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

158,255 views ・ 2015-11-18

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

מתרגם: Liblib Fib מבקר: Zeeva Livshitz
00:13
When I was a kid, my parents would tell me,
0
13800
2816
כשהייתי ילד, ההורים שלי אמרו לי,
00:16
"You can make a mess, but you have to clean up after yourself."
1
16640
3399
"אתה יכול לעשות בלגן, אבל אתה מסדר אחריך."
00:20
So freedom came with responsibility.
2
20440
3336
אז, חופש הגיע עם אחריות.
00:23
But my imagination would take me to all these wonderful places,
3
23800
3576
אבל הדמיון שלי היה לוקח אותי למקומות נפלאים,
00:27
where everything was possible.
4
27400
2096
בהם הכל היה אפשרי.
00:29
So I grew up in a bubble of innocence --
5
29520
2896
כך שגדלתי בבועה של תמימות --
00:32
or a bubble of ignorance, I should say,
6
32440
2336
או בועה של בורות, עלי לומר,
00:34
because adults would lie to us to protect us from the ugly truth.
7
34800
5096
כי מבוגרים שיקרו לנו, כדי להגן עלינו מהאמת המכוערת.
00:39
And growing up, I found out that adults make a mess,
8
39920
3576
כשגדלתי, גיליתי שמבוגרים עושים בלגן,
00:43
and they're not very good at cleaning up after themselves.
9
43520
2800
והם לא כל כך טובים בלנקות אחריהם.
00:47
Fast forward, I am an adult now,
10
47360
2136
נריץ קדימה, אני מבוגר כעת,
00:49
and I teach citizen science and invention at the Hong Kong Harbour School.
11
49520
4976
ואני מלמד מדעי האזרחות וחדשנות בבית ספר ״הרבור״(נמל) בהונג קונג.
00:54
And it doesn't take too long
12
54520
1336
ולא עובר זמן רב
00:55
before my students walk on a beach and stumble upon piles of trash.
13
55880
4216
עד שתלמידיי הולכים בחוף הים ונתקלים בערמות אשפה.
01:00
So as good citizens, we clean up the beaches --
14
60120
2656
אז, כאזרחים טובים, אנחנו מנקים את חופי הים --
01:02
and no, he is not drinking alcohol, and if he is, I did not give it to him.
15
62800
4720
ולא, הוא לא שותה אלכוהול, ואם כן, לא אני זה שנתתי לו זאת.
01:07
(Laughter)
16
67880
1760
(צחוק)
01:09
And so it's sad to say,
17
69960
1216
וכך, עצוב לומר,
01:11
but today more than 80 percent of the oceans have plastic in them.
18
71200
3776
כיום ביותר מ 80% מהאוקיינוסים יש פלסטיק.
זו עובדה מחרידה.
01:15
It's a horrifying fact.
19
75000
1280
01:16
And in past decades,
20
76800
1376
ובעשורים האחרונים,
01:18
we've been taking those big ships out and those big nets,
21
78200
3456
הוצאנו ספינות גדולות לים, ורשתות גדולות,
01:21
and we collect those plastic bits that we look at under a microscope,
22
81680
3336
ואספנו את חלקי הפלסטיק, בחנו אותם תחת מיקרוסקופ,
01:25
and we sort them,
23
85040
1216
ומיינו אותם,
01:26
and then we put this data onto a map.
24
86280
1762
ואת הנתונים הזנו למפה.
01:28
But that takes forever, it's very expensive,
25
88440
2336
אבל זה לוקח נצח, וזה מאוד יקר,
01:30
and so it's quite risky to take those big boats out.
26
90800
3136
וזה די מסוכן לצאת עם הספינות הגדולות לים.
01:33
So with my students, ages six to 15,
27
93960
2936
אז יחד עם תלמידיי, בגילאי 6 עד 15,
01:36
we've been dreaming of inventing a better way.
28
96920
2216
חלמנו להמציא דרך טובה יותר.
01:39
So we've transformed our tiny Hong Kong classroom into a workshop.
29
99160
4416
אז הפכנו את הכיתה הקטנטונת שלנו בהונג קונג לסדנה.
01:43
And so we started building this small workbench,
30
103600
2656
התחלנו לבנות שולחן עבודה קטן,
01:46
with different heights, so even really short kids can participate.
31
106280
3176
בגבהים שונים, כך שגם הילדים הנמוכים ביותר יוכלו להשתתף.
01:49
And let me tell you, kids with power tools are awesome and safe.
32
109480
4176
ותנו לי לומר לכם, ילדים עם כלי עבודה הם אדירים ובטיחותיים.
01:53
(Laughter)
33
113680
1336
(צחוק)
01:55
Not really.
34
115040
1896
לא, באמת!
01:56
And so, back to plastic.
35
116960
1216
ובכן, חזרה לפלסטיק.
01:58
We collect this plastic and we grind it to the size we find it in the ocean,
36
118200
3616
אנחנו אוספים את הפלסטיק וטוחנים אותו לגודל שמצאנו אותו באוקיינוס,
02:01
which is very small because it breaks down.
37
121840
2176
שהוא קטן מאוד משום שהוא נשבר
02:04
And so this is how we work.
38
124040
1376
וככה אנחנו עובדים.
02:05
I let the imaginations of my students run wild.
39
125440
3136
אני נותן לדמיון של התלמידים שלי להתפרע.
02:08
And my job is to try to collect the best of each kid's idea
40
128600
4256
והתפקיד שלי הוא לנסות לאסוף את הרעיון הטוב ביותר של כל ילד
02:12
and try to combine it into something that hopefully would work.
41
132880
4280
ולנסות לשלב אותו לתוך משהו שבתקווה, יעבוד.
02:17
And so we have agreed that instead of collecting plastic bits,
42
137920
3136
והסכמנו שבמקום לאסוף חלקי פלסטיק,
02:21
we are going to collect only the data.
43
141080
1976
נאסוף רק את הנתונים.
02:23
So we're going to get an image of the plastic with a robot --
44
143080
2976
אנו נקבל הדמיה של הפלסטיק על ידי רובוט --
02:26
so robots, kids get very excited.
45
146080
2376
נו רובוטים, ילדים מתלהבים מהם.
02:28
And the next thing we do -- we do what we call "rapid prototyping."
46
148480
3143
והדבר הבא שאנו עושים, אנו עושים, מה שנקרא, "אב-טיפוס מהיר"
02:31
We are so rapid at prototyping
47
151647
1689
אנחנו כל כך מהירים באיפיון
02:33
that the lunch is still in the lunchbox when we're hacking it.
48
153360
3176
שארוחת הצהריים עדיין בתיק האוכל כשאנחנו כבר בונים אותו.
02:36
(Laughter)
49
156560
1296
(צחוק)
02:37
And we hack table lamps and webcams, into plumbing fixtures
50
157880
4256
ואנחנו מוצאים דרך איך מנורות שולחן ומצלמות רשת, יאוכסנו בתוך צנרת
02:42
and we assemble that into a floating robot that will be slowly moving through water
51
162160
5136
ואנחנו מרכיבים אותם לרובוט צף שאט אט ינוע על-פני המים
02:47
and through the plastic that we have there --
52
167320
2096
ודרך הפלסטיק, שאנו רואים כאן --
02:49
and this is the image that we get in the robot.
53
169440
2191
וזו התמונה שאנו מקבלים מהרובוט.
02:51
So we see the plastic pieces floating slowly through the sensor,
54
171655
3721
אז אנו רואים את חלקי הפלסטיק צפים באיטיות בעזרת החיישן,
02:55
and the computer on board will process this image,
55
175400
3296
והמחשב בתחנה יעבד את התמונה,
02:58
and measure the size of each particle,
56
178720
2096
וימדוד את גודלו של כל חלקיק,
03:00
so we have a rough estimate of how much plastic there is in the water.
57
180840
4120
כך שיש לנו הערכה גסה של כמה פלסטיק יש במים.
03:05
So we documented this invention step by step
58
185520
3016
ותיעדנו את ההמצאה שלנו שלב אחרי שלב
03:08
on a website for inventors called Instructables,
59
188560
3376
באתר לממציאים שנקרא "Instructables",
03:11
in the hope that somebody would make it even better.
60
191960
2800
בתקווה שמישהו אפילו ישפר אותו.
03:15
What was really cool about this project was that the students saw a local problem,
61
195838
3858
מה שהיה באמת מדליק בפרוייקט הזה, היה שהתלמידים ראו בעיה מקומית,
03:19
and boom -- they are trying to immediately address it.
62
199720
2667
ובום - הם מיד ניסו לטפל בה.
03:22
[I can investigate my local problem]
63
202411
2325
[אני יכול לחקור את הבעיה המקומית שלי]
03:24
But my students in Hong Kong are hyperconnected kids.
64
204760
3216
אבל התלמידים שלי בהונג קונג הם ילדים היפר מחוברים.
הם צופים בחדשות, הם גולשים באינטרנט,
03:28
And they watch the news, they watch the Internet,
65
208000
2296
03:30
and they came across this image.
66
210320
2240
והם נתקלו בתמונה הזו.
03:33
This was a child, probably under 10, cleaning up an oil spill bare-handed,
67
213840
4736
זהו ילד, כנראה מתחת לגיל 10, מנקה כתם שמן בידיים חשופות,
03:38
in the Sundarbans, which is the world's largest mangrove forest in Bangladesh.
68
218600
4496
בסונדרבאנס, שהוא היער הגדול ביותר בעולם של מנגרוב, בבנגלדש.
03:43
So they were very shocked,
69
223120
2456
הם היו מאוד המומים,
03:45
because this is the water they drink, this is the water they bathe in,
70
225600
3296
משום שאלו המים שהם שותים, המים בהם הם מתרחצים,
03:48
this is the water they fish in -- this is the place where they live.
71
228920
3376
המים בהם הם דגים-- זה המקום בו הם חיים.
03:52
And also you can see the water is brown, the mud is brown and oil is brown,
72
232320
3896
וגם אתם יכולים לראות שהמים חומים, הבוץ חום והשמן חום,
03:56
so when everything is mixed up,
73
236240
1477
כך שכאשר הכל מתערבב יחד,
03:57
it's really hard to see what's in the water.
74
237741
2475
קשה מאוד לראות מה נמצא במים.
04:00
But, there's a technology that's rather simple,
75
240240
2256
אבל, קיימת טכנולוגיה, שהיא די פשוטה,
04:02
that's called spectrometry,
76
242520
1536
אשר נקראת ספקטרומטריה,
04:04
that allows you see what's in the water.
77
244080
1905
שמאפשרת לראות מה נמצא בתוך המים.
04:06
So we built a rough prototype of a spectrometer,
78
246009
3047
אז בנינו אב-טיפוס גס של ספקטרומטר,
04:09
and you can shine light through different substances
79
249080
2936
ואתם יכולים להאיר דרך חומרים שונים
04:12
that produce different spectrums,
80
252040
2416
שמייצרים ספקטרומים שונים,
04:14
so that can help you identify what's in the water.
81
254480
3856
וזה יכול לעזור לכם לזהות מה נמצא במים.
04:18
So we packed this prototype of a sensor,
82
258360
2896
אז ארזנו את האב-טיפוס של החיישן,
04:21
and we shipped it to Bangladesh.
83
261280
2240
ושלחנו אותו לבנגלדש.
04:23
So what was cool about this project
84
263989
1667
ומה שהיה מגניב בפרוייקט הזה
04:25
was that beyond addressing a local problem,
85
265680
3135
הוא שמעבר לטיפול בבעיה מקומית,
04:28
or looking at a local problem,
86
268839
1430
או הסתכלות על בעיה מקומית,
04:30
my students used their empathy and their sense of being creative
87
270293
3923
התלמידים שלי השתמשו באמפתיה וביצירתיות שלהם
04:34
to help, remotely, other kids.
88
274240
2256
כדי לעזור, מרחוק, לילדים אחרים.
04:36
[I can investigate a remote problem]
89
276520
1715
[אני יכול לחקור בעיה מרוחקת]
04:38
So I was very compelled by doing the second experiments,
90
278259
2620
הייתי מאוד מחוייב בעקבות הניסוי השני,
04:40
and I wanted to take it even further --
91
280903
2513
ורציתי לקחת את זה אפילו רחוק יותר --
04:43
maybe addressing an even harder problem, and it's also closer to my heart.
92
283440
4600
אולי לטפל בבעיה אפילו יותר קשה, שגם קרובה יותר לליבי.
04:48
So I'm half Japanese and half French,
93
288560
2616
ובכן, אני חצי יפני וחצי צרפתי,
04:51
and maybe you remember in 2011 there was a massive earthquake in Japan.
94
291200
5320
ואולי אתם זוכרים שב- 2011 הייתה רעידת אדמה מסיבית ביפן.
04:57
It was so violent that it triggered several giant waves --
95
297120
3816
היא הייתה כל כך אלימה, שהיתה הטריגר של מספר גלי ענק --
05:00
they are called tsunami --
96
300960
1416
שנקראים צונאמי --
05:02
and those tsunami destroyed many cities on the eastern coast of Japan.
97
302400
6960
ואותם גלי צונאמי הרסו ערים רבות בחוף המזרחי של יפן.
05:10
More than 14,000 people died in an instant.
98
310680
3360
יותר מ- 14,000 אנשים מתו ברגע.
05:15
Also, it damaged the nuclear power plant of Fukushima,
99
315600
3736
בנוסף, הם פגעו בתחנת הכוח הגרעינית בפוקושימה,
05:19
the nuclear power plant just by the water.
100
319360
2680
תחנת הכוח הגרעינית שנמצאת ממש ליד המים.
05:22
And today, I read the reports
101
322480
2416
והיום, אני קורא את הדוחות
05:24
and an average of 300 tons
102
324920
3056
וממוצע של 300 טונות
05:28
are leaking from the nuclear power plant into the Pacific Ocean.
103
328000
3576
דולפים מתחנת הכוח הגרעינית אל תוך האוקיינוס הפסיפי.
05:31
And today the whole Pacific Ocean has traces of contamination of cesium-137.
104
331600
6376
והיום, בכל האוקיינוס הפסיפי יש עקבות של זיהום של צסיום -137.
05:38
If you go outside on the West Coast, you can measure Fukushima everywhere.
105
338000
4416
אם יוצאים מתוך החוף המערבי, ניתן למדוד את פוקושימה בכל מקום.
05:42
But if you look at the map, it can look like most of the radioactivity
106
342440
3296
אבל אם נביט במפה, זה יכול להיראות כאילו רוב הרדיואקטיביות
05:45
has been washed away from the Japanese coast,
107
345760
2096
נשטפה הלאה מהחוף היפני,
05:47
and most of it is now -- it looks like it's safe, it's blue.
108
347880
2816
ורובה כעת -- נראית כאילו בטוחה, היא כחולה.
05:50
Well, reality is a bit more complicated than this.
109
350720
3416
האמת, המציאות היא מעט יותר מסובכת מכך.
05:54
So I've been going to Fukushima every year since the accident,
110
354160
3656
אני מבקר בפוקושימה כל שנה מאז התאונה,
05:57
and I measure independently and with other scientists,
111
357840
2536
ומודד באופן עצמאי, ועם מדענים אחרים,
06:00
on land, in the river --
112
360400
1856
ביבשה, בנהר --
06:02
and this time we wanted to take the kids.
113
362280
2736
והפעם, רצינו לקחת את הילדים.
06:05
So of course we didn't take the kids, the parents wouldn't allow that to happen.
114
365040
3776
אז כמובן שלא לקחנו את הילדים, ההורים לא יאפשרו לזה לקרות.
06:08
(Laughter)
115
368840
1336
(צחוק)
06:10
But every night we would report to "Mission Control" --
116
370200
3936
אבל כל ערב היינו מדווחים ל"מרכז הבקרה" --
06:14
different masks they're wearing.
117
374160
2176
מסכות שונות שהם לובשים.
06:16
It could look like they didn't take the work seriously, but they really did
118
376360
4376
זה יכול להראות כאילו הם לא לקחו את העבודה ברצינות, אבל הם ממש כן
06:20
because they're going to have to live with radioactivity their whole life.
119
380760
4200
משום שהם יחיו עם רדיואקטיביות כל חייהם.
06:25
And so what we did with them
120
385640
2056
אז מה שעשינו איתם
06:27
is that we'd discuss the data we collected that day,
121
387720
2616
היה לדון על הנתונים שאספנו באותו היום,
06:30
and talk about where we should be going next --
122
390360
2191
ולדבר על מה צריך לעשות הלאה --
06:32
strategy, itinerary, etc...
123
392575
2121
אסטרטגיה, לו״ז וכו'...
06:34
And to do this, we built a very rough topographical map
124
394720
3616
וכדי לעשות זאת, בנינו לא בפרטי פרטים, מפה טיפוגרפית
06:38
of the region around the nuclear power plant.
125
398360
2856
של האזור סביב תחנת הכוח הגרעינית.
06:41
And so we built the elevation map,
126
401240
2016
וכך בנינו את מפת הגובה,
06:43
we sprinkled pigments to represent real-time data for radioactivity,
127
403280
4616
פיזרנו פיגמנטים כדי לייצג נתונים בזמן אמת של רדיואקטיביות,
06:47
and we sprayed water to simulate the rainfall.
128
407920
4336
והיתזנו מים כדי לדמות משקעי גשמים.
06:52
And with this we could see that the radioactive dust
129
412280
2976
ובעזרת זה יכולנו לראות שהאבק הרדיואקטיבי
06:55
was washing from the top of the mountain into the river system,
130
415280
3056
נשטף מראש ההר אל עבר מערכת הנהרות,
06:58
and leaking into the ocean.
131
418360
1536
ודולף אל תוך האוקיינוס.
06:59
So it was a rough estimate.
132
419920
1600
זו הייתה הערכה גסה.
07:02
But with this in mind, we organized this expedition,
133
422680
2936
עם הידע הזה, אירגנו את המשלחת הזאת,
07:05
which was the closest civilians have been to the nuclear power plant.
134
425640
3616
שבה אזרחים היו הכי קרובים אל תחנת הכוח הגרעינית.
07:09
We are sailing 1.5 kilometers away from the nuclear power plant,
135
429280
4336
אנו שטים במרחק 1.5 ק״מ מתחנת הכוח הגרעינית
07:13
and with the help of the local fisherman,
136
433640
1953
ובעזרתו של דייג מקומי,
07:15
we are collecting sediment from the seabed
137
435617
2239
אנחנו אוספים משקעים מקרקעית הים
07:17
with a custom sediment sampler we've invented and built.
138
437880
3456
עם מכשיר דגימת משקעים שאנחנו המצאנו ובנינו.
07:21
We pack the sediment into small bags,
139
441360
3256
ארזנו את המשקעים לתוך שקיות קטנות,
07:24
we then dispatch them to hundreds of small bags
140
444640
2256
לאחר מכן פיצלנו אותם למאות שקיות קטנות.
07:26
that we send to different universities,
141
446920
1936
ששלחנו לאוניברסיטאות שונות,
07:28
and we produce the map of the seabed radioactivity,
142
448880
2976
וייצרנו מפה של רדיואקטיביות של קרקעית הים,
07:31
especially in estuaries where the fish will reproduce,
143
451880
2536
בייחוד בשפכי הנהרות בהם דגים מתרבים,
07:34
and I will hope that we will have improved
144
454440
2056
ואני מקווה שנצליח לשפר
07:36
the safety of the local fishermen and of your favorite sushi.
145
456520
3096
את בטיחותם של הדייגים המקומיים ושל הסושי האהוב עליכם.
07:39
(Laughter)
146
459640
1296
(צחוק)
07:40
You can see a progression here --
147
460960
1576
אתם יכולים לראות כאן התקדמות --
07:42
we've gone from a local problem to a remote problem to a global problem.
148
462560
4536
עברנו מבעיה מקומית, אל בעיה מרוחקת ועד לבעיה גלובלית.
07:47
And it's been super exciting to work at these different scales,
149
467120
2953
וזה היה מרתק ביותר לעבוד בקנה מידה שונים,
07:50
with also very simple, open-source technologies.
150
470097
3559
עם טכנולוגיות פשוטות מאד של קוד פתוח.
07:53
But at the same time, it's been increasingly frustrating
151
473680
3336
ובו בזמן, זה היה יותר ויותר מתסכל
07:57
because we have only started to measure the damage that we have done.
152
477040
3696
בגלל שרק התחלנו למדוד את הנזק שעשינו.
08:00
We haven't even started to try to solve the problems.
153
480760
4080
ואפילו עוד לא התחלנו לנסות לפתור את הבעיות.
08:05
And so I wonder if we should just take a leap
154
485640
2776
ולכן אני תוהה, אם אנחנו צריכים לזנק קדימה
08:08
and try to invent better ways to do all these things.
155
488440
4640
ולנסות להמציא דרכים טובות יותר לעשות את כל הדברים האלה.
08:13
And so the classroom started to feel a little bit small,
156
493520
3576
לכן הכיתה התחילה להרגיש מעט קטנה,
08:17
so we found an industrial site in Hong Kong,
157
497120
2696
אז מצאנו אתר תעשייתי בהונג קונג,
08:19
and we turned it into the largest mega-space
158
499840
3256
והפכנו אותו למגה-חלל הגדול ביותר
08:23
focused on social and environmental impact.
159
503120
3176
שמתמקד בעשייה חברתית וסביבתית.
08:26
It's in central Hong Kong,
160
506320
1296
הוא במרכז הונג קונג,
08:27
and it's a place we can work with wood, metal, chemistry,
161
507640
3216
וזה חלל בו אנו יכולים לעבוד עם עץ, מתכת, כימיקלים,
08:30
a bit of biology, a bit of optics,
162
510880
1626
מעט ביולוגיה, מעט אופטיקה,
08:32
basically you can build pretty much everything there.
163
512530
2492
למעשה ניתן לבנות שם פחות או יותר הכל.
08:35
And its a place where adults and kids can play together.
164
515047
2969
זה מקום בו מבוגרים וילדים יכולים לשחק יחד.
08:38
It's a place where kids' dreams can come true,
165
518040
3576
זה מקום בו חלומותיהם של ילדים יכולים להתגשם,
08:41
with the help of adults,
166
521640
1336
עם עזרת המבוגרים,
08:43
and where adults can be kids again.
167
523000
1816
ומקום בו מבוגרים יכולים להיות ילדים שוב.
08:44
Student: Acceleration! Acceleration!
168
524840
3136
תלמיד: האצה! האצה!
08:48
Cesar Harada: We're asking questions such as,
169
528000
2135
סזאר הראדה: אנחנו שואלים שאלות כמו,
08:50
can we invent the future of mobility with renewable energy?
170
530159
2817
האם אנחנו יכולים להמציא את עתיד הניידות עם אנרגיה מתחדשת?
לדוגמא.
08:53
For example.
171
533000
1200
08:55
Or, can we help the mobility of the aging population
172
535320
4296
או, האם אנחנו יכולים לעזור לניידות אוכלוסיית הזקנים?
08:59
by transforming very standard wheelchairs into cool, electric vehicles?
173
539640
4400
על ידי הפיכת כסאות גלגלים סטנדרטיים לכלי רכב חשמליים מגניבים?
09:05
So plastic, oil and radioactivity are horrible, horrible legacies,
174
545240
6536
אז פלסטיק, שמן ורדיואקטיביות הן מורשות נוראיות,
09:11
but the very worst legacy that we can leave our children is lies.
175
551800
4520
אך המורשת הנוראה מכולן שאנו יכולים להשאיר לילדינו, היא שקרים.
09:16
We can no longer afford to shield the kids from the ugly truth
176
556760
5216
אנחנו לא יכולים עוד להרשות לעצמנו להגן על ילדינו מהאמת המכוערת
09:22
because we need their imagination to invent the solutions.
177
562000
3920
מפני שאנו זקוקים לדמיון שלהם כדי להמציא את הפתרונות.
09:26
So citizen scientists, makers, dreamers --
178
566720
4976
אז אזרחים, מדענים, יוצרים, חולמים --
09:31
we must prepare the next generation
179
571720
2696
אנו חייבים להכין את הדור הבא
09:34
that cares about the environment and people,
180
574440
3056
שדואג לסביבה ולאנשים,
09:37
and that can actually do something about it.
181
577520
2200
ושיוכל למעשה לעשות משהו בנידון.
09:40
Thank you.
182
580200
1216
תודה לכם.
09:41
(Applause)
183
581440
3160
(תשואות)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7