English Listening Lesson: AI

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English Speaking Success


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00:00
(upbeat music)
0
171
2583
(musica allegra)
00:06
As we're gonna be looking next,
1
6644
1246
Come vedremo dopo,
00:07
oh, listening activity.
2
7890
1920
oh, attività di ascolto.
00:09
It's gonna be a listening dictation.
3
9810
2490
Sarà un dettato di ascolto.
00:12
Let me just get my notes.
4
12300
1593
Fammi solo prendere i miei appunti.
00:14
So, listening dictation.
5
14910
1710
Quindi, ascolto dettato.
00:16
I've done listening activities in the past
6
16620
3000
Ho svolto attività di ascolto in passato
00:19
and I've tried to do different kinds of activities.
7
19620
3480
e ho provato a svolgere diversi tipi di attività.
00:23
This one really, really will help your listening,
8
23100
3660
Questo ti aiuterà davvero molto ad ascoltare, a
00:26
your speaking, your vocabulary,
9
26760
2430
parlare, a usare il vocabolario,
00:29
everything, right?
10
29190
930
tutto, giusto?
00:30
Pronunciation might also help.
11
30120
2193
Anche la pronuncia potrebbe aiutare.
00:33
Okay, to be all ears, like Leonardo is saying,
12
33180
3660
Ok, essere tutt'orecchi, come dice Leonardo,
00:36
means to listen.
13
36840
2160
significa ascoltare.
00:39
I'm all ears, means I'm ready to listen.
14
39000
4020
Sono tutto orecchie, significa che sono pronto ad ascoltare.
00:43
I'm all ears. I'm ready to listen.
15
43020
3003
Sono tutto orecchie. Sono pronto ad ascoltare.
00:48
So when your boss says, "I want to tell you something,"
16
48510
3240
Quindi quando il tuo capo dice: " Voglio dirti una cosa",
00:51
you can say, "I'm all ears, boss." (chuckles)
17
51750
5000
tu puoi dire: "Sono tutto orecchi, capo". (ridacchia)
00:56
Excellent. Good.
18
56820
1112
Eccellente. Bene.
00:57
Listening dictation.
19
57932
2338
Dettatura in ascolto.
01:00
Okay, let's do it.
20
60270
1413
Ok, facciamolo.
01:02
(upbeat music)
21
62915
2583
(musica allegra)
01:08
♪ Open your ears, open your mind ♪
22
68235
2181
♪ Apri le orecchie, apri la mente ♪
01:10
♪ It's time for a listening exercise ♪
23
70416
2132
♪ È ora di fare un esercizio di ascolto ♪
01:12
♪ Maybe a dictation ♪
24
72548
1611
♪ Forse un dettato ♪
01:14
♪ But without intimidation ♪
25
74159
2134
♪ Ma senza intimidazione ♪
01:16
♪ Maybe a listening bingo ♪
26
76293
1910
♪ Forse un bingo in ascolto ♪
01:18
♪ That can open a new window ♪
27
78203
1603
♪ Questo può aprire una nuova finestra ♪
01:19
♪ To discover your new listening skills ♪
28
79806
2719
♪ Per scoprire la tua nuova capacità di ascolto ♪
01:22
♪ So listen with me ♪
29
82525
3000
♪ Quindi ascolta con me ♪
01:26
- (chuckles) That's it of the listening song.
30
86597
2263
- (ridacchia) Questo è tutto per quanto riguarda la canzone in ascolto.
01:28
Another AI-generated listening song.
31
88860
3390
Un'altra canzone d'ascolto generata dall'intelligenza artificiale.
01:32
Crazy, I know.
32
92250
1290
Pazzesco, lo so.
01:33
Okay, let's do it.
33
93540
1350
Ok, facciamolo.
01:34
We're gonna be doing a listening here.
34
94890
3153
Faremo un ascolto qui.
01:39
We're gonna be looking at the pros and cons of AI.
35
99810
3480
Esamineremo i pro e i contro dell'intelligenza artificiale.
01:43
And just so you know, pros means advantages,
36
103290
4980
E giusto perché tu lo sappia, i pro significano vantaggi
01:48
and cons means disadvantages.
37
108270
3723
e i contro significano svantaggi.
01:53
So what are the pros and cons of AI?
38
113370
3423
Quindi quali sono i pro e i contro dell’intelligenza artificiale?
01:57
So, we do a dictation, which...
39
117690
1890
Quindi facciamo un dettato, che...
01:59
So dictation normally means,
40
119580
2100
Quindi dettatura normalmente significa che
02:01
I want you to write down everything as I speak.
41
121680
3090
voglio che tu scriva tutto mentre parlo.
02:04
However, here, it's a simple version.
42
124770
3600
Tuttavia, qui, è una versione semplice.
02:08
So, in order to help you get a general understanding,
43
128370
4530
Quindi, per aiutarti ad avere una comprensione generale,
02:12
I want you to listen to this talk about AI,
44
132900
4050
voglio che ascolti questo discorso sull'intelligenza artificiale
02:16
and write down three key words that you hear.
45
136950
4680
e scrivi tre parole chiave che senti. Solo
02:21
Only three.
46
141630
1500
tre.
02:23
So listen to everything,
47
143130
2073
Quindi ascolta tutto
02:26
and when you finish listening,
48
146250
2700
e, quando finisci di ascoltare,
02:28
write down the three key words for you.
49
148950
3960
scrivi le tre parole chiave per te. Va
02:32
Okay?
50
152910
1530
bene? Solo
02:34
Only three.
51
154440
1020
tre.
02:35
Don't write down everything.
52
155460
1620
Non scrivere tutto.
02:37
Write down three.
53
157080
1650
Scrivine tre.
02:38
So when the listening finishes,
54
158730
1950
Quindi, quando finisce l'ascolto,
02:40
write down three keywords in the chat,
55
160680
2880
scrivi tre parole chiave nella chat,
02:43
in the YouTube or the Facebook chat, okay?
56
163560
2823
nella chat di YouTube o di Facebook, ok?
02:47
That's it.
57
167820
960
Questo è tutto.
02:48
When you're ready to listen, just give me a thumbs up
58
168780
4350
Quando sei pronto per ascoltare, dammi solo un pollice in su
02:53
so that I know that you're ready to listen, okay?
59
173130
4143
così so che sei pronto per ascoltare, ok?
03:01
Kristen, that is the spelling of pros and cons.
60
181980
2760
Kristen, questa è l' ortografia dei pro e dei contro.
03:04
There is no other spelling.
61
184740
1803
Non c'è altra ortografia.
03:08
Catchy music, Daniela, yes.
62
188970
2220
Musica orecchiabile, Daniela, sì.
03:11
I'll have to share the lyrics with you. (chuckles)
63
191190
3573
Dovrò condividere il testo con te. (ridacchia)
03:17
Mohamed, you're right.
64
197160
1110
Mohamed, hai ragione.
03:18
AI, without any doubt, has pros and cons in tandem.
65
198270
3150
L’intelligenza artificiale, senza alcun dubbio, ha pro e contro insieme. Lo
03:21
It does indeed. We're about to find out.
66
201420
2790
fa davvero. Stiamo per scoprirlo. Va
03:24
Okay.
67
204210
1110
bene.
03:25
Oh, Irene, I love how you are practicing "I'm all ears."
68
205320
3630
Oh, Irene, adoro come ti eserciti a dire "Sono tutto orecchie".
03:28
Okay, I've got your thumbs up. Excellent.
69
208950
2940
Ok, ti ​​ho alzato il pollice. Eccellente.
03:31
We're ready to go. Let's do it.
70
211890
1560
Siamo pronti a partire. Facciamolo.
03:33
Here is the first listening.
71
213450
3090
Ecco il primo ascolto.
03:36
Write down the three key words.
72
216540
2070
Scrivi le tre parole chiave.
03:38
Let's do it.
73
218610
833
Facciamolo.
03:41
I reckon there are numerous benefits to AI.
74
221310
2640
Ritengo che ci siano numerosi vantaggi nell’intelligenza artificiale.
03:43
I mean, talking about AI in the workplace,
75
223950
1890
Voglio dire, parlando di intelligenza artificiale sul posto di lavoro,
03:45
I think it can help automate a lot of operations,
76
225840
2610
penso che possa aiutare ad automatizzare molte operazioni,
03:48
such as recruiting people, doing research,
77
228450
2220
come reclutare persone, fare ricerche,
03:50
analyzing documents and things like that.
78
230670
2340
analizzare documenti e cose del genere.
03:53
I think there's a clear upside for students as well.
79
233010
2160
Penso che ci sia un chiaro vantaggio anche per gli studenti.
03:55
It can be a great tool to help with their research
80
235170
2130
Può essere un ottimo strumento per aiutarli nella ricerca
03:57
so long as they're not overdependent on that
81
237300
1980
purché non ne siano eccessivamente dipendenti
03:59
and understand that they have to adapt the results
82
239280
1860
e capiscano che devono adattare i risultati
04:01
to their context.
83
241140
1353
al loro contesto.
04:05
Now, write down the three key words for you in the chat.
84
245310
3663
Ora scrivi le tre parole chiave per te nella chat.
04:13
I realize it was fast, but deliberately.
85
253110
4503
Mi rendo conto che è stato veloce, ma deliberatamente.
04:26
(Keith clears throat)
86
266602
3167
(Keith si schiarisce la voce)
04:36
Hmm.
87
276660
843
Hmm.
04:46
(Keith clears throat)
88
286964
2252
(Keith si schiarisce la voce)
04:49
♪ Yeah ♪
89
289216
833
♪ Sì ♪
04:50
(upbeat music)
90
290049
2583
(musica allegra)
04:55
- That's more than three words. (chuckles)
91
295859
2520
- Sono più di tre parole. (ridacchia)
04:58
(upbeat music)
92
298379
2583
(musica allegra)
05:03
Okay.
93
303807
1098
Okay.
05:04
(upbeat music)
94
304905
2583
(musica allegra)
05:09
Nice, Artyom. Very nicely organized.
95
309970
2723
Bello, Artyom. Molto ben organizzato.
05:14
Don't worry, one word is good.
96
314490
1711
Non preoccuparti, una parola è buona.
05:16
(upbeat music)
97
316201
2583
(musica allegra)
05:20
Hmm.
98
320660
902
Hmm.
05:21
(upbeat music)
99
321562
2583
(musica allegra)
05:30
Okay.
100
330464
833
Okay.
05:34
So, clearly, that there are lots of possibilities, right?
101
334200
2883
Quindi, chiaramente, ci sono molte possibilità, giusto?
05:38
I think quite popular, a lot of you have written down,
102
338610
3780
Penso che sia molto popolare, molti di voi hanno scritto,
05:42
okay, "recruiting."
103
342390
1227
ok, "reclutamento".
05:46
A lot of you written recruiting.
104
346470
1600
Molti di voi hanno scritto di reclutamento.
05:48
"Automate," a lot of you written, automate.
105
348967
3056
"Automatizza", hanno scritto molti di voi, automatizza.
05:53
"Student," a lot of you have done student.
106
353497
2786
"Studente", molti di voi hanno fatto studente.
05:57
What else?
107
357690
833
Cos'altro?
05:58
"Workplace."
108
358523
833
"Posto di lavoro." La
05:59
"Research" was quite common.
109
359356
1697
"ricerca" era abbastanza comune.
06:06
"Benefits," a few of you have written.
110
366577
1946
"Vantaggi", hanno scritto alcuni di voi.
06:09
Okay, so I'm just picking out some of the key words
111
369990
4530
Ok, sto solo selezionando alcune delle parole chiave
06:14
that you've got.
112
374520
1323
che hai.
06:17
The most common ones that come up.
113
377490
2433
Quelli più comuni che emergono.
06:21
"Context."
114
381577
833
"Contesto."
06:22
It's funny how the last word
115
382410
1530
È divertente come spesso l'ultima parola sia
06:23
is often the one that you remember.
116
383940
3300
quella che ricordi.
06:27
Okay, that's great. That's really, really good.
117
387240
2280
Ok, è fantastico. E' davvero, davvero bello.
06:29
Now, we're gonna listen again,
118
389520
3180
Ora ascolteremo di nuovo,
06:32
but here, I want you to listen again
119
392700
4440
ma qui voglio che ascolti di nuovo
06:37
and add the word before the three key words that you wrote.
120
397140
4923
e aggiungi la parola prima delle tre parole chiave che hai scritto. Va
06:43
Okay?
121
403740
930
bene?
06:44
So if you wrote, for example...
122
404670
3570
Quindi se hai scritto, per esempio...
06:48
Let me add this up here.
123
408240
1200
Lasciami aggiungere questo qui.
06:50
If you wrote recruiting,
124
410940
1743
Se hai scritto reclutamento,
06:53
what was the word before recruiting?
125
413700
2673
qual era la parola prima di reclutare?
06:57
If you wrote automate,
126
417930
2970
Se hai scritto automatizzare,
07:00
what was the word before automate?
127
420900
2403
qual era la parola prima di automatizzare?
07:04
What was the word before student?
128
424380
2640
Qual era la parola prima di studente?
07:07
What was the word before research?
129
427020
2820
Qual era la parola prima della ricerca?
07:09
What was the word before benefits?
130
429840
3030
Qual era la parola prima di benefici?
07:12
What was the word before context?
131
432870
2070
Qual era la parola prima del contesto?
07:14
So listen again and add the word
132
434940
3810
Quindi ascolta di nuovo e aggiungi la parola
07:18
before the three key words that you wrote.
133
438750
3480
prima delle tre parole chiave che hai scritto.
07:22
Right?
134
442230
833
Giusto?
07:24
So now you are listening for a bit more detail.
135
444120
3393
Quindi ora stai ascoltando per un po' più di dettagli. Va
07:28
Okay? Let's do it.
136
448530
2550
bene? Facciamolo.
07:31
We're gonna listen again.
137
451080
1380
Ascolteremo ancora.
07:32
Ready? Thumbs up.
138
452460
2070
Pronto? Pollice su.
07:34
I think you're ready. Let's do it.
139
454530
1700
Penso che tu sia pronto. Facciamolo.
07:39
I reckon there are numerous benefits to AI.
140
459780
2640
Ritengo che ci siano numerosi vantaggi nell’intelligenza artificiale.
07:42
I mean, talking about AI in the workplace,
141
462420
1920
Voglio dire, parlando di intelligenza artificiale sul posto di lavoro,
07:44
I think it can help automate a lot of operations,
142
464340
2580
penso che possa aiutare ad automatizzare molte operazioni,
07:46
such as recruiting people, doing research,
143
466920
2250
come reclutare persone, fare ricerche,
07:49
analyzing documents and things like that.
144
469170
2310
analizzare documenti e cose del genere.
07:51
I think there's a clear upside for students as well.
145
471480
2160
Penso che ci sia un chiaro vantaggio anche per gli studenti.
07:53
It can be a great tool to help with their research
146
473640
2130
Può essere un ottimo strumento per aiutarli nella ricerca
07:55
so long as they're not overdependent on that
147
475770
1980
purché non ne siano eccessivamente dipendenti
07:57
and understand that they have to adapt the results
148
477750
1860
e capiscano che devono adattare i risultati
07:59
to their context.
149
479610
1383
al loro contesto.
08:03
Hmm.
150
483131
5000
Hmm. Va
08:11
Okay.
151
491822
833
bene.
08:13
Now, we're gonna listen again
152
493920
4420
Ora ascolteremo di nuovo
08:19
and you can add the word or phrase
153
499440
2920
e potrai aggiungere la parola o la frase
08:23
before the three key words
154
503430
2110
prima delle tre parole chiave
08:29
or after the three key words.
155
509310
2763
o dopo le tre parole chiave.
08:41
So it may also be that you add the word after.
156
521010
3363
Quindi potrebbe anche darsi che tu aggiunga la parola dopo.
08:46
We're trying to identify collocations, right?
157
526890
3003
Stiamo cercando di identificare le collocazioni, giusto?
08:54
Yeah. So excellent.
158
534000
1200
Sì. Così eccellente.
08:55
Some of you are getting, for example,
159
535200
2130
Alcuni di voi, ad esempio,
08:57
Moji has said, "Numerous benefits." (chuckles)
160
537330
5000
Moji ha detto: "Numerosi vantaggi". (ridacchia)
09:03
"Do research,"
161
543307
2520
"Fare ricerche",
09:05
"adapt context,"
162
545827
2180
"adattare il contesto",
09:09
"to help with their research."
163
549067
1523
"per aiutarli nella ricerca".
09:10
So you may need a phrase, not just a sentence,
164
550590
3510
Quindi potresti aver bisogno di una frase, non solo di una frase,
09:14
but a whole phrase.
165
554100
2257
ma di un'intera frase.
09:16
"Help, result to," yeah.
166
556357
2910
"Aiuto, risultato", sì.
09:19
"Ready," okay.
167
559267
1376
"Pronto", va bene.
09:23
"New, great, adapt." Yeah.
168
563017
3233
"Nuovo, fantastico, adattato." Sì.
09:26
So, it's the word or phrase before or after.
169
566250
4620
Quindi è la parola o la frase prima o dopo.
09:30
Let me play one more time. Here we go.
170
570870
2343
Fammi giocare ancora una volta. Eccoci qui.
09:35
I reckon there are numerous benefits to AI.
171
575940
2640
Ritengo che ci siano numerosi vantaggi nell’intelligenza artificiale.
09:38
I mean, talking about AI in the workplace,
172
578580
1890
Voglio dire, parlando di intelligenza artificiale sul posto di lavoro,
09:40
I think it can help automate a lot of operations,
173
580470
2580
penso che possa aiutare ad automatizzare molte operazioni,
09:43
such as recruiting people, doing research,
174
583050
2250
come reclutare persone, fare ricerche,
09:45
analyzing documents and things like that.
175
585300
2340
analizzare documenti e cose del genere.
09:47
I think there's a clear upside for students as well.
176
587640
2160
Penso che ci sia un chiaro vantaggio anche per gli studenti.
09:49
It can be a great tool to help with their research
177
589800
2100
Può essere un ottimo strumento per aiutarli nella ricerca
09:51
so long as they're not overdependent on that
178
591900
2010
purché non ne siano eccessivamente dipendenti
09:53
and understand that they have to adapt the results
179
593910
1830
e capiscano che devono adattare i risultati
09:55
to their context.
180
595740
1353
al loro contesto.
10:01
So I think we heard "people," "recruiting people."
181
601440
3417
Quindi penso che abbiamo sentito "persone", "reclutare persone".
10:11
I think we heard, "it can help with research."
182
611167
2956
Penso che abbiamo sentito, " può aiutare con la ricerca."
10:15
You've already mentioned "numerous benefits."
183
615720
4020
Hai già menzionato "numerosi vantaggi".
10:19
A few of you have already mentioned that.
184
619740
2050
Alcuni di voi lo hanno già menzionato.
10:25
Yeah, "adapt to their context."
185
625050
1890
Sì, "adattarsi al contesto".
10:26
Yes, "adapt to their context."
186
626940
3267
Sì, "adattarsi al contesto".
10:36
Any others? "Recruiting people."
187
636480
2070
Chiunque altro? "Reclutare persone."
10:38
Excellent. Good.
188
638550
1143
Eccellente. Bene.
10:41
"Adapt their result to the context."
189
641347
2540
"Adattare il risultato al contesto."
10:46
"Their result to the context."
190
646627
3470
"Il loro risultato al contesto." Carino
10:52
Nice.
191
652680
833
.
10:56
"Automated research."
192
656437
2240
"Ricerca automatizzata."
11:02
I'll put that in.
193
662160
1447
Lo inserirò.
11:03
"Such as recruiting." Gabriela, very good, yes.
194
663607
3743
"Come il reclutamento". Gabriela, molto brava, sì.
11:07
Yeah.
195
667350
833
Sì.
11:10
I think you're right, "such as."
196
670500
2157
Penso che tu abbia ragione, "come."
11:13
What else do we got?
197
673530
1113
Cos'altro abbiamo?
11:15
"Talking about the workplace."
198
675967
2090
"Parliamo del posto di lavoro."
11:20
"To help with their research."
199
680737
2180
"Per aiutare con la loro ricerca."
11:23
"To help with their research."
200
683827
1883
"Per aiutare con la loro ricerca."
11:25
So automate research, it can help with their research.
201
685710
3240
Quindi automatizzare la ricerca può aiutare con la loro ricerca.
11:28
Yes, "with their research."
202
688950
2247
Sì, "con le loro ricerche". Carino
11:35
Nice. Good.
203
695400
1320
. Bene.
11:36
Anything else?
204
696720
833
Qualunque altra cosa?
11:37
"With student." What do we have with student?
205
697553
1994
"Con lo studente." Cosa abbiamo con lo studente?
11:40
"Offside student."
206
700507
1440
"Studente fuorigioco."
11:41
"Upside student as well."
207
701947
2693
"Anche studente upside."
11:44
Okay, let's put "upside student."
208
704640
1977
Ok, mettiamo "studente positivo".
11:47
I'm not sure about that, but we'll put that for the moment.
209
707700
3720
Non ne sono sicuro, ma lo mettiamo per il momento.
11:51
Any others?
210
711420
1113
Chiunque altro?
11:53
Nadia says, "I think automate."
211
713490
3090
Nadia dice: "Penso che automatizzi".
11:56
Yeah, there's something about "I think," absolutely.
212
716580
5000
Sì, c'è qualcosa nel "penso", assolutamente. Va
12:02
Okay. Excellent.
213
722310
1890
bene. Eccellente.
12:04
Lots of good ideas.
214
724200
1650
Molte buone idee
12:05
I'm gonna play it one more time and let's check.
215
725850
2400
Lo riproverò ancora una volta e controlliamo.
12:10
I reckon there are numerous benefits to AI.
216
730830
2610
Ritengo che ci siano numerosi vantaggi nell’intelligenza artificiale.
12:13
I mean, talking about AI in the workplace,
217
733440
1920
Voglio dire, parlando di intelligenza artificiale sul posto di lavoro,
12:15
I think it can help automate a lot of operations,
218
735360
2580
penso che possa aiutare ad automatizzare molte operazioni,
12:17
such as recruiting people, doing research,
219
737940
2220
come reclutare persone, fare ricerche,
12:20
analyzing documents and things like that.
220
740160
2340
analizzare documenti e cose del genere.
12:22
I think there's a clear upside for students as well.
221
742500
2190
Penso che ci sia un chiaro vantaggio anche per gli studenti.
12:24
It can be a great tool to help with their research
222
744690
2100
Può essere un ottimo strumento per aiutarli nella ricerca
12:26
so long as they're not overdependent on that
223
746790
1980
purché non ne siano eccessivamente dipendenti
12:28
and understand that they have to adapt the results
224
748770
1890
e capiscano che devono adattare i risultati
12:30
to their context.
225
750660
1323
al loro contesto.
12:33
We're pretty good. We're very, very good.
226
753600
1920
Siamo abbastanza bravi. Siamo molto, molto bravi.
12:35
Yes. I think upside for students, right?
227
755520
4023
SÌ. Penso che sia un vantaggio per gli studenti, giusto?
12:40
This bit I think needs changing.
228
760800
2280
Penso che questa parte debba essere cambiata.
12:43
This is not quite right.
229
763080
1623
Questo non è del tutto corretto. Si
12:46
It talks about doing research.
230
766050
1950
parla di fare ricerca.
12:48
So I think I've made a mistake here.
231
768000
2040
Quindi penso di aver fatto un errore qui.
12:50
Not automating research.
232
770040
2310
Non automatizzare la ricerca.
12:52
Help automate.
233
772350
1323
Aiuta ad automatizzare.
12:55
Rache says, "Help automate."
234
775840
2027
Rache dice: "Aiuta l'automazione".
12:59
It will help automate.
235
779910
1230
Aiuterà ad automatizzare.
13:01
Anything else on automate?
236
781140
1473
Qualcos'altro sull'automazione?
13:06
"Adapt the research."
237
786727
1610
"Adattare la ricerca."
13:09
"Help automate" we've got as well.
238
789457
2456
Abbiamo anche "Aiuta ad automatizzare".
13:16
So maybe that was it. Okay.
239
796410
1923
Quindi forse era proprio così. Va bene.
13:21
Excellent.
240
801030
833
13:21
So what we've done here, basically,
241
801863
1660
Eccellente.
Quindi quello che abbiamo fatto qui, fondamentalmente, è
13:24
we've been listening for a key word to help us focus,
242
804990
3690
stato ascoltare una parola chiave che ci aiutasse a concentrarci,
13:28
and then try to extend the phrase as we listen more,
243
808680
5000
e poi provare ad estendere la frase mentre ascoltiamo di più,
13:33
building our general understanding
244
813870
2790
costruendo la nostra comprensione generale
13:36
and overall understanding.
245
816660
1443
e complessiva.
13:39
Okay, I'm gonna move forward and do one last activity.
246
819210
4260
Ok, vado avanti e farò un'ultima attività.
13:43
And here, I want to help with understanding specific words
247
823470
4290
E qui, voglio aiutare a comprendere parole
13:47
and collocations.
248
827760
1353
e collocazioni specifiche.
13:51
Now, you've already got some collocations,
249
831000
3900
Ora, hai già alcune collocazioni,
13:54
but let's listen one more time
250
834900
1650
ma ascoltiamo ancora una volta
13:56
and try and fill in the gaps here, okay?
251
836550
3900
e proviamo a colmare le lacune qui, ok?
14:00
We're going to listen to the full talk.
252
840450
3030
Ascolteremo il discorso completo.
14:03
So, just then we heard the first part of the talk.
253
843480
5000
Quindi, proprio in quel momento abbiamo ascoltato la prima parte del discorso.
14:09
We're gonna listen now to the full talk,
254
849150
2610
Ascolteremo ora il discorso completo,
14:11
which is a bit longer, but it's a bit slower,
255
851760
3210
che è un po' più lungo, ma è un po' più lento,
14:14
and let's fill in the gaps.
256
854970
2490
e colmiamo le lacune.
14:17
There are blank benefits,
257
857460
2250
Ci sono vantaggi vuoti,
14:19
such as blank people,
258
859710
2370
come le persone vuote,
14:22
there is a blank upside,
259
862080
2580
c'è un lato positivo vuoto,
14:24
to blank learning,
260
864660
1830
l'apprendimento vuoto,
14:26
the downside of privacy blank.
261
866490
2190
lo svantaggio della privacy vuota. Va
14:28
Okay.
262
868680
833
bene.
14:29
So you can just put the number in the chat
263
869513
2527
Quindi puoi semplicemente inserire il numero nella chat
14:32
and then put the word there.
264
872040
1803
e poi inserire la parola lì.
14:34
Okay, let's do it.
265
874980
1500
Ok, facciamolo.
14:36
Let's have a listen to the full talk.
266
876480
4623
Ascoltiamo il discorso completo.
14:45
I reckon there are numerous benefits to AI.
267
885720
3270
Ritengo che ci siano numerosi vantaggi nell’intelligenza artificiale.
14:48
I mean, talking about AI in the workplace,
268
888990
2670
Voglio dire, parlando di intelligenza artificiale sul posto di lavoro,
14:51
I think it can help automate a lot of operations,
269
891660
2700
penso che possa aiutare ad automatizzare molte operazioni,
14:54
such as recruiting people, doing research,
270
894360
3000
come reclutare persone, fare ricerche,
14:57
analyzing documents and things like that.
271
897360
3240
analizzare documenti e cose del genere.
15:00
I think there's also a clear upside for students as well.
272
900600
3570
Penso che ci sia un chiaro vantaggio anche per gli studenti.
15:04
It can be a great tool to help with their research
273
904170
2640
Può essere un ottimo strumento per aiutarli nella ricerca
15:06
so long as they're not over dependent on that
274
906810
2790
purché non ne dipendano eccessivamente
15:09
and understand that they have to adapt the results
275
909600
2640
e capiscano che devono adattare i risultati
15:12
to their context.
276
912240
2070
al loro contesto.
15:14
As well as that,
277
914310
1290
Inoltre,
15:15
I think AI is becoming more and more powerful in education
278
915600
4770
penso che l’intelligenza artificiale stia diventando sempre più potente nell’istruzione
15:20
to personalize learning.
279
920370
1800
per personalizzare l’apprendimento.
15:22
So, for example, if you want to learn a language,
280
922170
2790
Quindi, ad esempio, se vuoi imparare una lingua,
15:24
there are apps now that use AI
281
924960
2070
ora ci sono app che utilizzano l’intelligenza artificiale
15:27
to adapt your learning to your level,
282
927030
2850
per adattare il tuo apprendimento al tuo livello,
15:29
to your mother tongue, and to your context.
283
929880
3690
alla tua lingua madre e al tuo contesto.
15:33
The big downside, as I mentioned,
284
933570
2190
Il grande svantaggio, come ho già detto,
15:35
is over dependence on AI,
285
935760
2250
è l’eccessiva dipendenza dall’intelligenza artificiale,
15:38
which is a slippery slope to us becoming very lazy
286
938010
4260
che è un terreno scivoloso per noi che diventiamo molto pigri
15:42
and not making an effort to think and be creative.
287
942270
3360
e non facciamo uno sforzo per pensare ed essere creativi.
15:45
And of course there's the downside of privacy concerns
288
945630
3570
E ovviamente c'è lo svantaggio dei problemi di privacy
15:49
where AI-driven software may be using our personal data
289
949200
4920
in cui il software basato sull'intelligenza artificiale potrebbe utilizzare i nostri dati personali
15:54
without consent.
290
954120
1503
senza consenso.
16:01
Okay, let's have a look at your answers.
291
961740
3630
Ok, diamo un'occhiata alle tue risposte.
16:05
Let's see what you've got over here.
292
965370
1620
Vediamo cosa hai qui.
16:06
Let's have a quick look.
293
966990
1200
Diamo una rapida occhiata.
16:09
(upbeat music)
294
969584
2583
(musica allegra)
16:18
Hmm.
295
978011
973
16:18
(upbeat music)
296
978984
2583
Hmm.
(musica allegra)
16:38
Mm.
297
998259
833
Mm.
16:42
Hmm.
298
1002418
833
Hmm.
16:44
Oh, Alex, you're so well organized.
299
1004730
2717
Oh, Alex, sei così ben organizzato.
16:47
(upbeat music)
300
1007447
2583
(musica allegra)
16:54
Artyom as well.
301
1014990
1377
Anche Artyom.
16:56
(upbeat music)
302
1016367
2583
(musica allegra)
17:02
And Dhoni.
303
1022130
1053
E Dhoni.
17:05
You're part of the organized gang.
304
1025280
2238
Fai parte della banda organizzata.
17:07
(upbeat music)
305
1027518
2583
(musica allegra) Ci siamo
17:16
Almost there, Muhammad, almost.
306
1036740
2517
quasi, Muhammad, quasi.
17:19
(upbeat music)
307
1039257
2583
(musica allegra)
17:22
Nice.
308
1042920
833
Bello.
17:25
Okay, excellent. You're there.
309
1045780
1760
Ok, eccellente. Tu sei qui.
17:27
I mean, you are getting just about all of them.
310
1047540
2250
Voglio dire, li stai ricevendo quasi tutti.
17:29
Just to show you the actual answers here,
311
1049790
2670
Giusto per mostrarvi le risposte concrete,
17:32
there are "numerous benefits"
312
1052460
3367
ci sono "numerosi vantaggi"
17:35
"such as recruiting people,"
313
1055827
1980
"come il reclutamento di persone", "
17:37
"a clear upside,"
314
1057807
2130
un chiaro vantaggio",
17:39
"personalized learning,"
315
1059937
1800
"apprendimento personalizzato",
17:41
"privacy concerns."
316
1061737
1823
"preoccupazioni sulla privacy".
17:43
And there are your collocations, right?
317
1063560
3060
E ci sono le tue collocazioni, giusto?
17:46
Okay, great.
318
1066620
2190
Ok, fantastico.
17:48
Now, we're gonna listen a final time,
319
1068810
5000
Ora ascolteremo un'ultima volta,
17:55
but I'm gonna show you the full text, okay?
320
1075380
2700
ma ti mostrerò il testo completo, ok?
17:58
So as you listen, you can read as well
321
1078080
3510
Quindi mentre ascolti, puoi anche leggere
18:01
and put everything together.
322
1081590
2583
e mettere tutto insieme.
18:05
Let's do that.
323
1085850
833
Facciamolo.
18:06
I'll put it all through
324
1086683
1027
Lo metterò tutto
18:07
and we'll listen the full script at the same time.
325
1087710
2970
e ascolteremo la sceneggiatura completa allo stesso tempo.
18:10
So you can read and listen at the same time.
326
1090680
2790
Quindi puoi leggere e ascoltare allo stesso tempo.
18:13
Let's do it.
327
1093470
833
Facciamolo.
18:16
I reckon there are numerous benefits to AI.
328
1096830
3240
Ritengo che ci siano numerosi vantaggi nell’intelligenza artificiale.
18:20
I mean, talking about AI in the workplace,
329
1100070
2700
Voglio dire, parlando di intelligenza artificiale sul posto di lavoro,
18:22
I think it can help automate a lot of operations,
330
1102770
2670
penso che possa aiutare ad automatizzare molte operazioni,
18:25
such as recruiting people, doing research,
331
1105440
3000
come reclutare persone, fare ricerche,
18:28
analyzing documents and things like that.
332
1108440
3300
analizzare documenti e cose del genere.
18:31
I think there's also a clear upside for students as well.
333
1111740
3540
Penso che ci sia un chiaro vantaggio anche per gli studenti.
18:35
It can be a great tool to help with their research
334
1115280
2610
Può essere un ottimo strumento per aiutarli nella ricerca
18:37
so long as they're not overdependent on that
335
1117890
2820
purché non ne siano eccessivamente dipendenti
18:40
and understand that they have to adapt the results
336
1120710
2610
e capiscano che devono adattare i risultati
18:43
to their context.
337
1123320
2100
al loro contesto.
18:45
As well as that,
338
1125420
1260
Oltre a ciò,
18:46
I think AI is becoming more and more powerful in education
339
1126680
4800
penso che l’intelligenza artificiale stia diventando sempre più potente nell’educazione
18:51
to personalized learning.
340
1131480
1800
all’apprendimento personalizzato.
18:53
So, for example, if you want to learn a language,
341
1133280
2790
Quindi, ad esempio, se vuoi imparare una lingua,
18:56
there are apps now that use AI
342
1136070
2040
ora ci sono app che utilizzano l’intelligenza artificiale
18:58
to adapt your learning to your level,
343
1138110
2880
per adattare il tuo apprendimento al tuo livello,
19:00
to your mother tongue, and to your context.
344
1140990
3690
alla tua lingua madre e al tuo contesto.
19:04
The big downside, as I mentioned, is overdependence on AI,
345
1144680
4440
Il grande svantaggio, come ho già detto, è l’eccessiva dipendenza dall’intelligenza artificiale,
19:09
which is a slippery slope to us becoming very lazy
346
1149120
4260
che è un terreno scivoloso per noi che diventiamo molto pigri
19:13
and not making an effort to think and be creative.
347
1153380
3360
e non facciamo uno sforzo per pensare ed essere creativi.
19:16
And of course, there's the downside of privacy concerns,
348
1156740
3570
E, naturalmente, c’è lo svantaggio dei problemi di privacy,
19:20
where AI-driven software may be using our personal data
349
1160310
4890
in quanto i software basati sull’intelligenza artificiale potrebbero utilizzare i nostri dati personali
19:25
without consent.
350
1165200
1533
senza consenso.
19:27
Hmm, indeed. Okay.
351
1167990
3090
Mmm, infatti. Va bene.
19:31
So there you have it. That's the whole thing.
352
1171080
2283
Così il gioco è fatto. Questo è tutto.
19:34
Now, I was gonna mention something,
353
1174710
2553
Ora, stavo per menzionare qualcosa,
19:38
something which I think is important, right, with listening.
354
1178610
2940
qualcosa che penso sia importante, giusto, con l'ascolto.
19:41
You'll notice when we do listening,
355
1181550
2460
Noterai quando ascoltiamo,
19:44
how many times did we listen?
356
1184010
2313
quante volte abbiamo ascoltato?
19:47
Five, six, maybe seven.
357
1187190
4410
Cinque, sei, forse sette.
19:51
We listened a lot of times. Okay.
358
1191600
2883
Abbiamo ascoltato molte volte. Va bene.
19:56
There's a big difference between listening in the IELTS test
359
1196220
4810
C'è una grande differenza tra l' ascolto nel test IELTS
20:02
and listening in practice.
360
1202070
1983
e l'ascolto nella pratica.
20:05
When you listen in the IELTS test,
361
1205190
2070
Quando ascolti nel test IELTS,
20:07
you listen one time, usually.
362
1207260
2613
di solito ascolti una volta.
20:12
Well, yes, let's say one time.
363
1212030
1980
Ebbene sì, diciamo una volta.
20:14
Because they are testing your listening.
364
1214010
2553
Perché stanno mettendo alla prova il tuo ascolto.
20:17
When you're practicing,
365
1217610
1920
Quando pratichi,
20:19
you should listen six or seven times,
366
1219530
5000
dovresti ascoltare sei o sette volte,
20:24
because the goal is not to test.
367
1224690
4410
perché l'obiettivo non è testare.
20:29
The goal is to develop your listening skill.
368
1229100
3663
L’obiettivo è sviluppare la tua capacità di ascolto.
20:34
So why do I do all these exercises, right?
369
1234050
3660
Allora perché faccio tutti questi esercizi, giusto?
20:37
Why do I do all of this around picking three key words,
370
1237710
4613
Perché faccio tutto questo scegliendo tre parole chiave,
20:45
adding words before and after,
371
1245540
2970
aggiungendo parole prima e dopo,
20:48
is we're developing your listening skill.
372
1248510
2910
stiamo sviluppando la tua capacità di ascolto.
20:51
You're listening again and adding,
373
1251420
2400
Ascolti di nuovo e aggiungi,
20:53
listening again and adding,
374
1253820
2040
ascolti di nuovo e aggiungi,
20:55
so you're understanding more each time.
375
1255860
3063
così capisci ogni volta di più.
21:00
And then we're doing another check of collocations.
376
1260120
3840
E poi stiamo facendo un altro controllo delle collocazioni.
21:03
And then we're doing the final check
377
1263960
2820
E poi stiamo facendo il controllo finale
21:06
of listening and reading.
378
1266780
1860
dell'ascolto e della lettura.
21:08
So there's lots of listening.
379
1268640
2280
Quindi c'è molto da ascoltare.
21:10
So you're developing the skill.
380
1270920
1500
Quindi stai sviluppando l'abilità.
21:12
You're not testing, you're developing.
381
1272420
2673
Non stai testando, stai sviluppando.
21:16
The IELTS test is for testing.
382
1276410
1950
Il test IELTS è per testare.
21:18
So it's really important in your practice
383
1278360
2550
Quindi è davvero importante nella tua pratica
21:20
that you listen six, or seven, or eight times, okay?
384
1280910
4590
ascoltare sei, sette o otto volte, ok?
21:25
If you're a teacher out there,
385
1285500
2640
Se sei un insegnante là fuori,
21:28
please don't let your students listen once or twice.
386
1288140
3960
per favore non lasciare che i tuoi studenti ascoltino una o due volte.
21:32
Let your students listen many times
387
1292100
3030
Lascia che i tuoi studenti ascoltino più volte
21:35
so they can develop the listening skill.
388
1295130
2643
in modo che possano sviluppare la capacità di ascolto.
21:38
Bam. That's the message for today. (chuckles)
389
1298820
3210
Bam. Questo è il messaggio di oggi. (ridacchia)
21:42
That's listening.
390
1302030
1260
Questo è ascoltare.
21:43
How cool is that?
391
1303290
1290
Quant'è fico?
21:44
Well, (chuckles) it's okay.
392
1304580
1889
Bene, (ridacchia) va bene.
21:46
(soft upbeat music)
393
1306469
3575
(musica dolce e allegra)
21:50
(upbeat music)
394
1310044
2583
(musica allegra)

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