TED2011
Sal Khan: Let's use video to reinvent education
Salman Khan: Forradalmasítsuk az oktatást a videó segítségével
Filmed:
Readability: 3.7
5,578,134 views
Salman Khan arról mesél, hogyan és miért hozta létre a figyelemreméltó Khan Akadémiát, gondosan felépített oktató videók sorozatát, melyek lefedik a teljes matematika tananyagot, és most már más tárgyakat is. Bemutatja az interaktív gyakorlatok hatékonyságát, és arra bíztatja a tanárokat, hogy fordítsák meg a hagyományos óra menetét -- adják fel a diákoknak a videó előadásokat házifeladatként, és csináljanak "házifeladatot" az iskolában, ahol a tanár segíteni tud.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
The Khan Academy is most known
0
0
2000
A Khan Akadémiát leginkább
00:17
for its collection of videos,
1
2000
2000
a videó előadásokról ismerik,
00:19
so before I go any further,
2
4000
2000
ezért mielőtt továbbmegyek,
00:21
let me show you a little bit of a montage.
3
6000
3000
hadd mutassak egy kis montázst.
00:24
(Video) Salman Khan: So the hypotenuse is now going to be five.
4
9000
3000
(Videó) Salman Khan: Tehát az átfogó 5 lesz.
00:27
This animal's fossils are only found in this area of South America --
5
12000
3000
Ennek az állatnak a maradványai csak Dél-Amerika bizonyos részein találhatók --
00:30
a nice clean band here --
6
15000
2000
egy jól kirajzolt terület itt --
00:32
and this part of Africa.
7
17000
2000
és Afrika ezen részén.
00:34
We can integrate over the surface,
8
19000
2000
Integrálhatjuk a felület mentén,
00:36
and the notation usually is a capital sigma.
9
21000
3000
és a jele általában a nagy szigma.
00:39
National Assembly: They create the Committee of Public Safety,
10
24000
3000
Nemzetgyűlés: Ők hozzák létre a Bizottságot a Közbiztonságért,
00:42
which sounds like a very nice committee.
11
27000
2000
ami nagyon jó bizottságnak hangzik.
00:44
Notice, this is an aldehyde,
12
29000
2000
Vegyük észre, hogy ez egy aldehid,
00:46
and it's an alcohol.
13
31000
2000
és egy alkohol is.
00:48
Start differentiating into effector and memory cells.
14
33000
3000
Ellenanyagtermelő plazmasejtekké és memóriasejtekké differenciálódnak.
00:51
A galaxy. Hey, there's another galaxy.
15
36000
2000
Egy galaxis. Hé. még egy galaxis.
00:53
Oh look, there's another galaxy.
16
38000
2000
Nézd, még egy galaxis.
00:55
And for dollars, is their 30 million,
17
40000
3000
És ami a dollárt illeti, az ő 30 milliójuk,
00:58
plus the 20 million dollars from the American manufacturer.
18
43000
3000
plusz a 20 millió dollár az amerikai gyártótól.
01:01
If this does not blow your mind,
19
46000
3000
Ha ettől nem dobod el az agyad,
01:04
then you have no emotion.
20
49000
2000
nincsenek érzéseid.
01:06
(Laughter)
21
51000
2000
(Nevetés)
01:08
(Applause)
22
53000
5000
(Taps)
01:13
SK: We now have on the order
23
58000
2000
SK: Most már körülbelül
01:15
of 2,200 videos
24
60000
2000
2.200 videónk van mindenről,
01:17
covering everything from basic arithmetic
25
62000
2000
az alapvető számtantól
01:19
all the way to vector calculus
26
64000
2000
egészen a vektor kalkulusig,
01:21
and some of the stuff you saw there.
27
66000
3000
és néhány dolog, amit itt láttak.
01:24
We have a million students a month using the site,
28
69000
3000
Havonta egymillió diák használja az oldalt,
01:27
watching on the order of 100 to 200,000 videos a day.
29
72000
4000
100-200.000 filmet néznek meg naponta.
01:31
But what we're going to talk about in this
30
76000
2000
De arról fogunk beszélni, hogy
01:33
is how we're going to the next level.
31
78000
2000
hogy tudjuk ezt továbbvinni a következő szintre.
01:35
But before I do that,
32
80000
2000
De először szeretnék
01:37
I want to talk a little bit about really just how I got started.
33
82000
3000
egy kicsit beszélni arról, hogy ez hogy kezdődött el.
01:41
And some of you all might know,
34
86000
2000
Talán vannak itt akik tudják,
01:43
about five years ago I was an analyst at a hedge fund,
35
88000
3000
kb. 5 évvel ezelőtt elemző voltam egy hedge fundnál.
01:46
and I was in Boston,
36
91000
2000
Bostonban éltem,
01:48
and I was tutoring my cousins in New Orleans, remotely.
37
93000
3000
és táv-korrepetáltam az unokaöccseimet New Orleansban.
01:51
And I started putting the first YouTube videos up
38
96000
3000
És az első Youtube videókat csak úgy töltöttem fel,
01:54
really just as a kind of nice-to-have,
39
99000
2000
mint egy jó-ha-van
01:56
just a supplement for my cousins --
40
101000
2000
kiegészítőt az unokaöccseimnek --
01:58
something that might give them a refresher or something.
41
103000
3000
ami talán emlékeztetőül szolgál vagy valami hasonló.
02:01
And as soon as I put those first YouTube videos up,
42
106000
2000
És ahogy feltöltöttem az első Youtube videókat,
02:03
something interesting happened --
43
108000
2000
valami érdekes történt --
02:05
actually a bunch of interesting things happened.
44
110000
2000
igazából egy csomó érdekes dolog történt.
02:07
The first was the feedback from my cousins.
45
112000
3000
Az első a visszajelzés volt az unokaöccseimtől.
02:10
They told me
46
115000
2000
Azt mondták nekem,
02:12
that they preferred me on YouTube than in person.
47
117000
3000
hogy jobban tetszem nekik a Youtubon, mint személyesen.
02:15
(Laughter)
48
120000
7000
(Nevetés)
02:23
And once you get over the backhanded nature of that,
49
128000
3000
És ahogy túlteszed magad ezen a kétélű bókon,
02:26
there was actually something very profound there.
50
131000
2000
volt ebben valami mély meglátás.
02:28
They were saying
51
133000
2000
Azt mondták,
02:30
that they preferred the automated version of their cousin
52
135000
2000
hogy jobban szeretik az unokatestvérük automata verzióját,
02:32
to their cousin.
53
137000
2000
mint az unokatestvérüket.
02:34
At first, it's very unintuitive,
54
139000
2000
Először nagyon természetellenesnek tűnik,
02:36
but when you actually think about it from their point of view, it makes a ton of sense.
55
141000
3000
de ha az ő szemszögükből gondolod át, teljesen magától értetődő.
02:39
You have this situation
56
144000
2000
Ebben az esetben
02:41
where now they can pause and repeat their cousin,
57
146000
2000
meg tudják állítani és visszatekerni az unokatestvérüket,
02:43
without feeling like they're wasting my time.
58
148000
3000
anélkül, hogy úgy éreznék, az én időmet vesztegetik.
02:46
If they have to review something
59
151000
3000
Ha át kell ismételniük valamit,
02:49
that they should have learned a couple of weeks ago,
60
154000
2000
amit néhány héttel ezelőtt meg kellett volna tanulniuk,
02:51
or maybe a couple of years ago,
61
156000
3000
vagy néhány évvel ezelőtt,
02:54
they don't have to be embarrassed and ask their cousin.
62
159000
2000
nem kell szégyellniük magukat, és megkérdezni az unokatestvérüket.
02:56
They can just watch those videos. If they're bored, they can go ahead.
63
161000
3000
Csak megnézik azokat a videókat. Ha untatja őket, előre mehetnek.
02:59
They can watch it at their own time, at their own pace.
64
164000
2000
A saját idejükben, a saját tempójukban tudják megnézni.
03:01
And probably the least appreciated aspect of this
65
166000
5000
És amit talán a legkevésbé szoktunk figyelembe venni,
03:06
is the notion that the very first time,
66
171000
2000
az a gondolat, hogy amikor először,
03:08
the very first time
67
173000
2000
legelőször
03:10
that you're trying to get your brain around a new concept,
68
175000
3000
próbálsz megérteni egy új dolgot,
03:13
the very last thing you need
69
178000
2000
amire a legkevésbé van szükséged,
03:15
is another human being saying, "Do you understand this?"
70
180000
3000
az, hogy valaki megkérdezze: "Felfogtad?"
03:18
And that's what was happening with the interaction with my cousins before,
71
183000
3000
És ilyen volt a kapcsolatunk az unokaöcséimmel korábban.
03:21
and now they can just do it
72
186000
3000
És most már csinálhatják
03:24
in the intimacy of their own room.
73
189000
3000
a saját szobájuk kényelmében.
03:28
The other thing that happened is --
74
193000
2000
A másik dolog ami történt --
03:30
I put them on YouTube just --
75
195000
3000
Csak azért tettem őket a Youtubera --
03:33
I saw no reason to make it private,
76
198000
2000
nem láttam okát, hogy privát legyen,
03:35
so I let other people watch it,
77
200000
2000
ezért mások is megnézhették.
03:37
and then people started stumbling on it,
78
202000
2000
És az emberek kezdtek rábukkanni.
03:39
and I started getting some comments and some letters
79
204000
3000
Kezdtem megjegyzéseket és leveleket kapni,
03:42
and all sorts of feedback
80
207000
2000
és mindenféle visszajelzést,
03:44
from random people from around the world.
81
209000
2000
emberektől a világ minden részéről.
03:46
And these are just a few.
82
211000
3000
Ez csak néhány.
03:49
This is actually from one of the original calculus videos.
83
214000
3000
Ez az eredeti kalkulus videóra érkezett.
03:52
And someone wrote just on YouTube --
84
217000
2000
És valaki azt írta a Youtubon --
03:54
it was a YouTube comment:
85
219000
2000
egy Youtube hozzászólás volt:
03:56
"First time I smiled doing a derivative."
86
221000
3000
"Először mosolyogtam deriválás közben."
03:59
(Laughter)
87
224000
2000
(Nevetés)
04:01
And let's pause here.
88
226000
2000
És álljunk meg itt egy pillanatra.
04:03
This person did a derivative
89
228000
2000
Ez a személy derivált,
04:05
and then they smiled.
90
230000
3000
és elmosolyodott.
04:08
And then in a response to that same comment -- this is on the thread.
91
233000
3000
És aztán válaszul erre a hozzászólásra --
04:11
You can go on YouTube and look at these comments --
92
236000
2000
Ezeket a hozzászólásokat meg lehet nézni a Youtubon --
04:13
someone else wrote: "Same thing here.
93
238000
2000
valaki azt írta: "Én is.
04:15
I actually got a natural high and a good mood for the entire day.
94
240000
3000
Egészen feldobott és jókedvem volt egész nap.
04:18
Since I remember seeing
95
243000
2000
Mert úgy emlékeztem,
04:20
all of this matrix text in class,
96
245000
3000
hogy a mátrix kódot láttam az órán,
04:23
and here I'm all like, 'I know kung fu.'"
97
248000
3000
itt meg olyan, hogy "Tudok kung-fuzni!"
04:26
(Laughter)
98
251000
4000
(Nevetés)
04:30
And we get a lot of feedback all along those lines.
99
255000
2000
És sok hasonló visszajelzést kapunk.
04:32
This clearly was helping people.
100
257000
2000
Ez egyértelműen segített az embereknek.
04:34
But then, as the viewership kept growing and kept growing,
101
259000
3000
De ahogy a nézőszám egyre nőtt,
04:37
I started getting letters from people,
102
262000
3000
kezdtem leveleket kapni,
04:40
and it was starting to become clear
103
265000
2000
és kezdett világossá válni,
04:42
that it was actually more than just a nice-to-have.
104
267000
2000
hogy ez több volt, mint egy jó-hogy-van segédeszköz.
04:44
This is just an excerpt
105
269000
2000
Ez csak egy részlet
04:46
from one of those letters.
106
271000
2000
az egyik levélből.
04:48
"My 12 year-old son has autism
107
273000
2000
"A 12 éves fiam autista,
04:50
and has had a terrible time with math.
108
275000
2000
és komoly problémái voltak a matekkal.
04:52
We have tried everything,
109
277000
2000
Mindent megpróbáltunk,
04:54
viewed everything, bought everything.
110
279000
2000
mindent megnéztünk, mindent megvettünk.
04:56
We stumbled on your video on decimals and it got through.
111
281000
3000
Rábukkantunk a videóra a tizedesekről, és megértette.
04:59
Then we went on to the dreaded fractions. Again, he got it.
112
284000
3000
Továbbléptünk a félelmetes törtekre. Megintcsak megértette.
05:02
We could not believe it.
113
287000
2000
Nem tudtuk elhinni.
05:04
He is so excited."
114
289000
2000
Olyan izgatott."
05:06
And so you can imagine,
115
291000
2000
El tudják képzelni,
05:08
here I was an analyst at a hedge fund.
116
293000
3000
elemző voltam egy hedge fundnál.
05:11
It was very strange for me to do something of social value.
117
296000
3000
Furcsa volt számomra valami társadalmilag hasznosat csinálni.
05:14
(Laughter)
118
299000
3000
(Nevetés)
05:17
(Applause)
119
302000
7000
(Taps)
05:24
But I was excited, so I kept going.
120
309000
3000
De izgatott voltam, úgyhogy folytattam.
05:27
And then a few other things started to dawn on me.
121
312000
2000
És kezdtem rájönni néhány dologra.
05:29
That, not only would it help my cousins right now,
122
314000
3000
Hogy ez nem csak az unokaöccseimnek segít most,
05:32
or these people who are sending letters,
123
317000
2000
vagy ezeknek a levélíróknak,
05:34
but that this content will never go old,
124
319000
2000
de hogy ez a tartalom soha nem fog elavulni,
05:36
that it could help their kids
125
321000
2000
hogy segíthet a gyerekeiknek
05:38
or their grandkids.
126
323000
2000
vagy az unokáiknak is.
05:40
If Isaac Newton
127
325000
2000
Ha Isaac Newton
05:42
had done YouTube videos on calculus,
128
327000
2000
Youtube videókat készített volna a kalkulusról,
05:44
I wouldn't have to.
129
329000
2000
nekem most nem kéne.
05:46
(Laughter)
130
331000
2000
(Nevetés)
05:48
Assuming he was good. We don't know.
131
333000
3000
Feltéve, hogy jó volt benne. Nem tudhatjuk.
05:51
(Laughter)
132
336000
2000
(Nevetés)
05:53
The other thing that happened --
133
338000
2000
A másik dolog, ami történt --
05:55
and even at this point, I said, "Okay, maybe it's a good supplement.
134
340000
2000
és ekkor még azt mondtam: "Rendben, jó kiegészítő eszköz.
05:57
It's good for motivated students.
135
342000
2000
Jó a lelkes diákoknak.
05:59
It's good for maybe home schoolers."
136
344000
2000
Jó az otthon tanuló gyerekeknek."
06:01
But I didn't think it would be something
137
346000
2000
De nem gondoltam, hogy olyasmi lesz,
06:03
that would somehow penetrate the classroom.
138
348000
2000
ami behatol az osztálytermekbe.
06:05
But then I started getting letters from teachers.
139
350000
2000
De aztán kezdtem leveleket kapni tanároktól.
06:07
And the teachers would write, saying,
140
352000
2000
És a tanárok azt írták,
06:09
"We've used your videos to flip the classroom.
141
354000
2000
"Arra használjuk a videóit, hogy megfordítsuk az órát.
06:11
You've given the lectures, so now what we do ... " --
142
356000
3000
Már megtartotta az előadást, így nekünk nem kell..."
06:14
and this could happen in every classroom in America tomorrow --
143
359000
3000
és ez megtörténhet bármelyik amerikai iskolában, akár holnap,
06:17
" ... what I do is I assign the lectures for homework,
144
362000
3000
"...feladom az előadást házifeladatnak.
06:20
and what used to be homework,
145
365000
2000
És ami korábban házifeladat volt,
06:22
I now have the students doing in the classroom."
146
367000
3000
azt a diákok most az órán csinálják."
06:25
And I want to pause here for --
147
370000
3000
És itt meg akarok állni --
06:28
(Applause)
148
373000
4000
(Nevetés)
06:32
I want to pause here for a second,
149
377000
2000
Meg akarok állni egy pillanatra,
06:34
because there's a couple of interesting things.
150
379000
2000
mert van itt néhány érdekes dolog.
06:36
One, when those teachers are doing that,
151
381000
2000
Az egyik, amikor a tanárok ezt csinálják,
06:38
there's the obvious benefit --
152
383000
2000
van egy nyilvánvaló előnye --
06:40
the benefit that now their students
153
385000
2000
az előnye, hogy a diákjaik
06:42
can enjoy the videos in the way that my cousins did.
154
387000
2000
is úgy élvezhetik a videókat, mint az unokaöcséim.
06:44
They can pause, repeat at their own pace,
155
389000
2000
Leállíthatják, megismételhetik a saját tempójukban,
06:46
at their own time.
156
391000
2000
a saját idejükben.
06:48
But the more interesting thing is --
157
393000
2000
De ami izgalmasabb --
06:50
and this is the unintuitive thing when you talk about technology in the classroom --
158
395000
3000
és ellentmond a megérzéseinknek, amikor a technológiáról beszélünk az osztályteremben --
06:53
by removing the one-size-fits-all lecture from the classroom
159
398000
3000
azzal, hogy eltávolítottuk az egy méretre szabott előadást az osztályteremből,
06:56
and letting students have a self-paced lecture at home,
160
401000
3000
és hagytuk, hogy a diákok a saját tempójukban hallgassák meg otthon,
06:59
and then when you go to the classroom, letting them do work,
161
404000
3000
és amikor az iskolába mennek, hagyjuk őket dolgozni,
07:02
having the teacher walk around,
162
407000
2000
a tanár körbe tud járni,
07:04
having the peers actually be able to interact with each other,
163
409000
3000
az osztálytársak együtt tudnak dolgozni egymással,
07:07
these teachers have used technology
164
412000
3000
a tanárok arra használták a technológiát,
07:10
to humanize the classroom.
165
415000
2000
hogy emberibbé tegyék az osztálytermet.
07:12
They took a fundamentally dehumanizing experience --
166
417000
3000
Fogtak egy alapvetően embertelen élményt --
07:15
30 kids with their fingers on their lips,
167
420000
2000
30 gyerek néma csöndben,
07:17
not allowed to interact with each other.
168
422000
2000
nem szabad beszélniük egymással.
07:19
A teacher, no matter how good,
169
424000
2000
Akármilyen jó is egy tanár,
07:21
has to give this one-size-fits-all lecture
170
426000
2000
ugyanazt az előadást kell megtartania
07:23
to 30 students --
171
428000
2000
30 diáknak --
07:25
blank faces, slightly antagonistic --
172
430000
2000
semmitmondó arcok, kicsit ellenségesek --
07:27
and now it's a human experience.
173
432000
2000
és most hirtelen egy emberi élmény.
07:29
Now they're actually interacting with each other.
174
434000
2000
Most beszélnek egymással.
07:31
So once the Khan Academy --
175
436000
2000
Amikor a Khan Akadémia --
07:33
I quit my job
176
438000
2000
otthagytam az állásomat
07:35
and we turned into a real organization --
177
440000
2000
és egy igazi szervezetté alakítottuk --
07:37
we're a not-for-profit --
178
442000
2000
nem profit alapú --
07:39
the question is, how do we take this to the next level?
179
444000
3000
a kérdés az, hogy visszük ezt tovább a következő szintre?
07:42
How do we take what those teachers are doing
180
447000
2000
Hogyan visszük azt, amit ezek a tanárok csinálnak
07:44
to their natural conclusion?
181
449000
2000
a természetes végkövetkeztetésig?
07:46
And so what I'm showing you over here,
182
451000
2000
Amit itt bemutatok,
07:48
these are actual exercises
183
453000
2000
ezek igazi feladatok,
07:50
that I started writing for my cousins.
184
455000
3000
amiket az unokaöcséimnek kezdtem el írni.
07:53
The ones I started were much more primitive.
185
458000
2000
Amikkel kezdtem, sokkal primitívebbek voltak.
07:55
This is a more competent version of it.
186
460000
3000
Ez már egy fejletteb verzió.
07:58
But the paradigm here is, we'll generate as many questions as you need
187
463000
3000
Az a rendszer itt, hogy annyi kérdést generálunk, amennyire szükséged van,
08:01
until you get that concept,
188
466000
2000
amíg meg nem érted a témát,
08:03
until you get 10 in a row.
189
468000
2000
amíg nem oldasz meg tízet egymás után.
08:05
And the Khan Academy videos are there.
190
470000
2000
És a Khan Akdémia videók ott vannak.
08:07
You get hints, the actual steps for that problem,
191
472000
2000
Kapsz tippeket, a feladat lépéseit,
08:09
if you don't know how to do it.
192
474000
2000
ha nem tudod, hogyan csináld.
08:11
But the paradigm here, it seems like a very simple thing:
193
476000
2000
De a rendszer itt, nagyon egyszerű dolognak tűnik:
08:13
10 in a row, you move on.
194
478000
2000
10 egymás után és továbbléphetsz.
08:15
But it's fundamentally different than what's happening in classrooms right now.
195
480000
3000
De ez gyökeresen különbözik attól, ami most az iskolákban történik.
08:18
In a traditional classroom,
196
483000
2000
A hagyományos osztályteremben,
08:20
you have a couple of homework,
197
485000
2000
van néhány házifeladat,
08:22
homework, lecture, homework, lecture,
198
487000
2000
házifeladat, előadás, házifeladat, előadás,
08:24
and then you have a snapshot exam.
199
489000
2000
azután egy felmérő dolgozat.
08:26
And that exam, whether you get a 70 percent, an 80 percent,
200
491000
2000
És a dolgozat, attól függetlenül, hogy 70%-ot, 80%-ot,
08:28
a 90 percent or a 95 percent,
201
493000
3000
90%-ot vagy 95%-ot értél el,
08:31
the class moves on to the next topic.
202
496000
2000
az osztály továbblép a következő témára.
08:33
And even that 95 percent student,
203
498000
2000
De még a 95%-os diák is,
08:35
what was the five percent they didn't know?
204
500000
2000
mi volt az az 5%, amit nem tudtak?
08:37
Maybe they didn't know what happens when you raise something to the zero power.
205
502000
3000
Talán nem tudták mi történik, ha valamit a nulladik hatványra emelünk.
08:40
And then you go build on that in the next concept.
206
505000
2000
És aztán erre építjük a következő témát.
08:42
That's analogous to
207
507000
2000
Ez olyan,
08:44
imagine learning to ride a bicycle,
208
509000
2000
mintha biciklizni tanulnál,
08:46
and maybe I give you a lecture ahead of time,
209
511000
3000
és talán tartok róla egy előadást előtte,
08:49
and I give you that bicycle for two weeks.
210
514000
2000
és odaadom a biciklit két hétre.
08:51
And then I come back after two weeks,
211
516000
2000
Aztán visszajövök két hét múlva
08:53
and I say, "Well, let's see. You're having trouble taking left turns.
212
518000
2000
és azt mondom: "Lássuk. Nem tudsz balra kanyarodni.
08:55
You can't quite stop.
213
520000
2000
Nem tudsz rendesen megállni.
08:57
You're an 80 percent bicyclist."
214
522000
2000
80%-os biciklista vagy."
08:59
So I put a big C stamp on your forehead
215
524000
4000
Ütök egy nagy hármast a homlokodra,
09:03
and then I say, "Here's a unicycle."
216
528000
3000
és azt mondom, "Itt van egy egykerekű bicikli."
09:06
But as ridiculous as that sounds,
217
531000
2000
És bármilyen nevetségesen is hangzik,
09:08
that's exactly what's happening
218
533000
2000
pontosan ez történik
09:10
in our classrooms right now.
219
535000
2000
most az iskolákban.
09:12
And the idea is you fast forward
220
537000
3000
És ha előremegyünk az időben,
09:15
and good students start failing algebra all of a sudden
221
540000
2000
a jó tanulók hirtelen kezdenek megbukni algebrából,
09:17
and start failing calculus all of a sudden,
222
542000
3000
hirtelen kezdenek megbukni kalkulusból,
09:20
despite being smart, despite having good teachers,
223
545000
2000
hiába okosak, hiába jók a tanáraik.
09:22
and it's usually because they have these Swiss cheese gaps
224
547000
2000
És általában azért, mert ezek az emmentáli sajtlyukak
09:24
that kept building throughout their foundation.
225
549000
2000
elkezdenek felhalmozódni a tudásuk alapjaiban.
09:26
So our model
226
551000
2000
A mi modellünk az,
09:28
is learn math the way you'd learn anything,
227
553000
2000
hogy tanuld a matematikát úgy, mint bármi mást,
09:30
like the way you would learn a bicycle.
228
555000
2000
mint ahogy a biciklizést.
09:32
Stay on that bicycle. Fall off that bicycle.
229
557000
3000
Maradj a biciklin. Ess le a bicikliről.
09:35
Do it as long as necessary until you have mastery.
230
560000
3000
Ismételd addig, amíg szükséges, hogy magadévá tedd.
09:38
The traditional model,
231
563000
2000
A hagyományos modell
09:40
it penalizes you for experimentation and failure,
232
565000
2000
bünteti a kísérletezést és a kudarcot,
09:42
but it does not expect mastery.
233
567000
2000
de nem kíván teljes megértést.
09:44
We encourage you to experiment. We encourage you to failure.
234
569000
3000
Mi arra bíztatunk, hogy kísérletezz. Arra bíztatunk, hogy kövess el hibákat.
09:47
But we do expect mastery.
235
572000
3000
De elvárjuk, hogy teljesen megérts valamit.
09:50
This is just another one of the modules.
236
575000
2000
Ez csak az egyike a moduloknak.
09:52
This is trigonometry.
237
577000
2000
Trigonometria.
09:54
This is shifting and reflecting functions.
238
579000
3000
Függvény eltolás és tükrözés.
09:57
And they all fit together.
239
582000
2000
És mind illeszkednek egymásba.
09:59
We have about 90 of these right now.
240
584000
2000
Most kb. 90 van.
10:01
And you can go to the site right now. It's all free. Not trying to sell anything.
241
586000
3000
Meglátogathatják az oldalt most. Teljesen ingyen van. Nem próbálok semmit eladni.
10:04
But the general idea is that they all fit into this knowledge map.
242
589000
3000
Az elképzelés az, hogy ezek mind beleilleszkednek ebbe a tudás térképbe.
10:07
That top node right there, that's literally single digit addition.
243
592000
3000
A legfelső csomópont, egyjegyű összeadás.
10:10
It's like one plus one is equal to two.
244
595000
3000
Mint egy meg egy az kettő.
10:13
And the paradigm is, once you get 10 in a row on that,
245
598000
2000
És ha egymás után tízet jól megválaszolsz,
10:15
it keeps forwarding you to more and more advanced modules.
246
600000
3000
továbbküld az egyre haladóbb modulokra.
10:18
So if you keep further down the knowledge map,
247
603000
3000
Ha továbbmegyünk lefelé a tudás térképen,
10:21
we're getting into more advanced arithmetic.
248
606000
3000
a haladóbb számtanhoz érünk.
10:24
Further down, you start getting into pre-algebra and early algebra.
249
609000
3000
Tovább lefelé, kezdünk a pre-algebrához és korai algebrához érni.
10:27
Further down, you start getting into algebra one, algebra two,
250
612000
4000
Tovább lefelé, algebra egy, algebra kettő,
10:31
a little bit of precalculus.
251
616000
2000
egy kis pre-kalkulus.
10:33
And the idea is, from this we can actually teach everything --
252
618000
3000
És az az elképzelés, hogy ebből mindent tudunk tanítani --
10:36
well, everything that can be taught
253
621000
2000
nos, mindent, amit ilyenfajta
10:38
in this type of a framework.
254
623000
2000
formában tanítani lehet.
10:40
So you can imagine -- and this is what we are working on --
255
625000
2000
Szóval el tudják képzelni -- és ezen dolgozunk --
10:42
is from this knowledge map
256
627000
2000
hogy ebből a tudás térképből
10:44
you have logic, you have computer programming,
257
629000
2000
kaphatunk logikát, számítógép programozást,
10:46
you have grammar, you have genetics,
258
631000
3000
nyelvtant, genetikát,
10:49
all based off of that core of,
259
634000
2000
mindegyik azon alapszik,
10:51
if you know this and that,
260
636000
2000
hogyha tudod ezt és ezt,
10:53
now you're ready for this next concept.
261
638000
2000
akkor kész vagy a következő lépésre.
10:55
Now that can work well for an individual learner,
262
640000
3000
Ez jól működhet egy önálló tanulónak,
10:58
and I encourage, one, for you to do it with your kids,
263
643000
2000
és arra bíztatok mindenkit, hogy egy, csinálják a gyerekeikkel,
11:00
but I also encourage everyone in the audience to do it yourself.
264
645000
2000
de arra is, hogy csinálják saját maguk.
11:02
It'll change what happens at the dinner table.
265
647000
3000
Meg fogja változtatni, hogy mi történik vacsoránál.
11:05
But what we want to do
266
650000
2000
De amit el akarunk érni,
11:07
is to use the natural conclusion of the flipping of the classroom
267
652000
2000
hogy használjuk az iskola megfordítását,
11:09
that those early teachers had emailed me about.
268
654000
3000
amiről az első tanárok emailjei szóltak.
11:12
And so what I'm showing you here,
269
657000
2000
Amit itt bemutatok, azok valódi adatok
11:14
this is actually data from a pilot in the Los Altos school district,
270
659000
2000
egy kísérletből egy Los Altosi iskolakörzetből
11:16
where they took two fifth grade classes and two seventh grade classes
271
661000
3000
ahol fogtak két ötödikes és két hetedikes osztályt,
11:19
and completely gutted their old math curriculum.
272
664000
2000
és teljesen kibelezték a régi matek tantervet.
11:21
These kids aren't using textbooks,
273
666000
2000
Ezek a gyerekek nem használnak tankönyveket,
11:23
they're not getting one-size-fits-all lectures.
274
668000
2000
nem kapnak egy méretre szabott előadásokat.
11:25
They're doing Khan Academy, they're doing that software,
275
670000
2000
A Khan Akadémiát követik, azt a szoftvert,
11:27
for roughly half of their math class.
276
672000
2000
az óráik nagyjából felében.
11:29
And I want to make it clear, we don't view this as the complete math education.
277
674000
3000
És hadd szögezzem le, nem tekintjük ezt teljes értékű matematika oktatásnak.
11:32
What it does is -- and this is what's happening in Los Altos --
278
677000
2000
Amit csinál -- és ez történik Los Altosban --
11:34
it frees up time.
279
679000
2000
az az, hogy ídőt szabadít fel.
11:36
This is the blocking and tackling,
280
681000
2000
Ez a vér és verejték,
11:38
making sure you know how to move through a system of equations,
281
683000
2000
hogy biztosan tudj mozogni egy egyenlet rendszerben,
11:40
and it frees up time for the simulations, for the games,
282
685000
3000
és időt szabadít fel a szimulációkra, a játékokra,
11:43
for the mechanics, for the robot building,
283
688000
2000
a mechanikára, a robot építésre,
11:45
for the estimating how high that hill is based on its shadow.
284
690000
3000
arra, hogy saccoljuk meg milyen magas a hegy az árnyéka alapján.
11:48
And so the paradigm is the teacher walks in every day,
285
693000
3000
A rendszer az, hogy a tanár besétál minden nap,
11:51
every kid works at their own pace --
286
696000
2000
minden gyerek a saját tempójában dolgozik --
11:53
and this is actually a live dashboard from Los Altos school district --
287
698000
3000
és ez egy élő táblázat a Los Altos iskolakörzetből --
11:56
and they look at this dashboard.
288
701000
2000
és ránéznek erre a táblázatra.
11:58
Every row is a student.
289
703000
2000
Minden sor egy diák.
12:00
Every column is one of those concepts.
290
705000
2000
Minden oszlop egy téma.
12:02
Green means the student's already proficient.
291
707000
2000
A zöld azt jelenti, hogy a diák már gyakorlott.
12:04
Blue means they're working on it -- no need to worry.
292
709000
2000
A kék azt, hogy dolgozik rajta -- nem kell aggódni.
12:06
Red means they're stuck.
293
711000
2000
A piros azt, hogy megakadt.
12:08
And what the teacher does is literally just say,
294
713000
3000
És a tanár csak azt mondja:
12:11
"Let me intervene on the red kids."
295
716000
2000
"Hadd avatkozzak közbe a piros gyerekeknél."
12:13
Or even better, "Let me get one of the green kids
296
718000
2000
Vagy ami még jobb: "Hadd fogjak egy zöld gyereket,
12:15
who are already proficient in that concept
297
720000
2000
aki már gyakorlott ebben a témában,
12:17
to be the first line of attack
298
722000
2000
hogy vezesse a támadást,
12:19
and actually tutor their peer."
299
724000
3000
és korrepetálja a társát."
12:23
(Applause)
300
728000
7000
(Taps)
12:30
Now I come from a very data-centric reality,
301
735000
2000
Nos, én egy nagyon adat-centrikus háttérből jövök,
12:32
so we don't want that teacher to even go and intervene
302
737000
2000
szóval nem akarjuk, hogy a tanárnak kelljen beavatkoznia
12:34
and have to ask the kid awkward questions:
303
739000
2000
és kellemetlen kérdéseket kérdeznie a gyerektől:
12:36
"Oh, what do you not understand?" or "What do you do understand?"
304
741000
2000
"Ó, mit nem értesz?" vagy "Mit értesz?"
12:38
and all of the rest.
305
743000
2000
és a többi.
12:40
So our paradigm is to really arm the teachers with as much data as possible --
306
745000
3000
Szóval a rendszerünk célja, hogy minél több adatuk legyen a tanároknak --
12:43
really data that, in almost any other field, is expected,
307
748000
2000
valójában adatok, amik bármilyen más területen elvártak,
12:45
if you're in finance or marketing or manufacturing --
308
750000
2000
ha a pénzügyben, marketingben vagy gyártásban dolgozol.
12:47
and so the teachers can actually diagnose what's wrong with the students
309
752000
3000
Tehát a tanárok megállapíthatják mi a baj a diákokkal,
12:50
so they can make their interaction as productive as possible.
310
755000
3000
hogy olyan hatékony legyen az együttműködésük, amennyire lehet.
12:53
So now the teachers know exactly what the students have been up to,
311
758000
3000
A tanárok most pontosan tudják, hogy mit csinálnak a diákok,
12:56
how long they have been spending every day, what videos have they been watching,
312
761000
2000
mennyi időt töltöttek ezzel naponta, milyen videókat néztek meg,
12:58
when did they pause the videos, what did they stop watching,
313
763000
2000
mikor állították meg a videót, mit nem néztek végig.
13:00
what exercises are they using,
314
765000
2000
milyen faladatokat használnak,
13:02
what have they been focused on?
315
767000
2000
mire koncentráltak a leginkább?
13:04
The outer circle shows what exercises they were focused on.
316
769000
3000
A külső kör azt mutatja, milyen feladatokra koncentráltak.
13:07
The inner circle shows the videos they're focused on.
317
772000
3000
A belső kör azt mutatja, milyen videókra koncentráltak.
13:10
And the data gets pretty granular
318
775000
2000
És az adatok nagyon részletesek,
13:12
so you can see the exact problems that the student got right or wrong.
319
777000
3000
tehát meg lehet nézni a konkrét feladatokat, amiket a diákok elrontottak.
13:15
Red is wrong, blue is right.
320
780000
2000
A piros rossz, a kék jó.
13:17
The leftmost question is the first question that the student attempted.
321
782000
2000
A bal szélén van az első kérdés, amit a diák megpróbált.
13:19
They watched the video right over there.
322
784000
2000
Itt megnézte a videót.
13:21
And then you can see, eventually, they were able to get 10 in a row.
323
786000
3000
És látszik, hogy végül sikerült egymás után tíz jó választ adnia.
13:24
It's almost like you can see them learning over those last 10 problems.
324
789000
3000
Mintha látszana, ahogy tanul ezen az utolsó tíz példán keresztül.
13:27
They also got faster.
325
792000
2000
Gyorsabb is lett.
13:29
The height is how long it took them.
326
794000
2000
A magasság azt jelenti, milyen sokáig tartott.
13:33
So when you talk about self-paced learning,
327
798000
3000
Tehát amikor saját tempójú tanulásról beszélünk,
13:36
it makes sense for everyone -- in education-speak, differentiated learning --
328
801000
4000
mindenkinek egyértelmű -- differenciált tanulás, oktatási nyelven --
13:40
but it's kind of crazy when you see it in a classroom.
329
805000
3000
de mégis elképesztő, amikor az osztályteremben látjuk.
13:43
Because every time we've done this,
330
808000
2000
Mert minden egyes alkalommal,
13:45
in every classroom we've done,
331
810000
3000
minden osztályteremben, ahol kipróbáltuk,
13:48
over and over again, if you go five days into it,
332
813000
2000
újra és újra, öt nap elteltével
13:50
there's a group of kids who've raced ahead
333
815000
2000
egy csapat gyerek előrerohan,
13:52
and there's a group of kids who are a little bit slower.
334
817000
2000
és egy csapat gyerek egy kicsit lemarad.
13:54
And in a traditional model, if you did a snapshot assessment,
335
819000
2000
És a hagyományos modell szerint, ha dolgozatot íratnánk,
13:56
you say, "These are the gifted kids, these are the slow kids.
336
821000
3000
azt mondanánk: "Ezek a tehetséges gyerekek, ezek a lassú gyerekek.
13:59
Maybe they should be tracked differently.
337
824000
2000
Talán máshogy kéne tanítanunk őket.
14:01
Maybe we should put them in different classes."
338
826000
2000
Talán másik osztályba kéne tenni őket."
14:03
But when you let every student work at their own pace --
339
828000
2000
De ha hagyjuk, hogy minden diák a saját tempójában dolgozzon --
14:05
and we see it over and over and over again --
340
830000
3000
és újra és újra ezt látjuk --
14:08
you see students who took a little bit [of] extra time
341
833000
2000
látjuk, hogy a diákok, akik egy kicsit elidőztek
14:10
on one concept or the other,
342
835000
2000
egyik vagy másik témán,
14:12
but once they get through that concept,
343
837000
2000
amikor megértették azt,
14:14
they just race ahead.
344
839000
2000
hirtelen belendülnek.
14:16
And so the same kids that you thought were slow six weeks ago,
345
841000
3000
Ugyanazok a gyerekek, akikről azt hitted, lassúak, hat héttel korábban,
14:19
you now would think are gifted.
346
844000
2000
most azt gondolnád, hogy tehetségesek.
14:21
And we're seeing it over and over and over again.
347
846000
2000
És újra és újra és újra ezt látjuk.
14:23
And it makes you really wonder
348
848000
2000
És elgondolkodtató,
14:25
how much all of the labels maybe a lot of us have benefited from
349
850000
3000
hogy azok a címkék, amikből itt sokan hasznot húztunk,
14:28
were really just due to a coincidence of time.
350
853000
3000
talán csak a véletlen időzítésnek köszönhetőek.
14:34
Now as valuable as something like this is
351
859000
2000
Nos, ez bármilyen hasznos
14:36
in a district like Los Altos,
352
861000
3000
egy olyan körzetben, mint Los Altos,
14:39
our goal is to use technology
353
864000
2000
a célunk az, hogy arra használjuk a technológiát,
14:41
to humanize, not just in Los Altos, but on a global scale,
354
866000
3000
hogy emberibbé tegyük ami az oktatásban történik
14:44
what's happening in education.
355
869000
2000
nem csak Los Altosban, hanem globálisan.
14:46
And actually, that kind of brings an interesting point.
356
871000
2000
És itt egy érdekes ponthoz érkeztünk.
14:48
A lot of the effort in humanizing the classroom
357
873000
3000
Sok erőfeszítés arra, hogy a emberibbé tegyük az iskolát,
14:51
is focused on student-to-teacher ratios.
358
876000
3000
a tanár-diák arányokra koncentrál.
14:54
In our mind, the relevant metric
359
879000
2000
Számunkra a mérvadó mértékegység
14:56
is student-to-valuable-human-time-
360
881000
3000
a diák per étékes idő a tanárral
14:59
with-the-teacher ratio.
361
884000
2000
arány.
15:01
So in a traditional model, most of the teacher's time
362
886000
2000
A hagyományos modellben a tanárok legtöbb ideje
15:03
is spent doing lectures and grading and whatnot.
363
888000
3000
előadásokra, osztályzásra és hasonlókra megy el.
15:06
Maybe five percent of their time is actually sitting next to students
364
891000
2000
Talán az idejük 5%-ában ülnek le egy diák mellé
15:08
and actually working with them.
365
893000
2000
és dolgoznak velük együtt.
15:10
Now 100 percent of their time is.
366
895000
2000
Most az idejük 100%-ában.
15:12
So once again, using technology, not just flipping the classroom,
367
897000
3000
A technológiát nem csak arra használjuk, hogy megfordítsuk az iskolát,
15:15
you're humanizing the classroom, I'd argue,
368
900000
2000
hanem azt mondanám, ötször vagy tízszer
15:17
by a factor of five or 10.
369
902000
3000
emberibbé tesszük az osztálytermet.
15:20
And as valuable as that is in Los Altos,
370
905000
2000
És ez bármennyire is hasznos Los Altosban,
15:22
imagine what that does to the adult learner
371
907000
2000
képzeljük el, mit jelent ez egy felnőtt tanulónak,
15:24
who's embarrassed to go back and learn stuff
372
909000
2000
aki szégyelli, hogy visszamenjen megtanulni dolgokat,
15:26
that they should have before, before going back to college.
373
911000
2000
amit már korábban kellett volna, mielőtt visszamegy egyetemre.
15:28
Imagine what it does
374
913000
3000
Képzeljük el, mit jelent
15:31
to a street kid in Calcutta
375
916000
3000
egy utcagyereknek Kalkuttában,
15:34
who has to help his family during the day,
376
919000
3000
akinek segítenie kell a családját nap közben,
15:37
and that's the reason why he or she can't go to school.
377
922000
2000
és ezért nem jár iskolába.
15:39
Now they can spend two hours a day and remediate,
378
924000
3000
Most naponta két óra alatt orvosolhatják ezt,
15:42
or get up to speed and not feel embarrassed
379
927000
2000
vagy felzárkózhatnak, és nem kell szégyenkeznük,
15:44
about what they do or don't know.
380
929000
3000
hogy mit tudnak és mit nem.
15:47
Now imagine what happens where --
381
932000
2000
Most képzeljük el, mi történik ahol --
15:49
we talked about the peers teaching each other
382
934000
2000
beszéltünk arról, hogy osztálytársak
15:51
inside of a classroom.
383
936000
2000
tanítják egymást az iskolában.
15:53
But this is all one system.
384
938000
2000
De ez mind egy rendszer.
15:55
There's no reason why you can't have
385
940000
2000
Nincs oka, hogy miért ne mehetne
15:57
that peer-to-peer tutoring
386
942000
2000
ez a társak közötti korrepetálás
15:59
beyond that one classroom.
387
944000
2000
túl az osztálytermen.
16:01
Imagine what happens if that student in Calcutta
388
946000
3000
Képzeld el, hogy ez a kalkuttai diák
16:04
all of a sudden can tutor your son,
389
949000
2000
hirtelen korrepetálni tudja a fiad,
16:06
or your son can tutor that kid in Calcutta?
390
951000
3000
vagy a fiad tudja korrepetálni a kalkuttai gyereket?
16:09
And I think what you'll see emerging
391
954000
2000
És ebből azt hiszem látszik kirajzolódni
16:11
is this notion of a global one-world classroom.
392
956000
6000
a globális osztályterem képe.
16:17
And that's essentially what we're trying to build.
393
962000
4000
És ezt próbáljuk felépíteni.
16:21
Thank you.
394
966000
2000
Köszönöm.
16:23
(Applause)
395
968000
41000
(Taps)
17:04
Bill Gates: I've seen some things you're doing in the system
396
1009000
3000
Bill Gates: Láttam néhány dolgot a rendszerben,
17:07
that have to do with motivation and feedback --
397
1012000
2000
amik a motivációról és visszajelzésről szólnak --
17:09
energy points, merit badges.
398
1014000
3000
energia pontok, érmek.
17:12
Tell me what you're thinking there.
399
1017000
2000
Mi az elgondolás emögött?
17:14
SK: Oh yeah. No, we have an awesome team working on it.
400
1019000
2000
SK: Ja igen. Egy elképesztően jó csapat dolgozik ezen.
17:16
And I have to make it clear, it's not just me anymore.
401
1021000
2000
És hangsúlyoznom kell, hogy már nem egyedül csinálom.
17:18
I'm still doing all the videos,
402
1023000
2000
Még mindig én csinálom a videókat,
17:20
but we have a rockstar team doing the software.
403
1025000
2000
de egy szuper csapat dolgozik a szoftveren.
17:22
Yeah, we've put a bunch of game mechanics in there
404
1027000
2000
Igen, beépítettünk egy csomó játék mechanizmust,
17:24
where you get these badges,
405
1029000
2000
ami alapján érmeket kapsz,
17:26
we're going to start having leader boards by area, and you get points.
406
1031000
3000
lesznek eredményjelző táblák területek szerint, és pontokat kapsz.
17:29
It's actually been pretty interesting.
407
1034000
2000
Igazából nagyon érdekes.
17:31
Just the wording of the badging or how many points you get for doing something,
408
1036000
3000
Csak a szöveg az érmen vagy hogy hány pontot kapsz egy feladatért,
17:34
we see on a system-wide basis,
409
1039000
2000
látjuk az egész rendszerben,
17:36
like tens of thousands of fifth graders or sixth graders
410
1041000
2000
hogy több tízezer ötödikes és hatodikos
17:38
going one direction or another,
411
1043000
2000
egy vagy másik irányba megy
17:40
depending what badge you give them.
412
1045000
2000
az alapján, hogy milyen érmet kapnak.
17:42
(Laughter)
413
1047000
2000
(Nevetés)
17:44
BG: And the collaboration you're doing with Los Altos,
414
1049000
3000
BG: És ez az együttműködés Los Altossal,
17:47
how did that come about?
415
1052000
2000
ez hogy történt?
17:49
SK: Los Altos, it was kind of crazy.
416
1054000
2000
SK: Los Altos, egészen őrült történet.
17:51
Once again, I didn't expect it to be used in classrooms.
417
1056000
3000
Nem számítottam rá, hogy iskolákban fogják használni.
17:55
Someone from their board came and said,
418
1060000
2000
Valaki megkeresett a testületből és azt mondta:
17:57
"What would you do if you had carte blanche in a classroom?"
419
1062000
2000
"Mit csinálna, ha szabad kezet kapna az osztályteremben?"
17:59
And I said, "Well, I would just, every student work at their own pace
420
1064000
3000
Azt mondtam: "Csak hagynék minden diákot a saját tempójában dolgozni
18:02
on something like this and we'd give a dashboard."
421
1067000
2000
vagy valami ilyesmi, és lenne egy táblázat."
18:04
And they said, "Oh, this is kind of radical. We have to think about it."
422
1069000
3000
És azt mondták: "Ó, ez elég radikális. Át kell gondolnunk."
18:07
And me and the rest of the team were like,
423
1072000
2000
És én és a csapat azt mondtuk:
18:09
"They're never going to want to do this."
424
1074000
2000
"Soha nem fognak belemenni."
18:11
But literally the next day they were like, "Can you start in two weeks?"
425
1076000
3000
De szó szerint másnap azt mondták: "Tudna kezdeni két héten belül?"
18:14
(Laughter)
426
1079000
2000
(Nevetés)
18:16
BG: So fifth grade math is where that's going on right now?
427
1081000
3000
BG: Szóval ez most ötödik osztályos matek?
18:19
SK: It's two fifth grade classes and two seventh grade classes.
428
1084000
3000
SK: Két ötödikes és két hetedikes osztály.
18:22
And they're doing it at the district level.
429
1087000
2000
És az egész körzetben csinálják.
18:24
I think what they're excited about is they can now follow these kids.
430
1089000
3000
Azt hiszem az izgatja őket a legjobban, hogy követni tudják a gyerekeket.
18:27
It's not an only-in-school thing.
431
1092000
2000
Nem csak az iskolában.
18:29
We've even, on Christmas, we saw some of the kids were doing it.
432
1094000
2000
Azt láttuk, hogy még karácsonykor is voltak gyerekek, akik ezt csinálták.
18:31
And we can track everything.
433
1096000
2000
És követhetünk mindent.
18:33
So they can actually track them as they go through the entire district.
434
1098000
2000
Követni tudják őket ahogy végigmennek az egész iskolakörzeten.
18:35
Through the summers, as they go from one teacher to the next,
435
1100000
2000
A nyáron keresztül, ahogy egyik tanártól a másikhoz kerülnek,
18:37
you have this continuity of data
436
1102000
2000
folyamatos adataik vannak,
18:39
that even at the district level they can see.
437
1104000
2000
amit körzeti szinten is látni tudnak.
18:41
BG: So some of those views we saw
438
1106000
2000
BG: Szóval néhány nézet, amit láttunk,
18:43
were for the teacher
439
1108000
2000
a tanároknak szólt,
18:45
to go in and track actually what's going on with those kids.
440
1110000
3000
hogy kövessék mi történik ezekkel a gyerekekkel.
18:48
So you're getting feedback on those teacher views
441
1113000
2000
Jönnek visszajelzések a tanároktól,
18:50
to see what they think they mean?
442
1115000
3000
hogy mit gondolnak, mit jelentenek?
18:53
SK: Oh yeah. Most of those were specs by the teachers.
443
1118000
3000
SK: Igen. A legtöbb visszajelzés a tanároktól jött.
18:56
We made some of those for students so they could see their data,
444
1121000
3000
Némelyiket a diákoknak csináltuk, hogy lássák az adataikat,
18:59
but we have a very tight design loop with the teachers themselves.
445
1124000
3000
de nagyon szoros design kapcsolatban vagyunk magukkal a tanárokkal.
19:02
And they're literally saying, "Hey, this is nice, but ... "
446
1127000
3000
És ők azt mondják: "Ez jó, de..."
19:05
Like that focus graph, a lot of the teachers said,
447
1130000
2000
Mint a koncentrációs grafikon, sok tanár azt mondta,
19:07
"I have a feeling that a lot of the kids are jumping around
448
1132000
2000
"Úgy érzem, hogy sok gyerek össze-vissza ugrál,
19:09
and not focusing on one topic."
449
1134000
2000
és nem egy témára koncentrál."
19:11
So we made that focus diagram.
450
1136000
2000
Ezért készítettük a koncentrációs grafikont.
19:13
So it's all been teacher-driven.
451
1138000
2000
Szóval a tanárok vezették.
19:15
It's been pretty crazy.
452
1140000
2000
Őrületes.
19:17
BG: Is this ready for prime time?
453
1142000
2000
BG: Készen van arra, hogy élesben menjen?
19:19
Do you think a lot of classes next school year should try this thing out?
454
1144000
3000
Sok osztálynak kéne kipróbálnia a következő tanévben?
19:22
SK: Yeah, it's ready.
455
1147000
2000
SK: Igen, készen van.
19:24
We've got a million people on the site already,
456
1149000
2000
Már egymillióan használják az oldalt,
19:26
so we can handle a few more.
457
1151000
2000
elbírunk még néhánnyal.
19:28
(Laughter)
458
1153000
3000
(Nevetés)
19:31
No, no reason why it really can't happen
459
1156000
2000
Nem, nincs ok arra, hogy ne történhessen meg
19:33
in every classroom in America tomorrow.
460
1158000
2000
minden amerikai osztályteremben akár holnap.
19:35
BG: And the vision of the tutoring thing.
461
1160000
3000
BG: És az elképzelés a korrepetálásról.
19:38
The idea there is, if I'm confused about a topic,
462
1163000
3000
Az elképzelés, ha nem értek egy témát,
19:41
somehow right in the user interface
463
1166000
2000
valahol a felhasználói felületen
19:43
I'd find people who are volunteering,
464
1168000
2000
találnék embereket, akik jelentkeznek,
19:45
maybe see their reputation,
465
1170000
2000
talán látnék véleményeket róluk,
19:47
and I could schedule and connect up with those people?
466
1172000
3000
és egyeztethetek és kapcsolatba léphetek velük?
19:50
SK: Absolutely. And this is something
467
1175000
2000
SK: Teljesen. És ezt ajánlom mindenkinek
19:52
that I recommend everyone in this audience to do.
468
1177000
2000
itt a közönség soraiban.
19:54
Those dashboards the teachers have, you can go log in right now
469
1179000
3000
A tanárok táblázatai, be tudsz rá jelentkezni most rögtön,
19:57
and you can essentially become a coach
470
1182000
2000
és a gyerekeid, unokaöcséid, unokahúgaid
19:59
for your kids, or nephews, or cousins,
471
1184000
3000
edzője lehetsz, vagy egy gyereké
20:02
or maybe some kids at the Boys and Girls Club.
472
1187000
2000
a Boys and Girls Clubból.
20:04
And yeah, you can start becoming a mentor, a tutor,
473
1189000
3000
És igen, mentor vagy tanár lehetsz,
20:07
really immediately.
474
1192000
2000
szinte azonnal.
20:09
But yeah, it's all there.
475
1194000
2000
De igen, minden ott van.
20:11
BG: Well, it's amazing.
476
1196000
2000
BG: Nos, csodálatos.
20:13
I think you just got a glimpse of the future of education.
477
1198000
2000
Azt hiszem, megpillantottuk az oktatás jövőjét.
20:15
Thank you. (SK: Thank you.)
478
1200000
2000
Köszönöm. SK: Köszönöm.
20:17
(Applause)
479
1202000
3000
(Taps)
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