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Linda Liukas: A delightful way to teach kids about computers
Linda Liukas: Uma maneira prazerosa de ensinar às crianças sobre computadores
Filmed:
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Código de computador é a próxima linguagem universal e sua sintaxe será limitada apenas pela imaginação da próxima geração de programadores. Linda Liukas está ajudando a educar crianças resolvedoras de problemas, encorajando-nas a verem computadores não como mecanismos, entediantes e complicados, mas máquinas coloridas, expressivas e feitas para se modificar. Nessa palestra, ela nos convida a imaginar um mundo onde as Ada Lovelaces de amanhã cresçam otimistas e bravas frente à tecnologia e usem-na para criar um novo mundo que seja maravilhoso, encantador e um pouquinho estranho.
Linda Liukas - Programmer, storyteller and illustrator
Linda Liukas wants to create a more diverse and colorful world of technology, starting with the poetry of code. Full bio
Linda Liukas wants to create a more diverse and colorful world of technology, starting with the poetry of code. Full bio
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00:12
Code is the next universal language.
0
720
3936
Código é a próxima linguagem universal.
Nos anos 70, foi a música "punk"
que guiou toda uma geração.
que guiou toda uma geração.
00:16
In the seventies, it was punk music
that drove the whole generation.
that drove the whole generation.
1
4680
4176
Nos anos 80, foi provavelmente o dinheiro.
00:20
In the eighties, it was probably money.
2
8880
2456
Mas, para a minha geração de pessoas,
00:23
But for my generation of people,
3
11360
2336
o software é a interface
para nossa imaginação e mundo.
para nossa imaginação e mundo.
00:25
software is the interface
to our imagination and our world.
to our imagination and our world.
4
13720
4816
E isso significa que precisamos
00:30
And that means that we need
5
18560
1696
de um grupo de pessoas
radicalmente mais diversificado
radicalmente mais diversificado
00:32
a radically, radically
more diverse set of people
more diverse set of people
6
20280
3256
para construir esses produtos,
00:35
to build those products,
7
23560
1776
para não enxergarem os computadores
como solitários, entediantes e mágicos,
como solitários, entediantes e mágicos,
00:37
to not see computers as mechanical
and lonely and boring and magic,
and lonely and boring and magic,
8
25360
4936
mas vê-los como coisas que podem brincar,
00:42
to see them as things
that they can tinker
that they can tinker
9
30320
1976
girar, torcer e assim por diante.
00:44
and turn around and twist,
and so forth.
and so forth.
10
32320
2440
00:47
My personal journey into the world
of programming and technology
of programming and technology
11
35720
3776
Minha jornada pessoal ao mundo
da programação e tecnologia
da programação e tecnologia
começou na tenra idade de 14 anos.
00:51
started at the tender age of 14.
12
39520
2976
Eu tinha essa queda louca de adolescentes
por um homem mais velho,
por um homem mais velho,
00:54
I had this mad teenage crush
on an older man,
on an older man,
13
42520
4096
e aconteceu de o homem mais velho
00:58
and the older man in question
just happened to be
just happened to be
14
46640
2336
ser o então vice presidente
dos Estados Unidos, o senhor Al Gore.
dos Estados Unidos, o senhor Al Gore.
01:01
the then Vice President
of the United States, Mr. Al Gore.
of the United States, Mr. Al Gore.
15
49000
4416
01:05
And I did what every single
teenage girl would want to do.
teenage girl would want to do.
16
53440
3056
E fiz o que toda adolescente
gostaria de fazer.
gostaria de fazer.
Queria, de alguma forma,
expressar essa paixão,
expressar essa paixão,
01:08
I wanted to somehow
express all of this love,
express all of this love,
17
56520
2216
então fiz um site para ele, está aqui.
01:10
so I built him a website, it's over here.
18
58760
2576
E, em 2001, não havia Tumblr,
01:13
And in 2001, there was no Tumblr,
19
61360
2936
nem Facebook ou Pinterest.
01:16
there was no Facebook,
there was no Pinterest.
there was no Pinterest.
20
64319
2257
Então aprendi a programar
01:18
So I needed to learn to code
21
66600
2136
para que pudesse expressar
todo esse desejo e amor.
todo esse desejo e amor.
01:20
in order to express
all of this longing and loving.
all of this longing and loving.
22
68760
3376
E foi assim que a programação me envolveu.
01:24
And that is how programming
started for me.
started for me.
23
72160
2336
01:26
It started as a means of self-expression.
24
74520
2536
Começou como um meio de autoexpressão.
Como quando eu era pequena
e utilizava gizes de cera e Legos.
e utilizava gizes de cera e Legos.
01:29
Just like when I was smaller,
I would use crayons and legos.
I would use crayons and legos.
25
77080
3616
E quando era mais velha, usava
aulas de violão e peças de teatro.
aulas de violão e peças de teatro.
01:32
And when I was older, I would use
guitar lessons and theater plays.
guitar lessons and theater plays.
26
80720
4600
01:37
But then, there were other things
to get excited about,
to get excited about,
27
85920
2976
Mas então, havia outras coisas
com o que me empolgar,
com o que me empolgar,
como poesia, tricotar meias,
01:40
like poetry and knitting socks
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88920
2416
conjugar verbos irregulares franceses,
01:43
and conjugating French irregular verbs
29
91360
3296
inventar mundos imaginários
01:46
and coming up with make-believe worlds
30
94680
1856
e Bertrand Russell e sua filosofia.
01:48
and Bertrand Russell and his philosophy.
31
96560
3136
E comecei a ser uma dessas pessoas
01:51
And I started to be one of those people
32
99720
1896
que sentiam que computadores
eram entediantes, técnicos e solitários.
eram entediantes, técnicos e solitários.
01:53
who felt that computers
are boring and technical and lonely.
are boring and technical and lonely.
33
101640
3680
01:58
Here's what I think today.
34
106120
1816
Eis o que sinto hoje.
Meninas pequenas não sabem
que não deveriam gostar de computadores.
que não deveriam gostar de computadores.
01:59
Little girls don't know that they
are not supposed to like computers.
are not supposed to like computers.
35
107960
4056
Garotas são incríveis!
02:04
Little girls are amazing.
36
112040
1256
Elas são muito, muito boas
em se concentrar em coisas
em se concentrar em coisas
02:05
They are really, really good
at concentrating on things
at concentrating on things
37
113320
4136
e serem precisas e fazer
perguntas incríveis como:
perguntas incríveis como:
02:09
and being exact and they ask
amazing questions like,
amazing questions like,
38
117480
3256
"O quê?", "Por quê?", "Como" e "E se?"
02:12
"What?" and "Why?"
and "How?" and "What if?"
and "How?" and "What if?"
39
120760
2576
E elas não sabem que não deveriam
gostar de computadores.
gostar de computadores.
02:15
And they don't know that they
are not supposed to like computers.
are not supposed to like computers.
40
123360
3680
02:19
It's the parents who do.
41
127760
1936
São os pais que sabem.
Somos nós, pais, que enxergamos
a ciência da computação
a ciência da computação
02:21
It's us parents who feel
42
129720
1295
02:23
like computer science
is this esoteric, weird science discipline
is this esoteric, weird science discipline
43
131039
5097
como uma disciplina científica
esotérica, estranha
esotérica, estranha
que só pertence aos misteriosos.
02:28
that only belongs to the mystery makers.
44
136160
3656
Que ela está tão longe do dia a dia
02:31
That it's almost as far removed
from everyday life
from everyday life
45
139840
2736
quanto, digamos, a física nuclear.
02:34
as, say, nuclear physics.
46
142600
2536
E eles estão parcialmente
certos quanto a isso.
certos quanto a isso.
02:37
And they are partly right about that.
47
145160
2456
Há muita sintaxe, controles,
estruturas de dados,
estruturas de dados,
02:39
There's a lot of syntax
and controls and data structures
and controls and data structures
48
147640
3496
algoritmos, práticas,
02:43
and algorithms and practices,
49
151160
2656
protocolos e paradigmas na programação.
02:45
protocols and paradigms in programming.
50
153840
2576
E nós, como comunidade, fizemos
computadores cada vez menores.
computadores cada vez menores.
02:48
And we as a community,
we've made computers smaller and smaller.
we've made computers smaller and smaller.
51
156440
4296
Construímos camadas e mais camadas
de abstração umas sobre as outras
de abstração umas sobre as outras
02:52
We've built layers and layers
of abstraction on top of each other
of abstraction on top of each other
52
160760
4536
entre o homem e a máquina
02:57
between the man and the machine
53
165320
1496
ao ponto de não termos mais nenhuma
ideia de como os computadores funcionam
ideia de como os computadores funcionam
02:58
to the point that we no longer
have any idea how computers work
have any idea how computers work
54
166840
3216
ou de como falarmos com eles.
03:02
or how to talk to them.
55
170080
2176
E ensinamos às nossas crianças
como o corpo humano funciona,
como o corpo humano funciona,
03:04
And we do teach our kids
how the human body works,
how the human body works,
56
172280
2776
ensinamo-lhes como
o motor a combustão funciona
o motor a combustão funciona
03:07
we teach them how
the combustion engine functions
the combustion engine functions
57
175080
3096
e até dizemo-lhes que se quiserem
realmente ser astronautas,
realmente ser astronautas,
03:10
and we even tell them
that if you want to really be an astronaut
that if you want to really be an astronaut
58
178200
3016
poderão ser.
03:13
you can become one.
59
181240
1456
Mas quando uma criança
vem até nós e pergunta:
vem até nós e pergunta:
03:14
But when the kid comes to us and asks,
60
182720
2176
"Então, o que é
o algoritmo 'bubble sort'?"
o algoritmo 'bubble sort'?"
03:16
"So, what is a bubble sort algorithm?"
61
184920
2736
Ou: "Como o computador sabe
o que acontece quando clico em 'play',
o que acontece quando clico em 'play',
03:19
Or, "How does the computer know
what happens when I press 'play,'
what happens when I press 'play,'
62
187680
4416
como ele sabe qual vídeo exibir?"
03:24
how does it know which video to show?"
63
192120
1856
Ou: "Linda, a Internet é um lugar?"
03:26
Or, "Linda, is Internet a place?"
64
194000
2576
Nós adultos, ficamos
estranhamente calados.
estranhamente calados.
03:28
We adults, we grow oddly silent.
65
196600
2720
03:32
"It's magic," some of us say.
66
200400
2456
"É mágica", alguns de nós dizem.
"É muito complicado", dizem outros.
03:34
"It's too complicated," the others say.
67
202880
2720
Bem, não é nenhum dos dois.
03:38
Well, it's neither.
68
206520
1496
Não é nem magia nem complicado.
03:40
It's not magic and it's not complicated.
69
208040
2576
Só aconteceu muito, muito, muito rápido.
03:42
It all just happened
really, really, really fast.
really, really, really fast.
70
210640
3616
Cientistas da computação fizeram
essas incríveis, belas máquinas,
essas incríveis, belas máquinas,
03:46
Computer scientists built
these amazing, beautiful machines,
these amazing, beautiful machines,
71
214280
2896
mas fizeram-nas muito,
muito exóticas a nós,
muito exóticas a nós,
03:49
but they made them
very, very foreign to us,
very, very foreign to us,
72
217200
2416
e também a linguagem
que falamos com os computadores
que falamos com os computadores
03:51
and also the language we speak
to the computers
to the computers
73
219640
2216
para que não soubéssemos mais
como falar com os computadores
como falar com os computadores
03:53
so that we don't know
how to speak to the computers anymore
how to speak to the computers anymore
74
221880
3016
sem nossas interfaces extravagantes.
03:56
without our fancy user interfaces.
75
224920
2496
É por isso que ninguém percebeu
03:59
And that's why no one recognized
76
227440
1576
que quando eu conjugava
verbos irregulares franceses,
verbos irregulares franceses,
04:01
that when I was conjugating
French irregular verbs,
French irregular verbs,
77
229040
2696
estava, realmente, praticando minha
habilidade de reconhecer padrões.
habilidade de reconhecer padrões.
04:03
I was actually practicing
my pattern recognition skills.
my pattern recognition skills.
78
231760
3256
E que quando estava empolgada com o tricô,
04:07
And when I was excited about knitting,
79
235040
2296
estava, no fim, seguindo uma sequência
de comandos simbólicos
de comandos simbólicos
04:09
I actually was following
a sequence of symbolic commands
a sequence of symbolic commands
80
237360
3536
que incluíam laços dentro deles.
04:12
that included loops inside of them.
81
240920
1736
E que a jornada vitalícia
de Bertrand Russel
de Bertrand Russel
04:14
And that Bertrand Russell's lifelong quest
82
242680
2416
para encontrar uma linguagem exata
entre o inglês e a matemática
entre o inglês e a matemática
04:17
to find an exact language
between English and mathematics
between English and mathematics
83
245120
3976
encontrou seu lar dentro de um computador.
04:21
found its home inside of a computer.
84
249120
2320
04:24
I was a programmer, but no one knew it.
85
252080
2200
Eu era uma programadora,
mas ninguém sabia.
mas ninguém sabia.
04:27
The kids of today, they tap, swipe
and pinch their way through the world.
and pinch their way through the world.
86
255080
4456
As crianças de hoje, elas tocam, deslizam,
e apertam seu caminho pelo mundo.
e apertam seu caminho pelo mundo.
Mas se não lhes dermos ferramentas
para construírem com computadores,
para construírem com computadores,
04:31
But unless we give them tools
to build with computers,
to build with computers,
87
259560
3216
só estaremos educando consumidores,
em vez de criadores.
em vez de criadores.
04:34
we are raising only consumers
instead of creators.
instead of creators.
88
262800
3936
Toda essa jornada me levou
a essa pequena garota.
a essa pequena garota.
04:38
This whole quest
led me to this little girl.
led me to this little girl.
89
266760
2536
Seu nome é Ruby, ela tem seis anos.
04:41
Her name is Ruby, she is six years old.
90
269320
2376
Ela é totalmente destemida,
imaginativa e um pouco mandona.
imaginativa e um pouco mandona.
04:43
She is completely fearless,
imaginative and a little bit bossy.
imaginative and a little bit bossy.
91
271720
4096
E toda vez que deparava-me com um problema
04:47
And every time
I would run into a problem
I would run into a problem
92
275840
2456
ao tentar ensinar-me programação, como:
04:50
in trying to teach
myself programming like,
myself programming like,
93
278320
2256
"O que é design orientado a objetos
ou o que é a coleta de lixo?"
ou o que é a coleta de lixo?"
04:52
"What is object-oriented design
or what is garbage collection?",
or what is garbage collection?",
94
280600
3976
eu tentava imaginar como uma menina
de seis anos explicaria o problema.
de seis anos explicaria o problema.
04:56
I would try to imagine how a six-year-old
little girl would explain the problem.
little girl would explain the problem.
95
284600
4416
Escrevi um livro sobre ela e ilustrei-o
05:01
And I wrote a book about her
and I illustrated it
and I illustrated it
96
289040
2656
e as coisas que a Ruby
me ensinava eram assim:
me ensinava eram assim:
05:03
and the things
Ruby taught me go like this.
Ruby taught me go like this.
97
291720
2376
Ruby me ensinou que não se deve ter medo
05:06
Ruby taught me that you're
not supposed to be afraid
not supposed to be afraid
98
294120
2456
dos "bugs" debaixo da cama.
05:08
of the bugs under your bed.
99
296600
1376
E que até o maior dos problemas
05:10
And even the biggest of the problems
100
298000
2056
é uma coleção de pequenos
problemas amontoados.
problemas amontoados.
05:12
are a group of tiny problems
stuck together.
stuck together.
101
300080
3496
E Ruby também apresentou-me
aos seus amigos,
aos seus amigos,
05:15
And Ruby also introduced
me to her friends,
me to her friends,
102
303600
2736
o lado colorido da cultura da Internet.
05:18
the colorful side of the Internet culture.
103
306360
2896
Ela tem amigos como o "Snow Leopard",
05:21
She has friends like the Snow Leopard,
104
309280
1856
que é magnífico, mas não quer
brincar com as outras crianças.
brincar com as outras crianças.
05:23
who is beautiful but doesn't want
to play with the other kids.
to play with the other kids.
105
311160
2936
E ela tem amigos como os dróides verdes
que são super amigáveis, mas bagunceiros.
que são super amigáveis, mas bagunceiros.
05:26
And she has friends like the green robots
that are really friendly but super messy.
that are really friendly but super messy.
106
314120
4616
E tem amigos como Linux, o pinguim
05:30
And she has friends like Linux the penguin
107
318760
2176
que é mesmo de eficiência implacável,
mas um pouco difícil de entender.
mas um pouco difícil de entender.
05:32
who's really ruthlessly efficient,
but somewhat hard to understand.
but somewhat hard to understand.
108
320960
3656
E raposas idealistas, e assim vai.
05:36
And idealistic foxes, and so on.
109
324640
2240
05:39
In Ruby's world, you learn
technology through play.
technology through play.
110
327880
3656
No mundo da Ruby você aprende
a tecnologia brincando.
a tecnologia brincando.
E, por exemplo, computadores
são excelentes com repetições,
são excelentes com repetições,
05:43
And, for instance, computers
are really good at repeating stuff,
are really good at repeating stuff,
111
331560
3216
então o jeito como Ruby
ensinaria laços seria assim:
ensinaria laços seria assim:
05:46
so the way Ruby would teach
loops goes like this.
loops goes like this.
112
334800
2896
o passo de dança favorito de Ruby é:
05:49
This is Ruby's favorite dance move,
it goes, "Clap, clap, stomp, stomp
it goes, "Clap, clap, stomp, stomp
113
337720
3376
"Palma, palma, pisa, pisa,
palma, palma e pula."
palma, palma e pula."
05:53
clap, clap and jump."
114
341120
1496
Aprende-se laços "contadores"
ao repetir isso quatro vezes.
ao repetir isso quatro vezes.
05:54
And you learn counter loops
by repeating that four times.
by repeating that four times.
115
342640
4016
Aprende-se laços de "enquanto"
ao repetir essa sequência
ao repetir essa sequência
05:58
And you learn while loops
by repeating that sequence
by repeating that sequence
116
346680
2816
enquanto fico sobre uma só perna.
06:01
while I'm standing on one leg.
117
349520
1776
E aprende-se laços de "até"
ao repetir essa sequência,
ao repetir essa sequência,
06:03
And you learn until loops
by repeating that sequence
by repeating that sequence
118
351320
3296
até que a mamãe fique muito brava.
06:06
until mom gets really mad.
119
354640
2056
(Risos)
06:08
(Laughter)
120
356720
1016
E, acima de tudo, aprende-se
que não há respostas prontas.
que não há respostas prontas.
06:09
And most of all, you learn
that there are no ready answers.
that there are no ready answers.
121
357760
3720
06:14
When coming up with the curriculum
for Ruby's world,
for Ruby's world,
122
362320
2736
Quando elaborava o currículo
do mundo de Ruby,
do mundo de Ruby,
eu precisava perguntar às crianças
como elas enxergavam o mundo
como elas enxergavam o mundo
06:17
I needed to really ask the kids
how they see the world
how they see the world
123
365080
3296
e que tipo de perguntas elas tinham
06:20
and what kind of questions they have
124
368400
2016
e eu organizaria sessões
lúdicas experimentais.
lúdicas experimentais.
06:22
and I would organize
play testing sessions.
play testing sessions.
125
370440
2080
06:25
I would start by showing the kids
these four pictures.
these four pictures.
126
373360
2560
Começaria mostrando às crianças
essas quatro fotos.
essas quatro fotos.
06:28
I would show them a picture of a car,
127
376480
2336
Mostraria a elas a foto de um carro,
uma mercearia, um cachorro e uma privada.
06:30
a grocery store, a dog and a toilet.
128
378840
2416
E perguntaria: "Qual desses vocês
acham que é um computador?"
acham que é um computador?"
06:33
And I would ask, "Which one of these
do you think is a computer?"
do you think is a computer?"
129
381280
3240
06:37
And the kids would be
very conservative and go,
very conservative and go,
130
385480
2736
E as crianças seriam
conservadoras e diriam:
conservadoras e diriam:
"Nenhum desses é um computador,
06:40
"None of these is a computer.
131
388240
1776
eu sei o que é um computador:
06:42
I know what a computer is:
132
390040
1656
é aquela caixa brilhante
06:43
it's that glowing box
133
391720
1336
em que o papai e a mamãe
passam muito tempo à frente."
passam muito tempo à frente."
06:45
in front of which mom or dad
spends way too much time."
spends way too much time."
134
393080
3616
Então conversávamos
06:48
But then we would talk
135
396720
1496
e descobríamos que, na verdade,
o carro é um computador,
o carro é um computador,
06:50
and we would discover
that actually, a car is a computer,
that actually, a car is a computer,
136
398240
2816
ele tem um sistema de navegação embutido.
06:53
it has a navigation system inside of it.
137
401080
2376
E o cachorro pode não ser um computador,
06:55
And a dog -- a dog
might not be a computer,
might not be a computer,
138
403480
2776
mas possui uma coleira
06:58
but it has a collar
139
406280
1216
e essa coleira pode ter
um computador embutido.
um computador embutido.
06:59
and the collar might have
a computer inside of it.
a computer inside of it.
140
407520
2616
E as mercearias têm tantos tipos
distintos de computadores,
distintos de computadores,
07:02
And grocery stores, they have
so many different kinds of computers,
so many different kinds of computers,
141
410160
3456
como os caixas e os alarmes antifurto.
07:05
like the cashier system
and the burglar alarms.
and the burglar alarms.
142
413640
3416
E crianças, querem saber?
07:09
And kids, you know what?
143
417080
1336
No Japão, privadas são computadores
07:10
In Japan, toilets are computers
144
418440
2536
e existem até "hackers" que as invadem.
07:13
and there's even hackers who hack them.
145
421000
1896
(Risos)
07:14
(Laughter)
146
422920
1776
Vamos mais longe
07:16
And we go further
147
424720
1216
e dou-lhes um desses adesivos
com um botão de liga/desliga.
com um botão de liga/desliga.
07:17
and I give them these little stickers
with an on/off button on them.
with an on/off button on them.
148
425960
3216
Digo às crianças: "Hoje, vocês
tem a mágica habilidade
tem a mágica habilidade
07:21
And I tell the kids,
"Today you have this magic ability
"Today you have this magic ability
149
429200
3616
de tornar qualquer coisa
nessa sala um computador."
nessa sala um computador."
07:24
to make anything in this room
into a computer."
into a computer."
150
432840
3616
E, novamente, elas reagem:
07:28
And again, the kids go,
151
436480
1336
"Parece difícil, não sei
a resposta certa para isso."
a resposta certa para isso."
07:29
"Sounds really hard,
I don't know the right answer for this."
I don't know the right answer for this."
152
437840
2896
Então digo a elas: "Não se preocupem,
07:32
But I tell them, "Don't worry,
153
440760
1576
seus pais também não sabem.
07:34
your parents don't know
the right answer, either.
the right answer, either.
154
442360
2576
Eles acabaram de começar
a ouvir sobre aquilo chamado
a ouvir sobre aquilo chamado
07:36
They've just started
to hear about this thing
to hear about this thing
155
444960
2216
07:39
called The Internet of Things.
156
447200
2216
"Internet das Coisas".
Mas vocês, crianças, serão
as que viverão em um mundo
as que viverão em um mundo
07:41
But you kids,
you are going to be the ones
you are going to be the ones
157
449440
1976
07:43
who are really going to live up in a world
where everything is a computer."
where everything is a computer."
158
451440
4376
onde tudo é um computador."
E então essa menininha veio até mim,
07:47
And then I had this little girl
who came to me
who came to me
159
455840
2216
pegou um farol de bicicleta e disse:
07:50
and took a bicycle lamp
160
458080
1296
07:51
and she said, "This bicycle lamp,
if it were a computer,
if it were a computer,
161
459400
4216
"Se esse farol de bicicleta
fosse um computador,
fosse um computador,
ele mudaria de cor."
07:55
it would change colors."
162
463640
2016
Eu disse: "Essa é uma ótima ideia,
o que mais ela faria?"
o que mais ela faria?"
07:57
And I said, "That's a really good idea,
what else could it do?"
what else could it do?"
163
465680
3016
E ela pensa por algum tempo e diz:
08:00
And she thinks and she thinks,
164
468720
1736
"Se esse farol de bicicleta
fosse um computador,
fosse um computador,
08:02
and she goes, "If this bicycle lamp
were a computer,
were a computer,
165
470480
4016
poderíamos fazer uma trilha
de bicicleta com o meu pai
de bicicleta com o meu pai
08:06
we could go on a biking trip
with my father
with my father
166
474520
2736
e poderíamos dormir numa barraca
08:09
and we would sleep in a tent
167
477280
1616
e esse farol de bicicleta poderia
ser, também, um projetor de filmes."
ser, também, um projetor de filmes."
08:10
and this biking lamp
could also be a movie projector."
could also be a movie projector."
168
478920
3840
08:15
And that's the moment I'm looking for,
169
483640
1960
E é esse momento que busco,
08:18
the moment when the kid realizes
170
486400
1576
o momento em que a criança
vê que o mundo ainda
não está pronto, definitivamente,
não está pronto, definitivamente,
08:20
that the world
is definitely not ready yet,
is definitely not ready yet,
171
488000
2376
que uma maneira incrível de terminá-lo
08:22
that a really awesome way
of making the world more ready
of making the world more ready
172
490400
2976
é construindo tecnologia
08:25
is by building technology
173
493400
2216
e que cada um de nós
pode ser parte dessa mudança.
pode ser parte dessa mudança.
08:27
and that each one of us
can be a part of that change.
can be a part of that change.
174
495640
2760
08:31
Final story, we also built a computer.
175
499200
3056
Última história, também
construímos um computador.
construímos um computador.
E conhecemos a CPU mandona
e as prestativas RAM e ROM
e as prestativas RAM e ROM
08:34
And we got to know the bossy CPU
and the helpful RAM and ROM
and the helpful RAM and ROM
176
502280
4736
que ajudam-na a lembrar das coisas.
08:39
that help it remember things.
177
507040
1416
08:40
And after we've assembled
our computer together,
our computer together,
178
508480
2936
E após montarmos nosso computador,
também criamos uma aplicação para ele.
08:43
we also design an application for it.
179
511440
2656
E minha história favorita
é desse garotinho
é desse garotinho
08:46
And my favorite story is this little boy,
180
514120
2015
de seis anos de idade,
08:48
he's six years old
181
516159
1257
e sua coisa preferida no mundo
é ser um astronauta.
é ser um astronauta.
08:49
and his favorite thing in the world
is to be an astronaut.
is to be an astronaut.
182
517440
3119
08:53
And the boy, he has
these huge headphones on
these huge headphones on
183
521120
2256
E o menino está com enormes
fones de ouvido,
fones de ouvido,
completamente imerso em seu pequeno
computador de papel,
computador de papel,
08:55
and he's completely immersed
in his tiny paper computer
in his tiny paper computer
184
523400
3256
porque, como podem ver,
ele construiu a própria
ele construiu a própria
08:58
because you see, he's built his own
185
526680
2016
aplicação de navegação
planetária intergaláctica.
planetária intergaláctica.
09:00
intergalactic planetary
navigation application.
navigation application.
186
528720
4296
E seu pai, o astronauta solitário
em órbita marciana,
em órbita marciana,
09:05
And his father, the lone astronaut
in the Martian orbit,
in the Martian orbit,
187
533040
3136
está do outro lado da sala
09:08
is on the other side of the room
188
536200
1856
e a importante missão do garoto
09:10
and the boy's important mission
189
538080
1616
é trazer o seu pai
em segurança para a Terra.
em segurança para a Terra.
09:11
is to bring the father
safely back to earth.
safely back to earth.
190
539720
2920
09:15
And these kids are going to have
a profoundly different view of the world
a profoundly different view of the world
191
543760
3456
E essas crianças terão uma visão
profundamente diferente do mundo
profundamente diferente do mundo
e da maneira que o construímos
com a tecnologia.
com a tecnologia.
09:19
and the way we build it with technology.
192
547240
2400
09:22
Finally, the more approachable,
the more inclusive,
the more inclusive,
193
550840
3856
Finalmente, quanto mais
acessível, inclusivo
acessível, inclusivo
e diverso fizermos o mundo da tecnologia,
09:26
and the more diverse
we make the world of technology,
we make the world of technology,
194
554720
3376
melhor e mais colorido o mundo parecerá.
09:30
the more colorful and better
the world will look like.
the world will look like.
195
558120
3976
Então imaginem comigo, por um momento,
09:34
So, imagine with me, for a moment,
196
562120
2576
um mundo onde as histórias que contamos
sobre como as coisas são feitas
sobre como as coisas são feitas
09:36
a world where the stories we tell
197
564720
2576
09:39
about how things get made
don't only include
don't only include
198
567320
3016
não incluem apenas meninos
de vinte e poucos anos do Vale do Silício,
de vinte e poucos anos do Vale do Silício,
09:42
the twentysomething-year-old
Silicon Valley boys,
Silicon Valley boys,
199
570360
2416
mas também estudantes quenianas
e bibliotecárias norueguesas.
e bibliotecárias norueguesas.
09:44
but also Kenyan schoolgirls
and Norwegian librarians.
and Norwegian librarians.
200
572800
4400
09:50
Imagine a world where
the little Ada Lovelaces of tomorrow,
the little Ada Lovelaces of tomorrow,
201
578000
4216
Imaginem um mundo onde as pequenas
Ada Lovelaces de amanhã,
Ada Lovelaces de amanhã,
que vivem numa realidade
permanente de zeros e uns,
permanente de zeros e uns,
09:54
who live in a permanent
reality of 1s and 0s,
reality of 1s and 0s,
202
582240
3216
cresçam otimistas e bravas
frente à tecnologia.
frente à tecnologia.
09:57
they grow up to be very optimistic
and brave about technology.
and brave about technology.
203
585480
4616
Elas compreendam os poderes, oportunidades
10:02
They embrace the powers
and the opportunities
and the opportunities
204
590120
3376
e limitações do mundo.
10:05
and the limitations of the world.
205
593520
1600
10:07
A world of technology
that is wonderful, whimsical
that is wonderful, whimsical
206
595680
4136
Um mundo de tecnologias
encantadoras, extravagantes
encantadoras, extravagantes
e um pouquinho estranhas.
10:11
and a tiny bit weird.
207
599840
1640
10:15
When I was a girl,
208
603120
1496
Quando eu era menina,
queria ser contadora de histórias.
10:16
I wanted to be a storyteller.
209
604640
2016
Adorava mundos imaginários
10:18
I loved make-believe worlds
210
606680
1576
e minha coisa predileta
10:20
and my favorite thing to do
211
608280
1616
era acordar de manhã no "Moominvalley".
10:21
was to wake up in the mornings
in Moominvalley.
in Moominvalley.
212
609920
4056
À tarde, eu vagava por "Tatooine".
10:26
In the afternoons,
I would roam around the Tatooines.
I would roam around the Tatooines.
213
614000
3120
10:29
And in the evenings,
I would go to sleep in Narnia.
I would go to sleep in Narnia.
214
617320
2880
E à noite, dormia em "Nárnia".
10:33
And programming turned out
to be the perfect profession for me.
to be the perfect profession for me.
215
621400
3200
E programar acabou se tornando
a minha profissão ideal.
a minha profissão ideal.
10:37
I still create worlds.
216
625720
1936
Ainda crio mundos.
Em vez de histórias, faço-os com código.
10:39
Instead of stories, I do them with code.
217
627680
2960
10:43
Programming gives me this amazing power
218
631640
3056
Programar me dá esse incrível poder
de construir todo o meu pequeno universo
10:46
to build my whole little universe
219
634720
2376
com suas próprias regras,
paradigmas e práticas.
paradigmas e práticas.
10:49
with its own rules
and paradigms and practices.
and paradigms and practices.
220
637120
3960
10:54
Create something out of nothing
with the pure power of logic.
with the pure power of logic.
221
642120
3960
Criar algo à partir do nada,
com o poder puro da lógica.
com o poder puro da lógica.
10:58
Thank you.
222
646920
1216
Obrigada.
(Aplausos)
11:00
(Applause)
223
648160
2440
ABOUT THE SPEAKER
Linda Liukas - Programmer, storyteller and illustratorLinda Liukas wants to create a more diverse and colorful world of technology, starting with the poetry of code.
Why you should listen
Linda Liukas is a programmer, storyteller and illustrator. Her children's book, Hello Ruby, is the "world’s most whimsical way to learn about technology, computing and coding.” Liukas founded Rails Girls, which has organized workshops in over 230 cities, teaching the basics of programming to more than 10,000 women. Linda worked at Codeacademy, which she left to write stories that teach children about software and programming. She won the 2013 Ruby Hero prize and was named the Digital Champion of Finland by the EU Commissioner for Digital Agenda.
Linda Liukas | Speaker | TED.com