Return to Video

O que estamos aprendendo da educación en liña

  • 0:01 - 0:04
    Como moitos de vós, son
    unha persoa afortunada.
  • 0:04 - 0:07
    Medrei nunha familia
    onde a educación impregnaba todo.
  • 0:07 - 0:11
    Son a terceira xeración de doutorados,
    filla de dous académicos.
  • 0:11 - 0:15
    Na miña infancia, xoguei no laboratorio
    universitario de meu pai.
  • 0:15 - 0:19
    Así que se daba por feito que iría
    a unha das mellores universidades,
  • 0:19 - 0:23
    que, á súa vez, me abriría as portas
    dun mundo de oportunidades.
  • 0:23 - 0:27
    Por desgraza, a maioría das persoas
    non ten tanta sorte.
  • 0:27 - 0:30
    Nalgunhas partes do mundo,
    por exemplo, en Suráfrica,
  • 0:30 - 0:33
    a educación non é de libre acceso.
  • 0:33 - 0:36
    En Suráfrica, o sistema educativo
    construíuse
  • 0:36 - 0:39
    nos días do apartheid
    para a minoría branca.
  • 0:39 - 0:41
    E, como consecuencia, hoxe
    non hai suficientes prazas
  • 0:41 - 0:45
    para todas as persoas que queren e merecen
    unha educación de alta calidade.
  • 0:45 - 0:49
    Esa escaseza provocou
    unha crise en xaneiro deste ano
  • 0:49 - 0:51
    na Universidade de Johannesburgo.
  • 0:51 - 0:53
    Había unhas cantas prazas dispoñibles
  • 0:53 - 0:56
    nos procesos xerais de admisión,
    e a noite anterior
  • 0:56 - 0:59
    a cando se supoñía
    que ía abrir o rexistro,
  • 0:59 - 1:03
    miles de persoas aliñáronse na porta
    nunha fileira de 1,5 km,
  • 1:03 - 1:07
    agardando ser as primeiras
    e conseguir unha das prazas.
  • 1:07 - 1:09
    Cando as portas abriron,
    houbo un amoreamento,
  • 1:09 - 1:13
    20 persoas resultaron feridas
    e unha muller morreu.
  • 1:13 - 1:14
    Era unha nai que deu a súa vida
  • 1:14 - 1:19
    intentando conseguirlle ao seu fillo
    a oportunidade dunha vida mellor.
  • 1:19 - 1:22
    Mesmo en partes do mundo como os EE. UU.
  • 1:22 - 1:26
    onde a educación é accesible,
    pode estar fóra do alcance.
  • 1:26 - 1:29
    Debateuse moito nos últimos anos
  • 1:29 - 1:31
    sobre o incremento dos custos da sanidade.
  • 1:31 - 1:33
    O que talvez non é tan obvio para a xente
  • 1:33 - 1:37
    é que durante ese mesmo período
    o custo das taxas da educación superior
  • 1:37 - 1:40
    foi aumentando
    case dúas veces máis rápido,
  • 1:40 - 1:44
    ata sumar un total do 559 % desde 1985.
  • 1:44 - 1:49
    Isto fai que a educación sexa
    demasiado cara para moita xente.
  • 1:49 - 1:52
    Finalmente, mesmo para aqueles
    que conseguen educación superior
  • 1:52 - 1:55
    as portas da oportunidade
    pode que non se abran.
  • 1:55 - 1:58
    Só un pouco máis da metade
    de graduados recentes
  • 1:58 - 2:01
    nos EE.UU. que teñen formación superior
  • 2:01 - 2:04
    están traballando en postos
    que requiren ese nivel educativo.
  • 2:04 - 2:06
    Isto, claro, non é así para os estudantes
  • 2:06 - 2:08
    que se gradúan nas institucións elite,
  • 2:08 - 2:11
    pero moitos outros
    non conseguen que se lles valoren
  • 2:11 - 2:14
    o tempo e o esforzo.
  • 2:14 - 2:17
    Tom Friedman, no seu artigo recente
    do New York Times, captou,
  • 2:17 - 2:21
    nunha forma en que ninguén máis podería,
    o espírito por tras dese esforzo.
  • 2:21 - 2:25
    Dixo que os grandes avances
    son os que ocorren
  • 2:25 - 2:28
    cando o que de súpeto é posible se une
    ao que é desesperadamente necesario.
  • 2:28 - 2:31
    Eu falei do que é
    desesperadamente necesario.
  • 2:31 - 2:34
    Agora imos falar
    do que é de súpeto posible.
  • 2:34 - 2:37
    O que é de súpeto posible
    foi demostrado por
  • 2:37 - 2:38
    tres grandes cursos de Stanford,
  • 2:38 - 2:42
    cada unha das cales tivo unha inscrición
    de 100 000 persoas ou máis.
  • 2:42 - 2:45
    Para entendelo, imos
    observar un deses cursos,
  • 2:45 - 2:48
    o de Aprendizaxe Automática,
    impartido polo meu colega
  • 2:48 - 2:49
    e cofundador Andrew Ng.
  • 2:49 - 2:52
    Andrew imparte un
    dos grandes cursos de Stanford.
  • 2:52 - 2:53
    É o de Aprendizaxe Automática
  • 2:53 - 2:56
    e ten unhas 400 persoas inscritas
    cada vez que se ofrece.
  • 2:56 - 3:00
    Cando Andrew abriu o curso
    Aprendizaxe Automática ao público xeral,
  • 3:00 - 3:02
    inscribíronse 100.000 persoas.
  • 3:02 - 3:04
    Poñamos o número en perspectiva:
  • 3:04 - 3:07
    para que Andrew acadase
    unha audiencia do mesmo tamaño
  • 3:07 - 3:08
    impartindo un curso en Stanford,
  • 3:08 - 3:12
    tería que impartilo durante 250 anos.
  • 3:12 - 3:16
    Claro, aburriríase moitísimo.
  • 3:16 - 3:18
    Así que, ao vermos o impacto disto,
  • 3:18 - 3:22
    Andrew e mais eu decidimos
    que tiñamos que intentar escalalo
  • 3:22 - 3:26
    para levar a mellor educación de calidade
    ao maior número de xente que puidésemos.
  • 3:26 - 3:27
    Así que conformamos Coursera,
  • 3:27 - 3:30
    cuxo obxectivo é coller os mellores cursos
  • 3:30 - 3:34
    dos mellores instrutores
    das mellores universidades
  • 3:34 - 3:38
    e proporcionárllelos de balde
    a persoas de todo o mundo.
  • 3:38 - 3:40
    Actualmente, temos
    43 cursos na plataforma,
  • 3:40 - 3:43
    de catro universidades e
    de toda unha variedade de disciplinas.
  • 3:43 - 3:46
    Deixádeme que vos mostre
    unha pequena aproximación xeral
  • 3:46 - 3:47
    de como é.
  • 3:48 - 3:50
    (Vídeo) Robert Ghrist:
    Benvidos a Cálculo.
  • 3:50 - 3:52
    E. Emanuel: 50 millóns
    de persoas non teñen seguro.
  • 3:52 - 3:55
    S. Page: Cos modelos deseñamos
    políticas máis efectivas.
  • 3:55 - 3:57
    Temos unha segregación incrible.
  • 3:57 - 3:59
    S. Klemmer: Bush imaxinou que no futuro,
  • 3:59 - 4:02
    levariamos unha cámara
    no centro da cabeza.
  • 4:02 - 4:06
    M. Duneier: Mills quere que o estudante
    de socioloxía adquira a cualidade mental
  • 4:06 - 4:09
    RG: O cable colgante toma a forma
    dun coseno hiperbólico.
  • 4:09 - 4:13
    N. Parlante: Para cada píxel da imaxe,
    fixe o vermello a cero.
  • 4:13 - 4:16
    P. Offit: ... a vacina permitiunos
    eliminar o virus da polio.
  • 4:16 - 4:19
    D. Jurafsky: A Lufthansa serve almorzo
    e San Xosé? Ben, soa estraño.
  • 4:19 - 4:23
    D. Koller: Así que esta é a moeda
    que elixe e estes son os dous lanzamentos.
  • 4:23 - 4:26
    A. Ng: Na aprendizaxe automática
    a grande escala, gustaríanos chegar a...
  • 4:26 - 4:32
    (Aplausos)
  • 4:32 - 4:34
    DK: Resulta, talvez non sexa
    unha sorpresa,
  • 4:34 - 4:37
    que aos estudantes gústalles
    ter o mellor contido
  • 4:37 - 4:39
    das mellores universidades de balde.
  • 4:39 - 4:42
    Desde que abrimos a web en febreiro,
  • 4:42 - 4:46
    temos agora 640 000 estudantes
    de 190 países.
  • 4:46 - 4:48
    Temos 1,5 millóns de inscricións,
  • 4:48 - 4:53
    6 millóns de probas enviadas
    nos 15 cursos que lanzamos ata agora
  • 4:53 - 4:56
    e 14 millóns de vídeos visualizados.
  • 4:56 - 4:59
    Pero non vai só de números,
  • 4:59 - 5:00
    tamén vai de xente.
  • 5:00 - 5:03
    Xa for Akash, que vén
    dunha pequena cidade na India
  • 5:03 - 5:06
    e nunca tería acceso
  • 5:06 - 5:07
    a un curso da calidade de Stanford
  • 5:07 - 5:09
    e nunca sería quen de permitirse isto.
  • 5:09 - 5:12
    Xa for Jenny, que é nai solteira
    de dous fillos
  • 5:12 - 5:14
    e quere mellorar as súas competencias
  • 5:14 - 5:17
    para poder retomar
    e completar o seu mestrado.
  • 5:17 - 5:20
    Ou Ryan, que non pode ir á escola,
  • 5:20 - 5:22
    xa que ten unha filla inmunodeficiente
  • 5:22 - 5:25
    e non pode arriscarse
    a levar xermes á casa,
  • 5:25 - 5:27
    por iso non pode abandonala.
  • 5:27 - 5:29
    Eu alégrome realmente de dicir,
  • 5:29 - 5:31
    recentemente estivemos
    en contacto con Ryan,
  • 5:31 - 5:33
    que esa historia tivo un final feliz.
  • 5:33 - 5:35
    A bebé Shannon, podedes vela á esquerda,
  • 5:35 - 5:36
    está moito mellor agora
  • 5:36 - 5:40
    e Ryan conseguiu un traballo grazas
    aos nosos cursos.
  • 5:40 - 5:43
    Entón, que fai que estes
    cursos sexan tan distintos?
  • 5:43 - 5:46
    Despois de todo, os cursos
    en liña existen desde hai tempo.
  • 5:46 - 5:50
    O que os fixo diferentes foi que estes
    creaban unha experiencia real.
  • 5:50 - 5:52
    Comezaban nun determinado día,
  • 5:52 - 5:55
    os estudantes tiñan que ver
    vídeos semanalmente
  • 5:55 - 5:57
    e facer tarefas.
  • 5:57 - 5:59
    E estas eran tarefas reais
  • 5:59 - 6:02
    para unhas notas reais,
    cun prazo de entrega real.
  • 6:02 - 6:04
    Podedes ver os prazos
    e as gráficas de uso.
  • 6:04 - 6:06
    Estes son os picos que mostran
  • 6:06 - 6:10
    que a procrastinación é
    un fenómeno global.
  • 6:10 - 6:13
    (Risos)
  • 6:13 - 6:14
    Á fin do curso,
  • 6:14 - 6:16
    os estudantes obtiñan un certificado.
  • 6:16 - 6:18
    Podían presentar ese certificado
  • 6:18 - 6:21
    nunha empresa para conseguir
    un traballo mellor,
  • 6:21 - 6:23
    e sabemos que moitos estudantes fixérono.
  • 6:23 - 6:25
    Algúns estudantes colleron o certificado
  • 6:25 - 6:28
    e presentárono na institución educativa
    en que estaban inscritos
  • 6:28 - 6:29
    para obter créditos universitarios.
  • 6:29 - 6:32
    Conseguían así
    algo realmente significativo
  • 6:32 - 6:35
    polo seu investimento
    de tempo e de esforzo.
  • 6:35 - 6:37
    Imos falar un pouco dalgún dos compoñentes
  • 6:37 - 6:39
    destes cursos.
  • 6:39 - 6:42
    O primeiro compoñente é
    que cando deixamos atrás
  • 6:42 - 6:44
    as restricións físicas dunha aula
  • 6:44 - 6:47
    e deseñamos contidos especificamente
    para o formato en liña,
  • 6:47 - 6:49
    podemos romper, por exemplo,
  • 6:49 - 6:51
    coa clase monolítica dunha hora.
  • 6:51 - 6:54
    Podemos fragmentar o material,
    por exemplo,
  • 6:54 - 6:57
    en unidades curtas, modulares,
    de 8 a 12 minutos,
  • 6:57 - 7:00
    cada unha das cales representa
    un concepto coherente.
  • 7:00 - 7:02
    Os estudantes poden percorrer
    o material de distintos xeitos,
  • 7:02 - 7:06
    segundo a súa experiencia,
    as súas destrezas ou os seus intereses.
  • 7:06 - 7:09
    Así, por exemplo, algúns estudantes
    pódense beneficiar
  • 7:09 - 7:11
    dunha pequena parte
    de material preparatorio
  • 7:11 - 7:13
    que outros estudantes poden xa coñecer.
  • 7:13 - 7:16
    Outros poden estar interesados
    nun tema concreto
  • 7:16 - 7:19
    que queren seguir individualmente
    con maior profundidade.
  • 7:19 - 7:22
    Así que este formato permítenos romper
  • 7:22 - 7:25
    co modelo educativo
    en que todo vale para todos,
  • 7:25 - 7:29
    e permítelles aos estudantes seguir
    un currículo máis personalizado.
  • 7:29 - 7:31
    Por suposto, todos sabemos
    como educadores
  • 7:31 - 7:35
    que os estudantes non aprenden
    sentados vendo vídeos de xeito pasivo.
  • 7:35 - 7:38
    Quizais un dos compoñentes
    máis grandes deste proxecto
  • 7:38 - 7:40
    é que precisamos ter estudantes
  • 7:40 - 7:43
    que practiquen co material
  • 7:43 - 7:46
    para entendelo de verdade.
  • 7:46 - 7:49
    Houbo unha serie de estudos
    que demostraron a importancia disto.
  • 7:49 - 7:52
    Este publicado en Science
    o ano pasado, por exemplo,
  • 7:52 - 7:54
    demostrou que mesmo
    a simple práctica de recuperación
  • 7:54 - 7:57
    onde os estudantes só teñen que repetir
  • 7:57 - 7:59
    o que xa aprenderon
  • 7:59 - 8:01
    dá resultados moito mellores
  • 8:01 - 8:03
    en varias probas de rendemento
  • 8:03 - 8:07
    que moitas outras
    intervencións educativas.
  • 8:07 - 8:10
    Tentamos construír unha práctica
    de recuperación na plataforma
  • 8:10 - 8:12
    así como outras formas de práctica.
  • 8:12 - 8:16
    Por exemplo, mesmo os nosos vídeos
    non son só vídeos.
  • 8:16 - 8:19
    Cada poucos minutos, o vídeo detense
  • 8:19 - 8:21
    e o estudante ten
    que responder unha pregunta.
  • 8:21 - 8:23
    (Vídeo) SP: 4 cousas: prospectiva,
    desconto hiperbólico,
  • 8:23 - 8:26
    nesgo de statu quo, falacia da taxa base.
    Ben documentadas.
  • 8:26 - 8:29
    Todas desviacións ben documentadas
    do comportamento racional.
  • 8:29 - 8:30
    DK: Aquí detense o vídeo,
  • 8:30 - 8:33
    e o estudante escribe a resposta na caixa
  • 8:33 - 8:36
    e envíaa. Obviamente,
    non estaban prestando atención.
  • 8:36 - 8:37
    (Risos)
  • 8:37 - 8:39
    Así que intentan facelo outra vez,
  • 8:39 - 8:41
    e desta vez fano ben.
  • 8:41 - 8:43
    Hai unha explicación
    opcional se a desexan.
  • 8:43 - 8:48
    E agora o vídeo segue
    coa seguinte parte da lección.
  • 8:48 - 8:50
    Este é un tipo de pregunta simple
  • 8:50 - 8:52
    que eu como instrutora
    podería facer na clase,
  • 8:52 - 8:54
    pero cando eu fago
    ese tipo de pregunta nunha clase,
  • 8:54 - 8:56
    o 80 % dos estudantes
  • 8:56 - 8:58
    aínda están escribindo
    o último que dixen,
  • 8:58 - 9:01
    O 15 % están en Facebook,
  • 9:01 - 9:03
    e despois están os listos
    na fila de diante
  • 9:03 - 9:04
    que soltan a resposta
  • 9:04 - 9:07
    antes de que ninguén máis
    teña ocasión de pensala,
  • 9:07 - 9:10
    e eu como instrutora estou
    moi satisfeita
  • 9:10 - 9:11
    de que alguén saiba a resposta.
  • 9:11 - 9:14
    E así a clase continúa,
    e a maioría de estudantes
  • 9:14 - 9:18
    nin se chega a decatar de que eu
    fixen unha pregunta.
  • 9:18 - 9:20
    Aquí, cada estudante
  • 9:20 - 9:23
    ten que interactuar co material.
  • 9:23 - 9:25
    E, claro, estas simples cuestións
    de recuperación
  • 9:25 - 9:27
    non son a fin da historia.
  • 9:27 - 9:30
    Precisamos construír cuestións
    prácticas moito máis significativas
  • 9:30 - 9:32
    e tamén darlles aos estudantes
    retroalimentación
  • 9:32 - 9:34
    sobre estas cuestións.
  • 9:34 - 9:36
    Agora, como se avalía o traballo
    de 100 000 estudantes
  • 9:36 - 9:40
    se non temos 10 000
    asistentes técnicos?
  • 9:40 - 9:42
    A resposta é que precisamos
    usar a tecnoloxía
  • 9:42 - 9:43
    para que o faga por nós.
  • 9:43 - 9:46
    Afortunadamente, a tecnoloxía
    xa percorreu un bo camiño,
  • 9:46 - 9:49
    e podemos avaliar
    unha variedade interesante de tarefas.
  • 9:49 - 9:51
    Ademais das preguntas de escolla múltiple
  • 9:51 - 9:54
    e de resposta curta que vistes no vídeo,
  • 9:54 - 9:57
    tamén podemos avaliar
    matemáticas, expresións matemáticas
  • 9:57 - 9:59
    así como derivacións matemáticas.
  • 9:59 - 10:02
    Podemos avaliar modelos,
  • 10:02 - 10:04
    xa for modelos financeiros
    nunha clase de negocios
  • 10:04 - 10:07
    ou modelos físicos nunha clase
    de ciencias ou enxeñaría
  • 10:07 - 10:11
    e podemos avaliar algúns traballos
    de programación moi sofisticados.
  • 10:11 - 10:13
    Deixádeme amosarvos un que é moi sinxelo
  • 10:13 - 10:14
    pero bastante visual.
  • 10:14 - 10:17
    É do curso Ciencias da Computación 101
    de Stanford.
  • 10:17 - 10:19
    Os estudantes teñen que corrixir a cor
  • 10:19 - 10:20
    da imaxe vermella borrosa.
  • 10:20 - 10:22
    Están inserindo o programa no navegador,
  • 10:22 - 10:26
    e podedes ver que non o conseguen,
    a Estatua da Liberdade aínda está mareada.
  • 10:26 - 10:30
    Así que o estudante inténtao outra vez,
    e agora conseguiuno e díselle
  • 10:30 - 10:32
    que pode seguir coa próxima tarefa.
  • 10:32 - 10:35
    Esta capacidade de interactuar
    activamente co material
  • 10:35 - 10:37
    e de saber se o fixemos ben ou mal
  • 10:37 - 10:40
    é realmente esencial para
    a aprendizaxe dos estudantes.
  • 10:40 - 10:42
    Claro que aínda
    non podemos avaliar totalmente
  • 10:42 - 10:45
    as actividades que
    se precisan para todos os cursos.
  • 10:45 - 10:49
    Concretamente, falta o tipo
    de actividades de pensamento crítico
  • 10:49 - 10:50
    que son esenciais en disciplinas
  • 10:50 - 10:54
    como as de humanidades,
    ciencias sociais, negocios e outras.
  • 10:54 - 10:56
    Así que intentamos
    convencer, por exemplo,
  • 10:56 - 10:58
    algúns dos docentes de humanidades
  • 10:58 - 11:01
    de que as preguntas tipo test
    non son unha estratexia tan mala.
  • 11:01 - 11:03
    Iso non funcionou moi ben.
  • 11:03 - 11:05
    Así que tivemos que buscar outra solución.
  • 11:05 - 11:08
    E a solución á que chegamos
    foi a avaliación entre compañeiros.
  • 11:08 - 11:11
    Resulta que segundo estudos previos,
  • 11:11 - 11:12
    como este de Saddler e Good,
  • 11:12 - 11:15
    a avaliación entre compañeiros é
    sorprendentemente efectiva
  • 11:15 - 11:18
    para conseguir cualificacións
    reproducibles.
  • 11:18 - 11:20
    Intentouse só en clases pequenas
  • 11:20 - 11:22
    pero aí demostrouse, por exemplo,
  • 11:22 - 11:24
    que esas notas asignadas
    por estudantes no eixe y
  • 11:24 - 11:25
    están moi ben correlacionadas
  • 11:25 - 11:27
    coas notas asignadas
    por profesores no eixe x.
  • 11:27 - 11:30
    Sorprende aínda máis
    que as autoavaliacións
  • 11:30 - 11:33
    onde os estudantes puntúan
    o seu propio traballo de xeito crítico,
  • 11:33 - 11:35
    sempre que os motivemos apropiadamente
  • 11:35 - 11:37
    para que non poidan poñerse a nota máxima,
  • 11:37 - 11:40
    están mellor correlacionadas
    coas avaliacións do profesor.
  • 11:40 - 11:41
    Así que é unha estratexia eficaz
  • 11:41 - 11:44
    que pode usarse
    para avaliar a grande escala
  • 11:44 - 11:46
    e unha estratexia de aprendizaxe
    útil para os estudantes,
  • 11:46 - 11:49
    porque eles realmente
    aprenden da experiencia.
  • 11:49 - 11:53
    Así que agora temos a maior rede de
    avaliación entre compañeiros nunca vista,
  • 11:53 - 11:56
    con decenas de miles de estudantes
  • 11:56 - 11:57
    que cualifican o traballo doutros
  • 11:57 - 12:00
    e con bastante éxito, teño que dicilo.
  • 12:00 - 12:02
    Pero isto non se trata
    unicamente de estudantes
  • 12:02 - 12:05
    sentados sós nos seus salóns
    traballando con problemas.
  • 12:05 - 12:07
    Ao redor de cada un dos nosos cursos
  • 12:07 - 12:09
    formouse unha comunidade de estudantes,
  • 12:09 - 12:11
    unha comunidade global de xente
  • 12:11 - 12:14
    ao redor dun esforzo
    intelectual compartido.
  • 12:14 - 12:16
    O que vedes aquí é un mapa autoxerado
  • 12:16 - 12:19
    de estudantes do noso curso 101
    de Socioloxía de Princeton
  • 12:19 - 12:22
    onde teñen que poñerse nun mapamundi,
  • 12:22 - 12:25
    e podedes ver o alcance global
    deste tipo de proxecto.
  • 12:25 - 12:29
    Os estudantes colaboraron
    nestes cursos de diferentes xeitos.
  • 12:29 - 12:32
    En primeiro lugar, había un foro
    de preguntas e respostas
  • 12:32 - 12:34
    onde os estudantes
    tiñan que poñer preguntas,
  • 12:34 - 12:37
    e outros estudantes
    tiñan que respondelas.
  • 12:37 - 12:38
    E o máis abraiante é que,
  • 12:38 - 12:40
    como había tantos estudantes,
  • 12:40 - 12:43
    isto implicaba que mesmo
    se un estudante poñía unha pregunta
  • 12:43 - 12:44
    ás 3 da mañá,
  • 12:44 - 12:46
    nalgún punto do mundo
  • 12:46 - 12:48
    habería alguén esperto
  • 12:48 - 12:50
    e traballando no mesmo problema.
  • 12:50 - 12:52
    Así que, en moitos dos nosos cursos,
  • 12:52 - 12:54
    o tempo medio de resposta
    para unha pregunta
  • 12:54 - 12:58
    no foro foi de 22 minutos.
  • 12:58 - 13:02
    É un nivel de servizo que eu nunca lles
    ofrecín aos meus estudantes de Stanford.
  • 13:02 - 13:04
    (Risos)
  • 13:04 - 13:06
    E podedes ver nos testemuños
    dos estudantes
  • 13:06 - 13:07
    que realmente cren
  • 13:07 - 13:10
    que, grazas a esta enorme
    comunidade en liña,
  • 13:10 - 13:12
    puideron interactuar entre si
    de moitas formas
  • 13:12 - 13:17
    que son máis profundas
    das que hai no contexto da clase física.
  • 13:17 - 13:19
    Os estudantes tamén se agruparon,
  • 13:19 - 13:21
    sen ningún tipo de intervención nosa,
  • 13:21 - 13:23
    en pequenos grupos de estudo.
  • 13:23 - 13:25
    Algúns eran grupos de estudo presenciais
  • 13:25 - 13:27
    segundo as limitacións xeográficas
  • 13:27 - 13:30
    que se reunían cada semana
    para traballar en series de problemas.
  • 13:30 - 13:32
    Este é o grupo de San Francisco,
  • 13:32 - 13:34
    pero hainos por todo o mundo.
  • 13:34 - 13:36
    Outros son grupos de estudo virtuais,
  • 13:36 - 13:39
    formados segundo
    trazos lingüísticos ou culturais
  • 13:39 - 13:40
    e na parte inferior esquerda
  • 13:40 - 13:44
    podedes ver o noso grupo de estudo
    universal e multicultural
  • 13:44 - 13:46
    onde a xente explicitamente quere conectar
  • 13:46 - 13:49
    con xente doutras culturas.
  • 13:49 - 13:51
    Hai enormes oportunidades
  • 13:51 - 13:54
    que xorden deste tipo de contexto.
  • 13:54 - 13:58
    A primeira é que ten o potencial de darnos
  • 13:58 - 14:00
    unha mirada sen precedentes
  • 14:00 - 14:03
    para entender a aprendizaxe humana.
  • 14:03 - 14:06
    Porque os datos que podemos
    conseguir aquí son únicos.
  • 14:06 - 14:10
    Podemos analizar cada clic,
    cada envío de tarefas,
  • 14:10 - 14:15
    cada publicación no foro
    de decenas de miles de estudantes.
  • 14:15 - 14:17
    Así, no estudo da aprendizaxe humana
  • 14:17 - 14:19
    podemos pasar de partir de hipóteses
  • 14:19 - 14:22
    a traballar desde os datos,
    unha transformación que,
  • 14:22 - 14:25
    por exemplo, revolucionou a bioloxía.
  • 14:25 - 14:28
    Podemos usar estes datos
    para entender preguntas fundamentais
  • 14:28 - 14:31
    como cales son
    as estratexias de aprendizaxe
  • 14:31 - 14:33
    máis efectivas e cales non.
  • 14:33 - 14:35
    E no contexto de cursos concretos,
  • 14:35 - 14:37
    podemos facer preguntas
  • 14:37 - 14:40
    como cales son
    as equivocacións máis comúns
  • 14:40 - 14:42
    e como axudamos aos estudantes
    a resolvelas.
  • 14:42 - 14:43
    Este é un exemplo disto,
  • 14:43 - 14:45
    do curso de Aprendizaxe Automática
    de Andrew.
  • 14:45 - 14:48
    Esta é unha distribución
    de respostas erradas
  • 14:48 - 14:49
    para unha das tarefas de Andrew.
  • 14:49 - 14:51
    As respostas resultan ser
    pares de números,
  • 14:51 - 14:54
    así que podemos velas
    nesta gráfica bidimensional.
  • 14:54 - 14:57
    Cada pequena cruz
    é unha resposta incorrecta diferente.
  • 14:57 - 15:00
    A cruz grande na parte superior esquerda
  • 15:00 - 15:02
    é onde 2 000 estudantes
  • 15:02 - 15:05
    deron exactamente
    a mesma resposta incorrecta.
  • 15:05 - 15:07
    Agora, se dous estudantes
    nunha clase de 100
  • 15:07 - 15:08
    cometesen o mesmo erro,
  • 15:08 - 15:10
    nunca nos decatariamos.
  • 15:10 - 15:12
    Mais cando 2 000 estudantes
    dan a mesma resposta errada,
  • 15:12 - 15:14
    é difícil non darse conta.
  • 15:14 - 15:16
    Así que Andrew e os seus estudantes
  • 15:16 - 15:18
    analizaron algunhas desas tarefas,
  • 15:18 - 15:22
    entenderon a raíz dos equívocos
  • 15:22 - 15:24
    e crearon unha mensaxe de erro específica
  • 15:24 - 15:27
    que lles aparecería aos estudantes
  • 15:27 - 15:29
    cuxa resposta caera nese caixón.
  • 15:29 - 15:31
    É dicir, os estudantes
    que cometían o mesmo erro
  • 15:31 - 15:33
    agora terían
    unha retroalimentación personalizada
  • 15:33 - 15:37
    que lles diría como solucionar
    ese erro de xeito eficaz.
  • 15:37 - 15:41
    Así que esta personalización
    é algo que podemos construír
  • 15:41 - 15:44
    grazas a termos estes grandes números.
  • 15:44 - 15:46
    A personalización é, talvez,
  • 15:46 - 15:49
    unha das maiores oportunidades aquí
  • 15:49 - 15:51
    porque nos permite resolver un problema
  • 15:51 - 15:54
    que temos desde hai 30 anos.
  • 15:54 - 15:57
    O investigador educativo
    Benjamin Bloom, en 1984,
  • 15:57 - 16:00
    expuxo o que se chamou
    o problema 2 sigma,
  • 16:00 - 16:03
    que observou ao estudar
    tres grupos de estudantes.
  • 16:03 - 16:06
    O primeiro estudaba
    nunha aula baseada en leccións.
  • 16:06 - 16:09
    O segundo era un grupo
    de alumnos que estudaba
  • 16:09 - 16:10
    nunha aula baseada en leccións estándar
  • 16:10 - 16:13
    pero cun enfoque orientado
    ao dominio do contido,
  • 16:13 - 16:15
    onde os estudantes non podían
    pasar ao seguinte tema
  • 16:15 - 16:18
    se non demostraban
    que dominaban o anterior.
  • 16:18 - 16:20
    E, finalmente, había
    un grupo de estudantes
  • 16:20 - 16:25
    aos que se lles daba instrución
    individual a través dun titor.
  • 16:25 - 16:28
    O grupo baseado no dominio obtivo
    un desvío padrón total,
  • 16:28 - 16:30
    ou sigma, superior en rendemento
  • 16:30 - 16:33
    que o grupo baseado
    en leccións convencionais,
  • 16:33 - 16:35
    e a titoría individual deu
    unha mellora
  • 16:35 - 16:37
    sigma 2 en rendemento.
  • 16:37 - 16:38
    Para entender o que significa,
  • 16:38 - 16:40
    vexamos a clase baseada en leccións,
  • 16:40 - 16:43
    tomando o rendemento medio como limiar.
  • 16:43 - 16:45
    Nunha clase baseada en leccións,
  • 16:45 - 16:48
    a metade dos estudantes están
    por riba dese limiar e a metade por baixo.
  • 16:48 - 16:50
    Na instrución de titoría individual,
  • 16:50 - 16:55
    o 98 % dos estudantes están
    por riba dese limiar.
  • 16:55 - 16:59
    Imaxinade que puidésemos ensinar
    de xeito que o 98 % dos estudantes
  • 16:59 - 17:01
    estivesen por riba da media.
  • 17:01 - 17:05
    Este é o problema sigma 2.
  • 17:05 - 17:07
    Porque non podemos permitirnos,
    como sociedade,
  • 17:07 - 17:10
    proporcionarlle a cada estudante
    un titor humano individual.
  • 17:10 - 17:12
    Mais quizais poidamos permitirnos
    darlle a cada un
  • 17:12 - 17:14
    un computador ou un teléfono intelixente.
  • 17:14 - 17:17
    A cuestión é:
    Como podemos usar a tecnoloxía
  • 17:17 - 17:20
    para ir desde o lado esquerdo da gráfica,
    desde a curva azul,
  • 17:20 - 17:23
    ao lado dereito coa curva verde?
  • 17:23 - 17:25
    O dominio é fácil de acadar
    usando un computador,
  • 17:25 - 17:27
    porque un computador non se cansa
  • 17:27 - 17:30
    de amosar o mesmo vídeo cinco veces.
  • 17:30 - 17:33
    E non se cansa de avaliar
    o mesmo traballo múltiples veces,
  • 17:33 - 17:36
    como vimos en moitos dos exemplos
    que vos amosei.
  • 17:36 - 17:38
    E mesmo a personalización
  • 17:38 - 17:40
    é algo cuxos comezos empezamos a ver,
  • 17:40 - 17:43
    a través da traxectoria
    personalizada polo currículo
  • 17:43 - 17:46
    ou a través da retroalimentación
    personalizada.
  • 17:46 - 17:49
    Así que o obxectivo aquí
    é intentar empurrar
  • 17:49 - 17:52
    e ver o lonxe que podemos
    chegar cara á curva verde.
  • 17:52 - 17:58
    Pero, se isto é tan estupendo,
    estarán as universidades obsoletas?
  • 17:58 - 18:00
    Ben, Mark Twain pensaba iso.
  • 18:00 - 18:03
    Dicía: "A universidade é un lugar
    onde os apuntamentos dun profesor
  • 18:03 - 18:05
    van directamente
    aos apuntamentos dun estudante
  • 18:05 - 18:08
    sen pasar polo cerebro
    de ningún deles."
  • 18:08 - 18:11
    (Risos)
  • 18:11 - 18:14
    Aínda que eu lamento
    disentir de Mark Twain.
  • 18:14 - 18:17
    Penso que el non se queixaba
  • 18:17 - 18:19
    das universidades senón
    do formato de clase maxistral
  • 18:19 - 18:22
    en que moitas universidades
    invisten gran parte do tempo.
  • 18:22 - 18:25
    Así que imos cara a atrás
    un pouco, ata Plutarco, que dixo:
  • 18:25 - 18:27
    "A mente non é un recipiente
    que hai que encher
  • 18:27 - 18:29
    senón madeira que necesita
    ser acendida."
  • 18:29 - 18:32
    Talvez deberiamos investir
    menos tempo nas universidades
  • 18:32 - 18:35
    a encher as mentes
    dos nosos estudantes con contido
  • 18:35 - 18:38
    a través de leccións, e máis tempo
    a acender a súa creatividade,
  • 18:38 - 18:41
    a súa imaxinación e as súas destrezas
    na resolución de problemas
  • 18:41 - 18:44
    conversando, realmente, con eles.
  • 18:44 - 18:45
    Entón, como o facemos?
  • 18:45 - 18:49
    Facémolo a través
    da aprendizaxe activa na aula.
  • 18:49 - 18:51
    Houbo moitos estudos, incluído este,
  • 18:51 - 18:53
    que demostran que coa aprendizaxe activa,
  • 18:53 - 18:56
    cando interactuamos
    cos nosos estudantes na aula,
  • 18:56 - 18:58
    o rendemento mellora
    en todas as dimensións,
  • 18:58 - 19:01
    en asistencia, en compromiso
    e en aprendizaxe
  • 19:01 - 19:03
    medidos en probas estandarizadas.
  • 19:03 - 19:05
    Vedes, por exemplo,
    que o nivel de rendemento
  • 19:05 - 19:08
    case se duplica
    neste experimento concreto.
  • 19:08 - 19:12
    Entón, quizais é así como deberiamos
    usar o noso tempo nas universidades.
  • 19:12 - 19:17
    Para resumir, se puidésemos ofrecer
    unha educación de alta calidade
  • 19:17 - 19:19
    para todas as persoas do mundo, de balde,
  • 19:19 - 19:21
    que suporía? Tres cousas.
  • 19:21 - 19:25
    Primeiro, estableceríase a educación
    como un dereito humano fundamental,
  • 19:25 - 19:26
    calquera persoa ao redor do mundo
  • 19:26 - 19:28
    con capacidades e motivación
  • 19:28 - 19:30
    podería desenvolver
    as destrezas que precisase
  • 19:30 - 19:31
    para mellorar a súa vida,
  • 19:31 - 19:34
    a das súas familias e
    a das súas comunidades.
  • 19:34 - 19:36
    Segundo, faría posible
    a aprendizaxe ao longo da vida.
  • 19:36 - 19:38
    É unha vergoña que, para tantas persoas,
  • 19:38 - 19:41
    a aprendizaxe remate ao finalizar
    o ensino medio ou a universidade.
  • 19:41 - 19:44
    O feito de termos dispoñible
    este asombroso contido,
  • 19:44 - 19:47
    permítenos aprender algo novo
  • 19:47 - 19:48
    cando o desexemos,
  • 19:48 - 19:50
    para simplemente expandir a mente
  • 19:50 - 19:51
    ou para cambiar as nosas vidas.
  • 19:51 - 19:54
    E, finalmente, isto faría posible
    unha marea de innovación,
  • 19:54 - 19:57
    xa que podemos atopar
    un asombroso talento en calquera parte.
  • 19:57 - 20:00
    Quizais o próximo Albert Einstein ou
    o próximo Steve Jobs
  • 20:00 - 20:03
    estea vivindo nalgún lugar
    nunha remota aldea de África.
  • 20:03 - 20:06
    E se podemos ofrecerlle
    a esa persoa unha educación,
  • 20:06 - 20:08
    poderá ser capaz de aparecer
    coa próxima grande idea
  • 20:08 - 20:10
    e facer do mundo un lugar
    mellor para todos nós.
  • 20:10 - 20:11
    Moitas grazas.
  • 20:11 - 20:19
    (Aplausos)
Title:
O que estamos aprendendo da educación en liña
Speaker:
Daphne Koller
Description:

Daphne Koller está convencendo as mellores universidades para que poñan os cursos máis interesantes en liña e de balde, non só como un servizo, senón tamén como un xeito de investigar a forma en que aprende a xente. Cada vez que se preme unha tecla, que se fai un test de comprensión, que se discute nun foro de compañeiros e que se autocorrixe unha tarefa acumúlase unha marea de datos sen precedentes sobre como se procesa o coñecemento e, máis importante, como se absorbe.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
20:40

Galician subtitles

Revisions Compare revisions