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.
Çoğunuz gibi ben de şanslı insanlardan biriyim. Eğitimle çok haşır neşir bir ailede doğdum. Üçüncü nesil doktoralıyım ve her iki ebeveynim de akademisyen. Çocukluğumda, babamın üniversitedeki laboratuvarında oynardım. Bu nedenle en iyi üniversitelerden birkaçına girmem kolay oldu ve bu da bana fırsatlarla dolu bir dünyanın kapısını açtı.
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.
Ne yazık ki dünyadaki pek çok insan bu kadar şanslı değil. Dünyanın bazı bölgelerinde, örneğin, Güney Afrika'da, eğitime erişim kolay değil. Güney Afrika'nın eğitim sistemi, ırk ayrımı döneminde beyaz azınlığa göre düzenlenmişti. Sonuç olarak bugün hâlâ, yüksek kalitede eğitim isteyen ve bunu hak eden pek çok kişiye yeterli kontenjan bulunmuyor. Bu yetersizlik, bu yıl Haziran ayında Johannesburg Üniversitesi'nde bir krize yol açtı. Üniversitedeki standart kabul işlemlerinden sonra çok az sayıda boş kontenjan kalmıştı ve üniversitenin kayıtlar için açılacağı günün gecesinde binlerce insan kapının dışında bir buçuk kilometrelik bir kuyruk oluşturdu, bu kontenjanlardan birine yerleşebilmek için sıradaki ilk kişi olmayı umuyorlardı. Kapılar açıldığında bir izdiham oldu, 20 kişi yaralandı ve bir kadın öldü. Oğlununa daha iyi bir hayat sağlamaya çalışırken hayatını kaybeden bir anneydi.
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.
Fakat Amerika gibi dünyanın eğitimin yaygın olduğu bazı bölgelerinde bile ona erişim kolay olmayabilir. Son birkaç yıldır, sağlık hizmetlerinin artan ücretleri çok fazla tartışılıyor. İnsanların bu kadar dikkatini çekmeyen diğer şey şu; aynı dönemde,1985'ten bu yana, yüksek öğrenim ücretleri, neredeyse iki kat daha hızla, toplam %559 oranında arttı. Bu durum, eğitimi pek çok kişi için maddi olarak imkânsız kılıyor.
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.
Sonunda, yüksek öğrenim görmeyi başaranlara da fırsat kapıları açılmayabiliyor. Birleşik Devletler'de yüksek öğrenim gören üniversite mezunlarının sadece yarısından biraz fazlası bu eğitimi gerektiren bir işte çalışıyor. Bu durum elbette en iyi üniversitelereden mezun olanlar için geçerli değil. Ancak diğer pek çok kişi harcadığı zamanın ve çabalarının karşılığını alamıyor.
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.
Gazeteci Tom Friedman, New York Times'daki son köşe yazısında, hiç kimsenin yapamayacağı bir şekilde, çabalarımızın ardındaki ruhu yakaladı. Büyük ilerlemelerin, yapılmasına şiddetle ihtiyaç duyulan şeyle, yapılması birdenbire mümkün olan şeyin buluştuğu anlarda gerçekleştiğini yazdı. Şiddetle ihtiyaç duyulan şeyi söyledim. Birdenbire mümkün olan şey hakkında konuşalım.
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.
Aniden mümkün olan şey, her birine 100.000 veya daha fazla kişinin kaydolduğu üç büyük Stanford dersiyle ispatlandı. Daha iyi anlamak için bu derslerden biri olan, meslektaşım ve ortak kurucumuz Andrew Ng tarafından verilen Makine Öğrenmesi dersine göz atalım. Andrew, en büyük Stanford derslerinden birini veriyor. Bu Makine Öğrenmesi dersine her açıldığında 400 kişi kaydoluyordu. Andrew, Makine Öğrenme dersini halka açık vermeyi düşündüğünde 100.000 kişi kayıt yaptırdı. Bu sayıyı şöyle düşünelim, Andrew'ın, Stanford'da ders vererek aynı sayıda öğrenciye ulaşması 250 yılını alacaktı ve tabii ki bundan çok sıkılacaktı.
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.
Bunun etkisini görünce, Andrew ve ben en üst kalitede bir eğitimi mümkün olduğunca fazla kişiye ulaştırmak için çaba sarf etmemiz ve çıtayı yükseltmemiz gerektiğine karar verdik. Bu nedenle, hedefi en iyi üniversitelerdeki en iyi eğitmenlerden en iyi dersi sağlamak ve bunu dünyadaki herkese ücretsiz sunmak olan Coursera'yı kurduk. Şu anda bu platformda, dört üniversiteden çeşitli dallarda 43 ders var ve kısaca nasıl bir şey olduğunu açıklamama izin verin.
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
(Video) Robert Ghrist: Kalkülüs'e hoş geldiniz.
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
Ezekiel Emanuel: 50 milyon kişi sigortasız.
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation.
Scott Page: Modeller daha etkili kurumlar ve politikalar tasarlamamıza yardım eder. İnanılmaz bir ayrımcılığa uğruyoruz.
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head.
Scott Klemmer: Yani, Bush gelecekte kafanızın tam ortasına bir kamera takacağınızı hayal etti.
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
M.Duneier: Mills sosyoloji öğrencilerinden zihin kalitesini geliştirmesini ister...
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
RG: Sarkan kablo hiperbolik bir kosinüs şeklini alır.
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
Nick Parlante: Görüntüdeki her piksel için kırmızıyı sıfıra ayarlayın.
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
Paul Offit: Aşı, çocuk felci virüsünü ortadan kaldırmamızı sağladı.
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
Dan Jurafsky: Lufthansa kahvaltı ve San Jose' mi servis ediyor? Bu komik geliyor.
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
Daphne Koller: Bu, seçtiğiniz para ve bu da iki yazı tura.
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
Andrew Ng: Büyük ölçekli makine öğrenmesinde bilgisayımsal bir şeyle..
(Applause)
(Alkışlar)
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.
Pek şaşırtıcı gelmese de bu bize gösteriyor ki öğrenciler en iyi üniversitelerdeki en iyi içeriğe ücret ödemeden ulaşmayı seviyor. Şubatta web sitesini açtığımızdan beri 190 ülkeden 640.000 öğrenciye ulaştık. 1,5 milyon kayıtlı kullanıcımız var, bugüne kadar başlatmış olduğumuz 15 derste 6 milyon sınav tamamlandı ve 14 milyon kez video izlendi.
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.
Ancak bu sadece rakamlar değil, insanlarla da ilgili. Örneğin, Hindistan'da küçük bir kasabada yaşayan Akash bu olmasaydı, Stanford kalitesinde bir derse asla erişemezdi ve buna parası asla yetmezdi. Ya da geri dönüp yüksek lisansını tamamlamak için bilgilerini tazelemek isteyen iki çocuk sahibi bekâr bir anne olan Jenny. Veya bağışıklık yetmezliği yüzünden evine mikrop getirme korkusuyla kızını riske atmak istemeyen ve bu sebeple evden ayrılamayıp okula gidemeyen Ryan gibi. Söylemekten mutluyum, geçenlerde Ryan'la yazıştık, hikâyesi mutlu sonla bitti. Shannon bebek, sol taraftaki, şimdi çok daha iyi ve Ryan derslerimizden bazılarını alarak bir işe girdi.
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.
Peki bu dersleri bu kadar farklı kılan nedir? Öncelikle, çevrim içi ders içeriği bir süredir kullanılabilir durumda. Bizi farklı kılan şey, bunun gerçek ders deneyimi olması. Belirli bir günde başladıktan sonra öğrenciler videoları haftalık olarak izleyip ev ödevleri yapar. Ve bunlar gerçek bir teslim tarihi olan gerçek bir not verilen gerçek ödevler olur. Son teslim tarihleri ve kullanım yoğunluğu grafiğine bakın. Bunlar erteleme alışkanlığının küresel bir olgu olduğunu gösteren zirveler.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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.
Kurs bitiminde ise öğrenciler sertifikalarını alır. Bu sertifikayı potansiyel bir işverene sunabilirler ve daha iyi bir iş bulabilirler ve bunu yapan birçok öğrenci biliyoruz. Bazı öğrenciler ise sertifikalarını aldılar ve bunu gerçek üniversite kredisi için kayıtlı oldukları eğitim kurumuna sundular. Dolayısıyla bu öğrenciler, harcadıkları zaman ve emek karşılığında gerçekten önemli bir şey kazanıyorlar.
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.
Bu derslerin bazı özelliklerinden birazcık bahsedelim. İlk özellik, fiziksel bir sınıfın kısıtlamalarından uzaklaşıp içeriği belirgin olarak çevrim içi formata göre tasarladığınızda, örneğin, bir saatlik yekpare dersi bölebiliyorsunuz. Materyali, örneğin her biri 8 ila 12 dakikalık, tutarlılığı olan kısa modüler birimlere bölebilirsiniz. Öğrenciler bu materyali, kendi temelleri yetenekleri veya ilgi alanlarına göre farklı biçimde tekrar inceleyebilirler. Örneğin bazı öğrenciler, diğer öğrencilerin hazırlık materyallerinden yararlanabilirler. Başka öğrenciler ise, kişisel tercihleri gereği belirli bir konuyla derinlemesine ilgilenebilir. Dolayısıyla bu format, tek tip eğitim modelinden uzaklaşıp öğrencilerin çok daha kişiselleştirilmiş bir müfredat izlemelerine olanak tanır.
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.
Tabii ki eğitimciler olarak hepimiz biliyoruz ki öğrenciler sadece pasif bir şekilde video izleyerek öğrenmez. Bu girişimin belki de en temel bileşenlerinden biri öğrencilerin konuyu iyi anlamaları için materyal ile alıştırma yapmalarına gerek görmemizdir. Bunun önemini gösteren bir dizi çalışma yapılmıştır. Örneğin, geçen yıl Science Dergisi'ndeki yazı öğrencilerin öğrendikleri konularda yaptığı basit bir tekrar alıştırmasının bile girilen başarı sınavlarının sonucunu diğer birçok eğitim uygulamasına göre çok daha fazla iyileştirdiğini söylüyor.
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.
Platforma tekrarlama alıştırması ve çeşitli alıştırma formları dahil etmeye çalışıyoruz. Örneğin, bizim videolarımız sıradan videolar değil. Birkaç dakikada bir video duraklıyor ve öğrencilere soru soruluyor.
(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: Şu dört şey. Beklenti teorisi, hiperbolik indirgeme, statüko ön yargısı, taban değer ön yargısı. Hepsi ayrıntılı araştırılmıştır. Yani, hepsinin rasyonel davranıştan sapma olduğu da belgelenmiştir.
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: Video burada duruyor ve öğrenci kutuya cevabı yazıyor sonrada gönderiyor. Belli ki dikkat etmiyorlardı.
(Laughter)
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.
(Gülüşmeler) Şimdi tekrar deniyorlar ve bu sefer doğru yaptılar. Arzu ederlerse isteğe bağlı açıklama da var. Ve şimdi video dersin bir sonraki bölümüne geçiyor. Bu basit bir soru, öğretmen olarak benim de sınıfta sorabileceğim tarzda bir soru ama ben bu tarz bir soruyu sınıfta sorduğumda, öğrencilerin %80'i en son söylediğim şeyi kâğıda karalamakla uğraşıyor, %15'i Facebook'a dalmış oluyor ve en ön sırada cevabı kimsenin düşünmesine fırsat vermeden söyleyiveren çok bilmiş var, ben de öğretmen olarak birinin cevabı bilmesinden son derece mutlu oluyorum ve sonra ders devam ediyor, gerçekten, öğrencilerin çoğu soru sorulduğunu bile fark etmiyor. Burada, her bir öğrencinin kendini konuya vermesi şart.
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.
Tabii ki bu pekiştirme, tekrarlama soruları hikâyenin tamamı değil. Birinin buraya daha anlamlı alıştırmalar eklemesi ve birinin de öğrencilere sorular için geri dönüşler sağlaması gerekli. 10.000 öğretim görevlin yoksa 100.000 öğrencinin sınavını nasıl okur ve not verirsin? Cevap; bunu senin yerine yapması için teknolojiyi kullanman gerekir. Neyse ki teknoloji bir hâyli yol kat etti ve bir dizi ilginç ev ödevine not verebiliyoruz. Çoktan seçmeli ve videoda gördüğünüz kısa cevaplı sorulara ek olarak, matematik, matematiksel ifade ve matematiksel türevleri de notlandırabiliyoruz. Gerek işletme sınıfındaki finansal modeller olsun, gerekse bilim veya mühendislik sınıfındaki fiziki modeller olsun, modelleri de notlandırabiliyoruz. Ayrıca bazı oldukça gelişmiş programlama ödevlerini de notlandırabiliyoruz.
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.
Sizlere aslında basit ama görselliği yüksek bir örnek göstereyim. Bu Standford Üniversitesi'nin Bilgisayar Bilimi 101 dersinden. Öğrencilerden resimdeki bulanık kırmızı görüntüyü düzeltmesi iseniyor. Tarayıcıya kendi programlarını yazıyorlar ve görüyorsunuz ki pek beceremediler, Özgürlük Heykeli'ni hâlâ deniz tutuyormuş gibi. Ve sonra öğrenciler tekrar denediler, bu defa doğru yaptılar, doğru yaptıkları söylendi ve şimdi diğer soruya geçebilirler. Öğrenciler için materyal ile aktif olarak etkileşimde olma ve yanlış ya da doğru yaptıklarının söylenmesi
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.
öğrenmeleri açısından oldukça önemli. Şimdilik tabii ki birinin tüm dersler için ihtiyaç duyduğu çalışma alanını notlandıramıyoruz. Özellikle eksik olan şey, beşeri bilimler, sosyal bilimler, işletme ve diğer alanlarda fazlasıyla önemli olan eleştirel düşünme çalışmalarıdır. Örneğin, insani bilimler ve edebiyat fakültesini, çoktan seçmelinin kötü bir strateji olmadığına ikna etmeye çalıştık.
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.
Gerçekten iyi gitmedi. Bu yüzden farklı bir çözüm üretmek zorunda kaldık. Sonunda bulduğumuz çözüm akran puanlamasıydı. Sadler ve Good gibi önceki araştırmalar, akran puanlamasının tekrarlanabilir notlar sağlamada şaşırtıcı derecede etkili bir strateji olduğunu ortaya koymuştur. Sadece küçük sınıflarda denendi ancak burada görüldü ki, y ekseni üzerinde sınıflandırılmış bir öğrenci ile x ekseni üzerinde sınıflandırılmış bir öğretmen aslında fazlasıyla birbirleri ile doğru orantılı. En şaşırtıcı olan kısım kendini derecelendirme, yani öğrencinin kendi çalışmasını eleştirel olarak notlandırdığı kısım, -onları düzgün şekilde teşvik ederseniz, kendilerine mükemmel puanlar veremezler- notlar aslında öğretmenlerin notlarıyla dahada ilintililer. Ve bu gerçekten iyi bir stratejidir, derecelendirme ölçeği için kullanılabilir ve öğrenciler için de yararlı bir öğrenme stratejisidir, çünkü aslında onlar deneyimlerinden bir şeyler öğrenirler. Şunu söylemeliyim ki, birbirlerinin çalışmalarını derecelendirdiği ve oldukça başarılı olan on binlerce öğrenciyle şimdiye kadar geliştirilmiş en büyük akran derecelendirme ağına sahibiz.
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.
Ama bu sadece odalarında oturup problemlerle uğraşan öğrencilerle ilgili değil. Derslerimizin her birinde, bir öğrenci topluluğu ve paylaşılan entellektüel çabanın etrafında küresel bir insan topluluğu oluştu. Burada gördüğünüz, Princeton Sosyoloji 101 sınıfı öğrenciler tarafından oluşturulan bir harita ve burada kendilerini bir dünya haritasına yerleştirmişler. Bu tür bir çabanın küresel boyutunu gözlemleyebilirsiniz.
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.
Öğrenciler bu derslerde farklı şekillerde iş birliği yaparlar. Her şeyden önce, öğrencilerin soru gönderdiği ve diğer öğrencilerin cevapladığı bir soru-cevap forumu var. Gerçekten şaşırtıcı olan şeyse, çok sayıda öğrenci olduğundan biri dünyanın herhangi bir yerinde sabahın saat 3'ünde biri soru sorduğunda, başka bir yerde uyanık ve aynı problem üzerinde çalışan başka biri olacağı anlamına geliyor. Yani, derslerin çoğunda, soru-cevap sayfasındaki bir soruya ortalama yanıt süresi 22 dakikaydı. Ki bu da benim Stanford öğrencilerime asla veremeyeceğim seviyede bir hizmet.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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.
Öğrencilerin referanslarından da görebileceğiniz üzere öğrenciler birbirleriyle bu büyük çevrim içi topluluk aracılığıyla fiziksel sınıf bağlamında yaptıklarından daha derin ve çeşitli şekillerde bağlantılar kurdular. Öğrenciler ayrıca bizim herhangi bir müdahalemiz olmadan çalışma grupları kuruyor. Bunların bazıları coğrafi zorluklara rağmen, problemler üzerinde çalışmak için haftada bir buluşan fiziksel gruplardı. Bu, San Francisco çalışma grubu ama her biri dünyanın farklı yerinden. Diğer gruplarsa bazen dil hatları veya kültürel hatlar boyunca oluşan sanal çalışma gruplarıydı ve orada, sol altta, insanların açıkça diğer kültürlerden insanlarla bağlantı kurmak istediği çok kültürlü evrensel çalışma grubumuzu görüyorsunuz.
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?
Bu tür bir yapıdan elde edebileceğiniz bazı muazzam fırsatlar var. Birincisi, bize insan öğrenmesini anlamada benzeri görülmemiş bir bakış açısı verme potansiyeline sahip olmasıdır. Çünkü buradan toplayabileceğimiz veriler benzersizdir. Her tıklamayı, her ev ödevi teslimini, on binlerce öğrenciden gelen her forum yazısını toplayabilirsiniz. Böylece, insan öğrenmesi çalışmalarını, hipotez temelli moddan, örneğin biyolojide devrim yaratan bir dönüşüm olan veri tabanlı moda dönüştürebilirsiniz. Bu verileri ' Etkili olan ve olmayan öğrenme stratejileri nelerdir? ' gibi temel soruları anlamak için kullanabilirsiniz. Belirli derslerin bağlamına dayanarak ise şöyle sorular sorabilirsiniz, örneğin, derslerde sık sık yanlış anlaşılan şeyler nelerdir ve biz öğrencilere bunları düzeltmede nasıl yardımcı oluruz?
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.
Burada yine Andrew’un Makine Öğrenmesi dersinden bir örneğe bakalım. Bu Andrew’un ödevine verilen yanlış cevapların bir dağılımı. Cevaplar rakam çiftleri olarak dağılmış, bu sayede iki boyutlu bir şema üzerinde gösterilebiliyor. Her bir çarpı işareti farklı bir yanlış cevabı temsil ediyor. Yukarıdaki büyük çarpı işareti ise 2.000 öğrencinin verdiği aynı yanlış cevabı temsil ediyor. Şimdi, eğer 100 kişilik bir sınıfta 2 kişi aynı yanlış cevabı verseydi bunu asla fark edemezdiniz. Ama 2.000 öğrenci aynı yanlış cevabı verdiğinde bunu kaçırmak bir hâyli güç. Andrew ve öğrencileri bazı ödevleri gözden geçirerek bu yanlış anlaşılmanın neden kaynaklandığını buldu. Ardından bu yanlış cevaba göre bir uyarı mesajı hazırlayarak Aynı yanlışı yapan öğrencilerin bu yanlışlarını daha verimli bir şekilde düzeltebilecekleri kişisel bir geri bildirim almalarını sağladılar.
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.
Bu kişiselleştirme ancak bu denli büyük rakamlara ulaşıldığında başarılabilir Kişiselleştirme muhtemelen en büyük avantajlarımızdan biri ve bize 30 yıllık bir problemi çözme potansiyeli sağlıyor. Eğitim bilimci Benjamin Bloom 1984’te, 3 farklı popülasyonu inceleyerek 2 sigma problemini ortaya attı. Birincisi ders tabanlı öğrenim gören bir popülasyondu. İkincisi ise yine ders tabanlı; ancak uzmanlık yaklaşımı gözetilerek öğrenim gören popülasyondan oluşuyordu. Yani öğrenciler bir konuda uzmanlaşmadan diğer bir konuya geçemiyordu. Ve son olarak, özel öğretmen yardımıyla birebir öğrenim gören öğrencilerden oluşan bir popülasyon vardı. Uzmanlık bazlı öğrenen popülasyonun standart sapması yüksekti ve bir sigma kazandırıyordu. Diğer ders tabanlı öğrenen gruptan daha iyi performans veriyordu. Özel öğrenme yöntemi ise performansta 2 sigma artış sağlıyordu.
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.
Bunu daha iyi anlamak için, ders tabanlı öğrenen sınıfa bakalım ve medyan performansı eşik olarak alalım. Yani ders tabanlı bir sınıfta, öğrencilerin yarısı bu seviyenin üstündeyken yarısı altında. Özel öğrenme yönteminde ise böğrencilerin %98'lik bir kısmı bu eşiğin üzerinde. Öğrencilerimizin %98'ine ortalamanın üzerinde öğretebildiğimiz bir sistem düşünün. Bu nedenle 2 sigma problemi de.
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.
Çünkü toplum olarak her öğrenciye özel bir öğretmen sağlayamayız ama belki de her öğrenciye bir akıllı telefon veya bilgisayar imkânı sağlayabiliriz. Şimdi soru şu, teknolojiyi, grafiği sol taraftaki mavi eğriden itibaren sağ tarafa doğru yeşil eğri ile birlikte itmesi için nasıl kullanabiliriz. Bilgisayar kullanarak uzmanlık kazanmak kolaydır; çünkü bilgisayarlar size aynı videoyu 5 defa göstermekten yorulmaz. Daha önce size gösterdiğim örneklerde de gözlemlediğimiz üzere bilgisayarlar aynı çalışmayı tekrar tekrar değerlendirmekten bile yorulmaz. Kişiye özel müfredat programı ve size daha önce gösterdiğim kişiye özel geri bildirim yöntemi ile kişiselleştirilmiş eğitimin başlangıcını gözlemliyoruz. Buradaki amaç deneyerek yeşil eğriye ne kadar yaklaşabileceğimizi görmek.
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."
Peki bu sistem bu kadar iyiyse, şimdiki üniversiteler modası geçmiş kurumlar mı? Galiba, Mark Twain kesinlikle böyle düşünüyordu. Mark Twain, " Üniversiteler, profesörün ders notlarının öğrencinin ders notlarına ikisinin de beynini pas geçerek doğrudan gittiği kurumlardır" demişti.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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.
Ben Mark Twain’e maalesef katılmıyorum. Bence o üniversiteleri değil de üniversitelerin üzerine çok zaman ayırdığı ders bazlı sistemi eleştiriyordu. Daha da geriye "Akıl doldurulması gereken bir tas değil, ateşlenmesi gereken bir tahtadır." diyen Plutarch’a gidelim. Belki de öğrencilerin aklını içerikle doldurmak yerine onların yaratıcılığını, hayal gücünü ve problem çözme yeteneklerini onlarla iletişim kurarak alevlendirmeliyiz.
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.
Peki bunu nasıl yapacağız? Elbette, sınıflarda aktif öğrenme teknikleri kullanarak. Bizim çalışmamızla birlikte birçok çalışma gösteriyor ki öğrenciler ile etkileşim hâlinde, aktif öğrenme teknikleri kullanıldığında performans her alanda artış gösteriyor. -- Katılımda, etkileşimde ve standartlaştırılmış bir testte ölçüldüğü üzere öğrenmede. -- Bu çalışmada görüldüğü üzere başarım puanları neredeyse ikiye katlanıyor. Belki de üniversitelerde bu şekilde çalışıyor olmalıyız.
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.
Özetlemek gerekirse, dünyanın her köşesine üst düzey eğitimi ücretsiz sunabilseydik bu ne işe yarardı? 3 şeye. İlk olarak eğitim dünyanın her bir köşesinde gerekli ilgi ve donanıma sahip insanların kendileri ve içinde bulundukları toplumu daha iyi bir hâle getirebilecek donanımı edinebilecekleri temel bir hak hâline gelirdi.
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.
İkincisi, hayat boyu öğrenme imkânı sunardı. Birçok insan için öğrenimin lise veya yüksek öğrenimden sonra bitmesi çok yazık. Bu sistem sayesinde ister hayatınızı değiştirmek ister ufkunuzu genişletmek için olsun istediğiniz zaman yeni bilgilere erişim sağlayabileceksiniz.
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.
Ve son olarak, bu sistem bir yenilik dalgası getirebilir; çünkü parlak zekâlar herhangi bir yerde olabilir. Belki de bir sonraki Albert Einstein ya da Steve Jobs Afrika’nın ücra bir köyünde yaşıyor. Ve biz bu insanlara eğitim sunabilirsek dünyayı hepimiz için daha iyi bir yer hâline getirebilecek yeniliklere imza atabilirler.
Thank you very much.
Çok teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkışlar)