LIFT 2007
Sugata Mitra: Kids can teach themselves
سوغاتا ميترا: الأطفال يستطيعون تعليم أنفسهم
Filmed:
Readability: 3.8
1,777,799 views
متحدثا في ليفت2007 ، يتحدث سوغاتا ميترا حول مشروعه فتحة في الحائط. الأطفال الصغار في هذا المشروع عرفوا كيفية إستخدام الحاسوب بأنفسهم -- ثم علموا بقية الأطفال. سوغاتا ميترا يسأل، ماذا أيضاً بمستطاع الأطفال تعليم أنفسهم؟
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
لدي مهمة قاسية لأقوم بها
00:19
You know, when I looked at the profile of the audience here,
1
3000
6000
تعرفون، عندما نظرت في الملف التعريفي للحضور هنا،
00:25
with their connotations and design, in all its forms,
2
9000
7000
مع دلالاتهم وتصاميمهم، في كل الأشكال،
00:32
and with so much and so many people working
3
16000
2000
ومع الكثير جداً والعديد من الناس يعملون
00:34
on collaborative and networks, and so on, that I wanted to tell you,
4
18000
5000
في العمل التعاوني والشبكات، وهلم جرا، أردت أن أخبركم
00:39
I wanted to build an argument for primary education
5
23000
5000
رغبت في بناء فرضية للتعليم الأساسي
00:44
in a very specific context.
6
28000
2000
في إطار محدد جداً.
00:46
In order to do that in 20 minutes, I have to bring out four ideas --
7
30000
4000
من أجل عمل ذلك في 20 دقيقة، ينبغي علي إحضار أربعة أفكار--
00:50
it's like four pieces of a puzzle.
8
34000
3000
أنها مثل الأحجية المكونة من أربعة قطع.
00:53
And if I succeed in doing that,
9
37000
3000
وإذا نجحت في فعل ذلك،
00:56
maybe you would go back with the thought
10
40000
3000
ربما ترجعون بفكرة
00:59
that you could build on, and perhaps help me do my work.
11
43000
3000
أنكم يمكن أن تبنوا على هذة الفكرة وربما تساعدوني في عملي.
01:06
The first piece of the puzzle is remoteness
12
50000
3000
أول قطعة للأحجية هي البُعد
01:09
and the quality of education.
13
53000
2000
ونوعية التعليم.
01:11
Now, by remoteness, I mean two or three different kinds of things.
14
55000
5000
الآن، أقصد بالبُعد شيئين أو ثلاثة أشياء مختلفة.
01:16
Of course, remoteness in its normal sense, which means
15
60000
3000
بالطبع، البُعد في معناه العادي، يعني
01:19
that as you go further and further away
16
63000
3000
أنك كلما تذهب أبعد وأبعد
01:22
from an urban center, you get to remoter areas.
17
66000
5000
من المراكز الحضرية، فأنت تصل لمناطق نائية .
01:27
What happens to education?
18
71000
3000
ماذا يحدث للتعليم؟
01:30
The second, or a different kind of remoteness
19
74000
2000
النوع الثاني أو النوع المختلف للبُعد
01:32
is that within the large metropolitan areas all over the world,
20
76000
5000
وهو البعد في المناطق الحضرية الكبيرة في كل أنحاء العالم،
01:37
you have pockets, like slums, or shantytowns, or poorer areas,
21
81000
5000
لديك جيوب، مثل الأحياء الفقيرة، أو مدن الصفيح، أو المناطق الأفقر،
01:42
which are socially and economically remote
22
86000
4000
التي هي نائية إجتماعياً وإقتصادياً
01:46
from the rest of the city, so it's us and them.
23
90000
3000
من بقية المدينة، لذا فالأمر "نحن" و "هم".
01:49
What happens to education in that context?
24
93000
2000
ماذا يحدث للتعليم في هذا السياق؟
01:51
So keep both of those ideas of remoteness.
25
95000
8000
لذا أبقوا على كلا الفكرتين حول البُعد.
01:59
We made a guess. The guess was that schools in remote areas
26
103000
3000
قمنا بالتخمين. وكان التخمين أن المدارس في المناطق النائية
02:02
do not have good enough teachers.
27
106000
3000
ليس لديها معلمين أكفاء بما يكفي.
02:05
If they do have, they cannot retain those teachers.
28
109000
2000
وإذا كان لديهم، لا يستطيعون الإحتفاظ بأؤلئك المعلمين.
02:07
They do not have good enough infrastructure.
29
111000
3000
ليس لديهم بنية تحتية جيدة بما فيه الكفاية.
02:10
And if they had some infrastructure,
30
114000
2000
وإذا كان لديهم بعض البنى التحتية،
02:12
they have difficulty maintaining it.
31
116000
2000
فأن لديهم صعوبة في الحفاظ عليها.
02:14
But I wanted to check if this is true. So what I did last year was
32
118000
5000
لكني أردت معرفة هل هذا صحيح. لذا فما فعلته العام الماضي كان
02:19
we hired a car, looked up on Google,
33
123000
5000
قمنا بتوظيف سيارة، نظرنا في جوجل،
02:24
found a route into northern India from New Delhi
34
128000
5000
وجدنا طريقاً الى شمال الهند من نيودلهي
02:29
which, you know, which did not cross any big cities
35
133000
5000
الذي كما تعلمون، لا يقاطع أي مدن كبرى
02:34
or any big metropolitan centers. Drove out about 300 kilometers,
36
138000
6000
أو أي مركز حضري. قدنا حوالي 300 كيلومتراً،
02:40
and wherever we found a school, administered a set of standard tests,
37
144000
5000
وإينما وجدنا مدرسة، قمنا بإجراء إختبارات معيارية،
02:45
and then took those test results and plotted them on a graph.
38
149000
6000
ثم أخذنا نتائج الإختبار وأسقطناها على الرسم البياني.
02:51
The graph was interesting, although you need to consider it carefully.
39
155000
4000
الرسم البياني كان مثيراً للغاية، رغماً عن أنك تحتاج للتمعّن فيه.
02:55
I mean, this is a very small sample; you should not generalize from it.
40
159000
4000
أعني، هذه عينة صغيرة للغاية. لا ينبغي عليكم التعميم منها.
02:59
But it was quite obvious, quite clear,
41
163000
2000
لكن كان من الطبيعي جداً، واضح جداً،
03:01
that for this particular route that I had taken,
42
165000
4000
أن هذا الطريق تحديداً الذي أخذته،
03:05
the remoter the school was, the worse its results seemed to be.
43
169000
5000
كلما كانت المدرسة نائية، كلما كانت النتائج أسوأ.
03:10
That seemed a little damning,
44
174000
2000
ما بدى لعيناً بعض الشئ،
03:12
and I tried to correlate it with things like infrastructure,
45
176000
5000
ولقد حاولت ربط ذلك مع أشياء مثل البنية التحتية،
03:17
or with the availability of electricity, and things like that.
46
181000
3000
أو مثل وجود الكهرباء وأشياء من هذا القبيل.
03:20
To my surprise, it did not correlate.
47
184000
3000
لدهشتي، لم تكن مرتبطة.
03:23
It did not correlate with the size of classrooms.
48
187000
3000
لم ترتبط بحجم قاعة الدرس.
03:26
It did not correlate with the quality of the infrastructure.
49
190000
5000
لم ترتبط بنوعية البنية التحتية.
03:31
It did not correlate with the poverty levels. It did not correlate.
50
195000
4000
لم ترتبط بمستوى الفقر. لم ترتبط.
03:35
But what happened was that when I administered a questionnaire
51
199000
4000
لكن ما حدث كان أنه عندما أدرت الإستبيان
03:39
to each of these schools, with one single question for the teachers -- which was,
52
203000
4000
لأي من هذه المدارس، مع سؤال واحد فقط للمعلمين، الذي كان،
03:43
"Would you like to move to an urban, metropolitan area?" --
53
207000
5000
هل تريد الإنتقال الى منطقة حضرية، العاصمة؟
03:48
69 percent of them said yes. And as you can see from that,
54
212000
5000
قال 69 في المائة منهم نعم، وكما ترون من ذلك،
03:53
they say yes just a little bit out of Delhi,
55
217000
6000
فأنهم يقولون نعم قليلاً خارج دلهي،
03:59
and they say no when you hit the rich suburbs of Delhi --
56
223000
3000
ويقولون لا عندما يصلون الضواحي الغنية لدلهي--
04:02
because, you know, those are relatively better off areas --
57
226000
3000
لأنه، كما تعلمون، تلك مناطق أفضل نسبياً.
04:05
and then from 200 kilometers out of Delhi, the answer is consistently yes.
58
229000
4000
ثم من 200 كيلومتراً خارج دلهي، الإجابة دائماً نعم.
04:09
I would imagine that a teacher who comes or walks into class
59
233000
3000
قد أتخيّل أن المعلم الذي يأتي أو يمشي الى الفصل
04:12
every day thinking that, I wish I was in some other school,
60
236000
4000
كل يوم يفكّر في ذلك، يتمنى إن كان في مدرسة أخرى،
04:16
probably has a deep impact on what happens to the results.
61
240000
4000
من المرجح أن لديه تأثير عميق على ما يحدث في هذه النتائج.
04:20
So it looked as though teacher motivation and teacher migration
62
244000
5000
حتى بدا وكأن المعلم والدافع لهجرة المعلمين
04:25
was a powerfully correlated thing with what was happening in primary schools,
63
249000
5000
هو شيء يرتبط بقوة مع ما كان يحدث في المدارس الابتدائية ،
04:30
as opposed to whether the children have enough to eat,
64
254000
3000
على عكس ما إذا كان الأطفال لديهم ما يكفي من الطعام،
04:33
and whether they are packed tightly into classrooms
65
257000
2000
وسواء إذا ما كانوا متواجدين بإحكام في الفصول
04:35
and that sort of thing. It appears that way.
66
259000
4000
وذلك النوع من الأشياء. تظهر بذلك الشكل.
04:39
When you take education and technology, then I find in the literature that,
67
263000
5000
عندما تأخذ التعليم والتكنلوجيا، عندها وجدت في البحوث أن،
04:44
you know, things like websites, collaborative environments --
68
268000
3000
تعلمون، أشياء مثل المواقع الإلكترونية، البيئات التعاونية--
04:47
you've been listening to all that in the morning --
69
271000
2000
كنتم تستمعون لكل ذلك في الصباح --
04:49
it's always piloted first in the best schools, the best urban schools,
70
273000
6000
أنها دائماً تجربة أولى في أفضل المدارس، أفضل المدارس الحضرية،
04:55
and, according to me, biases the result.
71
279000
3000
ووفقاً لرأيي، نتائج متحيزة.
04:58
The literature -- one part of it, the scientific literature --
72
282000
4000
البحوث -- جزء منها، البحوث العلمية،
05:02
consistently blames ET as being over-hyped and under-performing.
73
286000
5000
دائماً تلقي باللوم على تكنلوجيا التعليم على أنها ملفقة للغاية وقاصرة عن الأداء.
05:07
The teachers always say, well, it's fine, but it's too expensive for what it does.
74
291000
6000
يقول المعلمون دائماً، حسناً، لا بأس، لكنها غالية جداً مقارنة بما تفعله.
05:13
Because it's being piloted in a school where the students are already getting,
75
297000
3000
لأنه يجري تجريبها في المدرسة حيث كان الطلاب بالفعل يتلقون،
05:16
let's say, 80 percent of whatever they could do.
76
300000
3000
لنقل، 80 في المائة مما يستطيعون فعله.
05:19
You put in this new super-duper technology, and now they get 83 percent.
77
303000
4000
تقوم بوضع هذه التكنلوجيا المخادعة، ويحصلون الآن على 83 في المائة.
05:23
So the principal looks at it and says,
78
307000
2000
إذاً فالرئيس ينظر في هذا و يقول،
05:25
3 percent for 300,000 dollars? Forget it.
79
309000
3000
ثلاثة في المائة مقابل100 ألف دولار؟ أنسى الأمر.
05:28
If you took the same technology and piloted it into one of those remote schools,
80
312000
5000
إذا أخذت نفس التكنلوجيا وقمت بتجريبها في أحد تلك المدارس النائية
05:33
where the score was 30 percent, and, let's say, took that up to 40 percent --
81
317000
5000
حيث كانت النتيجة 30 في المائة، ولنقل، رفعتها الى 40 في المائة،
05:38
that will be a completely different thing.
82
322000
2000
سيكون ذلك شئ مختلف تماماً.
05:40
So the relative change that ET, Educational Technology, would make,
83
324000
4000
إذاً فالتغيير النسبي الذي تقوم به تكنلوجيا التعليم ستفعل،
05:44
would be far greater at the bottom of the pyramid than at the top,
84
328000
3000
ستكون أعظم بكثير في أسفل الهرم بدلاً من قمته،
05:47
but we seem to be doing it the other way about.
85
331000
3000
لكننا أننا نفعلها بطريقة أخرى.
05:50
So I came to this conclusion that ET should reach
86
334000
3000
لذا فقد إستنتجت خلاصة أن تكنلوجيا التعليم يجب أن تصل
05:53
the underprivileged first, not the other way about.
87
337000
3000
لهؤلاء المحرومين أولاً، ليس بالطريقة الأخرى.
05:56
And finally came the question of, how do you tackle teacher perception?
88
340000
3000
وأخيرا تأتي مسألة، كيف نتعامل مع تصوّر المعلم؟
05:59
Whenever you go to a teacher and show them some technology,
89
343000
2000
كلما تذهب الى معلم وتعرض عليه بعض التكنلوجيا
06:01
the teacher's first reaction is,
90
345000
2000
أول ردة فعل للمعلم هو،
06:03
you cannot replace a teacher with a machine -- it's impossible.
91
347000
6000
لا يمكنك إحلال المعلم بهذه الماكينة-- هذا مستحيل.
06:09
I don't know why it's impossible, but, even for a moment,
92
353000
2000
لا أعرف لماذا مستحيل، لكن، حتى لوهلة،
06:11
if you did assume that it's impossible -- I have a quotation from Sir Arthur C. Clarke,
93
355000
5000
إذا أفترضت أنه مستحيل -- لديّ إقتباس من السير آرثر سي. كلارك،
06:16
the science fiction writer whom I met in Colombo,
94
360000
4000
كاتب الخيال العلمي الذي إلتقيته في كولومبو،
06:20
and he said something which completely solves this problem.
95
364000
4000
ولقد قال شيئاً يمكنه حل هذه المشكلة.
06:24
He said a teacher than can be replaced by a machine, should be.
96
368000
6000
لقد قال أن المعلم الذي يمكن أن يكون معوضا بآلة، لابد من إحلاله.
06:30
So, you know, it puts the teacher into a tough bind, you have to think.
97
374000
6000
إذاً، تعرفون، فأنها تضع المعلم في مأزق عجيب، وعليك التفكير.
06:36
Anyway, so I'm proposing that an alternative primary education,
98
380000
3000
على أي حال، أنا أقترح تعليم أساسي بديل،
06:39
whatever alternative you want, is required where schools don't exist,
99
383000
5000
مهما كان البديل الذي تريد، فهو مطلوب حيث لا توجد مدارس،
06:44
where schools are not good enough, where teachers are not available
100
388000
3000
حيث المدارس ليست جيدة بما يكفي، حيث لا يوجد معلمين
06:47
or where teachers are not good enough, for whatever reason.
101
391000
3000
أو حيث المعلمين ليسوا جيدين بما يكفي، لأي سبب كان.
06:50
If you happen to live in a part of the world where none of this applies,
102
394000
4000
إذا صدف أنك تعيش في جزء من العالم حيث لا ينطبق أي من هذا،
06:54
then you don't need an alternative education.
103
398000
2000
عندها فأنت لا تحتاج لتعليم بديل.
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
حتى الآن لم أتي على مثل تلك المناطق، بإستثناء حالة واحدة. لن أسمي المنطقة،
07:02
but somewhere in the world people said, we don't have this problem,
105
406000
3000
لكن في مكان ما في العالم قال الناس، ليس لدينا هذه المشكلة،
07:05
because we have perfect teachers and perfect schools.
106
409000
4000
لأن لدينا معلمون ممتازون ومدارس ممتازة.
07:09
There are such areas, but -- anyway, I'd never heard that anywhere else.
107
413000
6000
توجد هذه المناطق، لكن -- على أي حال، لم أسمع بذلك في أي مكان آخر.
07:15
I'm going to talk about children and self-organization,
108
419000
3000
سأتحدث عن الأطفال والتنظيم الذاتي،
07:18
and a set of experiments which sort of led to this idea
109
422000
4000
ومجموعة من التجارب التي هي نوع ما قادت لهذه الفكرة
07:22
of what might an alternative education be like.
110
426000
4000
لكيف سيبدو التعليم البديل.
07:26
They're called the hole-in-the-wall experiments.
111
430000
2000
أنها تسمى تجارب فتحة في الحائط.
07:28
I'll have to really rush through this. They're a set of experiments.
112
432000
5000
ينبغي عليّ الإسراع في هذا. هم مجموعة من التجارب.
07:33
The first one was done in New Delhi in 1999.
113
437000
6000
الأولى أُجريت في نيودلهي عام 1999.
07:39
And what we did over there was pretty much simple.
114
443000
4000
وما فعلناه هناك كان بسيطاً للغاية.
07:43
I had an office in those days which bordered a slum, an urban slum,
115
447000
4000
كان لديّ مكتب تلك الأيام مجاور لحي فقير، حي حضري فقير،
07:47
so there was a dividing wall between our office and the urban slum.
116
451000
4000
كان هناك حائط فاصل بين مكاتبنا والحي الفقير.
07:51
They cut a hole inside that wall --
117
455000
2000
قمنا بعمل فتحة في ذلك الحائط --
07:53
which is how it has got the name hole-in-the-wall --
118
457000
2000
وبهذه الكيفية أكتسبت الأسم "فتحة في الحائط"
07:55
and put a pretty powerful PC into that hole, sort of embedded into the wall
119
459000
5000
ووضعنا حاسوب قوي في تلك الفتحة، نوعا ما محشور داخل الحائط
08:00
so that its monitor was sticking out at the other end,
120
464000
3000
بحيث تكون الشاشة موجهة للخارج في الطرف الآخر،
08:03
a touchpad similarly embedded into the wall,
121
467000
3000
لوحة اللمس محشورة في الحائط،
08:06
put it on high-speed Internet, put the Internet Explorer there,
122
470000
6000
ووصلنا بخط إنترنت سريع، وضعنا مستكشف الإنترنت هناك،
08:12
put it on Altavista.com -- in those days -- and just left it there.
123
476000
3000
وعليه صفحة التافيستا دوت كوم -- في تلك الأيام-- وتركناها هناك.
08:15
And this is what we saw.
124
479000
5000
هذا ما شاهدناه.
08:20
So that was my office in IIT. Here's the hole-in-the-wall.
125
484000
9000
إذاً كان ذلك مكتبي في تقنية المعلومات أي ت*. وهاهي فتحة في الحائط.
08:29
About eight hours later, we found this kid.
126
493000
6000
بعد ثماني ساعات وجدنا هذا الطفل.
08:35
To the right is this eight-year-old child who --
127
499000
5000
وعلى اليمين هذا الطفل ذا الثماني سنوات الذي --
08:40
and to his left is a six-year-old girl, who is not very tall.
128
504000
5000
وعلى اليسار فتاة عمرها ست سنوات وهي ليست طويلة جداً.
08:45
And what he was doing was, he was teaching her to browse.
129
509000
4000
وما كان يفعله كان أنه كان يعلمها كيفية الإستكشاف على الإنترنت.
08:49
So it sort of raised more questions than it answered.
130
513000
5000
لذا فقد قامت بتوجيه أسئلة أكثر مما أجيب.
08:54
Is this real? Does the language matter,
131
518000
2000
هل هذا حقيقي؟ هل تفرق اللغة،
08:56
because he's not supposed to know English?
132
520000
2000
لأنه ليس من المفترض أنه يعرف اللغة الإنجليزية؟
08:58
Will the computer last, or will they break it and steal it
133
522000
3000
هل سينتهي الحاسوب، أم هل سيكسروه ويسرقوه،
09:01
-- and did anyone teach them?
134
525000
2000
-- وهل قام أي شخص بتعليمهم؟
09:03
The last question is what everybody said, but you know,
135
527000
2000
السؤال الأخير هو ما قاله الجميع، لكن تعلمون،
09:05
I mean, they must have poked their head over the wall
136
529000
2000
أعني، ربما قاموا برفع رؤوسهم أعلى الحائط
09:07
and asked the people in your office,
137
531000
2000
وسألوا الناس في مكتبك
09:09
can you show me how to do it, and then somebody taught him.
138
533000
3000
هل يمكنك إرشادي على كيفية فعلها، وعندها قام شخص ما بتعليمهم.
09:12
So I took the experiment out of Delhi and repeated it,
139
536000
3000
لذا فقد أخذت تجربتي خارج دلهي وقمت بتكرارها،
09:15
this time in a city called Shivpuri in the center of India,
140
539000
6000
هذه المرة في مدينة تسمى تشيفبوري* في وسط الهند،
09:21
where I was assured that nobody had ever taught anybody anything.
141
545000
5000
حيث كنت متأكداً أنه لا أحد قام بتعليم أي شخص أي شئ.
09:26
(Laughter)
142
550000
4000
(ضحك)
09:30
So it was a warm day, and the hole in the wall
143
554000
5000
إذاً فقد كان يوماً حاراً، وفتحة في الحائط
09:35
was on that decrepit old building. This is the first kid who came there;
144
559000
5000
كانت في ذلك المبنى القديم. هذا هو أول طفل جاء الى هناك.
09:40
he later on turned out to be a 13-year-old school dropout.
145
564000
2000
لاحقاً عرفنا أنه في سن 13 ترك المدرسة.
09:42
He came there and he started to fiddle around with the touchpad.
146
566000
6000
لقد جاء هناك وبدأ بمناغمة لوحة اللمس
09:48
Very quickly, he noticed that when he moves his finger on the touchpad
147
572000
3000
بسرعة جداً لاحظ أنه عندما يحرك أصبعه على لوحة اللمس
09:51
something moves on the screen --
148
575000
1000
شيئا ما يتحرك على الشاشة--
09:52
and later on he told me, "I have never seen a television
149
576000
3000
ولاحقاً أخبرني، أنه لم يرى قط تلفازاً
09:55
where you can do something."
150
579000
1000
حيث يمكنك فعل شئ.
09:56
So he figured that out. It took him over two minutes
151
580000
3000
إذاً فقد عرف هذا. لقد أستغرق الأمر منه أكثر من دقيقتين
09:59
to figure out that he was doing things to the television.
152
583000
3000
ليعرف أن كان يفعل شيئاً للتلفاز.
10:02
And then, as he was doing that, he made an accidental click
153
586000
3000
و ثم، بينما كان يفعل ذلك، قام بنقرة غير مقصودة
10:05
by hitting the touchpad -- you'll see him do that.
154
589000
7000
بلمس اللوحة -- ستشاهدونه يفعل ذلك.
10:12
He did that, and the Internet Explorer changed page.
155
596000
6000
لقد فعل ذلك، وقام مستكشف الإنترنت بتغيير الصفحة.
10:18
Eight minutes later, he looked from his hand to the screen,
156
602000
4000
بعد ثماني دقائق لاحقاً، نظر من يده الى الشاشة،
10:22
and he was browsing: he was going back and forth.
157
606000
4000
وكان يستكشف: ذهاباً وإياباً.
10:26
When that happened, he started calling all the neighborhood children,
158
610000
5000
وعندما حصل ذلك، بدأ بمناداة جيرانه الأطفال،
10:31
like, children would come and see what's happening over here.
159
615000
7000
مثل، يأتي الأطفال ويشاهدون ماذا يحصل هنا.
10:38
And by the evening of that day, 70 children were all browsing.
160
622000
4000
وبحلول المساء،كان 70 طفلاً يستكشفون الإنترنت
10:42
So eight minutes and an embedded computer
161
626000
4000
إذاً ثمانية دقائق وكمبيوتر محشور
10:46
seemed to be all that we needed there.
162
630000
4000
يبدو أنها كل ما نحتاجه هناك.
10:50
So we thought that this is what was happening:
163
634000
3000
لذا فقد أعتقدنا أن ذلك ما يحدث:
10:53
that children in groups can self-instruct themselves
164
637000
3000
أن الأطفال في مجموعات يمكنهم تعليم وإرشاد أنفسهم
10:56
to use a computer and the Internet. But under what circumstances?
165
640000
8000
لإستخدام الحاسوب والإنترنت. لكن تحت أي ظروف؟
11:04
At this time there was a -- the main question was about English.
166
648000
6000
وهذه المرة كان هنا -- السؤال الرئيسي كان حول اللغة الإنجليزية.
11:10
People said, you know, you really ought to have this in Indian languages.
167
654000
4000
قال الناس، تعرف، ينبغي عليك أن تتحصل على اللغات الهندية،
11:14
So I said, have what, shall I translate the Internet
168
658000
3000
لذا فقد قلت، كيف ذلك، هل عليّ ترجمة الإنترنت
11:17
into some Indian language? That's not possible.
169
661000
3000
الى لغات هندية؟ هذا مستحيل.
11:20
So, it has to be the other way about.
170
664000
2000
لذا ينبغي أن تكون بطريقة أخرى.
11:22
But let's see, how do the children tackle the English language?
171
666000
4000
لكن لنرى، كيف يمكن للأطفال التعامل مع اللغة الإنجليزية؟
11:26
I took the experiment out to northeastern India,
172
670000
3000
أخذت التجربة الى شمال شرق الهند،
11:29
to a village called Madantusi,
173
673000
2000
الى قرية تسمى مادانتوسي
11:31
where, for some reason, there was no English teacher,
174
675000
4000
حيث، لسبب ما، لم يكن هناك معلم لغة إنجليزية،
11:35
so the children had not learned English at all.
175
679000
3000
لذا لم يتعلم الاطفال اللغة الإنجليزية بتاتاً.
11:38
And I built a similar hole-in-the-wall.
176
682000
4000
لكني بنيت فتحة في الحائط مشابهة.
11:42
One big difference in the villages, as opposed to the urban slums:
177
686000
2000
فرق كبير في القرى، عكس للأحياء الفقيرة في المدن:
11:44
there were more girls than boys who came to the kiosk.
178
688000
4000
كان هناك بنات أكثر من الأولاد جاءوا الى الكشك.
11:48
In the urban slums, the girls tend to stay away.
179
692000
4000
في الأحياء الفقيرة في المدن، مالت الفتيات على البقاء بعيداً.
11:52
I left the computer there with lots of CDs -- I didn't have any Internet --
180
696000
5000
تركت الحاسوب مع الكثير من الأقراص المدمجة -- لم يكن لدي أي إنترنت --
11:57
and came back three months later.
181
701000
4000
ورجعت هناك بعد ثلاث شهور.
12:01
So when I came back there, I found these two kids,
182
705000
4000
إذاً رجعت الى هناك، ووجدت هذين الطفلين،
12:05
eight- and 12-year-olds, who were playing a game on the computer.
183
709000
4000
ثمانية أعوام و 12 عام، كانا يلعبان لعبة على الحاسوب.
12:09
And as soon as they saw me they said,
184
713000
4000
وبمجرد أن نظرا لي، قالوا
12:13
"We need a faster processor and a better mouse."
185
717000
3000
نحتاج الى معالج أسرع وفأرة أفضل.
12:16
(Laughter)
186
720000
4000
(ضحك)
12:20
I was real surprised.
187
724000
2000
لذا فقد دهشت حقاً.
12:22
You know, how on earth did they know all this?
188
726000
3000
تعلمون، كيف عرفوا كل هذا؟
12:25
And they said, "Well, we've picked it up from the CDs."
189
729000
2000
ثم قالوا، حسناً، لقد عرفناه من الأقراص المدمجة.
12:27
So I said, "But how did you understand what's going on over there?"
190
731000
3000
قلت، لكن كيف فهمتم ما يحدث هناك؟
12:30
So they said, "Well, you've left this machine
191
734000
2000
قالوا، حسناً، لقد تركت هذه الآلة
12:32
which talks only in English, so we had to learn English."
192
736000
3000
التي تتحدث فقط اللغة الإنجليزية، لذا توجب علينا أن نتعلم الإنجليزية.
12:35
So then I measured, and they were using 200 English words with each other
193
739000
4000
عندها قمت بالإحصاء، ولقد كانوا يستخدمون 200 كلمة إنجليزية مع بعضهم البعض
12:39
-- mispronounced, but correct usage --
194
743000
3000
- تُنطق بصورة خاطئة، لكن الإستخدام صحيح --
12:42
words like exit, stop, find, save, that kind of thing,
195
746000
6000
كلمات مثل خروج، وقف، بحث، حفظ، مثل هذه الأشياء،
12:48
not only to do with the computer but in their day-to-day conversations.
196
752000
3000
ليس فقط للتعامل مع الحاسوب لكن في مخاطبتهم اليومية.
12:51
So, Madantusi seemed to show that language is not a barrier;
197
755000
4000
لذا، فقد أوضحت مادانتوسي أن اللغة ليست حاجزاً.
12:55
in fact they may be able to teach themselves the language
198
759000
2000
في الواقع ربما بمقدورهم تعليم بعضهم البعض اللغة
12:57
if they really wanted to.
199
761000
3000
إذا أرادوا ذلك حقاً.
13:00
Finally, I got some funding to try this experiment out
200
764000
5000
أخيراً، حصلت على بعض التمويل لمحاولة هذه التجارب
13:05
to see if these results are replicable, if they happen everywhere else.
201
769000
4000
لأرى إن كانت هذه النتائج غير قابلة للتكرار في أماكن أخرى.
13:09
India is a good place to do such an experiment in,
202
773000
3000
الهند مكان جيد لإجراء مثل هذه التجربة فيها
13:12
because we have all the ethnic diversities, all the -- you know,
203
776000
3000
لأن لدينا كل التنوع العرقي، كل أنواع-- تعرفون،
13:15
the genetic diversity, all the racial diversities,
204
779000
3000
التنوع الجيني، كل التنوع الوراثي،
13:18
and also all the socio-economic diversities.
205
782000
2000
وأيضاً كل التنوع الإجتماعي الإقتصادي.
13:20
So, I could actually choose samples to cover a cross section
206
784000
5000
لذا فقد تمكنت من إختيار عينات لتغطية شريحة
13:25
that would cover practically the whole world.
207
789000
4000
تقوم تحديداً بتغطية كل العالم.
13:29
So I did this for almost five years, and this experiment
208
793000
4000
إذاً فقد فعلت هذا لخمسة أعوام تقريباً، وهذه التجربة
13:33
really took us all the way across the length and breadth of India.
209
797000
3000
بالفعل أخذتنا طوال الطريق في طول وعرض الهند.
13:36
This is the Himalayas. Up in the north, very cold.
210
800000
3000
هذه هي الهملايا. أعلى في الشمال، باردة جداً.
13:39
I also had to check or invent an engineering design
211
803000
3000
وتوجب علي أيضاً إبتكار تصميم هندسي
13:42
which would survive outdoors, and I was using regular, normal PCs,
212
806000
4000
ليستطيع الصمود في الخارج، وكنت أستخدم حواسيب عادية،
13:46
so I needed different climates, for which India is also great,
213
810000
3000
لذا فقد رغبت في طقوس مختلفة، التي فيها الهند أيضاً عظيمة
13:49
because we have very cold, very hot, and so on.
214
813000
3000
لأن لدينا طقس بارد جداً، وساخن جداً، وهلمجرا.
13:52
This is the desert to the west. Near the Pakistan border.
215
816000
12000
وهذه هي الصحراء الى الغرب، قرب الحدود الباكستانية.
14:04
And you see here a little clip of -- one of these villages --
216
828000
4000
ونرى هنا مقطع فيديو صغير ل-- أحد تلك القرى --
14:08
the first thing that these children did was to find a website
217
832000
3000
الشئ الأول الذي فعله أؤلئك الأطفال هو إيجاد موقع
14:11
to teach themselves the English alphabet.
218
835000
4000
لتعليم أنفسهم الأبجدية الإنجليزية.
14:15
Then to central India -- very warm, moist, fishing villages,
219
839000
4000
ثم الى وسط الهند -- حارة جداً، رطبة، قرى الصيد
14:19
where humidity is a very big killer of electronics.
220
843000
4000
حيث الرطوبة أكبر قاتل للإلكترونيات.
14:23
So we had to solve all the problems we had
221
847000
3000
لذا فقد توجب علينا حل هذه المشاكل التي لدينا
14:26
without air conditioning and with very poor power,
222
850000
2000
بدون مكيفات هواء ومع كهرباء ضعيفة جداً،
14:28
so most of the solutions that came out used little blasts of air
223
852000
5000
إذاً فمعظم الحلول التي جاءت أستخدمت القليل من الهواء
14:33
put at the right places to keep the machines running.
224
857000
3000
ضعها في المكان الصحيح وحافظ على الآلة تعمل.
14:36
I want to just cut this short. We did this over and over again.
225
860000
5000
أريد إختصار هذا. قمنا بذلك مراراً وتكراراً.
14:41
This sequence is also nice. This is a small child, a six-year-old,
226
865000
4000
هذه السلسلة ايضاً جيدة. هذا الطفل الصغير، ست سنوات،
14:45
telling his eldest sister what to do.
227
869000
2000
يخبر أخته الأكبر ماذا تفعل.
14:47
And this happens very often with these computers,
228
871000
2000
وهذا يحدث دائماً مع هذه الحواسيب،
14:49
that the younger children are found teaching the older ones.
229
873000
6000
أننا نجد أن الأطفال الصغار يقومون بتعليم الكبار.
14:55
What did we find? We found that six- to 13-year-olds can self-instruct
230
879000
5000
الى ماذا توصلنا؟ وجدنا أن عمر ستة الى 13 يمكنه أن يعلم نفسه
15:00
in a connected environment,
231
884000
2000
في بيئة موصولة بالإنترنت،
15:02
irrespective of anything that we could measure.
232
886000
5000
بغض النظر عن أي شئ يمكننا قياسه.
15:07
So if they have access to the computer, they will teach themselves, including intelligence.
233
891000
5000
لذلك إذا وجدوا الحواسيب، سيقومون بتعليم أنفسهم، ويشمل الذكاء.
15:12
I couldn't find a single correlation with anything, but it had to be in groups.
234
896000
5000
لم أجد ولا إرتباط بين فرد مع أي شئ، لكن يجب أن يكون في مجموعات.
15:17
And that may be of great, you know, interest to this group,
235
901000
4000
وهذا ربما يكون عظيماً، تعلمون، الرغبة في هذه المجموعة
15:21
because all of you are talking about groups.
236
905000
2000
لأن كل ما تتحدثون عنه هو المجموعات.
15:23
So here was the power of what a group of children can do,
237
907000
4000
إذاً كان هذا قوة ما يستطيع مجموعة من الأطفال فعله
15:27
if you lift the adult intervention.
238
911000
3000
إذا تركتهم بدون تدخل الكبار.
15:30
Just a quick idea of the measurements.
239
914000
4000
فقط فكرة بسيطة عن القياسات.
15:34
We took standard statistical techniques, so I'm going to not talk about that.
240
918000
4000
لقد إستخدمنا أساليب إحصائية قياسية، لذا لن أتحدث عن ذلك.
15:38
But we got a clean learning curve,
241
922000
3000
لكننا حصلنا على منحنى تعليمي واضح،
15:41
almost exactly the same as what you would get in a school.
242
925000
3000
تقريباً متطابق مع ما نحصل عليه في المدرسة.
15:44
I'll leave it at that,
243
928000
2000
سأترك الأمر عند هذا الحد،
15:46
because, I mean, it sort of says it all, doesn't it?
244
930000
3000
بسبب، أعني،أنه يوضح كل شئ، أليس كذلك؟
15:49
What could they learn to do?
245
933000
2000
ماذا بمقدورهم التعلم ليفعلوا؟
15:51
Basic Windows functions, browsing, painting, chatting and email,
246
935000
5000
وظائف ويندوس الأساسية، الإستكشاف، الرسم، الدردشة والبريد الإلكتروني،
15:56
games and educational material, music downloads, playing video.
247
940000
3000
الألعاب والمواد التعليمية، تحميل الموسيقى، تشغيل الفيديو.
15:59
In short, what all of us do.
248
943000
2000
بإختصار، ما نفعله جميعاً.
16:01
And over 300 children will become computer literate
249
945000
4000
و أكثر من 300 طفل سيصبحوا عارفين بالحاسوب
16:05
and be able to do all of these things in six months with one computer.
250
949000
5000
وسيقدروا على فعل كل هذه الأشياء في ستة شهور مع حاسوب واحد.
16:10
So, how do they do that?
251
954000
1000
إذاً كيف بمستطاعهم فعل ذلك؟
16:11
If you calculated the actual time of access,
252
955000
2000
إذا حسبت عدد مرات الوصول الحقيقية،
16:13
it would work out to minutes per day,
253
957000
2000
ستحسب عدد الدقائق لليوم،
16:15
so that's not how it's happening.
254
959000
2000
لكن ليس كذلك يحدث.
16:17
What you have, actually, is there is one child operating the computer.
255
961000
5000
ما تحصل عليه في الواقع، هناك طفل واحد يشغل الحاسوب.
16:22
And surrounding him are usually three other children,
256
966000
2000
ويحيط به عادة ثلاثة أطفال آخرين
16:24
who are advising him on what they should do.
257
968000
4000
وينصحوه بما ينبغي أن يفعله.
16:28
If you test them, all four will get the same scores in whatever you ask them.
258
972000
4000
إذا أختبرتهم، كل الأربعة سيحرزوا على نفس النتيجة في أي شئ تسأله لهم.
16:32
Around these four are usually a group of about 16 children,
259
976000
4000
حول أؤلئك الأربعة توجد مجموعة لحوالي 16 طفلاً
16:36
who are also advising, usually wrongly,
260
980000
3000
الذين يرشدوا أيضاً، لكن عادةً خطأ،
16:39
about everything that's going on on the computer.
261
983000
3000
حول أي شئ يحدث على الحاسوب.
16:42
And all of them also will clear a test given on that subject.
262
986000
5000
وسيقدر جميعهم أيضاً على النجاح في تلك المادة.
16:47
So they are learning as much by watching as they learn by doing.
263
991000
4000
إذاً فهم يتعلمون أكثر كلما يشاهدون أكثر لأنهم يتعلمون بالممارسة.
16:51
It seems counter-intuitive to adult learning,
264
995000
3000
ويبدو مخالف لبديهة تعليم الكبار،
16:54
but remember, eight-year-olds live in a society
265
998000
2000
لكن تذكروا، أعمار الثماني سنوات تعيش في مجتمع
16:56
where most of the time they are told, don't do this,
266
1000000
4000
حيث يتم إخبارهم في معظم الأوقات، لا تفعل هذا،
17:00
you know, don't touch the whiskey bottle.
267
1004000
2000
تعرفون، لا تلمس زجاجة النبيذ.
17:02
So what does the eight-year-old do?
268
1006000
2000
إذاً ماذا يفعل ذا الثماني سنوات؟
17:04
He observes very carefully how a whiskey bottle should be touched.
269
1008000
4000
يراقب بحرص كيف يجب لمس زجاجة النبيذ.
17:08
And if you tested him,
270
1012000
1000
وإذا أختبرته،
17:09
he would answer every question correctly on that topic.
271
1013000
2000
سيقوم بالإجابة على كل سؤال في ذلك الموضوع.
17:11
So, they seem to be able to acquire very quickly.
272
1015000
6000
لذا يبدو أنهم قادرون على الإكتساب بسرعة كبيرة.
17:17
So what was the conclusion over the six years of work?
273
1021000
3000
إذاً ماذا كانت الخلاصة من عمل استغرق ستة سنوات؟
17:20
It was that primary education can happen on its own,
274
1024000
4000
لقد كانت أن التعليم الأساسي يمكن أن يحدث من تلقاء نفسه.
17:24
or parts of it can happen on its own.
275
1028000
2000
أو أجزاء منه يمكن أن يحدث من تلقاء نفسه.
17:26
It does not have to be imposed from the top downwards.
276
1030000
4000
وأنه لا يجب فرضه من أعلى الى أسفل.
17:30
It could perhaps be a self-organizing system, so that was
277
1034000
6000
ربما يمكن أن يكون نظام تنظيم ذاتي، إذا كان ذلك--
17:36
the second bit that I wanted to tell you,
278
1040000
2000
والجزء الثاني الذي أردت أخباركم به،
17:38
that children can self-organize and attain an educational objective.
279
1042000
4000
أن بمقدور الأطفال تنظيم أنفسهم وتحقيق هدف التعليم.
17:42
The third piece was on values, and again, to put it very briefly,
280
1046000
6000
القطعة الثالثة كانت حول القيم، ومجدداً، لأضعها بإختصار،
17:48
I conducted a test over 500 children spread across all over India,
281
1052000
4000
قمت بإجراء أكثر من 500 إختبار لأطفال منتشرين في كل أنحاء الهند.
17:52
and asked them -- I gave them about 68 different
282
1056000
3000
ولقد سألتهم -- طرحت عليهم حوالي 68 سؤالاً مختلفاً
17:55
values-oriented questions and simply asked them their opinions.
283
1059000
4000
موجّه المنحى وسألتهم ببساطة عن آرائهم.
17:59
We got all sorts of opinions. Yes, no or I don't know.
284
1063000
4000
حصلنا على كل أنواع الآراء. نعم، لا أو لا أعرف.
18:03
I simply took those questions where I got 50 percent yeses and 50 percent noes --
285
1067000
6000
وببساطة أخذت تلك الأسئلة حيث حصلت على 50 بالمائة نعم و 50 بالمائة لا،
18:09
so I was able to get a collection of 16 such statements.
286
1073000
4000
بحيث أستطعت جمع 16 من هذه البيانات.
18:13
These were areas where the children were clearly confused,
287
1077000
4000
كانت تلك هي المناطق حيث الأطفال كانوا مرتبكين بوضوح،
18:17
because half said yes and half said no.
288
1081000
2000
لأن نصفهم قال نعم ونصف قال لا.
18:19
A typical example being, "Sometimes it is necessary to tell lies."
289
1083000
4000
والمثال النموذجي يكون، بعض الأحيان من الضروري أن تقول كذبة.
18:23
They don't have a way to determine which way to answer this question;
290
1087000
5000
ليس لديهم طريقة لتحديد بأي طريقة يجيبون على هذا السؤال:
18:28
perhaps none of us do.
291
1092000
3000
ربما لا أحد منا يستطيع.
18:31
So I leave you with this third question.
292
1095000
2000
لذا أترككم مع السؤال الثالث.
18:33
Can technology alter the acquisition of values?
293
1097000
4000
هل بإمكان التكنلوجيا تغيير إكتساب القيم؟
18:37
Finally, self-organizing systems,
294
1101000
2000
أخيراً، الأنظمة ذاتية التنظيم،
18:39
about which, again, I won't say too much
295
1103000
2000
التي لن أقول عنها الكثير مجدداً
18:41
because you've been hearing all about it.
296
1105000
4000
لأنكم كنت تستمعون حول كل شئ متعلق بها.
18:45
Natural systems are all self-organizing:
297
1109000
2000
الأنظمة الطبيعية ذاتية التنظيم:
18:47
galaxies, molecules, cells, organisms, societies --
298
1111000
3000
المجرات، الجزيئات، الخلايا، الكائنات، المجتمعات --
18:50
except for the debate about an intelligent designer.
299
1114000
2000
بإستثناء الجدل حول المصمم الذكي.
18:52
But at this point in time, as far as science goes,
300
1116000
3000
لكن في هذه النقطة في الزمن، بقدر ما يذهب العلم
18:55
it's self-organization.
301
1119000
2000
أنها ذاتية التنظيم.
18:57
But other examples are traffic jams, stock market, society
302
1121000
3000
لكن أمثلة أخرى هي الإختناقات المرورية ،وسوق الأوراق المالية ، والمجتمع
19:00
and disaster recovery, terrorism and insurgency.
303
1124000
6000
والتعافي من الكوارث، الإرهاب والتمرد.
19:06
And you know about the Internet-based self-organizing systems.
304
1130000
4000
وتعرفون عن الأنظمة الذاتية المعتمدة على الإنترنت.
19:10
So here are my four sentences then.
305
1134000
2000
إذاً ها هي جُملي الأربعة.
19:12
Remoteness affects the quality of education.
306
1136000
4000
البُعد يؤثر على نوعية التعليم.
19:16
Educational technology should be introduced into remote areas first,
307
1140000
6000
تكنلوجيا التعليم يجب أن تُقدّم الى المناطق النائية أولاً
19:22
and other areas later.
308
1146000
3000
ولاحقاً للمناطق الأخرى.
19:25
Values are acquired; doctrine and dogma are imposed --
309
1149000
6000
القّيم مكتسبة. العقائد والمذاهب تُفرض --
19:31
the two opposing mechanisms.
310
1155000
2000
الآليتين المتعارضتين.
19:33
And learning is most likely a self-organizing system.
311
1157000
5000
والتعليم من المرجح أنه نظام تنظيم ذاتي.
19:38
If you put all the four together, then it gives -- according to me --
312
1162000
5000
إذا وضعت هذه الأربع معاً تحصل على -- وفقاً لي --
19:43
it gives us a goal, a vision, for educational technology.
313
1167000
4000
تعطينا هدف، رؤية، لتكنلوجيا التعليم.
19:47
An educational technology and pedagogy that is digital, automatic,
314
1171000
6000
وتكنلوجيا التعليم وطرق التدريس هي رقمية، آلية
19:53
fault-tolerant, minimally invasive, connected and self-organized.
315
1177000
6000
تلقائية، متسامحة، غازية بحد أدنى، متصلة، وذاتية التنظيم.
19:59
As educationists, we have never asked for technology; we keep borrowing it.
316
1183000
4000
وكمختص تعليم، لم نسأل قط عن التكنلوجيا. كنا نستعيرها.
20:03
PowerPoint is supposed to be considered a great educational technology,
317
1187000
4000
برنامج الشرائح PowerPoint من المفترض أن تكنلوجيا تعليم عظيمة،
20:07
but it was not meant for education, it was meant for making boardroom presentations.
318
1191000
4000
لكن لم يُعنى به التعليم، لقد قُصد أن يصنع عروضاً في القاعة.
20:11
We borrowed it. Video conferencing. The personal computer itself.
319
1195000
4000
لقد إستعرناه. مؤتمرات الفيديو. الحاسوب الشخصي نفسه.
20:15
I think it's time that the educationists made their own specs,
320
1199000
3000
أعتقد أنه الوقت الذي يجب على مختصي التعليم صنع مواصفاتهم الخاصة،
20:18
and I have such a set of specs. This is a brief look at that.
321
1202000
4000
ولديّ حزمة من تلك المواصفات. هذه نظرة مقتضبة على ذلك.
20:22
And such a set of specs should produce the technology
322
1206000
4000
ومثل هذه الحزمة من المواصفات ينبغي أن تنتج التكنلوجيا
20:26
to address remoteness, values and violence.
323
1210000
3000
لمعالجة البُعد، القيّم والعنف.
20:29
So I thought I'd give it a name -- why don't we call it "outdoctrination."
324
1213000
6000
لذا فكّرت في أن أطلق عليها أسم -- لم لا نسميها "خارج التلاعب."
20:35
And could this be a goal for educational technology in the future?
325
1219000
5000
ويمكن أن يكون هذا هدف تكنلوجيا التعليم في المستقبل
20:40
So I want to leave that as a thought with you.
326
1224000
3000
لذا أريد أن أتركها كخاطرة معكم.
20:43
Thank you.
327
1227000
1000
شكراً لكم.
20:44
(Applause)
328
1228000
6000
(تصفيق)
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