Daphne Koller : Ce que nous apprenons de l'éducation en ligne

Daphne Koller encourage les meilleures universités à mettre leurs cours les plus fascinants en ligne gratuitement -- pas seulement comme un service, mais comme un moyen de faire des recherches sur la façon dont les gens apprennent. Chaque frappe de touche de clavier, les questionnaires de compréhension, les forum d'entraide et l'auto-évaluation des devoirs construisent un ensemble de données sans précédent sur le traitement de la connaissance et, plus important encore, comment elle est absorbée.

Comme beaucoup d'entre vous,
je fais partie des chanceux.

Je suis née dans une famille
où l'éducation était omniprésente.

Fille de deux universitaires, je suis
la troisième génération à obtenir un doctorat.

Quand j'étais enfant, je jouais dans le laboratoire
de mon père à l'université.

On tenait pour acquis que j'aille étudier dans les meilleures universités,

ce qui plus tard m'a offert de nombreuses possibilités.

Malheureusement, la plupart des gens
dans le monde n'ont pas cette chance.

Dans certaines parties du monde,
par exemple en Afrique du Sud,

l'éducation n'est tout simplement pas accessible.

En Afrique du Sud, le système éducatif a été bâti

à l'époque de l'apartheid pour la minorité blanche.

Et par conséquent, aujourd'hui, il n'y a pas assez d'endroits

pour tous ceux qui veulent et méritent
une éducation de haute qualité.

Cette pénurie a conduit à une crise en janvier dernier

à l'Université de Johannesburg.

Il restait quelques places disponibles en passant

par le processus standard d'admission,
et la nuit précédant

l'ouverture des inscriptions,

des milliers de personnes faisaient la queue
devant la porte sur plus d'un kilomètre

avec l'espoir d'être le premier dans la file
pour obtenir une de ces places.

A l'ouverture des portes, il y a eu une bousculade,

20 personnes ont été blessées et une femme est morte.

C'était une mère qui a donné sa vie

en essayant d'offrir la possibilité
d'une vie meilleure à son fils.

Mais même dans des endroits comme les États-Unis

où l'éducation est disponible, elle pourrait être
hors de portée.

On a beaucoup parlé ces dernières années

de l'augmentation du coût des soins de santé.

Ce que moins de gens savent peut-être

est que, durant cette même période, les frais de scolarité
de l'enseignement supérieur

ont augmenté presque deux fois plus vite,

pour atteindre 559 % depuis 1985.

Ça rend l'éducation inaccessible pour beaucoup de gens.

Enfin, même pour ceux qui parviennent
à l'enseignement supérieur,

les opportunités peuvent manquer.

Seule une petite moitié des diplômés récents des facultés

aux États-Unis qui suivent un enseignement supérieur

travaillent effectivement dans des emplois
qui exigent cette éducation.

Ceci, bien sûr, n'est pas vrai pour les étudiants

diplômés des établissements les plus renommés,

mais beaucoup d'autres ne trouvent pas leur compte

par rapport au temps et aux efforts qu'ils investissent.

Tom Friedman, dans son article récemment
publié dans le New York Times,

a saisi comme personne l'esprit qui anime notre effort.

Il a dit que les grandes avancées surviennent

quand ce qui est soudain possible rencontre
ce qui est désespérément nécessaire.

J'ai parlé de ce qui est désespérément nécessaire.

Parlons un peu de ce qui est soudain possible.

Ce qui est soudain possible a été démontré par

trois grands cours de Stanford,

chacun ayant 100 000 inscrits ou plus.

Pour comprendre ça, examinons un de ces cours,

le cours d'apprentissage automatique
que propose mon collègue

et cofondateur Andrew Ng.

Andrew donne un des cours les plus importants de Stanford.

C'est un cours d'apprentissage automatique,

et 400 personnes s'y inscrivent à chaque ouverture.

Quand Andrew a enseigné le cours d'apprentissage
automatique pour le grand public,

100 000 personnes s'y sont inscrites.

Pour mettre ce chiffre en perspective,

pour qu'Andrew atteigne ce nombre d'auditeurs

en donnant un cours à Stanford,

il lui faudrait le faire pendant 250 ans.

Évidemment, il finirait par s'ennuyer.

Après avoir vu l'impact de tout ça,

Andrew et moi avons décidé qu'il fallait
vraiment essayer d'aller plus loin

pour apporter l'éducation de la meilleure qualité
au plus de gens possible.

Alors nous avons formé Coursera,

dont le but est de choisir les meilleurs cours

donnés par les meilleurs professeurs
dans les meilleures universités

et les fournir gratuitement, à tout le monde,
dans le monde entier.

Nous avons actuellement 43 cours sur la plate-forme

venant de quatre universités dans des disciplines variées,

et permettez-moi de vous montrer
une petite vue d'ensemble

de ce à quoi ça ressemble.

(Vidéo) Robert Ghrist : Bienvenue dans le Calcul.

Ezekiel Emanuel : 50 millions de personnes
ne sont pas assurées.

Scott Page : Les modèles nous aident à concevoir
des politiques et des institutions plus efficaces.

Nous obtenons une ségrégation incroyable.

Scott Klemmer : Bush imaginait que dans l'avenir,

on porterait une caméra au beau milieu de la tête.

Mitchell Duneier : Mills veut que l'étudiant de
sociologie développe sa qualité d'esprit...

RG : Le câble suspendu prend la forme
d'un cosinus hyperbolique.

Nick Parlante : Pour chaque pixel de l'image,
mettez le rouge à zéro.

Paul Offit : ... Le vaccin nous a permis d'éliminer
le virus de la polio.

Dan Jurafsky : Lufthansa sert-il le petit-déjeuner
et de la San Jose ? Eh bien, ça semble drôle.

Daphne Koller : Voici la pièce que vous avez choisie,
et ça, ce sont les deux lancers.

Andrew Ng : Dans l'apprentissage automatique
à grande échelle, nous aimerions obtenir par calcul ...

(Applaudissements)

DK : Il s'avère, et ce n'est peut-être pas surprenant,

que les étudiants aiment recevoir le meilleur contenu

des meilleures universités gratuitement.

Depuis que nous avons ouvert le site en février,

nous avons maintenant 640 000 étudiants de 190 pays.

Nous avons 1,5 million d'inscriptions,

jusqu'à présent, dans les 15 cours qui ont été lancés,
6 millions de quiz

ont été soumis, et 14 millions de vidéos ont été visionnées.

Mais il ne s'agit pas seulement de chiffres,

il s'agit aussi de personnes.

Que ce soit Akash, qui vient d'une petite ville indienne

et n'aurait jamais eu accès dans ce cas

à un cours de la qualité de ceux de Stanford

et n'aurait jamais pu se le payer.

Ou Jenny, qui est mère célibataire de deux enfants

et veut parfaire ses compétences

pour pouvoir terminer son master.

Ou Ryan, qui ne peut pas aller à l'école,

parce qu'il ne peut pas risquer ramener
des microbes à la maison

où vit sa fille immunodefficiente,

ce qui l'empêche donc de quitter se maison.

Je suis vraiment heureuse de dire --

récemment, nous avons été en correspondance
avec Ryan --

que cette histoire a connu une fin heureuse.

La petite Shannon -- vous la voyez là à gauche --

se porte beaucoup mieux maintenant,

et Ryan a obtenu un emploi en suivant
certains de nos cours.

Qu'est-ce qui rendait donc ces cours si différents ?

Après tout, les contenus des cours en ligne
étaient disponibles depuis un certain temps.

Ce qui les rendait différents, c'est qu'il s'agissait
de véritables cours.

Tout a commencé un beau jour,

et les étudiants se sont mis à regarder des vidéos
sur une base hebdomadaire

et faisaient les devoirs.

Et c'étaient de vrais devoirs

pour une vraie note, avec une vraie échéance.

Vous pouvez voir les délais et le graphique d'utilisation.

Voici les pics qui montrent

que la procrastination est un phénomène mondial.

(Rires)

À la fin du cours,

les élèves ont obtenu un certificat.

Ils pouvaient présenter ce certificat

à un employeur éventuel et obtenir un meilleur emploi,

et nous connaissons beaucoup d'étudiants qui l'ont fait.

Certains élèves ont pris leur certificat

et l'ont présenté à un établissement d'enseignement
où ils étaient inscrits

pour obtenir une vraie validation.

Ces étudiants obtenaient quelque chose
de vraiment significatif

pour le temps et les efforts qu'ils avaient investis.

Parlons un peu de certaines composantes

qui entrent dans ces cours.

Le premier élément est que, en vous éloignant

des contraintes d'une vraie classe

et en concevant des contenus dédiés à un format en ligne,

vous pouvez vous affranchir, par exemple,

du cours magistral monolithique d'une heure.

Vous pouvez diviser votre contenu, par exemple,

en modules courts de 8 à 12 minutes,

chacun représentant un concept cohérent.

Les étudiants peuvent parcourir ce contenu
de différentes manières,

selon leurs acquis, leurs compétences ou leurs intérêts.

Par exemple, certains étudiants pourraient bénéficier

d'un peu de contenu préparatoire

que d'autres étudiants pourraient déjà avoir.

D'autres étudiants pourraient être intéressés

par un sujet particulier qu'ils voudraient étudier
seuls plus en profondeur.

Ce format nous permet donc d'en finir

avec un enseignement uniformisé,

et permet aux étudiants de suivre un cursus
bien plus personnalisé.

Bien sûr, nous savons tous en tant qu'enseignants

que les étudiants n'apprennent pas en restant assis
et en regardant passivement des vidéos.

Une des composantes les plus importantes de cet effort

est peut-être qu'il faut que nos étudiants

s'exercent avec le contenu des cours

afin de vraiment les comprendre.

Une série d'études en a démontré l'importance...

Par exemple, celle-ci est parue dans Science l'an dernier,

et montre que même la simple pratique de reconstitution,

dans laquelle les étudiants répètent censément

ce qu'ils ont préalablement appris

donne des résultats considérablement meilleurs

dans les divers tests de fin de parcours

que de nombreuses autres techniques.

Nous avons essayé d'intégrer la pratique de
reconstitution dans la plate-forme,

ainsi que d'autres types d'entraînement
de différentes manières.

Par exemple, même nos vidéos ne sont pas
que des vidéos.

La vidéo s'interrompt régulièrement
après quelques minutes

et on pose une question aux étudiants.

(Vidéo) SP : ... Ces quatre choses. La théorie
des perspectives, l'actualisation hyperbolique,

le biais de statu quo, l'oubli de la fréquence de base.
Elles sont toutes bien documentées.

Ce sont toutes des déviations bien documentées
du comportement rationnel.

DK : La vidéo s'interrompt ici,

et l'étudiant tape la réponse dans le cadre

et la soumet. Évidemment, il n'était pas attentif.

(Rires)

Alors il doit essayer à nouveau,

et cette fois, il ne se trompe pas.

Il y a une explication s'il veut.

Et maintenant la vidéo passe
à la partie suivante du cours.

C'est une question simple

qu'en tant que professeur
je pourrais poser en classe,

mais quand je pose ce genre de question en classe,

80 % des étudiants

sont encore en train de griffonner
ce que je viens de dire,

15 % sont scotchés sur Facebook,

et puis il y a Monsieur Je-sais-tout au premier rang

qui laisse échapper la réponse

avant que quelqu'un d'autre ait pu y réfléchir,

et en tant que professeur je suis terriblement heureuse

que quelqu'un connaisse vraiment la réponse.

Et le cours continue, avant même

que la plupart des étudiants aient remarqué
qu'on avait posé une question.

Ici, chaque étudiant

doit s'investir dans le contenu.

Et bien sûr ces simples questions de reconstitution

ne sont pas la fin de l'histoire.

Il faut incorporer beaucoup plus de questions
d'entraînement significatives,

et il faut aussi fournir aux étudiants un retour

sur ces questions.

Comment évaluer le travail de 100 000 étudiants

si vous n'avez pas 10 000 assistants d'éducation ?

La réponse est, vous avez besoin
d'utiliser la technologie

pour qu'elle le fasse pour vous.

Heureusement, la technologie a bien évolué,

et nous pouvons maintenant évaluer
plusieurs types intéressants de devoirs.

En plus des QCM

et de questions brèves comme vous avez vu
dans la vidéo,

nous pouvons également évaluer les maths,
les expressions mathématiques

ainsi que les dérivations mathématiques.

Nous pouvons évaluer des modèles, qu'il s'agisse

de modèles financiers dans un cours d'économie

ou de modèles physiques dans un cours de sciences
ou de génie

et nous pouvons évaluer certains devoirs
de programmation assez sophistiqués.

Je vais vous en montrer un qui est en fait assez simple

mais assez visuel.

C'est tiré du cours d'informatique
pour débutants de Stanford,

et les étudiants sont censés corriger la couleur

de cette image rouge floue.

Ils tapent leur programme dans le navigateur,

et vous pouvez voir que ce n'est pas tout à fait juste,
que la stature de la Liberté a toujours le mal de mer.

Et donc, l'étudiant essaie encore et maintenant il a réussi,
et on le lui dit,

et il peut passer à la tâche suivante.

Cette possibilité d'interagir activement avec le contenu

et de savoir si sa réponse est juste ou fausse

est vraiment essentielle à l'apprentissage des étudiants.

Bien sûr nous ne pouvons pas encore évaluer

entièrement le travail qu'il faut fournir pour tous les cours.

Plus précisément, ce qui manque, c'est le travail
qui demande une pensée critique

qui est tellement essentiel dans des disciplines

comme les sciences humaines, les sciences sociales, l'économie et d'autres.

Donc nous avons essayé de convaincre, par exemple,

certains de nos professeurs de sciences humaines

que le QCM n'était pas une si mauvaise stratégie.

Ça n'a pas été très bien reçu.

Nous avons dû trouver une solution différente.

Et la solution que nous avons fini par utiliser
est l'évaluation par les pairs.

Il s'avère que la série d'études de tout à l'heure montre,

comme celle-ci par Saddler et Good,

que l'évaluation par les pairs est une stratégie
étonnamment efficace

pour fournir des évaluations reproductibles.

On l'a essayée seulement avec des petites classes,

mais ça a montré, par exemple,

que ces notes attribuées par des étudiants
sur l'axe des y

sont en fait très bien corrélées

avec les notes attribuées par l'enseignant
sur l'axe des x.

Plus surprenant encore, les auto-évaluations,

où les étudiants notent leur propre travail
de façon critique --

du moment que vous les motivez à le faire correctement

pour qu'ils ne s'attribuent pas une note parfaite --

sont en fait encore mieux corrélées
avec les notes de l'enseignant.

C'est donc une stratégie efficace

qu'on peut utiliser pour noter à l'échelle,

et c'est aussi une stratégie d'apprentissage
utile pour les étudiants,

parce qu'en fait ils apprennent par l'expérience.

Nous avons maintenant le plus grand circuit
de notation par les pairs jamais conçu,

où des dizaines de milliers d'étudiants

notent mutuellement leurs travaux,

et je dois dire que ça fonctionne bien.

Mais ça ne s'arrête pas à des étudiants assis tout seuls

dans leur salon à travailler sur des problèmes.

Autour de chacun de nos cours,

une communauté d'étudiants s'est formée,

une communauté mondiale de gens

autour d'un effort intellectuel commun.

Ce que vous voyez là est une carte auto-générée

par des étudiants de notre cours de sociologie
pour débutants de Princeton

où ils doivent se mettre sur une carte du monde,

et vous voyez vraiment l'étendue mondiale
de ce genre d'effort.

Les étudiants collaborent dans ces cours de bien des façons.

Tout d'abord, on a créé un forum de questions - réponses

où les étudiants posaient des questions,

et d'autres étudiants y répondaient.

Ce qui est vraiement stupéfiant,

c'est qu'il y avait tellement d'étudiants,

que même si un étudiant posait une question

à 3 heures du matin,

quelque part dans le monde,

il y avait quelqu'un éveillé

qui travaillait sur le même problème.

Dans beaucoup de nos cours,

le temps de réponse médian pour une question

sur le forum était de 22 minutes.

C'est un niveau de service que je n'ai jamais offert
à mes étudiants de Stanford.

(Rires)

Et vous voyez d'après les témoignages des étudiants

qu'en fait ils trouvent

que grâce à cette grande communauté en ligne,

ils interagissent entre eux de bien des façons

qui sont plus profondes que quand ils le faisaient
dans le contexte d'une vraie classe.

Les étudiants se rassemblaient,

sans aucune intervention de notre part,

en petits groupes d'étude.

Certains étaient des groupes d'étude physiques,

en fonction des contraintes géographiques

et se rencontraient chaque semaine pour travailler
sur un ensemble de problèmes.

Voici le groupe d'étude de San Francisco,

mais il y en avait dans le monde enteir.

D'autres étaient des groupes d'étude virtuels,

parfois en fonction de la langue ou selon
des critères culturels.

En bas à gauche,

vous voyez notre groupe d'étude universel et multiculturel

où les gens voulaient explicitement entrer en relation

avec des gens d'autres cultures.

Il y a des possibilités énormes

à tirer de ce type de cadre de travail.

La première est que ça peut nous donner

une vision totalement nouvelle

de l'apprentissage humain.

Parce que les données que nous pouvons
collecter sont uniques.

On peut collecter chaque clic, chaque travail soumis,

tous les posts des dizaines de milliers d'étudiants sur le forum.

On peut alors étudier l'apprentissage humain

non plus à partir d'hypothèses

mais à partir de données, cette transformation,

par exemple, a révolutionné la biologie.

On peut utiliser ces données pour comprendre
des questions fondamentales

comme, quelles sont les bonnes stratégies d'apprentissage

qui sont efficaces et celles qui ne le sont pas ?

Dans un cours précis,

on peut se poser des questions

comme, quelles sont les erreurs les plus communes

et comment aider les étudiants à y remédier ?

Voici un exemple

également tiré du cours d'apprentissage automatique
d'Andrew.

C'est une distribution de mauvaises réponses

à un des exercices d'Andrew.

Les réponses se trouvent être des paires de nombres,

on peut donc les représenter sur un graphique
en deux dimensions.

Chaque petite croix que vous voyez
est une mauvaise réponse,

La grande croix en haut à gauche,

c'est là où 2000 étudiants

ont donné exactement la même mauvaise réponse.

Si deux étudiants dans une classe de 100

donnent la même mauvaise réponse,

on ne le remarquerait jamais

Mais quand 2000 étudiants donnent
la même mauvaise réponse,

c'est dur de ne pas le voir.

Alors Andrew et ses étudiants

ont examiné certains de ces travaux,

ont compris la cause de l'erreur,

et ont ensuite écrit un message d'erreur spécifique

pour tous les étudiants

qui avaient fait cette faute,

ce qui veut dire que les étudiants
qui ont fait la même erreur

auront maintenant un retour personnalisé

leur disant comment corriger leur erreur
bien plus efficacement.

Cette personnalisation est donc quelque chose
qu'on peut construire

grâce aux grands nombres mis en jeu.

La personnalisation est peut-être

une des plus grandes opportunités ici,

parce qu'elle nous donne la possibilité

de résoudre un problème vieux de 30 ans.

Le chercheur en éducation Benjamin Bloom, en 1984,

a posé ce qu'il appelle le problème 2 sigma,

qu'il a observé en étudiant trois populations.

La première est la population qui a étudié
dans un cours magistral.

La deuxième est une population d'étudiants
qui ont étudié

dans un cours magistral,

mais avec une approche fondée sur la maîtrise,

les étudiants ne pouvant pas passer au sujet suivant

avant d'avoir démontré qu'ils maîtrisaient le précédent.

Enfin, il y avait une population d'étudiants

auxquels on enseignait de manière individuelle
grâce à un tuteur.

L'enseignement fondé sur la maîtrise
donnait des scores meilleurs

d'un écart-type, ou un sigma,

que les cours magistraux

et le tutorat individuel donne une amélioration

2 sigma sur les résultats.

Pour comprendre ce que ça veut dire,

observons le cours magistral,

et prenons la performance médiane comme seuil.

Dans un cours magistral,

la moitié des étudiants sont donc au-dessus
de ce niveau et la moitié sont en dessous.

Dans le tutorat individuel,

98 % des étudiants vont être au-dessus de ce seuil.

Imaginez alors qu'on puisse enseigner
de telle sorte que 98 % de nos étudiants

soient au-dessus de la moyenne.

D'où, le problème 2 sigma.

Parce que nous n'avons pas les moyens,
en tant que société,

de fournir à chaque étudiant un tuteur humain individuel.

Mais peut-être que nous avons les moyens
de donner à chaque étudiant

un ordinateur ou un smartphone.

La question est donc, comment peut-on
utiliser la technologie

pour passer de la partie gauche du graphique,
de la courbe bleue,

au côté droit du graphique avec la courbe verte ?

La maîtrise est facile à atteindre avec un ordinateur

parce qu'un ordinateur peut, sans se fatiguer,

montrer la même vidéo 5 fois.

Ça ne le fatigue pas non plus d'évaluer
le même travail plusieurs fois

nous l'avons constaté dans de nombreux exemples
que je vous ai montrés.

Et même la personnalisation

est une chose qu'on commence à voir

que ce soit par le parcours personnalisé

ou par le retour personnalisé
que nous vous avons montré.

Le but ici est d'essayer, de pousser

et de voir à quel point on peut s'approcher
de la courbe verte.

Si c'est si formidable, les universités sont-elles
désormais obsolètes ?

Mark Twain le pensait sans doute.

Il a dit que " La faculté est un endroit où les notes
de cours d'un professeur

vont directement dans les notes
que prennent les étudiants

sans passer par leurs cerveaux respectifs."

(Rires)

Je ne suis pas d'accord avec Mark Twain.

Je pense que ce dont il se plaignait n'était pas

les universités mais plutôt les cours magistraux

qui représentent tellement de temps
dans tellement d'universités.

Remontons plus loin encore, à Plutarque,

qui disait que "L'esprit n'est pas un vase
qu'il faut remplir

mais du bois qu'il faut enflammer."

Nous devrions peut-être passer
moins de temps à l'université

à remplir l'esprit de nos étudiants du contenu

de nos cours, et plus de temps
à enflammer leur créativité,

leur imagination et leur aptitudes
à résoudre des problèmes

en dialoguant vraiment avec eux.

Alors comment fait-on cela ?

Nous le faisons par l'apprentissage actif en cours.

Beaucoup d'études ont été faites, dont celle-ci,

montrant que si on a recours à un apprentissage actif,

en interagissant avec les étudiants en cours,

toutes les performances sont améliorées :

assiduité, implication et apprentissage

mesurés par un test standardisé.

Vous voyez, par exemple, que le taux de réussite

double quasiment dans cette expérience précise.

C'est peut-être à ça que nous devrions consacrer
notre temps à l'université.

Pour résumer, si on pouvait offrir la meilleure éducation

à tout le monde gratuitement dans le monde entier,

qu'est-ce que cela ferait ? Trois choses.

D'abord, ça établirait l'éducation
comme droit humain fondamental,

et tous ceux dans le monde

qui ont la capacité et la motivation

pourraient acquérir les compétences
dont ils ont besoin

pour rendre meilleure leur vie, celle de leur famille

et celle de leurs communautés.

Deuxièmement, ça permettrait l'apprentissage
tout au long de la vie.

Il est dommage que pour tant de gens,

l'apprentissage cesse quand
ils quittent le lycée ou la fac.

En rendant ce formidable contenu disponible,

on pourrait apprendre quelque chose de nouveau

chaque fois qu'on le veut,

que ce soit juste pour élargir nos esprits

ou pour changer nos vies.

Et enfin, ça permettrait une vague d'innovation,

parce qu'on peut trouver du talent exceptionnel
n'importe où.

Peut-être que le prochain Albert Einstein
ou le prochain Steve Jobs

vit quelque part dans un village isolé en Afrique.

Et si nous pouvions offrir à cette personne une éducation,

elle serait en mesure de proposer
la prochaine grande idée

et faire du monde un endroit meilleur pour nous tous.

Merci beaucoup.

[Applaudissements]