TEDxCERN
Michael Bodekaer: This virtual lab will revolutionize science class
Michael Bodekaer: Ez a virtuális labor forradalmasítani fogja a természettudományi órákat
Filmed:
Readability: 4.7
1,363,923 views
A virtuális valóság rég nem a távoli jövő eszköze, rég nem a játék és szórakozás célját szolgálja csupán. Michael Bodekaer a minőségi oktatás elérhetővé-tételére alkalmazná. Pezsdítő előadásában egy olyan ötlettel áll elő, ami forradalmasítaná a természettudományi oktatást.
Michael Bodekaer - Entrepreneur
Michael Bodekaer is a serial entrepreneur with a passion for building innovative technology companies that have the potential to change the world. Full bio
Michael Bodekaer is a serial entrepreneur with a passion for building innovative technology companies that have the potential to change the world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Today, I am going to show you
0
879
2002
Ma megmutatom nektek,
00:14
how this tablet and this virtual-reality
headset that I'm wearing
headset that I'm wearing
1
2905
4429
hogyan fogja ez a tablet,
és a rajtam lévő virtuálisvalóság-szemüveg
és a rajtam lévő virtuálisvalóság-szemüveg
00:19
are going to completely
revolutionize science education.
revolutionize science education.
2
7358
4041
forradalmasítani
a természettudományi oktatást.
a természettudományi oktatást.
00:24
And I'm also going to show you
3
12100
1795
Azt is megmutatom nektek,
00:25
how it can make any science teacher
more than twice as effective.
more than twice as effective.
4
13919
4784
hogyan válhatnak vele az oktatók,
kétszer olyan hatékonnyá.
kétszer olyan hatékonnyá.
00:31
But before I show you
how all of this is possible,
how all of this is possible,
5
19124
3464
De mielőtt megmutatom
ennek lehetőségét,
ennek lehetőségét,
00:34
let's talk briefly about why improving
the quality of science education
the quality of science education
6
22612
5539
röviden vegyük át,
miért is van szükség
miért is van szükség
00:40
is so vitally important.
7
28175
2440
a természettudományi oktatás
minőségének javítására.
minőségének javítására.
00:43
If you think about it,
8
31513
1161
Gondoljunk csak bele,
00:44
the world is growing incredibly fast.
9
32698
2275
a világ rettentő gyorsan fejlődik.
00:47
And with that growth comes
a whole list of growing challenges,
a whole list of growing challenges,
10
35322
3885
A fejlődéssel együtt pedig
egy sor kihívással kell szembenéznünk,
egy sor kihívással kell szembenéznünk,
00:51
challenges such as dealing
with global warming,
with global warming,
11
39231
3013
mint a globális felmelegedés,
00:54
solving starvation and water shortages
12
42268
2363
éhezés felszámolása,
vagy a vízkészlet szűkössége
vagy a vízkészlet szűkössége
00:56
and curing diseases,
13
44655
1452
és a betegségek gyógyítása,
00:58
to name just a few.
14
46131
1525
csak párat említve.
01:00
And who, exactly, is going to help us
solve all of these great challenges?
solve all of these great challenges?
15
48402
5480
Pontosan ki segít majd bennünket
ezen kihívások megoldásában?
ezen kihívások megoldásában?
01:06
Well, to a very last degree,
it is these young students.
it is these young students.
16
54733
3437
Nos, minden bizonnyal
fiatal diákjaink.
fiatal diákjaink.
01:10
This is the next generation
of young, bright scientists.
of young, bright scientists.
17
58194
3842
Ők a jövő generációja,
fiatal, okos tudósok.
fiatal, okos tudósok.
01:14
And in many ways, we all rely on them
18
62060
3020
Sokszor tőlük várjuk a megoldást,
01:17
for coming up with new, great innovations
19
65104
2802
amikor új és elképesztő
innovációkról van szó,
innovációkról van szó,
01:19
to help us solve all
these challenges ahead of us.
these challenges ahead of us.
20
67930
3711
amikkel az előttünk álló
kihívásokat oldhatnánk meg.
kihívásokat oldhatnánk meg.
01:24
And so a couple of years back,
21
72708
1951
Pár évvel ezelőtt,
01:26
my cofounder and I were teaching
university students just like these,
university students just like these,
22
74683
4359
alapítótársammal együtt
egyetemi diákokat oktattunk, mint ők itt,
egyetemi diákokat oktattunk, mint ők itt,
01:31
only the students we were teaching
looked a little bit more like this here.
looked a little bit more like this here.
23
79066
5114
a mi diákjaink viszont,
sokkal inkább ilyennek tűntek.
sokkal inkább ilyennek tűntek.
01:36
(Laughter)
24
84204
1064
(Nevetés)
01:37
And yes, this is really
the reality out there
the reality out there
25
85292
2838
Igen, a valóság sajnos pont így fest,
01:40
in way too many universities
around the world:
around the world:
26
88154
3525
számos más egyetemen is szerte a világon:
01:43
students that are bored, disengaged
27
91703
2653
unott, motiválatlan diákok,
01:46
and sometimes not even sure
why they're learning about a topic
why they're learning about a topic
28
94380
3605
akik sokszor azt sem tudják,
miért vettek fel
miért vettek fel
01:50
in the first place.
29
98009
1199
egy adott szakot.
01:51
So we started looking around for new,
innovative teaching methods,
innovative teaching methods,
30
99763
4334
Elkezdtünk új,
innovatív oktatási módszereket keresni,
innovatív oktatási módszereket keresni,
01:56
but what we found was quite disappointing.
31
104121
2823
de amit találtunk,
nagyon kiábrándító volt.
nagyon kiábrándító volt.
01:58
We saw that books were being
turned into e-books,
turned into e-books,
32
106968
3665
Láttuk, hogyan válnak
tankönyvek e-könyvekké,
tankönyvek e-könyvekké,
02:03
blackboards were being turned
into YouTube videos
into YouTube videos
33
111495
3016
iskolatáblák YouTube videókká,
02:06
and lecture hall monologues
were being turned into MOOCs --
were being turned into MOOCs --
34
114535
3144
tantermi előadások pedig MOOC-vá,
02:09
massive online open courses.
35
117703
2301
bárki számára elérhető nyílt kurzusokká.
02:12
And if you think about it,
36
120694
1247
Ha végiggondoljuk,
02:13
all we're really doing here
is taking the same content
is taking the same content
37
121965
3583
ez nem más, mint ugyanazt a tartalmat
02:17
and the same format,
38
125572
1548
ugyanabban a formában,
02:19
and bringing it out to more students --
39
127144
2926
több diák számára elérhetővé tenni--
02:22
which is great, don't get me
wrong, that is really great --
wrong, that is really great --
40
130565
2838
ami nagyon jó, ne értsenek félre,
ez egy szuper dolog --
ez egy szuper dolog --
csak a tanítás módszere
ezzel nem javul,
ezzel nem javul,
02:25
but the teaching method
is still more or less the same,
is still more or less the same,
41
133427
3627
02:29
no real innovation there.
42
137078
2296
igazi innovációnak ez nem nevezhető.
02:31
So we started looking elsewhere.
43
139863
2019
Elkezdtünk hát más irányba nézelődni.
02:33
What we found was that flight simulators
had been proven over and over again
had been proven over and over again
44
141906
4627
Rájöttünk, hogy a pilóták képzésére
használt repülőgép-szimulátor
használt repülőgép-szimulátor
valós repülőgép vezetéssel kombinálva
02:38
to be far more effective
45
146557
1467
02:40
when used in combination with real,
in-flight training to train the pilots.
in-flight training to train the pilots.
46
148048
5266
sokkal hatékonyabbnak bizonyul.
Ezért úgy gondoltuk:
02:45
And so we thought to ourselves:
47
153338
1625
02:47
Why not just apply that to science?
48
155532
2337
Miért ne alkalmaznánk ugyanezt
a tudományban?
a tudományban?
Miért ne hoznánk létre
virtuális labor szimulátorokat?
virtuális labor szimulátorokat?
02:49
Why not build a virtual
laboratory simulator?
laboratory simulator?
49
157893
4551
02:55
Well, we did it.
50
163563
1248
Nos, megcsináltuk.
Létrehoztunk egy
02:56
We basically set out to create
51
164835
1818
teljeskörűen szimulált, egyszemélyes
virtuális-valóság labor szimulátort,
virtuális-valóság labor szimulátort,
02:58
a fully simulated, one-to-one,
virtual reality laboratory simulator,
virtual reality laboratory simulator,
52
166677
5615
amelyben a diákok
matematikai egyenletekkel
matematikai egyenletekkel
03:04
where the students
could perform experiments
could perform experiments
53
172316
2197
03:06
with mathematical equations
54
174537
1910
kísérletezhetnek,
03:08
that would simulate what would
happen in a real-world lab.
happen in a real-world lab.
55
176471
3219
amely szimulálja
a valós idejű történéseket.
a valós idejű történéseket.
03:11
But not just simple simulations --
56
179714
1679
Az egyszerű szimulátorokon túl --
03:13
we would also create advanced simulations
57
181417
2066
készíthetnénk fejlettebb
szimulátorokat is
szimulátorokat is
03:15
with top universities like MIT,
58
183507
1924
pl. az MIT egyetemmel együtt,
03:17
to bring out cutting-edge cancer
research to these students.
research to these students.
59
185455
4369
az élvonalbeli rákkutatást
elérhetővé téve a diákok számára.
elérhetővé téve a diákok számára.
03:22
And suddenly, the universities
could save millions of dollars
could save millions of dollars
60
190520
2883
Az egyetemek eközben
sok millió dollárt spórolhatnak meg,
sok millió dollárt spórolhatnak meg,
03:25
by letting the students
perform virtual experiments
perform virtual experiments
61
193427
2930
mivel a diákok a valódi
laboratóriumi vizsgálatok előtt
laboratóriumi vizsgálatok előtt
03:28
before they go into the real laboratory.
62
196381
3112
virtuálisan kísérletezhetnek.
03:32
And not only that; now,
they could also understand --
they could also understand --
63
200303
2532
De nem csak emiatt;
végre alkalmuk lenne megérteni,
végre alkalmuk lenne megérteni,
03:34
even on a molecular level
inside the machine --
inside the machine --
64
202859
2433
mi történik a gépek belsejében
molekuláris szinten,
molekuláris szinten,
03:37
what is happening to the machines.
65
205316
2676
miközben a gépezet belsejében vannak.
03:40
And then they could suddenly perform
66
208016
1899
Lehetőségük nyílna
03:41
dangerous experiments in the labs as well.
67
209939
2628
veszélyes kísérleteket elvégezni.
03:44
For instance also here,
68
212591
1486
Mint például ez itt:
03:46
learning about salmonella bacteria,
which is an important topic
which is an important topic
69
214101
3612
a szalmonella baktérium
fontos témakörének oktatása,
fontos témakörének oktatása,
03:49
that many schools cannot teach
for good safety reasons.
for good safety reasons.
70
217737
3971
ami sok iskolában
biztonsági okokból nem lehetséges.
biztonsági okokból nem lehetséges.
03:54
And we, of course, quiz the students
71
222315
1737
Tesztelnénk a diákok tudását,
az oktatók teljes körű mérést kapnának,
03:56
and then give the teachers
a full dashboard,
a full dashboard,
72
224076
2405
hogy pontosan tudják,
mely diák hol tart éppen.
mely diák hol tart éppen.
03:58
so they fully understand
where the students are at.
where the students are at.
73
226505
2926
04:02
But we didn't stop there,
74
230134
1208
Ezzel persze nincs vége,
hiszen láthattuk, mennyire fontos
04:03
because we had seen just
how important meaning is
how important meaning is
75
231366
2325
a diákok motiváltsága az órákon.
04:05
for the students' engagement in the class.
76
233715
2286
Ezért játéktervezőket is bevontunk,
04:08
So we brought in game designers
77
236025
1722
akik szórakoztató és
motiváló történeteket készítettek.
motiváló történeteket készítettek.
04:09
to create fun and engaging stories.
78
237771
2881
04:12
For instance, here in this case,
79
240676
1834
Mint például, ebben itt,
ahol a diákoknak rejtélyes
CSI gyilkossági ügyet kell megoldaniuk,
CSI gyilkossági ügyet kell megoldaniuk,
04:14
where the students have to solve
a mysterious CSI murder case
a mysterious CSI murder case
80
242534
4123
legjobb tudományos
képességeiket alkalmazva.
képességeiket alkalmazva.
04:18
using their core science skills.
81
246681
2694
04:23
And the feedback we got
when we launched all of this
when we launched all of this
82
251861
2444
Az indulásunk utáni visszajelzések,
04:26
was quite overwhelmingly positive.
83
254329
1952
mind nagyon pozitívak voltak.
04:28
Here we have 300 students,
84
256305
1803
Itt látható 300 diák,
amint szenvedélyesen dolgoznak
a CSI gyilkossági ügyön,
a CSI gyilkossági ügyön,
04:30
all passionately solving CSI murder cases
85
258132
2715
miközben tudományos
képességeiket fejlesztik.
képességeiket fejlesztik.
04:32
while learning core science skills.
86
260871
1865
04:34
And what I love the most about this
87
262760
2245
Ezt szeretem az egészben a legjobban,
amikor óra után
odajönnek hozzám a diákok,
odajönnek hozzám a diákok,
04:37
is really when the students
come up to me sometimes afterwards,
come up to me sometimes afterwards,
88
265029
3644
és meglepetten, kissé zavartan
04:40
all surprised and a little confused,
89
268697
2115
azt mondják: "épp most töltöttem el 2 órát
ebben a virtuális laborban,
ebben a virtuális laborban,
04:42
and say, "I just spent two hours
in this virtual lab,
in this virtual lab,
90
270836
4703
04:48
and ... and I didn't check Facebook."
91
276432
2179
és ...
egyszer sem csekkoltam a facebook-ot.
egyszer sem csekkoltam a facebook-ot.
(Nevetés)
04:50
(Laughter)
92
278635
1329
04:51
That's how engaging and immersive
this really is for the students.
this really is for the students.
93
279988
4651
Ilyen, amikor teljes odaadással
és beleéléssel dolgoznak a diákok.
és beleéléssel dolgoznak a diákok.
04:56
And so, to investigate
whether this really worked,
whether this really worked,
94
284663
2820
Megvizsgáltuk mennyire
életképes ez a dolog,
életképes ez a dolog,
04:59
a learning psychologist
did a study with 160 students --
did a study with 160 students --
95
287507
4403
egy pszichológia szakos hallgató,
160 diákkal készített tanulmányt --
160 diákkal készített tanulmányt --
05:03
that was from Stanford University
and Technical University of Denmark.
and Technical University of Denmark.
96
291934
4246
akik a Stanford Egyetemre és
Dán Műszaki Egyetemre jártak.
Dán Műszaki Egyetemre jártak.
05:08
And what they did is split
the students into two groups.
the students into two groups.
97
296204
3532
A diákokat két csoportra osztották.
05:11
One group would only use
the virtual laboratory simulations,
the virtual laboratory simulations,
98
299760
4251
A csapat egyik fele,
a virtuális laborszimulátort használta,
a virtuális laborszimulátort használta,
míg a másik,
a hagyományos oktatást kapta,
a hagyományos oktatást kapta,
05:16
the other group would only use
traditional teaching methods,
traditional teaching methods,
99
304035
3700
05:19
and they had the same amount of time.
100
307759
1915
ugyanannyi idő állt rendelkezésükre.
05:22
Then, interestingly,
101
310801
1152
Érdekességképp a diákokkal
05:23
they gave the students a test
before and after the experiment,
before and after the experiment,
102
311977
3667
a kísérlet előtt és után
írattak egy tesztet,
írattak egy tesztet,
05:27
so they could clearly measure
the learning impact of the students.
the learning impact of the students.
103
315668
4353
hogy egy tiszta képet kapjanak
a tanultak elsajátításáról.
a tanultak elsajátításáról.
05:32
And what they found
104
320045
1168
Az eredmény szerint
05:33
was a surprisingly high 76 percent
increase in the learning effectiveness
increase in the learning effectiveness
105
321237
5801
a virtuális labor
76%-kal bizonyult hatékonyabbnak
76%-kal bizonyult hatékonyabbnak
05:39
when using virtual laboratories
over traditional teaching methods.
over traditional teaching methods.
106
327062
4844
a hagyományos oktatásnál.
05:44
But even more interestingly,
107
332349
1485
De ami ennél is érdekesebb,
05:45
the second part of this study investigated
108
333858
3214
hogy a kísérlet második része
05:49
what the teacher's impact
was on the learning.
was on the learning.
109
337096
2904
az oktatók jelentőségét
vizsgálta a tanultak kapcsán.
vizsgálta a tanultak kapcsán.
05:52
And what they found
110
340024
1151
És kiderült,
hogy amikor kombinálják a virtuális labort
05:53
was that when you combined
the virtual laboratories
the virtual laboratories
111
341199
2662
az oktató előadásával,
05:55
with teacher-led coaching and mentoring,
112
343885
2604
akkor a tanulási hatékonyság
kb. 101%-os növekedése figyelhető meg,
kb. 101%-os növekedése figyelhető meg,
05:58
then we saw a total 101 percent
increase in the learning effectiveness,
increase in the learning effectiveness,
113
346513
5816
ami végül is megduplázza
az oktató jelentőségét,
az oktató jelentőségét,
06:04
which effectively doubles
the science teacher's impact
the science teacher's impact
114
352353
4432
06:08
with the same amount of time spent.
115
356809
2358
ugyanannyi idő elteltével.
06:13
So a couple of months back,
116
361784
2710
Pár hónappal ezelőtt
feltettük magunknak a kérdést --
06:16
we started asking ourselves --
117
364518
1513
06:18
we have a wonderful team now
of learning psychologists
of learning psychologists
118
366055
2547
van egy csodálatos,
pszichológia szakos hallgatókból,
pszichológia szakos hallgatókból,
06:20
and teachers and scientists
and game developers --
and game developers --
119
368626
2356
oktatókból, tudósokból,
játékkészítőkből álló csapatunk --
játékkészítőkből álló csapatunk --
06:23
and we started asking ourselves:
120
371006
1541
és azt kérdeztük:
06:24
How can we keep ourselves to our promise
121
372571
2595
Hogyan tarthatnánk be ígéretünket,
06:27
of constantly reimagining education?
122
375190
2964
hogy az oktatást
folyamatosan újragondoljuk.
folyamatosan újragondoljuk.
06:30
And today, I am really excited
to be presenting what we came up with
to be presenting what we came up with
123
378178
5101
A mai napon izgatottan
jelentem be ötletünket,
jelentem be ötletünket,
06:35
and have been working
incredibly hard to create.
incredibly hard to create.
124
383303
2904
amelyen nagyon keményen dolgoztunk.
06:40
I will explain briefly what this is.
125
388228
2633
Röviden elmondom mi is ez.
06:42
Basically, I take my mobile phone --
126
390885
2736
Tulajdonképpen,
megfogom a mobiltelefonomat --
megfogom a mobiltelefonomat --
06:45
most students already
have these, smartphones --
have these, smartphones --
127
393645
2706
a hallgatók többsége
rendelkezik ilyen okostelefonnal --
rendelkezik ilyen okostelefonnal --
06:48
and I plug it into this virtual-reality
headset, a low-cost headset.
headset, a low-cost headset.
128
396375
4524
bedugom ebbe az alacsony költségű
virtuálisvalóság-szemüvegbe.
virtuálisvalóság-szemüvegbe.
06:52
And now what I can effectively do is,
129
400923
1969
És ezzel szó szerint
06:54
I can literally step
into this virtual world.
into this virtual world.
130
402916
3150
beléphetek a virtuális világba.
06:58
We'll have some of you
in the audience also get to try this,
in the audience also get to try this,
131
406090
3084
A nézők közül páran ki is
próbálhatják majd,
próbálhatják majd,
07:01
because it is really something
that you have to try
that you have to try
132
409198
3156
mert ez egy olyan dolog,
amit egyszer mindenképp ki kell próbálni,
amit egyszer mindenképp ki kell próbálni,
07:04
to fully feel how immersive it really is.
133
412378
2295
hogy érezd,
mennyire valósághű az egész.
mennyire valósághű az egész.
07:06
It literally feels like I just stepped
inside this virtual lab.
inside this virtual lab.
134
414697
3777
Szó szerint olyan,
mintha beléptem volna a virtuális laborba.
mintha beléptem volna a virtuális laborba.
Láttok fent a képernyőn?
07:10
Do you see me up on the screen?
135
418498
1503
Közönség: Igen.
07:12
Audience: Yes.
136
420025
1151
Michael Bodekaer: Nagyszerű! Óriási.
07:13
Michael Bodekaer: Great! Awesome.
137
421200
1603
07:14
So basically, I have just
turned my mobile phone
turned my mobile phone
138
422827
2898
Tulajdonképpen, a mobiltelefonomat
épp most alakítottam át
épp most alakítottam át
07:17
into a fully simulated, million-dollar
Ivy League laboratory
Ivy League laboratory
139
425749
3664
egy millió-dolláros szimulált
Ivy League laborrá,
Ivy League laborrá,
07:21
with all this amazing equipment
that I can interact with.
that I can interact with.
140
429437
2825
elképesztő berendezéssel,
amelyekkel interakcióba léphetek.
amelyekkel interakcióba léphetek.
07:24
I can, for instance, pick up the pipette
and do experiments with it.
and do experiments with it.
141
432286
3373
Megfoghatom például ezt a pipettát
és kísérletezhetek vele.
és kísérletezhetek vele.
07:27
I have my E-Ggel, my PCR
and -- oh, look there,
and -- oh, look there,
142
435683
2420
Akad itt E-Ggel, PCR
és - ó, nézd ott mi van,
és - ó, nézd ott mi van,
07:30
I have my next-generation
sequencing machine,
sequencing machine,
143
438127
2521
egy új generációs szekvenáló berendezés,
07:32
and there I even have
my electron microscope.
my electron microscope.
144
440672
3498
ott pedig egy elektronmikroszkóp.
07:36
I mean, who's carrying around
an electron microscope in their pocket?
an electron microscope in their pocket?
145
444194
3430
Szerintetek, ki járkál
elektronmikroszkóppal a zsebében?
elektronmikroszkóppal a zsebében?
07:39
And here I have my machine,
146
447648
1872
És itt van a gépem,
07:41
I can do different experiments
on the machine.
on the machine.
147
449544
2170
amelyen különböző kísérleteket végezhetek.
07:43
And over here I have the door,
148
451738
1454
Itt található az ajtó,
07:45
I can go into other experiments,
149
453216
2368
amin át eljuthatok a laborban végezhető
07:47
I can perform in the laboratories.
150
455608
1933
más kísérletekhez is.
07:49
And here, I have my learning tablet.
151
457565
2206
Itt látható a tanuló tabletem.
07:51
This is an intelligent tablet
152
459795
1454
Ez egy intelligens tablet,
07:53
that allows me to read
about relevant theory.
about relevant theory.
153
461273
2848
amivel lehetőségem van
aktuális elméletek tanulmányozására.
aktuális elméletek tanulmányozására.
07:56
As you can see, I can interact with it.
154
464145
2302
Ahogy látod, interakcióba léphetek vele.
07:58
I can watch videos and see
content that is relevant
content that is relevant
155
466471
3894
A kísérleti témához kapcsolódó
videókat nézhetek rajta,
videókat nézhetek rajta,
08:02
to the experiment
that I'm performing right now.
that I'm performing right now.
156
470389
2865
melyeken épp dolgozom.
08:06
Then over here, I have Marie.
157
474074
1403
Aztán itt látható Marie.
08:07
She is my teacher --
my lab assistant --
my lab assistant --
158
475501
3519
Ő az oktatóm --
a laborasszisztensem --
a laborasszisztensem --
08:11
and what she does is guides me
through this whole laboratory.
through this whole laboratory.
159
479044
3177
ő az, aki körbevezet engem
a labor területén.
a labor területén.
08:14
And very soon,
160
482245
1159
Hamarosan
08:15
the teachers will be able
to literally teleport themselves
to literally teleport themselves
161
483428
2968
az oktatóknak is alkalmuk nyílik
teleportálni önmagukat
teleportálni önmagukat
08:18
into this virtual world
that I'm in right now
that I'm in right now
162
486420
2559
ebbe a virtuális világba,
melyben éppen állok,
melyben éppen állok,
08:21
and help me, guide me,
through this whole experiment.
through this whole experiment.
163
489003
3230
hogy segítsenek, útbaigazítsanak
a kísérletek során.
a kísérletek során.
08:24
And now before I finalize this,
164
492257
2310
Mielőtt befejezném,
08:26
I want to show you
an even cooler thing, I think --
an even cooler thing, I think --
165
494591
2968
szeretnék egy ennél is vagányabb
dolgot mutatni --
dolgot mutatni --
08:29
something you cannot
even do in real laboratories.
even do in real laboratories.
166
497583
3036
ami még az igazi laborokban
sem lehetséges
sem lehetséges
08:32
This is a PCR machine.
167
500643
1238
Ez egy PCR berendezés.
08:33
I'm now going to start this experiment.
168
501905
2480
Most elindítom a kísérletet.
08:36
And what I just did is literally
shrunk myself a million times
shrunk myself a million times
169
504409
4233
Amit tettem, hogy szó szerint
milliószor kisebbre zsugorítottam magam
milliószor kisebbre zsugorítottam magam
08:40
into the size of a molecule --
170
508666
1559
egy molekula méretére --
08:42
and it really feels like it,
you have to try this.
you have to try this.
171
510249
2349
és valóban így is érződik,
ki kell próbálnotok.
ki kell próbálnotok.
08:44
So now it feels like
I'm standing inside the machine
I'm standing inside the machine
172
512622
2603
Most olyan,
mintha az eszköz belsejében lennék,
mintha az eszköz belsejében lennék,
08:47
and I'm seeing all the DNA,
and I see the molecules.
and I see the molecules.
173
515249
2593
látom a DNS-t és a molekulákat.
08:49
I see the polymerase
and the enzymes and so forth.
and the enzymes and so forth.
174
517866
3603
Látom a polimerázt,
és az enzimeket és így tovább.
és az enzimeket és így tovább.
08:53
And I can see how in this case,
175
521493
1603
Látom a DNS
08:55
DNA is being replicated millions of times,
176
523120
3077
milliónyi replikációját,
08:58
just like it's happening
inside your body right now.
inside your body right now.
177
526221
2833
ahogy történik az a testedben is épp most.
09:01
And I can really feel and understand
how all of this works.
how all of this works.
178
529078
4127
Érzem és értem, hogyan történik mindez.
09:06
Now, I hope that gives you
a little bit of a sense
a little bit of a sense
179
534219
3294
Remélem valamelyest érted,
09:09
of the possibilities
in these new teaching methods.
in these new teaching methods.
180
537537
4126
mekkora lehetőségek rejlenek
ebben az új oktatási módszerben.
ebben az új oktatási módszerben.
09:16
And I want to also emphasize
181
544230
1342
Szeretném hangsúlyozni,
09:17
that everything you just saw
also works on iPads and laptops
also works on iPads and laptops
182
545596
3691
hogy mindaz, amit láttál
iPaden és laptopon is működik,
iPaden és laptopon is működik,
09:21
without the headsets.
183
549311
1171
a headset nélkül is.
09:22
I say that for a very important reason.
184
550506
2364
Mondom mindezt egy nagyon fontos okból.
09:25
In order for us to really
empower and inspire
empower and inspire
185
553394
3485
A következő generáció tudósainak
inspirálásához és felkészítéséhez
inspirálásához és felkészítéséhez
09:28
the next generation of scientists,
186
556903
2168
szükségünk van olyan oktatókra,
09:31
we really need teachers
to drive the adoption
to drive the adoption
187
559095
3524
akik adaptálni tudják
09:34
of new technologies in the classroom.
188
562643
2575
az új technológiákat a tantermeken belül.
09:38
And so in many ways,
189
566542
1878
Ezért úgy gondolom,
09:40
I believe that the next big,
quantum leap in science education
quantum leap in science education
190
568444
4355
hogy a következő nagy kvantumugrás
a tudományos oktatás területén
a tudományos oktatás területén
09:44
lies no longer with the technology,
191
572823
2309
már nem csupán a technológián múlik,
09:47
but rather with the teachers' decision
192
575156
1881
hanem az oktatók közreműködésén,
09:49
to push forward and adopt
these technologies
these technologies
193
577061
3205
akik továbbviszik és alkalmazzák
ezeket a technológiákat
ezeket a technológiákat
09:52
inside the classrooms.
194
580290
1747
a tantermeken belül.
09:54
And so it is our hope that more
universities and schools and teachers
universities and schools and teachers
195
582061
3837
Reméljük, hogy egyre több
egyetem, iskola és tanár
egyetem, iskola és tanár
09:57
will collaborate with technology companies
196
585922
2865
hajlandó technológiai cégekkel
közreműködni,
közreműködni,
10:00
to realize this full potential.
197
588811
2524
hogy kiaknázhassuk
e nagyszerű lehetőséget.
e nagyszerű lehetőséget.
10:04
And so,
198
592989
1445
Végezetül
10:06
lastly, I'd like to leave you
with a little story
with a little story
199
594458
2833
egy rövid történetet szeretnék elmesélni,
10:09
that really inspires me.
200
597315
1562
ami engem felettébb inspirál.
10:10
And that is the story of Jack Andraka.
201
598901
2421
A történet Jack Andrakáról szól.
10:13
Some of you might already know him.
202
601346
1762
Páran talán már hallottatok róla.
10:15
Jack invented a new, groundbreaking
low-cost test for pancreatic cancer
low-cost test for pancreatic cancer
203
603132
6992
15 évesen Jack egy egészen újszerű,
alacsony-költségvetésű
alacsony-költségvetésű
tesztet fedezett fel
a hasnyálmirigyrák szűrésére.
a hasnyálmirigyrák szűrésére.
10:22
at the age 15.
204
610148
2421
10:25
And when Jack shares his story
of how he did this huge breakthrough,
of how he did this huge breakthrough,
205
613758
3739
Amikor Jack elmeséli sikertörténetét,
10:29
he also explains that one thing
almost prevented him
almost prevented him
206
617521
3825
azt is elmondja, mi az,
ami majdnem megakadályozta őt
ami majdnem megakadályozta őt
10:33
from making this breakthrough.
207
621370
1793
az áttörésben.
10:35
And that was that he did not
have access to real laboratories,
have access to real laboratories,
208
623543
5060
Ez a laboratóriumi eszközökhöz
való hozzáférés volt,
való hozzáférés volt,
10:40
because he was too inexperienced
209
628627
2529
mivel eleve nem volt képesítése,
10:43
to be allowed in.
210
631180
1441
be sem engedték.
10:45
Now, imagine if we could bring
211
633853
2202
Képzeljétek el, ha elérhetővé tehetnénk
10:48
Ivy League, million-dollar
virtual laboratories
virtual laboratories
212
636079
3269
az Ivy League-et, millió dolláros
virtuális laboratóriumot
virtuális laboratóriumot
10:51
out to all these students just like Jack,
213
639372
2071
hasonló diákok számára, mint Jack,
10:53
all over the world,
214
641467
1607
a világ bármely táján,
10:55
and give them the latest, greatest,
most fancy machines you can imagine
most fancy machines you can imagine
215
643098
3556
a lehető legújabb és legkorszerűbb
eszközökkel felszerelve,
eszközökkel felszerelve,
10:58
that would quite literally
make any scientist in here
make any scientist in here
216
646678
2546
idebent bármely tudós,
a szó szoros értelmében
a szó szoros értelmében
11:01
jump up and down out of pure excitement.
217
649248
2473
ugrálna az izgalomtól.
11:03
And then imagine how that
would empower and inspire
would empower and inspire
218
651745
4610
Képzeljétek el, mennyire
inspirálná és fejlesztené
inspirálná és fejlesztené
11:08
a whole new generation
of young and bright scientists,
of young and bright scientists,
219
656379
4179
a fiatal és okos tudósok új generációját,
11:12
ready to innovate and change the world.
220
660582
3203
akik készen állnak újítani,
és megváltoztatni a világot.
és megváltoztatni a világot.
11:16
Thank you very much.
221
664187
1151
Nagyon köszönöm.
11:17
(Applause)
222
665362
8063
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Michael Bodekaer - EntrepreneurMichael Bodekaer is a serial entrepreneur with a passion for building innovative technology companies that have the potential to change the world.
Why you should listen
Born and raised in Denmark, Michael Bodekaer’s first business venture came to life when he was just 14 years old. Fast forward to 2016 and Michael is the founder of five unique organizations with offices spanning the globe.
With the ambition of leveraging cutting-edge technology to improve learning quality, Michael partnered with co-founder and science professor Dr. Mads Bonde to create a concept aimed at increasing the level of versatility and accessibility of science education. Labster is a groundbreaking platform that gives students worldwide the opportunity to learn life sciences through gamified education in immersive 3D virtual worlds and laboratories. With the ability to significantly enhance student’s motivation, these new and ever-evolving teaching tools are bringing a revolution to world class learning.
Michael Bodekaer | Speaker | TED.com