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: Vyučujme děti skutečnou matematiku pomocí počítačů

Filmed:
1,742,493 views

Od raket na burzu, mnoho nejzajímavějších lidských výtvorů je založeno na matematice. Tak proč o ni děti nemají zájem? Conrad Wolfram tvrdí, že z části je to kvůli způsobu, kterým matematiku učíme – počítání na prstech není jen nudné, hlavně nesouvisí s reálnou matematikou a reálným světem. Nabízí svůj převratný nápad: Vyučovat děti matematiku pomocí programování na počítačích.
- 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'veMáme got a realnemovitý problemproblém with mathmatematika educationvzdělání right now.
0
0
4000
Je tu skutečný problém s výukou matematiky.
00:19
BasicallyV podstatě, no one'sněčí very happyšťastný.
1
4000
3000
Jednoduše, nikdo není šťastný.
00:22
Those learningučení se it
2
7000
2000
Ti co se matematiku učí
00:24
think it's disconnectedodpojeno,
3
9000
2000
si myslí, že je "odtržená" od reality,
00:26
uninterestingnezajímavá and hardtvrdý.
4
11000
2000
nezáživná a těžká.
00:28
Those tryingzkoušet to employzaměstnat them
5
13000
2000
Ti co se je snaží zaměstnat
00:30
think they don't know enoughdost.
6
15000
2000
si myslí, že studenti neví dost.
00:32
GovernmentsVlády realizerealizovat that it's a bigvelký dealobchod for our economieshospodářství,
7
17000
3000
Vlády si uvědomují, že jde o hodně pro státní ekonomiky,
00:35
but don't know how to fixopravit it.
8
20000
3000
ale netuší, jak to napravit.
00:38
And teachersučitelů are alsotaké frustratedfrustrovaný.
9
23000
2000
A učitelé jsou také otrávení.
00:40
YetPřesto mathmatematika is more importantdůležité to the worldsvět
10
25000
3000
Přesto je matematika pro svět důležitější,
00:43
than at any pointbod in humančlověk historydějiny.
11
28000
2000
než kdykoliv v lidské historii.
00:45
So at one endkonec we'vejsme got fallingpadající interestzájem
12
30000
2000
Takže na jednu stranu máme úpadek zájmu
00:47
in educationvzdělání in mathmatematika,
13
32000
2000
o výuku matematiky.
00:49
and at the other endkonec we'vejsme got a more mathematicalmatematický worldsvět,
14
34000
3000
A na druhou stranu je zde "matematičtější" svět
00:52
a more quantitativekvantitativní worldsvět than we ever have had.
15
37000
3000
a "číselnější" svět než kdykoliv předtím.
00:56
So what's the problemproblém, why has this chasmpropast openedotevřeno up,
16
41000
2000
V čem je tedy problém, proč se to děje
00:58
and what can we do to fixopravit it?
17
43000
3000
a co můžeme udělat pro nápravu?
01:01
Well actuallyvlastně, I think the answerOdpovědět
18
46000
2000
No vlastně, myslím, že odpověď
01:03
is staringzíral us right in the facetvář:
19
48000
2000
je více než nasnadě.
01:05
Use computerspočítačů.
20
50000
2000
Používat počítače.
01:07
I believe
21
52000
2000
Doufám,
01:09
that correctlysprávně usingpoužitím computerspočítačů
22
54000
2000
že správné použití počítačů
01:11
is the silverstříbrný bulletkulka
23
56000
2000
je klíčem,
01:13
for makingtvorba mathmatematika educationvzdělání work.
24
58000
3000
aby výuka matematiky fungovala.
01:16
So to explainvysvětlit that,
25
61000
2000
Abych to vysvětlil,
01:18
let me first talk a bitbit about what mathmatematika looksvzhled like in the realnemovitý worldsvět
26
63000
3000
dovolte mi nejprve pohovořit, jak vypadá matematika ve skutečném světě,
01:21
and what it looksvzhled like in educationvzdělání.
27
66000
2000
a jak vypadá ve školství.
01:23
See, in the realnemovitý worldsvět
28
68000
2000
Ve skutečném světě
01:25
mathmatematika isn't necessarilynezbytně doneHotovo by mathematiciansmatematiků.
29
70000
3000
není matematika nutně realizována matematiky.
01:28
It's doneHotovo by geologistsgeologové,
30
73000
2000
Je prováděna geology,
01:30
engineerstechniků, biologistsbiologové,
31
75000
2000
inženýry, biology, …
01:32
all sortstřídění of differentodlišný people --
32
77000
2000
nejrůznějšími lidmi –
01:34
modelingmodelování and simulationsimulace.
33
79000
2000
modelování a simulace.
01:36
It's actuallyvlastně very popularoblíbený.
34
81000
2000
(Matematika) je vlastně velmi oblíbená.
01:38
But in educationvzdělání it looksvzhled very differentodlišný --
35
83000
3000
Ve vzdělávání to vypadá jinak –
01:41
dumbed-downdumbed dolů problemsproblémy, lots of calculatingVýpočet,
36
86000
2000
přihlouplé problémy, spousta výpočtů –
01:43
mostlyvětšinou by handruka.
37
88000
2000
většinou ručně.
01:46
Lots of things that seemzdát se simplejednoduchý
38
91000
2000
Mnoho věcí, vypadá jednoduše
01:48
and not difficultobtížný like in the realnemovitý worldsvět,
39
93000
2000
a vůbec ne složitě v realitě,
01:50
exceptaž na if you're learningučení se it.
40
95000
2000
dokud se to nezačnete učit.
01:53
And anotherdalší thing about mathmatematika:
41
98000
2000
A další věc o matematice:
01:55
mathmatematika sometimesněkdy looksvzhled like mathmatematika --
42
100000
2000
matematika občas jako matematika vypadá –
01:57
like in this examplepříklad here --
43
102000
3000
jako v tomto případě –
02:00
and sometimesněkdy it doesn't --
44
105000
2000
a někdy nevypadá –
02:02
like "Am I drunkopilý?"
45
107000
3000
jako "Jsem opilý?"
02:07
And then you get an answerOdpovědět that's quantitativekvantitativní in the modernmoderní worldsvět.
46
112000
3000
A přesto dostanete odpověď, která je v moderním světě vypočitatelná.
02:10
You wouldn'tby ne have expectedočekávaný that a fewpár yearsroky back.
47
115000
3000
Před pár lety byste to nečekali.
02:13
But now you can find out all about --
48
118000
3000
Ale dnes to můžete zjistit…
02:16
unfortunatelybohužel, my weighthmotnost is a little highervyšší than that, but --
49
121000
3000
"Bohužel, moje váha je trošku vyšší než tohle, ale –"
02:19
all about what happensse děje.
50
124000
2000
…vše co se stane.
02:21
So let's zoomzoom out a bitbit and askdotázat se,
51
126000
2000
Pojďme se podívat trošku víc zblízka a zeptejme se:
02:23
why are we teachingvýuka people mathmatematika?
52
128000
2000
Proč učíme matematiku?
02:25
What's the pointbod of teachingvýuka people mathmatematika?
53
130000
3000
Jaký má smysl vyučování matematiky?
02:28
And in particularkonkrétní, why are we teachingvýuka them mathmatematika in generalVšeobecné?
54
133000
3000
A obzvláště, proč vůbec učíme zrovna matematiku?
02:31
Why is it suchtakový an importantdůležité partčást of educationvzdělání
55
136000
3000
Proč je to tak důležitá část vzdělávání,
02:34
as a sorttřídění of compulsorypovinné subjectpředmět?
56
139000
2000
proč je to tak zásadní předmět?
02:36
Well, I think there are about threetři reasonsdůvodů:
57
141000
3000
Myslím, že jsou zde tři důvody:
02:39
technicaltechnický jobspracovní místa
58
144000
2000
technické profese
02:41
so criticalkritické to the developmentrozvoj of our economieshospodářství,
59
146000
3000
tak důležité pro vývoj našich ekonomik,
02:44
what I call "everydaykaždý den livingživobytí" --
60
149000
3000
to, co nazývám každodenním životem.
02:48
to functionfunkce in the worldsvět todaydnes,
61
153000
2000
Abyste v dnešním světě fungovali,
02:50
you've got to be prettydosti quantitativekvantitativní,
62
155000
2000
musíte prostě rozumět číslům,
02:52
much more so than a fewpár yearsroky agopřed:
63
157000
2000
mnohem víc než před pár lety.
02:54
figurepostava out your mortgageshypotéky,
64
159000
2000
Pochopit vlastní hypotéku,
02:56
beingbytost skepticalskeptický of governmentvláda statisticsstatistika, those kindsdruhy of things --
65
161000
3000
kriticky přistupovat k vládním statistikám a podobné věci.
03:00
and thirdlyza třetí, what I would call something like
66
165000
3000
A za třetí, něco, co bych nazval
03:03
logicallogický mindmysl trainingvýcvik, logicallogický thinkingmyslící.
67
168000
3000
logické myšlení nebo trénink mysli.
03:06
Over the yearsroky
68
171000
2000
V průběhu let
03:08
we'vejsme put so much in societyspolečnost
69
173000
2000
jsme hodně investovali do společnosti,
03:10
into beingbytost ableschopný to processproces and think logicallylogicky. It's partčást of humančlověk societyspolečnost.
70
175000
3000
do schopnosti pracovat a uvažovat logicky; je to součásti společnosti.
03:13
It's very importantdůležité to learnUčit se that
71
178000
2000
Je důležité to pochopit.
03:15
mathmatematika is a great way to do that.
72
180000
2000
Matematika je skvělý způsob, jak to udělat.
03:17
So let's askdotázat se anotherdalší questionotázka.
73
182000
2000
Položme si jinou otázku.
03:19
What is mathmatematika?
74
184000
2000
Co je to matematika?
03:21
What do we mean when we say we're doing mathmatematika,
75
186000
2000
Co myslíme tím, když řekneme, že děláme matematiku
03:23
or educatingvzdělávání people to do mathmatematika?
76
188000
2000
nebo vyučujeme matematiku?
03:25
Well, I think it's about fourčtyři stepskroky, roughlyzhruba speakingmluvení,
77
190000
3000
Myslím, že jde o čtyři kroky, zjednodušeně řečeno,
03:28
startingzačínající with posingpózuje the right questionotázka.
78
193000
2000
začínající položením správné otázky.
03:30
What is it that we want to askdotázat se? What is it we're tryingzkoušet to find out here?
79
195000
3000
Na co se chceme zeptat? Na co se snažíme přijít?
03:33
And this is the thing mostvětšina screwedšroubované up in the outsidemimo worldsvět,
80
198000
2000
A to je ta nejpokaženější část.
03:35
beyondmimo virtuallyprakticky any other partčást of doing mathmatematika.
81
200000
3000
Mnohem horší než jakákoliv jiná část matematiky.
03:38
People askdotázat se the wrongšpatně questionotázka,
82
203000
2000
Lidé pokládají špatné otázky,
03:40
and surprisinglypřekvapivě enoughdost, they get the wrongšpatně answerOdpovědět,
83
205000
2000
a "překvapivě" tak dostanou špatné odpovědi,
03:42
for that reasondůvod, if not for othersostatní.
84
207000
2000
z tohoto důvodu, ne-li z jiných.
03:44
So the nextdalší thing is take that problemproblém
85
209000
2000
Takže dalším krokem je vzít problém
03:46
and turnotočit se it from a realnemovitý worldsvět problemproblém
86
211000
2000
a "přeložit" ho z problému skutečného světa
03:48
into a mathmatematika problemproblém.
87
213000
2000
do matematického problému.
03:50
That's stagefáze two.
88
215000
2000
To je krok dvě.
03:52
OnceJednou you've doneHotovo that, then there's the computationvýpočet stepkrok.
89
217000
3000
Jakmile uděláte tohle, následuje krok výpočtu.
03:55
TurnZapnutí it from that into some answerOdpovědět
90
220000
2000
Získat nějakou odpověď
03:57
in a mathematicalmatematický formformulář.
91
222000
3000
v matematickém jazyce.
04:00
And of coursechod, mathmatematika is very powerfulsilný at doing that.
92
225000
2000
Samozřejmě, matematika je v tomhle velmi mocná..
04:02
And then finallyKonečně, turnotočit se it back to the realnemovitý worldsvět.
93
227000
2000
A pak, nakonec, "přeložit" výsledek zpět do skutečného světa.
04:04
Did it answerOdpovědět the questionotázka?
94
229000
2000
Zodpovědělo to otázku?
04:06
And alsotaké verifyověřit it -- crucialrozhodující stepkrok.
95
231000
3000
A také zkontrolovat to – zásadní krok.
04:10
Now here'stady je the crazyšílený thing right now.
96
235000
2000
A tady přichází to bláznivé.
04:12
In mathmatematika educationvzdělání,
97
237000
2000
Ve výuce matematiky
04:14
we're spendingvýdaje about perhapsmožná 80 percentprocent of the time
98
239000
3000
trávíme asi 80 % času
04:17
teachingvýuka people to do stepkrok threetři by handruka.
99
242000
3000
vyučováním, jak dělat ručně krok tři.
04:20
YetPřesto, that's the one stepkrok computerspočítačů can do
100
245000
2000
To je ten krok, který počítače zvládnou
04:22
better than any humančlověk after yearsroky of practicepraxe.
101
247000
3000
lépe než libovolný člověk po letech cvičení.
04:25
InsteadMísto toho, we oughtby měl to be usingpoužitím computerspočítačů
102
250000
3000
Měli bychom používat počítače,
04:28
to do stepkrok threetři
103
253000
2000
aby dělaly krok tři,
04:30
and usingpoužitím the studentsstudentů to spendstrávit much more effortsnaha
104
255000
3000
a měli bychom používat studenty,
04:33
on learningučení se how to do stepskroky one, two and fourčtyři --
105
258000
2000
aby se naučili krok jedna, dvě a čtyři –
04:35
conceptualizingkonceptualizace problemsproblémy, applyinguplatňování them,
106
260000
3000
definování problémů, aplikování jich,
04:38
gettingdostat the teacheručitel to runběh them throughpřes how to do that.
107
263000
3000
probírání s učitelem, jak se k tomu dostat.
04:41
See, crucialrozhodující pointbod here:
108
266000
2000
Zaznamenali jste to?
04:43
mathmatematika is not equalrovnat se to calculatingVýpočet.
109
268000
2000
Matematika se nerovná počítání.
04:45
MathMatematické is a much broaderširší subjectpředmět than calculatingVýpočet.
110
270000
3000
Matematika je rozsáhlejší než jen počítání.
04:48
Now it's understandablesrozumitelný that this has all got intertwinedpropletené
111
273000
3000
Je pochopitelné, že spolu vše souvisí
04:51
over hundredsstovky of yearsroky.
112
276000
2000
po stovky let.
04:53
There was only one way to do calculatingVýpočet and that was by handruka.
113
278000
3000
Byl tu jen jeden způsob, jak počítat, a to ručně.
04:56
But in the last fewpár decadesdekády
114
281000
2000
Ale v posledních desetiletích
04:58
that has totallynaprosto changedzměněna.
115
283000
2000
se vše zcela změnilo.
05:00
We'veMáme had the biggestnejvětší transformationproměna of any ancientstarověký subjectpředmět
116
285000
3000
Matematika zažila největší proměnu ze všech starých předmětů,
05:03
that I could ever imaginepředstav si with computerspočítačů.
117
288000
3000
jakou si vůbec pomocí počítačů můžu představit.
05:07
CalculatingVýpočet was typicallytypicky the limitingomezení stepkrok,
118
292000
2000
Počítání bylo obvykle limitujícím krokem,
05:09
and now oftenčasto it isn't.
119
294000
2000
a nepříliš často není.
05:11
So I think in termspodmínky of the factskutečnost that mathmatematika
120
296000
2000
Takže myslím, že podmínky vlastně
05:13
has been liberatedosvobozen from calculatingVýpočet.
121
298000
3000
matematiku osvobodily od počítání.
05:16
But that mathmatematika liberationosvobození didn't get into educationvzdělání yetdosud.
122
301000
3000
Ale svobodná matematika se zatím nedostala do vzdělávání.
05:19
See, I think of calculatingVýpočet, in a sensesmysl,
123
304000
2000
Myslím počítání ve smyslu
05:21
as the machinerystroje of mathmatematika.
124
306000
2000
hlavního matematického aparátu.
05:23
It's the chorepráce v domácnosti.
125
308000
2000
Je to nutnost.
05:25
It's the thing you'dže ano like to avoidvyhýbat se if you can, like to get a machinestroj to do.
126
310000
3000
Je to věc, které byste se vyhnuli, pokud by to šlo, třeba nechat to dělat stroj.
05:29
It's a meansprostředek to an endkonec, not an endkonec in itselfsám,
127
314000
3000
Je prostředkem k dosažení cíle, nikoliv cíl sám o sobě
05:34
and automationautomatizace allowsumožňuje us
128
319000
2000
Automatizace nám dovoluje
05:36
to have that machinerystroje.
129
321000
2000
mít tuto mašinerii.
05:38
ComputersPočítače allowdovolit us to do that --
130
323000
2000
Počítače nám to umožňují.
05:40
and this is not a smallmalý problemproblém by any meansprostředek.
131
325000
3000
A to v žádném případě není malý problém.
05:43
I estimatedodhadnuto that, just todaydnes, acrosspřes the worldsvět,
132
328000
3000
Odhaduji, že po celém světě dnes
05:46
we spentstrávil about 106 averageprůměrný worldsvět lifetimesživotnost
133
331000
3000
strávíme odhadem 106 průměrných lidských životů
05:49
teachingvýuka people how to calculatevypočítat by handruka.
134
334000
3000
učením lidi, jak počítat ručně.
05:52
That's an amazingúžasný amountmnožství of humančlověk endeavorúsilí.
135
337000
3000
To je obrovské množství lidského úsilí.
05:55
So we better be damnsakra sure --
136
340000
2000
Takže bychom si měli být sakra jistí –
05:57
and by the way, they didn't even have funzábava doing it, mostvětšina of them --
137
342000
3000
a mimochodem, ani je to nebaví, většinu z nich.
06:00
so we better be damnsakra sure
138
345000
2000
Takže bychom si měli být sakra jistí
06:02
that we know why we're doing that
139
347000
2000
že víme, proč to děláme
06:04
and it has a realnemovitý purposeúčel.
140
349000
2000
a že to má skutečný význam.
06:06
I think we should be assumingza předpokladu computerspočítačů
141
351000
2000
Myslím, že bychom měli počítačům
06:08
for doing the calculatingVýpočet
142
353000
2000
přenechat počítání
06:10
and only doing handruka calculationsvýpočty where it really makesdělá sensesmysl to teachučit people that.
143
355000
3000
a počítat ručně pouze tehdy, dává-li smysl to lidi učit.
06:13
And I think there are some casespřípadů.
144
358000
2000
A myslím, že tu jsou takové případy.
06:15
For examplepříklad: mentalduševní arithmeticaritmetický.
145
360000
2000
Například: aritmetika zpaměti.
06:17
I still do a lot of that, mainlyhlavně for estimatingodhad.
146
362000
3000
Používám to často, převážně pro odhady.
06:20
People say, "Is suchtakový and suchtakový trueskutečný?"
147
365000
2000
Lidé říkají, pravda je taková a taková,
06:22
And I'll say, "HmmHmm, not sure." I'll think about it roughlyzhruba.
148
367000
2000
a já jim říkám, hm, nejsem si jist, zamyslím se nad tím.
06:24
It's still quickerrychleji to do that and more practicalpraktický.
149
369000
2000
Je to rychlejší a praktičtější.
06:26
So I think practicalitypraktičnost is one casepouzdro
150
371000
2000
Takže – praktičnost je jeden důvod,
06:28
where it's worthhodnota teachingvýuka people by handruka.
151
373000
2000
kdy stojí za to učit lidi počítat zpaměti.
06:30
And then there are certainurčitý conceptualpojmový things
152
375000
2000
A pak jsou tu další věci,
06:32
that can alsotaké benefitvýhoda from handruka calculatingVýpočet,
153
377000
2000
které mohou těžit z ručního počítání,
06:34
but I think they're relativelypoměrně smallmalý in numberčíslo.
154
379000
2000
myslím si ale, že jich je relativně málo.
06:36
One thing I oftenčasto askdotázat se about
155
381000
2000
Věc, na kterou se často ptám,
06:38
is ancientstarověký GreekŘečtina and how this relatesse týká.
156
383000
3000
je stará řečtina a její souvislosti.
06:41
See, the thing we're doing right now
157
386000
2000
Co děláme právě teď
06:43
is we're forcingnutí people to learnUčit se mathematicsmatematika.
158
388000
2000
je, že nutíme lidi učit se matematiku.
06:45
It's a majorhlavní, důležitý subjectpředmět.
159
390000
2000
Je to důležitý předmět.
06:47
I'm not for one minuteminuta suggestingcož naznačuje that, if people are interestedzájem in handruka calculatingVýpočet
160
392000
3000
Ani na chvilku nenavrhuji, že pokud se lidé zajímají o počítání zpaměti
06:50
or in followingNásledující theirjejich ownvlastní interestszájmů
161
395000
2000
nebo vlastní zájmy
06:52
in any subjectpředmět howevernicméně bizarrebizarní --
162
397000
2000
v jakkoliv bizardním oboru –
06:54
they should do that.
163
399000
2000
měli by se mu věnovat.
06:56
That's absolutelyabsolutně the right thing,
164
401000
2000
To je určitě správná věc,
06:58
for people to follownásledovat theirjejich self-interestvlastním zájmem.
165
403000
2000
věnovat se vlastním zájmům.
07:00
I was somewhatponěkud interestedzájem in ancientstarověký GreekŘečtina,
166
405000
2000
Zajímal jsem se o starou řečtinu,
07:02
but I don't think that we should forceplatnost the entirecelý populationpopulace
167
407000
3000
nemyslím si však, že bychom měli nutit celou populaci
07:05
to learnUčit se a subjectpředmět like ancientstarověký GreekŘečtina.
168
410000
2000
ke studiu oboru, jakým je stará řečtina.
07:07
I don't think it's warrantedzaručeno.
169
412000
2000
Nemyslím, že je to nutné.
07:09
So I have this distinctionrozdíl betweenmezi what we're makingtvorba people do
170
414000
3000
Takže znám rozdíl mezi tím, co nutíme lidi dělat,
07:12
and the subjectpředmět that's sorttřídění of mainstreamhlavní proud
171
417000
2000
obory, které jsou obecně rozšířené
07:14
and the subjectpředmět that, in a sensesmysl, people mightmohl follownásledovat with theirjejich ownvlastní interestzájem
172
419000
3000
a obory, kterým se lidé mohou věnovat z jejich vlastního zájmu
07:17
and perhapsmožná even be spikedšpičatý into doing that.
173
422000
2000
nebo do nich mohou být dokonce úplně ponoření.
07:19
So what are the issuesproblémy people bringpřinést up with this?
174
424000
3000
Jaké důvody lidé uvádí k tomuto?
07:22
Well one of them is, they say, you need to get the basicsZáklady first.
175
427000
3000
Prvním z nich je to, že je nutné nejprve pochytit základy.
07:25
You shouldn'tby neměl use the machinestroj
176
430000
2000
Neměli bychom používat stroj,
07:27
untilaž do you get the basicsZáklady of the subjectpředmět.
177
432000
2000
dokud nepochopíme základy oboru.
07:29
So my usualobvyklý questionotázka is, what do you mean by "basicsZáklady?"
178
434000
3000
Má obvyklá otázka zní, co jsou to základy?
07:32
BasicsZáklady of what?
179
437000
2000
Základy čeho?
07:34
Are the basicsZáklady of drivingřízení a carauto
180
439000
2000
Je základem řízení auta
07:36
learningučení se how to serviceservis it, or designdesign it for that matterhmota?
181
441000
3000
schopnost opravovat ho nebo ho navrhovat?
07:39
Are the basicsZáklady of writingpsaní learningučení se how to sharpenzaostřit a quillBRK?
182
444000
3000
Je základem psaní dovednost ořezat tužku?
07:43
I don't think so.
183
448000
2000
Nemyslím si to.
07:45
I think you need to separatesamostatný the basicsZáklady of what you're tryingzkoušet to do
184
450000
3000
Myslím, že je nutné odlišit základy nějaké činnosti
07:48
from how it getsdostane doneHotovo
185
453000
2000
od samotného vykonání
07:50
and the machinerystroje of how it getsdostane doneHotovo
186
455000
3000
a od principů té činnosti.
07:54
and automationautomatizace allowsumožňuje you to make that separationoddělení.
187
459000
3000
A automatizace nám tuto separaci umožňuje udělat.
07:57
A hundredsto yearsroky agopřed, it's certainlyrozhodně trueskutečný that to driveřídit a carauto
188
462000
3000
Před sto lety bylo skutečně nutné, pokud jste chtěli řídit auto,
08:00
you kinddruh of neededpotřeboval to know a lot about the mechanicsmechanika of the carauto
189
465000
2000
chápat hodně toho, jak funguje mechanismus auta
08:02
and how the ignitionzapalování timingnačasování workedpracoval and all sortstřídění of things.
190
467000
3000
a jak funguje zapalování a podobné věci.
08:06
But automationautomatizace in carsauta
191
471000
2000
Ovšem automatizace v autech
08:08
allowedpovoleno that to separatesamostatný,
192
473000
2000
umožnila oddělení,
08:10
so drivingřízení is now a quitedocela separatesamostatný subjectpředmět, so to speakmluvit,
193
475000
3000
takže dnes je řízení docela izolovaný obor
08:13
from engineeringinženýrství of the carauto
194
478000
3000
od navrhování aut
08:16
or learningučení se how to serviceservis it.
195
481000
3000
nebo učení se, jak auto opravit.
08:20
So automationautomatizace allowsumožňuje this separationoddělení
196
485000
2000
Takže, automatizace dovoluje tuto separaci
08:22
and alsotaké allowsumožňuje -- in the casepouzdro of drivingřízení,
197
487000
2000
a také umožňuje – v případě řízení,
08:24
and I believe alsotaké in the futurebudoucnost casepouzdro of mathsmatematika --
198
489000
2000
a věřím, že v budoucnosti i v případě matematiky –
08:26
a democratizeddemokratizaci way of doing that.
199
491000
2000
demokratizaci ve způsobu provádění.
08:28
It can be spreadrozpětí acrosspřes a much largervětší numberčíslo of people
200
493000
2000
Může se šířit mezi mnohem větší masu lidí,
08:30
who can really work with that.
201
495000
3000
kteří s ní mohou skutečně pracovat.
08:33
So there's anotherdalší thing that comespřijde up with basicsZáklady.
202
498000
2000
Tady je další věc související se základy.
08:35
People confusepletou, in my viewPohled,
203
500000
2000
Lidé podle mého chybně spojují
08:37
the orderobjednat of the inventionvynález of the toolsnástroje
204
502000
3000
pořadí objevu nástrojů
08:40
with the orderobjednat in whichkterý they should use them for teachingvýuka.
205
505000
3000
s pořadím, ve kterém by je měli používat pro výuku.
08:43
So just because paperpapír was inventedvymyslel before computerspočítačů,
206
508000
3000
Jen protože byl papír objeven před počítači,
08:46
it doesn't necessarilynezbytně mean you get more to the basicsZáklady of the subjectpředmět
207
511000
3000
neznamená to nutně, že pochopíte základy oboru lépe
08:49
by usingpoužitím paperpapír insteadmísto toho of a computerpočítač
208
514000
2000
použitím papíru místo počítače
08:51
to teachučit mathematicsmatematika.
209
516000
2000
k výuce matematiky.
08:55
My daughterdcera gavedal me a ratherspíše nicepěkný anecdoteanekdota on this.
210
520000
3000
Moje dcera mi k tomuto tématu dala pěknou anekdotu.
08:58
She enjoysse těší makingtvorba what she callsvolání "paperpapír laptopsnotebooky."
211
523000
3000
Ráda vyrábí to, čemu říká papírové laptopy.
09:01
(LaughterSmích)
212
526000
2000
(Smích)
09:03
So I askedzeptal se her one day, "You know, when I was your agestáří,
213
528000
2000
Tak jsem se jí jednou zeptal, "Víš, když jsem byl v tvém věku,
09:05
I didn't make these.
214
530000
2000
nedělal jsem takové věci.
09:07
Why do you think that was?"
215
532000
2000
Proč myslíš, že ne?"
09:09
And after a seconddruhý or two, carefullyopatrně reflectingodrážející,
216
534000
2000
A po sekundě, dvou úporného přemýšlení
09:11
she said, "No paperpapír?"
217
536000
2000
řekla: "Neměli jste papír?"
09:13
(LaughterSmích)
218
538000
5000
(Smích)
09:19
If you were bornnarozený after computerspočítačů and paperpapír,
219
544000
2000
Pokud jste se narodili po vynálezu počítače a papíru,
09:21
it doesn't really matterhmota whichkterý orderobjednat you're taughtvyučován with them in,
220
546000
3000
vlastně nezáleží, v jakém pořadí jste jimi učen,
09:24
you just want to have the bestnejlepší toolnástroj.
221
549000
2000
jen chcete mít ten nejlepší nástroj.
09:26
So anotherdalší one that comespřijde up is "ComputersPočítače dumbněmý mathmatematika down."
222
551000
3000
Další argument zní "Počítače dělají matematiku přihlouplou."
09:29
That somehowNějak, if you use a computerpočítač,
223
554000
2000
Totiž, z nějakého důvodu je používání počítače
09:31
it's all mindlessbezduché button-pushingtlačítko posouvání,
224
556000
2000
jen bezmyšlenkovité mačkání čudlíků,
09:33
but if you do it by handruka,
225
558000
2000
ale pokud počítáte rukou,
09:35
it's all intellectualintelektuální.
226
560000
2000
je to intelektuální proces.
09:37
This one kinddruh of annoysotravuje me, I mustmusí say.
227
562000
3000
Musím říct, že tenhle mě opravdu otravuje.
09:40
Do we really believe
228
565000
2000
Skutečně věříte,
09:42
that the mathmatematika that mostvětšina people are doing in schoolškola
229
567000
2000
že matematika, která se dělá na školách
09:44
practicallyprakticky todaydnes
230
569000
2000
v dnešní době,
09:46
is more than applyinguplatňování procedurespostupy
231
571000
2000
je více než aplikování postupů
09:48
to problemsproblémy they don't really understandrozumět, for reasonsdůvodů they don't get?
232
573000
3000
na problémy, kterým obvykle nerozumí, z důvodů, které nechápou?
09:51
I don't think so.
233
576000
2000
To si nemyslím.
09:53
And what's worsehorší, what they're learningučení se there isn't even practicallyprakticky usefulužitečný anymoreuž víc.
234
578000
3000
A co je horší, učíme věci, které dnes už nemají praktické využití.
09:56
MightMůže have been 50 yearsroky agopřed, but it isn't anymoreuž víc.
235
581000
3000
Možná před padesáti lety, ale ne dnes.
09:59
When they're out of educationvzdělání, they do it on a computerpočítač.
236
584000
3000
Jakmile jsou mimo výuku, dělají to na počítači.
10:02
Just to be clearPrůhledná, I think computerspočítačů can really help with this problemproblém,
237
587000
3000
Aby bylo jasno, myslím, že počítače s tímto problémem mohou velmi pomoci,
10:05
actuallyvlastně make it more conceptualpojmový.
238
590000
2000
vlastně víc než hodně.
10:07
Now, of coursechod, like any great toolnástroj,
239
592000
2000
Samozřejmě, jako každý skvělý nástroj
10:09
they can be used completelyzcela mindlesslybezhlavě,
240
594000
2000
mohou být používány bez přemýšlení,
10:11
like turningotáčení everything into a multimediamultimédia showshow,
241
596000
3000
vše se dá pojmout jako multimediální show,
10:14
like the examplepříklad I was shownzobrazeno of solvingřešení an equationrovnice by handruka,
242
599000
3000
jako příklad, který jsem viděl – ruční řešení rovnice,
10:17
where the computerpočítač was the teacheručitel --
243
602000
2000
kde byl počítač učitelem –
10:19
showshow the studentstudent how to manipulatemanipulovat and solveřešit it by handruka.
244
604000
3000
ukazoval studentovi, jak vypočítat rovnici ručně.
10:22
This is just nutsmatice.
245
607000
2000
To je prostě hloupost.
10:24
Why are we usingpoužitím computerspočítačů to showshow a studentstudent how to solveřešit a problemproblém by handruka
246
609000
3000
Proč používat počítače k učení ručního počítání,
10:27
that the computerpočítač should be doing anywaytak jako tak?
247
612000
2000
když by to měl být počítač, kdo řeší problém?
10:29
All backwardsdozadu.
248
614000
2000
Všechno je obráceně.
10:31
Let me showshow you
249
616000
2000
Dovolte mi ukázat vám,
10:33
that you can alsotaké make problemsproblémy hardertěžší to calculatevypočítat.
250
618000
3000
jak si můžete problém ještě zhoršit.
10:36
See, normallynormálně in schoolškola,
251
621000
2000
Obvykle ve školách
10:38
you do things like solveřešit quadratickvadratická equationsrovnice.
252
623000
3000
děláte věci jako je řešení kvadratických rovnic.
10:41
But you see, when you're usingpoužitím a computerpočítač,
253
626000
3000
Ale na počítači,
10:44
you can just substitutenáhradní.
254
629000
4000
můžete použit substituci.
10:48
You can make it a quarticKvartická equationrovnice. Make it kinddruh of hardertěžší, calculating-wiseVýpočet moudrý.
255
633000
2000
Udělat z toho rovnici čtvrtého stupně, těžší a náročnější na výpočet.
10:50
SameStejné principleszásady appliedaplikovaný --
256
635000
2000
Stejné principy,
10:52
calculationsvýpočty, hardertěžší.
257
637000
2000
ale těžší výpočet.
10:54
And problemsproblémy in the realnemovitý worldsvět
258
639000
2000
A problémy skutečného světa
10:56
look nuttyoříškový and horriblehrozný like this.
259
641000
2000
vypadají hloupě a strašidelně jako tady.
10:58
They'veOni už got hairvlasy all over them.
260
643000
2000
Strašně se nafouknou.
11:00
They're not just simplejednoduchý, dumbed-downdumbed dolů things that we see in schoolškola mathmatematika.
261
645000
3000
Nejsou to jednoduché, přihlouplé věci, které vidíme ve školní matematice.
11:04
And think of the outsidemimo worldsvět.
262
649000
2000
A přemýšlejte o vnějším světě.
11:06
Do we really believe that engineeringinženýrství and biologybiologie
263
651000
2000
Skutečně věříme, že inženýrství a biologie
11:08
and all of these other things
264
653000
2000
a všechny tyhle věci,
11:10
that have so benefitedprospěch from computerspočítačů and mathsmatematika
265
655000
2000
kterým také prospěly počítače a matematika,
11:12
have somehowNějak conceptuallykoncepčně gottendostal reducedsnížena by usingpoužitím computerspočítačů?
266
657000
3000
by se nějak intelektuálně smrskly použitím počítačů?
11:15
I don't think so -- quitedocela the oppositenaproti.
267
660000
3000
Nemyslím, spíše naopak.
11:18
So the problemproblém we'vejsme really got in mathmatematika educationvzdělání
268
663000
3000
Takže problém, který je ve výuce matematiky,
11:21
is not that computerspočítačů mightmohl dumbněmý it down,
269
666000
3000
není, že by ji počítače mohly zblbnout,
11:24
but that we have dumbed-downdumbed dolů problemsproblémy right now.
270
669000
3000
ale že nyní řešíme zblblé problémy.
11:27
Well, anotherdalší issueproblém people bringpřinést up
271
672000
2000
Tedy, dalším argumentem je,
11:29
is somehowNějak that handruka calculatingVýpočet procedurespostupy
272
674000
2000
že z nějakého důvodu ruční počítání
11:31
teachučit understandingporozumění.
273
676000
2000
vede k pochopení.
11:33
So if you go throughpřes lots of examplespříklady,
274
678000
2000
Tedy, pokud projdete dostatek příkladů,
11:35
you can get the answerOdpovědět,
275
680000
2000
budete schopní získat odpověď –
11:37
you can understandrozumět how the basicsZáklady of the systemSystém work better.
276
682000
3000
budete chápat principy systému mnohem lépe.
11:40
I think there is one thing that I think very validplatný here,
277
685000
3000
Myslím, že je v tom jedna pravdivá věc,
11:43
whichkterý is that I think understandingporozumění procedurespostupy and processesprocesů is importantdůležité.
278
688000
3000
že porozumění postupům a procesům je důležité.
11:47
But there's a fantasticfantastický way to do that in the modernmoderní worldsvět.
279
692000
3000
Ale moderní svět nabízí fantastický způsob, jak to udělat.
11:50
It's calledvolal programmingprogramování.
280
695000
3000
Jmenuje se to programování.
11:53
ProgrammingProgramování is how mostvětšina procedurespostupy and processesprocesů
281
698000
2000
Programování je způsob, kterým se většina postupů a procesů
11:55
get writtenpsaný down these daysdnů,
282
700000
2000
v současnosti zaznamenává,
11:57
and it's alsotaké a great way
283
702000
2000
také je to skvělý způsob,
11:59
to engagezapojit se studentsstudentů much more
284
704000
2000
jak studenty více zaujmout
12:01
and to checkkontrola they really understandrozumět.
285
706000
2000
a zkontrolovat, že skutečně pochopili.
12:03
If you really want to checkkontrola you understandrozumět mathmatematika
286
708000
2000
Pokud chcete ověřit, jak rozumíte matematickému problému,
12:05
then writenapsat a programprogram to do it.
287
710000
3000
napište program, který ho vyřeší.
12:08
So programmingprogramování is the way I think we should be doing that.
288
713000
3000
Takže programování je, myslím, způsob, jak bychom to měli dělat.
12:11
So to be clearPrůhledná, what I really am suggestingcož naznačuje here
289
716000
2000
Tedy, co tu ve skutečnosti doporučuji je,
12:13
is we have a uniqueunikátní opportunitypříležitost
290
718000
2000
že máme unikátní příležitost
12:15
to make mathsmatematika bothoba more practicalpraktický
291
720000
2000
udělat matematiku jak praktičtější,
12:17
and more conceptualpojmový, simultaneouslyzároveň.
292
722000
3000
tak smysluplnější najednou.
12:20
I can't think of any other subjectpředmět where that's recentlynedávno been possiblemožný.
293
725000
3000
Nenapadá mě jiný předmět, ve kterém by to bylo nyní možné.
12:23
It's usuallyobvykle some kinddruh of choicevýběr
294
728000
2000
Obvykle je to otázka volby
12:25
betweenmezi the vocationalodborné and the intellectualintelektuální.
295
730000
2000
mezi odborností a skutečným pochopením.
12:27
But I think we can do bothoba at the samestejný time here.
296
732000
3000
Ale myslím, že tady můžeme udělat obojí najednou.
12:32
And we openotevřeno up so manymnoho more possibilitiesmožností.
297
737000
3000
Což otvírá tolik možností.
12:35
You can do so manymnoho more problemsproblémy.
298
740000
2000
Můžete řešit o tolik víc problémů.
12:37
What I really think we gainzískat from this
299
742000
2000
Co si myslím, že tím získáme,
12:39
is studentsstudentů gettingdostat intuitionintuice and experienceZkusenosti
300
744000
3000
jsou studenti s přehledem a zkušenostmi
12:42
in fardaleko greatervětší quantitiesmnožství than they'veoni mají ever got before.
301
747000
3000
nesrovnatelnými s jakýmkoliv bodem v minulosti.
12:45
And experienceZkusenosti of hardertěžší problemsproblémy --
302
750000
2000
A zkušenostmi s těžšími problémy –
12:47
beingbytost ableschopný to playhrát si with the mathmatematika, interactinteragovat with it,
303
752000
2000
schopní hrát si s matematikou, reagovat na ni,
12:49
feel it.
304
754000
2000
cítit ji.
12:51
We want people who can feel the mathmatematika instinctivelyinstinktivně.
305
756000
3000
Chceme lidi, kteří budou cítit matematiku instinktivně.
12:54
That's what computerspočítačů allowdovolit us to do.
306
759000
3000
To je to, co nám umožňují počítače.
12:57
AnotherDalší thing it allowsumožňuje us to do is reorderzměnit pořadí the curriculumosnovy.
307
762000
3000
Další věc – umožní nám to přehodnotit pořadí osnovy.
13:00
TraditionallyTradičně it's been by how difficultobtížný it is to calculatevypočítat,
308
765000
2000
Tradičně to bylo podle obtížnosti výpočtů,
13:02
but now we can reorderzměnit pořadí it
309
767000
2000
nyní to ale můžeme přerovnat
13:04
by how difficultobtížný it is to understandrozumět the conceptskoncepty,
310
769000
2000
podle obtížnosti pochopení pojmů
13:06
howevernicméně hardtvrdý the calculatingVýpočet.
311
771000
2000
nehledě na obtížnost výpočtů.
13:08
So calculuskalkulus has traditionallytradičně been taughtvyučován very latepozdě.
312
773000
3000
Proto se obyčejně učí diferenciální počet velmi pozdě.
13:11
Why is this?
313
776000
2000
Proč?
13:13
Well, it's damnsakra hardtvrdý doing the calculationsvýpočty, that's the problemproblém.
314
778000
3000
No, výpočty jsou tu sakra těžké, to je celý problém.
13:17
But actuallyvlastně manymnoho of the conceptskoncepty
315
782000
2000
Ale ve skutečnosti je tu mnoho věcí,
13:19
are amenablepřizpůsobitelné to a much youngermladší agestáří groupskupina.
316
784000
3000
které jsou přístupné mnohem mladším skupinám.
13:22
This was an examplepříklad I builtpostavený for my daughterdcera.
317
787000
3000
Tohle byl příklad, který jsem udělal pro svou dceru.
13:25
And very, very simplejednoduchý.
318
790000
2000
Velmi, velmi jednoduchý.
13:28
We were talkingmluvící about what happensse děje
319
793000
2000
Bavili jsme se, co se stane,
13:30
when you increasezvýšit the numberčíslo of sidesstranách of a polygonmnohoúhelník
320
795000
2000
když zvýšíte počet stran mnohoúhelníku
13:32
to a very largevelký numberčíslo.
321
797000
2000
na velmi vysoké číslo.
13:36
And of coursechod, it turnsotočí into a circlekruh.
322
801000
2000
A samozřejmě, stane se z něj kruh.
13:38
And by the way, she was alsotaké very insistentneodbytný
323
803000
2000
A mimochodem, byla velmi neodbytná
13:40
on beingbytost ableschopný to changezměna the colorbarva,
324
805000
2000
na schopnosti změnit barvu –
13:42
an importantdůležité featureVlastnosti for this demonstrationdemonstrace.
325
807000
3000
stěžejní část této ukázky.
13:46
You can see that this is a very earlybrzy stepkrok
326
811000
3000
Vidíte, tohle je první krok
13:49
into limitslimity and differentialrozdíl calculuskalkulus
327
814000
2000
do limit a diferenciálního počtu
13:51
and what happensse děje when you take things to an extremeextrémní --
328
816000
3000
a co se stane, dovedete-li věci do extrému –
13:54
and very smallmalý sidesstranách and a very largevelký numberčíslo of sidesstranách.
329
819000
2000
velmi malé strany a velmi mnoho stran.
13:56
Very simplejednoduchý examplepříklad.
330
821000
2000
Velice jednoduchý příklad.
13:58
That's a viewPohled of the worldsvět
331
823000
2000
To je pohled na svět,
14:00
that we don't usuallyobvykle give people for manymnoho, manymnoho yearsroky after this.
332
825000
3000
který obvykle otvíráme lidem o mnoho, mnoho let později.
14:03
And yetdosud, that's a really importantdůležité practicalpraktický viewPohled of the worldsvět.
333
828000
3000
A přesto je to velmi praktický pohled na svět.
14:06
So one of the roadblockszátarasy we have
334
831000
3000
Jedna z překážek, která stojí v cestě
14:09
in movingpohybující se this agendadenní program forwardvpřed
335
834000
3000
pohnutí věcí dopředu,
14:12
is examszkoušky.
336
837000
2000
jsou testy.
14:14
In the endkonec, if we testtest everyonekaždý by handruka in examszkoušky,
337
839000
3000
Pokud na konci všechny budeme zkoušet z ručního počítání,
14:17
it's kinddruh of hardtvrdý to get the curriculaučební osnovy changedzměněna
338
842000
3000
bude těžké osnovy změnit,
14:20
to a pointbod where they can use computerspočítačů
339
845000
2000
zvláště, pokud můžou používat počítače
14:22
duringběhem the semesterssemestry.
340
847000
3000
v průběhu výuky.
14:25
And one of the reasonsdůvodů it's so importantdůležité --
341
850000
2000
A jeden z důvodů, proč je to důležité –
14:27
so it's very importantdůležité to get computerspočítačů in examszkoušky.
342
852000
3000
tedy je velmi důležité dostat počítače do psaní testů.
14:30
And then we can askdotázat se questionsotázky, realnemovitý questionsotázky,
343
855000
3000
A pak můžeme pokládat otázky, skutečné otázky,
14:33
questionsotázky like, what's the bestnejlepší life insurancepojištění policypolitika to get? --
344
858000
3000
otázky jako: "Jaká je nejlepší pojistka, kterou mohu uzavřít?" –
14:36
realnemovitý questionsotázky that people have in theirjejich everydaykaždý den livesživoty.
345
861000
3000
skutečné otázky, kterým mohou lidé čelit v každodenním životě.
14:40
And you see, this isn't some dumbed-downdumbed dolů modelmodel here.
346
865000
2000
A vidíte, že to není úplně zjednodušený model.
14:42
This is an actualaktuální modelmodel where we can be askedzeptal se to optimizeoptimalizovat what happensse děje.
347
867000
3000
Je to vlastně model, ve kterém můžeme ovlivňovat to, co se stane.
14:45
How manymnoho yearsroky of protectionochrana do I need?
348
870000
2000
Na kolik let půjčku potřebuji?
14:47
What does that do to the paymentsplatby
349
872000
2000
Co to udělá s náklady,
14:49
and to the interestzájem ratesceny and so forthdále?
350
874000
3000
úrokovými sazbami a tak dále?
14:52
Now I'm not for one minuteminuta suggestingcož naznačuje it's the only kinddruh of questionotázka
351
877000
3000
V žádném případě neříkám, že je to jediný typ otázek,
14:55
that should be askedzeptal se in examszkoušky,
352
880000
2000
jaké by měly být pokládány v testech,
14:57
but I think it's a very importantdůležité typetyp
353
882000
2000
ovšem myslím si, že je to velmi důležitý typ,
14:59
that right now just getsdostane completelyzcela ignoredignorováno
354
884000
3000
který je ovšem v současnosti zcela ignorován
15:02
and is criticalkritické for people'slidí realnemovitý understandingporozumění.
355
887000
3000
a je důležitý pro skutečné pochopení.
15:05
So I believe [there is] criticalkritické reformReforma
356
890000
3000
Věřím, že musí být provedena
15:08
we have to do in computer-basedpočítač založené mathmatematika.
357
893000
2000
zásadní reforma, aby byla matematika založena na počítačích.
15:10
We have got to make sure
358
895000
2000
Musíme se ujistit,
15:12
that we can movehýbat se our economieshospodářství forwardvpřed,
359
897000
3000
že můžeme posunout naše ekonomiky kupředu,
15:15
and alsotaké our societiesspolečnosti,
360
900000
2000
a také naše společnosti,
15:17
basedna základě on the ideaidea that people can really feel mathematicsmatematika.
361
902000
3000
na základě myšlenky, že lidé budou schopní skutečně cítit matematiku.
15:22
This isn't some optionalnepovinné extradalší.
362
907000
3000
Není to žádný volitelný bonus.
15:25
And the countryzemě that does this first
363
910000
2000
A země, která to udělá jako první,
15:27
will, in my viewPohled, leapfrogskákání přes kozu othersostatní
364
912000
3000
podle mě předhoní ostatní
15:30
in achievingdosažení a newNový economyekonomika even,
365
915000
3000
v dosažení nové ekonomiky,
15:33
an improvedzlepšení economyekonomika,
366
918000
2000
lepší ekonomiky
15:35
an improvedzlepšení outlookvýhled.
367
920000
2000
a lepší vyhlídky do budoucnosti.
15:37
In factskutečnost, I even talk about us movingpohybující se
368
922000
2000
Ve skutečnosti mluvím o přeměně
15:39
from what we oftenčasto call now the "knowledgeznalost economyekonomika"
369
924000
3000
od něčeho, co často nazýváme vědomostní ekonomika,
15:42
to what we mightmohl call a "computationalvýpočetní knowledgeznalost economyekonomika,"
370
927000
3000
k něčemu, co bychom mohli nazvat "počítačová vědomostní ekonomika",
15:45
where high-levelvysoká úroveň mathmatematika is integralnedílnou to what everyonekaždý does
371
930000
3000
kdy je vysoká matematika součástí činnosti všech
15:48
in the way that knowledgeznalost currentlyv současné době is.
372
933000
2000
stejným způsobem, jako jsou dnes znalosti.
15:50
We can engagezapojit se so manymnoho more studentsstudentů with this,
373
935000
3000
Můžeme tím nadchnout tolik studentů,
15:53
and they can have a better time doing it.
374
938000
3000
které to může skutečně bavit.
15:56
And let's understandrozumět:
375
941000
2000
Uvědomme si,
15:58
this is not an incrementalpřírůstkové sorttřídění of changezměna.
376
943000
3000
že nejde o nějakou postupnou změnu.
16:02
We're tryingzkoušet to crosspřejít the chasmpropast here
377
947000
2000
Pokoušíme se překročit propast
16:04
betweenmezi schoolškola mathmatematika and the real-worldreálný svět mathmatematika.
378
949000
2000
mezi školní matematikou a matematikou reálného světa.
16:06
And you know if you walkProcházka acrosspřes a chasmpropast,
379
951000
2000
A pokud překračujete propast,
16:08
you endkonec up makingtvorba it worsehorší than if you didn't startStart at all --
380
953000
3000
můžete skončit s horším výsledkem, než kdybyste vůbec nic nedělali –
16:11
biggervětší disasterkatastrofa.
381
956000
2000
větší katastrofou.
16:13
No, what I'm suggestingcož naznačuje
382
958000
2000
Ne, to, co já navrhuji, je to,
16:15
is that we should leapskok off,
383
960000
2000
že bychom měli skočit,
16:17
we should increasezvýšit our velocityrychlost
384
962000
2000
zvýšit naši rychlost,
16:19
so it's highvysoký,
385
964000
2000
tak získáme výšku,
16:21
and we should leapskok off one sideboční and go the other --
386
966000
3000
a měli bychom vyskočit na jedné straně a dopadnout na druhé –
16:24
of coursechod, havingmít calculatedvypočtena our differentialrozdíl equationrovnice very carefullyopatrně.
387
969000
3000
pochopitelně je nutné mít naši diferenciální rovnici velmi pečlivě propočítanou.
16:27
(LaughterSmích)
388
972000
2000
(Smích)
16:29
So I want to see
389
974000
2000
Takže chci vidět
16:31
a completelyzcela renewedobnoveno, changedzměněna mathmatematika curriculumosnovy
390
976000
2000
zcela inovované osnovy matematiky
16:33
builtpostavený from the groundpřízemní up,
391
978000
2000
postavené znovu od základů,
16:35
basedna základě on computerspočítačů beingbytost there,
392
980000
2000
založené na počítačích,
16:37
computerspočítačů that are now ubiquitousvšudypřítomný almosttéměř.
393
982000
2000
které jsou dnes téměř všudypřítomné.
16:39
CalculatingVýpočet machinesstrojů are everywherevšude
394
984000
2000
Počítající stroje jsou skoro všude
16:41
and will be completelyzcela everywherevšude in a smallmalý numberčíslo of yearsroky.
395
986000
3000
a za několik málo let budou úplně všude.
16:44
Now I'm not even sure if we should brandznačka the subjectpředmět as mathmatematika,
396
989000
4000
Teď si nejsem úplně jistý, zda bychom tomu předmětu měli stále říkat matematika,
16:48
but what I am sure is
397
993000
2000
jsem si ale jistý,
16:50
it's the mainstreamhlavní proud subjectpředmět of the futurebudoucnost.
398
995000
2000
že je to hlavní předmět budoucnosti.
16:53
Let's go for it,
399
998000
3000
Pojďme si pro něj.
16:56
and while we're about it,
400
1001000
2000
A když už jsme u toho,
16:58
let's have a bitbit of funzábava,
401
1003000
2000
ať je to aspoň zábava,
17:00
for us, for the studentsstudentů and for TEDTED here.
402
1005000
3000
pro nás, pro studenty a pro TED.
17:03
ThanksDík.
403
1008000
2000
Děkuji.
17:05
(ApplausePotlesk)
404
1010000
7000
(Potlesk)
Translated by Michal Hron
Reviewed by Jan Kadlec

▲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