Všichni jsme zároveň žáci i učitelé. Toto jsem já, podněcován mým prvním učitelem, mojí maminkou. A toto jsem já, jak přednáším úvod do umělé inteligence 200 studentům na Stanfordské univerzitě.
Everyone is both a learner and a teacher. This is me being inspired by my first tutor, my mom, and this is me teaching Introduction to Artificial Intelligence to 200 students at Stanford University.
Třída i já jsme si přednášku užili, ale došlo mi, že zatímco téma přednášky je pokročilé a moderní, způsob učení není. Vlastně používám stejnou technologii jako při této hodině ve 14. století. Všimněte si učebnice, mudrce za katedrou a spícího kluka vzadu. (smích) Přesně jako dnes...
Now the students and I enjoyed the class, but it occurred to me that while the subject matter of the class is advanced and modern, the teaching technology isn't. In fact, I use basically the same technology as this 14th-century classroom. Note the textbook, the sage on the stage, and the sleeping guy in the back. (Laughter) Just like today.
A tak jsme si s kolegou Sebastianem Thrunem řekli, že musí existovat lepší způsob. Dali jsme si za úkol vytvořit on-line kurz, který bude stejně nebo více kvalitní jako naše předměty na Stanfordu, ale bude zdarma pro všechny na světě.
So my co-teacher, Sebastian Thrun, and I thought, there must be a better way. We challenged ourselves to create an online class that would be equal or better in quality to our Stanford class, but to bring it to anyone in the world for free.
Kurz jsme oznámili 29. července a během dvou týdnů se přihlásilo 50 000 lidí. To poté vzrostlo na 160 000 studentů z 209 zemí. Uchvátilo nás mít takové publikum a jen trošičku jsme se strachovali, že jsme neměli dokončenou přípravu. (smích)
We announced the class on July 29th, and within two weeks, 50,000 people had signed up for it. And that grew to 160,000 students from 209 countries. We were thrilled to have that kind of audience, and just a bit terrified that we hadn't finished preparing the class yet. (Laughter)
A tak jsme se do toho pustili. Studovali jsme, co jiní vypracovali, co jsme mohli zkopírovat nebo změnit. Benjamin Bloom ukázal, že učení jeden jednoho funguje nejlépe, a tak jsme se to snažili napodobit, tak jako já s mojí maminkou, přestože jsme věděli, že to bude jeden na tisíce. Tady mě natáčí kamera, jak mluvím a kreslím na kus papíru.
So we got to work. We studied what others had done, what we could copy and what we could change. Benjamin Bloom had showed that one-on-one tutoring works best, so that's what we tried to emulate, like with me and my mom, even though we knew it would be one-on-thousands. Here, an overhead video camera is recording me as I'm talking and drawing on a piece of paper.
Jeden ze studentů řekl: „Bylo to jako sedět v baru s opravdu chytrým kamarádem, který vysvětluje něco, co ti zatím nedošlo, ale velmi brzo dojde.“ A to je přesně to, oč nám šlo.
A student said, "This class felt like sitting in a bar with a really smart friend who's explaining something you haven't grasped, but are about to." And that's exactly what we were aiming for.
Takže... na Khan Academy jsme viděli, že krátká 10 minut dlouhá videa fungují mnohem lépe, než se snažit nahrát hodinovou přednášku a pustit ji na malé obrazovce. My jsme se rozhodli dělat videa ještě kratší a více interaktivní. Naše typické video má dvě minuty. Někdy je kratší, nikdy není delší než šest minut, a potom pauzneme na kvizovou otázku, aby se student cítil jako při opravdové individuální hodině. Tady vysvětluji, jak počítač užívá anglickou gramatiku k rozebírání vět, a teď přichází pauza a student se musí vyjádřit, rozumět a zaškrtnou správná políčka, než bude pokračovat.
Now, from Khan Academy, we saw that short 10-minute videos worked much better than trying to record an hour-long lecture and put it on the small-format screen. We decided to go even shorter and more interactive. Our typical video is two minutes, sometimes shorter, never more than six, and then we pause for a quiz question, to make it feel like one-on-one tutoring. Here, I'm explaining how a computer uses the grammar of English to parse sentences, and here, there's a pause and the student has to reflect, understand what's going on and check the right boxes before they can continue.
Studenti se učí nejlépe, když aktivně procvičují. Chtěli jsme je zaujmout... aby se vypořádali s nejasnostmi, a vést je, aby si klíčové myšlenky urovnali sami. Většinou se vyhýbáme otázkám jako: „Tady je rovnice, teď mi řekni hodnotu Y, když X se rovná dvěma.“ Preferujeme otevřené otázky.
Students learn best when they're actively practicing. We wanted to engage them, to have them grapple with ambiguity and guide them to synthesize the key ideas themselves. We mostly avoid questions like, "Here's a formula, now tell me the value of Y when X is equal to two." We preferred open-ended questions.
Nějaký student napsal: „Teď vidím Bayesovské sítě a příklady teorie her všude, kam se podívám.“ A taková odpověď se mi líbí. To je přesně to, o co jsme usilovali. Nechtěli jsme, aby si studenti pamatovali vzorečky. Chtěli jsme změnit způsob, kterým pohlíží na svět. A to se nám podařilo. Nebo bych možná měl říct... studentům se to podařilo.
One student wrote, "Now I'm seeing Bayes networks and examples of game theory everywhere I look." And I like that kind of response. That's just what we were going for. We didn't want students to memorize the formulas; we wanted to change the way they looked at the world. And we succeeded. Or, I should say, the students succeeded.
A je to trochu ironie, že jsme se vydali rozvrátit tradiční výuku, a přitom je námi vytvořený on-line kurz mnohem podobnější tradičním třídám než ostatní on-line kurzy. Ve většině z nich jsou videa dostupná neustále. Můžete je shlédnout, kdy chcete. Ale když to můžete udělat kdykoliv, znamená to, že to můžete udělat zítra. A když to můžete udělat zítra, tak... se k tomu také nemusíte dostat nikdy. (smích)
And it's a little bit ironic that we set about to disrupt traditional education, and in doing so, we ended up making our online class much more like a traditional college class than other online classes. Most online classes, the videos are always available. You can watch them any time you want. But if you can do it any time, that means you can do it tomorrow, and if you can do it tomorrow, well, you may not ever get around to it. (Laughter)
A tak jsme opět oživili vynález termínů. (smích) Video jste mohli zhlédnout kdykoliv během týdne, ale na konci týdne jste museli mít úkol hotový. To motivovalo studenty pokračovat a také to znamenalo, že každý pracoval na tom samém problému v ten samý čas, takže když jste šli do diskuzního fóra, mohli jste dostat odpověď od „spolužáků“ v řádu minut. Ukážu vám některá ta fóra. Většinu z nich si studenti organizovali sami.
So we brought back the innovation of having due dates. (Laughter) You could watch the videos any time you wanted during the week, but at the end of the week, you had to get the homework done. This motivated the students to keep going, and it also meant that everybody was working on the same thing at the same time, so if you went into a discussion forum, you could get an answer from a peer within minutes. Now, I'll show you some of the forums, most of which were self-organized by the students themselves.
Od Daphna Kollera a Andrew Nga jsme se naučili koncept „obracení“ kurzu. Studenti sledují videa sami, a potom se sejdou, aby je prodiskutovali. Od Erica Mazura jsem se dozvěděl o „výuce od spolužáků“, a to že spolužáci můžou být ti nejlepší učitelé, protože oni jsou ti, kteří si pamatují, jaké to je nerozumět. Sebastian a já jsme to už částečně zapomněli. Samozřejmě jsme nemohli mít třídní diskuzi s desítkami tisíc studentů, a tak jsme podněcovali vznik takový fór a starali jsme se o ně.
From Daphne Koller and Andrew Ng, we learned the concept of "flipping" the classroom. Students watched the videos on their own, and then they come together to discuss them. From Eric Mazur, I learned about peer instruction, that peers can be the best teachers, because they're the ones that remember what it's like to not understand. Sebastian and I have forgotten some of that. Of course, we couldn't have a classroom discussion with tens of thousands of students, so we encouraged and nurtured these online forums.
A konečně od Teach For America jsem se naučil, že kurz není primárně o informacích. Důležitější je motivace a odhodlání. Bylo zásadní, že studenti viděli, že jsme pro ně tvrdě pracovali a že se všichni navzájem podporovali.
And finally, from Teach For America, I learned that a class is not primarily about information. More important is motivation and determination. It was crucial that the students see that we're working hard for them and they're all supporting each other.
Kurz běžel 10 týdnů a na konci zhruba polovina ze 160 000 studentů zhlédla alespoň jedno video týdně a přes 20 000 jich dokončilo všechny úkoly, což jim zabralo od 50 do 100 hodin. Obdrželi toto prohlášení o splnění.
Now, the class ran 10 weeks, and in the end, about half of the 160,000 students watched at least one video each week, and over 20,000 finished all the homework, putting in 50 to 100 hours. They got this statement of accomplishment.
A co jsme se z toho naučili? No... vyzkoušeli jsme nějaké staré a nějaké nové nápady a dali je dohromady, ale stále tu jsou další k vyzkoušení. Sebastian teď učí jeden kurz, já mám jeden na podzim. Stanford Coursera, Udacity, MITx a ostatní mají další kurzy naplánované. Je to velmi vzrušující doba.
So what have we learned? Well, we tried some old ideas and some new and put them together, but there are more ideas to try. Sebastian's teaching another class now. I'll do one in the fall. Stanford Coursera, Udacity, MITx and others have more classes coming. It's a really exciting time.
Ale pro mě ta nejvíce vzrušující část jsou data, které shromažďujeme. Sbíráme tisíce interakcí na studenta a na třídu... miliardy interakcí celkem. A ty teď můžeme začít analyzovat, a až se z nich poučíme, experimentovat... a s tím přijde ta pravá revoluce. A výsledek budete moci vidět jako novou generaci úžasných studentů. (potlesk)
But to me, the most exciting part of it is the data that we're gathering. We're gathering thousands of interactions per student per class, billions of interactions altogether, and now we can start analyzing that, and when we learn from that, do experimentations, that's when the real revolution will come. And you'll be able to see the results from a new generation of amazing students. (Applause)