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

Beau Lotto + Amy O’Toole: A ciência é para todos, inclusive para crianças.

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2012-10-17 ・ TED


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Beau Lotto + Amy O’Toole: A ciência é para todos, inclusive para crianças.

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Tradutor: Raissa Mendes Revisor: Wanderley Jesus
00:16
Beau Lotto: So, this game is very simple.
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2169
Beau Lotto: Bem, este jogo é muito simples.
00:18
All you have to do is read what you see. Right?
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18916
4047
Tudo que vocês têm de fazer é ler o que estão vendo. Certo?
00:22
So, I'm going to count to you, so we don't all do it together.
3
22963
3201
Então vou contar até 3 pra gente poder fazer junto.
00:26
Okay, one, two, three.Audience: Can you read this?
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2499
OK, um, dois, três. Plateia: Vocês conseguem ler isto?
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BL: Amazing. What about this one? One, two, three.Audience: You are not reading this.
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BL: Impressionante. Que tal este aqui? Um, dois, três. Plateia: Vocês não estão lendo isto.
00:33
BL: All right. One, two, three. (Laughter)
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5316
BL: Tudo bem. Um, dois, três. (Risos)
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If you were Portuguese, right? How about this one? One, two, three.
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Só se vocês soubessem português, né? Que tal este aqui? Um, dois, três.
00:43
Audience: What are you reading?
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1978
Plateia: O que vocês estão lendo?
00:45
BL: What are you reading? There are no words there.
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3458
BL: O que vocês estão lendo? Não tem nenhuma palavra lá.
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I said, read what you're seeing. Right?
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48591
2537
Eu disse para lerem o que estão vendo. Certo?
00:51
It literally says, "Wat ar ou rea in?" (Laughter) Right?
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3850
Isso literalmente diz: "O q vc est lend?" (Risos) Certo?
00:54
That's what you should have said. Right? Why is this?
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3828
É o que vocês deveriam ter dito. Certo? Por que isso?
00:58
It's because perception is grounded in our experience.
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3536
É porque a percepção é baseada na nossa experiência.
01:02
Right? The brain takes meaningless information
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2897
Tá? O cérebro pega informação sem sentido
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and makes meaning out of it, which means we never see
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e dá significado a ela, o que significa que nunca vemos
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what's there, we never see information,
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68198
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o que está lá, nunca vemos a informação,
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we only ever see what was useful to see in the past.
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3275
só vemos aquilo que nos foi útil ver no passado.
01:13
All right? Which means, when it comes to perception,
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2736
Tá? O que significa dizer que, no que se refere à percepção,
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we're all like this frog.
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somos todos como este sapo.
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(Laughter)
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(Risos)
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Right? It's getting information. It's generating behavior
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Certo? Ele está obtendo informação. Ele está gerando comportamento
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that's useful. (Laughter)
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que é útil. (Risos)
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(Laughter)
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(Risos)
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(Video) Man: Ow! Ow! (Laughter) (Applause)
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(Vídeo) Homem: Ai! Ai! (Risos) (Aplausos)
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BL: And sometimes, when things don't go our way,
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BL: E, às vezes, quando as coisas não saem do nosso jeito,
01:47
we get a little bit annoyed, right?
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a gente fica um pouco aborrecido, né mesmo?
01:50
But we're talking about perception here, right?
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110020
2730
Mas estamos falando sobre percepção aqui, certo?
01:52
And perception underpins everything we think, we know,
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112750
4365
E percepção é a base de tudo aquilo que pensamos, sabemos,
01:57
we believe, our hopes, our dreams, the clothes we wear,
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117115
2871
acreditamos, nossas esperanças, nossos sonhos, as roupas que usamos,
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falling in love, everything begins with perception.
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3743
apaixonar-se, tudo começa com percepção.
02:03
Now if perception is grounded in our history, it means
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2945
Assim, se a percepção é baseada em nossa história, isso significa
02:06
we're only ever responding according to what we've done before.
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126674
3459
que sempre respondemos de acordo com o que fizemos antes.
02:10
But actually, it's a tremendous problem,
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130133
3076
Mas, na verdade, esse é um tremendo problema,
02:13
because how can we ever see differently?
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133209
3617
pois como é que algum dia vamos conseguir ver de forma diferente?
02:16
Now, I want to tell you a story about seeing differently,
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136826
4063
Bem, queria lhes contar uma estória sobre ver diferente.
02:20
and all new perceptions begin in the same way.
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Todas novas percepções começam da mesma forma.
02:24
They begin with a question.
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2582
Elas começam com uma pergunta.
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The problem with questions is they create uncertainty.
38
147459
3238
O problema com as perguntas é que elas criam incerteza.
02:30
Now, uncertainty is a very bad thing. It's evolutionarily
39
150697
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Bem, incerteza é uma coisa muito ruim. Do ponto de vista da evolução
02:33
a bad thing. If you're not sure that's a predator, it's too late.
40
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3601
é uma coisa ruim. Se você não tiver certeza de que ali tem um predador, já era.
02:37
Okay? (Laughter)
41
157027
1360
Né mesmo? (Risos)
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Even seasickness is a consequence of uncertainty.
42
158387
3160
Mesmo enjoo marítimo é uma consequência da incerteza.
02:41
Right? If you go down below on a boat, your inner ears
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2252
Certo? Se viajarmos na parte interna de um barco, nossos ouvidos internos
02:43
are you telling you you're moving. Your eyes, because
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2176
vão nos dizer que estamos nos movendo. Nossos olhos, por
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it's moving in register with the boat, say I'm standing still.
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165975
2316
se moverem na mesma velocidade do barco, vão nos dizer que estamos parados.
02:48
Your brain cannot deal with the uncertainty of that information, and it gets ill.
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168291
4655
O cérebro não consegue lidar com a incerteza dessa informação e fica doente.
02:52
The question "why?" is one of the most dangerous things you can do,
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172946
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A pergunta "por quê?" é uma das coisas mais perigosas que podemos fazer,
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because it takes you into uncertainty.
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2992
pois nos leva à incerteza.
02:59
And yet, the irony is, the only way we can ever
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2879
No entanto, a ironia é que a única maneira de
03:02
do anything new is to step into that space.
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3536
fazermos algo novo é ir nessa direção.
03:06
So how can we ever do anything new? Well fortunately,
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3224
Então, como poderemos fazer algo novo? Bem, felizmente
03:09
evolution has given us an answer, right?
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189506
3584
a evolução nos deu uma resposta, certo?
03:13
And it enables us to address even the most difficult
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3595
E nos permite lidar até mesmo com as questões mais
03:16
of questions. The best questions are the ones that create the most uncertainty.
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196685
4679
difíceis. As melhores perguntas são aquelas que geram a maior incerteza possível.
03:21
They're the ones that question the things we think to be true already. Right?
55
201364
3956
São aquelas que questionam as coisas que pensamos ser verdade. Certo?
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It's easy to ask questions about how did life begin,
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205320
1989
É fácil formular perguntas sobre como a vida começou,
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or what extends beyond the universe, but to question what you think to be true already
57
207309
3308
ou o que está além do universo, mas questionar aquilo que você considera verdadeiro
03:30
is really stepping into that space.
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210617
3001
é realmente ir naquela direção.
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So what is evolution's answer to the problem of uncertainty?
59
213618
4810
Então, qual é a resposta da evolução para o problema da incerteza?
03:38
It's play.
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218428
1773
É brincar.
03:40
Now play is not simply a process. Experts in play will tell you
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220201
4193
Bem, brincar não é simplesmente um processo. Especialistas em brincar vão dizer
03:44
that actually it's a way of being.
62
224394
2615
que, na verdade, brincar é uma forma de ser.
03:47
Play is one of the only human endeavors where uncertainty
63
227009
2891
Brincar é um dos únicos empreendimentos humanos em que a incerteza
03:49
is actually celebrated. Uncertainty is what makes play fun.
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229900
4326
é na verdade celebrada. Incerteza é o que faz a brincadeira ser divertida.
03:54
Right? It's adaptable to change. Right? It opens possibility,
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234226
4275
Né mesmo? Se adapta à mudança. Certo? Abre possibilidades
03:58
and it's cooperative. It's actually how we do our social bonding,
66
238501
4109
e é cooperativa. É na verdade a maneira como construímos nossos vínculos sociais,
04:02
and it's intrinsically motivated. What that means
67
242610
1726
e é intrinsicamente motivada. Isso signifique que
04:04
is that we play to play. Play is its own reward.
68
244336
4606
brincamos para brincar. Brincar é a própria recompensa.
04:08
Now if you look at these five ways of being,
69
248942
3891
Agora, se olharem para essas cinco formas de ser,
04:12
these are the exact same ways of being you need
70
252833
2721
vão notar que são exatamente as mesmas formas de ser necessárias
04:15
in order to be a good scientist.
71
255554
2036
para se tornar um bom cientista.
04:17
Science is not defined by the method section of a paper.
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257590
3027
A ciência não é definida pela parte do artigo científico que trata do método utilizado.
04:20
It's actually a way of being, which is here, and this is true
73
260617
3140
É na verdade uma forma de ser, que está aqui, e isso vale
04:23
for anything that is creative.
74
263757
2653
para qualquer coisa que seja criativa.
04:26
So if you add rules to play, you have a game.
75
266410
4203
Assim, se colocarmos regras na brincadeira, temos um jogo.
04:30
That's actually what an experiment is.
76
270613
2790
Na verdade, isso é o que define um experimento.
04:33
So armed with these two ideas,
77
273403
1919
Assim, munidos dessas duas ideias,
04:35
that science is a way of being and experiments are play,
78
275322
4322
de que a ciência é uma forma de ser e de que os experimentos são brincadeiras,
04:39
we asked, can anyone become a scientist?
79
279644
3453
perguntamos: pode alguém se tornar um cientista?
04:43
And who better to ask than 25 eight- to 10-year-old children?
80
283097
3500
E quem melhor para responder isso do que 25 crianças de 8 a 10 anos de idade?
04:46
Because they're experts in play. So I took my bee arena
81
286597
3507
Porque elas são especialistas em brincar. Assim, levei meu "Abelha por um dia"
04:50
down to a small school in Devon, and the aim of this
82
290104
3547
a uma pequena escola de Devon, e o objetivo era
04:53
was to not just get the kids to see science differently,
83
293651
4244
não só fazer as crianças verem a ciência de maneira diferente,
04:57
but, through the process of science, to see themselves differently. Right?
84
297895
4598
mas, através do processo da ciência, ver a si próprios de forma diferente. Certo?
05:02
The first step was to ask a question.
85
302493
3408
O primeiro passo foi formular uma pergunta.
05:05
Now, I should say that we didn't get funding for this study
86
305901
2880
Bem, devo dizer que não conseguimos financiamento para essa pesquisa
05:08
because the scientists said small children couldn't make
87
308781
3330
porque os cientistas disseram que crianças pequenas não poderiam dar
05:12
a useful contribution to science, and the teachers said kids couldn't do it.
88
312111
4302
uma contribuição útil para a ciência, e os professores disseram que crianças não conseguiriam fazê-lo.
05:16
So we did it anyway. Right? Of course.
89
316413
3734
Mas nós fizemos assim mesmo. Tá bom? Com certeza.
05:20
So, here are some of the questions. I put them in small print
90
320147
2819
Então, aqui estão algumas das perguntas. Coloquei em letras pequenas
05:22
so you wouldn't bother reading it. Point is that five of the questions that the kids came up with
91
322966
4440
para vocês não se preocuparem em lê-las. A questão é que cinco das perguntas que as crianças formularam
05:27
were actually the basis of science publication the last five to 15 years. Right?
92
327406
4618
eram na verdade a base da publicação científica nos últimos cinco a 15 anos. Tá?
05:32
So they were asking questions that were significant
93
332024
2660
Assim, elas estavam levantando questões que eram relevantes
05:34
to expert scientists.
94
334684
2130
para cientistas tarimbados.
05:36
Now here, I want to share the stage with someone quite special. Right?
95
336814
4134
Bem, agora queria dividir o palco com alguém muito especial.
05:40
She was one of the young people who was involved in this study,
96
340948
2612
Ela foi uma das crianças que participou desse estudo
05:43
and she's now one of the youngest published scientists
97
343560
2334
e agora é uma das mais jovens cientistas publicada
05:45
in the world. Right? She will now, once she comes onto stage,
98
345894
3883
no mundo. Ela vai agora, quando subir ao palco,
05:49
will be the youngest person to ever speak at TED. Right?
99
349777
3698
ser a pessoa mais jovem de todos os tempos a falar no TED, tá?
05:53
Now, science and asking questions is about courage.
100
353475
2875
Bem, fazer ciência e formular perguntas tem a ver com coragem.
05:56
Now she is the personification of courage, because she's
101
356350
3200
Bem, ela é a personificação da coragem, pois ela
05:59
going to stand up here and talk to you all.
102
359550
1387
vai ficar em pé aqui na frente e falar pra todos vocês.
06:00
So Amy, would you please come up? (Applause)
103
360937
5254
Então Amy, você poderia vir até aqui, por favor? (Aplausos)
06:06
(Applause)
104
366191
7185
(Aplausos)
06:13
So Amy's going to help me tell the story of what we call
105
373376
2519
Então a Amy vai me ajudar a contar a estória do que chamamos
06:15
the Blackawton Bees Project, and first she's going to tell you
106
375895
2666
Projeto Abelhas de Blackawton, e primeiro ela vai lhes contar
06:18
the question that they came up with. So go ahead, Amy.
107
378561
2545
a pergunta que elas formularam. Então, vamos lá, Amy.
06:21
Amy O'Toole: Thank you, Beau. We thought
108
381106
1719
Amy O'Toole: Obrigada, Beau. Achamos
06:22
that it was easy to see the link between humans and apes
109
382825
3401
que era fácil perceber a ligação entre humanos e macacos
06:26
in the way that we think, because we look alike.
110
386226
3024
da forma como pensamos, pois somos parecidos.
06:29
But we wondered if there's a possible link
111
389250
2689
Mas nos perguntamos se existe uma possível ligação
06:31
with other animals. It'd be amazing if humans and bees
112
391939
4704
com outros animais. Seria impressionante se humanos e abelhas
06:36
thought similar, since they seem so different from us.
113
396643
4113
pensassem de forma semelhante, já que elas parecem tão diferentes de nós.
06:40
So we asked if humans and bees might solve
114
400756
3053
Assim, perguntamos se humanos e abelhas poderiam resolver
06:43
complex problems in the same way.
115
403809
2407
problemas complexos da mesma forma.
06:46
Really, we wanted to know if bees can also adapt
116
406216
3287
Na verdade, queríamos saber se as abelhas conseguem também se adaptar
06:49
themselves to new situations using previously learned rules
117
409503
3707
a novas situções usando regras e condições previamente
06:53
and conditions. So what if bees can think like us?
118
413210
4214
aprendidas. E se as abelhas conseguirem pensar como nós?
06:57
Well, it'd be amazing, since we're talking about an insect
119
417424
2552
Bem, seria impressionante, já que estamos falando sobre um inseto
06:59
with only one million brain cells.
120
419976
2525
que tem apenas um milhão de células cerebrais.
07:02
But it actually makes a lot of sense they should,
121
422501
2142
Mas, na verdade, faria muito sentido se elas conseguissem,
07:04
because bees, like us, can recognize a good flower
122
424643
3277
pois as abelhas, como nós, conseguem reconhecer uma flor boa
07:07
regardless of the time of day, the light, the weather,
123
427920
3613
independente da hora do dia, da luz, do tempo,
07:11
or from any angle they approach it from. (Applause)
124
431533
5742
ou de qualquer ângulo pelo qual se aproximem. (Aplausos)
07:17
BL: So the next step was to design an experiment,
125
437275
3782
BL: Então, o próximo passo foi elaborar um experimento
07:21
which is a game. So the kids went off and they designed
126
441057
3302
que é um jogo. Daí, as crianças foram em frente e criaram
07:24
this experiment, and so -- well, game -- and so,
127
444359
3301
esse experimento, ou melhor dizendo, esse jogo e tudo mais.
07:27
Amy, can you tell us what the game was,
128
447660
1466
Amy, você pode nos dizer que jogo foi esse
07:29
and the puzzle that you set the bees?
129
449126
2143
e o quebra-cabeça que vocês apresentaram às abelhas?
07:31
AO: The puzzle we came up with was an if-then rule.
130
451269
3023
AO: O quebra-cabeça que bolamos foi uma condição "se-então".
07:34
We asked the bees to learn not just to go to a certain color,
131
454292
3645
Pedimos às abelhas para aprender não apenas a ir até uma certa cor,
07:37
but to a certain color flower only
132
457937
2668
mas somente para uma flor de uma certa cor
07:40
when it's in a certain pattern.
133
460605
1632
quando ela tivesse um certo padrão.
07:42
They were only rewarded if they went to the yellow flowers
134
462237
3259
Elas somente eram recompensadas se voassem para as flores amarelas
07:45
if the yellow flowers were surrounded by the blue,
135
465496
3060
se as flores amarelas estivessem cercacas pelas azuis,
07:48
or if the blue flowers were surrounded by the yellow.
136
468556
3268
ou se as flores azuis estivessem cercadas pelas amarelas.
07:51
Now there's a number of different rules the bees can learn
137
471824
2585
Bem, existe um certo número de regras que as abelhas conseguem aprender
07:54
to solve this puzzle. The interesting question is, which?
138
474409
3425
para resolver esse quebra-cabeça. A pergunta relevante aqui é: quais?
07:57
What was really exciting about this project was we,
139
477834
2780
O mais empolgante sobre esse projeto foi que nós
08:00
and Beau, had no idea whether it would work.
140
480614
2343
e Beau não tínhamos a menor ideia se ia funcionar.
08:02
It was completely new, and no one had done it before,
141
482957
2454
Foi uma coisa completamente nova, e ninguém tinha feito isso antes,
08:05
including adults. (Laughter)
142
485411
3723
incluindo os adultos. (Risos)
08:09
BL: Including the teachers, and that was really hard for the teachers.
143
489134
3464
BL: Incluindo os professores, e aquilo era realmente difícil para os professores.
08:12
It's easy for a scientist to go in and not have a clue what he's doing,
144
492598
2904
É fácil para um cientista tentar e não ter a menor ideia do que está fazendo,
08:15
because that's what we do in the lab, but for a teacher
145
495502
2544
pois isso é o que fazemos no laboratório, mas para um professor
08:18
not to know what's going to happen at the end of the day --
146
498046
1625
não saber o que vai acontecer no final do dia --
08:19
so much of the credit goes to Dave Strudwick, who was
147
499671
2599
muito do crédito vai para Dave Strudwick, que foi
08:22
the collaborator on this project. Okay?
148
502270
2209
o colaborador desse projeto. OK?
08:24
So I'm not going to go through the whole details of the study
149
504479
2732
Então, não vou repassar todos os detalhes do estudo
08:27
because actually you can read about it, but the next step
150
507211
2638
porque, na verdade, vocês podem ler sobre o assunto, mas o próximo passo
08:29
is observation. So here are some of the students
151
509849
3645
é a observação. Então aqui estão alguns dos alunos
08:33
doing the observations. They're recording the data
152
513494
2768
fazendo as observações. Eles estão coletando dados
08:36
of where the bees fly.
153
516262
5044
sobre para onde as abelhas voam.
08:41
(Video) Dave Strudwick: So what we're going to do —Student: 5C.
154
521306
2023
(Video) Dave Strudwick: Então o que vamos fazer -- Aluno: 5C.
08:43
Dave Strudwick: Is she still going up here?Student: Yeah.
155
523329
3990
Dave Strudwick: Ela ainda está indo lá? Aluno: Está.
08:47
Dave Strudwick: So you keep track of each.Student: Henry, can you help me here?
156
527319
3597
Dave Strudwick: Então você pode monitorar uma por uma. Aluno: Henry, pode me ajudar aqui?
08:50
BL: "Can you help me, Henry?" What good scientist says that, right?
157
530916
2904
BL: "Pode me ajudar aqui, Henry?" Que cientista experiente diz isso, certo?
08:53
Student: There's two up there.
158
533820
4710
Aluno: Tem duas aqui em cima.
08:58
And three in here.
159
538530
2874
E três aqui dentro.
09:01
BL: Right? So we've got our observations. We've got our data.
160
541404
2275
BL: Certo? Então temos nossas observações. Temos nossos dados.
09:03
They do the simple mathematics, averaging, etc., etc.
161
543679
3773
Eles fazem uma matemática simples, média aritmética, etc., etc.
09:07
And now we want to share. That's the next step.
162
547452
1931
E agora queremos compartilhar. É o próximo passo.
09:09
So we're going to write this up and try to submit this
163
549383
1608
Então vamos escrever tudo isso e tentar submeter
09:10
for publication. Right? So we have to write it up.
164
550991
2856
a publicação. Certo? Então temos de colocar tudo no papel.
09:13
So we go, of course, to the pub. All right? (Laughter)
165
553847
4513
Para isso fomos, é claro, para um pub. Certo? (Risos)
09:18
The one on the left is mine, okay? (Laughter)
166
558360
2284
O copo da esquerda é o meu, tá? (Risos)
09:20
Now, I tell them, a paper has four different sections:
167
560644
2086
Bem, eu disse a eles que um artigo tem quatro partes diferentes:
09:22
an introduction, a methods, a results, a discussion.
168
562730
2807
uma introdução, um método, um resultado, uma argumentação.
09:25
The introduction says, what's the question and why?
169
565537
2604
A introdução aborda qual é a pergunta e por quê.
09:28
Methods, what did you do? Results, what was the observation?
170
568141
3119
Método - o que vocês fizeram? Resultado - o que foi observado?
09:31
And the discussion is, who cares? Right?
171
571260
2143
E a argumentação - quem liga pra isso? Certo?
09:33
That's a science paper, basically. (Laughter)
172
573403
2459
Basicamente, um artigo científico é isso. (Risos)
09:35
So the kids give me the words, right? I put it into a narrative,
173
575862
4529
Então as crianças me deram as palavras. Daí, coloquei o texto em forma de narrativa,
09:40
which means that this paper is written in kidspeak.
174
580391
3247
o que significa que este artigo está escrito em linguagem de criança.
09:43
It's not written by me. It's written by Amy
175
583638
2528
Não foi escrito por mim. Foi escrito pela Amy
09:46
and the other students in the class. As a consequence,
176
586166
3320
e pelos outros alunos da sala. Por isso,
09:49
this science paper begins, "Once upon a time ... " (Laughter)
177
589486
6017
o artigo científico começa assim: "Era uma vez ..." (Risos)
09:55
The results section, it says: "Training phase, the puzzle ... duh duh duuuuuhhh." Right? (Laughter)
178
595503
5312
A parte dos resultados diz: "Fase de treinamento, o quebra-cabeça... tan tan tan taaaaannnn." Tá? (Risos)
10:00
And the methods, it says, "Then we put the bees
179
600815
2196
E o método tem coisas como: "Então nós colocamos as abelhas
10:03
into the fridge (and made bee pie)," smiley face. Right? (Laughter)
180
603011
3317
na geladeira (e fizemos torta de abelha)" - carinha feliz. Certo? (Risos)
10:06
This is a science paper. We're going to try to get it published.
181
606328
3833
Este é um artigo científico. Vamos tentar publicá-lo.
10:10
So here's the title page. We have a number of authors there.
182
610161
2834
Então aqui está a folha de rosto. Temos um grande número de autores aqui.
10:12
All the ones in bold are eight to 10 years old.
183
612995
2851
Todos esses nomes em negrito têm entre 8 e 10 anos de idade.
10:15
The first author is Blackawton Primary School, because
184
615846
2050
O primeiro autor é a Escola Primária Blackawton,
10:17
if it were ever referenced, it would be "Blackawton et al,"
185
617896
3246
e toda vez que se fizer referência, será "Blackawton et al,"
10:21
and not one individual. So we submit it to a public access journal,
186
621142
3057
e não um indivíduo. Então submetemos o artigo a uma revista científica de acesso livre
10:24
and it says this. It said many things, but it said this.
187
624199
3332
e ela respondeu assim. Entre outras coisas, dizia assim:
10:27
"I'm afraid the paper fails our initial quality control checks in several different ways." (Laughter)
188
627531
3919
"Lamentamos dizer que o artigo não atende ao nosso controle inicial de qualidade no tocante a diversos aspectos." (Risos)
10:31
In other words, it starts off "once upon a time,"
189
631450
2560
Em outras palavras, ele começa com "era uma vez,"
10:34
the figures are in crayon, etc. (Laughter)
190
634010
2526
as tabelas foram feitas com lápis de cor, etc. (Risos)
10:36
So we said, we'll get it reviewed. So I sent it to Dale Purves,
191
636536
4353
Daí nós pensamos: vamos submetê-lo à revisão. Então enviamos para Dale Purves,
10:40
who is at the National Academy of Science, one of the leading neuroscientists in the world,
192
640889
3533
que pertence à Academia Nacional de Ciências e é um dos mais importantes neurocientistas do mundo,
10:44
and he says, "This is the most original science paper I have ever read" — (Laughter) —
193
644422
3449
e ele disse: "Este é o artigo cientifico mais original que já li na vida" — (Risos) —
10:47
"and it certainly deserves wide exposure."
194
647871
2097
"e ele certamente merece ampla divulgação."
10:49
Larry Maloney, expert in vision, says, "The paper is magnificent.
195
649968
4271
Larry Maloney, especialista em visão, disse: "O artigo é magnífico.
10:54
The work would be publishable if done by adults."
196
654239
3366
O artigo seria publicado se tivesse sido feito por adultos."
10:57
So what did we do? We send it back to the editor.
197
657605
1979
Então, o que fizemos? Enviamos ele de volta para o editor.
10:59
They say no.
198
659584
1589
Eles disseram não.
11:01
So we asked Larry and Natalie Hempel to write
199
661173
2454
Então pedimos a Larry e Natalie Hempet para escrever
11:03
a commentary situating the findings for scientists, right,
200
663627
4007
um comentário contextualizando as descobertas para os cientistas,
11:07
putting in the references, and we submit it to Biology Letters.
201
667634
4128
colocando as referências, e o submetemos à revista "Biology Letters".
11:11
And there, it was reviewed by five independent referees,
202
671762
3327
E lá ele foi revisado por cinco revisores independentes,
11:15
and it was published. Okay? (Applause)
203
675089
4421
e foi publicado. Tá bom? (Aplausos)
11:19
(Applause)
204
679510
6000
(Aplausos)
11:25
It took four months to do the science,
205
685510
3021
Levou quatro meses para fazer ciência,
11:28
two years to get it published. (Laughter)
206
688531
3228
e dois anos para ser publicado. (Risos)
11:31
Typical science, actually, right? So this makes Amy and
207
691759
4835
Ciência típica, na verdade, né mesmo? Então isso faz de Amy e de
11:36
her friends the youngest published scientists in the world.
208
696594
2433
seus colegas os cientistas mais jovens do mundo a terem um artigo publicado.
11:39
What was the feedback like?
209
699027
2016
Como foi o retorno disso?
11:41
Well, it was published two days before Christmas,
210
701043
2885
Bem, ele foi publicado dois dias antes do Natal,
11:43
downloaded 30,000 times in the first day, right?
211
703928
4003
baixado 30.000 vezes no primeiro dia, tá bom?
11:47
It was the Editors' Choice in Science, which is a top science magazine.
212
707931
4040
Foi destacado pela "Science" (Editor`s Choice), uma das revistas de ciência mais respeitadas do mundo.
11:51
It's forever freely accessible by Biology Letters.
213
711971
2542
O artigo é de livre acesso permanente na "Biology Letters".
11:54
It's the only paper that will ever be freely accessible by this journal.
214
714513
3680
É o único artigo gratuito que vai ficar acessível ao público nessa revista de forma permanente.
11:58
Last year, it was the second-most downloaded paper
215
718193
2699
Ano passado, foi o segundo artigo mais baixado
12:00
by Biology Letters, and the feedback from not just scientists
216
720892
4104
na "Biology Letters", e teve tremendo retorno não só por parte
12:04
and teachers but the public as well.
217
724996
2548
de cientistas e de professores, mas do público também.
12:07
And I'll just read one.
218
727544
1772
E vou ler apenas um.
12:09
"I have read 'Blackawton Bees' recently. I don't have
219
729316
2490
"Eu li 'Abelhas de Blackawton` recentemente. Não tenho
12:11
words to explain exactly how I am feeling right now.
220
731806
2313
palavras para explicar exatamente como me sinto agora.
12:14
What you guys have done is real, true and amazing.
221
734119
2479
O que vocês fizeram, pessoal, é real, verdadeiro e impressionante.
12:16
Curiosity, interest, innocence and zeal are the most basic
222
736598
3109
Curiosidade, interesse, inocência e zelo são as coisas mais básicas
12:19
and most important things to do science.
223
739707
1724
e mais importantes para se fazer ciência.
12:21
Who else can have these qualities more than children?
224
741431
2478
Quem mais poderia ter tais qualidades senão as crianças?
12:23
Please congratulate your children's team from my side."
225
743909
3541
Por favor, cumprimente sua equipe de crianças por mim."
12:27
So I'd like to conclude with a physical metaphor.
226
747450
3383
Assim, gostaria de concluir com uma métáfora física.
12:30
Can I do it on you? (Laughter)
227
750833
2968
Posso fazer com você? (Risos)
12:33
Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.
228
753801
3093
Oh, é, é, vamos lá. Sim, sim. OK.
12:36
Now, science is about taking risks, so this is an incredible risk, right? (Laughter)
229
756894
5177
Bem, ciência tem a ver com assumir riscos, então este é um risco tremendo, certo? (Risos)
12:42
For me, not for him. Right? Because we've only done this once before. (Laughter)
230
762071
6098
Para mim, não para ele. Certo? Porque fizemos isso antes apenas uma vez. (Risos)
12:48
And you like technology, right?
231
768169
1576
E você gosta de tecnologia, né mesmo?
12:49
Shimon Schocken: Right, but I like myself.
232
769745
2176
Shimon Schocken: É, mas gosto mais de mim mesmo.
12:51
BL: This is the epitome of technology. Right. Okay.
233
771921
2951
BL: Isso é o suprassumo da tecnologia. Certo. OK
12:54
Now ... (Laughter)
234
774872
3608
Agora ... (Risos)
12:58
Okay. (Laughter)
235
778480
2880
OK. (Risos)
13:01
Now, we're going to do a little demonstration, right?
236
781360
4084
Agora, vamos fazer uma pequena demonstração.
13:05
You have to close your eyes, and you have to point
237
785444
4019
Você tem de fechar os olhos e apontar para
13:09
where you hear me clapping. All right?
238
789463
3157
a direção de onde vêm as palmas, tá certo?
13:12
(Clapping)
239
792620
4398
(Palmas)
13:17
(Clapping)
240
797018
3144
(Palmas)
13:20
Okay, how about if everyone over there shouts. One, two, three?
241
800162
2903
OK, que tal se todo mundo que está ali gritasse. Um, dois, três ...
13:23
Audience: (Shouts)
242
803065
2901
Plateia: (Grita)
13:25
(Laughter)
243
805966
4446
(Risos)
13:30
(Shouts) (Laughter)
244
810412
3171
(Gritos) (Risos)
13:33
Brilliant. Now, open your eyes. We'll do it one more time.
245
813583
3641
Ótimo. Agora, abra os olhos. Vamos fazer de novo.
13:37
Everyone over there shout. (Shouts)
246
817224
2802
Todo mundo desse lado aqui gritando. (Gritos)
13:40
Where's the sound coming from? (Laughter) (Applause)
247
820026
5932
De onde o som está vindo ? (Risos) (Aplausos)
13:45
Thank you very much. (Applause)
248
825958
4230
Muito, muito obrigado. (Aplausos)
13:50
What's the point? The point is what science does for us.
249
830188
3713
Pra que tudo isso? Pra mostrar o que a ciência faz por nós.
13:53
Right? We normally walk through life responding,
250
833901
2406
Certo? Normalmente passamos pela vida reagindo,
13:56
but if we ever want to do anything different, we have to
251
836307
2212
mas se quisermos fazer algo diferente, temos de
13:58
step into uncertainty. When he opened his eyes,
252
838519
2689
buscar a incerteza. Quando ele abriu os olhos,
14:01
he was able to see the world in a new way.
253
841208
2382
conseguiu ver o mundo de uma forma diferente.
14:03
That's what science offers us. It offers the possibility
254
843590
3168
Isso é o que a ciência nos oferece. Ela oferece a possibilidade
14:06
to step on uncertainty through the process of play, right?
255
846758
4016
de ir ao encontro da incerteza através do processo de brincar, certo?
14:10
Now, true science education I think should be about
256
850774
3024
Agora, a verdadeira educação científica, penso eu, deveria ser sobre
14:13
giving people a voice and enabling to express that voice,
257
853798
3399
dar às pessoas uma voz e permitir a elas expressar essa voz,
14:17
so I've asked Amy to be the last voice in this short story.
258
857197
4369
assim, pedi à Amy que seja a última voz nessa pequena estória.
14:21
So, Amy?
259
861566
3105
Então, Amy...
14:24
AO: This project was really exciting for me,
260
864671
2553
AO: Este projeto realmente me empolgou demais,
14:27
because it brought the process of discovery to life,
261
867224
2671
porque ele deu vida ao processo de descoberta,
14:29
and it showed me that anyone, and I mean anyone,
262
869895
2911
e me mostrou que qualquer pessoa - e quero dizer qualquer pessoa mesmo -
14:32
has the potential to discover something new,
263
872806
2753
tem o potencial para descobrir algo novo
14:35
and that a small question can lead into a big discovery.
264
875559
4072
e que uma pergunta pequena pode levar a uma grande descoberta.
14:39
Changing the way a person thinks about something
265
879631
2652
Mudar a forma como uma pessoa pensa sobre algo
14:42
can be easy or hard. It all depends on the way the person
266
882283
3712
pode ser fácil ou difícil. Tudo depende da forma como a pessoa
14:45
feels about change.
267
885995
1488
encara a mudança.
14:47
But changing the way I thought about science was
268
887483
2452
Mas mudar a forma como eu pensava sobre a ciência foi
14:49
surprisingly easy. Once we played the games
269
889935
2275
surpreendentemente fácil. Assim que começamos a jogar
14:52
and then started to think about the puzzle,
270
892210
2418
e depois a pensar sobre o quebra-cabeça,
14:54
I then realized that science isn't just a boring subject,
271
894628
3857
percebi então que ciência não é só um assunto chato
14:58
and that anyone can discover something new.
272
898485
3194
e que qualquer pessoa pode descobrir algo novo.
15:01
You just need an opportunity. My opportunity came
273
901679
3200
Você só precisa de uma oportunidade. Minha oportunidade veio
15:04
in the form of Beau, and the Blackawton Bee Project.
274
904879
2636
na forma de Beau e do Projeto Abelhas de Blackawton.
15:07
Thank you.BL: Thank you very much. (Applause)
275
907515
4361
Obrigada. BL: Muito obrigado. (Aplausos)
15:11
(Applause)
276
911876
7747
(Aplausos)
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