http___www.ted.com_talks_daphne_koller_what_we_re_learning_from_online_education_transcript_language_hr_1.xml
1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 7.1 7.2 7.3 7.4 8.1 8.2 8.3 9.1 9.2 9.3 9.4 10.1 10.2 10.3 10.4 10.5 10.6 10.7 11.1 11.2 11.3 12.1 13.1 14.1 14.2 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1 19.2 20.1 20.2 21.1 22.1 23.1 24.1 24.2 24.3 25.1 25.2 25.3 25.4 25.5 25.6 26.1 26.2 26.3 26.4 26.5 26.6 26.7 27.1 28.1 28.2 28.3 28.4 29.1 29.2 29.3 29.4 29.5 29.6 29.7 30.1 30.2 30.3 30.4 31.1 31.2 31.3 32.1 32.2 32.3 32.4 33.1 33.2 34.1 35.1 35.2 35.3 35.4 35.5 35.6 36.1 36.2 36.3 36.4 36.5 36.6 36.7 37.1 37.2 37.3 37.4 37.5 38.1 38.2 38.3 38.4 39.1 39.2 39.3 39.4 39.5 39.6 39.7 40.1 40.2 40.3 41.1 41.2 41.3 41.4 41.5 42.1 43.1 43.2 43.3 43.4 43.5 44.1 44.2 44.3 44.4 44.5 44.6 44.7 45.1 45.2 45.3 45.4 45.5 45.6 45.7 45.8 46.1 46.2 46.3 46.4 46.5 46.6 46.7 47.1 47.2 47.3 47.4 47.5 48.1 48.2 48.3 48.4 48.5 48.6 48.7 49.1 49.2 49.3 50.1 51.1 51.2 51.3 51.4 52.1 52.2 52.3 52.4 52.5 53.1 53.2 53.3 54.1 54.2 54.3 55.1 55.2 55.3 56.1 57.1
Subtitles and Transcript Transcribed by Morton Bast Reviewed by Thu-Huong Ha 0:11 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. 0:33 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. 1:29 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. 1:59 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. 2:25 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. 2:44 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. 3:26 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. 3:59 (Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus. 4:00 Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured. 4:02 Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation. 4:08 Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head. 4:12 Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ... 4:16 RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine. 4:20 Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero. 4:23 Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus. 4:26 Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny. 4:30 Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses. 4:33 Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ... 4:37 (Applause) 4:43 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. 5:07 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. 5:51 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. 6:21 (Laughter) 6:23 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. 6:45 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. 7:40 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. 8:18 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. 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. 8:39 DK: So here the video pauses, and the student types in the answer into the box and submits. Obviously they weren't paying attention. 8:46 (Laughter) 8:47 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. 9:33 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. 10:21 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. 10:51 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. 11:13 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. 12:10 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. 12:35 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. 13:13 (Laughter) 13:14 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. 13:59 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? 14:52 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. 15:48 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. 16:47 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. 17:15 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. 18:03 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." 18:18 (Laughter) 18:22 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. 18:54 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. 19:22 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. 19:44 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. 20:02 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. 20:21 Thank you very much. 20:22 (Applause)
1.1 2.1 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 5.1 5.2 5.3 5.4 6.1 6.2 6.3 7.1 7.2 7.3 7.4 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 9.1 9.2 9.3 10.1 11.1 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 18.2 19.1 20.1 21.1 22.1 22.2 22.3 23.1 23.2 23.3 23.4 23.5 23.6 24.1 24.2 24.3 24.4 24.5 24.6 24.7 26.1 26.2 26.3 26.4 27.1 27.2 27.3 27.4 27.5 27.6 27.7 28.1 28.2 28.3 28.4 29.1 29.2 29.3 30.1 31.1 31.2 33.1 33.2 33.3 33.4 33.5 33.6 34.1 34.2 34.3 34.4 34.5 34.6 34.7 35.1 35.2 35.3 35.4 35.5 36.1 36.2 36.3 36.4 37.1 37.2 37.3 37.4 37.5 37.6 37.7 38.1 38.2 38.3 39.1 39.2 39.3 39.4 39.5 41.1 41.2 41.3 41.4 41.5 42.1 42.2 42.3 42.4 42.5 42.6 42.7 43.1 43.2 43.3 43.4 43.5 43.6 43.7 43.8 44.1 44.2 44.3 44.4 44.5 44.6 44.7 44.8 45.1 45.2 45.3 45.4 45.5 46.1 46.2 46.3 46.4 46.5 46.6 46.7 47.1 47.2 47.3 49.1 49.2 49.3 50.1 50.2 50.3 50.4 50.5 51.1 51.2 51.3 52.1 52.2 52.3 53.1 53.2 53.3 54.1
Subtitles and Transcript Translation reviewed by SIBELA KESAC 0:11 Poput većine vas i ja sam imala sreću. Rođena sam u obitelji u kojoj je prevladavalo obrazovanje. Doktor sam znanosti treće generacije u obitelji i kćer sam dva roditelja akademika. Tijekom djetinjstva sam se igrala u očevom sveučilišnom laboratoriju. Stoga je uzeto zdravo za gotovo da pohađam neka od najboljih sveučilišta, što je otvorilo vrata velikom broju mogućnosti. 0:33 Nažalost, većina ljudi u svijetu nemaju takvu sreću. U nekim dijelovima svijeta, npr. u Južnoj Africi, obrazovanje nije lako dostupno. U Južnoj Africi je obrazovni sustav konstruiran tijekom vremena Apartheida, te je bio namijenjen za manjinu bijelaca. Kao posljedica toga, danas jednostavno nema dovoljno mjesta za većinu ostalih ljudi koji žele i koji zaslužuju visoko kvalitetno obrazovanje. Takva nestašica je dovela do krizne situacije u siječnju ove godine na sveučilištu u Johannesburgu. Nekoliko mjesta je ostalo otvoreno nakon uobičajenog postupka prijava, i noć prije nego što su trebali započeti sa primanjem prijava, tisuće ljudi se naguralo pred vratima u redu dugačkom skoro 2 km, nadajući se da će biti među onima koji će dobiti mjesto na sveučilištu. Kada su se otvorila vrata, nastao je stampedo i 20 ljudi je ozlijeđeno a jedna žena je poginula. To je bila majka koja je dala svoj život pokušavajući osigurati svom sinu priliku za boljim životom. 1:29 No čak i u dijelovima svijeta poput SAD-a gdje je obrazovanje dostupno, ne mora biti unutar dosega. Puno je bilo rasprava posljednjih godina na temu rastućih troškova zdravstvene skrbi. Ono što možda nije toliko istaknuto je da su se tijekom tog istog perioda troškovi školarina u visokom obrazovanju povećali skoro dvostruko brže, rezultirajući ukupnim povećanjem u iznosu od 559% od 1985. godine. To čini obrazovanje preskupim za većinu ljudi. 1:59 Konačno, čak i oni koji uspiju doći do visokog obrazovanja možda nikada ne dobiju otvorena vrata za brojne prilike. Tek nešto preko polovice svježe diplomiranih studenata u SAD-u koji su visoko obrazovani ustvari i rade na poslovima koji to zahtijevaju. Naravno, to nije slučaj sa studentima koji su diplomirali na najboljim sveučilištima, ali većina drugih studenata ne dobiva jednaku povratnu vrijednost za svoje uloženo vrijeme i trud. 2:25 Tom Friedman je u svom nedavno napisanom članku za New York Times prikazao duh onoga što mi činimo, bolje nego što bi to itko drugi mogao prikazati. Rekao je kako su veliki napretci ono što se dešava kada se ujedini ono što je postalo moguće sa onime što je očajno potrebno. Dosada sam govorila o onome što je očajno potrebno. Pričajmo sada o onome što je postalo moguće. 2:44 Ono što je sada odjednom postalo moguće najbolje ilustriraju tri opsežna nastavna predmeta sa Stanforda, od kojih je svaki pohađalo po 100 000 i više upisanih ljudi. Da bismo sve to bolje razumjeli, pogledajmo jedan od tih predmeta imena "Kako računala uče", a koji predaje moj kolega i suosnivač Andrew Ng. Andrew predaje jedan od većih nastavnih predmeta na Stanfordu. To je predmet "Kako računala uče" i svaki puta kada se otvore upisi 400 ljudi se prijavljuje na ovaj predmet. Kada je Andrew predavao "Kako računala uče" javnoj publici oko 100 000 ljudi je bilo upisano. Kako bismo taj broj stavili u perspektivu, shvatimo da ako bi Andrew htio predavati istom broju studenata predavanjem na Stanfordu u učionici, morao bi predavati 250 godina! Naravno, bilo bi mu jako dosadno. 3:26 Sada kada smo vidjeli utjecaj svega ovoga, Andrew i ja smo odlučili kako sve to moramo dignuti na veću razinu kako bismo omogućili najkvalitetnije obrazovanje što većem mogućem broju ljudi. Tako smo osnovali Courseru, čiji je cilj okupiti najbolje nastavne predmete od najboljih predavača sa najboljih sveučilišta, i to besplatno ponuditi svima u svijetu! Trenutno u našem sustavu imamo 43 predmeta sa četiri sveučilišta u različitim znanstvenim disciplinama, pa mi dopustite da vam ukratko pokažem sažetak kako to sve izgleda. 3:59 "Dobrodošli u računanje!" 4:00 "50 milijuna ljudi je neosigurano..." 4:02 "Ovi modeli nam pomažu da konstruiramo učinkovitije institucije i načela..." "Postoji nevjerojatna segregacija..." 4:08 "Pa je tako Bush zamislio da ćete u budućnosti nositi video kameru posred svog čela..." 4:12 "Mills želi od studenata sociologije da razviju kvalitetu razmišljanja..." 4:16 "Viseći kablovi poprimaju oblik hiperbolnog kosinusa..." 4:20 "Za svaki piksel na slici, postavite crvenu na 0..." 4:23 "...cjepivo nam je omogućilo da iskorijenimo virus dječje paralize." 4:26 "Servira li Lufthansa doručak i San Jose? Pa, to zvuči smiješno..." 4:30 "Dakle ovo predstavlja koji novčić odabirete, a ovo su dva bacanja..." 4:33 "U učenju računala na velikoj razini, željeli bismo osmisliti računalnu..." 4:37 (pljesak) 4:43 Dakle, možda baš i ne tako iznenađujuće, ispada da studenti vole dobivati najbolje sadržaje sa najboljih sveučilišta besplatno. Otkako smo otvorili ovu internetsku stranicu u veljači, dosada imamo 640 000 studenata iz 190 zemalja. Imamo 1,5 milijun prijava, 6 milijuna testova unutar 15 dostupnih predmeta koji su dosada ispunjeni, te 14 milijuna pregleda videozapisa. 5:07 Ali nije stvar samo u brojevima, tu se radi i o ljudima. Bilo da govorimo o Ahasku, koji dolazi iz malog gradića u Indiji te nikada ne bi imao pristup u ovom slučaju predmetu najviše kvalitete sa Stanforda niti bi si to mogao priuštiti. Ili da govorimo o Jenny koja je samohrana majka dvoje djece i želi unaprijediti svoja znanja kako bi se mogla vratiti na fakultet i diplomirati. Ili o Ryanu koji ne može pohađati školu jer njegova kćer sa imunodeficijencijom ne može riskirati da bakterije uđu u njihovu kuću, tako da Ryan nije mogao napustiti kuću. Zadovoljstvo mi je što mogu reći... da smo nedavno kontaktirali Ryana... i da ova priča ima sretan završetak. Mala Shannon koju vidite na lijevoj strani, sada je puno bolje, a Ryan se zaposlio zahvaljujući pohađanju naših predmeta. 5:51 Pa što je to što je učinilo ove predmete tako različitima od ostalih? Jer ipak, online sadržaji i online nastava su dostupni već neko vrijeme. Ono što ih je učinilo različitima je to što je ovo bilo potpuno realno nastavno iskustvo. Započelo je točno određenog datuma, i studenti su gledali videozapise svakoga tjedna te su izvršavali domaće zadatke. I to su bile prave domaće zadaće za pravu ocjenu sa pravim zadanim rokom završetka. Možete vidjeti grafički prikaz zadanih rokova u usporedbi sa upotrebom materijala. Ovi vrhovi pokazuju da je odugovlačenje globalni fenomen! 6:23 Na kraju nastavnog predmeta studenti su dobili potvrdu. Mogli su pokazati na uvid tu potvrdu potencijalnom poslodavcu kako bi dobili bolje poslove, a znamo puno studenata koji su upravo to i učinili. Neki su studenti uzeli svoju potvrdu i pokazali ga obrazovnoj instituciji koju su pohađali kako bi dobili prave bodove. Dakle, ovi studenti su stvarno dobili nešto vrijedno kao rezultat njihovog uloženog vremena i truda. 6:45 Recimo nešto o nekim sastavnim dijelovima ovih nastavnih predmeta. Prva važna činjenica je ta što kada se odmaknete od fizičkih ograničenja prave učionice i kada pripremite nastavni sadržaj posebno za online format, onda se možete riješiti npr. ustaljenog prethistorijskog predavanja u obliku školskog sata. Možete razdijeliti nastavni materijal npr. na ovakve kratke module, od kojih je svaki duljine 8 - 12 minuta i predstavlja cjelinu za sebe. Studenti mogu prolaziti kroz ovaj nastavni materijal na više načina, ovisno o njihovoj pozadini, njihovim vještinama ili njihovim interesima. Tako npr. neki studenti mogu izvući korist iz malo nastavnih materijala za pripremu dok neki drugi studenti možda to već znaju. Neki studenti su možda zainteresirani za specifičnu temu kojom bi individualno željeli obogatiti svoje znanje detaljnijim istraživanjem. Stoga nam ovakav oblik nastave omogućava da se riješimo modela obrazovanja "jedna-veličina-za-sve", i da omogućimo studentima da prate puno individualno prilagođeniji nastavni plan. 7:40 Naravno, kao nastavnici znamo da studenti ne uče samo sjedeći i pasivno promatrajući videozapise. Možda je jedna od najvažnijih činjenica ovog projekta ta da moramo imati studente koji vježbaju sa naučenim gradivom kako bi ga zbilja i razumjeli. Bilo je puno studija koje su demonstrirale važnost ove činjenice. Ova je objavljena u časopisu Science prošle godine i npr. pokazuje kako čak i najjednostavnija vježba ponavljanja, u kojoj su studenti trebali samo ponoviti ono što su naučili, daje znatno bolje rezultate prilikom raznih testova rezultata učenja u odnosu na mnoge druge obrazovne mjere. 8:18 Pokušali smo implementirati vježbe ponavljanja u sustav ali i razne druge vrste vježbi. Npr. čak niti naši videozapisi nisu samo videozapisi. Svakih nekoliko minuta, video se zaustavlja i studentima se postavlja pitanje. 8:31 "...ove četiri stvari..." "...sve su one vrlo dobro zabilježene." "Dakle to su dobro zabilježene devijantnosti od našeg racionalnog ponašanja." 8:39 Tu se video zaustavlja, a student upisuje odgovor u kvadrat i šalje ga. Očito nisu bili pažljivi. 8:47 Imaju pravo na ponovni pokušaj, i sada su točno odgovorili. Postoji i dodatno objašnjenje ukoliko to žele. I sada se video nastavlja te prelazi na sljedeći dio predavanja. Ovo je vrsta jednostavnog pitanja koje ja kao predavač postavljam na svojim predavanjima, ali kada ja postavim takvo pitanje u učionici, 80% studenata još uvijek zapisuje zadnje što sam rekla, 15% je na Facebooku, i ostaje ona skupina pametnjakovića u prvom redu koja ispljune odgovor prije nego što itko drugi uopće uspije razmisliti o tome, a ja budem kao predavač užasno zahvalna što je itko zapravo znao odgovoriti. I tako predavanje ide dalje, prije nego što ustvari većina studenata uopće i shvati da je postavljeno nekakvo pitanje. Ovdje, svaki student mora biti aktivno uključen u nastavu. 9:33 Naravno, ovakva jednostavna pitanja za ponavljanje nisu kraj cijele priče. Potrebno je implementirati puno smislenija pitanja za ponavljanje i potrebno je također studentima osigurati povratne informacije vezane uz ta pitanja. E pa sada, kako ocijeniti rad 100 000 studenata ako nemate 10 000 asistenata? Odgovor je da trebate iskoristiti tehnologiju da to učini umjesto vas. Nasreću je tehnologija jako uznapredovala i sada možemo ocjenjivati cijeli niz zanimljivih vrsta zadataka. Kao dodatak ponuđenim odgovorima i vrsti kratkih pitanja kao što ste vidjeli u videozapisima, možemo ocjenjivati još i matematiku, matematičke izraze te matematičke derivacije. Možemo ocjenjivati modele, bilo da su to financijski modeli u poslovnom predmetu ili fizikalni modeli u znanstvenom ili inženjerskom predmetu, te možemo ocjenjivati neke poprilično sofisticirane zadatke programiranja. 10:21 Dopustite da vam pokažem jedan zadatak koji je ustvari poprilično jednostavan ali poprilično vizualan. Ovo je sa Stanfordovog predmeta "Računalstvo 101" i studenti imaju zadatak popraviti boju ove mutne crvene slike. Upisuju svoj programski kod u pretraživač i možete vidjeti kako nisu dali točan odgovor jer "Lady Liberty" još uvijek ima morsku bolest. Stoga student pokušava ponovno i ovaj put je u pravu, to im se potvrđuje, i sada mogu napredovati na sljedeći zadatak. Ovakva mogućnost interaktivnog odnosa sa nastavnim materijalom te informacija jeste li odgovorili točno ili pogrešno su zbilja neophodni za učenje studenata. 10:51 Ipak, još uvijek ne možemo ocjenjivati u potpunosti sve zadatke koji su potrebni za svaki nastavni predmet. Specifično, ono što nedostaje je vrsta kritičkog osvrta na rad, a koji je neophodan u disciplinama poput humanističkih, društvenih i poslovnih znanosti te ostalih. Tako smo npr. pokušali uvjeriti neke od naših humanističkih fakulteta da mogućnost višestrukog izbora i nije tako loša strategija. To i nije baš prošlo dobro. 11:13 Stoga smo morali osmisliti drukčije rješenje. Rješenje koje smo na kraju osmislili je ocjenjivanje od kolega. Ispada da prethodne studije pokazuju, poput ove od Saddlera i Gooda, da je ocjenjivanje od kolega iznenađujuće učinkovita strategija za dobivanje pouzdanih ocjena. Iskušana je samo u malim razredima, ali tamo je pokazala npr. da su ovi studenti koji su ocjenjivali (na y-osi) ustvari usko vezani korelacijom sa ocjenama nastavnika (na x-osi). Još više je iznenađujuće to da je samo-ocjenjivanje, gdje studenti kritički ocjenjuju sami svoj rad, dok god ih odgovarajući potičete tako da si ne mogu dati savršenu ocjenu, ustvari čak i bolje povezano korelacijom sa ocjenama nastavnika. Stoga je ovo učinkovita strategija koja se može biti koristiti za ocjenjivanje po zadanim vrijednostima, a također je koristan način učenja za studente, jer ustvari uče iz tog iskustva ocjenjivanja. Tako da sada imamo najveću mrežu ocjenjivanja između kolega koja je ikada osmišljena, gdje deseci tisuća studenata ocjenjuju jedni drugima radove, i moram reći - vrlo su uspješni u tome. 12:10 Ali nije ovdje samo riječ o studentima koji sjede sami u sobi i rješavaju zadatke. Oko svakog našeg nastavnog predmeta se formirala zajednica studenata, globalna zajednica ljudi okupljenih oko zajedničkog intelektualnog napora. Ovo što ovdje vidite je karta napravljena od studenata u našem "Sociologija 101" predmetu sa Princetona, gdje su studenti sami sebe stavili na kartu svijeta i zbilja možete vidjeti koliki je globalni doseg ove vrste projekta. 12:35 Studenti su surađivali u ovim predmetima na razne načine. Prvenstveno, postojao je forum sa pitanjima i odgovorima gdje bi jedni studenti postavljali pitanja a drugi studenti bi odgovarali na ta pitanja. Ono što je zbilja zadivljujuće je to što je tako veliki broj studenata značio da čak i ako je neki student postavio pitanje u 3 sata ujutro, negdje u svijetu netko će biti budan i raditi će na istom problemu. Tako je u većini naših nastavnih predmeta prosječno vrijeme dobivanja odgovora na pitanje postavljeno na forumu bilo 22 minute. To je razina usluge koju čak niti je nisam nikada omogućila svojim studentima na Stanfordu. 13:14 I možete vidjeti iz svjedočenja studenata da oni ustvari smatraju kako su zbog ovakve ogromne zajednice mogli interaktivno surađivati jedni sa drugima na puno načina koji su bili kvalitetniji od onih prisutnih u pravim učionicama. Studenti su se također sami okupljali, bez ikakvih intervencija sa naše strane, u male grupe za učenje. Neke od ovih su bile prave fizičke grupe za učenje geografski uvjetovane koje su se nalazile svaki tjedan da bi rješavali zadatke. Ovo je grupa za učenje iz San Francisca, ali bilo je njih i po cijelom svijetu. Druge su bile virtualne grupe za učenje, ponekad uvjetovane jezikom ili kulturnim sličnostima, i ovdje na donjoj lijevoj strani možete vidjeti našu multikulturalnu grupu za učenje gdje su se ljudi eksplicitno željeli povezati sa ljudima iz drugih kultura. 13:59 Otvorile su se izvanredne mogućnosti i prednosti ovakvog načina suradnje. Kao prvo, postoji potencijal da dobijemo potpuno novi pogled na razumijevanje ljudskog procesa učenja. Zato što su podaci koje ovdje možemo prikupiti jedinstveni. Možete prikupiti svaki klik, svaku poslanu domaću zadaću, svaki post na forumu od desetaka tisuća studenata. Tako da postoji mogućnost da promijenite način ljudskog učenja sa načina oslonjenog na hipoteze na način oslonjen na podatke, promjena koja je npr. temeljito promijenila biologiju. Možete koristiti ove podatke kako bi razumjeli fundamentalna pitanja poput pitanja koje su to dobre i učinkovite strategije učenja a koje to nisu? U kontekstu pojedinačnih predmeta, možete postavljati pitanja poput pitanja koja su neka od uobičajenih pogrešnih razumijevanja i kako da pomognemo studentima da ih poprave? 14:52 Evo stoga jedan primjer, također sa Andrewovog predmeta "Kako računala uče". Ovo je raspodjela pogrešnih odgovora na jedan od Andrewovih zadataka. Odgovor se sastoji od parova brojeva pa ih možete nacrtati na ovom dvodimenzionalnom grafu. Svaki mali križić predstavlja pogrešni odgovor. Veliki križić na vrhu lijevo je onaj gdje je 2000 studenata dalo identičan pogrešan odgovor. E sada, ako dva studenta iz grupe od njih 100 daju pogrešan odgovor, ne biste nikada to primjetili. Ali kada 2000 studenata da identičan pogrešan odgovor, poprilično je teško to previdjeti. Stoga su Andrew i njegovi studenti detaljnije pogledali neke od tih zadataka, shvatili su glavne uzroke pogrešnog shvaćanja te su napravili ciljanu povratnu poruku u slučaju pogrešnog odgovora koja će se prikazati svakom studentu čiji je odgovor upao u tu kategoriju, a to znači da oni studenti koji su napravili tu istu pogrešku sada mogu dobiti individualnu prilagođenu povratnu informaciju koji ih upućuje na to kako da poprave pogrešno razumijevanje na puno učinkovitiji način. 15:48 Stoga je ovakvo individualno prilagođavanje nešto što se može izgraditi zahvaljujući posjedovanju ovih ogromnih brojeva. Individualno prilagođavanje je možda također jedna od najvećih mogućnosti ovdje, zato što nam olakšava rješavanje problema starog 30 godina. Obrazovni istraživač Benjamin Bloom je 1984. godine postavio tzv. "2 sigma" problem, koji je uočio promatrajući 3 vrste studenata. Prva je grupa ona koja je učila u učionici uz predavanja. Druga je grupa sastavljena od onih studenata koji su učili u učionici uz predavanja, ali uz pristup savladavanja gradiva što znači da studenti nisu mogli napredovati na sljedeću cjelinu ukoliko nisu pokazali da su uspješno svladali prethodnu. Konačno je postojala treća grupa studenata koji su učili pojedinačno sa instruktorima. Druga grupa sa pristupom savladavanja gradiva je bila za iznos varijance (standardne devijacije) tj. sigme bolja u postignutim rezultatima od prve grupe studenata u učionicama, a treća grupa sa instruktorima je dala za dvije sigme (varijance) bolji napredak u rezultatima. 16:47 Kako bi razumjeli što to znači, pogledajmo učionicu sa predavanjima i uzmimo srednju vrijednost rezultata kao prag. Tako je u učionici sa predavanjima pola studenata iznad tog praga, a pola je ispod praga. U individualnom podučavanju sa instruktorima 98% studenata je iznad tog praga. Zamislite samo kada bismo mogli podučavati tako da 98% naših studenata bude iznad prosjeka. Iz toga je nastao problem "2 sigme". 17:15 Nastao je iz razloga što kao društvo ne možemo priuštiti svakom studentu pojedinačno vlastitog instruktora. Ali ipak, možda možemo priuštiti svakom studentu računalo ili pametni telefon. Stoga je pitanje kako možemo iskoristiti tehnologiju da nas pomakne sa lijeve strane grafa, sa plave krivulje, na desnu stranu sa zelenom krivuljom? Savladavanje znanja se lako postiže koristeći računala jer se računalo ne umori nakon što pokaže isti videozapis pet puta zaredom. Ne umori se niti ocjenjujući isti rad nekoliko puta, a to smo i vidjeli u brojnim primjerima koje sam vam pokazala. I čak individualno prilagođavanje je nešto što tek vidimo u njegovim počecima, bilo da je ono putem prilagođenog smjera nastave kroz predviđeni nastavni sadržaj ili putem nekih od individualno prilagođenih povratnih informacija koje smo vam pokazali. Stoga je ovdje cilj pokušati i potruditi se te vidjeti koliko daleko možemo doći do zelene krivulje. 18:03 Pa onda ako je sve ovo tako dobro jesu li sveučilišta postala nepotrebna? Mark Twain je zasigurno tako mislio. Rekao je: "Fakultet je mjesto na kojemu bilješke profesora prelaze ravno u bilješke studenta, bez da prođu kroz um obojice." 18:22 Ipak, ne slažem se sa Markom Twainom. Mislim da ono na što se on žalio nisu sveučilišta već način nastave uz predavanja a kojim se služi veliki broj sveučilišta. Vratimo se još više u prošlost sve do Plutarha koji je rekao: "Um nije posuda koju treba napuniti, već je drvo koje treba potpaliti." Možda bismo stoga trebali provoditi manje vremena na sveučilištima puneći umove naših studenata sadržajem kroz predavanja, a više vremena provoditi na potpaljivanje vatre njihove kreativnosti, njihove mašte i njihovih vještina rješavanja problema na taj način da zapravo razgovaramo sa njima. 18:54 Pa kako da to učinimo? Tako da koristimo akivno učenje u učionici. Bilo je puno studija, uključujući i ovu, koje pokazuju da se, ako koristite aktivno učenje interaktivnim djelovanjem na svoje studente u učionici, rezultati poboljšavaju na sve načine, bilo to prisustvom, uključenosti ili učenjem i sve to je izmjereno standardiziranim testovima. Možete vidjeti da se npr. rezultati postignuti testovima skoro udvostručuju u ovom specifičnom eksperimentu. Stoga je možda ovo način na koji trebamo trošiti svoje vrijeme na sveučilištu. 19:22 Da zaključim, ako bismo mogli ponuditi obrazovanje vrhunske kvalitete svakome diljem svijeta besplatno, što bismo time postigli? Tri stvari. Prvo, to bi postavilo temelje obrazovanja kao osnovnog ljudskog prava tako da bi svatko diljem svijeta tko ima mogućnosti i motivaciju mogao dobiti vještine i znanja koja su mu potrebna kako bi osigurao bolji život za sebe, svoju obitelj ili svoju zajednicu. 19:44 Drugo, to bi omogućilo cjeloživotno učenje. Šteta je da toliki broj ljudi prekida proces učenja kada završi srednju školu ili fakultet. Imajući ovaj zadivljujući sadržaj dostupan mogli bismo naučiti nešto novo svaki put kada bismo to željeli, bilo to da samo proširimo vidike ili da kompletno promijenimo svoj život. 20:02 I konačno, ovo bi omogućilo cijeli niz novih inovacija jer se zapanjujući talenti mogu pronaći posvuda. Možda je sljedeći Albert Einstein ili sljedeći Steve Jobs negdje u zabačenom selu Afrike. I ako bismo mogli ponuditi toj osobi obrazovanje, onda bi ona mogla osmisliti sljedeću genijalnu ideju kojom bi učinila ovaj svijet boljim mjestom za sve nas ostale. 20:21 Hvala vam puno!