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Linda Liukas: A delightful way to teach kids about computers
Linda Liukas: Una deliciosa forma de enseñar a los niños sobre computadoras
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El código informático es el próximo lenguaje universal, y su sintaxis estará limitada solamente por la imaginación de la próxima generación de programadores. Linda Liukas está ayudando a educar a los niños para resolver problemas, animándoles a ver las computadoras no como algo mecánico, aburrido y complicado, sino como máquinas coloridas y expresivas destinadas a ser intervenidas. En esta charla, nos invita a imaginar un mundo en el que surjan las Ada Lovelace del mañana y sean optimistas y valientes respecto de la tecnología y la usen para crear un nuevo y maravilloso mundo, caprichoso y un poquito raro.
Linda Liukas - Programmer, storyteller and illustrator
Linda Liukas wants to create a more diverse and colorful world of technology, starting with the poetry of code. Full bio
Linda Liukas wants to create a more diverse and colorful world of technology, starting with the poetry of code. Full bio
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00:12
Code is the next universal language.
0
720
3936
El código es el próximo
lenguaje universal.
lenguaje universal.
00:16
In the seventies, it was punk music
that drove the whole generation.
that drove the whole generation.
1
4680
4176
En los 70, fue la música punk
que condujo a toda una generación.
que condujo a toda una generación.
00:20
In the eighties, it was probably money.
2
8880
2456
En los años 80,
fue probablemente el dinero.
fue probablemente el dinero.
00:23
But for my generation of people,
3
11360
2336
Pero para mi generación,
00:25
software is the interface
to our imagination and our world.
to our imagination and our world.
4
13720
4816
el software es la interfaz
a la imaginación y al mundo.
a la imaginación y al mundo.
00:30
And that means that we need
5
18560
1696
Y eso significa que necesitamos
00:32
a radically, radically
more diverse set of people
more diverse set of people
6
20280
3256
un grupo de personas
diametralmente más diverso
diametralmente más diverso
00:35
to build those products,
7
23560
1776
para construir esos productos,
00:37
to not see computers as mechanical
and lonely and boring and magic,
and lonely and boring and magic,
8
25360
4936
para no ver las computadoras como algo
mecánico, solitario, aburrido, mágico,
mecánico, solitario, aburrido, mágico,
00:42
to see them as things
that they can tinker
that they can tinker
9
30320
1976
para verlas como algo
con lo que poder jugar,
con lo que poder jugar,
00:44
and turn around and twist,
and so forth.
and so forth.
10
32320
2440
que se puede manipular, girar, etc.
00:47
My personal journey into the world
of programming and technology
of programming and technology
11
35720
3776
Mi viaje personal hacia el mundo
de la programación y la tecnología
de la programación y la tecnología
00:51
started at the tender age of 14.
12
39520
2976
empezó a la temprana edad de 14 años.
00:54
I had this mad teenage crush
on an older man,
on an older man,
13
42520
4096
Tuve un alocado amor adolescente
por un hombre mayor,
por un hombre mayor,
00:58
and the older man in question
just happened to be
just happened to be
14
46640
2336
ese hombre mayor en cuestión resultó ser
01:01
the then Vice President
of the United States, Mr. Al Gore.
of the United States, Mr. Al Gore.
15
49000
4416
el vicepresidente de EE.UU.,
el Sr. Al Gore.
el Sr. Al Gore.
01:05
And I did what every single
teenage girl would want to do.
teenage girl would want to do.
16
53440
3056
E hice lo que toda adolescente
quisiera hacer.
quisiera hacer.
01:08
I wanted to somehow
express all of this love,
express all of this love,
17
56520
2216
Quería en cierto modo
expresar todo este amor,
expresar todo este amor,
01:10
so I built him a website, it's over here.
18
58760
2576
así que le hice un sitio web,
está por aquí.
está por aquí.
01:13
And in 2001, there was no Tumblr,
19
61360
2936
En 2001, no había Tumblr,
01:16
there was no Facebook,
there was no Pinterest.
there was no Pinterest.
20
64319
2257
no había Facebook, no había Pinterest.
01:18
So I needed to learn to code
21
66600
2136
Por eso tuve que aprender a programar
01:20
in order to express
all of this longing and loving.
all of this longing and loving.
22
68760
3376
para expresar esas ansias y ese amor.
01:24
And that is how programming
started for me.
started for me.
23
72160
2336
Así empecé a programar.
01:26
It started as a means of self-expression.
24
74520
2536
Primero como medio de autoexpresión.
01:29
Just like when I was smaller,
I would use crayons and legos.
I would use crayons and legos.
25
77080
3616
De la misma forma que de pequeña
usaba crayones y legos.
usaba crayones y legos.
01:32
And when I was older, I would use
guitar lessons and theater plays.
guitar lessons and theater plays.
26
80720
4600
De más mayor, usaba clases
de guitarra y obras de teatro.
de guitarra y obras de teatro.
01:37
But then, there were other things
to get excited about,
to get excited about,
27
85920
2976
Pero luego, me apasioné por otras cosas,
01:40
like poetry and knitting socks
28
88920
2416
como la poesía, el tejido de calcetines,
01:43
and conjugating French irregular verbs
29
91360
3296
la conjugación de verbos
irregulares en francés,
irregulares en francés,
01:46
and coming up with make-believe worlds
30
94680
1856
la invención de mundos imaginarios,
01:48
and Bertrand Russell and his philosophy.
31
96560
3136
Bertrand Russell y su filosofía.
01:51
And I started to be one of those people
32
99720
1896
Y empecé a ser de esas personas
01:53
who felt that computers
are boring and technical and lonely.
are boring and technical and lonely.
33
101640
3680
que sentían que las computadoras
eran aburridas, técnicas y solitarias.
eran aburridas, técnicas y solitarias.
01:58
Here's what I think today.
34
106120
1816
Hoy pienso de esta manera:
01:59
Little girls don't know that they
are not supposed to like computers.
are not supposed to like computers.
35
107960
4056
Las niñitas no saben que no deberían
gustarles las computadoras.
gustarles las computadoras.
02:04
Little girls are amazing.
36
112040
1256
Las niñitas son increíbles.
02:05
They are really, really good
at concentrating on things
at concentrating on things
37
113320
4136
Son muy, muy buenas para
concentrarse en cosas,
concentrarse en cosas,
02:09
and being exact and they ask
amazing questions like,
amazing questions like,
38
117480
3256
ser exactas y hacerse
preguntas increíbles como:
preguntas increíbles como:
02:12
"What?" and "Why?"
and "How?" and "What if?"
and "How?" and "What if?"
39
120760
2576
"¿Qué?", "¿Por qué?",
"¿Cómo? y "¿Qué tal si?"
"¿Cómo? y "¿Qué tal si?"
02:15
And they don't know that they
are not supposed to like computers.
are not supposed to like computers.
40
123360
3680
Y no saben que se supone que
no deberían gustarles las computadoras.
no deberían gustarles las computadoras.
02:19
It's the parents who do.
41
127760
1936
Son los padres quienes lo piensan.
02:21
It's us parents who feel
42
129720
1295
Los padres sí sentimos
que la informática es una disciplina
esotérica, una ciencia extraña,
esotérica, una ciencia extraña,
02:23
like computer science
is this esoteric, weird science discipline
is this esoteric, weird science discipline
43
131039
5097
02:28
that only belongs to the mystery makers.
44
136160
3656
que solo pertenece
a hacedores misteriosos;
a hacedores misteriosos;
02:31
That it's almost as far removed
from everyday life
from everyday life
45
139840
2736
que está tan disociada
de la vida cotidiana
de la vida cotidiana
02:34
as, say, nuclear physics.
46
142600
2536
como, digamos, la física nuclear.
02:37
And they are partly right about that.
47
145160
2456
Y eso tiene parte de razón.
02:39
There's a lot of syntax
and controls and data structures
and controls and data structures
48
147640
3496
Hay mucha sintaxis, controles,
estructuras de datos,
estructuras de datos,
02:43
and algorithms and practices,
49
151160
2656
algoritmos, prácticas,
02:45
protocols and paradigms in programming.
50
153840
2576
protocolos y paradigmas
en la programación.
en la programación.
02:48
And we as a community,
we've made computers smaller and smaller.
we've made computers smaller and smaller.
51
156440
4296
Y, como comunidad, hicimos
computadoras cada vez más pequeñas.
computadoras cada vez más pequeñas.
02:52
We've built layers and layers
of abstraction on top of each other
of abstraction on top of each other
52
160760
4536
Construimos capas y capas de
abstracción unas sobre otras
abstracción unas sobre otras
02:57
between the man and the machine
53
165320
1496
entre el humano y la máquina
02:58
to the point that we no longer
have any idea how computers work
have any idea how computers work
54
166840
3216
hasta el punto de no tener idea
de cómo funcionan las computadoras,
de cómo funcionan las computadoras,
03:02
or how to talk to them.
55
170080
2176
o cómo hablarles.
03:04
And we do teach our kids
how the human body works,
how the human body works,
56
172280
2776
Y enseñamos a nuestros niños
cómo funciona el cuerpo humano,
cómo funciona el cuerpo humano,
03:07
we teach them how
the combustion engine functions
the combustion engine functions
57
175080
3096
les enseñamos cómo funcionan
los motores de combustión
los motores de combustión
03:10
and we even tell them
that if you want to really be an astronaut
that if you want to really be an astronaut
58
178200
3016
e incluso les decimos que si realmente
quieren ser astronautas
quieren ser astronautas
03:13
you can become one.
59
181240
1456
pueden llegar a serlo.
03:14
But when the kid comes to us and asks,
60
182720
2176
Pero cuando el niño viene y pregunta:
03:16
"So, what is a bubble sort algorithm?"
61
184920
2736
"¿Qué es un algoritmo de
ordenamiento de burbuja?"
ordenamiento de burbuja?"
03:19
Or, "How does the computer know
what happens when I press 'play,'
what happens when I press 'play,'
62
187680
4416
¿Cómo sabe la computadora qué sucede
cuando presiono "reproducir"?
cuando presiono "reproducir"?
03:24
how does it know which video to show?"
63
192120
1856
¿Cómo sabe qué video mostrar?
03:26
Or, "Linda, is Internet a place?"
64
194000
2576
Linda, ¿Internet es un lugar?"
03:28
We adults, we grow oddly silent.
65
196600
2720
Los adultos nos quedamos
en un silencio extraño.
en un silencio extraño.
03:32
"It's magic," some of us say.
66
200400
2456
"Es magia", dicen unos.
03:34
"It's too complicated," the others say.
67
202880
2720
"Es muy complicado", dicen otros.
03:38
Well, it's neither.
68
206520
1496
Bueno, ninguna de las dos.
03:40
It's not magic and it's not complicated.
69
208040
2576
No es magia ni es complicado.
03:42
It all just happened
really, really, really fast.
really, really, really fast.
70
210640
3616
Sencillamente ocurre
muy, muy, muy rápido.
muy, muy, muy rápido.
03:46
Computer scientists built
these amazing, beautiful machines,
these amazing, beautiful machines,
71
214280
2896
Los informáticos construyen
hermosas máquinas increíbles,
hermosas máquinas increíbles,
03:49
but they made them
very, very foreign to us,
very, very foreign to us,
72
217200
2416
pero las hacen tan,
tan ajenas a nosotros,
tan ajenas a nosotros,
03:51
and also the language we speak
to the computers
to the computers
73
219640
2216
y también al lenguaje con el que
hablamos con las computadoras
hablamos con las computadoras
03:53
so that we don't know
how to speak to the computers anymore
how to speak to the computers anymore
74
221880
3016
que ya no sabemos cómo hablar
a las máquinas
a las máquinas
03:56
without our fancy user interfaces.
75
224920
2496
sin nuestras interfaces elaboradas.
03:59
And that's why no one recognized
76
227440
1576
Y por eso nadie reconocía
04:01
that when I was conjugating
French irregular verbs,
French irregular verbs,
77
229040
2696
que cuando yo conjugaba
verbos irregulares en francés,
verbos irregulares en francés,
04:03
I was actually practicing
my pattern recognition skills.
my pattern recognition skills.
78
231760
3256
en realidad practicaba
reconocimiento de patrones.
reconocimiento de patrones.
04:07
And when I was excited about knitting,
79
235040
2296
Y cuando me apasionaba tejiendo,
04:09
I actually was following
a sequence of symbolic commands
a sequence of symbolic commands
80
237360
3536
en realidad seguía una secuencia
de comandos simbólicos
de comandos simbólicos
04:12
that included loops inside of them.
81
240920
1736
que tenía bucles.
04:14
And that Bertrand Russell's lifelong quest
82
242680
2416
Y que la eterna búsqueda
de Bertrand Russell
de Bertrand Russell
04:17
to find an exact language
between English and mathematics
between English and mathematics
83
245120
3976
por encontrar un lenguaje exacto
entre el inglés y las matemáticas
entre el inglés y las matemáticas
04:21
found its home inside of a computer.
84
249120
2320
encontró su lugar
dentro de la computadora.
dentro de la computadora.
04:24
I was a programmer, but no one knew it.
85
252080
2200
Yo era programadora, pero nadie lo sabía.
04:27
The kids of today, they tap, swipe
and pinch their way through the world.
and pinch their way through the world.
86
255080
4456
Los niños de hoy tocan, deslizan,
y pulsan su camino hacia el mundo.
y pulsan su camino hacia el mundo.
04:31
But unless we give them tools
to build with computers,
to build with computers,
87
259560
3216
Pero si no les damos herramientas
para construir con computadoras,
para construir con computadoras,
04:34
we are raising only consumers
instead of creators.
instead of creators.
88
262800
3936
solo creamos consumidores
en vez de creadores.
en vez de creadores.
04:38
This whole quest
led me to this little girl.
led me to this little girl.
89
266760
2536
Toda esta búsqueda me llevó a esta niña.
04:41
Her name is Ruby, she is six years old.
90
269320
2376
Su nombre es Ruby, tiene seis años.
04:43
She is completely fearless,
imaginative and a little bit bossy.
imaginative and a little bit bossy.
91
271720
4096
No tiene miedo, tiene imaginación,
y es un poco mandona.
y es un poco mandona.
04:47
And every time
I would run into a problem
I would run into a problem
92
275840
2456
Y cada vez que encontraba un problema
04:50
in trying to teach
myself programming like,
myself programming like,
93
278320
2256
como autodidacta de la programación,
preguntaba:
preguntaba:
04:52
"What is object-oriented design
or what is garbage collection?",
or what is garbage collection?",
94
280600
3976
"¿Qué es el diseño orientado a objetos
o qué es la recolección de residuos?"
o qué es la recolección de residuos?"
04:56
I would try to imagine how a six-year-old
little girl would explain the problem.
little girl would explain the problem.
95
284600
4416
Trataba de imaginar cómo explicaría
el problema una niña de seis años.
el problema una niña de seis años.
05:01
And I wrote a book about her
and I illustrated it
and I illustrated it
96
289040
2656
Y escribí un libro sobre ella
y lo ilustré
y lo ilustré
05:03
and the things
Ruby taught me go like this.
Ruby taught me go like this.
97
291720
2376
y Ruby me enseñó estas cosas.
05:06
Ruby taught me that you're
not supposed to be afraid
not supposed to be afraid
98
294120
2456
Me enseñó que no se debe tener miedo
05:08
of the bugs under your bed.
99
296600
1376
a los "bugs" bajo la cama.
05:10
And even the biggest of the problems
100
298000
2056
Y que hasta el mayor de los problemas
05:12
are a group of tiny problems
stuck together.
stuck together.
101
300080
3496
es un grupo de pequeños
problemas apilados.
problemas apilados.
05:15
And Ruby also introduced
me to her friends,
me to her friends,
102
303600
2736
Y Ruby me presentó a sus amigas,
05:18
the colorful side of the Internet culture.
103
306360
2896
el lado colorido de
la cultura de Internet.
la cultura de Internet.
05:21
She has friends like the Snow Leopard,
104
309280
1856
Ella tiene amigos como
el leopardo de las nieves,
el leopardo de las nieves,
05:23
who is beautiful but doesn't want
to play with the other kids.
to play with the other kids.
105
311160
2936
que es hermoso, pero no quiere
jugar con otros niños.
jugar con otros niños.
05:26
And she has friends like the green robots
that are really friendly but super messy.
that are really friendly but super messy.
106
314120
4616
Tiene amigos como los robots verdes
muy amigables, pero súper desordenados.
muy amigables, pero súper desordenados.
05:30
And she has friends like Linux the penguin
107
318760
2176
Y tiene amigos como Linux el pingüino
05:32
who's really ruthlessly efficient,
but somewhat hard to understand.
but somewhat hard to understand.
108
320960
3656
implacablemente eficiente,
pero un poco difícil de entender.
pero un poco difícil de entender.
05:36
And idealistic foxes, and so on.
109
324640
2240
Y zorros idealistas, etc.
05:39
In Ruby's world, you learn
technology through play.
technology through play.
110
327880
3656
En el mundo de Ruby, uno aprende
tecnología mediante el juego.
tecnología mediante el juego.
05:43
And, for instance, computers
are really good at repeating stuff,
are really good at repeating stuff,
111
331560
3216
Y, por ejemplo, las computadoras
son muy buenas para repetir cosas,
son muy buenas para repetir cosas,
05:46
so the way Ruby would teach
loops goes like this.
loops goes like this.
112
334800
2896
entonces Ruby enseña bucles así.
05:49
This is Ruby's favorite dance move,
it goes, "Clap, clap, stomp, stomp
it goes, "Clap, clap, stomp, stomp
113
337720
3376
El paso de baile favorito de Ruby,
es: "Palma, palma, pisa, pisa,
es: "Palma, palma, pisa, pisa,
05:53
clap, clap and jump."
114
341120
1496
palma, palma y salto".
05:54
And you learn counter loops
by repeating that four times.
by repeating that four times.
115
342640
4016
Y uno aprende bucles "contadores"
repitiendo eso cuatro veces.
repitiendo eso cuatro veces.
05:58
And you learn while loops
by repeating that sequence
by repeating that sequence
116
346680
2816
Y aprende bucles de tipo "mientras"
repitiendo esa secuencia
repitiendo esa secuencia
06:01
while I'm standing on one leg.
117
349520
1776
mientras me paro en un pie.
06:03
And you learn until loops
by repeating that sequence
by repeating that sequence
118
351320
3296
Y aprende bucles de tipo "hasta"
repitiendo esa secuencia
repitiendo esa secuencia
06:06
until mom gets really mad.
119
354640
2056
hasta que mamá se enoje.
06:08
(Laughter)
120
356720
1016
(Risas)
06:09
And most of all, you learn
that there are no ready answers.
that there are no ready answers.
121
357760
3720
Y, sobre todo, se aprende
que no hay respuestas inmediatas.
que no hay respuestas inmediatas.
06:14
When coming up with the curriculum
for Ruby's world,
for Ruby's world,
122
362320
2736
Cuando ideaba el plan del mundo de Ruby,
06:17
I needed to really ask the kids
how they see the world
how they see the world
123
365080
3296
precisaba preguntarle a los niños
cómo ven el mundo
cómo ven el mundo
06:20
and what kind of questions they have
124
368400
2016
y qué tipo de preguntas tienen,
06:22
and I would organize
play testing sessions.
play testing sessions.
125
370440
2080
y organizaba sesiones
lúdicas experimentales.
lúdicas experimentales.
06:25
I would start by showing the kids
these four pictures.
these four pictures.
126
373360
2560
Empezaba mostrando a los niños
estas cuatro imágenes.
estas cuatro imágenes.
06:28
I would show them a picture of a car,
127
376480
2336
Les mostraba la imagen de un auto,
06:30
a grocery store, a dog and a toilet.
128
378840
2416
una tienda de comestibles,
un perro y un sanitario.
un perro y un sanitario.
06:33
And I would ask, "Which one of these
do you think is a computer?"
do you think is a computer?"
129
381280
3240
Y preguntaba: "¿Cuál piensas
que es una computadora?"
que es una computadora?"
06:37
And the kids would be
very conservative and go,
very conservative and go,
130
385480
2736
Los niños eran muy conservadores
y decían:
y decían:
06:40
"None of these is a computer.
131
388240
1776
"Ninguna es una computadora.
06:42
I know what a computer is:
132
390040
1656
Yo sé lo que es una computadora:
06:43
it's that glowing box
133
391720
1336
es esa caja brillante
06:45
in front of which mom or dad
spends way too much time."
spends way too much time."
134
393080
3616
con la que papá y mamá
pasan mucho tiempo".
pasan mucho tiempo".
06:48
But then we would talk
135
396720
1496
Pero luego hablábamos
06:50
and we would discover
that actually, a car is a computer,
that actually, a car is a computer,
136
398240
2816
y descubríamos que en realidad
un auto es una computadora,
un auto es una computadora,
06:53
it has a navigation system inside of it.
137
401080
2376
pues tiene un sistema de navegación.
06:55
And a dog -- a dog
might not be a computer,
might not be a computer,
138
403480
2776
Y un perro no puede ser una computadora,
06:58
but it has a collar
139
406280
1216
pero tiene un collar
06:59
and the collar might have
a computer inside of it.
a computer inside of it.
140
407520
2616
y el collar puede tener
una computadora dentro.
una computadora dentro.
07:02
And grocery stores, they have
so many different kinds of computers,
so many different kinds of computers,
141
410160
3456
Y la tienda de comestibles tiene
muchos tipos de computadoras,
muchos tipos de computadoras,
07:05
like the cashier system
and the burglar alarms.
and the burglar alarms.
142
413640
3416
como el sistema del cajero
y las alarmas antirrobo.
y las alarmas antirrobo.
07:09
And kids, you know what?
143
417080
1336
Y los niños, ¿saben qué?
07:10
In Japan, toilets are computers
144
418440
2536
En Japón, los sanitarios son computadoras
07:13
and there's even hackers who hack them.
145
421000
1896
e incluso son atacados por "hackers".
07:14
(Laughter)
146
422920
1776
(Risas)
07:16
And we go further
147
424720
1216
Vamos más lejos
07:17
and I give them these little stickers
with an on/off button on them.
with an on/off button on them.
148
425960
3216
y les doy uno de esos adhesivos que
tienen botones encendido/apagado.
tienen botones encendido/apagado.
07:21
And I tell the kids,
"Today you have this magic ability
"Today you have this magic ability
149
429200
3616
Y le dije a los niños:
"Hoy tienen el poder mágico
"Hoy tienen el poder mágico
07:24
to make anything in this room
into a computer."
into a computer."
150
432840
3616
para transformar cualquier cosa
en una computadora".
en una computadora".
07:28
And again, the kids go,
151
436480
1336
Y, nuevamente, los niños decían:
07:29
"Sounds really hard,
I don't know the right answer for this."
I don't know the right answer for this."
152
437840
2896
"Parece difícil, no sé
la respuesta correcta".
la respuesta correcta".
07:32
But I tell them, "Don't worry,
153
440760
1576
Pero les digo: "No se preocupen,
07:34
your parents don't know
the right answer, either.
the right answer, either.
154
442360
2576
sus padres tampoco conocen
la respuesta correcta.
la respuesta correcta.
07:36
They've just started
to hear about this thing
to hear about this thing
155
444960
2216
Apenas conocen algo
07:39
called The Internet of Things.
156
447200
2216
llamado Internet de las Cosas.
07:41
But you kids,
you are going to be the ones
you are going to be the ones
157
449440
1976
Pero Uds. niños, serán quienes
07:43
who are really going to live up in a world
where everything is a computer."
where everything is a computer."
158
451440
4376
vivirán realmente en un mundo en
el que todo será una computadora".
el que todo será una computadora".
07:47
And then I had this little girl
who came to me
who came to me
159
455840
2216
Y luego se me acercó una niñita,
07:50
and took a bicycle lamp
160
458080
1296
tomó la lámpara de una bici
07:51
and she said, "This bicycle lamp,
if it were a computer,
if it were a computer,
161
459400
4216
y dijo: "Si esta lámpara
fuera una computadora,
fuera una computadora,
07:55
it would change colors."
162
463640
2016
cambiaría de colores".
07:57
And I said, "That's a really good idea,
what else could it do?"
what else could it do?"
163
465680
3016
Y yo dije: "Es una idea muy buena,
¿qué otra cosa podría hacer?"
¿qué otra cosa podría hacer?"
08:00
And she thinks and she thinks,
164
468720
1736
Ella piensa y piensa,
08:02
and she goes, "If this bicycle lamp
were a computer,
were a computer,
165
470480
4016
y dice: "Si esta lámpara de bicicleta
fuera una computadora,
fuera una computadora,
08:06
we could go on a biking trip
with my father
with my father
166
474520
2736
podríamos hacer un viaje
en bicicleta con papá,
en bicicleta con papá,
08:09
and we would sleep in a tent
167
477280
1616
dormiríamos en una tienda,
08:10
and this biking lamp
could also be a movie projector."
could also be a movie projector."
168
478920
3840
y esta lámpara de bicicleta también
podría ser un proyector de películas".
podría ser un proyector de películas".
08:15
And that's the moment I'm looking for,
169
483640
1960
Y busco ese momento,
08:18
the moment when the kid realizes
170
486400
1576
en que el niño se da cuenta
08:20
that the world
is definitely not ready yet,
is definitely not ready yet,
171
488000
2376
de que el mundo definitivamente
no es algo terminado,
no es algo terminado,
08:22
that a really awesome way
of making the world more ready
of making the world more ready
172
490400
2976
que una manera increíble de completarlo
08:25
is by building technology
173
493400
2216
es creando tecnología
08:27
and that each one of us
can be a part of that change.
can be a part of that change.
174
495640
2760
y que cada uno de nosotros
puede ser parte de ese cambio.
puede ser parte de ese cambio.
08:31
Final story, we also built a computer.
175
499200
3056
Última historia, también construimos
una computadora.
una computadora.
08:34
And we got to know the bossy CPU
and the helpful RAM and ROM
and the helpful RAM and ROM
176
502280
4736
Conocimos a la CPU mandona
y a las útiles memorias RAM y ROM
y a las útiles memorias RAM y ROM
08:39
that help it remember things.
177
507040
1416
que ayudan a recordar cosas.
08:40
And after we've assembled
our computer together,
our computer together,
178
508480
2936
Después de montar la computadora,
08:43
we also design an application for it.
179
511440
2656
también diseñamos una aplicación.
08:46
And my favorite story is this little boy,
180
514120
2015
Y mi historia favorita
es la de este niñito,
es la de este niñito,
08:48
he's six years old
181
516159
1257
tiene seis años
08:49
and his favorite thing in the world
is to be an astronaut.
is to be an astronaut.
182
517440
3119
y su cosa favorita en el mundo
es ser astronauta.
es ser astronauta.
08:53
And the boy, he has
these huge headphones on
these huge headphones on
183
521120
2256
El niño tiene esos auriculares enormes
08:55
and he's completely immersed
in his tiny paper computer
in his tiny paper computer
184
523400
3256
y está completamente inmerso en
su pequeña computadora de papel
su pequeña computadora de papel
08:58
because you see, he's built his own
185
526680
2016
porque vean, construyó su propia
09:00
intergalactic planetary
navigation application.
navigation application.
186
528720
4296
aplicación de navegación
planetaria intergaláctica.
planetaria intergaláctica.
09:05
And his father, the lone astronaut
in the Martian orbit,
in the Martian orbit,
187
533040
3136
Y su padre, el astronauta solitario
en la órbita marciana,
en la órbita marciana,
09:08
is on the other side of the room
188
536200
1856
está al otro lado de la sala
09:10
and the boy's important mission
189
538080
1616
y la misión importante del niño
09:11
is to bring the father
safely back to earth.
safely back to earth.
190
539720
2920
consiste en traer a su padre
a salvo de vuelta a la Tierra.
a salvo de vuelta a la Tierra.
09:15
And these kids are going to have
a profoundly different view of the world
a profoundly different view of the world
191
543760
3456
Estos niños tendrán una visión
profundamente diferente del mundo
profundamente diferente del mundo
09:19
and the way we build it with technology.
192
547240
2400
y de la manera de construirlo
con tecnología.
con tecnología.
09:22
Finally, the more approachable,
the more inclusive,
the more inclusive,
193
550840
3856
Por último, cuanto más accesible,
más inclusivo,
más inclusivo,
09:26
and the more diverse
we make the world of technology,
we make the world of technology,
194
554720
3376
y diverso hagamos
el mundo de la tecnología,
el mundo de la tecnología,
09:30
the more colorful and better
the world will look like.
the world will look like.
195
558120
3976
mejor y más colorido será el mundo.
09:34
So, imagine with me, for a moment,
196
562120
2576
Por eso, imaginemos juntos,
por un momento,
por un momento,
09:36
a world where the stories we tell
197
564720
2576
un mundo en el que
las historias que contamos
las historias que contamos
09:39
about how things get made
don't only include
don't only include
198
567320
3016
sobre cómo se hacen las cosas
09:42
the twentysomething-year-old
Silicon Valley boys,
Silicon Valley boys,
199
570360
2416
no solo convoquen a veinteañeros
de Silicon Valley,
de Silicon Valley,
09:44
but also Kenyan schoolgirls
and Norwegian librarians.
and Norwegian librarians.
200
572800
4400
sino también a colegialas kenianas
y a bibliotecarios noruegos.
y a bibliotecarios noruegos.
09:50
Imagine a world where
the little Ada Lovelaces of tomorrow,
the little Ada Lovelaces of tomorrow,
201
578000
4216
Imaginen un mundo en el que
la pequeña Ada Lovelaces del mañana,
la pequeña Ada Lovelaces del mañana,
09:54
who live in a permanent
reality of 1s and 0s,
reality of 1s and 0s,
202
582240
3216
que viven en una realidad
permanente de unos y ceros,
permanente de unos y ceros,
09:57
they grow up to be very optimistic
and brave about technology.
and brave about technology.
203
585480
4616
crezcan optimistas y valientes
respecto de la tecnología.
respecto de la tecnología.
10:02
They embrace the powers
and the opportunities
and the opportunities
204
590120
3376
Ellas aceptan los poderes,
las oportunidades
las oportunidades
10:05
and the limitations of the world.
205
593520
1600
y las limitaciones del mundo.
10:07
A world of technology
that is wonderful, whimsical
that is wonderful, whimsical
206
595680
4136
Un mundo de tecnologías
encantadoras, extravagantes,
encantadoras, extravagantes,
10:11
and a tiny bit weird.
207
599840
1640
y un poquito extrañas.
10:15
When I was a girl,
208
603120
1496
De niña, quería ser narradora.
10:16
I wanted to be a storyteller.
209
604640
2016
10:18
I loved make-believe worlds
210
606680
1576
Me encantaban los mundos imaginarios;
10:20
and my favorite thing to do
211
608280
1616
mi situación favorita era
10:21
was to wake up in the mornings
in Moominvalley.
in Moominvalley.
212
609920
4056
despertar por la mañana en Moominvalley,
10:26
In the afternoons,
I would roam around the Tatooines.
I would roam around the Tatooines.
213
614000
3120
vagar por la tarde en Tatooines
10:29
And in the evenings,
I would go to sleep in Narnia.
I would go to sleep in Narnia.
214
617320
2880
e ir a dormir por la noche a Narnia.
10:33
And programming turned out
to be the perfect profession for me.
to be the perfect profession for me.
215
621400
3200
La programación terminó siendo
mi profesión ideal.
mi profesión ideal.
10:37
I still create worlds.
216
625720
1936
Todavía creo mundos.
10:39
Instead of stories, I do them with code.
217
627680
2960
En vez de historias, los hago con código.
10:43
Programming gives me this amazing power
218
631640
3056
La programación me da ese poder increíble
10:46
to build my whole little universe
219
634720
2376
para construir mi pequeño universo
10:49
with its own rules
and paradigms and practices.
and paradigms and practices.
220
637120
3960
con sus propias reglas,
paradigmas y prácticas.
paradigmas y prácticas.
10:54
Create something out of nothing
with the pure power of logic.
with the pure power of logic.
221
642120
3960
Para crear algo de la nada
con el poder puro de la lógica.
con el poder puro de la lógica.
10:58
Thank you.
222
646920
1216
Gracias.
11:00
(Applause)
223
648160
2440
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Linda Liukas - Programmer, storyteller and illustratorLinda Liukas wants to create a more diverse and colorful world of technology, starting with the poetry of code.
Why you should listen
Linda Liukas is a programmer, storyteller and illustrator. Her children's book, Hello Ruby, is the "world’s most whimsical way to learn about technology, computing and coding.” Liukas founded Rails Girls, which has organized workshops in over 230 cities, teaching the basics of programming to more than 10,000 women. Linda worked at Codeacademy, which she left to write stories that teach children about software and programming. She won the 2013 Ruby Hero prize and was named the Digital Champion of Finland by the EU Commissioner for Digital Agenda.
Linda Liukas | Speaker | TED.com