ABOUT THE SPEAKER
Sugata Mitra - Education researcher
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another.

Why you should listen

In 1999, Sugata Mitra and his colleagues dug a hole in a wall bordering an urban slum in New Delhi, installed an Internet-connected PC and left it there, with a hidden camera filming the area. What they saw: kids from the slum playing with the computer and, in the process, learning how to use it -- then teaching each other. These famed “Hole in the Wall” experiments demonstrated that, in the absence of supervision and formal teaching, children can teach themselves and each other -- if they’re motivated by curiosity. Mitra, now a professor of educational technology at Newcastle University, called it "minimally invasive education."

Mitra thinks self-organized learning will shape the future of education. At TED2013, he made a bold TED Prize wish: Help me build a School in the Cloud where children can explore and learn on their own -- and teach one another -- using resouces from the worldwide cloud.

The School in the Cloud now includes seven physical locations -- five in India and two in the UK. At the same time, the School in the Cloud online platform lets students participate anywhere, with partner learning labs and programs in countries like Colombia, Pakistan and Greece. In 2016, Mitra held the first School in the Cloud conference in India. He shared that more than 16,000 SOLE sessions had taken place so far, with kids all around the world dipping their toes in this new education model.

More profile about the speaker
Sugata Mitra | Speaker | TED.com
TED2013

Sugata Mitra: Build a School in the Cloud

Sugata Mitra: Eine Schule in der Cloud

Filmed:
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Auf der Bühne bei TED2013 trägt Sugata Mitra seinen kühnen "TED Prize"-Wunsch vor: Helfen Sie mir, eine Schule in der Cloud zu konzipieren, ein Lernlabor in Indien, in dem Kinder auf Entdeckungsreise gehen und voneinander lernen können – mit Hilfsmitteln und Mentoren aus der Cloud. Hören Sie sich seine inspirierende Vision für Selbstorganisierte Lernumgebungen (SOLE) an. Mehr Informationen finden Sie auf tedprize.org.
- Education researcher
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:17
What is going to be the futureZukunft of learningLernen?
0
1274
5416
Wie sieht die Zukunft des Lernens aus?
00:22
I do have a planplanen,
1
6690
2280
Ich habe einen Plan,
00:24
but in orderAuftrag for me to tell you what that planplanen is,
2
8970
3080
aber damit ich Ihnen den Plan erläutern kann,
00:27
I need to tell you a little storyGeschichte,
3
12050
2970
muss ich Ihnen eine kleine Geschichte erzählen,
00:30
whichwelche kindArt of setssetzt the stageStufe.
4
15020
2846
die den Hintergrund erklärt.
00:33
I triedversucht to look at
5
17866
1787
Ich wollte wissen,
00:35
where did the kindArt of learningLernen we do in schoolsSchulen,
6
19653
3407
woher die Art des Lernens rührt,
00:38
where did it come from?
7
23060
2270
die wir heute in der Schule vorfinden.
00:41
And you can look farweit back into the pastVergangenheit,
8
25330
2432
Und man kann weit in die Vergangenheit schauen,
00:43
but if you look at present-dayheutige Tag schoolingSchulung the way it is,
9
27762
3813
aber wenn man sich die derzeitige
Schulausbildung ansieht,
00:47
it's quiteganz easyeinfach to figureZahl out where it camekam from.
10
31575
3702
kann man relativ leicht
erkennen, woher sie kommt.
00:51
It camekam from about 300 yearsJahre agovor,
11
35277
3948
Sie entstand vor etwa 300 Jahren
00:55
and it camekam from the last
12
39225
2217
und stammt aus dem letzten
00:57
and the biggestgrößte of the empiresImperien on this planetPlanet. ["The BritishBritische EmpireEmpire"]
13
41442
2968
und größten Imperium dieses Planten.
["Das Britische Empire"]
01:00
ImagineStellen Sie sich vor tryingversuchen to runLauf the showShow,
14
44410
2345
Stellen Sie sich vor,
Sie wollen den Laden schmeißen,
01:02
tryingversuchen to runLauf the entireganz planetPlanet,
15
46755
2408
Sie wollen den gesamten Planeten regieren –
01:05
withoutohne computersComputer, withoutohne telephonesTelefone,
16
49163
3824
ohne Computer, ohne Telefone,
01:08
with dataDaten handwrittenhandgeschrieben on piecesStücke of paperPapier-,
17
52987
4132
mit handgeschriebenen Daten auf Papier
01:13
and travelingReisen by shipsSchiffe.
18
57119
3550
und dem Schiff als Transportmittel.
01:16
But the VictoriansViktorianer actuallytatsächlich did it.
19
60669
2154
Aber die Viktorianer konnten es.
01:18
What they did was amazingtolle.
20
62823
3168
Sie schafften Erstaunliches.
01:21
They createderstellt a globalglobal computerComputer
21
65991
3312
Sie erschufen einen globalen Computer
01:25
madegemacht up of people.
22
69303
3056
aus Menschen.
01:28
It's still with us todayheute.
23
72359
1793
Und er existiert bis heute.
01:30
It's callednamens the bureaucraticbürokratische administrativeadministrativ machineMaschine.
24
74152
5979
Er heißt bürokratischer Verwaltungsapparat.
01:36
In orderAuftrag to have that machineMaschine runningLaufen,
25
80131
3327
Um den Apparat zum Laufen zu bringen,
01:39
you need lots and lots of people.
26
83458
3201
braucht man viele, viele Menschen.
01:42
They madegemacht anotherein anderer machineMaschine to produceproduzieren those people:
27
86659
4359
Sie erschufen einen weiteren Apparat,
um diese Menschen zu produzieren:
01:46
the schoolSchule.
28
91018
2896
die Schule.
01:49
The schoolsSchulen would produceproduzieren the people
29
93914
2777
Die Schulen sollten die Menschen produzieren,
01:52
who would then becomewerden partsTeile of the
30
96691
3849
die dann Teil des bürokratischen
Verwaltungsapparats
01:56
bureaucraticbürokratische administrativeadministrativ machineMaschine.
31
100540
3385
werden sollten.
01:59
They mustsollen be identicalidentisch to eachjede einzelne other.
32
103925
4390
Sie müssen identisch sein.
02:04
They mustsollen know threedrei things:
33
108315
2157
Sie müssen drei Dinge können:
02:06
They mustsollen have good handwritingHandschrift, because the dataDaten is handwrittenhandgeschrieben;
34
110472
3040
Sie müssen eine gute Handschrift haben,
denn es sind handschriftliche Daten;
02:09
they mustsollen be ablefähig to readlesen;
35
113512
2155
sie müssen lesen können;
02:11
and they mustsollen be ablefähig to do multiplicationMultiplikation,
36
115667
2279
und sie müssen Multiplikation,
02:13
divisionAufteilung, additionZusatz and subtractionSubtraktion in theirihr headKopf.
37
117946
3663
Division, Addition und Subtraktion
im Kopf beherrschen.
02:17
They mustsollen be so identicalidentisch that you could pickwähle one up from NewNeu ZealandZealand
38
121609
3527
Sie müssen so identisch sein, dass man
einen aus Neuseeland nehmen
02:21
and shipSchiff them to CanadaKanada
39
125136
2335
und nach Kanada schicken könnte
02:23
and he would be instantlysofort functionalfunktionell.
40
127471
4081
und er würde sofort funktionieren.
02:27
The VictoriansViktorianer were great engineersIngenieure.
41
131552
2869
Die Viktorianer waren großartige Ingenieure.
02:30
They engineeredentwickelt a systemSystem that was so robustrobust
42
134421
3489
Sie bauten ein System, das so robust war,
02:33
that it's still with us todayheute,
43
137910
2455
dass es heute noch existiert
02:36
continuouslyständig producingproduzierend identicalidentisch people
44
140365
3976
und immer noch identische Menschen
für einen Apparat produziert,
02:40
for a machineMaschine that no longerlänger existsexistiert.
45
144341
4816
den es nicht mehr gibt.
02:45
The empireReich is goneWeg,
46
149157
2928
Das Empire ist Geschichte.
02:47
so what are we doing with that designEntwurf
47
152085
2904
Was machen wir also mit diesem Design,
02:50
that producesproduziert these identicalidentisch people,
48
154989
2369
das diese identischen Menschen produziert,
02:53
and what are we going to do nextNächster
49
157358
2903
und was machen wir als Nächstes,
02:56
if we ever are going to do anything elsesonst with it?
50
160261
3920
wenn wir überhaupt jemals
etwas anderes damit machen?
03:00
["SchoolsSchulen as we know them are obsoleteobsolet"]
51
164181
1690
["Schulen, wie wir sie kennen, sind überholt"]
03:01
So that's a prettyziemlich strongstark commentKommentar there.
52
165871
1892
Das ist ein ziemlich heftiger Kommentar.
03:03
I said schoolsSchulen as we know them now, they're obsoleteobsolet.
53
167763
3794
Ich sagte: Schulen, wie wir sie
heute kennen, sind überholt.
03:07
I'm not sayingSprichwort they're brokengebrochen.
54
171557
1734
Ich sage nicht, dass sie kaputt sind.
03:09
It's quiteganz fashionablemodische to say that the educationBildung system'sdes Systems brokengebrochen.
55
173291
2997
Es ist ziemlich modern, das Bildungssystem
als kaputt zu bezeichnen.
03:12
It's not brokengebrochen. It's wonderfullywunderbar constructedgebaut.
56
176288
3651
Es ist nicht kaputt. Es ist
eine wunderbare Konstruktion.
03:15
It's just that we don't need it anymorenicht mehr. It's outdatedveraltete.
57
179939
6226
Wir brauchen es nur nicht mehr.
Es ist veraltet.
03:22
What are the kindArt of jobsArbeitsplätze that we have todayheute?
58
186165
2407
Welche Berufe üben wir heute aus?
03:24
Well, the clerksSachbearbeiter are the computersComputer.
59
188572
2134
Nun, die Beamten sind die Computer.
03:26
They're there in thousandsTausende in everyjeden officeBüro.
60
190706
2531
Es gibt Tausende in jedem Büro.
03:29
And you have people who guideführen those computersComputer
61
193237
3205
Und es gibt Menschen,
die diese Computer bedienen,
03:32
to do theirihr clericalklerikale jobsArbeitsplätze.
62
196442
2477
um ihre Beamtentätigkeit auszuüben.
03:34
Those people don't need to be ablefähig to writeschreiben beautifullyschön by handHand.
63
198919
3264
Diese Menschen müssen keine
schöne Handschrift mehr haben.
03:38
They don't need to be ablefähig to multiplymultiplizieren numbersNummern in theirihr headsKöpfe.
64
202183
3032
Sie müssen keine Zahlen
mehr im Kopf multiplizieren.
03:41
They do need to be ablefähig to readlesen.
65
205215
2272
Sie müssen wohl lesen können.
03:43
In factTatsache, they need to be ablefähig to readlesen discerninglykritisch.
66
207487
4150
Sie müssen sogar kritisch lesen können.
03:47
Well, that's todayheute, but we don't even know
67
211637
3107
So sieht es heute aus, aber
wir wissen noch nicht einmal,
03:50
what the jobsArbeitsplätze of the futureZukunft are going to look like.
68
214744
2559
wie die Berufe der Zukunft aussehen werden.
03:53
We know that people will work from whereverwo auch immer they want,
69
217303
2644
Wir wissen, dass Menschen von überall
werden arbeiten können,
03:55
wheneverwann immer they want, in whateverwas auch immer way they want.
70
219947
3198
wann sie wollen, was sie wollen.
03:59
How is present-dayheutige Tag schoolingSchulung going to preparevorbereiten them
71
223145
4188
Wie bereitet die heutige Schulausbildung sie
04:03
for that worldWelt?
72
227333
2543
auf diese Welt vor?
04:05
Well, I bumpedstieß into this wholeganze thing completelyvollständig by accidentUnfall.
73
229876
5048
Ich bin völlig zufällig auf diese Sache gestoßen.
04:10
I used to teachlehren people how to writeschreiben computerComputer programsProgramme
74
234924
2632
Vor 14 Jahren unterrichtete ich
04:13
in NewNeu DelhiDelhi, 14 yearsJahre agovor.
75
237556
2464
Computerprogrammierung in Neu-Delhi.
04:15
And right nextNächster to where I used to work, there was a slumSlum.
76
240020
3757
In unmittelbarer Nachbarschaft
meiner Arbeit war ein Slum.
04:19
And I used to think, how on EarthErde are those kidsKinder
77
243777
2587
Ich fragte mich immer, wie diese Kinder wohl
04:22
ever going to learnlernen to writeschreiben computerComputer programsProgramme?
78
246364
2520
jemals lernen könnten
Computerprogramme zu schreiben?
04:24
Or should they not?
79
248884
3080
Oder sollten sie das etwa nicht?
04:27
At the samegleich time, we alsoebenfalls had lots of parentsEltern,
80
251964
2617
Gleichzeitig traf ich auch viele Eltern,
04:30
richReich people, who had computersComputer,
81
254581
2431
reiche Leute, die Computer besaßen
04:32
and who used to tell me, "You know, my sonSohn,
82
257012
3131
und mir immer sagten:
"Wissen Sie, mein Sohn,
04:36
I think he's giftedbegabt,
83
260143
2189
ich glaube, er ist hochbegabt,
04:38
because he does wonderfulwunderbar things with computersComputer.
84
262332
2874
denn er macht wunderbare Sachen mit Computern.
04:41
And my daughterTochter -- oh, surelysicherlich she is extra-intelligentbesonders intelligente."
85
265206
3976
Und meine Tochter – oh, sie ist
ganz sicher besonders intelligent."
04:45
And so on. So I suddenlyplötzlich figuredabgebildet that,
86
269182
2108
Und so weiter. Ich fragte mich plötzlich,
04:47
how come all the richReich people are havingmit
87
271290
1796
warum alle reichen Leute
04:48
these extraordinarilyaußerordentlich giftedbegabt childrenKinder?
88
273086
2141
diese außergewöhnlich begabten Kinder haben?
04:51
(LaughterLachen)
89
275227
1915
(Lachen)
04:53
What did the poorArm do wrongfalsch?
90
277142
2824
Was machten die Armen falsch?
04:55
I madegemacht a holeLoch in the boundaryGrenze wallMauer
91
279966
3003
Ich machte ein Loch in die Begrenzungsmauer
04:58
of the slumSlum nextNächster to my officeBüro,
92
282969
2032
zu dem Slum neben meinem Büro
05:00
and stuckfest a computerComputer insideinnen it just to see what would happengeschehen
93
285001
2744
und steckte einen Computer hinein,
nur um zu sehen, was passiert,
05:03
if I gavegab a computerComputer to childrenKinder who never would have one,
94
287745
2984
wenn ich Kindern einen Computer gäbe,
die niemals einen haben würden,
05:06
didn't know any EnglishEnglisch, didn't know what the InternetInternet was.
95
290729
3336
die kein Englisch können, die nicht
wissen, was das Internet ist.
05:09
The childrenKinder camekam runningLaufen in.
96
294065
952
Die Kinder kamen angerannt.
05:10
It was threedrei feetFüße off the groundBoden, and they said, "What is this?"
97
295017
2170
Er befand sich etwa in einem Meter Höhe
und sie sagten: "Was ist das?"
05:13
And I said, "Yeah, it's, I don't know."
98
297187
2984
Ich sagte: "Ja, das ist ..., ich weiß nicht."
05:16
(LaughterLachen)
99
300171
2216
(Lachen)
05:18
They said, "Why have you put it there?"
100
302387
2556
Sie sagten: "Warum hast du es da hingestellt?"
05:20
I said, "Just like that."
101
304943
1215
Ich sagte: "Einfach so."
05:22
And they said, "Can we touchberühren it?"I said, "If you wishWunsch to."
102
306158
3009
Und sie sagten: "Dürfen wir es anfassen?"
Ich sagte: "Wenn ihr wollt."
05:25
And I wentging away.
103
309167
2377
Und ich ging weg.
05:27
About eightacht hoursStd. laterspäter,
104
311544
1744
Etwa acht Stunden später
05:29
we foundgefunden them browsingSurfen and teachingLehren eachjede einzelne other how to browseDurchsuchen.
105
313288
2955
sah ich wie sie das Netz durchstöberten
und sich einander zeigten, wie das geht.
05:32
So I said, "Well that's impossibleunmöglich, because --
106
316243
2497
Ich sagte: "Das ist unmöglich, weil ...
05:34
How is it possiblemöglich? They don't know anything."
107
318740
3541
Wie kann das sein? Sie wissen gar nichts."
05:38
My colleaguesKollegen said, "No, it's a simpleeinfach solutionLösung.
108
322281
2864
Meine Kollegen sagten: "Nein,
da gibt es eine einfache Lösung.
05:41
One of your studentsStudenten mustsollen have been passingVorbeigehen by,
109
325145
2823
Einer unserer Studenten
muss vorbeigekommen sein
05:43
showedzeigte them how to use the mouseMaus."
110
327968
2095
und ihnen gezeigt haben,
wie man die Maus benutzt."
05:45
So I said, "Yeah, that's possiblemöglich."
111
330063
1523
Ich sagte also: "Ja, das kann sein."
05:47
So I repeatedwiederholt the experimentExperiment. I wentging 300 milesMeilen out of DelhiDelhi
112
331586
3059
Ich wiederholte das Experiment. Ich fuhr
fast 500 Kilometer außerhalb Delhis
05:50
into a really remoteentfernt villageDorf
113
334645
1991
in ein sehr entlegenes Dorf,
05:52
where the chancesChancen of a passingVorbeigehen softwareSoftware developmentEntwicklung engineerIngenieur
114
336636
3792
wo die Möglichkeit, dass ein
Softwareentwickler vorbeikommt,
05:56
was very little. (LaughterLachen)
115
340428
4416
sehr klein war.
(Lachen)
06:00
I repeatedwiederholt the experimentExperiment there.
116
344844
2663
Ich wiederholte dort das Experiment.
06:03
There was no placeOrt to staybleibe, so I stuckfest my computerComputer in,
117
347507
2287
Es gab kein Hotel, also
platzierte ich meinen Computer
06:05
I wentging away, camekam back after a couplePaar of monthsMonate,
118
349794
2200
und ging weg, kam nach
ein paar Monaten zurück,
06:07
foundgefunden kidsKinder playingspielen gamesSpiele on it.
119
351994
1695
sah, wie Kinder Spiele darauf spielten.
06:09
When they saw me, they said,
120
353689
951
Als sie mich sahen, sagten sie:
06:10
"We want a fasterschneller processorProzessor and a better mouseMaus."
121
354640
2482
"Wir wollen einen schnelleren Prozessor
und eine bessere Maus."
06:13
(LaughterLachen)
122
357122
4294
(Lachen)
06:17
So I said, "How on EarthErde do you know all this?"
123
361416
3409
Ich sagte also: "Woher wisst ihr das alles?"
06:20
And they said something very interestinginteressant to me.
124
364825
2455
Sie sagten etwas sehr Interessantes zu mir.
06:23
In an irritatedirritiert voiceStimme, they said,
125
367280
1665
Sie antworteten ziemlich genervt:
06:24
"You've givengegeben us a machineMaschine that worksWerke only in EnglishEnglisch,
126
368945
2553
"Du hast uns einen Apparat gegeben,
der nur auf Englisch arbeitet.
06:27
so we had to teachlehren ourselvesuns selbst EnglishEnglisch in orderAuftrag to use it." (LaughterLachen)
127
371498
6085
Also haben wir uns selbst Englisch beigebracht,
damit wir ihn nutzen können." (Lachen)
06:33
That's the first time, as a teacherLehrer,
128
377583
1977
Da hörte ich als Lehrer zum ersten Mal
06:35
that I had heardgehört the wordWort "teachlehren ourselvesuns selbst" said so casuallybeiläufig.
129
379560
5091
den Ausdruck "uns selbst etwas beibringen"
so beiläufig geäußert.
06:40
Here'sHier ist a shortkurz glimpseBlick from those yearsJahre.
130
384651
3602
Hier ist ein kurzer Blick auf diese Zeit.
06:44
That's the first day at the HoleLoch in the WallWand.
131
388253
2647
Das ist der erste Tag des Lochs in der Wand.
06:46
On your right is an eight-year-oldacht-jährige.
132
390900
2238
Rechts ist ein Achtjähriger.
06:49
To his left is his studentSchüler. She's sixsechs.
133
393138
5720
Links davon ist seine Schülerin. Sie ist sechs.
06:54
And he's teachingLehren her how to browseDurchsuchen.
134
398858
3597
Und er zeigt ihr, wie man surft.
06:58
Then ontoauf zu other partsTeile of the countryLand,
135
402455
3286
Dann wiederholte ich das
immer und immer wieder
07:01
I repeatedwiederholt this over and over again,
136
405741
2283
in anderen Teilen des Landes
07:03
gettingbekommen exactlygenau the samegleich resultsErgebnisse that we were.
137
408024
3445
und bekam genau die gleichen Ergebnisse.
07:07
["HoleLoch in the wallMauer filmFilm - 1999"]
138
411469
3927
["Loch in der Wand, Film, 1999"]
07:11
An eight-year-oldacht-jährige tellingErzählen his elderältere sisterSchwester what to do.
139
415396
4265
Ein Achtjähriger zeigt seiner älteren
Schwester, was sie tun soll.
07:20
And finallyendlich a girlMädchen explainingErklären in MarathiMarathi what it is,
140
424460
5557
Und am Ende ein Mädchen,
das in Marathi erklärt, was es ist,
07:25
and said, "There's a processorProzessor insideinnen."
141
430017
4249
und sie sagt: "Da ist ein Prozessor drin."
07:30
So I startedhat angefangen publishingVeröffentlichung.
142
434266
2493
Die Ergebnisse habe ich dann veröffentlicht.
07:32
I publishedveröffentlicht everywhereüberall. I wroteschrieb down and measuredgemessen everything,
143
436759
2555
Ich habe sie überall veröffentlicht.
Ich schrieb sie auf und sammelte alle Daten
07:35
and I said, in nineneun monthsMonate, a groupGruppe of childrenKinder
144
439314
2202
und ich sagte, in neun Monaten
könne eine Gruppe Kinder,
07:37
left aloneallein with a computerComputer in any languageSprache
145
441516
2698
sich selbst überlassen mit einem Computer
in jeder beliebigen Sprache,
07:40
will reacherreichen the samegleich standardStandard as an officeBüro secretarySekretariat in the WestWesten.
146
444214
4515
den gleichen Wissensstand erreichen
wie eine Büroangestellte im Westen.
07:44
I'd seengesehen it happengeschehen over and over and over again.
147
448729
4760
Ich habe das immer und immer wieder beobachtet.
07:49
But I was curiousneugierig to know, what elsesonst would they do
148
453489
2732
Aber ich wollte auch wissen, was sie
sonst noch schaffen könnten,
07:52
if they could do this much?
149
456221
2240
wenn sie schon so viel schaffen können?
07:54
I startedhat angefangen experimentingexperimentieren with other subjectsFächer,
150
458461
2528
Ich begann, mit anderen Themen zu experimentieren,
07:56
amongunter them, for exampleBeispiel, pronunciationAussprache von.
151
460989
2968
darunter beispielsweise auch die Aussprache.
07:59
There's one communityGemeinschaft of childrenKinder in southernSüd- IndiaIndien
152
463957
2448
Es gibt eine Gruppe von Kindern in Süd-Indien,
08:02
whosederen EnglishEnglisch pronunciationAussprache von is really badschlecht,
153
466405
2768
deren englische Aussprache wirklich schlecht ist
08:05
and they needederforderlich good pronunciationAussprache von because that would improveverbessern theirihr jobsArbeitsplätze.
154
469173
3520
und die eine gute Aussprache brauchen, denn
das könnte ihre Jobaussichten verbessern.
08:08
I gavegab them a speech-to-textSprache zu text engineMotor in a computerComputer,
155
472693
4078
Ich gab ihnen einen Computer mit
einem Sprache-zu-Text-Programm
08:12
and I said, "Keep talkingim Gespräch into it untilbis it typesTypen what you say."
156
476771
3274
und sagte: "Redet so lange da rein,
bis es schreibt, was ihr sagt."
08:15
(LaughterLachen)
157
480045
4632
(Lachen)
08:20
They did that, and watch a little bitBit of this.
158
484677
5184
Das taten sie und sehen Sie
ein bisschen dabei zu.
08:25
ComputerComputer: NiceSchön to meetTreffen you.ChildKind: NiceSchön to meetTreffen you.
159
489861
5512
Computer: Schön, dich kennenzulernen.
Kind: Schön, dich kennenzulernen.
08:31
SugataSugata MitraMitra: The reasonGrund I endedendete with the faceGesicht
160
495373
2271
Sugata Mitra: Ich zeige am Schluss das Gesicht
08:33
of this youngjung ladyDame over there is because I suspectvermuten manyviele of you know her.
161
497644
3817
dieser jungen Frau hier, weil ich vermute,
dass viele von Ihnen sie kennen.
08:37
She has now joinedbeigetreten a call centerCenter in HyderabadHyderabad
162
501461
3496
Sie arbeitet jetzt in einem Call Center in Hyderabad
08:40
and maykann have torturedgefoltert you about your creditKredit cardKarte billsRechnungen
163
504957
4722
und hat Sie vielleicht wegen
Ihrer Kreditkartenabrechnung
08:45
in a very clearklar EnglishEnglisch accentAkzent.
164
509679
4773
mit einem sehr klaren englischen Akzent belästigt.
08:50
So then people said, well, how farweit will it go?
165
514452
4377
Die Leute sagten: "Okay, wie weit geht das?"
08:54
Where does it stop?
166
518829
1570
Wo sind die Grenzen?
08:56
I decidedbeschlossen I would destroyzerstören my ownbesitzen argumentStreit
167
520399
3363
Ich beschloss, mein eigenes Argument zu zerstören,
08:59
by creatingErstellen an absurdabsurd propositionAussage.
168
523762
2504
indem ich eine absurde Aussage machte.
09:02
I madegemacht a hypothesisHypothese, a ridiculouslächerlich hypothesisHypothese.
169
526266
3888
Ich stellte eine irre Hypothese auf.
09:06
TamilTamil is a southSüd IndianIndian languageSprache, and I said,
170
530154
1804
Tamil ist eine südindische Sprache
und ich sagte:
09:07
can Tamil-speakingTamil-sprechende childrenKinder in a southSüd IndianIndian villageDorf
171
531958
2645
"Können Tamil-sprechende Kinder
eines südindischen Dorfes
09:10
learnlernen the biotechnologyBiotechnologie of DNADNA replicationReplikation in EnglishEnglisch
172
534603
3505
die Biotechnologie der DNA-Replikation in Englisch
09:14
from a streetsideStreetside computerComputer?
173
538108
2247
von einem Computer am Straßenrand lernen?"
09:16
And I said, I'll measuremessen them. They'llSie werden get a zeroNull.
174
540355
2185
Ich sagte: "Ich werde sie testen.
Sie werden null Punkte erreichen.
09:18
I'll spendverbringen a couplePaar of monthsMonate, I'll leaveverlassen it for a couplePaar of monthsMonate,
175
542540
3054
Ich werden ihnen ein paar Monate Zeit geben,
ich werde ein paar Monate abwarten,
09:21
I'll go back, they'llsie werden get anotherein anderer zeroNull.
176
545594
2304
dann werde ich zurückkommen und
sie werden wieder null Punkte erreichen.
09:23
I'll go back to the labLabor and say, we need teachersLehrer.
177
547898
4356
Ich werde zurück in mein Labor gehen
und sagen, dass wir Lehrer brauchen."
09:28
I foundgefunden a villageDorf. It was callednamens KallikuppamKallikuppam in southernSüd- IndiaIndien.
178
552254
4063
Ich fand ein Dorf. Es heißt Kallikuppam in Süd-Indien.
09:32
I put in HoleLoch in the WallWand computersComputer there,
179
556317
2677
Ich stellte einen "Loch in der Wand"-Computer dort auf,
09:34
downloadedheruntergeladen all kindsArten of stuffSachen from the InternetInternet about DNADNA replicationReplikation,
180
558994
3687
lud alles mögliche über DNA-Replikation
aus dem Internet herunter,
09:38
mostdie meisten of whichwelche I didn't understandverstehen.
181
562681
3305
wovon ich das meiste auch nicht verstand.
09:41
The childrenKinder camekam rushingrauschend, said, "What's all this?"
182
565986
2977
Die Kinder kamen angerannt,
fragten: "Was ist das alles?"
09:44
So I said, "It's very topicalaktuell, very importantwichtig. But it's all in EnglishEnglisch."
183
568963
5008
Ich antwortete: "Das ist sehr spezifisch,
sehr wichtig. Aber es ist alles auf Englisch."
09:49
So they said, "How can we understandverstehen sucheine solche biggroß EnglishEnglisch wordsWörter
184
573971
3354
Sie fragten: "Wie können wir solche
langen englischen Wörter verstehen
09:53
and diagramsDiagramme and chemistryChemie?"
185
577325
2078
und Diagramme und Chemie?"
09:55
So by now, I had developedentwickelt a newneu pedagogicalpädagogische methodMethode,
186
579403
2824
Bis dahin hatte ich eine neue
pädagogische Methode entwickelt,
09:58
so I appliedangewendet that. I said, "I haven'thabe nicht the foggiestleiseste ideaIdee."
187
582227
2884
die ich anwendete. Ich sagte:
"Ich habe nicht die geringste Ahnung."
10:01
(LaughterLachen)
188
585111
3195
(Lachen)
10:04
"And anywaysowieso, I am going away."
189
588306
2950
"Und außerdem muss ich jetzt weg."
10:07
(LaughterLachen)
190
591256
4368
(Lachen)
10:11
So I left them for a couplePaar of monthsMonate.
191
595624
3589
Ich ließ sie ein paar Monate allein.
10:15
They'dSie würden got a zeroNull. I gavegab them a testTest.
192
599213
2635
Sie erreichten null Punkte, ich hatte sie getestet.
10:17
I camekam back after two monthsMonate
193
601848
924
Nach zwei Monaten kam ich zurück
10:18
and the childrenKinder troopedmarschierten in and said, "We'veWir haben understoodverstanden nothing."
194
602772
3660
und die Kinder marschierten auf und sagten:
"Wir haben nichts verstanden."
10:22
So I said, "Well, what did I expecterwarten von?"
195
606432
2075
Ich fragte mich: "Was hatte ich eigentlich erwartet?"
10:24
So I said, "Okay, but how long did it take you
196
608507
4085
Also sagte ich: "Okay, aber
wie lange habt ihr gebraucht,
10:28
before you decidedbeschlossen that you can't understandverstehen anything?"
197
612592
2761
bis ihr entschieden habt,
dass ihr nichts versteht?"
10:31
So they said, "We haven'thabe nicht givengegeben up.
198
615353
1948
Sie sagten: "Wir haben nicht aufgegeben.
10:33
We look at it everyjeden singleSingle day."
199
617301
1976
Wir schauen es uns jeden einzelnen Tag an."
10:35
So I said, "What? You don't understandverstehen these screensBildschirme
200
619277
2465
Ich antwortete: "Was? Ihr versteht
nichts auf dem Bildschirm
10:37
and you keep staringstarrend at it for two monthsMonate? What for?"
201
621742
2704
und starrt seit zwei Monaten
unablässig drauf? Wozu?"
10:40
So a little girlMädchen who you see just now,
202
624446
2513
Ein kleines Mädchen, das Sie jetzt sehen,
10:42
she raisedangehoben her handHand, and she sayssagt to me in brokengebrochen TamilTamil and EnglishEnglisch,
203
626959
2732
hob ihre Hand und sagte zu mir in
gebrochenem Tamil und Englisch:
10:45
she said, "Well, apartein Teil from the factTatsache that
204
629691
2197
"Nun, abgesehen von der Tatsache,
10:47
improperunsachgemäße replicationReplikation of the DNADNA moleculeMolekül causesUrsachen diseaseKrankheit,
205
631888
3151
dass die ungenaue Replikation von
DNA-Molekülen Krankheiten verursacht,
10:50
we haven'thabe nicht understoodverstanden anything elsesonst."
206
635039
2521
haben wir nichts verstanden."
10:53
(LaughterLachen) (ApplauseApplaus)
207
637560
5712
(Lachen) (Applaus)
10:59
So I testedgeprüft them.
208
643272
4120
Ich habe sie dann getestet.
11:03
I got an educationalBildungs impossibilityUnmöglichkeit, zeroNull to 30 percentProzent
209
647392
3272
Und ich erhielt ein unmögliches Ergebnis,
von null auf 30 Prozent
11:06
in two monthsMonate in the tropicaltropisch heatHitze
210
650664
2304
in zwei Monaten in tropischer Hitze
11:08
with a computerComputer underunter the treeBaum in a languageSprache they didn't know
211
652968
3440
mit einem Computer unter einem Baum
in einer Sprache, die sie nicht verstanden,
11:12
doing something that's a decadeDekade aheadvoraus of theirihr time.
212
656408
3072
arbeiteten sie an etwas, das
zehn Jahre ihrer Zeit voraus ist.
11:15
AbsurdAbsurd. But I had to followFolgen the VictorianViktorianischen normNorm.
213
659480
5377
Absurd. Aber ich musste
der viktorianischen Norm folgen.
11:20
ThirtyDreißig percentProzent is a failScheitern.
214
664857
3400
30 Prozent bedeutet durchgefallen.
11:24
How do I get them to passbestehen? I have to get them 20 more marksMarken.
215
668257
2936
Wie kann ich ihnen helfen, zu bestehen?
Ich muss ihnen 20 Prozent mehr verschaffen.
11:27
I couldn'tkonnte nicht find a teacherLehrer. What I did find was a friendFreund that they had,
216
671193
4837
Ich konnte keinen Lehrer auftreiben.
Aber ich fand eine Freundin der Kinder,
11:31
a 22-year-old-Jahr alt girlMädchen who was an accountantBuchhalter
217
676030
2386
ein 22 Jahre altes Mädchen,
das als Buchhalterin arbeitete
11:34
and she playedgespielt with them all the time.
218
678416
2448
und oft mit ihnen spielte.
11:36
So I askedaufgefordert this girlMädchen, "Can you help them?"
219
680864
2121
Ich fragte dieses Mädchen:
"Kannst du ihnen helfen?"
11:38
So she sayssagt, "AbsolutelyAbsolut not.
220
682985
2271
Und sie antworten: "Auf keinen Fall.
11:41
I didn't have scienceWissenschaft in schoolSchule. I have no ideaIdee
221
685256
3077
Ich hatte in der Schule keinen Biologieunterricht.
Ich habe keine Ahnung,
11:44
what they're doing underunter that treeBaum all day long. I can't help you."
222
688333
4529
was sie unter diesem Baum da den ganzen Tag
machen. Ich kann Ihnen nicht helfen."
11:48
I said, "I'll tell you what. Use the methodMethode of the grandmotherOma."
223
692862
4531
Ich sagte: "Ich sage dir was.
Setze die Großmutter-Methode ein."
11:53
So she sayssagt, "What's that?"
224
697393
1330
Und sie sagt: "Was ist das?"
11:54
I said, "StandStand behindhinter them.
225
698723
1387
Ich sagte: "Stell dich hinter sie.
11:56
WheneverImmer dann, wenn they do anything, you just say,
226
700110
1606
Sobald sie etwas tun, sag einfach:
11:57
'Well, wowBeeindruckend, I mean, how did you do that?
227
701732
2781
'Hm, wow, wie habt ihr das nur gemacht?
12:00
What's the nextNächster pageSeite? GoshOje, when I was your ageAlter, I could have never doneerledigt that.'
228
704529
3096
Was steht auf der nächsten Seite? Als ich
in eurem Alter war, hätte ich das nie geschafft.'
12:03
You know what granniesOmas do."
229
707625
2922
Du weißt schon, was Omas so machen."
12:06
So she did that for two more monthsMonate.
230
710547
2174
Und das hat sie zwei weitere Monate gemacht.
12:08
The scoresNoten jumpedsprang to 50 percentProzent.
231
712721
2914
Die Ergebnisse stiegen
sprungartig auf 50 Prozent.
12:11
KallikuppamKallikuppam had caughterwischt up
232
715635
1654
Kallikuppam hatte den Anschluss
12:13
with my controlsteuern schoolSchule in NewNeu DelhiDelhi,
233
717289
1878
an meine Kontrollgruppe einer Schule
in Neu-Delhi gefunden,
12:15
a richReich privatePrivatgelände schoolSchule with a trainedausgebildet biotechnologyBiotechnologie teacherLehrer.
234
719167
4136
einer reichen Privatschule mit
einem ausgebildeten Biologielehrer.
12:19
When I saw that graphGraph I knewwusste there is a way to levelEbene the playingspielen fieldFeld.
235
723303
4837
Als ich diese Kurve sah, wusste ich, dass es
einen Weg gibt, um einen Ausgleich zu schaffen.
12:24
Here'sHier ist KallikuppamKallikuppam.
236
728140
2096
Das ist Kallikuppam.
12:26
(ChildrenKinder speakingApropos) NeuronsNeuronen ... communicationKommunikation.
237
730236
8195
(Kinder reden) Neuronen ... Kommunikation.
12:34
I got the cameraKamera angleWinkel wrongfalsch. That one is just amateurAmateur stuffSachen,
238
738431
3691
Ich halte die Kamera in einem falschen Winkel.
Das sind nur Amateuraufnahmen,
12:38
but what she was sayingSprichwort, as you could make out,
239
742122
2496
aber wie Sie hören konnten, sagt sie etwas
12:40
was about neuronsNeuronen, with her handsHände were like that,
240
744618
2407
über Neuronen, wobei sie diese Handbewegung macht,
12:42
and she was sayingSprichwort neuronsNeuronen communicatekommunizieren.
241
747025
3556
und sie sagt, dass Neuronen kommunizieren.
12:46
At 12.
242
750581
3344
Mit 12 Jahren.
12:49
So what are jobsArbeitsplätze going to be like?
243
753925
3210
Aber welche Berufe wird es geben?
12:53
Well, we know what they're like todayheute.
244
757135
2291
Nun, wir wissen, welche es heute gibt.
12:55
What's learningLernen going to be like? We know what it's like todayheute,
245
759426
2338
Wie wird das Lernen aussehen?
Wir wissen, wie es heute aussieht:
12:57
childrenKinder pouringGießen over with theirihr mobileMobile phonesTelefone on the one handHand
246
761764
3053
Kinder, die mit einer Hand
über das Smartphone streichen
13:00
and then reluctantlywiderwillig going to schoolSchule to pickwähle up theirihr booksBücher with theirihr other handHand.
247
764817
3773
und dann widerstrebend zur Schule gehen,
um mit der anderen Hand ihre Bücher abzuholen.
13:04
What will it be tomorrowMorgen?
248
768590
3959
Wie wird das morgen sein?
13:08
Could it be that we don't need to go to schoolSchule at all?
249
772549
4900
Könnte es sein, dass wir gar nicht
mehr zur Schule gehen müssen?
13:13
Could it be that, at the pointPunkt in time when you need to know something,
250
777449
3540
Könnte es sein, dass man, in dem Moment,
in dem man etwas wissen muss,
13:16
you can find out in two minutesProtokoll?
251
780989
3320
es in zwei Minuten herausfinden kann?
13:20
Could it be -- a devastatingverheerend questionFrage,
252
784309
4105
Könnte es sein – eine niederschmetternde Frage,
13:24
a questionFrage that was framedumrahmt for me by NicholasNikolaus NegroponteNegroponte --
253
788414
2792
eine Frage, die Nicholas Negroponte
schon für mich formuliert hat –
13:27
could it be that we are headingÜberschrift towardsin Richtung or maybe in
254
791206
3039
könnte es sein, dass wir uns
auf eine Zukunft zubewegen,
13:30
a futureZukunft where knowingzu wissen is obsoleteobsolet?
255
794245
3360
in der Wissen überholt ist?
13:33
But that's terriblefurchtbar. We are homoHomo sapiensSapiens.
256
797605
2533
Aber das ist schrecklich.
Wir sind Homo sapiens.
13:36
KnowingWissen, that's what distinguishesunterscheidet us from the apesAffen.
257
800138
3917
Wissen. Das unterscheidet uns
doch von den Affen.
13:39
But look at it this way.
258
804055
1777
Aber betrachten Sie es einmal so.
13:41
It tookdauerte natureNatur 100 millionMillion yearsJahre
259
805832
2546
Die Natur brauchte 100 Millionen Jahre
13:44
to make the apeAffe standStand up
260
808378
2136
bis der Affe sich erhob
13:46
and becomewerden HomoHomo sapiensSapiens.
261
810514
2184
und zum Homo sapiens wurde.
13:48
It tookdauerte us only 10,000 to make knowingzu wissen obsoleteobsolet.
262
812698
3696
Wir brauchten nur 10 000 Jahre,
um Wissen überflüssig zu machen.
13:52
What an achievementLeistung that is.
263
816394
2182
Welch eine Errungenschaft!
13:54
But we have to integrateintegrieren that into our ownbesitzen futureZukunft.
264
818576
4027
Aber wir müssen das in unsere
eigene Zukunft integrieren.
13:58
EncouragementFörderung seemsscheint to be the keySchlüssel.
265
822603
2959
Ermutigung scheint der Schlüssel zu sein.
14:01
If you look at KuppamUndeutlich,
266
825562
1210
Wenn Sie sich Kuppam anschauen,
14:02
if you look at all of the experimentsExperimente that I did,
267
826772
2814
wenn Sie sich alle meine Experimente anschauen,
14:05
it was simplyeinfach sayingSprichwort, "WowWow," salutingGrüßen learningLernen.
268
829586
7135
so kann man ganz leicht sagen:
"Wow!" Hut ab fürs Lernen.
14:12
There is evidenceBeweise from neuroscienceNeurowissenschaften.
269
836721
2394
Die Neurowissenschaft hat etwas bewiesen.
14:15
The reptilianReptilien partTeil of our brainGehirn, whichwelche sitssitzt in the centerCenter of our brainGehirn,
270
839115
3202
Nimmt der protoreptilische Teil
in unserem Hirnzentrum
14:18
when it's threatenedbedroht, it shutsschaltet down everything elsesonst,
271
842317
3736
eine Bedrohung wahr,
legt er alles andere lahm,
14:21
it shutsschaltet down the prefrontalpräfrontalen cortexKortex, the partsTeile whichwelche learnlernen,
272
846053
3678
er legt den präfrontalen Cortex lahm,
die für das Lernen zuständigen Teile,
14:25
it shutsschaltet all of that down.
273
849731
2744
sie alle werden lahmgelegt.
14:28
PunishmentBestrafung and examinationsUntersuchungen are seengesehen as threatsBedrohungen.
274
852475
4148
Bestrafung und Prüfungen werden
als Bedrohung angesehen.
14:32
We take our childrenKinder, we make them shutgeschlossen theirihr brainsGehirne down,
275
856623
3625
Wir lassen zu, dass die Gehirne
unserer Kinder lahmgelegt werden
14:36
and then we say, "PerformDurchführen."
276
860248
2696
und sagen dann: "Funktioniere."
14:38
Why did they createerstellen a systemSystem like that?
277
862944
3481
Warum wurde ein solches System erschaffen?
14:42
Because it was needederforderlich.
278
866425
1646
Weil man es brauchte.
14:43
There was an ageAlter in the AgeAlter of EmpiresReiche
279
868071
2585
Es gab eine Zeit im imperialen Zeitalter,
14:46
when you needederforderlich those people who can surviveüberleben underunter threatBedrohung.
280
870656
4270
als man solche Menschen brauchte,
die bei Bedrohung überleben können.
14:50
When you're standingStehen in a trenchTrench all aloneallein,
281
874926
2267
Wenn man ganz allein im Schützengraben war
14:53
if you could have survivedüberlebt, you're okay, you've passedbestanden.
282
877193
4031
und überlebt hat, hat man bestanden.
14:57
If you didn't, you failedgescheitert.
283
881224
2973
Falls nicht, war man durchgefallen.
15:00
But the AgeAlter of EmpiresReiche is goneWeg.
284
884197
2656
Aber das imperiale Zeitalter ist vorbei.
15:02
What happensdas passiert to creativityKreativität in our ageAlter?
285
886853
3638
Was geschieht in unserem Zeitalter mit Kreativität?
15:06
We need to shiftVerschiebung that balanceBalance back
286
890491
3015
Wir müssen dieses Ungleichgewicht
rückgängig machen,
15:09
from threatBedrohung to pleasureVergnügen.
287
893506
3409
von Bedrohung zu Vergnügen.
15:12
I camekam back to EnglandEngland looking for BritishBritische grandmothersGroßmütter.
288
896915
3952
Ich ging nach England zurück und
suchte nach britischen Großmüttern.
15:16
I put out noticesHinweise in papersPapiere sayingSprichwort,
289
900867
3017
Ich machte Aushänge, die sagten:
15:19
if you are a BritishBritische grandmotherOma, if you have broadbandBreitband and a webweb cameraKamera,
290
903884
3420
Wenn Sie eine britische Großmutter sind,
über Breitband und eine Webkamera verfügen,
15:23
can you give me one hourStunde of your time perpro weekWoche for freefrei?
291
907304
3227
könnten Sie mir dann eine Stunde
in der Woche von Ihrer Zeit schenken?
15:26
I got 200 in the first two weeksWochen.
292
910531
2112
In den ersten zwei Wochen bekam ich 200.
15:28
I know more BritishBritische grandmothersGroßmütter than anyonejemand in the universeUniversum. (LaughterLachen)
293
912643
4908
Ich kenne mehr britische Großmütter als
irgendjemand sonst im Universum. (Lachen)
15:33
They're callednamens the GrannyOma CloudWolke.
294
917551
3815
Sie sind die sogenannte Granny Cloud.
15:37
The GrannyOma CloudWolke sitssitzt on the InternetInternet.
295
921366
1730
Die Granny Cloud sitzt im Internet.
15:38
If there's a childKind in troubleÄrger, we beamStrahl a GranGran.
296
923096
4374
Wenn ein Kind ein Problem hat,
beamen wir eine Oma hin.
15:43
She goesgeht on over SkypeSkype and she sortssortiert things out.
297
927470
3569
Sie verbindet sich über Skype
und hilft das Problem zu lösen.
15:46
I've seengesehen them do it from a villageDorf callednamens DigglesDiggles
298
931039
3619
Ich habe gesehen, wie sie sich aus
einem Dorf mit dem Namen Diggles
15:50
in northwesternNordwesten EnglandEngland,
299
934658
2045
im nordwestlichen England,
15:52
deeptief insideinnen a villageDorf in TamilTamil NaduNadu, IndiaIndien,
300
936703
3304
mit einem Dorf in Tamil Nadu, im tiefsten Indien,
15:55
6,000 milesMeilen away.
301
940007
2240
fast 10 000 Kilometer entfernt, verbanden.
15:58
She does it with only one age-olduralt gestureGeste.
302
942247
3576
Sie arbeitet mit nur einer uralten Geste.
16:01
"ShhhShhh."
303
945823
1715
"Schhhhh."
16:03
Okay?
304
947538
2725
Okay?
16:06
Watch this.
305
950263
1536
Sehen Sie sich das an.
16:07
GrandmotherGroßmutter: You can't catchFang me. You say it.
306
951799
4256
Großmutter: Du kannst mich nicht fangen. Jetzt ihr.
16:11
You can't catchFang me.
307
956055
3768
Du kannst mich nicht fangen.
16:15
ChildrenKinder: You can't catchFang me.
308
959823
2968
Kinder: Du kannst mich nicht fangen.
16:18
GrandmotherGroßmutter: I'm the GingerbreadLebkuchen Man.ChildrenKinder: I'm the GingerbreadLebkuchen Man.
309
962791
5582
Großmutter: Ich bin der Lebkuchenmann.
Kinder: Ich bin der Lebkuchenmann.
16:24
GrandmotherGroßmutter: Well doneerledigt! Very good.
310
968373
4590
Großmutter: Gut gemacht! Sehr gut.
16:28
SMSM: So what's happeningHappening here?
311
972963
2458
SM: Was geschieht hier gerade?
16:31
I think what we need to look at is
312
975421
1844
Ich glaube, wir müssen
16:33
we need to look at learningLernen
313
977265
2381
das Lernen als ein Produkt
16:35
as the productProdukt of educationalBildungs self-organizationSelbstorganisati on.
314
979646
4588
selbstorganisierter Bildung betrachten.
16:40
If you allowzulassen the educationalBildungs processverarbeiten to self-organizeselbst zu organisieren,
315
984234
2845
Wenn Sie dem Bildungsprozess
Selbstorganisation erlauben,
16:42
then learningLernen emergesentsteht.
316
987079
2491
dann entsteht Lernen.
16:45
It's not about makingHerstellung learningLernen happengeschehen.
317
989570
2393
Es geht nicht darum, Lernen zu inszenieren.
16:47
It's about lettingVermietung it happengeschehen.
318
991963
2216
Es geht darum, es geschehen zu lassen.
16:50
The teacherLehrer setssetzt the processverarbeiten in motionBewegung
319
994179
3273
Der Lehrer setzt den Prozess in Gang
16:53
and then she standssteht back in aweEhrfurcht
320
997452
2719
und tritt dann staunend zurück
16:56
and watchesUhren as learningLernen happensdas passiert.
321
1000171
2368
und sieht zu, wie Lernen passiert.
16:58
I think that's what all this is pointingHinweis at.
322
1002539
2953
Ich glaube, darin genau liegt hier der Schwerpunkt.
17:01
But how will we know? How will we come to know?
323
1005492
2752
Aber wie werden wir das wissen?
Wie erlangen wir das Wissen?
17:04
Well, I intendwollen to buildbauen
324
1008244
1675
Nun, ich habe vor,
17:05
these Self-OrganizedSelbstorganisierte LearningLernen EnvironmentsUmgebungen.
325
1009919
3301
selbstorganisierte
Lernumgebungen zu schaffen.
17:09
They are basicallyGrundsätzlich gilt broadbandBreitband, collaborationZusammenarbeit
326
1013220
3685
Sie sind im Grunde eine Kombination
aus Breitbandverbindung,
17:12
and encouragementFörderung put togetherzusammen.
327
1016905
2393
Zusammenarbeit und Ermutigung.
17:15
I've triedversucht this in manyviele, manyviele schoolsSchulen.
328
1019298
1706
Ich habe das an vielen Schulen versucht.
17:16
It's been triedversucht all over the worldWelt, and teachersLehrer
329
1021004
2535
Es wurde auf der ganzen Welt versucht und Lehrer
17:19
sortSortieren of standStand back and say, "It just happensdas passiert by itselfselbst?"
330
1023539
3626
betrachten die Situation und sagen:
"Es passiert einfach so von selbst?"
17:23
And I said, "Yeah, it happensdas passiert by itselfselbst.""How did you know that?"
331
1027165
3117
Und ich antworte: "Ja. Es passiert von selbst."
"Woher wussten Sie das?"
17:26
I said, "You won'tGewohnheit believe the childrenKinder who told me
332
1030282
3493
Ich sagte: "Sie werden nicht glauben,
welche Kinder mir es gesagt haben
17:29
and where they're from."
333
1033775
2928
und woher sie kommen."
17:32
Here'sHier ist a SOLESOHLE in actionAktion.
334
1036703
2744
Hier ist eine solche Lernumgebung,
eine SOLE in Aktion.
17:35
(ChildrenKinder talkingim Gespräch)
335
1039447
6109
(Kinder reden miteinander)
17:41
This one is in EnglandEngland.
336
1045556
6289
Diese hier ist in England.
17:47
He maintainspflegt lawRecht and orderAuftrag,
337
1051845
3766
Er sorgt für Recht und Ordnung,
17:51
because remembermerken, there's no teacherLehrer around.
338
1055611
8515
denn denken Sie daran,
es gibt keinen Lehrer vor Ort.
18:01
GirlMädchen: The totalgesamt numberNummer of electronsElektronen is not equalgleich to the totalgesamt numberNummer of protonsProtonen -- SMSM: AustraliaAustralien
339
1066096
3903
Mädchen: Die Gesamtheit der Elektronen ist nicht gleich
der gesamten Anzahl von Protonen – SM: In Australien.
18:05
GirlMädchen: -- givinggeben it a netNetz positivepositiv or negativeNegativ electricalelektrisch chargeberechnen.
340
1069999
6735
Mädchen: – weshalb die negative Ladung positiv wird.
18:12
The netNetz chargeberechnen on an ionIon is equalgleich to the numberNummer of protonsProtonen
341
1076734
3584
Die elektrische Ladung eines Ions
ist gleich der Anzahl der Protonen
18:16
in the ionIon minusMinus- the numberNummer of electronsElektronen.
342
1080318
3293
im Ion minus der Anzahl der Elektronen.
18:19
SMSM: A decadeDekade aheadvoraus of her time.
343
1083611
3049
SM: Ein Jahrzehnt ihrer Zeit voraus.
18:22
So SOLEsSohlen, I think we need a curriculumLehrplan of biggroß questionsFragen.
344
1086660
3603
SOLEs also. Ich denke, wir brauchen
einen Lehrplan mit großen Fragen.
18:26
You alreadybereits heardgehört about that. You know what that meansmeint.
345
1090263
2206
Sie haben davon schon gehört.
Sie wissen, was das heißt.
18:28
There was a time when StoneStein AgeAlter menMänner and womenFrau
346
1092469
3401
Es gab eine Zeit, in der
Steinzeit-Männer und Frauen
18:31
used to sitsitzen and look up at the skyHimmel and say,
347
1095870
2104
zusammensaßen, den Himmel
betrachteten und sagten:
18:33
"What are those twinklingFunkeln lightsBeleuchtung?"
348
1097974
2479
"Was sind das für blinkende Lichter?"
18:36
They builtgebaut the first curriculumLehrplan, but we'vewir haben losthat verloren sightSicht of those wondrouswundersame questionsFragen.
349
1100453
4794
Sie haben den ersten Lehrplan erstellt und wir haben
diese erstaunlichen Fragen aus den Augen verloren.
18:41
We'veWir haben broughtgebracht it down to the tangentTangente of an angleWinkel.
350
1105247
4130
Wir haben sie auf die Tangente
eines Winkels reduziert.
18:45
But that's not sexysexy enoughgenug.
351
1109377
3708
Aber das ist nicht sexy genug.
18:48
The way you would put it to a nine-year-oldneun-jährige is to say,
352
1113085
2961
Wir sollten es einem Neunjährigen
mit den Worten näher bringen:
18:51
"If a meteoriteMeteorit was comingKommen to hitschlagen the EarthErde,
353
1116046
3153
"Wenn ein Meteorit auf die Erde zu raste,
18:55
how would you figureZahl out if it was going to or not?"
354
1119199
3398
wie könnten wir feststellen, ob er sie trifft oder nicht?"
18:58
And if he sayssagt, "Well, what? how?"
355
1122597
2560
Und wenn er sagt: "Aber, was? Wie?"
19:01
you say, "There's a magicMagie wordWort. It's callednamens the tangentTangente of an angleWinkel,"
356
1125157
2985
Dann sagen Sie: "Es gibt ein Zauberwort.
Es heißt Tangente eines Winkels."
19:04
and leaveverlassen him aloneallein. He'llEr werde figureZahl it out.
357
1128142
2871
Und dann lassen sie ihn alleine.
Er wird es herausfinden.
19:06
So here are a couplePaar of imagesBilder from SOLEsSohlen.
358
1131013
4458
Hier sind ein paar Bilder von SOLEs.
19:11
I've triedversucht incredibleunglaublich, incredibleunglaublich questionsFragen --
359
1135471
5589
Ich habe ganz unglaubliche Fragen gestellt –
19:16
"When did the worldWelt beginStart? How will it endEnde?" —
360
1141060
4288
"Wann war der Beginn der Welt?
Wie wird sie enden?" –
19:21
to nine-year-oldsneun-jährigen.
361
1145348
1945
an Neunjährige.
19:23
This one is about what happensdas passiert to the airLuft we breatheatmen.
362
1147293
2976
Hier geht es um die Frage, was mit
der Luft, die wir atmen, passiert.
19:26
This is doneerledigt by childrenKinder withoutohne the help of any teacherLehrer.
363
1150269
4958
Das wurde von Kindern ohne
die Hilfe eines Lehrers gemacht.
19:31
The teacherLehrer only raiseswirft the questionFrage,
364
1155227
2384
Der Lehrer bringt nur die Frage auf
19:33
and then standssteht back and admiresbewundert the answerAntworten.
365
1157611
3664
und tritt dann zurück und bewundert die Antwort.
19:37
So what's my wishWunsch?
366
1161275
3736
Was ist also mein Wunsch?
19:40
My wishWunsch is
367
1165011
2216
Mein Wunsch ist,
19:43
that we designEntwurf the futureZukunft of learningLernen.
368
1167227
4314
dass wir die Zukunft des Lernens gestalten.
19:47
We don't want to be spareschonen partsTeile
369
1171541
1966
Wir möchten keine Ersatzteile
19:49
for a great humanMensch computerComputer, do we?
370
1173507
2392
eines großen menschlichen Computers sein, oder?
19:51
So we need to designEntwurf a futureZukunft for learningLernen.
371
1175899
3656
Wir müssen also eine Zukunft
für das Lernen gestalten.
19:55
And I've got to -- hangaufhängen on,
372
1179555
1636
Und ich muss – Moment,
19:57
I've got to get this wordingWortlaut exactlygenau right,
373
1181191
2700
ich muss die Worte genau formulieren,
19:59
because, you know, it's very importantwichtig.
374
1183891
2644
denn, wissen Sie, das ist sehr wichtig.
20:02
My wishWunsch is to help designEntwurf a futureZukunft of learningLernen
375
1186535
2316
Mein Wunsch ist es, bei der Gestaltung
der Zukunft des Lernen zu helfen,
20:04
by supportingUnterstützung childrenKinder all over the worldWelt
376
1188851
2234
indem Kinder in der ganzen Welt
dabei unterstützt werden,
20:06
to taptippen into theirihr wonderWunder and theirihr abilityFähigkeit to work togetherzusammen.
377
1191085
3046
ihr eigenes Staunen zu entdecken und
ihre Fähigkeit, zusammen zu arbeiten.
20:10
Help me buildbauen this schoolSchule.
378
1194131
2232
Helfen Sie mir, diese Schule zu gründen.
20:12
It will be callednamens the SchoolSchule in the CloudWolke.
379
1196363
3336
Sie soll Schule in der Cloud heißen.
20:15
It will be a schoolSchule where childrenKinder go on these intellectualgeistig adventuresAbenteuer
380
1199699
5073
Es wird eine Schule sein, in der Kinder
diese intellektuellen Abenteuer erleben,
20:20
drivenGefahren by the biggroß questionsFragen whichwelche theirihr mediatorsMediatoren put in.
381
1204772
3857
angetrieben von den großen Fragen,
die ihre Mediatoren aufwerfen.
20:24
The way I want to do this
382
1208629
2271
Der Weg, den ich dabei gehen möchte,
20:26
is to buildbauen a facilityEinrichtung where I can studyStudie this.
383
1210900
4360
ist eine Einrichtung zu gründen,
in der ich das erforschen kann.
20:31
It's a facilityEinrichtung whichwelche is practicallypraktisch unmannedunbemannt.
384
1215260
2800
Es ist eine eigentlich unbemannte Einrichtung.
20:33
There's only one grannyOma
385
1218060
1767
Es gibt nur eine Oma,
20:35
who managesverwaltet healthGesundheit and safetySicherheit.
386
1219827
2441
die für Gesundheit und Sicherheit sorgt.
20:38
The restsich ausruhen of it's from the cloudWolke.
387
1222268
1433
Der Rest kommt aus der Cloud.
20:39
The lightsBeleuchtung are turnedgedreht on and off by the cloudWolke,
388
1223701
1915
Die Lichter werden aus der Cloud
an- und ausgeschaltet, usw.
20:41
etcetc., etcetc., everything'salles ist doneerledigt from the cloudWolke.
389
1225616
2028
Alles wird aus der Cloud heraus gemacht.
20:43
But I want you for anotherein anderer purposeZweck.
390
1227644
3225
Aber ich möchte Ihre Hilfe
für einen anderen Zweck.
20:46
You can do Self-OrganizedSelbstorganisierte LearningLernen EnvironmentsUmgebungen
391
1230869
2759
Sie können Selbstorganisierte
Lernumgebungen schaffen:
20:49
at home, in the schoolSchule, outsidedraußen of schoolSchule, in clubsVereine.
392
1233628
5016
zu Hause, in der Schule,
außerhalb der Schule, in AGs.
20:54
It's very easyeinfach to do. There's a great documentDokument
393
1238644
2128
Das geht ganz leicht.
Es gibt ein tolles Dokument,
20:56
producedhergestellt by TEDTED whichwelche tellserzählt you how to do it.
394
1240772
1888
das von TED erstellt wurde
und das Ihnen alles erklärt.
20:58
If you would please, please do it
395
1242660
3376
Bitte, bitte machen Sie das
21:01
acrossüber all fivefünf continentsKontinente
396
1246036
2365
über alle fünf Kontinente hinweg
21:04
and sendsenden me the dataDaten,
397
1248401
2211
und schicken mir die Ergebnisse.
21:06
then I'll put it all togetherzusammen, moveBewegung it into the SchoolSchule of CloudsWolken,
398
1250612
3504
Ich werde alles zusammenfassen und
der Schule in der Cloud zugänglich machen
21:10
and createerstellen the futureZukunft of learningLernen.
399
1254116
3264
und die Zukunft des Lernens gestalten.
21:13
That's my wishWunsch.
400
1257380
1792
Das ist mein Wunsch.
21:15
And just one last thing.
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1259172
1423
Und nur noch eine letzte Sache.
21:16
I'll take you to the topoben of the HimalayasHimalaya.
402
1260595
2593
Ich nehme Sie mit auf die Spitze des Himalayas.
21:19
At 12,000 feetFüße, where the airLuft is thindünn,
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1263188
3303
Auf 3 600 Metern, wo die Luft dünn ist,
21:22
I onceEinmal builtgebaut two HoleLoch in the WallWand computersComputer,
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1266491
2985
habe ich einmal zwei "Loch in der Wand"-
Computer aufgestellt
21:25
and the childrenKinder flockedbeflockt there.
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1269476
1455
und die Kinder versammelten sich dort.
21:26
And there was this little girlMädchen who was followinges folgen me around.
406
1270931
2897
Und da war ein kleines Mädchen,
das mir überall hin folgte.
21:29
And I said to her, "You know, I want to give a computerComputer to everybodyjeder, everyjeden childKind.
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1273828
4716
Ich sagte ihr: "Weißt du, ich möchte
jedem einen Computer geben, jedem Kind.
21:34
I don't know, what should I do?"
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1278544
2401
Ich weiß nicht. Was soll ich machen?"
21:36
And I was tryingversuchen to take a pictureBild of her quietlyruhig.
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1280945
4031
Und ich versuchte, unauffällig
ein Foto von ihr zu machen.
21:40
She suddenlyplötzlich raisedangehoben her handHand like this, and said to me,
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1284976
4056
Plötzlich hebt sie so ihre Hand
und sagt zu mir:
21:44
"Get on with it."
411
1289032
1889
"Mach schon!"
21:46
(LaughterLachen) (ApplauseApplaus)
412
1290921
11864
(Lachen)
(Applaus)
21:58
I think it was good adviceRat.
413
1302785
1861
Ich glaube, das war ein guter Rat.
22:00
I'll followFolgen her adviceRat. I'll stop talkingim Gespräch.
414
1304646
2068
Ich werde ihm folgen. Ich höre auf zu reden.
22:02
Thank you. Thank you very much.
415
1306714
3990
Danke. Vielen Dank.
22:06
(ApplauseApplaus)
416
1310704
3751
(Applaus)
22:10
Thank you. Thank you. (ApplauseApplaus)
417
1314455
8324
Danke. Danke.
(Applaus)
22:18
Thank you very much. WowWow. (ApplauseApplaus)
418
1322779
6415
Vielen Dank. Wow.
(Applaus)
Translated by Katja Tongucer
Reviewed by Judith Matz

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ABOUT THE SPEAKER
Sugata Mitra - Education researcher
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another.

Why you should listen

In 1999, Sugata Mitra and his colleagues dug a hole in a wall bordering an urban slum in New Delhi, installed an Internet-connected PC and left it there, with a hidden camera filming the area. What they saw: kids from the slum playing with the computer and, in the process, learning how to use it -- then teaching each other. These famed “Hole in the Wall” experiments demonstrated that, in the absence of supervision and formal teaching, children can teach themselves and each other -- if they’re motivated by curiosity. Mitra, now a professor of educational technology at Newcastle University, called it "minimally invasive education."

Mitra thinks self-organized learning will shape the future of education. At TED2013, he made a bold TED Prize wish: Help me build a School in the Cloud where children can explore and learn on their own -- and teach one another -- using resouces from the worldwide cloud.

The School in the Cloud now includes seven physical locations -- five in India and two in the UK. At the same time, the School in the Cloud online platform lets students participate anywhere, with partner learning labs and programs in countries like Colombia, Pakistan and Greece. In 2016, Mitra held the first School in the Cloud conference in India. He shared that more than 16,000 SOLE sessions had taken place so far, with kids all around the world dipping their toes in this new education model.

More profile about the speaker
Sugata Mitra | Speaker | TED.com