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.
Tāpat kā daudziem no jums, man ir paveicies. Es piedzimu ģimenē, kurā izglītība bija visur. Es esmu zinātņu doktore trešajā paaudzē, divu akadēmiķu meita. Bērnībā es rotaļājos tēva universitātes laboratorijā. Tāpēc bija pašsaprotami, ka es mācījos labākajās universitātēs, kas man, savukārt, atvēra durvis uz iespējām bagātu pasauli.
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.
Lielākajai daļai pasaules iedzīvotāju diemžēl nav šādi paveicies. Dažviet pasaulē, piemēram, Dienvidāfrikā, izglītība nav brīvi pieejama. Dienvidāfrikas izglītības sistēma tika veidota aparteīda laikā balto iedzīvotāju minoritātei. Tāpēc mūsdienās tur vienkārši nepietiek vietu visiem tiem, kas grib un ir pelnījuši augstas kvalitātes izglītību. Tieši vietu trūkums šī gada janvārī noveda pie krīzes Johannesburgas universitātē. Pēc standarta uzņemšanas bija palikušas pāri dažas studiju vietas, un naktī, pirms tās tika atvērtas reģistrācijai, tūkstošiem cilvēku stājās kilometru garā rindā vārtu priekšā, cerot būt pirmie, kas iegūs kādu no šīm vietām. Kad vārtus atvēra, sākās paniska spiešanās, tika ievainoti 20 cilvēki, un viena sieviete gāja bojā. Tā bija māte, kas atdeva savu dzīvību, cenšoties savam dēlam sagādāt labākas dzīves iespēju.
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.
Taču pat tādās pasaules vietās kā ASV, kur izglītība ir pieejama, to ne vienmēr patiešām var iegūt. Pēdējos gados ir daudz diskutēts par veselības aprūpes sadārdzināšanos. Tas, ko cilvēki, iespējams, tik ļoti nepamana, ir, ka tajā pašā laika periodā mācību maksa par augstāko izglītību ir pieaugusi gandrīz divas reizes vairāk — kopumā par 559% kopš 1985. gada. Daudzi cilvēki šādu izglītību nevar atļauties.
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.
Visbeidzot pat tiem, kuriem izdodas iegūt augstāko izglītību, iespēju durvis var nepavērties. ASV tikai nedaudz vairāk kā puse augstskolu beidzēju, kuri nesen ieguvuši augstāko izglītību, patiešām strādā darbu, kurā šī izglītība ir vajadzīga. Tas, protams, neattiecas uz studentiem, kuri pabeidz pašas labākās augstskolas, taču daudziem citiem rezultāts nav ieguldītā laika un pūļu vērts.
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.
Nesen Toms Frīdmens savā <i>New York Times</i> rakstā kā neviens cits raksturoja mūsu centienu būtību. Viņš sacīja, ka lielie izrāvieni ir tas, kas notiek, kad pēkšņi iespējamais sastopas ar ļoti vajadzīgo. Es pastāstīju par ļoti vajadzīgo. Parunāsim par to, kas pēkšņi kļuvis iespējams!
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.
Pēkšņi iespējamo pierādīja trīs milzīgi Stenfordas kursi, katrā no tiem bija reģistrējušies 100 000 vai vairāk cilvēku. Lai saprastu, paskatīsimies uz vienu no šiem kursiem — mašīnmācīšanos, ko piedāvā mans kolēģis un līdzdibinātājs Endrjū Ngs. Endrjū pasniedz vienu no lielākajiem Stenfordas kursiem — mašīnmācīšanos. Šim kursam ikreiz reģistrējas ap 400 cilvēku. Kad Endrjū šo mašīnmācīšanās kursu piedāvāja visiem interesentiem, uz to pieteicās 100 000 cilvēku. Ko šis skaitlis īsti nozīmē? Lai aizsniegtu tikpat daudz klausītāju caur kursu Stenfordā, Endrjū būtu jāpasniedz 250 gadus. Viņš, protams, pamatīgi nogarlaikotos.
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.
Redzot, kāda ietekme ir šādiem kursiem, mēs ar Endrjū nolēmām, ka tik tiešām jāmēģina tos izvērst, lai sniegtu vislabāko izglītību iespējami daudziem cilvēkiem. Tā nu mēs izveidojām <i>Coursera</i>, kuras mērķis izvēlēties vislabākos kursus no vislabākajiem pasniedzējiem vislabākajās universitātēs un piedāvāt tos ikvienam pasaulē bez maksas. Šobrīd šajā platformā ir pieejami 43 kursi dažādās jomās no četrām universitātēm, un ļaujiet man sniegt nelielu ieskatu, kā tas viss strādā! (Video)
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
Roberts Grists: Laipni lūgti <i>Calculus</i>!
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
Ezīkiels Emanuels: 50 miljoni cilvēku nav apdrošināti.
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation.
Skots Peidžs: Modeļi palīdz veidot efektīvākas institūcijas un politiku. Notiek prātam neaptverama segregācija.
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head.
Skots Klemers: Bušs iedomājās, ka nākotnē mums uz pieres būs kamera.
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
Mitčels Dunjērs: Mills aicina sociologus attīstīt prāta spēju...
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
RG: Kabelis, kas karājas, iegūst hiperbolas kosinusa formu.
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
Niks Parlante: katram pikselim iestatām, ka <i>sarkans</i> vienāds ar <i>nulli</i>.
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
Pols Ofits: Vakcīna ļāva izskaust poliomielīta vīrusu.
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
Dens Džuravskijs: Vai <i>Lufthansa</i> pasniedz brokastis un Sanhosē? Izklausās dīvaini.
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
Dafne Kollere: Šī ir izvēlētā monēta un, lūk, divi metieni.
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
Endrjū Ngs: Plaša mēroga mašīnmācīšanās jomā mēs gribētu ieviest skaitļošanas...
(Applause)
(Aplausi)
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.
D. K.: Izrādās, — varbūt ne gluži pārsteidzoši — ka studentiem patīk saņemt vislabāko saturu no vislabākajām universitātēm bez maksas. Kopš vietnes atvēršanas februārī mums ir jau 640 000 studentu no 190 pasaules valstīm. Mums ir 1,5 miljoni reģistrāciju, piecpadsmit kursos ir izpildīti 6 miljoni pārbaudes darbu un noskatīti 14 miljoni video.
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 svarīgi ir ne tikai skaitļi, svarīgi ir arī cilvēki. Vai tas būtu Akašs no mazas pilsētiņas Indijā, kurš citādi nebūtu varējis apmeklēt un atļauties Stenfordas līmeņa kursus, vai Dženija, vientuļā divu bērnu māte, kura vēlas uzlabot savas prasmes, lai varētu atgriezties universitātē un pabeigt maģistra studijas, vai Raiens, kurš nevar apmeklēt skolu, jo viņa meitas imūnsistēma ir tik vāja, ka nedrīkst riskēt ievazāt mājās baktērijas, tādēļ viņš neiziet no mājas. Man ir patiess prieks teikt, — mēs nesen sarakstījāmies ar Raienu — ka šim stāstam ir laimīgas beigas. Mazajai Šenonai — tur, pa kreisi, — tagad klājas daudz labāk, un Raiens dabūja darbu, pateicoties dažiem no mūsu kursiem.
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.
Kas padara šos kursus tik īpašus? Galu galā tiešsaistes kursi ir pieejami jau kādu laiku. Šos kursus īpašus padara tas, ka tie patiešām līdzinās īstiem kursiem. Tie sākas noteiktā dienā. Tad studenti ik nedēļu skatās video un pilda mājasdarbus. Un tie ir īsti mājasdarbi ar īstu atzīmi un īstu nodošanas termiņu. Lūk, termiņu un vietnes izmantošanas diagramma. Šie pīķi parāda, ka atlikšana uz pēdējo brīdi ir globāla parādība.
(Laughter)
(Smiekli)
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.
Kursa noslēgumā studenti saņem sertifikātu. Šo sertifikātu viņi var parādīt iespējamajam darba devējam un dabūt labāku darbu, un mēs zinām daudzus, kuri tā dara. Daži studenti savu sertifikātu iesniedza izglītības institūcijai, kurā mācās, un ieguva īstus kredītpunktus. Šie studenti ieguva kaut ko patiešām vērtīgu par ieguldīto laiku un pūlēm.
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.
Parunāsim mazliet par atsevišķām šo kursu sastāvdaļām! Pirmkārt, atsakoties no fiziskās auditorijas ierobežojumiem un veidojot saturu īpaši tiešsaistes formātam, var izvairīties, piemēram, no monotonajām lekcijām stundas garumā. Materiālu var sadalīt, piemēram, šādos īsos 8—12 minūšu moduļos, kur katrs no tiem pievēršas kādai vienotai koncepcijai. Studenti var strādāt ar materiālu dažādos veidos atkarībā no savas pieredzes, prasmēm un interesēm. Daļai studentu, piemēram, noderēs neliels ievads, kas citiem studentiem jau ir zināms. Citus, iespējams, interesēs kāda īpaša papildu tēma, kurai viņi labprāt pievērstos individuāli. Tādējādi, pateicoties šim formātam, mēs varam izvairīties no „viens un tas pats der visiem” izglītības modeļa, un studenti var sekot individuālākam mācību plānam.
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.
Protams, kā skolotāji mēs visi zinām, ka studenti neiemācās, sēžot un pasīvi skatoties video. Iespējams, viena no svarīgākajām šī projekta sastāvdaļām ir studenti, kas strādā ar materiālu, lai to patiešām izprastu. Ir vesela virkne pētījumu, kas to pierāda. Piemēram, šis pētījums, ko pagājušogad publicēja <i>Science</i>, norāda, ka pat vienkārša atsaukšana atmiņā, kur studentiem ir tikai jāatkārto tas, ko viņi jau iemācījušies, vēlāk ievērojami uzlabo rezultātus dažādos pārbaudes darbos salīdzinājumā ar daudziem citiem paņēmieniem.
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.
Mēs mēģinājām šajā platformā iebūvēt atsaukšanu atmiņā, kā arī daudzus citus mācīšanās veidus. Piemēram, pat mūsu video nav tikai video. Ik pēc dažām minūtēm video apstājas, un studentam tiek uzdots jautājums.
(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) S. P.: Perspektīvu teorija, hiperboliskā diskontēšana, tieksme uz <i>status quo</i>, specifiskās informācijas pārvērtēšana — visas ir plaši aprakstītas novirzes no racionālas uzvedības.
DK: So here the video pauses, and the student types in the answer into the box and submits. Obviously they weren't paying attention.
D. K.: Tātad šeit video apstājas, students ieraksta rāmītī un iesniedz atbildi. Acīmredzot, viņš nebija gana uzmanīgs.
(Laughter)
(Smiekli)
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.
Viņš mēģina vēlreiz, un šoreiz ir pareizi. Ja vajag, ir pieejams arī paskaidrojums, un video turpinās ar nākamo lekcijas daļu. Tas ir piemērs vienkāršam jautājumam, kādu es kā pasniedzēja varētu uzdot klasē, taču, kad uzdodu šādu jautājumu klasē, 80% studentu vēl kricelē manis teikto, 15% ir projām <i>Facebook</i> pasaulē, un tad ir tas gudrinieks pirmajā rindā, kas izbazūnē atbildi, pirms pārējie vispār to ir apdomājuši, un es kā pasniedzēja esmu bezgala gandarīta, ka kāds patiešām zināja atbildi. Un lekcija turpinās, pirms lielākā daļa studentu vispār pamanīja, ka ir uzdots kāds jautājums. Šeit ikvienam studentam ir patiešām jāpievēršas materiālam.
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.
Protams, šie vienkāršie atkārtošanas jautājumi nebūt nav viss. Ir jāiestrādā arī daudz saturīgāki jautājumi, kā arī jāsniedz studentiem atgriezeniskā saite par šiem jautājumiem. Bet kā izvērtēt 100 000 studentu atbildes, ja nav 10 000 asistentu? Atbilde ir likt tehnoloģijai to izdarīt jūsu vietā. Par laimi tehnoloģijas ir pamatīgi attīstījušās, un mūsdienās mēs varam izvērtēt veselu rindu dažādu mājasdarbu. Papildus vairākizvēļu un īso atbilžu jautājumiem, kādus redzējāt video, mēs varam izvērtēt matemātiskās izteiksmes, kā arī matemātiskos atvasinājumus. Mēs varam izvērtēt modeļus — vai tie būtu finanšu modeļi uzņēmējdarbībā vai arī fizikāli modeļi dabas vai inženierzinātņu kursā, — un mēs varam izvērtēt visnotaļ sarežģītus programmēšanas uzdevumus.
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.
Lūk, viens diezgan vienkāršs, bet gana ilustratīvs piemērs. Tas ir no Stenfordas kursa „Ievads datorzinātnē”. Studentiem ir jāizlabo krāsas šajā izplūdušajā, sarkanajā attēlā. Viņi ieraksta savu programmu pārlūkā, un mēs redzam, ka īsti pareizi nav — Brīvības statujai joprojām ir jūras slimība. Students mēģina vēlreiz, un nu ir pareizi. Viņi saņem ziņu, ka ir pareizi, un var ķerties pie nākamā uzdevuma. Šī iespēja aktīvi strādāt ar materiālu un uzzināt, vai atbilde ir pareiza, studentiem ir ārkārtīgi svarīga mācīšanās procesā.
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.
Protams, mēs vēl nespējam izvērtēt dažāda veida darbus, kas veicami dažādos kursos. Konkrētāk, trūkst kritiskās domāšanas uzdevumu, kas ir ārkārtīgi svarīgi tādās jomās kā humanitārās un sociālās zinātnes, uzņēmējdarbība un citās. Tāpēc mēs mēģinājām pārliecināt, piemēram, daļu humanitāro zinātņu pasniedzēju, ka vairākizvēļu uzdevumi nav nemaz tik slikta doma. No tā nekas īsti nesanāca.
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.
Tāpēc mums vajadzēja rast citu risinājumu. Gala galā izvēlētais risinājums bija studiju biedru vērtējums. Izrādās, ka pētījumi, piemēram, šis Sedlera un Guda pētījums, pierāda, ka biedru vērtējums ir pārsteidzoši efektīvs veids, kā iegūt atkārtojamus vērtējumus. To izmēģināja tikai mazās grupās, bet izrādījās, ka, piemēram, šīs studentu liktās atzīmes uz <i>y</i> ass ļoti labi sakrīt ar skolotāju ieliktajām atzīmēm uz <i>x</i> ass. Vēl pārsteidzošāk ir tas, ka pašvērtējums, kad studenti paši kritiski izvērtē savu darbu, — ja vien tiek dota pareizā motivācija, lai viņi neliktu sev vislabāko atzīmi — pat vēl labāk sakrīt ar skolotāju liktajām atzīmēm. Tātad šis ir efektīvs veids, ko pielietot plaša mēroga vērtēšanā, un studentiem tā ir arī noderīga mācīšanās stratēģija, jo no šīs pieredzes viņi patiesībā mācās. Tagad mums ir visu laiku lielākā automatizētā biedru vērtēšanas sistēma, kurā desmitiem tūkstošu studentu vērtē viens otra darbu un, jāatzīst, dara to diezgan veiksmīgi.
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.
Taču runa nav tikai par studentiem, kas sēž vieni paši savās istabās, risinot uzdevumus. Ikvienā no šiem kursiem izveidojas studentu kopiena — globāla cilvēku kopiena, kuru vieno kopīgi intelektuāli centieni. Šeit jūs redzat pašizveidotu karti, ko izveidojuši Prinstonas kursa „Ievads socioloģijā” studenti, viņi ir atzīmējuši sevi pasaules kartē, un šeit patiešām var redzēt, cik globālas ir šādas aktivitātes.
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.
Studenti šajos kursos sastrādājas dažādos veidos. Pirmkārt, ir jautājumu un atbilžu forums, kurā studenti uzdod jautājumus un citi studenti uz tiem atbild. Un lieliskākais ir tas, ka, tā kā studentu ir tik daudz, pat tad, ja students uzdos jautājumu plkst. 3 no rīta, kaut kur pasaulē būs kāds, kas ir nomodā un risina to pašu uzdevumu. Daudzos mūsu kursos atbilde uz jautājumu šajā forumā tiek sniegta vidēji 22 minūšu laikā. Saviem Stenfordas studentiem es ne reizi neesmu nodrošinājusi šāda līmeņa servisu.
(Laughter)
(Smiekli)
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.
Kā redzam no studentu atsauksmēm, izrādās, ka, tā kā šī tiešsaistes kopiena ir tik liela, viņiem izdodas sastrādāties dažādos veidos, kas ir vēl pamatīgāki nekā tie, kas pieejami fiziskajās auditorijās. Tāpat studenti paši organizē — bez jebkādas iejaukšanās no mūsu puses — nelielas mācību grupas. Dažas no tām bija klātienes mācību grupas, organizētas ģeogrāfiski, kas tikās ik nedēļas, lai kopā risinātu uzdevumus. Šī ir Sanfrancisko mācību grupa, bet šādas grupas bija visā pasaulē. Bija arī virtuālās mācību grupas, kuras vienoja valoda vai kultūra, un lejā, kreisajā stūrī, redzama mūsu daudzkultūru mācību grupa, kuras dalībinieki gribēja sazināties tieši ar cilvēkiem no citām kultūrām.
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?
Šāda veida struktūra piedāvā vairākas brīnišķīgas iespējas. Pirmkārt, tā mums var sniegt vēl nebijušu ieskatu cilvēku mācīšanās procesā, jo šeit mēs varam iegūt unikālus datus. Mēs varam ievākt katru klikšķi, katru nodoto mājasdarbu, katru foruma ziņojumu no desmitiem tūkstošu studentu. Tādējādi mēs varam pārvērst mācīšanās zinātni no tādas, kas balstīta uz hipotēzēm, tādā, kas balstīta uz datiem — pārmaiņa, kas radīja revolūciju, piemēram, bioloģijā. Mēs varam izmantot šos datus, lai izprastu būtiskākos jautājumus, piemēram, kādas mācīšanās stratēģijas ir efektīvas pretstatā tām, kuras tādas nav? Runājot par konkrētiem kursiem, mēs varam uzdot jautājumus, piemēram, par biežāk sastopamajiem pārpratumiem un kā palīdzēt studentiem no tiem izvairīties?
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.
Lūk, viens piemērs — arī no Endrjū mašīnmācīšanās kursa. Šis ir nepareizo atbilžu sadalījums vienā no Endrjū uzdevumiem. Šoreiz atbildes bija skaitļu pāri, tāpēc tās var atainot divdimensionālā diagrammā. Katrs no mazajiem krustiņiem ir nepareiza atbilde. Lielais krusts augšējā kreisajā stūrī ir nepareiza atbilde, ko izvēlējās 2000 studentu. Redziet, ja divi no 100 studentiem kursā atbild nepareizi, jūs to nekad nepamanīsiet. Taču, ja vienu nepareizo atbildi izvēlas 2000 studentu, to ir grūti nepamanīt. Tā nu Endrjū un viņa studenti tam pievērsās, izpētīja dažus no šiem uzdevumiem, saprata, kāpēc rodas šāds pārpratums, un izveidoja īpašu kļūdas paziņojumu, ko saņēma ikviens students, kura atbildē iekrita šajā „caurumā”. Studenti, kuri pieļauj to pašu kļūdu, tagad saņem personalizētu atgriezenisko saiti, kas ļauj viņiem daudz efektīvāk novērst šo pārpratumu.
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.
Šādus personalizētus risinājumus var izveidot, pateicoties lielajam datu apjomam. Personalizēšana ir, iespējams, viena no šīs vides lielākajām iespējām, jo tā ļauj mums risināt kādu 30 gadus vecu problēmu. 1984. gadā izglītības pētnieks Bendžamins Blūms definēja tā dēvēto <i>2 sigma</i> problēmu, ko viņš novēroja, pētot trīs dažādas grupas. Pirmā grupa mācījās no lekcijām klasē. Otrā studentu grupa mācījās, izmantojot standarta lekcijas klasē, bet viņu zināšanas tika pārbaudītas — studenti netika pie nākamās tēmas, kamēr nebija pierādījuši, ka ir apguvuši iepriekšējo. Visbeidzot bija studentu grupa, kuri mācījās viens-pret-vienu ar privātskolotāju. Zināšanu pārbaudes grupa guva par veselu vienu standarta novirzi jeb sigmu labākus rezultātus nekā standarta lekciju grupa, un individuālā apmācība uzlabo rezultātus par 2 sigma.
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.
Lai saprastu, ko tas nozīmē, apskatīsim lekciju grupu un par atskaites punktu ņemsim šīs grupas vidējo rezultātu. Tātad lekciju grupā puse studentu ir virs un puse — zem šī līmeņa. Individuālajā apmācībā 98% studentu būs virs šī vidējā līmeņa. Iedomājieties, ja mēs varētu mācīt tā, ka 98% mūsu studentu būtu virs vidējā līmeņa! Tā arī ir <i>2 sigma</i> problēma,
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.
jo mēs kā sabiedrība nevaram atļauties nodrošināt katru studentu ar individuālu apmācītāju. Taču varbūt mēs varam atļauties nodrošināt katru studentu ar datoru vai viedtālruni. Jautājums ir, kā mēs varam izmantot tehnoloģiju, lai no zilās līknes diagrammas kreisajā pusē nokļūtu pie zaļās līknes labajā pusē? Izmantojot datoru, meistarību ir viegli sasniegt, jo dators nenogurst, piecas reizes rādot vienu un to pašu video. Un tas nenogurst, pat vairākkārt vērtējot vienu un to pašu darbu, kā iepriekš vairākos piemēros redzējām. Pat personalizēšana ir kas tāds, ko mēs redzam veidojamies — vai tā būtu personalizēta mācību materiāla apguve, vai personalizētā atgriezeniskā saite. Mūsu mērķis ir mēģināt un censties, lai redzētu cik ļoti tuvāk zaļajai līknei mēs varam tikt.
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."
Tātad — ja tas viss ir tik lieliski, vai universitātes ir novecojušas? Nu, Marks Tvens tā pavisam noteikti domāja. Viņš teica, ka „skolas ir vieta, kur profesora pieraksti nokļūst pa taisno studentu pierakstos, neizejot cauri ne viena, ne otra smadzenēm.”
(Laughter)
(Smiekli)
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.
Taču es atļaušos nepiekrist Markam Tvenam. Manuprāt, viņš kritizēja nevis universitātes, bet drīzāk standarta lekciju formātu, kam universitātes velta tik daudz laika. Tāpēc dosimies vēl tālākā pagātnē, pie Plūtarha, kurš sacīja, ka „prāts nav trauks, kas jāpiepilda, bet gan malka, kas jāaizdedzina”. Varbūt universitātēs vajadzētu pavadīt mazāk laika, piepildot studentu prātus ar saturu, lasot viņiem lekcijas, un vairāk laika, iededzinot viņu jaunrades spēju, iztēli un problēmu risināšanas prasmes, patiešām sarunājoties ar viņiem.
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.
Kā mēs to varam izdarīt? Izmantojot skolās aktīvo mācīšanos. Ir daudz pētījumu, tostarp šis, kas parāda, ka aktīvā mācīšanās, mijiedarbība ar studentiem uzlabo rezultātus pilnīgi visās jomās — apmeklējumā, iesaistē un mācību vielas apguvē, ko mēra ar standartizētiem testiem. Redzat? Piemēram, šajā eksperimentā rezultāti ir gandrīz divreiz labāki. Tāpēc varbūt mums universitātēs savu laiku vajadzētu pavadīt šādi.
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.
Rezumējot — kas notiktu, ja mēs ikvienam varētu piedāvāt visaugstākās kvalitātes izglītību par brīvu? Trīs lietas. Pirmkārt, izglītība kļūtu par ikviena cilvēka pamattiesībām. Ikviens cilvēks pasaulē, kuram ir spējas un motivācija, varētu iegūt vajadzīgās prasmes, lai uzlabotu savu, savas ģimenes un savas kopienas dzīvi.
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.
Otrkārt, tas padarītu iespējamu mūžizglītību. Ir ļoti žēl, ka tik daudzi cilvēki, pabeiguši vidusskolu vai augstskolu, pārstāj mācīties. Ja šis lieliskais saturs būtu brīvi pieejams, mēs varētu apgūt ko jaunu ikreiz, kad to vēlamies — prāta apvāršņu paplašināšanai vai dzīves mainīšanai.
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.
Visbeidzot, tas padarītu iespējamu jaunrades vilni, jo apbrīnojamus talantus var atrast visur. Varbūt nākamais Alberts Einšteins vai Stīvs Džobss dzīvo kādā nomaļā Āfrikas ciematā. Ja mēs varētu šiem cilvēkiem piedāvāt izglītību, viņi spētu nākt klajā ar nākamo lielo ideju un padarīt pasauli par labāku vietu mums visiem.
Thank you very much.
Liels paldies!
(Applause)
(Aplausi)