TED2018
Tamekia MizLadi Smith: How to train employees to have difficult conversations
Tamekia MizLadi Smith: Çalışanlar zor konuşmalar için nasıl eğitilir
Filmed:
Readability: 3.9
2,028,253 views
Tamekia MizLadi Smith, çalışanların zor konuşmaları yapmasını sağlayan yüz yüze eğitime yatırım yapma zamanı geldiğini söylüyor. Esprili, kışkırtıcı bir konuşmada Smith, işverenlerin ve çalışanların anlayış ve saygıyla iletişim kurmasını sağlayacak “I’m G.R.A.C.E.D.” adındaki iş eğitimini anlatıyor. Ana fikir: Yaptıkları işin neden önemli olduğunu insanlara söyleyin.
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentor
Tamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare. Full bio
Tamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
We live in a world
where the collection of data
where the collection of data
0
968
2198
Öyle bir dünyada yaşıyoruz ki
veri toplama işi
veri toplama işi
00:15
is happening 24 hours a day,
seven days a week,
seven days a week,
1
3190
2548
günün 24 saati, haftanın yedi günü,
00:17
365 days a year.
2
5762
2293
yılın 365 günü yapılıyor.
00:20
This data is usually collected by
what we call a front-desk specialist now.
what we call a front-desk specialist now.
3
8730
4323
Bu veriler bugün resepsiyonist dediğimiz
görevliler tarafından toplanıyor.
görevliler tarafından toplanıyor.
00:25
These are the retail clerks
at your favorite department stores,
at your favorite department stores,
4
13077
3120
Bu görevliler, en sevdiğiniz
mağazadaki tezgâhtarlar,
mağazadaki tezgâhtarlar,
00:28
the cashiers at the grocery stores,
5
16221
2443
süpermarketlerdeki kasiyerler,
00:30
the registration specialists
at the hospital
at the hospital
6
18688
2605
hastanedeki kayıt görevlileri
00:33
and even the person that sold you
your last movie ticket.
your last movie ticket.
7
21317
3114
ve hatta size en son
sinema bileti satan kişi.
sinema bileti satan kişi.
00:36
They ask discreet questions, like:
"May I please have your zip code?"
"May I please have your zip code?"
8
24908
3875
Fark edilmeyen şöyle sorular soruyorlar:
''Posta kodunuz neydi acaba?''
''Posta kodunuz neydi acaba?''
00:40
Or, "Would you like to use
your savings card today?"
your savings card today?"
9
28807
3111
''Bugün banka kartınızı
kullanmak ister misiniz?''
kullanmak ister misiniz?''
00:44
All of which gives us data.
10
32369
2309
Hepsi verilerimizi ele veriyor.
00:46
However, the conversation
becomes a little bit more complex
becomes a little bit more complex
11
34702
4587
Ancak bu sohbet, daha zor sorular
sorulması gerektiğinde
sorulması gerektiğinde
00:51
when the more difficult questions
need to be asked.
need to be asked.
12
39313
3318
biraz daha karmaşık bir hâl alıyor.
00:54
Let me tell you a story, see.
13
42655
1793
Size bir hikâye anlatayım.
00:56
Once upon a time, there was
a woman named Miss Margaret.
a woman named Miss Margaret.
14
44750
3018
Bir zamanlar Margaret isminde
bir kadın vardı.
bir kadın vardı.
00:59
Miss Margaret had been
a front-desk specialist
a front-desk specialist
15
47792
2151
Margaret de bir resepsiyonistti,
01:01
for almost 20 years.
16
49967
1460
neredeyse 20 yıldır.
01:03
And in all that time, she has never,
and I do mean never,
and I do mean never,
17
51451
3817
Tüm bu zaman boyunca asla,
doğru duydunuz, asla
doğru duydunuz, asla
01:07
had to ask a patient their gender,
race or ethnicity.
race or ethnicity.
18
55292
3520
bir hastasına cinsiyet, ırk veya etnik
kökenini sormak zorunda kalmamıştı.
kökenini sormak zorunda kalmamıştı.
01:10
Because, see, now Miss Margaret
has the ability to just look at you.
has the ability to just look at you.
19
58836
3223
Çünkü Margaret'ın
size bakabilme yetisi var.
size bakabilme yetisi var.
01:14
Uh-huh.
20
62083
1158
Evet öyle.
01:15
And she can tell
if you are a boy or a girl,
if you are a boy or a girl,
21
63265
2777
Size bakıp kız mı erkek mi oldığunuzu,
01:18
black or white, American or non-American.
22
66066
3237
siyahi mi beyaz mı,
Amerikalı mı değil mi anlayabilir.
Amerikalı mı değil mi anlayabilir.
01:21
And in her mind,
those were the only categories.
those were the only categories.
23
69327
3238
Onun aklında bunlar
var olan tek kategoriler.
var olan tek kategoriler.
01:24
So imagine that grave day,
24
72589
2016
Şimdi o feci günü hayal edin,
01:26
when her sassy supervisor invited her
to this "change everything" meeting
to this "change everything" meeting
25
74629
4893
Küstah amiri onu şu ''her şeyi
değiştirelim'' toplantısına çağırdı
değiştirelim'' toplantısına çağırdı
01:31
and told her that would have to ask
each and every last one of her patients
each and every last one of her patients
26
79546
3634
ve ona her bir hastasına
kendini tanımlamasını
kendini tanımlamasını
01:35
to self-identify.
27
83204
1405
istemesini söyledi.
01:36
She gave her six genders,
eight races and over 100 ethnicities.
eight races and over 100 ethnicities.
28
84633
4770
Amiri ona altı cinsiyet, sekiz ırk
ve 100 üzerinde etnik köken gösterdi.
ve 100 üzerinde etnik köken gösterdi.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
29
89427
2588
Margaret dehşete kapılmıştı.
01:44
I mean, highly offended.
30
92039
1397
Aşırı alınmıştı.
01:45
So much so that she marched down
to that human-resource department
to that human-resource department
31
93460
3331
Öyle ki doğru insan kaynaklarının
kapısına dayandı,
kapısına dayandı,
01:48
to see if she was eligible
for an early retirement.
for an early retirement.
32
96815
2524
erken emeklilik için
uygun olmayı umuyordu.
uygun olmayı umuyordu.
01:51
And she ended her rant by saying
33
99363
1960
Olan biten için yakınarak
01:53
that her sassy supervisor invited her
to this "change everything" meeting
to this "change everything" meeting
34
101347
4870
küstah amirinin onu şu ''her şeyi
değiştirelim'' toplantısına çağırdığını
değiştirelim'' toplantısına çağırdığını
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
106241
2024
ve bu da yetmezmiş gibi
02:00
bring, bring food, food, food, food.
36
108289
3028
yiyecek bir şey bile
getirmediğini söyledi.
getirmediğini söyledi.
02:03
(Laughter)
37
111341
1154
(Kahkahalar)
02:04
(Applause) (Cheers)
38
112519
5067
(Alkışlar) (Tezahürat)
02:10
You know you've got to bring food
to these meetings.
to these meetings.
39
118681
2434
Bu toplantılara yiyecek
getirmezseniz olmaz.
getirmezseniz olmaz.
02:13
(Laughter)
40
121139
2343
(Kahkahalar)
02:15
Anyway.
41
123506
1159
Her neyse.
02:16
(Laughter)
42
124689
1508
(Kahkahalar)
02:18
Now, that was an example
of a healthcare setting,
of a healthcare setting,
43
126221
2769
Bu sağlık sektöründe
yaşananlardan bir örnekti
yaşananlardan bir örnekti
02:21
but of course, all businesses
collect some form of data.
collect some form of data.
44
129014
3333
ancak tabii tüm işletmeler
bir şekilde veri topluyorlar.
bir şekilde veri topluyorlar.
02:24
True story: I was going
to wire some money.
to wire some money.
45
132371
3142
Gerçek bir anı: Bir miktar
para aktaracaktım.
para aktaracaktım.
02:28
And the customer service
representative asked me
representative asked me
46
136165
2555
Müşteri hizmetleri temsilcisi
02:30
if I was born in the United States.
47
138744
2334
bana ABD'de doğup doğmadığımı sordu.
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
141419
2381
Sorusunu yanıtlamakta tereddüt ettim,
02:35
and before she even realized
why I hesitated,
why I hesitated,
49
143824
3130
daha benim tereddütümü fark etmeden
02:38
she began to throw the company
she worked for under the bus.
she worked for under the bus.
50
146978
3015
çalıştığı şirketi suçlamaya başladı.
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid,
but they makin' us ask this question."
but they makin' us ask this question."
51
150017
5072
Dedi ki ''Arkadaşım, saçma olduğunu
biliyorum ama bize bunu sorduruyorlar.''
biliyorum ama bize bunu sorduruyorlar.''
02:47
(Laughter)
52
155113
1151
(Kahkahalar)
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
156288
2073
Bana söyleyiş şeklinden ben de dedim ki
02:50
I was like, "Girl, why?
54
158385
1600
''Arkadaşım, neden?
02:52
Why they makin' you ask this question?
55
160561
2230
Size neden bunu sorduruyorlar?
02:54
Is they deportin' people?"
56
162815
1802
İnsanları sınır dışı mı ediyorlar?''
02:56
(Laughter)
57
164641
2142
(Kahkahalar)
02:58
But then I had to turn on
the other side of me,
the other side of me,
58
166807
2222
Sonra diğer yanımı
harekete geçirmem gerekti,
harekete geçirmem gerekti,
03:01
the more professional
speaker-poet side of me.
speaker-poet side of me.
59
169053
2568
o profesyonel, konuşmacı şair yanımı.
03:04
The one that understood that there were
little Miss Margarets all over the place.
little Miss Margarets all over the place.
60
172164
4150
Nereye dönsem küçük bir
Margaret olduğunu anlayan o kısmımı.
Margaret olduğunu anlayan o kısmımı.
03:08
People who were good people,
maybe even good employees,
maybe even good employees,
61
176871
2968
Bunlar iyi insanlardı,
belki de çok iyi çalışanlardı
belki de çok iyi çalışanlardı
03:11
but lacked the ability
to ask their questions properly
to ask their questions properly
62
179863
2552
ama sorularını doğru düzgün
sormaktan yoksundular
sormaktan yoksundular
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
182439
2535
ve bu da ne yazık ki
onları kötü gösteriyordu
onları kötü gösteriyordu
03:16
but the worst, that made
the business look even worse
the business look even worse
64
184998
3246
ama en kötüsü de çalıştıkları işletmeler
03:20
than how she was looking.
65
188268
1666
onlardan çok daha kötü görünüyordu.
03:22
Because she had no idea who I was.
66
190236
1767
Çünkü kim olduğumdan haberi yoktu.
03:24
I mean, I literally could have been
a woman who was scheduled to do a TED Talk
a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
192027
3685
Yani mesela TED Konuşması
yapmak üzere seçilmiş bir kadın olabilir
yapmak üzere seçilmiş bir kadın olabilir
03:27
and would use her as an example.
68
195736
1778
ve onu örnek olarak kullanabilirdim.
03:29
Imagine that.
69
197538
1300
Bir düşünsenize.
03:30
(Applause)
70
198862
4262
(Alkışlar)
03:35
And unfortunately,
71
203148
1183
Ne yazık ki aslında olan şey şu,
insanlar bu soruları cevaplamıyorlar
insanlar bu soruları cevaplamıyorlar
03:36
what happens is people would decline
to answer the questions,
to answer the questions,
72
204355
2895
çünkü bu bilgilerle kendilerine karşı
ayrımcılık yapılacağını düşünüyorlar,
ayrımcılık yapılacağını düşünüyorlar,
03:39
because they feel like
you would use the information
you would use the information
73
207274
2509
03:41
to discriminate against them,
74
209807
1425
sadece bilgiyi sunuş şekliniz yüzünden.
03:43
all because of how you presented
the information.
the information.
75
211256
2391
İşte bu noktada, kötü veriler ediniyoruz.
03:45
And at that point, we get bad data.
76
213671
1778
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
215473
2111
Kötü verinin yol açtıklarını
herkes biliyor.
herkes biliyor.
03:49
Bad data costs you time,
it costs you money
it costs you money
78
217608
2793
Zaman ve paranıza mal oluyor
03:52
and it costs you resources.
79
220425
1946
ve tabii kaynaklarınıza.
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
222395
2563
Ne yazık ki kötü veri
03:56
it also costs you a lot more,
81
224982
3079
daha da fazlasına mal oluyor
04:00
because we have health disparities,
82
228085
2395
çünkü sağlık eşitsizlikleri var,
04:02
and we have social determinants of health,
83
230504
2214
sağlık kaynaklı sosyal sonuçlar var,
04:04
and we have the infant mortality,
84
232742
1658
çocuk ölümleri var,
04:06
all of which depends
on the data that we collect,
on the data that we collect,
85
234424
2643
bunların hepsi topladığımız
verilere dayanıyor
verilere dayanıyor
04:09
and if we have bad data,
than we have those issues still.
than we have those issues still.
86
237091
3248
ve verilerimiz kötüyse
bu sorunlarımız da aynı kalır.
bu sorunlarımız da aynı kalır.
04:12
And we have underprivileged populations
87
240363
1899
Daha şanssız olan toplumlar
04:14
that remain unfortunate
and underprivileged,
and underprivileged,
88
242286
2791
şanssız ve avantajsız kalmaya devam eder
04:17
because the data that we're using
is either outdated,
is either outdated,
89
245101
3926
çünkü kullandığımız veri
aslında zamanı geçmiş veri
aslında zamanı geçmiş veri
04:21
or is not good at all
or we don't have anything at all.
or we don't have anything at all.
90
249051
3293
ya da hiç iyi değil
veya elimizde hiç veri yok.
veya elimizde hiç veri yok.
04:24
Now, wouldn't it be amazing
if people like Miss Margaret
if people like Miss Margaret
91
252987
2636
Margaret gibi kadınlar
04:27
and the customer-service
representative at the wiring place
representative at the wiring place
92
255647
3150
ve bankadaki o temsilci
veri toplarken ''graced'' olsa
veri toplarken ''graced'' olsa
04:30
were graced to collect data
with compassionate care?
with compassionate care?
93
258821
4374
ve anlayışlı davransa
harika olmaz mıydı?
harika olmaz mıydı?
04:35
Can I explain to you
what I mean by "graced?"
what I mean by "graced?"
94
263562
2317
''Graced'' derken
ne kastettiğimi açıklayayım.
ne kastettiğimi açıklayayım.
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
266324
1666
Akrostiş bir şiir yazdım.
04:40
G: Getting the front desk specialist
involved and letting them know
involved and letting them know
96
268300
4773
Resepsiyonistler de konuya dâhil edilerek
04:45
R: the Relevance of their role
as they become
as they become
97
273097
3953
bu konudaki rollerinin
önemini bilmelerini sağlanacak,
önemini bilmelerini sağlanacak,
04:49
A: Accountable for the accuracy
of data while implementing
of data while implementing
98
277074
3531
Bu sayede onlar da veri işleme
konusunda sorumlu olacaklar,
konusunda sorumlu olacaklar,
04:52
C: Compassionate care within
all encounters by becoming
all encounters by becoming
99
280629
4044
tüm etkileşimlerinde anlayışlı
bir tutum sergileyecekler,
bir tutum sergileyecekler,
04:56
E: Equipped with the education
needed to inform people
needed to inform people
100
284697
3301
gerekli eğitimle donatılacaklar
05:00
of why data collection is so important.
101
288022
3293
ve insanları veri toplamanın önemi
hakkında bilgilendirebilecekler.
hakkında bilgilendirebilecekler.
05:04
(Applause)
102
292315
2949
(Alkışlar)
05:07
Now, I'm an artist.
103
295288
2096
Ben bir sanatçıyım.
05:09
And so what happens with me
104
297408
1674
O yüzden bende olan şey şu,
05:11
is that when I create
something artistically,
something artistically,
105
299106
2174
sanatla bir şey yarattığımda
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
301304
1923
içimdeki eğitmen uyanıyor.
05:15
So what I did was, I began to develop
that acrostic poem into a full training
that acrostic poem into a full training
107
303251
4072
Ben de o sanatsal şiiri
tam bir eğitim programına çevirdim,
tam bir eğitim programına çevirdim,
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
307347
1548
adı "I'm G.R.A.C.E.D."
05:20
Because I remember,
being the front-desk specialist,
being the front-desk specialist,
109
308919
2841
Çünkü hatırlıyorum, resepsiyonist olarak
05:23
and when I went to the office
of equity to start working,
of equity to start working,
110
311784
2674
eşitlik ofisinde çalışmak için
oraya girdiğimde
oraya girdiğimde
05:26
I was like, "Is that why they asked us
to ask that question?"
to ask that question?"
111
314482
3555
''Bu yüzden mi bize bunu sorduruyorlar?''
demiştim kendime.
demiştim kendime.
05:30
It all became a bright light to me,
112
318061
1768
Sonra her şey aydınlandı,
05:31
and I realized that I asked people
and I told people about --
and I told people about --
113
319853
3637
İnsanlara sorduğum ve söylediğim şeyler...
05:35
I called them by the wrong gender,
I called them by the wrong race,
I called them by the wrong race,
114
323514
3284
Cinsiyetlerini ve ırklarını
yanlış söylüyordum,
yanlış söylüyordum,
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
326822
1803
etnik kökenlerini yanlış söylüyordum
05:40
and the environment became hostile,
116
328649
2007
ve çevre agresif bir hâl alıyordu,
05:42
people was offended and I was frustrated
because I was not graced.
because I was not graced.
117
330680
4284
insanlar güceniyorlardı ve ben kızıyordum
çünkü ben de ''graced'' değildim.
çünkü ben de ''graced'' değildim.
05:46
I remember my computerized training,
118
334988
2587
Bilgisayarlı eğitimimi hatırlıyorum
05:49
and unfortunately, that training did not
prepare me to deescalate a situation.
prepare me to deescalate a situation.
119
337599
5626
ve ne yazık ki o eğitim beni
durumu düzeltmeye hazırlamıyordu.
durumu düzeltmeye hazırlamıyordu.
05:55
It did not prepare me to have
teachable moments when I had questions
teachable moments when I had questions
120
343249
3376
Soruları sormak konusunda
sorular sorduğum o önemli anlara
sorular sorduğum o önemli anlara
05:58
about asking the questions.
121
346649
1658
beni hazırlamıyordu.
06:00
I would look at the computer and say,
"So, what do I do when this happens?"
"So, what do I do when this happens?"
122
348331
3564
Bilgisayara bakıp şöyle diyordum,
''Bu olduğunda ben ne yapacağım?''
''Bu olduğunda ben ne yapacağım?''
06:03
And the computer would say ...
123
351919
1858
Peki bilgisayar buna ne derdi?
06:05
nothing, because a computer
cannot talk back to you.
cannot talk back to you.
124
353801
3268
Hiçbir şey çünkü
bilgisayarlar sizle konuşamaz.
bilgisayarlar sizle konuşamaz.
06:09
(Laughter)
125
357093
3207
(Kahkahalar)
06:12
So that's the importance
of having someone there
of having someone there
126
360324
2571
Bu tür durumlarda size eğitim verecek
06:14
who was trained to teach you
and tell you what you do
and tell you what you do
127
362919
2777
ve size yapmanız gerekeni söyleyecek
06:17
in situations like that.
128
365720
1690
birinin olmasının önemi bu.
06:20
So, when I created
the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
368030
2626
Ben de bu eğitim programını yarattığımda
06:22
I created it with that experience
that I had in mind,
that I had in mind,
130
370680
2994
daha önceden edindiğim
deneyimle yola çıktım
deneyimle yola çıktım
06:25
but also that conviction
that I had in mind.
that I had in mind.
131
373698
2516
ama bununla birlikte
kendime verdiğim hüküm.
kendime verdiğim hüküm.
06:28
Because I wanted
the instructional design of it
the instructional design of it
132
376238
2253
Çünkü o eğitimsel tasarımın
06:30
to be a safe space
for open dialogue for people.
for open dialogue for people.
133
378515
2778
insanlar için güvenli ve açık bir
diyalog olmasını istedim.
diyalog olmasını istedim.
06:33
I wanted to talk about biases,
134
381317
1895
Ön yargılar hakkında konuşmak istedim,
06:35
the unconscious ones
and the conscious ones,
and the conscious ones,
135
383236
2397
hem bilinçli hem de bilinçsiz olanlar
06:37
and what we do.
136
385657
1166
ve yaptıklarımız.
06:38
Because now I know
that when you engage people in the why,
that when you engage people in the why,
137
386847
3944
Çünkü insanlarla nedenler hakkında
etkileşime geçtiğimizde
etkileşime geçtiğimizde
06:42
it challenges their perspective,
and it changes their attitudes.
and it changes their attitudes.
138
390815
3476
biliyorum ki bu onların bakış açısını
ve yaklaşımını değiştirecektir.
ve yaklaşımını değiştirecektir.
06:46
Now I know that data
that we have at the front desk
that we have at the front desk
139
394315
3159
Resepsiyonistler tarafından
toplanan veriler
toplanan veriler
06:49
translates into research that eliminates
disparities and finds cures.
disparities and finds cures.
140
397498
4813
ayrımları ortadan kaldıran ve çare bulan
araştırmalara dönüşüyor.
araştırmalara dönüşüyor.
06:54
Now I know that teaching people
transitional change
transitional change
141
402335
3706
İnsanları şok ederek
değişime zorlamak yerine,
değişime zorlamak yerine,
06:58
instead of shocking them into change
142
406065
2846
onlara dönüşümsel değişim
hakkında eğitim vermek
hakkında eğitim vermek
07:00
is always a better way
of implementing change.
of implementing change.
143
408935
3255
değişim uygulamak için
her zaman daha iyi bir yoldur.
her zaman daha iyi bir yoldur.
07:04
See, now I know people are more likely
to share information
to share information
144
412214
3046
Bilgili çalışanlar tarafından
saygıyla karşılandıkları takdirde
saygıyla karşılandıkları takdirde
07:07
when they are treated with respect
by knowledgeable staff members.
by knowledgeable staff members.
145
415284
3859
insanların daha çok bilgi
paylaşacaklarını biliyorum.
paylaşacaklarını biliyorum.
07:11
Now I know that you
don't have to be a statistician
don't have to be a statistician
146
419167
3021
Verilerin gücü ve amacını anlamak için
07:14
to understand the power
and the purpose of data,
and the purpose of data,
147
422212
3001
bir istatistikçi olmanız
gerekmediğini de biliyorum
gerekmediğini de biliyorum
07:17
but you do have to treat people
with respect and have compassionate care.
with respect and have compassionate care.
148
425237
4364
ama insanlara saygı ve anlayışla
davranmak zorundasınız.
davranmak zorundasınız.
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
429625
2825
İşte o zaman ''graced'' olmuş olacaksınız.
07:24
it is your responsibility
to empower somebody else.
to empower somebody else.
150
432474
3376
Başka birini yetkilendirmek
sizin elinizde.
sizin elinizde.
07:27
But most importantly, now I know
151
435874
2425
Ama en önemlisi, şunu da biliyorum ki
07:30
that when teaching human beings
152
438323
2413
insanlarla iletişim kurmak konusunda
07:32
to communicate with other human beings,
153
440760
3079
insanlara eğitim verilirken
07:35
it should be delivered by a human being.
154
443863
3785
dersin de bir insan
tarafından verilmesi gerek.
tarafından verilmesi gerek.
07:40
(Applause)
155
448117
6792
(Alkışlar)
07:46
So when y'all go to work
156
454933
1849
O yüzden işinize giderken
07:48
and y'all schedule that
"change everything" meeting --
"change everything" meeting --
157
456806
3335
ve o ''her şeyi değiştirelim''
toplantısına hazırlanırken
toplantısına hazırlanırken
07:52
(Laughter)
158
460165
1650
(Kahkahalar)
07:53
remember Miss Margaret.
159
461839
1515
Margaret'ı hatırlayın.
07:55
And don't forget the food, the food,
the food, the food.
the food, the food.
160
463792
3819
Ve Tanrı aşkına yiyecek
getirmeyi de unutmayın.
getirmeyi de unutmayın.
08:00
Thank you.
161
468103
1151
Teşekkürler.
08:01
(Applause) (Cheers)
162
469278
5475
(Alkışlar) (Tezahüratlar)
08:06
Thank you.
163
474777
1175
Teşekkürler.
08:07
(Applause)
164
475976
1595
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentorTamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare.
Why you should listen
As a spoken-word performer, Tamekia MizLadi Smith educates and empowers her audiences with what she calls EDUtainment, a witty combination of music and storytelling. She has worked as a consultant and mentor for programs such as Girls in Action, Dear Sistah Girlfriend and the Columbus City Schools. Her forthcoming book, True Story, explores how to improve community health through mentoring and creative arts.
Tamekia MizLadi Smith | Speaker | TED.com