How to train employees to have difficult conversations | Tamekia MizLadi Smith

113,946 views ・ 2018-08-20

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

المترجم: Abdellatif ZOUMHANE المدقّق: Riyad Almubarak
00:12
We live in a world where the collection of data
0
12968
2198
نحن نعيش في عالم حيث جمع البيانات
00:15
is happening 24 hours a day, seven days a week,
1
15190
2548
يحدث على مدار 24 ساعة في اليوم، سبعة أيام في الأسبوع،
00:17
365 days a year.
2
17762
2293
365 يومًا في السنة.
00:20
This data is usually collected by what we call a front-desk specialist now.
3
20730
4323
عادة ما يتم جمع هذه البيانات بواسطة من نسميه موظف مكتب الاستقبال الآن،
00:25
These are the retail clerks at your favorite department stores,
4
25077
3120
بائعو التقسيط في المتاجر الكبرى المفضلة لديكم،
00:28
the cashiers at the grocery stores,
5
28221
2443
أمناء الصندوق في محلات البقالة،
00:30
the registration specialists at the hospital
6
30688
2605
متخصصو التسجيل في المستشفى
00:33
and even the person that sold you your last movie ticket.
7
33317
3114
وحتى الشخص الذي باع لك آخر تذكرة فيلم.
00:36
They ask discreet questions, like: "May I please have your zip code?"
8
36908
3875
يسألون أسئلة سرية، مثل: "هل من الممكن أن أحصل على الرمز البريدي الخاص بك؟"
00:40
Or, "Would you like to use your savings card today?"
9
40807
3111
أو: "هل ترغب في استخدام بطاقة التوفير الخاصة بك اليوم؟"
00:44
All of which gives us data.
10
44369
2309
كل ذلك يعطينا البيانات.
00:46
However, the conversation becomes a little bit more complex
11
46702
4587
ومع ذلك، فإن المحادثة تصبح أكثر تعقيدًا قليلًا
00:51
when the more difficult questions need to be asked.
12
51313
3318
عندما يصبح من الضروري طرح أسئلة أكثر صعوبة
00:54
Let me tell you a story, see.
13
54655
1793
دعوني أروي لكم قصة،
00:56
Once upon a time, there was a woman named Miss Margaret.
14
56750
3018
ذات مرة كانت هناك امرأة تدعى الآنسة مارجريت.
00:59
Miss Margaret had been a front-desk specialist
15
59792
2151
كانت الآنسة مارغريت أخصائية مكتب استقبال
01:01
for almost 20 years.
16
61967
1460
منذ ما يقرب 20 عامًا.
01:03
And in all that time, she has never, and I do mean never,
17
63451
3817
وفي كل هذا الوقت، وأنا أقصد أبداً
01:07
had to ask a patient their gender, race or ethnicity.
18
67292
3520
لم تطلب من زبون جنسه، أو العرق.
01:10
Because, see, now Miss Margaret has the ability to just look at you.
19
70836
3223
لأن السيدة مارغريت لديها القدرة بمجرد النظر إليك.
01:14
Uh-huh.
20
74083
1158
آه، هاه،
01:15
And she can tell if you are a boy or a girl,
21
75265
2777
ويمكن أن تقول إذا كنت فتى أو بنت،
01:18
black or white, American or non-American.
22
78066
3237
أسود أو أبيض، أمريكي أو غير أمريكي.
01:21
And in her mind, those were the only categories.
23
81327
3238
وفي عقلها، كانت تلك الفئات الوحيدة.
01:24
So imagine that grave day,
24
84589
2016
فتخيل ذلك اليوم الصعب،
01:26
when her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
25
86629
4893
عندما دعتها مشرفتها الوقحة لاجتماع "تغيير كل شيء"
01:31
and told her that would have to ask each and every last one of her patients
26
91546
3634
وأخبرتها أن عليها أن تسأل كل واحد من زبائنها
01:35
to self-identify.
27
95204
1405
للتعرف عليه.
01:36
She gave her six genders, eight races and over 100 ethnicities.
28
96633
4770
أعطت لها ستة أنواع، ثمانية أصول وأكثر من 100 عرق.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
29
101427
2588
حسنا، الآن، فزعت الآنسة مارجريت
01:44
I mean, highly offended.
30
104039
1397
أعني، أحست بالإهانة
01:45
So much so that she marched down to that human-resource department
31
105460
3331
لدرجة أنها سارت إلى أسفل قسم الموارد البشرية
01:48
to see if she was eligible for an early retirement.
32
108815
2524
لمعرفة ما إذا كانت مؤهلة للتقاعد المبكر.
01:51
And she ended her rant by saying
33
111363
1960
وأنهت صراخها بالقول
01:53
that her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
34
113347
4870
أن مشرفتها الوقحة دعتها لهذا الاجتماع "تغيير كل شيء"
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
118241
2024
دون، دون، حتى، حتى،
02:00
bring, bring food, food, food, food.
36
120289
3028
إحضار، إحضار طعام، طعام، طعام.
02:03
(Laughter)
37
123341
1154
(ضحك)
02:04
(Applause) (Cheers)
38
124519
5067
(تصفيق) (هتاف)
02:10
You know you've got to bring food to these meetings.
39
130681
2434
تعرفون أنه يجب إحضار طعام لمثل هذه الاجتماعات.
02:13
(Laughter)
40
133139
2343
(ضحك)
02:15
Anyway.
41
135506
1159
على أي حال.
02:16
(Laughter)
42
136689
1508
(ضحك)
02:18
Now, that was an example of a healthcare setting,
43
138221
2769
هذا كان مثالاً على وضع الرعاية الصحية،
02:21
but of course, all businesses collect some form of data.
44
141014
3333
ولكن بالطبع، جميع الشركات تقوم بجمع البيانات.
02:24
True story: I was going to wire some money.
45
144371
3142
قصة حقيقية: كنت ذاهبة لإرسال بعض المال.
02:28
And the customer service representative asked me
46
148165
2555
وسألتني موظفة خدمة العملاء
02:30
if I was born in the United States.
47
150744
2334
لو ولدت في الولايات المتحدة.
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
153419
2381
ترددت في الإجابة على سؤالها،
02:35
and before she even realized why I hesitated,
49
155824
3130
وقبل أن تدرك لماذا ترددت،
02:38
she began to throw the company she worked for under the bus.
50
158978
3015
بدأت بإلقاء اللوم على الشركة التي تعمل فيها.
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid, but they makin' us ask this question."
51
162017
5072
قالت: "أعرف أن السؤال غبي، لكنهم يجبروننا على طرحه"
02:47
(Laughter)
52
167113
1151
(ضحك)
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
168288
2073
بسبب الطريقة التي أجابت بها،
02:50
I was like, "Girl, why?
54
170385
1600
سألتها: "لماذا؟
02:52
Why they makin' you ask this question?
55
172561
2230
لماذا يجعلونك تسألين هذا السؤال؟
02:54
Is they deportin' people?"
56
174815
1802
هل يقومون بترحيل الناس هنا؟"
02:56
(Laughter)
57
176641
2142
(ضحك)
02:58
But then I had to turn on the other side of me,
58
178807
2222
بعد ذلك كان علي أن أظهر الجانب الآخر من شخصيتي،
03:01
the more professional speaker-poet side of me.
59
181053
2568
الأكثر مهنية، الجانب الشاعري المتكلم مني.
03:04
The one that understood that there were little Miss Margarets all over the place.
60
184164
4150
الذي يعرف أن أمثال الآنسة مارجريت متواجدون في كل مكان.
03:08
People who were good people, maybe even good employees,
61
188871
2968
ناس طيبين، ربما مجدين في عملهم أيضًا،
03:11
but lacked the ability to ask their questions properly
62
191863
2552
لكنه يفتقرون إلى القدرة على طرح أسئلتهم بشكل صحيح
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
194439
2535
ولسوء الحظ، هذا جعلها تبدو سيئة،
03:16
but the worst, that made the business look even worse
64
196998
3246
لكن الأسوأ، مثل هذه الأمور التي تجعل العمل يبدو أسوأ
03:20
than how she was looking.
65
200268
1666
مما يبدو.
03:22
Because she had no idea who I was.
66
202236
1767
لأن لم تكن لديها أي فكرة عمن كنت.
03:24
I mean, I literally could have been a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
204027
3685
أعني، كان يمكن أن أكون حرفيا امرأة كان من المقرر أن تلقي محادثة TED
03:27
and would use her as an example.
68
207736
1778
وتستخدمها كمثال.
03:29
Imagine that.
69
209538
1300
تخيلوا ذلك.
03:30
(Applause)
70
210862
4262
(تصفيق)
03:35
And unfortunately,
71
215148
1183
ولسوء الحظ،
03:36
what happens is people would decline to answer the questions,
72
216355
2895
ما يحدث هو أن الناس يرفضون الإجابة على هذه الأسئلة،
03:39
because they feel like you would use the information
73
219274
2509
لأنهم يعرفون أنك ستستخدم هذه المعلومات
03:41
to discriminate against them,
74
221807
1425
للتمييز ضدهم،
03:43
all because of how you presented the information.
75
223256
2391
كل ذلك بسبب الطريقة التي قدمت بها المعلومات.
03:45
And at that point, we get bad data.
76
225671
1778
ولهذا الحد، نحصل على بيانات خاطئة.
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
227473
2111
والجميع يعرف ما تقوم به البيانات الخاطئة.
03:49
Bad data costs you time, it costs you money
78
229608
2793
البيانات الخاطئة تكلف الوقت، وتكلف المال،
03:52
and it costs you resources.
79
232425
1946
وتكلف الموارد.
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
234395
2563
لسوء الحظ، عندما تكون لديك بيانات خاطئة،
03:56
it also costs you a lot more,
81
236982
3079
فإنها تكلفك الكثير،
04:00
because we have health disparities,
82
240085
2395
لأن لدينا تباينات في قطاع الصحة،
04:02
and we have social determinants of health,
83
242504
2214
ولدينا المحددات الاجتماعية للصحة،
04:04
and we have the infant mortality,
84
244742
1658
ولدينا وفيات الرضع،
04:06
all of which depends on the data that we collect,
85
246424
2643
كل ذلك يعتمد على البيانات التي نجمعها،
04:09
and if we have bad data, than we have those issues still.
86
249091
3248
مع هذه البيانات الخاطئة، فهذه المشاكل ستستمر.
04:12
And we have underprivileged populations
87
252363
1899
ولدينا سكان مهمشون
04:14
that remain unfortunate and underprivileged,
88
254286
2791
لا تزال تعيش الحرمان والإقصاء
04:17
because the data that we're using is either outdated,
89
257101
3926
لأن البيانات التي نستخدمها إما عفا عليها الزمن،
04:21
or is not good at all or we don't have anything at all.
90
261051
3293
أو ليست جيدةً من الأساس أو ليس لدينا أي شيء على الإطلاق.
04:24
Now, wouldn't it be amazing if people like Miss Margaret
91
264987
2636
الآن، أليس من المدهش إذا كان الناس مثل الآنسة مارجريت
04:27
and the customer-service representative at the wiring place
92
267647
3150
وموظفة خدمة العملاء في مكان تحويل الأموال
04:30
were graced to collect data with compassionate care?
93
270821
4374
يجمعون البيانات بعناية واحترام؟
04:35
Can I explain to you what I mean by "graced?"
94
275562
2317
هل يمكنني أن أشرح لكم ماذا أعني بـ "graced"
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
278324
1666
كتبت قصيدة أفقية.
04:40
G: Getting the front desk specialist involved and letting them know
96
280300
4773
G: جمع موظفي الإستقبال وحملهم على أن يدركوا
04:45
R: the Relevance of their role as they become
97
285097
3953
R: أهمية دورهم حيث يصبحون
04:49
A: Accountable for the accuracy of data while implementing
98
289074
3531
A: مسؤولون عن دقة البيانات أثناء التنفيذ
04:52
C: Compassionate care within all encounters by becoming
99
292629
4044
C: الرعاية الرحيمة في عملهم بأن يصبحوا
04:56
E: Equipped with the education needed to inform people
100
296697
3301
E: مزودون بالمعرفة اللازمة لإبلاغ الناس
05:00
of why data collection is so important.
101
300022
3293
عن مدى أهمية جمع البيانات.
05:04
(Applause)
102
304315
2949
(تصفيق)
05:07
Now, I'm an artist.
103
307288
2096
الآن، أنا فنانة
05:09
And so what happens with me
104
309408
1674
وهذا ما يحدث معي
05:11
is that when I create something artistically,
105
311106
2174
هو أنني عندما أصنع شيئًا فنيًا،
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
313304
1923
تستفيق تلك الشخصية المتعلمة بداخلي كذلك.
05:15
So what I did was, I began to develop that acrostic poem into a full training
107
315251
4072
إذن ما فعلته هو أنني كتبت هذه القصيدة في تدريب كامل
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
319347
1548
بعنوان "أنا G.R.A.C.E.D."
05:20
Because I remember, being the front-desk specialist,
109
320919
2841
أتذكر، كوني موظفة استقبال متخصصة
05:23
and when I went to the office of equity to start working,
110
323784
2674
عندما ذهبت إلى مكتب الأسهم لبدء العمل،
05:26
I was like, "Is that why they asked us to ask that question?"
111
326482
3555
تساءلت: "ألهذا السبب يطلبون منا طرح هذا السؤال؟"
05:30
It all became a bright light to me,
112
330061
1768
كل شيء أصبح واضحًا بالنسبة لي،
05:31
and I realized that I asked people and I told people about --
113
331853
3637
وأدركت أنني سألت الناس وحدثتهم عن..
05:35
I called them by the wrong gender, I called them by the wrong race,
114
335514
3284
لأنني كنت أستعمل الجنس والعرق الخطأ عندما أهاتفهم،
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
338822
1803
الإثنية الخاطئة،
05:40
and the environment became hostile,
116
340649
2007
وأصبحت البيئة معادية،
05:42
people was offended and I was frustrated because I was not graced.
117
342680
4284
شعر الناس بالإهانة وأنا محبطة لأنني لم أكن "graced".
05:46
I remember my computerized training,
118
346988
2587
أتذكر تدريب الإعلاميات الخاص بي،
05:49
and unfortunately, that training did not prepare me to deescalate a situation.
119
349599
5626
ولسوء الحظ، لم يكن ذلك التدريب كافيًا لتهدئة الموقف،
05:55
It did not prepare me to have teachable moments when I had questions
120
355249
3376
أو استغلال الوقت للتعلم
05:58
about asking the questions.
121
358649
1658
عن كيفية طرح الأسئلة.
06:00
I would look at the computer and say, "So, what do I do when this happens?"
122
360331
3564
كنت أنظر إلى الحاسوب وأقول، "إذن، ماذا أفعل عندما يحدث هذا؟"
06:03
And the computer would say ...
123
363919
1858
والحاسوب يقول...
06:05
nothing, because a computer cannot talk back to you.
124
365801
3268
لا شيء، لأن الحاسوب لا يمكنه التحدث معك
06:09
(Laughter)
125
369093
3207
(ضحك)
06:12
So that's the importance of having someone there
126
372324
2571
هنا تتجلى أهمية وجود شخص ما معك
06:14
who was trained to teach you and tell you what you do
127
374919
2777
يعلمك ماذا تقول
06:17
in situations like that.
128
377720
1690
في مواقف كهذه.
06:20
So, when I created the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
380030
2626
لذلك، عندما أنشأت تدريب "أنا G.R.A.C.E.D"
06:22
I created it with that experience that I had in mind,
130
382680
2994
قمت بذلك انطلاقًا من تجربتي،
06:25
but also that conviction that I had in mind.
131
385698
2516
وأيضًا من قناعاتي.
06:28
Because I wanted the instructional design of it
132
388238
2253
لأنني أردت من البيئة التعليمية
06:30
to be a safe space for open dialogue for people.
133
390515
2778
أن تكون مكانًا آمنا للحوار المفتوح بين الناس.
06:33
I wanted to talk about biases,
134
393317
1895
كنت أرغب في التحدث عن التحيز،
06:35
the unconscious ones and the conscious ones,
135
395236
2397
الواعي واللاواعي،
06:37
and what we do.
136
397657
1166
وما نفعل.
06:38
Because now I know that when you engage people in the why,
137
398847
3944
لأنني الآن أعرف أنه عند إشراك الناس في السبب،
06:42
it challenges their perspective, and it changes their attitudes.
138
402815
3476
فإنك تتحدى وجهة نظرهم وتغيّر مواقفهم.
06:46
Now I know that data that we have at the front desk
139
406315
3159
الآن أنا أعلم أن البيانات لدينا في مكتب الاستقبال
06:49
translates into research that eliminates disparities and finds cures.
140
409498
4813
تترجم إلى البحوث التي تقضي على الفوارق وتجد العلاجات.
06:54
Now I know that teaching people transitional change
141
414335
3706
الآن أنا أعلم أن تعليم الناس هو تغيير انتقالي
06:58
instead of shocking them into change
142
418065
2846
بدلًا من صدمهم بالتغيير
07:00
is always a better way of implementing change.
143
420935
3255
هو دائما وسيلة أفضل لتنفيذ التغيير
07:04
See, now I know people are more likely to share information
144
424214
3046
انظروا، الآن أعرف أن الناس أكثر استعدادًا لمشاركة المعلومات
07:07
when they are treated with respect by knowledgeable staff members.
145
427284
3859
عندما يعاملهم الموظفون ذوو المعرفة باحترام.
07:11
Now I know that you don't have to be a statistician
146
431167
3021
الآن أنا أعرف أنه ليس من الضروري أن يكون الإنسان خبير إحصاء
07:14
to understand the power and the purpose of data,
147
434212
3001
لفهم القوة والغرض من البيانات،
07:17
but you do have to treat people with respect and have compassionate care.
148
437237
4364
لكن عليك أن تعامل الناس بالاحترام والرعاية الرحيمة.
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
441625
2825
الآن أنا أعلم أنه عندما تكون "graced"
07:24
it is your responsibility to empower somebody else.
150
444474
3376
فمن الواجب عليك أن تنقل ذلك لشخص آخر.
07:27
But most importantly, now I know
151
447874
2425
لكن الأهم من ذلك، الآن أنا أعلم
07:30
that when teaching human beings
152
450323
2413
أنه عندما نريد تعليم البشر
07:32
to communicate with other human beings,
153
452760
3079
كيفية التواصل مع البشر الآخرين،
07:35
it should be delivered by a human being.
154
455863
3785
يجب أن يقوم بذلك إنسان مثلهم.
07:40
(Applause)
155
460117
6792
(تصفيق)
07:46
So when y'all go to work
156
466933
1849
لذلك عندما تذهبون إلى العمل
07:48
and y'all schedule that "change everything" meeting --
157
468806
3335
وتقومون بجدولة اجتماع "تغيير كل شيء"...
07:52
(Laughter)
158
472165
1650
(ضحك)
07:53
remember Miss Margaret.
159
473839
1515
تذكروا الآنسة مارجريت.
07:55
And don't forget the food, the food, the food, the food.
160
475792
3819
ولا تنسىوا الطعام، الطعام، الطعام، الطعام.
08:00
Thank you.
161
480103
1151
شكرا لكم.
08:01
(Applause) (Cheers)
162
481278
5475
(تصفيق) (هتاف)
08:06
Thank you.
163
486777
1175
شكرا لكم.
08:07
(Applause)
164
487976
1595
(تصفيق)
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7