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
LIFT 2007

Sugata Mitra: Kids can teach themselves

Sugata Mitra racconta come i bambini si insegnino a vicenda

Filmed:
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Al LIFT 2007, Sugata Mitra racconta il suo progetto Buco nel Muro. I bambini di questo progetto hanno capito da soli come usare un PC, per poi insegnarlo ad altri bambini. Mitra si chiede: cos'altro possono insegnarsi a vicenda i bambini?
- 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

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I have a toughdifficile joblavoro to do.
0
0
3000
Ho un lavoro difficile da portare a termine.
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You know, when I lookedguardato at the profileprofilo of the audiencepubblico here,
1
3000
6000
Quando ho pensato alle caratteristiche dell’uditorio di oggi,
00:25
with theirloro connotationsconnotazioni and designdesign, in all its formsforme,
2
9000
7000
alle sue caratteristiche e le sue strutture, in tutte le sue forme,
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and with so much and so manymolti people workinglavoro
3
16000
2000
con così tanto sapere e tanta gente che collabora
00:34
on collaborativecollaborativo and networksreti, and so on, that I wanted to tell you,
4
18000
5000
in rete, e così via, che volevo raccontarvi,
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I wanted to buildcostruire an argumentdiscussione for primaryprimario educationeducazione
5
23000
5000
volevo costruire un ragionamento riguardante l’istruzione primaria
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in a very specificspecifica contextcontesto.
6
28000
2000
in un contesto molto specifico.
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In orderordine to do that in 20 minutesminuti, I have to bringportare out fourquattro ideasidee --
7
30000
4000
Per riuscire a farlo in 20 minuti, devo enunciare quattro idee -
00:50
it's like fourquattro piecespezzi of a puzzlepuzzle.
8
34000
3000
come se fossero quattro pezzi di un puzzle.
00:53
And if I succeedavere successo in doing that,
9
37000
3000
E se ci riesco,
00:56
maybe you would go back with the thought
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40000
3000
forse uscirete di qui con l’idea di
00:59
that you could buildcostruire on, and perhapsForse help me do my work.
11
43000
3000
sviluppare ulteriormente quest'idea, e magari aiutarmi nel mio compito.
01:06
The first piecepezzo of the puzzlepuzzle is remotenesslontananza
12
50000
3000
Il primo pezzo del puzzle è costituito dalla lontananza
01:09
and the qualityqualità of educationeducazione.
13
53000
2000
e dalla qualità dell’educazione.
01:11
Now, by remotenesslontananza, I mean two or threetre differentdiverso kindstipi of things.
14
55000
5000
Per “lontananza” intendo due o tre cose diverse.
01:16
Of coursecorso, remotenesslontananza in its normalnormale sensesenso, whichquale meanssi intende
15
60000
3000
Naturalmente, lontananza nel suo senso proprio, che significa
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that as you go furtherulteriore and furtherulteriore away
16
63000
3000
che quanto più ti allontani
01:22
from an urbanurbano centercentro, you get to remoterRemoter areasle zone.
17
66000
5000
dal centro urbano, tanto più arrivi in luoghi remoti.
01:27
What happensaccade to educationeducazione?
18
71000
3000
Cosa accade all'istruzione ?
01:30
The secondsecondo, or a differentdiverso kindgenere of remotenesslontananza
19
74000
2000
La seconda, o un tipo differente di lontananza,
01:32
is that withinentro the largegrande metropolitanmetropolitano areasle zone all over the worldmondo,
20
76000
5000
è quella all’interno delle grandi aree metropolitane di tutto il mondo,
01:37
you have pocketstasche, like slumsbaraccopoli, or shantytownsbidonvilles, or poorerpiù poveri areasle zone,
21
81000
5000
ci sono sacche, come slum, baraccopoli, aree più povere,
01:42
whichquale are sociallysocialmente and economicallyeconomicamente remotea distanza
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86000
4000
che sono socialmente e economicamente separate
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from the restriposo of the citycittà, so it's us and them.
23
90000
3000
dal resto della città, creando una dinamica di 'noi' e 'loro.'
01:49
What happensaccade to educationeducazione in that contextcontesto?
24
93000
2000
Cosa accade all'istruzione in quel contesto ?
01:51
So keep bothentrambi of those ideasidee of remotenesslontananza.
25
95000
8000
Teniamo insieme queste due idee di lontananza.
01:59
We madefatto a guessindovina. The guessindovina was that schoolsscuole in remotea distanza areasle zone
26
103000
3000
Abbiamo ipotizzato che le scuole nelle aree remote
02:02
do not have good enoughabbastanza teachersinsegnanti.
27
106000
3000
non dispongono di insegnanti abbastanza bravi.
02:05
If they do have, they cannotnon può retainconservare those teachersinsegnanti.
28
109000
2000
Se li hanno, non riescono a trattenerli;
02:07
They do not have good enoughabbastanza infrastructureinfrastruttura.
29
111000
3000
non hanno infrastrutture abbastanza buone.
02:10
And if they had some infrastructureinfrastruttura,
30
114000
2000
E se anche avessero qualche infrastruttura,
02:12
they have difficultydifficoltà maintainingil mantenimento it.
31
116000
2000
avrebbero difficoltà a mantenerle efficienti.
02:14
But I wanted to checkdai un'occhiata if this is truevero. So what I did last yearanno was
32
118000
5000
Ma volevo verificare se tutto questo fosse vero. Così l’anno scorso
02:19
we hiredassunti a carauto, lookedguardato up on GoogleGoogle,
33
123000
5000
abbiamo affittato un’auto, cercato su Google
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foundtrovato a routeitinerario into northernsettentrionale IndiaIndia from NewNuovo DelhiDelhi
34
128000
5000
e trovato una strada che va da New Delhi verso
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whichquale, you know, whichquale did not crossattraversare any biggrande citiescittà
35
133000
5000
l'India del Nord, che non attraversa grandi città
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or any biggrande metropolitanmetropolitano centerscentri. DroveHa guidato out about 300 kilometerschilometri,
36
138000
6000
o centri metropolitani. Abbiamo guidato per oltre 300 Km,
02:40
and whereverdovunque we foundtrovato a schoolscuola, administeredamministrato a setimpostato of standardstandard teststest,
37
144000
5000
ed ovunque trovassimo una scuola, abbiamo condotto una serie di test,
02:45
and then tookha preso those testTest resultsrisultati and plottedtracciati them on a graphgrafico.
38
149000
6000
per poi raffigurare i risultati in un grafico.
02:51
The graphgrafico was interestinginteressante, althoughsebbene you need to considerprendere in considerazione it carefullyaccuratamente.
39
155000
4000
Il grafico era interessante, sebbene occorra considerarlo attentamente.
02:55
I mean, this is a very smallpiccolo samplecampione; you should not generalizegeneralizzare from it.
40
159000
4000
Si tratta di un piccolo campione; dal quale non si dovrebbero trarre conclusioni generali.
02:59
But it was quiteabbastanza obviousevidente, quiteabbastanza clearchiaro,
41
163000
2000
Ma era piuttosto ovvio e chiaro che,
03:01
that for this particularparticolare routeitinerario that I had takenprese,
42
165000
4000
nel caso della strada particolare che avevo percorso,
03:05
the remoterRemoter the schoolscuola was, the worsepeggio its resultsrisultati seemedsembrava to be.
43
169000
5000
più remota era la scuola, peggiori sembravano essere i risultati.
03:10
That seemedsembrava a little damningschiacciante,
44
174000
2000
Sembrava una piccola condanna,
03:12
and I triedprovato to correlatecorrelare it with things like infrastructureinfrastruttura,
45
176000
5000
ed ho cercato di correlarla a fattori come le infrastrutture,
03:17
or with the availabilitydisponibilità of electricityelettricità, and things like that.
46
181000
3000
o la disponibilità di elettricità, e cose di questo tipo.
03:20
To my surprisesorpresa, it did not correlatecorrelare.
47
184000
3000
Con mia sorpresa, le correlazioni non funzionavano.
03:23
It did not correlatecorrelare with the sizedimensione of classroomsaule.
48
187000
3000
Non esisteva correlazione con la dimensione della classe,
03:26
It did not correlatecorrelare with the qualityqualità of the infrastructureinfrastruttura.
49
190000
5000
né con la qualità delle infrastrutture,
03:31
It did not correlatecorrelare with the povertypovertà levelslivelli. It did not correlatecorrelare.
50
195000
4000
o con il livello di povertà. Non c'erano correlazioni.
03:35
But what happenedè accaduto was that when I administeredamministrato a questionnairequestionario
51
199000
4000
Quello che successe fu che quando sottoposi un questionario
03:39
to eachogni of these schoolsscuole, with one singlesingolo questiondomanda for the teachersinsegnanti -- whichquale was,
52
203000
4000
a ciascuna di queste scuole, con la specifica domanda per gli insegnanti,
03:43
"Would you like to movemossa to an urbanurbano, metropolitanmetropolitano areala zona?" --
53
207000
5000
“Vorresti trasferirti in un’area urbana, metropolitana?”
03:48
69 percentper cento of them said yes. And as you can see from that,
54
212000
5000
il 69% di loro rispose di sì. Come si vede da questo quadro,
03:53
they say yes just a little bitpo out of DelhiDelhi,
55
217000
6000
dicono di sì appena fuori Delhi,
03:59
and they say no when you hitcolpire the richricco suburbsperiferia of DelhiDelhi --
56
223000
3000
e di no nei ricchi sobborghi di Delhi,
04:02
because, you know, those are relativelyrelativamente better off areasle zone --
57
226000
3000
perché quelle sono aree più ricche.
04:05
and then from 200 kilometerschilometri out of DelhiDelhi, the answerrisposta is consistentlymodo coerente yes.
58
229000
4000
Poi, da 200 km di distanza da Delhi, la risposta è costantemente "sì".
04:09
I would imagineimmaginare that a teacherinsegnante who comesviene or walkspasseggiate into classclasse
59
233000
3000
Immagino che un docente che arriva in classe
04:12
everyogni day thinkingpensiero that, I wishdesiderio I was in some other schoolscuola,
60
236000
4000
ogni giorno sognando di essere in un’altra scuola
04:16
probablyprobabilmente has a deepin profondità impacturto on what happensaccade to the resultsrisultati.
61
240000
4000
ha probabilmente un impatto determinante sui risulati [del suo insegnamento].
04:20
So it lookedguardato as thoughanche se teacherinsegnante motivationmotivazione and teacherinsegnante migrationmigrazione
62
244000
5000
Sembrava esistesse una forte correlazione tra motivazione e migrazione degli insegnanti,
04:25
was a powerfullypotentemente correlatedcorrelato thing with what was happeningavvenimento in primaryprimario schoolsscuole,
63
249000
5000
e i risultati raggiunti nella scuola primaria.
04:30
as opposedcontrario to whetherse the childrenbambini have enoughabbastanza to eatmangiare,
64
254000
3000
Ciò al contrario della questione dell'alimentazione dei bambini,
04:33
and whetherse they are packedconfezionato tightlystrettamente into classroomsaule
65
257000
2000
del sovrannumero nelle classi,
04:35
and that sortordinare of thing. It appearsappare that way.
66
259000
4000
o altre cose del genere.
04:39
When you take educationeducazione and technologytecnologia, then I find in the literatureletteratura that,
67
263000
5000
Se si prendono in considerazione istruzione e tecnologia, in letteratura
04:44
you know, things like websitessiti web, collaborativecollaborativo environmentsambienti --
68
268000
3000
si trovano cose come siti web, ambienti collaborativi –
04:47
you've been listeningascoltando to all that in the morningmattina --
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271000
2000
ne avete sentito parlare tutta la mattina –
04:49
it's always pilotedpilotato first in the bestmigliore schoolsscuole, the bestmigliore urbanurbano schoolsscuole,
70
273000
6000
introdotti innanzitutto nelle migliori scuole dei centri urbani
04:55
and, accordingsecondo to me, biasespregiudizi the resultrisultato.
71
279000
3000
e, a mio parere, influenzano il risultato.
04:58
The literatureletteratura -- one partparte of it, the scientificscientifico literatureletteratura --
72
282000
4000
La letteratura - una parte di essa, la letteratura scientifica,
05:02
consistentlymodo coerente blamesincolpa ETET as beingessere over-hypedsopravvalutata and under-performingmeno performanti.
73
286000
5000
biasima fortemente le tecnologie educative perché inflazionate e poco performanti.
05:07
The teachersinsegnanti always say, well, it's fine, but it's too expensivecostoso for what it does.
74
291000
6000
Gli insegnanti dicono che è bella, ma costa troppo per quanto fa.
05:13
Because it's beingessere pilotedpilotato in a schoolscuola where the studentsstudenti are alreadygià gettingottenere,
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297000
3000
Questo perché è sperimentata in scuole dove gli studenti raggiungono già,
05:16
let's say, 80 percentper cento of whateverqualunque cosa they could do.
76
300000
3000
diciamo, l’80% del loro potenziale.
05:19
You put in this newnuovo super-dupersuper duper technologytecnologia, and now they get 83 percentper cento.
77
303000
4000
Inserite in questo contesto, le nuove tecnologie educative, consentono agli studenti di raggiungere l’83%.
05:23
So the principalPrincipal lookssembra at it and saysdice,
78
307000
2000
Così il Preside valuta e dice:
05:25
3 percentper cento for 300,000 dollarsdollari? ForgetDimenticate it.
79
309000
3000
“3% per 300.000 dollari? Scordatevelo”.
05:28
If you tookha preso the samestesso technologytecnologia and pilotedpilotato it into one of those remotea distanza schoolsscuole,
80
312000
5000
Se prendete la stessa tecnologia e la applicate in una di quelle scuole sperdute
05:33
where the scorePunto was 30 percentper cento, and, let's say, tookha preso that up to 40 percentper cento --
81
317000
5000
dove il punteggio iniziale è del 30% e, diciamo, per aumentarlo fino al 40%,
05:38
that will be a completelycompletamente differentdiverso thing.
82
322000
2000
sarebbe una cosa completamente differente.
05:40
So the relativeparente changemodificare that ETET, EducationalDidattica TechnologyTecnologia, would make,
83
324000
4000
In questo modo il cambiamento che le tecnologie applicate all’insegnamento produrrebbero,
05:44
would be farlontano greatermaggiore at the bottomparte inferiore of the pyramidpiramide than at the topsuperiore,
84
328000
3000
sarebbe di gran lunga più grande alla base della piramide che in cima,
05:47
but we seemsembrare to be doing it the other way about.
85
331000
3000
ma sembra che noi ci comportiamo nel modo opposto.
05:50
So I cameè venuto to this conclusionconclusione that ETET should reachraggiungere
86
334000
3000
Sono così arrivato a questa conclusione: che le tecnologie per l’istruzione
05:53
the underprivilegedpersone svantaggiate first, not the other way about.
87
337000
3000
dovrebbero essere dedicate innanzitutto agli svantaggiati.
05:56
And finallyfinalmente cameè venuto the questiondomanda of, how do you tackleaffrontare teacherinsegnante perceptionpercezione?
88
340000
3000
Ed infine, come affrontare la percezione degli insegnanti?
05:59
WheneverOgni volta che you go to a teacherinsegnante and showmostrare them some technologytecnologia,
89
343000
2000
Ovunque si vada ad incontrare un insegnante e
06:01
the teacher'sdell'insegnante first reactionreazione is,
90
345000
2000
gli si mostrino alcune tecnologie, la sua prima reazione è
06:03
you cannotnon può replacesostituire a teacherinsegnante with a machinemacchina -- it's impossibleimpossibile.
91
347000
6000
”non si può sostituire un insegnante con una macchina. E’ impossibile”.
06:09
I don't know why it's impossibleimpossibile, but, even for a momentmomento,
92
353000
2000
Non so perché sia impossibile, ma se, anche per un momento,
06:11
if you did assumeassumere that it's impossibleimpossibile -- I have a quotationQuotazione from SirSir ArthurArthur C. ClarkeClarke,
93
355000
5000
ponessimo il caso che lo fosse, ho una citazione di Sir Arthur C. Clarke,
06:16
the sciencescienza fictionfinzione writerscrittore whomchi I metincontrato in ColomboColombo,
94
360000
4000
scrittore di fantascienza incontrato a Colombo,
06:20
and he said something whichquale completelycompletamente solvesrisolve this problemproblema.
95
364000
4000
e lui ha detto qualcosa che risolve appieno il problema:
06:24
He said a teacherinsegnante than can be replacedsostituito by a machinemacchina, should be.
96
368000
6000
un insegnante che potrebbe essere sostituito da una macchina, andrebbe sostituito.
06:30
So, you know, it putsmette the teacherinsegnante into a toughdifficile bindlegare, you have to think.
97
374000
6000
In questo modo, vedete, si pone l’insegnante in un vicolo cieco.
06:36
AnywayIn ogni caso, so I'm proposingproponendo that an alternativealternativa primaryprimario educationeducazione,
98
380000
3000
Comunque, ritengo sia necessaria una forma alternativa di scuola primaria,
06:39
whateverqualunque cosa alternativealternativa you want, is requirednecessario where schoolsscuole don't existesistere,
99
383000
5000
in qualunque forma si voglia, dove le scuole non esistono,
06:44
where schoolsscuole are not good enoughabbastanza, where teachersinsegnanti are not availablea disposizione
100
388000
3000
dove le scuole non sono abbastanza buone, senza insegnanti disponibili
06:47
or where teachersinsegnanti are not good enoughabbastanza, for whateverqualunque cosa reasonragionare.
101
391000
3000
o non abbastanza capaci, per qualsiasi ragione.
06:50
If you happenaccadere to livevivere in a partparte of the worldmondo where nonenessuna of this appliessi applica,
102
394000
4000
Se vi capita di vivere in una parte del mondo in cui nulla di tutto questo accade,
06:54
then you don't need an alternativealternativa educationeducazione.
103
398000
2000
allora non vi servono alternative educative.
06:56
So farlontano I haven'tnon hanno come acrossattraverso suchcome an areala zona, excepttranne for one casecaso. I won'tnon lo farà namenome the areala zona,
104
400000
6000
Fino ad ora non avevo mai trovato una zona del genere, fatta eccezione per un caso. Non ne farò il nome.
07:02
but somewhereda qualche parte in the worldmondo people said, we don't have this problemproblema,
105
406000
3000
Da qualche parte nel mondo la gente ha detto, “Noi non abbiamo di questi problemi,
07:05
because we have perfectperfezionare teachersinsegnanti and perfectperfezionare schoolsscuole.
106
409000
4000
perché disponiamo di insegnanti bravissimi e di ottime scuole”.
07:09
There are suchcome areasle zone, but -- anywaycomunque, I'd never heardsentito that anywheredovunque elsealtro.
107
413000
6000
Ci sono posti così, ma non ne ho mai sentito parlare altrove.
07:15
I'm going to talk about childrenbambini and self-organizationauto-organizzazione,
108
419000
3000
Vi parlerò di bambini e di auto-organizzazione,
07:18
and a setimpostato of experimentsesperimenti whichquale sortordinare of led to this ideaidea
109
422000
4000
e di un insieme di esperimenti che hanno portato all’idea
07:22
of what mightpotrebbe an alternativealternativa educationeducazione be like.
110
426000
4000
di come potrebbe essere una scuola alternativa.
07:26
They're calledchiamato the hole-in-the-wallbuco nel muro experimentsesperimenti.
111
430000
2000
Sono chiamati gli esperimenti del “buco-nel-muro”.
07:28
I'll have to really rushcorsa throughattraverso this. They're a setimpostato of experimentsesperimenti.
112
432000
5000
Sarò molto rapido nel descriverli. Sono un insieme di esperimenti.
07:33
The first one was donefatto in NewNuovo DelhiDelhi in 1999.
113
437000
6000
Il primo fu condotto a New Delhi nel 1999.
07:39
And what we did over there was prettybella much simplesemplice.
114
443000
4000
Quello che abbiamo fatto allora è stato molto semplice.
07:43
I had an officeufficio in those daysgiorni whichquale bordereddelimitato a slumbassifondi, an urbanurbano slumbassifondi,
115
447000
4000
A quel tempo avevo un ufficio che confinava con uno slum cittadino,
07:47
so there was a dividingdemarcazione wallparete betweenfra our officeufficio and the urbanurbano slumbassifondi.
116
451000
4000
con un muro a separare l’ufficio e le baracche.
07:51
They cuttagliare a holebuco insidedentro that wallparete --
117
455000
2000
Abbiamo fatto un buco nel muro –
07:53
whichquale is how it has got the namenome hole-in-the-wallbuco nel muro --
118
457000
2000
da qui il nome “buco-nel-muro” –
07:55
and put a prettybella powerfulpotente PCPC into that holebuco, sortordinare of embeddedinserito into the wallparete
119
459000
5000
e abbiamo messo un PC nel buco, una sorta di incasso nel muro
08:00
so that its monitortenere sotto controllo was stickingadesivo out at the other endfine,
120
464000
3000
in modo che il monitor fosse aderente alla parete,
08:03
a touchpadtouchpad similarlyallo stesso modo embeddedinserito into the wallparete,
121
467000
3000
un touchpad [PC con comandi a video] incassato nella parete,
08:06
put it on high-speedalta velocità InternetInternet, put the InternetInternet ExplorerEsplora there,
122
470000
6000
con installati Internet ad alta velocità, Internet Explorer,
08:12
put it on AltavistaAltavista.comcom -- in those daysgiorni -- and just left it there.
123
476000
3000
impostato su Altavista.com – all’epoca – e lasciato così a disposizione.
08:15
And this is what we saw.
124
479000
5000
Questo è quel che vedemmo.
08:20
So that was my officeufficio in IITIIT. Here'sQui è the hole-in-the-wallbuco nel muro.
125
484000
9000
Quello era il mio ufficio. Qui c’è il buco nel muro.
08:29
About eightotto hoursore laterdopo, we foundtrovato this kidragazzo.
126
493000
6000
Circa otto ore dopo trovammo questo bambino.
08:35
To the right is this eight-year-oldotto-anno-vecchio childbambino who --
127
499000
5000
A destra c’é il bimbo di otto anni
08:40
and to his left is a six-year-olddi sei anni girlragazza, who is not very tallalto.
128
504000
5000
e alla sua sinistra una bimba di sei anni non molto alta.
08:45
And what he was doing was, he was teachinginsegnamento her to browseSfoglia.
129
509000
4000
Lui stava insegnandole a navigare.
08:49
So it sortordinare of raisedsollevato more questionsle domande than it answeredrisponde.
130
513000
5000
Tutto ciò fu fonte più di domande che di risposte.
08:54
Is this realvero? Does the languageLingua matterimporta,
131
518000
2000
E’ reale ? C’entra la lingua,
08:56
because he's not supposedipotetico to know EnglishInglese?
132
520000
2000
perché si suppone che non conosca l’inglese ?
08:58
Will the computercomputer last, or will they breakrompere it and stealrubare it
133
522000
3000
Il computer durerà nel tempo, o lo romperanno e lo ruberanno ?
09:01
-- and did anyonechiunque teachinsegnare them?
134
525000
2000
e sono mai andati a scuola ?
09:03
The last questiondomanda is what everybodytutti said, but you know,
135
527000
2000
L’ultima domanda è quello che tutti dicevano, ma potrebbe essere
09:05
I mean, they mustdovere have pokedattizzava theirloro headcapo over the wallparete
136
529000
2000
che avessero sporto la testa oltre il muro
09:07
and askedchiesto the people in your officeufficio,
137
531000
2000
e avessero chiesto agli impiegati dell’ufficio
09:09
can you showmostrare me how to do it, and then somebodyqualcuno taughtinsegnato him.
138
533000
3000
“mi spieghi come si fa ?” e qualcuno potrebbe averglielo insegnato.
09:12
So I tookha preso the experimentsperimentare out of DelhiDelhi and repeatedripetuto it,
139
536000
3000
Così ho portato l’esperimento fuori da Delhi e l'ho ripetuto,
09:15
this time in a citycittà calledchiamato ShivpuriShivpuri in the centercentro of IndiaIndia,
140
539000
6000
in una città chiamata Chifpuri nel centro dell’India,
09:21
where I was assuredassicurato that nobodynessuno had ever taughtinsegnato anybodynessuno anything.
141
545000
5000
dove ero sicuro che nessuno avesse mai insegnato qualcosa a qualcuno.
09:26
(LaughterRisate)
142
550000
4000
(risate)
09:30
So it was a warmcaldo day, and the holebuco in the wallparete
143
554000
5000
Era una giornata calda, e il buco nel muro
09:35
was on that decrepitdecrepito oldvecchio buildingcostruzione. This is the first kidragazzo who cameè venuto there;
144
559000
5000
era in quel palazzo antico e decrepito. Questo è il primo bambino ad arrivare;
09:40
he laterdopo on turnedtrasformato out to be a 13-year-old-anni schoolscuola dropoutDropout.
145
564000
2000
più tardi lasciò la scuola, a 13 anni.
09:42
He cameè venuto there and he startediniziato to fiddleFiddle around with the touchpadtouchpad.
146
566000
6000
Arrivò e iniziò a giocherellare con il touchpad.
09:48
Very quicklyvelocemente, he noticedsi accorse that when he movessi muove his fingerdito on the touchpadtouchpad
147
572000
3000
Molto presto intuì che quando spostava le dita sullo schermo
09:51
something movessi muove on the screenschermo --
148
575000
1000
qualcosa si muoveva sullo schermo
09:52
and laterdopo on he told me, "I have never seenvisto a televisiontelevisione
149
576000
3000
e più tardi mi disse: “Non avevo mai visto una televisione
09:55
where you can do something."
150
579000
1000
dove puoi fare qualcosa”.
09:56
So he figuredfigurato that out. It tookha preso him over two minutesminuti
151
580000
3000
Se lo spiegò così. In poco più di due minuti
09:59
to figurefigura out that he was doing things to the televisiontelevisione.
152
583000
3000
aveva capito che stava facendo qualcosa alla televisione.
10:02
And then, as he was doing that, he madefatto an accidentalaccidentale clickclic
153
586000
3000
Poi, mentre si muoveva sullo schermo, cliccò accidentalmente
10:05
by hittingcolpire the touchpadtouchpad -- you'llpotrai see him do that.
154
589000
7000
sullo schermo - lo vedrete farlo.
10:12
He did that, and the InternetInternet ExplorerEsplora changedcambiato pagepagina.
155
596000
6000
Al click, Internet Explorer cambiò pagina.
10:18
EightOtto minutesminuti laterdopo, he lookedguardato from his handmano to the screenschermo,
156
602000
4000
Dopo otto minuti, spostando lo sguardo dalla mano allo schermo,
10:22
and he was browsingnavigazione: he was going back and forthvia.
157
606000
4000
stava navigando, andava avanti e indietro.
10:26
When that happenedè accaduto, he startediniziato callingchiamata all the neighborhoodQuartiere childrenbambini,
158
610000
5000
Quando accadde, cominciò a chiamare tutti i bambini del vicinato
10:31
like, childrenbambini would come and see what's happeningavvenimento over here.
159
615000
7000
e i bambini accorsero e guardarono cosa stava succedendo.
10:38
And by the eveningsera of that day, 70 childrenbambini were all browsingnavigazione.
160
622000
4000
Entro la sera di quel giorno, 70 bambini stavano navigando.
10:42
So eightotto minutesminuti and an embeddedinserito computercomputer
161
626000
4000
Otto minuti ed un PC incassato nel muro
10:46
seemedsembrava to be all that we needednecessaria there.
162
630000
4000
sembravano essere tutto quello di cui avevamo bisogno.
10:50
So we thought that this is what was happeningavvenimento:
163
634000
3000
Abbiamo pensato che stesse succedendo questo:
10:53
that childrenbambini in groupsgruppi can self-instructSelf-istruire themselvesloro stessi
164
637000
3000
che bambini in gruppo possono auto-istruirsi
10:56
to use a computercomputer and the InternetInternet. But undersotto what circumstancescondizioni?
165
640000
8000
all’uso del PC e di Internet. Ma in quali circostanze?
11:04
At this time there was a -- the mainprincipale questiondomanda was about EnglishInglese.
166
648000
6000
A questo punto la questione centrale era la conoscenza della lingua inglese.
11:10
People said, you know, you really oughtdovere to have this in IndianIndiano languagesle lingue.
167
654000
4000
Si diceva che sarebbe stato necessario disporre di Internet
11:14
So I said, have what, shalldeve I translatetradurre the InternetInternet
168
658000
3000
nelle principali lingue indiane, quindi io mi dissi, dovrei
11:17
into some IndianIndiano languageLingua? That's not possiblepossibile.
169
661000
3000
tradurre internet in qualche lingua indiana? Non è possibile.
11:20
So, it has to be the other way about.
170
664000
2000
Ci deve essere un altro modo.
11:22
But let's see, how do the childrenbambini tackleaffrontare the EnglishInglese languageLingua?
171
666000
4000
Ma, guardiamo come risolvono il problema della lingua inglese i bambini.
11:26
I tookha preso the experimentsperimentare out to northeasternnord-orientale IndiaIndia,
172
670000
3000
Ho fatto l’esperimento nel nordest indiano,
11:29
to a villagevillaggio calledchiamato MadantusiMadantusi,
173
673000
2000
in un paese chiamato Madantusi,
11:31
where, for some reasonragionare, there was no EnglishInglese teacherinsegnante,
174
675000
4000
dove, per qualche motivo, non c’erano insegnanti di inglese,
11:35
so the childrenbambini had not learnedimparato EnglishInglese at all.
175
679000
3000
tanto che i bambini non avevano imparato l’inglese.
11:38
And I builtcostruito a similarsimile hole-in-the-wallbuco nel muro.
176
682000
4000
Ho preparato il solito buco-nel-muro.
11:42
One biggrande differencedifferenza in the villagesvillaggi, as opposedcontrario to the urbanurbano slumsbaraccopoli:
177
686000
2000
Una grande differenza nei paesi, rispetto alle baraccopoli urbane:
11:44
there were more girlsragazze than boysragazzi who cameè venuto to the kioskchiosco.
178
688000
4000
c’erano più ragazze che ragazzi che si avvicinavano al chiosco.
11:48
In the urbanurbano slumsbaraccopoli, the girlsragazze tendtendere to stayrestare away.
179
692000
4000
Nelle baraccopoli urbane, le ragazze tendono a stare distanti.
11:52
I left the computercomputer there with lots of CDsCD -- I didn't have any InternetInternet --
180
696000
5000
Ho lasciato il PC con molti CD – non c’era Internet
11:57
and cameè venuto back threetre monthsmesi laterdopo.
181
701000
4000
e sono tornato tre mesi dopo.
12:01
So when I cameè venuto back there, I foundtrovato these two kidsbambini,
182
705000
4000
Quando sono arrivato, ho trovato questi due bambini,
12:05
eight-otto- and 12-year-oldsyear-olds, who were playinggiocando a gamegioco on the computercomputer.
183
709000
4000
di 8 e 12 anni, che stavano giocando al computer.
12:09
And as soonpresto as they saw me they said,
184
713000
4000
Appena mi hanno visto mi hanno chiesto
12:13
"We need a fasterPiù veloce processorprocessore and a better mousetopo."
185
717000
3000
un processore più veloce e un mouse migliore.
12:16
(LaughterRisate)
186
720000
4000
(Risate).
12:20
I was realvero surprisedsorpreso.
187
724000
2000
Ero sinceramente sorpreso.
12:22
You know, how on earthterra did they know all this?
188
726000
3000
Come potevano sapere tutte quelle cose ?
12:25
And they said, "Well, we'venoi abbiamo pickedraccolto it up from the CDsCD."
189
729000
2000
Risposero che l’avevano imparato dai CD.
12:27
So I said, "But how did you understandcapire what's going on over there?"
190
731000
3000
Ho chiesto loro come avessero capito come funzionavano.
12:30
So they said, "Well, you've left this machinemacchina
191
734000
2000
Mi risposero: “Hai lasciato questa macchina
12:32
whichquale talkstrattativa only in EnglishInglese, so we had to learnimparare EnglishInglese."
192
736000
3000
che parla solo in Inglese, così abbiamo dovuto impararlo”.
12:35
So then I measuredmisurato, and they were usingutilizzando 200 EnglishInglese wordsparole with eachogni other
193
739000
4000
Ho controllato, e stavano impiegando 200 parole inglesi tra loro
12:39
-- mispronouncedmispronounced, but correctcorretta usageuso --
194
743000
3000
- pronunciate male, ma usate correttamente –
12:42
wordsparole like exitUscita, stop, find, savesalvare, that kindgenere of thing,
195
746000
6000
parole come: “esci, stop, trova, salva”, questo genere di cose,
12:48
not only to do with the computercomputer but in theirloro day-to-daygiorno per giorno conversationsconversazioni.
196
752000
3000
non solo riguardo al computer ma anche nella conversazione corrente.
12:51
So, MadantusiMadantusi seemedsembrava to showmostrare that languageLingua is not a barrierbarriera;
197
755000
4000
Così, Madantusi sembrava mostrare che la lingua non è una barriera,
12:55
in factfatto they maypuò be ablecapace to teachinsegnare themselvesloro stessi the languageLingua
198
759000
2000
tanto che sarebbero in grado di insegnarsela a vicenda se
12:57
if they really wanted to.
199
761000
3000
davvero lo volessero.
13:00
FinallyInfine, I got some fundingfinanziamento to try this experimentsperimentare out
200
764000
5000
Infine, ho ottenuto dei fondi per verificare
13:05
to see if these resultsrisultati are replicablereplicabile, if they happenaccadere everywhereovunque elsealtro.
201
769000
4000
se i risultati dell’esperimento fossero stabili; se si verificassero ovunque.
13:09
IndiaIndia is a good placeposto to do suchcome an experimentsperimentare in,
202
773000
3000
L’India è un buon posto per questi esperimenti
13:12
because we have all the ethnicetnico diversitiesdelle diversità, all the -- you know,
203
776000
3000
perché abbiamo diverse etnie,
13:15
the geneticgenetico diversitydiversità, all the racialrazziale diversitiesdelle diversità,
204
779000
3000
differenze genetiche, razziali
13:18
and alsoanche all the socio-economicsocio-economico diversitiesdelle diversità.
205
782000
2000
ed anche socioeconomiche.
13:20
So, I could actuallyin realtà choosescegliere samplescampioni to covercopertina a crossattraversare sectionsezione
206
784000
5000
Ho potuto trovare campioni che corrispondessero a criteri imposti,
13:25
that would covercopertina practicallyin pratica the wholetotale worldmondo.
207
789000
4000
per coprire praticamente il mondo intero.
13:29
So I did this for almostquasi fivecinque yearsanni, and this experimentsperimentare
208
793000
4000
Ho ripetuto l’esperimento per quasi cinque anni,
13:33
really tookha preso us all the way acrossattraverso the lengthlunghezza and breadthLarghezza of IndiaIndia.
209
797000
3000
in lungo e in largo del continente indiano.
13:36
This is the HimalayasHimalaya. Up in the northnord, very coldfreddo.
210
800000
3000
Questo è l’Himalaya. Al nord, fa molto freddo.
13:39
I alsoanche had to checkdai un'occhiata or inventinventare an engineeringingegneria designdesign
211
803000
3000
Ho anche dovuto scegliere o inventare un sistema ingegneristico
13:42
whichquale would survivesopravvivere outdoorsall'aperto, and I was usingutilizzando regularregolare, normalnormale PCsPz,
212
806000
4000
che potesse sopravvivere all’aperto - e io usavo normali PC -
13:46
so I needednecessaria differentdiverso climatesclimi, for whichquale IndiaIndia is alsoanche great,
213
810000
3000
mi servivano climi diversi, per i quali l'India era perfetta,
13:49
because we have very coldfreddo, very hotcaldo, and so on.
214
813000
3000
perché abbiamo il molto caldo, il molto freddo, e così via.
13:52
This is the desertdeserto to the westovest. NearVicino a the PakistanPakistan borderconfine.
215
816000
12000
Questo è il deserto occidentale, vicino al confine col Pakistan.
14:04
And you see here a little clipclip of -- one of these villagesvillaggi --
216
828000
4000
Vedete qui un breve filmato di uno di questi paesi.
14:08
the first thing that these childrenbambini did was to find a websiteSito web
217
832000
3000
La prima cosa che questi bambini fecero fu di trovare un sito
14:11
to teachinsegnare themselvesloro stessi the EnglishInglese alphabetalfabeto.
218
835000
4000
per insegnarsi a vicenda l’alfabeto inglese.
14:15
Then to centralcentrale IndiaIndia -- very warmcaldo, moistumido, fishingpesca villagesvillaggi,
219
839000
4000
Poi nell’India centrale, molto caldo, umido, villaggi di pescatori,
14:19
where humidityumidità is a very biggrande killerkiller of electronicselettronica.
220
843000
4000
dove l’umidità uccide gli apparecchi elettronici.
14:23
So we had to solverisolvere all the problemsi problemi we had
221
847000
3000
Abbiamo dovuto risolvere tutti i problemi che si presentavano,
14:26
withoutsenza airaria conditioningcondizionata and with very poorpovero powerenergia,
222
850000
2000
senza aria condizionata e con elettricità incostante,
14:28
so mostmaggior parte of the solutionssoluzioni that cameè venuto out used little blastsblasti of airaria
223
852000
5000
tanto che gran parte delle soluzioni prevedevano piccole correnti d’aria
14:33
put at the right placesposti to keep the machinesmacchine runningin esecuzione.
224
857000
3000
posizionate nel punto giusto per far funzionare le macchine.
14:36
I want to just cuttagliare this shortcorto. We did this over and over again.
225
860000
5000
La farò breve. Ripetemmo l'esperimento più e più volte.
14:41
This sequencesequenza is alsoanche nicesimpatico. This is a smallpiccolo childbambino, a six-year-olddi sei anni,
226
865000
4000
Anche questa sequenza è carina. Questo è un bambino piccolo, di sei anni,
14:45
tellingraccontare his eldestmaggiore sistersorella what to do.
227
869000
2000
che dice alla sua sorella maggiore cosa fare.
14:47
And this happensaccade very oftenspesso with these computerscomputer,
228
871000
2000
Accade molto spesso con questi computer,
14:49
that the youngerminore childrenbambini are foundtrovato teachinginsegnamento the olderpiù vecchio onesquelli.
229
873000
6000
che i più piccoli diventino insegnanti dei più grandi.
14:55
What did we find? We foundtrovato that six-Sei- to 13-year-oldsyear-olds can self-instructSelf-istruire
230
879000
5000
Cosa abbiamo scoperto? Che i bambini dai 6 ai 13 anni possono auto-apprendere
15:00
in a connectedcollegato environmentambiente,
231
884000
2000
in un ambiente connesso,
15:02
irrespectiveindipendentemente of anything that we could measuremisurare.
232
886000
5000
noncuranti dei vari elementi misurabili.
15:07
So if they have accessaccesso to the computercomputer, they will teachinsegnare themselvesloro stessi, includingCompreso intelligenceintelligenza.
233
891000
5000
Se hanno accesso ad un computer, si insegneranno a vicenda, informazioni incluse.
15:12
I couldn'tnon poteva find a singlesingolo correlationcorrelazione with anything, but it had to be in groupsgruppi.
234
896000
5000
Non sono stato in grado di trovare singole correlazioni con nessuna variabile, doveva avere a che fare coi gruppi.
15:17
And that maypuò be of great, you know, interestinteresse to this groupgruppo,
235
901000
4000
Potrebbe essere di grande interesse per questo gruppo,
15:21
because all of you are talkingparlando about groupsgruppi.
236
905000
2000
perché si parla sempre di gruppi.
15:23
So here was the powerenergia of what a groupgruppo of childrenbambini can do,
237
907000
4000
Qui stava la potenza di cosa un gruppo di bambini può fare
15:27
if you liftsollevamento the adultadulto interventionintervento.
238
911000
3000
se si evita l’intervento di adulti.
15:30
Just a quickveloce ideaidea of the measurementsmisurazioni.
239
914000
4000
Giusto un’idea rapida riguardo le misurazioni.
15:34
We tookha preso standardstandard statisticalstatistico techniquestecniche, so I'm going to not talk about that.
240
918000
4000
Non mi dilungherò sulle tecniche statistiche, non ne parlerò.
15:38
But we got a cleanpulito learningapprendimento curvecurva,
241
922000
3000
Abbiamo ottenuto un nitida curva dell’apprendimento,
15:41
almostquasi exactlydi preciso the samestesso as what you would get in a schoolscuola.
242
925000
3000
circa la stessa che si otterrebbe a scuola.
15:44
I'll leavepartire it at that,
243
928000
2000
Non spiegherò troppo,
15:46
because, I mean, it sortordinare of saysdice it all, doesn't it?
244
930000
3000
perché mi sembra che parli da sola, no ?
15:49
What could they learnimparare to do?
245
933000
2000
Cosa hanno imparato a fare ?
15:51
BasicBase WindowsWindows functionsfunzioni, browsingnavigazione, paintingla pittura, chattingchat and emaile-mail,
246
935000
5000
Le funzioni base di Windows, navigare, disegnare, chattare e spedire email,
15:56
gamesi giochi and educationaleducativo materialMateriale, musicmusica downloadsdownload, playinggiocando videovideo.
247
940000
3000
giocare e usare materiali didattici, scaricare musica, guardare video.
15:59
In shortcorto, what all of us do.
248
943000
2000
In breve, quello che tutti noi facciamo.
16:01
And over 300 childrenbambini will becomediventare computercomputer literateletterato
249
945000
4000
E oltre 300 bambini saranno capaci di usare il computer
16:05
and be ablecapace to do all of these things in sixsei monthsmesi with one computercomputer.
250
949000
5000
e di fare tutte queste cose in sei mesi con un PC.
16:10
So, how do they do that?
251
954000
1000
E dunque, come ci riescono?
16:11
If you calculatedcalcolato the actualeffettivo time of accessaccesso,
252
955000
2000
Calcolando gli effettivi tempi di accesso,
16:13
it would work out to minutesminuti perper day,
253
957000
2000
si tratta di pochi minuti al giorno,
16:15
so that's not how it's happeningavvenimento.
254
959000
2000
il che non spiega come il tutto accada.
16:17
What you have, actuallyin realtà, is there is one childbambino operatingoperativo the computercomputer.
255
961000
5000
Quello che c’é, nei fatti, è un bambino che lavora al computer.
16:22
And surroundingcircostante him are usuallygeneralmente threetre other childrenbambini,
256
966000
2000
Attorno a lui di solito ci sono altri tre bambini
16:24
who are advisingconsulenza him on what they should do.
257
968000
4000
che gli danno consigli sul da farsi.
16:28
If you testTest them, all fourquattro will get the samestesso scorespunteggi in whateverqualunque cosa you askChiedere them.
258
972000
4000
Sottoponendoli a test, tutti e quattro ottengono gli stessi risultati su tutte le domande.
16:32
Around these fourquattro are usuallygeneralmente a groupgruppo of about 16 childrenbambini,
259
976000
4000
Attorno a questi quattro c’è solitamente un gruppo di 16 bambini
16:36
who are alsoanche advisingconsulenza, usuallygeneralmente wronglyscorrettamente,
260
980000
3000
che danno anch’essi suggerimenti, di norma sbagliati,
16:39
about everything that's going on on the computercomputer.
261
983000
3000
riguardo a quel che succede al computer.
16:42
And all of them alsoanche will clearchiaro a testTest givendato on that subjectsoggetto.
262
986000
5000
Tutti loro passeranno un test al riguardo.
16:47
So they are learningapprendimento as much by watchingGuardando as they learnimparare by doing.
263
991000
4000
Tutti loro imparano sia guardando sia facendo.
16:51
It seemssembra counter-intuitivecontro-intuitivo to adultadulto learningapprendimento,
264
995000
3000
Sembra contro-intuitivo rispetto all’apprendimento in età adulta,
16:54
but rememberricorda, eight-year-oldsotto-anno-olds livevivere in a societysocietà
265
998000
2000
ma i bambini di otto anni vivono in una società
16:56
where mostmaggior parte of the time they are told, don't do this,
266
1000000
4000
in cui per la gran parte del loro tempo si sentono dire “non fare questo”,
17:00
you know, don't touchtoccare the whiskeywhisky bottlebottiglia.
267
1004000
2000
“non toccare la bottiglia di whiskey”.
17:02
So what does the eight-year-oldotto-anno-vecchio do?
268
1006000
2000
Cosa fa allora il bambino di otto anni ?
17:04
He observesosserva very carefullyaccuratamente how a whiskeywhisky bottlebottiglia should be touchedtoccato.
269
1008000
4000
Osserva molto attentamente come andrebbe toccata una bottiglia di whiskey.
17:08
And if you testedtestato him,
270
1012000
1000
E se lo interroghi,
17:09
he would answerrisposta everyogni questiondomanda correctlycorrettamente on that topicargomento.
271
1013000
2000
risponderebbe in modo corretto a tutte le domande sull’argomento.
17:11
So, they seemsembrare to be ablecapace to acquireacquisire very quicklyvelocemente.
272
1015000
6000
Sembrano essere in grado di imparare molto rapidamente.
17:17
So what was the conclusionconclusione over the sixsei yearsanni of work?
273
1021000
3000
A quali conclusioni siamo pervenuti dopo sei anni di lavoro ?
17:20
It was that primaryprimario educationeducazione can happenaccadere on its ownproprio,
274
1024000
4000
Che l’istruzione primaria può essere auto-appresa,
17:24
or partsparti of it can happenaccadere on its ownproprio.
275
1028000
2000
o che parti di essa possono esserle.
17:26
It does not have to be imposedimposte from the topsuperiore downwardsverso il basso.
276
1030000
4000
Non deve essere imposta dall’alto.
17:30
It could perhapsForse be a self-organizingauto-organizzazione systemsistema, so that was
277
1034000
6000
Potrebbe forse essere un sistema auto-organizzante, così è stato.
17:36
the secondsecondo bitpo that I wanted to tell you,
278
1040000
2000
E la seconda cosa che vorrei dirvi
17:38
that childrenbambini can self-organizeauto-organizzarsi and attainraggiungere an educationaleducativo objectiveobbiettivo.
279
1042000
4000
è che i bambini possono auto-organizzarsi ed ottenere un risultato in termini di istruzione.
17:42
The thirdterzo piecepezzo was on valuesvalori, and again, to put it very brieflybrevemente,
280
1046000
6000
La terza cosa riguarda i valori, e di nuovo, brevemente,
17:48
I conductedcondotto a testTest over 500 childrenbambini spreaddiffusione acrossattraverso all over IndiaIndia,
281
1052000
4000
ho condotto un’indagine su oltre 500 bambini distribuiti in tutta l’India.
17:52
and askedchiesto them -- I gaveha dato them about 68 differentdiverso
282
1056000
3000
Ho posto loro 68 domande riguardanti dei valori,
17:55
values-orientedvalori-oriented questionsle domande and simplysemplicemente askedchiesto them theirloro opinionsopinioni.
283
1059000
4000
e chiesto loro di esprimere il loro parere.
17:59
We got all sortstipi of opinionsopinioni. Yes, no or I don't know.
284
1063000
4000
Abbiamo ottenuto ogni sorta di parere: sì, no, o non so.
18:03
I simplysemplicemente tookha preso those questionsle domande where I got 50 percentper cento yeses and 50 percentper cento noesnoes --
285
1067000
6000
Ho preso le domande per le quali ho ottenuto un 50% di SI ed un 50% di NO,
18:09
so I was ablecapace to get a collectioncollezione of 16 suchcome statementsdichiarazioni.
286
1073000
4000
e costruito una collezione di 16 domande di questo tipo.
18:13
These were areasle zone where the childrenbambini were clearlychiaramente confusedconfuso,
287
1077000
4000
C’erano aree nelle quali i bambini erano chiaramente confusi,
18:17
because halfmetà said yes and halfmetà said no.
288
1081000
2000
perché la metà rispondeva sì e il resto no.
18:19
A typicaltipico exampleesempio beingessere, "SometimesA volte it is necessarynecessario to tell liesbugie."
289
1083000
4000
Qualche volta è necessario dire bugie.
18:23
They don't have a way to determinedeterminare whichquale way to answerrisposta this questiondomanda;
290
1087000
5000
Non avevano modo di determinare come rispondere;
18:28
perhapsForse nonenessuna of us do.
291
1092000
3000
forse nessuno di noi ce l’ha.
18:31
So I leavepartire you with this thirdterzo questiondomanda.
292
1095000
2000
Vi lascio con questa terza domanda:
18:33
Can technologytecnologia alterALTER the acquisitionacquisizione of valuesvalori?
293
1097000
4000
la tecnologia può alterare l’acquisizione dei valori?
18:37
FinallyInfine, self-organizingauto-organizzazione systemssistemi,
294
1101000
2000
Infine, i sistemi di auto-organizzazione,
18:39
about whichquale, again, I won'tnon lo farà say too much
295
1103000
2000
su cui dirò poco altro
18:41
because you've been hearingudito all about it.
296
1105000
4000
perché avete già ascoltato tutto in proposito.
18:45
NaturalNaturale systemssistemi are all self-organizingauto-organizzazione:
297
1109000
2000
I sistemi naturali sono tutti auto-organizzanti:
18:47
galaxiesgalassie, moleculesmolecole, cellscellule, organismsorganismi, societiessocietà --
298
1111000
3000
galassie, molecole, cellule, organismi, società,
18:50
excepttranne for the debatediscussione about an intelligentintelligente designerprogettista.
299
1114000
2000
eccetto il dibattito su di un ideatore esterno intelligente.
18:52
But at this pointpunto in time, as farlontano as sciencescienza goesva,
300
1116000
3000
Ma a questo punto, per quanto riguarda la scienza,
18:55
it's self-organizationauto-organizzazione.
301
1119000
2000
si tratta di auto-organizzazione.
18:57
But other examplesesempi are traffictraffico jamsmarmellate, stockazione marketmercato, societysocietà
302
1121000
3000
Altri esempi sono gli ingorghi stradali, il mercato azionario, la società,
19:00
and disasterdisastro recoveryrecupero, terrorismterrorismo and insurgencyinsurrezione.
303
1124000
6000
la gestione dei disastri e delle emergenze, il terrorismo e le insurrezioni.
19:06
And you know about the Internet-basedBasati su Internet self-organizingauto-organizzazione systemssistemi.
304
1130000
4000
E conoscete i sistemi auto-organizzanti basati su Internet.
19:10
So here are my fourquattro sentencesfrasi then.
305
1134000
2000
Queste sono allora le mie quattro frasi-chiave.
19:12
RemotenessLontananza affectscolpisce the qualityqualità of educationeducazione.
306
1136000
4000
La lontananza influisce sulla qualità dell’istruzione.
19:16
EducationalDidattica technologytecnologia should be introducedintrodotto into remotea distanza areasle zone first,
307
1140000
6000
Le tecnologie per l’istruzione dovrebbero essere introdotte dapprima nelle aree remote
19:22
and other areasle zone laterdopo.
308
1146000
3000
e nelle altre successivamente.
19:25
ValuesValori are acquiredacquisito; doctrinedottrina and dogmadogma are imposedimposte --
309
1149000
6000
I valori si acquisiscono; dottrine e dogmi sono imposti –
19:31
the two opposingopposto mechanismsmeccanismi.
310
1155000
2000
due meccanismi opposti.
19:33
And learningapprendimento is mostmaggior parte likelyprobabile a self-organizingauto-organizzazione systemsistema.
311
1157000
5000
E l’apprendimento è più probabilmente un sistema auto-organizzante.
19:38
If you put all the fourquattro togetherinsieme, then it gives -- accordingsecondo to me --
312
1162000
5000
Mettendole tutte e quattro insieme si ottiene - a mio avviso -
19:43
it gives us a goalobbiettivo, a visionvisione, for educationaleducativo technologytecnologia.
313
1167000
4000
un risultato, una visione, per la tecnologia dell’apprendimento.
19:47
An educationaleducativo technologytecnologia and pedagogypedagogia that is digitaldigitale, automaticAutomatico,
314
1171000
6000
Tecnologia e pedagogia digitali, automatiche,
19:53
fault-toleranttolleranza, minimallycome minimo invasiveinvasiva, connectedcollegato and self-organizedauto-organizzate.
315
1177000
6000
tolleranti l’errore, minimamente invasive, connesse e auto-organizzate.
19:59
As educationistspedagogisti, we have never askedchiesto for technologytecnologia; we keep borrowingprestiti it.
316
1183000
4000
Come educatori, non abbiamo mai cercato la tecnologia; continuiamo a prenderla a prestito.
20:03
PowerPointPowerPoint is supposedipotetico to be consideredconsiderato a great educationaleducativo technologytecnologia,
317
1187000
4000
Power Point è ritenuto una grande tecnologia per l’insegnamento,
20:07
but it was not meantsignificava for educationeducazione, it was meantsignificava for makingfabbricazione boardroomsala riunioni presentationspresentazioni.
318
1191000
4000
non fu creato per l’insegnamento, bensì per le presentazioni efficaci ai CdA.
20:11
We borrowedpreso in prestito it. VideoVideo conferencingConferenza. The personalpersonale computercomputer itselfsi.
319
1195000
4000
L’abbiamo preso a prestito. Le videoconferenze. Il PC stesso.
20:15
I think it's time that the educationistspedagogisti madefatto theirloro ownproprio specsspecifiche tecniche,
320
1199000
3000
Penso sia venuto il tempo in cui gli insegnanti facciano i loro propri occhiali,
20:18
and I have suchcome a setimpostato of specsspecifiche tecniche. This is a briefbreve look at that.
321
1202000
4000
e io ho questo tipo di occhiali. Questo è un piccolo esempio.
20:22
And suchcome a setimpostato of specsspecifiche tecniche should produceprodurre the technologytecnologia
322
1206000
4000
Da qui si dovrebbero produrre tecnologie
20:26
to addressindirizzo remotenesslontananza, valuesvalori and violenceviolenza.
323
1210000
3000
per rivolgersi alla lontananza, ai valori e alla violenza.
20:29
So I thought I'd give it a namenome -- why don't we call it "outdoctrinationoutdoctrination."
324
1213000
6000
Ho pensato di dovergli dare un nome – perché non chiamarlo “dis-dottrinazione”?
20:35
And could this be a goalobbiettivo for educationaleducativo technologytecnologia in the futurefuturo?
325
1219000
5000
E potrebbe essere un obiettivo per le tecnologie a servizio dell’istruzione in futuro.
20:40
So I want to leavepartire that as a thought with you.
326
1224000
3000
Volevo lasciarvi con questo pensiero.
20:43
Thank you.
327
1227000
1000
Grazie
20:44
(ApplauseApplausi)
328
1228000
6000
(Applausi)
Translated by Gaetana Ariu
Reviewed by Paola Natalucci

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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