ABOUT THE SPEAKER
Daphne Koller - Educator
With Coursera, Daphne Koller and co-founder Andrew Ng are bringing courses from top colleges online, free, for anyone who wants to take them.

Why you should listen

A 3rd generation Ph.D who is passionate about education, Stanford professor Daphne Koller is excited to be making the college experience available to anyone through her startup, Coursera. With classes from 85 top colleges, Coursera is an innovative model for online learning. While top schools have been putting lectures online for years, Coursera's platform supports the other vital aspect of the classroom: tests and assignments that reinforce learning.

At the Stanford Artificial Intelligence Laboratory, computer scientist Daphne Koller studies how to model large, complicated decisions with lots of uncertainty. (Her research group is called DAGS, which stands for Daphne's Approximate Group of Students.) In 2004, she won a MacArthur Fellowship for her work, which involves, among other things, using Bayesian networks and other techniques to explore biomedical and genetic data sets.

More profile about the speaker
Daphne Koller | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Daphne Koller: What we're learning from online education

ダフニー・コラー 「オンライン教育が教えてくれること」

Filmed:
2,603,043 views

ダフニー・コラーは最も好奇心をそそる授業を無料でネットに公開するようトップクラスの大学を口説いています。単にサービスを提供するというだけでなく、それは人がいかに学ぶかを研究できる機会を与えます。キー入力、確認クイズ、フォーラムでの学生同士の議論、自己採点の宿題の1つひとつから、知識がいかに処理され、さらには吸収されるのかを示す、かつてないデータを収集できるのです。
- Educator
With Coursera, Daphne Koller and co-founder Andrew Ng are bringing courses from top colleges online, free, for anyone who wants to take them. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
Like manyたくさんの of you, I'm one of the lucky幸運な people.
0
725
3111
皆さんの多くと同じように
私は幸運に恵まれました
00:19
I was bornうまれた to a family家族 where education教育 was pervasive普及して.
1
3836
3400
高い教育をみんな受けている
家庭に生まれました
00:23
I'm a third-generation第三世代 PhD博士号, a daughter of two academics学者.
2
7236
4238
3代続きの博士で
両親はともに学者です
00:27
In my childhood子供時代, I playedプレーした around in my father's父親 university大学 lab研究室.
3
11474
3794
子どもの頃は 大学にある父の
研究室を遊び場にしていました
00:31
So it was taken撮影 for granted付与された that I attend出席する some of the bestベスト universities大学,
4
15268
3849
だから いい大学に進むのも
当然のことのように思っていました
00:35
whichどの in turn順番 opened開かれた the doorドア to a world世界 of opportunity機会.
5
19117
3801
そしてそれが私に大きな
可能性を与えてくれました
00:38
Unfortunately残念ながら, most最も of the people in the world世界 are not so lucky幸運な.
6
22918
4120
あいにくと世界の人の多くは
そんな幸運に恵まれてはいません
00:42
In some parts部品 of the world世界, for example, South Africaアフリカ,
7
27038
3135
場所によっては たとえば
南アフリカなどでは
00:46
education教育 is just not readily容易に accessibleアクセス可能な.
8
30173
2705
教育は容易に得られる
ものではありません
00:48
In South Africaアフリカ, the educational教育的 systemシステム was constructed建設された
9
32878
2975
教育システムは
アパルトヘイトの時代に
00:51
in the days日々 of apartheidアパルトヘイト for the white minority少数.
10
35853
2873
少数の白人向けに
作られました
00:54
And as a consequence結果, today今日 there is just not enough十分な spotsスポット
11
38726
2700
その結果 優れた
教育を受けることを望み
00:57
for the manyたくさんの more people who want and deserve値する a high高い quality品質 education教育.
12
41426
3852
それに値する人のための
場所が 不足しています
01:01
That scarcity希少 led to a crisis危機 in January1月 of this year
13
45278
3880
この希少性が 今年1月に
ヨハネスブルグ大学で起きた
01:05
at the University大学 of Johannesburgヨハネスブルグ.
14
49158
1836
事件に繋がりました
01:06
There were a handful一握りの of positionsポジション left open開いた
15
50994
2131
大学入試の受付が 一部追加で
01:09
from the standard標準 admissions入学 processプロセス, and the night before
16
53125
2969
行われることになったとき
01:11
they were supposed想定される to open開いた that for registration登録,
17
56094
2560
そのチャンスを掴むため
01:14
thousands of people lined裏打ちされた up outside外側 the gateゲート in a lineライン a mileマイル long,
18
58654
4052
列の先頭になりたいと思った
何千という人が
01:18
hoping望んでいる to be first in lineライン to get one of those positionsポジション.
19
62706
3880
登録開始の前夜 門の外に
何キロもの列を作りました
01:22
When the gatesゲート opened開かれた, there was a stampede刻まれた,
20
66586
2308
門が開いたとたん
人々が殺到して
01:24
and 20 people were injured負傷した and one woman女性 died死亡しました.
21
68894
3652
20人が怪我をし 1人の女性が
亡くなりました
01:28
She was a mother who gave与えた her life
22
72546
1940
息子の人生に 少しでも
01:30
trying試す to get her son息子 a chanceチャンス at a better life.
23
74486
4063
良いチャンスを与えたいと
願った母親でした
01:34
But even in parts部品 of the world世界 like the Unitedユナイテッド States
24
78549
3157
教育の場に事欠かない
アメリカのような場所でさえ
01:37
where education教育 is available利用可能な, it mightかもしれない not be within以内 reachリーチ.
25
81706
4356
みんなに行き渡っている
わけではありません
01:41
There has been much discussed議論する in the last few少数 years
26
86062
2672
この何年か医療費の高騰が
01:44
about the rising上昇する costコスト of health健康 careお手入れ.
27
88734
1989
よく話題に上りますが
01:46
What mightかもしれない not be quiteかなり as obvious明らか to people
28
90723
2642
あまり認識されていないのは
01:49
is that during that same同じ period期間 the costコスト of higher高い education教育 tuition授業料
29
93365
4022
同じ時期に高等教育の費用が
01:53
has been increasing増加する at almostほぼ twice二度 the rateレート,
30
97387
2480
その2倍のペースで増え
01:55
for a total合計 of 559 percentパーセント since以来 1985.
31
99867
4280
1985年の5.6倍にも
なっていることです
02:00
This makes作る education教育 unaffordable手が足りない for manyたくさんの people.
32
104147
4534
このため 教育が今や多くの人の
手が届かないものになっています
02:04
Finally最後に, even for those who do manage管理する to get the higher高い education教育,
33
108681
3801
そして どうにか高等教育を
受けることのできた人たちでさえ
02:08
the doorsドア of opportunity機会 mightかもしれない not open開いた.
34
112482
2625
機会が開かれているとは限りません
02:11
Only a little over halfハーフ of recent最近 collegeカレッジ graduates卒業生
35
115107
3207
最近のアメリカの
大学卒業生で
02:14
in the Unitedユナイテッド States who get a higher高い education教育
36
118314
2313
それだけの教育を実際に
必要とする仕事に
02:16
actually実際に are workingワーキング in jobsジョブ that require要求する that education教育.
37
120627
3463
就いているのは
半数強にすぎません
02:19
This, of courseコース, is not true真実 for the students学生の
38
124090
1840
トップレベルの大学の
02:21
who graduate卒業 from the top institutions機関,
39
125930
1952
卒業生を別にすると
02:23
but for manyたくさんの othersその他, they do not get the value
40
127882
2632
多くの人が その時間と
労力に見合った恩恵を
02:26
for their彼らの time and their彼らの effort努力.
41
130514
3536
受けていないのです
02:29
Tomトム Friedmanフリードマン, in his recent最近 New新しい Yorkヨーク Timesタイムズ article記事,
42
134050
3030
トーマス・フリードマンが最近の
ニューヨークタイムズ紙のコラムで
02:32
captured捕獲, in the way that no one elseelse could, the spirit精神 behind後ろに our effort努力.
43
137080
4368
私たちの活動の背後にある本質を
彼ならではの鋭さで捉えています
02:37
He said the big大きい breakthroughsブレークスルー are what happen起こる
44
141448
3120
「突如可能になったことと
どうしても必要とされていたものが
02:40
when what is suddenly突然 possible可能 meets会う what is desperately必死に necessary必要.
45
144568
3899
出会ったとき 大きなブレークスルー
は起きる」と彼は書きました
02:44
I've talked話した about what's desperately必死に necessary必要.
46
148467
2621
どうしても必要とされていたもの
についてはお話ししましたので
02:46
Let's talk about what's suddenly突然 possible可能.
47
151088
2512
次に もう一方の
話をしましょう
02:49
What's suddenly突然 possible可能 was demonstrated実証済み by
48
153600
3119
突如可能になったことを
明らかにしたのは
02:52
three big大きい Stanfordスタンフォード classesクラス,
49
156719
1568
スタンフォードの3つの
人気講義でした
02:54
each of whichどの had an enrollment登録 of 100,000 people or more.
50
158287
3880
それぞれを10万人以上が受講したのです
これを理解するために
02:58
So to understandわかる this, let's look at one of those classesクラス,
51
162167
3384
その講義の1つで
私の同僚兼 共同創業者である
03:01
the Machine機械 Learning学習 classクラス offered提供された by my colleague同僚
52
165551
1920
アンドリュー・ンが受け持つ
03:03
and cofounder共同 - 創設者 Andrewアンドリュー NgNg.
53
167471
1729
授業を取り上げましょう
03:05
Andrewアンドリュー teaches教える one of the biggerより大きい Stanfordスタンフォード classesクラス.
54
169200
2319
彼はスタンフォードでも
人気の授業である
03:07
It's a Machine機械 Learning学習 classクラス,
55
171519
1209
「機械学習」を教えています
03:08
and it has 400 people enrolled登録された everyすべて time it's offered提供された.
56
172728
3518
この授業は毎年400人が
受講登録していますが
03:12
When Andrewアンドリュー taught教えた the Machine機械 Learning学習 classクラス to the general一般 publicパブリック,
57
176246
3265
それを一般の人に向けて
教えることにしたら
03:15
it had 100,000 people registered登録された.
58
179511
2616
10万人が登録したのです
03:18
So to put that number in perspective視点,
59
182127
2009
これがどれほど大きな
数字かというと
03:20
for Andrewアンドリュー to reachリーチ that same同じ sizeサイズ audience聴衆
60
184136
2359
アンドリューが同じ数の学生を
03:22
by teaching教える a Stanfordスタンフォード classクラス,
61
186495
1826
スタンフォードの教室で
教えようと思ったら
03:24
he would have to do that for 250 years.
62
188321
3926
250年教え続けなければ
ならないのです
03:28
Of courseコース, he'd彼は get really bored退屈な.
63
192247
3486
きっと飽きてしまうでしょうね
03:31
So, having持つ seen見た the impact影響 of this,
64
195733
2737
この反響の大きさを
目の当たりにしたとき
03:34
Andrewアンドリュー and I decided決定しました that we needed必要な to really try and scale規模 this up,
65
198470
3128
アンドリューと私は
これをスケールアップして
03:37
to bring持参する the bestベスト quality品質 education教育 to as manyたくさんの people as we could.
66
201598
4120
最高のクオリティの教育を 可能な限り多くの人に
届ける努力をすべきだと思いました
03:41
So we formed形成された Courseraクセッシャ,
67
205718
1495
それでCourseraを設立して
03:43
whoseその goalゴール is to take the bestベスト coursesコース
68
207213
3137
最高の大学の
最高の講師陣による
03:46
from the bestベスト instructorsインストラクター at the bestベスト universities大学
69
210350
3317
最高の授業を
世界のすべての人に
03:49
and provide提供する it to everyoneみんな around the world世界 for free無料.
70
213667
4028
無償で提供することを
目標に掲げました
03:53
We currently現在 have 43 coursesコース on the platformプラットフォーム
71
217695
2600
現在4つの大学の多岐にわたる
03:56
from four4つの universities大学 across横断する a range範囲 of disciplines分野,
72
220295
3199
43の授業を提供しています
03:59
and let me showショー you a little bitビット of an overview概要
73
223494
1833
どんなものか少し
04:01
of what that looks外見 like.
74
225327
3278
ご覧いただきましょう
04:04
(Videoビデオ) Robertロバート Ghristギター: Welcomeようこそ to Calculus微積分.
75
228605
1213
解析の授業にようこそ
04:05
Ezekielエゼキエル Emanuelエマニュエル: Fifty五十 million百万 people are uninsured未保険.
76
229818
1880
保険を持たない人が
5千万人いるのです
04:07
Scottスコット Pageページ: Modelsモデル help us design設計 more effective効果的な institutions機関 and policiesポリシー.
77
231698
3271
モデルは効果的な組織や
政策を作る助けになります
04:10
We get unbelievable信じられない segregation分離.
78
234969
2408
信じがたい差別を
受けているのです
04:13
Scottスコット Klemmerクレーマー: So Bushブッシュ imagined想像した that in the future未来,
79
237377
1792
ブッシュは 将来人々が額にカメラを
04:15
you'dあなたは wear着る a cameraカメラ right in the centerセンター of your head.
80
239169
2378
付けるようになると想像したのです
04:17
Mitchellミッチェル Duneierデュニエール: Millsミルズ wants the student学生 of sociology社会学 to develop開発する the quality品質 of mindマインド ...
81
241547
4254
ミルズは その社会学の研究者に
心の資質を開発してほしかったのです・・・
04:21
RGRG: Hanging吊るす cableケーブル takes on the form of a hyperbolic双曲線 cosine余弦.
82
245801
3665
垂れ下がったケーブルの形は
双曲線余弦関数になります
04:25
Nickニック Parlanteパーランテ: For each pixelピクセル in the image画像, setセット the red to zeroゼロ.
83
249466
3071
画像の各ピクセルについて
赤を0に設定します
04:28
Paulポール Offitオフショア: ... Vaccineワクチン allowed許可された us to eliminate排除する polioポリオ virusウイルス.
84
252537
2977
ワクチンはポリオウィルスの
撲滅を可能にしました
04:31
Danダン Jurafskyジュラフスキー: Does Lufthansaルフトハンザ serveサーブ breakfast朝ごはん and Sanサン Joseホセ? Well, that sounds funny面白い.
85
255514
3623
“Does Lufthansa serve breakfast and San Jose?”
と言うと変に聞こえますよね
04:35
Daphneダフネ Kollerコラー: So this is whichどの coinコイン you pickピック, and this is the two tossesトース.
86
259137
3616
どちらのコインを選ぶかということで
2回コイン投げをします
04:38
Andrewアンドリュー NgNg: So in large-scale大規模な machine機械 learning学習, we'd結婚した like to come up with computational計算上の ...
87
262753
3687
大規模機械学習によって
得たいのは計算的な・・・
04:42
(Applause拍手)
88
266440
5609
(拍手)
04:47
DKDK: It turnsターン out, maybe not surprisingly驚くほど,
89
272049
2274
当然のことだと思いますが
04:50
that students学生の like getting取得 the bestベスト contentコンテンツ
90
274323
2238
最高の大学の
最高のコンテンツが
04:52
from the bestベスト universities大学 for free無料.
91
276561
2887
ただで手に入ることを
学生は歓迎します
04:55
Since以来 we opened開かれた the websiteウェブサイト in February2月,
92
279448
2522
2月にこのウェブサイトを
開設して以来
04:57
we now have 640,000 students学生の from 190 countries.
93
281970
4358
190カ国から64万人が
参加しています
05:02
We have 1.5 million百万 enrollments登録,
94
286328
2152
受講登録数は150万
05:04
6 million百万 quizzesクイズ in the 15 classesクラス that have launched打ち上げ
95
288480
2850
15の授業で600万の
小テストの回答があり
05:07
so far遠い have been submitted提出済み, and 14 million百万 videosビデオ have been viewed見た.
96
291330
4916
1400万回ビデオが
視聴されています
05:12
But it's not just about the numbers数字,
97
296246
2518
でも肝心なのは数ではなく
05:14
it's alsoまた、 about the people.
98
298764
1641
人間です
05:16
Whetherどうか it's AkashAkash, who comes来る from a small小さい townタウン in Indiaインド
99
300405
2976
インドの小さな村に
住むアカシュには
05:19
and would never have accessアクセス in this case場合
100
303381
2175
スタンフォードのような
クオリティの授業に
05:21
to a Stanford-qualityスタンフォード品質 courseコース
101
305556
1489
接する機会もお金も
05:22
and would never be ableできる to afford余裕 it.
102
307045
2515
ありませんでした
05:25
Or Jennyジェニー, who is a singleシングル mother of two
103
309560
2038
2人の子どもを持つ
シングルマザーの
05:27
and wants to honeホーン her skillsスキル
104
311598
1967
ジェニーは
能力を磨き
05:29
so that she can go back and completeコンプリート her master'sマスターズ degree.
105
313565
3135
大学に戻って修士号を
取りたいと思っています
05:32
Or Ryanライアン, who can't go to school学校,
106
316700
3136
ライアンは大学に
行くことができません
05:35
because his immune免疫 deficient不完全な daughter
107
319836
1865
免疫不全の娘がいて
05:37
can't be risked危険にさらされた to have germs病原菌 come into the house,
108
321701
3383
家に雑菌を持ち込む
リスクのため
05:40
so he couldn'tできなかった leave離れる the house.
109
325084
1840
家を出られないのです
05:42
I'm really gladうれしい to say --
110
326924
1632
最近ライアンから
連絡があり
05:44
recently最近, we've私たちは been in correspondence対応 with Ryanライアン --
111
328556
2252
この話がハッピーエンド
になったと聞いて
05:46
that this storyストーリー had a happyハッピー endingエンディング.
112
330808
1932
とても喜んでいます
05:48
Baby赤ちゃん Shannonシャノン -- you can see her on the left --
113
332740
1903
赤ちゃんのシャノンは
左の子ですが
05:50
is doing much better now,
114
334643
1351
今ではずっと良くなり
05:51
and Ryanライアン got a jobジョブ by taking取る some of our coursesコース.
115
335994
4198
ライアンもCourseraで受けた授業を元に
仕事を得ることができました
05:56
So what made these coursesコース so different異なる?
116
340192
2244
では Courseraの授業の
何が特別なのでしょう?
05:58
After all, onlineオンライン courseコース contentコンテンツ has been available利用可能な for a while.
117
342436
3720
オンライン授業なら
別に以前からありました
06:02
What made it different異なる was that this was realリアル courseコース experience経験.
118
346156
3712
違っているのは これが本当の
授業体験を与えることです
06:05
It started開始した on a given与えられた day,
119
349868
1726
特定の日に始まり
06:07
and then the students学生の would watch videosビデオ on a weekly毎週 basis基礎
120
351594
3634
学生は 毎週毎週ビデオを見て
06:11
and do homework宿題 assignments割り当て.
121
355228
1855
宿題をします
06:12
And these would be realリアル homework宿題 assignments割り当て
122
357083
1791
本当の宿題で
06:14
for a realリアル gradeグレード, with a realリアル deadline締め切り.
123
358874
3304
本当の成績と 本当の
締め切りがあります
06:18
You can see the deadlines締め切り and the usage使用法 graphグラフ.
124
362178
2056
これは 締め切り日と
サイト利用者数ですが
06:20
These are the spikesスパイク showing表示
125
364234
2088
グラフで突き出している部分は
06:22
that procrastination怠慢 is globalグローバル phenomenon現象.
126
366322
3789
先延ばしが世界的な現象である
ことを示しています
06:26
(Laughter笑い)
127
370111
2576
(笑)
06:28
At the end終わり of the courseコース,
128
372687
1672
授業の最後に学生は
06:30
the students学生の got a certificate証明書.
129
374359
1856
修了証を受け取ります
06:32
They could presentプレゼント that certificate証明書
130
376215
2160
それを就職活動先に提示して
06:34
to a prospective将来 employer雇用者 and get a better jobジョブ,
131
378375
2153
より良い仕事を得ることもでき
06:36
and we know manyたくさんの students学生の who did.
132
380528
2060
既にそうしている人たちがいます
06:38
Some students学生の took取った their彼らの certificate証明書
133
382588
1919
この修了証を入学先の
06:40
and presented提示された this to an educational教育的 institution機関 at whichどの they were enrolled登録された
134
384507
3122
学校に出して 単位として
認めてもらっている
06:43
for actual実際の collegeカレッジ creditクレジット.
135
387629
1841
人もいます
06:45
So these students学生の were really getting取得 something meaningful意味のある
136
389470
2214
だから学生たちは
かけた時間と
06:47
for their彼らの investment投資 of time and effort努力.
137
391684
2834
労力に対して 実のある
結果を得ているのです
06:50
Let's talk a little bitビット about some of the componentsコンポーネント
138
394518
2555
では授業の構成について
06:52
that go into these coursesコース.
139
397073
1892
少し見ていきましょう
06:54
The first component成分 is that when you move動く away
140
398965
2628
教室の物理的制約を離れ
06:57
from the constraints制約 of a physical物理的 classroom教室
141
401593
2297
コンテンツを最初から
06:59
and design設計 contentコンテンツ explicitly明示的 for an onlineオンライン formatフォーマット,
142
403890
2840
オンライン向けに
デザインするなら
07:02
you can breakブレーク away from, for example,
143
406730
2528
たとえば1時間単位の講義を
07:05
the monolithicモノリシック one-hour一時間 lecture講義.
144
409258
2415
バラしてしまうこともできます
07:07
You can breakブレーク up the material材料, for example,
145
411673
1785
1つのコンセプトを
07:09
into these shortショート, modularモジュラー units単位 of eight8 to 12 minutes,
146
413458
3376
8分から12分で説明する
小さなユニットに
07:12
each of whichどの representsは表す a coherentコヒーレントな concept概念.
147
416834
2974
教材を分割することができます
07:15
Students学生の can traverseトラバース this material材料 in different異なる ways方法,
148
419808
2570
学生は各々の背景知識や
関心に応じて
07:18
depending依存する on their彼らの backgroundバックグラウンド, their彼らの skillsスキル or their彼らの interests関心.
149
422378
3704
違う順序で 教材を
見ていくことができます
07:21
So, for example, some students学生の mightかもしれない benefit利益
150
426082
2520
例えば ある学生には
07:24
from a little bitビット of preparatory予備的な material材料
151
428602
2760
他の学生が既に知っている
前提知識を与える
07:27
that other students学生の mightかもしれない already既に have.
152
431362
2071
準備的な教材が役に
立つかもしれません
07:29
Other students学生の mightかもしれない be interested興味がある in a particular特に
153
433433
2440
あるいは自分で学んでいける
07:31
enrichment富化 topicトピック that they want to pursue追求する individually個別に.
154
435873
3086
進んだ内容の教材に興味を持つ
学生もいるかもしれません
07:34
So this formatフォーマット allows許す us to breakブレーク away
155
438959
3235
ですから この形式によって
07:38
from the one-size-fits-allワンサイズフィット modelモデル of education教育,
156
442194
2824
全員に一律同じものを押しつける
従来のモデルを打ち壊し
07:40
and allows許す students学生の to followフォローする a much more personalizedパーソナライズド curriculumカリキュラム.
157
445018
3992
個人個人に合ったカリキュラムを
組めるようになるのです
07:44
Of courseコース, we all know as educators教育者
158
449010
2343
私たちは教育者ですから
07:47
that students学生の don't learn学ぶ by sitting座っている and passively受動的に watching見ている videosビデオ.
159
451353
3360
黙ってビデオを見ているだけでは
学べないことを知っています
07:50
Perhapsおそらく one of the biggest最大 componentsコンポーネント of this effort努力
160
454713
2945
私たちのアプローチにおける
最大の要素は
07:53
is that we need to have students学生の
161
457658
2592
学習内容を本当に
理解するための
07:56
who practice練習 with the material材料
162
460250
2409
練習問題を課している
07:58
in order注文 to really understandわかる it.
163
462659
3156
ことかもしれません
08:01
There's been a range範囲 of studies研究 that demonstrate実証する the importance重要度 of this.
164
465815
3268
練習問題の重要性は 多くの
研究によって示されています
08:04
This one that appeared出現した in Science科学 last year, for example,
165
469083
2532
たとえばこれは 去年の
08:07
demonstrates説明する that even simple単純 retrieval検索 practice練習,
166
471615
2832
サイエンス誌に
載った研究ですが
08:10
where students学生の are just supposed想定される to repeat繰り返す
167
474447
2792
習ったことを
単に繰り返すだけの
08:13
what they already既に learned学んだ
168
477239
1400
単純な復習問題が
08:14
gives与える considerablyかなり improved改善された results結果
169
478639
1920
他の学習方法よりも
08:16
on various様々な achievement成果 testsテスト down the lineライン
170
480559
2269
試験結果を大きく向上させる
08:18
than manyたくさんの other educational教育的 interventions介入.
171
482828
4304
ということが分かりました
08:23
We've私たちは tried試した to buildビルドする in retrieval検索 practice練習 into the platformプラットフォーム,
172
487132
2962
復習問題や その他の練習問題を
08:25
as well as other formsフォーム of practice練習 in manyたくさんの ways方法.
173
490094
2254
いろいろ組み込んでいます
08:28
For example, even our videosビデオ are not just videosビデオ.
174
492348
4144
ビデオも単なるビデオではありません
08:32
Everyすべて few少数 minutes, the videoビデオ pauses一時停止する
175
496492
2043
数分ごとに止まって
08:34
and the students学生の get asked尋ねた a question質問.
176
498535
2151
学生に質問を投げかける
ようになっています
08:36
(Videoビデオ) SPSP: ... These four4つの things. Prospect見通し theory理論, hyperbolic双曲線 discounting割引,
177
500686
2221
この4つ プロスペクト理論
双曲割引
08:38
status状態 quoくそ biasバイアス, baseベース rateレート biasバイアス. They're all well documented文書化された.
178
502907
3092
現状のバイアス
基準率の無視です
08:41
So they're all well documented文書化された deviations偏差 from rationalラショナル behavior動作.
179
505999
2767
いずれもよく知られた
合理的行動からの逸脱です
08:44
DKDK: So here the videoビデオ pauses一時停止する,
180
508766
1624
ここでビデオが止まって
08:46
and the student学生 typesタイプ in the answer回答 into the boxボックス
181
510390
2256
学生は回答欄に答えを書いて
送信します
08:48
and submits提出する. Obviously明らかに they weren'tなかった paying払う attention注意.
182
512646
3223
(不正解 もう一度)
どうも注意して聞いてなかったようです
08:51
(Laughter笑い)
183
515884
869
(笑)
08:52
So they get to try again,
184
516753
2010
もう一度やって
08:54
and this time they got it right.
185
518763
2536
今度は正解しました
08:57
There's an optional任意 explanation説明 if they want.
186
521299
2193
必要なら補足説明を
見ることもできます
08:59
And now the videoビデオ moves動き on to the next part of the lecture講義.
187
523492
4257
それから講義が
先へと進みます
09:03
This is a kind種類 of simple単純 question質問
188
527749
1878
これは私が教室で
聞くような
09:05
that I as an instructorインストラクター mightかもしれない ask尋ねる in classクラス,
189
529627
2081
簡単な質問ですが
09:07
but when I ask尋ねる that kind種類 of a question質問 in classクラス,
190
531708
2500
教室での場合
80%の学生は
09:10
80 percentパーセント of the students学生の
191
534208
1300
まだ私の言ったことを
09:11
are still scribbling落書き the last thing I said,
192
535508
1866
書き取っている最中で
09:13
15 percentパーセント are zonedゾーニング out on Facebookフェイスブック,
193
537374
3321
15%はFacebookに没頭しており
09:16
and then there's the smartyスマートな pantsズボン in the frontフロント row
194
540695
2456
最前列にいる賢い学生が
09:19
who blurtsぼやけ out the answer回答
195
543151
1359
他の人たちに
09:20
before anyone誰でも elseelse has had a chanceチャンス to think about it,
196
544510
2207
考える間も与えず
答えてしまいます
09:22
and I as the instructorインストラクター am terriblyひどく gratified満足
197
546717
2872
教師としては
せめて誰か答えの
09:25
that somebody誰か actually実際に knew知っていた the answer回答.
198
549589
1648
分かる人がいれば
それでよしとします
09:27
And so the lecture講義 moves動き on before, really,
199
551237
2792
だから ほとんどの学生が
質問されたことに
09:29
most最も of the students学生の have even noticed気づいた that a question質問 had been asked尋ねた.
200
554029
3529
気付きもしないうちに
授業は先に進んでしまいます
09:33
Here, everyすべて singleシングル student学生
201
557558
2607
でもCourseraでは
すべての学生が
09:36
has to engage従事する with the material材料.
202
560165
2784
質問に取り組む
ことになります
09:38
And of courseコース these simple単純 retrieval検索 questions質問
203
562949
1936
もちろんこの
単純な復習問題が
09:40
are not the end終わり of the storyストーリー.
204
564885
1662
すべてではありません
09:42
One needsニーズ to buildビルドする in much more meaningful意味のある practice練習 questions質問,
205
566547
2970
もっと突っ込んだ
練習問題も必要で
09:45
and one alsoまた、 needsニーズ to provide提供する the students学生の with feedbackフィードバック
206
569517
2353
学生にフィードバックを
09:47
on those questions質問.
207
571870
1663
与える必要もあります
09:49
Now, how do you gradeグレード the work of 100,000 students学生の
208
573533
2888
でも10万人の宿題を
教育助手を1万人も使わずに
09:52
if you do not have 10,000 TAsTA?
209
576421
3082
どうやって採点したら
いいのでしょう?
09:55
The answer回答 is, you need to use technology技術
210
579503
2354
答えはテクノロジーを使う
09:57
to do it for you.
211
581857
1495
ということです
09:59
Now, fortunately幸いにも, technology技術 has come a long way,
212
583352
2648
幸いテクノロジーの
進歩によって
10:01
and we can now gradeグレード a range範囲 of interesting面白い typesタイプ of homework宿題.
213
586000
3268
様々なタイプの宿題の採点が
できるようになっています
10:05
In addition添加 to multiple複数 choice選択
214
589268
1527
ご覧いただいたような
10:06
and the kinds種類 of shortショート answer回答 questions質問 that you saw in the videoビデオ,
215
590795
3153
選択肢式の問題や
答えの短い質問のほか
10:09
we can alsoまた、 gradeグレード math数学, mathematical数学 expressions表現
216
593948
3260
数式や微分の問題も
10:13
as well as mathematical数学 derivations導出.
217
597208
1952
採点できます
10:15
We can gradeグレード modelsモデル, whetherかどうか it's
218
599160
2874
様々なモデルも
採点できます
10:17
financial金融 modelsモデル in a businessビジネス classクラス
219
602034
2176
経営の授業での
金融モデルや
10:20
or physical物理的 modelsモデル in a science科学 or engineeringエンジニアリング classクラス
220
604210
2984
科学や工学の授業での
物理モデル
10:23
and we can gradeグレード some prettyかなり sophisticated洗練された programmingプログラミング assignments割り当て.
221
607194
3744
それに結構込み入った
プログラミング課題も採点できます
10:26
Let me showショー you one that's actually実際に prettyかなり simple単純
222
610938
1919
単純ですが視覚的な例を
10:28
but fairlyかなり visualビジュアル.
223
612857
1480
ご覧いただきましょう
10:30
This is from Stanford'sスタンフォード Computerコンピューター Science科学 101 classクラス,
224
614337
2477
これはスタンフォード大の
「コンピュータ科学入門」の
10:32
and the students学生の are supposed想定される to color-correct色補正
225
616814
1604
課題ですが 学生は
赤いぼんやりした画像の
10:34
that blurryぼやけた red image画像.
226
618418
1592
色を変えます
10:35
They're typingタイピング their彼らの programプログラム into the browserブラウザ,
227
620010
2018
ブラウザ上でプログラムを書いて
10:37
and you can see they didn't get it quiteかなり right, Ladyレディ Liberty自由 is still seasickシーシック.
228
622028
4058
正しくないと 自由の女神が
船酔いしたような画像になります
10:41
And so, the student学生 tries試行する again, and now they got it right, and they're told that,
229
626086
3756
もう一度トライして ちゃんと書けたら
それと分かり
10:45
and they can move動く on to the next assignment割り当て.
230
629842
2359
次の課題へと進みます
10:48
This ability能力 to interact相互作用する actively積極的に with the material材料
231
632201
3148
能動的に課題に取り組み
答えが正しいか
10:51
and be told when you're right or wrong違う
232
635349
1684
間違っているか
分かるというのは
10:52
is really essential本質的な to student学生 learning学習.
233
637033
3126
学習のために
欠かせないことです
10:56
Now, of courseコース we cannotできない yetまだ gradeグレード
234
640159
2275
もちろん全ての授業の
10:58
the range範囲 of work that one needsニーズ for all coursesコース.
235
642434
2834
全ての課題の採点が
できるわけではありません
11:01
Specifically特に, what's lacking欠けている is the kind種類 of criticalクリティカルな thinking考え work
236
645268
3301
特に人文 社会科学 経営学などの
11:04
that is so essential本質的な in suchそのような disciplines分野
237
648569
1922
批判的思考力を見るような
11:06
as the humanities人文科学, the socialソーシャル sciences科学, businessビジネス and othersその他.
238
650491
3597
課題の採点には適しません
11:09
So we tried試した to convince説得する, for example,
239
654088
2249
そこで選択式の出題方法も
11:12
some of our humanities人文科学 faculty学部
240
656337
1616
そんなに悪くはないと
11:13
that multiple複数 choice選択 was not suchそのような a bad悪い strategy戦略.
241
657953
2696
人文の先生たちを
説得してみましたが
11:16
That didn't go over really well.
242
660649
2191
あまりうまくは
いきませんでした
11:18
So we had to come up with a different異なる solution溶液.
243
662840
2433
それで別な解決法を
見つける必要がありました
11:21
And the solution溶液 we ended終了しました up usingを使用して is peerピア grading格付け.
244
665273
3074
その解決法は 学生が
互いを採点するというものです
11:24
It turnsターン out that previous studies研究 showショー,
245
668347
2422
このサドラー&グッドのような
11:26
like this one by Saddlerサドラー and Good,
246
670769
1672
過去の研究結果から
相互採点は
11:28
that peerピア grading格付け is a surprisingly驚くほど effective効果的な strategy戦略
247
672441
2488
再現可能な採点
結果が得られる
11:30
for providing提供する reproducible再現可能な grades成績.
248
674929
3214
驚くほど効果的な方法
だと分かりました
11:34
It was tried試した only in small小さい classesクラス,
249
678143
1770
小規模でしか
11:35
but there it showed示した, for example,
250
679913
1487
試されていませんが
ここに出ているように
11:37
that these student-assigned学生が割り当てた grades成績 on the y-axisy軸
251
681400
2482
y 軸の学生による採点は
11:39
are actually実際に very well correlated相関
252
683882
1311
x 軸の教師による採点と
11:41
with the teacher-assigned教師割り当てられた gradeグレード on the x-axisx軸.
253
685193
2296
非常に高い相関を
示しています
11:43
What's even more surprising驚くべき is that self-grades自己成績,
254
687489
3160
さらに驚くのは
自己採点結果で
11:46
where the students学生の gradeグレード their彼らの own自分の work critically批判的に --
255
690649
2311
学生に自分で採点させると—
11:48
so long as you incentivizeインセンティブを与える them properly正しく
256
692960
1737
自分に満点をつけたり
しないよう適切に
11:50
so they can't give themselves自分自身 a perfect完璧な scoreスコア --
257
694697
1938
動機付けする
必要がありますが—
11:52
are actually実際に even better correlated相関 with the teacher先生 grades成績.
258
696635
3191
教師の採点と より高い
相関を示すのです
11:55
And so this is an effective効果的な strategy戦略
259
699826
1607
ですから これは大規模な
採点に使える
11:57
that can be used for grading格付け at scale規模,
260
701433
2104
効果的な戦略であり
11:59
and is alsoまた、 a useful有用 learning学習 strategy戦略 for the students学生の,
261
703537
2736
学生にとっても有用な
学習方法です
12:02
because they actually実際に learn学ぶ from the experience経験.
262
706273
2255
採点の体験から学ぶ
ことができるからです
12:04
So we now have the largest最大 peer-gradingピア・グレーディング pipelineパイプライン ever devised考案された,
263
708528
4649
私たちは今や 史上最大の
相互採点システムを持っており
12:09
where tens数十 of thousands of students学生の
264
713177
2504
何万人という学生が
12:11
are grading格付け each other'sその他の work,
265
715681
1198
互いの課題を採点し
12:12
and quiteかなり successfully正常に, I have to say.
266
716879
3069
極めて良い結果が
得られています
12:15
But this is not just about students学生の
267
719948
2260
学生たちはもっぱら自室で
12:18
sitting座っている alone単独で in their彼らの living生活 roomルーム workingワーキング throughを通して problems問題.
268
722208
3041
1人問題に取り組む
わけではありません
12:21
Around each one of our coursesコース,
269
725249
1807
それぞれの授業に 受講生の
12:22
a communityコミュニティ of students学生の had formed形成された,
270
727056
2160
コミュニティができあがり
12:25
a globalグローバル communityコミュニティ of people
271
729216
1880
世界中の学生が
12:26
around a shared共有 intellectual知的 endeavor努力.
272
731096
2532
互いの成果を共有しています
12:29
What you see here is a self-generated自己生成 map地図
273
733628
2652
ご覧いただいているのは
12:32
from students学生の in our Princetonプリンストン Sociology社会学 101 courseコース,
274
736280
2961
プリンストン大の
「社会学入門」の学生の
12:35
where they have put themselves自分自身 on a world世界 map地図,
275
739241
2759
所在を示した地図で
Courseraがいかに広く
12:37
and you can really see the globalグローバル reachリーチ of this kind種類 of effort努力.
276
742000
2960
世界で利用されているか
分かります
12:40
Students学生の collaborated協力して in these coursesコース in a variety品種 of different異なる ways方法.
277
744960
4567
学生たちは様々な方法で
互いに協力し合っています
12:45
First of all, there was a question質問 and answer回答 forumフォーラム,
278
749527
2639
第一に Q&Aフォーラムがあって
12:48
where students学生の would poseポーズ questions質問,
279
752166
2144
学生が何か質問を投げると
12:50
and other students学生の would answer回答 those questions質問.
280
754310
2424
他の学生が答えます
12:52
And the really amazing素晴らしい thing is,
281
756734
1713
これが素晴らしいのは
12:54
because there were so manyたくさんの students学生の,
282
758447
1670
学生の数が非常に多いため
12:56
it means手段 that even if a student学生 posedポーズされた a question質問
283
760117
2365
質問が投げられたのが
12:58
at 3 o'clock in the morning,
284
762482
1632
明け方の3時だろうと
13:00
somewhereどこかで around the world世界,
285
764114
1582
世界のどこかには
13:01
there would be somebody誰か who was awake起きている
286
765696
2074
起きていて同じ問題に
取り組んでいる
13:03
and workingワーキング on the same同じ problem問題.
287
767770
2313
学生がいるということです
13:05
And so, in manyたくさんの of our coursesコース,
288
770083
1958
そのため Courseraの
13:07
the median中央値 response応答 time for a question質問
289
772041
2329
Q&Aフォーラムにおける
13:10
on the question質問 and answer回答 forumフォーラム was 22 minutes.
290
774370
3418
質問への回答時間の中央値は
たったの22分です
13:13
Whichどの is not a levelレベル of serviceサービス I have ever offered提供された to my Stanfordスタンフォード students学生の.
291
777788
4577
そのようなレベルのサービスは
スタンフォードではとても提供できません
13:18
(Laughter笑い)
292
782365
1341
(笑)
13:19
And you can see from the student学生 testimonialsお客様の声
293
783706
1942
学生の声から分かるように
13:21
that students学生の actually実際に find
294
785648
1687
このオンラインコミュニティの
13:23
that because of this large onlineオンライン communityコミュニティ,
295
787335
2521
規模のおかけで
13:25
they got to interact相互作用する with each other in manyたくさんの ways方法
296
789856
2599
学生の交流は 実際の
教室におけるよりも
13:28
that were deeperもっと深く than they did in the contextコンテキスト of the physical物理的 classroom教室.
297
792455
4193
広く深いものになっています
13:32
Students学生の alsoまた、 self-assembled自己組織化された,
298
796648
2344
学生たちはまた
13:34
withoutなし any kind種類 of intervention介入 from us,
299
798992
1863
教師の側からの
働きかけなしに
13:36
into small小さい study調査 groupsグループ.
300
800855
1903
小さな学習グループを
自主的に作っています
13:38
Some of these were physical物理的 study調査 groupsグループ
301
802758
2362
あるものは地域限定の
学習グループで
13:41
along一緒に geographical地理的 constraints制約
302
805120
1826
毎週集まって
13:42
and met会った on a weekly毎週 basis基礎 to work throughを通して problem問題 setsセット.
303
806946
2722
課題に取り組んでいます
13:45
This is the Sanサン Franciscoフランシスコ study調査 groupグループ,
304
809668
1900
これはサンフランシスコの
グループですが
13:47
but there were onesもの all over the world世界.
305
811568
2319
同じようなものが
世界中にあります
13:49
Othersその他 were virtualバーチャル study調査 groupsグループ,
306
813887
2032
一方バーチャルな
学習グループもあって
13:51
sometimes時々 along一緒に language言語 lines or along一緒に cultural文化的 lines,
307
815919
2989
言語や文化によって
まとまっているものもあれば
13:54
and on the bottom left there,
308
818908
1444
左下のもののような
13:56
you see our multicultural多文化 universalユニバーサル study調査 groupグループ
309
820352
3796
他の文化圏の人との
交流を望む
14:00
where people explicitly明示的 wanted to connect接続する
310
824148
1763
ユニバーサルな
多文化の
14:01
with people from other cultures文化.
311
825911
3006
学習グループもあります
14:04
There are some tremendousすばらしい opportunities機会
312
828917
2111
このようなフレームワークから
得られる可能性には
14:06
to be had from this kind種類 of frameworkフレームワーク.
313
831028
3325
膨大なものがあります
14:10
The first is that it has the potential潜在的な of giving与える us
314
834353
3654
第一に人間の学習について
14:13
a completely完全に unprecedented前例のない look
315
838007
2434
かつてない洞察を得られる
14:16
into understanding理解 human人間 learning学習.
316
840441
2289
可能性です
14:18
Because the dataデータ that we can collect集める here is uniqueユニークな.
317
842730
3463
ここで集められるデータは
独特のものです
14:22
You can collect集める everyすべて clickクリック, everyすべて homework宿題 submission提出,
318
846193
4009
何万という学生による
あらゆるクリック
14:26
everyすべて forumフォーラム post役職 from tens数十 of thousands of students学生の.
319
850202
4363
あらゆる宿題の提出 あらゆるフォーラム
投稿データを集められます
14:30
So you can turn順番 the study調査 of human人間 learning学習
320
854565
2343
人間の学習の研究を
14:32
from the hypothesis-driven仮説主導型 modeモード
321
856908
1933
仮説駆動でなく
14:34
to the data-drivenデータ駆動型 modeモード, a transformation変換 that,
322
858841
2858
データ駆動で行うことができます
14:37
for example, has revolutionized革命を起こした biology生物学.
323
861699
3041
これは生物学に革命を
もたらしたのと同じ変化です
14:40
You can use these dataデータ to understandわかる fundamental基本的な questions質問
324
864740
3424
これらのデータを使って
根本的な疑問に答えることができます
14:44
like, what are good learning学習 strategies戦略
325
868164
1880
効果的な優れた学習戦略と
14:45
that are effective効果的な versus onesもの that are not?
326
870044
2696
そうでないものは何か?
14:48
And in the contextコンテキスト of particular特に coursesコース,
327
872740
2240
個々の授業内容についても
14:50
you can ask尋ねる questions質問
328
874980
1537
学生がよくする勘違いに
14:52
like, what are some of the misconceptions誤解 that are more common一般
329
876517
3255
どんなものがあり
どうすれば避けられるか
14:55
and how do we help students学生の fix修正する them?
330
879772
2177
考えることができます
14:57
So here'sここにいる an example of that,
331
881949
1424
これはアンドリューの
14:59
alsoまた、 from Andrew'sアンドリューズ Machine機械 Learning学習 classクラス.
332
883373
2016
機械学習の授業の例ですが
15:01
This is a distribution分布 of wrong違う answers答え
333
885389
2208
ある課題に対する
15:03
to one of Andrew'sアンドリューズ assignments割り当て.
334
887597
1610
間違った答えの
分布を示しています
15:05
The answers答え happen起こる to be pairsペア of numbers数字,
335
889207
1893
答えが2つの数字の
組み合わせだったので
15:07
so you can drawドロー them on this two-dimensional二次元 plotプロット.
336
891100
2271
二次元平面に
プロットできました
15:09
Each of the little crosses十字架 that you see is a different異なる wrong違う answer回答.
337
893371
3778
小さな×印のそれぞれが
間違った答えを表しています
15:13
The big大きい crossクロス at the top left
338
897149
2406
左上の大きな×印では
15:15
is where 2,000 students学生の
339
899555
2148
2千人の学生が
15:17
gave与えた the exact正確 same同じ wrong違う answer回答.
340
901703
3045
同じ間違った答えをしています
15:20
Now, if two students学生の in a classクラス of 100
341
904748
2327
100人の教室で2人の学生が
15:22
give the same同じ wrong違う answer回答,
342
907075
1287
同じ間違いをしても
15:24
you would never notice通知.
343
908362
1351
気付かないでしょうが
15:25
But when 2,000 students学生の give the same同じ wrong違う answer回答,
344
909713
2560
2千人が同じ間違いをすれば
15:28
it's kind種類 of hardハード to missミス.
345
912273
1697
見落としようがありません
15:29
So Andrewアンドリュー and his students学生の went行った in,
346
913970
2192
それでアンドリューと学生たちは
15:32
looked見た at some of those assignments割り当て,
347
916162
1520
このような課題を調べて
15:33
understood理解された the rootルート cause原因 of the misconception誤解,
348
917682
4088
勘違いの原因を突き止めました
15:37
and then they produced生産された a targeted目標 errorエラー messageメッセージ
349
921770
2520
そして学生が それと
同じ間違いをしたときに
15:40
that would be provided提供された to everyすべて student学生
350
924290
2249
エラーメッセージを
15:42
whoseその answer回答 fell落ちた into that bucketバケツ,
351
926539
2179
出すようにしました
15:44
whichどの means手段 that students学生の who made that same同じ mistake間違い
352
928718
2084
だから学生は
この勘違いに対して
15:46
would now get personalizedパーソナライズド feedbackフィードバック
353
930802
2026
専用のフィードバックを受け
15:48
telling伝える them how to fix修正する their彼らの misconception誤解 much more effectively効果的に.
354
932828
4399
より効果的に 勘違いを解消できます
15:53
So this personalizationパーソナライゼーション is something that one can then buildビルドする
355
937227
3811
このようなパーソナライゼーションは
15:56
by having持つ the virtue美徳 of large numbers数字.
356
941038
3140
規模によって可能になったものです
16:00
Personalizationパーソナライゼーション is perhapsおそらく
357
944178
2312
パーソナライゼーションは
16:02
one of the biggest最大 opportunities機会 here as well,
358
946490
2423
ここで一番大きな
可能性かもしれません
16:04
because it provides提供する us with the potential潜在的な
359
948913
2345
30年来の問題を
16:07
of solving解決する a 30-year-old-歳 problem問題.
360
951258
2690
解決できるかも
しれないのですから
16:09
Educational教育的 researcher研究者 Benjaminベンジャミン Bloom咲く, in 1984,
361
953948
3349
教育の研究者ベンジャミン・
ブルームは 1984年に
16:13
posedポーズされた what's calledと呼ばれる the 2 sigmaシグマ problem問題,
362
957297
2251
2シグマ問題という
問題を提起しました
16:15
whichどの he observed観察された by studying勉強する three populations人口.
363
959548
3062
3種類のグループの観察から
見出されたものです
16:18
The first is the population人口 that studied研究した in a lecture-based講義ベース classroom教室.
364
962610
3608
第一のグループは教室での
講義で学習します
16:22
The second二番 is a population人口 of students学生の that studied研究した
365
966218
2777
第二のグループも
16:24
usingを使用して a standard標準 lecture-based講義ベース classroom教室,
366
968995
1719
通常の授業で学習しますが
16:26
but with a mastery-basedマスターベイベースの approachアプローチ,
367
970714
2080
習得度アプローチを使い
16:28
so the students学生の couldn'tできなかった move動く on to the next topicトピック
368
972794
1920
前の課題を習得しなければ
16:30
before demonstratingデモ mastery習熟 of the previous one.
369
974714
3354
次の課題には進めません
16:33
And finally最後に, there was a population人口 of students学生の
370
978068
2294
三番目はチューターからの
16:36
that were taught教えた in a one-on-one一対一 instruction命令 usingを使用して a tutor家庭教師.
371
980362
4528
個別指導で教わるグループです
16:40
The mastery-basedマスターベイベースの population人口 was a full満員 standard標準 deviation偏差,
372
984890
3272
習得度ベースのグループは
16:44
or sigmaシグマ, in achievement成果 scores得点 better
373
988162
2288
通常の講義ベースのグループよりも
16:46
than the standard標準 lecture-based講義ベース classクラス,
374
990450
2394
得点が標準偏差(σ)の分だけ
良くなり
16:48
and the individual個人 tutoring教授 gives与える you 2 sigmaシグマ
375
992844
2144
個別指導のグループでは
16:50
improvement改善 in performanceパフォーマンス.
376
994988
1830
成績が2σ良くなっています
16:52
To understandわかる what that means手段,
377
996818
1463
どういうことかというと
16:54
let's look at the lecture-based講義ベース classroom教室,
378
998281
1833
講義ベースの場合の点数の
16:56
and let's pickピック the median中央値 performanceパフォーマンス as a threshold閾値.
379
1000114
2919
中央値を閾値としたとき
講義ベースのグループでは
16:58
So in a lecture-based講義ベース classクラス,
380
1003033
1338
中央値を閾値としたとき
講義ベースのグループでは
17:00
halfハーフ the students学生の are above上の that levelレベル and halfハーフ are below以下.
381
1004371
3879
半数がそれより上
半数がそれより下になりますが
17:04
In the individual個人 tutoring教授 instruction命令,
382
1008250
2098
個別指導のグループでは
17:06
98 percentパーセント of the students学生の are going to be above上の that threshold閾値.
383
1010348
4801
98%がこの閾値よりも
上になります
17:11
Imagine想像する if we could teach教える so that 98 percentパーセント of our students学生の
384
1015149
3920
98%の学生が平均以上
になる教育というのを
17:14
would be above上の average平均.
385
1019069
2198
考えてみてください
17:17
Henceしたがって, the 2 sigmaシグマ problem問題.
386
1021267
3423
これが2σ問題です
17:20
Because we cannotできない afford余裕, as a society社会,
387
1024690
2399
社会として学生全員に
17:22
to provide提供する everyすべて student学生 with an individual個人 human人間 tutor家庭教師.
388
1027089
3072
人間のチューターを割り当てる
ことは 不可能ですが
17:26
But maybe we can afford余裕 to provide提供する each student学生
389
1030161
2249
学生全員にコンピュータや
スマートフォンを
17:28
with a computerコンピューター or a smartphoneスマートフォン.
390
1032410
2019
提供することなら
できるでしょう
17:30
So the question質問 is, how can we use technology技術
391
1034429
2189
問題はテクノロジーによって
17:32
to push押す from the left side of the graphグラフ, from the blue curve曲線,
392
1036618
3375
左の青い曲線を
右の緑の曲線に
17:35
to the right side with the green curve曲線?
393
1039993
2738
どこまで近づけられるか
ということです
17:38
Masteryマスタリー is easy簡単 to achieve達成する usingを使用して a computerコンピューター,
394
1042731
2337
習得度ベースの学習は コンピュータで
容易に実現できます
17:40
because a computerコンピューター doesn't get tired疲れた
395
1045068
1405
コンピュータは
17:42
of showing表示 you the same同じ videoビデオ five times.
396
1046473
3073
同じビデオを5回
繰り返すのを厭いません
17:45
And it doesn't even get tired疲れた of grading格付け the same同じ work multiple複数 times,
397
1049546
3251
同じ問題を 繰り返し
採点するのも厭いません
17:48
we've私たちは seen見た that in manyたくさんの of the examples that I've shown示された you.
398
1052802
3026
それはご覧いただいた例の通りです
17:51
And even personalizationパーソナライゼーション
399
1055828
1854
パーソナライゼーションもまた
17:53
is something that we're starting起動 to see the beginnings始まり of,
400
1057682
2136
可能になり始めています
17:55
whetherかどうか it's via経由 the personalizedパーソナライズド trajectory軌道 throughを通して the curriculumカリキュラム
401
1059818
3192
ご覧いただいたような
パーソナライズされたカリキュラムや
17:58
or some of the personalizedパーソナライズド feedbackフィードバック that we've私たちは shown示された you.
402
1063010
3264
パーソナライズされたフィードバックを
提供することができます
18:02
So the goalゴール here is to try and push押す,
403
1066274
2488
ここでのゴールは
18:04
and see how far遠い we can get towards方向 the green curve曲線.
404
1068762
3497
緑の曲線に向かって どこまで
押し進められるかということです
18:08
So, if this is so great, are universities大学 now obsolete時代遅れの?
405
1072259
5359
これがそんなに素晴らしいものなら
大学は陳腐化するのでしょうか?
18:13
Well, Markマーク Twainトウェイン certainly確かに thought so.
406
1077618
2992
マーク・トウェインは
確かにそう考えていました
18:16
He said that, "Collegeカレッジ is a place場所 where a professor's教授の lecture講義 notesノート
407
1080610
2545
彼はこう言っています
「大学というのは
18:19
go straightまっすぐ to the students'学生の' lecture講義 notesノート,
408
1083155
1703
教授の講義ノートが 学生の講義ノートへと
両者の頭脳を介さずに変換される場所である」
18:20
withoutなし passing通過 throughを通して the brains頭脳 of eitherどちらか."
409
1084858
2376
教授の講義ノートが 学生の講義ノートへと
両者の頭脳を介さずに変換される場所である」
18:23
(Laughter笑い)
410
1087234
4047
(笑)
18:27
I beg請う to differ異なる with Markマーク Twainトウェイン, thoughしかし.
411
1091281
2668
私はマーク・トウェインに
異を唱えたいと思います
18:29
I think what he was complaining文句を言う about is not
412
1093949
2665
彼が難じているのは
大学というよりは
18:32
universities大学 but ratherむしろ the lecture-based講義ベース formatフォーマット
413
1096614
2750
多くの大学が多大な
時間を費やしている
18:35
that so manyたくさんの universities大学 spend費やす so much time on.
414
1099364
2784
講義ベースの形式です
18:38
So let's go back even furtherさらに, to Plutarchプルタルコ,
415
1102148
3159
さらに遡ってプルタルコスは
こう言っています
18:41
who said that, "The mindマインド is not a vessel容器 that needsニーズ filling充填,
416
1105307
2227
「心というのは 満たすべき
容れ物ではなく
18:43
but wood木材 that needsニーズ igniting点火する."
417
1107534
2023
焚き付けるべき
木のようなものである」
18:45
And maybe we should spend費やす lessもっと少なく time at universities大学
418
1109557
2190
大学は学生の頭に講義内容を
18:47
filling充填 our students'学生の' minds with contentコンテンツ
419
1111747
2571
詰め込もうとするのではなく
18:50
by lecturing講義 at them, and more time igniting点火する their彼らの creativity創造性,
420
1114318
3800
実際の対話を通じて
彼らのクリエイティビティや
18:54
their彼らの imagination想像力 and their彼らの problem-solving問題解決 skillsスキル
421
1118118
3255
想像力や問題解決能力を
焚き付けることに
18:57
by actually実際に talking話す with them.
422
1121373
2498
もっと時間を費やすべきでしょう
18:59
So how do we do that?
423
1123871
1367
どうしたら そうできるのでしょう?
19:01
We do that by doing activeアクティブ learning学習 in the classroom教室.
424
1125238
3431
教室での能動的学習です
19:04
So there's been manyたくさんの studies研究, includingを含む this one,
425
1128669
2449
ここに挙げたものをはじめ
沢山の研究があるのですが
19:07
that showショー that if you use activeアクティブ learning学習,
426
1131118
2080
能動的学習を使い
19:09
interacting相互作用する with your students学生の in the classroom教室,
427
1133198
2416
教室で学生との交流を持つと
19:11
performanceパフォーマンス improves改善する on everyすべて singleシングル metricメトリック --
428
1135614
2696
あらゆる指標で
結果が改善されます
19:14
on attendance出席, on engagementエンゲージメント and on learning学習
429
1138310
2449
出席率 参加の度合い
19:16
as measured測定された by a standardized標準化された testテスト.
430
1140759
2055
標準テストで評価した学習度
19:18
You can see, for example, that the achievement成果 scoreスコア
431
1142814
1864
ご覧のように この実験で
19:20
almostほぼ doubles二重 in this particular特に experiment実験.
432
1144678
2870
達成度のスコアは
ほとんど倍になっています
19:23
So maybe this is how we should spend費やす our time at universities大学.
433
1147548
4401
これが大学で時間をかけるべき
ことなのかもしれません
19:27
So to summarize要約する, if we could offer提供 a top quality品質 education教育
434
1151949
4577
まとめになりますが
最高の教育を
19:32
to everyoneみんな around the world世界 for free無料,
435
1156526
1903
世界中の人に無償で
提供できたなら
19:34
what would that do? Three things.
436
1158429
2821
何が起きるでしょう?
3つあります
19:37
First it would establish確立します education教育 as a fundamental基本的な human人間 right,
437
1161250
3421
第一に教育が 基本的人権
として確立されるでしょう
19:40
where anyone誰でも around the world世界
438
1164671
1366
動機と能力を持った
19:41
with the ability能力 and the motivation動機
439
1166037
1921
世界中の誰もが
19:43
could get the skillsスキル that they need
440
1167958
1951
自分や家族やコミュニティに
19:45
to make a better life for themselves自分自身,
441
1169909
1585
より良い生活をもたらすために
19:47
their彼らの families家族 and their彼らの communitiesコミュニティ.
442
1171494
2017
必要なスキルを手にできる権利です
19:49
Second二番目, it would enable有効にする lifelong生涯 learning学習.
443
1173511
2631
第二に 生涯学習が
可能になるでしょう
19:52
It's a shame that for so manyたくさんの people,
444
1176142
1951
多くの人が 高校や大学を
卒業したときに
19:53
learning学習 stops停止 when we finish仕上げ high高い school学校 or when we finish仕上げ collegeカレッジ.
445
1178093
3312
学びやめてしまうのは
残念なことです
19:57
By having持つ this amazing素晴らしい contentコンテンツ be available利用可能な,
446
1181405
2481
素晴らしい学習コンテンツが
19:59
we would be ableできる to learn学ぶ something new新しい
447
1183886
2743
提供されることで
望むときにはいつでも
20:02
everyすべて time we wanted,
448
1186629
1136
新しいことを学び
20:03
whetherかどうか it's just to expand拡大する our minds
449
1187765
1329
視野を広げたり
20:04
or it's to change変化する our lives人生.
450
1189094
1959
生活を変えることができます
20:06
And finally最後に, this would enable有効にする a wave of innovation革新,
451
1191053
3145
そして最後に 新たなイノベーションの
波を生み出すでしょう
20:10
because amazing素晴らしい talent才能 can be found見つけた anywhereどこでも.
452
1194198
3072
ものすごい才能を持った人が
どこにいるか分かりません
20:13
Maybe the next Albertアルバート Einsteinアインシュタイン or the next Steveスティーブ Jobs求人
453
1197270
3008
明日のアインシュタインや
明日のスティーブ・ジョブズは
20:16
is living生活 somewhereどこかで in a remote遠隔の village in Africaアフリカ.
454
1200278
2615
アフリカの僻地の村に
いるかもしれません
20:18
And if we could offer提供 that person an education教育,
455
1202893
2656
その人たちに教育を
提供できたなら
20:21
they would be ableできる to come up with the next big大きい ideaアイディア
456
1205549
2356
彼らは次の大いなる
アイデアを生み出し
20:23
and make the world世界 a better place場所 for all of us.
457
1207905
2404
すべての人のため 世界をより良い場所に
変えてくれることでしょう
20:26
Thank you very much.
458
1210309
1160
どうもありがとうございました
20:27
(Applause拍手)
459
1211469
7583
(拍手)
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Mieko Akai

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ABOUT THE SPEAKER
Daphne Koller - Educator
With Coursera, Daphne Koller and co-founder Andrew Ng are bringing courses from top colleges online, free, for anyone who wants to take them.

Why you should listen

A 3rd generation Ph.D who is passionate about education, Stanford professor Daphne Koller is excited to be making the college experience available to anyone through her startup, Coursera. With classes from 85 top colleges, Coursera is an innovative model for online learning. While top schools have been putting lectures online for years, Coursera's platform supports the other vital aspect of the classroom: tests and assignments that reinforce learning.

At the Stanford Artificial Intelligence Laboratory, computer scientist Daphne Koller studies how to model large, complicated decisions with lots of uncertainty. (Her research group is called DAGS, which stands for Daphne's Approximate Group of Students.) In 2004, she won a MacArthur Fellowship for her work, which involves, among other things, using Bayesian networks and other techniques to explore biomedical and genetic data sets.

More profile about the speaker
Daphne Koller | Speaker | TED.com