1
00:00:00,725 --> 00:00:03,836
여러분 중 대부분처럼 저도 운이 좋은 사람입니다.

2
00:00:03,836 --> 00:00:07,236
저는 학구열이 높은 가정에서 태어났어요.

3
00:00:07,236 --> 00:00:11,474
저는 두 학자의 딸로 태어났고, 집안 삼대째 박사입니다.

4
00:00:11,474 --> 00:00:15,268
어렸을 적엔 아버지의 대학교 연구실에서 놀곤 했죠.

5
00:00:15,268 --> 00:00:19,117
그래서 최고 대학에 다니는 게 무척 당연하게 생각되었어요.

6
00:00:19,117 --> 00:00:22,918
그곳에선 기회의 문이 열렸지요.

7
00:00:22,918 --> 00:00:27,038
불행한 일이지만 세계 대부분의 사람들이 그렇게 운이 좋진 못합니다.

8
00:00:27,038 --> 00:00:30,173
지구상 어떤 곳에서는, 예를 들어 남아프리카에서는

9
00:00:30,173 --> 00:00:32,878
교육을 받는 것은 쉽지 않습니다.

10
00:00:32,878 --> 00:00:35,853
남아프리카의 교육 시스템은 소수의 백인들이 통치하던

11
00:00:35,853 --> 00:00:38,726
아파트르헤이드 (남아프리카공화국의 인종차별정책) 
시절에 만들어졌습니다.

12
00:00:38,726 --> 00:00:41,426
결과적으로 오늘날에는 고등교육을 받는 것을 원하고,

13
00:00:41,426 --> 00:00:45,278
또, 받을 자격이 있는 많은 사람들을 위한 자리가 없습니다.

14
00:00:45,278 --> 00:00:49,158
이러한 부족함은 결국 금년 1월

15
00:00:49,158 --> 00:00:50,994
요하네스버그대학에 위기를 초래했습니다.

16
00:00:50,994 --> 00:00:53,125
정규 입학절차 이후에도

17
00:00:53,125 --> 00:00:56,094
몇몇 신입생 자리가 남았고

18
00:00:56,094 --> 00:00:58,654
신입생 등록 바로 전날 밤

19
00:00:58,654 --> 00:01:02,706
수천명의 사람들이 등록하길 바라면서

20
00:01:02,706 --> 00:01:06,586
정문 밖으로 1마일이나 줄을 섰습니다.

21
00:01:06,586 --> 00:01:08,894
정문이 열리자, 사람들이 한꺼번에 우르르 몰렸고

22
00:01:08,894 --> 00:01:12,546
결국 스무명이 다쳤고 한 여성이 죽고 말았습니다.

23
00:01:12,546 --> 00:01:14,486
그녀는 당신의 아들이 좀 더 나은 삶을 살 수 있는 기회와

24
00:01:14,486 --> 00:01:18,549
자신의 목슴을 맞바꾼 한 어머니였던 거죠.

25
00:01:18,549 --> 00:01:21,706
그러나 미국같이 교육을 받을 수 있는 나라에서 조차도

26
00:01:21,706 --> 00:01:26,062
교육은 쉽게 접할 수 없는 것일 수도 있습니다.

27
00:01:26,062 --> 00:01:28,734
지난 몇 년 간 의료혜택 비용 상승에 대한

28
00:01:28,734 --> 00:01:30,723
논쟁이 있어 왔는데요.

29
00:01:30,723 --> 00:01:33,365
아마 사람들은 고등 교육 비용이

30
00:01:33,365 --> 00:01:37,387
같은 기간 동안 거의 두 배 가까운 속도로 올랐다는 것을

31
00:01:37,387 --> 00:01:39,867
그만큼 잘 알고 있지 못한 것 같습니다.

32
00:01:39,867 --> 00:01:44,147
1985년 이래로 총 559%나 올랐는데 말이죠.

33
00:01:44,147 --> 00:01:48,681
이로인해 많은 사람들이 금전적인 이유로 
교육을 받기 어려워졌습니다.

34
00:01:48,681 --> 00:01:52,482
결국 고등 교육에 어렵사리 발을 들여놓은 사람들에게조차도

35
00:01:52,482 --> 00:01:55,107
그러한 기회의 문은 열리지 않을 수 있죠.

36
00:01:55,107 --> 00:01:58,314
최근 미국에서 고등교육을 받고 대학을 졸업한 사람들 중

37
00:01:58,314 --> 00:02:00,627
절반을 조금 넘는 정도의 사람들만이

38
00:02:00,627 --> 00:02:04,090
그런 교육을 필요로 하는 곳에서 일하고 있습니다.

39
00:02:04,090 --> 00:02:05,930
이것은 물론 명문 대학을 졸업한

40
00:02:05,930 --> 00:02:07,882
학생들의 경우는 아니지만

41
00:02:07,882 --> 00:02:10,514
많은 학생들은 그들의 시간과 노력에 대한

42
00:02:10,514 --> 00:02:14,050
대가를 받지 못합니다.

43
00:02:14,050 --> 00:02:17,080
톰 프리드맨은 그의 최근 뉴욕 타임즈 기사에서

44
00:02:17,080 --> 00:02:21,448
어느 누구도 하지 못했을 방식으로, 우리의 노력 뒤에 숨어있는 생각을 포착했습니다.

45
00:02:21,448 --> 00:02:24,568
그는 큰 돌파구란 갑자기 가능한 것들이

46
00:02:24,568 --> 00:02:28,467
몹시 필요한 것을 만나는 것이라고 하였습니다.

47
00:02:28,467 --> 00:02:31,088
저는 몹시 필요한 것에 대해 이야기를 해왔습니다.

48
00:02:31,088 --> 00:02:33,600
이제 갑자기 가능한 것들에 대해 이야기해 보도록 하죠.

49
00:02:33,600 --> 00:02:36,719
갑자기 가능한 것들은 십만 명 이상 수강 신청한

50
00:02:36,719 --> 00:02:38,287
스탠포드의 3개의 대형 강의에 의해

51
00:02:38,287 --> 00:02:42,167
입증될 수 있습니다.

52
00:02:42,167 --> 00:02:45,551
이것을 이해하기 위해 그 수업들 중 하나를 보도록 하지요.

53
00:02:45,551 --> 00:02:47,471
제 동료이자 공동 창설자인 Andrew Ng가 강의하는

54
00:02:47,471 --> 00:02:49,200
기계 학습 강의입니다.

55
00:02:49,200 --> 00:02:51,519
앤드류는 대형 강의 중 하나인

56
00:02:51,519 --> 00:02:52,728
기계 학습 강의를 진행하는데

57
00:02:52,728 --> 00:02:56,246
그 강의는 매번 400명의 학생들이 신청을 합니다.

58
00:02:56,246 --> 00:02:59,511
앤드류가 이 강의를 일반 대중에게 가르쳤을 때

59
00:02:59,511 --> 00:03:02,127
십만 명이 수강신청을 했습니다.

60
00:03:02,127 --> 00:03:04,136
그러니까 앤드류가 스탠포드에서

61
00:03:04,136 --> 00:03:06,495
강의하는 학생 수만큼 가르친다면

62
00:03:06,495 --> 00:03:08,321
그는 250년 간 강의해야 할 것이라고

63
00:03:08,321 --> 00:03:12,247
볼 수 있겠군요.

64
00:03:12,247 --> 00:03:15,733
물론, 그는 무척 지루해 하겠지요.

65
00:03:15,733 --> 00:03:18,470
이런 결과를 보면서

66
00:03:18,470 --> 00:03:21,598
앤드류와 저는 최대한 많은 사람들에게 최상의 교육을 제공하기 위해

67
00:03:21,598 --> 00:03:25,718
수강생의 수를 늘리도록 노력해야겠다고 생각했죠.

68
00:03:25,718 --> 00:03:27,213
그래서 우리는 Coursera를 만들었습니다.

69
00:03:27,213 --> 00:03:30,350
Coursera의 목표는 최고의 대학에서

70
00:03:30,350 --> 00:03:33,667
최고의 교수들에 의한 최고의 강의들을 모아

71
00:03:33,667 --> 00:03:37,695
세계 모든 사람들에게 무료로 보급하는 것입니다.

72
00:03:37,695 --> 00:03:40,295
우리는 지금 4개 대학에서 온

73
00:03:40,295 --> 00:03:43,494
다양한 분야의 43개 강의가 있습니다.

74
00:03:43,494 --> 00:03:45,327
그 강의들이 어떤 식인지

75
00:03:45,327 --> 00:03:48,605
여러분께 조금 보여드리겠습니다.

76
00:03:48,605 --> 00:03:49,818
Robert Ghrist : 미적분에 오신 걸 환영합니다.

77
00:03:49,818 --> 00:03:51,698
Ezekiel Emanuel : 5천만 명의 사람들이 보험에
들지 않았습니다.

78
00:03:51,698 --> 00:03:54,969
Scott Page : 여러 사례들은 우리가 더 효과적인 제도와 정책들을 만들도록 도와줍니다.

79
00:03:54,969 --> 00:03:57,377
우리는 상상할 수 없는 인종차별을 받습니다.

80
00:03:57,377 --> 00:03:59,169
Scott Klemmer : 그러니까 부시는 미래에 우리가

81
00:03:59,169 --> 00:04:01,547
카메라를 머리 한 가운데 달고 다닐 것이라고 생각했습니다.

82
00:04:01,547 --> 00:04:05,801
Mitchell Duneier : 밀즈는 사회학과 학생들이 마음의 질을 발전시키길 원했습니다.

83
00:04:05,801 --> 00:04:09,466
RG: 늘어져있는 케이블선은 쌍곡 코사인 함수의
모양을 띱니다.

84
00:04:09,466 --> 00:04:12,537
Nick Parlante : 그림의 모든 픽셀에 대해 빨강을 0으로 지정하세요.

85
00:04:12,537 --> 00:04:15,514
Paul Offit : 백신 덕분에 우리는 소아마비 바이러스를 없앨 수 있게 되었습니다.

86
00:04:15,514 --> 00:04:19,137
Dan Jurafsky : 루프트한자(독일 항공회사)가 아침식사와 산 호세를 공급한다고요? 이상하게 들리네요.

87
00:04:19,137 --> 00:04:22,753
Daphne Koller : 그러니까 이건 여러분이 고른 동전이고, 이것이 두 번 던진 것입니다.

88
00:04:22,753 --> 00:04:26,440
Andrew Ng : 그러므로 대규모의 기계학습에서 우리는 컴퓨터의...

89
00:04:26,440 --> 00:04:32,049
(박수)

90
00:04:32,049 --> 00:04:34,323
별로 놀랍지 않게도, 많은 학생들이

91
00:04:34,323 --> 00:04:36,561
최고 대학들의 최고의 수업들을

92
00:04:36,561 --> 00:04:39,448
공짜로 듣는 것을 좋아했습니다.

93
00:04:39,448 --> 00:04:41,970
2월에 웹사이트를 개설하고부터

94
00:04:41,970 --> 00:04:46,328
현재 우리는 190개국에서 온 64만 명의 학생들이 있습니다.

95
00:04:46,328 --> 00:04:48,480
우린 150만 개의 수강신청을 받고 있고

96
00:04:48,480 --> 00:04:51,330
15개의 수업에서 만들어진 퀴즈 중 6백만 개가 제출됐고

97
00:04:51,330 --> 00:04:56,246
1400만 개의 영상이 시청되었습니다.

98
00:04:56,246 --> 00:04:58,764
그러나 이것은 단지 숫자에 대한 것이 아니라

99
00:04:58,764 --> 00:05:00,405
사람들에 대한 것입니다.

100
00:05:00,405 --> 00:05:03,381
인도의 작은 마을에서 와 스탠포드 수준의 강의를

101
00:05:03,381 --> 00:05:05,556
접촉할 기회가 전혀 없고

102
00:05:05,556 --> 00:05:07,045
또 그것을 들을 금전적 여유도 없는

103
00:05:07,045 --> 00:05:09,560
Akash 여도 괜찮습니다.

104
00:05:09,560 --> 00:05:11,598
기술을 연마하고 학교로 돌아가

105
00:05:11,598 --> 00:05:13,565
자신의 석사 학위를 마치고 싶어하는

106
00:05:13,565 --> 00:05:16,700
두 아이의 편모인 Jenny여도 괜찮습니다.

107
00:05:16,700 --> 00:05:19,836
혹은 면역력이 부족한 딸 때문에

108
00:05:19,836 --> 00:05:21,701
집 안에 병균이 들어올까봐

109
00:05:21,701 --> 00:05:25,084
학교에 가지 못하는

110
00:05:25,084 --> 00:05:26,924
Ryan이어도 괜찮습니다.

111
00:05:26,924 --> 00:05:28,556
저는 우리가 최근 Ryan과 연락한 결과

112
00:05:28,556 --> 00:05:30,808
이 이야기가 행복한 결실을 맺었다고

113
00:05:30,808 --> 00:05:32,740
전할 수 있어서 매우 기분이 좋습니다.

114
00:05:32,740 --> 00:05:34,643
그의 아기 Shannon은--여기 왼쪽이 그녀입니다--

115
00:05:34,643 --> 00:05:35,994
훨씬 더 나아졌고

116
00:05:35,994 --> 00:05:40,192
Ryan은 우리의 강의 일부를 들음으로써 취직하였습니다.

117
00:05:40,192 --> 00:05:42,436
이 강의들이 뭐가 그렇게 다르냐고요?

118
00:05:42,436 --> 00:05:46,156
온라인 강의는 꽤 오랫동안 가능했잖아요.

119
00:05:46,156 --> 00:05:49,868
이 강의들이 다른 점은 이것들이 실제 강의 체험이었다는 점입니다.

120
00:05:49,868 --> 00:05:51,594
강의들은 특정한 날에 시작하고

121
00:05:51,594 --> 00:05:55,228
학생들은 매주 영상을보고

122
00:05:55,228 --> 00:05:57,083
숙제를 했습니다.

123
00:05:57,083 --> 00:05:58,874
그리고 이 숙제들은 실제 점수와

124
00:05:58,874 --> 00:06:02,178
실제 기한이 있는 진짜 숙제들이었습니다.

125
00:06:02,178 --> 00:06:04,234
이 그래프에서 제출 기한과 제출 시간을 볼 수 있습니다.

126
00:06:04,234 --> 00:06:06,322
이 뾰족한 부분들은

127
00:06:06,322 --> 00:06:10,111
미루는 버릇이 세계적 현상이라는 것을 보여주죠.

128
00:06:10,111 --> 00:06:12,687
(웃음)

129
00:06:12,687 --> 00:06:14,359
강의가 끝나고 나면

130
00:06:14,359 --> 00:06:16,215
학생들은 수료증을 받았습니다.

131
00:06:16,215 --> 00:06:18,375
그들은 그 수료증들을 장래의 고용주들에게 제출하여

132
00:06:18,375 --> 00:06:20,528
더 나은 직업을 얻을 수 있었고

133
00:06:20,528 --> 00:06:22,588
우리는 그렇게 한 많은 학생들을 알고 있습니다.

134
00:06:22,588 --> 00:06:24,507
어떤 학생들은 그들의 수료증을

135
00:06:24,507 --> 00:06:27,629
교육기관들에 제출하여

136
00:06:27,629 --> 00:06:29,470
실제 학점으로 기제하였습니다.

137
00:06:29,470 --> 00:06:31,684
그렇게 이 학생들은 그들의 시간과 노력의 투자에 대해서

138
00:06:31,684 --> 00:06:34,518
의미있는 무언가를 실제로 얻어내고 있는 것이지요.

139
00:06:34,518 --> 00:06:37,073
이 강의들에 들어가는 몇 가지 요소들에 대해

140
00:06:37,073 --> 00:06:38,965
조금 이야기해 보도록 하지요.

141
00:06:38,965 --> 00:06:41,593
첫 번째 요소는 실제 교실의 제약성을

142
00:06:41,593 --> 00:06:43,890
없애고 온라인 형식으로 내용을

143
00:06:43,890 --> 00:06:46,730
구성하게 된다면

144
00:06:46,730 --> 00:06:49,258
예를 들어 획일적인 1시간 수업으로부터

145
00:06:49,258 --> 00:06:51,673
벗어나게 된다는 점입니다.

146
00:06:51,673 --> 00:06:53,458
예를 들면, 그 내용을

147
00:06:53,458 --> 00:06:56,834
일관성 있는 내용의 이런 작은 모듈식의

148
00:06:56,834 --> 00:06:59,808
8~12분짜리로 만들 수 있습니다.

149
00:06:59,808 --> 00:07:02,378
학생들은 그들의 배경, 실력이나 흥미에 따라

150
00:07:02,378 --> 00:07:06,082
이 내용을 각자의 방식으로 왔다갔다할 수 있습니다.

151
00:07:06,082 --> 00:07:08,602
그렇게 되면 어떤 학생들은

152
00:07:08,602 --> 00:07:11,362
다른 학생들이 이미 갖고 있는

153
00:07:11,362 --> 00:07:13,433
준비 자료를 통해 이익을 볼 수 있지요.

154
00:07:13,433 --> 00:07:15,873
다른 학생들은 개인적으로 추구하는

155
00:07:15,873 --> 00:07:18,959
어떤 주제에 대해 관심이 있을지도 모르고요.

156
00:07:18,959 --> 00:07:22,194
그렇게 이 형식은 한 가지 형태로 모든 것을 해결하는

157
00:07:22,194 --> 00:07:25,018
획일적 교육 방식에서 벗어나

158
00:07:25,018 --> 00:07:29,010
학생들에게 훨씬 잘 맞는 맞춤형 교육을 할 수 있게 합니다.

159
00:07:29,010 --> 00:07:31,353
물론 우리는 교육자들로써 학생들이 그저 앉아서

160
00:07:31,353 --> 00:07:34,713
수동적으로 영상을 봐서는 배우지 못한다는 것을 알고 있습니다.

161
00:07:34,713 --> 00:07:37,658
어쩌면 이런 노력의 가장 큰 요소는

162
00:07:37,658 --> 00:07:40,250
우리의 수업을 듣는 학생들이

163
00:07:40,250 --> 00:07:42,659
정말 그것을 이해하도록 하기 위해서는

164
00:07:42,659 --> 00:07:45,815
학생들이 연습하도록 해야 한다는 점입니다.

165
00:07:45,815 --> 00:07:49,083
이것의 중요성을 입증하는 여러 연구들도 있었고요.

166
00:07:49,083 --> 00:07:51,615
작년 Science지에 발표된 이 그래프를 보시면

167
00:07:51,615 --> 00:07:54,447
학생들은 자신이 이미 배운 것을

168
00:07:54,447 --> 00:07:57,239
그저 복습하면 되는

169
00:07:57,239 --> 00:07:58,639
간단한 인출연습만 하더라도

170
00:07:58,639 --> 00:08:00,559
여러 형태의 학력평가에서

171
00:08:00,559 --> 00:08:02,828
다른 많은 교육적 도구를 사용한 것보다도

172
00:08:02,828 --> 00:08:07,132
더 향상된 결과를 보여주었습니다.

173
00:08:07,132 --> 00:08:10,094
저희는 인출 연습을 다른 방식들과 마찬가지로

174
00:08:10,094 --> 00:08:12,348
저희의 시스템에 도입하고자 하였습니다.

175
00:08:12,348 --> 00:08:16,492
예를들어 저희의 영상조차 그저 평범한 영상이 아닙니다.

176
00:08:16,492 --> 00:08:18,535
몇 분마다 영상이 멈추고

177
00:08:18,535 --> 00:08:20,686
학생들은 질문을 받게 되지요.

178
00:08:20,686 --> 00:08:22,907
SP : ...이 네 가지입니다. 전망 이론, 과도한 가치 폄하,

179
00:08:22,907 --> 00:08:25,999
현상유지편향, 기저율의 편향.
이것들은 모두 잘 입증되었습니다.

180
00:08:25,999 --> 00:08:28,766
그러니까 이것들은 이성적인 행동에서 벗어난,
충분히 입증된 행동이라고 할 수 있지요.

181
00:08:28,766 --> 00:08:30,390
여기서 영상이 멈추고

182
00:08:30,390 --> 00:08:32,646
학생들은 박스에 답을 칩니다.

183
00:08:32,646 --> 00:08:35,869
그리고 제출하지요. 확실히 집중을 안하고 있었네요.

184
00:08:35,884 --> 00:08:36,753
(웃음)

185
00:08:36,753 --> 00:08:38,763
다시 시도하게 됩니다.

186
00:08:38,763 --> 00:08:41,299
그리고 이번엔 맞히네요.

187
00:08:41,299 --> 00:08:43,492
원하면 설명을 볼 수도 있습니다.

188
00:08:43,492 --> 00:08:47,749
이제 영상은 강의의 다음 부분으로 넘어갑니다.

189
00:08:47,749 --> 00:08:49,627
이것들은 강사로써 저도 수업에서

190
00:08:49,627 --> 00:08:51,708
물어볼만한 간단한 질문들입니다.

191
00:08:51,708 --> 00:08:54,208
그렇지만 이런 질문을 수업에서 한다면

192
00:08:54,208 --> 00:08:55,508
80퍼센트의 학생들은

193
00:08:55,508 --> 00:08:57,374
제가 말한 마지막 말을 아직 필기하고 있을 것이고

194
00:08:57,374 --> 00:09:00,695
15퍼센트의 학생들은 페이스북에 빠져 있을 것이고

195
00:09:00,695 --> 00:09:03,151
첫 번째 줄에 앉아있는 범생이들이

196
00:09:03,151 --> 00:09:04,510
다른 학생들이 생각해보기도 전에

197
00:09:04,510 --> 00:09:06,717
답을 말하겠죠.

198
00:09:06,717 --> 00:09:09,589
그리고 저는 강사로써 어떤 사람이

199
00:09:09,589 --> 00:09:11,237
실제로 답을 알고 있다는 사실에 무척 행복해 할겁니다.

200
00:09:11,237 --> 00:09:14,029
그렇게 강의는 대부분의 학생들이 질문을

201
00:09:14,029 --> 00:09:17,558
받았다는 것조차 모른 채 계속 진행되겠지요.

202
00:09:17,558 --> 00:09:20,165
여기서는 모든 학생들이

203
00:09:20,165 --> 00:09:22,949
수업에 참여해야 합니다.

204
00:09:22,949 --> 00:09:24,885
물론 이런 간단한 질문들이

205
00:09:24,885 --> 00:09:26,547
이야기의 끝은 아니지요.

206
00:09:26,547 --> 00:09:29,517
강사들은 더 중요한 연습 문제들을 만들어야 하고

207
00:09:29,517 --> 00:09:31,870
또 학생들에게 그 질문들에 대해

208
00:09:31,870 --> 00:09:33,533
피드백을 주어야 합니다.

209
00:09:33,533 --> 00:09:36,421
그렇다면 만 명의 조교도 없이 어떻게

210
00:09:36,421 --> 00:09:39,503
십만 명의 학생들의 숙제를 평가하죠?

211
00:09:39,503 --> 00:09:41,857
정답은 강사대신 바로 채점해주는

212
00:09:41,857 --> 00:09:43,352
기술을 사용하는 것입니다.

213
00:09:43,352 --> 00:09:46,000
다행히도 기술은 크게 발전했고

214
00:09:46,000 --> 00:09:49,268
우린 이제 다양하고 흥미로운 숙제들을
평가할 수 있습니다.

215
00:09:49,268 --> 00:09:50,795
객관식 문제들과

216
00:09:50,795 --> 00:09:53,948
여러분이 영상에서 보신 단답형 질문들과 더불어

217
00:09:53,948 --> 00:09:57,208
우리는 수학, 수학적 표현,

218
00:09:57,208 --> 00:09:59,160
그리고 수학적 근원에 대해서도 평가가 가능합니다.

219
00:09:59,160 --> 00:10:02,034
우리는 경영 강의의 재정적 모형이든

220
00:10:02,034 --> 00:10:04,210
과학이나 공학 강의의 물리적 모형이든

221
00:10:04,210 --> 00:10:07,194
다양한 모형도 평가할 수 있고

222
00:10:07,194 --> 00:10:10,938
꽤 복잡한 프로그래밍 숙제도 평가할 수 있습니다.

223
00:10:10,938 --> 00:10:12,857
여러분께 사실 간단하지만 꽤 시각적인

224
00:10:12,857 --> 00:10:14,337
예를 보여드리도록 하겠습니다.

225
00:10:14,337 --> 00:10:16,814
이것은 스탠포드의 컴퓨터 공학개론 수업 숙제입니다.

226
00:10:16,814 --> 00:10:18,418
학생들은 이 흐린 붉은색 그림을

227
00:10:18,418 --> 00:10:20,010
색보정해야 합니다.

228
00:10:20,010 --> 00:10:22,028
인터넷에 프로그램을 입력하고 있네요.

229
00:10:22,028 --> 00:10:26,086
완벽하게 하진 못했네요,
자유의 여신상이 아직도 배멀미 중이군요.

230
00:10:26,086 --> 00:10:29,842
그래서 이 학생은 다시 시도해서 이번엔 성공하고,
성공했다고 알림을 받습니다.

231
00:10:29,842 --> 00:10:32,201
그렇게 다음 과제로 넘어가게 되는 것이지요.

232
00:10:32,201 --> 00:10:35,349
강의에 적극적으로 참여하고

233
00:10:35,349 --> 00:10:37,033
맞았는지 틀렸는지를 알게 되는 것은

234
00:10:37,033 --> 00:10:40,159
학생의 공부에서 매우 중요합니다.

235
00:10:40,159 --> 00:10:42,434
물론, 저희는 아직 모든 강의의

236
00:10:42,434 --> 00:10:45,268
다양한 과제들을 평가할 수는 없습니다.

237
00:10:45,268 --> 00:10:48,569
특히 부족한 점은 인문학, 사회과학, 경영 등에서는

238
00:10:48,569 --> 00:10:50,491
매우 중요한 학습법인

239
00:10:50,491 --> 00:10:54,088
비판적 사고에 대한 평가입니다.

240
00:10:54,088 --> 00:10:56,337
그래서 저희는

241
00:10:56,337 --> 00:10:57,953
우리의 인문학 교수들에게

242
00:10:57,953 --> 00:11:00,649
객관식이 그렇게 나쁜 전략은 아니라고 설득했습니다.

243
00:11:00,649 --> 00:11:02,840
잘 되진 않았지요.

244
00:11:02,840 --> 00:11:05,273
그래서 우리는 다른 해결책을 생각해내야 했습니다.

245
00:11:05,273 --> 00:11:08,347
결국 우리는 동료에 의한 평가를 사용하게 되었습니다.

246
00:11:08,347 --> 00:11:10,769
Saddler와 Good에 의한 이 자료처럼

247
00:11:10,769 --> 00:11:12,441
많은 이전 연구들에 의하면

248
00:11:12,441 --> 00:11:14,929
동료에 의한 평가는 재생 가능한 성적을 내는 데

249
00:11:14,929 --> 00:11:18,143
놀라운 효과를 가진 전략이더군요.

250
00:11:18,143 --> 00:11:19,913
작은 강의들에서만 사용되었는데

251
00:11:19,913 --> 00:11:21,400
그 결과, 예를 들어

252
00:11:21,400 --> 00:11:23,882
y축에 있는 학생들의 평가가

253
00:11:23,882 --> 00:11:25,193
x축에 있는 교사들의 평가와

254
00:11:25,193 --> 00:11:27,489
높은 상관관계를 가지고 나왔습니다.

255
00:11:27,489 --> 00:11:30,649
더 놀라운 것은

256
00:11:30,649 --> 00:11:32,960
자신들에게 만점을 주지 못하도록

257
00:11:32,960 --> 00:11:34,697
비판적으로 자신의 과제를

258
00:11:34,697 --> 00:11:36,635
평가하도록 하였더니

259
00:11:36,635 --> 00:11:39,826
교사들의 평가와 더욱 일치했습니다.

260
00:11:39,826 --> 00:11:41,433
즉 이것은 평가하는 데에

261
00:11:41,433 --> 00:11:43,537
효과적인 방법이고

262
00:11:43,537 --> 00:11:46,273
학생들이 실제로 경험에서 배우기 때문에

263
00:11:46,273 --> 00:11:48,528
유용한 학습 방법이기도 하지요.

264
00:11:48,528 --> 00:11:53,177
우리는 이제 수십 만명의 학생들이

265
00:11:53,177 --> 00:11:55,681
서로의 과제를 채점하는 역대 최대의

266
00:11:55,681 --> 00:11:56,879
동료 채점 방식을 도입하였습니다.

267
00:11:56,879 --> 00:11:59,948
그리고 꽤 성공적으로 나타났고요.

268
00:11:59,948 --> 00:12:02,208
그렇지만 이것은 단지 거실에 앉아

269
00:12:02,208 --> 00:12:05,249
문제들을 해결하는 학생들의 이야기가 아닙니다.

270
00:12:05,249 --> 00:12:07,056
우리의 모든 강좌들에는

271
00:12:07,056 --> 00:12:09,216
같은 지적 탐구를 하는

272
00:12:09,216 --> 00:12:11,096
세계적인 학생들의 커뮤니티가

273
00:12:11,096 --> 00:12:13,628
만들어졌습니다.

274
00:12:13,628 --> 00:12:16,280
여기 보시는 것은 프린스턴의 사회학개론 수업을

275
00:12:16,280 --> 00:12:19,241
듣는 학생들이 자신들을 세계 지도에 스스로 표시해

276
00:12:19,241 --> 00:12:22,000
만든 지도입니다.

277
00:12:22,000 --> 00:12:24,960
이러한 노력의 세계적 범위를 잘 볼 수 있지요.

278
00:12:24,960 --> 00:12:29,527
학생들은 수업들에 다양한 방식으로 협력했습니다.

279
00:12:29,527 --> 00:12:32,166
첫 번째로, 학생들이 문제을 내면

280
00:12:32,166 --> 00:12:34,310
다른 학생이 답하는

281
00:12:34,310 --> 00:12:36,734
문답 포럼이 있었습니다.

282
00:12:36,734 --> 00:12:38,447
정말 놀라운 것은

283
00:12:38,447 --> 00:12:40,117
학생들이 수없이 많았기 때문에

284
00:12:40,117 --> 00:12:42,482
한 학생이 질문을 오전 3시에

285
00:12:42,482 --> 00:12:44,114
등록하더라도

286
00:12:44,114 --> 00:12:45,696
세계 어딘가에서

287
00:12:45,696 --> 00:12:47,770
어떤 사람인가 깨어있어

288
00:12:47,770 --> 00:12:50,083
같이 문제를 풀고 있었다는 것입니다.

289
00:12:50,083 --> 00:12:52,041
그래서 많은 강의에서

290
00:12:52,041 --> 00:12:54,370
문답 포럼의 평균 반응 시간은

291
00:12:54,370 --> 00:12:57,788
22분이었습니다.

292
00:12:57,788 --> 00:13:02,365
제가 스탠포드 학생들에게 제공할 수 있는
서비스는 절대 아니지요.

293
00:13:02,365 --> 00:13:03,706
(웃음)

294
00:13:03,706 --> 00:13:05,648
그리고 학생들의 말에 의하면

295
00:13:05,648 --> 00:13:07,335
그들은 이 커다란 온라인 커뮤니티 덕에

296
00:13:07,335 --> 00:13:09,856
실제 교실에서보다

297
00:13:09,856 --> 00:13:12,455
더 다양하고 깊은 방법으로

298
00:13:12,455 --> 00:13:16,648
다른 학생들과 교류할 수 있었습니다.

299
00:13:16,648 --> 00:13:18,992
또 학생들은 스스로

300
00:13:18,992 --> 00:13:20,855
저희의 개입 하나 없이

301
00:13:20,855 --> 00:13:22,758
작은 스터디 모임들을 만들었습니다.

302
00:13:22,758 --> 00:13:25,120
이들의 일부는 지리적 제약을 넘어

303
00:13:25,120 --> 00:13:26,946
매주 만나 함께 문제를 해결하는

304
00:13:26,946 --> 00:13:29,668
실제 스터디 그룹이었습니다.

305
00:13:29,668 --> 00:13:31,568
이것은 샌 프란시스코 스터디 그룹인데

306
00:13:31,568 --> 00:13:33,887
이 외에도 세계 곳곳에 많이 존재합니다.

307
00:13:33,887 --> 00:13:35,919
다른 스터디 그룹들은 온라인 상의 그룹이었는데

308
00:13:35,919 --> 00:13:38,908
일부는 같은 언어나 문화를 공유하였습니다.

309
00:13:38,908 --> 00:13:40,352
여기 왼쪽 아래에는

310
00:13:40,352 --> 00:13:44,148
학생들이 다른 문화에서 온 사람들과

311
00:13:44,148 --> 00:13:45,911
교류하고 싶어한다는 것을 명백히 보여주는

312
00:13:45,911 --> 00:13:48,917
세계적 다문화 스터디 그룹이 있습니다.

313
00:13:48,917 --> 00:13:51,028
이런 체계에서 얻을 수 있는

314
00:13:51,028 --> 00:13:54,353
어마어마한 기회들이 몇 있습니다.

315
00:13:54,353 --> 00:13:58,007
첫 번째는 이것이 우리에게

316
00:13:58,007 --> 00:14:00,441
인간의 학습에 대한

317
00:14:00,441 --> 00:14:02,730
유래없는 모습을 보여준다는 것입니다.

318
00:14:02,730 --> 00:14:06,193
우리가 여기서 모을 수 있는 자료가 독특하기 때문이지요.

319
00:14:06,193 --> 00:14:10,202
여기서는 모든 클릭, 모든 숙제 제출,

320
00:14:10,202 --> 00:14:14,565
수십 만명의 학생들이 올린 포럼들을 모두 볼 수 있어요.

321
00:14:14,565 --> 00:14:16,908
그것을 통해 우리는 인간의 학습에 대한 연구를

322
00:14:16,908 --> 00:14:18,841
가설에서 시작하는 방식에서

323
00:14:18,841 --> 00:14:21,699
생물학에서 혁명을 일으킨

324
00:14:21,699 --> 00:14:24,740
데이터에서 시작하는 방식으로 바꿀 수 있습니다.

325
00:14:24,740 --> 00:14:28,164
이러한 자료들을 통해 우리는

326
00:14:28,164 --> 00:14:30,044
효과적인 학습 전략과 아닌 것을 구분해내는

327
00:14:30,044 --> 00:14:32,740
기본적인 질문들을 이해할 수 있습니다.

328
00:14:32,740 --> 00:14:34,980
그리고 특정 강의들의 내용에선

329
00:14:34,980 --> 00:14:36,517
잘못된 통념들이 무엇인지

330
00:14:36,517 --> 00:14:39,772
그리고 학생들이 어떻게 그것을 고칠 수 있는지를

331
00:14:39,772 --> 00:14:41,949
물을 수 있습니다.

332
00:14:41,949 --> 00:14:43,373
여기 그 예가 있습니다.

333
00:14:43,373 --> 00:14:45,389
앤드류의 기계 학습 강의에서 나온 부분입니다.

334
00:14:45,389 --> 00:14:47,597
이것은 앤드류의 과제들 중 하나에

335
00:14:47,597 --> 00:14:49,207
잘못된 정답의 분포입니다.

336
00:14:49,207 --> 00:14:51,100
답이 숫자의 쌍이기 때문에

337
00:14:51,100 --> 00:14:53,371
이렇게 좌표평면에 표시할 수 있습니다.

338
00:14:53,371 --> 00:14:57,149
각각의 X표는 각기 다른 오답입니다.

339
00:14:57,149 --> 00:14:59,555
왼쪽 위에 있는 큰 X표는

340
00:14:59,555 --> 00:15:01,703
2000명의 학생들이

341
00:15:01,703 --> 00:15:04,748
똑같이 고른 오답입니다.

342
00:15:04,748 --> 00:15:07,075
만약 100명의 학생이 있는 수업에서

343
00:15:07,075 --> 00:15:08,362
2명의 학생이 같은 오답을 썼다면

344
00:15:08,362 --> 00:15:09,713
알아채기 힘들 것입니다.

345
00:15:09,713 --> 00:15:12,273
하지만 2000명의 학생들이 같은 오답을 썼다면

346
00:15:12,273 --> 00:15:13,970
그걸 놓치긴 힘들겠죠.

347
00:15:13,970 --> 00:15:16,162
그래서 앤드류와 그의 학생들은

348
00:15:16,162 --> 00:15:17,682
그 숙제들을 다시 본 뒤

349
00:15:17,682 --> 00:15:21,770
오해의 근본적 이유를 알게 되었고

350
00:15:21,770 --> 00:15:24,290
그들은 같은 오류를 범한

351
00:15:24,290 --> 00:15:26,539
모든 학생들에게 보내는

352
00:15:26,539 --> 00:15:28,718
해설 메시지를 만들었습니다.

353
00:15:28,718 --> 00:15:30,802
이것은 같은 실수를 한 학생들이

354
00:15:30,802 --> 00:15:32,828
이제 어떻게 하면 자신들의 오해를

355
00:15:32,828 --> 00:15:37,227
효과적으로 고칠 수 있는지에 대한 맞춤형
피드백을 받을 수 있다는 것입니다.

356
00:15:37,227 --> 00:15:41,038
이 맞춤화는 많은 학생들이 있음으로써만

357
00:15:41,038 --> 00:15:44,178
가질 수 있는 장점입니다.

358
00:15:44,178 --> 00:15:46,490
맞춤화는 30년 묵은 문제를

359
00:15:46,490 --> 00:15:48,913
풀 수 있게 할 수 있는 가능성을

360
00:15:48,913 --> 00:15:51,258
제시해 주기 때문에 어쩌면 여기의

361
00:15:51,258 --> 00:15:53,948
가장 큰 장점 중 하나입니다.

362
00:15:53,948 --> 00:15:57,297
교육학자 Benjamin Bloom은 1984년에

363
00:15:57,297 --> 00:15:59,548
2-시그마라는 이론을 제시했는데

364
00:15:59,548 --> 00:16:02,610
여기서 그는 3가지 집단을 분석했습니다.

365
00:16:02,610 --> 00:16:06,218
첫 번째는 강의기반 교실에서 공부한 사람들이었습니다.

366
00:16:06,218 --> 00:16:08,995
두 번째는 강의에 의한,

367
00:16:08,995 --> 00:16:10,714
그렇지만 완벽한 이해를 기반으로 하는

368
00:16:10,714 --> 00:16:12,794
강의 방식을 기반으로 공부한 사람들이에요.

369
00:16:12,794 --> 00:16:14,714
그래서 전체 주제에 대해 완벽히 이해하지 못하면

370
00:16:14,714 --> 00:16:18,068
다음 주제로 넘어가지 못했습니다.

371
00:16:18,068 --> 00:16:20,362
그리고 마지막으로 개인 강사를 통해

372
00:16:20,362 --> 00:16:24,890
1:1 수업을 받은 학생들이 있었습니다.

373
00:16:24,890 --> 00:16:28,162
완벽 학습을 한 집단은 강의에 의한 수업을 들은

374
00:16:28,162 --> 00:16:30,450
학생들의 성적보다

375
00:16:30,450 --> 00:16:32,844
표준편차, 즉, 시그마만큼 높고

376
00:16:32,844 --> 00:16:34,988
개인 강사를 통해 학습한 학생들은 2-시그마만큼

377
00:16:34,988 --> 00:16:36,818
성적이 향상되였습니다.

378
00:16:36,818 --> 00:16:38,281
그것의 의미를 알기 위해서

379
00:16:38,281 --> 00:16:40,114
강의기반 수업에서

380
00:16:40,114 --> 00:16:43,033
평균 성적을 기준점으로 골라보도록 하지요.

381
00:16:43,033 --> 00:16:44,371
그러니까 강의기반 수업에서는

382
00:16:44,371 --> 00:16:48,250
절반의 학생들이 위에, 다른 절반이 그 아래 있군요.

383
00:16:48,250 --> 00:16:50,348
개인 지도를 받은 학생들 가운데는

384
00:16:50,348 --> 00:16:55,149
98퍼센트가 그 기준점 위에 있습니다.

385
00:16:55,149 --> 00:16:59,069
우리가 98퍼센트의 학생들이 평균 이상으로 하도록

386
00:16:59,069 --> 00:17:01,267
가르칠 수 있다고 상상해 보세요.

387
00:17:01,267 --> 00:17:04,690
그러므로 2-시그마 이론은

388
00:17:04,690 --> 00:17:07,089
사회에서 모든 학생들에게 개인 교사를 공급할 수

389
00:17:07,089 --> 00:17:10,161
없기 때문에 불가능합니다.

390
00:17:10,161 --> 00:17:12,410
그러나 어쩌면 우리는 모든 학생들에게 컴퓨터나

391
00:17:12,410 --> 00:17:14,429
스마트폰을 공급해줄 수 있습니다.

392
00:17:14,429 --> 00:17:16,618
그러니까 요지는 우리가 어떻게 기술을 사용해

393
00:17:16,618 --> 00:17:19,993
왼쪽의 파란 곡선을 오른쪽의 초록색 곡선으로

394
00:17:19,993 --> 00:17:22,731
옮겨 가도록 할 수 있느냐는 것입니다.

395
00:17:22,731 --> 00:17:25,068
컴퓨터는 같은 영상을

396
00:17:25,068 --> 00:17:26,473
다섯 번 보여주는 데에 지치지 않기 때문에

397
00:17:26,473 --> 00:17:29,546
완전 이해 방식 학습은 컴퓨터를 통해 쉽게 해낼 수 있습니다.

398
00:17:29,546 --> 00:17:32,797
그리고 제가 여러분께 보여드린
많은 예에서 볼 수 있다시피

399
00:17:32,802 --> 00:17:35,828
컴퓨터는 심지어 같은 문제를
여러 번 채점해도 지치지 않습니다.

400
00:17:35,828 --> 00:17:37,682
그리고 심지어 맞춤화도

401
00:17:37,682 --> 00:17:39,818
교과과정의 성취를 개별적으로 추적한다든지,

402
00:17:39,818 --> 00:17:43,010
제가 보여드린 맞춤형 피드백을 통해서든지

403
00:17:43,010 --> 00:17:46,274
이제 우리가 서서히 시작하고 있는 것입니다.

404
00:17:46,274 --> 00:17:48,762
그러니까 우리의 목표는 이 초록색 곡선을 향해

405
00:17:48,762 --> 00:17:52,259
최대한 옮겨보고, 얼마나 갈 수 있는지 보는 것이지요.

406
00:17:52,259 --> 00:17:57,618
이게 그렇게 위대한 일이면
대학교들이 이제 구식이냐고요?

407
00:17:57,618 --> 00:18:00,610
글쎄요, 마크 트웨인은 확실히 그렇게 생각했죠.

408
00:18:00,610 --> 00:18:03,155
그는 "대학이란 교수의 강의 노트가

409
00:18:03,155 --> 00:18:04,858
교수나 학생의 뇌를 거치지 않고 곧장

410
00:18:04,858 --> 00:18:07,234
학생의 필기장으로 옮겨 가는 곳"이라고 했죠.

411
00:18:07,234 --> 00:18:11,281
(웃음)

412
00:18:11,281 --> 00:18:13,949
하지만 저는 그와 다르게 생각해 주시기를 바랍니다.

413
00:18:13,949 --> 00:18:16,614
저는 그가 불평하고 있던 것은 대학이 아니라

414
00:18:16,614 --> 00:18:19,364
많은 대학들이 많은 시간을 투입하고 있는

415
00:18:19,364 --> 00:18:22,148
강의에 의한 수업방식이라고 생각합니다.

416
00:18:22,148 --> 00:18:25,307
더 옛날로 가 "마음은 채워야 하는 그릇이 아니라

417
00:18:25,307 --> 00:18:27,534
불붙여져야 하는 장작이다"라고 한

418
00:18:27,534 --> 00:18:29,557
플루타르크 시대로 가보죠.

419
00:18:29,557 --> 00:18:31,747
어쩌면 우리는 대학에서 학생들의 마음에

420
00:18:31,747 --> 00:18:34,318
강의를 통해 내용을 집어넣는 시간을 줄이고

421
00:18:34,318 --> 00:18:38,118
그들과 직접 대화함으로써 그들의 창의력,

422
00:18:38,118 --> 00:18:41,373
상상력과 문제풀이능력에

423
00:18:41,373 --> 00:18:43,871
불을 붙이는 시간을 늘려야 할 것입니다.

424
00:18:43,871 --> 00:18:45,238
그걸 어떻게 하냐고요?

425
00:18:45,238 --> 00:18:48,669
교실에서 활발중심 학습을 하면 됩니다.

426
00:18:48,669 --> 00:18:51,118
여기 이 자료를 포함해 많은 연구들이 보이는 바로는

427
00:18:51,118 --> 00:18:53,198
학생들과 교실에서 교류하는 활발중심 학습을 사용하면

428
00:18:53,198 --> 00:18:55,614
학생들의 출석률, 참여율,

429
00:18:55,614 --> 00:18:58,310
그리고 시험을 통해 측정되는 학생들의

430
00:18:58,310 --> 00:19:00,759
실력을 포함한 모든 면에서 성취도가 개선된다고

431
00:19:00,759 --> 00:19:02,814
알려져 있습니다.

432
00:19:02,814 --> 00:19:04,678
예를 들어 이 특정한 실험에서 시험 성적이

433
00:19:04,678 --> 00:19:07,548
거의 2배로 증가했다는 것을 볼 수 있습니다.

434
00:19:07,548 --> 00:19:11,949
어쩌면 바로 이것이 우리가 대학에서
해야하는 방법일 지 모릅니다.

435
00:19:11,949 --> 00:19:16,526
요약하면, 우리가 세상의 모든 사람들에게

436
00:19:16,526 --> 00:19:18,429
최상의 교육을 제시할 수 있다면

437
00:19:18,429 --> 00:19:21,250
그것이 무엇이 무엇을 할까요? 세 가지입니다.

438
00:19:21,250 --> 00:19:24,671
첫 번째로 교육을 기본적인 인권의 하나로 만드는 것입니다.

439
00:19:24,671 --> 00:19:26,037
그래서 능력과 동기를 가진

440
00:19:26,037 --> 00:19:27,958
세상 모든 사람들이

441
00:19:27,958 --> 00:19:29,909
자신과 가족, 사회를 위해

442
00:19:29,909 --> 00:19:31,494
더 나은 삶을 얻을 수 있도록

443
00:19:31,494 --> 00:19:33,511
하는 것입니다.

444
00:19:33,511 --> 00:19:36,142
두번째로, 평생교육을 가능하게 할 것입니다.

445
00:19:36,142 --> 00:19:38,093
고등학교나 대학을 마치면서

446
00:19:38,093 --> 00:19:41,405
공부는 멈추것은 많은 사람들에게 수치스러운 일입니다.

447
00:19:41,405 --> 00:19:43,886
이런 대단한 강의에 접근 가능하게 함으로써

448
00:19:43,886 --> 00:19:46,629
우리는 원할 때마다, 뭔가 새로운 것을

449
00:19:46,629 --> 00:19:47,765
배울 수 있을 것입니다.

450
00:19:47,765 --> 00:19:49,094
그것이 그저 마음의 지평을 넓히는 것이든

451
00:19:49,094 --> 00:19:51,053
아니면 우리의 삶을 바꾸는 것이든 말이죠.

452
00:19:51,053 --> 00:19:54,198
그리고 마지막으로, 대단한 재능이 어디서든

453
00:19:54,198 --> 00:19:57,270
발견될 수 있기에 새로운 혁신의 물결이 일어나게 할 것입니다.

454
00:19:57,270 --> 00:20:00,278
어쩌면 다음 아인슈타인이나 다음 스티브 잡스는

455
00:20:00,278 --> 00:20:02,893
아프리카의 되딴 동네에 살고 있을 수 있어요.

456
00:20:02,893 --> 00:20:05,549
그리고 만약 우리가 그런 사람에게
교육을 제공할 수 있다면,

457
00:20:05,549 --> 00:20:07,905
그들은 기발한 생각을 떠올릴 수 있을 것이고

458
00:20:07,905 --> 00:20:10,309
우리 모두를 위해 더 나은 세상을 만들 수 있을 것입니다.

459
00:20:10,309 --> 00:20:11,469
감사합니다.

460
00:20:11,469 --> 00:20:19,052
(박수)