LIFT 2007
Sugata Mitra: Kids can teach themselves
Sugata Mitra çocukların nasıl kendi kendilerini eğittiklerini bize gösteriyor
Filmed:
Readability: 3.8
1,777,799 views
LIFT 2007'de konuşan Sugata Mitra, Duvardaki Delik Projesinden bahsediyor. Bu projedeki küçük çocuklar kişisel bir birgisayarın nasıl çalıştığını kendi kendilerine öğreniyorlar. Mitra, çocuklar başka neleri kendi kendine öğrenebilir diye soruyor.
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.
00:16
I have a tough job to do.
0
0
3000
Zor bir işim var.
00:19
You know, when I looked at the profile of the audience here,
1
3000
6000
Biliyorsunuz, buradaki dinleyicilerin profillerine baktığımda,
00:25
with their connotations and design, in all its forms,
2
9000
7000
ifadeleri ve tasarımlarıyla, her türlü şekilde,
00:32
and with so much and so many people working
3
16000
2000
işbirlikçi ve ağlarda çalışan çok ama çok insan
00:34
on collaborative and networks, and so on, that I wanted to tell you,
4
18000
5000
vesaire, size söylemek istediğimse,
00:39
I wanted to build an argument for primary education
5
23000
5000
çok özellikli bir bağlamda ilköğretim hakkında
00:44
in a very specific context.
6
28000
2000
bir görüş ileri sürmek istiyorum.
00:46
In order to do that in 20 minutes, I have to bring out four ideas --
7
30000
4000
Bunu 20 dakika içinde yapabilmek için, dört fikir öne sürmeliyim-
00:50
it's like four pieces of a puzzle.
8
34000
3000
bir yapbozun dört parçası gibi.
00:53
And if I succeed in doing that,
9
37000
3000
Ve eğer bunu yapmada başarılı olursam,
00:56
maybe you would go back with the thought
10
40000
3000
belki siz de üzerinde düşünebileceklerinizle
00:59
that you could build on, and perhaps help me do my work.
11
43000
3000
burayı terk eder ve işimi yapmamda bana yardımcı olursunuz.
01:06
The first piece of the puzzle is remoteness
12
50000
3000
Yapbozun ilk parçası uzaklık ve
01:09
and the quality of education.
13
53000
2000
eğitimin kalitesi.
01:11
Now, by remoteness, I mean two or three different kinds of things.
14
55000
5000
Şimdi, uzaklık ile kastettiğim iki ya da üç farklı şey.
01:16
Of course, remoteness in its normal sense, which means
15
60000
3000
Elbette, uzaklık normal anlamda, yani
01:19
that as you go further and further away
16
63000
3000
şehir merkezinden giderek uzaklaştıkça
01:22
from an urban center, you get to remoter areas.
17
66000
5000
daha uzak bölgelere ulaşırsınız.
01:27
What happens to education?
18
71000
3000
Bu durumda eğitime ne olur?
01:30
The second, or a different kind of remoteness
19
74000
2000
İkinci ya da farklı bir uzaklık şudur;
01:32
is that within the large metropolitan areas all over the world,
20
76000
5000
tüm dünyadaki büyük anakentler içinde,
01:37
you have pockets, like slums, or shantytowns, or poorer areas,
21
81000
5000
cepler vardır, gecekondu mahalleleri, kenar mahalleler ya da daha fakir bölgeler,
01:42
which are socially and economically remote
22
86000
4000
bunlar sosyal ve ekonomik olarak
01:46
from the rest of the city, so it's us and them.
23
90000
3000
şehrin geri kalanından uzaktırlar, yani biz ve onlar.
01:49
What happens to education in that context?
24
93000
2000
Bu bağlamda eğitime ne olur?
01:51
So keep both of those ideas of remoteness.
25
95000
8000
Yani bu uzaklık fikirlerini akılda tutun.
01:59
We made a guess. The guess was that schools in remote areas
26
103000
3000
Bir tahminde bulunduk. Tahmin, uzak bölgelerdeki okulların
02:02
do not have good enough teachers.
27
106000
3000
yeterli derecede iyi öğretmenleri olmadığıydı.
02:05
If they do have, they cannot retain those teachers.
28
109000
2000
Eğer olsalar, bu öğretmenleri ellerinde tutamazlar;
02:07
They do not have good enough infrastructure.
29
111000
3000
yeterince iyi altyapıya sahip değiller.
02:10
And if they had some infrastructure,
30
114000
2000
Ve eğer bir tür altyapıları varsa,
02:12
they have difficulty maintaining it.
31
116000
2000
bunu devam ettirmekte güçlük çekerler.
02:14
But I wanted to check if this is true. So what I did last year was
32
118000
5000
Ama ben bunun doğruluğunu kontrol etmek istedim. Böylece geçen yıl
02:19
we hired a car, looked up on Google,
33
123000
5000
bir araba kiraladık, Google'a baktık,
02:24
found a route into northern India from New Delhi
34
128000
5000
Yeni Delhi'den Güney Hindistan'a doğru bir rota bulduk,
02:29
which, you know, which did not cross any big cities
35
133000
5000
ki, bu rota herhangi bir büyük şehirden geçmez
02:34
or any big metropolitan centers. Drove out about 300 kilometers,
36
138000
6000
ya da herhangi büyük bir anakentsel bölgeden geçmez. Yaklaşık
02:40
and wherever we found a school, administered a set of standard tests,
37
144000
5000
300 km sürdük ve nerede bir okul bulursak, bir grup standart test uyguladık,
02:45
and then took those test results and plotted them on a graph.
38
149000
6000
ve sonra bu test sonuçlarına bakarak bir grafiğe yerleştirdik.
02:51
The graph was interesting, although you need to consider it carefully.
39
155000
4000
Grafik ilginçti, ancak dikkatli bir şekilde değerlendirmeniz gerekir.
02:55
I mean, this is a very small sample; you should not generalize from it.
40
159000
4000
Yani, bu çok küçük bir örnek; bundan genellemeye gidilmemeli.
02:59
But it was quite obvious, quite clear,
41
163000
2000
Ama bu seçtiğim bu belirli rota için
03:01
that for this particular route that I had taken,
42
165000
4000
çok ortadaydı, açıktı,
03:05
the remoter the school was, the worse its results seemed to be.
43
169000
5000
okul uzakta oldukça, sonuçlar daha kötü görünüyordu.
03:10
That seemed a little damning,
44
174000
2000
Biraz tahrip edici görünüyordu,
03:12
and I tried to correlate it with things like infrastructure,
45
176000
5000
ve bunu altyapı gibi şeylerle ilişkilendirmeye çalıştım,
03:17
or with the availability of electricity, and things like that.
46
181000
3000
ya da elektriğin ulaşılabilirliği gibi şeylerle.
03:20
To my surprise, it did not correlate.
47
184000
3000
Şaşırtıcı şekilde, ilişkisi yoktu.
03:23
It did not correlate with the size of classrooms.
48
187000
3000
Sınıfların büyüklüğüyle ilişkisi yoktu.
03:26
It did not correlate with the quality of the infrastructure.
49
190000
5000
Altyapının kalitesiyle ilişkisi yoktu.
03:31
It did not correlate with the poverty levels. It did not correlate.
50
195000
4000
Fakirlik düzeyleriyle ilişkisi yoktu. İlişki yoktu.
03:35
But what happened was that when I administered a questionnaire
51
199000
4000
Ama ne oldu; ben bu okulların her biri için birer anket hazırladım,
03:39
to each of these schools, with one single question for the teachers -- which was,
52
203000
4000
her bir öğretmene birer soru olmak üzere ki bu soru şuydu;
03:43
"Would you like to move to an urban, metropolitan area?" --
53
207000
5000
şehir merkezine, anakente taşınmak ister misiniz?
03:48
69 percent of them said yes. And as you can see from that,
54
212000
5000
Yüzde 69'u evet dedi ve buradan gördüğünüz gibi,
03:53
they say yes just a little bit out of Delhi,
55
217000
6000
Delhi'nin biraz dışına evet dediler,
03:59
and they say no when you hit the rich suburbs of Delhi --
56
223000
3000
ve Delhi'nin zengin banliyöleri söz konusu olduğunda hayır dediler -
04:02
because, you know, those are relatively better off areas --
57
226000
3000
çünkü biliyorsunuz, bunlar göreceli daha iyi bölgeler.
04:05
and then from 200 kilometers out of Delhi, the answer is consistently yes.
58
229000
4000
Ve sonra Delhi'den 200 km uzağı için cevap kesinlikle evetti.
04:09
I would imagine that a teacher who comes or walks into class
59
233000
3000
Bir öğretmenin her gün sınıfa keşke başka bir okuldaydım
04:12
every day thinking that, I wish I was in some other school,
60
236000
4000
diye geldiğini ve girdiğini hayal edebiliyorum,
04:16
probably has a deep impact on what happens to the results.
61
240000
4000
muhtemelen sonuçlara derin bir etkisi oluyordur.
04:20
So it looked as though teacher motivation and teacher migration
62
244000
5000
Yani öğretmen motivasyonu ve öğretmen göçü güçlü bir şekilde
04:25
was a powerfully correlated thing with what was happening in primary schools,
63
249000
5000
ilköğretimde neler olduğuyla ilişkili gibi görünüyor,
04:30
as opposed to whether the children have enough to eat,
64
254000
3000
çocukların yeterince yiyip yemedikleri ve sınıfta
04:33
and whether they are packed tightly into classrooms
65
257000
2000
itiş tepiş oturup oturmadıklarına karşılık
04:35
and that sort of thing. It appears that way.
66
259000
4000
ve buna benzer şeyler. Bu şekilde görünüyor.
04:39
When you take education and technology, then I find in the literature that,
67
263000
5000
Eğitim ve teknolojiyi ele aldığınızda, sonra kaynaklarda,
04:44
you know, things like websites, collaborative environments --
68
268000
3000
internet siteleri, işbirlikçi çevreler gibi şeyler buldum -
04:47
you've been listening to all that in the morning --
69
271000
2000
bunun hepsini sabahtan beri dinliyorsunuz -
04:49
it's always piloted first in the best schools, the best urban schools,
70
273000
6000
her zaman en iyi okullarda, en iyi şehir okullarında pilot uygulama yapılır,
04:55
and, according to me, biases the result.
71
279000
3000
ve bana göre, sonuç önyargıdır.
04:58
The literature -- one part of it, the scientific literature --
72
282000
4000
Kaynaklar - bilimsel kaynakların bazısı,
05:02
consistently blames ET as being over-hyped and under-performing.
73
286000
5000
sürekli olarak ET (Eğitim teknolojisi)'yi aşırı sinirli ve düşük performanslı olmakla suçlar.
05:07
The teachers always say, well, it's fine, but it's too expensive for what it does.
74
291000
6000
Öğretmenler her zaman, peki, iyi, ama bu yaptığı işe göre çok pahalı derler.
05:13
Because it's being piloted in a school where the students are already getting,
75
297000
3000
Çünkü öğrencilerin zaten yapabileceklerinin, diyelim yüzde 80'ini, yapabildiği
05:16
let's say, 80 percent of whatever they could do.
76
300000
3000
okullarda pilot uygulamaları yapılır.
05:19
You put in this new super-duper technology, and now they get 83 percent.
77
303000
4000
Bunu şu süper müper teknolojiye koyarsınız ve şimdi yüzde 83'e ulaşırlar.
05:23
So the principal looks at it and says,
78
307000
2000
Böylece müdür buna bakar ve
05:25
3 percent for 300,000 dollars? Forget it.
79
309000
3000
yüzde 3 için 300.000 dolar mı? der. Unutun bunu.
05:28
If you took the same technology and piloted it into one of those remote schools,
80
312000
5000
Eğer aynı teknolojiyi alır ve skorun yüzde 30 olduğu bu uzak okullardan birinde
05:33
where the score was 30 percent, and, let's say, took that up to 40 percent --
81
317000
5000
diyelim ki, yüzde 40'a çıkarmak için kullansanız
05:38
that will be a completely different thing.
82
322000
2000
bu tamamen farklı bir şey olacaktır.
05:40
So the relative change that ET, Educational Technology, would make,
83
324000
4000
Böylece ET'nin yapacağı bu görece değişiklik
05:44
would be far greater at the bottom of the pyramid than at the top,
84
328000
3000
piramidin en altında, en üstünde olacağından çok daha büyük olacaktır,
05:47
but we seem to be doing it the other way about.
85
331000
3000
ama bunu diğer şekilde yapıyoruz gibi görünüyor.
05:50
So I came to this conclusion that ET should reach
86
334000
3000
Yani ET önce imkânları kısıtlı olanlara ulaşmalı,
05:53
the underprivileged first, not the other way about.
87
337000
3000
diğer şekilde değil, sonucuna ulaştım.
05:56
And finally came the question of, how do you tackle teacher perception?
88
340000
3000
Ve sonunda, öğretmenin görüşü konusunu nasıl çözeriz, sorusu geliyor.
05:59
Whenever you go to a teacher and show them some technology,
89
343000
2000
Ne zaman bir öğretmene gitseniz ve biraz teknoloji gösterseniz
06:01
the teacher's first reaction is,
90
345000
2000
öğretmenin ilk tepkisi şu;
06:03
you cannot replace a teacher with a machine -- it's impossible.
91
347000
6000
öğretmeni bir makineyle değiştiremezsiniz - bu imkânsız.
06:09
I don't know why it's impossible, but, even for a moment,
92
353000
2000
Neden bunun imkânsız olduğunu bilmiyorum, ama bir an için hatta
06:11
if you did assume that it's impossible -- I have a quotation from Sir Arthur C. Clarke,
93
355000
5000
eğer imkânsız olduğunu düşündünüzse - Arthur C. Clarke'dan bir alıntı yapacağım,
06:16
the science fiction writer whom I met in Colombo,
94
360000
4000
Colombo'da tanıştığım bilimkurgu yazarı,
06:20
and he said something which completely solves this problem.
95
364000
4000
ve sorunu tamamıyla çözen bir şey söyledi.
06:24
He said a teacher than can be replaced by a machine, should be.
96
368000
6000
Bir öğretmenin bir makineyle değiştirilebileceği değil değişmesi gerektiğini söyledi.
06:30
So, you know, it puts the teacher into a tough bind, you have to think.
97
374000
6000
Yani, bilirsiniz, öğretmenin elini ayağını bağlıyor, eğer düşünürseniz.
06:36
Anyway, so I'm proposing that an alternative primary education,
98
380000
3000
Her neyse, yani ben alternatif bir ilköğretim teklif ediyorum,
06:39
whatever alternative you want, is required where schools don't exist,
99
383000
5000
her ne alternatif isterseniz, okulların olmadığı, okulların yeterince iyi olmadığı,
06:44
where schools are not good enough, where teachers are not available
100
388000
3000
öğretmenlerin olmadığı ya da öğretmenlerin yeterince iyi olmadığı
06:47
or where teachers are not good enough, for whatever reason.
101
391000
3000
durumlarda ya da her ne nedenle olursa olsun ihtiyaç duyulan bir alternatif.
06:50
If you happen to live in a part of the world where none of this applies,
102
394000
4000
Eğer bunların hiçbirisinin geçerli olmadığı dünyanın bir noktasında yaşıyorsanız,
06:54
then you don't need an alternative education.
103
398000
2000
o zaman alternatif bir eğitime ihtiyacınız olmayacaktır.
06:56
So far I haven't come across such an area, except for one case. I won't name the area,
104
400000
6000
Şimdiye kadar böyle bir bölgeye rastlamadım, biri dışında. İsmini vermeyeceğim,
07:02
but somewhere in the world people said, we don't have this problem,
105
406000
3000
ama dünyanın bir noktasında insanlar, böyle bir sorunumuz yok, diyorlar,
07:05
because we have perfect teachers and perfect schools.
106
409000
4000
çünkü mükemmel öğretmenlerimiz, mükemmel okullarımız var.
07:09
There are such areas, but -- anyway, I'd never heard that anywhere else.
107
413000
6000
Böyle bölgeler var, ama - her neyse, başka hiçbir yerde görmedim.
07:15
I'm going to talk about children and self-organization,
108
419000
3000
Çocuklar ve kendi kendini düzenleme ile ilgili konuşacağım,
07:18
and a set of experiments which sort of led to this idea
109
422000
4000
ve alternatif bir eğitim nasıl olabilir fikrine götüren
07:22
of what might an alternative education be like.
110
426000
4000
bir dizi deneyden bahsedeceğim.
07:26
They're called the hole-in-the-wall experiments.
111
430000
2000
Duvardaki delik deneyleri diyoruz bunlara.
07:28
I'll have to really rush through this. They're a set of experiments.
112
432000
5000
Bunu gerçekten hızlıca anlatmam gerekecek. Bir grup deney var.
07:33
The first one was done in New Delhi in 1999.
113
437000
6000
İlki, Yeni Delhi'de 1999'da yapıldı.
07:39
And what we did over there was pretty much simple.
114
443000
4000
Ve orada yaptığımız gayet basitti.
07:43
I had an office in those days which bordered a slum, an urban slum,
115
447000
4000
O zamanlar bir ofisim vardı, bir gecekondu mahallesinin sınırındaydı,
07:47
so there was a dividing wall between our office and the urban slum.
116
451000
4000
yani ofisi ve şehirdeki bu gecekondu mahallesini ayıran bir duvar vardı.
07:51
They cut a hole inside that wall --
117
455000
2000
Duvarda bir delik açtılar -
07:53
which is how it has got the name hole-in-the-wall --
118
457000
2000
bu nedenle deneyi bu şekilde adlandırdık -
07:55
and put a pretty powerful PC into that hole, sort of embedded into the wall
119
459000
5000
ve bu deliğe gayet güçlü bir PC koydular, duvara gömdüler diyebiliriz
08:00
so that its monitor was sticking out at the other end,
120
464000
3000
böylece monitör diğer taraftan taşıyordu,
08:03
a touchpad similarly embedded into the wall,
121
467000
3000
aynı şekilde duvara bir touchpad gömüldü,
08:06
put it on high-speed Internet, put the Internet Explorer there,
122
470000
6000
yüksek hızda bir internet bağlantısı, Internet Explorer kondu,
08:12
put it on Altavista.com -- in those days -- and just left it there.
123
476000
3000
Altavista.com - o günlerde - açık olarak o şekilde bırakıldı.
08:15
And this is what we saw.
124
479000
5000
Ve gördüğümüz bu oldu.
08:20
So that was my office in IIT. Here's the hole-in-the-wall.
125
484000
9000
Bu IT'deki benim ofisim. Bu da duvardaki delik.
08:29
About eight hours later, we found this kid.
126
493000
6000
Yaklaşık sekiz saat sonra bu çocuğu bulduk.
08:35
To the right is this eight-year-old child who --
127
499000
5000
Sağda, sekiz yaşındaki çocuk -
08:40
and to his left is a six-year-old girl, who is not very tall.
128
504000
5000
ve onun solundaki altı yaşında bir kız çocuğu, pek uzun değil.
08:45
And what he was doing was, he was teaching her to browse.
129
509000
4000
Ve büyük çocuk küçük kıza nasıl internette gezileceğini gösteriyor.
08:49
So it sort of raised more questions than it answered.
130
513000
5000
Yani cevapladığından çok soru ortaya çıkarıyor.
08:54
Is this real? Does the language matter,
131
518000
2000
Bu gerçek mi?
08:56
because he's not supposed to know English?
132
520000
2000
çünkü çocuğun İngilizce bilmesi beklenemez değil mi?
08:58
Will the computer last, or will they break it and steal it
133
522000
3000
Bilgisayar kalacak mı, ya da bozacaklar mı, çalacaklar mı,
09:01
-- and did anyone teach them?
134
525000
2000
- ve herhangi biri onlara öğretti mi?
09:03
The last question is what everybody said, but you know,
135
527000
2000
Sonuncu soru, herkesin söylediği ama
09:05
I mean, they must have poked their head over the wall
136
529000
2000
yani, kafalarını duvardan içeri sokup
09:07
and asked the people in your office,
137
531000
2000
ofisteki insanlara nasıl yapıldığını
09:09
can you show me how to do it, and then somebody taught him.
138
533000
3000
gösterir misiniz diye sormaları gerekir ki birileri onlara öğretmiş olsun.
09:12
So I took the experiment out of Delhi and repeated it,
139
536000
3000
Böylece deneyi Delhi dışına çıkarıp tekrar ettim,
09:15
this time in a city called Shivpuri in the center of India,
140
539000
6000
bu sefer Chifpuri, Hindistan'ın merkezindeki bir şehirde
09:21
where I was assured that nobody had ever taught anybody anything.
141
545000
5000
kimsenin kimseye asla bir şey öğretmediği konusunda ikna edildiğim bir şehir.
09:26
(Laughter)
142
550000
4000
(Gülüşmeler)
09:30
So it was a warm day, and the hole in the wall
143
554000
5000
Sıcak bir gündü ve duvardaki delik
09:35
was on that decrepit old building. This is the first kid who came there;
144
559000
5000
bu eski yıkı duvar üzerindeydi. Gelen ilk çocuk buydu;
09:40
he later on turned out to be a 13-year-old school dropout.
145
564000
2000
daha sonra 13 yaşında, okulu terk etmiş bir çocuk olduğu anlaşıldı.
09:42
He came there and he started to fiddle around with the touchpad.
146
566000
6000
Geldi ve touchpad'le oynamaya başladı.
09:48
Very quickly, he noticed that when he moves his finger on the touchpad
147
572000
3000
Çok hızlı bir şekilde, parmağını touchpad üzerinde gezdirdiğinde
09:51
something moves on the screen --
148
575000
1000
ekranda bir şeyin hareket ettiğini fark etti -
09:52
and later on he told me, "I have never seen a television
149
576000
3000
ve daha sonra bana, daha önce bir şey yapabileceğin
09:55
where you can do something."
150
579000
1000
bir televizyon görmemiştim, dedi.
09:56
So he figured that out. It took him over two minutes
151
580000
3000
Yani çözmüştü. İki dakikadan biraz fazla zamanını
09:59
to figure out that he was doing things to the television.
152
583000
3000
aldı bunları televizyona yapıyor olduğunu anlamak.
10:02
And then, as he was doing that, he made an accidental click
153
586000
3000
Ve sonra, bunu yaparken, yanlışlıkla touchpad'e hızlıca vurmasıyla
10:05
by hitting the touchpad -- you'll see him do that.
154
589000
7000
bir klik yaptı - bunu yaparken göreceksiniz.
10:12
He did that, and the Internet Explorer changed page.
155
596000
6000
Bunu yaptı ve Internet Explorer sayfa değiştirdi.
10:18
Eight minutes later, he looked from his hand to the screen,
156
602000
4000
Sekiz dakika sonra, elinden ekrana baktı,
10:22
and he was browsing: he was going back and forth.
157
606000
4000
ve geziyordu: ileri ve geri gidiyordu.
10:26
When that happened, he started calling all the neighborhood children,
158
610000
5000
Bu olduğunda, tüm mahalle çocuklarını çağırmaya başladı,
10:31
like, children would come and see what's happening over here.
159
615000
7000
sanki çocuklar gelmeli ve neler olduğunu görmeli gibi.
10:38
And by the evening of that day, 70 children were all browsing.
160
622000
4000
Ve o günün akşamında, 70 çocuk internette geziyordu.
10:42
So eight minutes and an embedded computer
161
626000
4000
Yani sekiz dakika ve gömülmüş bir bilgisayarın
10:46
seemed to be all that we needed there.
162
630000
4000
tek ihtiyacımız olduğu görülüyor.
10:50
So we thought that this is what was happening:
163
634000
3000
Neler olduğu konusunda fikrimiz şu:
10:53
that children in groups can self-instruct themselves
164
637000
3000
gruplar halindeki çocuklar kendi kendilerini
10:56
to use a computer and the Internet. But under what circumstances?
165
640000
8000
bilgisayar ve internet kullanmak konusunda eğitebilirler. Ama hangi koşullarda?
11:04
At this time there was a -- the main question was about English.
166
648000
6000
Bu sırada temel bir soru İngilizce hakkındaydı.
11:10
People said, you know, you really ought to have this in Indian languages.
167
654000
4000
İnsanlar, bunu Hintçe hazırlasanız iyi olur, dediler,
11:14
So I said, have what, shall I translate the Internet
168
658000
3000
ben de, nasıl, Internet’i bir Hint diline mi
11:17
into some Indian language? That's not possible.
169
661000
3000
tercüme edeyim? dedim. Bu imkânsız.
11:20
So, it has to be the other way about.
170
664000
2000
Yani diğer şekilde olmalıydı.
11:22
But let's see, how do the children tackle the English language?
171
666000
4000
Ama bakalım, çocuklar İngilizceyi nasıl çözmüşler?
11:26
I took the experiment out to northeastern India,
172
670000
3000
Deneyi Kuzeydoğu Hindistan'daki Madantusi
11:29
to a village called Madantusi,
173
673000
2000
adlı bir köye taşıdım,
11:31
where, for some reason, there was no English teacher,
174
675000
4000
bir şekilde, hiç İngilizce öğretmenleri yoktu,
11:35
so the children had not learned English at all.
175
679000
3000
yani çocuklar hiç İngilizce öğrenmemişlerdi.
11:38
And I built a similar hole-in-the-wall.
176
682000
4000
Ve benzer şekilde duvara bir delik açtım.
11:42
One big difference in the villages, as opposed to the urban slums:
177
686000
2000
Şehirdeki gecekonduların aksine köyde büyük bir farklılık vardı,
11:44
there were more girls than boys who came to the kiosk.
178
688000
4000
erkeklerden çok kız çocukları kioska geliyordu.
11:48
In the urban slums, the girls tend to stay away.
179
692000
4000
Şehirdeki kenar mahallelerde kız çocukları uzak durma eğilimdeydi.
11:52
I left the computer there with lots of CDs -- I didn't have any Internet --
180
696000
5000
Bilgisayarı orada birçok CD ile birlikte bıraktım - Internet yoktu -
11:57
and came back three months later.
181
701000
4000
ve üç ay sonra geri döndüm.
12:01
So when I came back there, I found these two kids,
182
705000
4000
Geri döndüğümde, iki çocuk gördüm,
12:05
eight- and 12-year-olds, who were playing a game on the computer.
183
709000
4000
sekiz ve on iki yaşında, bilgisayarda bir oyun oynuyorlardı.
12:09
And as soon as they saw me they said,
184
713000
4000
Ve beni görür görmez dediler ki,
12:13
"We need a faster processor and a better mouse."
185
717000
3000
daha hızlı bir işlemci ve daha iyi bir fareye ihtiyacımız var.
12:16
(Laughter)
186
720000
4000
(Gülüşmeler)
12:20
I was real surprised.
187
724000
2000
Gerçekten şaşırmıştım.
12:22
You know, how on earth did they know all this?
188
726000
3000
Yani, tüm bunları nasıl bilebilirler?
12:25
And they said, "Well, we've picked it up from the CDs."
189
729000
2000
Ve CD'lerden öğrendik dediler.
12:27
So I said, "But how did you understand what's going on over there?"
190
731000
3000
Ben de, neler olup bittiğini nasıl anladınız, diye sordum.
12:30
So they said, "Well, you've left this machine
191
734000
2000
Dediler ki, sadece İngilizce konuşan bu makineyi
12:32
which talks only in English, so we had to learn English."
192
736000
3000
bıraktınız ve biz de İngilizce öğrenmek zorunda kaldık.
12:35
So then I measured, and they were using 200 English words with each other
193
739000
4000
Sonra ölçtüğümde, kendi aralarında 200 kadar İngilizce kelime kullanıyorlardı
12:39
-- mispronounced, but correct usage --
194
743000
3000
- yanlış telaffuz ama doğru kullanımla -
12:42
words like exit, stop, find, save, that kind of thing,
195
746000
6000
çıkış, dur, bul, kaydet gibi kelimeler,
12:48
not only to do with the computer but in their day-to-day conversations.
196
752000
3000
sadece bilgisayarla ilgili değil, günlük konuşmalarında da.
12:51
So, Madantusi seemed to show that language is not a barrier;
197
755000
4000
Yani, Madantusi dilin bir engel olmadığını gösterir gibi görünüyor;
12:55
in fact they may be able to teach themselves the language
198
759000
2000
aslında eğer isterlerse birbirlerine
12:57
if they really wanted to.
199
761000
3000
dil öğretebilirler.
13:00
Finally, I got some funding to try this experiment out
200
764000
5000
Sonunda, bu deneyi sonuçlar tekrar edecek mi diye
13:05
to see if these results are replicable, if they happen everywhere else.
201
769000
4000
denemek için biraz destek buldum; her yerde tekrar edecek mi diye.
13:09
India is a good place to do such an experiment in,
202
773000
3000
Hindistan bu tür bir deneyi yapmak için uygun bir yer
13:12
because we have all the ethnic diversities, all the -- you know,
203
776000
3000
çünkü tüm etnik farklılıklara sahibiz, tüm
13:15
the genetic diversity, all the racial diversities,
204
779000
3000
genetik çeşitliliğe, tüm ırksal çeşitliliğe,
13:18
and also all the socio-economic diversities.
205
782000
2000
ve tüm sosyoekonomik çeşitliliğe de.
13:20
So, I could actually choose samples to cover a cross section
206
784000
5000
Aslında böylece pratik olarak tüm dünyayı kapsayacak bir kesit
13:25
that would cover practically the whole world.
207
789000
4000
alabileceğim örnekleri seçebilirdim.
13:29
So I did this for almost five years, and this experiment
208
793000
4000
Böylece bunu neredeyse beş yıl boyunca yaptım ve bu deney
13:33
really took us all the way across the length and breadth of India.
209
797000
3000
hepimizin Hindistan'ı gerçekten enine ve boyuna geçmemizi sağladı.
13:36
This is the Himalayas. Up in the north, very cold.
210
800000
3000
Bunlar Himalayalar. Kuzey'de yukarıda, çok soğuk.
13:39
I also had to check or invent an engineering design
211
803000
3000
Ayrıca dışarıda dayanacak mühendislik tasarımını
13:42
which would survive outdoors, and I was using regular, normal PCs,
212
806000
4000
icat etmek zorundaydım ve sıradan, normal PC'ler kullanıyordum,
13:46
so I needed different climates, for which India is also great,
213
810000
3000
yani farklı iklimlere dayanmalıydı, Hindistan çok büyük olduğundan
13:49
because we have very cold, very hot, and so on.
214
813000
3000
çok soğuk, çok sıcak, vesaire olabilir.
13:52
This is the desert to the west. Near the Pakistan border.
215
816000
12000
Burası Pakistan sınırında batıya doğru bir çöl.
14:04
And you see here a little clip of -- one of these villages --
216
828000
4000
Ve - bu köylerde birisinin - küçük bir klipini görüyorsunuz
14:08
the first thing that these children did was to find a website
217
832000
3000
çocukların yaptığı ilk iş kendilerine İngilizce alfabesini
14:11
to teach themselves the English alphabet.
218
835000
4000
öğretecek bir internet sitesi bulmak oldu.
14:15
Then to central India -- very warm, moist, fishing villages,
219
839000
4000
Sonra Hindistan'ın merkezi - çok sıcak, nemli, balıkçı köyleri,
14:19
where humidity is a very big killer of electronics.
220
843000
4000
nem oranı elektronik aletleri öldürebilir.
14:23
So we had to solve all the problems we had
221
847000
3000
Bizim tüm bu sorunları havalandırma olmadan
14:26
without air conditioning and with very poor power,
222
850000
2000
ve çok zayıf güçle çözmemiz gerekiyordu,
14:28
so most of the solutions that came out used little blasts of air
223
852000
5000
böylece çözüm olarak bulduğumuz makineleri çalışır tutmak için
14:33
put at the right places to keep the machines running.
224
857000
3000
doğru yerlere koyup rüzgârdan yaralanmak oldu.
14:36
I want to just cut this short. We did this over and over again.
225
860000
5000
Bunu kısa kesmek istiyorum. Bunu defalarca yaptık.
14:41
This sequence is also nice. This is a small child, a six-year-old,
226
865000
4000
Bu sekans da hoş. Bu küçük bir çocuk, altı yaşında,
14:45
telling his eldest sister what to do.
227
869000
2000
büyük kız kardeşine ne yapacağını söylüyor.
14:47
And this happens very often with these computers,
228
871000
2000
Ve bu bilgisayarla bu çok sık oluyor,
14:49
that the younger children are found teaching the older ones.
229
873000
6000
daha çok küçük çocukların büyük çocuklara öğrettikleri görülür.
14:55
What did we find? We found that six- to 13-year-olds can self-instruct
230
879000
5000
Ne bulduk? Altı ila 13 yaşlarındaki çocuklar ağa bağlı bir ortamda
15:00
in a connected environment,
231
884000
2000
kendi kendilerine öğretebilirler,
15:02
irrespective of anything that we could measure.
232
886000
5000
ölçebileceğimiz herhangi bir şeyden bağımsız olarak.
15:07
So if they have access to the computer, they will teach themselves, including intelligence.
233
891000
5000
Yani, eğer bilgisayara ulaşma imkânı varsa, birbirlerine öğreteceklerdir, zekâ da dâhil.
15:12
I couldn't find a single correlation with anything, but it had to be in groups.
234
896000
5000
Herhangi bir şeyle tek bir ilişki dahi bulamadım, ama gruplar halinde olmalı.
15:17
And that may be of great, you know, interest to this group,
235
901000
4000
Ve bu da belki, bilirsiniz, bu grup için ilgi çekici olabilir
15:21
because all of you are talking about groups.
236
905000
2000
çünkü hepiniz gruplar hakkında konuşuyorsunuz.
15:23
So here was the power of what a group of children can do,
237
907000
4000
Burada gördüğümüz bir grup çocuğun yapabileceklerinin gücü,
15:27
if you lift the adult intervention.
238
911000
3000
eğer yetişkin müdahalesini kaldırırsanız.
15:30
Just a quick idea of the measurements.
239
914000
4000
Sadece küçük bir ölçüm fikri.
15:34
We took standard statistical techniques, so I'm going to not talk about that.
240
918000
4000
Standart istatistik teknikleri aldık, bu nedenle bununla ilgili konuşmayacağım.
15:38
But we got a clean learning curve,
241
922000
3000
Ama temiz bir öğrenme eğrisi elde ettik,
15:41
almost exactly the same as what you would get in a school.
242
925000
3000
sizin bir okuldan elde edeceğinizin neredeyse aynısı olan bir eğri.
15:44
I'll leave it at that,
243
928000
2000
Bunu burada bırakacağım,
15:46
because, I mean, it sort of says it all, doesn't it?
244
930000
3000
çünkü yani, her şeyi kendisi söylüyor, değil mi?
15:49
What could they learn to do?
245
933000
2000
Neyi yapmayı öğrenebilirlerdi?
15:51
Basic Windows functions, browsing, painting, chatting and email,
246
935000
5000
Temel Windows fonksiyonları, internette gezme, sohbet ve e-posta,
15:56
games and educational material, music downloads, playing video.
247
940000
3000
oyunlar ve eğitim malzemeleri, müzik indirme, video oynatma.
15:59
In short, what all of us do.
248
943000
2000
Kısacası, hepimizin yaptığı şeyler.
16:01
And over 300 children will become computer literate
249
945000
4000
Ve 300 çocuktan fazlası bilgisayar kullanıcısı oldu
16:05
and be able to do all of these things in six months with one computer.
250
949000
5000
ve tüm bunları altı ay içinde tek bir bilgisayarla yaptılar.
16:10
So, how do they do that?
251
954000
1000
Peki, bunu nasıl yapıyorlar?
16:11
If you calculated the actual time of access,
252
955000
2000
Eğer ulaşılırlığın kesin süresini hesaplarsanız,
16:13
it would work out to minutes per day,
253
957000
2000
günde dakikalar şeklindedir,
16:15
so that's not how it's happening.
254
959000
2000
yani bu nasıl olduğunu göstermiyor.
16:17
What you have, actually, is there is one child operating the computer.
255
961000
5000
Aslında olan şu; bilgisayarı kullanan tek bir çocuk var.
16:22
And surrounding him are usually three other children,
256
966000
2000
Ve onu çevreleyen diğer üç çocuk neler yapmaları
16:24
who are advising him on what they should do.
257
968000
4000
konusunda ona fikir veriyorlar.
16:28
If you test them, all four will get the same scores in whatever you ask them.
258
972000
4000
Eğer onları test ederseniz, ne sorarsanız sorun dördü de aynı skoru alacaktır.
16:32
Around these four are usually a group of about 16 children,
259
976000
4000
Bu dördü etrafında genellikle yaklaşık 16 çocukluk bir grup var
16:36
who are also advising, usually wrongly,
260
980000
3000
onlar da fikir veriyorlar, bilgisayarda olan biten
16:39
about everything that's going on on the computer.
261
983000
3000
her şey hakkında, genellikle yanlış bir şekilde.
16:42
And all of them also will clear a test given on that subject.
262
986000
5000
Ve tümü de bu konuda yapılacak bir testi geçecektir.
16:47
So they are learning as much by watching as they learn by doing.
263
991000
4000
Yani yaparak öğrendikleri kadar izleyerek de öğreniyorlar.
16:51
It seems counter-intuitive to adult learning,
264
995000
3000
Yetişkin öğrenmesiyle beklenenin aksi gibi görünüyor,
16:54
but remember, eight-year-olds live in a society
265
998000
2000
ama hatırlayın, sekiz yaşındaki çoğu zaman
16:56
where most of the time they are told, don't do this,
266
1000000
4000
şunu yapma, viski şişesine dokunma,
17:00
you know, don't touch the whiskey bottle.
267
1004000
2000
denen bir çevrede yaşıyorlar.
17:02
So what does the eight-year-old do?
268
1006000
2000
Peki, sekiz yaşındaki ne yapıyor?
17:04
He observes very carefully how a whiskey bottle should be touched.
269
1008000
4000
Bir viski şişesine nasıl dokunulması gerektiğini dikkatlice izliyor.
17:08
And if you tested him,
270
1012000
1000
Ve eğer onu test ederseniz,
17:09
he would answer every question correctly on that topic.
271
1013000
2000
bu konudaki her soruya doğru bir şekilde cevap verecektir.
17:11
So, they seem to be able to acquire very quickly.
272
1015000
6000
Yani çok hızlı bir şekilde alıyor gibi görünmekteler.
17:17
So what was the conclusion over the six years of work?
273
1021000
3000
Peki, altı yıldan fazla süren bir çalışmanın sonucu nedir?
17:20
It was that primary education can happen on its own,
274
1024000
4000
İlköğretim kendi kendine gerçekleşebilir,
17:24
or parts of it can happen on its own.
275
1028000
2000
ya da bazı parçaları kendi kendine olabilir.
17:26
It does not have to be imposed from the top downwards.
276
1030000
4000
Yukarıdan aşağıya doğru empoze edilmesi gerekli değildir.
17:30
It could perhaps be a self-organizing system, so that was
277
1034000
6000
Kendi kendini düzenleyen bir sistem olabilir, bu öyleydi -
17:36
the second bit that I wanted to tell you,
278
1040000
2000
ve size söylemek istediğim ikinci kısmı,
17:38
that children can self-organize and attain an educational objective.
279
1042000
4000
çocukların kendilerini düzenleyebilecekleri ve eğitimsel bir amaca ulaşabilecekleri.
17:42
The third piece was on values, and again, to put it very briefly,
280
1046000
6000
Üçüncü kısım değerler üzerineydi ve yine, kısaca söylemek gerekirse,
17:48
I conducted a test over 500 children spread across all over India,
281
1052000
4000
tüm Hindistan'da 500'ü aşkın çocuk üzerinde bir test yaptım.
17:52
and asked them -- I gave them about 68 different
282
1056000
3000
Ve onlara - 68 farklı değere yönelik
17:55
values-oriented questions and simply asked them their opinions.
283
1059000
4000
soru verdim ve basitçe fikirlerini sordum.
17:59
We got all sorts of opinions. Yes, no or I don't know.
284
1063000
4000
Her türden fikir aldık. Evet, hayır ya da bilmiyorum.
18:03
I simply took those questions where I got 50 percent yeses and 50 percent noes --
285
1067000
6000
Basitçe bu sorulardan yüzde 50 evetleri ve yüzde 50 hayırları aldım
18:09
so I was able to get a collection of 16 such statements.
286
1073000
4000
böylece bu 16 fikirden bir koleksiyon yapabilecektim.
18:13
These were areas where the children were clearly confused,
287
1077000
4000
Bu alanlar çocukların gerçekten açıkça kafalarının karıştığı alanlardı,
18:17
because half said yes and half said no.
288
1081000
2000
çünkü yarısı evet, yarısı hayır dedi.
18:19
A typical example being, "Sometimes it is necessary to tell lies."
289
1083000
4000
Çok tipik bir örnek, bazen yalan söylemek gereklidir.
18:23
They don't have a way to determine which way to answer this question;
290
1087000
5000
Bu soruyu cevaplayacak bir yol bulamadılar;
18:28
perhaps none of us do.
291
1092000
3000
belki hiçbirimiz yapamayız.
18:31
So I leave you with this third question.
292
1095000
2000
Öyleyse sizi üçüncü soruyla bırakıyorum.
18:33
Can technology alter the acquisition of values?
293
1097000
4000
Teknoloji değerlerin edinilmesini engeller mi?
18:37
Finally, self-organizing systems,
294
1101000
2000
Sonuç olarak, kendi kendini düzenleyen sistemler,
18:39
about which, again, I won't say too much
295
1103000
2000
hangi konuda olduğunu yine fazla söyleyemeyeceğim
18:41
because you've been hearing all about it.
296
1105000
4000
çünkü bununla ilgili sürekli duyuyorsunuz.
18:45
Natural systems are all self-organizing:
297
1109000
2000
Doğal sistemler kendi kendini düzenler:
18:47
galaxies, molecules, cells, organisms, societies --
298
1111000
3000
galaksiler, moleküller, hücreler, organizmalar, toplumlar -
18:50
except for the debate about an intelligent designer.
299
1114000
2000
zeki bir tasarımcı olduğuna dair tartışmaları hariç tutarak.
18:52
But at this point in time, as far as science goes,
300
1116000
3000
Ama zamanın bu noktasında, bilimin gidebildiği kadarıyla,
18:55
it's self-organization.
301
1119000
2000
bu kendi kendini düzenleme.
18:57
But other examples are traffic jams, stock market, society
302
1121000
3000
Ama diğer örnekler, trafik sıkışıklığı, borsa, toplum
19:00
and disaster recovery, terrorism and insurgency.
303
1124000
6000
ve felaketleri atlatma, terörizm ve direniş.
19:06
And you know about the Internet-based self-organizing systems.
304
1130000
4000
Ve internete dayalı kendi kendini düzenleyen sistemleri biliyorsunuz.
19:10
So here are my four sentences then.
305
1134000
2000
Öyleyse işte benim dört cümlem.
19:12
Remoteness affects the quality of education.
306
1136000
4000
Uzaklık eğitimin kalitesini etkiler.
19:16
Educational technology should be introduced into remote areas first,
307
1140000
6000
Eğitim teknolojisi öncelikle uzak bölgelere ulaştırılmalı
19:22
and other areas later.
308
1146000
3000
daha sonra diğer bölgelere.
19:25
Values are acquired; doctrine and dogma are imposed --
309
1149000
6000
Değerler kazanılır; doktrin ve dogma empoze edilir -
19:31
the two opposing mechanisms.
310
1155000
2000
iki karşıt mekanizma.
19:33
And learning is most likely a self-organizing system.
311
1157000
5000
Ve öğrenme, büyük ihtimalle kendi kendini düzenleyen bir sistemdir.
19:38
If you put all the four together, then it gives -- according to me --
312
1162000
5000
Eğer dördünü bir araya koyarsanız, bize - bana göre -
19:43
it gives us a goal, a vision, for educational technology.
313
1167000
4000
eğitim teknolojisi için bir amaç, bir vizyon verir.
19:47
An educational technology and pedagogy that is digital, automatic,
314
1171000
6000
Ve eğitim teknolojisi ve dijital, otomatik, yanlışa toleranslı, en az derecede girişimsel,
19:53
fault-tolerant, minimally invasive, connected and self-organized.
315
1177000
6000
bağlı ve kendi kendini düzenleyen pedagoji.
19:59
As educationists, we have never asked for technology; we keep borrowing it.
316
1183000
4000
Eğitimciler olarak, teknolojiyi asla talep etmiyoruz; ödünç almaya devam ediyoruz.
20:03
PowerPoint is supposed to be considered a great educational technology,
317
1187000
4000
PowerPoint'in büyük bir eğitim teknolojisi olarak değerlendirilmesi gerekiyor,
20:07
but it was not meant for education, it was meant for making boardroom presentations.
318
1191000
4000
ancak eğitim için değil, toplantı odası sunumları için hazırlanmıştır.
20:11
We borrowed it. Video conferencing. The personal computer itself.
319
1195000
4000
Onu ödünç aldık. Video konferans. Kişisel bilgisayar.
20:15
I think it's time that the educationists made their own specs,
320
1199000
3000
Bence eğitimcilerin kendi şartlarını belirlemelerinin zamanı geldi,
20:18
and I have such a set of specs. This is a brief look at that.
321
1202000
4000
ve ben böyle bir şartlar setine sahibim. Kısaca bakalım.
20:22
And such a set of specs should produce the technology
322
1206000
4000
Ve bu tarz bir şartlar seti teknoloji üretmeli
20:26
to address remoteness, values and violence.
323
1210000
3000
uzaklığı, değerleri ve şiddeti ele alan bir teknoloji.
20:29
So I thought I'd give it a name -- why don't we call it "outdoctrination."
324
1213000
6000
Ben de ona bir isim vermeliyim diye düşündüm - neden onu "doktrinasyon-dışı" diye isimlendirmiyoruz.
20:35
And could this be a goal for educational technology in the future?
325
1219000
5000
Ve bu geleceğin eğitim teknolojisi için bir amaç mı olmalı
20:40
So I want to leave that as a thought with you.
326
1224000
3000
bunu size bir fikir olarak bırakmak istiyorum.
20:43
Thank you.
327
1227000
1000
Teşekkürler.
20:44
(Applause)
328
1228000
6000
(Alkışlar)
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