0:00:00.725,0:00:03.836
Wie so viele hier gehöre ich[br]zu den Glücklichen.

0:00:03.836,0:00:07.236
In meiner Familie wurde [br]Bildung großgeschrieben.

0:00:07.236,0:00:11.474
Doktorin in der dritten Generation,[br]Tochter zweier Akademiker.

0:00:11.474,0:00:15.268
Als Kind spielte ich oft[br]im Universitätslabor meines Vaters.

0:00:15.268,0:00:19.117
Es war also selbstverständlich, dass ich[br]einige der besten Universitäten besuchte,

0:00:19.117,0:00:22.918
was mir wiederum eine Welt [br]voller Möglichkeiten eröffnete.

0:00:22.918,0:00:27.038
Leider haben die meisten Menschen[br]auf der Welt nicht so viel Glück.

0:00:27.038,0:00:30.173
In einigen Teilen der Welt, [br]z. B. in Südafrika,

0:00:30.173,0:00:32.878
ist Bildung nur schwer zugänglich.

0:00:32.878,0:00:35.853
Das Bildungssystem in Südafrika wurde

0:00:35.853,0:00:38.726
zu Zeiten der Apartheid[br]für die weiße Minderheit entwickelt.

0:00:38.726,0:00:41.426
Dadurch gibt es heutzutage[br]einfach nicht genügend Plätze

0:00:41.426,0:00:45.278
für die vielen Menschen, die eine hochwertige[br]Ausbildung wollen und verdienen.

0:00:45.278,0:00:49.158
Dieser Mangel führte[br]im Januar diesen Jahres zu einer Krise

0:00:49.158,0:00:50.994
an der University of Johannesburg.

0:00:50.994,0:00:53.125
Es gab noch ein paar freie Studienplätze

0:00:53.125,0:00:56.094
im Standardzulassungsverfahren,[br]und in der Nacht,

0:00:56.094,0:00:58.654
bevor die Registrierung für [br]diese Plätze beginnen sollte,

0:00:58.654,0:01:02.706
stellten sich Tausende von Menschen[br]in einer kilometerlangen Schlange vor dem Tor an.

0:01:02.706,0:01:06.586
Sie hofften, [br]einen dieser Plätze zu ergattern.

0:01:06.586,0:01:08.894
Als sich die Tore öffneten,[br]kam es zu einer Massenpanik,

0:01:08.894,0:01:12.546
bei der 20 Menschen verletzt wurden[br]und eine Frau starb.

0:01:12.546,0:01:14.486
Es war eine Mutter,[br]die bei dem Versuch,

0:01:14.486,0:01:18.549
ihrem Sohn ein besseres Leben zu [br]ermöglichen, ihr Leben verlor.

0:01:18.549,0:01:21.706
Aber selbst in Teilen der Welt [br]wie den Vereinigten Staaten,

0:01:21.706,0:01:26.062
wo Bildung vorhanden ist, ist sie [br]nicht unbedingt erreichbar.

0:01:26.062,0:01:28.734
In den letzten Jahren wurde viel

0:01:28.734,0:01:30.723
über die steigenden Kosten [br]im Gesundheitswesen diskutiert.

0:01:30.723,0:01:33.365
Viele wissen vielleicht nicht,

0:01:33.365,0:01:37.387
dass sich in der gleichen Zeit [br]die Studiengebühren

0:01:37.387,0:01:39.867
um fast das Zweifache erhöht haben,

0:01:39.867,0:01:44.147
seit 1985 um insgesamt 559%.

0:01:44.147,0:01:48.681
Dadurch wird Bildung für viele unbezahlbar.

0:01:48.681,0:01:52.482
Selbst jenen mit einer Hochschulausbildung

0:01:52.482,0:01:55.107
bietet sich nicht unbedingt [br]die passende Gelegenheit.

0:01:55.107,0:01:58.314
Nun knapp über die Hälfte der derzeitigen

0:01:58.314,0:02:00.627
Hochschulabsolventen [br]in den Vereinigten Staaten

0:02:00.627,0:02:04.090
hat tatsächlich einen Job, [br]der diese Qualifikation voraussetzt.

0:02:04.090,0:02:05.930
Natürlich gilt dies nicht für Studierende,

0:02:05.930,0:02:07.882
die an Top-Hochschulen abschließen,

0:02:07.882,0:02:10.514
doch für viele andere zahlen sich die investierte

0:02:10.514,0:02:14.050
Zeit und Mühe nicht aus.

0:02:14.050,0:02:17.080
Tom Friedman brachte unsere [br]Bemühung in seinem jüngsten

0:02:17.080,0:02:21.448
Artikel in der New York Times [br]unnachahmbar auf den Punkt:

0:02:21.448,0:02:24.568
"Große Durchbrüche finden statt,

0:02:24.568,0:02:28.467
wenn das plötzlich Mögliche auf [br]das verzweifelt Benötigte trifft."

0:02:28.467,0:02:31.088
Über das verzweifelt Benötigte [br]habe ich bereits gesprochen.

0:02:31.088,0:02:33.600
Kommen wir zu dem plötzlich Möglichen.

0:02:33.600,0:02:36.719
Das plötzlich Mögliche wurde durch

0:02:36.719,0:02:38.287
drei große Stanford-Kurse gezeigt,

0:02:38.287,0:02:42.167
die alle jeweils mehr als [br]100.000 Teilnehmende hatten.

0:02:42.167,0:02:45.551
Zur Verdeutlichung sehen Sie hier den Kurs

0:02:45.551,0:02:47.471
"Maschinelles Lernen" meines Kollegen

0:02:47.471,0:02:49.200
und Mitbegründers Andrew Ng.

0:02:49.200,0:02:51.519
Andrew unterrichtet einen [br]der größeren Stanford-Kurse.

0:02:51.519,0:02:52.728
Er handelt von maschinellem Lernen

0:02:52.728,0:02:56.246
und jedes Mal nehmen 400 Studierende teil.

0:02:56.246,0:02:59.511
Als Andrew den Kurs Maschinelles Lernen [br]öffentlich unterrichtete,

0:02:59.511,0:03:02.127
registrierten sich 100.000 Menschen.

0:03:02.127,0:03:04.136
Um Ihnen die Dimension zu verdeutlichen:

0:03:04.136,0:03:06.495
Wenn Andrew die gleiche Zahl an Zuhörern

0:03:06.495,0:03:08.321
mit seinem Stanford-Kurs erreichen wollte,

0:03:08.321,0:03:12.247
würde dies 250 Jahre in Anspruch nehmen.

0:03:12.247,0:03:15.733
Das wäre für ihn natürlich ziemlich langweilig.

0:03:15.733,0:03:18.470
Als wir die Wirkung des Angebots sahen,

0:03:18.470,0:03:21.598
entschieden Andrew und ich, [br]dass wir es vergrößern mussten

0:03:21.598,0:03:25.718
um so vielen Menschen wie möglich [br]die bestmögliche Bildung anzubieten.

0:03:25.718,0:03:27.213
Wir gründeten Coursera

0:03:27.213,0:03:30.350
mit dem Ziel, die besten Kurse

0:03:30.350,0:03:33.667
der besten Dozenten [br]an den besten Universitäten

0:03:33.667,0:03:37.695
Menschen rund um die Welt [br]kostenlos anzubieten.

0:03:37.695,0:03:40.295
Derzeit bieten wir auf der Plattform 43 Kurse

0:03:40.295,0:03:43.494
von vier Universitäten aus den [br]unterschiedlichsten Fachrichtungen an.

0:03:43.494,0:03:45.327
Ich möchte Ihnen einen kurzen

0:03:45.327,0:03:48.605
Überblick geben, wie das aussieht.

0:03:48.605,0:03:49.818
(Video) Robert Ghrist: [br]Willkommen bei "Analysis".

0:03:49.818,0:03:51.698
Ezekiel Emanuel: Fünfzig Millionen [br]Menschen sind nicht versichert.

0:03:51.698,0:03:54.969
Scott Page: Anhand von Modellen können wir [br]effizientere Institutionen und Richtlinien entwerfen.

0:03:54.969,0:03:57.377
Wir erreichen unglaubliche Segregation.

0:03:57.377,0:03:59.169
Scott Klemmer: Bush nahm [br]also an, dass man zukünftig

0:03:59.169,0:04:01.547
eine Kamera mitten auf der Stirn tragen würde.

0:04:01.547,0:04:05.801
Mitchell Duneier: Mills möchte, dass Soziologie-[br]studenten eine Qualität der Denkweise entwickeln.

0:04:05.801,0:04:09.466
RG: Das hängende Kabel nimmt die Form [br]eines hyperbolischen Kosinus an.

0:04:09.466,0:04:12.537
Nick Parlante: Setzen Sie bei allen Pixeln [br]des Bildes 'rot' auf Null.

0:04:12.537,0:04:15.514
Paul Offit: ... Durch Impfungen [br]konnte Polio ausgerottet werden.

0:04:15.514,0:04:19.137
Dan Jurafsky: Bedient Lufthansa Frühstück [br]und San Jose? Das klingt sehr komisch.

0:04:19.137,0:04:22.753
Daphne Koller: Welche Münze wählen Sie also [br]und wie werden Sie sie werfen?

0:04:22.753,0:04:26.440
Andrew Ng: Beim maschinellen Lernen [br]erstellen wir rechnerische ...

0:04:26.440,0:04:32.049
(Applaus)

0:04:32.049,0:04:34.323
DK: Es ist nicht überraschend,

0:04:34.323,0:04:36.561
dass es Studierenden gefällt, die besten Inhalte

0:04:36.561,0:04:39.448
von den besten Universitäten [br]kostenlos zu erhalten.

0:04:39.448,0:04:41.970
Seit dem Launch der Website im Februar

0:04:41.970,0:04:46.328
hatten wir 640.000 Studierende [br]aus 190 Ländern.

0:04:46.328,0:04:48.480
Es gab 1.5 Millionen Anmeldungen,

0:04:48.480,0:04:51.330
und in den 15 angebotenen Kursen [br]wurden bisher 6 Millionen Quizze

0:04:51.330,0:04:56.246
eingereicht und 14 Millionen Videos angeschaut.

0:04:56.246,0:04:58.764
Aber es geht nicht nur um Zahlen,

0:04:58.764,0:05:00.405
es geht auch um Menschen.

0:05:00.405,0:05:03.381
So wie Akash, der aus [br]einer kleinen indischen Stadt kommt

0:05:03.381,0:05:05.556
und wohl nie Zugang zu einem

0:05:05.556,0:05:07.045
hochwertigen Stanford-Kurs gehabt hätte

0:05:07.045,0:05:09.560
und ihn wohl auch nie hätte bezahlen können.

0:05:09.560,0:05:11.598
Oder die alleinerziehende [br]zweifache Mutter Jenny,

0:05:11.598,0:05:13.565
die ihre Kenntnisse aufbessern möchte,

0:05:13.565,0:05:16.700
damit sie ihren Master-Studiengang [br]abschließen kann.

0:05:16.700,0:05:19.836
Das ist Ryan, der nicht zur Universität gehen kann,

0:05:19.836,0:05:21.701
da seine Tochter an Immundefizienz litt

0:05:21.701,0:05:25.084
und er nicht riskieren wollte, [br]Bakterien ins Haus zu bringen.

0:05:25.084,0:05:26.924
Deswegen konnte er das Haus nicht verlassen.

0:05:26.924,0:05:28.556
Es freut mich sehr Ihnen mitzuteilen –

0:05:28.556,0:05:30.808
wir haben vor kurzem mit Ryan korrespondiert –

0:05:30.808,0:05:32.740
diese Geschichte hat ein Happyend.

0:05:32.740,0:05:34.643
Seiner kleinen Tochter [br]Shannon – hier links im Bild –

0:05:34.643,0:05:35.994
geht es viel besser,

0:05:35.994,0:05:40.192
und Ryan fand einen Job, nachdem [br]er einige unserer Kurse belegt hatte.

0:05:40.192,0:05:42.436
Was war das Besondere an diesen Kursen?

0:05:42.436,0:05:46.156
Online-Kurse gibt es ja schließlich [br]schon eine ganze Weile.

0:05:46.156,0:05:49.868
Das Besondere war die Erfahrung, [br]einen echten Kurs zu belegen.

0:05:49.868,0:05:51.594
Er begann an einem festgelegten Tag,

0:05:51.594,0:05:55.228
und ab da schauten die [br]Studierenden wöchentlich Videos

0:05:55.228,0:05:57.083
und machten Hausaufgaben.

0:05:57.083,0:05:58.874
Diese Hausaufgaben waren echt,

0:05:58.874,0:06:02.178
mit echten Noten und [br]einem echten Abgabetermin.

0:06:02.178,0:06:04.234
Hier sind die Abgabetermine [br]und die Nutzungskurve.

0:06:04.234,0:06:06.322
Die Spitzen zeigen,

0:06:06.322,0:06:10.111
dass Prokrastination ein [br]weltweites Phänomen ist.

0:06:10.111,0:06:12.687
(Lachen)

0:06:12.687,0:06:14.359
Nach Abschluss [br]des Kurses erhielten

0:06:14.359,0:06:16.215
die Studierenden ein Zertifikat.

0:06:16.215,0:06:18.375
Sie konnten das Zertifikat

0:06:18.375,0:06:20.528
einer Bewerbung beilegen[br]und einen besseren Job bekommen,

0:06:20.528,0:06:22.588
was viele unserer [br]Studierenden gemacht haben.

0:06:22.588,0:06:24.507
Einige Studierende legten ihr Zertifikat

0:06:24.507,0:06:27.629
bei ihrer Bildungseinrichtung vor

0:06:27.629,0:06:29.470
und ihnen wurden dafür [br]echte Leistungspunkte angerechnet.

0:06:29.470,0:06:31.684
Für diese Studierende zahlten sich

0:06:31.684,0:06:34.518
die investierte Zeit und Mühe aus.

0:06:34.518,0:06:37.073
Ich möchte nun ein wenig über

0:06:37.073,0:06:38.965
die Merkmale der Kurse sprechen.

0:06:38.965,0:06:41.593
Zum einen führt das Fehlen eines

0:06:41.593,0:06:43.890
wirklichen Unterrichtsraums

0:06:43.890,0:06:46.730
und die Nutzung von Material, [br]das explizit für Online-Formate entworfen wird,

0:06:46.730,0:06:49.258
beispielsweise zur Loslösung von

0:06:49.258,0:06:51.673
der starren 60-minütigen Vorlesung.

0:06:51.673,0:06:53.458
Das Material kann zum Beispiel

0:06:53.458,0:06:56.834
in kleine, modulare Einheiten von [br]8 bis 12 Minuten aufgebrochen werden,

0:06:56.834,0:06:59.808
die jeweils ein kohärentes Konzept aufweisen.

0:06:59.808,0:07:02.378
Studierende können das Material [br]entsprechend ihres Vorwissens,

0:07:02.378,0:07:06.082
ihrer Fähigkeiten und ihres Interesses [br]auf unterschiedliche Weise bearbeiten.

0:07:06.082,0:07:08.602
So können manche Studierende von

0:07:08.602,0:07:11.362
Vorbereitungsmaterialien, die andere

0:07:11.362,0:07:13.433
Studierende schon besitzen, profitieren.

0:07:13.433,0:07:15.873
Andere Studierende sind [br]vielleicht an Zusatzmaterial

0:07:15.873,0:07:18.959
interessiert, mit dem sie sich [br]genauer befassen möchten.

0:07:18.959,0:07:22.194
Dieses Format erlaubt es also, von [br]dem Bildungsmodell abzukommen,

0:07:22.194,0:07:25.018
bei dem jeder das Gleiche [br]vorgesetzt bekommt.

0:07:25.018,0:07:29.010
Es erlaubt Studierenden einen stark [br]individualisierten Studienplan.

0:07:29.010,0:07:31.353
Uns Ausbildern ist natürlich klar, dass

0:07:31.353,0:07:34.713
Studierende nichts lernen, wenn sie [br]bloß dasitzen und Videos anschauen.

0:07:34.713,0:07:37.658
Das wichtigste Merkmal unserer [br]Überlegungen ist daher vielleicht,

0:07:37.658,0:07:40.250
dass wir Studierende anregen müssen,

0:07:40.250,0:07:42.659
das Material anzuwenden,

0:07:42.659,0:07:45.815
damit sie es wirklich verstehen.

0:07:45.815,0:07:49.083
Eine Reihe von Studien belegt [br]die Bedeutung von Übungen.

0:07:49.083,0:07:51.615
Diese erschien letztes Jahr in "Science" und

0:07:51.615,0:07:54.447
zeigt beispielsweise, dass [br]schon einfache Abfragen,

0:07:54.447,0:07:57.239
bei denen Studierende [br]nur wiederholen müssen,

0:07:57.239,0:07:58.639
was sie schon gelernt haben,

0:07:58.639,0:08:00.559
zu auffällig verbesserten Ergebnissen

0:08:00.559,0:08:02.828
bei späteren Leistungstests führt

0:08:02.828,0:08:07.132
als viele andere Ausbildungsmaßnahmen.

0:08:07.132,0:08:10.094
Daher haben wir versucht, Abfragen [br]und viele andere Übungsformen

0:08:10.094,0:08:12.348
auf der Plattform zu integrieren.

0:08:12.348,0:08:16.492
So sind auch unsere Videos [br]nicht nur bloß Videos.

0:08:16.492,0:08:18.535
Das Video wird alle paar Minuten unterbrochen

0:08:18.535,0:08:20.686
und den Studierenden wird eine Frage gestellt.

0:08:20.686,0:08:22.907
(Video) SP: Diese vier Aspekte. [br]Prospect Theory, hyperbolische Diskontierung,

0:08:22.907,0:08:25.999
Tendenz zum Status quo, Prävalenzfehler. [br]Alle sind gut dokumentiert.

0:08:25.999,0:08:28.766
Alle sind gut dokumentierte [br]Abweichungen des rationalen Verhaltens.

0:08:28.766,0:08:30.390
DK: Hier unterbricht das Video

0:08:30.390,0:08:32.646
und die Studierenden tippen [br]die Antwort in die Box

0:08:32.646,0:08:35.869
und senden sie ab. Es ist klar, [br]sie haben nicht aufgepasst.

0:08:35.884,0:08:36.753
(Lachen)

0:08:36.753,0:08:38.763
Also versuchen sie es noch einmal,

0:08:38.763,0:08:41.299
und dieses Mal stimmt die Antwort.

0:08:41.299,0:08:43.492
Auf Wunsch gibt es [br]eine optionale Erklärung.

0:08:43.492,0:08:47.749
Dann geht das Video mit [br]dem nächsten Teil weiter.

0:08:47.749,0:08:49.627
Es mag eine recht [br]einfache Frage sein,

0:08:49.627,0:08:51.708
die ich als Dozentin [br]im Kurs stelle,

0:08:51.708,0:08:54.208
aber wenn ich so etwas im Kurs frage,

0:08:54.208,0:08:55.508
sind 80% der Studierenden immer noch

0:08:55.508,0:08:57.374
damit beschäftigt, meine [br]letzten Worte zu notieren,

0:08:57.374,0:09:00.695
15% sind abgelenkt von Facebook

0:09:00.695,0:09:03.151
und dann gibt es diesen [br]Besserwisser in der ersten Reihe,

0:09:03.151,0:09:04.510
der die Antwort heraus posaunt,

0:09:04.510,0:09:06.717
bevor irgendjemand sonst die Möglichkeit hatte, [br]darüber nachzudenken,

0:09:06.717,0:09:09.589
und ich als Dozentin bin super glücklich,

0:09:09.589,0:09:11.237
dass tatsächlich jemand die Antwort wusste.

0:09:11.237,0:09:14.029
Und die Vorlesung geht weiter, bevor

0:09:14.029,0:09:17.558
die meisten Studierenden überhaupt gemerkt haben, [br]dass eine Frage gestellt worden ist.

0:09:17.558,0:09:20.165
Hier muss sich jeder einzelne Studierende

0:09:20.165,0:09:22.949
mit dem Material befassen.

0:09:22.949,0:09:24.885
Diese einfachen Abfragen sind natürlich nicht

0:09:24.885,0:09:26.547
das Ende vom Lied.

0:09:26.547,0:09:29.517
Es müssen viel mehr sinnvolle [br]Übungsaufgaben eingebaut werden,

0:09:29.517,0:09:31.870
und die Studierenden müssen Feedback

0:09:31.870,0:09:33.533
zu diesen Übungsaufgaben erhalten.

0:09:33.533,0:09:36.421
Doch wie kann man die Übungen [br]von 100.000 Studierenden bewerten,

0:09:36.421,0:09:39.503
wenn nicht 10.000 Tutoren zur Verfügung stehen?

0:09:39.503,0:09:41.857
Die Lösung – wir müssen Technologie benutzen,

0:09:41.857,0:09:43.352
um dies zu bewerkstelligen.

0:09:43.352,0:09:46.000
Glücklicherweise hat sich [br]die Technologie weit entwickelt,

0:09:46.000,0:09:49.268
und wir können heutzutage eine ganze Reihe [br]von interessanten Aufgabentypen bewerten.

0:09:49.268,0:09:50.795
Zusätzlich zu Multiple Choice

0:09:50.795,0:09:53.948
und den kompakten Frage-Antwort-Aufgaben [br]aus dem Video

0:09:53.948,0:09:57.208
können wir auch Mathematik, [br]mathematische Begriffe

0:09:57.208,0:09:59.160
und auch mathematische Abweichungen bewerten.

0:09:59.160,0:10:02.034
Wir können Modelle bewerten, egal ob

0:10:02.034,0:10:04.210
Finanzmodelle in einem Wirtschaftskurs

0:10:04.210,0:10:07.194
oder physikalische Modelle in einem natur- [br]oder ingenieurwissenschaftlichen Kurs.

0:10:07.194,0:10:10.938
Wir können ebenso einige sehr komplizierte Programmieraufgaben bewerten.

0:10:10.938,0:10:12.857
Das hier ist wirklich ziemlich einfach

0:10:12.857,0:10:14.337
und sehr anschaulich.

0:10:14.337,0:10:16.814
Informatik-Studierende aus dem Stanford Kurs 101

0:10:16.814,0:10:18.418
sollen die Farben

0:10:18.418,0:10:20.010
des verschwommenen roten Bilds korrigieren.

0:10:20.010,0:10:22.028
Sie tippen ihre Antwort in den Browser,

0:10:22.028,0:10:26.086
und sie sehen, die Antwort ist nicht ganz richtig, [br]die Freiheitsstatue ist noch ein wenig seekrank.

0:10:26.086,0:10:29.842
Also versuchen es die Studierenden noch einmal [br]und nun klappt es. Sie bekommen grünes Licht

0:10:29.842,0:10:32.201
und können die nächste Aufgabe beginnen.

0:10:32.201,0:10:35.349
Die Möglichkeit, aktiv mit [br]dem Material zu interagieren

0:10:35.349,0:10:37.033
und zu wissen, ob man falsch oder richtig liegt,

0:10:37.033,0:10:40.159
ist eine elementare Lernerfahrung.

0:10:40.159,0:10:42.434
Es ist klar, dass wir noch nicht

0:10:42.434,0:10:45.268
den gesamten Umfang an Aufgaben [br]für alle Kurse bewerten können.

0:10:45.268,0:10:48.569
Insbesondere fehlt es noch [br]an kritischer Denkweise,

0:10:48.569,0:10:50.491
die so elementar für Bereiche wie

0:10:50.491,0:10:54.088
Geistes-, Sozialwissenschaften, [br]Wirtschaft und so weiter ist.

0:10:54.088,0:10:56.337
So wollten wir einige unserer Kollegen der

0:10:56.337,0:10:57.953
Geisteswissenschaften überzeugen,

0:10:57.953,0:11:00.649
dass Multiple Choice keine so schlechte Sache ist.

0:11:00.649,0:11:02.840
Das hat nicht wirklich gut geklappt.

0:11:02.840,0:11:05.273
Wir mussten alternative Lösungen finden.

0:11:05.273,0:11:08.347
So kamen wir schlussendlich zur Peer-Bewertung.

0:11:08.347,0:11:10.769
Frühere Untersuchungen wie die von Saddler

0:11:10.769,0:11:12.441
und Good hatten festgestellt,

0:11:12.441,0:11:14.929
dass Peer-Bewertung ein [br]erstaunlich effektiver Weg ist,

0:11:14.929,0:11:18.143
reproduzierbare Bewertungen zu erhalten.

0:11:18.143,0:11:19.913
Es wurde nur in kleinen Kursen getestet,

0:11:19.913,0:11:21.400
doch dort zeigte sich z. B.,

0:11:21.400,0:11:23.882
dass die Bewertung durch [br]die Studierenden auf der y-Achse

0:11:23.882,0:11:25.193
ziemlich genau denen der Dozenten

0:11:25.193,0:11:27.489
auf der x-Achse entsprachen.

0:11:27.489,0:11:30.649
Noch erstaunlicher ist, [br]dass Selbstbewertung,

0:11:30.649,0:11:32.960
wo Studierende also ihre [br]eigenen Aufgaben kritisch prüfen –

0:11:32.960,0:11:34.697
so lange Sie ihnen [br]einen passenden Anreiz bieten,

0:11:34.697,0:11:36.635
so dass sie sich selbst [br]nicht die volle Punktzahl geben –

0:11:36.635,0:11:39.826
noch genauer mit den Bewertungen [br]des Dozenten übereinstimmen.

0:11:39.826,0:11:41.433
Dies ist also ein wirkungsvoller Weg,

0:11:41.433,0:11:43.537
um in diesem Umfang zu bewerten,

0:11:43.537,0:11:46.273
und es ist eine sehr gute Lernstrategie [br]für Studierende,

0:11:46.273,0:11:48.528
denn sie lernen von dieser Erfahrung.

0:11:48.528,0:11:53.177
Wir haben also die größte jemals [br]erdachte Peer-Bewertung-Abfolge,

0:11:53.177,0:11:55.681
in der abertausende Studierende

0:11:55.681,0:11:56.879
gegenseitig die Aufgaben bewerten,

0:11:56.879,0:11:59.948
und zwar – offen gesagt – sehr erfolgreich.

0:11:59.948,0:12:02.208
Doch das alles dreht sich [br]nicht nur um Studierende,

0:12:02.208,0:12:05.249
die allein zu Hause hocken und [br]sich durch Aufgaben arbeiten.

0:12:05.249,0:12:07.056
Zu jedem Kurs

0:12:07.056,0:12:09.216
haben sich Gruppen [br]von Studierenden formiert,

0:12:09.216,0:12:11.096
eine globale Menschengruppe

0:12:11.096,0:12:13.628
versammelte sich um eine [br]intellektuelle Herausforderung.

0:12:13.628,0:12:16.280
Das hier ist eine selbst gestaltete Karte

0:12:16.280,0:12:19.241
von Studierenden des [br]Princeton-Kurses Soziologie 101,

0:12:19.241,0:12:22.000
in dem sie sich auf einer [br]Weltkarte markiert haben,

0:12:22.000,0:12:24.960
und man kann wirklich die weltumspannende [br]Reichweite dieser Sache sehen.

0:12:24.960,0:12:29.527
In diesen Kursen haben Studierende [br]auf verschiedenste Arten zusammen gearbeitet.

0:12:29.527,0:12:32.166
Zuallererst gab es ein [br]Frage-Antwort-Forum,

0:12:32.166,0:12:34.310
in dem Studierende Fragen stellten,

0:12:34.310,0:12:36.734
und andere Studierende [br]beantworteten diese.

0:12:36.734,0:12:38.447
Das wirkliche Tolle ist:

0:12:38.447,0:12:40.117
Es gab so viele Studierende,

0:12:40.117,0:12:42.482
und wenn ein Studierender eine Frage

0:12:42.482,0:12:44.114
um drei Uhr morgens stellte,

0:12:44.114,0:12:45.696
gab es irgendwo auf der Welt

0:12:45.696,0:12:47.770
jemanden, der wach war

0:12:47.770,0:12:50.083
und an der gleichen Aufgabe saß.

0:12:50.083,0:12:52.041
So kam es in vielen [br]unserer Kurse dazu,

0:12:52.041,0:12:54.370
dass die durchschnittliche [br]Reaktionszeit bei einer Frage

0:12:54.370,0:12:57.788
in einem Frage-Antwort-Forum [br]bei 22 Minuten lag.

0:12:57.788,0:13:02.365
Ich konnte so einen Service meinen [br]Studierenden bei Stanford nie bieten.

0:13:02.365,0:13:03.706
(Lachen)

0:13:03.706,0:13:05.648
Die Aussagen der Studierenden [br]besagen folgendes:

0:13:05.648,0:13:07.335
Sie sind der Meinung,

0:13:07.335,0:13:09.856
dass sie sich aufgrund der [br]großen Online-Gemeinschaft

0:13:09.856,0:13:12.455
auf vielerlei Arten miteinander [br]austauschen konnten,

0:13:12.455,0:13:16.648
und das war intensiver als zu [br]gleicher Gelegenheit im Kursraum.

0:13:16.648,0:13:18.992
Studierende organisierten sich auch

0:13:18.992,0:13:20.855
ohne unser Zutun

0:13:20.855,0:13:22.758
in kleinen Studiengruppen.

0:13:22.758,0:13:25.120
Einige waren reale Studiengruppen

0:13:25.120,0:13:26.946
mit geographischen Beschränkungen,

0:13:26.946,0:13:29.668
und sie trafen sich einmal pro Woche, [br]um die Aufgaben durchzuarbeiten.

0:13:29.668,0:13:31.568
Das ist die Studiengruppe in San Francisco,

0:13:31.568,0:13:33.887
doch es gab sie überall auf der Welt.

0:13:33.887,0:13:35.919
Andere waren [br]virtuelle Studiengruppen,

0:13:35.919,0:13:38.908
organisiert nach [br]Sprachen oder Kulturen,

0:13:38.908,0:13:40.352
und hier unten links

0:13:40.352,0:13:44.148
sehen Sie unsere multikulturelle, [br]universelle Studiengruppe

0:13:44.148,0:13:45.911
mit Menschen, die explizit [br]mit Menschen aus anderen

0:13:45.911,0:13:48.917
Kulturen Kontakt aufnehmen wollten.

0:13:48.917,0:13:51.028
Aus diesem Gefüge ergaben sich

0:13:51.028,0:13:54.353
einige bedeutende Möglichkeiten.

0:13:54.353,0:13:58.007
Zuallererst ermöglicht es uns,

0:13:58.007,0:14:00.441
einen beispiellosen Einblick auf das

0:14:00.441,0:14:02.730
menschliche Lernen zu bekommen.

0:14:02.730,0:14:06.193
Die Daten, die wir hier gewinnen, [br]sind nämlich einzigartig.

0:14:06.193,0:14:10.202
Man kann jeden Klick, [br]jede Einsendung von Hausaufgaben,

0:14:10.202,0:14:14.565
jeden Foren-Beitrag von Tausenden [br]von Studierenden sammeln.

0:14:14.565,0:14:16.908
Man kann also bei der Untersuchung [br]des menschlichen Lernens

0:14:16.908,0:14:18.841
vom hypothetischen Modus

0:14:18.841,0:14:21.699
zum datenbasierten Modus wechseln. [br]Das ist eine Transformation,

0:14:21.699,0:14:24.740
die zum Beispiel die [br]Biologie revolutionierte.

0:14:24.740,0:14:28.164
Man kann die Daten verwenden und [br]solch fundamentale Fragen beantworten wie

0:14:28.164,0:14:30.044
den Unterschied zwischen [br]guten Lernstrategien und

0:14:30.044,0:14:32.740
solchen, die nicht effektiv sind.

0:14:32.740,0:14:34.980
Im Bezug auf bestimmte Kurse

0:14:34.980,0:14:36.517
kann man sich fragen,

0:14:36.517,0:14:39.772
welche die häufigsten [br]Missverständnisse sind und wie

0:14:39.772,0:14:41.949
man den Studierenden helfen kann, [br]diese zu beheben.

0:14:41.949,0:14:43.373
Hier ist ein Beispiel,

0:14:43.373,0:14:45.389
das auch aus Andrews Kurs [br]zum maschinellem Lernen stammt.

0:14:45.389,0:14:47.597
Hier sehen wir die Verteilung [br]der falschen Antworten

0:14:47.597,0:14:49.207
bei einer von Andrews Aufgaben.

0:14:49.207,0:14:51.100
Die Antwort sind ein paar Zahlen,

0:14:51.100,0:14:53.371
also kann man sie in dieser [br]zweidimensionalen Grafik eintragen.

0:14:53.371,0:14:57.149
Jedes kleine Kreuz ist eine [br]andere, falsche Antwort.

0:14:57.149,0:14:59.555
Das große Kreuz oben links zeigt,

0:14:59.555,0:15:01.703
dass 2000 Studierende

0:15:01.703,0:15:04.748
die gleiche falsche Antwort gaben.

0:15:04.748,0:15:07.075
Wenn zwei Studierende unter 100

0:15:07.075,0:15:08.362
die gleiche falsche Antwort gäben,

0:15:08.362,0:15:09.713
würde man es niemals wahrnehmen.

0:15:09.713,0:15:12.273
Aber wenn 2000 Studierende [br]die gleiche falsche Antwort geben,

0:15:12.273,0:15:13.970
ist es schwer zu übersehen.

0:15:13.970,0:15:16.162
Andrew schaute sich also mit seinen

0:15:16.162,0:15:17.682
Studierenden ein paar Aufgaben an.

0:15:17.682,0:15:21.770
Sie erkannten den Grund [br]für das Missverständnis

0:15:21.770,0:15:24.290
und dann formulierten sie [br]eine passgenaue Fehlermeldung,

0:15:24.290,0:15:26.539
die alle Studierende erreichte,

0:15:26.539,0:15:28.718
deren Antwort diesen Fehler aufwies.

0:15:28.718,0:15:30.802
Das bedeutet, dass Studierende, [br]die den gleichen Fehler machten,

0:15:30.802,0:15:32.828
nun ein personalisiertes Feedback erhielten

0:15:32.828,0:15:37.227
und viel exakter erfuhren, [br]wie sie das Missverständnis beheben konnten.

0:15:37.227,0:15:41.038
Diese Personalisierung ist etwas, das man

0:15:41.038,0:15:44.178
durch große Zahlen aufbauen kann.

0:15:44.178,0:15:46.490
Personalisierung ist dabei vielleicht

0:15:46.490,0:15:48.913
eine der besten Gelegenheiten,

0:15:48.913,0:15:51.258
denn sie ermöglicht uns, ein

0:15:51.258,0:15:53.948
30 Jahre altes Rätsel zu lösen.

0:15:53.948,0:15:57.297
1984 veröffentlichte der [br]Bildungsforscher Benjamin Bloom

0:15:57.297,0:15:59.548
etwas, das '2-Sigma-Problem' heißt.

0:15:59.548,0:16:02.610
Er beobachtete dies bei drei Populationen.

0:16:02.610,0:16:06.218
Die erste Population [br]studierte vorlesungsbasiert.

0:16:06.218,0:16:08.995
Die zweite Studierendenpopulation lernte

0:16:08.995,0:16:10.714
vorlesungsbasiert,

0:16:10.714,0:16:12.794
doch basierend auf dem Konzept des Könnens,

0:16:12.794,0:16:14.714
sodass Studierende nur mit dem [br]nächsten Thema beginnen konnten,

0:16:14.714,0:16:18.068
wenn sie ihr Können beim vorherigen [br]unter Beweis gestellt hatten.

0:16:18.068,0:16:20.362
Schließlich gab es noch [br]eine Studierendenpopulation,

0:16:20.362,0:16:24.890
die persönlich durch [br]einen Tutor betreut wurde.

0:16:24.890,0:16:28.162
Die könnenbasierte Population [br]wies die Standard-Abweichung, d. h.

0:16:28.162,0:16:30.450
Sigma, auf, denn ihre Leistungen waren besser

0:16:30.450,0:16:32.844
als im regulären, vorlesungsbasierten Kurs.

0:16:32.844,0:16:34.988
Die individuelle Betreuung ergibt eine Verbesserung

0:16:34.988,0:16:36.818
der Leistung von 2 Sigma.

0:16:36.818,0:16:38.281
Um zu verstehen, was das bedeutet,

0:16:38.281,0:16:40.114
schauen wir uns den [br]vorlesungsbasierten Kurs an

0:16:40.114,0:16:43.033
und nehmen die durchschnittliche [br]Leistung als Schwellenwert.

0:16:43.033,0:16:44.371
In dem vorlesungsbasiertem [br]Kurs sind nun also

0:16:44.371,0:16:48.250
die Hälfte der Studierenden über diesem Wert[br]und die andere Hälfte darunter.

0:16:48.250,0:16:50.348
Bei der individuellen Betreuung

0:16:50.348,0:16:55.149
sind 98% der Studierenden [br]über dem Schwellenwert.

0:16:55.149,0:16:59.069
Stellen Sie sich vor, wir könnten so unterrichten,[br]dass 98% der Studierenden

0:16:59.069,0:17:01.267
überdurchschnittlich wären.

0:17:01.267,0:17:04.690
Deswegen das 2-Sigma-Problem,

0:17:04.690,0:17:07.089
denn wir können es uns als [br]Gesellschaft nicht leisten,

0:17:07.089,0:17:10.161
jedem Studierenden einen [br]menschlichen Tutor zur Seite zu stellen.

0:17:10.161,0:17:12.410
Doch vielleicht können wir es uns leisten, [br]jedem Studierenden

0:17:12.410,0:17:14.429
einen Computer oder ein [br]Smartphone zu verschaffen.

0:17:14.429,0:17:16.618
Die Frage ist also, wie wir [br]Technologie nutzen können,

0:17:16.618,0:17:19.993
um von der linken Seite des Graphen, [br]von der blauen Kurve,

0:17:19.993,0:17:22.731
zur rechten Seite mit der [br]grünen Kurve zu drängen?

0:17:22.731,0:17:25.068
Können kann mithilfe eines [br]Computers leicht erreicht werden,

0:17:25.068,0:17:26.473
denn Computer ermüden nicht,

0:17:26.473,0:17:29.546
wenn sie ein Video fünf Mal zeigen.

0:17:29.546,0:17:32.797
Ebenso ermüden sie nicht, wenn sie [br]eine Arbeit viele Male bewerten.

0:17:32.802,0:17:35.828
Das haben wir bei etlichen Beispielen [br]gesehen, die ich vorgestellt habe.

0:17:35.828,0:17:37.682
Wir sehen sogar den Beginn von

0:17:37.682,0:17:39.818
Personalisierung,

0:17:39.818,0:17:43.010
entweder durch einen [br]personalisierten Studienplan

0:17:43.010,0:17:46.274
oder durch personalisiertes Feedback, [br]dass wir Ihnen zeigten.

0:17:46.274,0:17:48.762
Das Ziel ist dabei also zu [br]versuchen und zu drängen,

0:17:48.762,0:17:52.259
und zu sehen, wie weit wir in Richtung [br]der grünen Kurve kommen können.

0:17:52.259,0:17:57.618
Nun – wenn dies so grandios ist, [br]sind Universitäten nun obsolet?

0:17:57.618,0:18:00.610
Tja, Mark Twain dachte das jedenfalls.

0:18:00.610,0:18:03.155
Er sagte: "Das College ist ein Ort, an dem [br]die Vorlesungsnotizen des Professors

0:18:03.155,0:18:04.858
direkt in die Vorlesungsnotizen [br]der Studierenden gehen,

0:18:04.858,0:18:07.234
ohne durch das Gehirn des einen [br]oder anderen gegangen zu sein."

0:18:07.234,0:18:11.281
(Lachen)

0:18:11.281,0:18:13.949
Ich bin jedoch anderer Ansicht als Mark Twain.

0:18:13.949,0:18:16.614
Denn meiner Meinung nach [br]beschwert er sich nicht über

0:18:16.614,0:18:19.364
Universitäten, sondern vielmehr über [br]das vorlesungsbasierte Format,

0:18:19.364,0:18:22.148
auf das viele Universitäten viel Zeit verwenden.

0:18:22.148,0:18:25.307
Gehen wir noch weiter zurück zu Plutarch,

0:18:25.307,0:18:27.534
der sagte: "Der Verstand ist kein Gefäß, [br]das gefüllt werden muss,

0:18:27.534,0:18:29.557
sondern Holz, das entfacht werden muss."

0:18:29.557,0:18:31.747
Vielleicht sollten wir weniger Zeit an den [br]Universitäten damit verbringen,

0:18:31.747,0:18:34.318
den Verstand unserer Studierenden [br]in Vorlesungen

0:18:34.318,0:18:38.118
mit Inhalt zu füllen, sondern viel eher [br]ihre Kreativität entfachen,

0:18:38.118,0:18:41.373
ihre Vorstellungskraft und [br]ihre Problemlösungsfähigkeiten,

0:18:41.373,0:18:43.871
indem wir tatsächlich mit ihnen reden.

0:18:43.871,0:18:45.238
Wie können wir das erreichen?

0:18:45.238,0:18:48.669
Wir schaffen das, indem wir [br]aktives Lernen im Kursraum fördern.

0:18:48.669,0:18:51.118
Es gibt zahlreiche Studien, [br]wie diese hier,

0:18:51.118,0:18:53.198
die zeigen, dass die Anwendung [br]von aktivem Lernen,

0:18:53.198,0:18:55.614
von Interaktion mit Studierenden [br]im Kursraum,

0:18:55.614,0:18:58.310
die Leistung in jedem [br]Bereich verbessert –

0:18:58.310,0:19:00.759
Anwesenheit, Beteiligung und Lernen,

0:19:00.759,0:19:02.814
wie durch einen [br]standardisierten Test bewiesen.

0:19:02.814,0:19:04.678
So kann man etwa sehen, [br]wie der Wert für Leistung

0:19:04.678,0:19:07.548
sich fast verdoppelt [br]in diesem Experiment.

0:19:07.548,0:19:11.949
Vielleicht sollten wir so unsere Zeit [br]an den Universitäten verwenden.

0:19:11.949,0:19:16.526
Zusammenfassend lässt sich fragen: [br]Was würde passieren,

0:19:16.526,0:19:18.429
wenn wir jedem auf der Welt

0:19:18.429,0:19:21.250
hochwertige Bildung bieten könnten. [br]Drei Dinge.

0:19:21.250,0:19:24.671
Erstens würde Bildung als [br]fundamentales Menschenrecht etabliert

0:19:24.671,0:19:26.037
und jeder Mensch auf der Welt,

0:19:26.037,0:19:27.958
der die Fähigkeit und die Motivation besitzt,

0:19:27.958,0:19:29.909
könnte sich die Fertigkeiten [br]aneignen, die man braucht,

0:19:29.909,0:19:31.494
um ein besseres Leben zu [br]erreichen, für sich selbst,

0:19:31.494,0:19:33.511
die Familie und die Gemeinschaft.

0:19:33.511,0:19:36.142
Zweitens würde es lebenslanges [br]Lernen ermöglichen.

0:19:36.142,0:19:38.093
Es ist eine Schande, [br]dass so viele Menschen

0:19:38.093,0:19:41.405
nicht mehr weiter lernen, wenn sie die [br]Schule oder Hochschule abschliessen.

0:19:41.405,0:19:43.886
Wenn diese großartigen [br]Informationen zugängig wären,

0:19:43.886,0:19:46.629
könnten wir immer dann [br]etwas Neues lernen,

0:19:46.629,0:19:47.765
wann immer wir wollten,

0:19:47.765,0:19:49.094
sei es um den Verstand zu erweitern

0:19:49.094,0:19:51.053
oder unser Leben zu verändern.

0:19:51.053,0:19:54.198
Schließlich würden wir eine [br]Innovationswelle auslösen,

0:19:54.198,0:19:57.270
denn tolle Talente gibt es überall.

0:19:57.270,0:20:00.278
Vielleicht lebt der nächste Albert Einstein [br]oder der nächste Steve Jobs

0:20:00.278,0:20:02.893
irgendwo in einem entlegenen [br]afrikanischen Dorf.

0:20:02.893,0:20:05.549
Wenn wir dieser Person [br]Bildung bieten könnten,

0:20:05.549,0:20:07.905
könnte sie die nächste [br]große Idee haben

0:20:07.905,0:20:10.309
und die Welt dadurch für [br]uns alle verbessern.

0:20:10.309,0:20:11.469
Vielen Dank.

0:20:11.469,0:20:19.052
(Applaus)