TEDGlobal 2012
Daphne Koller: What we're learning from online education
Dafne Kollere: Ko mums māca tiešsaistes izglītība?
Filmed:
Readability: 4.8
2,603,043 views
Dafne Kollere aicina pasaules labākās universitātes padarīt savus aizraujošākos kursus pieejamus tiešsaistē un par brīvu — ne tikai kā pakalpojumu, bet arī kā veidu, kas ļauj pētīt, kā cilvēki mācās. Katrs nospiestais taustiņš, zināšanu pārbaudes tests, diskusijas forumos un pašnovērtējami mājasdarbi veido vēl neredzētu datu krātuvi par to, kā tiek apstrādātas un, pats svarīgākais, apgūtas zināšanas.
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. Full bio
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 of you, I'm one of the lucky people.
0
725
3111
Tāpat kā daudziem no jums,
man ir paveicies.
man ir paveicies.
00:19
I was born to a family where education was pervasive.
1
3836
3400
Es piedzimu ģimenē,
kurā izglītība bija visur.
kurā izglītība bija visur.
00:23
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
2
7236
4238
Es esmu zinātņu doktore trešajā paaudzē,
divu akadēmiķu meita.
divu akadēmiķu meita.
00:27
In my childhood, I played around in my father's university lab.
3
11474
3794
Bērnībā es rotaļājos
tēva universitātes laboratorijā.
tēva universitātes laboratorijā.
00:31
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
4
15268
3849
Tāpēc bija pašsaprotami,
ka es mācījos labākajās universitātēs,
ka es mācījos labākajās universitātēs,
00:35
which in turn opened the door to a world of opportunity.
5
19117
3801
kas man, savukārt, atvēra durvis
uz iespējām bagātu pasauli.
uz iespējām bagātu pasauli.
00:38
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
6
22918
4120
Lielākajai daļai pasaules iedzīvotāju
diemžēl nav šādi paveicies.
diemžēl nav šādi paveicies.
00:42
In some parts of the world, for example, South Africa,
7
27038
3135
Dažviet pasaulē, piemēram, Dienvidāfrikā,
00:46
education is just not readily accessible.
8
30173
2705
izglītība nav brīvi pieejama.
00:48
In South Africa, the educational system was constructed
9
32878
2975
Dienvidāfrikas izglītības sistēma
tika veidota aparteīda laikā
balto iedzīvotāju minoritātei.
balto iedzīvotāju minoritātei.
00:51
in the days of apartheid for the white minority.
10
35853
2873
00:54
And as a consequence, today there is just not enough spots
11
38726
2700
Tāpēc mūsdienās
tur vienkārši nepietiek vietu
tur vienkārši nepietiek vietu
00:57
for the many more people who want and deserve a high quality education.
12
41426
3852
visiem tiem, kas grib un ir pelnījuši
augstas kvalitātes izglītību.
augstas kvalitātes izglītību.
01:01
That scarcity led to a crisis in January of this year
13
45278
3880
Tieši vietu trūkums
šī gada janvārī noveda pie krīzes
šī gada janvārī noveda pie krīzes
01:05
at the University of Johannesburg.
14
49158
1836
Johannesburgas universitātē.
01:06
There were a handful of positions left open
15
50994
2131
Pēc standarta uzņemšanas
bija palikušas pāri dažas studiju vietas,
bija palikušas pāri dažas studiju vietas,
01:09
from the standard admissions process, and the night before
16
53125
2969
un naktī, pirms tās
tika atvērtas reģistrācijai,
tika atvērtas reģistrācijai,
01:11
they were supposed to open that for registration,
17
56094
2560
01:14
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
18
58654
4052
tūkstošiem cilvēku stājās
kilometru garā rindā vārtu priekšā,
kilometru garā rindā vārtu priekšā,
01:18
hoping to be first in line to get one of those positions.
19
62706
3880
cerot būt pirmie,
kas iegūs kādu no šīm vietām.
kas iegūs kādu no šīm vietām.
01:22
When the gates opened, there was a stampede,
20
66586
2308
Kad vārtus atvēra,
sākās paniska spiešanās,
sākās paniska spiešanās,
01:24
and 20 people were injured and one woman died.
21
68894
3652
tika ievainoti 20 cilvēki,
un viena sieviete gāja bojā.
un viena sieviete gāja bojā.
01:28
She was a mother who gave her life
22
72546
1940
Tā bija māte, kas atdeva savu dzīvību,
01:30
trying to get her son a chance at a better life.
23
74486
4063
cenšoties savam dēlam sagādāt
labākas dzīves iespēju.
labākas dzīves iespēju.
01:34
But even in parts of the world like the United States
24
78549
3157
Taču pat tādās pasaules vietās kā ASV,
01:37
where education is available, it might not be within reach.
25
81706
4356
kur izglītība ir pieejama,
to ne vienmēr patiešām var iegūt.
to ne vienmēr patiešām var iegūt.
01:41
There has been much discussed in the last few years
26
86062
2672
Pēdējos gados ir daudz diskutēts
01:44
about the rising cost of health care.
27
88734
1989
par veselības aprūpes sadārdzināšanos.
01:46
What might not be quite as obvious to people
28
90723
2642
Tas, ko cilvēki, iespējams,
tik ļoti nepamana,
tik ļoti nepamana,
01:49
is that during that same period the cost of higher education tuition
29
93365
4022
ir, ka tajā pašā laika periodā
mācību maksa par augstāko izglītību
mācību maksa par augstāko izglītību
01:53
has been increasing at almost twice the rate,
30
97387
2480
ir pieaugusi gandrīz divas reizes vairāk —
01:55
for a total of 559 percent since 1985.
31
99867
4280
kopumā par 559% kopš 1985. gada.
02:00
This makes education unaffordable for many people.
32
104147
4534
Daudzi cilvēki
šādu izglītību nevar atļauties.
šādu izglītību nevar atļauties.
02:04
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
33
108681
3801
Visbeidzot pat tiem,
kuriem izdodas iegūt augstāko izglītību,
kuriem izdodas iegūt augstāko izglītību,
02:08
the doors of opportunity might not open.
34
112482
2625
iespēju durvis var nepavērties.
02:11
Only a little over half of recent college graduates
35
115107
3207
ASV tikai nedaudz vairāk kā puse
augstskolu beidzēju,
augstskolu beidzēju,
02:14
in the United States who get a higher education
36
118314
2313
kuri nesen ieguvuši augstāko izglītību,
02:16
actually are working in jobs that require that education.
37
120627
3463
patiešām strādā darbu,
kurā šī izglītība ir vajadzīga.
kurā šī izglītība ir vajadzīga.
02:19
This, of course, is not true for the students
38
124090
1840
Tas, protams, neattiecas uz studentiem,
02:21
who graduate from the top institutions,
39
125930
1952
kuri pabeidz pašas labākās augstskolas,
02:23
but for many others, they do not get the value
40
127882
2632
taču daudziem citiem
rezultāts nav
ieguldītā laika un pūļu vērts.
ieguldītā laika un pūļu vērts.
02:26
for their time and their effort.
41
130514
3536
02:29
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
42
134050
3030
Nesen Toms Frīdmens
savā New York Times rakstā
savā New York Times rakstā
02:32
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
43
137080
4368
kā neviens cits raksturoja
mūsu centienu būtību.
mūsu centienu būtību.
02:37
He said the big breakthroughs are what happen
44
141448
3120
Viņš sacīja, ka lielie izrāvieni
ir tas, kas notiek,
ir tas, kas notiek,
02:40
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
45
144568
3899
kad pēkšņi iespējamais
sastopas ar ļoti vajadzīgo.
sastopas ar ļoti vajadzīgo.
02:44
I've talked about what's desperately necessary.
46
148467
2621
Es pastāstīju par ļoti vajadzīgo.
02:46
Let's talk about what's suddenly possible.
47
151088
2512
Parunāsim par to,
kas pēkšņi kļuvis iespējams!
kas pēkšņi kļuvis iespējams!
02:49
What's suddenly possible was demonstrated by
48
153600
3119
Pēkšņi iespējamo pierādīja
trīs milzīgi Stenfordas kursi,
02:52
three big Stanford classes,
49
156719
1568
02:54
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
50
158287
3880
katrā no tiem bija reģistrējušies
100 000 vai vairāk cilvēku.
100 000 vai vairāk cilvēku.
02:58
So to understand this, let's look at one of those classes,
51
162167
3384
Lai saprastu, paskatīsimies
uz vienu no šiem kursiem — mašīnmācīšanos,
uz vienu no šiem kursiem — mašīnmācīšanos,
03:01
the Machine Learning class offered by my colleague
52
165551
1920
ko piedāvā mans kolēģis
un līdzdibinātājs Endrjū Ngs.
un līdzdibinātājs Endrjū Ngs.
03:03
and cofounder Andrew Ng.
53
167471
1729
03:05
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
54
169200
2319
Endrjū pasniedz vienu no lielākajiem
Stenfordas kursiem — mašīnmācīšanos.
Stenfordas kursiem — mašīnmācīšanos.
03:07
It's a Machine Learning class,
55
171519
1209
03:08
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
56
172728
3518
Šim kursam ikreiz reģistrējas
ap 400 cilvēku.
ap 400 cilvēku.
03:12
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
57
176246
3265
Kad Endrjū šo mašīnmācīšanās kursu
piedāvāja visiem interesentiem,
piedāvāja visiem interesentiem,
03:15
it had 100,000 people registered.
58
179511
2616
uz to pieteicās 100 000 cilvēku.
03:18
So to put that number in perspective,
59
182127
2009
Ko šis skaitlis īsti nozīmē?
03:20
for Andrew to reach that same size audience
60
184136
2359
Lai aizsniegtu tikpat daudz klausītāju
03:22
by teaching a Stanford class,
61
186495
1826
caur kursu Stenfordā,
03:24
he would have to do that for 250 years.
62
188321
3926
Endrjū būtu jāpasniedz 250 gadus.
03:28
Of course, he'd get really bored.
63
192247
3486
Viņš, protams, pamatīgi nogarlaikotos.
03:31
So, having seen the impact of this,
64
195733
2737
Redzot, kāda ietekme ir šādiem kursiem,
03:34
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
65
198470
3128
mēs ar Endrjū nolēmām,
ka tik tiešām jāmēģina tos izvērst,
ka tik tiešām jāmēģina tos izvērst,
03:37
to bring the best quality education to as many people as we could.
66
201598
4120
lai sniegtu vislabāko izglītību
iespējami daudziem cilvēkiem.
iespējami daudziem cilvēkiem.
03:41
So we formed Coursera,
67
205718
1495
Tā nu mēs izveidojām Coursera,
03:43
whose goal is to take the best courses
68
207213
3137
kuras mērķis izvēlēties vislabākos kursus
03:46
from the best instructors at the best universities
69
210350
3317
no vislabākajiem pasniedzējiem
vislabākajās universitātēs
vislabākajās universitātēs
03:49
and provide it to everyone around the world for free.
70
213667
4028
un piedāvāt tos
ikvienam pasaulē bez maksas.
ikvienam pasaulē bez maksas.
03:53
We currently have 43 courses on the platform
71
217695
2600
Šobrīd šajā platformā ir pieejami 43 kursi
03:56
from four universities across a range of disciplines,
72
220295
3199
dažādās jomās no četrām universitātēm,
03:59
and let me show you a little bit of an overview
73
223494
1833
un ļaujiet man sniegt nelielu ieskatu,
04:01
of what that looks like.
74
225327
3278
kā tas viss strādā!
(Video)
Roberts Grists:
Laipni lūgti Calculus!
Laipni lūgti Calculus!
04:04
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
75
228605
1213
04:05
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
76
229818
1880
Ezīkiels Emanuels:
50 miljoni cilvēku nav apdrošināti.
50 miljoni cilvēku nav apdrošināti.
04:07
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
77
231698
3271
Skots Peidžs: Modeļi palīdz veidot
efektīvākas institūcijas un politiku.
efektīvākas institūcijas un politiku.
04:10
We get unbelievable segregation.
78
234969
2408
Notiek prātam neaptverama segregācija.
04:13
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
79
237377
1792
Skots Klemers: Bušs iedomājās,
04:15
you'd wear a camera right in the center of your head.
80
239169
2378
ka nākotnē mums uz pieres būs kamera.
04:17
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
81
241547
4254
Mitčels Dunjērs: Mills aicina
sociologus attīstīt prāta spēju...
sociologus attīstīt prāta spēju...
04:21
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
82
245801
3665
RG: Kabelis, kas karājas,
iegūst hiperbolas kosinusa formu.
iegūst hiperbolas kosinusa formu.
Niks Parlante: katram pikselim iestatām,
ka sarkans vienāds ar nulli.
ka sarkans vienāds ar nulli.
04:25
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
83
249466
3071
04:28
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
84
252537
2977
Pols Ofits: Vakcīna ļāva izskaust
poliomielīta vīrusu.
poliomielīta vīrusu.
Dens Džuravskijs: Vai Lufthansa pasniedz
brokastis un Sanhosē? Izklausās dīvaini.
brokastis un Sanhosē? Izklausās dīvaini.
04:31
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
85
255514
3623
04:35
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
86
259137
3616
Dafne Kollere: Šī ir izvēlētā monēta
un, lūk, divi metieni.
un, lūk, divi metieni.
04:38
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
87
262753
3687
Endrjū Ngs: Plaša mēroga mašīnmācīšanās jomā
mēs gribētu ieviest skaitļošanas...
mēs gribētu ieviest skaitļošanas...
04:42
(Applause)
88
266440
5609
(Aplausi)
04:47
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
89
272049
2274
D. K.: Izrādās,
— varbūt ne gluži pārsteidzoši —
— varbūt ne gluži pārsteidzoši —
04:50
that students like getting the best content
90
274323
2238
ka studentiem patīk
saņemt vislabāko saturu
saņemt vislabāko saturu
04:52
from the best universities for free.
91
276561
2887
no vislabākajām universitātēm bez maksas.
04:55
Since we opened the website in February,
92
279448
2522
Kopš vietnes atvēršanas februārī
04:57
we now have 640,000 students from 190 countries.
93
281970
4358
mums ir jau 640 000 studentu
no 190 pasaules valstīm.
no 190 pasaules valstīm.
05:02
We have 1.5 million enrollments,
94
286328
2152
Mums ir 1,5 miljoni reģistrāciju,
05:04
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
95
288480
2850
piecpadsmit kursos ir izpildīti
6 miljoni pārbaudes darbu
6 miljoni pārbaudes darbu
05:07
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
96
291330
4916
un noskatīti 14 miljoni video.
05:12
But it's not just about the numbers,
97
296246
2518
Bet svarīgi ir ne tikai skaitļi,
05:14
it's also about the people.
98
298764
1641
svarīgi ir arī cilvēki.
05:16
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
99
300405
2976
Vai tas būtu Akašs
no mazas pilsētiņas Indijā,
no mazas pilsētiņas Indijā,
05:19
and would never have access in this case
100
303381
2175
kurš citādi nebūtu varējis apmeklēt
un atļauties Stenfordas līmeņa kursus,
05:21
to a Stanford-quality course
101
305556
1489
05:22
and would never be able to afford it.
102
307045
2515
05:25
Or Jenny, who is a single mother of two
103
309560
2038
vai Dženija, vientuļā divu bērnu māte,
05:27
and wants to hone her skills
104
311598
1967
kura vēlas uzlabot savas prasmes,
05:29
so that she can go back and complete her master's degree.
105
313565
3135
lai varētu atgriezties universitātē
un pabeigt maģistra studijas,
un pabeigt maģistra studijas,
05:32
Or Ryan, who can't go to school,
106
316700
3136
vai Raiens, kurš nevar apmeklēt skolu,
05:35
because his immune deficient daughter
107
319836
1865
jo viņa meitas imūnsistēma ir tik vāja,
05:37
can't be risked to have germs come into the house,
108
321701
3383
ka nedrīkst riskēt
ievazāt mājās baktērijas,
ievazāt mājās baktērijas,
05:40
so he couldn't leave the house.
109
325084
1840
tādēļ viņš neiziet no mājas.
05:42
I'm really glad to say --
110
326924
1632
Man ir patiess prieks teikt,
05:44
recently, we've been in correspondence with Ryan --
111
328556
2252
— mēs nesen sarakstījāmies ar Raienu —
05:46
that this story had a happy ending.
112
330808
1932
ka šim stāstam ir laimīgas beigas.
05:48
Baby Shannon -- you can see her on the left --
113
332740
1903
Mazajai Šenonai — tur, pa kreisi, —
05:50
is doing much better now,
114
334643
1351
tagad klājas daudz labāk,
05:51
and Ryan got a job by taking some of our courses.
115
335994
4198
un Raiens dabūja darbu,
pateicoties dažiem no mūsu kursiem.
pateicoties dažiem no mūsu kursiem.
05:56
So what made these courses so different?
116
340192
2244
Kas padara šos kursus tik īpašus?
05:58
After all, online course content has been available for a while.
117
342436
3720
Galu galā tiešsaistes kursi
ir pieejami jau kādu laiku.
ir pieejami jau kādu laiku.
06:02
What made it different was that this was real course experience.
118
346156
3712
Šos kursus īpašus padara tas,
ka tie patiešām līdzinās īstiem kursiem.
ka tie patiešām līdzinās īstiem kursiem.
06:05
It started on a given day,
119
349868
1726
Tie sākas noteiktā dienā.
06:07
and then the students would watch videos on a weekly basis
120
351594
3634
Tad studenti ik nedēļu skatās video
06:11
and do homework assignments.
121
355228
1855
un pilda mājasdarbus.
06:12
And these would be real homework assignments
122
357083
1791
Un tie ir īsti mājasdarbi
06:14
for a real grade, with a real deadline.
123
358874
3304
ar īstu atzīmi un īstu nodošanas termiņu.
Lūk, termiņu un vietnes
izmantošanas diagramma.
izmantošanas diagramma.
06:18
You can see the deadlines and the usage graph.
124
362178
2056
06:20
These are the spikes showing
125
364234
2088
Šie pīķi parāda,
06:22
that procrastination is global phenomenon.
126
366322
3789
ka atlikšana uz pēdējo brīdi
ir globāla parādība.
ir globāla parādība.
06:26
(Laughter)
127
370111
2576
(Smiekli)
06:28
At the end of the course,
128
372687
1672
Kursa noslēgumā
studenti saņem sertifikātu.
studenti saņem sertifikātu.
06:30
the students got a certificate.
129
374359
1856
06:32
They could present that certificate
130
376215
2160
Šo sertifikātu viņi var parādīt
06:34
to a prospective employer and get a better job,
131
378375
2153
iespējamajam darba devējam
un dabūt labāku darbu,
un dabūt labāku darbu,
06:36
and we know many students who did.
132
380528
2060
un mēs zinām daudzus, kuri tā dara.
06:38
Some students took their certificate
133
382588
1919
Daži studenti savu sertifikātu iesniedza
06:40
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
134
384507
3122
izglītības institūcijai, kurā mācās,
06:43
for actual college credit.
135
387629
1841
un ieguva īstus kredītpunktus.
06:45
So these students were really getting something meaningful
136
389470
2214
Šie studenti ieguva
kaut ko patiešām vērtīgu
kaut ko patiešām vērtīgu
06:47
for their investment of time and effort.
137
391684
2834
par ieguldīto laiku un pūlēm.
06:50
Let's talk a little bit about some of the components
138
394518
2555
Parunāsim mazliet par atsevišķām
šo kursu sastāvdaļām!
šo kursu sastāvdaļām!
06:52
that go into these courses.
139
397073
1892
Pirmkārt, atsakoties no fiziskās
auditorijas ierobežojumiem
auditorijas ierobežojumiem
06:54
The first component is that when you move away
140
398965
2628
06:57
from the constraints of a physical classroom
141
401593
2297
un veidojot saturu
īpaši tiešsaistes formātam,
īpaši tiešsaistes formātam,
06:59
and design content explicitly for an online format,
142
403890
2840
07:02
you can break away from, for example,
143
406730
2528
var izvairīties, piemēram,
07:05
the monolithic one-hour lecture.
144
409258
2415
no monotonajām lekcijām stundas garumā.
07:07
You can break up the material, for example,
145
411673
1785
Materiālu var sadalīt, piemēram,
07:09
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
146
413458
3376
šādos īsos 8—12 minūšu moduļos,
07:12
each of which represents a coherent concept.
147
416834
2974
kur katrs no tiem pievēršas
kādai vienotai koncepcijai.
kādai vienotai koncepcijai.
07:15
Students can traverse this material in different ways,
148
419808
2570
Studenti var strādāt
ar materiālu dažādos veidos
ar materiālu dažādos veidos
07:18
depending on their background, their skills or their interests.
149
422378
3704
atkarībā no savas pieredzes,
prasmēm un interesēm.
prasmēm un interesēm.
07:21
So, for example, some students might benefit
150
426082
2520
Daļai studentu, piemēram,
noderēs neliels ievads,
07:24
from a little bit of preparatory material
151
428602
2760
07:27
that other students might already have.
152
431362
2071
kas citiem studentiem jau ir zināms.
07:29
Other students might be interested in a particular
153
433433
2440
Citus, iespējams, interesēs
kāda īpaša papildu tēma,
kāda īpaša papildu tēma,
07:31
enrichment topic that they want to pursue individually.
154
435873
3086
kurai viņi labprāt pievērstos individuāli.
07:34
So this format allows us to break away
155
438959
3235
Tādējādi, pateicoties šim formātam,
mēs varam izvairīties
mēs varam izvairīties
07:38
from the one-size-fits-all model of education,
156
442194
2824
no „viens un tas pats der visiem”
izglītības modeļa,
izglītības modeļa,
07:40
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
157
445018
3992
un studenti var sekot
individuālākam mācību plānam.
individuālākam mācību plānam.
07:44
Of course, we all know as educators
158
449010
2343
Protams, kā skolotāji mēs visi zinām,
07:47
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
159
451353
3360
ka studenti neiemācās,
sēžot un pasīvi skatoties video.
sēžot un pasīvi skatoties video.
07:50
Perhaps one of the biggest components of this effort
160
454713
2945
Iespējams, viena no svarīgākajām
šī projekta sastāvdaļām
šī projekta sastāvdaļām
07:53
is that we need to have students
161
457658
2592
ir studenti,
07:56
who practice with the material
162
460250
2409
kas strādā ar materiālu,
07:58
in order to really understand it.
163
462659
3156
lai to patiešām izprastu.
08:01
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
164
465815
3268
Ir vesela virkne pētījumu, kas to pierāda.
Piemēram, šis pētījums,
ko pagājušogad publicēja Science,
ko pagājušogad publicēja Science,
08:04
This one that appeared in Science last year, for example,
165
469083
2532
08:07
demonstrates that even simple retrieval practice,
166
471615
2832
norāda, ka pat vienkārša
atsaukšana atmiņā,
atsaukšana atmiņā,
08:10
where students are just supposed to repeat
167
474447
2792
kur studentiem ir tikai jāatkārto
tas, ko viņi jau iemācījušies,
08:13
what they already learned
168
477239
1400
08:14
gives considerably improved results
169
478639
1920
vēlāk ievērojami uzlabo rezultātus
08:16
on various achievement tests down the line
170
480559
2269
dažādos pārbaudes darbos
08:18
than many other educational interventions.
171
482828
4304
salīdzinājumā ar daudziem
citiem paņēmieniem.
citiem paņēmieniem.
Mēs mēģinājām šajā platformā
iebūvēt atsaukšanu atmiņā,
iebūvēt atsaukšanu atmiņā,
08:23
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
172
487132
2962
08:25
as well as other forms of practice in many ways.
173
490094
2254
kā arī daudzus citus mācīšanās veidus.
08:28
For example, even our videos are not just videos.
174
492348
4144
Piemēram, pat mūsu video nav tikai video.
08:32
Every few minutes, the video pauses
175
496492
2043
Ik pēc dažām minūtēm video apstājas,
08:34
and the students get asked a question.
176
498535
2151
un studentam tiek uzdots jautājums.
08:36
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
177
500686
2221
(Video) S. P.: Perspektīvu teorija,
hiperboliskā diskontēšana,
hiperboliskā diskontēšana,
08:38
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
178
502907
3092
tieksme uz status quo,
specifiskās informācijas pārvērtēšana —
specifiskās informācijas pārvērtēšana —
08:41
So they're all well documented deviations from rational behavior.
179
505999
2767
visas ir plaši aprakstītas novirzes
no racionālas uzvedības.
no racionālas uzvedības.
08:44
DK: So here the video pauses,
180
508766
1624
D. K.: Tātad šeit video apstājas,
08:46
and the student types in the answer into the box
181
510390
2256
students ieraksta rāmītī
un iesniedz atbildi.
un iesniedz atbildi.
08:48
and submits. Obviously they weren't paying attention.
182
512646
3223
Acīmredzot, viņš nebija gana uzmanīgs.
(Smiekli)
08:51
(Laughter)
183
515884
869
08:52
So they get to try again,
184
516753
2010
Viņš mēģina vēlreiz,
08:54
and this time they got it right.
185
518763
2536
un šoreiz ir pareizi.
08:57
There's an optional explanation if they want.
186
521299
2193
Ja vajag, ir pieejams arī paskaidrojums,
08:59
And now the video moves on to the next part of the lecture.
187
523492
4257
un video turpinās ar nākamo lekcijas daļu.
09:03
This is a kind of simple question
188
527749
1878
Tas ir piemērs vienkāršam jautājumam,
09:05
that I as an instructor might ask in class,
189
529627
2081
kādu es kā pasniedzēja varētu uzdot klasē,
09:07
but when I ask that kind of a question in class,
190
531708
2500
taču, kad uzdodu šādu jautājumu klasē,
09:10
80 percent of the students
191
534208
1300
80% studentu
09:11
are still scribbling the last thing I said,
192
535508
1866
vēl kricelē manis teikto,
09:13
15 percent are zoned out on Facebook,
193
537374
3321
15% ir projām Facebook pasaulē,
09:16
and then there's the smarty pants in the front row
194
540695
2456
un tad ir tas gudrinieks pirmajā rindā,
09:19
who blurts out the answer
195
543151
1359
kas izbazūnē atbildi,
09:20
before anyone else has had a chance to think about it,
196
544510
2207
pirms pārējie vispār to ir apdomājuši,
09:22
and I as the instructor am terribly gratified
197
546717
2872
un es kā pasniedzēja
esmu bezgala gandarīta,
esmu bezgala gandarīta,
09:25
that somebody actually knew the answer.
198
549589
1648
ka kāds patiešām zināja atbildi.
09:27
And so the lecture moves on before, really,
199
551237
2792
Un lekcija turpinās,
pirms lielākā daļa studentu
pirms lielākā daļa studentu
09:29
most of the students have even noticed that a question had been asked.
200
554029
3529
vispār pamanīja,
ka ir uzdots kāds jautājums.
ka ir uzdots kāds jautājums.
Šeit ikvienam studentam
09:33
Here, every single student
201
557558
2607
09:36
has to engage with the material.
202
560165
2784
ir patiešām jāpievēršas materiālam.
09:38
And of course these simple retrieval questions
203
562949
1936
Protams, šie vienkāršie
atkārtošanas jautājumi nebūt nav viss.
atkārtošanas jautājumi nebūt nav viss.
09:40
are not the end of the story.
204
564885
1662
09:42
One needs to build in much more meaningful practice questions,
205
566547
2970
Ir jāiestrādā arī
daudz saturīgāki jautājumi,
daudz saturīgāki jautājumi,
09:45
and one also needs to provide the students with feedback
206
569517
2353
kā arī jāsniedz studentiem
atgriezeniskā saite
atgriezeniskā saite
09:47
on those questions.
207
571870
1663
par šiem jautājumiem.
09:49
Now, how do you grade the work of 100,000 students
208
573533
2888
Bet kā izvērtēt 100 000 studentu atbildes,
09:52
if you do not have 10,000 TAs?
209
576421
3082
ja nav 10 000 asistentu?
09:55
The answer is, you need to use technology
210
579503
2354
Atbilde ir likt tehnoloģijai
to izdarīt jūsu vietā.
to izdarīt jūsu vietā.
09:57
to do it for you.
211
581857
1495
09:59
Now, fortunately, technology has come a long way,
212
583352
2648
Par laimi tehnoloģijas
ir pamatīgi attīstījušās,
ir pamatīgi attīstījušās,
10:01
and we can now grade a range of interesting types of homework.
213
586000
3268
un mūsdienās mēs varam izvērtēt
veselu rindu dažādu mājasdarbu.
veselu rindu dažādu mājasdarbu.
10:05
In addition to multiple choice
214
589268
1527
Papildus vairākizvēļu
un īso atbilžu jautājumiem,
un īso atbilžu jautājumiem,
10:06
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
215
590795
3153
kādus redzējāt video,
10:09
we can also grade math, mathematical expressions
216
593948
3260
mēs varam izvērtēt
matemātiskās izteiksmes,
matemātiskās izteiksmes,
10:13
as well as mathematical derivations.
217
597208
1952
kā arī matemātiskos atvasinājumus.
10:15
We can grade models, whether it's
218
599160
2874
Mēs varam izvērtēt modeļus —
vai tie būtu finanšu modeļi uzņēmējdarbībā
10:17
financial models in a business class
219
602034
2176
10:20
or physical models in a science or engineering class
220
604210
2984
vai arī fizikāli modeļi
dabas vai inženierzinātņu kursā, —
dabas vai inženierzinātņu kursā, —
10:23
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
221
607194
3744
un mēs varam izvērtēt visnotaļ sarežģītus
programmēšanas uzdevumus.
programmēšanas uzdevumus.
10:26
Let me show you one that's actually pretty simple
222
610938
1919
Lūk, viens diezgan vienkāršs,
10:28
but fairly visual.
223
612857
1480
bet gana ilustratīvs piemērs.
10:30
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
224
614337
2477
Tas ir no Stenfordas kursa
„Ievads datorzinātnē”.
„Ievads datorzinātnē”.
Studentiem ir jāizlabo krāsas
10:32
and the students are supposed to color-correct
225
616814
1604
šajā izplūdušajā, sarkanajā attēlā.
10:34
that blurry red image.
226
618418
1592
10:35
They're typing their program into the browser,
227
620010
2018
Viņi ieraksta savu programmu pārlūkā,
10:37
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
228
622028
4058
un mēs redzam, ka īsti pareizi nav —
Brīvības statujai joprojām ir jūras slimība.
Brīvības statujai joprojām ir jūras slimība.
10:41
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
229
626086
3756
Students mēģina vēlreiz, un nu ir pareizi.
Viņi saņem ziņu, ka ir pareizi,
un var ķerties pie nākamā uzdevuma.
un var ķerties pie nākamā uzdevuma.
10:45
and they can move on to the next assignment.
230
629842
2359
10:48
This ability to interact actively with the material
231
632201
3148
Šī iespēja aktīvi strādāt ar materiālu
10:51
and be told when you're right or wrong
232
635349
1684
un uzzināt, vai atbilde ir pareiza,
10:52
is really essential to student learning.
233
637033
3126
studentiem ir ārkārtīgi svarīga
mācīšanās procesā.
mācīšanās procesā.
10:56
Now, of course we cannot yet grade
234
640159
2275
Protams, mēs vēl nespējam izvērtēt
10:58
the range of work that one needs for all courses.
235
642434
2834
dažāda veida darbus,
kas veicami dažādos kursos.
kas veicami dažādos kursos.
11:01
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
236
645268
3301
Konkrētāk, trūkst
kritiskās domāšanas uzdevumu,
kritiskās domāšanas uzdevumu,
11:04
that is so essential in such disciplines
237
648569
1922
kas ir ārkārtīgi svarīgi tādās jomās
11:06
as the humanities, the social sciences, business and others.
238
650491
3597
kā humanitārās un sociālās zinātnes,
uzņēmējdarbība un citās.
uzņēmējdarbība un citās.
11:09
So we tried to convince, for example,
239
654088
2249
Tāpēc mēs mēģinājām pārliecināt, piemēram,
11:12
some of our humanities faculty
240
656337
1616
daļu humanitāro zinātņu pasniedzēju,
11:13
that multiple choice was not such a bad strategy.
241
657953
2696
ka vairākizvēļu uzdevumi
nav nemaz tik slikta doma.
nav nemaz tik slikta doma.
No tā nekas īsti nesanāca.
11:16
That didn't go over really well.
242
660649
2191
11:18
So we had to come up with a different solution.
243
662840
2433
Tāpēc mums vajadzēja rast citu risinājumu.
11:21
And the solution we ended up using is peer grading.
244
665273
3074
Gala galā izvēlētais risinājums
bija studiju biedru vērtējums.
bija studiju biedru vērtējums.
11:24
It turns out that previous studies show,
245
668347
2422
Izrādās, ka pētījumi, piemēram,
šis Sedlera un Guda pētījums, pierāda,
šis Sedlera un Guda pētījums, pierāda,
11:26
like this one by Saddler and Good,
246
670769
1672
ka biedru vērtējums ir
pārsteidzoši efektīvs veids,
pārsteidzoši efektīvs veids,
11:28
that peer grading is a surprisingly effective strategy
247
672441
2488
11:30
for providing reproducible grades.
248
674929
3214
kā iegūt atkārtojamus vērtējumus.
11:34
It was tried only in small classes,
249
678143
1770
To izmēģināja tikai mazās grupās,
11:35
but there it showed, for example,
250
679913
1487
bet izrādījās, ka, piemēram,
11:37
that these student-assigned grades on the y-axis
251
681400
2482
šīs studentu liktās atzīmes uz y ass
11:39
are actually very well correlated
252
683882
1311
ļoti labi sakrīt
11:41
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
253
685193
2296
ar skolotāju ieliktajām atzīmēm uz x ass.
11:43
What's even more surprising is that self-grades,
254
687489
3160
Vēl pārsteidzošāk ir tas, ka pašvērtējums,
11:46
where the students grade their own work critically --
255
690649
2311
kad studenti paši
kritiski izvērtē savu darbu,
kritiski izvērtē savu darbu,
11:48
so long as you incentivize them properly
256
692960
1737
— ja vien tiek dota pareizā motivācija,
lai viņi neliktu sev vislabāko atzīmi —
lai viņi neliktu sev vislabāko atzīmi —
11:50
so they can't give themselves a perfect score --
257
694697
1938
11:52
are actually even better correlated with the teacher grades.
258
696635
3191
pat vēl labāk sakrīt
ar skolotāju liktajām atzīmēm.
ar skolotāju liktajām atzīmēm.
11:55
And so this is an effective strategy
259
699826
1607
Tātad šis ir efektīvs veids,
11:57
that can be used for grading at scale,
260
701433
2104
ko pielietot plaša mēroga vērtēšanā,
11:59
and is also a useful learning strategy for the students,
261
703537
2736
un studentiem tā ir arī
noderīga mācīšanās stratēģija,
noderīga mācīšanās stratēģija,
12:02
because they actually learn from the experience.
262
706273
2255
jo no šīs pieredzes viņi patiesībā mācās.
12:04
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
263
708528
4649
Tagad mums ir visu laiku lielākā
automatizētā biedru vērtēšanas sistēma,
automatizētā biedru vērtēšanas sistēma,
12:09
where tens of thousands of students
264
713177
2504
kurā desmitiem tūkstošu studentu
12:11
are grading each other's work,
265
715681
1198
vērtē viens otra darbu
12:12
and quite successfully, I have to say.
266
716879
3069
un, jāatzīst, dara to diezgan veiksmīgi.
12:15
But this is not just about students
267
719948
2260
Taču runa nav tikai par studentiem,
12:18
sitting alone in their living room working through problems.
268
722208
3041
kas sēž vieni paši savās istabās,
risinot uzdevumus.
risinot uzdevumus.
12:21
Around each one of our courses,
269
725249
1807
Ikvienā no šiem kursiem
12:22
a community of students had formed,
270
727056
2160
izveidojas studentu kopiena —
12:25
a global community of people
271
729216
1880
globāla cilvēku kopiena,
12:26
around a shared intellectual endeavor.
272
731096
2532
kuru vieno kopīgi intelektuāli centieni.
12:29
What you see here is a self-generated map
273
733628
2652
Šeit jūs redzat pašizveidotu karti,
12:32
from students in our Princeton Sociology 101 course,
274
736280
2961
ko izveidojuši Prinstonas kursa
„Ievads socioloģijā” studenti,
„Ievads socioloģijā” studenti,
12:35
where they have put themselves on a world map,
275
739241
2759
viņi ir atzīmējuši sevi pasaules kartē,
12:37
and you can really see the global reach of this kind of effort.
276
742000
2960
un šeit patiešām var redzēt,
cik globālas ir šādas aktivitātes.
cik globālas ir šādas aktivitātes.
12:40
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
277
744960
4567
Studenti šajos kursos
sastrādājas dažādos veidos.
sastrādājas dažādos veidos.
12:45
First of all, there was a question and answer forum,
278
749527
2639
Pirmkārt, ir jautājumu un atbilžu forums,
12:48
where students would pose questions,
279
752166
2144
kurā studenti uzdod jautājumus
12:50
and other students would answer those questions.
280
754310
2424
un citi studenti uz tiem atbild.
12:52
And the really amazing thing is,
281
756734
1713
Un lieliskākais ir tas,
12:54
because there were so many students,
282
758447
1670
ka, tā kā studentu ir tik daudz,
12:56
it means that even if a student posed a question
283
760117
2365
pat tad, ja students
uzdos jautājumu plkst. 3 no rīta,
uzdos jautājumu plkst. 3 no rīta,
12:58
at 3 o'clock in the morning,
284
762482
1632
13:00
somewhere around the world,
285
764114
1582
kaut kur pasaulē
13:01
there would be somebody who was awake
286
765696
2074
būs kāds, kas ir nomodā
13:03
and working on the same problem.
287
767770
2313
un risina to pašu uzdevumu.
13:05
And so, in many of our courses,
288
770083
1958
Daudzos mūsu kursos
13:07
the median response time for a question
289
772041
2329
atbilde uz jautājumu šajā forumā
13:10
on the question and answer forum was 22 minutes.
290
774370
3418
tiek sniegta vidēji 22 minūšu laikā.
13:13
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
291
777788
4577
Saviem Stenfordas studentiem es ne reizi
neesmu nodrošinājusi šāda līmeņa servisu.
neesmu nodrošinājusi šāda līmeņa servisu.
13:18
(Laughter)
292
782365
1341
(Smiekli)
13:19
And you can see from the student testimonials
293
783706
1942
Kā redzam no studentu atsauksmēm, izrādās,
13:21
that students actually find
294
785648
1687
ka, tā kā šī tiešsaistes
kopiena ir tik liela,
kopiena ir tik liela,
13:23
that because of this large online community,
295
787335
2521
13:25
they got to interact with each other in many ways
296
789856
2599
viņiem izdodas sastrādāties
dažādos veidos,
dažādos veidos,
13:28
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
297
792455
4193
kas ir vēl pamatīgāki nekā tie,
kas pieejami fiziskajās auditorijās.
kas pieejami fiziskajās auditorijās.
13:32
Students also self-assembled,
298
796648
2344
Tāpat studenti paši organizē
13:34
without any kind of intervention from us,
299
798992
1863
— bez jebkādas iejaukšanās no mūsu puses —
13:36
into small study groups.
300
800855
1903
nelielas mācību grupas.
13:38
Some of these were physical study groups
301
802758
2362
Dažas no tām bija klātienes mācību grupas,
13:41
along geographical constraints
302
805120
1826
organizētas ģeogrāfiski,
13:42
and met on a weekly basis to work through problem sets.
303
806946
2722
kas tikās ik nedēļas,
lai kopā risinātu uzdevumus.
lai kopā risinātu uzdevumus.
13:45
This is the San Francisco study group,
304
809668
1900
Šī ir Sanfrancisko mācību grupa,
13:47
but there were ones all over the world.
305
811568
2319
bet šādas grupas bija visā pasaulē.
13:49
Others were virtual study groups,
306
813887
2032
Bija arī virtuālās mācību grupas,
13:51
sometimes along language lines or along cultural lines,
307
815919
2989
kuras vienoja valoda vai kultūra,
13:54
and on the bottom left there,
308
818908
1444
un lejā, kreisajā stūrī,
13:56
you see our multicultural universal study group
309
820352
3796
redzama mūsu daudzkultūru mācību grupa,
14:00
where people explicitly wanted to connect
310
824148
1763
kuras dalībinieki gribēja sazināties
14:01
with people from other cultures.
311
825911
3006
tieši ar cilvēkiem no citām kultūrām.
14:04
There are some tremendous opportunities
312
828917
2111
Šāda veida struktūra piedāvā
vairākas brīnišķīgas iespējas.
vairākas brīnišķīgas iespējas.
14:06
to be had from this kind of framework.
313
831028
3325
14:10
The first is that it has the potential of giving us
314
834353
3654
Pirmkārt, tā mums var sniegt
14:13
a completely unprecedented look
315
838007
2434
vēl nebijušu ieskatu
14:16
into understanding human learning.
316
840441
2289
cilvēku mācīšanās procesā,
14:18
Because the data that we can collect here is unique.
317
842730
3463
jo šeit mēs varam iegūt unikālus datus.
14:22
You can collect every click, every homework submission,
318
846193
4009
Mēs varam ievākt katru klikšķi,
katru nodoto mājasdarbu,
katru nodoto mājasdarbu,
14:26
every forum post from tens of thousands of students.
319
850202
4363
katru foruma ziņojumu
no desmitiem tūkstošu studentu.
no desmitiem tūkstošu studentu.
14:30
So you can turn the study of human learning
320
854565
2343
Tādējādi mēs varam pārvērst
mācīšanās zinātni
mācīšanās zinātni
14:32
from the hypothesis-driven mode
321
856908
1933
no tādas, kas balstīta uz hipotēzēm,
14:34
to the data-driven mode, a transformation that,
322
858841
2858
tādā, kas balstīta uz datiem —
pārmaiņa, kas radīja revolūciju,
piemēram, bioloģijā.
piemēram, bioloģijā.
14:37
for example, has revolutionized biology.
323
861699
3041
14:40
You can use these data to understand fundamental questions
324
864740
3424
Mēs varam izmantot šos datus,
lai izprastu būtiskākos jautājumus,
lai izprastu būtiskākos jautājumus,
14:44
like, what are good learning strategies
325
868164
1880
piemēram, kādas mācīšanās stratēģijas
14:45
that are effective versus ones that are not?
326
870044
2696
ir efektīvas pretstatā tām,
kuras tādas nav?
kuras tādas nav?
14:48
And in the context of particular courses,
327
872740
2240
Runājot par konkrētiem kursiem,
14:50
you can ask questions
328
874980
1537
mēs varam uzdot jautājumus, piemēram,
14:52
like, what are some of the misconceptions that are more common
329
876517
3255
par biežāk sastopamajiem pārpratumiem
14:55
and how do we help students fix them?
330
879772
2177
un kā palīdzēt studentiem
no tiem izvairīties?
no tiem izvairīties?
14:57
So here's an example of that,
331
881949
1424
Lūk, viens piemērs —
14:59
also from Andrew's Machine Learning class.
332
883373
2016
arī no Endrjū mašīnmācīšanās kursa.
15:01
This is a distribution of wrong answers
333
885389
2208
Šis ir nepareizo atbilžu sadalījums
15:03
to one of Andrew's assignments.
334
887597
1610
vienā no Endrjū uzdevumiem.
15:05
The answers happen to be pairs of numbers,
335
889207
1893
Šoreiz atbildes bija skaitļu pāri,
15:07
so you can draw them on this two-dimensional plot.
336
891100
2271
tāpēc tās var atainot
divdimensionālā diagrammā.
divdimensionālā diagrammā.
15:09
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
337
893371
3778
Katrs no mazajiem krustiņiem
ir nepareiza atbilde.
ir nepareiza atbilde.
15:13
The big cross at the top left
338
897149
2406
Lielais krusts augšējā kreisajā stūrī
15:15
is where 2,000 students
339
899555
2148
ir nepareiza atbilde,
ko izvēlējās 2000 studentu.
ko izvēlējās 2000 studentu.
15:17
gave the exact same wrong answer.
340
901703
3045
15:20
Now, if two students in a class of 100
341
904748
2327
Redziet, ja divi no 100 studentiem kursā
15:22
give the same wrong answer,
342
907075
1287
atbild nepareizi,
15:24
you would never notice.
343
908362
1351
jūs to nekad nepamanīsiet.
15:25
But when 2,000 students give the same wrong answer,
344
909713
2560
Taču, ja vienu nepareizo atbildi
izvēlas 2000 studentu,
izvēlas 2000 studentu,
15:28
it's kind of hard to miss.
345
912273
1697
to ir grūti nepamanīt.
15:29
So Andrew and his students went in,
346
913970
2192
Tā nu Endrjū un viņa studenti
tam pievērsās,
tam pievērsās,
15:32
looked at some of those assignments,
347
916162
1520
izpētīja dažus no šiem uzdevumiem,
15:33
understood the root cause of the misconception,
348
917682
4088
saprata, kāpēc rodas šāds pārpratums,
15:37
and then they produced a targeted error message
349
921770
2520
un izveidoja īpašu kļūdas paziņojumu,
15:40
that would be provided to every student
350
924290
2249
ko saņēma ikviens students,
15:42
whose answer fell into that bucket,
351
926539
2179
kura atbildē iekrita šajā „caurumā”.
15:44
which means that students who made that same mistake
352
928718
2084
Studenti, kuri pieļauj to pašu kļūdu,
15:46
would now get personalized feedback
353
930802
2026
tagad saņem personalizētu
atgriezenisko saiti,
atgriezenisko saiti,
15:48
telling them how to fix their misconception much more effectively.
354
932828
4399
kas ļauj viņiem daudz efektīvāk
novērst šo pārpratumu.
novērst šo pārpratumu.
15:53
So this personalization is something that one can then build
355
937227
3811
Šādus personalizētus risinājumus
var izveidot, pateicoties
lielajam datu apjomam.
lielajam datu apjomam.
15:56
by having the virtue of large numbers.
356
941038
3140
16:00
Personalization is perhaps
357
944178
2312
Personalizēšana ir, iespējams,
16:02
one of the biggest opportunities here as well,
358
946490
2423
viena no šīs vides lielākajām iespējām,
16:04
because it provides us with the potential
359
948913
2345
jo tā ļauj mums risināt
kādu 30 gadus vecu problēmu.
kādu 30 gadus vecu problēmu.
16:07
of solving a 30-year-old problem.
360
951258
2690
1984. gadā izglītības pētnieks
Bendžamins Blūms
Bendžamins Blūms
16:09
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
361
953948
3349
16:13
posed what's called the 2 sigma problem,
362
957297
2251
definēja tā dēvēto 2 sigma problēmu,
16:15
which he observed by studying three populations.
363
959548
3062
ko viņš novēroja,
pētot trīs dažādas grupas.
pētot trīs dažādas grupas.
16:18
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
364
962610
3608
Pirmā grupa mācījās no lekcijām klasē.
16:22
The second is a population of students that studied
365
966218
2777
Otrā studentu grupa mācījās,
16:24
using a standard lecture-based classroom,
366
968995
1719
izmantojot standarta lekcijas klasē,
16:26
but with a mastery-based approach,
367
970714
2080
bet viņu zināšanas tika pārbaudītas —
16:28
so the students couldn't move on to the next topic
368
972794
1920
studenti netika pie nākamās tēmas,
16:30
before demonstrating mastery of the previous one.
369
974714
3354
kamēr nebija pierādījuši,
ka ir apguvuši iepriekšējo.
ka ir apguvuši iepriekšējo.
16:33
And finally, there was a population of students
370
978068
2294
Visbeidzot bija studentu grupa,
16:36
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
371
980362
4528
kuri mācījās viens-pret-vienu
ar privātskolotāju.
ar privātskolotāju.
16:40
The mastery-based population was a full standard deviation,
372
984890
3272
Zināšanu pārbaudes grupa
guva par veselu vienu standarta novirzi
jeb sigmu labākus rezultātus
jeb sigmu labākus rezultātus
16:44
or sigma, in achievement scores better
373
988162
2288
16:46
than the standard lecture-based class,
374
990450
2394
nekā standarta lekciju grupa,
16:48
and the individual tutoring gives you 2 sigma
375
992844
2144
un individuālā apmācība
uzlabo rezultātus par 2 sigma.
16:50
improvement in performance.
376
994988
1830
16:52
To understand what that means,
377
996818
1463
Lai saprastu, ko tas nozīmē,
16:54
let's look at the lecture-based classroom,
378
998281
1833
apskatīsim lekciju grupu
16:56
and let's pick the median performance as a threshold.
379
1000114
2919
un par atskaites punktu ņemsim
šīs grupas vidējo rezultātu.
šīs grupas vidējo rezultātu.
16:58
So in a lecture-based class,
380
1003033
1338
Tātad lekciju grupā
17:00
half the students are above that level and half are below.
381
1004371
3879
puse studentu ir virs
un puse — zem šī līmeņa.
un puse — zem šī līmeņa.
17:04
In the individual tutoring instruction,
382
1008250
2098
Individuālajā apmācībā
17:06
98 percent of the students are going to be above that threshold.
383
1010348
4801
98% studentu būs virs šī vidējā līmeņa.
17:11
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
384
1015149
3920
Iedomājieties, ja mēs varētu mācīt tā,
17:14
would be above average.
385
1019069
2198
ka 98% mūsu studentu
būtu virs vidējā līmeņa!
būtu virs vidējā līmeņa!
17:17
Hence, the 2 sigma problem.
386
1021267
3423
Tā arī ir 2 sigma problēma,
17:20
Because we cannot afford, as a society,
387
1024690
2399
jo mēs kā sabiedrība nevaram atļauties
17:22
to provide every student with an individual human tutor.
388
1027089
3072
nodrošināt katru studentu
ar individuālu apmācītāju.
ar individuālu apmācītāju.
17:26
But maybe we can afford to provide each student
389
1030161
2249
Taču varbūt mēs varam atļauties
nodrošināt katru studentu
nodrošināt katru studentu
17:28
with a computer or a smartphone.
390
1032410
2019
ar datoru vai viedtālruni.
17:30
So the question is, how can we use technology
391
1034429
2189
Jautājums ir, kā mēs varam
izmantot tehnoloģiju,
izmantot tehnoloģiju,
17:32
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
392
1036618
3375
lai no zilās līknes
diagrammas kreisajā pusē
diagrammas kreisajā pusē
17:35
to the right side with the green curve?
393
1039993
2738
nokļūtu pie zaļās līknes labajā pusē?
17:38
Mastery is easy to achieve using a computer,
394
1042731
2337
Izmantojot datoru,
meistarību ir viegli sasniegt,
meistarību ir viegli sasniegt,
17:40
because a computer doesn't get tired
395
1045068
1405
jo dators nenogurst,
17:42
of showing you the same video five times.
396
1046473
3073
piecas reizes rādot
vienu un to pašu video.
vienu un to pašu video.
17:45
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
397
1049546
3251
Un tas nenogurst, pat vairākkārt vērtējot
vienu un to pašu darbu,
vienu un to pašu darbu,
17:48
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
398
1052802
3026
kā iepriekš vairākos piemēros redzējām.
17:51
And even personalization
399
1055828
1854
Pat personalizēšana ir kas tāds,
17:53
is something that we're starting to see the beginnings of,
400
1057682
2136
ko mēs redzam veidojamies —
17:55
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
401
1059818
3192
vai tā būtu personalizēta
mācību materiāla apguve,
mācību materiāla apguve,
17:58
or some of the personalized feedback that we've shown you.
402
1063010
3264
vai personalizētā atgriezeniskā saite.
18:02
So the goal here is to try and push,
403
1066274
2488
Mūsu mērķis ir mēģināt un censties,
18:04
and see how far we can get towards the green curve.
404
1068762
3497
lai redzētu cik ļoti tuvāk
zaļajai līknei mēs varam tikt.
zaļajai līknei mēs varam tikt.
18:08
So, if this is so great, are universities now obsolete?
405
1072259
5359
Tātad — ja tas viss ir tik lieliski,
vai universitātes ir novecojušas?
vai universitātes ir novecojušas?
18:13
Well, Mark Twain certainly thought so.
406
1077618
2992
Nu, Marks Tvens tā
pavisam noteikti domāja.
pavisam noteikti domāja.
Viņš teica, ka „skolas ir vieta,
kur profesora pieraksti
kur profesora pieraksti
18:16
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
407
1080610
2545
18:19
go straight to the students' lecture notes,
408
1083155
1703
nokļūst pa taisno studentu pierakstos,
18:20
without passing through the brains of either."
409
1084858
2376
neizejot cauri ne viena,
ne otra smadzenēm.”
ne otra smadzenēm.”
18:23
(Laughter)
410
1087234
4047
(Smiekli)
18:27
I beg to differ with Mark Twain, though.
411
1091281
2668
Taču es atļaušos nepiekrist Markam Tvenam.
18:29
I think what he was complaining about is not
412
1093949
2665
Manuprāt, viņš kritizēja
nevis universitātes,
nevis universitātes,
18:32
universities but rather the lecture-based format
413
1096614
2750
bet drīzāk standarta lekciju formātu,
18:35
that so many universities spend so much time on.
414
1099364
2784
kam universitātes velta tik daudz laika.
18:38
So let's go back even further, to Plutarch,
415
1102148
3159
Tāpēc dosimies
vēl tālākā pagātnē, pie Plūtarha,
vēl tālākā pagātnē, pie Plūtarha,
18:41
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
416
1105307
2227
kurš sacīja, ka „prāts nav trauks,
kas jāpiepilda,
kas jāpiepilda,
18:43
but wood that needs igniting."
417
1107534
2023
bet gan malka, kas jāaizdedzina”.
18:45
And maybe we should spend less time at universities
418
1109557
2190
Varbūt universitātēs
vajadzētu pavadīt mazāk laika,
vajadzētu pavadīt mazāk laika,
18:47
filling our students' minds with content
419
1111747
2571
piepildot studentu prātus ar saturu,
lasot viņiem lekcijas,
lasot viņiem lekcijas,
18:50
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
420
1114318
3800
un vairāk laika,
iededzinot viņu jaunrades spēju,
iededzinot viņu jaunrades spēju,
18:54
their imagination and their problem-solving skills
421
1118118
3255
iztēli un problēmu risināšanas prasmes,
18:57
by actually talking with them.
422
1121373
2498
patiešām sarunājoties ar viņiem.
18:59
So how do we do that?
423
1123871
1367
Kā mēs to varam izdarīt?
19:01
We do that by doing active learning in the classroom.
424
1125238
3431
Izmantojot skolās aktīvo mācīšanos.
19:04
So there's been many studies, including this one,
425
1128669
2449
Ir daudz pētījumu, tostarp šis,
19:07
that show that if you use active learning,
426
1131118
2080
kas parāda, ka aktīvā mācīšanās,
19:09
interacting with your students in the classroom,
427
1133198
2416
mijiedarbība ar studentiem
19:11
performance improves on every single metric --
428
1135614
2696
uzlabo rezultātus pilnīgi visās jomās —
19:14
on attendance, on engagement and on learning
429
1138310
2449
apmeklējumā, iesaistē
un mācību vielas apguvē,
un mācību vielas apguvē,
19:16
as measured by a standardized test.
430
1140759
2055
ko mēra ar standartizētiem testiem.
19:18
You can see, for example, that the achievement score
431
1142814
1864
Redzat? Piemēram, šajā eksperimentā
rezultāti ir gandrīz divreiz labāki.
rezultāti ir gandrīz divreiz labāki.
19:20
almost doubles in this particular experiment.
432
1144678
2870
19:23
So maybe this is how we should spend our time at universities.
433
1147548
4401
Tāpēc varbūt mums universitātēs
savu laiku vajadzētu pavadīt šādi.
savu laiku vajadzētu pavadīt šādi.
19:27
So to summarize, if we could offer a top quality education
434
1151949
4577
Rezumējot — kas notiktu,
ja mēs ikvienam varētu piedāvāt
ja mēs ikvienam varētu piedāvāt
visaugstākās kvalitātes izglītību par brīvu?
19:32
to everyone around the world for free,
435
1156526
1903
19:34
what would that do? Three things.
436
1158429
2821
Trīs lietas.
19:37
First it would establish education as a fundamental human right,
437
1161250
3421
Pirmkārt, izglītība kļūtu
par ikviena cilvēka pamattiesībām.
par ikviena cilvēka pamattiesībām.
19:40
where anyone around the world
438
1164671
1366
Ikviens cilvēks pasaulē,
19:41
with the ability and the motivation
439
1166037
1921
kuram ir spējas un motivācija,
19:43
could get the skills that they need
440
1167958
1951
varētu iegūt vajadzīgās prasmes,
19:45
to make a better life for themselves,
441
1169909
1585
lai uzlabotu savu, savas ģimenes
un savas kopienas dzīvi.
un savas kopienas dzīvi.
19:47
their families and their communities.
442
1171494
2017
19:49
Second, it would enable lifelong learning.
443
1173511
2631
Otrkārt, tas padarītu
iespējamu mūžizglītību.
iespējamu mūžizglītību.
19:52
It's a shame that for so many people,
444
1176142
1951
Ir ļoti žēl, ka tik daudzi cilvēki,
19:53
learning stops when we finish high school or when we finish college.
445
1178093
3312
pabeiguši vidusskolu vai augstskolu,
pārstāj mācīties.
pārstāj mācīties.
19:57
By having this amazing content be available,
446
1181405
2481
Ja šis lieliskais saturs
būtu brīvi pieejams,
būtu brīvi pieejams,
19:59
we would be able to learn something new
447
1183886
2743
mēs varētu apgūt ko jaunu
ikreiz, kad to vēlamies —
20:02
every time we wanted,
448
1186629
1136
20:03
whether it's just to expand our minds
449
1187765
1329
prāta apvāršņu paplašināšanai
vai dzīves mainīšanai.
vai dzīves mainīšanai.
20:04
or it's to change our lives.
450
1189094
1959
20:06
And finally, this would enable a wave of innovation,
451
1191053
3145
Visbeidzot, tas padarītu
iespējamu jaunrades vilni,
iespējamu jaunrades vilni,
20:10
because amazing talent can be found anywhere.
452
1194198
3072
jo apbrīnojamus talantus var atrast visur.
20:13
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
453
1197270
3008
Varbūt nākamais Alberts Einšteins
vai Stīvs Džobss
vai Stīvs Džobss
20:16
is living somewhere in a remote village in Africa.
454
1200278
2615
dzīvo kādā nomaļā Āfrikas ciematā.
20:18
And if we could offer that person an education,
455
1202893
2656
Ja mēs varētu šiem cilvēkiem
piedāvāt izglītību,
piedāvāt izglītību,
20:21
they would be able to come up with the next big idea
456
1205549
2356
viņi spētu nākt klajā
ar nākamo lielo ideju
ar nākamo lielo ideju
20:23
and make the world a better place for all of us.
457
1207905
2404
un padarīt pasauli
par labāku vietu mums visiem.
par labāku vietu mums visiem.
20:26
Thank you very much.
458
1210309
1160
Liels paldies!
20:27
(Applause)
459
1211469
7583
(Aplausi)
ABOUT THE SPEAKER
Daphne Koller - EducatorWith 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.
Daphne Koller | Speaker | TED.com