Datasets:
arbml
/
WAW

Dataset card Data Studio Files Community
Arabic
stringlengths
4
244
English
stringlengths
4
311
نعم. شكرًا لك.
yeah. thank you.
وللمركز.
and to the center.
اسمي أمبر موليتير وأنا أيضًا أعمل لـ بيرسون.
my name is Amber Moelter and I also work for Pearson.
بالتحديد أنا أعمل مع رواد أعمال المرحلة المبكرة.
specifically I work with early-stage entrepreneurs.
لذلك هو..
so it is .
أعدك أن السؤال لم يكن مزروعًا.
I promise the question was not planted.
أنا أعمل مع رواد الأعمال في المرحلة المبكرة لخدمة المجتمعات منخفضة الدخل.
I work with early-stage entrepreneurs for serving low-income communities.
وهم تحت ضغط هائل من زملائهم الأقران اجتماعيًا.
and they are under immense pressure from their fellow socially minded peers.
لإصدار البيانات التي يجمعونها حول المتعلمين الذين يعملون معهم.
to release the data that they are collecting about the learners that they work with.
وشكواهم لي عادة أنهم يشعرون أن النقاش من جانب واحد.
and their complaint to me is often that they feel debate is one sided.
ويرون فقط نقاشات حول لماذا يجب أن تكون البيانات مفتوحة.
and they only see arguments about why data should be open.
نعم.
yeah.
وأنه ليس لديهم العديد من حالات الأوقات.
and that they do not have a lot of instances of times.
عندما تكون البيانات استرضائية يمكن إجبارها للأحسن.
when propitiatory data can be a force for good.
لذلك سأحب أن أسمع الحلقة تتحدث عن أمثلة مثل ذلك.
so I would love to hear the panel speak to examples like that.
شكرًا جزيلاً لكم.
thank you very much.
حصلت على مساحة لتعليق آخر.
I have got room for one more comment.
لذلك أيًا من كان يمكنه انتزاع الميكروفون.
so whoever can manage to grab the microphone.
هنا مباشرة في. سآخذ اثنين إذا كانوا سريعين.
right here in the . I will take two if they are fast.
نعم.
yeah.
سريع جدًا. جامعة كولومبيا، قسم الأحياء.
very fast. [Columbia University, department of biology.
علم الأحياء نوع من الاهتمام الذي ربما تكون مهتمًا باستكشافه هنا.
biology is a sort of the interest that you might be interested in exploring here.
كنا مجموعة من الأفراد تقريبًا الممارسين والمعامل تنتشر حول العالم.
we were a group of individual almost practitioners and laboratories spread around the world.
متحدين فجأة تمامًا بواسطة قاعدة بيانات ضخمة، تسلسل الجينوم البشري.
quite suddenly united by big database, the human genome sequence.
وتسلسل الجينوم في العديد من الحيوانات الأخرى.
and genome sequence in many other animals.
نعم.
yeah.
وأحد الأشياء التي تعلمناها من هذا هي.
and one of the things we learned from this is.
من المهم جدًا أن نعرف ما السؤال الذي تسأله.
it is so critical to know what question you are asking.
ما هي البيانات التي تختار أن تجمعها مبكرًا قدر الإمكان.
what data you are chosen to collect as early as you can.
لأن ذلك يجعله مختلفًا تمامًا.
because that makes all entire difference.
أن يكون لديك أداة، يتم استخدامها بتصفيتها إلى الفرد.
is to have the tool, get used as it filters down to the individual.
رائع، ما البيانات لأي غرض كان العنوان.
brilliant. what data for what purpose was the title.
شكرًا جزيلاً لكم.
thank you very much.
تعليق إضافي واحد، هنا. لوح. جيد.
one further comment, right there. wave. good.
مرحبًا. روندا من جزء التشغيل البيني للحكومة الفيدرالية الأسترالية.
hi. Dany Gerson from the interoperability part of the australian federal government.
وهو حول كيفية الانتقال إلى الخلف وإلى الأمام.
which is about how to move backwards and forwards.
أنا مهتم بكيفية أن هذه البيانات الضخمة يمكن أن تقوم برد الفعل إلى النظام البيئي.
I am interested in how these big data can feed back into the ecosystem.
نحن نشهد الكثير والكثير من المواقع.
we are seeing lots and lots of sites.
الكثير والكثير من الأماكن التي يرى المعلمون فيها طلابهم.
lots and lots of places that teachers are seeing in their students.
البيانات هناك، بيانات النشاط هناك.
the data is over there, their activity data is over there.
كيف نحصل على هذه البيانات مرة أخرى.
how do we get that data back.
حصلنا في الواقع على الذي يعمل على هذا الآن داخل البيئة الأسترالية.
we have actually got that are working on that right now inside the Australian environment.
شكرًا لكم. لذلك الحلقة، دعوني أطلب منكم القيام بذلك.
thank you. so panel, let me ask you to do this.
لأننا اقتربنا من الساعة 9.
because I have got a 9 o'clock.
وأعرف أنني لم أكن عادلاً على الإطلاق لكل ، عدا لحد هذا.
and I realize I have not done justice at all to the except to the extent that.
الواحد، هذا النقاش يسير على ما يرام.
one, this debate is going well.
وثانيًا قد توقعت عدد كبير من الأسئلة.
and second you have anticipated a significant number of the questions.
حسنًا، لذلك هناك الكثير مما ينبغي عمله.
okay, so there is more to be done.
وأنا أعتقد ذلك ربما يكون نقاش حلقة في وايز لمتابعته.
and I think this might be a panel debate at WISE to be continued.
لكن أنا سأقوم بذلك.
but I am going to do this.
في تعليقك الأخير.
in your final comment.
ينعكس على ما قد سمعته.
reflect on what you have heard.
ويعطينا معنى لماهية رسالتك حول الطريق إلى الأمام.
and give us a sense of what your message is about that way forward.
أعني إني أعرف ليست طريقة دفعنا للأمام.
I mean I know it is not our way forward.
لكنه يعطينا معنى أن يكون لدينا فكر حول الطريقة التي بها نكشف هذه المحادثة.
but give us a sense of having thought about the way in which this conversation is unfolded.
الوعد، وحتى الآن الوقت نفسه، التردد والمخاوف.
the promise, and yet at the same time, the hesitations and the concerns.
الخطوة للأمام، كيف تريد تناول ذلك.
the step forward, how do you want to capture that.
بطريقة تريد بها أن ترى هذا تاليًا.
in a way that you would like to see this proceeds.
لذلك إميليو دعوني أبدأ معك.
so Emilio let me start with you.
نعم، وأنتِ تعرفين إذا كنتِ تعذبين البيانات، ستعترف بكل شيء.
yes, and you know if you torture the data, it will confess to anything.
لذلك علينا في الواقع أن نضع الكثير من الوقت للقيام بالتحليلات الجيدة.
so we really have to put a lot of time to do good analysis.
وأعتقد أن للدول النامية.
and I think for developing country .
قدرة بناء الأنشطة في البنك الدولي أو معهد اليونسكو للإحصاء ومنظمات أخرى استثنائية.
the capacity building activities at the World Bank or UIS and other organizations are doing is phenomenal.
نعم.
yeah.
لأننا نحتاج أن نضع الكثير من تحليلات القدرة على الأرض في أساسيات الدول النامية.
because we need to put a lot of capacity analytics on the ground in developing country essentially.
والشيء الآخر الذي أريد أن أنهي به هو.
and the other thing I want to end with is that.
إذا قمت بفتح وحتى إلى قطع صغيرة من البيانات.
if you open data and even though a small pieces of data.
وأعطيتها إلى الجمهور، ستنشئ تغييرًا كبيرًا.
and give it to the public, it will create a big change.
على سبيل المثال، رأيت مشروعات حيث تخبر والديك، يبدو أن مدرستك بها معدل تسرب سيئ.
for example, I have seen projects where you tell parents, look your school bad dropout rate.
بعد مبنى واحد من هنا مدرسة، نتائج رائعة.
one block from here a school, great results.
ويبدأ الأشخاص في وضع الضغط ويبدؤون في السؤال.
and people start putting pressure and they starte asking.
انظروا، ماذا يفعلون في المدرسة الأخرى التي على بعد مبنى واحد عن هنا.
look, what are they doing in the other school that is just one block away.
لذلك توفير المعلومات، صنع وصول إلى البيانات للعامة هو أيضًا طريقة جيدة للبدء.
so providing the information, making access to data to the public is also a good way to go.
لأن ذلك سيخلق تغييرًا على المستوى المحلي.
because that will create change at local level.
شكرًا لكم. جون.
thank you. John.
نعم.
yeah .
أعتقد أن النقطة التي آتت مرات عديدة نحن فقط في نهاية ذلك.
I think the point that has come up several times around we are just at the foothills of this.
وحقًا نبني قدرة عالمية وسعة حول ما ماهية تحليلات العالم .
and really building global capacity and capability about what does world analytics.
لماذا وكيف نتعلم ونشارك من بعضنا البعض مهم للغاية.
why and how do we learn and share from each other is incredibly important.
وهذا سبب إني أعتقد أن التحدي لكل هؤلاء سيكون تحدي أن تكون مفتوحًا.
and that is why I think the challenge for all of those is going to be a challenge to be open.
وأن تكون على استعداد لمشاركة معنى البيانات مع بعضكم البعض وكل درس مستفاد.
and to be willing to share data sense with each other and lessons learnt.
وتتجنب الخطر الذي رسخ نقاش التعليم لفترة طويلة جدًا.
and avoiding the danger which has entrenched the education debate for too long.
إن البيانات فقط سيتم استخدامها لتعزيز الفرضيات، الإجحاف.
that the data will just get used to reinforce presumptions, prejudices.
الرؤى القائمة حول كيفية عمل العالم بدلاً من أن تكون لدينا مفتوحة قابلة للاكتشاف حقًا.
existing views on how the world worked rather than genuinely have an open discoverable.
كما تعرفون إذا تغير الدليل بالتالي سأحتاج إلى تغيير رأيي وأفعل شيئًا ما.
you know if the evidence changes then I need to change my mind and do something.
نعم.
yeah.
مختلفًا وفي الواقع ليس أي شخص يشعر بالدفاع عن ذلك.
different and really not anyone feel defensive about it.
ودعوني استخدم هذه النقطة حول التحول من المدخلات إلى النتائج.
and let me use this point about the shift from inputs to outcomes.
إذا كان يمكننا فقط الاتفاق على أن نركز جميعنا على تحسين كفاءة التعليم.
if we can just agree that all we are focused on is improving the efficacy of education.
وتحسين نتائج التعلم.
and improving the learning outcome.
ولا يوجد خجل في القول بأننا جربنا ذلك ولم يعمل، وهذه هي البيانات.
and there is no shame in saying we have tried this and it did not work, and here is the data.
وهذا ما نحن بصدد القيام به بشكل مختلف.
and this is what we now are going to do differently.
أعتقد أن ذلك سيساعدنا جميعًا بشكل كبير.
I think that will help us all hugely.
أو يمكنني إعطائكم الكثير من الأمثلة.
or I could give you lots of examples.
للمدارس الفردية، الجامعات الفردية، مقاطعات المدارس، سلطات التعليم الحكومي.
of individual schools, individual universities, school districts, state education authorities.
نحن نقوم بالكثير من الأشياء التي نتحدث عنها اليوم.
who are doing a lot of the things that we are talking about today.
بالتأكيد.
absolutely.
ونفعلها بشكل جيد جدًا.
and doing it very well.
وليس فقط في أغنى اقتصادات العالم لكن في العديد من الاقتصادات النامية أيضًا.
and not just in the world's wealthiest economies but in many developing economies as well.
ومن الضروري أن أعطي لمصفوفة التعليم .
and I must just give a to the learning matrix .