1
00:00:00,725 --> 00:00:03,836
Jestem szczęściarą, tak jak wielu z was.

2
00:00:03,836 --> 00:00:07,236
Pochodzę z rodziny, 
w której nauka była wszechobecna.

3
00:00:07,236 --> 00:00:11,474
Należę do trzeciego pokolenia lekarzy,
oboje moi rodzice są naukowcami.

4
00:00:11,474 --> 00:00:15,268
Dzieciństwo spędziłam 
w laboratorium uniwersyteckim ojca.

5
00:00:15,268 --> 00:00:19,117
Było to oczywiste,
że będę uczęszczać na najlepsze uczelnie,

6
00:00:19,117 --> 00:00:22,918
które otworzyły drogę 
do świata nieskończonych możliwości.

7
00:00:22,918 --> 00:00:27,038
Niestety, większość ludzi na świecie
nie ma tyle szczęścia.

8
00:00:27,038 --> 00:00:30,173
W niektórych częściach świata, jak w RPA,

9
00:00:30,173 --> 00:00:32,878
edukacja nie jest ogólnodostępna.

10
00:00:32,878 --> 00:00:35,853
System edukacyjny
w Południowej Afryce został stworzony

11
00:00:35,853 --> 00:00:38,726
w czasach apartheidu
dla białej mniejszości,

12
00:00:38,726 --> 00:00:41,426
w związku z czym obecnie brakuje miejsc

13
00:00:41,426 --> 00:00:45,278
dla wielu osób, którzy zasługują
na edukację na wysokim poziomie.

14
00:00:45,278 --> 00:00:49,068
Ten deficyt doprowadził
do kryzysu w styczniu tego roku

15
00:00:49,068 --> 00:00:50,994
na uniwersytecie w Johannesburgu.

16
00:00:50,994 --> 00:00:55,555
Została garstka wolnych miejsc
po standardowym procesie rekrutacji,

17
00:00:55,555 --> 00:00:58,654
które poprzedzającej nocy
miały zostać udostępnione,

18
00:00:58,654 --> 00:01:03,306
tysiące ludzi ustawiło się
w kolejce długiej na ponad dwa kilometry

19
00:01:03,306 --> 00:01:06,586
licząc na to,
że zajmą jedno z tych miejsc.

20
00:01:06,586 --> 00:01:08,894
Po otwarciu bram ludzie wpadli w szał,

21
00:01:08,894 --> 00:01:12,546
20 osób zostało rannych,
jedna kobieta zginęła.

22
00:01:12,546 --> 00:01:14,846
Była to matka, która oddała życie

23
00:01:14,846 --> 00:01:18,549
próbując zapewnić synowi
szansę na lepszą przyszłość.

24
00:01:18,549 --> 00:01:21,706
Ale nawet w krajach takich jak USA,

25
00:01:21,706 --> 00:01:26,062
gdzie edukacja jest powszechna,
nie każdy ma do niej dostęp.

26
00:01:26,062 --> 00:01:28,734
Prowadzono wiele rozmów w ostatnich latach

27
00:01:28,734 --> 00:01:30,723
o wzroście kosztów opieki medycznej.

28
00:01:30,723 --> 00:01:33,365
Wiele osób mogło nie zwrócić uwagi na to,

29
00:01:33,365 --> 00:01:37,387
że w tym samym czasie
wysokość czesnego na wyższych uczelniach

30
00:01:37,387 --> 00:01:39,867
wzrastała dwukrotnie szybciej

31
00:01:39,867 --> 00:01:44,147
dając 559% wzrostu od 1985 roku,

32
00:01:44,147 --> 00:01:48,681
w związku z czy ​​edukacja
stała się dla wielu osób niedostępna.

33
00:01:48,681 --> 00:01:52,482
Nawet dla osób,
które zdobyły wyższe wykształcenie,

34
00:01:52,482 --> 00:01:55,107
drzwi do lepszego życia
mogą być zamknięte.

35
00:01:55,107 --> 00:02:00,634
Niewiele ponad połowa
absolwentów szkół wyższych w USA

36
00:02:00,634 --> 00:02:04,090
pracuje w zawodzie
zgodnym z uzyskanym wykształceniem.

37
00:02:04,090 --> 00:02:07,900
Nie dotyczy to, rzecz jasna,
studentów czołowych uczelni wyższych,

38
00:02:07,900 --> 00:02:14,024
ale wielu innych nie jest wynagradzanych
za poświęcony czas i wysiłek.

39
00:02:14,024 --> 00:02:17,080
Tom Friedman,
w swoim artykule dla New York Timesa,

40
00:02:17,080 --> 00:02:21,448
ujął lepiej niż inni
motywację za tymi wysiłkami.

41
00:02:21,448 --> 00:02:24,568
Stwierdził,
że największe przełomy następują,

42
00:02:24,568 --> 00:02:28,467
kiedy nowa możliwość 
pozwala sprostać rozpaczliwej potrzebie.

43
00:02:28,467 --> 00:02:31,088
Mówiłam już o rozpaczliwych potrzebach,

44
00:02:31,088 --> 00:02:33,600
pomówmy o nowych możliwościach.

45
00:02:33,600 --> 00:02:38,299
To, co jest potrzebne pokazały
trzy przedmioty Uniwersytetu Stanforda,

46
00:02:38,299 --> 00:02:42,167
na każdy z nich zapisało się
około 100 tysięcy słuchaczy.

47
00:02:42,167 --> 00:02:45,551
Żeby lepiej to zrozumieć, 
przyjrzyjmy się jednemu,

48
00:02:45,551 --> 00:02:49,221
"Uczenie maszynowe",
prowadzone przez mojego kolegę, Andrew Ng.

49
00:02:49,221 --> 00:02:52,739
Jest to jeden z najbardziej
obleganych przedmiotów,

50
00:02:52,739 --> 00:02:56,246
za każdym razem
przyciąga około 400 słuchaczy.

51
00:02:56,246 --> 00:02:59,511
Gdy Andrew prowadził ten przedmiot online,

52
00:02:59,511 --> 00:03:02,127
zapisało się 100 tysięcy osób.

53
00:03:02,127 --> 00:03:04,136
Żeby to zobrazować,

54
00:03:04,136 --> 00:03:08,325
by dotrzeć
do tylu odbiorców na Stanfordzie,

55
00:03:08,325 --> 00:03:12,247
Andrew musiałby wykładać przez 250 lat.

56
00:03:12,247 --> 00:03:15,733
W końcu by się znudził.

57
00:03:15,733 --> 00:03:18,470
Widząc wpływ tego przedsięwzięcia,

58
00:03:18,470 --> 00:03:21,598
postanowiliśmy rozszerzyć skalę,

59
00:03:21,598 --> 00:03:25,718
udostępniając edukację 
jak największej ilości osób.

60
00:03:25,718 --> 00:03:30,353
Tak powstała Coursera,
która dostarcza najlepsze kursy

61
00:03:30,353 --> 00:03:33,667
najlepszych wykładowców 
z najlepszych uniwersytetów

62
00:03:33,667 --> 00:03:37,695
wszystkim na całym świecie za darmo.

63
00:03:37,695 --> 00:03:40,295
Obecnie są na niej 43 kursy

64
00:03:40,295 --> 00:03:43,494
z czterech uniwersytetów,
z różnych dziedzin.

65
00:03:43,494 --> 00:03:46,897
Pokażę wam jak to działa.

66
00:03:46,897 --> 00:03:49,825
(Wideo) Robert Ghrist:
Witam na analizie matematycznej.

67
00:03:49,825 --> 00:03:52,018
Ezekiel Emanuel:
50 mln osób bez ubezpieczenia.

68
00:03:52,018 --> 00:03:55,401
Scott Page: Modele pozwalają tworzyć
skuteczniejsze instytucje i strategie.

69
00:03:55,401 --> 00:03:57,414
Trwa niewiarygodna segregacja.

70
00:03:57,414 --> 00:04:01,559
Scott Klemmer: Bush myślał,
że będziemy nosić kamery na głowie.

71
00:04:01,559 --> 00:04:05,801
Mitchell Duneier: Mills chce, 
by studenci socjologii rozwijali umysł...

72
00:04:05,801 --> 00:04:09,466
RG: Wiszący kabel przybiera postać 
hiperbolicznego cosinusa.

73
00:04:09,466 --> 00:04:12,537
Nick Parlante: Dla każdego piksela 
wyzeruj kolor czerwony.

74
00:04:12,537 --> 00:04:15,514
Paul Offit: Szczepionki umożliwiły 
eliminację wirusa polio.

75
00:04:15,514 --> 00:04:19,137
Dan Jurafsky: Czy Lufthansa daje śniadanie
w San Jose? Brzmi śmiesznie.

76
00:04:19,137 --> 00:04:22,753
Daphne Koller: To wybrana moneta, 
a to dwa kolejne rzuty.

77
00:04:22,753 --> 00:04:26,760
Andrew Ng: W uczeniu maszynowym na dużą
skalę chcemy opracować obliczenia...

78
00:04:26,760 --> 00:04:29,369
(Brawa)

79
00:04:32,049 --> 00:04:34,323
DK: Zgodnie z zamierzeniem,

80
00:04:34,323 --> 00:04:36,561
studenci otrzymują najlepsze materiały

81
00:04:36,561 --> 00:04:39,448
z najlepszych uniwersytetów za darmo.

82
00:04:39,448 --> 00:04:41,970
Od otwarcia portalu w lutym,

83
00:04:41,970 --> 00:04:46,810
mamy 640 tysięcy studentów ze 190 krajów

84
00:04:46,810 --> 00:04:49,080
i półtorej miliona zapisów,

85
00:04:49,080 --> 00:04:53,260
sześć milionów rozwiązanych testów
z 15 kursów, które uruchomiliśmy

86
00:04:53,260 --> 00:04:56,246
i 14 milionów odsłon naszych filmów.

87
00:04:56,246 --> 00:04:58,764
Ale nie chodzi o liczby,

88
00:04:58,764 --> 00:05:00,405
chodzi o ludzi.

89
00:05:00,405 --> 00:05:03,381
Niezależnie, czy to Akash
z małego miasta w Indiach,

90
00:05:03,381 --> 00:05:07,056
który nigdy nie miałby dostępu
do kursów na poziomie Stanforda

91
00:05:07,056 --> 00:05:09,560
i nie byłoby go na nie stać.

92
00:05:09,560 --> 00:05:11,598
Czy Jenny, samotna matka dwójki dzieci,

93
00:05:11,598 --> 00:05:13,565
która chce odświeżyć swoją wiedzę,

94
00:05:13,565 --> 00:05:16,700
by wrócić na uczelnię
i dokończyć studia magisterskie.

95
00:05:16,700 --> 00:05:19,836
Czy też Ryan,
który nie może chodzić na wykłady,

96
00:05:19,836 --> 00:05:22,411
bo jego córeczka cierpiąca na immunopatię

97
00:05:22,411 --> 00:05:25,084
nie może stykać się
z zarazkami z zewnątrz,

98
00:05:25,084 --> 00:05:26,924
więc nie może opuszczać domu.

99
00:05:26,924 --> 00:05:31,217
Miło mi poinformować,
ostatnio kontaktowałam się z Ryanem

100
00:05:31,217 --> 00:05:33,200
że ta historia ma szczęśliwe zakończenie.

101
00:05:33,200 --> 00:05:36,193
Shannon, po prawej, ma się lepiej,

102
00:05:36,193 --> 00:05:40,192
a Ryan dostał pracę
dzięki kilku naszym kursom.

103
00:05:40,192 --> 00:05:42,436
Co wyróżnia nasze kursy?

104
00:05:42,436 --> 00:05:46,156
Przecież nauka online
jest dostępna od jakiegoś czasu.

105
00:05:46,156 --> 00:05:49,868
Są wyjątkowe, ponieważ
doświadcza się ich w czasie rzeczywistym.

106
00:05:49,868 --> 00:05:51,594
Zaczynają się w konkretnym dniu,

107
00:05:51,594 --> 00:05:55,228
studenci oglądają wykłady co tydzień

108
00:05:55,228 --> 00:05:57,083
i rozwiązują zadania domowe.

109
00:05:57,083 --> 00:06:02,084
Są to najprawdziwsze prace domowe
z oceną i terminem końcowym.

110
00:06:02,084 --> 00:06:04,234
Możecie zauważyć
terminy końcowe na wykresie,

111
00:06:04,234 --> 00:06:06,322
to są te szczytowe wartości pokazujące,

112
00:06:06,322 --> 00:06:10,111
że zwłoka jest zjawiskiem globalnym.

113
00:06:10,111 --> 00:06:12,687
(Śmiech)

114
00:06:12,687 --> 00:06:16,219
Na koniec kursu
każdy student otrzymuje certyfikat.

115
00:06:16,219 --> 00:06:20,535
Może go przedstawić
pracodawcy, by dostać lepszą pracę,

116
00:06:20,535 --> 00:06:22,588
znamy wiele takich przypadków.

117
00:06:22,588 --> 00:06:27,617
Niektórzy przedstawiali
certyfikaty swojej uczelni

118
00:06:27,617 --> 00:06:29,470
i otrzymywali punkty zaliczeniowe,

119
00:06:29,470 --> 00:06:31,684
otrzymywali coś wymiernego

120
00:06:31,684 --> 00:06:34,518
za ich zainwestowany czas i wysiłek.

121
00:06:34,518 --> 00:06:38,963
Porozmawiajmy teraz o tym,
z czego składają się te kursy.

122
00:06:38,965 --> 00:06:43,903
Po pierwsze, kiedy pozbywamy się
fizycznych ograniczeń

123
00:06:43,903 --> 00:06:46,730
i tworzymy treści
mające być dostępne w sieci,

124
00:06:46,730 --> 00:06:51,688
można odejść
od monolitycznego godzinnego wykładu;

125
00:06:51,688 --> 00:06:56,838
podzielić materiał na krótkie,
8-12 minutowe fragmenty,

126
00:06:56,838 --> 00:06:59,808
dotyczące konkretnego zagadnienia.

127
00:06:59,808 --> 00:07:02,378
Studenci mogą przyswajać
materiał na różne sposoby,

128
00:07:02,378 --> 00:07:06,082
zależnie od dotychczasowej wiedzy, 
umiejętności i zainteresowań.

129
00:07:06,082 --> 00:07:08,602
Niektórzy mogą skorzystać

130
00:07:08,602 --> 00:07:11,362
z materiału przygotowawczego,

131
00:07:11,362 --> 00:07:13,433
który innym jest już znany.

132
00:07:13,433 --> 00:07:15,873
Inni mogą być zainteresowani

133
00:07:15,873 --> 00:07:18,959
szczegółowym wzbogaceniem tematyki.

134
00:07:18,959 --> 00:07:22,194
Ta forma pozwala na zerwanie

135
00:07:22,194 --> 00:07:25,018
z tradycyjnym podejściem do nauczania,

136
00:07:25,018 --> 00:07:29,010
umożliwiając rozwój 
edukacji spersonalizowanej.

137
00:07:29,010 --> 00:07:31,353
Jako wykładowcy wiemy,

138
00:07:31,353 --> 00:07:34,713
że studenci nie uczą się
pasywnie oglądając filmiki.

139
00:07:34,713 --> 00:07:37,658
Ważnym elementem tego procesu,

140
00:07:37,658 --> 00:07:40,250
jest zaangażowanie studentów,

141
00:07:40,250 --> 00:07:42,659
by przećwiczyli materiał,

142
00:07:42,659 --> 00:07:45,815
aby go dokładnie zrozumieć.

143
00:07:45,815 --> 00:07:49,083
To przekonanie potwierdza szereg badań.

144
00:07:49,083 --> 00:07:51,615
Te z zeszłorocznego numeru "Science"

145
00:07:51,615 --> 00:07:54,447
wykazują, że nawet proste
techniki powtórzeniowe,

146
00:07:54,447 --> 00:07:58,649
w których studenci
powtarzają to, czego się nauczyli

147
00:07:58,649 --> 00:08:02,839
powodują znaczną poprawę
rezultatów w różnych testach

148
00:08:02,839 --> 00:08:07,132
niż inne edukacyjne zabiegi.

149
00:08:07,132 --> 00:08:10,094
Staramy się uwzględniać
tę metodę na naszej platformie

150
00:08:10,094 --> 00:08:12,348
na równi z innymi sposobami ćwiczeń.

151
00:08:12,348 --> 00:08:16,492
Nasze wykłady to nie tylko filmy.

152
00:08:16,492 --> 00:08:20,656
Co kilka minut wykład zostaje zatrzymany,
a studenci dostają pytania.

153
00:08:20,656 --> 00:08:25,997
(Wideo) SP: Te cztery rzeczy
są bardzo dobrze udokumentowane,

154
00:08:25,999 --> 00:08:28,766
są odchyleniami
od racjonalnego zachowania.

155
00:08:28,766 --> 00:08:30,480
DK: Tutaj film się zatrzymuje,

156
00:08:30,480 --> 00:08:33,706
a student wpisuje odpowiedź i zatwierdza.

157
00:08:33,706 --> 00:08:35,869
[Odpowiedź błędna]
Najwyraźniej nie uważał.

158
00:08:35,884 --> 00:08:36,753
(Śmiech)

159
00:08:36,753 --> 00:08:38,763
Może spróbować ponownie.

160
00:08:38,763 --> 00:08:41,299
Tym razem odpowiedź poprawna.

161
00:08:41,299 --> 00:08:43,492
Może też skorzystać
z dodatkowego wyjaśnienia,

162
00:08:43,492 --> 00:08:47,749
dalej następuje dalsza część wykładu.

163
00:08:47,749 --> 00:08:49,627
Są to proste pytania,

164
00:08:49,627 --> 00:08:51,708
które mogłabym zadać podczas wykładu,

165
00:08:51,708 --> 00:08:54,208
ale kiedy zadaję pytania na wykładach,

166
00:08:54,208 --> 00:08:57,998
80% studentów
jeszcze notuje to, co powiedziałam,

167
00:08:57,998 --> 00:09:00,695
15% przegląda Facebooka

168
00:09:00,695 --> 00:09:03,151
i tylko mądrala z pierwszego rzędu

169
00:09:03,151 --> 00:09:06,720
wyskakuje z odpowiedzią
zanim ktokolwiek się nad nią zastanowi.

170
00:09:06,720 --> 00:09:09,589
Jako wykładowca, jestem zadowolona,

171
00:09:09,589 --> 00:09:11,237
że ktoś w ogóle znał odpowiedź.

172
00:09:11,237 --> 00:09:15,259
Wykład idzie dalej
zanim większość studentów

173
00:09:15,259 --> 00:09:17,558
zdąży zauważyć, że zadano pytanie.

174
00:09:17,558 --> 00:09:22,935
Tutaj każdy student musi poznać materiał.

175
00:09:22,935 --> 00:09:26,545
Pytania powtórzeniowe to nie wszystko.

176
00:09:26,547 --> 00:09:29,517
Potrzebne są dogłębniejsze pytania

177
00:09:29,517 --> 00:09:33,520
i zapewnienie studentom
informacji zwrotnej.

178
00:09:33,533 --> 00:09:36,421
Ale jak oceniać pracę
100 tysięcy studentów

179
00:09:36,421 --> 00:09:39,503
bez 100 tysięcy asystentów?

180
00:09:39,503 --> 00:09:43,357
Trzeba użyć technologii.

181
00:09:43,357 --> 00:09:46,000
Na szczęście technologia się rozwinęła

182
00:09:46,000 --> 00:09:49,268
i możemy teraz oceniać 
różne ciekawe rodzaje prac domowych.

183
00:09:49,268 --> 00:09:51,145
Oprócz testów wielokrotnego wyboru

184
00:09:51,145 --> 00:09:53,948
i krótkich pytań pokazanych na filmie,

185
00:09:53,948 --> 00:09:59,148
możemy oceniać
wyrażenia matematyczne czy pochodne;

186
00:09:59,160 --> 00:10:04,194
modele, czy to finansowe
na zajęciach z biznesu

187
00:10:04,194 --> 00:10:07,194
czy też fizyczne
na zajęciach z inżynierii lub fizyki.

188
00:10:07,194 --> 00:10:10,938
Możemy też oceniać
skomplikowane zadania programistyczne.

189
00:10:10,938 --> 00:10:14,327
Pokażę wam prosty,
ale wyrazisty przykład.

190
00:10:14,327 --> 00:10:16,814
Stanfordzki kurs informatyki.

191
00:10:16,814 --> 00:10:20,028
Studenci mają poprawić kolorystykę
rozmazanego czerwonego obrazu.

192
00:10:20,028 --> 00:10:22,028
Wpisują swój program do przeglądarki,

193
00:10:22,028 --> 00:10:26,086
jeśli się pomylą,
Statua Wolności będzie zielona.

194
00:10:26,086 --> 00:10:29,842
Jeśli wpiszą program poprawnie,

195
00:10:29,842 --> 00:10:32,201
przechodzą do następnego zadania.

196
00:10:32,201 --> 00:10:37,019
Możliwość interaktywnej
pracy z materiałem i oceny odpowiedzi

197
00:10:37,019 --> 00:10:40,159
jest niezbędna w procesie nauczania.

198
00:10:40,159 --> 00:10:42,434
Oczywiście, nie możemy ocenić

199
00:10:42,434 --> 00:10:45,268
szerokiego zakresu
prac wszystkich kierunków.

200
00:10:45,268 --> 00:10:48,569
Brakuje możliwości
oceny myślenia krytycznego,

201
00:10:48,569 --> 00:10:52,711
tak potrzebnego w dyscyplinach 
humanistycznych, społecznych,

202
00:10:52,711 --> 00:10:55,048
biznesie i wielu innych.

203
00:10:55,048 --> 00:10:57,947
Próbowaliśmy przekonać
wydział nauk humanistycznych

204
00:10:57,953 --> 00:11:00,649
do testów wielokrotnego wyboru.

205
00:11:00,649 --> 00:11:02,840
Nie poszło najlepiej.

206
00:11:02,840 --> 00:11:05,273
Musieliśmy znaleźć inne rozwiązanie.

207
00:11:05,273 --> 00:11:08,347
Zdecydowaliśmy się na
system wzajemnej oceny studentów.

208
00:11:08,347 --> 00:11:12,469
Badania, takie jak te
przeprowadzone przez Saddlera czy Good'a,

209
00:11:12,469 --> 00:11:18,139
wskazują, że to
bardzo skuteczna strategia oceniania.

210
00:11:18,143 --> 00:11:19,913
Było to badane w małych grupach,

211
00:11:19,913 --> 00:11:23,880
ale wykazało, że oceny 
studentów, na osi rzędnych,

212
00:11:23,882 --> 00:11:27,473
były bardzo zbliżone
do ocen nauczycieli, na osi odciętych.

213
00:11:27,473 --> 00:11:30,649
Ciekawy jest też fakt,

214
00:11:30,649 --> 00:11:32,960
że studenci oceniający własną pracę,

215
00:11:32,960 --> 00:11:36,647
przy odpowiedniej zachęcie,
by nie dawać sobie najwyższych ocen,

216
00:11:36,647 --> 00:11:39,826
oceniają bardzo podobnie jak nauczyciele,

217
00:11:39,826 --> 00:11:43,553
zatem jest to bardzo skuteczna
metoda oceniania,

218
00:11:43,553 --> 00:11:46,273
jak również nauczania,

219
00:11:46,273 --> 00:11:48,758
bo studenci uczą się
przez doświadczenie.

220
00:11:48,758 --> 00:11:53,177
Tak stworzyliśmy największy
system wzajemnego oceniania,

221
00:11:53,177 --> 00:11:55,681
gdzie tysiące studentów

222
00:11:55,681 --> 00:11:59,959
z powodzeniem ocenia pracę swoich kolegów.

223
00:11:59,959 --> 00:12:02,208
Nie chodzi jednak o to, by studenci

224
00:12:02,208 --> 00:12:05,249
samotnie rozwiązywali
zadania w swoich pokojach.

225
00:12:05,249 --> 00:12:09,126
Każdy kurs mobilizuje
studencką społeczność,

226
00:12:09,126 --> 00:12:13,616
globalną grupę zebraną wokół
wspólnego intelektualnego wyzwania.

227
00:12:13,628 --> 00:12:16,280
Widzicie tu mapę samodzielnie wygenerowaną

228
00:12:16,280 --> 00:12:19,241
przez studentów socjologii Princeton,

229
00:12:19,241 --> 00:12:22,000
w której umieścili
swoje lokalizacje na mapie,

230
00:12:22,000 --> 00:12:24,960
co obrazuje globalny zasięg 
tego przedsięwzięcia.

231
00:12:24,960 --> 00:12:29,527
Studenci współpracowali
na wiele różnych sposobów.

232
00:12:29,527 --> 00:12:32,166
Stworzono forum pytań i odpowiedzi,

233
00:12:32,166 --> 00:12:36,730
gdzie studenci mogli
zadawać pytania i na nie odpowiadać.

234
00:12:36,734 --> 00:12:40,117
Niezwykłe było to,
że z powodu tak licznej grupy,

235
00:12:40,117 --> 00:12:44,092
nawet jeśli ktoś
zadał pytanie o 3 nad ranem,

236
00:12:44,092 --> 00:12:47,766
gdzieś na świecie znalazł się ktoś,

237
00:12:47,770 --> 00:12:50,083
kto właśnie pracował nad tym problemem.

238
00:12:50,083 --> 00:12:54,177
W wielu kursach średni czas odpowiedzi

239
00:12:54,177 --> 00:12:58,271
na pytania zadane na forum
wynosił 22 minuty.

240
00:12:58,271 --> 00:13:02,365
Takiego poziomu usług
nigdy nie zapewnię studentom na Stanford.

241
00:13:02,365 --> 00:13:03,706
(Śmiech)

242
00:13:03,706 --> 00:13:07,328
Z opinii studentów jasno wynika,

243
00:13:07,335 --> 00:13:09,856
że dzięki tej olbrzymiej społeczności

244
00:13:09,856 --> 00:13:12,455
mogli nawiązać kontakty

245
00:13:12,455 --> 00:13:16,648
głębsze niż podczas kontaktu w klasie.

246
00:13:16,648 --> 00:13:18,992
Studenci samodzielnie formowali,

247
00:13:18,992 --> 00:13:22,755
mniejsze grupy bez naszej ingerencji.

248
00:13:22,758 --> 00:13:26,890
Niektóre z nich na poziomie lokalnym,
zgodnie z położeniem geograficznym,

249
00:13:26,890 --> 00:13:29,668
gdzie tydzień wspólnie
pracowali nad zadaniami.

250
00:13:29,668 --> 00:13:31,568
To grupa studentów z San Francisco,

251
00:13:31,568 --> 00:13:33,887
ale istnieją one na całym świecie.

252
00:13:33,887 --> 00:13:35,919
Tworzono też wirtualne grupy naukowe,

253
00:13:35,919 --> 00:13:38,908
ze względu na
wspólnotę języka czy kultury.

254
00:13:38,908 --> 00:13:44,142
W lewym dolnym rogu,
możecie zobaczyć grupę wielokulturową,

255
00:13:44,148 --> 00:13:45,911
stworzoną przez ludzi

256
00:13:45,911 --> 00:13:48,917
chcących poznać inne kultury.

257
00:13:48,917 --> 00:13:54,348
Tego rodzaju struktury
mają ogromny potencjał.

258
00:13:54,353 --> 00:13:58,007
Po pierwsze, dają możliwość

259
00:13:58,007 --> 00:14:00,441
bezprecedensowego wglądu

260
00:14:00,441 --> 00:14:02,730
w zrozumienie procesu uczenia się ludzi.

261
00:14:02,730 --> 00:14:06,193
Zbierane przez nas dane są unikatowe.

262
00:14:06,193 --> 00:14:10,202
Można rejestrować
każde kliknięcie, pracę domową

263
00:14:10,202 --> 00:14:14,565
i post na forum setek tysięcy studentów.

264
00:14:14,565 --> 00:14:16,908
Można przenieść badania nad uczeniem się

265
00:14:16,908 --> 00:14:21,091
od bazowania na hipotezach
do analizy danych,

266
00:14:21,091 --> 00:14:24,740
jest to metoda,
która zrewolucjonizowała biologię.

267
00:14:24,740 --> 00:14:28,164
Te dane mogą pomóc zrozumieć

268
00:14:28,164 --> 00:14:32,744
jakie metody nauki
są skuteczne, a jakie nie.

269
00:14:32,744 --> 00:14:36,510
Przy konkretnych kursach
można zastanowić się

270
00:14:36,517 --> 00:14:39,772
nad najbardziej powszechnymi problemami

271
00:14:39,772 --> 00:14:41,949
i pomóc je studentom rozwiązać.

272
00:14:41,949 --> 00:14:45,393
Kolejny przykład również pochodzi
z kursu maszynowego uczenia.

273
00:14:45,393 --> 00:14:49,207
Oto wykres błędnych odpowiedzi
na jedno z zadań Andrew.

274
00:14:49,207 --> 00:14:51,100
Odpowiedzią są dwie liczby,

275
00:14:51,100 --> 00:14:53,371
dlatego obrazuje ją dwuwymiarowa podziałka.

276
00:14:53,371 --> 00:14:57,149
Dwa krzyżyki
to dwie różne błędne odpowiedzi.

277
00:14:57,149 --> 00:14:59,555
Duży krzyżyk w lewy górnym rogu

278
00:14:59,555 --> 00:15:01,703
to przykład gdzie 2 tysiące studentów

279
00:15:01,703 --> 00:15:04,748
podało tę samą złą odpowiedź.

280
00:15:04,748 --> 00:15:08,355
Kiedy w klasie liczącej 100 osób
dwóch studentów odpowiada błędnie,

281
00:15:08,362 --> 00:15:09,713
ciężko to zauważyć.

282
00:15:09,713 --> 00:15:12,273
Ale jeśli 2 tysiące dają
tę samą błędną odpowiedź,

283
00:15:12,273 --> 00:15:13,970
ten fakt trudno przegapić.

284
00:15:13,970 --> 00:15:16,162
Andrew wraz ze studentami,

285
00:15:16,162 --> 00:15:17,682
przejrzeli niektóre zadania,

286
00:15:17,682 --> 00:15:21,770
aby zrozumieć, skąd wziął się błąd.

287
00:15:21,770 --> 00:15:24,290
Stworzyli też
zindywidualizowany komunikat błędu

288
00:15:24,290 --> 00:15:26,539
dla każdego studenta,

289
00:15:26,539 --> 00:15:28,718
który wyszedł z tego błędnego założenia.

290
00:15:28,718 --> 00:15:30,802
Studenci, którzy popełnili te same błędy

291
00:15:30,802 --> 00:15:32,828
otrzymali spersonalizowaną informację,

292
00:15:32,828 --> 00:15:37,227
jak skutecznie poprawić błędne założenie.

293
00:15:37,227 --> 00:15:41,038
Personalizację można rozbudowywać

294
00:15:41,038 --> 00:15:44,178
właśnie dzięki dużej ilości studentów.

295
00:15:44,178 --> 00:15:46,490
Może personalizacja

296
00:15:46,490 --> 00:15:48,913
jest również ogromną szansą

297
00:15:48,913 --> 00:15:51,258
na rozwiązanie problemu

298
00:15:51,258 --> 00:15:53,948
mającego już 30 lat.

299
00:15:53,948 --> 00:15:57,297
W 1984 roku, Benjamin Bloom

300
00:15:57,297 --> 00:15:59,548
przedstawił fenomen
zwany problemem 2 sigma,

301
00:15:59,548 --> 00:16:02,610
który zaobserwował
badając trzy grupy uczniów.

302
00:16:02,610 --> 00:16:06,218
Pierwsza grupa słuchała
tradycyjnych wykładów.

303
00:16:06,218 --> 00:16:10,735
Druga grupa studentów
również uczyła się w klasie,

304
00:16:10,735 --> 00:16:12,794
ale z zastosowaniem zaliczeń,

305
00:16:12,794 --> 00:16:14,924
więc nie mogli
przejść do następnego tematu,

306
00:16:14,924 --> 00:16:18,068
jeżeli nie opanowali poprzedniego.

307
00:16:18,068 --> 00:16:20,362
Ostatnia, trzecia grupa,

308
00:16:20,362 --> 00:16:24,890
nauczana była indywidualnie.

309
00:16:24,890 --> 00:16:27,502
Wyniki metody z zaliczeniami były lepsze

310
00:16:27,502 --> 00:16:30,450
o całe odchylenie standardowe,
czyli sigmę,

311
00:16:30,450 --> 00:16:32,844
od standardowych wykładów.

312
00:16:32,844 --> 00:16:36,818
Nauczanie indywidualne
dawały wyniki lepsze o dwie sigmy.

313
00:16:36,818 --> 00:16:40,101
Aby zrozumieć, co to oznacza,
przyjrzyjmy się tradycyjnemu nauczaniu

314
00:16:40,114 --> 00:16:43,033
i wybierzmy średnią ocen jako próg.

315
00:16:43,033 --> 00:16:48,261
Połowa studentów znajdzie się
powyżej przeciętnej, a połowa poniżej.

316
00:16:48,261 --> 00:16:50,348
W nauczaniu indywidualnym

317
00:16:50,348 --> 00:16:55,149
98% znajduje się powyżej przeciętnej.

318
00:16:55,149 --> 00:17:01,269
Wyobraźmy sobie takie kształcenie,
gdzie 98% studentów jest ponad przeciętną.

319
00:17:01,269 --> 00:17:04,690
To jest problem dwóch sigm,

320
00:17:04,690 --> 00:17:07,089
ponieważ nie stać nas jako społeczeństwa

321
00:17:07,089 --> 00:17:10,161
na indywidualne nauczanie
wszystkich studentów.

322
00:17:10,161 --> 00:17:12,410
Ale może stać nas na zapewnienie im

323
00:17:12,410 --> 00:17:14,429
dostępu do komputera czy smartfona.

324
00:17:14,429 --> 00:17:16,618
Jak użyć technologii,

325
00:17:16,618 --> 00:17:19,993
by błękitna krzywa wykresu

326
00:17:19,993 --> 00:17:22,731
przesunęła się w prawo,
do zielonej krzywej?

327
00:17:22,731 --> 00:17:25,068
Z komputerem łatwiej jest
opanowywać materiał,

328
00:17:25,068 --> 00:17:29,573
bo nie męczy go pokazywanie
tego samego pięć razy z rzędu.

329
00:17:29,573 --> 00:17:32,797
Nie męczy go również
ocenianie tej samej pracy kilka razy,

330
00:17:32,802 --> 00:17:35,828
mieliśmy okazję już to zauważyć.

331
00:17:35,828 --> 00:17:39,812
Zaczynamy również widzieć
początki personalizacji nauczania,

332
00:17:39,818 --> 00:17:43,010
na przykład indywidualny tok studiów

333
00:17:43,010 --> 00:17:46,274
lub spersonalizowane informacje zwrotne.

334
00:17:46,274 --> 00:17:48,762
Chcemy przesunąć

335
00:17:48,762 --> 00:17:52,259
niebieską krzywą jeszcze bliżej zielonej.

336
00:17:52,259 --> 00:17:57,618
Czy uniwersytety przechodzą do lamusa?

337
00:17:57,618 --> 00:18:00,610
Mark Twain tak właśnie sądził mówiąc,

338
00:18:00,610 --> 00:18:03,155
że szkoła to miejsce, 
gdzie notatki profesora

339
00:18:03,155 --> 00:18:04,858
lądują w notatkach studentów,

340
00:18:04,858 --> 00:18:07,234
nie przelatując przez niczyj mózg.

341
00:18:07,234 --> 00:18:11,281
(Śmiech)

342
00:18:11,281 --> 00:18:13,949
Śmiem się nie zgadzać.

343
00:18:13,949 --> 00:18:19,364
Narzekał nie na uniwersytety
ale na formę wykładów,

344
00:18:19,364 --> 00:18:22,148
którym uczelnie poświęcają tyle czasu.

345
00:18:22,148 --> 00:18:25,307
Jeszcze wcześniej Plutarch powiedział:

346
00:18:25,307 --> 00:18:27,814
"Umysł nie jest naczyniem,
które należy napełnić

347
00:18:27,814 --> 00:18:29,647
lecz ogniem, który trzeba rozniecić".

348
00:18:29,647 --> 00:18:32,087
Może trzeba spędzać
mniej czasu na uniwersytetach

349
00:18:32,087 --> 00:18:36,028
wypełniając umysły wiedzą wykładową

350
00:18:36,028 --> 00:18:39,758
i zacząć rozpalać studencką
kreatywność, wyobraźnię

351
00:18:39,758 --> 00:18:43,873
i umiejętności rozwiązywania problemów
poprzez prawdziwą rozmowę.

352
00:18:43,873 --> 00:18:45,238
Ale jak tego dokonać?

353
00:18:45,238 --> 00:18:48,669
Poprzez aktywne nauczanie.

354
00:18:48,669 --> 00:18:51,118
To i wiele innych badań wskazuje,

355
00:18:51,118 --> 00:18:53,198
że aktywne nauczanie,

356
00:18:53,198 --> 00:18:55,614
faktyczna interakcja
na linii nauczyciel-student,

357
00:18:55,614 --> 00:18:58,310
powoduje polepszenie wyników,

358
00:18:58,310 --> 00:19:00,759
lepszą obecność, zaangażowanie w naukę,

359
00:19:00,759 --> 00:19:02,814
co można zmierzyć standaryzowanym testem.

360
00:19:02,814 --> 00:19:05,458
Pułap osiągnięć wzrasta niemal dwukrotnie

361
00:19:05,458 --> 00:19:07,548
w tym konkretnym eksperymencie.

362
00:19:07,548 --> 00:19:11,949
Tak należy spędzać czas na uniwersytetach.

363
00:19:11,949 --> 00:19:16,526
Gdyby można było zaoferować 
edukację na najwyższym poziomie

364
00:19:16,526 --> 00:19:18,429
każdemu na świecie za darmo,

365
00:19:18,429 --> 00:19:21,250
co by to dało? Trzy rzeczy.

366
00:19:21,250 --> 00:19:25,191
Po pierwsze, wykształcenie stałoby się
podstawowym prawem człowieka,

367
00:19:25,191 --> 00:19:28,758
gdzie każda osoba na świecie
ze zdolnościami i motywacją

368
00:19:28,758 --> 00:19:30,954
mogłaby zdobyć
umiejętności potrzebne do tego,

369
00:19:30,954 --> 00:19:33,511
by poprawić życie sobie,
rodzinie i społeczności.

370
00:19:33,511 --> 00:19:36,142
Po drugie, umożliwiłoby to
kształcenie ustawiczne.

371
00:19:36,142 --> 00:19:38,093
To okropna strata, że dla wielu ludzi,

372
00:19:38,093 --> 00:19:41,405
nauka kończy się wraz
z ukończeniem liceum czy studiów.

373
00:19:41,405 --> 00:19:43,886
Mając tą niesamowitą możliwość,

374
00:19:43,886 --> 00:19:47,769
możemy uczyć się
czegoś nowego kiedy tylko zechcemy,

375
00:19:47,769 --> 00:19:51,054
czy to dla poszerzenia horyzontów
czy dla dokonania zmian w życiu.

376
00:19:51,054 --> 00:19:54,198
Pozwoliłoby to na falę innowacji,

377
00:19:54,198 --> 00:19:57,270
bo niesamowite talenty
można znaleźć wszędzie.

378
00:19:57,270 --> 00:20:00,278
Może kolejny Einstein lub Jobs

379
00:20:00,278 --> 00:20:02,893
mieszka gdzieś w odległym zakątku Afryki.

380
00:20:02,893 --> 00:20:05,549
Umożliwienie takiej osobie wykształcenia

381
00:20:05,549 --> 00:20:07,905
zaowocowałoby wielkim odkryciem,

382
00:20:07,905 --> 00:20:10,309
dzięki któremu świat stałby się lepszy.

383
00:20:10,309 --> 00:20:11,469
Dziękuję bardzo.

384
00:20:11,469 --> 00:20:14,482
(Brawa)