TEDGlobal 2012
Daphne Koller: What we're learning from online education
Daphne Koller: Ko mus moko mokymasis internetu
Filmed:
Readability: 4.8
2,603,043 views
Daphne Koller skatina universitetus savo geriausių kursų medžiagą publikuoti internetu nemokamai -- ne tik kaip paslaugą, bet ir kaip būdą pačiam mokymuisi tirti. Kiekvienas klavišo paspaudimas, medžiagos suvokimo testas, studentų tarpusavio diskusija forume ar paties studento įsivertinta užduotis sukuria beprecendentę duomenų bazę apie tai, kaip žinios apdorojamos, ir kaip jos, svarbiausia, įsisavinamos.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Like many of you, I'm one of the lucky people.
0
725
3111
Kaip ir daugelis jūsų, esu viena iš laimingųjų.
00:19
I was born to a family where education was pervasive.
1
3836
3400
Gimiau šeimoje, kur mokymasis buvo įaugęs į kraują.
00:23
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
2
7236
4238
Esu trečios kartos mokslų daktarė, dviejų akademikų dukra.
00:27
In my childhood, I played around in my father's university lab.
3
11474
3794
Vaikystėje žaisdavau tėčio universitetinėje laboratorijoje.
00:31
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
4
15268
3849
Taigi savaime suprantama, kad mokiausi geriausiuose universitetuose,
00:35
which in turn opened the door to a world of opportunity.
5
19117
3801
kurie atvėrė kelią į galimybių pilną pasaulį.
00:38
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
6
22918
4120
Deja, daugumai pasaulio žmonių taip gerai nepasiseka.
00:42
In some parts of the world, for example, South Africa,
7
27038
3135
Kai kuriose pasaulio vietose, tarkim, Pietų Afrikoje,
00:46
education is just not readily accessible.
8
30173
2705
švietimas tiesiog nėra gerai prieinamas.
00:48
In South Africa, the educational system was constructed
9
32878
2975
Pietų Afrikoje švietimo sistema buvo sukurta
00:51
in the days of apartheid for the white minority.
10
35853
2873
baltųjų mažumai apartheido laikais.
00:54
And as a consequence, today there is just not enough spots
11
38726
2700
To pasekmė yra tai, kad šiandien tiesiog nepakanka vietų
00:57
for the many more people who want and deserve a high quality education.
12
41426
3852
didelei daliai žmonių, kurie nori ir nusipelno aukštos kokybės švietimo.
01:01
That scarcity led to a crisis in January of this year
13
45278
3880
Šis stygius privedė iki krizės šių metų sausį
01:05
at the University of Johannesburg.
14
49158
1836
Johanesburgo universitete.
01:06
There were a handful of positions left open
15
50994
2131
Buvo likę tik keletas vietų
01:09
from the standard admissions process, and the night before
16
53125
2969
pagal standartinį priėmimo procesą, ir vakarą prieš
01:11
they were supposed to open that for registration,
17
56094
2560
prasidedant registracijai į tas pozicijas,
01:14
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
18
58654
4052
tūkstančiai žmonių išsirikiavo į mylios ilgumo eilę prie įėjimo,
01:18
hoping to be first in line to get one of those positions.
19
62706
3880
tikėdamiesi pirmauti pretenduojant į vieną iš vietų.
01:22
When the gates opened, there was a stampede,
20
66586
2308
Kai vartai atsivėrė, minia ėmė veržtis,
01:24
and 20 people were injured and one woman died.
21
68894
3652
ir 20 žmonių buvo sužeisti, o viena moteris mirė.
01:28
She was a mother who gave her life
22
72546
1940
Ji buvo motina, kuri atidavė savo gyvybę
01:30
trying to get her son a chance at a better life.
23
74486
4063
už galimybę savo sūnui suteikti geresnį gyvenimą.
01:34
But even in parts of the world like the United States
24
78549
3157
Bet netgi tokiose pasaulio vietose kaip Jungtinės Valstijos,
01:37
where education is available, it might not be within reach.
25
81706
4356
kur švietimas yra prieinamas, jis gali būti nepasiekiamas.
01:41
There has been much discussed in the last few years
26
86062
2672
Buvo daug diskutuojama per pastaruosius keletą metų
01:44
about the rising cost of health care.
27
88734
1989
apie kylančius sveikatos apsaugos kaštus.
01:46
What might not be quite as obvious to people
28
90723
2642
Kas žmonėms galbūt nėra taip akivazdu
01:49
is that during that same period the cost of higher education tuition
29
93365
4022
yra tai, kad per tą patį laikotarpį aukštojo mokslo kaina
01:53
has been increasing at almost twice the rate,
30
97387
2480
augo beveik dvigubai,
01:55
for a total of 559 percent since 1985.
31
99867
4280
lygiai 559-čia procentų nuo 1985 metų.
02:00
This makes education unaffordable for many people.
32
104147
4534
Dėl to daug kam švietimas tiesiog ne jų kišenei.
02:04
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
33
108681
3801
Galiausiai net ir tie, kurie sugeba įgyti aukštojo mokslo diplomą,
02:08
the doors of opportunity might not open.
34
112482
2625
gali nerasti galimybių jo realizuoti.
02:11
Only a little over half of recent college graduates
35
115107
3207
Tik šiek tiek daugiau nei pusė baigusiųjų koledžą
02:14
in the United States who get a higher education
36
118314
2313
Jungtinėse Valstijose, kurie įgyjo aukštąjį išsilavinimą,
02:16
actually are working in jobs that require that education.
37
120627
3463
dirba darbus, kurie išties reikalauja tokio išsimokslinimo.
02:19
This, of course, is not true for the students
38
124090
1840
Tai, aišku, negalioja studentams,
02:21
who graduate from the top institutions,
39
125930
1952
baigusiems prestižinius universitetus,
02:23
but for many others, they do not get the value
40
127882
2632
bet daugelis kitų negauna vertės
02:26
for their time and their effort.
41
130514
3536
už savo laiką ir įdirbį.
02:29
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
42
134050
3030
Tom Friedman savo pastarojo meto New York Times straipsnyje
02:32
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
43
137080
4368
kaip niekas kitas gerai užfiksavo mūsų pastangų esmę.
02:37
He said the big breakthroughs are what happen
44
141448
3120
Jis teigė, kad didžiausi proveržiai įvyksta tada,
02:40
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
45
144568
3899
kai netikėta galimybė susiduria su beviltiška būtinybe.
02:44
I've talked about what's desperately necessary.
46
148467
2621
Aš kalbėjau apie tai, kas yra žūtbūt reikalinga.
02:46
Let's talk about what's suddenly possible.
47
151088
2512
Pakalbėkim apie tai, kas staiga tapo pasiekiama.
02:49
What's suddenly possible was demonstrated by
48
153600
3119
Netikėta galimybė buvo pademonstruota
02:52
three big Stanford classes,
49
156719
1568
per tris populiarius Stanfordo kursus,
02:54
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
50
158287
3880
kurių kiekvieną lankė po 100 tūkstančių ar daugiau žmonių.
02:58
So to understand this, let's look at one of those classes,
51
162167
3384
Kad tai suprastume, panagrinėkime vieną iš jų-
03:01
the Machine Learning class offered by my colleague
52
165551
1920
Sistemos mokymosi kursą, kurį veda mano kolega
03:03
and cofounder Andrew Ng.
53
167471
1729
ir vienas įkūrėjų Andrew Ng.
03:05
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
54
169200
2319
Andrew dėsto vieną iš populiariausių Stanfordo paskaitų ciklą.
03:07
It's a Machine Learning class,
55
171519
1209
Tai Sistemos mokymosi kursas
03:08
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
56
172728
3518
ir į jį kaskart užsirašo po 400 žmonių.
03:12
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
57
176246
3265
Kai Andrew dėstė Sistemos mokymąsi plačiajai visuomenei,
03:15
it had 100,000 people registered.
58
179511
2616
užsiregistravo 100 tūkstančių žmonių.
03:18
So to put that number in perspective,
59
182127
2009
Norėdami suvokti šį skaičių, įsivaizduokite,
03:20
for Andrew to reach that same size audience
60
184136
2359
jog norint, kad Andrew žinios pasiektų tokį patį žmonių skaičių
03:22
by teaching a Stanford class,
61
186495
1826
jam dėstant Stanforde,
03:24
he would have to do that for 250 years.
62
188321
3926
jam prireiktų skaityti paskaitas 250 metų.
03:28
Of course, he'd get really bored.
63
192247
3486
Savaime suprantama, jam labai atsibostų.
03:31
So, having seen the impact of this,
64
195733
2737
Taigi, sulaukę tokios reakcijos,
03:34
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
65
198470
3128
su Andrew nusprendėme, kad reikia pasistengti ir dar padidinti mastą,
03:37
to bring the best quality education to as many people as we could.
66
201598
4120
kad galėtume suteikti geriausios kokybės švietimą kuo daugiau žmonių.
03:41
So we formed Coursera,
67
205718
1495
Taigi mes sukūrėme Coursera,
03:43
whose goal is to take the best courses
68
207213
3137
kurios tikslas yra pasirinkti geriausius kursus
03:46
from the best instructors at the best universities
69
210350
3317
pas geriausius dėstytojus geriausiuose universitetuose
03:49
and provide it to everyone around the world for free.
70
213667
4028
ir padaryti juos prieinamus bet kam pasaulyje už dyką.
03:53
We currently have 43 courses on the platform
71
217695
2600
Šiuo metu platformoje siūlome 43 kursus
03:56
from four universities across a range of disciplines,
72
220295
3199
iš keturių universitetų, apimančius įvairias akademines disciplinas.
03:59
and let me show you a little bit of an overview
73
223494
1833
Leiskite pademonstruoti nedidelę apžvalgą,
04:01
of what that looks like.
74
225327
3278
kaip tai atrodo.
04:04
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
75
228605
1213
(Video) Robert Ghrist: Sveiki prisijungę prie Integralinių ir diferencialinį skaičavimo!
04:05
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
76
229818
1880
Ezekiel Emanuel: 50 milijonų žmonių yra neapdrausti.
04:07
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
77
231698
3271
Scott Page: Modeliai padeda mums kurti efektyvesnes organizacijas ir strategijas.
04:10
We get unbelievable segregation.
78
234969
2408
Mes matome neįtikėtiną segregaciją.
04:13
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
79
237377
1792
Scott Klemmer: Taigi Bush'as įsivaizdavo, kad ateityje
04:15
you'd wear a camera right in the center of your head.
80
239169
2378
kiekvienas ties kaktos viduriu bus prisitaisęs po kamerą.
04:17
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
81
241547
4254
Mitchell Duneier: Mills'as siekia, kad sociologijos studentai ugdytų mąstymo kokybę...
04:21
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
82
245801
3665
RG: Kabantys laidai yra hiperbolinio kosinuso formos.
04:25
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
83
249466
3071
Nick Parlante: Kiekvieno pikselio raudonos spalvos reikšmę paveikslėlyje nustatykite lygią nuliui.
04:28
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
84
252537
2977
Paul Offit: ... Vakcina padėjo mums išnaikinti poliomielito virusą.
04:31
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
85
255514
3623
Dan Jurafsky: Ar Lufthansa patiekia pusryčius ir San Chosė? Na, tai skamba juokingai.
04:35
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
86
259137
3616
Daphne Koller: Taigi čia yra kurią monetą pasirenkate, o štai čia du jos metimai.
04:38
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
87
262753
3687
Andrew Ng: Taigi esant didelės apimties sistemos mokymuisi, norėtume atrasti skaičiuojamąjį ...
04:42
(Applause)
88
266440
5609
(Aplodismentai)
04:47
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
89
272049
2274
Pasirodo, tikriausiai ne visai nelauktai,
04:50
that students like getting the best content
90
274323
2238
kad studentams patinka gauti geriausią mokomąją medžiagą
04:52
from the best universities for free.
91
276561
2887
iš geriausių universitetų už dyką.
04:55
Since we opened the website in February,
92
279448
2522
Nuo tada, kai vasarį įkūrėme interneto svetainę,
04:57
we now have 640,000 students from 190 countries.
93
281970
4358
sulaukėme 640 tūkstančių studentų iš 190 šalių.
05:02
We have 1.5 million enrollments,
94
286328
2152
Turime 1,5 milijono registracijų,
05:04
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
95
288480
2850
6 milijonus užpildytų apklausų iš 15-os iki dabar inicijuotų kursų,
05:07
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
96
291330
4916
ir 14 milijonų video peržiūrų.
05:12
But it's not just about the numbers,
97
296246
2518
Bet visa tai ne vien apie skaičius,
05:14
it's also about the people.
98
298764
1641
tai ir apie žmones.
05:16
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
99
300405
2976
Ar tai būtų Akash iš mažo Indijos miestelio,
05:19
and would never have access in this case
100
303381
2175
kuris niekada nebūtų turėjęs priėjimo prie
05:21
to a Stanford-quality course
101
305556
1489
Stanfordo lygio kurso
05:22
and would never be able to afford it.
102
307045
2515
ir nebūtų galėjęs už jį užsimokėti.
05:25
Or Jenny, who is a single mother of two
103
309560
2038
Arba Jenny, kuri yra vieniša dviejų vaikų motina
05:27
and wants to hone her skills
104
311598
1967
ir nori patobulinti savo įgūdžius,
05:29
so that she can go back and complete her master's degree.
105
313565
3135
kad galėtų grįžti [į universitetą] ir pabaigti magistro studijas.
05:32
Or Ryan, who can't go to school,
106
316700
3136
Arba Ryan'as, kuris negali lankyti studijų,
05:35
because his immune deficient daughter
107
319836
1865
nes jo dukrai sutrikęs imunitetas
05:37
can't be risked to have germs come into the house,
108
321701
3383
ir jis negali rizikuoti, kad kenksmingi mikrobai patektų vidun,
05:40
so he couldn't leave the house.
109
325084
1840
taigi jis negali išeiti iš namų.
05:42
I'm really glad to say --
110
326924
1632
Tikrai džiaugiuosi galėdama pasakyti --
05:44
recently, we've been in correspondence with Ryan --
111
328556
2252
neseniai susisiekėme su Ryan'u --
05:46
that this story had a happy ending.
112
330808
1932
kad ši istorija turi laimingą pabaigą.
05:48
Baby Shannon -- you can see her on the left --
113
332740
1903
Mažoji Shannon -- matote ją kairėje --
05:50
is doing much better now,
114
334643
1351
jau daug geriau laikosi,
05:51
and Ryan got a job by taking some of our courses.
115
335994
4198
ir Ryan'as, pasimokęs keletą mūsų kursų, gavo darbą.
05:56
So what made these courses so different?
116
340192
2244
Taigi kuo šie kursai taip skiriasi nuo kitų?
05:58
After all, online course content has been available for a while.
117
342436
3720
Visgi, kursai internetu egzistavo jau kurį laiką.
06:02
What made it different was that this was real course experience.
118
346156
3712
Šie kursai yra kitokie dėl tikro studijavimo potyrio.
06:05
It started on a given day,
119
349868
1726
Jie prasideda nustatytą dieną,
06:07
and then the students would watch videos on a weekly basis
120
351594
3634
ir tada studentai kas savaitę žiūri vaizdo įrašus
06:11
and do homework assignments.
121
355228
1855
ir atlieka namų darbus.
06:12
And these would be real homework assignments
122
357083
1791
Ir tai tikrų tikriausi namų darbai
06:14
for a real grade, with a real deadline.
123
358874
3304
tikram pažymiui, su tikru atlikimo terminu.
06:18
You can see the deadlines and the usage graph.
124
362178
2056
Čia matote atlikimo terminus ir naudojimo grafiką.
06:20
These are the spikes showing
125
364234
2088
Tie šoktelėjimai parodo, kad
06:22
that procrastination is global phenomenon.
126
366322
3789
darbo atidėliojimas yra pasaulinio lygio fenomenas.
06:26
(Laughter)
127
370111
2576
(Juokas)
06:28
At the end of the course,
128
372687
1672
Kurso pabaigoje
06:30
the students got a certificate.
129
374359
1856
studentai gavo sertifikatą.
06:32
They could present that certificate
130
376215
2160
Jie gali parodyti šį sertifikatą
06:34
to a prospective employer and get a better job,
131
378375
2153
potencialiam darbdaviui ir gauti geresnį darbą,
06:36
and we know many students who did.
132
380528
2060
ir žinome daug studentų, kuriems taip ir padarė.
06:38
Some students took their certificate
133
382588
1919
Kai kurie studentai sertifikatus
06:40
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
134
384507
3122
pristatė savo mokymo įstaigoms
06:43
for actual college credit.
135
387629
1841
ir gavo tikrų kreditų.
06:45
So these students were really getting something meaningful
136
389470
2214
Taigi šie studentai tikrai gavo kai ką prasmingo
06:47
for their investment of time and effort.
137
391684
2834
už savo investuotą laiką ir pastangas.
06:50
Let's talk a little bit about some of the components
138
394518
2555
Pakalbėkime apie kai kurias šių kursų
06:52
that go into these courses.
139
397073
1892
sudedamąsias dalis.
06:54
The first component is that when you move away
140
398965
2628
Pirmasis komponentas reiškia, kad išsivadavus iš
06:57
from the constraints of a physical classroom
141
401593
2297
fizinės auditorijos ribotumo
06:59
and design content explicitly for an online format,
142
403890
2840
ir kuriant mokomąją medžiagą formatu, tinkančiu internetui,
07:02
you can break away from, for example,
143
406730
2528
galima išsilaisvinti nuo, tarkim,
07:05
the monolithic one-hour lecture.
144
409258
2415
monolitinės vienos valandos trukmės paskaitos.
07:07
You can break up the material, for example,
145
411673
1785
Galima suskaidyti medžiagą į, pavyzdžiui,
07:09
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
146
413458
3376
šiuos aštuonis trumpus modulinius vienetus po 12 minučių,
07:12
each of which represents a coherent concept.
147
416834
2974
kurių kiekvienas pateikia po nuoseklią idėją.
07:15
Students can traverse this material in different ways,
148
419808
2570
Studentai gali naršyti po kurso medžiagą įvairiais būdais,
07:18
depending on their background, their skills or their interests.
149
422378
3704
priklausomai nuo savo išsilavinimo, įgūdžių ir pomėgių.
07:21
So, for example, some students might benefit
150
426082
2520
Taigi, pavyzdžiui, kai kuriems studentams naudos gali atnešti
07:24
from a little bit of preparatory material
151
428602
2760
dalis paruošiamosios medžiagos,
07:27
that other students might already have.
152
431362
2071
kurią galbūt jau turi kiti studentai.
07:29
Other students might be interested in a particular
153
433433
2440
Kitiems studentams gabūt įdomi tam tikra
07:31
enrichment topic that they want to pursue individually.
154
435873
3086
papildoma tema, kurią jie nori nagrinėti individualiai.
07:34
So this format allows us to break away
155
438959
3235
Todėl toks formatas leidžia išsilaisvinti iš
07:38
from the one-size-fits-all model of education,
156
442194
2824
visiems vienodo švietimo modelio
07:40
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
157
445018
3992
ir leidžia turėti daug labiau suasmenintą mokymosi programą.
07:44
Of course, we all know as educators
158
449010
2343
Savaime suprantama, kaip pedagogai, visi žinome,
07:47
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
159
451353
3360
kad studentai nesimoko tik sėdėdami ir pasyviai žiūrėdami vaizdo įrašus.
07:50
Perhaps one of the biggest components of this effort
160
454713
2945
Galbūt viena didžiausių šio projekto dalių
07:53
is that we need to have students
161
457658
2592
yra tai, kad mums reikia turėti studentų,
07:56
who practice with the material
162
460250
2409
kurie praktikuoja su kurso medžiaga,
07:58
in order to really understand it.
163
462659
3156
kad tikrai ją suprastų.
08:01
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
164
465815
3268
Nemažai mokslinių studijų yra parodžiusios to svarbą.
08:04
This one that appeared in Science last year, for example,
165
469083
2532
Pavyzdžiui ši, pernai pasirodžiusi Science žurnale,
08:07
demonstrates that even simple retrieval practice,
166
471615
2832
parodo, kad net paprastas atkartojimas,
08:10
where students are just supposed to repeat
167
474447
2792
kai studentai tiesiog pakartoja tai,
08:13
what they already learned
168
477239
1400
ką jau yra išmokę,
08:14
gives considerably improved results
169
478639
1920
gerokai pagerina rezultatus
08:16
on various achievement tests down the line
170
480559
2269
įvairiuose testuose, vertinančiuose pasiekimus,
08:18
than many other educational interventions.
171
482828
4304
nei daugelis kitų pedagoninių pastangų.
08:23
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
172
487132
2962
Mes pabandėme įtraukti išmoktų dalyktų pakartojimą į platformą
08:25
as well as other forms of practice in many ways.
173
490094
2254
kartu su daugeliu kitų mokymosi metodų.
08:28
For example, even our videos are not just videos.
174
492348
4144
Pavyzdžiui, net mūsų vaizdo įrašai nėra tik vaizdo įrašai.
08:32
Every few minutes, the video pauses
175
496492
2043
Kas kelias minutes įrašas sustoja
08:34
and the students get asked a question.
176
498535
2151
ir studentas turi atsakyti į klausimą.
08:36
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
177
500686
2221
(Video) SP: ... Šie keturi dalykai. Ateities perspektyvų teorija, hiperbolinis diskontavimas,
08:38
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
178
502907
3092
status quo šališkumas, bazinės normos šališkumas. Visi šie dalykai išsamiai aprašyti.
08:41
So they're all well documented deviations from rational behavior.
179
505999
2767
Tad jie yra gerai aprašyti nukrypimai nuo racionalaus elgesio.
08:44
DK: So here the video pauses,
180
508766
1624
DK: Ir čia video sustoja,
08:46
and the student types in the answer into the box
181
510390
2256
ir studentas įrašo atsakymą į langelį.
08:48
and submits. Obviously they weren't paying attention.
182
512646
3223
ir patvirtina. Akivaizdu, kad studentas nebuvo susikaupęs.
08:51
(Laughter)
183
515884
869
(Juokas)
08:52
So they get to try again,
184
516753
2010
Taigi jis turi galimybę bandyti vėl,
08:54
and this time they got it right.
185
518763
2536
ir šįkart atsako teisingai.
08:57
There's an optional explanation if they want.
186
521299
2193
Yra ir galimybė perskaityti klausimo išaiškinimą.
08:59
And now the video moves on to the next part of the lecture.
187
523492
4257
Ir dabar įrašas nuveda į kitą paskaitos dalį.
09:03
This is a kind of simple question
188
527749
1878
Tai gana paprastas klausimas,
09:05
that I as an instructor might ask in class,
189
529627
2081
kurį kaip dėstytoja galiu užduoti per paskaitą,
09:07
but when I ask that kind of a question in class,
190
531708
2500
bet kai jį užduodu paskaitos metu,
09:10
80 percent of the students
191
534208
1300
80 procentų studentų
09:11
are still scribbling the last thing I said,
192
535508
1866
vis dar rašalioja paskutinius mano žodžius,
09:13
15 percent are zoned out on Facebook,
193
537374
3321
15 procentų įnikę į Facebook,
09:16
and then there's the smarty pants in the front row
194
540695
2456
ir tik tas gudrutis priekinėje eilėje
09:19
who blurts out the answer
195
543151
1359
išpyškina atsakymą
09:20
before anyone else has had a chance to think about it,
196
544510
2207
kol niekas net nespėjo pagalvoti,
09:22
and I as the instructor am terribly gratified
197
546717
2872
ir kaip dėstytoja aš esu baisiausiai patenkinta,
09:25
that somebody actually knew the answer.
198
549589
1648
bent kas nors žinojo atsakymą.
09:27
And so the lecture moves on before, really,
199
551237
2792
Ir dėstytojas tęsia daugeliui studentų
09:29
most of the students have even noticed that a question had been asked.
200
554029
3529
išvis net nepastebėjus, kad buvo užduotas kažkoks klausimas.
09:33
Here, every single student
201
557558
2607
Čia kiekvienas studentas
09:36
has to engage with the material.
202
560165
2784
privalo dirbti su kurso medžiaga.
09:38
And of course these simple retrieval questions
203
562949
1936
Ir, aišku, šie paprasti kartojimo klausimai
09:40
are not the end of the story.
204
564885
1662
dar nėra viskas.
09:42
One needs to build in much more meaningful practice questions,
205
566547
2970
Reikia sukurti daug daugiau svarbių praktikos klausimų
09:45
and one also needs to provide the students with feedback
206
569517
2353
ir taip pat reikia studentų atsakymus įvertinti
09:47
on those questions.
207
571870
1663
ir pakomentuoti.
09:49
Now, how do you grade the work of 100,000 students
208
573533
2888
Taigi, kaip įvertinti 100 tūkstančių studentų darbą,
09:52
if you do not have 10,000 TAs?
209
576421
3082
jei neturi 10 tūkstančių mokymo asistentų?
09:55
The answer is, you need to use technology
210
579503
2354
Atsakymas- reikia naudoti technologijas,
09:57
to do it for you.
211
581857
1495
kad jos tai padarytų už tave.
09:59
Now, fortunately, technology has come a long way,
212
583352
2648
Laimei, technologijos gerokai pažengė
10:01
and we can now grade a range of interesting types of homework.
213
586000
3268
ir mes galime įvertinti daug skirtingų tipų namų darbų.
10:05
In addition to multiple choice
214
589268
1527
Be testo su atsakymų variantais
10:06
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
215
590795
3153
ir klausimų su trumpais atsakymais, kuriuos matėte įraše,
10:09
we can also grade math, mathematical expressions
216
593948
3260
mes taip pat galime vertinti matematiką, matematines išraiškas
10:13
as well as mathematical derivations.
217
597208
1952
ir matematinius išvedimus.
10:15
We can grade models, whether it's
218
599160
2874
Galime vertinti modelius, nesvarbu, ar tai
10:17
financial models in a business class
219
602034
2176
būtų finansinis modelis verslo kurse,
10:20
or physical models in a science or engineering class
220
604210
2984
ar fizikinis modelis gamtos mokslų ar inžinerijos kurse,
10:23
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
221
607194
3744
ir galime įvertinti kai kurias gana sudėtingas programavimo užduotis.
10:26
Let me show you one that's actually pretty simple
222
610938
1919
Leiskite parodyti vieną, kuri yra gana paprasta,
10:28
but fairly visual.
223
612857
1480
bet pakankamai vaizdi.
10:30
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
224
614337
2477
Tai yra iš Stanfordo Kompiuterinių studijų 101 kurso,
10:32
and the students are supposed to color-correct
225
616814
1604
ir studentams užduota sutvarkyti to neryškaus
10:34
that blurry red image.
226
618418
1592
raudono paveikslėlio spalvas.
10:35
They're typing their program into the browser,
227
620010
2018
Jie įveda savo programą į naršyklę,
10:37
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
228
622028
4058
ir galite matyti, kad jiems nelabai pavyko, ponią Laisvę vis dar kankina jūros liga.
10:41
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
229
626086
3756
Taigi studentai bando darsyk, ir dabar jiems pavyko; tai jiems pasakoma
10:45
and they can move on to the next assignment.
230
629842
2359
ir jie gali pereiti prie kitos užduoties.
10:48
This ability to interact actively with the material
231
632201
3148
Galimybė aktyviai bendrauti su mokymosi medžiaga
10:51
and be told when you're right or wrong
232
635349
1684
ir sužinoti, ar užduotį atlikai teisingai, ar ne,
10:52
is really essential to student learning.
233
637033
3126
yra kertinis mokymosi aspektas.
10:56
Now, of course we cannot yet grade
234
640159
2275
Aišku, mes dar negalime vertinti
10:58
the range of work that one needs for all courses.
235
642434
2834
dalies užduočių, reikalingų visiems kursams.
11:01
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
236
645268
3301
Konkrečiau, tai, ko trūksta, yra kritinio mąstymo užduotys,
11:04
that is so essential in such disciplines
237
648569
1922
kurios yra tokios būtinos dalykams kaip
11:06
as the humanities, the social sciences, business and others.
238
650491
3597
humanitariniai mokslai, socialiniai mokslai, verslo studijos ir kiti.
11:09
So we tried to convince, for example,
239
654088
2249
Taigi mes bandėme įtikinti, pavydžiui,
11:12
some of our humanities faculty
240
656337
1616
kai ką iš savo humanitarinių mokslų fakulteto,
11:13
that multiple choice was not such a bad strategy.
241
657953
2696
kad testas su atsakymų variantais nėra tokia jau bloga strategija.
11:16
That didn't go over really well.
242
660649
2191
Tai ne itin pavyko.
11:18
So we had to come up with a different solution.
243
662840
2433
Taigi pabandėme rasti kitokį sprendimą.
11:21
And the solution we ended up using is peer grading.
244
665273
3074
Ir sprendimas, kuriuo nusprendėme naudotis, yra kitų studentų vertinimas.
11:24
It turns out that previous studies show,
245
668347
2422
Pasirodo, jog, anot ankstesnių studijų,
11:26
like this one by Saddler and Good,
246
670769
1672
kaip ši, kurios autoriai Saddler ir Good,
11:28
that peer grading is a surprisingly effective strategy
247
672441
2488
kad strategija, kai vieni studentai vertina kitų darbus,
11:30
for providing reproducible grades.
248
674929
3214
yra nuostabiai efektyvi atkartojant pažymius.
11:34
It was tried only in small classes,
249
678143
1770
Ji buvo išbandyta tik mažose grupėse,
11:35
but there it showed, for example,
250
679913
1487
bet gauti rezultatai rodo, kad, pavyzdžiui,
11:37
that these student-assigned grades on the y-axis
251
681400
2482
šie studentų pateikti pažymiai ant y ašies
11:39
are actually very well correlated
252
683882
1311
išties gerai koreliuoja su
11:41
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
253
685193
2296
mokytojų suteiktais pažymiais x ašyje.
11:43
What's even more surprising is that self-grades,
254
687489
3160
Kas dar labiau stebina yra tai, kad pačių sau pasirašyti pažymiai,
11:46
where the students grade their own work critically --
255
690649
2311
kai studentai patys kritiškai įvertina savo darbą --
11:48
so long as you incentivize them properly
256
692960
1737
jei tik yra teisingai skatinami,
11:50
so they can't give themselves a perfect score --
257
694697
1938
kad jie sau negalėtų duoti aukščiausių balų --
11:52
are actually even better correlated with the teacher grades.
258
696635
3191
iš tikrųjų dar labiau koreliuoja su mokytojų pažymiais.
11:55
And so this is an effective strategy
259
699826
1607
Taigi tai yra efektyvi strategija,
11:57
that can be used for grading at scale,
260
701433
2104
kuri gali būti naudojama vertinant dideliu mastu,
11:59
and is also a useful learning strategy for the students,
261
703537
2736
ir taip pat yra efektyvi mokymosi strategija studentams,
12:02
because they actually learn from the experience.
262
706273
2255
nes to pagalba jie iš tikrųjų mokosi.
12:04
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
263
708528
4649
Taigi dabar turime didžiausią kada nors sukurtą tarpusavio vertinimo sistemą,
12:09
where tens of thousands of students
264
713177
2504
kur dešimtys tūkstančių studentų
12:11
are grading each other's work,
265
715681
1198
vertina vieni kitų darbus,
12:12
and quite successfully, I have to say.
266
716879
3069
ir gana sėkmingai, turiu pasakyti.
12:15
But this is not just about students
267
719948
2260
Bet visa tai nėra tik apie studentus,
12:18
sitting alone in their living room working through problems.
268
722208
3041
sėdinčius vienus savo kambariuose ir sprendžiančius uždavinius.
12:21
Around each one of our courses,
269
725249
1807
Kartu su kiekvienu mūsų kursu
12:22
a community of students had formed,
270
727056
2160
susikūrė studentų bendruomenė,
12:25
a global community of people
271
729216
1880
globali žmonių bendruomenė,
12:26
around a shared intellectual endeavor.
272
731096
2532
kurią jungia bendros intelektualinės pastangos.
12:29
What you see here is a self-generated map
273
733628
2652
Čia matote pačių sugeneruotą žemėlapį
12:32
from students in our Princeton Sociology 101 course,
274
736280
2961
su mūsų Prinstono Sociologijos 101 kurso studentais,
12:35
where they have put themselves on a world map,
275
739241
2759
kur jie save pažymėjo pasaulio žemėlapyje,
12:37
and you can really see the global reach of this kind of effort.
276
742000
2960
ir jūs aiškiai galite matyti globalų šios veiklos mastą.
12:40
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
277
744960
4567
Studentai šiuose kursuose bendradarbiavo daugybe būdų.
12:45
First of all, there was a question and answer forum,
278
749527
2639
Visų pirma, klausimų-atsakymų diskusijų forume
12:48
where students would pose questions,
279
752166
2144
studentai galėjo užduoti klausimus,
12:50
and other students would answer those questions.
280
754310
2424
o kiti studentai į juos atsakydavo.
12:52
And the really amazing thing is,
281
756734
1713
Ir kas yra tikrai nuostabu,
12:54
because there were so many students,
282
758447
1670
turint daug studentų,
12:56
it means that even if a student posed a question
283
760117
2365
kad net jei kuris nors uždavė klausimą
12:58
at 3 o'clock in the morning,
284
762482
1632
trečią valandą ryto
13:00
somewhere around the world,
285
764114
1582
kuriame nors pasaulio gale,
13:01
there would be somebody who was awake
286
765696
2074
tikrai bus kažkas, kas tuo metu nemiega
13:03
and working on the same problem.
287
767770
2313
ir sprendžia tą patį uždavinį.
13:05
And so, in many of our courses,
288
770083
1958
Taigi, daugumoje mūsų kursų
13:07
the median response time for a question
289
772041
2329
laiko trukmės mediana nuo klausimo
13:10
on the question and answer forum was 22 minutes.
290
774370
3418
iki atsakymo pasirodymo buvo 22 minutės.
13:13
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
291
777788
4577
Tai pagalbos lygis, kurio pati niekada nepasiekiau su savo Stanfordo studentais.
13:18
(Laughter)
292
782365
1341
(Juokas)
13:19
And you can see from the student testimonials
293
783706
1942
Ir iš pačių studentų atsiliepimų matote,
13:21
that students actually find
294
785648
1687
kad studentai,
13:23
that because of this large online community,
295
787335
2521
dėl šios didžiulės bendruomenės internete,
13:25
they got to interact with each other in many ways
296
789856
2599
turėjo galimybę pabendrauti su kitais giliau ir įvairiau
13:28
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
297
792455
4193
nei kada galėjo fizinės auditorijos aplinkoje.
13:32
Students also self-assembled,
298
796648
2344
Taip pat studentai patys susibūrė,
13:34
without any kind of intervention from us,
299
798992
1863
be jokio mūsų įsikišimo,
13:36
into small study groups.
300
800855
1903
į mažas mokymosi grupeles.
13:38
Some of these were physical study groups
301
802758
2362
Kai kurios jų buvo fizinės mokymosi grupės,
13:41
along geographical constraints
302
805120
1826
susiskirsčiusios pagal geografinę vietą
13:42
and met on a weekly basis to work through problem sets.
303
806946
2722
ir kas savaitę rinkdavosi spręsti uždavinių.
13:45
This is the San Francisco study group,
304
809668
1900
Čia yra San Francisko mokymosi grupė,
13:47
but there were ones all over the world.
305
811568
2319
bet jų buvo visame pasaulyje.
13:49
Others were virtual study groups,
306
813887
2032
Kitos grupės buvo virtualios,
13:51
sometimes along language lines or along cultural lines,
307
815919
2989
kartais jungiamos bendros kalbos, kartais kultūros.
13:54
and on the bottom left there,
308
818908
1444
Štai apačioje, kairėje,
13:56
you see our multicultural universal study group
309
820352
3796
matote mūsų multikultūriškai universalią mokymosi grupę,
14:00
where people explicitly wanted to connect
310
824148
1763
kur žmonės norėjo bendrauti būtent su
14:01
with people from other cultures.
311
825911
3006
kitų kultūrų žmonėmis.
14:04
There are some tremendous opportunities
312
828917
2111
Turint tokią sistemą,
14:06
to be had from this kind of framework.
313
831028
3325
atsiranda nuostabių galimybių.
14:10
The first is that it has the potential of giving us
314
834353
3654
Visų pirma, tai potencialiai gali leisti mums
14:13
a completely unprecedented look
315
838007
2434
taip įsigilinti ir suvokti žmogaus mokymosi procesą,
14:16
into understanding human learning.
316
840441
2289
kaip nebuvo padaryta anksčiau,
14:18
Because the data that we can collect here is unique.
317
842730
3463
nes duomenys, kuriuos galime rinkti, yra unikalūs.
14:22
You can collect every click, every homework submission,
318
846193
4009
Galima rinkti kiekvieną paspaudimą pele, kiekvieną namų darbo pateikimą,
14:26
every forum post from tens of thousands of students.
319
850202
4363
kiekvieną diskusijų forumo įrašą iš dešimčių tūkstančių studentų.
14:30
So you can turn the study of human learning
320
854565
2343
Taigi galima pakeisti žmogaus mokymosi tyrimus
14:32
from the hypothesis-driven mode
321
856908
1933
nuo hipotezėmis paremto būdo
14:34
to the data-driven mode, a transformation that,
322
858841
2858
iki duomenimis pagrįsto būdo. Panašus pokytis,
14:37
for example, has revolutionized biology.
323
861699
3041
pavyzdžiui, revoliucionizavo biologiją.
14:40
You can use these data to understand fundamental questions
324
864740
3424
Šiuos duomenis galima naudoti bandant suprasti esminius klausimus
14:44
like, what are good learning strategies
325
868164
1880
pavyzdžiui, kokios yra geros mokymosi strategijos,
14:45
that are effective versus ones that are not?
326
870044
2696
efektyvias lyginant su neveiksmingomis.
14:48
And in the context of particular courses,
327
872740
2240
O kalbant apie konkretų kursą,
14:50
you can ask questions
328
874980
1537
galima kelti tokius klausimus, kaip, pavyzdžiui,
14:52
like, what are some of the misconceptions that are more common
329
876517
3255
ko studentai labiausiai nesuprato,
14:55
and how do we help students fix them?
330
879772
2177
ir kaip galime jiems padėti tai išspręsti?
14:57
So here's an example of that,
331
881949
1424
Štai vienas to pavyzdys
14:59
also from Andrew's Machine Learning class.
332
883373
2016
taip pat iš Andrew vedamo Sisteminio mokymosi kurso.
15:01
This is a distribution of wrong answers
333
885389
2208
Štai neteisingų atsakymų į
15:03
to one of Andrew's assignments.
334
887597
1610
vieną namų darbo klausimą pasiskirstymas.
15:05
The answers happen to be pairs of numbers,
335
889207
1893
Atsakymus sudaro skaičių poros,
15:07
so you can draw them on this two-dimensional plot.
336
891100
2271
taigi galime juos atvaizduoti šioje dvimatėje plokštumoje.
15:09
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
337
893371
3778
Kiekvienas iš pliusų, kuriuos matote, žymi atskirą klaidingą atsakymą.
15:13
The big cross at the top left
338
897149
2406
Didysis pliusas viršuje kairėje
15:15
is where 2,000 students
339
899555
2148
rodo atvejį, kai 2000 studentų
15:17
gave the exact same wrong answer.
340
901703
3045
pasirinko tokį pat klaidingą atsakymą.
15:20
Now, if two students in a class of 100
341
904748
2327
Juk niekad nepastebėtum,
15:22
give the same wrong answer,
342
907075
1287
jei du studentai iš šimto gauna
15:24
you would never notice.
343
908362
1351
tokį patį klaidingą atsakymą.
15:25
But when 2,000 students give the same wrong answer,
344
909713
2560
Bet kai 2000 studentų pasirenka tokį patį neteisingą atsakymą,
15:28
it's kind of hard to miss.
345
912273
1697
pasidaro sunku nepastebėti.
15:29
So Andrew and his students went in,
346
913970
2192
Taigi Andrew kartu su savo studentais
15:32
looked at some of those assignments,
347
916162
1520
peržvelgė keletą tų užduočių,
15:33
understood the root cause of the misconception,
348
917682
4088
išsiaiškino, dėl ko jos buvo neteisingai suprastos,
15:37
and then they produced a targeted error message
349
921770
2520
ir paruošė po personalizuotą žinutę,
15:40
that would be provided to every student
350
924290
2249
kuri buvo išsiųsta kiekvienam studentui,
15:42
whose answer fell into that bucket,
351
926539
2179
kurio atsakymas papuolė į tą grupę,
15:44
which means that students who made that same mistake
352
928718
2084
kas reiškia, kad studentai, kurie padarė tą pačią klaidą,
15:46
would now get personalized feedback
353
930802
2026
dabar gauna asmeniškai jiems skirtus komentarus,
15:48
telling them how to fix their misconception much more effectively.
354
932828
4399
efektyviau padedančius suprasti ir ištaisyti klaidas.
15:53
So this personalization is something that one can then build
355
937227
3811
Taigi tokią personalizaciją įmanoma sukurti
15:56
by having the virtue of large numbers.
356
941038
3140
tiesiog pasinaudojant dideliais skaičiais.
16:00
Personalization is perhaps
357
944178
2312
Suasmeninta informacija čia turbūt
16:02
one of the biggest opportunities here as well,
358
946490
2423
ir viena didžiausių galimybių,
16:04
because it provides us with the potential
359
948913
2345
nes ji atveria mums būdus, kaip
16:07
of solving a 30-year-old problem.
360
951258
2690
išspręsti 30-ies metų senumo problemas.
16:09
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
361
953948
3349
Edukologijos tyrinėtojas Benjaminas Bloom'as 1984 metais
16:13
posed what's called the 2 sigma problem,
362
957297
2251
iškėlė vadinamąją 2 sigmų problemą,
16:15
which he observed by studying three populations.
363
959548
3062
kurią jis pastebėjo tirdamas tris populiacijas.
16:18
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
364
962610
3608
Pirmoji grupė mokėsi tradicinių paskaitų principu.
16:22
The second is a population of students that studied
365
966218
2777
Antroji taip pat mokėsi
16:24
using a standard lecture-based classroom,
366
968995
1719
paskaitų principu,
16:26
but with a mastery-based approach,
367
970714
2080
bet su paskatinimu gerai išmokti dalyką,
16:28
so the students couldn't move on to the next topic
368
972794
1920
kai studentai negalėjo pereiti prie kitos temos,
16:30
before demonstrating mastery of the previous one.
369
974714
3354
neparodę puikaus praeitos temos žinių mokėjimo.
16:33
And finally, there was a population of students
370
978068
2294
Ir galiausiai, trečios grupės studentai
16:36
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
371
980362
4528
buvo mokomi individualiai.
16:40
The mastery-based population was a full standard deviation,
372
984890
3272
Žinių paskatinimo grupė buvo pilnu standartiniu nuokrypiu,
16:44
or sigma, in achievement scores better
373
988162
2288
arba sigma, aukščiau pasiekimų skalėje,
16:46
than the standard lecture-based class,
374
990450
2394
nei tradicinė paskaitų principu mokyta grupė,
16:48
and the individual tutoring gives you 2 sigma
375
992844
2144
o individualiai mokytos grupės rezultatuose
16:50
improvement in performance.
376
994988
1830
pastebėtas 2 sigmų pagerėjimas.
16:52
To understand what that means,
377
996818
1463
Norint suprasti, ką tai reiškia,
16:54
let's look at the lecture-based classroom,
378
998281
1833
pažvelkime į paskaitų principu mokomą grupę
16:56
and let's pick the median performance as a threshold.
379
1000114
2919
ir paimkime rezultatų medianą kaip kartelę.
16:58
So in a lecture-based class,
380
1003033
1338
Taigi pusė paskaitų principu mokytų studentų grupės
17:00
half the students are above that level and half are below.
381
1004371
3879
yra virš šio lygio, ir pusė žemiau.
17:04
In the individual tutoring instruction,
382
1008250
2098
Individualiai mokytoje grupėje 98 procentai
17:06
98 percent of the students are going to be above that threshold.
383
1010348
4801
studentų yra virš šio lygio.
17:11
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
384
1015149
3920
Įsivaizduokike, jei galėtume mokyti taip, kad 98%
17:14
would be above average.
385
1019069
2198
mūsų studentų būtų aukščiau vidurkio.
17:17
Hence, the 2 sigma problem.
386
1021267
3423
Štai ir 2 sigmų problema.
17:20
Because we cannot afford, as a society,
387
1024690
2399
Nes kaip visuomenė mes neišgalime
17:22
to provide every student with an individual human tutor.
388
1027089
3072
parūpinti kiekvienam studentui po mokytoją.
17:26
But maybe we can afford to provide each student
389
1030161
2249
Bet galbūt turime galimybes kiekvienam studentui
17:28
with a computer or a smartphone.
390
1032410
2019
suteikti kompiuterį arba išmanųjį telefoną.
17:30
So the question is, how can we use technology
391
1034429
2189
Taigi, esminis klausimas yra kaip galima pasinaudoti technologijomis, kad
17:32
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
392
1036618
3375
pasistumtume iš kaiirės diagramos pusės, nuo mėlynosios kreivės,
17:35
to the right side with the green curve?
393
1039993
2738
į dešinę su žaliąja kreive.
17:38
Mastery is easy to achieve using a computer,
394
1042731
2337
Puikiai išmokti nesunku su kompiuteriu,
17:40
because a computer doesn't get tired
395
1045068
1405
nes jis nepavargsta penkis kartus
17:42
of showing you the same video five times.
396
1046473
3073
rodydamas tą patį vaizdo įrašą.
17:45
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
397
1049546
3251
Ir jis nepavargsta net vertindamas tą patį darbą daug kartų,
17:48
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
398
1052802
3026
kaip kad matėme daugybėje mano rodytų pavyzdžių.
17:51
And even personalization
399
1055828
1854
Ir netgi suasmeninimas
17:53
is something that we're starting to see the beginnings of,
400
1057682
2136
yra tai, ko pradžią jau matome,
17:55
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
401
1059818
3192
ar tai būtų personalizuotas kurso dalykų išdėstymas,
17:58
or some of the personalized feedback that we've shown you.
402
1063010
3264
ar asmeniški dėstytojų komentarai, apie kuriuos jau kalbėjome.
18:02
So the goal here is to try and push,
403
1066274
2488
Taigi tikslas yra stengtis ir skatinti tai,
18:04
and see how far we can get towards the green curve.
404
1068762
3497
ir pamatyti, kiek galime priartėti prie žaliosios kreivės.
18:08
So, if this is so great, are universities now obsolete?
405
1072259
5359
Jei visa tai yra taip gerai, ar universitetai tėra atgyvena?
18:13
Well, Mark Twain certainly thought so.
406
1077618
2992
Na, Markas Tvenas tikrai taip manė.
18:16
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
407
1080610
2545
Jis teigė, jog "Koledžas yra vieta, kur dėstytojo užrašai
18:19
go straight to the students' lecture notes,
408
1083155
1703
pereina tiesiai į studentų užrašus,
18:20
without passing through the brains of either."
409
1084858
2376
neužkliudydami nė vieno jų galvos."
18:23
(Laughter)
410
1087234
4047
(Juokas)
18:27
I beg to differ with Mark Twain, though.
411
1091281
2668
Bet aš nesutikčiau su Marku Tvenu.
18:29
I think what he was complaining about is not
412
1093949
2665
Manau, kad jis skundėsi ne pačiais universitetais,
18:32
universities but rather the lecture-based format
413
1096614
2750
bet būtent paskaitomis paremtu mokymo formatu,
18:35
that so many universities spend so much time on.
414
1099364
2784
kam universitetai sugaišta tiek daug laiko.
18:38
So let's go back even further, to Plutarch,
415
1102148
3159
Tad grįžkime dar toliau, iki Plutarcho,
18:41
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
416
1105307
2227
kuris aiškino, kad "Protas- tai ne indas, kurį reikia pripildyti,
18:43
but wood that needs igniting."
417
1107534
2023
o laužas, kurį reikia uždegti."
18:45
And maybe we should spend less time at universities
418
1109557
2190
Ir galbūt reikėtų mažiau laiko leisti universitetuose
18:47
filling our students' minds with content
419
1111747
2571
pildant studentų galvas informacija,
18:50
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
420
1114318
3800
paskaitomis, bet daugiau laiko skirti įžiebiant jų kūrybiškumą,
18:54
their imagination and their problem-solving skills
421
1118118
3255
jų vaizuotę ir jų problemų sprendimo įgūdžius,
18:57
by actually talking with them.
422
1121373
2498
iš tiesų su jais bendraujant.
18:59
So how do we do that?
423
1123871
1367
Kaip galime tai padaryti?
19:01
We do that by doing active learning in the classroom.
424
1125238
3431
Mes tai galime padaryti aktyvaus mokymosi auditorijoje pagalba.
19:04
So there's been many studies, including this one,
425
1128669
2449
Yra jau daug tyrimų, įskaitant šį,
19:07
that show that if you use active learning,
426
1131118
2080
kurie parodo, kad, naudojant aktyvų mokymąsi,
19:09
interacting with your students in the classroom,
427
1133198
2416
bendraujant su studentais auditorijoje,
19:11
performance improves on every single metric --
428
1135614
2696
pasiekimai gerėja kiekvienu aspektu --
19:14
on attendance, on engagement and on learning
429
1138310
2449
lankomumu, įsitraukimu ir mokymosi rezultatais
19:16
as measured by a standardized test.
430
1140759
2055
pagal standartinius testus.
19:18
You can see, for example, that the achievement score
431
1142814
1864
Matote, pavyzdžiui, kad pasiekimai
19:20
almost doubles in this particular experiment.
432
1144678
2870
beveik padvigubėja šiame konkrečiame eksperimente.
19:23
So maybe this is how we should spend our time at universities.
433
1147548
4401
Tad gal būtent taip turėtume leisti laiką universitetuose.
19:27
So to summarize, if we could offer a top quality education
434
1151949
4577
Apibendrinant, jei galėtume pasiūlyti aukščiausio lygio švietimą
19:32
to everyone around the world for free,
435
1156526
1903
kiekvienam žmogui pasaulyje už dyką,
19:34
what would that do? Three things.
436
1158429
2821
kas įvyktų? Trys dalykai.
19:37
First it would establish education as a fundamental human right,
437
1161250
3421
Pirma, tai įtvirtintų švietimą kaip kertinę žmogaus teisę,
19:40
where anyone around the world
438
1164671
1366
kai bet kuris pasaulio žmogus
19:41
with the ability and the motivation
439
1166037
1921
su gebėjimais ir motyvacija
19:43
could get the skills that they need
440
1167958
1951
galėtų gauti reikiamus įgūdžius
19:45
to make a better life for themselves,
441
1169909
1585
susikurti geresnį gyvenimą sau,
19:47
their families and their communities.
442
1171494
2017
savo šeimoms ir savo bendruomenėms.
19:49
Second, it would enable lifelong learning.
443
1173511
2631
Antra, tai įgalintų mokymąsi visam gyvenimui.
19:52
It's a shame that for so many people,
444
1176142
1951
Tikrai gaila, kad tokiam daugeliui žmonių
19:53
learning stops when we finish high school or when we finish college.
445
1178093
3312
mokymasis pasibaigia su mokykla arba universitetu.
19:57
By having this amazing content be available,
446
1181405
2481
Turint šią nuostabią mokomąją medžiagą
19:59
we would be able to learn something new
447
1183886
2743
galėtume išmokti kažką naujo
20:02
every time we wanted,
448
1186629
1136
kada tik panorėję,
20:03
whether it's just to expand our minds
449
1187765
1329
ar tik siekdami tik praplėsti savo mąstymą,
20:04
or it's to change our lives.
450
1189094
1959
ar pakeisti savo gyvenimą.
20:06
And finally, this would enable a wave of innovation,
451
1191053
3145
Ir galiausiai, tai įgalintų inovacijų bangą,
20:10
because amazing talent can be found anywhere.
452
1194198
3072
nes neįtikėtini talentai gali būti atrasti bet kur.
20:13
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
453
1197270
3008
Galbūt kitas Albertas Einstein'as ar kitas Steve Jobs'as
20:16
is living somewhere in a remote village in Africa.
454
1200278
2615
gyvena kur nors atokiame kaimelyje Afrikoje.
20:18
And if we could offer that person an education,
455
1202893
2656
Ir jei mes galėtume suteikti tam žmogui švietimą,
20:21
they would be able to come up with the next big idea
456
1205549
2356
jis išrastų dar vieną dalyką,
20:23
and make the world a better place for all of us.
457
1207905
2404
kuris pasaulį padarytų geresne vieta mums visiems.
20:26
Thank you very much.
458
1210309
1160
Labai ačiū.
20:27
(Applause)
459
1211469
7583
(Plojimai)
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