0:00:00.725,0:00:03.836
皆さんの多くと同じように[br]私は幸運に恵まれました

0:00:03.836,0:00:07.236
高い教育をみんな受けている[br]家庭に生まれました

0:00:07.236,0:00:11.474
３代続きの博士で[br]両親はともに学者です

0:00:11.474,0:00:15.268
子どもの頃は 大学にある父の[br]研究室を遊び場にしていました

0:00:15.268,0:00:19.117
だから いい大学に進むのも[br]当然のことのように思っていました

0:00:19.117,0:00:22.918
そしてそれが私に大きな[br]可能性を与えてくれました

0:00:22.918,0:00:27.038
あいにくと世界の人の多くは[br]そんな幸運に恵まれてはいません

0:00:27.038,0:00:30.173
場所によっては たとえば[br]南アフリカなどでは

0:00:30.173,0:00:32.878
教育は容易に得られる[br]ものではありません

0:00:32.878,0:00:35.853
教育システムは[br]アパルトヘイトの時代に

0:00:35.853,0:00:38.726
少数の白人向けに[br]作られました

0:00:38.726,0:00:41.426
その結果 優れた[br]教育を受けることを望み

0:00:41.426,0:00:45.278
それに値する人のための[br]場所が 不足しています

0:00:45.278,0:00:49.158
この希少性が 今年１月に[br]ヨハネスブルグ大学で起きた

0:00:49.158,0:00:50.994
事件に繋がりました

0:00:50.994,0:00:53.125
大学入試の受付が 一部追加で

0:00:53.125,0:00:56.094
行われることになったとき

0:00:56.094,0:00:58.654
そのチャンスを掴むため

0:00:58.654,0:01:02.706
列の先頭になりたいと思った[br]何千という人が

0:01:02.706,0:01:06.586
登録開始の前夜 門の外に[br]何キロもの列を作りました

0:01:06.586,0:01:08.894
門が開いたとたん[br]人々が殺到して

0:01:08.894,0:01:12.546
20人が怪我をし １人の女性が[br]亡くなりました

0:01:12.546,0:01:14.486
息子の人生に 少しでも

0:01:14.486,0:01:18.549
良いチャンスを与えたいと[br]願った母親でした

0:01:18.549,0:01:21.706
教育の場に事欠かない[br]アメリカのような場所でさえ

0:01:21.706,0:01:26.062
みんなに行き渡っている[br]わけではありません

0:01:26.062,0:01:28.734
この何年か医療費の高騰が

0:01:28.734,0:01:30.723
よく話題に上りますが

0:01:30.723,0:01:33.365
あまり認識されていないのは

0:01:33.365,0:01:37.387
同じ時期に高等教育の費用が

0:01:37.387,0:01:39.867
その２倍のペースで増え

0:01:39.867,0:01:44.147
1985年の5.6倍にも[br]なっていることです

0:01:44.147,0:01:48.681
このため 教育が今や多くの人の[br]手が届かないものになっています

0:01:48.681,0:01:52.482
そして どうにか高等教育を[br]受けることのできた人たちでさえ

0:01:52.482,0:01:55.107
機会が開かれているとは限りません

0:01:55.107,0:01:58.314
最近のアメリカの[br]大学卒業生で

0:01:58.314,0:02:00.627
それだけの教育を実際に[br]必要とする仕事に

0:02:00.627,0:02:04.090
就いているのは[br]半数強にすぎません

0:02:04.090,0:02:05.930
トップレベルの大学の

0:02:05.930,0:02:07.882
卒業生を別にすると

0:02:07.882,0:02:10.514
多くの人が その時間と[br]労力に見合った恩恵を

0:02:10.514,0:02:14.050
受けていないのです

0:02:14.050,0:02:17.080
トーマス・フリードマンが最近の[br]ニューヨークタイムズ紙のコラムで

0:02:17.080,0:02:21.448
私たちの活動の背後にある本質を[br]彼ならではの鋭さで捉えています

0:02:21.448,0:02:24.568
「突如可能になったことと[br]どうしても必要とされていたものが

0:02:24.568,0:02:28.467
出会ったとき 大きなブレークスルー[br]は起きる」と彼は書きました

0:02:28.467,0:02:31.088
どうしても必要とされていたもの[br]についてはお話ししましたので

0:02:31.088,0:02:33.600
次に もう一方の[br]話をしましょう

0:02:33.600,0:02:36.719
突如可能になったことを[br]明らかにしたのは

0:02:36.719,0:02:38.287
スタンフォードの３つの[br]人気講義でした

0:02:38.287,0:02:42.167
それぞれを10万人以上が受講したのです[br]これを理解するために

0:02:42.167,0:02:45.551
その講義の１つで[br]私の同僚兼 共同創業者である

0:02:45.551,0:02:47.471
アンドリュー・ンが受け持つ

0:02:47.471,0:02:49.200
授業を取り上げましょう

0:02:49.200,0:02:51.519
彼はスタンフォードでも[br]人気の授業である

0:02:51.519,0:02:52.728
「機械学習」を教えています

0:02:52.728,0:02:56.246
この授業は毎年400人が[br]受講登録していますが

0:02:56.246,0:02:59.511
それを一般の人に向けて[br]教えることにしたら

0:02:59.511,0:03:02.127
10万人が登録したのです

0:03:02.127,0:03:04.136
これがどれほど大きな[br]数字かというと

0:03:04.136,0:03:06.495
アンドリューが同じ数の学生を

0:03:06.495,0:03:08.321
スタンフォードの教室で[br]教えようと思ったら

0:03:08.321,0:03:12.247
250年教え続けなければ[br]ならないのです

0:03:12.247,0:03:15.733
きっと飽きてしまうでしょうね

0:03:15.733,0:03:18.470
この反響の大きさを[br]目の当たりにしたとき

0:03:18.470,0:03:21.598
アンドリューと私は[br]これをスケールアップして

0:03:21.598,0:03:25.718
最高のクオリティの教育を 可能な限り多くの人に[br]届ける努力をすべきだと思いました

0:03:25.718,0:03:27.213
それでCourseraを設立して

0:03:27.213,0:03:30.350
最高の大学の[br]最高の講師陣による

0:03:30.350,0:03:33.667
最高の授業を[br]世界のすべての人に

0:03:33.667,0:03:37.695
無償で提供することを[br]目標に掲げました

0:03:37.695,0:03:40.295
現在４つの大学の多岐にわたる

0:03:40.295,0:03:43.494
43の授業を提供しています

0:03:43.494,0:03:45.327
どんなものか少し

0:03:45.327,0:03:48.605
ご覧いただきましょう

0:03:48.605,0:03:49.818
解析の授業にようこそ

0:03:49.818,0:03:51.698
保険を持たない人が[br]５千万人いるのです

0:03:51.698,0:03:54.969
モデルは効果的な組織や[br]政策を作る助けになります

0:03:54.969,0:03:57.377
信じがたい差別を[br]受けているのです

0:03:57.377,0:03:59.169
ブッシュは 将来人々が額にカメラを

0:03:59.169,0:04:01.547
付けるようになると想像したのです

0:04:01.547,0:04:05.801
ミルズは その社会学の研究者に[br]心の資質を開発してほしかったのです･･･

0:04:05.801,0:04:09.466
垂れ下がったケーブルの形は[br]双曲線余弦関数になります

0:04:09.466,0:04:12.537
画像の各ピクセルについて[br]赤を0に設定します

0:04:12.537,0:04:15.514
ワクチンはポリオウィルスの[br]撲滅を可能にしました

0:04:15.514,0:04:19.137
“Does Lufthansa serve breakfast and San Jose?”[br]と言うと変に聞こえますよね

0:04:19.137,0:04:22.753
どちらのコインを選ぶかということで[br]２回コイン投げをします

0:04:22.753,0:04:26.440
大規模機械学習によって[br]得たいのは計算的な･･･

0:04:26.440,0:04:32.049
(拍手)

0:04:32.049,0:04:34.323
当然のことだと思いますが

0:04:34.323,0:04:36.561
最高の大学の[br]最高のコンテンツが

0:04:36.561,0:04:39.448
ただで手に入ることを[br]学生は歓迎します

0:04:39.448,0:04:41.970
２月にこのウェブサイトを[br]開設して以来

0:04:41.970,0:04:46.328
190カ国から64万人が[br]参加しています

0:04:46.328,0:04:48.480
受講登録数は150万

0:04:48.480,0:04:51.330
15の授業で600万の[br]小テストの回答があり

0:04:51.330,0:04:56.246
1400万回ビデオが[br]視聴されています

0:04:56.246,0:04:58.764
でも肝心なのは数ではなく

0:04:58.764,0:05:00.405
人間です

0:05:00.405,0:05:03.381
インドの小さな村に[br]住むアカシュには

0:05:03.381,0:05:05.556
スタンフォードのような[br]クオリティの授業に

0:05:05.556,0:05:07.045
接する機会もお金も

0:05:07.045,0:05:09.560
ありませんでした

0:05:09.560,0:05:11.598
２人の子どもを持つ[br]シングルマザーの

0:05:11.598,0:05:13.565
ジェニーは[br]能力を磨き

0:05:13.565,0:05:16.700
大学に戻って修士号を[br]取りたいと思っています

0:05:16.700,0:05:19.836
ライアンは大学に[br]行くことができません

0:05:19.836,0:05:21.701
免疫不全の娘がいて

0:05:21.701,0:05:25.084
家に雑菌を持ち込む[br]リスクのため

0:05:25.084,0:05:26.924
家を出られないのです

0:05:26.924,0:05:28.556
最近ライアンから[br]連絡があり

0:05:28.556,0:05:30.808
この話がハッピーエンド[br]になったと聞いて

0:05:30.808,0:05:32.740
とても喜んでいます

0:05:32.740,0:05:34.643
赤ちゃんのシャノンは[br]左の子ですが

0:05:34.643,0:05:35.994
今ではずっと良くなり

0:05:35.994,0:05:40.192
ライアンもCourseraで受けた授業を元に[br]仕事を得ることができました

0:05:40.192,0:05:42.436
では Courseraの授業の[br]何が特別なのでしょう？

0:05:42.436,0:05:46.156
オンライン授業なら[br]別に以前からありました

0:05:46.156,0:05:49.868
違っているのは これが本当の[br]授業体験を与えることです

0:05:49.868,0:05:51.594
特定の日に始まり

0:05:51.594,0:05:55.228
学生は 毎週毎週ビデオを見て

0:05:55.228,0:05:57.083
宿題をします

0:05:57.083,0:05:58.874
本当の宿題で

0:05:58.874,0:06:02.178
本当の成績と 本当の[br]締め切りがあります

0:06:02.178,0:06:04.234
これは 締め切り日と[br]サイト利用者数ですが

0:06:04.234,0:06:06.322
グラフで突き出している部分は

0:06:06.322,0:06:10.111
先延ばしが世界的な現象である[br]ことを示しています

0:06:10.111,0:06:12.687
(笑)

0:06:12.687,0:06:14.359
授業の最後に学生は

0:06:14.359,0:06:16.215
修了証を受け取ります

0:06:16.215,0:06:18.375
それを就職活動先に提示して

0:06:18.375,0:06:20.528
より良い仕事を得ることもでき

0:06:20.528,0:06:22.588
既にそうしている人たちがいます

0:06:22.588,0:06:24.507
この修了証を入学先の

0:06:24.507,0:06:27.629
学校に出して 単位として[br]認めてもらっている

0:06:27.629,0:06:29.470
人もいます

0:06:29.470,0:06:31.684
だから学生たちは[br]かけた時間と

0:06:31.684,0:06:34.518
労力に対して 実のある[br]結果を得ているのです

0:06:34.518,0:06:37.073
では授業の構成について

0:06:37.073,0:06:38.965
少し見ていきましょう

0:06:38.965,0:06:41.593
教室の物理的制約を離れ

0:06:41.593,0:06:43.890
コンテンツを最初から

0:06:43.890,0:06:46.730
オンライン向けに[br]デザインするなら

0:06:46.730,0:06:49.258
たとえば１時間単位の講義を

0:06:49.258,0:06:51.673
バラしてしまうこともできます

0:06:51.673,0:06:53.458
１つのコンセプトを

0:06:53.458,0:06:56.834
8分から12分で説明する[br]小さなユニットに

0:06:56.834,0:06:59.808
教材を分割することができます

0:06:59.808,0:07:02.378
学生は各々の背景知識や[br]関心に応じて

0:07:02.378,0:07:06.082
違う順序で 教材を[br]見ていくことができます

0:07:06.082,0:07:08.602
例えば ある学生には

0:07:08.602,0:07:11.362
他の学生が既に知っている[br]前提知識を与える

0:07:11.362,0:07:13.433
準備的な教材が役に[br]立つかもしれません

0:07:13.433,0:07:15.873
あるいは自分で学んでいける

0:07:15.873,0:07:18.959
進んだ内容の教材に興味を持つ[br]学生もいるかもしれません

0:07:18.959,0:07:22.194
ですから この形式によって

0:07:22.194,0:07:25.018
全員に一律同じものを押しつける[br]従来のモデルを打ち壊し

0:07:25.018,0:07:29.010
個人個人に合ったカリキュラムを[br]組めるようになるのです

0:07:29.010,0:07:31.353
私たちは教育者ですから

0:07:31.353,0:07:34.713
黙ってビデオを見ているだけでは[br]学べないことを知っています

0:07:34.713,0:07:37.658
私たちのアプローチにおける[br]最大の要素は

0:07:37.658,0:07:40.250
学習内容を本当に[br]理解するための

0:07:40.250,0:07:42.659
練習問題を課している

0:07:42.659,0:07:45.815
ことかもしれません

0:07:45.815,0:07:49.083
練習問題の重要性は 多くの[br]研究によって示されています

0:07:49.083,0:07:51.615
たとえばこれは 去年の

0:07:51.615,0:07:54.447
サイエンス誌に[br]載った研究ですが

0:07:54.447,0:07:57.239
習ったことを[br]単に繰り返すだけの

0:07:57.239,0:07:58.639
単純な復習問題が

0:07:58.639,0:08:00.559
他の学習方法よりも

0:08:00.559,0:08:02.828
試験結果を大きく向上させる

0:08:02.828,0:08:07.132
ということが分かりました

0:08:07.132,0:08:10.094
復習問題や その他の練習問題を

0:08:10.094,0:08:12.348
いろいろ組み込んでいます

0:08:12.348,0:08:16.492
ビデオも単なるビデオではありません

0:08:16.492,0:08:18.535
数分ごとに止まって

0:08:18.535,0:08:20.686
学生に質問を投げかける[br]ようになっています

0:08:20.686,0:08:22.907
この４つ プロスペクト理論[br]双曲割引

0:08:22.907,0:08:25.999
現状のバイアス[br]基準率の無視です

0:08:25.999,0:08:28.766
いずれもよく知られた[br]合理的行動からの逸脱です

0:08:28.766,0:08:30.390
ここでビデオが止まって

0:08:30.390,0:08:32.646
学生は回答欄に答えを書いて[br]送信します

0:08:32.646,0:08:35.869
(不正解 もう一度)[br]どうも注意して聞いてなかったようです

0:08:35.884,0:08:36.753
(笑)

0:08:36.753,0:08:38.763
もう一度やって

0:08:38.763,0:08:41.299
今度は正解しました

0:08:41.299,0:08:43.492
必要なら補足説明を[br]見ることもできます

0:08:43.492,0:08:47.749
それから講義が[br]先へと進みます

0:08:47.749,0:08:49.627
これは私が教室で[br]聞くような

0:08:49.627,0:08:51.708
簡単な質問ですが

0:08:51.708,0:08:54.208
教室での場合[br]80%の学生は

0:08:54.208,0:08:55.508
まだ私の言ったことを

0:08:55.508,0:08:57.374
書き取っている最中で

0:08:57.374,0:09:00.695
15%はFacebookに没頭しており

0:09:00.695,0:09:03.151
最前列にいる賢い学生が

0:09:03.151,0:09:04.510
他の人たちに

0:09:04.510,0:09:06.717
考える間も与えず[br]答えてしまいます

0:09:06.717,0:09:09.589
教師としては[br]せめて誰か答えの

0:09:09.589,0:09:11.237
分かる人がいれば[br]それでよしとします

0:09:11.237,0:09:14.029
だから ほとんどの学生が[br]質問されたことに

0:09:14.029,0:09:17.558
気付きもしないうちに[br]授業は先に進んでしまいます

0:09:17.558,0:09:20.165
でもCourseraでは[br]すべての学生が

0:09:20.165,0:09:22.949
質問に取り組む[br]ことになります

0:09:22.949,0:09:24.885
もちろんこの[br]単純な復習問題が

0:09:24.885,0:09:26.547
すべてではありません

0:09:26.547,0:09:29.517
もっと突っ込んだ[br]練習問題も必要で

0:09:29.517,0:09:31.870
学生にフィードバックを

0:09:31.870,0:09:33.533
与える必要もあります

0:09:33.533,0:09:36.421
でも10万人の宿題を[br]教育助手を１万人も使わずに

0:09:36.421,0:09:39.503
どうやって採点したら[br]いいのでしょう？

0:09:39.503,0:09:41.857
答えはテクノロジーを使う

0:09:41.857,0:09:43.352
ということです

0:09:43.352,0:09:46.000
幸いテクノロジーの[br]進歩によって

0:09:46.000,0:09:49.268
様々なタイプの宿題の採点が[br]できるようになっています

0:09:49.268,0:09:50.795
ご覧いただいたような

0:09:50.795,0:09:53.948
選択肢式の問題や[br]答えの短い質問のほか

0:09:53.948,0:09:57.208
数式や微分の問題も

0:09:57.208,0:09:59.160
採点できます

0:09:59.160,0:10:02.034
様々なモデルも[br]採点できます

0:10:02.034,0:10:04.210
経営の授業での[br]金融モデルや

0:10:04.210,0:10:07.194
科学や工学の授業での[br]物理モデル

0:10:07.194,0:10:10.938
それに結構込み入った[br]プログラミング課題も採点できます

0:10:10.938,0:10:12.857
単純ですが視覚的な例を

0:10:12.857,0:10:14.337
ご覧いただきましょう

0:10:14.337,0:10:16.814
これはスタンフォード大の[br]「コンピュータ科学入門」の

0:10:16.814,0:10:18.418
課題ですが 学生は[br]赤いぼんやりした画像の

0:10:18.418,0:10:20.010
色を変えます

0:10:20.010,0:10:22.028
ブラウザ上でプログラムを書いて

0:10:22.028,0:10:26.086
正しくないと 自由の女神が[br]船酔いしたような画像になります

0:10:26.086,0:10:29.842
もう一度トライして ちゃんと書けたら[br]それと分かり

0:10:29.842,0:10:32.201
次の課題へと進みます

0:10:32.201,0:10:35.349
能動的に課題に取り組み[br]答えが正しいか

0:10:35.349,0:10:37.033
間違っているか[br]分かるというのは

0:10:37.033,0:10:40.159
学習のために[br]欠かせないことです

0:10:40.159,0:10:42.434
もちろん全ての授業の

0:10:42.434,0:10:45.268
全ての課題の採点が[br]できるわけではありません

0:10:45.268,0:10:48.569
特に人文 社会科学 経営学などの

0:10:48.569,0:10:50.491
批判的思考力を見るような

0:10:50.491,0:10:54.088
課題の採点には適しません

0:10:54.088,0:10:56.337
そこで選択式の出題方法も

0:10:56.337,0:10:57.953
そんなに悪くはないと

0:10:57.953,0:11:00.649
人文の先生たちを[br]説得してみましたが

0:11:00.649,0:11:02.840
あまりうまくは[br]いきませんでした

0:11:02.840,0:11:05.273
それで別な解決法を[br]見つける必要がありました

0:11:05.273,0:11:08.347
その解決法は 学生が[br]互いを採点するというものです

0:11:08.347,0:11:10.769
このサドラー&グッドのような

0:11:10.769,0:11:12.441
過去の研究結果から[br]相互採点は

0:11:12.441,0:11:14.929
再現可能な採点[br]結果が得られる

0:11:14.929,0:11:18.143
驚くほど効果的な方法[br]だと分かりました

0:11:18.143,0:11:19.913
小規模でしか

0:11:19.913,0:11:21.400
試されていませんが[br]ここに出ているように

0:11:21.400,0:11:23.882
y 軸の学生による採点は

0:11:23.882,0:11:25.193
x 軸の教師による採点と

0:11:25.193,0:11:27.489
非常に高い相関を[br]示しています

0:11:27.489,0:11:30.649
さらに驚くのは[br]自己採点結果で

0:11:30.649,0:11:32.960
学生に自分で採点させると—

0:11:32.960,0:11:34.697
自分に満点をつけたり[br]しないよう適切に

0:11:34.697,0:11:36.635
動機付けする[br]必要がありますが—

0:11:36.635,0:11:39.826
教師の採点と より高い[br]相関を示すのです

0:11:39.826,0:11:41.433
ですから これは大規模な[br]採点に使える

0:11:41.433,0:11:43.537
効果的な戦略であり

0:11:43.537,0:11:46.273
学生にとっても有用な[br]学習方法です

0:11:46.273,0:11:48.528
採点の体験から学ぶ[br]ことができるからです

0:11:48.528,0:11:53.177
私たちは今や 史上最大の[br]相互採点システムを持っており

0:11:53.177,0:11:55.681
何万人という学生が

0:11:55.681,0:11:56.879
互いの課題を採点し

0:11:56.879,0:11:59.948
極めて良い結果が[br]得られています

0:11:59.948,0:12:02.208
学生たちはもっぱら自室で

0:12:02.208,0:12:05.249
１人問題に取り組む[br]わけではありません

0:12:05.249,0:12:07.056
それぞれの授業に 受講生の

0:12:07.056,0:12:09.216
コミュニティができあがり

0:12:09.216,0:12:11.096
世界中の学生が

0:12:11.096,0:12:13.628
互いの成果を共有しています

0:12:13.628,0:12:16.280
ご覧いただいているのは

0:12:16.280,0:12:19.241
プリンストン大の[br]「社会学入門」の学生の

0:12:19.241,0:12:22.000
所在を示した地図で[br]Courseraがいかに広く

0:12:22.000,0:12:24.960
世界で利用されているか[br]分かります

0:12:24.960,0:12:29.527
学生たちは様々な方法で[br]互いに協力し合っています

0:12:29.527,0:12:32.166
第一に Q&Aフォーラムがあって

0:12:32.166,0:12:34.310
学生が何か質問を投げると

0:12:34.310,0:12:36.734
他の学生が答えます

0:12:36.734,0:12:38.447
これが素晴らしいのは

0:12:38.447,0:12:40.117
学生の数が非常に多いため

0:12:40.117,0:12:42.482
質問が投げられたのが

0:12:42.482,0:12:44.114
明け方の３時だろうと

0:12:44.114,0:12:45.696
世界のどこかには

0:12:45.696,0:12:47.770
起きていて同じ問題に[br]取り組んでいる

0:12:47.770,0:12:50.083
学生がいるということです

0:12:50.083,0:12:52.041
そのため Courseraの

0:12:52.041,0:12:54.370
Q&Aフォーラムにおける

0:12:54.370,0:12:57.788
質問への回答時間の中央値は[br]たったの22分です

0:12:57.788,0:13:02.365
そのようなレベルのサービスは[br]スタンフォードではとても提供できません

0:13:02.365,0:13:03.706
(笑)

0:13:03.706,0:13:05.648
学生の声から分かるように

0:13:05.648,0:13:07.335
このオンラインコミュニティの

0:13:07.335,0:13:09.856
規模のおかけで

0:13:09.856,0:13:12.455
学生の交流は 実際の[br]教室におけるよりも

0:13:12.455,0:13:16.648
広く深いものになっています

0:13:16.648,0:13:18.992
学生たちはまた

0:13:18.992,0:13:20.855
教師の側からの[br]働きかけなしに

0:13:20.855,0:13:22.758
小さな学習グループを[br]自主的に作っています

0:13:22.758,0:13:25.120
あるものは地域限定の[br]学習グループで

0:13:25.120,0:13:26.946
毎週集まって

0:13:26.946,0:13:29.668
課題に取り組んでいます

0:13:29.668,0:13:31.568
これはサンフランシスコの[br]グループですが

0:13:31.568,0:13:33.887
同じようなものが[br]世界中にあります

0:13:33.887,0:13:35.919
一方バーチャルな[br]学習グループもあって

0:13:35.919,0:13:38.908
言語や文化によって[br]まとまっているものもあれば

0:13:38.908,0:13:40.352
左下のもののような

0:13:40.352,0:13:44.148
他の文化圏の人との[br]交流を望む

0:13:44.148,0:13:45.911
ユニバーサルな[br]多文化の

0:13:45.911,0:13:48.917
学習グループもあります

0:13:48.917,0:13:51.028
このようなフレームワークから[br]得られる可能性には

0:13:51.028,0:13:54.353
膨大なものがあります

0:13:54.353,0:13:58.007
第一に人間の学習について

0:13:58.007,0:14:00.441
かつてない洞察を得られる

0:14:00.441,0:14:02.730
可能性です

0:14:02.730,0:14:06.193
ここで集められるデータは[br]独特のものです

0:14:06.193,0:14:10.202
何万という学生による[br]あらゆるクリック

0:14:10.202,0:14:14.565
あらゆる宿題の提出 あらゆるフォーラム[br]投稿データを集められます

0:14:14.565,0:14:16.908
人間の学習の研究を

0:14:16.908,0:14:18.841
仮説駆動でなく

0:14:18.841,0:14:21.699
データ駆動で行うことができます

0:14:21.699,0:14:24.740
これは生物学に革命を[br]もたらしたのと同じ変化です

0:14:24.740,0:14:28.164
これらのデータを使って[br]根本的な疑問に答えることができます

0:14:28.164,0:14:30.044
効果的な優れた学習戦略と

0:14:30.044,0:14:32.740
そうでないものは何か？

0:14:32.740,0:14:34.980
個々の授業内容についても

0:14:34.980,0:14:36.517
学生がよくする勘違いに

0:14:36.517,0:14:39.772
どんなものがあり[br]どうすれば避けられるか

0:14:39.772,0:14:41.949
考えることができます

0:14:41.949,0:14:43.373
これはアンドリューの

0:14:43.373,0:14:45.389
機械学習の授業の例ですが

0:14:45.389,0:14:47.597
ある課題に対する

0:14:47.597,0:14:49.207
間違った答えの[br]分布を示しています

0:14:49.207,0:14:51.100
答えが２つの数字の[br]組み合わせだったので

0:14:51.100,0:14:53.371
二次元平面に[br]プロットできました

0:14:53.371,0:14:57.149
小さな×印のそれぞれが[br]間違った答えを表しています

0:14:57.149,0:14:59.555
左上の大きな×印では

0:14:59.555,0:15:01.703
２千人の学生が

0:15:01.703,0:15:04.748
同じ間違った答えをしています

0:15:04.748,0:15:07.075
100人の教室で２人の学生が

0:15:07.075,0:15:08.362
同じ間違いをしても

0:15:08.362,0:15:09.713
気付かないでしょうが

0:15:09.713,0:15:12.273
２千人が同じ間違いをすれば

0:15:12.273,0:15:13.970
見落としようがありません

0:15:13.970,0:15:16.162
それでアンドリューと学生たちは

0:15:16.162,0:15:17.682
このような課題を調べて

0:15:17.682,0:15:21.770
勘違いの原因を突き止めました

0:15:21.770,0:15:24.290
そして学生が それと[br]同じ間違いをしたときに

0:15:24.290,0:15:26.539
エラーメッセージを

0:15:26.539,0:15:28.718
出すようにしました

0:15:28.718,0:15:30.802
だから学生は[br]この勘違いに対して

0:15:30.802,0:15:32.828
専用のフィードバックを受け

0:15:32.828,0:15:37.227
より効果的に 勘違いを解消できます

0:15:37.227,0:15:41.038
このようなパーソナライゼーションは

0:15:41.038,0:15:44.178
規模によって可能になったものです

0:15:44.178,0:15:46.490
パーソナライゼーションは

0:15:46.490,0:15:48.913
ここで一番大きな[br]可能性かもしれません

0:15:48.913,0:15:51.258
30年来の問題を

0:15:51.258,0:15:53.948
解決できるかも[br]しれないのですから

0:15:53.948,0:15:57.297
教育の研究者ベンジャミン・[br]ブルームは 1984年に

0:15:57.297,0:15:59.548
２シグマ問題という[br]問題を提起しました

0:15:59.548,0:16:02.610
３種類のグループの観察から[br]見出されたものです

0:16:02.610,0:16:06.218
第一のグループは教室での[br]講義で学習します

0:16:06.218,0:16:08.995
第二のグループも

0:16:08.995,0:16:10.714
通常の授業で学習しますが

0:16:10.714,0:16:12.794
習得度アプローチを使い

0:16:12.794,0:16:14.714
前の課題を習得しなければ

0:16:14.714,0:16:18.068
次の課題には進めません

0:16:18.068,0:16:20.362
三番目はチューターからの

0:16:20.362,0:16:24.890
個別指導で教わるグループです

0:16:24.890,0:16:28.162
習得度ベースのグループは

0:16:28.162,0:16:30.450
通常の講義ベースのグループよりも

0:16:30.450,0:16:32.844
得点が標準偏差(σ)の分だけ[br]良くなり

0:16:32.844,0:16:34.988
個別指導のグループでは

0:16:34.988,0:16:36.818
成績が２σ良くなっています

0:16:36.818,0:16:38.281
どういうことかというと

0:16:38.281,0:16:40.114
講義ベースの場合の点数の

0:16:40.114,0:16:43.033
中央値を閾値としたとき[br]講義ベースのグループでは

0:16:43.033,0:16:44.371
中央値を閾値としたとき[br]講義ベースのグループでは

0:16:44.371,0:16:48.250
半数がそれより上[br]半数がそれより下になりますが

0:16:48.250,0:16:50.348
個別指導のグループでは

0:16:50.348,0:16:55.149
98%がこの閾値よりも[br]上になります

0:16:55.149,0:16:59.069
98%の学生が平均以上[br]になる教育というのを

0:16:59.069,0:17:01.267
考えてみてください

0:17:01.267,0:17:04.690
これが２σ問題です

0:17:04.690,0:17:07.089
社会として学生全員に

0:17:07.089,0:17:10.161
人間のチューターを割り当てる[br]ことは 不可能ですが

0:17:10.161,0:17:12.410
学生全員にコンピュータや[br]スマートフォンを

0:17:12.410,0:17:14.429
提供することなら[br]できるでしょう

0:17:14.429,0:17:16.618
問題はテクノロジーによって

0:17:16.618,0:17:19.993
左の青い曲線を[br]右の緑の曲線に

0:17:19.993,0:17:22.731
どこまで近づけられるか[br]ということです

0:17:22.731,0:17:25.068
習得度ベースの学習は コンピュータで[br]容易に実現できます

0:17:25.068,0:17:26.473
コンピュータは

0:17:26.473,0:17:29.546
同じビデオを５回[br]繰り返すのを厭いません

0:17:29.546,0:17:32.797
同じ問題を 繰り返し[br]採点するのも厭いません

0:17:32.802,0:17:35.828
それはご覧いただいた例の通りです

0:17:35.828,0:17:37.682
パーソナライゼーションもまた

0:17:37.682,0:17:39.818
可能になり始めています

0:17:39.818,0:17:43.010
ご覧いただいたような[br]パーソナライズされたカリキュラムや

0:17:43.010,0:17:46.274
パーソナライズされたフィードバックを[br]提供することができます

0:17:46.274,0:17:48.762
ここでのゴールは

0:17:48.762,0:17:52.259
緑の曲線に向かって どこまで[br]押し進められるかということです

0:17:52.259,0:17:57.618
これがそんなに素晴らしいものなら[br]大学は陳腐化するのでしょうか？

0:17:57.618,0:18:00.610
マーク・トウェインは[br]確かにそう考えていました

0:18:00.610,0:18:03.155
彼はこう言っています[br]「大学というのは

0:18:03.155,0:18:04.858
教授の講義ノートが 学生の講義ノートへと[br]両者の頭脳を介さずに変換される場所である」

0:18:04.858,0:18:07.234
教授の講義ノートが 学生の講義ノートへと[br]両者の頭脳を介さずに変換される場所である」

0:18:07.234,0:18:11.281
(笑)

0:18:11.281,0:18:13.949
私はマーク・トウェインに[br]異を唱えたいと思います

0:18:13.949,0:18:16.614
彼が難じているのは[br]大学というよりは

0:18:16.614,0:18:19.364
多くの大学が多大な[br]時間を費やしている

0:18:19.364,0:18:22.148
講義ベースの形式です

0:18:22.148,0:18:25.307
さらに遡ってプルタルコスは[br]こう言っています

0:18:25.307,0:18:27.534
「心というのは 満たすべき[br]容れ物ではなく

0:18:27.534,0:18:29.557
焚き付けるべき[br]木のようなものである」

0:18:29.557,0:18:31.747
大学は学生の頭に講義内容を

0:18:31.747,0:18:34.318
詰め込もうとするのではなく

0:18:34.318,0:18:38.118
実際の対話を通じて[br]彼らのクリエイティビティや

0:18:38.118,0:18:41.373
想像力や問題解決能力を[br]焚き付けることに

0:18:41.373,0:18:43.871
もっと時間を費やすべきでしょう

0:18:43.871,0:18:45.238
どうしたら そうできるのでしょう？

0:18:45.238,0:18:48.669
教室での能動的学習です

0:18:48.669,0:18:51.118
ここに挙げたものをはじめ[br]沢山の研究があるのですが

0:18:51.118,0:18:53.198
能動的学習を使い

0:18:53.198,0:18:55.614
教室で学生との交流を持つと

0:18:55.614,0:18:58.310
あらゆる指標で[br]結果が改善されます

0:18:58.310,0:19:00.759
出席率 参加の度合い

0:19:00.759,0:19:02.814
標準テストで評価した学習度

0:19:02.814,0:19:04.678
ご覧のように この実験で

0:19:04.678,0:19:07.548
達成度のスコアは[br]ほとんど倍になっています

0:19:07.548,0:19:11.949
これが大学で時間をかけるべき[br]ことなのかもしれません

0:19:11.949,0:19:16.526
まとめになりますが[br]最高の教育を

0:19:16.526,0:19:18.429
世界中の人に無償で[br]提供できたなら

0:19:18.429,0:19:21.250
何が起きるでしょう？[br]３つあります

0:19:21.250,0:19:24.671
第一に教育が 基本的人権[br]として確立されるでしょう

0:19:24.671,0:19:26.037
動機と能力を持った

0:19:26.037,0:19:27.958
世界中の誰もが

0:19:27.958,0:19:29.909
自分や家族やコミュニティに

0:19:29.909,0:19:31.494
より良い生活をもたらすために

0:19:31.494,0:19:33.511
必要なスキルを手にできる権利です

0:19:33.511,0:19:36.142
第二に 生涯学習が[br]可能になるでしょう

0:19:36.142,0:19:38.093
多くの人が 高校や大学を[br]卒業したときに

0:19:38.093,0:19:41.405
学びやめてしまうのは[br]残念なことです

0:19:41.405,0:19:43.886
素晴らしい学習コンテンツが

0:19:43.886,0:19:46.629
提供されることで[br]望むときにはいつでも

0:19:46.629,0:19:47.765
新しいことを学び

0:19:47.765,0:19:49.094
視野を広げたり

0:19:49.094,0:19:51.053
生活を変えることができます

0:19:51.053,0:19:54.198
そして最後に 新たなイノベーションの[br]波を生み出すでしょう

0:19:54.198,0:19:57.270
ものすごい才能を持った人が[br]どこにいるか分かりません

0:19:57.270,0:20:00.278
明日のアインシュタインや[br]明日のスティーブ・ジョブズは

0:20:00.278,0:20:02.893
アフリカの僻地の村に[br]いるかもしれません

0:20:02.893,0:20:05.549
その人たちに教育を[br]提供できたなら

0:20:05.549,0:20:07.905
彼らは次の大いなる[br]アイデアを生み出し

0:20:07.905,0:20:10.309
すべての人のため 世界をより良い場所に[br]変えてくれることでしょう

0:20:10.309,0:20:11.469
どうもありがとうございました

0:20:11.469,0:20:19.052
(拍手)