ABOUT THE SPEAKER
Temple Grandin - Livestock handling designer, autism activist
Through groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds.

Why you should listen

An expert on animal behavior, Temple Grandin has designed humane handling systems for half the cattle-processing facilities in the US, and consults with the meat industry to develop animal welfare guidelines. As PETA wrote when awarding her a 2004 Proggy: “Dr. Grandin's improvements to animal-handling systems found in slaughterhouses have decreased the amount of fear and pain that animals experience in their final hours, and she is widely considered the world's leading expert on the welfare of cattle and pigs.” In 2010, Time Magazine listed her as one of its most Important People of the Year. She is also a member of the American Academy of Arts and Sciences.

Grandin’s books about her interior life as an autistic person have increased the world's understanding of the condition with personal immediacy -- and with import, as rates of autism diagnosis rise. She is revered by animal rights groups and members of autistic community, perhaps because in both regards she is a voice for those who are sometimes challenged to make themselves heard. 

More profile about the speaker
Temple Grandin | Speaker | TED.com
TED2010

Temple Grandin: The world needs all kinds of minds

Temple Grandin: Svijetu su potrebni umovi svih mogućih vrsta

Filmed:
5,588,848 views

Temple Grandin, kojoj je kao djetetu dijagnosticiran autizam, govori o tome kako funcionira njen um - objašnjavajući svoju sposobnost da "razmišlja u slikama", što joj pomaže rješavati probleme na kojima prosječni, neurotipični mozak može pogriješiti. Ona pokazuje da svijet treba ljude koji spadaju u autistički spektar: vizualni mislioci, uzorak mislioci, verbalni mislioci, i sve vrste pametnih štreberskih tipova djece.
- Livestock handling designer, autism activist
Through groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I think I'll startpočetak out and just talk a little bitbit about
0
0
2000
Počela bih time što ću objasniti
00:17
what exactlytočno autismautizam is.
1
2000
2000
što je točno autizam.
00:19
AutismAutizam is a very bigvelika continuumkontinuum
2
4000
3000
Autizam je jedan vrlo veliki kontinuum
00:22
that goeside from very severeozbiljan -- the childdijete remainsostaci non-verbalneglagolski --
3
7000
3000
koji ide od vrlo teškog oblika, kada dijete uopće ne govori,
00:25
all the way up to brilliantsjajan scientistsznanstvenici and engineersinženjeri.
4
10000
3000
pa sve do briljantnih znanstvenika i inženjera.
00:28
And I actuallyzapravo feel at home here,
5
13000
2000
Ovo je u biti moje područje
00:30
because there's a lot of autismautizam geneticsgenetika here.
6
15000
2000
jer ovdje ima mnogo autističke genetike.
00:32
You wouldn'tne bi have any...
7
17000
2000
Nadam se da nemate...
00:34
(ApplausePljesak)
8
19000
4000
(Pljesak)
00:38
It's a continuumkontinuum of traitsosobine.
9
23000
2000
To je kontinuum osobina.
00:40
When does a nerdglupan turnskretanje into
10
25000
3000
Kada se štreber pretvara u
00:43
AspergerAsperger, whichkoji is just mildblag autismautizam?
11
28000
2000
Asperger, koji je tek blagi autizam?
00:45
I mean, EinsteinEinstein and MozartMozart
12
30000
3000
Hoću reći, i Einsteinu i Mozartu
00:48
and TeslaTesla would all be probablyvjerojatno diagnoseddijagnosticira
13
33000
2000
i Tesli danas bi vjerojatno bila postavljena
00:50
as autisticautističan spectrumspektar todaydanas.
14
35000
2000
dijagnoza iz autističkog spektra.
00:52
And one of the things that is really going to concernbriga me is
15
37000
3000
I jedna od stvari kojima ću se baviti je
00:55
gettinguzimajući these kidsdjeca to be the onesone that are going to inventizumiti
16
40000
3000
da potaknem takve klince da oni budu ti koji će izumiti
00:58
the nextSljedeći energyenergija things,
17
43000
2000
novu energetsku tehnologiju
01:00
you know, that BillBill GatesVrata talkedRazgovarao about this morningjutro.
18
45000
4000
o čemu je govorio Bill Gates.
01:04
OK. Now, if you want to understandrazumjeti
19
49000
2000
U redu. Dakle, ukoliko želite razumjeti
01:06
autismautizam, animalsživotinje.
20
51000
2000
autizam, životinje,
01:08
And I want to talk to you now about differentdrugačiji waysnačine of thinkingmišljenje.
21
53000
2000
a ja vam želim govoriti o različitim načinima mišljenja,
01:10
You have to get away from verbalglagolski languagejezik.
22
55000
3000
morate se odmaknuti od verbalnog jezika.
01:13
I think in picturesSlike,
23
58000
2000
Ja razmišljam u slikama.
01:15
I don't think in languagejezik.
24
60000
3000
Ja ne razmišljam u jeziku.
01:18
Now, the thing about the autisticautističan mindum
25
63000
2000
Ono što je specifično za autistički mozak
01:20
is it attendspohađa to detailsdetalji.
26
65000
3000
jest da on obraća pažnju na detalje.
01:23
OK, this is a testtest where you eitherili have to
27
68000
2000
Ovo je test u kojem morate odabrati
01:25
pickodabrati out the bigvelika lettersslova, or pickodabrati out the little lettersslova,
28
70000
2000
ili velika ili mala slova.
01:27
and the autisticautističan mindum picksmotika out the
29
72000
2000
Autistički um izdvaja
01:29
little lettersslova more quicklybrzo.
30
74000
2000
mala slova brže.
01:31
And the thing is, the normalnormalan brainmozak ignoreszanemaruje the detailsdetalji.
31
76000
4000
To je zato što normalni mozak ignorira detalje.
01:35
Well, if you're buildingzgrada a bridgemost, detailsdetalji are prettyprilično importantvažno
32
80000
2000
Ukoliko gradite most detalji su prilično bitni
01:37
because it will fallpad down if you ignorezanemariti the detailsdetalji.
33
82000
3000
jer će se most srušiti ako detalje zanemarite.
01:40
And one of my bigvelika concernszabrinutost with a lot of policypolitika things todaydanas
34
85000
3000
Ono što me zabrinjava u vezi mnogih stvari danas
01:43
is things are gettinguzimajući too abstractsažetak.
35
88000
2000
je da stvari postaju previše apstraktne.
01:45
People are gettinguzimajući away from doing
36
90000
2000
Ljudi bježe
01:47
hands-onruke na stuffstvari.
37
92000
2000
od praktičnog rada.
01:49
I'm really concernedzabrinut that a lot of the schoolsškola have takenpoduzete out
38
94000
2000
Uistinu me zabrinjava da su mnoge škole izbacile
01:51
the hands-onruke na classesklase,
39
96000
2000
praktičnu nastavu
01:53
because artumjetnost, and classesklase like that,
40
98000
2000
jer likovni odgoj i slična nastava
01:55
those are the classesklase where I excelledOdlično.
41
100000
2000
je ono u čemu sam se ja isticala.
01:57
In my work with cattlestoka,
42
102000
2000
Radeći sa stokom
01:59
I noticedprimijetio a lot of little things that mostnajviše people don't noticeobavijest
43
104000
3000
uočila sam mnoge sitnice koje većina ljudi ne primjećuje
02:02
would make the cattlestoka balkgreda. Like, for exampleprimjer,
44
107000
2000
koje uzrokuju da stoka zastaje. Na primjer,
02:04
this flagZastava wavingmahanje, right in frontispred of the veterinaryveterinarske facilitypostrojenja.
45
109000
3000
ova zastava koja se vijori ispred veterinarskog postrojenja.
02:07
This feedstočna hrana yarddvorište was going to tearsuza down theirnjihov wholečitav veterinaryveterinarske facilitypostrojenja;
46
112000
3000
Bilo je u planu da se cijelo postrojenje sruši,
02:10
all they neededpotreban to do was movepotez the flagZastava.
47
115000
2000
međutim sve što je trebalo učiniti je bilo da se makne zastava.
02:12
RapidBrzo movementpokret, contrastkontrast.
48
117000
3000
Brzi pokreti, kontrast.
02:15
In the earlyrano '70s when I startedpočeo, I got right down
49
120000
2000
Ranih '70-ih kada sam počela, ušla sam ravno
02:17
in the chutesljestve to see what cattlestoka were seeingvidim.
50
122000
2000
u vodilice kako bih vidjela točno ono što stoka vidi.
02:19
People thought that was crazylud. A coatkaput on a fenceograda would make them balkgreda,
51
124000
3000
Ljudi su mislili da sam luda. Kaput na ogradi bi plašio stoku
02:22
shadowssjene would make them balkgreda, a hosecrijevo on the floorkat ...
52
127000
3000
Zastajkivala bi zbog sjene ili cijevi na podu.
02:25
people weren'tnisu noticingprimjećujući these things --
53
130000
2000
Ljudi to nisu primjećivali,
02:27
a chainlanac hangingvješanje down --
54
132000
2000
lanac koji visi,
02:29
and that's shownprikazan very, very nicelylijepo in the moviefilm.
55
134000
2000
i to je vrlo lijepo prikazano u filmu.
02:31
In factčinjenica, I lovedvoljen the moviefilm, how they
56
136000
2000
U biti mi se u film jako svidjelo kako
02:33
duplicateddvostruki all my projectsprojekti. That's the geekštreber sidestrana.
57
138000
2000
su replicirali sve moje projekte. To je zbog moje štreberske strane.
02:35
My drawingscrteži got to starzvijezda in the moviefilm too.
58
140000
3000
I moji crteži su nastupali u filmu.
02:38
And actuallyzapravo it's calledzvao "TempleHram GrandinGrandin,"
59
143000
2000
Čak je i naslov "Temple Grandin",
02:40
not "ThinkingRazmišljanja In PicturesSlike."
60
145000
2000
a ne "Razmišljanje u slikama".
02:42
So, what is thinkingmišljenje in picturesSlike? It's literallydoslovce moviesfilmovi
61
147000
2000
Dakle, što je razmišljanje u slikama? Doslovno,
02:44
in your headglava.
62
149000
2000
to su filmovi u vašoj glavi.
02:46
My mindum worksdjela like GoogleGoogle for imagesslika.
63
151000
2000
Moj um funkcionira kao pretraga slika na Google-u.
02:48
Now, when I was a youngmladi kiddijete I didn't know my thinkingmišljenje was differentdrugačiji.
64
153000
3000
Dok sam bila malo dijete nisam znala da razmišljam drugačije.
02:51
I thought everybodysvi thought in picturesSlike.
65
156000
2000
Mislila sam da svi razmišljaju u slikama.
02:53
And then when I did my bookrezervirati, "ThinkingRazmišljanja In PicturesSlike,"
66
158000
2000
I dok sam pisala svoju knjigu "Razmišljanje u slikama"
02:55
I startpočetak interviewingintervjuiranje people about how they think.
67
160000
3000
počela sam intervjuirati ljude o načinu njihovog mišljenja.
02:58
And I was shockedšokiran to find out that
68
163000
2000
Bila sam šokirana kada sam shvatila da je
03:00
my thinkingmišljenje was quitedosta differentdrugačiji. Like if I say,
69
165000
2000
moje način mišljenja bio potpuno različit.
03:02
"Think about a churchcrkva steeplecrkveni toranj"
70
167000
2000
Na primjer kada kažem, "pomisli na crkveni zvonik"
03:04
mostnajviše people get this sortvrsta of generalizedgeneralizirani genericopći one.
71
169000
2000
većina ljudi ima nekakvu uopćenu sliku.
03:06
Now, maybe that's not truepravi in this roomsoba,
72
171000
2000
možda to ne vrijedi za sve u ovoj prostoriji,
03:08
but it's going to be truepravi in a lot of differentdrugačiji placesmjesta.
73
173000
4000
međutim to je tako na mnogim mjestima.
03:12
I see only specificspecifično picturesSlike.
74
177000
2000
Ja vidim samo vrlo određene slike.
03:14
They flashbljesak up into my memorymemorija, just like GoogleGoogle for picturesSlike.
75
179000
4000
One se pojavljuju u mom pamćenju, baš kao u Google pretraživaču.
03:18
And in the moviefilm, they'vešto ga do got a great scenescena in there
76
183000
2000
A u filmu ima jedan odličan prizor,
03:20
where the wordriječ "shoecipela" is said, and a wholečitav bunchmnogo of '50s and '60s shoescipele
77
185000
4000
u kojemu se izgovara riječ "cipela", i zatim cijela hrpa cipela
03:24
poppop into my imaginationmašta.
78
189000
2000
iz '50-ih i '60-ih iskače iz moje mašte.
03:26
OK, there is my childhooddjetinjstvo churchcrkva,
79
191000
2000
Ovo je crkva koju pamtim iz djetinjstva.
03:28
that's specificspecifično. There's some more, FortUtvrda CollinsCollins.
80
193000
3000
Vrlo određeno. Ima još, Fort Collins.
03:31
OK, how about famouspoznat onesone?
81
196000
2000
A što je sa onim slavnima?
03:33
And they just kindljubazan of come up, kindljubazan of like this.
82
198000
3000
I one samo izranjaju, nekako baš ovako.
03:36
Just really quicklybrzo, like GoogleGoogle for picturesSlike.
83
201000
3000
Samo zaista brzo, kao pretraga slika u Google-u.
03:39
And they come up one at a time,
84
204000
2000
I dolaze jedna po jedna.
03:41
and then I think, "OK, well maybe we can have it snowsnijeg,
85
206000
2000
I onda pomislim, hajde da možda stavimo snijeg,
03:43
or we can have a thunderstormDjelomična naoblaka,"
86
208000
2000
ili oluju s gromovima,
03:45
and I can holddržati it there and turnskretanje them into videosvideo.
87
210000
3000
i ja mogu takve slike zadržati i pretvoriti u video.
03:48
Now, visualvidni thinkingmišljenje was a tremendousogroman assetimovina
88
213000
3000
Vizualno razmišljanje je bilo ogromna prednost
03:51
in my work designingprojektiranje cattle-handlinggoveda za rukovanje facilitiespostrojenja.
89
216000
3000
u mom radu sa postrojenjima za rad sa stokom.
03:54
And I've workedradio really hardteško on improvingpoboljšanje
90
219000
2000
naporno sam radila na tome da unaprijedim
03:56
how cattlestoka are treatedliječi at the slaughterklanje plantbiljka.
91
221000
2000
tretman stoke u klaonicama.
03:58
I'm not going to go into any guckymljackavi slaughterklanje slidesslajdova.
92
223000
3000
Neću vam prikazivati neugodne detalje iz klaonice.
04:01
I've got that stuffstvari up on YouTubeMladost if you want to look at it.
93
226000
2000
To imam na Youtube-u ako vas zanima.
04:03
But, one of the things that I was ableu stanju to do in my designdizajn work
94
228000
4000
Međutim, jedna od stvari koje sam mogla učiniti prilikom
04:07
is I could actuallyzapravo testtest runtrčanje
95
232000
2000
dizajniranja postrojenja je da sam mogla testirati
04:09
a piecekomad of equipmentoprema in my mindum,
96
234000
2000
pojedini dio opreme u mislima,
04:11
just like a virtualvirtualan realitystvarnost computerračunalo systemsistem.
97
236000
3000
baš kao kompjuterski sustav za virtualnu stvarnost.
04:14
And this is an aerializ zraka viewpogled
98
239000
2000
Ovo je pogled iz zraka
04:16
of a recreationrekreacija of one of my projectsprojekti that was used in the moviefilm.
99
241000
3000
na model jednog od mojih projekata koji je korišten u filmu.
04:19
That was like just so supersuper coolsvjež.
100
244000
2000
To je bilo baš super.
04:21
And there were a lot of kindljubazan of AspergerAsperger typesvrste
101
246000
2000
A bilo je mnogo Asperger tipova
04:23
and autismautizam typesvrste workingrad out there on the moviefilm setset too.
102
248000
3000
i autističkih tipova koji su radili na filmskom setu.
04:26
(LaughterSmijeh)
103
251000
2000
(Smijeh)
04:28
But one of the things that really worriesbrige me
104
253000
2000
Ali jedna od stvari koja me uistinu zabrinjava
04:30
is: Where'sGdje je the youngermlađi versionverzija of those kidsdjeca going todaydanas?
105
255000
4000
je u kojem se smjeru danas kreću mladi takve vrste.
04:34
They're not endingzavršni up in SiliconSilicij ValleyDolina, where they belongpripadati.
106
259000
3000
Ne završavaju u Silikonskoj dolini, gdje im je mjesto,
04:37
(LaughterSmijeh)
107
262000
3000
(Smijeh)
04:40
(ApplausePljesak)
108
265000
5000
(Pljesak)
04:45
Now, one of the things I learnednaučeno very earlyrano on because I wasn'tnije that socialsocijalni,
109
270000
3000
Jedna od stvari koje sam naučila vrlo rano jer nisam bila baš društvena,
04:48
is I had to sellprodavati my work, and not myselfsebe.
110
273000
4000
je da moram prodavati svoj rad, a ne sebe.
04:52
And the way I soldprodan livestockstoka jobsposlovi
111
277000
2000
A način na koji sam prodavala poslove sa stokom
04:54
is I showedpokazala off my drawingscrteži, I showedpokazala off picturesSlike of things.
112
279000
3000
je bio da pokazujem svoje crteže i slike stvari.
04:57
AnotherJoš jedan thing that helpedpomogao me as a little kiddijete
113
282000
2000
Još mi je nešto pomoglo dok sam bila dijete,
04:59
is, boydječak, in the '50s, you were taughtučio mannersponašanje.
114
284000
2000
a to je da su nas u '50-ima dobrano naučili ponašanju.
05:01
You were taughtučio you can't pullVuci the merchandiseroba off the shelvespolice
115
286000
2000
Učili su nas da se ne smije rušiti roba sa polica
05:03
in the storedućan and throwbacanje it around.
116
288000
2000
u dućanu i bacati je naokolo.
05:05
Now, when kidsdjeca get to be in thirdtreći or fourthČetvrta graderazred,
117
290000
3000
Kada su djeca u trećem ili četvrtom razredu
05:08
you mightmoć see that this kid'sdječjom going to be a visualvidni thinkermislilac,
118
293000
3000
može se vidjeti da će dijete biti vizualni mislilac
05:11
drawingcrtanje in perspectiveperspektiva. Now, I want to
119
296000
2000
ukoliko crta u perspektivi. Ono što želim
05:13
emphasizenaglasiti that not everysvaki autisticautističan kiddijete
120
298000
2000
naglasiti je da neće svako autistično dijete
05:15
is going to be a visualvidni thinkermislilac.
121
300000
2000
biti vizualni mislilac.
05:17
Now, I had this brainmozak scanskenirati doneučinio severalnekoliko yearsgodina agoprije,
122
302000
4000
Prije nekoliko godina napravili su mi snimku mozga
05:21
and I used to jokevic around about havingima a
123
306000
2000
i šalila sam se da imam
05:23
giganticgigantski InternetInternet trunkdeblo linecrta
124
308000
2000
poput debla divovsku internetsku vezu
05:25
going deepduboko into my visualvidni cortexkorteks.
125
310000
2000
koja zadire duboko u moj vizualni korteks.
05:27
This is tensortenzor imagingobrada slike.
126
312000
2000
Ovo je tenzorni prikaz.
05:29
And my great bigvelika internetInternet trunkdeblo linecrta
127
314000
2000
I moja divovska internetska veza
05:31
is twicedvaput as bigvelika as the control'skontrole.
128
316000
2000
je dvostruko veća od uobičajene.
05:33
The redcrvena lineslinije there are me,
129
318000
2000
Crvene linije su moje,
05:35
and the blueplava lineslinije are the sexseks and age-matchedćim po dobi controlkontrolirati.
130
320000
4000
a plave pripadaju osobi iste dobi i spola.
05:39
And there I got a giganticgigantski one,
131
324000
2000
Evo, tu je moja divovska,
05:41
and the controlkontrolirati over there, the blueplava one,
132
326000
2000
a ovdje prosječna, plava
05:43
has got a really smallmali one.
133
328000
4000
koja je zaista mala.
05:47
And some of the researchistraživanje now is showingpokazivanje
134
332000
2000
Neka nova istraživanja pokazuju da ljudi
05:49
is that people on the spectrumspektar actuallyzapravo think with primaryosnovni visualvidni cortexkorteks.
135
334000
4000
koji pripadaju spektru razmišljaju primarnim vizualnim korteksom.
05:53
Now, the thing is, the visualvidni thinker'smislilac je just one kindljubazan of mindum.
136
338000
3000
Stvar je u tome da su vizualni mislioci samo jedna vrsta uma.
05:56
You see, the autisticautističan mindum tendsteži to be a specialistspecijalista mindum --
137
341000
3000
Vidite, autistički um naginje ka tome da bude specijaliziran.
05:59
good at one thing, badloše at something elsedrugo.
138
344000
4000
Dobar u nečemu, loš u nečemu drugom.
06:03
And where I was badloše was algebraalgebra. And I was never alloweddopušteno
139
348000
2000
Ja sam bila loša u algebri. I nikad mi nisu dozvolili
06:05
to take geometrygeometrija or trigBrzi.
140
350000
2000
da pohađam geometriju ili trigonometriju.
06:07
GiganticGigantski mistakepogreška: I'm findingnalaz a lot of kidsdjeca who need to skippreskočiti algebraalgebra,
141
352000
3000
Ogromna greška. Nailazim na mnogo djece koja bi trebala preskočiti
06:10
go right to geometrygeometrija and trigBrzi.
142
355000
2000
algebru, i ići ravno na geometriju i trigonometriju.
06:12
Now, anotherjoš kindljubazan of mindum is the patternuzorak thinkermislilac.
143
357000
3000
Druga vrsta mislioca su uzorak-mislioci.
06:15
More abstractsažetak. These are your engineersinženjeri,
144
360000
2000
Apstraktniji. To su vaši inžinjeri,
06:17
your computerračunalo programmersprogramera.
145
362000
2000
kompjuterski programeri.
06:19
Now, this is patternuzorak thinkingmišljenje. That prayingmoljenje mantisbogomoljke
146
364000
2000
Ovo je primjer uzorak mišljenja. Ova bogomoljka
06:21
is madenapravljen from a singlesingl sheetlist of paperpapir --
147
366000
2000
je napravljena od jednoj jedinog lista papira,
06:23
no scotchviski tapetraka, no cutsrezovi.
148
368000
2000
bez lijepljenja, bez rezanja.
06:25
And there in the backgroundpozadina is the patternuzorak for foldingna sklapanje it.
149
370000
3000
A u pozadini je uzorak za preklapanje.
06:28
Here are the typesvrste of thinkingmišljenje:
150
373000
2000
Imate tipove mišljenja,
06:30
photo-realisticFoto-realističan visualvidni thinkersmislioci, like me;
151
375000
3000
foto-realistične vizualne mislioce poput mene,
06:33
patternuzorak thinkersmislioci, musicglazba and mathmatematika mindsmisli.
152
378000
4000
uzorak mislioce, glazbene i matematičke umove.
06:37
Some of these oftentimesčesto have problemsproblemi with readingčitanje.
153
382000
2000
Neki od njih često imaju poteškoća s čitanjem.
06:39
You alsotakođer will see these kindljubazan of problemsproblemi
154
384000
2000
Takve probleme vidjet ćete i
06:41
with kidsdjeca that are dyslexicdisleksijom.
155
386000
3000
kod djece s disleksijom.
06:44
You'llVi ćete see these differentdrugačiji kindsvrste of mindsmisli.
156
389000
2000
Susresti ćete se sa svim tim različitim tipovima umova.
06:46
And then there's a verbalglagolski mindum, they know everysvaki factčinjenica about everything.
157
391000
3000
Zatim imate verbalni um. Oni znaju svaku činjenicu o svemu.
06:49
Now, anotherjoš thing is the sensoryčulni issuespitanja.
158
394000
2000
E sada, pitanje osjetila je nešto drugo.
06:51
I was really concernedzabrinut about havingima to wearnositi this gadgetnaprava on my facelice.
159
396000
4000
Ja sam bila stvarno zabrinuta što moram nositi ovaj uređaj na licu.
06:55
And I camedošao in halfpola an hoursat beforehandunaprijed
160
400000
3000
Došla sam pola sata ranije
06:58
so I could have it put on and kindljubazan of get used to it,
161
403000
2000
kako bi mi ga stavili i da imam vremena da se naviknem.
07:00
and they got it bentsavijena so it's not hittingudaranje my chinBrada.
162
405000
3000
Savili su ga tako da mi ne udara u bradu.
07:03
But sensoryčulni is an issueizdanje. Some kidsdjeca are botheredsmeta by fluorescentfluorescentne lightssvjetla;
163
408000
3000
Ali osjetilnost je problem. Nekoj djeci smetaju fluorescentna svjetla;
07:06
othersdrugi have problemsproblemi with soundzvuk sensitivityosjetljivost.
164
411000
3000
druga imaju poteškoća s osjetljivošću na zvuk.
07:09
You know, it's going to be variableVarijabla.
165
414000
3000
Znate, to će uvijek biti varijabla.
07:12
Now, visualvidni thinkingmišljenje gavedali me a wholečitav lot of insightuvid
166
417000
4000
Vizualno mišljenje mi je dalo dubok uvid
07:16
into the animalživotinja mindum.
167
421000
2000
u životinjski um.
07:18
Because think about it: An animalživotinja is a sensory-basedSenzorni temelji se thinkermislilac,
168
423000
3000
Jer razmislite - životinja razmišlja na temelju osjeta,
07:21
not verbalglagolski -- thinksmisli in picturesSlike,
169
426000
4000
a ne verbalno. Razmišlja u slikama.
07:25
thinksmisli in soundszvukovi, thinksmisli in smellsmiriše.
170
430000
3000
Razmišlja u zvukovima. Razmišlja u mirisima.
07:28
Think about how much informationinformacija there is there on the locallokalne firevatra hydranthidrant.
171
433000
3000
Pomislite samo koliko je informacija na jednom uličnom hidrantu.
07:31
He knowszna who'stko je been there, when they were there.
172
436000
3000
On zna tko je bio tamo, kada je bio,
07:34
Are they friendprijatelj or foeneprijatelj? Is there anybodyiko he can go matemat u šahu with?
173
439000
3000
jesu li prijatelji ili suparnici, ima li ikoga za parenje.
07:37
There's a tontona of informationinformacija on that firevatra hydranthidrant.
174
442000
3000
Na tom je hidrantu masa informacija.
07:40
It's all very detaileddetaljne informationinformacija,
175
445000
4000
Sve su to vrlo detaljne informacije.
07:44
and, looking at these kindljubazan of detailsdetalji
176
449000
2000
I promatrajući te detalje
07:46
gavedali me a lot of insightuvid into animalsživotinje.
177
451000
2000
stekla sam puno uvida u životinje.
07:48
Now, the animalživotinja mindum, and alsotakođer my mindum,
178
453000
4000
Životinjski um, a i moj um,
07:52
putsstavlja sensory-basedSenzorni temelji se informationinformacija
179
457000
2000
stavlja osjetilne informacije
07:54
into categorieskategorije.
180
459000
2000
u kategorije.
07:56
Man on a horsekonj
181
461000
2000
Čovjek na konju,
07:58
and a man on the groundtlo --
182
463000
2000
i čovjek na tlu,
08:00
that is viewedsu pogledali as two totallypotpuno differentdrugačiji things.
183
465000
2000
to se promatra kao dvije potpuno različite stvari.
08:02
You could have a horsekonj that's been abusedzlostavljana by a riderjahač.
184
467000
3000
Možete imati konja kojeg je zlostavljao jahač.
08:05
They'llOni će be absolutelyapsolutno fine with the veterinarianveterinar
185
470000
2000
Oni će biti sasvim dobro s veterinarom
08:07
and with the horseshoerhorseshoer, but you can't ridevožnja him.
186
472000
3000
i sa potkivačem, ali ih ne možete jahati.
08:10
You have anotherjoš horsekonj, where maybe the horseshoerhorseshoer beatpobijediti him up
187
475000
3000
Imate drugog konja, kojeg je možda tukao potkivač,
08:13
and he'llpakao be terribleužasan for anything on the groundtlo,
188
478000
2000
i taj će konj biti grozan za bilo kakav rad na tlu,
08:15
with the veterinarianveterinar, but a personosoba can ridevožnja him.
189
480000
3000
pa i sa veterinarom - ali može ga se jahati.
08:18
CattleGoveda are the sameisti way.
190
483000
2000
Za stoku vrijedi isto.
08:20
Man on a horsekonj,
191
485000
2000
Čovjek na konju,
08:22
a man on footnoga -- they're two differentdrugačiji things.
192
487000
2000
čovjek na nogama - to su dvije različite stvari.
08:24
You see, it's a differentdrugačiji pictureslika.
193
489000
2000
Vidite, to je drugačija slika.
08:26
See, I want you to think about just how specificspecifično this is.
194
491000
3000
Želim da razmislite o tome koliko je to određeno.
08:29
Now, this abilitysposobnost to put informationinformacija into categorieskategorije,
195
494000
4000
Dakle, ova sposobnost da se informacije stave u kategorije,
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
196
498000
3000
nalazim da mnogi ljudi nisu baš dobri u tome.
08:36
When I'm out troubleshootingrješavanje problema equipmentoprema
197
501000
2000
Kada radim na popravcima opreme
08:38
or problemsproblemi with something in a plantbiljka,
198
503000
2000
ili problemima s nečim u postrojenju,
08:40
they don't seemčiniti se to be ableu stanju to figurelik out, "Do I have a trainingtrening people issueizdanje?
199
505000
4000
takvi ljudi izgleda da ne mogu razlučiti: "Imam li problema s obukom radnika?
08:44
Or do I have something wrongpogrešno with the equipmentoprema?"
200
509000
2000
Ili nešto nije u redu s opremom?"
08:46
In other wordsriječi, categorizekategorizirati equipmentoprema problemproblem
201
511000
2000
Drugim riječima, kategorizirati problem s opremom
08:48
from a people problemproblem.
202
513000
2000
od problema s ljudima.
08:50
I find a lot of people have difficultyteškoća doing that.
203
515000
3000
Nailazim na mnoge koji imaju poteškoće s time.
08:53
Now, let's say I figurelik out it's an equipmentoprema problemproblem.
204
518000
3000
Recimo da sam utvrdila da je problem u opremi.
08:56
Is it a minormanji problemproblem, with something simplejednostavan I can fixpopraviti?
205
521000
2000
Je li to manji kvar, nešto jednostavno što mogu popraviti?
08:58
Or is the wholečitav designdizajn of the systemsistem wrongpogrešno?
206
523000
3000
Ili se radi o tome da je cijeli sustav pogrešan?
09:01
People have a hardteško time figuringfiguring that out.
207
526000
3000
Ljudi se u tome teško snalaze.
09:04
Let's just look at something like, you know,
208
529000
2000
Pogledajmo nešto drugo, recimo
09:06
solvingrješavanje problemsproblemi with makingizrađivanje airlinesairlines safersigurniji.
209
531000
2000
rješavanje problema sigurnosti kod avio-prijevoznika.
09:08
Yeah, I'm a million-milemilijun milja flierletač.
210
533000
2000
Da, ja sam od onih koji skupili milijun milja.
09:10
I do lots and lots of flyingleteći,
211
535000
2000
Jako puno letim avionom
09:12
and if I was at the FAAFAA,
212
537000
3000
i da sam ja u Federalnoj upravi za avio prijevoz
09:15
what would I be doing a lot of directdirektno observationzapažanje of?
213
540000
4000
što bih pažljivo i puno posmatrala?
09:19
It would be theirnjihov airplanezrakoplov tailspismo.
214
544000
2000
To bi bili repovi aviona.
09:21
You know, fivepet fatalfatalan wrecksolupine in the last 20 yearsgodina,
215
546000
3000
Znate, u pet kobnih nesreća u posljednjih 20 godina,
09:24
the tailrep eitherili camedošao off or steeringupravljanja stuffstvari insideiznutra the tailrep brokerazbio
216
549000
4000
rep je ili otpao ili se pokvario sustav upravljanja u repu
09:28
in some way.
217
553000
2000
na neki način.
09:30
It's tailspismo, purečist and simplejednostavan.
218
555000
2000
Problem su repovi, jasno i glasno.
09:32
And when the pilotspiloti walkhodati around the planeavion, guessnagađati what? They can't see
219
557000
2000
I kada piloti šetaju avionom, znate što?
09:34
that stuffstvari insideiznutra the tailrep.
220
559000
2000
Ne mogu vidjeti što je u repu.
09:36
You know, now as I think about that,
221
561000
2000
Znate, kada razmislim o tome,
09:38
I'm pullingpovlačenjem up all of that specificspecifično informationinformacija.
222
563000
3000
ja prikupljam sve te specifične informacije.
09:41
It's specificspecifično. See, my thinking'srazmišljanje je bottom-upodozdo prema gore.
223
566000
3000
One su određene. Moje mišljenje je od dna prema vrhu.
09:44
I take all the little pieceskomada and I put the pieceskomada togetherzajedno like a puzzlepuzzle.
224
569000
4000
Uzimam sve te male djeliće i sastavljam ih kao puzzle.
09:48
Now, here is a horsekonj that was deathlykao smrt afraiduplašen
225
573000
2000
Imamo konja koji se smrtno bojao
09:50
of blackcrno cowboykauboj hatskape.
226
575000
2000
crnih kaubojskih šešira.
09:52
He'dOn bi been abusedzlostavljana by somebodyneko with a blackcrno cowboykauboj hatšešir.
227
577000
2000
Zlostavljao ga je netko sa crnim šeširom
09:54
Whitebijeli cowboykauboj hatskape, that was absolutelyapsolutno fine.
228
579000
3000
Bijeli kaubojski šeširi, oni su sasvim u redu.
09:57
Now, the thing is, the worldsvijet is going to need
229
582000
3000
Stvar je u tome da će svijetu biti potrebni
10:00
all of the differentdrugačiji kindsvrste of mindsmisli
230
585000
2000
svi ti različiti tipovi umova
10:02
to work togetherzajedno.
231
587000
2000
kako bi zajedno surađivali.
10:04
We'veMoramo got to work on developingrazvoju all these differentdrugačiji kindsvrste of mindsmisli.
232
589000
3000
Moramo se baviti razvijanjem svih tih vrsta umova.
10:07
And one of the things that is drivingvožnja me really crazylud,
233
592000
3000
I jedna od stvari koja me izluđuje
10:10
as I travelputovati around and I do autismautizam meetingssastanci,
234
595000
2000
je da na mojim putovanjima na susrete s autistima
10:12
is I'm seeingvidim a lot of smartpametan, geekygeeky, nerdyGlupava kidsdjeca,
235
597000
3000
viđam mnogo pametne, čudne, štreberske djece.
10:15
and they just aren'tnisu very socialsocijalni,
236
600000
3000
Oni jednostavno nisu jako društveni,
10:18
and nobody'sNitko nije workingrad on developingrazvoju theirnjihov interestinteres
237
603000
2000
a nitko ne radi na tome da se njima razvije interes
10:20
in something like scienceznanost.
238
605000
2000
prema nečemu poput znanosti.
10:22
And this bringsdonosi up the wholečitav thing of my scienceznanost teacheručitelj, nastavnik, profesor.
239
607000
3000
Ovo nas dovodi do stvari sa mojim učiteljem znanosti.
10:25
My scienceznanost teacheručitelj, nastavnik, profesor is shownprikazan absolutelyapsolutno beautifullylijepo in the moviefilm.
240
610000
3000
On je u filmu prikazan apsolutno prekrasno.
10:28
I was a goofballglupavko studentstudent. When I was in highvisok schoolškola
241
613000
2000
U srednjoj školi sam bila zabušant.
10:30
I just didn't carebriga at all about studyingučenje,
242
615000
3000
Učenje me uopće nije zanimalo,
10:33
untildo I had MrG.. Carlock'sCarlock je scienceznanost classklasa.
243
618000
3000
sve dok nisam krenula na satove znanosti kod g. Carlocka.
10:36
He was now DrDr. CarlockCarlock in the moviefilm.
244
621000
3000
On je u filmu predstavljen kao dr. Carlock.
10:39
And he got me challengedizazvan
245
624000
3000
On me izazvao da protumačim
10:42
to figurelik out an opticaloptički illusioniluzija roomsoba.
246
627000
3000
sobu sa optičkom iluzijom.
10:45
This bringsdonosi up the wholečitav thing of you've got to showpokazati kidsdjeca
247
630000
2000
Djeci treba pokazivati
10:47
interestingzanimljiv stuffstvari.
248
632000
2000
zanimljive stvari.
10:49
You know, one of the things that I think maybe TEDTED oughttreba to do
249
634000
3000
Znate, TED bi možda trebao
10:52
is tell all the schoolsškola about all the great lecturespredavanja that are on TEDTED,
250
637000
3000
svim školama reći o zanimljivim predavanjima ovdje,
10:55
and there's all kindsvrste of great stuffstvari on the InternetInternet
251
640000
2000
a na Internetu ima svakojakih zanimljivih stvari,
10:57
to get these kidsdjeca turnedokrenut on.
252
642000
2000
koje mogu pokrenuti te klince.
10:59
Because I'm seeingvidim a lot of these geekygeeky nerdyGlupava kidsdjeca,
253
644000
3000
Viđam mnoga takve čudne, neprilagođene djece,
11:02
and the teachersučitelji out in the MidwestMidwest, and the other partsdijelovi of the countryzemlja,
254
647000
3000
a nastavnici na srednjem zapadu i u drugim dijelovima zemlje
11:05
when you get away from these techtech areaspodručja,
255
650000
2000
izvan tehnoloških centara
11:07
they don't know what to do with these kidsdjeca.
256
652000
2000
ne znaju što bi s takvom djecom.
11:09
And they're not going down the right pathstaza.
257
654000
2000
I oni ne idu ispravnim putem.
11:11
The thing is, you can make a mindum
258
656000
2000
Radi se o tome da je um moguće
11:13
to be more of a thinkingmišljenje and cognitivespoznajni mindum,
259
658000
3000
uvježbati da bude misaoniji i kognitivniji,
11:16
or your mindum can be wiredžičani to be more socialsocijalni.
260
661000
3000
ili ga se može "prespojiti" da bude društveniji.
11:19
And what some of the researchistraživanje now has shownprikazan in autismautizam
261
664000
2000
Ono što su pokazala nova istraživanja o autizmu
11:21
is there maysvibanj by extraekstra wiringožičenje back here,
262
666000
2000
je da možda postoje nekakvo dodatno ožičenje ovdje iza,
11:23
in the really brilliantsjajan mindum, and we loseizgubiti a fewnekoliko socialsocijalni circuitskrugovi here.
263
668000
3000
a da gubimo nekoliko društvenjačkih sklopova.
11:26
It's kindljubazan of a trade-offtrade-off betweenizmeđu thinkingmišljenje and socialsocijalni.
264
671000
4000
To je kao neka "trgovina" između mišljenja i društvenosti.
11:30
And then you can get into the pointtočka where it's so severeozbiljan
265
675000
2000
Tako je moguće doći do točke gdje je stanje toliko teško
11:32
you're going to have a personosoba that's going to be non-verbalneglagolski.
266
677000
3000
da imate osobu koja neće govoriti.
11:35
In the normalnormalan humanljudski mindum
267
680000
2000
U normalnom ljudskom umu jezik
11:37
languagejezik coverskorice up the visualvidni thinkingmišljenje we sharePodjeli with animalsživotinje.
268
682000
3000
pokriva vizualno mišljenje koje dijelimo sa životinjskim svijetom.
11:40
This is the work of DrDr. BruceBruce MillerMiller.
269
685000
3000
Ovo je rad dr. Brucea Millera.
11:43
And he studiedstudirao Alzheimer'sAlzheimerove patientspacijenti
270
688000
3000
On je proučavao pacijente s Alzheimerovom bolešću
11:46
that had frontalfrontalni temporalvremenski loberežanj dementiademencije.
271
691000
2000
koji su imali demenciju čeonog režnja.
11:48
And the dementiademencije atejeli out the languagejezik partsdijelovi of the brainmozak,
272
693000
3000
Demencija je "pojela" jezične dijelove mozga,
11:51
and then this artworkilustracije camedošao out of somebodyneko who used to installinstalirati stereosstereo in carsautomobili.
273
696000
5000
a ovo je umjetnički rad osobe koja je bila instalater audio opreme u automobile.
11:56
Now, VanVan GoghGogh doesn't know anything about physicsfizika,
274
701000
4000
Van Gogh nije znao ništa o fizici
12:00
but I think it's very interestingzanimljiv
275
705000
2000
Ali mislim da je vrlo zanimljivo
12:02
that there was some work doneučinio to showpokazati that
276
707000
2000
da su rađena istraživanja koja pokazuju
12:04
this eddyvrtlog patternuzorak in this paintingslika
277
709000
2000
da ovaj uzorak vrtložnih struja na slici
12:06
followedslijedi a statisticalstatistički modelmodel of turbulencenemir,
278
711000
3000
slijedi statistički model turbulencije.
12:09
whichkoji bringsdonosi up the wholečitav interestingzanimljiv ideaideja
279
714000
2000
Tako dolazimo do vrlo zanimljive ideje
12:11
of maybe some of this mathematicalmatematički patternsobrasci
280
716000
2000
da su možda neki od ovih matematičkih uzoraka
12:13
is in our ownvlastiti headglava.
281
718000
2000
u biti u našim glavama.
12:15
And the WolframWolfram stuffstvari -- I was takinguzimanje
282
720000
2000
A za Wolfram Alpha internetsku tražilicu
12:17
notesbilješke and I was writingpisanje down all the
283
722000
2000
bilježila sam i zapisivala sve moguće
12:19
searchtraži wordsriječi I could use,
284
724000
2000
riječi za pretragu jer mislim da
12:21
because I think that's going to go on in my autismautizam lecturespredavanja.
285
726000
4000
ću to koristiti za moja predavanja o autizmu.
12:25
We'veMoramo got to showpokazati these kidsdjeca interestingzanimljiv stuffstvari.
286
730000
2000
Takvoj djeci moramo pokazivati zanimljive stvari.
12:27
And they'vešto ga do takenpoduzete out the autoshopAutoshop classklasa
287
732000
2000
A izbacuju nastavu automobilskih popravaka
12:29
and the draftingskiciranje classklasa and the artumjetnost classklasa.
288
734000
2000
i modelarstvo, i umjetničke predmete.
12:31
I mean artumjetnost was my bestnajbolje subjectpredmet in schoolškola.
289
736000
3000
Hoću reći, umjetnost mi je bila najbolji predmet u školi.
12:34
We'veMoramo got to think about all these differentdrugačiji kindsvrste of mindsmisli,
290
739000
2000
Moramo razmišljati o svim tim različitim vrstama umova.
12:36
and we'veimamo got to absolutelyapsolutno work with these kindljubazan of mindsmisli,
291
741000
3000
Sa njima se apsolutno mora raditi,
12:39
because we absolutelyapsolutno are going to need
292
744000
3000
jer će nam nesumnjivo biti potrebni
12:42
these kindljubazan of people in the futurebudućnost.
293
747000
3000
ljudi takve vrste u budućnosti.
12:45
And let's talk about jobsposlovi.
294
750000
2000
Razgovarajmo o radnim mjestima.
12:47
OK, my scienceznanost teacheručitelj, nastavnik, profesor got me studyingučenje
295
752000
2000
Moj me učitelj znanosti motivirao na učenje
12:49
because I was a goofballglupavko that didn't want to studystudija.
296
754000
3000
jer sam bila zabušant koji nije htio učiti.
12:52
But you know what? I was gettinguzimajući work experienceiskustvo.
297
757000
2000
Ali znate što? Stjecala sam radno iskustvo.
12:54
I'm seeingvidim too manymnogi of these smartpametan kidsdjeca who haven'tnisu learnednaučeno basicosnovni things,
298
759000
2000
Viđam previše te pametne djece koja nisu naučila najosnovnije stvari,
12:56
like how to be on time.
299
761000
2000
kao što je dolaženje na vrijeme.
12:58
I was taughtučio that when I was eightosam yearsgodina oldstar.
300
763000
2000
Mene su tome naučili kada sam imala osam godina.
13:00
You know, how to have tablestol mannersponašanje at granny'sBaka je SundayNedjelja partystranka.
301
765000
3000
Znate ono, ponašati se pristojno za stolom na bakinoj nedjeljnoj zabavi.
13:03
I was taughtučio that when I was very, very youngmladi.
302
768000
3000
To sam naučila kada sam bila vrlo, vrlo mlada.
13:06
And when I was 13, I had a jobposao at a dressmaker'skrojačica je shopdućan
303
771000
3000
A sa 13 godina imala sam posao u krojačnici
13:09
sewingšivanje clothesodjeća.
304
774000
2000
šivajući odjeću.
13:11
I did internshipsstažiranje in collegekoledž,
305
776000
3000
Dok sam bila na koledžu sam stažirala.
13:14
I was buildingzgrada things,
306
779000
3000
Gradila sam stvari.
13:17
and I alsotakođer had to learnnaučiti how to do assignmentszadatke.
307
782000
3000
I naučila kako da obavljam zaduženja.
13:20
You know, all I wanted to do was drawizvući picturesSlike of horseskonji when I was little.
308
785000
4000
Znate, sve što me zanimalo je bilo crtanje konja dok sam bila mala.
13:24
My mothermajka said, "Well let's do a pictureslika of something elsedrugo."
309
789000
2000
Majka mi je rekla: "Nacrtajmo nešto drugo."
13:26
They'veSu got to learnnaučiti how to do something elsedrugo.
310
791000
2000
Mora ih se naučiti da naprave nešto drugo.
13:28
Let's say the kiddijete is fixatedvežu on LegosLegos.
311
793000
2000
Recimo da je dijete fiksirano na Lego kocke.
13:30
Let's get him workingrad on buildingzgrada differentdrugačiji things.
312
795000
3000
Učinimo da gradi različite stvari.
13:33
The thing about the autisticautističan mindum
313
798000
2000
Ono što je karakteristično za autistički um
13:35
is it tendsteži to be fixatedvežu.
314
800000
2000
je da ima tendenciju ka fiksaciji.
13:37
Like if a kiddijete lovesvoli racecarsracecars,
315
802000
2000
Kao kad klinac voli trkaće aute,
13:39
let's use racecarsracecars for mathmatematika.
316
804000
2000
upotrijebimo trkaće aute za matematiku.
13:41
Let's figurelik out how long it takes a racecartrkački auto to go a certainsiguran distanceudaljenost.
317
806000
3000
Izračunajmo koliko trkaćem autu treba da prijeđe neku udaljenost.
13:44
In other wordsriječi, use that fixationfiksacija
318
809000
4000
Drugim riječima, iskoristimo tu fiksaciju kako bismo
13:48
in ordernarudžba to motivatemotivirati that kiddijete, that's one of the things we need to do.
319
813000
3000
motivirali dijete, to je jedna od stvari koje moramo učiniti.
13:51
I really get fedhranjen up when they, you know, the teachersučitelji,
320
816000
3000
Zaista mi je već dosta toga da učitelji,
13:54
especiallyposebno when you get away from this partdio of the countryzemlja,
321
819000
3000
posebno kad odete odavde u druge dijelove zemlje,
13:57
they don't know what to do with these smartpametan kidsdjeca.
322
822000
2000
ne znaju što bi s takvom bistrom djecom.
13:59
It just drivesdiskovi me crazylud.
323
824000
2000
To me izluđuje.
14:01
What can visualvidni thinkersmislioci do when they growrasti up?
324
826000
2000
Što mogu vizualni mislioci raditi kad odrastu?
14:03
They can do graphicgrafika designdizajn, all kindsvrste of stuffstvari with computersračunala,
325
828000
3000
Grafički dizajn, baviti se kompjuterima,
14:06
photographyfotografija, industrialindustrijski designdizajn.
326
831000
5000
fotografijom, industrijskim dizajnom.
14:11
The patternuzorak thinkersmislioci, they're the onesone that are going to be
327
836000
2000
Uzorak mislioci, to su oni koji će biti vaši
14:13
your mathematiciansmatematičari, your softwaresoftver engineersinženjeri,
328
838000
3000
matematičari, softverski inžinjeri,
14:16
your computerračunalo programmersprogramera, all of those kindsvrste of jobsposlovi.
329
841000
4000
kompjuterski programeri, i sva zanimanja takve vrste.
14:20
And then you've got the wordriječ mindsmisli. They make great journalistsnovinari,
330
845000
3000
Pa zatim imate verbalne umove. Oni su odlični novinari.
14:23
and they alsotakođer make really, really good stagefaza actorsglumci.
331
848000
3000
I vrlo dobri kazališni glumci.
14:26
Because the thing about beingbiće autisticautističan is,
332
851000
2000
Ono što je problem sa autizmom je
14:28
I had to learnnaučiti socialsocijalni skillsvještine like beingbiće in a playigrati.
333
853000
3000
da sam morala naučiti društvene vještine kao da glumim.
14:31
It's just kindljubazan of -- you just have to learnnaučiti it.
334
856000
3000
To se naprosto mora naučiti.
14:34
And we need to be workingrad with these studentsstudenti.
335
859000
3000
Moramo raditi sa takvim đacima.
14:37
And this bringsdonosi up mentorsmentori.
336
862000
2000
Tako dolazimo do pitanja mentora.
14:39
You know, my scienceznanost teacheručitelj, nastavnik, profesor was not an accreditedakreditirani teacheručitelj, nastavnik, profesor.
337
864000
3000
Znate, moj učitelj znanosti nije bio pedagog po struci.
14:42
He was a NASANASA spaceprostor scientistnaučnik.
338
867000
2000
On je bio NASA-in znanstvenik.
14:44
Now, some statesDržave now are gettinguzimajući it to where
339
869000
2000
U novije vrijeme neke od država dolaze do toga da
14:46
if you have a degreestupanj in biologybiologija, or a degreestupanj in chemistrykemija,
340
871000
2000
ukoliko imate diplomu iz biologije ili kemije
14:48
you can come into the schoolškola and teachučiti biologybiologija or chemistrykemija.
341
873000
3000
možete u školama predavati biologiju i kemiju.
14:51
We need to be doing that.
342
876000
2000
Trebali bismo tako raditi.
14:53
Because what I'm observingpromatranje is
343
878000
2000
Primjećujem da su
14:55
the good teachersučitelji, for a lot of these kidsdjeca,
344
880000
2000
dobri učitelji, za mnoge od te djece,
14:57
are out in the communityzajednica collegesfakulteti,
345
882000
2000
nedostupni jer rade u koledžima.
14:59
but we need to be gettinguzimajući some of these good teachersučitelji into the highvisok schoolsškola.
346
884000
3000
Trebali bismo neke od tih učitelja dovesti u srednje škole.
15:02
AnotherJoš jedan thing that can be very, very, very successfuluspješan is
347
887000
3000
Ima još jedna stvar koja se može pokazati vrlo uspješnom,
15:05
there is a lot of people that maysvibanj have retiredu mirovini
348
890000
3000
ima mnogo onih koji su se povukli iz, možda
15:08
from workingrad in the softwaresoftver industryindustrija, and they can teachučiti your kiddijete.
349
893000
3000
softverske industrije - a mogli bi podučavati vaše dijete.
15:11
And it doesn't matterstvar if what they teachučiti them is oldstar,
350
896000
3000
I nije važno ukoliko je materija kojoj podučavaju zastarjela,
15:14
because what you're doing is you're lightingrasvjeta the sparkiskra.
351
899000
3000
jer ono što činimo je da palimo iskru.
15:17
You're gettinguzimajući that kiddijete turnedokrenut on.
352
902000
3000
Činimo da se to dijete probudi.
15:20
And you get him turnedokrenut on, then he'llpakao learnnaučiti all the newnovi stuffstvari.
353
905000
3000
A kada se probudi, onda će naučiti sve te nove stvari.
15:23
MentorsMentora are just essentialosnovni.
354
908000
2000
Mentori su nužni.
15:25
I cannotNe možete emphasizenaglasiti enoughdovoljno
355
910000
2000
Ne mogu dovoljno naglasiti
15:27
what my scienceznanost teacheručitelj, nastavnik, profesor did for me.
356
912000
3000
ono što je moj učitelj znanosti napravio za mene.
15:30
And we'veimamo got to mentormentor them, hirenajam them.
357
915000
3000
A treba raditi sa njima, zaposliti nih.
15:33
And if you bringdonijeti them in for internshipsstažiranje in your companiestvrtke,
358
918000
2000
kada dolaze stažirati u vaše kompanije,
15:35
the thing about the autismautizam, Asperger-yAsperger-y kindljubazan of mindum,
359
920000
3000
ono što je bitno za autizam, za umove Aspergerskog tipa,
15:38
you've got to give them a specificspecifično taskzadatak. Don't just say, "DesignDizajn newnovi softwaresoftver."
360
923000
3000
trebate im dati određene zadatke. Nemojte reći samo: "Napravi novi program."
15:41
You've got to tell them something a lot more specificspecifično:
361
926000
2000
Morate im reći nešto puno određenije.
15:43
"Well, we're designingprojektiranje a softwaresoftver for a phonetelefon
362
928000
3000
"Mi kreiramo softver za telefon
15:46
and it has to do some specificspecifično thing.
363
931000
2000
i on mora raditi jednu vrlo određenu stvar.
15:48
And it can only use so much memorymemorija."
364
933000
2000
I smije koristiti samo toliko memorije."
15:50
That's the kindljubazan of specificityspecifičnost you need.
365
935000
2000
Takva vrsta određenosti vam je potrebna.
15:52
Well, that's the endkraj of my talk.
366
937000
2000
Ovo je kraj mog govora.
15:54
And I just want to thank everybodysvi for comingdolazak.
367
939000
2000
Hvala svima što ste došli.
15:56
It was great to be here.
368
941000
2000
Bilo je divno biti ovdje.
15:58
(ApplausePljesak)
369
943000
12000
(Pljesak)
16:10
Oh, you've got a questionpitanje for me? OK.
370
955000
3000
Imate pitanje za mene?
16:13
(ApplausePljesak)
371
958000
1000
(Pljesak)
16:14
ChrisChris AndersonAnderson: Thank you so much for that.
372
959000
4000
Chris Anderson: Hvala vam na ovome.
16:18
You know, you oncejednom wrotenapisao, I like this quotecitat,
373
963000
2000
Znate, jednom ste napisali, sviđa mi se taj navod,
16:20
"If by some magicmagija, autismautizam had been
374
965000
2000
"Kada bi nekim čudom autizam bio
16:22
eradicatediskorijenjena from the facelice of the EarthZemlja,
375
967000
3000
izbrisan sa lica Zemlje,
16:25
then menmuškarci would still be socializingdruženje in frontispred of a wooddrvo firevatra
376
970000
3000
ljudi bi se još uvijek družili oko ognjišta
16:28
at the entranceulaz to a cavešpilja."
377
973000
2000
na ulazu u pećinu."
16:30
TempleHram GrandinGrandin: Because who do you think madenapravljen the first stonekamen spearskoplja?
378
975000
2000
Temple Grandin: Jer što mislite tko je izradio prvo kameno koplje?
16:32
The AspergerAsperger guy. And if you were to get ridosloboditi of all the autismautizam geneticsgenetika
379
977000
3000
Tip s Aspergerom. I kada biste se riješili sve autističke genetike
16:35
there would be no more SiliconSilicij ValleyDolina,
380
980000
2000
ne bi više bilo Silicijske doline,
16:37
and the energyenergija crisiskriza would not be solvedriješen.
381
982000
2000
ni energetska kriza ne bi bila riješena.
16:39
(ApplausePljesak)
382
984000
3000
(Pljesak)
16:42
CACA: So, I want to askpitati you a couplepar other questionspitanja,
383
987000
2000
CA: Htio sam vas pitati još par pitanja.
16:44
and if any of these feel inappropriateneprikladan,
384
989000
2000
I ukoliko vam se bilo što čini neprimjerenim
16:46
it's okay just to say, "NextSljedeći questionpitanje."
385
991000
2000
u redu je da kažete "Sljedeće pitanje."
16:48
But if there is someonenetko here
386
993000
2000
Ali ako ovdje ima nekoga
16:50
who has an autisticautističan childdijete,
387
995000
2000
tko ima autistično dijete
16:52
or knowszna an autisticautističan childdijete
388
997000
2000
ili poznaje autistično dijete
16:54
and feelsosjeća kindljubazan of cutrez off from them,
389
999000
3000
i osjeća se na neki način "odrezanim" od njega,
16:57
what advicesavjet would you give them?
390
1002000
2000
kakav biste mu savjet dali?
16:59
TGTG: Well, first of all, you've got to look at agedob.
391
1004000
2000
TG: Pa, najprije morate pogledati o kojoj se dobi radi.
17:01
If you have a two, threetri or fourčetiri yeargodina oldstar
392
1006000
2000
Ako imate dvo- ili tro- ili četverogodišnjaka
17:03
you know, no speechgovor, no socialsocijalni interactioninterakcija,
393
1008000
2000
koji ne govori i nema društvene interakcije,
17:05
I can't emphasizenaglasiti enoughdovoljno:
394
1010000
2000
ono što ne mogu dovoljno naglasiti je, ne čekajte,
17:07
Don't wait, you need at leastnajmanje 20 hourssati a weektjedan of one-to-onejedan na jedan teachingnastava.
395
1012000
4000
potrebno vam je barem 20 sati tjedno podučavanja "jedan na jedan".
17:11
You know, the thing is, autismautizam comesdolazi in differentdrugačiji degreesstupnjeva.
396
1016000
3000
Znate, stvar je u tome što autizam dolazi u različitim stupnjevima.
17:14
There's going to be about halfpola the people on the spectrumspektar
397
1019000
2000
Ima otprilike polovica ljudi na autističkom spektru
17:16
that are not going to learnnaučiti to talk, and they're not going to be workingrad
398
1021000
2000
koji neće naučiti govoriti, i oni neće raditi
17:18
SiliconSilicij ValleyDolina, that would not be a reasonablerazuman thing for them to do.
399
1023000
3000
u Silicijskoj dolini, to ne bi bilo razumno za njih.
17:21
But then you get the smartpametan, geekygeeky kidsdjeca
400
1026000
2000
Ali imate pametnu, čudnu djecu
17:23
that have a touchdodir of autismautizam,
401
1028000
2000
sa mrvicom autizma,
17:25
and that's where you've got to get them turnedokrenut on
402
1030000
2000
i to je ono u čemu ih morate razbuditi
17:27
with doing interestingzanimljiv things.
403
1032000
2000
radeći zanimljive stvari.
17:29
I got socialsocijalni interactioninterakcija throughkroz sharedpodijeljen interestinteres.
404
1034000
3000
Ja sam do društvene interakcije došla putem zajedničkih interesa.
17:32
I rodeRode horseskonji with other kidsdjeca, I madenapravljen modelmodel rocketsrakete with other kidsdjeca,
405
1037000
4000
Jahala sam konje s drugom djecom. Izrađivala modele raketa s drugima,
17:36
did electronicselektronika lablaboratorija with other kidsdjeca,
406
1041000
2000
pohađala laboratorij elektronike s drugom djecom
17:38
and in the '60s, it was gluingljepljenje mirrorsogledala
407
1043000
2000
i u '60-ima sam lijepila komadiće ogledala
17:40
ontona a rubberguma membranemembrana on a speakerzvučnik to make a lightsvjetlo showpokazati.
408
1045000
3000
na gumenu membranu zvučnika kako bih dobila light show.
17:43
That was like, we consideredsmatra that supersuper coolsvjež.
409
1048000
3000
To smo smatrali super forom.
17:46
CACA: Is it unrealisticnerealno for them
410
1051000
2000
CA: Je li nerealno da se roditelji
17:48
to hopenada or think that that childdijete
411
1053000
2000
nadaju ili misle da ih takvo dijete voli,
17:50
lovesvoli them, as some mightmoć, as mostnajviše, wishželja?
412
1055000
3000
jer neki od njih se to usude samo priželjkivati.
17:53
TGTG: Well let me tell you, that childdijete will be loyalvjeran,
413
1058000
2000
TG: Pa reći ću vam - to je dijete biti odano.
17:55
and if your housekuća is burningspaljivanje down, they're going to get you out of it.
414
1060000
2000
I ako vam kuća gori, oni će vas iz nje izbaviti.
17:57
CACA: WowSjajna osoba. So, mostnajviše people, if you askpitati them
415
1062000
3000
CA: Pa, većina ljudi, ako ih pitate
18:00
what are they mostnajviše passionatestrasan about, they'doni bi say things like,
416
1065000
2000
što je njihova najveća strast, navesti će stvari poput
18:02
"My kidsdjeca" or "My loverljubavnik."
417
1067000
3000
"Moja djeca" ili "Moj partner".
18:05
What are you mostnajviše passionatestrasan about?
418
1070000
3000
Što je vaša najveća strast?
18:08
TGTG: I'm passionatestrasan about that the things I do
419
1073000
2000
TG: Ja sam strastvena u namjeri da stvari koje radim
18:10
are going to make the worldsvijet a better placemjesto.
420
1075000
2000
učine svijet boljim mjestom.
18:12
When I have a mothermajka of an autisticautističan childdijete say,
421
1077000
2000
Kada mi majka autističnog djeteta kaže:
18:14
"My kiddijete wentotišao to collegekoledž because of your bookrezervirati,
422
1079000
2000
"Moje dijete je otišlo u koledž zbog vaše knjige,
18:16
or one of your lecturespredavanja," that makesmarke me happysretan.
423
1081000
2000
ili jednog vašeg predavanja." To me usrećuje.
18:18
You know, the slaughterklanje plantsbilje, I've workedradio with them
424
1083000
3000
Znate, klaonice, radila sam sa njima
18:21
in the '80s; they were absolutelyapsolutno awfulgrozan.
425
1086000
2000
u '80-ima; one su nešto apsolutno užasno.
18:23
I developedrazvijen a really simplejednostavan scoringbodovanje systemsistem for slaughterklanje plantsbilje
426
1088000
4000
Razvila sam zaista jednostavan sustav ocjenjivanja za klaonice
18:27
where you just measuremjera outcomesrezultati: How manymnogi cattlestoka fellpao down?
427
1092000
2000
u kojem se mjere ishodi, koliko je stoke palo,
18:29
How manymnogi cattlestoka got pokedzabijaju with the prodderprodder?
428
1094000
2000
koliko ih je podbodeno,
18:31
How manymnogi cattlestoka are mooingmukanju theirnjihov headsglave off?
429
1096000
2000
koliko ih se glasa do iznemoglosti.
18:33
And it's very, very simplejednostavan.
430
1098000
2000
I to je sve vrlo jednostavno.
18:35
You directlydirektno observepromatrati a fewnekoliko simplejednostavan things.
431
1100000
2000
Direktno promatrate nekoliko jednostavnih stvari.
18:37
It's workedradio really well. I get satisfactionzadovoljstvo out of
432
1102000
2000
To je funkcioniralo stvarno dobro. Zadovoljstvo mi je
18:39
seeingvidim stuffstvari that makesmarke realstvaran changepromijeniti
433
1104000
3000
vidjeti stvari koje čine istinsku promjenu
18:42
in the realstvaran worldsvijet. We need a lot more of that,
434
1107000
2000
u stvarnom svijetu. Svima nam je potrebno više toga,
18:44
and a lot lessmanje abstractsažetak stuffstvari.
435
1109000
2000
i mnogo manje apstraktnih stvari.
18:46
(ApplausePljesak)
436
1111000
7000
(Pljesak)
18:53
CACA: When we were talkingkoji govori on the phonetelefon, one of the things you said that
437
1118000
2000
CA: Kada smo razgovarali telefonom, jedna od stvari koje ste rekli
18:55
really astonishedzačuđen me was you said one thing
438
1120000
2000
zaista me zapanjila. Rekli ste da
18:57
you were passionatestrasan about was serverposlužitelj farmsfarme. Tell me about that.
439
1122000
4000
ste strastveni zagovaratelj serverskih farmi. Recite mi nešto o tome.
19:01
TGTG: Well the reasonrazlog why I got really exciteduzbuđen when I readčitati about that,
440
1126000
3000
TG: Pa razlog zbog kojeg se uzbuđujem kada čitam o tome
19:04
it containssadrži knowledgeznanje.
441
1129000
3000
je što one sadrže znanje.
19:07
It's librariesknjižnice.
442
1132000
2000
To su knjižnice.
19:09
And to me, knowledgeznanje is something
443
1134000
2000
A za mene znanje je nešto
19:11
that is extremelykrajnje valuablevrijedan. So, maybe, over 10 yearsgodina agoprije
444
1136000
2000
što je iznimno vrijedno. Prije desetak godina
19:13
now our libraryknjižnica got floodedpoplavljena.
445
1138000
2000
naša je knjižnica bila poplavljena.
19:15
And this is before the InternetInternet got really bigvelika.
446
1140000
2000
To je bilo u vrijeme prije no što je Internet postao hit.
19:17
And I was really upsetuzrujan about all the booksknjige beingbiće wreckedUništio,
447
1142000
2000
Ja sam se jako naljutila zbog svih tih uništenih knjiga,
19:19
because it was knowledgeznanje beingbiće destroyeduništen.
448
1144000
2000
jer to je bilo uništenje znanja.
19:21
And serverposlužitelj farmsfarme, or datapodaci centerscentri
449
1146000
2000
A serverske farme, ili podatkovni centri,
19:23
are great librariesknjižnice of knowledgeznanje.
450
1148000
3000
su ogromne knjižnice znanja.
19:26
CACA: TempleHram, can I just say it's an absoluteapsolutan delightzadovoljstvo to have you at TEDTED.
451
1151000
3000
CA: Temple, mogu li reći da je bilo apsolutno veselje imati vas na TED-u.
19:29
TGTG: Well thank you so much. Thank you.
452
1154000
3000
TG: Hvala vam najljepša. Hvala.
19:32
(ApplausePljesak)
453
1157000
6000
(Pljesak)
Translated by Sanjin Vukojevic
Reviewed by Hrvoje Vinter

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Temple Grandin - Livestock handling designer, autism activist
Through groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds.

Why you should listen

An expert on animal behavior, Temple Grandin has designed humane handling systems for half the cattle-processing facilities in the US, and consults with the meat industry to develop animal welfare guidelines. As PETA wrote when awarding her a 2004 Proggy: “Dr. Grandin's improvements to animal-handling systems found in slaughterhouses have decreased the amount of fear and pain that animals experience in their final hours, and she is widely considered the world's leading expert on the welfare of cattle and pigs.” In 2010, Time Magazine listed her as one of its most Important People of the Year. She is also a member of the American Academy of Arts and Sciences.

Grandin’s books about her interior life as an autistic person have increased the world's understanding of the condition with personal immediacy -- and with import, as rates of autism diagnosis rise. She is revered by animal rights groups and members of autistic community, perhaps because in both regards she is a voice for those who are sometimes challenged to make themselves heard. 

More profile about the speaker
Temple Grandin | Speaker | TED.com