TED2012
Peter Norvig: The 100,000-student classroom
Peter Norvig: Der 100.000-Studenten-Hörsaal
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Im Herbst 2011 unterrichtete Peter Norvig zusammen mit Sebastian Thrun künstliche Intelligenz an der Stanford Universität in einem Kurs, der von 175 Studenten vor Ort und von über 100.000 Studenten via interaktivem Webcast besucht wurde. Er teilt mit, was er dadurch über das Unterrichten in einem globalen Hörsaal gelernt hat.
Peter Norvig - Computer scientist
Peter Norvig is a leading American computer scientist, expert on artificial intelligence and the Director of Research at Google Inc. Full bio
Peter Norvig is a leading American computer scientist, expert on artificial intelligence and the Director of Research at Google Inc. Full bio
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00:17
Everyone is both a learner
0
1135
1976
Jeder Mensch ist zugleich Schüler
00:19
and a teacher.
1
3111
1512
als auch Lehrer.
00:20
This is me being inspired
2
4623
2456
Hier werde ich inspiriert
00:22
by my first tutor,
3
7079
1191
von meiner ersten Lehrerin,
00:24
my mom,
4
8270
945
meiner Mutter.
00:25
and this is me teaching
5
9215
2623
Hier bringe ich
00:27
Introduction to Artificial Intelligence
6
11838
1953
Einführung in die künstliche Intelligenz
00:29
to 200 students
7
13791
1240
200 Studenten an der
00:30
at Stanford University.
8
15031
1272
Stanford Universität näher.
00:32
Now the students and I
9
16303
1456
Zwar genossen die Studenten
00:33
enjoyed the class,
10
17759
1176
und ich den Unterricht,
00:34
but it occurred to me
11
18935
1416
aber mir fiel auf,
00:36
that while the subject matter
12
20351
1711
dass zwar der Stoff
00:37
of the class is advanced
13
22062
1289
ziemlich fortgeschritten
00:39
and modern,
14
23351
688
und modern war,
00:39
the teaching technology isn't.
15
24039
2319
aber die Lehrmethode gar nicht.
00:42
In fact, I use basically
16
26358
2336
Tatsächlich ist es im Grunde
00:44
the same technology as
17
28694
2370
dieselbe Methode,
00:46
this 14th-century classroom.
18
31064
2630
wie im 14. Jahrhundert.
00:49
Note the textbook,
19
33694
2800
Beachten Sie das Lehrbuch,
00:52
the sage on the stage,
20
36494
2944
den Vortragenden auf dem Podium
00:55
and the sleeping guy
21
39438
1899
und den schlafenden Schüler
00:57
in the back. (Laughter)
22
41337
901
hinten im Klassenzimmer. (Gelächter)
00:58
Just like today.
23
42238
2937
Genau wie heute.
01:01
So my co-teacher,
24
45175
3111
Deshalb sagten ich und
01:04
Sebastian Thrun, and I thought,
25
48286
1640
mein Kollege Sebastian Thrun uns,
01:05
there must be a better way.
26
49926
1774
dass es bessere Methoden geben muss.
01:07
We challenged ourselves
27
51700
1654
Wir haben uns selbst herausgefordert,
01:09
to create an online class
28
53354
1291
um einen Online-Unterricht,
01:10
that would be equal or better
29
54645
1631
mit vergleichbarer oder höherer Qualität
01:12
in quality to our Stanford class,
30
56276
2336
als an der Stanford Universität.
01:14
but to bring it to anyone
31
58612
2210
Er sollte jedoch jedem auf der Welt
01:16
in the world for free.
32
60822
1630
frei zugänglich sein.
01:18
We announced the class on July 29th,
33
62452
2568
Der Kurs wurde am 29. Juli angekündigt,
01:20
and within two weeks, 50,000 people
34
65020
3209
und innerhalb von zwei Wochen
01:24
had signed up for it.
35
68229
1407
meldeten sich 50.000 Leute dafür an.
01:25
And that grew to 160,000 students
36
69636
3105
Letztendlich waren es 160.000 Studenten
01:28
from 209 countries.
37
72741
2064
aus 209 Ländern.
01:30
We were thrilled to have
38
74805
1808
Wir waren begeistert davon,
01:32
that kind of audience,
39
76613
1121
ein derartiges Publikum zu haben,
01:33
and just a bit terrified that we
40
77734
2639
und auch ein bisschen eingeschüchtert,
01:36
hadn't finished preparing the class yet. (Laughter)
41
80373
2311
weil der Stoff noch nicht fertig war. (Gelächter)
01:38
So we got to work.
42
82684
1612
Also machten wir uns ans Werk.
01:40
We studied what others had done,
43
84296
1636
Wir schauten, was andere gemacht hatten,
01:41
what we could copy and what we could change.
44
85932
2323
was wir davon beibehalten oder ändern würden.
01:44
Benjamin Bloom had showed
45
88255
2661
Bei Benjamin Bloom hatte sich gezeigt,
01:46
that one-on-one tutoring works best,
46
90916
1809
dass Eins-zu-Eins-Unterricht am besten funktioniert.
01:48
so that's what we tried to emulate,
47
92725
2128
Deshalb versuchten wir ihn so zu gestalten,
01:50
like with me and my mom,
48
94853
1440
wie den, den ich von meiner Mutter erhielt,
01:52
even though we knew
49
96293
1505
obwohl wir wussten,
01:53
it would be one-on-thousands.
50
97798
1918
dass es Eins zu Tausend sein würde.
01:55
Here, an overhead video camera
51
99716
2201
Hier sieht man, wie eine Overhead-Kamera
01:57
is recording me as I'm talking
52
101917
1832
aufnimmt, was ich erzähle,
01:59
and drawing on a piece of paper.
53
103749
1679
während ich auf einem Stück Papier zeichne.
02:01
A student said, "This class felt
54
105428
2409
Ein Student meinte: "Dieser Kurs fühlte sich an,
02:03
like sitting in a bar
55
107837
1152
als säße man in einer Bar,
02:04
with a really smart friend
56
108989
1479
mit einem klugen Freund,
02:06
who's explaining something
57
110468
1204
der dir erklärt, was du nicht verstanden hast,
02:07
you haven't grasped, but are about to."
58
111672
2301
aber gleich verstehen wirst."
02:09
And that's exactly what we were aiming for.
59
113973
2116
Und genau das strebten wir an.
02:11
Now, from Khan Academy, we saw
60
116089
2788
Von der Khan Academy wussten wir,
02:14
that short 10-minute videos
61
118877
1824
dass kurze, zehnminütige Videos
02:16
worked much better than trying
62
120701
1776
effektiver sind, als zu versuchen,
02:18
to record an hour-long lecture
63
122477
2071
eine einstündige Vorlesung aufzunehmen und sie dann
02:20
and put it on the small-format screen.
64
124548
2417
auf einem kleinformatigen Bildschirm zu zeigen.
02:22
We decided to go even shorter
65
126965
2192
Wir entschlossen uns, das Ganze noch kürzer und
02:25
and more interactive.
66
129157
1648
interaktiver zu gestalten.
02:26
Our typical video is two minutes,
67
130805
2247
Unser durchschnittliches Video dauert zwei Minuten,
02:28
sometimes shorter, never more
68
133052
1752
manchmal ist es kürzer, aber nie länger als 6 Minuten.
02:30
than six, and then we pause for
69
134804
2689
Zwischendurch halten wir auch inne,
02:33
a quiz question, to make it
70
137493
1367
um eine Quiz-Frage zu stellen,
02:34
feel like one-on-one tutoring.
71
138860
1878
um dem Einzelunterricht noch näher zu kommen.
02:36
Here, I'm explaining how a computer uses
72
140738
2402
Hier erkläre ich, wie ein Computer
02:39
the grammar of English
73
143140
1248
die englische Grammatik nutzt,
02:40
to parse sentences, and here,
74
144388
2177
um Sätze zu formen. Und hier
02:42
there's a pause and the student
75
146565
2064
eine Pause, in der der Student
02:44
has to reflect, understand what's going on
76
148629
2237
reflektieren muss, verstehen, worum es geht,
02:46
and check the right boxes
77
150866
1640
und die richtigen Kästchen ankreuzen,
02:48
before they can continue.
78
152506
1417
bevor er weitermachen kann.
02:49
Students learn best when
79
153923
2448
Schüler lernen am besten,
02:52
they're actively practicing.
80
156371
1248
wenn sie aktiv teilnehmen.
02:53
We wanted to engage them, to have them grapple
81
157619
2296
Wir wollten sie miteinbeziehen, damit sie Unklarheiten
02:55
with ambiguity and guide them to synthesize
82
159915
2968
selbst beseitigen, und die Grundgedanken
02:58
the key ideas themselves.
83
162883
1665
für sich selbst zusammenfügen können.
03:00
We mostly avoid questions
84
164548
1712
Wir vermeiden möglichst Fragestellungen, wie
03:02
like, "Here's a formula, now
85
166260
1711
zum Beispiel: "Lösen Sie diese Formel
03:03
tell me the value of Y
86
167971
1075
nach y auf, mit der Bedingung,
03:04
when X is equal to two."
87
169046
1212
dass x gleich 2 ist."
03:06
We preferred open-ended questions.
88
170258
1817
Wir bevorzugten offene Fragen.
03:07
One student wrote, "Now I'm seeing
89
172075
3178
Ein Student schrieb: "Jetzt sehe ich
03:11
Bayes networks and examples of
90
175253
1862
das Bayessche Netz und die Spieltheorie
03:13
game theory everywhere I look."
91
177115
1568
überall, wohin ich auch blicke."
03:14
And I like that kind of response.
92
178683
1738
Und diese Art von Reaktion gefällt mir.
03:16
That's just what we were going for.
93
180421
1806
Genau das wollten wir erreichen.
03:18
We didn't want students to memorize the formulas;
94
182227
2194
Wir wollten ihnen nicht nur Formeln vermitteln.
03:20
we wanted to change the way
95
184421
1190
Wir wollten ihre Sicht
03:21
they looked at the world.
96
185611
1090
auf die Welt ändern.
03:22
And we succeeded.
97
186701
1326
Und wir waren erfolgreich.
03:23
Or, I should say, the students succeeded.
98
188027
2400
Oder besser gesagt, unsere Studenten waren es.
03:26
And it's a little bit ironic
99
190427
1919
Und dabei ist es etwas ironisch,
03:28
that we set about to disrupt traditional education,
100
192346
2913
dass wir mit traditionellem Unterricht zu brechen versuchten.
03:31
and in doing so, we ended up
101
195259
2016
Dabei endeten wir damit,
03:33
making our online class
102
197275
1584
dass wir uns mit unseren Online-Einheiten
03:34
much more like a traditional college class
103
198859
2327
viel mehr einem traditionellen Kurs annäherten,
03:37
than other online classes.
104
201186
1841
als anderer Online-Unterricht.
03:38
Most online classes, the videos are always available.
105
203027
3215
In den meisten Online-Kursen sind die Videos jederzeit verfügbar.
03:42
You can watch them any time you want.
106
206242
1817
Man kann sie jederzeit ansehen.
03:43
But if you can do it any time,
107
208059
2287
Aber, kann man es jederzeit tun,
03:46
that means you can do it tomorrow,
108
210346
1505
kann man es auch morgen tun,
03:47
and if you can do it tomorrow,
109
211851
1408
und wenn man es morgen tun kann,
03:49
well, you may not ever
110
213259
2162
nun ja, kommt man vielleicht
03:51
get around to it. (Laughter)
111
215421
1758
erst gar nicht dazu. (Gelächter)
03:53
So we brought back the innovation
112
217179
2192
Also haben wir die Innovation der
03:55
of having due dates. (Laughter)
113
219371
2087
Abgabetermine wieder eingeführt. (Gelächter)
03:57
You could watch the videos
114
221458
1312
Man konnte die Videos in einer Woche ansehen,
03:58
any time you wanted during the week,
115
222770
1912
wann immer man wollte,
04:00
but at the end of the week,
116
224682
1155
aber am Ende der Woche,
04:01
you had to get the homework done.
117
225837
1717
mussten die Hausaufgaben erledigt sein.
04:03
This motivated the students to keep going, and it also
118
227554
1913
Das motiviert die Studenten, weiterzumachen.
04:05
meant that everybody was working
119
229467
2856
Und außerdem arbeitete jeder zur gleichen Zeit
04:08
on the same thing at the same time,
120
232323
1518
am gleichen Thema.
04:09
so if you went into a discussion forum,
121
233841
1497
Stieg man also ins Diskussionsforum ein, konnte man
04:11
you could get an answer from a peer within minutes.
122
235338
2704
innerhalb von Minuten Antworten von Kollegen bekommen.
04:13
Now, I'll show you some of the forums, most of which
123
238042
2939
Jetzt werde ich Ihnen einige dieser Foren zeigen,
04:16
were self-organized by the students themselves.
124
240981
2766
wovon die meisten die Studenten selbst erstellten.
04:19
From Daphne Koller and Andrew Ng, we learned
125
243747
3224
Von Daphne Koller und Andrew Ng lernten wir das Konzept
04:22
the concept of "flipping" the classroom.
126
246971
1996
des umgekehrten Unterrichten kennen.
04:24
Students watched the videos
127
248967
1295
Die Studenten schauten sich die Videos alleine an,
04:26
on their own, and then they
128
250262
1588
und trafen sich dann,
04:27
come together to discuss them.
129
251850
1710
um darüber zu diskutieren.
04:29
From Eric Mazur, I learned about peer instruction,
130
253560
3157
Von Eric Mazur lernte ich über die Nachhilfe durch Mitstudenten,
04:32
that peers can be the best teachers,
131
256717
2624
dass sie die besten Nachhilfelehrer sein können,
04:35
because they're the ones
132
259341
1432
weil sie erinnern, was es bedeutet,
04:36
that remember what it's like to not understand.
133
260773
2848
etwas nicht zu verstehen.
04:39
Sebastian and I have forgotten some of that.
134
263621
2681
Sebastian und ich hatten etwas davon vergessen.
04:42
Of course, we couldn't have
135
266302
2399
Natürlich konnten wir keine
04:44
a classroom discussion with
136
268701
1632
gemeinschaftliche Diskussion
04:46
tens of thousands of students,
137
270333
1546
mit zehntausenden Studenten führen,
04:47
so we encouraged and nurtured these online forums.
138
271879
3486
also förderten und unterstützten wir diese Online-Foren.
04:51
And finally, from Teach For America,
139
275365
3048
Und schließlich lernte ich von Teach for America,
04:54
I learned that a class is not
140
278413
1481
dass ein Kurs nicht nur
04:55
primarily about information.
141
279894
1496
aus Information besteht.
04:57
More important is motivation and determination.
142
281390
2831
Wichtiger sind Motivation und Entschlossenheit.
05:00
It was crucial that the students see
143
284221
1840
Es war wichtig, dass die Studenten begriffen,
05:01
that we're working hard for them and
144
286061
1800
dass wir hart für sie arbeiteten,
05:03
they're all supporting each other.
145
287861
1409
und dass sie sich alle gegenseitig halfen.
05:05
Now, the class ran 10 weeks,
146
289270
2968
Der Kurs dauerte also 10 Wochen,
05:08
and in the end, about half of the 160,000 students watched
147
292238
3911
und am Ende hatte die Hälfte der 160.000 Studenten
05:12
at least one video each week,
148
296149
1563
zumindest ein Video pro Woche angesehen.
05:13
and over 20,000 finished all the homework,
149
297712
2693
Über 20.000 machten alle Hausübungen,
05:16
putting in 50 to 100 hours.
150
300405
1664
was 50 bis 100 Stunden Arbeit bedeutete.
05:17
They got this statement of accomplishment.
151
302069
1553
Sie bekamen dieses Zeugnis.
05:19
So what have we learned?
152
303622
2119
Was haben wir also gelernt?
05:21
Well, we tried some old ideas
153
305741
2816
Nun, wir versuchten ein paar alte Ideen,
05:24
and some new and put them together,
154
308557
1657
und ein paar neue, und kombinierten sie.
05:26
but there are more ideas to try.
155
310214
2082
Aber es gibt noch mehr Ideen auszuprobieren.
05:28
Sebastian's teaching another class now.
156
312296
1814
Sebastian unterrichtet jetzt noch einen Kurs.
05:30
I'll do one in the fall.
157
314110
1368
Ich werde einen im Herbst geben.
05:31
Stanford Coursera, Udacity, MITx
158
315478
3760
Stanford Coursera, Udacity, MITx
05:35
and others have more classes coming.
159
319238
2271
und andere haben noch mehr Kurse geplant.
05:37
It's a really exciting time.
160
321509
1488
Es ist eine sehr aufregende Zeit.
05:38
But to me, the most exciting
161
322997
1472
Aber für mich sind der aufregendste Teil
05:40
part of it is the data that we're gathering.
162
324469
2976
die Daten, die wir erfassen.
05:43
We're gathering thousands
163
327445
2696
Wir erfassen tausende von Interaktionen,
05:46
of interactions per student per class,
164
330141
1656
pro Student, pro Klasse,
05:47
billions of interactions altogether,
165
331797
2208
insgesamt also Milliarden von Interaktionen,
05:49
and now we can start analyzing that,
166
334005
2504
die wir jetzt beginnen, zu analysieren.
05:52
and when we learn from that,
167
336509
1464
Und wenn wir von dieser Datenerfassung
05:53
do experimentations,
168
337973
1241
und Analyse lernen, machen wir Experimente,
05:55
that's when the real revolution will come.
169
339214
2240
was die richtige Revolution einleiten wird.
05:57
And you'll be able to see the results from
170
341454
2776
Und Sie werden das Ergebnis in einer
06:00
a new generation of amazing students.
171
344230
2263
neuen Generation fantastischer Studenten sehen.
06:02
(Applause)
172
346493
2253
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Peter Norvig - Computer scientistPeter Norvig is a leading American computer scientist, expert on artificial intelligence and the Director of Research at Google Inc.
Why you should listen
Peter Norvig is a computer scientist and expert in both artificial intelligence and online search. Currently the Director of Research at Google Inc., Norvig was responsible for maintaining and improving the engine's core web search algorithms from 2002 to 2005. Prior to his work at Google, Norvig was NASA's chief computer scientist.
A fellow of the American Association for Artificial Intelligence and the author of the book Artificial Intelligence: A Modern Approach, Norvig (along with Sebastian Thrun) taught the Stanford University class "Introduction to Artificial Intelligence," which was made available to anyone in the world. More than 160,000 students from 209 countries enrolled.
Norvig is also known for penning the world's longest palindromic sentence.
Peter Norvig | Speaker | TED.com