Alan Kay: A powerful idea about teaching ideas

Alan Kay compartilha uma poderosa ideia sobre ideias

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TED


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

Tradutor: feen fenix Revisor: Francisco Carneiro
00:18
A great way to start, I think, with my view of simplicity
0
18330
4000
Um ótimo modo de começar, eu acho, com minha perspectiva de simplicidade
00:22
is to take a look at TED. Here you are, understanding why we're here,
1
22330
7000
é olhar para o TED. Aqui estão vocês, entendendo por que estamos aqui,
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what's going on with no difficulty at all.
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29330
5000
o que está acontecendo, com nenhuma dificuldade.
00:34
The best A.I. in the planet would find it complex and confusing,
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34330
4000
A melhor inteligência artificial do planeta acharia complexo e confuso
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and my little dog Watson would find it simple and understandable
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38330
5000
e meu pequeno cão Watson acharia simples e compreensível
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but would miss the point.
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43330
2000
mas perderia o foco
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(Laughter)
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45330
3000
(Risadas)
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He would have a great time.
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48330
3000
Ele se divertiria.
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And of course, if you're a speaker here, like Hans Rosling,
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51330
5000
E claro, se você é um palestrante aqui, como Hans Rosling,
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a speaker finds this complex, tricky. But in Hans Rosling's case,
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56330
5000
um palestrante acha isso complexo e cheio de armadilhas. Mas no caso de Hans Rosling,
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he had a secret weapon yesterday,
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61330
2000
ele tinha uma arma secreta ontem,
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literally, in his sword swallowing act.
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63330
4000
literalmente, em seu ato de engolir espadas.
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And I must say, I thought of quite a few objects
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67330
2000
E eu devo dizer que eu pensei em vários objetos
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that I might try to swallow today and finally gave up on,
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69330
5000
que eu tentaria engolir hoje e finalmente desisti --
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but he just did it and that was a wonderful thing.
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74330
4000
mas ele simplesmente fez aquilo e foi algo lindo
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So Puck meant not only are we fools in the pejorative sense,
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78330
5000
Então Puck não quis dizer somente que somos tolos no sentido pejorativo,
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but that we're easily fooled. In fact, what Shakespeare
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83330
4000
mas que somos facilmente enganados. De fato, o que Shakespeare
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was pointing out is we go to the theater in order to be fooled,
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87330
3000
estava querendo dizer é que vamos ao teatro para sermos enganados
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so we're actually looking forward to it.
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90330
4000
então estamos realmente ansiando por isso.
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We go to magic shows in order to be fooled.
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94330
2000
Nós vamos às apresentações de mágica para sermos enganados.
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And this makes many things fun, but it makes it difficult to actually
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96330
8000
E isso faz várias coisas serem divertidas, mas faz ser difícil para
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get any kind of picture on the world we live in or on ourselves.
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104330
4000
ter uma imagem do mundo em que vivemos, ou de nós mesmos.
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And our friend, Betty Edwards,
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108330
2000
E nossa amiga, Betty Edwards,
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the "Drawing on the Right Side of the Brain" lady, shows these two tables
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110330
3000
a moça "Desenho no Lado Direito do Cérebro", mostra essas duas mesas
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to her drawing class and says,
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5000
para sua classe de desenho e diz:
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"The problem you have with learning to draw
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118330
4000
"O problema que vocês tem em aprender a desenhar
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is not that you can't move your hand,
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122330
2000
não é que vocês não conseguem mover as suas mãos,
02:04
but that the way your brain perceives images is faulty.
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124330
6000
mas que o modo que o seu cérebro percebe as imagens é falho.
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It's trying to perceive images into objects
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130330
2000
Está tentando se convencer de que imagens são objetos
02:12
rather than seeing what's there."
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132330
2000
em vez de ver o que está lá.
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And to prove it, she says, "The exact size and shape of these tabletops
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134330
5000
"E para provar isso — diz ela. — o tamanho e formato exato da superíficie dessas mesas
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is the same, and I'm going to prove it to you."
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139330
3000
é o mesmo, e eu vou provar isso para vocês."
02:22
She does this with cardboard, but since I have
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142330
3000
Ela faz isso com papelão, mas como eu tenho
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an expensive computer here
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3000
um computador caro aqui
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I'll just rotate this little guy around and ...
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148330
3000
eu vou só rodar esse cara em volta e...
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Now having seen that -- and I've seen it hundreds of times,
35
154330
3000
Agora, tendo visto isso -- e eu vi centenas de vezes.
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because I use this in every talk I give -- I still can't see
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157330
4000
porque eu uso isso em cada palestra que dou -- eu ainda não consigo ver
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that they're the same size and shape, and I doubt that you can either.
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161330
5000
que eles são do mesmo tamanho e formato, e eu duvido que vocês também consigam.
02:46
So what do artists do? Well, what artists do is to measure.
38
166330
5000
Então o que artistas fazem? Bem, o que artistas fazem é medir.
02:51
They measure very, very carefully.
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171330
2000
Eles medem muito, muito cuidadosamente
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And if you measure very, very carefully with a stiff arm and a straight edge,
40
173330
4000
e se você medir muito, muito cuidadosamente com um braço rígido e um bom olho
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you'll see that those two shapes are
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177330
2000
você vai ver que essas duas formas são
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exactly the same size.
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179330
3000
exatamente do mesmo tamanho.
03:02
And the Talmud saw this a long time ago, saying,
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182330
5000
E o Talmud viu isso há muito tempo atrás, dizendo:
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"We see things not as they are, but as we are."
44
187330
3000
"Nós vemos coisas não como são, mas como nós somos."
03:10
I certainly would like to know what happened to the person
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2000
Eu certamente gostaria de saber o que aconteceu com a pessoa
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who had that insight back then,
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3000
que teve então, essa introspecção
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if they actually followed it to its ultimate conclusion.
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195330
4000
se eles realmente seguiram à conclusão final.
03:21
So if the world is not as it seems and we see things as we are,
48
201330
2000
Então, se o mundo não é como parece e vemos as coisas como nós somos,
03:23
then what we call reality is a kind of hallucination
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203330
6000
o que chamamos de realidade é um tipo de alucinação
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happening inside here. It's a waking dream,
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209330
3000
acontecendo aqui. É um sonho acordado.
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and understanding that that is what we actually exist in
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212330
5000
E entender que é nisso que verdade existimos
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is one of the biggest epistemological barriers in human history.
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217330
5000
é uma das maiores barreiras epistemológicas da história humana.
03:42
And what that means: "simple and understandable"
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222330
2000
E o que isso significa: "simples e compreensível"
03:44
might not be actually simple or understandable,
54
224330
3000
pode não ser realmente simples ou compreensível,
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and things we think are "complex" might be made simple and understandable.
55
227330
6000
e coisas que achamos serem complexas podem ser transformadas em simples e compreensíveis.
03:53
Somehow we have to understand ourselves to get around our flaws.
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233330
4000
De algum modo nós temos que entender a nós mesmos para superar nossas falhas.
03:57
We can think of ourselves as kind of a noisy channel.
57
237330
2000
Nós podemos pensar em nós mesmos como um tipo de canal barulhento.
03:59
The way I think of it is, we can't learn to see
58
239330
5000
O que penso é, nós não podemos aprender a ver
04:04
until we admit we're blind.
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244330
2000
até que admitamos que somos cegos.
04:06
Once you start down at this very humble level,
60
246330
4000
Uma vez que você começar neste nível humilde
04:10
then you can start finding ways to see things.
61
250330
3000
então você pode começar a achar jeitos de ver as coisas.
04:13
And what's happened, over the last 400 years in particular,
62
253330
5000
E o que aconteceu nos últimos quatrocentos anos em particular
04:18
is that human beings have invented "brainlets" --
63
258330
3000
é que humanos inventaram brainlets:
04:21
little additional parts for our brain --
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261330
4000
como pequenas partes adicionais para o nosso cérebro
04:25
made out of powerful ideas that help us
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265330
2000
feitas de ideias poderosas que nos ajudam
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see the world in different ways.
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267330
2000
a ver o mundo de maneiras diferentes.
04:29
And these are in the form of sensory apparatus --
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269330
3000
E estes estão na forma de aparatos sensoriais --
04:32
telescopes, microscopes -- reasoning apparatus --
68
272330
5000
telescópios, microscópios -- aparatos de raciocínio,
04:37
various ways of thinking -- and, most importantly,
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277330
4000
várias maneiras de pensar, e o mais importante,
04:41
in the ability to change perspective on things.
70
281330
4000
na habilidade de mudar a perspectiva das coisas.
04:45
I'll talk about that a little bit.
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285330
1000
Eu vou falar um pouco sobre isso.
04:46
It's this change in perspective
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286330
2000
É essa mudança na perspectiva
04:48
on what it is we think we're perceiving
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288330
3000
e o que é o que achamos que estamos percebendo,
04:51
that has helped us make more progress in the last 400 years
74
291330
5000
que nos ajudou a fazer mais progresso nos últimos quatrocentos anos
04:56
than we have in the rest of human history.
75
296330
2000
do que fizemos no resto da história humana.
04:58
And yet, it is not taught in any K through 12 curriculum in America that I'm aware of.
76
298330
8000
E ainda assim não é ensinada em nenhum currículo de educação primária ou secundária nos EUA, pelo que eu sei.
05:11
So one of the things that goes from simple to complex
77
311330
2000
Então uma das coisas que vai de simples a complexa
05:13
is when we do more. We like more.
78
313330
3000
é quando nós fazemos mais. Nós gostamos mais.
05:16
If we do more in a kind of a stupid way,
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316330
3000
Se nós fazemos mais em um jeito estúpido
05:19
the simplicity gets complex
80
319330
3000
a simplicidade se torna complexa.
05:22
and, in fact, we can keep on doing it for a very long time.
81
322330
5000
E, de fato, nós podemos continuar fazendo isso por um longo tempo.
05:27
But Murray Gell-Mann yesterday talked about emergent properties;
82
327330
3000
Mas Murray Gell-Mann falou ontem sobre propriedades emergentes..
05:30
another name for them could be "architecture"
83
330330
4000
Outro nome para elas poderia ser "arquitetura"
05:34
as a metaphor for taking the same old material
84
334330
4000
como uma metáfora para pegar o mesmo velho material
05:38
and thinking about non-obvious, non-simple ways of combining it.
85
338330
7000
e pensar em modos não óbvios, não simples de combiná-los.
05:45
And in fact, what Murray was talking about yesterday in the fractal beauty of nature --
86
345330
8000
Na verdade, o que Murray estava falando ontem na beleza fractal da natureza
05:53
of having the descriptions
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353330
2000
de ter as descrições
05:55
at various levels be rather similar --
88
355330
4000
em vários níveis serem bastante semelhantes,
05:59
all goes down to the idea that the elementary particles
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359330
5000
tudo vai para a ideia de que partículas elementares
06:04
are both sticky and standoffish,
90
364330
3000
são tanto atrativas quanto repulsivas,
06:07
and they're in violent motion.
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367330
4000
e estão em movimento violento.
06:11
Those three things give rise to all the different levels
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371330
3000
Essas três coisas ocasionam todos os diferentes níveis
06:14
of what seem to be complexity in our world.
93
374330
4000
do que parecia ser complexo no nosso mundo.
06:20
But how simple?
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380330
2000
Mas quão simples?
06:22
So, when I saw Roslings' Gapminder stuff a few years ago,
95
382330
5000
Então quando eu vi o Gapminder de Roslings alguns anos atrás,
06:27
I just thought it was the greatest thing I'd seen
96
387330
2000
eu simplesmente pensei que era a maior coisa que eu tinha visto
06:29
in conveying complex ideas simply.
97
389330
5000
comunicando ideias complexas de maneira simples.
06:34
But then I had a thought of, "Boy, maybe it's too simple."
98
394330
3000
Mas aí me ocorreu que, cara, talvez seja simples demais.
06:37
And I put some effort in to try and check
99
397330
5000
E eu me esforcei para tentar verificar
06:42
to see how well these simple portrayals of trends over time
100
402330
4000
para ver o quão bem esses retratos simples de tendências ao longo do tempo
06:46
actually matched up with some ideas and investigations from the side,
101
406330
5000
realmente condiziam com algumas ideias e investigações do outro lado,
06:51
and I found that they matched up very well.
102
411330
2000
e eu descobri que eles condiziam muito bem.
06:53
So the Roslings have been able to do simplicity
103
413330
5000
Então o Roslings foi capaz de fazer simplicidade
06:58
without removing what's important about the data.
104
418330
4000
sem remover o que é importante sobre a informação.
07:02
Whereas the film yesterday that we saw
105
422330
4000
Enquanto o filme que vimos ontem
07:06
of the simulation of the inside of a cell,
106
426330
2000
da simulação dentro da célula,
07:08
as a former molecular biologist, I didn't like that at all.
107
428330
6000
como um formado biólogo molecular, eu não gostei nem um pouco daquilo.
07:14
Not because it wasn't beautiful or anything,
108
434330
2000
Não porque não era bonito ou algo assim,
07:16
but because it misses the thing that most students fail to understand
109
436330
5000
mas porque falta a coisa mais importante que a maioria dos estudantes falha em entender
07:21
about molecular biology, and that is:
110
441330
3000
sobre a biologia molecular, e isto é,
07:24
why is there any probability at all of two complex shapes
111
444330
5000
por que há qualquer probabilidade de duas formas complexas
07:29
finding each other just the right way
112
449330
2000
encontrarem uma à outra de maneira exata
07:31
so they combine together and be catalyzed?
113
451330
3000
para que elas se combinem e sejam catalisadas?
07:34
And what we saw yesterday was
114
454330
2000
E o que vimos ontem foi,
07:36
every reaction was fortuitous;
115
456330
3000
cada reação foi casual.
07:39
they just swooped in the air and bound, and something happened.
116
459330
4000
Eles simplesmente se moveram por aí, pelo ar, e algo aconteceu.
07:43
But in fact, those molecules are spinning at the rate of
117
463330
4000
Mas de fato aquelas moléculas estão girando na velocidade de
07:47
about a million revolutions per second;
118
467330
3000
cerca de um milhão de revoluções por segundo.
07:50
they're agitating back and forth their size every two nanoseconds;
119
470330
6000
Elas estão agitando para frente e para trás o seu tamanho a cada dois nanosegundos
07:56
they're completely crowded together, they're jammed,
120
476330
3000
Elas estão completamente agrupadas juntas. Estão encravadas,
07:59
they're bashing up against each other.
121
479330
3000
estão chocando-se umas contra as outras.
08:02
And if you don't understand that in your mental model of this stuff,
122
482330
3000
E se você não entende isso em seu modelo mental disso,
08:05
what happens inside of a cell seems completely mysterious and fortuitous,
123
485330
5000
o que acontece dentro de uma célula parece completamente misterioso e fortuito
08:10
and I think that's exactly the wrong image
124
490330
2000
E eu acho que isso é exatamente a imagem errada
08:12
for when you're trying to teach science.
125
492330
3000
para quando você está tentando ensinar ciência.
08:18
So, another thing that we do is to confuse adult sophistication
126
498330
5000
Então outra coisa que nós fazemos é confundir sofisticação adulta
08:23
with the actual understanding of some principle.
127
503330
5000
com o atual conhecimento de algum princípio.
08:28
So a kid who's 14 in high school
128
508330
2000
Então uma criança de catorze anos na escola
08:30
gets this version of the Pythagorean theorem,
129
510330
6000
recebe esta versão do Teorema de Pitágoras
08:36
which is a truly subtle and interesting proof,
130
516330
3000
que é uma verdadeiramente sutil e interessante demonstração,
08:39
but in fact it's not a good way to start learning about mathematics.
131
519330
7000
mas na verdade não é uma boa maneira de começar a aprender matemática.
08:46
So a more direct one, one that gives you more of the feeling of math,
132
526330
5000
Então uma mais direta, uma que dê a você o sentimento da matemática
08:51
is something closer to Pythagoras' own proof, which goes like this:
133
531330
4000
é algo próximo da própria demonstração de Pitágoras que é mais ou menos assim.
08:55
so here we have this triangle, and if we surround that C square with
134
535330
6000
Então aqui nós temos um triângulo, e se circularmos aquele quadrado C com
09:01
three more triangles and we copy that,
135
541330
3000
mais três triângulos e copiarmos aquilo
09:04
notice that we can move those triangles down like this.
136
544330
5000
notamos que podemos mover aqueles triângulos para baixo assim,
09:09
And that leaves two open areas that are kind of suspicious ...
137
549330
3000
o que deixa duas áreas abertas que são meio que suspeitas,
09:12
and bingo. That is all you have to do.
138
552330
7000
e bingo. E é tudo o que você precisa fazer.
09:19
And this kind of proof is the kind of proof
139
559330
2000
E esse tipo de demonstração é o tipo de demonstração
09:21
that you need to learn when you're learning mathematics
140
561330
3000
que você precisa aprender quando você está aprendendo matemática
09:24
in order to get an idea of what it means
141
564330
3000
para ter uma ideia do que significa
09:27
before you look into the, literally, 1,200 or 1,500 proofs
142
567330
4000
antes de olhar para as, literalmente, 12 ou 1500 demonstrações
09:31
of Pythagoras' theorem that have been discovered.
143
571330
3000
do teorema de Pitágoras que já foram descobertas.
09:37
Now let's go to young children.
144
577330
3000
Agora vamos para crianças pequenas.
09:40
This is a very unusual teacher
145
580330
2000
Esta é uma professora muito diferente
09:42
who was a kindergarten and first-grade teacher,
146
582330
4000
que era uma professora de jardim de infância e primeira série,
09:46
but was a natural mathematician.
147
586330
2000
mas era uma matemática nata.
09:48
So she was like that jazz musician friend you have who never studied music
148
588330
5000
Então ela era como aquele amigo, músico de jazz, que nunca estudou música,
09:53
but is a terrific musician;
149
593330
2000
mas é um incrível músico.
09:55
she just had a feeling for math.
150
595330
2000
Ela simplesmente tinha um sentimento pela matemática,
09:57
And here are her six-year-olds,
151
597330
3000
e aqui estão seus alunos de seis anos
10:00
and she's got them making shapes out of a shape.
152
600330
5000
e ela os tem fazendo formas de dentro de outra forma
10:05
So they pick a shape they like -- like a diamond, or a square,
153
605330
2000
Então eles pegam uma forma de que gostam -- um losango, ou um quadrado,
10:07
or a triangle, or a trapezoid -- and then they try and make
154
607330
3000
ou um triângulo, ou um trapézio -- e então tentam fazer
10:10
the next larger shape of that same shape, and the next larger shape.
155
610330
4000
a próxima maior forma daquela mesma forma, e a próxima maior forma.
10:14
You can see the trapezoids are a little challenging there.
156
614330
4000
E você pode ver os trapézios são um pouco desafiadores alí.
10:18
And what this teacher did on every project
157
618330
3000
e [o que] essa professora fez em cada projeto
10:21
was to have the children act like first it was a creative arts project,
158
621330
5000
foi fazer as crianças agirem como se fosse um criativo projeto de artes
10:26
and then something like science.
159
626330
2000
e então algo como ciência.
10:28
So they had created these artifacts.
160
628330
2000
Então eles criaram esses artefatos.
10:30
Now she had them look at them and do this ... laborious,
161
630330
4000
E agora ela os faz olhar para si mesmos e fazer esse trabalhoso --
10:34
which I thought for a long time, until she explained to me was
162
634330
4000
assim pensei por um longo tempo, até que ela me explicou, era
10:38
to slow them down so they'll think.
163
638330
3000
para demorá-los para que pensassem.
10:41
So they're cutting out the little pieces of cardboard here
164
641330
3000
Então eles estão cortando esses pequenos pedaços de papelão aqui,
10:44
and pasting them up.
165
644330
2000
e os colando.
10:46
But the whole point of this thing is
166
646330
4000
Mas o grande ponto disso é
10:50
for them to look at this chart and fill it out.
167
650330
3000
que eles olhem para essa tabela e a preencha.
10:53
"What have you noticed about what you did?"
168
653330
4000
O que você descobriu sobre o que fez?
10:57
And so six-year-old Lauren there noticed that the first one took one,
169
657330
4000
Então Lauren, de seis anos, notou que o primeiro tomou um,
11:01
and the second one took three more
170
661330
5000
o segundo tomou outros três,
11:06
and the total was four on that one,
171
666330
2000
e o total eram quatro naquele.
11:08
the third one took five more and the total was nine on that one,
172
668330
4000
O terceiro tomou cinco a mais, e o total eram nove naquele,
11:12
and then the next one.
173
672330
1000
e então o próximo.
11:13
She saw right away that the additional tiles that you had to add
174
673330
5000
Então ela percebeu imediatamente que os quadrados adicionais que você tem que colocar
11:18
around the edges was always going to grow by two,
175
678330
4000
em volta dos cantos sempre iriam crescer em dois.
11:22
so she was very confident about how she made those numbers there.
176
682330
3000
Então ela estava bastante confiante sobre como ela fez aqueles números.
11:25
And she could see that these were the square numbers up until about six,
177
685330
5000
E ela pôde ver que esses eram os números dos quadrados até por volta de seis.
11:30
where she wasn't sure what six times six was
178
690330
3000
Onde ela não tinha certeza de quanto era seis vezes seis,
11:33
and what seven times seven was,
179
693330
2000
e quanto era sete vezes sete.
11:35
but then she was confident again.
180
695330
3000
Mas aí ela estava confiante novamente.
11:38
So that's what Lauren did.
181
698330
2000
Então foi isso que Lauren fez.
11:40
And then the teacher, Gillian Ishijima, had the kids
182
700330
4000
Então a professora, Gillian Ishijima, fez as crianças
11:44
bring all of their projects up to the front of the room and put them on the floor,
183
704330
3000
trazerem todos os seus projetos para a frente da classe e colocarem eles no chão.
11:47
and everybody went batshit: "Holy shit! They're the same!"
184
707330
8000
E todos ficaram pasmos. Caramba! Eles são o mesmo.
11:55
No matter what the shapes were, the growth law is the same.
185
715330
4000
Não importava o que as formas eram, sua lei de crescimento era a mesma.
11:59
And the mathematicians and scientists in the crowd
186
719330
3000
E os matemáticos e cientistas no público
12:02
will recognize these two progressions
187
722330
2000
reconhecerão essas duas progressões
12:04
as a first-order discrete differential equation
188
724330
3000
como uma equação diferencial discreta de primeira ordem,
12:07
and a second-order discrete differential equation,
189
727330
5000
e uma equação diferencial discreta de segunda ordem.
12:12
derived by six-year-olds.
190
732330
4000
Derivada por crianças de seis anos.
12:16
Well, that's pretty amazing.
191
736330
1000
Bem, isso é bem incrível.
12:17
That isn't what we usually try to teach six-year-olds.
192
737330
3000
Isso não é o que usualmente tentamos ensinar para crianças de seis anos.
12:20
So, let's take a look now at how we might use the computer for some of this.
193
740330
7000
Então vamos ver agora como poderíamos usar o computador para parte disso.
12:27
And so the first idea here is
194
747330
4000
Então a primeira ideia aqui é
12:31
just to show you the kind of things that children do.
195
751330
4000
somente lhes mostrar o tipo de coisas que crianças fazem.
12:35
I'm using the software that we're putting on the $100 laptop.
196
755330
5000
Eu estou usando o software que estamos colocando nos laptops de 100 dólares.
12:40
So I'd like to draw a little car here --
197
760330
6000
Então eu gostaria de desenhar um pequeno carro aqui.
12:46
I'll just do this very quickly -- and put a big tire on him.
198
766330
7000
Eu vou fazer isso bem rápido. E colocar um grande pneu nele.
12:59
And I get a little object here and I can look inside this object,
199
779330
4000
E eu tenho um pequeno objeto aqui, e eu posso olhar dentro deste objeto.
13:03
I'll call it a car. And here's a little behavior: car forward.
200
783330
5000
Eu o chamarei de carro. E aqui está um pouco de comportamento: carro para frente.
13:08
Each time I click it, car turn.
201
788330
3000
A cada vez que eu clico nele, o carro vira.
13:11
If I want to make a little script to do this over and over again,
202
791330
2000
Se eu quiser fazer um pequeno script para fazer isso repetidamente,
13:13
I just drag these guys out and set them going.
203
793330
5000
eu somente arrasto esses caras para fora e coloco-os para andar.
13:20
And I can try steering the car here by ...
204
800330
3000
E eu posso tentar dirigir o carro aqui --
13:23
See the car turn by five here?
205
803330
2000
vêem o carro virar por um fator de cinco aqui?
13:25
So what if I click this down to zero?
206
805330
3000
Então o que acontece se eu clicar até o zero?
13:28
It goes straight. That's a big revelation for nine-year-olds.
207
808330
5000
Ele vai em linha reta. É um tanto quanto revelador para crianças de nove anos.
13:33
Make it go in the other direction.
208
813330
2000
Fazer ele ir para a outra direção.
13:35
But of course, that's a little bit like kissing your sister
209
815330
2000
Mas claro que isso é como beijar sua irmã
13:37
as far as driving a car,
210
817330
3000
se comparado a dirigir um carro.
13:40
so the kids want to do a steering wheel;
211
820330
3000
Então as crianças querem fazer um volante.
13:43
so they draw a steering wheel.
212
823330
3000
Então elas desenham um volante.
13:46
And we'll call this a wheel.
213
826330
5000
E nós chamaremos isto de volante.
13:51
See this wheel's heading here?
214
831330
4000
E vê o indicador deste volante aqui?
13:55
If I turn this wheel, you can see that number over there going minus and positive.
215
835330
5000
Se eu girar este volante, vocês podem ver aquele número alí indo para negativo e positivo.
14:00
That's kind of an invitation to pick up this name of
216
840330
2000
Isso é como um convite para pegar esse nome
14:02
those numbers coming out there
217
842330
3000
dos números que estão saindo ali
14:05
and to just drop it into the script here,
218
845330
2000
e apenas soltá-los no script aqui.
14:07
and now I can steer the car with the steering wheel.
219
847330
5000
E agora eu posso dirigir o carro com o volante.
14:12
And it's interesting.
220
852330
2000
E é interessante.
14:14
You know how much trouble the children have with variables,
221
854330
3000
Vocês sabem o tanto de trabalho que crianças têm com variáveis,
14:17
but by learning it this way, in a situated fashion,
222
857330
2000
mas aprendendo deste modo, de maneira situada,
14:19
they never forget from this single trial
223
859330
3000
eles jamais esquecerão dessa única experiência
14:22
what a variable is and how to use it.
224
862330
3000
o que é uma variável e como usá-la.
14:25
And we can reflect here the way Gillian Ishijima did.
225
865330
2000
E nós podemos refletir aqui como Gillian Ishijima fez.
14:27
So if you look at the little script here,
226
867330
2000
Então se você olhar no pequeno script aqui,
14:29
the speed is always going to be 30.
227
869330
2000
a velocidade sempre será 30.
14:31
We're going to move the car according to that over and over again.
228
871330
5000
Nós iremos mover o carro, de acordo com aquilo, mais e mais vezes.
14:36
And I'm dropping a little dot for each one of these things;
229
876330
4000
E eu estou soltando um pequeno ponto para cada um desses objetos.
14:40
they're evenly spaced because they're 30 apart.
230
880330
3000
Eles estão uniformemente separados porque estão distanciados a 30.
14:43
And what if I do this progression that the six-year-olds did
231
883330
3000
E se eu fizer essa progressão que a criança de seis anos fez
14:46
of saying, "OK, I'm going to increase the speed by two each time,
232
886330
5000
de dizer, "OK, eu vou aumentar a velocidade em dois a cada tempo,
14:51
and then I'm going to increase the distance by the speed each time?
233
891330
3000
e então irei aumentar a distância pelo tempo a cada vez?"
14:54
What do I get there?"
234
894330
4000
O que eu consigo alí?
14:58
We get a visual pattern of what these nine-year-olds called acceleration.
235
898330
7000
Nós teremos um padrão visual do que essas crianças de nove anos chamam de aceleração.
15:05
So how do the children do science?
236
905330
2000
Então como as crianças fizeram ciência?
15:08
(Video) Teacher: [Choose] objects that you think will fall to the Earth at the same time.
237
908330
3000
Objetos que você acredita que cairão na terra ao mesmo tempo --
15:11
Student 1: Ooh, this is nice.
238
911330
3000
Criança: Legal.
15:18
Teacher: Do not pay any attention
239
918330
2000
Professor: Não preste atenção
15:20
to what anybody else is doing.
240
920330
3000
ao que ninguém está fazendo.
15:35
Who's got the apple?
241
935330
2000
Quem marcou a maçã?
15:37
Alan Kay: They've got little stopwatches.
242
937330
2000
Alan Kay: Eles tem pequenos cronômetros.
15:44
Student 2: What did you get? What did you get?
243
944330
2000
Professor: O que você marcou? O que você marcou?
15:46
AK: Stopwatches aren't accurate enough.
244
946330
3000
Alan Kay: Cronômetros não são precisos o suficiente.
15:49
Student 3: 0.99 seconds.
245
949330
2000
Menina: 0,99 segundos.
15:52
Teacher: So put "sponge ball" ...
246
952330
3000
Professor: Então coloque "bola de esponja" --
15:56
Student 4l: [I decided to] do the shot put and the sponge ball
247
956330
3000
Menina: Havia um peso de arremessar e uma bola de esponja
15:59
because they're two totally different weights,
248
959330
3000
porque eles tem pesos totalmente diferentes.
16:02
and if you drop them at the same time,
249
962330
2000
E caso você os derrube ao mesmo tempo,
16:04
maybe they'll drop at the same speed.
250
964330
2000
talvez eles cairão na mesma velocidade.
16:06
Teacher: Drop. Class: Whoa!
251
966330
2000
Professor: Jogue.
16:10
AK: So obviously, Aristotle never asked a child
252
970330
3000
AK: Então obviamente Aristóteles nunca perguntou a uma criança
16:13
about this particular point
253
973330
3000
sobre esse ponto em particular,
16:16
because, of course, he didn't bother doing the experiment,
254
976330
2000
porque é claro que ele não ligava de fazer o experimento,
16:18
and neither did St. Thomas Aquinas.
255
978330
2000
e tão menos o fez Tomás de Aquino.
16:20
And it was not until Galileo actually did it
256
980330
2000
E não foi até que Galileu de fato o fez
16:22
that an adult thought like a child,
257
982330
3000
que um adulto pensa como uma criança.
16:25
only 400 years ago.
258
985330
3000
Apenas 400 anos atrás.
16:28
We get one child like that about every classroom of 30 kids
259
988330
4000
Nós temos uma criança como aquela a cada classe de 30 crianças
16:32
who will actually cut straight to the chase.
260
992330
3000
que irão realmente direto ao ponto.
16:35
Now, what if we want to look at this more closely?
261
995330
3000
Agora, e se nós quisermos olhar para isso mais de perto?
16:38
We can take a movie of what's going on,
262
998330
3000
Nós podemos filmar o que está acontecendo,
16:41
but even if we single stepped this movie,
263
1001330
2000
mas mesmo que nós fizermos um passo-a-passo desse filme,
16:43
it's tricky to see what's going on.
264
1003330
2000
é complicado ver o que está acontecendo.
16:45
And so what we can do is we can lay out the frames side by side
265
1005330
3000
E o que podemos fazer é mostrar os quadros lado-a-lado
16:48
or stack them up.
266
1008330
2000
ou empilhá-los.
16:50
So when the children see this, they say, "Ah! Acceleration,"
267
1010330
5000
Então quando as crianças vêem isso, elas falam "Ah, aceleração"
16:55
remembering back four months when they did their cars sideways,
268
1015330
3000
lembrando-se de quatro meses atrás quando moveram seus carros lateralmente
16:58
and they start measuring to find out what kind of acceleration it is.
269
1018330
6000
e começaram a medir para descobrir que tipo de aceleração é.
17:04
So what I'm doing is measuring from the bottom of one image
270
1024330
6000
Então o que farei é medir do fundo de uma imagem
17:10
to the bottom of the next image, about a fifth of a second later,
271
1030330
5000
para o fundo da próxima imagem, cerca de um quinto de segundo depois,
17:15
like that. And they're getting faster and faster each time,
272
1035330
2000
assim, e eles ficarão mais rápidos a cada momento.
17:17
and if I stack these guys up, then we see the differences; the increase
273
1037330
10000
E se eu empilhar esses caras, então veremos as diferenças, o aumento
17:27
in the speed is constant.
274
1047330
3000
na velocidade é constante.
17:30
And they say, "Oh, yeah. Constant acceleration.
275
1050330
2000
E elas dizem, "Ah, é, aceleração constante."
17:32
We've done that already."
276
1052330
2000
Nós já o fizemos.
17:34
And how shall we look and verify that we actually have it?
277
1054330
8000
E como devemos olhar e verificar que nós realmente temos isso?
17:42
So you can't tell much from just making the ball drop there,
278
1062330
5000
Então não podemos concluir muito só por deixar a bola cair aqui,
17:47
but if we drop the ball and run the movie at the same time,
279
1067330
4000
mas se derrubarmos a bola e passamos o filme ao mesmo tempo,
17:53
we can see that we have come up with an accurate physical model.
280
1073330
5000
nós podemos ver que nós conseguimos um modelo físico apurado.
18:00
Galileo, by the way, did this very cleverly
281
1080330
4000
Galileu, por falar nisso, vez isso muito sabiamente
18:04
by running a ball backwards down the strings of his lute.
282
1084330
3000
por rolar uma bola para trás pelas cordas de seu alaúde.
18:07
I pulled out those apples to remind myself to tell you that
283
1087330
5000
Eu puxei para fora aquelas maçãs para lembrar a mim mesmo de lhes dizer isso
18:12
this is actually probably a Newton and the apple type story,
284
1092330
5000
isso é provavelmente uma estória do tipo da de Newton e a maçã
18:17
but it's a great story.
285
1097330
2000
mas é uma ótima estória.
18:19
And I thought I would do just one thing
286
1099330
2000
E eu pensei que faria apenas uma coisa
18:21
on the $100 laptop here just to prove that this stuff works here.
287
1101330
10000
com o laptop de 100 dólares aqui, só para provar que essa coisa realmente funciona.
18:31
So once you have gravity, here's this --
288
1111330
3000
Então uma vez que você tem gravidade, aqui está --
18:34
increase the speed by something,
289
1114330
2000
aumente na velocidade por um valor,
18:36
increase the ship's speed.
290
1116330
3000
aumente a velocidade da nave.
18:39
If I start the little game here that the kids have done,
291
1119330
3000
Se eu começar o pequeno jogo aqui que as crianças fizeram,
18:42
it'll crash the space ship.
292
1122330
2000
vai derrubar a nave.
18:44
But if I oppose gravity, here we go ... Oops!
293
1124330
4000
Mas se eu me opuser à gravidade, aqui vamos nós -- opa!
18:48
(Laughter)
294
1128330
2000
(Risadas)
18:50
One more.
295
1130330
1000
Mais uma vez.
18:54
Yeah, there we go. Yeah, OK?
296
1134330
5000
Isso, lá vamos nós. Isso, OK?
18:59
I guess the best way to end this is with two quotes:
297
1139330
7000
Eu acho que o melhor modo de encerrar isso é com duas citações.
19:06
Marshall McLuhan said,
298
1146330
2000
Marshall McLuhan disse,
19:08
"Children are the messages that we send to the future,"
299
1148330
4000
"Crianças são as mensagens que mandamos ao futuro."
19:12
but in fact, if you think of it,
300
1152330
2000
Mas de fato, se você pensar sobre isso,
19:14
children are the future we send to the future.
301
1154330
2000
crianças são o futuro que mandamos ao futuro.
19:16
Forget about messages;
302
1156330
3000
Esqueça sobre mensagens.
19:19
children are the future,
303
1159330
3000
Crianças são o futuro.
19:22
and children in the first and second world
304
1162330
2000
E crianças no primeiro e segundo mundo,
19:24
and, most especially, in the third world
305
1164330
3000
e mais especialmente no terceiro mundo,
19:27
need mentors.
306
1167330
2000
precisam de mentores.
19:29
And this summer, we're going to build five million of these $100 laptops,
307
1169330
5000
E nesse verão nós iremos construir cinco milhões desses laptops de 100 dólares
19:34
and maybe 50 million next year.
308
1174330
2000
e talvez mais 50 milhões ano que vem.
19:36
But we couldn't create 1,000 new teachers this summer to save our life.
309
1176330
7000
Mas nós não poderíamos criar mil novos professores nesse verão para salvar nossa vida.
19:43
That means that we, once again, have a thing where we can put technology out,
310
1183330
6000
E isso significa que novamente temos algo em que podemos lançar tecnologia,
19:49
but the mentoring that is required to go
311
1189330
3000
mas a tutoria que é requerida para ir
19:52
from a simple new iChat instant messaging system
312
1192330
5000
de um simples e novo sistema de mensagens instantâneas iChat
19:57
to something with depth is missing.
313
1197330
2000
para algo com profundidade está faltando.
19:59
I believe this has to be done with a new kind of user interface,
314
1199330
3000
Eu acredito que isso tem que ser feito com um novo tipo de interface do usuário.
20:02
and this new kind of user interface could be done
315
1202330
4000
E esse novo tipo de interface do usuário poderia ser feito
20:06
with an expenditure of about 100 million dollars.
316
1206330
5000
com uma despesa em torno de 100 milhões de dólares.
20:11
It sounds like a lot, but it is literally 18 minutes of what we're spending in Iraq --
317
1211330
7000
Parece ser muito, mas é literalmente 18 minutos do que estamos gastando no Iraque.
20:18
we're spending 8 billion dollars a month; 18 minutes is 100 million dollars --
318
1218330
5000
Nós estamos gastando 8 bilhões de dólares por mês. 18 minutos são 100 milhões de dólares.
20:23
so this is actually cheap.
319
1223330
2000
Então isso é realmente barato.
20:25
And Einstein said,
320
1225330
4000
E Einstein disse,
20:29
"Things should be as simple as possible, but not simpler."
321
1229330
3000
"Coisas deviam ser tão simples quanto possível, mas não mais simples que isso."
20:32
Thank you.
322
1232330
1000
Obrigado.
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