ABOUT THE SPEAKER

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

Why you should listen

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

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

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

TEDGlobal 2012

Daphne Koller: What we're learning from online education

ダフニー・コラー「オンライン教育が教えてくれること」

Filmed: 2012-06-26

Readability: 4.8

2,603,043 views

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

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

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

00:16

Like manyたくさんの of you, I'm one of the lucky幸運な people.

0

725

3111

皆さんの多くと同じように
私は幸運に恵まれました

00:19

I was bornうまれた to a family家族 where education教育 was pervasive普及して.

1

3836

3400

高い教育をみんな受けている
家庭に生まれました

00:23

I'm a third-generation第三世代 PhD博士号, a daughter娘 of two academics学者.

2

7236

4238

３代続きの博士で
両親はともに学者です

00:27

In my childhood子供時代, I playedプレーした around in my father's父親 university大学 lab研究室.

3

11474

3794

子どもの頃は大学にある父の
研究室を遊び場にしていました

00:31

So it was taken撮影 for granted付与された that I attend出席する some of the bestベスト universities大学,

4

15268

3849

だからいい大学に進むのも
当然のことのように思っていました

00:35

whichどの in turn順番 opened開かれた the doorドア to a world世界 of opportunity機会.

5

19117

3801

そしてそれが私に大きな
可能性を与えてくれました

00:38

Unfortunately残念ながら, most最も of the people in the world世界 are not so lucky幸運な.

6

22918

4120

あいにくと世界の人の多くは
そんな幸運に恵まれてはいません

00:42

In some parts部品 of the world世界, for example例, South南 Africaアフリカ,

7

27038

3135

場所によってはたとえば
南アフリカなどでは

00:46

education教育 is just not readily容易に accessibleアクセス可能な.

8

30173

2705

教育は容易に得られる
ものではありません

00:48

In South南 Africaアフリカ, the educational教育的 systemシステム was constructed建設された

9

32878

2975

教育システムは
アパルトヘイトの時代に

00:51

in the days日々 of apartheidアパルトヘイト for the white白 minority少数.

10

35853

2873

少数の白人向けに
作られました

00:54

And as a consequence結果, today今日 there is just not enough十分な spotsスポット

11

38726

2700

その結果優れた
教育を受けることを望み

00:57

for the manyたくさんの more people who want and deserve値する a high高い quality品質 education教育.

12

41426

3852

それに値する人のための
場所が不足しています

01:01

That scarcity希少 led to a crisis危機 in January1月 of this year年

13

45278

3880

この希少性が今年１月に
ヨハネスブルグ大学で起きた

01:05

at the University大学 of Johannesburgヨハネスブルグ.

14

49158

1836

事件に繋がりました

01:06

There were a handful一握りの of positionsポジション left open開いた

15

50994

2131

大学入試の受付が一部追加で

01:09

from the standard標準 admissions入学 processプロセス, and the night before

16

53125

2969

行われることになったとき

01:11

they were supposed想定される to open開いた that for registration登録,

17

56094

2560

そのチャンスを掴むため

01:14

thousands千 of people lined裏打ちされた up outside外側 the gateゲート in a lineライン a mileマイル long,

18

58654

4052

列の先頭になりたいと思った
何千という人が

01:18

hoping望んでいる to be first in lineライン to get one of those positionsポジション.

19

62706

3880

登録開始の前夜門の外に
何キロもの列を作りました

01:22

When the gatesゲート opened開かれた, there was a stampede刻まれた,

20

66586

2308

門が開いたとたん
人々が殺到して

01:24

and 20 people were injured負傷した and one woman女性 died死亡しました.

21

68894

3652

20人が怪我をし１人の女性が
亡くなりました

01:28

She was a mother母 who gave与えた her life

22

72546

1940

息子の人生に少しでも

01:30

trying試す to get her son息子 a chanceチャンス at a better life.

23

74486

4063

良いチャンスを与えたいと
願った母親でした

01:34

But even in parts部品 of the world世界 like the Unitedユナイテッド States州

24

78549

3157

教育の場に事欠かない
アメリカのような場所でさえ

01:37

where education教育 is available利用可能な, it mightかもしれない not be within以内 reachリーチ.

25

81706

4356

みんなに行き渡っている
わけではありません

01:41

There has been much discussed議論する in the last few少数 years年

26

86062

2672

この何年か医療費の高騰が

01:44

about the rising上昇する costコスト of health健康 careお手入れ.

27

88734

1989

よく話題に上りますが

01:46

What mightかもしれない not be quiteかなり as obvious明らか to people

28

90723

2642

あまり認識されていないのは

01:49

is that during中 that same同じ period期間 the costコスト of higher高い education教育 tuition授業料

29

93365

4022

同じ時期に高等教育の費用が

01:53

has been increasing増加する at almostほぼ twice二度 the rateレート,

30

97387

2480

その２倍のペースで増え

01:55

for a total合計 of 559 percentパーセント since以来 1985.

31

99867

4280

1985年の5.6倍にも
なっていることです

02:00

This makes作る education教育 unaffordable手が足りない for manyたくさんの people.

32

104147

4534

このため教育が今や多くの人の
手が届かないものになっています

02:04

Finally最後に, even for those who do manage管理する to get the higher高い education教育,

33

108681

3801

そしてどうにか高等教育を
受けることのできた人たちでさえ

02:08

the doorsドア of opportunity機会 mightかもしれない not open開いた.

34

112482

2625

機会が開かれているとは限りません

02:11

Only a little over halfハーフ of recent最近 collegeカレッジ graduates卒業生

35

115107

3207

最近のアメリカの
大学卒業生で

02:14

in the Unitedユナイテッド States州 who get a higher高い education教育

36

118314

2313

それだけの教育を実際に
必要とする仕事に

02:16

actually実際に are workingワーキング in jobsジョブ that require要求する that education教育.

37

120627

3463

就いているのは
半数強にすぎません

02:19

This, of courseコース, is not true真実 for the students学生の

38

124090

1840

トップレベルの大学の

02:21

who graduate卒業 from the top上 institutions機関,

39

125930

1952

卒業生を別にすると

02:23

but for manyたくさんの othersその他, they do not get the value値

40

127882

2632

多くの人がその時間と
労力に見合った恩恵を

02:26

for their彼らの time and their彼らの effort努力.

41

130514

3536

受けていないのです

02:29

Tomトム Friedmanフリードマン, in his recent最近 New新しい Yorkヨーク Timesタイムズ article記事,

42

134050

3030

トーマス・フリードマンが最近の
ニューヨークタイムズ紙のコラムで

02:32

captured捕獲, in the way that no one elseelse could, the spirit精神 behind後ろに our effort努力.

43

137080

4368

私たちの活動の背後にある本質を
彼ならではの鋭さで捉えています

02:37

He said the big大きい breakthroughsブレークスルー are what happen起こる

44

141448

3120

「突如可能になったことと
どうしても必要とされていたものが

02:40

when what is suddenly突然 possible可能 meets会う what is desperately必死に necessary必要.

45

144568

3899

出会ったとき大きなブレークスルー
は起きる」と彼は書きました

02:44

I've talked話した about what's desperately必死に necessary必要.

46

148467

2621

どうしても必要とされていたもの
についてはお話ししましたので

02:46

Let's talk about what's suddenly突然 possible可能.

47

151088

2512

次にもう一方の
話をしましょう

02:49

What's suddenly突然 possible可能 was demonstrated実証済み by

48

153600

3119

突如可能になったことを
明らかにしたのは

02:52

three三 big大きい Stanfordスタンフォード classesクラス,

49

156719

1568

スタンフォードの３つの
人気講義でした

02:54

each各 of whichどの had an enrollment登録 of 100,000 people or more.

50

158287

3880

それぞれを10万人以上が受講したのです
これを理解するために

02:58

So to understandわかる this, let's look at one of those classesクラス,

51

162167

3384

その講義の１つで
私の同僚兼共同創業者である

03:01

the Machine機械 Learning学習 classクラス offered提供された by my colleague同僚

52

165551

1920

アンドリュー・ンが受け持つ

03:03

and cofounder共同 - 創設者 Andrewアンドリュー NgNg.

53

167471

1729

授業を取り上げましょう

03:05

Andrewアンドリュー teaches教える one of the biggerより大きい Stanfordスタンフォード classesクラス.

54

169200

2319

彼はスタンフォードでも
人気の授業である

03:07

It's a Machine機械 Learning学習 classクラス,

55

171519

1209

「機械学習」を教えています

03:08

and it has 400 people enrolled登録された everyすべて time it's offered提供された.

56

172728

3518

この授業は毎年400人が
受講登録していますが

03:12

When Andrewアンドリュー taught教えた the Machine機械 Learning学習 classクラス to the general一般 publicパブリック,

57

176246

3265

それを一般の人に向けて
教えることにしたら

03:15

it had 100,000 people registered登録された.

58

179511

2616

10万人が登録したのです

03:18

So to put that number数 in perspective視点,

59

182127

2009

これがどれほど大きな
数字かというと

03:20

for Andrewアンドリュー to reachリーチ that same同じ sizeサイズ audience聴衆

60

184136

2359

アンドリューが同じ数の学生を

03:22

by teaching教える a Stanfordスタンフォード classクラス,

61

186495

1826

スタンフォードの教室で
教えようと思ったら

03:24

he would have to do that for 250 years年.

62

188321

3926

250年教え続けなければ
ならないのです

03:28

Of courseコース, he'd彼は get really bored退屈な.

63

192247

3486

きっと飽きてしまうでしょうね

03:31

So, having持つ seen見た the impact影響 of this,

64

195733

2737

この反響の大きさを
目の当たりにしたとき

03:34

Andrewアンドリュー and I decided決定しました that we needed必要な to really try and scale規模 this up,

65

198470

3128

アンドリューと私は
これをスケールアップして

03:37

to bring持参する the bestベスト quality品質 education教育 to as manyたくさんの people as we could.

66

201598

4120

最高のクオリティの教育を可能な限り多くの人に
届ける努力をすべきだと思いました

03:41

So we formed形成された Courseraクセッシャ,

67

205718

1495

それでCourseraを設立して

03:43

whoseその goalゴール is to take the bestベスト coursesコース

68

207213

3137

最高の大学の
最高の講師陣による

03:46

from the bestベスト instructorsインストラクター at the bestベスト universities大学

69

210350

3317

最高の授業を
世界のすべての人に

03:49

and provide提供する it to everyoneみんな around the world世界 for free無料.

70

213667

4028

無償で提供することを
目標に掲げました

03:53

We currently現在 have 43 coursesコース on the platformプラットフォーム

71

217695

2600

現在４つの大学の多岐にわたる

03:56

from four4つの universities大学 across横断する a range範囲 of disciplines分野,

72

220295

3199

43の授業を提供しています

03:59

and let me showショー you a little bitビット of an overview概要

73

223494

1833

どんなものか少し

04:01

of what that looks外見 like.

74

225327

3278

ご覧いただきましょう

04:04

(Videoビデオ) Robertロバート Ghristギター: Welcomeようこそ to Calculus微積分.

75

228605

1213

解析の授業にようこそ

04:05

Ezekielエゼキエル Emanuelエマニュエル: Fifty五十 million百万 people are uninsured未保険.

76

229818

1880

保険を持たない人が
５千万人いるのです

04:07

Scottスコット Pageページ: Modelsモデル help us design設計 more effective効果的な institutions機関 and policiesポリシー.

77

231698

3271

モデルは効果的な組織や
政策を作る助けになります

04:10

We get unbelievable信じられない segregation分離.

78

234969

2408

信じがたい差別を
受けているのです

04:13

Scottスコット Klemmerクレーマー: So Bushブッシュ imagined想像した that in the future未来,

79

237377

1792

ブッシュは将来人々が額にカメラを

04:15

you'dあなたは wear着る a cameraカメラ right in the centerセンター of your head頭.

80

239169

2378

付けるようになると想像したのです

04:17

Mitchellミッチェル Duneierデュニエール: Millsミルズ wants the student学生 of sociology社会学 to develop開発する the quality品質 of mindマインド ...

81

241547

4254

ミルズはその社会学の研究者に
心の資質を開発してほしかったのです･･･

04:21

RGRG: Hanging吊るす cableケーブル takes on the form形 of a hyperbolic双曲線 cosine余弦.

82

245801

3665

垂れ下がったケーブルの形は
双曲線余弦関数になります

04:25

Nickニック Parlanteパーランテ: For each各 pixelピクセル in the image画像, setセット the red赤 to zeroゼロ.

83

249466

3071

画像の各ピクセルについて
赤を0に設定します

04:28

Paulポール Offitオフショア: ... Vaccineワクチン allowed許可された us to eliminate排除する polioポリオ virusウイルス.

84

252537

2977

ワクチンはポリオウィルスの
撲滅を可能にしました

04:31

Danダン Jurafskyジュラフスキー: Does Lufthansaルフトハンザ serveサーブ breakfast朝ごはん and Sanサン Joseホセ? Well, that sounds音 funny面白い.

85

255514

3623

“Does Lufthansa serve breakfast and San Jose?”
と言うと変に聞こえますよね

04:35

Daphneダフネ Kollerコラー: So this is whichどの coinコイン you pickピック, and this is the two tossesトース.

86

259137

3616

どちらのコインを選ぶかということで
２回コイン投げをします

04:38

Andrewアンドリュー NgNg: So in large-scale大規模な machine機械 learning学習, we'd結婚した like to come up with computational計算上の ...

87

262753

3687

大規模機械学習によって
得たいのは計算的な･･･

04:42

(Applause拍手)

88

266440

5609

(拍手)

04:47

DKDK: It turnsターン out, maybe not surprisingly驚くほど,

89

272049

2274

当然のことだと思いますが

04:50

that students学生の like getting取得 the bestベスト contentコンテンツ

90

274323

2238

最高の大学の
最高のコンテンツが

04:52

from the bestベスト universities大学 for free無料.

91

276561

2887

ただで手に入ることを
学生は歓迎します

04:55

Since以来 we opened開かれた the websiteウェブサイト in February2月,

92

279448

2522

２月にこのウェブサイトを
開設して以来

04:57

we now have 640,000 students学生の from 190 countries国.

93

281970

4358

190カ国から64万人が
参加しています

05:02

We have 1.5 million百万 enrollments登録,

94

286328

2152

受講登録数は150万

05:04

6 million百万 quizzesクイズ in the 15 classesクラス that have launched打ち上げ

95

288480

2850

15の授業で600万の
小テストの回答があり

05:07

so far遠い have been submitted提出済み, and 14 million百万 videosビデオ have been viewed見た.

96

291330

4916

1400万回ビデオが
視聴されています

05:12

But it's not just about the numbers数字,

97

296246

2518

でも肝心なのは数ではなく

05:14

it's alsoまた、 about the people.

98

298764

1641

人間です

05:16

Whetherどうか it's AkashAkash, who comes来る from a small小さい townタウン in Indiaインド

99

300405

2976

インドの小さな村に
住むアカシュには

05:19

and would never have accessアクセス in this case場合

100

303381

2175

スタンフォードのような
クオリティの授業に

05:21

to a Stanford-qualityスタンフォード品質 courseコース

101

305556

1489

接する機会もお金も

05:22

and would never be ableできる to afford余裕 it.

102

307045

2515

ありませんでした

05:25

Or Jennyジェニー, who is a singleシングル mother母 of two

103

309560

2038

２人の子どもを持つ
シングルマザーの

05:27

and wants to honeホーン her skillsスキル

104

311598

1967

ジェニーは
能力を磨き

05:29

so that she can go back and completeコンプリート her master'sマスターズ degree度.

105

313565

3135

大学に戻って修士号を
取りたいと思っています

05:32

Or Ryanライアン, who can't go to school学校,

106

316700

3136

ライアンは大学に
行くことができません

05:35

because his immune免疫 deficient不完全な daughter娘

107

319836

1865

免疫不全の娘がいて

05:37

can't be risked危険にさらされた to have germs病原菌 come into the house家,

108

321701

3383

家に雑菌を持ち込む
リスクのため

05:40

so he couldn'tできなかった leave離れる the house家.

109

325084

1840

家を出られないのです

05:42

I'm really gladうれしい to say --

110

326924

1632

最近ライアンから
連絡があり

05:44

recently最近, we've私たちは been in correspondence対応 with Ryanライアン --

111

328556

2252

この話がハッピーエンド
になったと聞いて

05:46

that this storyストーリー had a happyハッピー endingエンディング.

112

330808

1932

とても喜んでいます

05:48

Baby赤ちゃん Shannonシャノン -- you can see her on the left --

113

332740

1903

赤ちゃんのシャノンは
左の子ですが

05:50

is doing much better now,

114

334643

1351

今ではずっと良くなり

05:51

and Ryanライアン got a jobジョブ by taking取る some of our coursesコース.

115

335994

4198

ライアンもCourseraで受けた授業を元に
仕事を得ることができました

05:56

So what made製 these coursesコース so different異なる?

116

340192

2244

では Courseraの授業の
何が特別なのでしょう？

05:58

After all, onlineオンライン courseコース contentコンテンツ has been available利用可能な for a while.

117

342436

3720

オンライン授業なら
別に以前からありました

06:02

What made製 it different異なる was that this was realリアル courseコース experience経験.

118

346156

3712

違っているのはこれが本当の
授業体験を与えることです

06:05

It started開始した on a given与えられた day,

119

349868

1726

特定の日に始まり

06:07

and then the students学生の would watch videosビデオ on a weekly毎週 basis基礎

120

351594

3634

学生は毎週毎週ビデオを見て

06:11

and do homework宿題 assignments割り当て.

121

355228

1855

宿題をします

06:12

And these would be realリアル homework宿題 assignments割り当て

122

357083

1791

本当の宿題で

06:14

for a realリアル gradeグレード, with a realリアル deadline締め切り.

123

358874

3304

本当の成績と本当の
締め切りがあります

06:18

You can see the deadlines締め切り and the usage使用法 graphグラフ.

124

362178

2056

これは締め切り日と
サイト利用者数ですが

06:20

These are the spikesスパイク showing表示

125

364234

2088

グラフで突き出している部分は

06:22

that procrastination怠慢 is globalグローバル phenomenon現象.

126

366322

3789

先延ばしが世界的な現象である
ことを示しています

06:26

(Laughter笑い)

127

370111

2576

(笑)

06:28

At the end終わり of the courseコース,

128

372687

1672

授業の最後に学生は

06:30

the students学生の got a certificate証明書.

129

374359

1856

修了証を受け取ります

06:32

They could presentプレゼント that certificate証明書

130

376215

2160

それを就職活動先に提示して

06:34

to a prospective将来 employer雇用者 and get a better jobジョブ,

131

378375

2153

より良い仕事を得ることもでき

06:36

and we know manyたくさんの students学生の who did.

132

380528

2060

既にそうしている人たちがいます

06:38

Some students学生の took取った their彼らの certificate証明書

133

382588

1919

この修了証を入学先の

06:40

and presented提示された this to an educational教育的 institution機関 at whichどの they were enrolled登録された

134

384507

3122

学校に出して単位として
認めてもらっている

06:43

for actual実際の collegeカレッジ creditクレジット.

135

387629

1841

人もいます

06:45

So these students学生の were really getting取得 something meaningful意味のある

136

389470

2214

だから学生たちは
かけた時間と

06:47

for their彼らの investment投資 of time and effort努力.

137

391684

2834

労力に対して実のある
結果を得ているのです

06:50

Let's talk a little bitビット about some of the componentsコンポーネント

138

394518

2555

では授業の構成について

06:52

that go into these coursesコース.

139

397073

1892

少し見ていきましょう

06:54

The first component成分 is that when you move動く away

140

398965

2628

教室の物理的制約を離れ

06:57

from the constraints制約 of a physical物理的 classroom教室

141

401593

2297

コンテンツを最初から

06:59

and design設計 contentコンテンツ explicitly明示的 for an onlineオンライン formatフォーマット,

142

403890

2840

オンライン向けに
デザインするなら

07:02

you can breakブレーク away from, for example例,

143

406730

2528

たとえば１時間単位の講義を

07:05

the monolithicモノリシック one-hour一時間 lecture講義.

144

409258

2415

バラしてしまうこともできます

07:07

You can breakブレーク up the material材料, for example例,

145

411673

1785

１つのコンセプトを

07:09

into these shortショート, modularモジュラー units単位 of eight8 to 12 minutes分,

146

413458

3376

8分から12分で説明する
小さなユニットに

07:12

each各 of whichどの representsは表す a coherentコヒーレントな concept概念.

147

416834

2974

教材を分割することができます

07:15

Students学生の can traverseトラバース this material材料 in different異なる ways方法,

148

419808

2570

学生は各々の背景知識や
関心に応じて

07:18

depending依存する on their彼らの backgroundバックグラウンド, their彼らの skillsスキル or their彼らの interests関心.

149

422378

3704

違う順序で教材を
見ていくことができます

07:21

So, for example例, some students学生の mightかもしれない benefit利益

150

426082

2520

例えばある学生には

07:24

from a little bitビット of preparatory予備的な material材料

151

428602

2760

他の学生が既に知っている
前提知識を与える

07:27

that other students学生の mightかもしれない already既に have.

152

431362

2071

準備的な教材が役に
立つかもしれません

07:29

Other students学生の mightかもしれない be interested興味がある in a particular特に

153

433433

2440

あるいは自分で学んでいける

07:31

enrichment富化 topicトピック that they want to pursue追求する individually個別に.

154

435873

3086

進んだ内容の教材に興味を持つ
学生もいるかもしれません

07:34

So this formatフォーマット allows許す us to breakブレーク away

155

438959

3235

ですからこの形式によって

07:38

from the one-size-fits-allワンサイズフィット modelモデル of education教育,

156

442194

2824

全員に一律同じものを押しつける
従来のモデルを打ち壊し

07:40

and allows許す students学生の to followフォローする a much more personalizedパーソナライズド curriculumカリキュラム.

157

445018

3992

個人個人に合ったカリキュラムを
組めるようになるのです

07:44

Of courseコース, we all know as educators教育者

158

449010

2343

私たちは教育者ですから

07:47

that students学生の don't learn学ぶ by sitting座っている and passively受動的に watching見ている videosビデオ.

159

451353

3360

黙ってビデオを見ているだけでは
学べないことを知っています

07:50

Perhapsおそらく one of the biggest最大 componentsコンポーネント of this effort努力

160

454713

2945

私たちのアプローチにおける
最大の要素は

07:53

is that we need to have students学生の

161

457658

2592

学習内容を本当に
理解するための

07:56

who practice練習 with the material材料

162

460250

2409

練習問題を課している

07:58

in order注文 to really understandわかる it.

163

462659

3156

ことかもしれません

08:01

There's been a range範囲 of studies研究 that demonstrate実証する the importance重要度 of this.

164

465815

3268

練習問題の重要性は多くの
研究によって示されています

08:04

This one that appeared出現した in Science科学 last year年, for example例,

165

469083

2532

たとえばこれは去年の

08:07

demonstrates説明する that even simple単純 retrieval検索 practice練習,

166

471615

2832

サイエンス誌に
載った研究ですが

08:10

where students学生の are just supposed想定される to repeat繰り返す

167

474447

2792

習ったことを
単に繰り返すだけの

08:13

what they already既に learned学んだ

168

477239

1400

単純な復習問題が

08:14

gives与える considerablyかなり improved改善された results結果

169

478639

1920

他の学習方法よりも

08:16

on various様々な achievement成果 testsテスト down the lineライン

170

480559

2269

試験結果を大きく向上させる

08:18

than manyたくさんの other educational教育的 interventions介入.

171

482828

4304

ということが分かりました

08:23

We've私たちは tried試した to buildビルドする in retrieval検索 practice練習 into the platformプラットフォーム,

172

487132

2962

復習問題やその他の練習問題を

08:25

as well as other formsフォーム of practice練習 in manyたくさんの ways方法.

173

490094

2254

いろいろ組み込んでいます

08:28

For example例, even our videosビデオ are not just videosビデオ.

174

492348

4144

ビデオも単なるビデオではありません

08:32

Everyすべて few少数 minutes分, the videoビデオ pauses一時停止する

175

496492

2043

数分ごとに止まって

08:34

and the students学生の get asked尋ねた a question質問.

176

498535

2151

学生に質問を投げかける
ようになっています

08:36

(Videoビデオ) SPSP: ... These four4つの things. Prospect見通し theory理論, hyperbolic双曲線 discounting割引,

177

500686

2221

この４つプロスペクト理論
双曲割引

08:38

status状態 quoくそ biasバイアス, baseベース rateレート biasバイアス. They're all well documented文書化された.

178

502907

3092

現状のバイアス
基準率の無視です

08:41

So they're all well documented文書化された deviations偏差 from rationalラショナル behavior動作.

179

505999

2767

いずれもよく知られた
合理的行動からの逸脱です

08:44

DKDK: So here the videoビデオ pauses一時停止する,

180

508766

1624

ここでビデオが止まって

08:46

and the student学生 typesタイプ in the answer回答 into the boxボックス

181

510390

2256

学生は回答欄に答えを書いて
送信します

08:48

and submits提出する. Obviously明らかに they weren'tなかった paying払う attention注意.

182

512646

3223

(不正解もう一度)
どうも注意して聞いてなかったようです

08:51

(Laughter笑い)

183

515884

869

(笑)

08:52

So they get to try again,

184

516753

2010

もう一度やって

08:54

and this time they got it right.

185

518763

2536

今度は正解しました

08:57

There's an optional任意 explanation説明 if they want.

186

521299

2193

必要なら補足説明を
見ることもできます

08:59

And now the videoビデオ moves動き on to the next次 part部 of the lecture講義.

187

523492

4257

それから講義が
先へと進みます

09:03

This is a kind種類 of simple単純 question質問

188

527749

1878

これは私が教室で
聞くような

09:05

that I as an instructorインストラクター mightかもしれない ask尋ねる in classクラス,

189

529627

2081

簡単な質問ですが

09:07

but when I ask尋ねる that kind種類 of a question質問 in classクラス,

190

531708

2500

教室での場合
80%の学生は

09:10

80 percentパーセント of the students学生の

191

534208

1300

まだ私の言ったことを

09:11

are still scribbling落書き the last thing I said,

192

535508

1866

書き取っている最中で

09:13

15 percentパーセント are zonedゾーニング out on Facebookフェイスブック,

193

537374

3321

15%はFacebookに没頭しており

09:16

and then there's the smartyスマートな pantsズボン in the frontフロント row行

194

540695

2456

最前列にいる賢い学生が

09:19

who blurtsぼやけ out the answer回答

195

543151

1359

他の人たちに

09:20

before anyone誰でも elseelse has had a chanceチャンス to think about it,

196

544510

2207

考える間も与えず
答えてしまいます

09:22

and I as the instructorインストラクター am terriblyひどく gratified満足

197

546717

2872

教師としては
せめて誰か答えの

09:25

that somebody誰か actually実際に knew知っていた the answer回答.

198

549589

1648

分かる人がいれば
それでよしとします

09:27

And so the lecture講義 moves動き on before, really,

199

551237

2792

だからほとんどの学生が
質問されたことに

09:29

most最も of the students学生の have even noticed気づいた that a question質問 had been asked尋ねた.

200

554029

3529

気付きもしないうちに
授業は先に進んでしまいます

09:33

Here, everyすべて singleシングル student学生

201

557558

2607

でもCourseraでは
すべての学生が

09:36

has to engage従事する with the material材料.

202

560165

2784

質問に取り組む
ことになります

09:38

And of courseコース these simple単純 retrieval検索 questions質問

203

562949

1936

もちろんこの
単純な復習問題が

09:40

are not the end終わり of the storyストーリー.

204

564885

1662

すべてではありません

09:42

One needsニーズ to buildビルドする in much more meaningful意味のある practice練習 questions質問,

205

566547

2970

もっと突っ込んだ
練習問題も必要で

09:45

and one alsoまた、 needsニーズ to provide提供する the students学生の with feedbackフィードバック

206

569517

2353

学生にフィードバックを

09:47

on those questions質問.

207

571870

1663

与える必要もあります

09:49

Now, how do you gradeグレード the work of 100,000 students学生の

208

573533

2888

でも10万人の宿題を
教育助手を１万人も使わずに

09:52

if you do not have 10,000 TAsTA?

209

576421

3082

どうやって採点したら
いいのでしょう？

09:55

The answer回答 is, you need to use technology技術

210

579503

2354

答えはテクノロジーを使う

09:57

to do it for you.

211

581857

1495

ということです

09:59

Now, fortunately幸いにも, technology技術 has come a long way,

212

583352

2648

幸いテクノロジーの
進歩によって

10:01

and we can now gradeグレード a range範囲 of interesting面白い typesタイプ of homework宿題.

213

586000

3268

様々なタイプの宿題の採点が
できるようになっています

10:05

In addition添加 to multiple複数 choice選択

214

589268

1527

ご覧いただいたような

10:06

and the kinds種類 of shortショート answer回答 questions質問 that you saw in the videoビデオ,

215

590795

3153

選択肢式の問題や
答えの短い質問のほか

10:09

we can alsoまた、 gradeグレード math数学, mathematical数学 expressions表現

216

593948

3260

数式や微分の問題も

10:13

as well as mathematical数学 derivations導出.

217

597208

1952

採点できます

10:15

We can gradeグレード modelsモデル, whetherかどうか it's

218

599160

2874

様々なモデルも
採点できます

10:17

financial金融 modelsモデル in a businessビジネス classクラス

219

602034

2176

経営の授業での
金融モデルや

10:20

or physical物理的 modelsモデル in a science科学 or engineeringエンジニアリング classクラス

220

604210

2984

科学や工学の授業での
物理モデル

10:23

and we can gradeグレード some prettyかなり sophisticated洗練された programmingプログラミング assignments割り当て.

221

607194

3744

それに結構込み入った
プログラミング課題も採点できます

10:26

Let me showショー you one that's actually実際に prettyかなり simple単純

222

610938

1919

単純ですが視覚的な例を

10:28

but fairlyかなり visualビジュアル.

223

612857

1480

ご覧いただきましょう

10:30

This is from Stanford'sスタンフォード Computerコンピューター Science科学 101 classクラス,

224

614337

2477

これはスタンフォード大の
「コンピュータ科学入門」の

10:32

and the students学生の are supposed想定される to color-correct色補正

225

616814

1604

課題ですが学生は
赤いぼんやりした画像の

10:34

that blurryぼやけた red赤 image画像.

226

618418

1592

色を変えます

10:35

They're typingタイピング their彼らの programプログラム into the browserブラウザ,

227

620010

2018

ブラウザ上でプログラムを書いて

10:37

and you can see they didn't get it quiteかなり right, Ladyレディ Liberty自由 is still seasickシーシック.

228

622028

4058

正しくないと自由の女神が
船酔いしたような画像になります

10:41

And so, the student学生 tries試行する again, and now they got it right, and they're told that,

229

626086

3756

もう一度トライしてちゃんと書けたら
それと分かり

10:45

and they can move動く on to the next次 assignment割り当て.

230

629842

2359

次の課題へと進みます

10:48

This ability能力 to interact相互作用する actively積極的に with the material材料

231

632201

3148

能動的に課題に取り組み
答えが正しいか

10:51

and be told when you're right or wrong違う

232

635349

1684

間違っているか
分かるというのは

10:52

is really essential本質的な to student学生 learning学習.

233

637033

3126

学習のために
欠かせないことです

10:56

Now, of courseコース we cannotできない yetまだ gradeグレード

234

640159

2275

もちろん全ての授業の

10:58

the range範囲 of work that one needsニーズ for all coursesコース.

235

642434

2834

全ての課題の採点が
できるわけではありません

11:01

Specifically特に, what's lacking欠けている is the kind種類 of criticalクリティカルな thinking考え work

236

645268

3301

特に人文社会科学経営学などの

11:04

that is so essential本質的な in suchそのような disciplines分野

237

648569

1922

批判的思考力を見るような

11:06

as the humanities人文科学, the socialソーシャル sciences科学, businessビジネス and othersその他.

238

650491

3597

課題の採点には適しません

11:09

So we tried試した to convince説得する, for example例,

239

654088

2249

そこで選択式の出題方法も

11:12

some of our humanities人文科学 faculty学部

240

656337

1616

そんなに悪くはないと

11:13

that multiple複数 choice選択 was not suchそのような a bad悪い strategy戦略.

241

657953

2696

人文の先生たちを
説得してみましたが

11:16

That didn't go over really well.

242

660649

2191

あまりうまくは
いきませんでした

11:18

So we had to come up with a different異なる solution溶液.

243

662840

2433

それで別な解決法を
見つける必要がありました

11:21

And the solution溶液 we ended終了しました up usingを使用して is peerピア grading格付け.

244

665273

3074

その解決法は学生が
互いを採点するというものです

11:24

It turnsターン out that previous前 studies研究 showショー,

245

668347

2422

このサドラー&グッドのような

11:26

like this one by Saddlerサドラー and Good,

246

670769

1672

過去の研究結果から
相互採点は

11:28

that peerピア grading格付け is a surprisingly驚くほど effective効果的な strategy戦略

247

672441

2488

再現可能な採点
結果が得られる

11:30

for providing提供する reproducible再現可能な grades成績.

248

674929

3214

驚くほど効果的な方法
だと分かりました

11:34

It was tried試した only in small小さい classesクラス,

249

678143

1770

小規模でしか

11:35

but there it showed示した, for example例,

250

679913

1487

試されていませんが
ここに出ているように

11:37

that these student-assigned学生が割り当てた grades成績 on the y-axisy軸

251

681400

2482

y 軸の学生による採点は

11:39

are actually実際に very well correlated相関

252

683882

1311

x 軸の教師による採点と

11:41

with the teacher-assigned教師割り当てられた gradeグレード on the x-axisx軸.

253

685193

2296

非常に高い相関を
示しています

11:43

What's even more surprising驚くべき is that self-grades自己成績,

254

687489

3160

さらに驚くのは
自己採点結果で

11:46

where the students学生の gradeグレード their彼らの own自分の work critically批判的に --

255

690649

2311

学生に自分で採点させると—

11:48

so long as you incentivizeインセンティブを与える them properly正しく

256

692960

1737

自分に満点をつけたり
しないよう適切に

11:50

so they can't give themselves自分自身 a perfect完璧な scoreスコア --

257

694697

1938

動機付けする
必要がありますが—

11:52

are actually実際に even better correlated相関 with the teacher先生 grades成績.

258

696635

3191

教師の採点とより高い
相関を示すのです

11:55

And so this is an effective効果的な strategy戦略

259

699826

1607

ですからこれは大規模な
採点に使える

11:57

that can be used for grading格付け at scale規模,

260

701433

2104

効果的な戦略であり

11:59

and is alsoまた、 a useful有用 learning学習 strategy戦略 for the students学生の,

261

703537

2736

学生にとっても有用な
学習方法です

12:02

because they actually実際に learn学ぶ from the experience経験.

262

706273

2255

採点の体験から学ぶ
ことができるからです

12:04

So we now have the largest最大 peer-gradingピア・グレーディング pipelineパイプライン ever devised考案された,

263

708528

4649

私たちは今や史上最大の
相互採点システムを持っており

12:09

where tens数十 of thousands千 of students学生の

264

713177

2504

何万人という学生が

12:11

are grading格付け each各 other'sその他の work,

265

715681

1198

互いの課題を採点し

12:12

and quiteかなり successfully正常に, I have to say.

266

716879

3069

極めて良い結果が
得られています

12:15

But this is not just about students学生の

267

719948

2260

学生たちはもっぱら自室で

12:18

sitting座っている alone単独で in their彼らの living生活 roomルーム workingワーキング throughを通して problems問題.

268

722208

3041

１人問題に取り組む
わけではありません

12:21

Around each各 one of our coursesコース,

269

725249

1807

それぞれの授業に受講生の

12:22

a communityコミュニティ of students学生の had formed形成された,

270

727056

2160

コミュニティができあがり

12:25

a globalグローバル communityコミュニティ of people

271

729216

1880

世界中の学生が

12:26

around a shared共有 intellectual知的 endeavor努力.

272

731096

2532

互いの成果を共有しています

12:29

What you see here is a self-generated自己生成 map地図

273

733628

2652

ご覧いただいているのは

12:32

from students学生の in our Princetonプリンストン Sociology社会学 101 courseコース,

274

736280

2961

プリンストン大の
「社会学入門」の学生の

12:35

where they have put themselves自分自身 on a world世界 map地図,

275

739241

2759

所在を示した地図で
Courseraがいかに広く

12:37

and you can really see the globalグローバル reachリーチ of this kind種類 of effort努力.

276

742000

2960

世界で利用されているか
分かります

12:40

Students学生の collaborated協力して in these coursesコース in a variety品種 of different異なる ways方法.

277

744960

4567

学生たちは様々な方法で
互いに協力し合っています

12:45

First of all, there was a question質問 and answer回答 forumフォーラム,

278

749527

2639

第一に Q&Aフォーラムがあって

12:48

where students学生の would poseポーズ questions質問,

279

752166

2144

学生が何か質問を投げると

12:50

and other students学生の would answer回答 those questions質問.

280

754310

2424

他の学生が答えます

12:52

And the really amazing素晴らしい thing is,

281

756734

1713

これが素晴らしいのは

12:54

because there were so manyたくさんの students学生の,

282

758447

1670

学生の数が非常に多いため

12:56

it means手段 that even if a student学生 posedポーズされた a question質問

283

760117

2365

質問が投げられたのが

12:58

at 3 o'clock時 in the morning朝,

284

762482

1632

明け方の３時だろうと

13:00

somewhereどこかで around the world世界,

285

764114

1582

世界のどこかには

13:01

there would be somebody誰か who was awake起きている

286

765696

2074

起きていて同じ問題に
取り組んでいる

13:03

and workingワーキング on the same同じ problem問題.

287

767770

2313

学生がいるということです

13:05

And so, in manyたくさんの of our coursesコース,

288

770083

1958

そのため Courseraの

13:07

the median中央値 response応答 time for a question質問

289

772041

2329

Q&Aフォーラムにおける

13:10

on the question質問 and answer回答 forumフォーラム was 22 minutes分.

290

774370

3418

質問への回答時間の中央値は
たったの22分です

13:13

Whichどの is not a levelレベル of serviceサービス I have ever offered提供された to my Stanfordスタンフォード students学生の.

291

777788

4577

そのようなレベルのサービスは
スタンフォードではとても提供できません

13:18

(Laughter笑い)

292

782365

1341

(笑)

13:19

And you can see from the student学生 testimonialsお客様の声

293

783706

1942

学生の声から分かるように

13:21

that students学生の actually実際に find

294

785648

1687

このオンラインコミュニティの

13:23

that because of this large大 onlineオンライン communityコミュニティ,

295

787335

2521

規模のおかけで

13:25

they got to interact相互作用する with each各 other in manyたくさんの ways方法

296

789856

2599

学生の交流は実際の
教室におけるよりも

13:28

that were deeperもっと深く than they did in the contextコンテキスト of the physical物理的 classroom教室.

297

792455

4193

広く深いものになっています

13:32

Students学生の alsoまた、 self-assembled自己組織化された,

298

796648

2344

学生たちはまた

13:34

withoutなし any kind種類 of intervention介入 from us,

299

798992

1863

教師の側からの
働きかけなしに

13:36

into small小さい study調査 groupsグループ.

300

800855

1903

小さな学習グループを
自主的に作っています

13:38

Some of these were physical物理的 study調査 groupsグループ

301

802758

2362

あるものは地域限定の
学習グループで

13:41

along一緒に geographical地理的 constraints制約

302

805120

1826

毎週集まって

13:42

and met会った on a weekly毎週 basis基礎 to work throughを通して problem問題 setsセット.

303

806946

2722

課題に取り組んでいます

13:45

This is the Sanサン Franciscoフランシスコ study調査 groupグループ,

304

809668

1900

これはサンフランシスコの
グループですが

13:47

but there were onesもの all over the world世界.

305

811568

2319

同じようなものが
世界中にあります

13:49

Othersその他 were virtualバーチャル study調査 groupsグループ,

306

813887

2032

一方バーチャルな
学習グループもあって

13:51

sometimes時々 along一緒に language言語 lines行 or along一緒に cultural文化的 lines行,

307

815919

2989

言語や文化によって
まとまっているものもあれば

13:54

and on the bottom下 left there,

308

818908

1444

左下のもののような

13:56

you see our multicultural多文化 universalユニバーサル study調査 groupグループ

309

820352

3796

他の文化圏の人との
交流を望む

14:00

where people explicitly明示的 wanted to connect接続する

310

824148

1763

ユニバーサルな
多文化の

14:01

with people from other cultures文化.

311

825911

3006

学習グループもあります

14:04

There are some tremendousすばらしい opportunities機会

312

828917

2111

このようなフレームワークから
得られる可能性には

14:06

to be had from this kind種類 of frameworkフレームワーク.

313

831028

3325

膨大なものがあります

14:10

The first is that it has the potential潜在的な of giving与える us

314

834353

3654

第一に人間の学習について

14:13

a completely完全に unprecedented前例のない look

315

838007

2434

かつてない洞察を得られる

14:16

into understanding理解 human人間 learning学習.

316

840441

2289

可能性です

14:18

Because the dataデータ that we can collect集める here is uniqueユニークな.

317

842730

3463

ここで集められるデータは
独特のものです

14:22

You can collect集める everyすべて clickクリック, everyすべて homework宿題 submission提出,

318

846193

4009

何万という学生による
あらゆるクリック

14:26

everyすべて forumフォーラム post役職 from tens数十 of thousands千 of students学生の.

319

850202

4363

あらゆる宿題の提出あらゆるフォーラム
投稿データを集められます

14:30

So you can turn順番 the study調査 of human人間 learning学習

320

854565

2343

人間の学習の研究を

14:32

from the hypothesis-driven仮説主導型 modeモード

321

856908

1933

仮説駆動でなく

14:34

to the data-drivenデータ駆動型 modeモード, a transformation変換 that,

322

858841

2858

データ駆動で行うことができます

14:37

for example例, has revolutionized革命を起こした biology生物学.

323

861699

3041

これは生物学に革命を
もたらしたのと同じ変化です

14:40

You can use these dataデータ to understandわかる fundamental基本的な questions質問

324

864740

3424

これらのデータを使って
根本的な疑問に答えることができます

14:44

like, what are good learning学習 strategies戦略

325

868164

1880

効果的な優れた学習戦略と

14:45

that are effective効果的な versus対 onesもの that are not?

326

870044

2696

そうでないものは何か？

14:48

And in the contextコンテキスト of particular特に coursesコース,

327

872740

2240

個々の授業内容についても

14:50

you can ask尋ねる questions質問

328

874980

1537

学生がよくする勘違いに

14:52

like, what are some of the misconceptions誤解 that are more common一般

329

876517

3255

どんなものがあり
どうすれば避けられるか

14:55

and how do we help students学生の fix修正する them?

330

879772

2177

考えることができます

14:57

So here'sここにいる an example例 of that,

331

881949

1424

これはアンドリューの

14:59

alsoまた、 from Andrew'sアンドリューズ Machine機械 Learning学習 classクラス.

332

883373

2016

機械学習の授業の例ですが

15:01

This is a distribution分布 of wrong違う answers答え

333

885389

2208

ある課題に対する

15:03

to one of Andrew'sアンドリューズ assignments割り当て.

334

887597

1610

間違った答えの
分布を示しています

15:05

The answers答え happen起こる to be pairsペア of numbers数字,

335

889207

1893

答えが２つの数字の
組み合わせだったので

15:07

so you can drawドロー them on this two-dimensional二次元 plotプロット.

336

891100

2271

二次元平面に
プロットできました

15:09

Each各 of the little crosses十字架 that you see is a different異なる wrong違う answer回答.

337

893371

3778

小さな×印のそれぞれが
間違った答えを表しています

15:13

The big大きい crossクロス at the top上 left

338

897149

2406

左上の大きな×印では

15:15

is where 2,000 students学生の

339

899555

2148

２千人の学生が

15:17

gave与えた the exact正確 same同じ wrong違う answer回答.

340

901703

3045

同じ間違った答えをしています

15:20

Now, if two students学生の in a classクラス of 100

341

904748

2327

100人の教室で２人の学生が

15:22

give the same同じ wrong違う answer回答,

342

907075

1287

同じ間違いをしても

15:24

you would never notice通知.

343

908362

1351

気付かないでしょうが

15:25

But when 2,000 students学生の give the same同じ wrong違う answer回答,

344

909713

2560

２千人が同じ間違いをすれば

15:28

it's kind種類 of hardハード to missミス.

345

912273

1697

見落としようがありません

15:29

So Andrewアンドリュー and his students学生の went行った in,

346

913970

2192

それでアンドリューと学生たちは

15:32

looked見た at some of those assignments割り当て,

347

916162

1520

このような課題を調べて

15:33

understood理解された the rootルート cause原因 of the misconception誤解,

348

917682

4088

勘違いの原因を突き止めました

15:37

and then they produced生産された a targeted目標 errorエラー messageメッセージ

349

921770

2520

そして学生がそれと
同じ間違いをしたときに

15:40

that would be provided提供された to everyすべて student学生

350

924290

2249

エラーメッセージを

15:42

whoseその answer回答 fell落ちた into that bucketバケツ,

351

926539

2179

出すようにしました

15:44

whichどの means手段 that students学生の who made製 that same同じ mistake間違い

352

928718

2084

だから学生は
この勘違いに対して

15:46

would now get personalizedパーソナライズド feedbackフィードバック

353

930802

2026

専用のフィードバックを受け

15:48

telling伝える them how to fix修正する their彼らの misconception誤解 much more effectively効果的に.

354

932828

4399

より効果的に勘違いを解消できます

15:53

So this personalizationパーソナライゼーション is something that one can then buildビルドする

355

937227

3811

このようなパーソナライゼーションは

15:56

by having持つ the virtue美徳 of large大 numbers数字.

356

941038

3140

規模によって可能になったものです

16:00

Personalizationパーソナライゼーション is perhapsおそらく

357

944178

2312

パーソナライゼーションは

16:02

one of the biggest最大 opportunities機会 here as well,

358

946490

2423

ここで一番大きな
可能性かもしれません

16:04

because it provides提供する us with the potential潜在的な

359

948913

2345

30年来の問題を

16:07

of solving解決する a 30-year-old-歳 problem問題.

360

951258

2690

解決できるかも
しれないのですから

16:09

Educational教育的 researcher研究者 Benjaminベンジャミン Bloom咲く, in 1984,

361

953948

3349

教育の研究者ベンジャミン・
ブルームは 1984年に

16:13

posedポーズされた what's calledと呼ばれる the 2 sigmaシグマ problem問題,

362

957297

2251

２シグマ問題という
問題を提起しました

16:15

whichどの he observed観察された by studying勉強する three三 populations人口.

363

959548

3062

３種類のグループの観察から
見出されたものです

16:18

The first is the population人口 that studied研究した in a lecture-based講義ベース classroom教室.

364

962610

3608

第一のグループは教室での
講義で学習します

16:22

The second二番 is a population人口 of students学生の that studied研究した

365

966218

2777

第二のグループも

16:24

usingを使用して a standard標準 lecture-based講義ベース classroom教室,

366

968995

1719

通常の授業で学習しますが

16:26

but with a mastery-basedマスターベイベースの approachアプローチ,

367

970714

2080

習得度アプローチを使い

16:28

so the students学生の couldn'tできなかった move動く on to the next次 topicトピック

368

972794

1920

前の課題を習得しなければ

16:30

before demonstratingデモ mastery習熟 of the previous前 one.

369

974714

3354

次の課題には進めません

16:33

And finally最後に, there was a population人口 of students学生の

370

978068

2294

三番目はチューターからの

16:36

that were taught教えた in a one-on-one一対一 instruction命令 usingを使用して a tutor家庭教師.

371

980362

4528

個別指導で教わるグループです

16:40

The mastery-basedマスターベイベースの population人口 was a full満員 standard標準 deviation偏差,

372

984890

3272

習得度ベースのグループは

16:44

or sigmaシグマ, in achievement成果 scores得点 better

373

988162

2288

通常の講義ベースのグループよりも

16:46

than the standard標準 lecture-based講義ベース classクラス,

374

990450

2394

得点が標準偏差(σ)の分だけ
良くなり

16:48

and the individual個人 tutoring教授 gives与える you 2 sigmaシグマ

375

992844

2144

個別指導のグループでは

16:50

improvement改善 in performanceパフォーマンス.

376

994988

1830

成績が２σ良くなっています

16:52

To understandわかる what that means手段,

377

996818

1463

どういうことかというと

16:54

let's look at the lecture-based講義ベース classroom教室,

378

998281

1833

講義ベースの場合の点数の

16:56

and let's pickピック the median中央値 performanceパフォーマンス as a threshold閾値.

379

1000114

2919

中央値を閾値としたとき
講義ベースのグループでは

16:58

So in a lecture-based講義ベース classクラス,

380

1003033

1338

中央値を閾値としたとき
講義ベースのグループでは

17:00

halfハーフ the students学生の are above上の that levelレベル and halfハーフ are below以下.

381

1004371

3879

半数がそれより上
半数がそれより下になりますが

17:04

In the individual個人 tutoring教授 instruction命令,

382

1008250

2098

個別指導のグループでは

17:06

98 percentパーセント of the students学生の are going to be above上の that threshold閾値.

383

1010348

4801

98%がこの閾値よりも
上になります

17:11

Imagine想像する if we could teach教える so that 98 percentパーセント of our students学生の

384

1015149

3920

98%の学生が平均以上
になる教育というのを

17:14

would be above上の average平均.

385

1019069

2198

考えてみてください

17:17

Henceしたがって, the 2 sigmaシグマ problem問題.

386

1021267

3423

これが２σ問題です

17:20

Because we cannotできない afford余裕, as a society社会,

387

1024690

2399

社会として学生全員に

17:22

to provide提供する everyすべて student学生 with an individual個人 human人間 tutor家庭教師.

388

1027089

3072

人間のチューターを割り当てる
ことは不可能ですが

17:26

But maybe we can afford余裕 to provide提供する each各 student学生

389

1030161

2249

学生全員にコンピュータや
スマートフォンを

17:28

with a computerコンピューター or a smartphoneスマートフォン.

390

1032410

2019

提供することなら
できるでしょう

17:30

So the question質問 is, how can we use technology技術

391

1034429

2189

問題はテクノロジーによって

17:32

to push押す from the left side側 of the graphグラフ, from the blue青 curve曲線,

392

1036618

3375

左の青い曲線を
右の緑の曲線に

17:35

to the right side側 with the green緑 curve曲線?

393

1039993

2738

どこまで近づけられるか
ということです

17:38

Masteryマスタリー is easy簡単 to achieve達成する usingを使用して a computerコンピューター,

394

1042731

2337

習得度ベースの学習はコンピュータで
容易に実現できます

17:40

because a computerコンピューター doesn't get tired疲れた

395

1045068

1405

コンピュータは

17:42

of showing表示 you the same同じ videoビデオ five五 times回.

396

1046473

3073

同じビデオを５回
繰り返すのを厭いません

17:45

And it doesn't even get tired疲れた of grading格付け the same同じ work multiple複数 times回,

397

1049546

3251

同じ問題を繰り返し
採点するのも厭いません

17:48

we've私たちは seen見た that in manyたくさんの of the examples例 that I've shown示された you.

398

1052802

3026

それはご覧いただいた例の通りです

17:51

And even personalizationパーソナライゼーション

399

1055828

1854

パーソナライゼーションもまた

17:53

is something that we're starting起動 to see the beginnings始まり of,

400

1057682

2136

可能になり始めています

17:55

whetherかどうか it's via経由 the personalizedパーソナライズド trajectory軌道 throughを通して the curriculumカリキュラム

401

1059818

3192

ご覧いただいたような
パーソナライズされたカリキュラムや

17:58

or some of the personalizedパーソナライズド feedbackフィードバック that we've私たちは shown示された you.

402

1063010

3264

パーソナライズされたフィードバックを
提供することができます

18:02

So the goalゴール here is to try and push押す,

403

1066274

2488

ここでのゴールは

18:04

and see how far遠い we can get towards方向 the green緑 curve曲線.

404

1068762

3497

緑の曲線に向かってどこまで
押し進められるかということです

18:08

So, if this is so great, are universities大学 now obsolete時代遅れの?

405

1072259

5359

これがそんなに素晴らしいものなら
大学は陳腐化するのでしょうか？

18:13

Well, Markマーク Twainトウェイン certainly確かに thought so.

406

1077618

2992

マーク・トウェインは
確かにそう考えていました

18:16

He said that, "Collegeカレッジ is a place場所 where a professor's教授の lecture講義 notesノート

407

1080610

2545

彼はこう言っています
「大学というのは

18:19

go straightまっすぐ to the students'学生の' lecture講義 notesノート,

408

1083155

1703

教授の講義ノートが学生の講義ノートへと
両者の頭脳を介さずに変換される場所である」

18:20

withoutなし passing通過 throughを通して the brains頭脳 of eitherどちらか."

409

1084858

2376

教授の講義ノートが学生の講義ノートへと
両者の頭脳を介さずに変換される場所である」

18:23

(Laughter笑い)

410

1087234

4047

(笑)

18:27

I beg請う to differ異なる with Markマーク Twainトウェイン, thoughしかし.

411

1091281

2668

私はマーク・トウェインに
異を唱えたいと思います

18:29

I think what he was complaining文句を言う about is not

412

1093949

2665

彼が難じているのは
大学というよりは

18:32

universities大学 but ratherむしろ the lecture-based講義ベース formatフォーマット

413

1096614

2750

多くの大学が多大な
時間を費やしている

18:35

that so manyたくさんの universities大学 spend費やす so much time on.

414

1099364

2784

講義ベースの形式です

18:38

So let's go back even furtherさらに, to Plutarchプルタルコ,

415

1102148

3159

さらに遡ってプルタルコスは
こう言っています

18:41

who said that, "The mindマインド is not a vessel容器 that needsニーズ filling充填,

416

1105307

2227

「心というのは満たすべき
容れ物ではなく

18:43

but wood木材 that needsニーズ igniting点火する."

417

1107534

2023

焚き付けるべき
木のようなものである」

18:45

And maybe we should spend費やす lessもっと少なく time at universities大学

418

1109557

2190

大学は学生の頭に講義内容を

18:47

filling充填 our students'学生の' minds心 with contentコンテンツ

419

1111747

2571

詰め込もうとするのではなく

18:50

by lecturing講義 at them, and more time igniting点火する their彼らの creativity創造性,

420

1114318

3800

実際の対話を通じて
彼らのクリエイティビティや

18:54

their彼らの imagination想像力 and their彼らの problem-solving問題解決 skillsスキル

421

1118118

3255

想像力や問題解決能力を
焚き付けることに

18:57

by actually実際に talking話す with them.

422

1121373

2498

もっと時間を費やすべきでしょう

18:59

So how do we do that?

423

1123871

1367

どうしたらそうできるのでしょう？

19:01

We do that by doing activeアクティブ learning学習 in the classroom教室.

424

1125238

3431

教室での能動的学習です

19:04

So there's been manyたくさんの studies研究, includingを含む this one,

425

1128669

2449

ここに挙げたものをはじめ
沢山の研究があるのですが

19:07

that showショー that if you use activeアクティブ learning学習,

426

1131118

2080

能動的学習を使い

19:09

interacting相互作用する with your students学生の in the classroom教室,

427

1133198

2416

教室で学生との交流を持つと

19:11

performanceパフォーマンス improves改善する on everyすべて singleシングル metricメトリック --

428

1135614

2696

あらゆる指標で
結果が改善されます

19:14

on attendance出席, on engagementエンゲージメント and on learning学習

429

1138310

2449

出席率参加の度合い

19:16

as measured測定された by a standardized標準化された testテスト.

430

1140759

2055

標準テストで評価した学習度

19:18

You can see, for example例, that the achievement成果 scoreスコア

431

1142814

1864

ご覧のようにこの実験で

19:20

almostほぼ doubles二重 in this particular特に experiment実験.

432

1144678

2870

達成度のスコアは
ほとんど倍になっています

19:23

So maybe this is how we should spend費やす our time at universities大学.

433

1147548

4401

これが大学で時間をかけるべき
ことなのかもしれません

19:27

So to summarize要約する, if we could offer提供 a top上 quality品質 education教育

434

1151949

4577

まとめになりますが
最高の教育を

19:32

to everyoneみんな around the world世界 for free無料,

435

1156526

1903

世界中の人に無償で
提供できたなら

19:34

what would that do? Three三 things.

436

1158429

2821

何が起きるでしょう？
３つあります

19:37

First it would establish確立します education教育 as a fundamental基本的な human人間 right,

437

1161250

3421

第一に教育が基本的人権
として確立されるでしょう

19:40

where anyone誰でも around the world世界

438

1164671

1366

動機と能力を持った

19:41

with the ability能力 and the motivation動機

439

1166037

1921

世界中の誰もが

19:43

could get the skillsスキル that they need

440

1167958

1951

自分や家族やコミュニティに

19:45

to make a better life for themselves自分自身,

441

1169909

1585

より良い生活をもたらすために

19:47

their彼らの families家族 and their彼らの communitiesコミュニティ.

442

1171494

2017

必要なスキルを手にできる権利です

19:49

Second二番目, it would enable有効にする lifelong生涯 learning学習.

443

1173511

2631

第二に生涯学習が
可能になるでしょう

19:52

It's a shame恥 that for so manyたくさんの people,

444

1176142

1951

多くの人が高校や大学を
卒業したときに

19:53

learning学習 stops停止 when we finish仕上げ high高い school学校 or when we finish仕上げ collegeカレッジ.

445

1178093

3312

学びやめてしまうのは
残念なことです

19:57

By having持つ this amazing素晴らしい contentコンテンツ be available利用可能な,

446

1181405

2481

素晴らしい学習コンテンツが

19:59

we would be ableできる to learn学ぶ something new新しい

447

1183886

2743

提供されることで
望むときにはいつでも

20:02

everyすべて time we wanted,

448

1186629

1136

新しいことを学び

20:03

whetherかどうか it's just to expand拡大する our minds心

449

1187765

1329

視野を広げたり

20:04

or it's to change変化する our lives人生.

450

1189094

1959

生活を変えることができます

20:06

And finally最後に, this would enable有効にする a wave波 of innovation革新,

451

1191053

3145

そして最後に新たなイノベーションの
波を生み出すでしょう

20:10

because amazing素晴らしい talent才能 can be found見つけた anywhereどこでも.

452

1194198

3072

ものすごい才能を持った人が
どこにいるか分かりません

20:13

Maybe the next次 Albertアルバート Einsteinアインシュタイン or the next次 Steveスティーブ Jobs求人

453

1197270

3008

明日のアインシュタインや
明日のスティーブ・ジョブズは

20:16

is living生活 somewhereどこかで in a remote遠隔の village村 in Africaアフリカ.

454

1200278

2615

アフリカの僻地の村に
いるかもしれません

20:18

And if we could offer提供 that person人 an education教育,

455

1202893

2656

その人たちに教育を
提供できたなら

20:21

they would be ableできる to come up with the next次 big大きい ideaアイディア

456

1205549

2356

彼らは次の大いなる
アイデアを生み出し

20:23

and make the world世界 a better place場所 for all of us.

457

1207905

2404

すべての人のため世界をより良い場所に
変えてくれることでしょう

20:26

Thank you very much.

458

1210309

1160

どうもありがとうございました

20:27

(Applause拍手)

459

1211469

7583

(拍手)

Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Mieko Akai

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

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ダフニー・コラー「オンライン教育が教えてくれること」 | TED Talk | TED.com