TED2011
Sal Khan: Let's use video to reinvent education
Salman Khan: Usiamo i video per reinventare l'educazione
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Salman Khan parla del come e del perché ha creato la straordinaria Khan Academy, una serie di video educativi attentamente strutturati che offrono corsi completi di matematica e, adesso, di altre materie. Mostra il potere degli esercizi interattivi, e chiede agli insegnanti di considerare di accantonare il tradizionale copione scolastico -- dare agli studenti video lezioni da guardare a casa, e fare "i compiti" in classe con gli insegnanti che sono disponibili per offrire aiuto.
Sal Khan - Educator and social entrepreneur
In 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more. Full bio
In 2004, Sal Khan, a hedge fund analyst, began making math tutorials for his cousins. Twelve years later, Khan Academy has more than 42 million registered users from 190 countries, with tutorials on subjects from basic math through economics, art history, computer science, health, medicine and more. Full bio
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00:15
The Khan Academy is most known
0
0
2000
La Khan Academy è nota soprattutto
00:17
for its collection of videos,
1
2000
2000
per la sua raccolta di video,
00:19
so before I go any further,
2
4000
2000
quindi prima di andare oltre,
00:21
let me show you a little bit of a montage.
3
6000
3000
lasciate che vi mostri un piccolo montaggio.
00:24
(Video) Salman Khan: So the hypotenuse is now going to be five.
4
9000
3000
(Video) Salman Khan: Quindi l'ipotenusa sarà cinque.
00:27
This animal's fossils are only found in this area of South America --
5
12000
3000
I fossili di questi animali si trovano solo in quest'area dell'America del Sud --
00:30
a nice clean band here --
6
15000
2000
c'è una bella fascia netta qui --
00:32
and this part of Africa.
7
17000
2000
e in questa parte dell'Africa.
00:34
We can integrate over the surface,
8
19000
2000
Potremmo integrare la superficie,
00:36
and the notation usually is a capital sigma.
9
21000
3000
e il simbolo usato di solito è sigma.
00:39
National Assembly: They create the Committee of Public Safety,
10
24000
3000
Assemblea Nazionale: Creano la Commissione di Pubblica Sicurezza,
00:42
which sounds like a very nice committee.
11
27000
2000
che sembra una bella commissione.
00:44
Notice, this is an aldehyde,
12
29000
2000
Attenzione, questo è un aldeide,
00:46
and it's an alcohol.
13
31000
2000
ed è un alcol.
00:48
Start differentiating into effector and memory cells.
14
33000
3000
Iniziate a differenziarli in effettori e celle di memoria.
00:51
A galaxy. Hey, there's another galaxy.
15
36000
2000
Una galassia. Ehi, C'è un'altra galassia.
00:53
Oh look, there's another galaxy.
16
38000
2000
Oh guardate, c'è un'altra galassia.
00:55
And for dollars, is their 30 million,
17
40000
3000
E per i dollari, sono i loro 30 milioni,
00:58
plus the 20 million dollars from the American manufacturer.
18
43000
3000
più i 20 milioni di dollari dai produttori americani.
01:01
If this does not blow your mind,
19
46000
3000
Se questo non vi lascia sbalorditi,
01:04
then you have no emotion.
20
49000
2000
allora non avete emozioni.
01:06
(Laughter)
21
51000
2000
(Risate)
01:08
(Applause)
22
53000
5000
(Applausi)
01:13
SK: We now have on the order
23
58000
2000
SK: Al momento abbiamo in catalogo
01:15
of 2,200 videos
24
60000
2000
2.200 video
01:17
covering everything from basic arithmetic
25
62000
2000
che comprendono tutto, dall'aritmetica base
01:19
all the way to vector calculus
26
64000
2000
fino al calcolo dei vettori
01:21
and some of the stuff you saw there.
27
66000
3000
e un po' delle cose che avete visto lì.
01:24
We have a million students a month using the site,
28
69000
3000
Un milione di studenti al mese usano il sito,
01:27
watching on the order of 100 to 200,000 videos a day.
29
72000
4000
e guardano tra i 100 e i 200.000 video al giorno.
01:31
But what we're going to talk about in this
30
76000
2000
Ma ciò di cui parleremo
01:33
is how we're going to the next level.
31
78000
2000
è di come raggiungeremo il livello successivo.
01:35
But before I do that,
32
80000
2000
Ma prima di farlo,
01:37
I want to talk a little bit about really just how I got started.
33
82000
3000
voglio parlare un po' di come ho iniziato.
01:41
And some of you all might know,
34
86000
2000
Alcuni di voi forse sanno
01:43
about five years ago I was an analyst at a hedge fund,
35
88000
3000
che circa cinque anni fa ero un analista per un hedge fund.
01:46
and I was in Boston,
36
91000
2000
Ero a Boston,
01:48
and I was tutoring my cousins in New Orleans, remotely.
37
93000
3000
e stavo dando lezioni private ai miei cugini a New Orleans, a distanza.
01:51
And I started putting the first YouTube videos up
38
96000
3000
Ho iniziato caricando il primo video su Youtube
01:54
really just as a kind of nice-to-have,
39
99000
2000
solo come qualcosa che avrebbe fatto comodo,
01:56
just a supplement for my cousins --
40
101000
2000
un semplice supplemento per i miei cugini --
01:58
something that might give them a refresher or something.
41
103000
3000
qualcosa che gli sarebbe servito da promemoria o giù di lì.
02:01
And as soon as I put those first YouTube videos up,
42
106000
2000
Non appena ho messo questi primi video su Youtube,
02:03
something interesting happened --
43
108000
2000
è successa una cosa interessante --
02:05
actually a bunch of interesting things happened.
44
110000
2000
in effetti sono successe un mucchio di cose interessanti.
02:07
The first was the feedback from my cousins.
45
112000
3000
La prima è stata il feedback dei miei cugini.
02:10
They told me
46
115000
2000
Mi hanno detto
02:12
that they preferred me on YouTube than in person.
47
117000
3000
che mi preferivano su Youtube piuttosto che di persona.
02:15
(Laughter)
48
120000
7000
(Risate)
02:23
And once you get over the backhanded nature of that,
49
128000
3000
E dopo aver superato la natura ambigua di questa frase,
02:26
there was actually something very profound there.
50
131000
2000
conteneva qualcosa di davvero profondo.
02:28
They were saying
51
133000
2000
Stavano dicendo
02:30
that they preferred the automated version of their cousin
52
135000
2000
che preferivano la versione automatizzata del loro cugino,
02:32
to their cousin.
53
137000
2000
al loro stesso cugino.
02:34
At first, it's very unintuitive,
54
139000
2000
All'inizio, è davvero istintivo,
02:36
but when you actually think about it from their point of view, it makes a ton of sense.
55
141000
3000
ma quando ci si pensa dal loro punto di vista, ha davvero moltissimo senso.
02:39
You have this situation
56
144000
2000
C'è questa situazione
02:41
where now they can pause and repeat their cousin,
57
146000
2000
in cui possono mettere in pausa e far ripetere il loro cugino,
02:43
without feeling like they're wasting my time.
58
148000
3000
senza sentire che mi stanno facendo perdere tempo.
02:46
If they have to review something
59
151000
3000
Se devono rivedere qualcosa
02:49
that they should have learned a couple of weeks ago,
60
154000
2000
che hanno appreso qualche settimana prima,
02:51
or maybe a couple of years ago,
61
156000
3000
o forse qualche anno prima,
02:54
they don't have to be embarrassed and ask their cousin.
62
159000
2000
non si devono vergognare a chiederlo al loro cugino.
02:56
They can just watch those videos. If they're bored, they can go ahead.
63
161000
3000
Possono guardare quei video. Se si annoiano possono andare avanti.
02:59
They can watch it at their own time, at their own pace.
64
164000
2000
Possono guardarlo con i loro tempi, secondo i loro ritmi.
03:01
And probably the least appreciated aspect of this
65
166000
5000
E probabilmente l'aspetto meno apprezzato di ciò
03:06
is the notion that the very first time,
66
171000
2000
è il concetto che la primissima volta,
03:08
the very first time
67
173000
2000
la primissima volta
03:10
that you're trying to get your brain around a new concept,
68
175000
3000
che si cerca di avvicinare il proprio cervello a un nuovo concetto,
03:13
the very last thing you need
69
178000
2000
l'ultima cosa di cui si ha bisogno
03:15
is another human being saying, "Do you understand this?"
70
180000
3000
è un altro essere umano che dice: "Hai capito?"
03:18
And that's what was happening with the interaction with my cousins before,
71
183000
3000
E ciò era quello che succedeva con la precedente interazione con i miei cugini.
03:21
and now they can just do it
72
186000
3000
E ora possono farlo
03:24
in the intimacy of their own room.
73
189000
3000
nell'intimità della loro stanza.
03:28
The other thing that happened is --
74
193000
2000
L'altra cosa successa è --
03:30
I put them on YouTube just --
75
195000
3000
li ho messi su Youtube solo --
03:33
I saw no reason to make it private,
76
198000
2000
non ho visto nessuna ragione per renderli privati,
03:35
so I let other people watch it,
77
200000
2000
quindi ho lasciato che li vedessero anche altre persone.
03:37
and then people started stumbling on it,
78
202000
2000
E poi la gente ha iniziato a imbattercisi.
03:39
and I started getting some comments and some letters
79
204000
3000
E io ho iniziato a ricevere dei commenti e delle lettere
03:42
and all sorts of feedback
80
207000
2000
e ogni tipo di feedback
03:44
from random people from around the world.
81
209000
2000
da persone a caso da tutto il mondo.
03:46
And these are just a few.
82
211000
3000
E questi ne sono solo un paio.
03:49
This is actually from one of the original calculus videos.
83
214000
3000
Questo viene da uno dei video originali sul calcolo.
03:52
And someone wrote just on YouTube --
84
217000
2000
Qualcuno ha scritto su Youtube --
03:54
it was a YouTube comment:
85
219000
2000
era un commento su Youtube:
03:56
"First time I smiled doing a derivative."
86
221000
3000
"La prima volta che sorrido facendo una derivata".
03:59
(Laughter)
87
224000
2000
(Risate)
04:01
And let's pause here.
88
226000
2000
Facciamo una pausa qui.
04:03
This person did a derivative
89
228000
2000
Questa persona ha fatto una derivata
04:05
and then they smiled.
90
230000
3000
e poi ha sorriso.
04:08
And then in a response to that same comment -- this is on the thread.
91
233000
3000
E poi in risposta a quello stesso commento -- questo è nella conversazione.
04:11
You can go on YouTube and look at these comments --
92
236000
2000
Potete andare su Youtube e vedere questi commenti --
04:13
someone else wrote: "Same thing here.
93
238000
2000
qualcun'altro ha scritto "Vale anche per me.
04:15
I actually got a natural high and a good mood for the entire day.
94
240000
3000
In effetti mi è venuto il buonumore e mi è rimasto tutto il giorno.
04:18
Since I remember seeing
95
243000
2000
Ricordo di aver visto
04:20
all of this matrix text in class,
96
245000
3000
tutta questa storia sulla matrice in classe,
04:23
and here I'm all like, 'I know kung fu.'"
97
248000
3000
e qui mi sento come se 'conosco il kung fu'.
04:26
(Laughter)
98
251000
4000
(Risate)
04:30
And we get a lot of feedback all along those lines.
99
255000
2000
E abbiamo avuto tanti feedback.
04:32
This clearly was helping people.
100
257000
2000
Tutto ciò stava chiaramente aiutando le persone.
04:34
But then, as the viewership kept growing and kept growing,
101
259000
3000
Ma poi, dato che il pubblico stava aumentando,
04:37
I started getting letters from people,
102
262000
3000
ho iniziato a ricevere lettere dalle persone,
04:40
and it was starting to become clear
103
265000
2000
e iniziava a delinearsi l'idea che
04:42
that it was actually more than just a nice-to-have.
104
267000
2000
era più di qualcosa che faceva piacere avere.
04:44
This is just an excerpt
105
269000
2000
Questo è un estratto
04:46
from one of those letters.
106
271000
2000
da una di quelle lettere.
04:48
"My 12 year-old son has autism
107
273000
2000
"Mio figlio di 12 anni soffre di autismo
04:50
and has had a terrible time with math.
108
275000
2000
e ha passato tempi difficili con la matematica.
04:52
We have tried everything,
109
277000
2000
Abbiamo provato tutto,
04:54
viewed everything, bought everything.
110
279000
2000
visionato tutto, comprato tutto.
04:56
We stumbled on your video on decimals and it got through.
111
281000
3000
Abbiamo trovato il suo video sui decimali e li ha capiti.
04:59
Then we went on to the dreaded fractions. Again, he got it.
112
284000
3000
Poi siamo passati alle temute frazioni. Di nuovo, le ha capite.
05:02
We could not believe it.
113
287000
2000
Non riuscivamo a crederci.
05:04
He is so excited."
114
289000
2000
E' così felice".
05:06
And so you can imagine,
115
291000
2000
E quindi potete immaginare,
05:08
here I was an analyst at a hedge fund.
116
293000
3000
ero un analista di hedge fund.
05:11
It was very strange for me to do something of social value.
117
296000
3000
Era davvero strano per me fare qualcosa di valore sociale.
05:14
(Laughter)
118
299000
3000
(Risate)
05:17
(Applause)
119
302000
7000
(Applausi)
05:24
But I was excited, so I kept going.
120
309000
3000
Ma ero esaltato, e quindi ho continuato.
05:27
And then a few other things started to dawn on me.
121
312000
2000
E poi ho iniziato ad accorgermi di alcune altre cose.
05:29
That, not only would it help my cousins right now,
122
314000
3000
Che, non solo sarebbero stati d'aiuto ai miei cugini,
05:32
or these people who are sending letters,
123
317000
2000
o a queste persone che mi scrivevano,
05:34
but that this content will never go old,
124
319000
2000
ma che quei contenuti non sarebbero mai invecchiati,
05:36
that it could help their kids
125
321000
2000
che avrebbero potuto aiutare i loro figli
05:38
or their grandkids.
126
323000
2000
o i loro nipoti.
05:40
If Isaac Newton
127
325000
2000
Se Isaac Newton
05:42
had done YouTube videos on calculus,
128
327000
2000
avesse messo su Youtube un video sul calcolo,
05:44
I wouldn't have to.
129
329000
2000
io non avrei dovuto farlo.
05:46
(Laughter)
130
331000
2000
(Risate)
05:48
Assuming he was good. We don't know.
131
333000
3000
Ipotizzando che fosse bravo. Non lo sappiamo.
05:51
(Laughter)
132
336000
2000
(Risate)
05:53
The other thing that happened --
133
338000
2000
L'altra cosa che è successa --
05:55
and even at this point, I said, "Okay, maybe it's a good supplement.
134
340000
2000
e anche a questo punto ho detto: "Okay, forse è un buon sussidio.
05:57
It's good for motivated students.
135
342000
2000
Va bene per motivare gli studenti.
05:59
It's good for maybe home schoolers."
136
344000
2000
Forse va bene per chi studia a casa".
06:01
But I didn't think it would be something
137
346000
2000
Ma non avevo pensato che sarebbe stato qualcosa
06:03
that would somehow penetrate the classroom.
138
348000
2000
che in qualche modo sarebbe penetrata nelle aule.
06:05
But then I started getting letters from teachers.
139
350000
2000
Ma poi ho iniziato a ricevere lettere dagli insegnanti.
06:07
And the teachers would write, saying,
140
352000
2000
E gli insegnanti scrivevano dicendo:
06:09
"We've used your videos to flip the classroom.
141
354000
2000
"Usiamo i suoi video per rivoltare l'ordine della classe.
06:11
You've given the lectures, so now what we do ... " --
142
356000
3000
Lei ha fatto le lezioni, quindi quello che facciamo noi..."
06:14
and this could happen in every classroom in America tomorrow --
143
359000
3000
e questo potrebbe succedere in ogni aula americana di domani,
06:17
" ... what I do is I assign the lectures for homework,
144
362000
3000
"...quello che faccio io è assegnare la lezione da vedere a casa.
06:20
and what used to be homework,
145
365000
2000
E quelli che prima erano compiti a casa,
06:22
I now have the students doing in the classroom."
146
367000
3000
adesso li faccio fare in classe".
06:25
And I want to pause here for --
147
370000
3000
E voglio fermarmi qui per --
06:28
(Applause)
148
373000
4000
(Applausi)
06:32
I want to pause here for a second,
149
377000
2000
voglio fermarmi qui per un attimo,
06:34
because there's a couple of interesting things.
150
379000
2000
perché ci sono un paio di cose interessanti.
06:36
One, when those teachers are doing that,
151
381000
2000
Uno, quando quegli insegnanti fanno ciò,
06:38
there's the obvious benefit --
152
383000
2000
c'è il beneficio ovvio --
06:40
the benefit that now their students
153
385000
2000
il beneficio che adesso i loro studenti
06:42
can enjoy the videos in the way that my cousins did.
154
387000
2000
possono utilizzare i video nello stesso modo dei miei cugini.
06:44
They can pause, repeat at their own pace,
155
389000
2000
Possono mettere in pausa, e ripetere a loro piacere,
06:46
at their own time.
156
391000
2000
con i loro tempi.
06:48
But the more interesting thing is --
157
393000
2000
Ma la cosa più interessante è --
06:50
and this is the unintuitive thing when you talk about technology in the classroom --
158
395000
3000
e questo è l'elemento meno intuitivo quando si parla di tecnologia nelle aule --
06:53
by removing the one-size-fits-all lecture from the classroom
159
398000
3000
che eliminando tutte le lezioni in formato unico dalle classi
06:56
and letting students have a self-paced lecture at home,
160
401000
3000
e lasciando che gli studenti avessero una lezione a casa con i loro tempi,
06:59
and then when you go to the classroom, letting them do work,
161
404000
3000
e poi quando si va in classe, lasciarli lavorare,
07:02
having the teacher walk around,
162
407000
2000
con gli insegnanti che girano intorno,
07:04
having the peers actually be able to interact with each other,
163
409000
3000
e con i loro pari in grado di interagire con loro,
07:07
these teachers have used technology
164
412000
3000
questi insegnanti hanno usato la tecnologia
07:10
to humanize the classroom.
165
415000
2000
per umanizzare la classe.
07:12
They took a fundamentally dehumanizing experience --
166
417000
3000
Hanno fatto un'esperienza totalmente disumanizzante --
07:15
30 kids with their fingers on their lips,
167
420000
2000
30 ragazzini con le dita sulle labbra,
07:17
not allowed to interact with each other.
168
422000
2000
ai quali non era permesso di interagire tra di loro.
07:19
A teacher, no matter how good,
169
424000
2000
Un insegnante, non importa quanto bravo,
07:21
has to give this one-size-fits-all lecture
170
426000
2000
deve fare una lezione in formato unico
07:23
to 30 students --
171
428000
2000
a 30 studenti --
07:25
blank faces, slightly antagonistic --
172
430000
2000
volti bianchi, leggermente ostili --
07:27
and now it's a human experience.
173
432000
2000
e adesso è un'esperienza umana.
07:29
Now they're actually interacting with each other.
174
434000
2000
Ora stanno in effetti interagendo tra di loro.
07:31
So once the Khan Academy --
175
436000
2000
Quindi, una volta che la Khan Academy --
07:33
I quit my job
176
438000
2000
ho lasciato il mio lavoro
07:35
and we turned into a real organization --
177
440000
2000
e ci siamo trasformati in una vera organizzazione --
07:37
we're a not-for-profit --
178
442000
2000
siamo una no profit --
07:39
the question is, how do we take this to the next level?
179
444000
3000
la domanda è come portarlo al livello successivo.
07:42
How do we take what those teachers are doing
180
447000
2000
Come portiamo quello che fanno questi insegnanti
07:44
to their natural conclusion?
181
449000
2000
alla sua conclusione naturale?
07:46
And so what I'm showing you over here,
182
451000
2000
Quindi quello che vi sto mostrando qui,
07:48
these are actual exercises
183
453000
2000
sono esercizi reali
07:50
that I started writing for my cousins.
184
455000
3000
che ho iniziato a scrivere per i miei cugini.
07:53
The ones I started were much more primitive.
185
458000
2000
Quelli con i quali ho iniziato sono molto più primitivi.
07:55
This is a more competent version of it.
186
460000
3000
Questa è una versione più competente.
07:58
But the paradigm here is, we'll generate as many questions as you need
187
463000
3000
Ma il paradigma qui è che genereremo tante domande quante ne serviranno
08:01
until you get that concept,
188
466000
2000
per afferrare il concetto,
08:03
until you get 10 in a row.
189
468000
2000
finché non si risponderà bene a 10 di fila.
08:05
And the Khan Academy videos are there.
190
470000
2000
Ed ecco i video della Khan Academy.
08:07
You get hints, the actual steps for that problem,
191
472000
2000
Si hanno degli indizi, i veri passaggi di quel problema,
08:09
if you don't know how to do it.
192
474000
2000
se non si sa come farlo.
08:11
But the paradigm here, it seems like a very simple thing:
193
476000
2000
Ma il paradigma qui, è che sembra una cosa molto semplice:
08:13
10 in a row, you move on.
194
478000
2000
10 di seguito, e si va avanti.
08:15
But it's fundamentally different than what's happening in classrooms right now.
195
480000
3000
Ma è totalmente differente da quello che accade oggi nelle classi.
08:18
In a traditional classroom,
196
483000
2000
In una classe tradizionale,
08:20
you have a couple of homework,
197
485000
2000
si fanno dei compiti,
08:22
homework, lecture, homework, lecture,
198
487000
2000
compiti, lezioni, compiti, lezioni,
08:24
and then you have a snapshot exam.
199
489000
2000
e poi c'è un esame istantaneo.
08:26
And that exam, whether you get a 70 percent, an 80 percent,
200
491000
2000
E che in quell'esame, si ottenga un 70%, un 80%,
08:28
a 90 percent or a 95 percent,
201
493000
3000
un 90%, o un 95%,
08:31
the class moves on to the next topic.
202
496000
2000
la classe va avanti verso l'argomento successivo.
08:33
And even that 95 percent student,
203
498000
2000
E anche quello studente da 95%,
08:35
what was the five percent they didn't know?
204
500000
2000
cos'era il 5% che non conoscevano?
08:37
Maybe they didn't know what happens when you raise something to the zero power.
205
502000
3000
Forse non sapevano cosa succede quando si eleva qualcosa alla potenza di zero.
08:40
And then you go build on that in the next concept.
206
505000
2000
E poi su ciò si va a costruire il concetto seguente.
08:42
That's analogous to
207
507000
2000
E' come...
08:44
imagine learning to ride a bicycle,
208
509000
2000
immaginate di imparare ad andare in bicicletta,
08:46
and maybe I give you a lecture ahead of time,
209
511000
3000
e forse dopo io vi faccio una lezione,
08:49
and I give you that bicycle for two weeks.
210
514000
2000
e vi do quella bicicletta per due settimane.
08:51
And then I come back after two weeks,
211
516000
2000
E poi torno dopo due settimane,
08:53
and I say, "Well, let's see. You're having trouble taking left turns.
212
518000
2000
e dico: "Beh, vediamo. Avete problemi a girare a sinistra.
08:55
You can't quite stop.
213
520000
2000
Non riuscite bene a fermarvi.
08:57
You're an 80 percent bicyclist."
214
522000
2000
Siete ciclisti all'80%".
08:59
So I put a big C stamp on your forehead
215
524000
4000
Quindi vi metto una grossa C sulla fronte
09:03
and then I say, "Here's a unicycle."
216
528000
3000
e poi vi dico: "Ecco un monociclo"
09:06
But as ridiculous as that sounds,
217
531000
2000
Ma per quanto possa sembrare ridicolo,
09:08
that's exactly what's happening
218
533000
2000
è esattamente quello che succede
09:10
in our classrooms right now.
219
535000
2000
proprio adesso nelle nostre classi.
09:12
And the idea is you fast forward
220
537000
3000
E l'idea è che si va avanti veloce
09:15
and good students start failing algebra all of a sudden
221
540000
2000
e all'improvviso gli studenti bravi iniziano ad andare male in algebra
09:17
and start failing calculus all of a sudden,
222
542000
3000
e all'improvviso iniziano ad andare male in calcolo,
09:20
despite being smart, despite having good teachers,
223
545000
2000
nonostante siano intelligenti, nonostante abbiano bravi insegnanti.
09:22
and it's usually because they have these Swiss cheese gaps
224
547000
2000
E di solito è perché hanno questi buchi da formaggio svizzero
09:24
that kept building throughout their foundation.
225
549000
2000
che fungono da fondamenta per quello che costruiscono.
09:26
So our model
226
551000
2000
Quindi il nostro modello
09:28
is learn math the way you'd learn anything,
227
553000
2000
è imparare la matematica nel modo in cui imparereste qualunque cosa,
09:30
like the way you would learn a bicycle.
228
555000
2000
come imparereste ad andare in bicicletta.
09:32
Stay on that bicycle. Fall off that bicycle.
229
557000
3000
Restare sulla bicicletta. Cadere dalla bicicletta.
09:35
Do it as long as necessary until you have mastery.
230
560000
3000
Farlo tanto quanto serve per averne la padronanza.
09:38
The traditional model,
231
563000
2000
Il modello tradizionale,
09:40
it penalizes you for experimentation and failure,
232
565000
2000
vi penalizza per l'esperimento e il fallimento,
09:42
but it does not expect mastery.
233
567000
2000
ma non prevede la padronanza.
09:44
We encourage you to experiment. We encourage you to failure.
234
569000
3000
Noi vi incoraggiamo a sperimentare. Noi vi incoraggiamo a fallire.
09:47
But we do expect mastery.
235
572000
3000
Ma aspettiamo la padronanza.
09:50
This is just another one of the modules.
236
575000
2000
Questo è solo un altro modulo.
09:52
This is trigonometry.
237
577000
2000
Questa è trigonometria.
09:54
This is shifting and reflecting functions.
238
579000
3000
Questo è traslare e riflettere le funzioni.
09:57
And they all fit together.
239
582000
2000
E sono tutti collegati tra loro.
09:59
We have about 90 of these right now.
240
584000
2000
In questo momento ne abbiamo quasi 90.
10:01
And you can go to the site right now. It's all free. Not trying to sell anything.
241
586000
3000
Potete andare sul sito. E' tutto gratis. Non stiamo cercando di vendere niente.
10:04
But the general idea is that they all fit into this knowledge map.
242
589000
3000
Ma l'idea generale è che rientrino tutti in questa mappa della conoscenza.
10:07
That top node right there, that's literally single digit addition.
243
592000
3000
Il nodo in cima, è letteralmente un'aggiunta di un semplice numero.
10:10
It's like one plus one is equal to two.
244
595000
3000
E' come dire che uno più uno fa due.
10:13
And the paradigm is, once you get 10 in a row on that,
245
598000
2000
E il paradigma è che, quando se ne fanno 10 giuste di fila,
10:15
it keeps forwarding you to more and more advanced modules.
246
600000
3000
vi fa andare avanti verso moduli sempre più avanzati.
10:18
So if you keep further down the knowledge map,
247
603000
3000
Quindi mano a mano che si scende sulla mappa della conoscenza,
10:21
we're getting into more advanced arithmetic.
248
606000
3000
stiamo andando verso l'aritmetica più avanzata.
10:24
Further down, you start getting into pre-algebra and early algebra.
249
609000
3000
Ancora più giù, si arriva alla pre-algebra e alla prima algebra.
10:27
Further down, you start getting into algebra one, algebra two,
250
612000
4000
Più giù, si arriva all'algebra uno, algebra due,
10:31
a little bit of precalculus.
251
616000
2000
un po' di precalcolo.
10:33
And the idea is, from this we can actually teach everything --
252
618000
3000
E l'idea è, da ciò in effetti possiamo insegnare tutto --
10:36
well, everything that can be taught
253
621000
2000
beh, tutto ciò che si può pensare
10:38
in this type of a framework.
254
623000
2000
in questa cornice.
10:40
So you can imagine -- and this is what we are working on --
255
625000
2000
Quindi potete immaginare -- e questo è quello su cui stiamo lavorando --
10:42
is from this knowledge map
256
627000
2000
è da questa mappa della conoscenza
10:44
you have logic, you have computer programming,
257
629000
2000
che c'è logica, programmazione di computer,
10:46
you have grammar, you have genetics,
258
631000
3000
grammatica, genetica,
10:49
all based off of that core of,
259
634000
2000
tutti basati sul concetto che,
10:51
if you know this and that,
260
636000
2000
se sapete questo e quello,
10:53
now you're ready for this next concept.
261
638000
2000
siete pronti per il concetto successivo.
10:55
Now that can work well for an individual learner,
262
640000
3000
Ciò può funzionare bene per apprendenti singoli,
10:58
and I encourage, one, for you to do it with your kids,
263
643000
2000
e io incoraggio non solo voi a farlo con i vostri figli,
11:00
but I also encourage everyone in the audience to do it yourself.
264
645000
2000
ma anche tutti quelli del pubblico a farlo voi stessi.
11:02
It'll change what happens at the dinner table.
265
647000
3000
Cambierà quello che accade alla tavola da pranzo.
11:05
But what we want to do
266
650000
2000
Ma ciò che vogliamo fare
11:07
is to use the natural conclusion of the flipping of the classroom
267
652000
2000
è usare la conclusione naturale del ribaltamento della classe
11:09
that those early teachers had emailed me about.
268
654000
3000
sulla quale quegli insegnanti mi avevano scritto.
11:12
And so what I'm showing you here,
269
657000
2000
Quindi quello che vi sto mostrando qui,
11:14
this is actually data from a pilot in the Los Altos school district,
270
659000
2000
sono in effetti dati sperimentali del distretto scolastico di Los Altos,
11:16
where they took two fifth grade classes and two seventh grade classes
271
661000
3000
dove sono state prese due classi di quinta elementare e due di seconda media
11:19
and completely gutted their old math curriculum.
272
664000
2000
e i loro vecchi curriculum di matematica sono stati completamente sviscerati.
11:21
These kids aren't using textbooks,
273
666000
2000
Questi ragazzini non usano libri di testo,
11:23
they're not getting one-size-fits-all lectures.
274
668000
2000
non seguono lezioni a modello unico.
11:25
They're doing Khan Academy, they're doing that software,
275
670000
2000
Stanno seguendo la Khan Academy, stanno seguendo quel software,
11:27
for roughly half of their math class.
276
672000
2000
per circa la metà delle loro lezioni di matematica.
11:29
And I want to make it clear, we don't view this as the complete math education.
277
674000
3000
E io voglio chiarire che noi non consideriamo questo come il programma completo.
11:32
What it does is -- and this is what's happening in Los Altos --
278
677000
2000
Quello che fa -- ed ecco cosa sta succedendo a Los Altos --
11:34
it frees up time.
279
679000
2000
è creare tempo libero.
11:36
This is the blocking and tackling,
280
681000
2000
Questo è il bloccaggio e l'intervento,
11:38
making sure you know how to move through a system of equations,
281
683000
2000
per accertarci che sappiano come muoversi attraverso un sistema di equazioni,
11:40
and it frees up time for the simulations, for the games,
282
685000
3000
e lascia tempo per le simulazioni, per i giochi,
11:43
for the mechanics, for the robot building,
283
688000
2000
per le meccaniche, per la costruzione dei robot,
11:45
for the estimating how high that hill is based on its shadow.
284
690000
3000
per stimare quanto sia alta quella collina basandosi sulla sua ombra.
11:48
And so the paradigm is the teacher walks in every day,
285
693000
3000
Quindi il paradigma è che l'insegnante entra ogni giorno,
11:51
every kid works at their own pace --
286
696000
2000
ogni ragazzino lavora con i propri tempi --
11:53
and this is actually a live dashboard from Los Altos school district --
287
698000
3000
e questo è un pannello dal vivo del distretto scolastico di Los Altos --
11:56
and they look at this dashboard.
288
701000
2000
e loro guardano questo pannello.
11:58
Every row is a student.
289
703000
2000
Ogni fila è uno studente.
12:00
Every column is one of those concepts.
290
705000
2000
Ogni colonna è uno di questi concetti.
12:02
Green means the student's already proficient.
291
707000
2000
Verde significa che lo studente è già competente.
12:04
Blue means they're working on it -- no need to worry.
292
709000
2000
Azzurro significa che ci stanno lavorando -- e non c'è bisogno di preoccuparsi.
12:06
Red means they're stuck.
293
711000
2000
Rosso significa che sono bloccati.
12:08
And what the teacher does is literally just say,
294
713000
3000
E quello che fa l'insegnante è letteralmente dire:
12:11
"Let me intervene on the red kids."
295
716000
2000
"Lasciatemi intervenire sul ragazzo rosso".
12:13
Or even better, "Let me get one of the green kids
296
718000
2000
O anche meglio: "Lasciatemi prendere uno dei ragazzi verdi
12:15
who are already proficient in that concept
297
720000
2000
che è già competente in quel concetto
12:17
to be the first line of attack
298
722000
2000
per renderlo la prima linea d'attacco
12:19
and actually tutor their peer."
299
724000
3000
ed essere d'aiuto ai suoi compagni".
12:23
(Applause)
300
728000
7000
(Applausi)
12:30
Now I come from a very data-centric reality,
301
735000
2000
Io arrivo da una realtà davvero data centrica,
12:32
so we don't want that teacher to even go and intervene
302
737000
2000
quindi non vogliamo che l'insegnante vada a intervenire
12:34
and have to ask the kid awkward questions:
303
739000
2000
ponendo al ragazzo le domande inopportune:
12:36
"Oh, what do you not understand?" or "What do you do understand?"
304
741000
2000
"Oh, cosa non hai capito?" o "Cos'hai capito?"
12:38
and all of the rest.
305
743000
2000
e tutto il resto.
12:40
So our paradigm is to really arm the teachers with as much data as possible --
306
745000
3000
Quindi il nostro paradigma è davvero armare gli insegnanti con quanti più dati possibili --
12:43
really data that, in almost any other field, is expected,
307
748000
2000
dati che, in quasi qualunque altro settore sono attesi,
12:45
if you're in finance or marketing or manufacturing --
308
750000
2000
se si è nella finanza o nel marketing o nella produzione.
12:47
and so the teachers can actually diagnose what's wrong with the students
309
752000
3000
Quindi gli insegnanti possono diagnosticare davvero cosa non va con gli studenti
12:50
so they can make their interaction as productive as possible.
310
755000
3000
in modo da rendere la loro interazione il più produttiva possibile.
12:53
So now the teachers know exactly what the students have been up to,
311
758000
3000
Quindi ora gli insegnanti sanno esattamente cosa hanno fatto i loro studenti,
12:56
how long they have been spending every day, what videos have they been watching,
312
761000
2000
quanto tempo ci hanno passato sopra, quali video hanno guardato.
12:58
when did they pause the videos, what did they stop watching,
313
763000
2000
quando hanno messo in pausa i video, quando hanno smesso di guardare,
13:00
what exercises are they using,
314
765000
2000
quali esercizi stanno usando,
13:02
what have they been focused on?
315
767000
2000
su cosa si sono concentrati.
13:04
The outer circle shows what exercises they were focused on.
316
769000
3000
Il circolo esterno mostra su quali esercizi si sono concentrati.
13:07
The inner circle shows the videos they're focused on.
317
772000
3000
Il circolo interno mostra su quali video si concentrano.
13:10
And the data gets pretty granular
318
775000
2000
E i dati arrivano in modo piuttosto dettagliato
13:12
so you can see the exact problems that the student got right or wrong.
319
777000
3000
così da poter vedere i problemi esatti in cui lo studente ha fatto bene o male.
13:15
Red is wrong, blue is right.
320
780000
2000
Rosso è sbagliato, azzurro è giusto.
13:17
The leftmost question is the first question that the student attempted.
321
782000
2000
La domanda più a sinistra è la prima domanda che lo studente ha tentato.
13:19
They watched the video right over there.
322
784000
2000
Hanno guardato i video proprio laggiù.
13:21
And then you can see, eventually, they were able to get 10 in a row.
323
786000
3000
E poi potete vedere, alla fine, sono stati in grado di farne 10 di fila.
13:24
It's almost like you can see them learning over those last 10 problems.
324
789000
3000
E' quasi come vederli imparare nel corso degli ultimi 10 problemi.
13:27
They also got faster.
325
792000
2000
Vanno anche più veloce.
13:29
The height is how long it took them.
326
794000
2000
L'altezza indica quanto tempo gli serve.
13:33
So when you talk about self-paced learning,
327
798000
3000
Quindi quando parlate di apprendimento al proprio passo,
13:36
it makes sense for everyone -- in education-speak, differentiated learning --
328
801000
4000
ha senso per tutti -- nel linguaggio dell'educazione, apprendimento differenziato --
13:40
but it's kind of crazy when you see it in a classroom.
329
805000
3000
ma sembra follia quando si vede in una classe.
13:43
Because every time we've done this,
330
808000
2000
Perché ogni volta che l'abbiamo fatto,
13:45
in every classroom we've done,
331
810000
3000
in ogni classe in cui l'abbiamo fatto,
13:48
over and over again, if you go five days into it,
332
813000
2000
ancora e ancora, quando passano cinque giorni,
13:50
there's a group of kids who've raced ahead
333
815000
2000
c'è un gruppo di ragazzi che sono in testa
13:52
and there's a group of kids who are a little bit slower.
334
817000
2000
e c'è un gruppo di ragazzi che sono un po' più lenti.
13:54
And in a traditional model, if you did a snapshot assessment,
335
819000
2000
E in un modello tradizionale, facendo una valutazione istantanea,
13:56
you say, "These are the gifted kids, these are the slow kids.
336
821000
3000
dite: "Questi sono i ragazzi dotati, questi sono i ragazzi lenti.
13:59
Maybe they should be tracked differently.
337
824000
2000
Forse dovrebbero essere seguiti in modo diverso.
14:01
Maybe we should put them in different classes."
338
826000
2000
Forse dovremmo metterli in classi diverse".
14:03
But when you let every student work at their own pace --
339
828000
2000
Ma quando lasciate lavorare ogni studente con i propri tempi --
14:05
and we see it over and over and over again --
340
830000
3000
e continuiamo a vederlo --
14:08
you see students who took a little bit [of] extra time
341
833000
2000
si vedono studenti che passano un po' più di tempo
14:10
on one concept or the other,
342
835000
2000
su un concetto o sull'altro,
14:12
but once they get through that concept,
343
837000
2000
ma una volta che affrontano quel concetto,
14:14
they just race ahead.
344
839000
2000
vanno in testa.
14:16
And so the same kids that you thought were slow six weeks ago,
345
841000
3000
E quindi gli stessi ragazzi che sei settimane fa pensavate fossero lenti,
14:19
you now would think are gifted.
346
844000
2000
ora vengono considerati dotati.
14:21
And we're seeing it over and over and over again.
347
846000
2000
E lo vediamo di continuo.
14:23
And it makes you really wonder
348
848000
2000
E vi fa domandare davvero
14:25
how much all of the labels maybe a lot of us have benefited from
349
850000
3000
quante di tutte le etichette di cui molti di noi hanno beneficiato
14:28
were really just due to a coincidence of time.
350
853000
3000
fossero dovute semplicemente a una coincidenza di tempo.
14:34
Now as valuable as something like this is
351
859000
2000
Ora, stimiamo molto le cose come questa
14:36
in a district like Los Altos,
352
861000
3000
nel distretto di Los Altos,
14:39
our goal is to use technology
353
864000
2000
ma il nostro obiettivo è usare la tecnologia
14:41
to humanize, not just in Los Altos, but on a global scale,
354
866000
3000
per umanizzare, non solo a Los Altos, ma su scala globale,
14:44
what's happening in education.
355
869000
2000
ciò che succede nell'educazione.
14:46
And actually, that kind of brings an interesting point.
356
871000
2000
E in effetti ciò porta a un punto interessante.
14:48
A lot of the effort in humanizing the classroom
357
873000
3000
Molto dello sforzo per umanizzare la classe
14:51
is focused on student-to-teacher ratios.
358
876000
3000
si focalizza sul rapporto studente-insegnante.
14:54
In our mind, the relevant metric
359
879000
2000
Nelle nostre menti, il metrico rilevante
14:56
is student-to-valuable-human-time-
360
881000
3000
è il rapport "studente" verso "prezioso tempo umano
14:59
with-the-teacher ratio.
361
884000
2000
il rapporto con l'insegnante.
15:01
So in a traditional model, most of the teacher's time
362
886000
2000
Quindi in un modello tradizionale, gran parte del tempo dell'insegnante
15:03
is spent doing lectures and grading and whatnot.
363
888000
3000
viene passato facendo lezione e valutando e quant'altro.
15:06
Maybe five percent of their time is actually sitting next to students
364
891000
2000
Forse il 5% del loro tempo viene passato effettivamente seduti accanto agli studenti
15:08
and actually working with them.
365
893000
2000
e lavorando davvero con loro.
15:10
Now 100 percent of their time is.
366
895000
2000
Così passano il 100%.
15:12
So once again, using technology, not just flipping the classroom,
367
897000
3000
Quindi ancora una volta, usando la tecnologia, non solo ribaltando la classe,
15:15
you're humanizing the classroom, I'd argue,
368
900000
2000
state umanizzando la classe direi,
15:17
by a factor of five or 10.
369
902000
3000
in un fattore di 5 o 10.
15:20
And as valuable as that is in Los Altos,
370
905000
2000
E valido com'è a Los Altos,
15:22
imagine what that does to the adult learner
371
907000
2000
immaginate cosa farebbe con apprendenti adulti
15:24
who's embarrassed to go back and learn stuff
372
909000
2000
che si imbarazzano a tornare indietro e apprendere cose
15:26
that they should have before, before going back to college.
373
911000
2000
che avrebbero dovuto apprendere prima, prima di tornare all'università.
15:28
Imagine what it does
374
913000
3000
Immaginate cosa farebbe
15:31
to a street kid in Calcutta
375
916000
3000
ad un bambino di strada a Calcutta
15:34
who has to help his family during the day,
376
919000
3000
che durante il giorno deve aiutare la famiglia,
15:37
and that's the reason why he or she can't go to school.
377
922000
2000
ragion per cui lui o lei non può andare a scuola.
15:39
Now they can spend two hours a day and remediate,
378
924000
3000
Ora possono passarci due ore al giorno e rimediare,
15:42
or get up to speed and not feel embarrassed
379
927000
2000
o mettersi al corrente e non sentirsi in imbarazzo
15:44
about what they do or don't know.
380
929000
3000
su cosa sanno o non sanno fare.
15:47
Now imagine what happens where --
381
932000
2000
Immaginate cosa succede dove --
15:49
we talked about the peers teaching each other
382
934000
2000
parliamo di compagni che insegnano gli uni agli altri
15:51
inside of a classroom.
383
936000
2000
all'interno della classe.
15:53
But this is all one system.
384
938000
2000
Ma questo è tutto un sistema.
15:55
There's no reason why you can't have
385
940000
2000
Non c'è ragione per cui non possiate avere
15:57
that peer-to-peer tutoring
386
942000
2000
quel tutoraggio pari a pari
15:59
beyond that one classroom.
387
944000
2000
al di fuori di quella classe.
16:01
Imagine what happens if that student in Calcutta
388
946000
3000
Immaginate cosa succederebbe se quello studente di Calcutta
16:04
all of a sudden can tutor your son,
389
949000
2000
all'improvviso potesse seguire vostro figlio,
16:06
or your son can tutor that kid in Calcutta?
390
951000
3000
o vostro figlio potesse seguire quel ragazzino a Calcutta?
16:09
And I think what you'll see emerging
391
954000
2000
E io credo che quello che vedreste emergere
16:11
is this notion of a global one-world classroom.
392
956000
6000
è questa nozione di classe globale mondiale.
16:17
And that's essentially what we're trying to build.
393
962000
4000
E ciò è essenzialmente quello che stiamo cercando di costruire.
16:21
Thank you.
394
966000
2000
Grazie.
16:23
(Applause)
395
968000
41000
(Applausi)
17:04
Bill Gates: I've seen some things you're doing in the system
396
1009000
3000
Bill Gates: Ho visto alcune cose che state facendo nel sistema
17:07
that have to do with motivation and feedback --
397
1012000
2000
che hanno a che fare con motivazione e feedback --
17:09
energy points, merit badges.
398
1014000
3000
punti di energia, distintivi di merito.
17:12
Tell me what you're thinking there.
399
1017000
2000
Dimmi cosa state pensando lì.
17:14
SK: Oh yeah. No, we have an awesome team working on it.
400
1019000
2000
SK: Oh, sì. No, abbiamo un fantastico team che ci lavora.
17:16
And I have to make it clear, it's not just me anymore.
401
1021000
2000
E devo chiarirlo, non si tratta più solo di me.
17:18
I'm still doing all the videos,
402
1023000
2000
Io faccio ancora tutti i video,
17:20
but we have a rockstar team doing the software.
403
1025000
2000
ma abbiamo un team che fa il software.
17:22
Yeah, we've put a bunch of game mechanics in there
404
1027000
2000
Sì, ci abbiamo messo un po' delle meccaniche dei giochi
17:24
where you get these badges,
405
1029000
2000
dove si ottengono questi distintivi,
17:26
we're going to start having leader boards by area, and you get points.
406
1031000
3000
inizieremo ad avere dei leader per ogni settore, e si ottengono dei punti.
17:29
It's actually been pretty interesting.
407
1034000
2000
In effetti è piuttosto interessante.
17:31
Just the wording of the badging or how many points you get for doing something,
408
1036000
3000
Anche solo nominare i distintivi o il numero di punti che si ottengono nel fare qualcosa,
17:34
we see on a system-wide basis,
409
1039000
2000
lo vediamo sulle basi di un ampio sistema,
17:36
like tens of thousands of fifth graders or sixth graders
410
1041000
2000
come decine di migliaia di alunni di quinta o di prima
17:38
going one direction or another,
411
1043000
2000
che vanno in una direzione o un'altra,
17:40
depending what badge you give them.
412
1045000
2000
in base a quale distintivo gli è stato dato.
17:42
(Laughter)
413
1047000
2000
(Risate)
17:44
BG: And the collaboration you're doing with Los Altos,
414
1049000
3000
BG: E la collaborazione con Los Altos,
17:47
how did that come about?
415
1052000
2000
come ci siete arrivati?
17:49
SK: Los Altos, it was kind of crazy.
416
1054000
2000
SK: Los Altos, è stata un po' una follia.
17:51
Once again, I didn't expect it to be used in classrooms.
417
1056000
3000
Ancora una volta, non mi aspettavo che venissero usati in classe.
17:55
Someone from their board came and said,
418
1060000
2000
Qualcuno del loro consiglio è venuto e ha detto:
17:57
"What would you do if you had carte blanche in a classroom?"
419
1062000
2000
"Cosa farebbe se avesse carta bianca in una classe?"
17:59
And I said, "Well, I would just, every student work at their own pace
420
1064000
3000
E io ho detto: "Beh, semplicemente lascerei lavorare ogni studente con i propri tempi
18:02
on something like this and we'd give a dashboard."
421
1067000
2000
o qualcosa del genere e gli darei un pannello".
18:04
And they said, "Oh, this is kind of radical. We have to think about it."
422
1069000
3000
E loro hanno detto: "Oh, questo è un po' radicale. Dobbiamo pensarci".
18:07
And me and the rest of the team were like,
423
1072000
2000
E io e il resto del team pensavamo
18:09
"They're never going to want to do this."
424
1074000
2000
che non avrebbero mai voluto farlo.
18:11
But literally the next day they were like, "Can you start in two weeks?"
425
1076000
3000
Ma il giorno dopo sono venuti e hanno detto: "Potete iniziare tra due settimane?"
18:14
(Laughter)
426
1079000
2000
(Risate)
18:16
BG: So fifth grade math is where that's going on right now?
427
1081000
3000
BG: Quindi adesso sta andando avanti con la matematica di quinto livello?
18:19
SK: It's two fifth grade classes and two seventh grade classes.
428
1084000
3000
SK: Sono due classi di quinta e due di seconda media.
18:22
And they're doing it at the district level.
429
1087000
2000
E la stanno facendo a livello del distretto.
18:24
I think what they're excited about is they can now follow these kids.
430
1089000
3000
Credo che ciò che li entusiasma è che ora possono seguire questi ragazzi.
18:27
It's not an only-in-school thing.
431
1092000
2000
Non è una cosa solo a scuola.
18:29
We've even, on Christmas, we saw some of the kids were doing it.
432
1094000
2000
A Natale, abbiamo anche visto alcuni ragazzi che lo stanno facendo.
18:31
And we can track everything.
433
1096000
2000
E possiamo tracciare tutto.
18:33
So they can actually track them as they go through the entire district.
434
1098000
2000
Quindi possono in effetti tracciarli mentre vanno attraverso il distretto intero.
18:35
Through the summers, as they go from one teacher to the next,
435
1100000
2000
Durante le estati, mentre passano da un'insegnante all'altro,
18:37
you have this continuity of data
436
1102000
2000
c'è questa continuità nei dati
18:39
that even at the district level they can see.
437
1104000
2000
che possono vedere anche a livello del distretto.
18:41
BG: So some of those views we saw
438
1106000
2000
BG: Quindi alcune di queste rappresentazioni che abbiamo visto
18:43
were for the teacher
439
1108000
2000
erano per gli insegnanti,
18:45
to go in and track actually what's going on with those kids.
440
1110000
3000
per far sì che entrino e seguano ciò che succede con questi ragazzi.
18:48
So you're getting feedback on those teacher views
441
1113000
2000
Quindi ottenete i feedback delle rappresentazioni degli insegnanti
18:50
to see what they think they mean?
442
1115000
3000
per vedere cosa pensano che significhino?
18:53
SK: Oh yeah. Most of those were specs by the teachers.
443
1118000
3000
SK: Oh, sì. Molte di quelle erano specifiche degli insegnanti.
18:56
We made some of those for students so they could see their data,
444
1121000
3000
Ne abbiamo fatte alcune per gli studenti così che potessero vedere i loro dati,
18:59
but we have a very tight design loop with the teachers themselves.
445
1124000
3000
ma abbiamo un ciclo di progettazione molto stretto con gli stessi insegnanti.
19:02
And they're literally saying, "Hey, this is nice, but ... "
446
1127000
3000
E stanno letteralmente dicendo: "Ehi, questo va bene, ma..."
19:05
Like that focus graph, a lot of the teachers said,
447
1130000
2000
Come quel grafico di focus, molti degli insegnanti hanno detto:
19:07
"I have a feeling that a lot of the kids are jumping around
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"Ho la sensazione che molti dei ragazzi stiano saltando intorno
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and not focusing on one topic."
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ma non si stiano concentrando sull'argomento".
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So we made that focus diagram.
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Quindi abbiamo creato quel diagramma di focus.
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So it's all been teacher-driven.
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Quindi è stato tutto guidato dagli insegnanti.
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It's been pretty crazy.
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E' stato piuttosto folle.
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BG: Is this ready for prime time?
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BG: E' pronto per il grande pubblico?
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Do you think a lot of classes next school year should try this thing out?
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Crede che l'anno prossimo molte classi dovrebbero provare questa cosa?
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SK: Yeah, it's ready.
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SK: Sì, è pronto.
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We've got a million people on the site already,
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Sul sito ci sono già un milione di persone,
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so we can handle a few more.
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quindi possiamo gestire qualcun'altro.
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(Laughter)
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(Risate)
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No, no reason why it really can't happen
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No, non c'è motivo perché non possa succedere
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in every classroom in America tomorrow.
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in ogni classe americana di domani.
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BG: And the vision of the tutoring thing.
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BG: E la visione del tutoraggio.
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The idea there is, if I'm confused about a topic,
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L'idea è che, se sono confuso su un argomento,
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somehow right in the user interface
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in qualche modo, proprio nell'interfaccia dell'utente
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I'd find people who are volunteering,
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troverò persone che sono dei volontari,
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maybe see their reputation,
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forse posso vedere la loro reputazione,
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and I could schedule and connect up with those people?
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e posso programmare e connettermi con quelle persone?
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SK: Absolutely. And this is something
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SK: Assolutamente. E questa è una cosa
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that I recommend everyone in this audience to do.
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che raccomando di fare a tutti i membri del pubblico.
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Those dashboards the teachers have, you can go log in right now
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Questi pannelli che hanno gli insegnanti, potete andare a registrarvi proprio adesso
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and you can essentially become a coach
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e potete diventare essenzialmente un coach
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for your kids, or nephews, or cousins,
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per i vostri figli, o nipoti, o cugini,
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or maybe some kids at the Boys and Girls Club.
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o forse qualche bambino al Boys and Girls Club.
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And yeah, you can start becoming a mentor, a tutor,
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E sì, potete iniziare ad esser un mentore, un tutor,
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really immediately.
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immediatamente.
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But yeah, it's all there.
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Ma sì, è tutto lì.
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BG: Well, it's amazing.
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BG: Beh, è incredibile.
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I think you just got a glimpse of the future of education.
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Credo che abbiate avuto uno sguardo di quello che sarà il futuro dell'educazione.
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Thank you. (SK: Thank you.)
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Grazie. (SK: Grazie)
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(Applause)
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(Applausi)
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