ABOUT THE SPEAKER
Conrad Wolfram - Mathematician
Conrad Wolfram runs the worldwide arm of Wolfram Research, the mathematical lab behind the cutting-edge knowledge engine Wolfram Alpha.

Why you should listen

Conrad Wolfram is the strategic director of Wolfram Research, where his job, in a nutshell, is understanding and finding new uses for the Mathematica technology. Wolfram is especially passionate about finding uses for Mathematica outside of pure computation, using it as a development platform for products that help communicate big ideas. The Demonstrations tool, for instance, makes a compelling case for never writing out another equation -- instead displaying data in interactive, graphical form.

Wolfram's work points up the changing nature of math in the past 30 years, as we've moved from adding machines to calculators to sophisticated math software, allowing us to achieve ever more complex computational feats. But, Wolfram says, many schools are still focused on hand-calculating; using automation, such as a piece of software, to do math is sometimes seen as cheating. This keeps schools from spending the time they need on the new tools of science and mathematics. As they gain significance for everyday living, he suggests, we need to learn to take advantage of these tools and learn to use them young. Learn more at computerbasedmath.org.

More profile about the speaker
Conrad Wolfram | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Conrad Wolfram: Teaching kids real math with computers

Conrad Wolfram: Poďme učiť deti skutočnú matematiku pomocou počítačov

Filmed:
1,742,493 views

Od rakiet až po burzy, mnoho z najúžasnejších výtvorov ľudstva poháňa matematika. Tak prečo o ňu strácajú deti záujem? Conrad Wolfram hovorí, že tá časť matematiky, ktorú učíme -- ručné výpočty -- nie je len namáhavá, je aj pomerne irelevantná k skutočnej matematike a skutočnému svetu. Prezentuje svoju radikálnu myšlienku: učiť deti matematiku pomocou počítačového programovania.
- Mathematician
Conrad Wolfram runs the worldwide arm of Wolfram Research, the mathematical lab behind the cutting-edge knowledge engine Wolfram Alpha. Full bio

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

00:15
We'veSme got a realskutočný problemproblém with mathmatematika educationvzdelanie right now.
0
0
4000
Momentálne máme veľký problém s výučbou matematiky.
00:19
BasicallyV podstate, no one'sniečí very happyšťastný.
1
4000
3000
V podstate nikto nie je šťastný.
00:22
Those learningštúdium it
2
7000
2000
Tí, ktorí sa ju učia,
00:24
think it's disconnectedodpojený,
3
9000
2000
si myslia, že nesúvisí s reálnymi problémami sveta,
00:26
uninterestingnezaujímavé and hardusilovne.
4
11000
2000
že je nezaujímavá a ťažká.
00:28
Those tryingsnažia to employzamestnať them
5
13000
2000
Tí, ktorí ju chcú využiť,
00:30
think they don't know enoughdosť.
6
15000
2000
si myslia, že nevedia dosť.
00:32
GovernmentsVlády realizerealizovať that it's a bigveľký dealobchod for our economiesúspory,
7
17000
3000
Vlády si uvedomujú, že je to dôležitá vec pre ekonomiky,
00:35
but don't know how to fixopraviť it.
8
20000
3000
ale nevedia, čo s tým.
00:38
And teachersučitelia are alsotaktiež frustratedfrustrovaný.
9
23000
2000
A učitelia sú tiež frustrovaní.
00:40
YetZatiaľ mathmatematika is more importantdôležitý to the worldsvet
10
25000
3000
Matematika je napriek tomu dôležitejšia
00:43
than at any pointbod in humančlovek historyhistórie.
11
28000
2000
než hocikedy predtým v ľudskej histórii.
00:45
So at one endkoniec we'vemy máme got fallingpadajúce interestzáujem
12
30000
2000
Takže na jednom konci máme upadajúci záujem
00:47
in educationvzdelanie in mathmatematika,
13
32000
2000
vo výučbe matematiky
00:49
and at the other endkoniec we'vemy máme got a more mathematicalmatematický worldsvet,
14
34000
3000
a na druhom konci máme matematickejší svet,
00:52
a more quantitativekvantitatívne worldsvet than we ever have had.
15
37000
3000
kvantitatívnejší svet.
00:56
So what's the problemproblém, why has this chasmpriepasť openedotvorené up,
16
41000
2000
Kde je teda problém, prečo vznikol tento rozkol
00:58
and what can we do to fixopraviť it?
17
43000
3000
a ako to vieme opraviť?
01:01
Well actuallyvlastne, I think the answerodpoveď
18
46000
2000
Nuž, myslím, že odpoveď
01:03
is staringuprený us right in the facetvár:
19
48000
2000
je priamo pred nami.
01:05
Use computerspočítače.
20
50000
2000
Použiť počítače.
01:07
I believe
21
52000
2000
Myslím si,
01:09
that correctlysprávne usingpoužitím computerspočítače
22
54000
2000
že správne použitie počítačov
01:11
is the silverstriebro bulletguľka
23
56000
2000
je striebornou guľkou
01:13
for makingmaking mathmatematika educationvzdelanie work.
24
58000
3000
pre fungovanie vyučovania matematiky.
01:16
So to explainvysvetliť that,
25
61000
2000
Aby som to vysvetlil,
01:18
let me first talk a bittrocha about what mathmatematika looksvzhľad like in the realskutočný worldsvet
26
63000
3000
najskôr budem trochu hovoriť o matematike v reálnom svete
01:21
and what it looksvzhľad like in educationvzdelanie.
27
66000
2000
a ako vyzerá vo vyučovaní.
01:23
See, in the realskutočný worldsvet
28
68000
2000
V skutočnom svete
01:25
mathmatematika isn't necessarilynutne donehotový by mathematiciansmatematici.
29
70000
3000
matematika nie je nevyhnutne robená matematikmi.
01:28
It's donehotový by geologistsgeológovia,
30
73000
2000
Používajú ju geológovia,
01:30
engineerstechnici, biologistsbiológovia,
31
75000
2000
inžinieri, biológovia,
01:32
all sortsdruhy of differentrozdielny people --
32
77000
2000
rôzne druhy ľudí ---
01:34
modelingmodelovanie and simulationsimulácia.
33
79000
2000
na modelovanie a simulácie.
01:36
It's actuallyvlastne very popularpopulárne.
34
81000
2000
Je vlastne veľmi populárna.
01:38
But in educationvzdelanie it looksvzhľad very differentrozdielny --
35
83000
3000
Ale vo vyučovaní to vyzerá úplne inak --
01:41
dumbed-downdumbed-dole problemsproblémy, lots of calculatingvýpočet,
36
86000
2000
tupé problémy, veľa počítania --
01:43
mostlyväčšinou by handručné.
37
88000
2000
zväčša ručne.
01:46
Lots of things that seempripadať simpleprostý
38
91000
2000
Veľa jednoducho vyzerajúcich vecí
01:48
and not difficultnáročný like in the realskutočný worldsvet,
39
93000
2000
a žiadne ťažké ako tie v skutočnom svete,
01:50
exceptokrem if you're learningštúdium it.
40
95000
2000
hoci keď sa ju učíte, zdá sa ťažká.
01:53
And anotherďalší thing about mathmatematika:
41
98000
2000
A ďalšia vec o matematike:
01:55
mathmatematika sometimesniekedy looksvzhľad like mathmatematika --
42
100000
2000
matematika niekedy vyzerá ako matematika --
01:57
like in this examplepríklad here --
43
102000
3000
ako v tomto príklade --
02:00
and sometimesniekedy it doesn't --
44
105000
2000
a niekedy tak nevyzerá --
02:02
like "Am I drunkopitý?"
45
107000
3000
ako "Som opitý?"
02:07
And then you get an answerodpoveď that's quantitativekvantitatívne in the modernmoderný worldsvet.
46
112000
3000
A potom dostanete odpoveď, ktorá je kvantitatívna v modernom svete.
02:10
You wouldn'tnie have expectedočakávaný that a fewmálo yearsleta back.
47
115000
3000
To by ste pred pár rokmi neočakávali.
02:13
But now you can find out all about --
48
118000
3000
Ale teraz sa môžete dozvedieť všetko o --
02:16
unfortunatelyNanešťastie, my weightzávažia is a little highervyššia than that, but --
49
121000
3000
naneštastie, moja váha je trochu vyššia ako toto, ale --
02:19
all about what happensdeje.
50
124000
2000
všetko o tom, čo sa deje.
02:21
So let's zoomzoom out a bittrocha and askopýtať sa,
51
126000
2000
Trochu odstúpme a opýtajme sa,
02:23
why are we teachingvyučovanie people mathmatematika?
52
128000
2000
prečo učíme ľudí matematiku?
02:25
What's the pointbod of teachingvyučovanie people mathmatematika?
53
130000
3000
Aký je význam vyučovania matematiky?
02:28
And in particularkonkrétny, why are we teachingvyučovanie them mathmatematika in generalvšeobecný?
54
133000
3000
A hlavne, prečo ich učíme matematiku vo všeobecnosti?
02:31
Why is it suchtaký an importantdôležitý partčasť of educationvzdelanie
55
136000
3000
Prečo je takou dôležitou časťou vzdelania,
02:34
as a sortdruh of compulsorypovinné subjectpredmet?
56
139000
2000
že je povinným predmetom?
02:36
Well, I think there are about threetri reasonsdôvody:
57
141000
3000
Nuž, myslím, že sú asi tri dôvody:
02:39
technicaltechnický jobspracovných miest
58
144000
2000
technické povolania,
02:41
so criticalkritický to the developmentvývoj of our economiesúspory,
59
146000
3000
také dôležité pre vývoj našich ekonomík,
02:44
what I call "everydaykaždý deň livingžijúci" --
60
149000
3000
pre to, čo ja volám každodenný život.
02:48
to functionfunkcie in the worldsvet todaydnes,
61
153000
2000
Na fungovanie v dnešnom svete,
02:50
you've got to be prettypekný quantitativekvantitatívne,
62
155000
2000
musíte byť dosť kvantitatívni,
02:52
much more so than a fewmálo yearsleta agopred:
63
157000
2000
oveľa viac ako pred pár rokmi.
02:54
figurefigúra out your mortgageshypotéky,
64
159000
2000
Prepočítať si hypotéky,
02:56
beingbytia skepticalskeptický of governmentvláda statisticsštatistika, those kindsdruhy of things --
65
161000
3000
spochybňovať vládne štatistiky, takéto veci.
03:00
and thirdlyza tretie, what I would call something like
66
165000
3000
A po tretie, niečo, čo by som nazval
03:03
logicallogický mindmyseľ trainingvýcvik, logicallogický thinkingpremýšľanie.
67
168000
3000
logické cvičenie mysle, logické myslenie.
03:06
Over the yearsleta
68
171000
2000
Počas posledných rokov
03:08
we'vemy máme put so much in societyspoločnosť
69
173000
2000
sme tak veľa vložili
03:10
into beingbytia ableschopný to processproces and think logicallylogicky. It's partčasť of humančlovek societyspoločnosť.
70
175000
3000
do schopnosti spracovania a logického myslenia; je to časť ľudskej spoločnosti.
03:13
It's very importantdôležitý to learnučiť sa that
71
178000
2000
Je veľmi dôležité sa to naučiť.
03:15
mathmatematika is a great way to do that.
72
180000
2000
Matematika je na to skvelou cestou.
03:17
So let's askopýtať sa anotherďalší questionotázka.
73
182000
2000
A tak sa opýtajme ďalšiu otázku.
03:19
What is mathmatematika?
74
184000
2000
Čo je matematika?
03:21
What do we mean when we say we're doing mathmatematika,
75
186000
2000
Čo tým myslíme, keď vravíme, že robíme matematiku,
03:23
or educatingvzdelávať people to do mathmatematika?
76
188000
2000
alebo vyučujeme ľudí robiť matematiku?
03:25
Well, I think it's about fourštyri stepskroky, roughlyhrubo speakingrozprávanie,
77
190000
3000
Myslím, že je to o štyroch krokoch, zhruba,
03:28
startingzačínajúcich with posingpózovanie the right questionotázka.
78
193000
2000
a začína to položením správnej otázky.
03:30
What is it that we want to askopýtať sa? What is it we're tryingsnažia to find out here?
79
195000
3000
Čo je to, čo sa chceme spýtať? Čo sa to pokúšame zistiť?
03:33
And this is the thing mostväčšina screwedzaskrutkovať up in the outsidezvonka worldsvet,
80
198000
2000
A to je vo svete úplne pokazené,
03:35
beyondmimo virtuallyprakticky any other partčasť of doing mathmatematika.
81
200000
3000
funguje to menej ako ktorákoľvek iná časť matematiky.
03:38
People askopýtať sa the wrongzle questionotázka,
82
203000
2000
Ľudia kladú zlé otázky
03:40
and surprisinglyprekvapivo enoughdosť, they get the wrongzle answerodpoveď,
83
205000
2000
a napodiv, dostávajú zlé odpovede,
03:42
for that reasondôvod, if not for othersostatné.
84
207000
2000
pre tento dôvod, ak nie pre iný.
03:44
So the nextĎalšie thing is take that problemproblém
85
209000
2000
Ďalším krokom je vziať tento problém
03:46
and turnotočenie it from a realskutočný worldsvet problemproblém
86
211000
2000
a premeniť ho z problému skutočného sveta
03:48
into a mathmatematika problemproblém.
87
213000
2000
na matematický problém.
03:50
That's stageštádium two.
88
215000
2000
To je krok dva.
03:52
OnceRaz you've donehotový that, then there's the computationvýpočtovej stepkrok.
89
217000
3000
Až to spravíme, potom nasleduje výpočtový krok.
03:55
TurnZapnúť it from that into some answerodpoveď
90
220000
2000
Spraviť z toho nejakú odpoveď
03:57
in a mathematicalmatematický formformulár.
91
222000
3000
v matematickej podobe.
04:00
And of coursekurz, mathmatematika is very powerfulmocný at doing that.
92
225000
2000
A skutočne, matematika je v tomto veľmi silná.
04:02
And then finallykonečne, turnotočenie it back to the realskutočný worldsvet.
93
227000
2000
A potom konečne, to otočíme späť do skutočného sveta.
04:04
Did it answerodpoveď the questionotázka?
94
229000
2000
Odpovedalo to na otázku?
04:06
And alsotaktiež verifyoveriť it -- crucialrozhodujúci stepkrok.
95
231000
3000
A treba to overiť -- podstatný krok.
04:10
Now here'stady the crazybláznivý thing right now.
96
235000
2000
A tu je jedna bláznivá vec.
04:12
In mathmatematika educationvzdelanie,
97
237000
2000
Vo vyučovaní matematiky
04:14
we're spendingvýdavky about perhapsmožno 80 percentpercento of the time
98
239000
3000
trávime asi až 80 percent času
04:17
teachingvyučovanie people to do stepkrok threetri by handručné.
99
242000
3000
učením ľudí robiť krok tri ručne.
04:20
YetZatiaľ, that's the one stepkrok computerspočítače can do
100
245000
2000
Aj keď to je krok, ktorý počítače vedia
04:22
better than any humančlovek after yearsleta of practicepraxe.
101
247000
3000
lepšie ako ktorýkoľvek človek po rokoch cvičenia.
04:25
InsteadNamiesto toho, we oughtmal to be usingpoužitím computerspočítače
102
250000
3000
Namiesto toho by sme mali využiť počítače,
04:28
to do stepkrok threetri
103
253000
2000
aby robili krok tri,
04:30
and usingpoužitím the studentsštudentov to spendtráviť much more effortsnaha
104
255000
3000
a študenti by vkladali oveľa viac snahy
04:33
on learningštúdium how to do stepskroky one, two and fourštyri --
105
258000
2000
do krokov jedna, dva a štyri --
04:35
conceptualizingKonceptualizácia problemsproblémy, applyingaplikovanie them,
106
260000
3000
koncepčne pochopiť problémy, použiť ich,
04:38
gettingzískavanie the teacheručiteľ to runbeh them throughskrz how to do that.
107
263000
3000
priviesť učiteľa, aby ich previedol tým, ako na to.
04:41
See, crucialrozhodujúci pointbod here:
108
266000
2000
To je podstatný bod:
04:43
mathmatematika is not equalrovný to calculatingvýpočet.
109
268000
2000
matematika nie je zhodná s počítaním.
04:45
MathMatematický is a much broaderširšie subjectpredmet than calculatingvýpočet.
110
270000
3000
Matematika je oveľa širšia ako počítanie.
04:48
Now it's understandablepochopiteľný that this has all got intertwinedprepletené
111
273000
3000
Je pochopiteľné, že sa to všetko tak preplietlo
04:51
over hundredsstovky of yearsleta.
112
276000
2000
za stovky rokov.
04:53
There was only one way to do calculatingvýpočet and that was by handručné.
113
278000
3000
Bol len jeden spôsob ako počítať, a to bolo na rukách.
04:56
But in the last fewmálo decadesdesaťročia
114
281000
2000
Ale v posledných pár desaťročiach
04:58
that has totallynaprosto changedzmenený.
115
283000
2000
to sa úplne zmenilo.
05:00
We'veSme had the biggestnajväčším transformationpremena of any ancientstaroveký subjectpredmet
116
285000
3000
Zažili sme najväčšiu transformáciu z antických predmetov,
05:03
that I could ever imaginepredstaviť si with computerspočítače.
117
288000
3000
akú si viem predstaviť s počítačmi.
05:07
CalculatingVýpočet was typicallytypicky the limitingobmedzujúce stepkrok,
118
292000
2000
Počítanie bolo typicky obmedzujúci krok,
05:09
and now oftenčasto it isn't.
119
294000
2000
a len niekedy ním nie je.
05:11
So I think in termspodmienky of the factskutočnosť that mathmatematika
120
296000
2000
Takže uvažujem s ohľadom na to, že matematika
05:13
has been liberatedoslobodený from calculatingvýpočet.
121
298000
3000
bola oslobodená od počítania.
05:16
But that mathmatematika liberationoslobodenie didn't get into educationvzdelanie yetešte.
122
301000
3000
Ale toto oslobodenie matematiky sa zatiaľ nedostalo do vyučovania.
05:19
See, I think of calculatingvýpočet, in a sensezmysel,
123
304000
2000
Počítanie si predstavujem
05:21
as the machinerystroje of mathmatematika.
124
306000
2000
ako prístroj matematiky.
05:23
It's the chorePráca v domácnosti.
125
308000
2000
Je to údržba.
05:25
It's the thing you'dby si like to avoidvyhnúť sa if you can, like to get a machinestroj to do.
126
310000
3000
Je to vec, ktorej by ste sa chceli vyhnúť, keď sa dá, nechať to spraviť stroje.
05:29
It's a meansprostriedky to an endkoniec, not an endkoniec in itselfsám,
127
314000
3000
Je to spôsob, ako sa dostať na koniec, nie koniec samotný.
05:34
and automationAutomatizácia allowsumožňuje us
128
319000
2000
A automatizácia nám dovoľuje,
05:36
to have that machinerystroje.
129
321000
2000
aby sme mali také stroje.
05:38
ComputersPočítače allowdovoliť us to do that --
130
323000
2000
Počítače nám to dovoľujú robiť.
05:40
and this is not a smallmalý problemproblém by any meansprostriedky.
131
325000
3000
A to nie je v žiadnom prípade malý problém.
05:43
I estimatedodhadované that, just todaydnes, acrossnaprieč the worldsvet,
132
328000
3000
Odhadujem, že dnes sa po celom svete
05:46
we spentstrávil about 106 averagepriemerný worldsvet lifetimesživotnosť
133
331000
3000
strávi asi 106 priemerných životov
05:49
teachingvyučovanie people how to calculatevypočítať by handručné.
134
334000
3000
vyučovaním ľudí, ako počítať ručne.
05:52
That's an amazingúžasný amountčiastka of humančlovek endeavorEndeavor.
135
337000
3000
To je pozoruhodný objem ľudského snaženia.
05:55
So we better be damnsakramentsky sure --
136
340000
2000
Tak by sme sa mali byť istí --
05:57
and by the way, they didn't even have funzábava doing it, mostväčšina of them --
137
342000
3000
a mimochodom, ani ich to nebavilo, väčšinu z nich.
06:00
so we better be damnsakramentsky sure
138
345000
2000
Tak by sme si mali byť istí,
06:02
that we know why we're doing that
139
347000
2000
že vieme, prečo to robíme,
06:04
and it has a realskutočný purposeúčel.
140
349000
2000
a že to má skutočný zmysel.
06:06
I think we should be assumingza predpokladu, že computerspočítače
141
351000
2000
Myslím, že by sme mali na počítanie
06:08
for doing the calculatingvýpočet
142
353000
2000
používať počítače,
06:10
and only doing handručné calculationsvýpočty where it really makesznačky sensezmysel to teachvyučovať people that.
143
355000
3000
a počítať ručne iba vtedy, kde to má naozaj zmysel.
06:13
And I think there are some casesprípady.
144
358000
2000
A myslím, že sú také prípady.
06:15
For examplepríklad: mentalduševné arithmeticaritmetika.
145
360000
2000
Napríklad: mentálna aritmetika.
06:17
I still do a lot of that, mainlyhlavne for estimatingodhad.
146
362000
3000
Stále počítam veľa spamäti, hlavne pre odhady.
06:20
People say, "Is suchtaký and suchtaký truepravdivý?"
147
365000
2000
Ľudia vravia, to a to je pravda
06:22
And I'll say, "HmmHmm, not sure." I'll think about it roughlyhrubo.
148
367000
2000
a ja im poviem, hmm, neviem. Zhruba o tom popremýšľam.
06:24
It's still quickerrýchlejšie to do that and more practicalpraktický.
149
369000
2000
Je stále rýchlejšie a praktickejšie to tak spraviť.
06:26
So I think practicalitypraktickosť is one casepúzdro
150
371000
2000
Takže myslím, že praktickosť je jeden prípad,
06:28
where it's worthhodnota teachingvyučovanie people by handručné.
151
373000
2000
kedy sa to oplatí učiť ľudí počítať ručne.
06:30
And then there are certainistý conceptualkoncepčný things
152
375000
2000
A potom sú isté koncepčné veci,
06:32
that can alsotaktiež benefitvýhoda from handručné calculatingvýpočet,
153
377000
2000
ktoré tiež môžu získať ručnými výpočtami,
06:34
but I think they're relativelypomerne smallmalý in numberčíslo.
154
379000
2000
ale myslím, že sú relatívne nepodstatné.
06:36
One thing I oftenčasto askopýtať sa about
155
381000
2000
Jedna vec, na ktorú sa často pýtam,
06:38
is ancientstaroveký Greekgréčtina and how this relatessa týka.
156
383000
3000
je antické Grécko a ako to spolu súvisí.
06:41
See, the thing we're doing right now
157
386000
2000
Práve teraz
06:43
is we're forcingnútenie people to learnučiť sa mathematicsmatematika.
158
388000
2000
nútime ľudí učiť sa matematiku.
06:45
It's a majormajor subjectpredmet.
159
390000
2000
Je to veľký predmet.
06:47
I'm not for one minuteminúta suggestingnavrhovať that, if people are interestedzáujem in handručné calculatingvýpočet
160
392000
3000
Ak ľudia radi počítajú ručne,
06:50
or in followingnasledujúce theirich ownvlastný interestszáujmy
161
395000
2000
alebo počítajú ručne, aby sa dopracovali ku svojím ďalším záujmom
06:52
in any subjectpredmet howevervšak bizarrebizarné --
162
397000
2000
v hocičom, akokoľvek divnom --
06:54
they should do that.
163
399000
2000
jednoznačne by to mali robiť.
06:56
That's absolutelyabsolútne the right thing,
164
401000
2000
Je to absolútne správna vec,
06:58
for people to follownasledovať theirich self-interestvlastný záujem.
165
403000
2000
aby ľudia nasledovali svoje záujmy.
07:00
I was somewhattrochu interestedzáujem in ancientstaroveký Greekgréčtina,
166
405000
2000
Ja som sa tak trochu zaoberal antickou gréčtinou,
07:02
but I don't think that we should forcesila the entirecelý populationpopulácia
167
407000
3000
ale nemyslím si, že by sme mali nútiť celú populáciu
07:05
to learnučiť sa a subjectpredmet like ancientstaroveký Greekgréčtina.
168
410000
2000
učiť sa predmet ako antickú gréčtinu.
07:07
I don't think it's warrantedzáruka.
169
412000
2000
Nemyslím, že je to oprávnené.
07:09
So I have this distinctionvyznamenanie betweenmedzi what we're makingmaking people do
170
414000
3000
Takže rozlišujem medzi tým, čo ľudí nútime robiť,
07:12
and the subjectpredmet that's sortdruh of mainstreammainstream
171
417000
2000
a to predmetom, ktorý sa učí všade,
07:14
and the subjectpredmet that, in a sensezmysel, people mightsila follownasledovať with theirich ownvlastný interestzáujem
172
419000
3000
a medzi predmetom, ktorý, v istom zmysle, ľudia môžu nasledovať z vlastnej vôle,
07:17
and perhapsmožno even be spikedšpicatý into doing that.
173
422000
2000
a možno by ich mal niekto k tomu nasmerovať.
07:19
So what are the issuesproblémy people bringpriniesť up with this?
174
424000
3000
Tak aké sú problémy, ktoré s tým ľudia majú?
07:22
Well one of them is, they say, you need to get the basicszáklady first.
175
427000
3000
Jedným z nich je, vravia, že musíte najprv poznať základy.
07:25
You shouldn'tby nemala use the machinestroj
176
430000
2000
Nemali by ste používať stroj,
07:27
untilkým you get the basicszáklady of the subjectpredmet.
177
432000
2000
kým nemáte základy predmetu.
07:29
So my usualobvyklý questionotázka is, what do you mean by "basicszáklady?"
178
434000
3000
A moja obvyklá otázka je, čo myslíte základmi?
07:32
BasicsZáklady of what?
179
437000
2000
Základy čoho?
07:34
Are the basicszáklady of drivingvodičský a carauto
180
439000
2000
Sú základy šoférovania auta
07:36
learningštúdium how to serviceslužba it, or designdizajn it for that matterzáležitosť?
181
441000
3000
v poznaní jeho údržby alebo návrhu?
07:39
Are the basicszáklady of writingpísanie learningštúdium how to sharpenzaostriť a quillbrko?
182
444000
3000
Sú základy písania v naučení sa strúhania brka?
07:43
I don't think so.
183
448000
2000
Nemyslím.
07:45
I think you need to separateoddelený the basicszáklady of what you're tryingsnažia to do
184
450000
3000
Myslím, že musíte oddeliť základy toho, čo sa snažíte spraviť,
07:48
from how it getsdostane donehotový
185
453000
2000
od toho, ako sa to robí,
07:50
and the machinerystroje of how it getsdostane donehotový
186
455000
3000
a mechanizmu, ako sa to spraví.
07:54
and automationAutomatizácia allowsumožňuje you to make that separationoddelenie.
187
459000
3000
A automatizácia dovoľuje urobiť toto oddelenie.
07:57
A hundredsto yearsleta agopred, it's certainlyiste truepravdivý that to drivepohon a carauto
188
462000
3000
Pred sto rokmi, ste pri šoférovaní auta
08:00
you kinddruh of neededpotrebný to know a lot about the mechanicsmechanika of the carauto
189
465000
2000
museli vedieť veľa o mechanike toho auta
08:02
and how the ignitionzapaľovanie timingnačasovanie workedpracoval and all sortsdruhy of things.
190
467000
3000
a ako funguje časovanie zapaľovania a také veci.
08:06
But automationAutomatizácia in carscars
191
471000
2000
Ale automatizácia v autách
08:08
allowedpovolený that to separateoddelený,
192
473000
2000
to umožnila oddeliť,
08:10
so drivingvodičský is now a quitecelkom separateoddelený subjectpredmet, so to speakhovoriť,
193
475000
3000
takže šoférovanie je osamostatnený predmet, tak povediac,
08:13
from engineeringstrojárstvo of the carauto
194
478000
3000
od konštruovania auta,
08:16
or learningštúdium how to serviceslužba it.
195
481000
3000
alebo jeho údržby.
08:20
So automationAutomatizácia allowsumožňuje this separationoddelenie
196
485000
2000
Automatizácia umožňuje toho oddelenie
08:22
and alsotaktiež allowsumožňuje -- in the casepúzdro of drivingvodičský,
197
487000
2000
a tiež umožňuje -- v prípade šoférovania,
08:24
and I believe alsotaktiež in the futurebudúcnosť casepúzdro of mathsmatematika --
198
489000
2000
a myslím, že aj v budúcnosti matematiky --
08:26
a democratizeddemokratizovať way of doing that.
199
491000
2000
demokratickejší spôsob, ako to robiť.
08:28
It can be spreadnátierka acrossnaprieč a much largerväčšia numberčíslo of people
200
493000
2000
Môže sa rozšíriť medzi oveľa viac ľudí,
08:30
who can really work with that.
201
495000
3000
ktorí ju môžu používať.
08:33
So there's anotherďalší thing that comesprichádza up with basicszáklady.
202
498000
2000
Je ďalšia vec, ktorá sa spája so základmi.
08:35
People confusezmiasť, in my viewvyhliadka,
203
500000
2000
Ľudia si mýlia, z môjho pohľadu,
08:37
the orderobjednať of the inventionvynález of the toolsnáradie
204
502000
3000
poradie vynaliezania nástrojov
08:40
with the orderobjednať in whichktorý they should use them for teachingvyučovanie.
205
505000
3000
s poradím, v ktorom by mali byť použité na vyučovanie.
08:43
So just because paperpapier was inventedvynašiel before computerspočítače,
206
508000
3000
Len preto, že papier bol vynájdený pred počítačmi,
08:46
it doesn't necessarilynutne mean you get more to the basicszáklady of the subjectpredmet
207
511000
3000
neznamená to nutne, že sa dostanete bližšie k základom predmetu
08:49
by usingpoužitím paperpapier insteadnamiesto of a computerpočítačový
208
514000
2000
používaním papiera namiesto počítačov
08:51
to teachvyučovať mathematicsmatematika.
209
516000
2000
na vyučovanie matematiky.
08:55
My daughterdcéra gavedal me a rathertrochu nicepekný anecdoteanekdota on this.
210
520000
3000
Moja dcéra mi povedala k tomu peknú anekdotu.
08:58
She enjoysteší makingmaking what she callsvolá "paperpapier laptopsnotebooky."
211
523000
3000
Rada vyrába také papierové laptopy.
09:01
(LaughterSmiech)
212
526000
2000
(Smiech)
09:03
So I askedspýtal her one day, "You know, when I was your ageVek,
213
528000
2000
Tak som sa jej raz spýtal, "Vieš, keď som bol v tvojom veku,
09:05
I didn't make these.
214
530000
2000
tak som také nerobil.
09:07
Why do you think that was?"
215
532000
2000
Čo si myslíš, prečo to tak bolo?"
09:09
And after a seconddruhý or two, carefullyopatrne reflectingodrážajúce,
216
534000
2000
O pár sekúnd starostlivého zvažovania
09:11
she said, "No paperpapier?"
217
536000
2000
povedala, "Nebol papier?"
09:13
(LaughterSmiech)
218
538000
5000
(Smiech)
09:19
If you were bornnarodený after computerspočítače and paperpapier,
219
544000
2000
Ak ste sa narodili po počítačoch a papieri,
09:21
it doesn't really matterzáležitosť whichktorý orderobjednať you're taughtučil with them in,
220
546000
3000
nezáleží na tom, v akom poradí sa s nimi učíte,
09:24
you just want to have the bestnajlepší toolnáradie.
221
549000
2000
len chcete mať najlepší nástroj.
09:26
So anotherďalší one that comesprichádza up is "ComputersPočítače dumbnemý mathmatematika down."
222
551000
3000
Ďalšie, čo sa objavuje je, že "počítače ohlupujú matematiku."
09:29
That somehownejako, if you use a computerpočítačový,
223
554000
2000
Že keď používate počítač,
09:31
it's all mindlessbezduché button-pushingtlačidlo tlačí,
224
556000
2000
je to len bezduché stláčanie tlačidiel,
09:33
but if you do it by handručné,
225
558000
2000
ale keď to robíte ručne,
09:35
it's all intellectualintelektuálne.
226
560000
2000
je to všetko intelektuálne.
09:37
This one kinddruh of annoysobťažuje me, I mustmusieť say.
227
562000
3000
To ma dosť hnevá, musím povedať.
09:40
Do we really believe
228
565000
2000
To naozaj veríme,
09:42
that the mathmatematika that mostväčšina people are doing in schoolškolské
229
567000
2000
že matematika, ktorú väčšina ľudí robí
09:44
practicallyprakticky todaydnes
230
569000
2000
teraz v škole
09:46
is more than applyingaplikovanie procedurespostupy
231
571000
2000
je naozaj viac ako aplikovanie procedúr
09:48
to problemsproblémy they don't really understandrozumieť, for reasonsdôvody they don't get?
232
573000
3000
na problémy, ktorým vlastne nerozumejú, z dôvodov, ktoré nechápu?
09:51
I don't think so.
233
576000
2000
Nemyslím.
09:53
And what's worsehoršie, what they're learningštúdium there isn't even practicallyprakticky usefulužitočný anymore.
234
578000
3000
A čo je ešte horšie, to, čo sa tam učia, už ani nie je nápomocné v praxi.
09:56
MightMôže have been 50 yearsleta agopred, but it isn't anymore.
235
581000
3000
Možno to bolo pred 50timi rokmi, ale už nie je.
09:59
When they're out of educationvzdelanie, they do it on a computerpočítačový.
236
584000
3000
Keď opustia vzdelávací systém, robia to na počítači.
10:02
Just to be clearjasný, I think computerspočítače can really help with this problemproblém,
237
587000
3000
Myslím, že počítače nám môžu naozaj pomôcť s týmto problémom,
10:05
actuallyvlastne make it more conceptualkoncepčný.
238
590000
2000
urobiť ho viac konceptuálny.
10:07
Now, of coursekurz, like any great toolnáradie,
239
592000
2000
Samozrejme, ako každý skvelý nástroj,
10:09
they can be used completelyúplne mindlesslybezhlavo,
240
594000
2000
môžu byť používané úplne bez rozmyslu,
10:11
like turningsústruženie everything into a multimediamultimediálne showšou,
241
596000
3000
ako spraviť zo všetkého multimediálnu šou,
10:14
like the examplepríklad I was shownzobrazené of solvingriešenie an equationrovnice by handručné,
242
599000
3000
ako príklad, ktorý som videl o ručnom riešení rovníc,
10:17
where the computerpočítačový was the teacheručiteľ --
243
602000
2000
kde počítač bol učiteľ --
10:19
showšou the studentštudent how to manipulatemanipulovať and solvevyriešiť it by handručné.
244
604000
3000
ukazovať študentovi ako s tým pracovať a vyriešiť to ručne.
10:22
This is just nutsorechy.
245
607000
2000
To je šialené.
10:24
Why are we usingpoužitím computerspočítače to showšou a studentštudent how to solvevyriešiť a problemproblém by handručné
246
609000
3000
Prečo používa počítače, na ilustrovanie študentovi, ako riešiť problémy ručne,
10:27
that the computerpočítačový should be doing anywayv každom prípade?
247
612000
2000
ktorý by mal robiť počítač tak či tak?
10:29
All backwardsspäť.
248
614000
2000
Všetko naopak.
10:31
Let me showšou you
249
616000
2000
Ukážem vám,
10:33
that you can alsotaktiež make problemsproblémy harderťažšie to calculatevypočítať.
250
618000
3000
že môžete urobiť problémy ťažšími na výpočet.
10:36
See, normallynormálne in schoolškolské,
251
621000
2000
V škole obyčajne
10:38
you do things like solvevyriešiť quadraticKvadratická equationsrovnice.
252
623000
3000
robíte veci ako riešenie kvadratických rovníc.
10:41
But you see, when you're usingpoužitím a computerpočítačový,
253
626000
3000
Ale keď používate počítač,
10:44
you can just substitutenáhradka.
254
629000
4000
môžete jednoducho nahradzovať.
10:48
You can make it a quartictranscendentných equationrovnice. Make it kinddruh of harderťažšie, calculating-wisevýpočet-múdry.
255
633000
2000
Zoberte kvartickú rovnicu; spravíte ju ťažšiu, výpočtovo.
10:50
SameRovnaké principleszásady appliedaplikovaný --
256
635000
2000
Platia rovnaké princípy --
10:52
calculationsvýpočty, harderťažšie.
257
637000
2000
výpočty sú ťažšie.
10:54
And problemsproblémy in the realskutočný worldsvet
258
639000
2000
A problémy v reálnom svete
10:56
look nuttyorechový and horriblehrozný like this.
259
641000
2000
vyzerajú uletene a strašne ako toto.
10:58
They'veMali sme got hairvlasy all over them.
260
643000
2000
Až z nich ide strach.
11:00
They're not just simpleprostý, dumbed-downdumbed-dole things that we see in schoolškolské mathmatematika.
261
645000
3000
Nie sú to jednoduché, otupené veci aké vidíme v školskej matematike.
11:04
And think of the outsidezvonka worldsvet.
262
649000
2000
A pomyslite na vonkajší svet.
11:06
Do we really believe that engineeringstrojárstvo and biologybiológie
263
651000
2000
To naozaj veríme, že strojárenstvo a biológia
11:08
and all of these other things
264
653000
2000
a všetky tie ostatné veci,
11:10
that have so benefitedprospech from computerspočítače and mathsmatematika
265
655000
2000
ktoré tak profitovali z počítačov a matematiky,
11:12
have somehownejako conceptuallykoncepčne gottendostali reducedznížený by usingpoužitím computerspočítače?
266
657000
3000
sa použitím počítačov dostali na nižšiu úroveň?
11:15
I don't think so -- quitecelkom the oppositeopak.
267
660000
3000
Nemyslím; práve naopak.
11:18
So the problemproblém we'vemy máme really got in mathmatematika educationvzdelanie
268
663000
3000
Takže problém, ktorý máme vo výučbe matematiky,
11:21
is not that computerspočítače mightsila dumbnemý it down,
269
666000
3000
nie je, že by ju počítače otupovali,
11:24
but that we have dumbed-downdumbed-dole problemsproblémy right now.
270
669000
3000
ale že my sme otupili problémy.
11:27
Well, anotherďalší issueproblém people bringpriniesť up
271
672000
2000
Nuž, ďalší problém, s ktorým ľudia prichádzajú,
11:29
is somehownejako that handručné calculatingvýpočet procedurespostupy
272
674000
2000
je, že pomocou počítania na papier
11:31
teachvyučovať understandingporozumenie.
273
676000
2000
sa naučia porozumieť.
11:33
So if you go throughskrz lots of examplespríklady,
274
678000
2000
Takže, keď prejdete množstvom príkladov,
11:35
you can get the answerodpoveď,
275
680000
2000
dostanete odpoveď --
11:37
you can understandrozumieť how the basicszáklady of the systemsystém work better.
276
682000
3000
môžete lepšie pochopiť, ako fungujú základy toho systému.
11:40
I think there is one thing that I think very validplatný here,
277
685000
3000
Je jedna vec, ktorú je dôležité povedať,
11:43
whichktorý is that I think understandingporozumenie procedurespostupy and processesprocesy is importantdôležitý.
278
688000
3000
a síce, že pochopenie procedúr a procesov je dôležité.
11:47
But there's a fantasticfantastický way to do that in the modernmoderný worldsvet.
279
692000
3000
Ale existuje fantastický spôsob ako to dosiahnuť.
11:50
It's calledvolal programmingprogramovanie.
280
695000
3000
Volá sa to programovanie.
11:53
ProgrammingProgramovanie is how mostväčšina procedurespostupy and processesprocesy
281
698000
2000
Programovaním sa väčšina procedúr a procesov
11:55
get writtenpísaný down these daysdni,
282
700000
2000
naozaj v praxi zapisuje
11:57
and it's alsotaktiež a great way
283
702000
2000
a je to aj skvelá cesta
11:59
to engagezasnúbiť sa studentsštudentov much more
284
704000
2000
zaujať a viac zapojiť študentov
12:01
and to checkskontrolovať they really understandrozumieť.
285
706000
2000
a skontrolovať, či tomu naozaj rozumejú.
12:03
If you really want to checkskontrolovať you understandrozumieť mathmatematika
286
708000
2000
Ak chcete naozaj skontrolovať, či rozumiete matematike,
12:05
then writezapísať a programprogram to do it.
287
710000
3000
napíšte program, ktorý by spravil.
12:08
So programmingprogramovanie is the way I think we should be doing that.
288
713000
3000
Programovanie je, myslím, tou cestou, ako by sme to mali robiť.
12:11
So to be clearjasný, what I really am suggestingnavrhovať here
289
716000
2000
V podstate poukazujem na to,
12:13
is we have a uniquejedinečný opportunitypríležitosť
290
718000
2000
že máme jedinečnú príležitosť
12:15
to make mathsmatematika bothoboje more practicalpraktický
291
720000
2000
urobiť matematiku praktickejšiu
12:17
and more conceptualkoncepčný, simultaneouslyzároveň.
292
722000
3000
a zároveň viac založenú na myšlienkach.
12:20
I can't think of any other subjectpredmet where that's recentlynedávno been possiblemožný.
293
725000
3000
Nenapadá mi žiadny iný predmet, kde by to bolo v poslednom čase možné.
12:23
It's usuallyzvyčajne some kinddruh of choicevýber
294
728000
2000
Je to obvykle istý druh voľby
12:25
betweenmedzi the vocationalodborného and the intellectualintelektuálne.
295
730000
2000
medzi odbornosťou a intelektuálnosťou.
12:27
But I think we can do bothoboje at the samerovnaký time here.
296
732000
3000
Ale myslím, že môžeme tu robiť oboje naraz.
12:32
And we openotvorený up so manyveľa more possibilitiesmožnosti.
297
737000
3000
A otvára sa nám oveľa viac ďalších možností.
12:35
You can do so manyveľa more problemsproblémy.
298
740000
2000
Môžete riešiť oveľa viac problémov.
12:37
What I really think we gainzisk from this
299
742000
2000
Čo tým naozaj získavame, sú
12:39
is studentsštudentov gettingzískavanie intuitionintuícia and experienceskúsenosť
300
744000
3000
intuícia a skúsenosti študentov
12:42
in farďaleko greaterväčšia quantitiesmnožstvá than they'veoni majú ever got before.
301
747000
3000
v oveľa väčších množstvách ako kedykoľvek predtým.
12:45
And experienceskúsenosť of harderťažšie problemsproblémy --
302
750000
2000
A skúsenosť s ťažšími problémami --
12:47
beingbytia ableschopný to playhrať with the mathmatematika, interactvzájomné pôsobenie with it,
303
752000
2000
byť schopný hrať sa s matematikou, interagovať s ňou,
12:49
feel it.
304
754000
2000
cítiť ju.
12:51
We want people who can feel the mathmatematika instinctivelyinštinktívne.
305
756000
3000
Chceme ľudí, ktorí vedia inštinktívne cítiť matematiku.
12:54
That's what computerspočítače allowdovoliť us to do.
306
759000
3000
To je to, čo nám umožňujú počítače.
12:57
AnotherĎalším thing it allowsumožňuje us to do is reorderzmeniť poradie the curriculumosnovy.
307
762000
3000
Iná vec, ktorú nám to umožňuje, je prehádzať osnovy.
13:00
TraditionallyTradične it's been by how difficultnáročný it is to calculatevypočítať,
308
765000
2000
Tradične boli radené podľa obtiažnosti výpočtov,
13:02
but now we can reorderzmeniť poradie it
309
767000
2000
ale teraz to môžeme prehádzať
13:04
by how difficultnáročný it is to understandrozumieť the conceptskoncepty,
310
769000
2000
podľa toho, ako ťažké je pochopiť koncepty,
13:06
howevervšak hardusilovne the calculatingvýpočet.
311
771000
2000
nezávisle od obtiažnosti výpočtov.
13:08
So calculuskalkul has traditionallytradične been taughtučil very lateneskoro.
312
773000
3000
Takže diferenciálne výpočty sa tradične učia veľmi neskoro.
13:11
Why is this?
313
776000
2000
Prečo je to tak?
13:13
Well, it's damnsakramentsky hardusilovne doing the calculationsvýpočty, that's the problemproblém.
314
778000
3000
Nuž, tie výpočty sú poriadne ťažké, to je ten problém.
13:17
But actuallyvlastne manyveľa of the conceptskoncepty
315
782000
2000
Ale v podstate veľa tých základných myšlienok
13:19
are amenableprístupný to a much youngermladší ageVek groupskupina.
316
784000
3000
je prístupných oveľa mladšej vekovej skupine.
13:22
This was an examplepríklad I builtpostavený for my daughterdcéra.
317
787000
3000
Toto je príklad, ktorý som spravil pre moju dcéru.
13:25
And very, very simpleprostý.
318
790000
2000
A veľmi, veľmi jednoduchý.
13:28
We were talkingrozprávanie about what happensdeje
319
793000
2000
Hovoríme o tom, čo sa stane,
13:30
when you increasezvýšiť the numberčíslo of sidesstrany of a polygonpolygón
320
795000
2000
keď zvýšite počet strán mnohouholníka
13:32
to a very largeveľký numberčíslo.
321
797000
2000
na veľmi veľký počet.
13:36
And of coursekurz, it turnszákruty into a circlekružnice.
322
801000
2000
A samozrejme, stane sa z toho kruh.
13:38
And by the way, she was alsotaktiež very insistentneodbytný
323
803000
2000
A mimochodom, bola aj veľmi neústupná
13:40
on beingbytia ableschopný to changezmena the colorfarba,
324
805000
2000
v tom, aby sa dali meniť farby,
13:42
an importantdôležitý featurevlastnosť for this demonstrationdemonštrácie.
325
807000
3000
čo je pre túto prezentáciu dôležité.
13:46
You can see that this is a very earlyzavčas stepkrok
326
811000
3000
Môžete vidieť, že to je jeden z prvých krokov
13:49
into limitslimity and differentialdiferenciál calculuskalkul
327
814000
2000
k limitám a deriváciám
13:51
and what happensdeje when you take things to an extremeextrémnej --
328
816000
3000
a k tomu, čo sa stane, keď dovediete veci do extrému --
13:54
and very smallmalý sidesstrany and a very largeveľký numberčíslo of sidesstrany.
329
819000
2000
a veľmi malé strany a veľmi veľký počet strán.
13:56
Very simpleprostý examplepríklad.
330
821000
2000
Veľmi jednoduchý príklad.
13:58
That's a viewvyhliadka of the worldsvet
331
823000
2000
To je pohľad na svet,
14:00
that we don't usuallyzvyčajne give people for manyveľa, manyveľa yearsleta after this.
332
825000
3000
ktorý bežne ľuďom dávame až po mnohých rokoch.
14:03
And yetešte, that's a really importantdôležitý practicalpraktický viewvyhliadka of the worldsvet.
333
828000
3000
A napriek tomu, je to naozaj dôležitý praktický pohľad na svet.
14:06
So one of the roadblockszátarasy we have
334
831000
3000
Jedna z barikád, na ktoré narážame
14:09
in movingpohyblivý this agendaprogram forwardvpred
335
834000
3000
pri napredovaní tejto agendy,
14:12
is examsskúšky.
336
837000
2000
sú skúšky.
14:14
In the endkoniec, if we testtest everyonekaždý by handručné in examsskúšky,
337
839000
3000
Nakoniec, keď každého otestujeme v písomných skúškach,
14:17
it's kinddruh of hardusilovne to get the curriculaučebné osnovy changedzmenený
338
842000
3000
je dosť ťažké dosiahnuť zmenu osnov
14:20
to a pointbod where they can use computerspočítače
339
845000
2000
do bodu, kde by mohli používať počítače
14:22
duringpočas the semesterssemestrov.
340
847000
3000
počas semestra.
14:25
And one of the reasonsdôvody it's so importantdôležitý --
341
850000
2000
A jedným z dôvodov, prečo je to také dôležité --
14:27
so it's very importantdôležitý to get computerspočítače in examsskúšky.
342
852000
3000
je teda veľmi dôležité dostať počítače do skúšok.
14:30
And then we can askopýtať sa questionsotázky, realskutočný questionsotázky,
343
855000
3000
A potom sa môžeme pýtať otázky, skutočné otázky,
14:33
questionsotázky like, what's the bestnajlepší life insurancepoistenie policypolitika to get? --
344
858000
3000
otázky ako, čo je najlepšia dostupná životná poistka? --
14:36
realskutočný questionsotázky that people have in theirich everydaykaždý deň livesživoty.
345
861000
3000
skutočné otázky, ktoré ľudia majú v každodennom živote.
14:40
And you see, this isn't some dumbed-downdumbed-dole modelModel here.
346
865000
2000
A vidíte, to nie je nejaký otupený model.
14:42
This is an actualskutočný modelModel where we can be askedspýtal to optimizeoptimalizovať what happensdeje.
347
867000
3000
To je skutočný model, kde máme optimalizovať, čo sa stane.
14:45
How manyveľa yearsleta of protectionochrana do I need?
348
870000
2000
Koľko rokov ochrany potrebujem?
14:47
What does that do to the paymentsplatby
349
872000
2000
Čo to spraví so splátkami
14:49
and to the interestzáujem ratessadzby and so forthvpred?
350
874000
3000
a mierou úrokov a tak ďalej?
14:52
Now I'm not for one minuteminúta suggestingnavrhovať it's the only kinddruh of questionotázka
351
877000
3000
Určite by toto nemal byť jediný typ otázok
14:55
that should be askedspýtal in examsskúšky,
352
880000
2000
na skúškach,
14:57
but I think it's a very importantdôležitý typetyp
353
882000
2000
ale myslím, že je to veľmi dôležitý typ,
14:59
that right now just getsdostane completelyúplne ignoredignorované
354
884000
3000
ktorý je teraz úplne ignorovaný
15:02
and is criticalkritický for people'sľudia sa realskutočný understandingporozumenie.
355
887000
3000
a je kritický pre skutočné pochopenie.
15:05
So I believe [there is] criticalkritický reformReforma
356
890000
3000
Takže verím kritickej reforme,
15:08
we have to do in computer-basedpočítačové mathmatematika.
357
893000
2000
ktorú musíme spraviť v počítačovej matematike.
15:10
We have got to make sure
358
895000
2000
Musíme sa uistiť,
15:12
that we can movesťahovať our economiesúspory forwardvpred,
359
897000
3000
že vieme posúvať naše ekonomiky
15:15
and alsotaktiež our societiesspolky,
360
900000
2000
a tiež naše spoločnosti dopredu,
15:17
basedzaložené on the ideanápad that people can really feel mathematicsmatematika.
361
902000
3000
na základe myšlienky, že ľudia naozaj vedia cítiť matematiku.
15:22
This isn't some optionalvoliteľné extraextra.
362
907000
3000
To nie je niečo voliteľné navyše.
15:25
And the countrykrajina that does this first
363
910000
2000
A krajina, ktorá to spraví prvá,
15:27
will, in my viewvyhliadka, leapfrogskákanie cez kozu othersostatné
364
912000
3000
z môjho pohľadu, preskočí ostatné
15:30
in achievingdosiahnutie a newNový economyhospodárstvo even,
365
915000
3000
v dosahovaní novej ekonomickej rovnováhy,
15:33
an improvedzlepšil economyhospodárstvo,
366
918000
2000
zlepšenej ekonomiky,
15:35
an improvedzlepšil outlookvýhľad.
367
920000
2000
zlepšených vyhliadok.
15:37
In factskutočnosť, I even talk about us movingpohyblivý
368
922000
2000
Vlastne hovorím aj o odklone
15:39
from what we oftenčasto call now the "knowledgevedomosti economyhospodárstvo"
369
924000
3000
od toho, čo často voláme znalostná ekonomika,
15:42
to what we mightsila call a "computationalvýpočtovej knowledgevedomosti economyhospodárstvo,"
370
927000
3000
k niečomu, čo môžeme volať počítačová znalostná ekonomika,
15:45
where high-levelvysoký stupeň mathmatematika is integralneoddeliteľnou to what everyonekaždý does
371
930000
3000
kde matematika vysokej úrovne priamo spája s tým, čo všetci robia,
15:48
in the way that knowledgevedomosti currentlyv súčasnosti is.
372
933000
2000
tak je to teraz so znalosťami.
15:50
We can engagezasnúbiť sa so manyveľa more studentsštudentov with this,
373
935000
3000
Môžeme tým zaujať oveľa viac študentov
15:53
and they can have a better time doing it.
374
938000
3000
a môžu sa pri tom aj lepšie cítiť.
15:56
And let's understandrozumieť:
375
941000
2000
A pochopme,
15:58
this is not an incrementalvzostupne sortdruh of changezmena.
376
943000
3000
toto nie je typ postupnej zmeny.
16:02
We're tryingsnažia to crosskríž the chasmpriepasť here
377
947000
2000
Skúšame tu prekročiť priepasť
16:04
betweenmedzi schoolškolské mathmatematika and the real-worldreálny svet mathmatematika.
378
949000
2000
medzi školskou matematikou a matematikou skutočného sveta.
16:06
And you know if you walkchôdza acrossnaprieč a chasmpriepasť,
379
951000
2000
A viete, že keď sa vám nepodarí preskočiť priepasť,
16:08
you endkoniec up makingmaking it worsehoršie than if you didn't startštart at all --
380
953000
3000
skončíte ešte horšie, ako keby ste to vôbec nerobili --
16:11
biggerväčšia disasterkatastrofa.
381
956000
2000
väčšia katastrofa.
16:13
No, what I'm suggestingnavrhovať
382
958000
2000
Nie, čo navrhujem je,
16:15
is that we should leapskok off,
383
960000
2000
že by sme mali skočiť dopredu,
16:17
we should increasezvýšiť our velocityrýchlosť
384
962000
2000
mali by sme zvýšiť našu rýchlosť,
16:19
so it's highvysoký,
385
964000
2000
aby bola vysoká
16:21
and we should leapskok off one sidebočné and go the other --
386
966000
3000
a mali by sme skočiť z jednej strany a ísť po druhej --
16:24
of coursekurz, havingmajúce calculatedvypočítané our differentialdiferenciál equationrovnice very carefullyopatrne.
387
969000
3000
samozrejme, s veľmi starostlivým výpočtom našej diferenciálnej rovnice.
16:27
(LaughterSmiech)
388
972000
2000
(Smiech)
16:29
So I want to see
389
974000
2000
Takže chcem vidieť
16:31
a completelyúplne renewedobnovené, changedzmenený mathmatematika curriculumosnovy
390
976000
2000
kompletne vynovené, zmenené matematické osnovy
16:33
builtpostavený from the groundprízemný up,
391
978000
2000
vybudované od základov,
16:35
basedzaložené on computerspočítače beingbytia there,
392
980000
2000
založené na prítomnosti počítačov,
16:37
computerspočítače that are now ubiquitousvšadeprítomný almosttakmer.
393
982000
2000
počítačov, ktoré sú už takmer všade.
16:39
CalculatingVýpočet machinesstroje are everywherevšade
394
984000
2000
Výpočtové stroje sú všade
16:41
and will be completelyúplne everywherevšade in a smallmalý numberčíslo of yearsleta.
395
986000
3000
a budú úplne všade o pár rokov.
16:44
Now I'm not even sure if we should brandznačka the subjectpredmet as mathmatematika,
396
989000
4000
Nie som si ani istý, že by sme mali predmet označovať matematika,
16:48
but what I am sure is
397
993000
2000
ale som si istý,
16:50
it's the mainstreammainstream subjectpredmet of the futurebudúcnosť.
398
995000
2000
že je to hlavný predmet budúcnosti.
16:53
Let's go for it,
399
998000
3000
Poďme do toho.
16:56
and while we're about it,
400
1001000
2000
A keď už sme pri tom,
16:58
let's have a bittrocha of funzábava,
401
1003000
2000
majme aj trochu zábavy,
17:00
for us, for the studentsštudentov and for TEDTED here.
402
1005000
3000
pre nás, pre študentov a pre tento TED.
17:03
Thanksvďaka.
403
1008000
2000
Ďakujem.
17:05
(ApplausePotlesk)
404
1010000
7000
(Potlesk)
Translated by Roman Studenic
Reviewed by Janka Pazurikova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Conrad Wolfram - Mathematician
Conrad Wolfram runs the worldwide arm of Wolfram Research, the mathematical lab behind the cutting-edge knowledge engine Wolfram Alpha.

Why you should listen

Conrad Wolfram is the strategic director of Wolfram Research, where his job, in a nutshell, is understanding and finding new uses for the Mathematica technology. Wolfram is especially passionate about finding uses for Mathematica outside of pure computation, using it as a development platform for products that help communicate big ideas. The Demonstrations tool, for instance, makes a compelling case for never writing out another equation -- instead displaying data in interactive, graphical form.

Wolfram's work points up the changing nature of math in the past 30 years, as we've moved from adding machines to calculators to sophisticated math software, allowing us to achieve ever more complex computational feats. But, Wolfram says, many schools are still focused on hand-calculating; using automation, such as a piece of software, to do math is sometimes seen as cheating. This keeps schools from spending the time they need on the new tools of science and mathematics. As they gain significance for everyday living, he suggests, we need to learn to take advantage of these tools and learn to use them young. Learn more at computerbasedmath.org.

More profile about the speaker
Conrad Wolfram | Speaker | TED.com