TED2011
Sal Khan: Let's use video to reinvent education
सलमान ख़ान: सलमान ख़ान: आइये विडियो के ज़रिये शिक्षा को बदल दें
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सलमान ख़ान बताते हैं कि कैसे और क्यों उन्होनें ख़ान अकादमी बनायी, जो कि शिक्षाप्रद विडियो के ज़रिये गणित और दूसरे विषयों का पूरा पाठ्यक्रम देती है। वो दिखाते है कि परस्पर संवाद पर आधारित अभ्यास में कितनी ताकत होती है। वो टीचरों से क्लासरूम को उलटने की गुज़ारिश करते है -- कि छात्रों को घर पर विडियो लेक्चर लेने दो, और "होमवर्क" असल में क्लास में टीचरों के साथ मिल कर करो।
Sal Khan - Educator and social entrepreneur
In 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more. Full bio
In 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more. Full bio
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The Khan Academy is most known
0
0
2000
ख़ान अकादमी जानी जाती है
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for its collection of videos,
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2000
2000
अपने तमाम विडियो के संग्रह के लिये,
00:19
so before I go any further,
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4000
2000
तो इस से पहले मैं कुछ कहूँ
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let me show you a little bit of a montage.
3
6000
3000
मैं आपको छोटी से झलक दिखाता हूँ
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(Video) Salman Khan: So the hypotenuse is now going to be five.
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9000
3000
(विडियो) सलमान ख़ान: तो त्रिकोण का कर्ण होगा पाँच
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This animal's fossils are only found in this area of South America --
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12000
3000
इस प्राणी के अवशेष दक्षिणी अमरीका के सिर्फ़ इस हिस्से में मिलते हैं --
00:30
a nice clean band here --
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15000
2000
ये जो नीली पट्टी दिख रही है --
00:32
and this part of Africa.
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17000
2000
और अफ़्रीका के इस भाग में।
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We can integrate over the surface,
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19000
2000
इस का समाकलन इस सतह पर कर सकते हैं,
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and the notation usually is a capital sigma.
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21000
3000
और ज्यादातर इसे बडे सिग्मा अक्षर से दिखाते हैं।
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National Assembly: They create the Committee of Public Safety,
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24000
3000
राष्ट्रीय असेंबली: ये ही जन सुरक्षा कमेटी का गठन करते हैं,
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which sounds like a very nice committee.
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27000
2000
जो कि काफ़ी अच्छी सी कमेटी लगती है।
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Notice, this is an aldehyde,
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29000
2000
ध्यान दीजिये, कि ये अल्डीहाइड है,
00:46
and it's an alcohol.
13
31000
2000
और ये एल्कोहल है।
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Start differentiating into effector and memory cells.
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33000
3000
इन मे से कुछ एफ़ेक्टर और कुछ मेमोरी सेलों मे बँटने लगते हैं।
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A galaxy. Hey, there's another galaxy.
15
36000
2000
आकाश गंगा। ये एक और आकाश गंगा।
00:53
Oh look, there's another galaxy.
16
38000
2000
और देखो! एक और अकाश गंगा।
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And for dollars, is their 30 million,
17
40000
3000
और डॉलरों में, उनके तीन करोड,
00:58
plus the 20 million dollars from the American manufacturer.
18
43000
3000
और अमरीकी निर्माता के २ करोड।
01:01
If this does not blow your mind,
19
46000
3000
अगर ये आपका दिमाग सन्न नहीं कर रहा है,
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then you have no emotion.
20
49000
2000
तो आपमे भावना ही नहीं है।
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(Laughter)
21
51000
2000
(हँसी)
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(Applause)
22
53000
5000
(तालियाँ)
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SK: We now have on the order
23
58000
2000
सलमान ख़ान: आज हमारे पास संग्रह है
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of 2,200 videos
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60000
2000
करीब २२०० विडियो का
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covering everything from basic arithmetic
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62000
2000
बुनियादी अंकगणित से ले कर
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all the way to vector calculus
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64000
2000
वेक्टर कैल्कुलस (कलन) तक
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and some of the stuff you saw there.
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66000
3000
और उसका एक हिस्सा आपने अभी देखा।
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We have a million students a month using the site,
28
69000
3000
हर महीने करीब दस लाख छात्र हमारा वेबसाइट इस्तेमाल करते हैं,
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watching on the order of 100 to 200,000 videos a day.
29
72000
4000
और हर दिन करीब एक से दो लाख विडियो देखते हैं।
01:31
But what we're going to talk about in this
30
76000
2000
मगर आज जो बात हम करने जा रहे हैं,
01:33
is how we're going to the next level.
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78000
2000
वो ये है कि हम इस से अगले स्तर तक कैसे पहुँच सकते हैं।
01:35
But before I do that,
32
80000
2000
मगर उस के पहले,
01:37
I want to talk a little bit about really just how I got started.
33
82000
3000
मैं बताना चाहता हूँ कि मैने शुरुवात कैसे की थी।
01:41
And some of you all might know,
34
86000
2000
और आप में कुछ शायद जानते हों,
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about five years ago I was an analyst at a hedge fund,
35
88000
3000
कि पाँच साल पहले मैं एक हेज फ़ंड में काम करता था,
01:46
and I was in Boston,
36
91000
2000
और मैं बॉस्टन में रहता था,
01:48
and I was tutoring my cousins in New Orleans, remotely.
37
93000
3000
और मैं न्यू औरलियन्स के अपने कुछ रिश्तेदारों को दूर से पढाता था।
01:51
And I started putting the first YouTube videos up
38
96000
3000
और मैनें पहले कुछ यूट्यूब विडियो अपलोड करने शुरु किये
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really just as a kind of nice-to-have,
39
99000
2000
बस ये सोच के, कि ये कुछ अच्छा रहेगा,
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just a supplement for my cousins --
40
101000
2000
मेरे उन रिश्तेदारों की कुछ मदद हो जायेगी --
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something that might give them a refresher or something.
41
103000
3000
ऐसा कुछ जिसे वो बार बार इस्तेमाल कर सकेंगे।
02:01
And as soon as I put those first YouTube videos up,
42
106000
2000
और जैसे ही मैने वो पहले यूट्यूब विडियो लगाये,
02:03
something interesting happened --
43
108000
2000
कुछ मज़ेदार सा घटने लगा --
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actually a bunch of interesting things happened.
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110000
2000
असल में, काफ़ी सारी मज़ेदार बातें हुईं।
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The first was the feedback from my cousins.
45
112000
3000
सबसे पहले तो मेरे रिश्तेदारों की प्रकिया।
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They told me
46
115000
2000
उन्होनें मुझे बताया कि
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that they preferred me on YouTube than in person.
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117000
3000
वो मुझे सच में देखेने के बजाय यूट्यूब पर देखना ज्यादा पसंद करते हैं।
02:15
(Laughter)
48
120000
7000
(हँसी)
02:23
And once you get over the backhanded nature of that,
49
128000
3000
और अगर आप इस पर सोचें,
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there was actually something very profound there.
50
131000
2000
तो वो कुछ बहुत गहरी बात कह रहे थे,
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They were saying
51
133000
2000
वो ये कह रहे थे कि
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that they preferred the automated version of their cousin
52
135000
2000
उन्हें अपने रिश्तेदार का ऑटोमैटिक रूप ज्यादा पसंद था,
02:32
to their cousin.
53
137000
2000
ख़ुद उस रिश्तेदार के बजाय।
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At first, it's very unintuitive,
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139000
2000
सबसे पहले तो, ये बहुत ही उल्टी बात है,
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but when you actually think about it from their point of view, it makes a ton of sense.
55
141000
3000
मगर यदि आप उनके दृष्टिकोण से देखें, तो ये बिल्कुल ही सीधी बात लगेगी।
02:39
You have this situation
56
144000
2000
अब स्थिति ये हो गयी थी कि वो
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where now they can pause and repeat their cousin,
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146000
2000
अपने रिश्तेदार को जहाँ चाहें रोक सकते थे, और दोहरा सकते थे,
02:43
without feeling like they're wasting my time.
58
148000
3000
बिना इस चिंता के - कि वो मेरा समय खराब कर रहे हैं।
02:46
If they have to review something
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151000
3000
अगर उन्हें किसी चीज़ को दोहराना हो,
02:49
that they should have learned a couple of weeks ago,
60
154000
2000
चो कि उन्हें कुछ हफ़्ते पहले कर लेनी चाहिये थी,
02:51
or maybe a couple of years ago,
61
156000
3000
या कूछ साल पहले सीख लेनी चाहिये थी,
02:54
they don't have to be embarrassed and ask their cousin.
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159000
2000
तो उन्हें शर्मिंदा नहीं होना होगा, और अपने रिश्तेदार से नहीं पूछना पडेगा।
02:56
They can just watch those videos. If they're bored, they can go ahead.
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161000
3000
वो सीधे उन विडियों को देख सकते थे। और अगर वो बोर हो रहे हों, तो वो आगे भी बढ सकते थे।
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They can watch it at their own time, at their own pace.
64
164000
2000
उसे वो मनचाहे समय पर, अपनी स्पीड या गति पर देख सकते थे।
03:01
And probably the least appreciated aspect of this
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166000
5000
और जिस बात पर हम सबसे कम गौर करते है वो ये
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is the notion that the very first time,
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171000
2000
आइडिया है कि पहली बार,
03:08
the very first time
67
173000
2000
सबसे पहली बार,
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that you're trying to get your brain around a new concept,
68
175000
3000
आप अपने दिमाग में ये बात अनुभव कर रहे है, कि
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the very last thing you need
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178000
2000
इस की कोई ज़रूरत ही नहीं है कि
03:15
is another human being saying, "Do you understand this?"
70
180000
3000
कोई दूसरा मनुष्य ये कहे, "क्या आपको समझ आया?"
03:18
And that's what was happening with the interaction with my cousins before,
71
183000
3000
और मेरे और मेरे रिश्तेदारों के बीच पहले यही होता रहता था,
03:21
and now they can just do it
72
186000
3000
और अब वो उसे चुपचाप सीख सकते थे
03:24
in the intimacy of their own room.
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189000
3000
अपने कमरे में अकेले बैठ कर।
03:28
The other thing that happened is --
74
193000
2000
दूसरी बात जो हुई - वो ये कि
03:30
I put them on YouTube just --
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195000
3000
जब मैने उन्हें यूट्यूब पर डाला --
03:33
I saw no reason to make it private,
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198000
2000
तो मुझे उन्हें प्राइवेट रखने का कोई कारण नही दिखा,
03:35
so I let other people watch it,
77
200000
2000
तो मैने उन्हें आम जनता के लिये खोल दिया,
03:37
and then people started stumbling on it,
78
202000
2000
और लोग उन विडियो तक पहुँचने लगे,
03:39
and I started getting some comments and some letters
79
204000
3000
और मुझे कमेंट और चिट्ठियाँ आने लगीं
03:42
and all sorts of feedback
80
207000
2000
और तमाम सारे सुझाव भी
03:44
from random people from around the world.
81
209000
2000
सारी दुनिया के अंजान लोगों से।
03:46
And these are just a few.
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211000
3000
और उनमें से कुछ ये हैं।
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This is actually from one of the original calculus videos.
83
214000
3000
ये असल में कैलकुलस के पहले विडियों से है।
03:52
And someone wrote just on YouTube --
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217000
2000
और किसी ने यूट्यूब पर ही लिख दिया था --
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it was a YouTube comment:
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219000
2000
ये एक यूट्यूब कमेंट था:
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"First time I smiled doing a derivative."
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221000
3000
"पहली बार डेरिवेशन का सवाल करते हुई मैं मुस्करा रहा था।"
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(Laughter)
87
224000
2000
(हँसी)
04:01
And let's pause here.
88
226000
2000
अब यहाँ रुकते हैं।
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This person did a derivative
89
228000
2000
इस व्यक्ति ने डेरिबेशन का सवाल क्या
04:05
and then they smiled.
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230000
3000
और फिर मुस्कराया।
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And then in a response to that same comment -- this is on the thread.
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233000
3000
और फ़िर इस के जवाब में - ये उस ही विडियो से है।
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You can go on YouTube and look at these comments --
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236000
2000
आप यूट्यूब पर जा कर ये कमेंट देख सकते हैं --
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someone else wrote: "Same thing here.
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238000
2000
किसी और ने लिखा: "हाँ, मेरे साथ भी ऐसा ही हुआ।
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I actually got a natural high and a good mood for the entire day.
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240000
3000
असल में मैं पूरी दिन खुश हो कर इधर से उधर डोलता रहा।
04:18
Since I remember seeing
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243000
2000
क्योंकि मुझे याद है कि
04:20
all of this matrix text in class,
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245000
3000
ये सारा कुछ मैने क्लास में देखा था,
04:23
and here I'm all like, 'I know kung fu.'"
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248000
3000
मुझे लगता है जैसे, 'मुझे कुंग-फ़ू आता है।"
04:26
(Laughter)
98
251000
4000
(हँसी)
04:30
And we get a lot of feedback all along those lines.
99
255000
2000
और इस तरह के तमाम सुझाव टिप्पणियाँ हमें आते रहते हैं।
04:32
This clearly was helping people.
100
257000
2000
ज़ाहिर है कि इस से लोगों की मदद हो रही थी।
04:34
But then, as the viewership kept growing and kept growing,
101
259000
3000
मगर फिर हमारे दर्शकों के संख्या बढती ही चली गयी,
04:37
I started getting letters from people,
102
262000
3000
मुझे तमाम लोगों से चिट्ठियाँ आने लगीं,
04:40
and it was starting to become clear
103
265000
2000
और ये साफ़ होने लगा कि
04:42
that it was actually more than just a nice-to-have.
104
267000
2000
ये बस ऐसे ही छोटी सी चीज़ से ज्यादा बडा कुछ है।
04:44
This is just an excerpt
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269000
2000
ये बस एक हिस्सा है
04:46
from one of those letters.
106
271000
2000
चिट्ठियों में से एक का।
04:48
"My 12 year-old son has autism
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273000
2000
"मेरा १२ साल के बच्चे को ऑटिस्म (स्वालीनता) है
04:50
and has had a terrible time with math.
108
275000
2000
और उसे गणित में बहुत दिक्कत होती रही है।
04:52
We have tried everything,
109
277000
2000
हमने हर तरह की कोशिश के,
04:54
viewed everything, bought everything.
110
279000
2000
सब कुछ देखा, हर चीज़ खरीदी।
04:56
We stumbled on your video on decimals and it got through.
111
281000
3000
मगर आपके दशमलव (डेसिमल) के विडियो कारगर रहे।
04:59
Then we went on to the dreaded fractions. Again, he got it.
112
284000
3000
फिर हम डरावने फ़्रैक्शन (भिन्न) तक गये। उसे वो भी समझ आ गया।
05:02
We could not believe it.
113
287000
2000
हमें विश्वास ही नहीं हुआ।
05:04
He is so excited."
114
289000
2000
और वो बहुत खुश और जोश में है।"
05:06
And so you can imagine,
115
291000
2000
और आप सोच सकते हैं कि,
05:08
here I was an analyst at a hedge fund.
116
293000
3000
मैं एक हेज़ फ़ंड में काम करने वाला व्यक्ति था।
05:11
It was very strange for me to do something of social value.
117
296000
3000
मेरे लिये इस तरह का कुछ सामाजिक सा करना बिलकुल नया था।
05:14
(Laughter)
118
299000
3000
(हँसी)
05:17
(Applause)
119
302000
7000
(तालियाँ)
05:24
But I was excited, so I kept going.
120
309000
3000
मगर इस ने मुझे बहुत जोश दिया, और मैं लगातार यही करता रहा।
05:27
And then a few other things started to dawn on me.
121
312000
2000
और फिर कुछ और चीज़ें मुझ तक पहुँचीं।
05:29
That, not only would it help my cousins right now,
122
314000
3000
कि, न सिर्फ़ ये मेरे रिश्तेदारों की ही मदद कर सकता है,
05:32
or these people who are sending letters,
123
317000
2000
य फ़िर उन लोगों की जो ऐसे पत्र भेज रहे हैं,
05:34
but that this content will never go old,
124
319000
2000
बल्कि ये विडियो तो कभी पुराने ही नहीं होंगे,
05:36
that it could help their kids
125
321000
2000
कि इस से इन बच्चों की मदद हो सकती है,
05:38
or their grandkids.
126
323000
2000
और इन बच्चों के होने वाले नाती पोतों की भी।
05:40
If Isaac Newton
127
325000
2000
अगर आइज़ैक न्यूटन ने
05:42
had done YouTube videos on calculus,
128
327000
2000
यूट्यूब पर कैलकुलस के विडियों बना दिये होते,
05:44
I wouldn't have to.
129
329000
2000
तो मुझे नहीं बनाने पडते।
05:46
(Laughter)
130
331000
2000
(हँसी)
05:48
Assuming he was good. We don't know.
131
333000
3000
मतलब अगर वो इतने अच्छे विडियो बना पाते - क्या पता?
05:51
(Laughter)
132
336000
2000
(हँसी)
05:53
The other thing that happened --
133
338000
2000
दूसरी बात जो हुई --
05:55
and even at this point, I said, "Okay, maybe it's a good supplement.
134
340000
2000
और अब तक भी, मुझे यही लग रहा था, "ठीक है, पढाई के साथ थोडी मदद
के लिये ये विडियो ठीक हैं।"
के लिये ये विडियो ठीक हैं।"
05:57
It's good for motivated students.
135
342000
2000
ये बस प्रेरित और उत्सुक छात्रों के लिये ही ठीक हैं।
05:59
It's good for maybe home schoolers."
136
344000
2000
या केवल घर पर पढने वालों के लिये ही हैं।"
06:01
But I didn't think it would be something
137
346000
2000
मगर मुझे नहीं लगता था कि ये चीच
06:03
that would somehow penetrate the classroom.
138
348000
2000
सामान्य क्लासरूम तक भी पहुँच जायेगी।
06:05
But then I started getting letters from teachers.
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350000
2000
मगर फिर मुझे टीचरों की चिट्ठियाँ आनी शुरु हो गयीं।
06:07
And the teachers would write, saying,
140
352000
2000
और टीचर लिखते थे,
06:09
"We've used your videos to flip the classroom.
141
354000
2000
"हमने आपके विडियो के ज़रिये क्लासरूम को उलट दिया।
06:11
You've given the lectures, so now what we do ... " --
142
356000
3000
क्योंकि पाठ तो आपने पढा डाला, तो हम अब क्या करते है --"
06:14
and this could happen in every classroom in America tomorrow --
143
359000
3000
और कल ऐसा अमरीका के हर क्लास में हो सकता है --
06:17
" ... what I do is I assign the lectures for homework,
144
362000
3000
"...अब हम केवल होमवर्क में पाठ का विडियो दे देते है,
06:20
and what used to be homework,
145
365000
2000
और जो होमवर्क होता था,
06:22
I now have the students doing in the classroom."
146
367000
3000
वो अब हम बच्चों के साथ क्लास में करते हैं।"
06:25
And I want to pause here for --
147
370000
3000
और मैं थोडी देर यहाँ रुकना चाहता हूँ --
06:28
(Applause)
148
373000
4000
(तालियाँ)
06:32
I want to pause here for a second,
149
377000
2000
मैं यहाँ एक सेकेंड के लिये रुकना चाहता हूँ,
06:34
because there's a couple of interesting things.
150
379000
2000
क्योंकि यहाँ कुछ ध्यान देने लायक चीज़ें हैं।
06:36
One, when those teachers are doing that,
151
381000
2000
एक तो ये कि जब ये टीचर ऐसा करते हैं,
06:38
there's the obvious benefit --
152
383000
2000
तो सीधा सीधा फ़ायदा तो है ही --
06:40
the benefit that now their students
153
385000
2000
कि ये बच्चे भी
06:42
can enjoy the videos in the way that my cousins did.
154
387000
2000
मेरे रिश्तेदारों की तरह इन विडियो को देख सकते हैं।
06:44
They can pause, repeat at their own pace,
155
389000
2000
उन्हें रोक सकते हैं, अपनी गति पर दोहरा सकते हैं,
06:46
at their own time.
156
391000
2000
अपने समय पर कर सकते हैं।
06:48
But the more interesting thing is --
157
393000
2000
मगर इस के आगे भी जो मज़ेदार है --
06:50
and this is the unintuitive thing when you talk about technology in the classroom --
158
395000
3000
वो ये है कि क्लासरूम मे टेक्नॉलाजी के इस्तेमाल के क्षेत्र में बिलकुल नयी बात है --
06:53
by removing the one-size-fits-all lecture from the classroom
159
398000
3000
क्लासरूम से सबके लिये एक ही जैसे पाठ को हटा देने वाली बात है
06:56
and letting students have a self-paced lecture at home,
160
401000
3000
छात्रों को घर पर उनकी अपनी गति से पढने दिया जाये,
06:59
and then when you go to the classroom, letting them do work,
161
404000
3000
और जब वो क्लास जायें तो वहाँ वो ज्ञान का उप्योग करें
07:02
having the teacher walk around,
162
407000
2000
और टीचर बस उनकी मदद के लिये रहें,
07:04
having the peers actually be able to interact with each other,
163
409000
3000
और छात्र एक दूसरे की मदद कर सकें,
07:07
these teachers have used technology
164
412000
3000
इन टीचरों ने टेक्नॉलाजी का इस्तेमाल कर के
07:10
to humanize the classroom.
165
415000
2000
क्लासरूम का मानवीयकरण कर दिया था।
07:12
They took a fundamentally dehumanizing experience --
166
417000
3000
उन्होंने मूल रूप से अमानवीय काम को लिया
07:15
30 kids with their fingers on their lips,
167
420000
2000
३० बच्चे होठों पर उँगलियाँ रख कर बैठे हैं,
07:17
not allowed to interact with each other.
168
422000
2000
एक दूसरे से बात नहीं कर सकते हैं।
07:19
A teacher, no matter how good,
169
424000
2000
किसी भी टीचर को, चाहे वो कितना ही अच्छा हो,
07:21
has to give this one-size-fits-all lecture
170
426000
2000
सब के लिये एक ही लेक्चर देना होना है
07:23
to 30 students --
171
428000
2000
पूरे ३० छात्रों को --
07:25
blank faces, slightly antagonistic --
172
430000
2000
मुर्दा चेहरे, थोडे चिढे हुए चेहरे --
07:27
and now it's a human experience.
173
432000
2000
और अब ये एक मानवीय अनुभव लगता है।
07:29
Now they're actually interacting with each other.
174
434000
2000
अब वो एक दूसरे से बातचीत कर सकते हैं।
07:31
So once the Khan Academy --
175
436000
2000
तो एक बार खान अकादमी --
07:33
I quit my job
176
438000
2000
मैने अपनी नौकरी छोड दी
07:35
and we turned into a real organization --
177
440000
2000
और हमने इसे एक असल संस्था का रूप दिया --
07:37
we're a not-for-profit --
178
442000
2000
हम एक नॉट फ़ॉर प्राफ़िट (एन.जी.ओ.) हैं --
07:39
the question is, how do we take this to the next level?
179
444000
3000
और सवाल ये है कि हम इसे अगले स्तर तक कैसे ले जायें?
07:42
How do we take what those teachers are doing
180
447000
2000
हम उन टीचरों के काम से शुरुवात कर के
07:44
to their natural conclusion?
181
449000
2000
उसे उसके सही निष्कर्श तक कैसे ले जायें?
07:46
And so what I'm showing you over here,
182
451000
2000
और जो मैं आपको यहाँ दिखा रहा हूँ,
07:48
these are actual exercises
183
453000
2000
वो असल में कुछ सवाल हैं
07:50
that I started writing for my cousins.
184
455000
3000
जो मैने अपने रिश्तेदारों के लिये तैयार किये थे।
07:53
The ones I started were much more primitive.
185
458000
2000
जो मैने शुरु में तैयार किये थे, वो बहुत ही सरल से थे।
07:55
This is a more competent version of it.
186
460000
3000
ये उसका थोडा विकसित रूप है।
07:58
But the paradigm here is, we'll generate as many questions as you need
187
463000
3000
मगर मुख्य बात है कि हम तब तक नये नये सवाल पूछते रहेंगे
08:01
until you get that concept,
188
466000
2000
जब तक कि आप अपने पाठ को समझ न जायें,
08:03
until you get 10 in a row.
189
468000
2000
जब तक कि आप १० सवाल लगातार सही न कर लें।
08:05
And the Khan Academy videos are there.
190
470000
2000
और ये ख़ान अकादमी के विडियो हैं।
08:07
You get hints, the actual steps for that problem,
191
472000
2000
आपको सवाल पूर करने के लिये बीच के सारे कदम दिखाये जाते हैं,
08:09
if you don't know how to do it.
192
474000
2000
अगर आप को नहीं समझ आता कि उसे कैसे करना है।
08:11
But the paradigm here, it seems like a very simple thing:
193
476000
2000
मगर ये आइडिया, ऐसा लगता है कि बहुत साधारण सी बात है:
08:13
10 in a row, you move on.
194
478000
2000
जब दसों सवाल सही हो जाये, आगे बढो।
08:15
But it's fundamentally different than what's happening in classrooms right now.
195
480000
3000
मगर ये आज कल के क्लासरूम से मूलतः अलग बात है।
08:18
In a traditional classroom,
196
483000
2000
एक पारंपरिक क्लासरूम में,
08:20
you have a couple of homework,
197
485000
2000
कुछ होमवर्क होता है,
08:22
homework, lecture, homework, lecture,
198
487000
2000
होमवर्क, लेक्चर, होमवर्क, लेक्चर,
08:24
and then you have a snapshot exam.
199
489000
2000
और फ़िर एक बडी परीक्षा होती है।
08:26
And that exam, whether you get a 70 percent, an 80 percent,
200
491000
2000
और वो परीक्षा, चाहे आपको ७० प्रतिशत आये, या ८० प्रतिशत,
08:28
a 90 percent or a 95 percent,
201
493000
3000
या ९० प्रतिशत या फ़िर ९५ प्रतिशत,
08:31
the class moves on to the next topic.
202
496000
2000
आप अगली क्लास में पहुँच जाते हैं।
08:33
And even that 95 percent student,
203
498000
2000
और जिनके ९५% आये थे,
08:35
what was the five percent they didn't know?
204
500000
2000
वो क्या ५% था जो उन्हें भी समझ नहीं आया था?
08:37
Maybe they didn't know what happens when you raise something to the zero power.
205
502000
3000
हो सकता है कि उन्हें नहीं पता हो कि किसी अंक को ज़ीरो का घात देने
पर क्या होता है।
पर क्या होता है।
08:40
And then you go build on that in the next concept.
206
505000
2000
और आप ये नज़रअंदाज़ कर के अगले पाठ पर चले जाते हैं।
08:42
That's analogous to
207
507000
2000
ये कुछ ऐसा ही हुआ कि
08:44
imagine learning to ride a bicycle,
208
509000
2000
सोचिये आप बायसायकिल चलाना सीख रहे हों,
08:46
and maybe I give you a lecture ahead of time,
209
511000
3000
और मान लीजिये मैने आपको पहले से एक लेक्चर दे दिया,
08:49
and I give you that bicycle for two weeks.
210
514000
2000
और मैने आपको दो हफ़्ते के लिये वो सायकिल दी।
08:51
And then I come back after two weeks,
211
516000
2000
और फिर दो हफ़्ते बाद मैन वापस आया,
08:53
and I say, "Well, let's see. You're having trouble taking left turns.
212
518000
2000
और मैने कहा, "ह्म्म्म! तो आप बायें हाथ की तरफ़
नहीं मुड पा रहे हैं।
नहीं मुड पा रहे हैं।
08:55
You can't quite stop.
213
520000
2000
और ब्रेक लगाना भी नहीं जानते।
08:57
You're an 80 percent bicyclist."
214
522000
2000
आप ८०% सायकिल चलाना सीख गये हैं।"
08:59
So I put a big C stamp on your forehead
215
524000
4000
तो मैं आपके माथे पर बडा सा "सी" छाप दूँ
09:03
and then I say, "Here's a unicycle."
216
528000
3000
और कहूँ, "ये है आधा सायकिल सवार!"
09:06
But as ridiculous as that sounds,
217
531000
2000
ये बहुत बेवकूफ़ी भरा लगता है,
09:08
that's exactly what's happening
218
533000
2000
मगर बिल्कुल यही हो रहा है
09:10
in our classrooms right now.
219
535000
2000
आज के हमारे क्लासरूम में।
09:12
And the idea is you fast forward
220
537000
3000
और आयडिया ये है कि आप जल्दबाजी करते हैं
09:15
and good students start failing algebra all of a sudden
221
540000
2000
और अच्छे छात्र भी अचानक बीजगणित में फ़ेल होने लगते हैं
09:17
and start failing calculus all of a sudden,
222
542000
3000
और कैल्कुलस में फ़ेल होने लगते हैं,
09:20
despite being smart, despite having good teachers,
223
545000
2000
जबकि वो मेधावी होते है, और अच्छे टीचरों द्वार पढाये गये होते हैं,
09:22
and it's usually because they have these Swiss cheese gaps
224
547000
2000
और ये इसलिये कि जैसे स्विस चीज़ में होते हैं, वैसे बडे बडे
छेद रह जाते है
छेद रह जाते है
09:24
that kept building throughout their foundation.
225
549000
2000
जो कि उनकी नींव को ही खोखला करते रहते हैं।
09:26
So our model
226
551000
2000
तो हमारा तरीका है
09:28
is learn math the way you'd learn anything,
227
553000
2000
कि गणित वैसे सीखिये जैसे आप कुछ भी और सीखते हैं,
09:30
like the way you would learn a bicycle.
228
555000
2000
जैसे आप सायकिल चलाना सीखते हैं।
09:32
Stay on that bicycle. Fall off that bicycle.
229
557000
3000
सायकिल पर सवार होयिए। उस पर से गिर कर देखिये।
09:35
Do it as long as necessary until you have mastery.
230
560000
3000
और तब तक ऐसा करिये जबतब आप को सब कुछ न आ जये।
09:38
The traditional model,
231
563000
2000
पारंपरिक तरीक,
09:40
it penalizes you for experimentation and failure,
232
565000
2000
आपको दंड देता है कि आप प्रयोग कर के फ़ेल हो गये,
09:42
but it does not expect mastery.
233
567000
2000
मगर वो आपसे निपुण होने की उम्मीद ही नहीं रखता।
09:44
We encourage you to experiment. We encourage you to failure.
234
569000
3000
हम आपको प्रयोग करने के लिये बढावा देते हैं। हम आपको बार बार असफ़ल होने के लिये उत्साहित करते हैं।
09:47
But we do expect mastery.
235
572000
3000
मगर हमे उम्मीद है कि आप उस्ताद बनें।
09:50
This is just another one of the modules.
236
575000
2000
ये हमारा एक और कोर्स है।
09:52
This is trigonometry.
237
577000
2000
ये ट्रिगनोमेट्री या त्रिकोणमिति है।
09:54
This is shifting and reflecting functions.
238
579000
3000
ये शिफ़्टिंग और रेफ़्लेक्टिंग फ़ंकशन हैं।
09:57
And they all fit together.
239
582000
2000
और ये सब एक दूसरे से जुडे हैं।
09:59
We have about 90 of these right now.
240
584000
2000
अब तक हमारे पास करीब ९० ऐसे कोर्स हैं।
10:01
And you can go to the site right now. It's all free. Not trying to sell anything.
241
586000
3000
और आप इस वक्त साइट पर जा सकते हैं। ये सब मुफ़्त है। मैं
कुछ बेच नहीं रहा हूँ।
कुछ बेच नहीं रहा हूँ।
10:04
But the general idea is that they all fit into this knowledge map.
242
589000
3000
मगर मूल विचार है कि ये सब ज्ञान के एक ताने बाने में बैठते हैं।
10:07
That top node right there, that's literally single digit addition.
243
592000
3000
ये सबसी ऊपर का प्वाइंट, ये एक अंक की संख्या को जोडना है।
10:10
It's like one plus one is equal to two.
244
595000
3000
जैसे १ और १ जुड कर २ होते हैं।
10:13
And the paradigm is, once you get 10 in a row on that,
245
598000
2000
और आइडिया है कि एक बार आप दस सवाल लगातार सही कर लेंगे तो,
10:15
it keeps forwarding you to more and more advanced modules.
246
600000
3000
आपको और ज्यादा आगे के स्तर पर ये अपने आप लेता जायेगा।
10:18
So if you keep further down the knowledge map,
247
603000
3000
और जैसे जैसे आप ज्ञान के इस ढाँचे में नीचे की ओर बढेंगे,
10:21
we're getting into more advanced arithmetic.
248
606000
3000
आप उच्च स्तर की अंकगणित तक पहुँचते हैं।
10:24
Further down, you start getting into pre-algebra and early algebra.
249
609000
3000
और नीचे, आप बीज-गणित की शुरुवात तक पहुँचते हैं।
10:27
Further down, you start getting into algebra one, algebra two,
250
612000
4000
और नीचे, आप बीजगणित के पहले और दूसरे पाठ तक पहुँचते हैं,
10:31
a little bit of precalculus.
251
616000
2000
और फ़िर कुछ कुछ कैलकुलस तक।
10:33
And the idea is, from this we can actually teach everything --
252
618000
3000
और आयडिया ये है कि, इस तरीके से हम असल में
कुछ भी पढा सकते हैं --
कुछ भी पढा सकते हैं --
10:36
well, everything that can be taught
253
621000
2000
मतलब वो सब जिसे पढाया जा सकता है
10:38
in this type of a framework.
254
623000
2000
इस तरह के तरीके या ढाँचे में।
10:40
So you can imagine -- and this is what we are working on --
255
625000
2000
तो आप सोच सकते हैं -- और इसी पर हम काम कर रहे हैं --
10:42
is from this knowledge map
256
627000
2000
कि इस ज्ञान के ढाँचे में
10:44
you have logic, you have computer programming,
257
629000
2000
आप तर्कशास्त्र है, कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग है,
10:46
you have grammar, you have genetics,
258
631000
3000
व्याकरण है, आनुवांशिकी है,
10:49
all based off of that core of,
259
634000
2000
और सब उसी मूल जड पर आधारित है,
10:51
if you know this and that,
260
636000
2000
अगर आप को ये और ये पता है,
10:53
now you're ready for this next concept.
261
638000
2000
तो आप इस अगले पाठ के लिये तैयार हैं।
10:55
Now that can work well for an individual learner,
262
640000
3000
अब एक अकेले छात्र के लिये तो ये काम कर जायेगा,
10:58
and I encourage, one, for you to do it with your kids,
263
643000
2000
और मैं चाहूँगा कि आप अपने बच्चों के साथ प्रयोग कर के देखें,
11:00
but I also encourage everyone in the audience to do it yourself.
264
645000
2000
मगर मैं चाहूँगा कि ऑडियंस में बैठे लोग इसे खुद भी कर के देखे।
11:02
It'll change what happens at the dinner table.
265
647000
3000
आपके खाने की मेज़ पर होने वाली बातचीत बदल जायेगी।
11:05
But what we want to do
266
650000
2000
मगर मैं जो करना चाहता हूँ वो ये है कि
11:07
is to use the natural conclusion of the flipping of the classroom
267
652000
2000
मै क्लासरूम उलटने का फ़ायदा उठा सकूँ
11:09
that those early teachers had emailed me about.
268
654000
3000
जैसा कि शुरुवाती दौर के उन टीचरों ने मुझे ईमेल किया था।
11:12
And so what I'm showing you here,
269
657000
2000
और इसलिये मैं यहाँ आपको जो दिखा रहा हूँ,
11:14
this is actually data from a pilot in the Los Altos school district,
270
659000
2000
वो असली आँकडे है लॉस अल्टोस में हुए एक पायलट से,
11:16
where they took two fifth grade classes and two seventh grade classes
271
661000
3000
जहाँ हमने पाँचवी और सातवी की दो क्लासों
11:19
and completely gutted their old math curriculum.
272
664000
2000
से उनका पुराना पाठयक्रम बिल्कुल ही हटा दिया।
11:21
These kids aren't using textbooks,
273
666000
2000
ये बच्चे अब पाठ्यपुस्तक इस्तेमाल नहीं करते,
11:23
they're not getting one-size-fits-all lectures.
274
668000
2000
और इन्हें कोई सबके-लिये-एक-सा लेक्चर भी नहीं मिलता।
11:25
They're doing Khan Academy, they're doing that software,
275
670000
2000
ये ख़ान अकादमी इस्तेमाल करते है, और ये इस सॉफ़्टवेयर इस्तेमाल करते हैं,
11:27
for roughly half of their math class.
276
672000
2000
लगभग अपनी आधी गणित की क्लासों में।
11:29
And I want to make it clear, we don't view this as the complete math education.
277
674000
3000
और मैं ये भी साफ़ कर देना चाहता हूँ, हम इसे गणित की संपूर्ण शिक्षा
के रूप में नहीं देखते हैं।
के रूप में नहीं देखते हैं।
11:32
What it does is -- and this is what's happening in Los Altos --
278
677000
2000
इस से क्या होता है - और लॉस अल्टोस में जो होता दिखा --
11:34
it frees up time.
279
679000
2000
इस से समय बचता है।
11:36
This is the blocking and tackling,
280
681000
2000
ये कसरतें और अभ्यास है,
11:38
making sure you know how to move through a system of equations,
281
683000
2000
जिस से आपको समझ आ जाये कि समीकरणों के सिस्टम में
कैसे आगे पीछे आते जाते हैं,
कैसे आगे पीछे आते जाते हैं,
11:40
and it frees up time for the simulations, for the games,
282
685000
3000
और इस से समय बचता है असली दुनिया में इनका उपयोग
समझने के लिये,
समझने के लिये,
11:43
for the mechanics, for the robot building,
283
688000
2000
रोबोट बनाने के लिये, यंत्रों के निर्माण के लिये,
11:45
for the estimating how high that hill is based on its shadow.
284
690000
3000
और छाया देख कर ये अंदाज़ा लगाने के लिये कि पहाड कितना ऊँचा है।
11:48
And so the paradigm is the teacher walks in every day,
285
693000
3000
मूल विचार है कि टीचर हर दिन आयें,
11:51
every kid works at their own pace --
286
696000
2000
हर बच्चा अपने हिसाब और गति से पढे --
11:53
and this is actually a live dashboard from Los Altos school district --
287
698000
3000
और ये असल डैशबोर्ड है लॉस अल्टोस स्कूल के इलाके का --
11:56
and they look at this dashboard.
288
701000
2000
और वो इस डैशबोर्ड को देखें।
11:58
Every row is a student.
289
703000
2000
हर लेटी पंक्ति एक स्टूडेंट है।
12:00
Every column is one of those concepts.
290
705000
2000
हर खडा कॉलम एक पाठ या कोर्स का एक ब्लाक है।
12:02
Green means the student's already proficient.
291
707000
2000
हरे रंग का मतलब है कि बच्चा उस्तादी हो चुका है।
12:04
Blue means they're working on it -- no need to worry.
292
709000
2000
नीले रंग का मतलब है कि वो सीख रहा है - चिंता की कोई बात नहीं है।
12:06
Red means they're stuck.
293
711000
2000
लाल रंग का मतलब है कि वो अटक गया है।
12:08
And what the teacher does is literally just say,
294
713000
3000
और टीचर को सिर्फ़ इतना करना है कि
12:11
"Let me intervene on the red kids."
295
716000
2000
वो लाल रंग वाले बच्चों पर ध्यान दें।
12:13
Or even better, "Let me get one of the green kids
296
718000
2000
या इस से भी बेहतर, "चलो एक हर वाले बच्चे को,
12:15
who are already proficient in that concept
297
720000
2000
जो कि पहले ही उस्तादी पा चुका है उस पाठ में,
12:17
to be the first line of attack
298
722000
2000
पहला प्रयास करने देते हैं
12:19
and actually tutor their peer."
299
724000
3000
और अपने दोस्त को पढाने देते हैं।"
12:23
(Applause)
300
728000
7000
(तालियाँ)
12:30
Now I come from a very data-centric reality,
301
735000
2000
अब मैं आँकडों के आधार पर ही बात कर रहा हूँ,
12:32
so we don't want that teacher to even go and intervene
302
737000
2000
इसलिये हम नहीं चाहते कि टीचर बच्चे का पास जाये और
12:34
and have to ask the kid awkward questions:
303
739000
2000
उन से अजीब से सवाल करें:
12:36
"Oh, what do you not understand?" or "What do you do understand?"
304
741000
2000
"ओह, आप क्या नहीं समझ रहे हैं?" या "आप क्या समझ चुके हैं?"
12:38
and all of the rest.
305
743000
2000
और इस तरह के बाकी सवाल।
12:40
So our paradigm is to really arm the teachers with as much data as possible --
306
745000
3000
हमारा आयडिया है कि हम टीचरों को बच्चो पर जितना हो सके
आँकडे दें --
आँकडे दें --
12:43
really data that, in almost any other field, is expected,
307
748000
2000
आँकडे, जो किसी भी और क्षेत्र में, स्वाभाविक है,
12:45
if you're in finance or marketing or manufacturing --
308
750000
2000
अगर आप वाणिज्य में, या विपणन में, या उत्पादन में हों --
12:47
and so the teachers can actually diagnose what's wrong with the students
309
752000
3000
और तब टीचर असल में जान सकेंगे कि बच्चों के साथ गडबड आखिर हो कहाँ रही है
12:50
so they can make their interaction as productive as possible.
310
755000
3000
जिस से कि वो बच्चों के साथ अपने समय को ज्यादा से ज्यादा लाभदायक बना सकें।
12:53
So now the teachers know exactly what the students have been up to,
311
758000
3000
तो अब टीचरों को सही सही पता है कि बच्चों ने क्या किया क्या नहीं किया,
12:56
how long they have been spending every day, what videos have they been watching,
312
761000
2000
कितनी देर वो रोज़ पढे, कितने विडियों उन्होंने वाकई देखे,
12:58
when did they pause the videos, what did they stop watching,
313
763000
2000
कहाँ कहाँ उन्होंने विडियो रोके, और क्या क्या उन्होंने रुक कर देखा,
13:00
what exercises are they using,
314
765000
2000
कौन से सवाल उन्होंने किये,
13:02
what have they been focused on?
315
767000
2000
उन्होनें किन बातों पर ध्यान दिया?
13:04
The outer circle shows what exercises they were focused on.
316
769000
3000
ये बाहरी गोला दिखा रहा है कि किन सवालों पर उन्होंने ध्यान दिया।
13:07
The inner circle shows the videos they're focused on.
317
772000
3000
अंदरूनी गोना दिखा रहा है कि किन विडियो पर उन्होनें ध्यान दिया।
13:10
And the data gets pretty granular
318
775000
2000
और ये आँकडे काफ़ी सटीक हैं
13:12
so you can see the exact problems that the student got right or wrong.
319
777000
3000
जिस से कि आप देख सकते है कि किसी छात्र ने कौन से सवाल सही किये।और कौन से गलत किये।
13:15
Red is wrong, blue is right.
320
780000
2000
लाल रंग गलत सवाल है, नीला रंग सही सवाल है।
13:17
The leftmost question is the first question that the student attempted.
321
782000
2000
सबसे बायें वो सवाल है जिसे करने का छात्र ने सब से पहले प्रयास किया।
13:19
They watched the video right over there.
322
784000
2000
बिलकुल यहाँ उन्होंने विडियो देखा।
13:21
And then you can see, eventually, they were able to get 10 in a row.
323
786000
3000
और फिर आप देख सकते है, कि कैसे उन्होंने लगातार दस सवाल सही किये।
13:24
It's almost like you can see them learning over those last 10 problems.
324
789000
3000
जैसे कि आप उन्हें अपने सामने वो आखिरी दस सवाल करते देख पा रहे हों।
13:27
They also got faster.
325
792000
2000
और उनकी गति भी बढती गयी।
13:29
The height is how long it took them.
326
794000
2000
इस की ऊँचाई से पता लग रहा है कि उन्हें कितनी देर लगी।
13:33
So when you talk about self-paced learning,
327
798000
3000
तो जब आप अपनी गति से सीखने की बात करते हैं,
13:36
it makes sense for everyone -- in education-speak, differentiated learning --
328
801000
4000
वो सबके लिये उपयुक्त लगता है - शिक्षाविदों की भाषा में - डिफ़रेंशियेटिद लर्निंग --
13:40
but it's kind of crazy when you see it in a classroom.
329
805000
3000
मगर ये बहुत अलग सा अनुभव है यदि आप इसे क्लासरूम में देखें।
13:43
Because every time we've done this,
330
808000
2000
क्योंकि जब भी हमने इसे कियी है,
13:45
in every classroom we've done,
331
810000
3000
और जिस भी कक्षा में किया है,
13:48
over and over again, if you go five days into it,
332
813000
2000
बार बार, हर बार, पाँच दिन इसे करने के बाद,
13:50
there's a group of kids who've raced ahead
333
815000
2000
बच्चों का एक समूह आगे निकल जाता है
13:52
and there's a group of kids who are a little bit slower.
334
817000
2000
और एक समूह है जो थोडा धीरे सीखता है।
13:54
And in a traditional model, if you did a snapshot assessment,
335
819000
2000
और पारंपरिक तरीके मे, अगर आप एक ही परीक्षा ले रहे होते,
13:56
you say, "These are the gifted kids, these are the slow kids.
336
821000
3000
तो आप कहते, "ये मेधावी छात्र है, और ये दूसरे कमज़ोर हैं।
13:59
Maybe they should be tracked differently.
337
824000
2000
इन्हें दूसरी स्पीड पर पढाना चाहिये।
14:01
Maybe we should put them in different classes."
338
826000
2000
शायद इन्हें अलग क्लासों में ही डाल देना चाहिये।"
14:03
But when you let every student work at their own pace --
339
828000
2000
मगर जब आप हर छात्र को अपनी गति पर काम करने देते हैं --
14:05
and we see it over and over and over again --
340
830000
3000
और हमने बार बार ऐसा होते देखा है --
14:08
you see students who took a little bit [of] extra time
341
833000
2000
देखिये जिन बच्चो में थोडा ज्यादा समय लिया
14:10
on one concept or the other,
342
835000
2000
किसी एक पाठ पर,
14:12
but once they get through that concept,
343
837000
2000
मगर जब वो उसे समझ गये,
14:14
they just race ahead.
344
839000
2000
तो वो तेज़ी से आगे निकल गये।
14:16
And so the same kids that you thought were slow six weeks ago,
345
841000
3000
और वही बच्चे जो छः हफ़्ते पहले धीरे चल रहे है,
14:19
you now would think are gifted.
346
844000
2000
अचानक आप उन्हें मेधावी कहने लगेंगे।
14:21
And we're seeing it over and over and over again.
347
846000
2000
और हम ये सब बार बार होते देख रहे हैं।
14:23
And it makes you really wonder
348
848000
2000
और ये देख कर आप सोचते हैं कि
14:25
how much all of the labels maybe a lot of us have benefited from
349
850000
3000
हम पर जो इतने तमाम तमगे और लांछन लगे, उनमें से कितने
14:28
were really just due to a coincidence of time.
350
853000
3000
बस समय का संयोग भर थे।
14:34
Now as valuable as something like this is
351
859000
2000
और भली ही इस के जैसा महत्वपूर्ण कुछ
14:36
in a district like Los Altos,
352
861000
3000
लॉस अल्टोस में हो,
14:39
our goal is to use technology
353
864000
2000
हमारा मकसद है टेक्नालाजी को इस्तेमाल कर के
14:41
to humanize, not just in Los Altos, but on a global scale,
354
866000
3000
उस सब का मानवीयकरण करना, न सिर्फ़ लॉस अल्टोस मे,
बल्कि सारी दुनिया में,
बल्कि सारी दुनिया में,
14:44
what's happening in education.
355
869000
2000
जो शिक्षा में हो रहा है।
14:46
And actually, that kind of brings an interesting point.
356
871000
2000
और असल में, ये हमे बहुत ही रोचक मोड पर ले आता है।
14:48
A lot of the effort in humanizing the classroom
357
873000
3000
क्लास रूम के मानवीयकरण की बहुत सारी कोशिशें
14:51
is focused on student-to-teacher ratios.
358
876000
3000
छात्र और टीचरों के अनुपात पर केंद्रित हैं।
14:54
In our mind, the relevant metric
359
879000
2000
हमारे दिमाग में, काम की चीज़ है
14:56
is student-to-valuable-human-time-
360
881000
3000
छात्रों का अनुपात उस समय से जो
14:59
with-the-teacher ratio.
361
884000
2000
टीचर के साथ ढँग से बिताया गया।
15:01
So in a traditional model, most of the teacher's time
362
886000
2000
तो एक पारंपरिक तरीके में, टीचर का ज्यादातर समय
15:03
is spent doing lectures and grading and whatnot.
363
888000
3000
लेक्चर और ग्रेडिंग वगैरह करते हुए बीतता है।
15:06
Maybe five percent of their time is actually sitting next to students
364
891000
2000
हो सकता है कि उन का केवल पाँच प्रतिशत समय ही बच्चों के साथ बीत पाता हो.
15:08
and actually working with them.
365
893000
2000
सच में उन के साथ काम करते हुए।
15:10
Now 100 percent of their time is.
366
895000
2000
और अब उन का सौ प्रतिशत समय असल काम में लगता है।
15:12
So once again, using technology, not just flipping the classroom,
367
897000
3000
तो फ़िर से, टैक्नालाजी को इस्तेमाल कर के, केवल क्लासरूम को उलटा ही नहीं जा रहा है,
15:15
you're humanizing the classroom, I'd argue,
368
900000
2000
मैं कहूँगा कि आप क्लासरूम का मानवीयकरण कर रहे हैं
15:17
by a factor of five or 10.
369
902000
3000
करीब पाँच से दस गुना तक।
15:20
And as valuable as that is in Los Altos,
370
905000
2000
जैसे कि लॉस अल्टोस में इस की बहुत अहमियत है,
15:22
imagine what that does to the adult learner
371
907000
2000
सोचिये ये उस प्रोढ विद्यार्थी के कितनी बडी बात होगी
15:24
who's embarrassed to go back and learn stuff
372
909000
2000
जिसे वापस स्कूल जा कर वो सब सीखने में हिचक होती है जो
15:26
that they should have before, before going back to college.
373
911000
2000
उन्हें बहुत पहले, कॉलेज जाने के पहले ही सीख लेना चाहिये था।
15:28
Imagine what it does
374
913000
3000
सोचिये इस का क्या अर्थ हो सकता है
15:31
to a street kid in Calcutta
375
916000
3000
कलकत्ता में सडक पर रहने वाले बच्चे के लिये
15:34
who has to help his family during the day,
376
919000
3000
जिसे दिन में अपने परिवार की मदद करनी होती है,
15:37
and that's the reason why he or she can't go to school.
377
922000
2000
और इसलिये वो स्कूल नहीं जा सकता या जा सकती।
15:39
Now they can spend two hours a day and remediate,
378
924000
3000
अब वो दिन में दो घंटे लगा कर ही, शिक्षा पा सकेंगे
15:42
or get up to speed and not feel embarrassed
379
927000
2000
बाकी लोगों जितना सीख सकेंगे, और शर्मिंदा नहीं होंगे
15:44
about what they do or don't know.
380
929000
3000
कि उन्हें क्या आता है, और क्या नहीं।
15:47
Now imagine what happens where --
381
932000
2000
अब सोचिये क्या होगा जब --
15:49
we talked about the peers teaching each other
382
934000
2000
हमने छात्रों द्वारा एक दूसरे को पढाने की बात की
15:51
inside of a classroom.
383
936000
2000
क्लासरूम के अंदर।
15:53
But this is all one system.
384
938000
2000
मगर ये पूरा एक ही सिस्टम है।
15:55
There's no reason why you can't have
385
940000
2000
कोई कारण नहीं है कि
15:57
that peer-to-peer tutoring
386
942000
2000
ये एक दूसरे को पढाने का तरीका
15:59
beyond that one classroom.
387
944000
2000
क्लासरूम से बाहर न जाये।
16:01
Imagine what happens if that student in Calcutta
388
946000
3000
सोचिये क्या होगा यदि कलकत्ता का वो छात्र
16:04
all of a sudden can tutor your son,
389
949000
2000
अचानक आप के बेटे को ट्यूशन देने लगे,
16:06
or your son can tutor that kid in Calcutta?
390
951000
3000
या आपका बेटा कलकत्ता के उस बच्चे को पढाने लगे?
16:09
And I think what you'll see emerging
391
954000
2000
और मुझे लगता है कि आप को दिखेगा
16:11
is this notion of a global one-world classroom.
392
956000
6000
कि एक ग्लोबल क्लासरूम का आयडिया उभर सकता है।
16:17
And that's essentially what we're trying to build.
393
962000
4000
और वास्तव में, हम वही बनाना की कोशिश कर रहे हैं।
16:21
Thank you.
394
966000
2000
धन्यवाद।
16:23
(Applause)
395
968000
41000
(तालियाँ)
17:04
Bill Gates: I've seen some things you're doing in the system
396
1009000
3000
बिल गेट्स: मैने इस सिस्टम मे कुछ चीज़ें देखीं हैं
17:07
that have to do with motivation and feedback --
397
1012000
2000
जो आप उत्साह बढाने और सलाह देने के लिये इस्तेमाल कर सकते है --
17:09
energy points, merit badges.
398
1014000
3000
जैसे एनर्ज़ी प्वाइंट, मेरिट बैज।
17:12
Tell me what you're thinking there.
399
1017000
2000
मुझे बताइये कि आप क्या सोच रहे हैं।
17:14
SK: Oh yeah. No, we have an awesome team working on it.
400
1019000
2000
सलमान ख़ान: बिलकुल। असल में , हमारे पास एक अद्भुत टीम है।
17:16
And I have to make it clear, it's not just me anymore.
401
1021000
2000
और मैं स्पष्ठ कर दूँ कि अब मैं अकेले ही नहीं हूँ।
17:18
I'm still doing all the videos,
402
1023000
2000
विडियो अभी भी मैं ही करता हूँ,
17:20
but we have a rockstar team doing the software.
403
1025000
2000
लेकिन हमारे पास साफ़्टवेयर बनाने के लिये गजब की टीम है।
17:22
Yeah, we've put a bunch of game mechanics in there
404
1027000
2000
और हम ने इस में कुछ गेम्सनुमा चीज़ें भी डाली है,
17:24
where you get these badges,
405
1029000
2000
जहाँ आप बैज प्राप्त कर सकते हैं,
17:26
we're going to start having leader boards by area, and you get points.
406
1031000
3000
और अब हम लोग हर विषय के लीडरों का पटल बनायेंगे और आपको प्वाइंट मिल सकेंगे।
17:29
It's actually been pretty interesting.
407
1034000
2000
असल में, ये काफ़ी रोचक लगता है।
17:31
Just the wording of the badging or how many points you get for doing something,
408
1036000
3000
उन बैज़ो का क्या नाम रखा है, या फ़िर कितने प्वाइंट उन्हें दिये गये,
17:34
we see on a system-wide basis,
409
1039000
2000
और हम ये पूरे सिस्टम पर देखते हैं,
17:36
like tens of thousands of fifth graders or sixth graders
410
1041000
2000
दसियों हज़ार पाँचवें या छठे के बच्चों को
17:38
going one direction or another,
411
1043000
2000
इधर से उधर भेज देता है,
17:40
depending what badge you give them.
412
1045000
2000
कि आपने उन्हें कौन सा बैज दिया।
17:42
(Laughter)
413
1047000
2000
(हँसी)
17:44
BG: And the collaboration you're doing with Los Altos,
414
1049000
3000
बिल गेट्स: और जो आप लॉस अल्टोस में कर रहे हैं,
17:47
how did that come about?
415
1052000
2000
वो कैसे हुआ?
17:49
SK: Los Altos, it was kind of crazy.
416
1054000
2000
सलमान ख़ान: लॉस अल्टोस, वो तो अजब ही था।
17:51
Once again, I didn't expect it to be used in classrooms.
417
1056000
3000
एक बार फ़िर, मुझे लगा नहीं था कि लोग इसे असल क्लास में इस्तेमाल करेंगे।
17:55
Someone from their board came and said,
418
1060000
2000
उनके बोर्ड से कोई आया, और उसने कहा,
17:57
"What would you do if you had carte blanche in a classroom?"
419
1062000
2000
"अगर आपको पूरी आज़ादी हो, तो आप क्लासरूम में क्या करेंगे?"
17:59
And I said, "Well, I would just, every student work at their own pace
420
1064000
3000
और मैने कहा, "देखिये, मै तो हर छात्र को उसकी अपनी गति पर काम करने दूँगा
18:02
on something like this and we'd give a dashboard."
421
1067000
2000
और मैं ऐसा एक डैशबोर्ड दे दूँगा।"
18:04
And they said, "Oh, this is kind of radical. We have to think about it."
422
1069000
3000
और उन्होंने कहा, "ओह, ये तो एक्दम अलग सोच है। हमें सोच कर बताना होग।"
18:07
And me and the rest of the team were like,
423
1072000
2000
और मुझे और हमारी टीम को लगा,
18:09
"They're never going to want to do this."
424
1074000
2000
"ये कभी हमें ऐसा नहीं करने देंगे।"
18:11
But literally the next day they were like, "Can you start in two weeks?"
425
1076000
3000
मगर ठीक अगले ही दिन, उन्होंने कहा, "क्या आप दो हफ़्ते में अपना प्रोग्राम चालू कर सकते हैं?"
18:14
(Laughter)
426
1079000
2000
(हँसी)
18:16
BG: So fifth grade math is where that's going on right now?
427
1081000
3000
बिल गेट्स: तो पाँचवें की गणित पर आजकल काम हो रहा है?
18:19
SK: It's two fifth grade classes and two seventh grade classes.
428
1084000
3000
सलमान ख़ान: दो पाँचवी क्लासें और दो सातवीं क्लासें।
18:22
And they're doing it at the district level.
429
1087000
2000
और ये पूरे डिस्ट्रिक्ट लेवेल पर भी कर रहे हैं।
18:24
I think what they're excited about is they can now follow these kids.
430
1089000
3000
मुझे लगता है कि वो इस बात से प्रेरित हैं कि वो इन बच्चों पर नज़र रख सकेंगे।
18:27
It's not an only-in-school thing.
431
1092000
2000
ये सिर्फ़ स्कूल तक ही सीमित नहीं है।
18:29
We've even, on Christmas, we saw some of the kids were doing it.
432
1094000
2000
हमने तो ख़ास क्रिसमस के दिन भी बच्चों को पढते देखा।
18:31
And we can track everything.
433
1096000
2000
और हम हर चीज़ देख सकते हैं।
18:33
So they can actually track them as they go through the entire district.
434
1098000
2000
और जैसे जैसे ये प्रोग्राम डिस्ट्रिक्ट में लागू होगा, हम उसे भी देख सकेंगे।
18:35
Through the summers, as they go from one teacher to the next,
435
1100000
2000
गर्मियों की छुट्टियों के दौरान, जैसे टीचर बदलेंगे,
18:37
you have this continuity of data
436
1102000
2000
आपके पास ये आँकडे फिर भी सुरक्षित रहेंगे
18:39
that even at the district level they can see.
437
1104000
2000
जिस से कि पूरी डिस्ट्रिक्ट के स्तर पर भी इसे देखा जा सके।
18:41
BG: So some of those views we saw
438
1106000
2000
बिल गेट्स: तो इस में कुछ जो हमने देखा,
18:43
were for the teacher
439
1108000
2000
तो टीचरों के लिये था
18:45
to go in and track actually what's going on with those kids.
440
1110000
3000
जिस से वो हर बच्चे की बढत पर नज़र रख सकें।
18:48
So you're getting feedback on those teacher views
441
1113000
2000
तो आपको क्या कुछ सलाह मिल रही है कि
18:50
to see what they think they mean?
442
1115000
3000
टीचर उन्हें देख कर क्या समझ रहे हैं?
18:53
SK: Oh yeah. Most of those were specs by the teachers.
443
1118000
3000
सलमान ख़ान: हाँ बिल्कुल। इस में ज्यादातर टीचरों के सहयोग से ही बनाये गये हैं।
18:56
We made some of those for students so they could see their data,
444
1121000
3000
हमने इन में से कुछ छात्रों के लिये भी बनाये हैं जिस से कि वो अपने आँकडे देख सकें
18:59
but we have a very tight design loop with the teachers themselves.
445
1124000
3000
मगर टीचरों के साथ जुड कर ही सारा डिज़ाइन तैयार किया गया है।
19:02
And they're literally saying, "Hey, this is nice, but ... "
446
1127000
3000
और वो कह रह है कि, "ये काफ़ी अच्छा है, मगर..."
19:05
Like that focus graph, a lot of the teachers said,
447
1130000
2000
जैसे एक ग्रुप में, काफ़ी टीचरों ने कहा,
19:07
"I have a feeling that a lot of the kids are jumping around
448
1132000
2000
"उन्हें लगता है कि बहुत से बच्चे बस इधर से उधर कूद रहे हैं
19:09
and not focusing on one topic."
449
1134000
2000
और किसी एक विषय पर ध्यान नहीं दे रहे हैं।"
19:11
So we made that focus diagram.
450
1136000
2000
तो हमने फ़ोकस डायग्राम बनाये।
19:13
So it's all been teacher-driven.
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1138000
2000
तो टीचरों ने ही इसे आगे बढाया है।
19:15
It's been pretty crazy.
452
1140000
2000
बहुत ही अद्भुत सफ़र रहा है ये।
19:17
BG: Is this ready for prime time?
453
1142000
2000
बिल गेट्स: क्या ये मुख्य पढाई के लिये तैयार है?
19:19
Do you think a lot of classes next school year should try this thing out?
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1144000
3000
क्या आप को लगता है कि अगले साल बहुत सारे स्कूल इसे इस्तेमाल कर के देखेंगे?
19:22
SK: Yeah, it's ready.
455
1147000
2000
सलमान खान: हाँ, ये तैयार है।
19:24
We've got a million people on the site already,
456
1149000
2000
हमारे साइट पर करीब दस लाख लोग हैं,
19:26
so we can handle a few more.
457
1151000
2000
और हम कुछ और लोगों को भी शामिल कर सकते हैं।
19:28
(Laughter)
458
1153000
3000
(हँसी)
19:31
No, no reason why it really can't happen
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1156000
2000
कोई कारण नहीं है इसके
19:33
in every classroom in America tomorrow.
460
1158000
2000
अमरीका के हर क्लासरूम तक नहीं पहुँचने का।
19:35
BG: And the vision of the tutoring thing.
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1160000
3000
बिल गेट्स: और इस का आगे का विज़न क्या है?
19:38
The idea there is, if I'm confused about a topic,
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1163000
3000
आइडिया ये है कि, अगर मैं किसी पाठ को ले कर कन्फ़्यूज़ हूँ,
19:41
somehow right in the user interface
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1166000
2000
मुझे वहीं साइट पर ही
19:43
I'd find people who are volunteering,
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कुछ लोग मिल जायेंगे जो सहायता करने को तैयार होंगे,
19:45
maybe see their reputation,
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1170000
2000
उनके काम की रेटिंग देख कर
19:47
and I could schedule and connect up with those people?
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1172000
3000
मैं उन से समय ले सकूँ और उन लोगों से सीधे जुड सकूँ?
19:50
SK: Absolutely. And this is something
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1175000
2000
सलमान ख़ान: बिल्कुल। बल्कि मैं कहूँगा
19:52
that I recommend everyone in this audience to do.
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2000
कि ऑडियंस में बैठा हर व्यक्ति ऐसा करे।
19:54
Those dashboards the teachers have, you can go log in right now
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1179000
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जो डैश्बोर्ड टीचरों के पास है, आप उस में लागिन कर सकते हैं
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and you can essentially become a coach
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2000
और आप एक टीचर बन सकते हैं
19:59
for your kids, or nephews, or cousins,
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3000
अपने बच्चों के, या भतीजे-भांजो या रिश्तेदारों के,
20:02
or maybe some kids at the Boys and Girls Club.
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1187000
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या बाय्ज़ एंड गर्ल्स क्लब के कुछ बच्चों के।
20:04
And yeah, you can start becoming a mentor, a tutor,
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3000
और हाँ आप सलाहकार बन सकते है, शिक्षक बन सकते हैं,
20:07
really immediately.
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तुरंत ही।
20:09
But yeah, it's all there.
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1194000
2000
और, सब कुछ तैयार है।
20:11
BG: Well, it's amazing.
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बिल गेट्स: ये वाकई शानदार है।
20:13
I think you just got a glimpse of the future of education.
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1198000
2000
मुझे लगता है हमें शिक्षा के भविष्य की एक झलक देखने को मिली है।
20:15
Thank you. (SK: Thank you.)
478
1200000
2000
धन्यवाद। (सलमान ख़ान: धन्यवाद।)
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(Applause)
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1202000
3000
(तालियाँ)
ABOUT THE SPEAKER
Sal Khan - Educator and social entrepreneurIn 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more.
Why you should listen
Salman "Sal" Khan is the founder and chief executive officer of Khan Academy, a not-for-profit with a mission of providing a free, world-class education for anyone, anywhere.
Khan Academy started as a passion project in 2004. Khan's cousin was struggling with math, so he tutored her remotely and posted educational videos on YouTube. So many people watched the videos that eventually Khan quit his job at a hedge fund and pursued Khan Academy full time. Today Khan Academy has more than 100 employees in Mountain View, California. Khan Academy believes learners of all ages should have unlimited access to free educational content they can master at their own pace. Its resources cover preschool through early college education, including math, grammar, biology, chemistry, physics, economics, finance and history. Additionally, Khan Academy offers free personalized SAT test prep in partnership with the test developer, the College Board. More than 42 million registered users access Khan Academy in dozens of languages across 190 countries.
Khan has been profiled by "60 Minutes," featured on the cover of Forbes, and recognized as one of TIME’s "100 Most Influential People in the World." In his book, The One World Schoolhouse: Education Reimagined, Sal outlines his vision for the future of education.
Khan holds three degrees from MIT and an MBA from Harvard Business School.
Sal Khan | Speaker | TED.com