TED2009
Bill Gates: Mosquitos, malaria and education
Bill Gates: Szúnyogok, malária és oktatás
Filmed:
Readability: 3.3
4,796,732 views
Bill Gates a modern filantrópiában bízva, újfajta módon közelíti meg a világ súlyos problémáit. 18 perces lelkes és néhol tréfás előadásában két kérdésben kér minket együttgondolkodásra.
Bill Gates - Philanthropist
A passionate techie and a shrewd businessman, Bill Gates changed the world while leading Microsoft to dizzying success. Now he's doing it again with his own style of philanthropy and passion for innovation. Full bio
A passionate techie and a shrewd businessman, Bill Gates changed the world while leading Microsoft to dizzying success. Now he's doing it again with his own style of philanthropy and passion for innovation. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I wrote a letter last week talking about the work of the foundation,
0
3000
3000
A múlt héten levelet írtam az Alapítványom működéséről.
00:18
sharing some of the problems.
1
6000
3000
Néhány gondot érintettem.
00:21
And Warren Buffet had recommended I do that --
2
9000
3000
Warren Buffet azt tanácsolta, hogy legyek őszinte:
00:24
being honest about what was going well, what wasn't,
3
12000
3000
mi az ami jól megy, és mi az ami kevésbé,
00:27
and making it kind of an annual thing.
4
15000
3000
és mindezt évente ismételjük meg.
00:30
A goal I had there was to draw more people in to work on those problems,
5
18000
3000
Az volt a célom, hogy többeket bevonjak a problémák megoldásába
00:33
because I think there are some very important problems
6
21000
3000
mivel azt gondolom, hogy a problémák
00:36
that don't get worked on naturally.
7
24000
3000
maguktól nem oldódnak meg.
00:39
That is, the market does not drive the scientists,
8
27000
5000
Ilyen például, hogy a piac nem serkenti a tudósokat
00:44
the communicators, the thinkers, the governments
9
32000
3000
a kommunikációs szakembereket, a gondolkodókat,
00:47
to do the right things.
10
35000
3000
és a kormányokat sem, hogy a helyes dolgokat csinálják.
00:50
And only by paying attention to these things
11
38000
3000
Csak akkor fogunk tudni jelentős haladást elérni, ha a kiemelkedő
00:53
and having brilliant people who care and draw other people in
12
41000
4000
emberek, akik felelősséget éreznek mások iránt
00:57
can we make as much progress as we need to.
13
45000
2000
ilyen szellemben cselekszenek.
00:59
So this morning I'm going to share two of these problems
14
47000
3000
Ma reggel két dolgot szeretnék megosztani Önökkel
01:02
and talk about where they stand.
15
50000
3000
és helyzetértékelést adni ezekről.
01:05
But before I dive into those I want to admit that I am an optimist.
16
53000
3000
Mielőtt belevágnánk, elmondom, hogy optimista típus vagyok.
01:09
Any tough problem, I think it can be solved.
17
57000
4000
Úgy gondolom, hogy minden probléma orvosolható.
01:13
And part of the reason I feel that way is looking at the past.
18
61000
3000
Azért gondolom így, mert a múlt okot ad erre.
01:16
Over the past century, average lifespan has more than doubled.
19
64000
5000
Az elmúlt fél évszázad alatt a várható élettartam megduplázódott.
01:21
Another statistic, perhaps my favorite,
20
69000
3000
Egy másik statisztika, amit szívesen idézek
01:24
is to look at childhood deaths.
21
72000
3000
a gyermekhalandósággal kapcsolatos.
01:27
As recently as 1960, 110 million children were born,
22
75000
6000
A nem túl távoli 60-as években 110 millió gyermek született
01:33
and 20 million of those died before the age of five.
23
81000
4000
és 20 millió halt meg ötéves kora előtt.
01:37
Five years ago, 135 million children were born -- so, more --
24
85000
4000
Öt évvel ezelőtt, 135 millió gyermek született, több mint korábban,
01:41
and less than 10 million of them died before the age of five.
25
89000
5000
és kevesebb, mint 10 millió halt meg ötéves kora előtt.
01:47
So that's a factor of two reduction of the childhood death rate.
26
95000
5000
Ez tehát a gyermekkori halandóság felére csökkenését jelenti.
01:52
It's a phenomenal thing.
27
100000
2000
Ez nagyszerű dolog.
01:54
Each one of those lives matters a lot.
28
102000
3000
Mindegyik élet sokat számít.
01:57
And the key reason we were able to it was not only rising incomes
29
105000
5000
És ennek az oka nem csupán a megnövekedett bevételek voltak
02:02
but also a few key breakthroughs:
30
110000
3000
de hozzájárultak ehhez a tudományos áttörések is.
02:05
vaccines that were used more widely.
31
113000
3000
Az oltóanyagokat széles körben használják.
02:08
For example, measles was four million of the deaths
32
116000
3000
Rubeólában négy millióan haltak meg
02:11
back as recently as 1990
33
119000
2000
a nem is távoli 1990-es években.
02:13
and now is under 400,000.
34
121000
3000
Mára ez 400 ezerre csökkent.
02:16
So we really can make changes.
35
124000
2000
Képesek vagyunk hát változások előidézésére.
02:18
The next breakthrough is to cut that 10 million in half again.
36
126000
3000
A következő áttörés a 10 millió felére csökkentése lesz.
02:22
And I think that's doable in well under 20 years.
37
130000
4000
Azt hiszem ez elérhető cél húsz éven belül.
02:26
Why? Well there's only a few diseases
38
134000
4000
Miért? Mivel csak néhány kór az, amely
02:30
that account for the vast majority of those deaths:
39
138000
3000
az elhalálozások meghatározó forrása.
02:33
diarrhea, pneumonia and malaria.
40
141000
5000
Ezek: a hasmenés, a tüdőgyulladás és a malária.
02:39
So that brings us to the first problem that I'll raise this morning,
41
147000
5000
Így jutunk el a mai kérdésünkhöz: hogyan állítsuk meg
02:44
which is how do we stop a deadly disease that's spread by mosquitos?
42
152000
7000
a szúnyogok által terjesztett halálos kórt?
02:51
Well, what's the history of this disease?
43
159000
2000
Nos, nézzük meg a kór eredetét.
02:53
It's been a severe disease for thousands of years.
44
161000
3000
A malária több ezer éve súlyos betegségnek számít.
02:56
In fact, if we look at the genetic code,
45
164000
3000
Ha a genetikai kódot vizsgáljuk
02:59
it's the only disease we can see
46
167000
3000
azt láthatjuk, hogy az Afrikában élők több olyan
03:02
that people who lived in Africa
47
170000
2000
védekezési mechanizmust alakítottak ki,
03:04
actually evolved several things to avoid malarial deaths.
48
172000
3000
melyek segítik elkerülni a malária halálos kimenetelét.
03:08
Deaths actually peaked at a bit over five million in the 1930s.
49
176000
6000
A halálos esetek száma az 1930-as években tetőzött.
03:14
So it was absolutely gigantic.
50
182000
3000
Akkor igen súlyos helyzet volt.
03:17
And the disease was all over the world.
51
185000
3000
Mindenhol jelen volt a kór.
03:20
A terrible disease. It was in the United States. It was in Europe.
52
188000
3000
Jelen volt az USA-ban és Európában is.
03:23
People didn't know what caused it until the early 1900s,
53
191000
3000
Az emberek nem tudták az okát egészen az 1900-as évekig,
03:26
when a British military man figured out that it was mosquitos.
54
194000
6000
amikor egy angol katona rájött, hogy a szúnyogok terjesztik.
03:32
So it was everywhere.
55
200000
2000
Mindenhol előfordult.
03:34
And two tools helped bring the death rate down.
56
202000
4000
Két eszköz volt, ami segített a halálozást leszorítani.
03:38
One was killing the mosquitos with DDT.
57
206000
3000
Az egyik a szúnyogok irtása DDT-vel.
03:41
The other was treating the patients with quinine, or quinine derivatives.
58
209000
5000
A másik a kininnel vagy származékaival történő kezelés.
03:46
And so that's why the death rate did come down.
59
214000
4000
Ez volt a halálozási gyakoriság csökkenésének hátterében.
03:50
Now, ironically, what happened was
60
218000
3000
Furcsa módon, annyi történt, hogy
03:53
it was eliminated from all the temperate zones,
61
221000
3000
a mérsékelt égövről kiszorítottuk a kórt, onnan
03:56
which is where the rich countries are.
62
224000
1000
ahol a gazdag országok találhatóak.
03:57
So we can see: 1900, it's everywhere.
63
225000
2000
Ezt láthatjuk tehát: az 1900-as években mindenhol előfordult,
03:59
1945, it's still most places.
64
227000
3000
1945-ben még szintén nagyon sok helyen
04:03
1970, the U.S. and most of Europe have gotten rid of it.
65
231000
3000
majd 1970-re az USA-ban és Európa nagyobbik részén megszűnt.
04:06
1990, you've gotten most of the northern areas.
66
234000
3000
1990-re az összes északabbi régióból eltűnt, és mostanra
04:09
And more recently you can see it's just around the equator.
67
237000
4000
csupán csak az Egyenlítő környékén találkozunk vele.
04:15
And so this leads to the paradox that
68
243000
4000
Így jutunk el ahhoz a paradoxonhoz,
04:19
because the disease is only in the poorer countries,
69
247000
2000
hogy a malária a szegényebb országokban fordul csak elő
04:21
it doesn't get much investment.
70
249000
3000
ahol nem jut elég forrás a megelőzésre.
04:25
For example, there's more money put into baldness drugs
71
253000
4000
Csak példaként említem: több kutatási forrás jut
04:29
than are put into malaria.
72
257000
2000
a kopaszság gyógyítására, mint a malária kezelésére.
04:32
Now, baldness, it's a terrible thing.
73
260000
3000
Igaz, a kopaszság borzalmas dolog
04:35
(Laughter)
74
263000
3000
(Nevetés)
04:38
And rich men are afflicted.
75
266000
3000
és a gazdagabbak emiatt le is vannak sújtva.
04:41
And so that's why that priority has been set.
76
269000
5000
Ez képezi hát a források elosztásának alapját.
04:47
But, malaria --
77
275000
2000
De, mi van a maláriával --
04:49
even the million deaths a year caused by malaria
78
277000
2000
bár milliók is meghalnak évente,
04:51
greatly understate its impact.
79
279000
2000
a jelentőségét akkor sem fogjuk fel igazán.
04:53
Over 200 million people at any one time are suffering from it.
80
281000
3000
Több mint 200 millió ember szenved tőle most is.
04:56
It means that you can't get the economies in these areas going
81
284000
5000
Ez azt jelenti, hogy ezeknek a térségeknek a gazdasága is
05:01
because it just holds things back so much.
82
289000
3000
kárát látja, mivel a betegség kihat a teljesítményre.
05:04
Now, malaria is of course transmitted by mosquitos.
83
292000
4000
Tudjuk, a maláriát a szúnyogok terjesztik.
05:08
I brought some here, just so you could experience this.
84
296000
5000
Hoztam is magammal néhányat, csak, hogy legyen tapasztalatuk velük.
05:13
We'll let those roam around the auditorium a little bit.
85
301000
4000
Most elengedjük őket, had repdessenek egy kicsit itt az előadóban.
05:17
(Laughter)
86
305000
3000
(Nevetés)
05:20
There's no reason only poor people should have the experience.
87
308000
3000
Azt hiszem semmi okunk, hogy megfosszuk magunkat az élménytől.
05:23
(Laughter) (Applause)
88
311000
7000
(Nevetés) (Taps)
05:30
Those mosquitos are not infected.
89
318000
3000
Ezek a szúnyogok nem fertőzöttek.
05:35
So we've come up with a few new things. We've got bed nets.
90
323000
4000
Van egy találmány, az ágy körüli szúnyogháló.
05:39
And bed nets are a great tool.
91
327000
3000
Kitűnő eszköz, tényleg.
05:42
What it means is the mother and child stay under the bed net at night,
92
330000
3000
Anya és gyermeke a háló alatt alszik, így a szúnyogok, melyek
05:45
so the mosquitos that bite late at night can't get at them.
93
333000
5000
késő este aktívak, nem tudják megcsípni őket.
05:50
And when you use indoor spraying with DDT
94
338000
5000
Ha DDT sprayt
05:55
and those nets
95
343000
1000
és szúnyoghálót használunk, akkor
05:56
you can cut deaths by over 50 percent.
96
344000
3000
a felére szoríthatjuk le a halálesetek számát.
05:59
And that's happened now in a number of countries.
97
347000
3000
Ez történt egy sor országban.
06:02
It's great to see.
98
350000
2000
Jó ezt látni.
06:04
But we have to be careful because malaria --
99
352000
3000
Óvatosnak kell lennünk ugyanakkor, mert a malária kórokozója
06:07
the parasite evolves and the mosquito evolves.
100
355000
5000
és a szúnyogok maguk is fejlődnek.
06:12
So every tool that we've ever had in the past has eventually become ineffective.
101
360000
4000
Így a korábban hatékony eszközeink lassan hatástalanná válnak.
06:16
And so you end up with two choices.
102
364000
3000
Két esélyünk van.
06:19
If you go into a country with the right tools and the right way,
103
367000
4000
Ha országonként a megfelelő eszközöket és módszereket használjuk,
06:23
you do it vigorously,
104
371000
3000
és ezt megfelelő eréllyel tesszük,
06:26
you can actually get a local eradication.
105
374000
3000
akkor helyileg a kór visszaszorul.
06:29
And that's where we saw the malaria map shrinking.
106
377000
2000
A térképen látható, hogyan szorul vissza a malária.
06:31
Or, if you go in kind of half-heartedly,
107
379000
3000
Ha csak félszívvel cselekszünk,
06:34
for a period of time you'll reduce the disease burden,
108
382000
3000
akkor átmeneti eredményt elérünk ugyan, de
06:37
but eventually those tools will become ineffective,
109
385000
4000
az eszközeink lassan veszítenek hatékonyságukból
06:41
and the death rate will soar back up again.
110
389000
3000
és a halálozás ismét megugrik. Ezt láthattuk világméretben
06:44
And the world has gone through this where it paid attention and then didn't pay attention.
111
392000
5000
akkor, amikor odafigyeltünk, és akkor ha nem.
06:49
Now we're on the upswing.
112
397000
2000
Most a fellendülés fázisában vagyunk.
06:51
Bed net funding is up.
113
399000
3000
Az ágykörüli szúnyogháló program szárnyal.
06:54
There's new drug discovery going on.
114
402000
3000
És új gyógyszerkutatások is zajlanak.
06:57
Our foundation has backed a vaccine that's going into phase three trial
115
405000
4000
Az Alapítványunk oltóanyag-kutatásokat támogat
07:01
that starts in a couple months.
116
409000
1000
melyek klinikai vizsgálata hamarosan megkezdődik.
07:02
And that should save over two thirds of the lives if it's effective.
117
410000
3000
Ha hatékonynak bizonyulnak, esély van rá, hogy az életek kétharmadát megmentsék.
07:05
So we're going to have these new tools.
118
413000
3000
Lesz tehát új eszközünk, de ez
07:08
But that alone doesn't give us the road map.
119
416000
3000
önmagában nem jelöli ki az előttünk álló utat.
07:11
Because the road map to get rid of this disease
120
419000
3000
A betegségtől való megszabaduláshoz
07:14
involves many things.
121
422000
2000
összehangolt lépések szükségesek.
07:16
It involves communicators to keep the funding high,
122
424000
3000
Jó kommunikáció kell, hogy az Alapítvány bevétele
07:19
to keep the visibility high,
123
427000
2000
elég legyen. Szem előtt legyünk,
07:21
to tell the success stories.
124
429000
2000
hogy bemutathassuk sikereinket.
07:23
It involves social scientists,
125
431000
2000
Szociológusokra van szükségünk,
07:25
so we know how to get not just 70 percent of the people to use the bed nets,
126
433000
3000
hogy megértsük és elérjük, hogy ne csak 70%
07:28
but 90 percent.
127
436000
2000
használja a szúnyoghálót, hanem 90%.
07:30
We need mathematicians to come in and simulate this,
128
438000
3000
Matematikusokra van szükségünk, akik előmozdítják ezt
07:33
to do Monte Carlo things to understand how these tools combine and work together.
129
441000
6000
és Monte Carlo modellezéseket végezzenek a hatékonyság érdekében.
07:39
Of course we need drug companies to give us their expertise.
130
447000
3000
Szükségünk van a gyógyszercégek szakértelmére.
07:42
We need rich-world governments to be very generous in providing aid for these things.
131
450000
5000
Szükségünk van a gazdagabb országok kormányainak nagylelkű anyagi támogatására.
07:47
And so as these elements come together,
132
455000
3000
Ha ezek az alkotóelemek összeállnak,
07:50
I'm quite optimistic
133
458000
3000
akkor optimista vagyok, hogy
07:53
that we will be able to eradicate malaria.
134
461000
3000
képesek leszünk legyőzni a maláriát.
07:57
Now let me turn to a second question,
135
465000
3000
Engedjék meg, hogy egy másik kérdést is megbeszéljünk,
08:00
a fairly different question, but I'd say equally important.
136
468000
3000
ami eltérő területre visz, de ugyanolyan fontos.
08:04
And this is: How do you make a teacher great?
137
472000
3000
Ez pedig: hogyan képezzünk kitűnő tanárokat?
08:07
It seems like the kind of question that people would spend a lot of time on,
138
475000
5000
Ez olyan kérdés, amivel mindenki szívesen foglalkozik
08:12
and we'd understand very well.
139
480000
3000
és amiről azt hisszük, hogy értjük.
08:15
And the answer is, really, that we don't.
140
483000
3000
A helyzet az, hogy nem így van.
08:19
Let's start with why this is important.
141
487000
3000
Kezdjük azzal, hogy miért fontos ez?
08:22
Well, all of us here, I'll bet, had some great teachers.
142
490000
4000
Azt hiszem mindnyájunknak voltak nagyszerű tanáraink.
08:26
We all had a wonderful education.
143
494000
3000
És mindannyian jó képzést kaptunk.
08:29
That's part of the reason we're here today,
144
497000
3000
Részben ezért is vagyunk itt, és
08:32
part of the reason we're successful.
145
500000
2000
részben ezért is vagyunk sikeresek.
08:34
I can say that, even though I'm a college drop-out.
146
502000
3000
Habár én kiestem a felsőoktatásból, mégis elmondhatom,
08:37
I had great teachers.
147
505000
3000
hogy nagyszerű tanáraim voltak.
08:40
In fact, in the United States, the teaching system has worked fairly well.
148
508000
5000
Nálunk az USA-ban az oktatás eléggé jól működik.
08:45
There are fairly effective teachers in a narrow set of places.
149
513000
5000
Meglehetősen jó tanáraink vannak az iskolák egy bizonyos körében.
08:50
So the top 20 percent of students have gotten a good education.
150
518000
3000
Azt mondhatjuk, hogy a diákok 20%-a jó képzést kapott.
08:53
And those top 20 percent have been the best in the world,
151
521000
4000
És ez a 20% a világ legjobbjai közé került be,
08:57
if you measure them against the other top 20 percent.
152
525000
3000
összehasonlítva más országok felső 20%-ával.
09:00
And they've gone on to create the revolutions in software and biotechnology
153
528000
5000
Ők hozták létre a szoftveripar és a biotechnológia áttöréseit, és az USA-t
09:05
and keep the U.S. at the forefront.
154
533000
3000
a világ élvonalában tartották.
09:09
Now, the strength for those top 20 percent
155
537000
3000
Nos, ennek a 20%-nak az ereje
09:12
is starting to fade on a relative basis,
156
540000
3000
csökkenni kezdett,
09:15
but even more concerning is the education that the balance of people are getting.
157
543000
6000
és ez igaz az oktatásban is. Nem csak arról van szó
09:21
Not only has that been weak. it's getting weaker.
158
549000
5000
hogy egyes oktatási területek gyengék, hanem, hogy tovább gyengülnek.
09:26
And if you look at the economy, it really is only providing opportunities now
159
554000
4000
Ha most a gazdaságot tekintjük, akkor azt látjuk, hogy csak a jól
09:30
to people with a better education.
160
558000
3000
képzett embereknek van esélyük.
09:33
And we have to change this.
161
561000
3000
Ezt kell megváltoztatnunk.
09:36
We have to change it so that people have equal opportunity.
162
564000
3000
Úgy kell megváltoztatnunk, hogy egyenlő esélyeket adjunk.
09:39
We have to change it so that the country is strong
163
567000
3000
Úgy kell megváltoztatnunk, hogy az ország erősebb legyen
09:42
and stays at the forefront
164
570000
2000
és az élvonalban maradjon
09:44
of things that are driven by advanced education,
165
572000
3000
azokon a területeken, ahol kiemelt tudásnak nagy szerepe van,
09:47
like science and mathematics.
166
575000
2000
mint például a tudományok és a matematika.
09:49
When I first learned the statistics,
167
577000
3000
Amikor először láttam a statisztikai adatokat
09:52
I was pretty stunned at how bad things are.
168
580000
3000
megdöbbentem, hogy milyen rossz képet tárnak fel.
09:55
Over 30 percent of kids never finish high school.
169
583000
3000
30%-a a gyerekeknek soha nem fejezi be a középiskolai tanulmányait
09:58
And that had been covered up for a long time
170
586000
3000
és erről nem volt tudomásunk hosszú ideig,
10:01
because they always took the dropout rate as the number
171
589000
3000
mivel úgy tekintettünk a kiesőkre, mint akik más képzést vesznek fel
10:04
who started in senior year and compared it to the number who finished senior year.
172
592000
5000
és ezt a számot hasonlítottuk azokhoz, akik befejezték a tanulmányaikat.
10:09
Because they weren't tracking where the kids were before that.
173
597000
2000
Azért történt ez, mert nem vettük figyelembe a tanulók előző helyzetét.
10:11
But most of the dropouts had taken place before that.
174
599000
3000
De a legtöbb kieső ugyanoda járt tovább.
10:14
They had to raise the stated dropout rate
175
602000
3000
A nyomonkövetés eredményeként
10:17
as soon as that tracking was done
176
605000
2000
a kiesettek száma a valós értékhez,
10:19
to over 30 percent.
177
607000
2000
a 30%-hoz közelít majd.
10:21
For minority kids, it's over 50 percent.
178
609000
3000
A kisebbségi gyerekek esetében ez 50%-os arányt jelent.
10:25
And even if you graduate from high school,
179
613000
3000
Még ha el is végzi valaki a középiskolát
10:28
if you're low-income,
180
616000
3000
de ha nincs elegendő bevétele,
10:31
you have less than a 25 percent chance of ever completing a college degree.
181
619000
4000
akkor 25%-nál kisebb esélye van arra, hogy lediplomázzon.
10:35
If you're low-income in the United States,
182
623000
5000
Ha alacsony jövedelmű vagy az USA-ban
10:40
you have a higher chance of going to jail
183
628000
4000
nagyobb eséllyel kerülsz börtönbe, mint hogy
10:44
than you do of getting a four-year degree.
184
632000
2000
diplomát szerezz.
10:46
And that doesn't seem entirely fair.
185
634000
3000
És ez nem tűnik elfogadhatónak.
10:49
So, how do you make education better?
186
637000
3000
Tehát: hogyan javítsunk az oktatáson?
10:52
Now, our foundation, for the last nine years, has invested in this.
187
640000
4000
Az Alapítványunk az elmúlt kilenc évben befektetett ebbe a területbe.
10:56
There's many people working on it.
188
644000
3000
Sok ember dolgozik ezen a témán.
10:59
We've worked on small schools,
189
647000
3000
Dolgoztunk kis iskolákban,
11:02
we've funded scholarships,
190
650000
2000
ösztöndíj programokat indítottunk
11:04
we've done things in libraries.
191
652000
2000
segítettünk könyvtáraknak.
11:06
A lot of these things had a good effect.
192
654000
2000
Mindezeknek jó hatása volt.
11:08
But the more we looked at it, the more we realized that having great teachers
193
656000
3000
De minél többet gondolkodtunk, azt láttuk, hogy
11:11
was the very key thing.
194
659000
3000
a nagyszerű tanárok jelentik az igazi kulcsot.
11:14
And we hooked up with some people studying
195
662000
3000
Kapcsolatba léptünk olyanokkal, akik a tanárok
11:17
how much variation is there between teachers,
196
665000
3000
közötti különbségeket tanulmányozták,
11:20
between, say, the top quartile -- the very best --
197
668000
3000
a legjobbak, a felső 25% és
11:23
and the bottom quartile.
198
671000
2000
a legrosszabb 25% között.
11:25
How much variation is there within a school or between schools?
199
673000
3000
Mekkora különbségek vannak az iskolán belül és iskolák között?
11:28
And the answer is that these variations are absolutely unbelievable.
200
676000
4000
Az a helyzet, hogy a válasz alig hihető.
11:33
A top quartile teacher will increase the performance of their class --
201
681000
5000
A legjobb tanárok jelentősen növelik az osztályok teljesítményét
11:38
based on test scores --
202
686000
3000
Mérések alapján,
11:41
by over 10 percent in a single year.
203
689000
2000
egyetlen év alatt több mint 10%-kal.
11:43
What does that mean?
204
691000
1000
Mit jelent ez?
11:44
That means that if the entire U.S., for two years,
205
692000
3000
Ez azt jelenti, hogy ha az USA-ban két évig
11:47
had top quartile teachers,
206
695000
3000
a felső 25%-ra jellemző színvonalú oktatás folyna,
11:50
the entire difference between us and Asia would go away.
207
698000
4000
a köztünk és az Ázsia között fennálló különbség eltűnne.
11:54
Within four years we would be blowing everyone in the world away.
208
702000
6000
Négy év alatt világvezetők lehetnénk.
12:00
So, it's simple. All you need are those top quartile teachers.
209
708000
3000
Ilyen egyszerű. A legjobb 25%-ba tartozó tanárra van szükségünk.
12:05
And so you'd say, "Wow, we should reward those people.
210
713000
4000
Mondhatnánk: nosza jutalmazzuk ezeket a tanárokat
12:09
We should retain those people.
211
717000
3000
és akkor bizonyosan meg tudnánk tartani őket.
12:12
We should find out what they're doing and transfer that skill to other people."
212
720000
3000
Határozzuk meg mit is csinálnak és adjuk át a tudásukat a többieknek.
12:15
But I can tell you that absolutely is not happening today.
213
723000
5000
De el kell mondjam, hogy manapság egyáltalán nem ez történik.
12:20
What are the characteristics of this top quartile?
214
728000
3000
Mi jellemző erre a felső 25% tanári csoportra?
12:23
What do they look like?
215
731000
2000
Hogy néznek ki, kik ők?
12:25
You might think these must be very senior teachers.
216
733000
3000
Azt gondolhatnánk, hogy bizonyára az érett korosztály tagjai.
12:28
And the answer is no.
217
736000
2000
A válasz az, hogy nem.
12:30
Once somebody has taught for three years
218
738000
3000
Amikor valaki már három éve tanít, a tanítási
12:33
their teaching quality does not change thereafter.
219
741000
5000
képessége később már nem változik.
12:38
The variation is very, very small.
220
746000
3000
A változás elenyésző a továbbiakban.
12:41
You might think these are people with master's degrees.
221
749000
5000
Gondolhatnánk, hogy a mesterfokozatnak van hatása.
12:46
They've gone back and they've gotten their Master's of Education.
222
754000
3000
Sokan továbbképzik magukat a mesterfokozatig.
12:49
This chart takes four different factors
223
757000
3000
Ezen az ábrán négy különböző tényezőt vettünk figyelembe.
12:52
and says how much do they explain teaching quality.
224
760000
3000
Hogyan hatottak ezek a változók az oktatás színvonalára?
12:55
That bottom thing, which says there's no effect at all,
225
763000
3000
A legalul található az, ami a legkevésbé befolyásolja a színvonalat
12:58
is a master's degree.
226
766000
3000
ez pedig a mesterfokozat megléte. A másik a jutalmazás alapja.
13:02
Now, the way the pay system works is there's two things that are rewarded.
227
770000
4000
Ha két dolgot veszünk figyelembe a jutalmazásnál,
13:06
One is seniority.
228
774000
2000
akkor az egyik a szolgálati idő.
13:08
Because your pay goes up and you vest into your pension.
229
776000
3000
Ismert, hogy a fizetés emelkedésével többet fordítunk a nyugdíjunkra.
13:11
The second is giving extra money to people who get their master's degree.
230
779000
3000
A második, hogy jutalmazzuk azokat, akik megszerzik a mesterfokozatot.
13:14
But it in no way is associated with being a better teacher.
231
782000
3000
De ez semmilyen módon nem függ össze a tanítási minőséggel.
13:17
Teach for America: slight effect.
232
785000
3000
Teach for America: némi összefüggés látható.
13:20
For math teachers majoring in math there's a measurable effect.
233
788000
4000
A matektanárok esetében a szakképesítés megszerzésének van mérhető hatása.
13:24
But, overwhelmingly, it's your past performance.
234
792000
5000
De, döntő módon, ez a múltbeli teljesítményre utal.
13:29
There are some people who are very good at this.
235
797000
3000
És tudjuk, vannak, akik nagyon jó tanárok.
13:32
And we've done almost nothing
236
800000
3000
Ennek ellenére szinte semmit sem tettünk
13:35
to study what that is
237
803000
3000
annak kiderítésére, hogy mi áll a háttérben,
13:38
and to draw it in and to replicate it,
238
806000
3000
hogyan tudnánk ezt használni és továbbadni,
13:41
to raise the average capability --
239
809000
3000
felemelni az átlagos oktatókat a magasabb színvonalra
13:44
or to encourage the people with it to stay in the system.
240
812000
3000
vagy legalább bátorítani a kitűnőket, hogy maradjanak a rendszerben.
13:47
You might say, "Do the good teachers stay and the bad teacher's leave?"
241
815000
3000
Kérdezhetnénk azt is: "Vajon a jó tanárok maradnak és a rosszak mennek el?"
13:50
The answer is, on average, the slightly better teachers leave the system.
242
818000
3000
Az a helyzet, hogy átlagosan, a kissé jobb tanárok hagyják el a rendszert.
13:53
And it's a system with very high turnover.
243
821000
3000
És az oktatás egy olyan rendszer, ahol igen nagy a fluktuáció.
13:57
Now, there are a few places -- very few -- where great teachers are being made.
244
825000
6000
Néhány hely van csupán, ahol az igazán jó tanárok megjelennek.
14:03
A good example of one is a set of charter schools called KIPP.
245
831000
5000
Az egyik jó példa az óraadó tanárokra épített iskola, a KIPP.
14:08
KIPP means Knowledge Is Power.
246
836000
3000
A KIPP jelentése: " A tudás erő."
14:11
It's an unbelievable thing.
247
839000
3000
Hihetetlen jelenség.
14:14
They have 66 schools -- mostly middle schools, some high schools --
248
842000
3000
66 iskolájuk van, általában középiskolák,
14:17
and what goes on is great teaching.
249
845000
4000
és kiemelkedő oktatás folyik a falaik között.
14:21
They take the poorest kids,
250
849000
3000
A legszegényebb gyerekeket veszik magukhoz, és több mint
14:24
and over 96 percent of their high school graduates go to four-year colleges.
251
852000
4000
96%-kuk továbbtanul négyéves egyetemi képzés keretében.
14:28
And the whole spirit and attitude in those schools
252
856000
3000
A hangulat és a hozzáállás ezekben itt teljesen más,
14:31
is very different than in the normal public schools.
253
859000
3000
mint a közoktatási intézményekben.
14:34
They're team teaching. They're constantly improving their teachers.
254
862000
4000
Csoportokban tanítanak. Folyamatosan képezik a tanáraikat.
14:38
They're taking data, the test scores,
255
866000
3000
Adatokra és mérési eredményekre építve
14:41
and saying to a teacher, "Hey, you caused this amount of increase."
256
869000
3000
a tanároknak visszajelzést adnak, "Te ennyivel járultál hozzá a növekedéshez."
14:44
They're deeply engaged in making teaching better.
257
872000
4000
Mélyen el vannak kötelezve a tanítás színvonalának emelése iránt.
14:48
When you actually go and sit in one of these classrooms,
258
876000
3000
Ha meglátogatnak egy ilyen osztályt, meglehetősen
14:51
at first it's very bizarre.
259
879000
3000
bizarr kép tárul Önök elé.
14:54
I sat down and I thought, "What is going on?"
260
882000
3000
Amikor leültem arra gondoltam "Mi folyik itt?"
14:57
The teacher was running around, and the energy level was high.
261
885000
3000
A tanár le-föl rohangált, tele volt a levegő energiával.
15:00
I thought, "I'm in the sports rally or something.
262
888000
3000
Azt hittem, hogy valami sporteseményen vagyok.
15:03
What's going on?"
263
891000
2000
"Mi folyik itt?"
15:05
And the teacher was constantly scanning to see which kids weren't paying attention,
264
893000
3000
A tanár folyamatosan figyelt, hogy mindegyik gyerek követi-e az órát,
15:08
which kids were bored,
265
896000
2000
melyik unatkozik
15:10
and calling kids rapidly, putting things up on the board.
266
898000
3000
és akkor azonnal kiszólította a táblához.
15:13
It was a very dynamic environment,
267
901000
2000
Nagyon mozgalmas környezet volt,
15:15
because particularly in those middle school years -- fifth through eighth grade --
268
903000
3000
az ötödiktől a nyolcadik osztályos évfolyamokig
15:18
keeping people engaged and setting the tone
269
906000
3000
állandó elfoglaltságban tartani a tanulókat
15:21
that everybody in the classroom needs to pay attention,
270
909000
3000
úgy hogy mindenki figyeljen, és ne vegye lazán az órát
15:24
nobody gets to make fun of it or have the position of the kid who doesn't want to be there.
271
912000
6000
és ne kövesse a rossz példát.
15:30
Everybody needs to be involved.
272
918000
2000
Mindenkit be kell vonni.
15:32
And so KIPP is doing it.
273
920000
2000
És a KIPP pontosan ezt teszi.
15:35
How does that compare to a normal school?
274
923000
3000
Hogyan viszonyul ez az átlagos iskolához?
15:38
Well, in a normal school, teachers aren't told how good they are.
275
926000
4000
Az átlagos iskolában nem közlik a tanárral
15:42
The data isn't gathered.
276
930000
3000
milyen a teljesítménye. Egyszerűen nincs adat.
15:45
In the teacher's contract,
277
933000
2000
A tanárral kötött szerződésben meg van határozva, hogy a
15:47
it will limit the number of times the principal can come into the classroom --
278
935000
4000
felettes hányszor látogat órát --
15:51
sometimes to once per year.
279
939000
2000
néha évente csak egyszer.
15:53
And they need advanced notice to do that.
280
941000
3000
És még akkor is előre bejelentik.
15:56
So imagine running a factory where you've got these workers,
281
944000
3000
Képzeljük el, hogy egy üzemben, ahol néhányan
15:59
some of them just making crap
282
947000
3000
selejtet gyártanak, és a vezetésnek kikötik, hogy
16:02
and the management is told, "Hey, you can only come down here once a year,
283
950000
4000
"Évente csak egyszer jöhettek ellenőrizni, de akkor is
16:06
but you need to let us know, because we might actually fool you,
284
954000
2000
előtte kötelesek bejelenteni, és akkor majd jó munkát végzünk
16:08
and try and do a good job in that one brief moment."
285
956000
4000
és jól átverünk benneteket."
16:12
Even a teacher who wants to improve doesn't have the tools to do it.
286
960000
5000
És még akkor is, ha a tanár javítani akar, nincs hozzá mérőeszköze.
16:17
They don't have the test scores,
287
965000
2000
Nem állnak rendelkezésre a mérési eredmények
16:19
and there's a whole thing of trying to block the data.
288
967000
3000
az egész apparátus azzal van elfoglalva, hogy ne legyenek adatok.
16:22
For example, New York passed a law
289
970000
3000
Példaként említem, hogy New Yorkban átment egy törvény,
16:25
that said that the teacher improvement data could not be made available and used
290
973000
5000
amely kimondja, hogy a tanár teljesítmény adatai nem nyilvánosak
16:30
in the tenure decision for the teachers.
291
978000
3000
és ezeknek nem lehet következménye a tanárra nézve.
16:34
And so that's sort of working in the opposite direction.
292
982000
3000
Mindez tehát az ellenkező hatást váltja ki.
16:37
But I'm optimistic about this,
293
985000
2000
Mégis optimista vagyok, mert
16:39
I think there are some clear things we can do.
294
987000
4000
van néhány egyszerű dolog amit tehetünk.
16:43
First of all, there's a lot more testing going on,
295
991000
4000
Először is, sok vizsgálat ma is zajlik,
16:47
and that's given us the picture of where we are.
296
995000
3000
amiből képet kapunk arról, hol állunk jelenleg.
16:50
And that allows us to understand who's doing it well,
297
998000
4000
Ebből tudjuk meg, hogy ki az aki jól teljesít
16:54
and call them out, and find out what those techniques are.
298
1002000
3000
és tőlük megtudhatjuk milyen módszereket használnak.
16:57
Of course, digital video is cheap now.
299
1005000
3000
A digitális kamerák mára olcsókká váltak, így
17:00
Putting a few cameras in the classroom
300
1008000
2000
az osztálytermekben felvételeket készíthetünk,
17:02
and saying that things are being recorded on an ongoing basis
301
1010000
6000
ami nagyon gyakorlati és folyamatos
17:08
is very practical in all public schools.
302
1016000
2000
bepillantást enged az iskolákban folyó munkába.
17:10
And so every few weeks teachers could sit down
303
1018000
3000
Néhány hetente a tanárok megbeszélik a videón látottakat:
17:13
and say, "OK, here's a little clip of something I thought I did well.
304
1021000
3000
"Ezen a felvételen egy jó tanítási példát mutatok be."
17:16
Here's a little clip of something I think I did poorly.
305
1024000
3000
Vagy: "Itt gyengébben teljesítettem."
17:19
Advise me -- when this kid acted up, how should I have dealt with that?"
306
1027000
3000
"Adjatok tanácsot, Ti mit csináltatok volna ezzel a sráccal? Nézzétek!"
17:22
And they could all sit and work together on those problems.
307
1030000
4000
Így, együtt, közösen meg tudják beszélni a gondjaikat.
17:26
You can take the very best teachers and kind of annotate it,
308
1034000
4000
A legjobb tanárokat lehet ilyenkor felkérni, hogy kommentálják a látottakat,
17:30
have it so everyone sees who is the very best at teaching this stuff.
309
1038000
4000
megmutatni, hogyan dolgoznak fel egy témát a legjobbak.
17:34
You can take those great courses and make them available
310
1042000
2000
Ezeket az órákat fel lehet venni és mindenkinek elérhetővé tenni,
17:36
so that a kid could go out and watch the physics course, learn from that.
311
1044000
5000
így a tanulók megnézhetnek egy jó fizika órát.
17:41
If you have a kid who's behind,
312
1049000
2000
Ha van egy lemaradt gyerek, odaadhatnak
17:43
you would know you could assign them that video to watch and review the concept.
313
1051000
4000
neki egy videót, hogy ebből értse meg a lényeget.
17:47
And in fact, these free courses could not only be available just on the Internet,
314
1055000
4000
Valójában ezek az ingyenes órák nem csak az interneten lennének szabadon elérhetőek,
17:51
but you could make it so that DVDs were always available,
315
1059000
4000
hanem DVD formában is hozzáférhetővé kéne tenni őket,
17:55
and so anybody who has access to a DVD player can have the very best teachers.
316
1063000
7000
így mindenki, a legjobbaktól tanulhat.
18:02
And so by thinking of this as a personnel system,
317
1070000
5000
A személyre-szabott oktatással,
18:07
we can do it much better.
318
1075000
2000
sokkal jobb eredményt érhetünk el.
18:09
Now there's a book actually, about KIPP --
319
1077000
2000
Itt van egy könyv a KIPP-ről, ahol
18:11
the place that this is going on --
320
1079000
2000
ez a módszer bevezetésre került.
18:13
that Jay Matthews, a news reporter, wrote -- called, "Work Hard, Be Nice."
321
1081000
5000
Ahogyan Jay Matthews hírszerkesztő írta: "Dolgozz keményen és légy kedves."
18:18
And I thought it was so fantastic.
322
1086000
2000
Azt gondolom, hogy ez fantasztikus.
18:20
It gave you a sense of what a good teacher does.
323
1088000
4000
Áttekintést ad arról, hogy mit csinál egy jó tanár.
18:24
I'm going to send everyone here a free copy of this book.
324
1092000
3000
Minden résztvevőnek küldök majd egy ingyenes példányt.
18:27
(Applause)
325
1095000
5000
(Taps)
18:32
Now, we put a lot of money into education,
326
1100000
3000
Sok pénzt fektettünk be az oktatásba, és
18:35
and I really think that education is the most important thing to get right
327
1103000
6000
azt hiszem, hogy az oktatásban kell leginkább "jót" csinálni
18:41
for the country to have as strong a future as it should have.
328
1109000
5000
annak érdekében, hogy egy országnak biztos jövője lehessen.
18:46
In fact we have in the stimulus bill -- it's interesting --
329
1114000
2000
Létezik egy, az oktatást serkentő tervezet, a Fehér Házban
18:48
the House version actually had money in it for these data systems,
330
1116000
3000
akad is rá pénz, hogy ezeket az adatgyűjtő rendszereket felépítsük.
18:51
and it was taken out in the Senate
331
1119000
2000
De amikor a Szenátus elé kerül, nem veszik figyelembe, mert akadnak olyanok,
18:53
because there are people who are threatened by these things.
332
1121000
3000
akiket a lemaradás réme eléggé feszélyez.
18:56
But I -- I'm optimistic.
333
1124000
2000
De én optimista vagyok.
18:58
I think people are beginning to recognize how important this is,
334
1126000
4000
Azt hiszem, az emberek kezdik megérteni, hogy mennyire fontos ez
19:02
and it really can make a difference for millions of lives, if we get it right.
335
1130000
7000
és komoly változást érhetünk el, ha jól csináljuk.
19:09
I only had time to frame those two problems.
336
1137000
3000
Most csak ennek a két kérdésnek a felvázolására volt időm.
19:12
There's a lot more problems like that --
337
1140000
2000
Sok egyéb, hasonló súlyú kérdés van még --
19:14
AIDS, pneumonia -- I can just see you're getting excited,
338
1142000
4000
az AIDS, a tüdőgyulladás -- látom, hogy pusztán csak az
19:18
just at the very name of these things.
339
1146000
3000
említésük is mennyire érdekli Önöket.
19:21
And the skill sets required to tackle these things are very broad.
340
1149000
5000
Sok eszközünk van arra, hogy nekilássunk ezeknek a kérdéseknek.
19:26
You know, the system doesn't naturally make it happen.
341
1154000
3000
Mindannyian tudjuk, hogy ezek nem oldódnak meg maguktól.
19:29
Governments don't naturally pick these things in the right way.
342
1157000
5000
A kormányoknak nem természete, hogy felkarolják ezeket az ügyeket.
19:34
The private sector doesn't naturally put its resources into these things.
343
1162000
4000
Ugyanakkor a magánszféra sem fordít ezekre érdek nélkül.
19:38
So it's going to take brilliant people like you
344
1166000
3000
Ezért van szükség olyan kiemelkedő emberekre, mint Önök,
19:41
to study these things, get other people involved --
345
1169000
3000
akikkel együtt gondolkodhatunk és másokat is bevonhatunk ebbe.
19:44
and you're helping to come up with solutions.
346
1172000
3000
Önök segíteni tudnak a megoldások felkutatásában.
19:47
And with that, I think there's some great things that will come out of it.
347
1175000
3000
Ezekkel az erőkkel a háttérben, nagy dolgok előkészítői lehetünk.
19:50
Thank you.
348
1178000
2000
Köszönöm.
19:52
(Applause)
349
1180000
18000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Bill Gates - PhilanthropistA passionate techie and a shrewd businessman, Bill Gates changed the world while leading Microsoft to dizzying success. Now he's doing it again with his own style of philanthropy and passion for innovation.
Why you should listen
Bill Gates is the founder and former CEO of Microsoft. A geek icon, tech visionary and business trailblazer, Gates' leadership -- fueled by his long-held dream that millions might realize their potential through great software -- made Microsoft a personal computing powerhouse and a trendsetter in the Internet dawn. Whether you're a suit, chef, quant, artist, media maven, nurse or gamer, you've probably used a Microsoft product today.
In summer of 2008, Gates left his day-to-day role with Microsoft to focus on philanthropy. Holding that all lives have equal value (no matter where they're being lived), the Bill and Melinda Gates Foundation has now donated staggering sums to HIV/AIDS programs, libraries, agriculture research and disaster relief -- and offered vital guidance and creative funding to programs in global health and education. Gates believes his tech-centric strategy for giving will prove the killer app of planet Earth's next big upgrade.
Read a collection of Bill and Melinda Gates' annual letters, where they take stock of the Gates Foundation and the world. And follow his ongoing thinking on his personal website, The Gates Notes. His new paper, "The Next Epidemic," is published by the New England Journal of Medicine.
Bill Gates | Speaker | TED.com