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Mohamad Jebara: This company pays kids to do their math homework
Mohamad Jebara: Esta compañía paga a los niños por hacer su tarea de matemáticas
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Mohamad Jebara ama las matemáticas, pero le preocupa que muchos estudiantes crezcan pensando que este tema bello y gratificante es difícil y aburrido. Su compañía está experimentando con una idea audaz: pagarles a los estudiantes por completar la tarea semanal de matemáticas. Él explora la ética de este modelo y cómo está ayudando a los estudiantes, y por qué aprender matemáticas es crucial en la era de las noticias falsas.
Mohamad Jebara - Education entrepreneur
Mohamad Jebara is the founder and CEO of Mathspace, an education technology product that provides students with guided feedback through the mathematics curriculum. Full bio
Mohamad Jebara is the founder and CEO of Mathspace, an education technology product that provides students with guided feedback through the mathematics curriculum. Full bio
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00:13
For as long as I remember,
I've loved mathematics.
I've loved mathematics.
0
1056
3985
Desde que recuerdo,
he amado las matemáticas.
he amado las matemáticas.
00:18
Actually, it's not 100 percent true.
1
6024
2287
En realidad, no es 100 % cierto.
00:20
I've loved mathematics for all
but a two-week period
but a two-week period
2
8919
3344
Me encantaron las matemáticas siempre,
excepto un período de dos semanas
excepto un período de dos semanas
00:24
in senior high school.
3
12287
1158
en secundaria.
00:25
(Laughter)
4
13469
1314
(Risas)
Era el mejor de mi clase,
00:26
I was top of my class,
5
14807
1174
y estábamos por iniciar el
curso de ampliación de matemáticas.
curso de ampliación de matemáticas.
00:28
and we were about to start
the Extension Maths course.
the Extension Maths course.
6
16005
2782
00:30
I was really excited
about this brand new topic coming up,
about this brand new topic coming up,
7
18811
3262
Estaba muy entusiasmado
con la aparición de este nuevo tema,
con la aparición de este nuevo tema,
00:34
complex numbers.
8
22097
1150
números complejos.
00:36
I like complex.
9
24064
1150
Me gusta lo complejo.
00:38
My teacher was priming us for the concepts
10
26112
2008
Mi maestra nos prepara
para los conceptos
para los conceptos
00:40
with some questions about square roots.
11
28144
2073
con algunas preguntas
sobre raíz cuadrada.
sobre raíz cuadrada.
00:42
Square of nine -- three;
12
30241
1833
Cuadrado de nueve, tres;
00:44
square of 256 -- sixteen.
13
32098
2016
cuadrado de 256, dieciséis.
00:46
Too easy.
14
34852
1150
Demasiado fácil.
00:48
Then she asked the trick question:
15
36360
2088
Luego hizo la pregunta capciosa:
00:50
What about the square root
of negative one?
of negative one?
16
38472
2620
¿Y la raíz cuadrada de menos uno?
00:53
Of course, we were all over it --
17
41809
1643
Por supuesto, estábamos...
00:55
"Come on, Miss!
18
43476
1151
"¡Vamos, maestra!
00:56
We all know you can't take
the square root of a negative."
the square root of a negative."
19
44651
2729
No se puede sacar
la raíz cuadrada de un negativo".
la raíz cuadrada de un negativo".
00:59
"That's true in the real world," she said.
20
47841
2015
"Eso es cierto en el mundo real", dijo.
01:02
"But in the complex world,
21
50238
1839
"Pero en el mundo complejo,
01:04
the square root of negative one
is the imaginary number i."
is the imaginary number i."
22
52101
4232
la raíz cuadrada de uno negativo
es el número imaginario i".
es el número imaginario i".
01:09
(Laughter)
23
57879
2754
(Risas)
01:12
That day,
24
60657
1179
Ese día,
01:13
my entire mathematical world
came crashing down on me.
came crashing down on me.
25
61860
3003
todo mi mundo matemático
se derrumbó sobre mí.
se derrumbó sobre mí.
01:16
(Laughter)
26
64887
1348
(Risas)
01:18
"Imaginary numbers?
27
66259
1373
"¿Números imaginarios?
01:19
Seriously?
28
67974
1150
¿En serio?
01:21
But mathematics is a source of truth,
29
69490
1985
Las matemáticas son
una fuente de verdad,
una fuente de verdad,
01:23
please don't go abstract on me.
30
71499
1777
por favor no se vaya a lo abstracto.
01:25
I would have studied art
31
73831
1848
Habría estudiado arte
01:27
if I wanted to play
with imaginary numbers."
with imaginary numbers."
32
75703
2271
si quisiera jugar
con números imaginarios".
con números imaginarios".
01:29
(Laughter)
33
77998
1643
(Risas)
01:31
"This is Extension Maths,
let's get back with our program!"
let's get back with our program!"
34
79665
2829
"Esto es Extensión de matemáticas,
¡volvamos al programa!"
¡volvamos al programa!"
01:34
She didn't,
35
82998
1158
No lo hizo
01:36
and over the next couple of weeks,
36
84180
1778
y durante las siguientes semanas,
01:37
I reluctantly performed
meaningless calculations,
meaningless calculations,
37
85982
3247
a regañadientes realicé
cálculos sin sentido,
cálculos sin sentido,
01:41
(Laughter)
38
89253
1001
(Risas)
01:42
finding imaginary solutions
to quadratic equations.
to quadratic equations.
39
90278
2943
encontrar soluciones imaginarias
a ecuaciones cuadráticas.
a ecuaciones cuadráticas.
01:45
(Laughter)
40
93245
1612
(Risas)
01:46
But then something amazing happened.
41
94881
2016
Pero luego sucedió algo asombroso.
01:48
We began finding elegant solutions
42
96921
2811
Comenzamos a encontrar
soluciones elegantes
soluciones elegantes
01:51
to real-world problems
we previously had no answers to,
we previously had no answers to,
43
99756
3905
a problemas del mundo real a las que
previamente no teníamos respuestas,
previamente no teníamos respuestas,
01:55
starting with the complex world
of imaginary numbers.
of imaginary numbers.
44
103685
3114
partiendo del complejo mundo
de los números imaginarios.
de los números imaginarios.
01:59
So some mathematician 500 years ago
45
107758
2756
Algún matemático hace 500 años
02:02
decides to have some fun
and make up these imaginary numbers,
and make up these imaginary numbers,
46
110538
4103
decide divertirse y hacer
estos números imaginarios,
estos números imaginarios,
02:06
and because of that we can now
derive these amazing identities
derive these amazing identities
47
114665
4984
y debido a eso ahora podemos
derivar estas sorprendentes identidades
derivar estas sorprendentes identidades
02:11
with applications in the real world,
48
119673
1784
con aplicaciones en el mundo real,
02:13
in fields like electrical engineering.
49
121481
2222
en campos como la ingeniería eléctrica.
02:16
Wow!
50
124379
1214
¡Guauu!
02:17
I gained a whole new level
of appreciation for mathematics.
of appreciation for mathematics.
51
125617
3641
Obtuve un nuevo nivel de aprecio
por las matemáticas.
por las matemáticas.
02:21
And after my brief mistrust,
52
129858
2230
Y después de mi breve desconfianza,
02:24
I was now in love
with the subject more than ever.
with the subject more than ever.
53
132112
3400
ahora estaba enamorado
del tema más que nunca.
del tema más que nunca.
02:28
Francis Su, the mathematician,
sums it up beautifully when he says,
sums it up beautifully when he says,
54
136711
4248
Francis Su, el matemático,
lo resume bellamente cuando dice:
lo resume bellamente cuando dice:
02:32
"We study mathematics
for play, for beauty,
for play, for beauty,
55
140983
4070
"Estudiamos las matemáticas para jugar,
para la belleza,
para la belleza,
02:37
for truth,
56
145077
1262
para la verdad,
02:38
for justice and for love."
57
146363
2167
por la justicia y el amor".
02:41
But if you ask a student today,
58
149458
1897
Pero si le preguntas a un estudiante hoy,
02:43
you'll probably hear a different story.
59
151379
1944
es probable que escuches
una historia diferente.
una historia diferente.
02:45
You might hear "difficult" and "boring."
60
153828
1920
Quizá escuches "difícil" y "aburrido".
02:48
And they might be right about difficult.
61
156264
2516
Y podrían tener razón
acerca de lo difícil.
acerca de lo difícil.
02:50
But it's certainly not boring.
62
158804
2563
Pero ciertamente no es aburrido.
02:53
In fact, I'd say being difficult to master
63
161939
2621
De hecho, yo diría que
ser difícil de dominar
ser difícil de dominar
02:56
is part of what makes it beautiful.
64
164584
2057
es parte de lo que lo hace bello.
02:58
Because nothing worth doing is easy.
65
166958
2400
Porque nada que valga la pena es fácil.
03:02
So we need students to stick around
long enough through the difficult parts
long enough through the difficult parts
66
170300
3896
Necesitamos que los alumnos se queden
lo suficiente en las partes difíciles
lo suficiente en las partes difíciles
03:06
to appreciate the beauty
when it all ties together.
when it all ties together.
67
174220
2851
para apreciar la belleza
cuando todo se une.
cuando todo se une.
03:09
Much like I did for that brief
couple of weeks in high school.
couple of weeks in high school.
68
177522
3118
Como lo hice en ese breve par
de semanas en la escuela secundaria.
de semanas en la escuela secundaria.
03:14
Unfortunately, our school systems --
69
182768
2525
Desafortunadamente,
nuestros sistemas escolares -
nuestros sistemas escolares -
03:17
we move students through mathematics
in a lockstep process.
in a lockstep process.
70
185950
3468
movemos a los estudiantes por las
matemáticas en pasos cerrados.
matemáticas en pasos cerrados.
03:21
So those who fall a little behind
71
189442
1643
A los que se quedan un poco atrás
03:23
find it near impossible to ever catch up
and appreciate that beauty.
and appreciate that beauty.
72
191109
3663
le resulta casi imposible
ponerse al día y apreciar esa belleza.
ponerse al día y apreciar esa belleza.
Pero ¿por qué es un problema?
03:28
But why is this a problem?
73
196005
1358
03:29
Why should we care?
74
197387
1245
¿Por qué debería importarnos?
03:31
Well today, more than ever,
75
199355
1500
Bueno hoy, más que nunca,
nuestro mundo necesita que todos los
ciudadanos sean expertos en matemáticas.
ciudadanos sean expertos en matemáticas.
03:32
our world needs every citizen
to be skilled in mathematics.
to be skilled in mathematics.
76
200879
3571
03:37
With the advent of artificial
intelligence and automation,
intelligence and automation,
77
205061
3453
Con el advenimiento de la inteligencia
artificial y la automatización,
artificial y la automatización,
03:40
many of the jobs we see today
will either not exist
will either not exist
78
208538
2977
muchos de los trabajos
de hoy o no existirán
de hoy o no existirán
03:43
or be transformed
to require less routine work
to require less routine work
79
211539
3371
o ser transformado para requerir
menos trabajo de rutina
menos trabajo de rutina
03:46
and more analysis
and application of expertise.
and application of expertise.
80
214934
2859
y más análisis y aplicación experta.
Pero no estamos produciendo
más estudiantes de matemáticas
más estudiantes de matemáticas
03:50
But we're not producing
the extra mathematics students
the extra mathematics students
81
218474
2524
03:53
to fill these new roles.
82
221022
1254
para estos nuevos roles.
03:54
This graph shows the number of students
83
222300
1991
Este gráfico muestra
la cantidad de estudiantes
la cantidad de estudiantes
03:56
taking Standard Mathematics
84
224315
2611
que toman Matemáticas Estándar
03:58
and Advanced Mathematics
85
226950
2254
y Matemáticas Avanzadas
04:01
over a period of 20 years in Australia.
86
229228
2587
en un período de 20 años en Australia.
04:03
It's clear that while we have demand
for mathematics skills rapidly increasing,
for mathematics skills rapidly increasing,
87
231839
5413
Claramente, la demanda de habilidades
matemáticas aumenta rápidamente,
matemáticas aumenta rápidamente,
04:09
supply is in steady decline.
88
237276
2789
pero la oferta está en declive constante.
04:13
To put things in perspective,
89
241728
1682
Para poner las cosas en perspectiva,
04:15
half of the students
completing high school today in Australia
completing high school today in Australia
90
243434
5064
la mitad de los estudiantes que terminan
la escuela secundaria hoy en Australia
la escuela secundaria hoy en Australia
04:20
are not prepared
to understand any argument
to understand any argument
91
248522
2674
no están preparados
para entender ningún argumento
para entender ningún argumento
04:23
about rates of change in data.
92
251220
2000
sobre las tasas de cambio en los datos.
04:26
In this digital age
93
254363
1690
En esta era digital
04:28
where fake news can influence
election results,
election results,
94
256077
3913
donde las noticias falsas pueden influir
en los resultados de las elecciones,
en los resultados de las elecciones,
04:32
this is very concerning.
95
260014
2468
esto es muy preocupante.
04:35
Let me give you a concrete example.
96
263458
1691
Déjenme poner un ejemplo concreto.
04:37
Let's take a closer look at that graph.
97
265173
1999
Veamos más de cerca a ese gráfico.
04:39
Can everyone see what I've done there
to stress my point?
to stress my point?
98
267673
3039
¿Pueden todos ver lo que he hecho
allí para enfatizar mi punto?
allí para enfatizar mi punto?
04:42
If you can't, let me show you now,
99
270736
3111
Si no puedes, déjenme mostrarles ahora,
04:45
with the vertical axis
starting at zero, where it should be.
starting at zero, where it should be.
100
273871
2880
con el eje vertical empezando en cero,
donde debería estar.
donde debería estar.
04:49
There, you see it now, right?
101
277323
1603
Ahí, lo ves ahora, ¿verdad?
04:50
It's the exact same data
102
278950
1888
Son exactamente los mismos datos
04:52
but I've manipulated the representation
to influence you.
to influence you.
103
280862
3661
pero he manipulado la representación
para influenciarlos.
para influenciarlos.
04:57
And that's cool, that's my job up here.
104
285260
1889
Y eso es genial, ese es mi trabajo aquí.
04:59
(Laughter)
105
287173
1001
(Risas)
05:00
But in all seriousness,
106
288198
1516
Pero con toda seriedad,
05:01
unless we do something
107
289738
1310
a menos que hagamos algo para
mejorar drásticamente el compromiso
mejorar drásticamente el compromiso
05:03
to drastically improve
student engagement with mathematics,
student engagement with mathematics,
108
291072
3624
de los estudiantes con las matemáticas,
05:06
we'll not only have
a huge skills shortage crisis
a huge skills shortage crisis
109
294720
3269
no solo tendremos una gran crisis
de escasez de habilidades,
de escasez de habilidades,
05:10
but a fickle population,
110
298013
2279
sino una población voluble,
05:12
easily manipulated
by whoever can get the most air time.
by whoever can get the most air time.
111
300316
3578
fácil de manipular por quien pueda
obtener el mayor tiempo al aire.
obtener el mayor tiempo al aire.
05:17
So what's the solution?
112
305759
1317
¿Cuál es la solución?
05:19
There are a lot of things we have to do.
113
307760
2100
Hay muchas cosas que tenemos que hacer.
05:21
We need curriculum reform.
114
309884
1960
Necesitamos una reforma curricular.
05:23
We need our best and brightest
encouraged to become teachers.
encouraged to become teachers.
115
311868
3580
Necesitamos que los mejores y más
brillantes sean animados a ser maestros.
brillantes sean animados a ser maestros.
05:27
We need to put an end to high-stakes tests
116
315764
2551
Tenemos que poner fin
a las pruebas de alto riesgo
a las pruebas de alto riesgo
05:30
and instead follow a mastery-based
learning approach.
learning approach.
117
318339
2787
y en su lugar tener un enfoque
de aprendizaje basado en el dominio.
de aprendizaje basado en el dominio.
05:33
But all these things take time.
118
321617
2613
Pero todas estas cosas toman tiempo.
05:37
And I'm impatient.
119
325157
1983
Y soy impaciente.
05:40
See, I've been thinking about this
for eight years now.
for eight years now.
120
328415
2662
He estado pensando en esto
durante ocho años.
durante ocho años.
05:43
Ever since I left my job
as a derivative trader
as a derivative trader
121
331101
3254
Desde que dejé mi trabajo
como 'trader' de derivados
como 'trader' de derivados
05:46
to build a web application
to help students learn mathematics.
to help students learn mathematics.
122
334379
3446
para crear una aplicación web para ayudar
a los estudiantes a aprender matemáticas.
a los estudiantes a aprender matemáticas.
05:50
Today, our app is used
by schools across the globe.
by schools across the globe.
123
338585
3467
Hoy, nuestra aplicación es utilizada
por las escuelas de todo el mundo.
por las escuelas de todo el mundo.
05:54
And we're seeing big improvements
124
342411
1587
Y estamos viendo grandes mejoras
05:56
for students who use
the program regularly.
the program regularly.
125
344022
2206
en estudiantes que usan
el programa regularmente.
el programa regularmente.
05:59
But here's the thing --
126
347014
1635
Pero aquí está la cosa...
06:00
we're only seeing it for students
who use the program regularly.
who use the program regularly.
127
348673
4745
solo lo estamos viendo los estudiantes
que usan el programa regularmente.
que usan el programa regularmente.
06:06
And most of them don't.
128
354276
1940
Y la mayoría no lo hace.
06:09
So after years of developing
and refining the application,
and refining the application,
129
357212
3968
Así que después de años de
desarrollar y refinar la aplicación,
desarrollar y refinar la aplicación,
06:13
our biggest challenge
was not so much product related,
was not so much product related,
130
361204
3095
nuestro mayor desafío no estaba
relacionado tanto con el producto,
relacionado tanto con el producto,
06:16
our biggest challenge
was motivating students
was motivating students
131
364323
2636
nuestro mayor desafío
fue motivar a los estudiantes
fue motivar a los estudiantes
06:18
to want to work
on their gaps in understanding.
on their gaps in understanding.
132
366983
3657
a querer trabajar en
sus lagunas en la comprensión.
sus lagunas en la comprensión.
06:23
You can imagine
in today's attention economy,
in today's attention economy,
133
371688
2182
Pueden imaginar que en la economía
de atención de hoy,
de atención de hoy,
06:25
we're competing against Facebook,
Snapchat and PlayStation
Snapchat and PlayStation
134
373894
3159
estamos compitiendo contra
Facebook, Snapchat y PlayStation
Facebook, Snapchat y PlayStation
06:29
to try and get these students' time.
135
377077
2004
para tratar de lograr
tiempo de estos estudiantes.
tiempo de estos estudiantes.
06:31
So we went back to the drawing board
136
379982
1722
Así que volvimos a la mesa de dibujo
y comenzamos a pensar en cómo
podríamos hacer valiera la pena
podríamos hacer valiera la pena
06:33
and started to think about
how we could make it worthwhile
how we could make it worthwhile
137
381728
2793
06:36
for students to spend
some of their "attention budget"
some of their "attention budget"
138
384545
3500
para los estudiantes gastar algo
de su "presupuesto de atención"
de su "presupuesto de atención"
06:40
on their education.
139
388069
1267
en su educación.
06:42
We tinkered with gamification elements
140
390244
2151
Remendamos con elementos de juego
06:44
like points, badges and avatars,
141
392419
2848
como puntos, insignias y avatares,
06:47
and we'd see a temporary
spike in engagement
spike in engagement
142
395291
2842
y vimos un aumento temporal
en el compromiso
en el compromiso
06:50
but things would go back to normal
as soon as the novelty wore off.
as soon as the novelty wore off.
143
398157
3217
pero las cosas volvían a la normalidad
tan pronto como la novedad desaparecía.
tan pronto como la novedad desaparecía.
06:54
Then one day, my cofounder, Alvin,
144
402466
1921
Entonces, un día, mi cofundador, Alvin,
06:56
came across a study of students in Chicago
145
404411
2618
encontró un estudio
de estudiantes en Chicago
de estudiantes en Chicago
06:59
led by the behavioral
economist, Steven Levitt,
economist, Steven Levitt,
146
407053
2778
dirigido por el economista del
comportamiento, Steven Levitt,
comportamiento, Steven Levitt,
07:01
where they paid students
who improved on their test scores.
who improved on their test scores.
147
409855
2976
en que pagaban a los estudiantes
que mejoraban los puntajes de sus pruebas.
que mejoraban los puntajes de sus pruebas.
07:06
He started telling me
about some of the things they tested for
about some of the things they tested for
148
414474
3095
Comenzó a contarme sobre
algunas de las cosas que probaron
algunas de las cosas que probaron
07:09
and the interesting findings they had.
149
417593
1814
y los hallazgos interesantes logrados.
07:12
For instance, they found
that incentivizing students for inputs,
that incentivizing students for inputs,
150
420030
5293
Por ejemplo, encontraron que incentivar
a los estudiantes por insumos,
a los estudiantes por insumos,
07:17
like effort,
151
425347
1278
como esfuerzo,
07:18
worked a lot better
than incentivizing for outputs,
than incentivizing for outputs,
152
426649
3373
funcionó mucho mejor
que incentivar los resultados,
que incentivar los resultados,
07:22
like test scores.
153
430046
1150
como puntajes en pruebas.
Descubrieron que a los estudiantes más
jóvenes se los podía ganar con un trofeo,
jóvenes se los podía ganar con un trofeo,
07:24
They found that for younger students,
you could win them over with a trophy
you could win them over with a trophy
154
432188
3532
07:27
but for older students,
155
435744
1532
pero a los estudiantes mayores,
07:29
you really needed cash.
156
437300
1579
realmente se necesitaba efectivo.
07:30
(Laughter)
157
438903
1349
(Risas)
07:32
And the amount of cash mattered --
10 dollars was good,
10 dollars was good,
158
440276
2714
Y la cantidad de dinero importó:
10 dólares era bueno,
10 dólares era bueno,
07:35
20 dollars -- even better.
159
443014
1733
20 dólares, incluso mejor.
07:38
But perhaps most importantly,
160
446077
2032
Pero quizás lo más importante,
07:40
they found that the rewards
had to be instant
had to be instant
161
448133
2555
descubrieron que las recompensas
tenían que ser instantáneas
tenían que ser instantáneas
07:42
rather than promised at a later date.
162
450712
2031
en lugar de lo prometido
en una fecha posterior.
en una fecha posterior.
07:45
They went as far as to give
the students 20 dollars and say,
the students 20 dollars and say,
163
453379
3000
Llegaron a dar a los
estudiantes 20 dólares y dicen:
estudiantes 20 dólares y dicen:
07:48
"Touch it, feel it, smell it --"
164
456403
2007
"Toca, siente, huele..."
07:50
(Sniffing)
165
458434
1246
(Huele)
07:51
"It's all yours.
166
459704
1150
"Es todo tuyo.
07:53
But if you fail,
I'm going to take it back."
I'm going to take it back."
167
461442
2222
Pero si fallas, voy a recuperarlo".
07:55
And that worked really well.
168
463688
1867
Y eso funcionó muy bien.
07:59
I immediately got excited
169
467330
1273
Inmediatamente me emocioné
08:00
about the possibilities
of implementing this in our program.
of implementing this in our program.
170
468627
3235
sobre las posibilidades de implementar
esto en nuestro programa.
esto en nuestro programa.
08:03
But once the excitement settled down,
171
471886
1993
Pero una vez que la emoción se calmó,
08:05
there were a few concerns
that crept in our minds.
that crept in our minds.
172
473903
2730
algunas preocupaciones se
deslizaron en nuestras mentes.
deslizaron en nuestras mentes.
08:08
Firstly,
173
476657
1388
En primer lugar,
08:10
was this ethical?
174
478069
1230
¿era esto ético?
08:11
(Laughter)
175
479741
1016
(Risas)
08:12
Secondly, how would we fund this thing?
176
480781
2780
En segundo lugar,
¿cómo financiaríamos esto?
¿cómo financiaríamos esto?
08:15
(Laughter)
177
483585
1151
(Risas)
08:16
And finally,
178
484760
1174
Y finalmente,
08:17
would the results be sustained
if the students were no longer paid?
if the students were no longer paid?
179
485958
3222
¿Se mantendrían los resultados
si a los estudiantes ya no se les pagara?
si a los estudiantes ya no se les pagara?
08:21
Now, let's look at the ethical part first.
180
489911
2039
Ahora, veamos la parte ética primero.
08:23
I'm a bit of a mathematical purist.
181
491974
1866
Soy un poco purista matemático.
08:25
So I'd be one of the first people to say
that we should study mathematics
that we should study mathematics
182
493864
3736
Sería una de las primeras personas en
decir que deberíamos estudiar matemáticas
decir que deberíamos estudiar matemáticas
08:29
for the sake of mathematics.
183
497624
1867
por el gusto de las matemáticas.
08:31
Remember -- for play, for beauty,
for truth, for justice and for love!
for truth, for justice and for love!
184
499861
4196
¡Recuerden... para jugar, para la belleza,
para la verdad, la justicia y el amor!
para la verdad, la justicia y el amor!
08:36
Not for money!
185
504781
1159
¡No por dinero!
08:37
(Laughter)
186
505964
1214
(Risas)
08:39
As I struggled with this,
I came to see that,
I came to see that,
187
507202
2105
Mientras luchaba con esto,
vine a comprender que,
vine a comprender que,
08:41
while it's a way I look
at mathematics now,
at mathematics now,
188
509331
2070
la forma en que veo hoy las matemáticas
08:43
it's only because I studied it
long enough to appreciate it.
long enough to appreciate it.
189
511425
2897
es solo porque las estudié
lo suficiente como para apreciarlas.
lo suficiente como para apreciarlas.
08:47
It's very difficult to tell a student
struggling with mathematics today
struggling with mathematics today
190
515038
3611
Es muy difícil decirle a un estudiante
que luche con las matemáticas hoy
que luche con las matemáticas hoy
08:50
to work hard for a payoff
in the distant future.
in the distant future.
191
518673
3046
que trabaje duro para una
recompensa en un futuro lejano.
recompensa en un futuro lejano.
08:54
And it's not so much bribery
that's at work here,
that's at work here,
192
522306
2371
Y no es tanto soborno
lo que funciona aquí,
lo que funciona aquí,
08:56
because I could bribe students
193
524701
1541
porque podría sobornar a los estudiantes
08:58
by telling them about my big bonuses
in my derivative trading days
in my derivative trading days
194
526266
4137
informándoles de mis grandes bonos
en mis días de 'trader' de derivados
en mis días de 'trader' de derivados
09:02
as a reward for doing well at maths.
195
530427
1864
como recompensa por hacer
bien las matemáticas.
bien las matemáticas.
09:04
But it doesn't pay off
for a very long time.
for a very long time.
196
532831
2428
Pero no vale la pena por mucho tiempo.
09:07
So it's practically naught.
197
535592
1632
Entonces es prácticamente nada.
09:10
Behavioral economists
call this hyperbolic discounting.
call this hyperbolic discounting.
198
538149
2999
Los economistas del comportamiento
lo llaman descuento hiperbólico.
lo llaman descuento hiperbólico.
09:13
And Levitt goes as far as to say
199
541760
2103
Y Levitt llega a decir
que todo poder motivador desaparece
09:15
that all motivating power vanishes
200
543887
3071
09:18
when rewards are handed out with a delay.
201
546982
2174
cuando las recompensas
se entregan con retraso.
se entregan con retraso.
09:21
So, from a purely economic point of view:
202
549720
4770
Entonces, desde un punto de vista
puramente económico:
puramente económico:
09:26
if we don't use immediate incentives,
203
554514
3428
si no usamos incentivos inmediatos,
09:29
we are underinvesting in student outcomes.
204
557966
2514
subinvertimos en los resultados
de los estudiantes.
de los estudiantes.
09:33
I took heart from that,
and came to see that as a society,
and came to see that as a society,
205
561474
2841
Me alegré de eso, y llegué a ver eso
como una sociedad,
como una sociedad,
estamos muy acostumbrados
a los incentivos financieros.
a los incentivos financieros.
09:36
we're actually quite used
to financial incentives.
to financial incentives.
206
564339
2540
09:38
Whether it be by the government,
by employers or at home.
by employers or at home.
207
566903
3166
Ya sea por el gobierno,
por los empleadores o en casa.
por los empleadores o en casa.
09:42
For instance, many parents
would pay their children
would pay their children
208
570966
2399
Por ejemplo,
muchos padres pagarían a sus hijos
muchos padres pagarían a sus hijos
una asignación o dinero de bolsillo
para hacer tareas en la casa.
para hacer tareas en la casa.
09:45
an allowance or pocket money
for doing chores in the house.
for doing chores in the house.
209
573389
2801
09:48
So it wasn't really
all that controversial.
all that controversial.
210
576557
2484
Así que no fue realmente
tan controvertido.
tan controvertido.
09:51
As I thought about that,
211
579954
1175
Cuando pensé en eso,
09:53
it started to answer that second question
of how we were going to fund this.
of how we were going to fund this.
212
581153
3722
comenzó a responder esa segunda pregunta
de cómo íbamos a financiar esto.
de cómo íbamos a financiar esto.
09:56
Naturally, parents are the most invested
in their children's education.
in their children's education.
213
584899
3495
Naturalmente, los padres son los que más
invierten en la educación de sus hijos.
invierten en la educación de sus hijos.
10:01
So, let's charge them
a weekly subscription fee
a weekly subscription fee
214
589075
3526
Entonces, carguémosles una tarifa
de suscripción semanal
de suscripción semanal
10:04
to use our program,
215
592625
1698
por usar nuestro programa,
10:06
but --
216
594347
1294
pero...
10:07
if the students complete
their weekly maths goal,
their weekly maths goal,
217
595665
2976
si los estudiantes completan su meta
de matemáticas semanal,
de matemáticas semanal,
10:10
we'll refund the subscription amount
directly into the child's bank account.
directly into the child's bank account.
218
598665
4877
reembolsaremos el monto de la suscripción
a la cuenta bancaria del niño.
a la cuenta bancaria del niño.
10:16
We chose three exercises completed
219
604855
2833
Elegimos tres ejercicios completados
10:19
over a one week period
220
607712
1747
durante un período de una semana
10:21
for a 10 dollar reward.
221
609483
1533
por una recompensa de 10 dólares.
10:23
That way we're incentivizing effort
rather than performance
rather than performance
222
611641
4039
De esa forma, estamos incentivando
el esfuerzo en lugar del rendimiento
el esfuerzo en lugar del rendimiento
durante un período suficientemente corto
10:27
over a short enough period
223
615704
1786
10:29
and with a substantial enough payout
for the students to care.
for the students to care.
224
617514
3100
y con un pago sustancial suficiente
para que los estudiantes les interese.
para que los estudiantes les interese.
10:33
Now, I remember when I first told
my wife about this new business model.
my wife about this new business model.
225
621576
3714
Recuerdo cuando le conté a mi esposa
sobre este nuevo modelo de negocios.
sobre este nuevo modelo de negocios.
10:37
If she had any doubt left
that I've gone completely mad,
that I've gone completely mad,
226
625917
4795
Si le quedara alguna duda de que
me he vuelto completamente loco,
me he vuelto completamente loco,
10:42
that pretty much confirmed it for her.
227
630736
2533
eso prácticamente lo confirmó.
10:45
She said to me, "Mo ...
228
633703
1509
Me dijo: "Mo...
10:47
you realize that if everybody
does their homework, which you want,
does their homework, which you want,
229
635236
3770
te das cuenta de que si todos
hacen su tarea, lo que quieres,
hacen su tarea, lo que quieres,
10:51
you're not going to make any revenue,
which you don't want.
which you don't want.
230
639030
2999
no va a generar ningún ingreso,
lo cual no quieres.
lo cual no quieres.
10:54
Great business model."
231
642053
1460
Gran modelo de negocios".
10:55
(Laughter)
232
643537
1205
(Risas)
10:56
I say it's more like
an antibusiness model,
an antibusiness model,
233
644766
2380
Yo digo que es más como
un modelo de antinegocios,
un modelo de antinegocios,
10:59
it's free if you use it,
but you pay if you don't.
but you pay if you don't.
234
647170
2779
es gratis si lo usa,
pero paga si no lo hace.
pero paga si no lo hace.
11:03
Now, I knew from experience
235
651101
1603
Ahora, lo sabía por experiencia
11:04
that not everybody in the country
was going to jump on
was going to jump on
236
652728
2532
que no todos en el país
iban a saltar sobre
iban a saltar sobre
11:07
and do their maths homework every week.
237
655284
1880
y hacer su tarea
de matemáticas semanal.
de matemáticas semanal.
11:09
And if they did,
sure we'd go bust pretty quickly,
sure we'd go bust pretty quickly,
238
657188
2572
Y si lo hacían, iríamos
a la quiebra muy rápido,
a la quiebra muy rápido,
11:11
but hey, we would have solved
the country's maths skills crisis.
the country's maths skills crisis.
239
659784
3712
pero bueno, hubiéramos resuelto la crisis
de habilidades matemáticas en el país.
de habilidades matemáticas en el país.
11:15
(Laughter)
240
663520
2271
(Risas)
11:17
As a company, we've always run
a double bottom line,
a double bottom line,
241
665815
2484
Como compañía, siempre vamos por
un doble resultado,
un doble resultado,
11:20
looking to both make
a return for investors
a return for investors
242
668323
2040
buscando tanto retorno
para los inversores
para los inversores
11:22
as well as improve student outcomes.
243
670387
2404
como mejorar los resultados
de los estudiantes.
de los estudiantes.
Sabemos que el camino
a la rentabilidad a largo plazo
a la rentabilidad a largo plazo
11:24
We know that our path
to long-term profitability
to long-term profitability
244
672815
2659
pasa por mejorar
los resultados de los estudiantes.
los resultados de los estudiantes.
11:27
is through improving student outcomes.
245
675498
2143
11:29
So our dual objectives
should never be at odds.
should never be at odds.
246
677665
2549
Nuestros dos objetivos
nunca deberían oponerse.
nunca deberían oponerse.
11:35
So we're always looking
247
683701
2651
Así que siempre estamos buscando
tomar nuestras decisiones de producto
11:38
to make our product decisions
248
686376
1412
para ayudar a los estudiantes a lograr
su objetivo semanal de matemáticas,
su objetivo semanal de matemáticas,
11:39
around helping students reach
their weekly maths goal,
their weekly maths goal,
249
687812
2860
11:42
effectively ensuring that they get paid
250
690696
2833
efectivamente asegurando que les paguen
11:45
and not us.
251
693553
1150
y no nosotros
11:47
Now you must be wondering:
How is this crazy business model going?
How is this crazy business model going?
252
695370
3205
Deben estarse preguntando:
¿Cómo va este loco modelo de negocios?
¿Cómo va este loco modelo de negocios?
11:51
You'll be glad to know
we're still in business.
we're still in business.
253
699934
2492
Les alegrará saber que todavía
estamos en el negocio.
estamos en el negocio.
11:54
We've been testing this now
for the last five months
for the last five months
254
702450
2579
Hemos probado esto los últimos cinco meses
11:57
on just our personal
home users in Australia
home users in Australia
255
705053
2373
solo en usuarios personales
domésticos en Australia
domésticos en Australia
11:59
before we think about
rolling it out to schools.
rolling it out to schools.
256
707450
2667
antes de pensar
en extenderlo a las escuelas.
en extenderlo a las escuelas.
12:02
And here are the early results.
257
710141
1801
Y aquí están los primeros resultados.
12:04
The green represents students
who are completing their weekly maths goal
who are completing their weekly maths goal
258
712776
3634
El verde representa a los estudiantes que
completan su objetivo semanal
completan su objetivo semanal
12:08
and the red those who aren't.
259
716434
1429
y el rojo los que no.
12:10
You can see a lot more
completing their homework than not.
completing their homework than not.
260
718315
3182
Pueden ver muchos más completan
sus tareas que los que no.
sus tareas que los que no.
12:13
In fact, as our user base has grown,
261
721521
2413
De hecho, conforme
nuestra base de usuarios crece,
nuestra base de usuarios crece,
12:15
we found the percentage
to be pretty steady, at around 75 percent.
to be pretty steady, at around 75 percent.
262
723958
3627
encontramos que el porcentaje es
bastante estable, alrededor del 75 %.
bastante estable, alrededor del 75 %.
12:19
So on average, we receive
our weekly subscription fee
our weekly subscription fee
263
727609
3460
Entonces, en promedio, recibimos
nuestra tarifa de suscripción semanal
nuestra tarifa de suscripción semanal
12:23
once every four weeks,
264
731093
2198
una vez cada cuatro semanas,
12:25
and the other three weeks,
we're rewarding the students.
we're rewarding the students.
265
733315
3008
y las otras tres semanas,
recompensamos a los estudiantes.
recompensamos a los estudiantes.
12:29
Now of course we're leaving
some money on the table here,
some money on the table here,
266
737386
2684
Claro que estamos dejando
algo de dinero sobre la mesa,
algo de dinero sobre la mesa,
12:32
but guess what?
267
740094
1151
¿pero adivinen qué?
12:33
It turns out these students
268
741269
1927
Resulta que estos estudiantes
están 70% más comprometidos
están 70% más comprometidos
12:35
are 70 percent more engaged
than students not on the reward program.
than students not on the reward program.
269
743220
5264
que los estudiantes que no están
en el programa de recompensa.
en el programa de recompensa.
12:41
Check.
270
749109
1150
Hecho.
12:44
From a business perspective,
271
752006
2230
Desde una perspectiva comercial,
12:46
they are less likely to churn
272
754260
1912
es menos probable que se retiren
12:48
and more likely to refer friends,
273
756196
1984
y más probable que refieran amigos,
12:50
so we're hoping to trade off
a lower revenue per user
a lower revenue per user
274
758204
3635
por lo que esperamos negociar
un menor ingreso por usuario
un menor ingreso por usuario
12:53
for a bigger and more engaged user base.
275
761863
2667
para una base de usuarios
más grande y comprometida.
más grande y comprometida.
12:56
Check and check.
276
764895
1412
Hecho y hecho.
12:59
Now for that final question.
277
767484
1802
Ahora para la última pregunta.
13:01
Would they keep coming back
if they were no longer paid?
if they were no longer paid?
278
769310
2849
¿Seguirían regresando
si ya no les pagaran?
si ya no les pagaran?
13:04
Mathematics is so much more
than just a subject you study at school.
than just a subject you study at school.
279
772754
3523
Las matemáticas son mucho más que
una materia que estudias en la escuela.
una materia que estudias en la escuela.
13:08
It's a human endeavor.
280
776897
1467
Es un esfuerzo humano.
13:10
It's what helps us to understand
the world around us.
the world around us.
281
778823
2944
Es lo que nos ayuda a entender
el mundo que nos rodea.
el mundo que nos rodea.
13:14
And the more you know,
the more you want to know.
the more you want to know.
282
782069
2976
Y cuanto más sepas, más querrás saber.
13:17
So yes, we've triggered initial engagement
283
785632
3025
Entonces sí,
hemos activado el compromiso inicial
hemos activado el compromiso inicial
13:20
with a financial reward.
284
788681
1373
con una recompensa financiera.
13:22
But in the long run,
285
790649
1436
Pero a la larga,
13:24
the money won't matter anymore.
286
792109
1901
el dinero ya no importará.
13:26
Because in the long run,
287
794034
1651
Porque a la larga,
13:27
the wonder of mathematics
will be the incentive
will be the incentive
288
795709
3111
la maravilla de las matemáticas
será el incentivo
será el incentivo
13:30
and understanding it
289
798844
1619
y entenderlas
13:32
will be the reward.
290
800487
1266
será la recompensa.
13:34
Thank you.
291
802342
1175
Gracias.
13:35
(Applause)
292
803541
4792
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Mohamad Jebara - Education entrepreneurMohamad Jebara is the founder and CEO of Mathspace, an education technology product that provides students with guided feedback through the mathematics curriculum.
Why you should listen
Mohamad Jebara began his career as a derivatives trader where he became the youngest senior partner at a leading international firm after just four years. Yet he found himself eager to build value of a different kind -- so he quit to become a mathematics teacher. Mathspace is his effort to extend his enthusiasm for numbers to as many classrooms as possible.
Mohamad Jebara | Speaker | TED.com