Daphne Koller: O que estamos aprendemos com a educação online
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0:01 - 0:04Como muitos aqui, sou uma pessoa de sorte.
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0:04 - 0:07Nasci em uma família onde educação era prioridade.
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0:07 - 0:11Sou de uma 3ª geração de PhDs, filha de acadêmicos.
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0:11 - 0:15Brincava no laboratório do meu pai na universidade, quando criança.
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0:15 - 0:19Era esperado que eu estudasse em universidades de elite,
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0:19 - 0:23o que me abriu portas de um mundo de oportunidades.
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0:23 - 0:27Infelizmente, a maioria não têm tanta sorte.
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0:27 - 0:30Em alguns lugares, na África do Sul, por exemplo,
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0:30 - 0:33a educação não é prontamente acessível.
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0:33 - 0:36Lá, o sistema educacional foi construído
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0:36 - 0:39para a minoria branca, na época do apartheid.
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0:39 - 0:41E como consequência, hoje não há vagas suficientes
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0:41 - 0:45para os que querem e merecem uma educação de qualidade.
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0:45 - 0:49Essa escassez levou a uma crise em janeiro deste ano
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0:49 - 0:51na Universidade de Joanesburgo.
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0:51 - 0:53Haviam sobrado algumas vagas
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0:53 - 0:56do processo de admissão regular, e na noite anterior
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0:56 - 0:59à abertura dessas matrículas,
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0:59 - 1:03milhares de pessoas ficaram ao portão em uma fila de 1,6 Km,
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1:03 - 1:07na esperança de conseguir uma vaga.
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1:07 - 1:09Quando os portões foram abertos, houve tumulto,
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1:09 - 1:1320 pessoas ficaram feridas e uma mulher morreu.
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1:13 - 1:14Era uma mãe que deu a vida
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1:14 - 1:19tentando conseguir um futuro melhor para o filho.
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1:19 - 1:22Mas mesmo em lugares, como os Estados Unidos,
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1:22 - 1:26onde educação é acessível, ela pode não ser atingível.
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1:26 - 1:29Tem sido muito discutido nos últimos anos
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1:29 - 1:31o aumento no custo do sistema de saúde.
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1:31 - 1:33O que pode não ser tão óbvio às pessoas
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1:33 - 1:37é que durante esse mesmo período, o custo da educação superior
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1:37 - 1:40vem subindo quase o dobro,
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1:40 - 1:44a um total de 559 por cento desde 1985.
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1:44 - 1:49Isso torna a educação inacessível a muitos.
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1:49 - 1:52Finalmente, mesmo àqueles que almejam ter um curso superior,
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1:52 - 1:55as portas da oportunidade podem não se abrir.
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1:55 - 1:58Pouco mais da metade dos universitários recém-formados
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1:58 - 2:01nos Estados Unidos
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2:01 - 2:04estão realizando trabalhos que requerem tal formação.
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2:04 - 2:06Isso, claro, não é assim para estudantes
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2:06 - 2:08que se formam nas instituições de elite,
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2:08 - 2:11mas para muitos outros, não há reconhecimento
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2:11 - 2:14por seu tempo e dedicação.
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2:14 - 2:17Tom Friedman, em seu recente artigo no New York Times,
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2:17 - 2:21captou, como ninguém, o espírito por trás do nosso empenho.
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2:21 - 2:25Disse que as grandes descobertas ocorrem
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2:25 - 2:28quando o subitamente possível encontra o desesperadamente necessário.
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2:28 - 2:31Já falei sobre o desesperadamente necessário.
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2:31 - 2:34Vamos falar agora sobre o subitamente possível.
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2:34 - 2:37O subitamente possível foi demonstrado por
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2:37 - 2:38três grandes turmas de Stanford,
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2:38 - 2:42cada uma com uns 100.000 alunos inscritos.
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2:42 - 2:46Para entender isso, vamos dar uma olhada em uma dessas turmas,
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2:46 - 2:47a de Aprendizagem de Máquinas ministrada por meu colega
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2:47 - 2:49e co-fundador Andrew Ng.
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2:49 - 2:52Andrew leciona em uma das maiores turmas de Stanford.
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2:52 - 2:53É a disciplina Aprendizagem de Máquinas,
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2:53 - 2:56e há 400 inscritos sempre que ela é oferecida.
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2:56 - 3:00Quando Andrew lecionou essa matéria ao público em geral,
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3:00 - 3:02houve 100.000 inscritos.
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3:02 - 3:04Então para dar uma perspectiva desse montante,
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3:04 - 3:06para Andrew atingir esse número de alunos
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3:06 - 3:08dando aulas em Stanford,
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3:08 - 3:12teria que fazer isso por 250 anos.
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3:12 - 3:16É claro, ficaria muito entediado.
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3:16 - 3:18Então, ao ver o impacto disso,
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3:18 - 3:22Andrew e eu decidimos que precisávamos fazer uma progressão,
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3:22 - 3:26levar o ensino de qualidade ao máximo de pessoas possível.
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3:26 - 3:27Então criamos Coursera,
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3:27 - 3:30cujo objetivo é pegar os melhores cursos,
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3:30 - 3:34dos melhores instrutores e universidades,
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3:34 - 3:38e fornecê-los gratuitamente a todos no mundo.
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3:38 - 3:40Temos atualmente 43 cursos na plataforma,
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3:40 - 3:43de quatro universidades através de uma série de disciplinas,
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3:43 - 3:45e darei uma visão geral
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3:45 - 3:49de como é.
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3:49 - 3:50(Vídeo) Robert Ghrist: Bem-vindos a Cálculo.
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3:50 - 3:52Ezekiel Emanuel: 50 milhões de pessoas não têm seguros.
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3:52 - 3:55Scott Page: Modelos nos auxiliam a projetar instituições e políticas mais efetivas.
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3:55 - 3:57Existe uma segregação inacreditável.
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3:57 - 3:59Scott Klemmer: Então Bush imaginou que no futuro,
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3:59 - 4:02usaríamos uma câmera bem no meio da cabeça.
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4:02 - 4:06Mitchell Duneier: Mills quer que o estudante de sociologia desenvolva a capacidade de discernir ...
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4:06 - 4:09RG: Um cabo suspenso toma forma de um cosseno hiperbólico.
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4:09 - 4:13Nick Parlante: Para cada pixel na imagem, ajuste o vermelho no zero.
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4:13 - 4:16Paul Offit: ... A vacina permitiu a erradicação do vírus da pólio.
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4:16 - 4:19Dan Jurafsky: A Lufthansa serve café da manhã em San Jose? Bem, isso é estranho.
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4:19 - 4:23Daphne Koller: Assim você escolhe a moeda, e esses são os 2 lances.
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4:23 - 4:26Andrew Ng: Em aprendizagem de máquinas de grande escala, gostaríamos de chegar ao computacional...
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4:26 - 4:32(Aplausos)
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4:32 - 4:34DK: Talvez não seja surpresa
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4:34 - 4:37que alunos gostem de obter o melhor conteúdo
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4:37 - 4:39das melhores universidades gratuitamente.
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4:39 - 4:42Desde que inauguramos o site em fevereiro,
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4:42 - 4:46tivemos 640.000 alunos de 190 países.
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4:46 - 4:48Temos 1.5 milhão de inscrições,
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4:48 - 4:516 milhões de testes nas 15 turmas já lançadas
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4:51 - 4:56foram aplicados, e 14 milhões de visualizações de vídeos.
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4:56 - 4:59Mas não se trata apenas de números,
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4:59 - 5:00e sim de pessoas.
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5:00 - 5:03Quer seja Akash, de uma pequena cidade na Índia
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5:03 - 5:06que jamais teria acesso
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5:06 - 5:07a um curso da qualidade em Stanford
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5:07 - 5:10e nunca teria condições de pagar.
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5:10 - 5:12Ou Jenny, uma mãe solteira com 2 filhos
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5:12 - 5:14que quer aprimorar suas habilidades
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5:14 - 5:17para voltar e concluir um mestrado.
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5:17 - 5:20Ou Ryan, que não pode frequentar uma faculdade,
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5:20 - 5:22porque sua filha imunodeficiente
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5:22 - 5:25não pode arriscar-se a ter germes em casa,
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5:25 - 5:27e por isso ele não sai.
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5:27 - 5:29Fico muito contente em dizer --
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5:29 - 5:31recentemente, tivemos contato com Ryan --
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5:31 - 5:33que sua história teve um final feliz.
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5:33 - 5:35Baby Shannon -- podem vê-la à esquerda --
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5:35 - 5:36está bem melhor agora,
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5:36 - 5:40e Ryan conseguiu emprego por ter feito os cursos.
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5:40 - 5:42Então o que há de diferente nesses cursos?
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5:42 - 5:46Até porque, cursos online existem a algum tempo.
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5:46 - 5:50A diferença é que são experiências de um curso real.
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5:50 - 5:52Começam em dia determinado,
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5:52 - 5:55os alunos assistem aos vídeos semanalmente
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5:55 - 5:57e fazem deveres de casa.
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5:57 - 5:59São deveres de casa reais
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5:59 - 6:02com avaliações e prazos reais.
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6:02 - 6:04Podem ver os prazos e gráficos de uso.
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6:04 - 6:06Esses são os picos mostrando
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6:06 - 6:10que procrastinação é um fenômeno mundial.
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6:10 - 6:13(Risos)
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6:13 - 6:14Ao final do curso,
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6:14 - 6:16os alunos recebem um certificado.
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6:16 - 6:18Podem apresentar esse certificado
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6:18 - 6:21a um provável empregador e obter um emprego melhor
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6:21 - 6:23e sabemos de muitos alunos que o conseguiram.
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6:23 - 6:25Alguns alunos pegaram seus certificados
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6:25 - 6:28e os apresentaram a instituição educacional em que estudavam
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6:28 - 6:29para obtenção de crédito.
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6:29 - 6:32Assim eles conseguiram algo significativo
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6:32 - 6:35por seu investimento de tempo e dedicação.
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6:35 - 6:37Vamos falar um pouco sobre alguns componentes
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6:37 - 6:39desses cursos.
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6:39 - 6:42O primeiro é que quando você se afasta
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6:42 - 6:44das limitações do espaço físico da sala de aula
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6:44 - 6:47e projeta o conteúdo explicitamente para um formato online,
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6:47 - 6:49você pode fugir, por exemplo,
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6:49 - 6:52do monolítico discurso de uma hora.
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6:52 - 6:53Pode dividir o material, por exemplo,
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6:53 - 6:57em curtas unidades modulares de 8 a 12 minutos,
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6:57 - 7:00cada qual representando um conceito coerente.
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7:00 - 7:02Alunos podem examinar o material de diferentes modos,
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7:02 - 7:06dependendo de sua formação, habilidades ou interesses.
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7:06 - 7:09Alguns alunos podem beneficiar-se
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7:09 - 7:11de um pouco do material preparatório
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7:11 - 7:13que outros alunos já tiveram.
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7:13 - 7:16Outros alunos podem ter interesse em estudar
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7:16 - 7:19mais profundamente um tópico em particular.
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7:19 - 7:22Assim esse formato nos permite romper
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7:22 - 7:25com o modelo único de educação para todos,
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7:25 - 7:29e permite aos alunos um currículo mais personalizado.
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7:29 - 7:31Claro, sabemos, como educadores,
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7:31 - 7:35que alunos não aprendem assistindo a vídeos passivamente.
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7:35 - 7:38Talvez um dos maiores componentes desse empenho
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7:38 - 7:40seja a necessidade de ter alunos
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7:40 - 7:43que pratiquem o conteúdo
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7:43 - 7:46para compreendê-lo bem.
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7:46 - 7:49Há uma série de estudos demonstrando a importância disso.
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7:49 - 7:52Esse que apareceu em Ciências, ano passado,
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7:52 - 7:54demonstra que mesmo uma simples prática de revisão,
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7:54 - 7:57quando alunos apenas repetem
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7:57 - 7:59o que já foi ensinado,
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7:59 - 8:01dá resultados mais satisfatórios
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8:01 - 8:03em vários testes de desempenho
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8:03 - 8:07do que muitas outras intervenções educacionais.
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8:07 - 8:10Tentamos criar exercícios de revisão na plataforma,
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8:10 - 8:12assim como outras formas de prática de modos variados.
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8:12 - 8:16Por exemplo, nossos vídeos não são apenas vídeos.
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8:16 - 8:19A cada poucos minutos, o vídeo pausa
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8:19 - 8:21e os alunos recebem uma pergunta.
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8:21 - 8:23(Vídeo) SP: ... Essas quatro coisas. Teoria do prospecto, redução hiperbólica,
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8:23 - 8:26tendência do status quo e taxa básica. Estão todas bem documentadas.
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8:26 - 8:29Então, todos são bem documentados desvios do comportamento racional.
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8:29 - 8:30DK: Aqui pausa-se o vídeo,
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8:30 - 8:33e o aluno digita a resposta no espaço
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8:33 - 8:36e a envia. Claro que não estão prestando atenção.
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8:36 - 8:37(Risos)
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8:37 - 8:39Então tentam novamente,
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8:39 - 8:41e dessa vez acertam.
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8:41 - 8:43Há uma explicação opcional, caso queiram.
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8:43 - 8:48E agora o vídeo avança à parte seguinte da aula.
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8:48 - 8:50Essa é uma pergunta meio simples
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8:50 - 8:52que eu como instrutora talvez faça em aula,
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8:52 - 8:54mas quando pergunto em aula,
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8:54 - 8:5680 por cento dos alunos
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8:56 - 8:57ainda estão anotando o que acabei de dizer,
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8:57 - 9:0115 por cento está no Facebook,
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9:01 - 9:03e também há os sabichões da primeira fila
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9:03 - 9:05que se apressam a responder
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9:05 - 9:07antes que os outros tenham chance de pensar a respeito,
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9:07 - 9:10e como instrutora fico muito grata
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9:10 - 9:11por alguém saber a resposta.
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9:11 - 9:14E assim a aula segue antes que
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9:14 - 9:18a maioria dos alunos percebam que a pergunta foi respondida.
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9:18 - 9:20Aqui, cada aluno
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9:20 - 9:23tem que se envolver com o assunto.
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9:23 - 9:25E claro essas simples questões de revisão
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9:25 - 9:27não são o fim da história.
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9:27 - 9:30É preciso criar exercícios bem mais significativos,
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9:30 - 9:32e também prover aos alunos
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9:32 - 9:34feeedback sobre as questões.
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9:34 - 9:36Bem, como avaliar o trabalho de 100.000 alunos
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9:36 - 9:40se não temos 10.000 tutores?
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9:40 - 9:42A resposta é, precisamos usar tecnologia
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9:42 - 9:43a nosso favor.
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9:43 - 9:46Felizmente, a tecnologia avançou muito, e
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9:46 - 9:49podemos avaliar muitos tipos interessantes de dever de casa.
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9:49 - 9:51Além de múltipla escolha
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9:51 - 9:54e os tipos de perguntas curtas que viram no vídeo,
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9:54 - 9:57podemos dar notas tanto em matemática como em expressões
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9:57 - 9:59e derivações matemáticas.
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9:59 - 10:02Podemos avaliar modelos, tanto os
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10:02 - 10:04financeiros em uma aula de negócios
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10:04 - 10:07como os de física em uma aula de Ciências ou Engenharia
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10:07 - 10:11e podemos avaliar trabalhos de programação bem sofisticados.
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10:11 - 10:13Mostrarei um modelo até bem simples
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10:13 - 10:14mas um tanto visual.
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10:14 - 10:17Este é da turma 101 de Ciências da Computação de Stanford,
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10:17 - 10:18e os alunos devem corrigir as cores
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10:18 - 10:20dessa imagem borrada de vermelho.
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10:20 - 10:22Eles estão digitando o programa no navegador,
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10:22 - 10:26e ainda não acertaram, a Dama da Liberdade ainda está enjoada.
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10:26 - 10:30Então, tentam novamente, acertam, isso é dito,
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10:30 - 10:32e assim podem ir para o próximo trabalho.
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10:32 - 10:35Essa possibilidade de interagir ativamente com o conteúdo
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10:35 - 10:37e saber quando acertou ou errou
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10:37 - 10:40é essencial ao aprendizado do aluno.
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10:40 - 10:42Claro que não podemos ainda avaliar
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10:42 - 10:45todas as tarefas necessárias a todos os cursos.
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10:45 - 10:49Especificamente, falta o tipo de trabalho crítico
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10:49 - 10:50que é tão essencial em disciplinas
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10:50 - 10:54de Humanas, Ciências Sociais, Negócios e outras.
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10:54 - 10:56Tentamos convencer,
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10:56 - 10:58algumas faculdades de Humanas
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10:58 - 11:01de que múltipla escolha não era tão ruim.
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11:01 - 11:03O que não deu muito certo.
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11:03 - 11:05Então tivemos que encontrar outra solução.
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11:05 - 11:08E chegamos a 'avaliação entre alunos'.
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11:08 - 11:11Estudos anteriores mostram,
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11:11 - 11:12como este de Saddler e Good,
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11:12 - 11:15que esse tipo de avaliação é bem eficaz
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11:15 - 11:18como meta à atingir avaliações justas.
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11:18 - 11:20Só tentamos em turmas pequenas,
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11:20 - 11:21mas ficou demonstrado,
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11:21 - 11:24que essas notas dadas por alunos no eixo y
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11:24 - 11:25estão bem correlacionadas
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11:25 - 11:27às avaliações feitas por professores no eixo x.
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11:27 - 11:31O mais surpreendente é que as autoavaliações,
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11:31 - 11:33quando alunos avaliam seus próprios trabalhos --
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11:33 - 11:35desde que incentivados da forma correta,
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11:35 - 11:37para que não se autoavaliem com nota máxima --
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11:37 - 11:40estão ainda melhor correlacionadas às avaliações dos professores.
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11:40 - 11:41Então essa é uma estratégia eficaz
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11:41 - 11:44que pode ser usada nas avaliações em larga escala,
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11:44 - 11:46e também é uma estratégia de aprendizagem útil aos alunos,
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11:46 - 11:49porque eles realmente aprendem com a experiência.
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11:49 - 11:53Assim temos o maior canal de avaliação entre alunos já concebido,
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11:53 - 11:56onde dezenas de milhares de alunos
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11:56 - 11:57avaliam uns aos outros,
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11:57 - 12:00com bastante sucesso.
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12:00 - 12:02Mas não se trata apenas de alunos
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12:02 - 12:05sozinhos em casa solucionando questões.
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12:05 - 12:07Em volta de cada curso,
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12:07 - 12:09há uma comunidade de alunos formada,
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12:09 - 12:11uma comunidade global
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12:11 - 12:14em torno de um empenho intelectual compartilhado.
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12:14 - 12:16Vemos aqui um mapa feito
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12:16 - 12:19por estudantes da turma 101 de Sociologia em Princeton,
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12:19 - 12:22que se colocaram em um mapa-mundi,
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12:22 - 12:25e podemos ver o alcance global desse empenho.
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12:25 - 12:30Estudantes colaboraram nesses cursos de várias formas.
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12:30 - 12:32Primeiro, houve um fórum de perguntas e respostas,
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12:32 - 12:34em que uns alunos postavam perguntas,
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12:34 - 12:37e outros as respondiam.
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12:37 - 12:38E o mais incrível é que,
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12:38 - 12:40por haver tantos alunos,
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12:40 - 12:42isso significa que se um aluno postar uma pergunta
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12:42 - 12:44as 3:00 da manhã,
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12:44 - 12:46em algum lugar do mundo,
-
12:46 - 12:48haveria alguém acordado
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12:48 - 12:50e trabalhando na mesma questão.
-
12:50 - 12:52Então, em muitos cursos,
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12:52 - 12:54a média de tempo de resposta
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12:54 - 12:58a uma pergunta no fórum era de 22 minutos.
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12:58 - 13:02O que não é o nível de serviço que ofereço a meus alunos em Stanford.
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13:02 - 13:04(Risos)
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13:04 - 13:06E podemos ver pelos testemunhos dos alunos
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13:06 - 13:07que eles realmente pensam
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13:07 - 13:10isso por causa dessa imensa comunidade online,
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13:10 - 13:12eles interagem entre si de várias maneiras
-
13:12 - 13:17mais profundas do que no contexto do espaço físico da sala de aula.
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13:17 - 13:19Os Alunos também se reunem,
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13:19 - 13:21sem nossa intervenção,
-
13:21 - 13:23em pequenos grupos de estudo.
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13:23 - 13:25Alguns eram grupos de estudos físicos
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13:25 - 13:27sobre restrições geográficas
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13:27 - 13:30e encontravam-se semanalmente para resolver questões.
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13:30 - 13:32Este é o grupo de estudo de San Francisco,
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13:32 - 13:34e havia outros em todo o mundo.
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13:34 - 13:36Outros eram grupos virtuais de estudo,
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13:36 - 13:39às vezes junto a linhas culturais ou de linguagem,
-
13:39 - 13:40e embaixo à esquerda,
-
13:40 - 13:44vemos nosso grupo de estudo multicultural universal
-
13:44 - 13:46onde pessoas queriam se conectar
-
13:46 - 13:49com gente de outras culturas.
-
13:49 - 13:51Há tremendas oportunidades
-
13:51 - 13:54a se extrair dessa estrutura.
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13:54 - 13:58A primeira é o potencial de nos dar
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13:58 - 14:00um olhar completamente novo
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14:00 - 14:03sobre a compreensão do aprendizado humano.
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14:03 - 14:06Porque os dados coletados aqui são inéditos.
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14:06 - 14:10Podemos colecionar cada clique, envio de dever de casa,
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14:10 - 14:15comentário no fórum de dezenas de milhares de alunos.
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14:15 - 14:17Assim podemos tornar o estudo da aprendizagem humana,
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14:17 - 14:19do modelo dirigido de hipóteses
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14:19 - 14:22ao dirigido por dados, uma transformação que
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14:22 - 14:25tem revolucionado a biologia.
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14:25 - 14:28Podemos usar esses dados para entender questões fundamentais
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14:28 - 14:30como, quais são as boas estratégias de aprendizagem
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14:30 - 14:33eficazes e as que não são?
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14:33 - 14:35E em relação a cursos específicos,
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14:35 - 14:37podemos fazer perguntas
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14:37 - 14:40como, quais são os conceitos equivocados mais comuns
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14:40 - 14:42e como podemos ajudar os alunos a resolvê-los?
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14:42 - 14:43Então aqui está um exemplo,
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14:43 - 14:45também da turma de Andrew sobre Aprendizagem de Máquinas.
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14:45 - 14:48Essa é uma distribuição de respostas erradas
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14:48 - 14:49a um dos trabalhos pedidos por Andrew.
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14:49 - 14:51As respostas são pares de números,
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14:51 - 14:53então podemos desenhá-los nesse gráfico bidimensional.
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14:53 - 14:57Cada cruzinha é uma resposta errada diferente.
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14:57 - 15:00A cruz grande no alto à esquerda
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15:00 - 15:02marca o lugar em que 2.000 alunos
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15:02 - 15:05deram a mesma resposta errada.
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15:05 - 15:07Agora, se 2 alunos de uma turma de 100
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15:07 - 15:08derem a mesma resposta errada,
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15:08 - 15:10vocês não notariam.
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15:10 - 15:12Mas quando 2.000 dão a mesma resposta errada,
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15:12 - 15:14difícil não notarmos.
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15:14 - 15:16Então Andrew e seus alunos foram lá,
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15:16 - 15:18olharam alguns dos trabalhos,
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15:18 - 15:22entenderam a raiz do equívoco,
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15:22 - 15:24e produziram uma mensagem de erro direcionada
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15:24 - 15:27que seria disponibilizada a cada aluno
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15:27 - 15:29cuja resposta incidisse naquele erro,
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15:29 - 15:31significando que os que cometeram o mesmo erro
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15:31 - 15:33poderiam ter feedback personalizado
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15:33 - 15:37dizendo como corrigir o equívoco mais efetivamente.
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15:37 - 15:41Então essa personalização é algo que alguém pode construir
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15:41 - 15:44tendo esses números.
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15:44 - 15:46Personalização é talvez
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15:46 - 15:49uma das grandes oportunidades aqui também,
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15:49 - 15:51porque ela nos provê com o potencial
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15:51 - 15:54de resolver um problema de 30 anos.
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15:54 - 15:57O pesquisador educacional Benjamin Bloom, em 1984,
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15:57 - 16:00expôs o chamado problema 2 sigma,
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16:00 - 16:03das observações de estudo de 3 grupos.
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16:03 - 16:06O primeiro é o que estudou numa turma de aulas expositivas.
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16:06 - 16:09O segundo é o de alunos que estudaram
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16:09 - 16:11numa sala de aula padrão, de aulas expositivas,
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16:11 - 16:13mas com abordagem de domínio de conteúdo,
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16:13 - 16:15assim os alunos só avançavam ao tópico seguinte
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16:15 - 16:18quando demonstravam ter dominado o anterior.
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16:18 - 16:20E finalmente, havia o grupo de alunos
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16:20 - 16:25que aprendeu através de instrução um a um, com tutor.
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16:25 - 16:28No grupo da abordagem de domínio de conteúdo, houve um desvio padrão total,
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16:28 - 16:30ou sigma, e ele atinge melhor desempenho
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16:30 - 16:33do que o grupo de aulas expositivas regulares,
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16:33 - 16:35e o de tutorial individual atinge 2 sigma
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16:35 - 16:37em melhor aproveitamento.
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16:37 - 16:38Para entender o significado disso,
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16:38 - 16:40vamos dar uma olhada na turma de aulas expositivas,
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16:40 - 16:43e vamos escolher o desempenho médio como limiar.
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16:43 - 16:44Assim numa turma de aulas expositivas,
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16:44 - 16:48metade dos alunos estão acima desse nível e metade abaixo.
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16:48 - 16:50No método de instrução individual tutorial,
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16:50 - 16:5598 por cento dos alunos estão acima desse limiar.
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16:55 - 16:59Imaginem se pudéssemos ensinar de modo que 98% de nossos alunos
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16:59 - 17:01ficassem acima da média.
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17:01 - 17:05Por isso, os problemas 2 sigma.
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17:05 - 17:07Porque não podemos, como sociedade,
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17:07 - 17:10prover cada aluno com um tutor humano individual.
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17:10 - 17:12Mas talvez possamos dispor a cada aluno
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17:12 - 17:14um computador ou smartphone.
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17:14 - 17:17Então como podemos usar tecnologia
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17:17 - 17:20para mover o lado esquerdo do gráfico, da curva azul
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17:20 - 17:23para o lado direito na curva verde?
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17:23 - 17:25É fácil alcançar excelência através de um computador,
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17:25 - 17:26porque ele não se cansa
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17:26 - 17:30de mostrar-nos o mesmo vídeo cinco vezes.
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17:30 - 17:33E ele não se cansa de avaliar um trabalho muitas vezes,
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17:33 - 17:36vimos isso em vários exemplos.
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17:36 - 17:38E mesmo personalização
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17:38 - 17:40é algo que está apenas começando,
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17:40 - 17:43seja via trajetória personalizada através do curriculum
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17:43 - 17:46ou algum feedback personalizado que mostrei.
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17:46 - 17:49Portanto, a meta aqui é tentar empurrar,
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17:49 - 17:52e ver até onde podemos chegar na curva verde.
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17:52 - 17:58Então, se isso é tão incrível, as universidades agora estão obsoletas?
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17:58 - 18:01Bem, Mark Twain não pensava assim.
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18:01 - 18:03Ele disse que, "A Faculdade é um lugar onde as anotações de aula do professor
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18:03 - 18:05vão direto para as anotações de aula dos alunos,
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18:05 - 18:07sem passar pelos cérebros de ambos."
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18:07 - 18:11(Risos)
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18:11 - 18:14No entanto, peço que discordem de Mark Twain.
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18:14 - 18:17Penso que ele não fazia críticas às universidades
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18:17 - 18:19e sim ao formato de aula
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18:19 - 18:22a que muitas universidades se dedicam tanto.
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18:22 - 18:25Então voltemos ainda mais fundo no tempo, a Plutarco,
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18:25 - 18:28que disse, "A mente não deve ser enchida como a um vaso,
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18:28 - 18:30e sim acesa como lenha ao fogo."
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18:30 - 18:32E talvez devêssemos gastar menos tempo nas universidades
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18:32 - 18:34enchendo as mentes dos nossos alunos com discursos,
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18:34 - 18:38e sim usar mais tempo estimulando criatividade,
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18:38 - 18:41imaginação e habilidades de resolução de problemas,
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18:41 - 18:44conversando, de fato, com eles.
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18:44 - 18:45Então como fazemos isso?
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18:45 - 18:49Através de aprendizagem ativa em classe.
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18:49 - 18:51Assim há muitos estudos, inclusive este,
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18:51 - 18:53mostrando que se usamos aprendizagem ativa,
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18:53 - 18:56interagindo com os alunos em classe,
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18:56 - 18:58a performance avança em cada métrica --
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18:58 - 19:01na frequência, engajamento e no aprendizado
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19:01 - 19:03como mensurado por um teste padrão.
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19:03 - 19:05Podem ver que o taxa de desempenho
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19:05 - 19:08quase dobra nesse experimento em particular.
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19:08 - 19:12Então, talvez, seja assim que deveríamos gastar nosso tempo nas universidades.
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19:12 - 19:17Resumindo, se pudéssemos oferecer uma educação de alta qualidade
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19:17 - 19:18a todos no mundo gratuitamente,
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19:18 - 19:21o que ela faria? Três coisas.
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19:21 - 19:25Primeiro, ela estabeleceria a educação como direito humano fundamental,
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19:25 - 19:26em que qualquer um no mundo
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19:26 - 19:28com capacidade e motivação
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19:28 - 19:30poderia conseguir as habilidades necessárias
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19:30 - 19:31para melhorar sua própria vida,
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19:31 - 19:34de sua família e comunidade.
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19:34 - 19:36Segundo, ela possibitaria o aprendizado contínuo.
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19:36 - 19:38É uma pena que para tanta gente,
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19:38 - 19:41a aprendizado termina quando eles acabam o ensino médio ou a graduação.
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19:41 - 19:44Mas tendo esse incrível conteúdo disponível,
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19:44 - 19:47poderíamos aprender algo novo
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19:47 - 19:48sempre que quiséssemos,
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19:48 - 19:49para expandir nossas mentes
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19:49 - 19:51ou mudar nossas vidas.
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19:51 - 19:54E finalmente, isso permitiria uma onda de inovação,
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19:54 - 19:57porque talentos marvilhosos podem ser encontrados em qualquer lugar.
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19:57 - 20:00Talvez o próximo Albert Einstein ou Steve Jobs
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20:00 - 20:03esteja morando numa distante vila na África.
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20:03 - 20:06E se pudéssemos oferecer a ele uma educação,
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20:06 - 20:08ele poderia ter a próxima grande ideia
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20:08 - 20:10e fazer do mundo um lugar melhor para todos.
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20:10 - 20:11Muito obrigada.
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20:11 - 20:19(Aplausos)
- Title:
- Daphne Koller: O que estamos aprendemos com a educação online
- Speaker:
- Daphne Koller
- Description:
-
Daphne Koller está atraindo universidades de elite a disponibilizarem online seus cursos mais intrigantes gratuitamente -- não apenas como um serviço, mas como forma de pesquisar como as pessoas aprendem. Cada toque, teste de compreensão, fórum de discussão entre alunos e tarefas de autoavaliação, criam um conjunto inédito de dados sobre como o conhecimento é processado e, o mais importante, absorvido.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 20:40
Dimitra Papageorgiou approved Portuguese, Brazilian subtitles for What we're learning from online education | ||
Mariangela Andrade accepted Portuguese, Brazilian subtitles for What we're learning from online education | ||
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Viviane Ferraz Matos edited Portuguese, Brazilian subtitles for What we're learning from online education | ||
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