TEDGlobal 2012
Daphne Koller: What we're learning from online education
Daphne Koller : Ce que nous apprenons de l'éducation en ligne
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Daphne Koller encourage les meilleures universités à mettre leurs cours les plus fascinants en ligne gratuitement -- pas seulement comme un service, mais comme un moyen de faire des recherches sur la façon dont les gens apprennent. Chaque frappe de touche de clavier, les questionnaires de compréhension, les forum d'entraide et l'auto-évaluation des devoirs construisent un ensemble de données sans précédent sur le traitement de la connaissance et, plus important encore, comment elle est absorbée.
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
Comme beaucoup d'entre vous,
je fais partie des chanceux.
je fais partie des chanceux.
00:19
I was born to a family where education was pervasive.
1
3836
3400
Je suis née dans une famille
où l'éducation était omniprésente.
où l'éducation était omniprésente.
00:23
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
2
7236
4238
Fille de deux universitaires, je suis
la troisième génération à obtenir un doctorat.
la troisième génération à obtenir un doctorat.
00:27
In my childhood, I played around in my father's university lab.
3
11474
3794
Quand j'étais enfant, je jouais dans le laboratoire
de mon père à l'université.
de mon père à l'université.
00:31
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
4
15268
3849
On tenait pour acquis que j'aille étudier dans les meilleures universités,
00:35
which in turn opened the door to a world of opportunity.
5
19117
3801
ce qui plus tard m'a offert de nombreuses possibilités.
00:38
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
6
22918
4120
Malheureusement, la plupart des gens
dans le monde n'ont pas cette chance.
dans le monde n'ont pas cette chance.
00:42
In some parts of the world, for example, South Africa,
7
27038
3135
Dans certaines parties du monde,
par exemple en Afrique du Sud,
par exemple en Afrique du Sud,
00:46
education is just not readily accessible.
8
30173
2705
l'éducation n'est tout simplement pas accessible.
00:48
In South Africa, the educational system was constructed
9
32878
2975
En Afrique du Sud, le système éducatif a été bâti
00:51
in the days of apartheid for the white minority.
10
35853
2873
à l'époque de l'apartheid pour la minorité blanche.
00:54
And as a consequence, today there is just not enough spots
11
38726
2700
Et par conséquent, aujourd'hui, il n'y a pas assez d'endroits
00:57
for the many more people who want and deserve a high quality education.
12
41426
3852
pour tous ceux qui veulent et méritent
une éducation de haute qualité.
une éducation de haute qualité.
01:01
That scarcity led to a crisis in January of this year
13
45278
3880
Cette pénurie a conduit à une crise en janvier dernier
01:05
at the University of Johannesburg.
14
49158
1836
à l'Université de Johannesburg.
01:06
There were a handful of positions left open
15
50994
2131
Il restait quelques places disponibles en passant
01:09
from the standard admissions process, and the night before
16
53125
2969
par le processus standard d'admission,
et la nuit précédant
et la nuit précédant
01:11
they were supposed to open that for registration,
17
56094
2560
l'ouverture des inscriptions,
01:14
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
18
58654
4052
des milliers de personnes faisaient la queue
devant la porte sur plus d'un kilomètre
devant la porte sur plus d'un kilomètre
01:18
hoping to be first in line to get one of those positions.
19
62706
3880
avec l'espoir d'être le premier dans la file
pour obtenir une de ces places.
pour obtenir une de ces places.
01:22
When the gates opened, there was a stampede,
20
66586
2308
A l'ouverture des portes, il y a eu une bousculade,
01:24
and 20 people were injured and one woman died.
21
68894
3652
20 personnes ont été blessées et une femme est morte.
01:28
She was a mother who gave her life
22
72546
1940
C'était une mère qui a donné sa vie
01:30
trying to get her son a chance at a better life.
23
74486
4063
en essayant d'offrir la possibilité
d'une vie meilleure à son fils.
d'une vie meilleure à son fils.
01:34
But even in parts of the world like the United States
24
78549
3157
Mais même dans des endroits comme les États-Unis
01:37
where education is available, it might not be within reach.
25
81706
4356
où l'éducation est disponible, elle pourrait être
hors de portée.
hors de portée.
01:41
There has been much discussed in the last few years
26
86062
2672
On a beaucoup parlé ces dernières années
01:44
about the rising cost of health care.
27
88734
1989
de l'augmentation du coût des soins de santé.
01:46
What might not be quite as obvious to people
28
90723
2642
Ce que moins de gens savent peut-être
01:49
is that during that same period the cost of higher education tuition
29
93365
4022
est que, durant cette même période, les frais de scolarité
de l'enseignement supérieur
de l'enseignement supérieur
01:53
has been increasing at almost twice the rate,
30
97387
2480
ont augmenté presque deux fois plus vite,
01:55
for a total of 559 percent since 1985.
31
99867
4280
pour atteindre 559 % depuis 1985.
02:00
This makes education unaffordable for many people.
32
104147
4534
Ça rend l'éducation inaccessible pour beaucoup de gens.
02:04
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
33
108681
3801
Enfin, même pour ceux qui parviennent
à l'enseignement supérieur,
à l'enseignement supérieur,
02:08
the doors of opportunity might not open.
34
112482
2625
les opportunités peuvent manquer.
02:11
Only a little over half of recent college graduates
35
115107
3207
Seule une petite moitié des diplômés récents des facultés
02:14
in the United States who get a higher education
36
118314
2313
aux États-Unis qui suivent un enseignement supérieur
02:16
actually are working in jobs that require that education.
37
120627
3463
travaillent effectivement dans des emplois
qui exigent cette éducation.
qui exigent cette éducation.
02:19
This, of course, is not true for the students
38
124090
1840
Ceci, bien sûr, n'est pas vrai pour les étudiants
02:21
who graduate from the top institutions,
39
125930
1952
diplômés des établissements les plus renommés,
02:23
but for many others, they do not get the value
40
127882
2632
mais beaucoup d'autres ne trouvent pas leur compte
02:26
for their time and their effort.
41
130514
3536
par rapport au temps et aux efforts qu'ils investissent.
02:29
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
42
134050
3030
Tom Friedman, dans son article récemment
publié dans le New York Times,
publié dans le New York Times,
02:32
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
43
137080
4368
a saisi comme personne l'esprit qui anime notre effort.
02:37
He said the big breakthroughs are what happen
44
141448
3120
Il a dit que les grandes avancées surviennent
02:40
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
45
144568
3899
quand ce qui est soudain possible rencontre
ce qui est désespérément nécessaire.
ce qui est désespérément nécessaire.
02:44
I've talked about what's desperately necessary.
46
148467
2621
J'ai parlé de ce qui est désespérément nécessaire.
02:46
Let's talk about what's suddenly possible.
47
151088
2512
Parlons un peu de ce qui est soudain possible.
02:49
What's suddenly possible was demonstrated by
48
153600
3119
Ce qui est soudain possible a été démontré par
02:52
three big Stanford classes,
49
156719
1568
trois grands cours de Stanford,
02:54
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
50
158287
3880
chacun ayant 100 000 inscrits ou plus.
02:58
So to understand this, let's look at one of those classes,
51
162167
3384
Pour comprendre ça, examinons un de ces cours,
03:01
the Machine Learning class offered by my colleague
52
165551
1920
le cours d'apprentissage automatique
que propose mon collègue
que propose mon collègue
03:03
and cofounder Andrew Ng.
53
167471
1729
et cofondateur Andrew Ng.
03:05
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
54
169200
2319
Andrew donne un des cours les plus importants de Stanford.
03:07
It's a Machine Learning class,
55
171519
1209
C'est un cours d'apprentissage automatique,
03:08
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
56
172728
3518
et 400 personnes s'y inscrivent à chaque ouverture.
03:12
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
57
176246
3265
Quand Andrew a enseigné le cours d'apprentissage
automatique pour le grand public,
automatique pour le grand public,
03:15
it had 100,000 people registered.
58
179511
2616
100 000 personnes s'y sont inscrites.
03:18
So to put that number in perspective,
59
182127
2009
Pour mettre ce chiffre en perspective,
03:20
for Andrew to reach that same size audience
60
184136
2359
pour qu'Andrew atteigne ce nombre d'auditeurs
03:22
by teaching a Stanford class,
61
186495
1826
en donnant un cours à Stanford,
03:24
he would have to do that for 250 years.
62
188321
3926
il lui faudrait le faire pendant 250 ans.
03:28
Of course, he'd get really bored.
63
192247
3486
Évidemment, il finirait par s'ennuyer.
03:31
So, having seen the impact of this,
64
195733
2737
Après avoir vu l'impact de tout ça,
03:34
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
65
198470
3128
Andrew et moi avons décidé qu'il fallait
vraiment essayer d'aller plus loin
vraiment essayer d'aller plus loin
03:37
to bring the best quality education to as many people as we could.
66
201598
4120
pour apporter l'éducation de la meilleure qualité
au plus de gens possible.
au plus de gens possible.
03:41
So we formed Coursera,
67
205718
1495
Alors nous avons formé Coursera,
03:43
whose goal is to take the best courses
68
207213
3137
dont le but est de choisir les meilleurs cours
03:46
from the best instructors at the best universities
69
210350
3317
donnés par les meilleurs professeurs
dans les meilleures universités
dans les meilleures universités
03:49
and provide it to everyone around the world for free.
70
213667
4028
et les fournir gratuitement, à tout le monde,
dans le monde entier.
dans le monde entier.
03:53
We currently have 43 courses on the platform
71
217695
2600
Nous avons actuellement 43 cours sur la plate-forme
03:56
from four universities across a range of disciplines,
72
220295
3199
venant de quatre universités dans des disciplines variées,
03:59
and let me show you a little bit of an overview
73
223494
1833
et permettez-moi de vous montrer
une petite vue d'ensemble
une petite vue d'ensemble
04:01
of what that looks like.
74
225327
3278
de ce à quoi ça ressemble.
04:04
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
75
228605
1213
(Vidéo) Robert Ghrist : Bienvenue dans le Calcul.
04:05
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
76
229818
1880
Ezekiel Emanuel : 50 millions de personnes
ne sont pas assurées.
ne sont pas assurées.
04:07
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
77
231698
3271
Scott Page : Les modèles nous aident à concevoir
des politiques et des institutions plus efficaces.
des politiques et des institutions plus efficaces.
04:10
We get unbelievable segregation.
78
234969
2408
Nous obtenons une ségrégation incroyable.
04:13
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
79
237377
1792
Scott Klemmer : Bush imaginait que dans l'avenir,
04:15
you'd wear a camera right in the center of your head.
80
239169
2378
on porterait une caméra au beau milieu de la tête.
04:17
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
81
241547
4254
Mitchell Duneier : Mills veut que l'étudiant de
sociologie développe sa qualité d'esprit...
sociologie développe sa qualité d'esprit...
04:21
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
82
245801
3665
RG : Le câble suspendu prend la forme
d'un cosinus hyperbolique.
d'un cosinus hyperbolique.
04:25
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
83
249466
3071
Nick Parlante : Pour chaque pixel de l'image,
mettez le rouge à zéro.
mettez le rouge à zéro.
04:28
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
84
252537
2977
Paul Offit : ... Le vaccin nous a permis d'éliminer
le virus de la polio.
le virus de la polio.
04:31
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
85
255514
3623
Dan Jurafsky : Lufthansa sert-il le petit-déjeuner
et de la San Jose ? Eh bien, ça semble drôle.
et de la San Jose ? Eh bien, ça semble drôle.
04:35
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
86
259137
3616
Daphne Koller : Voici la pièce que vous avez choisie,
et ça, ce sont les deux lancers.
et ça, ce sont les deux lancers.
04:38
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
87
262753
3687
Andrew Ng : Dans l'apprentissage automatique
à grande échelle, nous aimerions obtenir par calcul ...
à grande échelle, nous aimerions obtenir par calcul ...
04:42
(Applause)
88
266440
5609
(Applaudissements)
04:47
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
89
272049
2274
DK : Il s'avère, et ce n'est peut-être pas surprenant,
04:50
that students like getting the best content
90
274323
2238
que les étudiants aiment recevoir le meilleur contenu
04:52
from the best universities for free.
91
276561
2887
des meilleures universités gratuitement.
04:55
Since we opened the website in February,
92
279448
2522
Depuis que nous avons ouvert le site en février,
04:57
we now have 640,000 students from 190 countries.
93
281970
4358
nous avons maintenant 640 000 étudiants de 190 pays.
05:02
We have 1.5 million enrollments,
94
286328
2152
Nous avons 1,5 million d'inscriptions,
05:04
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
95
288480
2850
jusqu'à présent, dans les 15 cours qui ont été lancés,
6 millions de quiz
6 millions de quiz
05:07
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
96
291330
4916
ont été soumis, et 14 millions de vidéos ont été visionnées.
05:12
But it's not just about the numbers,
97
296246
2518
Mais il ne s'agit pas seulement de chiffres,
05:14
it's also about the people.
98
298764
1641
il s'agit aussi de personnes.
05:16
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
99
300405
2976
Que ce soit Akash, qui vient d'une petite ville indienne
05:19
and would never have access in this case
100
303381
2175
et n'aurait jamais eu accès dans ce cas
05:21
to a Stanford-quality course
101
305556
1489
à un cours de la qualité de ceux de Stanford
05:22
and would never be able to afford it.
102
307045
2515
et n'aurait jamais pu se le payer.
05:25
Or Jenny, who is a single mother of two
103
309560
2038
Ou Jenny, qui est mère célibataire de deux enfants
05:27
and wants to hone her skills
104
311598
1967
et veut parfaire ses compétences
05:29
so that she can go back and complete her master's degree.
105
313565
3135
pour pouvoir terminer son master.
05:32
Or Ryan, who can't go to school,
106
316700
3136
Ou Ryan, qui ne peut pas aller à l'école,
05:35
because his immune deficient daughter
107
319836
1865
parce qu'il ne peut pas risquer ramener
des microbes à la maison
des microbes à la maison
05:37
can't be risked to have germs come into the house,
108
321701
3383
où vit sa fille immunodefficiente,
05:40
so he couldn't leave the house.
109
325084
1840
ce qui l'empêche donc de quitter se maison.
05:42
I'm really glad to say --
110
326924
1632
Je suis vraiment heureuse de dire --
05:44
recently, we've been in correspondence with Ryan --
111
328556
2252
récemment, nous avons été en correspondance
avec Ryan --
avec Ryan --
05:46
that this story had a happy ending.
112
330808
1932
que cette histoire a connu une fin heureuse.
05:48
Baby Shannon -- you can see her on the left --
113
332740
1903
La petite Shannon -- vous la voyez là à gauche --
05:50
is doing much better now,
114
334643
1351
se porte beaucoup mieux maintenant,
05:51
and Ryan got a job by taking some of our courses.
115
335994
4198
et Ryan a obtenu un emploi en suivant
certains de nos cours.
certains de nos cours.
05:56
So what made these courses so different?
116
340192
2244
Qu'est-ce qui rendait donc ces cours si différents ?
05:58
After all, online course content has been available for a while.
117
342436
3720
Après tout, les contenus des cours en ligne
étaient disponibles depuis un certain temps.
étaient disponibles depuis un certain temps.
06:02
What made it different was that this was real course experience.
118
346156
3712
Ce qui les rendait différents, c'est qu'il s'agissait
de véritables cours.
de véritables cours.
06:05
It started on a given day,
119
349868
1726
Tout a commencé un beau jour,
06:07
and then the students would watch videos on a weekly basis
120
351594
3634
et les étudiants se sont mis à regarder des vidéos
sur une base hebdomadaire
sur une base hebdomadaire
06:11
and do homework assignments.
121
355228
1855
et faisaient les devoirs.
06:12
And these would be real homework assignments
122
357083
1791
Et c'étaient de vrais devoirs
06:14
for a real grade, with a real deadline.
123
358874
3304
pour une vraie note, avec une vraie échéance.
06:18
You can see the deadlines and the usage graph.
124
362178
2056
Vous pouvez voir les délais et le graphique d'utilisation.
06:20
These are the spikes showing
125
364234
2088
Voici les pics qui montrent
06:22
that procrastination is global phenomenon.
126
366322
3789
que la procrastination est un phénomène mondial.
06:26
(Laughter)
127
370111
2576
(Rires)
06:28
At the end of the course,
128
372687
1672
À la fin du cours,
06:30
the students got a certificate.
129
374359
1856
les élèves ont obtenu un certificat.
06:32
They could present that certificate
130
376215
2160
Ils pouvaient présenter ce certificat
06:34
to a prospective employer and get a better job,
131
378375
2153
à un employeur éventuel et obtenir un meilleur emploi,
06:36
and we know many students who did.
132
380528
2060
et nous connaissons beaucoup d'étudiants qui l'ont fait.
06:38
Some students took their certificate
133
382588
1919
Certains élèves ont pris leur certificat
06:40
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
134
384507
3122
et l'ont présenté à un établissement d'enseignement
où ils étaient inscrits
où ils étaient inscrits
06:43
for actual college credit.
135
387629
1841
pour obtenir une vraie validation.
06:45
So these students were really getting something meaningful
136
389470
2214
Ces étudiants obtenaient quelque chose
de vraiment significatif
de vraiment significatif
06:47
for their investment of time and effort.
137
391684
2834
pour le temps et les efforts qu'ils avaient investis.
06:50
Let's talk a little bit about some of the components
138
394518
2555
Parlons un peu de certaines composantes
06:52
that go into these courses.
139
397073
1892
qui entrent dans ces cours.
06:54
The first component is that when you move away
140
398965
2628
Le premier élément est que, en vous éloignant
06:57
from the constraints of a physical classroom
141
401593
2297
des contraintes d'une vraie classe
06:59
and design content explicitly for an online format,
142
403890
2840
et en concevant des contenus dédiés à un format en ligne,
07:02
you can break away from, for example,
143
406730
2528
vous pouvez vous affranchir, par exemple,
07:05
the monolithic one-hour lecture.
144
409258
2415
du cours magistral monolithique d'une heure.
07:07
You can break up the material, for example,
145
411673
1785
Vous pouvez diviser votre contenu, par exemple,
07:09
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
146
413458
3376
en modules courts de 8 à 12 minutes,
07:12
each of which represents a coherent concept.
147
416834
2974
chacun représentant un concept cohérent.
07:15
Students can traverse this material in different ways,
148
419808
2570
Les étudiants peuvent parcourir ce contenu
de différentes manières,
de différentes manières,
07:18
depending on their background, their skills or their interests.
149
422378
3704
selon leurs acquis, leurs compétences ou leurs intérêts.
07:21
So, for example, some students might benefit
150
426082
2520
Par exemple, certains étudiants pourraient bénéficier
07:24
from a little bit of preparatory material
151
428602
2760
d'un peu de contenu préparatoire
07:27
that other students might already have.
152
431362
2071
que d'autres étudiants pourraient déjà avoir.
07:29
Other students might be interested in a particular
153
433433
2440
D'autres étudiants pourraient être intéressés
07:31
enrichment topic that they want to pursue individually.
154
435873
3086
par un sujet particulier qu'ils voudraient étudier
seuls plus en profondeur.
seuls plus en profondeur.
07:34
So this format allows us to break away
155
438959
3235
Ce format nous permet donc d'en finir
07:38
from the one-size-fits-all model of education,
156
442194
2824
avec un enseignement uniformisé,
07:40
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
157
445018
3992
et permet aux étudiants de suivre un cursus
bien plus personnalisé.
bien plus personnalisé.
07:44
Of course, we all know as educators
158
449010
2343
Bien sûr, nous savons tous en tant qu'enseignants
07:47
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
159
451353
3360
que les étudiants n'apprennent pas en restant assis
et en regardant passivement des vidéos.
et en regardant passivement des vidéos.
07:50
Perhaps one of the biggest components of this effort
160
454713
2945
Une des composantes les plus importantes de cet effort
07:53
is that we need to have students
161
457658
2592
est peut-être qu'il faut que nos étudiants
07:56
who practice with the material
162
460250
2409
s'exercent avec le contenu des cours
07:58
in order to really understand it.
163
462659
3156
afin de vraiment les comprendre.
08:01
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
164
465815
3268
Une série d'études en a démontré l'importance...
08:04
This one that appeared in Science last year, for example,
165
469083
2532
Par exemple, celle-ci est parue dans Science l'an dernier,
08:07
demonstrates that even simple retrieval practice,
166
471615
2832
et montre que même la simple pratique de reconstitution,
08:10
where students are just supposed to repeat
167
474447
2792
dans laquelle les étudiants répètent censément
08:13
what they already learned
168
477239
1400
ce qu'ils ont préalablement appris
08:14
gives considerably improved results
169
478639
1920
donne des résultats considérablement meilleurs
08:16
on various achievement tests down the line
170
480559
2269
dans les divers tests de fin de parcours
08:18
than many other educational interventions.
171
482828
4304
que de nombreuses autres techniques.
08:23
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
172
487132
2962
Nous avons essayé d'intégrer la pratique de
reconstitution dans la plate-forme,
reconstitution dans la plate-forme,
08:25
as well as other forms of practice in many ways.
173
490094
2254
ainsi que d'autres types d'entraînement
de différentes manières.
de différentes manières.
08:28
For example, even our videos are not just videos.
174
492348
4144
Par exemple, même nos vidéos ne sont pas
que des vidéos.
que des vidéos.
08:32
Every few minutes, the video pauses
175
496492
2043
La vidéo s'interrompt régulièrement
après quelques minutes
après quelques minutes
08:34
and the students get asked a question.
176
498535
2151
et on pose une question aux étudiants.
08:36
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
177
500686
2221
(Vidéo) SP : ... Ces quatre choses. La théorie
des perspectives, l'actualisation hyperbolique,
des perspectives, l'actualisation hyperbolique,
08:38
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
178
502907
3092
le biais de statu quo, l'oubli de la fréquence de base.
Elles sont toutes bien documentées.
Elles sont toutes bien documentées.
08:41
So they're all well documented deviations from rational behavior.
179
505999
2767
Ce sont toutes des déviations bien documentées
du comportement rationnel.
du comportement rationnel.
08:44
DK: So here the video pauses,
180
508766
1624
DK : La vidéo s'interrompt ici,
08:46
and the student types in the answer into the box
181
510390
2256
et l'étudiant tape la réponse dans le cadre
08:48
and submits. Obviously they weren't paying attention.
182
512646
3223
et la soumet. Évidemment, il n'était pas attentif.
08:51
(Laughter)
183
515884
869
(Rires)
08:52
So they get to try again,
184
516753
2010
Alors il doit essayer à nouveau,
08:54
and this time they got it right.
185
518763
2536
et cette fois, il ne se trompe pas.
08:57
There's an optional explanation if they want.
186
521299
2193
Il y a une explication s'il veut.
08:59
And now the video moves on to the next part of the lecture.
187
523492
4257
Et maintenant la vidéo passe
à la partie suivante du cours.
à la partie suivante du cours.
09:03
This is a kind of simple question
188
527749
1878
C'est une question simple
09:05
that I as an instructor might ask in class,
189
529627
2081
qu'en tant que professeur
je pourrais poser en classe,
je pourrais poser en classe,
09:07
but when I ask that kind of a question in class,
190
531708
2500
mais quand je pose ce genre de question en classe,
09:10
80 percent of the students
191
534208
1300
80 % des étudiants
09:11
are still scribbling the last thing I said,
192
535508
1866
sont encore en train de griffonner
ce que je viens de dire,
ce que je viens de dire,
09:13
15 percent are zoned out on Facebook,
193
537374
3321
15 % sont scotchés sur Facebook,
09:16
and then there's the smarty pants in the front row
194
540695
2456
et puis il y a Monsieur Je-sais-tout au premier rang
09:19
who blurts out the answer
195
543151
1359
qui laisse échapper la réponse
09:20
before anyone else has had a chance to think about it,
196
544510
2207
avant que quelqu'un d'autre ait pu y réfléchir,
09:22
and I as the instructor am terribly gratified
197
546717
2872
et en tant que professeur je suis terriblement heureuse
09:25
that somebody actually knew the answer.
198
549589
1648
que quelqu'un connaisse vraiment la réponse.
09:27
And so the lecture moves on before, really,
199
551237
2792
Et le cours continue, avant même
09:29
most of the students have even noticed that a question had been asked.
200
554029
3529
que la plupart des étudiants aient remarqué
qu'on avait posé une question.
qu'on avait posé une question.
09:33
Here, every single student
201
557558
2607
Ici, chaque étudiant
09:36
has to engage with the material.
202
560165
2784
doit s'investir dans le contenu.
09:38
And of course these simple retrieval questions
203
562949
1936
Et bien sûr ces simples questions de reconstitution
09:40
are not the end of the story.
204
564885
1662
ne sont pas la fin de l'histoire.
09:42
One needs to build in much more meaningful practice questions,
205
566547
2970
Il faut incorporer beaucoup plus de questions
d'entraînement significatives,
d'entraînement significatives,
09:45
and one also needs to provide the students with feedback
206
569517
2353
et il faut aussi fournir aux étudiants un retour
09:47
on those questions.
207
571870
1663
sur ces questions.
09:49
Now, how do you grade the work of 100,000 students
208
573533
2888
Comment évaluer le travail de 100 000 étudiants
09:52
if you do not have 10,000 TAs?
209
576421
3082
si vous n'avez pas 10 000 assistants d'éducation ?
09:55
The answer is, you need to use technology
210
579503
2354
La réponse est, vous avez besoin
d'utiliser la technologie
d'utiliser la technologie
09:57
to do it for you.
211
581857
1495
pour qu'elle le fasse pour vous.
09:59
Now, fortunately, technology has come a long way,
212
583352
2648
Heureusement, la technologie a bien évolué,
10:01
and we can now grade a range of interesting types of homework.
213
586000
3268
et nous pouvons maintenant évaluer
plusieurs types intéressants de devoirs.
plusieurs types intéressants de devoirs.
10:05
In addition to multiple choice
214
589268
1527
En plus des QCM
10:06
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
215
590795
3153
et de questions brèves comme vous avez vu
dans la vidéo,
dans la vidéo,
10:09
we can also grade math, mathematical expressions
216
593948
3260
nous pouvons également évaluer les maths,
les expressions mathématiques
les expressions mathématiques
10:13
as well as mathematical derivations.
217
597208
1952
ainsi que les dérivations mathématiques.
10:15
We can grade models, whether it's
218
599160
2874
Nous pouvons évaluer des modèles, qu'il s'agisse
10:17
financial models in a business class
219
602034
2176
de modèles financiers dans un cours d'économie
10:20
or physical models in a science or engineering class
220
604210
2984
ou de modèles physiques dans un cours de sciences
ou de génie
ou de génie
10:23
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
221
607194
3744
et nous pouvons évaluer certains devoirs
de programmation assez sophistiqués.
de programmation assez sophistiqués.
10:26
Let me show you one that's actually pretty simple
222
610938
1919
Je vais vous en montrer un qui est en fait assez simple
10:28
but fairly visual.
223
612857
1480
mais assez visuel.
10:30
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
224
614337
2477
C'est tiré du cours d'informatique
pour débutants de Stanford,
pour débutants de Stanford,
10:32
and the students are supposed to color-correct
225
616814
1604
et les étudiants sont censés corriger la couleur
10:34
that blurry red image.
226
618418
1592
de cette image rouge floue.
10:35
They're typing their program into the browser,
227
620010
2018
Ils tapent leur programme dans le navigateur,
10:37
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
228
622028
4058
et vous pouvez voir que ce n'est pas tout à fait juste,
que la stature de la Liberté a toujours le mal de mer.
que la stature de la Liberté a toujours le mal de mer.
10:41
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
229
626086
3756
Et donc, l'étudiant essaie encore et maintenant il a réussi,
et on le lui dit,
et on le lui dit,
10:45
and they can move on to the next assignment.
230
629842
2359
et il peut passer à la tâche suivante.
10:48
This ability to interact actively with the material
231
632201
3148
Cette possibilité d'interagir activement avec le contenu
10:51
and be told when you're right or wrong
232
635349
1684
et de savoir si sa réponse est juste ou fausse
10:52
is really essential to student learning.
233
637033
3126
est vraiment essentielle à l'apprentissage des étudiants.
10:56
Now, of course we cannot yet grade
234
640159
2275
Bien sûr nous ne pouvons pas encore évaluer
10:58
the range of work that one needs for all courses.
235
642434
2834
entièrement le travail qu'il faut fournir pour tous les cours.
11:01
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
236
645268
3301
Plus précisément, ce qui manque, c'est le travail
qui demande une pensée critique
qui demande une pensée critique
11:04
that is so essential in such disciplines
237
648569
1922
qui est tellement essentiel dans des disciplines
11:06
as the humanities, the social sciences, business and others.
238
650491
3597
comme les sciences humaines, les sciences sociales, l'économie et d'autres.
11:09
So we tried to convince, for example,
239
654088
2249
Donc nous avons essayé de convaincre, par exemple,
11:12
some of our humanities faculty
240
656337
1616
certains de nos professeurs de sciences humaines
11:13
that multiple choice was not such a bad strategy.
241
657953
2696
que le QCM n'était pas une si mauvaise stratégie.
11:16
That didn't go over really well.
242
660649
2191
Ça n'a pas été très bien reçu.
11:18
So we had to come up with a different solution.
243
662840
2433
Nous avons dû trouver une solution différente.
11:21
And the solution we ended up using is peer grading.
244
665273
3074
Et la solution que nous avons fini par utiliser
est l'évaluation par les pairs.
est l'évaluation par les pairs.
11:24
It turns out that previous studies show,
245
668347
2422
Il s'avère que la série d'études de tout à l'heure montre,
11:26
like this one by Saddler and Good,
246
670769
1672
comme celle-ci par Saddler et Good,
11:28
that peer grading is a surprisingly effective strategy
247
672441
2488
que l'évaluation par les pairs est une stratégie
étonnamment efficace
étonnamment efficace
11:30
for providing reproducible grades.
248
674929
3214
pour fournir des évaluations reproductibles.
11:34
It was tried only in small classes,
249
678143
1770
On l'a essayée seulement avec des petites classes,
11:35
but there it showed, for example,
250
679913
1487
mais ça a montré, par exemple,
11:37
that these student-assigned grades on the y-axis
251
681400
2482
que ces notes attribuées par des étudiants
sur l'axe des y
sur l'axe des y
11:39
are actually very well correlated
252
683882
1311
sont en fait très bien corrélées
11:41
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
253
685193
2296
avec les notes attribuées par l'enseignant
sur l'axe des x.
sur l'axe des x.
11:43
What's even more surprising is that self-grades,
254
687489
3160
Plus surprenant encore, les auto-évaluations,
11:46
where the students grade their own work critically --
255
690649
2311
où les étudiants notent leur propre travail
de façon critique --
de façon critique --
11:48
so long as you incentivize them properly
256
692960
1737
du moment que vous les motivez à le faire correctement
11:50
so they can't give themselves a perfect score --
257
694697
1938
pour qu'ils ne s'attribuent pas une note parfaite --
11:52
are actually even better correlated with the teacher grades.
258
696635
3191
sont en fait encore mieux corrélées
avec les notes de l'enseignant.
avec les notes de l'enseignant.
11:55
And so this is an effective strategy
259
699826
1607
C'est donc une stratégie efficace
11:57
that can be used for grading at scale,
260
701433
2104
qu'on peut utiliser pour noter à l'échelle,
11:59
and is also a useful learning strategy for the students,
261
703537
2736
et c'est aussi une stratégie d'apprentissage
utile pour les étudiants,
utile pour les étudiants,
12:02
because they actually learn from the experience.
262
706273
2255
parce qu'en fait ils apprennent par l'expérience.
12:04
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
263
708528
4649
Nous avons maintenant le plus grand circuit
de notation par les pairs jamais conçu,
de notation par les pairs jamais conçu,
12:09
where tens of thousands of students
264
713177
2504
où des dizaines de milliers d'étudiants
12:11
are grading each other's work,
265
715681
1198
notent mutuellement leurs travaux,
12:12
and quite successfully, I have to say.
266
716879
3069
et je dois dire que ça fonctionne bien.
12:15
But this is not just about students
267
719948
2260
Mais ça ne s'arrête pas à des étudiants assis tout seuls
12:18
sitting alone in their living room working through problems.
268
722208
3041
dans leur salon à travailler sur des problèmes.
12:21
Around each one of our courses,
269
725249
1807
Autour de chacun de nos cours,
12:22
a community of students had formed,
270
727056
2160
une communauté d'étudiants s'est formée,
12:25
a global community of people
271
729216
1880
une communauté mondiale de gens
12:26
around a shared intellectual endeavor.
272
731096
2532
autour d'un effort intellectuel commun.
12:29
What you see here is a self-generated map
273
733628
2652
Ce que vous voyez là est une carte auto-générée
12:32
from students in our Princeton Sociology 101 course,
274
736280
2961
par des étudiants de notre cours de sociologie
pour débutants de Princeton
pour débutants de Princeton
12:35
where they have put themselves on a world map,
275
739241
2759
où ils doivent se mettre sur une carte du monde,
12:37
and you can really see the global reach of this kind of effort.
276
742000
2960
et vous voyez vraiment l'étendue mondiale
de ce genre d'effort.
de ce genre d'effort.
12:40
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
277
744960
4567
Les étudiants collaborent dans ces cours de bien des façons.
12:45
First of all, there was a question and answer forum,
278
749527
2639
Tout d'abord, on a créé un forum de questions - réponses
12:48
where students would pose questions,
279
752166
2144
où les étudiants posaient des questions,
12:50
and other students would answer those questions.
280
754310
2424
et d'autres étudiants y répondaient.
12:52
And the really amazing thing is,
281
756734
1713
Ce qui est vraiement stupéfiant,
12:54
because there were so many students,
282
758447
1670
c'est qu'il y avait tellement d'étudiants,
12:56
it means that even if a student posed a question
283
760117
2365
que même si un étudiant posait une question
12:58
at 3 o'clock in the morning,
284
762482
1632
à 3 heures du matin,
13:00
somewhere around the world,
285
764114
1582
quelque part dans le monde,
13:01
there would be somebody who was awake
286
765696
2074
il y avait quelqu'un éveillé
13:03
and working on the same problem.
287
767770
2313
qui travaillait sur le même problème.
13:05
And so, in many of our courses,
288
770083
1958
Dans beaucoup de nos cours,
13:07
the median response time for a question
289
772041
2329
le temps de réponse médian pour une question
13:10
on the question and answer forum was 22 minutes.
290
774370
3418
sur le forum était de 22 minutes.
13:13
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
291
777788
4577
C'est un niveau de service que je n'ai jamais offert
à mes étudiants de Stanford.
à mes étudiants de Stanford.
13:18
(Laughter)
292
782365
1341
(Rires)
13:19
And you can see from the student testimonials
293
783706
1942
Et vous voyez d'après les témoignages des étudiants
13:21
that students actually find
294
785648
1687
qu'en fait ils trouvent
13:23
that because of this large online community,
295
787335
2521
que grâce à cette grande communauté en ligne,
13:25
they got to interact with each other in many ways
296
789856
2599
ils interagissent entre eux de bien des façons
13:28
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
297
792455
4193
qui sont plus profondes que quand ils le faisaient
dans le contexte d'une vraie classe.
dans le contexte d'une vraie classe.
13:32
Students also self-assembled,
298
796648
2344
Les étudiants se rassemblaient,
13:34
without any kind of intervention from us,
299
798992
1863
sans aucune intervention de notre part,
13:36
into small study groups.
300
800855
1903
en petits groupes d'étude.
13:38
Some of these were physical study groups
301
802758
2362
Certains étaient des groupes d'étude physiques,
13:41
along geographical constraints
302
805120
1826
en fonction des contraintes géographiques
13:42
and met on a weekly basis to work through problem sets.
303
806946
2722
et se rencontraient chaque semaine pour travailler
sur un ensemble de problèmes.
sur un ensemble de problèmes.
13:45
This is the San Francisco study group,
304
809668
1900
Voici le groupe d'étude de San Francisco,
13:47
but there were ones all over the world.
305
811568
2319
mais il y en avait dans le monde enteir.
13:49
Others were virtual study groups,
306
813887
2032
D'autres étaient des groupes d'étude virtuels,
13:51
sometimes along language lines or along cultural lines,
307
815919
2989
parfois en fonction de la langue ou selon
des critères culturels.
des critères culturels.
13:54
and on the bottom left there,
308
818908
1444
En bas à gauche,
13:56
you see our multicultural universal study group
309
820352
3796
vous voyez notre groupe d'étude universel et multiculturel
14:00
where people explicitly wanted to connect
310
824148
1763
où les gens voulaient explicitement entrer en relation
14:01
with people from other cultures.
311
825911
3006
avec des gens d'autres cultures.
14:04
There are some tremendous opportunities
312
828917
2111
Il y a des possibilités énormes
14:06
to be had from this kind of framework.
313
831028
3325
à tirer de ce type de cadre de travail.
14:10
The first is that it has the potential of giving us
314
834353
3654
La première est que ça peut nous donner
14:13
a completely unprecedented look
315
838007
2434
une vision totalement nouvelle
14:16
into understanding human learning.
316
840441
2289
de l'apprentissage humain.
14:18
Because the data that we can collect here is unique.
317
842730
3463
Parce que les données que nous pouvons
collecter sont uniques.
collecter sont uniques.
14:22
You can collect every click, every homework submission,
318
846193
4009
On peut collecter chaque clic, chaque travail soumis,
14:26
every forum post from tens of thousands of students.
319
850202
4363
tous les posts des dizaines de milliers d'étudiants sur le forum.
14:30
So you can turn the study of human learning
320
854565
2343
On peut alors étudier l'apprentissage humain
14:32
from the hypothesis-driven mode
321
856908
1933
non plus à partir d'hypothèses
14:34
to the data-driven mode, a transformation that,
322
858841
2858
mais à partir de données, cette transformation,
14:37
for example, has revolutionized biology.
323
861699
3041
par exemple, a révolutionné la biologie.
14:40
You can use these data to understand fundamental questions
324
864740
3424
On peut utiliser ces données pour comprendre
des questions fondamentales
des questions fondamentales
14:44
like, what are good learning strategies
325
868164
1880
comme, quelles sont les bonnes stratégies d'apprentissage
14:45
that are effective versus ones that are not?
326
870044
2696
qui sont efficaces et celles qui ne le sont pas ?
14:48
And in the context of particular courses,
327
872740
2240
Dans un cours précis,
14:50
you can ask questions
328
874980
1537
on peut se poser des questions
14:52
like, what are some of the misconceptions that are more common
329
876517
3255
comme, quelles sont les erreurs les plus communes
14:55
and how do we help students fix them?
330
879772
2177
et comment aider les étudiants à y remédier ?
14:57
So here's an example of that,
331
881949
1424
Voici un exemple
14:59
also from Andrew's Machine Learning class.
332
883373
2016
également tiré du cours d'apprentissage automatique
d'Andrew.
d'Andrew.
15:01
This is a distribution of wrong answers
333
885389
2208
C'est une distribution de mauvaises réponses
15:03
to one of Andrew's assignments.
334
887597
1610
à un des exercices d'Andrew.
15:05
The answers happen to be pairs of numbers,
335
889207
1893
Les réponses se trouvent être des paires de nombres,
15:07
so you can draw them on this two-dimensional plot.
336
891100
2271
on peut donc les représenter sur un graphique
en deux dimensions.
en deux dimensions.
15:09
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
337
893371
3778
Chaque petite croix que vous voyez
est une mauvaise réponse,
est une mauvaise réponse,
15:13
The big cross at the top left
338
897149
2406
La grande croix en haut à gauche,
15:15
is where 2,000 students
339
899555
2148
c'est là où 2000 étudiants
15:17
gave the exact same wrong answer.
340
901703
3045
ont donné exactement la même mauvaise réponse.
15:20
Now, if two students in a class of 100
341
904748
2327
Si deux étudiants dans une classe de 100
15:22
give the same wrong answer,
342
907075
1287
donnent la même mauvaise réponse,
15:24
you would never notice.
343
908362
1351
on ne le remarquerait jamais
15:25
But when 2,000 students give the same wrong answer,
344
909713
2560
Mais quand 2000 étudiants donnent
la même mauvaise réponse,
la même mauvaise réponse,
15:28
it's kind of hard to miss.
345
912273
1697
c'est dur de ne pas le voir.
15:29
So Andrew and his students went in,
346
913970
2192
Alors Andrew et ses étudiants
15:32
looked at some of those assignments,
347
916162
1520
ont examiné certains de ces travaux,
15:33
understood the root cause of the misconception,
348
917682
4088
ont compris la cause de l'erreur,
15:37
and then they produced a targeted error message
349
921770
2520
et ont ensuite écrit un message d'erreur spécifique
15:40
that would be provided to every student
350
924290
2249
pour tous les étudiants
15:42
whose answer fell into that bucket,
351
926539
2179
qui avaient fait cette faute,
15:44
which means that students who made that same mistake
352
928718
2084
ce qui veut dire que les étudiants
qui ont fait la même erreur
qui ont fait la même erreur
15:46
would now get personalized feedback
353
930802
2026
auront maintenant un retour personnalisé
15:48
telling them how to fix their misconception much more effectively.
354
932828
4399
leur disant comment corriger leur erreur
bien plus efficacement.
bien plus efficacement.
15:53
So this personalization is something that one can then build
355
937227
3811
Cette personnalisation est donc quelque chose
qu'on peut construire
qu'on peut construire
15:56
by having the virtue of large numbers.
356
941038
3140
grâce aux grands nombres mis en jeu.
16:00
Personalization is perhaps
357
944178
2312
La personnalisation est peut-être
16:02
one of the biggest opportunities here as well,
358
946490
2423
une des plus grandes opportunités ici,
16:04
because it provides us with the potential
359
948913
2345
parce qu'elle nous donne la possibilité
16:07
of solving a 30-year-old problem.
360
951258
2690
de résoudre un problème vieux de 30 ans.
16:09
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
361
953948
3349
Le chercheur en éducation Benjamin Bloom, en 1984,
16:13
posed what's called the 2 sigma problem,
362
957297
2251
a posé ce qu'il appelle le problème 2 sigma,
16:15
which he observed by studying three populations.
363
959548
3062
qu'il a observé en étudiant trois populations.
16:18
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
364
962610
3608
La première est la population qui a étudié
dans un cours magistral.
dans un cours magistral.
16:22
The second is a population of students that studied
365
966218
2777
La deuxième est une population d'étudiants
qui ont étudié
qui ont étudié
16:24
using a standard lecture-based classroom,
366
968995
1719
dans un cours magistral,
16:26
but with a mastery-based approach,
367
970714
2080
mais avec une approche fondée sur la maîtrise,
16:28
so the students couldn't move on to the next topic
368
972794
1920
les étudiants ne pouvant pas passer au sujet suivant
16:30
before demonstrating mastery of the previous one.
369
974714
3354
avant d'avoir démontré qu'ils maîtrisaient le précédent.
16:33
And finally, there was a population of students
370
978068
2294
Enfin, il y avait une population d'étudiants
16:36
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
371
980362
4528
auxquels on enseignait de manière individuelle
grâce à un tuteur.
grâce à un tuteur.
16:40
The mastery-based population was a full standard deviation,
372
984890
3272
L'enseignement fondé sur la maîtrise
donnait des scores meilleurs
donnait des scores meilleurs
16:44
or sigma, in achievement scores better
373
988162
2288
d'un écart-type, ou un sigma,
16:46
than the standard lecture-based class,
374
990450
2394
que les cours magistraux
16:48
and the individual tutoring gives you 2 sigma
375
992844
2144
et le tutorat individuel donne une amélioration
16:50
improvement in performance.
376
994988
1830
2 sigma sur les résultats.
16:52
To understand what that means,
377
996818
1463
Pour comprendre ce que ça veut dire,
16:54
let's look at the lecture-based classroom,
378
998281
1833
observons le cours magistral,
16:56
and let's pick the median performance as a threshold.
379
1000114
2919
et prenons la performance médiane comme seuil.
16:58
So in a lecture-based class,
380
1003033
1338
Dans un cours magistral,
17:00
half the students are above that level and half are below.
381
1004371
3879
la moitié des étudiants sont donc au-dessus
de ce niveau et la moitié sont en dessous.
de ce niveau et la moitié sont en dessous.
17:04
In the individual tutoring instruction,
382
1008250
2098
Dans le tutorat individuel,
17:06
98 percent of the students are going to be above that threshold.
383
1010348
4801
98 % des étudiants vont être au-dessus de ce seuil.
17:11
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
384
1015149
3920
Imaginez alors qu'on puisse enseigner
de telle sorte que 98 % de nos étudiants
de telle sorte que 98 % de nos étudiants
17:14
would be above average.
385
1019069
2198
soient au-dessus de la moyenne.
17:17
Hence, the 2 sigma problem.
386
1021267
3423
D'où, le problème 2 sigma.
17:20
Because we cannot afford, as a society,
387
1024690
2399
Parce que nous n'avons pas les moyens,
en tant que société,
en tant que société,
17:22
to provide every student with an individual human tutor.
388
1027089
3072
de fournir à chaque étudiant un tuteur humain individuel.
17:26
But maybe we can afford to provide each student
389
1030161
2249
Mais peut-être que nous avons les moyens
de donner à chaque étudiant
de donner à chaque étudiant
17:28
with a computer or a smartphone.
390
1032410
2019
un ordinateur ou un smartphone.
17:30
So the question is, how can we use technology
391
1034429
2189
La question est donc, comment peut-on
utiliser la technologie
utiliser la technologie
17:32
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
392
1036618
3375
pour passer de la partie gauche du graphique,
de la courbe bleue,
de la courbe bleue,
17:35
to the right side with the green curve?
393
1039993
2738
au côté droit du graphique avec la courbe verte ?
17:38
Mastery is easy to achieve using a computer,
394
1042731
2337
La maîtrise est facile à atteindre avec un ordinateur
17:40
because a computer doesn't get tired
395
1045068
1405
parce qu'un ordinateur peut, sans se fatiguer,
17:42
of showing you the same video five times.
396
1046473
3073
montrer la même vidéo 5 fois.
17:45
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
397
1049546
3251
Ça ne le fatigue pas non plus d'évaluer
le même travail plusieurs fois
le même travail plusieurs fois
17:48
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
398
1052802
3026
nous l'avons constaté dans de nombreux exemples
que je vous ai montrés.
que je vous ai montrés.
17:51
And even personalization
399
1055828
1854
Et même la personnalisation
17:53
is something that we're starting to see the beginnings of,
400
1057682
2136
est une chose qu'on commence à voir
17:55
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
401
1059818
3192
que ce soit par le parcours personnalisé
17:58
or some of the personalized feedback that we've shown you.
402
1063010
3264
ou par le retour personnalisé
que nous vous avons montré.
que nous vous avons montré.
18:02
So the goal here is to try and push,
403
1066274
2488
Le but ici est d'essayer, de pousser
18:04
and see how far we can get towards the green curve.
404
1068762
3497
et de voir à quel point on peut s'approcher
de la courbe verte.
de la courbe verte.
18:08
So, if this is so great, are universities now obsolete?
405
1072259
5359
Si c'est si formidable, les universités sont-elles
désormais obsolètes ?
désormais obsolètes ?
18:13
Well, Mark Twain certainly thought so.
406
1077618
2992
Mark Twain le pensait sans doute.
18:16
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
407
1080610
2545
Il a dit que " La faculté est un endroit où les notes
de cours d'un professeur
de cours d'un professeur
18:19
go straight to the students' lecture notes,
408
1083155
1703
vont directement dans les notes
que prennent les étudiants
que prennent les étudiants
18:20
without passing through the brains of either."
409
1084858
2376
sans passer par leurs cerveaux respectifs."
18:23
(Laughter)
410
1087234
4047
(Rires)
18:27
I beg to differ with Mark Twain, though.
411
1091281
2668
Je ne suis pas d'accord avec Mark Twain.
18:29
I think what he was complaining about is not
412
1093949
2665
Je pense que ce dont il se plaignait n'était pas
18:32
universities but rather the lecture-based format
413
1096614
2750
les universités mais plutôt les cours magistraux
18:35
that so many universities spend so much time on.
414
1099364
2784
qui représentent tellement de temps
dans tellement d'universités.
dans tellement d'universités.
18:38
So let's go back even further, to Plutarch,
415
1102148
3159
Remontons plus loin encore, à Plutarque,
18:41
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
416
1105307
2227
qui disait que "L'esprit n'est pas un vase
qu'il faut remplir
qu'il faut remplir
18:43
but wood that needs igniting."
417
1107534
2023
mais du bois qu'il faut enflammer."
18:45
And maybe we should spend less time at universities
418
1109557
2190
Nous devrions peut-être passer
moins de temps à l'université
moins de temps à l'université
18:47
filling our students' minds with content
419
1111747
2571
à remplir l'esprit de nos étudiants du contenu
18:50
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
420
1114318
3800
de nos cours, et plus de temps
à enflammer leur créativité,
à enflammer leur créativité,
18:54
their imagination and their problem-solving skills
421
1118118
3255
leur imagination et leur aptitudes
à résoudre des problèmes
à résoudre des problèmes
18:57
by actually talking with them.
422
1121373
2498
en dialoguant vraiment avec eux.
18:59
So how do we do that?
423
1123871
1367
Alors comment fait-on cela ?
19:01
We do that by doing active learning in the classroom.
424
1125238
3431
Nous le faisons par l'apprentissage actif en cours.
19:04
So there's been many studies, including this one,
425
1128669
2449
Beaucoup d'études ont été faites, dont celle-ci,
19:07
that show that if you use active learning,
426
1131118
2080
montrant que si on a recours à un apprentissage actif,
19:09
interacting with your students in the classroom,
427
1133198
2416
en interagissant avec les étudiants en cours,
19:11
performance improves on every single metric --
428
1135614
2696
toutes les performances sont améliorées :
19:14
on attendance, on engagement and on learning
429
1138310
2449
assiduité, implication et apprentissage
19:16
as measured by a standardized test.
430
1140759
2055
mesurés par un test standardisé.
19:18
You can see, for example, that the achievement score
431
1142814
1864
Vous voyez, par exemple, que le taux de réussite
19:20
almost doubles in this particular experiment.
432
1144678
2870
double quasiment dans cette expérience précise.
19:23
So maybe this is how we should spend our time at universities.
433
1147548
4401
C'est peut-être à ça que nous devrions consacrer
notre temps à l'université.
notre temps à l'université.
19:27
So to summarize, if we could offer a top quality education
434
1151949
4577
Pour résumer, si on pouvait offrir la meilleure éducation
19:32
to everyone around the world for free,
435
1156526
1903
à tout le monde gratuitement dans le monde entier,
19:34
what would that do? Three things.
436
1158429
2821
qu'est-ce que cela ferait ? Trois choses.
19:37
First it would establish education as a fundamental human right,
437
1161250
3421
D'abord, ça établirait l'éducation
comme droit humain fondamental,
comme droit humain fondamental,
19:40
where anyone around the world
438
1164671
1366
et tous ceux dans le monde
19:41
with the ability and the motivation
439
1166037
1921
qui ont la capacité et la motivation
19:43
could get the skills that they need
440
1167958
1951
pourraient acquérir les compétences
dont ils ont besoin
dont ils ont besoin
19:45
to make a better life for themselves,
441
1169909
1585
pour rendre meilleure leur vie, celle de leur famille
19:47
their families and their communities.
442
1171494
2017
et celle de leurs communautés.
19:49
Second, it would enable lifelong learning.
443
1173511
2631
Deuxièmement, ça permettrait l'apprentissage
tout au long de la vie.
tout au long de la vie.
19:52
It's a shame that for so many people,
444
1176142
1951
Il est dommage que pour tant de gens,
19:53
learning stops when we finish high school or when we finish college.
445
1178093
3312
l'apprentissage cesse quand
ils quittent le lycée ou la fac.
ils quittent le lycée ou la fac.
19:57
By having this amazing content be available,
446
1181405
2481
En rendant ce formidable contenu disponible,
19:59
we would be able to learn something new
447
1183886
2743
on pourrait apprendre quelque chose de nouveau
20:02
every time we wanted,
448
1186629
1136
chaque fois qu'on le veut,
20:03
whether it's just to expand our minds
449
1187765
1329
que ce soit juste pour élargir nos esprits
20:04
or it's to change our lives.
450
1189094
1959
ou pour changer nos vies.
20:06
And finally, this would enable a wave of innovation,
451
1191053
3145
Et enfin, ça permettrait une vague d'innovation,
20:10
because amazing talent can be found anywhere.
452
1194198
3072
parce qu'on peut trouver du talent exceptionnel
n'importe où.
n'importe où.
20:13
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
453
1197270
3008
Peut-être que le prochain Albert Einstein
ou le prochain Steve Jobs
ou le prochain Steve Jobs
20:16
is living somewhere in a remote village in Africa.
454
1200278
2615
vit quelque part dans un village isolé en Afrique.
20:18
And if we could offer that person an education,
455
1202893
2656
Et si nous pouvions offrir à cette personne une éducation,
20:21
they would be able to come up with the next big idea
456
1205549
2356
elle serait en mesure de proposer
la prochaine grande idée
la prochaine grande idée
20:23
and make the world a better place for all of us.
457
1207905
2404
et faire du monde un endroit meilleur pour nous tous.
20:26
Thank you very much.
458
1210309
1160
Merci beaucoup.
20:27
(Applause)
459
1211469
7583
[Applaudissements]
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