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Linda Liukas: A delightful way to teach kids about computers
Linda Liukas: Uma forma deliciosa de ensinar computadores às crianças
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O código de computadores é a próxima linguagem universal e a sua sintaxe sera limitada apenas pela imaginação da próxima geração de programadores. Linda Liukas ajuda a educar crianças com problemas, encorajando-as a ver os computadores não como máquinas mecânicas, aborrecidas e complicadas, mas coloridas e expressivas, destinadas a serem manipuladas. Nesta palestra, convida-nos a imaginar um mundo em que os Ada Lovelaces de amanhã crescem a ser otimistas e ousados na tecnologia e usam-na para criar um novo mundo que é maravilhoso, caprichoso e um pouco 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
O código é a próxima língua universal
00:16
In the seventies, it was punk music
that drove the whole generation.
that drove the whole generation.
1
4680
4176
Nos anos 70, foi a música "punk"
que conduziu uma geração inteira
que conduziu uma geração inteira
Nos anos 80,
foi provavelmente o dinheiro.
foi provavelmente o dinheiro.
00:20
In the eighties, it was probably money.
2
8880
2456
00:23
But for my generation of people,
3
11360
2336
Mas para a minha geração,
00:25
software is the interface
to our imagination and our world.
to our imagination and our world.
4
13720
4816
o "software" é a interface
para a imaginação e o mundo.
para a imaginação e o mundo.
00:30
And that means that we need
5
18560
1696
Isso significa que precisamos
de um conjunto de pessoas
de um conjunto de pessoas
00:32
a radically, radically
more diverse set of people
more diverse set of people
6
20280
3256
radicalmente mais diverso
para construirem esses produtos,
para construirem esses produtos,
00:35
to build those products,
7
23560
1776
para não verem os computadores
como uma coisa mecânica, solitária,
como uma coisa mecânica, solitária,
00:37
to not see computers as mechanical
and lonely and boring and magic,
and lonely and boring and magic,
8
25360
4936
aborecida e mágica,
00:42
to see them as things
that they can tinker
that they can tinker
9
30320
1976
mas para os verem como coisas
que podem manipular,
que podem manipular,
00:44
and turn around and twist,
and so forth.
and so forth.
10
32320
2440
girar, torcer, etc.
00:47
My personal journey into the world
of programming and technology
of programming and technology
11
35720
3776
A minha jornada pessoal no mundo
da programação e da tecnologia
da programação e da tecnologia
começou na tenra idade dos 14 anos.
00:51
started at the tender age of 14.
12
39520
2976
Eu tinha uma paixão louca
de adolescente
de adolescente
00:54
I had this mad teenage crush
on an older man,
on an older man,
13
42520
4096
por um homem mais velho
00:58
and the older man in question
just happened to be
just happened to be
14
46640
2336
que era o então vice-presidente
dos EUA, o Sr. Al Gore.
dos EUA, o Sr. 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
Eu fiz o que qualquer adolescente
gostaria de fazer.
gostaria de fazer.
01:08
I wanted to somehow
express all of this love,
express all of this love,
17
56520
2216
Queria, de alguma maneira,
exprimir todo esse amor.
exprimir todo esse amor.
01:10
so I built him a website, it's over here.
18
58760
2576
Então fiz um "website" para ele.
Está aqui.
Está aqui.
01:13
And in 2001, there was no Tumblr,
19
61360
2936
Em 2001, não havia Tumblr.
01:16
there was no Facebook,
there was no Pinterest.
there was no Pinterest.
20
64319
2257
Não havia Facebook,
não havia Pinterest.
não havia Pinterest.
01:18
So I needed to learn to code
21
66600
2136
Por isso, tive que aprender a codificar
01:20
in order to express
all of this longing and loving.
all of this longing and loving.
22
68760
3376
para exprimir todo aquele anseio e amor.
01:24
And that is how programming
started for me.
started for me.
23
72160
2336
Foi assim que comecei a programar.
01:26
It started as a means of self-expression.
24
74520
2536
Começou como uma forma
de auto-expressão.
de auto-expressão.
01:29
Just like when I was smaller,
I would use crayons and legos.
I would use crayons and legos.
25
77080
3616
Tal como em pequena,
usava lápis e legos.
usava lápis e legos.
01:32
And when I was older, I would use
guitar lessons and theater plays.
guitar lessons and theater plays.
26
80720
4600
Quando era mais velha, usava
lições de guitarra e peças de teatro.
lições de guitarra e peças de teatro.
01:37
But then, there were other things
to get excited about,
to get excited about,
27
85920
2976
Mas depois, apaixonei-me por outras coisas
01:40
like poetry and knitting socks
28
88920
2416
como a poesia e tricotar meias,
01:43
and conjugating French irregular verbs
29
91360
3296
conjugar verbos irregulares franceses,
01:46
and coming up with make-believe worlds
30
94680
1856
inventar mundos imaginários,
01:48
and Bertrand Russell and his philosophy.
31
96560
3136
Bertrand Russell e a sua filosofia.
01:51
And I started to be one of those people
32
99720
1896
Comecei por ser uma dessas pessoas
01:53
who felt that computers
are boring and technical and lonely.
are boring and technical and lonely.
33
101640
3680
que sentiam que os computadores
eram aborrecidos, técnicos e solitários.
eram aborrecidos, técnicos e solitários.
01:58
Here's what I think today.
34
106120
1816
Hoje, penso de outro modo.
01:59
Little girls don't know that they
are not supposed to like computers.
are not supposed to like computers.
35
107960
4056
As meninas não sabem que
supostamente, não gostam de computadores.
supostamente, não gostam de computadores.
02:04
Little girls are amazing.
36
112040
1256
As meninas são espantosas.
02:05
They are really, really good
at concentrating on things
at concentrating on things
37
113320
4136
São muitíssimo boas
em se concentrarem nas coisas,
em se concentrarem nas coisas,
02:09
and being exact and they ask
amazing questions like,
amazing questions like,
38
117480
3256
em serem exatas e fazem
perguntas espantosas, como:
perguntas espantosas, como:
"O quê?" e "Porquê?"
e "Como?" e "E se?"
e "Como?" e "E se?"
02:12
"What?" and "Why?"
and "How?" and "What if?"
and "How?" and "What if?"
39
120760
2576
02:15
And they don't know that they
are not supposed to like computers.
are not supposed to like computers.
40
123360
3680
E não sabem que, supostamente,
não gostam de computadores.
não gostam de computadores.
02:19
It's the parents who do.
41
127760
1936
São os pais que supõem isso.
02:21
It's us parents who feel
42
129720
1295
Somos nós, os pais, que sentimos
02:23
like computer science
is this esoteric, weird science discipline
is this esoteric, weird science discipline
43
131039
5097
que a informática é uma disciplina
esotérica, uma ciência esquisita
esotérica, uma ciência esquisita
02:28
that only belongs to the mystery makers.
44
136160
3656
que só pertence
aos fabricantes de mistérios.
aos fabricantes de mistérios.
Está afastada da vida diária
02:31
That it's almost as far removed
from everyday life
from everyday life
45
139840
2736
02:34
as, say, nuclear physics.
46
142600
2536
quase tanto como a física nuclear.
02:37
And they are partly right about that.
47
145160
2456
Em parte, têm razão.
02:39
There's a lot of syntax
and controls and data structures
and controls and data structures
48
147640
3496
Há montes de sintaxe, de controlos
e de estruturas de dados
e de estruturas de dados
02:43
and algorithms and practices,
49
151160
2656
e algoritmos e práticas,
protocolos e paradigmas na programação.
02:45
protocols and paradigms in programming.
50
153840
2576
02:48
And we as a community,
we've made computers smaller and smaller.
we've made computers smaller and smaller.
51
156440
4296
Enquanto comunidade, temos feito
computadores cada vez mais pequenos.
computadores cada vez mais pequenos.
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
Temos construído camadas e camadas
de abstração umas por cima das outras
de abstração umas por cima das outras
entre o homem e a máquina
02:57
between the man and the machine
53
165320
1496
02:58
to the point that we no longer
have any idea how computers work
have any idea how computers work
54
166840
3216
ao ponto de já não fazermos ideia
de como funciona um computador
de como funciona um computador
03:02
or how to talk to them.
55
170080
2176
ou de como falar com ele.
03:04
And we do teach our kids
how the human body works,
how the human body works,
56
172280
2776
Ensinamos às crianças
como funciona o corpo humano,
como funciona o corpo humano,
03:07
we teach them how
the combustion engine functions
the combustion engine functions
57
175080
3096
ensinamos-lhes como funciona
o motor de combustão
o motor de combustão
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
e até lhes dizemos que,
se quiserem ser astronautas,
se quiserem ser astronautas,
03:13
you can become one.
59
181240
1456
podem chegar a sê-lo.
03:14
But when the kid comes to us and asks,
60
182720
2176
Mas quando um miúdo
vem ter connosco e pergunta:
vem ter connosco e pergunta:
03:16
"So, what is a bubble sort algorithm?"
61
184920
2736
"O que é um algoritmo
de ordenação simples?"
de ordenação simples?"
03:19
Or, "How does the computer know
what happens when I press 'play,'
what happens when I press 'play,'
62
187680
4416
ou "Como é que o computador sabe
o que acontece, quando carrego em 'play'?
o que acontece, quando carrego em 'play'?
03:24
how does it know which video to show?"
63
192120
1856
"Como é que ele sabe que vídeo mostrar?"
03:26
Or, "Linda, is Internet a place?"
64
194000
2576
ou "Linda, a Internet é um lugar?"
03:28
We adults, we grow oddly silent.
65
196600
2720
nós, adultos, ficamos
estranhamente calados.
estranhamente calados.
03:32
"It's magic," some of us say.
66
200400
2456
"É magia", dizem alguns.
03:34
"It's too complicated," the others say.
67
202880
2720
"É demasiado complicado", dizem outros.
03:38
Well, it's neither.
68
206520
1496
Nem uma coisa nem outra.
03:40
It's not magic and it's not complicated.
69
208040
2576
Não é magia nem é complicado.
03:42
It all just happened
really, really, really fast.
really, really, really fast.
70
210640
3616
Tudo isto aconteceu
demasiado depressa.
demasiado depressa.
03:46
Computer scientists built
these amazing, beautiful machines,
these amazing, beautiful machines,
71
214280
2896
Os informáticos constroem
máquinas espantosas e belas,
máquinas espantosas e belas,
03:49
but they made them
very, very foreign to us,
very, very foreign to us,
72
217200
2416
mas tornam-nas muito estranhas para nós.
03:51
and also the language we speak
to the computers
to the computers
73
219640
2216
Assim como a linguagem com que falamos
com os computadores,
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
de modo que já não sabemos
como falar com os computadores,
como falar com os computadores,
03:56
without our fancy user interfaces.
75
224920
2496
sem as interfaces dos utilizadores.
03:59
And that's why no one recognized
76
227440
1576
É por isso que ninguém reconhecia
04:01
that when I was conjugating
French irregular verbs,
French irregular verbs,
77
229040
2696
que, quando eu conjugava
os verbos irregulares franceses,
os verbos irregulares franceses,
04:03
I was actually practicing
my pattern recognition skills.
my pattern recognition skills.
78
231760
3256
eu estava a praticar
o reconhecimento de padrões.
o reconhecimento de padrões.
04:07
And when I was excited about knitting,
79
235040
2296
Quando eu me entusiasmava a tricotar,
04:09
I actually was following
a sequence of symbolic commands
a sequence of symbolic commands
80
237360
3536
eu estava a seguir uma sequência
de comandos simbólicos
de comandos simbólicos
04:12
that included loops inside of them.
81
240920
1736
que incluíam laçadas.
04:14
And that Bertrand Russell's lifelong quest
82
242680
2416
E que aquela busca infindável
de Bertrand Russel
de Bertrand Russel
04:17
to find an exact language
between English and mathematics
between English and mathematics
83
245120
3976
para encontrar uma linguagem exata
entre o inglês e a matemática
entre o inglês e a matemática
04:21
found its home inside of a computer.
84
249120
2320
encontrara o seu lugar
dentro de um computador.
dentro de um computador.
04:24
I was a programmer, but no one knew it.
85
252080
2200
Eu era programadora, 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
Os miúdos de hoje tocam, deslizam,
e pulsam o seu caminho para o mundo.
e pulsam o seu caminho para o mundo.
Mas, se não lhes dermos ferramentas
para construir com os computadores,
para construir com os computadores,
04:31
But unless we give them tools
to build with computers,
to build with computers,
87
259560
3216
só estamos a criar 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 esta busca levou-me
a esta rapariguinha.
a esta rapariguinha.
04:38
This whole quest
led me to this little girl.
led me to this little girl.
89
266760
2536
04:41
Her name is Ruby, she is six years old.
90
269320
2376
Chama-se Ruby, tem seis anos.
04:43
She is completely fearless,
imaginative and a little bit bossy.
imaginative and a little bit bossy.
91
271720
4096
É uma miúda sem quaisquer medos,
imaginativa e um pouco mandona.
imaginativa e um pouco mandona.
04:47
And every time
I would run into a problem
I would run into a problem
92
275840
2456
Sempre que eu encontrava um problema
04:50
in trying to teach
myself programming like,
myself programming like,
93
278320
2256
ao tentar aprender programação, tipo:
04:52
"What is object-oriented design
or what is garbage collection?",
or what is garbage collection?",
94
280600
3976
"O que é um projeto orientado para objetos
ou o que é a recolha de lixo?"
ou o que é a recolha de lixo?"
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
tentava imaginar como é que uma menina
de seis anos explicaria o problema.
de seis anos explicaria o problema.
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
05:03
and the things
Ruby taught me go like this.
Ruby taught me go like this.
97
291720
2376
Ruby ensinou-me ete tipo de coisas.
05:06
Ruby taught me that you're
not supposed to be afraid
not supposed to be afraid
98
294120
2456
Ruby ensinou-me que não devemos
ter medo d insetos debaixo da cama.
ter medo d insetos debaixo da cama.
05:08
of the bugs under your bed.
99
296600
1376
05:10
And even the biggest of the problems
100
298000
2056
E que o maior dos problemas
05:12
are a group of tiny problems
stuck together.
stuck together.
101
300080
3496
é um grupo de pequenos problemas
todos juntos.
todos juntos.
05:15
And Ruby also introduced
me to her friends,
me to her friends,
102
303600
2736
Ruby também me apresentou
aos seus amigos,
aos seus amigos,
05:18
the colorful side of the Internet culture.
103
306360
2896
o lado colorido da cultura da Internet.
05:21
She has friends like the Snow Leopard,
104
309280
1856
Tem amigos como o leopardo-das-neves
05:23
who is beautiful but doesn't want
to play with the other kids.
to play with the other kids.
105
311160
2936
que é lindo mas não quer
brincar com os outros miúdos.
brincar com os outros miúdos.
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
Tem amigos como os robôs verdes,
verdadeiros amigos mas super desordendos.
verdadeiros amigos mas super desordendos.
E tem amigos como Linux, o pinguim,
05:30
And she has friends like Linux the penguin
107
318760
2176
05:32
who's really ruthlessly efficient,
but somewhat hard to understand.
but somewhat hard to understand.
108
320960
3656
que é impiedosamente eficaz,
mas um pouco difícil de entender.
mas um pouco difícil de entender.
05:36
And idealistic foxes, and so on.
109
324640
2240
E raposas idealistas, etc.
05:39
In Ruby's world, you learn
technology through play.
technology through play.
110
327880
3656
No mundo de Ruby,
aprendemos tecnologia a brincar.
aprendemos tecnologia a brincar.
05:43
And, for instance, computers
are really good at repeating stuff,
are really good at repeating stuff,
111
331560
3216
Por exemplo, os computadores
são muito bons a repetir coisas,
são muito bons a repetir coisas,
05:46
so the way Ruby would teach
loops goes like this.
loops goes like this.
112
334800
2896
portanto, Ruby ensina assim as iterações.
05:49
This is Ruby's favorite dance move,
it goes, "Clap, clap, stomp, stomp
it goes, "Clap, clap, stomp, stomp
113
337720
3376
Este é o passo de dança preferido de Ruby:
"Palmas, palmas, pisa, pisa,
palmas, plamas e salta".
palmas, plamas e salta".
05:53
clap, clap and jump."
114
341120
1496
05:54
And you learn counter loops
by repeating that four times.
by repeating that four times.
115
342640
4016
Aprendemos contadores de ciclos
repetindo aquilo quatro vezes.
repetindo aquilo quatro vezes.
05:58
And you learn while loops
by repeating that sequence
by repeating that sequence
116
346680
2816
Aprendemos estruturas de repetição
repetindo aquela sequência
repetindo aquela sequência
06:01
while I'm standing on one leg.
117
349520
1776
de pé, só sobre uma perna.
06:03
And you learn until loops
by repeating that sequence
by repeating that sequence
118
351320
3296
E aprendemos um ciclo de laços
repetindo essa sequência
repetindo essa sequência
06:06
until mom gets really mad.
119
354640
2056
até a mãe ficar furiosa.
06:08
(Laughter)
120
356720
1016
(Risos)
06:09
And most of all, you learn
that there are no ready answers.
that there are no ready answers.
121
357760
3720
Acima de tudo, aprendemos
que não há respostas feitas.
que não há respostas feitas.
06:14
When coming up with the curriculum
for Ruby's world,
for Ruby's world,
122
362320
2736
Quando eu idealizei
o plano do mundo de Ruby,
o plano do mundo de Ruby,
06:17
I needed to really ask the kids
how they see the world
how they see the world
123
365080
3296
precisei de perguntar às crianças
como é que elas viam o mundo
como é que elas viam o mundo
e que tipo de perguntas tinham
06:20
and what kind of questions they have
124
368400
2016
06:22
and I would organize
play testing sessions.
play testing sessions.
125
370440
2080
e organizei sessões lúdicas de testes.
06:25
I would start by showing the kids
these four pictures.
these four pictures.
126
373360
2560
Começava por mostrar às crianças
estas quatro imagens.
estas quatro imagens.
06:28
I would show them a picture of a car,
127
376480
2336
Mostrava-lhes a imagem dum carro,
06:30
a grocery store, a dog and a toilet.
128
378840
2416
duma mercearia, dum cão
e duma casa de banho.
e duma casa de banho.
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
E perguntava: "Qual destes acham
que é um computador?"
que é um computador?"
06:37
And the kids would be
very conservative and go,
very conservative and go,
130
385480
2736
As crianças eram muito conservadoras
e diziam:
e diziam:
06:40
"None of these is a computer.
131
388240
1776
"Nenhum deles é um computador.
06:42
I know what a computer is:
132
390040
1656
"Eu sei o que é um computador.
06:43
it's that glowing box
133
391720
1336
"É aquela caixa cintilante
06:45
in front of which mom or dad
spends way too much time."
spends way too much time."
134
393080
3616
"em frente da qual a mãe ou o pai
passam demasiado tempo".
passam demasiado tempo".
06:48
But then we would talk
135
396720
1496
Mas depois conversávamos
06:50
and we would discover
that actually, a car is a computer,
that actually, a car is a computer,
136
398240
2816
e descobríamos que um carro
é um computador.
é um computador.
06:53
it has a navigation system inside of it.
137
401080
2376
Tem lá dentro um sistema de navegação,
06:55
And a dog -- a dog
might not be a computer,
might not be a computer,
138
403480
2776
E um cão? um cão pode
não ser um computador,
não ser um computador,
06:58
but it has a collar
139
406280
1216
mas tem uma coleira
06:59
and the collar might have
a computer inside of it.
a computer inside of it.
140
407520
2616
e a coleira pode ter
um computador lá dentro.
um computador lá dentro.
07:02
And grocery stores, they have
so many different kinds of computers,
so many different kinds of computers,
141
410160
3456
E as mercearias têm muitos tipos
diferentes de computadores,
diferentes de computadores,
07:05
like the cashier system
and the burglar alarms.
and the burglar alarms.
142
413640
3416
como o sistema da caixa,
e o alarme contra roubos.
e o alarme contra roubos.
07:09
And kids, you know what?
143
417080
1336
"E, crianças, sabem que mais?
07:10
In Japan, toilets are computers
144
418440
2536
"No Japão, as casas de banho
são computadores
são computadores
07:13
and there's even hackers who hack them.
145
421000
1896
"e até são atacadas por piratas".
07:14
(Laughter)
146
422920
1776
(Risos)
07:16
And we go further
147
424720
1216
Vamos mais fundo
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
e dou-lhes estes autocolantes
com um interruptor
com um interruptor
07:21
And I tell the kids,
"Today you have this magic ability
"Today you have this magic ability
149
429200
3616
e digo aos miúdos:
"Vocês hoje têm
o poder mágico de transformar
o poder mágico de transformar
07:24
to make anything in this room
into a computer."
into a computer."
150
432840
3616
"tudo o que está nesta sala
num computador".
num computador".
07:28
And again, the kids go,
151
436480
1336
E as crianças, de novo:
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
"É muito difícil, não sei
a resposta certa".
a resposta certa".
07:32
But I tell them, "Don't worry,
153
440760
1576
E eu digo-lhes: "Não se preocupem,
07:34
your parents don't know
the right answer, either.
the right answer, either.
154
442360
2576
"os vossos pais também
não sabem a resposta correta.
não sabem a resposta correta.
07:36
They've just started
to hear about this thing
to hear about this thing
155
444960
2216
"Só há pouco tempo
começaram a ouvir falar numa coisa
começaram a ouvir falar numa coisa
07:39
called The Internet of Things.
156
447200
2216
"chamada a Internet das Coisas.
07:41
But you kids,
you are going to be the ones
you are going to be the ones
157
449440
1976
"Mas vocês, miúdos,
vocês vão ser aqueles
vocês vão ser aqueles
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
"que vão viver num mundo
em que tudo é um computador".
em que tudo é um computador".
07:47
And then I had this little girl
who came to me
who came to me
159
455840
2216
Depois disso, uma menina veio ter comigo
07:50
and took a bicycle lamp
160
458080
1296
agarrou num farol de bicicleta e disse:
07:51
and she said, "This bicycle lamp,
if it were a computer,
if it were a computer,
161
459400
4216
"Se este farol fosse um computador,
mudava de cor",
mudava de cor",
07:55
it would change colors."
162
463640
2016
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 eu disse: "É uma ótima ideia,
que mais podia ela fazer?"
que mais podia ela fazer?"
08:00
And she thinks and she thinks,
164
468720
1736
Ela pensa, pensa e diz:
08:02
and she goes, "If this bicycle lamp
were a computer,
were a computer,
165
470480
4016
"Se este farol de bicicleta
fosse um computador,
fosse um computador,
08:06
we could go on a biking trip
with my father
with my father
166
474520
2736
"podíamos ir passear de bicicleta
com o meu pai,
com o meu pai,
08:09
and we would sleep in a tent
167
477280
1616
"dormíamos numa tenda
08:10
and this biking lamp
could also be a movie projector."
could also be a movie projector."
168
478920
3840
"e este farol também podia ser
um projector de filmes".
um projector de filmes".
08:15
And that's the moment I'm looking for,
169
483640
1960
É esse momento que eu procuro,
08:18
the moment when the kid realizes
170
486400
1576
o momento em que a criança percebe
08:20
that the world
is definitely not ready yet,
is definitely not ready yet,
171
488000
2376
que o mundo ainda não está pronto.
08:22
that a really awesome way
of making the world more ready
of making the world more ready
172
490400
2976
que uma forma espantosa
de melhorar o mundo
de melhorar o mundo
08:25
is by building technology
173
493400
2216
é através da tecnologia
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
e que cada um de nós
pode fazer parte dessa mudança.
pode fazer parte dessa mudança.
08:31
Final story, we also built a computer.
175
499200
3056
Última história, também
construímos um computador.
construímos um computador.
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
Fomos conhecer o CPU mandão
e as prestáveis memórias RAM e ROM
e as prestáveis memórias RAM e ROM
08:39
that help it remember things.
177
507040
1416
que nos ajudam a lembrarmo-nos das coisas.
08:40
And after we've assembled
our computer together,
our computer together,
178
508480
2936
Depois de termos montado
juntos o nosso computador.
juntos o nosso computador.
08:43
we also design an application for it.
179
511440
2656
também concebemos uma aplicação para ele.
08:46
And my favorite story is this little boy,
180
514120
2015
A minha história preferida
é a deste rapazinho que tem seis anos
08:48
he's six years old
181
516159
1257
08:49
and his favorite thing in the world
is to be an astronaut.
is to be an astronaut.
182
517440
3119
e a coisa que mais quer no mundo
é ser astronauta.
é ser astronauta.
08:53
And the boy, he has
these huge headphones on
these huge headphones on
183
521120
2256
O miúdo tem uns auscultadores enormes
08:55
and he's completely immersed
in his tiny paper computer
in his tiny paper computer
184
523400
3256
e está totalmente imerso
naquele pequeno computador de papel
naquele pequeno computador de papel
08:58
because you see, he's built his own
185
526680
2016
porque, estão a ver, ele construiu
09:00
intergalactic planetary
navigation application.
navigation application.
186
528720
4296
a sua aplicação de navegação
planetária intergalática.
planetária intergalática.
09:05
And his father, the lone astronaut
in the Martian orbit,
in the Martian orbit,
187
533040
3136
O pai dele, o astronauta solitário
na órbita marciana
na órbita marciana
09:08
is on the other side of the room
188
536200
1856
está do outro lado da sala
09:10
and the boy's important mission
189
538080
1616
e a importante missão do rapaz
09:11
is to bring the father
safely back to earth.
safely back to earth.
190
539720
2920
é trazer o pai, são e salvo, para a Terra.
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
Estas crianças vão ter uma visão do mundo
profundamente diferente
profundamente diferente
09:19
and the way we build it with technology.
192
547240
2400
e a forma como o construímos
com a tecnologia.
com a tecnologia.
09:22
Finally, the more approachable,
the more inclusive,
the more inclusive,
193
550840
3856
Finalmente, quanto mais abordável,
mais inclusivo
mais inclusivo
e mais diverso for 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
mais colorido e melhor
será o aspeto do mundo.
será o aspeto do mundo.
09:30
the more colorful and better
the world will look like.
the world will look like.
195
558120
3976
09:34
So, imagine with me, for a moment,
196
562120
2576
Imaginem, por instantes, um mundo
09:36
a world where the stories we tell
197
564720
2576
em que as histórias que contamos
09:39
about how things get made
don't only include
don't only include
198
567320
3016
sobre como se fazem as coisas
incluem os rapazes de Sillicon Valley
com pouco mais de 20 anos,
com pouco mais de 20 anos,
09:42
the twentysomething-year-old
Silicon Valley boys,
Silicon Valley boys,
199
570360
2416
09:44
but also Kenyan schoolgirls
and Norwegian librarians.
and Norwegian librarians.
200
572800
4400
e também as estudantes quenianas
e os bibliotecários noruegueses.
e os bibliotecários noruegueses.
09:50
Imagine a world where
the little Ada Lovelaces of tomorrow,
the little Ada Lovelaces of tomorrow,
201
578000
4216
Imaginem um mundo em que
os pequenos Ada Lovelaces de amanhã
os pequenos Ada Lovelaces de amanhã
09:54
who live in a permanent
reality of 1s and 0s,
reality of 1s and 0s,
202
582240
3216
que vivem numa realidade permanente
de "uns e zeros",
de "uns e zeros",
09:57
they grow up to be very optimistic
and brave about technology.
and brave about technology.
203
585480
4616
crescem, muito otimistas
e ousados quanto à tecnologia.
e ousados quanto à tecnologia.
10:02
They embrace the powers
and the opportunities
and the opportunities
204
590120
3376
Aproveitam os poderes e as oportunidades
10:05
and the limitations of the world.
205
593520
1600
e as limitações do mundo.
10:07
A world of technology
that is wonderful, whimsical
that is wonderful, whimsical
206
595680
4136
Um mundo de tecnologia
maravilhoso e mágico
maravilhoso e mágico
10:11
and a tiny bit weird.
207
599840
1640
e um pouco estranho.
10:15
When I was a girl,
208
603120
1496
Quando eu era miúda,
10:16
I wanted to be a storyteller.
209
604640
2016
queria ser contadora de histórias.
10:18
I loved make-believe worlds
210
606680
1576
Adorava os mundos imaginários,
10:20
and my favorite thing to do
211
608280
1616
e o que eu preferia fazer
10:21
was to wake up in the mornings
in Moominvalley.
in Moominvalley.
212
609920
4056
era acordar de manhã em Moominvalley.
De tarde, vagueava pelos Tatooines.
10:26
In the afternoons,
I would roam around the Tatooines.
I would roam around the Tatooines.
213
614000
3120
E à noite, ia dormir em Narnia.
10:29
And in the evenings,
I would go to sleep in Narnia.
I would go to sleep in Narnia.
214
617320
2880
10:33
And programming turned out
to be the perfect profession for me.
to be the perfect profession for me.
215
621400
3200
A programação acabou por ser
o meu professor ideal.
o meu professor ideal.
10:37
I still create worlds.
216
625720
1936
Eu ainda crio mundos.
Em vez de histórias, faço-as com código.
10:39
Instead of stories, I do them with code.
217
627680
2960
A programação dá-me o espantoso poder
10:43
Programming gives me this amazing power
218
631640
3056
de construir o meu pequeno universo
10:46
to build my whole little universe
219
634720
2376
10:49
with its own rules
and paradigms and practices.
and paradigms and practices.
220
637120
3960
com as sua regras, paradigmas e práticas.
10:54
Create something out of nothing
with the pure power of logic.
with the pure power of logic.
221
642120
3960
Criar qualquer coisa a partir do nada
com o simples poder da lógica.
com o simples poder da lógica.
10:58
Thank you.
222
646920
1216
Obrigada.
11:00
(Applause)
223
648160
2440
(Aplausos)
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