TEDGlobal 2012
Daphne Koller: What we're learning from online education
Дафна Коллер: Чему нас учит онлайн-образование
Filmed:
Readability: 4.8
2,603,043 views
Дафна Коллер предлагает лучшим университетам сделать свои самые интересные курсы доступными бесплатно в Интернете, чтобы курсы были не только для обучения, но и для исследования самих процессов обучения. Каждый удар по клавише, каждый тест, дискуссия на форуме и оценка представляют собой беспрецедентный набор данных о том, как люди обрабатывают и усваивают информацию.
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
Мне, как и многим из вас, повезло.
00:19
I was born to a family where education was pervasive.
1
3836
3400
Я родилась в образованной семье.
00:23
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
2
7236
4238
Я дочь двух профессоров,
третье поколение с научной степенью.
третье поколение с научной степенью.
00:27
In my childhood, I played around in my father's university lab.
3
11474
3794
В детстве я играла в научной лаборатории отца.
00:31
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
4
15268
3849
И моя учёба в хорошем университете —
нечто как бы само собой разумеющееся.
нечто как бы само собой разумеющееся.
00:35
which in turn opened the door to a world of opportunity.
5
19117
3801
Это открыло передо мной
целый мир возможностей.
целый мир возможностей.
00:38
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
6
22918
4120
К сожалению, большинству людей не так повезло.
00:42
In some parts of the world, for example, South Africa,
7
27038
3135
В некоторых странах, например, в ЮАР,
00:46
education is just not readily accessible.
8
30173
2705
образование не так доступно.
00:48
In South Africa, the educational system was constructed
9
32878
2975
В ЮАР система образования сформировалась
00:51
in the days of apartheid for the white minority.
10
35853
2873
во времена апартеида для белого меньшинства.
00:54
And as a consequence, today there is just not enough spots
11
38726
2700
И как следствие, сегодня не хватает места всем,
00:57
for the many more people who want and deserve a high quality education.
12
41426
3852
кто хочет и заслуживает образования
высокого качества.
высокого качества.
01:01
That scarcity led to a crisis in January of this year
13
45278
3880
В январе этого года
нехватка мест спровоцировала кризис
нехватка мест спровоцировала кризис
01:05
at the University of Johannesburg.
14
49158
1836
в университете Йоханнесбурга.
01:06
There were a handful of positions left open
15
50994
2131
Там оставалось несколько свободных мест
01:09
from the standard admissions process, and the night before
16
53125
2969
после обычного набора,
и в ночь перед тем,
и в ночь перед тем,
01:11
they were supposed to open that for registration,
17
56094
2560
как должны были начать приём на эти места,
01:14
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
18
58654
4052
тысячи людей выстроились за воротами
в километровую очередь,
в километровую очередь,
01:18
hoping to be first in line to get one of those positions.
19
62706
3880
надеясь получить одно из этих мест.
01:22
When the gates opened, there was a stampede,
20
66586
2308
Когда ворота открылись, началась давка,
01:24
and 20 people were injured and one woman died.
21
68894
3652
20 человек были ранены,
и одна женщина погибла.
и одна женщина погибла.
01:28
She was a mother who gave her life
22
72546
1940
Это была мать, отдавшая свою жизнь за то,
01:30
trying to get her son a chance at a better life.
23
74486
4063
чтобы её сын получил шанс
на лучшую жизнь.
на лучшую жизнь.
01:34
But even in parts of the world like the United States
24
78549
3157
И даже в таких странах, как США,
01:37
where education is available, it might not be within reach.
25
81706
4356
где образование доступно,
оно может быть недостижимым.
оно может быть недостижимым.
01:41
There has been much discussed in the last few years
26
86062
2672
Много говорят в последние несколько лет
01:44
about the rising cost of health care.
27
88734
1989
о растущих затратах на здравоохранение.
01:46
What might not be quite as obvious to people
28
90723
2642
И для многих не так очевидно,
01:49
is that during that same period the cost of higher education tuition
29
93365
4022
что стоимость высшего образования
за тот же период
за тот же период
01:53
has been increasing at almost twice the rate,
30
97387
2480
росло почти в два раза быстрее.
01:55
for a total of 559 percent since 1985.
31
99867
4280
В общей сложности на 559% с 1985 года.
02:00
This makes education unaffordable for many people.
32
104147
4534
Вследствие этого образование становится
недоступным для многих.
недоступным для многих.
02:04
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
33
108681
3801
Наконец, даже для тех,
кто смог получить высшее образование,
кто смог получить высшее образование,
02:08
the doors of opportunity might not open.
34
112482
2625
многие возможности остаются закрытыми.
02:11
Only a little over half of recent college graduates
35
115107
3207
Лишь чуть больше половины выпускников в США,
02:14
in the United States who get a higher education
36
118314
2313
которые получили высшее образование,
02:16
actually are working in jobs that require that education.
37
120627
3463
работают по специальности.
02:19
This, of course, is not true for the students
38
124090
1840
Конечно, это не относится
02:21
who graduate from the top institutions,
39
125930
1952
к выпускникам ведущих вузов,
02:23
but for many others, they do not get the value
40
127882
2632
а к остальным,
чьи время и усилия
чьи время и усилия
02:26
for their time and their effort.
41
130514
3536
остаются без вознаграждения.
02:29
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
42
134050
3030
Том Фридман в своей недавней статье
в «Нью-Йорк Таймс»
в «Нью-Йорк Таймс»
02:32
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
43
137080
4368
особенно хорошо это выразил.
02:37
He said the big breakthroughs are what happen
44
141448
3120
Он сказал,
что большие прорывы происходят тогда,
что большие прорывы происходят тогда,
02:40
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
45
144568
3899
когда ставшее вдруг возможным
соединяется с крайне необходимым.
соединяется с крайне необходимым.
02:44
I've talked about what's desperately necessary.
46
148467
2621
Я рассказала о том,
что нам крайне необходимо.
что нам крайне необходимо.
02:46
Let's talk about what's suddenly possible.
47
151088
2512
Давайте поговорим о том,
что стало вдруг возможным.
что стало вдруг возможным.
02:49
What's suddenly possible was demonstrated by
48
153600
3119
Такое «вдруг возможное»
было продемонстрировано
было продемонстрировано
02:52
three big Stanford classes,
49
156719
1568
на трёх курсах Стэнфордского университета,
02:54
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
50
158287
3880
на каждый из которых записалось
100 000 человек.
100 000 человек.
02:58
So to understand this, let's look at one of those classes,
51
162167
3384
Чтобы лучше понять всё это,
давайте посмотрим на один из этих курсов —
давайте посмотрим на один из этих курсов —
03:01
the Machine Learning class offered by my colleague
52
165551
1920
«Машинное обучение»,
предлагаемый моим коллегой
предлагаемый моим коллегой
03:03
and cofounder Andrew Ng.
53
167471
1729
и соучредителем Эндрю Энг [Andrew Ng].
03:05
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
54
169200
2319
Эндрю ведёт один из самых больших
курсов в Стэнфорде —
курсов в Стэнфорде —
03:07
It's a Machine Learning class,
55
171519
1209
«Машинное обучение».
03:08
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
56
172728
3518
Каждый раз у него набирается по 400 студентов.
03:12
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
57
176246
3265
Когда он предложил этот курс
для широкой публики,
для широкой публики,
03:15
it had 100,000 people registered.
58
179511
2616
зарегистрировалось 100 000 человек.
03:18
So to put that number in perspective,
59
182127
2009
Для сравнения:
03:20
for Andrew to reach that same size audience
60
184136
2359
чтобы достичь такой аудитории студентов,
03:22
by teaching a Stanford class,
61
186495
1826
в Стэнфорде,
03:24
he would have to do that for 250 years.
62
188321
3926
Эндрю пришлось бы преподавать 250 лет.
03:28
Of course, he'd get really bored.
63
192247
3486
Конечно, ему стало бы очень скучно.
03:31
So, having seen the impact of this,
64
195733
2737
Увидев такое желание людей учиться,
03:34
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
65
198470
3128
Эндрю и я решили,
что надо расширить нашу аудиторию,
что надо расширить нашу аудиторию,
03:37
to bring the best quality education to as many people as we could.
66
201598
4120
чтобы дать лучшее образование
как можно большему количеству людей.
как можно большему количеству людей.
03:41
So we formed Coursera,
67
205718
1495
Тогда мы создали компанию Coursera,
03:43
whose goal is to take the best courses
68
207213
3137
цель которой — использовать лучшие курсы
03:46
from the best instructors at the best universities
69
210350
3317
лучших преподавателей в лучших университетах
03:49
and provide it to everyone around the world for free.
70
213667
4028
и предоставлять доступ к ним
во всём мире бесплатно.
во всём мире бесплатно.
03:53
We currently have 43 courses on the platform
71
217695
2600
В настоящее время у нас 43 курса
03:56
from four universities across a range of disciplines,
72
220295
3199
по разным дисциплинам из четырёх университетов.
03:59
and let me show you a little bit of an overview
73
223494
1833
Позвольте показать вам,
04:01
of what that looks like.
74
225327
3278
как это выглядит.
04:04
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
75
228605
1213
(Видео) Р. Грист:
«Добро пожаловать в Calculus!»
«Добро пожаловать в Calculus!»
04:05
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
76
229818
1880
И. Эмануэль: «Пятьдесят миллионов человек
не имеют страховки».
не имеют страховки».
04:07
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
77
231698
3271
С. Пейдж: «Модели помогают нам
принимать более эффективные решения».
принимать более эффективные решения».
04:10
We get unbelievable segregation.
78
234969
2408
«У нас невероятная сегрегация».
04:13
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
79
237377
1792
С. Клеммер: «Буш думал, что в будущем
04:15
you'd wear a camera right in the center of your head.
80
239169
2378
у вас будет фотоаппарат прямо на голове».
04:17
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
81
241547
4254
М. Данье: «Миллс предлагает социологу
развивать свой разум так...»
развивать свой разум так...»
04:21
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
82
245801
3665
РГ: «Висящий кабель принимает форму
гиперболического косинуса».
гиперболического косинуса».
04:25
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
83
249466
3071
Н. Парланте: «Для каждого пикселя в изображении
зададим параметр красного равный нулю».
зададим параметр красного равный нулю».
04:28
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
84
252537
2977
П. Оффит: «Прививки позволили нам
устранить вирус полиомиелита».
устранить вирус полиомиелита».
04:31
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
85
255514
3623
Д. Журафски: «Lufthansa подаёт завтрак и Сан-Хосе?
Звучит абсурдно».
Звучит абсурдно».
04:35
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
86
259137
3616
Д. Коллер: «Вот тут монеты для выбора,
а тут два броска».
а тут два броска».
04:38
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
87
262753
3687
Э. Энг: «В задачах крупномасштабного компьютерного обучения мы хотели бы придумать...»
04:42
(Applause)
88
266440
5609
(Аплодисменты)
04:47
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
89
272049
2274
Д.К.: Оказывается, может это и не удивительно,
04:50
that students like getting the best content
90
274323
2238
что студентам нравится получать лучшее
04:52
from the best universities for free.
91
276561
2887
из лучших университетов бесплатно.
04:55
Since we opened the website in February,
92
279448
2522
С тех пор как мы открыли сайт в феврале,
04:57
we now have 640,000 students from 190 countries.
93
281970
4358
у нас появилось 640 000 студентов из 190 стран.
05:02
We have 1.5 million enrollments,
94
286328
2152
У нас 1,5 млн. регистраций,
05:04
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
95
288480
2850
нам сдали 6 млн. контрольных работ
по 15 предметам,
по 15 предметам,
05:07
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
96
291330
4916
и было просмотрено 14 млн. видео.
05:12
But it's not just about the numbers,
97
296246
2518
Но дело не только в цифрах.
05:14
it's also about the people.
98
298764
1641
Дело также в людях.
05:16
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
99
300405
2976
Будь это Акаш из маленького городка в Индии,
05:19
and would never have access in this case
100
303381
2175
у которого никогда не было доступа
05:21
to a Stanford-quality course
101
305556
1489
к курсам стэнфордского качества,
05:22
and would never be able to afford it.
102
307045
2515
и никогда не было
таких финансовых возможностей.
таких финансовых возможностей.
05:25
Or Jenny, who is a single mother of two
103
309560
2038
Или Дженни, мать-одиночка с двумя детьми,
05:27
and wants to hone her skills
104
311598
1967
которая хочет немного подучиться,
05:29
so that she can go back and complete her master's degree.
105
313565
3135
чтобы вернуться в университет
и получить степень магистра.
и получить степень магистра.
05:32
Or Ryan, who can't go to school,
106
316700
3136
Или Райан, который не смог учиться,
05:35
because his immune deficient daughter
107
319836
1865
потому что у его дочери иммунная болезнь,
05:37
can't be risked to have germs come into the house,
108
321701
3383
и в дом нельзя приносить бактерии,
05:40
so he couldn't leave the house.
109
325084
1840
поэтому он вынужден сидеть дома.
05:42
I'm really glad to say --
110
326924
1632
С радостью могу сказать,
05:44
recently, we've been in correspondence with Ryan --
111
328556
2252
что мы переписывались с Райаном,
05:46
that this story had a happy ending.
112
330808
1932
и у этой истории счастливый конец.
05:48
Baby Shannon -- you can see her on the left --
113
332740
1903
Его дочка Шэннон — она слева —
05:50
is doing much better now,
114
334643
1351
чувствует себя гораздно лучше,
05:51
and Ryan got a job by taking some of our courses.
115
335994
4198
и Райан нашёл работу
благодаря нашим курсам.
благодаря нашим курсам.
05:56
So what made these courses so different?
116
340192
2244
Чем же наши курсы отличаются от остальных?
05:58
After all, online course content has been available for a while.
117
342436
3720
В конце концов, онлайн-обучение
уже давно существует.
уже давно существует.
06:02
What made it different was that this was real course experience.
118
346156
3712
Отличие в том, что это настоящее
университетское обучение.
университетское обучение.
06:05
It started on a given day,
119
349868
1726
Оно начинается в определённый день,
06:07
and then the students would watch videos on a weekly basis
120
351594
3634
и студенты смотрят видео еженедельно,
06:11
and do homework assignments.
121
355228
1855
делают домашнее задание.
06:12
And these would be real homework assignments
122
357083
1791
И это настоящее домашнее задание,
06:14
for a real grade, with a real deadline.
123
358874
3304
которое надо сдать в срок,
за которое получают оценку.
за которое получают оценку.
06:18
You can see the deadlines and the usage graph.
124
362178
2056
Посмотрите на сроки и график использования.
06:20
These are the spikes showing
125
364234
2088
Эти скачки показывают,
06:22
that procrastination is global phenomenon.
126
366322
3789
что все студенты тянут до последнего.
06:26
(Laughter)
127
370111
2576
(Смех)
06:28
At the end of the course,
128
372687
1672
В конце курса
06:30
the students got a certificate.
129
374359
1856
студенты получают сертификат.
06:32
They could present that certificate
130
376215
2160
Они могут показать этот сертификат
06:34
to a prospective employer and get a better job,
131
378375
2153
потенциальному работодателю
и получить лучшую работу.
и получить лучшую работу.
06:36
and we know many students who did.
132
380528
2060
Мы знаем много студентов,
которые именно это и сделали.
которые именно это и сделали.
06:38
Some students took their certificate
133
382588
1919
Некоторые студенты взяли свой сертификат
06:40
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
134
384507
3122
и показали его в своём учебном заведении,
06:43
for actual college credit.
135
387629
1841
чтобы получить зачёт.
06:45
So these students were really getting something meaningful
136
389470
2214
Так что эти студенты действительно
что-то получили,
что-то получили,
06:47
for their investment of time and effort.
137
391684
2834
вложив своё время и усилия.
06:50
Let's talk a little bit about some of the components
138
394518
2555
А теперь давайте поговорим о том,
06:52
that go into these courses.
139
397073
1892
из чего состоят наши курсы.
06:54
The first component is that when you move away
140
398965
2628
Во-первых, когда вы уходите
06:57
from the constraints of a physical classroom
141
401593
2297
от ограничений физической классной комнаты
06:59
and design content explicitly for an online format,
142
403890
2840
и создаёте курс в формате онлайн,
07:02
you can break away from, for example,
143
406730
2528
вы можете полностью отойти, например,
07:05
the monolithic one-hour lecture.
144
409258
2415
от монолитной часовой лекции.
07:07
You can break up the material, for example,
145
411673
1785
Вы можете разбить материал, например,
07:09
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
146
413458
3376
на короткие модули по 8-12 минут,
07:12
each of which represents a coherent concept.
147
416834
2974
каждый из который посвящён
одному понятию или идее.
одному понятию или идее.
07:15
Students can traverse this material in different ways,
148
419808
2570
Студенты могут осваивать такой материал
разными способами,
разными способами,
07:18
depending on their background, their skills or their interests.
149
422378
3704
в зависимости от своих знаний,
навыков или интересов.
навыков или интересов.
07:21
So, for example, some students might benefit
150
426082
2520
Например, некоторым студентам
может понадобиться
может понадобиться
07:24
from a little bit of preparatory material
151
428602
2760
подготовительный материал,
07:27
that other students might already have.
152
431362
2071
который другие студенты уже знают.
07:29
Other students might be interested in a particular
153
433433
2440
А другим студентам нужно
07:31
enrichment topic that they want to pursue individually.
154
435873
3086
больше материала посложнее
для самостоятельного изучения.
для самостоятельного изучения.
07:34
So this format allows us to break away
155
438959
3235
Так что такой формат позволяет уйти
07:38
from the one-size-fits-all model of education,
156
442194
2824
от «одной на всех» модели образования,
07:40
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
157
445018
3992
дать студентам возможность
индивидуализированного обучения.
индивидуализированного обучения.
07:44
Of course, we all know as educators
158
449010
2343
Конечно, как преподаватели, все мы знаем,
07:47
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
159
451353
3360
что студенты мало чему научатся,
если будут просто сидеть и смотреть видео.
если будут просто сидеть и смотреть видео.
07:50
Perhaps one of the biggest components of this effort
160
454713
2945
Возможно, один из важнейших компонентов —
07:53
is that we need to have students
161
457658
2592
это возможность
07:56
who practice with the material
162
460250
2409
практической работы с материалом,
07:58
in order to really understand it.
163
462659
3156
чтобы действительно понять его.
08:01
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
164
465815
3268
Ряд исследований показывают
важность практической работы.
важность практической работы.
08:04
This one that appeared in Science last year, for example,
165
469083
2532
Это исследование из журнала «Science»
прошлого года
прошлого года
08:07
demonstrates that even simple retrieval practice,
166
471615
2832
показывает, что даже простые упражнения,
08:10
where students are just supposed to repeat
167
474447
2792
где студенты просто повторяют то,
08:13
what they already learned
168
477239
1400
что они изучили,
08:14
gives considerably improved results
169
478639
1920
значительно улучшают результаты
08:16
on various achievement tests down the line
170
480559
2269
различных тестов успеваемости
08:18
than many other educational interventions.
171
482828
4304
по сравнению с другими мероприятиями.
08:23
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
172
487132
2962
Мы попытались встроить упражнения повторения
в нашу платформу,
в нашу платформу,
08:25
as well as other forms of practice in many ways.
173
490094
2254
а также внедрили другие практические упражнения.
08:28
For example, even our videos are not just videos.
174
492348
4144
Например, наши видео — это не просто видео.
08:32
Every few minutes, the video pauses
175
496492
2043
Каждые несколько минут видео останавливается,
08:34
and the students get asked a question.
176
498535
2151
чтобы студенты могли ответить на вопрос.
08:36
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
177
500686
2221
(Видео) С.П.: «Эти четыре вещи.
Теория перспектив, гиперболическое дисконтирование,
Теория перспектив, гиперболическое дисконтирование,
08:38
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
178
502907
3092
априорные предубеждения —
всё это подробно описано.
всё это подробно описано.
08:41
So they're all well documented deviations from rational behavior.
179
505999
2767
Это подробно описанные отклонения
от рационального поведения».
от рационального поведения».
08:44
DK: So here the video pauses,
180
508766
1624
Здесь видео приостанавливается,
08:46
and the student types in the answer into the box
181
510390
2256
студенты пишут свои ответы
08:48
and submits. Obviously they weren't paying attention.
182
512646
3223
и отсылают их.
Видно, что они всё пропустили, да?
Видно, что они всё пропустили, да?
08:51
(Laughter)
183
515884
869
(Смех)
08:52
So they get to try again,
184
516753
2010
Поэтому они пытаются ещё раз,
08:54
and this time they got it right.
185
518763
2536
и на этот раз у них получилось.
08:57
There's an optional explanation if they want.
186
521299
2193
Если нужно, они могут почитать разъяснение.
08:59
And now the video moves on to the next part of the lecture.
187
523492
4257
После этого мы переходим
к следующей части лекции.
к следующей части лекции.
09:03
This is a kind of simple question
188
527749
1878
Вот это достаточно простой вопрос,
09:05
that I as an instructor might ask in class,
189
529627
2081
который я как инструктор могу задать классу,
09:07
but when I ask that kind of a question in class,
190
531708
2500
но когда я задаю такие вопросы в классе,
09:10
80 percent of the students
191
534208
1300
80% студентов
09:11
are still scribbling the last thing I said,
192
535508
1866
продолжают записывать мои последние слова,
09:13
15 percent are zoned out on Facebook,
193
537374
3321
15% сидят в Facebook,
09:16
and then there's the smarty pants in the front row
194
540695
2456
и остаётся парочка умников в первом ряду,
09:19
who blurts out the answer
195
543151
1359
которые отвечают до того,
09:20
before anyone else has had a chance to think about it,
196
544510
2207
как остальные начали думать над вопросом.
09:22
and I as the instructor am terribly gratified
197
546717
2872
А я ужасно рада,
09:25
that somebody actually knew the answer.
198
549589
1648
что хоть кто-то знает ответ.
09:27
And so the lecture moves on before, really,
199
551237
2792
Так что лекция продолжается,
09:29
most of the students have even noticed that a question had been asked.
200
554029
3529
несмотря на то, что большинство студентов
и не заметило, что был задан вопрос.
и не заметило, что был задан вопрос.
09:33
Here, every single student
201
557558
2607
Здесь же каждый студент
09:36
has to engage with the material.
202
560165
2784
должен работать с материалом.
09:38
And of course these simple retrieval questions
203
562949
1936
И, конечно, простые вопросы на повторение —
09:40
are not the end of the story.
204
564885
1662
это ещё не конец.
09:42
One needs to build in much more meaningful practice questions,
205
566547
2970
Необходимо включить более осмысленные
практические задания,
практические задания,
09:45
and one also needs to provide the students with feedback
206
569517
2353
необходимо также обеспечить обратную связь
09:47
on those questions.
207
571870
1663
на основе этих заданий.
09:49
Now, how do you grade the work of 100,000 students
208
573533
2888
А как проверять работы 100 000 студентов,
09:52
if you do not have 10,000 TAs?
209
576421
3082
не имея 10 000 помощников?
09:55
The answer is, you need to use technology
210
579503
2354
Нужно использовать технологии,
09:57
to do it for you.
211
581857
1495
которые будут это делать за вас.
09:59
Now, fortunately, technology has come a long way,
212
583352
2648
Теперь, к счастью, технологии прошли
долгий путь развития,
долгий путь развития,
10:01
and we can now grade a range of interesting types of homework.
213
586000
3268
и мы можем проверять домашние задания
разных интересных типов.
разных интересных типов.
10:05
In addition to multiple choice
214
589268
1527
Помимо заданий с вариантами ответов,
10:06
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
215
590795
3153
и вопросов с краткими свободными ответами,
как на видео,
как на видео,
10:09
we can also grade math, mathematical expressions
216
593948
3260
мы можем проверять задания по математике,
с алгебраическими выражениями,
с алгебраическими выражениями,
10:13
as well as mathematical derivations.
217
597208
1952
а также с выводом формул и доказательствами.
10:15
We can grade models, whether it's
218
599160
2874
Мы можем проверять
правильность моделей, будь то
правильность моделей, будь то
10:17
financial models in a business class
219
602034
2176
финансовые модели из курса по бизнесу
10:20
or physical models in a science or engineering class
220
604210
2984
или физические модели
из курсов по науке и технике.
из курсов по науке и технике.
10:23
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
221
607194
3744
Мы также можем проверять
довольно сложные задания
по программированию.
довольно сложные задания
по программированию.
10:26
Let me show you one that's actually pretty simple
222
610938
1919
Позвольте мне показать вам
один довольно простой,
один довольно простой,
10:28
but fairly visual.
223
612857
1480
но наглядный пример.
10:30
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
224
614337
2477
Из курса информатики Стэнфордского университета.
10:32
and the students are supposed to color-correct
225
616814
1604
Студенты должны исправить цвета
10:34
that blurry red image.
226
618418
1592
вот в этом размытом красном изображении.
10:35
They're typing their program into the browser,
227
620010
2018
Они набирают свои программы
прямо в окне браузера,
прямо в окне браузера,
10:37
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
228
622028
4058
Тут ещё что-то не так —
леди Либерти по-прежнему тошнит.
леди Либерти по-прежнему тошнит.
10:41
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
229
626086
3756
Тогда пытаются ещё раз,
и когда всё правильно, им это сообщают,
и когда всё правильно, им это сообщают,
10:45
and they can move on to the next assignment.
230
629842
2359
и они могут перейти к следующему заданию.
10:48
This ability to interact actively with the material
231
632201
3148
Эта возможность активно работать с материалом
10:51
and be told when you're right or wrong
232
635349
1684
и знать, когда вы решили правильно
или неправильно,
или неправильно,
10:52
is really essential to student learning.
233
637033
3126
очень важна в обучении.
10:56
Now, of course we cannot yet grade
234
640159
2275
Конечно, мы пока не можем проверять
10:58
the range of work that one needs for all courses.
235
642434
2834
работы любого типа,
необходимые для любых курсов.
необходимые для любых курсов.
11:01
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
236
645268
3301
В частности, у нас нет возможности проверять
задания для критического мышления,
задания для критического мышления,
11:04
that is so essential in such disciplines
237
648569
1922
которые важны в гуманитарных дисциплинах,
11:06
as the humanities, the social sciences, business and others.
238
650491
3597
в социальных науках, бизнесе и т.д.
11:09
So we tried to convince, for example,
239
654088
2249
Поэтому мы пытались убедить
11:12
some of our humanities faculty
240
656337
1616
наших профессоров-гуманитариев,
11:13
that multiple choice was not such a bad strategy.
241
657953
2696
что задания с вариантами ответов —
не такая плохая стратегия.
не такая плохая стратегия.
11:16
That didn't go over really well.
242
660649
2191
У нас не особо получилось.
11:18
So we had to come up with a different solution.
243
662840
2433
Поэтому нам пришлось придумать
другое решение.
другое решение.
11:21
And the solution we ended up using is peer grading.
244
665273
3074
В конечном итоге мы решили,
что люди будут проверять друг друга.
что люди будут проверять друг друга.
11:24
It turns out that previous studies show,
245
668347
2422
Как выяснилось, исследования показывают,
11:26
like this one by Saddler and Good,
246
670769
1672
например, вот это,
проведённое Сэдлером и Гудом,
проведённое Сэдлером и Гудом,
11:28
that peer grading is a surprisingly effective strategy
247
672441
2488
что оценивание друг друга —
удивительно эффективный метод
удивительно эффективный метод
11:30
for providing reproducible grades.
248
674929
3214
для обеспечения стабильности оценок.
11:34
It was tried only in small classes,
249
678143
1770
Эта стратегия была опробована
лишь в маленьких классах,
лишь в маленьких классах,
11:35
but there it showed, for example,
250
679913
1487
но в них было показано, например,
11:37
that these student-assigned grades on the y-axis
251
681400
2482
что оценки, выставленные студентами друг другу
(на оси Y)
(на оси Y)
11:39
are actually very well correlated
252
683882
1311
очень совпадают
11:41
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
253
685193
2296
с оценками учителя (на оси X).
11:43
What's even more surprising is that self-grades,
254
687489
3160
Ещё удивительнее то,
что оценки самим себе,
что оценки самим себе,
11:46
where the students grade their own work critically --
255
690649
2311
когда студенты оценивают собственные работы,
11:48
so long as you incentivize them properly
256
692960
1737
если поставить их в условия,
11:50
so they can't give themselves a perfect score --
257
694697
1938
где они не могут всё время
давать себя высший балл,
давать себя высший балл,
11:52
are actually even better correlated with the teacher grades.
258
696635
3191
ещё лучше коррелируют с оценками учителя.
11:55
And so this is an effective strategy
259
699826
1607
Так что это эффективный подход,
11:57
that can be used for grading at scale,
260
701433
2104
который можно использовать
для массовой проверки домашних заданий.
для массовой проверки домашних заданий.
11:59
and is also a useful learning strategy for the students,
261
703537
2736
Это также полезно для учебы,
12:02
because they actually learn from the experience.
262
706273
2255
потому что студенты учатся на основе опыта.
12:04
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
263
708528
4649
И теперь у нас есть крупнейший канал
взаимной проверки домашних работ,
взаимной проверки домашних работ,
12:09
where tens of thousands of students
264
713177
2504
где десятки тысяч студентов
12:11
are grading each other's work,
265
715681
1198
проверяют работы друг друга,
12:12
and quite successfully, I have to say.
266
716879
3069
и довольно успешно, должна вам сказать.
12:15
But this is not just about students
267
719948
2260
Это касается не только студентов,
12:18
sitting alone in their living room working through problems.
268
722208
3041
работающих в одиночку в тишине своей квартиры.
12:21
Around each one of our courses,
269
725249
1807
В каждом из наших курсов
12:22
a community of students had formed,
270
727056
2160
сложилось сообщество студентов,
12:25
a global community of people
271
729216
1880
глобальное сообщество людей
12:26
around a shared intellectual endeavor.
272
731096
2532
вокруг общего интеллектуального занятия.
12:29
What you see here is a self-generated map
273
733628
2652
Вот здесь показана карта,
12:32
from students in our Princeton Sociology 101 course,
274
736280
2961
от студентов начального курса социологии
из Принстонского университета.
из Принстонского университета.
12:35
where they have put themselves on a world map,
275
739241
2759
Они отметили на карте, кто откуда.
12:37
and you can really see the global reach of this kind of effort.
276
742000
2960
Тут действительно виден глобальный размах
всего этого предприятия.
всего этого предприятия.
12:40
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
277
744960
4567
Студенты сотрудничают различными способами.
12:45
First of all, there was a question and answer forum,
278
749527
2639
Во-первых, существует форум вопросов и ответов,
12:48
where students would pose questions,
279
752166
2144
где одни студенты могут задать вопрос,
12:50
and other students would answer those questions.
280
754310
2424
а другие на них ответят.
12:52
And the really amazing thing is,
281
756734
1713
И это просто удивительно,
12:54
because there were so many students,
282
758447
1670
так как когда студентов так много,
12:56
it means that even if a student posed a question
283
760117
2365
то даже если вопрос задан
12:58
at 3 o'clock in the morning,
284
762482
1632
в 3 часа ночи,
13:00
somewhere around the world,
285
764114
1582
в какой-то точке земного шара
13:01
there would be somebody who was awake
286
765696
2074
обязательно найдётся кто-то,
кто не спит
кто не спит
13:03
and working on the same problem.
287
767770
2313
и работает над той же задачей.
13:05
And so, in many of our courses,
288
770083
1958
Так что во многих наших курсах
13:07
the median response time for a question
289
772041
2329
среднее время реакции на вопрос
13:10
on the question and answer forum was 22 minutes.
290
774370
3418
на форуме — 22 минуты.
13:13
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
291
777788
4577
Явно отличается от того, что я могла когда-либо
предложить своим студентам в Стэнфорде.
предложить своим студентам в Стэнфорде.
13:18
(Laughter)
292
782365
1341
(Смех)
13:19
And you can see from the student testimonials
293
783706
1942
И если посмотреть на отзывы студентов,
13:21
that students actually find
294
785648
1687
то видно, что они могут,
13:23
that because of this large online community,
295
787335
2521
в силу большого размера нашего
интернет-сообщества,
интернет-сообщества,
13:25
they got to interact with each other in many ways
296
789856
2599
взаимодействовать друг с другом больше
13:28
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
297
792455
4193
и глубже, чем они могли бы в обычном классе.
13:32
Students also self-assembled,
298
796648
2344
Студенты также организуются,
13:34
without any kind of intervention from us,
299
798992
1863
без нашего вмешательства,
13:36
into small study groups.
300
800855
1903
в небольшие группы помощи.
13:38
Some of these were physical study groups
301
802758
2362
Благодаря географическому положению,
13:41
along geographical constraints
302
805120
1826
некоторые группы работали лицом к лицу.
13:42
and met on a weekly basis to work through problem sets.
303
806946
2722
Они встречались еженедельно,
чтобы вместе работать над заданиями.
чтобы вместе работать над заданиями.
13:45
This is the San Francisco study group,
304
809668
1900
Вот группа из Сан-Франциско.
13:47
but there were ones all over the world.
305
811568
2319
И такие группы создавались по всему миру.
13:49
Others were virtual study groups,
306
813887
2032
Другие группы были виртуальными,
13:51
sometimes along language lines or along cultural lines,
307
815919
2989
созданными на основе общности
языка или культуры.
языка или культуры.
13:54
and on the bottom left there,
308
818908
1444
И, наконец, внизу слева
13:56
you see our multicultural universal study group
309
820352
3796
вы видите многокультурную универсальную группу,
14:00
where people explicitly wanted to connect
310
824148
1763
где люди целенаправленно хотели связаться
14:01
with people from other cultures.
311
825911
3006
с людьми других культур.
14:04
There are some tremendous opportunities
312
828917
2111
Такого рода модели
14:06
to be had from this kind of framework.
313
831028
3325
предоставляют нам огромные возможности.
14:10
The first is that it has the potential of giving us
314
834353
3654
Во-первых, это беспрецедентная возможность
14:13
a completely unprecedented look
315
838007
2434
по-другому взглянуть на то,
14:16
into understanding human learning.
316
840441
2289
как мы понимаем
процессы человеческого обучения.
процессы человеческого обучения.
14:18
Because the data that we can collect here is unique.
317
842730
3463
Поскольку мы можем собрать уникальные данные.
14:22
You can collect every click, every homework submission,
318
846193
4009
Можно зафиксировать каждый клик,
каждое домашнее задание,
каждое домашнее задание,
14:26
every forum post from tens of thousands of students.
319
850202
4363
каждое сообщение на форуме
от десятков тысяч студентов.
от десятков тысяч студентов.
14:30
So you can turn the study of human learning
320
854565
2343
Так что изучение процессов обучения
14:32
from the hypothesis-driven mode
321
856908
1933
отходит от тестирования гипотез
14:34
to the data-driven mode, a transformation that,
322
858841
2858
и превращается в формулирование выводов
на основе данных.
на основе данных.
14:37
for example, has revolutionized biology.
323
861699
3041
Подобная трансформация
совершила революцию в биологии.
совершила революцию в биологии.
14:40
You can use these data to understand fundamental questions
324
864740
3424
Имеющиеся данные могут использоваться
для ответов на фундаментальные вопросы,
для ответов на фундаментальные вопросы,
14:44
like, what are good learning strategies
325
868164
1880
такие как
«Какие методы обучения хороши?»
«Какие методы обучения хороши?»
14:45
that are effective versus ones that are not?
326
870044
2696
и «Как отличить эффективные методы
от неэффективных?»
от неэффективных?»
14:48
And in the context of particular courses,
327
872740
2240
В контексте конкретных курсов
14:50
you can ask questions
328
874980
1537
можно задавать такие вопросы,
14:52
like, what are some of the misconceptions that are more common
329
876517
3255
как «Что студенты не понимают чаще всего?»
14:55
and how do we help students fix them?
330
879772
2177
и «Как мы можем помочь им понять?»
14:57
So here's an example of that,
331
881949
1424
Вот пример.
14:59
also from Andrew's Machine Learning class.
332
883373
2016
Он также из класса Эндрю
по компьютерному обучению.
по компьютерному обучению.
15:01
This is a distribution of wrong answers
333
885389
2208
Это распределение неправильных ответов
15:03
to one of Andrew's assignments.
334
887597
1610
на одно из заданий.
15:05
The answers happen to be pairs of numbers,
335
889207
1893
Ответы — это пары чисел,
15:07
so you can draw them on this two-dimensional plot.
336
891100
2271
поэтому их можно изобразить
на этом двухмерном графике.
на этом двухмерном графике.
15:09
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
337
893371
3778
Каждый маленький крестик —
один неправильный ответ.
один неправильный ответ.
15:13
The big cross at the top left
338
897149
2406
Вот этот большой крест наверху слева —
15:15
is where 2,000 students
339
899555
2148
это 2000 студентов,
15:17
gave the exact same wrong answer.
340
901703
3045
давших один и тот же неправильный ответ.
15:20
Now, if two students in a class of 100
341
904748
2327
Таким образом,
если два студента в классе из ста
если два студента в классе из ста
15:22
give the same wrong answer,
342
907075
1287
дали один и тот же неправильный ответ,
15:24
you would never notice.
343
908362
1351
вы, может, никогда и не заметили бы.
15:25
But when 2,000 students give the same wrong answer,
344
909713
2560
Но если 2000 студентов дали
один и тот же неправильный ответ,
один и тот же неправильный ответ,
15:28
it's kind of hard to miss.
345
912273
1697
это трудно не заметить.
15:29
So Andrew and his students went in,
346
913970
2192
Эндрю со своими студентами
15:32
looked at some of those assignments,
347
916162
1520
изучили эти домашние задания,
15:33
understood the root cause of the misconception,
348
917682
4088
чтобы выяснить,
в чём же корень непонимания,
в чём же корень непонимания,
15:37
and then they produced a targeted error message
349
921770
2520
и сгенерировали сообщение об ошибке,
15:40
that would be provided to every student
350
924290
2249
которое адресовано всем студентам
15:42
whose answer fell into that bucket,
351
926539
2179
из этой группы несправившихся.
15:44
which means that students who made that same mistake
352
928718
2084
Все, кто совершил ту же самую ошибку,
15:46
would now get personalized feedback
353
930802
2026
теперь получат сообщение,
15:48
telling them how to fix their misconception much more effectively.
354
932828
4399
которое объяснит им,
как лучше справиться с непониманием.
как лучше справиться с непониманием.
15:53
So this personalization is something that one can then build
355
937227
3811
Такая персонализация — это то, что можно сделать
15:56
by having the virtue of large numbers.
356
941038
3140
благодаря наличию большого количества данных.
16:00
Personalization is perhaps
357
944178
2312
Персонализация — это, пожалуй,
16:02
one of the biggest opportunities here as well,
358
946490
2423
одна из самых больших возможностей
таких курсов,
таких курсов,
16:04
because it provides us with the potential
359
948913
2345
потому что она даёт нам шанс
16:07
of solving a 30-year-old problem.
360
951258
2690
решить проблему 30-летней давности.
16:09
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
361
953948
3349
Исследователь образования
Бенджамин Блум в 1984 году
Бенджамин Блум в 1984 году
16:13
posed what's called the 2 sigma problem,
362
957297
2251
сформулировал то, что называется
проблемой двух сигм,
проблемой двух сигм,
16:15
which he observed by studying three populations.
363
959548
3062
которую он увидел, изучая три группы студентов.
16:18
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
364
962610
3608
Первая группа — студенты,
которые учатся по лекциям.
которые учатся по лекциям.
16:22
The second is a population of students that studied
365
966218
2777
Вторая — студенты,
16:24
using a standard lecture-based classroom,
366
968995
1719
которые тоже слушают лекции,
16:26
but with a mastery-based approach,
367
970714
2080
но освоение материала регулярно проверяется,
16:28
so the students couldn't move on to the next topic
368
972794
1920
т.е. они не могут перейти к следующей теме
16:30
before demonstrating mastery of the previous one.
369
974714
3354
до тех пор, пока не покажут,
что освоили текущую тему.
что освоили текущую тему.
16:33
And finally, there was a population of students
370
978068
2294
И, наконец, третья группа —
16:36
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
371
980362
4528
они обучаются индивидуально,
один на один с учителем.
один на один с учителем.
16:40
The mastery-based population was a full standard deviation,
372
984890
3272
Оценки во второй группе
(контроль за освоением материала)
(контроль за освоением материала)
16:44
or sigma, in achievement scores better
373
988162
2288
отличались на среднеквадратичное отклонение,
или сигму, от оценок
или сигму, от оценок
16:46
than the standard lecture-based class,
374
990450
2394
в первой группе (традиционная лекция),
16:48
and the individual tutoring gives you 2 sigma
375
992844
2144
а индивидуальное обучение дало 2 сигмы
16:50
improvement in performance.
376
994988
1830
в улучшении оценок.
16:52
To understand what that means,
377
996818
1463
Чтобы понять, что это значит,
16:54
let's look at the lecture-based classroom,
378
998281
1833
давайте посмотрим на класс с лекциями,
16:56
and let's pick the median performance as a threshold.
379
1000114
2919
выберем медиану в оценках в качестве порога.
16:58
So in a lecture-based class,
380
1003033
1338
Итак, в классе с лекциями
17:00
half the students are above that level and half are below.
381
1004371
3879
половина студентов лучше этой величины,
а половина — хуже.
а половина — хуже.
17:04
In the individual tutoring instruction,
382
1008250
2098
В классе с индивидуальным обучением
17:06
98 percent of the students are going to be above that threshold.
383
1010348
4801
98% студентов будут лучше этой середины.
17:11
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
384
1015149
3920
Представьте, если мы могли бы обучать так,
чтобы 98% наших студентов
чтобы 98% наших студентов
17:14
would be above average.
385
1019069
2198
были выше среднего.
17:17
Hence, the 2 sigma problem.
386
1021267
3423
Мы имеем проблему двух сигм,
17:20
Because we cannot afford, as a society,
387
1024690
2399
потому что как общество мы не можем
17:22
to provide every student with an individual human tutor.
388
1027089
3072
обеспечить каждого студента
индивидуальным наставником.
индивидуальным наставником.
17:26
But maybe we can afford to provide each student
389
1030161
2249
Но, может, мы можем дать каждому студенту
17:28
with a computer or a smartphone.
390
1032410
2019
компьютер или смартфон.
17:30
So the question is, how can we use technology
391
1034429
2189
Тогда вопрос в том,
как мы можем использовать технологии,
как мы можем использовать технологии,
17:32
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
392
1036618
3375
чтобы сместить результат
с левой стороны от голубой кривой
с левой стороны от голубой кривой
17:35
to the right side with the green curve?
393
1039993
2738
к правой стороне, к зелёной кривой?
17:38
Mastery is easy to achieve using a computer,
394
1042731
2337
Освоение материала становится проще
с помощью компьютера,
с помощью компьютера,
17:40
because a computer doesn't get tired
395
1045068
1405
потому что компьютеры не устают
17:42
of showing you the same video five times.
396
1046473
3073
показывать вам то же самое видео пять раз.
17:45
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
397
1049546
3251
Они даже не устают проверять
те же задания по многу раз.
те же задания по многу раз.
17:48
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
398
1052802
3026
Это видно из многих примеров,
которые я вам показала.
которые я вам показала.
17:51
And even personalization
399
1055828
1854
И даже персонализация —
17:53
is something that we're starting to see the beginnings of,
400
1057682
2136
это то, начало чего мы здесь видим,
17:55
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
401
1059818
3192
будь то персонализированная подача материала
17:58
or some of the personalized feedback that we've shown you.
402
1063010
3264
или целенаправленные комментарии
и сообщения об ошибках.
и сообщения об ошибках.
18:02
So the goal here is to try and push,
403
1066274
2488
То есть наша цель —
попытаться подтолкнуть всех
попытаться подтолкнуть всех
18:04
and see how far we can get towards the green curve.
404
1068762
3497
и посмотреть, насколько мы
сможем приблизиться к зелёной кривой.
сможем приблизиться к зелёной кривой.
18:08
So, if this is so great, are universities now obsolete?
405
1072259
5359
И если всё так замечательно, значит,
обычные университеты устарели?
обычные университеты устарели?
18:13
Well, Mark Twain certainly thought so.
406
1077618
2992
Марк Твен точно так думал.
18:16
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
407
1080610
2545
Он сказал: «Колледж — это место,
где конспекты профессора
где конспекты профессора
18:19
go straight to the students' lecture notes,
408
1083155
1703
попадают прямо в конспекты студентов,
18:20
without passing through the brains of either."
409
1084858
2376
не проходя через мозг того или другого».
18:23
(Laughter)
410
1087234
4047
(Смех)
18:27
I beg to differ with Mark Twain, though.
411
1091281
2668
Осмелюсь не согласиться с Марком Твеном.
18:29
I think what he was complaining about is not
412
1093949
2665
Я думаю, что то, на что он жаловался,
18:32
universities but rather the lecture-based format
413
1096614
2750
это не университеты, а, скорее, формат лекций,
18:35
that so many universities spend so much time on.
414
1099364
2784
который многие университеты часто используют.
18:38
So let's go back even further, to Plutarch,
415
1102148
3159
Давайте обратимся ещё дальше в прошлое,
к Плутарху.
к Плутарху.
18:41
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
416
1105307
2227
Он говорил: «Ум — это не сосуд,
который нужно наполнить,
который нужно наполнить,
18:43
but wood that needs igniting."
417
1107534
2023
а дрова, которые нужно поджечь».
18:45
And maybe we should spend less time at universities
418
1109557
2190
Возможно, нам нужно тратить
меньше времени
меньше времени
18:47
filling our students' minds with content
419
1111747
2571
на заполнение умов студентов на лекциях,
18:50
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
420
1114318
3800
а больше на развитие их творческого начала,
18:54
their imagination and their problem-solving skills
421
1118118
3255
их воображения и навыков решения проблем
18:57
by actually talking with them.
422
1121373
2498
путем общения.
18:59
So how do we do that?
423
1123871
1367
Как же это сделать?
19:01
We do that by doing active learning in the classroom.
424
1125238
3431
Мы это делаем путём активного обучения.
19:04
So there's been many studies, including this one,
425
1128669
2449
Было много исследований, включая вот это,
19:07
that show that if you use active learning,
426
1131118
2080
которое показывает, что активное обучение
19:09
interacting with your students in the classroom,
427
1133198
2416
и взаимодействие со студентами
19:11
performance improves on every single metric --
428
1135614
2696
улучшают их успеваемость по каждому параметру —
19:14
on attendance, on engagement and on learning
429
1138310
2449
по посещаемости, вовлечённости
и непосредственно знаниям,
и непосредственно знаниям,
19:16
as measured by a standardized test.
430
1140759
2055
что измеряется стандартизированными тестами.
19:18
You can see, for example, that the achievement score
431
1142814
1864
Видите, например, вот тут оценка успеваемости
19:20
almost doubles in this particular experiment.
432
1144678
2870
почти удваивается в данном эксперименте.
19:23
So maybe this is how we should spend our time at universities.
433
1147548
4401
Может, именно так надо
проводить время в университетах.
проводить время в университетах.
19:27
So to summarize, if we could offer a top quality education
434
1151949
4577
Итак, если мы могли бы предложить
высокое качество образования
высокое качество образования
19:32
to everyone around the world for free,
435
1156526
1903
всем во всём мире и бесплатно,
19:34
what would that do? Three things.
436
1158429
2821
что бы из этого получилось?
Три вещи.
Три вещи.
19:37
First it would establish education as a fundamental human right,
437
1161250
3421
Во-первых, образование стало бы
основным правом человека,
основным правом человека,
19:40
where anyone around the world
438
1164671
1366
где каждый в любой точке земного шара
19:41
with the ability and the motivation
439
1166037
1921
со способностями и желанием
19:43
could get the skills that they need
440
1167958
1951
мог бы приобрести навыки,
необходимые
необходимые
19:45
to make a better life for themselves,
441
1169909
1585
для обеспечения лучшей жизни,
19:47
their families and their communities.
442
1171494
2017
своей, своих близких и людей вокруг.
19:49
Second, it would enable lifelong learning.
443
1173511
2631
Во-вторых, это бы обеспечило
непрерывное обучение.
непрерывное обучение.
19:52
It's a shame that for so many people,
444
1176142
1951
Очень жаль, что для многих людей
19:53
learning stops when we finish high school or when we finish college.
445
1178093
3312
учёба останавливается по окончании
школы или университета.
школы или университета.
19:57
By having this amazing content be available,
446
1181405
2481
Если все эти замечательные курсы
станут доступны,
станут доступны,
19:59
we would be able to learn something new
447
1183886
2743
мы сможем узнавать что-то новое,
20:02
every time we wanted,
448
1186629
1136
когда захотим,
20:03
whether it's just to expand our minds
449
1187765
1329
будь то с целью саморазвития
20:04
or it's to change our lives.
450
1189094
1959
или изменения нашей жизни.
20:06
And finally, this would enable a wave of innovation,
451
1191053
3145
И, наконец, это позволит стимулировать инновации,
20:10
because amazing talent can be found anywhere.
452
1194198
3072
потому что выдающиеся таланты есть везде.
20:13
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
453
1197270
3008
Может быть, следующий Эйнштейн или Стив Джобс
20:16
is living somewhere in a remote village in Africa.
454
1200278
2615
живёт где-то в отдалённой африканской деревне.
20:18
And if we could offer that person an education,
455
1202893
2656
И если бы мы могли предложить им образование,
20:21
they would be able to come up with the next big idea
456
1205549
2356
у них появилась бы возможность
придумать что-то грандиозное
придумать что-то грандиозное
20:23
and make the world a better place for all of us.
457
1207905
2404
и сделать мир лучше для всех нас.
20:26
Thank you very much.
458
1210309
1160
Большое спасибо.
20:27
(Applause)
459
1211469
7583
(Аплодисменты)
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