WEBVTT

00:00:00.725 --> 00:00:03.836
Wie so viele hier gehöre ich
zu den Glücklichen.

00:00:03.836 --> 00:00:07.236
In meiner Familie wurde 
Bildung großgeschrieben.

00:00:07.236 --> 00:00:11.474
Doktorin in der dritten Generation,
Tochter zweier Akademiker.

00:00:11.474 --> 00:00:15.268
Als Kind spielte ich oft
im Universitätslabor meines Vaters.

00:00:15.268 --> 00:00:19.117
Es war also selbstverständlich, dass ich
einige der besten Universitäten besuchte,

00:00:19.117 --> 00:00:22.918
was mir wiederum eine Welt 
voller Möglichkeiten eröffnete.

NOTE Paragraph

00:00:22.918 --> 00:00:27.038
Leider haben die meisten Menschen
auf der Welt nicht so viel Glück.

00:00:27.038 --> 00:00:30.173
In einigen Teilen der Welt, 
z. B. in Südafrika,

00:00:30.173 --> 00:00:32.878
ist Bildung nur schwer zugänglich.

00:00:32.878 --> 00:00:35.853
Das Bildungssystem in Südafrika wurde

00:00:35.853 --> 00:00:38.726
zu Zeiten der Apartheid
für die weiße Minderheit entwickelt.

00:00:38.726 --> 00:00:41.426
Dadurch gibt es heutzutage
einfach nicht genügend Plätze

00:00:41.426 --> 00:00:45.278
für die vielen Menschen, die eine hochwertige
Ausbildung wollen und verdienen.

00:00:45.278 --> 00:00:49.158
Dieser Mangel führte
im Januar diesen Jahres zu einer Krise

00:00:49.158 --> 00:00:50.994
an der University of Johannesburg.

00:00:50.994 --> 00:00:53.125
Es gab noch ein paar freie Studienplätze

00:00:53.125 --> 00:00:56.094
im Standardzulassungsverfahren,
und in der Nacht,

00:00:56.094 --> 00:00:58.654
bevor die Registrierung für 
diese Plätze beginnen sollte,

00:00:58.654 --> 00:01:02.706
stellten sich Tausende von Menschen
in einer kilometerlangen Schlange vor dem Tor an.

00:01:02.706 --> 00:01:06.586
Sie hofften, 
einen dieser Plätze zu ergattern.

00:01:06.586 --> 00:01:08.894
Als sich die Tore öffneten,
kam es zu einer Massenpanik,

00:01:08.894 --> 00:01:12.546
bei der 20 Menschen verletzt wurden
und eine Frau starb.

00:01:12.546 --> 00:01:14.486
Es war eine Mutter,
die bei dem Versuch,

00:01:14.486 --> 00:01:18.549
ihrem Sohn ein besseres Leben zu 
ermöglichen, ihr Leben verlor.

NOTE Paragraph

00:01:18.549 --> 00:01:21.706
Aber selbst in Teilen der Welt 
wie den Vereinigten Staaten,

00:01:21.706 --> 00:01:26.062
wo Bildung vorhanden ist, ist sie 
nicht unbedingt erreichbar.

00:01:26.062 --> 00:01:28.734
In den letzten Jahren wurde viel

00:01:28.734 --> 00:01:30.723
über die steigenden Kosten 
im Gesundheitswesen diskutiert.

00:01:30.723 --> 00:01:33.365
Viele wissen vielleicht nicht,

00:01:33.365 --> 00:01:37.387
dass sich in der gleichen Zeit 
die Studiengebühren

00:01:37.387 --> 00:01:39.867
um fast das Zweifache erhöht haben,

00:01:39.867 --> 00:01:44.147
seit 1985 um insgesamt 559%.

00:01:44.147 --> 00:01:48.681
Dadurch wird Bildung für viele unbezahlbar.

NOTE Paragraph

00:01:48.681 --> 00:01:52.482
Selbst jenen mit einer Hochschulausbildung

00:01:52.482 --> 00:01:55.107
bietet sich nicht unbedingt 
die passende Gelegenheit.

00:01:55.107 --> 00:01:58.314
Nun knapp über die Hälfte der derzeitigen

00:01:58.314 --> 00:02:00.627
Hochschulabsolventen 
in den Vereinigten Staaten

00:02:00.627 --> 00:02:04.090
hat tatsächlich einen Job, 
der diese Qualifikation voraussetzt.

00:02:04.090 --> 00:02:05.930
Natürlich gilt dies nicht für Studierende,

00:02:05.930 --> 00:02:07.882
die an Top-Hochschulen abschließen,

00:02:07.882 --> 00:02:10.514
doch für viele andere zahlen sich die investierte

00:02:10.514 --> 00:02:14.050
Zeit und Mühe nicht aus.

NOTE Paragraph

00:02:14.050 --> 00:02:17.080
Tom Friedman brachte unsere 
Bemühung in seinem jüngsten

00:02:17.080 --> 00:02:21.448
Artikel in der New York Times 
unnachahmbar auf den Punkt:

00:02:21.448 --> 00:02:24.568
"Große Durchbrüche finden statt,

00:02:24.568 --> 00:02:28.467
wenn das plötzlich Mögliche auf 
das verzweifelt Benötigte trifft."

00:02:28.467 --> 00:02:31.088
Über das verzweifelt Benötigte 
habe ich bereits gesprochen.

00:02:31.088 --> 00:02:33.600
Kommen wir zu dem plötzlich Möglichen.

NOTE Paragraph

00:02:33.600 --> 00:02:36.719
Das plötzlich Mögliche wurde durch

00:02:36.719 --> 00:02:38.287
drei große Stanford-Kurse gezeigt,

00:02:38.287 --> 00:02:42.167
die alle jeweils mehr als 
100.000 Teilnehmende hatten.

00:02:42.167 --> 00:02:45.551
Zur Verdeutlichung sehen Sie hier den Kurs

00:02:45.551 --> 00:02:47.471
"Maschinelles Lernen" meines Kollegen

00:02:47.471 --> 00:02:49.200
und Mitbegründers Andrew Ng.

00:02:49.200 --> 00:02:51.519
Andrew unterrichtet einen 
der größeren Stanford-Kurse.

00:02:51.519 --> 00:02:52.728
Er handelt von maschinellem Lernen

00:02:52.728 --> 00:02:56.246
und jedes Mal nehmen 400 Studierende teil.

00:02:56.246 --> 00:02:59.511
Als Andrew den Kurs Maschinelles Lernen 
öffentlich unterrichtete,

00:02:59.511 --> 00:03:02.127
registrierten sich 100.000 Menschen.

00:03:02.127 --> 00:03:04.136
Um Ihnen die Dimension zu verdeutlichen:

00:03:04.136 --> 00:03:06.495
Wenn Andrew die gleiche Zahl an Zuhörern

00:03:06.495 --> 00:03:08.321
mit seinem Stanford-Kurs erreichen wollte,

00:03:08.321 --> 00:03:12.247
würde dies 250 Jahre in Anspruch nehmen.

00:03:12.247 --> 00:03:15.733
Das wäre für ihn natürlich ziemlich langweilig.

NOTE Paragraph

00:03:15.733 --> 00:03:18.470
Als wir die Wirkung des Angebots sahen,

00:03:18.470 --> 00:03:21.598
entschieden Andrew und ich, 
dass wir es vergrößern mussten

00:03:21.598 --> 00:03:25.718
um so vielen Menschen wie möglich 
die bestmögliche Bildung anzubieten.

00:03:25.718 --> 00:03:27.213
Wir gründeten Coursera

00:03:27.213 --> 00:03:30.350
mit dem Ziel, die besten Kurse

00:03:30.350 --> 00:03:33.667
der besten Dozenten 
an den besten Universitäten

00:03:33.667 --> 00:03:37.695
Menschen rund um die Welt 
kostenlos anzubieten.

00:03:37.695 --> 00:03:40.295
Derzeit bieten wir auf der Plattform 43 Kurse

00:03:40.295 --> 00:03:43.494
von vier Universitäten aus den 
unterschiedlichsten Fachrichtungen an.

00:03:43.494 --> 00:03:45.327
Ich möchte Ihnen einen kurzen

00:03:45.327 --> 00:03:48.605
Überblick geben, wie das aussieht.

NOTE Paragraph

00:03:48.605 --> 00:03:49.818
(Video) Robert Ghrist: 
Willkommen bei "Analysis".

NOTE Paragraph

00:03:49.818 --> 00:03:51.698
Ezekiel Emanuel: Fünfzig Millionen 
Menschen sind nicht versichert.

NOTE Paragraph

00:03:51.698 --> 00:03:54.969
Scott Page: Anhand von Modellen können wir 
effizientere Institutionen und Richtlinien entwerfen.

00:03:54.969 --> 00:03:57.377
Wir erreichen unglaubliche Segregation.

NOTE Paragraph

00:03:57.377 --> 00:03:59.169
Scott Klemmer: Bush nahm 
also an, dass man zukünftig

00:03:59.169 --> 00:04:01.547
eine Kamera mitten auf der Stirn tragen würde.

NOTE Paragraph

00:04:01.547 --> 00:04:05.801
Mitchell Duneier: Mills möchte, dass Soziologie-
studenten eine Qualität der Denkweise entwickeln.

NOTE Paragraph

00:04:05.801 --> 00:04:09.466
RG: Das hängende Kabel nimmt die Form 
eines hyperbolischen Kosinus an.

NOTE Paragraph

00:04:09.466 --> 00:04:12.537
Nick Parlante: Setzen Sie bei allen Pixeln 
des Bildes 'rot' auf Null.

NOTE Paragraph

00:04:12.537 --> 00:04:15.514
Paul Offit: ... Durch Impfungen 
konnte Polio ausgerottet werden.

NOTE Paragraph

00:04:15.514 --> 00:04:19.137
Dan Jurafsky: Bedient Lufthansa Frühstück 
und San Jose? Das klingt sehr komisch.

NOTE Paragraph

00:04:19.137 --> 00:04:22.753
Daphne Koller: Welche Münze wählen Sie also 
und wie werden Sie sie werfen?

NOTE Paragraph

00:04:22.753 --> 00:04:26.440
Andrew Ng: Beim maschinellen Lernen 
erstellen wir rechnerische ...

NOTE Paragraph

00:04:26.440 --> 00:04:32.049
(Applaus)

NOTE Paragraph

00:04:32.049 --> 00:04:34.323
DK: Es ist nicht überraschend,

00:04:34.323 --> 00:04:36.561
dass es Studierenden gefällt, die besten Inhalte

00:04:36.561 --> 00:04:39.448
von den besten Universitäten 
kostenlos zu erhalten.

00:04:39.448 --> 00:04:41.970
Seit dem Launch der Website im Februar

00:04:41.970 --> 00:04:46.328
hatten wir 640.000 Studierende 
aus 190 Ländern.

00:04:46.328 --> 00:04:48.480
Es gab 1.5 Millionen Anmeldungen,

00:04:48.480 --> 00:04:51.330
und in den 15 angebotenen Kursen 
wurden bisher 6 Millionen Quizze

00:04:51.330 --> 00:04:56.246
eingereicht und 14 Millionen Videos angeschaut.

NOTE Paragraph

00:04:56.246 --> 00:04:58.764
Aber es geht nicht nur um Zahlen,

00:04:58.764 --> 00:05:00.405
es geht auch um Menschen.

00:05:00.405 --> 00:05:03.381
So wie Akash, der aus 
einer kleinen indischen Stadt kommt

00:05:03.381 --> 00:05:05.556
und wohl nie Zugang zu einem

00:05:05.556 --> 00:05:07.045
hochwertigen Stanford-Kurs gehabt hätte

00:05:07.045 --> 00:05:09.560
und ihn wohl auch nie hätte bezahlen können.

00:05:09.560 --> 00:05:11.598
Oder die alleinerziehende 
zweifache Mutter Jenny,

00:05:11.598 --> 00:05:13.565
die ihre Kenntnisse aufbessern möchte,

00:05:13.565 --> 00:05:16.700
damit sie ihren Master-Studiengang 
abschließen kann.

00:05:16.700 --> 00:05:19.836
Das ist Ryan, der nicht zur Universität gehen kann,

00:05:19.836 --> 00:05:21.701
da seine Tochter an Immundefizienz litt

00:05:21.701 --> 00:05:25.084
und er nicht riskieren wollte, 
Bakterien ins Haus zu bringen.

00:05:25.084 --> 00:05:26.924
Deswegen konnte er das Haus nicht verlassen.

00:05:26.924 --> 00:05:28.556
Es freut mich sehr Ihnen mitzuteilen –

00:05:28.556 --> 00:05:30.808
wir haben vor kurzem mit Ryan korrespondiert –

00:05:30.808 --> 00:05:32.740
diese Geschichte hat ein Happyend.

00:05:32.740 --> 00:05:34.643
Seiner kleinen Tochter 
Shannon – hier links im Bild –

00:05:34.643 --> 00:05:35.994
geht es viel besser,

00:05:35.994 --> 00:05:40.192
und Ryan fand einen Job, nachdem 
er einige unserer Kurse belegt hatte.

NOTE Paragraph

00:05:40.192 --> 00:05:42.436
Was war das Besondere an diesen Kursen?

00:05:42.436 --> 00:05:46.156
Online-Kurse gibt es ja schließlich 
schon eine ganze Weile.

00:05:46.156 --> 00:05:49.868
Das Besondere war die Erfahrung, 
einen echten Kurs zu belegen.

00:05:49.868 --> 00:05:51.594
Er begann an einem festgelegten Tag,

00:05:51.594 --> 00:05:55.228
und ab da schauten die 
Studierenden wöchentlich Videos

00:05:55.228 --> 00:05:57.083
und machten Hausaufgaben.

00:05:57.083 --> 00:05:58.874
Diese Hausaufgaben waren echt,

00:05:58.874 --> 00:06:02.178
mit echten Noten und 
einem echten Abgabetermin.

00:06:02.178 --> 00:06:04.234
Hier sind die Abgabetermine 
und die Nutzungskurve.

00:06:04.234 --> 00:06:06.322
Die Spitzen zeigen,

00:06:06.322 --> 00:06:10.111
dass Prokrastination ein 
weltweites Phänomen ist.

NOTE Paragraph

00:06:10.111 --> 00:06:12.687
(Lachen)

NOTE Paragraph

00:06:12.687 --> 00:06:14.359
Nach Abschluss 
des Kurses erhielten

00:06:14.359 --> 00:06:16.215
die Studierenden ein Zertifikat.

00:06:16.215 --> 00:06:18.375
Sie konnten das Zertifikat

00:06:18.375 --> 00:06:20.528
einer Bewerbung beilegen
und einen besseren Job bekommen,

00:06:20.528 --> 00:06:22.588
was viele unserer 
Studierenden gemacht haben.

00:06:22.588 --> 00:06:24.507
Einige Studierende legten ihr Zertifikat

00:06:24.507 --> 00:06:27.629
bei ihrer Bildungseinrichtung vor

00:06:27.629 --> 00:06:29.470
und ihnen wurden dafür 
echte Leistungspunkte angerechnet.

00:06:29.470 --> 00:06:31.684
Für diese Studierende zahlten sich

00:06:31.684 --> 00:06:34.518
die investierte Zeit und Mühe aus.

NOTE Paragraph

00:06:34.518 --> 00:06:37.073
Ich möchte nun ein wenig über

00:06:37.073 --> 00:06:38.965
die Merkmale der Kurse sprechen.

00:06:38.965 --> 00:06:41.593
Zum einen führt das Fehlen eines

00:06:41.593 --> 00:06:43.890
wirklichen Unterrichtsraums

00:06:43.890 --> 00:06:46.730
und die Nutzung von Material, 
das explizit für Online-Formate entworfen wird,

00:06:46.730 --> 00:06:49.258
beispielsweise zur Loslösung von

00:06:49.258 --> 00:06:51.673
der starren 60-minütigen Vorlesung.

00:06:51.673 --> 00:06:53.458
Das Material kann zum Beispiel

00:06:53.458 --> 00:06:56.834
in kleine, modulare Einheiten von 
8 bis 12 Minuten aufgebrochen werden,

00:06:56.834 --> 00:06:59.808
die jeweils ein kohärentes Konzept aufweisen.

00:06:59.808 --> 00:07:02.378
Studierende können das Material 
entsprechend ihres Vorwissens,

00:07:02.378 --> 00:07:06.082
ihrer Fähigkeiten und ihres Interesses 
auf unterschiedliche Weise bearbeiten.

00:07:06.082 --> 00:07:08.602
So können manche Studierende von

00:07:08.602 --> 00:07:11.362
Vorbereitungsmaterialien, die andere

00:07:11.362 --> 00:07:13.433
Studierende schon besitzen, profitieren.

00:07:13.433 --> 00:07:15.873
Andere Studierende sind 
vielleicht an Zusatzmaterial

00:07:15.873 --> 00:07:18.959
interessiert, mit dem sie sich 
genauer befassen möchten.

00:07:18.959 --> 00:07:22.194
Dieses Format erlaubt es also, von 
dem Bildungsmodell abzukommen,

00:07:22.194 --> 00:07:25.018
bei dem jeder das Gleiche 
vorgesetzt bekommt.

00:07:25.018 --> 00:07:29.010
Es erlaubt Studierenden einen stark 
individualisierten Studienplan.

NOTE Paragraph

00:07:29.010 --> 00:07:31.353
Uns Ausbildern ist natürlich klar, dass

00:07:31.353 --> 00:07:34.713
Studierende nichts lernen, wenn sie 
bloß dasitzen und Videos anschauen.

00:07:34.713 --> 00:07:37.658
Das wichtigste Merkmal unserer 
Überlegungen ist daher vielleicht,

00:07:37.658 --> 00:07:40.250
dass wir Studierende anregen müssen,

00:07:40.250 --> 00:07:42.659
das Material anzuwenden,

00:07:42.659 --> 00:07:45.815
damit sie es wirklich verstehen.

00:07:45.815 --> 00:07:49.083
Eine Reihe von Studien belegt 
die Bedeutung von Übungen.

00:07:49.083 --> 00:07:51.615
Diese erschien letztes Jahr in "Science" und

00:07:51.615 --> 00:07:54.447
zeigt beispielsweise, dass 
schon einfache Abfragen,

00:07:54.447 --> 00:07:57.239
bei denen Studierende 
nur wiederholen müssen,

00:07:57.239 --> 00:07:58.639
was sie schon gelernt haben,

00:07:58.639 --> 00:08:00.559
zu auffällig verbesserten Ergebnissen

00:08:00.559 --> 00:08:02.828
bei späteren Leistungstests führt

00:08:02.828 --> 00:08:07.132
als viele andere Ausbildungsmaßnahmen.

NOTE Paragraph

00:08:07.132 --> 00:08:10.094
Daher haben wir versucht, Abfragen 
und viele andere Übungsformen

00:08:10.094 --> 00:08:12.348
auf der Plattform zu integrieren.

00:08:12.348 --> 00:08:16.492
So sind auch unsere Videos 
nicht nur bloß Videos.

00:08:16.492 --> 00:08:18.535
Das Video wird alle paar Minuten unterbrochen

00:08:18.535 --> 00:08:20.686
und den Studierenden wird eine Frage gestellt.

NOTE Paragraph

00:08:20.686 --> 00:08:22.907
(Video) SP: Diese vier Aspekte. 
Prospect Theory, hyperbolische Diskontierung,

00:08:22.907 --> 00:08:25.999
Tendenz zum Status quo, Prävalenzfehler. 
Alle sind gut dokumentiert.

00:08:25.999 --> 00:08:28.766
Alle sind gut dokumentierte 
Abweichungen des rationalen Verhaltens.

NOTE Paragraph

00:08:28.766 --> 00:08:30.390
DK: Hier unterbricht das Video

00:08:30.390 --> 00:08:32.646
und die Studierenden tippen 
die Antwort in die Box

00:08:32.646 --> 00:08:35.869
und senden sie ab. Es ist klar, 
sie haben nicht aufgepasst.

NOTE Paragraph

00:08:35.884 --> 00:08:36.753
(Lachen)

NOTE Paragraph

00:08:36.753 --> 00:08:38.763
Also versuchen sie es noch einmal,

00:08:38.763 --> 00:08:41.299
und dieses Mal stimmt die Antwort.

00:08:41.299 --> 00:08:43.492
Auf Wunsch gibt es 
eine optionale Erklärung.

00:08:43.492 --> 00:08:47.749
Dann geht das Video mit 
dem nächsten Teil weiter.

00:08:47.749 --> 00:08:49.627
Es mag eine recht 
einfache Frage sein,

00:08:49.627 --> 00:08:51.708
die ich als Dozentin 
im Kurs stelle,

00:08:51.708 --> 00:08:54.208
aber wenn ich so etwas im Kurs frage,

00:08:54.208 --> 00:08:55.508
sind 80% der Studierenden immer noch

00:08:55.508 --> 00:08:57.374
damit beschäftigt, meine 
letzten Worte zu notieren,

00:08:57.374 --> 00:09:00.695
15% sind abgelenkt von Facebook

00:09:00.695 --> 00:09:03.151
und dann gibt es diesen 
Besserwisser in der ersten Reihe,

00:09:03.151 --> 00:09:04.510
der die Antwort heraus posaunt,

00:09:04.510 --> 00:09:06.717
bevor irgendjemand sonst die Möglichkeit hatte, 
darüber nachzudenken,

00:09:06.717 --> 00:09:09.589
und ich als Dozentin bin super glücklich,

00:09:09.589 --> 00:09:11.237
dass tatsächlich jemand die Antwort wusste.

00:09:11.237 --> 00:09:14.029
Und die Vorlesung geht weiter, bevor

00:09:14.029 --> 00:09:17.558
die meisten Studierenden überhaupt gemerkt haben, 
dass eine Frage gestellt worden ist.

00:09:17.558 --> 00:09:20.165
Hier muss sich jeder einzelne Studierende

00:09:20.165 --> 00:09:22.949
mit dem Material befassen.

NOTE Paragraph

00:09:22.949 --> 00:09:24.885
Diese einfachen Abfragen sind natürlich nicht

00:09:24.885 --> 00:09:26.547
das Ende vom Lied.

00:09:26.547 --> 00:09:29.517
Es müssen viel mehr sinnvolle 
Übungsaufgaben eingebaut werden,

00:09:29.517 --> 00:09:31.870
und die Studierenden müssen Feedback

00:09:31.870 --> 00:09:33.533
zu diesen Übungsaufgaben erhalten.

00:09:33.533 --> 00:09:36.421
Doch wie kann man die Übungen 
von 100.000 Studierenden bewerten,

00:09:36.421 --> 00:09:39.503
wenn nicht 10.000 Tutoren zur Verfügung stehen?

00:09:39.503 --> 00:09:41.857
Die Lösung – wir müssen Technologie benutzen,

00:09:41.857 --> 00:09:43.352
um dies zu bewerkstelligen.

00:09:43.352 --> 00:09:46.000
Glücklicherweise hat sich 
die Technologie weit entwickelt,

00:09:46.000 --> 00:09:49.268
und wir können heutzutage eine ganze Reihe 
von interessanten Aufgabentypen bewerten.

00:09:49.268 --> 00:09:50.795
Zusätzlich zu Multiple Choice

00:09:50.795 --> 00:09:53.948
und den kompakten Frage-Antwort-Aufgaben 
aus dem Video

00:09:53.948 --> 00:09:57.208
können wir auch Mathematik, 
mathematische Begriffe

00:09:57.208 --> 00:09:59.160
und auch mathematische Abweichungen bewerten.

00:09:59.160 --> 00:10:02.034
Wir können Modelle bewerten, egal ob

00:10:02.034 --> 00:10:04.210
Finanzmodelle in einem Wirtschaftskurs

00:10:04.210 --> 00:10:07.194
oder physikalische Modelle in einem natur- 
oder ingenieurwissenschaftlichen Kurs.

00:10:07.194 --> 00:10:10.938
Wir können ebenso einige sehr komplizierte Programmieraufgaben bewerten.

NOTE Paragraph

00:10:10.938 --> 00:10:12.857
Das hier ist wirklich ziemlich einfach

00:10:12.857 --> 00:10:14.337
und sehr anschaulich.

00:10:14.337 --> 00:10:16.814
Informatik-Studierende aus dem Stanford Kurs 101

00:10:16.814 --> 00:10:18.418
sollen die Farben

00:10:18.418 --> 00:10:20.010
des verschwommenen roten Bilds korrigieren.

00:10:20.010 --> 00:10:22.028
Sie tippen ihre Antwort in den Browser,

00:10:22.028 --> 00:10:26.086
und sie sehen, die Antwort ist nicht ganz richtig, 
die Freiheitsstatue ist noch ein wenig seekrank.

00:10:26.086 --> 00:10:29.842
Also versuchen es die Studierenden noch einmal 
und nun klappt es. Sie bekommen grünes Licht

00:10:29.842 --> 00:10:32.201
und können die nächste Aufgabe beginnen.

00:10:32.201 --> 00:10:35.349
Die Möglichkeit, aktiv mit 
dem Material zu interagieren

00:10:35.349 --> 00:10:37.033
und zu wissen, ob man falsch oder richtig liegt,

00:10:37.033 --> 00:10:40.159
ist eine elementare Lernerfahrung.

NOTE Paragraph

00:10:40.159 --> 00:10:42.434
Es ist klar, dass wir noch nicht

00:10:42.434 --> 00:10:45.268
den gesamten Umfang an Aufgaben 
für alle Kurse bewerten können.

00:10:45.268 --> 00:10:48.569
Insbesondere fehlt es noch 
an kritischer Denkweise,

00:10:48.569 --> 00:10:50.491
die so elementar für Bereiche wie

00:10:50.491 --> 00:10:54.088
Geistes-, Sozialwissenschaften, 
Wirtschaft und so weiter ist.

00:10:54.088 --> 00:10:56.337
So wollten wir einige unserer Kollegen der

00:10:56.337 --> 00:10:57.953
Geisteswissenschaften überzeugen,

00:10:57.953 --> 00:11:00.649
dass Multiple Choice keine so schlechte Sache ist.

00:11:00.649 --> 00:11:02.840
Das hat nicht wirklich gut geklappt.

NOTE Paragraph

00:11:02.840 --> 00:11:05.273
Wir mussten alternative Lösungen finden.

00:11:05.273 --> 00:11:08.347
So kamen wir schlussendlich zur Peer-Bewertung.

00:11:08.347 --> 00:11:10.769
Frühere Untersuchungen wie die von Saddler

00:11:10.769 --> 00:11:12.441
und Good hatten festgestellt,

00:11:12.441 --> 00:11:14.929
dass Peer-Bewertung ein 
erstaunlich effektiver Weg ist,

00:11:14.929 --> 00:11:18.143
reproduzierbare Bewertungen zu erhalten.

00:11:18.143 --> 00:11:19.913
Es wurde nur in kleinen Kursen getestet,

00:11:19.913 --> 00:11:21.400
doch dort zeigte sich z. B.,

00:11:21.400 --> 00:11:23.882
dass die Bewertung durch 
die Studierenden auf der y-Achse

00:11:23.882 --> 00:11:25.193
ziemlich genau denen der Dozenten

00:11:25.193 --> 00:11:27.489
auf der x-Achse entsprachen.

00:11:27.489 --> 00:11:30.649
Noch erstaunlicher ist, 
dass Selbstbewertung,

00:11:30.649 --> 00:11:32.960
wo Studierende also ihre 
eigenen Aufgaben kritisch prüfen –

00:11:32.960 --> 00:11:34.697
so lange Sie ihnen 
einen passenden Anreiz bieten,

00:11:34.697 --> 00:11:36.635
so dass sie sich selbst 
nicht die volle Punktzahl geben –

00:11:36.635 --> 00:11:39.826
noch genauer mit den Bewertungen 
des Dozenten übereinstimmen.

00:11:39.826 --> 00:11:41.433
Dies ist also ein wirkungsvoller Weg,

00:11:41.433 --> 00:11:43.537
um in diesem Umfang zu bewerten,

00:11:43.537 --> 00:11:46.273
und es ist eine sehr gute Lernstrategie 
für Studierende,

00:11:46.273 --> 00:11:48.528
denn sie lernen von dieser Erfahrung.

00:11:48.528 --> 00:11:53.177
Wir haben also die größte jemals 
erdachte Peer-Bewertung-Abfolge,

00:11:53.177 --> 00:11:55.681
in der abertausende Studierende

00:11:55.681 --> 00:11:56.879
gegenseitig die Aufgaben bewerten,

00:11:56.879 --> 00:11:59.948
und zwar – offen gesagt – sehr erfolgreich.

NOTE Paragraph

00:11:59.948 --> 00:12:02.208
Doch das alles dreht sich 
nicht nur um Studierende,

00:12:02.208 --> 00:12:05.249
die allein zu Hause hocken und 
sich durch Aufgaben arbeiten.

00:12:05.249 --> 00:12:07.056
Zu jedem Kurs

00:12:07.056 --> 00:12:09.216
haben sich Gruppen 
von Studierenden formiert,

00:12:09.216 --> 00:12:11.096
eine globale Menschengruppe

00:12:11.096 --> 00:12:13.628
versammelte sich um eine 
intellektuelle Herausforderung.

00:12:13.628 --> 00:12:16.280
Das hier ist eine selbst gestaltete Karte

00:12:16.280 --> 00:12:19.241
von Studierenden des 
Princeton-Kurses Soziologie 101,

00:12:19.241 --> 00:12:22.000
in dem sie sich auf einer 
Weltkarte markiert haben,

00:12:22.000 --> 00:12:24.960
und man kann wirklich die weltumspannende 
Reichweite dieser Sache sehen.

NOTE Paragraph

00:12:24.960 --> 00:12:29.527
In diesen Kursen haben Studierende 
auf verschiedenste Arten zusammen gearbeitet.

00:12:29.527 --> 00:12:32.166
Zuallererst gab es ein 
Frage-Antwort-Forum,

00:12:32.166 --> 00:12:34.310
in dem Studierende Fragen stellten,

00:12:34.310 --> 00:12:36.734
und andere Studierende 
beantworteten diese.

00:12:36.734 --> 00:12:38.447
Das wirkliche Tolle ist:

00:12:38.447 --> 00:12:40.117
Es gab so viele Studierende,

00:12:40.117 --> 00:12:42.482
und wenn ein Studierender eine Frage

00:12:42.482 --> 00:12:44.114
um drei Uhr morgens stellte,

00:12:44.114 --> 00:12:45.696
gab es irgendwo auf der Welt

00:12:45.696 --> 00:12:47.770
jemanden, der wach war

00:12:47.770 --> 00:12:50.083
und an der gleichen Aufgabe saß.

00:12:50.083 --> 00:12:52.041
So kam es in vielen 
unserer Kurse dazu,

00:12:52.041 --> 00:12:54.370
dass die durchschnittliche 
Reaktionszeit bei einer Frage

00:12:54.370 --> 00:12:57.788
in einem Frage-Antwort-Forum 
bei 22 Minuten lag.

00:12:57.788 --> 00:13:02.365
Ich konnte so einen Service meinen 
Studierenden bei Stanford nie bieten.

NOTE Paragraph

00:13:02.365 --> 00:13:03.706
(Lachen)

NOTE Paragraph

00:13:03.706 --> 00:13:05.648
Die Aussagen der Studierenden 
besagen folgendes:

00:13:05.648 --> 00:13:07.335
Sie sind der Meinung,

00:13:07.335 --> 00:13:09.856
dass sie sich aufgrund der 
großen Online-Gemeinschaft

00:13:09.856 --> 00:13:12.455
auf vielerlei Arten miteinander 
austauschen konnten,

00:13:12.455 --> 00:13:16.648
und das war intensiver als zu 
gleicher Gelegenheit im Kursraum.

00:13:16.648 --> 00:13:18.992
Studierende organisierten sich auch

00:13:18.992 --> 00:13:20.855
ohne unser Zutun

00:13:20.855 --> 00:13:22.758
in kleinen Studiengruppen.

00:13:22.758 --> 00:13:25.120
Einige waren reale Studiengruppen

00:13:25.120 --> 00:13:26.946
mit geographischen Beschränkungen,

00:13:26.946 --> 00:13:29.668
und sie trafen sich einmal pro Woche, 
um die Aufgaben durchzuarbeiten.

00:13:29.668 --> 00:13:31.568
Das ist die Studiengruppe in San Francisco,

00:13:31.568 --> 00:13:33.887
doch es gab sie überall auf der Welt.

00:13:33.887 --> 00:13:35.919
Andere waren 
virtuelle Studiengruppen,

00:13:35.919 --> 00:13:38.908
organisiert nach 
Sprachen oder Kulturen,

00:13:38.908 --> 00:13:40.352
und hier unten links

00:13:40.352 --> 00:13:44.148
sehen Sie unsere multikulturelle, 
universelle Studiengruppe

00:13:44.148 --> 00:13:45.911
mit Menschen, die explizit 
mit Menschen aus anderen

00:13:45.911 --> 00:13:48.917
Kulturen Kontakt aufnehmen wollten.

NOTE Paragraph

00:13:48.917 --> 00:13:51.028
Aus diesem Gefüge ergaben sich

00:13:51.028 --> 00:13:54.353
einige bedeutende Möglichkeiten.

00:13:54.353 --> 00:13:58.007
Zuallererst ermöglicht es uns,

00:13:58.007 --> 00:14:00.441
einen beispiellosen Einblick auf das

00:14:00.441 --> 00:14:02.730
menschliche Lernen zu bekommen.

00:14:02.730 --> 00:14:06.193
Die Daten, die wir hier gewinnen, 
sind nämlich einzigartig.

00:14:06.193 --> 00:14:10.202
Man kann jeden Klick, 
jede Einsendung von Hausaufgaben,

00:14:10.202 --> 00:14:14.565
jeden Foren-Beitrag von Tausenden 
von Studierenden sammeln.

00:14:14.565 --> 00:14:16.908
Man kann also bei der Untersuchung 
des menschlichen Lernens

00:14:16.908 --> 00:14:18.841
vom hypothetischen Modus

00:14:18.841 --> 00:14:21.699
zum datenbasierten Modus wechseln. 
Das ist eine Transformation,

00:14:21.699 --> 00:14:24.740
die zum Beispiel die 
Biologie revolutionierte.

00:14:24.740 --> 00:14:28.164
Man kann die Daten verwenden und 
solch fundamentale Fragen beantworten wie

00:14:28.164 --> 00:14:30.044
den Unterschied zwischen 
guten Lernstrategien und

00:14:30.044 --> 00:14:32.740
solchen, die nicht effektiv sind.

00:14:32.740 --> 00:14:34.980
Im Bezug auf bestimmte Kurse

00:14:34.980 --> 00:14:36.517
kann man sich fragen,

00:14:36.517 --> 00:14:39.772
welche die häufigsten 
Missverständnisse sind und wie

00:14:39.772 --> 00:14:41.949
man den Studierenden helfen kann, 
diese zu beheben.

NOTE Paragraph

00:14:41.949 --> 00:14:43.373
Hier ist ein Beispiel,

00:14:43.373 --> 00:14:45.389
das auch aus Andrews Kurs 
zum maschinellem Lernen stammt.

00:14:45.389 --> 00:14:47.597
Hier sehen wir die Verteilung 
der falschen Antworten

00:14:47.597 --> 00:14:49.207
bei einer von Andrews Aufgaben.

00:14:49.207 --> 00:14:51.100
Die Antwort sind ein paar Zahlen,

00:14:51.100 --> 00:14:53.371
also kann man sie in dieser 
zweidimensionalen Grafik eintragen.

00:14:53.371 --> 00:14:57.149
Jedes kleine Kreuz ist eine 
andere, falsche Antwort.

00:14:57.149 --> 00:14:59.555
Das große Kreuz oben links zeigt,

00:14:59.555 --> 00:15:01.703
dass 2000 Studierende

00:15:01.703 --> 00:15:04.748
die gleiche falsche Antwort gaben.

00:15:04.748 --> 00:15:07.075
Wenn zwei Studierende unter 100

00:15:07.075 --> 00:15:08.362
die gleiche falsche Antwort gäben,

00:15:08.362 --> 00:15:09.713
würde man es niemals wahrnehmen.

00:15:09.713 --> 00:15:12.273
Aber wenn 2000 Studierende 
die gleiche falsche Antwort geben,

00:15:12.273 --> 00:15:13.970
ist es schwer zu übersehen.

00:15:13.970 --> 00:15:16.162
Andrew schaute sich also mit seinen

00:15:16.162 --> 00:15:17.682
Studierenden ein paar Aufgaben an.

00:15:17.682 --> 00:15:21.770
Sie erkannten den Grund 
für das Missverständnis

00:15:21.770 --> 00:15:24.290
und dann formulierten sie 
eine passgenaue Fehlermeldung,

00:15:24.290 --> 00:15:26.539
die alle Studierende erreichte,

00:15:26.539 --> 00:15:28.718
deren Antwort diesen Fehler aufwies.

00:15:28.718 --> 00:15:30.802
Das bedeutet, dass Studierende, 
die den gleichen Fehler machten,

00:15:30.802 --> 00:15:32.828
nun ein personalisiertes Feedback erhielten

00:15:32.828 --> 00:15:37.227
und viel exakter erfuhren, 
wie sie das Missverständnis beheben konnten.

NOTE Paragraph

00:15:37.227 --> 00:15:41.038
Diese Personalisierung ist etwas, das man

00:15:41.038 --> 00:15:44.178
durch große Zahlen aufbauen kann.

00:15:44.178 --> 00:15:46.490
Personalisierung ist dabei vielleicht

00:15:46.490 --> 00:15:48.913
eine der besten Gelegenheiten,

00:15:48.913 --> 00:15:51.258
denn sie ermöglicht uns, ein

00:15:51.258 --> 00:15:53.948
30 Jahre altes Rätsel zu lösen.

00:15:53.948 --> 00:15:57.297
1984 veröffentlichte der 
Bildungsforscher Benjamin Bloom

00:15:57.297 --> 00:15:59.548
etwas, das '2-Sigma-Problem' heißt.

00:15:59.548 --> 00:16:02.610
Er beobachtete dies bei drei Populationen.

00:16:02.610 --> 00:16:06.218
Die erste Population 
studierte vorlesungsbasiert.

00:16:06.218 --> 00:16:08.995
Die zweite Studierendenpopulation lernte

00:16:08.995 --> 00:16:10.714
vorlesungsbasiert,

00:16:10.714 --> 00:16:12.794
doch basierend auf dem Konzept des Könnens,

00:16:12.794 --> 00:16:14.714
sodass Studierende nur mit dem 
nächsten Thema beginnen konnten,

00:16:14.714 --> 00:16:18.068
wenn sie ihr Können beim vorherigen 
unter Beweis gestellt hatten.

00:16:18.068 --> 00:16:20.362
Schließlich gab es noch 
eine Studierendenpopulation,

00:16:20.362 --> 00:16:24.890
die persönlich durch 
einen Tutor betreut wurde.

00:16:24.890 --> 00:16:28.162
Die könnenbasierte Population 
wies die Standard-Abweichung, d. h.

00:16:28.162 --> 00:16:30.450
Sigma, auf, denn ihre Leistungen waren besser

00:16:30.450 --> 00:16:32.844
als im regulären, vorlesungsbasierten Kurs.

00:16:32.844 --> 00:16:34.988
Die individuelle Betreuung ergibt eine Verbesserung

00:16:34.988 --> 00:16:36.818
der Leistung von 2 Sigma.

NOTE Paragraph

00:16:36.818 --> 00:16:38.281
Um zu verstehen, was das bedeutet,

00:16:38.281 --> 00:16:40.114
schauen wir uns den 
vorlesungsbasierten Kurs an

00:16:40.114 --> 00:16:43.033
und nehmen die durchschnittliche 
Leistung als Schwellenwert.

00:16:43.033 --> 00:16:44.371
In dem vorlesungsbasiertem 
Kurs sind nun also

00:16:44.371 --> 00:16:48.250
die Hälfte der Studierenden über diesem Wert
und die andere Hälfte darunter.

00:16:48.250 --> 00:16:50.348
Bei der individuellen Betreuung

00:16:50.348 --> 00:16:55.149
sind 98% der Studierenden 
über dem Schwellenwert.

00:16:55.149 --> 00:16:59.069
Stellen Sie sich vor, wir könnten so unterrichten,
dass 98% der Studierenden

00:16:59.069 --> 00:17:01.267
überdurchschnittlich wären.

00:17:01.267 --> 00:17:04.690
Deswegen das 2-Sigma-Problem,

NOTE Paragraph

00:17:04.690 --> 00:17:07.089
denn wir können es uns als 
Gesellschaft nicht leisten,

00:17:07.089 --> 00:17:10.161
jedem Studierenden einen 
menschlichen Tutor zur Seite zu stellen.

00:17:10.161 --> 00:17:12.410
Doch vielleicht können wir es uns leisten, 
jedem Studierenden

00:17:12.410 --> 00:17:14.429
einen Computer oder ein 
Smartphone zu verschaffen.

00:17:14.429 --> 00:17:16.618
Die Frage ist also, wie wir 
Technologie nutzen können,

00:17:16.618 --> 00:17:19.993
um von der linken Seite des Graphen, 
von der blauen Kurve,

00:17:19.993 --> 00:17:22.731
zur rechten Seite mit der 
grünen Kurve zu drängen?

00:17:22.731 --> 00:17:25.068
Können kann mithilfe eines 
Computers leicht erreicht werden,

00:17:25.068 --> 00:17:26.473
denn Computer ermüden nicht,

00:17:26.473 --> 00:17:29.546
wenn sie ein Video fünf Mal zeigen.

00:17:29.546 --> 00:17:32.797
Ebenso ermüden sie nicht, wenn sie 
eine Arbeit viele Male bewerten.

00:17:32.802 --> 00:17:35.828
Das haben wir bei etlichen Beispielen 
gesehen, die ich vorgestellt habe.

00:17:35.828 --> 00:17:37.682
Wir sehen sogar den Beginn von

00:17:37.682 --> 00:17:39.818
Personalisierung,

00:17:39.818 --> 00:17:43.010
entweder durch einen 
personalisierten Studienplan

00:17:43.010 --> 00:17:46.274
oder durch personalisiertes Feedback, 
dass wir Ihnen zeigten.

00:17:46.274 --> 00:17:48.762
Das Ziel ist dabei also zu 
versuchen und zu drängen,

00:17:48.762 --> 00:17:52.259
und zu sehen, wie weit wir in Richtung 
der grünen Kurve kommen können.

NOTE Paragraph

00:17:52.259 --> 00:17:57.618
Nun – wenn dies so grandios ist, 
sind Universitäten nun obsolet?

00:17:57.618 --> 00:18:00.610
Tja, Mark Twain dachte das jedenfalls.

00:18:00.610 --> 00:18:03.155
Er sagte: "Das College ist ein Ort, an dem 
die Vorlesungsnotizen des Professors

00:18:03.155 --> 00:18:04.858
direkt in die Vorlesungsnotizen 
der Studierenden gehen,

00:18:04.858 --> 00:18:07.234
ohne durch das Gehirn des einen 
oder anderen gegangen zu sein."

NOTE Paragraph

00:18:07.234 --> 00:18:11.281
(Lachen)

NOTE Paragraph

00:18:11.281 --> 00:18:13.949
Ich bin jedoch anderer Ansicht als Mark Twain.

00:18:13.949 --> 00:18:16.614
Denn meiner Meinung nach 
beschwert er sich nicht über

00:18:16.614 --> 00:18:19.364
Universitäten, sondern vielmehr über 
das vorlesungsbasierte Format,

00:18:19.364 --> 00:18:22.148
auf das viele Universitäten viel Zeit verwenden.

00:18:22.148 --> 00:18:25.307
Gehen wir noch weiter zurück zu Plutarch,

00:18:25.307 --> 00:18:27.534
der sagte: "Der Verstand ist kein Gefäß, 
das gefüllt werden muss,

00:18:27.534 --> 00:18:29.557
sondern Holz, das entfacht werden muss."

00:18:29.557 --> 00:18:31.747
Vielleicht sollten wir weniger Zeit an den 
Universitäten damit verbringen,

00:18:31.747 --> 00:18:34.318
den Verstand unserer Studierenden 
in Vorlesungen

00:18:34.318 --> 00:18:38.118
mit Inhalt zu füllen, sondern viel eher 
ihre Kreativität entfachen,

00:18:38.118 --> 00:18:41.373
ihre Vorstellungskraft und 
ihre Problemlösungsfähigkeiten,

00:18:41.373 --> 00:18:43.871
indem wir tatsächlich mit ihnen reden.

NOTE Paragraph

00:18:43.871 --> 00:18:45.238
Wie können wir das erreichen?

00:18:45.238 --> 00:18:48.669
Wir schaffen das, indem wir 
aktives Lernen im Kursraum fördern.

00:18:48.669 --> 00:18:51.118
Es gibt zahlreiche Studien, 
wie diese hier,

00:18:51.118 --> 00:18:53.198
die zeigen, dass die Anwendung 
von aktivem Lernen,

00:18:53.198 --> 00:18:55.614
von Interaktion mit Studierenden 
im Kursraum,

00:18:55.614 --> 00:18:58.310
die Leistung in jedem 
Bereich verbessert –

00:18:58.310 --> 00:19:00.759
Anwesenheit, Beteiligung und Lernen,

00:19:00.759 --> 00:19:02.814
wie durch einen 
standardisierten Test bewiesen.

00:19:02.814 --> 00:19:04.678
So kann man etwa sehen, 
wie der Wert für Leistung

00:19:04.678 --> 00:19:07.548
sich fast verdoppelt 
in diesem Experiment.

00:19:07.548 --> 00:19:11.949
Vielleicht sollten wir so unsere Zeit 
an den Universitäten verwenden.

NOTE Paragraph

00:19:11.949 --> 00:19:16.526
Zusammenfassend lässt sich fragen: 
Was würde passieren,

00:19:16.526 --> 00:19:18.429
wenn wir jedem auf der Welt

00:19:18.429 --> 00:19:21.250
hochwertige Bildung bieten könnten. 
Drei Dinge.

00:19:21.250 --> 00:19:24.671
Erstens würde Bildung als 
fundamentales Menschenrecht etabliert

00:19:24.671 --> 00:19:26.037
und jeder Mensch auf der Welt,

00:19:26.037 --> 00:19:27.958
der die Fähigkeit und die Motivation besitzt,

00:19:27.958 --> 00:19:29.909
könnte sich die Fertigkeiten 
aneignen, die man braucht,

00:19:29.909 --> 00:19:31.494
um ein besseres Leben zu 
erreichen, für sich selbst,

00:19:31.494 --> 00:19:33.511
die Familie und die Gemeinschaft.

NOTE Paragraph

00:19:33.511 --> 00:19:36.142
Zweitens würde es lebenslanges 
Lernen ermöglichen.

00:19:36.142 --> 00:19:38.093
Es ist eine Schande, 
dass so viele Menschen

00:19:38.093 --> 00:19:41.405
nicht mehr weiter lernen, wenn sie die 
Schule oder Hochschule abschliessen.

00:19:41.405 --> 00:19:43.886
Wenn diese großartigen 
Informationen zugängig wären,

00:19:43.886 --> 00:19:46.629
könnten wir immer dann 
etwas Neues lernen,

00:19:46.629 --> 00:19:47.765
wann immer wir wollten,

00:19:47.765 --> 00:19:49.094
sei es um den Verstand zu erweitern

00:19:49.094 --> 00:19:51.053
oder unser Leben zu verändern.

NOTE Paragraph

00:19:51.053 --> 00:19:54.198
Schließlich würden wir eine 
Innovationswelle auslösen,

00:19:54.198 --> 00:19:57.270
denn tolle Talente gibt es überall.

00:19:57.270 --> 00:20:00.278
Vielleicht lebt der nächste Albert Einstein 
oder der nächste Steve Jobs

00:20:00.278 --> 00:20:02.893
irgendwo in einem entlegenen 
afrikanischen Dorf.

00:20:02.893 --> 00:20:05.549
Wenn wir dieser Person 
Bildung bieten könnten,

00:20:05.549 --> 00:20:07.905
könnte sie die nächste 
große Idee haben

00:20:07.905 --> 00:20:10.309
und die Welt dadurch für 
uns alle verbessern.

NOTE Paragraph

00:20:10.309 --> 00:20:11.469
Vielen Dank.

NOTE Paragraph

00:20:11.469 --> 00:20:19.052
(Applaus)