TEDGlobal 2010
Sugata Mitra: The child-driven education
Sugatra Mitra új kísérletei az önképzésben
Filmed:
Readability: 3.4
3,097,850 views
Sugata Mitra oktatási tudós területe egyik legnagyobb problémájával foglalkozik -- a legjobb iskolák és tanárok nem léteznek ott, ahol a legnagyobb szükség van rájuk. Olyan kísérletek sorozatát végezte el Újdelhitől a Dél-afrikai Köztársaságon keresztül Olaszországig, amelyben saját maguk felügyelte internethozzáférést adott gyerekeknek, és olyan eredményeket kapott, melyek forradalmiasíthatják az oktatásról való gondolkodásunkat.
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
Nos, ez egy egyértelmű kijelentés.
00:19
I started with that sentence about 12 years ago,
1
4000
3000
Ezzel a mondattal kezdtem 12 évvel ezelőtt,
00:22
and I started in the context
2
7000
3000
és a kontextus, amiben kezdtem
00:25
of developing countries,
3
10000
2000
a fejlődő országok voltak,
00:27
but you're sitting here from every corner of the world.
4
12000
3000
de Önök itt a világ minden tájáról jöttek.
00:30
So if you think of a map of your country,
5
15000
3000
Tehát ha az országuk térképére gondolnak,
00:33
I think you'll realize
6
18000
2000
azt hiszem rá fognak jönni,
00:35
that for every country on Earth,
7
20000
2000
hogy a világ minden országában
00:37
you could draw little circles to say,
8
22000
2000
lehet kis köröket rajzolni a térképre mondva,
00:39
"These are places where good teachers won't go."
9
24000
3000
"Ezek azok a helyek, ahová nem mennek jó tanárok."
00:43
On top of that,
10
28000
2000
Ráadásul,
00:45
those are the places from where trouble comes.
11
30000
3000
pont ezek azok a helyek, ahonnan a problémák származnak.
00:48
So we have an ironic problem --
12
33000
2000
Tehát van egy irónikus problémánk.
00:50
good teachers don't want to go
13
35000
2000
A jó tanárok nem akarnak oda menni,
00:52
to just those places where they're needed the most.
14
37000
3000
ahol a legnagyobb szükség van rájuk.
00:55
I started in 1999
15
40000
3000
1999-ben elkezdtem
00:58
to try and address this problem with an experiment,
16
43000
3000
megpróbálni ezt orvosolni egy szokatlan kísérlettel,
01:01
which was a very simple experiment in New Delhi.
17
46000
3000
ami egy nagyon egyszerű kísérlet volt Újdelhiben.
01:06
I basically embedded a computer
18
51000
3000
Befalaztam egy számítógépet
01:09
into a wall of a slum in New Delhi.
19
54000
3000
egy nyomortelepen Újdelhiben.
01:13
The children barely went to school, they didn't know any English --
20
58000
3000
A gyerekek alig jártak iskolába. Nem beszéltek angolul.
01:16
they'd never seen a computer before,
21
61000
2000
Még sohasem láttak számítógépet,
01:18
and they didn't know what the internet was.
22
63000
3000
és nem tudták, mi az az internet.
01:21
I connected high speed internet to it -- it's about three feet off the ground --
23
66000
3000
Szélessávú internetre kötöttem -- kb. egy méterrel van a föld fölött --
01:24
turned it on and left it there.
24
69000
2000
bekapcsoltam és otthagytam.
01:26
After this,
25
71000
2000
Ezután észrevettünk
01:28
we noticed a couple of interesting things, which you'll see.
26
73000
3000
néhány érdekes dolgot, amit megmutatok.
01:31
But I repeated this all over India
27
76000
3000
De megismételtem India-szerte
01:34
and then through
28
79000
2000
és utána a világ
01:36
a large part of the world
29
81000
2000
nagy részén
01:38
and noticed
30
83000
2000
és észrevettem,
01:40
that children will learn to do
31
85000
2000
hogy a gyerekek azt tanulják meg,
01:42
what they want to learn to do.
32
87000
3000
amit meg akarnak tanulni.
01:45
This is the first experiment that we did --
33
90000
2000
Ez az első kísérlet, amit elvégeztünk --
01:47
eight year-old boy on your right
34
92000
2000
egy 8 éves fiú van a jobboldalon,
01:49
teaching his student, a six year-old girl,
35
94000
3000
a diákját tanítja, egy 6 éves lányt,
01:52
and he was teaching her how to browse.
36
97000
3000
és arra tanítja, hogyan kell böngészni.
01:56
This boy here in the middle of central India --
37
101000
3000
Ez a fiú itt India közepén --
02:00
this is in a Rajasthan village,
38
105000
2000
ez egy rajasthani faluban volt,
02:02
where the children recorded their own music
39
107000
3000
ahol a gyerekek felvették a zenéjüket
02:05
and then played it back to each other
40
110000
3000
és aztán visszajátszották egymásnak,
02:08
and in the process,
41
113000
2000
és eközben
02:10
they've enjoyed themselves thoroughly.
42
115000
2000
borzasztóan jól érezték magukat.
02:12
They did all of this in four hours
43
117000
2000
Mindezt négy órával azután érték el,
02:14
after seeing the computer for the first time.
44
119000
3000
hogy először látták a számítógépet.
02:17
In another South Indian village,
45
122000
3000
Egy másik dél-indiai faluban
02:20
these boys here
46
125000
2000
ezek a fiúk itt
02:22
had assembled a video camera
47
127000
2000
összeraktak egy videó kamerát
02:24
and were trying to take the photograph of a bumble bee.
48
129000
2000
és megpróbálnak lefotózni egy méhet.
02:26
They downloaded it from Disney.com,
49
131000
2000
A Disney.com-ról töltötték le,
02:28
or one of these websites,
50
133000
2000
vagy egy hasonló web oldalról,
02:30
14 days after putting the computer in their village.
51
135000
3000
14 nappal azután, hogy felállítottuk a számítógépet a faluban.
02:36
So at the end of it,
52
141000
2000
Végül arra a következtetésre jutottunk,
02:38
we concluded that groups of children
53
143000
2000
hogy a gyerekek meg tudják egyedül tanulni
02:40
can learn to use computers and the internet on their own,
54
145000
3000
a számítógépek és az internet használatát,
02:43
irrespective of who
55
148000
2000
attól függetlenül, hogy kik ők
02:45
or where they were.
56
150000
3000
vagy hol élnek.
02:48
At that point, I became a little more ambitious
57
153000
3000
Ekkor felbátorodtam, és elhatároztam,
02:51
and decided to see
58
156000
3000
kiderítem mi mást tudnak még
02:54
what else could children do with a computer.
59
159000
3000
csinálni egy számítógéppel.
02:57
We started off with an experiment in Hyderabad, India,
60
162000
3000
Egy kísérlettel kezdtük Hyderabadban, Indiában,
03:00
where I gave a group of children --
61
165000
3000
ahol egy csoport gyereknek --
03:03
they spoke English with a very strong Telugu accent.
62
168000
3000
nagyon erős Telugu akcentussal beszéltek angolul,
03:06
I gave them a computer
63
171000
2000
adtam nekik egy számítógépet,
03:08
with a speech-to-text interface,
64
173000
2000
beszédfelismerő programmal,
03:10
which you now get free with Windows,
65
175000
3000
amit ingyen adnak a Windows-hoz,
03:13
and asked them to speak into it.
66
178000
2000
és arra kértem őket, hogy beszéljenek bele.
03:15
So when they spoke into it,
67
180000
2000
Szóval amikor belebeszéltek,
03:17
the computer typed out gibberish,
68
182000
2000
a gép érthetetlen szöveget gépelt,
03:19
so they said, "Well, it doesn't understand anything of what we are saying."
69
184000
2000
amire azt mondták, "Nem ért semmit, amit mondunk."
03:21
So I said, "Yeah, I'll leave it here for two months.
70
186000
2000
Azt mondtam, "Igen, itthagyom két hónapra.
03:23
Make yourself understood
71
188000
2000
Értessétek meg magatokat
03:25
to the computer."
72
190000
2000
a számítógéppel."
03:27
So the children said, "How do we do that."
73
192000
2000
Mire a gyerekek, "De hogyan?"
03:29
And I said,
74
194000
2000
Mire én:
03:31
"I don't know, actually."
75
196000
2000
"Fogalmam sincs."
03:33
(Laughter)
76
198000
2000
(Nevetés)
03:35
And I left.
77
200000
2000
És elmentem.
03:37
(Laughter)
78
202000
2000
(Nevetés)
03:40
Two months later --
79
205000
2000
Két hónappal később --
03:42
and this is now documented
80
207000
2000
és ez dokumentálva van
03:44
in the Information Technology
81
209000
2000
az Information Technology
03:46
for International Development journal --
82
211000
2000
for International Development újságban --
03:48
that accents had changed
83
213000
2000
megváltozott a kiejtésük
03:50
and were remarkably close to the neutral British accent
84
215000
3000
és figyelemreméltóan közel volt a semleges Brit kiejtéshez
03:53
in which I had trained the speech-to-text synthesizer.
85
218000
3000
melyre a beszédfelismerő programot beállítottam.
03:56
In other words, they were all speaking like James Tooley.
86
221000
3000
Más szóval, mind úgy beszéltek, mint James Tooley.
03:59
(Laughter)
87
224000
2000
(Nevetés)
04:01
So they could do that on their own.
88
226000
2000
Erre maguktól képesek voltak.
04:03
After that, I started to experiment
89
228000
2000
Ezután elkezdtem kísérletezni
04:05
with various other things
90
230000
2000
különböző dolgokkal,
04:07
that they might learn to do on their own.
91
232000
2000
amiket esetleg megtanulhatnak maguktól.
04:09
I got an interesting phone call once from Columbo,
92
234000
3000
Kaptam egy érdekes telefonhívást Columbo-ból
04:12
from the late Arthur C. Clarke,
93
237000
2000
a néhai Arthur C. Clarke-tól,
04:14
who said, "I want to see what's going on."
94
239000
2000
aki azt mondta, "Látni akarom, mi történik."
04:16
And he couldn't travel, so I went over there.
95
241000
3000
És nem tudott utazni, ezért én mentem hozzá.
04:19
He said two interesting things,
96
244000
2000
Két érdekes dolgot mondott,
04:21
"A teacher that can be replaced by a machine should be."
97
246000
5000
"A tanárt, akit helyettesíteni tud egy gép, helyettesítenie is kell."
04:26
(Laughter)
98
251000
2000
(Nevetés)
04:28
The second thing he said was that,
99
253000
2000
A második dolog amit mondott az volt,
04:30
"If children have interest,
100
255000
2000
"Ha a gyerekek érdeklődnek,
04:32
then education happens."
101
257000
3000
az oktatás magától történik."
04:35
And I was doing that in the field,
102
260000
2000
És ezt csináltam a terepen,
04:37
so every time I would watch it and think of him.
103
262000
2000
ezért ezt mindig megnézem és rá gondolok.
04:39
(Video) Arthur C. Clarke: And they can definitely
104
264000
3000
(Video) Arthur C. Clarke: És biztosan tudnak segíteni
04:42
help people,
105
267000
2000
az embereken,
04:44
because children quickly learn to navigate
106
269000
2000
mert a gyerekek hamar megtanulnak tájékozódni
04:46
the web and find things which interest them.
107
271000
3000
a weben és megtalálni azt, ami érdekli őket.
04:49
And when you've got interest, then you have education.
108
274000
3000
És ha van érdeklődés, akkor van oktatás.
04:52
Sugata Mitra: I took the experiment to South Africa.
109
277000
3000
Sugata Mitra: Elvittem a kísérletet a Dél-afrikai Köztársaságba.
04:55
This is a 15 year-old boy.
110
280000
2000
Ez egy 15 éves fiú.
04:57
(Video) Boy: ... just mention, I play games
111
282000
3000
(Videó) Fiú: ...például játszom,
05:00
like animals,
112
285000
3000
pl. állatokkal
05:03
and I listen to music.
113
288000
3000
és zenét hallgatok.
05:06
SM: And I asked him, "Do you send emails?"
114
291000
2000
SM: Megkérdeztem, "Küldesz e-maileket?"
05:08
And he said, "Yes, and they hop across the ocean."
115
293000
3000
És azt mondta, "Igen, és átugranak az óceánon."
05:12
This is in Cambodia,
116
297000
2000
Ez Kambodzsa,
05:14
rural Cambodia --
117
299000
3000
vidéki Kambodzsa --
05:17
a fairly silly arithmetic game,
118
302000
3000
egy bolondos aritmetikai játék,
05:20
which no child would play inside the classroom or at home.
119
305000
2000
amit egy gyerek sem játszana az osztályteremben vagy otthon.
05:22
They would, you know, throw it back at you.
120
307000
2000
Tudják, egyszerűen visszadobnák.
05:24
They'd say, "This is very boring."
121
309000
2000
Azt mondanák, "Ez nagyon unalmas."
05:26
If you leave it on the pavement
122
311000
2000
Ha hagyod a járdán heverni,
05:28
and if all the adults go away,
123
313000
2000
és minden felnőtt elmegy,
05:30
then they will show off with each other
124
315000
2000
akkor felvágnak egymás előtt, hogy
05:32
about what they can do.
125
317000
2000
mit tudnak csinálni.
05:34
This is what these children are doing.
126
319000
2000
Ezt csinálják ezek a gyerekek.
05:36
They are trying to multiply, I think.
127
321000
3000
Azt hiszem, szorozni próbálnak.
05:39
And all over India,
128
324000
2000
És India-szerte
05:41
at the end of about two years,
129
326000
2000
két év elteltével a gyerekek
05:43
children were beginning to Google their homework.
130
328000
3000
elkezdték a Google-t használni a leckéjükhöz.
05:46
As a result, the teachers reported
131
331000
2000
Ennek eredményeként a tanárok
05:48
tremendous improvements in their English --
132
333000
2000
hatalmas fejlődést tapasztaltak az angol tudásukban --
05:50
(Laughter)
133
335000
4000
(Nevetés)
05:54
rapid improvement and all sorts of things.
134
339000
2000
gyors fejlődést és sok mást.
05:56
They said, "They have become really deep thinkers and so on and so forth.
135
341000
3000
Azt mondták, "Igazán komoly gondolkodókká váltak." és hasonlók.
05:59
(Laughter)
136
344000
3000
(Nevetés)
06:02
And indeed they had.
137
347000
2000
És tényleg azokká váltak.
06:04
I mean, if there's stuff on Google,
138
349000
2000
Úgy értem, ha ott van a Google-on,
06:06
why would you need to stuff it into your head?
139
351000
3000
miért kéne a fejedben tárolnod?
06:10
So at the end of the next four years,
140
355000
2000
Szóval a következő négy év elteltével
06:12
I decided that groups of children can navigate the internet
141
357000
3000
eldöntöttem, hogy a gyerekek képesek úgy tájékozódni az interneten
06:15
to achieve educational objectives on their own.
142
360000
3000
hogy oktatási célokat érjenek el maguktól.
06:18
At that time, a large amount of money
143
363000
2000
Akkoriban egy nagy pénzösszeg
06:20
had come into Newcastle University
144
365000
2000
érkezett a Newcastle-i egyetemre
06:22
to improve schooling in India.
145
367000
3000
az indiai iskolák fejlesztésére.
06:25
So Newcastle gave me a call. I said, "I'll do it from Delhi."
146
370000
3000
Szóval Newcastle felhívott. Azt mondtam "Delhiből fogom csinálni."
06:28
They said, "There's no way you're going to handle
147
373000
2000
Erre ők, "Nem létezik, hogy egymillió fontnyi
06:30
a million pounds-worth of University money
148
375000
3000
egyetemi pénzt Delhiben ülve
06:33
sitting in Delhi."
149
378000
2000
fog kezelni."
06:35
So in 2006,
150
380000
2000
Így 2006-ban
06:37
I bought myself a heavy overcoat
151
382000
2000
vettem magamnak egy nagykabátot
06:39
and moved to Newcastle.
152
384000
2000
és Newcastle-be költöztem.
06:42
I wanted to test the limits
153
387000
2000
A rendszer határait akartam
06:44
of the system.
154
389000
2000
tesztelni.
06:46
The first experiment I did out of Newcastle
155
391000
2000
Az első kísérlet amit Newcastle-ből végeztem
06:48
was actually done in India.
156
393000
2000
igazából Indiában zajlott.
06:50
And I set myself and impossible target:
157
395000
3000
És lehetetlen célt állítottam magam elé:
06:53
can Tamil speaking
158
398000
3000
képesek-e Tamil anyanyelvű
06:56
12-year-old children
159
401000
2000
12 éves gyerekek
06:58
in a South Indian village
160
403000
3000
egy dél-indiai faluban
07:01
teach themselves biotechnology
161
406000
2000
bio-technológiát tanítani maguknak
07:03
in English on their own?
162
408000
2000
angolul, segítség nélkül?
07:05
And I thought, I'll test them, they'll get a zero --
163
410000
3000
És azt gondoltam, tesztelem őket. Nullát kapnak.
07:08
I'll give the materials, I'll come back and test them --
164
413000
2000
Adok nekik tananyagot. Visszajövök és tesztelem őket.
07:10
they get another zero,
165
415000
2000
Kapnak még egy nullát.
07:12
I'll go back and say, "Yes, we need teachers for certain things."
166
417000
4000
Visszamegyek és azt mondom, "Igen, bizonyos dolgokhoz tanárokra van szükség."
07:16
I called in 26 children.
167
421000
2000
Behívtam 26 gyereket.
07:18
They all came in there, and I told them
168
423000
2000
Mind bejöttek, és azt mondtam nekik,
07:20
that there's some really difficult stuff on this computer.
169
425000
2000
hogy nagyon nehéz dolgok vannak ezen a számítógépen.
07:22
I wouldn't be surprised if you didn't understand anything.
170
427000
3000
Nem lepne meg, ha semmit nem értenétek.
07:25
It's all in English, and I'm going.
171
430000
3000
Mind angolul van, és én megyek.
07:28
(Laughter)
172
433000
2000
(Nevetés)
07:30
So I left them with it.
173
435000
2000
Tehát otthagytam őket.
07:32
I came back after two months,
174
437000
2000
Visszamentem két hónap múlva,
07:34
and the 26 children marched in looking very, very quiet.
175
439000
2000
és bevonult a 26 gyerek, nagyon-nagyon csendesen.
07:36
I said, "Well, did you look at any of the stuff?"
176
441000
3000
Azt mondtam, "Szóval, megnéztetek bármit is?"
07:39
They said, "Yes, we did."
177
444000
2000
Azt mondták, "Igen."
07:41
"Did you understand anything?" "No, nothing."
178
446000
3000
"Értettetek belőle valamit?" "Nem, semmit."
07:44
So I said,
179
449000
2000
Szóval azt mondtam,
07:46
"Well, how long did you practice on it
180
451000
2000
"Nos, mennyi időt töltöttetek vele,
07:48
before you decided you understood nothing?"
181
453000
2000
mielőtt eldöntöttétek, hogy nem értetek semmit?"
07:50
They said, "We look at it every day."
182
455000
3000
Azt mondták, "Megnézzük minden nap."
07:53
So I said, "For two months, you were looking at stuff you didn't understand?"
183
458000
2000
Erre én, "Két hónapig nézegettetek valamit, amit nem értetek?"
07:55
So a 12 year-old girl raises her hand and says,
184
460000
2000
Szóval egy 12 éves kislány feltette a kezét
07:57
literally,
185
462000
2000
és szó szerint azt mondta,
08:00
"Apart from the fact that improper replication of the DNA molecule
186
465000
3000
"Azon kívül, hogy a DNS molekula nem megfelelő másolása
08:03
causes genetic disease,
187
468000
2000
genetikai betegséget okoz,
08:05
we've understood nothing else."
188
470000
2000
nem értettünk semmit."
08:07
(Laughter)
189
472000
2000
(Nevetés)
08:09
(Applause)
190
474000
7000
(Taps)
08:16
(Laughter)
191
481000
3000
(Nevetés)
08:19
It took me three years to publish that.
192
484000
2000
Három évembe telt ezt publikálni.
08:21
It's just been published in the British Journal of Educational Technology.
193
486000
3000
Most jelent meg a British Journal of Educational Technology-ban.
08:24
One of the referees who refereed the paper said,
194
489000
3000
Az egyik referens, aki referálta a cikket azt mondta,
08:27
"It's too good to be true,"
195
492000
3000
"Ez túl szép ahhoz, hogy igaz legyen."
08:30
which was not very nice.
196
495000
2000
ami nem volt túl kedves.
08:32
Well, one of the girls had taught herself
197
497000
2000
Nos, az egyik lány megtanította magát,
08:34
to become the teacher.
198
499000
2000
hogy ő legyen a tanár.
08:36
And then that's her over there.
199
501000
2000
És ez ő ott.
08:46
Remember, they don't study English.
200
511000
2000
Ne felejtsék el, nem tanulnak angolul.
09:01
I edited out the last bit when I asked, "Where is the neuron?"
201
526000
3000
Kivágtam az utolsó részt, ahol azt kérdezem, "Hol van a neuron?"
09:04
and she says, "The neuron? The neuron,"
202
529000
2000
és azt mondja, "A neuron? A neuron?"
09:06
and then she looked and did this.
203
531000
3000
Aztán rámnézett és ezt csinálta,
09:09
Whatever the expression, it was not very nice.
204
534000
3000
Akármi is a kifejezés, nem volt túl kedves.
09:12
So their scores had gone up from zero to 30 percent,
205
537000
3000
Tehát a az eredményük felment nulláról 30%-ra,
09:15
which is an educational impossibility under the circumstances.
206
540000
3000
ami egy oktatási lehetetlenség ilyen körülmények között.
09:18
But 30 percent is not a pass.
207
543000
3000
De a 30%-kal még nem mennek át.
09:21
So I found that they had a friend,
208
546000
2000
Megtudtam, hogy van egy barátjuk,
09:23
a local accountant, a young girl,
209
548000
2000
egy helyi könyvelő, egy fiatal lány,
09:25
and they played football with her.
210
550000
2000
akivel együtt szoktak focizni.
09:27
I asked that girl, "Would you teach them
211
552000
2000
Megkérdeztem a lányt, "Tanítanál nekik
09:29
enough biotechnology to pass?"
212
554000
2000
elég bio-technológiát, hogy átmenjenek?"
09:31
And she said, "How would I do that? I don't know the subject."
213
556000
2000
Erre ő, "De hogyan? Én nem tudok semmit a témáról."
09:33
I said, "No, use the method of the grandmother."
214
558000
2000
Azt mondtam, "Nem, használd a nagymama-módszert."
09:35
She said, "What's that?"
215
560000
2000
Megkérdezte, "Mi az?"
09:37
I said, "Well, what you've got to do
216
562000
2000
Azt mondtam, "Nos, annyit kell tenned,
09:39
is stand behind them
217
564000
2000
hogy mögöttük állsz,
09:41
and admire them all the time.
218
566000
3000
és folyamatosan dícséred őket."
09:44
Just say to them, 'That's cool. That's fantastic.
219
569000
2000
Csak mondd nekik, "Ez tök menő. Ez fantasztikus.
09:46
What is that? Can you do that again? Can you show me some more?'"
220
571000
3000
Ez mi? Meg tudod csinálni mégegyszer? Meg tudsz többet is mutatni?"
09:49
She did that for two months.
221
574000
2000
Ezt két hónapig csinálta.
09:51
The scores went up to 50,
222
576000
2000
Az eredmények felmentek 50-re,
09:53
which is what the posh schools of New Delhi,
223
578000
2000
ami az átlagos eredmény Újdelhi előkelő iskoláiban,
09:55
with a trained biotechnology teacher were getting.
224
580000
3000
ahol képzett bio-technológia tanár van.
09:58
So I came back to Newcastle
225
583000
2000
Szóval visszajöttem Newcastle-be
10:00
with these results
226
585000
2000
ezekkel az eredményekkel
10:02
and decided
227
587000
2000
és elhatároztam,
10:04
that there was something happening here
228
589000
2000
hogy itt valami olyan történik, ami
10:06
that definitely was getting very serious.
229
591000
3000
kezd határozottan komollyá válni.
10:10
So, having experimented in all sorts of remote places,
230
595000
3000
Így, miután mindenféle eldugott helyen kísérleteztem,
10:13
I came to the most remote place that I could think of.
231
598000
3000
elmentem a legeldugottabb helyre, ami csak eszembe jutott.
10:16
(Laughter)
232
601000
2000
(Nevetés)
10:19
Approximately 5,000 miles from Delhi
233
604000
3000
Kb. 8.000km-re Delhitől található
10:22
is the little town of Gateshead.
234
607000
2000
Gateshead kisvárosa.
10:24
In Gateshead, I took 32 children
235
609000
3000
Itt vettem 32 gyereket,
10:27
and I started to fine-tune the method.
236
612000
3000
és elkezdtem finomítani a módszert.
10:30
I made them into groups of four.
237
615000
3000
Négyes csoportokba szerveztem őket.
10:33
I said, "You make your own groups of four.
238
618000
2000
"Ti alakítjátok ki magatoknak a négyes csoportokat.
10:35
Each group of four can use one computer and not four computers."
239
620000
3000
Minden csoport egy számítógépet kap, nem négyet."
10:38
Remember, from the Hole in the Wall.
240
623000
3000
Emlékezzenek a lyukra a falban.
10:41
"You can exchange groups.
241
626000
2000
"Változtathatsz csoportot.
10:43
You can walk across to another group,
242
628000
2000
Átsétálhatsz egy másik csoporthoz,
10:45
if you don't like your group, etc.
243
630000
2000
ha nem tetszik a sajátod, stb.
10:47
You can go to another group, peer over their shoulders, see what they're doing,
244
632000
3000
Odamehetsz egy másik csoporthoz, és meglesheted, mit csinálnak,
10:50
come back to you own group and claim it as your own work."
245
635000
3000
és mondhatod azt a saját csoportodnak, hogy ez a saját munkád."
10:53
And I explained to them
246
638000
2000
És elmagyaráztam nekik,
10:55
that, you know, a lot of scientific research is done using that method.
247
640000
3000
hogy sok tudományos munka születik ugyanezzel a módszerrel.
10:58
(Laughter)
248
643000
2000
(Nevetés)
11:00
(Applause)
249
645000
5000
(Taps)
11:07
The children enthusiastically got after me and said,
250
652000
2000
A gyerekek lelkesen belevetették magukat, és azt kérdezték,
11:09
"Now, what do you want us to do?"
251
654000
2000
"Mit szeretne, hogy csináljunk?"
11:11
I gave them six GCSE questions.
252
656000
3000
Adtam nekik hat tizedikes vizsgakérdést.
11:14
The first group -- the best one --
253
659000
2000
Az első csoport, a legjobb,
11:16
solved everything in 20 minutes.
254
661000
2000
mindent megoldott 20 perc alatt.
11:18
The worst, in 45.
255
663000
3000
A legrosszabb 45 perc alatt.
11:21
They used everything that they knew --
256
666000
2000
Mindent felhasználtak, amit ismertek --
11:23
news groups, Google, Wikipedia,
257
668000
2000
híroldalak, Google, Wikipedia,
11:25
Ask Jeeves, etc.
258
670000
2000
Ask Jeeves, stb.
11:27
The teachers said, "Is this deep learning?"
259
672000
3000
A tanárok azt kérdezték, "Ez maradandó tudás-e?"
11:30
I said, "Well, let's try it.
260
675000
2000
Azt mondtam, "Próbáljuk ki.
11:32
I'll come back after two months.
261
677000
2000
Visszajövök két hónap múlva.
11:34
We'll give them a paper test --
262
679000
2000
Adunk nekik egy írásos tesztet --
11:36
no computers, no talking to each other, etc."
263
681000
2000
számítógépek, beszélgetés, stb. nélkül."
11:38
The average score when I'd done it with the computers and the groups
264
683000
2000
Az átlagos eredmény számítógépekkel és csoportokban,
11:40
was 76 percent.
265
685000
2000
76% volt.
11:42
When I did the experiment, when I did the test,
266
687000
2000
Amikor elvégeztem a kísérletet, amikor megirattam a tesztet,
11:44
after two months, the score
267
689000
3000
két hónappal később
11:47
was 76 percent.
268
692000
3000
76% volt.
11:50
There was photographic recall
269
695000
2000
Fotografikus emlékezetük
11:52
inside the children,
270
697000
2000
volt a gyerekeknek,
11:54
I suspect because they're discussing with each other.
271
699000
3000
gyanítom azért, mert megbeszélték egymással.
11:57
A single child in front of a single computer
272
702000
2000
Egy gyerek egy számítógép előtt
11:59
will not do that.
273
704000
2000
ezt nem fogja megtenni.
12:01
I have further results,
274
706000
2000
További eredményeim is vannak,
12:03
which are almost unbelievable,
275
708000
2000
melyek szinte hihetetlenek,
12:05
of scores which go up with time.
276
710000
2000
olyan pontszámokról, amik idővel felmennek.
12:07
Because their teachers say
277
712000
2000
Mert a tanáraik azt mondják,
12:09
that after the session is over,
278
714000
2000
hogy amikor vége az órának,
12:11
the children continue to Google further.
279
716000
3000
a gyerekek tovább keresnek a Google-on.
12:14
Here in Britain, I put out a call
280
719000
2000
Itt Nagy-Britanniában hirdetésben
12:16
for British grandmothers,
281
721000
2000
kerestem brit nagymamákat,
12:18
after my Kuppam experiment.
282
723000
2000
a kísérletem után.
12:20
Well, you know,
283
725000
2000
Nos, tudják,
12:22
they're very vigorous people, British grandmothers.
284
727000
2000
a brit nagymamák nagyon élénkek.
12:24
200 of them volunteered immediately.
285
729000
2000
200-an jelentkeztek azonnal önkéntesnek.
12:26
(Laughter)
286
731000
2000
(Nevetés)
12:28
The deal was that they would give me
287
733000
3000
Az volt a megállapodás, hogy adnak nekem
12:31
one hour of broadband time,
288
736000
2000
egy óra szélessáv időt,
12:33
sitting in their homes,
289
738000
2000
otthon ülve,
12:35
one day in a week.
290
740000
2000
hetente egyszer.
12:37
So they did that,
291
742000
2000
És ezt tették.
12:39
and over the last two years,
292
744000
2000
És az elmúlt két évben
12:41
over 600 hours of instruction
293
746000
2000
több mint 600 óra instruálás
12:43
has happened over Skype,
294
748000
2000
történt Skype-on keresztül,
12:45
using what my students call the granny cloud.
295
750000
3000
felhasználva, amit a diákjaim a nagyi felhőnek hívnak.
12:48
The granny cloud sits over there.
296
753000
3000
Itt ül a nagyi felhő.
12:51
I can beam them to whichever school I want to.
297
756000
3000
Abba az iskolába tudom sugározni őket, amelyikbe csak akarom.
13:00
(Video) Teacher: You can't catch me.
298
765000
2000
(Video) Tanár: Nem tudsz megfogni.
13:02
You say it.
299
767000
3000
Mondjátok ti is.
13:05
You can't catch me.
300
770000
3000
Nem tudsz megfogni.
13:08
Children: You can't catch me.
301
773000
3000
Gyerekek: Nem tudsz megfogni.
13:11
Teacher: I'm the gingerbread man.
302
776000
3000
Tanár: Én vagyok a mézeskalács ember.
13:14
Children: I'm the gingerbread man.
303
779000
2000
Gyerekek: Én vagyok a mézeskalács ember.
13:16
Teacher: Well done. Very good ...
304
781000
2000
Tanár: Ügyesek vagytok. Nagyon jó...
13:24
SM: Back at Gateshead,
305
789000
2000
SM: Gateshead-ben
13:26
a 10-year-old girl gets into the heart of Hinduism
306
791000
2000
egy 10 éves kislány a hinduizmus mélyére lát
13:28
in 15 minutes.
307
793000
2000
15 perc alatt.
13:30
You know, stuff which I don't know anything about.
308
795000
3000
Tudják, olyan dolgokba, melyekről fogalmam sincs.
13:36
Two children watch a TEDTalk.
309
801000
2000
Két gyerek megnéz egy TED előadást.
13:38
They wanted to be footballers before.
310
803000
2000
Azelőtt focisták akartak lenni.
13:40
After watching eight TEDTalks,
311
805000
2000
8 TED előadás után
13:42
he wants to become Leonardo da Vinci.
312
807000
3000
az egyik Leonardo da Vinci akar lenni.
13:45
(Laughter)
313
810000
3000
(Nevetés)
13:48
(Applause)
314
813000
3000
(Taps)
13:51
It's pretty simple stuff.
315
816000
2000
Nagyon egyszerű dolog.
13:53
This is what I'm building now --
316
818000
2000
Most ezen dolgozom.
13:55
they're called SOLEs: Self Organized Learning Environments.
317
820000
3000
Önszervező Tanulási Környezetnek (SOLE) hívják őket.
13:58
The furniture is designed
318
823000
2000
A bútorok úgy vanna tervezve,
14:00
so that children can sit in front of big, powerful screens,
319
825000
3000
hogy a gyerekek nagy, erős képernyők előtt ülhessenek,
14:03
big broadband connections, but in groups.
320
828000
3000
nagy sávszélességű internettel, de csoportokban.
14:06
If they want, they can call the granny cloud.
321
831000
3000
Ha akarják, felhívhatják a nagyi felhőt.
14:09
This is a SOLE in Newcastle.
322
834000
2000
Ez egy SOLE Newcastle-ben.
14:11
The mediator is from Pune, India.
323
836000
2000
A közvetítő Indiában van.
14:13
So how far can we go? One last little bit and I'll stop.
324
838000
3000
Tehát milyen messzire mehetünk? Még egy kicsi, és abbahagyom.
14:16
I went to Turin in May.
325
841000
3000
Májusban Torinóban jártam.
14:20
I sent all the teachers away from my group of 10 year-old students.
326
845000
3000
Elküldtem az összes tanárt a 10 éves gyerekekből álló csoportom mellől.
14:24
I speak only English, they speak only Italian,
327
849000
3000
Csak angolul beszélek, ők csak olaszul,
14:27
so we had no way to communicate.
328
852000
2000
tehát sehogy sem tudunk kommunikálni.
14:29
I started writing English questions on the blackboard.
329
854000
3000
Elkezdtem angol kérdéseket írni a táblára.
14:33
The children looked at it and said, "What?"
330
858000
2000
A gyerekek ránéztek és azt mondták, "Micsoda?"
14:35
I said, "Well, do it."
331
860000
2000
Azt mondtam, "Oldjátok meg."
14:37
They typed it into Google, translated it into Italian,
332
862000
3000
Beírták a Google-be, lefordították olaszra,
14:40
went back into Italian Google.
333
865000
2000
visszamentek az olasz Google-hoz.
14:42
Fifteen minutes later --
334
867000
3000
15 perccel később...
14:52
next question: where is Calcutta?
335
877000
3000
A következő kérdés: Hol van Kalkutta?
14:57
This one, they took only 10 minutes.
336
882000
3000
Ez csak 10 percbe telt.
15:04
I tried a really hard one then.
337
889000
3000
Megpróbáltam egy igazán nehezet.
15:07
Who was Pythagoras, and what did he do?
338
892000
3000
Ki volt Pitagorasz és mit csinált?
15:12
There was silence for a while,
339
897000
2000
Egy darabig csönd volt,
15:14
then they said, "You've spelled it wrong.
340
899000
2000
aztán azt mondták, "Rosszul írta.
15:16
It's Pitagora."
341
901000
3000
Úgy írjuk: Petagoras."
15:23
And then,
342
908000
2000
És aztán,
15:25
in 20 minutes,
343
910000
2000
20 perc múlva,
15:27
the right-angled triangles began to appear on the screens.
344
912000
2000
elkezdtek megjelenni az derékszögű háromszögek a képernyőkön.
15:29
This sent shivers up my spine.
345
914000
3000
Ebbe beleborzongtam.
15:32
These are 10 year-olds.
346
917000
2000
Ezek 10 éves gyerekek.
15:47
Text: In another 30 minutes they would reach the Theory of Relativity. And then?
347
932000
3000
"30 perc múlva eljutnának a Relativitás Elméletéhez. És azután?"
15:50
(Laughter)
348
935000
2000
(Nevetés)
15:52
(Applause)
349
937000
9000
(Taps)
16:01
SM: So you know what's happened?
350
946000
2000
SM: Tudják, mi történt?
16:03
I think we've just stumbled across
351
948000
2000
Azt hiszem rábukkantunk egy
16:05
a self-organizing system.
352
950000
2000
önszervező rendszerre.
16:07
A self-organizing system is one
353
952000
2000
Az önszervező rendszer az,
16:09
where a structure appears
354
954000
2000
ahol megjelenik egy szerkezet
16:11
without explicit intervention from the outside.
355
956000
3000
határozott külső beavatkozás nélkül.
16:14
Self-organizing systems also always show emergence,
356
959000
3000
Az önszervező rendszerek mindig kibontakoznak,
16:17
which is that the system starts to do things,
357
962000
2000
vagyis a rendszer olyan dolgokat kezd csinálni,
16:19
which it was never designed for.
358
964000
2000
melyekre soha nem tervezték.
16:21
Which is why you react the way you do,
359
966000
2000
Ezért reagálnak úgy, ahogy reagálnak,
16:23
because it looks impossible.
360
968000
3000
mert lehetetlennek tűnik.
16:26
I think I can make a guess now --
361
971000
3000
Azt hiszem megkockáztathatok egy feltevést.
16:29
education is self-organizing system,
362
974000
2000
Az oktatás egy önszervező rendszer,
16:31
where learning is an emergent phenomenon.
363
976000
2000
melyből a tanulás, mint felszínre törő jelenség következik.
16:33
It'll take a few years to prove it, experimentally,
364
978000
2000
Beletelik majd néhány évbe, hogy ezt kísérletekkel bebizonyítsam
16:35
but I'm going to try.
365
980000
2000
de meg fogom próbálni.
16:37
But in the meanwhile, there is a method available.
366
982000
3000
De addig is, rendelkezésünkre áll egy módszer.
16:40
One billion children, we need 100 million mediators --
367
985000
3000
Egymilliárd gyerek, 100 millió közvetítőre van szükségünk --
16:43
there are many more than that on the planet --
368
988000
2000
ennél sokkal több van a bolygón --
16:45
10 million SOLEs,
369
990000
2000
10 millió SOLE-ra,
16:47
180 billion dollars and 10 years.
370
992000
3000
180 milliárd dollárra és 10 évre.
16:51
We could change everything.
371
996000
2000
Mindent meg tudnánk változtatni.
16:53
Thanks.
372
998000
2000
Köszönöm.
16:55
(Applause)
373
1000000
11000
(Taps)
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