Return to Video

Daphne Koller: Czego nas uczy edukacja online

  • 0:01 - 0:04
    Jestem szczęściarą, tak jak wielu z was.
  • 0:04 - 0:07
    Pochodzę z rodziny,
    w której nauka była wszechobecna.
  • 0:07 - 0:11
    Należę do trzeciego pokolenia lekarzy,
    oboje moi rodzice są naukowcami.
  • 0:11 - 0:15
    Dzieciństwo spędziłam
    w laboratorium uniwersyteckim ojca.
  • 0:15 - 0:19
    Było to oczywiste,
    że będę uczęszczać na najlepsze uczelnie,
  • 0:19 - 0:23
    które otworzyły drogę
    do świata nieskończonych możliwości.
  • 0:23 - 0:27
    Niestety, większość ludzi na świecie
    nie ma tyle szczęścia.
  • 0:27 - 0:30
    W niektórych częściach świata, jak w RPA,
  • 0:30 - 0:33
    edukacja nie jest ogólnodostępna.
  • 0:33 - 0:36
    System edukacyjny
    w Południowej Afryce został stworzony
  • 0:36 - 0:39
    w czasach apartheidu
    dla białej mniejszości,
  • 0:39 - 0:41
    w związku z czym obecnie brakuje miejsc
  • 0:41 - 0:45
    dla wielu osób, którzy zasługują
    na edukację na wysokim poziomie.
  • 0:45 - 0:49
    Ten deficyt doprowadził
    do kryzysu w styczniu tego roku
  • 0:49 - 0:51
    na uniwersytecie w Johannesburgu.
  • 0:51 - 0:56
    Została garstka wolnych miejsc
    po standardowym procesie rekrutacji,
  • 0:56 - 0:59
    które poprzedzającej nocy
    miały zostać udostępnione,
  • 0:59 - 1:03
    tysiące ludzi ustawiło się
    w kolejce długiej na ponad dwa kilometry
  • 1:03 - 1:07
    licząc na to,
    że zajmą jedno z tych miejsc.
  • 1:07 - 1:09
    Po otwarciu bram ludzie wpadli w szał,
  • 1:09 - 1:13
    20 osób zostało rannych,
    jedna kobieta zginęła.
  • 1:13 - 1:15
    Była to matka, która oddała życie
  • 1:15 - 1:19
    próbując zapewnić synowi
    szansę na lepszą przyszłość.
  • 1:19 - 1:22
    Ale nawet w krajach takich jak USA,
  • 1:22 - 1:26
    gdzie edukacja jest powszechna,
    nie każdy ma do niej dostęp.
  • 1:26 - 1:29
    Prowadzono wiele rozmów w ostatnich latach
  • 1:29 - 1:31
    o wzroście kosztów opieki medycznej.
  • 1:31 - 1:33
    Wiele osób mogło nie zwrócić uwagi na to,
  • 1:33 - 1:37
    że w tym samym czasie
    wysokość czesnego na wyższych uczelniach
  • 1:37 - 1:40
    wzrastała dwukrotnie szybciej
  • 1:40 - 1:44
    dając 559% wzrostu od 1985 roku,
  • 1:44 - 1:49
    w związku z czy ​​edukacja
    stała się dla wielu osób niedostępna.
  • 1:49 - 1:52
    Nawet dla osób,
    które zdobyły wyższe wykształcenie,
  • 1:52 - 1:55
    drzwi do lepszego życia
    mogą być zamknięte.
  • 1:55 - 2:01
    Niewiele ponad połowa
    absolwentów szkół wyższych w USA
  • 2:01 - 2:04
    pracuje w zawodzie
    zgodnym z uzyskanym wykształceniem.
  • 2:04 - 2:08
    Nie dotyczy to, rzecz jasna,
    studentów czołowych uczelni wyższych,
  • 2:08 - 2:14
    ale wielu innych nie jest wynagradzanych
    za poświęcony czas i wysiłek.
  • 2:14 - 2:17
    Tom Friedman,
    w swoim artykule dla New York Timesa,
  • 2:17 - 2:21
    ujął lepiej niż inni
    motywację za tymi wysiłkami.
  • 2:21 - 2:25
    Stwierdził,
    że największe przełomy następują,
  • 2:25 - 2:28
    kiedy nowa możliwość
    pozwala sprostać rozpaczliwej potrzebie.
  • 2:28 - 2:31
    Mówiłam już o rozpaczliwych potrzebach,
  • 2:31 - 2:34
    pomówmy o nowych możliwościach.
  • 2:34 - 2:38
    To, co jest potrzebne pokazały
    trzy przedmioty Uniwersytetu Stanforda,
  • 2:38 - 2:42
    na każdy z nich zapisało się
    około 100 tysięcy słuchaczy.
  • 2:42 - 2:46
    Żeby lepiej to zrozumieć,
    przyjrzyjmy się jednemu,
  • 2:46 - 2:49
    "Uczenie maszynowe",
    prowadzone przez mojego kolegę, Andrew Ng.
  • 2:49 - 2:53
    Jest to jeden z najbardziej
    obleganych przedmiotów,
  • 2:53 - 2:56
    za każdym razem
    przyciąga około 400 słuchaczy.
  • 2:56 - 3:00
    Gdy Andrew prowadził ten przedmiot online,
  • 3:00 - 3:02
    zapisało się 100 tysięcy osób.
  • 3:02 - 3:04
    Żeby to zobrazować,
  • 3:04 - 3:08
    by dotrzeć
    do tylu odbiorców na Stanfordzie,
  • 3:08 - 3:12
    Andrew musiałby wykładać przez 250 lat.
  • 3:12 - 3:16
    W końcu by się znudził.
  • 3:16 - 3:18
    Widząc wpływ tego przedsięwzięcia,
  • 3:18 - 3:22
    postanowiliśmy rozszerzyć skalę,
  • 3:22 - 3:26
    udostępniając edukację
    jak największej ilości osób.
  • 3:26 - 3:30
    Tak powstała Coursera,
    która dostarcza najlepsze kursy
  • 3:30 - 3:34
    najlepszych wykładowców
    z najlepszych uniwersytetów
  • 3:34 - 3:38
    wszystkim na całym świecie za darmo.
  • 3:38 - 3:40
    Obecnie są na niej 43 kursy
  • 3:40 - 3:43
    z czterech uniwersytetów,
    z różnych dziedzin.
  • 3:43 - 3:47
    Pokażę wam jak to działa.
  • 3:47 - 3:50
    (Wideo) Robert Ghrist:
    Witam na analizie matematycznej.
  • 3:50 - 3:52
    Ezekiel Emanuel:
    50 mln osób bez ubezpieczenia.
  • 3:52 - 3:55
    Scott Page: Modele pozwalają tworzyć
    skuteczniejsze instytucje i strategie.
  • 3:55 - 3:57
    Trwa niewiarygodna segregacja.
  • 3:57 - 4:02
    Scott Klemmer: Bush myślał,
    że będziemy nosić kamery na głowie.
  • 4:02 - 4:06
    Mitchell Duneier: Mills chce,
    by studenci socjologii rozwijali umysł...
  • 4:06 - 4:09
    RG: Wiszący kabel przybiera postać
    hiperbolicznego cosinusa.
  • 4:09 - 4:13
    Nick Parlante: Dla każdego piksela
    wyzeruj kolor czerwony.
  • 4:13 - 4:16
    Paul Offit: Szczepionki umożliwiły
    eliminację wirusa polio.
  • 4:16 - 4:19
    Dan Jurafsky: Czy Lufthansa daje śniadanie
    w San Jose? Brzmi śmiesznie.
  • 4:19 - 4:23
    Daphne Koller: To wybrana moneta,
    a to dwa kolejne rzuty.
  • 4:23 - 4:27
    Andrew Ng: W uczeniu maszynowym na dużą
    skalę chcemy opracować obliczenia...
  • 4:27 - 4:29
    (Brawa)
  • 4:32 - 4:34
    DK: Zgodnie z zamierzeniem,
  • 4:34 - 4:37
    studenci otrzymują najlepsze materiały
  • 4:37 - 4:39
    z najlepszych uniwersytetów za darmo.
  • 4:39 - 4:42
    Od otwarcia portalu w lutym,
  • 4:42 - 4:47
    mamy 640 tysięcy studentów ze 190 krajów
  • 4:47 - 4:49
    i półtorej miliona zapisów,
  • 4:49 - 4:53
    sześć milionów rozwiązanych testów
    z 15 kursów, które uruchomiliśmy
  • 4:53 - 4:56
    i 14 milionów odsłon naszych filmów.
  • 4:56 - 4:59
    Ale nie chodzi o liczby,
  • 4:59 - 5:00
    chodzi o ludzi.
  • 5:00 - 5:03
    Niezależnie, czy to Akash
    z małego miasta w Indiach,
  • 5:03 - 5:07
    który nigdy nie miałby dostępu
    do kursów na poziomie Stanforda
  • 5:07 - 5:10
    i nie byłoby go na nie stać.
  • 5:10 - 5:12
    Czy Jenny, samotna matka dwójki dzieci,
  • 5:12 - 5:14
    która chce odświeżyć swoją wiedzę,
  • 5:14 - 5:17
    by wrócić na uczelnię
    i dokończyć studia magisterskie.
  • 5:17 - 5:20
    Czy też Ryan,
    który nie może chodzić na wykłady,
  • 5:20 - 5:22
    bo jego córeczka cierpiąca na immunopatię
  • 5:22 - 5:25
    nie może stykać się
    z zarazkami z zewnątrz,
  • 5:25 - 5:27
    więc nie może opuszczać domu.
  • 5:27 - 5:31
    Miło mi poinformować,
    ostatnio kontaktowałam się z Ryanem
  • 5:31 - 5:33
    że ta historia ma szczęśliwe zakończenie.
  • 5:33 - 5:36
    Shannon, po prawej, ma się lepiej,
  • 5:36 - 5:40
    a Ryan dostał pracę
    dzięki kilku naszym kursom.
  • 5:40 - 5:42
    Co wyróżnia nasze kursy?
  • 5:42 - 5:46
    Przecież nauka online
    jest dostępna od jakiegoś czasu.
  • 5:46 - 5:50
    Są wyjątkowe, ponieważ
    doświadcza się ich w czasie rzeczywistym.
  • 5:50 - 5:52
    Zaczynają się w konkretnym dniu,
  • 5:52 - 5:55
    studenci oglądają wykłady co tydzień
  • 5:55 - 5:57
    i rozwiązują zadania domowe.
  • 5:57 - 6:02
    Są to najprawdziwsze prace domowe
    z oceną i terminem końcowym.
  • 6:02 - 6:04
    Możecie zauważyć
    terminy końcowe na wykresie,
  • 6:04 - 6:06
    to są te szczytowe wartości pokazujące,
  • 6:06 - 6:10
    że zwłoka jest zjawiskiem globalnym.
  • 6:10 - 6:13
    (Śmiech)
  • 6:13 - 6:16
    Na koniec kursu
    każdy student otrzymuje certyfikat.
  • 6:16 - 6:21
    Może go przedstawić
    pracodawcy, by dostać lepszą pracę,
  • 6:21 - 6:23
    znamy wiele takich przypadków.
  • 6:23 - 6:28
    Niektórzy przedstawiali
    certyfikaty swojej uczelni
  • 6:28 - 6:29
    i otrzymywali punkty zaliczeniowe,
  • 6:29 - 6:32
    otrzymywali coś wymiernego
  • 6:32 - 6:35
    za ich zainwestowany czas i wysiłek.
  • 6:35 - 6:39
    Porozmawiajmy teraz o tym,
    z czego składają się te kursy.
  • 6:39 - 6:44
    Po pierwsze, kiedy pozbywamy się
    fizycznych ograniczeń
  • 6:44 - 6:47
    i tworzymy treści
    mające być dostępne w sieci,
  • 6:47 - 6:52
    można odejść
    od monolitycznego godzinnego wykładu;
  • 6:52 - 6:57
    podzielić materiał na krótkie,
    8-12 minutowe fragmenty,
  • 6:57 - 7:00
    dotyczące konkretnego zagadnienia.
  • 7:00 - 7:02
    Studenci mogą przyswajać
    materiał na różne sposoby,
  • 7:02 - 7:06
    zależnie od dotychczasowej wiedzy,
    umiejętności i zainteresowań.
  • 7:06 - 7:09
    Niektórzy mogą skorzystać
  • 7:09 - 7:11
    z materiału przygotowawczego,
  • 7:11 - 7:13
    który innym jest już znany.
  • 7:13 - 7:16
    Inni mogą być zainteresowani
  • 7:16 - 7:19
    szczegółowym wzbogaceniem tematyki.
  • 7:19 - 7:22
    Ta forma pozwala na zerwanie
  • 7:22 - 7:25
    z tradycyjnym podejściem do nauczania,
  • 7:25 - 7:29
    umożliwiając rozwój
    edukacji spersonalizowanej.
  • 7:29 - 7:31
    Jako wykładowcy wiemy,
  • 7:31 - 7:35
    że studenci nie uczą się
    pasywnie oglądając filmiki.
  • 7:35 - 7:38
    Ważnym elementem tego procesu,
  • 7:38 - 7:40
    jest zaangażowanie studentów,
  • 7:40 - 7:43
    by przećwiczyli materiał,
  • 7:43 - 7:46
    aby go dokładnie zrozumieć.
  • 7:46 - 7:49
    To przekonanie potwierdza szereg badań.
  • 7:49 - 7:52
    Te z zeszłorocznego numeru "Science"
  • 7:52 - 7:54
    wykazują, że nawet proste
    techniki powtórzeniowe,
  • 7:54 - 7:59
    w których studenci
    powtarzają to, czego się nauczyli
  • 7:59 - 8:03
    powodują znaczną poprawę
    rezultatów w różnych testach
  • 8:03 - 8:07
    niż inne edukacyjne zabiegi.
  • 8:07 - 8:10
    Staramy się uwzględniać
    tę metodę na naszej platformie
  • 8:10 - 8:12
    na równi z innymi sposobami ćwiczeń.
  • 8:12 - 8:16
    Nasze wykłady to nie tylko filmy.
  • 8:16 - 8:21
    Co kilka minut wykład zostaje zatrzymany,
    a studenci dostają pytania.
  • 8:21 - 8:26
    (Wideo) SP: Te cztery rzeczy
    są bardzo dobrze udokumentowane,
  • 8:26 - 8:29
    są odchyleniami
    od racjonalnego zachowania.
  • 8:29 - 8:30
    DK: Tutaj film się zatrzymuje,
  • 8:30 - 8:34
    a student wpisuje odpowiedź i zatwierdza.
  • 8:34 - 8:36
    [Odpowiedź błędna]
    Najwyraźniej nie uważał.
  • 8:36 - 8:37
    (Śmiech)
  • 8:37 - 8:39
    Może spróbować ponownie.
  • 8:39 - 8:41
    Tym razem odpowiedź poprawna.
  • 8:41 - 8:43
    Może też skorzystać
    z dodatkowego wyjaśnienia,
  • 8:43 - 8:48
    dalej następuje dalsza część wykładu.
  • 8:48 - 8:50
    Są to proste pytania,
  • 8:50 - 8:52
    które mogłabym zadać podczas wykładu,
  • 8:52 - 8:54
    ale kiedy zadaję pytania na wykładach,
  • 8:54 - 8:58
    80% studentów
    jeszcze notuje to, co powiedziałam,
  • 8:58 - 9:01
    15% przegląda Facebooka
  • 9:01 - 9:03
    i tylko mądrala z pierwszego rzędu
  • 9:03 - 9:07
    wyskakuje z odpowiedzią
    zanim ktokolwiek się nad nią zastanowi.
  • 9:07 - 9:10
    Jako wykładowca, jestem zadowolona,
  • 9:10 - 9:11
    że ktoś w ogóle znał odpowiedź.
  • 9:11 - 9:15
    Wykład idzie dalej
    zanim większość studentów
  • 9:15 - 9:18
    zdąży zauważyć, że zadano pytanie.
  • 9:18 - 9:23
    Tutaj każdy student musi poznać materiał.
  • 9:23 - 9:27
    Pytania powtórzeniowe to nie wszystko.
  • 9:27 - 9:30
    Potrzebne są dogłębniejsze pytania
  • 9:30 - 9:34
    i zapewnienie studentom
    informacji zwrotnej.
  • 9:34 - 9:36
    Ale jak oceniać pracę
    100 tysięcy studentów
  • 9:36 - 9:40
    bez 100 tysięcy asystentów?
  • 9:40 - 9:43
    Trzeba użyć technologii.
  • 9:43 - 9:46
    Na szczęście technologia się rozwinęła
  • 9:46 - 9:49
    i możemy teraz oceniać
    różne ciekawe rodzaje prac domowych.
  • 9:49 - 9:51
    Oprócz testów wielokrotnego wyboru
  • 9:51 - 9:54
    i krótkich pytań pokazanych na filmie,
  • 9:54 - 9:59
    możemy oceniać
    wyrażenia matematyczne czy pochodne;
  • 9:59 - 10:04
    modele, czy to finansowe
    na zajęciach z biznesu
  • 10:04 - 10:07
    czy też fizyczne
    na zajęciach z inżynierii lub fizyki.
  • 10:07 - 10:11
    Możemy też oceniać
    skomplikowane zadania programistyczne.
  • 10:11 - 10:14
    Pokażę wam prosty,
    ale wyrazisty przykład.
  • 10:14 - 10:17
    Stanfordzki kurs informatyki.
  • 10:17 - 10:20
    Studenci mają poprawić kolorystykę
    rozmazanego czerwonego obrazu.
  • 10:20 - 10:22
    Wpisują swój program do przeglądarki,
  • 10:22 - 10:26
    jeśli się pomylą,
    Statua Wolności będzie zielona.
  • 10:26 - 10:30
    Jeśli wpiszą program poprawnie,
  • 10:30 - 10:32
    przechodzą do następnego zadania.
  • 10:32 - 10:37
    Możliwość interaktywnej
    pracy z materiałem i oceny odpowiedzi
  • 10:37 - 10:40
    jest niezbędna w procesie nauczania.
  • 10:40 - 10:42
    Oczywiście, nie możemy ocenić
  • 10:42 - 10:45
    szerokiego zakresu
    prac wszystkich kierunków.
  • 10:45 - 10:49
    Brakuje możliwości
    oceny myślenia krytycznego,
  • 10:49 - 10:53
    tak potrzebnego w dyscyplinach
    humanistycznych, społecznych,
  • 10:53 - 10:55
    biznesie i wielu innych.
  • 10:55 - 10:58
    Próbowaliśmy przekonać
    wydział nauk humanistycznych
  • 10:58 - 11:01
    do testów wielokrotnego wyboru.
  • 11:01 - 11:03
    Nie poszło najlepiej.
  • 11:03 - 11:05
    Musieliśmy znaleźć inne rozwiązanie.
  • 11:05 - 11:08
    Zdecydowaliśmy się na
    system wzajemnej oceny studentów.
  • 11:08 - 11:12
    Badania, takie jak te
    przeprowadzone przez Saddlera czy Good'a,
  • 11:12 - 11:18
    wskazują, że to
    bardzo skuteczna strategia oceniania.
  • 11:18 - 11:20
    Było to badane w małych grupach,
  • 11:20 - 11:24
    ale wykazało, że oceny
    studentów, na osi rzędnych,
  • 11:24 - 11:27
    były bardzo zbliżone
    do ocen nauczycieli, na osi odciętych.
  • 11:27 - 11:31
    Ciekawy jest też fakt,
  • 11:31 - 11:33
    że studenci oceniający własną pracę,
  • 11:33 - 11:37
    przy odpowiedniej zachęcie,
    by nie dawać sobie najwyższych ocen,
  • 11:37 - 11:40
    oceniają bardzo podobnie jak nauczyciele,
  • 11:40 - 11:44
    zatem jest to bardzo skuteczna
    metoda oceniania,
  • 11:44 - 11:46
    jak również nauczania,
  • 11:46 - 11:49
    bo studenci uczą się
    przez doświadczenie.
  • 11:49 - 11:53
    Tak stworzyliśmy największy
    system wzajemnego oceniania,
  • 11:53 - 11:56
    gdzie tysiące studentów
  • 11:56 - 12:00
    z powodzeniem ocenia pracę swoich kolegów.
  • 12:00 - 12:02
    Nie chodzi jednak o to, by studenci
  • 12:02 - 12:05
    samotnie rozwiązywali
    zadania w swoich pokojach.
  • 12:05 - 12:09
    Każdy kurs mobilizuje
    studencką społeczność,
  • 12:09 - 12:14
    globalną grupę zebraną wokół
    wspólnego intelektualnego wyzwania.
  • 12:14 - 12:16
    Widzicie tu mapę samodzielnie wygenerowaną
  • 12:16 - 12:19
    przez studentów socjologii Princeton,
  • 12:19 - 12:22
    w której umieścili
    swoje lokalizacje na mapie,
  • 12:22 - 12:25
    co obrazuje globalny zasięg
    tego przedsięwzięcia.
  • 12:25 - 12:30
    Studenci współpracowali
    na wiele różnych sposobów.
  • 12:30 - 12:32
    Stworzono forum pytań i odpowiedzi,
  • 12:32 - 12:37
    gdzie studenci mogli
    zadawać pytania i na nie odpowiadać.
  • 12:37 - 12:40
    Niezwykłe było to,
    że z powodu tak licznej grupy,
  • 12:40 - 12:44
    nawet jeśli ktoś
    zadał pytanie o 3 nad ranem,
  • 12:44 - 12:48
    gdzieś na świecie znalazł się ktoś,
  • 12:48 - 12:50
    kto właśnie pracował nad tym problemem.
  • 12:50 - 12:54
    W wielu kursach średni czas odpowiedzi
  • 12:54 - 12:58
    na pytania zadane na forum
    wynosił 22 minuty.
  • 12:58 - 13:02
    Takiego poziomu usług
    nigdy nie zapewnię studentom na Stanford.
  • 13:02 - 13:04
    (Śmiech)
  • 13:04 - 13:07
    Z opinii studentów jasno wynika,
  • 13:07 - 13:10
    że dzięki tej olbrzymiej społeczności
  • 13:10 - 13:12
    mogli nawiązać kontakty
  • 13:12 - 13:17
    głębsze niż podczas kontaktu w klasie.
  • 13:17 - 13:19
    Studenci samodzielnie formowali,
  • 13:19 - 13:23
    mniejsze grupy bez naszej ingerencji.
  • 13:23 - 13:27
    Niektóre z nich na poziomie lokalnym,
    zgodnie z położeniem geograficznym,
  • 13:27 - 13:30
    gdzie tydzień wspólnie
    pracowali nad zadaniami.
  • 13:30 - 13:32
    To grupa studentów z San Francisco,
  • 13:32 - 13:34
    ale istnieją one na całym świecie.
  • 13:34 - 13:36
    Tworzono też wirtualne grupy naukowe,
  • 13:36 - 13:39
    ze względu na
    wspólnotę języka czy kultury.
  • 13:39 - 13:44
    W lewym dolnym rogu,
    możecie zobaczyć grupę wielokulturową,
  • 13:44 - 13:46
    stworzoną przez ludzi
  • 13:46 - 13:49
    chcących poznać inne kultury.
  • 13:49 - 13:54
    Tego rodzaju struktury
    mają ogromny potencjał.
  • 13:54 - 13:58
    Po pierwsze, dają możliwość
  • 13:58 - 14:00
    bezprecedensowego wglądu
  • 14:00 - 14:03
    w zrozumienie procesu uczenia się ludzi.
  • 14:03 - 14:06
    Zbierane przez nas dane są unikatowe.
  • 14:06 - 14:10
    Można rejestrować
    każde kliknięcie, pracę domową
  • 14:10 - 14:15
    i post na forum setek tysięcy studentów.
  • 14:15 - 14:17
    Można przenieść badania nad uczeniem się
  • 14:17 - 14:21
    od bazowania na hipotezach
    do analizy danych,
  • 14:21 - 14:25
    jest to metoda,
    która zrewolucjonizowała biologię.
  • 14:25 - 14:28
    Te dane mogą pomóc zrozumieć
  • 14:28 - 14:33
    jakie metody nauki
    są skuteczne, a jakie nie.
  • 14:33 - 14:37
    Przy konkretnych kursach
    można zastanowić się
  • 14:37 - 14:40
    nad najbardziej powszechnymi problemami
  • 14:40 - 14:42
    i pomóc je studentom rozwiązać.
  • 14:42 - 14:45
    Kolejny przykład również pochodzi
    z kursu maszynowego uczenia.
  • 14:45 - 14:49
    Oto wykres błędnych odpowiedzi
    na jedno z zadań Andrew.
  • 14:49 - 14:51
    Odpowiedzią są dwie liczby,
  • 14:51 - 14:53
    dlatego obrazuje ją dwuwymiarowa podziałka.
  • 14:53 - 14:57
    Dwa krzyżyki
    to dwie różne błędne odpowiedzi.
  • 14:57 - 15:00
    Duży krzyżyk w lewy górnym rogu
  • 15:00 - 15:02
    to przykład gdzie 2 tysiące studentów
  • 15:02 - 15:05
    podało tę samą złą odpowiedź.
  • 15:05 - 15:08
    Kiedy w klasie liczącej 100 osób
    dwóch studentów odpowiada błędnie,
  • 15:08 - 15:10
    ciężko to zauważyć.
  • 15:10 - 15:12
    Ale jeśli 2 tysiące dają
    tę samą błędną odpowiedź,
  • 15:12 - 15:14
    ten fakt trudno przegapić.
  • 15:14 - 15:16
    Andrew wraz ze studentami,
  • 15:16 - 15:18
    przejrzeli niektóre zadania,
  • 15:18 - 15:22
    aby zrozumieć, skąd wziął się błąd.
  • 15:22 - 15:24
    Stworzyli też
    zindywidualizowany komunikat błędu
  • 15:24 - 15:27
    dla każdego studenta,
  • 15:27 - 15:29
    który wyszedł z tego błędnego założenia.
  • 15:29 - 15:31
    Studenci, którzy popełnili te same błędy
  • 15:31 - 15:33
    otrzymali spersonalizowaną informację,
  • 15:33 - 15:37
    jak skutecznie poprawić błędne założenie.
  • 15:37 - 15:41
    Personalizację można rozbudowywać
  • 15:41 - 15:44
    właśnie dzięki dużej ilości studentów.
  • 15:44 - 15:46
    Może personalizacja
  • 15:46 - 15:49
    jest również ogromną szansą
  • 15:49 - 15:51
    na rozwiązanie problemu
  • 15:51 - 15:54
    mającego już 30 lat.
  • 15:54 - 15:57
    W 1984 roku, Benjamin Bloom
  • 15:57 - 16:00
    przedstawił fenomen
    zwany problemem 2 sigma,
  • 16:00 - 16:03
    który zaobserwował
    badając trzy grupy uczniów.
  • 16:03 - 16:06
    Pierwsza grupa słuchała
    tradycyjnych wykładów.
  • 16:06 - 16:11
    Druga grupa studentów
    również uczyła się w klasie,
  • 16:11 - 16:13
    ale z zastosowaniem zaliczeń,
  • 16:13 - 16:15
    więc nie mogli
    przejść do następnego tematu,
  • 16:15 - 16:18
    jeżeli nie opanowali poprzedniego.
  • 16:18 - 16:20
    Ostatnia, trzecia grupa,
  • 16:20 - 16:25
    nauczana była indywidualnie.
  • 16:25 - 16:28
    Wyniki metody z zaliczeniami były lepsze
  • 16:28 - 16:30
    o całe odchylenie standardowe,
    czyli sigmę,
  • 16:30 - 16:33
    od standardowych wykładów.
  • 16:33 - 16:37
    Nauczanie indywidualne
    dawały wyniki lepsze o dwie sigmy.
  • 16:37 - 16:40
    Aby zrozumieć, co to oznacza,
    przyjrzyjmy się tradycyjnemu nauczaniu
  • 16:40 - 16:43
    i wybierzmy średnią ocen jako próg.
  • 16:43 - 16:48
    Połowa studentów znajdzie się
    powyżej przeciętnej, a połowa poniżej.
  • 16:48 - 16:50
    W nauczaniu indywidualnym
  • 16:50 - 16:55
    98% znajduje się powyżej przeciętnej.
  • 16:55 - 17:01
    Wyobraźmy sobie takie kształcenie,
    gdzie 98% studentów jest ponad przeciętną.
  • 17:01 - 17:05
    To jest problem dwóch sigm,
  • 17:05 - 17:07
    ponieważ nie stać nas jako społeczeństwa
  • 17:07 - 17:10
    na indywidualne nauczanie
    wszystkich studentów.
  • 17:10 - 17:12
    Ale może stać nas na zapewnienie im
  • 17:12 - 17:14
    dostępu do komputera czy smartfona.
  • 17:14 - 17:17
    Jak użyć technologii,
  • 17:17 - 17:20
    by błękitna krzywa wykresu
  • 17:20 - 17:23
    przesunęła się w prawo,
    do zielonej krzywej?
  • 17:23 - 17:25
    Z komputerem łatwiej jest
    opanowywać materiał,
  • 17:25 - 17:30
    bo nie męczy go pokazywanie
    tego samego pięć razy z rzędu.
  • 17:30 - 17:33
    Nie męczy go również
    ocenianie tej samej pracy kilka razy,
  • 17:33 - 17:36
    mieliśmy okazję już to zauważyć.
  • 17:36 - 17:40
    Zaczynamy również widzieć
    początki personalizacji nauczania,
  • 17:40 - 17:43
    na przykład indywidualny tok studiów
  • 17:43 - 17:46
    lub spersonalizowane informacje zwrotne.
  • 17:46 - 17:49
    Chcemy przesunąć
  • 17:49 - 17:52
    niebieską krzywą jeszcze bliżej zielonej.
  • 17:52 - 17:58
    Czy uniwersytety przechodzą do lamusa?
  • 17:58 - 18:01
    Mark Twain tak właśnie sądził mówiąc,
  • 18:01 - 18:03
    że szkoła to miejsce,
    gdzie notatki profesora
  • 18:03 - 18:05
    lądują w notatkach studentów,
  • 18:05 - 18:07
    nie przelatując przez niczyj mózg.
  • 18:07 - 18:11
    (Śmiech)
  • 18:11 - 18:14
    Śmiem się nie zgadzać.
  • 18:14 - 18:19
    Narzekał nie na uniwersytety
    ale na formę wykładów,
  • 18:19 - 18:22
    którym uczelnie poświęcają tyle czasu.
  • 18:22 - 18:25
    Jeszcze wcześniej Plutarch powiedział:
  • 18:25 - 18:28
    "Umysł nie jest naczyniem,
    które należy napełnić
  • 18:28 - 18:30
    lecz ogniem, który trzeba rozniecić".
  • 18:30 - 18:32
    Może trzeba spędzać
    mniej czasu na uniwersytetach
  • 18:32 - 18:36
    wypełniając umysły wiedzą wykładową
  • 18:36 - 18:40
    i zacząć rozpalać studencką
    kreatywność, wyobraźnię
  • 18:40 - 18:44
    i umiejętności rozwiązywania problemów
    poprzez prawdziwą rozmowę.
  • 18:44 - 18:45
    Ale jak tego dokonać?
  • 18:45 - 18:49
    Poprzez aktywne nauczanie.
  • 18:49 - 18:51
    To i wiele innych badań wskazuje,
  • 18:51 - 18:53
    że aktywne nauczanie,
  • 18:53 - 18:56
    faktyczna interakcja
    na linii nauczyciel-student,
  • 18:56 - 18:58
    powoduje polepszenie wyników,
  • 18:58 - 19:01
    lepszą obecność, zaangażowanie w naukę,
  • 19:01 - 19:03
    co można zmierzyć standaryzowanym testem.
  • 19:03 - 19:05
    Pułap osiągnięć wzrasta niemal dwukrotnie
  • 19:05 - 19:08
    w tym konkretnym eksperymencie.
  • 19:08 - 19:12
    Tak należy spędzać czas na uniwersytetach.
  • 19:12 - 19:17
    Gdyby można było zaoferować
    edukację na najwyższym poziomie
  • 19:17 - 19:18
    każdemu na świecie za darmo,
  • 19:18 - 19:21
    co by to dało? Trzy rzeczy.
  • 19:21 - 19:25
    Po pierwsze, wykształcenie stałoby się
    podstawowym prawem człowieka,
  • 19:25 - 19:29
    gdzie każda osoba na świecie
    ze zdolnościami i motywacją
  • 19:29 - 19:31
    mogłaby zdobyć
    umiejętności potrzebne do tego,
  • 19:31 - 19:34
    by poprawić życie sobie,
    rodzinie i społeczności.
  • 19:34 - 19:36
    Po drugie, umożliwiłoby to
    kształcenie ustawiczne.
  • 19:36 - 19:38
    To okropna strata, że dla wielu ludzi,
  • 19:38 - 19:41
    nauka kończy się wraz
    z ukończeniem liceum czy studiów.
  • 19:41 - 19:44
    Mając tą niesamowitą możliwość,
  • 19:44 - 19:48
    możemy uczyć się
    czegoś nowego kiedy tylko zechcemy,
  • 19:48 - 19:51
    czy to dla poszerzenia horyzontów
    czy dla dokonania zmian w życiu.
  • 19:51 - 19:54
    Pozwoliłoby to na falę innowacji,
  • 19:54 - 19:57
    bo niesamowite talenty
    można znaleźć wszędzie.
  • 19:57 - 20:00
    Może kolejny Einstein lub Jobs
  • 20:00 - 20:03
    mieszka gdzieś w odległym zakątku Afryki.
  • 20:03 - 20:06
    Umożliwienie takiej osobie wykształcenia
  • 20:06 - 20:08
    zaowocowałoby wielkim odkryciem,
  • 20:08 - 20:10
    dzięki któremu świat stałby się lepszy.
  • 20:10 - 20:11
    Dziękuję bardzo.
  • 20:11 - 20:14
    (Brawa)
Title:
Daphne Koller: Czego nas uczy edukacja online
Speaker:
Daphne Koller
Description:

Daphne Koller próbuje zachęcić najlepsze ośrodki akademickie do umieszczania swoich najatrakcyjniejszych kursów za darmo online. Nie chodzi tylko o usługę, ale również jako nowy sposób badań nad sposobami zdobywania wiedzy. Każde naciśnięcie klawisza, quiz, forum dyskusyjne i system samooceny buduje bezprecedensową bazę danych na temat tego, w jaki sposób wiedza jest przetwarzana i, co najważniejsze, przyswajana.

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

Polish subtitles

Revisions Compare revisions