TED2011
Sal Khan: Let's use video to reinvent education
Salman Khan: Vamos usar o vídeo para reinventar a educação
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Salman Khan fala sobre como e porquê ele criou a incrível Khan Academy, um série de vídeos educacionais cuidadosamente estruturada que oferece matérias completas de matemática e, agora, de outras disciplinas. Ele mostra o poder dos exercícios interativos, e pede que os professores considerem inverter o modelo tradicional da sala de aula – dar aos estudantes vídeo-aulas para assistir em casa, fazer a 'lição de casa' na sala de aula com o professor disponível para ajudar.
Sal Khan - Educator and social entrepreneur
In 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more. Full bio
In 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more. Full bio
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00:15
The Khan Academy is most known
0
0
2000
A Khan Academy é mais conhecida
00:17
for its collection of videos,
1
2000
2000
por sua coleção de vídeos,
00:19
so before I go any further,
2
4000
2000
então antes que eu vá mais adiante,
00:21
let me show you a little bit of a montage.
3
6000
3000
deixem-me mostrar uma parte de uma edição.
00:24
(Video) Salman Khan: So the hypotenuse is now going to be five.
4
9000
3000
(Vídeo) Salman Khan: Então a hipotenusa vai ser cinco.
00:27
This animal's fossils are only found in this area of South America --
5
12000
3000
Os fósseis de animais são encontrados apenas nessa área da América do Sul –
00:30
a nice clean band here --
6
15000
2000
uma bonita faixa aqui –
00:32
and this part of Africa.
7
17000
2000
e nessa parte da África.
00:34
We can integrate over the surface,
8
19000
2000
Nós podemos integrar sobre a superfície,
00:36
and the notation usually is a capital sigma.
9
21000
3000
e a notação geralmente é um sigma maiúsculo.
00:39
National Assembly: They create the Committee of Public Safety,
10
24000
3000
Assembléia Nacional: Eles criaram o Comitê de Segurança Pública,
00:42
which sounds like a very nice committee.
11
27000
2000
que soa com um comitê bem simpático.
00:44
Notice, this is an aldehyde,
12
29000
2000
Percebam, isso é um aldeído,
00:46
and it's an alcohol.
13
31000
2000
e isso é um álcool.
00:48
Start differentiating into effector and memory cells.
14
33000
3000
Começa a diferenciar-se em células efetoras e de memória.
00:51
A galaxy. Hey, there's another galaxy.
15
36000
2000
Uma galáxia. Ei, lá está outra galáxia.
00:53
Oh look, there's another galaxy.
16
38000
2000
E veja, mais uma galáxia.
00:55
And for dollars, is their 30 million,
17
40000
3000
E em dólares, é seus 30 milhões,
00:58
plus the 20 million dollars from the American manufacturer.
18
43000
3000
mais os 20 milhões de dólares que vieram do fabricante americano.
01:01
If this does not blow your mind,
19
46000
3000
Se isso não deixar você de boca aberta,
01:04
then you have no emotion.
20
49000
2000
então você não tem emoção.
01:06
(Laughter)
21
51000
2000
(Risos)
01:08
(Applause)
22
53000
5000
(Aplausos)
01:13
SK: We now have on the order
23
58000
2000
SK: Agora nós temos cerca de
01:15
of 2,200 videos
24
60000
2000
2.200 vídeos
01:17
covering everything from basic arithmetic
25
62000
2000
cobrindo tudo desde aritmética básica
01:19
all the way to vector calculus
26
64000
2000
até chegar em cálculo vetorial
01:21
and some of the stuff you saw there.
27
66000
3000
e algumas das coisas que vocês viram aqui.
01:24
We have a million students a month using the site,
28
69000
3000
Nós temos um milhão de estudantes por mês usando o site,
01:27
watching on the order of 100 to 200,000 videos a day.
29
72000
4000
assistindo a cerca de 100 a 200 mil vídeos por dia.
01:31
But what we're going to talk about in this
30
76000
2000
Mas o que nós vamos conversar sobre isso
01:33
is how we're going to the next level.
31
78000
2000
é como vamos chegar ao próximo nível.
01:35
But before I do that,
32
80000
2000
Mas antes que eu faça isso,
01:37
I want to talk a little bit about really just how I got started.
33
82000
3000
eu quero falar um pouco sobre como eu comecei realmente.
01:41
And some of you all might know,
34
86000
2000
E alguns de vocês devem saber,
01:43
about five years ago I was an analyst at a hedge fund,
35
88000
3000
há cinco anos atrás eu era um analista de um fundo de investimento.
01:46
and I was in Boston,
36
91000
2000
E eu estava em Boston,
01:48
and I was tutoring my cousins in New Orleans, remotely.
37
93000
3000
e estava tutorando meus primos em Nova Orleans, remotamente.
01:51
And I started putting the first YouTube videos up
38
96000
3000
E comecei a colocar os primeiros vídeos no YouTube
01:54
really just as a kind of nice-to-have,
39
99000
2000
apenas como uma coisa legal de ter,
01:56
just a supplement for my cousins --
40
101000
2000
apenas como um suplemento para meus primos –
01:58
something that might give them a refresher or something.
41
103000
3000
algo que podia dar a eles um lembrete.
02:01
And as soon as I put those first YouTube videos up,
42
106000
2000
E assim que coloquei os vídeos no YouTube,
02:03
something interesting happened --
43
108000
2000
algo interessante aconteceu –
02:05
actually a bunch of interesting things happened.
44
110000
2000
na verdade um monte de coisas interessantes aconteceram.
02:07
The first was the feedback from my cousins.
45
112000
3000
A primeira foi o retorno dos meus primos.
02:10
They told me
46
115000
2000
Eles me disseram
02:12
that they preferred me on YouTube than in person.
47
117000
3000
que eles me preferiam no YouTube do que em pessoa.
02:15
(Laughter)
48
120000
7000
(Risos)
02:23
And once you get over the backhanded nature of that,
49
128000
3000
E depois que você supera o lado ruim disso,
02:26
there was actually something very profound there.
50
131000
2000
havia algo realmente muito profundo ali.
02:28
They were saying
51
133000
2000
Eles disseram
02:30
that they preferred the automated version of their cousin
52
135000
2000
que eles preferiam a versão automática do seu primo
02:32
to their cousin.
53
137000
2000
a seu primo.
02:34
At first, it's very unintuitive,
54
139000
2000
No começo, é muito contra intuitivo,
02:36
but when you actually think about it from their point of view, it makes a ton of sense.
55
141000
3000
mas quando você pensa sobre isso no ponto de vista deles, isso faz muito sentido.
02:39
You have this situation
56
144000
2000
Você tem essa situação
02:41
where now they can pause and repeat their cousin,
57
146000
2000
onde agora eles podem pausar e repetir seu primo,
02:43
without feeling like they're wasting my time.
58
148000
3000
sem sentir que estão me fazendo perder tempo.
02:46
If they have to review something
59
151000
3000
Se eles tivessem de revisar algo
02:49
that they should have learned a couple of weeks ago,
60
154000
2000
que eles deviam ter aprendido duas semanas atrás,
02:51
or maybe a couple of years ago,
61
156000
3000
ou talvez dois anos atrás,
02:54
they don't have to be embarrassed and ask their cousin.
62
159000
2000
eles não precisam ficar envergonhados e perguntar ao seu primo.
02:56
They can just watch those videos. If they're bored, they can go ahead.
63
161000
3000
Eles podem apenas ver os vídeos. Se se entediarem eles podem ir para adiante.
02:59
They can watch it at their own time, at their own pace.
64
164000
2000
Eles podem assistir no seu próprio horário, no seu próprio ritmo.
03:01
And probably the least appreciated aspect of this
65
166000
5000
E provavelmente o aspecto menos apreciado disso
03:06
is the notion that the very first time,
66
171000
2000
é a noção de que a primeira vez,
03:08
the very first time
67
173000
2000
a primeiríssima vez
03:10
that you're trying to get your brain around a new concept,
68
175000
3000
que você tenta fazer seu cérebro entender um novo conceito,
03:13
the very last thing you need
69
178000
2000
a última coisa de que você precisa
03:15
is another human being saying, "Do you understand this?"
70
180000
3000
é outro ser humano perguntando: "Você entendeu isso?"
03:18
And that's what was happening with the interaction with my cousins before,
71
183000
3000
E isso é o que estava acontecendo com a interação com meus primos antes.
03:21
and now they can just do it
72
186000
3000
E agora eles podem fazer isso apenas
03:24
in the intimacy of their own room.
73
189000
3000
na intimidade de seu próprio quarto.
03:28
The other thing that happened is --
74
193000
2000
A outra coisa que aconteceu foi –
03:30
I put them on YouTube just --
75
195000
3000
eu coloquei no YouTube –
03:33
I saw no reason to make it private,
76
198000
2000
eu não vi razão para fazer isso particular,
03:35
so I let other people watch it,
77
200000
2000
então eu deixei outras pessoas assistirem.
03:37
and then people started stumbling on it,
78
202000
2000
E então as pessoas começaram a esbarrar nisso.
03:39
and I started getting some comments and some letters
79
204000
3000
E eu comecei a receber alguns comentários e algumas mensagens
03:42
and all sorts of feedback
80
207000
2000
de todos os tipos de retorno
03:44
from random people from around the world.
81
209000
2000
de pessoas aleatórias de todo o mundo.
03:46
And these are just a few.
82
211000
3000
E esses eram apenas alguns.
03:49
This is actually from one of the original calculus videos.
83
214000
3000
Isso é na verdade de um dos vídeos de cálculo originais.
03:52
And someone wrote just on YouTube --
84
217000
2000
E alguém escreveu no YouTube –
03:54
it was a YouTube comment:
85
219000
2000
era um comentário no YouTube:
03:56
"First time I smiled doing a derivative."
86
221000
3000
"Primeira vez que sorri fazendo uma derivada."
03:59
(Laughter)
87
224000
2000
(Risos)
04:01
And let's pause here.
88
226000
2000
E vamos pausar aqui.
04:03
This person did a derivative
89
228000
2000
Essa pessoa fez uma derivada
04:05
and then they smiled.
90
230000
3000
e então ela sorriu.
04:08
And then in a response to that same comment -- this is on the thread.
91
233000
3000
E depois em resposta ao mesmo comentário – isso está na discussão.
04:11
You can go on YouTube and look at these comments --
92
236000
2000
Você pode ir aos vídeos no YouTube e ver esses comentários –
04:13
someone else wrote: "Same thing here.
93
238000
2000
alguém escreveu: "Mesma coisa aqui,
04:15
I actually got a natural high and a good mood for the entire day.
94
240000
3000
na verdade eu fiquei de bom humor o dia inteiro.
04:18
Since I remember seeing
95
243000
2000
Desde que me lembro de ver
04:20
all of this matrix text in class,
96
245000
3000
todas essas matrizes na escola,
04:23
and here I'm all like, 'I know kung fu.'"
97
248000
3000
e aqui estou tipo: 'Eu sei kung fu'."
04:26
(Laughter)
98
251000
4000
(Risos)
04:30
And we get a lot of feedback all along those lines.
99
255000
2000
E recebemos bastante retorno ao longo dessas linhas.
04:32
This clearly was helping people.
100
257000
2000
Isso estava claramente ajudando as pessoas.
04:34
But then, as the viewership kept growing and kept growing,
101
259000
3000
Mas depois, enquanto a audiência continuava crescendo e crescendo,
04:37
I started getting letters from people,
102
262000
3000
eu comecei a receber cartas de pessoas,
04:40
and it was starting to become clear
103
265000
2000
e começou a ficar claro
04:42
that it was actually more than just a nice-to-have.
104
267000
2000
que isso era mais do que uma coisa legal de ter.
04:44
This is just an excerpt
105
269000
2000
Esse é apenas um trecho
04:46
from one of those letters.
106
271000
2000
de uma dessas cartas.
04:48
"My 12 year-old son has autism
107
273000
2000
"Meu filho de 12 anos tem autismo
04:50
and has had a terrible time with math.
108
275000
2000
e teve uma péssima experiência com matemática.
04:52
We have tried everything,
109
277000
2000
Nós tentamos de tudo,
04:54
viewed everything, bought everything.
110
279000
2000
vimos de tudo, compramos de tudo.
04:56
We stumbled on your video on decimals and it got through.
111
281000
3000
Nós esbarramos no seu vídeo sobre decimais e ele entendeu.
04:59
Then we went on to the dreaded fractions. Again, he got it.
112
284000
3000
Depois fomos para as temidas frações. De novo, ele entendeu.
05:02
We could not believe it.
113
287000
2000
Nós não podíamos acreditar.
05:04
He is so excited."
114
289000
2000
Ele está tão entusiasmado.
05:06
And so you can imagine,
115
291000
2000
E como vocês podem imaginar,
05:08
here I was an analyst at a hedge fund.
116
293000
3000
lá estava eu, analista de um fundo de investimento,
05:11
It was very strange for me to do something of social value.
117
296000
3000
Era muito estranho para mim fazer algo com valor social.
05:14
(Laughter)
118
299000
3000
(Risos)
05:17
(Applause)
119
302000
7000
(Aplausos)
05:24
But I was excited, so I kept going.
120
309000
3000
Mas eu estava entusiasmado, então continuei.
05:27
And then a few other things started to dawn on me.
121
312000
2000
E depois comecei a me dar conta de algumas outras coisas.
05:29
That, not only would it help my cousins right now,
122
314000
3000
De que isso não só ajudava meus primos agora,
05:32
or these people who are sending letters,
123
317000
2000
ou essas pessoas que estavam enviando cartas,
05:34
but that this content will never go old,
124
319000
2000
mas que esse conteúdo nunca vai envelhecer,
05:36
that it could help their kids
125
321000
2000
que isso podia ajudar seus filhos
05:38
or their grandkids.
126
323000
2000
ou seus netos.
05:40
If Isaac Newton
127
325000
2000
Se Isaac Newton
05:42
had done YouTube videos on calculus,
128
327000
2000
tivesse feito vídeos no YouTube sobre cálculo,
05:44
I wouldn't have to.
129
329000
2000
eu não precisaria ter feito.
05:46
(Laughter)
130
331000
2000
(Risos)
05:48
Assuming he was good. We don't know.
131
333000
3000
Supondo que ele fosse bom. Nós não sabemos.
05:51
(Laughter)
132
336000
2000
(Risos)
05:53
The other thing that happened --
133
338000
2000
A outra coisa que aconteceu –
05:55
and even at this point, I said, "Okay, maybe it's a good supplement.
134
340000
2000
e mesmo nesse ponto, eu disse: "Ok, talvez seja um bom suplemento.
05:57
It's good for motivated students.
135
342000
2000
É bom para estudantes motivados.
05:59
It's good for maybe home schoolers."
136
344000
2000
É bom talvez para quem estuda em casa."
06:01
But I didn't think it would be something
137
346000
2000
Mas eu não achava que seria algo
06:03
that would somehow penetrate the classroom.
138
348000
2000
que penetraria de alguma forma na sala de aula.
06:05
But then I started getting letters from teachers.
139
350000
2000
Mas então comecei a receber cartas de professores.
06:07
And the teachers would write, saying,
140
352000
2000
E os professores escreviam dizendo:
06:09
"We've used your videos to flip the classroom.
141
354000
2000
"Nós usamos seus vídeos para mudar a aula.
06:11
You've given the lectures, so now what we do ... " --
142
356000
3000
Você deu as explicações, agora o que a gente faz..."
06:14
and this could happen in every classroom in America tomorrow --
143
359000
3000
E isso pode acontecer em qualquer sala de aula nos Estados Unidos amanhã:
06:17
" ... what I do is I assign the lectures for homework,
144
362000
3000
"... o que eu faço é passar os vídeos das aulas como lição de casa.
06:20
and what used to be homework,
145
365000
2000
e o que costumava ser lição de casa,
06:22
I now have the students doing in the classroom."
146
367000
3000
agora os alunos estão fazendo na sala de aula."
06:25
And I want to pause here for --
147
370000
3000
E eu quero pausar aqui para –
06:28
(Applause)
148
373000
4000
(Risos)
06:32
I want to pause here for a second,
149
377000
2000
Eu quero pausar aqui por um segundo,
06:34
because there's a couple of interesting things.
150
379000
2000
por causa de duas coisas interessantes.
06:36
One, when those teachers are doing that,
151
381000
2000
A primeira, quando professores fazem isso,
06:38
there's the obvious benefit --
152
383000
2000
há o benefício óbvio –
06:40
the benefit that now their students
153
385000
2000
o benefício de que agora seus alunos
06:42
can enjoy the videos in the way that my cousins did.
154
387000
2000
podem curtir os vídeos da maneira como meus primos curtiram.
06:44
They can pause, repeat at their own pace,
155
389000
2000
Eles podem pausar, repetir no seu próprio ritmo,
06:46
at their own time.
156
391000
2000
no seu próprio ritmo.
06:48
But the more interesting thing is --
157
393000
2000
Mas a coisa mais interessante é –
06:50
and this is the unintuitive thing when you talk about technology in the classroom --
158
395000
3000
e isso é a coisa contra intuitiva quando se fala sobre tecnologia em sala de aula –
06:53
by removing the one-size-fits-all lecture from the classroom
159
398000
3000
ao remover a palestra de tamanho padrão para toda classe
06:56
and letting students have a self-paced lecture at home,
160
401000
3000
e deixar os alunos terem sua matéria auto ritmada em casa,
06:59
and then when you go to the classroom, letting them do work,
161
404000
3000
e depois quando você vai à sala de aula, deixando-os fazer a lição,
07:02
having the teacher walk around,
162
407000
2000
com o professor rondando,
07:04
having the peers actually be able to interact with each other,
163
409000
3000
fazendo com que os colegas realmente interajam entre si,
07:07
these teachers have used technology
164
412000
3000
esses professores usaram a tecnologia
07:10
to humanize the classroom.
165
415000
2000
para humanizar a sala de aula.
07:12
They took a fundamentally dehumanizing experience --
166
417000
3000
Eles tomaram uma experiência fundamentalmente desumanizante –
07:15
30 kids with their fingers on their lips,
167
420000
2000
30 garotos com seus dedos nos lábios,
07:17
not allowed to interact with each other.
168
422000
2000
proibidos de interagir entre si.
07:19
A teacher, no matter how good,
169
424000
2000
Um professor, não importa o quanto seja bom,
07:21
has to give this one-size-fits-all lecture
170
426000
2000
precisa dar essas palestras tamanho padrão
07:23
to 30 students --
171
428000
2000
para 30 alunos –
07:25
blank faces, slightly antagonistic --
172
430000
2000
rostos inexpressivos, quase antagonísticos –
07:27
and now it's a human experience.
173
432000
2000
e agora é uma experiência humana.
07:29
Now they're actually interacting with each other.
174
434000
2000
Agora eles estão realmente interagindo entre si.
07:31
So once the Khan Academy --
175
436000
2000
Então uma vez com a Khan Academy –
07:33
I quit my job
176
438000
2000
eu saí do meu emprego.
07:35
and we turned into a real organization --
177
440000
2000
e nos tornamos uma organização de verdade –
07:37
we're a not-for-profit --
178
442000
2000
somos uma organização sem fins lucrativos –
07:39
the question is, how do we take this to the next level?
179
444000
3000
a questão é: como trazemos isso para o próximo nível?
07:42
How do we take what those teachers are doing
180
447000
2000
Como trazemos o que os professores estão fazendo
07:44
to their natural conclusion?
181
449000
2000
para sua conclusão natural?
07:46
And so what I'm showing you over here,
182
451000
2000
E isso é o que estou mostrando aqui,
07:48
these are actual exercises
183
453000
2000
esses são exercícios reais
07:50
that I started writing for my cousins.
184
455000
3000
que comecei a escrever para meus primos.
07:53
The ones I started were much more primitive.
185
458000
2000
Os que eu comecei eram muito mais primitivos.
07:55
This is a more competent version of it.
186
460000
3000
Isso é uma versão mais competente disso.
07:58
But the paradigm here is, we'll generate as many questions as you need
187
463000
3000
Mas o paradigma aqui é, nós vamos gerar tantas questões for necessárias
08:01
until you get that concept,
188
466000
2000
até que você entenda o conceito,
08:03
until you get 10 in a row.
189
468000
2000
até você dar 10 respostas certas seguidas.
08:05
And the Khan Academy videos are there.
190
470000
2000
E os vídeos da Khan Academy estão aí.
08:07
You get hints, the actual steps for that problem,
191
472000
2000
Você tem dicas, os passos para aquele problema,
08:09
if you don't know how to do it.
192
474000
2000
se você não sabe como fazer isso.
08:11
But the paradigm here, it seems like a very simple thing:
193
476000
2000
Mas o paradigma aqui, parece como uma coisa bem simples:
08:13
10 in a row, you move on.
194
478000
2000
10 exercícios bem feitos seguidos, você segue em frente.
08:15
But it's fundamentally different than what's happening in classrooms right now.
195
480000
3000
Mas é fundamentalmente diferente do que está acontecendo nas salas de aula agora.
08:18
In a traditional classroom,
196
483000
2000
Numa sala de aula tradicional,
08:20
you have a couple of homework,
197
485000
2000
você tem duas lições de casa,
08:22
homework, lecture, homework, lecture,
198
487000
2000
lição de casa, palestra, lição de casa, palestra,
08:24
and then you have a snapshot exam.
199
489000
2000
e depois você tem um exame pontual.
08:26
And that exam, whether you get a 70 percent, an 80 percent,
200
491000
2000
E naquele exame, quer você obtenha 70 por cento, 80 por cento,
08:28
a 90 percent or a 95 percent,
201
493000
3000
90 por cento, ou 95 por cento,
08:31
the class moves on to the next topic.
202
496000
2000
a classe segue para o próximo tópico.
08:33
And even that 95 percent student,
203
498000
2000
E mesmo aquele aluno com 95 por cento,
08:35
what was the five percent they didn't know?
204
500000
2000
o que era aquele 5 por cento que não sabia?
08:37
Maybe they didn't know what happens when you raise something to the zero power.
205
502000
3000
Talvez ele não soubesse o que acontece quando você eleva algo à potência zero.
08:40
And then you go build on that in the next concept.
206
505000
2000
E depois você vai agregar isso no próximo conceito.
08:42
That's analogous to
207
507000
2000
Isso é análogo a
08:44
imagine learning to ride a bicycle,
208
509000
2000
imaginar aprender a andar de bicicleta,
08:46
and maybe I give you a lecture ahead of time,
209
511000
3000
e talvez eu dê a vocês uma palestra adiantada,
08:49
and I give you that bicycle for two weeks.
210
514000
2000
e dê uma bicicleta por duas semanas.
08:51
And then I come back after two weeks,
211
516000
2000
E então eu volto depois de duas semanas,
08:53
and I say, "Well, let's see. You're having trouble taking left turns.
212
518000
2000
e digo: "Bem, vamos ver. Você está tendo problemas com curvas à esquerda.
08:55
You can't quite stop.
213
520000
2000
Você não pode parar.
08:57
You're an 80 percent bicyclist."
214
522000
2000
Você é um ciclista 80 por cento."
08:59
So I put a big C stamp on your forehead
215
524000
4000
Então eu coloco um grande C na sua testa
09:03
and then I say, "Here's a unicycle."
216
528000
3000
e digo: "Este é um uniciclista."
09:06
But as ridiculous as that sounds,
217
531000
2000
Mas por mais ridículo que isso soe,
09:08
that's exactly what's happening
218
533000
2000
isso é exatamente o que está acontecendo
09:10
in our classrooms right now.
219
535000
2000
em nossas salas de aula agora.
09:12
And the idea is you fast forward
220
537000
3000
E a ideia é que mais para frente
09:15
and good students start failing algebra all of a sudden
221
540000
2000
bons alunos começam a errar álgebra de repente
09:17
and start failing calculus all of a sudden,
222
542000
3000
e começam a errar cálculo de repente,
09:20
despite being smart, despite having good teachers,
223
545000
2000
apesar de ser espertos, apesar de ter bons professores.
09:22
and it's usually because they have these Swiss cheese gaps
224
547000
2000
E isso frequentemente porque eles têm esses buracos de queijo suíço
09:24
that kept building throughout their foundation.
225
549000
2000
que continuaram a construir sobre sua fundação.
09:26
So our model
226
551000
2000
Então nosso modelo
09:28
is learn math the way you'd learn anything,
227
553000
2000
é aprender matemática da maneira que você aprende qualquer coisa,
09:30
like the way you would learn a bicycle.
228
555000
2000
como você aprenderia a andar de bicicleta.
09:32
Stay on that bicycle. Fall off that bicycle.
229
557000
3000
Fique na bicicleta. Caia da bicicleta.
09:35
Do it as long as necessary until you have mastery.
230
560000
3000
Faça isso o quanto for necessário até você ter domínio.
09:38
The traditional model,
231
563000
2000
No modelo tradicional,
09:40
it penalizes you for experimentation and failure,
232
565000
2000
ele penalizaria você por experimentar e falhar,
09:42
but it does not expect mastery.
233
567000
2000
mas ele não espera domínio.
09:44
We encourage you to experiment. We encourage you to failure.
234
569000
3000
Nós encorajamos você a experimentar. Nós o encorajamos a falhar.
09:47
But we do expect mastery.
235
572000
3000
Mas nós esperamos domínio.
09:50
This is just another one of the modules.
236
575000
2000
Isso é apenas mais um dos módulos.
09:52
This is trigonometry.
237
577000
2000
Isso é trigonometria.
09:54
This is shifting and reflecting functions.
238
579000
3000
Isso é aumentar e refletir funções.
09:57
And they all fit together.
239
582000
2000
E todos eles combinam juntos.
09:59
We have about 90 of these right now.
240
584000
2000
Nós temos cerca de 90 desses agora.
10:01
And you can go to the site right now. It's all free. Not trying to sell anything.
241
586000
3000
E você pode ir ao site agora. É tudo de graça. Não tento vender nada.
10:04
But the general idea is that they all fit into this knowledge map.
242
589000
3000
Mas a ideia geral é que todos eles combinam nesse mapa do conhecimento.
10:07
That top node right there, that's literally single digit addition.
243
592000
3000
A ponta do topo aqui, é literalmente a soma de um algarismo.
10:10
It's like one plus one is equal to two.
244
595000
3000
É como 1 mais um é igual a 2.
10:13
And the paradigm is, once you get 10 in a row on that,
245
598000
2000
E o paradigma é, uma vez que você tem nota 10 nisso,
10:15
it keeps forwarding you to more and more advanced modules.
246
600000
3000
ele continua a levá-lo adiante para módulos mais e mais avançados.
10:18
So if you keep further down the knowledge map,
247
603000
3000
Então se você continuar no mapa do conhecimento,
10:21
we're getting into more advanced arithmetic.
248
606000
3000
você vai chegar em aritmética mais avançada.
10:24
Further down, you start getting into pre-algebra and early algebra.
249
609000
3000
Mais para frente, você começa a entrar em pré-álgebra e álgebra inicial.
10:27
Further down, you start getting into algebra one, algebra two,
250
612000
4000
Mais para frente, você começa a entrar em álgebra um, álgebra dois,
10:31
a little bit of precalculus.
251
616000
2000
um pouco de pré cálculo.
10:33
And the idea is, from this we can actually teach everything --
252
618000
3000
E a ideia é, a partir disso nós podemos ensinar tudo –
10:36
well, everything that can be taught
253
621000
2000
bem, tudo que pode ser ensinado
10:38
in this type of a framework.
254
623000
2000
nesse tipo de estrutura.
10:40
So you can imagine -- and this is what we are working on --
255
625000
2000
Então você pode imaginar – e isso é no que estamos trabalhando –
10:42
is from this knowledge map
256
627000
2000
é a partir do mapa do conhecimento
10:44
you have logic, you have computer programming,
257
629000
2000
que você tem lógica, tem programação de computador,
10:46
you have grammar, you have genetics,
258
631000
3000
você tem gramática, genética,
10:49
all based off of that core of,
259
634000
2000
tudo baseado nesse princípio,
10:51
if you know this and that,
260
636000
2000
se você sabe isso e aquilo,
10:53
now you're ready for this next concept.
261
638000
2000
agora você está pronto para esse próximo conceito.
10:55
Now that can work well for an individual learner,
262
640000
3000
Agora isso pode funcionar bem para um aprendiz individual,
10:58
and I encourage, one, for you to do it with your kids,
263
643000
2000
e eu encorajo, por um lado, a vocês fazerem isso com seus filhos,
11:00
but I also encourage everyone in the audience to do it yourself.
264
645000
2000
mas também encorajo todo mundo na platéia a experimentar por si mesmo.
11:02
It'll change what happens at the dinner table.
265
647000
3000
Isso vai mudar o que acontece na sala de jantar.
11:05
But what we want to do
266
650000
2000
Mas o que nós queremos fazer
11:07
is to use the natural conclusion of the flipping of the classroom
267
652000
2000
é usar a conclusão natural da inversão da sala de aula
11:09
that those early teachers had emailed me about.
268
654000
3000
que aqueles professores me falaram.
11:12
And so what I'm showing you here,
269
657000
2000
E isso que estou mostrando a vocês,
11:14
this is actually data from a pilot in the Los Altos school district,
270
659000
2000
isso são dados reais de um piloto no distrito de Los Altos,
11:16
where they took two fifth grade classes and two seventh grade classes
271
661000
3000
onde eles pegaram duas classes de quinta série e duas de sétima série
11:19
and completely gutted their old math curriculum.
272
664000
2000
e engoliram completamente seu velho currículo de matemática.
11:21
These kids aren't using textbooks,
273
666000
2000
Essas crianças não estão usando livros-texto,
11:23
they're not getting one-size-fits-all lectures.
274
668000
2000
elas não estão tendo palestras de tamanho padrão.
11:25
They're doing Khan Academy, they're doing that software,
275
670000
2000
Elas estão fazendo a Khan Academy, elas estão usando aquele programa,
11:27
for roughly half of their math class.
276
672000
2000
para quase metade das aulas de matemática.
11:29
And I want to make it clear, we don't view this as the complete math education.
277
674000
3000
E quero deixar claro, não vemos isso como a educação completa de matemática.
11:32
What it does is -- and this is what's happening in Los Altos --
278
677000
2000
O que isso faz é – e isso é o que acontece em Los Altos –
11:34
it frees up time.
279
679000
2000
é aumentar o tempo livre.
11:36
This is the blocking and tackling,
280
681000
2000
Isso é o básico,
11:38
making sure you know how to move through a system of equations,
281
683000
2000
assegurando que você saiba como lidar com um sistema de equações,
11:40
and it frees up time for the simulations, for the games,
282
685000
3000
e isso aumenta o tempo livre para simulações, para os jogos,
11:43
for the mechanics, for the robot building,
283
688000
2000
para a mecânica, para a construção de robôs,
11:45
for the estimating how high that hill is based on its shadow.
284
690000
3000
para estimar o quanto é alta aquela colina baseado na sua sombra.
11:48
And so the paradigm is the teacher walks in every day,
285
693000
3000
Então o paradigma é o professor entra todo dia,
11:51
every kid works at their own pace --
286
696000
2000
cada garoto trabalha no seu próprio ritmo –
11:53
and this is actually a live dashboard from Los Altos school district --
287
698000
3000
e isso é um painel vivo do distrito escolar de Los Altos –
11:56
and they look at this dashboard.
288
701000
2000
e eles olham para esse painel.
11:58
Every row is a student.
289
703000
2000
Cada fileira é um aluno.
12:00
Every column is one of those concepts.
290
705000
2000
Cada coluna é um desses conceitos.
12:02
Green means the student's already proficient.
291
707000
2000
Verde significa que o aluno já é proficiente.
12:04
Blue means they're working on it -- no need to worry.
292
709000
2000
Azul quer dizer que ele está trabalhando nisso – não precisa se preocupar.
12:06
Red means they're stuck.
293
711000
2000
Vermelho quer dizer que está travado.
12:08
And what the teacher does is literally just say,
294
713000
3000
E o que o professor faz é literalmente dizer:
12:11
"Let me intervene on the red kids."
295
716000
2000
"Deixe-me intervir nos garotos vermelhos."
12:13
Or even better, "Let me get one of the green kids
296
718000
2000
Ou ainda melhor: "Deixe-me pegar um dos garotos verdes
12:15
who are already proficient in that concept
297
720000
2000
que já é proficiente nesse conceito
12:17
to be the first line of attack
298
722000
2000
para ser a primeira linha de ataque
12:19
and actually tutor their peer."
299
724000
3000
e realmente tutorar seu colega."
12:23
(Applause)
300
728000
7000
(Aplausos)
12:30
Now I come from a very data-centric reality,
301
735000
2000
Agora eu venho de uma realidade muito focada em dados,
12:32
so we don't want that teacher to even go and intervene
302
737000
2000
então não queremos nem mesmo que o professor intervenha
12:34
and have to ask the kid awkward questions:
303
739000
2000
e faça perguntas constrangendoras ao aluno:
12:36
"Oh, what do you not understand?" or "What do you do understand?"
304
741000
2000
"Oh, o que você não entendeu?" ou "O que você entendeu?"
12:38
and all of the rest.
305
743000
2000
e todo o resto.
12:40
So our paradigm is to really arm the teachers with as much data as possible --
306
745000
3000
Nosso paradigma é armar os professores com a maior quantidade de dados possível –
12:43
really data that, in almost any other field, is expected,
307
748000
2000
dados que, em quase qualquer outro campo, são esperados,
12:45
if you're in finance or marketing or manufacturing --
308
750000
2000
se você trabalha com finanças ou propaganda ou fabricação.
12:47
and so the teachers can actually diagnose what's wrong with the students
309
752000
3000
E assim o professores podem realmente diagnosticar o que está errado com os alunos
12:50
so they can make their interaction as productive as possible.
310
755000
3000
de maneira que podem fazer suas interações mais produtivas possível.
12:53
So now the teachers know exactly what the students have been up to,
311
758000
3000
Agora os professores sabem exatamente o que os alunos têm feito,
12:56
how long they have been spending every day, what videos have they been watching,
312
761000
2000
quanto tempo eles gastam todo dia, a quais vídeos assistiram,
12:58
when did they pause the videos, what did they stop watching,
313
763000
2000
quando pausaram os vídeos, o que fez que parassem de ver,
13:00
what exercises are they using,
314
765000
2000
quais exercícios estavam fazendo,
13:02
what have they been focused on?
315
767000
2000
no que eles estavam se focando?
13:04
The outer circle shows what exercises they were focused on.
316
769000
3000
O círculo externo mostra em quais exercícios estavam se focando.
13:07
The inner circle shows the videos they're focused on.
317
772000
3000
O círculo interno mostra em quais vídeos estavam se focando.
13:10
And the data gets pretty granular
318
775000
2000
E os dados se tornam bem finos
13:12
so you can see the exact problems that the student got right or wrong.
319
777000
3000
de forma que pode-se ver o problema exato que o aluno faz certo ou errado.
13:15
Red is wrong, blue is right.
320
780000
2000
Vermelho é errado, azul é certo.
13:17
The leftmost question is the first question that the student attempted.
321
782000
2000
A questão à esquerda é a primeira que o aluno tentou.
13:19
They watched the video right over there.
322
784000
2000
Ele assistiu ao vídeo até aqui.
13:21
And then you can see, eventually, they were able to get 10 in a row.
323
786000
3000
E então você pode ver, eventualmente, eles puderam acertar 10 perguntas seguidas.
13:24
It's almost like you can see them learning over those last 10 problems.
324
789000
3000
É quase como se você pudesse vê-los aprender esses 10 problemas.
13:27
They also got faster.
325
792000
2000
Eles também se tornam mais rápidos.
13:29
The height is how long it took them.
326
794000
2000
A altura é quanto tempo eles levaram.
13:33
So when you talk about self-paced learning,
327
798000
3000
Então quando fala-se em aprendizagem auto-ritmada,
13:36
it makes sense for everyone -- in education-speak, differentiated learning --
328
801000
4000
isso faz sentido para todo mundo – na chamada aprendizagem diferenciada –
13:40
but it's kind of crazy when you see it in a classroom.
329
805000
3000
mas é meio maluco quando você vê isso na sala de aula.
13:43
Because every time we've done this,
330
808000
2000
Porque toda vez que fizemos isso,
13:45
in every classroom we've done,
331
810000
3000
em cada sala de aula que fizemos,
13:48
over and over again, if you go five days into it,
332
813000
2000
repetidas vezes, depois de cinco dias nisso,
13:50
there's a group of kids who've raced ahead
333
815000
2000
há um grupo de garotos que está adiantado
13:52
and there's a group of kids who are a little bit slower.
334
817000
2000
e há outro grupo de garotos um pouco atrás.
13:54
And in a traditional model, if you did a snapshot assessment,
335
819000
2000
E num modelo tradicional, se você fizesse uma avaliação pontual,
13:56
you say, "These are the gifted kids, these are the slow kids.
336
821000
3000
diria: "Esses são garotos inteligentes, aqueles são garotos lerdos.
13:59
Maybe they should be tracked differently.
337
824000
2000
Talvez eles devessem ser acompanhados de forma diferente.
14:01
Maybe we should put them in different classes."
338
826000
2000
Talvez devêssemos coloca-los em salas diferentes."
14:03
But when you let every student work at their own pace --
339
828000
2000
Mas quando você deixa cada aluno trabalhar em seu próprio ritmo –
14:05
and we see it over and over and over again --
340
830000
3000
e vemos isso repetidas vezes –
14:08
you see students who took a little bit [of] extra time
341
833000
2000
você vê alunos que tomam um tempo extra
14:10
on one concept or the other,
342
835000
2000
em um conceito ou outro,
14:12
but once they get through that concept,
343
837000
2000
mas uma vez que adquirem esse conceito,
14:14
they just race ahead.
344
839000
2000
eles apenas vão adiante.
14:16
And so the same kids that you thought were slow six weeks ago,
345
841000
3000
E assim os mesmos garotos que você pensava que eram lerdos semanas atrás,
14:19
you now would think are gifted.
346
844000
2000
agora você pensa que são inteligentes.
14:21
And we're seeing it over and over and over again.
347
846000
2000
E vemos isso repetidas vezes.
14:23
And it makes you really wonder
348
848000
2000
E isso faz você se perguntar
14:25
how much all of the labels maybe a lot of us have benefited from
349
850000
3000
quantos estereótipos que talvez vários de nós recebemos
14:28
were really just due to a coincidence of time.
350
853000
3000
eram apenas devido a uma coincidência de tempo.
14:34
Now as valuable as something like this is
351
859000
2000
Agora por mais valioso que algo assim seja
14:36
in a district like Los Altos,
352
861000
3000
num distrito como Los Altos,
14:39
our goal is to use technology
353
864000
2000
nosso objetivo é usar a tecnologia
14:41
to humanize, not just in Los Altos, but on a global scale,
354
866000
3000
para humanizar, não apenas em Los Altos, mas em escala global,
14:44
what's happening in education.
355
869000
2000
o que está acontecendo na educação.
14:46
And actually, that kind of brings an interesting point.
356
871000
2000
E realmente, isso meio que traz um ponto interessante.
14:48
A lot of the effort in humanizing the classroom
357
873000
3000
Muito do esforço em humanizar a sala de aula
14:51
is focused on student-to-teacher ratios.
358
876000
3000
é focada na relação aluno-professor.
14:54
In our mind, the relevant metric
359
879000
2000
Em nosso pensamento, a métrica relevante
14:56
is student-to-valuable-human-time-
360
881000
3000
é a relação aluno-tempo-valioso-
14:59
with-the-teacher ratio.
361
884000
2000
com-o-professor.
15:01
So in a traditional model, most of the teacher's time
362
886000
2000
Num modelo tradicional, a maior parte do tempo do professor
15:03
is spent doing lectures and grading and whatnot.
363
888000
3000
é gasto dando matérias e avaliando e assim por diante.
15:06
Maybe five percent of their time is actually sitting next to students
364
891000
2000
Talvez cinco por cento de seu tempo seja sentar com os alunos
15:08
and actually working with them.
365
893000
2000
e realmente trabalhar com eles.
15:10
Now 100 percent of their time is.
366
895000
2000
Agora 100 por cento do tempo é.
15:12
So once again, using technology, not just flipping the classroom,
367
897000
3000
Então de novo, usando tecnologia, não apenas invertendo a sala de aula,
15:15
you're humanizing the classroom, I'd argue,
368
900000
2000
você humaniza a sala de aula, eu diria,
15:17
by a factor of five or 10.
369
902000
3000
por um fator de cinco ou dez.
15:20
And as valuable as that is in Los Altos,
370
905000
2000
E por mais que isso seja valioso em Los Altos,
15:22
imagine what that does to the adult learner
371
907000
2000
imagine o que isso representa ao aprendiz adulto
15:24
who's embarrassed to go back and learn stuff
372
909000
2000
que está envergonhado em voltar e estudar o que
15:26
that they should have before, before going back to college.
373
911000
2000
eles deviam ter tido antes, antes de voltar para a universidade.
15:28
Imagine what it does
374
913000
3000
Imagine o que isso representa
15:31
to a street kid in Calcutta
375
916000
3000
para um garoto de rua em Calcutá
15:34
who has to help his family during the day,
376
919000
3000
que precisa ajudar sua família durante o dia,
15:37
and that's the reason why he or she can't go to school.
377
922000
2000
e essa é a razão pela qual ele ou ela não pode ir à escola.
15:39
Now they can spend two hours a day and remediate,
378
924000
3000
Agora eles podem gastar duas horas por dia e se recuperar,
15:42
or get up to speed and not feel embarrassed
379
927000
2000
ou se atualizar e não ficar envergonhado
15:44
about what they do or don't know.
380
929000
3000
sobre o que eles sabem ou não.
15:47
Now imagine what happens where --
381
932000
2000
Agora imaginem o que acontece –
15:49
we talked about the peers teaching each other
382
934000
2000
nós falamos sobre colegas ensinando uns aos outros
15:51
inside of a classroom.
383
936000
2000
dentro da sala de aula.
15:53
But this is all one system.
384
938000
2000
Mas isso é tudo um sistema.
15:55
There's no reason why you can't have
385
940000
2000
Não há razão para que não possa haver
15:57
that peer-to-peer tutoring
386
942000
2000
esse tutoramento colega-colega
15:59
beyond that one classroom.
387
944000
2000
além dessa sala de aula específica.
16:01
Imagine what happens if that student in Calcutta
388
946000
3000
Imagine o que acontece se o aluno de Calcutá
16:04
all of a sudden can tutor your son,
389
949000
2000
de repente pode tutorar seu filho,
16:06
or your son can tutor that kid in Calcutta?
390
951000
3000
ou seu filho pode tutorar esse garoto em Calcutá?
16:09
And I think what you'll see emerging
391
954000
2000
E penso que isso que vocês verão surgir
16:11
is this notion of a global one-world classroom.
392
956000
6000
é a noção de uma sala de aula global.
16:17
And that's essentially what we're trying to build.
393
962000
4000
E isso é essencialmente o que estamos tentando construir.
16:21
Thank you.
394
966000
2000
Obrigado.
16:23
(Applause)
395
968000
41000
(Aplausos)
17:04
Bill Gates: I've seen some things you're doing in the system
396
1009000
3000
Bill Gates: Eu vi algumas coisas que vocês fazem no sistema
17:07
that have to do with motivation and feedback --
397
1012000
2000
que tem a ver com motivação e retorno –
17:09
energy points, merit badges.
398
1014000
3000
pontos de energia, medalhas de mérito.
17:12
Tell me what you're thinking there.
399
1017000
2000
Me diga o que vocês pensam disso?
17:14
SK: Oh yeah. No, we have an awesome team working on it.
400
1019000
2000
SK: Sim. Nós temos uma equipe incrível trabalhando nisso.
17:16
And I have to make it clear, it's not just me anymore.
401
1021000
2000
E eu preciso deixar claro, não é mais apenas eu.
17:18
I'm still doing all the videos,
402
1023000
2000
Eu ainda faço todos os vídeos,
17:20
but we have a rockstar team doing the software.
403
1025000
2000
mas nós temos uma equipe de estrelas fazendo o programa.
17:22
Yeah, we've put a bunch of game mechanics in there
404
1027000
2000
Sim, nós colocamos um bocado de mecânica de jogos lá
17:24
where you get these badges,
405
1029000
2000
onde você ganha essas medalhas,
17:26
we're going to start having leader boards by area, and you get points.
406
1031000
3000
nós vamos começar a ter tabelas de classificação, por área, e você ganha pontos.
17:29
It's actually been pretty interesting.
407
1034000
2000
É bem interessante na verdade.
17:31
Just the wording of the badging or how many points you get for doing something,
408
1036000
3000
Só ao mencionar as medalhas ou quantos pontos você ganha por fazer algo,
17:34
we see on a system-wide basis,
409
1039000
2000
nós observamos numa base ampla do sistema ,
17:36
like tens of thousands of fifth graders or sixth graders
410
1041000
2000
cerca de dezenas de milhares de alunos de 5ª e 6ª séries
17:38
going one direction or another,
411
1043000
2000
indo em uma direção ou outra,
17:40
depending what badge you give them.
412
1045000
2000
dependendo em qual medalha você oferece.
17:42
(Laughter)
413
1047000
2000
(Risos)
17:44
BG: And the collaboration you're doing with Los Altos,
414
1049000
3000
BG: E a colaboração que você faz com Los Altos,
17:47
how did that come about?
415
1052000
2000
como isso aconteceu?
17:49
SK: Los Altos, it was kind of crazy.
416
1054000
2000
SK: Los Altos, foi meio maluco.
17:51
Once again, I didn't expect it to be used in classrooms.
417
1056000
3000
Mais uma vez, eu não esperava que isso fosse usado em salas de aula.
17:55
Someone from their board came and said,
418
1060000
2000
Alguém da área de educação veio e disse:
17:57
"What would you do if you had carte blanche in a classroom?"
419
1062000
2000
"O que você faria se tivesse carta branca em uma sala de aula?"
17:59
And I said, "Well, I would just, every student work at their own pace
420
1064000
3000
E eu respondi: "Bem, eu deixaria cada aluno trabalhar no seu ritmo
18:02
on something like this and we'd give a dashboard."
421
1067000
2000
em algo como isso e ofereceríamos um painel."
18:04
And they said, "Oh, this is kind of radical. We have to think about it."
422
1069000
3000
E eles disseram: "Isso é meio radical. Precisamos pensar sobre isso."
18:07
And me and the rest of the team were like,
423
1072000
2000
E eu e o resto da equipe ficamos tipo:
18:09
"They're never going to want to do this."
424
1074000
2000
"Eles nunca vão querer fazer isso."
18:11
But literally the next day they were like, "Can you start in two weeks?"
425
1076000
3000
Mas no dia seguinte eles perguntaram: "Você pode começar em duas semanas?"
18:14
(Laughter)
426
1079000
2000
(Risos)
18:16
BG: So fifth grade math is where that's going on right now?
427
1081000
3000
BG: Então matemática da quinta série é que está ocorrendo agora?
18:19
SK: It's two fifth grade classes and two seventh grade classes.
428
1084000
3000
SK: São duas classes de 5ª série e duas classes de 7ª série.
18:22
And they're doing it at the district level.
429
1087000
2000
E eles estão fazendo isso no nível do distrito.
18:24
I think what they're excited about is they can now follow these kids.
430
1089000
3000
Acho que eles estão animados porque agora podem acompanhar esses garotos.
18:27
It's not an only-in-school thing.
431
1092000
2000
Não é uma coisa só-dentro-da-escola.
18:29
We've even, on Christmas, we saw some of the kids were doing it.
432
1094000
2000
Até mesmo, no Natal, vimos alguns dos garotos fazendo isso.
18:31
And we can track everything.
433
1096000
2000
E nós podemos acompanhar tudo.
18:33
So they can actually track them as they go through the entire district.
434
1098000
2000
Então eles podem acompanha-los enquanto vão por todo o distrito.
18:35
Through the summers, as they go from one teacher to the next,
435
1100000
2000
Durante as férias de verão, quando passam de um professor para outro,
18:37
you have this continuity of data
436
1102000
2000
você tem essa continuidade de dados
18:39
that even at the district level they can see.
437
1104000
2000
que mesmo no nível distrital eles podem ver.
18:41
BG: So some of those views we saw
438
1106000
2000
BG: Então algumas dessas visualizações que vimos
18:43
were for the teacher
439
1108000
2000
eram para o professor
18:45
to go in and track actually what's going on with those kids.
440
1110000
3000
ir e acompanhar o que estava acontecendo com essas crianças.
18:48
So you're getting feedback on those teacher views
441
1113000
2000
Você tem um retorno dessas visualizações do professor
18:50
to see what they think they mean?
442
1115000
3000
para ver o que eles acham que significam?
18:53
SK: Oh yeah. Most of those were specs by the teachers.
443
1118000
3000
SK: Sim. A maioria delas foram sugeridas pelos professores.
18:56
We made some of those for students so they could see their data,
444
1121000
3000
Nós fizemos algumas para os estudantes para que pudessem ver seus dados,
18:59
but we have a very tight design loop with the teachers themselves.
445
1124000
3000
mas temos uma supervisão de desenho detalhada com os próprios professores.
19:02
And they're literally saying, "Hey, this is nice, but ... "
446
1127000
3000
E eles dizem literalmente: "Ei, isso é bonito, mas..."
19:05
Like that focus graph, a lot of the teachers said,
447
1130000
2000
Como aquele gráfico de foco, muitos professores disseram:
19:07
"I have a feeling that a lot of the kids are jumping around
448
1132000
2000
"Eu tenho a impressão que muitas crianças estão pulando
19:09
and not focusing on one topic."
449
1134000
2000
e não se focando num tópico."
19:11
So we made that focus diagram.
450
1136000
2000
Então fizemos esse diagrama de foco.
19:13
So it's all been teacher-driven.
451
1138000
2000
Isso é tudo guiado por professores.
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It's been pretty crazy.
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Isso foi bem maluco.
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BG: Is this ready for prime time?
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BG: Isso está pronto para o público em geral?
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Do you think a lot of classes next school year should try this thing out?
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Você não acha que muitas classes no próximo ano deviam tentar isso?
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SK: Yeah, it's ready.
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SK: Sim, está pronto.
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We've got a million people on the site already,
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Nós já temos um milhão de pessoas no site,
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so we can handle a few more.
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então nós podemos aguentar mais alguns.
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(Laughter)
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(Risos)
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No, no reason why it really can't happen
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Não, não há razão para isso não poder acontecer
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in every classroom in America tomorrow.
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em todas as classes dos Estados Unidos amanhã.
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BG: And the vision of the tutoring thing.
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BG: E a visão do tutoramento.
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The idea there is, if I'm confused about a topic,
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A ideia que há, se estou confuso sobre um tópico,
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somehow right in the user interface
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de algum jeito na interface do usuário
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I'd find people who are volunteering,
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eu vou encontrar pessoas que se voluntariam,
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maybe see their reputation,
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talvez ver sua reputação,
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and I could schedule and connect up with those people?
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e eu posso agendar e me conectar com essas pessoas?
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SK: Absolutely. And this is something
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SK: Absolutamente. E isso é algo
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that I recommend everyone in this audience to do.
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que recomendo para todo mundo na audiência a fazer.
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Those dashboards the teachers have, you can go log in right now
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Esses painéis que os professores têm, você pode acessar agora mesmo
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and you can essentially become a coach
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e pode essencialmente se tornar um técnico
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for your kids, or nephews, or cousins,
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para seus filhos, seus sobrinhos ou primos,
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or maybe some kids at the Boys and Girls Club.
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ou talvez algumas crianças do Clube "Boys and Girls".
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And yeah, you can start becoming a mentor, a tutor,
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E sim, você pode começar a se tornar um mentor, um tutor,
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really immediately.
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realmente imediatamente.
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But yeah, it's all there.
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Mas sim, isso está tudo lá.
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BG: Well, it's amazing.
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BG: Bem, isso é incrível.
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I think you just got a glimpse of the future of education.
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Eu acho que você teve um vislumbre do futuro da educação.
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Thank you. (SK: Thank you.)
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Obrigado. (SK: Obrigado.)
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(Applause)
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(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Sal Khan - Educator and social entrepreneurIn 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more.
Why you should listen
Salman "Sal" Khan is the founder and chief executive officer of Khan Academy, a not-for-profit with a mission of providing a free, world-class education for anyone, anywhere.
Khan Academy started as a passion project in 2004. Khan's cousin was struggling with math, so he tutored her remotely and posted educational videos on YouTube. So many people watched the videos that eventually Khan quit his job at a hedge fund and pursued Khan Academy full time. Today Khan Academy has more than 100 employees in Mountain View, California. Khan Academy believes learners of all ages should have unlimited access to free educational content they can master at their own pace. Its resources cover preschool through early college education, including math, grammar, biology, chemistry, physics, economics, finance and history. Additionally, Khan Academy offers free personalized SAT test prep in partnership with the test developer, the College Board. More than 42 million registered users access Khan Academy in dozens of languages across 190 countries.
Khan has been profiled by "60 Minutes," featured on the cover of Forbes, and recognized as one of TIME’s "100 Most Influential People in the World." In his book, The One World Schoolhouse: Education Reimagined, Sal outlines his vision for the future of education.
Khan holds three degrees from MIT and an MBA from Harvard Business School.
Sal Khan | Speaker | TED.com