TEDGlobal 2012
Shimon Schocken: The self-organizing computer course
Shimon Schocken: Der selbstorganisierte Computerkurs
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Shimon Schocken und Noam Nisan entwickelten einen Lehrplan, durch den ihre Studenten einen Computer bauen konnten, Stück für Stück. Als sie den Kurs im Internet einstellten -- und damit Tools, Simulatoren, Chip-Spezifikationen und andere Bausteine frei zur Verfügung stellten, waren sie erstaunt, dass tausende von Menschen die Gelegenheit zum Lernen ergriffen und entweder alleine arbeiteten oder im ersten Massive Open Online Course (MOOCs) eigene Kurse organisierten. Ein Aufruf, die Noten zu vergessen und sich Zugang zur Selbstmotivation des Lernens zu verschaffen.
Shimon Schocken - Computer Scientist, Educator
Shimon Schocken is a computer science professor and dedicated educator. Full bio
Shimon Schocken is a computer science professor and dedicated educator. Full bio
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00:19
So, this is my grandfather,
0
3646
2966
Das hier ist mein Großvater,
00:22
Salman Schocken,
1
6612
1501
Salman Schocken,
00:24
who was born into a poor and uneducated family
2
8113
4437
der in eine arme, ungebildete
Familie geboren wurde,
Familie geboren wurde,
00:28
with six children to feed,
3
12550
3437
in der sechs Kinder
versorgt werden mussten.
versorgt werden mussten.
00:31
and when he was 14 years old, he was forced to
4
15987
3696
Als er 14 Jahre alt war,
musste er die Schule abbrechen,
musste er die Schule abbrechen,
00:35
drop out of school in order to help put bread on the table.
5
19683
3960
um die Familie mit zu versorgen.
00:39
He never went back to school.
6
23643
3420
Er kehrte nie an eine Schule zurück.
00:42
Instead, he went on to build a glittering empire
7
27063
4147
Stattdessen baute er ein glänzendes
00:47
of department stores.
8
31210
2108
Kaufhausimperium auf.
00:49
Salman was the consummate perfectionist,
9
33318
3253
Salman war ein vollkommener Perfektionist,
00:52
and every one of his stores was a jewel
10
36571
2564
und jedes seiner Kaufhäuser war ein Juwel
00:55
of Bauhaus architecture.
11
39135
1929
der Bauhaus-Architektur.
00:56
He was also the ultimate self-learner,
12
41064
3190
Er war auch der ultimative Autodidakt
01:00
and like everything else, he did it in grand style.
13
44254
2903
und wie alles andere
tat er das in großem Stil.
tat er das in großem Stil.
01:03
He surrounded himself with an entourage
14
47157
2688
Er umgab sich mit einem Gefolge
01:05
of young, unknown scholars like Martin Buber
15
49845
3387
von jungen, unbekannten Gelehrten
wie Martin Buber,
wie Martin Buber,
01:09
and Shai Agnon and Franz Kafka,
16
53232
3139
Shai Agnon und Franz Kafka,
01:12
and he paid each one of them a monthly salary
17
56371
2925
und bezahlte jedem von ihnen
ein monatliches Gehalt,
ein monatliches Gehalt,
01:15
so that they could write in peace.
18
59296
3051
damit sie in Ruhe schreiben konnten.
01:18
And yet, in the late '30s, Salman saw what's coming.
19
62347
4937
Doch in den späten Dreißigerjahren
ahnte er, was geschehen würde.
ahnte er, was geschehen würde.
01:23
He fled Germany, together with his family,
20
67284
3314
Er floh zusammen mit seiner Familie
aus Deutschland
aus Deutschland
01:26
leaving everything else behind.
21
70598
2089
und ließ alles zurück.
01:28
His department stores confiscated,
22
72687
3210
Da seine Kaufhäuser
beschlagnahmt wurden,
beschlagnahmt wurden,
01:31
he spent the rest of his life in a relentless pursuit
23
75897
3089
beschäftigte er sich
sein restliches Leben
sein restliches Leben
01:34
of art and culture.
24
78986
2469
mit Kunst und Kultur.
01:37
This high school dropout
25
81455
1939
Dieser Schulabbrecher
01:39
died at the age of 82,
26
83394
2280
starb im Alter von 82,
01:41
a formidable intellectual, cofounder and first CEO
27
85674
4129
ein überragender Intellektueller,
Mitbegründer und erster Generaldirektor
Mitbegründer und erster Generaldirektor
01:45
of the Hebrew University of Jerusalem,
28
89803
2145
der Hebräischen Universität Jerusalem,
01:47
and founder of Schocken Books,
29
91948
1764
und Gründer von Schocken Books,
01:49
an acclaimed imprint that was later acquired
30
93712
3371
einem angesehenen Verlag, der später
01:52
by Random House.
31
97083
1670
von Random House erworben wurde.
01:54
Such is the power of self-study.
32
98753
3976
Das ist die Macht des Selbststudiums.
01:58
And these are my parents.
33
102729
2516
Das sind meine Eltern.
02:01
They too did not enjoy the privilege of college education.
34
105245
4047
Sie haben auch keine
Hochschulausbildung genossen.
Hochschulausbildung genossen.
02:05
They were too busy building a family and a country.
35
109292
3971
Sie waren zu beschäftigt damit,
eine Familie und ein Land aufzubauen.
eine Familie und ein Land aufzubauen.
02:09
And yet, just like Salman, they were lifelong,
36
113263
4028
Genau wie Salman
waren sie ihr ganzes Leben
waren sie ihr ganzes Leben
02:13
tenacious self-learners, and our home was stacked
37
117291
3758
beharrliche Autodidakten,
und unser Zuhause war von oben bis unten
und unser Zuhause war von oben bis unten
02:16
with thousands of books, records and artwork.
38
121049
4163
mit tausenden Büchern,
Schallplatten und Kunstwerken gefüllt.
Schallplatten und Kunstwerken gefüllt.
02:21
I remember quite vividly my father telling me
39
125212
2396
Ich erinnere mich recht lebhaft daran,
wie mein Vater sagte,
wie mein Vater sagte,
02:23
that when everyone in the neighborhood will have a TV set,
40
127608
4832
dass wir uns erst, wenn
jeder in der Nachbarschaft
jeder in der Nachbarschaft
02:28
then we'll buy a normal F.M. radio. (Laughter)
41
132440
4618
einen Fernseher hat,
ein Radio anschaffen. (Gelächter)
ein Radio anschaffen. (Gelächter)
02:32
And that's me,
42
137058
3029
Und das bin ich,
02:35
I was going to say holding my first abacus,
43
140087
1724
ich wollte zuerst sagen,
hier halte ich mein erstes Rechenbrett,
hier halte ich mein erstes Rechenbrett,
02:37
but actually holding what my father would consider
44
141811
3011
aber eigentlich halte ich etwas,
das für meinen Vater
das für meinen Vater
02:40
an ample substitute to an iPad. (Laughter)
45
144822
2952
ein Ersatz für ein iPad war. (Gelächter)
02:43
So one thing that I took from home is this notion
46
147774
3662
Etwas, das ich von Zuhause mitbekam,
02:47
that educators don't necessarily have to teach.
47
151436
2841
war die Idee, dass Lehrer nicht
unbedingt unterrichten müssen.
unbedingt unterrichten müssen.
02:50
Instead, they can provide an environment and resources
48
154277
3229
Stattdessen können sie die Umgebung
und die Mittel bereitstellen,
und die Mittel bereitstellen,
02:53
that tease out your natural ability to learn on your own.
49
157506
5148
die zum Lernen motivieren.
02:58
Self-study, self-exploration, self-empowerment:
50
162654
4094
Selbstunterricht, Selbstentdecken
und Selbstbehauptung;
und Selbstbehauptung;
03:02
these are the virtues of a great education.
51
166748
3320
sind die Vorzüge einer tollen Ausbildung.
03:05
So I'd like to share with you a story about a self-study,
52
170068
4195
Ich möchte Ihnen jetzt eine Geschichte
über einen Informatikkurs
über einen Informatikkurs
03:10
self-empowering computer science course
53
174263
2554
im Selbststudium erzählen,
03:12
that I built, together with my brilliant colleague Noam Nisan.
54
176817
4186
den ich mit meinem ausgezeichneten Kollegen
Noam Nisan entwickelt habe.
Noam Nisan entwickelt habe.
03:16
As you can see from the pictures, both Noam and I
55
181003
2757
Wie Sie auf den Bildern sehen können,
waren Noam und ich
waren Noam und ich
03:19
had an early fascination with first principles,
56
183760
3418
schon sehr früh
für Grundprinzipien zu begeistern.
für Grundprinzipien zu begeistern.
03:23
and over the years, as our knowledge of
57
187178
1522
und im Lauf der Jahre,
während wir immer mehr
während wir immer mehr
03:24
science and technology became more sophisticated,
58
188700
3575
über Wissenschaft und
die Technologie lernten,
die Technologie lernten,
03:28
this early awe with the basics
59
192275
3196
hat sich diese frühe Ehrfurcht
vor den Grundlagen
vor den Grundlagen
03:31
has only intensified.
60
195471
2100
nur verstärkt.
03:33
So it's not surprising that, about 12 years ago, when
61
197571
3699
Also ist es nicht überraschend,
dass wir uns vor ungefähr 12 Jahren,
dass wir uns vor ungefähr 12 Jahren,
03:37
Noam and I were already computer science professors,
62
201270
3482
Noam und ich waren bereits
Informatikprofessoren,
Informatikprofessoren,
03:40
we were equally frustrated by the same phenomenon.
63
204752
3752
beide über das gleiche Phänomen ärgerten.
03:44
As computers became increasingly more complex,
64
208504
2818
Während die Computer
immer komplexer wurden,
immer komplexer wurden,
03:47
our students were losing the forest for the trees,
65
211322
3204
fingen unsere Studenten an, den Wald
vor lauter Bäumen nicht mehr zu sehen.
vor lauter Bäumen nicht mehr zu sehen.
03:50
and indeed, it is impossible to connect
66
214526
3087
Es ist fast unmöglich, sich mit der Seele
03:53
with the soul of the machine if you interact
67
217613
2642
des Computers zu verbinden,
wenn man
wenn man
03:56
with a black box P.C. or a Mac which is shrouded
68
220255
3409
mit einem Black-Box-PC oder Mac
kommuniziert, welcher in
kommuniziert, welcher in
03:59
by numerous layers of closed, proprietary software.
69
223664
3376
mehrere Schichten geschlossene,
firmeneigene Software verwendet.
firmeneigene Software verwendet.
04:02
So Noam and I had this insight that if we want our students
70
227040
3690
Wir erkannten: Wenn wir wollen,
dass unsere Studenten
dass unsere Studenten
04:06
to understand how computers work,
71
230730
2019
die Funktionsweise
von Computern verstehen
von Computern verstehen
04:08
and understand it in the marrow of their bones,
72
232749
3088
und sie sie bis ins Innerste
verstehen sollen,
verstehen sollen,
04:11
then perhaps the best way to go about it
73
235837
1561
dann ist es vielleicht am besten,
04:13
is to have them build a complete, working,
74
237398
4594
sie einen kompletten, funktionierenden,
04:17
general-purpose, useful computer, hardware and software,
75
241992
3712
nutzbaren Computer bauen zu lassen,
Hard- und Software,
Hard- und Software,
04:21
from the ground up, from first principles.
76
245704
3530
von Grund auf, von Anfang an.
04:25
Now, we had to start somewhere, and so Noam and I
77
249234
4208
Wir mussten irgendwo anfangen,
04:29
decided to base our cathedral, so to speak,
78
253442
3490
also entschieden wir uns,
sozusagen unsere Kathedrale
sozusagen unsere Kathedrale
04:32
on the simplest possible building block,
79
256932
3139
aus den kleinsten Bausteinen zu bauen;
04:35
which is something called NAND.
80
260071
2801
diese nennt man NAND-Glieder.
04:38
It is nothing more than a trivial logic gate
81
262872
3938
Das sind nichts weiter
als gewöhnliche Logik-Gatter
als gewöhnliche Logik-Gatter
04:42
with four input-output states.
82
266810
3038
mit vier Ein- und Ausgangszuständen.
04:45
So we now start this journey by telling our students
83
269848
2666
Also starteten wir unsere Reise,
indem wir unseren Studenten sagten
indem wir unseren Studenten sagten
04:48
that God gave us NAND — (Laughter) —
84
272514
2068
dass Gott uns NAND gegeben hat --
(Gelächter)
(Gelächter)
04:50
and told us to build a computer, and when we asked how,
85
274582
3985
und uns sagte, wir sollen einen Computer bauen.
Als wir ihn fragten wie,
Als wir ihn fragten wie,
04:54
God said, "One step at a time."
86
278567
3184
sagte Gott: "Schritt für Schritt".
04:57
And then, following this advice, we start
87
281751
3093
Diesem Rat folgend, starteten wir
05:00
with this lowly, humble NAND gate,
88
284844
2959
mit diesem einfachen NAND-Gatter,
05:03
and we walk our students through an elaborate sequence
89
287803
1940
und zeigten unseren Studenten
eine ausführliche Reihenfolge
eine ausführliche Reihenfolge
05:05
of projects in which they gradually build a chip set,
90
289743
3737
von Projekten, durch die sie schrittweise
einen Chipsatz bauen konnten,
einen Chipsatz bauen konnten,
05:09
a hardware platform, an assembler, a virtual machine,
91
293480
4112
eine Hardwareplattform, einen Assembler,
eine virtuelle Maschine,
eine virtuelle Maschine,
05:13
a basic operating system and a compiler
92
297592
3577
ein einfaches Betriebssystem
und einen Compiler
und einen Compiler
05:17
for a simple, Java-like language that we call "JACK."
93
301169
6189
für eine schlichte, Java-artige Sprache,
die wir "JACK" nennen.
die wir "JACK" nennen.
05:23
The students celebrate the end of this tour de force
94
307358
2548
Die Studenten feierten
am Ende ihre Meisterleistung,
am Ende ihre Meisterleistung,
05:25
by using JACK to write all sorts of cool games
95
309906
2834
indem sie JACK nutzten,
um coole Spiele zu programmieren,
um coole Spiele zu programmieren,
05:28
like Pong, Snake and Tetris.
96
312740
2992
z. B. Pong, Snake und Tetris.
05:31
You can imagine the tremendous joy of playing
97
315732
3615
Können Sie sich
das Vergnügen vorstellen,
das Vergnügen vorstellen,
05:35
with a Tetris game that you wrote in JACK
98
319347
3024
ein Tetris zu spielen,
das Sie in JACK geschrieben haben
das Sie in JACK geschrieben haben
05:38
and then compiled into machine language in a compiler
99
322371
2790
und dann mit einem Compiler
in Maschinensprache übersetzt haben,
in Maschinensprache übersetzt haben,
05:41
that you wrote also, and then seeing the result
100
325161
2408
die Sie auch selber geschrieben haben,
und dann das Resultat zu sehen
und dann das Resultat zu sehen
05:43
running on a machine that you built starting
101
327569
2883
auf einer Maschine,
die Sie selbst gebaut haben
die Sie selbst gebaut haben
05:46
with nothing more than a few thousand NAND gates.
102
330452
3284
aus nichts als ein
paar Tausend NAND-Gattern?
paar Tausend NAND-Gattern?
05:49
It's a tremendous personal triumph of going
103
333736
3190
Es ist ein unglaublicher
persönlicher Erfolg,
persönlicher Erfolg,
05:52
from first principles all the way to a fantastically complex
104
336926
4725
vom Grundbaustein
zu einem fantastisch komplexen
zu einem fantastisch komplexen
05:57
and useful system.
105
341651
2351
und nutzbaren System zu gelangen.
05:59
Noam and I worked five years to facilitate
106
344002
4397
Noam und ich arbeiteten fünf Jahre daran
06:04
this ascent and to create the tools and infrastructure
107
348399
3208
und wir entwickelten die Werkzeuge
und die Infrastruktur,
und die Infrastruktur,
06:07
that will enable students to build it in one semester.
108
351607
3173
um den Studenten die Möglichkeit zu geben,
dies in nur einem Semester zu bauen.
dies in nur einem Semester zu bauen.
06:10
And this is the great team that helped us make it happen.
109
354780
4039
Und dies ist das wunderbare Team,
das uns dabei geholfen hat.
das uns dabei geholfen hat.
06:14
The trick was to decompose the computer's construction
110
358819
4247
Der Trick dabei war,
den Aufbau des Computers
den Aufbau des Computers
06:18
into numerous stand-alone modules,
111
363066
2954
in mehrere Einzelschritte zu gliedern.
06:21
each of which could be individually specified,
112
366020
3900
Jeder konnte einzeln beschrieben,
06:25
built and unit-tested in isolation from the rest of the project.
113
369920
5235
gebaut und getestet werden,
unabhängig vom restlichen Projekt.
unabhängig vom restlichen Projekt.
06:31
And from day one, Noam and I decided to put
114
375155
2989
Noam und ich entschieden uns
von Anfang an,
von Anfang an,
06:34
all these building blocks freely available in open source
115
378144
3536
alle Bausteine im Internet
06:37
on the Web.
116
381680
1480
frei zur Verfügung zu stellen.
06:39
So chip specifications, APIs, project descriptions,
117
383160
4471
Chipspezifikationen, APIs,
Entwurfbeschreibungen,
Entwurfbeschreibungen,
06:43
software tools, hardware simulators, CPU emulators,
118
387631
3904
Software, Hardwaresimulatoren,
CPU-Emulatoren
CPU-Emulatoren
06:47
stacks of hundreds of slides, lectures --
119
391535
3702
ein Haufen von hunderten Folien,
Vorlesungen --
Vorlesungen --
06:51
we laid out everything on the Web
120
395237
2227
wir stellten alles ins Web,
06:53
and invited the world to come over,
121
397464
3027
und luden die ganze Welt ein,
06:56
take whatever they need,
122
400491
1536
das zu nehmen, was sie brauchten,
06:57
and do whatever they want with it.
123
402027
2390
und damit zu tun, was sie wollten.
07:00
And then something fascinating happened.
124
404417
3899
Und dann passierte etwas Faszinierendes.
07:04
The world came.
125
408316
1583
Die Welt kam.
07:05
And in short order, thousands of people
126
409899
3158
Und in kurzer Zeit waren
tausende von Menschen dabei,
tausende von Menschen dabei,
07:08
were building our machine.
127
413057
1544
unsere Maschine zu bauen.
07:10
And NAND2Tetris became one of the first
128
414601
3924
NAND2Tetris wurde
einer der ersten MOOCs,
einer der ersten MOOCs,
07:14
massive, open, online courses,
129
418525
3230
"immenser, offener Online-Kurs"
07:17
although seven years ago we had no idea that what
130
421755
2744
obwohl wir es vor 7 Jahren
noch nicht so nannten:
noch nicht so nannten:
07:20
we were doing is called MOOCs.
131
424499
2161
"massive open online course".
07:22
We just observed how self-organized courses
132
426660
3858
Wir sahen zu,
wie selbstorganisierte Kurse
wie selbstorganisierte Kurse
07:26
were kind of spontaneously spawning
133
430518
3082
aus dem Boden schossen,
07:29
out of our materials.
134
433600
1383
unterstützt durch unsere Materialien.
07:30
For example, Pramode C.E.,
135
434983
3091
Pramode C.E. beispielsweise,
07:33
an engineer from Kerala, India,
136
438074
1909
ein Ingenieur aus Kerala in Indien,
07:35
has organized groups of self-learners
137
439983
1809
organisierte Selbstlerngruppen,
07:37
who build our computer under his good guidance.
138
441792
3044
die unseren Computer
unter seiner Anleitung bauten.
unter seiner Anleitung bauten.
07:40
And Parag Shah, another engineer, from Mumbai,
139
444836
3022
Und Parag Shah,
ein anderer Ingenieur aus Mumbai,
ein anderer Ingenieur aus Mumbai,
07:43
has unbundled our projects into smaller,
140
447858
2845
hat unser Projekt in kleinere,
07:46
more manageable bites that he now serves
141
450703
2022
besser überschaubare Teile gegliedert
und bietet diese
und bietet diese
07:48
in his pioneering do-it-yourself computer science program.
142
452725
3802
in seinem Do-It-Yourself-
Informatikunterricht an.
Informatikunterricht an.
07:52
The people who are attracted to these courses
143
456527
3411
Die Leute, die an diesem Kurs
Interesse zeigen,
Interesse zeigen,
07:55
typically have a hacker mentality.
144
459938
2420
haben normalerweise
eine Hacker-Mentalität.
eine Hacker-Mentalität.
07:58
They want to figure out how things work,
145
462358
2105
Sie wollen herausfinden,
wie Dinge funktionieren
wie Dinge funktionieren
08:00
and they want to do it in groups,
146
464463
1760
und sie wollen es gemeinsam tun,
08:02
like this hackers club in Washington, D.C.,
147
466223
2811
wie dieser Hackerverein
in Washington, D.C.,
in Washington, D.C.,
08:04
that uses our materials to offer community courses.
148
469034
3665
der unser Material benutzt,
um öffentliche Kurse anzubieten.
um öffentliche Kurse anzubieten.
08:08
And because these materials are widely available
149
472699
2946
Und weil dieses Material leicht verfügbar
08:11
and open-source, different people take them
150
475645
2694
und open-source ist,
können verschiedene Leute
können verschiedene Leute
08:14
to very different and unpredictable directions.
151
478339
2943
es in viele verschiedene und
überraschende Richtungen führen.
überraschende Richtungen führen.
08:17
For example, Yu Fangmin, from Guangzhou,
152
481282
2913
Zum Beispiel hat
Yu Fangmin aus Guangzhou
Yu Fangmin aus Guangzhou
08:20
has used FPGA technology
153
484195
2846
die FPGA-Technologie benutzt,
08:22
to build our computer and show others how to do the same
154
487041
3725
um unseren Computer nachzubauen
und in einem Videoclip zu zeigen,
und in einem Videoclip zu zeigen,
08:26
using a video clip, and Ben Craddock developed
155
490766
3363
wie das geht,
während Ben Craddock ein sehr nettes
während Ben Craddock ein sehr nettes
08:30
a very nice computer game that unfolds
156
494129
3601
Computerspiel entwickelt hat,
das sich in unserer
das sich in unserer
08:33
inside our CPU architecture, which is quite a complex
157
497730
4969
CPU-Architektur entfaltet.
Es ist ein ziemlich komplexes
Es ist ein ziemlich komplexes
08:38
3D maze that Ben developed
158
502699
2485
3D-Labyrinth, das Ben
08:41
using the Minecraft 3D simulator engine.
159
505184
3908
mit einer 3D-Simulator-Engine
für Minecraft entwickelt hat.
für Minecraft entwickelt hat.
08:44
The Minecraft community went bananas over this project,
160
509092
3018
Die Minecraft-Community
flippte total aus darüber,
flippte total aus darüber,
08:48
and Ben became an instant media celebrity.
161
512110
3384
und Ben wurde
zu einer Medienberühmtheit.
zu einer Medienberühmtheit.
08:51
And indeed, for quite a few people,
162
515494
2902
Und tatsächlich ist das,
08:54
taking this NAND2Tetris pilgrimage, if you will,
163
518396
4077
was man eine NAND2Tetris-Wallfahrt
nennen könnte,
nennen könnte,
08:58
has turned into a life-changing experience.
164
522473
2712
für einige Leute zu einer
lebensverändernden Erfahrung geworden.
lebensverändernden Erfahrung geworden.
09:01
For example, take Dan Rounds, who is a music
165
525185
3189
Nehmen wir beispielsweise Dan Rounds,
09:04
and math major from East Lansing, Michigan.
166
528374
2769
der in Michigan Musik und Mathe
im Hauptfach studiert.
im Hauptfach studiert.
09:07
A few weeks ago, Dan posted a victorious post
167
531143
3444
Vor einigen Wochen hinterließ Dan
eine Siegesnachricht
eine Siegesnachricht
09:10
on our website, and I'd like to read it to you.
168
534587
2620
auf unserer Webseite
und ich möchte sie gern vorlesen.
und ich möchte sie gern vorlesen.
09:13
So here's what Dan said.
169
537207
3458
Dies hat Dan gesagt:
09:16
"I did the coursework because understanding computers
170
540665
2812
"Ich habe den Kurs gemacht,
weil es für mich wichtig ist,
weil es für mich wichtig ist,
09:19
is important to me, just like literacy and numeracy,
171
543477
3346
einen Computer zu verstehen,
genau wie Schreiben und Rechnen.
genau wie Schreiben und Rechnen.
09:22
and I made it through. I never worked harder on anything,
172
546823
3017
Und ich habe es geschafft. Ich habe
noch nie so hart an etwas gearbeitet,
noch nie so hart an etwas gearbeitet,
09:25
never been challenged to this degree.
173
549840
2709
hatte noch nie eine
so große Herausforderung.
so große Herausforderung.
09:28
But given what I now feel capable of doing,
174
552549
2387
Doch es hat mir gezeigt,
wozu ich eigentlich fähig bin,
wozu ich eigentlich fähig bin,
09:30
I would certainly do it again.
175
554936
2158
und ich würde es ganz bestimmt
noch einmal tun.
noch einmal tun.
09:32
To anyone considering NAND2Tetris,
176
557094
2250
Für alle, die NAND2Tetris
in Betracht ziehen,
in Betracht ziehen,
09:35
it's a tough journey, but you'll be profoundly changed."
177
559344
3746
es ist ein harter Weg,
doch er wird dich zutiefst verändern."
doch er wird dich zutiefst verändern."
09:38
So Dan demonstrates the many self-learners
178
563090
4900
Dan verkörpert also die vielen Autodidakten,
09:43
who take this course off the Web, on their own traction,
179
567990
4646
die diesen Kurs im Internet
auf eigene Faust gemacht haben,
auf eigene Faust gemacht haben,
09:48
on their own initiative, and it's quite amazing because
180
572636
4589
aus eigener Initiative,
und es ist einfach erstaunlich,
und es ist einfach erstaunlich,
09:53
these people cannot care less about
181
577225
4587
denn diesen Leuten sind Noten ganz und gar
09:57
grades.
182
581812
1242
egal.
09:58
They are doing it because of one motivation only.
183
583054
3905
Sie tun es aus einem einzigen Grund:
10:02
They have a tremendous passion to learn.
184
586959
3486
Sie haben die Leidenschaft zu lernen.
10:06
And with that in mind,
185
590445
1924
Und angesichts dessen
10:08
I'd like to say a few words about traditional college grading.
186
592369
4604
würde ich gerne einige Worte über das übliche
Bewertungssystem am College sagen:
Bewertungssystem am College sagen:
10:12
I'm sick of it.
187
596973
2360
Ich habe es satt.
10:15
We are obsessed with grades
188
599333
1433
Wir sind besessen von Bewertungen,
10:16
because we are obsessed with data,
189
600766
1866
weil wir besessen von Daten sind,
10:18
and yet grading takes away all the fun from failing,
190
602632
4587
und doch nimmt die Notenvergabe
den ganzen Spaß am Scheitern weg,
den ganzen Spaß am Scheitern weg,
10:23
and a huge part of education
191
607219
2476
und ein riesiger Teil von Bildung
10:25
is about failing.
192
609695
1591
ist das Scheitern.
10:27
Courage, according to Churchill,
193
611286
2475
Mut ist laut Churchill
10:29
is the ability to go from one defeat to another
194
613761
2946
die Fähigkeit, von einer Niederlage
zu einer anderen zu gelangen
zu einer anderen zu gelangen
10:32
without losing enthusiasm. (Laughter)
195
616707
2614
ohne die Begeisterung zu verlieren.
(Gelächter)
(Gelächter)
10:35
And [Joyce] said that mistakes
196
619321
3830
Und [Joyce] sagte, dass Fehler
10:39
are the portals of discovery.
197
623151
1469
die Tore zur Entdeckung sind.
10:40
And yet we don't tolerate mistakes,
198
624620
3346
Dennoch dulden wir keine Fehler
10:43
and we worship grades.
199
627966
1309
und verehren Noten.
10:45
So we collect your B pluses and your A minuses
200
629275
3788
Also sammeln wir
eine "2+" und eine "1-"
eine "2+" und eine "1-"
10:48
and we aggregate them into a number like 3.4,
201
633063
2837
und verwandeln sie
in einen Durchschnittswert,
in einen Durchschnittswert,
10:51
which is stamped on your forehead
202
635900
1911
der einem auf die Stirn gestempelt wird,
10:53
and sums up who you are.
203
637811
2443
und zusammenfasst, wer man ist.
10:56
Well, in my opinion, we went too far with this nonsense,
204
640254
3283
Meiner Meinung nach haben wir es
mit diesem Unsinn zu weit getrieben,
mit diesem Unsinn zu weit getrieben,
10:59
and grading became degrading.
205
643537
2681
und die Bewertung mit Noten wurde
zu einer Abwertung unserer selbst.
zu einer Abwertung unserer selbst.
11:02
So with that, I'd like to say a few words about upgrading,
206
646218
4901
Angesichts dessen würde ich gerne
einige Worte über Aufwertung sagen,
einige Worte über Aufwertung sagen,
11:07
and share with you a glimpse from my current project,
207
651119
4425
und ein wenig über
mein neues Projekt erzählen.
mein neues Projekt erzählen.
11:11
which is different from the previous one,
208
655544
2030
Dieses Projekt ist anders als das vorherige,
11:13
but it shares exactly the same characteristics
209
657574
2014
aber beide fördern genau
die gleichen Eigenschaften
die gleichen Eigenschaften
11:15
of self-learning, learning by doing,
210
659588
3827
des Selbstlernen, des Lernen durch Erfahren,
11:19
self-exploration and community-building,
211
663415
2775
der Selbsterforschung und
den Aufbau von Gemeinschaften.
den Aufbau von Gemeinschaften.
11:22
and this project deals with K-12 math education,
212
666190
5860
Dieses Projekt beschäftigt sich
mit Mathematik für alle Schulstufen,
mit Mathematik für alle Schulstufen,
11:27
beginning with early age math,
213
672050
1904
angefangen bei der Vorschule.
11:29
and we do it on tablets because we believe that
214
673954
4493
Wir tun dies auf Tablet-PCs,
weil wir glauben,
weil wir glauben,
11:34
math, like anything else, should be taught hands on.
215
678447
4405
dass Mathe, so wie alles andere,
praxisbezogen unterrichtet werden sollte.
praxisbezogen unterrichtet werden sollte.
11:38
So here's what we do. Basically, we developed
216
682852
3155
Wir haben also im Wesentlichen
11:41
numerous mobile apps, every one of them explaining
217
686007
3758
mehrere Mobile-Apps entwickelt, jede erklärt
11:45
a particular concept in math.
218
689765
1497
ein bestimmtes mathematisches Konzept.
11:47
So for example, let's take area.
219
691262
3441
Nehmen wir beispielsweise
den Flächeninhalt.
den Flächeninhalt.
11:50
When you deal with a concept like area --
220
694703
2472
Wenn Sie mit einem Konzept
wie Flächeninhalt zu tun haben --
wie Flächeninhalt zu tun haben --
11:53
well, we also provide a set of tools that the child
221
697175
5244
wir stellen auch einige Werkzeuge
zur Verfügung,
zur Verfügung,
11:58
is invited to experiment with in order to learn.
222
702419
2631
mit denen wir das Kind einladen
zu experimentieren und so zu lernen.
zu experimentieren und so zu lernen.
12:00
So if area is what interests us, then one thing
223
705050
3953
Wenn uns also nun der Flächeninhalt interessiert,
dann ist eine Möglichkeit,
dann ist eine Möglichkeit,
12:04
which is natural to do is to tile the area
224
709003
4138
die Fläche in gleichförmige Kästchen
aufzuteilen
aufzuteilen
12:09
of this particular shape and simply count
225
713141
3650
und dann zählt man einfach,
12:12
how many tiles it takes to cover it completely.
226
716791
3863
wie viele Kästchen man braucht,
um die Fläche komplett auszufüllen.
um die Fläche komplett auszufüllen.
12:16
And this little exercise here gives you a first
227
720654
2482
Und mit dieser kleinen Aufgabe bekommt man
12:19
good insight of the notion of area.
228
723136
3429
einen guten ersten Eindruck
von der Idee der Flächen.
von der Idee der Flächen.
12:22
Moving along, what about the area of this figure?
229
726565
2790
Weiter geht's, was ist
der Flächeninhalt dieser Figur?
der Flächeninhalt dieser Figur?
12:25
Well, if you try to tile it, it doesn't work too well, does it.
230
729355
4657
Wenn man jetzt versucht, sie in Kästchen
aufzuteilen, funktioniert das nicht so einfach.
aufzuteilen, funktioniert das nicht so einfach.
12:29
So instead, you can experiment
231
734012
2304
Stattdessen kann man mit diesen
12:32
with these different tools here by some process
232
736316
2680
verschiedenen Werkzeugen experimentieren
12:34
of guided trial and error,
233
738996
2039
und es durch Versuch und Irrtum herausfinden.
12:36
and at some point you will discover that one thing
234
741035
2838
Irgendwann erkennt man,
12:39
that you can do among several legitimate transformations
235
743873
3088
dass eine der vielen erlaubten
möglichen Veränderungen
möglichen Veränderungen
12:42
is the following one. You can cut the figure,
236
746961
2831
die folgende ist.
Man kann die Figur zerschneiden,
Man kann die Figur zerschneiden,
12:45
you can rearrange the parts, you can glue them
237
749792
3616
man kann Teile verschieben,
man kann sie zusammenkleben
man kann sie zusammenkleben
12:49
and then proceed to tile just like we did before.
238
753408
3117
und dann mit dem Aufteilen
in Kästchen fortfahren wie vorher.
in Kästchen fortfahren wie vorher.
12:52
(Applause)
239
756525
5275
(Applaus)
12:57
Now this particular transformation
240
761800
2723
Diese bestimme Veränderung
13:00
did not change the area of the original figure,
241
764523
3984
hat den Flächeninhalt
der ursprünglichen Figur nicht geändert,
der ursprünglichen Figur nicht geändert,
13:04
so a six-year-old who plays with this
242
768507
2187
also hat ein Sechsjähriger, der damit spielt,
13:06
has just discovered a clever algorithm
243
770694
2884
einen cleveren Algorithmus entdeckt,
13:09
to compute the area of any given parallelogram.
244
773578
4040
um die Fläche von irgendeinem
Parallelogramm zu berechnen.
Parallelogramm zu berechnen.
13:13
We don't replace teachers, by the way.
245
777618
1856
Wir wollen die Lehrer übrigens nicht ersetzen.
13:15
We believe that teachers should be empowered, not replaced.
246
779474
3129
Wir glauben, dass man die Lehrer ermutigen
und nicht ersetzen sollte.
und nicht ersetzen sollte.
13:18
Moving along, what about the area of a triangle?
247
782603
3295
Was ist nun mit der Fläche eines Dreiecks?
13:21
So after some guided trial and error,
248
785898
2795
Also, nach etwas unterstütztem
Versuch und Irrtum
Versuch und Irrtum
13:24
the child will discover, with or without help,
249
788693
3935
wird das Kind
mit oder ohne Hilfe entdecken,
mit oder ohne Hilfe entdecken,
13:28
that he or she can duplicate the original figure
250
792628
3858
dass es die ursprüngliche Figur
duplizieren kann,
duplizieren kann,
13:32
and then take the result, transpose it,
251
796486
3408
diese Figur bewegen
13:35
glue it to the original and then proceed [with] what we did before:
252
799894
3748
und an das Original kleben und
dann fortfahren wie bisher:
dann fortfahren wie bisher:
13:39
cut, rearrange, paste — oops— paste and glue,
253
803642
7728
schneiden, verschieben, anfügen --
uups -- anfügen und kleben
uups -- anfügen und kleben
13:47
and tile.
254
811370
1596
und in Kästchen aufteilen.
13:48
Now this transformation has doubled the area
255
812966
3827
Diese Veränderung hat nun
den doppelten Flächeninhalt
den doppelten Flächeninhalt
13:52
of the original figure, and therefore we have just learned
256
816793
3850
der Original-Figur und so
haben wir gerade gelernt,
haben wir gerade gelernt,
13:56
that the area of the triangle equals the area of this rectangle
257
820643
3766
dass die Fläche des Dreiecks gleich groß ist
wie die Fläche dieses Rechtecks
wie die Fläche dieses Rechtecks
14:00
divided by two.
258
824409
2454
geteilt durch zwei.
14:02
But we discovered it by self-exploration.
259
826863
3448
Aber wir haben es
durch Selbsterfahrung entdeckt.
durch Selbsterfahrung entdeckt.
14:06
So, in addition to learning some useful geometry,
260
830311
6080
Das Kind hat also nicht nur
ein wenig sinnvolle Geometrie gelernt,
ein wenig sinnvolle Geometrie gelernt,
14:12
the child has been exposed to some pretty sophisticated
261
836391
4387
sondern wurde auch mit
einigen ziemlich anspruchsvollen
einigen ziemlich anspruchsvollen
14:16
science strategies, like reduction,
262
840778
3027
wissenschaftlichen Strategien konfrontiert,
wie die Reduzierung
wie die Reduzierung
14:19
which is the art of
263
843805
2914
also die Kunst,
14:22
transforming a complex problem into a simple one,
264
846719
3586
eine komplizierte Aufgabe
in eine einfachere umzuwandeln,
in eine einfachere umzuwandeln,
14:26
or generalization, which is at the heart
265
850305
2369
oder die Generalisierung,
die im Zentrum aller
die im Zentrum aller
14:28
of any scientific discipline,
266
852674
2843
wissenschaftlichen Lehrfächer steht,
14:31
or the fact that some properties are invariant
267
855517
2590
oder die Tatsache,
dass manche Eigenschaften
dass manche Eigenschaften
14:34
under some transformations.
268
858107
3024
nach bestimmten Veränderungen
unverändert bleiben.
unverändert bleiben.
14:37
And all this is something that a very young child
269
861131
3285
Und all das kann ein kleines Kind
14:40
can pick up using such mobile apps.
270
864416
4309
mit einem solchen Mobile-App
selbständig lernen,
selbständig lernen,
14:44
So presently, we are doing the following:
271
868725
3094
im Moment tun wir also folgendes:
14:47
First of all, we are decomposing the K-12 math curriculum
272
871819
4309
Zunächst teilen wir den Lehrplan
14:52
into numerous such apps.
273
876128
2891
in viele dieser Apps auf.
14:54
And because we cannot do it on our own,
274
879019
2577
Und da wir das nicht allein machen können,
14:57
we've developed a very fancy authoring tool
275
881596
3094
haben wir ein schickes
Autorenwerkzeug entwickelt,
Autorenwerkzeug entwickelt,
15:00
that any author, any parent or actually anyone
276
884690
3275
das jeder Autor, also auch Eltern
oder eigentlich jeder,
oder eigentlich jeder,
15:03
who has an interest in math education,
277
887965
2353
der ein Interesse
an der Mathematikausbildung hat,
an der Mathematikausbildung hat,
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can use this authoring tool to develop similar apps
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nutzen kann, um ähnliche Apps auf Tablet-PCs
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on tablets without programming.
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893590
3405
zu entwickeln, ohne zu programmieren.
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And finally, we are putting together an adaptive ecosystem
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896995
3220
Und schließlich stellen wir
ein sich anpassendes Ökosystem zusammen,
ein sich anpassendes Ökosystem zusammen,
15:16
that will match different learners
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das verschiedenen Lernenden
15:18
with different apps according to their evolving learning style.
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5377
je nach ihrem sich entwickelnden Lernstil
verschiedene Apps zuordnet.
verschiedene Apps zuordnet.
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The driving force behind this project
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Die treibende Kraft hinter diesem Projekt
15:26
is my colleague Shmulik London,
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ist mein Kollege Shmulik London,
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and, you see, just like
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und, wie Sie sehen, genauso wie
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Salman did about 90 years ago,
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es Salman vor ungefähr 90 Jahren tat,
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the trick is to surround yourself with brilliant people,
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besteht der Trick darin, sich mit
hervorragenden Menschen zu umgeben,
hervorragenden Menschen zu umgeben,
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because at the end,
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denn am Ende
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it's all about people.
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geht es nur um Menschen.
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And a few years ago, I was walking in Tel Aviv
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Vor einigen Jahren,
als ich eine Rede in Tel Aviv hielt,
als ich eine Rede in Tel Aviv hielt,
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and I saw this graffiti on a wall,
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sah ich dieses Graffiti auf einer Wand,
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and I found it so compelling
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und ich fand es so bedeutend,
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that by now I preach it to my students,
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937275
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dass ich es jetzt meinen Studenten zeige,
15:55
and I'd like to try to preach it to you.
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und jetzt will ich es auch Ihnen zeigen.
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Now, I don't know how many people here are familiar
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Ich weiß nicht,
wie viele von Ihnen mit
wie viele von Ihnen mit
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with the term "mensch."
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dem jiddischen Ausdruck "mensch" vertraut sind.
16:01
It basically means to be human
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Er bedeutet im Grunde menschlich zu sein,
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and to do the right thing.
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und das Richtige zu tun.
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And with that, what this graffiti says is,
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Und so sagt dieses Graffiti:
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"High-tech schmigh-tech.
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2086
"High-tech schmigh-tech.
16:10
The most important thing is to be a mensch." (Laughter)
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Das Wichtigste ist,
Mensch zu sein." (Gelächter)
Mensch zu sein." (Gelächter)
16:12
Thank you. (Applause)
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956873
3395
Vielen Dank. (Applaus)
16:16
(Applause)
303
960268
4783
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Shimon Schocken - Computer Scientist, EducatorShimon Schocken is a computer science professor and dedicated educator.
Why you should listen
Shimon Schocken is a former dean at Interdisciplinary Center (IDC) Herzliya, a new Israeli private university which he helped found in 1995. He's also taught at NYU, Harvard and Stanford. Together with Noam Nisan he developed a freely available, open-source, self-paced program for learning applied computer science: The Elements of Computing Systems. Offered in 2005, this led to one of the first successful open online courses. Now, courses based on the approach are offered by traditional universities as well as in crowd-sourced settings, and have been taken freely by thousands of self-learners over the web. Registration, lecture and project schedules are managed by volunteer course coordinators, and student questions are answered by the course alumni community.
His current project focuses on developing instructional materials for early-age math education, which he thinks can be transformed using low-cost tablet computers. He uses his other life passion, mountain biking, to teach adolescent boys in Israelʼs juvenile detention centers valuable life lessons through challenging bike rides in remote locations. He was co-organizer and program chair of TEDxTelAviv 2010.
Shimon Schocken | Speaker | TED.com