Traduction de «nous profitions de cet apprentissage naturel basé » (Français → Néerlandais) :

Imaginez qu'au lieu de lutter contre notre cerveau, ou d'essayer de nous forcer à être attentif, nous profitions de cet apprentissage naturel basé sur la récompense...
Wat als we, in plaats van ons brein te bevechten of te proberen onszelf te forceren om op te letten, gebruik maakten van dit aangeboren, op beloning gebaseerde leerproces ...

Vous savez, en plus de rendre les gens excités et curieux de savoir ce que tous ces points bleus faisaient là, cela a incité le système scolaire à envisager comment il pourrait devenir un catalyseur pour une communauté plus soudée. Cela a incité les gens à agir en dehors du système scolaire et de réfléchir sur la façon dont ils peuvent jouer un rôle dans le développement de la communauté. Donc, le premier lot d'ordinateurs seront installés plus tard cet été, et nous aidons le Dr Zullinger à élaborer des stratégies sur comment nous pourrions connecter la classe et la maison pour étendre l'apprentissage au-delà de la journée de cours. Et enfin la troisième approche, qui est celle qui m'enthousiasme le plus, sur laquelle nous travaillons aujourd'hui, est le design comme enseignement. Donc le design comme enseignement signifie que nous pourrions réellement enseigner le design dans les écoles publiques, et non l'apprentissage basé sur le design -- pas comme nous allons apprendre la physique en construisant une fusée -- mais en fait l'apprentissage du design associé à des compétences réelles de construction et de fabrication mis au service de la communauté locale.
Afgezien van mensen enthousiast te maken en zich afvragen wat al die blauwe schijven zijn, vroegen ze aan de scholen om een voorstel te doen hoe ze kunnen helpen voor een meer verbonden gemeenschap. Men vroeg hen om voorbij de schoolmuren te gaan en om na te denken hoe we ons steentje konden bijdragen in de omwikkeling van de gemeenschap. Dus de eerste levering computers werd deze zomer in gebruik genomen en we hielpen Dr. Zullinger plannen bedenken over hoe we het klaslokaal konden verbinden met thuis om het onderwijs uit te breiden tot thuis. En dan was er de derde aanpak, waar ik het wildst van ben, waar we nu zijn aangekomen, is ontwerp als manier van lesgeven Dus dit betekent dat we ontwerp konden aanleren in openbare scholen en niet ontwerp-gebaseerd leren -- niet zoals een raket bouwen om fysica te leren -- maar effectief leren ontwerpmatig te denken, gekoppeld aan praktische vaardigheden in het belang van de lokale gemeenschappen.

Donc quand vous parlez d'apprentissage à rythme individuel, tout le monde comprend -- en termes d'éducation, d'apprentissage différencié -- mais c'est plutôt impressionnant de voir ça survenir dans une salle de classe. Parce qu'à chaque fois qu'on a fait cela, dans chaque classe, encore et encore, si vous y passez cinq jours, il y a un groupe d'enfants qui prend vite la tête et il y a un groupe d'enfants un peu plus lent. Et dans un modèle traditionnel, si vous faites une évaluation à un instant donné, vous diriez : « Voici les enfants doués, voici les enfants lents. Peut-être devraient-ils être suivis différemment. Peut-être devrions-nous les mettre dans des classes séparées. » Mais quand vous laissez chaque élève travailler à son propre rythme -- et nous l'avons vu maintes et maintes fois -- vous voyez que les étudiants qui ont mis un peu plus de temps sur un concept ou un autre, une fois ce concept acquis, font directement la course en tête. Donc les mêmes enfants que vous pensiez êtres lents six semaines plus tôt, vous penseriez qu'ils sont désormais doués. Et nous le voyons sans arrêt, encore et encore. Cela vous fait vraiment songer que toutes les distinctions dont peut-être beaucoup d'entre nous ont profité n'étaient en fait que dues à une coïncidence temporelle.
Als je praat over leren op je eigen tempo, dan is dat zinvol voor iedereen -- in onderwijsjargon: gedifferentieerd leren -- maar het is nogal gek als je het in een klas ziet. Elke keer als we dit deden, in elke klas waarin we het deden, telkens opnieuw, zie je dat na vijf dagen een groep kinderen pijlsnel vooruitgaan en een groep kinderen een beetje trager zijn. Als je in een traditioneel model een momentopname zou maken, zou je zeggen: Dat zijn de getalenteerde kinderen. Dat zijn de trage kinderen. Misschien moeten we ze anders opvolgen. Misschien moeten we ze in afzonderlijke klassen stoppen. Maar als je elke leerling op zijn eigen tempo laat werken -- we zien dat keer op keer -- dan zie je leerlingen die wat meer tijd besteedden aan het ene of het andere concept, maar als ze dat doorhebben, gaan ze pijlsnel vooruit. Dezelfde kinderen waarvan je 6 weken geleden dacht dat ze traag waren, zou je nu als begaafd beschouwen. We zien dat keer op keer. Het doet je echt bedenken hoezeer alle etiketten waarvan velen van ons hebben geprofiteerd, eigenlijk gewoon aan een toevallige momentopname te danken waren.

Et dans ce cas particulier, il se trouve qu'un d'eux m'a plu qui parlait des mérites de l'apprentissage de la musique à l'école et je l'ai partagé sur un réseau social. Notre fille nous a ensuite rejoint à la table du petit déjeuner, et je lui ai demandé, « Est-ce qu'on donne de l'importance à l'apprentissage de la musique dans ton école ? » Et elle, bien sûr, naturellement comme une enfant de 9 ans, m'a regardé et m'a demandé, « C'est quoi l'apprentissage ? » Donc je l'ai envoyée en ligne, bien sûr, pour qu'elle cherche.
In dit geval heb ik op 'I like' geklikt bij de verdiensten van muziekkennis in scholen. Ik deelde dat over een sociaal netwerk. Onze dochter voegde zich bij ons aan het ontbijt en ik vroeg haar: Is kennis van muziek belangrijk op jouw school? Zij, natuurlijk, als 9-jarige, keek me aan en vroeg: Wat is kennis? Natuurlijk stuurde ik haar online om het op te zoeken.

Mais ce projet a aussi été conduit pour une raison scientifique, qui était d'utiliser ces données naturelles longitudinales pour comprendre le processus menant à l'apprentissage du langage par un enfant -- cet enfant étant ici mon fils. Avec de nombreuses dispositions de protection de la vie privée mises en place pour protéger les personnes enregistrées, nous avons mis des éléments de données à disposition de mon équipe de recherche de confiance au MIT pour que nous puissions commencer à déchiffrer les motifs dans cet énorme jeu de données, en essayant de comprendre l'influence de l'environnement social sur l’acquisition du langage. Nous regardons ici l'une des premières choses que nous avons faites. Voici ma femme et moi préparant le petit déjeuner dans la cuisine. En nous déplaçant à travers l'espace et le temps, un premier motif quotidien de la vie dans la cuisine.
Maar er is ook een wetenschappelijke reden achter dit project, namelijk om met deze natuurlijke langlopende datastroom het proces te begrijpen waarmee een kind taal leert -- dat kind is dus mijn zoon. Zo gingen we met alle zorg voor de privacy van iedereen die werd opgenomen in de data aan de slag om delen van de data beschikbaar te stellen voor mijn vertrouwde onderzoeksteam aan MIT zodat we langzaam patronen konden gaan ontwarren in deze enorme dataset om te proberen te begrijpen hoe de sociale omgeving taalverwerving beïnvloedt. Hier kijken we naar een van de eerste dingen die we hebben gedaan. Hier maken mijn vrouw en ik ontbijt in de keuken. En terwijl we door ruimte en tijd gaan zien we een dagelijks levenspatroon in de keuken.

Parce que si quelqu'un pouvait trouver un moyen de restorer cette capacité naturelle dont nous avons profité pendant la majorité de notre temps d'existence, dont nous avons profité jusque dans les années 1970 en gros, les bienfaits, sociaux et physiques politiques et mentaux, ce serait stupéfiant.
Wat als iemand een manier zou vinden om die natuurlijke mogelijkheden te herstellen, mogelijkheden die we het grootste deel van de tijd hadden, tot aan ongeveer de jaren '70, zouden de sociale en fysieke voordelen, en de politieke en mentale voordelen, ongelooflijk groot zijn.

Mais d’un autre coté, si nous regardons les systèmes naturels, nous avons des protéines il y en a deux millions de types, qui peuvent se replier en 10 000 nanosecondes, ou l’ADN avec trois milliards de paires de base que nous pouvons reproduire en à peu près une heure.
Maar aan de andere kant, als je kijkt naar de natuurlijke systemen, hebben we eiwitten die twee miljoen soorten tellen, en die zich ontvouwen in 10.000 nanoseconden, of DNA met drie miljard basenparen die we kunnen repliceren in ongeveer een uur.

Donc un de mes projets préférés était de rassembler tout cela dans une exposition artistique d'un portrait androïde de l'écrivain de science-fiction Philip K. Dick, qui a écrit de grandes oeuvres du genre : Les androides rêvent-ils de moutons électriques ? qui a été à la base du film Blade Runner. Dans ces histoires, les robots pensent souvent qu'ils sont humains. Et ils prennent vie en quelque sorte. Nous avons donc placé ses écrits, lettres, ses interviews, correspondances, dans une immense base de données de milliers de pages, et ensuite utilisé un traitement du langage naturel pour vous permettre d'avoir une vraie conversation avec lui. Et ça donnait des frissons. Parce qu'il disait ces choses qui donnaient l'impression qu'il vous comprenait vraiment.
Eén van mijn favoriete projecten was om dit alles samen te brengen in een artistieke voorstelling van een androïde portret van science fictionauteur Philip K. DIck, die geweldige werken schreef, zoals 'Dromen androids van elektrische schapen?', de basis van de film 'Bladerunner'. In deze verhalen denken robots vaak dat ze mensen zijn. Ze komen zo'n beetje tot leven. We hebben zijn geschriften, brieven, interviews, correspondenties in een gigantische database van duizenden pagina's gestopt, en dan wat natuurlijke taalverwerking gebruikt zodat je een echt gesprek met hem kan voeren. Het was spookachtig. Want hij zei dingen die klonken alsof hij je echt begreep.

Nous avons pensé à enlever toutes les métadonnées, pour voir ce dont l'apprentissage automatique est capable basé purement sur la reconnaissance visuelle de toute cette collection.
Dus wij dachten: we laten alle metadata weg en kijken waartoe machinaal leren in staat is, puur op basis van visuele herkenning van de gehele collectie.