Daphne Koller: 我们从在线教育学到了什么

Daphne Koller正在"引诱"顶尖大学去把他们有意思的课程做成免费的网络教育----不光是一项服务,而且是一项研究人们如何学习的课题. 每次敲键盘,每个小测验,同龄人之间的讨论和自己批改的作业创立了一个前所未有的数据库,让我们了解知识是怎么处理的,而且最重要的是,怎么被吸取的.

跟你们在座的人一样,我也是一个幸运的人.

我生于一个教育是很普遍的家庭

我是我们家里的第三代博士,我父母都是做学问的

童年时,我在我父亲的大学实验室里玩耍

因此毫无疑问我最后上了一些最好的大学

这样就为我打开一扇巨大的机会之门

不幸的是,这世上大多数的人并没那么幸运

在世界的某些地方,比如说,在南非,

教育确实是很难得到

在南非,教育系统是在种族隔离时期

为少数白人而建造的

因此,如今对于那些想要并且应当得到

高质量的教育的人来说却没有足够的位置

今年一月,教育机会上的贫乏导致了在

约翰尼斯堡大学的一个危机

在正常的录取工作下还有很多位置是空的,

而在他们准备打开这些位置

让别人来注册的前夜,

成千上万的人在门外排起了一英里长的队伍

希望自己是第一个进去得到这个位置的

当门打开时,出现了踩踏事件

结果导致20人受伤,1个女人死亡

她是一位母亲,试图为她儿子争取一个过上好生活

的机会

即使在像美国这样的地区

尽管教育机会开放,但仍然有可能无法垂手可得

过去几年有很多人在讨论

医疗保险的价格上升

对于人们来说可能不明显的是,在这段时间里

高等教育的消费支出

几乎在以两倍的速度增长

自1985年来上涨了559%

这使得很多人无法负担教育费用

即使对于很多有办法得到高等教育的人,

机会的大门也许不会向他们打开

只有仅仅过半的在美国

接受高等教育的大学研究生

实际工作在要求研究生学位的岗位上

当然,这对于从高等院校毕业的学生

来说肯定不是真的

但是对于其他人来说就是,他们没有得到

他们付出的时间和努力所带来的价值

Tom Friedman,在他最近的纽约时报的文章中（以他人所不能的方式）

抓住了在我们在努力背后的精神

他说巨大的突破是在当突然可能的事情

满足急切需要的事情时发生的

我已经说了什么是急切需要的了

现在让我讲讲什么是突然可能的

这个其实已经被斯坦福大学三个大课

所展示了

每种课都是100000人以上在听

因此为了理解这一点,我们看看其中一个

由我一个同事和Andrew Ng教授

共同创办的机器研究课程

Andrew是教授斯坦福的大课程的

是机器研究课程

每回都有400多人参加

而当Andrew把这门课传播到公众当中,

100000人注册了

就这样来说吧,

为了让他通过教授斯坦福课程来

影响到那么多人

他得用250年时间

当然,他肯定会无聊死

因此在见识到这个事情的影响之后

Andrew和我决定我们得做大这件事

去尽可能的为更多人带来最优质的教育

因此我们创建了Coursera(译者注:Coursera.org 是一个提供免费网络课程的网站)

目地是为了让人们从最好的大学、最好的导师

中学到最好的课程

而且免费提供给世界各地的人

我们目前在平台上有43个课程

来自4所大学,有各种各样的学科

让我给大家看看这个网站

大概是什么样子吧

(视频)Robert Ghrist: 欢迎来到微积分课程

Ezekiel Emanuel: 有5千万人没有保险

Scott Page: 模型帮助我们去设计更有效的制度和政策

我们有不可置信的种族分离

Scot Klemmer: 因此布什想象到,在未来,

你会在你头正中间带一架照相机

Mitchell Duneier: Mills想要社会学的学生们培养他们思维的质量

RG: 悬挂的电线呈双曲线型的余弦函数形状

Nick Parlante: 对于图像中的每一个像素, 将红色设置为0

Paul Offit: 疫苗可以帮我们去消灭小儿麻痹症的病毒

Dan Jurafsky: 德国汉莎航空公司提供早餐和San Jose吗?(译者注: San Jose是圣约瑟餐馆) 嗯，那听起来挺有意思

Daphne Koller: 这就是你选出来的硬币,这是两次投掷的结果

Andrew Ng: 因此在大规模的机器研究中,我们希望得出计算型的....

(鼓掌)

DK: 结果呢,可能不是很令人吃惊,

学生们都喜欢免费从最好的大学得到

最好的课程内容

自从我们在二月创建了这个网站后,

我们现在已经有来自190个国家的640000名学生

我们有150万次的申请

15个已经开讲的课程里的600万个小测验

已被提交,1400万的视频已被观看

不过这不仅跟数字有关

还跟人有关

不管是来自印度的一个小镇

绝不会得到斯坦福水准的

课程,而且也无法支付那些课程的

Akash

或者是两个孩子的单身妈妈

想在家里学点技能

然后回去完成她的硕士学位的Jenny

还是Ryan, 他不能上学

因为他的无抵抗力的女儿

使他必须待在家里确保没有细菌

进入房间

我很高兴地可以说--

最近,我们在与Ryan联系

最后这个故事有了一个很好的结局

Shannon宝贝--你可以从左边看到她

现在变得好多了

而且Ryan由于上了我们提供的一些课,他得到了一份工作

那到底是什么使得这些课程与众不同呢?

毕竟,在线课程已经有很长一段时间了

但不同的是这些都是真正的上课体验

从固定的一天开始,

然后学生每周必须去观看视频

然后做家庭作业

而这些都是真正的家庭作业

有真正的成绩和截止日期

你看以看到截止日期和使用情况的图像

这些顶端表明

耽搁是一个全球现象

(笑声)

在每门课结束后

学生们会得到一个证书

他们可以把证书给雇主看

然后得到一个更好的工作

而我们知道很多学生都这么做了

很多学生拿着证书

给了他们在读的院校

索要真正的大学学分

因此这些学生为他们所付出的时间和努力

的确在得到一些有意义的东西

让我们谈谈在课程里面一些

部分内容吧

第一个就是当你

摆脱了在教室里的束缚

和为在线课程明确地设计内容的时候

你可以不再使用,比如说

单调的一小时讲座的模式

你可以将材料,比如说,

分成8到12分钟的短的单元

每一个都代表一个连贯的概念

学生可以用不同方式来反复研究这个材料

取决于他们的背景,技能,和兴趣

比如说,一些学生会从

一点点的准备材料中收益

但其他学生可能已经了解了

其他学生可能对其中的一个话题

感兴趣, 从而他们想去单独探索它

因此这种模式可以让我们逃出

“一刀切” 的教育方法

并且允许学生去遵循一个更个性化的课程安排

当然,我们都知道作为教育者,

学生们干坐着看视频是学不到什么东西的.

或许这努力当中最大的部分

是需要让这些学生通过

材料的练习去

真正的理解课程

有很多研究表明这一方面的重要性,

比如说,去年在科学杂志上出现的一篇,

表明了即使是简单的重复小练习

只需要学生重复

他们刚刚学到的东西

会带来很大的提高效果

不管是在各种成绩测试

还是其他教育性的打断

我们在尝试在平台中去建立一个回顾性的测试

以及其他各种方式的练习

比如说,我们的视频不光是简单的视频

每过几分钟,视频就会暂停下来

然后学生必须回答一个问题

(视频)SP: ...这四样东西,预期理论,双曲贴现,

现状偏差,基准利率偏差.这些都被很好地记录下来

因此他们都是从理性的行为中很好地记录下来的偏差

DK: 在这视频就暂停了

然后学生需要在方框里输入答案

然后提交.显然这些学生在走神儿

(笑声)

所以他们又试了一次

而这回他们答对了

这还有一个参考的解释, 如果他们想要的话

然后现在视频才继续进行到讲座的下一部分

这是一种我作为一名导师

可能会在课堂上问的简单的问题

不过当我在真正的课堂上问的时候,

80%的学生

还在琢磨我前面说的话

15%的学生都沉浸在Facebook里,

然后坐在前排的聪明蛋

直接在其他人还没机会思考的之前

一口报出正确答案.

然后作为老师我极度满足

竟然有人知道答案

因此我就继续往下讲了,所以你可以看到,

大多数学生只是注意到了老师问了个问题...

在这,每个学生

必须与材料接洽

当然不光是这些回顾性的

小问题

应该有更多的有意义的练习性问题

而且还应该在那些问题上

对学生有所回馈

那如果没有10000助教的话,

怎么样才能批改100000名学生的作业呢?

答案是,你得使用科技

来帮助你

幸运的是,科技已经很发达了

我们现在可以批改各种各样的作业

不光是选择题

还有那种你在视频中看到的简答题

我们还可以批改数学或者数学表达式

以及数学词源

我们还可以批改模型,

不管是在商业课中的金融模型

还是在科学或工程课上的物理模型

我们还能批改一些比较复杂的编程作业

让我给大家看一个比较简单的

不过清晰可见

这是斯坦福的计算机科学101课程

学生应当去更正模糊的

红色区域

他们在浏览器里直接输入自己的程序

你可以看到他们没有弄对,自由女神还没来拯救他们

于是学生又试了一次,现在他们弄对了,然后他们就被告知

可以移动到下一个题目了

这种能够和材料积极互动以及

被告知自己正确与否的能力

对于学生学习是至关重要的

不过,当然我们还无法批改

所有种类的作业

确切地讲,我们缺少一种批判性思维的工作

这种思维在人文类,社会科学,商业和

其他领域都是极其关键的

因此我们尝试去,比如说,

让人文学的教职工相信

多项选择题不是那么坏的一个策略

不过效果却不是很好

因此我们必须想出另外一个办法

最后的解决方案是学生之间互批

之前的研究表明

比如Saddler和Good做的这个研究,

同伴互批是一个对于提供可复写成绩的

十分有效的策略

这曾经只在小课堂中用过,

不过这它显示了,比如说,

这些学生批改的在Y轴上的分数

实际上跟老师批改的

在X轴上的分数较为吻合

更惊奇的是,自我批改

就是让学生自己给自己批改作业

只要你合适地激励他们,

确保他们不能随随便便就给自己一个满分-

甚至跟老师批改的成绩更加吻合

因此这是一个很有效的策略

对于大规模作业批改来说

并且还是个对于学生来说有用的学习策略

因为他们实际上从这段经验中学到了东西

因此我们现在就有设计出的最大的同龄人批改线

这当中成千上万的学生

在互相批改作业

而且我必须说,这很成功

不过这不只是学生们

在客厅干坐着解决问题

在我们的每一个课程

一个团队的学生形成了了

一个全球性的社区

都有一个共同的智力目标

你在这里看到一张自动生成的地图

显示在普林斯顿社会学101课程的学生

从世界各地而来

你看以看到这种努力的全球性延伸

学生在这些课程中以不同的方式进行合作

第一,我们有一个问答平台

学生可以提出问题,

然后其他学生可以回答问题

最惊奇的是

因为学生太多了

这意味着即使有学生在凌晨3点

提出一个问题

在世界上的某个地方

总有人会醒着

在同一问题上工作

因此,在许多课程中,

在问答平台上的回答时间中间值

只有22分钟

这比我对我斯坦福学生的服务要好得多

(笑声)

你还可以从学生的证明书里看到

学生实际上发现

因为这个巨大的线上社区

学生其实可以以多种方式进行互动

这其实比在一个教室里的收获还多

学生们还都“组装”自己

我们对此不进行任何干扰

组织形成学习小组

这里面有些是物理学习小组

来研究地理条件限制

他们每周见面去研究一系列问题

这是旧金山学习小组

不过这些人都来自世界各地

其他都是实质上的小组

有时候通过语言和文化来划分

在左下方这里

你看以看到我们多文化的学习小组

人们直率地去和有其他文化背景的人

主动交流

这种框架的构建就带来一些

巨大的机会

首先它拥有带给我们

前所未有的

在了解人类学习方面的潜力

因为我们这里能收集到的数据是独一无二的

你可以收集到每一次点击,每一次作业提交

每一份来自成千上万学生的论坛帖子

因此你可以将人类学习的模式

从理论假设的形式

变为以数据为基础的形式,

这是一种,比方说,已经变革生物科学的转型

你可以通过这些数据去了解最基本的问题

比如说,哪些是好的学习策略

哪些是有效的而哪些是无效的?

而在特定的几个课程背景中,

你可以问像这样的问题:

有哪些误解是十分常见的,

如何需要我们帮助学生去更正它们?

这儿有一个例子

同样是从Andrew的机器研究课程来的

这是对于Andrew其中一项作业

所有错误答案的分布

答案都是数对

因此你可以在二维图象里画出来

每一个你看到的小叉叉就是一个不同的错误答案

在左上方的大叉叉

指的是有2000个学生

得出了一样的错误答案

现在，如果有两个学生在100人的课堂里

给出了同样的错误答案

你肯定发现不了

不过当2000人都给出同样的错误答案

就很难看不到了

因此Andrew和他的学生

分析了一些作业

然后找到了误解的根本原因

然后他们创建了一条专门针对

提供错误答案学生的

特别信息

这样一来这些学生

就可以得到一种个性化的回馈

告诉他们如何更有效地更正误解

因此这种个性化的东西是通过

利用大规模数据的优势来创建的

个性化估计也是这儿

最大的机会之一

因为它提供给我们一种

解决30年未决的问题的潜力

教育研究家Benjamin Bloom在1984年

提出了叫做2 sigma问题

他通过学习三种人群观察到的

第一是在以授课为基础的课堂中学习的人群

第二是使用标准的以授课为基础的课堂学习的人群

第二是使用标准的以授课为基础的课堂学习的人群

但是有一个旨在精通的方法

因此学生必须熟练掌握前一个话题才能继续学习下一个

因此学生必须熟练掌握前一个话题才能继续学习下一个

最后一个就是

在导师一对一课程中受教育的人群

旨在精通的人群是完全标准差

或者sigma,他们在成就分数方面

比标准的以授课为基础的班要好得多

而导师一对一的课程在表现提高方面

就有2个sigma

为了了解这意味着什么,

让我们看看以授课为基础的课堂吧

我们把中位数当做一个门槛

因此在以授课为基础的课堂中

是一半对一半

在导师一对一授课中,

98%都达到了门槛

想象一个如果我们教的学生

98%都在平均标准之上

因此,就有这个2 sigma的问题

因为我们作为一个社会不可能去给

每一个学生都提供一个一对一的导师

但是我们可以提供给他们每人一台电脑

或者一部智能手机

因此问题是,我们如何应该使用科技

去推动我们摆脱左边蓝色的图像,

最后到达右边绿色的图像呢?

通过电脑来实现精通的目地是很简单的,

因为电脑对于放5遍同样的视频来说,

从来不嫌累

而且多次批改同样的作业也不会累

我们在很多我举的例子当中也看到了

而且甚至我们也看到

个性化的设计在逐渐开始发展

不管是通过课程中个性化的轨道

或是一些我们给大家展示的个性化反馈

因此我们的目标是尝试看看

我们能够多接近那个绿色的图像

好吧,那如果这个这么好,大学是不是过时了?

嗯,马克吐温显然这么想,

他说:"大学是一个教授的笔记

直接成为学生的笔记,

并且都没有经过两者大脑的地方."

(笑声)

不过我真不敢与马克吐温苟同

我认为他在抱怨的不是大学

而是以授课为基础的课堂模式

因为这些模式在大学太流行了

那让我们在往回看看,回到Plutarch(译者注：希腊历史家)

他说:"思想不是一个需要填充的容器,

而是需要点燃的木头."

因此或许我们应该在

通过授课填充学生脑袋的大学少花点时间,

而应当多花些时间点燃他们的创造力

他们的想象力和解决问题的能力

通过积极与他们交流来实现

那么我们怎么做呢?

我们通过主动的学习来实现

有很多研究表明,包括这个,

如果你使用积极学习法的话,

就是与你的学生在课堂上互动,

他们的表现会在每个单位不断提高,

在出勤,在参与度,在学习方面

尤其在被一个标准测试衡量的时候

你可以看到,比如说,成就分数

在这个实验中几乎都翻倍了

或许这就是我们如何应当度过大学时光的办法

因此总结一下,如果我们能免费向世上的每个人提供高质量的教育

因此总结一下,如果我们能免费向世上的每个人提供高质量的教育

那么会怎么样了?会是这样:

首先教育变成了人类最基本的权利

世界上所有有能力和积极性的人

世界上所有有能力和积极性的人

都可以得到他们想需要的技能

为他们自己,他们家人, 他们的社区追求更好的生活

为他们自己,他们家人, 他们的社区追求更好的生活

第二,这会使终生学习成为可能

对于很多人,在高中或者大学结束后就再也不学了是惭愧的事

对于很多人,在高中或者大学结束后就再也不学了是惭愧的事

通过这样一个项目

每当我们想要的时候,我们可以学一些新知识

每当我们想要的时候,我们可以学一些新知识

不管是用来拓展我们的思维

还是改变我们的生活

最后,这个项目会带来一股创新潮

因为哪里都能找到惊人的天赋

或许下一个爱因斯坦或者乔布斯

就住在非洲一个偏远的小镇上

而且如果我们能为那个人提供一份教育

他们可能会想出下一个极好的主意

使我们的世界变得更美好

非常感谢

(鼓掌)