TED2009
Bill Gates: Mosquitos, malaria and education
بيل غيتس: البعوض، والملاريا والتعليم
Filmed:
Readability: 3.3
4,796,732 views
يؤمّل بيل غيتس أن يحل بعضاً من أكبر المشاكل العالمية وذلك بإستخدام نوع جديد من العمل الخيري. ففي 18 دقيقة من الحماس, وبكل تأكيد, المرح, يطلب منا أن نتأمل سؤالين كبيرين وأن نبحث في طرق لحلها
Bill Gates - Philanthropist
A passionate techie and a shrewd businessman, Bill Gates changed the world while leading Microsoft to dizzying success. Now he's doing it again with his own style of philanthropy and passion for innovation. Full bio
A passionate techie and a shrewd businessman, Bill Gates changed the world while leading Microsoft to dizzying success. Now he's doing it again with his own style of philanthropy and passion for innovation. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I wrote a letter last week talking about the work of the foundation,
0
3000
3000
في الأسبوع المنصرم كتبت رسالة عن عمل المؤسسة
00:18
sharing some of the problems.
1
6000
3000
باثّاً فيها بعض الإشكاليات
00:21
And Warren Buffet had recommended I do that --
2
9000
3000
وقد طلب مني وارن بافِت ذلك
00:24
being honest about what was going well, what wasn't,
3
12000
3000
بأن أكون أميناً في عرض الإيجابيات والسلبيات
00:27
and making it kind of an annual thing.
4
15000
3000
وأن يكون هذا نوعاً من الواجب السنوي
00:30
A goal I had there was to draw more people in to work on those problems,
5
18000
3000
وهدفي من هذا هو جذب المزيد من الأشخاص لحل تلك المشاكل
00:33
because I think there are some very important problems
6
21000
3000
لأنني أعتقد بأن هناك بعض المشاكل شديدة الأهمية
00:36
that don't get worked on naturally.
7
24000
3000
ومع ذلك لم تُعامل بالشكل المطلوب
00:39
That is, the market does not drive the scientists,
8
27000
5000
بمعنى أن المجال لا يحمس العلماء
00:44
the communicators, the thinkers, the governments
9
32000
3000
ولا المتحدثين, أو المفكرين, أو الحكومات
00:47
to do the right things.
10
35000
3000
للقيام بالأعمال المطلوبة
00:50
And only by paying attention to these things
11
38000
3000
ومن خلال الاهتمام بهذه المشاكل
00:53
and having brilliant people who care and draw other people in
12
41000
4000
وبوجود أناس مهتمين أذكياء وبدفع الآخرين إليها
00:57
can we make as much progress as we need to.
13
45000
2000
فسنتمكن من إحراز قدراً كبيراً من التقدم الذي ننشده
00:59
So this morning I'm going to share two of these problems
14
47000
3000
لذا سنتناقش في هذا الصباح حول اثنتين من تلك المشاكل
01:02
and talk about where they stand.
15
50000
3000
وسنتحدث عن وضعهما
01:05
But before I dive into those I want to admit that I am an optimist.
16
53000
3000
وقبل الغوص فيهما أريد أن أعترف بأنني متفائل
01:09
Any tough problem, I think it can be solved.
17
57000
4000
لأن أي مشكلة صعبة بالإمكان حلها
01:13
And part of the reason I feel that way is looking at the past.
18
61000
3000
وجزء من سبب هذا الشعور هو النظر إلى الماضي
01:16
Over the past century, average lifespan has more than doubled.
19
64000
5000
فخلال القرن الماضي, بلغ متوسط العمر أكثر من الضعف
01:21
Another statistic, perhaps my favorite,
20
69000
3000
الإحصائية الأخرى, ربما هي ما أُفضّل
01:24
is to look at childhood deaths.
21
72000
3000
هي أن ننظر في وفيات الأطفال
01:27
As recently as 1960, 110 million children were born,
22
75000
6000
فإلى عهد قريب وفي عام 1960, ولد 110 ملايين طفلاً
01:33
and 20 million of those died before the age of five.
23
81000
4000
ومات منهم 20 مليوناً قبل سن الخامسة
01:37
Five years ago, 135 million children were born -- so, more --
24
85000
4000
أما قبل خمس سنين, فبلغ عدد المواليد 135 مليوناً - أي أنه أكثر-
01:41
and less than 10 million of them died before the age of five.
25
89000
5000
ومات منهم قبل الخامسة أقل من 10 ملايين
01:47
So that's a factor of two reduction of the childhood death rate.
26
95000
5000
وهذا عامل انخفاضين في معدل وفيات الأطفال
01:52
It's a phenomenal thing.
27
100000
2000
وهو أمر هائل
01:54
Each one of those lives matters a lot.
28
102000
3000
فحياة كل واحد منهم تهم كثيرا
01:57
And the key reason we were able to it was not only rising incomes
29
105000
5000
والسبب الرئيسي في تمكننا من ذلك لم يكن فقط ارتفاع مستوى الدخل
02:02
but also a few key breakthroughs:
30
110000
3000
وإنما بعض الاكتشافات المهمة
02:05
vaccines that were used more widely.
31
113000
3000
كاللقاحات التي استخدمت على نطاق واسع
02:08
For example, measles was four million of the deaths
32
116000
3000
فعلى سبيل المثال, تسبب مرض الحصبة في وفاة أربعة ملايين
02:11
back as recently as 1990
33
119000
2000
وذلك إلى عهد قريب في عام 1990
02:13
and now is under 400,000.
34
121000
3000
والآن انخفضت إلى أقل من 400.000
02:16
So we really can make changes.
35
124000
2000
وبالتالي فإنه يمكننا إحداث تغييرات
02:18
The next breakthrough is to cut that 10 million in half again.
36
126000
3000
التطور القادم هو خفض تلك العشرة ملايين إلى النصف مرة أخرى
02:22
And I think that's doable in well under 20 years.
37
130000
4000
وأعتقد بأنه يمكن تحقيق ذلك في أقل من 20 سنة
02:26
Why? Well there's only a few diseases
38
134000
4000
أما لماذا؟ فلأن هناك عدد قليل من الأمراض
02:30
that account for the vast majority of those deaths:
39
138000
3000
التي تشكل الغالبية العظمى لهذه الوفيات
02:33
diarrhea, pneumonia and malaria.
40
141000
5000
كالإسهال, والملاريا, والالتهاب الرئوي
02:39
So that brings us to the first problem that I'll raise this morning,
41
147000
5000
وهذا يوصلنا إلى المشكلة الأولى التي سأثيرها هذا الصباح
02:44
which is how do we stop a deadly disease that's spread by mosquitos?
42
152000
7000
والتي تتعلق بكيفية إيقاف ذلك المرض القاتل الذي ينتشر عن طريق البعوض؟
02:51
Well, what's the history of this disease?
43
159000
2000
حسناً, ماهو تاريخ هذا المرض؟
02:53
It's been a severe disease for thousands of years.
44
161000
3000
لقد ظل مرضاً مرعباً منذ آلاف السنين
02:56
In fact, if we look at the genetic code,
45
164000
3000
وفي الحقيقة, إذا كان لنا أن ننظر في الشفرة الوراثية
02:59
it's the only disease we can see
46
167000
3000
فإنه يمكننا أن نرى بأنه المرض الوحيد
03:02
that people who lived in Africa
47
170000
2000
الذي قام سكان أفريقيا
03:04
actually evolved several things to avoid malarial deaths.
48
172000
3000
بتطوير الكثير من الأشياء لتجنب وفيات الملاريا
03:08
Deaths actually peaked at a bit over five million in the 1930s.
49
176000
6000
وبلغت الوفيات ذروتها عندما تجاوزت الخمسة ملايين بقليل في الثلاثينات
03:14
So it was absolutely gigantic.
50
182000
3000
وبالتالي أعتبر وباء
03:17
And the disease was all over the world.
51
185000
3000
وانتشر المرض في كافة أرجاء المعمورة
03:20
A terrible disease. It was in the United States. It was in Europe.
52
188000
3000
مرض مرعب. وصل إلى الى الولايات المتحدة الأمريكية. وأوروبا
03:23
People didn't know what caused it until the early 1900s,
53
191000
3000
ولم يتعرف الناس على مسبباته حتى أوائل عام 1900
03:26
when a British military man figured out that it was mosquitos.
54
194000
6000
عندما اكتشف رجل تابع للجيش البريطاني بأنه البعوض
03:32
So it was everywhere.
55
200000
2000
لذا انتشر في كل مكان
03:34
And two tools helped bring the death rate down.
56
202000
4000
وساعدت أداتان في خفض معدل الوفيات
03:38
One was killing the mosquitos with DDT.
57
206000
3000
الأولى كانت قتل البعوض بالـ DDT
03:41
The other was treating the patients with quinine, or quinine derivatives.
58
209000
5000
أما الثانية فكانت معالجة المرضى باستخدام الكواينين, أو مشتقاته
03:46
And so that's why the death rate did come down.
59
214000
4000
وهذان هما سببا خفض معدل الوفيات
03:50
Now, ironically, what happened was
60
218000
3000
العجيب اليوم, أن ما حدث هو
03:53
it was eliminated from all the temperate zones,
61
221000
3000
إزالته من جميع المناطق المعتدلة
03:56
which is where the rich countries are.
62
224000
1000
والتي هي أماكن البلدان الغنية
03:57
So we can see: 1900, it's everywhere.
63
225000
2000
حتى أنه يمكننا ملاحظة تواجده في كل مكان, عام 1900
03:59
1945, it's still most places.
64
227000
3000
وفي عام 1945 كان ما يزال موجوداً في أغلب الأماكن
04:03
1970, the U.S. and most of Europe have gotten rid of it.
65
231000
3000
أما عام 1970 فقد تخلصت منه الولايات المتحدة وأغلب أوروبا
04:06
1990, you've gotten most of the northern areas.
66
234000
3000
وفي عام 1990انضمت لهم أغلب المناطق الشمالية
04:09
And more recently you can see it's just around the equator.
67
237000
4000
أما مؤخراً فترون أنه منحصر بالقرب من خط الإستواء
04:15
And so this leads to the paradox that
68
243000
4000
وهذا يقودنا إلى المفارقة التالية وهي
04:19
because the disease is only in the poorer countries,
69
247000
2000
أن انحصار المرض في البلدان الفقيرة
04:21
it doesn't get much investment.
70
249000
3000
سبّب عدم حصوله على الكثير من الاستثمارات
04:25
For example, there's more money put into baldness drugs
71
253000
4000
فعلى سبيل المثال, الأموال التي تنفق على أدوية الصلع
04:29
than are put into malaria.
72
257000
2000
أكثر من تلك المبذولة للملاريا
04:32
Now, baldness, it's a terrible thing.
73
260000
3000
فالصلع, اليوم, يعد مرضاً مرعباً
04:35
(Laughter)
74
263000
3000
(ضحك)
04:38
And rich men are afflicted.
75
266000
3000
ويعاني منه الأثرياء
04:41
And so that's why that priority has been set.
76
269000
5000
وهذا هو سبب حصوله على تلك الأولوية
04:47
But, malaria --
77
275000
2000
لكن, الملاريا
04:49
even the million deaths a year caused by malaria
78
277000
2000
التي تتسبب في وفاة الملايين سنوياً
04:51
greatly understate its impact.
79
279000
2000
يهمش تأثيرها
04:53
Over 200 million people at any one time are suffering from it.
80
281000
3000
فأكثر من 200 مليون شخص يعاني منها في كل لحظة
04:56
It means that you can't get the economies in these areas going
81
284000
5000
وهذا يعني أنه لا يمكنك الحصول على الكثير من الاقتصاديات في هذه المجالات
05:01
because it just holds things back so much.
82
289000
3000
بسبب احتوائها على العديد من التعقيدات
05:04
Now, malaria is of course transmitted by mosquitos.
83
292000
4000
طبعاً, الملاريا تنقلها البعوض
05:08
I brought some here, just so you could experience this.
84
296000
5000
وقد أحضرت بعضاً منها هنا, فقط لكي تستطيعوا تجربتها
05:13
We'll let those roam around the auditorium a little bit.
85
301000
4000
سأسمح لها أن تطوف قليلاً حول القاعة
05:17
(Laughter)
86
305000
3000
(ضحك)
05:20
There's no reason only poor people should have the experience.
87
308000
3000
لا يوجد سبب يحصر التجربة على الفقراء فقط
05:23
(Laughter) (Applause)
88
311000
7000
(ضحك) (تصفيق)
05:30
Those mosquitos are not infected.
89
318000
3000
هذه البعوض ليست موبؤة
05:35
So we've come up with a few new things. We've got bed nets.
90
323000
4000
وقد ابتكرنا بعض الحلول الجديدة. حيث توصلنا للناموسيات -أسرة مغطاة بشبكة-
05:39
And bed nets are a great tool.
91
327000
3000
وهذه الناموسيات وسيلة رائعة
05:42
What it means is the mother and child stay under the bed net at night,
92
330000
3000
وهذا يعني أن الأم والطفل يبقون تحت تلك الناموسيات ليلاً
05:45
so the mosquitos that bite late at night can't get at them.
93
333000
5000
وبالتالي فإن البعوض الذي يلدغ في ساعات متأخرة من الليل لن يصل إليهم
05:50
And when you use indoor spraying with DDT
94
338000
5000
وعندما ترش الـ DDT داخل البيت
05:55
and those nets
95
343000
1000
بالإضافة إلى الناموسيات
05:56
you can cut deaths by over 50 percent.
96
344000
3000
فستتمكن من خفض نسبة الوفيات بنسبة تتجاوز الـ 50%
05:59
And that's happened now in a number of countries.
97
347000
3000
وهذا يحدث اليوم في عدد من الدول
06:02
It's great to see.
98
350000
2000
ومن الروعة أن نرى ذلك
06:04
But we have to be careful because malaria --
99
352000
3000
و لكن يجب علينا أن نكون حذرين من الملاريا
06:07
the parasite evolves and the mosquito evolves.
100
355000
5000
لأن الطفيليات تتطور, والبعوض يتطور كذلك
06:12
So every tool that we've ever had in the past has eventually become ineffective.
101
360000
4000
وبالتالي فكل وسيلة استخدمناها في الماضي ستصبح غير مجدية في النهاية
06:16
And so you end up with two choices.
102
364000
3000
وبذلك ينتهي بنا الأمر إلى خيارين
06:19
If you go into a country with the right tools and the right way,
103
367000
4000
فإما أن تذهب إلى دولة ومعك الأدوات الصحيحة والأسلوب السليم
06:23
you do it vigorously,
104
371000
3000
وتفعّله بقوة
06:26
you can actually get a local eradication.
105
374000
3000
مما يجعلك تستأصله محلياً
06:29
And that's where we saw the malaria map shrinking.
106
377000
2000
وهذا ما نراه على خريطة إنكماش الملاريا
06:31
Or, if you go in kind of half-heartedly,
107
379000
3000
أو أن تسير في نوع من الفتور
06:34
for a period of time you'll reduce the disease burden,
108
382000
3000
وبهذا ستقلل من عبء المرض مؤقتاً
06:37
but eventually those tools will become ineffective,
109
385000
4000
لكن في النهاية ستصبح تلك الأدوات عديمة الجدوى
06:41
and the death rate will soar back up again.
110
389000
3000
وسيعاود معدل الوفيات في الارتفاع مرة أخرى
06:44
And the world has gone through this where it paid attention and then didn't pay attention.
111
392000
5000
والعالم مرّ بهذه حيث اعتنى ثم فتر
06:49
Now we're on the upswing.
112
397000
2000
نحن اليوم على قدم وساق
06:51
Bed net funding is up.
113
399000
3000
فتمويل الناموسيات مرتفع
06:54
There's new drug discovery going on.
114
402000
3000
وهناك دواء جديد يجري تصنيعه
06:57
Our foundation has backed a vaccine that's going into phase three trial
115
405000
4000
كما أن مؤسستنا دعمت لقاحاً يسير في المرحلة الثالثة من تجربته
07:01
that starts in a couple months.
116
409000
1000
التي ابتدأت منذ شهرين
07:02
And that should save over two thirds of the lives if it's effective.
117
410000
3000
وسيحافظ ذلك على حياة أكثر من الثلثين أن نجح
07:05
So we're going to have these new tools.
118
413000
3000
لذا فإننا نمتلك أدوات جديدة
07:08
But that alone doesn't give us the road map.
119
416000
3000
لكن ذلك وحده لا يقدم لنا خارطة الطريق
07:11
Because the road map to get rid of this disease
120
419000
3000
لأن خارطة الطريق للتخلص من هذا المرض
07:14
involves many things.
121
422000
2000
يتطلب الكثير من الأمور
07:16
It involves communicators to keep the funding high,
122
424000
3000
فهي تتطلب متحدثين يساعدون على زيادة التمويل
07:19
to keep the visibility high,
123
427000
2000
ويحافظون على وضوح الرؤية
07:21
to tell the success stories.
124
429000
2000
ولكي يتحدثوا عن قصص النجاح
07:23
It involves social scientists,
125
431000
2000
وهي تتطلب علماء اجتماع
07:25
so we know how to get not just 70 percent of the people to use the bed nets,
126
433000
3000
لنعرف كيف نحصل على مستخدمي ناموسيات ليس بنسبة 70%
07:28
but 90 percent.
127
436000
2000
وإنما بنسبة 90%
07:30
We need mathematicians to come in and simulate this,
128
438000
3000
كذلك نحن بحاجة إلى علماء رياضيات ليأتوا ويحسبوا كل هذا
07:33
to do Monte Carlo things to understand how these tools combine and work together.
129
441000
6000
ويستخدموا طرق Monte Carlo لنفهم كيفية دمج هذه الأدوات لتعمل سوياً
07:39
Of course we need drug companies to give us their expertise.
130
447000
3000
كما أننا بالطبع بحاجة لشركات الأدوية لتعطينا من خبراتها
07:42
We need rich-world governments to be very generous in providing aid for these things.
131
450000
5000
ونحتاج من الحكومات الغنية أن تكون سخية جداً في تقديم المساعدات لهذه الأشياء
07:47
And so as these elements come together,
132
455000
3000
وبالتالي إذا تمكنا من جمع كل هذه العناصر
07:50
I'm quite optimistic
133
458000
3000
فكلي تفاؤل
07:53
that we will be able to eradicate malaria.
134
461000
3000
بأننا سنتمكن من القضاء على الملاريا
07:57
Now let me turn to a second question,
135
465000
3000
والآن, اسمحوا لي أن أنتقل إلى السؤال الثاني
08:00
a fairly different question, but I'd say equally important.
136
468000
3000
وهو سؤال مختلف قليلاً, لكن يمكنني القول أنه بنفس القدر من الأهمية
08:04
And this is: How do you make a teacher great?
137
472000
3000
ألا وهو: كيف تجعل المعلم عظيماً؟
08:07
It seems like the kind of question that people would spend a lot of time on,
138
475000
5000
ويبدو أنه من الأسئلة التي ينبغي على الناس بذل المزيد من الوقت فيها
08:12
and we'd understand very well.
139
480000
3000
لكي نفهمها جيداً
08:15
And the answer is, really, that we don't.
140
483000
3000
والجواب هو, أننا في الحقيقة لا نقوم بذلك
08:19
Let's start with why this is important.
141
487000
3000
دعونا نبدأ باستعراض أهميته
08:22
Well, all of us here, I'll bet, had some great teachers.
142
490000
4000
حسناً, كل الموجودين هنا, أراهن بأنه مرّ علينا معلمين عظماء
08:26
We all had a wonderful education.
143
494000
3000
وكلنا تلقينا تعليماً رائعاً
08:29
That's part of the reason we're here today,
144
497000
3000
وهذا جزء من سبب تواجدنا اليوم هنا
08:32
part of the reason we're successful.
145
500000
2000
وهو جزء من كوننا ناجحين
08:34
I can say that, even though I'm a college drop-out.
146
502000
3000
يمكنني القول, رغم انسحابي من الكلية
08:37
I had great teachers.
147
505000
3000
بأنني قابلت معلمين عظماء
08:40
In fact, in the United States, the teaching system has worked fairly well.
148
508000
5000
وفي الحقيقة, ففي الولايات المتحدة, يعمل نظام التعليم بشكل جيد
08:45
There are fairly effective teachers in a narrow set of places.
149
513000
5000
فهناك مجموعة من المعلمين الأكفاء الذين يتواجدون في قليل من الأماكن
08:50
So the top 20 percent of students have gotten a good education.
150
518000
3000
لذلك تجد أفضل 20% من الطلاب تلقوا تعليماً جيداً
08:53
And those top 20 percent have been the best in the world,
151
521000
4000
وهؤلاء الـ 20% هم الأفضل في العالم
08:57
if you measure them against the other top 20 percent.
152
525000
3000
إذا ما قارنتهم بالـ 20% الذين يلونهم في الأفضلية
09:00
And they've gone on to create the revolutions in software and biotechnology
153
528000
5000
فهم الذين يحدثون الثورات في مجال البرمجيات و التكنولوجيا الحيوية
09:05
and keep the U.S. at the forefront.
154
533000
3000
وهم من يحافظ على بقاء الولايات المتحدة في الطليعة
09:09
Now, the strength for those top 20 percent
155
537000
3000
أما اليوم, فإن قوة تلك الـ 20%
09:12
is starting to fade on a relative basis,
156
540000
3000
بدأت في التلاشي بشكل نسبي
09:15
but even more concerning is the education that the balance of people are getting.
157
543000
6000
لكن الأكثر إقلاقاً هو التعليم الذي يتلقاه الناس العاديون
09:21
Not only has that been weak. it's getting weaker.
158
549000
5000
فهو لا يعد ضعيفاً فقط؛ وإنما يزداد ضعفاً
09:26
And if you look at the economy, it really is only providing opportunities now
159
554000
4000
ولو نظرتم إلى الاقتصاد, فتجدونه يقدم في الواقع فرصاً
09:30
to people with a better education.
160
558000
3000
لمن يمتلكون تعليماً متميزاً
09:33
And we have to change this.
161
561000
3000
لذا علينا أن نغير هذا
09:36
We have to change it so that people have equal opportunity.
162
564000
3000
علينا أن نغيره حتى يحصل الجميع على فرص متساوية
09:39
We have to change it so that the country is strong
163
567000
3000
علينا أن نغيره حتى يظل البلد قوياً
09:42
and stays at the forefront
164
570000
2000
ويبقى في طليعة
09:44
of things that are driven by advanced education,
165
572000
3000
الأمور التي يقودها التعليم المتقدم
09:47
like science and mathematics.
166
575000
2000
كالعلوم والرياضيات
09:49
When I first learned the statistics,
167
577000
3000
عندما علمت عن الإحصاءات لأول مرة
09:52
I was pretty stunned at how bad things are.
168
580000
3000
صعقت من مدى سوء الأمور
09:55
Over 30 percent of kids never finish high school.
169
583000
3000
فأكثر من 30% من الأطفال لا يكملون تعليمهم الثانوي
09:58
And that had been covered up for a long time
170
586000
3000
وهو الأمر الذي أُخفي لمدة طويلة
10:01
because they always took the dropout rate as the number
171
589000
3000
لأنهم دائماً يحسبون معدل المنسحبين من خلال مقارنة عدد
10:04
who started in senior year and compared it to the number who finished senior year.
172
592000
5000
أولئك الذين بدأوا السنة الرابعة الثانوية بمن تخرجوا منها
10:09
Because they weren't tracking where the kids were before that.
173
597000
2000
بينما لا يتتبعون من هم قبل ذلك من الطلاب
10:11
But most of the dropouts had taken place before that.
174
599000
3000
حيث أن معظم الانسحابات تحدث قبل تلك السنة
10:14
They had to raise the stated dropout rate
175
602000
3000
وسيضطرون لرفع معدل المنسحبين المذكور
10:17
as soon as that tracking was done
176
605000
2000
بمجرد حدوث عملية المراقبة
10:19
to over 30 percent.
177
607000
2000
إلى أكثر من 30%
10:21
For minority kids, it's over 50 percent.
178
609000
3000
بالنسبة لأطفال الأقليات, فسيزيد عن 50%
10:25
And even if you graduate from high school,
179
613000
3000
وحتى إن تخرجت من الثانوية
10:28
if you're low-income,
180
616000
3000
وأنت من ذوي الدخل المحدود
10:31
you have less than a 25 percent chance of ever completing a college degree.
181
619000
4000
فإن فرصتك أقل من 25% مقارنة بمن أكمل تعليمه الجامعي
10:35
If you're low-income in the United States,
182
623000
5000
وإذا كنت من ذوي الدخل المنخفض في الولايات المتحدة,
10:40
you have a higher chance of going to jail
183
628000
4000
فإن فرصة دخولك السجن أكبر
10:44
than you do of getting a four-year degree.
184
632000
2000
من فرصة حصولك على الشهادة الجامعية
10:46
And that doesn't seem entirely fair.
185
634000
3000
وهو ما لايعد أمراً جيداً أبداً
10:49
So, how do you make education better?
186
637000
3000
لذلك, كيف نجعل التعليم أفضل؟
10:52
Now, our foundation, for the last nine years, has invested in this.
187
640000
4000
حالياً, فإن مؤسستنا, ومنذ تسع سنين, تقوم بالاستثمار في هذا المجال
10:56
There's many people working on it.
188
644000
3000
وهناك الكثير من العاملين على هذا.
10:59
We've worked on small schools,
189
647000
3000
لقد عملنا على المدارس الصغيرة.
11:02
we've funded scholarships,
190
650000
2000
فمولنا المنح الدراسية
11:04
we've done things in libraries.
191
652000
2000
وقمنا بالعمل لصالح المكتبات
11:06
A lot of these things had a good effect.
192
654000
2000
والكثير من هذه الأمور كان أثرها طيباً
11:08
But the more we looked at it, the more we realized that having great teachers
193
656000
3000
لكن كلما دققنا فيها أكثر, أدركنا أن وجود معلمين عظماء
11:11
was the very key thing.
194
659000
3000
هو حجر الزاوية
11:14
And we hooked up with some people studying
195
662000
3000
ولقد تواصلنا مع أشخاص يدرسون
11:17
how much variation is there between teachers,
196
665000
3000
مدى التفاوت بين المعلمين
11:20
between, say, the top quartile -- the very best --
197
668000
3000
بين, لنقل, الربع الأعلى -الأميز-
11:23
and the bottom quartile.
198
671000
2000
والربع الأدنى
11:25
How much variation is there within a school or between schools?
199
673000
3000
وعن مدى التفاوت داخل المدرسة أو بين المدارس؟
11:28
And the answer is that these variations are absolutely unbelievable.
200
676000
4000
والنتيجة هي أن ذلك التباين لايمكن تصديقه أبداً
11:33
A top quartile teacher will increase the performance of their class --
201
681000
5000
فالمعلم من فئة الربع الأعلى سيزيد من أداء فصله
11:38
based on test scores --
202
686000
3000
- طبقاً لدرجات الاختبار -
11:41
by over 10 percent in a single year.
203
689000
2000
بما يتجاوز الـ 10% في السنة الواحدة.
11:43
What does that mean?
204
691000
1000
ماذا يعني هذا؟
11:44
That means that if the entire U.S., for two years,
205
692000
3000
هذا يعني أنه إذا كانت الولايات المتحدة بأسرها, ولمدة سنتين,
11:47
had top quartile teachers,
206
695000
3000
فيها معلمين من فئة الربع الأعلى
11:50
the entire difference between us and Asia would go away.
207
698000
4000
فكل الفروقات بيننا وبين آسيا سيختفي.
11:54
Within four years we would be blowing everyone in the world away.
208
702000
6000
وفي غضون أربع سنين سنعصف بالعالم.
12:00
So, it's simple. All you need are those top quartile teachers.
209
708000
3000
وبالتالي, فالأمر بسيط, فكل ما نحتاجه هو معلمين من الربع الأعلى.
12:05
And so you'd say, "Wow, we should reward those people.
210
713000
4000
وبالتالي سوف تقول, " واو, ينبغي أن نكافئهم.
12:09
We should retain those people.
211
717000
3000
وأن نحافظ عليهم.
12:12
We should find out what they're doing and transfer that skill to other people."
212
720000
3000
وأن نكتشف ما الذي يفعلونه لننقل مهاراتهم إلى الآخرين."
12:15
But I can tell you that absolutely is not happening today.
213
723000
5000
لكن بوسعي أن أقول لكم أن هذا لا يحدث اليوم مطلقاً.
12:20
What are the characteristics of this top quartile?
214
728000
3000
ما هي مميزات فئة الربع الأعلى؟
12:23
What do they look like?
215
731000
2000
وكيف يبدون؟
12:25
You might think these must be very senior teachers.
216
733000
3000
ربما تظنون بأنهم مدرسون كبار.
12:28
And the answer is no.
217
736000
2000
والجواب هو لا.
12:30
Once somebody has taught for three years
218
738000
3000
فبمجرد أن يقوم شخص بالتدريس لثلاث سنين
12:33
their teaching quality does not change thereafter.
219
741000
5000
فإن نوعية تدريسه لا تتغير بعد ذلك.
12:38
The variation is very, very small.
220
746000
3000
فالفرق ضئيل جداً جداً.
12:41
You might think these are people with master's degrees.
221
749000
5000
وربما تظنون بأنهم من حملة الماجستير.
12:46
They've gone back and they've gotten their Master's of Education.
222
754000
3000
أي أنهم عادوا وتحصلوا على الماجستير.
12:49
This chart takes four different factors
223
757000
3000
هذا الرسم البياني يناقش أربعة عوامل مختلفة.
12:52
and says how much do they explain teaching quality.
224
760000
3000
ويبين مدى أثرها في جودة التعليم.
12:55
That bottom thing, which says there's no effect at all,
225
763000
3000
ذلك العامل الموجود في القاع, والذي يدل على أنه لا يؤثر أبداً,
12:58
is a master's degree.
226
766000
3000
هو درجة الماجستير.
13:02
Now, the way the pay system works is there's two things that are rewarded.
227
770000
4000
إن نظام الدفع ينص على أن هناك أمرين يستحقان المكافأة.
13:06
One is seniority.
228
774000
2000
الأول هو الأقدمية.
13:08
Because your pay goes up and you vest into your pension.
229
776000
3000
حيث أن راتبك يزيد, بينما تستثمر لتقاعدك.
13:11
The second is giving extra money to people who get their master's degree.
230
779000
3000
الأمر الثاني هو منح المزيد من المال للحاصلين على درجة الماجستير.
13:14
But it in no way is associated with being a better teacher.
231
782000
3000
لكنه لايهتم أبداً بمدى كونك معلماً متميزاً.
13:17
Teach for America: slight effect.
232
785000
3000
أما أن تعلم من أجل أمريكا: فأثره طفيف.
13:20
For math teachers majoring in math there's a measurable effect.
233
788000
4000
بالنسبة لمعلمي الرياضيات المتخصصين في الرياضيات هناك قياس للأثر.
13:24
But, overwhelmingly, it's your past performance.
234
792000
5000
لكن, في الأغلب, الأهمية لمستوى أدائك في الماضي.
13:29
There are some people who are very good at this.
235
797000
3000
هناك بعض المدرسين المتميزين.
13:32
And we've done almost nothing
236
800000
3000
ونحن لم نعمل تقريباً أي شيء
13:35
to study what that is
237
803000
3000
لدراسة وضعهم
13:38
and to draw it in and to replicate it,
238
806000
3000
من أجل معرفته وإعادة تكراره,
13:41
to raise the average capability --
239
809000
3000
لكي نرفع معدل القدرة
13:44
or to encourage the people with it to stay in the system.
240
812000
3000
أو لكي نشجعهم على المواصلة في هذا الميدان.
13:47
You might say, "Do the good teachers stay and the bad teacher's leave?"
241
815000
3000
ربما تقولون: "هل المعلمون الجيدون يبقون بينما يغادر السيئون؟"
13:50
The answer is, on average, the slightly better teachers leave the system.
242
818000
3000
الجواب هو, لا في المتوسط, فالمعلمون المتميزون مع قلتهم يغادرون الميدان.
13:53
And it's a system with very high turnover.
243
821000
3000
ليظل نظاماً مقلوباً بقوة.
13:57
Now, there are a few places -- very few -- where great teachers are being made.
244
825000
6000
هناك أماكن قليلة - قليلة جداً - تُعد مدرسين عظماء.
14:03
A good example of one is a set of charter schools called KIPP.
245
831000
5000
وخير مثال لأحدها هي مجموعة مدارس تسمى KIPP.
14:08
KIPP means Knowledge Is Power.
246
836000
3000
KIPP تعنى (Knowledge Is Power) المعرفة قوة.
14:11
It's an unbelievable thing.
247
839000
3000
إنه عمل مذهل.
14:14
They have 66 schools -- mostly middle schools, some high schools --
248
842000
3000
لديهم 66 مدرسة - غالبيتها للمتوسطة, وبعضها للثانوية -
14:17
and what goes on is great teaching.
249
845000
4000
وما يجري هناك يعتبر تعليماً متميزاً.
14:21
They take the poorest kids,
250
849000
3000
هم يأخذون الأطفال الأكثر فقراً,
14:24
and over 96 percent of their high school graduates go to four-year colleges.
251
852000
4000
وأكثر من 96% من خريجي الثانوية لديهم يلتحقون بالجامعة.
14:28
And the whole spirit and attitude in those schools
252
856000
3000
بينما الروح والموقف في هذه المدارس
14:31
is very different than in the normal public schools.
253
859000
3000
يختلف كلياً عن المدارس العامة العادية.
14:34
They're team teaching. They're constantly improving their teachers.
254
862000
4000
فهم فريق تدريس. ويطورون مدرسيهم باستمرار.
14:38
They're taking data, the test scores,
255
866000
3000
بأخذ البيانات, ودرجات الاختبار,
14:41
and saying to a teacher, "Hey, you caused this amount of increase."
256
869000
3000
ثم يقولون للمعلم, " أنت, يا هذا, ساهمت في هذا القدر من التحسن."
14:44
They're deeply engaged in making teaching better.
257
872000
4000
وهم منغمسين بشدة في جعل التعليم أفضل.
14:48
When you actually go and sit in one of these classrooms,
258
876000
3000
وفي الواقع, عندما تذهب وتجلس في أحد تلك الفصول,
14:51
at first it's very bizarre.
259
879000
3000
في أول الأمر تبدو في غاية الغرابة.
14:54
I sat down and I thought, "What is going on?"
260
882000
3000
جلستُ وفكرت, " ما الذي يجري؟"
14:57
The teacher was running around, and the energy level was high.
261
885000
3000
المعلم يركض, ومستوى الطاقة مرتفعاً.
15:00
I thought, "I'm in the sports rally or something.
262
888000
3000
فكرت , " هل أنا في مسابقة رياضية أو شيء من هذا.
15:03
What's going on?"
263
891000
2000
ما الذي يجري؟"
15:05
And the teacher was constantly scanning to see which kids weren't paying attention,
264
893000
3000
والمعلم كان يتفحص باستمرار ليرى مَن مِـن الطلاب لا يبدو مركزاً,
15:08
which kids were bored,
265
896000
2000
وأيهم يشعر بالملل,
15:10
and calling kids rapidly, putting things up on the board.
266
898000
3000
وينادي الطلاب بشكل سريع, ويضع الأشياء على السبورة.
15:13
It was a very dynamic environment,
267
901000
2000
إنها بيئة مفعمة بالنشاط,
15:15
because particularly in those middle school years -- fifth through eighth grade --
268
903000
3000
لأن في هذه المدارس المتوسطة خصيصاً - من السنة الخامسة إلى السنة الثامنة --
15:18
keeping people engaged and setting the tone
269
906000
3000
تُـشرك الجميع وتضع نغمة
15:21
that everybody in the classroom needs to pay attention,
270
909000
3000
أن كل واحد في الفصل ينبغي أن ينتبه,
15:24
nobody gets to make fun of it or have the position of the kid who doesn't want to be there.
271
912000
6000
ولا يسمح لأحد أن يسخر أو أن يكون في دور عدم الراغب في التواجد.
15:30
Everybody needs to be involved.
272
918000
2000
الجميع يلزمه المشاركة.
15:32
And so KIPP is doing it.
273
920000
2000
وهو ما تفعله KIPP.
15:35
How does that compare to a normal school?
274
923000
3000
كيف نقارن هذا بمدرسة عادية؟
15:38
Well, in a normal school, teachers aren't told how good they are.
275
926000
4000
حسناً, في المدارس العادية لا يخبرون بمدى إجادتهم.
15:42
The data isn't gathered.
276
930000
3000
فالبيانات لا تجمع.
15:45
In the teacher's contract,
277
933000
2000
بل إن العقد المبرم مع المعلمين,
15:47
it will limit the number of times the principal can come into the classroom --
278
935000
4000
يقيد عدد مرات الزيارة التي يقوم بها المدير للفصل --
15:51
sometimes to once per year.
279
939000
2000
تقيد أحياناً بمرة في السنة.
15:53
And they need advanced notice to do that.
280
941000
3000
ولابد من إبلاغ سابق بموعد تلك الزيارة.
15:56
So imagine running a factory where you've got these workers,
281
944000
3000
تخيل أنك تمتلك مصنعاُ ولديك أمثال أولئك العمال,
15:59
some of them just making crap
282
947000
3000
والبعض يلهو
16:02
and the management is told, "Hey, you can only come down here once a year,
283
950000
4000
ثم يخبر المدير, " أنت, يا هذا, بإمكانك المجيء هنا مرة واحدة في السنة,
16:06
but you need to let us know, because we might actually fool you,
284
954000
2000
ولابد من إخبارنا بذلك, لأننا في الواقع ربما نريد أن نخدعك,
16:08
and try and do a good job in that one brief moment."
285
956000
4000
بأن نعمل جيداً في تلك اللحظة الوحيدة القصيرة."
16:12
Even a teacher who wants to improve doesn't have the tools to do it.
286
960000
5000
بل حتى أن المعلم الجيد الباحث عن التطوير لايجد الأدوات لفعل ذلك.
16:17
They don't have the test scores,
287
965000
2000
فلا توفر لدرجات الاختبار,
16:19
and there's a whole thing of trying to block the data.
288
967000
3000
وكل الأمور تسير في محاولة حجب البيانات.
16:22
For example, New York passed a law
289
970000
3000
فعلى سبيل المثال, في نيويورك أجيز قانوناً
16:25
that said that the teacher improvement data could not be made available and used
290
973000
5000
يقول بأن بيانات تطور المعلم لا يمكن توفيرها أو استخدامها
16:30
in the tenure decision for the teachers.
291
978000
3000
ضمن حق القرارات المتاحة للمعلمين.
16:34
And so that's sort of working in the opposite direction.
292
982000
3000
وهذا النوع من العمل يسير في الاتجاه المعاكس.
16:37
But I'm optimistic about this,
293
985000
2000
لكنني متفائل إزاء هذا,
16:39
I think there are some clear things we can do.
294
987000
4000
واعتقد بأن هناك بعض الأمور الواضحة التي يمكن فعلها.
16:43
First of all, there's a lot more testing going on,
295
991000
4000
أولاً وقبل كل شيء, هناك الكثير من الاختبارات المستمرة,
16:47
and that's given us the picture of where we are.
296
995000
3000
وهذا يعطينا دلالة على وضعنا.
16:50
And that allows us to understand who's doing it well,
297
998000
4000
ويسمح لنا بمعرفة من يعمل بشكل جيد,
16:54
and call them out, and find out what those techniques are.
298
1002000
3000
لدعوتهم, لنتعرف على تقنياتهم.
16:57
Of course, digital video is cheap now.
299
1005000
3000
وكما تعلمون, فالفيديو الرقمي رخيص اليوم.
17:00
Putting a few cameras in the classroom
300
1008000
2000
فلو وضع القليل من الكاميرات في الفصول
17:02
and saying that things are being recorded on an ongoing basis
301
1010000
6000
ونُبه على أن كل الأمور تسجل بشكل مستمر
17:08
is very practical in all public schools.
302
1016000
2000
فهذا يعتبر عملياً جداً لكافة المدارس الحكومية.
17:10
And so every few weeks teachers could sit down
303
1018000
3000
ثم بعد كل بضعة أسابيع يجلس المعلمون
17:13
and say, "OK, here's a little clip of something I thought I did well.
304
1021000
3000
ويقولون, " حسناً, هنا مقطع أظن أنني كنت رائعاً فيه.
17:16
Here's a little clip of something I think I did poorly.
305
1024000
3000
أما هنا فأظن أنني كنت سيئاً.
17:19
Advise me -- when this kid acted up, how should I have dealt with that?"
306
1027000
3000
انصحوني-- عندما تصرف هذا الطفل, كيف وجب علي أن أتعامل معه؟"
17:22
And they could all sit and work together on those problems.
307
1030000
4000
ويمكن لهم جميعاً الجلوس سوياً لحل هذه المشاكل.
17:26
You can take the very best teachers and kind of annotate it,
308
1034000
4000
كما يمكن أخذ أميز المعلمين وتسجيل أسمائهم,
17:30
have it so everyone sees who is the very best at teaching this stuff.
309
1038000
4000
بحيث يتاح للجميع معرفة من هو الأميز في تدريس هذه المادة.
17:34
You can take those great courses and make them available
310
1042000
2000
كذلك يمكن أخذ هذه الدورات الرائعة وتوفيرها
17:36
so that a kid could go out and watch the physics course, learn from that.
311
1044000
5000
بحيث يستطيع الولد الخروج ومشاهدة مادة الفيزياء, ويتعلم منها.
17:41
If you have a kid who's behind,
312
1049000
2000
فلو كان لديك ولد ضعيف,
17:43
you would know you could assign them that video to watch and review the concept.
313
1051000
4000
فستعرف أنه بإمكانك أن تحدد له ذلك الفيديو ليشاهده و يراجع فكرته.
17:47
And in fact, these free courses could not only be available just on the Internet,
314
1055000
4000
وفي الواقع, فإن تلك الحصص المجانية لا يُحصر توفيرها على الإنترنت فقط,
17:51
but you could make it so that DVDs were always available,
315
1059000
4000
وإنما بالإمكان تجهيزها على DVD لتكون متوفرة دوماً.
17:55
and so anybody who has access to a DVD player can have the very best teachers.
316
1063000
7000
وبذلك فأي شخص لديه جهاز تشغيل DVD سيتمكن من متابعة أفضل المعلمين.
18:02
And so by thinking of this as a personnel system,
317
1070000
5000
ولو فكر في الموضوع عن طريق هيئة موظفين
18:07
we can do it much better.
318
1075000
2000
فسنتمكن من إظهاره بشكل أفضل.
18:09
Now there's a book actually, about KIPP --
319
1077000
2000
وهنا كتاب في الواقع, عن KIPP
18:11
the place that this is going on --
320
1079000
2000
- المكان الذي يجري فيه كل ما سبق -
18:13
that Jay Matthews, a news reporter, wrote -- called, "Work Hard, Be Nice."
321
1081000
5000
كتبه Jay Matthews, مراسل صحفي, واسماه "Work Hard, Be Nice" " أعمل بجد, تكن جميلاً "
18:18
And I thought it was so fantastic.
322
1086000
2000
وأظن بأنه رائع للغاية.
18:20
It gave you a sense of what a good teacher does.
323
1088000
4000
فهو يجعلك تتعرف على ما يفعله المعلم الرائع.
18:24
I'm going to send everyone here a free copy of this book.
324
1092000
3000
وسأرسل لكل واحد هنا نسخة مجانية من هذا الكتاب.
18:27
(Applause)
325
1095000
5000
( تصفيق )
18:32
Now, we put a lot of money into education,
326
1100000
3000
إننا نضخ الكثير من المال في التعليم.
18:35
and I really think that education is the most important thing to get right
327
1103000
6000
وأعتقد جازماً بأن التعليم هو أهم عامل للحصول على ما ينفع
18:41
for the country to have as strong a future as it should have.
328
1109000
5000
الوطن لتمتلك مستقبلاً قوياً كما ينبغي.
18:46
In fact we have in the stimulus bill -- it's interesting --
329
1114000
2000
وفي الحقيقة كان لدينا توصية - رائعة -
18:48
the House version actually had money in it for these data systems,
330
1116000
3000
فنسخة مجلس النواب تضمنت مبالغ من أجل هذه الأنظمة البيانية,
18:51
and it was taken out in the Senate
331
1119000
2000
لكن سحبها مجلس الشيوخ
18:53
because there are people who are threatened by these things.
332
1121000
3000
لأن هناك أشخاص مهددون بها.
18:56
But I -- I'm optimistic.
333
1124000
2000
ومع ذلك فإنني متفائل.
18:58
I think people are beginning to recognize how important this is,
334
1126000
4000
ففي ظني أن الناس بدأت تعي مدى أهمية ذلك,
19:02
and it really can make a difference for millions of lives, if we get it right.
335
1130000
7000
ويمكن أن تحدث فرقاً بالنسبة لملايين الأرواح, لو عملناها بشكل صحيح.
19:09
I only had time to frame those two problems.
336
1137000
3000
لقد كان لدي وقتاً يتناسب لطرح هاتين المشكلتين.
19:12
There's a lot more problems like that --
337
1140000
2000
وإلا فهناك الكثير من المشاكل مثل
19:14
AIDS, pneumonia -- I can just see you're getting excited,
338
1142000
4000
- الإيدز, والإلتهاب الرئوي - ويمكنني أن أرى الإثارة التي تبدو عليكم,
19:18
just at the very name of these things.
339
1146000
3000
بمجرد ذكر هذه الأمراض.
19:21
And the skill sets required to tackle these things are very broad.
340
1149000
5000
والمهارات المطلوبة لمعالجة هذه الأمور واسعة جداً.
19:26
You know, the system doesn't naturally make it happen.
341
1154000
3000
وكما تعلمون بأن النظام لا يساهم في إيجادها بالشكل الطبيعي.
19:29
Governments don't naturally pick these things in the right way.
342
1157000
5000
فالحكومات لا تنتقي هذه الأشياء بالشكل المطلوب.
19:34
The private sector doesn't naturally put its resources into these things.
343
1162000
4000
والقطاع الخاص لا يضع موارده في هذه الأمور بالطريقة المأمولة.
19:38
So it's going to take brilliant people like you
344
1166000
3000
لذا هي بحاجة إلى أناس أذكياء مثلكم
19:41
to study these things, get other people involved --
345
1169000
3000
ليدرسوا هذه المشاكل, ويحثوا الآخرين على ذلك
19:44
and you're helping to come up with solutions.
346
1172000
3000
فأنتم ستساعدون في إيجاد الحلول.
19:47
And with that, I think there's some great things that will come out of it.
347
1175000
3000
وبهذا, أظن بأن هناك بعض الأمور العظيمة التي ستنبثق منها.
19:50
Thank you.
348
1178000
2000
شكراً لكم.
19:52
(Applause)
349
1180000
18000
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Bill Gates - PhilanthropistA passionate techie and a shrewd businessman, Bill Gates changed the world while leading Microsoft to dizzying success. Now he's doing it again with his own style of philanthropy and passion for innovation.
Why you should listen
Bill Gates is the founder and former CEO of Microsoft. A geek icon, tech visionary and business trailblazer, Gates' leadership -- fueled by his long-held dream that millions might realize their potential through great software -- made Microsoft a personal computing powerhouse and a trendsetter in the Internet dawn. Whether you're a suit, chef, quant, artist, media maven, nurse or gamer, you've probably used a Microsoft product today.
In summer of 2008, Gates left his day-to-day role with Microsoft to focus on philanthropy. Holding that all lives have equal value (no matter where they're being lived), the Bill and Melinda Gates Foundation has now donated staggering sums to HIV/AIDS programs, libraries, agriculture research and disaster relief -- and offered vital guidance and creative funding to programs in global health and education. Gates believes his tech-centric strategy for giving will prove the killer app of planet Earth's next big upgrade.
Read a collection of Bill and Melinda Gates' annual letters, where they take stock of the Gates Foundation and the world. And follow his ongoing thinking on his personal website, The Gates Notes. His new paper, "The Next Epidemic," is published by the New England Journal of Medicine.
Bill Gates | Speaker | TED.com