TED2018
Tamekia MizLadi Smith: How to train employees to have difficult conversations
Tamekia MizLadi Smith: Đào tạo nhân viên có những cuộc đối thoại khó
Filmed:
Readability: 3.9
2,028,253 views
Đã đến lúc đầu tư vào việc đào tạo trực tiếp, tạo điều kiện cho các nhân viên có những cuộc đối thoại khó, Tamekia MizLadi Smith phát biểu. Trong bài nói chuyện dí dỏm và gợi mở, Smith chia sẻ về chương trình đào tạo tại chỗ làm có tên "Tôi DUYÊN DÁNG" (I'm G.R.A.C.E.D), truyền cảm hứng cho sếp và nhân viên giao tiếp với thái độ tôn trọng và nhiệt tình. Một cách ngắn gọn: hãy luôn để người khác biết được tầm quan trọng của công việc của mình.
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentor
Tamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare. Full bio
Tamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Chúng ta sống trong thế giới
mà việc thu thập dữ liệu
mà việc thu thập dữ liệu
00:12
We live in a world
where the collection of data
where the collection of data
0
968
2198
00:15
is happening 24 hours a day,
seven days a week,
seven days a week,
1
3190
2548
diễn ra 24 giờ một ngày,
bảy ngày một tuần
bảy ngày một tuần
00:17
365 days a year.
2
5762
2293
365 ngày một năm.
00:20
This data is usually collected by
what we call a front-desk specialist now.
what we call a front-desk specialist now.
3
8730
4323
Dữ liệu này thường xuyên được thu thập bởi
người mà ta gọi là nhân viên lễ tân
người mà ta gọi là nhân viên lễ tân
00:25
These are the retail clerks
at your favorite department stores,
at your favorite department stores,
4
13077
3120
Đó là những người bán hàng
ở khu mua sắm yêu thích của bạn,
ở khu mua sắm yêu thích của bạn,
00:28
the cashiers at the grocery stores,
5
16221
2443
thu ngân ở cửa hàng tạp hóa,
00:30
the registration specialists
at the hospital
at the hospital
6
18688
2605
nhân viên làm thủ tục
ở bệnh viện
ở bệnh viện
00:33
and even the person that sold you
your last movie ticket.
your last movie ticket.
7
21317
3114
và thậm chí là người bán vé xem phim
bạn vừa mua.
bạn vừa mua.
Họ hỏi những câu hỏi riêng tư, như:
"Tôi có thể xin mã bưu điện của bạn chứ?"
"Tôi có thể xin mã bưu điện của bạn chứ?"
00:36
They ask discreet questions, like:
"May I please have your zip code?"
"May I please have your zip code?"
8
24908
3875
00:40
Or, "Would you like to use
your savings card today?"
your savings card today?"
9
28807
3111
hoặc là: "Bạn có muốn dùng thẻ
tiết kiệm ngay hôm nay không?"
tiết kiệm ngay hôm nay không?"
Tất cả chúng cho chúng ta dữ liệu.
00:44
All of which gives us data.
10
32369
2309
00:46
However, the conversation
becomes a little bit more complex
becomes a little bit more complex
11
34702
4587
Tuy nhiên, cuộc đối thoại
trở nên phức tạp hơn một chút
trở nên phức tạp hơn một chút
00:51
when the more difficult questions
need to be asked.
need to be asked.
12
39313
3318
khi ta cần hỏi
những câu hỏi khó hơn.
những câu hỏi khó hơn.
00:54
Let me tell you a story, see.
13
42655
1793
Để tôi kể cho bạn một câu chuyện.
00:56
Once upon a time, there was
a woman named Miss Margaret.
a woman named Miss Margaret.
14
44750
3018
Ngày xửa ngày xưa,
có một phụ nữ tên là Margaret.
có một phụ nữ tên là Margaret.
00:59
Miss Margaret had been
a front-desk specialist
a front-desk specialist
15
47792
2151
Cô Margaret là chuyên viên lễ tân
01:01
for almost 20 years.
16
49967
1460
trong gần 20 năm.
01:03
And in all that time, she has never,
and I do mean never,
and I do mean never,
17
51451
3817
Và trong suốt khoảng thời gian đó ,
cô ấy chưa từng, nhấn mạnh là chưa từng,
cô ấy chưa từng, nhấn mạnh là chưa từng,
01:07
had to ask a patient their gender,
race or ethnicity.
race or ethnicity.
18
55292
3520
hỏi bệnh nhân về giới tính,
chủng tộc hay dân tộc.
chủng tộc hay dân tộc.
01:10
Because, see, now Miss Margaret
has the ability to just look at you.
has the ability to just look at you.
19
58836
3223
Vì cô Margaret
có khả năng chỉ cần nhìn bạn.
có khả năng chỉ cần nhìn bạn.
01:14
Uh-huh.
20
62083
1158
Uh-huh.
01:15
And she can tell
if you are a boy or a girl,
if you are a boy or a girl,
21
63265
2777
Là có thể biết được
bạn là trai hay gái,
bạn là trai hay gái,
01:18
black or white, American or non-American.
22
66066
3237
da màu hay da trắng,
phải người Mỹ hay không.
phải người Mỹ hay không.
01:21
And in her mind,
those were the only categories.
those were the only categories.
23
69327
3238
Và trong suy nghĩ của cô,
chỉ có những phân loại đó thôi.
chỉ có những phân loại đó thôi.
01:24
So imagine that grave day,
24
72589
2016
Hãy tưởng tượng một ngày tồi tệ nọ,
01:26
when her sassy supervisor invited her
to this "change everything" meeting
to this "change everything" meeting
25
74629
4893
khi bà giám sát xấc xược mời cô
tới buổi họp "thay đổi toàn diện" này
tới buổi họp "thay đổi toàn diện" này
01:31
and told her that would have to ask
each and every last one of her patients
each and every last one of her patients
26
79546
3634
và bảo cô
phải yêu cầu mỗi bệnh nhân
phải yêu cầu mỗi bệnh nhân
tự xác nhận danh tính.
01:35
to self-identify.
27
83204
1405
01:36
She gave her six genders,
eight races and over 100 ethnicities.
eight races and over 100 ethnicities.
28
84633
4770
Bà ta đưa cho cô sáu giới tính,
tám chủng tộc và trên 100 sắc tộc.
tám chủng tộc và trên 100 sắc tộc.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
29
89427
2588
Ờ, giờ thì, cô Margaret thấy kinh hãi.
01:44
I mean, highly offended.
30
92039
1397
Ý tôi là bị xúc phạm ghê gớm.
01:45
So much so that she marched down
to that human-resource department
to that human-resource department
31
93460
3331
Đến nỗi cô phải
xuống phòng nhân sự
xuống phòng nhân sự
01:48
to see if she was eligible
for an early retirement.
for an early retirement.
32
96815
2524
để xem liệu mình có thể
nghỉ hưu sớm được hay không.
nghỉ hưu sớm được hay không.
01:51
And she ended her rant by saying
33
99363
1960
Và cô hậm hực thốt lên rằng
01:53
that her sassy supervisor invited her
to this "change everything" meeting
to this "change everything" meeting
34
101347
4870
bà giám sát xấc xược đã mời cô
đến buổi họp "thay đổi toàn diện'' này
đến buổi họp "thay đổi toàn diện'' này
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
106241
2024
và không, không, thậm chí, thậm chí...
02:00
bring, bring food, food, food, food.
36
108289
3028
mang, mang đồ ăn, ăn, ăn, ăn...
02:03
(Laughter)
37
111341
1154
(Cười vang)
02:04
(Applause) (Cheers)
38
112519
5067
(Vỗ tay) (Cổ vũ)
Các bạn biết đấy, phải mang đồ ăn
tới những buổi họp thế này.
tới những buổi họp thế này.
02:10
You know you've got to bring food
to these meetings.
to these meetings.
39
118681
2434
02:13
(Laughter)
40
121139
2343
(Cười vang)
02:15
Anyway.
41
123506
1159
Quay lại chủ đề chính.
02:16
(Laughter)
42
124689
1508
(Cười vang)
02:18
Now, that was an example
of a healthcare setting,
of a healthcare setting,
43
126221
2769
Vừa rồi là ví dụ
liên quan đến lĩnh vực y tế,
liên quan đến lĩnh vực y tế,
02:21
but of course, all businesses
collect some form of data.
collect some form of data.
44
129014
3333
dĩ nhiên, tất cả doanh nghiệp
đều thu thập những dạng dữ liệu riêng.
đều thu thập những dạng dữ liệu riêng.
02:24
True story: I was going
to wire some money.
to wire some money.
45
132371
3142
Có câu chuyện thật thế này:
Tôi dự định vay ít tiền.
Tôi dự định vay ít tiền.
02:28
And the customer service
representative asked me
representative asked me
46
136165
2555
Và đại diện
khâu chăm sóc khách hàng hỏi tôi
khâu chăm sóc khách hàng hỏi tôi
02:30
if I was born in the United States.
47
138744
2334
có phải tôi sinh ra ở Mỹ hay không.
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
141419
2381
Tôi khá do dự để trả lời câu hỏi này,
02:35
and before she even realized
why I hesitated,
why I hesitated,
49
143824
3130
và trước khi nhận ra
lý do tôi do dự,
lý do tôi do dự,
02:38
she began to throw the company
she worked for under the bus.
she worked for under the bus.
50
146978
3015
cô ấy bắt đầu bóc mẽ công ty của mình.
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid,
but they makin' us ask this question."
but they makin' us ask this question."
51
150017
5072
"Này gái, tôi biết điều này thật ngu ngốc
nhưng họ bắt chúng tôi hỏi thế."
nhưng họ bắt chúng tôi hỏi thế."
02:47
(Laughter)
52
155113
1151
(Cười vang)
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
156288
2073
Bởi cách cô ấy bày tỏ,
02:50
I was like, "Girl, why?
54
158385
1600
tôi như kiểu: "Gái à, sao lại thế?"
02:52
Why they makin' you ask this question?
55
160561
2230
Tại sao họ bắt gái hỏi những câu như thế?
02:54
Is they deportin' people?"
56
162815
1802
Họ đang trục xuất người à?"
02:56
(Laughter)
57
164641
2142
(Cười vang)
02:58
But then I had to turn on
the other side of me,
the other side of me,
58
166807
2222
Sau đó, tôi thể hiện
con người khác,
con người khác,
03:01
the more professional
speaker-poet side of me.
speaker-poet side of me.
59
169053
2568
một nhà nói thơ chuyên nghiệp hơn.
03:04
The one that understood that there were
little Miss Margarets all over the place.
little Miss Margarets all over the place.
60
172164
4150
Người hiểu rằng có những người
như cô Margaret khắp mọi nơi.
như cô Margaret khắp mọi nơi.
03:08
People who were good people,
maybe even good employees,
maybe even good employees,
61
176871
2968
Những người tốt, thậm chí
là những nhân viên tốt,
là những nhân viên tốt,
03:11
but lacked the ability
to ask their questions properly
to ask their questions properly
62
179863
2552
nhưng lại thiếu khả năng
đặt câu hỏi sao cho đúng,
đặt câu hỏi sao cho đúng,
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
182439
2535
và không may,
điều đó khiến cô ta trông tệ hại,
điều đó khiến cô ta trông tệ hại,
03:16
but the worst, that made
the business look even worse
the business look even worse
64
184998
3246
nhưng tệ nhất là khiến
bộ mặt công ty xấu xí
bộ mặt công ty xấu xí
03:20
than how she was looking.
65
188268
1666
hơn cả
gương mặt cô lúc ấy nữa.
gương mặt cô lúc ấy nữa.
03:22
Because she had no idea who I was.
66
190236
1767
Bởi cô ấy không biết tôi là ai.
03:24
I mean, I literally could have been
a woman who was scheduled to do a TED Talk
a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
192027
3685
Là một phụ nữ đã được mời
diễn thuyết ở TED Talk
diễn thuyết ở TED Talk
03:27
and would use her as an example.
68
195736
1778
và sẽ lấy cô ấy làm ví dụ.
03:29
Imagine that.
69
197538
1300
Tưởng tượng mà xem.
03:30
(Applause)
70
198862
4262
(Vỗ tay)
Thật không may,
03:35
And unfortunately,
71
203148
1183
03:36
what happens is people would decline
to answer the questions,
to answer the questions,
72
204355
2895
điều xảy ra là mọi người sẽ từ chối
trả lời những câu hỏi đó,
trả lời những câu hỏi đó,
03:39
because they feel like
you would use the information
you would use the information
73
207274
2509
vì cảm thấy bạn
sẽ dùng thông tin đó
sẽ dùng thông tin đó
03:41
to discriminate against them,
74
209807
1425
để phân biệt đối xử họ,
03:43
all because of how you presented
the information.
the information.
75
211256
2391
tất cả là vì cách bạn trình bày thông tin.
03:45
And at that point, we get bad data.
76
213671
1778
Và chúng ta sẽ thu được dữ liệu tồi.
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
215473
2111
Và ai cũng biết
hậu quả của dữ liệu tồi.
hậu quả của dữ liệu tồi.
03:49
Bad data costs you time,
it costs you money
it costs you money
78
217608
2793
Dữ liệu tồi làm bạn
tốn thời gian, tốn tiền bạc
tốn thời gian, tốn tiền bạc
03:52
and it costs you resources.
79
220425
1946
và cả tài nguyên nữa.
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
222395
2563
Không may là khi có dữ liệu tồi,
03:56
it also costs you a lot more,
81
224982
3079
nó cũng khiến ta
trả giá nhiều thứ hơn nữa,
trả giá nhiều thứ hơn nữa,
04:00
because we have health disparities,
82
228085
2395
sự thiên vị
trong chăm sóc sức khoẻ,
trong chăm sóc sức khoẻ,
04:02
and we have social determinants of health,
83
230504
2214
yếu tố xã hội
lên sức khỏe,
lên sức khỏe,
04:04
and we have the infant mortality,
84
232742
1658
tỷ lệ tử vong trẻ nhỏ,
04:06
all of which depends
on the data that we collect,
on the data that we collect,
85
234424
2643
tất cả thông tin ấy phụ thuộc
vào dữ liệu ta thu thập,
vào dữ liệu ta thu thập,
04:09
and if we have bad data,
than we have those issues still.
than we have those issues still.
86
237091
3248
và nếu có dữ liệu tồi,
những vấn đề đó sẽ còn tồn tại.
những vấn đề đó sẽ còn tồn tại.
04:12
And we have underprivileged populations
87
240363
1899
Ta sẽ có dân số nghèo
04:14
that remain unfortunate
and underprivileged,
and underprivileged,
88
242286
2791
bất hạnh và thiệt thòi,
04:17
because the data that we're using
is either outdated,
is either outdated,
89
245101
3926
vì dữ liệu đang dùng
hoặc lỗi thời,
hoặc lỗi thời,
04:21
or is not good at all
or we don't have anything at all.
or we don't have anything at all.
90
249051
3293
hoặc không chính xác,
thậm chí, không có gì cả.
thậm chí, không có gì cả.
04:24
Now, wouldn't it be amazing
if people like Miss Margaret
if people like Miss Margaret
91
252987
2636
Có tuyệt vời không
nếu những người như cô Margaret
nếu những người như cô Margaret
04:27
and the customer-service
representative at the wiring place
representative at the wiring place
92
255647
3150
và người đại diện chăm sóc khách hàng
nơi rút tiền
nơi rút tiền
04:30
were graced to collect data
with compassionate care?
with compassionate care?
93
258821
4374
có được sự duyên dáng
và chăm sóc nhiệt tình khi lấy thông tin?
và chăm sóc nhiệt tình khi lấy thông tin?
04:35
Can I explain to you
what I mean by "graced?"
what I mean by "graced?"
94
263562
2317
Cho phép tôi giải thích
ý nghĩa từ "duyên dáng" (GRACED).
ý nghĩa từ "duyên dáng" (GRACED).
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
266324
1666
Tôi đã viết một bài thơ
ghép chữ đầu.
ghép chữ đầu.
04:40
G: Getting the front desk specialist
involved and letting them know
involved and letting them know
96
268300
4773
G: Gặp chuyên viên lễ tân liên quan
và cho họ biết
và cho họ biết
04:45
R: the Relevance of their role
as they become
as they become
97
273097
3953
R: Tầm quan trọng vê việc họ phải
04:49
A: Accountable for the accuracy
of data while implementing
of data while implementing
98
277074
3531
A: Chịu trách nhiệm về tính chính xác
của dữ liệu khi khai báo
của dữ liệu khi khai báo
04:52
C: Compassionate care within
all encounters by becoming
all encounters by becoming
99
280629
4044
C: Chăm sóc nhiệt tình
trong tất cả các trường hợp
trong tất cả các trường hợp
04:56
E: Equipped with the education
needed to inform people
needed to inform people
100
284697
3301
E: Trang bị kiến thức cần thiết
để cho mọi người biết
để cho mọi người biết
05:00
of why data collection is so important.
101
288022
3293
D: vì sao thu thập dữ liệu
lại quan trọng đến vậy.
lại quan trọng đến vậy.
05:04
(Applause)
102
292315
2949
(Vỗ tay)
05:07
Now, I'm an artist.
103
295288
2096
Tôi là nghệ sĩ.
05:09
And so what happens with me
104
297408
1674
Và điều xảy ra với tôi
05:11
is that when I create
something artistically,
something artistically,
105
299106
2174
là khi tạo ra
một cái gì đó nghệ thuật,
một cái gì đó nghệ thuật,
nhà huấn luyện trong tôi
cũng được đánh thức.
cũng được đánh thức.
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
301304
1923
05:15
So what I did was, I began to develop
that acrostic poem into a full training
that acrostic poem into a full training
107
303251
4072
Vì vậy, tôi đã phát triển bài thơ này
thành chương trình đào tạo trọn vẹn.
thành chương trình đào tạo trọn vẹn.
tên là "Tôi DUYÊN DÁNG"
(I'm G.R.A.C.E.D).
(I'm G.R.A.C.E.D).
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
307347
1548
05:20
Because I remember,
being the front-desk specialist,
being the front-desk specialist,
109
308919
2841
Vì tôi nhớ,
khi là nhân viên lễ tân,
khi là nhân viên lễ tân,
05:23
and when I went to the office
of equity to start working,
of equity to start working,
110
311784
2674
và tới trụ sở
để bắt đầu làm việc,
để bắt đầu làm việc,
05:26
I was like, "Is that why they asked us
to ask that question?"
to ask that question?"
111
314482
3555
tôi hỏi: "Có phải đó là lý do họ yêu cầu
chúng ta hỏi những câu như thế?"
chúng ta hỏi những câu như thế?"
05:30
It all became a bright light to me,
112
318061
1768
Mặt trời chân lý chói qua tôi,
05:31
and I realized that I asked people
and I told people about --
and I told people about --
113
319853
3637
và tôi nhận ra mình đã hỏi mọi người
và kể với mọi người --
và kể với mọi người --
05:35
I called them by the wrong gender,
I called them by the wrong race,
I called them by the wrong race,
114
323514
3284
tôi đã gọi họ sai giới tính,
tôi đã gọi họ sai chủng tộc,
tôi đã gọi họ sai chủng tộc,
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
326822
1803
tôi đã gọi họ sai dân tộc,
05:40
and the environment became hostile,
116
328649
2007
và bầu không khí
trở nên không thân thiện,
trở nên không thân thiện,
05:42
people was offended and I was frustrated
because I was not graced.
because I was not graced.
117
330680
4284
người ta bị xúc phạm còn tôi nản chí
vì đã không duyên dáng.
vì đã không duyên dáng.
05:46
I remember my computerized training,
118
334988
2587
Tôi nhớ khoá đào tạo trên máy tính,
05:49
and unfortunately, that training did not
prepare me to deescalate a situation.
prepare me to deescalate a situation.
119
337599
5626
và không may, nó không dạy tôi
cách giảm căng thẳng cho tình huống.
cách giảm căng thẳng cho tình huống.
05:55
It did not prepare me to have
teachable moments when I had questions
teachable moments when I had questions
120
343249
3376
Nó không chuẩn bị cho tôi
cách ứng phó khi có câu hỏi
cách ứng phó khi có câu hỏi
05:58
about asking the questions.
121
346649
1658
về cách đặt câu hỏi.
06:00
I would look at the computer and say,
"So, what do I do when this happens?"
"So, what do I do when this happens?"
122
348331
3564
Tôi nhìn màn hình máy tính và nói:
"Vậy, tôi làm gì khi điều này xảy ra?"
"Vậy, tôi làm gì khi điều này xảy ra?"
06:03
And the computer would say ...
123
351919
1858
Và máy tính sẽ trả lời...
06:05
nothing, because a computer
cannot talk back to you.
cannot talk back to you.
124
353801
3268
không gì cả, vì một máy tính
không thể nói chuyện lại với bạn.
không thể nói chuyện lại với bạn.
06:09
(Laughter)
125
357093
3207
(Cười vang)
06:12
So that's the importance
of having someone there
of having someone there
126
360324
2571
Đó là tầm quan trọng
của việc có một người ở đó,
của việc có một người ở đó,
06:14
who was trained to teach you
and tell you what you do
and tell you what you do
127
362919
2777
người được đào tạo để dạy bạn
và nói cho bạn nên làm gì
và nói cho bạn nên làm gì
06:17
in situations like that.
128
365720
1690
trong tình huống như vậy.
06:20
So, when I created
the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
368030
2626
Vậy, khi tạo ra
"Tôi DUYÊN DÁNG",
"Tôi DUYÊN DÁNG",
06:22
I created it with that experience
that I had in mind,
that I had in mind,
130
370680
2994
tôi tạo ra nó với kinh nghiệm
thu lượm được.
thu lượm được.
06:25
but also that conviction
that I had in mind.
that I had in mind.
131
373698
2516
đồng thời, cũng có cả
sự quyết tâm của tôi.
sự quyết tâm của tôi.
06:28
Because I wanted
the instructional design of it
the instructional design of it
132
376238
2253
Vì tôi muốn
thiết kế cấu trúc của nó
thiết kế cấu trúc của nó
06:30
to be a safe space
for open dialogue for people.
for open dialogue for people.
133
378515
2778
là nơi an toàn
để đối thoại mở với mọi người.
để đối thoại mở với mọi người.
06:33
I wanted to talk about biases,
134
381317
1895
Tôi muốn nói về những thành kiến,
06:35
the unconscious ones
and the conscious ones,
and the conscious ones,
135
383236
2397
cả vô ý lẫn cố ý,
06:37
and what we do.
136
385657
1166
và ta phải làm gì.
06:38
Because now I know
that when you engage people in the why,
that when you engage people in the why,
137
386847
3944
Vì giờ, tôi biết
khi bạn cố hỏi người khác tại sao,
khi bạn cố hỏi người khác tại sao,
06:42
it challenges their perspective,
and it changes their attitudes.
and it changes their attitudes.
138
390815
3476
nó thách thức góc nhìn
và thay đổi thái độ của họ.
và thay đổi thái độ của họ.
06:46
Now I know that data
that we have at the front desk
that we have at the front desk
139
394315
3159
Giờ, tôi biết dữ liệu
ta có ở bàn lễ tân,
ta có ở bàn lễ tân,
06:49
translates into research that eliminates
disparities and finds cures.
disparities and finds cures.
140
397498
4813
được dùng vào nghiên cứu để loại trừ
sự phân biệt và tìm ra cách chữa trị.
sự phân biệt và tìm ra cách chữa trị.
06:54
Now I know that teaching people
transitional change
transitional change
141
402335
3706
Giờ, tôi biết việc dạy mọi người
thay đổi dần
thay đổi dần
06:58
instead of shocking them into change
142
406065
2846
thay vì đột ngột
07:00
is always a better way
of implementing change.
of implementing change.
143
408935
3255
luôn là cách tốt hơn
trong việc triển khai thay đổi.
trong việc triển khai thay đổi.
07:04
See, now I know people are more likely
to share information
to share information
144
412214
3046
Tôi biết mọi người dễ dàng
chia sẻ thông tin hơn
chia sẻ thông tin hơn
07:07
when they are treated with respect
by knowledgeable staff members.
by knowledgeable staff members.
145
415284
3859
khi được đội ngũ nhân viên có hiểu biết
đối xử tôn trọng.
đối xử tôn trọng.
07:11
Now I know that you
don't have to be a statistician
don't have to be a statistician
146
419167
3021
Tôi biết bạn
không cần phải là người thống kê
không cần phải là người thống kê
07:14
to understand the power
and the purpose of data,
and the purpose of data,
147
422212
3001
để hiểu sức mạnh
và mục đích của dữ liệu,
và mục đích của dữ liệu,
07:17
but you do have to treat people
with respect and have compassionate care.
with respect and have compassionate care.
148
425237
4364
nhưng bạn phải đối xử với mọi người
bằng sự tôn trọng và chăm sóc nhiệt tình.
bằng sự tôn trọng và chăm sóc nhiệt tình.
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
429625
2825
Tôi biết khi bạn duyên dáng,
07:24
it is your responsibility
to empower somebody else.
to empower somebody else.
150
432474
3376
đó là trách nhiệm của bạn
để thuyết phục người khác.
để thuyết phục người khác.
07:27
But most importantly, now I know
151
435874
2425
Nhưng quan trọng nhất là,
tôi biết,
tôi biết,
07:30
that when teaching human beings
152
438323
2413
khi dạy con người
07:32
to communicate with other human beings,
153
440760
3079
giao tiếp với người khác,
07:35
it should be delivered by a human being.
154
443863
3785
thì việc dạy cần phải
được thực hiện bởi con người.
được thực hiện bởi con người.
07:40
(Applause)
155
448117
6792
(Vỗ tay)
07:46
So when y'all go to work
156
454933
1849
Khi tất cả các bạn trở lại làm việc
07:48
and y'all schedule that
"change everything" meeting --
"change everything" meeting --
157
456806
3335
và phải tham dự cuộc họp
"thay đổi mọi thứ" --
"thay đổi mọi thứ" --
07:52
(Laughter)
158
460165
1650
(Cười vang)
07:53
remember Miss Margaret.
159
461839
1515
hãy nhớ tới cô Margaret.
07:55
And don't forget the food, the food,
the food, the food.
the food, the food.
160
463792
3819
Và đừng quên thức ăn, ăn, ăn, ăn...
Cám ơn các bạn.
08:00
Thank you.
161
468103
1151
08:01
(Applause) (Cheers)
162
469278
5475
(Vỗ tay)(reo hò)
08:06
Thank you.
163
474777
1175
Cám ơn mọi người.
08:07
(Applause)
164
475976
1595
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentorTamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare.
Why you should listen
As a spoken-word performer, Tamekia MizLadi Smith educates and empowers her audiences with what she calls EDUtainment, a witty combination of music and storytelling. She has worked as a consultant and mentor for programs such as Girls in Action, Dear Sistah Girlfriend and the Columbus City Schools. Her forthcoming book, True Story, explores how to improve community health through mentoring and creative arts.
Tamekia MizLadi Smith | Speaker | TED.com