LIFT 2007
Sugata Mitra: Kids can teach themselves
Sugata Mitra montre comment les enfants apprennent par eux-mêmes.
Filmed:
Readability: 3.8
1,777,799 views
Dans son intervention à LIFT 2007, Sugata Mitra parle de son projet Trou dans le Mur. Dans ce projet, de jeunes enfants ont trouvé tout seuls comment utiliser un PC -- et l'ont enseigné aux autres enfants. Il demande ce que les enfants peuvent apprendre d'autre par eux-mêmes.
Sugata Mitra - Education researcher
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another. Full bio
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I have a tough job to do.
0
0
3000
J'ai un travail difficile à accomplir.
00:19
You know, when I looked at the profile of the audience here,
1
3000
6000
Vous savez, quand j'ai regardé le profil de l'assistance ici,
00:25
with their connotations and design, in all its forms,
2
9000
7000
avec leurs connotations et leurs designs, sous toutes leurs formes,
00:32
and with so much and so many people working
3
16000
2000
et avec tant de gens qui travaillent
00:34
on collaborative and networks, and so on, that I wanted to tell you,
4
18000
5000
sur la collaboration et les réseaux, et ainsi de suite, je voulais vous dire ça,
00:39
I wanted to build an argument for primary education
5
23000
5000
je voulais élaborer un argument en faveur de l'enseignement primaire
00:44
in a very specific context.
6
28000
2000
dans un contexte très spécifique.
00:46
In order to do that in 20 minutes, I have to bring out four ideas --
7
30000
4000
Pour faire cela en 20 minutes, je dois faire ressortir quatre idées -
00:50
it's like four pieces of a puzzle.
8
34000
3000
C'est comme quatre morceaux d'un puzzle.
00:53
And if I succeed in doing that,
9
37000
3000
Et si je réussis à faire cela,
00:56
maybe you would go back with the thought
10
40000
3000
peut-être vous repartirez d'ici avec l'idée
00:59
that you could build on, and perhaps help me do my work.
11
43000
3000
que vous pourriez mettre à profit et peut-être m'aider à faire mon travail.
01:06
The first piece of the puzzle is remoteness
12
50000
3000
La première pièce du puzzle est l'éloignement
01:09
and the quality of education.
13
53000
2000
et la qualité de l'enseignement.
01:11
Now, by remoteness, I mean two or three different kinds of things.
14
55000
5000
Maintenant, par l'éloignement je veux dire deux ou trois choses différentes.
01:16
Of course, remoteness in its normal sense, which means
15
60000
3000
Bien sûr, l'éloignement dans son sens normal, ce qui signifie
01:19
that as you go further and further away
16
63000
3000
que lorsque vous aller de plus en plus loin
01:22
from an urban center, you get to remoter areas.
17
66000
5000
d'un centre urbain, vous arrivez dans des zones plus éloignées.
01:27
What happens to education?
18
71000
3000
Qu'advient-il de l'éducation?
01:30
The second, or a different kind of remoteness
19
74000
2000
Le deuxième ou un autre type d'éloignement
01:32
is that within the large metropolitan areas all over the world,
20
76000
5000
est que, dans les grandes régions métropolitaines du monde entier,
01:37
you have pockets, like slums, or shantytowns, or poorer areas,
21
81000
5000
vous avez des poches, comme des taudis ou des bidonvilles, ou des régions plus pauvres,
01:42
which are socially and economically remote
22
86000
4000
qui sont socialement et économiquement éloignées
01:46
from the rest of the city, so it's us and them.
23
90000
3000
du reste de la ville, alors c'est nous et eux.
01:49
What happens to education in that context?
24
93000
2000
Qu'advient-il de l'éducation dans ce contexte?
01:51
So keep both of those ideas of remoteness.
25
95000
8000
Alors gardez en tête ces deux idées de l'éloignement.
01:59
We made a guess. The guess was that schools in remote areas
26
103000
3000
Nous avons fait une hypothèse. L'hypothèse était que les écoles dans les régions éloignées
02:02
do not have good enough teachers.
27
106000
3000
n'ont pas suffisamment de bons enseignants.
02:05
If they do have, they cannot retain those teachers.
28
109000
2000
Si elles en ont suffisamment, elles ne peuvent pas les retenir;
02:07
They do not have good enough infrastructure.
29
111000
3000
elles n'ont pas une infrastructure suffisante.
02:10
And if they had some infrastructure,
30
114000
2000
Et si elles avaient une certaine infrastructure,
02:12
they have difficulty maintaining it.
31
116000
2000
elles ont de la difficulté pour la maintenir.
02:14
But I wanted to check if this is true. So what I did last year was
32
118000
5000
Mais je voulais vérifier si cela est vrai. Donc, l'an dernier
02:19
we hired a car, looked up on Google,
33
123000
5000
nous avons loué une voiture, cherché sur Google,
02:24
found a route into northern India from New Delhi
34
128000
5000
trouvé une route vers le nord de l'Inde partant de New Delhi
02:29
which, you know, which did not cross any big cities
35
133000
5000
qui, vous voyez, qui ne traversait aucune grande ville
02:34
or any big metropolitan centers. Drove out about 300 kilometers,
36
138000
6000
ni aucun grand centre métropolitain. Nous avons roulé environ 300 km,
02:40
and wherever we found a school, administered a set of standard tests,
37
144000
5000
et partout où nous avons trouvé une école, nous avons fait une série de tests standard,
02:45
and then took those test results and plotted them on a graph.
38
149000
6000
et ensuite nous avons pris les résultats des tests et les avons mis sur un graphique.
02:51
The graph was interesting, although you need to consider it carefully.
39
155000
4000
Le graphique était intéressant, même si il faut l'examiner attentivement.
02:55
I mean, this is a very small sample; you should not generalize from it.
40
159000
4000
Je veux dire, c'est un très petit échantillon, il ne faut pas généraliser à partir de là.
02:59
But it was quite obvious, quite clear,
41
163000
2000
Mais il est bien évident, très clair,
03:01
that for this particular route that I had taken,
42
165000
4000
que, pour cette route particulière que j'avais prise,
03:05
the remoter the school was, the worse its results seemed to be.
43
169000
5000
plus l'école était éloignée, pires ses résultats semblaient être.
03:10
That seemed a little damning,
44
174000
2000
Cela semblait un peu accablant,
03:12
and I tried to correlate it with things like infrastructure,
45
176000
5000
et j'ai essayé de corréler cela avec des choses comme l'infrastructure,
03:17
or with the availability of electricity, and things like that.
46
181000
3000
ou avec la disponibilité de l'électricité et des choses comme ça.
03:20
To my surprise, it did not correlate.
47
184000
3000
À ma grande surprise, ce n'était pas en corrélation.
03:23
It did not correlate with the size of classrooms.
48
187000
3000
Ce n'était pas corrélé avec la taille des salles de classe.
03:26
It did not correlate with the quality of the infrastructure.
49
190000
5000
Ce n'était pas corrélé avec la qualité de l'infrastructure.
03:31
It did not correlate with the poverty levels. It did not correlate.
50
195000
4000
Ce n'était pas corrélé avec les niveaux de pauvreté. Ce n'était pas en corrélation.
03:35
But what happened was that when I administered a questionnaire
51
199000
4000
Mais ce qui s'est passé, quand un questionnaire a été adressé
03:39
to each of these schools, with one single question for the teachers -- which was,
52
203000
4000
à chacune de ces écoles, avec une seule question pour les enseignants, qui était,
03:43
"Would you like to move to an urban, metropolitan area?" --
53
207000
5000
Souhaitez-vous passer à un milieu urbain, en région métropolitaine?
03:48
69 percent of them said yes. And as you can see from that,
54
212000
5000
69 pour cent d'entre eux ont dit oui, et comme vous pouvez le voir,
03:53
they say yes just a little bit out of Delhi,
55
217000
6000
ils disent oui, un peu en dehors de Delhi,
03:59
and they say no when you hit the rich suburbs of Delhi --
56
223000
3000
et ils disent non pour la banlieue riche de Delhi -
04:02
because, you know, those are relatively better off areas --
57
226000
3000
parce que, vous savez, ceux-ci sont relativement mieux lotis.
04:05
and then from 200 kilometers out of Delhi, the answer is consistently yes.
58
229000
4000
Et puis, à partir de 200 kilomètres en dehors de Delhi, la réponse est toujours oui.
04:09
I would imagine that a teacher who comes or walks into class
59
233000
3000
Je suppose que l'enseignant qui vient en classe
04:12
every day thinking that, I wish I was in some other school,
60
236000
4000
tous les jours en se disant qu'il aimerait être dans une autre école,
04:16
probably has a deep impact on what happens to the results.
61
240000
4000
a probablement un impact profond sur ce qui arrive aux résultats.
04:20
So it looked as though teacher motivation and teacher migration
62
244000
5000
Donc, il semblait que la motivation des enseignants et la migration des enseignants
04:25
was a powerfully correlated thing with what was happening in primary schools,
63
249000
5000
étaient en forte corrélation avec ce qui se passait dans les écoles primaires,
04:30
as opposed to whether the children have enough to eat,
64
254000
3000
plutôt que de savoir si les enfants avaient suffisamment à manger,
04:33
and whether they are packed tightly into classrooms
65
257000
2000
et s'ils sont trop nombreux dans les classes
04:35
and that sort of thing. It appears that way.
66
259000
4000
et ce genre de chose. Cela semble être le cas.
04:39
When you take education and technology, then I find in the literature that,
67
263000
5000
Lorsque l'on considère l'enseignement et la technologie, on y trouve,
04:44
you know, things like websites, collaborative environments --
68
268000
3000
des choses comme des sites Web, les milieus collaboratifs --
04:47
you've been listening to all that in the morning --
69
271000
2000
tout ce que vous avez écouté depuis ce matin --
04:49
it's always piloted first in the best schools, the best urban schools,
70
273000
6000
Il est toujours mis à l'essai en premier dans les meilleures écoles, les meilleures écoles en milieu urbain,
04:55
and, according to me, biases the result.
71
279000
3000
et, selon moi, il en résulte un biais.
04:58
The literature -- one part of it, the scientific literature --
72
282000
4000
La littérature - une partie de celle-ci, la littérature scientifique,
05:02
consistently blames ET as being over-hyped and under-performing.
73
286000
5000
reproche constamment la Technologie Educationnelle (ET) d'être surfaite et sous-performante.
05:07
The teachers always say, well, it's fine, but it's too expensive for what it does.
74
291000
6000
Les enseignants disent toujours, eh bien, c'est beau, mais c'est trop coûteux pour peu.
05:13
Because it's being piloted in a school where the students are already getting,
75
297000
3000
Parce qu'il est à l'essai dans une école où les élèves font déjà,
05:16
let's say, 80 percent of whatever they could do.
76
300000
3000
disons, 80 pour cent de tout ce qu'ils pouvaient faire.
05:19
You put in this new super-duper technology, and now they get 83 percent.
77
303000
4000
Vous avez mis dans cette super nouvelle technologie, et maintenant ils sont à 83 pour cent.
05:23
So the principal looks at it and says,
78
307000
2000
Ainsi, le directeur regarde et dit:
05:25
3 percent for 300,000 dollars? Forget it.
79
309000
3000
3 pour cent pour 300.000 dollars? Oubliez ça.
05:28
If you took the same technology and piloted it into one of those remote schools,
80
312000
5000
Si vous aviez pris la même technologie et l'aviez mis à l'essai dans une de ces écoles éloignées
05:33
where the score was 30 percent, and, let's say, took that up to 40 percent --
81
317000
5000
où le score était de 30 pour cent, et, disons, porté le score à 40 pour cent,
05:38
that will be a completely different thing.
82
322000
2000
ce sera une chose complètement différente.
05:40
So the relative change that ET, Educational Technology, would make,
83
324000
4000
Ainsi, l'effet relatif qu'aurait l'ET, la technologie éducative,
05:44
would be far greater at the bottom of the pyramid than at the top,
84
328000
3000
serait beaucoup plus grand au bas de la pyramide que par le haut,
05:47
but we seem to be doing it the other way about.
85
331000
3000
mais il semble que nous faisons les choses à l'envers.
05:50
So I came to this conclusion that ET should reach
86
334000
3000
Alors je suis venu à cette conclusion que l'ET devrait atteindre
05:53
the underprivileged first, not the other way about.
87
337000
3000
les défavorisés d'abord, et non pas le contraire.
05:56
And finally came the question of, how do you tackle teacher perception?
88
340000
3000
Et vint la question de, comment lutter contre la perception des enseignants?
05:59
Whenever you go to a teacher and show them some technology,
89
343000
2000
Chaque fois que vous rencontrez un enseignant et vous leur montrez des techniques
06:01
the teacher's first reaction is,
90
345000
2000
la première réaction de l'enseignant est,
06:03
you cannot replace a teacher with a machine -- it's impossible.
91
347000
6000
vous ne pouvez pas remplacer un enseignant par une machine - c'est impossible.
06:09
I don't know why it's impossible, but, even for a moment,
92
353000
2000
Je ne sais pas pourquoi c'est impossible, mais, même pour un instant,
06:11
if you did assume that it's impossible -- I have a quotation from Sir Arthur C. Clarke,
93
355000
5000
si vous supposez que c'est impossible - J'ai une citation de Sir Arthur C. Clarke,
06:16
the science fiction writer whom I met in Colombo,
94
360000
4000
l'écrivain de science-fiction que j'ai rencontré à Colombo,
06:20
and he said something which completely solves this problem.
95
364000
4000
et il a dit quelque chose qui résout complètement ce problème.
06:24
He said a teacher than can be replaced by a machine, should be.
96
368000
6000
Il a dit qu'un professeur qui peut être remplacé par une machine devrait l'être.
06:30
So, you know, it puts the teacher into a tough bind, you have to think.
97
374000
6000
Donc, vous le savez, il met l'enseignant dans une impasse difficile, vous devez penser.
06:36
Anyway, so I'm proposing that an alternative primary education,
98
380000
3000
Quoi qu'il en soit, alors je propose qu'un enseignement primaire alternatif,
06:39
whatever alternative you want, is required where schools don't exist,
99
383000
5000
quelle que soit l'alternative désirée, est nécessaire, là où les écoles n'existent pas,
06:44
where schools are not good enough, where teachers are not available
100
388000
3000
où les écoles ne sont pas assez bonnes, où les enseignants ne sont pas disponibles
06:47
or where teachers are not good enough, for whatever reason.
101
391000
3000
ou lorsque les enseignants ne sont pas assez bons, pour une raison quelconque.
06:50
If you happen to live in a part of the world where none of this applies,
102
394000
4000
Si vous vivez dans une partie du monde où rien de tout cela s'applique,
06:54
then you don't need an alternative education.
103
398000
2000
alors vous n'avez pas besoin d'un enseignement alternatif.
06:56
So far I haven't come across such an area, except for one case. I won't name the area,
104
400000
6000
Jusqu'ici, je n'ai pas rencontré de telle zone, sauf un cas. Je ne mentionnerai pas l'endroit,
07:02
but somewhere in the world people said, we don't have this problem,
105
406000
3000
mais quelque part dans le monde des gens ont dit, nous n'avons pas ce problème,
07:05
because we have perfect teachers and perfect schools.
106
409000
4000
parce que nous avons des enseignants parfaits et des écoles parfaites .
07:09
There are such areas, but -- anyway, I'd never heard that anywhere else.
107
413000
6000
Il y a des endroits comme celui-là, mais - de toute façon, je n'avais jamais entendu ça nulle part ailleurs.
07:15
I'm going to talk about children and self-organization,
108
419000
3000
Je vais parler des enfants et d'auto-organisation,
07:18
and a set of experiments which sort of led to this idea
109
422000
4000
et d'une série d'expériences qui en quelque sorte ont conduit à cette idée
07:22
of what might an alternative education be like.
110
426000
4000
de ce qui pourrait être un enseignement alternatif.
07:26
They're called the hole-in-the-wall experiments.
111
430000
2000
On les appelle les expériences trou-dans-le-mur.
07:28
I'll have to really rush through this. They're a set of experiments.
112
432000
5000
Je vais devoir vraiment faire vite. C'est une série d'expériences.
07:33
The first one was done in New Delhi in 1999.
113
437000
6000
La première a été faite à New Delhi en 1999.
07:39
And what we did over there was pretty much simple.
114
443000
4000
Et ce que nous faisions là-bas a été très simple.
07:43
I had an office in those days which bordered a slum, an urban slum,
115
447000
4000
J'avais un bureau à l'époque à côté d'un bidonville, un bidonville urbain,
07:47
so there was a dividing wall between our office and the urban slum.
116
451000
4000
donc il y avait un mur de séparation entre notre bureau et ce bidonville.
07:51
They cut a hole inside that wall --
117
455000
2000
Ils ont fait un trou dans le mur -
07:53
which is how it has got the name hole-in-the-wall --
118
457000
2000
et c'est comme ça qu'on l'a appelé expérience trou-dans-le-mur -
07:55
and put a pretty powerful PC into that hole, sort of embedded into the wall
119
459000
5000
et ils ont mis un PC assez puissant dans ce trou, en gros incorporé dans le mur
08:00
so that its monitor was sticking out at the other end,
120
464000
3000
de sorte que son moniteur sortait de l'autre côté,
08:03
a touchpad similarly embedded into the wall,
121
467000
3000
un pavé tactile intégré de même dans le mur,
08:06
put it on high-speed Internet, put the Internet Explorer there,
122
470000
6000
connecté à Internet haut débit, avec Internet Explorer,
08:12
put it on Altavista.com -- in those days -- and just left it there.
123
476000
3000
avec Altavista.com - à l'époque - et juste laissé là.
08:15
And this is what we saw.
124
479000
5000
Et voilà ce que nous avons vu.
08:20
So that was my office in IIT. Here's the hole-in-the-wall.
125
484000
9000
C'était donc mon bureau TIC *. Voici le trou dans le mur.
08:29
About eight hours later, we found this kid.
126
493000
6000
Environ huit heures plus tard nous avons trouvé ce gamin.
08:35
To the right is this eight-year-old child who --
127
499000
5000
À droite, cet enfant de huit ans qui -
08:40
and to his left is a six-year-old girl, who is not very tall.
128
504000
5000
et à sa gauche se trouve une fillette de six ans qui n'est pas très grande.
08:45
And what he was doing was, he was teaching her to browse.
129
509000
4000
Et en fait il lui apprenait à naviguer.
08:49
So it sort of raised more questions than it answered.
130
513000
5000
Cela soulevait plus de questions que ça n'apportait de réponses.
08:54
Is this real? Does the language matter,
131
518000
2000
Est-ce vrai? Le langage a-t-il une importance,
08:56
because he's not supposed to know English?
132
520000
2000
parce qu'il n'est pas censé connaître l'anglais?
08:58
Will the computer last, or will they break it and steal it
133
522000
3000
Est-ce que l'ordinateur va durer, ou vont-ils le casser et le voler,
09:01
-- and did anyone teach them?
134
525000
2000
- Et est-ce que quelqu'un leur a enseigné?
09:03
The last question is what everybody said, but you know,
135
527000
2000
La dernière question est ce que tout le monde dit, mais vous voyez,
09:05
I mean, they must have poked their head over the wall
136
529000
2000
je veux dire, ils doivent avoir passé leur tête au-dessus du mur
09:07
and asked the people in your office,
137
531000
2000
et demandé aux gens de votre bureau
09:09
can you show me how to do it, and then somebody taught him.
138
533000
3000
pouvez-vous me montrer comment faire, et puis quelqu'un lui a appris.
09:12
So I took the experiment out of Delhi and repeated it,
139
536000
3000
J'ai donc sorti l'expérience de Delhi et l'ai répétée,
09:15
this time in a city called Shivpuri in the center of India,
140
539000
6000
cette fois dans une ville appelée Chifpuri* dans le centre de l'Inde,
09:21
where I was assured that nobody had ever taught anybody anything.
141
545000
5000
où on m'a assuré que personne n'avait jamais rien appris à personne.
09:26
(Laughter)
142
550000
4000
(Rires)
09:30
So it was a warm day, and the hole in the wall
143
554000
5000
C'était donc une journée chaude, et le trou-dans-le-mur
09:35
was on that decrepit old building. This is the first kid who came there;
144
559000
5000
était sur ce bâtiment décrépit. C'est le premier enfant qui est venu là;
09:40
he later on turned out to be a 13-year-old school dropout.
145
564000
2000
plus tard il s'est avéré qu'il avait décroché du système scolaire à 13 ans.
09:42
He came there and he started to fiddle around with the touchpad.
146
566000
6000
Il est venu là et il a commencé à bricoler avec le pavé tactile.
09:48
Very quickly, he noticed that when he moves his finger on the touchpad
147
572000
3000
Très vite, il a remarqué que quand il déplace son doigt sur le pavé tactile,
09:51
something moves on the screen --
148
575000
1000
quelque chose bouge à l'écran -
09:52
and later on he told me, "I have never seen a television
149
576000
3000
et plus tard il m'a dit, je n'ai jamais vu une télévision
09:55
where you can do something."
150
579000
1000
où on peut faire quelque chose.
09:56
So he figured that out. It took him over two minutes
151
580000
3000
Donc, il a compris. Il lui a fallu plus de deux minutes
09:59
to figure out that he was doing things to the television.
152
583000
3000
pour comprendre qu'il faisait des choses à la télévision.
10:02
And then, as he was doing that, he made an accidental click
153
586000
3000
Et puis, comme il faisait cela, il a fait un clic accidentel
10:05
by hitting the touchpad -- you'll see him do that.
154
589000
7000
en appuyant sur le pavé tactile - vous allez le voir faire.
10:12
He did that, and the Internet Explorer changed page.
155
596000
6000
Il a fait cela, et Internet Explorer a changé de page.
10:18
Eight minutes later, he looked from his hand to the screen,
156
602000
4000
Huit minutes plus tard, il regardait de sa main vers l'écran,
10:22
and he was browsing: he was going back and forth.
157
606000
4000
et il naviguait: il faisait des aller-retour.
10:26
When that happened, he started calling all the neighborhood children,
158
610000
5000
Quand c'est arrivé, il a commencé à appeler tous les enfants du quartier,
10:31
like, children would come and see what's happening over here.
159
615000
7000
et les enfants venaient voir ce qui se passait là-bas.
10:38
And by the evening of that day, 70 children were all browsing.
160
622000
4000
Et au soir de ce jour-là, 70 enfants naviguaient.
10:42
So eight minutes and an embedded computer
161
626000
4000
Ainsi, huit minutes et un ordinateur incorporé
10:46
seemed to be all that we needed there.
162
630000
4000
semblent être tout ce dont nous avions besoin là-bas.
10:50
So we thought that this is what was happening:
163
634000
3000
Nous avons donc pensé que ce qui se passait était ceci:
10:53
that children in groups can self-instruct themselves
164
637000
3000
que les enfants dans les groupes peuvent s'auto-apprendre par eux-mêmes
10:56
to use a computer and the Internet. But under what circumstances?
165
640000
8000
à utiliser un ordinateur et l'Internet. Mais dans quelles circonstances?
11:04
At this time there was a -- the main question was about English.
166
648000
6000
A ce moment, il y avait une - la question principale portait sur l'anglais.
11:10
People said, you know, you really ought to have this in Indian languages.
167
654000
4000
On disait, vous savez, vous devriez vraiment avoir cela dans les langues indiennes,
11:14
So I said, have what, shall I translate the Internet
168
658000
3000
alors j'ai dit, comment, dois-je traduire l'Internet
11:17
into some Indian language? That's not possible.
169
661000
3000
dans une langue indienne? Ce n'est pas possible.
11:20
So, it has to be the other way about.
170
664000
2000
Ainsi, il doit y avoir une autre solution.
11:22
But let's see, how do the children tackle the English language?
171
666000
4000
Mais voyons, comment les enfants abordent-ils la langue anglaise?
11:26
I took the experiment out to northeastern India,
172
670000
3000
J'ai emmené l'expérience vers le nord-est de l'Inde,
11:29
to a village called Madantusi,
173
673000
2000
dans un village appelé Madantusi
11:31
where, for some reason, there was no English teacher,
174
675000
4000
où, pour une raison quelconque, il n'y avait pas professeur d'anglais,
11:35
so the children had not learned English at all.
175
679000
3000
et donc les enfants n'avaient pas appris l'anglais du tout.
11:38
And I built a similar hole-in-the-wall.
176
682000
4000
Et j'ai construit un trou dans le mur similaire .
11:42
One big difference in the villages, as opposed to the urban slums:
177
686000
2000
Une grande différence dans les villages, par rapport aux bidonvilles en milieu urbain:
11:44
there were more girls than boys who came to the kiosk.
178
688000
4000
il y avait plus de filles que de garçons qui venaient au kiosque.
11:48
In the urban slums, the girls tend to stay away.
179
692000
4000
Dans les bidonvilles, les filles ont tendance à rester à l'écart.
11:52
I left the computer there with lots of CDs -- I didn't have any Internet --
180
696000
5000
J'ai laissé l'ordinateur là avec beaucoup de CDs - Je n'avais pas d'Internet -
11:57
and came back three months later.
181
701000
4000
et je suis revenu trois mois plus tard.
12:01
So when I came back there, I found these two kids,
182
705000
4000
Donc quand je suis arrivé là-bas, j'ai trouvé ces deux enfants,
12:05
eight- and 12-year-olds, who were playing a game on the computer.
183
709000
4000
huit et 12 ans, qui jouaient à un jeu sur l'ordinateur.
12:09
And as soon as they saw me they said,
184
713000
4000
Et dès qu'ils m'ont vu ils ont dit,
12:13
"We need a faster processor and a better mouse."
185
717000
3000
nous avons besoin d'un processeur plus rapide et d'une meilleure souris.
12:16
(Laughter)
186
720000
4000
(Rires)
12:20
I was real surprised.
187
724000
2000
J'ai donc été réellement surpris.
12:22
You know, how on earth did they know all this?
188
726000
3000
Vous voyez, comment diable savaient-ils tout cela?
12:25
And they said, "Well, we've picked it up from the CDs."
189
729000
2000
Et ils ont dit, eh bien, nous avons trouvé ça dans les CD.
12:27
So I said, "But how did you understand what's going on over there?"
190
731000
3000
Alors j'ai dit, mais comment avez-vous compris ce qui se passe là-bas?
12:30
So they said, "Well, you've left this machine
191
734000
2000
Alors ils ont dit, eh bien, vous avez laissé cette machine
12:32
which talks only in English, so we had to learn English."
192
736000
3000
qui parle uniquement en anglais, donc nous avons dû apprendre l'anglais.
12:35
So then I measured, and they were using 200 English words with each other
193
739000
4000
Alors j'ai mesuré, et ils utilisaient 200 mots anglais les uns avec les autres
12:39
-- mispronounced, but correct usage --
194
743000
3000
- mal prononcés, mais correctement utilisés -
12:42
words like exit, stop, find, save, that kind of thing,
195
746000
6000
des mots comme sortie, stop, rechercher, enregistrer, ce genre de choses,
12:48
not only to do with the computer but in their day-to-day conversations.
196
752000
3000
non seulement pour utiliser l'ordinateur, mais dans leurs conversations quotidiennes.
12:51
So, Madantusi seemed to show that language is not a barrier;
197
755000
4000
Ainsi, Madantusi semblait montrer que le langage n'est pas un obstacle;
12:55
in fact they may be able to teach themselves the language
198
759000
2000
en fait, ils peuvent être capables d'enseigner eux-mêmes la langue
12:57
if they really wanted to.
199
761000
3000
s'ils le voulaient vraiment.
13:00
Finally, I got some funding to try this experiment out
200
764000
5000
Enfin, j'ai obtenu un financement pour tenter cette expérience
13:05
to see if these results are replicable, if they happen everywhere else.
201
769000
4000
pour voir si ces résultats sont reproductibles; si ils se produisent partout ailleurs.
13:09
India is a good place to do such an experiment in,
202
773000
3000
L'Inde est un bon endroit pour faire une telle expérience
13:12
because we have all the ethnic diversities, all the -- you know,
203
776000
3000
parce que nous avons toutes les diversités ethniques, toute la - vous voyez,
13:15
the genetic diversity, all the racial diversities,
204
779000
3000
la diversité génétique, toutes les diversités raciales,
13:18
and also all the socio-economic diversities.
205
782000
2000
et aussi toutes les diversités socio-économiques.
13:20
So, I could actually choose samples to cover a cross section
206
784000
5000
Donc, je pouvais choisir des échantillons afin de couvrir une section transversale
13:25
that would cover practically the whole world.
207
789000
4000
qui couvrirait pratiquement tout le monde.
13:29
So I did this for almost five years, and this experiment
208
793000
4000
J'ai donc fait cela pendant près de cinq ans, et cette expérience
13:33
really took us all the way across the length and breadth of India.
209
797000
3000
nous a vraiment emmené dans toute l'Inde de long en large.
13:36
This is the Himalayas. Up in the north, very cold.
210
800000
3000
C'est l'Himalaya. Dans le Nord, très froid.
13:39
I also had to check or invent an engineering design
211
803000
3000
J'ai également eu à vérifier ou à inventer une conception technique
13:42
which would survive outdoors, and I was using regular, normal PCs,
212
806000
4000
qui survive à l'extérieur, et j'utilisais des PC normaux et classiques,
13:46
so I needed different climates, for which India is also great,
213
810000
3000
j'avais donc besoin de climats différents, ce en quoi l'Inde est également très pratique
13:49
because we have very cold, very hot, and so on.
214
813000
3000
parce que nous avons très froid, très chaud, et ainsi de suite.
13:52
This is the desert to the west. Near the Pakistan border.
215
816000
12000
C'est le désert à l'ouest, près de la frontière pakistanaise.
14:04
And you see here a little clip of -- one of these villages --
216
828000
4000
Et vous voyez ici un petit clip de - l'un de ces villages -
14:08
the first thing that these children did was to find a website
217
832000
3000
la première chose que ces enfants ont fait a été de trouver un site Web
14:11
to teach themselves the English alphabet.
218
835000
4000
pour apprendre par eux-mêmes l'alphabet anglais.
14:15
Then to central India -- very warm, moist, fishing villages,
219
839000
4000
Ensuite, au centre de l'Inde - des villages de pêcheurs très chauds, humides,
14:19
where humidity is a very big killer of electronics.
220
843000
4000
où l'humidité est un très grand tueur d'électronique.
14:23
So we had to solve all the problems we had
221
847000
3000
Donc, nous devions résoudre tous ces problèmes
14:26
without air conditioning and with very poor power,
222
850000
2000
sans air conditionné et avec très peu d'énergie,
14:28
so most of the solutions that came out used little blasts of air
223
852000
5000
donc la plupart des solutions qu'on a trouvé utilisaient de l'air pulsé
14:33
put at the right places to keep the machines running.
224
857000
3000
mis aux bons endroits pour faire fonctionner les machines.
14:36
I want to just cut this short. We did this over and over again.
225
860000
5000
Je veux juste couper court. Nous l'avons fait maintes et maintes fois.
14:41
This sequence is also nice. This is a small child, a six-year-old,
226
865000
4000
Cette séquence est également bien. Il s'agit d'un petit enfant, un enfant de six ans,
14:45
telling his eldest sister what to do.
227
869000
2000
qui dit à sa sœur aînée ce qu'il faut faire.
14:47
And this happens very often with these computers,
228
871000
2000
Et cela arrive très souvent avec ces ordinateurs,
14:49
that the younger children are found teaching the older ones.
229
873000
6000
que les enfants plus jeunes se retrouvent à enseigner aux plus âgés.
14:55
What did we find? We found that six- to 13-year-olds can self-instruct
230
879000
5000
Qu'avons-nous trouvé? Nous avons constaté que des enfants de six à 13 ans peuvent s'auto-instruire
15:00
in a connected environment,
231
884000
2000
dans un environnement connecté,
15:02
irrespective of anything that we could measure.
232
886000
5000
indépendamment de tout ce que nous pourrions mesurer.
15:07
So if they have access to the computer, they will teach themselves, including intelligence.
233
891000
5000
Donc, si ils ont accès à l'ordinateur, ils s'enseignent eux-mêmes, y compris l'intelligence.
15:12
I couldn't find a single correlation with anything, but it had to be in groups.
234
896000
5000
Je ne pouvais pas trouver une seule corrélation avec quoi que ce soit, mais il fallait que ça se passe en groupes.
15:17
And that may be of great, you know, interest to this group,
235
901000
4000
Et c'est peut-être d'un grand intérêt pour ce groupe
15:21
because all of you are talking about groups.
236
905000
2000
car vous parlez tous de groupes.
15:23
So here was the power of what a group of children can do,
237
907000
4000
Donc, ici, c'est la puissance de ce que ce groupe d'enfants peut faire
15:27
if you lift the adult intervention.
238
911000
3000
si vous supprimez l'intervention d'un adulte.
15:30
Just a quick idea of the measurements.
239
914000
4000
Juste une idée rapide des mesures.
15:34
We took standard statistical techniques, so I'm going to not talk about that.
240
918000
4000
Nous avons utilisé des techniques statistiques standard, donc je n'en parlerai pas.
15:38
But we got a clean learning curve,
241
922000
3000
Mais nous avons obtenu une courbe d'apprentissage nette,
15:41
almost exactly the same as what you would get in a school.
242
925000
3000
presque exactement la même que ce que vous pourriez obtenir dans une école.
15:44
I'll leave it at that,
243
928000
2000
Je vais en rester là,
15:46
because, I mean, it sort of says it all, doesn't it?
244
930000
3000
parce que, ça veut tout dire, non?
15:49
What could they learn to do?
245
933000
2000
Que pouvaient-ils apprendre à faire?
15:51
Basic Windows functions, browsing, painting, chatting and email,
246
935000
5000
Les fonctions de base de Windows, la navigation, la peinture, le chat et le courrier électronique,
15:56
games and educational material, music downloads, playing video.
247
940000
3000
les jeux et les ressources éducatives, télécharger de la musique, lire de la vidéo.
15:59
In short, what all of us do.
248
943000
2000
En bref, ce que nous faisons tous.
16:01
And over 300 children will become computer literate
249
945000
4000
Et plus de 300 enfants seront compétents en informatique
16:05
and be able to do all of these things in six months with one computer.
250
949000
5000
et capable de faire toutes ces choses en six mois avec un ordinateur.
16:10
So, how do they do that?
251
954000
1000
Alors, comment font-ils cela?
16:11
If you calculated the actual time of access,
252
955000
2000
Si vous calculiez le temps réel de l'accès,
16:13
it would work out to minutes per day,
253
957000
2000
ça reviendrait à quelques minutes par jour,
16:15
so that's not how it's happening.
254
959000
2000
Ce n'est donc pas comme ça que ça se passe.
16:17
What you have, actually, is there is one child operating the computer.
255
961000
5000
Ce que vous avez, en fait, c'est qu'il y a un enfant qui manipule l'ordinateur.
16:22
And surrounding him are usually three other children,
256
966000
2000
Et généralement trois autres enfants l'entourent,
16:24
who are advising him on what they should do.
257
968000
4000
qui le conseillent sur ce qu'ils doivent faire.
16:28
If you test them, all four will get the same scores in whatever you ask them.
258
972000
4000
Si vous les testez, tous les quatre obtiendront les mêmes scores à tout ce que vous leur demanderez.
16:32
Around these four are usually a group of about 16 children,
259
976000
4000
Autour de ces quatre il y a généralement un groupe d'environ 16 enfants
16:36
who are also advising, usually wrongly,
260
980000
3000
qui donnent aussi des conseils, souvent à tort,
16:39
about everything that's going on on the computer.
261
983000
3000
sur tout ce qui se passe sur l'ordinateur.
16:42
And all of them also will clear a test given on that subject.
262
986000
5000
Et ils réussiront tous un test donné sur ce sujet.
16:47
So they are learning as much by watching as they learn by doing.
263
991000
4000
Ils apprennent donc tout ça autant en regardant qu'en faisant.
16:51
It seems counter-intuitive to adult learning,
264
995000
3000
Il semble contre-intuitif pour l'apprentissage des adultes,
16:54
but remember, eight-year-olds live in a society
265
998000
2000
mais souvenez-vous, les enfants de huit ans vivent dans une société
16:56
where most of the time they are told, don't do this,
266
1000000
4000
où la plupart du temps on leur dit, ne fais pas ça,
17:00
you know, don't touch the whiskey bottle.
267
1004000
2000
vous voyez, ne touche pas la bouteille de whisky.
17:02
So what does the eight-year-old do?
268
1006000
2000
Alors que fait un enfant de huit ans?
17:04
He observes very carefully how a whiskey bottle should be touched.
269
1008000
4000
Il observe très attentivement la façon dont on doit toucher une bouteille de whisky.
17:08
And if you tested him,
270
1012000
1000
Et si vous le testiez,
17:09
he would answer every question correctly on that topic.
271
1013000
2000
il répondrait à toutes les questions correctement sur ce sujet.
17:11
So, they seem to be able to acquire very quickly.
272
1015000
6000
Donc, ils semblent être en mesure d'acquérir très rapidement.
17:17
So what was the conclusion over the six years of work?
273
1021000
3000
Et quelle a été la conclusion de ces six années de travail?
17:20
It was that primary education can happen on its own,
274
1024000
4000
Elle a été que l'enseignement primaire peut se faire de lui-même,
17:24
or parts of it can happen on its own.
275
1028000
2000
ou en partie de lui-même.
17:26
It does not have to be imposed from the top downwards.
276
1030000
4000
Il n'est pas nécessaire de l'imposer d'en haut.
17:30
It could perhaps be a self-organizing system, so that was
277
1034000
6000
Ce pourrait peut-être un système d'auto-organisation, comme ça l'a été -
17:36
the second bit that I wanted to tell you,
278
1040000
2000
et la seconde chose que je voulais vous dire,
17:38
that children can self-organize and attain an educational objective.
279
1042000
4000
c'est que les enfants peuvent s'auto-organiser et atteindre un objectif éducatif.
17:42
The third piece was on values, and again, to put it very briefly,
280
1046000
6000
La troisième chose concerne les valeurs, et de nouveau, pour faire court,
17:48
I conducted a test over 500 children spread across all over India,
281
1052000
4000
j'ai effectué un test sur plus de 500 enfants répartis dans toute l'Inde.
17:52
and asked them -- I gave them about 68 different
282
1056000
3000
et leur ai demandé - je leur ai donné environ 68 différentes
17:55
values-oriented questions and simply asked them their opinions.
283
1059000
4000
questions axées sur les valeurs et leur ai simplement demandé leur avis.
17:59
We got all sorts of opinions. Yes, no or I don't know.
284
1063000
4000
Nous avons eu toutes sortes d'opinions. Oui, Non ou Je ne sais pas.
18:03
I simply took those questions where I got 50 percent yeses and 50 percent noes --
285
1067000
6000
J'ai simplement pris les questions où j'ai eu 50% de oui et 50% de non,
18:09
so I was able to get a collection of 16 such statements.
286
1073000
4000
j'ai donc été en mesure d'obtenir une collection de 16 déclarations.
18:13
These were areas where the children were clearly confused,
287
1077000
4000
Ce sont les zones où les enfants étaient manifestement confus,
18:17
because half said yes and half said no.
288
1081000
2000
parce que la moitié ont dit oui et la moitié ont dit non.
18:19
A typical example being, "Sometimes it is necessary to tell lies."
289
1083000
4000
Un exemple typique étant, il est parfois nécessaire de dire des mensonges.
18:23
They don't have a way to determine which way to answer this question;
290
1087000
5000
Ils n'ont pas de façon de déterminer de quelle manière répondre à cette question;
18:28
perhaps none of us do.
291
1092000
3000
peut-être aucun d'entre nous n'en a non plus.
18:31
So I leave you with this third question.
292
1095000
2000
Donc, je vous laisse avec cette troisième question.
18:33
Can technology alter the acquisition of values?
293
1097000
4000
La technologie peut-elle changer l'acquisition de valeurs?
18:37
Finally, self-organizing systems,
294
1101000
2000
Enfin, les systèmes d'auto-organisation,
18:39
about which, again, I won't say too much
295
1103000
2000
sur lesquels encore une fois je ne dirai pas trop
18:41
because you've been hearing all about it.
296
1105000
4000
parce que vous avez entendu tout cela.
18:45
Natural systems are all self-organizing:
297
1109000
2000
Les systèmes naturels sont tous d'auto-organisation:
18:47
galaxies, molecules, cells, organisms, societies --
298
1111000
3000
galaxies, molécules, cellules, organismes, sociétés -
18:50
except for the debate about an intelligent designer.
299
1114000
2000
sauf pour le débat sur un concepteur intelligent.
18:52
But at this point in time, as far as science goes,
300
1116000
3000
Mais à ce moment-là, autant que la science va,
18:55
it's self-organization.
301
1119000
2000
c'est l'auto-organisation.
18:57
But other examples are traffic jams, stock market, society
302
1121000
3000
Mais d'autres exemples sont les embouteillages, la bourse, la société
19:00
and disaster recovery, terrorism and insurgency.
303
1124000
6000
et la reprise après sinistre, le terrorisme et l'insurrection.
19:06
And you know about the Internet-based self-organizing systems.
304
1130000
4000
Et vous connaissez les systèmes d'auto-organisation basés sur Internet.
19:10
So here are my four sentences then.
305
1134000
2000
Alors voici mes quatre phrases.
19:12
Remoteness affects the quality of education.
306
1136000
4000
L'éloignement affecte la qualité de l'enseignement.
19:16
Educational technology should be introduced into remote areas first,
307
1140000
6000
La technologie de l'enseignement devrait être introduite dans les zones éloignées d'abord
19:22
and other areas later.
308
1146000
3000
et dans d'autres zones plus tard.
19:25
Values are acquired; doctrine and dogma are imposed --
309
1149000
6000
Les valeurs sont acquises; la doctrine et le dogme sont imposés -
19:31
the two opposing mechanisms.
310
1155000
2000
les deux mécanismes opposés.
19:33
And learning is most likely a self-organizing system.
311
1157000
5000
Et l'apprentissage est probablement un système d'auto-organisation.
19:38
If you put all the four together, then it gives -- according to me --
312
1162000
5000
Si vous mettez tous les quatre ensemble, cela donne - selon moi -
19:43
it gives us a goal, a vision, for educational technology.
313
1167000
4000
Cela nous donne un but, une vision, pour la technologie éducative.
19:47
An educational technology and pedagogy that is digital, automatic,
314
1171000
6000
Et la technologie éducative et la pédagogie qui est numérique, automatique,
19:53
fault-tolerant, minimally invasive, connected and self-organized.
315
1177000
6000
à tolérance de panne, peu invasive, connectée et auto-organisée.
19:59
As educationists, we have never asked for technology; we keep borrowing it.
316
1183000
4000
Comme éducateurs, nous n'avons jamais demandé de la technologie, nous l'empruntons.
20:03
PowerPoint is supposed to be considered a great educational technology,
317
1187000
4000
PowerPoint est censé être considéré comme une technologie de pointe pour l'enseignement,
20:07
but it was not meant for education, it was meant for making boardroom presentations.
318
1191000
4000
mais il n'a pas été conçu pour l'enseignement, il a été conçu pour faire des présentations dans les salles de réunion.
20:11
We borrowed it. Video conferencing. The personal computer itself.
319
1195000
4000
Nous l'avons emprunté. La vidéoconférence. L'ordinateur personnel lui-même.
20:15
I think it's time that the educationists made their own specs,
320
1199000
3000
Je pense qu'il est temps que les éducateurs créent leurs propres spécifications,
20:18
and I have such a set of specs. This is a brief look at that.
321
1202000
4000
et j'ai un ensemble de spécifications de ce type. En voici un bref aperçu.
20:22
And such a set of specs should produce the technology
322
1206000
4000
Et un tel un ensemble de spécifications devrait produire la technologie
20:26
to address remoteness, values and violence.
323
1210000
3000
qui permettra de s'occuper de l'éloignement, des valeurs et de la violence.
20:29
So I thought I'd give it a name -- why don't we call it "outdoctrination."
324
1213000
6000
Alors j'ai pensé lui donner un nom - pourquoi ne pas l'appeler "exdoctrination".
20:35
And could this be a goal for educational technology in the future?
325
1219000
5000
Et cela pourrait être un objectif pour la technologie éducative dans l'avenir
20:40
So I want to leave that as a thought with you.
326
1224000
3000
alors je veux vous laisser y réfléchir.
20:43
Thank you.
327
1227000
1000
Merci.
20:44
(Applause)
328
1228000
6000
(Applaudissements)
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