TEDGlobal 2012
Daphne Koller: What we're learning from online education
Daphne Koller: O que estamos a aprender da educação "on-line"
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Daphne Koller desafia as universidades de ponta a disponibilizarem os seus cursos mais fascinantes "on-line" e gratuitamente — não apenas enquanto um serviço, mas como forma de investigar como as pessoas aprendem. Cada clique, teste de compreensão, fórum de discussão e auto-avaliação constitui uma base de dados sem precedentes sobre como o conhecimento é processado e, mais importante, absorvido.
Daphne Koller - Educator
With Coursera, Daphne Koller and co-founder Andrew Ng are bringing courses from top colleges online, free, for anyone who wants to take them. Full bio
With Coursera, Daphne Koller and co-founder Andrew Ng are bringing courses from top colleges online, free, for anyone who wants to take them. Full bio
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00:16
Like many of you, I'm one of the lucky people.
0
725
3111
Como muitos de vocês, sou
uma pessoa de sorte.
uma pessoa de sorte.
00:19
I was born to a family where education was pervasive.
1
3836
3400
Nasci numa família em que a educação era uma tradição.
00:23
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
2
7236
4238
Pertenço à terceira geração de doutorados,
filha de dois académicos.
filha de dois académicos.
00:27
In my childhood, I played around in my father's university lab.
3
11474
3794
Na minha infância, brincava no laboratório
universitário do meu pai.
universitário do meu pai.
00:31
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
4
15268
3849
Por isso, era certo que iria frequentar
uma das melhores universidades
uma das melhores universidades
00:35
which in turn opened the door to a world of opportunity.
5
19117
3801
o que, por sua vez, me abriu a porta para um mundo de oportunidades.
00:38
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
6
22918
4120
Infelizmente, a maioria das pessoas
não tem tanta sorte.
não tem tanta sorte.
00:42
In some parts of the world, for example, South Africa,
7
27038
3135
Em algumas partes do mundo,
por exemplo, na África do Sul,
por exemplo, na África do Sul,
00:46
education is just not readily accessible.
8
30173
2705
a educação não está ao alcance de todos.
00:48
In South Africa, the educational system was constructed
9
32878
2975
Na África do Sul, o sistema educativo foi construído
00:51
in the days of apartheid for the white minority.
10
35853
2873
no tempo do Apartheid, para a minoria branca.
00:54
And as a consequence, today there is just not enough spots
11
38726
2700
E, como consequência, hoje em dia, não há vagas suficientes
00:57
for the many more people who want and deserve a high quality education.
12
41426
3852
para todos aqueles que querem e merecem
uma educação de excelência.
uma educação de excelência.
01:01
That scarcity led to a crisis in January of this year
13
45278
3880
Essa escassez levou a uma crise
em janeiro deste ano,
em janeiro deste ano,
01:05
at the University of Johannesburg.
14
49158
1836
na Universidade de Joanesburgo.
01:06
There were a handful of positions left open
15
50994
2131
Existiam algumas vagas em aberto
01:09
from the standard admissions process, and the night before
16
53125
2969
no processo de admissão, e na noite anterior
01:11
they were supposed to open that for registration,
17
56094
2560
à abertura dessas vagas,
01:14
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
18
58654
4052
milhares de pessoas alinharam-se junto ao portão, numa fila enorme de mais de 1,5 km,
01:18
hoping to be first in line to get one of those positions.
19
62706
3880
esperando ser as primeiras e ficar com uma dessas vagas.
01:22
When the gates opened, there was a stampede,
20
66586
2308
Quando os portões abriram, houve um tumulto,
01:24
and 20 people were injured and one woman died.
21
68894
3652
20 pessoas ficaram feridas e uma mulher morreu.
01:28
She was a mother who gave her life
22
72546
1940
Era uma mãe que perdeu a vida
01:30
trying to get her son a chance at a better life.
23
74486
4063
a tentar dar ao seu filho a oportunidade
de ter uma vida melhor.
de ter uma vida melhor.
01:34
But even in parts of the world like the United States
24
78549
3157
Mas, mesmo em partes do mundo,
como os Estados Unidos,
como os Estados Unidos,
01:37
where education is available, it might not be within reach.
25
81706
4356
onde a educação é acessível,
pode estar fora do alcance.
pode estar fora do alcance.
01:41
There has been much discussed in the last few years
26
86062
2672
Muito se tem discutido, nos últimos anos,
01:44
about the rising cost of health care.
27
88734
1989
sobre o aumento dos custos dos serviços de saúde.
01:46
What might not be quite as obvious to people
28
90723
2642
O que pode não ser tão óbvio para as pessoas
01:49
is that during that same period the cost of higher education tuition
29
93365
4022
é que, durante esse mesmo período, o custo
das propinas do ensino superior
das propinas do ensino superior
01:53
has been increasing at almost twice the rate,
30
97387
2480
aumentou quase ao dobro desse ritmo,
01:55
for a total of 559 percent since 1985.
31
99867
4280
atingindo um total de 559%, desde 1985.
02:00
This makes education unaffordable for many people.
32
104147
4534
Isto torna a educação incomportável para muitas pessoas.
02:04
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
33
108681
3801
Finalmente, mesmo para aqueles que
conseguem chegar ao ensino superior,
conseguem chegar ao ensino superior,
02:08
the doors of opportunity might not open.
34
112482
2625
as portas da oportunidade poderão não abrir.
02:11
Only a little over half of recent college graduates
35
115107
3207
Apenas pouco mais de metade dos recém-formados,
02:14
in the United States who get a higher education
36
118314
2313
nos Estados Unidos, que concluíram o ensino superior,
02:16
actually are working in jobs that require that education.
37
120627
3463
trabalham em empregos que requerem tal nível de educação.
02:19
This, of course, is not true for the students
38
124090
1840
Isto, claro, não é verdade para os estudantes
02:21
who graduate from the top institutions,
39
125930
1952
que se formam em instituições de topo.
02:23
but for many others, they do not get the value
40
127882
2632
Mas, para muitos outros, eles não têm retorno
02:26
for their time and their effort.
41
130514
3536
pelo seu tempo e esforço.
02:29
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
42
134050
3030
Tom Friedman, no seu recente artigo no New York Times,
02:32
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
43
137080
4368
captou, de uma forma que mais ninguém conseguiria,
o espírito por trás desse esforço.
o espírito por trás desse esforço.
Ele disse que "as grandes descobertas acontecem quando
02:37
He said the big breakthroughs are what happen
44
141448
3120
02:40
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
45
144568
3899
"aquilo que é de repente possível vai ao encontro
daquilo que é desesperadamente necessário."
daquilo que é desesperadamente necessário."
02:44
I've talked about what's desperately necessary.
46
148467
2621
Já falei sobre o que é desesperadamente necessário.
02:46
Let's talk about what's suddenly possible.
47
151088
2512
Falemos sobre o que é "de repente possível".
02:49
What's suddenly possible was demonstrated by
48
153600
3119
O que é "de repente possível" foi demonstrado em
02:52
three big Stanford classes,
49
156719
1568
três grandes disciplinas de Stanford,
02:54
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
50
158287
3880
cada uma delas com 100 mil pessoas, ou mais, inscritas.
02:58
So to understand this, let's look at one of those classes,
51
162167
3384
Então, para compreender isso, vamo-nos
focar numa dessas disciplinas,
focar numa dessas disciplinas,
03:01
the Machine Learning class offered by my colleague
52
165551
1920
a disciplina de Aprendizagem Automática,
lecionada pelo meu colega
lecionada pelo meu colega
03:03
and cofounder Andrew Ng.
53
167471
1729
e co-fundador Andrew Ng.
03:05
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
54
169200
2319
O Andrew leciona uma das maiores
disciplinas de Stanford.
disciplinas de Stanford.
03:07
It's a Machine Learning class,
55
171519
1209
É a disciplina de Aprendizagem Automática
03:08
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
56
172728
3518
que tem 400 pessoas inscritas
sempre que é oferecida.
sempre que é oferecida.
03:12
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
57
176246
3265
Quando o Andrew lecionou a disciplina de Aprendizagem Automática para o público em geral,
03:15
it had 100,000 people registered.
58
179511
2616
esta teve 100 000 pessoas inscritas.
03:18
So to put that number in perspective,
59
182127
2009
Para colocar esse número em perspetiva,
03:20
for Andrew to reach that same size audience
60
184136
2359
para o Andrew alcançar uma audiência
com a mesma dimensão
com a mesma dimensão
03:22
by teaching a Stanford class,
61
186495
1826
lecionando a sua disciplina em Stanford,
03:24
he would have to do that for 250 years.
62
188321
3926
ele teria de fazer isso durante 250 anos.
03:28
Of course, he'd get really bored.
63
192247
3486
É claro que ia ficar bastante entediado.
03:31
So, having seen the impact of this,
64
195733
2737
Então, depois de ver o impacto disto,
03:34
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
65
198470
3128
o Andrew e eu decidimos que precisávamos
realmente de tentar ampliar isso,
realmente de tentar ampliar isso,
03:37
to bring the best quality education to as many people as we could.
66
201598
4120
para proporcionar uma educação de excelência
a quantas pessoas pudéssemos.
a quantas pessoas pudéssemos.
03:41
So we formed Coursera,
67
205718
1495
Então criámos a Coursera,
03:43
whose goal is to take the best courses
68
207213
3137
cujo objetivo é ter os melhores cursos
03:46
from the best instructors at the best universities
69
210350
3317
dos melhores professores,
das melhores universidades
das melhores universidades
03:49
and provide it to everyone around the world for free.
70
213667
4028
e oferecê-los a todas as pessoas do mundo, gratuitamente.
03:53
We currently have 43 courses on the platform
71
217695
2600
Temos atualmente 43 cursos na plataforma,
03:56
from four universities across a range of disciplines,
72
220295
3199
de quatro universidades, abrangendo várias disciplinas.
03:59
and let me show you a little bit of an overview
73
223494
1833
E deixem-me mostrar uma visão geral dessa plataforma.
04:01
of what that looks like.
74
225327
3278
04:04
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
75
228605
1213
(Vídeo) Robert Ghrist: "Bem-vindos ao Cálculo."
04:05
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
76
229818
1880
Ezekiel Emanuel: "Cinquenta milhões de pessoas não têm seguro."
04:07
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
77
231698
3271
Scott Page: "Os modelos ajudam-nos a conceber
instituições e políticas mais eficazes.
instituições e políticas mais eficazes.
04:10
We get unbelievable segregation.
78
234969
2408
"Obtemos uma segregação inacreditável."
04:13
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
79
237377
1792
Scott Klemmer: "Então Bush imaginou que, no futuro,
04:15
you'd wear a camera right in the center of your head.
80
239169
2378
"usaríamos uma câmara bem no centro da cabeça."
04:17
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
81
241547
4254
Mitchell Duneier: "Mills quer que o estudante de sociologia desenvolva a qualidade da mente..."
04:21
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
82
245801
3665
RG:" O cabo suspenso toma a forma de um cosseno hiperbólico."
04:25
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
83
249466
3071
Nick Parlante: "Para cada pixel da imagem, defina o vermelho para zero."
04:28
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
84
252537
2977
Paul Offit: "... a vacina permitiu-nos eliminar o vírus da poliomielite."
04:31
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
85
255514
3623
Dan Jurafsky: "A Lufthansa serve o pequeno-almoço e San Jose? Bem, isto soa mal."
04:35
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
86
259137
3616
Daphne Koller: "Então esta é a moeda que escolhe, e estes são os dois lançamentos."
04:38
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
87
262753
3687
Andrew Ng: "Na aprendizagem automática em grande escala, gostaríamos de alcançar a computação ..."
04:42
(Applause)
88
266440
5609
(Aplausos)
04:47
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
89
272049
2274
Verifica-se, talvez sem surpresa,
04:50
that students like getting the best content
90
274323
2238
que os alunos gostam de receber o melhor conteúdo
04:52
from the best universities for free.
91
276561
2887
das melhores universidades, gratuitamente.
04:55
Since we opened the website in February,
92
279448
2522
Desde que lançámos o "site", em fevereiro,
04:57
we now have 640,000 students from 190 countries.
93
281970
4358
temos agora 640 000 estudantes, de 190 países.
05:02
We have 1.5 million enrollments,
94
286328
2152
Temos 1,5 milhões de inscrições,
05:04
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
95
288480
2850
6 milhões de questionários submetidos
nas 15 disciplinas oferecidas
nas 15 disciplinas oferecidas
05:07
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
96
291330
4916
e 14 milhões de visualizações de vídeos.
05:12
But it's not just about the numbers,
97
296246
2518
Mas o que importa não são só os números,
05:14
it's also about the people.
98
298764
1641
são também as pessoas.
05:16
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
99
300405
2976
Quer seja o Akash, que vem de
uma pequena cidade na Índia
uma pequena cidade na Índia
05:19
and would never have access in this case
100
303381
2175
que nunca teria acesso, neste caso,
05:21
to a Stanford-quality course
101
305556
1489
a uma disciplina com qualidade de Stanford
05:22
and would never be able to afford it.
102
307045
2515
nem teria a possibilidades de pagá-la.
05:25
Or Jenny, who is a single mother of two
103
309560
2038
Ou a Jenny, que é mãe solteira de dois filhos
05:27
and wants to hone her skills
104
311598
1967
e quer aumentar as suas competências
05:29
so that she can go back and complete her master's degree.
105
313565
3135
para poder voltar e completar o seu mestrado.
05:32
Or Ryan, who can't go to school,
106
316700
3136
Ou o Ryan, que não pode ir à escola,
05:35
because his immune deficient daughter
107
319836
1865
porque a sua filha imunodeficiente
05:37
can't be risked to have germs come into the house,
108
321701
3383
não pode ser posta em risco por germes trazidos para casa,
05:40
so he couldn't leave the house.
109
325084
1840
por isso ele não pode sair de casa.
05:42
I'm really glad to say --
110
326924
1632
Estou muito contente por poder dizer
05:44
recently, we've been in correspondence with Ryan --
111
328556
2252
— recentemente, estivemos em contato com o Ryan —
05:46
that this story had a happy ending.
112
330808
1932
que esta história teve um final feliz.
05:48
Baby Shannon -- you can see her on the left --
113
332740
1903
A bebé Shannon — que vocês podem ver do lado esquerdo —
05:50
is doing much better now,
114
334643
1351
está muito melhor agora,
05:51
and Ryan got a job by taking some of our courses.
115
335994
4198
e o Ryan arranjou um emprego,
após ter frequentado alguns dos nossos cursos.
após ter frequentado alguns dos nossos cursos.
05:56
So what made these courses so different?
116
340192
2244
Então, o que torna estes cursos tão diferentes?
05:58
After all, online course content has been available for a while.
117
342436
3720
Afinal, cursos "on-line" já existem há algum tempo.
06:02
What made it different was that this was real course experience.
118
346156
3712
O que fez a diferença foi que se tratava de uma experiência real.
06:05
It started on a given day,
119
349868
1726
Começou num dado dia,
06:07
and then the students would watch videos on a weekly basis
120
351594
3634
os alunos passaram a assistir aos vídeos semanalmente
06:11
and do homework assignments.
121
355228
1855
e a fazer os trabalhos de casa.
06:12
And these would be real homework assignments
122
357083
1791
E estes eram trabalhos de casa reais
06:14
for a real grade, with a real deadline.
123
358874
3304
para notas reais e com um prazo de entrega real.
06:18
You can see the deadlines and the usage graph.
124
362178
2056
Podem ver os prazos e a utilização no gráfico.
06:20
These are the spikes showing
125
364234
2088
Estes são os picos mostrando
06:22
that procrastination is global phenomenon.
126
366322
3789
que a procrastinação é um fenómeno global.
06:26
(Laughter)
127
370111
2576
(Risos)
06:28
At the end of the course,
128
372687
1672
No final do curso,
06:30
the students got a certificate.
129
374359
1856
os estudantes obtiveram um certificado.
06:32
They could present that certificate
130
376215
2160
Podiam apresentar esse certificado
06:34
to a prospective employer and get a better job,
131
378375
2153
a um potencial empregador e conseguir
um emprego melhor,
um emprego melhor,
06:36
and we know many students who did.
132
380528
2060
e houve muitos que conseguiram.
06:38
Some students took their certificate
133
382588
1919
Alguns estudantes apresentaram o seu certificado
06:40
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
134
384507
3122
à instituição universitária em que estavam inscritos
06:43
for actual college credit.
135
387629
1841
para obterem créditos.
06:45
So these students were really getting something meaningful
136
389470
2214
Assim, estes estudantes estavam a
receber algo significativo
receber algo significativo
06:47
for their investment of time and effort.
137
391684
2834
pelo seu investimento de tempo e esforço.
06:50
Let's talk a little bit about some of the components
138
394518
2555
Vamos falar um pouco sobre alguns dos componentes
06:52
that go into these courses.
139
397073
1892
que suportam estes cursos.
06:54
The first component is that when you move away
140
398965
2628
O primeiro componente é que, quando se eliminam
06:57
from the constraints of a physical classroom
141
401593
2297
as limitações físicas da sala de aula
06:59
and design content explicitly for an online format,
142
403890
2840
e se desenvolve conteúdo explicitamente
destinado para o formato "on-line",
destinado para o formato "on-line",
07:02
you can break away from, for example,
143
406730
2528
podemos libertar-nos, por exemplo,
07:05
the monolithic one-hour lecture.
144
409258
2415
da aula monolítica de uma hora.
07:07
You can break up the material, for example,
145
411673
1785
Podemos fragmentar os conteúdos
07:09
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
146
413458
3376
em pequenos módulos de 8 a 12 minutos,
07:12
each of which represents a coherent concept.
147
416834
2974
cada um representando um conceito coerente.
07:15
Students can traverse this material in different ways,
148
419808
2570
Os alunos podem usar este material de diferentes formas,
07:18
depending on their background, their skills or their interests.
149
422378
3704
dependendo dos seus conhecimentos,
competências ou interesses.
competências ou interesses.
07:21
So, for example, some students might benefit
150
426082
2520
Assim, por exemplo, alguns alunos podem beneficiar
07:24
from a little bit of preparatory material
151
428602
2760
com materiais preparatórios
07:27
that other students might already have.
152
431362
2071
que outros alunos podem já possuir.
07:29
Other students might be interested in a particular
153
433433
2440
Outros estudantes podem estar interessados
num tema específico que queiram
estudar individualmente.
estudar individualmente.
07:31
enrichment topic that they want to pursue individually.
154
435873
3086
07:34
So this format allows us to break away
155
438959
3235
Portanto, este formato permite afastar-nos
07:38
from the one-size-fits-all model of education,
156
442194
2824
do modelo da educação igual para todos
07:40
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
157
445018
3992
e permite que os alunos sigam um
currículo muito mais personalizado.
currículo muito mais personalizado.
07:44
Of course, we all know as educators
158
449010
2343
Todos sabemos, enquanto educadores,
07:47
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
159
451353
3360
que os alunos não aprendem estando
só sentados a ver os vídeos.
só sentados a ver os vídeos.
07:50
Perhaps one of the biggest components of this effort
160
454713
2945
Talvez uma das maiores componentes deste projeto
07:53
is that we need to have students
161
457658
2592
seja a necessidade de ter alunos
07:56
who practice with the material
162
460250
2409
que treinem os conteúdos
07:58
in order to really understand it.
163
462659
3156
para verdadeiramente os compreenderem.
08:01
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
164
465815
3268
Há uma série de estudos que
mostram a importância disto.
mostram a importância disto.
08:04
This one that appeared in Science last year, for example,
165
469083
2532
Este, que apareceu na Science no ano passado,
08:07
demonstrates that even simple retrieval practice,
166
471615
2832
demonstra que mesmo a simples prática de revisão,
08:10
where students are just supposed to repeat
167
474447
2792
em que os estudantes só precisam repetir
08:13
what they already learned
168
477239
1400
o que eles já aprenderam,
08:14
gives considerably improved results
169
478639
1920
traz resultados consideravelmente melhores
08:16
on various achievement tests down the line
170
480559
2269
em vários testes de desempenho
08:18
than many other educational interventions.
171
482828
4304
do que muitas outras intervenções educativas.
08:23
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
172
487132
2962
Tentamos criar a prática da revisão na plataforma,
08:25
as well as other forms of practice in many ways.
173
490094
2254
bem como outras formas de estudo.
08:28
For example, even our videos are not just videos.
174
492348
4144
Por exemplo, até os nossos vídeos não são apenas vídeos,
08:32
Every few minutes, the video pauses
175
496492
2043
Em intervalos de alguns minutos, o vídeo para
08:34
and the students get asked a question.
176
498535
2151
e é feita uma pergunta aos alunos.
08:36
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
177
500686
2221
(Vídeo) SP: "... Estas quatro coisas: teoria da decisão, o desconto hiperbólico,
08:38
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
178
502907
3092
"enviesamento do status quo, enviesamento da taxa base, estão todas bem documentadas.
08:41
So they're all well documented deviations from rational behavior.
179
505999
2767
"Então são todos desvios bem documentados
do comportamento racional."
do comportamento racional."
08:44
DK: So here the video pauses,
180
508766
1624
DK: Então aqui o vídeo pausa,
08:46
and the student types in the answer into the box
181
510390
2256
e os alunos escrevem a resposta na caixa
08:48
and submits. Obviously they weren't paying attention.
182
512646
3223
e enviam-na. É óbvio que não estavam a prestar atenção.
08:51
(Laughter)
183
515884
869
(Risos)
08:52
So they get to try again,
184
516753
2010
Então, eles podem tentar de novo
08:54
and this time they got it right.
185
518763
2536
e, desta vez, acertam.
08:57
There's an optional explanation if they want.
186
521299
2193
Se eles quiserem, podem aceder a uma explicação opcional
08:59
And now the video moves on to the next part of the lecture.
187
523492
4257
e agora o vídeo passa à parte seguinte da aula.
09:03
This is a kind of simple question
188
527749
1878
Esta é uma questão simples
09:05
that I as an instructor might ask in class,
189
529627
2081
que eu, enquanto professora, poderia colocar na sala de aula,
09:07
but when I ask that kind of a question in class,
190
531708
2500
mas quando eu coloco este tipo de questões na sala de aula,
09:10
80 percent of the students
191
534208
1300
80% dos alunos
09:11
are still scribbling the last thing I said,
192
535508
1866
ainda estão a escrever a última coisa que eu disse,
09:13
15 percent are zoned out on Facebook,
193
537374
3321
15% estão no Facebook,
09:16
and then there's the smarty pants in the front row
194
540695
2456
e depois há os sabichões da fila da frente
09:19
who blurts out the answer
195
543151
1359
que disparam a resposta
09:20
before anyone else has had a chance to think about it,
196
544510
2207
antes de qualquer outra pessoa ter tido a hipótese de pensar sobre isso.
09:22
and I as the instructor am terribly gratified
197
546717
2872
E eu, como o professora, fico muito satisfeita
09:25
that somebody actually knew the answer.
198
549589
1648
por alguém, pelo menos, saber a resposta.
09:27
And so the lecture moves on before, really,
199
551237
2792
E assim a aula continua antes que, de facto,
09:29
most of the students have even noticed that a question had been asked.
200
554029
3529
a maioria dos alunos tenha reparado que tinha sido feita uma pergunta.
09:33
Here, every single student
201
557558
2607
Aqui, cada um dos estudantes
09:36
has to engage with the material.
202
560165
2784
tem de se envolver com o material.
09:38
And of course these simple retrieval questions
203
562949
1936
E claro, estas perguntas simples de revisão
09:40
are not the end of the story.
204
564885
1662
não são o fim da história.
09:42
One needs to build in much more meaningful practice questions,
205
566547
2970
Precisamos de criar questões práticas
muito mais significativas,
muito mais significativas,
09:45
and one also needs to provide the students with feedback
206
569517
2353
além de proporcionar aos alunos retorno
09:47
on those questions.
207
571870
1663
sobre essas questões.
09:49
Now, how do you grade the work of 100,000 students
208
573533
2888
Agora, como se avalia o trabalho de 100 000 estudantes,
09:52
if you do not have 10,000 TAs?
209
576421
3082
se não tivermos 10 mil assistentes técnicos?
09:55
The answer is, you need to use technology
210
579503
2354
A resposta é que é preciso usar a tecnologia
09:57
to do it for you.
211
581857
1495
para que ela o faça por nós.
09:59
Now, fortunately, technology has come a long way,
212
583352
2648
Felizmente, agora que a tecnologia
já percorreu um longo caminho,
já percorreu um longo caminho,
10:01
and we can now grade a range of interesting types of homework.
213
586000
3268
podemos avaliar vários tipos
de trabalhos.
de trabalhos.
10:05
In addition to multiple choice
214
589268
1527
Além de múltipla escolha
10:06
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
215
590795
3153
e das perguntas de resposta curta
que vocês viram no vídeo,
que vocês viram no vídeo,
10:09
we can also grade math, mathematical expressions
216
593948
3260
também podemos avaliar matemática,
expressões matemáticas
expressões matemáticas
10:13
as well as mathematical derivations.
217
597208
1952
bem como derivações matemáticas.
10:15
We can grade models, whether it's
218
599160
2874
Podemos classificar modelos,
quer sejam
quer sejam
10:17
financial models in a business class
219
602034
2176
modelos financeiros numa aula de gestão,
10:20
or physical models in a science or engineering class
220
604210
2984
ou modelos físicos
numa aula de ciências ou de engenharia.
numa aula de ciências ou de engenharia.
10:23
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
221
607194
3744
E podemos classificar alguns exercícios bastante sofisticados de programação.
10:26
Let me show you one that's actually pretty simple
222
610938
1919
Deixem-me mostrar-vos uma forma
que é realmente muito simples
que é realmente muito simples
10:28
but fairly visual.
223
612857
1480
mas bastante visual.
10:30
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
224
614337
2477
Isto pertence à disciplina de Introdução à
Ciência Computacional de Stanford,
Ciência Computacional de Stanford,
10:32
and the students are supposed to color-correct
225
616814
1604
e os alunos devem colorir corretamente a cor
10:34
that blurry red image.
226
618418
1592
daquela imagem vermelha difusa.
10:35
They're typing their program into the browser,
227
620010
2018
Eles estão a escrever o programa no "browser",
10:37
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
228
622028
4058
e podemos ver que eles não acertaram:
a Estátua da Liberdade ainda está com um ar enjoado.
a Estátua da Liberdade ainda está com um ar enjoado.
10:41
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
229
626086
3756
E, assim, o aluno tenta de novo,
e agora consegue acertar e
e agora consegue acertar e
10:45
and they can move on to the next assignment.
230
629842
2359
passar para a próxima atividade.
10:48
This ability to interact actively with the material
231
632201
3148
Esta capacidade de interagir ativamente com o material
10:51
and be told when you're right or wrong
232
635349
1684
e de saber quando se está certo ou errado
10:52
is really essential to student learning.
233
637033
3126
é essencial para a aprendizagem do aluno.
10:56
Now, of course we cannot yet grade
234
640159
2275
Mas, é claro que ainda não podemos avaliar
10:58
the range of work that one needs for all courses.
235
642434
2834
todos os tipos de trabalhos necessários,
para todos os cursos.
para todos os cursos.
11:01
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
236
645268
3301
Especificamente, o que falta é a avaliação do trabalho de pensamento crítico,
11:04
that is so essential in such disciplines
237
648569
1922
que é tão essencial em disciplinas de
11:06
as the humanities, the social sciences, business and others.
238
650491
3597
humanidades, ciências sociais,
gestão e outras.
gestão e outras.
11:09
So we tried to convince, for example,
239
654088
2249
Então tentámos convencer, por exemplo,
11:12
some of our humanities faculty
240
656337
1616
alguns dos nossos professores de humanidades que
11:13
that multiple choice was not such a bad strategy.
241
657953
2696
as perguntas de múltipla escolha não é uma estratégia assim tão má.
11:16
That didn't go over really well.
242
660649
2191
Isso não deu muito certo.
11:18
So we had to come up with a different solution.
243
662840
2433
Então tivemos de pensar numa solução diferente.
11:21
And the solution we ended up using is peer grading.
244
665273
3074
E a solução a que chegámos foi
foi a classificação entre pares.
foi a classificação entre pares.
11:24
It turns out that previous studies show,
245
668347
2422
Acontece que estudos anteriores mostram,
11:26
like this one by Saddler and Good,
246
670769
1672
como este de Saddler e Good,
11:28
that peer grading is a surprisingly effective strategy
247
672441
2488
que a classificação entre pares é uma
estratégia surpreendentemente eficaz,
estratégia surpreendentemente eficaz,
11:30
for providing reproducible grades.
248
674929
3214
por proporcionar notas reproduzíveis.
11:34
It was tried only in small classes,
249
678143
1770
Foi apenas testado em turmas pequenas,
11:35
but there it showed, for example,
250
679913
1487
mas mostrou, por exemplo,
11:37
that these student-assigned grades on the y-axis
251
681400
2482
que estas notas atribuídas pelos alunos (no eixo dos yy)
11:39
are actually very well correlated
252
683882
1311
estão muito bem correlacionadas
11:41
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
253
685193
2296
com as notas atribuídas pelos professores (eixo dos xx).
11:43
What's even more surprising is that self-grades,
254
687489
3160
O que é ainda mais surpreendente é que as auto-avaliações,
11:46
where the students grade their own work critically --
255
690649
2311
em que os alunos avaliam
o seu próprio trabalho de forma crítica
o seu próprio trabalho de forma crítica
11:48
so long as you incentivize them properly
256
692960
1737
— desde que incentivados adequadamente
11:50
so they can't give themselves a perfect score --
257
694697
1938
para que não possam atribuir a si próprios a pontuação máxima —
11:52
are actually even better correlated with the teacher grades.
258
696635
3191
estão realmente mais correlacionadas
com as classificações dos professores.
com as classificações dos professores.
11:55
And so this is an effective strategy
259
699826
1607
E por isso esta é uma estratégia eficaz
11:57
that can be used for grading at scale,
260
701433
2104
que pode ser utilizada para avaliações em massa,
11:59
and is also a useful learning strategy for the students,
261
703537
2736
e é também uma estratégia de aprendizagem
útil para os alunos,
útil para os alunos,
12:02
because they actually learn from the experience.
262
706273
2255
porque eles realmente aprendem com a experiência.
12:04
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
263
708528
4649
Assim, agora temos a maior rede de classificação entre pares já concebida,
12:09
where tens of thousands of students
264
713177
2504
em que dezenas de milhares de estudantes
12:11
are grading each other's work,
265
715681
1198
avaliam os trabalhos uns dos outros,
12:12
and quite successfully, I have to say.
266
716879
3069
e com bastante sucesso, devo dizer.
12:15
But this is not just about students
267
719948
2260
Mas isto não se trata apenas de alunos
12:18
sitting alone in their living room working through problems.
268
722208
3041
sentados sozinhos nas suas salas de estar,
a resolver problemas.
a resolver problemas.
12:21
Around each one of our courses,
269
725249
1807
Em torno de cada um dos nossos cursos,
12:22
a community of students had formed,
270
727056
2160
formou-se uma comunidade de estudantes,
12:25
a global community of people
271
729216
1880
uma comunidade global de pessoas
12:26
around a shared intellectual endeavor.
272
731096
2532
ao redor de um esforço intelectual partilhado.
12:29
What you see here is a self-generated map
273
733628
2652
O que veem aqui é um mapa autogerado
12:32
from students in our Princeton Sociology 101 course,
274
736280
2961
dos alunos do nosso curso de Introdução
à Sociologia de Princeton,
à Sociologia de Princeton,
12:35
where they have put themselves on a world map,
275
739241
2759
onde eles se colocaram no mapa mundo,
12:37
and you can really see the global reach of this kind of effort.
276
742000
2960
e onde podemos realmente ver o alcance global
deste tipo de esforço.
deste tipo de esforço.
12:40
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
277
744960
4567
Os estudantes colaboraram nestes cursos
de várias formas.
de várias formas.
12:45
First of all, there was a question and answer forum,
278
749527
2639
Primeiro, houve um fórum de perguntas e respostas,
12:48
where students would pose questions,
279
752166
2144
onde os estudantes colocaram questões
12:50
and other students would answer those questions.
280
754310
2424
e outros estudantes responderam a essas questões.
12:52
And the really amazing thing is,
281
756734
1713
E o mais surpreendente é que,
12:54
because there were so many students,
282
758447
1670
porque existiam tantos estudantes,
12:56
it means that even if a student posed a question
283
760117
2365
isso significa que mesmo que um aluno faça uma pergunta
12:58
at 3 o'clock in the morning,
284
762482
1632
às 3 horas da manhã,
13:00
somewhere around the world,
285
764114
1582
nalgum lugar no mundo,
13:01
there would be somebody who was awake
286
765696
2074
haverá alguém acordado
13:03
and working on the same problem.
287
767770
2313
a trabalhar sobre o mesmo problema.
13:05
And so, in many of our courses,
288
770083
1958
E assim, em muitos dos nossos cursos,
13:07
the median response time for a question
289
772041
2329
o tempo médio de resposta a uma pergunta
13:10
on the question and answer forum was 22 minutes.
290
774370
3418
no fórum de perguntas e respostas é de 22 minutos.
13:13
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
291
777788
4577
Longe do nível de serviço que eu posso oferecer aos meus alunos de Stanford.
13:18
(Laughter)
292
782365
1341
(Risos)
13:19
And you can see from the student testimonials
293
783706
1942
E podem ver, a partir dos depoimentos dos estudantes,
13:21
that students actually find
294
785648
1687
que eles acham
13:23
that because of this large online community,
295
787335
2521
que devido a esta
grande comunidade "on-line",
grande comunidade "on-line",
13:25
they got to interact with each other in many ways
296
789856
2599
conseguiram interagir uns com os outros de várias formas
13:28
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
297
792455
4193
mais profundas do que as que criavam
em salas de aula presenciais.
em salas de aula presenciais.
13:32
Students also self-assembled,
298
796648
2344
Os estudantes também se reuniram,
13:34
without any kind of intervention from us,
299
798992
1863
sem qualquer tipo de intervenção nossa,
13:36
into small study groups.
300
800855
1903
em pequenos grupos de estudo.
13:38
Some of these were physical study groups
301
802758
2362
Alguns destes eram grupos de estudo presenciais
13:41
along geographical constraints
302
805120
1826
com restrições geográficas,
13:42
and met on a weekly basis to work through problem sets.
303
806946
2722
que se reuniram semanalmente
para resolverem conjuntos de problemas.
para resolverem conjuntos de problemas.
13:45
This is the San Francisco study group,
304
809668
1900
Este é o grupo de estudo de São Francisco,
13:47
but there were ones all over the world.
305
811568
2319
mas havia outros por todo o mundo.
13:49
Others were virtual study groups,
306
813887
2032
Outros eram grupos de estudo virtuais,
13:51
sometimes along language lines or along cultural lines,
307
815919
2989
partilhando, por vezes, a mesma língua ou cultura,
13:54
and on the bottom left there,
308
818908
1444
e na parte inferior esquerda,
13:56
you see our multicultural universal study group
309
820352
3796
vê-se o nosso grupo de estudo multicultural universal,
14:00
where people explicitly wanted to connect
310
824148
1763
em que as pessoas queriam explicitamente contactar
14:01
with people from other cultures.
311
825911
3006
com pessoas de outras culturas.
14:04
There are some tremendous opportunities
312
828917
2111
Existem tremendas oportunidades
14:06
to be had from this kind of framework.
313
831028
3325
a partir deste tipo de enquadramento.
14:10
The first is that it has the potential of giving us
314
834353
3654
A primeira é que ela tem o potencial de nos dar
14:13
a completely unprecedented look
315
838007
2434
uma perspetiva sem precedentes
14:16
into understanding human learning.
316
840441
2289
para compreender a aprendizagem humana.
14:18
Because the data that we can collect here is unique.
317
842730
3463
Porque os dados que podemos recolher aqui são únicos.
14:22
You can collect every click, every homework submission,
318
846193
4009
Vocês podem analisar cada clique,
cada entrega de trabalho,
cada entrega de trabalho,
14:26
every forum post from tens of thousands of students.
319
850202
4363
cada mensagem no fórum,
de dezenas de milhares de estudantes.
de dezenas de milhares de estudantes.
14:30
So you can turn the study of human learning
320
854565
2343
Assim, pode-se transformar o estudo da aprendizagem humana,
14:32
from the hypothesis-driven mode
321
856908
1933
até hoje orientado por hipóteses,
14:34
to the data-driven mode, a transformation that,
322
858841
2858
para um modo baseado em dados,
uma transformação
uma transformação
14:37
for example, has revolutionized biology.
323
861699
3041
que, por exemplo, revolucionou a biologia.
14:40
You can use these data to understand fundamental questions
324
864740
3424
Podemos usar estes dados para entender questões fundamentais,
14:44
like, what are good learning strategies
325
868164
1880
como: quais são as boas estratégias de aprendizagem
14:45
that are effective versus ones that are not?
326
870044
2696
que são eficazes versus as que não são?
14:48
And in the context of particular courses,
327
872740
2240
E no contexto de cursos específicos,
14:50
you can ask questions
328
874980
1537
podemos perguntar
14:52
like, what are some of the misconceptions that are more common
329
876517
3255
quais são alguns dos equívocos mais comuns
14:55
and how do we help students fix them?
330
879772
2177
e como podemos ajudar os estudantes a resolvê-los?
14:57
So here's an example of that,
331
881949
1424
Aqui está um exemplo disso,
14:59
also from Andrew's Machine Learning class.
332
883373
2016
também da aula de Aprendizagem Automática do Andrew.
15:01
This is a distribution of wrong answers
333
885389
2208
Trata-se de uma distribuição de respostas erradas
15:03
to one of Andrew's assignments.
334
887597
1610
para um dos exercícios de Andrew.
15:05
The answers happen to be pairs of numbers,
335
889207
1893
As respostas são pares de números,
15:07
so you can draw them on this two-dimensional plot.
336
891100
2271
para que se possam desenhar neste gráfico 2D.
15:09
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
337
893371
3778
Cada uma das pequenas cruzes que veem
é uma resposta errada diferente.
é uma resposta errada diferente.
A cruz grande no canto superior esquerdo
15:13
The big cross at the top left
338
897149
2406
15:15
is where 2,000 students
339
899555
2148
representa a pergunta onde 2000 estudantes
15:17
gave the exact same wrong answer.
340
901703
3045
deram exatamente a mesma resposta errada.
15:20
Now, if two students in a class of 100
341
904748
2327
Agora, se dois alunos de uma turma de 100
15:22
give the same wrong answer,
342
907075
1287
dessem a mesma resposta errada,
15:24
you would never notice.
343
908362
1351
nunca se notaria.
15:25
But when 2,000 students give the same wrong answer,
344
909713
2560
Mas, quando 2000 alunos dão a mesma resposta errada,
15:28
it's kind of hard to miss.
345
912273
1697
é um pouco difícil não notar.
15:29
So Andrew and his students went in,
346
913970
2192
Então, quando o Andrew e os seus alunos
15:32
looked at some of those assignments,
347
916162
1520
analisaram alguns dos trabalhos,
15:33
understood the root cause of the misconception,
348
917682
4088
perceberam a causa da falha de entendimento
15:37
and then they produced a targeted error message
349
921770
2520
e criaram uma mensagem de erro
15:40
that would be provided to every student
350
924290
2249
que seria mostrada a todos os alunos
15:42
whose answer fell into that bucket,
351
926539
2179
que tivessem dado aquela resposta,
15:44
which means that students who made that same mistake
352
928718
2084
o que significa que os alunos que fizessem o mesmo erro
15:46
would now get personalized feedback
353
930802
2026
passariam a receber uma mensagem personalizada
15:48
telling them how to fix their misconception much more effectively.
354
932828
4399
ajudando-os a entender o conceito de forma mais eficaz.
15:53
So this personalization is something that one can then build
355
937227
3811
Então esta personalização é algo que se pode construir
15:56
by having the virtue of large numbers.
356
941038
3140
quando temos dados em grande escala.
16:00
Personalization is perhaps
357
944178
2312
A personalização é talvez
16:02
one of the biggest opportunities here as well,
358
946490
2423
uma das maiores oportunidades aqui,
16:04
because it provides us with the potential
359
948913
2345
porque nos dá o potencial de
16:07
of solving a 30-year-old problem.
360
951258
2690
resolver um problema com 30 anos.
16:09
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
361
953948
3349
O investigador educacional Benjamin Bloom, em 1984,
16:13
posed what's called the 2 sigma problem,
362
957297
2251
expôs o conhecido problema "2 sigma",
16:15
which he observed by studying three populations.
363
959548
3062
que foi observado ao estudar três populações.
16:18
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
364
962610
3608
A primeira é a população que estudou em sala de aula.
16:22
The second is a population of students that studied
365
966218
2777
A segunda é uma população de alunos
que estudou
que estudou
a frequentar uma sala de aula convencional,
16:24
using a standard lecture-based classroom,
366
968995
1719
16:26
but with a mastery-based approach,
367
970714
2080
mas com uma abordagem baseada no domínio de conteúdo,
de forma a que os alunos não pudessem avançar
para o tema seguinte
para o tema seguinte
16:28
so the students couldn't move on to the next topic
368
972794
1920
sem demonstrarem domínio do precedente.
16:30
before demonstrating mastery of the previous one.
369
974714
3354
16:33
And finally, there was a population of students
370
978068
2294
E, finalmente, uma população de estudantes
que foram ensinados de forma individual, recorrendo a um tutor.
16:36
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
371
980362
4528
A população baseada no domínio de conteúdo
apresentou um desvio padrão total,
apresentou um desvio padrão total,
16:40
The mastery-based population was a full standard deviation,
372
984890
3272
ou sigma, tendo um melhor desempenho que
16:44
or sigma, in achievement scores better
373
988162
2288
16:46
than the standard lecture-based class,
374
990450
2394
a população com aulas tradicionais, em sala de aula.
E a população com aulas individuais, atingiu 2 sigma
16:48
and the individual tutoring gives you 2 sigma
375
992844
2144
16:50
improvement in performance.
376
994988
1830
de melhoria no desempenho.
16:52
To understand what that means,
377
996818
1463
Para percebermos o seu significado,
olhemos para a aprendizagem realizada
em sala de aula,
em sala de aula,
16:54
let's look at the lecture-based classroom,
378
998281
1833
16:56
and let's pick the median performance as a threshold.
379
1000114
2919
e tomemos o desempenho médio como limiar.
Então, numa sala de aula tradicional,
16:58
So in a lecture-based class,
380
1003033
1338
metade dos estudantes encontram-se acima desse limiar e a outra metade, abaixo.
17:00
half the students are above that level and half are below.
381
1004371
3879
17:04
In the individual tutoring instruction,
382
1008250
2098
No grupo de ensino individual,
17:06
98 percent of the students are going to be above that threshold.
383
1010348
4801
98% dos estudantes ficarão acima desse limiar.
17:11
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
384
1015149
3920
Imaginem se pudéssemos ensinar de forma que 98% dos nossos alunos
17:14
would be above average.
385
1019069
2198
ficassem acima dessa média.
17:17
Hence, the 2 sigma problem.
386
1021267
3423
Por isso, o problema 2 sigma.
17:20
Because we cannot afford, as a society,
387
1024690
2399
Porque não podemos proporcionar,
enquanto sociedade,
enquanto sociedade,
17:22
to provide every student with an individual human tutor.
388
1027089
3072
ensino individualizado a todos os alunos.
17:26
But maybe we can afford to provide each student
389
1030161
2249
Mas, talvez possamos conceder a cada aluno
17:28
with a computer or a smartphone.
390
1032410
2019
um computador ou um smartphone.
17:30
So the question is, how can we use technology
391
1034429
2189
Então a questão é,
como podemos utilizar a tecnologia
como podemos utilizar a tecnologia
17:32
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
392
1036618
3375
para mover o lado esquerdo do gráfico,
da curva azul,
da curva azul,
para o lado direito, até à curva verde?
17:35
to the right side with the green curve?
393
1039993
2738
17:38
Mastery is easy to achieve using a computer,
394
1042731
2337
O domínio é fácil de alcançar
utilizando um computador,
utilizando um computador,
17:40
because a computer doesn't get tired
395
1045068
1405
porque o computador não se cansa
de mostrar o mesmo video cinco vezes.
17:42
of showing you the same video five times.
396
1046473
3073
17:45
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
397
1049546
3251
Ele não fica cansado de corrigir
o mesmo trabalho diversas vezes,
o mesmo trabalho diversas vezes,
tal como vimos em vários exemplos que vos mostrei.
17:48
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
398
1052802
3026
17:51
And even personalization
399
1055828
1854
E mesmo a personalização
é algo em que já se vê o início,
17:53
is something that we're starting to see the beginnings of,
400
1057682
2136
17:55
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
401
1059818
3192
quer através da personalização do currículo
17:58
or some of the personalized feedback that we've shown you.
402
1063010
3264
ou através do retorno para cada aluno que já vos mostrei.
Então, o objetivo aqui é tentar impulsionar,
18:02
So the goal here is to try and push,
403
1066274
2488
e ver o quão perto da curva verde
conseguimos chegar.
conseguimos chegar.
18:04
and see how far we can get towards the green curve.
404
1068762
3497
18:08
So, if this is so great, are universities now obsolete?
405
1072259
5359
Então, se isto é tão fantástico,
estarão as universidades obsoletas?
estarão as universidades obsoletas?
18:13
Well, Mark Twain certainly thought so.
406
1077618
2992
Bem, Mark Twain pensou isso.
18:16
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
407
1080610
2545
Ele afirmou que "A universidade é o lugar onde as anotações de aula dos professores
18:19
go straight to the students' lecture notes,
408
1083155
1703
"vão diretamente para as anotações de aulas dos alunos,
18:20
without passing through the brains of either."
409
1084858
2376
"sem passarem pelos cérebros de ambos."
(Risos)
18:23
(Laughter)
410
1087234
4047
18:27
I beg to differ with Mark Twain, though.
411
1091281
2668
No entanto, eu discordo de Mark Twain.
18:29
I think what he was complaining about is not
412
1093949
2665
Penso que ele não se queixava
das universidades,
mas sim do formato baseado na palestra
mas sim do formato baseado na palestra
18:32
universities but rather the lecture-based format
413
1096614
2750
em que muitas universidades gastam tanto tempo.
18:35
that so many universities spend so much time on.
414
1099364
2784
18:38
So let's go back even further, to Plutarch,
415
1102148
3159
Voltemos ainda mais atrás: a Plutarco,
18:41
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
416
1105307
2227
que disse que: "A mente não é um recipiente que precisa de ser enchido,
"mas madeira que precisa de ser inflamada."
18:43
but wood that needs igniting."
417
1107534
2023
18:45
And maybe we should spend less time at universities
418
1109557
2190
E talvez devessemos passar menos tempo nas universidade,
18:47
filling our students' minds with content
419
1111747
2571
a encher as mentes dos alunos com conteúdos
18:50
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
420
1114318
3800
através de aulas tradicionais,
e mais tempo a inflamar a sua criatividade,
e mais tempo a inflamar a sua criatividade,
18:54
their imagination and their problem-solving skills
421
1118118
3255
a sua imaginação e as suas competências de resolução de problemas
conversando, realmente, com eles.
18:57
by actually talking with them.
422
1121373
2498
18:59
So how do we do that?
423
1123871
1367
Então, como fazemos isso?
19:01
We do that by doing active learning in the classroom.
424
1125238
3431
Fazemos isso através da aprendizagem
ativa em sala de aula.
ativa em sala de aula.
19:04
So there's been many studies, including this one,
425
1128669
2449
Têm-se desenvolvido muitos estudos,
incluindo este,
incluindo este,
19:07
that show that if you use active learning,
426
1131118
2080
que mostram que
se a aprendizagem ativa for utilizada,
se a aprendizagem ativa for utilizada,
19:09
interacting with your students in the classroom,
427
1133198
2416
interagindo com os estudantes
na sala de aula,
na sala de aula,
19:11
performance improves on every single metric --
428
1135614
2696
o desempenho melhora
em quase todas as métricas
em quase todas as métricas
19:14
on attendance, on engagement and on learning
429
1138310
2449
— na assiduidade, no compromisso e na aprendizagem,
19:16
as measured by a standardized test.
430
1140759
2055
como foi aferido através de testes padronizados.
Podem verificar, por exemplo,
que o resultado de desempenho obtido
que o resultado de desempenho obtido
19:18
You can see, for example, that the achievement score
431
1142814
1864
19:20
almost doubles in this particular experiment.
432
1144678
2870
quase que duplica nesta experiência.
19:23
So maybe this is how we should spend our time at universities.
433
1147548
4401
Então, talvez seja desta forma que devemos
utilizar o nosso tempo nas universidades.
utilizar o nosso tempo nas universidades.
19:27
So to summarize, if we could offer a top quality education
434
1151949
4577
Resumindo, se pudéssemos oferecer
uma educação de qualidade
uma educação de qualidade
19:32
to everyone around the world for free,
435
1156526
1903
a todas as pessoas do mundo, gratuitamente,
19:34
what would that do? Three things.
436
1158429
2821
o que aconteceria? Três coisas.
19:37
First it would establish education as a fundamental human right,
437
1161250
3421
Primeiro, estabelecer-se-ia a educação como um dos direitos humanos fundamentais,
19:40
where anyone around the world
438
1164671
1366
em que qualquer pessoa, em qualquer parte do mundo,
19:41
with the ability and the motivation
439
1166037
1921
com capacidade e motivação,
19:43
could get the skills that they need
440
1167958
1951
pudesse obter as competências necessárias
19:45
to make a better life for themselves,
441
1169909
1585
para tornar a vida melhor para si,
para as suas famílias e as suas comunidades.
19:47
their families and their communities.
442
1171494
2017
19:49
Second, it would enable lifelong learning.
443
1173511
2631
Segundo, permitiria a aprendizagem
ao longo da vida.
ao longo da vida.
É uma vergonha que para tanta gente,
19:52
It's a shame that for so many people,
444
1176142
1951
a aprendizagem acabe quando termina
o ensino secundário ou a faculdade.
o ensino secundário ou a faculdade.
19:53
learning stops when we finish high school or when we finish college.
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1178093
3312
19:57
By having this amazing content be available,
446
1181405
2481
O facto destes incríveis conteúdos estarem disponíveis,
19:59
we would be able to learn something new
447
1183886
2743
permite-nos aprender algo de novo
20:02
every time we wanted,
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1186629
1136
sempre que quisermos,
20:03
whether it's just to expand our minds
449
1187765
1329
seja apenas para expandir a nossa mente
ou mesmo para mudar as nossas vidas.
20:04
or it's to change our lives.
450
1189094
1959
E, finalmente, permitiria
criar uma onda de inovação,
criar uma onda de inovação,
20:06
And finally, this would enable a wave of innovation,
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1191053
3145
20:10
because amazing talent can be found anywhere.
452
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3072
porque talentos surpreendentes
podem ser encontrados em qualquer lugar.
podem ser encontrados em qualquer lugar.
20:13
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
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3008
Talvez o próximo Albert Einstein
ou o próximo Steve Jobs
ou o próximo Steve Jobs
20:16
is living somewhere in a remote village in Africa.
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2615
estejam a viver numa vila remota de África.
E se pudermos proporcionar a essas pessoas educação,
20:18
And if we could offer that person an education,
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2656
20:21
they would be able to come up with the next big idea
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eles surgirão com a próxima grande ideia
20:23
and make the world a better place for all of us.
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1207905
2404
e tornarão o planeta um lugar melhor para todos nós.
20:26
Thank you very much.
458
1210309
1160
Muito obrigada.
(Aplausos)
20:27
(Applause)
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7583
ABOUT THE SPEAKER
Daphne Koller - EducatorWith Coursera, Daphne Koller and co-founder Andrew Ng are bringing courses from top colleges online, free, for anyone who wants to take them.
Why you should listen
A 3rd generation Ph.D who is passionate about education, Stanford professor Daphne Koller is excited to be making the college experience available to anyone through her startup, Coursera. With classes from 85 top colleges, Coursera is an innovative model for online learning. While top schools have been putting lectures online for years, Coursera's platform supports the other vital aspect of the classroom: tests and assignments that reinforce learning.
At the Stanford Artificial Intelligence Laboratory, computer scientist Daphne Koller studies how to model large, complicated decisions with lots of uncertainty. (Her research group is called DAGS, which stands for Daphne's Approximate Group of Students.) In 2004, she won a MacArthur Fellowship for her work, which involves, among other things, using Bayesian networks and other techniques to explore biomedical and genetic data sets.
Daphne Koller | Speaker | TED.com