LIFT 2007
Sugata Mitra: Kids can teach themselves
ဆူဂတ မိတရက ကလေးတွေ ကိုယ့်ဟာကိုယ် ဘယ်လိုသင်ယူကြလဲဆိုတာကို ပြခဲ့ပါတယ်။
Filmed:
Readability: 3.8
1,777,799 views
၂၀၀၇ခုနှစ်တုန်းက LIFT မှာ စကားပြောခဲ့ပြီး နံရံပေါ်ကအပေါက်များဆိုတဲ့ စီမံကိန်းအကြောင်း ရှင်းပြခဲ့ပါတယ်။ ဒီစီမံကိန်းမှာ ကလေးငယ်တွေက တစ်ကိုယ်ရည်သုံး ကွန်ပျူတာ တစ်လုံးကို ဘယ်လိုသုံးရမလဲဆိုတာကို နားလည်အောင် လုပ်ခဲ့ကြတယ်၊ ပြီးတော့ တခြားကလေးတွေကို ပြန်သင်ပေးခဲ့တယ်။ သူက ကလေးတွေ ကိုယ့်ဟာကိုယ် ဘာတွေပြန်သင်ပေးနိုင်မလဲဆိုတာကို မေးခွန်းထုတ်ခဲ့ပါတယ်။
Sugata Mitra - Education researcher
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another. Full bio
Educational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I have a tough job to do.
0
0
3000
ကျွန်တော်လုပ်ရမှာက ခက်တယ်။
00:19
You know, when I looked at the profile of the audience here,
1
3000
6000
သိလား၊ ကျွန်တော် ဒီမှာရှိတဲ့ ပရိသတ်တွေရဲ့ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို ကြည့်လိုက်တဲ့အခါမှာ၊
00:25
with their connotations and design, in all its forms,
2
9000
7000
ဂုဏ်ထူးဝိသေသနတွေ၊ အသွင်အပြင်ပုံစံတွေနဲ့
00:32
and with so much and so many people working
3
16000
2000
လူတွေအများကြီး အများကြီး
00:34
on collaborative and networks, and so on, that I wanted to tell you,
4
18000
5000
ပေါင်းစည်းပြီးတော့ ကွန်ရက်တွေဖွဲ့ပြီးတော့ လုပ်နေကြတာမှာ ကျွန်တော်ပြောချင်နေတာကတော့
00:39
I wanted to build an argument for primary education
5
23000
5000
အခြေခံပညာရေးအတွက် အငြင်းပွားစရာအဆိုတစ်ခု ပြောချင်တယ်
00:44
in a very specific context.
6
28000
2000
အရမ်းကိုတိကျတဲ့ ပုံစံမျိုးနဲ့ပေါ့။
00:46
In order to do that in 20 minutes, I have to bring out four ideas --
7
30000
4000
မိနစ်နှစ်ဆယ်အတွင်း ပြီးအောင်ပြောနိုင်ဖို့၊ ကျွန်တော် အကြံလေးခုရှာထားရတယ်
00:50
it's like four pieces of a puzzle.
8
34000
3000
အတုံးဆက်ကစားနည်းရဲ့ အကွက်လေးကွက်လိုပဲ
00:53
And if I succeed in doing that,
9
37000
3000
တကယ်လို့ ကျွန်တော်အောင်မြင်အောင် ပြောနိုင်ခဲ့မယ်ဆိုရင်၊
00:56
maybe you would go back with the thought
10
40000
3000
ဒီလူတွေထဲကလည်း အတွေးတစ်ခုနဲ့အတူ ပြန်လာနိုင်တယ်
00:59
that you could build on, and perhaps help me do my work.
11
43000
3000
ဒီဟာကို ဆက်ပြီးတည်ဆောက်ဖို့နဲ့ ကျွန်တော့်ကို ကူညီကောင်း ကူညီဖို့ပေါ့ဗျာ။
01:06
The first piece of the puzzle is remoteness
12
50000
3000
အတုံးဆက်ကစားနည်းရဲ့ ပထမဆုံးအကွက်ကတော့ ဝေးလံခြင်းနဲ့
01:09
and the quality of education.
13
53000
2000
ပညာရေးရဲ့ အရည်အသွေး။
01:11
Now, by remoteness, I mean two or three different kinds of things.
14
55000
5000
ကဲ အခု၊ ဒီဝေးလံခြင်းနဲ့ပတ်သက်ပြီး ကျွန်တော်ဆိုလိုတာက နှစ်မျိုးသုံးမျိုးလောက်ရှိတယ်။
01:16
Of course, remoteness in its normal sense, which means
15
60000
3000
ဒါပေါ့၊ ဝေးလံခြင်းက သူ့ပုံမှန်အဓိပ္ပာယ်အတို်းပဲ၊ ဘာကိုဆိုလိုလဲဆိုတော့
01:19
that as you go further and further away
16
63000
3000
မြို့ပြဌာနကနေပြီးတော့ ဝေးဝေးသွားလေ သွားလေ၊
01:22
from an urban center, you get to remoter areas.
17
66000
5000
ပိုပြီးဝေးလံတဲ့ နေရာကို ရောက်လေဆိုတာပဲ။
01:27
What happens to education?
18
71000
3000
ပညာရေးက ဘာဖြစ်သွားမလဲ
01:30
The second, or a different kind of remoteness
19
74000
2000
ဒုတိယ ဒါမှမဟုတ် နောက်ထပ် ဝေးလံခြင်းတစ်မျိုးကတော့
01:32
is that within the large metropolitan areas all over the world,
20
76000
5000
ကမ္ဘာတစ်ဝန်းက မြို့ပြဧရိယာကြီးတွေ မှာပါပဲ။
01:37
you have pockets, like slums, or shantytowns, or poorer areas,
21
81000
5000
အဓိပ္ပာယ်ကတော့ အမျိုးမျိုးရှိမယ်၊ ဆင်ခြေဖုံးတွေလိုမျိုး၊ ဒါမှမဟုတ် အခြေခံလူတန်းစားတွေရဲ့ မြို့တွေ၊ ဒါမှမဟုတ် ပိုဆင်းရဲတဲ့ ဒေသတွေပေါ့။
01:42
which are socially and economically remote
22
86000
4000
လူမှုရေးအရရော၊ စီးပွားရေးအရပါ မြို့ပြကနေ
01:46
from the rest of the city, so it's us and them.
23
90000
3000
အလှမ်းဝေးတဲ့နေရာတွေ၊ ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့နဲ့ သူတို့ပေါ့။
01:49
What happens to education in that context?
24
93000
2000
ဒီအကြောင်းခြင်းရာက ပညာရေးကို ဘာဖြစ်စေနိုင်မလဲ။
01:51
So keep both of those ideas of remoteness.
25
95000
8000
ဒီတော့ ဒီဝေးလံခြင်း စိတ်ကူးနှစ်မျိုးကို မှတ်ထားပေးပါ။
01:59
We made a guess. The guess was that schools in remote areas
26
103000
3000
ကျွန်တော်တို့ ခန့်မှန်းချက်ထုတ်ခဲ့တယ်။ ဘာခန့်မှန်းချက်လဲဆိုတော့ ဒီဝေးလံတဲ့ဒေသတွေက ကျောင်းတွေမှာ
02:02
do not have good enough teachers.
27
106000
3000
သင့်တော်ကောင်းမွန်တဲ့ ဆရာတွေ မရှိဘူး ဆိုတာပဲ။
02:05
If they do have, they cannot retain those teachers.
28
109000
2000
ရှိတယ်ဆိုဦးတော့၊ ဒီဆရာတွေကို ဆွဲထားနိုင်မှာ မဟုတ်ဘူး။
02:07
They do not have good enough infrastructure.
29
111000
3000
အခြေခံအုတ်မြစ်ကောင်းကောင် မရှိလို့ပေါ့။
02:10
And if they had some infrastructure,
30
114000
2000
အခြေခံအုတ်မြစ်ရှိမယ်ဆိုရင်တောင်၊
02:12
they have difficulty maintaining it.
31
116000
2000
ဒါတွေကို ထိန်းသိမ်းရ ခက်ခဲမှာပဲ။
02:14
But I wanted to check if this is true. So what I did last year was
32
118000
5000
ဒါပေမဲ့ ကျွန်တော်က ဒါဟုတ်ရဲ့လားလို့ စစ်ကြည့်ချင်တယ်။ ဒီတော့ မနှစ်က ဘာလုပ်ခဲ့လဲဆိုတော့
02:19
we hired a car, looked up on Google,
33
123000
5000
ကားတစ်စီး ငှားလိုက်တယ်၊ ဂူဂဲ(လ်)မှာ ရှာကြည့်တယ်၊
02:24
found a route into northern India from New Delhi
34
128000
5000
နယူးဒေလီကနေပြီးတော့ အိန္ဒိယမြောက်ပိုင်းကို လမ်းရှာတွေ့တယ်၊
02:29
which, you know, which did not cross any big cities
35
133000
5000
အဲဒီလမ်းက၊ သိတဲ့အတိုင်း၊ ဘယ်မြို့ကြီးပြကြီးကိုမှ မဖြတ်သွားတဲ့လမ်း၊
02:34
or any big metropolitan centers. Drove out about 300 kilometers,
36
138000
6000
ကီလိုမီတာ ၃၀၀ လောက် မောင်းပြီးတော့
02:40
and wherever we found a school, administered a set of standard tests,
37
144000
5000
ကျောင်းတစ်ကျောင်းကိုတွေ့တာနဲ့ စံသတ်မှတ်ချက်တစ်စုံကို စစ်ဆေးကြည့်တယ်၊
02:45
and then took those test results and plotted them on a graph.
38
149000
6000
ပြီးတော့ အဖြေတွေကို ယူပြီးတော့ ဂရပ်ပုံတစ်ပုံဖော်လိုက်တယ်။
02:51
The graph was interesting, although you need to consider it carefully.
39
155000
4000
ဒီဂရပ်ပုံက စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတယ်ဗျ၊ ဒါကို သေချာစဉ်းစားဖို့တော့ လိုပါလိမ့်မယ်။
02:55
I mean, this is a very small sample; you should not generalize from it.
40
159000
4000
ကျွန်တော်ဆိုလိုတာက၊ ဒါက ဥပမာ သေးသေးလေးရယ်၊ ဒီဟာလေးနဲ့တော့ ယေဘုယျကောက်ချက်မဆွဲသင့်ဘူးပေါ့လေ။
02:59
But it was quite obvious, quite clear,
41
163000
2000
ဒါပေမဲ့ တော်တော်လေး သိသာနေတာ၊ ထင်ရှားနေတာက
03:01
that for this particular route that I had taken,
42
165000
4000
ဒီကျွန်တော်ဆွဲယူခဲ့တဲ့ လမ်းမှာ
03:05
the remoter the school was, the worse its results seemed to be.
43
169000
5000
ကျောင်းက ဝေးသွားလေလေ၊ ရလဒ်က ဆိုးလေလေဆိုတာပဲ။
03:10
That seemed a little damning,
44
174000
2000
နည်းနည်းတော့ စွပ်စွဲရာကျနေတယ်၊
03:12
and I tried to correlate it with things like infrastructure,
45
176000
5000
ဒီတော့ ကျွန်တော်က တခြားအကြောင်းအရာတွေနဲ့ ဆက်စပ်ပတ်သက်ကြည့်ဖို့ ကြိုးစားတယ်၊
03:17
or with the availability of electricity, and things like that.
46
181000
3000
အခြေခံအုတ်မြစ်လို ဒါမှမဟုတ် လျှပ်စစ်မီးရရှိမှုလိုဟာမျိုးတွေနဲ့ပေါ့။
03:20
To my surprise, it did not correlate.
47
184000
3000
ကျွန်တော်အံ့ဩသွားရတာက၊ အဲဒါတွေနဲ့ မဆက်စပ်နေဘူးဆိုတာပဲ။
03:23
It did not correlate with the size of classrooms.
48
187000
3000
ကျောင်းစာသင်ခန်းအရွယ်နဲ့လည်း မပတ်သက်ဘူး
03:26
It did not correlate with the quality of the infrastructure.
49
190000
5000
အခြေခံအုတ်မြစ်ရဲ့ အရည်အသွေးနဲ့လည်း မပတ်သက်ဘူး
03:31
It did not correlate with the poverty levels. It did not correlate.
50
195000
4000
ဆင်းရဲတဲ့နှုန်းနဲ့လည်း မပတ်သက်ပြန်ဘူး။ ဘယ်ဟာနဲ့မှ မပတ်သက်ဘူး။
03:35
But what happened was that when I administered a questionnaire
51
199000
4000
ဒါပေမဲ့ တစ်ခုရှိတာက ကျွန်တော်ဒီမေးခွန်းတွေကို စစ်ဆေးခဲ့တုန်းက
03:39
to each of these schools, with one single question for the teachers -- which was,
52
203000
4000
ကျောင်းတိုင်းက ဆရာ၊ ဆရာမတွေအတွက် မေးခွန်းတစ်ခုထည့်မေးခဲ့တာက
03:43
"Would you like to move to an urban, metropolitan area?" --
53
207000
5000
မြို့ပြ၊ လူနေထူထပ်တဲ့ မြို့လယ်ခေါင်ကို ပြောင်းချင်လား ဆိုတာပဲ
03:48
69 percent of them said yes. And as you can see from that,
54
212000
5000
သူတို့ထဲက ၆၉ရာခိုင်နှုန်းက ပြောင်းချင်တယ်လို့ ပြောခဲ့တယ်၊ ပြီးတော့ ဒီကနေ တွေ့ရတဲ့အတိုင်း
03:53
they say yes just a little bit out of Delhi,
55
217000
6000
ဒေလီကနေ နည်းနည်းလေးပဲ ဝေးတဲ့နေရာတွေမှာ ပြောင်းချင်တယ်လို့ ပြောကြတယ်
03:59
and they say no when you hit the rich suburbs of Delhi --
56
223000
3000
အဲပြီးတော့ ဒေလီရဲ့ ဆင်ခြေဖုံးကို ရောက်သွားတဲ့အခါကျတော့ မပြောင်းချင်ဘူးလို့ပြောကြတယ်
04:02
because, you know, those are relatively better off areas --
57
226000
3000
ဘာလို့လဲဆိုတော့၊ သိတဲ့အတိုင်းပဲ၊ အဲဒီနေရာတွေက ပိုကောင်းလို့ပဲလေ။
04:05
and then from 200 kilometers out of Delhi, the answer is consistently yes.
58
229000
4000
ပြီးတော့တစ်ခါ ဒေလီကနေ ကီလိုမီတာနှစ်ရာကျော်သွားတော့ အဖြေက ပြောင်းချင်တယ်ချည်းပဲ ဆက်တိုက်ဖြစ်သွားတယ်။
04:09
I would imagine that a teacher who comes or walks into class
59
233000
3000
စာသင်ခန်းထဲကို လာမယ့် ဒါမှမဟုတ် လမ်းလျှောက်လာမယ့် ဆရာတစ်ယောက်ကို ကျွန်တော်မြင်ယောင်ကြည့်မိတယ်။
04:12
every day thinking that, I wish I was in some other school,
60
236000
4000
နေ့တိုင်းတွေးနေမှာပေါ့၊ ငါတခြားကျောင်းမှာ ရှိနေမယ်ဆို သိပ်ကောင်းမှာပဲဆိုပြီး၊
04:16
probably has a deep impact on what happens to the results.
61
240000
4000
ဒီရလဒ်တွေအပေါ် နက်နက်နဲနဲသက်ရောက်မှုရှိတဲ့ အကြောင်းအရာပဲပေါ့။
04:20
So it looked as though teacher motivation and teacher migration
62
244000
5000
ဒီတော့ ဆရာ၊ဆရာမတွေရဲ့ စိတ်အားထက်သန်မှုနဲ့ ပြောင်းရွှေ့မှုတွေက
04:25
was a powerfully correlated thing with what was happening in primary schools,
63
249000
5000
မူလတန်းကျောင်းတွေမှာ တော်တော်အရေးတကြီး ပတ်သက်နေတဲ့ အကြောင်းအရာတွေပဲ
04:30
as opposed to whether the children have enough to eat,
64
254000
3000
ကလေးတွေ စားဖို့သောက်ဖို့ လုံလောက်ရဲ့လား၊
04:33
and whether they are packed tightly into classrooms
65
257000
2000
စာသင်ခန်းထဲမှာ ထိုင်ရတာ အရမ်းကျပ်နေလားဆိုတာလိုမျိုးတွေနဲ့
04:35
and that sort of thing. It appears that way.
66
259000
4000
ဆန့်ကျင်နေတဲ့ အကြောင်းအရာပေါ့။ အဲဒီလိုပဲ ဖြစ်နေတယ်။
04:39
When you take education and technology, then I find in the literature that,
67
263000
5000
ပညာရေးနဲ့ နည်းပညာကို သုံးတဲ့အခါမှာ၊ ကျွန်တော်စာတွေထဲမှာ တွေ့ရတာက
04:44
you know, things like websites, collaborative environments --
68
268000
3000
သိတဲ့အတိုင်း၊ အင်တာနက်စာမျက်နှာတွေ၊ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်တဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်တွေ
04:47
you've been listening to all that in the morning --
69
271000
2000
မနက်တုန်းက နားထောင်ခဲ့ရတာတွေ အကုန်လုံးမှာပေါ့၊
04:49
it's always piloted first in the best schools, the best urban schools,
70
273000
6000
အမြဲတမ်း အကောင်းဆုံးကျောင်း၊ အကောင်းဆုံးမြို့ပြကျောင်းတွေမှာပဲ ပထမဆုံး အကောင်အထည်ဖော်တယ်
04:55
and, according to me, biases the result.
71
279000
3000
ဒီတော့၊ ကျွန်တော့်အမြင်အရတော့၊ ဘက်လိုက်တာကပဲ အဖြေဖြစ်လာတယ်။
04:58
The literature -- one part of it, the scientific literature --
72
282000
4000
စာပေ၊ သူရဲ့တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်တဲ့၊ သိပ္ပံစာပေက
05:02
consistently blames ET as being over-hyped and under-performing.
73
286000
5000
ET(Educational Technology) က လေလုံးထွားပြီး မထိရောက်ဘူးလို့ ဆက်တိုက်ကို ပြစ်တင်ပြောဆိုပါတယ်။
05:07
The teachers always say, well, it's fine, but it's too expensive for what it does.
74
291000
6000
ဆရာဆရာမတွေ အမြဲပြောတာကလည်း၊ ကောင်းပြီ၊ မဆိုးဘူး၊ ဒါပေမဲ့ သူလုပ်ပေးနိုင်တာလေးအတွက်တော့ မတရားဈေးကြီးလွန်းနေတယ်
05:13
Because it's being piloted in a school where the students are already getting,
75
297000
3000
ဘာလို့လဲဆိုတော့ နည်းပညာက ကျောင်းသားတွေတော်ပြီးသား ကျောင်းမှာ သွားပြီး အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့လို့ပဲ
05:16
let's say, 80 percent of whatever they could do.
76
300000
3000
ဆိုပါတော့၊
05:19
You put in this new super-duper technology, and now they get 83 percent.
77
303000
4000
ဒီ ကောင်းသထက်ကောင်းတဲ့ နည်းပညာကို သုံးလိုက်တယ်ဆိုရင်၊ သူတို့တွေရဲ့ ရာနှုန်းက ၈၃ရာနှုန်းဖြစ်သွားမယ်။
05:23
So the principal looks at it and says,
78
307000
2000
ဒီတော့ ကျောင်းအုပ်က ကြည့်ပြီး ပြောတော့တာပေါ့၊
05:25
3 percent for 300,000 dollars? Forget it.
79
309000
3000
၃ ရာခိုင်နှုန်းတိုးဖို့အတွက် ဒေါ်လာ ၃၀၀၀၀၀လား၊ မေ့လိုက်စမ်းပါတော့ ဆိုပြီးတော့။
05:28
If you took the same technology and piloted it into one of those remote schools,
80
312000
5000
ဒီနည်းပညာကိုပဲ ဝေးလံခေါင်ဖျားက ကျောင်းတစ်ကျောင်းမှာ သွားအကောင်အထည်ဖော်မယ်ဆိုရင်
05:33
where the score was 30 percent, and, let's say, took that up to 40 percent --
81
317000
5000
အမှတ်က ၃၀ ရာနှုန်းပဲ ရထားတဲ့နေရာမှာပေါ့၊ ဆိုပါစို့၊ လေးဆယ်ရာနှုန်းဖြစ်သွားမယ်၊
05:38
that will be a completely different thing.
82
322000
2000
ဒါဆို လုံးဝခြားနားတဲ့ ရလဒ်ဖြစ်သွားပြီ
05:40
So the relative change that ET, Educational Technology, would make,
83
324000
4000
ဒီတော့ ဒီET(ပညာရေးဆိုင်ရာ နည်းပညာ)က ပြောင်းလဲပေးနိုင်တာက
05:44
would be far greater at the bottom of the pyramid than at the top,
84
328000
3000
ပိရမစ်လိုပြောရင် အပေါ်ဘက်မှာထက် အောက်ဘက်မှာက ပိုပြီး သိသိသာသာ များတယ်ဆိုတာပဲ။
05:47
but we seem to be doing it the other way about.
85
331000
3000
ဒါပေမဲ့ ကျွန်တော်တို့က တခြားနည်းလမ်းနဲ့လုပ်ဖို့ ဖြစ်လာတယ်။
05:50
So I came to this conclusion that ET should reach
86
334000
3000
ဒီတော့ ကျွန်တော်ရဲ့ နောက်ဆုံးသုံးသပ်ချက်က ET က
05:53
the underprivileged first, not the other way about.
87
337000
3000
မဖွံ့ဖြိုးသေးတဲ့ နေရာက စသင့်တယ်ဆိုတာပဲ၊ တခြားနည်းလမ်းနဲ့ မဖြစ်သင့်ဘူး။
05:56
And finally came the question of, how do you tackle teacher perception?
88
340000
3000
ပြီးတော့ နောက်ဆုံး မေခွန်းတစ်ခုက၊ ဆရာ၊ဆရာမတွေရဲ့ သိမြင်နားလည်ပုံကို ဘယ်လိုကိုင်တွယ်ဆက်ဆံမလဲဆိုတာပဲ။
05:59
Whenever you go to a teacher and show them some technology,
89
343000
2000
ဆရာ၊ဆရာမ တစ်ယောက်ယောက်ဆီကို သွားပြီး နည်းပညာတစ်ခုခုကို ပြလိုက်တိုင်း
06:01
the teacher's first reaction is,
90
345000
2000
သူ့ရဲ့ ပထမဆုံး တုံ့ပြန်မှုက
06:03
you cannot replace a teacher with a machine -- it's impossible.
91
347000
6000
ဆရာတွေကို စက်နဲ့ အစားမထိုးနိုင်ဘူး၊ ဒါဘယ်လိုမှ မဖြစ်နိုင်ဘူး။
06:09
I don't know why it's impossible, but, even for a moment,
92
353000
2000
ဘာလို့မဖြစ်နိုင်လဲတော့ ကျွန်တော်မသိဘူး၊ ဒါပေမဲ့၊ မဖြစ်နိုင်ဘူးလို့ ယူဆမိလိုက်တာ
06:11
if you did assume that it's impossible -- I have a quotation from Sir Arthur C. Clarke,
93
355000
5000
ခဏလေးပဲဆိုရင်တောင်၊ ကျွန်တော့်မှာ ဆာ၊ အာသာ၊ စီ၊ ကလက်(ခ်) ဆီက ကောက်နုတ်ချက် တစ်ခုရှိတယ်
06:16
the science fiction writer whom I met in Colombo,
94
360000
4000
ကိုလမ်ဘိုမှာ ကျွန်တော်တွေ့ခဲ့တဲ့ သိပ္ပံခေတ်လွန် စာရေးဆရာပေါ့။
06:20
and he said something which completely solves this problem.
95
364000
4000
သူက ဒီပြဿနာကို အပြီးထိဖြေရှင်းနိုင်တဲ့ စကားကို ပြောခဲ့တာ။
06:24
He said a teacher than can be replaced by a machine, should be.
96
368000
6000
သူပြောတာက စက်ကအစားထိုးဖို့ ဆရာထက်သင့်တော်တာ မရှိဘူး။
06:30
So, you know, it puts the teacher into a tough bind, you have to think.
97
374000
6000
ဒီတော့၊ သိတဲ့အတိုင်း၊ ဒါက ဆရာ၊ဆရာမတွေကို တင်းကျပ်တဲ့အချုပ်နှောင်ထဲ ပို့လိုက်သလိုပေါ့၊ စဉ်းစားဖို့လိုတယ်။
06:36
Anyway, so I'm proposing that an alternative primary education,
98
380000
3000
ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ်၊ ဒီတော့ ကျွန်တော်က လိုအပ်တဲ့ မူလတန်းပညာရေးအသွင်သစ်ကို အဆိုပြုနေတာပါ၊
06:39
whatever alternative you want, is required where schools don't exist,
99
383000
5000
ဘယ်လိုအပြောင်းအလဲကို လိုချင်တာပဲဖြစ်ဖြစ်ပေါ့၊ ကျောင်းမရှိလို့ပဲဖြစ်ဖြစ်
06:44
where schools are not good enough, where teachers are not available
100
388000
3000
ကျောင်းတွေက မကောင်းလို့ဖြစ်ဖြစ်၊ ဆရာ၊ဆရာမတွေ မရှိလို့ပဲဖြစ်ဖြစ်၊
06:47
or where teachers are not good enough, for whatever reason.
101
391000
3000
ဒါမှမဟုတ် ဆရာ၊ဆရာမတွေက မတော်လို့ပဲဖြစ်ဖြစ်၊ ဘယ်အကြောင်းအရာအတွက်မဆိုပေါ့။
06:50
If you happen to live in a part of the world where none of this applies,
102
394000
4000
တကယ်လို့ ဒါတွေထဲကတစ်ခုနဲ့မှ အကျုံးမဝင်တဲ့ ကမ္ဘာမှာ နေတယ်ဆိုရင်တော့
06:54
then you don't need an alternative education.
103
398000
2000
ဒီပညာရေးအသွင်သစ်ကို မလိုဘူးပေါ့လေ။
06:56
So far I haven't come across such an area, except for one case. I won't name the area,
104
400000
6000
ခုထက်ထိတော့ တစ်ခါကလွဲပြီး ဒီလိုမလိုဘူးဆိုတဲ့နေရာကို မကြုံဖူးသေးဘူး။ နေရာနာမည်ကိုတော့ မပြောတော့ပါဘူး၊
07:02
but somewhere in the world people said, we don't have this problem,
105
406000
3000
ဒါပေမဲ့ ဒီကမ္ဘာရဲ့ တစ်နေရာက လူတွေက ပြောခဲ့တယ်၊ ကျွန်တော်တို့မှာ ဒီပြဿနာမရှိဘူး
07:05
because we have perfect teachers and perfect schools.
106
409000
4000
ဘာလို့လဲဆိုတော့ ကျွန်တော်တို့မှာ ပြီးပြည့်စုံတဲ့ ဆရာ၊ဆရာမတွေနဲ့ ကျောင်းတွေ ရှိတယ်။
07:09
There are such areas, but -- anyway, I'd never heard that anywhere else.
107
413000
6000
ဒီလိုနေရာမျိုးလည်း ရှိတတ်ပါတယ်၊ ဒါပေမဲ့ ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ်၊ တခြားနေရာတွေမှာ ပြဿနာမရှိဘူးလို့တော့ မကြားဖူးသေးဘူး။
07:15
I'm going to talk about children and self-organization,
108
419000
3000
ကျွန်တော် ကလေးတွေနဲ့ ကိုယ်ပိုင်အဖွဲ့တွေအကြောင်း ပြောပါတော့မယ်။
07:18
and a set of experiments which sort of led to this idea
109
422000
4000
ပြီးတော့ ဒီစိတ်ကူးကို ဦးတည်စေခဲ့တဲ့ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုတွေရောပေါ့။
07:22
of what might an alternative education be like.
110
426000
4000
ပညာရေးအသွင်သစ်ဆိုတာ ဘယ်လိုမျိုးလဲဆိုပြီး စမ်းသပ်ခဲ့တာတွေပေါ့။
07:26
They're called the hole-in-the-wall experiments.
111
430000
2000
နံရံေါ်ကအပေါက်များလို့ ခေါ်တဲ့ စမ်းသပ်မှုတွေပါ။
07:28
I'll have to really rush through this. They're a set of experiments.
112
432000
5000
ဒါကို မြန်မြန်လေးပြောမှ ဖြစ်မယ်။ ဒါတွေက လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုတွေပေါ့။
07:33
The first one was done in New Delhi in 1999.
113
437000
6000
ပထမဆုံးစမ်းသပ်မှုက ၁၉၉၉တုန်းက နယူးဒေလီမှာ လုပ်ခဲ့တယ်။
07:39
And what we did over there was pretty much simple.
114
443000
4000
ဘာလုပ်ခဲ့တာလဲဆိုတာကတော့ တော်တော်ရိုးရှင်းပါတယ်။
07:43
I had an office in those days which bordered a slum, an urban slum,
115
447000
4000
အဲဒီနေ့တွေတုန်းက ကျွန်တော့်မှာ ရုံးခန်းတစ်ခုရှိတယ် ဆင်ခြေဖုံးနဲ့ ကပ်လျက်မှာပေါ့၊ မြို့ပြဆင်ခြေဖုံးရပ်ကွက် တစ်ခုပေါ့။
07:47
so there was a dividing wall between our office and the urban slum.
116
451000
4000
ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့ရုံးခန်းနဲ့ ဒီမြို့ပြဆင်ခြေဖုံးရဲ့ကြားမှာ နံရံတစ်ချပ်ခြားတယ်။
07:51
They cut a hole inside that wall --
117
455000
2000
ဒီနံရံမှာ အပေါက်တစ်ပေါက် ဖောက်လိုက်ကြတယ်၊
07:53
which is how it has got the name hole-in-the-wall --
118
457000
2000
နံရံပေါ်ကအပေါက်များဆိုပြီး နာမည်ရလာတဲ့အကြောင်းရင်းပါပဲ၊
07:55
and put a pretty powerful PC into that hole, sort of embedded into the wall
119
459000
5000
ပြီးတော့ အားကောင်းတဲ့ ကွန်ပျူတာတစ်လုံးကို အပေါက်ထဲထည့်တယ်၊ နံရံမှာ မြှုပ်လိုက်သလိုမျိုးပဲ၊
08:00
so that its monitor was sticking out at the other end,
120
464000
3000
ဒီတော့ သူ့ဖန်သားပြင်က တခြားတစ်ဖက်မှာ ကပ်နေတာပေါ့။
08:03
a touchpad similarly embedded into the wall,
121
467000
3000
ထိခုံတစ်ခုကိုလည်း အတူတူပဲ နံရံထဲမြှုပ်ထားလိုက်တယ်၊
08:06
put it on high-speed Internet, put the Internet Explorer there,
122
470000
6000
မြန်နှုန်းမြင့်အင်တာနက်ကို ချိတ်တယ်၊ ပြီးတော့ Inernet Explorer ကိုလည်းထည့်ထားတယ်၊
08:12
put it on Altavista.com -- in those days -- and just left it there.
123
476000
3000
Altavista.comကိုလည်း ထည့်ပေးထားတယ်၊ အဲဒီအချိန်တုန်းကဟာ၊ ပြီးတော့ ဒီတိုင်းပဲ ထားထားလိုက်တယ်။
08:15
And this is what we saw.
124
479000
5000
ဒါက ကျွန်တော်တို့ မြင်ရတဲ့ပုံစံ
08:20
So that was my office in IIT. Here's the hole-in-the-wall.
125
484000
9000
ဒီတော့ ဒါက ITမှာရှိတဲ့ ကျွန်တော့်ရုံး။ နံရံပေါ်ကအပေါက်က ဒါပဲ။
08:29
About eight hours later, we found this kid.
126
493000
6000
ရှစ်နာရီကြာပြီးတဲ့နောက်မှာ ကျွန်တော်တို့ ဒီကလေးကို တွေ့တယ်။
08:35
To the right is this eight-year-old child who --
127
499000
5000
ညာဘက်က ရှစ်နှစ်ကလေး၊ ဒီတစ်ယောက်
08:40
and to his left is a six-year-old girl, who is not very tall.
128
504000
5000
ပြီးတော့ သူ့ဘယ်ဘက်က အရပ်သိပ်မရှည်တဲ့ ခြောက်နှစ်အရွယ် ကလေးမလေး။
08:45
And what he was doing was, he was teaching her to browse.
129
509000
4000
ကောင်လေးဘာလုပ်နေတာလဲဆိုတော့ သူက ကောင်မလေးကို အင်တာနက်ဘယ်လိုဖွင့်ရလဲ သင်ပေးနေတာပဲ။
08:49
So it sort of raised more questions than it answered.
130
513000
5000
ဒီတော့ ဒီဖြစ်ရပ်က အဖြေပေးတာထက် မေးခွန်းတွေအများကြီး မေးစရာဖြစ်လာတယ်။
08:54
Is this real? Does the language matter,
131
518000
2000
ဒါတကယ်လား။ ဘာသာစကားက အရေးပါရဲ့လား၊
08:56
because he's not supposed to know English?
132
520000
2000
ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့ သူကအင်္ဂလိပ်စာတတ်ပုံ မရဘူး။
08:58
Will the computer last, or will they break it and steal it
133
522000
3000
ဒီကွန်ပျူတာက ကြာကြာခံပါ့မလား၊ ဒါမှမဟုတ် သူတို့ ချိုးဖဲ့ဖျက်ဆီးပြီး ခိုးသွားမလား၊
09:01
-- and did anyone teach them?
134
525000
2000
ပြီးတော့ တစ်ယောက်ယောက်ကရော သူတို့ကို သင်ပေးခဲ့သလား။
09:03
The last question is what everybody said, but you know,
135
527000
2000
နောက်ဆုံးမေးခွန်းက လူတိုင်းမေးတယ်၊ ဒါပေမဲ့ သိတဲ့အတိုင်း၊
09:05
I mean, they must have poked their head over the wall
136
529000
2000
ဆိုလိုတာက၊ သူတို့တွေ နံရံကိုကျော်ပြီး ခေါင်းပြူခဲ့မယ်၊
09:07
and asked the people in your office,
137
531000
2000
ပြီးတော့ ရုံးခန်းထဲမှာရှိတဲ့လူတွေကို မေးခဲ့မယ်
09:09
can you show me how to do it, and then somebody taught him.
138
533000
3000
ဘယ်လိုလုပ်ရလဲ ပြပေးနိုင်မလား၊ ပြီးတော့ တစ်ယောက်ယောက်က သူ့ကို သင်ပေးခဲ့မယ်။
09:12
So I took the experiment out of Delhi and repeated it,
139
536000
3000
ဒီတော့ ဒီလက်တွေ့စမ်းသပ်မှုကို ဒေလီအပြင်ဘက်ကို ယူလာပြီး ထပ်စမ်းခဲ့တယ်။
09:15
this time in a city called Shivpuri in the center of India,
140
539000
6000
ဒီတစ်ကြိမ်မှာတော့ ချစ်(ဖ်)ပူရီ လို့ခေါ်တဲ့ အိန္ဒိယအလယ်ခေါင်က မြို့တစ်မြို့မှာပေါ့၊
09:21
where I was assured that nobody had ever taught anybody anything.
141
545000
5000
ဘယ်သူ့က ဘယ်သူ့ကိုမှ ဘာဆိုဘာမှ မသင်ပေးဖူးတယ်လို့ သေချာတဲ့နေရာပေါ့။
09:26
(Laughter)
142
550000
4000
(ရယ်သံများ)
09:30
So it was a warm day, and the hole in the wall
143
554000
5000
နွေးနွေးထွေးထွေး ရှိတဲ့ရက်လေးတစ်ရက်ပါပဲ၊ ပြီးတော့ နံရံပေါ်ကအပေါက်ကတော့
09:35
was on that decrepit old building. This is the first kid who came there;
144
559000
5000
ဒီဟောင်းနွမ်းအိုရွဲနေတဲ့ အဆောက်အအုံပေါ်မှာပေါ့။ ဒါကတော့ အဲဒီကို ပထမဆုံးရောက်လာတဲ့ ကလေးပါ၊
09:40
he later on turned out to be a 13-year-old school dropout.
145
564000
2000
နောက်သိရတာက သူက ကျောင်းထွက်ထားတဲ့ ၁၃နှစ်သားတစ်ယောက်ဆိုတာပဲ။
09:42
He came there and he started to fiddle around with the touchpad.
146
566000
6000
သူအဲဒီကိုရောက်လာပြီးတော့ ထိခုံလေးနဲ့ ဟိုရွှေ့သည်ရွှေ့လုပ်တယ်။
09:48
Very quickly, he noticed that when he moves his finger on the touchpad
147
572000
3000
အရမ်းမြန်မြန်ပဲ သူသတိပြုမိလိုက်တာက ထိခုံပေါ်က သူ့လက်ချောင်းလေးတွေကို ရွှေ့လိုက်တဲ့အချိန်မှာ
09:51
something moves on the screen --
148
575000
1000
ဖန်သားပြင်ပေါ်မှာ တစ်ခုခုရွေ့သွားတယ်ဆိုတာကိုပဲ
09:52
and later on he told me, "I have never seen a television
149
576000
3000
နောက်သူပြန်ပြောပြတာက၊ တစ်ခုခုလုပ်လို့ရတဲ့ ရုပ်မြင်သံကြားစက်ရယ်လို့
09:55
where you can do something."
150
579000
1000
တစ်ခါမှ မမြင်ဖူးသေးဘူး
09:56
So he figured that out. It took him over two minutes
151
580000
3000
ဒီတော့ ဒါကို သူတွက်ဆလို့ရသွားတယ်။ သူ့အတွက် နှစ်မိနစ်ကျော်လောက်ကြာတယ်
09:59
to figure out that he was doing things to the television.
152
583000
3000
ရုပ်မြင်သံကြားစက်ကို လျှောက်လုပ်နေတယ်ဆိုတာ တွက်ဆနိုင်ဖို့အတွက်ပေါ့။
10:02
And then, as he was doing that, he made an accidental click
153
586000
3000
အဲဒီနောက်မှာတော့၊ အဲလိုလုပ်နေတာနဲ့အမျှ၊ သူမတော်တဆ ကလစ်နှိပ်မိသွားတယ်၊
10:05
by hitting the touchpad -- you'll see him do that.
154
589000
7000
ထိခုံကိုဖိလိုက်မိပြီးတော့လေ၊ ဒီမှာသူလုပ်နေတာကို မြင်နိုင်ပါလိမ့်မယ်။
10:12
He did that, and the Internet Explorer changed page.
155
596000
6000
သူကလစ်နှိပ်လိုက်တယ်၊ ပြီးတော့ Internet Explorer ရဲ့ စာမျက်နှာက ပြောင်းသွားတယ်။
10:18
Eight minutes later, he looked from his hand to the screen,
156
602000
4000
ရှစ်မိနစ်ကြာတဲ့နောက်မှာတော့၊ ဖန်သားပြင်ကို သူ့လက်ကနေကြည့်တော့တာပဲ၊
10:22
and he was browsing: he was going back and forth.
157
606000
4000
သူအင်တာနက်သုံးနေပြီလေ၊ ဟိုကနေ ဒီ၊ ဒီကနေ ဟို လျှောက်ကြည့်နေတာပေါ့။
10:26
When that happened, he started calling all the neighborhood children,
158
610000
5000
ပြီးသွားတဲ့နောက်၊ သူ့အိမ်နီးချင်းကလေးတွေအားလုံးကို စခေါ်တော့တာပဲ၊
10:31
like, children would come and see what's happening over here.
159
615000
7000
ကလေးတွေကလာပြီး ဘာများဖြစ်နေနေသလဲဆိုပြီး ကြည့်ကြတယ်။
10:38
And by the evening of that day, 70 children were all browsing.
160
622000
4000
ပြီးတော့ အဲဒီနေ့ညနေလည်းရောက်ရော၊ ကလေး၇၀လောက်က အကုန်လုံး အင်တာနက် သုံးနေကြပြီ။
10:42
So eight minutes and an embedded computer
161
626000
4000
ဒီတော့ အချိန်ရှစ်မိနစ်နဲ့ မြှုပ်ထားတဲ့ ကွန်ပျူတာတစ်လုံးက
10:46
seemed to be all that we needed there.
162
630000
4000
ကျွန်တော်တို့ လိုအပ်သမျှအကုန်ပါပဲ။
10:50
So we thought that this is what was happening:
163
634000
3000
ဒီတော့ ဒါဟာ ကျွန်တော်တို့စမ်းသပ်မှုရဲ့ အကြောင်းအရာလို့ ယူဆတယ်။
10:53
that children in groups can self-instruct themselves
164
637000
3000
ကလေးတွေဟာ အုပ်စုလိုက် ကွန်ပျူတာနဲ့ အင်တာနက်ကိုသုံးဖို့
10:56
to use a computer and the Internet. But under what circumstances?
165
640000
8000
သူတို့ဟာသူတို့ သင်ပေးညွှန်ကြားနိုင်တယ်ဆိုပြီးတော့ပေါ့။ ဒါပေမဲ့ ဘယ်လိုအခြေအနေတွေမှာလဲ။
11:04
At this time there was a -- the main question was about English.
166
648000
6000
အဲဒီအချိန်မှာ အဓိကမေးခွန်းက အင်္ဂလိပ်စာပဲ။
11:10
People said, you know, you really ought to have this in Indian languages.
167
654000
4000
လူတွေကပြောကြတယ်၊ သိတဲ့အတိုင်း၊ ဒါကို အိန္ဒိယဘာသာစကားတွေနဲ့ လုပ်သင့်တယ်တဲ့။
11:14
So I said, have what, shall I translate the Internet
168
658000
3000
ဒီတော့ ကျွန်တော်က ပြန်ပြောတယ်၊ ဘာရယ်၊ ငါ အင်တာနက်ကို
11:17
into some Indian language? That's not possible.
169
661000
3000
အိန္ဒိယဘာသာစကားနဲ့ ဘာသာပြန်ပစ်ရမှာလား လို့။ ဒါမဖြစ်နိုင်ဘူးလေ။
11:20
So, it has to be the other way about.
170
664000
2000
ဒီတော့ တခြားနည်းလမ်းရှိရဦးမှာပေါ့။
11:22
But let's see, how do the children tackle the English language?
171
666000
4000
ဒါပေမဲ့၊ ကြည့်ရအောင်၊ ကလေးတွေက အင်္ဂလိပ်စကားကို ဘယ်လိုမျိုး ကိုင်တွယ်ကြလဲဆိုတာ။
11:26
I took the experiment out to northeastern India,
172
670000
3000
ကျွန်တော် အိန္ဒိယအရှေ့မြောက်ပိုင်းမှာ ဒီစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ခဲ့တယ်။
11:29
to a village called Madantusi,
173
673000
2000
မဒန်တူစီလို့ခေါ်တဲ့ ရွာတစ်ရွာမှာ၊
11:31
where, for some reason, there was no English teacher,
174
675000
4000
အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် အင်္ဂလိပ်စာဆရာမရှိတဲ့ နေရာပေါ့လေ။
11:35
so the children had not learned English at all.
175
679000
3000
ဒီတော့ ကလေးတွေက အင်္ဂလိပ်စာ လုံး၀မသင်ဖူးကြဘူး။
11:38
And I built a similar hole-in-the-wall.
176
682000
4000
ပြီးတော့ ကျွန်တော် ဒီလိုပဲ နံရံပေါ်ကအပေါက်ကို တပ်ဆင်တယ်။
11:42
One big difference in the villages, as opposed to the urban slums:
177
686000
2000
ရွာတွေမှာ အဓိကကွာတဲ့ အချက်ကတော့၊ မြို့ပြဆင်ခြေဖုံးတွေနဲ့ ဆန့်ကျင်ဘက်၊
11:44
there were more girls than boys who came to the kiosk.
178
688000
4000
ဒီရုံလေးကို ကောင်မလေးတွေက ကောင်လေးတွေထက် ပိုလာတယ်ဆိုတာပဲ။
11:48
In the urban slums, the girls tend to stay away.
179
692000
4000
မြို့ပြဆင်ခြေဖုံးတွေမှာတော့၊ ကောင်မလေးတွေက ဝေးဝေးနေကြတာများတယ်။
11:52
I left the computer there with lots of CDs -- I didn't have any Internet --
180
696000
5000
ကျွန်တော်က ဓာတ်ပြားခွေတွေအများကြီးနဲ့ ကွန်ပျူတာကို ထားခဲ့တယ်၊ အင်တာနက် မရှိဘူး။
11:57
and came back three months later.
181
701000
4000
ပြီးတော့ သုံးလကြာတော့ ကျွန်တော်ပြန်ရောက်လာတယ်။
12:01
So when I came back there, I found these two kids,
182
705000
4000
ဒီတော့ ကျွန်တော်အဲဒီကို ပြန်ရောက်တဲ့အချိန်မှာ၊ ဒီကလေးနှစ်ယောက်ကို တွေ့တယ်၊
12:05
eight- and 12-year-olds, who were playing a game on the computer.
183
709000
4000
ရှစ်နှစ်နဲ့ ၁၂နှစ်အရွယ်တွေ၊ ကွန်ပျူတာပေါ်မှာ ဂိမ်းတစ်ခုကစားနေတဲ့သူတွေပေါ့။
12:09
And as soon as they saw me they said,
184
713000
4000
သူတို့ကျွန်တော့်ကိုတွေ့တာနဲ့ ချက်ချင်း ပြောတာက
12:13
"We need a faster processor and a better mouse."
185
717000
3000
ကျွန်တော်တို့ ပိုမြန်တဲ့ ပရော်ဆက်ဆာနဲ့ ပိုကောင်းတဲ့ မောက်(စ်) လိုတယ်။
12:16
(Laughter)
186
720000
4000
(ရယ်သံများ)
12:20
I was real surprised.
187
724000
2000
ကျွန်တော်တကယ်ပဲ အံ့ဩသွားတယ်။
12:22
You know, how on earth did they know all this?
188
726000
3000
သိတဲ့အတိုင်း၊ သူတို့ဘယ်လိုဘယ်လိုများ ဒါတွေအကုန်လုံး သိလိုက်ပါလိမ့်ပေါ့။
12:25
And they said, "Well, we've picked it up from the CDs."
189
729000
2000
ပြီးတော့ သူတို့ပြောတာက၊ အင်း၊ ကျွန်တော်တို့ ဒီအခွေတွေကနေ သင်ယူလို့ရထားတာပေါ့ တဲ့။
12:27
So I said, "But how did you understand what's going on over there?"
190
731000
3000
ဒီတော့ ကျွန်တော်ကပြောတယ်၊ ဒါပေမဲ့ မင်းတို့ ဘာတွေဖြစ်နေလဲဆိုတာ ဘယ်လိုနားလည်သွားတာလဲ။
12:30
So they said, "Well, you've left this machine
191
734000
2000
ဒီတော့ သူတို့ပြန်ပြောတာက၊ အင်း၊ ဦးလေးက ဒီအင်္ဂလိပ်လိုပဲပြောတဲ့စက်ကို
12:32
which talks only in English, so we had to learn English."
192
736000
3000
ထားခဲ့မှတော့၊ ကျွန်တော်တို့လည်း အင်္ဂလိပ်စာသင်ရတော့တာပေါ့ တဲ့။
12:35
So then I measured, and they were using 200 English words with each other
193
739000
4000
ပြီးတော့ ကျွန်တော်လိုက်တွက်ကြည့်တော့၊ သူတို့အချင်းချင်း အင်္ဂလိပ်စာလုံး ၂၀၀လောက်ကို ပြောဆိုသုံးစွဲနေကြတယ်။
12:39
-- mispronounced, but correct usage --
194
743000
3000
အသံထွက်မှားတယ်၊ ဒါပေမဲ့ အသုံးတော့ မှန်တယ်။
12:42
words like exit, stop, find, save, that kind of thing,
195
746000
6000
ထွက်ပါ၊ ရပ်ပါ၊ ရှာပါ၊ သိမ်းပါ၊ အဲလိုစကားလုံးတွေပေါ့။
12:48
not only to do with the computer but in their day-to-day conversations.
196
752000
3000
ကွန်ပျူတာနဲ့လုပ်ဖို့တင် မဟုတ်ဘဲ သူတို့တွေရဲ့ နေ့စဉ်သုံးစကားတွေမှာပါပေါ့။
12:51
So, Madantusi seemed to show that language is not a barrier;
197
755000
4000
ဒီတော့၊ မဒန်တူစီက ဘာသာစကားဆိုတာ အတားအဆီတစ်ခုမဟုတ်ဘူးလို့ ပြခဲ့တယ်။
12:55
in fact they may be able to teach themselves the language
198
759000
2000
တကယ်တော့ သူတို့တွေက ဘာသာစကားကို ကိုယ့်ဟာကိုယ် ပြန်သင်ပေးနိုင်စွမ်း ရှိကြတယ်။
12:57
if they really wanted to.
199
761000
3000
သူတို့ တကယ်ကြီးကို တတ်ချင်ကြတယ်ဆိုရင်ပေါ့။
13:00
Finally, I got some funding to try this experiment out
200
764000
5000
နောက်ဆုံးမှာ၊ ကျွန်တော် ဒီလက်တွေ့စမ်းသပ်မှုကို ဆက်လုပ်ဖို့ ငွေကြေးအထောက်အပံ့ရတယ်
13:05
to see if these results are replicable, if they happen everywhere else.
201
769000
4000
တခြားနေရာတွေမှာ စမ်းသပ်ကြည့်မယ်ဆိုရင် ရလဒ်တွေက တူပါ့မလားဆိုတာကို ကြည့်ဖို့လေ။
13:09
India is a good place to do such an experiment in,
202
773000
3000
အိန္ဒိယက အဲဒီလိုစမ်းသပ်မှုတွေလုပ်ဖို့ နေရာကောင်းတစ်ခုပါပဲ
13:12
because we have all the ethnic diversities, all the -- you know,
203
776000
3000
ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့ ကျွန်တော်တို့မှာ တိုင်းရင်းသားကွဲပြားမှု အားလုံးရှိတယ်၊ အားလုံး၊ သိတဲ့အတိုင်း
13:15
the genetic diversity, all the racial diversities,
204
779000
3000
မျိုးဗီဇကွဲပြားမှု၊ လူမျိုးကွဲပြားမှုတွေ၊
13:18
and also all the socio-economic diversities.
205
782000
2000
ပြီးတော့ လူမှုစီးပွားကွဲပြားမှုတွေ အားလုံးပေါ့။
13:20
So, I could actually choose samples to cover a cross section
206
784000
5000
ဒီတော့ ကျွန်တော် အဲဒီနေရာကို လုံလုံလောက်လောက် လွှမ်းခြုံနိုင်မယ့် နမူနာတွေကို ရွေးထုတ်နိုင်မယ်၊
13:25
that would cover practically the whole world.
207
789000
4000
တစ်ကမ္ဘာလုံးကို လက်တွေ့ဆန်ဆန် လွှမ်းခြုံနိုင်မယ့် နေရာတွေပေါ့။
13:29
So I did this for almost five years, and this experiment
208
793000
4000
ဒီတော့ ကျွန်တော်ဒါကို ငါးနှစ်နီးပါးလောက်လုပ်ခဲ့တယ်၊ ပြီးတော့ ဒီလက်တွေ့စမ်းသပ်မှုက
13:33
really took us all the way across the length and breadth of India.
209
797000
3000
အိန္ဒိယတစ်ခွင် ပြဲပြဲစင်အောင် ကျွန်တော်တို့ကို ခေါ်သွားခဲ့တယ်။
13:36
This is the Himalayas. Up in the north, very cold.
210
800000
3000
ဒါက ဟိမဝန္တာ၊ မြောက်ပိုင်းက အပေါ်ဘက်မှာ၊ တအားအေးတဲ့ နေရာ။
13:39
I also had to check or invent an engineering design
211
803000
3000
ကျွန်တော်က စက်ပစ္စည်းပိုင်း ပုံစံကိုလည်း စစ်ဆေးတီထွင်ရသေးတယ်
13:42
which would survive outdoors, and I was using regular, normal PCs,
212
806000
4000
အပြင်ဘက်မှာလည်း ကြံ့ကြံ့ခံနိုင်အောင်လေ၊ ကျွန်တော်က ရိုးရိုး သာမန် ကွန်ပျူတာတွေကိုပဲ သုံးခဲ့တာကိုး။
13:46
so I needed different climates, for which India is also great,
213
810000
3000
ဒီတော့ ကျွန်တော်က မတူညီတဲ့ ရာသီဥတုတွေလိုတယ်၊ ဒီအတွက်လည်း အိန္ဒိယက ကောင်းနေပြန်ရော၊
13:49
because we have very cold, very hot, and so on.
214
813000
3000
ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့ ကျွန်တော်တို့မှာ တအားအေးတဲ့နေရာ၊ တအားပူတဲ့နေရာ၊ စသဖြင့်အကုန်ရှိတယ်။
13:52
This is the desert to the west. Near the Pakistan border.
215
816000
12000
ဒါကတော့ အနောက်ဘက်က သဲကန္တာရ၊ ပါကစ္စတန် နယ်စပ်နားမှာ။
14:04
And you see here a little clip of -- one of these villages --
216
828000
4000
ပြီးတော့ မြင်ရတဲ့အတိုင်း ဒီမှာ ဒီရွာတွေထဲက တစ်ရွာရဲ့ ရိုက်ချက်လေး
14:08
the first thing that these children did was to find a website
217
832000
3000
ဒီကလေးတွေ ပထမဆုံးလုပ်တာက အင်္ဂလိပ်စာလုံးတွေကို
14:11
to teach themselves the English alphabet.
218
835000
4000
သူတို့ဟာသူတို့သင်ဖို့ အင်တာနက်စာမျက်နှာတစ်ခု ရှာတာပဲ။
14:15
Then to central India -- very warm, moist, fishing villages,
219
839000
4000
ပြီးတော့ အိန္ဒိယအလယ်ပိုင်း၊ အရမ်းပူတယ်၊ စိုစွတ်တဲ့ တံငါရွာလေး၊
14:19
where humidity is a very big killer of electronics.
220
843000
4000
စိုထိုင်းဆက လျှပ်စစ်ပစ္စည်းတွေရဲ့ အကြီးဆုံးလူသတ်သမားလို့ဆိုနိုင်တဲ့ နေရာ။
14:23
So we had to solve all the problems we had
221
847000
3000
ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့ရင်ဆိုင်နေရသမျှကို လေအေးပေးစက်မရှိဘဲ
14:26
without air conditioning and with very poor power,
222
850000
2000
လျှပ်စစ်ဓာတ်အားနည်းနည်းလေးနဲ့ပဲ ဖြေရှင်းခဲ့ရတယ်။
14:28
so most of the solutions that came out used little blasts of air
223
852000
5000
ဒီတော့ နည်းလမ်းအများစုကတော့ လေညှင်းလေးတွေကို သုံးပြီး
14:33
put at the right places to keep the machines running.
224
857000
3000
အသင့်တော်ဆုံးနေရာမှာထားပြီး စက်တွေကို အလုပ်ဆက်လုပ်နေအောင် လုပ်ခဲ့ရတာပဲ။
14:36
I want to just cut this short. We did this over and over again.
225
860000
5000
ကျွန်တော် အတိုချုံးလိုက်ချင်တယ်။ ကျွန်တော်တို့ ဒါကို ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ခဲ့ကြတယ်။
14:41
This sequence is also nice. This is a small child, a six-year-old,
226
865000
4000
ဒီအကွက်လေးလည်း ကောင်းတယ်။ ဒါကကလေးလေးတစ်ယောက်၊ ခြောက်နှစ်သားလေး၊
14:45
telling his eldest sister what to do.
227
869000
2000
သူ့အစ်မအကြီးဆုံးကို ဘာလုပ်ရမလဲပြောပြနေတာ။
14:47
And this happens very often with these computers,
228
871000
2000
ဒီကွန်ပျူတာတွေနဲ့ကတော့ ဒီလို ကလေးအငယ်က ကလေးအကြီးတွေကို
14:49
that the younger children are found teaching the older ones.
229
873000
6000
သင်ပေးနေတာကို မကြာခဏဆိုသလိုပဲ တွေ့ရတတ်တယ်။
14:55
What did we find? We found that six- to 13-year-olds can self-instruct
230
879000
5000
ကျွန်တော်တို့ ဘာတွေတွေ့လဲ၊ ခြောက်နှစ်ကနေ ၁၃နှစ်အရွယ်ရှိတဲ့ ကလေးတွေက ဆက်သွယ်ထားတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်မှာ
15:00
in a connected environment,
231
884000
2000
ကိုယ့်ဟာကိုယ် သင်ပေးနိုင်တယ်ဆိုတာတွေ့တယ်။
15:02
irrespective of anything that we could measure.
232
886000
5000
တိုင်းတာလို့ရသမျှကို လျစ်လျရှုထားပြီးတော့ပေါ့။
15:07
So if they have access to the computer, they will teach themselves, including intelligence.
233
891000
5000
ဒီတော့ သူတို့တွေမှာ ကွန်ပျူတာသုံးခွင့်ရှိတယ်ဆိုရင် သူတို့ကိုသူတို ပြန်သင်ပေးကြလိမ့်မယ်။ ဥာဏ်ရည်ဥာဏ်သွေး အပါအဝင်ပေါ့။
15:12
I couldn't find a single correlation with anything, but it had to be in groups.
234
896000
5000
တခြားပတ်သက်ဆက်နွယ်နေတာကိုတော့ တစ်ခုဆို တစ်ခုမှ ရှာမတွေ့ဘူး၊ ဒါပေမဲ့ အုပ်စုလိုက်တော့ ဖြစ်ဖို့လိုတယ်။
15:17
And that may be of great, you know, interest to this group,
235
901000
4000
ပြီးတော့ ဒါက၊ သိတဲ့အတိုင်း၊ အဲဒီအုပ်စုရဲ့ ကြီးကြီးမားမား စိတ်ဝင်စားမှုကြောင့်လည်း ဖြစ်ရင်ဖြစ်မယ်။
15:21
because all of you are talking about groups.
236
905000
2000
ဘာလို့လဲဆိုတော့ အားလုံးက အုပ်စုအဖွဲ့တွေအကြောင်း ပြောနေကြတာမဟုတ်လား။
15:23
So here was the power of what a group of children can do,
237
907000
4000
ဒါကတော့ ကလေးအုပ်စုတစ်စုက လုပ်နိုင်ခဲ့တဲ့ စွမ်းအားပါပဲ
15:27
if you lift the adult intervention.
238
911000
3000
လူကြီးတွေနည်းနည်းလေး ဝင်ပါပေးလိုက်နိုင်ရင်ပေါ့။
15:30
Just a quick idea of the measurements.
239
914000
4000
အတိုင်းအတာတွေကို ယူဆပုံလေးပါပဲ။
15:34
We took standard statistical techniques, so I'm going to not talk about that.
240
918000
4000
ကျွန်တော်တို့တွေ စာရင်းကိုင်နည်းလမ်းမှန်တွေနဲ့ ကောက်ယူခဲ့ကြတော့၊ ဒါတွေကိုတော့ မပြောတော့ဘူး။
15:38
But we got a clean learning curve,
241
922000
3000
ဒါပေမဲ့ ကျွန်တော်တို့ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မျဉ်းကွေးတစ်ကြောင်းတွေ့ရတယ်
15:41
almost exactly the same as what you would get in a school.
242
925000
3000
ခင်ဗျားတို့ကျောင်းမှာ ရခဲ့မယ့်ဟာနဲ့ ချွတ်စွပ်တူလောက်ပါတယ်။
15:44
I'll leave it at that,
243
928000
2000
ဒီမှာပဲ ရပ်လိုက်တော့မယ်၊
15:46
because, I mean, it sort of says it all, doesn't it?
244
930000
3000
ဘာလို့ဆိုတော့၊ ကျွန်တော် ပြောချင်တာက၊ သူ့ဟာသူပြောပြနေသလို ဖြစ်နေပြီပဲလေ၊ မဟုတ်ဘူးလား။
15:49
What could they learn to do?
245
933000
2000
သူတို့ဘာတွေများလုပ်ဖို့ သင်ယူနိုင်မလဲ။
15:51
Basic Windows functions, browsing, painting, chatting and email,
246
935000
5000
အခြေခံဝင်းဒိုး လုပ်ဆောင်ချက်တွေ၊ အင်တာနက်ကြည့်တာ၊ ပုံဆွဲတာ၊ ချက်တင်ဝင်တာနဲ့ မေး(လ်)ပို့တာ၊
15:56
games and educational material, music downloads, playing video.
247
940000
3000
ကစားနည်းတွေနဲ့ ပညာရေးဆိုင်ရာတွေ၊ သီချင်းတွေ ဆွဲချတာနဲ့ ဗီဒီယိုတွေ ဖွင့်တာ။
15:59
In short, what all of us do.
248
943000
2000
အတိုချုပ်ရရင်တော့ဗျာ၊ ကျွန်တော်တို့အားလုံး လုပ်နေကြတာတွေပဲပေါ့။
16:01
And over 300 children will become computer literate
249
945000
4000
ဒီလိုနဲ့ ကလေးသုံးရာကျော်က ကွန်ပျူတာအကျွမ်းတဝင်ရှိသူတွေ ဖြစ်လာကြလိမ့်မယ်။
16:05
and be able to do all of these things in six months with one computer.
250
949000
5000
ပြီးတော့ ဒါတွေအကုန်လုံးကို ကွန်ပျူတာတစ်လုံးတည်းနဲ့ ခြောက်လအတွင်းမှာ လုပ်တတ်လာလိမ့်မယ်။
16:10
So, how do they do that?
251
954000
1000
ဒီလိုဆိုတော့ သူတို့ဘယ်လိုလုပ်လိုက်ကြတာလဲ။
16:11
If you calculated the actual time of access,
252
955000
2000
သူတို့ တကယ် သုံးစွဲတဲ့အချိန်ကို တွက်ကြည့်မယ်ဆိုရင်၊
16:13
it would work out to minutes per day,
253
957000
2000
တစ်နေ့ကို မိနစ်ပိုင်းပဲဆိုပြီး ထွက်လာလိမ့်မယ်။
16:15
so that's not how it's happening.
254
959000
2000
ဒီလိုဖြစ်နေတာတော့ မဟုတ်ဘူးဗျ။
16:17
What you have, actually, is there is one child operating the computer.
255
961000
5000
တကယ်တမ်းက ကွန်ပျူတာတစ်လုံးမှာ ကလေးတစ်ယောက်သုံးနေတယ်။
16:22
And surrounding him are usually three other children,
256
966000
2000
ဒါ့အပြင် တခြားကလေးသုံးယောက်က သူ့နားမှာ ဝိုင်းနေတတ်တယ်
16:24
who are advising him on what they should do.
257
968000
4000
သူတို့ဘာလုပ်သင့်လဲဆိုတာကို သုံးနေတဲ့ကလေးကို အကြံပေးနေကြတဲ့ သူတွေပေါ့။
16:28
If you test them, all four will get the same scores in whatever you ask them.
258
972000
4000
တကယ်လို့ သူတို့ကို စစ်မေးကြည့်ရင်၊ လေးယောက်လုံးက ဘာမေးမေး အမှတ်တူတူပဲ ရနေလိမ့်မယ်။
16:32
Around these four are usually a group of about 16 children,
259
976000
4000
ဒီလေးယောက်နားမှာ ရှိနေတတ်တာ ၁၆ယောက်လောက်ရှိမယ့် ကလေးအုပ်စု
16:36
who are also advising, usually wrongly,
260
980000
3000
အမြဲတမ်း အမှားတွေကိုပဲ အကြံပေးနေတတ်ကြတဲ့သူတွေ၊
16:39
about everything that's going on on the computer.
261
983000
3000
ကွန်ပျူတာပေါ်မှာ ဖြစ်နေသမျှနဲ့ ပတ်သက်ပြီးတော့ပေါ့။
16:42
And all of them also will clear a test given on that subject.
262
986000
5000
ပြီးတော့ သူတို့အကုန်လုံးက ဒီအကြောင်းနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ မေးခွန်းကို ရှင်းလင်းနိုင်လိမ့်မယ်။
16:47
So they are learning as much by watching as they learn by doing.
263
991000
4000
ဒီတော့ သူတို့လုပ်နေရင် သင်ယူနိုင်ကြသလောက်ကို ကြည့်နေရင်းနဲ့လည်း သင်ယူနိုင်ကြတယ်။
16:51
It seems counter-intuitive to adult learning,
264
995000
3000
အရွယ်ရောက်ပြီး သင်ကြားရေးအတွက်ကတော့ လက်မခံနိုင်စရာကို ဖြစ်နေပုံပါပဲ၊
16:54
but remember, eight-year-olds live in a society
265
998000
2000
ဒါပေမဲ့ သတိထားပါ၊ ရှစ်နှစ်သားလေးတစ်ယောက်က
16:56
where most of the time they are told, don't do this,
266
1000000
4000
တစ်ချိန်လုံးနီးပါး ဒီဟာမလုပ်နဲ့၊ သိလား
17:00
you know, don't touch the whiskey bottle.
267
1004000
2000
ဒီဝီစကီပုလင်းကို မထိနဲ့လို့ပဲ ပြောခံနေရတဲ့ အသိုင်းအဝိုင်းထဲမှာ
17:02
So what does the eight-year-old do?
268
1006000
2000
ဒီတော့ ဒီရှစ်နှစ်သားက ဘာလုပ်ရမလဲ။
17:04
He observes very carefully how a whiskey bottle should be touched.
269
1008000
4000
ဝီစကီပုလင်းကို ဘယ်လိုကိုင်သင့်လဲဆိုတာ သတိကြီးကြီးနဲ့ လေ့လာတော့တာပေါ့။
17:08
And if you tested him,
270
1012000
1000
ပြီးတော့ သူ့ကို စစ်ဆေးကြည့်မယ်ဆိုရင်
17:09
he would answer every question correctly on that topic.
271
1013000
2000
အဲဒီအကြောင်းအရာနဲ့ ပတ်သက်ပြီး မေးခွန်းတိုင်းကို မှန်မှန်ကန်ကန်ဖြေပြလိမ့်မယ်။
17:11
So, they seem to be able to acquire very quickly.
272
1015000
6000
ဒီတော့ သူတို့ကြည့်ရတာ တော်တော်လေးကို မြန်မြန်ဆန်ဆန် အကျိုးရသွားပုံပဲ။
17:17
So what was the conclusion over the six years of work?
273
1021000
3000
ဒီတော့ ဒီခြောက်နှစ်ကြာလုပ်ခဲ့တာရဲ့ နိဂုံးချုပ်က ဘာဖြစ်မလဲ။
17:20
It was that primary education can happen on its own,
274
1024000
4000
မူလတန်းပညာရေးက သူ့ဟာသူသပ်သပ် လုပ်လို့ရတယ်၊
17:24
or parts of it can happen on its own.
275
1028000
2000
ဒါမှမဟုတ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းလောက်ကတော့ သူ့ဟာသူလုပ်လို့ရတယ်။
17:26
It does not have to be imposed from the top downwards.
276
1030000
4000
အထက်အောက်စနစ်ကို ကျင့်သုံးနေစရာမလိုလှဘူး။
17:30
It could perhaps be a self-organizing system, so that was
277
1034000
6000
ကိုယ်ပိုင်စုစည်းတဲ့ စနစ်တစ်ခုလည်း ဖြစ်လာနိုင်တယ်၊ ဒီတော့ ဒါကပဲ
17:36
the second bit that I wanted to tell you,
278
1040000
2000
ကျွန်တော်ပြောပြချင်တဲ့ ဒုတိယအချက်ကတော့၊
17:38
that children can self-organize and attain an educational objective.
279
1042000
4000
ကလေးတွေက ကိုယ့်ဟာကိုယ် စုစည်းပြီးတော့ ပညာရေးရည်မှန်းချက်တစ်ခုကို ပေါက်မြောက်အောင်လုပ်နိုင်ကြတယ်။
17:42
The third piece was on values, and again, to put it very briefly,
280
1046000
6000
တတိယအချက်ကတော့ တန်ဖိုးရှိတဲ့အကြောင်း၊ တစ်ခါ၊ ပြန်ရှင်းရမယ်ဆိုရင်
17:48
I conducted a test over 500 children spread across all over India,
281
1052000
4000
အိန္ဒိယတစ်ခွင်လုံးမှာ ကျွန်တော် ကလေးငါးရာကျော်ကို စစ်ဆေးမှုတစ်ခုလုပ်ခဲ့တယ်။
17:52
and asked them -- I gave them about 68 different
282
1056000
3000
ပြီးတော့ သူတို့ကို မေးတယ်၊ သူတို့ကို တန်ဖိုးကိုအဓိကထားတဲ့
17:55
values-oriented questions and simply asked them their opinions.
283
1059000
4000
မေးခွန်း ၆၈ခုမေးပြီးတော့ သူတို့ထင်မြင်ချက်ကို ရိုးရိုးလေးပဲ မေးခဲ့တယ်။
17:59
We got all sorts of opinions. Yes, no or I don't know.
284
1063000
4000
ကျွန်တော်တို့ အဖြေမျိုးစုံ ပြန်ရတယ်။ ဟုတ်တယ်၊ မဟုတ်ဘူး ဒါမှမဟုတ် မသိဘူး။
18:03
I simply took those questions where I got 50 percent yeses and 50 percent noes --
285
1067000
6000
၅၀ ရာခိုင်နှုန်းက ဟုတ်တယ်ဖြေပြီး ၅၀ ရာခိုင်နှုန်းက မဟုတ်ဘူးဖြေတဲ့ မေးခွန်းတွေကို မေးခဲ့တယ်၊
18:09
so I was able to get a collection of 16 such statements.
286
1073000
4000
အဲဒါနဲ့ ဒီလိုဖော်ပြချက်စုစည်းမှုတွေ ၁၆ခုလောက် ရလာတယ်။
18:13
These were areas where the children were clearly confused,
287
1077000
4000
ကလေးတွေကို တကယ်ရှုပ်သွားတဲ့ နေရာတွေရှိတယ်၊
18:17
because half said yes and half said no.
288
1081000
2000
ဘာလို့ဆိုတော့ တစ်ဝက်က ဟုတ်တယ်ဖြေပြီး တစ်ဝက်က မဟုတ်ဘူးတဲ့။
18:19
A typical example being, "Sometimes it is necessary to tell lies."
289
1083000
4000
ဥပမာပြရရင်၊ တစ်ခါတလေမှာ လိမ်ပြောဖို့လိုတယ်
18:23
They don't have a way to determine which way to answer this question;
290
1087000
5000
ဒီမေးခွန်းကို ဘယ်လိုဖြေရမယ်ဆိုတာကို ဆုံးဖြတ်ဖို့ သူတို့မှာ နည်းလမ်းမရှိဘူး။
18:28
perhaps none of us do.
291
1092000
3000
ကျွန်တော်တို့ထဲက တစ်ယောက်မှာမှလည်း မရှိနိုင်ပါဘူး။
18:31
So I leave you with this third question.
292
1095000
2000
ဒီတော့ ကျွန်တော်ဒီတတိယမေခွန်းကို ခင်ဗျားတို့အတွက် ထားခဲ့လိုက်မယ်။
18:33
Can technology alter the acquisition of values?
293
1097000
4000
တန်ဖိုးတွေ ကျင့်ယူမှုကို နည်းပညာက ပြောင်းလဲနိုင်မလား။
18:37
Finally, self-organizing systems,
294
1101000
2000
နောက်ဆုံးမှာတော့၊ ကိုယ်ပိုင်စုစည်းတဲ့ စနစ်တွေက၊
18:39
about which, again, I won't say too much
295
1103000
2000
အဲဒီအကြောင်းလည်း ကျွန်တော်အများကြီး မပြောတော့ပါဘူး။
18:41
because you've been hearing all about it.
296
1105000
4000
ဘာလို့လဲဆိုတော့ အဲဒါအကုန်လုံး ကြားရပြီးပြီပဲ။
18:45
Natural systems are all self-organizing:
297
1109000
2000
သဘာဝစနစ်တွေအကုန်လုံးကတော့ သူ့ဟာသူ စုစည်းနေကြတာပဲ၊
18:47
galaxies, molecules, cells, organisms, societies --
298
1111000
3000
ကြယ်စင်စုတွေ၊ မော်လီကျူးတွေ၊ ဆဲ(လ်)တွေ၊ သက်ရှိတွေ၊ လူမှုအဖွဲ့အစည်းတွေ ..
18:50
except for the debate about an intelligent designer.
299
1114000
2000
ထိုးထွင်းမြင်တဲ့ ဒီဇိုင်နာတစ်ယောက်အကြောင်း အငြင်းအခုန်က လွဲလို့ပေါ့။
18:52
But at this point in time, as far as science goes,
300
1116000
3000
ဒါပေမဲ့ ဒီနေရာမှာတော့၊ သိပ္ပံပညာက သက်ရောက်နေသလောက်၊
18:55
it's self-organization.
301
1119000
2000
အဲဒါက ကိုယ်ပိုင် ဖွဲ့စည်းခြင်းပါပဲ။
18:57
But other examples are traffic jams, stock market, society
302
1121000
3000
ဒါပေမဲ့ တခြားဥပမာတွေ၊ ကားလမ်းပိတ်တာ၊ စတော့ဈေးကွက်၊ လူ့အသိုင်းအဝိုင်း
19:00
and disaster recovery, terrorism and insurgency.
303
1124000
6000
ပြီးတော့ သဘာဝဘေး ပြန်လည်ထူထောင်ရေး၊ အကြမ်းဖက်မှုနဲ့ တော်လှန်ရေးတွေ။
19:06
And you know about the Internet-based self-organizing systems.
304
1130000
4000
ပြီးတော့ အင်တာနက်အခြေပြု ကိုယ်ပိုင်ဖွဲ့စည်းတဲ့ စနစ်တွေအကြောင်း သိကြတယ်မဟုတ်လား။
19:10
So here are my four sentences then.
305
1134000
2000
ဒီတော့ ဒီမှာက ကျွန်တော်ရဲ့ စာကြောင်းလေးကြောင်းပါ။
19:12
Remoteness affects the quality of education.
306
1136000
4000
ဝေးလံခြင်းစနစ်က ပညာရေးရဲ့ အရည်အသွေးကို သက်ရောက်မှုရှိတယ်။
19:16
Educational technology should be introduced into remote areas first,
307
1140000
6000
ပညာရေးဆိုင်ရာ နည်းပညာတွေကို ဝေးလံတဲ့နေရာတွေမှာ အရင်ဆုံး မိတ်ဆက်သင့်တယ်
19:22
and other areas later.
308
1146000
3000
ပြီးမှ တခြားနေရာတွေပေါ့။
19:25
Values are acquired; doctrine and dogma are imposed --
309
1149000
6000
တန်ဖိုးတွေကို သိုမှီးတယ်။ ဒေသနာတွေ အယူဝါဒတွေက အပြစ်သတ်မှတ်ခံရတယ်
19:31
the two opposing mechanisms.
310
1155000
2000
မတူညီတဲ့ နည်းလမ်းနှစ်မျိုးပေါ့။
19:33
And learning is most likely a self-organizing system.
311
1157000
5000
ပြီးတော့ သင်ယူခြင်းဆိုတာ ကိုယ်ပိုင်စုစည်းခြင်းစနစ်ခု ဖြစ်ဖို့များတယ်။
19:38
If you put all the four together, then it gives -- according to me --
312
1162000
5000
တကယ်လို့ အချက်လေးခုလုံးကို အတူတူထားလိုက်မယ်ဆိုရင်၊ သူပေးမှာက၊ ကျွန်တော့်အမြင်အရပေါ့လေ၊
19:43
it gives us a goal, a vision, for educational technology.
313
1167000
4000
သူပေးမှာက ရည်မှန်းချက်တစ်ခုရယ်၊ အမြင်တစ်ခုရယ်ပေါ့။ ပညာရေးဆိုင်ရာ နည်းပညာအတွက်။
19:47
An educational technology and pedagogy that is digital, automatic,
314
1171000
6000
ပြီးတော့ ပညာရေးဆိုင်ရာနည်းပညာနဲ့ သင်ကြားနည်းပညာတွေက ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖြစ်တဲ့၊ အလိုအလျောက်ဖြစ်တဲ့၊
19:53
fault-tolerant, minimally invasive, connected and self-organized.
315
1177000
6000
အမှားထိန်းနိုင်တဲ့၊ ဖြတ်တောက်ခွဲစိတ်ရတာနည်းတဲ့၊ ဆက်သွယ်နေတဲ့၊ ပြီးတော့ ကိုယ်ပိုင်စုစည်းတဲ့ စနစ်တွေပါ။
19:59
As educationists, we have never asked for technology; we keep borrowing it.
316
1183000
4000
ပညာရေးကျွမ်းကျင်သူတစ်ယောက်အနေနဲ့ ကျွန်တော်တို့တွေ နည်းပညာကို ဘယ်တုန်းကမှ မတောင်းခဲ့ဘူး၊ ခဏပဲငှားနေခဲ့တာ။
20:03
PowerPoint is supposed to be considered a great educational technology,
317
1187000
4000
ပါဝါပွိုင့်က တော်တော်လေးကောင်းတဲ့ ပညာရေးဆိုင်ရာ နည်းပညာတစ်ခုလို့ ဆိုနိုင်ပါတယ်။
20:07
but it was not meant for education, it was meant for making boardroom presentations.
318
1191000
4000
ဒါပေမဲ့ ပညာရေးအတွက် ရည်ရွယ်ပြီး ထုတ်ခဲ့တာတာ့ မဟုတ်ဘူး။ အစည်းအဝေးခန်းတွေမှာ တင်ပြဖို့ ရည်ရွယ်ခဲ့တာ။
20:11
We borrowed it. Video conferencing. The personal computer itself.
319
1195000
4000
ကျွန်တော်တို့ အဲဒါကို အငှားယူသုံးလိုက်တယ်။ ဗီဒီယိုဆွေးနွေးတာရော။ တစ်ကိုယ်ရည်သုံး ကွန်ပျူတာကိုယ်တိုင်ရော၊ အဲလိုပဲပေါ့။
20:15
I think it's time that the educationists made their own specs,
320
1199000
3000
ကျွန်တော်ထင်တာကတော့ ပညာရေးကျွမ်းကျင်သူတွေက ကိုယ်ပိုင် အသေးစိတ်သတ်မှတ်ချက်တွေလုပ်ဖို့ အချိန်ရောက်ပါပြီ။
20:18
and I have such a set of specs. This is a brief look at that.
321
1202000
4000
ပြီးတော့ ကျွန်တော့်မှာ အဲလိုသတ်မှတ်ချက်တစ်စုံ ရှိတယ်။ ခုပြောတာက အဲဒါကို အကြမ်းဖျဉ်းရှင်းပြတာပါ။
20:22
And such a set of specs should produce the technology
322
1206000
4000
ပြီးတော့ ဒီလိုသတ်မှတ်ချက်တစ်စုံက နည်းပညာတစ်မျိုး ထုတ်သင့်တယ်
20:26
to address remoteness, values and violence.
323
1210000
3000
ဝေးလံခြင်း၊ တန်ဖိုးတွေနဲ့ အကြမ်းဖက်မှုတွေကို ရင်ဆိုင်ဖို့ပေါ့။
20:29
So I thought I'd give it a name -- why don't we call it "outdoctrination."
324
1213000
6000
ဒီတော့ ကျွန်တော်အဲဒါကို နာမည်တစ်လုံးပေးဖို့ စဉ်းစားတယ်၊ ဘာလို့ "မှိုင်းတိုက်ခြင်းမှ အပြင်သို့ဓ
20:35
And could this be a goal for educational technology in the future?
325
1219000
5000
ပြီးတော့ ဒါက အနာဂတ်ရဲ့ ပညာရေးဆိုင်ရာ နည်းပညာအတွက် ရည်မှန်းချက်တစ်ခုလည်း ဖြစ်နိုင်သေးတယ်
20:40
So I want to leave that as a thought with you.
326
1224000
3000
ဒီတော့ ဒါကို ခင်ဗျားတို့တွေးဖို့ အတွေးအနေနဲ့ပဲ ထားခဲ့ချင်ပါတယ်။
20:43
Thank you.
327
1227000
1000
ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
20:44
(Applause)
328
1228000
6000
(လက်ခုပ်သံများ)
ABOUT THE SPEAKER
Sugata Mitra - Education researcherEducational researcher Sugata Mitra is the winner of the 2013 TED Prize. His wish: Build a School in the Cloud, where children can explore and learn from one another.
Why you should listen
In 1999, Sugata Mitra and his colleagues dug a hole in a wall bordering an urban slum in New Delhi, installed an Internet-connected PC and left it there, with a hidden camera filming the area. What they saw: kids from the slum playing with the computer and, in the process, learning how to use it -- then teaching each other. These famed “Hole in the Wall” experiments demonstrated that, in the absence of supervision and formal teaching, children can teach themselves and each other -- if they’re motivated by curiosity. Mitra, now a professor of educational technology at Newcastle University, called it "minimally invasive education."
Mitra thinks self-organized learning will shape the future of education. At TED2013, he made a bold TED Prize wish: Help me build a School in the Cloud where children can explore and learn on their own -- and teach one another -- using resouces from the worldwide cloud.
The School in the Cloud now includes seven physical locations -- five in India and two in the UK. At the same time, the School in the Cloud online platform lets students participate anywhere, with partner learning labs and programs in countries like Colombia, Pakistan and Greece. In 2016, Mitra held the first School in the Cloud conference in India. He shared that more than 16,000 SOLE sessions had taken place so far, with kids all around the world dipping their toes in this new education model.
Sugata Mitra | Speaker | TED.com