< Return to Video

Чему нас учит онлайн-образование

  • 0:01 - 0:04
    Мне, как и многим из вас, повезло.
  • 0:04 - 0:07
    Я родилась в образованной семье.
  • 0:07 - 0:11
    Я дочь двух профессоров,
    третье поколение с научной степенью.
  • 0:11 - 0:15
    В детстве я играла в научной лаборатории отца.
  • 0:15 - 0:19
    И моя учёба в хорошем университете —
    нечто как бы само собой разумеющееся.
  • 0:19 - 0:23
    Это открыло передо мной
    целый мир возможностей.
  • 0:23 - 0:27
    К сожалению, большинству людей не так повезло.
  • 0:27 - 0:30
    В некоторых странах, например, в ЮАР,
  • 0:30 - 0:33
    образование не так доступно.
  • 0:33 - 0:36
    В ЮАР система образования сформировалась
  • 0:36 - 0:39
    во времена апартеида для белого меньшинства.
  • 0:39 - 0:41
    И как следствие, сегодня не хватает места всем,
  • 0:41 - 0:45
    кто хочет и заслуживает образования
    высокого качества.
  • 0:45 - 0:49
    В январе этого года
    нехватка мест спровоцировала кризис
  • 0:49 - 0:51
    в университете Йоханнесбурга.
  • 0:51 - 0:53
    Там оставалось несколько свободных мест
  • 0:53 - 0:56
    после обычного набора,
    и в ночь перед тем,
  • 0:56 - 0:59
    как должны были начать приём на эти места,
  • 0:59 - 1:03
    тысячи людей выстроились за воротами
    в километровую очередь,
  • 1:03 - 1:07
    надеясь получить одно из этих мест.
  • 1:07 - 1:09
    Когда ворота открылись, началась давка,
  • 1:09 - 1:13
    20 человек были ранены,
    и одна женщина погибла.
  • 1:13 - 1:14
    Это была мать, отдавшая свою жизнь за то,
  • 1:14 - 1:19
    чтобы её сын получил шанс
    на лучшую жизнь.
  • 1:19 - 1:22
    И даже в таких странах, как США,
  • 1:22 - 1:26
    где образование доступно,
    оно может быть недостижимым.
  • 1:26 - 1:29
    Много говорят в последние несколько лет
  • 1:29 - 1:31
    о растущих затратах на здравоохранение.
  • 1:31 - 1:33
    И для многих не так очевидно,
  • 1:33 - 1:37
    что стоимость высшего образования
    за тот же период
  • 1:37 - 1:40
    росло почти в два раза быстрее.
  • 1:40 - 1:44
    В общей сложности на 559% с 1985 года.
  • 1:44 - 1:49
    Вследствие этого образование становится
    недоступным для многих.
  • 1:49 - 1:52
    Наконец, даже для тех,
    кто смог получить высшее образование,
  • 1:52 - 1:55
    многие возможности остаются закрытыми.
  • 1:55 - 1:58
    Лишь чуть больше половины выпускников в США,
  • 1:58 - 2:01
    которые получили высшее образование,
  • 2:01 - 2:04
    работают по специальности.
  • 2:04 - 2:06
    Конечно, это не относится
  • 2:06 - 2:08
    к выпускникам ведущих вузов,
  • 2:08 - 2:11
    а к остальным,
    чьи время и усилия
  • 2:11 - 2:14
    остаются без вознаграждения.
  • 2:14 - 2:17
    Том Фридман в своей недавней статье
    в «Нью-Йорк Таймс»
  • 2:17 - 2:21
    особенно хорошо это выразил.
  • 2:21 - 2:25
    Он сказал,
    что большие прорывы происходят тогда,
  • 2:25 - 2:28
    когда ставшее вдруг возможным
    соединяется с крайне необходимым.
  • 2:28 - 2:31
    Я рассказала о том,
    что нам крайне необходимо.
  • 2:31 - 2:34
    Давайте поговорим о том,
    что стало вдруг возможным.
  • 2:34 - 2:37
    Такое «вдруг возможное»
    было продемонстрировано
  • 2:37 - 2:38
    на трёх курсах Стэнфордского университета,
  • 2:38 - 2:42
    на каждый из которых записалось
    100 000 человек.
  • 2:42 - 2:46
    Чтобы лучше понять всё это,
    давайте посмотрим на один из этих курсов —
  • 2:46 - 2:47
    «Машинное обучение»,
    предлагаемый моим коллегой
  • 2:47 - 2:49
    и соучредителем Эндрю Энг [Andrew Ng].
  • 2:49 - 2:52
    Эндрю ведёт один из самых больших
    курсов в Стэнфорде —
  • 2:52 - 2:53
    «Машинное обучение».
  • 2:53 - 2:56
    Каждый раз у него набирается по 400 студентов.
  • 2:56 - 3:00
    Когда он предложил этот курс
    для широкой публики,
  • 3:00 - 3:02
    зарегистрировалось 100 000 человек.
  • 3:02 - 3:04
    Для сравнения:
  • 3:04 - 3:06
    чтобы достичь такой аудитории студентов,
  • 3:06 - 3:08
    в Стэнфорде,
  • 3:08 - 3:12
    Эндрю пришлось бы преподавать 250 лет.
  • 3:12 - 3:16
    Конечно, ему стало бы очень скучно.
  • 3:16 - 3:18
    Увидев такое желание людей учиться,
  • 3:18 - 3:22
    Эндрю и я решили,
    что надо расширить нашу аудиторию,
  • 3:22 - 3:26
    чтобы дать лучшее образование
    как можно большему количеству людей.
  • 3:26 - 3:27
    Тогда мы создали компанию Coursera,
  • 3:27 - 3:30
    цель которой — использовать лучшие курсы
  • 3:30 - 3:34
    лучших преподавателей в лучших университетах
  • 3:34 - 3:38
    и предоставлять доступ к ним
    во всём мире бесплатно.
  • 3:38 - 3:40
    В настоящее время у нас 43 курса
  • 3:40 - 3:43
    по разным дисциплинам из четырёх университетов.
  • 3:43 - 3:45
    Позвольте показать вам,
  • 3:45 - 3:49
    как это выглядит.
  • 3:49 - 3:50
    (Видео) Р. Грист:
    «Добро пожаловать в Calculus!»
  • 3:50 - 3:52
    И. Эмануэль: «Пятьдесят миллионов человек
    не имеют страховки».
  • 3:52 - 3:55
    С. Пейдж: «Модели помогают нам
    принимать более эффективные решения».
  • 3:55 - 3:57
    «У нас невероятная сегрегация».
  • 3:57 - 3:59
    С. Клеммер: «Буш думал, что в будущем
  • 3:59 - 4:02
    у вас будет фотоаппарат прямо на голове».
  • 4:02 - 4:06
    М. Данье: «Миллс предлагает социологу
    развивать свой разум так...»
  • 4:06 - 4:09
    РГ: «Висящий кабель принимает форму
    гиперболического косинуса».
  • 4:09 - 4:13
    Н. Парланте: «Для каждого пикселя в изображении
    зададим параметр красного равный нулю».
  • 4:13 - 4:16
    П. Оффит: «Прививки позволили нам
    устранить вирус полиомиелита».
  • 4:16 - 4:19
    Д. Журафски: «Lufthansa подаёт завтрак и Сан-Хосе?
    Звучит абсурдно».
  • 4:19 - 4:23
    Д. Коллер: «Вот тут монеты для выбора,
    а тут два броска».
  • 4:23 - 4:26
    Э. Энг: «В задачах крупномасштабного компьютерного обучения мы хотели бы придумать...»
  • 4:26 - 4:32
    (Аплодисменты)
  • 4:32 - 4:34
    Д.К.: Оказывается, может это и не удивительно,
  • 4:34 - 4:37
    что студентам нравится получать лучшее
  • 4:37 - 4:39
    из лучших университетов бесплатно.
  • 4:39 - 4:42
    С тех пор как мы открыли сайт в феврале,
  • 4:42 - 4:46
    у нас появилось 640 000 студентов из 190 стран.
  • 4:46 - 4:48
    У нас 1,5 млн. регистраций,
  • 4:48 - 4:51
    нам сдали 6 млн. контрольных работ
    по 15 предметам,
  • 4:51 - 4:56
    и было просмотрено 14 млн. видео.
  • 4:56 - 4:59
    Но дело не только в цифрах.
  • 4:59 - 5:00
    Дело также в людях.
  • 5:00 - 5:03
    Будь это Акаш из маленького городка в Индии,
  • 5:03 - 5:06
    у которого никогда не было доступа
  • 5:06 - 5:07
    к курсам стэнфордского качества,
  • 5:07 - 5:10
    и никогда не было
    таких финансовых возможностей.
  • 5:10 - 5:12
    Или Дженни, мать-одиночка с двумя детьми,
  • 5:12 - 5:14
    которая хочет немного подучиться,
  • 5:14 - 5:17
    чтобы вернуться в университет
    и получить степень магистра.
  • 5:17 - 5:20
    Или Райан, который не смог учиться,
  • 5:20 - 5:22
    потому что у его дочери иммунная болезнь,
  • 5:22 - 5:25
    и в дом нельзя приносить бактерии,
  • 5:25 - 5:27
    поэтому он вынужден сидеть дома.
  • 5:27 - 5:29
    С радостью могу сказать,
  • 5:29 - 5:31
    что мы переписывались с Райаном,
  • 5:31 - 5:33
    и у этой истории счастливый конец.
  • 5:33 - 5:35
    Его дочка Шэннон — она слева —
  • 5:35 - 5:36
    чувствует себя гораздно лучше,
  • 5:36 - 5:40
    и Райан нашёл работу
    благодаря нашим курсам.
  • 5:40 - 5:42
    Чем же наши курсы отличаются от остальных?
  • 5:42 - 5:46
    В конце концов, онлайн-обучение
    уже давно существует.
  • 5:46 - 5:50
    Отличие в том, что это настоящее
    университетское обучение.
  • 5:50 - 5:52
    Оно начинается в определённый день,
  • 5:52 - 5:55
    и студенты смотрят видео еженедельно,
  • 5:55 - 5:57
    делают домашнее задание.
  • 5:57 - 5:59
    И это настоящее домашнее задание,
  • 5:59 - 6:02
    которое надо сдать в срок,
    за которое получают оценку.
  • 6:02 - 6:04
    Посмотрите на сроки и график использования.
  • 6:04 - 6:06
    Эти скачки показывают,
  • 6:06 - 6:10
    что все студенты тянут до последнего.
  • 6:10 - 6:13
    (Смех)
  • 6:13 - 6:14
    В конце курса
  • 6:14 - 6:16
    студенты получают сертификат.
  • 6:16 - 6:18
    Они могут показать этот сертификат
  • 6:18 - 6:21
    потенциальному работодателю
    и получить лучшую работу.
  • 6:21 - 6:23
    Мы знаем много студентов,
    которые именно это и сделали.
  • 6:23 - 6:25
    Некоторые студенты взяли свой сертификат
  • 6:25 - 6:28
    и показали его в своём учебном заведении,
  • 6:28 - 6:29
    чтобы получить зачёт.
  • 6:29 - 6:32
    Так что эти студенты действительно
    что-то получили,
  • 6:32 - 6:35
    вложив своё время и усилия.
  • 6:35 - 6:37
    А теперь давайте поговорим о том,
  • 6:37 - 6:39
    из чего состоят наши курсы.
  • 6:39 - 6:42
    Во-первых, когда вы уходите
  • 6:42 - 6:44
    от ограничений физической классной комнаты
  • 6:44 - 6:47
    и создаёте курс в формате онлайн,
  • 6:47 - 6:49
    вы можете полностью отойти, например,
  • 6:49 - 6:52
    от монолитной часовой лекции.
  • 6:52 - 6:53
    Вы можете разбить материал, например,
  • 6:53 - 6:57
    на короткие модули по 8-12 минут,
  • 6:57 - 7:00
    каждый из который посвящён
    одному понятию или идее.
  • 7:00 - 7:02
    Студенты могут осваивать такой материал
    разными способами,
  • 7:02 - 7:06
    в зависимости от своих знаний,
    навыков или интересов.
  • 7:06 - 7:09
    Например, некоторым студентам
    может понадобиться
  • 7:09 - 7:11
    подготовительный материал,
  • 7:11 - 7:13
    который другие студенты уже знают.
  • 7:13 - 7:16
    А другим студентам нужно
  • 7:16 - 7:19
    больше материала посложнее
    для самостоятельного изучения.
  • 7:19 - 7:22
    Так что такой формат позволяет уйти
  • 7:22 - 7:25
    от «одной на всех» модели образования,
  • 7:25 - 7:29
    дать студентам возможность
    индивидуализированного обучения.
  • 7:29 - 7:31
    Конечно, как преподаватели, все мы знаем,
  • 7:31 - 7:35
    что студенты мало чему научатся,
    если будут просто сидеть и смотреть видео.
  • 7:35 - 7:38
    Возможно, один из важнейших компонентов —
  • 7:38 - 7:40
    это возможность
  • 7:40 - 7:43
    практической работы с материалом,
  • 7:43 - 7:46
    чтобы действительно понять его.
  • 7:46 - 7:49
    Ряд исследований показывают
    важность практической работы.
  • 7:49 - 7:52
    Это исследование из журнала «Science»
    прошлого года
  • 7:52 - 7:54
    показывает, что даже простые упражнения,
  • 7:54 - 7:57
    где студенты просто повторяют то,
  • 7:57 - 7:59
    что они изучили,
  • 7:59 - 8:01
    значительно улучшают результаты
  • 8:01 - 8:03
    различных тестов успеваемости
  • 8:03 - 8:07
    по сравнению с другими мероприятиями.
  • 8:07 - 8:10
    Мы попытались встроить упражнения повторения
    в нашу платформу,
  • 8:10 - 8:12
    а также внедрили другие практические упражнения.
  • 8:12 - 8:16
    Например, наши видео — это не просто видео.
  • 8:16 - 8:19
    Каждые несколько минут видео останавливается,
  • 8:19 - 8:21
    чтобы студенты могли ответить на вопрос.
  • 8:21 - 8:23
    (Видео) С.П.: «Эти четыре вещи.
    Теория перспектив, гиперболическое дисконтирование,
  • 8:23 - 8:26
    априорные предубеждения —
    всё это подробно описано.
  • 8:26 - 8:29
    Это подробно описанные отклонения
    от рационального поведения».
  • 8:29 - 8:30
    Здесь видео приостанавливается,
  • 8:30 - 8:33
    студенты пишут свои ответы
  • 8:33 - 8:36
    и отсылают их.
    Видно, что они всё пропустили, да?
  • 8:36 - 8:37
    (Смех)
  • 8:37 - 8:39
    Поэтому они пытаются ещё раз,
  • 8:39 - 8:41
    и на этот раз у них получилось.
  • 8:41 - 8:43
    Если нужно, они могут почитать разъяснение.
  • 8:43 - 8:48
    После этого мы переходим
    к следующей части лекции.
  • 8:48 - 8:50
    Вот это достаточно простой вопрос,
  • 8:50 - 8:52
    который я как инструктор могу задать классу,
  • 8:52 - 8:54
    но когда я задаю такие вопросы в классе,
  • 8:54 - 8:56
    80% студентов
  • 8:56 - 8:57
    продолжают записывать мои последние слова,
  • 8:57 - 9:01
    15% сидят в Facebook,
  • 9:01 - 9:03
    и остаётся парочка умников в первом ряду,
  • 9:03 - 9:05
    которые отвечают до того,
  • 9:05 - 9:07
    как остальные начали думать над вопросом.
  • 9:07 - 9:10
    А я ужасно рада,
  • 9:10 - 9:11
    что хоть кто-то знает ответ.
  • 9:11 - 9:14
    Так что лекция продолжается,
  • 9:14 - 9:18
    несмотря на то, что большинство студентов
    и не заметило, что был задан вопрос.
  • 9:18 - 9:20
    Здесь же каждый студент
  • 9:20 - 9:23
    должен работать с материалом.
  • 9:23 - 9:25
    И, конечно, простые вопросы на повторение —
  • 9:25 - 9:27
    это ещё не конец.
  • 9:27 - 9:30
    Необходимо включить более осмысленные
    практические задания,
  • 9:30 - 9:32
    необходимо также обеспечить обратную связь
  • 9:32 - 9:34
    на основе этих заданий.
  • 9:34 - 9:36
    А как проверять работы 100 000 студентов,
  • 9:36 - 9:40
    не имея 10 000 помощников?
  • 9:40 - 9:42
    Нужно использовать технологии,
  • 9:42 - 9:43
    которые будут это делать за вас.
  • 9:43 - 9:46
    Теперь, к счастью, технологии прошли
    долгий путь развития,
  • 9:46 - 9:49
    и мы можем проверять домашние задания
    разных интересных типов.
  • 9:49 - 9:51
    Помимо заданий с вариантами ответов,
  • 9:51 - 9:54
    и вопросов с краткими свободными ответами,
    как на видео,
  • 9:54 - 9:57
    мы можем проверять задания по математике,
    с алгебраическими выражениями,
  • 9:57 - 9:59
    а также с выводом формул и доказательствами.
  • 9:59 - 10:02
    Мы можем проверять
    правильность моделей, будь то
  • 10:02 - 10:04
    финансовые модели из курса по бизнесу
  • 10:04 - 10:07
    или физические модели
    из курсов по науке и технике.
  • 10:07 - 10:11
    Мы также можем проверять
    довольно сложные задания
    по программированию.
  • 10:11 - 10:13
    Позвольте мне показать вам
    один довольно простой,
  • 10:13 - 10:14
    но наглядный пример.
  • 10:14 - 10:17
    Из курса информатики Стэнфордского университета.
  • 10:17 - 10:18
    Студенты должны исправить цвета
  • 10:18 - 10:20
    вот в этом размытом красном изображении.
  • 10:20 - 10:22
    Они набирают свои программы
    прямо в окне браузера,
  • 10:22 - 10:26
    Тут ещё что-то не так —
    леди Либерти по-прежнему тошнит.
  • 10:26 - 10:30
    Тогда пытаются ещё раз,
    и когда всё правильно, им это сообщают,
  • 10:30 - 10:32
    и они могут перейти к следующему заданию.
  • 10:32 - 10:35
    Эта возможность активно работать с материалом
  • 10:35 - 10:37
    и знать, когда вы решили правильно
    или неправильно,
  • 10:37 - 10:40
    очень важна в обучении.
  • 10:40 - 10:42
    Конечно, мы пока не можем проверять
  • 10:42 - 10:45
    работы любого типа,
    необходимые для любых курсов.
  • 10:45 - 10:49
    В частности, у нас нет возможности проверять
    задания для критического мышления,
  • 10:49 - 10:50
    которые важны в гуманитарных дисциплинах,
  • 10:50 - 10:54
    в социальных науках, бизнесе и т.д.
  • 10:54 - 10:56
    Поэтому мы пытались убедить
  • 10:56 - 10:58
    наших профессоров-гуманитариев,
  • 10:58 - 11:01
    что задания с вариантами ответов —
    не такая плохая стратегия.
  • 11:01 - 11:03
    У нас не особо получилось.
  • 11:03 - 11:05
    Поэтому нам пришлось придумать
    другое решение.
  • 11:05 - 11:08
    В конечном итоге мы решили,
    что люди будут проверять друг друга.
  • 11:08 - 11:11
    Как выяснилось, исследования показывают,
  • 11:11 - 11:12
    например, вот это,
    проведённое Сэдлером и Гудом,
  • 11:12 - 11:15
    что оценивание друг друга —
    удивительно эффективный метод
  • 11:15 - 11:18
    для обеспечения стабильности оценок.
  • 11:18 - 11:20
    Эта стратегия была опробована
    лишь в маленьких классах,
  • 11:20 - 11:21
    но в них было показано, например,
  • 11:21 - 11:24
    что оценки, выставленные студентами друг другу
    (на оси Y)
  • 11:24 - 11:25
    очень совпадают
  • 11:25 - 11:27
    с оценками учителя (на оси X).
  • 11:27 - 11:31
    Ещё удивительнее то,
    что оценки самим себе,
  • 11:31 - 11:33
    когда студенты оценивают собственные работы,
  • 11:33 - 11:35
    если поставить их в условия,
  • 11:35 - 11:37
    где они не могут всё время
    давать себя высший балл,
  • 11:37 - 11:40
    ещё лучше коррелируют с оценками учителя.
  • 11:40 - 11:41
    Так что это эффективный подход,
  • 11:41 - 11:44
    который можно использовать
    для массовой проверки домашних заданий.
  • 11:44 - 11:46
    Это также полезно для учебы,
  • 11:46 - 11:49
    потому что студенты учатся на основе опыта.
  • 11:49 - 11:53
    И теперь у нас есть крупнейший канал
    взаимной проверки домашних работ,
  • 11:53 - 11:56
    где десятки тысяч студентов
  • 11:56 - 11:57
    проверяют работы друг друга,
  • 11:57 - 12:00
    и довольно успешно, должна вам сказать.
  • 12:00 - 12:02
    Это касается не только студентов,
  • 12:02 - 12:05
    работающих в одиночку в тишине своей квартиры.
  • 12:05 - 12:07
    В каждом из наших курсов
  • 12:07 - 12:09
    сложилось сообщество студентов,
  • 12:09 - 12:11
    глобальное сообщество людей
  • 12:11 - 12:14
    вокруг общего интеллектуального занятия.
  • 12:14 - 12:16
    Вот здесь показана карта,
  • 12:16 - 12:19
    от студентов начального курса социологии
    из Принстонского университета.
  • 12:19 - 12:22
    Они отметили на карте, кто откуда.
  • 12:22 - 12:25
    Тут действительно виден глобальный размах
    всего этого предприятия.
  • 12:25 - 12:30
    Студенты сотрудничают различными способами.
  • 12:30 - 12:32
    Во-первых, существует форум вопросов и ответов,
  • 12:32 - 12:34
    где одни студенты могут задать вопрос,
  • 12:34 - 12:37
    а другие на них ответят.
  • 12:37 - 12:38
    И это просто удивительно,
  • 12:38 - 12:40
    так как когда студентов так много,
  • 12:40 - 12:42
    то даже если вопрос задан
  • 12:42 - 12:44
    в 3 часа ночи,
  • 12:44 - 12:46
    в какой-то точке земного шара
  • 12:46 - 12:48
    обязательно найдётся кто-то,
    кто не спит
  • 12:48 - 12:50
    и работает над той же задачей.
  • 12:50 - 12:52
    Так что во многих наших курсах
  • 12:52 - 12:54
    среднее время реакции на вопрос
  • 12:54 - 12:58
    на форуме — 22 минуты.
  • 12:58 - 13:02
    Явно отличается от того, что я могла когда-либо
    предложить своим студентам в Стэнфорде.
  • 13:02 - 13:04
    (Смех)
  • 13:04 - 13:06
    И если посмотреть на отзывы студентов,
  • 13:06 - 13:07
    то видно, что они могут,
  • 13:07 - 13:10
    в силу большого размера нашего
    интернет-сообщества,
  • 13:10 - 13:12
    взаимодействовать друг с другом больше
  • 13:12 - 13:17
    и глубже, чем они могли бы в обычном классе.
  • 13:17 - 13:19
    Студенты также организуются,
  • 13:19 - 13:21
    без нашего вмешательства,
  • 13:21 - 13:23
    в небольшие группы помощи.
  • 13:23 - 13:25
    Благодаря географическому положению,
  • 13:25 - 13:27
    некоторые группы работали лицом к лицу.
  • 13:27 - 13:30
    Они встречались еженедельно,
    чтобы вместе работать над заданиями.
  • 13:30 - 13:32
    Вот группа из Сан-Франциско.
  • 13:32 - 13:34
    И такие группы создавались по всему миру.
  • 13:34 - 13:36
    Другие группы были виртуальными,
  • 13:36 - 13:39
    созданными на основе общности
    языка или культуры.
  • 13:39 - 13:40
    И, наконец, внизу слева
  • 13:40 - 13:44
    вы видите многокультурную универсальную группу,
  • 13:44 - 13:46
    где люди целенаправленно хотели связаться
  • 13:46 - 13:49
    с людьми других культур.
  • 13:49 - 13:51
    Такого рода модели
  • 13:51 - 13:54
    предоставляют нам огромные возможности.
  • 13:54 - 13:58
    Во-первых, это беспрецедентная возможность
  • 13:58 - 14:00
    по-другому взглянуть на то,
  • 14:00 - 14:03
    как мы понимаем
    процессы человеческого обучения.
  • 14:03 - 14:06
    Поскольку мы можем собрать уникальные данные.
  • 14:06 - 14:10
    Можно зафиксировать каждый клик,
    каждое домашнее задание,
  • 14:10 - 14:15
    каждое сообщение на форуме
    от десятков тысяч студентов.
  • 14:15 - 14:17
    Так что изучение процессов обучения
  • 14:17 - 14:19
    отходит от тестирования гипотез
  • 14:19 - 14:22
    и превращается в формулирование выводов
    на основе данных.
  • 14:22 - 14:25
    Подобная трансформация
    совершила революцию в биологии.
  • 14:25 - 14:28
    Имеющиеся данные могут использоваться
    для ответов на фундаментальные вопросы,
  • 14:28 - 14:30
    такие как
    «Какие методы обучения хороши?»
  • 14:30 - 14:33
    и «Как отличить эффективные методы
    от неэффективных?»
  • 14:33 - 14:35
    В контексте конкретных курсов
  • 14:35 - 14:37
    можно задавать такие вопросы,
  • 14:37 - 14:40
    как «Что студенты не понимают чаще всего?»
  • 14:40 - 14:42
    и «Как мы можем помочь им понять?»
  • 14:42 - 14:43
    Вот пример.
  • 14:43 - 14:45
    Он также из класса Эндрю
    по компьютерному обучению.
  • 14:45 - 14:48
    Это распределение неправильных ответов
  • 14:48 - 14:49
    на одно из заданий.
  • 14:49 - 14:51
    Ответы — это пары чисел,
  • 14:51 - 14:53
    поэтому их можно изобразить
    на этом двухмерном графике.
  • 14:53 - 14:57
    Каждый маленький крестик —
    один неправильный ответ.
  • 14:57 - 15:00
    Вот этот большой крест наверху слева —
  • 15:00 - 15:02
    это 2000 студентов,
  • 15:02 - 15:05
    давших один и тот же неправильный ответ.
  • 15:05 - 15:07
    Таким образом,
    если два студента в классе из ста
  • 15:07 - 15:08
    дали один и тот же неправильный ответ,
  • 15:08 - 15:10
    вы, может, никогда и не заметили бы.
  • 15:10 - 15:12
    Но если 2000 студентов дали
    один и тот же неправильный ответ,
  • 15:12 - 15:14
    это трудно не заметить.
  • 15:14 - 15:16
    Эндрю со своими студентами
  • 15:16 - 15:18
    изучили эти домашние задания,
  • 15:18 - 15:22
    чтобы выяснить,
    в чём же корень непонимания,
  • 15:22 - 15:24
    и сгенерировали сообщение об ошибке,
  • 15:24 - 15:27
    которое адресовано всем студентам
  • 15:27 - 15:29
    из этой группы несправившихся.
  • 15:29 - 15:31
    Все, кто совершил ту же самую ошибку,
  • 15:31 - 15:33
    теперь получат сообщение,
  • 15:33 - 15:37
    которое объяснит им,
    как лучше справиться с непониманием.
  • 15:37 - 15:41
    Такая персонализация — это то, что можно сделать
  • 15:41 - 15:44
    благодаря наличию большого количества данных.
  • 15:44 - 15:46
    Персонализация — это, пожалуй,
  • 15:46 - 15:49
    одна из самых больших возможностей
    таких курсов,
  • 15:49 - 15:51
    потому что она даёт нам шанс
  • 15:51 - 15:54
    решить проблему 30-летней давности.
  • 15:54 - 15:57
    Исследователь образования
    Бенджамин Блум в 1984 году
  • 15:57 - 16:00
    сформулировал то, что называется
    проблемой двух сигм,
  • 16:00 - 16:03
    которую он увидел, изучая три группы студентов.
  • 16:03 - 16:06
    Первая группа — студенты,
    которые учатся по лекциям.
  • 16:06 - 16:09
    Вторая — студенты,
  • 16:09 - 16:11
    которые тоже слушают лекции,
  • 16:11 - 16:13
    но освоение материала регулярно проверяется,
  • 16:13 - 16:15
    т.е. они не могут перейти к следующей теме
  • 16:15 - 16:18
    до тех пор, пока не покажут,
    что освоили текущую тему.
  • 16:18 - 16:20
    И, наконец, третья группа —
  • 16:20 - 16:25
    они обучаются индивидуально,
    один на один с учителем.
  • 16:25 - 16:28
    Оценки во второй группе
    (контроль за освоением материала)
  • 16:28 - 16:30
    отличались на среднеквадратичное отклонение,
    или сигму, от оценок
  • 16:30 - 16:33
    в первой группе (традиционная лекция),
  • 16:33 - 16:35
    а индивидуальное обучение дало 2 сигмы
  • 16:35 - 16:37
    в улучшении оценок.
  • 16:37 - 16:38
    Чтобы понять, что это значит,
  • 16:38 - 16:40
    давайте посмотрим на класс с лекциями,
  • 16:40 - 16:43
    выберем медиану в оценках в качестве порога.
  • 16:43 - 16:44
    Итак, в классе с лекциями
  • 16:44 - 16:48
    половина студентов лучше этой величины,
    а половина — хуже.
  • 16:48 - 16:50
    В классе с индивидуальным обучением
  • 16:50 - 16:55
    98% студентов будут лучше этой середины.
  • 16:55 - 16:59
    Представьте, если мы могли бы обучать так,
    чтобы 98% наших студентов
  • 16:59 - 17:01
    были выше среднего.
  • 17:01 - 17:05
    Мы имеем проблему двух сигм,
  • 17:05 - 17:07
    потому что как общество мы не можем
  • 17:07 - 17:10
    обеспечить каждого студента
    индивидуальным наставником.
  • 17:10 - 17:12
    Но, может, мы можем дать каждому студенту
  • 17:12 - 17:14
    компьютер или смартфон.
  • 17:14 - 17:17
    Тогда вопрос в том,
    как мы можем использовать технологии,
  • 17:17 - 17:20
    чтобы сместить результат
    с левой стороны от голубой кривой
  • 17:20 - 17:23
    к правой стороне, к зелёной кривой?
  • 17:23 - 17:25
    Освоение материала становится проще
    с помощью компьютера,
  • 17:25 - 17:26
    потому что компьютеры не устают
  • 17:26 - 17:30
    показывать вам то же самое видео пять раз.
  • 17:30 - 17:33
    Они даже не устают проверять
    те же задания по многу раз.
  • 17:33 - 17:36
    Это видно из многих примеров,
    которые я вам показала.
  • 17:36 - 17:38
    И даже персонализация —
  • 17:38 - 17:40
    это то, начало чего мы здесь видим,
  • 17:40 - 17:43
    будь то персонализированная подача материала
  • 17:43 - 17:46
    или целенаправленные комментарии
    и сообщения об ошибках.
  • 17:46 - 17:49
    То есть наша цель —
    попытаться подтолкнуть всех
  • 17:49 - 17:52
    и посмотреть, насколько мы
    сможем приблизиться к зелёной кривой.
  • 17:52 - 17:58
    И если всё так замечательно, значит,
    обычные университеты устарели?
  • 17:58 - 18:01
    Марк Твен точно так думал.
  • 18:01 - 18:03
    Он сказал: «Колледж — это место,
    где конспекты профессора
  • 18:03 - 18:05
    попадают прямо в конспекты студентов,
  • 18:05 - 18:07
    не проходя через мозг того или другого».
  • 18:07 - 18:11
    (Смех)
  • 18:11 - 18:14
    Осмелюсь не согласиться с Марком Твеном.
  • 18:14 - 18:17
    Я думаю, что то, на что он жаловался,
  • 18:17 - 18:19
    это не университеты, а, скорее, формат лекций,
  • 18:19 - 18:22
    который многие университеты часто используют.
  • 18:22 - 18:25
    Давайте обратимся ещё дальше в прошлое,
    к Плутарху.
  • 18:25 - 18:28
    Он говорил: «Ум — это не сосуд,
    который нужно наполнить,
  • 18:28 - 18:30
    а дрова, которые нужно поджечь».
  • 18:30 - 18:32
    Возможно, нам нужно тратить
    меньше времени
  • 18:32 - 18:34
    на заполнение умов студентов на лекциях,
  • 18:34 - 18:38
    а больше на развитие их творческого начала,
  • 18:38 - 18:41
    их воображения и навыков решения проблем
  • 18:41 - 18:44
    путем общения.
  • 18:44 - 18:45
    Как же это сделать?
  • 18:45 - 18:49
    Мы это делаем путём активного обучения.
  • 18:49 - 18:51
    Было много исследований, включая вот это,
  • 18:51 - 18:53
    которое показывает, что активное обучение
  • 18:53 - 18:56
    и взаимодействие со студентами
  • 18:56 - 18:58
    улучшают их успеваемость по каждому параметру —
  • 18:58 - 19:01
    по посещаемости, вовлечённости
    и непосредственно знаниям,
  • 19:01 - 19:03
    что измеряется стандартизированными тестами.
  • 19:03 - 19:05
    Видите, например, вот тут оценка успеваемости
  • 19:05 - 19:08
    почти удваивается в данном эксперименте.
  • 19:08 - 19:12
    Может, именно так надо
    проводить время в университетах.
  • 19:12 - 19:17
    Итак, если мы могли бы предложить
    высокое качество образования
  • 19:17 - 19:18
    всем во всём мире и бесплатно,
  • 19:18 - 19:21
    что бы из этого получилось?
    Три вещи.
  • 19:21 - 19:25
    Во-первых, образование стало бы
    основным правом человека,
  • 19:25 - 19:26
    где каждый в любой точке земного шара
  • 19:26 - 19:28
    со способностями и желанием
  • 19:28 - 19:30
    мог бы приобрести навыки,
    необходимые
  • 19:30 - 19:31
    для обеспечения лучшей жизни,
  • 19:31 - 19:34
    своей, своих близких и людей вокруг.
  • 19:34 - 19:36
    Во-вторых, это бы обеспечило
    непрерывное обучение.
  • 19:36 - 19:38
    Очень жаль, что для многих людей
  • 19:38 - 19:41
    учёба останавливается по окончании
    школы или университета.
  • 19:41 - 19:44
    Если все эти замечательные курсы
    станут доступны,
  • 19:44 - 19:47
    мы сможем узнавать что-то новое,
  • 19:47 - 19:48
    когда захотим,
  • 19:48 - 19:49
    будь то с целью саморазвития
  • 19:49 - 19:51
    или изменения нашей жизни.
  • 19:51 - 19:54
    И, наконец, это позволит стимулировать инновации,
  • 19:54 - 19:57
    потому что выдающиеся таланты есть везде.
  • 19:57 - 20:00
    Может быть, следующий Эйнштейн или Стив Джобс
  • 20:00 - 20:03
    живёт где-то в отдалённой африканской деревне.
  • 20:03 - 20:06
    И если бы мы могли предложить им образование,
  • 20:06 - 20:08
    у них появилась бы возможность
    придумать что-то грандиозное
  • 20:08 - 20:10
    и сделать мир лучше для всех нас.
  • 20:10 - 20:11
    Большое спасибо.
  • 20:11 - 20:19
    (Аплодисменты)
Title:
Чему нас учит онлайн-образование
Speaker:
Дафна Коллер
Description:

Дафна Коллер предлагает лучшим университетам сделать свои самые интересные курсы доступными бесплатно в Интернете, чтобы курсы были не только для обучения, но и для исследования самих процессов обучения. Каждый удар по клавише, каждый тест, дискуссия на форуме и оценка представляют собой беспрецедентный набор данных о том, как люди обрабатывают и усваивают информацию.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
20:40

Russian subtitles

Revisions Compare revisions