0:00:00.725,0:00:03.836
Zoals velen van jullie [br]ben ik een gelukzak.

0:00:03.836,0:00:07.236
In mijn familie was onderwijs overal.

0:00:07.236,0:00:11.474
Ik ben de derde generatie met een doctoraat, [br]dochter van 2 academici.

0:00:11.474,0:00:15.268
Als kind speelde ik [br]in het lab van mijn vader.

0:00:15.268,0:00:19.117
Het lag voor de hand [br]dat ik een uitstekende universiteit bezocht.

0:00:19.117,0:00:22.918
Dat gaf me geweldige kansen.

0:00:22.918,0:00:27.038
Helaas hebben de meeste mensen minder geluk.

0:00:27.038,0:00:30.173
In sommige delen van de wereld, [br]zoals Zuid-Afrika

0:00:30.173,0:00:32.878
is onderwijs gewoon niet toegankelijk.

0:00:32.878,0:00:35.853
Het onderwijssysteem van Zuid-Afrika is opgezet

0:00:35.853,0:00:38.726
ten tijde van de apartheid, [br]voor de blanke minderheid.

0:00:38.726,0:00:41.426
Het gevolg is dat er vandaag [br]niet genoeg plaatsen zijn

0:00:41.426,0:00:45.278
voor het veel grotere aantal mensen [br]dat een betere opleiding wil en verdient.

0:00:45.278,0:00:49.158
Die schaarste leidde in januari van dit jaar [br]tot een crisis

0:00:49.158,0:00:50.994
in de universiteit van Johannesburg.

0:00:50.994,0:00:53.125
Er waren een handvol open plaatsen over

0:00:53.125,0:00:56.094
in het gewone toelatingssysteem.

0:00:56.094,0:00:58.654
De avond voor de start van de registratie,

0:00:58.654,0:01:02.706
stonden er duizenden te wachten aan het hek [br]in een rij van 1,5 km,

0:01:02.706,0:01:06.586
in de hoop dat zij eerst zouden zijn [br]om een plek te bemachtigen.

0:01:06.586,0:01:08.894
Toen het hek openging, [br]liepen ze elkaar onder de voet.

0:01:08.894,0:01:12.546
Er waren 20 gewonden. [br]Een vrouw stierf.

0:01:12.546,0:01:14.486
Het was een moeder [br]die haar leven gaf

0:01:14.486,0:01:18.549
om haar zoon een kans op een beter leven te geven.

0:01:18.549,0:01:21.706
Maar zelfs in de VS,

0:01:21.706,0:01:26.062
waar onderwijs voorhanden is, [br]is het soms onbereikbaar.

0:01:26.062,0:01:28.734
De jongste jaren was er veel discussie

0:01:28.734,0:01:30.723
over de stijgende kosten van de zorg.

0:01:30.723,0:01:33.365
Wat niet zo evident is,

0:01:33.365,0:01:37.387
is dat in dezelfde periode [br]de kosten voor hoger onderwijs

0:01:37.387,0:01:39.867
bijna twee keer zo snel stegen,

0:01:39.867,0:01:44.147
in totaal 559% sinds 1985.

0:01:44.147,0:01:48.681
Daardoor is onderwijs voor velen onbetaalbaar.

0:01:48.681,0:01:52.482
Zelfs voor diegenen die het hoger onderwijs bereiken,

0:01:52.482,0:01:55.107
gaan de deuren van de kans niet open.

0:01:55.107,0:01:58.314
Maar iets meer dan de helft van recent

0:01:58.314,0:02:00.627
universitair afgestudeerden in de VS

0:02:00.627,0:02:04.090
heeft een job waarvoor die opleiding nodig is.

0:02:04.090,0:02:05.930
Dat geldt niet voor de studenten

0:02:05.930,0:02:07.882
die aan topinstellingen afstuderen,

0:02:07.882,0:02:10.514
maar vele anderen krijgen geen waar

0:02:10.514,0:02:14.050
voor hun tijd en moeite.

0:02:14.050,0:02:17.080
In een recent artikel in de New York Times [br]vatte Tom Friedman,

0:02:17.080,0:02:21.448
zoals alleen hij dat kan, [br]de geest van onze onderneming.

0:02:21.448,0:02:24.568
Hij zei dat grote doorbraken gebeuren

0:02:24.568,0:02:28.467
als wat plots mogelijk is, [br]ook is wat heel erg nodig is.

0:02:28.467,0:02:31.088
Ik heb het gehad over [br]wat heel erg nodig is.

0:02:31.088,0:02:33.600
Laten we het hebben over [br]wat plots mogelijk is.

0:02:33.600,0:02:36.719
Dat werd gedemonstreerd

0:02:36.719,0:02:38.287
door drie grote Stanford-cursussen,

0:02:38.287,0:02:42.167
waarvoor telkens [br]meer dan 100.000 mensen inschreven.

0:02:42.167,0:02:45.551
Laten we één van die cursussen bekijken,

0:02:45.551,0:02:47.471
de cursus Machinaal leren van mijn collega

0:02:47.471,0:02:49.200
en mede-oprichter, [br]Andrew Ng.

0:02:49.200,0:02:51.519
Andrew doceert één van de grotere Stanford-cursussen:

0:02:51.519,0:02:52.728
Machinaal leren,

0:02:52.728,0:02:56.246
met 400 cursisten [br]telkens als het vak wordt aangeboden.

0:02:56.246,0:02:59.511
Toen hij het vak gaf [br]aan het algemene publiek,

0:02:59.511,0:03:02.127
waren er 100.000 inschrijvingen.

0:03:02.127,0:03:04.136
Om dat in perspectief te zetten:

0:03:04.136,0:03:06.495
om evenveel mensen te bereiken

0:03:06.495,0:03:08.321
door een Stanford-cursus te geven,

0:03:08.321,0:03:12.247
moest hij dat 250 jaar volhouden.

0:03:12.247,0:03:15.733
Hij zou zich erg gaan vervelen.

0:03:15.733,0:03:18.470
Toen we de impact hiervan zagen,

0:03:18.470,0:03:21.598
beslisten Andrew en ik [br]dat we een schaalvergroting moesten proberen,

0:03:21.598,0:03:25.718
om het beste onderwijs te brengen [br]voor zoveel mogelijk mensen.

0:03:25.718,0:03:27.213
We stichtten Coursera.

0:03:27.213,0:03:30.350
Doel is om de beste cursussen

0:03:30.350,0:03:33.667
van de beste lesgevers [br]aan de beste universiteiten

0:03:33.667,0:03:37.695
aan iedereen in de wereld [br]gratis aan te bieden.

0:03:37.695,0:03:40.295
Momenteel hebben we 43 vakken op het platform

0:03:40.295,0:03:43.494
van 4 universiteiten, [br]in een reeks domeinen.

0:03:43.494,0:03:45.327
Ik geef jullie een overzicht

0:03:45.327,0:03:48.605
van hoe dat eruit ziet.

0:03:48.605,0:03:49.818
(Video) Robert Ghrist: Welkom bij het vak Analyse.

0:03:49.818,0:03:51.698
Ezekiel Emanuel: 50 miljoen mensen [br]hebben geen verzekering.

0:03:51.698,0:03:54.969
Scott Page: Modellen helpen ons [br]om instellingen en beleid te verbeteren.

0:03:54.969,0:03:57.377
We krijgen ongelooflijke segregatie.

0:03:57.377,0:03:59.169
Scott Klemmer: Bush dacht dat je in de toekomst

0:03:59.169,0:04:01.547
een camera op je voorhoofd zou dragen.

0:04:01.547,0:04:05.801
Mitchell Duneier: Mills wilde [br]dat de sociologiestudent de kwaliteit zou ontwikkelen …

0:04:05.801,0:04:09.466
RG: Hangende kabel neemt de vorm aan [br]van een hyperbolische cosinus.

0:04:09.466,0:04:12.537
Nick Parlante: Voor elke pixel in het beeld [br]zet je het rood op nul.

0:04:12.537,0:04:15.514
Paul Offit: … vaccin elimineerde het poliovirus.

0:04:15.514,0:04:19.137
Dan Jurafsky: Serveert Lufthansa ontbijt en San Jose? Dat klinkt gek.

0:04:19.137,0:04:22.753
Daphne Koller: Dit is welk munstuk je kiest, [br]dit is twee keer opgooien.

0:04:22.753,0:04:26.440
Andrew Ng: Bij machinaal leren op grote schaal, [br]bedenken we graag berekeningen …

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

0:04:32.049,0:04:34.323
DK: Blijkt, niet verrassend,

0:04:34.323,0:04:36.561
dat studenten graag de beste inhoud

0:04:36.561,0:04:39.448
van de beste universiteiten gratis krijgen.

0:04:39.448,0:04:41.970
Sinds de lancering van de website in februari

0:04:41.970,0:04:46.328
hebben we al 640.000 studenten [br]uit 190 landen.

0:04:46.328,0:04:48.480
We hebben 1,5 miljoen inschrijvingen,

0:04:48.480,0:04:51.330
6 miljoen afgelegde proeven

0:04:51.330,0:04:56.246
in de 15 vakken die gestart zijn, [br]en 14 miljoen bekeken video’s.

0:04:56.246,0:04:58.764
Maar het gaat niet alleen om cijfers.

0:04:58.764,0:05:00.405
Het gaat ook om mensen.

0:05:00.405,0:05:03.381
Of het nu Akash is, uit een kleine stad in India,

0:05:03.381,0:05:05.556
die nooit toegang zou hebben

0:05:05.556,0:05:07.045
tot een cursus van Stanford-kwaliteit

0:05:07.045,0:05:09.560
en het nooit zou kunnen betalen.

0:05:09.560,0:05:11.598
Of Jenny, alleenstaande moeder van twee,

0:05:11.598,0:05:13.565
die haar kennis wil opfrissen

0:05:13.565,0:05:16.700
om haar universitaire opleiding te kunnen afwerken.

0:05:16.700,0:05:19.836
Of Ryan, die niet naar school kan

0:05:19.836,0:05:21.701
omdat de immuniteitsziekte van zijn dochter

0:05:21.701,0:05:25.084
geen risico op bacteriën in huis toelaat,

0:05:25.084,0:05:26.924
zodat hij het huis niet kan verlaten.

0:05:26.924,0:05:28.556
Ik ben erg blij om mee te delen --

0:05:28.556,0:05:30.808
we hebben recent met Ryan gecorrespondeerd --

0:05:30.808,0:05:32.740
dat dit verhaal goed afloopt.

0:05:32.740,0:05:34.643
Baby Shannon, die je links ziet,

0:05:34.643,0:05:35.994
doet het veel beter.

0:05:35.994,0:05:40.192
Ryan vond werk [br]dankzij één van onze cursussen.

0:05:40.192,0:05:42.436
Wat maakte deze cursussen zo anders?

0:05:42.436,0:05:46.156
Er waren al eerder online cursussen voorhanden.

0:05:46.156,0:05:49.868
Maar dit was een echte cursuservaring.

0:05:49.868,0:05:51.594
Het begon op een bepaalde dag,

0:05:51.594,0:05:55.228
studenten moesten video’s bekijken op weekbasis

0:05:55.228,0:05:57.083
en huiswerk maken.

0:05:57.083,0:05:58.874
Dat was echt huiswerk,

0:05:58.874,0:06:02.178
met echte punten en een echte deadline.

0:06:02.178,0:06:04.234
Daar zijn de deadlines en de gebruiksgrafiek.

0:06:04.234,0:06:06.322
De pieken tonen

0:06:06.322,0:06:10.111
dat uitstelgedrag universeel is.

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

0:06:12.687,0:06:14.359
Op het einde van de cursus

0:06:14.359,0:06:16.215
kregen de studenten een getuigschrift.

0:06:16.215,0:06:18.375
Dat konden ze voorleggen

0:06:18.375,0:06:20.528
aan een werkgever [br]om beter werk te vinden.

0:06:20.528,0:06:22.588
We weten dat vele studenten dat deden.

0:06:22.588,0:06:24.507
Sommigen legden hun getuigschrift voor

0:06:24.507,0:06:27.629
aan hun onderwijsinstelling

0:06:27.629,0:06:29.470
om echte universitaire credits te krijgen.

0:06:29.470,0:06:31.684
Ze kregen iets betekenisvols terug

0:06:31.684,0:06:34.518
in ruil voor hun tijd en moeite.

0:06:34.518,0:06:37.073
Laten we het even hebben [br]over de onderdelen

0:06:37.073,0:06:38.965
van deze cursussen.

0:06:38.965,0:06:41.593
Eén: als je bevrijd bent

0:06:41.593,0:06:43.890
van de beperkingen [br]van een fysiek klaslokaal

0:06:43.890,0:06:46.730
en cursussen specifiek voor online-gebruik ontwerpt,

0:06:46.730,0:06:49.258
kan je afwijken

0:06:49.258,0:06:51.673
van het monolithische lesblok van één uur.

0:06:51.673,0:06:53.458
Je kan materiaal opdelen

0:06:53.458,0:06:56.834
in kleine modules van 8 tot 12 minuten,

0:06:56.834,0:06:59.808
die elk een coherent concept voorstellen.

0:06:59.808,0:07:02.378
Studenten kunnen het materiaal [br]op verschillende manieren doorploegen,

0:07:02.378,0:07:06.082
afhankelijk van hun achtergrond, [br]vaardigheden en belangstelling.

0:07:06.082,0:07:08.602
Sommige studenten kunnen baat hebben

0:07:08.602,0:07:11.362
bij voorbereidend materiaal

0:07:11.362,0:07:13.433
dat anderen misschien al kennen.

0:07:13.433,0:07:15.873
Anderen hebben interesse voor bepaalde

0:07:15.873,0:07:18.959
verrijkingsstof die ze individueel willen studeren.

0:07:18.959,0:07:22.194
In dit formaat kunnen we afwijken

0:07:22.194,0:07:25.018
van het ‘one-size-fits-all’-onderwijsmodel.

0:07:25.018,0:07:29.010
Studenten kunnen [br]een veel meer gepersonaliseerd curriculum volgen.

0:07:29.010,0:07:31.353
Als lesgevers weten we allemaal

0:07:31.353,0:07:34.713
dat studenten niet leren [br]door te zitten en passief te kijken.

0:07:34.713,0:07:37.658
Eén van de grootste onderdelen van ons project

0:07:37.658,0:07:40.250
is dat studenten

0:07:40.250,0:07:42.659
moeten oefenen met het materiaal

0:07:42.659,0:07:45.815
om het echt te begrijpen.

0:07:45.815,0:07:49.083
Een reeks studies [br]tonen het belang daarvan aan.

0:07:49.083,0:07:51.615
Deze bijvoorbeeld, [br]vorig jaar in Science,

0:07:51.615,0:07:54.447
toont dat zelfs gewoon kennis herhalen,

0:07:54.447,0:07:57.239
waarbij studenten moeten herhalen

0:07:57.239,0:07:58.639
wat ze al kennen,

0:07:58.639,0:08:00.559
veel betere resultaten geeft

0:08:00.559,0:08:02.828
op toetsen achteraf

0:08:02.828,0:08:07.132
dan andere educatieve interventies.

0:08:07.132,0:08:10.094
We hebben herhalingsoefeningen [br]in het platform ingebouwd,

0:08:10.094,0:08:12.348
en ook andere soorten oefeningen.

0:08:12.348,0:08:16.492
Zelfs onze video’s [br]zijn niet gewoon video’s.

0:08:16.492,0:08:18.535
Om de paar minuten stopt de video

0:08:18.535,0:08:20.686
en krijgen de studenten een vraag.

0:08:20.686,0:08:22.907
(Video) SP: … deze vier dingen. [br]Prospect-theorie, hyperbolisch verdisconteren,

0:08:22.907,0:08:25.999
neiging tot status quo, [br]neiging tot de basisratio.

0:08:25.999,0:08:28.766
Dit zijn goed gedocumenteerde afwijkingen [br]van het rationele gedrag.

0:08:28.766,0:08:30.390
DK: Hier stopt de video.

0:08:30.390,0:08:32.646
De student tikt het antwoord in het vakje

0:08:32.646,0:08:35.869
en stuurt het door. [br]Ze letten niet zo goed op.

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

0:08:36.753,0:08:38.763
Dus mogen ze opnieuw proberen,

0:08:38.763,0:08:41.299
en nu hebben ze het goed.

0:08:41.299,0:08:43.492
Er is een facultatieve uitleg, als ze willen.

0:08:43.492,0:08:47.749
Nu gaat de video naar het volgende deel over.

0:08:47.749,0:08:49.627
Dit is een simpele vraag

0:08:49.627,0:08:51.708
die ik als lesgever misschien in de les stel,

0:08:51.708,0:08:54.208
maar als ik dat doe in de les,

0:08:54.208,0:08:55.508
dan zijn 80 procent van de studenten

0:08:55.508,0:08:57.374
mijn laatste woorden nog aan het noteren,

0:08:57.374,0:09:00.695
15 procent is verdwenen naar Facebook

0:09:00.695,0:09:03.151
en dan is er de slimmerik op de eerste rij

0:09:03.151,0:09:04.510
die het antwoord roept

0:09:04.510,0:09:06.717
nog voor een ander [br]erover heeft kunnen nadenken.

0:09:06.717,0:09:09.589
Als lesgever ben ik intens dankbaar

0:09:09.589,0:09:11.237
dat iemand het antwoord wist.

0:09:11.237,0:09:14.029
De les gaat dus verder

0:09:14.029,0:09:17.558
voor de meeste studenten door hebben [br]dat er een vraag werd gesteld.

0:09:17.558,0:09:20.165
Hier moet elke student

0:09:20.165,0:09:22.949
aan de slag met het materiaal.

0:09:22.949,0:09:24.885
Deze simpele herhalingsvraagjes

0:09:24.885,0:09:26.547
zijn niet het einde van het verhaal.

0:09:26.547,0:09:29.517
We moeten slimmere oefenvragen inbouwen,

0:09:29.517,0:09:31.870
en studenten feedback geven

0:09:31.870,0:09:33.533
over die vragen.

0:09:33.533,0:09:36.421
Hoe evalueer je het werk [br]van 100.000 studenten

0:09:36.421,0:09:39.503
als je geen 10.000 assistenten hebt?

0:09:39.503,0:09:41.857
Je moet technologie gebruiken

0:09:41.857,0:09:43.352
om het voor jou te doen.

0:09:43.352,0:09:46.000
Gelukkig staat de technologie al ver.

0:09:46.000,0:09:49.268
We kunnen nu interessante types huiswerk evalueren.

0:09:49.268,0:09:50.795
Behalve meerkeuzevragen

0:09:50.795,0:09:53.948
en de korte antwoorden die je in de video zag,

0:09:53.948,0:09:57.208
evalueren we ook wiskundige uitdrukkingen

0:09:57.208,0:09:59.160
en wiskundige afleidingen.

0:09:59.160,0:10:02.034
We evalueren modellen,

0:10:02.034,0:10:04.210
financiële modellen [br]in een economiecursus

0:10:04.210,0:10:07.194
of fysica-modellen [br]in een wetenschapscursus.

0:10:07.194,0:10:10.938
We evalueren ook [br]gesofisticeerde programmeeropdrachten.

0:10:10.938,0:10:12.857
Deze hier is eenvoudig,

0:10:12.857,0:10:14.337
maar erg visueel.

0:10:14.337,0:10:16.814
Uit de Cursus Computerwetenschappen van Stanford.

0:10:16.814,0:10:18.418
De studenten moeten kleurcorrectie doen

0:10:18.418,0:10:20.010
in dat wazige rode beeld.

0:10:20.010,0:10:22.028
Ze tikken hun programma in de browser in.

0:10:22.028,0:10:26.086
Dit ging niet zo goed. [br]Het vrijheidsbeeld is nog zeeziek.

0:10:26.086,0:10:29.842
De studenten proberen opnieuw. [br]Dit is goed, ze krijgen feedback

0:10:29.842,0:10:32.201
en kunnen aan de volgende taak beginnen.

0:10:32.201,0:10:35.349
Het vermogen [br]om actief met het materiaal aan de slag te gaan

0:10:35.349,0:10:37.033
en te horen of het goed of fout is,

0:10:37.033,0:10:40.159
is essentieel voor het leren.

0:10:40.159,0:10:42.434
We kunnen nog niet alle types evalueren

0:10:42.434,0:10:45.268
die je nodig hebt voor alle cursussen.

0:10:45.268,0:10:48.569
Wat ontbreekt, zijn taken van kritisch denken

0:10:48.569,0:10:50.491
die essentieel zijn in bijvoorbeeld

0:10:50.491,0:10:54.088
humane en politieke wetenschappen, [br]economie enzovoort.

0:10:54.088,0:10:56.337
We praatten in op

0:10:56.337,0:10:57.953
professoren humane wetenschappen:

0:10:57.953,0:11:00.649
meerkeuzevragen waren toch niet zo’n slechte strategie?

0:11:00.649,0:11:02.840
Dat schoot in het verkeerde keelgat.

0:11:02.840,0:11:05.273
We moesten een andere oplossing vinden.

0:11:05.273,0:11:08.347
Die kreeg de vorm van evaluatie door medestudenten.

0:11:08.347,0:11:10.769
Het blijkt uit eerdere studies,

0:11:10.769,0:11:12.441
zoals deze van Saddler en Good,

0:11:12.441,0:11:14.929
dat evaluatie door medestudenten [br]verrassend goed werkt

0:11:14.929,0:11:18.143
en herhaalbare scores oplevert.

0:11:18.143,0:11:19.913
Het werd enkel getest in kleine klassen.

0:11:19.913,0:11:21.400
Het resultaat was

0:11:21.400,0:11:23.882
dat de scores die de studenten gaven, [br]op de Y-as,

0:11:23.882,0:11:25.193
goed gecorreleerd zijn

0:11:25.193,0:11:27.489
met de scores die de lesgevers gaven, [br]op de X-as.

0:11:27.489,0:11:30.649
Nog verrassender is dat de zelf-scores,

0:11:30.649,0:11:32.960
waar ze hun eigen werk kritisch beoordelen --

0:11:32.960,0:11:34.697
voor zover de incentives correct zijn

0:11:34.697,0:11:36.635
en ze zichzelf geen perfecte score kunnen geven --

0:11:36.635,0:11:39.826
nog beter gecorreleerd zijn [br]met die van de lesgevers.

0:11:39.826,0:11:41.433
Dit is een effectieve strategie

0:11:41.433,0:11:43.537
die kan dienen voor evaluatie op grote schaal

0:11:43.537,0:11:46.273
en die ook een nuttige leerstrategie is [br]voor de studenten,

0:11:46.273,0:11:48.528
die uit de ervaring leren.

0:11:48.528,0:11:53.177
Wij hebben nu de grootste ‘peer grading’-pijplijn ooit,

0:11:53.177,0:11:55.681
waarin tienduizenden studenten

0:11:55.681,0:11:56.879
elkaars werk evalueren,

0:11:56.879,0:11:59.948
met veel succes, moet ik zeggen.

0:11:59.948,0:12:02.208
Dit gaat niet alleen over studenten

0:12:02.208,0:12:05.249
die in hun huiskamer [br]vraagstukken zitten oplossen.

0:12:05.249,0:12:07.056
Rond elk van onze cursussen

0:12:07.056,0:12:09.216
vormde zich een studentengemeenschap,

0:12:09.216,0:12:11.096
een wereldwijde gemeenschap

0:12:11.096,0:12:13.628
rondom een gedeelde intellectuele inspanning.

0:12:13.628,0:12:16.280
Hier zie je een zelf-gegenereerde kaart

0:12:16.280,0:12:19.241
van studenten in onze Princeton-sociologiecursus 101,

0:12:19.241,0:12:22.000
waar ze zich op een wereldkaart moesten zetten.

0:12:22.000,0:12:24.960
Je ziet dat het bereik wereldwijd is.

0:12:24.960,0:12:29.527
Studenten werkten samen [br]op veel verschillende manieren.

0:12:29.527,0:12:32.166
Er was een vraag-en-antwoord-forum,

0:12:32.166,0:12:34.310
waar studenten vragen achterlieten

0:12:34.310,0:12:36.734
die andere studenten beantwoordden.

0:12:36.734,0:12:38.447
Het verbazende is dat,

0:12:38.447,0:12:40.117
omdat er zoveel studenten waren,

0:12:40.117,0:12:42.482
zelfs voor een vraag die werd gesteld

0:12:42.482,0:12:44.114
om 3 uur ’s ochtends,

0:12:44.114,0:12:45.696
er ergens ter wereld

0:12:45.696,0:12:47.770
iemand wakker was

0:12:47.770,0:12:50.083
die met hetzelfde bezig was.

0:12:50.083,0:12:52.041
In vele cursussen

0:12:52.041,0:12:54.370
was de mediaan van de antwoordtijden

0:12:54.370,0:12:57.788
op het forum 22 minuten.

0:12:57.788,0:13:02.365
Dat niveau van dienstverlening [br]heb ik mijn Stanfordstudenten nooit geboden.

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

0:13:03.706,0:13:05.648
Je merkt aan de getuigenissen van studenten

0:13:05.648,0:13:07.335
dat ze vinden

0:13:07.335,0:13:09.856
dat deze grote onlinegemeenschap

0:13:09.856,0:13:12.455
leidde tot andere soorten interactie

0:13:12.455,0:13:16.648
die soms dieper was dan in het fysieke leslokaal.

0:13:16.648,0:13:18.992
De studenten organiseerden zich ook,

0:13:18.992,0:13:20.855
zonder dat wij tussenkwamen,

0:13:20.855,0:13:22.758
in kleine studiegroepen.

0:13:22.758,0:13:25.120
Soms was dat fysiek,

0:13:25.120,0:13:26.946
volgens geografische lijnen,

0:13:26.946,0:13:29.668
en spraken ze wekelijks af om taken op te lossen.

0:13:29.668,0:13:31.568
Dit is de studiegroep uit San Francisco.

0:13:31.568,0:13:33.887
Er waren er over de hele wereld.

0:13:33.887,0:13:35.919
Soms waren ze virtueel,

0:13:35.919,0:13:38.908
soms per taal, per cultuur,

0:13:38.908,0:13:40.352
en daar linksonder

0:13:40.352,0:13:44.148
zie je onze multiculturele universele studiegroep,

0:13:44.148,0:13:45.911
waarin mensen expliciet contact zochten

0:13:45.911,0:13:48.917
met mensen uit andere culturen.

0:13:48.917,0:13:51.028
Geweldige kansen bieden zich aan

0:13:51.028,0:13:54.353
in dit soort raamwerk.

0:13:54.353,0:13:58.007
Ten eerste krijgen we potentieel

0:13:58.007,0:14:00.441
een inzicht zonder voorgaande

0:14:00.441,0:14:02.730
in het menselijke leren.

0:14:02.730,0:14:06.193
De gegevens die we hier verzamelen, [br]zijn uniek.

0:14:06.193,0:14:10.202
Je kan elke klik, [br]elke inzending van een taak,

0:14:10.202,0:14:14.565
elke forumpost verzamelen [br]van tienduizenden studenten.

0:14:14.565,0:14:16.908
Je kan de studie van het menselijke leren

0:14:16.908,0:14:18.841
van de hypothese-gedreven modus

0:14:18.841,0:14:21.699
naar de data-gedreven modus omschakelen,

0:14:21.699,0:14:24.740
wat bijvoorbeeld in de biologie een revolutie was.

0:14:24.740,0:14:28.164
Je kan de gegevens gebruiken [br]om fundamentele vragen te begrijpen, zoals:

0:14:28.164,0:14:30.044
wat zijn goede leerstrategieën

0:14:30.044,0:14:32.740
en welke zijn niet effectief?

0:14:32.740,0:14:34.980
In de context van bepaalde cursussen

0:14:34.980,0:14:36.517
kan je vragen stellen zoals:

0:14:36.517,0:14:39.772
wat zijn de meest gangbare misverstanden

0:14:39.772,0:14:41.949
en hoe helpen we de studenten ervan af?

0:14:41.949,0:14:43.373
Hier is een voorbeeld,

0:14:43.373,0:14:45.389
ook uit de cursus van Andrew over Machinaal leren.

0:14:45.389,0:14:47.597
Dit is de verdeling van de foute antwoorden

0:14:47.597,0:14:49.207
op één van Andrews opdrachten.

0:14:49.207,0:14:51.100
De antwoorden zijn getallenparen,

0:14:51.100,0:14:53.371
zodat je dit in twee dimensies kan weergeven.

0:14:53.371,0:14:57.149
Elk kruisje is een verschillend fout antwoord.

0:14:57.149,0:14:59.555
Het grote kruis linksboven

0:14:59.555,0:15:01.703
is waar 2.000 studenten

0:15:01.703,0:15:04.748
exact hetzelfde foute antwoord gaven.

0:15:04.748,0:15:07.075
Als in een groep van 100 studenten

0:15:07.075,0:15:08.362
er 2 hetzelfde antwoord geven,

0:15:08.362,0:15:09.713
valt dat niet op.

0:15:09.713,0:15:12.273
Als 2.000 studenten dat doen,

0:15:12.273,0:15:13.970
kan je er niet naast kijken.

0:15:13.970,0:15:16.162
Andrew en zijn studenten doken erin,

0:15:16.162,0:15:17.682
keken naar de taken,

0:15:17.682,0:15:21.770
begrepen de oorzaak van de misvatting

0:15:21.770,0:15:24.290
en maakten een gerichte foutboodschap

0:15:24.290,0:15:26.539
voor elke student

0:15:26.539,0:15:28.718
die in dat mandje terechtkwam.

0:15:28.718,0:15:30.802
Studenten die dezelfde fout maakten,

0:15:30.802,0:15:32.828
kregen zo gepersonaliseerde feedback

0:15:32.828,0:15:37.227
om hun misvatting [br]efficiënter te kunnen bijsturen.

0:15:37.227,0:15:41.038
Deze personalisatie kan je uitbouwen

0:15:41.038,0:15:44.178
doordat je grote getallen hebt.

0:15:44.178,0:15:46.490
Personalisatie is wellicht

0:15:46.490,0:15:48.913
één van de grootste kansen,

0:15:48.913,0:15:51.258
omdat we de mogelijkheid krijgen

0:15:51.258,0:15:53.948
om een 30 jaar oud probleem op te lossen.

0:15:53.948,0:15:57.297
Onderwijsvorser Benjamin Bloom stelde in 1984

0:15:57.297,0:15:59.548
het zogenaamde 2-sigma-vraagstuk voor.

0:15:59.548,0:16:02.610
Hij kwam ertoe door 3 populaties te bestuderen.

0:16:02.610,0:16:06.218
Ten eerste: [br]de populatie die studeert via lessen in een klas.

0:16:06.218,0:16:08.995
Ten tweede: [br]de populatie die studeert

0:16:08.995,0:16:10.714
via lessen in een klas, op basis van

0:16:10.714,0:16:12.794
een ‘meesterschaps’-aanpak

0:16:12.794,0:16:14.714
waarbij ze pas naar het volgende onderwerp mogen

0:16:14.714,0:16:18.068
als ze tonen dat ze het vorige beheersen.

0:16:18.068,0:16:20.362
Tenslotte was er een groep studenten

0:16:20.362,0:16:24.890
die één-op-één les kregen van een lesgever.

0:16:24.890,0:16:28.162
De meesterschapsgroep was een volle standaarddeviatie,

0:16:28.162,0:16:30.450
of sigma, beter qua prestatiescore

0:16:30.450,0:16:32.844
dan de groep die les kreeg in de klas,

0:16:32.844,0:16:34.988
en één-op-één-lessen gaven 2 sigma

0:16:34.988,0:16:36.818
verbetering qua prestaties.

0:16:36.818,0:16:38.281
Om te begrijpen wat dat betekent,

0:16:38.281,0:16:40.114
kijken we even naar de les in de klas.

0:16:40.114,0:16:43.033
De mediaanprestatie [br]beschouwen we als een drempel.

0:16:43.033,0:16:44.371
Bij een les in de klas

0:16:44.371,0:16:48.250
zit de helft van de studenten erboven [br]en de helft eronder.

0:16:48.250,0:16:50.348
In de individuele les

0:16:50.348,0:16:55.149
zit 98 procent erboven.

0:16:55.149,0:16:59.069
Stel je voor dat we zo zouden lesgeven [br]dat 98 procent van de studenten

0:16:59.069,0:17:01.267
bovengemiddeld was.

0:17:01.267,0:17:04.690
Dat is het 2-sigmaprobleem.

0:17:04.690,0:17:07.089
Als maatschappij kunnen we het ons niet veroorloven

0:17:07.089,0:17:10.161
om elke student een individuele lesgever te geven.

0:17:10.161,0:17:12.410
Maar misschien lukt dat wel voor

0:17:12.410,0:17:14.429
een computer of een smartphone.

0:17:14.429,0:17:16.618
De vraag is hoe we technologie kunnen gebruiken

0:17:16.618,0:17:19.993
om van de linkerkant, van de blauwe lijn,

0:17:19.993,0:17:22.731
naar de rechterkant, de groene lijn, [br]op te schuiven.

0:17:22.731,0:17:25.068
Meesterschap kan je met een computer snel verwerven,

0:17:25.068,0:17:26.473
want een computer wordt het niet beu

0:17:26.473,0:17:29.546
om je dezelfde video 5 keer te tonen.

0:17:29.546,0:17:32.797
Hij wordt het zelfs niet beu [br]om hetzelfde werk meermaals te verbeteren.

0:17:32.802,0:17:35.828
Dat zagen we in vele voorbeelden die ik toonde.

0:17:35.828,0:17:37.682
Ook personalisatie

0:17:37.682,0:17:39.818
staat in zijn kinderschoenen,

0:17:39.818,0:17:43.010
hetzij via een persoonlijk leertraject en curriculum,

0:17:43.010,0:17:46.274
hetzij via gepersonaliseerde feedback.

0:17:46.274,0:17:48.762
Ons doel is om door te zetten

0:17:48.762,0:17:52.259
en zo ver mogelijk [br]richting groene curve op te schuiven.

0:17:52.259,0:17:57.618
Als dit zo goed is, [br]waarom zijn universiteiten dan zo ouderwets?

0:17:57.618,0:18:00.610
Mark Twain vond dat alleszins:

0:18:00.610,0:18:03.155
“De universiteit is een plek [br]waar de lesnotities van de professor

0:18:03.155,0:18:04.858
recht naar de lesnotities van de studenten gaan,

0:18:04.858,0:18:07.234
zonder omweg langs het brein van de ene of de andere.”

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

0:18:11.281,0:18:13.949
Ik ben het beleefd oneens met Mark Twain.

0:18:13.949,0:18:16.614
Hij klaagt niet zozeer

0:18:16.614,0:18:19.364
over universiteiten als over de les in de klas

0:18:19.364,0:18:22.148
waar zovele universiteiten zoveel tijd insteken.

0:18:22.148,0:18:25.307
Laten we verder teruggaan, naar Plutarchus:

0:18:25.307,0:18:27.534
“De geest is geen vat dat moet gevuld worden,

0:18:27.534,0:18:29.557
maar hout dat moet ontstoken worden.”

0:18:29.557,0:18:31.747
Misschien moeten we minder tijd besteden

0:18:31.747,0:18:34.318
om de geesten van onze studenten [br]met inhoud te vullen

0:18:34.318,0:18:38.118
door les te geven, en meer [br]aan het ontsteken van hun creativiteit,

0:18:38.118,0:18:41.373
hun verbeelding en probleemoplossend vermogen

0:18:41.373,0:18:43.871
door met hen te praten.

0:18:43.871,0:18:45.238
Hoe doen we dat?

0:18:45.238,0:18:48.669
Door actief te leren in de klas.

0:18:48.669,0:18:51.118
Er zijn veel studies, waaronder deze,

0:18:51.118,0:18:53.198
die aantonen dat bij actief leren,

0:18:53.198,0:18:55.614
interactie met studenten in de klas,

0:18:55.614,0:18:58.310
de prestaties bij alle metingen verbeteren:

0:18:58.310,0:19:00.759
aanwezigheid, engagement en leren,

0:19:00.759,0:19:02.814
gemeten in een gestandaardiseerde test.

0:19:02.814,0:19:04.678
Je ziet bijvoorbeeld dat de prestatiescore

0:19:04.678,0:19:07.548
hier bijna verdubbelt.

0:19:07.548,0:19:11.949
Misschien is dat hoe we onze tijd [br]moeten doorbrengen aan de unversiteit.

0:19:11.949,0:19:16.526
Kortom, als we onderwijs van topkwaliteit [br]kunnen geven

0:19:16.526,0:19:18.429
aan iedereen in de wereld, gratis,

0:19:18.429,0:19:21.250
waar leidt dat dan toe? Drie dingen.

0:19:21.250,0:19:24.671
Eén: [br]onderwijs zou een fundamenteel mensenrecht zijn,

0:19:24.671,0:19:26.037
waarbij iedereen in de wereld

0:19:26.037,0:19:27.958
die het kan en wil,

0:19:27.958,0:19:29.909
de nodige vaardigheden kan ontwikkelen

0:19:29.909,0:19:31.494
om een beter leven op te bouwen voor zichzelf,

0:19:31.494,0:19:33.511
zijn familie en gemeenschap.

0:19:33.511,0:19:36.142
Twee: [br]levenslang leren zou mogelijk worden.

0:19:36.142,0:19:38.093
Het is jammer dat voor zovele mensen

0:19:38.093,0:19:41.405
het leren stopt [br]aan het einde van het middelbaar of de universiteit.

0:19:41.405,0:19:43.886
Doordat we dit geweldige materiaal hebben,

0:19:43.886,0:19:46.629
kunnen we iets nieuws leren

0:19:46.629,0:19:47.765
wanneer we maar willen,

0:19:47.765,0:19:49.094
om onze geest te verruimen

0:19:49.094,0:19:51.053
of om ons leven te veranderen.

0:19:51.053,0:19:54.198
Tenslotte zou er een innovatiegolf mogelijk worden,

0:19:54.198,0:19:57.270
want geweldig talent vind je overal.

0:19:57.270,0:20:00.278
Misschien woont de volgende Albert Einstein [br]of Steve Jobs

0:20:00.278,0:20:02.893
in een afgelegen dorp in Afrika.

0:20:02.893,0:20:05.549
Als we hem onderwijs kunnen bieden,

0:20:05.549,0:20:07.905
kunnen zij het volgende grote idee ontwikkelen

0:20:07.905,0:20:10.309
waardoor de wereld voor ons allen beter wordt.

0:20:10.309,0:20:11.469
Hartelijk dank.

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