1
00:00:00,725 --> 00:00:03,836
跟你们在座的人一样,我也是一个幸运的人.

2
00:00:03,836 --> 00:00:07,236
我生于一个教育是很普遍的家庭

3
00:00:07,236 --> 00:00:11,474
我是我们家里的第三代博士,我父母都是做学问的

4
00:00:11,474 --> 00:00:15,268
童年时,我在我父亲的大学实验室里玩耍

5
00:00:15,268 --> 00:00:19,117
因此毫无疑问我最后上了一些最好的大学

6
00:00:19,117 --> 00:00:22,918
这样就为我打开一扇巨大的机会之门

7
00:00:22,918 --> 00:00:27,038
不幸的是,这世上大多数的人并没那么幸运

8
00:00:27,038 --> 00:00:30,173
在世界的某些地方,比如说,在南非,

9
00:00:30,173 --> 00:00:32,878
教育确实是很难得到

10
00:00:32,878 --> 00:00:35,853
在南非,教育系统是在种族隔离时期

11
00:00:35,853 --> 00:00:38,726
为少数白人而建造的

12
00:00:38,726 --> 00:00:41,426
因此,如今对于那些想要并且应当得到

13
00:00:41,426 --> 00:00:45,278
高质量的教育的人来说却没有足够的位置

14
00:00:45,278 --> 00:00:49,158
今年一月,教育机会上的贫乏导致了在

15
00:00:49,158 --> 00:00:50,994
约翰尼斯堡大学的一个危机

16
00:00:50,994 --> 00:00:53,125
在正常的录取工作下还有很多位置是空的,

17
00:00:53,125 --> 00:00:56,094
而在他们准备打开这些位置

18
00:00:56,094 --> 00:00:58,654
让别人来注册的前夜,

19
00:00:58,654 --> 00:01:02,706
成千上万的人在门外排起了一英里长的队伍

20
00:01:02,706 --> 00:01:06,586
希望自己是第一个进去得到这个位置的

21
00:01:06,586 --> 00:01:08,894
当门打开时,出现了踩踏事件

22
00:01:08,894 --> 00:01:12,546
结果导致20人受伤,1个女人死亡

23
00:01:12,546 --> 00:01:14,486
她是一位母亲,试图为她儿子争取一个过上好生活

24
00:01:14,486 --> 00:01:18,549
的机会

25
00:01:18,549 --> 00:01:21,706
即使在像美国这样的地区

26
00:01:21,706 --> 00:01:26,062
尽管教育机会开放,但仍然有可能无法垂手可得

27
00:01:26,062 --> 00:01:28,734
过去几年有很多人在讨论

28
00:01:28,734 --> 00:01:30,723
医疗保险的价格上升

29
00:01:30,723 --> 00:01:33,365
对于人们来说可能不明显的是,在这段时间里

30
00:01:33,365 --> 00:01:37,387
高等教育的消费支出

31
00:01:37,387 --> 00:01:39,867
几乎在以两倍的速度增长

32
00:01:39,867 --> 00:01:44,147
自1985年来上涨了559%

33
00:01:44,147 --> 00:01:48,681
这使得很多人无法负担教育费用

34
00:01:48,681 --> 00:01:52,482
即使对于很多有办法得到高等教育的人,

35
00:01:52,482 --> 00:01:55,107
机会的大门也许不会向他们打开

36
00:01:55,107 --> 00:01:58,314
只有仅仅过半的在美国

37
00:01:58,314 --> 00:02:00,627
接受高等教育的大学研究生

38
00:02:00,627 --> 00:02:04,090
实际工作在要求研究生学位的岗位上

39
00:02:04,090 --> 00:02:05,930
当然,这对于从高等院校毕业的学生

40
00:02:05,930 --> 00:02:07,882
来说肯定不是真的

41
00:02:07,882 --> 00:02:10,514
但是对于其他人来说就是,他们没有得到

42
00:02:10,514 --> 00:02:14,050
他们付出的时间和努力所带来的价值

43
00:02:14,050 --> 00:02:17,080
Tom Friedman,在他最近的纽约时报的文章中（以他人所不能的方式）

44
00:02:17,080 --> 00:02:21,448
抓住了在我们在努力背后的精神

45
00:02:21,448 --> 00:02:24,568
他说巨大的突破是在当突然可能的事情

46
00:02:24,568 --> 00:02:28,467
满足急切需要的事情时发生的

47
00:02:28,467 --> 00:02:31,088
我已经说了什么是急切需要的了

48
00:02:31,088 --> 00:02:33,600
现在让我讲讲什么是突然可能的

49
00:02:33,600 --> 00:02:36,719
这个其实已经被斯坦福大学三个大课

50
00:02:36,719 --> 00:02:38,287
所展示了

51
00:02:38,287 --> 00:02:42,167
每种课都是100000人以上在听

52
00:02:42,167 --> 00:02:45,551
因此为了理解这一点,我们看看其中一个

53
00:02:45,551 --> 00:02:47,471
由我一个同事和Andrew Ng教授

54
00:02:47,471 --> 00:02:49,200
共同创办的机器研究课程

55
00:02:49,200 --> 00:02:51,519
Andrew是教授斯坦福的大课程的

56
00:02:51,519 --> 00:02:52,728
是机器研究课程

57
00:02:52,728 --> 00:02:56,246
每回都有400多人参加

58
00:02:56,246 --> 00:02:59,511
而当Andrew把这门课传播到公众当中,

59
00:02:59,511 --> 00:03:02,127
100000人注册了

60
00:03:02,127 --> 00:03:04,136
就这样来说吧,

61
00:03:04,136 --> 00:03:06,495
为了让他通过教授斯坦福课程来

62
00:03:06,495 --> 00:03:08,321
影响到那么多人

63
00:03:08,321 --> 00:03:12,247
他得用250年时间

64
00:03:12,247 --> 00:03:15,733
当然,他肯定会无聊死

65
00:03:15,733 --> 00:03:18,470
因此在见识到这个事情的影响之后

66
00:03:18,470 --> 00:03:21,598
Andrew和我决定我们得做大这件事

67
00:03:21,598 --> 00:03:25,718
去尽可能的为更多人带来最优质的教育

68
00:03:25,718 --> 00:03:27,213
因此我们创建了Coursera(译者注:Coursera.org 是一个提供免费网络课程的网站)

69
00:03:27,213 --> 00:03:30,350
目地是为了让人们从最好的大学、最好的导师

70
00:03:30,350 --> 00:03:33,667
中学到最好的课程

71
00:03:33,667 --> 00:03:37,695
而且免费提供给世界各地的人

72
00:03:37,695 --> 00:03:40,295
我们目前在平台上有43个课程

73
00:03:40,295 --> 00:03:43,494
来自4所大学,有各种各样的学科

74
00:03:43,494 --> 00:03:45,327
让我给大家看看这个网站

75
00:03:45,327 --> 00:03:48,605
大概是什么样子吧

76
00:03:48,605 --> 00:03:49,818
(视频)Robert Ghrist: 欢迎来到微积分课程

77
00:03:49,818 --> 00:03:51,698
Ezekiel Emanuel: 有5千万人没有保险

78
00:03:51,698 --> 00:03:54,969
Scott Page: 模型帮助我们去设计更有效的制度和政策

79
00:03:54,969 --> 00:03:57,377
我们有不可置信的种族分离

80
00:03:57,377 --> 00:03:59,169
Scot Klemmer: 因此布什想象到,在未来,

81
00:03:59,169 --> 00:04:01,547
你会在你头正中间带一架照相机

82
00:04:01,547 --> 00:04:05,801
Mitchell Duneier: Mills想要社会学的学生们培养他们思维的质量

83
00:04:05,801 --> 00:04:09,466
RG: 悬挂的电线呈双曲线型的余弦函数形状

84
00:04:09,466 --> 00:04:12,537
Nick Parlante: 对于图像中的每一个像素, 将红色设置为0

85
00:04:12,537 --> 00:04:15,514
Paul Offit: 疫苗可以帮我们去消灭小儿麻痹症的病毒

86
00:04:15,514 --> 00:04:19,137
Dan Jurafsky: 德国汉莎航空公司提供早餐和San Jose吗?(译者注: San Jose是圣约瑟餐馆) 嗯，那听起来挺有意思

87
00:04:19,137 --> 00:04:22,753
Daphne Koller: 这就是你选出来的硬币,这是两次投掷的结果

88
00:04:22,753 --> 00:04:26,440
Andrew Ng: 因此在大规模的机器研究中,我们希望得出计算型的....

89
00:04:26,440 --> 00:04:32,049
(鼓掌)

90
00:04:32,049 --> 00:04:34,323
DK: 结果呢,可能不是很令人吃惊,

91
00:04:34,323 --> 00:04:36,561
学生们都喜欢免费从最好的大学得到

92
00:04:36,561 --> 00:04:39,448
最好的课程内容

93
00:04:39,448 --> 00:04:41,970
自从我们在二月创建了这个网站后,

94
00:04:41,970 --> 00:04:46,328
我们现在已经有来自190个国家的640000名学生

95
00:04:46,328 --> 00:04:48,480
我们有150万次的申请

96
00:04:48,480 --> 00:04:51,330
15个已经开讲的课程里的600万个小测验

97
00:04:51,330 --> 00:04:56,246
已被提交,1400万的视频已被观看

98
00:04:56,246 --> 00:04:58,764
不过这不仅跟数字有关

99
00:04:58,764 --> 00:05:00,405
还跟人有关

100
00:05:00,405 --> 00:05:03,381
不管是来自印度的一个小镇

101
00:05:03,381 --> 00:05:05,556
绝不会得到斯坦福水准的

102
00:05:05,556 --> 00:05:07,045
课程,而且也无法支付那些课程的

103
00:05:07,045 --> 00:05:09,560
Akash

104
00:05:09,560 --> 00:05:11,598
或者是两个孩子的单身妈妈

105
00:05:11,598 --> 00:05:13,565
想在家里学点技能

106
00:05:13,565 --> 00:05:16,700
然后回去完成她的硕士学位的Jenny

107
00:05:16,700 --> 00:05:19,836
还是Ryan, 他不能上学

108
00:05:19,836 --> 00:05:21,701
因为他的无抵抗力的女儿

109
00:05:21,701 --> 00:05:25,084
使他必须待在家里确保没有细菌

110
00:05:25,084 --> 00:05:26,924
进入房间

111
00:05:26,924 --> 00:05:28,556
我很高兴地可以说--

112
00:05:28,556 --> 00:05:30,808
最近,我们在与Ryan联系

113
00:05:30,808 --> 00:05:32,740
最后这个故事有了一个很好的结局

114
00:05:32,740 --> 00:05:34,643
Shannon宝贝--你可以从左边看到她

115
00:05:34,643 --> 00:05:35,994
现在变得好多了

116
00:05:35,994 --> 00:05:40,192
而且Ryan由于上了我们提供的一些课,他得到了一份工作

117
00:05:40,192 --> 00:05:42,436
那到底是什么使得这些课程与众不同呢?

118
00:05:42,436 --> 00:05:46,156
毕竟,在线课程已经有很长一段时间了

119
00:05:46,156 --> 00:05:49,868
但不同的是这些都是真正的上课体验

120
00:05:49,868 --> 00:05:51,594
从固定的一天开始,

121
00:05:51,594 --> 00:05:55,228
然后学生每周必须去观看视频

122
00:05:55,228 --> 00:05:57,083
然后做家庭作业

123
00:05:57,083 --> 00:05:58,874
而这些都是真正的家庭作业

124
00:05:58,874 --> 00:06:02,178
有真正的成绩和截止日期

125
00:06:02,178 --> 00:06:04,234
你看以看到截止日期和使用情况的图像

126
00:06:04,234 --> 00:06:06,322
这些顶端表明

127
00:06:06,322 --> 00:06:10,111
耽搁是一个全球现象

128
00:06:10,111 --> 00:06:12,687
(笑声)

129
00:06:12,687 --> 00:06:14,359
在每门课结束后

130
00:06:14,359 --> 00:06:16,215
学生们会得到一个证书

131
00:06:16,215 --> 00:06:18,375
他们可以把证书给雇主看

132
00:06:18,375 --> 00:06:20,528
然后得到一个更好的工作

133
00:06:20,528 --> 00:06:22,588
而我们知道很多学生都这么做了

134
00:06:22,588 --> 00:06:24,507
很多学生拿着证书

135
00:06:24,507 --> 00:06:27,629
给了他们在读的院校

136
00:06:27,629 --> 00:06:29,470
索要真正的大学学分

137
00:06:29,470 --> 00:06:31,684
因此这些学生为他们所付出的时间和努力

138
00:06:31,684 --> 00:06:34,518
的确在得到一些有意义的东西

139
00:06:34,518 --> 00:06:37,073
让我们谈谈在课程里面一些

140
00:06:37,073 --> 00:06:38,965
部分内容吧

141
00:06:38,965 --> 00:06:41,593
第一个就是当你

142
00:06:41,593 --> 00:06:43,890
摆脱了在教室里的束缚

143
00:06:43,890 --> 00:06:46,730
和为在线课程明确地设计内容的时候

144
00:06:46,730 --> 00:06:49,258
你可以不再使用,比如说

145
00:06:49,258 --> 00:06:51,673
单调的一小时讲座的模式

146
00:06:51,673 --> 00:06:53,458
你可以将材料,比如说,

147
00:06:53,458 --> 00:06:56,834
分成8到12分钟的短的单元

148
00:06:56,834 --> 00:06:59,808
每一个都代表一个连贯的概念

149
00:06:59,808 --> 00:07:02,378
学生可以用不同方式来反复研究这个材料

150
00:07:02,378 --> 00:07:06,082
取决于他们的背景,技能,和兴趣

151
00:07:06,082 --> 00:07:08,602
比如说,一些学生会从

152
00:07:08,602 --> 00:07:11,362
一点点的准备材料中收益

153
00:07:11,362 --> 00:07:13,433
但其他学生可能已经了解了

154
00:07:13,433 --> 00:07:15,873
其他学生可能对其中的一个话题

155
00:07:15,873 --> 00:07:18,959
感兴趣, 从而他们想去单独探索它

156
00:07:18,959 --> 00:07:22,194
因此这种模式可以让我们逃出

157
00:07:22,194 --> 00:07:25,018
“一刀切” 的教育方法

158
00:07:25,018 --> 00:07:29,010
并且允许学生去遵循一个更个性化的课程安排

159
00:07:29,010 --> 00:07:31,353
当然,我们都知道作为教育者,

160
00:07:31,353 --> 00:07:34,713
学生们干坐着看视频是学不到什么东西的.

161
00:07:34,713 --> 00:07:37,658
或许这努力当中最大的部分

162
00:07:37,658 --> 00:07:40,250
是需要让这些学生通过

163
00:07:40,250 --> 00:07:42,659
材料的练习去

164
00:07:42,659 --> 00:07:45,815
真正的理解课程

165
00:07:45,815 --> 00:07:49,083
有很多研究表明这一方面的重要性,

166
00:07:49,083 --> 00:07:51,615
比如说,去年在科学杂志上出现的一篇,

167
00:07:51,615 --> 00:07:54,447
表明了即使是简单的重复小练习

168
00:07:54,447 --> 00:07:57,239
只需要学生重复

169
00:07:57,239 --> 00:07:58,639
他们刚刚学到的东西

170
00:07:58,639 --> 00:08:00,559
会带来很大的提高效果

171
00:08:00,559 --> 00:08:02,828
不管是在各种成绩测试

172
00:08:02,828 --> 00:08:07,132
还是其他教育性的打断

173
00:08:07,132 --> 00:08:10,094
我们在尝试在平台中去建立一个回顾性的测试

174
00:08:10,094 --> 00:08:12,348
以及其他各种方式的练习

175
00:08:12,348 --> 00:08:16,492
比如说,我们的视频不光是简单的视频

176
00:08:16,492 --> 00:08:18,535
每过几分钟,视频就会暂停下来

177
00:08:18,535 --> 00:08:20,686
然后学生必须回答一个问题

178
00:08:20,686 --> 00:08:22,907
(视频)SP: ...这四样东西,预期理论,双曲贴现,

179
00:08:22,907 --> 00:08:25,999
现状偏差,基准利率偏差.这些都被很好地记录下来

180
00:08:25,999 --> 00:08:28,766
因此他们都是从理性的行为中很好地记录下来的偏差

181
00:08:28,766 --> 00:08:30,390
DK: 在这视频就暂停了

182
00:08:30,390 --> 00:08:32,646
然后学生需要在方框里输入答案

183
00:08:32,646 --> 00:08:35,869
然后提交.显然这些学生在走神儿

184
00:08:35,884 --> 00:08:36,753
(笑声)

185
00:08:36,753 --> 00:08:38,763
所以他们又试了一次

186
00:08:38,763 --> 00:08:41,299
而这回他们答对了

187
00:08:41,299 --> 00:08:43,492
这还有一个参考的解释, 如果他们想要的话

188
00:08:43,492 --> 00:08:47,749
然后现在视频才继续进行到讲座的下一部分

189
00:08:47,749 --> 00:08:49,627
这是一种我作为一名导师

190
00:08:49,627 --> 00:08:51,708
可能会在课堂上问的简单的问题

191
00:08:51,708 --> 00:08:54,208
不过当我在真正的课堂上问的时候,

192
00:08:54,208 --> 00:08:55,508
80%的学生

193
00:08:55,508 --> 00:08:57,374
还在琢磨我前面说的话

194
00:08:57,374 --> 00:09:00,695
15%的学生都沉浸在Facebook里,

195
00:09:00,695 --> 00:09:03,151
然后坐在前排的聪明蛋

196
00:09:03,151 --> 00:09:04,510
直接在其他人还没机会思考的之前

197
00:09:04,510 --> 00:09:06,717
一口报出正确答案.

198
00:09:06,717 --> 00:09:09,589
然后作为老师我极度满足

199
00:09:09,589 --> 00:09:11,237
竟然有人知道答案

200
00:09:11,237 --> 00:09:14,029
因此我就继续往下讲了,所以你可以看到,

201
00:09:14,029 --> 00:09:17,558
大多数学生只是注意到了老师问了个问题...

202
00:09:17,558 --> 00:09:20,165
在这,每个学生

203
00:09:20,165 --> 00:09:22,949
必须与材料接洽

204
00:09:22,949 --> 00:09:24,885
当然不光是这些回顾性的

205
00:09:24,885 --> 00:09:26,547
小问题

206
00:09:26,547 --> 00:09:29,517
应该有更多的有意义的练习性问题

207
00:09:29,517 --> 00:09:31,870
而且还应该在那些问题上

208
00:09:31,870 --> 00:09:33,533
对学生有所回馈

209
00:09:33,533 --> 00:09:36,421
那如果没有10000助教的话,

210
00:09:36,421 --> 00:09:39,503
怎么样才能批改100000名学生的作业呢?

211
00:09:39,503 --> 00:09:41,857
答案是,你得使用科技

212
00:09:41,857 --> 00:09:43,352
来帮助你

213
00:09:43,352 --> 00:09:46,000
幸运的是,科技已经很发达了

214
00:09:46,000 --> 00:09:49,268
我们现在可以批改各种各样的作业

215
00:09:49,268 --> 00:09:50,795
不光是选择题

216
00:09:50,795 --> 00:09:53,948
还有那种你在视频中看到的简答题

217
00:09:53,948 --> 00:09:57,208
我们还可以批改数学或者数学表达式

218
00:09:57,208 --> 00:09:59,160
以及数学词源

219
00:09:59,160 --> 00:10:02,034
我们还可以批改模型,

220
00:10:02,034 --> 00:10:04,210
不管是在商业课中的金融模型

221
00:10:04,210 --> 00:10:07,194
还是在科学或工程课上的物理模型

222
00:10:07,194 --> 00:10:10,938
我们还能批改一些比较复杂的编程作业

223
00:10:10,938 --> 00:10:12,857
让我给大家看一个比较简单的

224
00:10:12,857 --> 00:10:14,337
不过清晰可见

225
00:10:14,337 --> 00:10:16,814
这是斯坦福的计算机科学101课程

226
00:10:16,814 --> 00:10:18,418
学生应当去更正模糊的

227
00:10:18,418 --> 00:10:20,010
红色区域

228
00:10:20,010 --> 00:10:22,028
他们在浏览器里直接输入自己的程序

229
00:10:22,028 --> 00:10:26,086
你可以看到他们没有弄对,自由女神还没来拯救他们

230
00:10:26,086 --> 00:10:29,842
于是学生又试了一次,现在他们弄对了,然后他们就被告知

231
00:10:29,842 --> 00:10:32,201
可以移动到下一个题目了

232
00:10:32,201 --> 00:10:35,349
这种能够和材料积极互动以及

233
00:10:35,349 --> 00:10:37,033
被告知自己正确与否的能力

234
00:10:37,033 --> 00:10:40,159
对于学生学习是至关重要的

235
00:10:40,159 --> 00:10:42,434
不过,当然我们还无法批改

236
00:10:42,434 --> 00:10:45,268
所有种类的作业

237
00:10:45,268 --> 00:10:48,569
确切地讲,我们缺少一种批判性思维的工作

238
00:10:48,569 --> 00:10:50,491
这种思维在人文类,社会科学,商业和

239
00:10:50,491 --> 00:10:54,088
其他领域都是极其关键的

240
00:10:54,088 --> 00:10:56,337
因此我们尝试去,比如说,

241
00:10:56,337 --> 00:10:57,953
让人文学的教职工相信

242
00:10:57,953 --> 00:11:00,649
多项选择题不是那么坏的一个策略

243
00:11:00,649 --> 00:11:02,840
不过效果却不是很好

244
00:11:02,840 --> 00:11:05,273
因此我们必须想出另外一个办法

245
00:11:05,273 --> 00:11:08,347
最后的解决方案是学生之间互批

246
00:11:08,347 --> 00:11:10,769
之前的研究表明

247
00:11:10,769 --> 00:11:12,441
比如Saddler和Good做的这个研究,

248
00:11:12,441 --> 00:11:14,929
同伴互批是一个对于提供可复写成绩的

249
00:11:14,929 --> 00:11:18,143
十分有效的策略

250
00:11:18,143 --> 00:11:19,913
这曾经只在小课堂中用过,

251
00:11:19,913 --> 00:11:21,400
不过这它显示了,比如说,

252
00:11:21,400 --> 00:11:23,882
这些学生批改的在Y轴上的分数

253
00:11:23,882 --> 00:11:25,193
实际上跟老师批改的

254
00:11:25,193 --> 00:11:27,489
在X轴上的分数较为吻合

255
00:11:27,489 --> 00:11:30,649
更惊奇的是,自我批改

256
00:11:30,649 --> 00:11:32,960
就是让学生自己给自己批改作业

257
00:11:32,960 --> 00:11:34,697
只要你合适地激励他们,

258
00:11:34,697 --> 00:11:36,635
确保他们不能随随便便就给自己一个满分-

259
00:11:36,635 --> 00:11:39,826
甚至跟老师批改的成绩更加吻合

260
00:11:39,826 --> 00:11:41,433
因此这是一个很有效的策略

261
00:11:41,433 --> 00:11:43,537
对于大规模作业批改来说

262
00:11:43,537 --> 00:11:46,273
并且还是个对于学生来说有用的学习策略

263
00:11:46,273 --> 00:11:48,528
因为他们实际上从这段经验中学到了东西

264
00:11:48,528 --> 00:11:53,177
因此我们现在就有设计出的最大的同龄人批改线

265
00:11:53,177 --> 00:11:55,681
这当中成千上万的学生

266
00:11:55,681 --> 00:11:56,879
在互相批改作业

267
00:11:56,879 --> 00:11:59,948
而且我必须说,这很成功

268
00:11:59,948 --> 00:12:02,208
不过这不只是学生们

269
00:12:02,208 --> 00:12:05,249
在客厅干坐着解决问题

270
00:12:05,249 --> 00:12:07,056
在我们的每一个课程

271
00:12:07,056 --> 00:12:09,216
一个团队的学生形成了了

272
00:12:09,216 --> 00:12:11,096
一个全球性的社区

273
00:12:11,096 --> 00:12:13,628
都有一个共同的智力目标

274
00:12:13,628 --> 00:12:16,280
你在这里看到一张自动生成的地图

275
00:12:16,280 --> 00:12:19,241
显示在普林斯顿社会学101课程的学生

276
00:12:19,241 --> 00:12:22,000
从世界各地而来

277
00:12:22,000 --> 00:12:24,960
你看以看到这种努力的全球性延伸

278
00:12:24,960 --> 00:12:29,527
学生在这些课程中以不同的方式进行合作

279
00:12:29,527 --> 00:12:32,166
第一,我们有一个问答平台

280
00:12:32,166 --> 00:12:34,310
学生可以提出问题,

281
00:12:34,310 --> 00:12:36,734
然后其他学生可以回答问题

282
00:12:36,734 --> 00:12:38,447
最惊奇的是

283
00:12:38,447 --> 00:12:40,117
因为学生太多了

284
00:12:40,117 --> 00:12:42,482
这意味着即使有学生在凌晨3点

285
00:12:42,482 --> 00:12:44,114
提出一个问题

286
00:12:44,114 --> 00:12:45,696
在世界上的某个地方

287
00:12:45,696 --> 00:12:47,770
总有人会醒着

288
00:12:47,770 --> 00:12:50,083
在同一问题上工作

289
00:12:50,083 --> 00:12:52,041
因此,在许多课程中,

290
00:12:52,041 --> 00:12:54,370
在问答平台上的回答时间中间值

291
00:12:54,370 --> 00:12:57,788
只有22分钟

292
00:12:57,788 --> 00:13:02,365
这比我对我斯坦福学生的服务要好得多

293
00:13:02,365 --> 00:13:03,706
(笑声)

294
00:13:03,706 --> 00:13:05,648
你还可以从学生的证明书里看到

295
00:13:05,648 --> 00:13:07,335
学生实际上发现

296
00:13:07,335 --> 00:13:09,856
因为这个巨大的线上社区

297
00:13:09,856 --> 00:13:12,455
学生其实可以以多种方式进行互动

298
00:13:12,455 --> 00:13:16,648
这其实比在一个教室里的收获还多

299
00:13:16,648 --> 00:13:18,992
学生们还都“组装”自己

300
00:13:18,992 --> 00:13:20,855
我们对此不进行任何干扰

301
00:13:20,855 --> 00:13:22,758
组织形成学习小组

302
00:13:22,758 --> 00:13:25,120
这里面有些是物理学习小组

303
00:13:25,120 --> 00:13:26,946
来研究地理条件限制

304
00:13:26,946 --> 00:13:29,668
他们每周见面去研究一系列问题

305
00:13:29,668 --> 00:13:31,568
这是旧金山学习小组

306
00:13:31,568 --> 00:13:33,887
不过这些人都来自世界各地

307
00:13:33,887 --> 00:13:35,919
其他都是实质上的小组

308
00:13:35,919 --> 00:13:38,908
有时候通过语言和文化来划分

309
00:13:38,908 --> 00:13:40,352
在左下方这里

310
00:13:40,352 --> 00:13:44,148
你看以看到我们多文化的学习小组

311
00:13:44,148 --> 00:13:45,911
人们直率地去和有其他文化背景的人

312
00:13:45,911 --> 00:13:48,917
主动交流

313
00:13:48,917 --> 00:13:51,028
这种框架的构建就带来一些

314
00:13:51,028 --> 00:13:54,353
巨大的机会

315
00:13:54,353 --> 00:13:58,007
首先它拥有带给我们

316
00:13:58,007 --> 00:14:00,441
前所未有的

317
00:14:00,441 --> 00:14:02,730
在了解人类学习方面的潜力

318
00:14:02,730 --> 00:14:06,193
因为我们这里能收集到的数据是独一无二的

319
00:14:06,193 --> 00:14:10,202
你可以收集到每一次点击,每一次作业提交

320
00:14:10,202 --> 00:14:14,565
每一份来自成千上万学生的论坛帖子

321
00:14:14,565 --> 00:14:16,908
因此你可以将人类学习的模式

322
00:14:16,908 --> 00:14:18,841
从理论假设的形式

323
00:14:18,841 --> 00:14:21,699
变为以数据为基础的形式,

324
00:14:21,699 --> 00:14:24,740
这是一种,比方说,已经变革生物科学的转型

325
00:14:24,740 --> 00:14:28,164
你可以通过这些数据去了解最基本的问题

326
00:14:28,164 --> 00:14:30,044
比如说,哪些是好的学习策略

327
00:14:30,044 --> 00:14:32,740
哪些是有效的而哪些是无效的?

328
00:14:32,740 --> 00:14:34,980
而在特定的几个课程背景中,

329
00:14:34,980 --> 00:14:36,517
你可以问像这样的问题:

330
00:14:36,517 --> 00:14:39,772
有哪些误解是十分常见的,

331
00:14:39,772 --> 00:14:41,949
如何需要我们帮助学生去更正它们?

332
00:14:41,949 --> 00:14:43,373
这儿有一个例子

333
00:14:43,373 --> 00:14:45,389
同样是从Andrew的机器研究课程来的

334
00:14:45,389 --> 00:14:47,597
这是对于Andrew其中一项作业

335
00:14:47,597 --> 00:14:49,207
所有错误答案的分布

336
00:14:49,207 --> 00:14:51,100
答案都是数对

337
00:14:51,100 --> 00:14:53,371
因此你可以在二维图象里画出来

338
00:14:53,371 --> 00:14:57,149
每一个你看到的小叉叉就是一个不同的错误答案

339
00:14:57,149 --> 00:14:59,555
在左上方的大叉叉

340
00:14:59,555 --> 00:15:01,703
指的是有2000个学生

341
00:15:01,703 --> 00:15:04,748
得出了一样的错误答案

342
00:15:04,748 --> 00:15:07,075
现在，如果有两个学生在100人的课堂里

343
00:15:07,075 --> 00:15:08,362
给出了同样的错误答案

344
00:15:08,362 --> 00:15:09,713
你肯定发现不了

345
00:15:09,713 --> 00:15:12,273
不过当2000人都给出同样的错误答案

346
00:15:12,273 --> 00:15:13,970
就很难看不到了

347
00:15:13,970 --> 00:15:16,162
因此Andrew和他的学生

348
00:15:16,162 --> 00:15:17,682
分析了一些作业

349
00:15:17,682 --> 00:15:21,770
然后找到了误解的根本原因

350
00:15:21,770 --> 00:15:24,290
然后他们创建了一条专门针对

351
00:15:24,290 --> 00:15:26,539
提供错误答案学生的

352
00:15:26,539 --> 00:15:28,718
特别信息

353
00:15:28,718 --> 00:15:30,802
这样一来这些学生

354
00:15:30,802 --> 00:15:32,828
就可以得到一种个性化的回馈

355
00:15:32,828 --> 00:15:37,227
告诉他们如何更有效地更正误解

356
00:15:37,227 --> 00:15:41,038
因此这种个性化的东西是通过

357
00:15:41,038 --> 00:15:44,178
利用大规模数据的优势来创建的

358
00:15:44,178 --> 00:15:46,490
个性化估计也是这儿

359
00:15:46,490 --> 00:15:48,913
最大的机会之一

360
00:15:48,913 --> 00:15:51,258
因为它提供给我们一种

361
00:15:51,258 --> 00:15:53,948
解决30年未决的问题的潜力

362
00:15:53,948 --> 00:15:57,297
教育研究家Benjamin Bloom在1984年

363
00:15:57,297 --> 00:15:59,548
提出了叫做2 sigma问题

364
00:15:59,548 --> 00:16:02,610
他通过学习三种人群观察到的

365
00:16:02,610 --> 00:16:06,218
第一是在以授课为基础的课堂中学习的人群

366
00:16:06,218 --> 00:16:08,995
第二是使用标准的以授课为基础的课堂学习的人群

367
00:16:08,995 --> 00:16:10,714
第二是使用标准的以授课为基础的课堂学习的人群

368
00:16:10,714 --> 00:16:12,794
但是有一个旨在精通的方法

369
00:16:12,794 --> 00:16:14,714
因此学生必须熟练掌握前一个话题才能继续学习下一个

370
00:16:14,714 --> 00:16:18,068
因此学生必须熟练掌握前一个话题才能继续学习下一个

371
00:16:18,068 --> 00:16:20,362
最后一个就是

372
00:16:20,362 --> 00:16:24,890
在导师一对一课程中受教育的人群

373
00:16:24,890 --> 00:16:28,162
旨在精通的人群是完全标准差

374
00:16:28,162 --> 00:16:30,450
或者sigma,他们在成就分数方面

375
00:16:30,450 --> 00:16:32,844
比标准的以授课为基础的班要好得多

376
00:16:32,844 --> 00:16:34,988
而导师一对一的课程在表现提高方面

377
00:16:34,988 --> 00:16:36,818
就有2个sigma

378
00:16:36,818 --> 00:16:38,281
为了了解这意味着什么,

379
00:16:38,281 --> 00:16:40,114
让我们看看以授课为基础的课堂吧

380
00:16:40,114 --> 00:16:43,033
我们把中位数当做一个门槛

381
00:16:43,033 --> 00:16:44,371
因此在以授课为基础的课堂中

382
00:16:44,371 --> 00:16:48,250
是一半对一半

383
00:16:48,250 --> 00:16:50,348
在导师一对一授课中,

384
00:16:50,348 --> 00:16:55,149
98%都达到了门槛

385
00:16:55,149 --> 00:16:59,069
想象一个如果我们教的学生

386
00:16:59,069 --> 00:17:01,267
98%都在平均标准之上

387
00:17:01,267 --> 00:17:04,690
因此,就有这个2 sigma的问题

388
00:17:04,690 --> 00:17:07,089
因为我们作为一个社会不可能去给

389
00:17:07,089 --> 00:17:10,161
每一个学生都提供一个一对一的导师

390
00:17:10,161 --> 00:17:12,410
但是我们可以提供给他们每人一台电脑

391
00:17:12,410 --> 00:17:14,429
或者一部智能手机

392
00:17:14,429 --> 00:17:16,618
因此问题是,我们如何应该使用科技

393
00:17:16,618 --> 00:17:19,993
去推动我们摆脱左边蓝色的图像,

394
00:17:19,993 --> 00:17:22,731
最后到达右边绿色的图像呢?

395
00:17:22,731 --> 00:17:25,068
通过电脑来实现精通的目地是很简单的,

396
00:17:25,068 --> 00:17:26,473
因为电脑对于放5遍同样的视频来说,

397
00:17:26,473 --> 00:17:29,546
从来不嫌累

398
00:17:29,546 --> 00:17:32,797
而且多次批改同样的作业也不会累

399
00:17:32,802 --> 00:17:35,828
我们在很多我举的例子当中也看到了

400
00:17:35,828 --> 00:17:37,682
而且甚至我们也看到

401
00:17:37,682 --> 00:17:39,818
个性化的设计在逐渐开始发展

402
00:17:39,818 --> 00:17:43,010
不管是通过课程中个性化的轨道

403
00:17:43,010 --> 00:17:46,274
或是一些我们给大家展示的个性化反馈

404
00:17:46,274 --> 00:17:48,762
因此我们的目标是尝试看看

405
00:17:48,762 --> 00:17:52,259
我们能够多接近那个绿色的图像

406
00:17:52,259 --> 00:17:57,618
好吧,那如果这个这么好,大学是不是过时了?

407
00:17:57,618 --> 00:18:00,610
嗯,马克吐温显然这么想,

408
00:18:00,610 --> 00:18:03,155
他说:"大学是一个教授的笔记

409
00:18:03,155 --> 00:18:04,858
直接成为学生的笔记,

410
00:18:04,858 --> 00:18:07,234
并且都没有经过两者大脑的地方."

411
00:18:07,234 --> 00:18:11,281
(笑声)

412
00:18:11,281 --> 00:18:13,949
不过我真不敢与马克吐温苟同

413
00:18:13,949 --> 00:18:16,614
我认为他在抱怨的不是大学

414
00:18:16,614 --> 00:18:19,364
而是以授课为基础的课堂模式

415
00:18:19,364 --> 00:18:22,148
因为这些模式在大学太流行了

416
00:18:22,148 --> 00:18:25,307
那让我们在往回看看,回到Plutarch(译者注：希腊历史家)

417
00:18:25,307 --> 00:18:27,534
他说:"思想不是一个需要填充的容器,

418
00:18:27,534 --> 00:18:29,557
而是需要点燃的木头."

419
00:18:29,557 --> 00:18:31,747
因此或许我们应该在

420
00:18:31,747 --> 00:18:34,318
通过授课填充学生脑袋的大学少花点时间,

421
00:18:34,318 --> 00:18:38,118
而应当多花些时间点燃他们的创造力

422
00:18:38,118 --> 00:18:41,373
他们的想象力和解决问题的能力

423
00:18:41,373 --> 00:18:43,871
通过积极与他们交流来实现

424
00:18:43,871 --> 00:18:45,238
那么我们怎么做呢?

425
00:18:45,238 --> 00:18:48,669
我们通过主动的学习来实现

426
00:18:48,669 --> 00:18:51,118
有很多研究表明,包括这个,

427
00:18:51,118 --> 00:18:53,198
如果你使用积极学习法的话,

428
00:18:53,198 --> 00:18:55,614
就是与你的学生在课堂上互动,

429
00:18:55,614 --> 00:18:58,310
他们的表现会在每个单位不断提高,

430
00:18:58,310 --> 00:19:00,759
在出勤,在参与度,在学习方面

431
00:19:00,759 --> 00:19:02,814
尤其在被一个标准测试衡量的时候

432
00:19:02,814 --> 00:19:04,678
你可以看到,比如说,成就分数

433
00:19:04,678 --> 00:19:07,548
在这个实验中几乎都翻倍了

434
00:19:07,548 --> 00:19:11,949
或许这就是我们如何应当度过大学时光的办法

435
00:19:11,949 --> 00:19:16,526
因此总结一下,如果我们能免费向世上的每个人提供高质量的教育

436
00:19:16,526 --> 00:19:18,429
因此总结一下,如果我们能免费向世上的每个人提供高质量的教育

437
00:19:18,429 --> 00:19:21,250
那么会怎么样了?会是这样:

438
00:19:21,250 --> 00:19:24,671
首先教育变成了人类最基本的权利

439
00:19:24,671 --> 00:19:26,037
世界上所有有能力和积极性的人

440
00:19:26,037 --> 00:19:27,958
世界上所有有能力和积极性的人

441
00:19:27,958 --> 00:19:29,909
都可以得到他们想需要的技能

442
00:19:29,909 --> 00:19:31,494
为他们自己,他们家人, 他们的社区追求更好的生活

443
00:19:31,494 --> 00:19:33,511
为他们自己,他们家人, 他们的社区追求更好的生活

444
00:19:33,511 --> 00:19:36,142
第二,这会使终生学习成为可能

445
00:19:36,142 --> 00:19:38,093
对于很多人,在高中或者大学结束后就再也不学了是惭愧的事

446
00:19:38,093 --> 00:19:41,405
对于很多人,在高中或者大学结束后就再也不学了是惭愧的事

447
00:19:41,405 --> 00:19:43,886
通过这样一个项目

448
00:19:43,886 --> 00:19:46,629
每当我们想要的时候,我们可以学一些新知识

449
00:19:46,629 --> 00:19:47,765
每当我们想要的时候,我们可以学一些新知识

450
00:19:47,765 --> 00:19:49,094
不管是用来拓展我们的思维

451
00:19:49,094 --> 00:19:51,053
还是改变我们的生活

452
00:19:51,053 --> 00:19:54,198
最后,这个项目会带来一股创新潮

453
00:19:54,198 --> 00:19:57,270
因为哪里都能找到惊人的天赋

454
00:19:57,270 --> 00:20:00,278
或许下一个爱因斯坦或者乔布斯

455
00:20:00,278 --> 00:20:02,893
就住在非洲一个偏远的小镇上

456
00:20:02,893 --> 00:20:05,549
而且如果我们能为那个人提供一份教育

457
00:20:05,549 --> 00:20:07,905
他们可能会想出下一个极好的主意

458
00:20:07,905 --> 00:20:10,309
使我们的世界变得更美好

459
00:20:10,309 --> 00:20:11,469
非常感谢

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