TED2016
Reshma Saujani: Teach girls bravery, not perfection
რეშმა საუჯანი: ასწავლეთ გოგონებს სიმამაცე და არა სრულყოფილება.
Filmed:
Readability: 3.8
4,984,427 views
გოგონებს სრულყოფილებად ვზრდით, ბიჭებს კი მამაცებად, ამბობს, Girls Who Code-ის დამფუძნებელი, რეშმა საუჯანი. საუჯანმა ახალგაზრდა გოგონებისათვის რისკის გაწევა და პროგრამირების სწავლება ითავა. ორი უნარი, რომელიც საზოგადოებრივი პროგრესისთვისაა საჭირო. რეალურად ინოვაციებს ვერ მივაღწევთ, თუ მოსახლეობის ნახევარს უკან ჩამოვიტოვებთ, ამბობს რეშმა. "მინდა, რომ ყველა თქვენგანმა ყოველ ახალგაზრდა ქალს ვისაც კი იცნობთ, უთხრათ, რომ არასრულყოფილებამ კომფორტი არ დაურღვიოთ".
Reshma Saujani - Education activist
Through her nonprofit, Girls Who Code, Reshma Saujani initiates young women into the tech world. Her goal: one million women in computer science by 2020. Full bio
Through her nonprofit, Girls Who Code, Reshma Saujani initiates young women into the tech world. Her goal: one million women in computer science by 2020. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
So a few years ago,
0
1040
1655
მაშ ასე, რამდენიმე წლის წინ,
00:14
I did something really brave,
1
2719
2937
ნამდვილი სიმამაცე ჩავიდინე,
00:17
or some would say really stupid.
2
5680
2680
ან ზოგიერთის თქმით, ნამდვილი სისულელე.
მე კონგრესში კენჭი ვიყარე.
00:20
I ran for Congress.
3
8840
1320
წლების განმავლობაში, პოლიტიკური
სცენის მიღმა მშვიდობიანად ვცხოვრობდი,
სცენის მიღმა მშვიდობიანად ვცხოვრობდი,
00:23
For years, I had existed
safely behind the scenes in politics
safely behind the scenes in politics
4
11040
3736
00:26
as a fundraiser, as an organizer,
5
14800
3056
როგორც ფონდების მომძიებელი
და ორგანიზატორი,
და ორგანიზატორი,
00:29
but in my heart, I always wanted to run.
6
17880
3200
მაგრამ გულის სიღრმეში
ყოველთვის მინდოდა კენჭი მეყარა.
ყოველთვის მინდოდა კენჭი მეყარა.
00:33
The sitting congresswoman
had been in my district since 1992.
had been in my district since 1992.
7
21680
4456
მოქმედი კონგრესვუმენი ჩვენს რაიონს
1992 წლიდან წარმოადგენდა.
1992 წლიდან წარმოადგენდა.
ის არასდროს დამარცხებულა
00:38
She had never lost a race,
8
26160
1896
00:40
and no one had really even run against her
in a Democratic primary.
in a Democratic primary.
9
28080
3880
და მის წინააღმდეგ დემოკრატების პრაიმერიში
კენჭიც არავის უყრია.
კენჭიც არავის უყრია.
00:44
But in my mind, this was my way
10
32680
2856
მაგრამ ვიფიქრე,
რომ ამ გზით შემეძლო რაღაცის ცვლილება
00:47
to make a difference,
11
35560
1496
და სტატუს-კვოს შეცვლა.
00:49
to disrupt the status quo.
12
37080
2120
00:51
The polls, however,
told a very different story.
told a very different story.
13
39960
3360
თუმცაღა, გამოკითხვებმა განსხვავებული
შედეგები აჩვენეს.
შედეგები აჩვენეს.
00:55
My pollsters told me
that I was crazy to run,
that I was crazy to run,
14
43920
3216
ჩემმა სოციოლოგებმა მითხრეს,
რომ შევიშალე, როცა კენჭისყრა გადავწყვიტე,
რომ შევიშალე, როცა კენჭისყრა გადავწყვიტე,
00:59
that there was no way that I could win.
15
47160
2920
რომ გამარჯვების შანსი არ იყო.
მაგრამ კენჭი მაინც ვიყარე
01:02
But I ran anyway,
16
50760
1336
01:04
and in 2012, I became an upstart
in a New York City congressional race.
in a New York City congressional race.
17
52120
5176
და 2012 წელს ნიუ-იორკიდან
კონგრესის წევრობის კანდიდატი გავხდი.
კონგრესის წევრობის კანდიდატი გავხდი.
დავიფიცე, რომ გავიმარჯვებდი.
01:09
I swore I was going to win.
18
57320
3080
New York Daily News-გან მხარდაჭერა მქონდა,
01:13
I had the endorsement
from the New York Daily News,
from the New York Daily News,
19
61000
2616
Wall Street Journal-მა არჩევნების დღეს
სურათები გადამიღო
სურათები გადამიღო
01:15
the Wall Street Journal
snapped pictures of me on election day,
snapped pictures of me on election day,
20
63640
3336
01:19
and CNBC called it one of the hottest
races in the country.
races in the country.
21
67000
3600
და CNBC-მ ამ არჩევნებს
ქვეყანაში ყველაზე ცხარე შეჯიბრი უწოდა.
ქვეყანაში ყველაზე ცხარე შეჯიბრი უწოდა.
ფული შევაგროვე ყველასგან, ვისაც ვიცნობდი,
01:23
I raised money from everyone I knew,
22
71280
2416
ინდოელი დეიდების ჩათვლით,
01:25
including Indian aunties
23
73720
1896
01:27
that were just so happy
an Indian girl was running.
an Indian girl was running.
24
75640
2720
რომლებიც უბრალოდ ბედნიერები იყვნენ,
რომ ინდოელი გოგო კენჭს იყრიდა.
რომ ინდოელი გოგო კენჭს იყრიდა.
მაგრამ არჩევნების დღეს,
გამოკითხვები მართალი აღმოჩნდა
გამოკითხვები მართალი აღმოჩნდა
01:31
But on election day, the polls were right,
25
79240
3176
01:34
and I only got 19 percent of the vote,
26
82440
3040
და ხმათა მხოლოდ 19% მივიღე.
იმავე გაზეთებმა,
რომლებიც არჩევნებამდე ამბობდნენ,
რომლებიც არჩევნებამდე ამბობდნენ,
01:37
and the same papers
that said I was a rising political star
that said I was a rising political star
27
85920
3736
რომ ამომავალი
პოლიტიკური ვარსკვლავი ვიყავი,
პოლიტიკური ვარსკვლავი ვიყავი,
01:41
now said I wasted 1.3 million dollars
28
89680
4416
თქვეს, რომ 1,3 მლნ დოლარი
6 321 ამომრჩევლის ხმისთვის გავფლანგე.
6 321 ამომრჩევლის ხმისთვის გავფლანგე.
01:46
on 6,321 votes.
29
94120
5016
არ გამოითვალოთ.
01:51
Don't do the math.
30
99160
1280
ეს დამამცირებელი იყო.
01:53
It was humiliating.
31
101440
2040
ახლა კი, სანამ არასწორ
დასკვნას გამოიტანდეთ,
დასკვნას გამოიტანდეთ,
01:56
Now, before you get the wrong idea,
32
104320
2656
ეს გამოსვლა არ არის არც მარცხის
მნიშვნელობაზე
მნიშვნელობაზე
01:59
this is not a talk
about the importance of failure.
about the importance of failure.
33
107000
2440
და არც დაჟინებულობაზე.
02:02
Nor is it about leaning in.
34
110040
1640
მე გიყვებით ისტორიას კონგრესში კენჭი
როგორ ვიყარე,
როგორ ვიყარე,
02:04
I tell you the story
of how I ran for Congress
of how I ran for Congress
35
112400
3216
02:07
because I was 33 years old
36
115640
2456
რადგან 33 წლის ვიყავი
და პირველად ჩემ ცხოვრებაში,
და პირველად ჩემ ცხოვრებაში,
02:10
and it was the first time
in my entire life
in my entire life
37
118120
4736
რაღაც ნამდვილად გაბედული გავაკეთე
02:14
that I had done something
that was truly brave,
that was truly brave,
38
122880
3656
და არ ვწუხდი იმაზე, რამდენად
სრულყოფილი ვიქნებოდი.
სრულყოფილი ვიქნებოდი.
02:18
where I didn't worry about being perfect.
39
126560
2680
02:21
And I'm not alone:
40
129639
1457
მე მარტო არ ვარ.
02:23
so many women I talk to tell me
41
131120
1736
ბევრმა ქალმა, რომელსაც ველაპარაკე მითხრა,
02:24
that they gravitate
towards careers and professions
towards careers and professions
42
132880
2896
რომ ის კარიერა და პროფესია იზიდავთ,
02:27
that they know
they're going to be great in,
they're going to be great in,
43
135800
2096
რაშიც იციან, რომ ძალიან კარგები იქნებიან,
რაშიც სრულყოფილები იქნებიან
და გასაკვირი არაა რატომ.
და გასაკვირი არაა რატომ.
02:29
that they know they're
going to be perfect in,
going to be perfect in,
44
137920
2376
02:32
and it's no wonder why.
45
140320
1816
გოგონათა უმეტესობას რისკისა
და მარცხის თავიდან აცილებას,
და მარცხის თავიდან აცილებას,
02:34
Most girls are taught
to avoid risk and failure.
to avoid risk and failure.
46
142160
3056
ლამაზად გაღიმებას, ფრთხილად ყოფნასა
და უმაღლესი შეფასების მიღებას გვასწავლიან.
და უმაღლესი შეფასების მიღებას გვასწავლიან.
02:37
We're taught to smile pretty,
47
145240
1776
02:39
play it safe, get all A's.
48
147040
2520
მეორეს მხრივ, ბიჭებს უხეშად თამაშს,
02:42
Boys, on the other hand,
49
150320
1696
ძლიერად რწევას,
02:44
are taught to play rough, swing high,
50
152040
2776
მაღლა აცოცებას და შემდეგ
02:46
crawl to the top of the monkey bars
and then just jump off headfirst.
and then just jump off headfirst.
51
154840
4760
თავით დაშვებას ასწავლიან.
02:52
And by the time they're adults,
52
160200
1576
და უკვე ზრდასრულ ასაკში,
02:53
whether they're negotiating a raise
or even asking someone out on a date,
or even asking someone out on a date,
53
161800
4776
ხელფასის მომატებაზე მოლაპარაკებისას,
ან ვინმეს პაემანზე დაპატიჟებისას,
02:58
they're habituated
to take risk after risk.
to take risk after risk.
54
166600
3896
ისინი მიჩვეულები არიან გარისკვას.
ამას კი, ჯილდო მოაქვს.
03:02
They're rewarded for it.
55
170520
1240
03:04
It's often said in Silicon Valley,
56
172320
2536
"Silicon Valley"-ში ხშირად ამბობენ,
რომ სერიოზულად არავინ აღგიქვამს,
რომ სერიოზულად არავინ აღგიქვამს,
03:06
no one even takes you seriously
unless you've had two failed start-ups.
unless you've had two failed start-ups.
57
174880
4280
თუ ორი წარუმატებელი
სტარტაპი მაინც არ გქონია.
სტარტაპი მაინც არ გქონია.
სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ,
03:11
In other words,
58
179880
1536
03:13
we're raising our girls to be perfect,
59
181440
3096
გოგონებს სრულყოფილებად ვზრდით,
03:16
and we're raising our boys to be brave.
60
184560
3320
ბიჭებს კი მამაცებად.
03:21
Some people worry
about our federal deficit,
about our federal deficit,
61
189080
3680
ზოგიერთი ადამიანი ჩვენს ფედერალურ
დეფიციტზე წუხს,
დეფიციტზე წუხს,
03:25
but I, I worry about our bravery deficit.
62
193800
3800
მე კი სიმამაცის დეფიციტზე ვღელავ.
03:30
Our economy, our society,
we're just losing out
we're just losing out
63
198240
3456
ჩვენი ეკონომიკა, ჩვენი საზოგადოება,
დანაკარგს განვიცდით,
დანაკარგს განვიცდით,
რადგან ჩვენს გოგოებს მამაცებად არ ვზრდით.
03:33
because we're not raising
our girls to be brave.
our girls to be brave.
64
201720
2520
სიმამაცის დეფიციტია მიზეზი,
რომ ქალები არასაკმარისად არიან
რომ ქალები არასაკმარისად არიან
03:36
The bravery deficit is why
women are underrepresented in STEM,
women are underrepresented in STEM,
65
204920
3376
მეცნიერებაში, ტექნოლოგიაში,
ინჟინერაში და მათემატიკაში წარმოდგენილნი.
ინჟინერაში და მათემატიკაში წარმოდგენილნი.
03:40
in C-suites, in boardrooms, in Congress,
66
208320
1936
03:42
and pretty much everywhere you look.
67
210280
2560
ან აღმასრულებელ თანამდებობზე,
დირექტორთა საბჭოში, კონგრესში
დირექტორთა საბჭოში, კონგრესში
და თითქმის ყველგან,
სადაც არ უნდა გაიხედოთ.
სადაც არ უნდა გაიხედოთ.
03:46
In the 1980s, psychologist Carol Dweck
68
214000
3176
1980-იან წლებში, ფსიქოლოგმა კეროლ დვეკმა
03:49
looked at how bright fifth graders
handled an assignment
handled an assignment
69
217200
2656
შეხედა ნიჭიერი მე-5 კლასელები როგორ
გაუმკლავდნენ დავალებას,
გაუმკლავდნენ დავალებას,
03:51
that was too difficult for them.
70
219880
1600
რომელიც მათთვის საკმაოდ რთული იყო.
03:54
She found that bright girls
were quick to give up.
were quick to give up.
71
222000
4176
მან აღმოაჩინა, რომ ნიჭიერი გოგონები
სწრაფად ნებდებოდნენ.
სწრაფად ნებდებოდნენ.
რაც უფრო მაღალი იყო მათი
ინტელექტის კოეფიციენტი,
ინტელექტის კოეფიციენტი,
03:58
The higher the IQ,
the more likely they were to give up.
the more likely they were to give up.
72
226200
3720
დავალებას მით უფრო მალე ანებებდნენ თავს.
ნიჭიერმა ბიჭებმა კი, მეორეს მხრივ,
რთული დავალება გამოწვევად
რთული დავალება გამოწვევად
04:02
Bright boys, on the other hand,
73
230520
1736
04:04
found the difficult material
to be a challenge.
to be a challenge.
74
232280
2696
და სტიმულის მომცემად მიიჩნიეს.
04:07
They found it energizing.
75
235000
1736
04:08
They were more likely
to redouble their efforts.
to redouble their efforts.
76
236760
3200
მათ თითქმის გააორმაგეს საკუთარი
ძალისხმევა.
ძალისხმევა.
რა ხდება?
04:12
What's going on?
77
240680
1240
04:14
Well, at the fifth grade level,
78
242520
1496
მეხუთე კლასის დონეზე, გოგოები ბიჭებთან
შედარებით უკეთსები არიან ყველა საგანში,
შედარებით უკეთსები არიან ყველა საგანში,
04:16
girls routinely outperform boys
in every subject,
in every subject,
79
244040
3656
04:19
including math and science,
80
247720
2136
მათემატიკისა და მეცნიერების ჩათვლით,
04:21
so it's not a question of ability.
81
249880
2840
ასე რომ, პრობლემა უნარებს არ ეხება.
განსხვავება იმაშია, თუ როგორ უდგებიან
გოგონები და ბიჭები გამოწვევას.
გოგონები და ბიჭები გამოწვევას.
04:25
The difference is in how boys
and girls approach a challenge.
and girls approach a challenge.
82
253560
4120
04:30
And it doesn't just end in fifth grade.
83
258200
2079
და ეს მეხუთე კლასში არ სრულდება.
04:32
An HP report found
that men will apply for a job
that men will apply for a job
84
260800
3176
HP-ის ანგარიშში ნათქვამია, რომ კაცები
სამუშაოსათვის განაცხადს ავსებენ,
სამუშაოსათვის განაცხადს ავსებენ,
04:36
if they meet only 60 percent
of the qualifications,
of the qualifications,
85
264000
3640
თუ მათი კვალიფიკაცია
მოთხოვნების 60%-ს ემთხვევა,
მოთხოვნების 60%-ს ემთხვევა,
მაგრამ ქალები?
04:40
but women, women will apply
86
268000
2736
ქალები მხოლოდ მაშინ გამოეხმაურებიან,
თუ მათი კვალიფიკაცია
თუ მათი კვალიფიკაცია
04:42
only if they meet 100 percent
of the qualifications.
of the qualifications.
87
270760
4576
მოთხოვნებს 100%-ით ემთხვევა
04:47
100 percent.
88
275360
1280
100 პროცენტით.
ეს კვლევა, ჩვეულებრივ მოყვანილია
როგორც მტკიცებულება,
როგორც მტკიცებულება,
04:49
This study is usually invoked
as evidence that, well,
as evidence that, well,
89
277720
3336
რომ ქალებს ცოტა მეტი
თავდაჯერებულობა სჭირდებათ.
თავდაჯერებულობა სჭირდებათ.
04:53
women need a little more confidence.
90
281080
1720
04:55
But I think it's evidence
91
283360
1496
მაგრამ, ვფიქრობ, ეს კვლევა
იმის მტკიცებულებაა,
იმის მტკიცებულებაა,
04:56
that women have been socialized
to aspire to perfection,
to aspire to perfection,
92
284880
3136
რომ ქალებს ასწავლიდნენ
სრულყოფილებისკენ სწრაფვას
სრულყოფილებისკენ სწრაფვას
05:00
and they're overly cautious.
93
288040
1536
და ისინი მეტისმეტად ფრთხილები არიან.
05:01
(Applause)
94
289600
2816
(აპლოდისმენტები)
05:04
And even when we're ambitious,
95
292440
2056
მაშინაც კი, როდესაც ამბიციურები ვართ,
05:06
even when we're leaning in,
96
294520
2776
ან როცა დაჟინებით წამყვანი
როლის დაკავებას ვცდილობთ,
როლის დაკავებას ვცდილობთ,
05:09
that socialization of perfection
97
297320
2216
შეძენილმა ცოდნამ სრულყოფილების შესახებ
კარიერაში ნაკლებად რისკიანი გაგვხადა
კარიერაში ნაკლებად რისკიანი გაგვხადა
05:11
has caused us to take
less risks in our careers.
less risks in our careers.
98
299560
3080
და იმ 600 000 სამსახურში,
რომელიც ახლა ვაკანტურია
რომელიც ახლა ვაკანტურია
05:15
And so those 600,000 jobs
that are open right now
that are open right now
99
303320
4576
კომპიუტერულ და ტექნიკურ სფეროში,
05:19
in computing and tech,
100
307920
1240
05:21
women are being left behind,
101
309800
1896
ქალები უკან ჩამორჩებიან.
05:23
and it means our economy
is being left behind
is being left behind
102
311720
2656
და ეს იმას ნიშნავს, რომ ჩვენი ეკონომიკა
ყველა იმ ინოვაციასა
ყველა იმ ინოვაციასა
05:26
on all the innovation and problems
women would solve
women would solve
103
314400
4176
და პრობლემის გადაწყვეტაში ჩამორჩება,
რომლებსაც ქალები გადაჭრიდნენ,
რომლებსაც ქალები გადაჭრიდნენ,
ისინი სიმამაცისკენ რომ წაეხალისებინათ
05:30
if they were socialized to be brave
104
318600
2736
და არა სრულყოფილებისკენ.
05:33
instead of socialized to be perfect.
105
321360
3080
(აპლოდისმენტები)
05:36
(Applause)
106
324960
3936
05:40
So in 2012, I started a company
to teach girls to code,
to teach girls to code,
107
328920
4336
2012 წელს კომპანია დავაარსე,
რომელიც გოგონებს პროგრამირებას ასწავლიდა,
რომელიც გოგონებს პროგრამირებას ასწავლიდა,
და აღმოვაჩინე,
05:45
and what I found
is that by teaching them to code
is that by teaching them to code
108
333280
3056
05:48
I had socialized them to be brave.
109
336360
2160
რომ ამით ისინი სიმამაცისკენ წავახალისე.
05:51
Coding, it's an endless process
of trial and error,
of trial and error,
110
339240
4216
პროგრამირება შეცდომების ექსპერიმენტით
ძიების დაუსრულებელი პროცესია.
ძიების დაუსრულებელი პროცესია.
05:55
of trying to get the right command
in the right place,
in the right place,
111
343480
3176
სწორ ადგილზე,
სწორი ბრძანების ჩასმის მცდელობა.
სწორი ბრძანების ჩასმის მცდელობა.
05:58
with sometimes just a semicolon
112
346680
2416
ზოგჯერ მხოლოდ წერტილ-მძიმე განაპირობებს
წარმატებასა თუ მარცხს.
წარმატებასა თუ მარცხს.
06:01
making the difference
between success and failure.
between success and failure.
113
349120
3320
კოდი ირღვევა და შემდეგ აღარ მუშაობს
06:04
Code breaks and then it falls apart,
114
352840
2496
06:07
and it often takes many, many tries
115
355360
2416
და ხშირად ბევრი, ძალიან ბევრი
მცდელობა სჭირდება,
მცდელობა სჭირდება,
06:09
until that magical moment
116
357800
2296
იმ ჯადოსნურ მომენტამდე, სანამ ის,
06:12
when what you're trying
to build comes to life.
to build comes to life.
117
360120
3080
რის გაკეთებასაც ცდილობდით გამოვა.
ის მოითხოვს შეუპოვრობას.
06:15
It requires perseverance.
118
363760
2480
ის მოითხოვს არასრულყოფილებას.
06:18
It requires imperfection.
119
366600
2760
ჩვენ მაშინვე ვხედავთ ჩვენ პროგრამაში,
06:22
We immediately see in our program
120
370160
2376
გოგონების შიშს, რომ არ შეცდნენ,
06:24
our girls' fear of not getting it right,
121
372560
2336
06:26
of not being perfect.
122
374920
1240
არასრულყოფილები არ იყვნენ.
"Girls Who Code"-ის ყველა მასწავლებელი
იმავე ამბავს მიყვება.
იმავე ამბავს მიყვება.
06:28
Every Girls Who Code teacher
tells me the same story.
tells me the same story.
123
376840
3176
პირველი კვირის განმავლობაში,
როცა გოგონები პროგრამირებას სწავლობენ,
როცა გოგონები პროგრამირებას სწავლობენ,
06:32
During the first week,
when the girls are learning how to code,
when the girls are learning how to code,
124
380040
2976
06:35
a student will call her over
and she'll say,
and she'll say,
125
383040
2976
ერთ-ერთი სტუდენტი მას ეძახის და ეუბნება:
"არ ვიცი რა კოდი დავწერო".
"არ ვიცი რა კოდი დავწერო".
06:38
"I don't know what code to write."
126
386040
2016
მასწავლებელი მის ეკრანს შეხედავს
06:40
The teacher will look at her screen,
127
388080
1936
06:42
and she'll see a blank text editor.
128
390040
1880
და ცარიელი ტექსტურ რედაქტორს ხედავს.
06:44
If she didn't know any better,
she'd think that her student
she'd think that her student
129
392640
2816
გამოციდლი რომ არ ყოფილიყო,
იფიქრებდა, რომ სტუდენტმა
უკანასკელი 20 წუთი
უკანასკელი 20 წუთი
06:47
spent the past 20 minutes
just staring at the screen.
just staring at the screen.
130
395480
3080
ეკრანის ყურებაში გაატარა.
06:51
But if she presses undo a few times,
131
399400
3176
მაგრამ თუ ის "უკან დაბრუნების"(Undo)
ღილაკს რამდენიმეჯერ დააჭერს
ღილაკს რამდენიმეჯერ დააჭერს
06:54
she'll see that her student
wrote code and then deleted it.
wrote code and then deleted it.
132
402600
3720
დაინახავს, რომ მისმა სტუდენტმა
კოდი დაწერა
კოდი დაწერა
და შემდეგ წაშალა.
06:58
She tried, she came close,
133
406840
3256
მან სცადა,
ის ახლოს იყო,
07:02
but she didn't get it exactly right.
134
410120
2080
მაგრამ სწორად გაკეთება ვერ შეძლო.
მისი პროგრესის ჩვენების ნაცვლად,
07:05
Instead of showing
the progress that she made,
the progress that she made,
135
413040
2616
07:07
she'd rather show nothing at all.
136
415680
1960
ის საერთოდ არაფერს აჩვენებს.
07:10
Perfection or bust.
137
418160
2840
სრულყოფილება ან კრახი.
07:14
It turns out that our girls
are really good at coding,
are really good at coding,
138
422440
4760
აღმოჩნდა, რომ ჩვენი გოგონები
ძლიერები არიან პროგრამირებაში,
ძლიერები არიან პროგრამირებაში,
მაგრამ მათთვის მხოლოდ პროგრამირების
სწავლება საკმარისი არაა.
სწავლება საკმარისი არაა.
07:19
but it's not enough
just to teach them to code.
just to teach them to code.
139
427840
2191
07:22
My friend Lev Brie, who is a professor
at the University of Columbia
at the University of Columbia
140
430720
3191
ჩემმა მეგობარმა ლევ ბრიმ,
რომელიც კოლუმბიის უნივერსიტეტის პროფესორია
07:25
and teaches intro to Java
141
433935
1761
და Java-ს (პროგრამირების ენა) ასწავლის,
07:27
tells me about his office hours
with computer science students.
with computer science students.
142
435720
3680
კომპიუტერული მეცნიერების სტუნდენტებთან
გატარებულ სამუშაო საათებზე მომიყვა.
07:32
When the guys are struggling
with an assignment,
with an assignment,
143
440120
2256
როდესაც ბიჭები დავალებას ვერ
უმკლავდებიან, ისინი მოდიან და ამბობენ:
უმკლავდებიან, ისინი მოდიან და ამბობენ:
07:34
they'll come in and they'll say,
144
442400
1576
„პროფესორო, ჩემს კოდს რაღაც სჭირს“.
07:36
"Professor, there's something
wrong with my code."
wrong with my code."
145
444000
2360
07:38
The girls will come in and say,
146
446880
1496
ამ დროს გოგონები კი მოდიან და ამბობენ:
07:40
"Professor, there's something
wrong with me."
wrong with me."
147
448400
4040
„პროფესორო, რაღაც მჭირს“
07:45
We have to begin to undo
the socialization of perfection,
the socialization of perfection,
148
453520
3296
ჩვენ აღარ უნდა ვასწავლოთ სრულყოფილება,
07:48
but we've got to combine it
with building a sisterhood
with building a sisterhood
149
456840
2616
არამედ ერთად უნდა შევქმნათ
ქალთა საზოგადოება,
ქალთა საზოგადოება,
07:51
that lets girls know
that they are not alone.
that they are not alone.
150
459480
2840
რომელიც ეტყვის გოგონებს,
რომ ისინი მარტონი არ არიან.
რომ ისინი მარტონი არ არიან.
07:55
Because trying harder
is not going to fix a broken system.
is not going to fix a broken system.
151
463000
4040
რადგან დაჟინებული მცდელობა
ჩამოშლილ სიტემას არ გაასწორებს.
ჩამოშლილ სიტემას არ გაასწორებს.
07:59
I can't tell you how many women tell me,
152
467680
2256
ვერ გეტყვით რამდენმა ქალმა მითხრა:
08:01
"I'm afraid to raise my hand,
153
469960
1776
„მეშინია ხელის აწევა,
08:03
I'm afraid to ask a question,
154
471760
2136
მეშინია კითხვის დასმა,
08:05
because I don't want to be the only one
155
473920
2376
რადგან არ მინდა ერთადერთი ვიყო,
ვინც ვერ იგებს,
ვინც ვერ იგებს,
08:08
who doesn't understand,
156
476320
1440
ერთადერთი, ვისაც უჭირს."
08:10
the only one who is struggling.
157
478360
2680
როცა გოგონებს ვასწავლით სიმამაცეს
08:13
When we teach girls to be brave
158
481840
2896
08:16
and we have a supportive network
cheering them on,
cheering them on,
159
484760
3296
და როცა მხარდამჭერი ქსელი გვექნება,
რომელიც მათ გაამხნევებს,
რომელიც მათ გაამხნევებს,
08:20
they will build incredible things,
160
488080
3016
ისინი წარმოუდგენელ რაღაცეებს შექმნიან
08:23
and I see this every day.
161
491120
2720
და მე ამას ყოველდღე ვხედავ.
08:26
Take, for instance,
two of our high school students
two of our high school students
162
494520
2616
მაგალითად, ავიღოთ სკოლის ორი მაღალკლასელი,
08:29
who built a game called Tampon Run --
163
497160
2376
რომლებმაც თამაში სახელად
Tampon Run შექმნეს.
Tampon Run შექმნეს.
08:31
yes, Tampon Run --
164
499560
2456
დიახ, Tampon Run,
08:34
to fight against the menstruation taboo
165
502040
2416
რათა თამაშებით ებრძოლათ
მენსტრუაციის ტაბუსა
მენსტრუაციის ტაბუსა
08:36
and sexism in gaming.
166
504480
2200
და სექსიზმის წინააღმდეგ.
08:39
Or the Syrian refugee
167
507840
1576
ან სირიელი ლტოლვილი, რომლებმაც გაბედა
ახალი სამშობლოსადმი სიყვარული
ახალი სამშობლოსადმი სიყვარული
08:41
who dared show her love
for her new country
for her new country
168
509440
3520
08:45
by building an app
to help Americans get to the polls.
to help Americans get to the polls.
169
513600
4199
იმ აპლიკაციის შექმნით გამოეხატა,
რომელიც ამერიკელებს დაეხმარებოდა
რომელიც ამერიკელებს დაეხმარებოდა
არჩევნებზე მისაღწევად.
08:50
Or a 16-year-old girl
who built an algorithm
who built an algorithm
170
518760
4255
ან 16 წლის გოგონა,
რომელმაც შექმნა ალგორითმი,
რომელიც დაადგენდა
რომელიც დაადგენდა
08:55
to help detect whether a cancer
is benign or malignant
is benign or malignant
171
523039
5057
კიბო კეთილთვისებიანია,
თუ ავთვისებიანი.
თუ ავთვისებიანი.
იმ იმედით, რომ მამამისის
სიცოცხლეს გადაარჩენდა,
სიცოცხლეს გადაარჩენდა,
09:00
in the off chance
that she can save her daddy's life
that she can save her daddy's life
172
528120
3376
რადგან მას კიბო აქვს.
09:03
because he has cancer.
173
531520
2560
09:07
These are just
three examples of thousands,
three examples of thousands,
174
535000
4400
ეს მხოლოდ სამი შემთხვევაა
ათასობით შემთხვევიდან,
ათასობით შემთხვევიდან,
ათასობით გოგონადან, რომელსაც ასწავლეს,
რომ არასრულყოფილება არაა საგანგაშო,
რომ არასრულყოფილება არაა საგანგაშო,
09:12
thousands of girls who have been
socialized to be imperfect,
socialized to be imperfect,
175
540120
4096
რომელმაც ისწავლა,
როგორ არ შეწყვიტოს მცდელობა
როგორ არ შეწყვიტოს მცდელობა
09:16
who have learned to keep trying,
who have learned perseverance.
who have learned perseverance.
176
544240
2953
და რომელმაც ისწავლა შეუპოვრობა.
09:19
And whether they become coders
177
547217
1999
მიუხედავად იმისა გამოვლენ თუ არა
ისინი პროგრამისტები,
ისინი პროგრამისტები,
09:21
or the next Hillary Clinton or Beyoncé,
178
549240
2656
მომავალი ჰილარი კლინტონები ან ბიონსეები,
09:23
they will not defer their dreams.
179
551920
3320
ისინი საკუთარ ოცნებებზე უარს არ იტყვიან
09:27
And those dreams have never been
more important for our country.
more important for our country.
180
555960
4480
და ეს ოცნებები არასოდეს ყოფილა უფრო
მნიშვნელოვანი ჩვენი ქვეყნისთვის.
მნიშვნელოვანი ჩვენი ქვეყნისთვის.
ამერიკული ეკონომიკისთვის,
ნებისმიერი ეკონომიკის ზრდისთვის,
ნებისმიერი ეკონომიკის ზრდისთვის,
09:33
For the American economy,
for any economy to grow,
for any economy to grow,
181
561320
3136
ნამდვილი გამოგონებებისათვის
09:36
to truly innovate,
182
564480
2136
09:38
we cannot leave behind
half our population.
half our population.
183
566640
3200
ნახევარ მოსახლეობას უკან ვერ ჩამოვიტოვებთ.
09:42
We have to socialize our girls
to be comfortable with imperfection,
to be comfortable with imperfection,
184
570640
3696
ჩვენს გოგონებს უნდა ვასწავლოთ,
რომ არასრულყოფილებამ კომფორტი არ დაურღვიოთ
09:46
and we've got to do it now.
185
574360
2920
და ჩვენ ეს ახლავე უნდა გავაკეთოთ.
09:50
We cannot wait for them
to learn how to be brave like I did
to learn how to be brave like I did
186
578400
4216
ვერ დაველოდებით სიმამაცეს როდის ისწავლიან,
როგორც მე გავაკეთე ეს 33 წლის ასაკში.
09:54
when I was 33 years old.
187
582640
2080
09:57
We have to teach them
to be brave in schools
to be brave in schools
188
585240
2336
მათ სიმამაცე უნდა ვასწავლოთ სკოლებში,
09:59
and early in their careers,
189
587600
1736
კარიერის დასაწყისში,
როდესაც ყველაზე დიდი პოტენციალი არსებობს
საკუთარ ცხოვრებასა
საკუთარ ცხოვრებასა
10:01
when it has the most potential
to impact their lives
to impact their lives
190
589360
3136
10:04
and the lives of others,
191
592520
2016
და სხვების ცხოვრებაზე გავლენა მოახდინონ.
10:06
and we have to show them
that they will be loved and accepted
that they will be loved and accepted
192
594560
4776
მათ უნდა ვაჩვენოთ,
რომ ისინი ეყვარებათ და მიიღებენ,
რომ ისინი ეყვარებათ და მიიღებენ,
10:11
not for being perfect
193
599360
3056
არა მათი სრულყოფილების,
10:14
but for being courageous.
194
602440
2640
არამედ გამბედაობის გამო.
მინდა, რომ თითოეულმა თქვენგანმა
ყველა ახალგაზრდა ქალს, რომელსაც იცნობს:
ყველა ახალგაზრდა ქალს, რომელსაც იცნობს:
10:17
And so I need each of you
to tell every young woman you know --
to tell every young woman you know --
195
605840
3816
თქვენს დას, თქვენს დისშვილს,
თქვენს თანამშრომელს, თქვენს კოლეგას
თქვენს თანამშრომელს, თქვენს კოლეგას
10:21
your sister, your niece,
your employee, your colleague --
your employee, your colleague --
196
609680
3416
უთხრას რომ არასრულყოფილებამ
10:25
to be comfortable with imperfection,
197
613120
2560
კომფორტი არ დაურღვიოთ,
10:28
because when we teach
girls to be imperfect,
girls to be imperfect,
198
616360
2496
რადგან როდესაც ჩვენ ვასწავლით გოგონებს
იყვნენ არასრუყოფილები
იყვნენ არასრუყოფილები
10:30
and we help them leverage it,
199
618880
2576
და ვეხმარებით მათ მაქსიმალურად
გამოიყენონ ეს.
გამოიყენონ ეს.
10:33
we will build a movement
of young women who are brave
of young women who are brave
200
621480
3896
ჩვენ ვქმნით ახალგაზრდა ქალთა მოძრაობას,
რომლებიც იქნებიან მამაცნი
10:37
and who will build
a better world for themselves
a better world for themselves
201
625400
3376
და უკეთეს სამყაროს შექმნიან
საკუთარი თავისთვის
საკუთარი თავისთვის
და თითოეული ჩვენგანისთვის.
10:40
and for each and every one of us.
202
628800
3640
10:45
Thank you.
203
633160
1216
გმადლობთ.
(აპლოდისმენტები)
10:46
(Applause)
204
634400
3920
10:51
Thank you.
205
639080
1200
10:57
Chris Anderson: Reshma, thank you.
206
645320
1656
კრის ანდერსონი: რეშმა, გმადლობთ.
10:59
It's such a powerful vision you have.
You have a vision.
You have a vision.
207
647000
2680
ძალიან კარგი ხედვები გაქვთ.
შორსმჭვრეტელი ხართ.
11:03
Tell me how it's going.
208
651680
1736
მითხარით რა ხდება?
11:05
How many girls
are involved now in your program?
are involved now in your program?
209
653440
2256
რამდენი გოგოა თქვენს პროგრამაში ჩართული?
11:07
Reshma Saujani: Yeah.
So in 2012, we taught 20 girls.
So in 2012, we taught 20 girls.
210
655720
3656
რეშმა: მაშ, 2012 წელს 20 გოგო გვყავდა.
11:11
This year we'll teach 40,000
in all 50 states.
in all 50 states.
211
659400
3536
წელს 40 000 გვეყოლება 50-ვე შტატში.
11:14
(Applause)
212
662960
1256
(აპლოდისმენტები)
11:16
And that number is really powerful,
213
664240
3056
ეს რიცხვი ნამდვილად შთამბეჭდავია,
11:19
because last year we only graduated
7,500 women in computer science.
7,500 women in computer science.
214
667320
5296
რადგან შარშან მხოლოდ 7 500 ქალმა
დაამთავრა კომპიუტერული მეცნიერებები.
დაამთავრა კომპიუტერული მეცნიერებები.
11:24
Like, the problem is so bad
215
672640
2576
პრობლემა იმდენად დიდია, რომ ამ ტიპის
ცვლილების განხორცილება სწრაფად შეგვიძლია.
ცვლილების განხორცილება სწრაფად შეგვიძლია.
11:27
that we can make
that type of change quickly.
that type of change quickly.
216
675240
2480
კა: აქ მყოფ რამდენიმე კომპანიასთან
მუშაობთ არა, რომელიც კარს გაუღებს
მუშაობთ არა, რომელიც კარს გაუღებს
11:30
CA: And you're working with some
of the companies in this room even,
of the companies in this room even,
217
678600
3216
11:33
who are welcoming
graduates from your program?
graduates from your program?
218
681840
2176
თქვენი პროგრამის კურსდამთავრებულებს?
11:36
RS: Yeah, we have about 80 partners,
219
684040
1976
რს: დიახ, ჩვენ დაახლოებით
80 პარტნიორი გვყავს,
80 პარტნიორი გვყავს,
11:38
from Twitter to Facebook
220
686040
2056
Twitter-ით და Facebook-ით დაწყებული
11:40
to Adobe to IBM to Microsoft
to Pixar to Disney,
to Pixar to Disney,
221
688120
4496
Adobe-ით, IBM-ით, Microsoft-ით
Pixar-ით და Disney-ით დამთავრებული,
Pixar-ით და Disney-ით დამთავრებული,
11:44
I mean, every single company out there.
222
692640
1896
პრაქტიკულად ყველა კომპანიასთან.
11:46
And if you're not signed up,
I'm going to find you,
I'm going to find you,
223
694560
2416
თუ თქვენ არ ხართ დარეგისტრირებული
მაშინ გიპოვით,
მაშინ გიპოვით,
11:49
because we need every single tech company
224
697000
1976
რადგან ყველა ტექნოლოგიური
კომპანია გვჭირდება,
კომპანია გვჭირდება,
11:51
to embed a Girls Who Code
classroom in their office.
classroom in their office.
225
699000
2776
რომელიც საკუთარ ოფისში
ჩაატარებს Girls Who Code-ის მეცადინეობებს.
ჩაატარებს Girls Who Code-ის მეცადინეობებს.
11:53
CA: And you have some stories
back from some of those companies
back from some of those companies
226
701800
2976
კა: ამ კონმპანიებთან
დაკავშირებული ისტორიებიც გაქვთ,
დაკავშირებული ისტორიებიც გაქვთ,
11:56
that when you mix in more gender balance
227
704800
1905
როცა საინჟინრო გუნდებში მეტი
გენდერული ბალანსი შეიტანეთ
გენდერული ბალანსი შეიტანეთ
11:58
in the engineering teams,
good things happen.
good things happen.
228
706729
3447
და კარგი რაღაცეები მოხდა.
12:02
RS: Great things happen.
229
710200
1296
რს: დიდებული რაღაცეები მოხდა.
12:03
I mean, I think that it's crazy to me
to think about the fact
to think about the fact
230
711520
3416
სიგიჟეა, როცა ვფიქრობ იმ ფაქტზე,
რომ 85% სამომხმარებლო შენაძენი
ქალებს ეკუთვნით.
ქალებს ეკუთვნით.
12:06
that right now 85 percent of all
consumer purchases are made by women.
consumer purchases are made by women.
231
714960
3856
ქალები სოციალურ მედიას
600%-ით მეტად იყენებენ ვიდრე კაცები.
600%-ით მეტად იყენებენ ვიდრე კაცები.
12:10
Women use social media at a rate
of 600 percent more than men.
of 600 percent more than men.
232
718840
3056
12:13
We own the Internet,
233
721920
1416
ჩვენ ვფლობთ ინეტრნეტს
12:15
and we should be building
the companies of tomorrow.
the companies of tomorrow.
234
723360
2456
და უნდა ავაშენოთ მომავლის კომპანიები.
ვფიქრობ, როდესაც კომპანიებს
მრავალფეროვანი გუნდები ჰყავთ.
მრავალფეროვანი გუნდები ჰყავთ.
12:17
And I think when companies
have diverse teams,
have diverse teams,
235
725840
2176
12:20
and they have incredible women
that are part of their engineering teams,
that are part of their engineering teams,
236
728040
3416
ჰყავთ შესანიშნავი ქალები
მათ საინჟინრო გუნდებში.
მათ საინჟინრო გუნდებში.
ისინი გასაოცარ რამეებს ქმნიან
და ჩვენ ამას ყოველ დღე ვხედავთ.
და ჩვენ ამას ყოველ დღე ვხედავთ.
12:23
they build awesome things,
and we see it every day.
and we see it every day.
237
731480
2416
12:25
CA: Reshma, you saw the reaction there.
You're doing incredibly important work.
You're doing incredibly important work.
238
733920
3736
კა: რეშმა, ხედავთ ამ რეაქციას.
თქვენ წარმოეუდგენლად მნიშვნელოვან
საქმეს აკეთებთ.
საქმეს აკეთებთ.
12:29
This whole community is cheering you on.
More power to you. Thank you.
More power to you. Thank you.
239
737680
3296
ეს ხალხი თქვენ გამხნევებთ.
გამძლეობას გისურვებთ.
გამძლეობას გისურვებთ.
მადლობა.
12:33
RS: Thank you.
240
741000
1216
(აპლოდისმენტები)
12:34
(Applause)
241
742240
3840
ABOUT THE SPEAKER
Reshma Saujani - Education activistThrough her nonprofit, Girls Who Code, Reshma Saujani initiates young women into the tech world. Her goal: one million women in computer science by 2020.
Why you should listen
Reshma Saujani is the Founder and CEO of Girls Who Code, the national non-profit organization working to close the gender gap in technology and change the image of what a programmer looks like and does. The organization has already reached 90,000 girls in all 50 US states. She is the author of three books, including the forthcoming Brave, Not Perfect, which is scheduled for release in winter 2018, Women Who Don't Wait In Line and the New York Times Bestseller Girls Who Code: Learn to Code and Change the World. Her TED Talk has sparked a national conversation about how we're raising our girls. In 2010, Saujani surged onto the political scene as the first Indian American woman to run for US Congress. She has also served as Deputy Public Advocate for New York City and ran a spirited campaign for Public Advocate in 2013. She lives in New York City with her husband, Nihal, their son, Shaan, and their bulldog, Stanley.
Reshma Saujani | Speaker | TED.com