Daphne Koller: What we're learning from online education

Daphne Koller: Was wir vom Online-Lernen lernen

668,704 views ・ 2012-08-01

TED


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00:00
Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
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0
7000
Übersetzung: Sandra Holtermann Lektorat: Judith Matz
00:15
Like many of you, I'm one of the lucky people.
1
15985
3111
Wie so viele hier gehöre ich zu den Glücklichen.
00:19
I was born to a family where education was pervasive.
2
19096
3400
In meiner Familie wurde Bildung großgeschrieben.
00:22
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
3
22496
4238
Doktorin in der dritten Generation, Tochter zweier Akademiker.
00:26
In my childhood, I played around in my father's university lab.
4
26734
3794
Als Kind spielte ich oft im Universitätslabor meines Vaters.
00:30
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
5
30528
3849
Es war also selbstverständlich, dass ich einige der besten Universitäten besuchte,
00:34
which in turn opened the door to a world of opportunity.
6
34377
3801
was mir wiederum eine Welt voller Möglichkeiten eröffnete.
00:38
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
7
38178
4120
Leider haben die meisten Menschen auf der Welt nicht so viel Glück.
00:42
In some parts of the world, for example, South Africa,
8
42298
3135
In einigen Teilen der Welt, z. B. in Südafrika,
00:45
education is just not readily accessible.
9
45433
2705
ist Bildung nur schwer zugänglich.
00:48
In South Africa, the educational system was constructed
10
48138
2975
Das Bildungssystem in Südafrika wurde
00:51
in the days of apartheid for the white minority.
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51113
2873
zu Zeiten der Apartheid für die weiße Minderheit entwickelt.
00:53
And as a consequence, today there is just not enough spots
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53986
2700
Dadurch gibt es heutzutage einfach nicht genügend Plätze
00:56
for the many more people who want and deserve a high quality education.
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56686
3852
für die vielen Menschen, die eine hochwertige Ausbildung wollen und verdienen.
01:00
That scarcity led to a crisis in January of this year
14
60538
3880
Dieser Mangel führte im Januar diesen Jahres zu einer Krise
01:04
at the University of Johannesburg.
15
64418
1836
an der University of Johannesburg.
01:06
There were a handful of positions left open
16
66254
2131
Es gab noch ein paar freie Studienplätze
01:08
from the standard admissions process, and the night before
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68385
2969
im Standardzulassungsverfahren, und in der Nacht,
01:11
they were supposed to open that for registration,
18
71354
2560
bevor die Registrierung für diese Plätze beginnen sollte,
01:13
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
19
73914
4052
stellten sich Tausende von Menschen in einer kilometerlangen Schlange vor dem Tor an.
01:17
hoping to be first in line to get one of those positions.
20
77966
3880
Sie hofften, einen dieser Plätze zu ergattern.
01:21
When the gates opened, there was a stampede,
21
81846
2308
Als sich die Tore öffneten, kam es zu einer Massenpanik,
01:24
and 20 people were injured and one woman died.
22
84154
3652
bei der 20 Menschen verletzt wurden und eine Frau starb.
01:27
She was a mother who gave her life
23
87806
1940
Es war eine Mutter, die bei dem Versuch,
01:29
trying to get her son a chance at a better life.
24
89746
4063
ihrem Sohn ein besseres Leben zu ermöglichen, ihr Leben verlor.
01:33
But even in parts of the world like the United States
25
93809
3157
Aber selbst in Teilen der Welt wie den Vereinigten Staaten,
01:36
where education is available, it might not be within reach.
26
96966
4356
wo Bildung vorhanden ist, ist sie nicht unbedingt erreichbar.
01:41
There has been much discussed in the last few years
27
101322
2672
In den letzten Jahren wurde viel
01:43
about the rising cost of health care.
28
103994
1989
über die steigenden Kosten im Gesundheitswesen diskutiert.
01:45
What might not be quite as obvious to people
29
105983
2642
Viele wissen vielleicht nicht,
01:48
is that during that same period the cost of higher education tuition
30
108625
4022
dass sich in der gleichen Zeit die Studiengebühren
01:52
has been increasing at almost twice the rate,
31
112647
2480
um fast das Zweifache erhöht haben,
01:55
for a total of 559 percent since 1985.
32
115127
4280
seit 1985 um insgesamt 559%.
01:59
This makes education unaffordable for many people.
33
119407
4534
Dadurch wird Bildung für viele unbezahlbar.
02:03
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
34
123941
3801
Selbst jenen mit einer Hochschulausbildung
02:07
the doors of opportunity might not open.
35
127742
2625
bietet sich nicht unbedingt die passende Gelegenheit.
02:10
Only a little over half of recent college graduates
36
130367
3207
Nun knapp über die Hälfte der derzeitigen
02:13
in the United States who get a higher education
37
133574
2313
Hochschulabsolventen in den Vereinigten Staaten
02:15
actually are working in jobs that require that education.
38
135887
3463
hat tatsächlich einen Job, der diese Qualifikation voraussetzt.
02:19
This, of course, is not true for the students
39
139350
1840
Natürlich gilt dies nicht für Studierende,
02:21
who graduate from the top institutions,
40
141190
1952
die an Top-Hochschulen abschließen,
02:23
but for many others, they do not get the value
41
143142
2632
doch für viele andere zahlen sich die investierte
02:25
for their time and their effort.
42
145774
3536
Zeit und Mühe nicht aus.
02:29
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
43
149310
3030
Tom Friedman brachte unsere Bemühung in seinem jüngsten
02:32
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
44
152340
4368
Artikel in der New York Times unnachahmbar auf den Punkt:
02:36
He said the big breakthroughs are what happen
45
156708
3120
"Große Durchbrüche finden statt,
02:39
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
46
159828
3899
wenn das plötzlich Mögliche auf das verzweifelt Benötigte trifft."
02:43
I've talked about what's desperately necessary.
47
163727
2621
Über das verzweifelt Benötigte habe ich bereits gesprochen.
02:46
Let's talk about what's suddenly possible.
48
166348
2512
Kommen wir zu dem plötzlich Möglichen.
02:48
What's suddenly possible was demonstrated by
49
168860
3119
Das plötzlich Mögliche wurde durch
02:51
three big Stanford classes,
50
171979
1568
drei große Stanford-Kurse gezeigt,
02:53
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
51
173547
3880
die alle jeweils mehr als 100.000 Teilnehmende hatten.
02:57
So to understand this, let's look at one of those classes,
52
177427
3384
Zur Verdeutlichung sehen Sie hier den Kurs
03:00
the Machine Learning class offered by my colleague
53
180811
1920
"Maschinelles Lernen" meines Kollegen
03:02
and cofounder Andrew Ng.
54
182731
1729
und Mitbegründers Andrew Ng.
03:04
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
55
184460
2319
Andrew unterrichtet einen der größeren Stanford-Kurse.
03:06
It's a Machine Learning class,
56
186779
1209
Er handelt von maschinellem Lernen
03:07
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
57
187988
3518
und jedes Mal nehmen 400 Studierende teil.
03:11
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
58
191506
3265
Als Andrew den Kurs Maschinelles Lernen öffentlich unterrichtete,
03:14
it had 100,000 people registered.
59
194771
2616
registrierten sich 100.000 Menschen.
03:17
So to put that number in perspective,
60
197387
2009
Um Ihnen die Dimension zu verdeutlichen:
03:19
for Andrew to reach that same size audience
61
199396
2359
Wenn Andrew die gleiche Zahl an Zuhörern
03:21
by teaching a Stanford class,
62
201755
1826
mit seinem Stanford-Kurs erreichen wollte,
03:23
he would have to do that for 250 years.
63
203581
3926
würde dies 250 Jahre in Anspruch nehmen.
03:27
Of course, he'd get really bored.
64
207507
3486
Das wäre für ihn natürlich ziemlich langweilig.
03:30
So, having seen the impact of this,
65
210993
2737
Als wir die Wirkung des Angebots sahen,
03:33
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
66
213730
3128
entschieden Andrew und ich, dass wir es vergrößern mussten
03:36
to bring the best quality education to as many people as we could.
67
216858
4120
um so vielen Menschen wie möglich die bestmögliche Bildung anzubieten.
03:40
So we formed Coursera,
68
220978
1495
Wir gründeten Coursera
03:42
whose goal is to take the best courses
69
222473
3137
mit dem Ziel, die besten Kurse
03:45
from the best instructors at the best universities
70
225610
3317
der besten Dozenten an den besten Universitäten
03:48
and provide it to everyone around the world for free.
71
228927
4028
Menschen rund um die Welt kostenlos anzubieten.
03:52
We currently have 43 courses on the platform
72
232955
2600
Derzeit bieten wir auf der Plattform 43 Kurse
03:55
from four universities across a range of disciplines,
73
235555
3199
von vier Universitäten aus den unterschiedlichsten Fachrichtungen an.
03:58
and let me show you a little bit of an overview
74
238754
1833
Ich möchte Ihnen einen kurzen
04:00
of what that looks like.
75
240587
3278
Überblick geben, wie das aussieht.
04:03
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
76
243865
1213
(Video) Robert Ghrist: Willkommen bei "Analysis".
04:05
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
77
245078
1880
Ezekiel Emanuel: Fünfzig Millionen Menschen sind nicht versichert.
04:06
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
78
246958
3271
Scott Page: Anhand von Modellen können wir effizientere Institutionen und Richtlinien entwerfen.
04:10
We get unbelievable segregation.
79
250229
2408
Wir erreichen unglaubliche Segregation.
04:12
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
80
252637
1792
Scott Klemmer: Bush nahm also an, dass man zukünftig
04:14
you'd wear a camera right in the center of your head.
81
254429
2378
eine Kamera mitten auf der Stirn tragen würde.
04:16
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
82
256807
4254
Mitchell Duneier: Mills möchte, dass Soziologie- studenten eine Qualität der Denkweise entwickeln.
04:21
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
83
261061
3665
RG: Das hängende Kabel nimmt die Form eines hyperbolischen Kosinus an.
04:24
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
84
264726
3071
Nick Parlante: Setzen Sie bei allen Pixeln des Bildes 'rot' auf Null.
04:27
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
85
267797
2977
Paul Offit: ... Durch Impfungen konnte Polio ausgerottet werden.
04:30
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
86
270774
3623
Dan Jurafsky: Bedient Lufthansa Frühstück und San Jose? Das klingt sehr komisch.
04:34
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
87
274397
3616
Daphne Koller: Welche Münze wählen Sie also und wie werden Sie sie werfen?
04:38
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
88
278013
3687
Andrew Ng: Beim maschinellen Lernen erstellen wir rechnerische ...
04:41
(Applause)
89
281700
5609
(Applaus)
04:47
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
90
287309
2274
DK: Es ist nicht überraschend,
04:49
that students like getting the best content
91
289583
2238
dass es Studierenden gefällt, die besten Inhalte
04:51
from the best universities for free.
92
291821
2887
von den besten Universitäten kostenlos zu erhalten.
04:54
Since we opened the website in February,
93
294708
2522
Seit dem Launch der Website im Februar
04:57
we now have 640,000 students from 190 countries.
94
297230
4358
hatten wir 640.000 Studierende aus 190 Ländern.
05:01
We have 1.5 million enrollments,
95
301588
2152
Es gab 1.5 Millionen Anmeldungen,
05:03
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
96
303740
2850
und in den 15 angebotenen Kursen wurden bisher 6 Millionen Quizze
05:06
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
97
306590
4916
eingereicht und 14 Millionen Videos angeschaut.
05:11
But it's not just about the numbers,
98
311506
2518
Aber es geht nicht nur um Zahlen,
05:14
it's also about the people.
99
314024
1641
es geht auch um Menschen.
05:15
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
100
315665
2976
So wie Akash, der aus einer kleinen indischen Stadt kommt
05:18
and would never have access in this case
101
318641
2175
und wohl nie Zugang zu einem
05:20
to a Stanford-quality course
102
320816
1489
hochwertigen Stanford-Kurs gehabt hätte
05:22
and would never be able to afford it.
103
322305
2515
und ihn wohl auch nie hätte bezahlen können.
05:24
Or Jenny, who is a single mother of two
104
324820
2038
Oder die alleinerziehende zweifache Mutter Jenny,
05:26
and wants to hone her skills
105
326858
1967
die ihre Kenntnisse aufbessern möchte,
05:28
so that she can go back and complete her master's degree.
106
328825
3135
damit sie ihren Master-Studiengang abschließen kann.
05:31
Or Ryan, who can't go to school,
107
331960
3136
Das ist Ryan, der nicht zur Universität gehen kann,
05:35
because his immune deficient daughter
108
335096
1865
da seine Tochter an Immundefizienz litt
05:36
can't be risked to have germs come into the house,
109
336961
3383
und er nicht riskieren wollte, Bakterien ins Haus zu bringen.
05:40
so he couldn't leave the house.
110
340344
1840
Deswegen konnte er das Haus nicht verlassen.
05:42
I'm really glad to say --
111
342184
1632
Es freut mich sehr Ihnen mitzuteilen –
05:43
recently, we've been in correspondence with Ryan --
112
343816
2252
wir haben vor kurzem mit Ryan korrespondiert –
05:46
that this story had a happy ending.
113
346068
1932
diese Geschichte hat ein Happyend.
05:48
Baby Shannon -- you can see her on the left --
114
348000
1903
Seiner kleinen Tochter Shannon – hier links im Bild –
05:49
is doing much better now,
115
349903
1351
geht es viel besser,
05:51
and Ryan got a job by taking some of our courses.
116
351254
4198
und Ryan fand einen Job, nachdem er einige unserer Kurse belegt hatte.
05:55
So what made these courses so different?
117
355452
2244
Was war das Besondere an diesen Kursen?
05:57
After all, online course content has been available for a while.
118
357696
3720
Online-Kurse gibt es ja schließlich schon eine ganze Weile.
06:01
What made it different was that this was real course experience.
119
361416
3712
Das Besondere war die Erfahrung, einen echten Kurs zu belegen.
06:05
It started on a given day,
120
365128
1726
Er begann an einem festgelegten Tag,
06:06
and then the students would watch videos on a weekly basis
121
366854
3634
und ab da schauten die Studierenden wöchentlich Videos
06:10
and do homework assignments.
122
370488
1855
und machten Hausaufgaben.
06:12
And these would be real homework assignments
123
372343
1791
Diese Hausaufgaben waren echt,
06:14
for a real grade, with a real deadline.
124
374134
3304
mit echten Noten und einem echten Abgabetermin.
06:17
You can see the deadlines and the usage graph.
125
377438
2056
Hier sind die Abgabetermine und die Nutzungskurve.
06:19
These are the spikes showing
126
379494
2088
Die Spitzen zeigen,
06:21
that procrastination is global phenomenon.
127
381582
3789
dass Prokrastination ein weltweites Phänomen ist.
06:25
(Laughter)
128
385371
2576
(Lachen)
06:27
At the end of the course,
129
387947
1672
Nach Abschluss des Kurses erhielten
06:29
the students got a certificate.
130
389619
1856
die Studierenden ein Zertifikat.
06:31
They could present that certificate
131
391475
2160
Sie konnten das Zertifikat
06:33
to a prospective employer and get a better job,
132
393635
2153
einer Bewerbung beilegen und einen besseren Job bekommen,
06:35
and we know many students who did.
133
395788
2060
was viele unserer Studierenden gemacht haben.
06:37
Some students took their certificate
134
397848
1919
Einige Studierende legten ihr Zertifikat
06:39
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
135
399767
3122
bei ihrer Bildungseinrichtung vor
06:42
for actual college credit.
136
402889
1841
und ihnen wurden dafür echte Leistungspunkte angerechnet.
06:44
So these students were really getting something meaningful
137
404730
2214
Für diese Studierende zahlten sich
06:46
for their investment of time and effort.
138
406944
2834
die investierte Zeit und Mühe aus.
06:49
Let's talk a little bit about some of the components
139
409778
2555
Ich möchte nun ein wenig über
06:52
that go into these courses.
140
412333
1892
die Merkmale der Kurse sprechen.
06:54
The first component is that when you move away
141
414225
2628
Zum einen führt das Fehlen eines
06:56
from the constraints of a physical classroom
142
416853
2297
wirklichen Unterrichtsraums
06:59
and design content explicitly for an online format,
143
419150
2840
und die Nutzung von Material, das explizit für Online-Formate entworfen wird,
07:01
you can break away from, for example,
144
421990
2528
beispielsweise zur Loslösung von
07:04
the monolithic one-hour lecture.
145
424518
2415
der starren 60-minütigen Vorlesung.
07:06
You can break up the material, for example,
146
426933
1785
Das Material kann zum Beispiel
07:08
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
147
428718
3376
in kleine, modulare Einheiten von 8 bis 12 Minuten aufgebrochen werden,
07:12
each of which represents a coherent concept.
148
432094
2974
die jeweils ein kohärentes Konzept aufweisen.
07:15
Students can traverse this material in different ways,
149
435068
2570
Studierende können das Material entsprechend ihres Vorwissens,
07:17
depending on their background, their skills or their interests.
150
437638
3704
ihrer Fähigkeiten und ihres Interesses auf unterschiedliche Weise bearbeiten.
07:21
So, for example, some students might benefit
151
441342
2520
So können manche Studierende von
07:23
from a little bit of preparatory material
152
443862
2760
Vorbereitungsmaterialien, die andere
07:26
that other students might already have.
153
446622
2071
Studierende schon besitzen, profitieren.
07:28
Other students might be interested in a particular
154
448693
2440
Andere Studierende sind vielleicht an Zusatzmaterial
07:31
enrichment topic that they want to pursue individually.
155
451133
3086
interessiert, mit dem sie sich genauer befassen möchten.
07:34
So this format allows us to break away
156
454219
3235
Dieses Format erlaubt es also, von dem Bildungsmodell abzukommen,
07:37
from the one-size-fits-all model of education,
157
457454
2824
bei dem jeder das Gleiche vorgesetzt bekommt.
07:40
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
158
460278
3992
Es erlaubt Studierenden einen stark individualisierten Studienplan.
07:44
Of course, we all know as educators
159
464270
2343
Uns Ausbildern ist natürlich klar, dass
07:46
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
160
466613
3360
Studierende nichts lernen, wenn sie bloß dasitzen und Videos anschauen.
07:49
Perhaps one of the biggest components of this effort
161
469973
2945
Das wichtigste Merkmal unserer Überlegungen ist daher vielleicht,
07:52
is that we need to have students
162
472918
2592
dass wir Studierende anregen müssen,
07:55
who practice with the material
163
475510
2409
das Material anzuwenden,
07:57
in order to really understand it.
164
477919
3156
damit sie es wirklich verstehen.
08:01
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
165
481075
3268
Eine Reihe von Studien belegt die Bedeutung von Übungen.
08:04
This one that appeared in Science last year, for example,
166
484343
2532
Diese erschien letztes Jahr in "Science" und
08:06
demonstrates that even simple retrieval practice,
167
486875
2832
zeigt beispielsweise, dass schon einfache Abfragen,
08:09
where students are just supposed to repeat
168
489707
2792
bei denen Studierende nur wiederholen müssen,
08:12
what they already learned
169
492499
1400
was sie schon gelernt haben,
08:13
gives considerably improved results
170
493899
1920
zu auffällig verbesserten Ergebnissen
08:15
on various achievement tests down the line
171
495819
2269
bei späteren Leistungstests führt
08:18
than many other educational interventions.
172
498088
4304
als viele andere Ausbildungsmaßnahmen.
08:22
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
173
502392
2962
Daher haben wir versucht, Abfragen und viele andere Übungsformen
08:25
as well as other forms of practice in many ways.
174
505354
2254
auf der Plattform zu integrieren.
08:27
For example, even our videos are not just videos.
175
507608
4144
So sind auch unsere Videos nicht nur bloß Videos.
08:31
Every few minutes, the video pauses
176
511752
2043
Das Video wird alle paar Minuten unterbrochen
08:33
and the students get asked a question.
177
513795
2151
und den Studierenden wird eine Frage gestellt.
08:35
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
178
515946
2221
(Video) SP: Diese vier Aspekte. Prospect Theory, hyperbolische Diskontierung,
08:38
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
179
518167
3092
Tendenz zum Status quo, Prävalenzfehler. Alle sind gut dokumentiert.
08:41
So they're all well documented deviations from rational behavior.
180
521259
2767
Alle sind gut dokumentierte Abweichungen des rationalen Verhaltens.
08:44
DK: So here the video pauses,
181
524026
1624
DK: Hier unterbricht das Video
08:45
and the student types in the answer into the box
182
525650
2256
und die Studierenden tippen die Antwort in die Box
08:47
and submits. Obviously they weren't paying attention.
183
527906
3223
und senden sie ab. Es ist klar, sie haben nicht aufgepasst.
08:51
(Laughter)
184
531144
869
(Lachen)
08:52
So they get to try again,
185
532013
2010
Also versuchen sie es noch einmal,
08:54
and this time they got it right.
186
534023
2536
und dieses Mal stimmt die Antwort.
08:56
There's an optional explanation if they want.
187
536559
2193
Auf Wunsch gibt es eine optionale Erklärung.
08:58
And now the video moves on to the next part of the lecture.
188
538752
4257
Dann geht das Video mit dem nächsten Teil weiter.
09:03
This is a kind of simple question
189
543009
1878
Es mag eine recht einfache Frage sein,
09:04
that I as an instructor might ask in class,
190
544887
2081
die ich als Dozentin im Kurs stelle,
09:06
but when I ask that kind of a question in class,
191
546968
2500
aber wenn ich so etwas im Kurs frage,
09:09
80 percent of the students
192
549468
1300
sind 80% der Studierenden immer noch
09:10
are still scribbling the last thing I said,
193
550768
1866
damit beschäftigt, meine letzten Worte zu notieren,
09:12
15 percent are zoned out on Facebook,
194
552634
3321
15% sind abgelenkt von Facebook
09:15
and then there's the smarty pants in the front row
195
555955
2456
und dann gibt es diesen Besserwisser in der ersten Reihe,
09:18
who blurts out the answer
196
558411
1359
der die Antwort heraus posaunt,
09:19
before anyone else has had a chance to think about it,
197
559770
2207
bevor irgendjemand sonst die Möglichkeit hatte, darüber nachzudenken,
09:21
and I as the instructor am terribly gratified
198
561977
2872
und ich als Dozentin bin super glücklich,
09:24
that somebody actually knew the answer.
199
564849
1648
dass tatsächlich jemand die Antwort wusste.
09:26
And so the lecture moves on before, really,
200
566497
2792
Und die Vorlesung geht weiter, bevor
09:29
most of the students have even noticed that a question had been asked.
201
569289
3529
die meisten Studierenden überhaupt gemerkt haben, dass eine Frage gestellt worden ist.
09:32
Here, every single student
202
572818
2607
Hier muss sich jeder einzelne Studierende
09:35
has to engage with the material.
203
575425
2784
mit dem Material befassen.
09:38
And of course these simple retrieval questions
204
578209
1936
Diese einfachen Abfragen sind natürlich nicht
09:40
are not the end of the story.
205
580145
1662
das Ende vom Lied.
09:41
One needs to build in much more meaningful practice questions,
206
581807
2970
Es müssen viel mehr sinnvolle Übungsaufgaben eingebaut werden,
09:44
and one also needs to provide the students with feedback
207
584777
2353
und die Studierenden müssen Feedback
09:47
on those questions.
208
587130
1663
zu diesen Übungsaufgaben erhalten.
09:48
Now, how do you grade the work of 100,000 students
209
588793
2888
Doch wie kann man die Übungen von 100.000 Studierenden bewerten,
09:51
if you do not have 10,000 TAs?
210
591681
3082
wenn nicht 10.000 Tutoren zur Verfügung stehen?
09:54
The answer is, you need to use technology
211
594763
2354
Die Lösung – wir müssen Technologie benutzen,
09:57
to do it for you.
212
597117
1495
um dies zu bewerkstelligen.
09:58
Now, fortunately, technology has come a long way,
213
598612
2648
Glücklicherweise hat sich die Technologie weit entwickelt,
10:01
and we can now grade a range of interesting types of homework.
214
601260
3268
und wir können heutzutage eine ganze Reihe von interessanten Aufgabentypen bewerten.
10:04
In addition to multiple choice
215
604528
1527
Zusätzlich zu Multiple Choice
10:06
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
216
606055
3153
und den kompakten Frage-Antwort-Aufgaben aus dem Video
10:09
we can also grade math, mathematical expressions
217
609208
3260
können wir auch Mathematik, mathematische Begriffe
10:12
as well as mathematical derivations.
218
612468
1952
und auch mathematische Abweichungen bewerten.
10:14
We can grade models, whether it's
219
614420
2874
Wir können Modelle bewerten, egal ob
10:17
financial models in a business class
220
617294
2176
Finanzmodelle in einem Wirtschaftskurs
10:19
or physical models in a science or engineering class
221
619470
2984
oder physikalische Modelle in einem natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Kurs.
10:22
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
222
622454
3744
Wir können ebenso einige sehr komplizierte Programmieraufgaben bewerten.
10:26
Let me show you one that's actually pretty simple
223
626198
1919
Das hier ist wirklich ziemlich einfach
10:28
but fairly visual.
224
628117
1480
und sehr anschaulich.
10:29
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
225
629597
2477
Informatik-Studierende aus dem Stanford Kurs 101
10:32
and the students are supposed to color-correct
226
632074
1604
sollen die Farben
10:33
that blurry red image.
227
633678
1592
des verschwommenen roten Bilds korrigieren.
10:35
They're typing their program into the browser,
228
635270
2018
Sie tippen ihre Antwort in den Browser,
10:37
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
229
637288
4058
und sie sehen, die Antwort ist nicht ganz richtig, die Freiheitsstatue ist noch ein wenig seekrank.
10:41
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
230
641346
3756
Also versuchen es die Studierenden noch einmal und nun klappt es. Sie bekommen grünes Licht
10:45
and they can move on to the next assignment.
231
645102
2359
und können die nächste Aufgabe beginnen.
10:47
This ability to interact actively with the material
232
647461
3148
Die Möglichkeit, aktiv mit dem Material zu interagieren
10:50
and be told when you're right or wrong
233
650609
1684
und zu wissen, ob man falsch oder richtig liegt,
10:52
is really essential to student learning.
234
652293
3126
ist eine elementare Lernerfahrung.
10:55
Now, of course we cannot yet grade
235
655419
2275
Es ist klar, dass wir noch nicht
10:57
the range of work that one needs for all courses.
236
657694
2834
den gesamten Umfang an Aufgaben für alle Kurse bewerten können.
11:00
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
237
660528
3301
Insbesondere fehlt es noch an kritischer Denkweise,
11:03
that is so essential in such disciplines
238
663829
1922
die so elementar für Bereiche wie
11:05
as the humanities, the social sciences, business and others.
239
665751
3597
Geistes-, Sozialwissenschaften, Wirtschaft und so weiter ist.
11:09
So we tried to convince, for example,
240
669348
2249
So wollten wir einige unserer Kollegen der
11:11
some of our humanities faculty
241
671597
1616
Geisteswissenschaften überzeugen,
11:13
that multiple choice was not such a bad strategy.
242
673213
2696
dass Multiple Choice keine so schlechte Sache ist.
11:15
That didn't go over really well.
243
675909
2191
Das hat nicht wirklich gut geklappt.
11:18
So we had to come up with a different solution.
244
678100
2433
Wir mussten alternative Lösungen finden.
11:20
And the solution we ended up using is peer grading.
245
680533
3074
So kamen wir schlussendlich zur Peer-Bewertung.
11:23
It turns out that previous studies show,
246
683607
2422
Frühere Untersuchungen wie die von Saddler
11:26
like this one by Saddler and Good,
247
686029
1672
und Good hatten festgestellt,
11:27
that peer grading is a surprisingly effective strategy
248
687701
2488
dass Peer-Bewertung ein erstaunlich effektiver Weg ist,
11:30
for providing reproducible grades.
249
690189
3214
reproduzierbare Bewertungen zu erhalten.
11:33
It was tried only in small classes,
250
693403
1770
Es wurde nur in kleinen Kursen getestet,
11:35
but there it showed, for example,
251
695173
1487
doch dort zeigte sich z. B.,
11:36
that these student-assigned grades on the y-axis
252
696660
2482
dass die Bewertung durch die Studierenden auf der y-Achse
11:39
are actually very well correlated
253
699142
1311
ziemlich genau denen der Dozenten
11:40
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
254
700453
2296
auf der x-Achse entsprachen.
11:42
What's even more surprising is that self-grades,
255
702749
3160
Noch erstaunlicher ist, dass Selbstbewertung,
11:45
where the students grade their own work critically --
256
705909
2311
wo Studierende also ihre eigenen Aufgaben kritisch prüfen –
11:48
so long as you incentivize them properly
257
708220
1737
so lange Sie ihnen einen passenden Anreiz bieten,
11:49
so they can't give themselves a perfect score --
258
709957
1938
so dass sie sich selbst nicht die volle Punktzahl geben –
11:51
are actually even better correlated with the teacher grades.
259
711895
3191
noch genauer mit den Bewertungen des Dozenten übereinstimmen.
11:55
And so this is an effective strategy
260
715086
1607
Dies ist also ein wirkungsvoller Weg,
11:56
that can be used for grading at scale,
261
716693
2104
um in diesem Umfang zu bewerten,
11:58
and is also a useful learning strategy for the students,
262
718797
2736
und es ist eine sehr gute Lernstrategie für Studierende,
12:01
because they actually learn from the experience.
263
721533
2255
denn sie lernen von dieser Erfahrung.
12:03
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
264
723788
4649
Wir haben also die größte jemals erdachte Peer-Bewertung-Abfolge,
12:08
where tens of thousands of students
265
728437
2504
in der abertausende Studierende
12:10
are grading each other's work,
266
730941
1198
gegenseitig die Aufgaben bewerten,
12:12
and quite successfully, I have to say.
267
732139
3069
und zwar – offen gesagt – sehr erfolgreich.
12:15
But this is not just about students
268
735208
2260
Doch das alles dreht sich nicht nur um Studierende,
12:17
sitting alone in their living room working through problems.
269
737468
3041
die allein zu Hause hocken und sich durch Aufgaben arbeiten.
12:20
Around each one of our courses,
270
740509
1807
Zu jedem Kurs
12:22
a community of students had formed,
271
742316
2160
haben sich Gruppen von Studierenden formiert,
12:24
a global community of people
272
744476
1880
eine globale Menschengruppe
12:26
around a shared intellectual endeavor.
273
746356
2532
versammelte sich um eine intellektuelle Herausforderung.
12:28
What you see here is a self-generated map
274
748888
2652
Das hier ist eine selbst gestaltete Karte
12:31
from students in our Princeton Sociology 101 course,
275
751540
2961
von Studierenden des Princeton-Kurses Soziologie 101,
12:34
where they have put themselves on a world map,
276
754501
2759
in dem sie sich auf einer Weltkarte markiert haben,
12:37
and you can really see the global reach of this kind of effort.
277
757260
2960
und man kann wirklich die weltumspannende Reichweite dieser Sache sehen.
12:40
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
278
760220
4567
In diesen Kursen haben Studierende auf verschiedenste Arten zusammen gearbeitet.
12:44
First of all, there was a question and answer forum,
279
764787
2639
Zuallererst gab es ein Frage-Antwort-Forum,
12:47
where students would pose questions,
280
767426
2144
in dem Studierende Fragen stellten,
12:49
and other students would answer those questions.
281
769570
2424
und andere Studierende beantworteten diese.
12:51
And the really amazing thing is,
282
771994
1713
Das wirkliche Tolle ist:
12:53
because there were so many students,
283
773707
1670
Es gab so viele Studierende,
12:55
it means that even if a student posed a question
284
775377
2365
und wenn ein Studierender eine Frage
12:57
at 3 o'clock in the morning,
285
777742
1632
um drei Uhr morgens stellte,
12:59
somewhere around the world,
286
779374
1582
gab es irgendwo auf der Welt
13:00
there would be somebody who was awake
287
780956
2074
jemanden, der wach war
13:03
and working on the same problem.
288
783030
2313
und an der gleichen Aufgabe saß.
13:05
And so, in many of our courses,
289
785343
1958
So kam es in vielen unserer Kurse dazu,
13:07
the median response time for a question
290
787301
2329
dass die durchschnittliche Reaktionszeit bei einer Frage
13:09
on the question and answer forum was 22 minutes.
291
789630
3418
in einem Frage-Antwort-Forum bei 22 Minuten lag.
13:13
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
292
793048
4577
Ich konnte so einen Service meinen Studierenden bei Stanford nie bieten.
13:17
(Laughter)
293
797625
1341
(Lachen)
13:18
And you can see from the student testimonials
294
798966
1942
Die Aussagen der Studierenden besagen folgendes:
13:20
that students actually find
295
800908
1687
Sie sind der Meinung,
13:22
that because of this large online community,
296
802595
2521
dass sie sich aufgrund der großen Online-Gemeinschaft
13:25
they got to interact with each other in many ways
297
805116
2599
auf vielerlei Arten miteinander austauschen konnten,
13:27
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
298
807715
4193
und das war intensiver als zu gleicher Gelegenheit im Kursraum.
13:31
Students also self-assembled,
299
811908
2344
Studierende organisierten sich auch
13:34
without any kind of intervention from us,
300
814252
1863
ohne unser Zutun
13:36
into small study groups.
301
816115
1903
in kleinen Studiengruppen.
13:38
Some of these were physical study groups
302
818018
2362
Einige waren reale Studiengruppen
13:40
along geographical constraints
303
820380
1826
mit geographischen Beschränkungen,
13:42
and met on a weekly basis to work through problem sets.
304
822206
2722
und sie trafen sich einmal pro Woche, um die Aufgaben durchzuarbeiten.
13:44
This is the San Francisco study group,
305
824928
1900
Das ist die Studiengruppe in San Francisco,
13:46
but there were ones all over the world.
306
826828
2319
doch es gab sie überall auf der Welt.
13:49
Others were virtual study groups,
307
829147
2032
Andere waren virtuelle Studiengruppen,
13:51
sometimes along language lines or along cultural lines,
308
831179
2989
organisiert nach Sprachen oder Kulturen,
13:54
and on the bottom left there,
309
834168
1444
und hier unten links
13:55
you see our multicultural universal study group
310
835612
3796
sehen Sie unsere multikulturelle, universelle Studiengruppe
13:59
where people explicitly wanted to connect
311
839408
1763
mit Menschen, die explizit mit Menschen aus anderen
14:01
with people from other cultures.
312
841171
3006
Kulturen Kontakt aufnehmen wollten.
14:04
There are some tremendous opportunities
313
844177
2111
Aus diesem Gefüge ergaben sich
14:06
to be had from this kind of framework.
314
846288
3325
einige bedeutende Möglichkeiten.
14:09
The first is that it has the potential of giving us
315
849613
3654
Zuallererst ermöglicht es uns,
14:13
a completely unprecedented look
316
853267
2434
einen beispiellosen Einblick auf das
14:15
into understanding human learning.
317
855701
2289
menschliche Lernen zu bekommen.
14:17
Because the data that we can collect here is unique.
318
857990
3463
Die Daten, die wir hier gewinnen, sind nämlich einzigartig.
14:21
You can collect every click, every homework submission,
319
861453
4009
Man kann jeden Klick, jede Einsendung von Hausaufgaben,
14:25
every forum post from tens of thousands of students.
320
865462
4363
jeden Foren-Beitrag von Tausenden von Studierenden sammeln.
14:29
So you can turn the study of human learning
321
869825
2343
Man kann also bei der Untersuchung des menschlichen Lernens
14:32
from the hypothesis-driven mode
322
872168
1933
vom hypothetischen Modus
14:34
to the data-driven mode, a transformation that,
323
874101
2858
zum datenbasierten Modus wechseln. Das ist eine Transformation,
14:36
for example, has revolutionized biology.
324
876959
3041
die zum Beispiel die Biologie revolutionierte.
14:40
You can use these data to understand fundamental questions
325
880000
3424
Man kann die Daten verwenden und solch fundamentale Fragen beantworten wie
14:43
like, what are good learning strategies
326
883424
1880
den Unterschied zwischen guten Lernstrategien und
14:45
that are effective versus ones that are not?
327
885304
2696
solchen, die nicht effektiv sind.
14:48
And in the context of particular courses,
328
888000
2240
Im Bezug auf bestimmte Kurse
14:50
you can ask questions
329
890240
1537
kann man sich fragen,
14:51
like, what are some of the misconceptions that are more common
330
891777
3255
welche die häufigsten Missverständnisse sind und wie
14:55
and how do we help students fix them?
331
895032
2177
man den Studierenden helfen kann, diese zu beheben.
14:57
So here's an example of that,
332
897209
1424
Hier ist ein Beispiel,
14:58
also from Andrew's Machine Learning class.
333
898633
2016
das auch aus Andrews Kurs zum maschinellem Lernen stammt.
15:00
This is a distribution of wrong answers
334
900649
2208
Hier sehen wir die Verteilung der falschen Antworten
15:02
to one of Andrew's assignments.
335
902857
1610
bei einer von Andrews Aufgaben.
15:04
The answers happen to be pairs of numbers,
336
904467
1893
Die Antwort sind ein paar Zahlen,
15:06
so you can draw them on this two-dimensional plot.
337
906360
2271
also kann man sie in dieser zweidimensionalen Grafik eintragen.
15:08
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
338
908631
3778
Jedes kleine Kreuz ist eine andere, falsche Antwort.
15:12
The big cross at the top left
339
912409
2406
Das große Kreuz oben links zeigt,
15:14
is where 2,000 students
340
914815
2148
dass 2000 Studierende
15:16
gave the exact same wrong answer.
341
916963
3045
die gleiche falsche Antwort gaben.
15:20
Now, if two students in a class of 100
342
920008
2327
Wenn zwei Studierende unter 100
15:22
give the same wrong answer,
343
922335
1287
die gleiche falsche Antwort gäben,
15:23
you would never notice.
344
923622
1351
würde man es niemals wahrnehmen.
15:24
But when 2,000 students give the same wrong answer,
345
924973
2560
Aber wenn 2000 Studierende die gleiche falsche Antwort geben,
15:27
it's kind of hard to miss.
346
927533
1697
ist es schwer zu übersehen.
15:29
So Andrew and his students went in,
347
929230
2192
Andrew schaute sich also mit seinen
15:31
looked at some of those assignments,
348
931422
1520
Studierenden ein paar Aufgaben an.
15:32
understood the root cause of the misconception,
349
932942
4088
Sie erkannten den Grund für das Missverständnis
15:37
and then they produced a targeted error message
350
937030
2520
und dann formulierten sie eine passgenaue Fehlermeldung,
15:39
that would be provided to every student
351
939550
2249
die alle Studierende erreichte,
15:41
whose answer fell into that bucket,
352
941799
2179
deren Antwort diesen Fehler aufwies.
15:43
which means that students who made that same mistake
353
943978
2084
Das bedeutet, dass Studierende, die den gleichen Fehler machten,
15:46
would now get personalized feedback
354
946062
2026
nun ein personalisiertes Feedback erhielten
15:48
telling them how to fix their misconception much more effectively.
355
948088
4399
und viel exakter erfuhren, wie sie das Missverständnis beheben konnten.
15:52
So this personalization is something that one can then build
356
952487
3811
Diese Personalisierung ist etwas, das man
15:56
by having the virtue of large numbers.
357
956298
3140
durch große Zahlen aufbauen kann.
15:59
Personalization is perhaps
358
959438
2312
Personalisierung ist dabei vielleicht
16:01
one of the biggest opportunities here as well,
359
961750
2423
eine der besten Gelegenheiten,
16:04
because it provides us with the potential
360
964173
2345
denn sie ermöglicht uns, ein
16:06
of solving a 30-year-old problem.
361
966518
2690
30 Jahre altes Rätsel zu lösen.
16:09
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
362
969208
3349
1984 veröffentlichte der Bildungsforscher Benjamin Bloom
16:12
posed what's called the 2 sigma problem,
363
972557
2251
etwas, das '2-Sigma-Problem' heißt.
16:14
which he observed by studying three populations.
364
974808
3062
Er beobachtete dies bei drei Populationen.
16:17
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
365
977870
3608
Die erste Population studierte vorlesungsbasiert.
16:21
The second is a population of students that studied
366
981478
2777
Die zweite Studierendenpopulation lernte
16:24
using a standard lecture-based classroom,
367
984255
1719
vorlesungsbasiert,
16:25
but with a mastery-based approach,
368
985974
2080
doch basierend auf dem Konzept des Könnens,
16:28
so the students couldn't move on to the next topic
369
988054
1920
sodass Studierende nur mit dem nächsten Thema beginnen konnten,
16:29
before demonstrating mastery of the previous one.
370
989974
3354
wenn sie ihr Können beim vorherigen unter Beweis gestellt hatten.
16:33
And finally, there was a population of students
371
993328
2294
Schließlich gab es noch eine Studierendenpopulation,
16:35
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
372
995622
4528
die persönlich durch einen Tutor betreut wurde.
16:40
The mastery-based population was a full standard deviation,
373
1000150
3272
Die könnenbasierte Population wies die Standard-Abweichung, d. h.
16:43
or sigma, in achievement scores better
374
1003422
2288
Sigma, auf, denn ihre Leistungen waren besser
16:45
than the standard lecture-based class,
375
1005710
2394
als im regulären, vorlesungsbasierten Kurs.
16:48
and the individual tutoring gives you 2 sigma
376
1008104
2144
Die individuelle Betreuung ergibt eine Verbesserung
16:50
improvement in performance.
377
1010248
1830
der Leistung von 2 Sigma.
16:52
To understand what that means,
378
1012078
1463
Um zu verstehen, was das bedeutet,
16:53
let's look at the lecture-based classroom,
379
1013541
1833
schauen wir uns den vorlesungsbasierten Kurs an
16:55
and let's pick the median performance as a threshold.
380
1015374
2919
und nehmen die durchschnittliche Leistung als Schwellenwert.
16:58
So in a lecture-based class,
381
1018293
1338
In dem vorlesungsbasiertem Kurs sind nun also
16:59
half the students are above that level and half are below.
382
1019631
3879
die Hälfte der Studierenden über diesem Wert und die andere Hälfte darunter.
17:03
In the individual tutoring instruction,
383
1023510
2098
Bei der individuellen Betreuung
17:05
98 percent of the students are going to be above that threshold.
384
1025608
4801
sind 98% der Studierenden über dem Schwellenwert.
17:10
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
385
1030409
3920
Stellen Sie sich vor, wir könnten so unterrichten, dass 98% der Studierenden
17:14
would be above average.
386
1034329
2198
überdurchschnittlich wären.
17:16
Hence, the 2 sigma problem.
387
1036527
3423
Deswegen das 2-Sigma-Problem,
17:19
Because we cannot afford, as a society,
388
1039950
2399
denn wir können es uns als Gesellschaft nicht leisten,
17:22
to provide every student with an individual human tutor.
389
1042349
3072
jedem Studierenden einen menschlichen Tutor zur Seite zu stellen.
17:25
But maybe we can afford to provide each student
390
1045421
2249
Doch vielleicht können wir es uns leisten, jedem Studierenden
17:27
with a computer or a smartphone.
391
1047670
2019
einen Computer oder ein Smartphone zu verschaffen.
17:29
So the question is, how can we use technology
392
1049689
2189
Die Frage ist also, wie wir Technologie nutzen können,
17:31
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
393
1051878
3375
um von der linken Seite des Graphen, von der blauen Kurve,
17:35
to the right side with the green curve?
394
1055253
2738
zur rechten Seite mit der grünen Kurve zu drängen?
17:37
Mastery is easy to achieve using a computer,
395
1057991
2337
Können kann mithilfe eines Computers leicht erreicht werden,
17:40
because a computer doesn't get tired
396
1060328
1405
denn Computer ermüden nicht,
17:41
of showing you the same video five times.
397
1061733
3073
wenn sie ein Video fünf Mal zeigen.
17:44
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
398
1064806
3251
Ebenso ermüden sie nicht, wenn sie eine Arbeit viele Male bewerten.
17:48
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
399
1068062
3026
Das haben wir bei etlichen Beispielen gesehen, die ich vorgestellt habe.
17:51
And even personalization
400
1071088
1854
Wir sehen sogar den Beginn von
17:52
is something that we're starting to see the beginnings of,
401
1072942
2136
Personalisierung,
17:55
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
402
1075078
3192
entweder durch einen personalisierten Studienplan
17:58
or some of the personalized feedback that we've shown you.
403
1078270
3264
oder durch personalisiertes Feedback, dass wir Ihnen zeigten.
18:01
So the goal here is to try and push,
404
1081534
2488
Das Ziel ist dabei also zu versuchen und zu drängen,
18:04
and see how far we can get towards the green curve.
405
1084022
3497
und zu sehen, wie weit wir in Richtung der grünen Kurve kommen können.
18:07
So, if this is so great, are universities now obsolete?
406
1087519
5359
Nun – wenn dies so grandios ist, sind Universitäten nun obsolet?
18:12
Well, Mark Twain certainly thought so.
407
1092878
2992
Tja, Mark Twain dachte das jedenfalls.
18:15
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
408
1095870
2545
Er sagte: "Das College ist ein Ort, an dem die Vorlesungsnotizen des Professors
18:18
go straight to the students' lecture notes,
409
1098415
1703
direkt in die Vorlesungsnotizen der Studierenden gehen,
18:20
without passing through the brains of either."
410
1100118
2376
ohne durch das Gehirn des einen oder anderen gegangen zu sein."
18:22
(Laughter)
411
1102494
4047
(Lachen)
18:26
I beg to differ with Mark Twain, though.
412
1106541
2668
Ich bin jedoch anderer Ansicht als Mark Twain.
18:29
I think what he was complaining about is not
413
1109209
2665
Denn meiner Meinung nach beschwert er sich nicht über
18:31
universities but rather the lecture-based format
414
1111874
2750
Universitäten, sondern vielmehr über das vorlesungsbasierte Format,
18:34
that so many universities spend so much time on.
415
1114624
2784
auf das viele Universitäten viel Zeit verwenden.
18:37
So let's go back even further, to Plutarch,
416
1117408
3159
Gehen wir noch weiter zurück zu Plutarch,
18:40
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
417
1120567
2227
der sagte: "Der Verstand ist kein Gefäß, das gefüllt werden muss,
18:42
but wood that needs igniting."
418
1122794
2023
sondern Holz, das entfacht werden muss."
18:44
And maybe we should spend less time at universities
419
1124817
2190
Vielleicht sollten wir weniger Zeit an den Universitäten damit verbringen,
18:47
filling our students' minds with content
420
1127007
2571
den Verstand unserer Studierenden in Vorlesungen
18:49
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
421
1129578
3800
mit Inhalt zu füllen, sondern viel eher ihre Kreativität entfachen,
18:53
their imagination and their problem-solving skills
422
1133378
3255
ihre Vorstellungskraft und ihre Problemlösungsfähigkeiten,
18:56
by actually talking with them.
423
1136633
2498
indem wir tatsächlich mit ihnen reden.
18:59
So how do we do that?
424
1139131
1367
Wie können wir das erreichen?
19:00
We do that by doing active learning in the classroom.
425
1140498
3431
Wir schaffen das, indem wir aktives Lernen im Kursraum fördern.
19:03
So there's been many studies, including this one,
426
1143929
2449
Es gibt zahlreiche Studien, wie diese hier,
19:06
that show that if you use active learning,
427
1146378
2080
die zeigen, dass die Anwendung von aktivem Lernen,
19:08
interacting with your students in the classroom,
428
1148458
2416
von Interaktion mit Studierenden im Kursraum,
19:10
performance improves on every single metric --
429
1150874
2696
die Leistung in jedem Bereich verbessert –
19:13
on attendance, on engagement and on learning
430
1153570
2449
Anwesenheit, Beteiligung und Lernen,
19:16
as measured by a standardized test.
431
1156019
2055
wie durch einen standardisierten Test bewiesen.
19:18
You can see, for example, that the achievement score
432
1158074
1864
So kann man etwa sehen, wie der Wert für Leistung
19:19
almost doubles in this particular experiment.
433
1159938
2870
sich fast verdoppelt in diesem Experiment.
19:22
So maybe this is how we should spend our time at universities.
434
1162808
4401
Vielleicht sollten wir so unsere Zeit an den Universitäten verwenden.
19:27
So to summarize, if we could offer a top quality education
435
1167209
4577
Zusammenfassend lässt sich fragen: Was würde passieren,
19:31
to everyone around the world for free,
436
1171786
1903
wenn wir jedem auf der Welt
19:33
what would that do? Three things.
437
1173689
2821
hochwertige Bildung bieten könnten. Drei Dinge.
19:36
First it would establish education as a fundamental human right,
438
1176510
3421
Erstens würde Bildung als fundamentales Menschenrecht etabliert
19:39
where anyone around the world
439
1179931
1366
und jeder Mensch auf der Welt,
19:41
with the ability and the motivation
440
1181297
1921
der die Fähigkeit und die Motivation besitzt,
19:43
could get the skills that they need
441
1183218
1951
könnte sich die Fertigkeiten aneignen, die man braucht,
19:45
to make a better life for themselves,
442
1185169
1585
um ein besseres Leben zu erreichen, für sich selbst,
19:46
their families and their communities.
443
1186754
2017
die Familie und die Gemeinschaft.
19:48
Second, it would enable lifelong learning.
444
1188771
2631
Zweitens würde es lebenslanges Lernen ermöglichen.
19:51
It's a shame that for so many people,
445
1191402
1951
Es ist eine Schande, dass so viele Menschen
19:53
learning stops when we finish high school or when we finish college.
446
1193353
3312
nicht mehr weiter lernen, wenn sie die Schule oder Hochschule abschliessen.
19:56
By having this amazing content be available,
447
1196665
2481
Wenn diese großartigen Informationen zugängig wären,
19:59
we would be able to learn something new
448
1199146
2743
könnten wir immer dann etwas Neues lernen,
20:01
every time we wanted,
449
1201889
1136
wann immer wir wollten,
20:03
whether it's just to expand our minds
450
1203025
1329
sei es um den Verstand zu erweitern
20:04
or it's to change our lives.
451
1204354
1959
oder unser Leben zu verändern.
20:06
And finally, this would enable a wave of innovation,
452
1206313
3145
Schließlich würden wir eine Innovationswelle auslösen,
20:09
because amazing talent can be found anywhere.
453
1209458
3072
denn tolle Talente gibt es überall.
20:12
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
454
1212530
3008
Vielleicht lebt der nächste Albert Einstein oder der nächste Steve Jobs
20:15
is living somewhere in a remote village in Africa.
455
1215538
2615
irgendwo in einem entlegenen afrikanischen Dorf.
20:18
And if we could offer that person an education,
456
1218153
2656
Wenn wir dieser Person Bildung bieten könnten,
20:20
they would be able to come up with the next big idea
457
1220809
2356
könnte sie die nächste große Idee haben
20:23
and make the world a better place for all of us.
458
1223165
2404
und die Welt dadurch für uns alle verbessern.
20:25
Thank you very much.
459
1225569
1160
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