Dostęp do szkół wyższych jest coraz łatwiejszy. Dlaczego więc studenci chcą korzystać z materiałów cyfrowych zamiast chodzić na zajęcia? Co napędza rewolucję cyfrową na uczelniach wyższych? Jakie nowe technologie mogą zdecydować o sukcesie  cyfrowej rewolucji w nauczaniu?

Mimo, że dostęp do szkół wyższych jest coraz łatwiejszy, bo jest ich coraz więcej, cyfrowa rewolucja na uczelniach wyższych nabiera coraz większego rozpędu. Dlaczego studenci wolą korzystać z materiałów cyfrowych zamiast chodzić na zajęcia? Palącym problemem w szkołach wyższych niejednokrotnie jest poziom nauczania. Ze względu na budżety uczelnie nie mogą zatrudnić wykładowców takich jacy byli by potrzebowali. Stoi to w sprzeczności z oczekiwaniami organizacji, w tym pracodawców, którzy oczekują podnoszenia standardów uczenia na każdym etapie edukacji. W tej sytuacji wielu dostrzega ratunek w cyfrowej technologii jak pisze w specjalnym raporcie „Learning in a digital Age” Scientific American.

as02

Technologia może pomóc dostosować materiał do ucznia, czyli uczenie adaptacyjne

Zwolennicy uczenia adaptacyjnego uważają, że technologia pozwala niewielkim kosztem dostarczyć zindywidualizowany materiał dla każdego z uczniów. Można on-line zdiagnozować mocne i słabe strony ucznia oraz dostosować materiał i proces nauczania do jego potrzeb.

Przeciwnicy uważają, ze cyfryzacja zamieni szkoły w fabryki i proponują, aby zamiast delegować zadania na komputery,  wydawać więcej na szkolenia, zatrudnienie i utrzymanie dobrych nauczycieli.

Treści cyfrowe stanowią 20% wszystkich treści nauczania w sektorze K-12 w Stanach Zjednoczonych, z tego niewielka część to nauczanie adaptacyjne. Jednak idea nauczania adaptacyjnego znajduje coraz więcej zwolenników, finansuje je między innymi Bill Gates.

Na czym polega adaptacyjność w nauczaniu? Adaptacyjność odnosi się do systemu komputerowego, który na bieżąco ocenia nawyki (sposoby) myślenia ucznia i na bieżąco dostosowuje do nich materiał nauczania. To coś więcej niż tylko test, który w zależności od wyniku udostępnia materiał do nauczenia. Prawdziwa adaptacyjność wymaga stworzenia profili psychometrycznych uczących się i dostarczenia doświadczeń edukacyjnych w zależności od ich postępów.

Oprogramowanie adaptacyjne musi „znać” mapę powiązań pomiędzy poszczególnymi kawałkami wiedzy, takimi jak filmy, teksty, praktyczne problemy do rozwiązania, czy quizy. Określony algorytm musi następnie porównać wyniki danego studenta z tysiącami, a nawet milionami wyników innych studentów i odpowiednio dobrać materiał kursu.

MOOC-e z turbodoładowaniem w postaci sztucznej inteligencji

Mooc-e, czyli otwarte masowe kursy on-line udostępnione w internecie, w których biorą udział tysiące, a nawet setki tysięcy osób, stają się doskonałym miejscem udostępnienia treści nauczania oraz jej zdobywania. Dlaczego? Dzięki swojej masowości z jednej strony, z drugiej zaś dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji. MOOC-e zaczynają być jedną z najlepszych drog do zindywidualizowanego i efektywnego ekonomicznie kształcenia.

Na przykład, na Stanford University zauważono, że tylko 5-10 % studentów angażuje się głęboko w dyskusję podczas zajęć, pozostali są bierni. Przygotowano więc otwarty, darmowy kurs zawierający filmy oraz ćwiczenia wymagające zastosowania technik matematycznych opisanych w filmach. Zaprojektowano również pytania otwarte, które dały studentom możliwość myślenia i szukania pomysłów na własną rękę, a następnie wymiany pomysłów na forach dyskusyjnych. Dzięki zastosowanemu rozwiązaniu zwiększono dostęp do kursu prowadzonego przez uczelnię. Wzięło w nim udział 100 000 studentów, ukończyło kurs 23 000 studentów. Po zakończeniu kursu, przeanalizowano momenty w których studenci odnosili sukcesy i dzięki temu poprawiono materiał kursu oraz lepiej dostosowano go do potrzeb studentów. W omawianym kursie dokonali tego ludzie, niemniej to co najbardziej fascynuje mnie w MOOC-ach jest fakt, iż ciężar analizy i dostosowania do potrzeb studentów może wziąć na siebie system sztucznej inteligencji.

System porównując wyniki tysięcy, a nawet setki tysięcy  studentów, może tworzyć profile psychometryczne i odpowiednio dobrać materiał kursu. Na Arizona State University uczono studentów matematyki z wykorzystaniem systemu, który na bazie zaprojektowanych przez zespół naukowców algorytmów analizował statystyki aktywności i wyników dziesiątek tysięcy studentów, dzięki czemu można było zaprojektować przebieg procesu nauczania. Arizona State University w nauczaniu adaptatywnym dopatruje się dalszego kierunku rozwoju uczelni i sposobu na rekrutację oraz kształcenie studentów.

Takie podejście wychodzi poza tradycyjne rozumienie sposobów działania platform e-learningowych niemniej w nim, myślę, należy dopatrywać się kierunku rozwoju systemów LMS.

Jeżeli zainteresowałem cię tematem, zapraszam do dalszej lektury na stronie internetowej specjalnego raportu „Learning in a digital Age” wydanego przez Scientific American.

One Response to „Scientific American” o cyfrowej rewolucji w nauczaniu

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *