mūsų Prinstono Sociologijos 101 kurso studentais, kur jie save pažymėjo pasaulio žemėlapyje, ir jūs aiškiai galite matyti globalų šios veiklos mastą.
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.
Studentai šiuose kursuose bendradarbiavo daugybe būdų. Visų pirma, klausimų-atsakymų diskusijų forume studentai galėjo užduoti klausimus, o kiti studentai į juos atsakydavo. Ir kas yra tikrai nuostabu, turint daug studentų, kad net jei kuris nors uždavė klausimą trečią valandą ryto kuriame nors pasaulio gale, tikrai bus kažkas, kas tuo metu nemiega ir sprendžia tą patį uždavinį. Taigi, daugumoje mūsų kursų laiko trukmės mediana nuo klausimo iki atsakymo pasirodymo buvo 22 minutės. Tai pagalbos lygis, kurio pati niekada nepasiekiau su savo Stanfordo studentais.
(Laughter)
(Juokas)
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.
Ir iš pačių studentų atsiliepimų matote, kad studentai, dėl šios didžiulės bendruomenės internete, turėjo galimybę pabendrauti su kitais giliau ir įvairiau nei kada galėjo fizinės auditorijos aplinkoje. Taip pat studentai patys susibūrė, be jokio mūsų įsikišimo, į mažas mokymosi grupeles. Kai kurios jų buvo fizinės mokymosi grupės, susiskirsčiusios pagal geografinę vietą ir kas savaitę rinkdavosi spręsti uždavinių. Čia yra San Francisko mokymosi grupė, bet jų buvo visame pasaulyje. Kitos grupės buvo virtualios, kartais jungiamos bendros kalbos, kartais kultūros. Štai apačioje, kairėje, matote mūsų multikultūriškai universalią mokymosi grupę, kur žmonės norėjo bendrauti būtent su kitų kultūrų žmonėmis.
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?
Turint tokią sistemą, atsiranda nuostabių galimybių. Visų pirma, tai potencialiai gali leisti mums taip įsigilinti ir suvokti žmogaus mokymosi procesą, kaip nebuvo padaryta anksčiau, nes duomenys, kuriuos galime rinkti, yra unikalūs. Galima rinkti kiekvieną paspaudimą pele, kiekvieną namų darbo pateikimą, kiekvieną diskusijų forumo įrašą iš dešimčių tūkstančių studentų. Taigi galima pakeisti žmogaus mokymosi tyrimus nuo hipotezėmis paremto būdo iki duomenimis pagrįsto būdo. Panašus pokytis, pavyzdžiui, revoliucionizavo biologiją. Šiuos duomenis galima naudoti bandant suprasti esminius klausimus pavyzdžiui, kokios yra geros mokymosi strategijos, efektyvias lyginant su neveiksmingomis. O kalbant apie konkretų kursą, galima kelti tokius klausimus, kaip, pavyzdžiui, ko studentai labiausiai nesuprato, ir kaip galime jiems padėti tai išspręsti?
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.
Štai vienas to pavyzdys taip pat iš Andrew vedamo Sisteminio mokymosi kurso. Štai neteisingų atsakymų į vieną namų darbo klausimą pasiskirstymas. Atsakymus sudaro skaičių poros, taigi galime juos atvaizduoti šioje dvimatėje plokštumoje. Kiekvienas iš pliusų, kuriuos matote, žymi atskirą klaidingą atsakymą. Didysis pliusas viršuje kairėje rodo atvejį, kai 2000 studentų pasirinko tokį pat klaidingą atsakymą. Juk niekad nepastebėtum, jei du studentai iš šimto gauna tokį patį klaidingą atsakymą. Bet kai 2000 studentų pasirenka tokį patį neteisingą atsakymą, pasidaro sunku nepastebėti. Taigi Andrew kartu su savo studentais peržvelgė keletą tų užduočių, išsiaiškino, dėl ko jos buvo neteisingai suprastos, ir paruošė po personalizuotą žinutę, kuri buvo išsiųsta kiekvienam studentui, kurio atsakymas papuolė į tą grupę, kas reiškia, kad studentai, kurie padarė tą pačią klaidą, dabar gauna asmeniškai jiems skirtus komentarus, efektyviau padedančius suprasti ir ištaisyti klaidas.
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.
Taigi tokią personalizaciją įmanoma sukurti tiesiog pasinaudojant dideliais skaičiais. Suasmeninta informacija čia turbūt ir viena didžiausių galimybių, nes ji atveria mums būdus, kaip išspręsti 30-ies metų senumo problemas. Edukologijos tyrinėtojas Benjaminas Bloom'as 1984 metais iškėlė vadinamąją 2 sigmų problemą, kurią jis pastebėjo tirdamas tris populiacijas. Pirmoji grupė mokėsi tradicinių paskaitų principu. Antroji taip pat mokėsi paskaitų principu, bet su paskatinimu gerai išmokti dalyką, kai studentai negalėjo pereiti prie kitos temos, neparodę puikaus praeitos temos žinių mokėjimo. Ir galiausiai, trečios grupės studentai buvo mokomi individualiai. Žinių paskatinimo grupė buvo pilnu standartiniu nuokrypiu, arba sigma, aukščiau pasiekimų skalėje, nei tradicinė paskaitų principu mokyta grupė, o individualiai mokytos grupės rezultatuose pastebėtas 2 sigmų pagerėjimas.
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.
Norint suprasti, ką tai reiškia, pažvelkime į paskaitų principu mokomą grupę ir paimkime rezultatų medianą kaip kartelę. Taigi pusė paskaitų principu mokytų studentų grupės yra virš šio lygio, ir pusė žemiau. Individualiai mokytoje grupėje 98 procentai studentų yra virš šio lygio. Įsivaizduokike, jei galėtume mokyti taip, kad 98% mūsų studentų būtų aukščiau vidurkio. Štai ir 2 sigmų problema.
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.
Nes kaip visuomenė mes neišgalime parūpinti kiekvienam studentui po mokytoją. Bet galbūt turime galimybes kiekvienam studentui suteikti kompiuterį arba išmanųjį telefoną. Taigi, esminis klausimas yra kaip galima pasinaudoti technologijomis, kad pasistumtume iš kaiirės diagramos pusės, nuo mėlynosios kreivės, į dešinę su žaliąja kreive. Puikiai išmokti nesunku su kompiuteriu, nes jis nepavargsta penkis kartus rodydamas tą patį vaizdo įrašą. Ir jis nepavargsta net vertindamas tą patį darbą daug kartų, kaip kad matėme daugybėje mano rodytų pavyzdžių. Ir netgi suasmeninimas yra tai, ko pradžią jau matome, ar tai būtų personalizuotas kurso dalykų išdėstymas, ar asmeniški dėstytojų komentarai, apie kuriuos jau kalbėjome. Taigi tikslas yra stengtis ir skatinti tai, ir pamatyti, kiek galime priartėti prie žaliosios kreivės.
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."
Jei visa tai yra taip gerai, ar universitetai tėra atgyvena? Na, Markas Tvenas tikrai taip manė. Jis teigė, jog "Koledžas yra vieta, kur dėstytojo užrašai pereina tiesiai į studentų užrašus, neužkliudydami nė vieno jų galvos."
(Laughter)
(Juokas)
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.
Bet aš nesutikčiau su Marku Tvenu. Manau, kad jis skundėsi ne pačiais universitetais, bet būtent paskaitomis paremtu mokymo formatu, kam universitetai sugaišta tiek daug laiko. Tad grįžkime dar toliau, iki Plutarcho, kuris aiškino, kad "Protas- tai ne indas, kurį reikia pripildyti, o laužas, kurį reikia uždegti." Ir galbūt reikėtų mažiau laiko leisti universitetuose pildant studentų galvas informacija, paskaitomis, bet daugiau laiko skirti įžiebiant jų kūrybiškumą, jų vaizuotę ir jų problemų sprendimo įgūdžius, iš tiesų su jais bendraujant.
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.
Kaip galime tai padaryti? Mes tai galime padaryti aktyvaus mokymosi auditorijoje pagalba. Yra jau daug tyrimų, įskaitant šį, kurie parodo, kad, naudojant aktyvų mokymąsi, bendraujant su studentais auditorijoje, pasiekimai gerėja kiekvienu aspektu -- lankomumu, įsitraukimu ir mokymosi rezultatais pagal standartinius testus. Matote, pavyzdžiui, kad pasiekimai beveik padvigubėja šiame konkrečiame eksperimente. Tad gal būtent taip turėtume leisti laiką universitetuose.
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.
Apibendrinant, jei galėtume pasiūlyti aukščiausio lygio švietimą kiekvienam žmogui pasaulyje už dyką, kas įvyktų? Trys dalykai. Pirma, tai įtvirtintų švietimą kaip kertinę žmogaus teisę, kai bet kuris pasaulio žmogus su gebėjimais ir motyvacija galėtų gauti reikiamus įgūdžius susikurti geresnį gyvenimą sau, savo šeimoms ir savo bendruomenėms.
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.
Antra, tai įgalintų mokymąsi visam gyvenimui. Tikrai gaila, kad tokiam daugeliui žmonių mokymasis pasibaigia su mokykla arba universitetu. Turint šią nuostabią mokomąją medžiagą galėtume išmokti kažką naujo kada tik panorėję, ar tik siekdami tik praplėsti savo mąstymą, ar pakeisti savo gyvenimą.
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.
Ir galiausiai, tai įgalintų inovacijų bangą, nes neįtikėtini talentai gali būti atrasti bet kur. Galbūt kitas Albertas Einstein'as ar kitas Steve Jobs'as gyvena kur nors atokiame kaimelyje Afrikoje. Ir jei mes galėtume suteikti tam žmogui švietimą, jis išrastų dar vieną dalyką, kuris pasaulį padarytų geresne vieta mums visiems.
Thank you very much.
Labai ačiū.
(Applause)
(Plojimai)