TED2011
Sal Khan: Let's use video to reinvent education
ซัลแมน ข่าน: พลิกโลกการศึกษาด้วยวิดีโอ
Filmed:
Readability: 3.7
5,578,134 views
ซัลแมน ข่านพูดคุยเกี่ยวกับวิธีการและสาเหตุที่ว่าทำไมเขาถึงสร้าง Khan Academy หลักสูตรการศึกษาที่สร้างขึ้นอย่างบรรจงในรูปแบบวิดีโอสำหรับวิชาคณิตศาสตร์ และตอนนี้ก็เปิดวิชาอื่นเพิ่มเติม เขาแสดงให้เห็นถึงพลังของกิจกรรมการเรียนการสอนแบบปฎิสัมพันธ์ และเรียกร้องให้ครูอาจารย์พิจารณาที่จะพลิกโฉมรูปแบบการเรียนการสอนแบบเดิมๆ -- โดยให้นักเรียนชมวิดีโอจากที่บ้าน และทำ "การบ้าน" ในห้องเรียนกับคุณครูที่พร้อมจะช่วยเหลือ
Sal Khan - Educator and social entrepreneur
In 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more. Full bio
In 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
The Khan Academy is most known
0
0
2000
Khan Academy เป็นที่รู้จัก
00:17
for its collection of videos,
1
2000
2000
ในฐานะแหล่งรวมของวิดีโอ
00:19
so before I go any further,
2
4000
2000
ดังนั้นก่อนที่ผมจะพูดอะไรเพิ่ม
00:21
let me show you a little bit of a montage.
3
6000
3000
ขอผมโชว์วิดีโอตัดต่อให้คุณดูนิดหน่อยแล้วกัน
00:24
(Video) Salman Khan: So the hypotenuse is now going to be five.
4
9000
3000
(วิดีโอ) ซัลแมน ข่าน: ดังนั้นด้านตรงข้ามมุมฉากจะต้องเป็นห้า
00:27
This animal's fossils are only found in this area of South America --
5
12000
3000
ฟอสซิลของสัตว์ตัวนี้จะพบได้เฉพาะในพื้นที่อเมริกาใต้แถบนี้เท่านั้น
00:30
a nice clean band here --
6
15000
2000
ในบริเวณเส้นคาดผ่านตรงนี้--
00:32
and this part of Africa.
7
17000
2000
และส่วนนี้ของแอฟริกา
00:34
We can integrate over the surface,
8
19000
2000
เราสามารถอินทิเกรตหาพื้นที่ผิว
00:36
and the notation usually is a capital sigma.
9
21000
3000
และเครื่องหมายมักจะเป็นซิกม่า
00:39
National Assembly: They create the Committee of Public Safety,
10
24000
3000
สมัชชาแห่งชาติ:พวกเขาสร้างคณะกรรมการรักษาความปลอดภัยแห่งชาติ
00:42
which sounds like a very nice committee.
11
27000
2000
ซึ่งฟังดูเหมือนคณะกรรมการที่ดี
00:44
Notice, this is an aldehyde,
12
29000
2000
ดูให้ดี นี่คือ aldehyde หรืออินทรียสารที่ประกอบด้วยกลุ่มธาตุ CHO
00:46
and it's an alcohol.
13
31000
2000
และมันเป็นแอลกอฮอล์
00:48
Start differentiating into effector and memory cells.
14
33000
3000
เริ่มเปลี่ยนแปลงไปเป็นเซลล์เอฟเฟกเตอร์และเซลล์ความจำ
00:51
A galaxy. Hey, there's another galaxy.
15
36000
2000
กาแล็กซี เฮ้ นั่นอีกกาแล็กซีหนึ่ง
00:53
Oh look, there's another galaxy.
16
38000
2000
โอ้ ดูสิ มีกาแล็กซีอื่นด้วย
00:55
And for dollars, is their 30 million,
17
40000
3000
และสำหรับเงิน ก็คือ 30 ล้านของพวกเขา
00:58
plus the 20 million dollars from the American manufacturer.
18
43000
3000
บวกด้วย 20 ล้านเหรียญจากผู้ผลิตชาวอเมริกัน
01:01
If this does not blow your mind,
19
46000
3000
ถ้าสมการนี้ไม่โดนใจคุณเลย
01:04
then you have no emotion.
20
49000
2000
คุณต้องเป็นคนไม่มีอารมณ์แน่ๆ
01:06
(Laughter)
21
51000
2000
(หัวเราะ)
01:08
(Applause)
22
53000
5000
(ปรบมือ)
01:13
SK: We now have on the order
23
58000
2000
ซัลแมน: ตอนนี้เรามีวิดีโอ
01:15
of 2,200 videos
24
60000
2000
กว่า 2,200 ตอน
01:17
covering everything from basic arithmetic
25
62000
2000
ครอบคลุมทุกสิ่งทุกอย่างจากคณิตศาสตร์พื้นฐาน
01:19
all the way to vector calculus
26
64000
2000
ถึงเวคเตอร์แคลคูลัส
01:21
and some of the stuff you saw there.
27
66000
3000
และบางชิ้นที่คุณเห็นตอนนี้
01:24
We have a million students a month using the site,
28
69000
3000
เรามีนักเรียนนับล้านๆ คนเข้ามาเรียนในแต่ละเดือน
01:27
watching on the order of 100 to 200,000 videos a day.
29
72000
4000
ดู100 ตอนถึง 200,000 ตอนต่อวัน
01:31
But what we're going to talk about in this
30
76000
2000
แต่สิ่งที่เรากำลังจะคุยกันตรงนี้
01:33
is how we're going to the next level.
31
78000
2000
ก็คือเรากำลังจะขึ้นไปอีกระดับได้อย่างไร
01:35
But before I do that,
32
80000
2000
แต่ก่อนที่ผมจะทำอย่างนั้น
01:37
I want to talk a little bit about really just how I got started.
33
82000
3000
ผมอยากจะคุยนิดๆ หน่อยๆ เกี่ยวกับตอนที่ผมเริ่มต้น
01:41
And some of you all might know,
34
86000
2000
บางคนอาจจะรู้แล้ว
01:43
about five years ago I was an analyst at a hedge fund,
35
88000
3000
เมื่อสักห้าปีก่อน ผมเป็นนักวิเคราะห์อยู่ในกองทุนคุ้มครองความเสี่ยงแห่งหนึ่ง
01:46
and I was in Boston,
36
91000
2000
และผมอยู่ในบอสตัน
01:48
and I was tutoring my cousins in New Orleans, remotely.
37
93000
3000
และผมต้องคอยสอนการบ้านลูกพี่ลูกน้องผมที่อยู่นิวออลีนส์ทางอินเทอร์เน็ต
01:51
And I started putting the first YouTube videos up
38
96000
3000
และผมก็เริ่มใส่วิดีโอสอนแรกเข้าไปใน YouTube
01:54
really just as a kind of nice-to-have,
39
99000
2000
ตอนแรกก็แค่ใส่ๆ เข้าไป ทำไปอย่างนั้นๆ แหละ
01:56
just a supplement for my cousins --
40
101000
2000
เป็นแค่อะไรที่ทำเสริมให้ลูกพี่ลูกน้องผม
01:58
something that might give them a refresher or something.
41
103000
3000
เป็นสิ่งที่อาจจะทำให้เขารู้สึกดี
02:01
And as soon as I put those first YouTube videos up,
42
106000
2000
และเมื่อผมได้ใส่วิดีโอชุดแรกเข้าไปใน YouTube
02:03
something interesting happened --
43
108000
2000
ก็มีบางสิ่งบางอย่างน่าสนใจเกิดขึ้น
02:05
actually a bunch of interesting things happened.
44
110000
2000
จริงๆ ต้องบอกว่ามีสิ่งน่าสนใจมหาศาลเกิดขึ้น
02:07
The first was the feedback from my cousins.
45
112000
3000
สิ่งแรกคือเสียงตอบรับจากลูกพี่ลูกน้องของผม
02:10
They told me
46
115000
2000
เขาบอกผมว่า
02:12
that they preferred me on YouTube than in person.
47
117000
3000
พวกเขาชอบที่จะดูผมทาง YouTube มากกว่าเจอตัวเป็นๆ เสียอีก
02:15
(Laughter)
48
120000
7000
(หัวเราะ)
02:23
And once you get over the backhanded nature of that,
49
128000
3000
และเมื่อคุณคุ้นเคยกับธรรมชาติที่พลิกกลับนั้น
02:26
there was actually something very profound there.
50
131000
2000
มันก็มีอะไรที่ลึกซึ้งเกิดขึ้นตรงนั้น
02:28
They were saying
51
133000
2000
พวกเขาบอกว่า
02:30
that they preferred the automated version of their cousin
52
135000
2000
เขาชอบที่จะดูเวอร์ชั่นอัตโนมัติของลูกพี่ลูกน้องของพวกเขา
02:32
to their cousin.
53
137000
2000
มากกว่าลูกพี่ลูกน้องตัวจริงของพวกเขา
02:34
At first, it's very unintuitive,
54
139000
2000
แรกๆ มันไม่ค่อยสร้างสรรค์เอาซะเลย
02:36
but when you actually think about it from their point of view, it makes a ton of sense.
55
141000
3000
แต่เมื่อคุณคิดจริงๆ เกี่ยวกับมันจากมุมมองของพวกเขา มันก็เข้าใจได้นะ
02:39
You have this situation
56
144000
2000
คุณจะพบว่า
02:41
where now they can pause and repeat their cousin,
57
146000
2000
พวกเขาสามารถกดพักชั่วคราว และกดเล่นซ้ำลูกพี่ลูกน้องของเขาได้
02:43
without feeling like they're wasting my time.
58
148000
3000
โดยไม่ต้องรู้สึกว่าทำให้ผมเสียเวลา
02:46
If they have to review something
59
151000
3000
ถ้าพวกเขาต้องการทบทวนอะไรสักอย่าง
02:49
that they should have learned a couple of weeks ago,
60
154000
2000
ที่พวกเขาควรได้เรียนไปเมื่อสักสองสามอาทิตย์ที่แล้ว
02:51
or maybe a couple of years ago,
61
156000
3000
หรืออาจจะสักปีสองปีที่แล้ว
02:54
they don't have to be embarrassed and ask their cousin.
62
159000
2000
ก็ไม่ต้องอายที่จะมาถามลูกพี่ลูกน้องของเขาเลย
02:56
They can just watch those videos. If they're bored, they can go ahead.
63
161000
3000
พวกเขาก็แค่ดูวิดีโอพวกนั้น ถ้าเบื่อก็หยุดดู
02:59
They can watch it at their own time, at their own pace.
64
164000
2000
พวกเขาดูเมื่อมีเวลา จะดูอย่างเร็วหรือช้าก็แล้วแต่
03:01
And probably the least appreciated aspect of this
65
166000
5000
และบางทีก็มีเรื่องที่ดูไม่ค่อยน่าปลื้มสักเท่าไหร่
03:06
is the notion that the very first time,
66
171000
2000
คือความคิดที่ว่าเมื่อดูครั้งแรก
03:08
the very first time
67
173000
2000
ครั้งแรกจริงๆ นะ
03:10
that you're trying to get your brain around a new concept,
68
175000
3000
ที่คุณพยายามจะเรียนรู้ด้วยคอนเซ็ปต์ใหม่
03:13
the very last thing you need
69
178000
2000
สิ่งสุดท้ายที่คุณต้องการ
03:15
is another human being saying, "Do you understand this?"
70
180000
3000
ก็คือคนสักคนที่จะมาพูดว่า "คุณเข้าใจไหม?"
03:18
And that's what was happening with the interaction with my cousins before,
71
183000
3000
และนั่นคือสิ่งที่เคยเกิดขึ้นกับผมและลูกพี่ลูกน้อง
03:21
and now they can just do it
72
186000
3000
และตอนนี้พวกเขาก็ทำได้
03:24
in the intimacy of their own room.
73
189000
3000
แค่ดูจากในห้องของตัวเอง
03:28
The other thing that happened is --
74
193000
2000
สิ่งอื่นที่เกิดขึ้นก็คือ
03:30
I put them on YouTube just --
75
195000
3000
ผมใส่ไว้ใน YouTube ให้พวกเขาดู
03:33
I saw no reason to make it private,
76
198000
2000
และผมไม่เห็นเหตุผลที่จะเก็บไว้เป็นส่วนตัว
03:35
so I let other people watch it,
77
200000
2000
ผมก็เลยปล่อยให้คนอื่นๆ ดูด้วย
03:37
and then people started stumbling on it,
78
202000
2000
แล้วคนก็เริ่มเข้ามาดูเยอะขึ้น
03:39
and I started getting some comments and some letters
79
204000
3000
ผมเริ่มได้รับความเห็นและได้รับจดหมาย
03:42
and all sorts of feedback
80
207000
2000
ได้รับความเห็นคำแนะนำมากมายทุกทาง
03:44
from random people from around the world.
81
209000
2000
จากผู้คนมากมายทั่วโลก
03:46
And these are just a few.
82
211000
3000
และนี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งเท่านั้น
03:49
This is actually from one of the original calculus videos.
83
214000
3000
นี่มาจากวิดีโอต้นฉบับที่ผมสอนเรื่องแคลคูลัส
03:52
And someone wrote just on YouTube --
84
217000
2000
แล้วก็มีคนมาเขียนตอบบน YouTube
03:54
it was a YouTube comment:
85
219000
2000
มันเป็นความเห็นบน YouTube บอกว่า
03:56
"First time I smiled doing a derivative."
86
221000
3000
"เป็นครั้งแรกที่ผมยิ้มได้ขณะทำโจทย์เรื่องอนุพันธ์"
03:59
(Laughter)
87
224000
2000
(หัวเราะ)
04:01
And let's pause here.
88
226000
2000
หยุดพักกันตรงนี้ก่อน
04:03
This person did a derivative
89
228000
2000
คนๆ นี้ ได้ทำโจทย์เรื่องอนุพันธ์
04:05
and then they smiled.
90
230000
3000
และจากนั้นก็ยิ้ม
04:08
And then in a response to that same comment -- this is on the thread.
91
233000
3000
และในการตอบความเห็นเดียวกัน นี่เป็นการตอบกระทู้
04:11
You can go on YouTube and look at these comments --
92
236000
2000
คุณไปดูความเห็นพวกนี้ใน YouTube ได้
04:13
someone else wrote: "Same thing here.
93
238000
2000
บางคนเขียนว่า "เหมือนกันเลย
04:15
I actually got a natural high and a good mood for the entire day.
94
240000
3000
ผมรู้สึกได้พละกำลังและแรงใจ และอารมณ์ดีทั้งวัน
04:18
Since I remember seeing
95
243000
2000
ตั้งแต่ครั้งที่เริ่มดู
04:20
all of this matrix text in class,
96
245000
3000
หนังสือเมทริกซ์ทั้งหมดนี้ในชั้นเรียน
04:23
and here I'm all like, 'I know kung fu.'"
97
248000
3000
และนี่ทำให้ผมเหมือน 'ผมรู้วิชากังฟู'"
04:26
(Laughter)
98
251000
4000
(หัวเราะ)
04:30
And we get a lot of feedback all along those lines.
99
255000
2000
และเราได้รับความเห็นตลอดมาเรื่อยๆ
04:32
This clearly was helping people.
100
257000
2000
วิดีโอนี้ช่วยเหลือผู้คนได้จริง
04:34
But then, as the viewership kept growing and kept growing,
101
259000
3000
และในขณะที่คนดูเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ
04:37
I started getting letters from people,
102
262000
3000
ผมก็เริ่มได้รับจดหมายจากหลายๆ คน
04:40
and it was starting to become clear
103
265000
2000
และมันก็เริ่มชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ ว่า
04:42
that it was actually more than just a nice-to-have.
104
267000
2000
มันเป็นอะไรที่มากกว่า "ทำไปอย่างนั้นๆ แหละ"
04:44
This is just an excerpt
105
269000
2000
นี่เป็นแค่บางส่วนที่คัดมา
04:46
from one of those letters.
106
271000
2000
จากจดหมายแสดงความคิดเห็นเหล่านั้น
04:48
"My 12 year-old son has autism
107
273000
2000
"ลูกชายวัย 12 ของฉันเป็นออทิสซึม
04:50
and has had a terrible time with math.
108
275000
2000
และมีปัญหาเกี่ยวกับคณิตศาสตร์เป็นอย่างมาก
04:52
We have tried everything,
109
277000
2000
พวกเราพยายามทุกอย่าง
04:54
viewed everything, bought everything.
110
279000
2000
ทุกวิธี ซื้อหนังสือทุกอย่าง
04:56
We stumbled on your video on decimals and it got through.
111
281000
3000
แล้วพวกเราก็เจอวิดีโอเรื่องทศนิยมของคุณ และเขาก็ทำได้
04:59
Then we went on to the dreaded fractions. Again, he got it.
112
284000
3000
จากนั้นพวกเราก็ลองดูเศษส่วนที่น่ากลัวนั่น อีกครั้งที่เขาทำได้
05:02
We could not believe it.
113
287000
2000
พวกเราไม่อยากเชื่อเลย
05:04
He is so excited."
114
289000
2000
เขาเองก็ตื่นเต้นมาก"
05:06
And so you can imagine,
115
291000
2000
ดังนั้นคุณคงนึกภาพออก
05:08
here I was an analyst at a hedge fund.
116
293000
3000
ที่ผมทำงานวิเคราะห์การป้องกันความเสี่ยงนั่น
05:11
It was very strange for me to do something of social value.
117
296000
3000
เป็นเรื่องแปลกสำหรับผมที่จะมาทำอะไรเพื่อสังคม
05:14
(Laughter)
118
299000
3000
(หัวเราะ)
05:17
(Applause)
119
302000
7000
(ปรบมือ)
05:24
But I was excited, so I kept going.
120
309000
3000
แต่ผมก็รู้สึกตื่นเต้น เลยทำไปเรื่อยๆ
05:27
And then a few other things started to dawn on me.
121
312000
2000
และแล้วผมก็ได้ประจักษ์ในหลายสิ่ง
05:29
That, not only would it help my cousins right now,
122
314000
3000
ว่านั่นไม่ได้ช่วยแค่ลูกพี่ลูกน้องผมในตอนนี้
05:32
or these people who are sending letters,
123
317000
2000
หรือคนพวกนี้ที่ส่งจดหมายมา
05:34
but that this content will never go old,
124
319000
2000
แต่เนื้อหาเหล่านี้จะไม่มีวันล้าสมัยเลย
05:36
that it could help their kids
125
321000
2000
ซึ่งจะช่วยลูกของพวกเขา
05:38
or their grandkids.
126
323000
2000
หรือหลานของพวกเขา
05:40
If Isaac Newton
127
325000
2000
ถ้า ไอแซค นิวตัน
05:42
had done YouTube videos on calculus,
128
327000
2000
ทำวิดีโอสอนแคลคูลัสบน YouTube แล้ว
05:44
I wouldn't have to.
129
329000
2000
ผมคงไม่ต้องมาทำหรอก
05:46
(Laughter)
130
331000
2000
(หัวเราะ)
05:48
Assuming he was good. We don't know.
131
333000
3000
สมมติว่าเขาเก่งแล้วกัน พวกเราไม่รู้หนิ
05:51
(Laughter)
132
336000
2000
(หัวเราะ)
05:53
The other thing that happened --
133
338000
2000
อีกสิ่งที่เกิดขึ้น
05:55
and even at this point, I said, "Okay, maybe it's a good supplement.
134
340000
2000
และจนถึง ณ จุดนี้ ผมพูดได้ว่า "โอเค มันเป็นตัวเสริมที่ดี
05:57
It's good for motivated students.
135
342000
2000
มันดีสำหรับนักเรียนที่มีแรงจูงใจ
05:59
It's good for maybe home schoolers."
136
344000
2000
ดีสำหรับเด็กที่เรียนที่บ้าน
06:01
But I didn't think it would be something
137
346000
2000
แต่ผมไม่คิดว่ามันจะเป็นอะไรที่
06:03
that would somehow penetrate the classroom.
138
348000
2000
เอาไปใช้สอนในห้องเรียนเลย
06:05
But then I started getting letters from teachers.
139
350000
2000
แต่แล้วผมก็เริ่มได้รับจดหมายจากครูหลายๆคน
06:07
And the teachers would write, saying,
140
352000
2000
และครูกลุ่มนี้พูดว่า
06:09
"We've used your videos to flip the classroom.
141
354000
2000
"พวกเราใช้วิดีโอของคุณเปิดในห้องเรียน
06:11
You've given the lectures, so now what we do ... " --
142
356000
3000
คุณได้บรรยายทุกอย่างไว้แล้ว ดังนั้นสิ่งที่พวกเราทำ.."
06:14
and this could happen in every classroom in America tomorrow --
143
359000
3000
และนี่ควรเกิดขึ้นกับชั้นเรียนในอเมริกาพรุ่งนี้
06:17
" ... what I do is I assign the lectures for homework,
144
362000
3000
"...สิ่งที่ฉันทำคือสั่งการบ้านเป็นวิดีโอการสอน
06:20
and what used to be homework,
145
365000
2000
และสิ่งที่เคยเป็นการบ้าน
06:22
I now have the students doing in the classroom."
146
367000
3000
ตอนนี้ฉันให้เด็กทำในห้องเรียน
06:25
And I want to pause here for --
147
370000
3000
และที่ผมหยุดตรงนี้เพื่อ--
06:28
(Applause)
148
373000
4000
(ปรบมือ)
06:32
I want to pause here for a second,
149
377000
2000
ผมอยากจะหยุดตรงนี้สักแป๊บนึง
06:34
because there's a couple of interesting things.
150
379000
2000
เพราะมันมีสิ่งน่าสนใจสองสามอย่าง
06:36
One, when those teachers are doing that,
151
381000
2000
เมื่อครูกลุ่มนี้เริ่มทำแบบนี้
06:38
there's the obvious benefit --
152
383000
2000
มีผลดีที่เห็นได้จัด
06:40
the benefit that now their students
153
385000
2000
ผลดีคือนักเรียนตอนนี้
06:42
can enjoy the videos in the way that my cousins did.
154
387000
2000
เพลินกับการเรียนด้วยวิดีโออย่างที่ลูกพี่ลูกน้องผมเป็น
06:44
They can pause, repeat at their own pace,
155
389000
2000
พวกเขาสามารถหยุด ดูซ้ำในส่วนที่ต้องการ
06:46
at their own time.
156
391000
2000
ในความเร็วที่เหมาะสม
06:48
But the more interesting thing is --
157
393000
2000
แต่สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่าคือ
06:50
and this is the unintuitive thing when you talk about technology in the classroom --
158
395000
3000
และนี่เป็นเรื่องไม่ง่ายเลย เมื่อคุณพูดถึงเทคโนโลยีในห้องเรียน
06:53
by removing the one-size-fits-all lecture from the classroom
159
398000
3000
ด้วยการเลิกใช้การบรรยายแบบเีดียวกันกับทุกคน
06:56
and letting students have a self-paced lecture at home,
160
401000
3000
แล้วปล่อยให้นักเรียนทั้งหลายเรียนเองที่บ้าน
06:59
and then when you go to the classroom, letting them do work,
161
404000
3000
และเมื่อคุณเข้าห้องเรียน ให้พวกเขาทำงาน
07:02
having the teacher walk around,
162
407000
2000
โดยมีครูเดินดูรอบๆ
07:04
having the peers actually be able to interact with each other,
163
409000
3000
มีเพื่อนๆที่สามารถคุยกันได้
07:07
these teachers have used technology
164
412000
3000
ครูพวกนี้ได้ใช้เทคโนโลยี
07:10
to humanize the classroom.
165
415000
2000
เพื่อสร้างสัมพันธภาพในห้องเรียน
07:12
They took a fundamentally dehumanizing experience --
166
417000
3000
พวกเขาใช้ประสบการณ์แบบเดิมที่
07:15
30 kids with their fingers on their lips,
167
420000
2000
เด็กกว่า 30 คนนั่งเอามือปิดปาก
07:17
not allowed to interact with each other.
168
422000
2000
ไม่คุยกับเพื่อนรอบๆ
07:19
A teacher, no matter how good,
169
424000
2000
ไม่ว่าจะเป็นครูที่ดีอย่างไร
07:21
has to give this one-size-fits-all lecture
170
426000
2000
ก็บรรยายได้เพียงแึค่แบบเดียว
07:23
to 30 students --
171
428000
2000
สำหรับนักเรียนที่แตกต่างกัน 30 คน
07:25
blank faces, slightly antagonistic --
172
430000
2000
ที่ทำหน้างงงวย ต่อต้านเล็กน้อย
07:27
and now it's a human experience.
173
432000
2000
และตอนนี้ก็เปลี่ยนเป็นประสบการณ์ของมนุษย์
07:29
Now they're actually interacting with each other.
174
434000
2000
ตอนนี้พวกเขาได้พูดคุยทำงานร่วมกันจริงๆ
07:31
So once the Khan Academy --
175
436000
2000
ดังนั้นเมื่อก่อตั้ง Khan Academy
07:33
I quit my job
176
438000
2000
ผมลาออกจากงาน
07:35
and we turned into a real organization --
177
440000
2000
แล้วพวกเราก็เปลี่ยนให้เป็นองค์กรอย่างแท้จริง
07:37
we're a not-for-profit --
178
442000
2000
พวกเราไม่ได้ทำเพื่อกำไร
07:39
the question is, how do we take this to the next level?
179
444000
3000
คำถามก็คือ แล้วพวกเราจะดำเนินการขั้นต่อไปได้อย่างไรละ
07:42
How do we take what those teachers are doing
180
447000
2000
แล้วเราจะนำสิ่งที่ครูเหล่านั้นทำ
07:44
to their natural conclusion?
181
449000
2000
ไปสู่ข้อสรุปได้อย่างไรกัน
07:46
And so what I'm showing you over here,
182
451000
2000
และนั่นเป็นสิ่งที่ผมโชว์ให้คุณดูตรงนี้
07:48
these are actual exercises
183
453000
2000
นี่เป็นแบบฝึกหัดจริง
07:50
that I started writing for my cousins.
184
455000
3000
ที่ผมเริ่มเขียนสำหรับลูกพี่ลูกน้องผม
07:53
The ones I started were much more primitive.
185
458000
2000
อันที่ผมเริ่มทำจริงๆวิธีโบราณกว่านี้มากครับ
07:55
This is a more competent version of it.
186
460000
3000
อันนี้เป็นรุ่นที่ใหม่กว่าครับ
07:58
But the paradigm here is, we'll generate as many questions as you need
187
463000
3000
แต่ตัวอย่างอันนี้คือ พวกเราพยายามให้คุณตอบคำถามให้มากที่สุด
08:01
until you get that concept,
188
466000
2000
จนกระทั่งคุณเข้าใจหลักการ
08:03
until you get 10 in a row.
189
468000
2000
จนกระทั่งคุณตอบถูก 10 คำถามติดต่อกัน
08:05
And the Khan Academy videos are there.
190
470000
2000
วิดีโอของ Khan Academy อยู่ตรงนั้น
08:07
You get hints, the actual steps for that problem,
191
472000
2000
คุณจะได้คำใบ้สำหรับแก้ปัญหาเป็นขั้นไป
08:09
if you don't know how to do it.
192
474000
2000
ถ้าคุณไม่เข้าใจว่าจะต้องทำอย่างไร
08:11
But the paradigm here, it seems like a very simple thing:
193
476000
2000
แต่ในตัวอย่างนี้ มันดูเป็นเรื่องง่ายมาก
08:13
10 in a row, you move on.
194
478000
2000
ได้ 10 คะแนนรวด แล้วคุณก็ไปต่อ
08:15
But it's fundamentally different than what's happening in classrooms right now.
195
480000
3000
แต่โดยพื้นฐานแล้วมันแตกต่างกับสถานการณ์ในห้องเรียน ณ ขณะนี้
08:18
In a traditional classroom,
196
483000
2000
ในห้องเรียนแบบเดิมนั้น
08:20
you have a couple of homework,
197
485000
2000
คุณจะต้องทำการบ้าน
08:22
homework, lecture, homework, lecture,
198
487000
2000
การบ้าน เรียน การบ้าน เรียน
08:24
and then you have a snapshot exam.
199
489000
2000
แล้วหลังจากนั้นก็จะมีสอบวัดผล
08:26
And that exam, whether you get a 70 percent, an 80 percent,
200
491000
2000
และด้วยการสอบนั้น ไม่ว่าจะทำได้ 70 เปอร์เซ็นต์ 80 เปอร์เซ็นต์
08:28
a 90 percent or a 95 percent,
201
493000
3000
90 หรือ 95 เปอร์เซ็นต์ก็ตาม
08:31
the class moves on to the next topic.
202
496000
2000
ชั้นเรียนก็จะข้ามไปเรียนหัวข้อถัดไป
08:33
And even that 95 percent student,
203
498000
2000
แม้แต่เด็กนักเรียนที่ทำได้ 95 เปอร์เซ็นต์นั้น
08:35
what was the five percent they didn't know?
204
500000
2000
อีก 5 เปอร์เซ็นต์ที่พวกเขาไม่รู้นั่นคืออะไร
08:37
Maybe they didn't know what happens when you raise something to the zero power.
205
502000
3000
บางทีพวกเขาอาจจะไม่รู้เรื่องเมื่อคุณเพิ่มเนื้อหาจากตรงนั้นไป
08:40
And then you go build on that in the next concept.
206
505000
2000
แล้วคุณก็สอนหลักการต่อไปให้เขาบนพิ้นฐานที่ไม่มั่นคงนั่น
08:42
That's analogous to
207
507000
2000
นั่นก็คล้ายกับ
08:44
imagine learning to ride a bicycle,
208
509000
2000
ลองจินตนาการการเรียนขี่จักรยาน
08:46
and maybe I give you a lecture ahead of time,
209
511000
3000
ผมอาจจะบรรยายให้คุณก่อนว่ามันขี่อย่างไร
08:49
and I give you that bicycle for two weeks.
210
514000
2000
และให้จักรยานคุณไปหัดสัก 2 สัปดาห์
08:51
And then I come back after two weeks,
211
516000
2000
และกลับมาหลังจาก 2 สัปดาห์นั้น
08:53
and I say, "Well, let's see. You're having trouble taking left turns.
212
518000
2000
และผมพูดว่า "ไหนดูซิ อ้อ คุณมีปัญหาตอนเลี้ยวซ้าย
08:55
You can't quite stop.
213
520000
2000
คุณหยุดไม่ค่อยได้
08:57
You're an 80 percent bicyclist."
214
522000
2000
ตอนนี้คุณเป็นนักขี่จักรยาน 80 เปอร์เซ็นต์ครับ"
08:59
So I put a big C stamp on your forehead
215
524000
4000
ดังนั้นผมจะประทับเกรดซีให้คุณกลางหน้าผากเลย
09:03
and then I say, "Here's a unicycle."
216
528000
3000
แล้วผมจะพูดว่า "อ่ะ ลองขี่จักรยานล้อเดียวต่อซิ"
09:06
But as ridiculous as that sounds,
217
531000
2000
แต่อย่างที่มันฟังดูน่าขำ
09:08
that's exactly what's happening
218
533000
2000
นั่นเป็นสิ่งที่เกิดขึ้น
09:10
in our classrooms right now.
219
535000
2000
ในชั้นเรียนของเราตอนนี้
09:12
And the idea is you fast forward
220
537000
3000
คุณไปต่ออย่างรวดเร็ว
09:15
and good students start failing algebra all of a sudden
221
540000
2000
และเด็กที่เรียนดีก็เริ่มจะตกพีชคณิตอย่างกระทันหัน
09:17
and start failing calculus all of a sudden,
222
542000
3000
และเริ่มตกแคลคูลัสทันที
09:20
despite being smart, despite having good teachers,
223
545000
2000
แม้จะเป็นคนฉลาดหรือแม้จะมีครูดีๆก็ตาม
09:22
and it's usually because they have these Swiss cheese gaps
224
547000
2000
ส่วนใหญ่เป็นเพราะพวกเขามีช่องว่างความแตกต่าง
09:24
that kept building throughout their foundation.
225
549000
2000
ที่สร้างขึ้นภายใต้รากฐานนี้
09:26
So our model
226
551000
2000
ดังนั้นแบบอย่างของเรา
09:28
is learn math the way you'd learn anything,
227
553000
2000
คือเรียนเลขแบบเดียวกับที่เรียนอย่างอื่น
09:30
like the way you would learn a bicycle.
228
555000
2000
เหมือนกับที่คุณเรียนขี่จักรยาน
09:32
Stay on that bicycle. Fall off that bicycle.
229
557000
3000
ประครองตัวบนจักรยาน ล้มลง
09:35
Do it as long as necessary until you have mastery.
230
560000
3000
ทำไปเรื่อยๆจนคุณชำนาญ
09:38
The traditional model,
231
563000
2000
ส่วนการเรียนแบบดั้งเดิมนั้น
09:40
it penalizes you for experimentation and failure,
232
565000
2000
มันไม่ให้โอกาสคุณทดลองและทำผิด
09:42
but it does not expect mastery.
233
567000
2000
แต่มันไม่ได้ทำให้คุณชำนาญรู้จริง
09:44
We encourage you to experiment. We encourage you to failure.
234
569000
3000
พวกเราสนับสนุนให้คุณทดลอง ให้คุณได้ทำผิดดู
09:47
But we do expect mastery.
235
572000
3000
แต่พวกเราคาดหวังให้พวกคุณรู้จริงด้วย
09:50
This is just another one of the modules.
236
575000
2000
นี่เป็นส่วนหนึ่งของเกณฑ์การวัดผล
09:52
This is trigonometry.
237
577000
2000
นี่เป็นวิชาตรีโกณมิติ
09:54
This is shifting and reflecting functions.
238
579000
3000
นี่เป็นฟังก์ชันการย้ายและการสะท้อน
09:57
And they all fit together.
239
582000
2000
และมันก็เข้ากันได้ดี
09:59
We have about 90 of these right now.
240
584000
2000
ตอนนี้เรามีแบบนี้กว่า 90 อันแล้ว
10:01
And you can go to the site right now. It's all free. Not trying to sell anything.
241
586000
3000
และตอนนี้คุณสามารถเข้าไปในเว็บไซต์ได้ฟรี ไม่ได้พยายามจะขายอะไรนะครับ
10:04
But the general idea is that they all fit into this knowledge map.
242
589000
3000
แต่โดยรวมแล้วพวกเขาเข้ากับแผนที่ความรู้นี้ได้อย่างลงตัว
10:07
That top node right there, that's literally single digit addition.
243
592000
3000
ตรงจุดบนสุดนั่น มันเป็นการบวกเลขหลักเดียว
10:10
It's like one plus one is equal to two.
244
595000
3000
เหมือนกับ 1+1=2
10:13
And the paradigm is, once you get 10 in a row on that,
245
598000
2000
และตัวอย่างคือ เมื่อคุณได้ 10 คะแนนรวดในเรื่องนั้น
10:15
it keeps forwarding you to more and more advanced modules.
246
600000
3000
มันจะส่งคำถามที่ยากขึ้นเรื่อยๆให้คุณ
10:18
So if you keep further down the knowledge map,
247
603000
3000
ดังนั้นเมื่อคุณดูที่ด้านล่างของแผนผังความรู้
10:21
we're getting into more advanced arithmetic.
248
606000
3000
พวกเราจะเข้าใจคณิตศาสตร์ขั้นสูงมากขึ้น
10:24
Further down, you start getting into pre-algebra and early algebra.
249
609000
3000
ลงมาอีก คุณจะเริ่มเข้าใจเรื่องก่อนพีชคณิตและพีชคณิตเบื้องต้น
10:27
Further down, you start getting into algebra one, algebra two,
250
612000
4000
ต่อลงมาอีก คุณจะเข้าถึงพีชคณิต1 และ 2
10:31
a little bit of precalculus.
251
616000
2000
และเรื่องก่อนแคลคูลัสอีกนิดหน่อย
10:33
And the idea is, from this we can actually teach everything --
252
618000
3000
จากความคิดนี้แล้ว พวกเราสามารถสอนทุกอย่าง
10:36
well, everything that can be taught
253
621000
2000
เออ หมายถึงทุกอย่างที่สามารถสอนได้
10:38
in this type of a framework.
254
623000
2000
ในโครงสร้างนี้
10:40
So you can imagine -- and this is what we are working on --
255
625000
2000
คุณคงนึกภาพออก--และนี่เป็นสิ่งที่พวกเราทำ--
10:42
is from this knowledge map
256
627000
2000
จากแผนที่ความรู้อันนี้
10:44
you have logic, you have computer programming,
257
629000
2000
คุณมีตรรกะ มีโปรแกรมคอมพิวเตอร์
10:46
you have grammar, you have genetics,
258
631000
3000
คุณมีหลักไวยากรณ์ มีพันธุกรรม
10:49
all based off of that core of,
259
634000
2000
ที่มีหลักการไม่เหมือนกัน
10:51
if you know this and that,
260
636000
2000
ถ้าคุณรู้เรื่องโน้น เรื่องนี้
10:53
now you're ready for this next concept.
261
638000
2000
คุณก็พร้อมที่จะไปสู่หลักการถัดไปแล้ว
10:55
Now that can work well for an individual learner,
262
640000
3000
สิ่งเหล่านี้ทำงานได้ดีกับผู้เรียนรายบุคคล
10:58
and I encourage, one, for you to do it with your kids,
263
643000
2000
และผมสนับสนุนให้คุณสามารถนำไปใช้สอนเด็กๆได้
11:00
but I also encourage everyone in the audience to do it yourself.
264
645000
2000
แต่ผมก็ขอเสนอแนะให้ทุกคนในที่นี้ลองดูด้วยตัวเองด้วย
11:02
It'll change what happens at the dinner table.
265
647000
3000
มันจะเปลี่ยนชีวิตทั่วไปของคุณเลยแหละ
11:05
But what we want to do
266
650000
2000
แต่สิ่งที่พวกเราอยากทำ
11:07
is to use the natural conclusion of the flipping of the classroom
267
652000
2000
คือการใช้ข้อสรุปของการเปลี่ยนแปลงชั้นเรียนนั้น
11:09
that those early teachers had emailed me about.
268
654000
3000
ที่เหล่าครูข้างต้นได้อีเมลหาผม
11:12
And so what I'm showing you here,
269
657000
2000
และสิ่งที่ผมแสดงให้คุณดูตรงนี้
11:14
this is actually data from a pilot in the Los Altos school district,
270
659000
2000
คือข้อมูลจริงจากการนำร่องในโรงเรียนเขต ลอส เอโทส
11:16
where they took two fifth grade classes and two seventh grade classes
271
661000
3000
ที่ซึ่งพวกเขานำเด็กเกรด 5 และเกรด 7 อย่างละ 2 ห้อง
11:19
and completely gutted their old math curriculum.
272
664000
2000
และเลิกใช้หลักสูตรคณิตศาสตร์แบบเก่าอย่างสิ้นเชิง
11:21
These kids aren't using textbooks,
273
666000
2000
เด็กเหล่านี้ไม่ใช้หนังสือเรียน
11:23
they're not getting one-size-fits-all lectures.
274
668000
2000
ไม่ได้ได้รับการสอนที่เหมือนกันสำหรับทุกคน
11:25
They're doing Khan Academy, they're doing that software,
275
670000
2000
แต่พวกเขาใช้วิธีของ Khan Academy พวกเขาใช้ซอฟต์แวร์นั่น
11:27
for roughly half of their math class.
276
672000
2000
กว่าครึ่งของชั้นเรียนเลข
11:29
And I want to make it clear, we don't view this as the complete math education.
277
674000
3000
ผมอยากชี้แจงตรงนี้ว่า พวกเราไม่ได้ตั้งตัวเป็นผู้สอนเลขแบบเต็มสูตร
11:32
What it does is -- and this is what's happening in Los Altos --
278
677000
2000
สิ่งที่มันทำคือ และนี่เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นใน ลอส เอโทส
11:34
it frees up time.
279
679000
2000
ทำให้เกิดเวลาว่างมากขึ้น
11:36
This is the blocking and tackling,
280
681000
2000
นี่เป็นวิธีแก้โจทย์
11:38
making sure you know how to move through a system of equations,
281
683000
2000
เพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับระบบสมการ
11:40
and it frees up time for the simulations, for the games,
282
685000
3000
และยังช่วยให้มีเวลาเหลือสำหรับแบบจำลอง การเล่นเกม
11:43
for the mechanics, for the robot building,
283
688000
2000
สำหรับกลศาสตร์ การสร้างหุ่นยนต์
11:45
for the estimating how high that hill is based on its shadow.
284
690000
3000
สำหรับการประมาณความสูงของเนินเขาจากเงาของมัน
11:48
And so the paradigm is the teacher walks in every day,
285
693000
3000
และตัวอย่างนี้เป็นสิ่งที่ครูใช้ในทุกวัน
11:51
every kid works at their own pace --
286
696000
2000
เด็กทุกคนสามารถทำงานในความเร็วของตัวเอง
11:53
and this is actually a live dashboard from Los Altos school district --
287
698000
3000
และนี่คือกระดานรายงานผลสดจากโรงเรียนในเขต ลอส อาโทส
11:56
and they look at this dashboard.
288
701000
2000
และพวกเขามองที่กระดานผลนั่น
11:58
Every row is a student.
289
703000
2000
ในทุกแถวนั่นคือนักเรียน
12:00
Every column is one of those concepts.
290
705000
2000
ในทุกๆแนวมีหัวข้อเรียนต่างกันไป
12:02
Green means the student's already proficient.
291
707000
2000
สีเขียวหมายถึงเด็กนักเรียนเชี่ยวชาญเรื่องนั้นๆแล้ว
12:04
Blue means they're working on it -- no need to worry.
292
709000
2000
สีฟ้าคือกลุ่มที่กำลังพยายามทำอยู่ --ไม่ต้องกังวลอะไร
12:06
Red means they're stuck.
293
711000
2000
ส่วนสีแดงหมายถึงว่าพวกเขามีปัญหา
12:08
And what the teacher does is literally just say,
294
713000
3000
และสิ่งที่อาจารย์ทำก็คือ พูดว่า
12:11
"Let me intervene on the red kids."
295
716000
2000
"ให้ผมเข้าไปดูแลกลุ่มเด็กสีแดงหน่อย"
12:13
Or even better, "Let me get one of the green kids
296
718000
2000
หรือที่ดีกว่านั้นคือ "ให้เด็กคนหนึ่งในกลุ่มสีเขียว
12:15
who are already proficient in that concept
297
720000
2000
ที่รู้เกี่ยวกับเรื่องนั้นเป็นอย่างดีแล้ว
12:17
to be the first line of attack
298
722000
2000
เป็นคนดูแล
12:19
and actually tutor their peer."
299
724000
3000
และสอนเพื่อนๆของเขา
12:23
(Applause)
300
728000
7000
(ปรบมือ)
12:30
Now I come from a very data-centric reality,
301
735000
2000
จากข้อมูลความเป็นจริงที่ผมได้มานั้น
12:32
so we don't want that teacher to even go and intervene
302
737000
2000
พวกเราไม่ต้องการแม้แต่ครูเข้าไปยุ่งหรือสอน
12:34
and have to ask the kid awkward questions:
303
739000
2000
และถามคำถามเด็กว่า
12:36
"Oh, what do you not understand?" or "What do you do understand?"
304
741000
2000
"มีอะไรที่เธอไม่เข้าใจไหม" หรือ "อะไรที่เธอเข้าใจ"
12:38
and all of the rest.
305
743000
2000
แล้วก็คำถามแนวๆนั้น
12:40
So our paradigm is to really arm the teachers with as much data as possible --
306
745000
3000
ดังนั้นตัวอย่างของเราเป็นอาวุธข้อมูลครบมือสำหรับเหล่าครู
12:43
really data that, in almost any other field, is expected,
307
748000
2000
เป็นข้อมูลที่ถูกคาดหวังว่าจะมี
12:45
if you're in finance or marketing or manufacturing --
308
750000
2000
ถ้าคุณอยู่ในสายการเงิน หรือการตลาด หรือการผลิต
12:47
and so the teachers can actually diagnose what's wrong with the students
309
752000
3000
และพวกครูก็จะได้รู้จริงๆว่านักเรียนมีปัญหาอะไร
12:50
so they can make their interaction as productive as possible.
310
755000
3000
พวกเขาจะได้เตรียมการสอนที่มึคุณภาพและได้ผลมากที่สุด
12:53
So now the teachers know exactly what the students have been up to,
311
758000
3000
ตอนนี้ครูรู้แล้วว่านักเรียนต้องเจอกับอะไร
12:56
how long they have been spending every day, what videos have they been watching,
312
761000
2000
ใช้เวลาแต่ละวันเท่าไหร่ วิดีโออะไรที่ที่พวกเขาดู
12:58
when did they pause the videos, what did they stop watching,
313
763000
2000
หยุดดูวิดีโอตอนไหน อะไรทำให้พวกเขาหยุด
13:00
what exercises are they using,
314
765000
2000
แบบฝึกหัดอะไรที่พวกเขาทำ
13:02
what have they been focused on?
315
767000
2000
อะไรที่พวกเขาสนใจ
13:04
The outer circle shows what exercises they were focused on.
316
769000
3000
ในวงกลมส่วนนอกแสดงว่าพวกเขามุ่งทำแบบฝึกหัดไหน
13:07
The inner circle shows the videos they're focused on.
317
772000
3000
ส่วนวงกลมวงในบอกว่าวิดีโออันไหนที่พวกเขาสนใจ
13:10
And the data gets pretty granular
318
775000
2000
และข้อมูลนี้ให้ผลค่อนข้างละเอียด
13:12
so you can see the exact problems that the student got right or wrong.
319
777000
3000
ดังนั้นคุณก็จะเห็นชัดว่านักเรียนมีปัญหาเรื่องอะไร
13:15
Red is wrong, blue is right.
320
780000
2000
สีแดงคือทำผิด สีฟ้าคือที่ทำถูก
13:17
The leftmost question is the first question that the student attempted.
321
782000
2000
คำถามด้านซ้ายสุดเป็นคำถามแรกที่นักเรียนทำ
13:19
They watched the video right over there.
322
784000
2000
พวกเขาดูวิดีโอตรงนั้น
13:21
And then you can see, eventually, they were able to get 10 in a row.
323
786000
3000
แล้วคุณก็จะเห็นว่า ในทึ่สุดพวกเขาก็ทำถูก 10 ข้อรวด
13:24
It's almost like you can see them learning over those last 10 problems.
324
789000
3000
มันเกือบเหมือนคุณสามารถเห็นการเรียนรู้ของพวกเขาตลอดโจทย์ 10 ข้อท้ายสุดเลย
13:27
They also got faster.
325
792000
2000
พวกเขาก็ไปได้เร็วขึ้นด้วย
13:29
The height is how long it took them.
326
794000
2000
ความสูงนี่หมายถึงพวกเขาใช้เวลาเท่าไหร่
13:33
So when you talk about self-paced learning,
327
798000
3000
เวลาที่คุณพูดถึงเรื่องการเรียนโดยกำหนดเอง
13:36
it makes sense for everyone -- in education-speak, differentiated learning --
328
801000
4000
เป็นอะไรที่ทุกคนเข้าใจในการพูดเชิงวิชาการ การเรียนรู้ที่แตกต่าง
13:40
but it's kind of crazy when you see it in a classroom.
329
805000
3000
แต่มันเป็นอะไรที่บ้าจริงๆเวลาคุณเห็นมันในห้องเรียน
13:43
Because every time we've done this,
330
808000
2000
เพราะทุกครั้งที่เราทำแบบนี้
13:45
in every classroom we've done,
331
810000
3000
ในทุกห้องเรียนที่เราทำมา
13:48
over and over again, if you go five days into it,
332
813000
2000
ครั้งแล้วครั้งเล่า ถ้าคุณทำแบบนี้ติดต่อกัน 5 วัน
13:50
there's a group of kids who've raced ahead
333
815000
2000
จะมีเด็กกลุ่มหนึ่งที่นำหน้าไป
13:52
and there's a group of kids who are a little bit slower.
334
817000
2000
และก็จะมีกลุ่มที่ไปได้ช้ากว่า
13:54
And in a traditional model, if you did a snapshot assessment,
335
819000
2000
ในการเรียนระบบเก่า ถ้าคุณประเมินผล
13:56
you say, "These are the gifted kids, these are the slow kids.
336
821000
3000
คุณจะพูดว่า "นี่คือเด็กมีพรสวรรค์ ส่วนนี่เป็นเด็กที่เรียนได้ช้า
13:59
Maybe they should be tracked differently.
337
824000
2000
บางทีพวกเขาควรจะได้รับการดูแลต่างกัน
14:01
Maybe we should put them in different classes."
338
826000
2000
บางทีพวกเราควรจับพวกเขาแยกชั้นเรียนกัน"
14:03
But when you let every student work at their own pace --
339
828000
2000
แต่เมื่อคุณให้เด็กทุกคนเรียนรู้ด้วยความความเร็วที่เหมาะสมกับตัวเองแล้ว
14:05
and we see it over and over and over again --
340
830000
3000
และพวกเราได้เห็นมาหลายครั้งหลายหน
14:08
you see students who took a little bit [of] extra time
341
833000
2000
คุณจะรู้ว่าเด็กที่เรียนได้ช้ากว่าคนอื่นนิดหน่อย
14:10
on one concept or the other,
342
835000
2000
ในแต่ละเรื่อง
14:12
but once they get through that concept,
343
837000
2000
เมื่อพวกเขาเข้าใจในหลักการแล้ว
14:14
they just race ahead.
344
839000
2000
พวกเขาจะไปได้เร็ว
14:16
And so the same kids that you thought were slow six weeks ago,
345
841000
3000
ดังนั้นเด็กกลุ่มเดียวกันที่คุณคิดว่าเขาเรียนได้ช้าเมื่อ 6 สัปดาห์ที่แล้ว
14:19
you now would think are gifted.
346
844000
2000
ตอนนี้คุณจะคิดว่าพวกเขาเก่ง
14:21
And we're seeing it over and over and over again.
347
846000
2000
พวกเราได้เห็นสิ่งนี้มานักต่อนัก
14:23
And it makes you really wonder
348
848000
2000
และมันทำให้คุณสงสัยว่า
14:25
how much all of the labels maybe a lot of us have benefited from
349
850000
3000
ที่พวกเราได้ผลออกมาดีแบบนี้
14:28
were really just due to a coincidence of time.
350
853000
3000
เป็นเพราะความบังเอิญหรือเปล่า
14:34
Now as valuable as something like this is
351
859000
2000
สำหรับสิ่งมีค่าแบบนี้
14:36
in a district like Los Altos,
352
861000
3000
สำหรับเขตอย่างลอส อาโทส
14:39
our goal is to use technology
353
864000
2000
จุดประสงค์ของเราคือใช้เทคโนโลยี
14:41
to humanize, not just in Los Altos, but on a global scale,
354
866000
3000
เพื่อช่วยเหลือ ไม่ใช่แค่ใน ลอส อาโทสเท่านั้น แต่เพื่อทั้งโลก
14:44
what's happening in education.
355
869000
2000
ในด้านการศึกษา
14:46
And actually, that kind of brings an interesting point.
356
871000
2000
และนี่เป็นจุดที่นำมาสู่สิ่งที่น่าสนใจ
14:48
A lot of the effort in humanizing the classroom
357
873000
3000
ความพยายามหลายครั้งในการช่วยการเรียนในห้อง
14:51
is focused on student-to-teacher ratios.
358
876000
3000
มุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างนักเรียนและครู
14:54
In our mind, the relevant metric
359
879000
2000
แต่ในความคิดเรา ตัวชี้วัดที่เหมาะสมกว่า
14:56
is student-to-valuable-human-time-
360
881000
3000
คือ ความสัมพันธ์ระหว่างนักเรียนและระยะเวลา
14:59
with-the-teacher ratio.
361
884000
2000
ที่นักเรียนมีปฏิสัมพันธ์กับครู
15:01
So in a traditional model, most of the teacher's time
362
886000
2000
ดังนั้นในการเรียนแบบเก่า เวลาส่วนใหญ่ของครู
15:03
is spent doing lectures and grading and whatnot.
363
888000
3000
ใช้ไปกับการบรรยายในห้อง ให้เกรด และอื่นๆ
15:06
Maybe five percent of their time is actually sitting next to students
364
891000
2000
อาจมีเพียงแค่ 5 เปอร์เซ็นต์ของเวลาทั้งหมดเท่านั้นที่พวกเขาได้นั่งข้างๆนักเรียน
15:08
and actually working with them.
365
893000
2000
และช่วยเหลือนักเรียนจริงๆ
15:10
Now 100 percent of their time is.
366
895000
2000
แต่ในตอนนี้พวกเขาได้ใช้เวลาทั้งหมด 100 เปอร์เซ็นต์
15:12
So once again, using technology, not just flipping the classroom,
367
897000
3000
อีกครั้ง โดยใช้เทคโนโลยี ที่ไม่ใช่แค่เปลี่ยนแปลงการเรียนในห้อง
15:15
you're humanizing the classroom, I'd argue,
368
900000
2000
แต่สร้างความสัมพันธ์ที่ดีในห้องด้วย ผมขอเถียง
15:17
by a factor of five or 10.
369
902000
3000
ด้วยสถิติ 5 หรือ 10 เลย
15:20
And as valuable as that is in Los Altos,
370
905000
2000
และมันเป็นประโยชน์พอๆกับที่เกิดใน ลอส อาโทส
15:22
imagine what that does to the adult learner
371
907000
2000
ลองนึกถึงนักเรียนผู้ใหญ่
15:24
who's embarrassed to go back and learn stuff
372
909000
2000
คนที่อายเกินกว่าจะกลับไปนั่งเรียนในห้องและเรียนความรู้
15:26
that they should have before, before going back to college.
373
911000
2000
ที่ควรจะเรียนก่อนจะเข้ามหาวิทยาลัย
15:28
Imagine what it does
374
913000
3000
ลองนึกดูว่ามันจะเป็นอย่างไร
15:31
to a street kid in Calcutta
375
916000
3000
สำหรับเด็กข้างถนนในกัลกัตตา
15:34
who has to help his family during the day,
376
919000
3000
ที่ต้องช่วยงานครอบครัวตอนกลางวัน
15:37
and that's the reason why he or she can't go to school.
377
922000
2000
ซึ่งเป็นสาเหตุให้เขาหรือเธอไม่สามารถไปโรงเรียนได้
15:39
Now they can spend two hours a day and remediate,
378
924000
3000
ตอนนี้พวกเขาสามารถใช้เวลา 2 ชั่วโมงต่อวันเพื่อเรียนชดเชย
15:42
or get up to speed and not feel embarrassed
379
927000
2000
ในความเร็วที่เหมาะสม และไม่ต้องรู้สึกเขินอาย
15:44
about what they do or don't know.
380
929000
3000
เวลาที่ตัวเองรู้หรือไม่รู้อะไร
15:47
Now imagine what happens where --
381
932000
2000
ทีนี้ลองนึกดูครับว่าจะเกิดอะไรขึ้น
15:49
we talked about the peers teaching each other
382
934000
2000
เราพูดถึงการที่ให้เด็กๆสอนกันเอง
15:51
inside of a classroom.
383
936000
2000
ในห้องเรียน
15:53
But this is all one system.
384
938000
2000
แต่นี่มันก็เป็นแค่ระบบหนึ่ง
15:55
There's no reason why you can't have
385
940000
2000
ไม่มีเหตุผลกลใดว่าทำไมเราจะมี
15:57
that peer-to-peer tutoring
386
942000
2000
การให้นักเรียนสอนนักเรียนกันเองไม่ได้
15:59
beyond that one classroom.
387
944000
2000
นอกเหนือจากในห้องเรียน
16:01
Imagine what happens if that student in Calcutta
388
946000
3000
ลองนึกดูว่าจะเป็นเช่นไรถ้านักเรียนในกัลกัตตา
16:04
all of a sudden can tutor your son,
389
949000
2000
สามารถสอนลูกชายของคุณ
16:06
or your son can tutor that kid in Calcutta?
390
951000
3000
หรือลูกชายของคุณสามารถสอนเด็กในกัลกัตตาได้
16:09
And I think what you'll see emerging
391
954000
2000
และผมคิดว่าสิ่งที่คุณเห็นคือการรวมกัน
16:11
is this notion of a global one-world classroom.
392
956000
6000
ของห้องเรียนทั่วโลกเป็นหนึ่งเดียวกัน
16:17
And that's essentially what we're trying to build.
393
962000
4000
และนั่นเป็นใจความสำคัญที่พวกเราพยายามสร้าง
16:21
Thank you.
394
966000
2000
ขอบคุณครับ
16:23
(Applause)
395
968000
41000
(ปรบมือ)
17:04
Bill Gates: I've seen some things you're doing in the system
396
1009000
3000
บิล เกตส์: ผมได้เห็นคุณทำบางอย่างเกี่ยวกับระบบนี้
17:07
that have to do with motivation and feedback --
397
1012000
2000
ที่เกี่ยวกับแรงจูงใจและความคิดเห็น--
17:09
energy points, merit badges.
398
1014000
3000
แรงผลักดัน ตราบอกบุญ
17:12
Tell me what you're thinking there.
399
1017000
2000
เล่าให้ผมฟังหน่อยว่าคุณคิดอย่างไรกับสิ่งนี้
17:14
SK: Oh yeah. No, we have an awesome team working on it.
400
1019000
2000
ซัลแมน ข่าน: อ้อ ใช่ คือพวกเรามีทีมที่เจ๋งทำงานนี้อยู่
17:16
And I have to make it clear, it's not just me anymore.
401
1021000
2000
และผมอยากชี้แจงว่า นี่ไม่ใช่ผมคนเดียวอีกต่อไป
17:18
I'm still doing all the videos,
402
1023000
2000
ผมทำวิดีโอเหล่านี้
17:20
but we have a rockstar team doing the software.
403
1025000
2000
แต่ก็มีทีมที่ช่วยงานด้านซอฟต์แวร์ด้วย
17:22
Yeah, we've put a bunch of game mechanics in there
404
1027000
2000
ใช่ พวกเรามีเหล่านักสร้างเกม
17:24
where you get these badges,
405
1029000
2000
ที่ที่คุณจะได้ป้ายยศเหล่านี้
17:26
we're going to start having leader boards by area, and you get points.
406
1031000
3000
พวกเรากำลังจะเริ่มทำกระดานแสดงผู้นำในเรื่องต่างๆ และคุณจะได้แต้ม
17:29
It's actually been pretty interesting.
407
1034000
2000
มันเป็นอะไรที่น่าสนใจมากๆครับ
17:31
Just the wording of the badging or how many points you get for doing something,
408
1036000
3000
แค่ข่าวเกี่ยวกับการให้ป้ายยศกับแต้มที่คุณจะได้รับจากการทำบางสิ่ง
17:34
we see on a system-wide basis,
409
1039000
2000
เราเห็นจากรากฐานของระบบ
17:36
like tens of thousands of fifth graders or sixth graders
410
1041000
2000
ว่าเด็กเกรดห้า และ หก เป็นหมื่นๆคน
17:38
going one direction or another,
411
1043000
2000
จะไปในทิศทางใด
17:40
depending what badge you give them.
412
1045000
2000
ขึ้นอยู่กับป้ายยศที่คุณให้พวกเขา
17:42
(Laughter)
413
1047000
2000
(หัวเราะ)
17:44
BG: And the collaboration you're doing with Los Altos,
414
1049000
3000
บิล เกตส์: แล้วเรื่องความร่วมมือที่คุณทำกับ ลอส อาโทสละ
17:47
how did that come about?
415
1052000
2000
ตอนนี้เป็นยังไงบ้าง
17:49
SK: Los Altos, it was kind of crazy.
416
1054000
2000
ซัลแมน ข่าน: ลอส อาโทส มันบ้ามากครับ
17:51
Once again, I didn't expect it to be used in classrooms.
417
1056000
3000
อีกครั้งหนึ่ง ผมไม่ได้คาดหวังว่ามันจะใช้ได้ในห้องเรียน
17:55
Someone from their board came and said,
418
1060000
2000
คนหนึ่งในคณะกรรมการบริหารเดินมาบอกผมว่า
17:57
"What would you do if you had carte blanche in a classroom?"
419
1062000
2000
"คุณจะทำอย่างไรถ้าคุณมีอิสระที่จะทำอะไรก็ได้ในห้องเรียน"
17:59
And I said, "Well, I would just, every student work at their own pace
420
1064000
3000
ผมก็พูดว่า "เออ ผมคงจะให้นักเรียนทำงานในแบบของเขา
18:02
on something like this and we'd give a dashboard."
421
1067000
2000
ตามที่ผมเพิ่งพูดไป แล้วเราจะทำกระดานรายงานผล"
18:04
And they said, "Oh, this is kind of radical. We have to think about it."
422
1069000
3000
แล้วพวกเขาก็พูดว่า "โอ้ นี่มันเป็นอะไรที่สุดโต่งมาก พวกเราต้องขอคิดก่อน"
18:07
And me and the rest of the team were like,
423
1072000
2000
ผมกับทีมงานที่เหลือก็คิดว่า
18:09
"They're never going to want to do this."
424
1074000
2000
"พวกเขาไม่มีทางต้องการให้เราทำสิ่งนี้แน่"
18:11
But literally the next day they were like, "Can you start in two weeks?"
425
1076000
3000
แต่ในวันถัดมาพวกเขากลับมาบอกว่า "คุณเริ่มงานภายใน 2 สัปดาห์นี้เลยได้ไหม"
18:14
(Laughter)
426
1079000
2000
(หัวเราะ)
18:16
BG: So fifth grade math is where that's going on right now?
427
1081000
3000
บิล เกตส์: งั้นตอนนี้ก็ทดลองกันอยู่ที่เลขของเกรดห้าใช่ไหม
18:19
SK: It's two fifth grade classes and two seventh grade classes.
428
1084000
3000
ซัลแมน ข่าน: อันที่จริงมีเกรดห้าอยู่ 2 ห้อง แล้วก็เกรดเจ็ดอีก 2 ห้อง
18:22
And they're doing it at the district level.
429
1087000
2000
และพวกเขากำลังพัฒนากันในระดับเขต
18:24
I think what they're excited about is they can now follow these kids.
430
1089000
3000
ผมคิดว่าสิ่งที่น่าตื่นเต้นคือพวกเขาสามารถตามเด็กพวกนี้ได้
18:27
It's not an only-in-school thing.
431
1092000
2000
มันไม่ใช่อะไรที่ทำแค่ในโรงเรียนเท่านั้น
18:29
We've even, on Christmas, we saw some of the kids were doing it.
432
1094000
2000
แม้แต่ในช่วงคริสต์มาส พวกเราได้เห็นว่าเด็กบางคนก็ยังเรียนอยู่
18:31
And we can track everything.
433
1096000
2000
แล้วพวกเราก็ติดตามได้ทุกอย่าง
18:33
So they can actually track them as they go through the entire district.
434
1098000
2000
ดังนั้นพวกเขาสามารถติดตามเด็กๆในเขตได้
18:35
Through the summers, as they go from one teacher to the next,
435
1100000
2000
ตลอดช่วงฤดูร้อน ที่นักเรียนเป็นจากครูคนหนึ่งเป็นอีกคน
18:37
you have this continuity of data
436
1102000
2000
คุณจะมีข้อมูลที่ต่อเนื่อง
18:39
that even at the district level they can see.
437
1104000
2000
แม้แต่ในระดับเขตก็สามารถดูได้
18:41
BG: So some of those views we saw
438
1106000
2000
บิล เกตส์: ส่วนหนึ่งของสิ่งที่เราได้ดูเมื่อสักครู่
18:43
were for the teacher
439
1108000
2000
มีไว้สำหรับคุณครู
18:45
to go in and track actually what's going on with those kids.
440
1110000
3000
ที่จะได้เข้าถึงและติดตามว่าเด็กๆเป็นอย่างไรบ้าง
18:48
So you're getting feedback on those teacher views
441
1113000
2000
งั้น คุณก็ได้รับความคิดเห็นจากครูเหล่านั้น
18:50
to see what they think they mean?
442
1115000
3000
เพื่อดูว่าพวกเขาคิดอย่างไรใช่ไหม
18:53
SK: Oh yeah. Most of those were specs by the teachers.
443
1118000
3000
ซัลแมน ข่าน: โอ้ ใช่ รายละเอียดส่วนใหญ่เหล่านั้นมาจากครู
18:56
We made some of those for students so they could see their data,
444
1121000
3000
พวกเราทำสิ่งนั้นให้นักเรียนด้วย เพื่อพวกเขาจะได้เห็นข้อมูลตัวเอง
18:59
but we have a very tight design loop with the teachers themselves.
445
1124000
3000
แต่พวกเรามีการออกแบบที่ใกล้ชิดกับกลุ่มครูมาก
19:02
And they're literally saying, "Hey, this is nice, but ... "
446
1127000
3000
และพวกเขาพูดว่า "เฮ้ นี่ก็ดีนะ แต่..."
19:05
Like that focus graph, a lot of the teachers said,
447
1130000
2000
เหมือนกับกราฟอันนั้น พวกครูพูดว่า
19:07
"I have a feeling that a lot of the kids are jumping around
448
1132000
2000
"ฉันรู้สึกว่าเด็กๆหลายคนเรียนโน่นเรียนนี่
19:09
and not focusing on one topic."
449
1134000
2000
แต่ก็ไม่ได้เจาะจงเรื่องอะไรเป็นพิเศษ"
19:11
So we made that focus diagram.
450
1136000
2000
ดังนั้นเราจึงทำแผนภาพให้นักเรียนโฟกัส
19:13
So it's all been teacher-driven.
451
1138000
2000
ดังนั้นสิ่งต่างๆล้วนพัฒนามาได้ด้วยความคิดเห็นจากคุณครู
19:15
It's been pretty crazy.
452
1140000
2000
มันเป็นอะไรที่บ้ามากครับ
19:17
BG: Is this ready for prime time?
453
1142000
2000
บิล เกตส์: คุณคิดว่ามันพร้อมสำหรับหลักสูตรจริงหรือยัง
19:19
Do you think a lot of classes next school year should try this thing out?
454
1144000
3000
คุณคิดว่าในอีกหลายที่ในปีการศึกษาหน้าควรลองสิ่งนี้ไหม
19:22
SK: Yeah, it's ready.
455
1147000
2000
ซัลแมน ข่าน : ผมคิดว่าพร้อมครับ
19:24
We've got a million people on the site already,
456
1149000
2000
ตอนนี้พวกเรามีคนเป็นล้านบนเว็บไซต์
19:26
so we can handle a few more.
457
1151000
2000
เราคงจะรับคนได้เพิ่มสักเล็กน้อย
19:28
(Laughter)
458
1153000
3000
(หัวเราะ)
19:31
No, no reason why it really can't happen
459
1156000
2000
ไม่ ไม่มีเหตุผลอะไรที่มันจะเกิดขึ้นไม่ได้
19:33
in every classroom in America tomorrow.
460
1158000
2000
ในทุกชั้นเรียนในอเมริกาวันพรุ่งนี้
19:35
BG: And the vision of the tutoring thing.
461
1160000
3000
แล้วสำหรับวิสัยทัศน์เรื่องการติว
19:38
The idea there is, if I'm confused about a topic,
462
1163000
3000
ถ้าผมสับสนในบางหัวข้อ
19:41
somehow right in the user interface
463
1166000
2000
ในหน้าของผู้ใช้เองเนี่ย
19:43
I'd find people who are volunteering,
464
1168000
2000
ผมก็สามารถหาอาสาสมัคร
19:45
maybe see their reputation,
465
1170000
2000
อาจจะเห็นประวัติของเขา
19:47
and I could schedule and connect up with those people?
466
1172000
3000
แล้วผมก็สามารถจัดตารางแล้วก็ติดต่อกับคนเหล่านั้นได้้เลยใช่ไหม
19:50
SK: Absolutely. And this is something
467
1175000
2000
ซัลแมน ข่าน: แน่นอนครับ และนี่เป็นสิ่งที่
19:52
that I recommend everyone in this audience to do.
468
1177000
2000
ผมแนะนำให้ทุกคนในที่นี้ทำครับ
19:54
Those dashboards the teachers have, you can go log in right now
469
1179000
3000
คุณสามารถเข้าไปดูกระดานรายงานผลแบบที่เหล่าครูมีได้เลย
19:57
and you can essentially become a coach
470
1182000
2000
และคุณสามารถเป็นผู้สอน
19:59
for your kids, or nephews, or cousins,
471
1184000
3000
เด็กๆ หรือหลานๆ หรือญาติๆ ของคุณ
20:02
or maybe some kids at the Boys and Girls Club.
472
1187000
2000
หรืออาจจะเป็นเด็กในกลุ่ม Boys and Girls Club
20:04
And yeah, you can start becoming a mentor, a tutor,
473
1189000
3000
และแน่นอน คุณสามารถเริ่มเป็นผู้ให้คำปรึกษา, เป็นครูพิเศษ
20:07
really immediately.
474
1192000
2000
ได้เลยทันทีจริงๆ
20:09
But yeah, it's all there.
475
1194000
2000
บิล เกตส์: นั่นแหละ เป็นทั้งหมดที่ผมจะพูด
20:11
BG: Well, it's amazing.
476
1196000
2000
มันช่างน่าทึ่ง
20:13
I think you just got a glimpse of the future of education.
477
1198000
2000
ผมคิดว่าคุณคงจะเห็นแวบหนึ่งของอนาคตแห่งการศึกษา
20:15
Thank you. (SK: Thank you.)
478
1200000
2000
ขอบคุณครับ (ซัลแมน ข่าน:ขอบคุณครับ)
20:17
(Applause)
479
1202000
3000
(ปรบมือ)
ABOUT THE SPEAKER
Sal Khan - Educator and social entrepreneurIn 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more.
Why you should listen
Salman "Sal" Khan is the founder and chief executive officer of Khan Academy, a not-for-profit with a mission of providing a free, world-class education for anyone, anywhere.
Khan Academy started as a passion project in 2004. Khan's cousin was struggling with math, so he tutored her remotely and posted educational videos on YouTube. So many people watched the videos that eventually Khan quit his job at a hedge fund and pursued Khan Academy full time. Today Khan Academy has more than 100 employees in Mountain View, California. Khan Academy believes learners of all ages should have unlimited access to free educational content they can master at their own pace. Its resources cover preschool through early college education, including math, grammar, biology, chemistry, physics, economics, finance and history. Additionally, Khan Academy offers free personalized SAT test prep in partnership with the test developer, the College Board. More than 42 million registered users access Khan Academy in dozens of languages across 190 countries.
Khan has been profiled by "60 Minutes," featured on the cover of Forbes, and recognized as one of TIME’s "100 Most Influential People in the World." In his book, The One World Schoolhouse: Education Reimagined, Sal outlines his vision for the future of education.
Khan holds three degrees from MIT and an MBA from Harvard Business School.
Sal Khan | Speaker | TED.com