Like many of you, I'm one of the lucky people. I was born to a family where education was pervasive. I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics. In my childhood, I played around in my father's university lab. So it was taken for granted that I attend some of the best universities, which in turn opened the door to a world of opportunity. 

 

Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky. In some parts of the world, for example, South Africa, education is just not readily accessible. In South Africa, the educational system was constructed in the days of apartheid for the white minority. And as a consequence, today there is just not enough spots for the many more people who want and deserve a high quality education. That scarcity led to a crisis in January of this year at the University of Johannesburg. There were a handful of positions left open from the standard admissions process, and the night before they were supposed to open that for registration, thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long, hoping to be first in line to get one of those positions. When the gates opened, there was a stampede, and 20 people were injured and one woman died. She was a mother who gave her life trying to get her son a chance at a better life. 

 

But even in parts of the world like the United States where education is available, it might not be within reach. There has been much discussed in the last few years about the rising cost of health care. What might not be quite as obvious to people is that during that same period the cost of higher education tuition has been increasing at almost twice the rate, for a total of 559 percent since 1985. This makes education unaffordable for many people. 

 

Finally, even for those who do manage to get the higher education, the doors of opportunity might not open. Only a little over half of recent college graduates in the United States who get a higher education actually are working in jobs that require that education. This, of course, is not true for the students who graduate from the top institutions, but for many others, they do not get the value for their time and their effort. 

 

Tom Friedman, in his recent New York Times article, captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort. He said the big breakthroughs are what happen when what is suddenly possible meets what is desperately necessary. I've talked about what's desperately necessary. Let's talk about what's suddenly possible. 

 

What's suddenly possible was demonstrated by three big Stanford classes, each of which had an enrollment of 100,000 people or more. So to understand this, let's look at one of those classes, the Machine Learning class offered by my colleague and cofounder Andrew Ng. Andrew teaches one of the bigger Stanford classes. It's a Machine Learning class, and it has 400 people enrolled every time it's offered. When Andrew taught the Machine Learning class to the general public, it had 100,000 people registered. So to put that number in perspective, for Andrew to reach that same size audience by teaching a Stanford class, he would have to do that for 250 years. Of course, he'd get really bored. 

 

So, having seen the impact of this, Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up, to bring the best quality education to as many people as we could. So we formed Coursera, whose goal is to take the best courses from the best instructors at the best universities and provide it to everyone around the world for free. We currently have 43 courses on the platform from four universities across a range of disciplines, and let me show you a little bit of an overview of what that looks like. 

 

(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus. 

 

Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured. 

 

Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies. We get unbelievable segregation. 

 

Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future, you'd wear a camera right in the center of your head. 

 

Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ... 

 

RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine. 

 

Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero. 

 

Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus. 

 

Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny. 

 

Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses. 

 

Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ... 

 

(Applause) 

 

DK: It turns out, maybe not surprisingly, that students like getting the best content from the best universities for free. Since we opened the website in February, we now have 640,000 students from 190 countries. We have 1.5 million enrollments, 6 million quizzes in the 15 classes that have launched so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed. 

 

But it's not just about the numbers, it's also about the people. Whether it's Akash, who comes from a small town in India and would never have access in this case to a Stanford-quality course and would never be able to afford it. Or Jenny, who is a single mother of two and wants to hone her skills so that she can go back and complete her master's degree. Or Ryan, who can't go to school, because his immune deficient daughter can't be risked to have germs come into the house, so he couldn't leave the house. I'm really glad to say -- recently, we've been in correspondence with Ryan -- that this story had a happy ending. Baby Shannon -- you can see her on the left -- is doing much better now, and Ryan got a job by taking some of our courses. 

 

So what made these courses so different? After all, online course content has been available for a while. What made it different was that this was real course experience. It started on a given day, and then the students would watch videos on a weekly basis and do homework assignments. And these would be real homework assignments for a real grade, with a real deadline. You can see the deadlines and the usage graph. These are the spikes showing that procrastination is global phenomenon. 

 

(Laughter) 

 

At the end of the course, the students got a certificate. They could present that certificate to a prospective employer and get a better job, and we know many students who did. Some students took their certificate and presented this to an educational institution at which they were enrolled for actual college credit. So these students were really getting something meaningful for their investment of time and effort. 

 

Let's talk a little bit about some of the components that go into these courses. The first component is that when you move away from the constraints of a physical classroom and design content explicitly for an online format, you can break away from, for example, the monolithic one-hour lecture. You can break up the material, for example, into these short, modular units of eight to 12 minutes, each of which represents a coherent concept. Students can traverse this material in different ways, depending on their background, their skills or their interests. So, for example, some students might benefit from a little bit of preparatory material that other students might already have. Other students might be interested in a particular enrichment topic that they want to pursue individually. So this format allows us to break away from the one-size-fits-all model of education, and allows students to follow a much more personalized curriculum. 

 

Of course, we all know as educators that students don't learn by sitting and passively watching videos. Perhaps one of the biggest components of this effort is that we need to have students who practice with the material in order to really understand it. There's been a range of studies that demonstrate the importance of this. This one that appeared in Science last year, for example, demonstrates that even simple retrieval practice, where students are just supposed to repeat what they already learned gives considerably improved results on various achievement tests down the line than many other educational interventions. 

 

We've tried to build in retrieval practice into the platform, as well as other forms of practice in many ways. For example, even our videos are not just videos. Every few minutes, the video pauses and the students get asked a question. 

 

(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting, status quo bias, base rate bias. They're all well documented. So they're all well documented deviations from rational behavior. 

 

DK: So here the video pauses, and the student types in the answer into the box and submits. Obviously they weren't paying attention. 

 

(Laughter) 

 

So they get to try again, and this time they got it right. There's an optional explanation if they want. And now the video moves on to the next part of the lecture. This is a kind of simple question that I as an instructor might ask in class, but when I ask that kind of a question in class, 80 percent of the students are still scribbling the last thing I said, 15 percent are zoned out on Facebook, and then there's the smarty pants in the front row who blurts out the answer before anyone else has had a chance to think about it, and I as the instructor am terribly gratified that somebody actually knew the answer. And so the lecture moves on before, really, most of the students have even noticed that a question had been asked. Here, every single student has to engage with the material. 

 

And of course these simple retrieval questions are not the end of the story. One needs to build in much more meaningful practice questions, and one also needs to provide the students with feedback on those questions. Now, how do you grade the work of 100,000 students if you do not have 10,000 TAs? The answer is, you need to use technology to do it for you. Now, fortunately, technology has come a long way, and we can now grade a range of interesting types of homework. In addition to multiple choice and the kinds of short answer questions that you saw in the video, we can also grade math, mathematical expressions as well as mathematical derivations. We can grade models, whether it's financial models in a business class or physical models in a science or engineering class and we can grade some pretty sophisticated programming assignments. 

 

Let me show you one that's actually pretty simple but fairly visual. This is from Stanford's Computer Science 101 class, and the students are supposed to color-correct that blurry red image. They're typing their program into the browser, and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick. And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that, and they can move on to the next assignment. This ability to interact actively with the material and be told when you're right or wrong is really essential to student learning. 

 

Now, of course we cannot yet grade the range of work that one needs for all courses. Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work that is so essential in such disciplines as the humanities, the social sciences, business and others. So we tried to convince, for example, some of our humanities faculty that multiple choice was not such a bad strategy. That didn't go over really well. 

 

So we had to come up with a different solution. And the solution we ended up using is peer grading. It turns out that previous studies show, like this one by Saddler and Good, that peer grading is a surprisingly effective strategy for providing reproducible grades. It was tried only in small classes, but there it showed, for example, that these student-assigned grades on the y-axis are actually very well correlated with the teacher-assigned grade on the x-axis. What's even more surprising is that self-grades, where the students grade their own work critically -- so long as you incentivize them properly so they can't give themselves a perfect score -- are actually even better correlated with the teacher grades. And so this is an effective strategy that can be used for grading at scale, and is also a useful learning strategy for the students, because they actually learn from the experience. So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised, where tens of thousands of students are grading each other's work, and quite successfully, I have to say. 

 

But this is not just about students sitting alone in their living room working through problems. Around each one of our courses, a community of students had formed, a global community of people around a shared intellectual endeavor. What you see here is a self-generated map from students in our Princeton Sociology 101 course, where they have put themselves on a world map, and you can really see the global reach of this kind of effort. 

 

Students collaborated in these courses in a variety of different ways. First of all, there was a question and answer forum, where students would pose questions, and other students would answer those questions. And the really amazing thing is, because there were so many students, it means that even if a student posed a question at 3 o'clock in the morning, somewhere around the world, there would be somebody who was awake and working on the same problem. And so, in many of our courses, the median response time for a question on the question and answer forum was 22 minutes. Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students. 

 

(Laughter) 

 

And you can see from the student testimonials that students actually find that because of this large online community, they got to interact with each other in many ways that were deeper than they did in the context of the physical classroom. Students also self-assembled, without any kind of intervention from us, into small study groups. Some of these were physical study groups along geographical constraints and met on a weekly basis to work through problem sets. This is the San Francisco study group, but there were ones all over the world. Others were virtual study groups, sometimes along language lines or along cultural lines, and on the bottom left there, you see our multicultural universal study group where people explicitly wanted to connect with people from other cultures. 

 

There are some tremendous opportunities to be had from this kind of framework. The first is that it has the potential of giving us a completely unprecedented look into understanding human learning. Because the data that we can collect here is unique. You can collect every click, every homework submission, every forum post from tens of thousands of students. So you can turn the study of human learning from the hypothesis-driven mode to the data-driven mode, a transformation that, for example, has revolutionized biology. You can use these data to understand fundamental questions like, what are good learning strategies that are effective versus ones that are not? And in the context of particular courses, you can ask questions like, what are some of the misconceptions that are more common and how do we help students fix them? 

 

So here's an example of that, also from Andrew's Machine Learning class. This is a distribution of wrong answers to one of Andrew's assignments. The answers happen to be pairs of numbers, so you can draw them on this two-dimensional plot. Each of the little crosses that you see is a different wrong answer. The big cross at the top left is where 2,000 students gave the exact same wrong answer. Now, if two students in a class of 100 give the same wrong answer, you would never notice. But when 2,000 students give the same wrong answer, it's kind of hard to miss. So Andrew and his students went in, looked at some of those assignments, understood the root cause of the misconception, and then they produced a targeted error message that would be provided to every student whose answer fell into that bucket, which means that students who made that same mistake would now get personalized feedback telling them how to fix their misconception much more effectively. 

 

So this personalization is something that one can then build by having the virtue of large numbers. Personalization is perhaps one of the biggest opportunities here as well, because it provides us with the potential of solving a 30-year-old problem. Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984, posed what's called the 2 sigma problem, which he observed by studying three populations. The first is the population that studied in a lecture-based classroom. The second is a population of students that studied using a standard lecture-based classroom, but with a mastery-based approach, so the students couldn't move on to the next topic before demonstrating mastery of the previous one. And finally, there was a population of students that were taught in a one-on-one instruction using a tutor. The mastery-based population was a full standard deviation, or sigma, in achievement scores better than the standard lecture-based class, and the individual tutoring gives you 2 sigma improvement in performance. 

 

To understand what that means, let's look at the lecture-based classroom, and let's pick the median performance as a threshold. So in a lecture-based class, half the students are above that level and half are below. In the individual tutoring instruction, 98 percent of the students are going to be above that threshold. Imagine if we could teach so that 98 percent of our students would be above average. Hence, the 2 sigma problem. 

 

Because we cannot afford, as a society, to provide every student with an individual human tutor. But maybe we can afford to provide each student with a computer or a smartphone. So the question is, how can we use technology to push from the left side of the graph, from the blue curve, to the right side with the green curve? Mastery is easy to achieve using a computer, because a computer doesn't get tired of showing you the same video five times. And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times, we've seen that in many of the examples that I've shown you. And even personalization is something that we're starting to see the beginnings of, whether it's via the personalized trajectory through the curriculum or some of the personalized feedback that we've shown you. So the goal here is to try and push, and see how far we can get towards the green curve. 

 

So, if this is so great, are universities now obsolete? Well, Mark Twain certainly thought so. He said that, "College is a place where a professor's lecture notes go straight to the students' lecture notes, without passing through the brains of either." 

 

(Laughter) 

 

I beg to differ with Mark Twain, though. I think what he was complaining about is not universities but rather the lecture-based format that so many universities spend so much time on. So let's go back even further, to Plutarch, who said that, "The mind is not a vessel that needs filling, but wood that needs igniting." And maybe we should spend less time at universities filling our students' minds with content by lecturing at them, and more time igniting their creativity, their imagination and their problem-solving skills by actually talking with them. 

 

So how do we do that? We do that by doing active learning in the classroom. So there's been many studies, including this one, that show that if you use active learning, interacting with your students in the classroom, performance improves on every single metric -- on attendance, on engagement and on learning as measured by a standardized test. You can see, for example, that the achievement score almost doubles in this particular experiment. So maybe this is how we should spend our time at universities. 

 

So to summarize, if we could offer a top quality education to everyone around the world for free, what would that do? Three things. First it would establish education as a fundamental human right, where anyone around the world with the ability and the motivation could get the skills that they need to make a better life for themselves, their families and their communities. 

 

Second, it would enable lifelong learning. It's a shame that for so many people, learning stops when we finish high school or when we finish college. By having this amazing content be available, we would be able to learn something new every time we wanted, whether it's just to expand our minds or it's to change our lives. 

 

And finally, this would enable a wave of innovation, because amazing talent can be found anywhere. Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs is living somewhere in a remote village in Africa. And if we could offer that person an education, they would be able to come up with the next big idea and make the world a better place for all of us. 

 

Thank you very much.

 

 

 

 

 

Мне, как и многим из вас, повезло. Я родилась в образованной семье. Я дочь двух профессоров, третье поколение с научной степенью. В детстве я играла в научной лаборатории отца. И моя учёба в хорошем университете — нечто как бы само собой разумеющееся. Это открыло передо мной целый мир возможностей. 

 

К сожалению, большинству людей не так повезло. В некоторых странах, например, в ЮАР, образование не так доступно. В ЮАР система образования сформировалась во времена апартеида для белого меньшинства. И как следствие, сегодня не хватает места всем, кто хочет и заслуживает образования высокого качества. В январе этого года нехватка мест спровоцировала кризис в университете Йоханнесбурга. Там оставалось несколько свободных мест после обычного набора, и в ночь перед тем, как должны были начать приём на эти места, тысячи людей выстроились за воротами в километровую очередь, надеясь получить одно из этих мест. Когда ворота открылись, началась давка, 20 человек были ранены, и одна женщина погибла. Это была мать, отдавшая свою жизнь за то, чтобы её сын получил шанс на лучшую жизнь. 

 

И даже в таких странах, как США, где образование доступно, оно может быть недостижимым. Много говорят в последние несколько лет о растущих затратах на здравоохранение. И для многих не так очевидно, что стоимость высшего образования за тот же период росло почти в два раза быстрее. В общей сложности на 559% с 1985 года. Вследствие этого образование становится недоступным для многих. 

 

Наконец, даже для тех, кто смог получить высшее образование, многие возможности остаются закрытыми. Лишь чуть больше половины выпускников в США, которые получили высшее образование, работают по специальности. Конечно, это не относится к выпускникам ведущих вузов, а к остальным, чьи время и усилия остаются без вознаграждения. 

 

Том Фридман в своей недавней статье в «Нью-Йорк Таймс» особенно хорошо это выразил. Он сказал, что большие прорывы происходят тогда, когда ставшее вдруг возможным соединяется с крайне необходимым. Я рассказала о том, что нам крайне необходимо. Давайте поговорим о том, что стало вдруг возможным. 

 

Такое «вдруг возможное» было продемонстрировано на трёх курсах Стэнфордского университета, на каждый из которых записалось 100 000 человек. Чтобы лучше понять всё это, давайте посмотрим на один из этих курсов — «Машинное обучение», предлагаемый моим коллегой и соучредителем Эндрю Энг [Andrew Ng]. Эндрю ведёт один из самых больших курсов в Стэнфорде — «Машинное обучение». Каждый раз у него набирается по 400 студентов. Когда он предложил этот курс для широкой публики, зарегистрировалось 100 000 человек. Для сравнения: чтобы достичь такой аудитории студентов, в Стэнфорде, Эндрю пришлось бы преподавать 250 лет. Конечно, ему стало бы очень скучно. 

 

Увидев такое желание людей учиться, Эндрю и я решили, что надо расширить нашу аудиторию, чтобы дать лучшее образование как можно большему количеству людей. Тогда мы создали компанию Coursera, цель которой — использовать лучшие курсы лучших преподавателей в лучших университетах и предоставлять доступ к ним во всём мире бесплатно. В настоящее время у нас 43 курса по разным дисциплинам из четырёх университетов. Позвольте показать вам, как это выглядит. 

 

(Видео) Р. Грист: «Добро пожаловать в Calculus!» 

 

И. Эмануэль: «Пятьдесят миллионов человек не имеют страховки». 

 

С. Пейдж: «Модели помогают нам принимать более эффективные решения». «У нас невероятная сегрегация». 

 

С. Клеммер: «Буш думал, что в будущем у вас будет фотоаппарат прямо на голове». 

 

М. Данье: «Миллс предлагает социологу развивать свой разум так...» 

 

РГ: «Висящий кабель принимает форму гиперболического косинуса». 

 

Н. Парланте: «Для каждого пикселя в изображении зададим параметр красного равный нулю». 

 

П. Оффит: «Прививки позволили нам устранить вирус полиомиелита». 

 

Д. Журафски: «Lufthansa подаёт завтрак и Сан-Хосе? Звучит абсурдно». 

 

Д. Коллер: «Вот тут монеты для выбора, а тут два броска». 

 

Э. Энг: «В задачах крупномасштабного компьютерного обучения мы хотели бы придумать...» 

 

(Аплодисменты) 

 

Д.К.: Оказывается, может это и не удивительно, что студентам нравится получать лучшее из лучших университетов бесплатно. С тех пор как мы открыли сайт в феврале, у нас появилось 640 000 студентов из 190 стран. У нас 1,5 млн. регистраций, нам сдали 6 млн. контрольных работ по 15 предметам, и было просмотрено 14 млн. видео. 

 

Но дело не только в цифрах. Дело также в людях. Будь это Акаш из маленького городка в Индии, у которого никогда не было доступа к курсам стэнфордского качества, и никогда не было таких финансовых возможностей. Или Дженни, мать-одиночка с двумя детьми, которая хочет немного подучиться, чтобы вернуться в университет и получить степень магистра. Или Райан, который не смог учиться, потому что у его дочери иммунная болезнь, и в дом нельзя приносить бактерии, поэтому он вынужден сидеть дома. С радостью могу сказать, что мы переписывались с Райаном, и у этой истории счастливый конец. Его дочка Шэннон — она слева — чувствует себя гораздно лучше, и Райан нашёл работу благодаря нашим курсам. 

 

Чем же наши курсы отличаются от остальных? В конце концов, онлайн-обучение уже давно существует. Отличие в том, что это настоящее университетское обучение. Оно начинается в определённый день, и студенты смотрят видео еженедельно, делают домашнее задание. И это настоящее домашнее задание, которое надо сдать в срок, за которое получают оценку. Посмотрите на сроки и график использования. Эти скачки показывают, что все студенты тянут до последнего. 

 

(Смех) 

 

В конце курса студенты получают сертификат. Они могут показать этот сертификат потенциальному работодателю и получить лучшую работу. Мы знаем много студентов, которые именно это и сделали. Некоторые студенты взяли свой сертификат и показали его в своём учебном заведении, чтобы получить зачёт. Так что эти студенты действительно что-то получили, вложив своё время и усилия. 

 

А теперь давайте поговорим о том, из чего состоят наши курсы. Во-первых, когда вы уходите от ограничений физической классной комнаты и создаёте курс в формате онлайн, вы можете полностью отойти, например, от монолитной часовой лекции. Вы можете разбить материал, например, на короткие модули по 8-12 минут, каждый из который посвящён одному понятию или идее. Студенты могут осваивать такой материал разными способами, в зависимости от своих знаний, навыков или интересов. Например, некоторым студентам может понадобиться подготовительный материал, который другие студенты уже знают. А другим студентам нужно больше материала посложнее для самостоятельного изучения. Так что такой формат позволяет уйти от «одной на всех» модели образования, дать студентам возможность индивидуализированного обучения. 

 

Конечно, как преподаватели, все мы знаем, что студенты мало чему научатся, если будут просто сидеть и смотреть видео. Возможно, один из важнейших компонентов — это возможность практической работы с материалом, чтобы действительно понять его. Ряд исследований показывают важность практической работы. Это исследование из журнала «Science» прошлого года показывает, что даже простые упражнения, где студенты просто повторяют то, что они изучили, значительно улучшают результаты различных тестов успеваемости по сравнению с другими мероприятиями. 

 

Мы попытались встроить упражнения повторения в нашу платформу, а также внедрили другие практические упражнения. Например, наши видео — это не просто видео. Каждые несколько минут видео останавливается, чтобы студенты могли ответить на вопрос. 

 

(Видео) С.П.: «Эти четыре вещи. Теория перспектив, гиперболическое дисконтирование, априорные предубеждения — всё это подробно описано. Это подробно описанные отклонения от рационального поведения». 

 

Здесь видео приостанавливается, студенты пишут свои ответы и отсылают их. Видно, что они всё пропустили, да? 

 

(Смех) 

 

Поэтому они пытаются ещё раз, и на этот раз у них получилось. Если нужно, они могут почитать разъяснение. После этого мы переходим к следующей части лекции. Вот это достаточно простой вопрос, который я как инструктор могу задать классу, но когда я задаю такие вопросы в классе, 80% студентов продолжают записывать мои последние слова, 15% сидят в Facebook, и остаётся парочка умников в первом ряду, которые отвечают до того, как остальные начали думать над вопросом. А я ужасно рада, что хоть кто-то знает ответ. Так что лекция продолжается, несмотря на то, что большинство студентов и не заметило, что был задан вопрос. Здесь же каждый студент должен работать с материалом. 

 

И, конечно, простые вопросы на повторение — это ещё не конец. Необходимо включить более осмысленные практические задания, необходимо также обеспечить обратную связь на основе этих заданий. А как проверять работы 100 000 студентов, не имея 10 000 помощников? Нужно использовать технологии, которые будут это делать за вас. Теперь, к счастью, технологии прошли долгий путь развития, и мы можем проверять домашние задания разных интересных типов. Помимо заданий с вариантами ответов, и вопросов с краткими свободными ответами, как на видео, мы можем проверять задания по математике, с алгебраическими выражениями, а также с выводом формул и доказательствами. Мы можем проверять правильность моделей, будь то финансовые модели из курса по бизнесу или физические модели из курсов по науке и технике. Мы также можем проверять довольно сложные задания по программированию. 

 

Позвольте мне показать вам один довольно простой, но наглядный пример. Из курса информатики Стэнфордского университета. Студенты должны исправить цвета вот в этом размытом красном изображении. Они набирают свои программы прямо в окне браузера, Тут ещё что-то не так — леди Либерти по-прежнему тошнит. Тогда пытаются ещё раз, и когда всё правильно, им это сообщают, и они могут перейти к следующему заданию. Эта возможность активно работать с материалом и знать, когда вы решили правильно или неправильно, очень важна в обучении. 

 

Конечно, мы пока не можем проверять работы любого типа, необходимые для любых курсов. В частности, у нас нет возможности проверять задания для критического мышления, которые важны в гуманитарных дисциплинах, в социальных науках, бизнесе и т.д. Поэтому мы пытались убедить наших профессоров-гуманитариев, что задания с вариантами ответов — не такая плохая стратегия. У нас не особо получилось. 

 

Поэтому нам пришлось придумать другое решение. В конечном итоге мы решили, что люди будут проверять друг друга. Как выяснилось, исследования показывают, например, вот это, проведённое Сэдлером и Гудом, что оценивание друг друга — удивительно эффективный метод для обеспечения стабильности оценок. Эта стратегия была опробована лишь в маленьких классах, но в них было показано, например, что оценки, выставленные студентами друг другу (на оси Y) очень совпадают с оценками учителя (на оси X). Ещё удивительнее то, что оценки самим себе, когда студенты оценивают собственные работы, если поставить их в условия, где они не могут всё время давать себя высший балл, ещё лучше коррелируют с оценками учителя. Так что это эффективный подход, который можно использовать для массовой проверки домашних заданий. Это также полезно для учебы, потому что студенты учатся на основе опыта. И теперь у нас есть крупнейший канал взаимной проверки домашних работ, где десятки тысяч студентов проверяют работы друг друга, и довольно успешно, должна вам сказать. 

 

Это касается не только студентов, работающих в одиночку в тишине своей квартиры. В каждом из наших курсов сложилось сообщество студентов, глобальное сообщество людей вокруг общего интеллектуального занятия. Вот здесь показана карта, от студентов начального курса социологии из Принстонского университета. Они отметили на карте, кто откуда. Тут действительно виден глобальный размах всего этого предприятия. 

 

Студенты сотрудничают различными способами. Во-первых, существует форум вопросов и ответов, где одни студенты могут задать вопрос, а другие на них ответят. И это просто удивительно, так как когда студентов так много, то даже если вопрос задан в 3 часа ночи, в какой-то точке земного шара обязательно найдётся кто-то, кто не спит и работает над той же задачей. Так что во многих наших курсах среднее время реакции на вопрос на форуме — 22 минуты. Явно отличается от того, что я могла когда-либо предложить своим студентам в Стэнфорде. 

 

(Смех) 

 

И если посмотреть на отзывы студентов, то видно, что они могут, в силу большого размера нашего интернет-сообщества, взаимодействовать друг с другом больше и глубже, чем они могли бы в обычном классе. Студенты также организуются, без нашего вмешательства, в небольшие группы помощи. Благодаря географическому положению, некоторые группы работали лицом к лицу. Они встречались еженедельно, чтобы вместе работать над заданиями. Вот группа из Сан-Франциско. И такие группы создавались по всему миру. Другие группы были виртуальными, созданными на основе общности языка или культуры. И, наконец, внизу слева вы видите многокультурную универсальную группу, где люди целенаправленно хотели связаться с людьми других культур. 

 

Такого рода модели предоставляют нам огромные возможности. Во-первых, это беспрецедентная возможность по-другому взглянуть на то, как мы понимаем процессы человеческого обучения. Поскольку мы можем собрать уникальные данные. Можно зафиксировать каждый клик, каждое домашнее задание, каждое сообщение на форуме от десятков тысяч студентов. Так что изучение процессов обучения отходит от тестирования гипотез и превращается в формулирование выводов на основе данных. Подобная трансформация совершила революцию в биологии. Имеющиеся данные могут использоваться для ответов на фундаментальные вопросы, такие как «Какие методы обучения хороши?» и «Как отличить эффективные методы от неэффективных?» В контексте конкретных курсов можно задавать такие вопросы, как «Что студенты не понимают чаще всего?» и «Как мы можем помочь им понять?» 

 

Вот пример. Он также из класса Эндрю по компьютерному обучению. Это распределение неправильных ответов на одно из заданий. Ответы — это пары чисел, поэтому их можно изобразить на этом двухмерном графике. Каждый маленький крестик — один неправильный ответ. Вот этот большой крест наверху слева — это 2000 студентов, давших один и тот же неправильный ответ. Таким образом, если два студента в классе из ста дали один и тот же неправильный ответ, вы, может, никогда и не заметили бы. Но если 2000 студентов дали один и тот же неправильный ответ, это трудно не заметить. Эндрю со своими студентами изучили эти домашние задания, чтобы выяснить, в чём же корень непонимания, и сгенерировали сообщение об ошибке, которое адресовано всем студентам из этой группы несправившихся. Все, кто совершил ту же самую ошибку, теперь получат сообщение, которое объяснит им, как лучше справиться с непониманием. 

 

Такая персонализация — это то, что можно сделать благодаря наличию большого количества данных. Персонализация — это, пожалуй, одна из самых больших возможностей таких курсов, потому что она даёт нам шанс решить проблему 30-летней давности. Исследователь образования Бенджамин Блум в 1984 году сформулировал то, что называется проблемой двух сигм, которую он увидел, изучая три группы студентов. Первая группа — студенты, которые учатся по лекциям. Вторая — студенты, которые тоже слушают лекции, но освоение материала регулярно проверяется, т.е. они не могут перейти к следующей теме до тех пор, пока не покажут, что освоили текущую тему. И, наконец, третья группа — они обучаются индивидуально, один на один с учителем. Оценки во второй группе (контроль за освоением материала) отличались на среднеквадратичное отклонение, или сигму, от оценок в первой группе (традиционная лекция), а индивидуальное обучение дало 2 сигмы в улучшении оценок. 

 

Чтобы понять, что это значит, давайте посмотрим на класс с лекциями, выберем медиану в оценках в качестве порога. Итак, в классе с лекциями половина студентов лучше этой величины, а половина — хуже. В классе с индивидуальным обучением 98% студентов будут лучше этой середины. Представьте, если мы могли бы обучать так, чтобы 98% наших студентов были выше среднего. Мы имеем проблему двух сигм, 

 

потому что как общество мы не можем обеспечить каждого студента индивидуальным наставником. Но, может, мы можем дать каждому студенту компьютер или смартфон. Тогда вопрос в том, как мы можем использовать технологии, чтобы сместить результат с левой стороны от голубой кривой к правой стороне, к зелёной кривой? Освоение материала становится проще с помощью компьютера, потому что компьютеры не устают показывать вам то же самое видео пять раз. Они даже не устают проверять те же задания по многу раз. Это видно из многих примеров, которые я вам показала. И даже персонализация — это то, начало чего мы здесь видим, будь то персонализированная подача материала или целенаправленные комментарии и сообщения об ошибках. То есть наша цель — попытаться подтолкнуть всех и посмотреть, насколько мы сможем приблизиться к зелёной кривой. 

 

И если всё так замечательно, значит, обычные университеты устарели? Марк Твен точно так думал. Он сказал: «Колледж — это место, где конспекты профессора попадают прямо в конспекты студентов, не проходя через мозг того или другого». 

 

(Смех) 

 

Осмелюсь не согласиться с Марком Твеном. Я думаю, что то, на что он жаловался, это не университеты, а, скорее, формат лекций, который многие университеты часто используют. Давайте обратимся ещё дальше в прошлое, к Плутарху. Он говорил: «Ум — это не сосуд, который нужно наполнить, а дрова, которые нужно поджечь». Возможно, нам нужно тратить меньше времени на заполнение умов студентов на лекциях, а больше на развитие их творческого начала, их воображения и навыков решения проблем путем общения. 

 

Как же это сделать? Мы это делаем путём активного обучения. Было много исследований, включая вот это, которое показывает, что активное обучение и взаимодействие со студентами улучшают их успеваемость по каждому параметру — по посещаемости, вовлечённости и непосредственно знаниям, что измеряется стандартизированными тестами. Видите, например, вот тут оценка успеваемости почти удваивается в данном эксперименте. Может, именно так надо проводить время в университетах. 

 

Итак, если мы могли бы предложить высокое качество образования всем во всём мире и бесплатно, что бы из этого получилось? Три вещи. Во-первых, образование стало бы основным правом человека, где каждый в любой точке земного шара со способностями и желанием мог бы приобрести навыки, необходимые для обеспечения лучшей жизни, своей, своих близких и людей вокруг. 

 

Во-вторых, это бы обеспечило непрерывное обучение. Очень жаль, что для многих людей учёба останавливается по окончании школы или университета. Если все эти замечательные курсы станут доступны, мы сможем узнавать что-то новое, когда захотим, будь то с целью саморазвития или изменения нашей жизни. 

 

И, наконец, это позволит стимулировать инновации, потому что выдающиеся таланты есть везде. Может быть, следующий Эйнштейн или Стив Джобс живёт где-то в отдалённой африканской деревне. И если бы мы могли предложить им образование, у них появилась бы возможность придумать что-то грандиозное и сделать мир лучше для всех нас. 

 

Большое спасибо.