TEDGlobal 2010
Sugata Mitra: The child-driven education
Sugata Mitra i jego nowy eksperyment z samodzielnym uczeniem się
Filmed:
Readability: 3.4
3,097,850 views
Sugata Mitra jest metodykiem, który mierzy się z największymi problemami edukacji -- najlepsi nauczyciele i szkoły nie występują tam, gdzie są najbardziej potrzebni. Podczas serii eksperymentów przeprowadzanych na całym świecie dał dzieciom dostęp do szybkiego internetu i zaobserwował wyniki, które mogą zrewolucjonizować nasze podejście do nauczania.
Sugata Mitra - Education researcher
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another. Full bio
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:17
Well, that's kind of an obvious statement up there.
0
2000
2000
Powyższe zdanie jest dość oczywiste.
00:19
I started with that sentence about 12 years ago,
1
4000
3000
Zacząłem od niego 12 lat temu w kontekście III świata.
00:22
and I started in the context
2
7000
3000
(W każdym kraju na świecie są miejsca,
00:25
of developing countries,
3
10000
2000
gdzie z różnych powodów nie ma szkół,
00:27
but you're sitting here from every corner of the world.
4
12000
3000
a nauczyciele nie chcą lub nie mogą przyjechać)
00:30
So if you think of a map of your country,
5
15000
3000
Pomyślcie o mapie swojego kraju
00:33
I think you'll realize
6
18000
2000
i spróbujcie sobie uświadomić,
00:35
that for every country on Earth,
7
20000
2000
że w każdym kraju na świecie
00:37
you could draw little circles to say,
8
22000
2000
można narysować kółka mówiąc
00:39
"These are places where good teachers won't go."
9
24000
3000
"To są miejsca, gdzie dobrzy nauczyciele nie pojadą".
00:43
On top of that,
10
28000
2000
Na dodatek
00:45
those are the places from where trouble comes.
11
30000
3000
zwykle z tych miejsc pochodzą problemy.
00:48
So we have an ironic problem --
12
33000
2000
Jest to dość ironiczny problem.
00:50
good teachers don't want to go
13
35000
2000
Dobrzy nauczyciele nie pojadą
00:52
to just those places where they're needed the most.
14
37000
3000
do miejsc, gdzie są najbardziej potrzebni.
00:55
I started in 1999
15
40000
3000
Od 1999 roku staram się
00:58
to try and address this problem with an experiment,
16
43000
3000
rozwiązać ten problem eksperymentem,
01:01
which was a very simple experiment in New Delhi.
17
46000
3000
który zaczął się dość niewinnie w New Delhi.
01:06
I basically embedded a computer
18
51000
3000
Wmontowałem komputer
01:09
into a wall of a slum in New Delhi.
19
54000
3000
w ścianę jednego ze slumsów.
01:13
The children barely went to school, they didn't know any English --
20
58000
3000
Dzieci nie chodziły do szkoły, nie znały angielskiego.
01:16
they'd never seen a computer before,
21
61000
2000
Nigdy wcześniej nie widziały komputera
01:18
and they didn't know what the internet was.
22
63000
3000
i nie wiedziały, czym jest internet.
01:21
I connected high speed internet to it -- it's about three feet off the ground --
23
66000
3000
Podłączyłem szybki internet -- około metr nad ziemią --
01:24
turned it on and left it there.
24
69000
2000
włączyłem i zostawiłem.
01:26
After this,
25
71000
2000
Potem zobaczyliśmy
01:28
we noticed a couple of interesting things, which you'll see.
26
73000
3000
kilka ciekawych rzeczy, o których za moment.
01:31
But I repeated this all over India
27
76000
3000
Powtarzałem to w całych Indiach,
01:34
and then through
28
79000
2000
a nawet
01:36
a large part of the world
29
81000
2000
w sporej części świata
01:38
and noticed
30
83000
2000
i zauważyłem,
01:40
that children will learn to do
31
85000
2000
że dzieci nauczą się
01:42
what they want to learn to do.
32
87000
3000
tego, czego chcą się uczyć.
01:45
This is the first experiment that we did --
33
90000
2000
To był nasz pierwszy eksperyment --
01:47
eight year-old boy on your right
34
92000
2000
ośmiolatek po prawej
01:49
teaching his student, a six year-old girl,
35
94000
3000
uczy sześciolatkę
01:52
and he was teaching her how to browse.
36
97000
3000
korzystania z przeglądarki internetowej.
01:56
This boy here in the middle of central India --
37
101000
3000
Tutaj chłopak w środkowych Indiach.
02:00
this is in a Rajasthan village,
38
105000
2000
A to wioska w prowincji Rajasthan,
02:02
where the children recorded their own music
39
107000
3000
gdzie dzieci nagrywały własną muzykę
02:05
and then played it back to each other
40
110000
3000
i odtwarzały ją sobie nawzajem
02:08
and in the process,
41
113000
2000
czerpiąc z tego
02:10
they've enjoyed themselves thoroughly.
42
115000
2000
ogromną radość.
02:12
They did all of this in four hours
43
117000
2000
Dokonały tego w cztery godziny
02:14
after seeing the computer for the first time.
44
119000
3000
widząc komputer po raz pierwszy w życiu.
02:17
In another South Indian village,
45
122000
3000
W innej wiosce na południu
02:20
these boys here
46
125000
2000
ci chłopcy
02:22
had assembled a video camera
47
127000
2000
złożyli aparat
02:24
and were trying to take the photograph of a bumble bee.
48
129000
2000
i robili zdjęcia trzmielowi.
02:26
They downloaded it from Disney.com,
49
131000
2000
Ściągnęli to z disney.com
02:28
or one of these websites,
50
133000
2000
lub podobnej strony
02:30
14 days after putting the computer in their village.
51
135000
3000
14 dni po umieszczeniu tam komputera.
02:36
So at the end of it,
52
141000
2000
Doszliśmy do wniosku,
02:38
we concluded that groups of children
53
143000
2000
że grupy dzieci mogą same
02:40
can learn to use computers and the internet on their own,
54
145000
3000
nauczyć się obsługi komputera i internetu
02:43
irrespective of who
55
148000
2000
niezależnie od tego kim są
02:45
or where they were.
56
150000
3000
i gdzie się znajdują.
02:48
At that point, I became a little more ambitious
57
153000
3000
Od tej pory stałem się ambitniejszy
02:51
and decided to see
58
156000
3000
i postanowiłem zobaczyć,
02:54
what else could children do with a computer.
59
159000
3000
co jeszcze potrafią zrobić dzieci z komputerem.
02:57
We started off with an experiment in Hyderabad, India,
60
162000
3000
Zaczęliśmy od eksperymentu w Hydebaradzie w Indiach,
03:00
where I gave a group of children --
61
165000
3000
gdzie dałem grupie dzieci --
03:03
they spoke English with a very strong Telugu accent.
62
168000
3000
a mówiły po angielsku z mocnym akcentem telugu...
03:06
I gave them a computer
63
171000
2000
Dałem im komputer
03:08
with a speech-to-text interface,
64
173000
2000
z programem tłumaczącym
03:10
which you now get free with Windows,
65
175000
3000
mowę na tekst, dostępnym za darmo,
03:13
and asked them to speak into it.
66
178000
2000
i poprosiłem, by do niego mówiły.
03:15
So when they spoke into it,
67
180000
2000
Kiedy tak zrobiły,
03:17
the computer typed out gibberish,
68
182000
2000
komputer wypisał bzdury,
03:19
so they said, "Well, it doesn't understand anything of what we are saying."
69
184000
2000
więc powiedziały "On nie rozumie, co mówimy".
03:21
So I said, "Yeah, I'll leave it here for two months.
70
186000
2000
Ja na to, "Cóż, zostawiam go tu na 2 miesiące.
03:23
Make yourself understood
71
188000
2000
Zróbcie tak,
03:25
to the computer."
72
190000
2000
żeby was zrozumiał."
03:27
So the children said, "How do we do that."
73
192000
2000
Dzieci na to, "Jak mamy to zrobić?"
03:29
And I said,
74
194000
2000
Na co odparłem:
03:31
"I don't know, actually."
75
196000
2000
"W zasadzie nie wiem."
03:33
(Laughter)
76
198000
2000
(Śmiech)
03:35
And I left.
77
200000
2000
I poszedłem sobie.
03:37
(Laughter)
78
202000
2000
(Śmiech)
03:40
Two months later --
79
205000
2000
Dwa miesiące później --
03:42
and this is now documented
80
207000
2000
napisaliśmy na ten temat artykuł
03:44
in the Information Technology
81
209000
2000
w czasopiśmie
03:46
for International Development journal --
82
211000
2000
"Informatyka w kształceniu" --
03:48
that accents had changed
83
213000
2000
ich akcent się zmienił
03:50
and were remarkably close to the neutral British accent
84
215000
3000
i był znacznie bliższy neutralnemu brytyjskiemu akcentowi,
03:53
in which I had trained the speech-to-text synthesizer.
85
218000
3000
na którym trenowałem program.
03:56
In other words, they were all speaking like James Tooley.
86
221000
3000
Innymi słowy, wszyscy mówili jak James Tooley.
03:59
(Laughter)
87
224000
2000
(Śmiech)
04:01
So they could do that on their own.
88
226000
2000
Potrafiły to zrobić same.
04:03
After that, I started to experiment
89
228000
2000
Potem zacząłem eksperymentować
04:05
with various other things
90
230000
2000
z różnymi rzeczami,
04:07
that they might learn to do on their own.
91
232000
2000
których mogli nauczyć się sami.
04:09
I got an interesting phone call once from Columbo,
92
234000
3000
Raz dostałem bardzo ciekawy telefon z Columbo
04:12
from the late Arthur C. Clarke,
93
237000
2000
od Arthura C. Clarke'a,
04:14
who said, "I want to see what's going on."
94
239000
2000
który powiedział "Chcę zobaczyć, co się dzieje."
04:16
And he couldn't travel, so I went over there.
95
241000
3000
Nie mógł podróżować, więc pojechałem do niego.
04:19
He said two interesting things,
96
244000
2000
Powiedział dwie ciekawe rzeczy:
04:21
"A teacher that can be replaced by a machine should be."
97
246000
5000
"Jeśli nauczyciela da się zastąpić maszyną, to powinno się to zrobić."
04:26
(Laughter)
98
251000
2000
(Śmiech)
04:28
The second thing he said was that,
99
253000
2000
Drugim stwierdzeniem było, że
04:30
"If children have interest,
100
255000
2000
"jeśli dzieci są zainteresowane,
04:32
then education happens."
101
257000
3000
to nauka przychodzi samoistnie."
04:35
And I was doing that in the field,
102
260000
2000
Ja to robiłem w praktyce,
04:37
so every time I would watch it and think of him.
103
262000
2000
więc myślę o nim za każdym razem gdy to widzę.
04:39
(Video) Arthur C. Clarke: And they can definitely
104
264000
3000
(Nagranie) Arthur C. Clarke: 'Z pewnością mogą
04:42
help people,
105
267000
2000
pomagać ludziom,
04:44
because children quickly learn to navigate
106
269000
2000
ponieważ dzieci szybko uczą się obsługi
04:46
the web and find things which interest them.
107
271000
3000
i idą szukać rzeczy, które je zainteresują.
04:49
And when you've got interest, then you have education.
108
274000
3000
A kiedy jesteś zainteresowany, uczysz się'.
04:52
Sugata Mitra: I took the experiment to South Africa.
109
277000
3000
Sugata Mitra: Przeniosłem eksperyment do Południowej Afryki.
04:55
This is a 15 year-old boy.
110
280000
2000
Ten chłopiec ma 15 lat.
04:57
(Video) Boy: ... just mention, I play games
111
282000
3000
(Nagranie)Chłopak: ... gram w różne gry
05:00
like animals,
112
285000
3000
ze zwierzątkami,
05:03
and I listen to music.
113
288000
3000
słucham muzyki.
05:06
SM: And I asked him, "Do you send emails?"
114
291000
2000
SM: Spytałem czy lubi wysyłać emaile.
05:08
And he said, "Yes, and they hop across the ocean."
115
293000
3000
Odpowiedział "Tak, one skaczą przez ocean."
05:12
This is in Cambodia,
116
297000
2000
To jest Kambodża,
05:14
rural Cambodia --
117
299000
3000
uboga wioska --
05:17
a fairly silly arithmetic game,
118
302000
3000
jakaś prosta gra arytmetyczna,
05:20
which no child would play inside the classroom or at home.
119
305000
2000
której żaden uczeń nie włączyłby w klasie czy w domu.
05:22
They would, you know, throw it back at you.
120
307000
2000
Wyrzucili by ją.
05:24
They'd say, "This is very boring."
121
309000
2000
Powiedzieliby "straszliwie nudna."
05:26
If you leave it on the pavement
122
311000
2000
Jeśli zostawisz ją na ulicy
05:28
and if all the adults go away,
123
313000
2000
i wszyscy dorośli sobie pójdą,
05:30
then they will show off with each other
124
315000
2000
będą się popisywać przed sobą nawzajem
05:32
about what they can do.
125
317000
2000
co potrafią osiągnąć.
05:34
This is what these children are doing.
126
319000
2000
To właśnie robią te dzieci.
05:36
They are trying to multiply, I think.
127
321000
3000
Chyba próbują mnożyć.
05:39
And all over India,
128
324000
2000
W całych Idniach,
05:41
at the end of about two years,
129
326000
2000
po około dwóch latach,
05:43
children were beginning to Google their homework.
130
328000
3000
dzieci zaczęły używać Google przy odrabianiu zadania.
05:46
As a result, the teachers reported
131
331000
2000
W rezultacie tego nauczyciele zauważyli
05:48
tremendous improvements in their English --
132
333000
2000
ogromną poprawę znajomości angielskiego --
05:50
(Laughter)
133
335000
4000
(Śmiech)
05:54
rapid improvement and all sorts of things.
134
339000
2000
i poprawę różnych innych rzeczy.
05:56
They said, "They have become really deep thinkers and so on and so forth.
135
341000
3000
Powiedzieli "nagle stali się wnikliwymi filozofami" i tak dalej.
05:59
(Laughter)
136
344000
3000
(Śmiech)
06:02
And indeed they had.
137
347000
2000
I rzeczywiście tak się stało.
06:04
I mean, if there's stuff on Google,
138
349000
2000
To znaczy: jeśli coś jest w Google,
06:06
why would you need to stuff it into your head?
139
351000
3000
to po co zaśmiecać sobie tym głowę?
06:10
So at the end of the next four years,
140
355000
2000
Więc po kolejnych czterech latach
06:12
I decided that groups of children can navigate the internet
141
357000
3000
uznałem, że grupy dzieci mogą przeszukiwać Internet,
06:15
to achieve educational objectives on their own.
142
360000
3000
by samodzielnie zdobywać wykształcenie.
06:18
At that time, a large amount of money
143
363000
2000
W tamtym czasie uniwersytet w Newcastle
06:20
had come into Newcastle University
144
365000
2000
otrzymał sporo pieniędzy
06:22
to improve schooling in India.
145
367000
3000
na poprawę nauczania w Indiach.
06:25
So Newcastle gave me a call. I said, "I'll do it from Delhi."
146
370000
3000
Zadzwonili do mnie, a ja powiedziałem "Zrobię to z Delhi."
06:28
They said, "There's no way you're going to handle
147
373000
2000
Oni na to "Nie ma mowy, żebyś otrzymał
06:30
a million pounds-worth of University money
148
375000
3000
grant na milion funtów
06:33
sitting in Delhi."
149
378000
2000
siedząc w Delhi."
06:35
So in 2006,
150
380000
2000
Więc w 2006 roku
06:37
I bought myself a heavy overcoat
151
382000
2000
kupiłem sobie gruby płaszcz
06:39
and moved to Newcastle.
152
384000
2000
i przeprowadziłem się do Newcastle.
06:42
I wanted to test the limits
153
387000
2000
Chciałem sprawdzić granice
06:44
of the system.
154
389000
2000
tego systemu.
06:46
The first experiment I did out of Newcastle
155
391000
2000
Pierwszy eksperyment w Newcastle
06:48
was actually done in India.
156
393000
2000
był de facto przeprowadzony w Indiach.
06:50
And I set myself and impossible target:
157
395000
3000
Zadałem sobie niemożliwy cel:
06:53
can Tamil speaking
158
398000
3000
czy mówiące po tamilsku
06:56
12-year-old children
159
401000
2000
dwunastolatki
06:58
in a South Indian village
160
403000
3000
z wioski na południ Indii
07:01
teach themselves biotechnology
161
406000
2000
mogą samodzielnie nauczyć się
07:03
in English on their own?
162
408000
2000
biotechnologii i to po angielsku?
07:05
And I thought, I'll test them, they'll get a zero --
163
410000
3000
Pomyślałem, że zrobię test. Dostaną zero.
07:08
I'll give the materials, I'll come back and test them --
164
413000
2000
Dam im materiały. Wróce i zrobię test.
07:10
they get another zero,
165
415000
2000
Znów dostaną zero.
07:12
I'll go back and say, "Yes, we need teachers for certain things."
166
417000
4000
Wrócę i powiem "No tak, potrzebujemy nauczycieli do kilku spraw."
07:16
I called in 26 children.
167
421000
2000
Zadzwoniłem do 26 dzieci.
07:18
They all came in there, and I told them
168
423000
2000
Kiedy przyjechały powiedziałem im,
07:20
that there's some really difficult stuff on this computer.
169
425000
2000
że na komputerze jest masa trudnych tematów.
07:22
I wouldn't be surprised if you didn't understand anything.
170
427000
3000
Że nie będę zaskoczony jeśli nic nie zrozumieją.
07:25
It's all in English, and I'm going.
171
430000
3000
Wszystko jest po angielsku, a ja wyjeżdżam.
07:28
(Laughter)
172
433000
2000
(Śmiech)
07:30
So I left them with it.
173
435000
2000
Zostawiłem ich z tym.
07:32
I came back after two months,
174
437000
2000
Wróciłem po dwóch miesiącach,
07:34
and the 26 children marched in looking very, very quiet.
175
439000
2000
przywitało mnie 26 bardzo spokojnych dzieci.
07:36
I said, "Well, did you look at any of the stuff?"
176
441000
3000
Spytałem "I co? Patrzyliście na to?"
07:39
They said, "Yes, we did."
177
444000
2000
Odpowiedzieli "Tak."
07:41
"Did you understand anything?" "No, nothing."
178
446000
3000
"Zrozumieliście coś?" "Nie, nic."
07:44
So I said,
179
449000
2000
Ja na to:
07:46
"Well, how long did you practice on it
180
451000
2000
"A jak długo ćwiczyliście
07:48
before you decided you understood nothing?"
181
453000
2000
zanim stwierdziliście, że nie rozumiecie?"
07:50
They said, "We look at it every day."
182
455000
3000
Odparli "Patrzyliśmy na to codziennie."
07:53
So I said, "For two months, you were looking at stuff you didn't understand?"
183
458000
2000
Ja na to "Przez dwa miesiące gapiliście na coś, czego nie rozumieliście?"
07:55
So a 12 year-old girl raises her hand and says,
184
460000
2000
Na to 12-letnia dziewczynka podnosi rękę i mówi,
07:57
literally,
185
462000
2000
dosłownie,
08:00
"Apart from the fact that improper replication of the DNA molecule
186
465000
3000
"Nie zrozumieliśmy nic poza tym, że
08:03
causes genetic disease,
187
468000
2000
nieprawidłowa replikacja cząsteczki DNA
08:05
we've understood nothing else."
188
470000
2000
wywołuje chorobę genetyczną."
08:07
(Laughter)
189
472000
2000
(Śmiech)
08:09
(Applause)
190
474000
7000
(Oklaski)
08:16
(Laughter)
191
481000
3000
(Śmiech)
08:19
It took me three years to publish that.
192
484000
2000
Opublikowanie tego zajęło mi trzy lata.
08:21
It's just been published in the British Journal of Educational Technology.
193
486000
3000
Artykuł niedawno ukazał się w British Journal of Educational Technology.
08:24
One of the referees who refereed the paper said,
194
489000
3000
Jeden z recenzentów napisał:
08:27
"It's too good to be true,"
195
492000
3000
"To zbyt piękne, by mogło być prawdziwe."
08:30
which was not very nice.
196
495000
2000
co nie było zbyt miłe.
08:32
Well, one of the girls had taught herself
197
497000
2000
Jedna z dziewczynek
08:34
to become the teacher.
198
499000
2000
została nauczycielką.
08:36
And then that's her over there.
199
501000
2000
Widzicie ją teraz.
08:46
Remember, they don't study English.
200
511000
2000
Pamiętajcie, że nie uczyli się angielskiego.
09:01
I edited out the last bit when I asked, "Where is the neuron?"
201
526000
3000
Wyciąłem ostatni fragment, kiedy pytam "Gdzie jest neuron?"
09:04
and she says, "The neuron? The neuron,"
202
529000
2000
a ona mówi "Neuron? Neuron?"
09:06
and then she looked and did this.
203
531000
3000
A potem popatrzyła i zrobiła to.
09:09
Whatever the expression, it was not very nice.
204
534000
3000
Ten gest nie był zbyt miły.
09:12
So their scores had gone up from zero to 30 percent,
205
537000
3000
Ich wyniki podniosły się z zera do 30%,
09:15
which is an educational impossibility under the circumstances.
206
540000
3000
co w tych warunkach jest edukacyjną niemożliwością.
09:18
But 30 percent is not a pass.
207
543000
3000
Ale 30% nie oznacza zdania testu.
09:21
So I found that they had a friend,
208
546000
2000
Odkryłem jednak, że mają przyjaciółkę,
09:23
a local accountant, a young girl,
209
548000
2000
księgową, młodą dziewczynę,
09:25
and they played football with her.
210
550000
2000
z którą zwykle grali w piłkę.
09:27
I asked that girl, "Would you teach them
211
552000
2000
Poprosiłem ją, żeby nauczyła ich
09:29
enough biotechnology to pass?"
212
554000
2000
biotechnologii na tyle, by zdali.
09:31
And she said, "How would I do that? I don't know the subject."
213
556000
2000
Spytała "Jak mam do zrobić? Nawet nie znam zagadnienia."
09:33
I said, "No, use the method of the grandmother."
214
558000
2000
Odparłem "Nie, użyj metody babci."
09:35
She said, "What's that?"
215
560000
2000
"A cóż to takiego?"
09:37
I said, "Well, what you've got to do
216
562000
2000
"Musisz jedynie
09:39
is stand behind them
217
564000
2000
stać za nimi
09:41
and admire them all the time.
218
566000
3000
i podziwiać ich przez cały czas.
09:44
Just say to them, 'That's cool. That's fantastic.
219
569000
2000
Mów im, że to jest świetne i fantastyczne.
09:46
What is that? Can you do that again? Can you show me some more?'"
220
571000
3000
Pytaj co to jest, czy mogą powtórzyć, pokazać więcej."
09:49
She did that for two months.
221
574000
2000
Robiła to przez dwa miesiące.
09:51
The scores went up to 50,
222
576000
2000
Wyniki wzrosły do 50%,
09:53
which is what the posh schools of New Delhi,
223
578000
2000
co jest wynikiem osiągalnym przez szkoły w New Delhi
09:55
with a trained biotechnology teacher were getting.
224
580000
3000
posiadające doświadczonego nauczyciela biotechnologii.
09:58
So I came back to Newcastle
225
583000
2000
Wróciłem więc z wynikami
10:00
with these results
226
585000
2000
do Newcastle
10:02
and decided
227
587000
2000
i uznałem,
10:04
that there was something happening here
228
589000
2000
że dzieje się tutaj
10:06
that definitely was getting very serious.
229
591000
3000
bardzo poważna sprawa.
10:10
So, having experimented in all sorts of remote places,
230
595000
3000
Eksperymentując w wielu różnych odległych miejscach
10:13
I came to the most remote place that I could think of.
231
598000
3000
dotarłem do najodleglejszego miejsca, o jakim mogłem pomyśleć.
10:16
(Laughter)
232
601000
2000
(Śmiech)
10:19
Approximately 5,000 miles from Delhi
233
604000
3000
Około 5 tys. mil od Delhi
10:22
is the little town of Gateshead.
234
607000
2000
jest małe miasteczko Gateshead.
10:24
In Gateshead, I took 32 children
235
609000
3000
Zebrałem tam 32 dzieci
10:27
and I started to fine-tune the method.
236
612000
3000
i zacząłem ulepszać metodę.
10:30
I made them into groups of four.
237
615000
3000
Podzieliłem ich na czteroosobowe grupy.
10:33
I said, "You make your own groups of four.
238
618000
2000
Powiedziałem "Sami utwórzcie czteroosobowe grupy.
10:35
Each group of four can use one computer and not four computers."
239
620000
3000
Każda grupa może korzystać z jednego komputera, nie z czterech."
10:38
Remember, from the Hole in the Wall.
240
623000
3000
Pamiętacie komputer w ścianie?
10:41
"You can exchange groups.
241
626000
2000
"Możecie zmieniać grupy.
10:43
You can walk across to another group,
242
628000
2000
Możecie chodzić pomiędzy grupami,
10:45
if you don't like your group, etc.
243
630000
2000
jeśli grupa wam się nie podoba itd.
10:47
You can go to another group, peer over their shoulders, see what they're doing,
244
632000
3000
Idźcie do innej grupy, zaglądajcie im przez ramię patrząc co robiąm
10:50
come back to you own group and claim it as your own work."
245
635000
3000
wróćcie do swojej grupy i powiedzcie, że sami to wymyśliliście."
10:53
And I explained to them
246
638000
2000
Wyjaśniłem im, sami to znacie,
10:55
that, you know, a lot of scientific research is done using that method.
247
640000
3000
że, mnóstwo badań naukowych jest robionych właśnie w ten sposób.
10:58
(Laughter)
248
643000
2000
(Śmiech)
11:00
(Applause)
249
645000
5000
(Oklaski)
11:07
The children enthusiastically got after me and said,
250
652000
2000
Dzieci podeszły bardzo entuzjastycznie i spytały
11:09
"Now, what do you want us to do?"
251
654000
2000
"No to co mamy robić?"
11:11
I gave them six GCSE questions.
252
656000
3000
Dałem im sześć zadań maturalnych.
11:14
The first group -- the best one --
253
659000
2000
Pierwsza grupa, najlepsza,
11:16
solved everything in 20 minutes.
254
661000
2000
rozwiązała wszystkie w 20 minut.
11:18
The worst, in 45.
255
663000
3000
Najgorsza - w 45.
11:21
They used everything that they knew --
256
666000
2000
Użyli wszystkiego, o czym wiedzieli --
11:23
news groups, Google, Wikipedia,
257
668000
2000
usenetu, Google, Wikipedii,
11:25
Ask Jeeves, etc.
258
670000
2000
Ask Jeeves itd.
11:27
The teachers said, "Is this deep learning?"
259
672000
3000
Nauczyciele spytali "Czy coś im z tej wiedzy zostanie?"
11:30
I said, "Well, let's try it.
260
675000
2000
"Sprawdźmy", odparłem,
11:32
I'll come back after two months.
261
677000
2000
"Wrócę po dwóch miesiącach
11:34
We'll give them a paper test --
262
679000
2000
i zrobię im sprawdzian na papierze --
11:36
no computers, no talking to each other, etc."
263
681000
2000
żadnych komputerów, żadnego rozmawiania itd."
11:38
The average score when I'd done it with the computers and the groups
264
683000
2000
Średni wynik, kiedy robiłem test z użyciem komputera i grup
11:40
was 76 percent.
265
685000
2000
wyniósł 76%.
11:42
When I did the experiment, when I did the test,
266
687000
2000
Kiedy zrobiłem sprawdzian,
11:44
after two months, the score
267
689000
3000
po dwóch miesiącach,
11:47
was 76 percent.
268
692000
3000
wynik był 76%.
11:50
There was photographic recall
269
695000
2000
Dzieci zapamiętały wszystko
11:52
inside the children,
270
697000
2000
iście fotograficznie.
11:54
I suspect because they're discussing with each other.
271
699000
3000
Podejrzewam, że to dlatego, że rozmawiały ze sobą.
11:57
A single child in front of a single computer
272
702000
2000
Jedno dziecko naprzeciw jednego komputera
11:59
will not do that.
273
704000
2000
by tego nie dokonało.
12:01
I have further results,
274
706000
2000
Mam dalsze wyniki,
12:03
which are almost unbelievable,
275
708000
2000
które są wręcz niewiarygodne,
12:05
of scores which go up with time.
276
710000
2000
z wynikami wzrastającymi z czasem.
12:07
Because their teachers say
277
712000
2000
Nauczyciele stwierdzili,
12:09
that after the session is over,
278
714000
2000
że po zakończeniu sesji
12:11
the children continue to Google further.
279
716000
3000
dzieci nadal zgłębiały temat w Google.
12:14
Here in Britain, I put out a call
280
719000
2000
Tutaj w Wielkiej Brytanii
12:16
for British grandmothers,
281
721000
2000
zaprosiłem do eksperymentu
12:18
after my Kuppam experiment.
282
723000
2000
brytyjskie babcie.
12:20
Well, you know,
283
725000
2000
No wiecie
12:22
they're very vigorous people, British grandmothers.
284
727000
2000
bardzo żywotne z nich osoby.
12:24
200 of them volunteered immediately.
285
729000
2000
200 z nich zgłosiło się natychmiast.
12:26
(Laughter)
286
731000
2000
(Śmiech)
12:28
The deal was that they would give me
287
733000
3000
Umówiłem się z nimi,
12:31
one hour of broadband time,
288
736000
2000
że jedną godzinę w tygodniu
12:33
sitting in their homes,
289
738000
2000
przeznaczą na siedzenie w domu
12:35
one day in a week.
290
740000
2000
przy szerokopasmowym internecie.
12:37
So they did that,
291
742000
2000
Zrobiły tak.
12:39
and over the last two years,
292
744000
2000
Przez ostatnie dwa lata
12:41
over 600 hours of instruction
293
746000
2000
przeprowadzono przez Skype
12:43
has happened over Skype,
294
748000
2000
ponad 600 godzin wykładów
12:45
using what my students call the granny cloud.
295
750000
3000
z użyciem "chmury babć".
12:48
The granny cloud sits over there.
296
753000
3000
Chmura babć siedzi tam.
12:51
I can beam them to whichever school I want to.
297
756000
3000
Mogę skomunikować je z dowolną szkołą.
13:00
(Video) Teacher: You can't catch me.
298
765000
2000
(Nagranie): Nauczyciel: Nie złapiesz mnie.
13:02
You say it.
299
767000
3000
Teraz wy.
13:05
You can't catch me.
300
770000
3000
Nie złapiesz mnie.
13:08
Children: You can't catch me.
301
773000
3000
Dzieci: Nie złapiesz mnie.
13:11
Teacher: I'm the gingerbread man.
302
776000
3000
Nauczyciel: Jestem chłopcem z piernika.
13:14
Children: I'm the gingerbread man.
303
779000
2000
Dzieci: Jestem chłopcem z piernika.
13:16
Teacher: Well done. Very good ...
304
781000
2000
Nauczyciel: Bardzo dobrze.
13:24
SM: Back at Gateshead,
305
789000
2000
SM: W Gateshead
13:26
a 10-year-old girl gets into the heart of Hinduism
306
791000
2000
dziesięciolatka zgłębia hinduizm
13:28
in 15 minutes.
307
793000
2000
w 15 minut.
13:30
You know, stuff which I don't know anything about.
308
795000
3000
Rozumiecie, rzeczy, o których sam nie mam pojęcia.
13:36
Two children watch a TEDTalk.
309
801000
2000
Dwoje dzieci ogląda TED.
13:38
They wanted to be footballers before.
310
803000
2000
Wcześniej chcieli być piłkarzami.
13:40
After watching eight TEDTalks,
311
805000
2000
Po obejrzeniu ośmiu TEDTalks
13:42
he wants to become Leonardo da Vinci.
312
807000
3000
każdy chce zostać Leonardem da Vinci.
13:45
(Laughter)
313
810000
3000
(Śmiech)
13:48
(Applause)
314
813000
3000
(Oklaski)
13:51
It's pretty simple stuff.
315
816000
2000
To bardzo proste.
13:53
This is what I'm building now --
316
818000
2000
To właśnie teraz tworzę.
13:55
they're called SOLEs: Self Organized Learning Environments.
317
820000
3000
Nazywają się SOLE (Samoorganizujące się Środowiska Edukacyjne).
13:58
The furniture is designed
318
823000
2000
Meble zaprojektowano tak,
14:00
so that children can sit in front of big, powerful screens,
319
825000
3000
żeby dzieci mogły siedzieć przed wielkimi ekranami,
14:03
big broadband connections, but in groups.
320
828000
3000
podłączonymi do szybkiego internetu, ale w grupach.
14:06
If they want, they can call the granny cloud.
321
831000
3000
Jeśli chcą, dzwonią do chmury babć.
14:09
This is a SOLE in Newcastle.
322
834000
2000
To jest SOLE w Newcastle.
14:11
The mediator is from Pune, India.
323
836000
2000
Mediator jest z Indii.
14:13
So how far can we go? One last little bit and I'll stop.
324
838000
3000
Jak daleko możemy zajść? Jeszcze jedno zanim skończę.
14:16
I went to Turin in May.
325
841000
3000
W maju pojechałem do Turynu.
14:20
I sent all the teachers away from my group of 10 year-old students.
326
845000
3000
Oddzieliłem wszystkich nauczycieli od grupy 10-letnich uczniów.
14:24
I speak only English, they speak only Italian,
327
849000
3000
Mówię tylko po angielsku, oni tylko po włosku,
14:27
so we had no way to communicate.
328
852000
2000
więc nie mieliśmy jak się porozumieć.
14:29
I started writing English questions on the blackboard.
329
854000
3000
Zacząłem pisać po angielsku zadanie na tablicy.
14:33
The children looked at it and said, "What?"
330
858000
2000
Dzieci spojrzały i spytały "Co?".
14:35
I said, "Well, do it."
331
860000
2000
A ja "No, do dzieła."
14:37
They typed it into Google, translated it into Italian,
332
862000
3000
Wpisały to w Google, przetłumaczyły na włoski,
14:40
went back into Italian Google.
333
865000
2000
wróciły do włoskiego Google.
14:42
Fifteen minutes later --
334
867000
3000
15 minut później...
14:52
next question: where is Calcutta?
335
877000
3000
Następne pytanie: gdzie jest Kalkuta?
14:57
This one, they took only 10 minutes.
336
882000
3000
To im zajęło tylko 10 minut.
15:04
I tried a really hard one then.
337
889000
3000
Tym razem spróbowałem czegoś trudniejszego.
15:07
Who was Pythagoras, and what did he do?
338
892000
3000
Kim był Pythagoras i czego dokonał?
15:12
There was silence for a while,
339
897000
2000
Przez chwilę panowała cisza,
15:14
then they said, "You've spelled it wrong.
340
899000
2000
a potem powiedzieli "Źle napisałeś.
15:16
It's Pitagora."
341
901000
3000
Ma być Pitagoras."
15:23
And then,
342
908000
2000
Potem
15:25
in 20 minutes,
343
910000
2000
po 20 minutach
15:27
the right-angled triangles began to appear on the screens.
344
912000
2000
na ekranach zaczęły się pojawiać trójkąty prostokątne.
15:29
This sent shivers up my spine.
345
914000
3000
Ciarki mi przeszły po plecach.
15:32
These are 10 year-olds.
346
917000
2000
To są dziesięciolatki.
15:47
Text: In another 30 minutes they would reach the Theory of Relativity. And then?
347
932000
3000
Za pół godziny dojdą do teorii względności. A potem?
15:50
(Laughter)
348
935000
2000
(Śmiech)
15:52
(Applause)
349
937000
9000
(Oklaski)
16:01
SM: So you know what's happened?
350
946000
2000
Wiecie co się stało?
16:03
I think we've just stumbled across
351
948000
2000
Chyba właśnie natknęliśmy się
16:05
a self-organizing system.
352
950000
2000
na samoporządkujący się system.
16:07
A self-organizing system is one
353
952000
2000
Samoorganizacja zachodzi wtedy,
16:09
where a structure appears
354
954000
2000
gdy pojawia się struktura
16:11
without explicit intervention from the outside.
355
956000
3000
bez wyraźnej interwencji z zewnątrz.
16:14
Self-organizing systems also always show emergence,
356
959000
3000
Samoorganizacja zawsze objawia się przez emergencję,
16:17
which is that the system starts to do things,
357
962000
2000
tzn. że system zaczyna robić rzeczy,
16:19
which it was never designed for.
358
964000
2000
do których nie został zaprojektowany.
16:21
Which is why you react the way you do,
359
966000
2000
I dlatego właśnie tak reagujecie,
16:23
because it looks impossible.
360
968000
3000
bo wydaje się to niemożliwe.
16:26
I think I can make a guess now --
361
971000
3000
Stawiam hipotezę,
16:29
education is self-organizing system,
362
974000
2000
że edukacja jest samoorganizującym się systemem,
16:31
where learning is an emergent phenomenon.
363
976000
2000
gdzie nauczanie jest zjawiskiem emergentnym.
16:33
It'll take a few years to prove it, experimentally,
364
978000
2000
Udowodnienie tego doświadczalnie zajmie kilka lat,
16:35
but I'm going to try.
365
980000
2000
ale zamierzam spróbować.
16:37
But in the meanwhile, there is a method available.
366
982000
3000
W międzyczasie jest metoda.
16:40
One billion children, we need 100 million mediators --
367
985000
3000
Miliard dzieci, sto milionów mediatorów --
16:43
there are many more than that on the planet --
368
988000
2000
na całej planecie jest więcej ludzi niż potrzeba --
16:45
10 million SOLEs,
369
990000
2000
10 milionów SOLE,
16:47
180 billion dollars and 10 years.
370
992000
3000
180 miliardów dolarów i 10 lat.
16:51
We could change everything.
371
996000
2000
Możemy zmienić wszystko.
16:53
Thanks.
372
998000
2000
Dziękuję.
16:55
(Applause)
373
1000000
11000
(Oklaski)
ABOUT THE SPEAKER
Sugata Mitra - Education researcherEducational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another.
Why you should listen
In 1999, Sugata Mitra and his colleagues dug a hole in a wall bordering an urban slum in New Delhi, installed an Internet-connected PC and left it there, with a hidden camera filming the area. What they saw: kids from the slum playing with the computer and, in the process, learning how to use it -- then teaching each other. These famed “Hole in the Wall” experiments demonstrated that, in the absence of supervision and formal teaching, children can teach themselves and each other -- if they’re motivated by curiosity. Mitra, now a professor of educational technology at Newcastle University, called it "minimally invasive education."
Mitra thinks self-organized learning will shape the future of education. At TED2013, he made a bold TED Prize wish: Help me build a School in the Cloud where children can explore and learn on their own -- and teach one another -- using resouces from the worldwide cloud.
The School in the Cloud now includes seven physical locations -- five in India and two in the UK. At the same time, the School in the Cloud online platform lets students participate anywhere, with partner learning labs and programs in countries like Colombia, Pakistan and Greece. In 2016, Mitra held the first School in the Cloud conference in India. He shared that more than 16,000 SOLE sessions had taken place so far, with kids all around the world dipping their toes in this new education model.
Sugata Mitra | Speaker | TED.com