Prilagodljivi učni sistemi
Recimo, da vaši učenci rešujejo naloge iz banke vprašanj. Predstavljajte si, da poleg vsakega od njih sedi ena oseba. Opazujeta korake, ki jim učenec sledi, da bi prišel do rešitve.
Ima njihov varovanec težave s kakšnim konceptom?
Ali se zdi, da imajo napačno predstavo?
Morda so vznemirjeni in bi potrebovali malo spodbude?
Učitelj jim da namig, jih opozori na to, kaj jim manjka.
Mogoče se tudi zgodi, da se učencu zdi problem prelahek in se začne dolgočasiti. V tem primeru tutor dodeli zahtevno nalogo.
Učitelj lahko učenca celo navdihuje z vprašanji in ga prisili, da razmisli o svoji uspešnosti. Pri tem vas sproti obvešča o učenčevem napredku.
Inteligentni učni sistemi (ITS) so zasnovani tako, da posnemajo vlogo tega učitelja.1 So vrsta prilagodljivih učnih sistemov (ALS), ki vodijo posameznega študenta skozi vsak korak rešitve. Po potrebi dajejo namige in povratne informacije. Zaradi tega so ITS primernejši za predmete, kot je matematika, kjer so problemi in rešitve jasno opredeljeni.2Nedavni ITS pa so se lotili tudi drugih predmetov.
Adaptivni sistemi in učenje
Adaptivno učenje nastopi, ko digitalna orodja in sistemi ustvarijo individualne učne poti - zaporedje dejavnosti, ki se izvajajo za učenje določene vsebine ali spretnosti. Učne poti so odvisne od prednosti, slabosti in hitrosti učenja vsakega posameznika.3,4Izvedba o stroju, ki se prilagaja učencu, sega v petdeseta leta prejšnjega stoletja. Z nedavnim razvojem tehnologije so možnosti zdaj neskončne. Te prilagodljive učne sisteme je mogoče uporabljati za različne namene - reševanje problemov, učenje konceptov in/ali za ocenjevanje učenca.
Na trgu je zdaj veliko sistemov za prilagodljivo učenje. Obstajajo tudi avtorska orodja, ki vam pomagajo ustvariti ALS brez kakršnega koli znanja o kodiranju. Medtem ko ustvarjanje ALS lahko vzame veliko časa in sredstev, učitelju ni treba spreminjati svojega učnega načrta ali sloga, da bi ga prilagodil svojim učnim uram. Ne glede na vrsto in obliko se tehnologije, ki se uporabljajo za ustvarjanje ALS, zelo razlikujejo: vsi sistemi niso enaki!
Pri izbiri sistema morate preveriti, kako prilagodljiv je, kateri del učenja personalizira in ali učitelju omogoča prilagajanje. Poleg tega so pomembna tudi praktična vprašanja, kot so, kakšna oprema je potrebna, koliko stane in ali je v ceno vključeno tudi usposabljanje.
Vrste prilagodljivih učnih sistemov
Inteligentni učni sistemi (glej zgoraj) so prilagojeni in interaktivni. Učenje ocenjujejo v realnem času. Na mikroravni prilagodijo povratne informacije, ko učenec rešuje problem. Na makro ravni se odločijo, kateri problem bodo prikazali naslednji - podobno kot Youtube priporoča, kateri videoposnetek si je treba ogledati naslednjič. Enostavni sistemi za poučevanje uporabljajo odločitvena drevesa za pravila o tem, katere povratne informacije je treba posredovati. Drugi sistemi presegajo vnaprej določena pravila in uporabljajo strojno učenje, da prilagodijo svoje vedenje.1Adaptivni učni sistemi lahko presegajo poučevanje. Raziskovalni učni sistemi na primer omogočajo učencem, da raziskujejo učno okolje in izberejo, kaj jih zanima. Sistemi, ki temeljijo na igrah, vse skupaj zapakirajo v obliki igre. Ko učenec obvlada eno stopnjo, se premakne na naslednjo.
Ne glede na vrsto morajo vsi sistemi ALS podpirati učenca, dokler ne more samostojno opraviti naloge.6 Spodbujati morajo razmišljanje in podpirati odločanje. Prav tako morajo biti sposobni svoje odločitve pojasniti učitelju in učencu.
Klikni tukaj in odkrij posebne vrste ITS
Ko gre za izbiro in uporabo ALS ali celo za odločitev, ali ga uporabljati ali ne, strokovnjaki svetujejo, da vedno začnete z učenjem. 2 Vprašajte Katero potrebo učencev je treba obravnavati? Katero orodje ustreza tej nalogi? in Kako bodo različni učenci različno podprti?"5 Studije kažejo, da ti sistemi nimajo bistvenega vpliva na učenje učencev, če se uporabljajo kratek čas. Učinkovitost se je povečala, ko so jih uporabljali eno celo šolsko leto ali dlje.7 Če se odločite za njihovo uporabo, bodite pripravljeni na podporo učencem pri vodenju lastnega učenja. Bodite potrpežljivi in bodite pripravljeni na eksperimentiranje, neuspehe in ponovne poskuse.2,5
------------------------------------------------------------------------------------------------------
1 Groff, J., Personalized Learning : The state of the field and future directions, Center for curriculum redesign, 2017.
2 Holmes, W., Anastopoulou S., Schaumburg, H & Mavrikis, M.,Technology-enhanced personalised learning: untangling the evidence, Stuttgart: Robert Bosch Stiftung, 2018.
3 Taylor, D., Yeung, M., Bashet, A.Z., Personalized and Adaptive Learning, Innovative Learning Environments in STEM Higher Education pp 17–34, SpringerBriefs in Statistics, 2021
4 Becker, S. et al, NMC Horizon Report: 2018 Higher Education Edition, Educause, 2018.
5 Feldstein, M., Hill, P., Personalized Learning: What It Really Is and Why It Really Matters, Educause Review, 2016
6 Wood, D., Bruner, J., Ross, G., The role of tutoring in problem solving, The Journal of Child Psychology and Psychiatry, 1976
7 Alkhatlan, A., Kalita, J.K., Intelligent Tutoring Systems: A Comprehensive Historical
Survey with Recent Developments, International Journal of Computer Applications 181(43):1-20, March 2019
