0:00:01.235,0:00:03.836
就像許多人一樣，我是很幸運的。

0:00:03.836,0:00:07.236
我出生在書香世家，

0:00:07.236,0:00:11.474
我家三代出博士，[br]父母都是高知識份子。

0:00:11.474,0:00:15.268
我的童年都是在父親的[br]大學實驗室玩大的，

0:00:15.268,0:00:19.117
之後也順理成章的進了頂尖大學，

0:00:19.117,0:00:22.918
為我開啓了機會的大門。

0:00:22.918,0:00:27.038
不幸的是，世界上[br]大部分的人並非如此幸運。

0:00:27.038,0:00:30.173
在這世界的某些角落，例如南非，

0:00:30.173,0:00:32.878
教育並非人人可及，

0:00:32.878,0:00:35.093
南非的教育系統

0:00:35.093,0:00:38.726
是在種族隔離制度的時代[br]為少數白人建立的。

0:00:38.726,0:00:41.716
其結果是，現今卻沒有足夠的名額

0:00:41.716,0:00:45.278
提供給很多想要也值得[br]擁有高品質教育的人。

0:00:45.278,0:00:49.158
今年一月在約翰尼斯堡大學，

0:00:49.158,0:00:50.994
情況更趨惡化。

0:00:50.994,0:00:55.195
有一些正常招生[br]所剩餘的名額開放註冊。

0:00:55.204,0:00:58.654
在登記註冊的前一晚，

0:00:58.654,0:01:02.706
成千上萬人在大門外大排長龍，

0:01:02.706,0:01:06.586
希望拔得頭籌搶到這些名額。

0:01:06.586,0:01:08.894
大門一開，群眾相互踩踏，

0:01:08.894,0:01:12.546
20 個人受傷，一名婦女死亡。

0:01:12.546,0:01:15.066
她是一位為子犧牲的母親，

0:01:15.066,0:01:18.549
只為下一代有更好的將來。

0:01:18.549,0:01:21.706
即使在其他國家，像是美國，

0:01:21.706,0:01:26.062
教育雖然存在，但不一定能得到。

0:01:26.062,0:01:28.734
這幾年有個很熱門的議題，

0:01:28.734,0:01:30.723
就是不斷飆高的醫療支出。

0:01:30.723,0:01:33.974
但民眾不易查覺的是，

0:01:33.974,0:01:37.387
同一時期高等教育的費用，

0:01:37.387,0:01:39.867
以將近兩倍的速度飆漲，

0:01:39.867,0:01:44.147
比 1985 年漲了 5.59 倍。

0:01:44.147,0:01:48.681
對許多人來說，[br]高等教育因而變得遙不可及。

0:01:48.681,0:01:52.482
即使設法接受高等教育的人，

0:01:52.482,0:01:55.107
機會之門也沒有為他打開。

0:01:55.107,0:01:58.314
近期只有略為超過一半的

0:01:58.314,0:02:00.627
美國高等教育大學畢業生，

0:02:00.627,0:02:04.090
從事需受高等教育的工作。

0:02:04.090,0:02:07.860
對於那些畢業於頂尖學府的學生，[br]這不成問題，

0:02:07.882,0:02:09.584
但對其他的許多人，

0:02:09.584,0:02:14.050
他們付出時間和努力後，[br]沒有獲得適當回報。

0:02:14.050,0:02:17.080
湯姆 • 佛里曼最近[br]在紐約時報的文章中，

0:02:17.080,0:02:22.018
以人所未及的方式，[br]掌握住我們努力的精髓

0:02:22.018,0:02:24.568
他指出所謂「重大的突破」，即是：

0:02:24.568,0:02:28.467
「當有迫切需求時，[br]有些事突然變得可能。」

0:02:28.467,0:02:31.088
我已經說過什麼是[br]「迫切需求(普遍的教育)」，

0:02:31.088,0:02:33.600
接著讓我們談談[br]有那些事「突然變得可能」。

0:02:33.600,0:02:36.719
在史丹佛大學的三堂大型課程，

0:02:36.719,0:02:38.896
展示了什麼是「突然變得可能」，

0:02:38.896,0:02:42.167
每堂課超過10 萬人修課。

0:02:42.167,0:02:45.551
要理解這點，讓我們看看其中一堂課，

0:02:45.551,0:02:47.471
我的同事與合夥人 Andrew Ng，

0:02:47.471,0:02:49.200
所開設的機器學習課 。

0:02:49.200,0:02:51.519
機器學習課是 Andrew[br]在史丹佛大學

0:02:51.519,0:02:53.468
學生較多的課程，

0:02:53.468,0:02:56.246
每次有 400 人註冊。

0:02:56.246,0:02:59.511
當 Andrew 對一般大眾[br]線上講授機器學習時，

0:02:59.511,0:03:02.127
有 10 萬人註冊。

0:03:02.127,0:03:04.136
從數字上來看，

0:03:04.136,0:03:08.331
以 Andrew 在史丹佛大學的課堂規模，

0:03:08.331,0:03:12.247
他得花 250 年[br]才會教到這麼多學生，

0:03:12.247,0:03:15.733
當然，他也會覺得單調乏味。

0:03:15.733,0:03:18.470
了解到這樣的影響力，

0:03:18.470,0:03:21.598
Andrew 與我認為[br]需要嘗試將規模擴大，

0:03:21.598,0:03:25.488
儘量給更多的人[br]帶來最好品質的教育。

0:03:25.488,0:03:27.213
所以我們打造了線上學習網站 Coursera。

0:03:27.213,0:03:30.350
其目標是把最好的課程、

0:03:30.350,0:03:33.667
由頂尖大學裡的最佳講師來上，

0:03:33.667,0:03:37.695
免費提供給在全球的人們。

0:03:37.695,0:03:40.295
目前我們的平臺上有 43 堂課程，

0:03:40.295,0:03:43.494
來自四所大學，包含各種學科，

0:03:43.494,0:03:45.327
讓我給各位看看

0:03:45.327,0:03:48.605
它會是像什麼樣子：

0:03:48.605,0:03:50.127
（影片）Robert Ghrist：[br]歡迎來到微積分課

0:03:50.127,0:03:52.250
Ezekiel Emanuel：[br]5000 萬人沒有醫療保險。

0:03:52.250,0:03:55.396
Scott Page：模型幫助我們[br]設計更有效的體制和政策，

0:03:55.396,0:03:57.377
我們獲得令人難以置信的分隔...

0:03:57.377,0:03:59.169
Scott Klemmer：[br]所以布希想像，在未來

0:03:59.169,0:04:01.892
你會在頭上戴上相機。

0:04:01.892,0:04:05.801
Mitchell Duneier：米爾斯希望[br]研習社會學的學生增強心理素質...

0:04:05.801,0:04:09.466
RG：懸掛的電纜表現出雙曲餘弦函數

0:04:09.466,0:04:12.764
Nick Parlante：圖像中的每個像素，[br]將紅色設置為零。

0:04:12.764,0:04:15.832
Paul Offit： ...疫苗讓我們[br]得以消滅脊髓灰質炎病毒

0:04:15.832,0:04:19.637
Dan Jurafsky： 漢莎航空[br]提供早餐和聖荷西嗎？這聽上去很滑稽。

0:04:19.637,0:04:22.753
Daphne Koller：這是你挑的硬幣，[br]這是兩次拋擲...

0:04:22.753,0:04:26.440
Andrew Ng：在大規模機器學習，[br]我們想計算...

0:04:26.440,0:04:32.049
（掌聲）

0:04:32.049,0:04:34.323
或許不令人驚訝，事實證明

0:04:34.323,0:04:36.561
學生們喜歡從最好的大學

0:04:36.561,0:04:39.448
免費得到最好的內容。

0:04:39.448,0:04:41.970
自今年二月我們開放網站以來，

0:04:41.970,0:04:46.328
至今我們有 64 萬名學生，[br]來自 190 個國家。

0:04:46.328,0:04:48.480
我們有 150 萬人次的登記註冊。

0:04:48.480,0:04:53.139
在已推出的 15 堂課中，[br]共完成了 600 萬次小測驗。

0:04:53.139,0:04:56.246
影片已有 1400 萬次的點閱。

0:04:56.246,0:04:58.764
但不只是數字方面，

0:04:58.764,0:05:00.405
還有人的方面，

0:05:00.405,0:05:03.381
像是來自印度小鎮的阿喀許，

0:05:03.381,0:05:05.556
永遠沒機會也負擔不起

0:05:05.556,0:05:09.575
接受史丹佛這樣品質的課程。

0:05:09.575,0:05:12.361
或是像詹妮，兩個小孩的單身母親，

0:05:12.361,0:05:14.460
想要磨練自己的技能，

0:05:14.460,0:05:16.700
這樣她才可以回去完成她碩士學位。

0:05:17.409,0:05:20.299
還有瑞恩，他無法到學校，

0:05:20.299,0:05:22.315
因為他女兒有免疫缺陷，

0:05:22.315,0:05:25.240
為了不能冒險讓細菌進到房子，

0:05:25.240,0:05:27.314
所以他不能離家去學校。

0:05:27.314,0:05:29.145
我很高興地宣布，

0:05:29.145,0:05:31.135
最近，我們一直在與瑞恩通信，

0:05:31.135,0:05:32.740
這個故事有一個快樂的結局，

0:05:32.740,0:05:34.643
在左邊的就是小寶貝 Shannon ，

0:05:34.643,0:05:35.994
現在過得更好，

0:05:35.994,0:05:40.192
瑞恩藉由修習我們的課程[br]找到一份工作，

0:05:40.192,0:05:42.436
是什麼讓這些課程如此不同？

0:05:42.436,0:05:46.156
畢竟，線上課程已經開始了好一陣子

0:05:46.156,0:05:49.868
使它不同的是，這是真正的課程體驗。

0:05:49.868,0:05:51.594
從開課開始那天起 ，

0:05:51.594,0:05:55.228
學生們觀看每週的影片，

0:05:55.228,0:05:57.083
並且完成家庭作業。

0:05:57.083,0:05:58.874
這些是真正的作業，

0:05:58.874,0:06:02.178
有真正的評分、真正的繳交期限，

0:06:02.178,0:06:04.234
你可以看到繳交期限[br]和網站使用率圖表，

0:06:04.234,0:06:06.322
這些峰值顯示

0:06:06.322,0:06:10.111
拖延是全球性的現象。

0:06:10.111,0:06:13.196
（笑聲）

0:06:13.196,0:06:14.822
在課程結束時，

0:06:14.822,0:06:16.978
學生們獲得了證書，

0:06:16.978,0:06:18.629
他們可以提出該證書，

0:06:18.629,0:06:20.828
給未來的雇主並謀得更好的工作。

0:06:20.828,0:06:23.600
而我們知道很多學生做到了，

0:06:23.600,0:06:24.743
一些學生拿著他們的證書，

0:06:24.743,0:06:27.629
給他們申請入學的教育機構，

0:06:27.629,0:06:29.470
做為實際大學學分。

0:06:29.470,0:06:31.956
所以這些學生從投資的時間和精力，

0:06:31.956,0:06:34.518
獲得了真正有意義的東西。

0:06:34.518,0:06:37.073
讓我們再談一些

0:06:37.073,0:06:38.965
在這些課程中的成份：

0:06:38.965,0:06:40.923
第一個成份是，

0:06:40.923,0:06:43.890
當你消除實體課堂的約束

0:06:43.890,0:06:46.730
並設計明確的線上內容，

0:06:46.730,0:06:50.918
例如，你可以將獨立一小時的講課

0:06:50.918,0:06:56.834
分成為到 8 至 12 分鐘[br]的模組化單元，

0:06:56.834,0:06:59.808
其中每個單元都代表一個連貫的概念，

0:06:59.808,0:07:02.378
學生能用不同的方式學習這些題材，

0:07:02.378,0:07:06.082
取決於他們的背景、技能或興趣。

0:07:06.082,0:07:08.265
例如，有些學生可以從其他學生

0:07:08.265,0:07:13.452
可能已經學會的先備題材中得到益處。

0:07:13.452,0:07:15.873
有些學生可能會特別感興趣於

0:07:15.873,0:07:18.959
他們個別想要的豐富主題。

0:07:18.959,0:07:21.584
所以這種模式使我們能夠

0:07:21.584,0:07:25.381
突破統一制式的教育模式，

0:07:25.381,0:07:28.655
並允許學生有更多個人化的課程。

0:07:29.710,0:07:31.780
當然，身為教育工作者，我們都知道

0:07:31.780,0:07:35.303
學生無法光坐著看影片就能學習。

0:07:35.303,0:07:38.608
也許最需要下工夫努力的部分

0:07:38.608,0:07:43.167
是讓學生藉練習題

0:07:43.167,0:07:45.955
去真正理解課程。

0:07:45.955,0:07:49.083
已有各種研究證明此點的重要性，

0:07:49.083,0:07:51.615
例如，去年"科學"期刊中有一篇文章，

0:07:51.615,0:07:54.447
談到即使只是簡單的復習，

0:07:54.447,0:07:58.659
只需要學生回顧他們剛學過的東西，

0:07:58.659,0:08:00.999
在之後的成就測驗，

0:08:00.999,0:08:02.828
都會有顯著的進步。

0:08:02.828,0:08:07.132
分數比其他的教育干預行動都多。

0:08:07.132,0:08:10.094
我們嘗試在平臺建立回顧性的練習，

0:08:10.094,0:08:13.366
還有其他形式的題目。

0:08:13.366,0:08:16.832
例如，我們的影片不光是教學，

0:08:16.832,0:08:20.686
每隔幾分鐘，影片會暫停並對學生提問：

0:08:20.686,0:08:23.398
（影片）SP： ...這四件事。[br]前景理論、雙曲貼現、

0:08:23.398,0:08:26.262
現狀偏誤、基準利率偏差。[br]這些都被完整的記錄下來，

0:08:26.262,0:08:29.302
因此它們都是有案可稽的理性行為偏差。

0:08:29.302,0:08:30.717
在此影片會暫停，

0:08:30.717,0:08:32.646
在方框中打上答案後提交。

0:08:32.646,0:08:35.869
很明顯他們沒有專心。

0:08:35.884,0:08:36.753
（笑聲）

0:08:36.753,0:08:38.763
所以他們得再試一次，

0:08:38.763,0:08:41.299
這次就答對了。

0:08:41.299,0:08:43.492
這裡有題目的解說[br]供有需求的人參考。

0:08:43.492,0:08:46.920
接著來影片才會接續下去。

0:08:48.239,0:08:51.647
這類題目是我在課堂上[br]會提到的簡單問題，

0:08:51.647,0:08:54.516
但是當我提出這種問題時，

0:08:54.516,0:08:57.854
80% 的學生會努力[br]琢磨我前面所教的內容 ，

0:08:57.854,0:09:01.153
15% 的學生則沉浸在 Facebook 裡，

0:09:01.153,0:09:03.649
然後坐在前排的聰明蛋 ,

0:09:03.649,0:09:06.717
在其他人還沒機會思考之前，[br]一口氣就報出正確答案.

0:09:06.717,0:09:09.589
為師的我當然很得意，

0:09:09.589,0:09:11.237
竟然有人知道答案 ，

0:09:11.237,0:09:14.683
所以甚至在大多數學生[br]尚未注意到了我提出的問題之前，

0:09:14.683,0:09:17.558
我就繼續往下講了。

0:09:17.558,0:09:20.715
但是，這裡每個問題

0:09:20.715,0:09:22.949
應該是每個學生都要思考回答的。

0:09:22.949,0:09:26.615
當然不光是這些簡單的回顧性問題，

0:09:26.615,0:09:29.517
一個課程需要有更多有用的練習題，

0:09:29.517,0:09:33.470
也需要針對學生的回答提供回饋 。

0:09:33.470,0:09:36.423
問題是，如果你沒有足夠的助教，

0:09:36.423,0:09:40.103
該如何批改十萬名學生的作業？

0:09:40.103,0:09:43.347
答案是，善用技術。

0:09:43.352,0:09:46.000
幸運的是，這類技術已經很成熟了，

0:09:46.000,0:09:49.268
我們現在可以批改各式各樣的作業，

0:09:49.268,0:09:50.795
不光是選擇題，

0:09:50.795,0:09:53.948
和你在影片中所見的簡答題，

0:09:53.948,0:09:59.188
我們可以批改數學、[br]運算式及數學推導。

0:09:59.188,0:10:00.843
我們還可以批改模型，

0:10:00.843,0:10:04.519
無論是在商業課程的財務模型，

0:10:04.519,0:10:07.803
或在科學或工程課中的物理模型。

0:10:07.803,0:10:10.938
我們還可以批改一些[br]相當複雜的程式設計作業。

0:10:10.938,0:10:12.857
讓我展示一個其實很簡單 、

0:10:12.857,0:10:14.337
但相當視覺化的例子，

0:10:14.337,0:10:16.814
這是來自史丹佛大學的[br]電腦科學基礎課，

0:10:16.814,0:10:18.418
學生須校正這張

0:10:18.418,0:10:20.010
暗紅色圖片的顏色。

0:10:20.010,0:10:22.028
他們在瀏覽器中鍵入程式，

0:10:22.028,0:10:26.086
你可以看到顏色不對，[br]自由女神像在暈船，

0:10:26.086,0:10:29.151
所以，現在他們搞對了，

0:10:29.151,0:10:32.201
於是學生被告知可以繼續下一個任務。

0:10:32.201,0:10:35.349
與教材即時互動，

0:10:35.349,0:10:37.223
並被告知回答正確或錯誤，

0:10:37.223,0:10:40.159
對學生的學習至關重要。

0:10:40.159,0:10:42.997
不過，當然我們還無法批改

0:10:42.997,0:10:45.268
所有種類的作業。

0:10:45.268,0:10:48.569
具體而言，我們缺少[br]批改批判性思維作業的能力，

0:10:48.569,0:10:51.801
這種思維在人文社會科學、

0:10:51.801,0:10:54.088
商業和其他領域都極其重要。

0:10:54.088,0:10:56.337
所以我們嘗試說服，例如

0:10:56.337,0:10:57.953
人文科學教師，

0:10:57.953,0:11:00.649
選擇題並不是那麼差勁的題型。

0:11:00.649,0:11:02.840
不過效果不佳。

0:11:02.840,0:11:05.273
所以我們不得不[br]提出另一種解決方案。

0:11:05.273,0:11:08.347
我們最終的解決方案是同儕互評。

0:11:08.347,0:11:10.769
比如說 Saddler 和 Good

0:11:10.769,0:11:12.441
之前所做的研究顯示，

0:11:12.441,0:11:14.929
同儕互評是十分有效的策略，

0:11:14.929,0:11:18.143
結果與教師評分雷同。

0:11:18.143,0:11:19.913
雖然這只曾經在小規模課堂中用過，

0:11:19.913,0:11:21.400
不過這裡顯示了

0:11:21.400,0:11:23.882
學生互評的分數在 Y 軸，

0:11:23.882,0:11:25.193
老師批改的分數在 X 軸，

0:11:25.193,0:11:27.489
結果相當吻合。

0:11:27.489,0:11:30.649
更神的是自我評分，

0:11:30.649,0:11:33.348
就是讓學生給自己打分數，

0:11:33.348,0:11:34.697
只要你稍微激勵他們，

0:11:34.697,0:11:36.635
確保他們不會[br]隨隨便便就給自己打滿分，

0:11:36.635,0:11:38.689
自評結果與老師批改的成績[br]

0:11:38.689,0:11:40.169
甚至比互評還要吻合。

0:11:40.169,0:11:43.537
因此需大規模評分時，[br]這是很有效的評分策略。

0:11:43.537,0:11:46.273
對於學生來說，[br]也是一個有用的學習策略，

0:11:46.273,0:11:48.528
因為他們能從中學到了東西。

0:11:48.528,0:11:53.177
因此我們有現今最大規模的互評系統，

0:11:53.177,0:11:57.081
成千上萬的學生互相批改作業，

0:11:57.081,0:12:00.658
而且我必須說，這很成功。

0:12:00.658,0:12:02.208
學生不單只是

0:12:02.208,0:12:05.249
獨自坐在客廳解答問題。

0:12:05.249,0:12:07.056
我們的每個課程

0:12:07.056,0:12:09.216
都有學生社群，

0:12:09.216,0:12:13.666
共同為知識努力的全球性社群。

0:12:13.666,0:12:16.280
這是一張系統自動產生的地圖，

0:12:16.280,0:12:19.241
你看到的是普林斯頓大學

0:12:19.241,0:12:22.000
社會學入門課程學生的來源，

0:12:22.000,0:12:24.960
參與修課的人遍及全球。

0:12:24.960,0:12:29.527
學生在課程中[br]以不同的方式進行合作，

0:12:29.527,0:12:32.726
首先，我們有一個問答平臺，

0:12:32.726,0:12:34.770
學生可以提出問題，

0:12:34.770,0:12:37.144
然後其他學生可以回答。

0:12:37.144,0:12:38.447
最令人驚奇的是，

0:12:38.447,0:12:40.117
因為學生太多了，

0:12:40.117,0:12:42.482
這意味著即使有人在淩晨三點

0:12:42.482,0:12:44.114
提出一個問題，

0:12:44.114,0:12:45.696
世界的某個角落，

0:12:45.696,0:12:47.770
總有人會醒著，

0:12:47.770,0:12:50.083
並正研究同一問題。

0:12:50.083,0:12:52.041
因此，在許多課程中，

0:12:52.041,0:12:54.370
問答平臺上提問與被解答的

0:12:54.370,0:12:57.788
間隔時間中間值只有22分鐘，

0:12:57.788,0:13:02.365
這比我給史丹佛學生[br]的服務要好得多。

0:13:02.365,0:13:03.706
（笑聲）

0:13:03.706,0:13:05.648
你可以從學生感言看到，

0:13:05.648,0:13:07.335
他們發現，

0:13:07.335,0:13:09.856
在這個大型的線上社群，

0:13:09.856,0:13:12.455
可用許多方式互動，

0:13:12.455,0:13:17.568
比在實體教室上課更密切。

0:13:17.578,0:13:20.342
學生還會自組學習小組，

0:13:20.342,0:13:23.175
我們從不干預。

0:13:23.175,0:13:25.520
其中有些是實體小組，

0:13:25.520,0:13:26.946
受限於地域，

0:13:26.946,0:13:29.668
他們每週聚會一次，[br]主要是進行解題。

0:13:29.668,0:13:31.568
這是舊金山學習小組，

0:13:31.568,0:13:33.887
成員來自世界各地。

0:13:33.887,0:13:35.919
還有人組成虛擬學習小組，

0:13:35.919,0:13:39.508
有時會依語言或文化分組，

0:13:39.508,0:13:40.952
左下角你可以看到

0:13:40.952,0:13:44.148
我們的多元文化學習小組，

0:13:44.148,0:13:45.911
成員們熱切地想要

0:13:45.911,0:13:48.917
與其他文化的人交流。

0:13:48.917,0:13:51.028
這種架構帶來

0:13:51.028,0:13:54.353
絕佳的機會

0:13:54.353,0:13:58.007
首先，讓我們極有可能地

0:13:58.007,0:14:00.441
能用前所未有的視野

0:14:00.441,0:14:03.180
來瞭解人類的學習方式。

0:14:03.180,0:14:06.693
因為我們這裡[br]能收集到獨一無二的資料，

0:14:06.693,0:14:10.202
你可以收集到每一次[br]點擊與提交的作業，

0:14:10.202,0:14:14.565
及成千上萬學生的貼文。

0:14:14.565,0:14:16.908
因此，你可以將學習研究的模式

0:14:16.908,0:14:18.841
由假設驅動模式[br](先提出假設，再設計實驗驗證)

0:14:18.841,0:14:21.699
轉變為以資料驅動[br](用線上系統收集數據來研究)，

0:14:21.699,0:14:25.160
這類的轉變已經[br]徹底改變了生物科學。

0:14:25.160,0:14:28.164
你可以透過這些資料[br]去瞭解最基本的問題，

0:14:28.164,0:14:30.044
比如說，哪些是好的學習策略？

0:14:30.044,0:14:32.740
哪些是有效？哪些是無效的策略?

0:14:32.740,0:14:34.980
而在特定的幾個課程背景中，

0:14:34.980,0:14:37.187
你能提出像這樣的問題：

0:14:37.187,0:14:39.772
有哪些是常見的錯誤概念，

0:14:39.772,0:14:41.949
我們該如何幫助學生修正它們？

0:14:41.949,0:14:43.373
這裡有一個例子，

0:14:43.373,0:14:45.389
一樣來自 Andrew 的機器學習課。

0:14:45.389,0:14:47.597
這是 Andrew 一題作業的

0:14:47.597,0:14:49.484
錯誤答案分佈圖。

0:14:49.484,0:14:51.100
答案剛好是成對的數字，

0:14:51.100,0:14:53.931
因此，你可以繪製它們的二維圖像。

0:14:53.931,0:14:57.149
你看到的每個小叉叉[br]是不同的錯誤答案。

0:14:57.149,0:14:59.555
左上角的大叉叉，

0:14:59.555,0:15:04.763
顯示有 2,000 個學生[br]都寫了相同的錯誤答案。

0:15:04.763,0:15:07.075
如果在 100 人的課堂中

0:15:07.075,0:15:08.362
有兩個學生給出了[br]同樣的錯誤答案 ，

0:15:08.362,0:15:09.713
你肯定不會發現，

0:15:09.713,0:15:12.273
不過當2000人都寫了[br]同樣的錯誤答案時，

0:15:12.273,0:15:13.970
你勢必會注意到。

0:15:13.970,0:15:16.162
因此 Andrew 和他的學生

0:15:16.162,0:15:17.682
分析錯誤的答案，

0:15:17.682,0:15:21.770
找到了錯誤概念的根源，

0:15:21.770,0:15:24.290
然後他們創建了一則特別資訊，

0:15:24.290,0:15:28.709
專門提供給答錯的同學，

0:15:28.718,0:15:30.802
這意味著那些寫出[br]同樣錯誤答案的學生，

0:15:30.802,0:15:32.828
都可以得到個別化的回饋，

0:15:32.828,0:15:37.227
告訴他們如何更有效地修正迷失概念。

0:15:37.227,0:15:41.038
這種個別化的東西，

0:15:41.038,0:15:44.718
是利用大規模數據的優勢所創建。

0:15:44.718,0:15:46.490
個別化也許是

0:15:46.490,0:15:48.913
幫助我們解決

0:15:48.913,0:15:54.548
一個 30 年未決問題的契機。

0:15:54.548,0:15:57.297
教育學者 Benjamin Bloom 在 1984 年

0:15:57.297,0:15:59.548
提出了一個稱為[br]2 個標準差(sigma)問題。

0:15:59.548,0:16:02.610
他研究三種學習類型的學生。

0:16:02.610,0:16:06.598
第一種在課堂中[br]以講述法為主來學習，

0:16:06.598,0:16:10.600
第二種學生也是以講述法學習，

0:16:10.602,0:16:12.794
但是有一個精熟的門檻，

0:16:12.794,0:16:15.054
學生在繼續學習下一個主題之前，

0:16:15.054,0:16:18.068
必須熟練掌握前一個主題。

0:16:18.068,0:16:20.362
最後一種就是

0:16:20.362,0:16:25.640
以一對一方式教學的學生。

0:16:25.640,0:16:28.162
結果在成就測驗分數上，

0:16:28.162,0:16:30.450
第二類學生比[br]單以講述法受教的第一類學生，

0:16:30.450,0:16:32.844
高出 1 個標準差，

0:16:32.844,0:16:34.988
而接受一對一教學的學生比第一類學生

0:16:34.988,0:16:36.818
成績高出 2 個標準差。

0:16:36.818,0:16:38.281
要理解這其中的意義，

0:16:38.281,0:16:40.114
讓我們看看以講述為主的課堂吧。

0:16:40.114,0:16:43.033
我們把中間值當做門檻，

0:16:43.033,0:16:44.681
因此在以講述法為主的課堂中，

0:16:44.681,0:16:48.250
是一半對一半，

0:16:48.250,0:16:50.348
當教師一對一授課時，

0:16:50.348,0:16:55.149
98% 的學生都高於這個門檻。

0:16:55.149,0:16:57.549
想像如果我們教出的學生

0:16:57.549,0:17:01.267
能有 98% 在平均標準之上，

0:17:01.267,0:17:04.690
這就帶到 2 個標準差的問題。

0:17:04.690,0:17:07.089
因為我們的社會不可能

0:17:07.089,0:17:10.161
提供每位學生一對一的教學，

0:17:10.161,0:17:12.410
但是我們可以每人給一部電腦

0:17:12.410,0:17:14.429
或者一台智慧型手機。

0:17:14.429,0:17:16.618
因此問題是，[br]我們如何利用科技去推動

0:17:16.618,0:17:19.993
我們擺脫左邊藍色曲線的圖像，

0:17:19.993,0:17:22.731
最後到達右邊綠色曲線的圖像呢？

0:17:22.731,0:17:25.068
透過電腦來達到精熟學習是很簡單的，

0:17:25.068,0:17:27.473
因為電腦就算播放同樣的影片 5 遍，

0:17:27.473,0:17:29.546
也從來不嫌累，

0:17:29.546,0:17:32.797
而且多次批改同樣的作業也不會煩。

0:17:32.802,0:17:35.828
在很多我舉的例子當中，[br]我們也看到了。

0:17:35.828,0:17:37.682
就連個別化的設計

0:17:37.682,0:17:39.818
也正開始逐漸發展。

0:17:39.818,0:17:43.610
不管是在課程中個別化的安排，

0:17:43.610,0:17:46.274
或是一些我們展示[br]給大家看的個別化的回饋。

0:17:46.274,0:17:48.762
因此我們的目標是嘗試看看，

0:17:48.762,0:17:52.259
能夠多接近那個綠色的圖像。

0:17:52.259,0:17:58.268
好吧，如果線上學習系統這麼好，[br]大學是不是過時了？

0:17:58.268,0:18:00.610
馬克吐溫顯然是如此認為，

0:18:00.610,0:18:03.155
他說：「大學是一個教授的筆記

0:18:03.155,0:18:04.858
直接成為學生的筆記，

0:18:04.858,0:18:07.234
並且都沒有經過兩者大腦的地方。」

0:18:07.234,0:18:11.281
（笑聲）

0:18:11.281,0:18:13.949
不過我不敢與馬克吐溫苟同。

0:18:13.949,0:18:16.614
我認為他在抱怨的不是大學，

0:18:16.614,0:18:19.364
而是以講述法為主的教學模式，

0:18:19.364,0:18:22.148
因為這種模式在大學太普遍了。

0:18:22.148,0:18:25.307
那讓我們再往回看看，[br]羅馬時代的希臘作家 Plutarch 說：

0:18:25.307,0:18:27.534
「心智不是一個需要填充的容器，

0:18:27.534,0:18:29.557
而是需要點燃的木頭。」

0:18:29.557,0:18:32.227
因此或許我們應該

0:18:32.227,0:18:36.028
少花點時間填充學生的腦袋，

0:18:36.028,0:18:38.538
多花些時間激發他們的創造力、

0:18:38.538,0:18:41.373
想像力和解決問題的能力，

0:18:41.373,0:18:43.871
並透過積極與他們交流來實現。

0:18:43.871,0:18:45.238
那我們怎麼做呢？

0:18:45.238,0:18:48.669
我們透過主動學習來實現。

0:18:48.669,0:18:51.118
有很多研究表明，包括這個，

0:18:51.118,0:18:53.198
如果你使用積極學習法，

0:18:53.198,0:18:55.614
與你的學生在課堂上互動，

0:18:55.614,0:18:58.310
他們在每個項目的表現[br]都會不斷提升，

0:18:58.310,0:19:00.279
在出勤率、參與度

0:19:00.279,0:19:02.814
及標準化測驗的成績。

0:19:02.814,0:19:04.678
比如說，你可以看到學習成就分數

0:19:04.678,0:19:07.548
在這個實驗中幾乎都翻倍了。

0:19:07.548,0:19:11.949
或許這就是我們[br]該度過大學時光的方式。

0:19:11.949,0:19:14.776
最後總結一下，如果我們能免費

0:19:14.776,0:19:18.429
向世上的每個人提供高品質的教育，

0:19:18.429,0:19:21.250
結果會怎麼樣呢？會是這樣：

0:19:21.250,0:19:24.671
首先，教育變成了人類最基本的權利。

0:19:24.671,0:19:27.967
世界上每個有能力和積極性的人，

0:19:27.967,0:19:30.149
都可以得到他們需要的技能，

0:19:30.149,0:19:33.514
為他們自己、家人[br]及社區追求更好的生活。

0:19:33.514,0:19:36.142
第二、實現終生學習的理念。

0:19:36.142,0:19:38.093
很可惜的是，許多人

0:19:38.093,0:19:41.405
在高中、大學念完後[br]就再也不學習了。

0:19:41.405,0:19:43.886
有了內容如此豐富的系統，

0:19:43.886,0:19:45.599
每當我們想要的時候，

0:19:45.599,0:19:47.765
我們可以學一些新知識，

0:19:47.765,0:19:49.094
不管是用來拓展思維，

0:19:49.094,0:19:51.053
或者是要改變我們的生活。

0:19:51.053,0:19:54.198
最後，這個系統會帶來一股創新潮，

0:19:54.198,0:19:57.270
因為到處都可能[br]找到有驚人天賦的人，

0:19:57.270,0:20:00.278
或許下一個愛因斯坦或賈伯斯

0:20:00.278,0:20:02.893
就住在一個偏遠的非洲小鎮上。

0:20:02.893,0:20:05.549
如果我們能為那個人提供教育，

0:20:05.549,0:20:07.905
他們可能會想出下一個極好的主意，

0:20:07.905,0:20:10.309
讓我們的世界變得更美好。

0:20:10.309,0:20:11.469
謝謝！

0:20:11.469,0:20:19.052
（掌聲）