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: Učenje djece stvarne matematike s računalima

Filmed:
1,742,493 views

Od raketa do dionica, mnoge ljudske najuzbudljivije tvorevine su postignute uz pomoć matematike.Pa, zašto onda djeca gube interes za njom? Conrad Wolfram govori kako je dio matematike koji mi poučavamo -- ručno računanje -- nije samo dosadan, nego većinom nebitan za stvarnu matematiku i stvarni svijet. On predstavlja svoju radikalnu ideju: učiti djecu matematiku kroz računalno programiranje.
- 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'veMoramo got a realstvaran problemproblem with mathmatematika educationobrazovanje right now.
0
0
4000
U današnje vrijeme imamo veliki problem s matematičkim obrazovanjem.
00:19
BasicallyU osnovi, no one'sjedan je very happysretan.
1
4000
3000
U osnovi, nitko nije jako sretan.
00:22
Those learningučenje it
2
7000
2000
Oni koji je uče
00:24
think it's disconnectedisključen,
3
9000
2000
misle da je nejasna,
00:26
uninterestingnezanimljivo and hardteško.
4
11000
2000
nezanimljiva i teška.
00:28
Those tryingtežak to employzaposliti them
5
13000
2000
Oni koji ih pokušavaju zaposliti
00:30
think they don't know enoughdovoljno.
6
15000
2000
misle da ne znaju dovoljno.
00:32
GovernmentsVlade realizeostvariti that it's a bigvelika dealdogovor for our economiesekonomija,
7
17000
3000
Vlade shvaćaju da je to velik problem za našu ekonomiju,
00:35
but don't know how to fixpopraviti it.
8
20000
3000
ali ne znaju kako to popraviti.
00:38
And teachersučitelji are alsotakođer frustratedfrustriran.
9
23000
2000
I učitelji su frustrirani.
00:40
YetJoš mathmatematika is more importantvažno to the worldsvijet
10
25000
3000
Ipak, matematika je potrebnija svijetu
00:43
than at any pointtočka in humanljudski historypovijest.
11
28000
2000
nego ikad prije u ljudskoj povijesti.
00:45
So at one endkraj we'veimamo got fallingkoji pada interestinteres
12
30000
2000
S jedne strane imamo opadanje zanimanja
00:47
in educationobrazovanje in mathmatematika,
13
32000
2000
za učenjem matematike,
00:49
and at the other endkraj we'veimamo got a more mathematicalmatematički worldsvijet,
14
34000
3000
dok s druge strane imamo sve više matematički svijet,
00:52
a more quantitativekvantitativan worldsvijet than we ever have had.
15
37000
3000
brojčani svijet, više nego što smo ikad prije imali.
00:56
So what's the problemproblem, why has this chasmponor openedotvori up,
16
41000
2000
Dakle, gdje je problem, zašto se ovaj jaz stvorio
00:58
and what can we do to fixpopraviti it?
17
43000
3000
i što možemo napraviti da popravimo stvari?
01:01
Well actuallyzapravo, I think the answerodgovor
18
46000
2000
Pa zapravo, ja mislim da odgovor
01:03
is staringzurenje us right in the facelice:
19
48000
2000
leži ravno ispred nas.
01:05
Use computersračunala.
20
50000
2000
Koristite računala.
01:07
I believe
21
52000
2000
Ja vjerujem
01:09
that correctlyispravno usingkoristeći computersračunala
22
54000
2000
da je pravilna upotreba računala
01:11
is the silversrebro bulletmetak
23
56000
2000
presudni faktor
01:13
for makingizrađivanje mathmatematika educationobrazovanje work.
24
58000
3000
koji će pokrenuti matematičko obrazovanje.
01:16
So to explainobjasniti that,
25
61000
2000
Kako bi ovo objasnio,
01:18
let me first talk a bitbit about what mathmatematika looksizgled like in the realstvaran worldsvijet
26
63000
3000
dopustite mi da prvo kažem nešto o matematici u stvarnom svijetu
01:21
and what it looksizgled like in educationobrazovanje.
27
66000
2000
i o tome kako ona izgleda u obrazovanju.
01:23
See, in the realstvaran worldsvijet
28
68000
2000
Vidite, u stvarnom svijetu
01:25
mathmatematika isn't necessarilyobavezno doneučinio by mathematiciansmatematičari.
29
70000
3000
matematiku ne koriste nužno samo matematičari.
01:28
It's doneučinio by geologistsgeolozi,
30
73000
2000
Koriste ju geolozi,
01:30
engineersinženjeri, biologistsbiolozi,
31
75000
2000
inžinjeri, biolozi,
01:32
all sortsvrste of differentdrugačiji people --
32
77000
2000
mnogo različitih ljudi --
01:34
modelingmanekenstvo and simulationsimuliranje.
33
79000
2000
za modeliranje i simuliranje.
01:36
It's actuallyzapravo very popularpopularan.
34
81000
2000
To je zapravo veoma popularno.
01:38
But in educationobrazovanje it looksizgled very differentdrugačiji --
35
83000
3000
Ali, u obrazovanju to izgleda mnogo drukčije --
01:41
dumbed-downnijem-dolje problemsproblemi, lots of calculatingizračunavanje,
36
86000
2000
glupavi problemi, dosta računanja --
01:43
mostlyuglavnom by handruka.
37
88000
2000
većinom ručnog.
01:46
Lots of things that seemčiniti se simplejednostavan
38
91000
2000
Mnoge stvari izgledaju jednostavno
01:48
and not difficulttežak like in the realstvaran worldsvijet,
39
93000
2000
i lagano u stvarnom svijetu,
01:50
exceptosim if you're learningučenje it.
40
95000
2000
ako o njima ne učite.
01:53
And anotherjoš thing about mathmatematika:
41
98000
2000
I još jedna stvar o matematici:
01:55
mathmatematika sometimesponekad looksizgled like mathmatematika --
42
100000
2000
matematika nekad izgleda kao matematika
01:57
like in this exampleprimjer here --
43
102000
3000
kao u ovom primjeru ovdje --
02:00
and sometimesponekad it doesn't --
44
105000
2000
ali, nekad ne izgleda.
02:02
like "Am I drunkpijan?"
45
107000
3000
Kao "Jesam li ja pijan?"
02:07
And then you get an answerodgovor that's quantitativekvantitativan in the modernmoderan worldsvijet.
46
112000
3000
I tad dobijete odgovor koji je izražen brojkama u stvarnom svijetu.
02:10
You wouldn'tne bi have expectedočekuje se that a fewnekoliko yearsgodina back.
47
115000
3000
Ne biste to očekivali prije nekoliko godina.
02:13
But now you can find out all about --
48
118000
3000
Ali sad možete naći sve o tome --
02:16
unfortunatelynažalost, my weighttežina is a little higherviši than that, but --
49
121000
3000
nažalost, moja težina je malo veća od toga, ali --
02:19
all about what happensdogađa se.
50
124000
2000
sve ovisi o tome što se dogodi.
02:21
So let's zoomzum out a bitbit and askpitati,
51
126000
2000
Hajde da malo pogledamo stvari iz šire perspektive i zapitamo se,
02:23
why are we teachingnastava people mathmatematika?
52
128000
2000
zašto mi učimo ljude matematiku?
02:25
What's the pointtočka of teachingnastava people mathmatematika?
53
130000
3000
Koja je svrha učiti ljude matematiku?
02:28
And in particularposebno, why are we teachingnastava them mathmatematika in generalgeneral?
54
133000
3000
I na kraju krajeva, koja je svrha učenja matematike uopće?
02:31
Why is it suchtakav an importantvažno partdio of educationobrazovanje
55
136000
3000
Zašto je to tako bitan dio obrazovanja
02:34
as a sortvrsta of compulsoryobvezno subjectpredmet?
56
139000
2000
kao vrsta obaveznog predmeta?
02:36
Well, I think there are about threetri reasonsrazlozi:
57
141000
3000
Pa, ja mislim da postoje tri razloga:
02:39
technicaltehnička jobsposlovi
58
144000
2000
tehnički poslovi
02:41
so criticalkritično to the developmentrazvoj of our economiesekonomija,
59
146000
3000
važni za razvoj naše ekonomije,
02:44
what I call "everydaysvaki dan livingživot" --
60
149000
3000
ono što ja nazivam svakodnevnim životom.
02:48
to functionfunkcija in the worldsvijet todaydanas,
61
153000
2000
Kako bi funkcionirali u današnjem svijetu,
02:50
you've got to be prettyprilično quantitativekvantitativan,
62
155000
2000
moraš biti poprilično dobar u računanju,
02:52
much more so than a fewnekoliko yearsgodina agoprije:
63
157000
2000
mnogo više nego prije nekoliko godina.
02:54
figurelik out your mortgageshipoteka,
64
159000
2000
Izračunati svoju hipoteku,
02:56
beingbiće skepticalskeptičan of governmentvlada statisticsstatistika, those kindsvrste of things --
65
161000
3000
ako nemate povjerenja u državne statistike, i druge slične stvari.
03:00
and thirdlytreće, what I would call something like
66
165000
3000
I treće, ono što bi ja nazvao kao
03:03
logicallogičan mindum trainingtrening, logicallogičan thinkingmišljenje.
67
168000
3000
logičke vježbe za mozak, logičko razmišljanje.
03:06
Over the yearsgodina
68
171000
2000
Kroz godine
03:08
we'veimamo put so much in societydruštvo
69
173000
2000
puno smo uložili u društvo
03:10
into beingbiće ableu stanju to processpostupak and think logicallylogički. It's partdio of humanljudski societydruštvo.
70
175000
3000
koje može razmišljati i raditi logički; to je dio našeg ljudskog društva.
03:13
It's very importantvažno to learnnaučiti that
71
178000
2000
Jako je važno naučiti to.
03:15
mathmatematika is a great way to do that.
72
180000
2000
Matematika je sjajan način za postići to.
03:17
So let's askpitati anotherjoš questionpitanje.
73
182000
2000
Idemo se zapitati još jedno pitanje.
03:19
What is mathmatematika?
74
184000
2000
Što je matematika?
03:21
What do we mean when we say we're doing mathmatematika,
75
186000
2000
Što mi mislimo kad kažemo da radimo matematiku,
03:23
or educatingedukaciji people to do mathmatematika?
76
188000
2000
ili učimo ljude matematici?
03:25
Well, I think it's about fourčetiri stepskoraci, roughlygrubo speakinggovor,
77
190000
3000
Mislim da se radi o četiri koraka, grubo govoreći,
03:28
startingpolazeći with posingpozira the right questionpitanje.
78
193000
2000
počinjemo s postavljanjem pravog pitanja.
03:30
What is it that we want to askpitati? What is it we're tryingtežak to find out here?
79
195000
3000
Što je to što mi želimo pitati? Što je to što mi želimo pronaći tu?
03:33
And this is the thing mostnajviše screwedpijan up in the outsideizvan worldsvijet,
80
198000
2000
I ovo je najzeznutija stvar u stvarnom svijetu,
03:35
beyondIznad virtuallypraktično any other partdio of doing mathmatematika.
81
200000
3000
iznad svih drugih stvari korištenja matematike.
03:38
People askpitati the wrongpogrešno questionpitanje,
82
203000
2000
Ljudi pitaju krivo pitanje,
03:40
and surprisinglyiznenađujuče enoughdovoljno, they get the wrongpogrešno answerodgovor,
83
205000
2000
i začudo, dobivaju krivi odgovor,
03:42
for that reasonrazlog, if not for othersdrugi.
84
207000
2000
i zbog tog razloga, ako ne zbog drugih.
03:44
So the nextSljedeći thing is take that problemproblem
85
209000
2000
Dakle, sljedeća stvar je, uzmi taj problem
03:46
and turnskretanje it from a realstvaran worldsvijet problemproblem
86
211000
2000
i pretvori ga iz problema iz stvarnog svijeta
03:48
into a mathmatematika problemproblem.
87
213000
2000
u matematički problem.
03:50
That's stagefaza two.
88
215000
2000
To je druga faza.
03:52
OnceJednom you've doneučinio that, then there's the computationračunanje stepkorak.
89
217000
3000
Jednom kad to napravite, onda slijedi korak proračuna.
03:55
TurnRed it from that into some answerodgovor
90
220000
2000
Pretvorite to iz toga u neki odgovor
03:57
in a mathematicalmatematički formoblik.
91
222000
3000
u matematičkom obliku.
04:00
And of coursenaravno, mathmatematika is very powerfulsnažan at doing that.
92
225000
2000
I naravno, matematika je veoma jaka u tome.
04:02
And then finallykonačno, turnskretanje it back to the realstvaran worldsvijet.
93
227000
2000
I tada napokon, ponovno vratite u stvarni svijet.
04:04
Did it answerodgovor the questionpitanje?
94
229000
2000
Je li odgovorilo na pitanje?
04:06
And alsotakođer verifyprovjeriti it -- crucialpresudan stepkorak.
95
231000
3000
I također provjerite rješenje -- to je najvažniji korak.
04:10
Now here'sevo the crazylud thing right now.
96
235000
2000
Sad tu imamo ludu stvar.
04:12
In mathmatematika educationobrazovanje,
97
237000
2000
U matematičkoj naobrazbi,
04:14
we're spendingtrošenje about perhapsmožda 80 percentposto of the time
98
239000
3000
mi trošimo oko otprilike 80 posto vremena
04:17
teachingnastava people to do stepkorak threetri by handruka.
99
242000
3000
učeći ljude da naprave korak tri na ruke.
04:20
YetJoš, that's the one stepkorak computersračunala can do
100
245000
2000
Ipak, to je jedan korak kojeg računala mogu napraviti
04:22
better than any humanljudski after yearsgodina of practicepraksa.
101
247000
3000
bolje nego bilo koji čovijek nakon godina vježbe.
04:25
InsteadUmjesto toga, we oughttreba to be usingkoristeći computersračunala
102
250000
3000
Umjesto toga, trebali bi koristiti računala
04:28
to do stepkorak threetri
103
253000
2000
da rade treći korak
04:30
and usingkoristeći the studentsstudenti to spendprovesti much more effortnapor
104
255000
3000
i zahtijevati od studenata da troše puno više truda
04:33
on learningučenje how to do stepskoraci one, two and fourčetiri --
105
258000
2000
učeći ljude kako da rade prvi, drugi i četvrti korak --
04:35
conceptualizingconceptualizing problemsproblemi, applyingprimjenom them,
106
260000
3000
zamišljajući problem, njihva primjena,
04:38
gettinguzimajući the teacheručitelj, nastavnik, profesor to runtrčanje them throughkroz how to do that.
107
263000
3000
koristeći učitelje da ih vode kroz postupak kako bi trebalo raditi.
04:41
See, crucialpresudan pointtočka here:
108
266000
2000
Vidite, ključan problem je tu:
04:43
mathmatematika is not equaljednak to calculatingizračunavanje.
109
268000
2000
matematika nije isto sto i računanje.
04:45
MathMatematika is a much broaderšire subjectpredmet than calculatingizračunavanje.
110
270000
3000
Matematika je puno širi predmet od računanja.
04:48
Now it's understandableRazumljivo that this has all got intertwinedisprepletene
111
273000
3000
Sad je razumljivo da je sve ovo isprepleteno
04:51
over hundredsstotine of yearsgodina.
112
276000
2000
kroz stotine godina.
04:53
There was only one way to do calculatingizračunavanje and that was by handruka.
113
278000
3000
Postojao je samo jedan put da se nešto izračuna i to je bilo na ruke.
04:56
But in the last fewnekoliko decadesdesetljeća
114
281000
2000
Ali u posljednjih nekoliko desetljeća
04:58
that has totallypotpuno changedpromijenjen.
115
283000
2000
to se potpuno promijenilo.
05:00
We'veMoramo had the biggestnajveći transformationtransformacija of any ancientantički subjectpredmet
116
285000
3000
Imali smo najveću promijenu od svih drevnih predmeta
05:03
that I could ever imaginezamisliti with computersračunala.
117
288000
3000
koju sam ja mogao zamisliti s računalima.
05:07
CalculatingIzračunavanje was typicallytipično the limitingograničavajući stepkorak,
118
292000
2000
Računanje je većinom bilo ograničavajući korak,
05:09
and now oftenčesto it isn't.
119
294000
2000
a malo kad nije.
05:11
So I think in termsUvjeti of the factčinjenica that mathmatematika
120
296000
2000
Dakle, ja mislim kako je činjenica da je matematika
05:13
has been liberatedoslobođen from calculatingizračunavanje.
121
298000
3000
sada oslobođena računanja.
05:16
But that mathmatematika liberationoslobođenje didn't get into educationobrazovanje yetjoš.
122
301000
3000
Ali to oslobođenje matematike nije još ušlo u obrazovanje.
05:19
See, I think of calculatingizračunavanje, in a senseosjećaj,
123
304000
2000
Vidite, ja mislim o računanju, u jednom smislu,
05:21
as the machinerystrojevi of mathmatematika.
124
306000
2000
kao o stroju matematike.
05:23
It's the choresitan posao.
125
308000
2000
Ono je sitni posao.
05:25
It's the thing you'dti bi like to avoidIzbjegavajte if you can, like to get a machinemašina to do.
126
310000
3000
Ono je stvar koju bi htjeli izbjeći, kao što bi htjeli da stroj radi.
05:29
It's a meanssredstva to an endkraj, not an endkraj in itselfsebe,
127
314000
3000
To je sredstvo do cilja, ali ne i sami cilj.
05:34
and automationAutomatizacija allowsomogućuje us
128
319000
2000
I automatizacija nam dopušta
05:36
to have that machinerystrojevi.
129
321000
2000
da imamo taj stroj.
05:38
ComputersRačunala allowdopustiti us to do that --
130
323000
2000
Računala nam to dopuštaju.
05:40
and this is not a smallmali problemproblem by any meanssredstva.
131
325000
3000
I to nije mali problem ni u kom slučaju.
05:43
I estimatedprocijenjen that, just todaydanas, acrosspreko the worldsvijet,
132
328000
3000
Ja sam izračunao, kako danas diljem svijeta,
05:46
we spentpotrošen about 106 averageprosječan worldsvijet lifetimesvijekom trajanja
133
331000
3000
potrošimo oko 106 prosječnih svjetskih života
05:49
teachingnastava people how to calculateizračunati by handruka.
134
334000
3000
učeći ljude kako da računaju na ruke.
05:52
That's an amazingnevjerojatan amountiznos of humanljudski endeavornastojati.
135
337000
3000
To je ogromna količina ljudskog truda.
05:55
So we better be damnproklet sure --
136
340000
2000
Trebali bi biti poprilično sigurni --
05:57
and by the way, they didn't even have funzabava doing it, mostnajviše of them --
137
342000
3000
i također, oni nisu imali nikakvu zabavu dok su radili to, bar većina njih.
06:00
so we better be damnproklet sure
138
345000
2000
Pa bolje budimo poprilično sigurni
06:02
that we know why we're doing that
139
347000
2000
da znamo zašto to radimo
06:04
and it has a realstvaran purposesvrha.
140
349000
2000
i da to ima stvarno svrhu.
06:06
I think we should be assuminguz pretpostavku computersračunala
141
351000
2000
Mislim da bi trebali zadužiti računala
06:08
for doing the calculatingizračunavanje
142
353000
2000
da rade računanje
06:10
and only doing handruka calculationsizračuni where it really makesmarke senseosjećaj to teachučiti people that.
143
355000
3000
i raditi ručno računanje samo tamo gdje to stvarno ima smisla učiti ljude.
06:13
And I think there are some casesslučajevi.
144
358000
2000
I mislim da ima nekih slučajeva
06:15
For exampleprimjer: mentalmentalni arithmeticaritmetika.
145
360000
2000
Na primjer: mentalna aritmetika.
06:17
I still do a lot of that, mainlyuglavnom for estimatingprocjena.
146
362000
3000
Ja i dalje to radim često, većinom za procijene.
06:20
People say, "Is suchtakav and suchtakav truepravi?"
147
365000
2000
Ljudi kažu, je li to i to točno,
06:22
And I'll say, "HmmHmm, not sure." I'll think about it roughlygrubo.
148
367000
2000
a ja kažem, hmm, nisam siguran. Razmislit ću o tome okvirno.
06:24
It's still quickerbrže to do that and more practicalpraktičan.
149
369000
2000
To je još uvijek brže i praktičnije napraviti.
06:26
So I think practicalitypraktičnost is one casespis
150
371000
2000
Dakle mislim da je praktičnost jedan slučaj
06:28
where it's worthvrijedan teachingnastava people by handruka.
151
373000
2000
gdje je korisno učiti ljude ručnom računanju.
06:30
And then there are certainsiguran conceptualpojmovni things
152
375000
2000
I tu su neke koncepcijske stvari
06:32
that can alsotakođer benefitkorist from handruka calculatingizračunavanje,
153
377000
2000
kojima isto može koristiti ručno računanje,
06:34
but I think they're relativelyrelativno smallmali in numberbroj.
154
379000
2000
ali mislim da je njihov broj relativno mali.
06:36
One thing I oftenčesto askpitati about
155
381000
2000
Jedna stvar koju se često pitam
06:38
is ancientantički Greekgrčki and how this relatesodnosi.
156
383000
3000
su drevni Grci i kako je to povezano.
06:41
See, the thing we're doing right now
157
386000
2000
Vidite, ono što mi sad radimo,
06:43
is we're forcingforsiranje people to learnnaučiti mathematicsmatematika.
158
388000
2000
je prisiljavanje ljudi da uče matematiku.
06:45
It's a majorglavni subjectpredmet.
159
390000
2000
To je glavni predmet.
06:47
I'm not for one minuteminuta suggestingsugerirajući that, if people are interestedzainteresiran in handruka calculatingizračunavanje
160
392000
3000
Ja ni na jedan tren nisam nagovarao, ako ljudi žele ručno računati
06:50
or in followingsljedeći theirnjihov ownvlastiti interestsinteresi
161
395000
2000
ili slijediti njihove osobne interese
06:52
in any subjectpredmet howevermeđutim bizarrebizarno --
162
397000
2000
u bilo kojem području ma kako bizarnom --
06:54
they should do that.
163
399000
2000
onda bi i trebali to raditi.
06:56
That's absolutelyapsolutno the right thing,
164
401000
2000
Potpuno je ispravna stvar,
06:58
for people to followslijediti theirnjihov self-interestlični interes.
165
403000
2000
da ljudi slijede svoje osobne interese.
07:00
I was somewhatnešto interestedzainteresiran in ancientantički Greekgrčki,
166
405000
2000
Bio sam zaintersiran za drevne Grke,
07:02
but I don't think that we should forcesila the entirečitav populationpopulacija
167
407000
3000
ali ne mislim da bi trebali prisiliti cijelo stanovništvo
07:05
to learnnaučiti a subjectpredmet like ancientantički Greekgrčki.
168
410000
2000
da uče predmet kao drevni Grci.
07:07
I don't think it's warrantedgarantiran.
169
412000
2000
Mislim da to ništa ne jamči.
07:09
So I have this distinctionrazlika betweenizmeđu what we're makingizrađivanje people do
170
414000
3000
Tako da ja razlikujem slučaj kad mi želimo da ljudi rade
07:12
and the subjectpredmet that's sortvrsta of mainstreammatica
171
417000
2000
taj predmet masovno
07:14
and the subjectpredmet that, in a senseosjećaj, people mightmoć followslijediti with theirnjihov ownvlastiti interestinteres
172
419000
3000
i slučaja kad, u nekom smislu, ljudi slijede svoje osobne interese
07:17
and perhapsmožda even be spikedsa šiljcima into doing that.
173
422000
2000
i možda budu navućeni na to.
07:19
So what are the issuespitanja people bringdonijeti up with this?
174
424000
3000
Dakle, koji su problemi koje ljudi imaju s ovim?
07:22
Well one of them is, they say, you need to get the basicsosnove first.
175
427000
3000
Jedan od njih je, kažu oni, da trebaš naučiti prvo osnove.
07:25
You shouldn'tne treba use the machinemašina
176
430000
2000
Ne bi smjeli koristiti strojeve
07:27
untildo you get the basicsosnove of the subjectpredmet.
177
432000
2000
dok ne naučimo osnove predmeta.
07:29
So my usualuobičajen questionpitanje is, what do you mean by "basicsosnove?"
178
434000
3000
Moje uobičajno pitanje je, što mislite pod osnove?
07:32
BasicsOsnove of what?
179
437000
2000
Osnove čega?
07:34
Are the basicsosnove of drivingvožnja a carautomobil
180
439000
2000
Da li je osnova vožnje automobila
07:36
learningučenje how to serviceservis it, or designdizajn it for that matterstvar?
181
441000
3000
znanje kako ga popraviti, ili dizajnirati za neku namjenu?
07:39
Are the basicsosnove of writingpisanje learningučenje how to sharpenizoštriti a quillPero?
182
444000
3000
Da li je osnova pisanja znanje kako naoštriti olovku?
07:43
I don't think so.
183
448000
2000
Ja ne mislim tako.
07:45
I think you need to separateodvojen the basicsosnove of what you're tryingtežak to do
184
450000
3000
Ja mislim da treba odvojiti osnove onog što želiš napraviti
07:48
from how it getsdobiva doneučinio
185
453000
2000
od toga kako se to napravi
07:50
and the machinerystrojevi of how it getsdobiva doneučinio
186
455000
3000
i postupka kako to napraviti.
07:54
and automationAutomatizacija allowsomogućuje you to make that separationodvajanje.
187
459000
3000
I automatizacija omogućava da to razdvojimo.
07:57
A hundredstotina yearsgodina agoprije, it's certainlysigurno truepravi that to drivepogon a carautomobil
188
462000
3000
Prije sto godina, sigurno je za voziti automobil
08:00
you kindljubazan of neededpotreban to know a lot about the mechanicsmehanika of the carautomobil
189
465000
2000
trebalo znati dosta o mehanici automobila
08:02
and how the ignitionpaljenje timingvrijeme workedradio and all sortsvrste of things.
190
467000
3000
i kako radi tehnika paljenja i niz drugih stvari.
08:06
But automationAutomatizacija in carsautomobili
191
471000
2000
Ali automatizacija u automobilima
08:08
alloweddopušteno that to separateodvojen,
192
473000
2000
dopustila nam je da to razdvojimo,
08:10
so drivingvožnja is now a quitedosta separateodvojen subjectpredmet, so to speakgovoriti,
193
475000
3000
tako da je vožnja sad poprilično odvojena, tako reći,
08:13
from engineeringinženjering of the carautomobil
194
478000
3000
od inžinjerstva u automobilima
08:16
or learningučenje how to serviceservis it.
195
481000
3000
ili znanja kako ih popraviti.
08:20
So automationAutomatizacija allowsomogućuje this separationodvajanje
196
485000
2000
Dakle, automatizacija dopušta ovo odvajanje
08:22
and alsotakođer allowsomogućuje -- in the casespis of drivingvožnja,
197
487000
2000
i također dopušta -- u slučaju vožnje,
08:24
and I believe alsotakođer in the futurebudućnost casespis of mathsmatematike --
198
489000
2000
a ja se nadam i u slučaju matematike u budućnosti --
08:26
a democratizeddemokratizacije way of doing that.
199
491000
2000
demokratičniji način rada.
08:28
It can be spreadširenje acrosspreko a much largerveći numberbroj of people
200
493000
2000
To se može primjeniti na puno veći broj ljudi
08:30
who can really work with that.
201
495000
3000
koji mogu stvarno raditi s tim.
08:33
So there's anotherjoš thing that comesdolazi up with basicsosnove.
202
498000
2000
Dakle ima još jedna stvar koja dolazi s osnovama.
08:35
People confusezbuniti, in my viewpogled,
203
500000
2000
Ljudi miješaju, to je moje viđenje,
08:37
the ordernarudžba of the inventionizum of the toolsalat
204
502000
3000
redoslijed izuma alata
08:40
with the ordernarudžba in whichkoji they should use them for teachingnastava.
205
505000
3000
s redoslijedom kojim bi ih trebali koristiti za učenje.
08:43
So just because paperpapir was inventedizumio before computersračunala,
206
508000
3000
Samo zato što je papir izumljen prije računala,
08:46
it doesn't necessarilyobavezno mean you get more to the basicsosnove of the subjectpredmet
207
511000
3000
to ne mora nužno značiti da dobivaš više osnova nekog predmeta
08:49
by usingkoristeći paperpapir insteadumjesto of a computerračunalo
208
514000
2000
ako koristiš papir umjesto računala
08:51
to teachučiti mathematicsmatematika.
209
516000
2000
za učenje matematike.
08:55
My daughterkći gavedali me a ratherradije nicelijepo anecdoteanegdota on this.
210
520000
3000
Moja kćerka mi je dala jako lijepu pričicu o ovoj temi.
08:58
She enjoysima na makingizrađivanje what she callspozivi "paperpapir laptopsprijenosna računala."
211
523000
3000
Ona uživa u izradi papirnatih laptopa, kako ih ona naziva.
09:01
(LaughterSmijeh)
212
526000
2000
(Smijeh)
09:03
So I askedpitao her one day, "You know, when I was your agedob,
213
528000
2000
Tako sam ju ja jednog dana pitao, "Znaš, kad sam ja bio tvojih godina,
09:05
I didn't make these.
214
530000
2000
ja nisam radio to.
09:07
Why do you think that was?"
215
532000
2000
Što misliš zašto?"
09:09
And after a seconddrugi or two, carefullypažljivo reflectingodražavajući,
216
534000
2000
I nakon sekundu ili dvije pažljivog razmišljanja,
09:11
she said, "No paperpapir?"
217
536000
2000
kaže, "Nije bilo papira?"
09:13
(LaughterSmijeh)
218
538000
5000
(Smijeh)
09:19
If you were bornrođen after computersračunala and paperpapir,
219
544000
2000
Ako ste se rodili nakon računala ili papira,
09:21
it doesn't really matterstvar whichkoji ordernarudžba you're taughtučio with them in,
220
546000
3000
nije veoma važno kojim redoslijedom ih koristite za učenje,
09:24
you just want to have the bestnajbolje toolalat.
221
549000
2000
samo želite imati najbolji alat.
09:26
So anotherjoš one that comesdolazi up is "ComputersRačunala dumbglup mathmatematika down."
222
551000
3000
Druga stvar do koje se dođe je kako "računala zatupljuju matematiku."
09:29
That somehownekako, if you use a computerračunalo,
223
554000
2000
Da će nekako, ako koristite računala,
09:31
it's all mindlessbezumne button-pushingstiskanje,
224
556000
2000
to sve biti bezumno stiskanje gumba,
09:33
but if you do it by handruka,
225
558000
2000
ali ako to napravite ručno,
09:35
it's all intellectualintelektualac.
226
560000
2000
to će biti inteligentno.
09:37
This one kindljubazan of annoyssmetati me, I mustmora say.
227
562000
3000
Ovo me malo živcira, moram priznati.
09:40
Do we really believe
228
565000
2000
Da li stvarno vjerujemo
09:42
that the mathmatematika that mostnajviše people are doing in schoolškola
229
567000
2000
da je matematika koju većina ljudi radi u školama
09:44
practicallypraktički todaydanas
230
569000
2000
danas u praksi
09:46
is more than applyingprimjenom procedurespostupci
231
571000
2000
stvarno više od puke primjene procedura
09:48
to problemsproblemi they don't really understandrazumjeti, for reasonsrazlozi they don't get?
232
573000
3000
u problemima koje oni baš ne razume, zbog razloga koje ne shvaćaju?
09:51
I don't think so.
233
576000
2000
Ja ne mislim tako.
09:53
And what's worsegore, what they're learningučenje there isn't even practicallypraktički usefulkoristan anymoreviše.
234
578000
3000
I ono što je najgore, ono što uče tamo nije više uopće primjenjivo u praksi.
09:56
MightMožda have been 50 yearsgodina agoprije, but it isn't anymoreviše.
235
581000
3000
Možda je bilo prije 50 godina, ali više nije.
09:59
When they're out of educationobrazovanje, they do it on a computerračunalo.
236
584000
3000
Kad završe s obrazovanjem, rade to na računalima.
10:02
Just to be clearčisto, I think computersračunala can really help with this problemproblem,
237
587000
3000
Samo da bude jasno, ja mislim da nam računala mogu stvarno pomoći s ovim problemom,
10:05
actuallyzapravo make it more conceptualpojmovni.
238
590000
2000
ustvari učiniti ga mnogo slikovitijim.
10:07
Now, of coursenaravno, like any great toolalat,
239
592000
2000
Naravno, kao i svaki veliki alat
10:09
they can be used completelypotpuno mindlesslymindlessly,
240
594000
2000
može ih se koristi potpuno bez razmišljanja,
10:11
like turningtokarenje everything into a multimediamultimedijalni showpokazati,
241
596000
3000
kao pretvaranje svega u multimedijsku prezentaciju,
10:14
like the exampleprimjer I was shownprikazan of solvingrješavanje an equationjednadžba by handruka,
242
599000
3000
kao u primjeru u kojem sam pokazao rješavanje jednadžbe na ruke,
10:17
where the computerračunalo was the teacheručitelj, nastavnik, profesor --
243
602000
2000
gdje je računalo bilo učitelj --
10:19
showpokazati the studentstudent how to manipulatemanipulirati and solveriješiti it by handruka.
244
604000
3000
koji pokazuje učeniku kako raditi i rješavati ručno.
10:22
This is just nutsorašasto voće.
245
607000
2000
To je jednostavno glupo.
10:24
Why are we usingkoristeći computersračunala to showpokazati a studentstudent how to solveriješiti a problemproblem by handruka
246
609000
3000
Zašto koristiti računala da bi pokazali učeniku kako riješiti problem ručno
10:27
that the computerračunalo should be doing anywayu svakom slučaju?
247
612000
2000
kad bi računalo to svakako trebalo napraviti?
10:29
All backwardsunazad.
248
614000
2000
Sve je naopako.
10:31
Let me showpokazati you
249
616000
2000
Dopustite mi da vam pokažem
10:33
that you can alsotakođer make problemsproblemi harderteže to calculateizračunati.
250
618000
3000
kako možete napraviti problem teži za računanje.
10:36
See, normallynormalno in schoolškola,
251
621000
2000
Vidite, inače u školi,
10:38
you do things like solveriješiti quadratickvadratna equationsjednadžbe.
252
623000
3000
radite stvari kao što je rješavanje kvadratne jednadžbe.
10:41
But you see, when you're usingkoristeći a computerračunalo,
253
626000
3000
Ali kad koristite računala,
10:44
you can just substitutezamjena.
254
629000
4000
možete samo zamijeniti.
10:48
You can make it a quartickvartnom equationjednadžba. Make it kindljubazan of harderteže, calculating-wiseIzračun-mudar.
255
633000
2000
Zadajte kvadratnu jednadžu, učinite to težim, pametnim računanjem.
10:50
SameIsti principlesprincipi appliedprimijenjen --
256
635000
2000
Ista se načela koriste --
10:52
calculationsizračuni, harderteže.
257
637000
2000
računanje, teže.
10:54
And problemsproblemi in the realstvaran worldsvijet
258
639000
2000
I problemi u stvarnom svijetu
10:56
look nuttypun oraha and horribleužasno like this.
259
641000
2000
izgledaju ludo i strašno kao ovo.
10:58
They'veSu got hairdlaka all over them.
260
643000
2000
Imaju kvake posvuda.
11:00
They're not just simplejednostavan, dumbed-downnijem-dolje things that we see in schoolškola mathmatematika.
261
645000
3000
Nisu samo jednostavni, glupavi problemi kakve viđamo u školskoj matematici.
11:04
And think of the outsideizvan worldsvijet.
262
649000
2000
I razmišljajte o vanjskom svijetu.
11:06
Do we really believe that engineeringinženjering and biologybiologija
263
651000
2000
Da li stvarno mislimo da su inžinjerstvo i biologija
11:08
and all of these other things
264
653000
2000
i sve druge stvari
11:10
that have so benefitedkoristi from computersračunala and mathsmatematike
265
655000
2000
koje su toliko dobile zbog računala i matematike
11:12
have somehownekako conceptuallykonceptualno gottendobivši reducedsmanjen by usingkoristeći computersračunala?
266
657000
3000
nekako izgubile na kvaliteti zbog korištenja računala?
11:15
I don't think so -- quitedosta the oppositesuprotan.
267
660000
3000
Ja ne mislim tako; baš suprotno.
11:18
So the problemproblem we'veimamo really got in mathmatematika educationobrazovanje
268
663000
3000
Dakle problem koji stvarno imamo u matematičkom obrazovanju
11:21
is not that computersračunala mightmoć dumbglup it down,
269
666000
3000
nije u tome da računala mogu zaglupiti,
11:24
but that we have dumbed-downnijem-dolje problemsproblemi right now.
270
669000
3000
nego u tome da smo sada zaglupili probleme.
11:27
Well, anotherjoš issueizdanje people bringdonijeti up
271
672000
2000
Također, još jedan problem kojeg ljudi iznose
11:29
is somehownekako that handruka calculatingizračunavanje procedurespostupci
272
674000
2000
je da nekako postupak ručnog računanja
11:31
teachučiti understandingrazumijevanje.
273
676000
2000
uči razumijevanju.
11:33
So if you go throughkroz lots of examplesprimjeri,
274
678000
2000
Dakle, ako si prošao dosta primjera,
11:35
you can get the answerodgovor,
275
680000
2000
možeš doći do odgovora --
11:37
you can understandrazumjeti how the basicsosnove of the systemsistem work better.
276
682000
3000
možeš bolje razumijeti kako rade osnove sustava.
11:40
I think there is one thing that I think very validvrijedi here,
277
685000
3000
Mislim kako je samo jedna stvar tu valjana,
11:43
whichkoji is that I think understandingrazumijevanje procedurespostupci and processesprocesi is importantvažno.
278
688000
3000
a to je da ja mislim kako su postupci i procesi razumijevanja veoma važni.
11:47
But there's a fantasticfantastičan way to do that in the modernmoderan worldsvijet.
279
692000
3000
Ali postoji sjajan način kako to postići u današnjem svijetu.
11:50
It's calledzvao programmingprogramiranje.
280
695000
3000
Zove se programiranje.
11:53
ProgrammingProgramiranje is how mostnajviše procedurespostupci and processesprocesi
281
698000
2000
Programiranje je način na koji se većina postupaka i procesa
11:55
get writtennapisan down these daysdana,
282
700000
2000
danas zapisuje,
11:57
and it's alsotakođer a great way
283
702000
2000
i to je također sjajan način
11:59
to engageangažirati studentsstudenti much more
284
704000
2000
da se uključi studente još više
12:01
and to checkprovjeriti they really understandrazumjeti.
285
706000
2000
i da se provjeri da li stvarno razumiju.
12:03
If you really want to checkprovjeriti you understandrazumjeti mathmatematika
286
708000
2000
Ako stvarno želiš provjeriti da li razumiješ matematiku
12:05
then writepisati a programprogram to do it.
287
710000
3000
tada napravi program koji to radi.
12:08
So programmingprogramiranje is the way I think we should be doing that.
288
713000
3000
Dakle, programiranje je način na koji bi trebali podučavati.
12:11
So to be clearčisto, what I really am suggestingsugerirajući here
289
716000
2000
Dakle, da budemo jasni, ono što ja stvarno ovdje predlažem
12:13
is we have a uniquejedinstvena opportunityprilika
290
718000
2000
je da mi imamo jedinstvenu priliku
12:15
to make mathsmatematike bothoba more practicalpraktičan
291
720000
2000
učiniti matematiku praktičnijom
12:17
and more conceptualpojmovni, simultaneouslyistovremeno.
292
722000
3000
i primjenjivijom, u isti tren.
12:20
I can't think of any other subjectpredmet where that's recentlynedavno been possiblemoguće.
293
725000
3000
Ne pada mi na pamet ni jedan drugi predmet gdje je to bilo moguće u posljednje vrijeme.
12:23
It's usuallyobično some kindljubazan of choiceizbor
294
728000
2000
To je obično neki odabir
12:25
betweenizmeđu the vocationalstrukovnog and the intellectualintelektualac.
295
730000
2000
između stručnog i inteligentnog.
12:27
But I think we can do bothoba at the sameisti time here.
296
732000
3000
Ali ja mislim da možemo imati oboje istovremeno.
12:32
And we openotvoren up so manymnogi more possibilitiesmogućnosti.
297
737000
3000
A možemo otvoriti i još mnogo mogućnosti.
12:35
You can do so manymnogi more problemsproblemi.
298
740000
2000
Može se riješiti mnogo više problema.
12:37
What I really think we gaindobit from this
299
742000
2000
Ono što ja stvarno mislim da mi dobivamo od ovog
12:39
is studentsstudenti gettinguzimajući intuitionintuicija and experienceiskustvo
300
744000
3000
su studenti koji razvijaju intuiciju i iskustvo
12:42
in fardaleko greaterviše quantitieskoličine than they'vešto ga do ever got before.
301
747000
3000
u puno većoj količini nego što su ikad prije imali.
12:45
And experienceiskustvo of harderteže problemsproblemi --
302
750000
2000
I iskustvo težih problema --
12:47
beingbiće ableu stanju to playigrati with the mathmatematika, interactinterakcija with it,
303
752000
2000
mogućnost igranja s matematikom, korištenja,
12:49
feel it.
304
754000
2000
osjetiti ju.
12:51
We want people who can feel the mathmatematika instinctivelynagonski.
305
756000
3000
Mi želimo ljude koji osjećaju matematiku instiktivno.
12:54
That's what computersračunala allowdopustiti us to do.
306
759000
3000
To je ono što nam računala omogućavaju.
12:57
AnotherJoš jedan thing it allowsomogućuje us to do is reorderPromjena redoslijeda the curriculumnastavni plan.
307
762000
3000
Dodatna stvar koju nam omogućava je preraspodijela programa.
13:00
TraditionallyTradicionalno it's been by how difficulttežak it is to calculateizračunati,
308
765000
2000
Tradicionalno je to bilo moguće u ovisnosti koliko je bilo teško računanje,
13:02
but now we can reorderPromjena redoslijeda it
309
767000
2000
ali sad to možemo promijeniti
13:04
by how difficulttežak it is to understandrazumjeti the conceptspojmovi,
310
769000
2000
u ovisnosti koliko je teško razumjeti koncept,
13:06
howevermeđutim hardteško the calculatingizračunavanje.
311
771000
2000
i ovisno koliko je teško izračunati.
13:08
So calculusračun has traditionallytradicionalno been taughtučio very latekasno.
312
773000
3000
Matematička algebra se tradicionalno predaje dosta kasno.
13:11
Why is this?
313
776000
2000
Zašto je to tako?
13:13
Well, it's damnproklet hardteško doing the calculationsizračuni, that's the problemproblem.
314
778000
3000
Problem je u težini ručnog računanja.
13:17
But actuallyzapravo manymnogi of the conceptspojmovi
315
782000
2000
Ali zapravo mnogi koncepti
13:19
are amenableodgovoran to a much youngermlađi agedob groupskupina.
316
784000
3000
se mogu primjeniti mnogo ranije.
13:22
This was an exampleprimjer I builtizgrađen for my daughterkći.
317
787000
3000
To je primjer koji sam ja napravio za svoju kćer.
13:25
And very, very simplejednostavan.
318
790000
2000
I jako, jako jednostavan.
13:28
We were talkingkoji govori about what happensdogađa se
319
793000
2000
Razgovarali smo o tome što se dogodi
13:30
when you increasepovećati the numberbroj of sidesstrane of a polygonpoligon
320
795000
2000
kad povećaš broj stranica poligona
13:32
to a very largeveliki numberbroj.
321
797000
2000
do jako velikog broja.
13:36
And of coursenaravno, it turnsokreti into a circlekrug.
322
801000
2000
Naravno, pretvori se u krug.
13:38
And by the way, she was alsotakođer very insistentuporan
323
803000
2000
Između ostalog, ona ja bila veoma inzistirala
13:40
on beingbiće ableu stanju to changepromijeniti the colorboja,
324
805000
2000
na tome da mijenja i boju,
13:42
an importantvažno featuresvojstvo for this demonstrationdemonstracija.
325
807000
3000
jako zanimljiva značajka ove demonstracije.
13:46
You can see that this is a very earlyrano stepkorak
326
811000
3000
Možete vidjeti kako je ovo jako rani korak
13:49
into limitsgranice and differentialdiferencijal calculusračun
327
814000
2000
u granice i diferencijalni račun
13:51
and what happensdogađa se when you take things to an extremekrajnost --
328
816000
3000
i što se dogodi kad dovedeš stvari do ekstrema --
13:54
and very smallmali sidesstrane and a very largeveliki numberbroj of sidesstrane.
329
819000
2000
jako mali broj stranica i jako velik broj stranica.
13:56
Very simplejednostavan exampleprimjer.
330
821000
2000
Jako jednostavan primjer.
13:58
That's a viewpogled of the worldsvijet
331
823000
2000
To je pogled na svijet
14:00
that we don't usuallyobično give people for manymnogi, manymnogi yearsgodina after this.
332
825000
3000
kojeg mi obično ne dajemo ljudima još dugo, dugo godina nakon ovog uzrasta.
14:03
And yetjoš, that's a really importantvažno practicalpraktičan viewpogled of the worldsvijet.
333
828000
3000
Konačno, to je jako bitan praktičan pogled na svijet.
14:06
So one of the roadblockszapreke we have
334
831000
3000
Dakle jedna od prepreka koju imamo
14:09
in movingkreće this agendadnevni red forwardnaprijed
335
834000
3000
u provođenju ovog plana
14:12
is examsispiti.
336
837000
2000
su ispiti.
14:14
In the endkraj, if we testtest everyonesvatko by handruka in examsispiti,
337
839000
3000
Na kraju krajeva, ako testiramo sve ručno u ispitu,
14:17
it's kindljubazan of hardteško to get the curriculanastavnih planova i programa changedpromijenjen
338
842000
3000
teško je postići promjenu programa rada
14:20
to a pointtočka where they can use computersračunala
339
845000
2000
do točke u kojoj svi mogu koristiti računala
14:22
duringza vrijeme the semesterssemestra.
340
847000
3000
tokom semestra.
14:25
And one of the reasonsrazlozi it's so importantvažno --
341
850000
2000
A to je jedan od razloga zbog kojih je jako važno --
14:27
so it's very importantvažno to get computersračunala in examsispiti.
342
852000
3000
jako je važno uvesti računala na ispite.
14:30
And then we can askpitati questionspitanja, realstvaran questionspitanja,
343
855000
3000
Tada mi možemo postavljati pitanja, prava pitanja,
14:33
questionspitanja like, what's the bestnajbolje life insuranceosiguranje policypolitika to get? --
344
858000
3000
pitanja kao što je, koja je osiguravajuća polica najbolja? --
14:36
realstvaran questionspitanja that people have in theirnjihov everydaysvaki dan livesživot.
345
861000
3000
stvarna pitanja s kojima se ljudi svakodnevno susreću.
14:40
And you see, this isn't some dumbed-downnijem-dolje modelmodel here.
346
865000
2000
Vidite, to nije neki glupi primjer.
14:42
This is an actualstvaran modelmodel where we can be askedpitao to optimizeoptimizirati what happensdogađa se.
347
867000
3000
To je jedan stvaran primjer gdje nas se može pitati da optimiziramo što se događa.
14:45
How manymnogi yearsgodina of protectionzaštita do I need?
348
870000
2000
Koliko godina zaštite nam treba?
14:47
What does that do to the paymentsplaćanja
349
872000
2000
Što to čini s plaćanjem
14:49
and to the interestinteres ratesstope and so forthdalje?
350
874000
3000
i kamatnim stopama i tako dalje?
14:52
Now I'm not for one minuteminuta suggestingsugerirajući it's the only kindljubazan of questionpitanje
351
877000
3000
Sad ja ne navodim uopće kako je ovo jedina vrsta pitanja
14:55
that should be askedpitao in examsispiti,
352
880000
2000
koju bi se trebalo pitati na ispitima,
14:57
but I think it's a very importantvažno typetip
353
882000
2000
ali mislim da je jako važan tip
14:59
that right now just getsdobiva completelypotpuno ignoredzanemarena
354
884000
3000
koji se sada potpuno igonorira
15:02
and is criticalkritično for people'snarodno realstvaran understandingrazumijevanje.
355
887000
3000
i ključan je za ljudsko razumijevanje.
15:05
So I believe [there is] criticalkritično reformreforme
356
890000
3000
Mislim kako je kritična promjena
15:08
we have to do in computer-basedkompjuterski mathmatematika.
357
893000
2000
koju moramo učiniti u računalno-baziranoj matematici.
15:10
We have got to make sure
358
895000
2000
Moramo osigurati
15:12
that we can movepotez our economiesekonomija forwardnaprijed,
359
897000
3000
da možemo pokrenuti naprijed našu ekonomiju,
15:15
and alsotakođer our societiesdruštva,
360
900000
2000
i naše društvo,
15:17
basedzasnovan on the ideaideja that people can really feel mathematicsmatematika.
361
902000
3000
oslanjajući se na ideju da ljudi mogu stvarno osjetiti matematiku.
15:22
This isn't some optionalstavljen na volju extraekstra.
362
907000
3000
To nije neki dodatan izbor.
15:25
And the countryzemlja that does this first
363
910000
2000
I zemlja koja to učini prva
15:27
will, in my viewpogled, leapfrogpreskakati preko glave othersdrugi
364
912000
3000
će, to je moj pogled, preskočiti druge
15:30
in achievingpostizanje a newnovi economyEkonomija even,
365
915000
3000
u postizanju nove ravnomjerne ekonomije,
15:33
an improvedpoboljšan economyEkonomija,
366
918000
2000
unaprijeđene ekonomije,
15:35
an improvedpoboljšan outlookpogled.
367
920000
2000
jednog naprednog stajališta.
15:37
In factčinjenica, I even talk about us movingkreće
368
922000
2000
U stvari, ja čak govorim o nama koji se krećemo
15:39
from what we oftenčesto call now the "knowledgeznanje economyEkonomija"
369
924000
3000
od onog što često nazivamo gospodarstvo temeljeno na znanju
15:42
to what we mightmoć call a "computationalračunalna knowledgeznanje economyEkonomija,"
370
927000
3000
u ono što bi mogli nazvati gospodarstvo temeljeno na računalnom znanju,
15:45
where high-levelvisoka razina mathmatematika is integralsastavni to what everyonesvatko does
371
930000
3000
gdje je visoka razina matematike dio svačijeg posla
15:48
in the way that knowledgeznanje currentlytrenutno is.
372
933000
2000
na način na koji je znanje trenutačno ugrađeno.
15:50
We can engageangažirati so manymnogi more studentsstudenti with this,
373
935000
3000
Možemo uključiti mnogo više studenata s ovim,
15:53
and they can have a better time doing it.
374
938000
3000
i mogu imati ugodnije vrijeme s tim.
15:56
And let's understandrazumjeti:
375
941000
2000
Ajmo pokušati shvatiti,
15:58
this is not an incrementalinkrementalni sortvrsta of changepromijeniti.
376
943000
3000
ovo nije mala vrsta promjene.
16:02
We're tryingtežak to crosskriž the chasmponor here
377
947000
2000
Pokušavamo premostiti jaz
16:04
betweenizmeđu schoolškola mathmatematika and the real-worldu stvarnom svijetu mathmatematika.
378
949000
2000
između matematike u školama i matematike u stvarnom svijetu.
16:06
And you know if you walkhodati acrosspreko a chasmponor,
379
951000
2000
I znate da ako se šetate preko jaza,
16:08
you endkraj up makingizrađivanje it worsegore than if you didn't startpočetak at all --
380
953000
3000
završite tako da ste napravili još gore nego da niste ni počinjali --
16:11
biggerveći disasterkatastrofa.
381
956000
2000
veću štetu.
16:13
No, what I'm suggestingsugerirajući
382
958000
2000
Ne, ono što ja predlažem
16:15
is that we should leapskok off,
383
960000
2000
je da mi preskočimo,
16:17
we should increasepovećati our velocitybrzina
384
962000
2000
povećamo našu brzinu
16:19
so it's highvisok,
385
964000
2000
jako visoko,
16:21
and we should leapskok off one sidestrana and go the other --
386
966000
3000
i preskočimo s jedne strane na drugu --
16:24
of coursenaravno, havingima calculatedizračunava se our differentialdiferencijal equationjednadžba very carefullypažljivo.
387
969000
3000
naravno, trebamo izračunati našu diferencijalnu jednadžbu jako pažljivo.
16:27
(LaughterSmijeh)
388
972000
2000
(Smijeh)
16:29
So I want to see
389
974000
2000
Dakle, ja želim vidjeti
16:31
a completelypotpuno renewedobnovljeni, changedpromijenjen mathmatematika curriculumnastavni plan
390
976000
2000
potpuno nov, promijenjen matematički program
16:33
builtizgrađen from the groundtlo up,
391
978000
2000
izrađen od temelja,
16:35
basedzasnovan on computersračunala beingbiće there,
392
980000
2000
temeljen na računalima,
16:37
computersračunala that are now ubiquitoussveprisutan almostskoro.
393
982000
2000
računalima koja su sad sveprisutna.
16:39
CalculatingIzračunavanje machinesstrojevi are everywheresvugdje, posvuda
394
984000
2000
Računalni strojevi su sad posvuda
16:41
and will be completelypotpuno everywheresvugdje, posvuda in a smallmali numberbroj of yearsgodina.
395
986000
3000
i bit će sad u potpunosti svugdje u kratkom vremenskom periodu.
16:44
Now I'm not even sure if we should brandmarka the subjectpredmet as mathmatematika,
396
989000
4000
Sad više nisam siguran trebamo li nazvati predmet uopće matematika,
16:48
but what I am sure is
397
993000
2000
ali ono što sam siguran je
16:50
it's the mainstreammatica subjectpredmet of the futurebudućnost.
398
995000
2000
da je ovo temeljni predmet budućnosti.
16:53
Let's go for it,
399
998000
3000
Krenimo do njega.
16:56
and while we're about it,
400
1001000
2000
I dok mu se približavamo,
16:58
let's have a bitbit of funzabava,
401
1003000
2000
zabavimo se,
17:00
for us, for the studentsstudenti and for TEDTED here.
402
1005000
3000
za nas, za studente i za TED ovdje.
17:03
ThanksHvala.
403
1008000
2000
Hvala.
17:05
(ApplausePljesak)
404
1010000
7000
(Pljesak)
Translated by Frane Šarlija
Reviewed by Tilen Pigac - EFZG

▲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