Beau Lotto + Amy O'Toole: Science is for everyone, kids included

Beau Lotto + Amy O'Toole: La ciencia es para todos, incluidos los niños

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2012-10-17 ・ TED


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Beau Lotto + Amy O'Toole: La ciencia es para todos, incluidos los niños

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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Néstor Noziglia
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Beau Lotto: So, this game is very simple.
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2169
Beau Lotto: Este juego es muy simple.
00:18
All you have to do is read what you see. Right?
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18916
4047
Hay que leer lo que se ve. ¿Sí?
00:22
So, I'm going to count to you, so we don't all do it together.
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22963
3201
Contaré para que todos lo hagamos juntos.
00:26
Okay, one, two, three.Audience: Can you read this?
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26164
2499
Bueno, uno, dos, tres. Audiencia: ¿pueden leer esto?
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BL: Amazing. What about this one? One, two, three.Audience: You are not reading this.
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BL: Asombroso. ¿Qué tal esta? Uno, dos, tres. Audiencia: No estás leyendo esto.
00:33
BL: All right. One, two, three. (Laughter)
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BL: Muy bien. Uno, dos, tres. (Risas)
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If you were Portuguese, right? How about this one? One, two, three.
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38358
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¿Si fuera portugués, sí? ¿Qué tal esta? Uno, dos, tres.
00:43
Audience: What are you reading?
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Audiencia: ¿Qué están leyendo?
00:45
BL: What are you reading? There are no words there.
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45133
3458
BL: ¿Qué están leyendo? No hay palabras allí.
00:48
I said, read what you're seeing. Right?
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2537
Dije, lean lo que ven, ¿sí?
00:51
It literally says, "Wat ar ou rea in?" (Laughter) Right?
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Dice literalmente: "Q e tas le endo?" (Risas) ¿Sí?
00:54
That's what you should have said. Right? Why is this?
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Deberían haber dicho eso. ¿Sí? ¿Por qué ocurre esto?
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It's because perception is grounded in our experience.
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3536
Porque la percepción se basa en la experiencia.
01:02
Right? The brain takes meaningless information
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62342
2897
¿Sí? El cerebro toma información sin sentido
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and makes meaning out of it, which means we never see
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2959
y le da significado, por eso nunca veremos
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what's there, we never see information,
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68198
2256
qué hay allí, nunca vemos la información,
01:10
we only ever see what was useful to see in the past.
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3275
siempre vemos lo que fue útil de ver en el pasado.
01:13
All right? Which means, when it comes to perception,
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73729
2736
¿Sí? Por eso, en materia de percepción,
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we're all like this frog.
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somos todos como esta rana.
01:23
(Laughter)
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(Risas)
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Right? It's getting information. It's generating behavior
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¿Sí? Tiene información. Genera comportamiento
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that's useful. (Laughter)
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útil. (Risas)
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(Laughter)
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(Risas)
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(Video) Man: Ow! Ow! (Laughter) (Applause)
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(Video) Hombre: ¡Ou, ou! (Risas) (Aplausos)
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BL: And sometimes, when things don't go our way,
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BL: A veces si las cosas no salen como queremos
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we get a little bit annoyed, right?
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nos enojamos un poco, ¿no?
01:50
But we're talking about perception here, right?
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2730
Pero aquí estamos hablando de percepción, ¿sí?
01:52
And perception underpins everything we think, we know,
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112750
4365
Y la percepción sustenta todo lo que pensamos, sabemos,
01:57
we believe, our hopes, our dreams, the clothes we wear,
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117115
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creemos, esperamos, soñamos, lo que vestimos,
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falling in love, everything begins with perception.
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3743
el amor, todo empieza con la percepción.
02:03
Now if perception is grounded in our history, it means
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Pero si la percepción se basa en nuestra historia, significa
02:06
we're only ever responding according to what we've done before.
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126674
3459
que sólo responderemos en función de lo hecho con anterioridad.
02:10
But actually, it's a tremendous problem,
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130133
3076
Pero en realidad eso es un gran problema,
02:13
because how can we ever see differently?
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133209
3617
porque, ¿cómo podemos ver otra cosa?
02:16
Now, I want to tell you a story about seeing differently,
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136826
4063
Quiero contarles una historia respecto de ver algo de manera diferente
02:20
and all new perceptions begin in the same way.
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140889
3988
y cómo todas las percepciones nuevas empiezan igual.
02:24
They begin with a question.
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144877
2582
Empiezan con una pregunta.
02:27
The problem with questions is they create uncertainty.
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3238
El problema de las preguntas es que generan incertidumbre.
02:30
Now, uncertainty is a very bad thing. It's evolutionarily
39
150697
2729
Y la incertidumbre es algo muy malo. En términos evolutivos
02:33
a bad thing. If you're not sure that's a predator, it's too late.
40
153426
3601
es algo malo. Si uno no está seguro de estar ante un predador, es muy tarde.
02:37
Okay? (Laughter)
41
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1360
¿De acuerdo? (Risas)
02:38
Even seasickness is a consequence of uncertainty.
42
158387
3160
Incluso el mareo es consecuencia de la incertidumbre.
02:41
Right? If you go down below on a boat, your inner ears
43
161547
2252
¿Sí? Si uno baja en un bote, el oido interno
02:43
are you telling you you're moving. Your eyes, because
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163799
2176
nos dice que nos movemos. Los ojos, dado que
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it's moving in register with the boat, say I'm standing still.
45
165975
2316
se mueven en relación al bote, dicen que estoy en reposo.
02:48
Your brain cannot deal with the uncertainty of that information, and it gets ill.
46
168291
4655
El cerebro no puede procesar la incertidumbre de esa información y se enferma.
02:52
The question "why?" is one of the most dangerous things you can do,
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172946
3929
La pregunta "¿por qué?" es una de las cosas más peligrosas,
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because it takes you into uncertainty.
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176875
2992
porque genera incertidumbre.
02:59
And yet, the irony is, the only way we can ever
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179867
2879
Y la ironía es que la única forma de hacer
03:02
do anything new is to step into that space.
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3536
algo nuevo es moverse en ese espacio.
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So how can we ever do anything new? Well fortunately,
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186282
3224
Entonces, ¿cómo podemos hacer algo nuevo? Afortunadamente,
03:09
evolution has given us an answer, right?
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189506
3584
la evolución nos ha dado una respuesta, ¿sí?
03:13
And it enables us to address even the most difficult
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193090
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Y nos permite abordar incluso las preguntas
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of questions. The best questions are the ones that create the most uncertainty.
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196685
4679
más difíciles. Las mejores preguntas son aquellas que generan más incertidumbre.
03:21
They're the ones that question the things we think to be true already. Right?
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201364
3956
Ponen en duda las cosas que ya pensamos verdaderas, ¿sí?
03:25
It's easy to ask questions about how did life begin,
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205320
1989
Es fácil formular preguntas sobre el origen de la vida,
03:27
or what extends beyond the universe, but to question what you think to be true already
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207309
3308
o qué hay más allá del universo, pero cuestionarse lo que uno ya piensa que es correcto
03:30
is really stepping into that space.
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210617
3001
realmente es adentrarse en ese espacio.
03:33
So what is evolution's answer to the problem of uncertainty?
59
213618
4810
¿Cuál es la respuesta de la evolución al problema de la incerteza?
03:38
It's play.
60
218428
1773
El juego.
03:40
Now play is not simply a process. Experts in play will tell you
61
220201
4193
Pero el juego no es simplemente un proceso. Los expertos dirán
03:44
that actually it's a way of being.
62
224394
2615
que en realidad es una forma de ser.
03:47
Play is one of the only human endeavors where uncertainty
63
227009
2891
El juego es una de las aventuras humanas en las que se celebra
03:49
is actually celebrated. Uncertainty is what makes play fun.
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229900
4326
la incertidumbre. La incertidumbre hace del juego algo divertido.
03:54
Right? It's adaptable to change. Right? It opens possibility,
65
234226
4275
¿Sí? Se adapta al cambio. ¿Verdad? Abre posibilidades,
03:58
and it's cooperative. It's actually how we do our social bonding,
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238501
4109
y es algo cooperativo. Es nuestra forma de relacionarnos socialmente,
04:02
and it's intrinsically motivated. What that means
67
242610
1726
y tiene una motivación intrínseca. Eso significa
04:04
is that we play to play. Play is its own reward.
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244336
4606
que jugamos por jugar. El juego es su propia recompensa.
04:08
Now if you look at these five ways of being,
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248942
3891
Ahora, si vemos estas cinco formas de ser,
04:12
these are the exact same ways of being you need
70
252833
2721
son exactamente las mismas formas de ser necesarias
04:15
in order to be a good scientist.
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255554
2036
para ser un buen científico.
04:17
Science is not defined by the method section of a paper.
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257590
3027
La ciencia no se define en la sección del método de un artículo.
04:20
It's actually a way of being, which is here, and this is true
73
260617
3140
En realidad es una forma de ser, que está aquí, y esto es verdad
04:23
for anything that is creative.
74
263757
2653
para todo lo creativo.
04:26
So if you add rules to play, you have a game.
75
266410
4203
Si al jugar le añadimos reglas, tenemos el juego.
04:30
That's actually what an experiment is.
76
270613
2790
Eso en realidad es un experimento.
04:33
So armed with these two ideas,
77
273403
1919
Así, con estas dos ideas
04:35
that science is a way of being and experiments are play,
78
275322
4322
la ciencia es una forma de ser y los experimentos son un juego,
04:39
we asked, can anyone become a scientist?
79
279644
3453
nos preguntamos, ¿todos podemos ser científicos?
04:43
And who better to ask than 25 eight- to 10-year-old children?
80
283097
3500
Y qué mejor que preguntarle a 25 niños de 8 a 10 años.
04:46
Because they're experts in play. So I took my bee arena
81
286597
3507
Son expertos en juegos. Llevé mi equipo
04:50
down to a small school in Devon, and the aim of this
82
290104
3547
a una pequeña escuela de Devon, y el objetivo
04:53
was to not just get the kids to see science differently,
83
293651
4244
era no sólo hacer que los niños vean la ciencia de otra manera,
04:57
but, through the process of science, to see themselves differently. Right?
84
297895
4598
sino que, mediante el proceso científico, se vean a sí mismos de modo diferente, ¿sí?
05:02
The first step was to ask a question.
85
302493
3408
El primer paso fue plantear una pregunta.
05:05
Now, I should say that we didn't get funding for this study
86
305901
2880
Tengo que decir que no recibimos financiamiento para el estudio
05:08
because the scientists said small children couldn't make
87
308781
3330
porque los científicos dijeron que los niños pequeños no podían
05:12
a useful contribution to science, and the teachers said kids couldn't do it.
88
312111
4302
contribuir de manera útil a la ciencia, y los maestros dijeron que los niños no podrían hacerlo.
05:16
So we did it anyway. Right? Of course.
89
316413
3734
Así que lo hicimos de todos modos, ¿sí? Claro.
05:20
So, here are some of the questions. I put them in small print
90
320147
2819
Estas son algunas preguntas. Las puse en letra chica
05:22
so you wouldn't bother reading it. Point is that five of the questions that the kids came up with
91
322966
4440
para que no se molesten en leerlas. La cuestión es que cinco de las preguntas surgidas de los niños
05:27
were actually the basis of science publication the last five to 15 years. Right?
92
327406
4618
fueron en realidad la base de la publicación científica en los últimos 5 a 15 años, ¿sí?
05:32
So they were asking questions that were significant
93
332024
2660
Es decir, preguntaron cosas significativas para
05:34
to expert scientists.
94
334684
2130
los científicos expertos.
05:36
Now here, I want to share the stage with someone quite special. Right?
95
336814
4134
En este punto quiero compartir escenario con alguien muy especial, ¿sí?
05:40
She was one of the young people who was involved in this study,
96
340948
2612
Ella fue una joven de los que participaron en este estudio
05:43
and she's now one of the youngest published scientists
97
343560
2334
y es ahora una de las publicadoras científicas más jóvenes
05:45
in the world. Right? She will now, once she comes onto stage,
98
345894
3883
del mundo. ¿Sí? Lo hará ahora, en cuanto suba al escenario,
05:49
will be the youngest person to ever speak at TED. Right?
99
349777
3698
será la oradora más joven de TED. ¿Sí?
05:53
Now, science and asking questions is about courage.
100
353475
2875
Tanto la ciencia como hacerse preguntas requiere coraje.
05:56
Now she is the personification of courage, because she's
101
356350
3200
Ella es la personificación del coraje dado que
05:59
going to stand up here and talk to you all.
102
359550
1387
se parará aquí y hablará para todos.
06:00
So Amy, would you please come up? (Applause)
103
360937
5254
Por eso, Amy, ¿puedes venir, por favor? (Aplausos)
06:06
(Applause)
104
366191
7185
(Aplausos)
06:13
So Amy's going to help me tell the story of what we call
105
373376
2519
Amy me ayudará a contarles la historia de lo que llamamos
06:15
the Blackawton Bees Project, and first she's going to tell you
106
375895
2666
"Proyecto Abejas de Blackawton" pero antes ella les contará
06:18
the question that they came up with. So go ahead, Amy.
107
378561
2545
la pregunta que se les ocurrió. Adelante, Amy.
06:21
Amy O'Toole: Thank you, Beau. We thought
108
381106
1719
Amy O'Toole: Gracias, Beau. Pensamos
06:22
that it was easy to see the link between humans and apes
109
382825
3401
que era fácil ver el vínculo entre humanos y simios
06:26
in the way that we think, because we look alike.
110
386226
3024
en la forma de pensar, porque nos parecemos.
06:29
But we wondered if there's a possible link
111
389250
2689
Pero nos preguntábamos si existiría un vínculo
06:31
with other animals. It'd be amazing if humans and bees
112
391939
4704
con otros animales. Sorprendería si humanos y abejas
06:36
thought similar, since they seem so different from us.
113
396643
4113
pensaran de forma similar, porque parecen muy diferentes de nosotros.
06:40
So we asked if humans and bees might solve
114
400756
3053
Así, nos preguntábamos si humanos y abejas pueden resolver
06:43
complex problems in the same way.
115
403809
2407
problemas complejos de la misma manera.
06:46
Really, we wanted to know if bees can also adapt
116
406216
3287
También queríamos saber si las abejas pueden adaptarse
06:49
themselves to new situations using previously learned rules
117
409503
3707
a nuevas situaciones usando reglas y condiciones previamente
06:53
and conditions. So what if bees can think like us?
118
413210
4214
aprendidas. ¿Y si las abejas pueden pensar como nosotros?
06:57
Well, it'd be amazing, since we're talking about an insect
119
417424
2552
Bueno, sería sorprendente, porque hablamos de un insecto
06:59
with only one million brain cells.
120
419976
2525
que tiene sólo un millón de células cerebrales.
07:02
But it actually makes a lot of sense they should,
121
422501
2142
Pero tiene mucho sentido que así sea
07:04
because bees, like us, can recognize a good flower
122
424643
3277
porque las abejas, como nosotros, pueden reconocer buenas flores
07:07
regardless of the time of day, the light, the weather,
123
427920
3613
independientemente de la hora del día, la luz, el clima,
07:11
or from any angle they approach it from. (Applause)
124
431533
5742
o del ángulo desde el que se aproximen. (Aplausos)
07:17
BL: So the next step was to design an experiment,
125
437275
3782
BL: El siguiente paso fue diseñar un experimento
07:21
which is a game. So the kids went off and they designed
126
441057
3302
en forma de juego. Los niños diseñaron
07:24
this experiment, and so -- well, game -- and so,
127
444359
3301
este experimento y así --bueno, este juego--
07:27
Amy, can you tell us what the game was,
128
447660
1466
Amy, ¿puedes contarnos cómo era el juego
07:29
and the puzzle that you set the bees?
129
449126
2143
y el acertijo de las abejas?
07:31
AO: The puzzle we came up with was an if-then rule.
130
451269
3023
AO: El acertijo que pensamos era una regla si-entonces.
07:34
We asked the bees to learn not just to go to a certain color,
131
454292
3645
Le pedimos a las abejas que aprendan no sólo a ir a cierto color,
07:37
but to a certain color flower only
132
457937
2668
sino a ir a cierto color de flor, sólo
07:40
when it's in a certain pattern.
133
460605
1632
si está en determinado patrón.
07:42
They were only rewarded if they went to the yellow flowers
134
462237
3259
Sólo recibían premio si iban a las flores amarillas,
07:45
if the yellow flowers were surrounded by the blue,
135
465496
3060
si las flores amarillas estaban rodeadas de azul,
07:48
or if the blue flowers were surrounded by the yellow.
136
468556
3268
o si las flores azules estaban rodeadas de amarillo.
07:51
Now there's a number of different rules the bees can learn
137
471824
2585
Hay muchas reglas diferentes que las abejas pueden aprender
07:54
to solve this puzzle. The interesting question is, which?
138
474409
3425
para resolver el problema. La pregunta interesante es, ¿cuál?
07:57
What was really exciting about this project was we,
139
477834
2780
Lo realmente interesante de este proyecto fue que ni nosotros
08:00
and Beau, had no idea whether it would work.
140
480614
2343
ni Beau teníamos idea de si iba a funcionar o no.
08:02
It was completely new, and no one had done it before,
141
482957
2454
Era algo completamente nuevo y nadie lo había hecho antes,
08:05
including adults. (Laughter)
142
485411
3723
tampoco los adultos. (Risas)
08:09
BL: Including the teachers, and that was really hard for the teachers.
143
489134
3464
BL: Incluso los maestros, y eso era muy difícil de asumir para ellos.
08:12
It's easy for a scientist to go in and not have a clue what he's doing,
144
492598
2904
Es fácil para un científico no tener ni idea de lo que está ocurriendo,
08:15
because that's what we do in the lab, but for a teacher
145
495502
2544
porque de eso se trata el laboratorio, pero para un maestro
08:18
not to know what's going to happen at the end of the day --
146
498046
1625
no saber qué ocurrirá al final del día...
08:19
so much of the credit goes to Dave Strudwick, who was
147
499671
2599
gran parte del mérito corresponde a Dave Strudwick,
08:22
the collaborator on this project. Okay?
148
502270
2209
colaborador de este proyecto. ¿Sí?
08:24
So I'm not going to go through the whole details of the study
149
504479
2732
No voy a entrar en los detalles del estudio
08:27
because actually you can read about it, but the next step
150
507211
2638
porque pueden leerlo, pero el siguiente paso
08:29
is observation. So here are some of the students
151
509849
3645
es la observación. Por eso aquí hay algunos estudiantes
08:33
doing the observations. They're recording the data
152
513494
2768
haciendo observaciones. Están registrando datos
08:36
of where the bees fly.
153
516262
5044
de la posición de las abejas.
08:41
(Video) Dave Strudwick: So what we're going to do —Student: 5C.
154
521306
2023
(Video) Dave Strudwick: Lo que haremos... Alumna: 5C.
08:43
Dave Strudwick: Is she still going up here?Student: Yeah.
155
523329
3990
David Strudwick: ¿Sigue pasando por aquí? Alumna: Así es.
08:47
Dave Strudwick: So you keep track of each.Student: Henry, can you help me here?
156
527319
3597
Dave Strudwick: O sea que le sigues el rastro a cada una. Alumna: Henry, ¿puedes ayudarme?
08:50
BL: "Can you help me, Henry?" What good scientist says that, right?
157
530916
2904
BL: ¿Puedes ayudarme, Henry?" ¿Qué buen científico dice eso, no?
08:53
Student: There's two up there.
158
533820
4710
Alumna: Hay dos allí.
08:58
And three in here.
159
538530
2874
Y tres aquí.
09:01
BL: Right? So we've got our observations. We've got our data.
160
541404
2275
BL: ¿Sí? Conseguimos nuestras observaciones. Obtuvimos los datos.
09:03
They do the simple mathematics, averaging, etc., etc.
161
543679
3773
Hicimos cálculos simples, promedios, etc., etc.
09:07
And now we want to share. That's the next step.
162
547452
1931
Y ahora queremos compartir. Ese es el paso siguiente.
09:09
So we're going to write this up and try to submit this
163
549383
1608
Así que lo redactaremos e intentaremos enviarlo
09:10
for publication. Right? So we have to write it up.
164
550991
2856
para publicar. ¿Sí? Tenemos que redactarlo.
09:13
So we go, of course, to the pub. All right? (Laughter)
165
553847
4513
Para eso, claro, fuimos al pub. ¿Sí? (Risas)
09:18
The one on the left is mine, okay? (Laughter)
166
558360
2284
El de la izquierda es mío, ¿bien? (Risas)
09:20
Now, I tell them, a paper has four different sections:
167
560644
2086
Les dije que un artículo tiene cuatro secciones diferentes:
09:22
an introduction, a methods, a results, a discussion.
168
562730
2807
introducción, métodos, resultados, discusión.
09:25
The introduction says, what's the question and why?
169
565537
2604
La introducción dice cuál es la pregunta y por qué.
09:28
Methods, what did you do? Results, what was the observation?
170
568141
3119
Los métodos, qué hiciste. Los resultados, cuál fue la observación.
09:31
And the discussion is, who cares? Right?
171
571260
2143
Y la discusión es a quién le importa, ¿sí?
09:33
That's a science paper, basically. (Laughter)
172
573403
2459
Eso, en esencia, es un artículo científico. (Risas)
09:35
So the kids give me the words, right? I put it into a narrative,
173
575862
4529
Los niños me dieron las palabras, ¿sí? Yo las puse en una narrativa,
09:40
which means that this paper is written in kidspeak.
174
580391
3247
de modo que este artículo está escrito en lenguaje de niños.
09:43
It's not written by me. It's written by Amy
175
583638
2528
No está escrito por mí. Está escrito por Amy
09:46
and the other students in the class. As a consequence,
176
586166
3320
y los otros alumnos de la clase. En consecuencia,
09:49
this science paper begins, "Once upon a time ... " (Laughter)
177
589486
6017
este artículo empieza: "Érase una vez...." (Risas)
09:55
The results section, it says: "Training phase, the puzzle ... duh duh duuuuuhhh." Right? (Laughter)
178
595503
5312
La sección de resultados dice: "Fase de entrenamiento, el acertijo ta ta taa". ¿Sí? (Risas)
10:00
And the methods, it says, "Then we put the bees
179
600815
2196
Y en los métodos dice: "Luego pusimos las abejas
10:03
into the fridge (and made bee pie)," smiley face. Right? (Laughter)
180
603011
3317
en el refrigerador (e hicimos tarta de abeja)", sonrisa. ¿Bien? (Risas)
10:06
This is a science paper. We're going to try to get it published.
181
606328
3833
Es un artículo científico. Intentaremos publicarlo.
10:10
So here's the title page. We have a number of authors there.
182
610161
2834
Esta es la portada. Hay varios autores.
10:12
All the ones in bold are eight to 10 years old.
183
612995
2851
Los alumnos en negrita tienen de 8 a 10 años.
10:15
The first author is Blackawton Primary School, because
184
615846
2050
El primer autor es Blackawton Primary School porque
10:17
if it were ever referenced, it would be "Blackawton et al,"
185
617896
3246
de ser citada diría "Blackawton et al",
10:21
and not one individual. So we submit it to a public access journal,
186
621142
3057
y no una persona. Lo enviamos a una revista pública
10:24
and it says this. It said many things, but it said this.
187
624199
3332
y dice, entre otras cosas, lo siguiente:
10:27
"I'm afraid the paper fails our initial quality control checks in several different ways." (Laughter)
188
627531
3919
"Temo que el artículo no pasó distintas instancias del control de calidad". (Risas)
10:31
In other words, it starts off "once upon a time,"
189
631450
2560
En otras palabras, empieza con "érase una vez",
10:34
the figures are in crayon, etc. (Laughter)
190
634010
2526
las cifras están en crayón, etc. (Risas)
10:36
So we said, we'll get it reviewed. So I sent it to Dale Purves,
191
636536
4353
Así que dijimos, haremos que lo revisen. Se lo envié a Dale Purves,
10:40
who is at the National Academy of Science, one of the leading neuroscientists in the world,
192
640889
3533
de la Academia Nacional de Ciencias, uno de los neurocientíficos más importantes del mundo,
10:44
and he says, "This is the most original science paper I have ever read" — (Laughter) —
193
644422
3449
y dijo: "Este es el artículo científico más original que he leído" (Risas)
10:47
"and it certainly deserves wide exposure."
194
647871
2097
"y sin duda merece amplia difusión".
10:49
Larry Maloney, expert in vision, says, "The paper is magnificent.
195
649968
4271
Larry Maloney, experto en visión dijo: "El artículo es magnífico.
10:54
The work would be publishable if done by adults."
196
654239
3366
El trabajo se publicaría de estar hecho por adultos".
10:57
So what did we do? We send it back to the editor.
197
657605
1979
Entonces, ¿qué hicimos? Lo enviamos nuevamente al editor.
10:59
They say no.
198
659584
1589
Dijeron que no.
11:01
So we asked Larry and Natalie Hempel to write
199
661173
2454
Así que le pedimos a Larry y Natalie Hempel que escribieran
11:03
a commentary situating the findings for scientists, right,
200
663627
4007
un comentario sobre los hallazgos científicos, ¿sí?
11:07
putting in the references, and we submit it to Biology Letters.
201
667634
4128
colocando las referencias, y lo enviamos a "Biology Letters".
11:11
And there, it was reviewed by five independent referees,
202
671762
3327
Allí fue revisado por cinco árbitros independientes,
11:15
and it was published. Okay? (Applause)
203
675089
4421
y fue publicado. ¿Bien? (Aplausos)
11:19
(Applause)
204
679510
6000
(Aplausos)
11:25
It took four months to do the science,
205
685510
3021
Nos llevó cuatro meses hacerlo
11:28
two years to get it published. (Laughter)
206
688531
3228
y dos años publicarlo. (Risas)
11:31
Typical science, actually, right? So this makes Amy and
207
691759
4835
Ciencia típica, ¿verdad? Esto hizo de Amy y sus amigos
11:36
her friends the youngest published scientists in the world.
208
696594
2433
los científicos más jóvenes del mundo, que han publicado.
11:39
What was the feedback like?
209
699027
2016
¿Cuál fue la respuesta?
11:41
Well, it was published two days before Christmas,
210
701043
2885
Bueno, se publicó dos días antes de Navidad,
11:43
downloaded 30,000 times in the first day, right?
211
703928
4003
tuvo 30 000 descargas el primer día, ¿sí?
11:47
It was the Editors' Choice in Science, which is a top science magazine.
212
707931
4040
Fue elegida por los editores científicos, en la mejor revista de ciencias.
11:51
It's forever freely accessible by Biology Letters.
213
711971
2542
Esta disponible gratuitamente de por vida en "Biology Letters".
11:54
It's the only paper that will ever be freely accessible by this journal.
214
714513
3680
Es el único artículo que siempre estará disponible gratuitamente en esta revista.
11:58
Last year, it was the second-most downloaded paper
215
718193
2699
El año pasado fue el segundo artículo más descargado
12:00
by Biology Letters, and the feedback from not just scientists
216
720892
4104
en "Biology Letters", y la reacción no sólo es de los científicos
12:04
and teachers but the public as well.
217
724996
2548
y maestros sino también del público.
12:07
And I'll just read one.
218
727544
1772
Les leeré una.
12:09
"I have read 'Blackawton Bees' recently. I don't have
219
729316
2490
"Hace poco leí 'Abejas de Blackawton'. No tengo palabras
12:11
words to explain exactly how I am feeling right now.
220
731806
2313
para expresar exactamente lo que siento en este momento.
12:14
What you guys have done is real, true and amazing.
221
734119
2479
Lo que han hecho es real, verdadero y asombroso.
12:16
Curiosity, interest, innocence and zeal are the most basic
222
736598
3109
La curiosidad, el interés, la inocencia y el fervor es lo elemental
12:19
and most important things to do science.
223
739707
1724
y lo más importante para la ciencia.
12:21
Who else can have these qualities more than children?
224
741431
2478
¿Quién más puede tener estas cualidades que los niños?
12:23
Please congratulate your children's team from my side."
225
743909
3541
Por favor, felicite a sus alumnos de mi parte".
12:27
So I'd like to conclude with a physical metaphor.
226
747450
3383
Me gustaría concluir con una metáfora física.
12:30
Can I do it on you? (Laughter)
227
750833
2968
¿Puedo hacerlo contigo? (Risas)
12:33
Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.
228
753801
3093
Oh, vamos, ven. Sí, sí. Bueno.
12:36
Now, science is about taking risks, so this is an incredible risk, right? (Laughter)
229
756894
5177
La ciencia implica asumir riesgos, y esto es un riesgo increíble, ¿no? (Risas)
12:42
For me, not for him. Right? Because we've only done this once before. (Laughter)
230
762071
6098
Para mí, no para él. ¿Sí? Porque lo hemos hecho sólo una vez antes. (Risas)
12:48
And you like technology, right?
231
768169
1576
Y te gusta la tecnología, ¿no?
12:49
Shimon Schocken: Right, but I like myself.
232
769745
2176
Shimon Schocken: Sí, pero también me gusto yo.
12:51
BL: This is the epitome of technology. Right. Okay.
233
771921
2951
BL: Esto es el epítome de la tecnología. Bien, vamos.
12:54
Now ... (Laughter)
234
774872
3608
Ahora... (Risas)
12:58
Okay. (Laughter)
235
778480
2880
Bien. (Risas)
13:01
Now, we're going to do a little demonstration, right?
236
781360
4084
Haremos una pequeña demostración, ¿sí?
13:05
You have to close your eyes, and you have to point
237
785444
4019
Tienes que cerrar los ojos, y tienes que señalar
13:09
where you hear me clapping. All right?
238
789463
3157
dónde oyes mis aplausos. ¿Sí?
13:12
(Clapping)
239
792620
4398
(Aplauso)
13:17
(Clapping)
240
797018
3144
(Aplauso)
13:20
Okay, how about if everyone over there shouts. One, two, three?
241
800162
2903
Bueno, ¿qué tal si todos gritan? Uno, dos, tres...
13:23
Audience: (Shouts)
242
803065
2901
Audiencia: (Gritos)
13:25
(Laughter)
243
805966
4446
(Risas)
13:30
(Shouts) (Laughter)
244
810412
3171
(Gritos) (Risas)
13:33
Brilliant. Now, open your eyes. We'll do it one more time.
245
813583
3641
Brillante. Ahora abre tus ojos. Lo haremos una vez más.
13:37
Everyone over there shout. (Shouts)
246
817224
2802
Griten todos por allí. (Risas)
13:40
Where's the sound coming from? (Laughter) (Applause)
247
820026
5932
¿De dónde viene el sonido? (Risas) (Aplausos)
13:45
Thank you very much. (Applause)
248
825958
4230
Muchas gracias. (Aplausos)
13:50
What's the point? The point is what science does for us.
249
830188
3713
¿Cuál es la idea? La idea es qué hace la ciencia por nosotros.
13:53
Right? We normally walk through life responding,
250
833901
2406
¿Sí? Normalmente vamos por la vida respondiendo
13:56
but if we ever want to do anything different, we have to
251
836307
2212
pero si alguna vez queremos hacer algo diferente, tenemos que
13:58
step into uncertainty. When he opened his eyes,
252
838519
2689
adentrarnos en la incertidumbre. Cuando abrió los ojos
14:01
he was able to see the world in a new way.
253
841208
2382
pudo ver el mundo de una nueva forma.
14:03
That's what science offers us. It offers the possibility
254
843590
3168
Eso nos ofrece la ciencia. Nos da la posibilidad
14:06
to step on uncertainty through the process of play, right?
255
846758
4016
de adentrarnos en la incertidumbre mediante el juego, ¿sí?
14:10
Now, true science education I think should be about
256
850774
3024
Ahora, creo que la verdadera educación científica debería
14:13
giving people a voice and enabling to express that voice,
257
853798
3399
consistir en darle voz a la gente y permitirle expresar esa voz,
14:17
so I've asked Amy to be the last voice in this short story.
258
857197
4369
por eso le pedí a Amy que sea la última voz en esta breve historia.
14:21
So, Amy?
259
861566
3105
¿Amy?
14:24
AO: This project was really exciting for me,
260
864671
2553
AO: Este proyecto fue apasionante para mí
14:27
because it brought the process of discovery to life,
261
867224
2671
porque le dio vida al proceso de descubrimiento
14:29
and it showed me that anyone, and I mean anyone,
262
869895
2911
y me mostró que todos, me refiero a cada uno,
14:32
has the potential to discover something new,
263
872806
2753
tenemos el potencial de descubrir algo nuevo,
14:35
and that a small question can lead into a big discovery.
264
875559
4072
y que una pequeña pregunta puede llevar a un gran descubrimiento.
14:39
Changing the way a person thinks about something
265
879631
2652
Cambiar la manera en que una persona piensa algo
14:42
can be easy or hard. It all depends on the way the person
266
882283
3712
puede ser fácil o difícil. Todo depende de la forma en que la persona
14:45
feels about change.
267
885995
1488
se sienta respecto del cambio.
14:47
But changing the way I thought about science was
268
887483
2452
Pero cambiar mi manera de pensar en la ciencia fue
14:49
surprisingly easy. Once we played the games
269
889935
2275
sorprendentemente fácil. Una vez que empezamos a jugar
14:52
and then started to think about the puzzle,
270
892210
2418
y luego a pensar los acertijos
14:54
I then realized that science isn't just a boring subject,
271
894628
3857
me di cuenta que la ciencia no es sólo un tema aburrido
14:58
and that anyone can discover something new.
272
898485
3194
y que todos podemos descubrir algo nuevo.
15:01
You just need an opportunity. My opportunity came
273
901679
3200
Sólo necesitamos una oportunidad. Mi oportunidad
15:04
in the form of Beau, and the Blackawton Bee Project.
274
904879
2636
llegó en forma de Beau, y del Proyecto Abeja de Blackawton.
15:07
Thank you.BL: Thank you very much. (Applause)
275
907515
4361
Gracias. BL: Muchas gracias. (Aplausos)
15:11
(Applause)
276
911876
7747
(Aplausos)
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