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Like many of you, I'm one of the lucky people.
翻訳: Yasushi Aoki 校正: Mieko Akai
I was born to a family where education was pervasive.
皆さんの多くと同じように 私は幸運に恵まれました
I'm a third-generation PhD, a daughter of two academics.
高い教育をみんな受けている 家庭に生まれました
In my childhood, I played around in my father's university lab.
3代続きの博士で 両親はともに学者です
So it was taken for granted that I attend some of the best universities,
子どもの頃は 大学にある父の 研究室を遊び場にしていました
which in turn opened the door to a world of opportunity.
だから いい大学に進むのも 当然のことのように思っていました
Unfortunately, most of the people in the world are not so lucky.
そしてそれが私に大きな 可能性を与えてくれました
In some parts of the world, for example, South Africa,
あいにくと世界の人の多くは そんな幸運に恵まれてはいません
education is just not readily accessible.
場所によっては たとえば 南アフリカなどでは
In South Africa, the educational system was constructed
教育は容易に得られる ものではありません
in the days of apartheid for the white minority.
教育システムは アパルトヘイトの時代に
And as a consequence, today there is just not enough spots
少数の白人向けに 作られました
for the many more people who want and deserve a high quality education.
その結果 優れた 教育を受けることを望み
That scarcity led to a crisis in January of this year
それに値する人のための 場所が 不足しています
at the University of Johannesburg.
この希少性が 今年1月に ヨハネスブルグ大学で起きた
There were a handful of positions left open
事件に繋がりました
from the standard admissions process, and the night before
大学入試の受付が 一部追加で
they were supposed to open that for registration,
行われることになったとき
thousands of people lined up outside the gate in a line a mile long,
そのチャンスを掴むため
hoping to be first in line to get one of those positions.
列の先頭になりたいと思った 何千という人が
When the gates opened, there was a stampede,
登録開始の前夜 門の外に 何キロもの列を作りました
and 20 people were injured and one woman died.
門が開いたとたん 人々が殺到して
She was a mother who gave her life
20人が怪我をし 1人の女性が 亡くなりました
trying to get her son a chance at a better life.
息子の人生に 少しでも
But even in parts of the world like the United States
良いチャンスを与えたいと 願った母親でした
where education is available, it might not be within reach.
教育の場に事欠かない アメリカのような場所でさえ
There has been much discussed in the last few years
みんなに行き渡っている わけではありません
about the rising cost of health care.
この何年か医療費の高騰が
What might not be quite as obvious to people
よく話題に上りますが
is that during that same period the cost of higher education tuition
あまり認識されていないのは
has been increasing at almost twice the rate,
同じ時期に高等教育の費用が
for a total of 559 percent since 1985.
その2倍のペースで増え
This makes education unaffordable for many people.
1985年の5.6倍にも なっていることです
Finally, even for those who do manage to get the higher education,
このため 教育が今や多くの人の 手が届かないものになっています
the doors of opportunity might not open.
そして どうにか高等教育を 受けることのできた人たちでさえ
Only a little over half of recent college graduates
機会が開かれているとは限りません
in the United States who get a higher education
最近のアメリカの 大学卒業生で
actually are working in jobs that require that education.
それだけの教育を実際に 必要とする仕事に
This, of course, is not true for the students
就いているのは 半数強にすぎません
who graduate from the top institutions,
トップレベルの大学の
but for many others, they do not get the value
卒業生を別にすると
for their time and their effort.
多くの人が その時間と 労力に見合った恩恵を
Tom Friedman, in his recent New York Times article,
受けていないのです
captured, in the way that no one else could, the spirit behind our effort.
トーマス・フリードマンが最近の ニューヨークタイムズ紙のコラムで
He said the big breakthroughs are what happen
私たちの活動の背後にある本質を 彼ならではの鋭さで捉えています
when what is suddenly possible meets what is desperately necessary.
「突如可能になったことと どうしても必要とされていたものが
I've talked about what's desperately necessary.
出会ったとき 大きなブレークスルー は起きる」と彼は書きました
Let's talk about what's suddenly possible.
どうしても必要とされていたもの についてはお話ししましたので
What's suddenly possible was demonstrated by
次に もう一方の 話をしましょう
three big Stanford classes,
突如可能になったことを 明らかにしたのは
each of which had an enrollment of 100,000 people or more.
スタンフォードの3つの 人気講義でした
So to understand this, let's look at one of those classes,
それぞれを10万人以上が受講したのです これを理解するために
the Machine Learning class offered by my colleague
その講義の1つで 私の同僚兼 共同創業者である
and cofounder Andrew Ng.
アンドリュー・ンが受け持つ
Andrew teaches one of the bigger Stanford classes.
授業を取り上げましょう
It's a Machine Learning class,
彼はスタンフォードでも 人気の授業である
and it has 400 people enrolled every time it's offered.
「機械学習」を教えています
When Andrew taught the Machine Learning class to the general public,
この授業は毎年400人が 受講登録していますが
it had 100,000 people registered.
それを一般の人に向けて 教えることにしたら
So to put that number in perspective,
10万人が登録したのです
for Andrew to reach that same size audience
これがどれほど大きな 数字かというと
by teaching a Stanford class,
アンドリューが同じ数の学生を
he would have to do that for 250 years.
スタンフォードの教室で 教えようと思ったら
Of course, he'd get really bored.
250年教え続けなければ ならないのです
So, having seen the impact of this,
きっと飽きてしまうでしょうね
Andrew and I decided that we needed to really try and scale this up,
この反響の大きさを 目の当たりにしたとき
to bring the best quality education to as many people as we could.
アンドリューと私は これをスケールアップして
So we formed Coursera,
最高のクオリティの教育を 可能な限り多くの人に 届ける努力をすべきだと思いました
whose goal is to take the best courses
それでCourseraを設立して
from the best instructors at the best universities
最高の大学の 最高の講師陣による
and provide it to everyone around the world for free.
最高の授業を 世界のすべての人に
We currently have 43 courses on the platform
無償で提供することを 目標に掲げました
from four universities across a range of disciplines,
現在4つの大学の多岐にわたる
and let me show you a little bit of an overview
43の授業を提供しています
of what that looks like.
どんなものか少し
(Video) Robert Ghrist: Welcome to Calculus.
ご覧いただきましょう
Ezekiel Emanuel: Fifty million people are uninsured.
解析の授業にようこそ
Scott Page: Models help us design more effective institutions and policies.
保険を持たない人が 5千万人いるのです
We get unbelievable segregation.
モデルは効果的な組織や 政策を作る助けになります
Scott Klemmer: So Bush imagined that in the future,
信じがたい差別を 受けているのです
you'd wear a camera right in the center of your head.
ブッシュは 将来人々が額にカメラを
Mitchell Duneier: Mills wants the student of sociology to develop the quality of mind ...
付けるようになると想像したのです
RG: Hanging cable takes on the form of a hyperbolic cosine.
ミルズは その社会学の研究者に 心の資質を開発してほしかったのです・・・
Nick Parlante: For each pixel in the image, set the red to zero.
垂れ下がったケーブルの形は 双曲線余弦関数になります
Paul Offit: ... Vaccine allowed us to eliminate polio virus.
画像の各ピクセルについて 赤を0に設定します
Dan Jurafsky: Does Lufthansa serve breakfast and San Jose? Well, that sounds funny.
ワクチンはポリオウィルスの 撲滅を可能にしました
Daphne Koller: So this is which coin you pick, and this is the two tosses.
“Does Lufthansa serve breakfast and San Jose?” と言うと変に聞こえますよね
Andrew Ng: So in large-scale machine learning, we'd like to come up with computational ...
どちらのコインを選ぶかということで 2回コイン投げをします
(Applause)
大規模機械学習によって 得たいのは計算的な・・・
DK: It turns out, maybe not surprisingly,
(拍手)
that students like getting the best content
当然のことだと思いますが
from the best universities for free.
最高の大学の 最高のコンテンツが
Since we opened the website in February,
ただで手に入ることを 学生は歓迎します
we now have 640,000 students from 190 countries.
2月にこのウェブサイトを 開設して以来
We have 1.5 million enrollments,
190カ国から64万人が 参加しています
6 million quizzes in the 15 classes that have launched
受講登録数は150万
so far have been submitted, and 14 million videos have been viewed.
15の授業で600万の 小テストの回答があり
But it's not just about the numbers,
1400万回ビデオが 視聴されています
it's also about the people.
でも肝心なのは数ではなく
Whether it's Akash, who comes from a small town in India
人間です
and would never have access in this case
インドの小さな村に 住むアカシュには
to a Stanford-quality course
スタンフォードのような クオリティの授業に
and would never be able to afford it.
接する機会もお金も
Or Jenny, who is a single mother of two
ありませんでした
and wants to hone her skills
2人の子どもを持つ シングルマザーの
so that she can go back and complete her master's degree.
ジェニーは 能力を磨き
Or Ryan, who can't go to school,
大学に戻って修士号を 取りたいと思っています
because his immune deficient daughter
ライアンは大学に 行くことができません
can't be risked to have germs come into the house,
免疫不全の娘がいて
so he couldn't leave the house.
家に雑菌を持ち込む リスクのため
I'm really glad to say --
家を出られないのです
recently, we've been in correspondence with Ryan --
最近ライアンから 連絡があり
that this story had a happy ending.
この話がハッピーエンド になったと聞いて
Baby Shannon -- you can see her on the left --
とても喜んでいます
is doing much better now,
赤ちゃんのシャノンは 左の子ですが
and Ryan got a job by taking some of our courses.
今ではずっと良くなり
So what made these courses so different?
ライアンもCourseraで受けた授業を元に 仕事を得ることができました
After all, online course content has been available for a while.
では Courseraの授業の 何が特別なのでしょう?
What made it different was that this was real course experience.
オンライン授業なら 別に以前からありました
It started on a given day,
違っているのは これが本当の 授業体験を与えることです
and then the students would watch videos on a weekly basis
特定の日に始まり
and do homework assignments.
学生は 毎週毎週ビデオを見て
And these would be real homework assignments
宿題をします
for a real grade, with a real deadline.
本当の宿題で
You can see the deadlines and the usage graph.
本当の成績と 本当の 締め切りがあります
These are the spikes showing
これは 締め切り日と サイト利用者数ですが
that procrastination is global phenomenon.
グラフで突き出している部分は
(Laughter)
先延ばしが世界的な現象である ことを示しています
At the end of the course,
(笑)
the students got a certificate.
授業の最後に学生は
They could present that certificate
修了証を受け取ります
to a prospective employer and get a better job,
それを就職活動先に提示して
and we know many students who did.
より良い仕事を得ることもでき
Some students took their certificate
既にそうしている人たちがいます
and presented this to an educational institution at which they were enrolled
この修了証を入学先の
for actual college credit.
学校に出して 単位として 認めてもらっている
So these students were really getting something meaningful
人もいます
for their investment of time and effort.
だから学生たちは かけた時間と
Let's talk a little bit about some of the components
労力に対して 実のある 結果を得ているのです
that go into these courses.
では授業の構成について
The first component is that when you move away
少し見ていきましょう
from the constraints of a physical classroom
教室の物理的制約を離れ
and design content explicitly for an online format,
コンテンツを最初から
you can break away from, for example,
オンライン向けに デザインするなら
the monolithic one-hour lecture.
たとえば1時間単位の講義を
You can break up the material, for example,
バラしてしまうこともできます
into these short, modular units of eight to 12 minutes,
1つのコンセプトを
each of which represents a coherent concept.
8分から12分で説明する 小さなユニットに
Students can traverse this material in different ways,
教材を分割することができます
depending on their background, their skills or their interests.
学生は各々の背景知識や 関心に応じて
So, for example, some students might benefit
違う順序で 教材を 見ていくことができます
from a little bit of preparatory material
例えば ある学生には
that other students might already have.
他の学生が既に知っている 前提知識を与える
Other students might be interested in a particular
準備的な教材が役に 立つかもしれません
enrichment topic that they want to pursue individually.
あるいは自分で学んでいける
So this format allows us to break away
進んだ内容の教材に興味を持つ 学生もいるかもしれません
from the one-size-fits-all model of education,
ですから この形式によって
and allows students to follow a much more personalized curriculum.
全員に一律同じものを押しつける 従来のモデルを打ち壊し
Of course, we all know as educators
個人個人に合ったカリキュラムを 組めるようになるのです
that students don't learn by sitting and passively watching videos.
私たちは教育者ですから
Perhaps one of the biggest components of this effort
黙ってビデオを見ているだけでは 学べないことを知っています
is that we need to have students
私たちのアプローチにおける 最大の要素は
who practice with the material
学習内容を本当に 理解するための
in order to really understand it.
練習問題を課している
There's been a range of studies that demonstrate the importance of this.
ことかもしれません
This one that appeared in Science last year, for example,
練習問題の重要性は 多くの 研究によって示されています
demonstrates that even simple retrieval practice,
たとえばこれは 去年の
where students are just supposed to repeat
サイエンス誌に 載った研究ですが
what they already learned
習ったことを 単に繰り返すだけの
gives considerably improved results
単純な復習問題が
on various achievement tests down the line
他の学習方法よりも
than many other educational interventions.
試験結果を大きく向上させる
We've tried to build in retrieval practice into the platform,
ということが分かりました
as well as other forms of practice in many ways.
復習問題や その他の練習問題を
For example, even our videos are not just videos.
いろいろ組み込んでいます
Every few minutes, the video pauses
ビデオも単なるビデオではありません
and the students get asked a question.
数分ごとに止まって
(Video) SP: ... These four things. Prospect theory, hyperbolic discounting,
学生に質問を投げかける ようになっています
status quo bias, base rate bias. They're all well documented.
この4つ プロスペクト理論 双曲割引
So they're all well documented deviations from rational behavior.
現状のバイアス 基準率の無視です
DK: So here the video pauses,
いずれもよく知られた 合理的行動からの逸脱です
and the student types in the answer into the box
ここでビデオが止まって
and submits. Obviously they weren't paying attention.
学生は回答欄に答えを書いて 送信します
(Laughter)
(不正解 もう一度) どうも注意して聞いてなかったようです
So they get to try again,
(笑)
and this time they got it right.
もう一度やって
There's an optional explanation if they want.
今度は正解しました
And now the video moves on to the next part of the lecture.
必要なら補足説明を 見ることもできます
This is a kind of simple question
それから講義が 先へと進みます
that I as an instructor might ask in class,
これは私が教室で 聞くような
but when I ask that kind of a question in class,
簡単な質問ですが
80 percent of the students
教室での場合 80%の学生は
are still scribbling the last thing I said,
まだ私の言ったことを
15 percent are zoned out on Facebook,
書き取っている最中で
and then there's the smarty pants in the front row
15%はFacebookに没頭しており
who blurts out the answer
最前列にいる賢い学生が
before anyone else has had a chance to think about it,
他の人たちに
and I as the instructor am terribly gratified
考える間も与えず 答えてしまいます
that somebody actually knew the answer.
教師としては せめて誰か答えの
And so the lecture moves on before, really,
分かる人がいれば それでよしとします
most of the students have even noticed that a question had been asked.
だから ほとんどの学生が 質問されたことに
Here, every single student
気付きもしないうちに 授業は先に進んでしまいます
has to engage with the material.
でもCourseraでは すべての学生が
And of course these simple retrieval questions
質問に取り組む ことになります
are not the end of the story.
もちろんこの 単純な復習問題が
One needs to build in much more meaningful practice questions,
すべてではありません
and one also needs to provide the students with feedback
もっと突っ込んだ 練習問題も必要で
on those questions.
学生にフィードバックを
Now, how do you grade the work of 100,000 students
与える必要もあります
if you do not have 10,000 TAs?
でも10万人の宿題を 教育助手を1万人も使わずに
The answer is, you need to use technology
どうやって採点したら いいのでしょう?
to do it for you.
答えはテクノロジーを使う
Now, fortunately, technology has come a long way,
ということです
and we can now grade a range of interesting types of homework.
幸いテクノロジーの 進歩によって
In addition to multiple choice
様々なタイプの宿題の採点が できるようになっています
and the kinds of short answer questions that you saw in the video,
ご覧いただいたような
we can also grade math, mathematical expressions
選択肢式の問題や 答えの短い質問のほか
as well as mathematical derivations.
数式や微分の問題も
We can grade models, whether it's
採点できます
financial models in a business class
様々なモデルも 採点できます
or physical models in a science or engineering class
経営の授業での 金融モデルや
and we can grade some pretty sophisticated programming assignments.
科学や工学の授業での 物理モデル
Let me show you one that's actually pretty simple
それに結構込み入った プログラミング課題も採点できます
but fairly visual.
単純ですが視覚的な例を
This is from Stanford's Computer Science 101 class,
ご覧いただきましょう
and the students are supposed to color-correct
これはスタンフォード大の 「コンピュータ科学入門」の
that blurry red image.
課題ですが 学生は 赤いぼんやりした画像の
They're typing their program into the browser,
色を変えます
and you can see they didn't get it quite right, Lady Liberty is still seasick.
ブラウザ上でプログラムを書いて
And so, the student tries again, and now they got it right, and they're told that,
正しくないと 自由の女神が 船酔いしたような画像になります
and they can move on to the next assignment.
もう一度トライして ちゃんと書けたら それと分かり
This ability to interact actively with the material
次の課題へと進みます
and be told when you're right or wrong
能動的に課題に取り組み 答えが正しいか
is really essential to student learning.
間違っているか 分かるというのは
Now, of course we cannot yet grade
学習のために 欠かせないことです
the range of work that one needs for all courses.
もちろん全ての授業の
Specifically, what's lacking is the kind of critical thinking work
全ての課題の採点が できるわけではありません
that is so essential in such disciplines
特に人文 社会科学 経営学などの
as the humanities, the social sciences, business and others.
批判的思考力を見るような
So we tried to convince, for example,
課題の採点には適しません
some of our humanities faculty
そこで選択式の出題方法も
that multiple choice was not such a bad strategy.
そんなに悪くはないと
That didn't go over really well.
人文の先生たちを 説得してみましたが
So we had to come up with a different solution.
あまりうまくは いきませんでした
And the solution we ended up using is peer grading.
それで別な解決法を 見つける必要がありました
It turns out that previous studies show,
その解決法は 学生が 互いを採点するというものです
like this one by Saddler and Good,
このサドラー&グッドのような
that peer grading is a surprisingly effective strategy
過去の研究結果から 相互採点は
for providing reproducible grades.
再現可能な採点 結果が得られる
It was tried only in small classes,
驚くほど効果的な方法 だと分かりました
but there it showed, for example,
小規模でしか
that these student-assigned grades on the y-axis
試されていませんが ここに出ているように
are actually very well correlated
y 軸の学生による採点は
with the teacher-assigned grade on the x-axis.
x 軸の教師による採点と
What's even more surprising is that self-grades,
非常に高い相関を 示しています
where the students grade their own work critically --
さらに驚くのは 自己採点結果で
so long as you incentivize them properly
学生に自分で採点させると—
so they can't give themselves a perfect score --
自分に満点をつけたり しないよう適切に
are actually even better correlated with the teacher grades.
動機付けする 必要がありますが—
And so this is an effective strategy
教師の採点と より高い 相関を示すのです
that can be used for grading at scale,
ですから これは大規模な 採点に使える
and is also a useful learning strategy for the students,
効果的な戦略であり
because they actually learn from the experience.
学生にとっても有用な 学習方法です
So we now have the largest peer-grading pipeline ever devised,
採点の体験から学ぶ ことができるからです
where tens of thousands of students
私たちは今や 史上最大の 相互採点システムを持っており
are grading each other's work,
何万人という学生が
and quite successfully, I have to say.
互いの課題を採点し
But this is not just about students
極めて良い結果が 得られています
sitting alone in their living room working through problems.
学生たちはもっぱら自室で
Around each one of our courses,
1人問題に取り組む わけではありません
a community of students had formed,
それぞれの授業に 受講生の
a global community of people
コミュニティができあがり
around a shared intellectual endeavor.
世界中の学生が
What you see here is a self-generated map
互いの成果を共有しています
from students in our Princeton Sociology 101 course,
ご覧いただいているのは
where they have put themselves on a world map,
プリンストン大の 「社会学入門」の学生の
and you can really see the global reach of this kind of effort.
所在を示した地図で Courseraがいかに広く
Students collaborated in these courses in a variety of different ways.
世界で利用されているか 分かります
First of all, there was a question and answer forum,
学生たちは様々な方法で 互いに協力し合っています
where students would pose questions,
第一に Q&Aフォーラムがあって
and other students would answer those questions.
学生が何か質問を投げると
And the really amazing thing is,
他の学生が答えます
because there were so many students,
これが素晴らしいのは
it means that even if a student posed a question
学生の数が非常に多いため
at 3 o'clock in the morning,
質問が投げられたのが
somewhere around the world,
明け方の3時だろうと
there would be somebody who was awake
世界のどこかには
and working on the same problem.
起きていて同じ問題に 取り組んでいる
And so, in many of our courses,
学生がいるということです
the median response time for a question
そのため Courseraの
on the question and answer forum was 22 minutes.
Q&Aフォーラムにおける
Which is not a level of service I have ever offered to my Stanford students.
質問への回答時間の中央値は たったの22分です
(Laughter)
そのようなレベルのサービスは スタンフォードではとても提供できません
And you can see from the student testimonials
(笑)
that students actually find
学生の声から分かるように
that because of this large online community,
このオンラインコミュニティの
they got to interact with each other in many ways
規模のおかけで
that were deeper than they did in the context of the physical classroom.
学生の交流は 実際の 教室におけるよりも
Students also self-assembled,
広く深いものになっています
without any kind of intervention from us,
学生たちはまた
into small study groups.
教師の側からの 働きかけなしに
Some of these were physical study groups
小さな学習グループを 自主的に作っています
along geographical constraints
あるものは地域限定の 学習グループで
and met on a weekly basis to work through problem sets.
毎週集まって
This is the San Francisco study group,
課題に取り組んでいます
but there were ones all over the world.
これはサンフランシスコの グループですが
Others were virtual study groups,
同じようなものが 世界中にあります
sometimes along language lines or along cultural lines,
一方バーチャルな 学習グループもあって
and on the bottom left there,
言語や文化によって まとまっているものもあれば
you see our multicultural universal study group
左下のもののような
where people explicitly wanted to connect
他の文化圏の人との 交流を望む
with people from other cultures.
ユニバーサルな 多文化の
There are some tremendous opportunities
学習グループもあります
to be had from this kind of framework.
このようなフレームワークから 得られる可能性には
The first is that it has the potential of giving us
膨大なものがあります
a completely unprecedented look
第一に人間の学習について
into understanding human learning.
かつてない洞察を得られる
Because the data that we can collect here is unique.
可能性です
You can collect every click, every homework submission,
ここで集められるデータは 独特のものです
every forum post from tens of thousands of students.
何万という学生による あらゆるクリック
So you can turn the study of human learning
あらゆる宿題の提出 あらゆるフォーラム 投稿データを集められます
from the hypothesis-driven mode
人間の学習の研究を
to the data-driven mode, a transformation that,
仮説駆動でなく
for example, has revolutionized biology.
データ駆動で行うことができます
You can use these data to understand fundamental questions
これは生物学に革命を もたらしたのと同じ変化です
like, what are good learning strategies
これらのデータを使って 根本的な疑問に答えることができます
that are effective versus ones that are not?
効果的な優れた学習戦略と
And in the context of particular courses,
そうでないものは何か?
you can ask questions
個々の授業内容についても
like, what are some of the misconceptions that are more common
学生がよくする勘違いに
and how do we help students fix them?
どんなものがあり どうすれば避けられるか
So here's an example of that,
考えることができます
also from Andrew's Machine Learning class.
これはアンドリューの
This is a distribution of wrong answers
機械学習の授業の例ですが
to one of Andrew's assignments.
ある課題に対する
The answers happen to be pairs of numbers,
間違った答えの 分布を示しています
so you can draw them on this two-dimensional plot.
答えが2つの数字の 組み合わせだったので
Each of the little crosses that you see is a different wrong answer.
二次元平面に プロットできました
The big cross at the top left
小さな×印のそれぞれが 間違った答えを表しています
is where 2,000 students
左上の大きな×印では
gave the exact same wrong answer.
2千人の学生が
Now, if two students in a class of 100
同じ間違った答えをしています
give the same wrong answer,
100人の教室で2人の学生が
you would never notice.
同じ間違いをしても
But when 2,000 students give the same wrong answer,
気付かないでしょうが
it's kind of hard to miss.
2千人が同じ間違いをすれば
So Andrew and his students went in,
見落としようがありません
looked at some of those assignments,
それでアンドリューと学生たちは
understood the root cause of the misconception,
このような課題を調べて
and then they produced a targeted error message
勘違いの原因を突き止めました
that would be provided to every student
そして学生が それと 同じ間違いをしたときに
whose answer fell into that bucket,
エラーメッセージを
which means that students who made that same mistake
出すようにしました
would now get personalized feedback
だから学生は この勘違いに対して
telling them how to fix their misconception much more effectively.
専用のフィードバックを受け
So this personalization is something that one can then build
より効果的に 勘違いを解消できます
by having the virtue of large numbers.
このようなパーソナライゼーションは
Personalization is perhaps
規模によって可能になったものです
one of the biggest opportunities here as well,
パーソナライゼーションは
because it provides us with the potential
ここで一番大きな 可能性かもしれません
of solving a 30-year-old problem.
30年来の問題を
Educational researcher Benjamin Bloom, in 1984,
解決できるかも しれないのですから
posed what's called the 2 sigma problem,
教育の研究者ベンジャミン・ ブルームは 1984年に
which he observed by studying three populations.
2シグマ問題という 問題を提起しました
The first is the population that studied in a lecture-based classroom.
3種類のグループの観察から 見出されたものです
The second is a population of students that studied
第一のグループは教室での 講義で学習します
using a standard lecture-based classroom,
第二のグループも
but with a mastery-based approach,
通常の授業で学習しますが
so the students couldn't move on to the next topic
習得度アプローチを使い
before demonstrating mastery of the previous one.
前の課題を習得しなければ
And finally, there was a population of students
次の課題には進めません
that were taught in a one-on-one instruction using a tutor.
三番目はチューターからの
The mastery-based population was a full standard deviation,
個別指導で教わるグループです
or sigma, in achievement scores better
習得度ベースのグループは
than the standard lecture-based class,
通常の講義ベースのグループよりも
and the individual tutoring gives you 2 sigma
得点が標準偏差(σ)の分だけ 良くなり
improvement in performance.
個別指導のグループでは
To understand what that means,
成績が2σ良くなっています
let's look at the lecture-based classroom,
どういうことかというと
and let's pick the median performance as a threshold.
講義ベースの場合の点数の
So in a lecture-based class,
中央値を閾値としたとき 講義ベースのグループでは
half the students are above that level and half are below.
中央値を閾値としたとき 講義ベースのグループでは
In the individual tutoring instruction,
半数がそれより上 半数がそれより下になりますが
98 percent of the students are going to be above that threshold.
個別指導のグループでは
Imagine if we could teach so that 98 percent of our students
98%がこの閾値よりも 上になります
would be above average.
98%の学生が平均以上 になる教育というのを
Hence, the 2 sigma problem.
考えてみてください
Because we cannot afford, as a society,
これが2σ問題です
to provide every student with an individual human tutor.
社会として学生全員に
But maybe we can afford to provide each student
人間のチューターを割り当てる ことは 不可能ですが
with a computer or a smartphone.
学生全員にコンピュータや スマートフォンを
So the question is, how can we use technology
提供することなら できるでしょう
to push from the left side of the graph, from the blue curve,
問題はテクノロジーによって
to the right side with the green curve?
左の青い曲線を 右の緑の曲線に
Mastery is easy to achieve using a computer,
どこまで近づけられるか ということです
because a computer doesn't get tired
習得度ベースの学習は コンピュータで 容易に実現できます
of showing you the same video five times.
コンピュータは
And it doesn't even get tired of grading the same work multiple times,
同じビデオを5回 繰り返すのを厭いません
we've seen that in many of the examples that I've shown you.
同じ問題を 繰り返し 採点するのも厭いません
And even personalization
それはご覧いただいた例の通りです
is something that we're starting to see the beginnings of,
パーソナライゼーションもまた
whether it's via the personalized trajectory through the curriculum
可能になり始めています
or some of the personalized feedback that we've shown you.
ご覧いただいたような パーソナライズされたカリキュラムや
So the goal here is to try and push,
パーソナライズされたフィードバックを 提供することができます
and see how far we can get towards the green curve.
ここでのゴールは
So, if this is so great, are universities now obsolete?
緑の曲線に向かって どこまで 押し進められるかということです
Well, Mark Twain certainly thought so.
これがそんなに素晴らしいものなら 大学は陳腐化するのでしょうか?
He said that, "College is a place where a professor's lecture notes
マーク・トウェインは 確かにそう考えていました
go straight to the students' lecture notes,
彼はこう言っています 「大学というのは
without passing through the brains of either."
教授の講義ノートが 学生の講義ノートへと 両者の頭脳を介さずに変換される場所である」
(Laughter)
教授の講義ノートが 学生の講義ノートへと 両者の頭脳を介さずに変換される場所である」
I beg to differ with Mark Twain, though.
(笑)
I think what he was complaining about is not
私はマーク・トウェインに 異を唱えたいと思います
universities but rather the lecture-based format
彼が難じているのは 大学というよりは
that so many universities spend so much time on.
多くの大学が多大な 時間を費やしている
So let's go back even further, to Plutarch,
講義ベースの形式です
who said that, "The mind is not a vessel that needs filling,
さらに遡ってプルタルコスは こう言っています
but wood that needs igniting."
「心というのは 満たすべき 容れ物ではなく
And maybe we should spend less time at universities
焚き付けるべき 木のようなものである」
filling our students' minds with content
大学は学生の頭に講義内容を
by lecturing at them, and more time igniting their creativity,
詰め込もうとするのではなく
their imagination and their problem-solving skills
実際の対話を通じて 彼らのクリエイティビティや
by actually talking with them.
想像力や問題解決能力を 焚き付けることに
So how do we do that?
もっと時間を費やすべきでしょう
We do that by doing active learning in the classroom.
どうしたら そうできるのでしょう?
So there's been many studies, including this one,
教室での能動的学習です
that show that if you use active learning,
ここに挙げたものをはじめ 沢山の研究があるのですが
interacting with your students in the classroom,
能動的学習を使い
performance improves on every single metric --
教室で学生との交流を持つと
on attendance, on engagement and on learning
あらゆる指標で 結果が改善されます
as measured by a standardized test.
出席率 参加の度合い
You can see, for example, that the achievement score
標準テストで評価した学習度
almost doubles in this particular experiment.
ご覧のように この実験で
So maybe this is how we should spend our time at universities.
達成度のスコアは ほとんど倍になっています
So to summarize, if we could offer a top quality education
これが大学で時間をかけるべき ことなのかもしれません
to everyone around the world for free,
まとめになりますが 最高の教育を
what would that do? Three things.
世界中の人に無償で 提供できたなら
First it would establish education as a fundamental human right,
何が起きるでしょう? 3つあります
where anyone around the world
第一に教育が 基本的人権 として確立されるでしょう
with the ability and the motivation
動機と能力を持った
could get the skills that they need
世界中の誰もが
to make a better life for themselves,
自分や家族やコミュニティに
their families and their communities.
より良い生活をもたらすために
Second, it would enable lifelong learning.
必要なスキルを手にできる権利です
It's a shame that for so many people,
第二に 生涯学習が 可能になるでしょう
learning stops when we finish high school or when we finish college.
多くの人が 高校や大学を 卒業したときに
By having this amazing content be available,
学びやめてしまうのは 残念なことです
we would be able to learn something new
素晴らしい学習コンテンツが
every time we wanted,
提供されることで 望むときにはいつでも
whether it's just to expand our minds
新しいことを学び
or it's to change our lives.
視野を広げたり
And finally, this would enable a wave of innovation,
生活を変えることができます
because amazing talent can be found anywhere.
そして最後に 新たなイノベーションの 波を生み出すでしょう
Maybe the next Albert Einstein or the next Steve Jobs
ものすごい才能を持った人が どこにいるか分かりません
is living somewhere in a remote village in Africa.
明日のアインシュタインや 明日のスティーブ・ジョブズは
And if we could offer that person an education,
アフリカの僻地の村に いるかもしれません
they would be able to come up with the next big idea
その人たちに教育を 提供できたなら
and make the world a better place for all of us.
彼らは次の大いなる アイデアを生み出し
Thank you very much.
すべての人のため 世界をより良い場所に 変えてくれることでしょう
(Applause)
どうもありがとうございました