Conrad Wolfram: Teaching kids real math with computers

355,315 views ・ 2010-11-15

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

Vertaald door: Els De Keyser Nagekeken door: Roel Verbunt
00:15
We've got a real problem with math education right now.
0
15260
4000
We hebben vandaag een echt probleem met het wiskunde-onderwijs.
00:19
Basically, no one's very happy.
1
19260
3000
Het komt erop neer dat niemand echt gelukkig is.
00:22
Those learning it
2
22260
2000
Diegenen die het leren
00:24
think it's disconnected,
3
24260
2000
vinden het wereldvreemd,
00:26
uninteresting and hard.
4
26260
2000
oninteressant en moeilijk.
00:28
Those trying to employ them
5
28260
2000
Diegenen die hen willen tewerkstellen
00:30
think they don't know enough.
6
30260
2000
vinden dat ze te weinig weten.
00:32
Governments realize that it's a big deal for our economies,
7
32260
3000
Regeringen beseffen dat dit belangrijk is voor onze economie,
00:35
but don't know how to fix it.
8
35260
3000
maar weten niet hoe ze het moeten oplossen.
00:38
And teachers are also frustrated.
9
38260
2000
Leerkrachten zijn ook gefrustreerd.
00:40
Yet math is more important to the world
10
40260
3000
Nochtans is wiskunde belangrijker voor de wereld
00:43
than at any point in human history.
11
43260
2000
dan op enig ander punt in de menselijke geschiedenis.
00:45
So at one end we've got falling interest
12
45260
2000
Aan de ene kant hebben we tanende belangstelling
00:47
in education in math,
13
47260
2000
voor het wiskunde-onderwijs,
00:49
and at the other end we've got a more mathematical world,
14
49260
3000
aan de andere kant hebben we een meer wiskundige wereld,
00:52
a more quantitative world than we ever have had.
15
52260
3000
een meer kwantitatieve wereld dan ooit tevoren.
00:56
So what's the problem, why has this chasm opened up,
16
56260
2000
Wat is het probleem, vanwaar die kloof,
00:58
and what can we do to fix it?
17
58260
3000
en wat kunnen we doen om hem te dichten?
01:01
Well actually, I think the answer
18
61260
2000
Ik denk dat het antwoord
01:03
is staring us right in the face:
19
63260
2000
voor het grijpen ligt.
01:05
Use computers.
20
65260
2000
Gebruik computers.
01:07
I believe
21
67260
2000
Ik geloof
01:09
that correctly using computers
22
69260
2000
dat correct gebruik van computers
01:11
is the silver bullet
23
71260
2000
dé oplossing is
01:13
for making math education work.
24
73260
3000
om het wiskunde-onderwijs te doen slagen.
01:16
So to explain that,
25
76260
2000
Om dat uit te leggen
01:18
let me first talk a bit about what math looks like in the real world
26
78260
3000
zal ik eerst wat vertellen over hoe wiskunde eruit ziet in de echte wereld
01:21
and what it looks like in education.
27
81260
2000
en in het onderwijs.
01:23
See, in the real world
28
83260
2000
In de echte wereld
01:25
math isn't necessarily done by mathematicians.
29
85260
3000
wordt wiskunde niet noodzakelijk door wiskundigen beoefend.
01:28
It's done by geologists,
30
88260
2000
Het gebeurt door geologen,
01:30
engineers, biologists,
31
90260
2000
ingenieurs, biologen,
01:32
all sorts of different people --
32
92260
2000
allerlei verschillende mensen --
01:34
modeling and simulation.
33
94260
2000
modelleren en simuleren.
01:36
It's actually very popular.
34
96260
2000
Het is nogal populair.
01:38
But in education it looks very different --
35
98260
3000
In het onderwijs ziet het er anders uit:
01:41
dumbed-down problems, lots of calculating,
36
101260
2000
vereenvoudigde vraagstukken, veel rekenwerk --
01:43
mostly by hand.
37
103260
2000
meestal met de hand.
01:46
Lots of things that seem simple
38
106260
2000
Vele dingen die eenvoudig lijken
01:48
and not difficult like in the real world,
39
108260
2000
en niet moeilijk zijn in het echte leven,
01:50
except if you're learning it.
40
110260
2000
behalve als je aan het leren bent.
01:53
And another thing about math:
41
113260
2000
Nog iets over wiskunde:
01:55
math sometimes looks like math --
42
115260
2000
wiskunde ziet er soms als wiskunde uit --
01:57
like in this example here --
43
117260
3000
zoals in dit voorbeeld --
02:00
and sometimes it doesn't --
44
120260
2000
en soms niet --
02:02
like "Am I drunk?"
45
122260
3000
zoals "Ben ik dronken?"
02:07
And then you get an answer that's quantitative in the modern world.
46
127260
3000
Daar krijg je in de moderne wereld een kwantitatief antwoord op.
02:10
You wouldn't have expected that a few years back.
47
130260
3000
Enkele jaren geleden zou je dat niet hebben verwacht.
02:13
But now you can find out all about --
48
133260
3000
Nu kan je alles ontdekken over --
02:16
unfortunately, my weight is a little higher than that, but --
49
136260
3000
mijn gewicht is helaas wat hoger dan dat, maar --
02:19
all about what happens.
50
139260
2000
alles wat gebeurt.
02:21
So let's zoom out a bit and ask,
51
141260
2000
Laten we wat uitzoomen en ons afvragen:
02:23
why are we teaching people math?
52
143260
2000
waarom onderwijzen we wiskunde?
02:25
What's the point of teaching people math?
53
145260
3000
Waarvoor is wiskunde-onderwijs goed?
02:28
And in particular, why are we teaching them math in general?
54
148260
3000
Meer bepaald, waarom onderwijzen we wiskunde in het algemeen?
02:31
Why is it such an important part of education
55
151260
3000
Waarom is het een zo belangrijk onderdeel van het onderwijs,
02:34
as a sort of compulsory subject?
56
154260
2000
als een soort van verplicht vak?
02:36
Well, I think there are about three reasons:
57
156260
3000
Ik denk dat er een drietal redenen zijn:
02:39
technical jobs
58
159260
2000
technische taken
02:41
so critical to the development of our economies,
59
161260
3000
die zo kritisch zijn voor de ontwikkeling van onze economie,
02:44
what I call "everyday living" --
60
164260
3000
wat ik het leven van elke dag noem.
02:48
to function in the world today,
61
168260
2000
Om te functioneren in de wereld van vandaag
02:50
you've got to be pretty quantitative,
62
170260
2000
moet je nogal kwantitatief zijn,
02:52
much more so than a few years ago:
63
172260
2000
veel meer dan enkele jaren geleden.
02:54
figure out your mortgages,
64
174260
2000
Wijsraken uit je hypotheek,
02:56
being skeptical of government statistics, those kinds of things --
65
176260
3000
kritisch staan tegenover overheidsstatistieken, dat soort dingen.
03:00
and thirdly, what I would call something like
66
180260
3000
Ten derde: iets wat ik
03:03
logical mind training, logical thinking.
67
183260
3000
logische training van de geest zou noemen, logisch denken.
03:06
Over the years
68
186260
2000
Door de jaren heen
03:08
we've put so much in society
69
188260
2000
hebben we als maatschappij veel geïnvesteerd
03:10
into being able to process and think logically. It's part of human society.
70
190260
3000
in logische verwerkings- en denkkracht. Het is deel van de menselijke samenleving.
03:13
It's very important to learn that
71
193260
2000
Het is erg belangrijk om dit te leren.
03:15
math is a great way to do that.
72
195260
2000
Wiskunde is een uitstekend middel.
03:17
So let's ask another question.
73
197260
2000
Laten we dus nog een vraag stellen.
03:19
What is math?
74
199260
2000
Wat is wiskunde?
03:21
What do we mean when we say we're doing math,
75
201260
2000
Wat bedoelen we als we zeggen dat we aan wiskunde doen,
03:23
or educating people to do math?
76
203260
2000
of mensen onderrichten in de wiskunde?
03:25
Well, I think it's about four steps, roughly speaking,
77
205260
3000
Volgens mij gaat het ruwweg om een viertal stappen.
03:28
starting with posing the right question.
78
208260
2000
Het begint met de juiste vraag stellen.
03:30
What is it that we want to ask? What is it we're trying to find out here?
79
210260
3000
Wat willen we vragen? Wat proberen we te vinden?
03:33
And this is the thing most screwed up in the outside world,
80
213260
2000
Dit is in de gewone wereld het meest verknoeide deel,
03:35
beyond virtually any other part of doing math.
81
215260
3000
meer dan eender welk onderdeel van de wiskunde.
03:38
People ask the wrong question,
82
218260
2000
Mensen stellen de verkeerde vraag
03:40
and surprisingly enough, they get the wrong answer,
83
220260
2000
en krijgen dan verrassend genoeg het verkeerde antwoord,
03:42
for that reason, if not for others.
84
222260
2000
om die reden, of om een andere.
03:44
So the next thing is take that problem
85
224260
2000
Volgende stap is het vraagstuk
03:46
and turn it from a real world problem
86
226260
2000
vanuit de echte wereld
03:48
into a math problem.
87
228260
2000
vertalen naar een wiskundevraagstuk.
03:50
That's stage two.
88
230260
2000
Dat is stap twee.
03:52
Once you've done that, then there's the computation step.
89
232260
3000
Eens je dat hebt gedaan is er de stap van het rekenen.
03:55
Turn it from that into some answer
90
235260
2000
Vorm het om in een antwoord
03:57
in a mathematical form.
91
237260
3000
in wiskundige vorm.
04:00
And of course, math is very powerful at doing that.
92
240260
2000
Daar is wiskunde natuurlijk echt goed in.
04:02
And then finally, turn it back to the real world.
93
242260
2000
Vervolgens vorm je het weer om naar de echte wereld.
04:04
Did it answer the question?
94
244260
2000
Heeft het de vraag beantwoord?
04:06
And also verify it -- crucial step.
95
246260
3000
En verifieer het -- cruciale stap.
04:10
Now here's the crazy thing right now.
96
250260
2000
Dit is wat vandaag zo bizar is.
04:12
In math education,
97
252260
2000
In het wiskunde-onderwijs
04:14
we're spending about perhaps 80 percent of the time
98
254260
3000
besteden we ongeveer 80 procent van de tijd
04:17
teaching people to do step three by hand.
99
257260
3000
aan mensen leren hoe ze stap drie manueel moeten doen.
04:20
Yet, that's the one step computers can do
100
260260
2000
Dat is nochtans de stap die computers
04:22
better than any human after years of practice.
101
262260
3000
beter kunnen dan mensen met jaren ervaring.
04:25
Instead, we ought to be using computers
102
265260
3000
We zouden beter computers gebruiken
04:28
to do step three
103
268260
2000
om stap drie te doen
04:30
and using the students to spend much more effort
104
270260
3000
en de studenten zich meer laten inspannen
04:33
on learning how to do steps one, two and four --
105
273260
2000
om te leren hoe ze stappen 1, 2 en 4 kunnen doen --
04:35
conceptualizing problems, applying them,
106
275260
3000
vraagstukken conceptualiseren, toepassen,
04:38
getting the teacher to run them through how to do that.
107
278260
3000
de leerkracht laten uitleggen hoe ze dat moeten doen.
04:41
See, crucial point here:
108
281260
2000
Hier is een cruciaal punt:
04:43
math is not equal to calculating.
109
283260
2000
wiskunde is niet gelijk aan rekenen.
04:45
Math is a much broader subject than calculating.
110
285260
3000
Wiskunde is een veel breder vak dan rekenen.
04:48
Now it's understandable that this has all got intertwined
111
288260
3000
Het is begrijpelijk dat dit verweven is geraakt,
04:51
over hundreds of years.
112
291260
2000
door de eeuwen heen.
04:53
There was only one way to do calculating and that was by hand.
113
293260
3000
Er was maar één manier om te rekenen, namelijk manueel.
04:56
But in the last few decades
114
296260
2000
Maar de jongste decennia
04:58
that has totally changed.
115
298260
2000
is dat helemaal veranderd.
05:00
We've had the biggest transformation of any ancient subject
116
300260
3000
We kregen de grootste transformatie van een oud vak
05:03
that I could ever imagine with computers.
117
303260
3000
die ik me kan voorstellen, met computers.
05:07
Calculating was typically the limiting step,
118
307260
2000
Rekenen was de beperkende stap,
05:09
and now often it isn't.
119
309260
2000
en nu is dat vaak niet meer zo.
05:11
So I think in terms of the fact that math
120
311260
2000
Ik zie het zo: de wiskunde
05:13
has been liberated from calculating.
121
313260
3000
is bevrijd van het rekenen.
05:16
But that math liberation didn't get into education yet.
122
316260
3000
Maar die wiskundebevrijding heeft het onderwijs nog niet bereikt.
05:19
See, I think of calculating, in a sense,
123
319260
2000
Voor mij is rekenen in zekere zin
05:21
as the machinery of math.
124
321260
2000
de machinerie van de wiskunde.
05:23
It's the chore.
125
323260
2000
Het is de klus.
05:25
It's the thing you'd like to avoid if you can, like to get a machine to do.
126
325260
3000
Het is het deel dat je vermijdt als je kan, dat je een machine laat doen.
05:29
It's a means to an end, not an end in itself,
127
329260
3000
Het is een middel tot een doel, geen doel op zich.
05:34
and automation allows us
128
334260
2000
Automatisering laat ons toe
05:36
to have that machinery.
129
336260
2000
over die machinerie te beschikken.
05:38
Computers allow us to do that --
130
338260
2000
Computers laten ons dat doen.
05:40
and this is not a small problem by any means.
131
340260
3000
Dit is helemaal geen klein probleem.
05:43
I estimated that, just today, across the world,
132
343260
3000
Volgens mijn schatting spenderen we over de wereld
05:46
we spent about 106 average world lifetimes
133
346260
3000
gemiddeld ongeveer 106 wereldlevens
05:49
teaching people how to calculate by hand.
134
349260
3000
om mensen te leren hoe ze manueel moeten rekenen.
05:52
That's an amazing amount of human endeavor.
135
352260
3000
Dat is een indrukwekkende hoeveelheid menselijke inspanning.
05:55
So we better be damn sure --
136
355260
2000
We kunnen er maar beter zeker van zijn --
05:57
and by the way, they didn't even have fun doing it, most of them --
137
357260
3000
en de meesten hadden er zelfs geen plezier in.
06:00
so we better be damn sure
138
360260
2000
We kunnen er maar beter zeker van zijn
06:02
that we know why we're doing that
139
362260
2000
dat we weten waarom we dat doen,
06:04
and it has a real purpose.
140
364260
2000
en dat het een reëel doel heeft.
06:06
I think we should be assuming computers
141
366260
2000
Ik denk dat we computers moeten inschakelen
06:08
for doing the calculating
142
368260
2000
voor het rekenwerk
06:10
and only doing hand calculations where it really makes sense to teach people that.
143
370260
3000
en alleen manueel berekenen als het echt zin heeft om dit aan te leren.
06:13
And I think there are some cases.
144
373260
2000
Er zijn een paar gevallen.
06:15
For example: mental arithmetic.
145
375260
2000
Bijvoorbeeld: hoofdrekenen.
06:17
I still do a lot of that, mainly for estimating.
146
377260
3000
Ik doe dat vaak, vooral om te schatten.
06:20
People say, "Is such and such true?"
147
380260
2000
Mensen zeggen: is zus en zo waar,
06:22
And I'll say, "Hmm, not sure." I'll think about it roughly.
148
382260
2000
en dan zeg ik, hm, niet zeker. Ik maak een ruwe inschatting.
06:24
It's still quicker to do that and more practical.
149
384260
2000
Het is nog steeds sneller en praktischer.
06:26
So I think practicality is one case
150
386260
2000
Praktisch nut is één geval
06:28
where it's worth teaching people by hand.
151
388260
2000
waar het de moeite is om mensen manueel te leren.
06:30
And then there are certain conceptual things
152
390260
2000
Er zijn ook bepaalde conceptuele zaken
06:32
that can also benefit from hand calculating,
153
392260
2000
die baat kunnen hebben van manuele berekeningen,
06:34
but I think they're relatively small in number.
154
394260
2000
maar dat zijn er volgens mij niet veel.
06:36
One thing I often ask about
155
396260
2000
Waar ik vaak naar vraag
06:38
is ancient Greek and how this relates.
156
398260
3000
is oud-Grieks en wat dat ermee te maken heeft.
06:41
See, the thing we're doing right now
157
401260
2000
Wat we vandaag aan het doen zijn,
06:43
is we're forcing people to learn mathematics.
158
403260
2000
is dat we mensen dwingen om wiskunde te leren.
06:45
It's a major subject.
159
405260
2000
Het is een hoofdvak.
06:47
I'm not for one minute suggesting that, if people are interested in hand calculating
160
407260
3000
Wat mij betreft, als mensen belangstelling hebben voor manueel rekenen,
06:50
or in following their own interests
161
410260
2000
of het volgen van hun interesse
06:52
in any subject however bizarre --
162
412260
2000
voor welk bizar onderwerp dan ook --
06:54
they should do that.
163
414260
2000
dan moeten ze dat doen.
06:56
That's absolutely the right thing,
164
416260
2000
Het is absoluut goed
06:58
for people to follow their self-interest.
165
418260
2000
dat mensen hun eigen interesse volgen.
07:00
I was somewhat interested in ancient Greek,
166
420260
2000
Ik had een zekere belangstelling voor oud-Grieks,
07:02
but I don't think that we should force the entire population
167
422260
3000
maar ik denk niet dat we de hele bevolking moeten dwingen
07:05
to learn a subject like ancient Greek.
168
425260
2000
om een vak als oud-Grieks te leren.
07:07
I don't think it's warranted.
169
427260
2000
Ik denk niet dat dat verantwoord is.
07:09
So I have this distinction between what we're making people do
170
429260
3000
Ik maak dus onderscheid tussen wat we mensen doen doen
07:12
and the subject that's sort of mainstream
171
432260
2000
en het doorsnee-vak,
07:14
and the subject that, in a sense, people might follow with their own interest
172
434260
3000
en het vak dat mensen op basis van hun eigen interesse kunnen volgen
07:17
and perhaps even be spiked into doing that.
173
437260
2000
en waar ze zich in kunnen verdiepen.
07:19
So what are the issues people bring up with this?
174
439260
3000
Welke problemen hebben mensen daarmee?
07:22
Well one of them is, they say, you need to get the basics first.
175
442260
3000
Het eerste is dat ze zeggen dat je eerst een basis moet hebben.
07:25
You shouldn't use the machine
176
445260
2000
Je moet de machine niet gebruiken
07:27
until you get the basics of the subject.
177
447260
2000
zolang je de basis niet hebt.
07:29
So my usual question is, what do you mean by "basics?"
178
449260
3000
Dan is mijn vraag meestal: wat bedoel je met basis?
07:32
Basics of what?
179
452260
2000
Basis waarvan?
07:34
Are the basics of driving a car
180
454260
2000
Is de basis van autorijden
07:36
learning how to service it, or design it for that matter?
181
456260
3000
leren hoe je hem moet onderhouden of zelfs ontwerpen?
07:39
Are the basics of writing learning how to sharpen a quill?
182
459260
3000
Is de basis van schrijven leren hoe je een veer aanscherpt?
07:43
I don't think so.
183
463260
2000
Ik dacht het niet.
07:45
I think you need to separate the basics of what you're trying to do
184
465260
3000
Ik denk dat je de basis van wat je wil doen moet onderscheiden
07:48
from how it gets done
185
468260
2000
van hoe het gebeurt
07:50
and the machinery of how it gets done
186
470260
3000
en van de machinerie van hoe het gebeurt.
07:54
and automation allows you to make that separation.
187
474260
3000
Automatisering laat je toe dat onderscheid te maken.
07:57
A hundred years ago, it's certainly true that to drive a car
188
477260
3000
Honderd jaar geleden was het zeker zo dat je om auto te rijden
08:00
you kind of needed to know a lot about the mechanics of the car
189
480260
2000
nogal wat moest weten van de mechanica van de auto
08:02
and how the ignition timing worked and all sorts of things.
190
482260
3000
en hoe de timing van de ontsteking werkte en zo.
08:06
But automation in cars
191
486260
2000
Maar automatisering in auto's
08:08
allowed that to separate,
192
488260
2000
zorgde dat dat kon worden afgescheiden,
08:10
so driving is now a quite separate subject, so to speak,
193
490260
3000
en rijden is nu een heel ander vak, zeg maar,
08:13
from engineering of the car
194
493260
3000
dan het ontwerpen van de auto
08:16
or learning how to service it.
195
496260
3000
of het aanleren van het onderhoud.
08:20
So automation allows this separation
196
500260
2000
Automatisering laat dit onderscheid toe
08:22
and also allows -- in the case of driving,
197
502260
2000
en laat ook toe -- voor autorijden,
08:24
and I believe also in the future case of maths --
198
504260
2000
en volgens mij in de toekomst ook voor wiskunde --
08:26
a democratized way of doing that.
199
506260
2000
dat het democratisch gebeurt.
08:28
It can be spread across a much larger number of people
200
508260
2000
Het kan worden uitgesmeerd over een veel grotere groep mensen
08:30
who can really work with that.
201
510260
3000
die er echt mee kunnen werken.
08:33
So there's another thing that comes up with basics.
202
513260
2000
Hier is nog een kwestie in verband met de basis.
08:35
People confuse, in my view,
203
515260
2000
Volgens mij verwarren mensen
08:37
the order of the invention of the tools
204
517260
3000
de volgorde van de uitvinding van de tools
08:40
with the order in which they should use them for teaching.
205
520260
3000
met de volgorde waarin ze ze moeten gebruiken in het onderwijs.
08:43
So just because paper was invented before computers,
206
523260
3000
Het is niet omdat papier werd uitgevonden voor de computer
08:46
it doesn't necessarily mean you get more to the basics of the subject
207
526260
3000
dat je de basis van het vak beter onder de knie krijgt
08:49
by using paper instead of a computer
208
529260
2000
als je papier gebruikt in plaats van een computer
08:51
to teach mathematics.
209
531260
2000
om wiskunde te onderwijzen.
08:55
My daughter gave me a rather nice anecdote on this.
210
535260
3000
Mijn dochter bezorgde me daar een leuke anekdote over.
08:58
She enjoys making what she calls "paper laptops."
211
538260
3000
Ze maakt graag wat zij papieren laptops noemt.
09:01
(Laughter)
212
541260
2000
(Gelach)
09:03
So I asked her one day, "You know, when I was your age,
213
543260
2000
Ik vroeg haar op een dag: "Toen ik zo oud was als jij
09:05
I didn't make these.
214
545260
2000
maakte ik die niet.
09:07
Why do you think that was?"
215
547260
2000
Waarom denk je dat dat was?"
09:09
And after a second or two, carefully reflecting,
216
549260
2000
En na twee seconden diep nadenken
09:11
she said, "No paper?"
217
551260
2000
zei ze: "Geen papier?"
09:13
(Laughter)
218
553260
5000
(Gelach)
09:19
If you were born after computers and paper,
219
559260
2000
Als je geboren bent na de computer en het papier
09:21
it doesn't really matter which order you're taught with them in,
220
561260
3000
heeft het niet veel belang in welke volgorde je ermee onderwezen wordt,
09:24
you just want to have the best tool.
221
564260
2000
je wil gewoon de beste tool.
09:26
So another one that comes up is "Computers dumb math down."
222
566260
3000
Een ander bezwaar is: "Computers maken wiskunde dommer".
09:29
That somehow, if you use a computer,
223
569260
2000
Op één of andere manier, als je computers gebruikt,
09:31
it's all mindless button-pushing,
224
571260
2000
komt het neer op domweg op knoppen duwen,
09:33
but if you do it by hand,
225
573260
2000
maar als je het manueel doet,
09:35
it's all intellectual.
226
575260
2000
dan is het allemaal intellectueel.
09:37
This one kind of annoys me, I must say.
227
577260
3000
Deze vind ik eerlijk gezegd vervelend.
09:40
Do we really believe
228
580260
2000
Geloven we echt
09:42
that the math that most people are doing in school
229
582260
2000
dat de wiskunde die de meeste mensen op school krijgen
09:44
practically today
230
584260
2000
in de praktijk vandaag
09:46
is more than applying procedures
231
586260
2000
meer is dan toepassing van procedures
09:48
to problems they don't really understand, for reasons they don't get?
232
588260
3000
op vraagstukken die ze niet echt snappen, om redenen die hen ontgaan?
09:51
I don't think so.
233
591260
2000
Ik dacht het niet.
09:53
And what's worse, what they're learning there isn't even practically useful anymore.
234
593260
3000
Erger nog, wat ze leren is zelfs niet praktisch bruikbaar meer.
09:56
Might have been 50 years ago, but it isn't anymore.
235
596260
3000
Was misschien zo 50 jaar geleden, maar niet meer vandaag.
09:59
When they're out of education, they do it on a computer.
236
599260
3000
Als ze de school verlaten, doen ze het op een computer.
10:02
Just to be clear, I think computers can really help with this problem,
237
602260
3000
Voor de duidelijkheid, volgens mij helpen computers hier echt,
10:05
actually make it more conceptual.
238
605260
2000
ze maken het vraagstuk meer conceptueel.
10:07
Now, of course, like any great tool,
239
607260
2000
Zoals elke goede tool
10:09
they can be used completely mindlessly,
240
609260
2000
kunnen ze ook gebruikt worden zonder verstand,
10:11
like turning everything into a multimedia show,
241
611260
3000
zoals wanneer je van alles een multimediashow maakt,
10:14
like the example I was shown of solving an equation by hand,
242
614260
3000
zoals het voorbeeld van een vergelijking met de hand oplossen,
10:17
where the computer was the teacher --
243
617260
2000
waar de computer de leerkracht was --
10:19
show the student how to manipulate and solve it by hand.
244
619260
3000
toon de student hoe het aan te pakken en manueel op te lossen.
10:22
This is just nuts.
245
622260
2000
Dit is al te gek.
10:24
Why are we using computers to show a student how to solve a problem by hand
246
624260
3000
Waarom gebruiken we computers om een vraagstuk manueel te leren oplossen
10:27
that the computer should be doing anyway?
247
627260
2000
dat de computer zou moeten doen?
10:29
All backwards.
248
629260
2000
Compleet achterstevoren.
10:31
Let me show you
249
631260
2000
Laat me je tonen
10:33
that you can also make problems harder to calculate.
250
633260
3000
dat je vraagstukken ook moeilijker uit te rekenen kan maken.
10:36
See, normally in school,
251
636260
2000
Normaal doe je op school
10:38
you do things like solve quadratic equations.
252
638260
3000
dingen als het oplossen van vierkantsvergelijkingen.
10:41
But you see, when you're using a computer,
253
641260
3000
Maar als je een computer gebruikt,
10:44
you can just substitute.
254
644260
4000
kan je gewoon substitueren.
10:48
You can make it a quartic equation. Make it kind of harder, calculating-wise.
255
648260
2000
Maak er een vierdegraadsvergelijk van, maak het moeilijker te berekenen.
10:50
Same principles applied --
256
650260
2000
Gebruik dezelfde principes --
10:52
calculations, harder.
257
652260
2000
rekenwerk, moeilijker.
10:54
And problems in the real world
258
654260
2000
Vraagstukken uit het echte leven
10:56
look nutty and horrible like this.
259
656260
2000
lijken op deze manier geschift en weerzinwekkend.
10:58
They've got hair all over them.
260
658260
2000
Er groeit overal haar op.
11:00
They're not just simple, dumbed-down things that we see in school math.
261
660260
3000
Het zijn niet zomaar simpele, vereenvoudigde dingen die we zien in de schoolwiskunde.
11:04
And think of the outside world.
262
664260
2000
Denk aan de wereld van buitenaf.
11:06
Do we really believe that engineering and biology
263
666260
2000
Geloven we echt dat engineering en biologie
11:08
and all of these other things
264
668260
2000
en al die andere dingen
11:10
that have so benefited from computers and maths
265
670260
2000
die zo'n baat hebben gehad bij computers en wiskunde
11:12
have somehow conceptually gotten reduced by using computers?
266
672260
3000
conceptueel beperkt zijn door het gebruik van computers?
11:15
I don't think so -- quite the opposite.
267
675260
3000
Ik denk het niet, wel integendeel.
11:18
So the problem we've really got in math education
268
678260
3000
Het echte probleem in het wiskunde-onderwijs
11:21
is not that computers might dumb it down,
269
681260
3000
is niet dat computers het afstompen
11:24
but that we have dumbed-down problems right now.
270
684260
3000
maar dat we vandaag vereenvoudigde vraagstukken hebben.
11:27
Well, another issue people bring up
271
687260
2000
Een ander punt dat mensen aanhalen
11:29
is somehow that hand calculating procedures
272
689260
2000
is dat manueel rekenwerk op één of andere manier
11:31
teach understanding.
273
691260
2000
begripsverhogend werkt.
11:33
So if you go through lots of examples,
274
693260
2000
Als je je door een hoop voorbeelden werkt,
11:35
you can get the answer,
275
695260
2000
kan je het antwoord krijgen --
11:37
you can understand how the basics of the system work better.
276
697260
3000
kan je beter begrijpen hoe de basis van het systeem werkt.
11:40
I think there is one thing that I think very valid here,
277
700260
3000
Volgens mij zit hier één waardevolle idee in,
11:43
which is that I think understanding procedures and processes is important.
278
703260
3000
namelijk dat procedures en processen begrijpen, belangrijk is.
11:47
But there's a fantastic way to do that in the modern world.
279
707260
3000
Maar er is vandaag een fantastische manier om dat te doen.
11:50
It's called programming.
280
710260
3000
Die heet programmeren.
11:53
Programming is how most procedures and processes
281
713260
2000
De meeste procedures en processen worden vandaag
11:55
get written down these days,
282
715260
2000
uitgeschreven door te programmeren.
11:57
and it's also a great way
283
717260
2000
Het is ook een fantastische manier
11:59
to engage students much more
284
719260
2000
om studenten meer te betrekken
12:01
and to check they really understand.
285
721260
2000
en te checken of ze het echt begrijpen.
12:03
If you really want to check you understand math
286
723260
2000
Als je echt wil checken of je wiskunde begrijpt,
12:05
then write a program to do it.
287
725260
3000
schrijf er dan een programma voor.
12:08
So programming is the way I think we should be doing that.
288
728260
3000
Ik denk dus dat we het met programmeren moeten doen.
12:11
So to be clear, what I really am suggesting here
289
731260
2000
Voor de duidelijkheid: mijn suggestie is
12:13
is we have a unique opportunity
290
733260
2000
dat we een unieke gelegenheid hebben
12:15
to make maths both more practical
291
735260
2000
om wiskunde tegelijk praktischer
12:17
and more conceptual, simultaneously.
292
737260
3000
en meer conceptueel te maken.
12:20
I can't think of any other subject where that's recently been possible.
293
740260
3000
Ik ken geen ander vak waar dat recent mogelijk was.
12:23
It's usually some kind of choice
294
743260
2000
Het is meestal een soort keuze
12:25
between the vocational and the intellectual.
295
745260
2000
tussen het ambachtelijke en het intellectuele.
12:27
But I think we can do both at the same time here.
296
747260
3000
Ik denk dat we hier beide kunnen doen.
12:32
And we open up so many more possibilities.
297
752260
3000
We openen zoveel meer mogelijkheden.
12:35
You can do so many more problems.
298
755260
2000
Je kan zoveel meer vraagstukken oplossen.
12:37
What I really think we gain from this
299
757260
2000
Wat we hierbij winnen
12:39
is students getting intuition and experience
300
759260
3000
is dat studenten intuïtie en ervaring opdoen
12:42
in far greater quantities than they've ever got before.
301
762260
3000
veel meer dan ooit tevoren.
12:45
And experience of harder problems --
302
765260
2000
Ervaring met moeilijker vraagstukken --
12:47
being able to play with the math, interact with it,
303
767260
2000
in staat zijn om met de wiskunde te spelen, te interageren,
12:49
feel it.
304
769260
2000
ze aan te voelen.
12:51
We want people who can feel the math instinctively.
305
771260
3000
We willen mensen die de wiskunde instinctief aanvoelen.
12:54
That's what computers allow us to do.
306
774260
3000
Dat is wat computers ons laten doen.
12:57
Another thing it allows us to do is reorder the curriculum.
307
777260
3000
Iets anders is de herschikking van het curriculum.
13:00
Traditionally it's been by how difficult it is to calculate,
308
780260
2000
Traditioneel is dit in volgorde van moeilijkheid van berekening,
13:02
but now we can reorder it
309
782260
2000
maar nu kunnen we het herschikken
13:04
by how difficult it is to understand the concepts,
310
784260
2000
in volgorde van moeilijkheid van de concepten,
13:06
however hard the calculating.
311
786260
2000
onafhankelijk van het rekenwerk.
13:08
So calculus has traditionally been taught very late.
312
788260
3000
Analyse wordt traditioneel pas laat onderwezen.
13:11
Why is this?
313
791260
2000
Waarom?
13:13
Well, it's damn hard doing the calculations, that's the problem.
314
793260
3000
Het zijn verdomd moeilijke berekeningen, dat is het probleem.
13:17
But actually many of the concepts
315
797260
2000
Maar veel van de begrippen
13:19
are amenable to a much younger age group.
316
799260
3000
zijn handelbaar voor een veel jongere leeftijdsgroep.
13:22
This was an example I built for my daughter.
317
802260
3000
Dit is een voorbeeld dat ik maakte voor mijn dochter.
13:25
And very, very simple.
318
805260
2000
Erg, erg eenvoudig.
13:28
We were talking about what happens
319
808260
2000
We praatten over wat er gebeurt
13:30
when you increase the number of sides of a polygon
320
810260
2000
als je het aantal zijden van een veelhoek verhoogt
13:32
to a very large number.
321
812260
2000
tot een heel groot getal.
13:36
And of course, it turns into a circle.
322
816260
2000
En natuurlijk wordt het een cirkel.
13:38
And by the way, she was also very insistent
323
818260
2000
Ze stond er overigens op
13:40
on being able to change the color,
324
820260
2000
dat ze de kleur kon veranderen,
13:42
an important feature for this demonstration.
325
822260
3000
een belangrijk feature voor deze demonstratie.
13:46
You can see that this is a very early step
326
826260
3000
Je kan zien dat dit een vroege stap is
13:49
into limits and differential calculus
327
829260
2000
naar limieten en differentiaalrekening
13:51
and what happens when you take things to an extreme --
328
831260
3000
en wat er gebeurt als je dingen tot het uiterste doortrekt --
13:54
and very small sides and a very large number of sides.
329
834260
2000
heel kleine zijden en een heel groot aantal zijden.
13:56
Very simple example.
330
836260
2000
Heel eenvoudig voorbeeld.
13:58
That's a view of the world
331
838260
2000
Dat is een beeld van de wereld
14:00
that we don't usually give people for many, many years after this.
332
840260
3000
dat we mensen meestal maar vele, vele jaren later geven.
14:03
And yet, that's a really important practical view of the world.
333
843260
3000
Dat is een heel belangrijk praktisch beeld van de wereld.
14:06
So one of the roadblocks we have
334
846260
3000
Eén van de struikelblokken
14:09
in moving this agenda forward
335
849260
3000
bij het promoten van dit plan
14:12
is exams.
336
852260
2000
zijn examens.
14:14
In the end, if we test everyone by hand in exams,
337
854260
3000
Als we iedereen blijven testen middels manuele examens,
14:17
it's kind of hard to get the curricula changed
338
857260
3000
dan is het moeilijk om de curricula om te schakelen
14:20
to a point where they can use computers
339
860260
2000
naar een punt waar ze computers kunnen gebruiken
14:22
during the semesters.
340
862260
3000
tijdens de lessen.
14:25
And one of the reasons it's so important --
341
865260
2000
Eén van de redenen waarom dit belangrijk is--
14:27
so it's very important to get computers in exams.
342
867260
3000
het is belangrijk om computers te hebben bij de examens.
14:30
And then we can ask questions, real questions,
343
870260
3000
Dan kunnen we vragen stellen, echte vragen,
14:33
questions like, what's the best life insurance policy to get? --
344
873260
3000
zoals: wat is de beste levensverzekering?
14:36
real questions that people have in their everyday lives.
345
876260
3000
Echte vragen die mensen hebben in hun leven.
14:40
And you see, this isn't some dumbed-down model here.
346
880260
2000
Ziet u, dit is niet zomaar een vereenvoudigd model.
14:42
This is an actual model where we can be asked to optimize what happens.
347
882260
3000
Dit is echt model waarbij we kunnen gevraagd worden om te optimaliseren.
14:45
How many years of protection do I need?
348
885260
2000
Hoeveel jaren bescherming heb ik nodig?
14:47
What does that do to the payments
349
887260
2000
Wat betekent dat voor de betalingen,
14:49
and to the interest rates and so forth?
350
889260
3000
de interestvoeten enzovoort?
14:52
Now I'm not for one minute suggesting it's the only kind of question
351
892260
3000
Ik bedoel helemaal niet dat dat de enige soort vraag is
14:55
that should be asked in exams,
352
895260
2000
die zou moeten worden gesteld bij examens,
14:57
but I think it's a very important type
353
897260
2000
maar het is een heel belangrijk type
14:59
that right now just gets completely ignored
354
899260
3000
dat vandaag volledig wordt genegeerd
15:02
and is critical for people's real understanding.
355
902260
3000
en dat cruciaal is voor het echte begrip van mensen.
15:05
So I believe [there is] critical reform
356
905260
3000
Ik geloof dus dat we een cruciale hervorming
15:08
we have to do in computer-based math.
357
908260
2000
moeten doen naar computergebaseerde wiskunde.
15:10
We have got to make sure
358
910260
2000
We moeten ervoor zorgen
15:12
that we can move our economies forward,
359
912260
3000
dat we onze economie kunnen stimuleren,
15:15
and also our societies,
360
915260
2000
en onze maatschappij,
15:17
based on the idea that people can really feel mathematics.
361
917260
3000
op basis van de idee dat mensen wiskunde echt kunnen aanvoelen.
15:22
This isn't some optional extra.
362
922260
3000
Dit is niet zomaar een vrijblijvend optievak.
15:25
And the country that does this first
363
925260
2000
Het land dat dit als eerste doet
15:27
will, in my view, leapfrog others
364
927260
3000
zal volgens mij over de andere springen
15:30
in achieving a new economy even,
365
930260
3000
in het bereiken van een nieuwe economie,
15:33
an improved economy,
366
933260
2000
een betere economie,
15:35
an improved outlook.
367
935260
2000
een beter vooruitzicht.
15:37
In fact, I even talk about us moving
368
937260
2000
Ik denk zelfs dat we bewegen
15:39
from what we often call now the "knowledge economy"
369
939260
3000
van wat we vandaag de kenniseconomie noemen
15:42
to what we might call a "computational knowledge economy,"
370
942260
3000
naar wat we een computationele kenniseconomie zouden kunnen noemen,
15:45
where high-level math is integral to what everyone does
371
945260
3000
waarin hogere wiskunde integraal deel uitmaakt van wat iedereen doet,
15:48
in the way that knowledge currently is.
372
948260
2000
zoals kennis dat vandaag is.
15:50
We can engage so many more students with this,
373
950260
3000
We kunnen daar zoveel meer studenten bij betrekken,
15:53
and they can have a better time doing it.
374
953260
3000
en ze kunnen er meer plezier aan beleven;
15:56
And let's understand:
375
956260
2000
Laten we wel wezen,
15:58
this is not an incremental sort of change.
376
958260
3000
dit is geen incrementele verandering.
16:02
We're trying to cross the chasm here
377
962260
2000
We proberen hier de kloof te overbruggen
16:04
between school math and the real-world math.
378
964260
2000
tussen school-wiskunde en echte-wereld-wiskunde.
16:06
And you know if you walk across a chasm,
379
966260
2000
Als je over een afgrond stapt,
16:08
you end up making it worse than if you didn't start at all --
380
968260
3000
maak je het erger dan als je nooit was vertrokken --
16:11
bigger disaster.
381
971260
2000
grotere ramp.
16:13
No, what I'm suggesting
382
973260
2000
Mijn suggestie is
16:15
is that we should leap off,
383
975260
2000
dat we moeten springen,
16:17
we should increase our velocity
384
977260
2000
we moeten onze snelheid verhogen
16:19
so it's high,
385
979260
2000
tot ze hoog is
16:21
and we should leap off one side and go the other --
386
981260
3000
en aan de ene kant afstoten en naar de andere gaan --
16:24
of course, having calculated our differential equation very carefully.
387
984260
3000
natuurlijk, na zorgvuldige berekening van onze differentiaalvergelijking.
16:27
(Laughter)
388
987260
2000
(Gelach)
16:29
So I want to see
389
989260
2000
Wat ik wil zien
16:31
a completely renewed, changed math curriculum
390
991260
2000
is een volledig vernieuwd, gewijzigd wiskundecurriculum,
16:33
built from the ground up,
391
993260
2000
van de bodem opgebouwd,
16:35
based on computers being there,
392
995260
2000
gebaseerd op de aanwezigheid van computers,
16:37
computers that are now ubiquitous almost.
393
997260
2000
die vandaag haast alomtegenwoordig zijn.
16:39
Calculating machines are everywhere
394
999260
2000
Rekenmachines zijn overal
16:41
and will be completely everywhere in a small number of years.
395
1001260
3000
en zullen over luttele jaren echt overal zijn.
16:44
Now I'm not even sure if we should brand the subject as math,
396
1004260
4000
Ik weet niet zeker of we dit vak wiskunde moeten noemen,
16:48
but what I am sure is
397
1008260
2000
maar ik weet wel zeker
16:50
it's the mainstream subject of the future.
398
1010260
2000
dat het het belangrijkste vak van de toekomst is.
16:53
Let's go for it,
399
1013260
3000
Laten we ervoor gaan.
16:56
and while we're about it,
400
1016260
2000
En terwijl we toch bezig zijn,
16:58
let's have a bit of fun,
401
1018260
2000
laten we wat plezier maken,
17:00
for us, for the students and for TED here.
402
1020260
3000
wij, de studenten en TED hier.
17:03
Thanks.
403
1023260
2000
Dankuwel.
17:05
(Applause)
404
1025260
7000
(Applaus)
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7