Daty řízené školství
V dnešní době do školství technologie pronikají čím dál tím více, a to nejen díky probíhající pandemii. Ta se však o vznik online výuky a hybridní výuky také z velké části zasloužila. Řízení takové výuky však není úplně jednoduché, stejně tak řízení školství. A pokud chce někdo správně řídit školství, musí vycházet ze znalosti toho, co se na různých místech vzdělávacího procesu skutečně děje, a také umět předpovědět dopad každého rozhodnutí. Také z toho důvodu probíhají snahy o daty řízené školství, tedy školství založené na reálných datech získaných přímo od studentů.[1]
V dnešní době již probíhá výuka podporovaná technologiemi, nejčastěji v kombinované formě. Samotná výuka probíhá prezenčně, její podpora však online. Jako příklad můžeme uvést online žákovské knížky, e-learningové kurzy, materiály v ISu nebo například kurz Moodle, který umožňuje učiteli nahrávat pro žáky všechny potřebné materiály, ti zde odevzdávají své úkoly a mohou diskutovat o problémech. Tato prostředí generují obrovské množství dat, která se dají dále využít. Učitel i žák mají k uloženým datům přístup a mohou je dále zkoumat, analyzovat nebo hodnotit, a mají tak lepší přehled.
Dospět od uložených dat k informacím použitelným k řízení — v našem teoretickém případě k nastavení optimální trajektorie výuky pro každého studenta či žáka nebo dokonce až k posouzení kvality jednotlivých škol či schopností jednotlivých učitelů — je velmi komplikovaný proces. Jedná se zde o práci s tzv. „velkými“ daty, jejichž zpracování probíhá docela jinými výzkumnými postupy, než na jaké jsme byli dosud zvyklí. Na rozdíl od klasického zkoumání jen omezeného množství okamžitých vlastností určitého vzorku osob je možno do analýzy zahrnout průběžné informace o každodenní činnosti a výsledcích každého hodnoceného jedince. [1]
Analýza dat generovaných činností studentů začala již v roce 2011 na vysokých školách. Podíváme-li se na střední školy, v Americe již fungují hybridní školy, které jsou postaveny na využití systémů řízení výuky založených na datech získaných činností žáků. Žáci tak tráví téměř sto procent výuky u počítačů a jiných zařízení. Mají stanovený učební plán, který každý žák prochází vlastním tempem. Systém pak sbírá veškerá data a vyhodnocuje je, studenti vyhodnocení jako neúspěšní pak musí například absolvovat další doplňkové studijní programy. Tyto školy jsou často podporovány komerčně, například Billem Gatesem nebo Rupertem Murdochem. [2]
Školy tohoto typu mají většinou velmi slušnou úspěšnost v plošných testech. Vlastně je právě toto hlavním cílem jejich výukové činnosti. Potřebují mnohem méně učitelů s poněkud odlišnou kvalifikací a i přes nutnost investovat do počítačových systémů a digitálních učebních materiálů jsou co do nákladů při zachování státního příspěvku na žáka velmi efektivní. [2]
V budoucnosti se daty řízené vzdělávání zcela jistě prosadí, otázkou však zůstává, jaké to bude mít následky. Mělo by totiž vliv na celý proces reformy škol. Získaná data by mohly vést k určení důležitých části učebního obsahu, ale také podávat informace jako jak žáci spolupracují nebo kolik času stráví při plnění jednotlivých úkolů. Dá se také sledovat průběžný vývoj každého žáka, jeho zlepšení či zhoršení a odhalení faktorů s tím souvisejících, jako je například změna učitele. Data by se také mohla stát nástrojem pro hodnocení kvality učitelů či celých škol. [3]
Dragan Gašević z Athabasca University shrnuje hlavní přínos systému umožňujícího komplexní analýzu činnosti žáků při výuce s podporou technologií takto:
Dovoluje získat přehled o tom, jak žáci pracují s výukovým obsahem.
Pomáhá identifikovat, které výukové materiály by se měly zdokonalit nebo nahradit.
Umožňuje zjistit, jak mezi sebou žáci interagují.
Poskytuje vodítko ke zlepšení komunikace s žáky.
Pomáhá identifikovat témata, s nimiž mají žáci problémy.
Pomáhá identifikovat žáky, kteří potřebují pomoc.[4]
Se sběrem dat jsou však spojeny také etické otázky, je potřeba zařídit, aby byli všichni se sběrem dat obeznámeni, souhlasili s ním a data musí být zabezpečena tak, aby se nedaly zneužít.
Primárním příjemcem výsledků musí být žák (student), pak učitel a teprve nakonec při zajištění etických pravidel též nadřízené orgány.[3]
Zavedení daty řízeného školství má smysl, pokud bude správně implementováno a musí být stanoveny konkrétní cíle. Systém a studijní plán pak musí být vystavěny tak, aby vedly ke splnění tohoto cíle. Učitelé a žáci, kteří tyto systémy využívají, je musí být schopni využít efektivně. Je také potřeba vyřešit otázku etiky a přijmout riziko toho, že výsledky nemusí být vždy v souladu s tím, co očekáváme.
Zdroje:
BRDLIČKA, Bořivoj. Vize daty řízeného školství. 2011. [cit. 2022–04–28]. Dostupné z: Odborný článek: Vize daty řízeného školství (rvp.cz)
BRDLIČKA, Bořivoj. Daty řízené školství v praxi. 2011. [cit. 2022–04–28]. Dostupné z: Odborný článek: Daty řízené školství v praxi (rvp.cz)
BRDLIČKA, Bořivoj. Skutečné možnosti využití daty řízeného školství. 2011. [cit. 2022–04–28]. Dostupné z: https://clanky.rvp.cz/clanek/13511/SKUTECNE-MOZNOSTI-VYUZITI-DATY-RIZENEHO-SKOLSTVI.html
GAŠEVIĆ, Dragan. Semantic Technologies in Learning Environments. 2011. [cit. 2022–04–28]. Dostupné z: [http://www.slideshare.net/dgasevic/semantic-technologies-in-learning-environments]
