TED2016
Reshma Saujani: Teach girls bravery, not perfection
Filmed:
Readability: 3.8
4,984,427 views
We're raising our girls to be perfect, and we're raising our boys to be brave, says Reshma Saujani, the founder of Girls Who Code. Saujani has taken up the charge to socialize young girls to take risks and learn to program -- two skills they need to move society forward. To truly innovate, we cannot leave behind half of our population, she says. "I need each of you to tell every young woman you know to be comfortable with imperfection."
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
Kilka lat temu
00:14
I did something really brave,
1
2719
2937
zrobiłam coś naprawdę odważnego,
00:17
or some would say really stupid.
2
5680
2680
choć ktoś mógłby powiedzieć, że głupiego.
Kandydowałam do Kongresu.
00:20
I ran for Congress.
3
8840
1320
00:23
For years, I had existed
safely behind the scenes in politics
safely behind the scenes in politics
4
11040
3736
Przez lata bezpiecznie egzystowałam
za kulisami sceny politycznej,
za kulisami sceny politycznej,
00:26
as a fundraiser, as an organizer,
5
14800
3056
zajmując się organizacją
i zbieraniem funduszy,
i zbieraniem funduszy,
00:29
but in my heart, I always wanted to run.
6
17880
3200
ale zawsze chciałam kandydować.
00:33
The sitting congresswoman
had been in my district since 1992.
had been in my district since 1992.
7
21680
4456
Obecna kongresmenka w moim okręgu
zajmuje stanowisko od 1992.
zajmuje stanowisko od 1992.
00:38
She had never lost a race,
8
26160
1896
Nigdy nie przegrała wyborów
00:40
and no one had really even run against her
in a Democratic primary.
in a Democratic primary.
9
28080
3880
i nikt nawet przeciwko niej nie startował
w prawyborach Demokratów.
w prawyborach Demokratów.
00:44
But in my mind, this was my way
10
32680
2856
Ale ja wyobrażałam to sobie
jako mój sposób,
jako mój sposób,
00:47
to make a difference,
11
35560
1496
żeby coś zmienić,
00:49
to disrupt the status quo.
12
37080
2120
zakłócić status quo.
00:51
The polls, however,
told a very different story.
told a very different story.
13
39960
3360
Ankiety jednak wskazywały co innego.
00:55
My pollsters told me
that I was crazy to run,
that I was crazy to run,
14
43920
3216
Ankieterzy twierdzili, że kandydowanie
było szaleństwem,
było szaleństwem,
00:59
that there was no way that I could win.
15
47160
2920
nie miałam szans na wygraną.
01:02
But I ran anyway,
16
50760
1336
Ale nie zrezygnowałam
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
i w 2012 wystartowałam w Nowym Jorku
w wyborach do Kongresu.
w wyborach do Kongresu.
01:09
I swore I was going to win.
18
57320
3080
Zaklinałam się, że wygram.
Miałam poparcie New York Daily News,
01:13
I had the endorsement
from the New York Daily News,
from the New York Daily News,
19
61000
2616
01:15
the Wall Street Journal
snapped pictures of me on election day,
snapped pictures of me on election day,
20
63640
3336
Wall Street Journal robiło mi
zdjęcia w dzień wyborów,
zdjęcia w dzień wyborów,
01:19
and CNBC called it one of the hottest
races in the country.
races in the country.
21
67000
3600
a CNBC nazwało je jednymi
z najzacieklejszych w kraju.
z najzacieklejszych w kraju.
Zbierałam pieniądze
od każdego, kogo znałam,
od każdego, kogo znałam,
01:23
I raised money from everyone I knew,
22
71280
2416
01:25
including Indian aunties
23
73720
1896
w tym hinduskich ciotek,
01:27
that were just so happy
an Indian girl was running.
an Indian girl was running.
24
75640
2720
które były takie szczęśliwe,
że hinduska kandyduje.
że hinduska kandyduje.
Ale w dzień wyborów ankiety miały rację
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
i zebrałam tylko 19% głosów,
a te same gazety, które tytułowały mnie
wzrastającą gwiazdą polityki
wzrastającą gwiazdą polityki
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
01:41
now said I wasted 1.3 million dollars
28
89680
4416
twierdziły, że zmarnowałam
1,3 miliona dolarów
1,3 miliona dolarów
01:46
on 6,321 votes.
29
94120
5016
na 6.321 głosów.
01:51
Don't do the math.
30
99160
1280
Nie przeliczajcie tego.
01:53
It was humiliating.
31
101440
2040
To było upokarzające.
01:56
Now, before you get the wrong idea,
32
104320
2656
Jednak zanim błędnie to zinterpretujecie,
01:59
this is not a talk
about the importance of failure.
about the importance of failure.
33
107000
2440
to nie jest pogadanka o znaczeniu porażki.
02:02
Nor is it about leaning in.
34
110040
1640
Ani o podejmowaniu ryzyka.
02:04
I tell you the story
of how I ran for Congress
of how I ran for Congress
35
112400
3216
Opowiadam jak startowałam do Kongresu,
02:07
because I was 33 years old
36
115640
2456
bo mam 33 lata
02:10
and it was the first time
in my entire life
in my entire life
37
118120
4736
i to był pierwszy raz w życiu,
02:14
that I had done something
that was truly brave,
that was truly brave,
38
122880
3656
kiedy zrobiłam coś naprawdę odważnego
02:18
where I didn't worry about being perfect.
39
126560
2680
i nie przejmowałam się byciem idealną.
02:21
And I'm not alone:
40
129639
1457
Nie jestem w tym sama:
02:23
so many women I talk to tell me
41
131120
1736
wiele kobiet, z którymi rozmawiam,
02:24
that they gravitate
towards careers and professions
towards careers and professions
42
132880
2896
mówi, że podąża ku zawodom i zajęciom,
02:27
that they know
they're going to be great in,
they're going to be great in,
43
135800
2096
w których wiedzą, że będą świetne,
02:29
that they know they're
going to be perfect in,
going to be perfect in,
44
137920
2376
będą się idealnie sprawdzały
02:32
and it's no wonder why.
45
140320
1816
i nic dziwnego.
02:34
Most girls are taught
to avoid risk and failure.
to avoid risk and failure.
46
142160
3056
Większość dziewczynek jest uczona,
żeby unikać ryzyka i porażki.
żeby unikać ryzyka i porażki.
02:37
We're taught to smile pretty,
47
145240
1776
Mamy się ładnie uśmiechać,
02:39
play it safe, get all A's.
48
147040
2520
grać bezpiecznie, dostawać same piątki.
02:42
Boys, on the other hand,
49
150320
1696
Za to chłopcy
02:44
are taught to play rough, swing high,
50
152040
2776
mają grać ostro, mierzyć wysoko,
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
czołgać się po szczeblach
na sam szczyt i skakać na główkę.
na sam szczyt i skakać na główkę.
02:52
And by the time they're adults,
52
160200
1576
Do czasu jak dorosną,
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
kiedy negocjują podwyżkę
albo zapraszają kogoś na randkę,
albo zapraszają kogoś na randkę,
02:58
they're habituated
to take risk after risk.
to take risk after risk.
54
166600
3896
są już przyzwyczajeni do
podejmowania ryzyka raz za razem.
podejmowania ryzyka raz za razem.
03:02
They're rewarded for it.
55
170520
1240
Są za to nagradzani.
03:04
It's often said in Silicon Valley,
56
172320
2536
W Dolinie Krzemowej często mówi się,
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
że nikt cię nie potraktuje poważnie, jeśli
nie miałeś dwóch nieudanych startupów.
nie miałeś dwóch nieudanych startupów.
03:11
In other words,
58
179880
1536
Innymi słowy,
03:13
we're raising our girls to be perfect,
59
181440
3096
uczymy dziewczynki, żeby były idealne,
03:16
and we're raising our boys to be brave.
60
184560
3320
a chłopców, żeby byli odważni.
03:21
Some people worry
about our federal deficit,
about our federal deficit,
61
189080
3680
Niektórzy martwią się naszym
deficytem federalnym,
deficytem federalnym,
a ja martwię się naszym deficytem odwagi.
03:25
but I, I worry about our bravery deficit.
62
193800
3800
03:30
Our economy, our society,
we're just losing out
we're just losing out
63
198240
3456
Nasza ekonomia,
nasze społeczeństwo,
nasze społeczeństwo,
traci na tym, że nie uczymy
dziewczynek odwagi.
dziewczynek odwagi.
03:33
because we're not raising
our girls to be brave.
our girls to be brave.
64
201720
2520
03:36
The bravery deficit is why
women are underrepresented in STEM,
women are underrepresented in STEM,
65
204920
3376
Deficyt odwagi jest powodem
niedostatecznej reprezentacji kobiet
niedostatecznej reprezentacji kobiet
03:40
in C-suites, in boardrooms, in Congress,
66
208320
1936
w zawodach ścisłych,
zarządach, Kongresie
zarządach, Kongresie
03:42
and pretty much everywhere you look.
67
210280
2560
i wszędzie gdzie nie spojrzeć.
03:46
In the 1980s, psychologist Carol Dweck
68
214000
3176
W latach 80. psycholog Carol Dweck
03:49
looked at how bright fifth graders
handled an assignment
handled an assignment
69
217200
2656
sprawdzała jak bystrzy
piątoklasiści radzili sobie
piątoklasiści radzili sobie
03:51
that was too difficult for them.
70
219880
1600
ze zbyt trudnym zadaniem.
03:54
She found that bright girls
were quick to give up.
were quick to give up.
71
222000
4176
Okazało się, że dziewczynki
szybko się poddawały.
szybko się poddawały.
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
Im wyższe IQ, tym większe
prawdopodobieństwo poddania się.
prawdopodobieństwo poddania się.
04:02
Bright boys, on the other hand,
73
230520
1736
Za to chłopcy
04:04
found the difficult material
to be a challenge.
to be a challenge.
74
232280
2696
widzieli w trudnym zadaniu wyzwanie.
04:07
They found it energizing.
75
235000
1736
Uznawali je za pobudzające.
04:08
They were more likely
to redouble their efforts.
to redouble their efforts.
76
236760
3200
Częściej bardziej się starali.
04:12
What's going on?
77
240680
1240
O co tutaj chodzi?
04:14
Well, at the fifth grade level,
78
242520
1496
W piątej klasie
04:16
girls routinely outperform boys
in every subject,
in every subject,
79
244040
3656
dziewczynki zazwyczaj wypadają lepiej
niż chłopcy w każdej dziedzinie,
niż chłopcy w każdej dziedzinie,
04:19
including math and science,
80
247720
2136
także w matematyce
i naukach przyrodniczych,
i naukach przyrodniczych,
04:21
so it's not a question of ability.
81
249880
2840
więc to nie kwestia umiejętności.
04:25
The difference is in how boys
and girls approach a challenge.
and girls approach a challenge.
82
253560
4120
Różnicą jest podejście obu płci do wyzwań.
04:30
And it doesn't just end in fifth grade.
83
258200
2079
Piąta klasa to nie koniec.
04:32
An HP report found
that men will apply for a job
that men will apply for a job
84
260800
3176
Raport HP stwierdza, że mężczyźni
będą aplikować na stanowisko,
będą aplikować na stanowisko,
04:36
if they meet only 60 percent
of the qualifications,
of the qualifications,
85
264000
3640
jeśli spełniają 60% wymagań,
04:40
but women, women will apply
86
268000
2736
ale kobiety zaaplikują
04:42
only if they meet 100 percent
of the qualifications.
of the qualifications.
87
270760
4576
tylko jeśli spełniają 100% wymagań.
04:47
100 percent.
88
275360
1280
100%.
04:49
This study is usually invoked
as evidence that, well,
as evidence that, well,
89
277720
3336
To badanie zazwyczaj
przywołuje się jako dowód,
przywołuje się jako dowód,
04:53
women need a little more confidence.
90
281080
1720
że kobietom brak pewności siebie.
04:55
But I think it's evidence
91
283360
1496
Ale myślę, że to dowód,
04:56
that women have been socialized
to aspire to perfection,
to aspire to perfection,
92
284880
3136
że kobiety zostały uwarunkowane
do dążenia do doskonałości
do dążenia do doskonałości
05:00
and they're overly cautious.
93
288040
1536
i są zbyt ostrożne.
05:01
(Applause)
94
289600
2816
(Brawa)
05:04
And even when we're ambitious,
95
292440
2056
Nawet jeśli jesteśmy ambitne,
05:06
even when we're leaning in,
96
294520
2776
nawet jeśli łatwo się nie poddajemy,
05:09
that socialization of perfection
97
297320
2216
dążenie do doskonałości sprawia,
05:11
has caused us to take
less risks in our careers.
less risks in our careers.
98
299560
3080
że podejmujemy mniejsze ryzyko w karierze.
05:15
And so those 600,000 jobs
that are open right now
that are open right now
99
303320
4576
Więc te 600 000 wolnych stanowisk
05:19
in computing and tech,
100
307920
1240
w IT i technologiach
05:21
women are being left behind,
101
309800
1896
nie zostanie obsadzonych przez kobiety,
05:23
and it means our economy
is being left behind
is being left behind
102
311720
2656
więc nasza ekonomia cierpi,
05:26
on all the innovation and problems
women would solve
women would solve
103
314400
4176
przez wszystkie innowacje i problemy,
którymi kobiety mogłyby się zająć,
którymi kobiety mogłyby się zająć,
05:30
if they were socialized to be brave
104
318600
2736
gdyby zostały nauczone odwagi
05:33
instead of socialized to be perfect.
105
321360
3080
zamiast perfekcjonizmu.
05:36
(Applause)
106
324960
3936
(Brawa)
05:40
So in 2012, I started a company
to teach girls to code,
to teach girls to code,
107
328920
4336
W 2012 założyłam firmę uczącą
dziewczyny programowania
dziewczyny programowania
05:45
and what I found
is that by teaching them to code
is that by teaching them to code
108
333280
3056
i okazało się, że jednocześnie
05:48
I had socialized them to be brave.
109
336360
2160
nauczyliśmy je odwagi.
05:51
Coding, it's an endless process
of trial and error,
of trial and error,
110
339240
4216
Programowanie to nieskończony
proces prób i błędów,
proces prób i błędów,
05:55
of trying to get the right command
in the right place,
in the right place,
111
343480
3176
wpisania odpowiedniej komendy
w odpowiednim miejscu,
w odpowiednim miejscu,
05:58
with sometimes just a semicolon
112
346680
2416
czasami tylko ze średnikiem
06:01
making the difference
between success and failure.
between success and failure.
113
349120
3320
dzielącym porażkę od sukcesu.
06:04
Code breaks and then it falls apart,
114
352840
2496
Kod nie działa, wszystko się psuje
06:07
and it often takes many, many tries
115
355360
2416
i często potrzeba wielu, wielu prób,
06:09
until that magical moment
116
357800
2296
aż nadejdzie ta magiczna chwila,
06:12
when what you're trying
to build comes to life.
to build comes to life.
117
360120
3080
kiedy to, co próbujesz zbudować
ostatecznie powstanie.
ostatecznie powstanie.
06:15
It requires perseverance.
118
363760
2480
Potrzeba wytrwałości.
06:18
It requires imperfection.
119
366600
2760
Potrzeba niedoskonałości.
06:22
We immediately see in our program
120
370160
2376
Od razu widzimy w naszym programie,
06:24
our girls' fear of not getting it right,
121
372560
2336
że dziewczynki boją się popełniać błędy,
06:26
of not being perfect.
122
374920
1240
boją się niedoskonałości.
06:28
Every Girls Who Code teacher
tells me the same story.
tells me the same story.
123
376840
3176
Każdy nauczyciel z Every Girls Who Code
opowiada tę samą historię.
opowiada tę samą historię.
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
Podczas pierwszego tygodnia
nauki programowania
nauki programowania
06:35
a student will call her over
and she'll say,
and she'll say,
125
383040
2976
uczennica woła nauczyciela i mówi:
"Nie wiem jak to napisać."
06:38
"I don't know what code to write."
126
386040
2016
06:40
The teacher will look at her screen,
127
388080
1936
Nauczyciel spojrzy na jej monitor
06:42
and she'll see a blank text editor.
128
390040
1880
i zobaczy pusty edytor.
06:44
If she didn't know any better,
she'd think that her student
she'd think that her student
129
392640
2816
Można by pomyśleć, że uczennica
06:47
spent the past 20 minutes
just staring at the screen.
just staring at the screen.
130
395480
3080
spędziła ostatnie 20 minut
wpatrując się w ekran.
wpatrując się w ekran.
06:51
But if she presses undo a few times,
131
399400
3176
Ale gdyby kilkukrotnie kliknąć Cofnij,
06:54
she'll see that her student
wrote code and then deleted it.
wrote code and then deleted it.
132
402600
3720
byłoby widać, że usunięto napisany kod.
06:58
She tried, she came close,
133
406840
3256
Próbowała, była bliska rozwiązania,
07:02
but she didn't get it exactly right.
134
410120
2080
ale nie do końca jej się udało.
07:05
Instead of showing
the progress that she made,
the progress that she made,
135
413040
2616
Zamiast pokazać,
co udało jej się osiągnąć,
co udało jej się osiągnąć,
07:07
she'd rather show nothing at all.
136
415680
1960
woli nie pokazać niczego.
07:10
Perfection or bust.
137
418160
2840
Perfekcja albo nic.
07:14
It turns out that our girls
are really good at coding,
are really good at coding,
138
422440
4760
Okazuje się, że naszym uczennicom
idzie bardzo dobrze,
idzie bardzo dobrze,
07:19
but it's not enough
just to teach them to code.
just to teach them to code.
139
427840
2191
ale nie wystarczy
nauczyć je programować.
nauczyć je programować.
07:22
My friend Lev Brie, who is a professor
at the University of Columbia
at the University of Columbia
140
430720
3191
Mój kolega, Lev Brie, który
na University of Columbia
na University of Columbia
07:25
and teaches intro to Java
141
433935
1761
uczy podstaw Javy,
07:27
tells me about his office hours
with computer science students.
with computer science students.
142
435720
3680
opowiadał mi o dyżurach
dla studentów informatyki.
dla studentów informatyki.
07:32
When the guys are struggling
with an assignment,
with an assignment,
143
440120
2256
Kiedy mężczyźni mają problem z zadaniem,
07:34
they'll come in and they'll say,
144
442400
1576
mówią:
"Profesorze, coś jest nie tak
z moim kodem."
z moim kodem."
07:36
"Professor, there's something
wrong with my code."
wrong with my code."
145
444000
2360
Dziewczyny mówią:
07:38
The girls will come in and say,
146
446880
1496
07:40
"Professor, there's something
wrong with me."
wrong with me."
147
448400
4040
"Profesorze, coś jest ze mną nie tak."
07:45
We have to begin to undo
the socialization of perfection,
the socialization of perfection,
148
453520
3296
Musimy zacząć wypierać
wpajanie perfekcjonizmu,
wpajanie perfekcjonizmu,
07:48
but we've got to combine it
with building a sisterhood
with building a sisterhood
149
456840
2616
ale powinniśmy to połączyć
z budowaniem wspólnoty,
z budowaniem wspólnoty,
07:51
that lets girls know
that they are not alone.
that they are not alone.
150
459480
2840
która pozwoli kobietom
poczuć, że nie są same.
poczuć, że nie są same.
07:55
Because trying harder
is not going to fix a broken system.
is not going to fix a broken system.
151
463000
4040
Ich większe starania nie naprawią
zepsutego systemu.
zepsutego systemu.
Tak wiele kobiet mówi mi:
07:59
I can't tell you how many women tell me,
152
467680
2256
08:01
"I'm afraid to raise my hand,
153
469960
1776
"Boję się podnieść rękę,
08:03
I'm afraid to ask a question,
154
471760
2136
boję się zadać pytanie,
08:05
because I don't want to be the only one
155
473920
2376
bo nie chcę być jedyną osobą,
08:08
who doesn't understand,
156
476320
1440
która nie rozumie
08:10
the only one who is struggling.
157
478360
2680
i ma z czymś problem."
Kiedy uczymy dziewczynki odwagi
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
i mamy sieć wsparcia, która je dopinguje,
08:20
they will build incredible things,
160
488080
3016
będą w stanie osiągnąć wspaniałe rzeczy,
08:23
and I see this every day.
161
491120
2720
co widzę każdego dnia.
Weźmy na przykład dwie uczennice liceum,
08:26
Take, for instance,
two of our high school students
two of our high school students
162
494520
2616
08:29
who built a game called Tampon Run --
163
497160
2376
które stworzyły grę Tampon Run,
08:31
yes, Tampon Run --
164
499560
2456
tak, Tampon Run,
08:34
to fight against the menstruation taboo
165
502040
2416
żeby zwalczyć tabu menstruacji
08:36
and sexism in gaming.
166
504480
2200
i seksizm w grach.
08:39
Or the Syrian refugee
167
507840
1576
Albo syryjską emigrantkę,
08:41
who dared show her love
for her new country
for her new country
168
509440
3520
która miała śmiałość okazać
swoją wdzięczność nowemu krajowi,
swoją wdzięczność nowemu krajowi,
08:45
by building an app
to help Americans get to the polls.
to help Americans get to the polls.
169
513600
4199
budując aplikację pomagającą
Amerykanom dostać się do urn.
Amerykanom dostać się do urn.
08:50
Or a 16-year-old girl
who built an algorithm
who built an algorithm
170
518760
4255
Albo szesnastolatkę,
która stworzyła algorytm
która stworzyła algorytm
08:55
to help detect whether a cancer
is benign or malignant
is benign or malignant
171
523039
5057
pomagający sprawdzić,
czy rak jest łagodny czy złośliwy,
czy rak jest łagodny czy złośliwy,
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
mając nadzieję na
uratowanie życia ojca,
uratowanie życia ojca,
09:03
because he has cancer.
173
531520
2560
który miał raka.
09:07
These are just
three examples of thousands,
three examples of thousands,
174
535000
4400
To tylko trzy z tysięcy przykładów
09:12
thousands of girls who have been
socialized to be imperfect,
socialized to be imperfect,
175
540120
4096
tysięcy dziewcząt, które nauczono,
że mogą być niedoskonałe,
że mogą być niedoskonałe,
09:16
who have learned to keep trying,
who have learned perseverance.
who have learned perseverance.
176
544240
2953
że trzeba nadal próbować
i nie poddawać się.
i nie poddawać się.
09:19
And whether they become coders
177
547217
1999
I czy zostaną programistkami,
09:21
or the next Hillary Clinton or Beyoncé,
178
549240
2656
następną Hillary Clinton czy Beyoncé,
09:23
they will not defer their dreams.
179
551920
3320
nie będą odkładać swoich marzeń.
09:27
And those dreams have never been
more important for our country.
more important for our country.
180
555960
4480
A te marzenia nigdy nie były
dla naszego kraju ważniejsze.
dla naszego kraju ważniejsze.
09:33
For the American economy,
for any economy to grow,
for any economy to grow,
181
561320
3136
By amerykańska gospodarka,
jakakolwiek gospodarka mogła rosną,
jakakolwiek gospodarka mogła rosną,
09:36
to truly innovate,
182
564480
2136
wprowadzać innowacje,
09:38
we cannot leave behind
half our population.
half our population.
183
566640
3200
nie możemy zapominać o połowie populacji.
09:42
We have to socialize our girls
to be comfortable with imperfection,
to be comfortable with imperfection,
184
570640
3696
Powinniśmy uczyć dziewczynki
jak czuć się dobrze z niedoskonałością
jak czuć się dobrze z niedoskonałością
09:46
and we've got to do it now.
185
574360
2920
i powinniśmy zacząć od razu.
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
Nie możemy czekać, aż same nauczą się
odwagi, jak to było w moim przypadku,
odwagi, jak to było w moim przypadku,
09:54
when I was 33 years old.
187
582640
2080
kiedy miałam 33 lata.
09:57
We have to teach them
to be brave in schools
to be brave in schools
188
585240
2336
Musimy je uczyć odwagi w szkole,
09:59
and early in their careers,
189
587600
1736
na początku kariery,
10:01
when it has the most potential
to impact their lives
to impact their lives
190
589360
3136
kiedy to może mieć
największy wpływ na ich życia
największy wpływ na ich życia
10:04
and the lives of others,
191
592520
2016
i życia innych,
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
i musimy im pokazać,
że będą kochane i akceptowane
że będą kochane i akceptowane
10:11
not for being perfect
193
599360
3056
nie za doskonałość,
10:14
but for being courageous.
194
602440
2640
ale za odwagę.
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
Chciałabym, żeby każdy z was powiedział
wszystkim młodym kobietom, które zna -
wszystkim młodym kobietom, które zna -
10:21
your sister, your niece,
your employee, your colleague --
your employee, your colleague --
196
609680
3416
siostrze, siostrzenicy,
pracownicy, koleżance
pracownicy, koleżance
10:25
to be comfortable with imperfection,
197
613120
2560
- by czuła się dobrze z niedoskonałością,
10:28
because when we teach
girls to be imperfect,
girls to be imperfect,
198
616360
2496
bo kiedy uczymy je, jak być niedoskonałą
10:30
and we help them leverage it,
199
618880
2576
i jak to wykorzystywać,
10:33
we will build a movement
of young women who are brave
of young women who are brave
200
621480
3896
tworzymy ruch młodych, odważnych kobiet,
10:37
and who will build
a better world for themselves
a better world for themselves
201
625400
3376
które mogą budować lepszy świat dla siebie
10:40
and for each and every one of us.
202
628800
3640
i dla każdego z nas.
10:45
Thank you.
203
633160
1216
Dziękuję.
10:46
(Applause)
204
634400
3920
(Brawa)
10:51
Thank you.
205
639080
1200
Dziękuję.
10:57
Chris Anderson: Reshma, thank you.
206
645320
1656
Chris Anderson: Reshma, dziękuję.
10:59
It's such a powerful vision you have.
You have a vision.
You have a vision.
207
647000
2680
To potężna wizja.
Masz wizję.
Masz wizję.
11:03
Tell me how it's going.
208
651680
1736
Powiedz mi jak to działa.
11:05
How many girls
are involved now in your program?
are involved now in your program?
209
653440
2256
Ile dziewczyn bierze udział
w Twoim programie?
w Twoim programie?
11:07
Reshma Saujani: Yeah.
So in 2012, we taught 20 girls.
So in 2012, we taught 20 girls.
210
655720
3656
Reshma Saujani: Tak.
Więc w 2012 było ich 20.
Więc w 2012 było ich 20.
11:11
This year we'll teach 40,000
in all 50 states.
in all 50 states.
211
659400
3536
W tym roku 40 000 w 50 stanach.
11:14
(Applause)
212
662960
1256
(Brawa)
11:16
And that number is really powerful,
213
664240
3056
To naprawdę duża liczba,
11:19
because last year we only graduated
7,500 women in computer science.
7,500 women in computer science.
214
667320
5296
bo w zeszłym roku kurs z informatyki
skończyło 7.500 kobiet.
skończyło 7.500 kobiet.
11:24
Like, the problem is so bad
215
672640
2576
Problem jest na tyle duży,
11:27
that we can make
that type of change quickly.
that type of change quickly.
216
675240
2480
że możemy szybko zauważyć zmianę.
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
CA: I pracujecie z firmami,
nawet z tej sali,
nawet z tej sali,
11:33
who are welcoming
graduates from your program?
graduates from your program?
218
681840
2176
które przyjmują do pracy waszych uczniów?
11:36
RS: Yeah, we have about 80 partners,
219
684040
1976
RS: Tak, mamy około 80 partnerów,
11:38
from Twitter to Facebook
220
686040
2056
od Twittera i Facebooka
11:40
to Adobe to IBM to Microsoft
to Pixar to Disney,
to Pixar to Disney,
221
688120
4496
do Adobe, IBM, Microsoftu,
czy Pixara i Disneya.
czy Pixara i Disneya.
11:44
I mean, every single company out there.
222
692640
1896
Każda istniejąca firma.
11:46
And if you're not signed up,
I'm going to find you,
I'm going to find you,
223
694560
2416
Jeśli ktoś się jeszcze
nie przyłączył, znajdę go.
nie przyłączył, znajdę go.
11:49
because we need every single tech company
224
697000
1976
Potrzebujemy każdej
firmy hi-tech,
firmy hi-tech,
11:51
to embed a Girls Who Code
classroom in their office.
classroom in their office.
225
699000
2776
która miałaby u siebie
klasę Girls Who Code.
klasę Girls Who Code.
11:53
CA: And you have some stories
back from some of those companies
back from some of those companies
226
701800
2976
CA: Poznałaś historie z tych firm,
11:56
that when you mix in more gender balance
227
704800
1905
gdzie domieszka równowagi płci
11:58
in the engineering teams,
good things happen.
good things happen.
228
706729
3447
w zespołach inżynierskich
ma pozytywne skutki.
ma pozytywne skutki.
12:02
RS: Great things happen.
229
710200
1296
RS: Ma świetne skutki.
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
Uważam, że to szaleństwo, że obecnie
12:06
that right now 85 percent of all
consumer purchases are made by women.
consumer purchases are made by women.
231
714960
3856
85% zakupów jest
dokonywane przez kobiety.
dokonywane przez kobiety.
12:10
Women use social media at a rate
of 600 percent more than men.
of 600 percent more than men.
232
718840
3056
Kobiety używają mediów społecznościowych
600% więcej od mężczyzn
600% więcej od mężczyzn
12:13
We own the Internet,
233
721920
1416
Przeważamy w Internecie
12:15
and we should be building
the companies of tomorrow.
the companies of tomorrow.
234
723360
2456
i powinnyśmy budować
przyszłościowe firmy.
przyszłościowe firmy.
12:17
And I think when companies
have diverse teams,
have diverse teams,
235
725840
2176
Kiedy firmy zatrudniają
zróżnicowane zespoły,
zróżnicowane zespoły,
12:20
and they have incredible women
that are part of their engineering teams,
that are part of their engineering teams,
236
728040
3416
w tym zdolne kobiety
tworzące zespoły inżynieryjne,
tworzące zespoły inżynieryjne,
12:23
they build awesome things,
and we see it every day.
and we see it every day.
237
731480
2416
budują wspaniałe rzeczy,
co widzimy każdego dnia.
co widzimy każdego dnia.
12:25
CA: Reshma, you saw the reaction there.
You're doing incredibly important work.
You're doing incredibly important work.
238
733920
3736
CA: Reshma, widziałaś reakcję ludzi.
Twoja praca jest niezwykle ważna.
Twoja praca jest niezwykle ważna.
12:29
This whole community is cheering you on.
More power to you. Thank you.
More power to you. Thank you.
239
737680
3296
Dopinguje cię cała społeczność.
Dodaje ci sił. Dziękujemy.
Dodaje ci sił. Dziękujemy.
12:33
RS: Thank you.
240
741000
1216
RS: Dziękuję.
12:34
(Applause)
241
742240
3840
(Brawa)
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