Shimon Schocken: The self-organizing computer course

Shimon Schocken: O curso de computador auto organizado.

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2012-10-04 ・ TED


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Shimon Schocken: O curso de computador auto organizado.

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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Tradutor: Luiz Alexandre Gruszynski Revisor: Nadja Nathan
00:18
So, this is my grandfather,
1
18906
2966
Este é meu avô,
00:21
Salman Schocken,
2
21872
1501
Salman Schocken,
00:23
who was born into a poor and uneducated family
3
23373
4437
que nasceu em uma família pobre e sem escolaridade
00:27
with six children to feed,
4
27810
3437
com seis crianças para alimentar,
00:31
and when he was 14 years old, he was forced to
5
31247
3696
e quando tinha 14 anos, foi forçado a
00:34
drop out of school in order to help put bread on the table.
6
34943
3960
desistir da escola para ajudar a sustentar a família.
00:38
He never went back to school.
7
38903
3420
Ele nunca voltou a escola.
00:42
Instead, he went on to build a glittering empire
8
42323
4147
Ao invés disso foi construir um deslumbrante império
00:46
of department stores.
9
46470
2108
de lojas de departamentos.
00:48
Salman was the consummate perfectionist,
10
48578
3253
Salman era um consumado perfeccionista,
00:51
and every one of his stores was a jewel
11
51831
2564
e cada uma de suas lojas era uma jóia
00:54
of Bauhaus architecture.
12
54395
1929
de arquitetura Bauhaus.
00:56
He was also the ultimate self-learner,
13
56324
3190
Ele também era o supremo auto-didata,
00:59
and like everything else, he did it in grand style.
14
59514
2903
e como tudo o mais, ele o fazia em grande estilo.
01:02
He surrounded himself with an entourage
15
62417
2688
Ele se cercava de uma comitiva
01:05
of young, unknown scholars like Martin Buber
16
65105
3387
de jovens e desconhecidos intelectuais como Martin Buber,
01:08
and Shai Agnon and Franz Kafka,
17
68492
3139
Shai Agnon e Franz Kafka,
01:11
and he paid each one of them a monthly salary
18
71631
2925
e pagava a cada um deles um salário mensal
01:14
so that they could write in peace.
19
74556
3051
para que eles pudessem escrever em paz.
01:17
And yet, in the late '30s, Salman saw what's coming.
20
77607
4937
E ainda, no final da década de 30, Salman viu o que estava por vir.
01:22
He fled Germany, together with his family,
21
82544
3314
Ele fugiu da Alemanha, junto com sua família,
01:25
leaving everything else behind.
22
85858
2089
deixando tudo para trás.
01:27
His department stores confiscated,
23
87947
3210
Com suas lojas de departamentos confiscadas,
01:31
he spent the rest of his life in a relentless pursuit
24
91157
3089
ele passou o resto de sua vida em uma busca sem descanso
01:34
of art and culture.
25
94246
2469
de arte e cultura.
01:36
This high school dropout
26
96715
1939
Este egresso do ensino médio
01:38
died at the age of 82,
27
98654
2280
morreu aos 82 anos,
01:40
a formidable intellectual, cofounder and first CEO
28
100934
4129
um intelectual formidável, co-fundador e primeiro diretor executivo
01:45
of the Hebrew University of Jerusalem,
29
105063
2145
da Universidade Hebraica de Jerusalém,
01:47
and founder of Schocken Books,
30
107208
1764
e fundador da Schocken Books,
01:48
an acclaimed imprint that was later acquired
31
108972
3371
uma aclamada editora que mais tarde foi adquirida
01:52
by Random House.
32
112343
1670
pela Random House.
01:54
Such is the power of self-study.
33
114013
3976
Este é o poder do auto-estudo.
01:57
And these are my parents.
34
117989
2516
E estes são meus pais.
02:00
They too did not enjoy the privilege of college education.
35
120505
4047
Eles também não tiveram o privilégio da educação universitária.
02:04
They were too busy building a family and a country.
36
124552
3971
Eles estavam muito ocupados construindo uma família e um país.
02:08
And yet, just like Salman, they were lifelong,
37
128523
4028
E também, assim como Salman, eles foram a vida toda
02:12
tenacious self-learners, and our home was stacked
38
132551
3758
tenazes auto-didatas, e nossa casa era empilhada
02:16
with thousands of books, records and artwork.
39
136309
4163
com milhares de livros, discos e obras de arte.
02:20
I remember quite vividly my father telling me
40
140472
2396
Eu lembro de forma bem clara meu pai dizendo
02:22
that when everyone in the neighborhood will have a TV set,
41
142868
4832
que quando todo mundo na vizinhança tiver um aparelho de TV
02:27
then we'll buy a normal F.M. radio. (Laughter)
42
147700
4618
então nós iríamos comprar um rádio FM normal. (Risos)
02:32
And that's me,
43
152318
3029
E aquele sou eu,
02:35
I was going to say holding my first abacus,
44
155347
1724
eu ia dizer, segurando meu primeiro ábaco,
02:37
but actually holding what my father would consider
45
157071
3011
mas na verdade segurando o que meu pai consideraria
02:40
an ample substitute to an iPad. (Laughter)
46
160082
2952
um grande substituto para um iPad. (Risos)
02:43
So one thing that I took from home is this notion
47
163034
3662
Então uma coisa que eu trouxe de casa é esta noção
02:46
that educators don't necessarily have to teach.
48
166696
2841
que educadores não necessariamente têm que ensinar.
02:49
Instead, they can provide an environment and resources
49
169537
3229
Ao invés, eles podem proporcionar um ambiente e recursos
02:52
that tease out your natural ability to learn on your own.
50
172766
5148
que provoque nossa habilidade natural para aprender por nós mesmos.
02:57
Self-study, self-exploration, self-empowerment:
51
177914
4094
Auto-estudo, auto-exploração, auto-poder:
03:02
these are the virtues of a great education.
52
182008
3320
estas são as virtudes de uma grande educação.
03:05
So I'd like to share with you a story about a self-study,
53
185328
4195
Então eu gostaria de compartilhar com vocês uma história sobre o auto-estudo,
03:09
self-empowering computer science course
54
189523
2554
auto-poder num curso de ciência da computação
03:12
that I built, together with my brilliant colleague Noam Nisan.
55
192077
4186
que desenvolvi, junto com meu brilhante colega Noam Nisan.
03:16
As you can see from the pictures, both Noam and I
56
196263
2757
Como vocês podem ver pelas fotos, tanto Noam quanto eu
03:19
had an early fascination with first principles,
57
199020
3418
tivemos uma prematura fascinação com os primeiros princípios,
03:22
and over the years, as our knowledge of
58
202438
1522
e com o passar dos anos, a medida que o nosso conhecimento sobre
03:23
science and technology became more sophisticated,
59
203960
3575
ciência e tecnologia se tornou mais sofisticado,
03:27
this early awe with the basics
60
207535
3196
esta prematura admiração com as coisas básicas
03:30
has only intensified.
61
210731
2100
somente se intensificou.
03:32
So it's not surprising that, about 12 years ago, when
62
212831
3699
Então não é surpresa que, cerca de 12 anos atrás, quando
03:36
Noam and I were already computer science professors,
63
216530
3482
Noam e eu ainda éramos professores de ciência da computação,
03:40
we were equally frustrated by the same phenomenon.
64
220012
3752
nós estávamos igualmente frustrados pelo mesmo fenômeno.
03:43
As computers became increasingly more complex,
65
223764
2818
A medida que os computadores ficavam cada vez mais complexos,
03:46
our students were losing the forest for the trees,
66
226582
3204
nossos estudantes estavam perdendo a floresta para as árvores,
03:49
and indeed, it is impossible to connect
67
229786
3087
e de fato, é impossível se conectar
03:52
with the soul of the machine if you interact
68
232873
2642
com a alma da máquina se você interage
03:55
with a black box P.C. or a Mac which is shrouded
69
235515
3409
com uma caixa preta, PC ou um Mac, envolta
03:58
by numerous layers of closed, proprietary software.
70
238924
3376
por numerosas camadas de sofware de propriedade fechada.
04:02
So Noam and I had this insight that if we want our students
71
242300
3690
Então Noam e eu tivemos este vislumbre que se quiséssemos que nossos estudantes
04:05
to understand how computers work,
72
245990
2019
entendessem como os computadores funcionam,
04:08
and understand it in the marrow of their bones,
73
248009
3088
e entendessem na medula dos seus ossos,
04:11
then perhaps the best way to go about it
74
251097
1561
então talvez o melhor meio de chegar a isto
04:12
is to have them build a complete, working,
75
252658
4594
seria fazê-los construir um completo, funcionando,
04:17
general-purpose, useful computer, hardware and software,
76
257252
3712
com propósito geral, computador utilitário, hardware e software,
04:20
from the ground up, from first principles.
77
260964
3530
do início, desde o primeiro princípio.
04:24
Now, we had to start somewhere, and so Noam and I
78
264494
4208
Agora, nós tínhamos que começar de algum lugar, e assim Noam e eu
04:28
decided to base our cathedral, so to speak,
79
268702
3490
decidimos assentar nossa catedral, por assim dizer,
04:32
on the simplest possible building block,
80
272192
3139
no mais simples bloco de construção possível,
04:35
which is something called NAND.
81
275331
2801
que é uma coisa chamada NAND.
04:38
It is nothing more than a trivial logic gate
82
278132
3938
Não é nada mais do que uma lógica e banal portão
04:42
with four input-output states.
83
282070
3038
com quatro estados de entrada e saída.
04:45
So we now start this journey by telling our students
84
285108
2666
Então nós começamos esta jornada dizendo aos nossos alunos
04:47
that God gave us NAND — (Laughter) —
85
287774
2068
que Deus nos deu NAND – (Risos) –
04:49
and told us to build a computer, and when we asked how,
86
289842
3985
e nos disse para montar um computador, e quando nós perguntamos como,
04:53
God said, "One step at a time."
87
293827
3184
Deus disse, "Um passo de cada vez".
04:57
And then, following this advice, we start
88
297011
3093
E então, seguindo seu conselho, nós começamos
05:00
with this lowly, humble NAND gate,
89
300104
2959
com este modesto, humilde portão NAND,
05:03
and we walk our students through an elaborate sequence
90
303063
1940
e nós conduzimos nossos alunos através de uma elaborada sequência
05:05
of projects in which they gradually build a chip set,
91
305003
3737
de projetos nos quais eles gradualmente construíram um conjunto de chips,
05:08
a hardware platform, an assembler, a virtual machine,
92
308740
4112
uma plataforma de hardware, um programa de computador, uma máquina virtual,
05:12
a basic operating system and a compiler
93
312852
3577
um sistema operacional básico e um compilador
05:16
for a simple, Java-like language that we call "JACK."
94
316429
6189
para uma linguagem simples, similar a Java que nós chamamos de "JACK".
05:22
The students celebrate the end of this tour de force
95
322618
2548
Os estudantes comemoraram o fim dessa turnê de força
05:25
by using JACK to write all sorts of cool games
96
325166
2834
usando JACK para desenvolver todo o tipo de jogos legais
05:28
like Pong, Snake and Tetris.
97
328000
2992
como Pong, Snake e Tetris.
05:30
You can imagine the tremendous joy of playing
98
330992
3615
Vocês podem imaginar a grande alegria de jogar
05:34
with a Tetris game that you wrote in JACK
99
334607
3024
com um jogo Tetris que você projetou no JACK
05:37
and then compiled into machine language in a compiler
100
337631
2790
e então codificar para uma linguagem de máquina em um codificador
05:40
that you wrote also, and then seeing the result
101
340421
2408
que você também projetou, e então ver o resultado
05:42
running on a machine that you built starting
102
342829
2883
rodando em uma máquina que você construiu começando
05:45
with nothing more than a few thousand NAND gates.
103
345712
3284
com nada mais do que uns poucos milhares de portões NAND.
05:48
It's a tremendous personal triumph of going
104
348996
3190
É um triunfo pessoal imenso ir
05:52
from first principles all the way to a fantastically complex
105
352186
4725
dos primeiros princípios através de todo o caminho para um complexo, fantástico
05:56
and useful system.
106
356911
2351
e útil sistema.
05:59
Noam and I worked five years to facilitate
107
359262
4397
Noam e eu trabalhamos cinco anos para facilitar
06:03
this ascent and to create the tools and infrastructure
108
363659
3208
esta ascensão e para criar as ferramentas e infraestrutura
06:06
that will enable students to build it in one semester.
109
366867
3173
que irão permitir aos estudantes construir isso em um semestre.
06:10
And this is the great team that helped us make it happen.
110
370040
4039
E esta é a grande equipe que nos ajudou a fazer isto acontecer.
06:14
The trick was to decompose the computer's construction
111
374079
4247
O truque foi decompor a construção do computador
06:18
into numerous stand-alone modules,
112
378326
2954
em inúmeros módulos independentes,
06:21
each of which could be individually specified,
113
381280
3900
cada um deles poderia ser especificado individualmente,
06:25
built and unit-tested in isolation from the rest of the project.
114
385180
5235
construído e testado isoladamente do resto do projeto.
06:30
And from day one, Noam and I decided to put
115
390415
2989
E desde o primeiro dia, eu e Noam decidimos por
06:33
all these building blocks freely available in open source
116
393404
3536
todos estes blocos construídos disponíveis livremente em software livre
06:36
on the Web.
117
396940
1480
na rede.
06:38
So chip specifications, APIs, project descriptions,
118
398420
4471
Assim especificações de chip, Interface de Aplicação de Programa, descrição de projeto,
06:42
software tools, hardware simulators, CPU emulators,
119
402891
3904
ferramentas de software, simuladores de hardware, emuladores de CPU,
06:46
stacks of hundreds of slides, lectures --
120
406795
3702
pilhas de centenas de slides, palestras –
06:50
we laid out everything on the Web
121
410497
2227
nós colocamos tudo na Web
06:52
and invited the world to come over,
122
412724
3027
e convidamos o mundo para vir,
06:55
take whatever they need,
123
415751
1536
pegar o que precisar,
06:57
and do whatever they want with it.
124
417287
2390
e fazer o que quiser com aquilo.
06:59
And then something fascinating happened.
125
419677
3899
E então uma coisa fascinante aconteceu.
07:03
The world came.
126
423576
1583
O mundo veio.
07:05
And in short order, thousands of people
127
425159
3158
E num curto espaço de tempo, milhares de pessoas
07:08
were building our machine.
128
428317
1544
estavam construindo nossa máquina.
07:09
And NAND2Tetris became one of the first
129
429861
3924
E NAND2Tetris, se tornou um dos primeiros
07:13
massive, open, online courses,
130
433785
3230
grandes cursos abertos online,
07:17
although seven years ago we had no idea that what
131
437015
2744
embora sete anos atrás nós não tínhamos ideia de que
07:19
we were doing is called MOOCs.
132
439759
2161
o que estávamos fazendo seja chamado MOOCs. (Massive Online Open Course).
07:21
We just observed how self-organized courses
133
441920
3858
Nós apenas observamos como os cursos auto-organizados
07:25
were kind of spontaneously spawning
134
445778
3082
eram um tipo de geração espontânea
07:28
out of our materials.
135
448860
1383
dos nossos materiais.
07:30
For example, Pramode C.E.,
136
450243
3091
Por exemplo, Pramode C.E.,
07:33
an engineer from Kerala, India,
137
453334
1909
um engenheiro de Kerala, Índia,
07:35
has organized groups of self-learners
138
455243
1809
organizou grupos de auto-estudos
07:37
who build our computer under his good guidance.
139
457052
3044
que construíram nosso computador sob sua boa supervisão.
07:40
And Parag Shah, another engineer, from Mumbai,
140
460096
3022
E Parag Shah, outro engenheiro, de Mumbai,
07:43
has unbundled our projects into smaller,
141
463118
2845
dividiu nosso projeto em pequenos e
07:45
more manageable bites that he now serves
142
465963
2022
mais manejáveis segmentos, que ele agora utiliza
07:47
in his pioneering do-it-yourself computer science program.
143
467985
3802
no seu programa pioneiro de computação científica, faça você mesmo.
07:51
The people who are attracted to these courses
144
471787
3411
As pessoas que são atraídas por estes cursos
07:55
typically have a hacker mentality.
145
475198
2420
têm tipicamente uma mentalidade de hackers.
07:57
They want to figure out how things work,
146
477618
2105
Eles querem compreender como as coisas funcionam,
07:59
and they want to do it in groups,
147
479723
1760
e eles querem fazer isto em grupo,
08:01
like this hackers club in Washington, D.C.,
148
481483
2811
como este clube de hackers em Washington, D.C.,
08:04
that uses our materials to offer community courses.
149
484294
3665
que usam nossos materiais para oferecer cursos à comunidade.
08:07
And because these materials are widely available
150
487959
2946
E, porque estes materiais estão largamente disponíveis
08:10
and open-source, different people take them
151
490905
2694
e são software livre, pessoas diferentes os utilizam
08:13
to very different and unpredictable directions.
152
493599
2943
para propósitos diferentes e imprevisíveis.
08:16
For example, Yu Fangmin, from Guangzhou,
153
496542
2913
Por exemplo, Yu Fangmin, de Guangzhou,
08:19
has used FPGA technology
154
499455
2846
usa tecnologia FPGA
08:22
to build our computer and show others how to do the same
155
502301
3725
para montar nosso computador e mostrar como se faz isso
08:26
using a video clip, and Ben Craddock developed
156
506026
3363
usando um vídeo clipe, e Ben Craddock desenvolveu
08:29
a very nice computer game that unfolds
157
509389
3601
um jogo de computador muito bom que se abre
08:32
inside our CPU architecture, which is quite a complex
158
512990
4969
dentro da nossa arquitetura de CPU, o qual é um labirinto
08:37
3D maze that Ben developed
159
517959
2485
bem complexo em 3D que o Ben desenvolveu
08:40
using the Minecraft 3D simulator engine.
160
520444
3908
usando a ferramenta de simulação Minecraft 3D.
08:44
The Minecraft community went bananas over this project,
161
524352
3018
A comunidade Minecraft enlouqueceu com este projeto,
08:47
and Ben became an instant media celebrity.
162
527370
3384
e Ben se tornou instantaneamente uma celebridade da mídia.
08:50
And indeed, for quite a few people,
163
530754
2902
E realmente, para muitas pessoas,
08:53
taking this NAND2Tetris pilgrimage, if you will,
164
533656
4077
fazer esta peregrinação ao NAND2Tetris, se quiserem,
08:57
has turned into a life-changing experience.
165
537733
2712
se tornou uma experiência de mudança de vida.
09:00
For example, take Dan Rounds, who is a music
166
540445
3189
Por exemplo, olhem Dan Rounds, que é um músico
09:03
and math major from East Lansing, Michigan.
167
543634
2769
e matemático de East Lansing, Michigan.
09:06
A few weeks ago, Dan posted a victorious post
168
546403
3444
Há poucas semanas, Dan postou uma mensagem vitoriosa
09:09
on our website, and I'd like to read it to you.
169
549847
2620
no nosso site, e eu gostaria de ler para vocês.
09:12
So here's what Dan said.
170
552467
3458
Assim aqui está o que Dan disse.
09:15
"I did the coursework because understanding computers
171
555925
2812
"Eu fiz o curso porque entender de computadores
09:18
is important to me, just like literacy and numeracy,
172
558737
3346
é importante para mim, assim como alfabetização e matemática
09:22
and I made it through. I never worked harder on anything,
173
562083
3017
e eu fiz bem. Eu nunca trabalhei tanto em outra coisa,
09:25
never been challenged to this degree.
174
565100
2709
nunca fui desafiado a este nível.
09:27
But given what I now feel capable of doing,
175
567809
2387
Mas considerando o que agora eu tenho capacidade de fazer
09:30
I would certainly do it again.
176
570196
2158
eu certamente faria de novo.
09:32
To anyone considering NAND2Tetris,
177
572354
2250
Para qualquer um que considere NAND2Tetris,
09:34
it's a tough journey, but you'll be profoundly changed."
178
574604
3746
é uma jornada dura, mas você mudará profundamente".
09:38
So Dan demonstrates the many self-learners
179
578350
4900
Assim Dan demonstra os inúmeros auto-didatas
09:43
who take this course off the Web, on their own traction,
180
583250
4646
que fizeram este curso da Web, em seus próprios ritmos
09:47
on their own initiative, and it's quite amazing because
181
587896
4589
e própria iniciativa, e é surpreendente porque
09:52
these people cannot care less about
182
592485
4587
estas pessoas não se importam com as
09:57
grades.
183
597072
1242
pontuações.
09:58
They are doing it because of one motivation only.
184
598314
3905
Elas estão fazendo isso por causa de uma única motivação.
10:02
They have a tremendous passion to learn.
185
602219
3486
Elas têm uma grande paixão pelo aprender.
10:05
And with that in mind,
186
605705
1924
E com isso em mente,
10:07
I'd like to say a few words about traditional college grading.
187
607629
4604
eu gostaria de dizer algumas palavras sobre o tradicional sistema de pontuação na universidade.
10:12
I'm sick of it.
188
612233
2360
Eu estou enojado disso.
10:14
We are obsessed with grades
189
614593
1433
Nós estamos obcecados com pontuações
10:16
because we are obsessed with data,
190
616026
1866
porque somos obcecados com dados,
10:17
and yet grading takes away all the fun from failing,
191
617892
4587
e assim as pontuações tiram toda a diversão de se falhar,
10:22
and a huge part of education
192
622479
2476
e uma enorme parte da educação
10:24
is about failing.
193
624955
1591
é sobre falhar
10:26
Courage, according to Churchill,
194
626546
2475
Coragem, de acordo com Churchill,
10:29
is the ability to go from one defeat to another
195
629021
2946
é a habilidade de ir de uma derrota a outra
10:31
without losing enthusiasm. (Laughter)
196
631967
2614
sem perder o entusiasmo. (Risos)
10:34
And [Joyce] said that mistakes
197
634581
3830
E Orwel disse que erros
10:38
are the portals of discovery.
198
638411
1469
são os portais da descoberta.
10:39
And yet we don't tolerate mistakes,
199
639880
3346
E ainda assim nós não toleramos erros,
10:43
and we worship grades.
200
643226
1309
e reverenciamos o sistema de notas.
10:44
So we collect your B pluses and your A minuses
201
644535
3788
Assim colecionamos nossos B mais e nossos A menos
10:48
and we aggregate them into a number like 3.4,
202
648323
2837
e os somamos em um número como 3,4,
10:51
which is stamped on your forehead
203
651160
1911
que é estampado na nossa testa
10:53
and sums up who you are.
204
653071
2443
e sintetiza o que nós somos.
10:55
Well, in my opinion, we went too far with this nonsense,
205
655514
3283
Bem, na minha opinião, nós fomos muito longe com este absurdo,
10:58
and grading became degrading.
206
658797
2681
e o sistema de nota se tornou anti sistema de nota.
11:01
So with that, I'd like to say a few words about upgrading,
207
661478
4901
Com isso eu gostaria de dizer umas poucas palavras sobre um melhor sistema de notas,
11:06
and share with you a glimpse from my current project,
208
666379
4425
e compartilhar com vocês um vislumbre do meu projeto atual,
11:10
which is different from the previous one,
209
670804
2030
que é diferente do anterior,
11:12
but it shares exactly the same characteristics
210
672834
2014
mas tem exatamente as mesmas características
11:14
of self-learning, learning by doing,
211
674848
3827
de auto aprendizado, aprendendo fazendo,
11:18
self-exploration and community-building,
212
678675
2775
auto conhecimento, construção em comunidade,
11:21
and this project deals with K-12 math education,
213
681450
5860
e este projeto lida com matemática educativa K-12 (sistema escolar dos EU),
11:27
beginning with early age math,
214
687310
1904
começando com matemática para crianças,
11:29
and we do it on tablets because we believe that
215
689214
4493
e nós o fizemos em tablets porque acreditamos que
11:33
math, like anything else, should be taught hands on.
216
693707
4405
matemática, como tudo o mais, deveria ser ensinada com participação ativa.
11:38
So here's what we do. Basically, we developed
217
698112
3155
Assim aqui está o que nós fazemos. Basicamente, nós desenvolvemos
11:41
numerous mobile apps, every one of them explaining
218
701267
3758
numerosos aplicativos móveis, cada um deles explicando
11:45
a particular concept in math.
219
705025
1497
um conceito específico da matemática.
11:46
So for example, let's take area.
220
706522
3441
Assim por exemplo, vamos ver a área.
11:49
When you deal with a concept like area --
221
709963
2472
Quando se lida com um conceito como área –
11:52
well, we also provide a set of tools that the child
222
712435
5244
bem, nós também fornecemos um conjunto de ferramentas que a criança
11:57
is invited to experiment with in order to learn.
223
717679
2631
é convidada a experimentar com o objetivo de aprender.
12:00
So if area is what interests us, then one thing
224
720310
3953
Assim, se área é o que nos interessa, então uma coisa
12:04
which is natural to do is to tile the area
225
724263
4138
que é natural fazer é ladrilhar a área
12:08
of this particular shape and simply count
226
728401
3650
desta forma particular e simplesmente contar
12:12
how many tiles it takes to cover it completely.
227
732051
3863
quantos ladrilhos são necessários para cobri-la completamente.
12:15
And this little exercise here gives you a first
228
735914
2482
E este pequeno exercício aqui lhes dá a primeira
12:18
good insight of the notion of area.
229
738396
3429
impressão da noção de área.
12:21
Moving along, what about the area of this figure?
230
741825
2790
Seguindo adiante, o que há sobre a área desta figura?
12:24
Well, if you try to tile it, it doesn't work too well, does it.
231
744615
4657
Bem, se você tentar ladrilhar, não vai funcionar tão bem, vai?
12:29
So instead, you can experiment
232
749272
2304
Assim ao invés, você pode experimentar
12:31
with these different tools here by some process
233
751576
2680
com estas diferentes ferramentas aqui por alguns processos
12:34
of guided trial and error,
234
754256
2039
guiados de tentativa e erro,
12:36
and at some point you will discover that one thing
235
756295
2838
e em algum momento vai se descobrir que uma coisa
12:39
that you can do among several legitimate transformations
236
759133
3088
que se pode fazer entre muitas outras transformações legítimas
12:42
is the following one. You can cut the figure,
237
762221
2831
é a seguinte. Você pode cortar a figura,
12:45
you can rearrange the parts, you can glue them
238
765052
3616
você pode rearranjar as partes, você pode colá-las
12:48
and then proceed to tile just like we did before.
239
768668
3117
e então proceder com os ladrilhos assim como fizemos antes.
12:51
(Applause)
240
771785
5275
(Aplausos)
12:57
Now this particular transformation
241
777060
2723
Agora esta transformação em particular
12:59
did not change the area of the original figure,
242
779783
3984
não muda a área da figura original,
13:03
so a six-year-old who plays with this
243
783767
2187
assim uma criança de seis anos que brinca com isso
13:05
has just discovered a clever algorithm
244
785954
2884
descobre um algoritmo engenhoso
13:08
to compute the area of any given parallelogram.
245
788838
4040
para computar a área de qualquer paralelogramo dado.
13:12
We don't replace teachers, by the way.
246
792878
1856
Nós não substituímos professores, por falar nisso.
13:14
We believe that teachers should be empowered, not replaced.
247
794734
3129
Nós acreditamos que professores devem ser auxiliados, não substituídos.
13:17
Moving along, what about the area of a triangle?
248
797863
3295
Indo em frente, e a área de um triângulo?
13:21
So after some guided trial and error,
249
801158
2795
Assim depois de algumas tentativas e erros,
13:23
the child will discover, with or without help,
250
803953
3935
a criança vai descobrir, com ou sem ajuda,
13:27
that he or she can duplicate the original figure
251
807888
3858
que ele ou ela pode duplicar a figura original
13:31
and then take the result, transpose it,
252
811746
3408
e então ter o resultado, transportá-lo,
13:35
glue it to the original and then proceed [with] what we did before:
253
815154
3748
colar ao original e então continuar [com] o que nós fizemos antes:
13:38
cut, rearrange, paste — oops— paste and glue,
254
818902
7728
cortar, rearranjar, colar – epa – colocar e colar,
13:46
and tile.
255
826630
1596
e ladrilhar.
13:48
Now this transformation has doubled the area
256
828226
3827
Agora esta transformação dobrou a área
13:52
of the original figure, and therefore we have just learned
257
832053
3850
da figura original, e portanto nós aprendemos
13:55
that the area of the triangle equals the area of this rectangle
258
835903
3766
que a área do triângulo é igual à área deste retângulo
13:59
divided by two.
259
839669
2454
dividida por dois.
14:02
But we discovered it by self-exploration.
260
842123
3448
Mas nós descobrimos isso por auto aprendizado.
14:05
So, in addition to learning some useful geometry,
261
845571
6080
Assim, além de aprender alguma geometria útil,
14:11
the child has been exposed to some pretty sophisticated
262
851651
4387
a criança foi exposta a algumas estratégias científicas
14:16
science strategies, like reduction,
263
856038
3027
bem sofisticadas, como redução,
14:19
which is the art of
264
859065
2914
que é a arte de
14:21
transforming a complex problem into a simple one,
265
861979
3586
transformar um problema complexo em um simples,
14:25
or generalization, which is at the heart
266
865565
2369
ou generalização, que é o centro
14:27
of any scientific discipline,
267
867934
2843
de qualquer disciplina científica,
14:30
or the fact that some properties are invariant
268
870777
2590
ou o fato que algumas propriedades são invariáveis
14:33
under some transformations.
269
873367
3024
sob certas transformações.
14:36
And all this is something that a very young child
270
876391
3285
E tudo isso é alguma coisa que uma criança
14:39
can pick up using such mobile apps.
271
879676
4309
pode assimilar usando este tipo de aplicativo.
14:43
So presently, we are doing the following:
272
883985
3094
Assim no momento nós estamos fazendo o seguinte:
14:47
First of all, we are decomposing the K-12 math curriculum
273
887079
4309
Primeiro de tudo, estamos decompondo o currículo de matemática do K-12
14:51
into numerous such apps.
274
891388
2891
em inúmeros aplicativos.
14:54
And because we cannot do it on our own,
275
894279
2577
E devido ao fato de que não podemos fazer isso nós mesmos,
14:56
we've developed a very fancy authoring tool
276
896856
3094
desenvolvemos uma ferramenta de autoria especial
14:59
that any author, any parent or actually anyone
277
899950
3275
que qualquer autor, qualquer mãe ou pai, ou na verdade qualquer um
15:03
who has an interest in math education,
278
903225
2353
que tem interesse em educação matemática,
15:05
can use this authoring tool to develop similar apps
279
905578
3272
pode usar esta ferramenta de autoria para desenvolver aplicativos semelhantes
15:08
on tablets without programming.
280
908850
3405
em tablets sem programação.
15:12
And finally, we are putting together an adaptive ecosystem
281
912255
3220
E finalmente estamos unindo um ecossistema adaptado
15:15
that will match different learners
282
915475
2828
que vai correlacionar diferentes estudantes
15:18
with different apps according to their evolving learning style.
283
918303
5377
com diferentes aplicativos de acordo com a evolução dos seus estilos de aprendizado.
15:23
The driving force behind this project
284
923680
2521
A força propulsora atrás desse projeto
15:26
is my colleague Shmulik London,
285
926201
2947
é o meu colega Shmulik London,
15:29
and, you see, just like
286
929148
2644
e vocês veem, como
15:31
Salman did about 90 years ago,
287
931792
4073
Salman fez cerca de 90 anos atrás,
15:35
the trick is to surround yourself with brilliant people,
288
935865
3971
o truque é se cercar com pessoas brilhantes,
15:39
because at the end,
289
939836
2756
porque no final,
15:42
it's all about people.
290
942592
1903
é tudo sobre as pessoas.
15:44
And a few years ago, I was walking in Tel Aviv
291
944495
3419
Há poucos anos, eu estava caminhando em Tel Aviv
15:47
and I saw this graffiti on a wall,
292
947914
2830
e vi este grafite em uma parede,
15:50
and I found it so compelling
293
950744
1791
e o achei tão convincente
15:52
that by now I preach it to my students,
294
952535
2143
que agora eu divulgo para meus alunos,
15:54
and I'd like to try to preach it to you.
295
954678
2266
e eu gostaria de tentar divulgá-lo para vocês também.
15:56
Now, I don't know how many people here are familiar
296
956944
1740
Agora, eu não sei quantas pessoas aqui estão familiarizadas
15:58
with the term "mensch."
297
958684
1828
com o termo "mensch".
16:00
It basically means to be human
298
960512
2608
Ele basicamente significa "ser humano"
16:03
and to do the right thing.
299
963120
1935
e fazer o correto.
16:05
And with that, what this graffiti says is,
300
965055
2429
E com isso o que o grafite dizia era,
16:07
"High-tech schmigh-tech.
301
967484
2086
"Alta tecnologia, tecnologia "schmigh".
16:09
The most important thing is to be a mensch." (Laughter)
302
969570
2563
A coisa mais importante é ser um "mensch".
16:12
Thank you. (Applause)
303
972133
3395
Muito obrigado. (Aplausos)
16:15
(Applause)
304
975528
4783
(Aplausos)
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