Daphne Koller: What we're learning from online education

662,202 views ・ 2012-08-01

TED


Lai atskaņotu videoklipu, divreiz noklikšķiniet uz zemāk redzamajiem subtitriem angļu valodā.

00:00
Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
0
0
7000
Translator: Ilze Garda Reviewer: Līga Greiškāne
00:15
Like many of you, I'm one of the lucky people.
1
15985
3111
Tāpat kā daudziem no jums, man ir paveicies.
00:19
I was born to a family where education was pervasive.
2
19096
3400
Es piedzimu ģimenē, kurā izglītība bija visur.
00:22
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
3
22496
4238
Es esmu zinātņu doktore trešajā paaudzē, divu akadēmiķu meita.
00:26
In my childhood, I played around in my father's university lab.
4
26734
3794
Bērnībā es rotaļājos tēva universitātes laboratorijā.
00:30
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
5
30528
3849
Tāpēc bija pašsaprotami, ka es mācījos labākajās universitātēs,
00:34
which in turn opened the door to a world of opportunity.
6
34377
3801
kas man, savukārt, atvēra durvis uz iespējām bagātu pasauli.
00:38
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
7
38178
4120
Lielākajai daļai pasaules iedzīvotāju diemžēl nav šādi paveicies.
00:42
In some parts of the world, for example, South Africa,
8
42298
3135
Dažviet pasaulē, piemēram, Dienvidāfrikā,
00:45
education is just not readily accessible.
9
45433
2705
izglītība nav brīvi pieejama.
00:48
In South Africa, the educational system was constructed
10
48138
2975
Dienvidāfrikas izglītības sistēma
tika veidota aparteīda laikā balto iedzīvotāju minoritātei.
00:51
in the days of apartheid for the white minority.
11
51113
2873
00:53
And as a consequence, today there is just not enough spots
12
53986
2700
Tāpēc mūsdienās tur vienkārši nepietiek vietu
00:56
for the many more people who want and deserve a high quality education.
13
56686
3852
visiem tiem, kas grib un ir pelnījuši augstas kvalitātes izglītību.
01:00
That scarcity led to a crisis in January of this year
14
60538
3880
Tieši vietu trūkums šī gada janvārī noveda pie krīzes
01:04
at the University of Johannesburg.
15
64418
1836
Johannesburgas universitātē.
01:06
There were a handful of positions left open
16
66254
2131
Pēc standarta uzņemšanas bija palikušas pāri dažas studiju vietas,
01:08
from the standard admissions process, and the night before
17
68385
2969
un naktī, pirms tās tika atvērtas reģistrācijai,
01:11
they were supposed to open that for registration,
18
71354
2560
01:13
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
19
73914
4052
tūkstošiem cilvēku stājās kilometru garā rindā vārtu priekšā,
01:17
hoping to be first in line to get one of those positions.
20
77966
3880
cerot būt pirmie, kas iegūs kādu no šīm vietām.
01:21
When the gates opened, there was a stampede,
21
81846
2308
Kad vārtus atvēra, sākās paniska spiešanās,
01:24
and 20 people were injured and one woman died.
22
84154
3652
tika ievainoti 20 cilvēki, un viena sieviete gāja bojā.
01:27
She was a mother who gave her life
23
87806
1940
Tā bija māte, kas atdeva savu dzīvību,
01:29
trying to get her son a chance at a better life.
24
89746
4063
cenšoties savam dēlam sagādāt labākas dzīves iespēju.
01:33
But even in parts of the world like the United States
25
93809
3157
Taču pat tādās pasaules vietās kā ASV,
01:36
where education is available, it might not be within reach.
26
96966
4356
kur izglītība ir pieejama, to ne vienmēr patiešām var iegūt.
01:41
There has been much discussed in the last few years
27
101322
2672
Pēdējos gados ir daudz diskutēts
01:43
about the rising cost of health care.
28
103994
1989
par veselības aprūpes sadārdzināšanos.
01:45
What might not be quite as obvious to people
29
105983
2642
Tas, ko cilvēki, iespējams, tik ļoti nepamana,
01:48
is that during that same period the cost of higher education tuition
30
108625
4022
ir, ka tajā pašā laika periodā mācību maksa par augstāko izglītību
01:52
has been increasing at almost twice the rate,
31
112647
2480
ir pieaugusi gandrīz divas reizes vairāk —
01:55
for a total of 559 percent since 1985.
32
115127
4280
kopumā par 559% kopš 1985. gada.
01:59
This makes education unaffordable for many people.
33
119407
4534
Daudzi cilvēki šādu izglītību nevar atļauties.
02:03
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
34
123941
3801
Visbeidzot pat tiem, kuriem izdodas iegūt augstāko izglītību,
02:07
the doors of opportunity might not open.
35
127742
2625
iespēju durvis var nepavērties.
02:10
Only a little over half of recent college graduates
36
130367
3207
ASV tikai nedaudz vairāk kā puse augstskolu beidzēju,
02:13
in the United States who get a higher education
37
133574
2313
kuri nesen ieguvuši augstāko izglītību,
02:15
actually are working in jobs that require that education.
38
135887
3463
patiešām strādā darbu, kurā šī izglītība ir vajadzīga.
02:19
This, of course, is not true for the students
39
139350
1840
Tas, protams, neattiecas uz studentiem,
02:21
who graduate from the top institutions,
40
141190
1952
kuri pabeidz pašas labākās augstskolas,
02:23
but for many others, they do not get the value
41
143142
2632
taču daudziem citiem
rezultāts nav ieguldītā laika un pūļu vērts.
02:25
for their time and their effort.
42
145774
3536
02:29
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
43
149310
3030
Nesen Toms Frīdmens savā New York Times rakstā
02:32
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
44
152340
4368
kā neviens cits raksturoja mūsu centienu būtību.
02:36
He said the big breakthroughs are what happen
45
156708
3120
Viņš sacīja, ka lielie izrāvieni ir tas, kas notiek,
02:39
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
46
159828
3899
kad pēkšņi iespējamais sastopas ar ļoti vajadzīgo.
02:43
I've talked about what's desperately necessary.
47
163727
2621
Es pastāstīju par ļoti vajadzīgo.
02:46
Let's talk about what's suddenly possible.
48
166348
2512
Parunāsim par to, kas pēkšņi kļuvis iespējams!
02:48
What's suddenly possible was demonstrated by
49
168860
3119
Pēkšņi iespējamo pierādīja
02:51
three big Stanford classes,
50
171979
1568
trīs milzīgi Stenfordas kursi,
02:53
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
51
173547
3880
katrā no tiem bija reģistrējušies 100 000 vai vairāk cilvēku.
02:57
So to understand this, let's look at one of those classes,
52
177427
3384
Lai saprastu, paskatīsimies uz vienu no šiem kursiem — mašīnmācīšanos,
03:00
the Machine Learning class offered by my colleague
53
180811
1920
ko piedāvā mans kolēģis un līdzdibinātājs Endrjū Ngs.
03:02
and cofounder Andrew Ng.
54
182731
1729
03:04
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
55
184460
2319
Endrjū pasniedz vienu no lielākajiem Stenfordas kursiem — mašīnmācīšanos.
03:06
It's a Machine Learning class,
56
186779
1209
03:07
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
57
187988
3518
Šim kursam ikreiz reģistrējas ap 400 cilvēku.
03:11
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
58
191506
3265
Kad Endrjū šo mašīnmācīšanās kursu piedāvāja visiem interesentiem,
03:14
it had 100,000 people registered.
59
194771
2616
uz to pieteicās 100 000 cilvēku.
03:17
So to put that number in perspective,
60
197387
2009
Ko šis skaitlis īsti nozīmē?
03:19
for Andrew to reach that same size audience
61
199396
2359
Lai aizsniegtu tikpat daudz klausītāju
03:21
by teaching a Stanford class,
62
201755
1826
caur kursu Stenfordā,
03:23
he would have to do that for 250 years.
63
203581
3926
Endrjū būtu jāpasniedz 250 gadus.
03:27
Of course, he'd get really bored.
64
207507
3486
Viņš, protams, pamatīgi nogarlaikotos.
03:30
So, having seen the impact of this,
65
210993
2737
Redzot, kāda ietekme ir šādiem kursiem,
03:33
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
66
213730
3128
mēs ar Endrjū nolēmām, ka tik tiešām jāmēģina tos izvērst,
03:36
to bring the best quality education to as many people as we could.
67
216858
4120
lai sniegtu vislabāko izglītību iespējami daudziem cilvēkiem.
03:40
So we formed Coursera,
68
220978
1495
Tā nu mēs izveidojām Coursera,
03:42
whose goal is to take the best courses
69
222473
3137
kuras mērķis izvēlēties vislabākos kursus
03:45
from the best instructors at the best universities
70
225610
3317
no vislabākajiem pasniedzējiem vislabākajās universitātēs
03:48
and provide it to everyone around the world for free.
71
228927
4028
un piedāvāt tos ikvienam pasaulē bez maksas.
03:52
We currently have 43 courses on the platform
72
232955
2600
Šobrīd šajā platformā ir pieejami 43 kursi
03:55
from four universities across a range of disciplines,
73
235555
3199
dažādās jomās no četrām universitātēm,
03:58
and let me show you a little bit of an overview
74
238754
1833
un ļaujiet man sniegt nelielu ieskatu,
04:00
of what that looks like.
75
240587
3278
kā tas viss strādā!
(Video)
04:03
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
76
243865
1213
Roberts Grists: Laipni lūgti Calculus!
04:05
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
77
245078
1880
Ezīkiels Emanuels: 50 miljoni cilvēku nav apdrošināti.
04:06
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
78
246958
3271
Skots Peidžs: Modeļi palīdz veidot efektīvākas institūcijas un politiku.
04:10
We get unbelievable segregation.
79
250229
2408
Notiek prātam neaptverama segregācija.
04:12
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
80
252637
1792
Skots Klemers: Bušs iedomājās,
04:14
you'd wear a camera right in the center of your head.
81
254429
2378
ka nākotnē mums uz pieres būs kamera.
04:16
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
82
256807
4254
Mitčels Dunjērs: Mills aicina sociologus attīstīt prāta spēju...
04:21
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
83
261061
3665
RG: Kabelis, kas karājas, iegūst hiperbolas kosinusa formu.
04:24
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
84
264726
3071
Niks Parlante: katram pikselim iestatām, ka sarkans vienāds ar nulli.
04:27
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
85
267797
2977
Pols Ofits: Vakcīna ļāva izskaust poliomielīta vīrusu.
04:30
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
86
270774
3623
Dens Džuravskijs: Vai Lufthansa pasniedz brokastis un Sanhosē? Izklausās dīvaini.
04:34
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
87
274397
3616
Dafne Kollere: Šī ir izvēlētā monēta un, lūk, divi metieni.
04:38
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
88
278013
3687
Endrjū Ngs: Plaša mēroga mašīnmācīšanās jomā mēs gribētu ieviest skaitļošanas...
04:41
(Applause)
89
281700
5609
(Aplausi)
04:47
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
90
287309
2274
D. K.: Izrādās, — varbūt ne gluži pārsteidzoši —
04:49
that students like getting the best content
91
289583
2238
ka studentiem patīk saņemt vislabāko saturu
04:51
from the best universities for free.
92
291821
2887
no vislabākajām universitātēm bez maksas.
04:54
Since we opened the website in February,
93
294708
2522
Kopš vietnes atvēršanas februārī
04:57
we now have 640,000 students from 190 countries.
94
297230
4358
mums ir jau 640 000 studentu no 190 pasaules valstīm.
05:01
We have 1.5 million enrollments,
95
301588
2152
Mums ir 1,5 miljoni reģistrāciju,
05:03
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
96
303740
2850
piecpadsmit kursos ir izpildīti 6 miljoni pārbaudes darbu
05:06
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
97
306590
4916
un noskatīti 14 miljoni video.
05:11
But it's not just about the numbers,
98
311506
2518
Bet svarīgi ir ne tikai skaitļi,
05:14
it's also about the people.
99
314024
1641
svarīgi ir arī cilvēki.
05:15
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
100
315665
2976
Vai tas būtu Akašs no mazas pilsētiņas Indijā,
05:18
and would never have access in this case
101
318641
2175
kurš citādi nebūtu varējis apmeklēt
05:20
to a Stanford-quality course
102
320816
1489
un atļauties Stenfordas līmeņa kursus,
05:22
and would never be able to afford it.
103
322305
2515
05:24
Or Jenny, who is a single mother of two
104
324820
2038
vai Dženija, vientuļā divu bērnu māte,
05:26
and wants to hone her skills
105
326858
1967
kura vēlas uzlabot savas prasmes,
05:28
so that she can go back and complete her master's degree.
106
328825
3135
lai varētu atgriezties universitātē un pabeigt maģistra studijas,
05:31
Or Ryan, who can't go to school,
107
331960
3136
vai Raiens, kurš nevar apmeklēt skolu,
05:35
because his immune deficient daughter
108
335096
1865
jo viņa meitas imūnsistēma ir tik vāja,
05:36
can't be risked to have germs come into the house,
109
336961
3383
ka nedrīkst riskēt ievazāt mājās baktērijas,
05:40
so he couldn't leave the house.
110
340344
1840
tādēļ viņš neiziet no mājas.
05:42
I'm really glad to say --
111
342184
1632
Man ir patiess prieks teikt,
05:43
recently, we've been in correspondence with Ryan --
112
343816
2252
— mēs nesen sarakstījāmies ar Raienu —
05:46
that this story had a happy ending.
113
346068
1932
ka šim stāstam ir laimīgas beigas.
05:48
Baby Shannon -- you can see her on the left --
114
348000
1903
Mazajai Šenonai — tur, pa kreisi, —
05:49
is doing much better now,
115
349903
1351
tagad klājas daudz labāk,
05:51
and Ryan got a job by taking some of our courses.
116
351254
4198
un Raiens dabūja darbu, pateicoties dažiem no mūsu kursiem.
05:55
So what made these courses so different?
117
355452
2244
Kas padara šos kursus tik īpašus?
05:57
After all, online course content has been available for a while.
118
357696
3720
Galu galā tiešsaistes kursi ir pieejami jau kādu laiku.
06:01
What made it different was that this was real course experience.
119
361416
3712
Šos kursus īpašus padara tas, ka tie patiešām līdzinās īstiem kursiem.
06:05
It started on a given day,
120
365128
1726
Tie sākas noteiktā dienā.
06:06
and then the students would watch videos on a weekly basis
121
366854
3634
Tad studenti ik nedēļu skatās video
06:10
and do homework assignments.
122
370488
1855
un pilda mājasdarbus.
06:12
And these would be real homework assignments
123
372343
1791
Un tie ir īsti mājasdarbi
06:14
for a real grade, with a real deadline.
124
374134
3304
ar īstu atzīmi un īstu nodošanas termiņu.
06:17
You can see the deadlines and the usage graph.
125
377438
2056
Lūk, termiņu un vietnes izmantošanas diagramma.
06:19
These are the spikes showing
126
379494
2088
Šie pīķi parāda,
06:21
that procrastination is global phenomenon.
127
381582
3789
ka atlikšana uz pēdējo brīdi ir globāla parādība.
06:25
(Laughter)
128
385371
2576
(Smiekli)
06:27
At the end of the course,
129
387947
1672
Kursa noslēgumā studenti saņem sertifikātu.
06:29
the students got a certificate.
130
389619
1856
06:31
They could present that certificate
131
391475
2160
Šo sertifikātu viņi var parādīt
06:33
to a prospective employer and get a better job,
132
393635
2153
iespējamajam darba devējam un dabūt labāku darbu,
06:35
and we know many students who did.
133
395788
2060
un mēs zinām daudzus, kuri tā dara.
06:37
Some students took their certificate
134
397848
1919
Daži studenti savu sertifikātu iesniedza
06:39
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
135
399767
3122
izglītības institūcijai, kurā mācās,
06:42
for actual college credit.
136
402889
1841
un ieguva īstus kredītpunktus.
06:44
So these students were really getting something meaningful
137
404730
2214
Šie studenti ieguva kaut ko patiešām vērtīgu
06:46
for their investment of time and effort.
138
406944
2834
par ieguldīto laiku un pūlēm.
06:49
Let's talk a little bit about some of the components
139
409778
2555
Parunāsim mazliet par atsevišķām šo kursu sastāvdaļām!
06:52
that go into these courses.
140
412333
1892
06:54
The first component is that when you move away
141
414225
2628
Pirmkārt, atsakoties no fiziskās auditorijas ierobežojumiem
06:56
from the constraints of a physical classroom
142
416853
2297
06:59
and design content explicitly for an online format,
143
419150
2840
un veidojot saturu īpaši tiešsaistes formātam,
07:01
you can break away from, for example,
144
421990
2528
var izvairīties, piemēram,
07:04
the monolithic one-hour lecture.
145
424518
2415
no monotonajām lekcijām stundas garumā.
07:06
You can break up the material, for example,
146
426933
1785
Materiālu var sadalīt, piemēram,
07:08
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
147
428718
3376
šādos īsos 8—12 minūšu moduļos,
07:12
each of which represents a coherent concept.
148
432094
2974
kur katrs no tiem pievēršas kādai vienotai koncepcijai.
07:15
Students can traverse this material in different ways,
149
435068
2570
Studenti var strādāt ar materiālu dažādos veidos
07:17
depending on their background, their skills or their interests.
150
437638
3704
atkarībā no savas pieredzes, prasmēm un interesēm.
07:21
So, for example, some students might benefit
151
441342
2520
Daļai studentu, piemēram,
07:23
from a little bit of preparatory material
152
443862
2760
noderēs neliels ievads,
07:26
that other students might already have.
153
446622
2071
kas citiem studentiem jau ir zināms.
07:28
Other students might be interested in a particular
154
448693
2440
Citus, iespējams, interesēs kāda īpaša papildu tēma,
07:31
enrichment topic that they want to pursue individually.
155
451133
3086
kurai viņi labprāt pievērstos individuāli.
07:34
So this format allows us to break away
156
454219
3235
Tādējādi, pateicoties šim formātam, mēs varam izvairīties
07:37
from the one-size-fits-all model of education,
157
457454
2824
no „viens un tas pats der visiem” izglītības modeļa,
07:40
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
158
460278
3992
un studenti var sekot individuālākam mācību plānam.
07:44
Of course, we all know as educators
159
464270
2343
Protams, kā skolotāji mēs visi zinām,
07:46
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
160
466613
3360
ka studenti neiemācās, sēžot un pasīvi skatoties video.
07:49
Perhaps one of the biggest components of this effort
161
469973
2945
Iespējams, viena no svarīgākajām šī projekta sastāvdaļām
07:52
is that we need to have students
162
472918
2592
ir studenti,
07:55
who practice with the material
163
475510
2409
kas strādā ar materiālu,
07:57
in order to really understand it.
164
477919
3156
lai to patiešām izprastu.
08:01
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
165
481075
3268
Ir vesela virkne pētījumu, kas to pierāda.
08:04
This one that appeared in Science last year, for example,
166
484343
2532
Piemēram, šis pētījums, ko pagājušogad publicēja Science,
08:06
demonstrates that even simple retrieval practice,
167
486875
2832
norāda, ka pat vienkārša atsaukšana atmiņā,
08:09
where students are just supposed to repeat
168
489707
2792
kur studentiem ir tikai jāatkārto
08:12
what they already learned
169
492499
1400
tas, ko viņi jau iemācījušies,
08:13
gives considerably improved results
170
493899
1920
vēlāk ievērojami uzlabo rezultātus
08:15
on various achievement tests down the line
171
495819
2269
dažādos pārbaudes darbos
08:18
than many other educational interventions.
172
498088
4304
salīdzinājumā ar daudziem citiem paņēmieniem.
08:22
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
173
502392
2962
Mēs mēģinājām šajā platformā iebūvēt atsaukšanu atmiņā,
08:25
as well as other forms of practice in many ways.
174
505354
2254
kā arī daudzus citus mācīšanās veidus.
08:27
For example, even our videos are not just videos.
175
507608
4144
Piemēram, pat mūsu video nav tikai video.
08:31
Every few minutes, the video pauses
176
511752
2043
Ik pēc dažām minūtēm video apstājas,
08:33
and the students get asked a question.
177
513795
2151
un studentam tiek uzdots jautājums.
08:35
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
178
515946
2221
(Video) S. P.: Perspektīvu teorija, hiperboliskā diskontēšana,
08:38
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
179
518167
3092
tieksme uz status quo, specifiskās informācijas pārvērtēšana —
08:41
So they're all well documented deviations from rational behavior.
180
521259
2767
visas ir plaši aprakstītas novirzes no racionālas uzvedības.
08:44
DK: So here the video pauses,
181
524026
1624
D. K.: Tātad šeit video apstājas,
08:45
and the student types in the answer into the box
182
525650
2256
students ieraksta rāmītī un iesniedz atbildi.
08:47
and submits. Obviously they weren't paying attention.
183
527906
3223
Acīmredzot, viņš nebija gana uzmanīgs.
08:51
(Laughter)
184
531144
869
(Smiekli)
08:52
So they get to try again,
185
532013
2010
Viņš mēģina vēlreiz,
08:54
and this time they got it right.
186
534023
2536
un šoreiz ir pareizi.
08:56
There's an optional explanation if they want.
187
536559
2193
Ja vajag, ir pieejams arī paskaidrojums,
08:58
And now the video moves on to the next part of the lecture.
188
538752
4257
un video turpinās ar nākamo lekcijas daļu.
09:03
This is a kind of simple question
189
543009
1878
Tas ir piemērs vienkāršam jautājumam,
09:04
that I as an instructor might ask in class,
190
544887
2081
kādu es kā pasniedzēja varētu uzdot klasē,
09:06
but when I ask that kind of a question in class,
191
546968
2500
taču, kad uzdodu šādu jautājumu klasē,
09:09
80 percent of the students
192
549468
1300
80% studentu
09:10
are still scribbling the last thing I said,
193
550768
1866
vēl kricelē manis teikto,
09:12
15 percent are zoned out on Facebook,
194
552634
3321
15% ir projām Facebook pasaulē,
09:15
and then there's the smarty pants in the front row
195
555955
2456
un tad ir tas gudrinieks pirmajā rindā,
09:18
who blurts out the answer
196
558411
1359
kas izbazūnē atbildi,
09:19
before anyone else has had a chance to think about it,
197
559770
2207
pirms pārējie vispār to ir apdomājuši,
09:21
and I as the instructor am terribly gratified
198
561977
2872
un es kā pasniedzēja esmu bezgala gandarīta,
09:24
that somebody actually knew the answer.
199
564849
1648
ka kāds patiešām zināja atbildi.
09:26
And so the lecture moves on before, really,
200
566497
2792
Un lekcija turpinās, pirms lielākā daļa studentu
09:29
most of the students have even noticed that a question had been asked.
201
569289
3529
vispār pamanīja, ka ir uzdots kāds jautājums.
09:32
Here, every single student
202
572818
2607
Šeit ikvienam studentam
09:35
has to engage with the material.
203
575425
2784
ir patiešām jāpievēršas materiālam.
09:38
And of course these simple retrieval questions
204
578209
1936
Protams, šie vienkāršie atkārtošanas jautājumi nebūt nav viss.
09:40
are not the end of the story.
205
580145
1662
09:41
One needs to build in much more meaningful practice questions,
206
581807
2970
Ir jāiestrādā arī daudz saturīgāki jautājumi,
09:44
and one also needs to provide the students with feedback
207
584777
2353
kā arī jāsniedz studentiem atgriezeniskā saite
09:47
on those questions.
208
587130
1663
par šiem jautājumiem.
09:48
Now, how do you grade the work of 100,000 students
209
588793
2888
Bet kā izvērtēt 100 000 studentu atbildes,
09:51
if you do not have 10,000 TAs?
210
591681
3082
ja nav 10 000 asistentu?
09:54
The answer is, you need to use technology
211
594763
2354
Atbilde ir likt tehnoloģijai to izdarīt jūsu vietā.
09:57
to do it for you.
212
597117
1495
09:58
Now, fortunately, technology has come a long way,
213
598612
2648
Par laimi tehnoloģijas ir pamatīgi attīstījušās,
10:01
and we can now grade a range of interesting types of homework.
214
601260
3268
un mūsdienās mēs varam izvērtēt veselu rindu dažādu mājasdarbu.
10:04
In addition to multiple choice
215
604528
1527
Papildus vairākizvēļu un īso atbilžu jautājumiem,
10:06
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
216
606055
3153
kādus redzējāt video,
10:09
we can also grade math, mathematical expressions
217
609208
3260
mēs varam izvērtēt matemātiskās izteiksmes,
10:12
as well as mathematical derivations.
218
612468
1952
kā arī matemātiskos atvasinājumus.
10:14
We can grade models, whether it's
219
614420
2874
Mēs varam izvērtēt modeļus —
vai tie būtu finanšu modeļi uzņēmējdarbībā
10:17
financial models in a business class
220
617294
2176
10:19
or physical models in a science or engineering class
221
619470
2984
vai arī fizikāli modeļi dabas vai inženierzinātņu kursā, —
10:22
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
222
622454
3744
un mēs varam izvērtēt visnotaļ sarežģītus programmēšanas uzdevumus.
10:26
Let me show you one that's actually pretty simple
223
626198
1919
Lūk, viens diezgan vienkāršs,
10:28
but fairly visual.
224
628117
1480
bet gana ilustratīvs piemērs.
10:29
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
225
629597
2477
Tas ir no Stenfordas kursa „Ievads datorzinātnē”.
10:32
and the students are supposed to color-correct
226
632074
1604
Studentiem ir jāizlabo krāsas
10:33
that blurry red image.
227
633678
1592
šajā izplūdušajā, sarkanajā attēlā.
10:35
They're typing their program into the browser,
228
635270
2018
Viņi ieraksta savu programmu pārlūkā,
10:37
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
229
637288
4058
un mēs redzam, ka īsti pareizi nav — Brīvības statujai joprojām ir jūras slimība.
10:41
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
230
641346
3756
Students mēģina vēlreiz, un nu ir pareizi.
Viņi saņem ziņu, ka ir pareizi, un var ķerties pie nākamā uzdevuma.
10:45
and they can move on to the next assignment.
231
645102
2359
10:47
This ability to interact actively with the material
232
647461
3148
Šī iespēja aktīvi strādāt ar materiālu
10:50
and be told when you're right or wrong
233
650609
1684
un uzzināt, vai atbilde ir pareiza,
10:52
is really essential to student learning.
234
652293
3126
studentiem ir ārkārtīgi svarīga mācīšanās procesā.
10:55
Now, of course we cannot yet grade
235
655419
2275
Protams, mēs vēl nespējam izvērtēt
10:57
the range of work that one needs for all courses.
236
657694
2834
dažāda veida darbus, kas veicami dažādos kursos.
11:00
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
237
660528
3301
Konkrētāk, trūkst kritiskās domāšanas uzdevumu,
11:03
that is so essential in such disciplines
238
663829
1922
kas ir ārkārtīgi svarīgi tādās jomās
11:05
as the humanities, the social sciences, business and others.
239
665751
3597
kā humanitārās un sociālās zinātnes, uzņēmējdarbība un citās.
11:09
So we tried to convince, for example,
240
669348
2249
Tāpēc mēs mēģinājām pārliecināt, piemēram,
11:11
some of our humanities faculty
241
671597
1616
daļu humanitāro zinātņu pasniedzēju,
11:13
that multiple choice was not such a bad strategy.
242
673213
2696
ka vairākizvēļu uzdevumi nav nemaz tik slikta doma.
11:15
That didn't go over really well.
243
675909
2191
No tā nekas īsti nesanāca.
11:18
So we had to come up with a different solution.
244
678100
2433
Tāpēc mums vajadzēja rast citu risinājumu.
11:20
And the solution we ended up using is peer grading.
245
680533
3074
Gala galā izvēlētais risinājums bija studiju biedru vērtējums.
11:23
It turns out that previous studies show,
246
683607
2422
Izrādās, ka pētījumi, piemēram, šis Sedlera un Guda pētījums, pierāda,
11:26
like this one by Saddler and Good,
247
686029
1672
11:27
that peer grading is a surprisingly effective strategy
248
687701
2488
ka biedru vērtējums ir pārsteidzoši efektīvs veids,
11:30
for providing reproducible grades.
249
690189
3214
kā iegūt atkārtojamus vērtējumus.
11:33
It was tried only in small classes,
250
693403
1770
To izmēģināja tikai mazās grupās,
11:35
but there it showed, for example,
251
695173
1487
bet izrādījās, ka, piemēram,
11:36
that these student-assigned grades on the y-axis
252
696660
2482
šīs studentu liktās atzīmes uz y ass
11:39
are actually very well correlated
253
699142
1311
ļoti labi sakrīt
11:40
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
254
700453
2296
ar skolotāju ieliktajām atzīmēm uz x ass.
11:42
What's even more surprising is that self-grades,
255
702749
3160
Vēl pārsteidzošāk ir tas, ka pašvērtējums,
11:45
where the students grade their own work critically --
256
705909
2311
kad studenti paši kritiski izvērtē savu darbu,
11:48
so long as you incentivize them properly
257
708220
1737
— ja vien tiek dota pareizā motivācija, lai viņi neliktu sev vislabāko atzīmi —
11:49
so they can't give themselves a perfect score --
258
709957
1938
11:51
are actually even better correlated with the teacher grades.
259
711895
3191
pat vēl labāk sakrīt ar skolotāju liktajām atzīmēm.
11:55
And so this is an effective strategy
260
715086
1607
Tātad šis ir efektīvs veids,
11:56
that can be used for grading at scale,
261
716693
2104
ko pielietot plaša mēroga vērtēšanā,
11:58
and is also a useful learning strategy for the students,
262
718797
2736
un studentiem tā ir arī noderīga mācīšanās stratēģija,
12:01
because they actually learn from the experience.
263
721533
2255
jo no šīs pieredzes viņi patiesībā mācās.
12:03
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
264
723788
4649
Tagad mums ir visu laiku lielākā automatizētā biedru vērtēšanas sistēma,
12:08
where tens of thousands of students
265
728437
2504
kurā desmitiem tūkstošu studentu
12:10
are grading each other's work,
266
730941
1198
vērtē viens otra darbu
12:12
and quite successfully, I have to say.
267
732139
3069
un, jāatzīst, dara to diezgan veiksmīgi.
12:15
But this is not just about students
268
735208
2260
Taču runa nav tikai par studentiem,
12:17
sitting alone in their living room working through problems.
269
737468
3041
kas sēž vieni paši savās istabās, risinot uzdevumus.
12:20
Around each one of our courses,
270
740509
1807
Ikvienā no šiem kursiem
12:22
a community of students had formed,
271
742316
2160
izveidojas studentu kopiena —
12:24
a global community of people
272
744476
1880
globāla cilvēku kopiena,
12:26
around a shared intellectual endeavor.
273
746356
2532
kuru vieno kopīgi intelektuāli centieni.
12:28
What you see here is a self-generated map
274
748888
2652
Šeit jūs redzat pašizveidotu karti,
12:31
from students in our Princeton Sociology 101 course,
275
751540
2961
ko izveidojuši Prinstonas kursa „Ievads socioloģijā” studenti,
12:34
where they have put themselves on a world map,
276
754501
2759
viņi ir atzīmējuši sevi pasaules kartē,
12:37
and you can really see the global reach of this kind of effort.
277
757260
2960
un šeit patiešām var redzēt, cik globālas ir šādas aktivitātes.
12:40
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
278
760220
4567
Studenti šajos kursos sastrādājas dažādos veidos.
12:44
First of all, there was a question and answer forum,
279
764787
2639
Pirmkārt, ir jautājumu un atbilžu forums,
12:47
where students would pose questions,
280
767426
2144
kurā studenti uzdod jautājumus
12:49
and other students would answer those questions.
281
769570
2424
un citi studenti uz tiem atbild.
12:51
And the really amazing thing is,
282
771994
1713
Un lieliskākais ir tas,
12:53
because there were so many students,
283
773707
1670
ka, tā kā studentu ir tik daudz,
12:55
it means that even if a student posed a question
284
775377
2365
pat tad, ja students uzdos jautājumu plkst. 3 no rīta,
12:57
at 3 o'clock in the morning,
285
777742
1632
12:59
somewhere around the world,
286
779374
1582
kaut kur pasaulē
13:00
there would be somebody who was awake
287
780956
2074
būs kāds, kas ir nomodā
13:03
and working on the same problem.
288
783030
2313
un risina to pašu uzdevumu.
13:05
And so, in many of our courses,
289
785343
1958
Daudzos mūsu kursos
13:07
the median response time for a question
290
787301
2329
atbilde uz jautājumu šajā forumā
13:09
on the question and answer forum was 22 minutes.
291
789630
3418
tiek sniegta vidēji 22 minūšu laikā.
13:13
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
292
793048
4577
Saviem Stenfordas studentiem es ne reizi neesmu nodrošinājusi šāda līmeņa servisu.
13:17
(Laughter)
293
797625
1341
(Smiekli)
13:18
And you can see from the student testimonials
294
798966
1942
Kā redzam no studentu atsauksmēm, izrādās,
13:20
that students actually find
295
800908
1687
13:22
that because of this large online community,
296
802595
2521
ka, tā kā šī tiešsaistes kopiena ir tik liela,
13:25
they got to interact with each other in many ways
297
805116
2599
viņiem izdodas sastrādāties dažādos veidos,
13:27
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
298
807715
4193
kas ir vēl pamatīgāki nekā tie, kas pieejami fiziskajās auditorijās.
13:31
Students also self-assembled,
299
811908
2344
Tāpat studenti paši organizē
13:34
without any kind of intervention from us,
300
814252
1863
— bez jebkādas iejaukšanās no mūsu puses —
13:36
into small study groups.
301
816115
1903
nelielas mācību grupas.
13:38
Some of these were physical study groups
302
818018
2362
Dažas no tām bija klātienes mācību grupas,
13:40
along geographical constraints
303
820380
1826
organizētas ģeogrāfiski,
13:42
and met on a weekly basis to work through problem sets.
304
822206
2722
kas tikās ik nedēļas, lai kopā risinātu uzdevumus.
13:44
This is the San Francisco study group,
305
824928
1900
Šī ir Sanfrancisko mācību grupa,
13:46
but there were ones all over the world.
306
826828
2319
bet šādas grupas bija visā pasaulē.
13:49
Others were virtual study groups,
307
829147
2032
Bija arī virtuālās mācību grupas,
13:51
sometimes along language lines or along cultural lines,
308
831179
2989
kuras vienoja valoda vai kultūra,
13:54
and on the bottom left there,
309
834168
1444
un lejā, kreisajā stūrī,
13:55
you see our multicultural universal study group
310
835612
3796
redzama mūsu daudzkultūru mācību grupa,
13:59
where people explicitly wanted to connect
311
839408
1763
kuras dalībinieki gribēja sazināties
14:01
with people from other cultures.
312
841171
3006
tieši ar cilvēkiem no citām kultūrām.
14:04
There are some tremendous opportunities
313
844177
2111
Šāda veida struktūra piedāvā vairākas brīnišķīgas iespējas.
14:06
to be had from this kind of framework.
314
846288
3325
14:09
The first is that it has the potential of giving us
315
849613
3654
Pirmkārt, tā mums var sniegt
14:13
a completely unprecedented look
316
853267
2434
vēl nebijušu ieskatu
14:15
into understanding human learning.
317
855701
2289
cilvēku mācīšanās procesā,
14:17
Because the data that we can collect here is unique.
318
857990
3463
jo šeit mēs varam iegūt unikālus datus.
14:21
You can collect every click, every homework submission,
319
861453
4009
Mēs varam ievākt katru klikšķi, katru nodoto mājasdarbu,
14:25
every forum post from tens of thousands of students.
320
865462
4363
katru foruma ziņojumu no desmitiem tūkstošu studentu.
14:29
So you can turn the study of human learning
321
869825
2343
Tādējādi mēs varam pārvērst mācīšanās zinātni
14:32
from the hypothesis-driven mode
322
872168
1933
no tādas, kas balstīta uz hipotēzēm,
14:34
to the data-driven mode, a transformation that,
323
874101
2858
tādā, kas balstīta uz datiem —
14:36
for example, has revolutionized biology.
324
876959
3041
pārmaiņa, kas radīja revolūciju, piemēram, bioloģijā.
14:40
You can use these data to understand fundamental questions
325
880000
3424
Mēs varam izmantot šos datus, lai izprastu būtiskākos jautājumus,
14:43
like, what are good learning strategies
326
883424
1880
piemēram, kādas mācīšanās stratēģijas
14:45
that are effective versus ones that are not?
327
885304
2696
ir efektīvas pretstatā tām, kuras tādas nav?
14:48
And in the context of particular courses,
328
888000
2240
Runājot par konkrētiem kursiem,
14:50
you can ask questions
329
890240
1537
mēs varam uzdot jautājumus, piemēram,
14:51
like, what are some of the misconceptions that are more common
330
891777
3255
par biežāk sastopamajiem pārpratumiem
14:55
and how do we help students fix them?
331
895032
2177
un kā palīdzēt studentiem no tiem izvairīties?
14:57
So here's an example of that,
332
897209
1424
Lūk, viens piemērs —
14:58
also from Andrew's Machine Learning class.
333
898633
2016
arī no Endrjū mašīnmācīšanās kursa.
15:00
This is a distribution of wrong answers
334
900649
2208
Šis ir nepareizo atbilžu sadalījums
15:02
to one of Andrew's assignments.
335
902857
1610
vienā no Endrjū uzdevumiem.
15:04
The answers happen to be pairs of numbers,
336
904467
1893
Šoreiz atbildes bija skaitļu pāri,
15:06
so you can draw them on this two-dimensional plot.
337
906360
2271
tāpēc tās var atainot divdimensionālā diagrammā.
15:08
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
338
908631
3778
Katrs no mazajiem krustiņiem ir nepareiza atbilde.
15:12
The big cross at the top left
339
912409
2406
Lielais krusts augšējā kreisajā stūrī
15:14
is where 2,000 students
340
914815
2148
ir nepareiza atbilde, ko izvēlējās 2000 studentu.
15:16
gave the exact same wrong answer.
341
916963
3045
15:20
Now, if two students in a class of 100
342
920008
2327
Redziet, ja divi no 100 studentiem kursā
15:22
give the same wrong answer,
343
922335
1287
atbild nepareizi,
15:23
you would never notice.
344
923622
1351
jūs to nekad nepamanīsiet.
15:24
But when 2,000 students give the same wrong answer,
345
924973
2560
Taču, ja vienu nepareizo atbildi izvēlas 2000 studentu,
15:27
it's kind of hard to miss.
346
927533
1697
to ir grūti nepamanīt.
15:29
So Andrew and his students went in,
347
929230
2192
Tā nu Endrjū un viņa studenti tam pievērsās,
15:31
looked at some of those assignments,
348
931422
1520
izpētīja dažus no šiem uzdevumiem,
15:32
understood the root cause of the misconception,
349
932942
4088
saprata, kāpēc rodas šāds pārpratums,
15:37
and then they produced a targeted error message
350
937030
2520
un izveidoja īpašu kļūdas paziņojumu,
15:39
that would be provided to every student
351
939550
2249
ko saņēma ikviens students,
15:41
whose answer fell into that bucket,
352
941799
2179
kura atbildē iekrita šajā „caurumā”.
15:43
which means that students who made that same mistake
353
943978
2084
Studenti, kuri pieļauj to pašu kļūdu,
15:46
would now get personalized feedback
354
946062
2026
tagad saņem personalizētu atgriezenisko saiti,
15:48
telling them how to fix their misconception much more effectively.
355
948088
4399
kas ļauj viņiem daudz efektīvāk novērst šo pārpratumu.
15:52
So this personalization is something that one can then build
356
952487
3811
Šādus personalizētus risinājumus
var izveidot, pateicoties lielajam datu apjomam.
15:56
by having the virtue of large numbers.
357
956298
3140
15:59
Personalization is perhaps
358
959438
2312
Personalizēšana ir, iespējams,
16:01
one of the biggest opportunities here as well,
359
961750
2423
viena no šīs vides lielākajām iespējām,
16:04
because it provides us with the potential
360
964173
2345
jo tā ļauj mums risināt kādu 30 gadus vecu problēmu.
16:06
of solving a 30-year-old problem.
361
966518
2690
16:09
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
362
969208
3349
1984. gadā izglītības pētnieks Bendžamins Blūms
16:12
posed what's called the 2 sigma problem,
363
972557
2251
definēja tā dēvēto 2 sigma problēmu,
16:14
which he observed by studying three populations.
364
974808
3062
ko viņš novēroja, pētot trīs dažādas grupas.
16:17
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
365
977870
3608
Pirmā grupa mācījās no lekcijām klasē.
16:21
The second is a population of students that studied
366
981478
2777
Otrā studentu grupa mācījās,
16:24
using a standard lecture-based classroom,
367
984255
1719
izmantojot standarta lekcijas klasē,
16:25
but with a mastery-based approach,
368
985974
2080
bet viņu zināšanas tika pārbaudītas —
16:28
so the students couldn't move on to the next topic
369
988054
1920
studenti netika pie nākamās tēmas,
16:29
before demonstrating mastery of the previous one.
370
989974
3354
kamēr nebija pierādījuši, ka ir apguvuši iepriekšējo.
16:33
And finally, there was a population of students
371
993328
2294
Visbeidzot bija studentu grupa,
16:35
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
372
995622
4528
kuri mācījās viens-pret-vienu ar privātskolotāju.
16:40
The mastery-based population was a full standard deviation,
373
1000150
3272
Zināšanu pārbaudes grupa
guva par veselu vienu standarta novirzi jeb sigmu labākus rezultātus
16:43
or sigma, in achievement scores better
374
1003422
2288
16:45
than the standard lecture-based class,
375
1005710
2394
nekā standarta lekciju grupa,
16:48
and the individual tutoring gives you 2 sigma
376
1008104
2144
un individuālā apmācība
uzlabo rezultātus par 2 sigma.
16:50
improvement in performance.
377
1010248
1830
16:52
To understand what that means,
378
1012078
1463
Lai saprastu, ko tas nozīmē,
16:53
let's look at the lecture-based classroom,
379
1013541
1833
apskatīsim lekciju grupu
16:55
and let's pick the median performance as a threshold.
380
1015374
2919
un par atskaites punktu ņemsim šīs grupas vidējo rezultātu.
16:58
So in a lecture-based class,
381
1018293
1338
Tātad lekciju grupā
16:59
half the students are above that level and half are below.
382
1019631
3879
puse studentu ir virs un puse — zem šī līmeņa.
17:03
In the individual tutoring instruction,
383
1023510
2098
Individuālajā apmācībā
17:05
98 percent of the students are going to be above that threshold.
384
1025608
4801
98% studentu būs virs šī vidējā līmeņa.
17:10
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
385
1030409
3920
Iedomājieties, ja mēs varētu mācīt tā,
17:14
would be above average.
386
1034329
2198
ka 98% mūsu studentu būtu virs vidējā līmeņa!
17:16
Hence, the 2 sigma problem.
387
1036527
3423
Tā arī ir 2 sigma problēma,
17:19
Because we cannot afford, as a society,
388
1039950
2399
jo mēs kā sabiedrība nevaram atļauties
17:22
to provide every student with an individual human tutor.
389
1042349
3072
nodrošināt katru studentu ar individuālu apmācītāju.
17:25
But maybe we can afford to provide each student
390
1045421
2249
Taču varbūt mēs varam atļauties nodrošināt katru studentu
17:27
with a computer or a smartphone.
391
1047670
2019
ar datoru vai viedtālruni.
17:29
So the question is, how can we use technology
392
1049689
2189
Jautājums ir, kā mēs varam izmantot tehnoloģiju,
17:31
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
393
1051878
3375
lai no zilās līknes diagrammas kreisajā pusē
17:35
to the right side with the green curve?
394
1055253
2738
nokļūtu pie zaļās līknes labajā pusē?
17:37
Mastery is easy to achieve using a computer,
395
1057991
2337
Izmantojot datoru, meistarību ir viegli sasniegt,
17:40
because a computer doesn't get tired
396
1060328
1405
jo dators nenogurst,
17:41
of showing you the same video five times.
397
1061733
3073
piecas reizes rādot vienu un to pašu video.
17:44
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
398
1064806
3251
Un tas nenogurst, pat vairākkārt vērtējot vienu un to pašu darbu,
17:48
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
399
1068062
3026
kā iepriekš vairākos piemēros redzējām.
17:51
And even personalization
400
1071088
1854
Pat personalizēšana ir kas tāds,
17:52
is something that we're starting to see the beginnings of,
401
1072942
2136
ko mēs redzam veidojamies —
17:55
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
402
1075078
3192
vai tā būtu personalizēta mācību materiāla apguve,
17:58
or some of the personalized feedback that we've shown you.
403
1078270
3264
vai personalizētā atgriezeniskā saite.
18:01
So the goal here is to try and push,
404
1081534
2488
Mūsu mērķis ir mēģināt un censties,
18:04
and see how far we can get towards the green curve.
405
1084022
3497
lai redzētu cik ļoti tuvāk zaļajai līknei mēs varam tikt.
18:07
So, if this is so great, are universities now obsolete?
406
1087519
5359
Tātad — ja tas viss ir tik lieliski, vai universitātes ir novecojušas?
18:12
Well, Mark Twain certainly thought so.
407
1092878
2992
Nu, Marks Tvens tā pavisam noteikti domāja.
18:15
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
408
1095870
2545
Viņš teica, ka „skolas ir vieta, kur profesora pieraksti
18:18
go straight to the students' lecture notes,
409
1098415
1703
nokļūst pa taisno studentu pierakstos,
18:20
without passing through the brains of either."
410
1100118
2376
neizejot cauri ne viena, ne otra smadzenēm.”
18:22
(Laughter)
411
1102494
4047
(Smiekli)
18:26
I beg to differ with Mark Twain, though.
412
1106541
2668
Taču es atļaušos nepiekrist Markam Tvenam.
18:29
I think what he was complaining about is not
413
1109209
2665
Manuprāt, viņš kritizēja nevis universitātes,
18:31
universities but rather the lecture-based format
414
1111874
2750
bet drīzāk standarta lekciju formātu,
18:34
that so many universities spend so much time on.
415
1114624
2784
kam universitātes velta tik daudz laika.
18:37
So let's go back even further, to Plutarch,
416
1117408
3159
Tāpēc dosimies vēl tālākā pagātnē, pie Plūtarha,
18:40
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
417
1120567
2227
kurš sacīja, ka „prāts nav trauks, kas jāpiepilda,
18:42
but wood that needs igniting."
418
1122794
2023
bet gan malka, kas jāaizdedzina”.
18:44
And maybe we should spend less time at universities
419
1124817
2190
Varbūt universitātēs vajadzētu pavadīt mazāk laika,
18:47
filling our students' minds with content
420
1127007
2571
piepildot studentu prātus ar saturu, lasot viņiem lekcijas,
18:49
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
421
1129578
3800
un vairāk laika, iededzinot viņu jaunrades spēju,
18:53
their imagination and their problem-solving skills
422
1133378
3255
iztēli un problēmu risināšanas prasmes,
18:56
by actually talking with them.
423
1136633
2498
patiešām sarunājoties ar viņiem.
18:59
So how do we do that?
424
1139131
1367
Kā mēs to varam izdarīt?
19:00
We do that by doing active learning in the classroom.
425
1140498
3431
Izmantojot skolās aktīvo mācīšanos.
19:03
So there's been many studies, including this one,
426
1143929
2449
Ir daudz pētījumu, tostarp šis,
19:06
that show that if you use active learning,
427
1146378
2080
kas parāda, ka aktīvā mācīšanās,
19:08
interacting with your students in the classroom,
428
1148458
2416
mijiedarbība ar studentiem
19:10
performance improves on every single metric --
429
1150874
2696
uzlabo rezultātus pilnīgi visās jomās —
19:13
on attendance, on engagement and on learning
430
1153570
2449
apmeklējumā, iesaistē un mācību vielas apguvē,
19:16
as measured by a standardized test.
431
1156019
2055
ko mēra ar standartizētiem testiem.
19:18
You can see, for example, that the achievement score
432
1158074
1864
Redzat? Piemēram, šajā eksperimentā rezultāti ir gandrīz divreiz labāki.
19:19
almost doubles in this particular experiment.
433
1159938
2870
19:22
So maybe this is how we should spend our time at universities.
434
1162808
4401
Tāpēc varbūt mums universitātēs savu laiku vajadzētu pavadīt šādi.
19:27
So to summarize, if we could offer a top quality education
435
1167209
4577
Rezumējot — kas notiktu, ja mēs ikvienam varētu piedāvāt
visaugstākās kvalitātes izglītību par brīvu?
19:31
to everyone around the world for free,
436
1171786
1903
19:33
what would that do? Three things.
437
1173689
2821
Trīs lietas.
19:36
First it would establish education as a fundamental human right,
438
1176510
3421
Pirmkārt, izglītība kļūtu par ikviena cilvēka pamattiesībām.
19:39
where anyone around the world
439
1179931
1366
Ikviens cilvēks pasaulē,
19:41
with the ability and the motivation
440
1181297
1921
kuram ir spējas un motivācija,
19:43
could get the skills that they need
441
1183218
1951
varētu iegūt vajadzīgās prasmes,
19:45
to make a better life for themselves,
442
1185169
1585
lai uzlabotu savu, savas ģimenes un savas kopienas dzīvi.
19:46
their families and their communities.
443
1186754
2017
19:48
Second, it would enable lifelong learning.
444
1188771
2631
Otrkārt, tas padarītu iespējamu mūžizglītību.
19:51
It's a shame that for so many people,
445
1191402
1951
Ir ļoti žēl, ka tik daudzi cilvēki,
19:53
learning stops when we finish high school or when we finish college.
446
1193353
3312
pabeiguši vidusskolu vai augstskolu, pārstāj mācīties.
19:56
By having this amazing content be available,
447
1196665
2481
Ja šis lieliskais saturs būtu brīvi pieejams,
19:59
we would be able to learn something new
448
1199146
2743
mēs varētu apgūt ko jaunu
20:01
every time we wanted,
449
1201889
1136
ikreiz, kad to vēlamies —
20:03
whether it's just to expand our minds
450
1203025
1329
prāta apvāršņu paplašināšanai vai dzīves mainīšanai.
20:04
or it's to change our lives.
451
1204354
1959
20:06
And finally, this would enable a wave of innovation,
452
1206313
3145
Visbeidzot, tas padarītu iespējamu jaunrades vilni,
20:09
because amazing talent can be found anywhere.
453
1209458
3072
jo apbrīnojamus talantus var atrast visur.
20:12
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
454
1212530
3008
Varbūt nākamais Alberts Einšteins vai Stīvs Džobss
20:15
is living somewhere in a remote village in Africa.
455
1215538
2615
dzīvo kādā nomaļā Āfrikas ciematā.
20:18
And if we could offer that person an education,
456
1218153
2656
Ja mēs varētu šiem cilvēkiem piedāvāt izglītību,
20:20
they would be able to come up with the next big idea
457
1220809
2356
viņi spētu nākt klajā ar nākamo lielo ideju
20:23
and make the world a better place for all of us.
458
1223165
2404
un padarīt pasauli par labāku vietu mums visiem.
20:25
Thank you very much.
459
1225569
1160
Liels paldies!
20:26
(Applause)
460
1226729
7583
(Aplausi)
Par šo vietni

Šajā vietnē jūs iepazīstinās ar YouTube videoklipiem, kas noder angļu valodas apguvei. Jūs redzēsiet angļu valodas nodarbības, ko pasniedz augstas klases skolotāji no visas pasaules. Divreiz uzklikšķiniet uz angļu subtitriem, kas redzami katrā video lapā, lai atskaņotu video no turienes. Subtitri ritinās sinhroni ar video atskaņošanu. Ja jums ir kādi komentāri vai pieprasījumi, lūdzu, sazinieties ar mums, izmantojot šo kontaktformu.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7