Adaptivitiou směrem ke konstruktivismu
Jedna z hlavních myšlenek konstruktivismu je to, že každý žák může vnímat a chápat věci a souvislosti jinak, vidět je ve svém vlastním kontextu — teprve se znalostí tohoto vnitřního světa pak můžeme k žákovi opravdu přistupovat individuálně. [1] Potřeba takového přístupu, spolu s dalšími body, jako např. učení se na základě řešení problémů nebo rozvoj analytického a kritického myšlení, se objevuje také mezi ústředními body tzv. vzdělávání 4.0 [2] — iniciativy, která se snaží reflektovat změny v technologiích a společnosti a aplikovat je na výuku.
Myslím, že hledisko individuálního přístupu je z definice nejlépe představitelné ve schématu osobního doučování. Doučování už dlouho hraje zásadní roli (nejen) v českém vzdělávacím procesu a nebude zřejmě překvapením, že jedním z nejvíce doučovaných předmětů je matematika, jedna z klíčových oblastí zmiňovaných ve vzdělávání 4.0. [3,4]
Doučování však je pouze jednou částí edukativního systému. Tou hlavní zůstává tradiční frontální výuka. Domnívám se, že s rostoucím zapojením výuky logického myšlení a programování (obecně dovedností týkajících se abstraktního a analytického pojetí světa) bude jenom posílena potřeba právě individuálního přístupu k žákům. Jak ale zajistit takové podmínky v prostředí třídního kolektivu třiceti žáků?
Zajímavým prostředkem v tomto ohledu se nabízejí tzv. systémy adaptivní výuky — jedná se o systémy, které vlastně imitují úlohu tutora — snaží se přizpůsobit se žákovým znalostem a vhodně reagovat na jeho úspěchy, resp. chyby. Příkladem takových systémů mohou být např. webové aplikace Umíme to nebo RoboMise, které vznikají při Fakultě informatiky Masarykovy univerzity.
Jak tyto aplikace vlastně fungují? Předpokladem je to, že jsou v menší či větší míře zastoupeny následující prvky: [5]
Sledování uživatelovy interakce, logging
- rozhoduje se o tom, jaká data o chování uživatele a v jaké míře budou zaznamenána
- např. čas strávený na stránce v milisekundách, počet kliků na nápovědu, apod.
Expertní (doménový) model
- zachycuje koncepty z výukového obsahu a jejich vztahy
- př.: před řešením slovních úloh by měl žák ovládat lineární rovnice
Model studenta
- zachycuje stav studenta (jeho aktuální znalosti) na základě dosažených výkonů v minulosti; může také odhadovat jeho chování v budoucnu
Pedagogický model, model tutora
- zastává roli individuálního tutora, tedy činí rozhodnutí o dalším směřování
- např. určuje, jakou danou úlohu by měl žák procvičit
Uživatelské rozhraní
- určuje, jakým způsobem jsou výše zmíněné modely prezentovány žákovi
- např. vizualizace dosažených úspěchů, zobrazení nápovědy, apod.
Zmíněné modely můžou fungovat velmi jednoduše na základě předem určených kritérií, tzv. heuristik. Moderní metody modelování v sobě zahrnují prvky z oblasti strojového učení, čímž se stávají přesnější a inteligentnější. Zde je občas potřeba dávat pozor — i když by se mohlo zdát, že umělá inteligence je v současnosti skoro všude, nemusí tomu být tak úplně pravda — např. nejstahovanější aplikace pro výuku jazyků ještě nedávno nejevily známky použití AI. [6]
Adaptivní systémy mají možnost posunout úroveň individuálního přístupu k výuce tím, že zvládnou imitovat postupy mentora, které jsou ale obtížně škálovatelné pro větší kolektivy. Zároveň zde pořád zůstává velký prostor pro využití učitele jako průvodce v poskytování zpětné vazby, podporování kreativity žáků a lidském přístupu k nim. Úkolem učitele nicméně zůstává vhodně jednotlivé prvky adaptivních systémů využít a aplikovat do výuky, což nemusí být vůbec snadný úkol. K tomu je ale důležité vědět, jak vlastně dané konkrétní systémy fungují a co jsou jejich silné a slabé stránky.
Zdroje:
[1] FOSNOT, Catherine Twomey. Constructivism: Theory, perspectives, and practice. New York: Teacher College Press, 2013. ISBN 0807772593.
[2] Schools of the Future: Defining New Models of Education for the Fourth Industrial Revolution. World Economic Forum [online]. 2020 [cit. 2022–04–01]. Dostupné z: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Schools_of_the_Future_Report_2019.pdf
[3] Byl spuštěn národní plán doučování pro žáky ZŠ a SŠ. MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY [online]. Praha [cit. 2022–04–01]. Dostupné z: https://www.msmt.cz/byl-spusten-narodni-plan-doucovani-pro-zaky-zakladnich-a
[4] NOVOTNÁ, Gabriela. Soukromé doučování (nejen) matematiky. Učitel matematiky. 2018(26), 129–137. Dostupné také z: https://dml.cz/bitstream/handle/10338.dmlcz/148583/UcitelMat_026-2018-3_1.pdf
[5] EFFENBERGER, Tomáš. Adaptive Learning of Programming. 2020. Dostupné také z: https://is.muni.cz/th/v3w2g/thesis.pdf. Rigorózní práce. Fakulta informatiky Masarykovy univerzity.
[6] PIKHART, Marcel. Intelligent information processing for language education: The use of artificial intelligence in language learning apps. Procedia Computer Science. 2020, (176), 1412–1419. Dostupné také z: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050920320512?via%3Dihub