TEDGlobal 2012
Beau Lotto + Amy O'Toole: Science is for everyone, kids included
بو لوتو وإيمي أوتول: العلم للجميع بما في ذلك الاطفال
Filmed:
Readability: 3.5
1,504,898 views
ما الذي يجمع بين العلم واللعب؟ يعتقد عالم الأعصاب بو لوتو أن جميع الناس (بما في ذلك الأطفال) يجب أن يشاركوا في المجال العلمي ومن خلال عملية الاستكشاف، أن يغيروا إدراكهم. تلته إيمي أوتول ذات الإثني عشر ربيعا والتي، إلى جانب 25 من زملائها في الفصل، نشروا أول ورقة علمية محكمّة كتبها أطفال مدرسة، حول مشروع نحل بلاكتاون. وتبدأ الورقة بعبارة: "كان يا ما كان ..."
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:17
Beau Lotto: So, this game is very simple.
0
1487
2169
بو لوتو: حسنا، هذه اللعبة في غاية البساطة.
00:19
All you have to do is read what you see. Right?
1
3656
4047
كل ما عليك القيام به هو قراءة ما تراه. أليس كذلك؟
00:23
So, I'm going to count to you, so we don't all do it together.
2
7703
3201
حسنا، سأقوم بالعد، حتى لا نفعل ذلك جميعا معا.
00:26
Okay, one, two, three.Audience: Can you read this?
3
10904
2499
حسنا، واحد، اثنين، ثلاثة.
الجمهور: هل يمكنك قراءة هذا؟
الجمهور: هل يمكنك قراءة هذا؟
00:29
BL: Amazing. What about this one? One, two, three.Audience: You are not reading this.
4
13403
4379
ب. ل: مذهل. وماذا عن هذه؟ واحد اثنان ثلاثة.
الجمهور: أنتم لا تقرؤون هذا.
الجمهور: أنتم لا تقرؤون هذا.
00:33
BL: All right. One, two, three. (Laughter)
5
17782
5316
ب. ل: حسنا. واحد اثنان ثلاثة. (ضحك)
00:38
If you were Portuguese, right? How about this one? One, two, three.
6
23098
4797
لو كنت برتغاليا، صحيح؟ ماذا عن هذه؟ واحد اثنان ثلاثة.
00:43
Audience: What are you reading?
7
27895
1978
الجمهور: ماذا تقرؤون؟
00:45
BL: What are you reading? There are no words there.
8
29873
3458
ب. ل: ماذا تقرؤون؟ ليست هناك كلمات.
00:49
I said, read what you're seeing. Right?
9
33331
2537
لقد قلت: اقرؤوا ما ترونه. أليس كذلك؟
00:51
It literally says, "Wat ar ou rea in?" (Laughter) Right?
10
35868
3850
إنه يقول حرفيا، "وات آر أو ري ين؟" (ضحك) أليس كذلك؟
00:55
That's what you should have said. Right? Why is this?
11
39718
3828
وهذا ما ينبغي أن يقال. أليس كذلك؟ لماذا هذا؟
00:59
It's because perception is grounded in our experience.
12
43546
3536
لأن الإدراك يقوم على أساس تجربتنا.
01:02
Right? The brain takes meaningless information
13
47082
2897
أليس كذلك؟ يأخذ الدماغ معلومات لا معنى لها
01:05
and makes meaning out of it, which means we never see
14
49979
2959
وينشئ منها معنى، مما يعني أننا لا نرى أبدا
01:08
what's there, we never see information,
15
52938
2256
ما يوجد هناك، ولا نرى أبدا المعلومات،
01:11
we only ever see what was useful to see in the past.
16
55194
3275
نحن نرى فقط ما كان مفيداً أن نراه في الماضي.
01:14
All right? Which means, when it comes to perception,
17
58469
2736
حسنًا؟ ما يعني أنه عندما يتعلق الأمر بالإدراك،
01:17
we're all like this frog.
18
61205
6795
نحن جميعا مثل هذا الضفدع.
01:23
(Laughter)
19
68000
912
(ضحك)
01:24
Right? It's getting information. It's generating behavior
20
68912
3395
أليس كذلك؟ هو يحصل على معلومات. فيولّد سلوكا
01:28
that's useful. (Laughter)
21
72307
4468
مفيدا. (ضحك)
01:32
(Laughter)
22
76775
7032
(ضحك)
01:39
(Video) Man: Ow! Ow! (Laughter) (Applause)
23
83807
5982
(الفيديو) الرجل: آه! آه!
(ضحك)
(تصفيق)
(ضحك)
(تصفيق)
01:45
BL: And sometimes, when things don't go our way,
24
89789
2712
ب. ل: وفي بعض الأحيان، عندما لا تسير الأمور على طريقنا،
01:48
we get a little bit annoyed, right?
25
92501
2259
ننزعج قليلاً، أليس كذلك؟
01:50
But we're talking about perception here, right?
26
94760
2730
ولكن نحن هنا نتحدث عن الإدراك، صحيح؟
01:53
And perception underpins everything we think, we know,
27
97490
4365
والإدراك يمثل كل شيء نعتقده ونعلمه،
01:57
we believe, our hopes, our dreams, the clothes we wear,
28
101855
2871
ونؤمن به وآمالنا وأحلامنا والملابس التي نرتدي،
02:00
falling in love, everything begins with perception.
29
104726
3743
والوقوع في الحب، كل شيء يبدأ بالإدراك.
02:04
Now if perception is grounded in our history, it means
30
108469
2945
الآن إذا كان الإدراك يستند على تاريخنا، فإنه يعني
02:07
we're only ever responding according to what we've done before.
31
111414
3459
أننا فقط نستجيب بما يوافق ما قمنا به من قبل.
02:10
But actually, it's a tremendous problem,
32
114873
3076
ولكن في الواقع، فتلك مشكلة هائلة،
02:13
because how can we ever see differently?
33
117949
3617
لأنه كيف يمكننا على الإطلاق أن نرى بشكل مختلف؟
02:17
Now, I want to tell you a story about seeing differently,
34
121566
4063
الآن، أريد أن أحكي لكم قصة عن الرؤية بشكل مختلف،
02:21
and all new perceptions begin in the same way.
35
125629
3988
وجميع الإدراكات الجديدة التي تبدأ بنفس الطريقة.
02:25
They begin with a question.
36
129617
2582
إنها تبدأ بسؤال.
02:28
The problem with questions is they create uncertainty.
37
132199
3238
والمشكلة مع الأسئلة أنها تخلق حالة شك.
02:31
Now, uncertainty is a very bad thing. It's evolutionarily
38
135437
2729
الآن، الشك شيء سيء للغاية. إنه من الناحية التطورية
02:34
a bad thing. If you're not sure that's a predator, it's too late.
39
138166
3601
هو أمر سيئ. إذا كنت غير متأكد أن ذلك مفترس، سيكون الأمر متأخرا جدا.
02:37
Okay? (Laughter)
40
141767
1360
صحيح؟ (ضحك)
02:39
Even seasickness is a consequence of uncertainty.
41
143127
3160
حتى دوار البحر هو نتيجة ارتياب.
02:42
Right? If you go down below on a boat, your inner ears
42
146287
2252
أليس كذلك؟ إن ذهبت إلى الأسفل على متن قارب، آذانك الداخلية
02:44
are you telling you you're moving. Your eyes, because
43
148539
2176
تخبرك أنك تتحرك. وعيناك، ولأنها
02:46
it's moving in register with the boat, say I'm standing still.
44
150715
2316
تتحرك مع القارب، تقول أنك تقف ساكنا.
02:48
Your brain cannot deal with the uncertainty of that information, and it gets ill.
45
153031
4655
دماغك لا يمكنه التعامل مع ريبة تلك المعلومات، فيمرض.
02:53
The question "why?" is one of the most dangerous things you can do,
46
157686
3929
السؤال "لماذا؟" هو واحد من أخطر الأشياء التي يمكنك القيام بها،
02:57
because it takes you into uncertainty.
47
161615
2992
نظراً لأنه يأخذك إلى الشك.
03:00
And yet, the irony is, the only way we can ever
48
164607
2879
وحتى الآن، المفارقة هي أن السبيل الوحيد الذي يمكننا أبدا
03:03
do anything new is to step into that space.
49
167486
3536
أن نفعل أي شيء جديد هو أن نخطو في هذا الفضاء.
03:06
So how can we ever do anything new? Well fortunately,
50
171022
3224
فكيف يمكن لنا من أي وقت مضى القيام شيء جديد؟
حسنا من حسن الحظ،
حسنا من حسن الحظ،
03:10
evolution has given us an answer, right?
51
174246
3584
التطور قد أعطانا جوابا، صحيح؟
03:13
And it enables us to address even the most difficult
52
177830
3595
وقد مكننا من معالجة حتى أصعب
03:17
of questions. The best questions are the ones that create the most uncertainty.
53
181425
4679
الأسئلة. أفضل الأسئلة هي تلك التي تخلق أكبر ريبة.
03:22
They're the ones that question the things we think to be true already. Right?
54
186104
3956
إنها تلك التي تشكك في الأمور التي نعتقد أنها صحيحة بالفعل. أليس كذلك؟
03:25
It's easy to ask questions about how did life begin,
55
190060
1989
فمن السهل أن نسأل أسئلة حول كيف بدأت الحياة،
03:27
or what extends beyond the universe, but to question what you think to be true already
56
192049
3308
أو ما يمتد إلى ما بعد الكون، ولكن أن تسأل ما تعتقد أنه صحيح بالفعل
03:31
is really stepping into that space.
57
195357
3001
هو حقاً أن تدخل إلى ذلك الفضاء.
03:34
So what is evolution's answer to the problem of uncertainty?
58
198358
4810
فما هو جواب التطور لمشكلة الشك؟
03:39
It's play.
59
203168
1773
إنه اللعب.
03:40
Now play is not simply a process. Experts in play will tell you
60
204941
4193
الآن اللعب ليس مجرد عملية. خبراء اللعب سيخبرونكم
03:45
that actually it's a way of being.
61
209134
2615
أنه في الواقع طريقة حياة.
03:47
Play is one of the only human endeavors where uncertainty
62
211749
2891
اللعب هو أحد المساعي البشرية حيث يكون الشك
03:50
is actually celebrated. Uncertainty is what makes play fun.
63
214640
4326
في الواقع محتفى به. الشك هو ما يجعل اللعب ممتعا.
03:54
Right? It's adaptable to change. Right? It opens possibility,
64
218966
4275
أليس كذلك؟ إنه متكيف مع التغيير. صحيح؟ إنه يفتح إمكانية،
03:59
and it's cooperative. It's actually how we do our social bonding,
65
223241
4109
وهو تعاوني. هو في الواقع سبيلنا للترابط الاجتماعي،
04:03
and it's intrinsically motivated. What that means
66
227350
1726
وأنها مدفوعة جوهريا. ما يعنيه ذلك
04:04
is that we play to play. Play is its own reward.
67
229076
4606
هو أننا نلعب لنعب. اللعب هو مكافأة ذاته.
04:09
Now if you look at these five ways of being,
68
233682
3891
الآن إذا نظرتم إلى هذه الطرق الخمسة للحياة،
04:13
these are the exact same ways of being you need
69
237573
2721
هذه هي بالضبط نفس الطرق التي تحتاجها
04:16
in order to be a good scientist.
70
240294
2036
لتكون عالما جيدا.
04:18
Science is not defined by the method section of a paper.
71
242330
3027
العلم لا يتم تعريفه بقسم المنهج في بحث علمي.
04:21
It's actually a way of being, which is here, and this is true
72
245357
3140
إنه في الواقع أسلوب حياة، موجود هنا، وهذا صحيح
04:24
for anything that is creative.
73
248497
2653
بالنسبة لكل شيء إبداعي.
04:27
So if you add rules to play, you have a game.
74
251150
4203
فإذا أضفت قواعد للعب، تكون لديك لعبة.
04:31
That's actually what an experiment is.
75
255353
2790
وتلك في الواقع ماهية التجربة.
04:34
So armed with these two ideas,
76
258143
1919
لذا، مسلحا بهاتين الفكرتين،
04:35
that science is a way of being and experiments are play,
77
260062
4322
أن العلم أسلوب حياة، وأن التجارب هي ألعاب،
04:40
we asked, can anyone become a scientist?
78
264384
3453
تساءلنا، هل بإمكان أي كان أن يصبح عالما؟
04:43
And who better to ask than 25 eight- to 10-year-old children?
79
267837
3500
ومن أفضل لنسأله من 25 طفلا بعمر 8 إلى 10 سنوات؟
04:47
Because they're experts in play. So I took my bee arena
80
271337
3507
لأنهم خبراء في اللعب. لذا أخذت خلية نحلي
04:50
down to a small school in Devon, and the aim of this
81
274844
3547
إلى مدرسة صغيرة في ديفون، والهدف من ذلك
04:54
was to not just get the kids to see science differently,
82
278391
4244
كان هو ليس فقط جعل الأطفال ينظرون إلى العلوم بطريقة مختلفة،
04:58
but, through the process of science, to see themselves differently. Right?
83
282635
4598
ولكن رؤية أنفسهم بطريقة مختلفة من خلال منهج العلم. صحيح؟
05:03
The first step was to ask a question.
84
287233
3408
وكانت الخطوة الأولى هي طرح سؤال.
05:06
Now, I should say that we didn't get funding for this study
85
290641
2880
الآن، أود أن أقول أننا لم نحصل على تمويل لهذه الدراسة
05:09
because the scientists said small children couldn't make
86
293521
3330
لأن العلماء قالوا أن الأطفال الصغار لا يمكنهم تقديم
05:12
a useful contribution to science, and the teachers said kids couldn't do it.
87
296851
4302
مساهمة مفيدة للعلم، والمعلمون قالوا أن الأطفال لا يمكنهم القيام بذلك.
05:17
So we did it anyway. Right? Of course.
88
301153
3734
فقمنا بذلك على أي حال. أليس كذلك؟ طبعًا.
05:20
So, here are some of the questions. I put them in small print
89
304887
2819
لذا، إليك بعض الأسئلة. وضعتها بكتابة صغيرة
05:23
so you wouldn't bother reading it. Point is that five of the questions that the kids came up with
90
307706
4440
حتى لا تتعبوا أنفسكم بقراءتها. المقصد هو أن 5 من الأسئلة التي وضعها الأطفال
05:28
were actually the basis of science publication the last five to 15 years. Right?
91
312146
4618
كانت في الواقع أساس المنشورات العلمية في ال5 إلى 15 سنة الماضية. صحيح؟
05:32
So they were asking questions that were significant
92
316764
2660
وبالتالي فقد كانوا يطرحون أسئلة هامة
05:35
to expert scientists.
93
319424
2130
للعلماء الخبراء.
05:37
Now here, I want to share the stage with someone quite special. Right?
94
321554
4134
الآن هنا، أريد أن أشارك الخشبة مع شخص مميز جداً. أليس كذلك؟
05:41
She was one of the young people who was involved in this study,
95
325688
2612
لقد كانت واحدة من اليافعين الذين شاركوا في هذه الدراسة،
05:44
and she's now one of the youngest published scientists
96
328300
2334
وهي الآن واحدة من أصغر العلماء الذين نشر لهم
05:46
in the world. Right? She will now, once she comes onto stage,
97
330634
3883
في العالم. صحيح؟ سوف تكون الآن، بمجرد وصولها إلى الخشبة،
05:50
will be the youngest person to ever speak at TED. Right?
98
334517
3698
أصغر شخص على الإطلاق يتحدث في TED. صحيح؟
05:54
Now, science and asking questions is about courage.
99
338215
2875
الآن، العلم وطرح الأسئلة يتعلق بالشجاعة.
05:56
Now she is the personification of courage, because she's
100
341090
3200
الآن هي تجسيد للشجاعة، لأنها ستقوم
06:00
going to stand up here and talk to you all.
101
344290
1387
بالوقوف هنا، والتحدث معكم جميعا.
06:01
So Amy, would you please come up? (Applause)
102
345677
5254
حسنا إيمي، رجاء تفضلي. (تصفيق)
06:06
(Applause)
103
350931
7185
(تصفيق)
06:14
So Amy's going to help me tell the story of what we call
104
358116
2519
ستقوم إيمي بمساعدتي في رواية القصة ما نسميه
06:16
the Blackawton Bees Project, and first she's going to tell you
105
360635
2666
مشروع نحل بلاكاوتون، وستقوم أولا بإخباركم
06:19
the question that they came up with. So go ahead, Amy.
106
363301
2545
بالسؤال الذي فكروا فيه، تفضلي إيمي.
06:21
Amy O'Toole: Thank you, Beau. We thought
107
365846
1719
إيمي أوتول: شكرا لك بو. كنا نظن
06:23
that it was easy to see the link between humans and apes
108
367565
3401
أنه من السهل أن نرى الصلة بين البشر والقرود
06:26
in the way that we think, because we look alike.
109
370966
3024
في الطريقة التي نفكر بها، نظراً لأننا نبدو سواسية.
06:29
But we wondered if there's a possible link
110
373990
2689
ولكننا تساءلنا إن كان هناك احتمال وجود صلة
06:32
with other animals. It'd be amazing if humans and bees
111
376679
4704
مع غيرها من الحيوانات. سيكون من المدهش إذا كان البشر والنحل
06:37
thought similar, since they seem so different from us.
112
381383
4113
يفكرون بشكل مماثل، حيث أنه يبدو مختلفا جدا عنا.
06:41
So we asked if humans and bees might solve
113
385496
3053
لذلك فكرنا فيما إذا كان البشر والنحل قد يحلون
06:44
complex problems in the same way.
114
388549
2407
المشاكل المعقدة بنفس الطريقة.
06:46
Really, we wanted to know if bees can also adapt
115
390956
3287
حقاً، أردنا أن نعرف إذا كان يمكن للنحل أيضا تكييف
06:50
themselves to new situations using previously learned rules
116
394243
3707
أنفسهم إلى حالات جديدة باستخدام قواعد وظروف مستخلصة
06:53
and conditions. So what if bees can think like us?
117
397950
4214
سابقا. ماذا لو أمكن للنحل التفكير مثلنا؟
06:58
Well, it'd be amazing, since we're talking about an insect
118
402164
2552
حسنا، سيكون ذلك مدهشا، إذ أننا نتحدث عن حشرة
07:00
with only one million brain cells.
119
404716
2525
تتوفر على مليون خلية دماغية فقط.
07:03
But it actually makes a lot of sense they should,
120
407241
2142
بل أنه في الواقع سيكون منطقيا جدا أن تستطيع،
07:05
because bees, like us, can recognize a good flower
121
409383
3277
لأن النحل، مثلنا، يمكنه التعرف على الزهرة الجيدة
07:08
regardless of the time of day, the light, the weather,
122
412660
3613
بغض النظر عن الوقت من اليوم، والضوء، والطقس،
07:12
or from any angle they approach it from. (Applause)
123
416273
5742
أو من أي زاوية يقترب منها. (تصفيق)
07:17
BL: So the next step was to design an experiment,
124
422015
3782
ب. ل: لذا الخطوة التالية كانت تصميم تجربة،
07:21
which is a game. So the kids went off and they designed
125
425797
3302
وهي لعبة. فقام الأطفال بتصميم
07:24
this experiment, and so -- well, game -- and so,
126
429099
3301
هذه التجربة، وهكذا -- حسنا، هي لعبة -- وهكذا،
07:28
Amy, can you tell us what the game was,
127
432400
1466
إيمي، هل بإمكانك إخبارنا ماذا كانت اللعبة،
07:29
and the puzzle that you set the bees?
128
433866
2143
واللغز الذي وضعتم للنحل؟
07:31
AO: The puzzle we came up with was an if-then rule.
129
436009
3023
إ. أ: اللغز الذي جئنا به كان قاعدة "إذا كان - فإن"
07:34
We asked the bees to learn not just to go to a certain color,
130
439032
3645
طلبنا من النحل تعلم ليس فقط الذهاب إلى لون معين،
07:38
but to a certain color flower only
131
442677
2668
ولكن إلى زهرة بلون معين فقط
07:41
when it's in a certain pattern.
132
445345
1632
عندما تكون في نمط معين.
07:42
They were only rewarded if they went to the yellow flowers
133
446977
3259
كانت تتم مكافأتهم فقط إن ذهبوا إلى الزهور الصفراء
07:46
if the yellow flowers were surrounded by the blue,
134
450236
3060
إذا كانت الزهور الصفراء محاطة باللون الأزرق،
07:49
or if the blue flowers were surrounded by the yellow.
135
453296
3268
أو إذا كانت الزهور الزرقاء محاطة بالصفراء.
07:52
Now there's a number of different rules the bees can learn
136
456564
2585
توجد هناك العديد من القواعد المختلفة التي يمكن للنحل تعلمها
07:55
to solve this puzzle. The interesting question is, which?
137
459149
3425
لحل هذا اللغز. السؤال المثير للإهتمام كان، أيها؟
07:58
What was really exciting about this project was we,
138
462574
2780
ما كان مثيرا حقاً في هذا المشروع هو أننا،
08:01
and Beau, had no idea whether it would work.
139
465354
2343
وبو، لم تكن لديه أي فكرة عما إذا كان هذا سيعمل.
08:03
It was completely new, and no one had done it before,
140
467697
2454
كانت جديدة تماما، ولا أحد قد فعل ذلك من قبل،
08:06
including adults. (Laughter)
141
470151
3723
بما في ذلك الكبار. (ضحك)
08:09
BL: Including the teachers, and that was really hard for the teachers.
142
473874
3464
ب. ل: بما في ذلك المعلمين، وذلك كان صعبا حقاً على المعلمين.
08:13
It's easy for a scientist to go in and not have a clue what he's doing,
143
477338
2904
من السهل على عالم أن يستمر وليست لديه أدنى فكرة عما يفعله،
08:16
because that's what we do in the lab, but for a teacher
144
480242
2544
لأن هذا ما نقوم به في المختبر، ولكن بالنسبة لمعلم
08:18
not to know what's going to happen at the end of the day --
145
482786
1625
عدم معرفة ما سيحدث في نهاية اليوم --
08:20
so much of the credit goes to Dave Strudwick, who was
146
484411
2599
يعود الكثير من الفضل إلى ديف سترودويك، والذي كان
08:22
the collaborator on this project. Okay?
147
487010
2209
المتعاون في هذا المشروع. حسنا؟
08:25
So I'm not going to go through the whole details of the study
148
489219
2732
لذا أنا لن أتطرق إلى التفاصيل الكاملة للدراسة
08:27
because actually you can read about it, but the next step
149
491951
2638
لأنه في الواقع يمكنك أن تقرأ عن ذلك، ولكن الخطوة التالية
08:30
is observation. So here are some of the students
150
494589
3645
هي المراقبة. هنا بعض من التلاميذ
08:34
doing the observations. They're recording the data
151
498234
2768
يقومون بالملاحظات. ويقومون بتسجيل بيانات
08:36
of where the bees fly.
152
501002
5044
أين يطير النحل.
08:41
(Video) Dave Strudwick: So what we're going to do —Student: 5C.
153
506046
2023
(فيديو) ديف سترودويك: إذن ما الذي سنقوم به –
التلميذ: 5 سي.
التلميذ: 5 سي.
08:43
Dave Strudwick: Is she still going up here?Student: Yeah.
154
508069
3990
ديف سترودويك: هل لا تزال ذاهبة إلى أعلى هنا؟
التلميذ: نعم.
التلميذ: نعم.
08:47
Dave Strudwick: So you keep track of each.Student: Henry, can you help me here?
155
512059
3597
ديف سترودويك: حسنا فلتتعقب كلا منها.
التلميذ: هنري، هل يمكنك مساعدتي هنا؟
التلميذ: هنري، هل يمكنك مساعدتي هنا؟
08:51
BL: "Can you help me, Henry?" What good scientist says that, right?
156
515656
2904
ب. ل: "هل يمكنك مساعدتي، هنري؟" أي عالم جيد يقول ذلك، صحيح؟
08:54
Student: There's two up there.
157
518560
4710
التلميذ: هناك اثنان هناك.
08:59
And three in here.
158
523270
2874
وثلاثة هنا.
09:02
BL: Right? So we've got our observations. We've got our data.
159
526144
2275
ب. ل: صحيح؟ إذن فلدينا ملاحظاتنا. لقد حصلنا على بياناتنا.
09:04
They do the simple mathematics, averaging, etc., etc.
160
528419
3773
يجرون رياضيات بسيطة، بحساب المتوسط، إلخ، إلخ.
09:08
And now we want to share. That's the next step.
161
532192
1931
والآن نريد أن نشارك. تلك الخطوة التالية.
09:10
So we're going to write this up and try to submit this
162
534123
1608
لذا سنقوم بكتابة هذا، ونحاول إرساله
09:11
for publication. Right? So we have to write it up.
163
535731
2856
للنشر. صحيح؟ لذا علينا كتابته.
09:14
So we go, of course, to the pub. All right? (Laughter)
164
538587
4513
وهكذا فعلنا، بالطبع، نذهب إلى الحانة. صحيح؟ (ضحك)
09:19
The one on the left is mine, okay? (Laughter)
165
543100
2284
الكأس على اليسار هو ملكي، حسنا؟ (ضحك)
09:21
Now, I tell them, a paper has four different sections:
166
545384
2086
الآن، أخبرتهم، أن البحث العلمي فيه أربعة أقسام مختلفة:
09:23
an introduction, a methods, a results, a discussion.
167
547470
2807
مقدمة وعرض للأساليب والنتائج والمنقاشة.
09:26
The introduction says, what's the question and why?
168
550277
2604
المقدمة تتحدث عن السؤال ولماذا؟
09:28
Methods, what did you do? Results, what was the observation?
169
552881
3119
وعرض الأساليب عما قمنا به؟ النتائج، ماذا كانت الملاحظة؟
09:31
And the discussion is, who cares? Right?
170
556000
2143
والمناقشة، من يهتم؟ صحيح؟
09:34
That's a science paper, basically. (Laughter)
171
558143
2459
ذلك هو البحث العلمي، أساسا. (ضحك)
09:36
So the kids give me the words, right? I put it into a narrative,
172
560602
4529
إذن فالأطفال أعطوني الكلمات، صحيح؟ ووضعتها في سياق سردي،
09:41
which means that this paper is written in kidspeak.
173
565131
3247
مما يعني أن هذه الورقة مكتوبة بلغة أطفال.
09:44
It's not written by me. It's written by Amy
174
568378
2528
لست كاتبها. إنها مكتوبة من طرف إيمي
09:46
and the other students in the class. As a consequence,
175
570906
3320
وغيرها من الطلاب في الفصل. نتيجة لذلك،
09:50
this science paper begins, "Once upon a time ... " (Laughter)
176
574226
6017
تبدأ هذه الورقة العلمية هكذا، "كان يا ما كان ... "(ضحك)
09:56
The results section, it says: "Training phase, the puzzle ... duh duh duuuuuhhh." Right? (Laughter)
177
580243
5312
قسم النتائج يقول: "مرحلة التدريب، اللغز.. داه داه دااااهه." صحيح؟ (ضحك)
10:01
And the methods, it says, "Then we put the bees
178
585555
2196
وعرض الأساليب، يقول، "ثم نضع النحل
10:03
into the fridge (and made bee pie)," smiley face. Right? (Laughter)
179
587751
3317
في الثلاجة (ونصنع فطيرة نحل)، " وجه ضاحك. صحيح؟ (ضحك)
10:06
This is a science paper. We're going to try to get it published.
180
591068
3833
هذه ورقة علمية. سنحاول نشرها.
10:10
So here's the title page. We have a number of authors there.
181
594901
2834
حسنا هذه صفحة العنوان. لدينا عدد من المؤلفين هناك.
10:13
All the ones in bold are eight to 10 years old.
182
597735
2851
كل تلك التي بالخط العريض هي لمن هم في عمر 8 إلى 10 سنوات.
10:16
The first author is Blackawton Primary School, because
183
600586
2050
الكاتب الأول هو "المدارس الابتدائية لبلاكاوتون"، لأنه
10:18
if it were ever referenced, it would be "Blackawton et al,"
184
602636
3246
إذا تمت الإشارة إليها قط، فستكون "بلاكاوتون وآخرون"
10:21
and not one individual. So we submit it to a public access journal,
185
605882
3057
وليس فردا واحدا. فقمنا بإرسالها إلى دورية عمومية
10:24
and it says this. It said many things, but it said this.
186
608939
3332
وقد قالوا ما يلي. قالوا أشياء كثيرة، لكنه قال هذا.
10:28
"I'm afraid the paper fails our initial quality control checks in several different ways." (Laughter)
187
612271
3919
"أخشى أن الورقة العلمية لم تصل إلى معايير الجودة الأولية لدينا بعدة طرق مختلفة". (ضحك)
10:32
In other words, it starts off "once upon a time,"
188
616190
2560
وبعبارة أخرى، فإنها تبدأ بعبارة "كان يا ما كان،"
10:34
the figures are in crayon, etc. (Laughter)
189
618750
2526
والرسومات كانت بأقلام التلوين، إلخ (ضحك)
10:37
So we said, we'll get it reviewed. So I sent it to Dale Purves,
190
621276
4353
فقلنا، سنقوم بمراجعتها. فاتجهنا إلى ديل بورفس،
10:41
who is at the National Academy of Science, one of the leading neuroscientists in the world,
191
625629
3533
المتواجد في "الأكاديمية الوطنية للعلوم"، أحد علماء الأعصاب الرائدين في العالم،
10:45
and he says, "This is the most original science paper I have ever read" — (Laughter) —
192
629162
3449
فقال: "هذه الورقة العلوم الأكثر أصلية التي قرأتها على الإطلاق"
-(ضحك)-
-(ضحك)-
10:48
"and it certainly deserves wide exposure."
193
632611
2097
"هي بالتأكيد تستحق انتشارا أوسع".
10:50
Larry Maloney, expert in vision, says, "The paper is magnificent.
194
634708
4271
لاري مالوني، الخبير في الرؤية، يقول، "الورقة رائعة.
10:54
The work would be publishable if done by adults."
195
638979
3366
والعمل سيكون قابلا للنشر إن قام به الكبار."
10:58
So what did we do? We send it back to the editor.
196
642345
1979
لذا ما الذي فعلناه؟ أرسلناها مرة أخرى إلى المحرر.
11:00
They say no.
197
644324
1589
قالوا لا.
11:01
So we asked Larry and Natalie Hempel to write
198
645913
2454
فطلبنا من لاري وناتالي همبل أن يكتبا
11:04
a commentary situating the findings for scientists, right,
199
648367
4007
تعليقا يوضع النتائج للعلماء، صحيح،
11:08
putting in the references, and we submit it to Biology Letters.
200
652374
4128
بوضع المراجع، وقدمناه لـ"رسائل علم الأحياء".
11:12
And there, it was reviewed by five independent referees,
201
656502
3327
وهناك، تمت مراجعتها من طرف خمس حكام مستقلين،
11:15
and it was published. Okay? (Applause)
202
659829
4421
وتم نشره. حسنا؟ (تصفيق)
11:20
(Applause)
203
664250
6000
(تصفيق)
11:26
It took four months to do the science,
204
670250
3021
استغرقنا أربعة أشهر للقيام بالجانب العلمي،
11:29
two years to get it published. (Laughter)
205
673271
3228
وسنتين لنشره. (ضحك)
11:32
Typical science, actually, right? So this makes Amy and
206
676499
4835
أمر نمطي في العلم، في الواقع، أليس كذلك؟ وهذا يجعل إيمي
11:37
her friends the youngest published scientists in the world.
207
681334
2433
وأصدقائها أصغر العلماء الناشرين في العالم.
11:39
What was the feedback like?
208
683767
2016
كيف كانت ردود الأفعال؟
11:41
Well, it was published two days before Christmas,
209
685783
2885
حسنا، لقد تم نشرها يومين قبل الكريسماس،
11:44
downloaded 30,000 times in the first day, right?
210
688668
4003
تم تحميلها لـ 30,000 مرة في اليوم الأول، صحيح؟
11:48
It was the Editors' Choice in Science, which is a top science magazine.
211
692671
4040
كانت خيار المحررين في ساينس، وهي مجلة علمية مصنفة.
11:52
It's forever freely accessible by Biology Letters.
212
696711
2542
وهو متاح للوصول المجاني من طرف "رسائل علم الأحياء"
11:55
It's the only paper that will ever be freely accessible by this journal.
213
699253
3680
إنها الورقة العلمية الوحيدة التي ستكون متاحة مجانا من طرف هذه الدورية.
11:58
Last year, it was the second-most downloaded paper
214
702933
2699
في العام الماضي، كانت ثاني أكثر ورقة علمية تحميلا
12:01
by Biology Letters, and the feedback from not just scientists
215
705632
4104
في "رسائل علم الأحياء"، والتعليقات لم تكن فقط من طرف العلماء
12:05
and teachers but the public as well.
216
709736
2548
بل المعلمين والجمهور كذلك.
12:08
And I'll just read one.
217
712284
1772
سوف أقرأ فقط إحداها.
12:09
"I have read 'Blackawton Bees' recently. I don't have
218
714056
2490
"لقد قرأت "نحل بلاكاوتون" مؤخرا. ليست لدي
12:12
words to explain exactly how I am feeling right now.
219
716546
2313
عبارات أصف بها ما أشعر به الآن.
12:14
What you guys have done is real, true and amazing.
220
718859
2479
ما فعلتموه يا رفاق حقيقي وصحيح ومذهل.
12:17
Curiosity, interest, innocence and zeal are the most basic
221
721338
3109
الفضول والاهتمام والبراءة والحماس هي أساس
12:20
and most important things to do science.
222
724447
1724
ومن الأمور الأكثر أهمية للقيام بالعلم.
12:22
Who else can have these qualities more than children?
223
726171
2478
ومن غير الأطفال يتوفر على هذه الخصائص؟
12:24
Please congratulate your children's team from my side."
224
728649
3541
رجاء هنئ فريق أطفالك نيابة عني".
12:28
So I'd like to conclude with a physical metaphor.
225
732190
3383
أود أن أختم باستعارة مادية.
12:31
Can I do it on you? (Laughter)
226
735573
2968
هل يمكن أن أجربها عليكم؟ (ضحك)
12:34
Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.
227
738541
3093
أوه نعم، نعم، نعم، هيا. نعم نعم. حسنا.
12:37
Now, science is about taking risks, so this is an incredible risk, right? (Laughter)
228
741634
5177
الآن، العلم مرتبط بالمخاطرة، وبالتالي فهذه مخاطرة لا تصدق، صحيح؟ (ضحك)
12:42
For me, not for him. Right? Because we've only done this once before. (Laughter)
229
746811
6098
بالنسبة لي، ليس بالنسبة له. أليس كذلك؟ لأننا لقد فعلنا هذا مرة واحدة فقط من قبل. (ضحك)
12:48
And you like technology, right?
230
752909
1576
وأنت تحب التكنولوجيا، صحيح؟
12:50
Shimon Schocken: Right, but I like myself.
231
754485
2176
شيمون شوكن: نعم، ولكنني أحب نفسي.
12:52
BL: This is the epitome of technology. Right. Okay.
232
756661
2951
ب. ل: هذا مثال عن التكنولوجيا. صحيح. حسنا.
12:55
Now ... (Laughter)
233
759612
3608
الآن... (ضحك)
12:59
Okay. (Laughter)
234
763220
2880
حسنا. (ضحك)
13:02
Now, we're going to do a little demonstration, right?
235
766100
4084
الآن، سنقوم بعرض صغير، صحيح؟
13:06
You have to close your eyes, and you have to point
236
770184
4019
عليك أن تغمض عينيك، وعليك أن تشير
13:10
where you hear me clapping. All right?
237
774203
3157
حيث تسمعني أصفق. حسنًا؟
13:13
(Clapping)
238
777360
4398
(التصفيق)
13:17
(Clapping)
239
781758
3144
(التصفيق)
13:20
Okay, how about if everyone over there shouts. One, two, three?
240
784902
2903
حسنا، ماذا لو صرخ جميع الجمهور هناك. واحد اثنان ثلاثة؟
13:23
Audience: (Shouts)
241
787805
2901
الجمهور: (صراخ)
13:26
(Laughter)
242
790706
4446
(ضحك)
13:31
(Shouts) (Laughter)
243
795152
3171
(صراخ) (ضحك)
13:34
Brilliant. Now, open your eyes. We'll do it one more time.
244
798323
3641
ممتاز. الآن، افتح عينيك. وسوف تفعل ذلك مرة أخرى.
13:37
Everyone over there shout. (Shouts)
245
801964
2802
الجميع هناك اصرخوا. (يصرخ)
13:40
Where's the sound coming from? (Laughter) (Applause)
246
804766
5932
من أين يأتي الصوت؟
(ضحك) (تصفيق)
(ضحك) (تصفيق)
13:46
Thank you very much. (Applause)
247
810698
4230
شكرا جزيلا.
(تصفيق)
(تصفيق)
13:50
What's the point? The point is what science does for us.
248
814928
3713
ما هي العبرة؟ العبرة هي ما يفعله العلم بنا.
13:54
Right? We normally walk through life responding,
249
818641
2406
أليس كذلك؟ نحن عادة نعيش حياتنا متجاوبين،
13:56
but if we ever want to do anything different, we have to
250
821047
2212
ولكن إن أردنا قط القيام بشيء مختلف، علينا
13:59
step into uncertainty. When he opened his eyes,
251
823259
2689
أن نخطو نحو الشك. عندما فتح عينيه،
14:01
he was able to see the world in a new way.
252
825948
2382
كان قادراً على رؤية العالم بطريقة جديدة.
14:04
That's what science offers us. It offers the possibility
253
828330
3168
وهذا ما يقدمه العلم لنا. إنه يوفر إمكانية
14:07
to step on uncertainty through the process of play, right?
254
831498
4016
الخطو نحو الشك عن طريق عملية اللعب، أليس كذلك؟
14:11
Now, true science education I think should be about
255
835514
3024
الآن، أعتقد أن التعليم الحقيقي للعلوم يجب أن يرتبط
14:14
giving people a voice and enabling to express that voice,
256
838538
3399
بإعطاء الناس صوتا وتمكينهم من التعبير عن ذلك الصوت،
14:17
so I've asked Amy to be the last voice in this short story.
257
841937
4369
ولهذا طلبت من إيمي أن تكون آخر صوت في هذه القصة القصيرة.
14:22
So, Amy?
258
846306
3105
حسنا، إيمي؟
14:25
AO: This project was really exciting for me,
259
849411
2553
إ. أ: كان هذا المشروع مثيرا حقاً بالنسبة لي،
14:27
because it brought the process of discovery to life,
260
851964
2671
نظراً لأنه جلب عملية الاكتشاف للحياة،
14:30
and it showed me that anyone, and I mean anyone,
261
854635
2911
وتبين لي أن أي شخص، وأعني أي شخص،
14:33
has the potential to discover something new,
262
857546
2753
لديه القدرة على اكتشاف شيء جديد،
14:36
and that a small question can lead into a big discovery.
263
860299
4072
وأن سؤالا صغيرا يمكن أن يؤدي إلى اكتشاف كبير.
14:40
Changing the way a person thinks about something
264
864371
2652
تغيير الطريقة التي يفكر بها شخص في شيء ما
14:42
can be easy or hard. It all depends on the way the person
265
867023
3712
يمكن أن يكون سهلا أو صعبا. كل شيء يتوقف على الطريقة التي يحس بها
14:46
feels about change.
266
870735
1488
الشخص حيال التغيير.
14:48
But changing the way I thought about science was
267
872223
2452
ولكن تغيير الطريقة التي فكرت بها في العلوم كان
14:50
surprisingly easy. Once we played the games
268
874675
2275
سهلا بشكل مدهش. بمجرد أن لعبنا الألعاب
14:52
and then started to think about the puzzle,
269
876950
2418
ثم بدأت في التفكير في هذا اللغز،
14:55
I then realized that science isn't just a boring subject,
270
879368
3857
أدركت آنذاك أن العلم ليس فقط موضوعا مملا،
14:59
and that anyone can discover something new.
271
883225
3194
وأن أي شخص يمكن أن يكتشف شيئا جديداً.
15:02
You just need an opportunity. My opportunity came
272
886419
3200
كنت فقط بحاجة إلى فرصة. جاءت لي الفرصة
15:05
in the form of Beau, and the Blackawton Bee Project.
273
889619
2636
في شكل بو، ومشروع نحل بلاكاوتون.
15:08
Thank you.BL: Thank you very much. (Applause)
274
892255
4361
شكرا لكم.
ب. ل: شكرا جزيلا لكم. (تصفيق)
ب. ل: شكرا جزيلا لكم. (تصفيق)
15:12
(Applause)
275
896616
7747
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKERS
Beau Lotto - Neuroscientist, ArtistBeau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.
Why you should listen
"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.
At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."
These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.
Beau Lotto | Speaker | TED.com
Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.
Why you should listen
Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."
Amy O'Toole | Speaker | TED.com