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

Why you should listen

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

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

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

Daphne Koller: What we're learning from online education

דפנה קולר: מה אנו למדים מהוראה מקוונת

Filmed:
2,603,043 views

דפנה קולר משדלת אוניברסיטאות מובילות לאפשר צפיה בקורסים המעניינים ביותר שלהן בצורה מקוונת בחינם -- לא רק כשירות, אלא גם כדרך לחקור למידה אנושית. כל לחיצה במקלדת, בוחן, דיון בפורום ומטלה ציונים עצמיים, יוצרים מאגר אדיר של נתונים, על כיצד ידע מעובד, וחשוב מכך, כיצד הוא נקלט ומובן על ידי אנשים.
- Educator
With Coursera, Daphne Koller and co-founder Andrew Ng are bringing courses from top colleges online, free, for anyone who wants to take them. Full bio

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

00:16
Like manyרב of you, I'm one of the luckyבַּר מַזָל people.
0
725
3111
כמו רבים מכם, אני ברת מזל.
00:19
I was bornנוֹלָד to a familyמִשׁפָּחָה where educationהַשׂכָּלָה was pervasiveמִתפַּשֵׁט.
1
3836
3400
נולדתי למשפחה בעלת חינוך נרחב.
00:23
I'm a third-generationדור שלישי PhDדוקטורט, a daughterבַּת of two academicsאקדמאים.
2
7236
4238
אני דור שלישי של PhD (תואר שלישי), בתם של שני אנשי אקדמיה.
00:27
In my childhoodיַלדוּת, I playedשיחק around in my father'sשל אבא universityאוּנִיבֶרְסִיטָה labמַעבָּדָה.
3
11474
3794
בילדותי, שיחקתי במעבדת האוניברסיטה של אבא שלי.
00:31
So it was takenנלקח for grantedשניתנו that I attendהשתתף some of the bestהטוב ביותר universitiesאוניברסיטאות,
4
15268
3849
כך שהיה מובן מאליו שאלך לאוניברסיטאות הטובות ביותר,
00:35
whichאיזה in turnלפנות openedנפתח the doorדלת to a worldעוֹלָם of opportunityהִזדַמְנוּת.
5
19117
3801
אשר פתחו לי את הדלת אל עולם של הזדמנויות.
00:38
Unfortunatelyלצערי, mostרוב of the people in the worldעוֹלָם are not so luckyבַּר מַזָל.
6
22918
4120
למרבה הצער, רוב האנשים בעולם אינם כל כך ברי מזל.
00:42
In some partsחלקים of the worldעוֹלָם, for exampleדוגמא, Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה,
7
27038
3135
בחלקים מסוימים של העולם, לדוגמה, דרום אפריקה,
00:46
educationהַשׂכָּלָה is just not readilyלְלֹא קוֹשִׁי accessibleנגיש.
8
30173
2705
חינוך הוא פשוט לא נגיש.
00:48
In Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה, the educationalחינוכית systemמערכת was constructedבנוי
9
32878
2975
בדרום אפריקה, נבנתה מערכת החינוך
00:51
in the daysימים of apartheidאפרטהייד for the whiteלבן minorityמיעוט.
10
35853
2873
בימי האפרטהייד עבור המיעוט הלבן
00:54
And as a consequenceתוֹצָאָה, todayהיום there is just not enoughמספיק spotsכתמים
11
38726
2700
כתוצאה מכך, כיום פשוט אין מספיק מקומות
00:57
for the manyרב more people who want and deserveמגיע a highגָבוֹהַ qualityאיכות educationהַשׂכָּלָה.
12
41426
3852
עבור אנשים רבים אשר רוצים חינוך איכותי וזכאים לו.
01:01
That scarcityמַחְסוֹר led to a crisisמַשׁבֵּר in Januaryיָנוּאָר of this yearשָׁנָה
13
45278
3880
מחסור זה הוביל למשבר בינואר של השנה (2012)
01:05
at the Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Johannesburgיוהנסבורג.
14
49158
1836
באוניברסיטת יוהנסבורג.
01:06
There were a handfulקוֹמֶץ of positionsעמדות left openלִפְתוֹחַ
15
50994
2131
נותר קומץ של מקומות
01:09
from the standardתֶקֶן admissionsקבלה processתהליך, and the night before
16
53125
2969
בתהליך הקבלה הרגיל, ובלילה לפני
01:11
they were supposedאמור to openלִפְתוֹחַ that for registrationהַרשָׁמָה,
17
56094
2560
שהם היו אמורים לפתוח אותם לרישום,
01:14
thousandsאלפים of people linedמרופדת up outsideבחוץ the gateשַׁעַר in a lineקַו a mileמִיל long,
18
58654
4052
אלפי אנשים הסתדרו בתור של קילומטר מחוץ לשער,
01:18
hopingמקווה to be first in lineקַו to get one of those positionsעמדות.
19
62706
3880
בתקווה להיות הראשונים לקבל את אחד המקומות האלו.
01:22
When the gatesשערים openedנפתח, there was a stampedeלְשְׁעוֹט,
20
66586
2308
בעת פתיחת השערים, הייתה הסתערות.
01:24
and 20 people were injuredנִפגָע and one womanאִשָׁה diedמת.
21
68894
3652
20 אנשים נפצעו ואישה אחת מתה.
01:28
She was a motherאִמָא who gaveנתן her life
22
72546
1940
היא הייתה אמא שהקריבה את חייה
01:30
tryingמנסה to get her sonבֵּן a chanceהִזדַמְנוּת at a better life.
23
74486
4063
כדי להשיג לבנה הזדמנות לחיים טובים יותר.
01:34
But even in partsחלקים of the worldעוֹלָם like the Unitedמאוחד Statesמדינות
24
78549
3157
אבל גם בחלקים של העולם כמו ארצות הברית
01:37
where educationהַשׂכָּלָה is availableזמין, it mightאולי not be withinבְּתוֹך reachלְהַגִיעַ.
25
81706
4356
היכן שהחינוך הוא זמין, ייתכן שהוא לא יהיה בהישג יד.
01:41
There has been much discussedנָדוֹן in the last fewמְעַטִים yearsשנים
26
86062
2672
בשנים האחרונות דובר רבות
01:44
about the risingעוֹלֶה costעֲלוּת of healthבְּרִיאוּת careלְטַפֵּל.
27
88734
1989
על העלייה במחירי שירותי הבריאות.
01:46
What mightאולי not be quiteדַי as obviousברור to people
28
90723
2642
אך מה שפחות ידוע לציבור הוא
01:49
is that duringבְּמַהֲלָך that sameאותו periodפרק זמן the costעֲלוּת of higherגבוה יותר educationהַשׂכָּלָה tuitionהוֹרָאָה
29
93365
4022
שבאותה התקופה עלות שכר לימוד אוניברסיטאי
01:53
has been increasingגָדֵל at almostכִּמעַט twiceפעמיים the rateציון,
30
97387
2480
גדל בקצב של כמעט פי שניים,
01:55
for a totalסה"כ of 559 percentאָחוּז sinceמאז 1985.
31
99867
4280
בסך של 559 אחוזים מאז 1985.
02:00
This makesעושה educationהַשׂכָּלָה unaffordableללא תחרות for manyרב people.
32
104147
4534
לכן חינוך אינו בהישג יד עבור אנשים רבים.
02:04
Finallyסוף כל סוף, even for those who do manageלנהל to get the higherגבוה יותר educationהַשׂכָּלָה,
33
108681
3801
לבסוף, גם עבור אלה המצליחים להגיע להשכלה גבוהה,
02:08
the doorsדלתות of opportunityהִזדַמְנוּת mightאולי not openלִפְתוֹחַ.
34
112482
2625
ייתכן שדלתות ההזדמנות לא יפתחו.
02:11
Only a little over halfחֲצִי of recentלאחרונה collegeמִכלָלָה graduatesבוגרי
35
115107
3207
בארה"ב, רק מעט מעל מחצית הבוגרים
02:14
in the Unitedמאוחד Statesמדינות who get a higherגבוה יותר educationהַשׂכָּלָה
36
118314
2313
אשר קיבלו השכלה גבוהה
02:16
actuallyלמעשה are workingעובד in jobsמקומות תעסוקה that requireלִדרוֹשׁ that educationהַשׂכָּלָה.
37
120627
3463
עובדים בעבודה הדורשת את השכלתם.
02:19
This, of courseקוּרס, is not trueנָכוֹן for the studentsסטודנטים
38
124090
1840
זה, כמובן, אינו נכון עבור סטודנטים
02:21
who graduateבוגר from the topחלק עליון institutionsמוסדות,
39
125930
1952
הלומדים באוניברסיטאות המובילות,
02:23
but for manyרב othersאחרים, they do not get the valueערך
40
127882
2632
אבל רבים אחרים לא מקבלים את התמורה
02:26
for theirשֶׁלָהֶם time and theirשֶׁלָהֶם effortמַאֲמָץ.
41
130514
3536
עבור הזמן ומאמץ שלהם.
02:29
Tomטום Friedmanפרידמן, in his recentלאחרונה Newחָדָשׁ Yorkיורק Timesפִּי articleמאמר,
42
134050
3030
טום פרידמן, במאמר שכתב לאחרונה בניו יורק טיימס,
02:32
capturedשנתפסו, in the way that no one elseאַחֵר could, the spiritרוּחַ behindמֵאָחוֹר our effortמַאֲמָץ.
43
137080
4368
לכד, באופן שאף אחד אחר לא יכול, את הרוח מאחורי המאמצים שלנו.
02:37
He said the bigגָדוֹל breakthroughsפריצות דרך are what happenלִקְרוֹת
44
141448
3120
הוא אמר שפריצות דרך גדולות הן מה שקורה
02:40
when what is suddenlyפִּתְאוֹם possibleאפשרי meetsפוגש what is desperatelyנואשות necessaryנחוץ.
45
144568
3899
כאשר מה שלפתע אפשרי פוגש את מה שנדרש נואשות.
02:44
I've talkedדיבר about what's desperatelyנואשות necessaryנחוץ.
46
148467
2621
כבר דיברתי על מה נדרש נואשות.
02:46
Let's talk about what's suddenlyפִּתְאוֹם possibleאפשרי.
47
151088
2512
בוא נדבר על מה לפתע אפשרי.
02:49
What's suddenlyפִּתְאוֹם possibleאפשרי was demonstratedהפגינו by
48
153600
3119
מה שלפתע אפשרי הומחש
02:52
threeשְׁלוֹשָׁה bigגָדוֹל Stanfordסטנפורד classesשיעורים,
49
156719
1568
בשלושה קורסים גדולים בסטנפורד,
02:54
eachכל אחד of whichאיזה had an enrollmentהַרשָׁמָה of 100,000 people or more.
50
158287
3880
שלכל אחד מהם נרשמו 100,000 אנשים או יותר.
02:58
So to understandמבין this, let's look at one of those classesשיעורים,
51
162167
3384
אז כדי להבין זאת, הבה נבחן את אחד הקורסים האלה,
03:01
the Machineמְכוֹנָה Learningלְמִידָה classמעמד offeredמוּצָע by my colleagueעמית
52
165551
1920
הקורס "למידת מכונה" שהועבר על-ידי עמית שלי
03:03
and cofounderממייסדי Andrewאנדרו Ngנ '.
53
167471
1729
ומייסד שותף - אנדרו נג.
03:05
Andrewאנדרו teachesמלמד one of the biggerגדול יותר Stanfordסטנפורד classesשיעורים.
54
169200
2319
אנדרו מלמד את אחד הקורסים הגדולים יותר בסטנפורד.
03:07
It's a Machineמְכוֹנָה Learningלְמִידָה classמעמד,
55
171519
1209
זהו קורס בנושא "למידת מכונה",
03:08
and it has 400 people enrolledנרשם everyכֹּל time it's offeredמוּצָע.
56
172728
3518
ויש 400 אנשים הנרשמים בכל פעם שהוא מוצע.
03:12
When Andrewאנדרו taughtלימד the Machineמְכוֹנָה Learningלְמִידָה classמעמד to the generalכללי publicפּוּמְבֵּי,
57
176246
3265
כאשר אנדרו לימד את הקורס "למידת מכונה" לציבור הרחב,
03:15
it had 100,000 people registeredרשום.
58
179511
2616
היו רשומים בו 100,000 איש.
03:18
So to put that numberמספר in perspectiveפֶּרספֶּקטִיבָה,
59
182127
2009
כדי לשים מספר זה בפרספקטיבה,
03:20
for Andrewאנדרו to reachלְהַגִיעַ that sameאותו sizeגודל audienceקהל
60
184136
2359
כדי שאנדרו יגיע לאותו גודל קהל
03:22
by teachingהוֹרָאָה a Stanfordסטנפורד classמעמד,
61
186495
1826
על-ידי הוראת קורס בסטנפורד,
03:24
he would have to do that for 250 yearsשנים.
62
188321
3926
הוא יצטרך לעשות זאת במשך 250 שנה.
03:28
Of courseקוּרס, he'dהוא היה get really boredמְשׁוּעֲמָם.
63
192247
3486
כמובן, הוא היה משתעמם מאוד.
03:31
So, havingשיש seenלראות the impactפְּגִיעָה of this,
64
195733
2737
אז אחרי שראינו את ההשפעה של זה
03:34
Andrewאנדרו and I decidedהחליט that we neededנָחוּץ to really try and scaleסוּלָם this up,
65
198470
3128
אנדרו ואני החלטנו שאנחנו צריכים לנסות להגדיל את זה עוד,
03:37
to bringלְהָבִיא the bestהטוב ביותר qualityאיכות educationהַשׂכָּלָה to as manyרב people as we could.
66
201598
4120
בכדי להביא את החינוך הכי איכותי לאנשים רבים ככל שנוכל.
03:41
So we formedנוצר Courseraקורסרה,
67
205718
1495
כך יצרנו את Coursera,
03:43
whoseשל מי goalמטרה is to take the bestהטוב ביותר coursesקורסים
68
207213
3137
שמטרתה לקחת את הקורסים הטובים ביותר
03:46
from the bestהטוב ביותר instructorsמדריכים at the bestהטוב ביותר universitiesאוניברסיטאות
69
210350
3317
מהמרצים הטובים ביותר באוניברסיטאות הטובות ביותר
03:49
and provideלְסַפֵּק it to everyoneכל אחד around the worldעוֹלָם for freeחופשי.
70
213667
4028
ולספק אותם לכולם ברחבי העולם ללא תשלום.
03:53
We currentlyכַּיוֹם have 43 coursesקורסים on the platformפּלַטפוֹרמָה
71
217695
2600
כעת יש לנו 43 קורסים באתר
03:56
from fourארבעה universitiesאוניברסיטאות acrossלְרוֹחָב a rangeטווח of disciplinesדיסציפלינות,
72
220295
3199
מארבע אוניברסיטאות במגוון תחומים,
03:59
and let me showלְהַצִיג you a little bitbit of an overviewסקירה כללית
73
223494
1833
והרשו לי להראות לכם
04:01
of what that looksנראה like.
74
225327
3278
איך כל הדבר הזה נראה.
04:04
(Videoוִידֵאוֹ) Robertרוברט Ghristכריסטיאן: Welcomeברוך הבא to Calculusחֶשְׁבּוֹן.
75
228605
1213
(וידאו) רוברט גירסט: ברוכים הבאים לחדו"א.
04:05
Ezekielיחזקאל Emanuelעמנואל: Fiftyחמישים millionמִילִיוֹן people are uninsuredלא מבוטח.
76
229818
1880
יחזקאל עמנואל: חמישים מיליון אנשים אינם מבוטחים.
04:07
Scottסקוט Pageעמוד: Modelsמודלים help us designלְעַצֵב more effectiveיָעִיל institutionsמוסדות and policiesמדיניות.
77
231698
3271
סקוט פייג': מודלים עוזרים לנו לעצב ביעילות רבה יותר מדיניות ומוסדות.
04:10
We get unbelievableבלתי יאומן segregationהַפרָדָה.
78
234969
2408
אנחנו מקבלים בידול בלתי ייאמן.
04:13
Scottסקוט Klemmerקלימר: So Bushשיח imaginedדמיוני that in the futureעתיד,
79
237377
1792
סקוט קלמר: בוש דמיין שבעתיד
04:15
you'dהיית רוצה wearלִלבּוֹשׁ a cameraמַצלֵמָה right in the centerמֶרְכָּז of your headרֹאשׁ.
80
239169
2378
תחבשו מצלמה במרכז הראש שלכם.
04:17
Mitchellמיטשל DuneierDuneier: Millsמילס wants the studentתלמיד of sociologyסוֹצִיוֹלוֹגִיָה to developלְפַתֵחַ the qualityאיכות of mindאכפת ...
81
241547
4254
מיטשל דונייר: מילס רוצה שסטודנט לסוציולוגיה יפתח את יכולות הנפש...
04:21
RGRG: Hangingתְלִיָה cableכֶּבֶל takes on the formטופס of a hyperbolicהיפרבולית cosineקוסינוס.
82
245801
3665
ר.ג.: כבל תלוי מקבל צורה של קוסינוס היפרבולי.
04:25
Nickניק Parlanteפרלנטה: For eachכל אחד pixelפיקסל in the imageתמונה, setמַעֲרֶכֶת the redאָדוֹם to zeroאֶפֶס.
83
249466
3071
ניק פרלנטה: לכל פיקסל בתמונה, קבע את האדום לאפס.
04:28
Paulפול Offitללא שם: Offit: ... Vaccineתַרכִּיב allowedמוּתָר us to eliminateלְחַסֵל polioפּוֹלִיוֹ virusוִירוּס.
84
252537
2977
פול אופיט: החיסון איפשר לנו לחסל את וירוס הפוליו.
04:31
Danדן Jurafskyיורפסקי: Does Lufthansaלופטהנזה serveלְשָׁרֵת breakfastארוחת בוקר and Sanברג Joseחוזה? Well, that soundsקולות funnyמצחיק.
85
255514
3623
דן ג'ורפסקי: האם לופטהנזה מגישים ארוחת בוקר וסן חוזה? טוב, זה נשמע מוזר.
04:35
Daphneדַפנָה Kollerקולר: So this is whichאיזה coinמַטְבֵּעַ you pickלִבחוֹר, and this is the two tossesזורק.
86
259137
3616
דפנה קולר: אז זהו המטבע שאתה בוחר, ואלו שתי ההטלות.
04:38
Andrewאנדרו Ngנ ': So in large-scaleבקנה מידה גדול machineמְכוֹנָה learningלְמִידָה, we'dלהתחתן like to come up with computationalחישובית ...
87
262753
3687
אנדרו נג.: כך בלמידת מכונה בקנה מידה גדול, אנחנו רוצים להגיע ליכולת חישובית...
04:42
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
88
266440
5609
(מחיאות כפיים)
04:47
DKDK: It turnsפונה out, maybe not surprisinglyלמרבה ההפתעה,
89
272049
2274
ד.ק.: מתברר, אולי לא במפתיע,
04:50
that studentsסטודנטים like gettingמקבל the bestהטוב ביותר contentתוֹכֶן
90
274323
2238
שסטודנטים אוהבים לקבל את התוכן הטוב ביותר
04:52
from the bestהטוב ביותר universitiesאוניברסיטאות for freeחופשי.
91
276561
2887
מהאוניברסיטאות הטובות ביותר בחינם.
04:55
Sinceמאז we openedנפתח the websiteאתר אינטרנט in Februaryפברואר,
92
279448
2522
מאז שפתחנו את האתר בפברואר,
04:57
we now have 640,000 studentsסטודנטים from 190 countriesמדינות.
93
281970
4358
יש לנו כעת 640,000 תלמידים מ- 190 מדינות.
05:02
We have 1.5 millionמִילִיוֹן enrollmentsהרשמות,
94
286328
2152
יש לנו 1.5 מיליון הרשמות,
05:04
6 millionמִילִיוֹן quizzesחידונים in the 15 classesשיעורים that have launchedMANAG מספר
95
288480
2850
עד כה נשלחו 6 מיליון בחינות ב15
05:07
so farרָחוֹק have been submittedהוגשה, and 14 millionמִילִיוֹן videosסרטונים have been viewedנצפה.
96
291330
4916
הקורסים שנפתחו, ו14 מיליון קטעי וידאו נצפו.
05:12
But it's not just about the numbersמספרים,
97
296246
2518
אבל זה לא רק המספרים,
05:14
it's alsoגַם about the people.
98
298764
1641
זה גם האנשים.
05:16
Whetherהאם it's Akashאקאש, who comesבא from a smallקָטָן townהעיר in Indiaהוֹדוּ
99
300405
2976
בין אם מדובר באקאש, שמגיע מעיירה קטנה בהודו
05:19
and would never have accessגִישָׁה in this caseמקרה
100
303381
2175
שלעולם לא היה מצליח להתקבל
05:21
to a Stanford-qualityאיכות סטנפורד courseקוּרס
101
305556
1489
לקורס באיכות של סטנפורד
05:22
and would never be ableיכול to affordלְהַרְשׁוֹת לְעַצמוֹ it.
102
307045
2515
ולעולם לא היה מסוגל להרשות זאת לעצמו.
05:25
Or Jennyג'ני, who is a singleיחיד motherאִמָא of two
103
309560
2038
או ג'ני, שהיא אם חד-הורית לשני ילדים
05:27
and wants to honeלְחַדֵד her skillsמיומנויות
104
311598
1967
שרוצה לחדד את המיומנויות שלה
05:29
so that she can go back and completeלְהַשְׁלִים her master'sמאסטר degreeתוֹאַר.
105
313565
3135
ולחזור ולהשלים את התואר השני שלה.
05:32
Or Ryanראיין, who can't go to schoolבית ספר,
106
316700
3136
או ראיין, שלא יכול ללכת לבית הספר,
05:35
because his immuneחֲסִין deficientחָסֵר daughterבַּת
107
319836
1865
בגלל שלבתו יש כשל חיסוני
05:37
can't be riskedהסתכן to have germsחיידקים come into the houseבַּיִת,
108
321701
3383
והוא לא יכול להסתכן בהכנסת חיידקים אל תוך הבית,
05:40
so he couldn'tלא יכול leaveלעזוב the houseבַּיִת.
109
325084
1840
ולכן הוא לא יכול לעזוב את הבית.
05:42
I'm really gladשַׂמֵחַ to say --
110
326924
1632
אני באמת שמחה לומר -
05:44
recentlyלאחרונה, we'veיש לנו been in correspondenceהִתכַּתְבוּת with Ryanראיין --
111
328556
2252
התכתבנו לאחרונה עם ראיין -
05:46
that this storyכַּתָבָה had a happyשַׂמֵחַ endingסִיוּם.
112
330808
1932
כי לסיפור הזה היה סוף שמח.
05:48
Babyתִינוֹק Shannonשאנון -- you can see her on the left --
113
332740
1903
שאנון התינוקת - אתם יכולים לראות אותה בצד שמאל –
05:50
is doing much better now,
114
334643
1351
במצב הרבה יותר טוב עכשיו,
05:51
and Ryanראיין got a jobעבודה by takingלְקִיחָה some of our coursesקורסים.
115
335994
4198
וראיין התקבל לעבודה בזכות הקורסים שלנו.
05:56
So what madeעָשׂוּי these coursesקורסים so differentשונה?
116
340192
2244
אז מה גרם לקורסים האלו להיות שונים כל-כך?
05:58
After all, onlineבאינטרנט courseקוּרס contentתוֹכֶן has been availableזמין for a while.
117
342436
3720
אחרי הכל, קורסים מקוונים זמינים כבר במשך זמן מה.
06:02
What madeעָשׂוּי it differentשונה was that this was realאמיתי courseקוּרס experienceניסיון.
118
346156
3712
מה שעושה את ההבדל הוא החוויה של קורס אמיתי.
06:05
It startedהתחיל on a givenנָתוּן day,
119
349868
1726
הקורס מתחיל ביום נתון,
06:07
and then the studentsסטודנטים would watch videosסרטונים on a weeklyשְׁבוּעִי basisבָּסִיס
120
351594
3634
ולאחר מכן התלמידים צופים בקטעי וידאו על בסיס שבועי
06:11
and do homeworkשיעורי בית assignmentsמשימות.
121
355228
1855
ועושים שיעורי בית.
06:12
And these would be realאמיתי homeworkשיעורי בית assignmentsמשימות
122
357083
1791
אלה שיעורי בית אמיתיים
06:14
for a realאמיתי gradeכיתה, with a realאמיתי deadlineמועד אחרון.
123
358874
3304
עם ציון אמיתי, עם תאריך יעד אמיתי.
06:18
You can see the deadlinesמועדים and the usageנוֹהָג graphגרָף.
124
362178
2056
אפשר לראות את תאריכי היעד וגרף השימוש.
06:20
These are the spikesקוצים showingמראה
125
364234
2088
השיאים כאן מראים
06:22
that procrastinationהתמהמהות is globalגלוֹבָּלִי phenomenonתופעה.
126
366322
3789
שדחיינות היא תופעה גלובלית.
06:26
(Laughterצחוק)
127
370111
2576
(צחוק)
06:28
At the endסוֹף of the courseקוּרס,
128
372687
1672
בסוף הקורס,
06:30
the studentsסטודנטים got a certificateתְעוּדָה.
129
374359
1856
הסטודנטים קיבלו תעודה.
06:32
They could presentמתנה that certificateתְעוּדָה
130
376215
2160
הם יכלו להציג תעודה זו
06:34
to a prospectiveלְעַתִיד employerמעסיק and get a better jobעבודה,
131
378375
2153
למעביד, ולקבל עבודה יותר טובה,
06:36
and we know manyרב studentsסטודנטים who did.
132
380528
2060
וידוע לנו על סטודנטים רבים אשר עשו כן.
06:38
Some studentsסטודנטים tookלקח theirשֶׁלָהֶם certificateתְעוּדָה
133
382588
1919
חלק מהסטודנטים לקחו את התעודה שלהם
06:40
and presentedמוצג this to an educationalחינוכית institutionמוֹסָד at whichאיזה they were enrolledנרשם
134
384507
3122
למוסד חינוכי שאליו רצו להירשם
06:43
for actualמַמָשִׁי collegeמִכלָלָה creditאַשׁרַאי.
135
387629
1841
וקיבלו נקודות זכות.
06:45
So these studentsסטודנטים were really gettingמקבל something meaningfulבעל משמעות
136
389470
2214
אז התלמידים האלה באמת מקבלים משהו משמעותי
06:47
for theirשֶׁלָהֶם investmentהַשׁקָעָה of time and effortמַאֲמָץ.
137
391684
2834
עבור הזמן והמאמץ שלהם.
06:50
Let's talk a little bitbit about some of the componentsרכיבים
138
394518
2555
בואו נדבר קצת על חלק מהרכיבים
06:52
that go into these coursesקורסים.
139
397073
1892
אשר נכנסים לקורסים האלה.
06:54
The first componentרְכִיב is that when you moveמהלך \ לזוז \ לעבור away
140
398965
2628
הרכיב הראשון הוא שכאשר מתרחקים
06:57
from the constraintsאילוצים of a physicalגוּפָנִי classroomכיתה
141
401593
2297
מהאילוצים של לימוד בכיתות פיזיות
06:59
and designלְעַצֵב contentתוֹכֶן explicitlyבִּמְפוּרָשׁ for an onlineבאינטרנט formatפוּרמָט,
142
403890
2840
ומעצבים תוכן שמיועד במכוון ללימוד מקוון,
07:02
you can breakלשבור away from, for exampleדוגמא,
143
406730
2528
אפשר להתנתק, לדוגמה,
07:05
the monolithicמוֹנוֹלִיטִי one-hourשעה אחת lectureהַרצָאָה.
144
409258
2415
מהפורמט הקבוע של הרצאות באורך שעה.
07:07
You can breakלשבור up the materialחוֹמֶר, for exampleדוגמא,
145
411673
1785
ניתן לפרק את החומר, לדוגמה,
07:09
into these shortקצר, modularמודולרי unitsיחידות of eightשמונה to 12 minutesדקות,
146
413458
3376
ליחידות מודולריות קצרות של 8 עד 12 דקות,
07:12
eachכל אחד of whichאיזה representsמייצג a coherentקוהרנטית conceptמוּשָׂג.
147
416834
2974
שכל אחת מהן מייצגת רעיון קוהרנטי.
07:15
Studentsסטודנטים can traverseלַחֲצוֹת this materialחוֹמֶר in differentשונה waysדרכים,
148
419808
2570
הסטודנטים יכולים לעבור על החומר הזה בדרכים שונות,
07:18
dependingתלוי on theirשֶׁלָהֶם backgroundרקע כללי, theirשֶׁלָהֶם skillsמיומנויות or theirשֶׁלָהֶם interestsאינטרסים.
149
422378
3704
בהתאם לרקע, לכישורים או לעניין שלהם.
07:21
So, for exampleדוגמא, some studentsסטודנטים mightאולי benefitתועלת
150
426082
2520
כך, לדוגמה, חלק מהתלמידים יפיקו הרבה
07:24
from a little bitbit of preparatoryמֵכִין materialחוֹמֶר
151
428602
2760
מקצת חומר הכנה
07:27
that other studentsסטודנטים mightאולי alreadyכְּבָר have.
152
431362
2071
שסטודנטים אחרים אולי כבר רכשו.
07:29
Other studentsסטודנטים mightאולי be interestedמעוניין in a particularמיוחד
153
433433
2440
סטודנטים אחרים עשויים להתעניין
07:31
enrichmentהַעֲשָׁרָה topicנוֹשֵׂא that they want to pursueלרדוף individuallyבנפרד.
154
435873
3086
בנושא העשרה מסויים שהם רוצים להעמיק בו באופן אישי.
07:34
So this formatפוּרמָט allowsמאפשרים us to breakלשבור away
155
438959
3235
לכן תבנית זו מאפשרת לנו לפרוץ
07:38
from the one-size-fits-allמידה אחת מתאימה לכולם modelדֶגֶם of educationהַשׂכָּלָה,
156
442194
2824
מן המודל החד-מידתי של החינוך,
07:40
and allowsמאפשרים studentsסטודנטים to followלעקוב אחר a much more personalizedאישית curriculumתכנית לימודים.
157
445018
3992
בכך שאנו מאפשרים לסטודנטים לבחור תוכנית לימודים הרבה יותר אישית.
07:44
Of courseקוּרס, we all know as educatorsמחנכים
158
449010
2343
כמחנכים, כמובן, כולנו יודעים
07:47
that studentsסטודנטים don't learnלִלמוֹד by sittingיְשִׁיבָה and passivelyבאופן פסיבי watchingצופה videosסרטונים.
159
451353
3360
שהתלמידים לא לומדים על-ידי ישיבה וצפייה פאסיבית בסרטונים.
07:50
Perhapsאוּלַי one of the biggestהגדול ביותר componentsרכיבים of this effortמַאֲמָץ
160
454713
2945
אולי אחד המרכיבים הגדולים ביותר של נסיון זה
07:53
is that we need to have studentsסטודנטים
161
457658
2592
הוא הצורך שהסטודנטים
07:56
who practiceלְתַרְגֵל with the materialחוֹמֶר
162
460250
2409
יתרגלו את החומר
07:58
in orderלהזמין to really understandמבין it.
163
462659
3156
כדי באמת להבין אותו.
08:01
There's been a rangeטווח of studiesלימודים that demonstrateלְהַפְגִין the importanceחֲשִׁיבוּת of this.
164
465815
3268
קיים מגוון מחקרים המדגימים את החשיבות של זה.
08:04
This one that appearedהופיע in Scienceמַדָע last yearשָׁנָה, for exampleדוגמא,
165
469083
2532
זה מחקר שהופיע במגזין Science בשנה שעברה, לדוגמה,
08:07
demonstratesמדגים that even simpleפָּשׁוּט retrievalשְׁלִיפָה practiceלְתַרְגֵל,
166
471615
2832
והוא מדגים כי אפילו תרגול של שליפה פשוטה,
08:10
where studentsסטודנטים are just supposedאמור to repeatחזור
167
474447
2792
בו סטודנטים אמורים רק לחזור
08:13
what they alreadyכְּבָר learnedמְלוּמָד
168
477239
1400
על מה שהם כבר למדו,
08:14
givesנותן considerablyבמידה ניכרת improvedמְשׁוּפָּר resultsתוצאות
169
478639
1920
נותן תוצאות משופרות במידה ניכרת
08:16
on variousשׁוֹנִים achievementהֶשֵׂג testsבדיקות down the lineקַו
170
480559
2269
במבחני הישגים שונים בהמשך הדרך,
08:18
than manyרב other educationalחינוכית interventionsהתערבויות.
171
482828
4304
הרבה יותר מהתערבויות חינוכיות אחרות.
08:23
We'veללא שם: יש לנו triedניסה to buildלִבנוֹת in retrievalשְׁלִיפָה practiceלְתַרְגֵל into the platformפּלַטפוֹרמָה,
172
487132
2962
ניסינו לבנות תרגול שליפה בתוך הפלטפורמה שלנו,
08:25
as well as other formsטפסים of practiceלְתַרְגֵל in manyרב waysדרכים.
173
490094
2254
כמו גם צורות אחרות של תרגול בדרכים רבות.
08:28
For exampleדוגמא, even our videosסרטונים are not just videosסרטונים.
174
492348
4144
לדוגמה, אפילו סרטי הוידאו שלנו אינם רק סרטי וידאו.
08:32
Everyכֹּל fewמְעַטִים minutesדקות, the videoוִידֵאוֹ pausesהפסקות
175
496492
2043
כל מספר דקות, הוידאו מושהה
08:34
and the studentsסטודנטים get askedשאל a questionשְׁאֵלָה.
176
498535
2151
והתלמידים נשאלים שאלה.
08:36
(Videoוִידֵאוֹ) SPSP: ... These fourארבעה things. Prospectפרוספקט theoryתֵאוֹרִיָה, hyperbolicהיפרבולית discountingהנחה,
177
500686
2221
(וידאו) SP:... ארבעה דברים אלה. תורת הערך, היוון היפרבולי,
08:38
statusסטָטוּס quoקוו biasהֲטָיָה, baseבסיס rateציון biasהֲטָיָה. They're all well documentedמְתוֹעָד.
178
502907
3092
הטיית הסטטוס קוו, הטיית השיעור הבסיסי. הם כולם מתועדים היטב.
08:41
So they're all well documentedמְתוֹעָד deviationsחריגות from rationalרַצִיוֹנָלִי behaviorהִתְנַהֲגוּת.
179
505999
2767
כל אלה הן סטיות מהתנהגות רציונלית המתועדות היטב.
08:44
DKDK: So here the videoוִידֵאוֹ pausesהפסקות,
180
508766
1624
DK: אז כאן הווידאו מושהה,
08:46
and the studentתלמיד typesסוגים in the answerתשובה into the boxקופסא
181
510390
2256
והסטודנט מקליד את התשובה בתיבה
08:48
and submitsשולח. Obviouslyמובן מאליו they weren'tלא היו payingמשלמים attentionתשומת הלב.
182
512646
3223
ושולח אותה. כמובן שהם לא שמו לב.
08:51
(Laughterצחוק)
183
515884
869
(צחוק)
08:52
So they get to try again,
184
516753
2010
אז הם יכולים לנסות שוב,
08:54
and this time they got it right.
185
518763
2536
הפעם הם עונים כמו שצריך.
08:57
There's an optionalאופציונאלי explanationהֶסבֵּר if they want.
186
521299
2193
יש הסבר אופציונלי, אם הם רוצים.
08:59
And now the videoוִידֵאוֹ movesמהלכים on to the nextהַבָּא partחֵלֶק of the lectureהַרצָאָה.
187
523492
4257
כעת הווידאו עובר לחלק הבא של ההרצאה.
09:03
This is a kindסוג of simpleפָּשׁוּט questionשְׁאֵלָה
188
527749
1878
זהו סוג של שאלה פשוטה
09:05
that I as an instructorמַדְרִיך mightאולי askלִשְׁאוֹל in classמעמד,
189
529627
2081
שאני בתור מרצה עשויה לשאול בכיתה,
09:07
but when I askלִשְׁאוֹל that kindסוג of a questionשְׁאֵלָה in classמעמד,
190
531708
2500
אבל כשאני שואלת שאלה כזו בכיתה,
09:10
80 percentאָחוּז of the studentsסטודנטים
191
534208
1300
80 אחוז מהסטודנטים
09:11
are still scribblingשִׁרבּוּט the last thing I said,
192
535508
1866
עסוקים עדיין בשרבוט הדבר האחרון שאמרתי,
09:13
15 percentאָחוּז are zonedבייעוד out on Facebookפייסבוק,
193
537374
3321
15 אחוזים בכלל עסוקים בפייסבוק,
09:16
and then there's the smartyמתחכם pantsמִכְנָסַיִים in the frontחֲזִית rowשׁוּרָה
194
540695
2456
ויש גם את החכמולוגים בשורה הראשונה
09:19
who blurtsפורצים out the answerתשובה
195
543151
1359
שיורים את התשובה
09:20
before anyoneכֹּל אֶחָד elseאַחֵר has had a chanceהִזדַמְנוּת to think about it,
196
544510
2207
לפני שלאחרים היתה הזדמנות לחשוב על זה,
09:22
and I as the instructorמַדְרִיך am terriblyנוֹרָא gratifiedמרוצה
197
546717
2872
ואני, כמרצה, ממש שמחה
09:25
that somebodyמִישֶׁהוּ actuallyלמעשה knewידע the answerתשובה.
198
549589
1648
שמישהו באמת ידע את התשובה.
09:27
And so the lectureהַרצָאָה movesמהלכים on before, really,
199
551237
2792
ואז ההרצאה ממשיכה עוד לפני
09:29
mostרוב of the studentsסטודנטים have even noticedשם לב that a questionשְׁאֵלָה had been askedשאל.
200
554029
3529
שרוב התלמידים אפילו הבחינו ששאלתי שאלה.
09:33
Here, everyכֹּל singleיחיד studentתלמיד
201
557558
2607
כאן, כל סטודנט
09:36
has to engageלְהַעֲסִיק with the materialחוֹמֶר.
202
560165
2784
צריך להתעסק עם החומר.
09:38
And of courseקוּרס these simpleפָּשׁוּט retrievalשְׁלִיפָה questionsשאלות
203
562949
1936
וכמובן ששאלות שליפה פשוטות כאלה
09:40
are not the endסוֹף of the storyכַּתָבָה.
204
564885
1662
אינן סוף הסיפור.
09:42
One needsצרכי to buildלִבנוֹת in much more meaningfulבעל משמעות practiceלְתַרְגֵל questionsשאלות,
205
566547
2970
צריך לבנות שאלות תרגול משמעותיות הרבה יותר,
09:45
and one alsoגַם needsצרכי to provideלְסַפֵּק the studentsסטודנטים with feedbackמָשׁוֹב
206
569517
2353
וצריך גם לספק לסטודנטים משוב
09:47
on those questionsשאלות.
207
571870
1663
על שאלות אלה.
09:49
Now, how do you gradeכיתה the work of 100,000 studentsסטודנטים
208
573533
2888
עכשיו, איך אפשר לתת ציונים ל 100,000 סטודנטים
09:52
if you do not have 10,000 TAsת"א?
209
576421
3082
אם אין לכם 10,000 עוזרי הוראה?
09:55
The answerתשובה is, you need to use technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
210
579503
2354
התשובה היא, צריך להשתמש בטכנולוגיה
09:57
to do it for you.
211
581857
1495
כדי לעשות את זה בשבילכם.
09:59
Now, fortunatelyלְמַרְבֶּה הַמַזָל, technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה has come a long way,
212
583352
2648
למרבה המזל, הטכנולוגיה התקדמה מאוד,
10:01
and we can now gradeכיתה a rangeטווח of interestingמעניין typesסוגים of homeworkשיעורי בית.
213
586000
3268
וכעת אנו יכולים לתת ציונים למגוון מעניין של מטלות בית.
10:05
In additionבנוסף to multipleמְרוּבֶּה choiceבְּחִירָה
214
589268
1527
בנוסף לשאלות רב-ברירה
10:06
and the kindsמיני of shortקצר answerתשובה questionsשאלות that you saw in the videoוִידֵאוֹ,
215
590795
3153
ושאלות בעלות תשובה קצרה שראיתם במהלך הוידאו,
10:09
we can alsoגַם gradeכיתה mathמתמטיקה, mathematicalמָתֵימָטִי expressionsביטויים
216
593948
3260
אנו גם יכולים לתת ציונים לשאלות במתמטיקה, ביטויים מתמטיים
10:13
as well as mathematicalמָתֵימָטִי derivationsנגזרים.
217
597208
1952
וכן גזירה מתמטית.
10:15
We can gradeכיתה modelsמודלים, whetherהאם it's
218
599160
2874
אנחנו יכולים לתת ציונים למודלים, בין אם מדובר
10:17
financialכַּספִּי modelsמודלים in a businessעֵסֶק classמעמד
219
602034
2176
במודלים פיננסיים בקורסים במנהל עסקים
10:20
or physicalגוּפָנִי modelsמודלים in a scienceמַדָע or engineeringהַנדָסָה classמעמד
220
604210
2984
או מודלים פיזיים בקורסים במדע או הנדסה
10:23
and we can gradeכיתה some prettyיפה sophisticatedמתוחכם programmingתִכנוּת assignmentsמשימות.
221
607194
3744
ואנחנו יכולים להעריך משימות תיכנות מתוחכמות למדי.
10:26
Let me showלְהַצִיג you one that's actuallyלמעשה prettyיפה simpleפָּשׁוּט
222
610938
1919
תנו לי להראות לכם משימה די פשוטה
10:28
but fairlyלְמַדַי visualחָזוּתִי.
223
612857
1480
אבל ויזואלית.
10:30
This is from Stanford'sסטנפורד Computerמַחשֵׁב Scienceמַדָע 101 classמעמד,
224
614337
2477
זו דוגמא מקורס מבוא למדעי המחשב של אוניברסיטת סטנפורד,
10:32
and the studentsסטודנטים are supposedאמור to color-correctצבע הנכון
225
616814
1604
התלמידים אמורים לבצע תיקון צבע
10:34
that blurryמטושטשת redאָדוֹם imageתמונה.
226
618418
1592
של תמונה זו שמטושטשת באדום.
10:35
They're typingהקלדה theirשֶׁלָהֶם programתָכְנִית into the browserדפדפן,
227
620010
2018
הם מקלידים את התוכנית שלהם לתוך הדפדפן,
10:37
and you can see they didn't get it quiteדַי right, Ladyגברת Libertyחוֹפֶשׁ is still seasickמחלת ים.
228
622028
4058
אפשר לראות שהם לא עשו זאת כמו שצריך,
ולכן גברת החירות עדיין נראית חולה.
10:41
And so, the studentתלמיד triesמנסה again, and now they got it right, and they're told that,
229
626086
3756
אז הסטודנט מנסה שוב, ועכשיו זה עובד כמו שצריך, ואומרים להם,
10:45
and they can moveמהלך \ לזוז \ לעבור on to the nextהַבָּא assignmentמְשִׁימָה.
230
629842
2359
והם יכולים להמשיך למשימה הבאה.
10:48
This abilityיְכוֹלֶת to interactאינטראקציה activelyבאופן פעיל with the materialחוֹמֶר
231
632201
3148
היכולת הזו לתקשר באופן פעיל עם החומר
10:51
and be told when you're right or wrongלא בסדר
232
635349
1684
ולדעת אם אתם צודקים או טועים
10:52
is really essentialחִיוּנִי to studentתלמיד learningלְמִידָה.
233
637033
3126
היא חיונית מאוד לסטודנט.
10:56
Now, of courseקוּרס we cannotלא יכול yetעדיין gradeכיתה
234
640159
2275
עכשיו, כמובן שאנחנו לא יכולים עדיין לתת ציונים
10:58
the rangeטווח of work that one needsצרכי for all coursesקורסים.
235
642434
2834
לטווח המטלות שקיים עבור כל הקורסים.
11:01
Specificallyבאופן ספציפי, what's lackingנָטוּל is the kindסוג of criticalקריטי thinkingחושב work
236
645268
3301
באופן ספציפי, מה שחסר הוא מעין עבודת חשיבה ביקורתית
11:04
that is so essentialחִיוּנִי in suchכגון disciplinesדיסציפלינות
237
648569
1922
שחיונית בדיסציפלינות כגון
11:06
as the humanitiesמַדָעֵי הָרוּחַ, the socialחֶברָתִי sciencesמדעים, businessעֵסֶק and othersאחרים.
238
650491
3597
מדעי הרוח, מדעי החברה, מנהל עסקים ועוד.
11:09
So we triedניסה to convinceלְשַׁכְנֵעַ, for exampleדוגמא,
239
654088
2249
אז ניסינו לשכנע, לדוגמא,
11:12
some of our humanitiesמַדָעֵי הָרוּחַ facultyסגל
240
656337
1616
חלק מהסגל שלנו למדעי הרוח
11:13
that multipleמְרוּבֶּה choiceבְּחִירָה was not suchכגון a badרַע strategyאִסטרָטֶגִיָה.
241
657953
2696
ששאלות אמריקאיות הן לאו דווקא אסטרטגיה רעה.
11:16
That didn't go over really well.
242
660649
2191
זה לא כל-כך הצליח.
11:18
So we had to come up with a differentשונה solutionפִּתָרוֹן.
243
662840
2433
אז היינו צריכים למצוא פתרון אחר.
11:21
And the solutionפִּתָרוֹן we endedהסתיים up usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני is peerעמית gradingתִשׁבּוּץ.
244
665273
3074
הפתרון שאנו משתמשים בו כעת הוא ציוני עמיתים.
11:24
It turnsפונה out that previousקודם studiesלימודים showלְהַצִיג,
245
668347
2422
מסתבר שמחקרים קודמים
11:26
like this one by Saddlerרַצעָן and Good,
246
670769
1672
כמו זה של סאדלר וגוד,
11:28
that peerעמית gradingתִשׁבּוּץ is a surprisinglyלמרבה ההפתעה effectiveיָעִיל strategyאִסטרָטֶגִיָה
247
672441
2488
שציוני עמיתים הם אסטרטגיה מפתיעה ביעילותה
11:30
for providingמתן reproducibleלשחזור gradesציוני.
248
674929
3214
למתן ציונים מהימנים.
11:34
It was triedניסה only in smallקָטָן classesשיעורים,
249
678143
1770
זה נוסה רק בכיתות קטנות,
11:35
but there it showedparagraphs, for exampleדוגמא,
250
679913
1487
אך שם זה הראה, לדוגמה,
11:37
that these student-assignedסטודנט שהוקצה gradesציוני on the y-axisציר y
251
681400
2482
שהציונים הללו שהוענקו על ידי הסטודנטים על ציר ה-y
11:39
are actuallyלמעשה very well correlatedמְתוּאָם
252
683882
1311
הם במתאם טוב מאוד
11:41
with the teacher-assignedהמורה מוקצה gradeכיתה on the x-axisציר x.
253
685193
2296
עם הציון שניתן על ידי המרצה בציר ה-x.
11:43
What's even more surprisingמַפתִיעַ is that self-gradesציונים,
254
687489
3160
מה שמפתיע עוד יותר הוא שציינון עצמי,
11:46
where the studentsסטודנטים gradeכיתה theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ work criticallyבאופן ביקורתי --
255
690649
2311
שבו הסטודנטים נותנים לעצמם ציונים באופן ביקורתי -
11:48
so long as you incentivizeתמריץ them properlyכמו שצריך
256
692960
1737
כל עוד נותנים להם תמריצים כראוי
11:50
so they can't give themselvesעצמם a perfectמושלם scoreציון --
257
694697
1938
כך שהם לא נותנים לעצמם ציון מושלם -
11:52
are actuallyלמעשה even better correlatedמְתוּאָם with the teacherמוֹרֶה gradesציוני.
258
696635
3191
הם למעשה במתאם טוב יותר עם הציונים של המרצה.
11:55
And so this is an effectiveיָעִיל strategyאִסטרָטֶגִיָה
259
699826
1607
אז זאת אסטרטגיה יעילה
11:57
that can be used for gradingתִשׁבּוּץ at scaleסוּלָם,
260
701433
2104
בה ניתן להשתמש לציינון בקנה מידה רחב,
11:59
and is alsoגַם a usefulמוֹעִיל learningלְמִידָה strategyאִסטרָטֶגִיָה for the studentsסטודנטים,
261
703537
2736
וזו גם אסטרטגית למידה שימושית עבור הסטודנטים
12:02
because they actuallyלמעשה learnלִלמוֹד from the experienceניסיון.
262
706273
2255
מכיוון שהם למעשה יכולים ללמוד מהניסיון.
12:04
So we now have the largestהגדול peer-gradingדירוג עמיתים pipelineצנרת ever devisedתוכנן,
263
708528
4649
אז עכשיו יש לנו את מיזם דירוג עמיתים הגדול ביותר שפיתחו אי פעם,
12:09
where tensעשרות of thousandsאלפים of studentsסטודנטים
264
713177
2504
בו עשרות אלפי תלמידים
12:11
are gradingתִשׁבּוּץ eachכל אחד other'sאחרים work,
265
715681
1198
נותנים ציון זה לזה,
12:12
and quiteדַי successfullyבְּהַצלָחָה, I have to say.
266
716879
3069
די בהצלחה, אני חייבת לומר.
12:15
But this is not just about studentsסטודנטים
267
719948
2260
אבל לא מדובר כאן רק על סטודנטים
12:18
sittingיְשִׁיבָה aloneלבד in theirשֶׁלָהֶם livingחַי roomחֶדֶר workingעובד throughדרך problemsבעיות.
268
722208
3041
שיושבים לבד בסלון ועובדים על הבעיות.
12:21
Around eachכל אחד one of our coursesקורסים,
269
725249
1807
סביב כל אחד מהקורסים שלנו,
12:22
a communityהקהילה of studentsסטודנטים had formedנוצר,
270
727056
2160
התגבשה קהילה של סטודנטים,
12:25
a globalגלוֹבָּלִי communityהקהילה of people
271
729216
1880
קהילה גלובלית של אנשים
12:26
around a sharedמְשׁוּתָף intellectualאִינטֶלֶקְטוּאַלִי endeavorמַאֲמָץ.
272
731096
2532
סביב משימה אינטלקטואלית משותפת.
12:29
What you see here is a self-generatedעצמית שנוצר mapמַפָּה
273
733628
2652
מה שאתם רואים כאן זו מפה שיצרו
12:32
from studentsסטודנטים in our Princetonפרינסטון Sociologyסוֹצִיוֹלוֹגִיָה 101 courseקוּרס,
274
736280
2961
סטודנטים בקורס שלנו מבוא לסוציולוגיה של פרינסטון,
12:35
where they have put themselvesעצמם on a worldעוֹלָם mapמַפָּה,
275
739241
2759
שבה הסטודנטים מיקמו עצמם על מפת העולם,
12:37
and you can really see the globalגלוֹבָּלִי reachלְהַגִיעַ of this kindסוג of effortמַאֲמָץ.
276
742000
2960
ואתם באמת יכולים לראות שהפרוייקט הזה הוא בסדר גודל עולמי.
12:40
Studentsסטודנטים collaboratedשיתף פעולה in these coursesקורסים in a varietyמגוון of differentשונה waysדרכים.
277
744960
4567
סטודנטים שיתפו פעולה בקורסים האלה במגוון דרכים שונות.
12:45
First of all, there was a questionשְׁאֵלָה and answerתשובה forumפוֹרוּם,
278
749527
2639
קודם כל, היה פורום שאלות ותשובות,
12:48
where studentsסטודנטים would poseפּוֹזָה questionsשאלות,
279
752166
2144
שבו הסטודנטים העלו שאלות,
12:50
and other studentsסטודנטים would answerתשובה those questionsשאלות.
280
754310
2424
וסטודנטים אחרים ענו על שאלות אלה.
12:52
And the really amazingמדהים thing is,
281
756734
1713
והדבר המדהים באמת הוא
12:54
because there were so manyרב studentsסטודנטים,
282
758447
1670
שבגלל שהיו שם כל כך הרבה תלמידים,
12:56
it meansאומר that even if a studentתלמיד posedתנוחות a questionשְׁאֵלָה
283
760117
2365
משמעות הדבר היתה שגם אם תלמיד העלה שאלה
12:58
at 3 o'clockהשעה in the morningשַׁחַר,
284
762482
1632
בשעה 3 בבוקר,
13:00
somewhereאי שם around the worldעוֹלָם,
285
764114
1582
איפשהו ברחבי העולם,
13:01
there would be somebodyמִישֶׁהוּ who was awakeעֵר
286
765696
2074
היה מישהו ער
13:03
and workingעובד on the sameאותו problemבְּעָיָה.
287
767770
2313
שעבד על אותה בעיה.
13:05
And so, in manyרב of our coursesקורסים,
288
770083
1958
וכך, ברבים מהקורסים שלנו,
13:07
the medianחֲצִיוֹן responseתְגוּבָה time for a questionשְׁאֵלָה
289
772041
2329
זמן התגובה החציוני לשאלה
13:10
on the questionשְׁאֵלָה and answerתשובה forumפוֹרוּם was 22 minutesדקות.
290
774370
3418
בפורום היה 22 דקות.
13:13
Whichאיזה is not a levelרָמָה of serviceשֵׁרוּת I have ever offeredמוּצָע to my Stanfordסטנפורד studentsסטודנטים.
291
777788
4577
זאת רמת שירות שמעולם לא יכולתי להציע לסטודנטים שלי בסטנפורד.
13:18
(Laughterצחוק)
292
782365
1341
(צחוק)
13:19
And you can see from the studentתלמיד testimonialsעדויות
293
783706
1942
ואפשר לראות מעדויות הסטודנטים
13:21
that studentsסטודנטים actuallyלמעשה find
294
785648
1687
שסטודנטים למעשה מגלים
13:23
that because of this largeגָדוֹל onlineבאינטרנט communityהקהילה,
295
787335
2521
שבגלל הקהילה המקוונת הגדולה הזו,
13:25
they got to interactאינטראקציה with eachכל אחד other in manyרב waysדרכים
296
789856
2599
הם תיקשרו זה עם זה בדרכים רבות
13:28
that were deeperעמוק יותר than they did in the contextהֶקשֵׁר of the physicalגוּפָנִי classroomכיתה.
297
792455
4193
שהיו עמוקות יותר ממה שהם עשו בישיבה פיזית בכיתה.
13:32
Studentsסטודנטים alsoגַם self-assembledעצמית התאספו,
298
796648
2344
התלמידים גם התארגנו בעצמם,
13:34
withoutלְלֹא any kindסוג of interventionהתערבות from us,
299
798992
1863
ללא כל התערבות מצידנו,
13:36
into smallקָטָן studyלימוד groupsקבוצות.
300
800855
1903
בקבוצות לימוד קטנות.
13:38
Some of these were physicalגוּפָנִי studyלימוד groupsקבוצות
301
802758
2362
חלקן היו קבוצות למידה פיזיות
13:41
alongלְאוֹרֶך geographicalגיאוגרפי constraintsאילוצים
302
805120
1826
תחת אילוצים גיאוגרפיים
13:42
and metנפגש on a weeklyשְׁבוּעִי basisבָּסִיס to work throughדרך problemבְּעָיָה setsסטים.
303
806946
2722
שנפגשו על בסיס שבועי לעבודה על בעיות שהוצבו להם בקורס.
13:45
This is the Sanברג Franciscoפרנסיסקו studyלימוד groupקְבוּצָה,
304
809668
1900
זוהי קבוצת לימוד מסן פרנסיסקו,
13:47
but there were onesיחידות all over the worldעוֹלָם.
305
811568
2319
אבל היו כאלה בכל רחבי העולם.
13:49
Othersאחרים were virtualוירטואלי studyלימוד groupsקבוצות,
306
813887
2032
קבוצות אחרות היו קבוצות למידה וירטואליות,
13:51
sometimesלִפְעָמִים alongלְאוֹרֶך languageשפה linesקווים or alongלְאוֹרֶך culturalתַרְבּוּתִי linesקווים,
307
815919
2989
לעיתים היו קבוצות סביב שפה או סביב תרבות משותפת,
13:54
and on the bottomתַחתִית left there,
308
818908
1444
ובתחתית בצד שמאל,
13:56
you see our multiculturalרב תרבותי universalאוניברסלי studyלימוד groupקְבוּצָה
309
820352
3796
אתם יכולים לראות את קבוצת הלימוד הרב-תרבותית האוניברסלית שלנו
14:00
where people explicitlyבִּמְפוּרָשׁ wanted to connectלְחַבֵּר
310
824148
1763
שבה אנשים במפורש רצו להתחבר
14:01
with people from other culturesתרבויות.
311
825911
3006
עם אנשים מתרבויות אחרות.
14:04
There are some tremendousעָצוּם opportunitiesהזדמנויות
312
828917
2111
יש מגוון אפשרויות אדיר
14:06
to be had from this kindסוג of frameworkמִסגֶרֶת.
313
831028
3325
בתשתית מסוג זה.
14:10
The first is that it has the potentialפוטנציאל of givingמַתָן us
314
834353
3654
ראשית, יש לזה פוטנציאל להעניק לנו
14:13
a completelyלַחֲלוּטִין unprecedentedחֲסַר תַקְדִים look
315
838007
2434
מבט חסר תקדים
14:16
into understandingהֲבָנָה humanבן אנוש learningלְמִידָה.
316
840441
2289
על הבנה של למידה אנושית.
14:18
Because the dataנתונים that we can collectלאסוף here is uniqueייחודי.
317
842730
3463
מכיוון שהנתונים שניתן לאסוף כאן הם ייחודיים.
14:22
You can collectלאסוף everyכֹּל clickנְקִישָׁה, everyכֹּל homeworkשיעורי בית submissionהגשה,
318
846193
4009
אפשר לאסוף כל לחיצת עכבר, כל הגשת עבודה,
14:26
everyכֹּל forumפוֹרוּם postהודעה from tensעשרות of thousandsאלפים of studentsסטודנטים.
319
850202
4363
כל הודעה בפורום, של עשרות אלפי סטודנטים.
14:30
So you can turnלפנות the studyלימוד of humanבן אנוש learningלְמִידָה
320
854565
2343
כך ניתן להפוך את חקר הלמידה האנושית
14:32
from the hypothesis-drivenמונע ההשערה modeמצב
321
856908
1933
ממחקר המונע מהשערות
14:34
to the data-drivenנתונים מונע modeמצב, a transformationטרנספורמציה that,
322
858841
2858
למחקר המונע מנתונים, שינוי
14:37
for exampleדוגמא, has revolutionizedמהפכה biologyביולוגיה.
323
861699
3041
שגרם למהפכה בביולוגיה, לדוגמה.
14:40
You can use these dataנתונים to understandמבין fundamentalבסיסי questionsשאלות
324
864740
3424
אפשר להשתמש בנתונים האלה כדי להבין שאלות יסוד
14:44
like, what are good learningלְמִידָה strategiesאסטרטגיות
325
868164
1880
למשל, מהן אסטרטגיות למידה
14:45
that are effectiveיָעִיל versusנגד onesיחידות that are not?
326
870044
2696
יעילות לעומת אחרות שאינן?
14:48
And in the contextהֶקשֵׁר of particularמיוחד coursesקורסים,
327
872740
2240
ובהקשר של קורסים מסוימים,
14:50
you can askלִשְׁאוֹל questionsשאלות
328
874980
1537
אפשר לשאול שאלות
14:52
like, what are some of the misconceptionsתפיסות מוטעות that are more commonמשותף
329
876517
3255
כמו, מהן התפיסות השגויות הנפוצות ביותר
14:55
and how do we help studentsסטודנטים fixלתקן them?
330
879772
2177
וכיצד אנו יכולים לסייע לתלמידים לתקן אותן?
14:57
So here'sהנה an exampleדוגמא of that,
331
881949
1424
אז הנה דוגמה
14:59
alsoגַם from Andrew'sשל אנדרו Machineמְכוֹנָה Learningלְמִידָה classמעמד.
332
883373
2016
גם היא מהקורס של אנדרו ללמידת מכונה.
15:01
This is a distributionהפצה of wrongלא בסדר answersתשובות
333
885389
2208
זוהי התפלגות של תשובות שגויות
15:03
to one of Andrew'sשל אנדרו assignmentsמשימות.
334
887597
1610
של אחת המטלות של אנדרו.
15:05
The answersתשובות happenלִקְרוֹת to be pairsזוגות of numbersמספרים,
335
889207
1893
התשובות צריכות להיות זוגות של מספרים,
15:07
so you can drawלצייר them on this two-dimensionalדו מימדי plotעלילה.
336
891100
2271
כך שאפשר לצייר אותם על גרף דו מימדי.
15:09
Eachכל אחד of the little crossesצלבים that you see is a differentשונה wrongלא בסדר answerתשובה.
337
893371
3778
כל אחד מהצלבים הקטנים שאתם רואים הוא תשובה שגויה שונה.
15:13
The bigגָדוֹל crossלַחֲצוֹת at the topחלק עליון left
338
897149
2406
הצלב הגדול בקצה הימני העליון
15:15
is where 2,000 studentsסטודנטים
339
899555
2148
מייצג 2,000 סטודנטים
15:17
gaveנתן the exactמְדוּיָק sameאותו wrongלא בסדר answerתשובה.
340
901703
3045
שנתנו את אותה תשובה שגויה בדיוק.
15:20
Now, if two studentsסטודנטים in a classמעמד of 100
341
904748
2327
כעת, אם שני תלמידים בכיתה של 100
15:22
give the sameאותו wrongלא בסדר answerתשובה,
342
907075
1287
נותנים תשובה שגויה זהה,
15:24
you would never noticeהודעה.
343
908362
1351
לא תבחינו בכך.
15:25
But when 2,000 studentsסטודנטים give the sameאותו wrongלא בסדר answerתשובה,
344
909713
2560
אך כאשר 2,000 תלמידים נותנים את אותה תשובה שגויה,
15:28
it's kindסוג of hardקָשֶׁה to missעלמה.
345
912273
1697
קשה לפספס את זה.
15:29
So Andrewאנדרו and his studentsסטודנטים wentהלך in,
346
913970
2192
אז אנדרו ותלמידיו
15:32
lookedהביט at some of those assignmentsמשימות,
347
916162
1520
הסתכלו לעומק על חלק מהמטלות הללו,
15:33
understoodהבין the rootשורש causeגורם of the misconceptionתפיסה מוטעית,
348
917682
4088
והבינו את הסיבה לתפיסה השגויה,
15:37
and then they producedמיוצר a targetedממוקד errorשְׁגִיאָה messageהוֹדָעָה
349
921770
2520
ולאחר מכן הם ייצרו הודעת שגיאה מיוחדת
15:40
that would be providedבתנאי to everyכֹּל studentתלמיד
350
924290
2249
שניתנה לכל תלמיד
15:42
whoseשל מי answerתשובה fellנפל into that bucketדְלִי,
351
926539
2179
שהתשובה שלו גם נפלה לקטגוריה הזו,
15:44
whichאיזה meansאומר that studentsסטודנטים who madeעָשׂוּי that sameאותו mistakeטעות
352
928718
2084
כלומר, סטודנטים שעשו את אותה הטעות
15:46
would now get personalizedאישית feedbackמָשׁוֹב
353
930802
2026
יקבלו כעת משוב אישי
15:48
tellingאומר them how to fixלתקן theirשֶׁלָהֶם misconceptionתפיסה מוטעית much more effectivelyביעילות.
354
932828
4399
שאומר להם איך לתקן את התפיסה השגויה שלהם בצורה יעילה הרבה יותר.
15:53
So this personalizationהתאמה אישית is something that one can then buildלִבנוֹת
355
937227
3811
התאמה אישית כזאת ניתנת לבנייה
15:56
by havingשיש the virtueמַעֲלָה of largeגָדוֹל numbersמספרים.
356
941038
3140
בשל היתרון שיש לנו במספרים הגדולים.
16:00
Personalizationהתאמה אישית is perhapsאוּלַי
357
944178
2312
התאמה אישית היא אולי
16:02
one of the biggestהגדול ביותר opportunitiesהזדמנויות here as well,
358
946490
2423
אחת ההזדמנויות הגדולות ביותר פה,
16:04
because it providesמספק us with the potentialפוטנציאל
359
948913
2345
מכיוון שהיא מספקת לנו את האפשרות
16:07
of solvingפְּתִירָה a 30-year-old-גיל problemבְּעָיָה.
360
951258
2690
לפתור בעיה בת 30 שנה.
16:09
Educationalחינוכית researcherחוֹקֵר Benjaminבנימין Bloomלִפְרוֹחַ, in 1984,
361
953948
3349
חוקר החינוך בנג'מין בלום, בשנת 1984,
16:13
posedתנוחות what's calledשקוראים לו the 2 sigmaסיגמא problemבְּעָיָה,
362
957297
2251
הציג את בעיית שתי הסיגמות,
16:15
whichאיזה he observedנצפים by studyingלומד threeשְׁלוֹשָׁה populationsאוכלוסיות.
363
959548
3062
אותה זיהה כשבחן שלוש אוכלוסיות.
16:18
The first is the populationאוּכְלוֹסִיָה that studiedמְחוֹשָׁב in a lecture-basedהרצאות מבוססות classroomכיתה.
364
962610
3608
הראשונה היא האוכלוסייה שלמדה בשיעור מבוסס-הרצאה.
16:22
The secondשְׁנִיָה is a populationאוּכְלוֹסִיָה of studentsסטודנטים that studiedמְחוֹשָׁב
365
966218
2777
השניה היא אוכלוסיית סטודנטים שלמדה
16:24
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני a standardתֶקֶן lecture-basedהרצאות מבוססות classroomכיתה,
366
968995
1719
בשיעור מבוסס-הרצאה רגיל,
16:26
but with a mastery-basedמבוסס על מאסטריות approachגִישָׁה,
367
970714
2080
אך עם גישה המבוססת על בקיאות,
16:28
so the studentsסטודנטים couldn'tלא יכול moveמהלך \ לזוז \ לעבור on to the nextהַבָּא topicנוֹשֵׂא
368
972794
1920
כך שהתלמידים לא יכלו לעבור לנושא הבא
16:30
before demonstratingהפגנה masteryשליטה of the previousקודם one.
369
974714
3354
לפני שהפגינו ידע רחב של הנושא הקודם.
16:33
And finallyסוף כל סוף, there was a populationאוּכְלוֹסִיָה of studentsסטודנטים
370
978068
2294
לבסוף, הייתה אוכלוסייה של תלמידים
16:36
that were taughtלימד in a one-on-oneאחד על אחד instructionהוראה usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני a tutorמורה.
371
980362
4528
שלמדו עם מורה פרטי בשיטת אחד-על-אחד.
16:40
The mastery-basedמבוסס על מאסטריות populationאוּכְלוֹסִיָה was a fullמלא standardתֶקֶן deviationחֲרִיגָה,
372
984890
3272
האוכלוסייה שלמדה על סמך בקיאות היתה גבוהה בסטיית תקן אחת
16:44
or sigmaסיגמא, in achievementהֶשֵׂג scoresציונים better
373
988162
2288
או סיגמה, בהישגיה
16:46
than the standardתֶקֶן lecture-basedהרצאות מבוססות classמעמד,
374
990450
2394
מהקבוצה המבוססת על הרצאה רגילה,
16:48
and the individualאִישִׁי tutoringשיעורים פרטיים givesנותן you 2 sigmaסיגמא
375
992844
2144
ושיעורים פרטיים נתנו שיפור של 2 סיגמות
16:50
improvementהַשׁבָּחָה in performanceביצועים.
376
994988
1830
להישגים.
16:52
To understandמבין what that meansאומר,
377
996818
1463
כדי להבין מה משמעות הדבר,
16:54
let's look at the lecture-basedהרצאות מבוססות classroomכיתה,
378
998281
1833
הבה נבחן את הכיתה המבוססת על הרצאה,
16:56
and let's pickלִבחוֹר the medianחֲצִיוֹן performanceביצועים as a thresholdסף.
379
1000114
2919
בואו נבחן את החציון בביצועים בתור סף מעבר.
16:58
So in a lecture-basedהרצאות מבוססות classמעמד,
380
1003033
1338
כך שבכיתה מבוססת הרצאה,
17:00
halfחֲצִי the studentsסטודנטים are aboveמֵעַל that levelרָמָה and halfחֲצִי are belowלְהַלָן.
381
1004371
3879
מחצית התלמידים מעל לרמה זו, ומחצית תחתיה.
17:04
In the individualאִישִׁי tutoringשיעורים פרטיים instructionהוראה,
382
1008250
2098
בשיטת ההוראה אחד-על-אחד,
17:06
98 percentאָחוּז of the studentsסטודנטים are going to be aboveמֵעַל that thresholdסף.
383
1010348
4801
98 אחוזים מהסטודנטים עומדים מעל סף זה.
17:11
Imagineלדמיין if we could teachלְלַמֵד so that 98 percentאָחוּז of our studentsסטודנטים
384
1015149
3920
דמיינו אילו יכולנו ללמד כך ש98 אחוז מהתלמידים שלנו
17:14
would be aboveמֵעַל averageמְמוּצָע.
385
1019069
2198
יהיו מעל הממוצע.
17:17
Henceלָכֵן, the 2 sigmaסיגמא problemבְּעָיָה.
386
1021267
3423
לכן, הבעיה נקראת 2 סיגמות.
17:20
Because we cannotלא יכול affordלְהַרְשׁוֹת לְעַצמוֹ, as a societyחֶברָה,
387
1024690
2399
מכיוון שאיננו יכולים להרשות לעצמנו, כחברה,
17:22
to provideלְסַפֵּק everyכֹּל studentתלמיד with an individualאִישִׁי humanבן אנוש tutorמורה.
388
1027089
3072
לספק לכל סטודנט מורה פרטי אנושי.
17:26
But maybe we can affordלְהַרְשׁוֹת לְעַצמוֹ to provideלְסַפֵּק eachכל אחד studentתלמיד
389
1030161
2249
אך אולי נוכל להרשות לעצמנו לספק לכל תלמיד
17:28
with a computerמַחשֵׁב or a smartphoneהטלפון החכם.
390
1032410
2019
מחשב או טלפון חכם.
17:30
So the questionשְׁאֵלָה is, how can we use technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
391
1034429
2189
אם כן, השאלה היא איך אנחנו משתמשים בטכנולוגיה
17:32
to pushלִדחוֹף from the left sideצַד of the graphגרָף, from the blueכָּחוֹל curveעֲקוּמָה,
392
1036618
3375
על מנת לדחוף מהצד השמאלי של הגרף, מהעקומה הכחולה,
17:35
to the right sideצַד with the greenירוק curveעֲקוּמָה?
393
1039993
2738
לצד הימני עם העקומה הירוקה?
17:38
Masteryשליטה is easyקַל to achieveלְהַשִׂיג usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני a computerמַחשֵׁב,
394
1042731
2337
קל להשיג בקיאות באמצעות מחשב,
17:40
because a computerמַחשֵׁב doesn't get tiredעייף
395
1045068
1405
כי המחשב איננו מתעייף
17:42
of showingמראה you the sameאותו videoוִידֵאוֹ fiveחָמֵשׁ timesפִּי.
396
1046473
3073
מהצגת אותו הווידאו חמש פעמים.
17:45
And it doesn't even get tiredעייף of gradingתִשׁבּוּץ the sameאותו work multipleמְרוּבֶּה timesפִּי,
397
1049546
3251
הוא אפילו לא מתעייף מלתת ציון מספר פעמים על אותה עבודה,
17:48
we'veיש לנו seenלראות that in manyרב of the examplesדוגמאות that I've shownמוצג you.
398
1052802
3026
ראינו את זה כבר בהרבה מהדוגמאות שהבאתי היום.
17:51
And even personalizationהתאמה אישית
399
1055828
1854
ואפילו התאמה אישית
17:53
is something that we're startingהחל to see the beginningsהתחלות of,
400
1057682
2136
היא משהו שמתחילים לראות,
17:55
whetherהאם it's viaבְּאֶמצָעוּת the personalizedאישית trajectoryמַסלוּל throughדרך the curriculumתכנית לימודים
401
1059818
3192
אם זה דרך מסלול מותאם אישית בתוכנית הלימודים
17:58
or some of the personalizedאישית feedbackמָשׁוֹב that we'veיש לנו shownמוצג you.
402
1063010
3264
או משוב אישי שמוצג לך.
18:02
So the goalמטרה here is to try and pushלִדחוֹף,
403
1066274
2488
אז כאן המטרה היא לנסות לדחוף,
18:04
and see how farרָחוֹק we can get towardsלִקרַאת the greenירוק curveעֲקוּמָה.
404
1068762
3497
ולראות עד כמה אנחנו יכולים להגיע לכיוון העקומה הירוקה.
18:08
So, if this is so great, are universitiesאוניברסיטאות now obsoleteמְיוּשָׁן?
405
1072259
5359
אז אם זה כל כך טוב, האם אוניברסיטאות הופכות כעת למיותרות?
18:13
Well, Markסימן Twainטוויין certainlyבְּהֶחלֵט thought so.
406
1077618
2992
ובכן, מארק טוויין בהחלט חשב כך.
18:16
He said that, "Collegeמִכלָלָה is a placeמקום where a professor'sשל פרופסור lectureהַרצָאָה notesהערות
407
1080610
2545
הוא אמר, "האוניברסיטה היא מקום שבו רשימות הפרופסור
18:19
go straightיָשָׁר to the students'סטודנטים " lectureהַרצָאָה notesהערות,
408
1083155
1703
עוברות ישר לסיכומים של הסטודנטים,
18:20
withoutלְלֹא passingחוֹלֵף throughדרך the brainsמוֹחַ of eitherאוֹ."
409
1084858
2376
מבלי שעברו דרך מוחו של אף אחד מהם."
18:23
(Laughterצחוק)
410
1087234
4047
(צחוק)
18:27
I begלְהִתְחַנֵן to differלִהיוֹת שׁוֹנֶה with Markסימן Twainטוויין, thoughאם כי.
411
1091281
2668
אני רוצה להסתייג מדבריו של מארק טוויין.
18:29
I think what he was complainingמתלונן about is not
412
1093949
2665
אני חושבת שמה שהוא מתלונן עליו הוא לא
18:32
universitiesאוניברסיטאות but ratherבמקום the lecture-basedהרצאות מבוססות formatפוּרמָט
413
1096614
2750
אוניברסיטאות, אלא הפורמט הקיים של לימודים מבוססי-הרצאה
18:35
that so manyרב universitiesאוניברסיטאות spendלְבַלוֹת so much time on.
414
1099364
2784
שכל כך הרבה אוניברסיטאות מקדישות לו זמן רב כל כך.
18:38
So let's go back even furtherנוסף, to Plutarchפלוטארך,
415
1102148
3159
אז נחזור בזמן עוד אחורה, לפלוטארכוס,
18:41
who said that, "The mindאכפת is not a vesselכְּלִי שַׁיִט that needsצרכי fillingמילוי,
416
1105307
2227
שאמר ש"המוח אינו כלי קיבול שיש למלאו,
18:43
but woodעץ that needsצרכי ignitingהַדלָקָה."
417
1107534
2023
אלא עץ שיש להציתו."
18:45
And maybe we should spendלְבַלוֹת lessפָּחוּת time at universitiesאוניברסיטאות
418
1109557
2190
אולי אנו צריכים להקדיש פחות זמן באוניברסיטאות
18:47
fillingמילוי our students'סטודנטים " mindsמוחות with contentתוֹכֶן
419
1111747
2571
למילוי מוחם של הסטודנטים בתוכן
18:50
by lecturingהרצאות at them, and more time ignitingהַדלָקָה theirשֶׁלָהֶם creativityיְצִירָתִיוּת,
420
1114318
3800
המועבר על-ידי מרצה, ויותר זמן בלהצית את היצירתיות שלהם,
18:54
theirשֶׁלָהֶם imaginationדִמיוֹן and theirשֶׁלָהֶם problem-solvingפתרון בעיות skillsמיומנויות
421
1118118
3255
את הדמיון שלהם ואת כישוריהם לפתרון בעיות
18:57
by actuallyלמעשה talkingשִׂיחָה with them.
422
1121373
2498
על-ידי כך שנדבר איתם.
18:59
So how do we do that?
423
1123871
1367
אז איך עושים את זה?
19:01
We do that by doing activeפָּעִיל learningלְמִידָה in the classroomכיתה.
424
1125238
3431
אנו עושים זאת בעזרת למידה פעילה בכיתה.
19:04
So there's been manyרב studiesלימודים, includingלְרַבּוֹת this one,
425
1128669
2449
היו מחקרים רבים, כולל זה
19:07
that showלְהַצִיג that if you use activeפָּעִיל learningלְמִידָה,
426
1131118
2080
אשר הראו כי אם תשתמשו בלמידה פעילה,
19:09
interactingאינטראקציה with your studentsסטודנטים in the classroomכיתה,
427
1133198
2416
באינטראקציה עם התלמידים בכיתה,
19:11
performanceביצועים improvesמשפר on everyכֹּל singleיחיד metricמֶטרִי --
428
1135614
2696
יהיה שיפור בביצועים בכל מדד -
19:14
on attendanceנוֹכְחוּת, on engagementאירוסין and on learningלְמִידָה
429
1138310
2449
בנוכחות, במעורבות ובלמידה
19:16
as measuredנמדד by a standardizedמְתוּקנָן testמִבְחָן.
430
1140759
2055
כפי שנמדד על-ידי בדיקה מתוקננת.
19:18
You can see, for exampleדוגמא, that the achievementהֶשֵׂג scoreציון
431
1142814
1864
ניתן לראות, לדוגמה, שהציון על הישגים
19:20
almostכִּמעַט doublesזוגות in this particularמיוחד experimentלְנַסוֹת.
432
1144678
2870
כמעט מכפיל את עצמו בניסוי זה.
19:23
So maybe this is how we should spendלְבַלוֹת our time at universitiesאוניברסיטאות.
433
1147548
4401
אולי זאת הדרך שבה אנו צריכים להקדיש את זמננו באוניברסיטאות.
19:27
So to summarizeלְסַכֵּם, if we could offerהַצָעָה a topחלק עליון qualityאיכות educationהַשׂכָּלָה
434
1151949
4577
אז לסיכום, אם נוכל להציע חינוך באיכות גבוהה
19:32
to everyoneכל אחד around the worldעוֹלָם for freeחופשי,
435
1156526
1903
לכל אחד בעולם ובחינם,
19:34
what would that do? Threeשְׁלוֹשָׁה things.
436
1158429
2821
מה זה יעשה? שלושה דברים.
19:37
First it would establishלְהַקִים educationהַשׂכָּלָה as a fundamentalבסיסי humanבן אנוש right,
437
1161250
3421
ראשית, זה יבסס את החינוך כזכות יסוד אנושית,
19:40
where anyoneכֹּל אֶחָד around the worldעוֹלָם
438
1164671
1366
שכל אדם ברחבי העולם
19:41
with the abilityיְכוֹלֶת and the motivationמוֹטִיבָצִיָה
439
1166037
1921
עם היכולת והמוטיבציה
19:43
could get the skillsמיומנויות that they need
440
1167958
1951
יוכל לקבל את המיומנויות הנחוצות
19:45
to make a better life for themselvesעצמם,
441
1169909
1585
כדי ליצור חיים טובים יותר,
19:47
theirשֶׁלָהֶם familiesמשפחות and theirשֶׁלָהֶם communitiesקהילות.
442
1171494
2017
המשפחות שלהם והקהילות שלהם.
19:49
Secondשְׁנִיָה, it would enableלְאַפשֵׁר lifelongמֶשֶׁך כֹּל הָחַיִים learningלְמִידָה.
443
1173511
2631
שנית, היא תאפשר למידה לאורך כל החיים.
19:52
It's a shameבושה that for so manyרב people,
444
1176142
1951
זה חבל שעבור כל כך הרבה אנשים,
19:53
learningלְמִידָה stopsמפסיק when we finishסִיוּם highגָבוֹהַ schoolבית ספר or when we finishסִיוּם collegeמִכלָלָה.
445
1178093
3312
הלמידה מפסיקה כאשר אנו מסיימים תיכון או כאשר מסיימים את המכללה.
19:57
By havingשיש this amazingמדהים contentתוֹכֶן be availableזמין,
446
1181405
2481
בכך שהתוכן המדהים הזה יהיה זמין,
19:59
we would be ableיכול to learnלִלמוֹד something newחָדָשׁ
447
1183886
2743
נוכל ללמוד משהו חדש
20:02
everyכֹּל time we wanted,
448
1186629
1136
מתי שנרצה,
20:03
whetherהאם it's just to expandלְהַרְחִיב our mindsמוחות
449
1187765
1329
גם אם זה רק כדי להרחיב את אופקינו
20:04
or it's to changeשינוי our livesחיים.
450
1189094
1959
או כדי לשנות את חיינו.
20:06
And finallyסוף כל סוף, this would enableלְאַפשֵׁר a waveגַל of innovationחדשנות,
451
1191053
3145
ולבסוף, זה יאפשר גם גל של חדשנות,
20:10
because amazingמדהים talentכִּשָׁרוֹן can be foundמצאתי anywhereבְּכָל מָקוֹם.
452
1194198
3072
מכיוון שניתן למצוא כשרון מדהים בכל מקום.
20:13
Maybe the nextהַבָּא Albertאלברט Einsteinאיינשטיין or the nextהַבָּא Steveסטיב Jobsמקומות תעסוקה
453
1197270
3008
אולי אלברט איינשטיין הבא או סטיב ג'ובס הבא
20:16
is livingחַי somewhereאי שם in a remoteמְרוּחָק villageכְּפָר in Africaאַפְרִיקָה.
454
1200278
2615
גרים במקום כלשהו בכפר מרוחק באפריקה.
20:18
And if we could offerהַצָעָה that personאדם an educationהַשׂכָּלָה,
455
1202893
2656
ואם נוכל להציע להם השכלה,
20:21
they would be ableיכול to come up with the nextהַבָּא bigגָדוֹל ideaרַעְיוֹן
456
1205549
2356
הם יוכלו לבוא עם הרעיון הגדול הבא
20:23
and make the worldעוֹלָם a better placeמקום for all of us.
457
1207905
2404
ולהפוך את העולם למקום טוב יותר לכולנו.
20:26
Thank you very much.
458
1210309
1160
תודה רבה.
20:27
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
459
1211469
7583
(מחיאות כפיים)
Translated by Orr Schlesinger
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

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

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee