TED2012
Peter Norvig: The 100,000-student classroom
Peter Norvig: el aula de 100 000 estudiantes
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En el otoño de 2011, Peter Norvig dictó una clase con Sebastian Thrun sobre inteligencia artificial en Stanford a la que asistieron 175 alumnos in situ... y más de 100 000 a través de un webcast interactivo. Aquí comparte lo que aprendió de la enseñanza en un aula global.
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
Todos somos aprendices
00:19
and a teacher.
1
3111
1512
y maestros.
00:20
This is me being inspired
2
4623
2456
Aquí recibo inspiración
00:22
by my first tutor,
3
7079
1191
de mi primera maestra,
00:24
my mom,
4
8270
945
mi mamá,
00:25
and this is me teaching
5
9215
2623
y aquí estoy enseñando
00:27
Introduction to Artificial Intelligence
6
11838
1953
Introducción a la Inteligencia Artificial
00:29
to 200 students
7
13791
1240
a 200 estudiantes
00:30
at Stanford University.
8
15031
1272
en la Universidad de Stanford.
00:32
Now the students and I
9
16303
1456
Los estudiantes y yo
00:33
enjoyed the class,
10
17759
1176
disfrutamos la clase,
00:34
but it occurred to me
11
18935
1416
pero se me ocurrió
00:36
that while the subject matter
12
20351
1711
que mientras la asignatura
00:37
of the class is advanced
13
22062
1289
es avanzada
00:39
and modern,
14
23351
688
y moderna,
00:39
the teaching technology isn't.
15
24039
2319
la tecnología de enseñanza no lo es.
00:42
In fact, I use basically
16
26358
2336
De hecho, en esencia, uso
00:44
the same technology as
17
28694
2370
la misma tecnología
00:46
this 14th-century classroom.
18
31064
2630
que esta aula del siglo XIV.
00:49
Note the textbook,
19
33694
2800
Vean el libro de texto,
00:52
the sage on the stage,
20
36494
2944
el sabio en el escenario
00:55
and the sleeping guy
21
39438
1899
y el tipo que duerme
00:57
in the back. (Laughter)
22
41337
901
allí atrás. (Risas)
00:58
Just like today.
23
42238
2937
Como en la actualidad.
01:01
So my co-teacher,
24
45175
3111
Por eso mi compañero,
01:04
Sebastian Thrun, and I thought,
25
48286
1640
Sebastian Thrun, y yo pensamos
01:05
there must be a better way.
26
49926
1774
que debe haber una mejor manera.
01:07
We challenged ourselves
27
51700
1654
Aceptamos el desafío
01:09
to create an online class
28
53354
1291
de crear una clase virtual
01:10
that would be equal or better
29
54645
1631
de calidad igual o mejor
01:12
in quality to our Stanford class,
30
56276
2336
a las clases de Stanford,
01:14
but to bring it to anyone
31
58612
2210
pero sería para
01:16
in the world for free.
32
60822
1630
todo el mundo y gratis.
01:18
We announced the class on July 29th,
33
62452
2568
Anunciamos la clase el 29 de julio
01:20
and within two weeks, 50,000 people
34
65020
3209
y en dos semanas se inscribieron
01:24
had signed up for it.
35
68229
1407
50 000 personas.
01:25
And that grew to 160,000 students
36
69636
3105
Y pasaron a ser 160 000 estudiantes
01:28
from 209 countries.
37
72741
2064
de 209 países.
01:30
We were thrilled to have
38
74805
1808
Estábamos encantados
01:32
that kind of audience,
39
76613
1121
con esa audiencia
01:33
and just a bit terrified that we
40
77734
2639
y un poco aterrorizados porque aún
01:36
hadn't finished preparing the class yet. (Laughter)
41
80373
2311
no habíamos terminado de preparar la clase. (Risas)
01:38
So we got to work.
42
82684
1612
Y nos pusimos a trabajar.
01:40
We studied what others had done,
43
84296
1636
Analizamos lo que hicieron otros,
01:41
what we could copy and what we could change.
44
85932
2323
qué podíamos copiar y qué podíamos cambiar.
01:44
Benjamin Bloom had showed
45
88255
2661
Benjamin Bloom había demostrado
01:46
that one-on-one tutoring works best,
46
90916
1809
que la enseñanza uno a uno funciona mejor
01:48
so that's what we tried to emulate,
47
92725
2128
y eso fue lo que tratamos de emular,
01:50
like with me and my mom,
48
94853
1440
como ocurrió con mi madre y yo,
01:52
even though we knew
49
96293
1505
aunque sabíamos
01:53
it would be one-on-thousands.
50
97798
1918
que sería de uno para miles.
01:55
Here, an overhead video camera
51
99716
2201
Aquí, una videocámara desde arriba
01:57
is recording me as I'm talking
52
101917
1832
me graba mientras hablo
01:59
and drawing on a piece of paper.
53
103749
1679
y dibujo en un papel.
02:01
A student said, "This class felt
54
105428
2409
Un estudiante dijo: "Esta clase parece
02:03
like sitting in a bar
55
107837
1152
ocurrir en un bar
02:04
with a really smart friend
56
108989
1479
con un amigo muy inteligente
02:06
who's explaining something
57
110468
1204
que explica algo
02:07
you haven't grasped, but are about to."
58
111672
2301
que no entendemos, pero estamos por entender."
02:09
And that's exactly what we were aiming for.
59
113973
2116
Y eso es exactamente lo que buscábamos.
02:11
Now, from Khan Academy, we saw
60
116089
2788
En Khan Academy vimos
02:14
that short 10-minute videos
61
118877
1824
que esos videos de 10 minutos
02:16
worked much better than trying
62
120701
1776
funcionaban mejor que
02:18
to record an hour-long lecture
63
122477
2071
las conferencias de una hora
02:20
and put it on the small-format screen.
64
124548
2417
en un formato de pantalla pequeńa.
02:22
We decided to go even shorter
65
126965
2192
Decidimos hacerlos más breves
02:25
and more interactive.
66
129157
1648
y más interactivos.
02:26
Our typical video is two minutes,
67
130805
2247
Nuestro video típico es de dos minutos,
02:28
sometimes shorter, never more
68
133052
1752
a veces más breve, nunca más
02:30
than six, and then we pause for
69
134804
2689
de seis minutos, y luego viene una pausa
02:33
a quiz question, to make it
70
137493
1367
para una pregunta, para que
02:34
feel like one-on-one tutoring.
71
138860
1878
parezca una clase individual.
02:36
Here, I'm explaining how a computer uses
72
140738
2402
Aquí estoy explicando cómo usa una computadora
02:39
the grammar of English
73
143140
1248
la gramática inglesa
02:40
to parse sentences, and here,
74
144388
2177
para analizar oraciones y aquí
02:42
there's a pause and the student
75
146565
2064
hay una pausa y los estudiantes
02:44
has to reflect, understand what's going on
76
148629
2237
tienen que pensar, entender lo que sucede
02:46
and check the right boxes
77
150866
1640
y marcar en la casilla correcta
02:48
before they can continue.
78
152506
1417
antes de continuar.
02:49
Students learn best when
79
153923
2448
Los estudiantes aprenden mejor
02:52
they're actively practicing.
80
156371
1248
si practican de forma activa.
02:53
We wanted to engage them, to have them grapple
81
157619
2296
Queríamos animarles a esforzarse a resolver
02:55
with ambiguity and guide them to synthesize
82
159915
2968
la ambigüedad y ayudarles a sintetizar
02:58
the key ideas themselves.
83
162883
1665
las ideas clave por sí mismos.
03:00
We mostly avoid questions
84
164548
1712
Por lo general evitamos preguntas
03:02
like, "Here's a formula, now
85
166260
1711
del tipo: "Esta es la fórmula,
03:03
tell me the value of Y
86
167971
1075
dígame el valor de Y
03:04
when X is equal to two."
87
169046
1212
si X es igual a dos."
03:06
We preferred open-ended questions.
88
170258
1817
Preferimos las preguntas abiertas.
03:07
One student wrote, "Now I'm seeing
89
172075
3178
Un estudiante escribió: "Ahora veo
03:11
Bayes networks and examples of
90
175253
1862
redes bayesianas y ejemplos
03:13
game theory everywhere I look."
91
177115
1568
de teoría de juegos por donde mire."
03:14
And I like that kind of response.
92
178683
1738
Me gusta ese tipo de respuestas.
03:16
That's just what we were going for.
93
180421
1806
Eso era exactamente lo que buscábamos.
03:18
We didn't want students to memorize the formulas;
94
182227
2194
No queríamos que los estudiantes memorizaran las fórmulas;
03:20
we wanted to change the way
95
184421
1190
queríamos cambiar su manera
03:21
they looked at the world.
96
185611
1090
de mirar el mundo.
03:22
And we succeeded.
97
186701
1326
Y lo logramos.
03:23
Or, I should say, the students succeeded.
98
188027
2400
O, debería decir, los estudiantes lo lograron.
03:26
And it's a little bit ironic
99
190427
1919
Y es un poco irónico
03:28
that we set about to disrupt traditional education,
100
192346
2913
que, puestos a romper con la educación tradicional,
03:31
and in doing so, we ended up
101
195259
2016
al hacerlo terminamos
03:33
making our online class
102
197275
1584
en clases virtuales
03:34
much more like a traditional college class
103
198859
2327
mucho más parecidas a las tradicionales
03:37
than other online classes.
104
201186
1841
que a otras clases virtuales.
03:38
Most online classes, the videos are always available.
105
203027
3215
En la mayoría de las clases virtuales, los videos siempre están disponibles.
03:42
You can watch them any time you want.
106
206242
1817
Uno puede verlos cuando quiere.
03:43
But if you can do it any time,
107
208059
2287
Pero si se pueden ver cuando se quiere,
03:46
that means you can do it tomorrow,
108
210346
1505
se los puede dejar para mañana
03:47
and if you can do it tomorrow,
109
211851
1408
y si se puede dejar para mañana
03:49
well, you may not ever
110
213259
2162
en fin, uno quizá nunca
03:51
get around to it. (Laughter)
111
215421
1758
termine viéndolos. (Risas)
03:53
So we brought back the innovation
112
217179
2192
Así que volvimos a innovar
03:55
of having due dates. (Laughter)
113
219371
2087
y pusimos fechas de entrega. (Risas)
03:57
You could watch the videos
114
221458
1312
Se podía mirar los videos
03:58
any time you wanted during the week,
115
222770
1912
en cualquier momento durante la semana
04:00
but at the end of the week,
116
224682
1155
pero al fin de la semana
04:01
you had to get the homework done.
117
225837
1717
había que entregar la tarea.
04:03
This motivated the students to keep going, and it also
118
227554
1913
Esto motivó a los estudiantes a continuar
04:05
meant that everybody was working
119
229467
2856
y también a que todos trabajasen
04:08
on the same thing at the same time,
120
232323
1518
en la misma tarea al mismo tiempo;
04:09
so if you went into a discussion forum,
121
233841
1497
así que si uno iba al foro de discusión
04:11
you could get an answer from a peer within minutes.
122
235338
2704
podía tener una respuesta de un compañero en minutos.
04:13
Now, I'll show you some of the forums, most of which
123
238042
2939
Ahora les mostraré algunos de los foros; en su mayoría
04:16
were self-organized by the students themselves.
124
240981
2766
estaban auto-organizados por los mismos estudiantes.
04:19
From Daphne Koller and Andrew Ng, we learned
125
243747
3224
De Daphne Koller y Andrew Ng aprendimos
04:22
the concept of "flipping" the classroom.
126
246971
1996
el concepto de "dar vuelta" al aula.
04:24
Students watched the videos
127
248967
1295
Los estudiantes miran los videos
04:26
on their own, and then they
128
250262
1588
por su cuenta y luego
04:27
come together to discuss them.
129
251850
1710
se reúnen para hablar de ellos.
04:29
From Eric Mazur, I learned about peer instruction,
130
253560
3157
De Eric Mazur, aprendí sobre la enseñanza de pares,
04:32
that peers can be the best teachers,
131
256717
2624
que los pares pueden ser los mejores profesores,
04:35
because they're the ones
132
259341
1432
porque saben
04:36
that remember what it's like to not understand.
133
260773
2848
cómo era eso de no entender.
04:39
Sebastian and I have forgotten some of that.
134
263621
2681
Sebastian y yo nos habíamos olvidado un poco de eso.
04:42
Of course, we couldn't have
135
266302
2399
Claro, no podíamos
04:44
a classroom discussion with
136
268701
1632
discutir en clase con
04:46
tens of thousands of students,
137
270333
1546
decenas de miles de estudiantes,
04:47
so we encouraged and nurtured these online forums.
138
271879
3486
por eso alentábamos estos foros virtuales.
04:51
And finally, from Teach For America,
139
275365
3048
Y finalmente, de Teach For America,
04:54
I learned that a class is not
140
278413
1481
aprendí que lo principal
04:55
primarily about information.
141
279894
1496
de una clase no es la información.
04:57
More important is motivation and determination.
142
281390
2831
Más importante es la motivación y la determinación.
05:00
It was crucial that the students see
143
284221
1840
Era fundamental que los alumnos vieran
05:01
that we're working hard for them and
144
286061
1800
que trabajábamos mucho para ellos
05:03
they're all supporting each other.
145
287861
1409
y que todos se ayudaran mutuamente.
05:05
Now, the class ran 10 weeks,
146
289270
2968
El curso duró 10 semanas
05:08
and in the end, about half of the 160,000 students watched
147
292238
3911
y al final, cerca de la mitad de los 160 000 estudiantes vieron
05:12
at least one video each week,
148
296149
1563
al menos un video por semana,
05:13
and over 20,000 finished all the homework,
149
297712
2693
y más de 20 000 terminaron todas las tareas
05:16
putting in 50 to 100 hours.
150
300405
1664
empleando de 50 a 100 horas.
05:17
They got this statement of accomplishment.
151
302069
1553
Obtuvieron este certificado de estudios.
05:19
So what have we learned?
152
303622
2119
¿Qué aprendimos?
05:21
Well, we tried some old ideas
153
305741
2816
Bueno, probamos ideas viejas
05:24
and some new and put them together,
154
308557
1657
en combinación con ideas nuevas
05:26
but there are more ideas to try.
155
310214
2082
pero hay más ideas por probar.
05:28
Sebastian's teaching another class now.
156
312296
1814
Sebastian ahora dicta otra clase.
05:30
I'll do one in the fall.
157
314110
1368
Yo dictaré una en otoño.
05:31
Stanford Coursera, Udacity, MITx
158
315478
3760
Coursera de Stanford, Udacity, MITx
05:35
and others have more classes coming.
159
319238
2271
y otros, preparan más clases.
05:37
It's a really exciting time.
160
321509
1488
Es un momento apasionante.
05:38
But to me, the most exciting
161
322997
1472
Pero para mí, lo más apasionante
05:40
part of it is the data that we're gathering.
162
324469
2976
son los datos que estamos recolectando.
05:43
We're gathering thousands
163
327445
2696
Estamos recolectando miles
05:46
of interactions per student per class,
164
330141
1656
de interacciones por estudiante por clase;
05:47
billions of interactions altogether,
165
331797
2208
miles de millones de interacciones en total.
05:49
and now we can start analyzing that,
166
334005
2504
Y ahora podemos empezar a analizarlas
05:52
and when we learn from that,
167
336509
1464
y cuando aprendamos de eso,
05:53
do experimentations,
168
337973
1241
cuando experimentemos,
05:55
that's when the real revolution will come.
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ahí ocurrirá la verdadera revolución.
05:57
And you'll be able to see the results from
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2776
Y verán los resultados de una nueva generación
06:00
a new generation of amazing students.
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de estudiantes increíbles.
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(Applause)
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(Aplausos)
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