TED2012
Peter Norvig: The 100,000-student classroom
Peter Norvig: Une classe de 100 000 étudiants
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A l'automne 2011, Peter Norvig a proposé à Stanford un cours avec Sebastian Thrun sur l'intelligence artificielle, cours qu'ont suivi 175 étudiants in situ mais plus de 100 000, en ligne, avec la possibilité d'interagir. Il partage ici ce qu'il a appris sur l'enseignement à une classe globale.
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
Chacun d'entre nous est à la fois un élève
00:19
and a teacher.
1
3111
1512
et un enseignant.
00:20
This is me being inspired
2
4623
2456
Me voici, trouvant l'inspiration
00:22
by my first tutor,
3
7079
1191
auprès de mon premier professeur,
00:24
my mom,
4
8270
945
ma mère,
00:25
and this is me teaching
5
9215
2623
et là c'est encore moi, donnant un cours
00:27
Introduction to Artificial Intelligence
6
11838
1953
d'Introduction à l'Intelligence Artificielle
00:29
to 200 students
7
13791
1240
à 200 étudiants
00:30
at Stanford University.
8
15031
1272
à Stanford University.
00:32
Now the students and I
9
16303
1456
Les étudiants et moi-même
00:33
enjoyed the class,
10
17759
1176
trouvions le cours intéressant,
00:34
but it occurred to me
11
18935
1416
mais j'ai réalisé
00:36
that while the subject matter
12
20351
1711
qu'alors qu'on y étudie une
00:37
of the class is advanced
13
22062
1289
matière avancée
00:39
and modern,
14
23351
688
et moderne,
00:39
the teaching technology isn't.
15
24039
2319
la technologie d'enseignement ne l'est pas.
00:42
In fact, I use basically
16
26358
2336
En fait, on peut dire que j'utilise
00:44
the same technology as
17
28694
2370
la même technologie que
00:46
this 14th-century classroom.
18
31064
2630
dans cette classe du XIVe siècle.
00:49
Note the textbook,
19
33694
2800
Vous remarquerez le manuel,
00:52
the sage on the stage,
20
36494
2944
le sage sur l'estrade,
00:55
and the sleeping guy
21
39438
1899
et l'étudiant endormi
00:57
in the back. (Laughter)
22
41337
901
au fond. (Rires)
00:58
Just like today.
23
42238
2937
Exactement comme aujourd'hui.
01:01
So my co-teacher,
24
45175
3111
Avec mon collègue,
01:04
Sebastian Thrun, and I thought,
25
48286
1640
Sebastian Thrun, nous avons donc pensé
01:05
there must be a better way.
26
49926
1774
qu'il devait y avoir un meilleur moyen.
01:07
We challenged ourselves
27
51700
1654
Nous nous somme lancé un défi :
01:09
to create an online class
28
53354
1291
créer une classe en ligne
01:10
that would be equal or better
29
54645
1631
qui serait de même qualité, voire meilleure,
01:12
in quality to our Stanford class,
30
56276
2336
que notre cours à Stanford,
01:14
but to bring it to anyone
31
58612
2210
mais en la rendant accessible à tous,
01:16
in the world for free.
32
60822
1630
partout dans le monde, gratuitement.
01:18
We announced the class on July 29th,
33
62452
2568
Nous avons lancé le projet le 29 juillet,
01:20
and within two weeks, 50,000 people
34
65020
3209
et en deux semaines, 50 000 personnes
01:24
had signed up for it.
35
68229
1407
s'étaient inscrites.
01:25
And that grew to 160,000 students
36
69636
3105
Nous avons ensuite atteint 160 000 étudiants
01:28
from 209 countries.
37
72741
2064
originaires de 209 pays.
01:30
We were thrilled to have
38
74805
1808
Nous étions ravis d'avoir
01:32
that kind of audience,
39
76613
1121
un tel public,
01:33
and just a bit terrified that we
40
77734
2639
juste légèrement terrifiés que
01:36
hadn't finished preparing the class yet. (Laughter)
41
80373
2311
le cours ne soit pas encore tout à fait prêt. (Rires)
01:38
So we got to work.
42
82684
1612
Nous nous sommes donc mis au travail.
01:40
We studied what others had done,
43
84296
1636
Nous avons étudié ce qui avait déjà été fait,
01:41
what we could copy and what we could change.
44
85932
2323
ce qu'on pouvait reprendre et ce qu'on pouvait changer.
01:44
Benjamin Bloom had showed
45
88255
2661
Benjamin Bloom avait montré que
01:46
that one-on-one tutoring works best,
46
90916
1809
les cours particuliers fonctionnent le mieux,
01:48
so that's what we tried to emulate,
47
92725
2128
c'est donc ce qu'on a cherché à imiter,
01:50
like with me and my mom,
48
94853
1440
comme faisait ma mère avec moi,
01:52
even though we knew
49
96293
1505
même si l'on savait que
01:53
it would be one-on-thousands.
50
97798
1918
le rapport serait d'un prof pour des milliers d'étudiants.
01:55
Here, an overhead video camera
51
99716
2201
Ici, une caméra placée au-dessus de ma tête
01:57
is recording me as I'm talking
52
101917
1832
m'enregistre pendant que je parle
01:59
and drawing on a piece of paper.
53
103749
1679
tout en dessinant sur une feuille de papier.
02:01
A student said, "This class felt
54
105428
2409
Un étudiant a dit : « Cette classe, c'était
02:03
like sitting in a bar
55
107837
1152
comme être assis à un bar
02:04
with a really smart friend
56
108989
1479
avec un ami très intelligent
02:06
who's explaining something
57
110468
1204
qui t'explique un truc que
02:07
you haven't grasped, but are about to."
58
111672
2301
tu es en train de comprendre. »
02:09
And that's exactly what we were aiming for.
59
113973
2116
Et c'est cela qu'on recherche.
02:11
Now, from Khan Academy, we saw
60
116089
2788
Khan Academy nous a montré
02:14
that short 10-minute videos
61
118877
1824
que de courtes vidéos de 10 minutes
02:16
worked much better than trying
62
120701
1776
sont beaucoup plus efficaces
02:18
to record an hour-long lecture
63
122477
2071
qu'enregistrer un cours d'une heure
02:20
and put it on the small-format screen.
64
124548
2417
et le retransmettre sur petit écran.
02:22
We decided to go even shorter
65
126965
2192
Nous avons décidé de faire encore plus court
02:25
and more interactive.
66
129157
1648
et plus interactif.
02:26
Our typical video is two minutes,
67
130805
2247
Nos vidéos sont généralement de 2 minutes,
02:28
sometimes shorter, never more
68
133052
1752
parfois plus courtes, elles ne font jamais plus
02:30
than six, and then we pause for
69
134804
2689
de six minutes, puis nous nous interrompons pour
02:33
a quiz question, to make it
70
137493
1367
une question quiz, un peu comme
02:34
feel like one-on-one tutoring.
71
138860
1878
si c'était un cours particulier.
02:36
Here, I'm explaining how a computer uses
72
140738
2402
Là, j'explique comment un ordinateur utilise
02:39
the grammar of English
73
143140
1248
la grammaire de l'Anglais
02:40
to parse sentences, and here,
74
144388
2177
pour analyser des phrases, et ici
02:42
there's a pause and the student
75
146565
2064
il y a une pause et l'étudiant
02:44
has to reflect, understand what's going on
76
148629
2237
doit réfléchir, comprendre ce qui se passe
02:46
and check the right boxes
77
150866
1640
et cocher les bonnes cases
02:48
before they can continue.
78
152506
1417
avant de pouvoir continuer.
02:49
Students learn best when
79
153923
2448
Les étudiants apprennent mieux
02:52
they're actively practicing.
80
156371
1248
lorsqu'ils doivent participer activement.
02:53
We wanted to engage them, to have them grapple
81
157619
2296
On veut qu'ils s'impliquent, qu'ils soient confrontés
02:55
with ambiguity and guide them to synthesize
82
159915
2968
à l'ambigüité et qu'ils synthétisent eux-mêmes,
02:58
the key ideas themselves.
83
162883
1665
avec notre aide, les idées essentielles.
03:00
We mostly avoid questions
84
164548
1712
On évite en général les questions
03:02
like, "Here's a formula, now
85
166260
1711
du type « Voici une formule ; maintenant
03:03
tell me the value of Y
86
167971
1075
donnez la valeur de Y
03:04
when X is equal to two."
87
169046
1212
lorsque X vaut deux. »
03:06
We preferred open-ended questions.
88
170258
1817
On préfère les questions ouvertes.
03:07
One student wrote, "Now I'm seeing
89
172075
3178
Un étudiant a écrit : « Maintenant, je vois partout
03:11
Bayes networks and examples of
90
175253
1862
des réseaux de Bayes et des exemples
03:13
game theory everywhere I look."
91
177115
1568
de la théorie des jeux. »
03:14
And I like that kind of response.
92
178683
1738
Ce genre de réponse me plaît.
03:16
That's just what we were going for.
93
180421
1806
C'est exactement l'effet recherché.
03:18
We didn't want students to memorize the formulas;
94
182227
2194
On ne voulait pas que les étudiants mémorisent des formules ;
03:20
we wanted to change the way
95
184421
1190
on voulait changer la façon
03:21
they looked at the world.
96
185611
1090
dont ils perçoivent le monde.
03:22
And we succeeded.
97
186701
1326
Et nous avons réussi.
03:23
Or, I should say, the students succeeded.
98
188027
2400
Ou, devrais-je dire, les étudiants ont réussi.
03:26
And it's a little bit ironic
99
190427
1919
Et il est paradoxal
03:28
that we set about to disrupt traditional education,
100
192346
2913
qu'alors que nous cherchions à bouleverser
03:31
and in doing so, we ended up
101
195259
2016
l'enseignement traditionnel, nous ayons fait
03:33
making our online class
102
197275
1584
de notre cours en ligne
03:34
much more like a traditional college class
103
198859
2327
une classe beaucoup plus semblable au cours d'université classique
03:37
than other online classes.
104
201186
1841
que d'autres cours en ligne.
03:38
Most online classes, the videos are always available.
105
203027
3215
Pour la plupart, les vidéos sont toujours disponibles.
03:42
You can watch them any time you want.
106
206242
1817
Vous pouvez les voir quand vous voulez.
03:43
But if you can do it any time,
107
208059
2287
Mais quand vous voulez,
03:46
that means you can do it tomorrow,
108
210346
1505
ça veut dire que ça peut attendre demain,
03:47
and if you can do it tomorrow,
109
211851
1408
et si ça peut attendre demain,
03:49
well, you may not ever
110
213259
2162
il est fort possible que vous
03:51
get around to it. (Laughter)
111
215421
1758
ne le fassiez jamais. (Rires)
03:53
So we brought back the innovation
112
217179
2192
C'est pourquoi nous avons repris cette innovation
03:55
of having due dates. (Laughter)
113
219371
2087
qui consiste à imposer une échéance. (Rires)
03:57
You could watch the videos
114
221458
1312
Vous pouviez regarder les vidéos
03:58
any time you wanted during the week,
115
222770
1912
quand vous vouliez pendant la semaine,
04:00
but at the end of the week,
116
224682
1155
mais à la fin de la semaine,
04:01
you had to get the homework done.
117
225837
1717
vos devoirs devaient être faits.
04:03
This motivated the students to keep going, and it also
118
227554
1913
Ceci permettait de motiver les étudiants à continuer, et
04:05
meant that everybody was working
119
229467
2856
signifiait aussi que tout le monde travaillait
04:08
on the same thing at the same time,
120
232323
1518
à la même chose au même moment,
04:09
so if you went into a discussion forum,
121
233841
1497
donc si vous alliez sur le forum de discussion,
04:11
you could get an answer from a peer within minutes.
122
235338
2704
vous obteniez une réponse d'un de vos collègues en quelques minutes.
04:13
Now, I'll show you some of the forums, most of which
123
238042
2939
Je vais vous montrer quelques-uns des forums, dont la plupart
04:16
were self-organized by the students themselves.
124
240981
2766
était organisée par les étudiants eux-mêmes.
04:19
From Daphne Koller and Andrew Ng, we learned
125
243747
3224
Daphne Koller et Andrew Ng nous ont appris
04:22
the concept of "flipping" the classroom.
126
246971
1996
le concept consistant à « renverser » la classe.
04:24
Students watched the videos
127
248967
1295
Les étudiants regardent les vidéos
04:26
on their own, and then they
128
250262
1588
seuls, et ensuite
04:27
come together to discuss them.
129
251850
1710
ils se réunissent pour en débattre.
04:29
From Eric Mazur, I learned about peer instruction,
130
253560
3157
Grâce à Eric Mazur, j'ai découvert l'instruction par les pairs :
04:32
that peers can be the best teachers,
131
256717
2624
les autres élèves sont parfois les meilleurs professeurs,
04:35
because they're the ones
132
259341
1432
parce qu'eux se souviennent
04:36
that remember what it's like to not understand.
133
260773
2848
ce que c'est de ne pas comprendre.
04:39
Sebastian and I have forgotten some of that.
134
263621
2681
Sebastian et moi avons oublié cette sensation.
04:42
Of course, we couldn't have
135
266302
2399
Bien sûr, c'était impossible d'avoir
04:44
a classroom discussion with
136
268701
1632
un débat en classe avec
04:46
tens of thousands of students,
137
270333
1546
des dizaines de milliers d'étudiants,
04:47
so we encouraged and nurtured these online forums.
138
271879
3486
alors nous avons encouragé ces forums en ligne.
04:51
And finally, from Teach For America,
139
275365
3048
Et enfin, grâce à Teach For America,
04:54
I learned that a class is not
140
278413
1481
j'ai découvert que l'objectif essentiel d'un cours
04:55
primarily about information.
141
279894
1496
n'est pas la quantité d'information.
04:57
More important is motivation and determination.
142
281390
2831
Ce qui prime, c'est la motivation et la détermination.
05:00
It was crucial that the students see
143
284221
1840
Il était crucial que les étudiants voient
05:01
that we're working hard for them and
144
286061
1800
que l'on travaillait dur pour eux et
05:03
they're all supporting each other.
145
287861
1409
qu'il existait une entraide entre eux.
05:05
Now, the class ran 10 weeks,
146
289270
2968
Le cours a duré 10 semaines,
05:08
and in the end, about half of the 160,000 students watched
147
292238
3911
et au final, environ la moitié des 160 000 étudiants avait vu
05:12
at least one video each week,
148
296149
1563
au moins une vidéo par semaine,
05:13
and over 20,000 finished all the homework,
149
297712
2693
et plus de 20 000 avaient fait tous leurs devoirs,
05:16
putting in 50 to 100 hours.
150
300405
1664
y passant de 50 à 100 heures.
05:17
They got this statement of accomplishment.
151
302069
1553
Ils ont obtenu ce certificat de réussite.
05:19
So what have we learned?
152
303622
2119
Alors, qu'avons-nous appris ?
05:21
Well, we tried some old ideas
153
305741
2816
Eh bien, nous avons mis à l'épreuve de vieilles idées
05:24
and some new and put them together,
154
308557
1657
et quelques nouvelles et nous les avons mélangées,
05:26
but there are more ideas to try.
155
310214
2082
mais il existe d'autres idées à essayer.
05:28
Sebastian's teaching another class now.
156
312296
1814
Sebastian donne un autre cours maintenant.
05:30
I'll do one in the fall.
157
314110
1368
Ce sera mon tour à l'automne.
05:31
Stanford Coursera, Udacity, MITx
158
315478
3760
Stanford Coursera, Udacity et MITx,
05:35
and others have more classes coming.
159
319238
2271
entre autres, ont d'autres cours prévus.
05:37
It's a really exciting time.
160
321509
1488
C'est une période très prometteuse.
05:38
But to me, the most exciting
161
322997
1472
Mais selon moi, ce qu'il y a de plus prometteur,
05:40
part of it is the data that we're gathering.
162
324469
2976
ce sont les données que nous récoltons.
05:43
We're gathering thousands
163
327445
2696
Nous récupérons des milliers
05:46
of interactions per student per class,
164
330141
1656
d'interactions par étudiant pour chaque cours,
05:47
billions of interactions altogether,
165
331797
2208
des milliards d'interactions au total,
05:49
and now we can start analyzing that,
166
334005
2504
et maintenant nous pouvons commencer à les analyser,
05:52
and when we learn from that,
167
336509
1464
et quand nous en tirerons des enseignements,
05:53
do experimentations,
168
337973
1241
que nous expérimenterons,
05:55
that's when the real revolution will come.
169
339214
2240
c'est là que la véritable révolution viendra.
05:57
And you'll be able to see the results from
170
341454
2776
Et vous verrez le résultat avec
06:00
a new generation of amazing students.
171
344230
2263
une nouvelle génération d'étudiants incroyables.
06:02
(Applause)
172
346493
2253
(Applaudissements)
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