TEDGlobal 2010
Sugata Mitra: The child-driven education
Sugata Mitra y sus nuevos experimentos en autoaprendizaje
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El investigador en educación Sugata Mitra aborda uno de los mayores problemas de la educación: los mejores profesores y las mejores escuelas no están donde más se los necesita. En una serie de experimentos de la vida real yendo desde Nueva Delhi, pasando por Sudáfrica, hasta Italia, le dio a los niños acceso auto-supervisado a la web y vio resultados que podrían revolucionar cómo pensamos acerca de enseñanza.
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
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00:17
Well, that's kind of an obvious statement up there.
0
2000
2000
Bueno, allí arriba hay una declaración obvia.
00:19
I started with that sentence about 12 years ago,
1
4000
3000
Empecé con esa frase hace unos 12 años,
00:22
and I started in the context
2
7000
3000
y empecé en el contexto
00:25
of developing countries,
3
10000
2000
de los países en desarrollo
00:27
but you're sitting here from every corner of the world.
4
12000
3000
pero Uds. vienen de todos los rincones del planeta.
00:30
So if you think of a map of your country,
5
15000
3000
Así que si piensan en el mapa de sus países
00:33
I think you'll realize
6
18000
2000
creo que se darán cuenta
00:35
that for every country on Earth,
7
20000
2000
que para cada país del mundo
00:37
you could draw little circles to say,
8
22000
2000
se pueden dibujar pequeños círculos que digan:
00:39
"These are places where good teachers won't go."
9
24000
3000
"Estos son lugares donde los buenos maestros no llegan".
00:43
On top of that,
10
28000
2000
Además de eso,
00:45
those are the places from where trouble comes.
11
30000
3000
esos son los lugares donde se generan los problemas.
00:48
So we have an ironic problem --
12
33000
2000
Así que tenemos un problema irónico.
00:50
good teachers don't want to go
13
35000
2000
Los buenos maestros no quieren ir
00:52
to just those places where they're needed the most.
14
37000
3000
justamente a los lugares donde más se les necesita.
00:55
I started in 1999
15
40000
3000
Empecé en 1999
00:58
to try and address this problem with an experiment,
16
43000
3000
a tratar de abordar este problema con un experimento,
01:01
which was a very simple experiment in New Delhi.
17
46000
3000
un experimento muy simple en Nueva Delhi.
01:06
I basically embedded a computer
18
51000
3000
Básicamente incrusté una computadora
01:09
into a wall of a slum in New Delhi.
19
54000
3000
en una pared de un barrio pobre de Nueva Delhi.
01:13
The children barely went to school, they didn't know any English --
20
58000
3000
Los niños apenas iban a la escuela. No sabían nada de inglés.
01:16
they'd never seen a computer before,
21
61000
2000
Nunca antes habían visto una computadora
01:18
and they didn't know what the internet was.
22
63000
3000
y no sabían qué era internet.
01:21
I connected high speed internet to it -- it's about three feet off the ground --
23
66000
3000
La conecté a internet de alta velocidad -está a un metro del suelo-,
01:24
turned it on and left it there.
24
69000
2000
la encendí y la dejé allí.
01:26
After this,
25
71000
2000
Después de esto,
01:28
we noticed a couple of interesting things, which you'll see.
26
73000
3000
observamos un par de cosas interesantes, que ya van a ver.
01:31
But I repeated this all over India
27
76000
3000
Repetí esto por toda India
01:34
and then through
28
79000
2000
y luego en
01:36
a large part of the world
29
81000
2000
gran parte del mundo
01:38
and noticed
30
83000
2000
y observé
01:40
that children will learn to do
31
85000
2000
que los niños aprenderán a hacer
01:42
what they want to learn to do.
32
87000
3000
lo que quieren aprender a hacer.
01:45
This is the first experiment that we did --
33
90000
2000
Este es el primer experimento que hicimos:
01:47
eight year-old boy on your right
34
92000
2000
un niño de 8 años a la derecha
01:49
teaching his student, a six year-old girl,
35
94000
3000
enseñándole a su alumna, de 6 años,
01:52
and he was teaching her how to browse.
36
97000
3000
le estaba enseñando a navegar.
01:56
This boy here in the middle of central India --
37
101000
3000
Este niño en medio de India central...
02:00
this is in a Rajasthan village,
38
105000
2000
esto es en un pueblo de Rajastán,
02:02
where the children recorded their own music
39
107000
3000
donde los niños grabaron su propia música
02:05
and then played it back to each other
40
110000
3000
y luego la tocan unos a otros,
02:08
and in the process,
41
113000
2000
y, durante el proceso,
02:10
they've enjoyed themselves thoroughly.
42
115000
2000
ellos mismos han disfrutado a fondo.
02:12
They did all of this in four hours
43
117000
2000
Hicieron todo esto en 4 horas
02:14
after seeing the computer for the first time.
44
119000
3000
después de ver la computadora por primera vez.
02:17
In another South Indian village,
45
122000
3000
En otro pueblo al sur de India
02:20
these boys here
46
125000
2000
estos niños
02:22
had assembled a video camera
47
127000
2000
armaron una cámara de video
02:24
and were trying to take the photograph of a bumble bee.
48
129000
2000
y estaban tratando de sacarle una foto a un abejorro.
02:26
They downloaded it from Disney.com,
49
131000
2000
Lo descargaron de disney.com
02:28
or one of these websites,
50
133000
2000
o uno de estos sitios web,
02:30
14 days after putting the computer in their village.
51
135000
3000
14 días después de poner la computadora en su pueblo.
02:36
So at the end of it,
52
141000
2000
Así que al final de eso
02:38
we concluded that groups of children
53
143000
2000
concluimos que los grupos de niños
02:40
can learn to use computers and the internet on their own,
54
145000
3000
pueden aprender a usar computadoras e internet por su cuenta
02:43
irrespective of who
55
148000
2000
independientemente de quiénes sean
02:45
or where they were.
56
150000
3000
o dónde se encuentren.
02:48
At that point, I became a little more ambitious
57
153000
3000
En ese momento, me volví un poco más ambicioso
02:51
and decided to see
58
156000
3000
y decidí ver
02:54
what else could children do with a computer.
59
159000
3000
qué otra cosa podían hacer los niños con una computadora.
02:57
We started off with an experiment in Hyderabad, India,
60
162000
3000
Empezamos con un experimento en Hyderabad, India,
03:00
where I gave a group of children --
61
165000
3000
donde le di a un grupo de niños...
03:03
they spoke English with a very strong Telugu accent.
62
168000
3000
hablaban inglés con un acento telugu muy fuerte...
03:06
I gave them a computer
63
171000
2000
les di una computadora
03:08
with a speech-to-text interface,
64
173000
2000
con una interfaz de voz a texto
03:10
which you now get free with Windows,
65
175000
3000
que, ya saben, ahora viene gratis con Windows
03:13
and asked them to speak into it.
66
178000
2000
y les pedí que le hablaran.
03:15
So when they spoke into it,
67
180000
2000
Así, cuando le hablaban
03:17
the computer typed out gibberish,
68
182000
2000
la computadora escribía cualquier cosa,
03:19
so they said, "Well, it doesn't understand anything of what we are saying."
69
184000
2000
y entonces decían: "Bueno, no entiende nada de lo que decimos".
03:21
So I said, "Yeah, I'll leave it here for two months.
70
186000
2000
Yo dije: "Sí, se las voy a dejar durante 2 meses.
03:23
Make yourself understood
71
188000
2000
Háganse entender
03:25
to the computer."
72
190000
2000
por la computadora".
03:27
So the children said, "How do we do that."
73
192000
2000
Los niños dijeron: "¿Cómo hacemos eso?"
03:29
And I said,
74
194000
2000
Y les dije:
03:31
"I don't know, actually."
75
196000
2000
"En realidad, no lo sé".
03:33
(Laughter)
76
198000
2000
(Risas)
03:35
And I left.
77
200000
2000
Y me fui.
03:37
(Laughter)
78
202000
2000
(Risas)
03:40
Two months later --
79
205000
2000
Dos meses después,
03:42
and this is now documented
80
207000
2000
y esto está documentado ahora
03:44
in the Information Technology
81
209000
2000
en el periódico Information Technology
03:46
for International Development journal --
82
211000
2000
for International Development,
03:48
that accents had changed
83
213000
2000
que cambió el acento
03:50
and were remarkably close to the neutral British accent
84
215000
3000
y se parece mucho al acento británico neutral
03:53
in which I had trained the speech-to-text synthesizer.
85
218000
3000
con el que había entrenado al sintetizador de voz a texto.
03:56
In other words, they were all speaking like James Tooley.
86
221000
3000
En otras palabras, todos estaban hablando como James Tooley.
03:59
(Laughter)
87
224000
2000
(Risas)
04:01
So they could do that on their own.
88
226000
2000
Así que pudieron hacer eso por su cuenta.
04:03
After that, I started to experiment
89
228000
2000
Después de eso comencé a experimentar
04:05
with various other things
90
230000
2000
con varias otras cosas
04:07
that they might learn to do on their own.
91
232000
2000
que podrían aprender a hacer por su cuenta.
04:09
I got an interesting phone call once from Columbo,
92
234000
3000
Recibí una llamada telefónica interesante desde Colombo
04:12
from the late Arthur C. Clarke,
93
237000
2000
del finado Arthur C. Clarke,
04:14
who said, "I want to see what's going on."
94
239000
2000
que decía "quiero ver qué está sucediendo".
04:16
And he couldn't travel, so I went over there.
95
241000
3000
Y él no podía viajar así que fui hasta allí.
04:19
He said two interesting things,
96
244000
2000
Él dijo dos cosas interesantes:
04:21
"A teacher that can be replaced by a machine should be."
97
246000
5000
"Un maestro que puede ser reemplazado por una máquina debería serlo".
04:26
(Laughter)
98
251000
2000
(Risas)
04:28
The second thing he said was that,
99
253000
2000
La segunda cosa que dijo fue que
04:30
"If children have interest,
100
255000
2000
"Si un niño tiene interés
04:32
then education happens."
101
257000
3000
entonces ocurre la educación".
04:35
And I was doing that in the field,
102
260000
2000
Y yo estaba haciendo eso en el campo
04:37
so every time I would watch it and think of him.
103
262000
2000
así que cada vez que lo miraba pensaba en él.
04:39
(Video) Arthur C. Clarke: And they can definitely
104
264000
3000
(Video) Arthur C. Clarke: Y definitivamente pueden
04:42
help people,
105
267000
2000
ayudar a la gente
04:44
because children quickly learn to navigate
106
269000
2000
porque los niños rápidamente aprenden a navegar
04:46
the web and find things which interest them.
107
271000
3000
y entrar y encontrar lo que les interesan.
04:49
And when you've got interest, then you have education.
108
274000
3000
Y si uno tiene interés, entonces tiene educación.
04:52
Sugata Mitra: I took the experiment to South Africa.
109
277000
3000
Sugata Mitra: llevé el experimento a Sudáfrica.
04:55
This is a 15 year-old boy.
110
280000
2000
Este es un muchacho de 15 años.
04:57
(Video) Boy: ... just mention, I play games
111
282000
3000
(Video) Muchacho: ...me gustan los juegos
05:00
like animals,
112
285000
3000
los animales,
05:03
and I listen to music.
113
288000
3000
y escuchar música.
05:06
SM: And I asked him, "Do you send emails?"
114
291000
2000
SM: Y le pregunté: "¿Envías mensajes de correo?"
05:08
And he said, "Yes, and they hop across the ocean."
115
293000
3000
Y él dijo: "Sí, y saltan a través del océano".
05:12
This is in Cambodia,
116
297000
2000
Esto es en Camboya,
05:14
rural Cambodia --
117
299000
3000
la Camboya rural,
05:17
a fairly silly arithmetic game,
118
302000
3000
un juego aritmético bastante tonto,
05:20
which no child would play inside the classroom or at home.
119
305000
2000
que ningún niño jugaría en clases o en la casa.
05:22
They would, you know, throw it back at you.
120
307000
2000
Ellos, ya saben, se lo arrojarían de vuelta.
05:24
They'd say, "This is very boring."
121
309000
2000
Dirían: "Esto es muy aburrido".
05:26
If you leave it on the pavement
122
311000
2000
Si lo dejas en el piso,
05:28
and if all the adults go away,
123
313000
2000
y si todos los adultos se van,
05:30
then they will show off with each other
124
315000
2000
ellos alardearán unos con otros
05:32
about what they can do.
125
317000
2000
sobre lo que pueden hacer.
05:34
This is what these children are doing.
126
319000
2000
Esto es lo que estos niños están haciendo.
05:36
They are trying to multiply, I think.
127
321000
3000
Están tratando de multiplicar, creo.
05:39
And all over India,
128
324000
2000
Y por toda India,
05:41
at the end of about two years,
129
326000
2000
al cabo de unos 2 años,
05:43
children were beginning to Google their homework.
130
328000
3000
los niños estaban comenzando a googlear sus tareas.
05:46
As a result, the teachers reported
131
331000
2000
En consecuencia los maestros informaron
05:48
tremendous improvements in their English --
132
333000
2000
enormes mejoras en sus inglés...
05:50
(Laughter)
133
335000
4000
(Risas)
05:54
rapid improvement and all sorts of things.
134
339000
2000
una mejora rápida y toda clase de cosas.
05:56
They said, "They have become really deep thinkers and so on and so forth.
135
341000
3000
Decían: "Se han vuelto grandes pensadores" y cosas por el estilo.
05:59
(Laughter)
136
344000
3000
(Risas)
06:02
And indeed they had.
137
347000
2000
Y, de hecho, lo eran.
06:04
I mean, if there's stuff on Google,
138
349000
2000
Digo, si hay algo en Google,
06:06
why would you need to stuff it into your head?
139
351000
3000
¿para qué lo quiere uno en la cabeza?
06:10
So at the end of the next four years,
140
355000
2000
Así, al cabo de los siguientes 4 años
06:12
I decided that groups of children can navigate the internet
141
357000
3000
decidí que los grupos de niños podían navegar internet
06:15
to achieve educational objectives on their own.
142
360000
3000
para lograr objetivos educativos por su cuenta.
06:18
At that time, a large amount of money
143
363000
2000
En ese momento ingresó gran cantidad
06:20
had come into Newcastle University
144
365000
2000
de dinero a la Universidad de Newcastle
06:22
to improve schooling in India.
145
367000
3000
para mejorar la educación en India.
06:25
So Newcastle gave me a call. I said, "I'll do it from Delhi."
146
370000
3000
Me llamaron de Newcastle y les dije: "Lo voy a hacer desde Delhi".
06:28
They said, "There's no way you're going to handle
147
373000
2000
Dijeron: "No hay manera de que manejes
06:30
a million pounds-worth of University money
148
375000
3000
un millón de libras de la Universidad
06:33
sitting in Delhi."
149
378000
2000
sentado en Delhi".
06:35
So in 2006,
150
380000
2000
Así que en 2006
06:37
I bought myself a heavy overcoat
151
382000
2000
me compré un abrigo pesado
06:39
and moved to Newcastle.
152
384000
2000
y me mudé a Newcastle.
06:42
I wanted to test the limits
153
387000
2000
Quería probar los límites
06:44
of the system.
154
389000
2000
del sistema.
06:46
The first experiment I did out of Newcastle
155
391000
2000
El primer experimento que hice desde Newcastle
06:48
was actually done in India.
156
393000
2000
en realidad fue en India.
06:50
And I set myself and impossible target:
157
395000
3000
Y me fijé un objetivo imposible:
06:53
can Tamil speaking
158
398000
3000
¿pueden los niños de 12 años
06:56
12-year-old children
159
401000
2000
que hablan tamil
06:58
in a South Indian village
160
403000
3000
en una aldea del sur de India
07:01
teach themselves biotechnology
161
406000
2000
ser autodidactas en biotecnología,
07:03
in English on their own?
162
408000
2000
en inglés y por su cuenta?
07:05
And I thought, I'll test them, they'll get a zero --
163
410000
3000
Y pensé: les tomaré un examen y sacarán un cero.
07:08
I'll give the materials, I'll come back and test them --
164
413000
2000
Les daré los materiales. Regresaré y los evaluaré.
07:10
they get another zero,
165
415000
2000
Sacarán otro cero.
07:12
I'll go back and say, "Yes, we need teachers for certain things."
166
417000
4000
Regresaré y les diré: "Sí, necesitamos maestros para ciertas cosas".
07:16
I called in 26 children.
167
421000
2000
Llamé a 26 niños.
07:18
They all came in there, and I told them
168
423000
2000
Vinieron todos y les dije
07:20
that there's some really difficult stuff on this computer.
169
425000
2000
que había algo muy difícil en esta computadora.
07:22
I wouldn't be surprised if you didn't understand anything.
170
427000
3000
No me sorprendería que no entendieran nada.
07:25
It's all in English, and I'm going.
171
430000
3000
Todo está en inglés y me estoy yendo.
07:28
(Laughter)
172
433000
2000
(Risas)
07:30
So I left them with it.
173
435000
2000
Así que los dejé con eso.
07:32
I came back after two months,
174
437000
2000
Volví luego de dos meses
07:34
and the 26 children marched in looking very, very quiet.
175
439000
2000
los 26 entraron muy, muy silenciosos.
07:36
I said, "Well, did you look at any of the stuff?"
176
441000
3000
Les dije: "Bueno, ¿miraron algo del material?"
07:39
They said, "Yes, we did."
177
444000
2000
Respondieron: "Sí, lo hicimos".
07:41
"Did you understand anything?" "No, nothing."
178
446000
3000
"¿Entendieron algo?" "No, nada".
07:44
So I said,
179
449000
2000
Entonces dije:
07:46
"Well, how long did you practice on it
180
451000
2000
"Bueno, ¿cuánto practicaron
07:48
before you decided you understood nothing?"
181
453000
2000
antes de decidir que no entendieron nada?"
07:50
They said, "We look at it every day."
182
455000
3000
Me dijeron: "Lo miramos todos los días".
07:53
So I said, "For two months, you were looking at stuff you didn't understand?"
183
458000
2000
Y dije: "¿Durante dos meses estuvieron mirando algo que no entendían?"
07:55
So a 12 year-old girl raises her hand and says,
184
460000
2000
Entonces una niña de 12 años levanta la mano y dice
07:57
literally,
185
462000
2000
literalmente,
08:00
"Apart from the fact that improper replication of the DNA molecule
186
465000
3000
"Aparte del hecho que la replicación indebida de la molécula de ADN
08:03
causes genetic disease,
187
468000
2000
provoca enfermedad genética
08:05
we've understood nothing else."
188
470000
2000
no hemos entendido nada más".
08:07
(Laughter)
189
472000
2000
(Risas)
08:09
(Applause)
190
474000
7000
(Aplausos)
08:16
(Laughter)
191
481000
3000
(Risas)
08:19
It took me three years to publish that.
192
484000
2000
Me llevó 3 años publicar eso.
08:21
It's just been published in the British Journal of Educational Technology.
193
486000
3000
Acaba de publicarse en el British Journal of Educational Technology.
08:24
One of the referees who refereed the paper said,
194
489000
3000
Uno de los evaluadores que revisó el artículo dijo:
08:27
"It's too good to be true,"
195
492000
3000
"Es demasiado bueno para ser verdad",
08:30
which was not very nice.
196
495000
2000
lo que no era muy agradable.
08:32
Well, one of the girls had taught herself
197
497000
2000
Bueno, una de las niñas se auto-enseñó
08:34
to become the teacher.
198
499000
2000
como convertirse en la maestra.
08:36
And then that's her over there.
199
501000
2000
Y allí está ella.
08:46
Remember, they don't study English.
200
511000
2000
Recuerden, ellos no estudian inglés.
09:01
I edited out the last bit when I asked, "Where is the neuron?"
201
526000
3000
Edité la última parte en la que pregunté: "¿Dónde está la neurona?"
09:04
and she says, "The neuron? The neuron,"
202
529000
2000
y ella dijo: "¿La neurona? ¿la neurona?"
09:06
and then she looked and did this.
203
531000
3000
Y luego miró e hizo esto.
09:09
Whatever the expression, it was not very nice.
204
534000
3000
Cualquiera fuese la expresión, no era muy agradable.
09:12
So their scores had gone up from zero to 30 percent,
205
537000
3000
Así, sus resultados habían pasado de 0% a 30%
09:15
which is an educational impossibility under the circumstances.
206
540000
3000
lo cual es una imposibilidad educativa en esas circunstancias.
09:18
But 30 percent is not a pass.
207
543000
3000
Pero 30% no alcanza para pasar.
09:21
So I found that they had a friend,
208
546000
2000
Descubrí que tenían una amiga
09:23
a local accountant, a young girl,
209
548000
2000
una contadora local, una muchacha,
09:25
and they played football with her.
210
550000
2000
y jugaban fútbol con ella.
09:27
I asked that girl, "Would you teach them
211
552000
2000
Le pregunté a la muchacha: "¿Les enseñarías
09:29
enough biotechnology to pass?"
212
554000
2000
biotecnología para que aprueben?"
09:31
And she said, "How would I do that? I don't know the subject."
213
556000
2000
Y dijo: "¿Cómo lo voy a hacer? No conozco el tema".
09:33
I said, "No, use the method of the grandmother."
214
558000
2000
Le dije: "No, usa el método de la abuela".
09:35
She said, "What's that?"
215
560000
2000
Ella dijo: "¿Qué es eso?"
09:37
I said, "Well, what you've got to do
216
562000
2000
Le dije: "Bueno, lo que tienes que hacer
09:39
is stand behind them
217
564000
2000
es pararte frente a ellos
09:41
and admire them all the time.
218
566000
3000
y admirarlos todo el tiempo.
09:44
Just say to them, 'That's cool. That's fantastic.
219
569000
2000
Sólo diles: "Eso es genial. Eso es fantástico.
09:46
What is that? Can you do that again? Can you show me some more?'"
220
571000
3000
¿Qué es eso? ¿Puedes hacerlo de nuevo? ¿Puedes mostrarme un poco más?"
09:49
She did that for two months.
221
574000
2000
Ella hizo eso durante dos meses.
09:51
The scores went up to 50,
222
576000
2000
Las notas subieron a 50%
09:53
which is what the posh schools of New Delhi,
223
578000
2000
que es lo que las escuelas elegantes de Nueva Delhi,
09:55
with a trained biotechnology teacher were getting.
224
580000
3000
con un profesor de biotecnología entrenado, estaban consiguiendo.
09:58
So I came back to Newcastle
225
583000
2000
Así que volví a Newcastle
10:00
with these results
226
585000
2000
con estos resultados
10:02
and decided
227
587000
2000
y decidí
10:04
that there was something happening here
228
589000
2000
que estaba pasando algo aquí
10:06
that definitely was getting very serious.
229
591000
3000
que sin duda era muy importante.
10:10
So, having experimented in all sorts of remote places,
230
595000
3000
Así, después de haber experimentado en todo tipo de lugares remotos,
10:13
I came to the most remote place that I could think of.
231
598000
3000
Llegué al lugar más remoto que se me pudo ocurrir.
10:16
(Laughter)
232
601000
2000
(Risas)
10:19
Approximately 5,000 miles from Delhi
233
604000
3000
A unos 8.000 kms. de Nueva Delhi
10:22
is the little town of Gateshead.
234
607000
2000
está el pueblito de Gateshead.
10:24
In Gateshead, I took 32 children
235
609000
3000
En Gateshead tomé 32 niños
10:27
and I started to fine-tune the method.
236
612000
3000
y empecé a refinar el método.
10:30
I made them into groups of four.
237
615000
3000
Los puse en grupos de 4.
10:33
I said, "You make your own groups of four.
238
618000
2000
Les dije: "Formen sus propios grupos de 4.
10:35
Each group of four can use one computer and not four computers."
239
620000
3000
Cada grupo de 4 puede usar 1 computadora y no 4 computadoras".
10:38
Remember, from the Hole in the Wall.
240
623000
3000
Recuerden, igual que el Agujero en la Pared.
10:41
"You can exchange groups.
241
626000
2000
"Pueden cambiar de grupo.
10:43
You can walk across to another group,
242
628000
2000
Pueden pasarse a otro grupo
10:45
if you don't like your group, etc.
243
630000
2000
si no les gusta su grupo, etc.
10:47
You can go to another group, peer over their shoulders, see what they're doing,
244
632000
3000
Pueden ir a otro grupo, mirar sobre sus hombros, ver qué están haciendo,
10:50
come back to you own group and claim it as your own work."
245
635000
3000
regresar a su propio grupo y considerarlo su propio trabajo".
10:53
And I explained to them
246
638000
2000
Y les expliqué
10:55
that, you know, a lot of scientific research is done using that method.
247
640000
3000
que, ya saben, que mucha investigación científica se hace con ese método.
10:58
(Laughter)
248
643000
2000
(Risas)
11:00
(Applause)
249
645000
5000
(Aplausos)
11:07
The children enthusiastically got after me and said,
250
652000
2000
Los niños vinieron entusiasmados y me dijeron:
11:09
"Now, what do you want us to do?"
251
654000
2000
"¿Qué quiere que hagamos?"
11:11
I gave them six GCSE questions.
252
656000
3000
Les di 6 preguntas de secundario.
11:14
The first group -- the best one --
253
659000
2000
El primer grupo, el mejor,
11:16
solved everything in 20 minutes.
254
661000
2000
resolvió todo en 20 minutos.
11:18
The worst, in 45.
255
663000
3000
El peor, en 45.
11:21
They used everything that they knew --
256
666000
2000
Usaron todo lo que sabían...
11:23
news groups, Google, Wikipedia,
257
668000
2000
foros, Google, Wikipedia,
11:25
Ask Jeeves, etc.
258
670000
2000
Ask Jeeves, etc.
11:27
The teachers said, "Is this deep learning?"
259
672000
3000
Los maestros decían: "¿Es esto aprendizaje profundo?"
11:30
I said, "Well, let's try it.
260
675000
2000
Les dije: "Bueno, probemos.
11:32
I'll come back after two months.
261
677000
2000
Regresaré en dos meses.
11:34
We'll give them a paper test --
262
679000
2000
Les daremos un examen...
11:36
no computers, no talking to each other, etc."
263
681000
2000
sin computadoras, nadie habla con nadie, etc".
11:38
The average score when I'd done it with the computers and the groups
264
683000
2000
La nota promedio cuando lo había hecho con la computadora y en grupo
11:40
was 76 percent.
265
685000
2000
era de 76%.
11:42
When I did the experiment, when I did the test,
266
687000
2000
Cuando hice el experimento, cuando tomé la prueba,
11:44
after two months, the score
267
689000
3000
después de 2 meses, la nota
11:47
was 76 percent.
268
692000
3000
fue de 76%.
11:50
There was photographic recall
269
695000
2000
Hubo recuerdo fotográfico
11:52
inside the children,
270
697000
2000
en los niños,
11:54
I suspect because they're discussing with each other.
271
699000
3000
sospecho porque estaban discutiéndolo entre sí.
11:57
A single child in front of a single computer
272
702000
2000
Un niño solo frente a una computadora
11:59
will not do that.
273
704000
2000
no hará eso.
12:01
I have further results,
274
706000
2000
Tengo otros resultados,
12:03
which are almost unbelievable,
275
708000
2000
que son casi increíbles,
12:05
of scores which go up with time.
276
710000
2000
de puntuaciones que aumentan con el tiempo.
12:07
Because their teachers say
277
712000
2000
Porque los profesores dicen
12:09
that after the session is over,
278
714000
2000
que después de terminada la clase
12:11
the children continue to Google further.
279
716000
3000
los niños siguen googleando más cosas.
12:14
Here in Britain, I put out a call
280
719000
2000
Aquí en Gran Bretaña hice un llamado
12:16
for British grandmothers,
281
721000
2000
a las abuelas británicas
12:18
after my Kuppam experiment.
282
723000
2000
luego de mi experimento.
12:20
Well, you know,
283
725000
2000
Bueno, ya saben,
12:22
they're very vigorous people, British grandmothers.
284
727000
2000
son gente muy vigorosa, las abuelas británicas.
12:24
200 of them volunteered immediately.
285
729000
2000
200 se ofrecieron de inmediato.
12:26
(Laughter)
286
731000
2000
(Risas)
12:28
The deal was that they would give me
287
733000
3000
El trato era que me darían
12:31
one hour of broadband time,
288
736000
2000
una hora de banda ancha
12:33
sitting in their homes,
289
738000
2000
sentadas en sus casas
12:35
one day in a week.
290
740000
2000
un día por semana.
12:37
So they did that,
291
742000
2000
Y así hicieron.
12:39
and over the last two years,
292
744000
2000
Y durante los últimos dos años
12:41
over 600 hours of instruction
293
746000
2000
se han impartido más de 600 horas
12:43
has happened over Skype,
294
748000
2000
de instrucción a través de Skype,
12:45
using what my students call the granny cloud.
295
750000
3000
usando lo que mis estudiantes llaman la "nube de abuelas".
12:48
The granny cloud sits over there.
296
753000
3000
La nube de abuelas se sienta allí.
12:51
I can beam them to whichever school I want to.
297
756000
3000
Puedo transmitirla a la escuela lo que quiero.
13:00
(Video) Teacher: You can't catch me.
298
765000
2000
(Video) Maestra: No puedes atraparme.
13:02
You say it.
299
767000
3000
Díganlo ustedes.
13:05
You can't catch me.
300
770000
3000
No puedes atraparme.
13:08
Children: You can't catch me.
301
773000
3000
Niños: No puedes atraparme.
13:11
Teacher: I'm the gingerbread man.
302
776000
3000
Maestra: soy el hombre de pan de jengibre.
13:14
Children: I'm the gingerbread man.
303
779000
2000
Niños: soy el hombre de pan de jengibre.
13:16
Teacher: Well done. Very good ...
304
781000
2000
Maestra: Bien hecho, muy bien...
13:24
SM: Back at Gateshead,
305
789000
2000
SM: De vuelta en Gateshead,
13:26
a 10-year-old girl gets into the heart of Hinduism
306
791000
2000
una niña de 10 años se mete en el corazón del hinduismo
13:28
in 15 minutes.
307
793000
2000
en 15 minutos.
13:30
You know, stuff which I don't know anything about.
308
795000
3000
Cosas que incluso yo no conozco.
13:36
Two children watch a TEDTalk.
309
801000
2000
Dos niños miran una charla TEDTalk.
13:38
They wanted to be footballers before.
310
803000
2000
Antes querían ser futbolistas.
13:40
After watching eight TEDTalks,
311
805000
2000
Luego de ver 8 charlas TEDTalks
13:42
he wants to become Leonardo da Vinci.
312
807000
3000
él quiere ser Leonardo da Vinci.
13:45
(Laughter)
313
810000
3000
(Risas)
13:48
(Applause)
314
813000
3000
(Aplausos)
13:51
It's pretty simple stuff.
315
816000
2000
Es algo bastante simple.
13:53
This is what I'm building now --
316
818000
2000
Esto es lo que estoy construyendo ahora.
13:55
they're called SOLEs: Self Organized Learning Environments.
317
820000
3000
SOLES, acrónimo en inglés de Entornos de Aprendizaje Auto-Organizado.
13:58
The furniture is designed
318
823000
2000
El mobiliario está diseñado
14:00
so that children can sit in front of big, powerful screens,
319
825000
3000
para que los niños se pueden sentar frente a pantalla grandes, poderosas,
14:03
big broadband connections, but in groups.
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828000
3000
con grandes conexiones de banda ancha, pero en grupos.
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If they want, they can call the granny cloud.
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831000
3000
Si quieren pueden llamar a la nube de abuelas.
14:09
This is a SOLE in Newcastle.
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834000
2000
Este es el SOLE en Newcastle.
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The mediator is from Pune, India.
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2000
El mediador es de India.
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So how far can we go? One last little bit and I'll stop.
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3000
¿Hasta dónde podemos ir? Una última cosa y me detendré.
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I went to Turin in May.
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841000
3000
Fui a Turín en mayo.
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I sent all the teachers away from my group of 10 year-old students.
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845000
3000
Alejé a todos los maestros de mi grupo de estudiantes de 10 años.
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I speak only English, they speak only Italian,
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3000
Hablo sólo inglés, ellos hablan sólo italiano,
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so we had no way to communicate.
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852000
2000
así que no teníamos manera de comunicarnos.
14:29
I started writing English questions on the blackboard.
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854000
3000
Empecé escribiendo preguntas en inglés en el pizarrón.
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The children looked at it and said, "What?"
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2000
Los niños miraron y dijeron: "¿Qué?"
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I said, "Well, do it."
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2000
Yo dije: "Bueno, háganlo".
14:37
They typed it into Google, translated it into Italian,
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Lo escribieron en Google, lo tradujeron en italiano,
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went back into Italian Google.
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volvieron al Google en italiano.
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Fifteen minutes later --
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15 minutos después...
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next question: where is Calcutta?
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Siguiente pregunta: ¿Dónde está Calcuta?
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This one, they took only 10 minutes.
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3000
Esta les llevó sólo 10 minutos.
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I tried a really hard one then.
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Luego probé con una bien difícil.
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Who was Pythagoras, and what did he do?
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¿Quién fue "Pythagoras" y qué hizo?
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There was silence for a while,
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2000
Hubo silencio por un momento
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then they said, "You've spelled it wrong.
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y dijeron: "Lo escribió de modo incorrecto.
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It's Pitagora."
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Es Pitágoras".
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And then,
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2000
Y luego,
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in 20 minutes,
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en 20 minutos,
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the right-angled triangles began to appear on the screens.
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comenzaron a aparecer en pantalla los triángulos rectángulos.
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This sent shivers up my spine.
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3000
Esta escena me dio escalofríos.
15:32
These are 10 year-olds.
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2000
Estos niños tienen 10 años.
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Text: In another 30 minutes they would reach the Theory of Relativity. And then?
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3000
[En otros 30 minutos llegarían a la Teoría de la Relatividad. ¿Y luego qué?]
15:50
(Laughter)
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2000
(Risas)
15:52
(Applause)
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9000
(Aplausos)
16:01
SM: So you know what's happened?
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2000
SM: ¿Saben lo que ha pasado?
16:03
I think we've just stumbled across
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948000
2000
Creo que hemos tropezado con
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a self-organizing system.
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un sistema auto-organizado.
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A self-organizing system is one
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2000
Un sistema auto-organizado es aquel
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where a structure appears
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en el que aparece una estructura
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without explicit intervention from the outside.
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956000
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sin intervención explícita del exterior.
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Self-organizing systems also always show emergence,
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3000
Los sistemas auto-organizados siempre revelan surgimiento,
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which is that the system starts to do things,
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2000
lo cual significa que el sistema empieza a hacer cosas
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which it was never designed for.
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964000
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para las que nunca fue diseñado.
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Which is why you react the way you do,
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2000
Esa es la razón por la que Uds. reaccionan así
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because it looks impossible.
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3000
porque parece algo imposible.
16:26
I think I can make a guess now --
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3000
Creo que puedo arriesgar una conjetura.
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education is self-organizing system,
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2000
La educación es un sistema auto-organizado
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where learning is an emergent phenomenon.
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2000
en el que el aprendizaje es un fenómeno emergente.
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It'll take a few years to prove it, experimentally,
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2000
Va a llevar unos años demostrarlo empíricamente
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but I'm going to try.
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pero lo voy a intentar.
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But in the meanwhile, there is a method available.
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Mientras tanto hay un método disponible.
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One billion children, we need 100 million mediators --
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Mil millones de niños, necesitamos 100 millones de mediadores,
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there are many more than that on the planet --
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hay muchos más en el planeta,
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10 million SOLEs,
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10 millones de SOLEs,
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180 billion dollars and 10 years.
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180 mil millones de dólares y 10 años.
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We could change everything.
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2000
Podríamos cambiarlo todo.
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Thanks.
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2000
Gracias.
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(Applause)
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11000
(Aplausos)
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