How I Teach Kids to Love Science | Cesar Harada | TED Talks

158,255 views ・ 2015-11-18

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Vilmos Dinca Lektor: Maria Ruzsane Cseresnyes
00:13
When I was a kid, my parents would tell me,
0
13800
2816
Gyermekkoromban a szüleim azt mondták:
00:16
"You can make a mess, but you have to clean up after yourself."
1
16640
3399
"Csinálhatsz rumlit magad körül, de utána neked kell rendet tenni!"
00:20
So freedom came with responsibility.
2
20440
3336
A szabadság tehát felelősséggel jár.
00:23
But my imagination would take me to all these wonderful places,
3
23800
3576
Álmodozó gyermek voltam, és úgy gondoltam,
00:27
where everything was possible.
4
27400
2096
hogy bármit el tudok érni.
00:29
So I grew up in a bubble of innocence --
5
29520
2896
Így az ártatlanság burkában nőttem fel,
00:32
or a bubble of ignorance, I should say,
6
32440
2336
úgy is fogalmazhatnék, hogy a tudatlanságéban,
00:34
because adults would lie to us to protect us from the ugly truth.
7
34800
5096
mert a felnőttek hazudtak nekünk, hogy megvédjenek a kellemetlen igazságtól.
00:39
And growing up, I found out that adults make a mess,
8
39920
3576
Ahogy cseperedtem, rájöttem, hogy a felnőttek sokszor felfordulást csinálnak
00:43
and they're not very good at cleaning up after themselves.
9
43520
2800
és bizony nem túl jók a rendrakásban.
Azóta eltelt egy kis idő, felnőttem.
00:47
Fast forward, I am an adult now,
10
47360
2136
Természetismeretet tanítok egy Hong Kong-i iskolában –
00:49
and I teach citizen science and invention at the Hong Kong Harbour School.
11
49520
4976
00:54
And it doesn't take too long
12
54520
1336
A tengerpart közel van,
00:55
before my students walk on a beach and stumble upon piles of trash.
13
55880
4216
a kisdiákok gyakran lemennek a partra, ahol rengeteg eldobott szemetet találnak.
01:00
So as good citizens, we clean up the beaches --
14
60120
2656
Jó állampolgárok lévén felszedjük a szemetet,
01:02
and no, he is not drinking alcohol, and if he is, I did not give it to him.
15
62800
4720
és nem, a kisfiú nem alkoholt iszik, vagy ha mégis, nem én adtam neki.
01:07
(Laughter)
16
67880
1760
(Nevetés)
01:09
And so it's sad to say,
17
69960
1216
Sajnálatos dolog,
01:11
but today more than 80 percent of the oceans have plastic in them.
18
71200
3776
hogy a legtöbb tengerben és óceánban kimutatható a műanyagszemét jelenléte.
01:15
It's a horrifying fact.
19
75000
1280
Ez egy megdöbbentő tény.
01:16
And in past decades,
20
76800
1376
Az elmúlt évtizedekben annyi történt,
01:18
we've been taking those big ships out and those big nets,
21
78200
3456
hogy azokon a nagy hajókon a nagy hálókkal
01:21
and we collect those plastic bits that we look at under a microscope,
22
81680
3336
begyűjtötték a műanyagdarabokat, mikroszkóppal tanulmányozták,
majd rendszerezték őket,
01:25
and we sort them,
23
85040
1216
01:26
and then we put this data onto a map.
24
86280
1762
és térképre vitték az adatokat.
01:28
But that takes forever, it's very expensive,
25
88440
2336
De ennek sosincs vége és nagyon drága,
01:30
and so it's quite risky to take those big boats out.
26
90800
3136
arról nem is beszélve, hogy mennyi veszéllyel jár kihajózni.
01:33
So with my students, ages six to 15,
27
93960
2936
Így az iskolásokkal (6 - 15 évesek)
01:36
we've been dreaming of inventing a better way.
28
96920
2216
álmodtunk egy nagyot.
01:39
So we've transformed our tiny Hong Kong classroom into a workshop.
29
99160
4416
Kicsiny osztálytermünket műhellyé változtattuk.
01:43
And so we started building this small workbench,
30
103600
2656
Kialakítottuk ezt a kis munkapadot eltérő magasságokkal,
hogy a legkisebbek is részt tudjanak venni a munkában.
01:46
with different heights, so even really short kids can participate.
31
106280
3176
01:49
And let me tell you, kids with power tools are awesome and safe.
32
109480
4176
Gyermek kezében a kéziszerszám maga a gyönyörűség és biztonság.
01:53
(Laughter)
33
113680
1336
(Nevetés)
01:55
Not really.
34
115040
1896
Nem igazán...
01:56
And so, back to plastic.
35
116960
1216
Visszatérve a műanyagra.
01:58
We collect this plastic and we grind it to the size we find it in the ocean,
36
118200
3616
Az összegyűjtött műanyagot olyan kicsire daráljuk, mint az óceánban a szemcsék –
02:01
which is very small because it breaks down.
37
121840
2176
azok parányiak, mert darabokra törtek.
02:04
And so this is how we work.
38
124040
1376
Így dolgozunk.
02:05
I let the imaginations of my students run wild.
39
125440
3136
Hagyom csapongani a gyermekek fantáziáját.
02:08
And my job is to try to collect the best of each kid's idea
40
128600
4256
Nekem pedig az a dolgom, hogy a legjobb ötleteket összegyűjtsem,
02:12
and try to combine it into something that hopefully would work.
41
132880
4280
és valami működőképeset hozzak létre.
02:17
And so we have agreed that instead of collecting plastic bits,
42
137920
3136
Így megegyeztünk, hogy műanyagdarabok gyűjtése helyett
02:21
we are going to collect only the data.
43
141080
1976
csak adatokat fogunk gyűjteni.
02:23
So we're going to get an image of the plastic with a robot --
44
143080
2976
Tehát egy robot segítségével képet kapunk a műanyagról –
02:26
so robots, kids get very excited.
45
146080
2376
a robot szó hallatán a diákok izgatottá vállnak.
02:28
And the next thing we do -- we do what we call "rapid prototyping."
46
148480
3143
A következő lépést meg úgy nevezzük, hogy gyors modellkészítés.
02:31
We are so rapid at prototyping
47
151647
1689
Olyan gyorsan dolgozunk,
02:33
that the lunch is still in the lunchbox when we're hacking it.
48
153360
3176
hogy az ebédhez még hozzá sem nyúltunk, és már kész is vagyunk.
02:36
(Laughter)
49
156560
1296
(Nevetés)
02:37
And we hack table lamps and webcams, into plumbing fixtures
50
157880
4256
Lámpákból, webkamerákból és vízvezeték- szerelvényekből úszó robotot fabrikálunk,
02:42
and we assemble that into a floating robot that will be slowly moving through water
51
162160
5136
vízre bocsájtjuk, és ez a műanyaghalmon át lassan mozogva összegyűjti az adatokat.
02:47
and through the plastic that we have there --
52
167320
2096
Ilyen képet kapunk a robottól.
02:49
and this is the image that we get in the robot.
53
169440
2191
ilyen képekkel lát el bennünket.
02:51
So we see the plastic pieces floating slowly through the sensor,
54
171655
3721
Látjuk tehát a lebegő műanyagdarabokat,
02:55
and the computer on board will process this image,
55
175400
3296
a fedélzeti számítógép pedig feldolgozza az adatokat,
02:58
and measure the size of each particle,
56
178720
2096
és megméri az egyes darabok méretét.
03:00
so we have a rough estimate of how much plastic there is in the water.
57
180840
4120
Ezáltal meg tudjuk állapítani, hogy mennyi műanyag van a vízben.
03:05
So we documented this invention step by step
58
185520
3016
Ezt a találmányt közzétettük a civil feltalálók honlapján,
03:08
on a website for inventors called Instructables,
59
188560
3376
az instructables.com-on,
03:11
in the hope that somebody would make it even better.
60
191960
2800
abban a reményben, hogy valaki esetleg továbbfejleszti.
03:15
What was really cool about this project was that the students saw a local problem,
61
195838
3858
Az volt a nagyszerű ebben, hogy a gyermekek megláttak egy helyi problémát,
03:19
and boom -- they are trying to immediately address it.
62
199720
2667
és azonnal megpróbáltak kezdeni vele valamit.
03:22
[I can investigate my local problem]
63
202411
2325
[Megvizsgálom a szűkebb környezetem problémáit.]
03:24
But my students in Hong Kong are hyperconnected kids.
64
204760
3216
A tanulóim jól informált gyermekek,
03:28
And they watch the news, they watch the Internet,
65
208000
2296
és az internetet böngészve
03:30
and they came across this image.
66
210320
2240
a következő képre bukkantak.
03:33
This was a child, probably under 10, cleaning up an oil spill bare-handed,
67
213840
4736
Ez a kisgyermek az olajiszaptól próbálja megtisztítani a tengert csupasz kézzel,
03:38
in the Sundarbans, which is the world's largest mangrove forest in Bangladesh.
68
218600
4496
Sundurbansban, a világ legnagyobb mangrove erdejében, Bangladesben.
03:43
So they were very shocked,
69
223120
2456
A gyermekek nagyon megdöbbentek, mert tudták,
03:45
because this is the water they drink, this is the water they bathe in,
70
225600
3296
hogy a helyiek ezt a vizet isszák, ebben fürdenek és itt horgásznak,
03:48
this is the water they fish in -- this is the place where they live.
71
228920
3376
tehát itt élik az életüket.
03:52
And also you can see the water is brown, the mud is brown and oil is brown,
72
232320
3896
A képen látható, hogy a víz, a sár és az olaj is barnás,
03:56
so when everything is mixed up,
73
236240
1477
tehát minden összekeveredett,
03:57
it's really hard to see what's in the water.
74
237741
2475
így nehéz megállapítani, hogy mi van a vízben.
04:00
But, there's a technology that's rather simple,
75
240240
2256
Létezik egy spektrometriának
04:02
that's called spectrometry,
76
242520
1536
nevezett egyszerű módszer,
04:04
that allows you see what's in the water.
77
244080
1905
amivel kimutatható, mi van a vízben.
04:06
So we built a rough prototype of a spectrometer,
78
246009
3047
Így építettünk egy spektrométer-prototípust,
04:09
and you can shine light through different substances
79
249080
2936
amelynek a segítségével különböző anyagokat átvilágítva,
04:12
that produce different spectrums,
80
252040
2416
különböző színképeket kapunk,
04:14
so that can help you identify what's in the water.
81
254480
3856
ezáltal pedig meg tudjuk határozni, hogy mi van a vízben.
04:18
So we packed this prototype of a sensor,
82
258360
2896
Fogtuk tehát a prototípusunkat
04:21
and we shipped it to Bangladesh.
83
261280
2240
és elküldtük Bangladesbe.
04:23
So what was cool about this project
84
263989
1667
Ebben a projektben az volt a nagyszerű,
04:25
was that beyond addressing a local problem,
85
265680
3135
hogy túlmutatott egy helyi problémán,
a tanulóim egy távolabb élő közösség
04:28
or looking at a local problem,
86
268839
1430
04:30
my students used their empathy and their sense of being creative
87
270293
3923
gondjain is tudtak segíteni
04:34
to help, remotely, other kids.
88
274240
2256
kreativitásuk és empátiájuk segítségével.
04:36
[I can investigate a remote problem]
89
276520
1715
[Távolabbi problémákat is megvizsgálok]
04:38
So I was very compelled by doing the second experiments,
90
278259
2620
A második kísérlet sikerein felbuzdulva
04:40
and I wanted to take it even further --
91
280903
2513
tovább akartam lépni,
04:43
maybe addressing an even harder problem, and it's also closer to my heart.
92
283440
4600
és egy még nagyobb dolgot céloztam meg, amely a szívemhez is közel áll.
04:48
So I'm half Japanese and half French,
93
288560
2616
Félig japán, félig francia vagyok.
04:51
and maybe you remember in 2011 there was a massive earthquake in Japan.
94
291200
5320
Lehet, hogy emlékeznek a 2011-es földrengésre Japánban.
Annyira erős volt, hogy több hatalmas hullámot is elindított,
04:57
It was so violent that it triggered several giant waves --
95
297120
3816
05:00
they are called tsunami --
96
300960
1416
ezt nevezzük cunaminak.
05:02
and those tsunami destroyed many cities on the eastern coast of Japan.
97
302400
6960
Ez a cunami elpusztított számos várost Japán keleti partján.
05:10
More than 14,000 people died in an instant.
98
310680
3360
Több mint 14000 ember halt meg a katasztrófában.
05:15
Also, it damaged the nuclear power plant of Fukushima,
99
315600
3736
Ráadásul a fukushimai atomerőművet is megrongálta,
05:19
the nuclear power plant just by the water.
100
319360
2680
ez közel volt a parthoz.
05:22
And today, I read the reports
101
322480
2416
A jelentéseket olvasva kiderül,
05:24
and an average of 300 tons
102
324920
3056
hogy az erőműből átlagosan napi 300 tonna szennyezőanyag
05:28
are leaking from the nuclear power plant into the Pacific Ocean.
103
328000
3576
szivárog a Csendes-óceánba.
05:31
And today the whole Pacific Ocean has traces of contamination of cesium-137.
104
331600
6376
Mára már az egész Csendes-óceánban kimutatható a cesium-137 jelenléte.
05:38
If you go outside on the West Coast, you can measure Fukushima everywhere.
105
338000
4416
Az óceán nyugati partján bárhol mérhető Fukushima hatása.
05:42
But if you look at the map, it can look like most of the radioactivity
106
342440
3296
Ha megnézzük a térképet úgy tűnhet, hogy a radioaktivitás
05:45
has been washed away from the Japanese coast,
107
345760
2096
elsodródott a japán partoktól,
05:47
and most of it is now -- it looks like it's safe, it's blue.
108
347880
2816
kéknek, tehát biztonságosnak tűnhet.
05:50
Well, reality is a bit more complicated than this.
109
350720
3416
Azonban a valóság ennél összetettebb.
05:54
So I've been going to Fukushima every year since the accident,
110
354160
3656
A katasztrófa óta minden évben elmegyek Fukushimába,
05:57
and I measure independently and with other scientists,
111
357840
2536
méréseket végzek, egyénileg és más tudósokkal is,
06:00
on land, in the river --
112
360400
1856
szárazföldön és a vízen egyaránt.
06:02
and this time we wanted to take the kids.
113
362280
2736
A legutóbb a gyermekeket is el akartuk vinni.
06:05
So of course we didn't take the kids, the parents wouldn't allow that to happen.
114
365040
3776
Végül nem vittük el őket, mert a szülők nem engedték.
06:08
(Laughter)
115
368840
1336
(Nevetés)
06:10
But every night we would report to "Mission Control" --
116
370200
3936
Minden este jelentettünk egymásnak a munkafolyamatokról.
06:14
different masks they're wearing.
117
374160
2176
A kollégáim itt különböző maszkokat viselnek.
06:16
It could look like they didn't take the work seriously, but they really did
118
376360
4376
Úgy tűnhet, hogy nem vették komolyan a munkájukat, de ez nem igaz,
06:20
because they're going to have to live with radioactivity their whole life.
119
380760
4200
mert egész életüket a rádióaktivitás hatásával együtt élik meg.
06:25
And so what we did with them
120
385640
2056
A következőt tettük:
06:27
is that we'd discuss the data we collected that day,
121
387720
2616
megbeszéltük az aznap összegyűjtött információkat,
06:30
and talk about where we should be going next --
122
390360
2191
és, hogy hogyan tovább,
06:32
strategy, itinerary, etc...
123
392575
2121
stratégia, tervezés, stb...
06:34
And to do this, we built a very rough topographical map
124
394720
3616
Szerkesztettünk egy elnagyolt domborzati térképet az atomerőmű környékéről,
06:38
of the region around the nuclear power plant.
125
398360
2856
olyat, ahol a hegyek méretarányosan
06:41
And so we built the elevation map,
126
401240
2016
kiemelkednek az alapsíkból.
06:43
we sprinkled pigments to represent real-time data for radioactivity,
127
403280
4616
Beszórtuk festékkel a valós idejű radioaktivitást jelölésére,
06:47
and we sprayed water to simulate the rainfall.
128
407920
4336
és vizet fújtunk rá, hogy esőzést szimuláljunk.
06:52
And with this we could see that the radioactive dust
129
412280
2976
Így láthattuk, hogy a radioaktív szennyeződés
06:55
was washing from the top of the mountain into the river system,
130
415280
3056
hogyan szivárog a hegyekből, a folyókon keresztül
06:58
and leaking into the ocean.
131
418360
1536
az óceánba.
06:59
So it was a rough estimate.
132
419920
1600
Ez csak egy durva becslés volt.
07:02
But with this in mind, we organized this expedition,
133
422680
2936
Az eredményeket észben tartva szerveztünk egy utat,
07:05
which was the closest civilians have been to the nuclear power plant.
134
425640
3616
hogy a lehető legközelebb kerüljünk az atomerőműhöz.
07:09
We are sailing 1.5 kilometers away from the nuclear power plant,
135
429280
4336
Ezen a felvételen másfél kilométerre vagyunk az erőműtől,
07:13
and with the help of the local fisherman,
136
433640
1953
és helyi halászok segítségével
07:15
we are collecting sediment from the seabed
137
435617
2239
üledéket gyűjtünk a tengerfenékről
07:17
with a custom sediment sampler we've invented and built.
138
437880
3456
egy általunk kigondolt és elkészített üledékgyűjtővel.
07:21
We pack the sediment into small bags,
139
441360
3256
Előbb tasakokba tesszük, majd
07:24
we then dispatch them to hundreds of small bags
140
444640
2256
több száz csomagba szortírozzuk az üledéket.
07:26
that we send to different universities,
141
446920
1936
Elküldjük különböző egyetemeknek,
07:28
and we produce the map of the seabed radioactivity,
142
448880
2976
és az adatok felhasználásával, egy térképen jelöljük
07:31
especially in estuaries where the fish will reproduce,
143
451880
2536
a tengerfenék radioaktivitását, különösen ott, ahol a halak ívnak.
07:34
and I will hope that we will have improved
144
454440
2056
Remélem, ezzel hozzájárulunk a helyi halászok
07:36
the safety of the local fishermen and of your favorite sushi.
145
456520
3096
és kedvenc szusink biztonságához.
07:39
(Laughter)
146
459640
1296
(Nevetés)
07:40
You can see a progression here --
147
460960
1576
Ugye látjuk a fejlődést?
07:42
we've gone from a local problem to a remote problem to a global problem.
148
462560
4536
A szűkebb, majd tágabb környezetből eljutottunk egy globális problémáig.
07:47
And it's been super exciting to work at these different scales,
149
467120
2953
Nagyon izgalmas volt e szabad felhasználású technológiák alkalmazása
07:50
with also very simple, open-source technologies.
150
470097
3559
a más-más léptékű feladatokhoz.
07:53
But at the same time, it's been increasingly frustrating
151
473680
3336
Ugyanakkor elszomorított a tény,
07:57
because we have only started to measure the damage that we have done.
152
477040
3696
hogy tulajdonképpen csak felmértük a rombolás mértékét,
08:00
We haven't even started to try to solve the problems.
153
480760
4080
még csak bele sem kezdtünk a megoldásába.
08:05
And so I wonder if we should just take a leap
154
485640
2776
Elgondolkodtam, hogy lehetséges lenne-e álmodni egy nagyot,
08:08
and try to invent better ways to do all these things.
155
488440
4640
és hatékonyabb módszereket kitalálni a megoldás érdekében.
08:13
And so the classroom started to feel a little bit small,
156
493520
3576
Úgy gondoltuk, hogy az osztálytermet kinőttük.
08:17
so we found an industrial site in Hong Kong,
157
497120
2696
Találtunk egy elhagyott ipari létesítményt Hong Kongban,
08:19
and we turned it into the largest mega-space
158
499840
3256
és létrehoztunk benne egy közösségi teret
08:23
focused on social and environmental impact.
159
503120
3176
a társadalmi és környezeti hatások vizsgálatára.
08:26
It's in central Hong Kong,
160
506320
1296
Hong Kong központjában van.
08:27
and it's a place we can work with wood, metal, chemistry,
161
507640
3216
Itt dolgozhatunk fával, fémmel, vegyszerekkel,
08:30
a bit of biology, a bit of optics,
162
510880
1626
egy kis biológia, egy kis optika,
08:32
basically you can build pretty much everything there.
163
512530
2492
tulajdonképpen sokféle dolgot meg tudunk itt építeni.
08:35
And its a place where adults and kids can play together.
164
515047
2969
Ez egy olyan hely, ahol felnőtt és gyermek együtt játszhat.
08:38
It's a place where kids' dreams can come true,
165
518040
3576
Itt a felnőttek segítségével
valóra válhatnak a gyermekek álmai,
08:41
with the help of adults,
166
521640
1336
cserébe pedig ők is újra gyermekek lehetnek.
08:43
and where adults can be kids again.
167
523000
1816
08:44
Student: Acceleration! Acceleration!
168
524840
3136
Diák: Gyorsabban! Gyorsabban!
Cesar Harada: Olyan kérdésekre keressük a választ, mint hogy:
08:48
Cesar Harada: We're asking questions such as,
169
528000
2135
08:50
can we invent the future of mobility with renewable energy?
170
530159
2817
építhetjük-e a jövő közlekedését megújuló energiára?
08:53
For example.
171
533000
1200
Csak a példa kedvéért.
08:55
Or, can we help the mobility of the aging population
172
535320
4296
Vagy az idősek hagyományos kerekesszékét
08:59
by transforming very standard wheelchairs into cool, electric vehicles?
173
539640
4400
át tudjuk-e alakítani elektromos járművé?
09:05
So plastic, oil and radioactivity are horrible, horrible legacies,
174
545240
6536
A műanyag, az olaj és a radioaktív szennyezés borzasztó dolgok,
09:11
but the very worst legacy that we can leave our children is lies.
175
551800
4520
de ami ennél is rosszabb, ezeket elhallgatni a gyermekeink elől.
09:16
We can no longer afford to shield the kids from the ugly truth
176
556760
5216
Nem engedhetjük meg magunknak, hogy gyermekeink burokban nőjenek fel,
09:22
because we need their imagination to invent the solutions.
177
562000
3920
mert a problémák megoldásához szűkségünk van a kreativitásukra.
09:26
So citizen scientists, makers, dreamers --
178
566720
4976
Amatőr tudósok, fabrikálók, álmodozók –
09:31
we must prepare the next generation
179
571720
2696
fel kell készítenünk a jövő generációját arra,
09:34
that cares about the environment and people,
180
574440
3056
hogy törődjenek szűkebb és tágabb
09:37
and that can actually do something about it.
181
577520
2200
környezetük problémáival.
09:40
Thank you.
182
580200
1216
Köszönöm szépen.
09:41
(Applause)
183
581440
3160
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7