1
00:00:00,725 --> 00:00:03,836
皆さんの多くと同じように
私は幸運に恵まれました

2
00:00:03,836 --> 00:00:07,236
高い教育をみんな受けている
家庭に生まれました

3
00:00:07,236 --> 00:00:11,474
３代続きの博士で
両親はともに学者です

4
00:00:11,474 --> 00:00:15,268
子どもの頃は 大学にある父の
研究室を遊び場にしていました

5
00:00:15,268 --> 00:00:19,117
だから いい大学に進むのも
当然のことのように思っていました

6
00:00:19,117 --> 00:00:22,918
そしてそれが私に大きな
可能性を与えてくれました

7
00:00:22,918 --> 00:00:27,038
あいにくと世界の人の多くは
そんな幸運に恵まれてはいません

8
00:00:27,038 --> 00:00:30,173
場所によっては たとえば
南アフリカなどでは

9
00:00:30,173 --> 00:00:32,878
教育は容易に得られる
ものではありません

10
00:00:32,878 --> 00:00:35,853
教育システムは
アパルトヘイトの時代に

11
00:00:35,853 --> 00:00:38,726
少数の白人向けに
作られました

12
00:00:38,726 --> 00:00:41,426
その結果 優れた
教育を受けることを望み

13
00:00:41,426 --> 00:00:45,278
それに値する人のための
場所が 不足しています

14
00:00:45,278 --> 00:00:49,158
この希少性が 今年１月に
ヨハネスブルグ大学で起きた

15
00:00:49,158 --> 00:00:50,994
事件に繋がりました

16
00:00:50,994 --> 00:00:53,125
大学入試の受付が 一部追加で

17
00:00:53,125 --> 00:00:56,094
行われることになったとき

18
00:00:56,094 --> 00:00:58,654
そのチャンスを掴むため

19
00:00:58,654 --> 00:01:02,706
列の先頭になりたいと思った
何千という人が

20
00:01:02,706 --> 00:01:06,586
登録開始の前夜 門の外に
何キロもの列を作りました

21
00:01:06,586 --> 00:01:08,894
門が開いたとたん
人々が殺到して

22
00:01:08,894 --> 00:01:12,546
20人が怪我をし １人の女性が
亡くなりました

23
00:01:12,546 --> 00:01:14,486
息子の人生に 少しでも

24
00:01:14,486 --> 00:01:18,549
良いチャンスを与えたいと
願った母親でした

25
00:01:18,549 --> 00:01:21,706
教育の場に事欠かない
アメリカのような場所でさえ

26
00:01:21,706 --> 00:01:26,062
みんなに行き渡っている
わけではありません

27
00:01:26,062 --> 00:01:28,734
この何年か医療費の高騰が

28
00:01:28,734 --> 00:01:30,723
よく話題に上りますが

29
00:01:30,723 --> 00:01:33,365
あまり認識されていないのは

30
00:01:33,365 --> 00:01:37,387
同じ時期に高等教育の費用が

31
00:01:37,387 --> 00:01:39,867
その２倍のペースで増え

32
00:01:39,867 --> 00:01:44,147
1985年の5.6倍にも
なっていることです

33
00:01:44,147 --> 00:01:48,681
このため 教育が今や多くの人の
手が届かないものになっています

34
00:01:48,681 --> 00:01:52,482
そして どうにか高等教育を
受けることのできた人たちでさえ

35
00:01:52,482 --> 00:01:55,107
機会が開かれているとは限りません

36
00:01:55,107 --> 00:01:58,314
最近のアメリカの
大学卒業生で

37
00:01:58,314 --> 00:02:00,627
それだけの教育を実際に
必要とする仕事に

38
00:02:00,627 --> 00:02:04,090
就いているのは
半数強にすぎません

39
00:02:04,090 --> 00:02:05,930
トップレベルの大学の

40
00:02:05,930 --> 00:02:07,882
卒業生を別にすると

41
00:02:07,882 --> 00:02:10,514
多くの人が その時間と
労力に見合った恩恵を

42
00:02:10,514 --> 00:02:14,050
受けていないのです

43
00:02:14,050 --> 00:02:17,080
トーマス・フリードマンが最近の
ニューヨークタイムズ紙のコラムで

44
00:02:17,080 --> 00:02:21,448
私たちの活動の背後にある本質を
彼ならではの鋭さで捉えています

45
00:02:21,448 --> 00:02:24,568
「突如可能になったことと
どうしても必要とされていたものが

46
00:02:24,568 --> 00:02:28,467
出会ったとき 大きなブレークスルー
は起きる」と彼は書きました

47
00:02:28,467 --> 00:02:31,088
どうしても必要とされていたもの
についてはお話ししましたので

48
00:02:31,088 --> 00:02:33,600
次に もう一方の
話をしましょう

49
00:02:33,600 --> 00:02:36,719
突如可能になったことを
明らかにしたのは

50
00:02:36,719 --> 00:02:38,287
スタンフォードの３つの
人気講義でした

51
00:02:38,287 --> 00:02:42,167
それぞれを10万人以上が受講したのです
これを理解するために

52
00:02:42,167 --> 00:02:45,551
その講義の１つで
私の同僚兼 共同創業者である

53
00:02:45,551 --> 00:02:47,471
アンドリュー・ンが受け持つ

54
00:02:47,471 --> 00:02:49,200
授業を取り上げましょう

55
00:02:49,200 --> 00:02:51,519
彼はスタンフォードでも
人気の授業である

56
00:02:51,519 --> 00:02:52,728
「機械学習」を教えています

57
00:02:52,728 --> 00:02:56,246
この授業は毎年400人が
受講登録していますが

58
00:02:56,246 --> 00:02:59,511
それを一般の人に向けて
教えることにしたら

59
00:02:59,511 --> 00:03:02,127
10万人が登録したのです

60
00:03:02,127 --> 00:03:04,136
これがどれほど大きな
数字かというと

61
00:03:04,136 --> 00:03:06,495
アンドリューが同じ数の学生を

62
00:03:06,495 --> 00:03:08,321
スタンフォードの教室で
教えようと思ったら

63
00:03:08,321 --> 00:03:12,247
250年教え続けなければ
ならないのです

64
00:03:12,247 --> 00:03:15,733
きっと飽きてしまうでしょうね

65
00:03:15,733 --> 00:03:18,470
この反響の大きさを
目の当たりにしたとき

66
00:03:18,470 --> 00:03:21,598
アンドリューと私は
これをスケールアップして

67
00:03:21,598 --> 00:03:25,718
最高のクオリティの教育を 可能な限り多くの人に
届ける努力をすべきだと思いました

68
00:03:25,718 --> 00:03:27,213
それでCourseraを設立して

69
00:03:27,213 --> 00:03:30,350
最高の大学の
最高の講師陣による

70
00:03:30,350 --> 00:03:33,667
最高の授業を
世界のすべての人に

71
00:03:33,667 --> 00:03:37,695
無償で提供することを
目標に掲げました

72
00:03:37,695 --> 00:03:40,295
現在４つの大学の多岐にわたる

73
00:03:40,295 --> 00:03:43,494
43の授業を提供しています

74
00:03:43,494 --> 00:03:45,327
どんなものか少し

75
00:03:45,327 --> 00:03:48,605
ご覧いただきましょう

76
00:03:48,605 --> 00:03:49,818
解析の授業にようこそ

77
00:03:49,818 --> 00:03:51,698
保険を持たない人が
５千万人いるのです

78
00:03:51,698 --> 00:03:54,969
モデルは効果的な組織や
政策を作る助けになります

79
00:03:54,969 --> 00:03:57,377
信じがたい差別を
受けているのです

80
00:03:57,377 --> 00:03:59,169
ブッシュは 将来人々が額にカメラを

81
00:03:59,169 --> 00:04:01,547
付けるようになると想像したのです

82
00:04:01,547 --> 00:04:05,801
ミルズは その社会学の研究者に
心の資質を開発してほしかったのです･･･

83
00:04:05,801 --> 00:04:09,466
垂れ下がったケーブルの形は
双曲線余弦関数になります

84
00:04:09,466 --> 00:04:12,537
画像の各ピクセルについて
赤を0に設定します

85
00:04:12,537 --> 00:04:15,514
ワクチンはポリオウィルスの
撲滅を可能にしました

86
00:04:15,514 --> 00:04:19,137
“Does Lufthansa serve breakfast and San Jose?”
と言うと変に聞こえますよね

87
00:04:19,137 --> 00:04:22,753
どちらのコインを選ぶかということで
２回コイン投げをします

88
00:04:22,753 --> 00:04:26,440
大規模機械学習によって
得たいのは計算的な･･･

89
00:04:26,440 --> 00:04:32,049
(拍手)

90
00:04:32,049 --> 00:04:34,323
当然のことだと思いますが

91
00:04:34,323 --> 00:04:36,561
最高の大学の
最高のコンテンツが

92
00:04:36,561 --> 00:04:39,448
ただで手に入ることを
学生は歓迎します

93
00:04:39,448 --> 00:04:41,970
２月にこのウェブサイトを
開設して以来

94
00:04:41,970 --> 00:04:46,328
190カ国から64万人が
参加しています

95
00:04:46,328 --> 00:04:48,480
受講登録数は150万

96
00:04:48,480 --> 00:04:51,330
15の授業で600万の
小テストの回答があり

97
00:04:51,330 --> 00:04:56,246
1400万回ビデオが
視聴されています

98
00:04:56,246 --> 00:04:58,764
でも肝心なのは数ではなく

99
00:04:58,764 --> 00:05:00,405
人間です

100
00:05:00,405 --> 00:05:03,381
インドの小さな村に
住むアカシュには

101
00:05:03,381 --> 00:05:05,556
スタンフォードのような
クオリティの授業に

102
00:05:05,556 --> 00:05:07,045
接する機会もお金も

103
00:05:07,045 --> 00:05:09,560
ありませんでした

104
00:05:09,560 --> 00:05:11,598
２人の子どもを持つ
シングルマザーの

105
00:05:11,598 --> 00:05:13,565
ジェニーは
能力を磨き

106
00:05:13,565 --> 00:05:16,700
大学に戻って修士号を
取りたいと思っています

107
00:05:16,700 --> 00:05:19,836
ライアンは大学に
行くことができません

108
00:05:19,836 --> 00:05:21,701
免疫不全の娘がいて

109
00:05:21,701 --> 00:05:25,084
家に雑菌を持ち込む
リスクのため

110
00:05:25,084 --> 00:05:26,924
家を出られないのです

111
00:05:26,924 --> 00:05:28,556
最近ライアンから
連絡があり

112
00:05:28,556 --> 00:05:30,808
この話がハッピーエンド
になったと聞いて

113
00:05:30,808 --> 00:05:32,740
とても喜んでいます

114
00:05:32,740 --> 00:05:34,643
赤ちゃんのシャノンは
左の子ですが

115
00:05:34,643 --> 00:05:35,994
今ではずっと良くなり

116
00:05:35,994 --> 00:05:40,192
ライアンもCourseraで受けた授業を元に
仕事を得ることができました

117
00:05:40,192 --> 00:05:42,436
では Courseraの授業の
何が特別なのでしょう？

118
00:05:42,436 --> 00:05:46,156
オンライン授業なら
別に以前からありました

119
00:05:46,156 --> 00:05:49,868
違っているのは これが本当の
授業体験を与えることです

120
00:05:49,868 --> 00:05:51,594
特定の日に始まり

121
00:05:51,594 --> 00:05:55,228
学生は 毎週毎週ビデオを見て

122
00:05:55,228 --> 00:05:57,083
宿題をします

123
00:05:57,083 --> 00:05:58,874
本当の宿題で

124
00:05:58,874 --> 00:06:02,178
本当の成績と 本当の
締め切りがあります

125
00:06:02,178 --> 00:06:04,234
これは 締め切り日と
サイト利用者数ですが

126
00:06:04,234 --> 00:06:06,322
グラフで突き出している部分は

127
00:06:06,322 --> 00:06:10,111
先延ばしが世界的な現象である
ことを示しています

128
00:06:10,111 --> 00:06:12,687
(笑)

129
00:06:12,687 --> 00:06:14,359
授業の最後に学生は

130
00:06:14,359 --> 00:06:16,215
修了証を受け取ります

131
00:06:16,215 --> 00:06:18,375
それを就職活動先に提示して

132
00:06:18,375 --> 00:06:20,528
より良い仕事を得ることもでき

133
00:06:20,528 --> 00:06:22,588
既にそうしている人たちがいます

134
00:06:22,588 --> 00:06:24,507
この修了証を入学先の

135
00:06:24,507 --> 00:06:27,629
学校に出して 単位として
認めてもらっている

136
00:06:27,629 --> 00:06:29,470
人もいます

137
00:06:29,470 --> 00:06:31,684
だから学生たちは
かけた時間と

138
00:06:31,684 --> 00:06:34,518
労力に対して 実のある
結果を得ているのです

139
00:06:34,518 --> 00:06:37,073
では授業の構成について

140
00:06:37,073 --> 00:06:38,965
少し見ていきましょう

141
00:06:38,965 --> 00:06:41,593
教室の物理的制約を離れ

142
00:06:41,593 --> 00:06:43,890
コンテンツを最初から

143
00:06:43,890 --> 00:06:46,730
オンライン向けに
デザインするなら

144
00:06:46,730 --> 00:06:49,258
たとえば１時間単位の講義を

145
00:06:49,258 --> 00:06:51,673
バラしてしまうこともできます

146
00:06:51,673 --> 00:06:53,458
１つのコンセプトを

147
00:06:53,458 --> 00:06:56,834
8分から12分で説明する
小さなユニットに

148
00:06:56,834 --> 00:06:59,808
教材を分割することができます

149
00:06:59,808 --> 00:07:02,378
学生は各々の背景知識や
関心に応じて

150
00:07:02,378 --> 00:07:06,082
違う順序で 教材を
見ていくことができます

151
00:07:06,082 --> 00:07:08,602
例えば ある学生には

152
00:07:08,602 --> 00:07:11,362
他の学生が既に知っている
前提知識を与える

153
00:07:11,362 --> 00:07:13,433
準備的な教材が役に
立つかもしれません

154
00:07:13,433 --> 00:07:15,873
あるいは自分で学んでいける

155
00:07:15,873 --> 00:07:18,959
進んだ内容の教材に興味を持つ
学生もいるかもしれません

156
00:07:18,959 --> 00:07:22,194
ですから この形式によって

157
00:07:22,194 --> 00:07:25,018
全員に一律同じものを押しつける
従来のモデルを打ち壊し

158
00:07:25,018 --> 00:07:29,010
個人個人に合ったカリキュラムを
組めるようになるのです

159
00:07:29,010 --> 00:07:31,353
私たちは教育者ですから

160
00:07:31,353 --> 00:07:34,713
黙ってビデオを見ているだけでは
学べないことを知っています

161
00:07:34,713 --> 00:07:37,658
私たちのアプローチにおける
最大の要素は

162
00:07:37,658 --> 00:07:40,250
学習内容を本当に
理解するための

163
00:07:40,250 --> 00:07:42,659
練習問題を課している

164
00:07:42,659 --> 00:07:45,815
ことかもしれません

165
00:07:45,815 --> 00:07:49,083
練習問題の重要性は 多くの
研究によって示されています

166
00:07:49,083 --> 00:07:51,615
たとえばこれは 去年の

167
00:07:51,615 --> 00:07:54,447
サイエンス誌に
載った研究ですが

168
00:07:54,447 --> 00:07:57,239
習ったことを
単に繰り返すだけの

169
00:07:57,239 --> 00:07:58,639
単純な復習問題が

170
00:07:58,639 --> 00:08:00,559
他の学習方法よりも

171
00:08:00,559 --> 00:08:02,828
試験結果を大きく向上させる

172
00:08:02,828 --> 00:08:07,132
ということが分かりました

173
00:08:07,132 --> 00:08:10,094
復習問題や その他の練習問題を

174
00:08:10,094 --> 00:08:12,348
いろいろ組み込んでいます

175
00:08:12,348 --> 00:08:16,492
ビデオも単なるビデオではありません

176
00:08:16,492 --> 00:08:18,535
数分ごとに止まって

177
00:08:18,535 --> 00:08:20,686
学生に質問を投げかける
ようになっています

178
00:08:20,686 --> 00:08:22,907
この４つ プロスペクト理論
双曲割引

179
00:08:22,907 --> 00:08:25,999
現状のバイアス
基準率の無視です

180
00:08:25,999 --> 00:08:28,766
いずれもよく知られた
合理的行動からの逸脱です

181
00:08:28,766 --> 00:08:30,390
ここでビデオが止まって

182
00:08:30,390 --> 00:08:32,646
学生は回答欄に答えを書いて
送信します

183
00:08:32,646 --> 00:08:35,869
(不正解 もう一度)
どうも注意して聞いてなかったようです

184
00:08:35,884 --> 00:08:36,753
(笑)

185
00:08:36,753 --> 00:08:38,763
もう一度やって

186
00:08:38,763 --> 00:08:41,299
今度は正解しました

187
00:08:41,299 --> 00:08:43,492
必要なら補足説明を
見ることもできます

188
00:08:43,492 --> 00:08:47,749
それから講義が
先へと進みます

189
00:08:47,749 --> 00:08:49,627
これは私が教室で
聞くような

190
00:08:49,627 --> 00:08:51,708
簡単な質問ですが

191
00:08:51,708 --> 00:08:54,208
教室での場合
80%の学生は

192
00:08:54,208 --> 00:08:55,508
まだ私の言ったことを

193
00:08:55,508 --> 00:08:57,374
書き取っている最中で

194
00:08:57,374 --> 00:09:00,695
15%はFacebookに没頭しており

195
00:09:00,695 --> 00:09:03,151
最前列にいる賢い学生が

196
00:09:03,151 --> 00:09:04,510
他の人たちに

197
00:09:04,510 --> 00:09:06,717
考える間も与えず
答えてしまいます

198
00:09:06,717 --> 00:09:09,589
教師としては
せめて誰か答えの

199
00:09:09,589 --> 00:09:11,237
分かる人がいれば
それでよしとします

200
00:09:11,237 --> 00:09:14,029
だから ほとんどの学生が
質問されたことに

201
00:09:14,029 --> 00:09:17,558
気付きもしないうちに
授業は先に進んでしまいます

202
00:09:17,558 --> 00:09:20,165
でもCourseraでは
すべての学生が

203
00:09:20,165 --> 00:09:22,949
質問に取り組む
ことになります

204
00:09:22,949 --> 00:09:24,885
もちろんこの
単純な復習問題が

205
00:09:24,885 --> 00:09:26,547
すべてではありません

206
00:09:26,547 --> 00:09:29,517
もっと突っ込んだ
練習問題も必要で

207
00:09:29,517 --> 00:09:31,870
学生にフィードバックを

208
00:09:31,870 --> 00:09:33,533
与える必要もあります

209
00:09:33,533 --> 00:09:36,421
でも10万人の宿題を
教育助手を１万人も使わずに

210
00:09:36,421 --> 00:09:39,503
どうやって採点したら
いいのでしょう？

211
00:09:39,503 --> 00:09:41,857
答えはテクノロジーを使う

212
00:09:41,857 --> 00:09:43,352
ということです

213
00:09:43,352 --> 00:09:46,000
幸いテクノロジーの
進歩によって

214
00:09:46,000 --> 00:09:49,268
様々なタイプの宿題の採点が
できるようになっています

215
00:09:49,268 --> 00:09:50,795
ご覧いただいたような

216
00:09:50,795 --> 00:09:53,948
選択肢式の問題や
答えの短い質問のほか

217
00:09:53,948 --> 00:09:57,208
数式や微分の問題も

218
00:09:57,208 --> 00:09:59,160
採点できます

219
00:09:59,160 --> 00:10:02,034
様々なモデルも
採点できます

220
00:10:02,034 --> 00:10:04,210
経営の授業での
金融モデルや

221
00:10:04,210 --> 00:10:07,194
科学や工学の授業での
物理モデル

222
00:10:07,194 --> 00:10:10,938
それに結構込み入った
プログラミング課題も採点できます

223
00:10:10,938 --> 00:10:12,857
単純ですが視覚的な例を

224
00:10:12,857 --> 00:10:14,337
ご覧いただきましょう

225
00:10:14,337 --> 00:10:16,814
これはスタンフォード大の
「コンピュータ科学入門」の

226
00:10:16,814 --> 00:10:18,418
課題ですが 学生は
赤いぼんやりした画像の

227
00:10:18,418 --> 00:10:20,010
色を変えます

228
00:10:20,010 --> 00:10:22,028
ブラウザ上でプログラムを書いて

229
00:10:22,028 --> 00:10:26,086
正しくないと 自由の女神が
船酔いしたような画像になります

230
00:10:26,086 --> 00:10:29,842
もう一度トライして ちゃんと書けたら
それと分かり

231
00:10:29,842 --> 00:10:32,201
次の課題へと進みます

232
00:10:32,201 --> 00:10:35,349
能動的に課題に取り組み
答えが正しいか

233
00:10:35,349 --> 00:10:37,033
間違っているか
分かるというのは

234
00:10:37,033 --> 00:10:40,159
学習のために
欠かせないことです

235
00:10:40,159 --> 00:10:42,434
もちろん全ての授業の

236
00:10:42,434 --> 00:10:45,268
全ての課題の採点が
できるわけではありません

237
00:10:45,268 --> 00:10:48,569
特に人文 社会科学 経営学などの

238
00:10:48,569 --> 00:10:50,491
批判的思考力を見るような

239
00:10:50,491 --> 00:10:54,088
課題の採点には適しません

240
00:10:54,088 --> 00:10:56,337
そこで選択式の出題方法も

241
00:10:56,337 --> 00:10:57,953
そんなに悪くはないと

242
00:10:57,953 --> 00:11:00,649
人文の先生たちを
説得してみましたが

243
00:11:00,649 --> 00:11:02,840
あまりうまくは
いきませんでした

244
00:11:02,840 --> 00:11:05,273
それで別な解決法を
見つける必要がありました

245
00:11:05,273 --> 00:11:08,347
その解決法は 学生が
互いを採点するというものです

246
00:11:08,347 --> 00:11:10,769
このサドラー&グッドのような

247
00:11:10,769 --> 00:11:12,441
過去の研究結果から
相互採点は

248
00:11:12,441 --> 00:11:14,929
再現可能な採点
結果が得られる

249
00:11:14,929 --> 00:11:18,143
驚くほど効果的な方法
だと分かりました

250
00:11:18,143 --> 00:11:19,913
小規模でしか

251
00:11:19,913 --> 00:11:21,400
試されていませんが
ここに出ているように

252
00:11:21,400 --> 00:11:23,882
y 軸の学生による採点は

253
00:11:23,882 --> 00:11:25,193
x 軸の教師による採点と

254
00:11:25,193 --> 00:11:27,489
非常に高い相関を
示しています

255
00:11:27,489 --> 00:11:30,649
さらに驚くのは
自己採点結果で

256
00:11:30,649 --> 00:11:32,960
学生に自分で採点させると—

257
00:11:32,960 --> 00:11:34,697
自分に満点をつけたり
しないよう適切に

258
00:11:34,697 --> 00:11:36,635
動機付けする
必要がありますが—

259
00:11:36,635 --> 00:11:39,826
教師の採点と より高い
相関を示すのです

260
00:11:39,826 --> 00:11:41,433
ですから これは大規模な
採点に使える

261
00:11:41,433 --> 00:11:43,537
効果的な戦略であり

262
00:11:43,537 --> 00:11:46,273
学生にとっても有用な
学習方法です

263
00:11:46,273 --> 00:11:48,528
採点の体験から学ぶ
ことができるからです

264
00:11:48,528 --> 00:11:53,177
私たちは今や 史上最大の
相互採点システムを持っており

265
00:11:53,177 --> 00:11:55,681
何万人という学生が

266
00:11:55,681 --> 00:11:56,879
互いの課題を採点し

267
00:11:56,879 --> 00:11:59,948
極めて良い結果が
得られています

268
00:11:59,948 --> 00:12:02,208
学生たちはもっぱら自室で

269
00:12:02,208 --> 00:12:05,249
１人問題に取り組む
わけではありません

270
00:12:05,249 --> 00:12:07,056
それぞれの授業に 受講生の

271
00:12:07,056 --> 00:12:09,216
コミュニティができあがり

272
00:12:09,216 --> 00:12:11,096
世界中の学生が

273
00:12:11,096 --> 00:12:13,628
互いの成果を共有しています

274
00:12:13,628 --> 00:12:16,280
ご覧いただいているのは

275
00:12:16,280 --> 00:12:19,241
プリンストン大の
「社会学入門」の学生の

276
00:12:19,241 --> 00:12:22,000
所在を示した地図で
Courseraがいかに広く

277
00:12:22,000 --> 00:12:24,960
世界で利用されているか
分かります

278
00:12:24,960 --> 00:12:29,527
学生たちは様々な方法で
互いに協力し合っています

279
00:12:29,527 --> 00:12:32,166
第一に Q&Aフォーラムがあって

280
00:12:32,166 --> 00:12:34,310
学生が何か質問を投げると

281
00:12:34,310 --> 00:12:36,734
他の学生が答えます

282
00:12:36,734 --> 00:12:38,447
これが素晴らしいのは

283
00:12:38,447 --> 00:12:40,117
学生の数が非常に多いため

284
00:12:40,117 --> 00:12:42,482
質問が投げられたのが

285
00:12:42,482 --> 00:12:44,114
明け方の３時だろうと

286
00:12:44,114 --> 00:12:45,696
世界のどこかには

287
00:12:45,696 --> 00:12:47,770
起きていて同じ問題に
取り組んでいる

288
00:12:47,770 --> 00:12:50,083
学生がいるということです

289
00:12:50,083 --> 00:12:52,041
そのため Courseraの

290
00:12:52,041 --> 00:12:54,370
Q&Aフォーラムにおける

291
00:12:54,370 --> 00:12:57,788
質問への回答時間の中央値は
たったの22分です

292
00:12:57,788 --> 00:13:02,365
そのようなレベルのサービスは
スタンフォードではとても提供できません

293
00:13:02,365 --> 00:13:03,706
(笑)

294
00:13:03,706 --> 00:13:05,648
学生の声から分かるように

295
00:13:05,648 --> 00:13:07,335
このオンラインコミュニティの

296
00:13:07,335 --> 00:13:09,856
規模のおかけで

297
00:13:09,856 --> 00:13:12,455
学生の交流は 実際の
教室におけるよりも

298
00:13:12,455 --> 00:13:16,648
広く深いものになっています

299
00:13:16,648 --> 00:13:18,992
学生たちはまた

300
00:13:18,992 --> 00:13:20,855
教師の側からの
働きかけなしに

301
00:13:20,855 --> 00:13:22,758
小さな学習グループを
自主的に作っています

302
00:13:22,758 --> 00:13:25,120
あるものは地域限定の
学習グループで

303
00:13:25,120 --> 00:13:26,946
毎週集まって

304
00:13:26,946 --> 00:13:29,668
課題に取り組んでいます

305
00:13:29,668 --> 00:13:31,568
これはサンフランシスコの
グループですが

306
00:13:31,568 --> 00:13:33,887
同じようなものが
世界中にあります

307
00:13:33,887 --> 00:13:35,919
一方バーチャルな
学習グループもあって

308
00:13:35,919 --> 00:13:38,908
言語や文化によって
まとまっているものもあれば

309
00:13:38,908 --> 00:13:40,352
左下のもののような

310
00:13:40,352 --> 00:13:44,148
他の文化圏の人との
交流を望む

311
00:13:44,148 --> 00:13:45,911
ユニバーサルな
多文化の

312
00:13:45,911 --> 00:13:48,917
学習グループもあります

313
00:13:48,917 --> 00:13:51,028
このようなフレームワークから
得られる可能性には

314
00:13:51,028 --> 00:13:54,353
膨大なものがあります

315
00:13:54,353 --> 00:13:58,007
第一に人間の学習について

316
00:13:58,007 --> 00:14:00,441
かつてない洞察を得られる

317
00:14:00,441 --> 00:14:02,730
可能性です

318
00:14:02,730 --> 00:14:06,193
ここで集められるデータは
独特のものです

319
00:14:06,193 --> 00:14:10,202
何万という学生による
あらゆるクリック

320
00:14:10,202 --> 00:14:14,565
あらゆる宿題の提出 あらゆるフォーラム
投稿データを集められます

321
00:14:14,565 --> 00:14:16,908
人間の学習の研究を

322
00:14:16,908 --> 00:14:18,841
仮説駆動でなく

323
00:14:18,841 --> 00:14:21,699
データ駆動で行うことができます

324
00:14:21,699 --> 00:14:24,740
これは生物学に革命を
もたらしたのと同じ変化です

325
00:14:24,740 --> 00:14:28,164
これらのデータを使って
根本的な疑問に答えることができます

326
00:14:28,164 --> 00:14:30,044
効果的な優れた学習戦略と

327
00:14:30,044 --> 00:14:32,740
そうでないものは何か？

328
00:14:32,740 --> 00:14:34,980
個々の授業内容についても

329
00:14:34,980 --> 00:14:36,517
学生がよくする勘違いに

330
00:14:36,517 --> 00:14:39,772
どんなものがあり
どうすれば避けられるか

331
00:14:39,772 --> 00:14:41,949
考えることができます

332
00:14:41,949 --> 00:14:43,373
これはアンドリューの

333
00:14:43,373 --> 00:14:45,389
機械学習の授業の例ですが

334
00:14:45,389 --> 00:14:47,597
ある課題に対する

335
00:14:47,597 --> 00:14:49,207
間違った答えの
分布を示しています

336
00:14:49,207 --> 00:14:51,100
答えが２つの数字の
組み合わせだったので

337
00:14:51,100 --> 00:14:53,371
二次元平面に
プロットできました

338
00:14:53,371 --> 00:14:57,149
小さな×印のそれぞれが
間違った答えを表しています

339
00:14:57,149 --> 00:14:59,555
左上の大きな×印では

340
00:14:59,555 --> 00:15:01,703
２千人の学生が

341
00:15:01,703 --> 00:15:04,748
同じ間違った答えをしています

342
00:15:04,748 --> 00:15:07,075
100人の教室で２人の学生が

343
00:15:07,075 --> 00:15:08,362
同じ間違いをしても

344
00:15:08,362 --> 00:15:09,713
気付かないでしょうが

345
00:15:09,713 --> 00:15:12,273
２千人が同じ間違いをすれば

346
00:15:12,273 --> 00:15:13,970
見落としようがありません

347
00:15:13,970 --> 00:15:16,162
それでアンドリューと学生たちは

348
00:15:16,162 --> 00:15:17,682
このような課題を調べて

349
00:15:17,682 --> 00:15:21,770
勘違いの原因を突き止めました

350
00:15:21,770 --> 00:15:24,290
そして学生が それと
同じ間違いをしたときに

351
00:15:24,290 --> 00:15:26,539
エラーメッセージを

352
00:15:26,539 --> 00:15:28,718
出すようにしました

353
00:15:28,718 --> 00:15:30,802
だから学生は
この勘違いに対して

354
00:15:30,802 --> 00:15:32,828
専用のフィードバックを受け

355
00:15:32,828 --> 00:15:37,227
より効果的に 勘違いを解消できます

356
00:15:37,227 --> 00:15:41,038
このようなパーソナライゼーションは

357
00:15:41,038 --> 00:15:44,178
規模によって可能になったものです

358
00:15:44,178 --> 00:15:46,490
パーソナライゼーションは

359
00:15:46,490 --> 00:15:48,913
ここで一番大きな
可能性かもしれません

360
00:15:48,913 --> 00:15:51,258
30年来の問題を

361
00:15:51,258 --> 00:15:53,948
解決できるかも
しれないのですから

362
00:15:53,948 --> 00:15:57,297
教育の研究者ベンジャミン・
ブルームは 1984年に

363
00:15:57,297 --> 00:15:59,548
２シグマ問題という
問題を提起しました

364
00:15:59,548 --> 00:16:02,610
３種類のグループの観察から
見出されたものです

365
00:16:02,610 --> 00:16:06,218
第一のグループは教室での
講義で学習します

366
00:16:06,218 --> 00:16:08,995
第二のグループも

367
00:16:08,995 --> 00:16:10,714
通常の授業で学習しますが

368
00:16:10,714 --> 00:16:12,794
習得度アプローチを使い

369
00:16:12,794 --> 00:16:14,714
前の課題を習得しなければ

370
00:16:14,714 --> 00:16:18,068
次の課題には進めません

371
00:16:18,068 --> 00:16:20,362
三番目はチューターからの

372
00:16:20,362 --> 00:16:24,890
個別指導で教わるグループです

373
00:16:24,890 --> 00:16:28,162
習得度ベースのグループは

374
00:16:28,162 --> 00:16:30,450
通常の講義ベースのグループよりも

375
00:16:30,450 --> 00:16:32,844
得点が標準偏差(σ)の分だけ
良くなり

376
00:16:32,844 --> 00:16:34,988
個別指導のグループでは

377
00:16:34,988 --> 00:16:36,818
成績が２σ良くなっています

378
00:16:36,818 --> 00:16:38,281
どういうことかというと

379
00:16:38,281 --> 00:16:40,114
講義ベースの場合の点数の

380
00:16:40,114 --> 00:16:43,033
中央値を閾値としたとき
講義ベースのグループでは

381
00:16:43,033 --> 00:16:44,371
中央値を閾値としたとき
講義ベースのグループでは

382
00:16:44,371 --> 00:16:48,250
半数がそれより上
半数がそれより下になりますが

383
00:16:48,250 --> 00:16:50,348
個別指導のグループでは

384
00:16:50,348 --> 00:16:55,149
98%がこの閾値よりも
上になります

385
00:16:55,149 --> 00:16:59,069
98%の学生が平均以上
になる教育というのを

386
00:16:59,069 --> 00:17:01,267
考えてみてください

387
00:17:01,267 --> 00:17:04,690
これが２σ問題です

388
00:17:04,690 --> 00:17:07,089
社会として学生全員に

389
00:17:07,089 --> 00:17:10,161
人間のチューターを割り当てる
ことは 不可能ですが

390
00:17:10,161 --> 00:17:12,410
学生全員にコンピュータや
スマートフォンを

391
00:17:12,410 --> 00:17:14,429
提供することなら
できるでしょう

392
00:17:14,429 --> 00:17:16,618
問題はテクノロジーによって

393
00:17:16,618 --> 00:17:19,993
左の青い曲線を
右の緑の曲線に

394
00:17:19,993 --> 00:17:22,731
どこまで近づけられるか
ということです

395
00:17:22,731 --> 00:17:25,068
習得度ベースの学習は コンピュータで
容易に実現できます

396
00:17:25,068 --> 00:17:26,473
コンピュータは

397
00:17:26,473 --> 00:17:29,546
同じビデオを５回
繰り返すのを厭いません

398
00:17:29,546 --> 00:17:32,797
同じ問題を 繰り返し
採点するのも厭いません

399
00:17:32,802 --> 00:17:35,828
それはご覧いただいた例の通りです

400
00:17:35,828 --> 00:17:37,682
パーソナライゼーションもまた

401
00:17:37,682 --> 00:17:39,818
可能になり始めています

402
00:17:39,818 --> 00:17:43,010
ご覧いただいたような
パーソナライズされたカリキュラムや

403
00:17:43,010 --> 00:17:46,274
パーソナライズされたフィードバックを
提供することができます

404
00:17:46,274 --> 00:17:48,762
ここでのゴールは

405
00:17:48,762 --> 00:17:52,259
緑の曲線に向かって どこまで
押し進められるかということです

406
00:17:52,259 --> 00:17:57,618
これがそんなに素晴らしいものなら
大学は陳腐化するのでしょうか？

407
00:17:57,618 --> 00:18:00,610
マーク・トウェインは
確かにそう考えていました

408
00:18:00,610 --> 00:18:03,155
彼はこう言っています
「大学というのは

409
00:18:03,155 --> 00:18:04,858
教授の講義ノートが 学生の講義ノートへと
両者の頭脳を介さずに変換される場所である」

410
00:18:04,858 --> 00:18:07,234
教授の講義ノートが 学生の講義ノートへと
両者の頭脳を介さずに変換される場所である」

411
00:18:07,234 --> 00:18:11,281
(笑)

412
00:18:11,281 --> 00:18:13,949
私はマーク・トウェインに
異を唱えたいと思います

413
00:18:13,949 --> 00:18:16,614
彼が難じているのは
大学というよりは

414
00:18:16,614 --> 00:18:19,364
多くの大学が多大な
時間を費やしている

415
00:18:19,364 --> 00:18:22,148
講義ベースの形式です

416
00:18:22,148 --> 00:18:25,307
さらに遡ってプルタルコスは
こう言っています

417
00:18:25,307 --> 00:18:27,534
「心というのは 満たすべき
容れ物ではなく

418
00:18:27,534 --> 00:18:29,557
焚き付けるべき
木のようなものである」

419
00:18:29,557 --> 00:18:31,747
大学は学生の頭に講義内容を

420
00:18:31,747 --> 00:18:34,318
詰め込もうとするのではなく

421
00:18:34,318 --> 00:18:38,118
実際の対話を通じて
彼らのクリエイティビティや

422
00:18:38,118 --> 00:18:41,373
想像力や問題解決能力を
焚き付けることに

423
00:18:41,373 --> 00:18:43,871
もっと時間を費やすべきでしょう

424
00:18:43,871 --> 00:18:45,238
どうしたら そうできるのでしょう？

425
00:18:45,238 --> 00:18:48,669
教室での能動的学習です

426
00:18:48,669 --> 00:18:51,118
ここに挙げたものをはじめ
沢山の研究があるのですが

427
00:18:51,118 --> 00:18:53,198
能動的学習を使い

428
00:18:53,198 --> 00:18:55,614
教室で学生との交流を持つと

429
00:18:55,614 --> 00:18:58,310
あらゆる指標で
結果が改善されます

430
00:18:58,310 --> 00:19:00,759
出席率 参加の度合い

431
00:19:00,759 --> 00:19:02,814
標準テストで評価した学習度

432
00:19:02,814 --> 00:19:04,678
ご覧のように この実験で

433
00:19:04,678 --> 00:19:07,548
達成度のスコアは
ほとんど倍になっています

434
00:19:07,548 --> 00:19:11,949
これが大学で時間をかけるべき
ことなのかもしれません

435
00:19:11,949 --> 00:19:16,526
まとめになりますが
最高の教育を

436
00:19:16,526 --> 00:19:18,429
世界中の人に無償で
提供できたなら

437
00:19:18,429 --> 00:19:21,250
何が起きるでしょう？
３つあります

438
00:19:21,250 --> 00:19:24,671
第一に教育が 基本的人権
として確立されるでしょう

439
00:19:24,671 --> 00:19:26,037
動機と能力を持った

440
00:19:26,037 --> 00:19:27,958
世界中の誰もが

441
00:19:27,958 --> 00:19:29,909
自分や家族やコミュニティに

442
00:19:29,909 --> 00:19:31,494
より良い生活をもたらすために

443
00:19:31,494 --> 00:19:33,511
必要なスキルを手にできる権利です

444
00:19:33,511 --> 00:19:36,142
第二に 生涯学習が
可能になるでしょう

445
00:19:36,142 --> 00:19:38,093
多くの人が 高校や大学を
卒業したときに

446
00:19:38,093 --> 00:19:41,405
学びやめてしまうのは
残念なことです

447
00:19:41,405 --> 00:19:43,886
素晴らしい学習コンテンツが

448
00:19:43,886 --> 00:19:46,629
提供されることで
望むときにはいつでも

449
00:19:46,629 --> 00:19:47,765
新しいことを学び

450
00:19:47,765 --> 00:19:49,094
視野を広げたり

451
00:19:49,094 --> 00:19:51,053
生活を変えることができます

452
00:19:51,053 --> 00:19:54,198
そして最後に 新たなイノベーションの
波を生み出すでしょう

453
00:19:54,198 --> 00:19:57,270
ものすごい才能を持った人が
どこにいるか分かりません

454
00:19:57,270 --> 00:20:00,278
明日のアインシュタインや
明日のスティーブ・ジョブズは

455
00:20:00,278 --> 00:20:02,893
アフリカの僻地の村に
いるかもしれません

456
00:20:02,893 --> 00:20:05,549
その人たちに教育を
提供できたなら

457
00:20:05,549 --> 00:20:07,905
彼らは次の大いなる
アイデアを生み出し

458
00:20:07,905 --> 00:20:10,309
すべての人のため 世界をより良い場所に
変えてくれることでしょう

459
00:20:10,309 --> 00:20:11,469
どうもありがとうございました

460
00:20:11,469 --> 00:20:19,052
(拍手)