ما هو (جندر) الكمبيوتر ؟!ه

سأل الطالب الأستاذ هل الكمبيوتر ذكر ..أم أنثى ؟
بدلاً من الإجابه المباشره..قام الأستاذ بتقسيم الفصل الى مجموعتين: مجموعه للأناث...ومجموعه للذكور...ووزع اليهم السؤال...طالباً من كل مجموعه إعطاء اربعه أسباب لإجابتها...
مجموعة الذكور أقرت بأن الكمبيوتر لابد وأن يكون ذكراً مدعمين إجابتهم بالأسباب التاليه:
1. مخترعو الكمبيوتر هم الأكثر معرفةً بمنطقه الداخلى....ه
2. اللغه التى يستخدمونها فى التواصل فيما بينهم لا يفهمها احداً غيرهم !ه
3. لهم المقدره على حفظ حتى الأخطاء الصغيره...لإستخدامها-ربما- لاحقاً..!ه
4. بمجرد إمتلاكك لواحد منهم ..سوف تدفع نصف دخلك فى شراء توابعهم...!ه

مجموعة الإناث-على صعيد آخر- خلصت بأن الكمبيوتر هو أنثى دافعين بالأسباب التاليه:
1. لعمل اى شئ معهم..لابد وأن تقوم بتشغيلهم أولاً...!ه
2. يحفظون بيانات كثيره...لكنهم لا يستطيعون التفكير من تلقاء أنفسهم...!ه
3. متوقع منهم أن يساعدوك فى حل مشاكلك..لكنهم معظم الوقت يمثلون المشكله نفسها..!ه
4. بمجرد إختيارك واحداً...تصل إلى حقيقة أنك لو إنتظرت قليلاً لوجدت واحداً أفضل...!ه

فما رأيك-عزيزى الزائر-: هل الكمبيوتر ذكر أم أنثى ؟!!ه

(مترجمه والنص الأصلى موجود فى البوست التالى)

A student asked, "What gender is 'computer'?"

Instead of giving the answer, the teacher split the class into two groups, male and female and asked them to decide for themselves whether "computer" should be a male or a female noun.

Each group was asked to give four reasons for their recommendation.

The men's group decided that "computer" should definitely be of the male gender , because:

1. no one but their creator understands their internal logic;
2. the language they use to communicate with other computers is incomprehensible to everyone else;
3. even the smallest mistakes are stored in long term memory for possible later retrieval; and
4. as soon as you make a commitment to one, you find yourself spending half your pay check on accessories for it.

(No chuckling guys... this gets better!!!)

The women's group, however, concluded that computers should be female, because:

1. in order to do anything with them, you have to turn them on;
2. they have a lot of data but still can't think for themselves;
3. they are supposed to help you solve problems, but half the time they ARE the problem; and
4. as soon as you commit to one, you realize that if you had waited a little longer, you could have gotten a better model.