Daphne Koller: 我們從線上教育學到了什麼

Daphne Koller正在"引誘"頂尖大學去把他們有意思的課程做成免費的網路教育----不光是一項服務,而且是一項研究人們如何學習的課題. 每次敲鍵盤,每個小測驗,同學之間的討論和自己批改的作業創立了一個前所未有的數據庫,讓我們了解知識是怎麼處理的,而且最重要的是,怎麼被吸取的.


------------------------------

      就像許多人一樣，我是很幸運的 我生長在一個很重教育的家庭 我家三代出博士，父母都是高知識份子 我的童年都是在父親的大學實驗室玩大的 也順理成章的進了頂尖的大學 為我開啓了機會的大門

      不幸的是，世界上大部分的人並非如此幸運 在這世界的某個角落，比如南非 教育並非人人可及 南非的教育系統 是在種族隔離制度的時代 為少數白人建立的。 其結果是，現今很多想要和得到高品質教育的人 場所卻是不夠用的 今年一月在約翰尼斯堡大學 情況更趨惡化 有一些名額 從標準招生釋放出來 在他們要開放註冊的前一晚 上千人在大門外大排長龍 希望拔得頭籌得到這些名額 大門打開，相互踩踏之下 20個人受傷，一名婦女死亡 她是一位為子犧牲的母親 只為下一代有更好的將來

      即使在美國 教育是存在的 但不一定能得到 在近幾年一個很熱門的議題 便是不斷飆高的醫療支出 但民眾卻不易查覺的是 同一時間高等教育的費用 以將近兩倍的速度飆漲 比1985年漲了5.59倍 對許多人來說高等教育變的遙不可及

       即便設法取得高等教育的人 機會之門也沒有為他打開 近期在美國獲得高等教育的大學畢業生 只有略為超過一半 從事需要高等教育的工作 對於那些畢業於頂尖機構的學生 這不是問題 但對許多其他人，他們沒有在付出時間和努力中 獲得回報

        湯姆 • 弗裡德曼，他最近在紐約時報的文章， 沒有人可以捕獲我們努力的精神。 他說的大的突破是發生什麼事 當什麼是突然可能遇上什麼是迫切需要。 我已經說過什麼是迫切需要。 讓我們談談什麼是突然的可能。

        在史丹佛大學的三堂大型課程 展示了什麼是突然的可能 每堂課招生了10 萬或更多人 要理解這個，讓我們看看其中一堂課 我的同事所提供的機器學習課 與合夥 Andrew Ng。 Andrew在史丹佛大學講授更大的一門課。 它是一門機器學習課， 每次有 400 人報名。 當Andrew對一般大眾講授機器學習 有 10 萬人登記 從這個數字來看 以目前Andrew在史丹佛大學的課堂 要達到相同的聽眾數量 他得花 250 年來完成 當然，他會覺得單調乏味

       了解了這樣的影響 Andrew與我認為需要嘗試將規模擴大 給盡可能多的人帶來最好品質的教育。 所以我們打造了 Coursera 其目標是把最好的課程 最好的大學的最佳講師 免費提供給在世界各地的每個人 我們的平臺上目前有 43 堂課程 從跨各種學科，四所大學 讓我給你看看 它會是像什麼樣子

（影片）Robert Ghrist：歡迎來到微積分

Ezekiel Emanuel：5000 萬人沒有醫療保險。

Scott Page：模型幫助我們設計更有效的體制和政策 我們獲得令人難以置信的分隔

Scott Klemmer：所以布希想像，在未來 你會在頭上戴上相機

Mitchell Duneier：米爾斯希望社會學的學生的培養心理素質 ... ...

RG： 懸掛電纜表現出雙曲餘弦函數

Nick Parlante：對圖像中的每個像素，將紅色設置為零。

Paul Offit： ... ...疫苗允許我們消除脊髓灰質炎病毒

Dan Jurafsky： 漢莎航空提供早餐和聖荷西嗎？嗯，這聽上去很滑稽。

Daphne Koller： 所以這就是你挑選的那個硬幣，這是兩個拋擲

Andrew Ng：所以在大規模機器學習，我們想計算...

（掌聲）

     Daphne Koller：事實證明，或許不令人驚訝 學生們喜歡從最好的大學 免費得到最好的內容 自今年 2 月，我們開放網站 現在我們從 190 個國家有 64 萬名學生。 我們有 150 萬的登記註冊。 在已推出的 15 堂課，共完成了 600 萬次小測驗 影片已有 1400 萬的觀看

      但不只是數字方面 還有人的方面 無論是來自於印度的一個小鎮阿喀許 永遠沒辦法在這種情況下進入 史丹佛這樣品質的課程 也無法負擔得起 或是像詹妮，兩個小孩的單身母親 想要磨練自己的技能 這樣她才可以回去，完成她碩士學位 或瑞恩，不能去學校 因為他免疫缺陷的女兒 不能冒險讓細菌進到房子裡 所以他不能離開家 我很高興地說 — — 最近，我們一直在與瑞恩通信 這個故事有一個快樂的結局 嬰兒Shannon — — 你可以看到她在左邊 — — 現在過得更好 瑞恩藉由修習一些我們的課程，找到一份工作

     是什麼讓這些課程如此不同？ 畢竟，線上課程已經開始了好一陣子 使它不同的是這是真正的課程體驗 它在某一天開始 學生們觀看每週的影片 並且做家庭作業 這些將是真正的作業 真正的評分，真正的繳交期限。 你可以看到繳交期限和使用率圖表 這些峰值顯示了 拖延是全球性的現象

（笑聲）

        在課程的尾聲 學生們獲得了證書 他們可以提出該證書 給潛在的雇主並得到更好的工作 而我們知道很多學生做到了 一些學生拿著他們的證書 展示給他們申請入學的教育機構 做為實際大學學分 所以這些學生從投資的時間和精力 拿到了真正有意義的東西

         讓我們再談一點 在這些課程中的成份 第一個成份是 當你移走實體課堂的約束 和線上的格式，明確設計內容 例如，您可以中斷 獨立一小時的講座 例如，你可以分解題材 到 8 至 12 分鐘，短的模組化單元 其中每個都代表一個連貫的概念 學生可以以不同的方式，閱歷這些題材 取決於他們的背景、 技能或他們的興趣 例如，其他的學生可能已經學會的 先備題材 有些學生可以從中得到益處 其他的學生可能會特別感興趣於 他們個別想要的豐富主題 所以這種格式使我們能夠 突破統一給予的教育模型 並允許學生有更多個人化的課程

           當然，我們都知道作為教育工作者 學生無法光坐著，被動的觀看影片就能學習 也許下的工夫中，最大的成份 是我們必須讓學生 練習這些題材 而真正學會它 已有各種研究證明了這方面的重要性 例如，去年"科學"期刊中 出現的這一展示 即使簡單的檢索的做法， 凡學生只被應該要重複 他們已經學到什麼 給出很大的改善 沿著這條線的各項成就測試 比許多其他教育干預行動。

         我們嘗試建立到平臺中 以及其他形式的很多方面的實踐。 例如，即使我們的視頻不只是視頻。 每隔幾分鐘，視頻暫停 與學生獲得問了一個問題。

（視頻）SP： ... ...這四件事。前景理論、 雙曲線貼現， 現狀的偏見，基準利率的偏見。他們都很有文檔記錄。 所以它們都好有案可稽的偏差的理性行為。

DK： 這裡在暫停視頻， 和進框中的答案中的學生類型 並提交。很明顯他們沒注意。

（笑聲）

       所以他們得到再試一次， 而這一次他們把它做對。 如果他們想要，有一種可選的解釋。 現在視頻移動到下一部分的講座。 這是問題的一種簡單 我作為一名教師可能會問在類中， 但是當我問這種問題在類中， 80%的學生 仍圖畫最後的一件事，我說， 在 Facebook 上的出劃為 15 % 還有就是在前排的智者褲子 誰忍不住出正確的答案 任何人都有機會去想它，之前 作為教練我很欣慰 實際上，有人知道答案。 因此，將講座上移動之前，真的， 大多數學生甚至已經注意到有人問。 在這裡，每個單一的學生 有接觸，這種材料。

       當然這些簡單檢索問題 不是故事的結尾。 一個需要建立更多有意義的實踐問題， 和一個還需要向學生提供的回饋 關於這些問題。 現在，您如何級 100,000 學生工作 ，你沒有 10000 人次左右 教學助理  嗎？ 答案是，您需要使用技術 若要為你做。 現在，幸運的是，技術已走過漫長的道路， 而我們現在可以品位一系列有趣的作業類型。 除了多項選擇 和你在視頻中，看到的簡短的回答問題的種類 我們還可以級數學、 數學運算式 以及為數學進行派生。 我們可以高檔機型，無論它是 在業務類中的財務模型 或在科學或工程類中的物理模型 並且我們可以品位一些相當複雜的程式設計任務。

        讓我告訴你，其實很簡單 但相當視覺。 這是來自斯坦福大學的電腦科學 101 類， 和學生應該到正確的顏色 那模糊的紅色圖像。 他們正在瀏覽器中，鍵入他們的程式 你可以看到他們並沒有得到它很正確，自由女神是仍然暈船。 所以，學生試和現在他們搞對了，他們就說， 它們可以移動到下一個指派。 這與材料積極互動的能力 有人告訴你正確或錯誤時 對於真正至關重要的學生學習。

        現在，當然我們不能沒有品位 其中一個需要所有課程的工作範圍。 具體而言，所缺少的是批判性思維工作的種類 這是很重要，因為這類紀律 作為人文科學、 社會科學、 商業和其他人。 所以我們嘗試說服，例如， 一些我們人文學院 多項選擇不是這種糟糕的策略。 這沒去過非常好。

         所以我們不得不拿出另一種解決方案。 而我們最終使用的解決方案是分級的同行。 原來，以前的研究顯示， 像這樣的馬具又好了， 分級的同伴是非常有效的策略 用於提供可重現的成績。 它是只在審訊小班教學， 但那裡它顯示，例如， y 軸上這些學生指定職系 其實很好相關 在 X 軸上的教師分配等級。 更令人驚訝的是，self-grades， 學生批判 — — 高檔他們自己的工作 只要您賦予他們動機正確 所以他們不能給自己一個完美的分數 — — 相關教師職系的其實更好。 所以這是一個有效的戰略 這可用於在規模、 分級 對於學生來說，也是一個有用的學習策略 因為他們實際上汲取的經驗。 因此，我們現在有過制定，最大的同行分級管道 那裡有成千上萬的學生 在分級彼此的工作， 和相當成功，我不得不說。

        但這並不只是學生 獨自一人坐在他們工作存在的問題通過的客廳裡。 圍繞我們的課程，每一個人 成立了一個社區的學生， 一個全球社會的人 圍繞共同的智慧財產權努力。 你看到的是一個自創的映射 從在普林斯頓大學社會學 101 課程中學生 在他們把自己在世界地圖上， 和你能看到，全球範圍的這種努力。

       學生在這些課程中合作，在各種不同的方式。 首先，有一問題和答案論壇 凡學生會構成問題， 和其他的學生來回答這些問題。 真是不可思議的事情是， 因為有這麼多的學生， 這意味著即使學生提出的問題 在早上，3 上午 世界各地的某個地方 會有一個人是清醒的 並對同一問題的工作。 因此，在很多我們的課程， 提問的中位數的回應時間 關於問題和答案論壇是 22 分鐘。 它不是服務的我曾經向我的斯坦福大學學生提供水準。

（笑聲）

        你可以看到從學生感言 學生們其實發現 是因為這個大型的線上社區， 他們不得不在很多方面彼此交互 這是更深層次比他們在物理課堂的上下文中。 學生也自組裝， 沒有任何一種來自我們，干預 成小研究組。 其中有些是物理研究組 沿地域限制 並滿足每週工作通過組的問題。 這是三藩市研究組 但也有的在世界各地。 另一些人則虛擬研究組， 有時沿線語言或文化線沿線 和底部丟在那裡， 你看到我們的多元文化的普遍研究組 哪裡人明確地想要連接 與來自其他文化的人。

      有一些帶來巨大的商機 有這樣的框架。 第一，因為它給了我們的潛力 空前的外觀 為理解人類的學習。 因為我們可以在這裡收集的資料是唯一的。 您可以收集每一次點擊，每個作業提交 成千上萬的學生從每個論壇帖子。 因此，您可以打開人類學習的研究 從假說驅動模式 為數據驅動模式，轉變， 例如，具有革命性的生物。 您可以使用這些資料來瞭解基本的問題 喜歡，有什麼好的學習策略 與那些不是有效嗎？ 與特定課程，上下文中 你可以問問題 比如一些更為常見的誤解是什麼 以及我們如何説明學生解決這些問題？

       所以這裡有一個例子， 此外從安德魯的機器學習類。 這是一個錯誤的答案的分佈 安德魯的任務之一。 答案碰巧是成對的號碼， 因此，您可以繪製它們對此二維的陰謀。 每個小相交，您看到是不同的錯誤的答案。 左上角的大十字架 在 2,000 是學生 給出確切的相同錯誤的答案。 現在，如果兩個班 100 給出相同的錯誤答案， 你從來不會注意。 但當 2 000 名學生給出相同的錯誤答案， 它是很難錯過。 因此安德魯和他的學生們走了進去， 看著這些工作分配的一些 理解的誤解，根本原因 然後產生一個有針對性的錯誤訊息 這將提供給每個學生 其答案掉進那桶、 這意味著那些作出相同的學生誤以為 現在將得到個人化的回饋 告訴他們如何更有效地解決他們的誤解。

      所以這個個人化設置是一個可以然後生成 通過大量的美德。 也許是個人化設置 其中一個最大的機會在這裡， 因為它將我們提供的潛力 解決今年 30 歲。 1984 年，教育研究員本傑明 · 布盧姆 構成了所謂的 2 西格瑪問題， 他觀察到的學習三個群體。 第一次是在一個基於講座的教室裡讀書的人口。 第二種是人口的學習的學生 使用標準的基於講座的教室， 但有一種基於掌握方法， 所以學生不能轉到下一個主題 前展示的前一個掌握。 最後，有的學生人口 這是教使用家教一對一教學中。 基於掌握的人口是完整的標準差， 或西格瑪，成績更好的 比標準基於講座的類， 個別輔導會為您提供 2 西格瑪 提高了性能。

        要理解什麼這就意味著， 讓我們看一下基於講座的教室， 並讓我們選擇作為一個閾值的中位數性能。 所以在基於講座的類中， 一半的學生都比這一水準，一半是下面。 在個別輔導教學， 98%的學生都要高於這個門檻。 想像一下是否我們能教得那麼我們的學生，98% 將高於平均水準。 因此，2 西格瑪問題。

        因為作為一個社會，我們不能負擔 每個學生提供個別的人類導師。 但也許我們能提供每個學生 用一台電腦或智慧手機。 所以問題，如何可以我們使用技術 從左側的圖形，藍色的曲線，從推進 右側的綠色曲線嗎？ 掌握很容易實現使用一台電腦， 因為電腦不會累 顯示您的同一視頻五倍。 甚至會不會累的分級相同的工作多次， 我們已經看到，在您展示的例子很多。 甚至個人化設置 是我們開始看到的起源的東西 無論是通過透過課程的個人化的軌跡 或一些個人化的回饋，我們向您展示。 所以在這裡的目標是要試著推， 看看多遠我們就能走向綠色的曲線。

       所以，如果這是如此之大，現在大學已過時嗎？ 好吧，馬克 · 吐溫當然這樣認為。 他說，"大學是一個地方，凡教授的講座筆記 直接去學生聽課筆記 不經過大腦的任一。"

（笑聲）

          我謹與馬克 · 吐溫雖然不同。 我想什麼他一直在抱怨不 而是基於講座的格式但大學 所以許多大學上花這麼多時間。 所以讓我們回到更進一步，普魯塔克， 誰說，"心靈是不需要填充的船隻 但木材需要點燃。" 也許我們應該花更少的時間在大學和 我們的學生頭腦填充內容 由他們，和更多的時間，點燃他們的創造性講學 他們的想像力和解決問題的技巧 由其實跟他們交談。

         我們是怎麼做到的呢？ 我們這樣做在教室裡的主動學習。 所以有很多研究，包括這種， 這表明，是否您使用主動的學習， 與你在教室裡的學生進行交互 性能提高了對每個單一的衡量標準 — — 關於出席、 參與和學習 衡量的標準化考試。 您可以看到，例如，成績分數 在這個特定的實驗幾乎兩倍。 所以也許這是大學如何應安排我們的時間。

     因此，總結一下，如果我們能提供最高品質的教育 世界各地的每個人都免費， 那該怎麼辦？三件事。 首先，它將建立教育作為一項基本人權， 凡任何人在世界各地 與能力和動機 能得到他們所需的技能 若要為他們自己，做出更好的生活 他們的家庭和他們的社區。

           第二，它將使終身學習。 遺憾的是，這麼多人， 當我們完成高中教育或我們上完大學，就會停止學習。 通過此令人驚異的內容可供選擇， 我們將能夠學習新的東西 每次我們想， 是否只是為了擴大我們的頭腦 或者是要改變我們的生活。

     最後，這將使波創新浪潮， 因為驚人的人才可以找到任何地方。 也許下一次的阿爾伯特愛因斯坦或下一步的史蒂夫 · 約伯斯 在偏遠的村莊在非洲某個地方住。 如果我們能向該人提供教育、 他們將能夠想出下一步的大主意 並讓世界為我們所有人更好的地方。

謝謝。

（掌聲）