Daphne Koller: What we're learning from online education

Daphne Koller: Lo que estamos aprendiendo de la educación en línea

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2012-08-01 ・ TED


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Daphne Koller: Lo que estamos aprendiendo de la educación en línea

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TED


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00:00
Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
0
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7000
Traductor: Irene Ramos Revisor: Ciro Gomez
00:15
Like many of you, I'm one of the lucky people.
1
15985
3111
Como muchos de Uds., soy una de las afortunadas.
00:19
I was born to a family where education was pervasive.
2
19096
3400
Nací en una familia en la que la educación lo impregnaba todo.
00:22
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
3
22496
4238
Soy la tercera generación de doctores, hija de dos académicos.
00:26
In my childhood, I played around in my father's university lab.
4
26734
3794
De niña jugué alrededor del laboratorio universitario de mi padre.
00:30
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
5
30528
3849
Así que se daba por hecho que asistiría a una de las mejores universidades,
00:34
which in turn opened the door to a world of opportunity.
6
34377
3801
lo que me abrió la puerta a un mundo de oportunidades.
00:38
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
7
38178
4120
Por desgracia, la mayoría no es tan afortunada.
00:42
In some parts of the world, for example, South Africa,
8
42298
3135
En algunos lugares, como Sudáfrica,
00:45
education is just not readily accessible.
9
45433
2705
no se accede fácilmente a la educación.
00:48
In South Africa, the educational system was constructed
10
48138
2975
Allí el sistema educativo se estableció
00:51
in the days of apartheid for the white minority.
11
51113
2873
durante la segregación racial para la minoría blanca,
00:53
And as a consequence, today there is just not enough spots
12
53986
2700
por eso hoy no hay suficientes plazas
00:56
for the many more people who want and deserve a high quality education.
13
56686
3852
para los muchos que desean y merecen una educación de alta calidad.
01:00
That scarcity led to a crisis in January of this year
14
60538
3880
Esta escasez provocó una crisis en enero de este año
01:04
at the University of Johannesburg.
15
64418
1836
en la Universidad de Johannesburgo.
01:06
There were a handful of positions left open
16
66254
2131
Quedaba un puñado de plazas
01:08
from the standard admissions process, and the night before
17
68385
2969
y la noche anterior
01:11
they were supposed to open that for registration,
18
71354
2560
a que se abriera el registro,
01:13
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
19
73914
4052
miles aguardaban en una fila de 1,5 km.
01:17
hoping to be first in line to get one of those positions.
20
77966
3880
esperando conseguir una plaza.
01:21
When the gates opened, there was a stampede,
21
81846
2308
Cuando las puertas abrieron hubo una estampida,
01:24
and 20 people were injured and one woman died.
22
84154
3652
20 personas resultaron heridas y una mujer falleció.
01:27
She was a mother who gave her life
23
87806
1940
Era una madre que dio su vida intentando
01:29
trying to get her son a chance at a better life.
24
89746
4063
obtener para su hijo la oportunidad de una vida mejor.
01:33
But even in parts of the world like the United States
25
93809
3157
Pero incluso donde la educación está disponible, como en EE.UU.,
01:36
where education is available, it might not be within reach.
26
96966
4356
puede estar fuera del alcance.
01:41
There has been much discussed in the last few years
27
101322
2672
En los últimos años se ha discutido mucho
01:43
about the rising cost of health care.
28
103994
1989
sobre el creciente costo de la asistencia médica.
01:45
What might not be quite as obvious to people
29
105983
2642
No obstante, durante el mismo periodo
01:48
is that during that same period the cost of higher education tuition
30
108625
4022
el costo de la educación superior
01:52
has been increasing at almost twice the rate,
31
112647
2480
ha incrementado
01:55
for a total of 559 percent since 1985.
32
115127
4280
hasta un total de 559 % desde 1985.
01:59
This makes education unaffordable for many people.
33
119407
4534
Esto hace la educación inaccesible para muchos.
02:03
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
34
123941
3801
Finalmente, incluso quienes logran terminar la universidad
02:07
the doors of opportunity might not open.
35
127742
2625
pueden no tener oportunidades.
02:10
Only a little over half of recent college graduates
36
130367
3207
Poco más de la mitad de los universitarios
02:13
in the United States who get a higher education
37
133574
2313
recién graduados en EE.UU.
02:15
actually are working in jobs that require that education.
38
135887
3463
tienen empleos que requieren ese nivel de formación.
02:19
This, of course, is not true for the students
39
139350
1840
Ciertamente, esto es diferente
02:21
who graduate from the top institutions,
40
141190
1952
para los graduados de las instituciones de prestigio,
02:23
but for many others, they do not get the value
41
143142
2632
pero muchos otros no recuperan el valor
02:25
for their time and their effort.
42
145774
3536
de su tiempo y esfuerzo.
02:29
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
43
149310
3030
Tom Friedman, en un artículo para el New York Times,
02:32
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
44
152340
4368
reflejó, como ninguno, el espíritu de nuestro proyecto.
02:36
He said the big breakthroughs are what happen
45
156708
3120
Dijo que las grandes innovaciones ocurren cuando
02:39
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
46
159828
3899
lo que de repente es posible encuentra lo desesperadamente necesario.
02:43
I've talked about what's desperately necessary.
47
163727
2621
He hablado sobre lo que es desesperadamente necesario.
02:46
Let's talk about what's suddenly possible.
48
166348
2512
Ahora hablemos sobre lo que de repente es posible.
02:48
What's suddenly possible was demonstrated by
49
168860
3119
Esto fue demostrado en tres grandes
02:51
three big Stanford classes,
50
171979
1568
clases ofrecidas por Stanford,
02:53
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
51
173547
3880
cada una con 100 000 o más personas inscritas.
02:57
So to understand this, let's look at one of those classes,
52
177427
3384
Para entenderlo, veamos una de ellas,
03:00
the Machine Learning class offered by my colleague
53
180811
1920
Aprendizaje automático, ofrecido por mi colega
03:02
and cofounder Andrew Ng.
54
182731
1729
y cofundador Andrew Ng.
03:04
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
55
184460
2319
Andrew dicta una de las mayores clases en Stanford.
03:06
It's a Machine Learning class,
56
186779
1209
Es sobre Aprendizaje automático
03:07
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
57
187988
3518
con 400 estudiantes inscritos cada periodo.
03:11
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
58
191506
3265
Cuando Andrew ofreció la clase al público,
03:14
it had 100,000 people registered.
59
194771
2616
se registraron 100 000 personas.
03:17
So to put that number in perspective,
60
197387
2009
Pongamos la cantidad en perspectiva:
03:19
for Andrew to reach that same size audience
61
199396
2359
para que Andrew alcanzara la misma audiencia
03:21
by teaching a Stanford class,
62
201755
1826
en Stanford
03:23
he would have to do that for 250 years.
63
203581
3926
tendría que dictar la clase durante 250 años.
03:27
Of course, he'd get really bored.
64
207507
3486
Claro, se aburriría mucho.
03:30
So, having seen the impact of this,
65
210993
2737
Al haber visto este impacto,
03:33
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
66
213730
3128
decidimos intentar llevarlo a una mayor escala,
03:36
to bring the best quality education to as many people as we could.
67
216858
4120
para llevar la mejor educación a tantas personas como pudiéramos.
03:40
So we formed Coursera,
68
220978
1495
Así que creamos Coursera,
03:42
whose goal is to take the best courses
69
222473
3137
cuyo objetivo es tomar las mejores clases
03:45
from the best instructors at the best universities
70
225610
3317
de los mejores profesores de las mejores universidades,
03:48
and provide it to everyone around the world for free.
71
228927
4028
y ofrecerlas gratis a todo el mundo.
03:52
We currently have 43 courses on the platform
72
232955
2600
Actualmente tenemos 43 cursos en la plataforma,
03:55
from four universities across a range of disciplines,
73
235555
3199
de cuatro universidades y varias disciplinas.
03:58
and let me show you a little bit of an overview
74
238754
1833
Les mostraré cómo se ve
04:00
of what that looks like.
75
240587
3278
a grandes rasgos.
04:03
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
76
243865
1213
(Video) Robert Ghrist: Bienvenidos a Cálculo.
04:05
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
77
245078
1880
Ezekiel Emanuel: 50 millones carecen de seguro.
04:06
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
78
246958
3271
Scott Page: Los modelos permiten diseñar políticas más efectivas.
04:10
We get unbelievable segregation.
79
250229
2408
Tenemos una segregación increíble.
04:12
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
80
252637
1792
Scott Klemmer: Bush imaginó que en el futuro,
04:14
you'd wear a camera right in the center of your head.
81
254429
2378
llevaríamos una cámara en la frente.
04:16
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
82
256807
4254
Mitchell Duneier: Mills desea que el estudiante de sociología desarrolle las cualidades mentales…
04:21
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
83
261061
3665
RG: Los cables colgantes adoptan la forma de un coseno hiperbólico.
04:24
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
84
264726
3071
Nick Parlante: Fijen el rojo de cada píxel a cero.
04:27
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
85
267797
2977
Paul Offit: …las vacunas permitieron erradicar el polio.
04:30
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
86
270774
3623
Dan Jurafsky: ¿Lufthansa sirve desayunos y San José? Suena raro.
04:34
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
87
274397
3616
Daphne Koller: Ésta es la moneda elegida y éstos los posibles resultados.
04:38
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
88
278013
3687
Andrew Ng: El objetivo del aprendizaje automático, a gran escala, es…
04:41
(Applause)
89
281700
5609
(Aplausos)
04:47
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
90
287309
2274
DK: Resulta, quizá no es una sorpresa,
04:49
that students like getting the best content
91
289583
2238
que a los estudiantes les gusta tener acceso gratuito
04:51
from the best universities for free.
92
291821
2887
a los mejores materiales de las mejores universidades.
04:54
Since we opened the website in February,
93
294708
2522
Desde que abrimos el sitio Web en febrero,
04:57
we now have 640,000 students from 190 countries.
94
297230
4358
hemos tenido 640 000 estudiantes de 190 países.
05:01
We have 1.5 million enrollments,
95
301588
2152
Tenemos 1,5 millones de matrículas,
05:03
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
96
303740
2850
6 millones de exámenes en los 15 cursos impartidos
05:06
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
97
306590
4916
y se han visto 14 millones de videos.
05:11
But it's not just about the numbers,
98
311506
2518
Pero no se trata solo de las cifras,
05:14
it's also about the people.
99
314024
1641
sino también de las personas.
05:15
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
100
315665
2976
Bien sea Akash, que vive en un pequeño pueblo en India,
05:18
and would never have access in this case
101
318641
2175
y que nunca habría tenido acceso
05:20
to a Stanford-quality course
102
320816
1489
a un curso de la calidad de uno de Stanford
05:22
and would never be able to afford it.
103
322305
2515
ni habría podido costearlo.
05:24
Or Jenny, who is a single mother of two
104
324820
2038
O Jenny, madre soltera de dos,
05:26
and wants to hone her skills
105
326858
1967
que desea mejorar sus habilidades
05:28
so that she can go back and complete her master's degree.
106
328825
3135
para poder reanudar y terminar su maestría.
05:31
Or Ryan, who can't go to school,
107
331960
3136
O Ryan, que no puede ir a la escuela
05:35
because his immune deficient daughter
108
335096
1865
porque su hija con inmunodeficiencia
05:36
can't be risked to have germs come into the house,
109
336961
3383
no puede exponerse a los gérmenes que entran a la casa,
05:40
so he couldn't leave the house.
110
340344
1840
así que él no puede salir de su casa.
05:42
I'm really glad to say --
111
342184
1632
Me da gusto decir
05:43
recently, we've been in correspondence with Ryan --
112
343816
2252
—hemos mantenido contacto con Ryan—
05:46
that this story had a happy ending.
113
346068
1932
que la historia tiene un final feliz.
05:48
Baby Shannon -- you can see her on the left --
114
348000
1903
La pequeña Shannon, a la izquierda,
05:49
is doing much better now,
115
349903
1351
está mucho mejor,
05:51
and Ryan got a job by taking some of our courses.
116
351254
4198
y Ryan consiguió un empleo por formarse en algunos de nuestros cursos.
05:55
So what made these courses so different?
117
355452
2244
¿Qué hizo estos cursos tan diferentes?
05:57
After all, online course content has been available for a while.
118
357696
3720
Si bien los cursos en línea han estado disponibles durante un tiempo
06:01
What made it different was that this was real course experience.
119
361416
3712
la diferencia estuvo en que estos recreaban la experiencia de una clase real.
06:05
It started on a given day,
120
365128
1726
Empezaban en un día determinado,
06:06
and then the students would watch videos on a weekly basis
121
366854
3634
los estudiantes veían los videos sobre una base semanal
06:10
and do homework assignments.
122
370488
1855
y se les asignaban tareas.
06:12
And these would be real homework assignments
123
372343
1791
Tareas reales con valor para una calificación real
06:14
for a real grade, with a real deadline.
124
374134
3304
y una fecha de entrega definida.
06:17
You can see the deadlines and the usage graph.
125
377438
2056
Aquí ven las fechas límite y el gráfico de uso del sitio.
06:19
These are the spikes showing
126
379494
2088
Estos picos demuestran
06:21
that procrastination is global phenomenon.
127
381582
3789
que el posponer es un fenómeno global.
06:25
(Laughter)
128
385371
2576
(Risas)
06:27
At the end of the course,
129
387947
1672
Al final del curso
06:29
the students got a certificate.
130
389619
1856
los estudiantes recibieron un certificado.
06:31
They could present that certificate
131
391475
2160
Lo podían presentar a un posible empleador
06:33
to a prospective employer and get a better job,
132
393635
2153
para obtener un mejor empleo,
06:35
and we know many students who did.
133
395788
2060
y conocemos a muchos que lo hicieron.
06:37
Some students took their certificate
134
397848
1919
Algunos lo presentaron
06:39
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
135
399767
3122
en su institución educativa
06:42
for actual college credit.
136
402889
1841
para validar créditos.
06:44
So these students were really getting something meaningful
137
404730
2214
Así que los estudiantes obtuvieron algo valioso
06:46
for their investment of time and effort.
138
406944
2834
a cambio de su tiempo y esfuerzo.
06:49
Let's talk a little bit about some of the components
139
409778
2555
Ahora hablemos sobre algunos componentes
06:52
that go into these courses.
140
412333
1892
de estos cursos.
06:54
The first component is that when you move away
141
414225
2628
El primero es que cuando se dejan atrás
06:56
from the constraints of a physical classroom
142
416853
2297
las restricciones físicas del aula
06:59
and design content explicitly for an online format,
143
419150
2840
y se diseñan contenidos explícitamente para una clase virtual,
07:01
you can break away from, for example,
144
421990
2528
se puede escapar, por ejemplo,
07:04
the monolithic one-hour lecture.
145
424518
2415
del inflexible formato de una hora.
07:06
You can break up the material, for example,
146
426933
1785
Puedes fraccionar el material, por ejemplo,
07:08
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
147
428718
3376
en unidades cortas de entre 8 y 12 minutos,
07:12
each of which represents a coherent concept.
148
432094
2974
que constituyen cada una un concepto coherente.
07:15
Students can traverse this material in different ways,
149
435068
2570
Los estudiantes pueden revisar el material de diferentes formas,
07:17
depending on their background, their skills or their interests.
150
437638
3704
dependiendo de sus conocimientos previos, habilidades e intereses.
07:21
So, for example, some students might benefit
151
441342
2520
Por ejemplo, algunos se benefician
07:23
from a little bit of preparatory material
152
443862
2760
del material preparatorio
07:26
that other students might already have.
153
446622
2071
que otros ya conocen.
07:28
Other students might be interested in a particular
154
448693
2440
Otros pueden estar interesados en un tema particular
07:31
enrichment topic that they want to pursue individually.
155
451133
3086
que quieren seguir de forma individual.
07:34
So this format allows us to break away
156
454219
3235
Este formato nos permite abandonar
07:37
from the one-size-fits-all model of education,
157
457454
2824
el modelo educativo en que todo es igual para todos
07:40
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
158
460278
3992
y permite a los estudiantes seguir un currículo más personalizado.
07:44
Of course, we all know as educators
159
464270
2343
Por supuesto, como educadores sabemos
07:46
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
160
466613
3360
que no se aprende viendo videos de forma pasiva.
07:49
Perhaps one of the biggest components of this effort
161
469973
2945
Quizá uno de los mayores componentes del proyecto
07:52
is that we need to have students
162
472918
2592
es que necesitamos tener estudiantes
07:55
who practice with the material
163
475510
2409
que practiquen con el material
07:57
in order to really understand it.
164
477919
3156
para asegurar su comprensión.
08:01
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
165
481075
3268
Numerosos estudios han demostrado la importancia de esto.
08:04
This one that appeared in Science last year, for example,
166
484343
2532
Este, que apareció en Science el año pasado, por ejemplo,
08:06
demonstrates that even simple retrieval practice,
167
486875
2832
demuestra que incluso el simple repaso de retención,
08:09
where students are just supposed to repeat
168
489707
2792
que consiste en solo repetir
08:12
what they already learned
169
492499
1400
lo aprendido,
08:13
gives considerably improved results
170
493899
1920
produce una mejora considerable en los resultados
08:15
on various achievement tests down the line
171
495819
2269
de varias pruebas de rendimiento,
08:18
than many other educational interventions.
172
498088
4304
superando otro tipo de intervenciones didácticas.
08:22
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
173
502392
2962
Tratamos de incorporar el repaso de retención,
08:25
as well as other forms of practice in many ways.
174
505354
2254
entre otras formas de práctica.
08:27
For example, even our videos are not just videos.
175
507608
4144
Por ejemplo, nuestros videos son más que videos.
08:31
Every few minutes, the video pauses
176
511752
2043
Cada pocos minutos hay una pausa
08:33
and the students get asked a question.
177
513795
2151
y se plantea una pregunta.
08:35
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
178
515946
2221
(Video) SP: …Teoría de la perspectiva, descuento hiperbólico,
08:38
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
179
518167
3092
sesgo del statu quo y sesgo de conocimiento previo,
08:41
So they're all well documented deviations from rational behavior.
180
521259
2767
son desviaciones cognoscitivas bien documentadas del pensamiento racional.
08:44
DK: So here the video pauses,
181
524026
1624
DK: Aquí viene una pausa,
08:45
and the student types in the answer into the box
182
525650
2256
el estudiante escribe su respuesta en el recuadro
08:47
and submits. Obviously they weren't paying attention.
183
527906
3223
y la envía. Obviamente no puso atención.
08:51
(Laughter)
184
531144
869
(Risas)
08:52
So they get to try again,
185
532013
2010
Así que intenta de nuevo
08:54
and this time they got it right.
186
534023
2536
y esta vez acierta.
08:56
There's an optional explanation if they want.
187
536559
2193
Si lo desea, puede revisar la explicación.
08:58
And now the video moves on to the next part of the lecture.
188
538752
4257
Ahora el video continúa.
09:03
This is a kind of simple question
189
543009
1878
Esa fue una pregunta fácil
09:04
that I as an instructor might ask in class,
190
544887
2081
de las que yo podría hacer en clase,
09:06
but when I ask that kind of a question in class,
191
546968
2500
pero cuando las hago,
09:09
80 percent of the students
192
549468
1300
el 80 % de los alumnos
09:10
are still scribbling the last thing I said,
193
550768
1866
aún está anotando lo último que dije,
09:12
15 percent are zoned out on Facebook,
194
552634
3321
el 15 % está distraído en Facebook,
09:15
and then there's the smarty pants in the front row
195
555955
2456
y el sabelotodo de enfrente
09:18
who blurts out the answer
196
558411
1359
grita la respuesta
09:19
before anyone else has had a chance to think about it,
197
559770
2207
antes de que el resto pueda reflexionarla.
09:21
and I as the instructor am terribly gratified
198
561977
2872
Y yo estoy muy complacida
09:24
that somebody actually knew the answer.
199
564849
1648
de que alguien haya sabido la respuesta.
09:26
And so the lecture moves on before, really,
200
566497
2792
La clase continúa y la mayoría ni siquiera nota
09:29
most of the students have even noticed that a question had been asked.
201
569289
3529
que hice una pregunta.
09:32
Here, every single student
202
572818
2607
Aquí, cada estudiante
09:35
has to engage with the material.
203
575425
2784
debe interactuar con el contenido.
09:38
And of course these simple retrieval questions
204
578209
1936
Desde luego, hay mucho más que
09:40
are not the end of the story.
205
580145
1662
estas simples preguntas.
09:41
One needs to build in much more meaningful practice questions,
206
581807
2970
Se deben incorporar ejercicios más significativos
09:44
and one also needs to provide the students with feedback
207
584777
2353
y retroalimentar a los estudiantes
09:47
on those questions.
208
587130
1663
en todos ellos.
09:48
Now, how do you grade the work of 100,000 students
209
588793
2888
¿Cómo calificar el trabajo de 100 000 estudiantes
09:51
if you do not have 10,000 TAs?
210
591681
3082
si no se tienen 10 000 asistentes?
09:54
The answer is, you need to use technology
211
594763
2354
La respuesta es dejar a la tecnología
09:57
to do it for you.
212
597117
1495
hacerlo por ti.
09:58
Now, fortunately, technology has come a long way,
213
598612
2648
Y por fortuna, la tecnología ahora nos permite
10:01
and we can now grade a range of interesting types of homework.
214
601260
3268
evaluar una diversidad interesante de tareas.
10:04
In addition to multiple choice
215
604528
1527
Además de las preguntas de opción múltiple
10:06
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
216
606055
3153
y de respuesta corta como la que mostré,
10:09
we can also grade math, mathematical expressions
217
609208
3260
podemos evaluar expresiones
10:12
as well as mathematical derivations.
218
612468
1952
y derivaciones matemáticas.
10:14
We can grade models, whether it's
219
614420
2874
Podemos calificar modelos, bien sean
10:17
financial models in a business class
220
617294
2176
financieros en una clase de negocios,
10:19
or physical models in a science or engineering class
221
619470
2984
o físicos en una clase de ciencias o ingeniería,
10:22
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
222
622454
3744
y también ejercicios sofisticados de programación.
10:26
Let me show you one that's actually pretty simple
223
626198
1919
Les mostraré uno sencillo,
10:28
but fairly visual.
224
628117
1480
pero muy visual.
10:29
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
225
629597
2477
Es de la clase Ciencias de la Computación 101, de Stanford.
10:32
and the students are supposed to color-correct
226
632074
1604
Los estudiantes deben corregir el color
10:33
that blurry red image.
227
633678
1592
de esta imagen roja borrosa.
10:35
They're typing their program into the browser,
228
635270
2018
Escriben su programa dentro del explorador,
10:37
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
229
637288
4058
pero no muy bien, la Estatua de la Libertad aún parece enferma.
10:41
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
230
641346
3756
Así que intentan de nuevo y lo logran,
10:45
and they can move on to the next assignment.
231
645102
2359
y ahora pueden ir al siguiente ejercicio.
10:47
This ability to interact actively with the material
232
647461
3148
Esta posibilidad de interactuar activamente con el material
10:50
and be told when you're right or wrong
233
650609
1684
y recibir evaluación inmediata
10:52
is really essential to student learning.
234
652293
3126
es esencial para el aprendizaje.
10:55
Now, of course we cannot yet grade
235
655419
2275
Aunque aún no podemos evaluar por completo
10:57
the range of work that one needs for all courses.
236
657694
2834
las actividades que se requieren en todos los cursos.
11:00
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
237
660528
3301
En especial, faltan las actividades de pensamiento crítico,
11:03
that is so essential in such disciplines
238
663829
1922
tan esenciales en disciplinas como
11:05
as the humanities, the social sciences, business and others.
239
665751
3597
las humanidades, las ciencias sociales y los negocios.
11:09
So we tried to convince, for example,
240
669348
2249
Intentamos convencer a algunos profesores
11:11
some of our humanities faculty
241
671597
1616
de humanidades, de que las preguntas
11:13
that multiple choice was not such a bad strategy.
242
673213
2696
de opción múltiple, no eran tan mala estrategia.
11:15
That didn't go over really well.
243
675909
2191
Pero no funcionó bien.
11:18
So we had to come up with a different solution.
244
678100
2433
Tuvimos que idear otra solución,
11:20
And the solution we ended up using is peer grading.
245
680533
3074
y llegamos a la evaluación por pares.
11:23
It turns out that previous studies show,
246
683607
2422
De acuerdo a estudios previos,
11:26
like this one by Saddler and Good,
247
686029
1672
como este de Saddler y Good,
11:27
that peer grading is a surprisingly effective strategy
248
687701
2488
la evaluación por pares es una estrategia efectiva
11:30
for providing reproducible grades.
249
690189
3214
para conseguir calificaciones reproducibles.
11:33
It was tried only in small classes,
250
693403
1770
Solo se ha usado en clases pequeñas,
11:35
but there it showed, for example,
251
695173
1487
pero se demostró, por ejemplo,
11:36
that these student-assigned grades on the y-axis
252
696660
2482
que las calificaciones asignadas por alumnos, en el eje Y,
11:39
are actually very well correlated
253
699142
1311
están muy bien correlacionadas
11:40
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
254
700453
2296
con la calificación asignada por el maestro, en el eje X.
11:42
What's even more surprising is that self-grades,
255
702749
3160
Aún más sorprendente es que las calificaciones autoasignadas,
11:45
where the students grade their own work critically --
256
705909
2311
cuando los mismos estudiantes calificaron su trabajo,
11:48
so long as you incentivize them properly
257
708220
1737
—en tanto los incentivos sean apropiados
11:49
so they can't give themselves a perfect score --
258
709957
1938
y no puedan asignarse una calificación perfecta—
11:51
are actually even better correlated with the teacher grades.
259
711895
3191
tuvieran aún mejor correlación con la calificación asignada por el maestro.
11:55
And so this is an effective strategy
260
715086
1607
Así que ésta es una estrategia efectiva
11:56
that can be used for grading at scale,
261
716693
2104
para calificar a gran escala
11:58
and is also a useful learning strategy for the students,
262
718797
2736
y también para enriquecer el aprendizaje,
12:01
because they actually learn from the experience.
263
721533
2255
pues los estudiantes aprenden de la experiencia.
12:03
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
264
723788
4649
Contamos con el mayor sistema de evaluación por pares jamás concebido,
12:08
where tens of thousands of students
265
728437
2504
decenas de miles de estudiantes
12:10
are grading each other's work,
266
730941
1198
están calificando el trabajo de sus compañeros
12:12
and quite successfully, I have to say.
267
732139
3069
y exitosamente, hay que decirlo.
12:15
But this is not just about students
268
735208
2260
Pero no se trata de tenerlos
12:17
sitting alone in their living room working through problems.
269
737468
3041
aislados en un cuarto resolviendo problemas.
12:20
Around each one of our courses,
270
740509
1807
En cada curso se formó
12:22
a community of students had formed,
271
742316
2160
una comunidad de estudiantes.
12:24
a global community of people
272
744476
1880
Son comunidades globales
12:26
around a shared intellectual endeavor.
273
746356
2532
que comparten un esfuerzo intelectual.
12:28
What you see here is a self-generated map
274
748888
2652
Aquí ven un mapa generado
12:31
from students in our Princeton Sociology 101 course,
275
751540
2961
por los estudiantes del curso Sociología 101, de Princeton,
12:34
where they have put themselves on a world map,
276
754501
2759
donde marcaron su localización en un planisferio.
12:37
and you can really see the global reach of this kind of effort.
277
757260
2960
Pueden apreciar el alcance global de la iniciativa.
12:40
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
278
760220
4567
Los estudiantes colaboraron entre ellos de varias formas.
12:44
First of all, there was a question and answer forum,
279
764787
2639
Primero, había un foro de preguntas y respuestas,
12:47
where students would pose questions,
280
767426
2144
donde algunos estudiantes planteaban sus dudas
12:49
and other students would answer those questions.
281
769570
2424
y otros las respondían.
12:51
And the really amazing thing is,
282
771994
1713
Lo maravilloso es que,
12:53
because there were so many students,
283
773707
1670
debido a la gran cantidad de alumnos,
12:55
it means that even if a student posed a question
284
775377
2365
si alguno hacía una pregunta
12:57
at 3 o'clock in the morning,
285
777742
1632
a las 3 de la madrugada,
12:59
somewhere around the world,
286
779374
1582
en alguna parte del mundo
13:00
there would be somebody who was awake
287
780956
2074
alguien estaba despierto
13:03
and working on the same problem.
288
783030
2313
y trabajando en el mismo problema.
13:05
And so, in many of our courses,
289
785343
1958
Por lo que en muchos de nuestros cursos
13:07
the median response time for a question
290
787301
2329
el tiempo de respuesta promedio
13:09
on the question and answer forum was 22 minutes.
291
789630
3418
en el foro, era de 22 minutos.
13:13
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
292
793048
4577
Es un nivel de servicio que nunca he ofrecido a mis alumnos en Stanford.
13:17
(Laughter)
293
797625
1341
(Risas)
13:18
And you can see from the student testimonials
294
798966
1942
Y pueden ver por sus testimonios, que
13:20
that students actually find
295
800908
1687
estos estudiantes creen
13:22
that because of this large online community,
296
802595
2521
que debido a esta gran comunidad en línea,
13:25
they got to interact with each other in many ways
297
805116
2599
pudieron interactuar unos con otros en varias formas
13:27
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
298
807715
4193
más profundas que las que habían tenido en un aula.
13:31
Students also self-assembled,
299
811908
2344
Además, los estudiantes se organizaron
13:34
without any kind of intervention from us,
300
814252
1863
sin nuestra intervención
13:36
into small study groups.
301
816115
1903
en pequeños grupos de estudio.
13:38
Some of these were physical study groups
302
818018
2362
Algunos se establecieron físicamente
13:40
along geographical constraints
303
820380
1826
a partir de limitaciones geográficas,
13:42
and met on a weekly basis to work through problem sets.
304
822206
2722
y se reunían cada semana a trabajar en los problemas.
13:44
This is the San Francisco study group,
305
824928
1900
Éste es el grupo de San Francisco,
13:46
but there were ones all over the world.
306
826828
2319
pero los había en todo el mundo.
13:49
Others were virtual study groups,
307
829147
2032
Otros grupos eran virtuales,
13:51
sometimes along language lines or along cultural lines,
308
831179
2989
centrados alrededor de un idioma u otro elemento cultural.
13:54
and on the bottom left there,
309
834168
1444
Y abajo, a la izquierda,
13:55
you see our multicultural universal study group
310
835612
3796
pueden ver el grupo multicultural,
13:59
where people explicitly wanted to connect
311
839408
1763
cuyos miembros deseaban explícitamente interactuar
14:01
with people from other cultures.
312
841171
3006
con personas de otras culturas.
14:04
There are some tremendous opportunities
313
844177
2111
Hay enormes oportunidades
14:06
to be had from this kind of framework.
314
846288
3325
en este tipo de contexto.
14:09
The first is that it has the potential of giving us
315
849613
3654
Primero, tiene el potencial de darnos
14:13
a completely unprecedented look
316
853267
2434
una mirada sin precedente
14:15
into understanding human learning.
317
855701
2289
en el entendimiento del aprendizaje,
14:17
Because the data that we can collect here is unique.
318
857990
3463
porque podemos recopilar información única.
14:21
You can collect every click, every homework submission,
319
861453
4009
Se pueden recopilar todos los clics, tareas
14:25
every forum post from tens of thousands of students.
320
865462
4363
y entradas en el foro, de decenas de miles de estudiantes.
14:29
So you can turn the study of human learning
321
869825
2343
Así, el estudio del aprendizaje puede pasar
14:32
from the hypothesis-driven mode
322
872168
1933
de estar fundamentado en hipótesis
14:34
to the data-driven mode, a transformation that,
323
874101
2858
a estar fundamentado en datos, un cambio que,
14:36
for example, has revolutionized biology.
324
876959
3041
por ejemplo, revolucionó la biología.
14:40
You can use these data to understand fundamental questions
325
880000
3424
Los datos pueden ayudar a responder preguntas fundamentales,
14:43
like, what are good learning strategies
326
883424
1880
como qué estrategias de aprendizaje
14:45
that are effective versus ones that are not?
327
885304
2696
son efectivas y cuáles no.
14:48
And in the context of particular courses,
328
888000
2240
Y para cada curso particular
14:50
you can ask questions
329
890240
1537
se pueden preguntar cosas
14:51
like, what are some of the misconceptions that are more common
330
891777
3255
como, cuáles son las equivocaciones más comunes
14:55
and how do we help students fix them?
331
895032
2177
y cómo ayudar a los estudiantes a corregirlas.
14:57
So here's an example of that,
332
897209
1424
Aquí hay un ejemplo,
14:58
also from Andrew's Machine Learning class.
333
898633
2016
también de la clase de Aprendizaje automático,
15:00
This is a distribution of wrong answers
334
900649
2208
es la distribución de respuestas erróneas
15:02
to one of Andrew's assignments.
335
902857
1610
de una de las tareas.
15:04
The answers happen to be pairs of numbers,
336
904467
1893
Las respuestas vinieron a ser pares de números,
15:06
so you can draw them on this two-dimensional plot.
337
906360
2271
por lo que se pudieron graficar en dos ejes.
15:08
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
338
908631
3778
Cada pequeña cruz es una respuesta errada diferente.
15:12
The big cross at the top left
339
912409
2406
La grande de arriba
15:14
is where 2,000 students
340
914815
2148
es de 2000 estudiantes
15:16
gave the exact same wrong answer.
341
916963
3045
que cometieron exactamente el mismo error.
15:20
Now, if two students in a class of 100
342
920008
2327
Ahora, si dos estudiantes en una clase de 100
15:22
give the same wrong answer,
343
922335
1287
cometen el mismo error,
15:23
you would never notice.
344
923622
1351
puedes no percibirlo.
15:24
But when 2,000 students give the same wrong answer,
345
924973
2560
Pero cuando se trata de 2000 estudiantes,
15:27
it's kind of hard to miss.
346
927533
1697
es imposible ignorarlo.
15:29
So Andrew and his students went in,
347
929230
2192
Andrew y sus estudiantes
15:31
looked at some of those assignments,
348
931422
1520
revisaron algunas de las tareas
15:32
understood the root cause of the misconception,
349
932942
4088
para entender la causa de la equivocación
15:37
and then they produced a targeted error message
350
937030
2520
y elaboraron una explicación específica
15:39
that would be provided to every student
351
939550
2249
que enviaron a quienes
15:41
whose answer fell into that bucket,
352
941799
2179
daban esa respuesta equivocada,
15:43
which means that students who made that same mistake
353
943978
2084
y así los estudiantes que cometían ese error
15:46
would now get personalized feedback
354
946062
2026
recibían retroalimentación personalizada
15:48
telling them how to fix their misconception much more effectively.
355
948088
4399
indicándoles de manera efectiva cómo corregirlo.
15:52
So this personalization is something that one can then build
356
952487
3811
Esta personalización es posible gracias a
15:56
by having the virtue of large numbers.
357
956298
3140
la gran cantidad de información recopilada.
15:59
Personalization is perhaps
358
959438
2312
La personalización representa
16:01
one of the biggest opportunities here as well,
359
961750
2423
una de las mayores oportunidades aquí,
16:04
because it provides us with the potential
360
964173
2345
porque nos da la posibilidad
16:06
of solving a 30-year-old problem.
361
966518
2690
de resolver un problema de 30 años.
16:09
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
362
969208
3349
En 1984, el investigador educacional, Benjamin Bloom
16:12
posed what's called the 2 sigma problem,
363
972557
2251
planteó el llamado problema de las dos sigmas,
16:14
which he observed by studying three populations.
364
974808
3062
que observó al estudiar tres grupos de estudiantes.
16:17
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
365
977870
3608
El primero estudiaba en un aula tradicional, a base de conferencias.
16:21
The second is a population of students that studied
366
981478
2777
El segundo también estudiaba
16:24
using a standard lecture-based classroom,
367
984255
1719
a base de conferencias,
16:25
but with a mastery-based approach,
368
985974
2080
pero con un enfoque dirigido a objetivos,
16:28
so the students couldn't move on to the next topic
369
988054
1920
de tal forma que los estudiantes no avanzaban
16:29
before demonstrating mastery of the previous one.
370
989974
3354
sin antes dominar el tema anterior.
16:33
And finally, there was a population of students
371
993328
2294
Y en el último grupo, un tutor daba
16:35
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
372
995622
4528
instrucción individual a los estudiantes.
16:40
The mastery-based population was a full standard deviation,
373
1000150
3272
El grupo basado en aprendizaje dirigido a objetivos obtuvo
16:43
or sigma, in achievement scores better
374
1003422
2288
una desviación estándar o una sigma, por encima del rendimiento
16:45
than the standard lecture-based class,
375
1005710
2394
del grupo corriente con clases basadas en conferencias.
16:48
and the individual tutoring gives you 2 sigma
376
1008104
2144
Y la instrucción individual produjo
16:50
improvement in performance.
377
1010248
1830
una mejora de dos sigmas en el rendimiento.
16:52
To understand what that means,
378
1012078
1463
Para entender qué significa,
16:53
let's look at the lecture-based classroom,
379
1013541
1833
veamos la clase basada en conferencias
16:55
and let's pick the median performance as a threshold.
380
1015374
2919
y tomemos el valor medio como umbral.
16:58
So in a lecture-based class,
381
1018293
1338
Así, en la clase basada en conferencias,
16:59
half the students are above that level and half are below.
382
1019631
3879
la mitad está por encima de ese nivel y la otra mitad por debajo.
17:03
In the individual tutoring instruction,
383
1023510
2098
En el caso de la instrucción individual,
17:05
98 percent of the students are going to be above that threshold.
384
1025608
4801
el 98 % estará por encima de ese nivel.
17:10
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
385
1030409
3920
Imaginen lograr que el 98 % de los estudiantes
17:14
would be above average.
386
1034329
2198
superara ese promedio.
17:16
Hence, the 2 sigma problem.
387
1036527
3423
De aquí el problema de las dos sigmas,
17:19
Because we cannot afford, as a society,
388
1039950
2399
dado que no podemos costear, como sociedad,
17:22
to provide every student with an individual human tutor.
389
1042349
3072
el darle a cada estudiante un tutor humano individual.
17:25
But maybe we can afford to provide each student
390
1045421
2249
Pero quizá podamos darles
17:27
with a computer or a smartphone.
391
1047670
2019
una computadora o un teléfono inteligente.
17:29
So the question is, how can we use technology
392
1049689
2189
La pregunta es, ¿cómo usar la tecnología
17:31
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
393
1051878
3375
para ir de la zona izquierda, de la curva azul,
17:35
to the right side with the green curve?
394
1055253
2738
a la zona derecha de la curva verde?
17:37
Mastery is easy to achieve using a computer,
395
1057991
2337
Es fácil dominar un tema usando una computadora,
17:40
because a computer doesn't get tired
396
1060328
1405
porque esta no se cansa
17:41
of showing you the same video five times.
397
1061733
3073
de repetir el mismo video cinco veces,
17:44
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
398
1064806
3251
ni siquiera de calificar una actividad muchas veces,
17:48
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
399
1068062
3026
como les he mostrado en muchos de los ejemplos.
17:51
And even personalization
400
1071088
1854
Incluso estamos viendo
17:52
is something that we're starting to see the beginnings of,
401
1072942
2136
los inicios de la instrucción personalizada,
17:55
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
402
1075078
3192
bien sea a través del currículo
17:58
or some of the personalized feedback that we've shown you.
403
1078270
3264
o de la retroalimentación personalizada.
18:01
So the goal here is to try and push,
404
1081534
2488
La meta aquí es probar, impulsar
18:04
and see how far we can get towards the green curve.
405
1084022
3497
y ver cuánto nos acercamos a la curva verde.
18:07
So, if this is so great, are universities now obsolete?
406
1087519
5359
Así que, si esto es tan bueno, ¿son obsoletas las universidades?
18:12
Well, Mark Twain certainly thought so.
407
1092878
2992
Bueno, así lo creía Mark Twain,
18:15
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
408
1095870
2545
quien dijo: "La universidad es el lugar donde los apuntes del profesor
18:18
go straight to the students' lecture notes,
409
1098415
1703
van directo a los del estudiante,
18:20
without passing through the brains of either."
410
1100118
2376
sin pasar por el cerebro de ninguno de ellos".
18:22
(Laughter)
411
1102494
4047
(Risas)
18:26
I beg to differ with Mark Twain, though.
412
1106541
2668
Sin embargo, me permito disentir de Mark Twain.
18:29
I think what he was complaining about is not
413
1109209
2665
Creo que lo que criticaba no eran las universidades,
18:31
universities but rather the lecture-based format
414
1111874
2750
sino las clases basadas en conferencias
18:34
that so many universities spend so much time on.
415
1114624
2784
a las que estas dedican gran parte del tiempo.
18:37
So let's go back even further, to Plutarch,
416
1117408
3159
Así que retrocedamos, hasta Plutarco,
18:40
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
417
1120567
2227
quien dijo: " La mente no es un vaso por llenar,
18:42
but wood that needs igniting."
418
1122794
2023
sino una lámpara por encender".
18:44
And maybe we should spend less time at universities
419
1124817
2190
Quizá debamos dedicar menos tiempo
18:47
filling our students' minds with content
420
1127007
2571
a llenar de conferencias las mentes de los estudiantes
18:49
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
421
1129578
3800
y dedicar más tiempo a encender su creatividad,
18:53
their imagination and their problem-solving skills
422
1133378
3255
su imaginación y sus habilidades de resolución de problemas,
18:56
by actually talking with them.
423
1136633
2498
a partir de la interacción genuina con ellos.
18:59
So how do we do that?
424
1139131
1367
¿Cómo lograrlo?
19:00
We do that by doing active learning in the classroom.
425
1140498
3431
Lo hacemos adoptando el aprendizaje activo.
19:03
So there's been many studies, including this one,
426
1143929
2449
Numerosos estudios, incluyendo éste,
19:06
that show that if you use active learning,
427
1146378
2080
demuestran que si se emplea el aprendizaje activo,
19:08
interacting with your students in the classroom,
428
1148458
2416
interactuando con los estudiantes en el aula,
19:10
performance improves on every single metric --
429
1150874
2696
mejoran todos los indicadores de rendimiento:
19:13
on attendance, on engagement and on learning
430
1153570
2449
asistencia, compromiso y aprendizaje
19:16
as measured by a standardized test.
431
1156019
2055
medidos en exámenes estandarizados.
19:18
You can see, for example, that the achievement score
432
1158074
1864
Pueden ver que, por ejemplo, el nivel de logro
19:19
almost doubles in this particular experiment.
433
1159938
2870
mejora hasta el doble en este experimento.
19:22
So maybe this is how we should spend our time at universities.
434
1162808
4401
Quizá así debamos usar el tiempo en las universidades.
19:27
So to summarize, if we could offer a top quality education
435
1167209
4577
En resumen, si pudiéramos ofrecer educación de calidad
19:31
to everyone around the world for free,
436
1171786
1903
a todos en el mundo, gratuitamente,
19:33
what would that do? Three things.
437
1173689
2821
¿Qué supondría esto? Tres cosas.
19:36
First it would establish education as a fundamental human right,
438
1176510
3421
Primero, la educación se establecería como un derecho fundamental.
19:39
where anyone around the world
439
1179931
1366
Cualquier persona en el mundo
19:41
with the ability and the motivation
440
1181297
1921
con la capacidad y la motivación,
19:43
could get the skills that they need
441
1183218
1951
podría desarrollar las habilidades que necesitara
19:45
to make a better life for themselves,
442
1185169
1585
para mejorar autónomamente su calidad de vida,
19:46
their families and their communities.
443
1186754
2017
la de su familia y su comunidad.
19:48
Second, it would enable lifelong learning.
444
1188771
2631
Segundo, permitiría el aprendizaje continuo.
19:51
It's a shame that for so many people,
445
1191402
1951
Es una lástima que para muchos el aprendizaje termine
19:53
learning stops when we finish high school or when we finish college.
446
1193353
3312
al completar la escuela secundaria o la universidad.
19:56
By having this amazing content be available,
447
1196665
2481
Al tener disponible esta asombrosa colección de cursos,
19:59
we would be able to learn something new
448
1199146
2743
es posible aprender algo nuevo
20:01
every time we wanted,
449
1201889
1136
cuando se desee,
20:03
whether it's just to expand our minds
450
1203025
1329
ya sea para expandir nuestras mentes
20:04
or it's to change our lives.
451
1204354
1959
o para cambiar nuestras vidas.
20:06
And finally, this would enable a wave of innovation,
452
1206313
3145
Por último, impulsaría una ola de innovación,
20:09
because amazing talent can be found anywhere.
453
1209458
3072
porque en todas partes hay talento asombroso.
20:12
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
454
1212530
3008
Quizá el próximo Albert Einstein o el próximo Steve Jobs
20:15
is living somewhere in a remote village in Africa.
455
1215538
2615
viva en una villa remota en África.
20:18
And if we could offer that person an education,
456
1218153
2656
Y si pudiéramos ofrecerle una educación,
20:20
they would be able to come up with the next big idea
457
1220809
2356
podría ser capaz de producir la nueva gran idea
20:23
and make the world a better place for all of us.
458
1223165
2404
y hacer del mundo un lugar mejor para todos nosotros.
20:25
Thank you very much.
459
1225569
1160
Muchísimas gracias.
20:26
(Applause)
460
1226729
7583
(Aplausos)
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