Sugata Mitra: Can kids teach themselves?

191,226 views ・ 2008-08-27

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Zoltan Bencz Lektor: Meg McHutchison
00:16
I have a tough job to do.
0
16160
3000
Kemény feladat vár rám.
00:19
You know, when I looked at the profile of the audience here,
1
19160
6000
Tudják, amikor a jelenlévők foglalkozását áttekintettem
00:25
with their connotations and design, in all its forms,
2
25160
7000
láttam az érdeklődési területeiket, kapcsolataikat
00:32
and with so much and so many people working
3
32160
2000
és láttam mindazokat akik együttműködésben,
00:34
on collaborative and networks, and so on, that I wanted to tell you,
4
34160
5000
hálózatokat alkotva dolgoznak, akkor elhatároztam, hogy beszélek Önöknek
00:39
I wanted to build an argument for primary education
5
39160
5000
az alapoktatás fontosságáról
00:44
in a very specific context.
6
44160
2000
mégpedig egy nagyon sajátságos összefüggésben.
00:46
In order to do that in 20 minutes, I have to bring out four ideas --
7
46160
4000
Azért, hogy beleférjünk 20 percbe, négy témát veszek sorra.
00:50
it's like four pieces of a puzzle.
8
50160
3000
Olyanok ezek, mint egy puzzle négy darabja.
00:53
And if I succeed in doing that,
9
53160
3000
Ha sikerül ezt megtennem
00:56
maybe you would go back with the thought
10
56160
3000
akkor olyan gondolattal fognak távozni innen
00:59
that you could build on, and perhaps help me do my work.
11
59160
3000
amire majd építeni tudnak és ami majd engem is segíthet a munkámban.
01:06
The first piece of the puzzle is remoteness
12
66160
3000
Az első puzzle-darab: a távolság és az
01:09
and the quality of education.
13
69160
2000
oktatás színvonala közötti összefüggés.
01:11
Now, by remoteness, I mean two or three different kinds of things.
14
71160
5000
A távolság alatt két- háromféle dolgot értek.
01:16
Of course, remoteness in its normal sense, which means
15
76160
3000
A távoliságot elsősorban a hétköznapi értelemben értem
01:19
that as you go further and further away
16
79160
3000
azaz, amint egyre távolodunk egy ponttól
01:22
from an urban center, you get to remoter areas.
17
82160
5000
például egy városközponttól, távoli településekre jutunk el.
01:27
What happens to education?
18
87160
3000
Mi történik ilyenkor az oktatással?
01:30
The second, or a different kind of remoteness
19
90160
2000
A második, és ettől eltérő távolság, bárhol a világon
01:32
is that within the large metropolitan areas all over the world,
20
92160
5000
a világvárosok körzetében megjelenő távolság a városrészek között:
01:37
you have pockets, like slums, or shantytowns, or poorer areas,
21
97160
5000
a nyomornegyedek, viskóvárosok vagy szegényebb városrészek között,
01:42
which are socially and economically remote
22
102160
4000
melyek társadalmi és gazdasági szempontból is távoliak,
01:46
from the rest of the city, so it's us and them.
23
106160
3000
elválasztva a város többi részétől. Azt mondjuk: "Mi" és " ők ".
01:49
What happens to education in that context?
24
109160
2000
Mi történik az oktatással ilyen helyzetben?
01:51
So keep both of those ideas of remoteness.
25
111160
8000
Vegyük hát ezt a kétféle távolság-értelmezést.
01:59
We made a guess. The guess was that schools in remote areas
26
119160
3000
Feltételeztünk valamit. Mégpedig azt, hogy a távoli helyeken
02:02
do not have good enough teachers.
27
122160
3000
nincsenek elég jó tanárok.
02:05
If they do have, they cannot retain those teachers.
28
125160
2000
Ha mégis lennének, akkor nem képesek megtartani őket
02:07
They do not have good enough infrastructure.
29
127160
3000
a rossz infrastruktúra miatt.
02:10
And if they had some infrastructure,
30
130160
2000
És, még ha lenne is némi infrastruktúra,
02:12
they have difficulty maintaining it.
31
132160
2000
nehézségeik vannak azok fenntartásával.
02:14
But I wanted to check if this is true. So what I did last year was
32
134160
5000
De le akartam ellenőrizni, vajon igaz-e ez? A múlt évben azt csináltam, hogy
02:19
we hired a car, looked up on Google,
33
139160
5000
béreltünk egy autót, kinéztünk egy utat a Google-on
02:24
found a route into northern India from New Delhi
34
144160
5000
Új Delhiből Észak-Indiába, amelyet úgy választottunk,
02:29
which, you know, which did not cross any big cities
35
149160
5000
hogy ne keresztezzen egyetlen nagyvárost vagy
02:34
or any big metropolitan centers. Drove out about 300 kilometers,
36
154160
6000
városközpontot sem. Körülbelül 300 kilométert autóztunk.
02:40
and wherever we found a school, administered a set of standard tests,
37
160160
5000
Amikor találtunk egy iskolát, elvégeztünk egy tesztet, majd
02:45
and then took those test results and plotted them on a graph.
38
165160
6000
majd a teszt eredményeit egy grafikonon ábrázoltuk.
02:51
The graph was interesting, although you need to consider it carefully.
39
171160
4000
A grafikon nagyon érdekes volt, bár gondosan kell értelmezni.
02:55
I mean, this is a very small sample; you should not generalize from it.
40
175160
4000
A minta nagyon kicsi, nem lehet általános következtetést levonni.
02:59
But it was quite obvious, quite clear,
41
179160
2000
Mégis, meglehetősen nyilvánvaló és világos volt, hogy
03:01
that for this particular route that I had taken,
42
181160
4000
az adott úton minél távolabb volt egy iskola
03:05
the remoter the school was, the worse its results seemed to be.
43
185160
5000
annál rosszabbnak tűntek az eredmények.
03:10
That seemed a little damning,
44
190160
2000
Úgy tűnt számomra, mint valami sorcsapás.
03:12
and I tried to correlate it with things like infrastructure,
45
192160
5000
Megpróbáltam az adatokat összevetni az infrastruktúrával
03:17
or with the availability of electricity, and things like that.
46
197160
3000
az áramellátással és hasonló dolgokkal.
03:20
To my surprise, it did not correlate.
47
200160
3000
Legnagyobb meglepetésemre nem ez volt az összefüggés.
03:23
It did not correlate with the size of classrooms.
48
203160
3000
A rossz eredmények nem függtek össze sem az osztályterem méretével,
03:26
It did not correlate with the quality of the infrastructure.
49
206160
5000
sem az infrastruktúra minőségével,
03:31
It did not correlate with the poverty levels. It did not correlate.
50
211160
4000
sem a szegénységi szinttel. Ezek közül eggyel sem.
03:35
But what happened was that when I administered a questionnaire
51
215160
4000
Az történt, hogy amikor a kérdőívet töltöttem ki mindegyik
03:39
to each of these schools, with one single question for the teachers -- which was,
52
219160
4000
iskolában, ugyanazt a kérdést tettem föl:
03:43
"Would you like to move to an urban, metropolitan area?" --
53
223160
5000
"Szeretne Ön városba vagy nagyvárosi környezetbe költözni? "
03:48
69 percent of them said yes. And as you can see from that,
54
228160
5000
A tanárok 69 százaléka igennel felelt. Igennel válaszoltak
03:53
they say yes just a little bit out of Delhi,
55
233160
6000
még azok is, akik csak igen kis távolságra voltak Delhitől.
03:59
and they say no when you hit the rich suburbs of Delhi --
56
239160
3000
Nemmel válaszoltak akkor, ha Delhi gazdag negyedeiben
04:02
because, you know, those are relatively better off areas --
57
242160
3000
tettük föl a kérdést ahol jobb az életminőség.
04:05
and then from 200 kilometers out of Delhi, the answer is consistently yes.
58
245160
4000
Ugyanakkor 200 kilométerre Delhitől a válasz egyöntetűen igen volt.
04:09
I would imagine that a teacher who comes or walks into class
59
249160
3000
Elképzelem, amint egy tanár bemegy az osztályterembe és azt gondolja
04:12
every day thinking that, I wish I was in some other school,
60
252160
4000
bárcsak egy másik iskolában lennék ...
04:16
probably has a deep impact on what happens to the results.
61
256160
4000
valószínűleg ez nagy hatással lesz az elért eredményekre.
04:20
So it looked as though teacher motivation and teacher migration
62
260160
5000
Egyszóval úgy tűnt, hogy a tanárok motivációja és elvándorlása
04:25
was a powerfully correlated thing with what was happening in primary schools,
63
265160
5000
nagyon erősen összefügg azzal, ami az iskolában történik, és
04:30
as opposed to whether the children have enough to eat,
64
270160
3000
nem azzal függ össze, hogy van-e a gyerekeknek elég élelmük,
04:33
and whether they are packed tightly into classrooms
65
273160
2000
vagy, hogy milyen sokan vannak összezsúfolva a tanteremben
04:35
and that sort of thing. It appears that way.
66
275160
4000
vagy más egyéb dolgokkal. Ez látszik a méréseinkből.
04:39
When you take education and technology, then I find in the literature that,
67
279160
5000
Ha az oktatás és a technika összefüggését vizsgáljuk
04:44
you know, things like websites, collaborative environments --
68
284160
3000
akár az internetre, akár együttműködést lehetővé tevő technológiákra gondolunk
04:47
you've been listening to all that in the morning --
69
287160
2000
és erről már sokat hallhattak a ma délelőtti előadásokban
04:49
it's always piloted first in the best schools, the best urban schools,
70
289160
6000
ezeket mindig a legjobb városi iskolákban próbálják ki a legelőször
04:55
and, according to me, biases the result.
71
295160
3000
és ennek eredményeképpen torzított mérési eredményeket kapunk.
04:58
The literature -- one part of it, the scientific literature --
72
298160
4000
A szakirodalom úgy tartja, hogy az oktatási technológia
05:02
consistently blames ET as being over-hyped and under-performing.
73
302160
5000
túlságosan nagy figyelmet kap, ugyanakkor nem hozza az elvárt eredményeket
05:07
The teachers always say, well, it's fine, but it's too expensive for what it does.
74
307160
6000
A tanárok azt mondják: jó, jó ... de túl drága ahhoz képest, amit nyújt.
05:13
Because it's being piloted in a school where the students are already getting,
75
313160
3000
Ez azért van, mert olyan iskolákban próbálják ki ezeket
05:16
let's say, 80 percent of whatever they could do.
76
316160
3000
ahol már úgyis legalább 80 %-os eredményesség mérhető.
05:19
You put in this new super-duper technology, and now they get 83 percent.
77
319160
4000
Ha ide visszük a csilivili technológiákat akkor 3 % javulást érünk el csupán.
05:23
So the principal looks at it and says,
78
323160
2000
És akkor az iskolavezetés azt mondja:
05:25
3 percent for 300,000 dollars? Forget it.
79
325160
3000
3 % javulást 300 ezer dollárért?! Felejtsük el !
05:28
If you took the same technology and piloted it into one of those remote schools,
80
328160
5000
Ha ugyanezt a technológiát a távoli, leszakadó iskolákba vinnénk, ahol
05:33
where the score was 30 percent, and, let's say, took that up to 40 percent --
81
333160
5000
alacsonyabb, mondjuk 30 %-os a teljesítmény, és ez felmegy 40 %-ra
05:38
that will be a completely different thing.
82
338160
2000
akkor az egy teljesen más helyzet lesz.
05:40
So the relative change that ET, Educational Technology, would make,
83
340160
4000
Így tehát, a viszonylagos változás, amit az oktatási technológia adni tud
05:44
would be far greater at the bottom of the pyramid than at the top,
84
344160
3000
sokkal jelentősebb a szegényebb iskolák esetében, mint a gazdagok
05:47
but we seem to be doing it the other way about.
85
347160
3000
esetében. De, úgy tűnik, nem eszerint cselekszünk.
05:50
So I came to this conclusion that ET should reach
86
350160
3000
Az első következtetés: az oktatási technológiát
05:53
the underprivileged first, not the other way about.
87
353160
3000
a kevésbé támogatott iskolákba kell vinni, és nem fordítva.
05:56
And finally came the question of, how do you tackle teacher perception?
88
356160
3000
Végül: mit kezdjünk a tanárok hozzáállásával?
05:59
Whenever you go to a teacher and show them some technology,
89
359160
2000
Ha egy tanárnak mutatsz egy új technológiát
06:01
the teacher's first reaction is,
90
361160
2000
az első reakciója az, hogy
06:03
you cannot replace a teacher with a machine -- it's impossible.
91
363160
6000
nem lehet a tanárt leváltani egy géppel, ez lehetetlen.
06:09
I don't know why it's impossible, but, even for a moment,
92
369160
2000
Nem tudom miért lehetetlen, de tegyük fel.
06:11
if you did assume that it's impossible -- I have a quotation from Sir Arthur C. Clarke,
93
371160
5000
A sci-fi író Sir Arthur C. Clarke, akivel régebben találkoztam
06:16
the science fiction writer whom I met in Colombo,
94
376160
4000
világította meg a kérdést.
06:20
and he said something which completely solves this problem.
95
380160
4000
Azt mondta: ha egy tanárt le lehet váltani egy géppel
06:24
He said a teacher than can be replaced by a machine, should be.
96
384160
6000
akkor azt a tanárt le is kell váltani.
06:30
So, you know, it puts the teacher into a tough bind, you have to think.
97
390160
6000
Tudják, ez nehéz helyzetbe hozza a tanárokat.
06:36
Anyway, so I'm proposing that an alternative primary education,
98
396160
3000
Azt javasolom tehát, hogy az alternatív alapfokú oktatásra
06:39
whatever alternative you want, is required where schools don't exist,
99
399160
5000
bármilyen legyen is az, olyan helyen van szükség, ahol
06:44
where schools are not good enough, where teachers are not available
100
404160
3000
az iskolák nem elég eredményesek, ahol alig van tanár, vagy ahol
06:47
or where teachers are not good enough, for whatever reason.
101
407160
3000
a tanárok nem elég jók, bármi legyen is az oka.
06:50
If you happen to live in a part of the world where none of this applies,
102
410160
4000
Ha olyan helyen élnek, ahol ilyen helyzet nem áll fenn,
06:54
then you don't need an alternative education.
103
414160
2000
akkor Önöknél nincs szükség alternatív oktatásra.
06:56
So far I haven't come across such an area, except for one case. I won't name the area,
104
416160
6000
Eddig nem találkoztam ilyen hellyel, egyet kivéve. Nem mondom meg hol,
07:02
but somewhere in the world people said, we don't have this problem,
105
422160
3000
de valahol azt mondták, hogy nincs ilyen problémánk,
07:05
because we have perfect teachers and perfect schools.
106
425160
4000
mivel tökéletes tanáraink és tökéletes iskolánk van.
07:09
There are such areas, but -- anyway, I'd never heard that anywhere else.
107
429160
6000
Léteznek ilyen helyek, de ilyennel másutt még nem találkoztam.
07:15
I'm going to talk about children and self-organization,
108
435160
3000
A következőkben a gyerekek ön-tanulásáról fogok beszélni,
07:18
and a set of experiments which sort of led to this idea
109
438160
4000
továbbá olyan kísérletekről, amelyek ahhoz a gondolathoz vezettek
07:22
of what might an alternative education be like.
110
442160
4000
hogy milyennek is kéne lennie az alternatív oktatásnak.
07:26
They're called the hole-in-the-wall experiments.
111
446160
2000
Ezeket a kísérleteket úgy hívtuk, hogy "Nyílás a falon"
07:28
I'll have to really rush through this. They're a set of experiments.
112
448160
5000
Gyorsan elmondom a lényeget. Ez egy kísérlet-sorozat volt.
07:33
The first one was done in New Delhi in 1999.
113
453160
6000
Az elsőt Új Delhiben csináltuk 1999-ben.
07:39
And what we did over there was pretty much simple.
114
459160
4000
A kísérlet meglehetősen egyszerű volt.
07:43
I had an office in those days which bordered a slum, an urban slum,
115
463160
4000
Abban az időben volt egy irodám, ami határos volt egy városi nyomornegyeddel
07:47
so there was a dividing wall between our office and the urban slum.
116
467160
4000
amit egy fal választott el csupán egymástól.
07:51
They cut a hole inside that wall --
117
471160
2000
Vágtunk egy nyílást a falon.
07:53
which is how it has got the name hole-in-the-wall --
118
473160
2000
Innen van a projekt neve: " Nyílás a falon "
07:55
and put a pretty powerful PC into that hole, sort of embedded into the wall
119
475160
5000
Ebbe belehelyeztünk egy számítógépet úgy, hogy a képernyő
08:00
so that its monitor was sticking out at the other end,
120
480160
3000
kifelé nézett a nyomornegyed felé,
08:03
a touchpad similarly embedded into the wall,
121
483160
3000
továbbá beépítettünk egy touchpad-et is, hogy könnyen lehessen a gépet kezelni.
08:06
put it on high-speed Internet, put the Internet Explorer there,
122
486160
6000
Nagysebességű internetet kötöttünk be, Internet Explorer-el,
08:12
put it on Altavista.com -- in those days -- and just left it there.
123
492160
3000
Altavista keresővel, és az egészet otthagytuk bekapcsolva.
08:15
And this is what we saw.
124
495160
5000
És ez az amit láttunk.
08:20
So that was my office in IIT. Here's the hole-in-the-wall.
125
500160
9000
Itt van az irodám az IT-ban. Itt van a nyílás a falon.
08:29
About eight hours later, we found this kid.
126
509160
6000
Körülbelül nyolc óra múlva ott találtuk ezt a srácot.
08:35
To the right is this eight-year-old child who --
127
515160
5000
Jobb oldalon látható a nyolcéves gyerek,
08:40
and to his left is a six-year-old girl, who is not very tall.
128
520160
5000
a baloldalon pedig egy hatéves kicsi lány áll.
08:45
And what he was doing was, he was teaching her to browse.
129
525160
4000
A kis srác elkezdte tanítani a kislányt a böngésző használatára.
08:49
So it sort of raised more questions than it answered.
130
529160
5000
Több kérdés nyitva maradt.
08:54
Is this real? Does the language matter,
131
534160
2000
Így van ez? Számít a nyelv egyáltalán,
08:56
because he's not supposed to know English?
132
536160
2000
hiszen a kis srác nem tudhatott angolul.
08:58
Will the computer last, or will they break it and steal it
133
538160
3000
Ki fog-e tartani a számítógép, vagy eltörik, esetleg ellopják?
09:01
-- and did anyone teach them?
134
541160
2000
Tanította-e nekik bárki is a használat módját?
09:03
The last question is what everybody said, but you know,
135
543160
2000
Az utolsó kérdés amit mindenki föltesz
09:05
I mean, they must have poked their head over the wall
136
545160
2000
hogy biztosan átkukucskáltak a fal fölött
09:07
and asked the people in your office,
137
547160
2000
és megkérdeztek valakit az irodában ...
09:09
can you show me how to do it, and then somebody taught him.
138
549160
3000
hogy "Meg tudnád mutatni ? " És valaki megmutatta.
09:12
So I took the experiment out of Delhi and repeated it,
139
552160
3000
Ezért aztán kivittem a kísérletet Delhiből, megismételtem
09:15
this time in a city called Shivpuri in the center of India,
140
555160
6000
egy Chifpuri nevű városban, India közepén, ahol biztos
09:21
where I was assured that nobody had ever taught anybody anything.
141
561160
5000
voltam benne, hogy soha senki nem tanított senkit ...
09:26
(Laughter)
142
566160
4000
(nevetés)
09:30
So it was a warm day, and the hole in the wall
143
570160
5000
Ez egy meleg nyári napon történt, és a "Nyílás a falon"
09:35
was on that decrepit old building. This is the first kid who came there;
144
575160
5000
egy öreg lerobbant épületben volt. Ő itt az első srác,
09:40
he later on turned out to be a 13-year-old school dropout.
145
580160
2000
akiről később kiderült, hogy 13 éves és kimaradt az iskolából.
09:42
He came there and he started to fiddle around with the touchpad.
146
582160
6000
Odajött és elkezdett szöszmötölni a touchpad körül.
09:48
Very quickly, he noticed that when he moves his finger on the touchpad
147
588160
3000
Gyorsan rájött, hogy ha mozgatja az ujját a felületen,
09:51
something moves on the screen --
148
591160
1000
akkor a képernyőn is mozog valami.
09:52
and later on he told me, "I have never seen a television
149
592160
3000
Később elmesélte nekem, hogy soha nem látott még televíziót
09:55
where you can do something."
150
595160
1000
amivel bármit is lehetett volna csinálni.
09:56
So he figured that out. It took him over two minutes
151
596160
3000
Szóval magától rájött. Két percbe telt, ameddig rájött, hogy
09:59
to figure out that he was doing things to the television.
152
599160
3000
képes befolyásolni azt ami a képernyőn történik.
10:02
And then, as he was doing that, he made an accidental click
153
602160
3000
Eközben véletlenül ráklikkelt az érintőfelületre
10:05
by hitting the touchpad -- you'll see him do that.
154
605160
7000
láthatják amint csinálja
10:12
He did that, and the Internet Explorer changed page.
155
612160
6000
Amint ezt tette az Internet Explorer oldalt váltott.
10:18
Eight minutes later, he looked from his hand to the screen,
156
618160
4000
Nyolc perc múlva, felnézett a kezéről a képernyőre
10:22
and he was browsing: he was going back and forth.
157
622160
4000
és már kezelte is a gépet, előre és hátra mozgott az oldalak között.
10:26
When that happened, he started calling all the neighborhood children,
158
626160
5000
Amikor mindez történt, odahívta a szomszédos gyerekeket
10:31
like, children would come and see what's happening over here.
159
631160
7000
hogy lássák mi történik.
10:38
And by the evening of that day, 70 children were all browsing.
160
638160
4000
Aznap estig 70 gyerek mind hasonlóképpen tudott mozogni a képernyőn.
10:42
So eight minutes and an embedded computer
161
642160
4000
Tehát nyolc perc és egy beépített képernyő
10:46
seemed to be all that we needed there.
162
646160
4000
elég volt ahhoz, amit el akartunk érni azon a helyszínen.
10:50
So we thought that this is what was happening:
163
650160
3000
Úgy gondoltuk, hogy a következő történik:
10:53
that children in groups can self-instruct themselves
164
653160
3000
a csoportban lévő gyerekek képesek önmagukat megtanítani, arra
10:56
to use a computer and the Internet. But under what circumstances?
165
656160
8000
hogyan használják a számítógépet és az internetet. De milyen körülmények között?
11:04
At this time there was a -- the main question was about English.
166
664160
6000
Abban az időben a fő kérdés az angol nyelv ismerete körül forgott.
11:10
People said, you know, you really ought to have this in Indian languages.
167
670160
4000
Az emberek azt mondták, jó lenne, ha mindez indiai nyelven zajlana.
11:14
So I said, have what, shall I translate the Internet
168
674160
3000
Azt mondtam, tudjátok mit, lefordítsam az internetet indiaira?
11:17
into some Indian language? That's not possible.
169
677160
3000
Az nem lehetséges.
11:20
So, it has to be the other way about.
170
680160
2000
Másként kell csinálnunk.
11:22
But let's see, how do the children tackle the English language?
171
682160
4000
Lássuk, hogyan boldogulnak a gyerekek az angol nyelvvel?
11:26
I took the experiment out to northeastern India,
172
686160
3000
Az egész kísérletet átköltöztettem Észak-Kelet Indiába,
11:29
to a village called Madantusi,
173
689160
2000
egy Madantusi nevű faluba, ahol
11:31
where, for some reason, there was no English teacher,
174
691160
4000
valamilyen oknál fogva nem volt angoltanár,
11:35
so the children had not learned English at all.
175
695160
3000
ezért a gyerekek nem tanultak soha angolul.
11:38
And I built a similar hole-in-the-wall.
176
698160
4000
Építettem egy hasonló kísérleti helyszínt.
11:42
One big difference in the villages, as opposed to the urban slums:
177
702160
2000
Nagy a különbség a falvak és a városi nyomornegyedek között:
11:44
there were more girls than boys who came to the kiosk.
178
704160
4000
a falvakban több lány jött mint fiú.
11:48
In the urban slums, the girls tend to stay away.
179
708160
4000
A városokban a lányok inkább hátrébb húzódtak.
11:52
I left the computer there with lots of CDs -- I didn't have any Internet --
180
712160
5000
Otthagytam a számítógépet egy csomó CD-vel, mert nem volt ott internet.
11:57
and came back three months later.
181
717160
4000
Három hónap múlva jöttem vissza.
12:01
So when I came back there, I found these two kids,
182
721160
4000
Amikor visszatértem, ott találtam ezt a két gyereket,
12:05
eight- and 12-year-olds, who were playing a game on the computer.
183
725160
4000
nyolc és tizenkét évesek voltak, amint éppen egy számítógépes játékot játszottak.
12:09
And as soon as they saw me they said,
184
729160
4000
Amint megláttak azt mondták:
12:13
"We need a faster processor and a better mouse."
185
733160
3000
"Szükségünk lenne egy gyorsabb processzorra és egy jobb egérre"
12:16
(Laughter)
186
736160
4000
(nevetés)
12:20
I was real surprised.
187
740160
2000
Hát, igencsak meglepődtem.
12:22
You know, how on earth did they know all this?
188
742160
3000
Tudják, nem értettem, honnan tudják mindezeket?
12:25
And they said, "Well, we've picked it up from the CDs."
189
745160
2000
Azt mondták, hogy a tudásukat a CD-ékről szerezték.
12:27
So I said, "But how did you understand what's going on over there?"
190
747160
3000
Azt kérdeztem tőlük: hogyan értettétek meg, hogy mi történik?
12:30
So they said, "Well, you've left this machine
191
750160
2000
Erre azt felelték: itt hagytad ezt a gépet
12:32
which talks only in English, so we had to learn English."
192
752160
3000
amelyik csak angolul beszél, ezért meg kellett tanulnunk angolul.
12:35
So then I measured, and they were using 200 English words with each other
193
755160
4000
Ezután megmértem: 200 angol szót tudtak használni egymás között beszélgetve
12:39
-- mispronounced, but correct usage --
194
759160
3000
- rossz kiejtéssel, de helyes módon használva -
12:42
words like exit, stop, find, save, that kind of thing,
195
762160
6000
olyan szavakat mint a "Kilépés", "Állj!" "Keress!" "Ments" és egyebek.
12:48
not only to do with the computer but in their day-to-day conversations.
196
768160
3000
És nemcsak a számítógép körül szükséges szavakat, hanem minennapiakat is.
12:51
So, Madantusi seemed to show that language is not a barrier;
197
771160
4000
Tehát Madantusi bebizonyította, hogy a nyelv nem jelent akadályt.
12:55
in fact they may be able to teach themselves the language
198
775160
2000
Valójában képesek lehetnek magunktól nyelvet tanulni,
12:57
if they really wanted to.
199
777160
3000
ha tényleg akarták.
13:00
Finally, I got some funding to try this experiment out
200
780160
5000
Volt némi forrásom, hogy ugyanezt kipróbáljam
13:05
to see if these results are replicable, if they happen everywhere else.
201
785160
4000
vajon megismételhető-e mindez máshol is.
13:09
India is a good place to do such an experiment in,
202
789160
3000
India alkalmas hely erre, mivel sokféle
13:12
because we have all the ethnic diversities, all the -- you know,
203
792160
3000
etnikum lakik nálunk, sokféle nép
13:15
the genetic diversity, all the racial diversities,
204
795160
3000
sokféle népcsoport, sokféle genetikai háttér
13:18
and also all the socio-economic diversities.
205
798160
2000
és változatos szociológiai és gazdasági környezet.
13:20
So, I could actually choose samples to cover a cross section
206
800160
5000
Ily módon lehetőségem volt olyan mintákat választani
13:25
that would cover practically the whole world.
207
805160
4000
melyek alkalmasak akár a Föld lakosságának modellezésére is.
13:29
So I did this for almost five years, and this experiment
208
809160
4000
Csaknem öt éven keresztül folytattam a vizsgálataimat
13:33
really took us all the way across the length and breadth of India.
209
813160
3000
melyek keresztül kasul vezettek Indián át.
13:36
This is the Himalayas. Up in the north, very cold.
210
816160
3000
Ez a kép a Himalájában készült, északon, nagyon hidegben.
13:39
I also had to check or invent an engineering design
211
819160
3000
El kellet készítenem egy olyan eszközrendszert, ami
13:42
which would survive outdoors, and I was using regular, normal PCs,
212
822160
4000
képes volt a szabadban is működni. Egyszerű PC-ket használtam,
13:46
so I needed different climates, for which India is also great,
213
826160
3000
ezért különböző klímákon dolgoztam, ami Indiában megtalálható
13:49
because we have very cold, very hot, and so on.
214
829160
3000
mivel nálunk a nagyon hideg és nagyon forró klíma is előfordul.
13:52
This is the desert to the west. Near the Pakistan border.
215
832160
12000
Ezek a képek egy nyugati sivatagban készültek, közel a pakisztáni határhoz.
14:04
And you see here a little clip of -- one of these villages --
216
844160
4000
Ez egy rövid bejátszás az egyik kis faluból, ahol a gyerekek
14:08
the first thing that these children did was to find a website
217
848160
3000
első dolga volt egy weboldal felkeresése, ahol
14:11
to teach themselves the English alphabet.
218
851160
4000
az angol ábécét tanulhatták meg.
14:15
Then to central India -- very warm, moist, fishing villages,
219
855160
4000
Ez itt, Közép-India, egy halászfalu. Nagyon meleg, nedves vidék.
14:19
where humidity is a very big killer of electronics.
220
859160
4000
Ez nagyon veszélyes az elektromos berendezésekre nézve.
14:23
So we had to solve all the problems we had
221
863160
3000
Szóval, mindezeket a problémákat megoldottuk
14:26
without air conditioning and with very poor power,
222
866160
2000
légkondicionálás nélkül, kevés áram segítségével,
14:28
so most of the solutions that came out used little blasts of air
223
868160
5000
csupán a légáramlatok hatását kihasználva, a megfelelő
14:33
put at the right places to keep the machines running.
224
873160
3000
helyre helyezve a készülékeket, így azok működni tudtak.
14:36
I want to just cut this short. We did this over and over again.
225
876160
5000
Röviden folytatom. Sokszor megismételtük mindezt.
14:41
This sequence is also nice. This is a small child, a six-year-old,
226
881160
4000
Ez egy kedves jelenet. Ez egy 6 éves srác
14:45
telling his eldest sister what to do.
227
885160
2000
amint éppen tanítgatja a nővérét.
14:47
And this happens very often with these computers,
228
887160
2000
Ez az, ami gyakran előfordul a számítógépek kezelésénél:
14:49
that the younger children are found teaching the older ones.
229
889160
6000
az látjuk, hogy a fiatalabbak tanítják az idősebbeket
14:55
What did we find? We found that six- to 13-year-olds can self-instruct
230
895160
5000
Mi az amit találtunk? Azt, hogy a 6 - 13 éves gyerekek maguktól tanulnak
15:00
in a connected environment,
231
900160
2000
olyan környezetben, ami erre alkalmas volt,
15:02
irrespective of anything that we could measure.
232
902160
5000
függetlenül bármilyen mérhető körülménytől.
15:07
So if they have access to the computer, they will teach themselves, including intelligence.
233
907160
5000
Ha tehát hozzáférnek a számítógéphez, maguktól kezdenek tanulni, és fejlődik az intelligenciájuk.
15:12
I couldn't find a single correlation with anything, but it had to be in groups.
234
912160
5000
Nem tudtam egyetlen összefüggést sem találni, kivéve, hogy csoportban a folyamat hatékonyabb.
15:17
And that may be of great, you know, interest to this group,
235
917160
4000
És ennek nagy jelentősége lehet az Önök számára,
15:21
because all of you are talking about groups.
236
921160
2000
mivel itt mindannyian közösen gondolkodunk.
15:23
So here was the power of what a group of children can do,
237
923160
4000
Ez az erő, ami a gyerekek csoportjában megnyilvánul
15:27
if you lift the adult intervention.
238
927160
3000
ha megfelelően állunk a feladathoz.
15:30
Just a quick idea of the measurements.
239
930160
4000
Egy rövid gondolat a mérésekről.
15:34
We took standard statistical techniques, so I'm going to not talk about that.
240
934160
4000
Bevett statisztikai módszereket alkalmaztunk, erről nem mondok többet.
15:38
But we got a clean learning curve,
241
938160
3000
Ami jól látható volt: egyértelmű tanulási görbét kaptunk
15:41
almost exactly the same as what you would get in a school.
242
941160
3000
csaknem pontosan ugyanolyat, mint egy iskolában.
15:44
I'll leave it at that,
243
944160
2000
Ennyi azt hiszem elég lesz.
15:46
because, I mean, it sort of says it all, doesn't it?
244
946160
3000
Ezek a dolgok magukért beszélnek, igaz ?
15:49
What could they learn to do?
245
949160
2000
Mit tudnak a gyerekek maguktól megtanulni?
15:51
Basic Windows functions, browsing, painting, chatting and email,
246
951160
5000
A Windows alapjait, interneten keresést, rajzolást, chatelni, emaileket küldeni
15:56
games and educational material, music downloads, playing video.
247
956160
3000
oktatási anyagokat, zenéket letölteni, videojátékokkal játszani.
15:59
In short, what all of us do.
248
959160
2000
Röviden: mindazt amit mi is csinálunk.
16:01
And over 300 children will become computer literate
249
961160
4000
Közel 300 gyerek válik így a számítógép ismerőjévé
16:05
and be able to do all of these things in six months with one computer.
250
965160
5000
és a felsorolt képességeket elsajátítják hat hónap alatt.
16:10
So, how do they do that?
251
970160
1000
Hogyan képesek minderre?
16:11
If you calculated the actual time of access,
252
971160
2000
Ha kiszámoljuk a hozzáférési időt
16:13
it would work out to minutes per day,
253
973160
2000
akkor napi 2 perc jön ki gyerekenként,
16:15
so that's not how it's happening.
254
975160
2000
valahol máshol van hát a megoldás.
16:17
What you have, actually, is there is one child operating the computer.
255
977160
5000
Ami valójában történik: egy gyerek matat a számítógépen és általában
16:22
And surrounding him are usually three other children,
256
982160
2000
három másik körülveszi őt és ötleteket adnak
16:24
who are advising him on what they should do.
257
984160
4000
hogy mit is kéne csinálniuk.
16:28
If you test them, all four will get the same scores in whatever you ask them.
258
988160
4000
Ha ellenőrizzük a tudásukat mind a négynél ugyanazt az eredményt kapjuk, bármit kérdezünk.
16:32
Around these four are usually a group of about 16 children,
259
992160
4000
E körül a négy gyerek körül kialakul egy másik, 16 gyerekből álló csoport
16:36
who are also advising, usually wrongly,
260
996160
3000
akik szintén ötletelnek, általában rosszul
16:39
about everything that's going on on the computer.
261
999160
3000
mialatt a számítógépen zajló eseményeket figyelik.
16:42
And all of them also will clear a test given on that subject.
262
1002160
5000
És mindegyikük ugyanúgy teljesít a teszteken.
16:47
So they are learning as much by watching as they learn by doing.
263
1007160
4000
Szóval, a tanulás akkor is lezajlik, ha csak nézik és nem maguk cselekszenek.
16:51
It seems counter-intuitive to adult learning,
264
1011160
3000
Ezt ellentétesnek érezhetjük azzal, amit a felnőttek tanulásáról tudunk,
16:54
but remember, eight-year-olds live in a society
265
1014160
2000
de, emlékezzenek, a nyolcévesek közösségekben élnek
16:56
where most of the time they are told, don't do this,
266
1016160
4000
ahol szinte mindig az hallják: ne csináld ez vagy azt ...
17:00
you know, don't touch the whiskey bottle.
267
1020160
2000
tudják .. például hagyd a whiskys üveget ...
17:02
So what does the eight-year-old do?
268
1022160
2000
Mit tesz ilyenkor egy nyolcéves?
17:04
He observes very carefully how a whiskey bottle should be touched.
269
1024160
4000
Megfigyeli, hogyan kell egy whiskysüveget megfogni.
17:08
And if you tested him,
270
1028160
1000
Ha megkérdezed mit kell tenni
17:09
he would answer every question correctly on that topic.
271
1029160
2000
pontosan fog válaszolni a témával kapcsolatban.
17:11
So, they seem to be able to acquire very quickly.
272
1031160
6000
Úgy tűnik tehát, hogy nagyon gyorsan szereznek tudást.
17:17
So what was the conclusion over the six years of work?
273
1037160
3000
Mi tehát a hatéves munka végkövetkeztetése?
17:20
It was that primary education can happen on its own,
274
1040160
4000
Arra jutottunk, hogy az elsődleges tanulás magától is megtörténik
17:24
or parts of it can happen on its own.
275
1044160
2000
vagy legalább is egy része megtörténhet magától.
17:26
It does not have to be imposed from the top downwards.
276
1046160
4000
Nem kell a folyamatot felülről lefelé vezérelni.
17:30
It could perhaps be a self-organizing system, so that was
277
1050160
6000
Egy öntanuló rendszer van tehát a háttérben, amint láttuk is.
17:36
the second bit that I wanted to tell you,
278
1056160
2000
A másik dolog amit el szeretnék mondani,
17:38
that children can self-organize and attain an educational objective.
279
1058160
4000
hogy a gyerekek csoportja megszervezi magát, és tanulási célt tűznek ki.
17:42
The third piece was on values, and again, to put it very briefly,
280
1062160
6000
A harmadik darab a puzzle-ben az érték. Nagyon röviden:
17:48
I conducted a test over 500 children spread across all over India,
281
1068160
4000
Több mint 500 gyereket vizsgáltam szerte Indiából.
17:52
and asked them -- I gave them about 68 different
282
1072160
3000
és feltettem nekik 68 különféle kérdést
17:55
values-oriented questions and simply asked them their opinions.
283
1075160
4000
ami az értékekről szólt. Szabadon elmondhatták gondolataikat.
17:59
We got all sorts of opinions. Yes, no or I don't know.
284
1079160
4000
Mindenféle véleménnyel találkoztunk. Igen, nem, vagy nem tudom.
18:03
I simply took those questions where I got 50 percent yeses and 50 percent noes --
285
1083160
6000
Azokat a kérdéseket választottam ki, ahol fele-fele arányban volt igen és nem
18:09
so I was able to get a collection of 16 such statements.
286
1089160
4000
és így választottam ki 16 állítást.
18:13
These were areas where the children were clearly confused,
287
1093160
4000
Ezek voltak azok a területek, ahol a gyerekek zavarodottak voltak
18:17
because half said yes and half said no.
288
1097160
2000
mivel csak a felük válaszolt igennel vagy nemmel.
18:19
A typical example being, "Sometimes it is necessary to tell lies."
289
1099160
4000
Egy jellemző példa: "Néha szükséges hazudni."
18:23
They don't have a way to determine which way to answer this question;
290
1103160
5000
Nincs világos példa előttük, hogyan is válaszoljanak erre a kérdésre;
18:28
perhaps none of us do.
291
1108160
3000
lehet, hogy egyikünknek sincs.
18:31
So I leave you with this third question.
292
1111160
2000
Felteszek egy harmadik kérdést is.
18:33
Can technology alter the acquisition of values?
293
1113160
4000
Képes-e a technológia megváltoztatni az értékteremtést?
18:37
Finally, self-organizing systems,
294
1117160
2000
Végezetül az önszervező rendszerekről:
18:39
about which, again, I won't say too much
295
1119160
2000
melyekről nem fogok sokat mondani
18:41
because you've been hearing all about it.
296
1121160
4000
mivel sokat hallottak erről nemrég.
18:45
Natural systems are all self-organizing:
297
1125160
2000
A természeti rendszerek önszervezők:
18:47
galaxies, molecules, cells, organisms, societies --
298
1127160
3000
a galaxisok, a molekulák, a sejtek, a társadalmak ...
18:50
except for the debate about an intelligent designer.
299
1130160
2000
Tekintsünk el most az "értelmes tervezettség" kérdésétől.
18:52
But at this point in time, as far as science goes,
300
1132160
3000
Ennél a pontnál, ami a tudományt illeti,
18:55
it's self-organization.
301
1135160
2000
ezek a rendszerek önszervezőknek tekinthetők.
18:57
But other examples are traffic jams, stock market, society
302
1137160
3000
A másik példa a közlekedési dugók, a tőzsde, a társadalom
19:00
and disaster recovery, terrorism and insurgency.
303
1140160
6000
a katasztrófák utáni helyreállítás, a terrorizmus.
19:06
And you know about the Internet-based self-organizing systems.
304
1146160
4000
És tudunk arról is, hogyan szerveződnek az internet-alapú rendszerek.
19:10
So here are my four sentences then.
305
1150160
2000
Íme tehát a négy mondat, amit átadok.
19:12
Remoteness affects the quality of education.
306
1152160
4000
A távolság hatással van az oktatás minőségére.
19:16
Educational technology should be introduced into remote areas first,
307
1156160
6000
Az új technológiákat először a távoli helyeken célszerű elsőként bevezetni.
19:22
and other areas later.
308
1162160
3000
míg más, fejlettebb helyeken később.
19:25
Values are acquired; doctrine and dogma are imposed --
309
1165160
6000
Az értékeket megszerezzük. Az elveket és a dogmákat ránk erőltetik.
19:31
the two opposing mechanisms.
310
1171160
2000
Ezek egymásnak ellentmondó mechanizmusok.
19:33
And learning is most likely a self-organizing system.
311
1173160
5000
És végül, a tanulás igen valószínűen önszervező folyamat.
19:38
If you put all the four together, then it gives -- according to me --
312
1178160
5000
Ha összeillesztjük a puzzle négy elemét, akkor ez, szerintem
19:43
it gives us a goal, a vision, for educational technology.
313
1183160
4000
célt, és víziót ad az oktatási technológiák helyes használatára.
19:47
An educational technology and pedagogy that is digital, automatic,
314
1187160
6000
És rálátást ad a digitális alapú, megengedő, nem erőszakos, kapcsolatokra építő
19:53
fault-tolerant, minimally invasive, connected and self-organized.
315
1193160
6000
és önszervező módon használható oktatási technológiákra.
19:59
As educationists, we have never asked for technology; we keep borrowing it.
316
1199160
4000
Mi, oktatásban dolgozók, soha nem kértünk új technológiát, mi kölcsönkapjuk azokat.
20:03
PowerPoint is supposed to be considered a great educational technology,
317
1203160
4000
A PowerPoint lehetséges, hogy jó oktatási eszköz, de nem az oktatás
20:07
but it was not meant for education, it was meant for making boardroom presentations.
318
1207160
4000
céljára készült, hanem a céges előadások eladhatóságának növelésére.
20:11
We borrowed it. Video conferencing. The personal computer itself.
319
1211160
4000
Mi ezt kölcsönbe kaptuk, akárcsak a video-konferenciát vagy a PC-ket.
20:15
I think it's time that the educationists made their own specs,
320
1215160
3000
Itt lenne az idő, hogy az oktatásban dolgozók megalkossák a saját eszközeiket
20:18
and I have such a set of specs. This is a brief look at that.
321
1218160
4000
és rendelkezünk ezekkel az eszközökkel. Ezt akartam bemutatni Önöknek.
20:22
And such a set of specs should produce the technology
322
1222160
4000
Ezek az eszközök fogják létrehozni az új technológiákat
20:26
to address remoteness, values and violence.
323
1226160
3000
hogy választ tudjunk adni a távolság nehézségeire, az értékekre és az erőszakra.
20:29
So I thought I'd give it a name -- why don't we call it "outdoctrination."
324
1229160
6000
Ideje, hogy nevet adjak ennek: nevezhetnék " tanokon túli" módszereknek.
20:35
And could this be a goal for educational technology in the future?
325
1235160
5000
Lehetne ez az oktatási technológiák jövőbeni célja.
20:40
So I want to leave that as a thought with you.
326
1240160
3000
Ezt a gondolatot kínálom fel Önöknek búcsúzóul.
20:43
Thank you.
327
1243160
1000
Köszönöm.
20:44
(Applause)
328
1244160
6000
/ 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