Alan Kay: A powerful idea about teaching ideas

49,404 views ・ 2008-03-10

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Petr Podaril Korektor: Sylva Ficová
00:18
A great way to start, I think, with my view of simplicity
0
18330
4000
Myslím, že výborný způsob, jak začít s mojí vizí jednoduchosti,
00:22
is to take a look at TED. Here you are, understanding why we're here,
1
22330
7000
je podívat se na TED. Jste tady, chápete proč,
00:29
what's going on with no difficulty at all.
2
29330
5000
víte, oč jde, a nemáte s tím problém.
00:34
The best A.I. in the planet would find it complex and confusing,
3
34330
4000
Nejlepší umělé inteligence planety by se to zdálo složité a matoucí
00:38
and my little dog Watson would find it simple and understandable
4
38330
5000
a mému pejskovi Watsonovi snadné a pochopitelné,
00:43
but would miss the point.
5
43330
2000
ale unikl by mu smysl.
00:45
(Laughter)
6
45330
3000
(smích)
00:48
He would have a great time.
7
48330
3000
Moc by se bavil.
00:51
And of course, if you're a speaker here, like Hans Rosling,
8
51330
5000
A samozřejmě: pokud jste přednášející jako Hans Rosling,
00:56
a speaker finds this complex, tricky. But in Hans Rosling's case,
9
56330
5000
zdá se vám to složité a ošidné. Jenže Hans Rosling
01:01
he had a secret weapon yesterday,
10
61330
2000
včera přišel s tajnou zbraní,
01:03
literally, in his sword swallowing act.
11
63330
4000
a to doslova: s polykáním meče.
01:07
And I must say, I thought of quite a few objects
12
67330
2000
Musím říct, že mě napadlo pár předmětů,
01:09
that I might try to swallow today and finally gave up on,
13
69330
5000
které bych dnes mohl polknout a nakonec jsem to vzdal.
01:14
but he just did it and that was a wonderful thing.
14
74330
4000
Jenže on to prostě udělal a bylo to báječné.
01:18
So Puck meant not only are we fools in the pejorative sense,
15
78330
5000
Puk nechtěl říct jen to, že jsme blázni v pejorativním smyslu,
01:23
but that we're easily fooled. In fact, what Shakespeare
16
83330
4000
ale že se snadno necháme zmást. Ve skutečnosti Shakespeare
01:27
was pointing out is we go to the theater in order to be fooled,
17
87330
3000
poukázal na to, že do divadla chodíme, abychom se nechali mást,
01:30
so we're actually looking forward to it.
18
90330
4000
proto se na to ve skutečnosti těšíme.
01:34
We go to magic shows in order to be fooled.
19
94330
2000
Chodíme na kouzelnická představení, aby tam z nás dělali blázny.
01:36
And this makes many things fun, but it makes it difficult to actually
20
96330
8000
Proto je mnoho věcí zábavných, jenže je pak těžké
01:44
get any kind of picture on the world we live in or on ourselves.
21
104330
4000
získat představu o světě, ve kterém žijeme nebo o nás samých.
01:48
And our friend, Betty Edwards,
22
108330
2000
Naše přítelkyně Betty Edwardsová,
01:50
the "Drawing on the Right Side of the Brain" lady, shows these two tables
23
110330
3000
autorka knihy "Drawing On the Right Side of the Brain", ukazuje
01:53
to her drawing class and says,
24
113330
5000
ve svých hodinách kreslení dva stoly a říká,
01:58
"The problem you have with learning to draw
25
118330
4000
že problém s tím, jak se naučit kreslit,
02:02
is not that you can't move your hand,
26
122330
2000
nespočívá v tom, že neumíte správně hýbat rukou,
02:04
but that the way your brain perceives images is faulty.
27
124330
6000
ale v tom, že váš mozek vnímá obrazy špatně.
02:10
It's trying to perceive images into objects
28
130330
2000
Snaží se spíš chápat je jako objekty
02:12
rather than seeing what's there."
29
132330
2000
než vidět, co v nich je.
02:14
And to prove it, she says, "The exact size and shape of these tabletops
30
134330
5000
Na důkaz toho tvrdí, že přesná velikost a tvar těchto desek stolu
02:19
is the same, and I'm going to prove it to you."
31
139330
3000
jsou stejné, a já vám dokážu, že to tak je.
02:22
She does this with cardboard, but since I have
32
142330
3000
Ona to dělá s lepenkou, ale jelikož tu mám
02:25
an expensive computer here
33
145330
3000
drahý počítač,
02:28
I'll just rotate this little guy around and ...
34
148330
3000
jen tu desku otočím a...
02:34
Now having seen that -- and I've seen it hundreds of times,
35
154330
3000
Teď, když jsme to viděli - a já to viděl už nesčetněkrát,
02:37
because I use this in every talk I give -- I still can't see
36
157330
4000
protože to dělám při každé přednášce - pořád nevidím,
02:41
that they're the same size and shape, and I doubt that you can either.
37
161330
5000
že mají stejnou velikost i tvar, a pochybuji, že jste na tom lépe.
02:46
So what do artists do? Well, what artists do is to measure.
38
166330
5000
Takže co dělají umělci? Umělci si to měří.
02:51
They measure very, very carefully.
39
171330
2000
Měří velmi pozorně.
02:53
And if you measure very, very carefully with a stiff arm and a straight edge,
40
173330
4000
A když měříte velmi pozorně, pevnou rukou a s rovnou hranou,
02:57
you'll see that those two shapes are
41
177330
2000
uvidíte, že tyto dva tvary mají
02:59
exactly the same size.
42
179330
3000
přesně stejnou velikost.
03:02
And the Talmud saw this a long time ago, saying,
43
182330
5000
Talmud to věděl už před dávnými časy a tvrdil:
03:07
"We see things not as they are, but as we are."
44
187330
3000
"Nevidíme věci, jaké skutečně jsou, ale takové, jací jsme my."
03:10
I certainly would like to know what happened to the person
45
190330
2000
Skutečně by mě zajímalo, co se stalo člověku,
03:12
who had that insight back then,
46
192330
3000
který na to tehdy přišel,
03:15
if they actually followed it to its ultimate conclusion.
47
195330
4000
jestli se tím skutečně řídil až ke konečnému závěru.
03:21
So if the world is not as it seems and we see things as we are,
48
201330
2000
Není-li svět tím, čím se zdá, a my vidíme věci podle sebe,
03:23
then what we call reality is a kind of hallucination
49
203330
6000
pak je takzvaná realita druhem halucinace
03:29
happening inside here. It's a waking dream,
50
209330
3000
probíhající tady uvnitř. Je to sen ve stavu bdělosti.
03:32
and understanding that that is what we actually exist in
51
212330
5000
A pochopení toho, v čem ve skutečnosti existujeme,
03:37
is one of the biggest epistemological barriers in human history.
52
217330
5000
je jednou z největších gnozeologických bariér v historii lidstva.
03:42
And what that means: "simple and understandable"
53
222330
2000
To znamená, že "jednoduché a pochopitelné"
03:44
might not be actually simple or understandable,
54
224330
3000
nemusí ve skutečnosti jednoduché nebo pochopitelné být
03:47
and things we think are "complex" might be made simple and understandable.
55
227330
6000
a věci, jež považujeme za složité, takové být mohou.
03:53
Somehow we have to understand ourselves to get around our flaws.
56
233330
4000
Musíme porozumět sami sobě, abychom se vymotali z vlastních omylů.
03:57
We can think of ourselves as kind of a noisy channel.
57
237330
2000
Můžeme o sobě smýšlet jako o jistém druhu šumového kanálu.
03:59
The way I think of it is, we can't learn to see
58
239330
5000
Já to vidím tak, že se nenaučíme vidět,
04:04
until we admit we're blind.
59
244330
2000
dokud si nepřiznáme, že jsme slepí.
04:06
Once you start down at this very humble level,
60
246330
4000
Jakmile začnete na této velmi pokorné úrovni,
04:10
then you can start finding ways to see things.
61
250330
3000
můžete začít hledat způsoby, jak vidět věci.
04:13
And what's happened, over the last 400 years in particular,
62
253330
5000
Za poslední čtyři staletí došlo zejména k tomu,
04:18
is that human beings have invented "brainlets" --
63
258330
3000
že lidské bytosti vyvinuly "brainlety",
04:21
little additional parts for our brain --
64
261330
4000
malé pomůcky pro náš mozek
04:25
made out of powerful ideas that help us
65
265330
2000
vytvořené na základě mocných myšlenek, jež nám pomáhají
04:27
see the world in different ways.
66
267330
2000
vidět svět odlišnými způsoby.
04:29
And these are in the form of sensory apparatus --
67
269330
3000
Mají podobu senzorického přístroje -
04:32
telescopes, microscopes -- reasoning apparatus --
68
272330
5000
dalekohledů, mikroskopů - rozumového aparátu,
04:37
various ways of thinking -- and, most importantly,
69
277330
4000
tedy rozličných způsobů myšlení, a především
04:41
in the ability to change perspective on things.
70
281330
4000
schopnosti změnit perspektivu vidění věcí.
04:45
I'll talk about that a little bit.
71
285330
1000
O tomto budu trochu mluvit.
04:46
It's this change in perspective
72
286330
2000
Právě díky této změně perspektivy
04:48
on what it is we think we're perceiving
73
288330
3000
a toho, čím si myslíme, že je,
04:51
that has helped us make more progress in the last 400 years
74
291330
5000
jsme dosáhli za poslední čtyři staletí většího pokroku
04:56
than we have in the rest of human history.
75
296330
2000
než ve zbývající historii lidstva.
04:58
And yet, it is not taught in any K through 12 curriculum in America that I'm aware of.
76
298330
8000
A přece o ní neučí žádné školní osnovy v USA.
05:11
So one of the things that goes from simple to complex
77
311330
2000
Jednoduché se stává složitým,
05:13
is when we do more. We like more.
78
313330
3000
když toho děláme víc. Jsme rádi, když je něčeho víc.
05:16
If we do more in a kind of a stupid way,
79
316330
3000
Když děláme víc věcí hloupým způsobem,
05:19
the simplicity gets complex
80
319330
3000
jednoduché se stává složitým.
05:22
and, in fact, we can keep on doing it for a very long time.
81
322330
5000
Vlastně v tom můžeme pokračovat dlouho.
05:27
But Murray Gell-Mann yesterday talked about emergent properties;
82
327330
3000
Ale Murray Gell-Mann včera mluvil o nepředvídaných vlastnostech.
05:30
another name for them could be "architecture"
83
330330
4000
Také bychom tomu mohli říkat "architektura",
05:34
as a metaphor for taking the same old material
84
334330
4000
což je metafora pro použití téhož starého materiálu
05:38
and thinking about non-obvious, non-simple ways of combining it.
85
338330
7000
a promýšlení neobvyklých, nejednoduchých způsobů, jak ho kombinovat.
05:45
And in fact, what Murray was talking about yesterday in the fractal beauty of nature --
86
345330
8000
Murray včera vlastně mluvil o fraktálové kráse přírody,
05:53
of having the descriptions
87
353330
2000
o tom, že máme popisy
05:55
at various levels be rather similar --
88
355330
4000
na různých úrovních, které jsou si podobné,
05:59
all goes down to the idea that the elementary particles
89
359330
5000
a že jde v podstatě o to, že elementární částice
06:04
are both sticky and standoffish,
90
364330
3000
se přitahují a zároveň odpuzují
06:07
and they're in violent motion.
91
367330
4000
a jsou v intenzivním pohybu.
06:11
Those three things give rise to all the different levels
92
371330
3000
Tyto tři věci dávají vzniknout všem různým úrovním
06:14
of what seem to be complexity in our world.
93
374330
4000
toho, co se zdá být v našem světě složité.
06:20
But how simple?
94
380330
2000
Ale jak jednoduché?
06:22
So, when I saw Roslings' Gapminder stuff a few years ago,
95
382330
5000
Když jsem před pár lety viděl Roslingův Gapminder,
06:27
I just thought it was the greatest thing I'd seen
96
387330
2000
přišel mi jako ta nejúžasnější věc, kterou znám,
06:29
in conveying complex ideas simply.
97
389330
5000
protože složité myšlenky vyjadřuje jednoduše.
06:34
But then I had a thought of, "Boy, maybe it's too simple."
98
394330
3000
Pak jsem si ale pomyslel, že je to možná jednoduché až moc.
06:37
And I put some effort in to try and check
99
397330
5000
A poměrně dost jsem se snažil
06:42
to see how well these simple portrayals of trends over time
100
402330
4000
zjistit, jak dobře tato jednoduchá znázornění trendů v čase
06:46
actually matched up with some ideas and investigations from the side,
101
406330
5000
skutečně odpovídají některým myšlenkám a výzkumům,
06:51
and I found that they matched up very well.
102
411330
2000
a zjistil jsem, že moc dobře.
06:53
So the Roslings have been able to do simplicity
103
413330
5000
Roslingovi byli schopni dosáhnout jednoduchosti,
06:58
without removing what's important about the data.
104
418330
4000
aniž by odstranili to, co je na datech důležité.
07:02
Whereas the film yesterday that we saw
105
422330
4000
Zatímco ten film, který jsme viděli včera,
07:06
of the simulation of the inside of a cell,
106
426330
2000
ta simulace dějů uvnitř buňky,
07:08
as a former molecular biologist, I didn't like that at all.
107
428330
6000
to se mi jako bývalému molekulárnímu biologovi nelíbilo.
07:14
Not because it wasn't beautiful or anything,
108
434330
2000
Ne snad proto, že by to nebylo krásné,
07:16
but because it misses the thing that most students fail to understand
109
436330
5000
ale protože to nepostihlo to, co většina studentů nechápe
07:21
about molecular biology, and that is:
110
441330
3000
na molekulární biologii, tedy fakt,
07:24
why is there any probability at all of two complex shapes
111
444330
5000
proč existuje pravděpodobnost, že dva složité útvary
07:29
finding each other just the right way
112
449330
2000
najdou jeden druhý přesně tak, jak je třeba,
07:31
so they combine together and be catalyzed?
113
451330
3000
aby se spojily a aby proběhla katalýza.
07:34
And what we saw yesterday was
114
454330
2000
A včera jsme viděli,
07:36
every reaction was fortuitous;
115
456330
3000
že každá reakce byla dílem náhody.
07:39
they just swooped in the air and bound, and something happened.
116
459330
4000
Prostě vyletěly do vzduchu, reagovaly a k něčemu došlo.
07:43
But in fact, those molecules are spinning at the rate of
117
463330
4000
Ve skutečnosti však tyto molekuly kmitají rychlostí
07:47
about a million revolutions per second;
118
467330
3000
asi milionu cyklů za sekundu.
07:50
they're agitating back and forth their size every two nanoseconds;
119
470330
6000
Lomcují sebou sem a tam každé dvě nanosekundy.
07:56
they're completely crowded together, they're jammed,
120
476330
3000
Jsou úplně natěsnané, nacpané,
07:59
they're bashing up against each other.
121
479330
3000
narážejí do sebe.
08:02
And if you don't understand that in your mental model of this stuff,
122
482330
3000
A pokud toto ve svém mentálním modelu nepochopíte,
08:05
what happens inside of a cell seems completely mysterious and fortuitous,
123
485330
5000
děje uvnitř buňky se jeví jako něco tajemného a nahodilého.
08:10
and I think that's exactly the wrong image
124
490330
2000
A to je myslím špatná ukázka
08:12
for when you're trying to teach science.
125
492330
3000
toho, jak se někdo zkouší učit vědu.
08:18
So, another thing that we do is to confuse adult sophistication
126
498330
5000
Pak také zaměňujeme důmyslnost dospělých
08:23
with the actual understanding of some principle.
127
503330
5000
za skutečné porozumění některému principu.
08:28
So a kid who's 14 in high school
128
508330
2000
Takže 14letý středoškolák
08:30
gets this version of the Pythagorean theorem,
129
510330
6000
dostane tuto verzi Pythagorovy věty,
08:36
which is a truly subtle and interesting proof,
130
516330
3000
což je skutečně rafinovaný a zajímavý důkaz,
08:39
but in fact it's not a good way to start learning about mathematics.
131
519330
7000
jenže takhle se s učením matematiky začínat nemá.
08:46
So a more direct one, one that gives you more of the feeling of math,
132
526330
5000
Ukážu vám přímější způsob, díky němuž poznáte, co je to matematika.
08:51
is something closer to Pythagoras' own proof, which goes like this:
133
531330
4000
Blíží se Pythagorovu vlastnímu důkazu, který vypadá takto.
08:55
so here we have this triangle, and if we surround that C square with
134
535330
6000
Máme tento trojúhelník a pokud ten čtverec C ohraničíme
09:01
three more triangles and we copy that,
135
541330
3000
třemi dalšími trojúhelníky a zkopírujeme to,
09:04
notice that we can move those triangles down like this.
136
544330
5000
všimněte si, že můžeme otočit tyto trojúhelníky takto dolů,
09:09
And that leaves two open areas that are kind of suspicious ...
137
549330
3000
a že se tak uvolní dvě plochy, které jsou trochu podezřelé,
09:12
and bingo. That is all you have to do.
138
552330
7000
a bingo! Víc dělat nemusíte.
09:19
And this kind of proof is the kind of proof
139
559330
2000
Právě takový druh důkazu
09:21
that you need to learn when you're learning mathematics
140
561330
3000
potřebujete, pokud se učíte matematiku,
09:24
in order to get an idea of what it means
141
564330
3000
abyste získali představu, co znamená,
09:27
before you look into the, literally, 1,200 or 1,500 proofs
142
567330
4000
dřív než se podíváte na doslova 12 až 1 500 důkazů
09:31
of Pythagoras' theorem that have been discovered.
143
571330
3000
Pythagorovy věty, jež byly objeveny.
09:37
Now let's go to young children.
144
577330
3000
Teď přejděme k malým dětem.
09:40
This is a very unusual teacher
145
580330
2000
Toto je hodně netypická učitelka,
09:42
who was a kindergarten and first-grade teacher,
146
582330
4000
která učila ve školce a v první třídě,
09:46
but was a natural mathematician.
147
586330
2000
přitom byla rozená matematička.
09:48
So she was like that jazz musician friend you have who never studied music
148
588330
5000
Byla jako kamarád jazzman, který nikdy nestudoval hudbu,
09:53
but is a terrific musician;
149
593330
2000
a přece je vynikající hudebník.
09:55
she just had a feeling for math.
150
595330
2000
Měla pro matematiku prostě cit.
09:57
And here are her six-year-olds,
151
597330
3000
Toto jsou její šestiletí svěřenci
10:00
and she's got them making shapes out of a shape.
152
600330
5000
a ona je nechala vytvářet tvary z tvarů.
10:05
So they pick a shape they like -- like a diamond, or a square,
153
605330
2000
Děti si vyberou tvar, jaký chtějí - kosočtverec nebo čtverec,
10:07
or a triangle, or a trapezoid -- and then they try and make
154
607330
3000
trojúhelník nebo různoběžník - a pak zkoušejí vytvořit
10:10
the next larger shape of that same shape, and the next larger shape.
155
610330
4000
další, větší verzi téhož obrazce, a pak ještě větší.
10:14
You can see the trapezoids are a little challenging there.
156
614330
4000
A můžete vidět, že různoběžníky jsou trochu těžké.
10:18
And what this teacher did on every project
157
618330
3000
Tato učitelka u každé práce
10:21
was to have the children act like first it was a creative arts project,
158
621330
5000
nechala děti vytvářet na první pohled kreativní umění,
10:26
and then something like science.
159
626330
2000
z něhož se vyklubalo něco jako věda.
10:28
So they had created these artifacts.
160
628330
2000
Takže vytvořily tyto artefakty.
10:30
Now she had them look at them and do this ... laborious,
161
630330
4000
Pak je přiměla podívat se na ně a provést tuto těžkou věc -
10:34
which I thought for a long time, until she explained to me was
162
634330
4000
kterou jsem nechápal do doby, než mi vysvětlila,
10:38
to slow them down so they'll think.
163
638330
3000
že bylo potřeba děti zklidnit, aby přemýšlely.
10:41
So they're cutting out the little pieces of cardboard here
164
641330
3000
Proto vystřihují kousíčky lepenky
10:44
and pasting them up.
165
644330
2000
a nalepují je.
10:46
But the whole point of this thing is
166
646330
4000
Ale podstatou je,
10:50
for them to look at this chart and fill it out.
167
650330
3000
aby se podívaly na tuto tabulku a vyplnily ji.
10:53
"What have you noticed about what you did?"
168
653330
4000
"Čeho jste si všimli na tom, co jste dělali?"
10:57
And so six-year-old Lauren there noticed that the first one took one,
169
657330
4000
A šestiletá Lauren zjistila, že první obrazec zabral jedno místo,
11:01
and the second one took three more
170
661330
5000
druhý pak třikrát více
11:06
and the total was four on that one,
171
666330
2000
a dohromady vznikl čtyřnásobek prvního.
11:08
the third one took five more and the total was nine on that one,
172
668330
4000
Třetí zabral pětinásobek a součet byl devítinásobek
11:12
and then the next one.
173
672330
1000
a tak dále.
11:13
She saw right away that the additional tiles that you had to add
174
673330
5000
Viděla, že počet dalších čtverečků, které měla přidat
11:18
around the edges was always going to grow by two,
175
678330
4000
kolem okrajů, byl vždy dvojnásobný.
11:22
so she was very confident about how she made those numbers there.
176
682330
3000
Proto si byla velmi jistá tím, jak dospěla k těmto číslům.
11:25
And she could see that these were the square numbers up until about six,
177
685330
5000
A viděla, že toto byly druhé mocniny až do šesti.
11:30
where she wasn't sure what six times six was
178
690330
3000
Pak už si nebyla jistá, kolik je 6 krát 6
11:33
and what seven times seven was,
179
693330
2000
a kolik je 7 krát 7.
11:35
but then she was confident again.
180
695330
3000
Ale pak se jí jistota vrátila.
11:38
So that's what Lauren did.
181
698330
2000
Takže to udělala Lauren.
11:40
And then the teacher, Gillian Ishijima, had the kids
182
700330
4000
A pak učitelka Gillian Ishijimaová chtěla,
11:44
bring all of their projects up to the front of the room and put them on the floor,
183
704330
3000
aby děti přinesly všechny výtvory dopředu a položily je na zem.
11:47
and everybody went batshit: "Holy shit! They're the same!"
184
707330
8000
A všichni z toho byli na větvi. Ježíšmarjá! Všechny jsou stejné!
11:55
No matter what the shapes were, the growth law is the same.
185
715330
4000
Bez ohledu na to, o jaké tvary šlo, zákon růstu platí stejný.
11:59
And the mathematicians and scientists in the crowd
186
719330
3000
A matematici a vědci v publiku
12:02
will recognize these two progressions
187
722330
2000
rozpoznají tyto dvě posloupnosti
12:04
as a first-order discrete differential equation
188
724330
3000
jako diskrétní diferenciální rovnici prvního řádu
12:07
and a second-order discrete differential equation,
189
727330
5000
a diskrétní diferenciální rovnici druhého řádu.
12:12
derived by six-year-olds.
190
732330
4000
Odvozenou šestiletými dětmi.
12:16
Well, that's pretty amazing.
191
736330
1000
Což je úžasné.
12:17
That isn't what we usually try to teach six-year-olds.
192
737330
3000
Tohle obvykle šestileté děti neučíme.
12:20
So, let's take a look now at how we might use the computer for some of this.
193
740330
7000
Teď se podívejme, jak k něčemu takovému použít počítač.
12:27
And so the first idea here is
194
747330
4000
Nejprve
12:31
just to show you the kind of things that children do.
195
751330
4000
vám ukážu to, co dělají děti.
12:35
I'm using the software that we're putting on the $100 laptop.
196
755330
5000
Používám software, který instalujeme na notebook za 100 dolarů.
12:40
So I'd like to draw a little car here --
197
760330
6000
Pokusím se namalovat autíčko.
12:46
I'll just do this very quickly -- and put a big tire on him.
198
766330
7000
Jen tak narychlo. Přidám mu veliká kola.
12:59
And I get a little object here and I can look inside this object,
199
779330
4000
A získám malý předmět, do kterého můžu nahlížet.
13:03
I'll call it a car. And here's a little behavior: car forward.
200
783330
5000
Pojmenuji ho "auto." A tady máme nějaké ovládání: jízda dopředu.
13:08
Each time I click it, car turn.
201
788330
3000
Pokaždé, když na to kliknu, auto zatočí.
13:11
If I want to make a little script to do this over and over again,
202
791330
2000
Pokud chci vytvořit malý skript, aby se to opakovalo,
13:13
I just drag these guys out and set them going.
203
793330
5000
přetáhnu tyhle kroky a nastavím je tak, aby fungovaly.
13:20
And I can try steering the car here by ...
204
800330
3000
Můžu zkusit řízení auta o -
13:23
See the car turn by five here?
205
803330
2000
vidíte, jak se auto otočí o pětinu?
13:25
So what if I click this down to zero?
206
805330
3000
Co když kliknu sem a nastavím to na nulu?
13:28
It goes straight. That's a big revelation for nine-year-olds.
207
808330
5000
Jede rovně. To je pro devítiletého docela objev.
13:33
Make it go in the other direction.
208
813330
2000
Zkusíme jet jiným směrem.
13:35
But of course, that's a little bit like kissing your sister
209
815330
2000
Pokud jde o řízení,
13:37
as far as driving a car,
210
817330
3000
je to samozřejmě brnkačka.
13:40
so the kids want to do a steering wheel;
211
820330
3000
Proto děti chtějí vytvořit volant.
13:43
so they draw a steering wheel.
212
823330
3000
Nakreslí tedy volant.
13:46
And we'll call this a wheel.
213
826330
5000
Nazvěme to "volant".
13:51
See this wheel's heading here?
214
831330
4000
Vidíte záhlaví toho kola tady?
13:55
If I turn this wheel, you can see that number over there going minus and positive.
215
835330
5000
Pokud otočím volantem, vidíte, že se to číslo mění do mínusu a do plusu.
14:00
That's kind of an invitation to pick up this name of
216
840330
2000
To je jistá výzva vybrat
14:02
those numbers coming out there
217
842330
3000
čísla, která se tam objevují,
14:05
and to just drop it into the script here,
218
845330
2000
a vložit je do tohoto skriptu.
14:07
and now I can steer the car with the steering wheel.
219
847330
5000
Teď můžu řídit auto volantem.
14:12
And it's interesting.
220
852330
2000
A je to zajímavé.
14:14
You know how much trouble the children have with variables,
221
854330
3000
Sami víte, jaké velké mají děti problémy s proměnnými,
14:17
but by learning it this way, in a situated fashion,
222
857330
2000
ale když to učíte takto, ve formě modelování,
14:19
they never forget from this single trial
223
859330
3000
díky tomuto primitivnímu pokusu nikdy nezapomenou,
14:22
what a variable is and how to use it.
224
862330
3000
co to proměnná je a jak ji užívat.
14:25
And we can reflect here the way Gillian Ishijima did.
225
865330
2000
Tady se můžeme zamyslet nad tím, co dělala Gillian Ishijimaová.
14:27
So if you look at the little script here,
226
867330
2000
Podíváte-li se na ten skript,
14:29
the speed is always going to be 30.
227
869330
2000
rychlost je vždy rovna 30.
14:31
We're going to move the car according to that over and over again.
228
871330
5000
Podle toho začneme autem pohybovat, znova a znova.
14:36
And I'm dropping a little dot for each one of these things;
229
876330
4000
Po každém intervalu zaznamenám malou tečku.
14:40
they're evenly spaced because they're 30 apart.
230
880330
3000
Mají rovnoměrné odstupy, protože jsou 30 bodů od sebe.
14:43
And what if I do this progression that the six-year-olds did
231
883330
3000
Co když udělám tuto posloupnost jako šestiletý
14:46
of saying, "OK, I'm going to increase the speed by two each time,
232
886330
5000
a řeknu si: "Tak, pokaždé zvýším rychlost dvakrát
14:51
and then I'm going to increase the distance by the speed each time?
233
891330
3000
"a pak zvětším vzdálenost v závislosti na rychlosti.
14:54
What do I get there?"
234
894330
4000
"Co dostanu?"
14:58
We get a visual pattern of what these nine-year-olds called acceleration.
235
898330
7000
Dostaneme vizuální vzorec toho, čemu devítiletí říkají "zrychlení".
15:05
So how do the children do science?
236
905330
2000
Takže jak děti dělaly vědu?
15:08
(Video) Teacher: [Choose] objects that you think will fall to the Earth at the same time.
237
908330
3000
(Video) Učitel: Předměty, které podle vás budou padat k zemi zároveň...
15:11
Student 1: Ooh, this is nice.
238
911330
3000
Dítě: To je pěkné.
15:18
Teacher: Do not pay any attention
239
918330
2000
Učitel: Nevšímejte si toho,
15:20
to what anybody else is doing.
240
920330
3000
co dělají ostatní.
15:35
Who's got the apple?
241
935330
2000
Kdo má jablko?
15:37
Alan Kay: They've got little stopwatches.
242
937330
2000
Alan Kay: Dostali malé stopky.
15:44
Student 2: What did you get? What did you get?
243
944330
2000
Učitel: Co dostanete? Co jste dostali?
15:46
AK: Stopwatches aren't accurate enough.
244
946330
3000
AK: Stopky nejsou dost přesné.
15:49
Student 3: 0.99 seconds.
245
949330
2000
Holčička: 0,99 sekundy.
15:52
Teacher: So put "sponge ball" ...
246
952330
3000
Učitel: Tak pusť molitanový míček...
15:56
Student 4l: [I decided to] do the shot put and the sponge ball
247
956330
3000
Holčička: Tady se spustila koule a molitanový míček,
15:59
because they're two totally different weights,
248
959330
3000
protože mají úplně jinou hmotnost.
16:02
and if you drop them at the same time,
249
962330
2000
A když je pustíte zároveň,
16:04
maybe they'll drop at the same speed.
250
964330
2000
snad dopadnou stejnou rychlostí.
16:06
Teacher: Drop. Class: Whoa!
251
966330
2000
Učitel: Hoď!
16:10
AK: So obviously, Aristotle never asked a child
252
970330
3000
AK: Aristoteles se nikdy nezeptal dítěte
16:13
about this particular point
253
973330
3000
na tento dílčí aspekt,
16:16
because, of course, he didn't bother doing the experiment,
254
976330
2000
protože si samozřejmě nedal tu práci s experimentem
16:18
and neither did St. Thomas Aquinas.
255
978330
2000
stejně jako svatý Tomáš Akvinský.
16:20
And it was not until Galileo actually did it
256
980330
2000
A až za Galilea
16:22
that an adult thought like a child,
257
982330
3000
dospělý přemýšlel jako dítě.
16:25
only 400 years ago.
258
985330
3000
Před pouhými 400 lety.
16:28
We get one child like that about every classroom of 30 kids
259
988330
4000
Ve třídě se 30 žáky je jedno takové dítě,
16:32
who will actually cut straight to the chase.
260
992330
3000
které jde rovnou k jádru věci.
16:35
Now, what if we want to look at this more closely?
261
995330
3000
Co kdybychom se teď na to podívali blíže?
16:38
We can take a movie of what's going on,
262
998330
3000
Můžeme natočit, co se tu děje,
16:41
but even if we single stepped this movie,
263
1001330
2000
ale i když ten film natočíme po krocích,
16:43
it's tricky to see what's going on.
264
1003330
2000
je obtížné vidět, o co jde.
16:45
And so what we can do is we can lay out the frames side by side
265
1005330
3000
Můžeme tedy položit snímky vedle sebe
16:48
or stack them up.
266
1008330
2000
nebo je poskládat na sebe.
16:50
So when the children see this, they say, "Ah! Acceleration,"
267
1010330
5000
Když to děti vidí, řeknou: "Aha, zrychlení."
16:55
remembering back four months when they did their cars sideways,
268
1015330
3000
Vzpomenou si totiž, co před 4 měsíci prováděly s řízením auta,
16:58
and they start measuring to find out what kind of acceleration it is.
269
1018330
6000
a začnou měřit, aby zjistily, o který druh zrychlení se jedná.
17:04
So what I'm doing is measuring from the bottom of one image
270
1024330
6000
Takže já to teď změřím od spodní části obrázku
17:10
to the bottom of the next image, about a fifth of a second later,
271
1030330
5000
ke spodní části dalšího obrázku, zhruba o pětinu sekundy později,
17:15
like that. And they're getting faster and faster each time,
272
1035330
2000
a jsou pokaždé čím dál rychlejší.
17:17
and if I stack these guys up, then we see the differences; the increase
273
1037330
10000
A pokud nakupím tyto kousky na sebe, uvidíme rozdíly: nárůst
17:27
in the speed is constant.
274
1047330
3000
rychlosti je konstantní.
17:30
And they say, "Oh, yeah. Constant acceleration.
275
1050330
2000
A děti si řeknou: "Aha, konstantní zrychlení."
17:32
We've done that already."
276
1052330
2000
To už jsme dělaly.
17:34
And how shall we look and verify that we actually have it?
277
1054330
8000
A jak si ověříme, že to tak skutečně je?
17:42
So you can't tell much from just making the ball drop there,
278
1062330
5000
Moc neusoudíme z pouhého spouštění koule,
17:47
but if we drop the ball and run the movie at the same time,
279
1067330
4000
ale když hodíme kouli a zároveň pustíme film,
17:53
we can see that we have come up with an accurate physical model.
280
1073330
5000
vidíme, že jsme dostali přesný fyzikální model.
18:00
Galileo, by the way, did this very cleverly
281
1080330
4000
Mimochodem, Galileo to provedl velmi chytře
18:04
by running a ball backwards down the strings of his lute.
282
1084330
3000
kutálením koule sem a tam po strunách své loutny.
18:07
I pulled out those apples to remind myself to tell you that
283
1087330
5000
Ty jablka jsem tam dal, abych vám nezapomněl říct,
18:12
this is actually probably a Newton and the apple type story,
284
1092330
5000
že toto je pravděpodobně verze příběhu o Newtonovi a jablku,
18:17
but it's a great story.
285
1097330
2000
což je ovšem skvělý příběh.
18:19
And I thought I would do just one thing
286
1099330
2000
Napadlo mě se stodolarovým notebookem
18:21
on the $100 laptop here just to prove that this stuff works here.
287
1101330
10000
udělat jednu věc, abych dokázal, že to funguje i v něm.
18:31
So once you have gravity, here's this --
288
1111330
3000
Když máme gravitaci -
18:34
increase the speed by something,
289
1114330
2000
zvýšíme o něco rychlost,
18:36
increase the ship's speed.
290
1116330
3000
třeba rychlost lodi.
18:39
If I start the little game here that the kids have done,
291
1119330
3000
Pokud spustím banální hru, jako to dělaly děti,
18:42
it'll crash the space ship.
292
1122330
2000
kosmickou loď to zničí.
18:44
But if I oppose gravity, here we go ... Oops!
293
1124330
4000
Pokud ale postavím gravitaci protiváhu, pak... hopla!
18:48
(Laughter)
294
1128330
2000
(smích)
18:50
One more.
295
1130330
1000
Ještě jednou.
18:54
Yeah, there we go. Yeah, OK?
296
1134330
5000
A je to. Vidíte?
18:59
I guess the best way to end this is with two quotes:
297
1139330
7000
Řekl bych, že nejlepší bude skončit dvěma citáty.
19:06
Marshall McLuhan said,
298
1146330
2000
Marshall McLuhan řekl:
19:08
"Children are the messages that we send to the future,"
299
1148330
4000
"Děti jsou poselství, které posíláme do budoucnosti."
19:12
but in fact, if you think of it,
300
1152330
2000
Pokud však o tom přemýšlíte,
19:14
children are the future we send to the future.
301
1154330
2000
děti jsou budoucnost, kterou posíláme do budoucnosti.
19:16
Forget about messages;
302
1156330
3000
Zapomeňte na poselství.
19:19
children are the future,
303
1159330
3000
Děti jsou budoucnost.
19:22
and children in the first and second world
304
1162330
2000
A děti v prvním a druhém světě
19:24
and, most especially, in the third world
305
1164330
3000
a zvláště ve třetím světě
19:27
need mentors.
306
1167330
2000
potřebují učitele.
19:29
And this summer, we're going to build five million of these $100 laptops,
307
1169330
5000
Letos necháme vyrobit 5 milionů těchto stodolarových notebooků
19:34
and maybe 50 million next year.
308
1174330
2000
a příští rok 50 milionů.
19:36
But we couldn't create 1,000 new teachers this summer to save our life.
309
1176330
7000
Jenže nedokážeme vyrobit tisíc nových učitelů, i kdyby nám šlo o život.
19:43
That means that we, once again, have a thing where we can put technology out,
310
1183330
6000
Což znamená, že sice opět máme věc plnou technologie,
19:49
but the mentoring that is required to go
311
1189330
3000
ale zaučení, které je k jejímu použití nutné,
19:52
from a simple new iChat instant messaging system
312
1192330
5000
od jednoduchých okamžitých zpráv v novém systému iChat
19:57
to something with depth is missing.
313
1197330
2000
po něco náročnějšího, tady chybí.
19:59
I believe this has to be done with a new kind of user interface,
314
1199330
3000
Věřím, že toho lze dosáhnout s novým typem uživatelského rozhraní.
20:02
and this new kind of user interface could be done
315
1202330
4000
Takovéto rozhraní by šlo vyvinout
20:06
with an expenditure of about 100 million dollars.
316
1206330
5000
s rozpočtem asi 100 milionů dolarů.
20:11
It sounds like a lot, but it is literally 18 minutes of what we're spending in Iraq --
317
1211330
7000
Zdá se to hodně, ale je to doslova 18 minut toho, co utratíme v Iráku.
20:18
we're spending 8 billion dollars a month; 18 minutes is 100 million dollars --
318
1218330
5000
Irák nás stojí 8 miliard měsíčně. 18 minut odpovídá 100 milionům dolarů.
20:23
so this is actually cheap.
319
1223330
2000
Takže je to ve skutečnosti levné.
20:25
And Einstein said,
320
1225330
4000
A Einstein řekl:
20:29
"Things should be as simple as possible, but not simpler."
321
1229330
3000
"Věci by měly co nejjednodušší, ale ne jednodušší."
20:32
Thank you.
322
1232330
1000
Děkuji vám.
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7