TEDGlobal 2010
Sugata Mitra: The child-driven education
סוגאטה מיטרה: חינוך מתוך הנעה עצמית אצל ילדים
Filmed:
Readability: 3.4
3,097,850 views
איש מדעי החינוך סוגאטה מיטרה מטפל באחת הבעיות הגדולות של חינוך -- המורים ובתי-הספר הטובים ביותר אינם נמצאים היכן שצריך אותם הכי הרבה. בסדרה של ניסויים במציאות היומיומית, מדלהי עד דרום-אפריקה ואיטליה, הוא איפשר לילדים גישה עצמאית לאינטרנט וראה תוצאות היכולות לגרום למהפך בדרך חשיבתנו על הוראה.
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. Full bio
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
Well, that's kind of an obvious statement up there.
0
2000
2000
זו מין הצהרה ברורה מאליו הכתובה כאן.
00:19
I started with that sentence about 12 years ago,
1
4000
3000
התחלתי עם המשפט הזה לפני כ-12 שנה,
00:22
and I started in the context
2
7000
3000
והתחלתי בהקשר של
00:25
of developing countries,
3
10000
2000
מדינות מתפתחות,
00:27
but you're sitting here from every corner of the world.
4
12000
3000
אבל אתם כאן באים מכל פינה בעולם.
00:30
So if you think of a map of your country,
5
15000
3000
אם תחשבו על מפת ארציכם,
00:33
I think you'll realize
6
18000
2000
אני סבור שתגלו
00:35
that for every country on Earth,
7
20000
2000
שבמפת כל מדינה בעולם,
00:37
you could draw little circles to say,
8
22000
2000
ניתן לצייר עיגולים קטנים האומרים,
00:39
"These are places where good teachers won't go."
9
24000
3000
"למקומות האלה מורים טובים לא ילכו."
00:43
On top of that,
10
28000
2000
ובנוסף לכל זה,
00:45
those are the places from where trouble comes.
11
30000
3000
אלה הם המקומות שמהם באות הצרות.
00:48
So we have an ironic problem --
12
33000
2000
כך שיש לנו כאן אירוניה.
00:50
good teachers don't want to go
13
35000
2000
מורים טובים לא רוצים ללכת
00:52
to just those places where they're needed the most.
14
37000
3000
בדיוק לאותם המקומות בהם הם הכי דרושים.
00:55
I started in 1999
15
40000
3000
התחלתי ב-1999
00:58
to try and address this problem with an experiment,
16
43000
3000
לנסות ולהתמודד עם בעיה זו באמצעות ניסוי,
01:01
which was a very simple experiment in New Delhi.
17
46000
3000
שהיה ניסוי פשוט מאוד בניו-דלהי.
01:06
I basically embedded a computer
18
51000
3000
פשוט שיבצתי מחשב
01:09
into a wall of a slum in New Delhi.
19
54000
3000
בתוך קיר של שכונת עוני בניו-דלהי.
01:13
The children barely went to school, they didn't know any English --
20
58000
3000
הילדים בקושי הלכו לבית-ספר. הם לא ידעו אנגלית.
01:16
they'd never seen a computer before,
21
61000
2000
מעולם הם לא ראו מחשב לפני זה,
01:18
and they didn't know what the internet was.
22
63000
3000
והם לא ידעו מה זה אינטרנט.
01:21
I connected high speed internet to it -- it's about three feet off the ground --
23
66000
3000
חיברתי למחשב אינטרנט מהיר -- כל זה היה כמטר מהריצפה --
01:24
turned it on and left it there.
24
69000
2000
הפעלתי והשארתי אותו שם.
01:26
After this,
25
71000
2000
אחרי זה,
01:28
we noticed a couple of interesting things, which you'll see.
26
73000
3000
הבחננו בכמה דברים מעניינים שאתם תראו.
01:31
But I repeated this all over India
27
76000
3000
חזרתי על זה בכל הודו
01:34
and then through
28
79000
2000
ולאחר מכן גם
01:36
a large part of the world
29
81000
2000
בחלק גדול של העולם
01:38
and noticed
30
83000
2000
ושמנו לב
01:40
that children will learn to do
31
85000
2000
שילדים ילמדו לעשות דברים
01:42
what they want to learn to do.
32
87000
3000
שהם רוצים ללמוד לעשות.
01:45
This is the first experiment that we did --
33
90000
2000
זהו הניסוי הראשון שעשינו --
01:47
eight year-old boy on your right
34
92000
2000
ילד בן שמונה מצד ימין
01:49
teaching his student, a six year-old girl,
35
94000
3000
מלמד את תלמידתו, ילדה בת שש,
01:52
and he was teaching her how to browse.
36
97000
3000
כיצד לגלוש.
01:56
This boy here in the middle of central India --
37
101000
3000
ילד זה באמצע ממרכז הודו --
02:00
this is in a Rajasthan village,
38
105000
2000
זה בכפר בראג'סטאן,
02:02
where the children recorded their own music
39
107000
3000
שם הילדים הקליטו את המוזיקה שלהם
02:05
and then played it back to each other
40
110000
3000
ואז ניגנו אותה האחד בשביל השני,
02:08
and in the process,
41
113000
2000
ובתהליך זה,
02:10
they've enjoyed themselves thoroughly.
42
115000
2000
הם מאוד נהנו.
02:12
They did all of this in four hours
43
117000
2000
הם עשו את כל זה בתוך 4 שעות,
02:14
after seeing the computer for the first time.
44
119000
3000
לאחר שראו את המחשב בפעם הראשונה.
02:17
In another South Indian village,
45
122000
3000
בכפר אחר בדרום הודו,
02:20
these boys here
46
125000
2000
הילדים כאן
02:22
had assembled a video camera
47
127000
2000
הרכיבו מצלמת וידאו
02:24
and were trying to take the photograph of a bumble bee.
48
129000
2000
וניסו לצלם דבורה מזמזמת.
02:26
They downloaded it from Disney.com,
49
131000
2000
הם הורידו אותה מאתר של דיסני,
02:28
or one of these websites,
50
133000
2000
או אתר דומה אחר,
02:30
14 days after putting the computer in their village.
51
135000
3000
14 יום לאחר הרכבת המחשב בכפר שלהם.
02:36
So at the end of it,
52
141000
2000
בסוף הניסוי,
02:38
we concluded that groups of children
53
143000
2000
הסקנו שקבוצות של ילדים
02:40
can learn to use computers and the internet on their own,
54
145000
3000
יכולות ללמוד באופן עצמאי להשתמש במחשבים ובאינטרנט,
02:43
irrespective of who
55
148000
2000
ללא קשר
02:45
or where they were.
56
150000
3000
למי שהם או היכן הם נמצאים.
02:48
At that point, I became a little more ambitious
57
153000
3000
בנקודה זו, השאפתנות שלי עלתה
02:51
and decided to see
58
156000
3000
והחלטתי לבדוק
02:54
what else could children do with a computer.
59
159000
3000
מה עוד הילדים יכולים לעשות עם מחשב.
02:57
We started off with an experiment in Hyderabad, India,
60
162000
3000
התחלנו עם ניסוי בהיידרבאד, הודו,
03:00
where I gave a group of children --
61
165000
3000
בו נתתי לקבוצת ילדים --
03:03
they spoke English with a very strong Telugu accent.
62
168000
3000
הם דיברו אנגלית עם מבטא חזק של טלוגו (שפה אחת בהודו).
03:06
I gave them a computer
63
171000
2000
נתתי להם מחשב
03:08
with a speech-to-text interface,
64
173000
2000
שהכיל ממשק דיבור-טקסט,
03:10
which you now get free with Windows,
65
175000
3000
שהיום מקבלים אותו חינם עם חלונות,
03:13
and asked them to speak into it.
66
178000
2000
וביקשתי מהם לדבר לתוכו.
03:15
So when they spoke into it,
67
180000
2000
כאשר הם דיברו לתוכו,
03:17
the computer typed out gibberish,
68
182000
2000
המחשב הדפיס ג'בריש,
03:19
so they said, "Well, it doesn't understand anything of what we are saying."
69
184000
2000
אז הם אמרו, "המחשב לא מבין כלום ממה שאנחנו אומרים."
03:21
So I said, "Yeah, I'll leave it here for two months.
70
186000
2000
אז אמרתי, "אני אשאיר את זה כאן למשך חודשיים.
03:23
Make yourself understood
71
188000
2000
תגרמו למחשב
03:25
to the computer."
72
190000
2000
להבין אתכם."
03:27
So the children said, "How do we do that."
73
192000
2000
הילדים שאלו, "איך נעשה זאת."
03:29
And I said,
74
194000
2000
ואני אמרתי,
03:31
"I don't know, actually."
75
196000
2000
"אני בעצם לא יודע."
03:33
(Laughter)
76
198000
2000
(צחוק)
03:35
And I left.
77
200000
2000
ועזבתי.
03:37
(Laughter)
78
202000
2000
(צחוק)
03:40
Two months later --
79
205000
2000
חודשיים מאוחר יותר --
03:42
and this is now documented
80
207000
2000
וזה היום מתועד
03:44
in the Information Technology
81
209000
2000
בכתב-עת לטכנולוגיית מידע
03:46
for International Development journal --
82
211000
2000
למען פיתוח עולמי --
03:48
that accents had changed
83
213000
2000
המבטא השתנה
03:50
and were remarkably close to the neutral British accent
84
215000
3000
והיה קרוב במידה ניכרת למבטא הבריטי הטבעי
03:53
in which I had trained the speech-to-text synthesizer.
85
218000
3000
שאליו כיוונתי את הסינתיסייזר של תוכנת הדיבור-טקסט.
03:56
In other words, they were all speaking like James Tooley.
86
221000
3000
במילים אחרות, הם כולם דיברו כמו ג'יימס טולי.
03:59
(Laughter)
87
224000
2000
(צחוק)
04:01
So they could do that on their own.
88
226000
2000
את זה הם יכלו לעשות בעצמם.
04:03
After that, I started to experiment
89
228000
2000
לאחר-מכן, התחלתי לערוך ניסויים
04:05
with various other things
90
230000
2000
עם דברים שונים
04:07
that they might learn to do on their own.
91
232000
2000
שהם עשויים היו ללמוד לבצע בעצמם.
04:09
I got an interesting phone call once from Columbo,
92
234000
3000
קיבלתי שיחת טלפון מעניינת מקולומבו,
04:12
from the late Arthur C. Clarke,
93
237000
2000
מ ארתור ס. קלארק המנוח,
04:14
who said, "I want to see what's going on."
94
239000
2000
שאמר "אני רוצה לראות מה קורה כאן."
04:16
And he couldn't travel, so I went over there.
95
241000
3000
אבל הוא לא יכול היה לנסוע, אז נסעתי אליו.
04:19
He said two interesting things,
96
244000
2000
הוא אמר שני דברים מעניינים,
04:21
"A teacher that can be replaced by a machine should be."
97
246000
5000
"מורה שניתן להחליפו במכונה, יש להחליפו."
04:26
(Laughter)
98
251000
2000
(צחוק)
04:28
The second thing he said was that,
99
253000
2000
הדבר השני שהוא אמר היה,
04:30
"If children have interest,
100
255000
2000
"אם לילדים יש עניין,
04:32
then education happens."
101
257000
3000
החינוך מתרחש."
04:35
And I was doing that in the field,
102
260000
2000
ואני עשיתי זאת בשטח,
04:37
so every time I would watch it and think of him.
103
262000
2000
כך שבכל פעם שאצפה בזה אחשוב עליו.
04:39
(Video) Arthur C. Clarke: And they can definitely
104
264000
3000
(סרטון) ארתור ס. קלארק: וזה לבטח
04:42
help people,
105
267000
2000
יכול לעזור לאנשים,
04:44
because children quickly learn to navigate
106
269000
2000
מפני שילדים לומדים לגלוש במהירות
04:46
the web and find things which interest them.
107
271000
3000
ואז להיכנס ולמצוא דברים שמעניינים אותם.
04:49
And when you've got interest, then you have education.
108
274000
3000
וכאשר יש לך עניין, יש חינוך.
04:52
Sugata Mitra: I took the experiment to South Africa.
109
277000
3000
סוגאטה מיטרה: לקחתי את הניסוי לדרום-אפריקה.
04:55
This is a 15 year-old boy.
110
280000
2000
זהו ילד בן 15.
04:57
(Video) Boy: ... just mention, I play games
111
282000
3000
(סרטון) ילד: ...רק אומר, אני משחק משחקים
05:00
like animals,
112
285000
3000
כגון חיות,
05:03
and I listen to music.
113
288000
3000
ומאזין למוזיקה.
05:06
SM: And I asked him, "Do you send emails?"
114
291000
2000
ס.מ.: ושאלתי אותו, "האם אתה שולח אי-מיילים?"
05:08
And he said, "Yes, and they hop across the ocean."
115
293000
3000
והוא ענה: "כן, והם מדלגים על-פני האוקיינוס."
05:12
This is in Cambodia,
116
297000
2000
זה בקמבודיה,
05:14
rural Cambodia --
117
299000
3000
קמבודיה כפרית --
05:17
a fairly silly arithmetic game,
118
302000
3000
משחק חשבונאי די פשוט,
05:20
which no child would play inside the classroom or at home.
119
305000
2000
שאף ילד לא ישחק בכיתה או בבית.
05:22
They would, you know, throw it back at you.
120
307000
2000
הם יחזירו אותו לך
05:24
They'd say, "This is very boring."
121
309000
2000
ויאמרו שהוא משעמם.
05:26
If you leave it on the pavement
122
311000
2000
אם תשאירו אותו על מדרכה,
05:28
and if all the adults go away,
123
313000
2000
ולא יהיו בסביבה מבוגרים,
05:30
then they will show off with each other
124
315000
2000
הם יתפארו אחד מול השני
05:32
about what they can do.
125
317000
2000
על מה שהם יכולים לעשות.
05:34
This is what these children are doing.
126
319000
2000
זה מה שהילדים האלו עושים.
05:36
They are trying to multiply, I think.
127
321000
3000
הם מנסים להכפיל, אני חושב.
05:39
And all over India,
128
324000
2000
ובכל רחבי הודו,
05:41
at the end of about two years,
129
326000
2000
בסופם של כשנתיים,
05:43
children were beginning to Google their homework.
130
328000
3000
ילדים החלו להיעזר בגוגל לעשיית שיעורי-הבית.
05:46
As a result, the teachers reported
131
331000
2000
כתוצאה מזה, המורים דיווחו
05:48
tremendous improvements in their English --
132
333000
2000
על שיפור עצום באנגלית שלהם --
05:50
(Laughter)
133
335000
4000
(צחוק)
05:54
rapid improvement and all sorts of things.
134
339000
2000
שיפור בולט ועוד דברים כאלה.
05:56
They said, "They have become really deep thinkers and so on and so forth.
135
341000
3000
הם אמרו שהילדים ממש הפכו לבעלי חשיבה מעמיקה וכו'.
05:59
(Laughter)
136
344000
3000
(צחוק)
06:02
And indeed they had.
137
347000
2000
והם באמת הפכו לכאלה.
06:04
I mean, if there's stuff on Google,
138
349000
2000
אני מתכוון, אם כל החומר נמצא בגוגל,
06:06
why would you need to stuff it into your head?
139
351000
3000
מדוע צריך למלא איתו את הראש?
06:10
So at the end of the next four years,
140
355000
2000
וכך בסופם של ארבע השנים שבאו,
06:12
I decided that groups of children can navigate the internet
141
357000
3000
הסקתי שקבוצות של ילדים יכולות לגלוש באינטרנט
06:15
to achieve educational objectives on their own.
142
360000
3000
כדי להגיע למטרות חינוכיות באופן עצמאי.
06:18
At that time, a large amount of money
143
363000
2000
באותה תקופה, סכום כסף גדול
06:20
had come into Newcastle University
144
365000
2000
נכנס לאוניברסיטת ניוקאסל
06:22
to improve schooling in India.
145
367000
3000
למען קידום בתי-ספר בהודו.
06:25
So Newcastle gave me a call. I said, "I'll do it from Delhi."
146
370000
3000
קיבלתי טלפון מניוקאסל. אמרתי שאעשה זאת מניו-דלהי.
06:28
They said, "There's no way you're going to handle
147
373000
2000
הם אמרו, "אין סיכוי שתטפל
06:30
a million pounds-worth of University money
148
375000
3000
בסכום של מיליון פאונד השייך לאוניברסיטה
06:33
sitting in Delhi."
149
378000
2000
בזמן שאתה יושב בדלהי."
06:35
So in 2006,
150
380000
2000
לכן ב-2006,
06:37
I bought myself a heavy overcoat
151
382000
2000
קניתי לעצמי מעיל עבה
06:39
and moved to Newcastle.
152
384000
2000
ועברתי לניוקאסל.
06:42
I wanted to test the limits
153
387000
2000
רציתי לבדוק את
06:44
of the system.
154
389000
2000
גבולות המערכת.
06:46
The first experiment I did out of Newcastle
155
391000
2000
הניסוי הראשון שערכתי מחוץ לניוקאסל
06:48
was actually done in India.
156
393000
2000
היה בהודו.
06:50
And I set myself and impossible target:
157
395000
3000
הצבתי לעצמי מטרה בלתי-אפשרית:
06:53
can Tamil speaking
158
398000
3000
האם ילדים בני 12 הדוברים
06:56
12-year-old children
159
401000
2000
שפה טמילית
06:58
in a South Indian village
160
403000
3000
בכפר בדרום הודו,
07:01
teach themselves biotechnology
161
406000
2000
יכולים ללמד את עצמם ביו-טכנולוגיה
07:03
in English on their own?
162
408000
2000
בשפה האנגלית?
07:05
And I thought, I'll test them, they'll get a zero --
163
410000
3000
וחשבתי לעצמי שאם אבחן אותם הם יקבלו אפס.
07:08
I'll give the materials, I'll come back and test them --
164
413000
2000
אתן להם את החומר, אחזור ואבחן אותם
07:10
they get another zero,
165
415000
2000
ואז שוב הם יקבלו אפס.
07:12
I'll go back and say, "Yes, we need teachers for certain things."
166
417000
4000
ואז אוכל להגיד שבדברים מסויימים אנחנו כן זקוקים למורים.
07:16
I called in 26 children.
167
421000
2000
אספתי 26 ילדים.
07:18
They all came in there, and I told them
168
423000
2000
אמרתי להם
07:20
that there's some really difficult stuff on this computer.
169
425000
2000
שיש ממש חומר קשה במחשב הזה.
07:22
I wouldn't be surprised if you didn't understand anything.
170
427000
3000
שלא אהיה מופתע אם לא תבינו כלום.
07:25
It's all in English, and I'm going.
171
430000
3000
הכל באנגלית, ושאני עוזב.
07:28
(Laughter)
172
433000
2000
(צחוק)
07:30
So I left them with it.
173
435000
2000
ואז השארתי אותם לבד.
07:32
I came back after two months,
174
437000
2000
חזרתי לאחר חודשיים,
07:34
and the 26 children marched in looking very, very quiet.
175
439000
2000
והילדים הגיעו ונראו מאוד מאוד שקטים.
07:36
I said, "Well, did you look at any of the stuff?"
176
441000
3000
ושאלתי אותם אם הם התעניינו בחומר?
07:39
They said, "Yes, we did."
177
444000
2000
הם ענו שכן.
07:41
"Did you understand anything?" "No, nothing."
178
446000
3000
"האם הבנתם משהו?" והם ענו שלא.
07:44
So I said,
179
449000
2000
אז שאלתי,
07:46
"Well, how long did you practice on it
180
451000
2000
"כמה זמן ניסיתם ללמוד
07:48
before you decided you understood nothing?"
181
453000
2000
לפני שהחלטתם שאינכם מבינים כלום?"
07:50
They said, "We look at it every day."
182
455000
3000
הם ענו שהם ניסו כל יום.
07:53
So I said, "For two months, you were looking at stuff you didn't understand?"
183
458000
2000
אז שאלתי, "במשך חודשיים הסתכלתם על חומר שלא הבנתם?"
07:55
So a 12 year-old girl raises her hand and says,
184
460000
2000
ילדה בת 12 הרימה את ידה ואמרה,
07:57
literally,
185
462000
2000
ממש כך,
08:00
"Apart from the fact that improper replication of the DNA molecule
186
465000
3000
"מלבד העובדה ששיכפול לקוי של מולקולת DNA
08:03
causes genetic disease,
187
468000
2000
גורם למחלה תורשתית,
08:05
we've understood nothing else."
188
470000
2000
לא הבננו כלום."
08:07
(Laughter)
189
472000
2000
(צחוק)
08:09
(Applause)
190
474000
7000
(מחיאות כפיים)
08:16
(Laughter)
191
481000
3000
(צחוק)
08:19
It took me three years to publish that.
192
484000
2000
לקח לי שלוש שנים לפרסם את זה.
08:21
It's just been published in the British Journal of Educational Technology.
193
486000
3000
זה פורסם בכתב-עת בריטי לטכנולוגיה חינוכית.
08:24
One of the referees who refereed the paper said,
194
489000
3000
אחד מבוחני המאמר התיחס לזה ואמר,
08:27
"It's too good to be true,"
195
492000
3000
"זה טוב מדי בכדי שיהיה אמיתי,"
08:30
which was not very nice.
196
495000
2000
דבר שלא היה יפה כל-כך להגיד.
08:32
Well, one of the girls had taught herself
197
497000
2000
אחת הבנות הכשירה את עצמה
08:34
to become the teacher.
198
499000
2000
להיות מורה.
08:36
And then that's her over there.
199
501000
2000
זו היא שם.
08:46
Remember, they don't study English.
200
511000
2000
זיכרו שהם לא לומדים אנגלית.
09:01
I edited out the last bit when I asked, "Where is the neuron?"
201
526000
3000
ערכתי את הקטע האחרון שבו אני שואל, "היכן נמצא הניורון?"
09:04
and she says, "The neuron? The neuron,"
202
529000
2000
והיא עונה, "הניורון? הניורון?"
09:06
and then she looked and did this.
203
531000
3000
ואז היא עשתה ככה.
09:09
Whatever the expression, it was not very nice.
204
534000
3000
לא משנה מה הביטוי, הוא לא כל-כך נחמד.
09:12
So their scores had gone up from zero to 30 percent,
205
537000
3000
אז התוצאות עלו מאפס ל-30 אחוז,
09:15
which is an educational impossibility under the circumstances.
206
540000
3000
זה בלתי-אפשרי חינוכית בכל נסיבות שהן.
09:18
But 30 percent is not a pass.
207
543000
3000
אבל 30 אחוז זה לא עובר.
09:21
So I found that they had a friend,
208
546000
2000
אז גיליתי שהיתה להם חברה,
09:23
a local accountant, a young girl,
209
548000
2000
רואת-חשבון מקומית, בחורה צעירה,
09:25
and they played football with her.
210
550000
2000
והם נהגו לשחק איתה כדורגל.
09:27
I asked that girl, "Would you teach them
211
552000
2000
שאלתי אותה, "האם תלמדי אותם
09:29
enough biotechnology to pass?"
212
554000
2000
ביו-טכנולוגיה כדי שהם יעברו?"
09:31
And she said, "How would I do that? I don't know the subject."
213
556000
2000
אבל היא אמרה, "כיצד אעשה זאת? איני מכירה את הנושא."
09:33
I said, "No, use the method of the grandmother."
214
558000
2000
אמרתי לה, "אין דבר, רק תשתמשי בשיטה של סבתא."
09:35
She said, "What's that?"
215
560000
2000
היא שאלה מה זה.
09:37
I said, "Well, what you've got to do
216
562000
2000
אמרתי לה שמה שהיא צריכה לעשות
09:39
is stand behind them
217
564000
2000
זה לעמוד מאחוריהם
09:41
and admire them all the time.
218
566000
3000
ולהתפעל מהם כל הזמן.
09:44
Just say to them, 'That's cool. That's fantastic.
219
569000
2000
רק תגידי להם, "זה יפה. זה נהדר.
09:46
What is that? Can you do that again? Can you show me some more?'"
220
571000
3000
מה זה? האם תוכל לעשות זת שוב? האם תוכל להראות לי עוד דברים?"
09:49
She did that for two months.
221
574000
2000
היא עשתה זאת במשך חודשיים.
09:51
The scores went up to 50,
222
576000
2000
הציונים שלהם עלו עד ל-50,
09:53
which is what the posh schools of New Delhi,
223
578000
2000
למה שמגיעים בבתי-ספר עשירים
09:55
with a trained biotechnology teacher were getting.
224
580000
3000
בניו-דלהי עם מורים מיומנים בביו-טכנולוגיה.
09:58
So I came back to Newcastle
225
583000
2000
חזרתי לניוקאסל
10:00
with these results
226
585000
2000
עם התוצאות
10:02
and decided
227
587000
2000
והחלטתי
10:04
that there was something happening here
228
589000
2000
שמשהו קורה כאן
10:06
that definitely was getting very serious.
229
591000
3000
שבהחלט נראה רציני.
10:10
So, having experimented in all sorts of remote places,
230
595000
3000
לאחר שערכתי ניסויים בכל מיני מקומות שכוחי-אל,
10:13
I came to the most remote place that I could think of.
231
598000
3000
הגעתי למקום הכי עזוב שניתן להעלות על הדעת.
10:16
(Laughter)
232
601000
2000
(צחוק)
10:19
Approximately 5,000 miles from Delhi
233
604000
3000
כ-5,000 מייל מדלהי
10:22
is the little town of Gateshead.
234
607000
2000
נמצאת עיר קטנה בשם גייטסהד.
10:24
In Gateshead, I took 32 children
235
609000
3000
בגייטסהד אספתי 32 ילדים
10:27
and I started to fine-tune the method.
236
612000
3000
והתחלתי לבצע תיקונים קטנים בשיטה.
10:30
I made them into groups of four.
237
615000
3000
רציתי אותם בקבוצות של 4.
10:33
I said, "You make your own groups of four.
238
618000
2000
אמרתי, "תתחלקו בעצמכם לקבוצות של ארבעה.
10:35
Each group of four can use one computer and not four computers."
239
620000
3000
כל קבוצה יכולה להשתמש במחשב אחד ולא בארבעה."
10:38
Remember, from the Hole in the Wall.
240
623000
3000
זוכרים, מה"חור בקיר".
10:41
"You can exchange groups.
241
626000
2000
"תוכלו להחליף קבוצות.
10:43
You can walk across to another group,
242
628000
2000
אפשר לעבור לקבוצה אחרת,
10:45
if you don't like your group, etc.
243
630000
2000
אם לא אוהבים את הקבוצה שלכם וכו'.
10:47
You can go to another group, peer over their shoulders, see what they're doing,
244
632000
3000
ניתן לגשת לקבוצה אחרת, להציץ במה שהם עושים,
10:50
come back to you own group and claim it as your own work."
245
635000
3000
ולחזור חזרה לקבוצה שלך ולהגיד שזה רעיון שלך."
10:53
And I explained to them
246
638000
2000
והסברתי להם
10:55
that, you know, a lot of scientific research is done using that method.
247
640000
3000
שמחקר מדעי רב מתבצע בשיטה זו.
10:58
(Laughter)
248
643000
2000
(צחוק)
11:00
(Applause)
249
645000
5000
(מחיאות כפיים)
11:07
The children enthusiastically got after me and said,
250
652000
2000
הילדים ניגשו אליי בהתלהבות ושאלו,
11:09
"Now, what do you want us to do?"
251
654000
2000
"מה אתה רוצה שנעשה עכשיו?"
11:11
I gave them six GCSE questions.
252
656000
3000
נתתי להם שש שאלות GCSE.
11:14
The first group -- the best one --
253
659000
2000
הקבוצה הראשונה שהיתה הכי טובה,
11:16
solved everything in 20 minutes.
254
661000
2000
פתרה הכל תוך 20 דקות,
11:18
The worst, in 45.
255
663000
3000
וההכי פחות טובה, תוך 45 דקות.
11:21
They used everything that they knew --
256
666000
2000
הם השתמשו בכל הידע שלהם --
11:23
news groups, Google, Wikipedia,
257
668000
2000
קבוצות אחרות, גוגל, ויקיפדיה,
11:25
Ask Jeeves, etc.
258
670000
2000
Ask Jeeves וכו'.
11:27
The teachers said, "Is this deep learning?"
259
672000
3000
המורים תהו אם זה לימוד מעמיק.
11:30
I said, "Well, let's try it.
260
675000
2000
אני אמרתי שכדאי לנסות,
11:32
I'll come back after two months.
261
677000
2000
ושאני אחזור בעוד חודשיים
11:34
We'll give them a paper test --
262
679000
2000
ואז נעשה להם בחינה בכתב --
11:36
no computers, no talking to each other, etc."
263
681000
2000
ללא מחשבים, ללא התייעצויות וכו'.
11:38
The average score when I'd done it with the computers and the groups
264
683000
2000
הציון הממוצע כאשר עשיתי זאת עם
11:40
was 76 percent.
265
685000
2000
המחשבים והקבוצות היה 76 אחוז.
11:42
When I did the experiment, when I did the test,
266
687000
2000
כאשר ערכתי את הניסוי, כאשר עשיתי את הבחינה,
11:44
after two months, the score
267
689000
3000
לאחר חודשיים, הציון היה
11:47
was 76 percent.
268
692000
3000
76 אחוז.
11:50
There was photographic recall
269
695000
2000
היתה שם חזרה מדוייקת
11:52
inside the children,
270
697000
2000
אצל הילדים,
11:54
I suspect because they're discussing with each other.
271
699000
3000
אני חושד שזה בגלל שהם התייעצו אחד עם השני.
11:57
A single child in front of a single computer
272
702000
2000
ילד בודד מול מחשב יחיד
11:59
will not do that.
273
704000
2000
לא יעשה זאת.
12:01
I have further results,
274
706000
2000
יש לי תוצאות נוספות,
12:03
which are almost unbelievable,
275
708000
2000
שהן כמעט בלתי ייאמנות,
12:05
of scores which go up with time.
276
710000
2000
של ציונים העולים עם הזמן.
12:07
Because their teachers say
277
712000
2000
על-פי מוריהם, זה בגלל
12:09
that after the session is over,
278
714000
2000
שלאחר סיום הלימודים,
12:11
the children continue to Google further.
279
716000
3000
הילדים ממשיכים לחפש בגוגל.
12:14
Here in Britain, I put out a call
280
719000
2000
כאן בבריטניה, אני הזמנתי
12:16
for British grandmothers,
281
721000
2000
סבתות בריטיות,
12:18
after my Kuppam experiment.
282
723000
2000
לאחר הניסוי.... שלי.
12:20
Well, you know,
283
725000
2000
טוב, אתם יודעים
12:22
they're very vigorous people, British grandmothers.
284
727000
2000
שהן מאוד נמרצות, הסבתות הבריטיות.
12:24
200 of them volunteered immediately.
285
729000
2000
200 מהן התנדבו מייד.
12:26
(Laughter)
286
731000
2000
(צחוק)
12:28
The deal was that they would give me
287
733000
3000
ההסכם היה שהן תקדשנה בשבילי
12:31
one hour of broadband time,
288
736000
2000
שעה אחת של גלישה בפס רחב,
12:33
sitting in their homes,
289
738000
2000
כאשר הן בביתן,
12:35
one day in a week.
290
740000
2000
יום אחד בשבוע.
12:37
So they did that,
291
742000
2000
ואז הן עשו זאת.
12:39
and over the last two years,
292
744000
2000
ובמשך השנתיים האחרונות,
12:41
over 600 hours of instruction
293
746000
2000
יותר מ-600 שעות הוראה
12:43
has happened over Skype,
294
748000
2000
נוצרו דרך סקייפ,
12:45
using what my students call the granny cloud.
295
750000
3000
בעזרת מה שהתלמידים מכנים "ענן של סבתות".
12:48
The granny cloud sits over there.
296
753000
3000
הענן של סבתות יושב שם איפה שהוא.
12:51
I can beam them to whichever school I want to.
297
756000
3000
אני יכול לכוון אותו לאיזה בית-ספר שאני רוצה.
13:00
(Video) Teacher: You can't catch me.
298
765000
2000
(סרטון) מורה: אינך יכול לתפוס אותי.
13:02
You say it.
299
767000
3000
תאמרו זאת אתם.
13:05
You can't catch me.
300
770000
3000
אינך יכול לתפוס אותי.
13:08
Children: You can't catch me.
301
773000
3000
ילדים: אינך יכול לתפוס אותי.
13:11
Teacher: I'm the gingerbread man.
302
776000
3000
מורה: אני איש עוגיית הזנגביל.
13:14
Children: I'm the gingerbread man.
303
779000
2000
ילדים: אני איש עוגיית הזנגביל.
13:16
Teacher: Well done. Very good ...
304
781000
2000
מורה: יפה מאוד...
13:24
SM: Back at Gateshead,
305
789000
2000
ס.מ.: בחזרה לגייטסהד,
13:26
a 10-year-old girl gets into the heart of Hinduism
306
791000
2000
ילדה בת 10 נכנסת ללב ההינדואיזם
13:28
in 15 minutes.
307
793000
2000
בתוך 15 דקות.
13:30
You know, stuff which I don't know anything about.
308
795000
3000
דברים שאיני יודע כלום עליהם.
13:36
Two children watch a TEDTalk.
309
801000
2000
שני ילדים צופים בהרצאות TED.
13:38
They wanted to be footballers before.
310
803000
2000
לפני זה הם רצו להיות כדורגלנים.
13:40
After watching eight TEDTalks,
311
805000
2000
לאחר צפיה ב-8 הרצאות TED,
13:42
he wants to become Leonardo da Vinci.
312
807000
3000
הוא רוצה להיות ליאונרדו דה-וינצי.
13:45
(Laughter)
313
810000
3000
(צחוק)
13:48
(Applause)
314
813000
3000
(מחיאות כפיים)
13:51
It's pretty simple stuff.
315
816000
2000
אלה דברים די פשוטים.
13:53
This is what I'm building now --
316
818000
2000
זה מה שאני יוצר כעת.
13:55
they're called SOLEs: Self Organized Learning Environments.
317
820000
3000
אלה נקראים "סולס": סביבות לימוד בהתארגנות עצמית.
13:58
The furniture is designed
318
823000
2000
הריהוט מעוצב
14:00
so that children can sit in front of big, powerful screens,
319
825000
3000
כך שהילדים יוכלו לשבת מול מסכים גדולים וחזקים,
14:03
big broadband connections, but in groups.
320
828000
3000
חיבורי פס-רחב, אבל בקבוצות.
14:06
If they want, they can call the granny cloud.
321
831000
3000
אם הם רוצים, הם יכולים לקרוא לענן הסבתות.
14:09
This is a SOLE in Newcastle.
322
834000
2000
זהו סול בניוקסל.
14:11
The mediator is from Pune, India.
323
836000
2000
המדריך מהודו.
14:13
So how far can we go? One last little bit and I'll stop.
324
838000
3000
אז עד כמה רחוק נוכל להגיע? עוד משהו ואני אסיים.
14:16
I went to Turin in May.
325
841000
3000
נסעתי לטורין במאי.
14:20
I sent all the teachers away from my group of 10 year-old students.
326
845000
3000
הרחקתי את כל המורים מהקבוצה שלי של תלמידים בני 10.
14:24
I speak only English, they speak only Italian,
327
849000
3000
דיברתי רק אנגלית, הם דיברו רק איטלקית,
14:27
so we had no way to communicate.
328
852000
2000
כך שלא ניתן היה לתקשר.
14:29
I started writing English questions on the blackboard.
329
854000
3000
התחלתי לכתוב על הלוח שאלות באנגלית.
14:33
The children looked at it and said, "What?"
330
858000
2000
הילדים הביטו ואמרו, "מה?"
14:35
I said, "Well, do it."
331
860000
2000
אמרתי, "תעשו מה שכתוב."
14:37
They typed it into Google, translated it into Italian,
332
862000
3000
הם הקלידו בגוגל את מה שכתבתי, תירגמו לאיטלקית,
14:40
went back into Italian Google.
333
865000
2000
חזרו לגוגל האיטלקי.
14:42
Fifteen minutes later --
334
867000
3000
15 דקות יותר מאוחר....
14:52
next question: where is Calcutta?
335
877000
3000
שאלה הבאה: איפה נמצאת כלכתה?
14:57
This one, they took only 10 minutes.
336
882000
3000
עכשיו זה לקח להם רק 10 דקות.
15:04
I tried a really hard one then.
337
889000
3000
ניסיתי שאלה קשה.
15:07
Who was Pythagoras, and what did he do?
338
892000
3000
מי היה פיתגורס ומה הוא עשה?
15:12
There was silence for a while,
339
897000
2000
השתרר שקט לזמן מה,
15:14
then they said, "You've spelled it wrong.
340
899000
2000
ואז הם אמרו, "כתבת לא נכון.
15:16
It's Pitagora."
341
901000
3000
זה פטגורס."
15:23
And then,
342
908000
2000
ואז,
15:25
in 20 minutes,
343
910000
2000
בתוך 20 דקות,
15:27
the right-angled triangles began to appear on the screens.
344
912000
2000
החלו להופיע משולשי ישר-זוית על הצגים.
15:29
This sent shivers up my spine.
345
914000
3000
זה שילח בי רעד של התרגשות.
15:32
These are 10 year-olds.
346
917000
2000
אלה ילדים בני 10.
15:47
Text: In another 30 minutes they would reach the Theory of Relativity. And then?
347
932000
3000
טקסט: בעוד 30 דקות הם יגיעו לתורת היחסות. ומה אז?
15:50
(Laughter)
348
935000
2000
(צחוק)
15:52
(Applause)
349
937000
9000
(מחיאות כפיים)
16:01
SM: So you know what's happened?
350
946000
2000
ס.מ.:אז מה אתם חושבים שקורה כאן?
16:03
I think we've just stumbled across
351
948000
2000
אני חושב שנתקלנו במערכת
16:05
a self-organizing system.
352
950000
2000
בעלת יכולת התארגנות עצמית.
16:07
A self-organizing system is one
353
952000
2000
מערכת בעלת יכולת התארגנות עצמית
16:09
where a structure appears
354
954000
2000
היא זו אשר בה מופיעים מבנים
16:11
without explicit intervention from the outside.
355
956000
3000
ללא התערבות חיצונית ברורה.
16:14
Self-organizing systems also always show emergence,
356
959000
3000
מערכות המתארגנות עצמאית גם מראות תמיד ביצועים חדשים,
16:17
which is that the system starts to do things,
357
962000
2000
כלומר המערכת מתחילה לבצע דברים
16:19
which it was never designed for.
358
964000
2000
שהיא כביכול לא בנויה לבצעם.
16:21
Which is why you react the way you do,
359
966000
2000
זו הסיבה שאתם מגיבים בצורה בה הגבתם,
16:23
because it looks impossible.
360
968000
3000
מכיוון שזה נראה בלתי אפשרי.
16:26
I think I can make a guess now --
361
971000
3000
אני מעלה עכשיו השערה.
16:29
education is self-organizing system,
362
974000
2000
חינוך הוא מערכת בעלת יכולת התארגנות עצמית,
16:31
where learning is an emergent phenomenon.
363
976000
2000
שבה למידה היא תופעה מתהווה.
16:33
It'll take a few years to prove it, experimentally,
364
978000
2000
יקח כמה שנים להוכיח זאת ניסויית,
16:35
but I'm going to try.
365
980000
2000
אבל אני הולך לנסות.
16:37
But in the meanwhile, there is a method available.
366
982000
3000
אבל בינתיים, יש שיטה זמינה.
16:40
One billion children, we need 100 million mediators --
367
985000
3000
מיליארד ילדים, אנו זקוקים ל-100 מיליון מדריכים --
16:43
there are many more than that on the planet --
368
988000
2000
יש הרבה יותר מזה בעולם --
16:45
10 million SOLEs,
369
990000
2000
10 מיליון סולס,
16:47
180 billion dollars and 10 years.
370
992000
3000
180 מיליארד דולר ו-10 שנים.
16:51
We could change everything.
371
996000
2000
נוכל לשנות הכל.
16:53
Thanks.
372
998000
2000
תודה.
16:55
(Applause)
373
1000000
11000
(מחיאות כפים)
ABOUT THE SPEAKER
Sugata Mitra - Education researcherEducational 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.
Sugata Mitra | Speaker | TED.com