docsodobno kognitivno izobraževanje in transdisciplinarni modeli učenja
download 
Report Transcription
sodobno kognitivno izobraževanje in transdisciplinarni modeli učenja
SODOBNO KOGNITIVNO IZOBRAŽEVANJE IN TRANSDISCIPLINARNI MODELI UČENJA PEDAGOŠKA STRATEGIJA Maribor, 2015 Copyright©2015 Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Univerza v Mariboru, Junij, 2015 SODOBNO KOGNITIVNO IZOBRAŽEVANJE IN TRANSDISCIPLINARNI MODELI UČENJA PEDAGOŠKA STRATEGIJA Izdajatelj: Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Univerza v Mariboru Uredniki: Boris ABERŠEK, Andrej FLOGIE, Magdalena ŠVERC Oblikovanje: Kosta DOLENC Izdaja: Monografija Strani: 217 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Univerzitetna knjižnica Maribor 37.015.3:159.955(082) SODOBNO kognitivno izobraževanje in transdisciplinarni modeli učenja [Elektronski vir] : pedagoška strategija / [uredniki Boris Aberšek, Andrej Flogie, Magdalena Šverc]. - El. zbornik. - Maribor : Fakulteta za naravoslovje in matematiko, 2015 ISBN 978-961-6657-55-6 (pdf) 1. Aberšek, Boris COBISS.SI-ID 83093761 © Avtorji so navedeni v monografiji. Za točnost vsebine odgovarjajo avtorji sami. PREDGOVOR Učenje označuje spremembe v sistemu, ki so adaptivne v smislu omogočanja sistemu po procesu učenja bolj efektno izvajanja identičnih nalog z isto populacijo. (H. A. Simone) Pri pisanju te monografije in pri poskusu prevetritve sodobnih trendov v izobraževanju in zarisovanju prihodnosti, smo uporabljali načeli, ki bi lahko povzeli: • • Od temeljnih k aplikativnim znanjem. Skratka, od humanistike, družboslovja do naravoslovja in tehnike. Za izhodišče so vzete filozofske osnove na temelju katerih so razloženi splošno didaktični koncepti, povezani s sociološkimi in psihološkimi zakonitostmi kot osnove sodobnih izobraževalnih sistemov. Od teorije k praksi. Od teoretičnih izhodišč, kjer so definirana temeljna znanja in osnovne zakonitosti, do praktičnih rešitev – napotkov za uporabo. Kako mislimo, kako se učimo, pomnimo, sanjamo, kako nastane užitek, kje se skrivajo čustva, kako je s svobodno voljo, kako se odločamo ...? Na tovrstna vprašanja poskuša odgovoriti kognitivna znanost. Področja človekove duševnosti se loteva interdisciplinarno, celo transdisciplinarno – s povezovanjem spoznanj vseh disciplin, ki lahko kaj povedo o kognitivnih pojavih. Kognitivna znanost tako združuje nevroznanost, psihologijo, filozofijo, jezikoslovje, umetno inteligenco in družbene vede. Duševne procese poskuša obravnavati celostno in tako priti do globljega razumevanja področja, ki nam je izkustveno najbližje. V zadnjih desetletjih doživlja kognitivna znanost skokovit razvoj. Še posebno zahvaljujoč napredku nevroznanosti počasi začenjamo slutiti, da se je mogoče znanstveno lotiti raziskovanja duševnih pojavov in celo zavesti – področja, ki je bilo še do nedavnega rezervirano samo za mistike. Svoja spoznanja poskušajo kognitivni znanstveniki prenesti tudi v prakso – še posebno na področju učenja in poučevanja, procesov sodelovalnega dela in na področju računalniškega strojnega učenja in odločanja. Kognitivna znanost je zrasla iz gibanja kibernetike v petdesetih letih dvajsetega stoletja in je od takrat doživela številne paradigmatske spremembe. Študiji kognitivne znanosti, ki so v zadnjih dvajsetih letih zacveteli po vseh pomembnih svetovnih univerzah, so večkrat obarvani s kakšno od konstitutivnih disciplin (kot so npr. kognitivna lingvistika, kognitivna nevroznanost, kognitivna antropologija ipd.), vse bolj pa postaja jasno, da edino enakopravna obravnava vseh področij zagotavlja celostno obravnavo duševnih procesov in pricesov učenja in posledično tudi poučevanja. Če se osredotočimo na konkretno knjigo, ki je pred vami, lahko upravičeno domnevamo, da se bodo razlage in vsebine te knjige večkrat razlikovale od predstav, ki so splošno veljavne. Upamo pa, da bomo s tem pri bralcu, predvsem pri učiteljih in snovalcih šolskih politik, izzvali kognitivno disonanco – intelektualno nelagodje, ki jih bo spodbudilo k temu, da bodo poskusili svoje, od šolskih let ponotranjene »teorije v glavah« posodobiti in ponotranjiti. Da pa bi lahko učitelji te spodbude trajno ponotranjili, morajo biti ustvarjeni pogoji, vzpodbudna okolja in se jim morajo seveda pridružiti tudi nove izkušnje alternativne učne prakse. In ustvarjanje pogojev za pridobivanje teh izkušenj učiteljev je temeljna naloga in temeljno poslanstvo politike s področja izobraževanja. In ponovno smo na začetku, pri filozofiji, paradigmatskih spremembah in predlaganih pedagoških strategijah. Uredniki ZAHVALE Pri večini zahval je najtežji začetek, kje začeti, koga navesti prvo, kdo je bil pri nastanku nečesa najpomembnejši, ali tisti, ki te je pred mnogimi leti usmeril na neko pote, ali tisti, ki je s teboj naredil prve korake, morda pa tisti, ki te je spremljal na zaključku poti. Kakorkoli nekje je pač potrebno začeti. Zato navajamo avtorje kar po vrstnem redu njihovih prispevkov in se jim še posebno zahvaljujeo pri pripravi te knjige za njihove, tako prispevke kot tudi njihovo veliko potrpežljivost. Ti so: Boris Aberšek, Andrej Flogie, Kosta Dolenc, Mateja Ploj Virtič, Metka Kordigel Aberšek, Janez Bregant, Smiljana Gartner, Bojan Borstner, Magdalena Šverc, Maja Vičič Krabonja, Kristjan Perčič, Vera Bevk, Radomir Krajnc, Domen Kovačič, L. Novak, T. Bezić, Mojca Štraus in Tina Rutar Leban. Te knjige ne bi bilo brez podpore projekta Inovativna pedagogika 1:1 v luči kompetenc 21.stoletja. Zahvaljujemo se prav tako Ministrstvu za izobraževanje znanost in šport Republike Slovenije in ESS. Prav tako pa se zavedamo prispevka vseh, ki so sodelovali pri vseh aktivnostih in na vseh dogodkih, kot tudi skupnega in individualnega prispevka vseh v projektu sodelujočih od začetka nastajanja te monografije naprej. Njim gre še posebna zahvala. KAZALO VSEBINE UVOD ------------------------------------------------------------------------------------ 10 DEL I: KAKO SE UČIMO IN POUČUJEMO -------------------------------------- 19 UVOD ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 19 Družba kot socialna tvorba ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 19 Od socialnega na psihološki nivo --------------------------------------------------------------------------------------------------- 20 RAZVIJAJOČI SE KONCEPT UČENJA ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 21 SODOBNO RAZUMEVANJE UČENJA --------------------------------------------------------------------------------------------------- 23 TEORETIČNI POGLEDI NA KOGNICIJO IN UČENJE --------------------------------------------------------------------------------- 24 Znanje -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 24 Učenje-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 24 Motivacija --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 25 Poučevanje ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 25 KOGNITIVIZEM ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 27 Kognitivna teorija učenja ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 27 Primerjava in ponazoritev razlik različnih načinov učenja ------------------------------------------------------------------- 29 KOGITIVNO UČENJE ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 30 Kaj je učenje ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 30 Vrste učenja ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 31 Sklep - Kognitivni pogled na učenje ------------------------------------------------------------------------------------------------ 32 KIBERNETIKA IN DRUŽBA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 35 OSNOVNA IZHODIŠČA KIBERNETSKE PEDAGOGIKE ------------------------------------------------------------------------------ 37 Zablode kibernetične pedagogike -------------------------------------------------------------------------------------------------- 38 Revidirana kibernetska pedagogika ------------------------------------------------------------------------------------------------ 38 NA MOŽGANSKIH PROCESIH TEMELJEČE METODE UČENJA ------------------------------------------------------------------- 40 PLASTIČNOST IN UČENJE ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 40 NEVROZNANOST IN IZOBRAŽEVANJE ------------------------------------------------------------------------------------------------ 41 OD INTERDISCIPLINARNOSTI DO TRANSDISCIPLINARNOSTI------------------------------------------------------------------- 42 Transdisciplinarnost -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 43 Recipročnost in dvo-smerni napredek -------------------------------------------------------------------------------------------- 44 Transdisciplinarni model inovativne pedagogike 1:1-------------------------------------------------------------------------- 46 Kognitivna znanost in tehnologije ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 47 Teme pri učenju s tehnologijo ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 47 Učenje s tehnologijo ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 49 Kako deluje učenje s tehnologijo? -------------------------------------------------------------------------------------------------- 49 Delovni spomin -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 50 Dolgoročni spomin --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 50 Kako pozabljamo ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 52 Primer kognitivnega učenja s tehnologijo ------------------------------------------------------------------------------------------ 53 Inteligentni izobraževalni sistemi --------------------------------------------------------------------------------------------------- 53 Razvoj ITS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 54 Modularna struktura --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 55 Gradnik -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 55 Načelo postopnosti ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 56 Bloomova taksonomija ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 56 Učni korak----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 56 Individualizacija učnik korakov -------------------------------------------------------------------------------------------------- 58 Preverjanje in ocenjevanje znanja --------------------------------------------------------------------------------------------- 58 Tipi nalog ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 59 Povratna informacija --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 60 Podatki in metapodatki ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 61 Pilotski model ITS TECH8-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 61 Sistem za zbiranje metapodatkov in spremenljivk SCAMV -------------------------------------------------------------- 62 Primer zgradbe gradnika v ITS TECH8 --------------------------------------------------------------------------------------------- 63 Učni korak 3_1 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 64 INOVATIVNA PEDAGOGIKA ZA BODOČE UČITELJE ------------------------------------------------------------------------------- 67 Uvod ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 67 Pregled raziskav o vključitvi IKT v poučevanje ---------------------------------------------------------------------------------- 68 Računalniška pismenost (digitalna kompetenca) bodočih učiteljev v Sloveniji ---------------------------------------- 71 Definiranje kompetenčnega okvirja bodočih učiteljev------------------------------------------------------------------------ 72 Vključevanje konceptov inovativne pedagogike v izobraževalni proces bodočih učiteljev ------------------------- 75 Sklep ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 75 DEL II: BRANJE V PEDAGOŠKEM KONCEPTU – 1 : 1 ------------------------ 77 Uvod-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 77 Digitalni domorodci so drugačni ali kdo in kakšen je homo zappiens ------------------------------------------------------ 78 Pozitivni učinki dolgotrajnih aktivnosti pred računalniškim zaslonom --------------------------------------------------- 79 Negativni učinki dolgotrajnih aktivnosti pred računalniškim zaslonom -------------------------------------------------- 79 Branje in bralni krikulum v šoli po meri Homo zappiensa-------------------------------------------------------------------- 83 Branje klasičnih linernih besedil ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 83 Predznanje -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 84 Tematsko predznanje -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 84 Predznanje, povezano z besedilno strukturo -------------------------------------------------------------------------------- 84 Inferenčno sklepanje ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 86 Metakognicija (samoregulacija)----------------------------------------------------------------------------------------------------- 87 Čustvene spremenljivke, povezane z učinkovitostjo in motivacijo -------------------------------------------------------- 89 Online informativna, prikazovalna in razlagalna besedila --------------------------------------------------------------------- 90 PDF ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 90 Prostorska orientacija ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 91 Zunanji spomin ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 91 Bralna učinkovitost ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 91 Zaprti hipertekst ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 92 Razumevanje zaprtega hiperteksta -------------------------------------------------------------------------------------------- 93 Tematsko predznanje v procesu branja zaprtega hiperteksta ---------------------------------------------------------- 95 Poznavanje strukture hiperteksta ---------------------------------------------------------------------------------------------- 96 Vpliv strukture zaprtega hiperteksta na količino in kvaliteto naučenega -------------------------------------------- 97 Razumevanje informativnih, razlagalnih in prikazovalnih besedil na svetovnem spletu ----------------------------- 99 Predznanje v procesu razumevanja spletnih besedil ------------------------------------------------------------------------ 102 Tematsko predznanje in poznavanje strukture spletnih besedil ----------------------------------------------------- 102 Specializirano predznanje ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 102 Predznanje, povezano s poznavanjem strukture spletnih besedil ------------------------------------------------------- 102 Predznanje, povezano z elektronskimi napravami --------------------------------------------------------------------------- 103 Inferenčno sklepanje v procesu razumevanja spletnih besedil ----------------------------------------------------------- 103 Spretnost ugotavljanja besednega ujemanja: ----------------------------------------------------------------------------- 104 Inferenčno sklepanje na podlagi strukturnih besedilnih signalov:--------------------------------------------------- 104 Inferenčno sklepanje na podlagi kontekstualnih besedilnih signalov:---------------------------------------------- 104 Kaj menimo, ko govorimo o večji količini inferenčnega sklepanja »naprej«? ------------------------------------ 104 Kaj menimo, ko govorimo o mnogoslojnem inferenčnem sklepanju?---------------------------------------------- 104 Metakognicija/samoregulacijski procesi v procesu razumevanja spletnih besedil ---------------------------------- 105 Klasični metakognitivni/samoregulacijski procesi------------------------------------------------------------------------ 105 Specifične samoregulacijske tehnike – fizične aktivnosti -------------------------------------------------------------- 107 Individualne razlike v procesu učenja iz e-učbenika/e-gradiva → premislek za učitelja ---------------------------- 108 Sklep ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 112 DEL III: KRITIČNO MIŠLJENJE: MED TEORIJO IN PRAKSO ------------- 113 Kritično mišljenje kot argumentacija ----------------------------------------------------------------------------------------------- 113 Uvod -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 113 Kaj je argument? ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 114 Logične zmote ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 116 Sklep -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 118 Kritično mišljenje kot element izobraževanja ----------------------------------------------------------------------------------- 119 Uvod -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 119 Poučevanje/učenje kritičnega mišljenja v vzgojno-izobraževalnem sistemu ----------------------------------------- 119 Poučevanje/učenje etike s pomočjo kritičnega mišljenja v vzgojno-izobraževalnem sistemu ------------------- 121 Sklep -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 125 DEL IV: SPOZNANJA INOVATIVNE PEDAGOGIKE 1:1 IMPLEMENTIRANA V PRAKSO ---------------------------------------------------------------------------- 126 UVOD ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 126 INOVATIVNO POUČEVANJE IN KOMPETENCE 21. STOLETJA ---------------------------------------------------------------- 128 Kompetence ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 128 Ključne kompetence ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 128 Kompetence v izobraževanju ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 129 Digitalne kompetence --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 130 METODOLOGIJA -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 131 VEČDIMENZIONALNI KONCEPT------------------------------------------------------------------------------------------------------- 133 SODOBNI KURIKUL ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 134 Razvoj izvedbenih kurikulov ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 134 Razvoj izvedbenih kurikulov ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 134 Slika4_7: Primer izseka priprave »izvedbenega kurikula«. ---------------------------------------------------------------- 136 Sklep in priporočila ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 136 VREDNOTENJE ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 137 Celovito vključevanje e-listovnika v inovativno šolo ------------------------------------------------------------------------ 137 Uvod -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 137 Vloge različnih deležnikov v projektu-------------------------------------------------------------------------------------------- 138 Naloge razrednika, učiteljev ter svetovalnih delavcev pri načrtovanju, izvajanju in evalvaciji INDEP-a s pomočjo listovnika Mahara ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 139 Seznanjanje dijakov z okoljem Mahara ----------------------------------------------------------------------------------------- 141 Elementi formativnega spremljanja v projektu Inovativna pedagogika ------------------------------------------------ 142 Postavljanje ciljev --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 142 Ugotavljanje predznanja ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 142 Načrtovanje strategije --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 143 Zbiranje dokazov o učenju---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 143 Povratna informacija, samoevalvacija------------------------------------------------------------------------------------------- 143 Ugotovitve in zaključek -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 144 KAKO DO INOVATIVNIH PEDAGOŠKIH PRAKS? ---------------------------------------------------------------------------------- 144 Uvod -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 144 Kaj je primer obetavne rabe? ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 145 Zbiranje in izbiranje ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 147 Sklep -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 149 USPOSABLJANJE UČITELJEV ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 150 Uvod -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 150 Načrtovanje usposabljanj učiteljev----------------------------------------------------------------------------------------------- 152 Odzivi (ali kaj smo se naučili) ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 157 UPRAVLJANJE Z VIRI IN VODENJE PROJEKTA------------------------------------------------------------------------------------- 159 USTREZNA INFRASTRUKTURA KOT PREDPOGOJ ZA USPEŠNO DELO------------------------------------------------------ 162 UVOD ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 162 PRIPOROČILA --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 163 Zaključki in spoznanja: --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 166 DEL V: IZSLEDKI RAZISKAV------------------------------------------------- 167 Uvod------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 167 Raziskava PISA 2012: primerjava dosežkov med pisnim in računalniškim preverjanjem --------------------------- 167 Primerjave rezultatov pisnega in računalniškega preverjanja v raziskavi PISA 2012 ------------------------------- 169 Socialno-ekonomsko in kulturno ozadje razlik med dosežki na pisnem in računalniškem preverjanju ------- 173 Raziskava ESLC: Uporaba IKT pri učenju tujih jezikov ------------------------------------------------------------------------- 175 Evalvacija rezultatov projekta Inovativna pedagogika 1:1 v luči kompetenc 21. Stoletja -------------------------- 181 Splošna stališča do projekta in uvajanja IKT v šolo--------------------------------------------------------------------------- 181 Motivacija učencev in dijakov za šolsko delo ---------------------------------------------------------------------------------- 182 Motivacija za branje ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 182 IKT kompetence udeležencev ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 183 Razvijanje kritičnega mišljenja med poukom ---------------------------------------------------------------------------------- 183 Sodelovalno delo ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 183 Individualizacija pouka -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 184 Samoregulacija učencev in dijakov pri pouku --------------------------------------------------------------------------------- 184 Analiza odgovorov fokusnih skupin ter odprtih odgovorov vprašalnika ----------------------------------------------- 184 Zaključki ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 185 DEL VI: ZAKLJUČKI IN OBETI ZA PRIHODNOST ---------------------- 186 Uvod------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 186 TEHNOLOGIJA IN PERSPEKTIVA IZOBRAŽEVANJA V SLO ---------------------------------------------------------------------- 187 Glavni zaključki projekta in smernice razvoja za naslednjo 4. fazo -------------------------------------------------------- 187 Teoretična izhodišča sodobne pedagogike ------------------------------------------------------------------------------------ 187 Branje v pedagoškem konceptu – 1 : 1--------------------------------------------------------------------------------------------- 189 Kritično mišljenje: med teorijo in prakso------------------------------------------------------------------------------------------ 189 Znanstvena spoznanja na področju inovativne pedagogike 1:1 implementirana v praksi ------------------------- 190 Na ravni kurikula in vsebine -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 190 Vrednotenje ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 191 Usposabljanje učiteljev in drugih strokovnih delavcev --------------------------------------------------------------------- 191 Organizacija in vodenje ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 192 Povezanost oz. mreženje ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 193 Infrastruktura -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 193 Evalvacija in validacija izsledkov ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 194 SLOVARČEK -------------------------------------------------------------------------- 195 UPORABLJENA LITERATURA --------------------------------------------------- 198 10 UVOD (BORIS ABERŠEK) O trenutku Zagotovo bosta napredek človeštva, njegov razvoj in znanost najbolj zaznamovali dve determinanti, namreč: • • ekspotencialna hitrost razvoja družbe kot celote in posledično tudi vseh njenih sestavnih delov in tehnološka obarvanost vseh komponent tega razvoja. Predvsem tehnologije bodo tiste, ki bodo kreirale družbo prihodnosti. Pod terminom tehnologija podr azumevamo: »Tehnologija je dvoje, je vzrok in posledica za vse hitreje spreminjajočo se družbo. Ko danes govorimo o tehnologiji, govorimo predvsem o inteligentnih sistemih, o tako imenovanih kibernetskih sistemih, pri katerih sistem vsebuje, če govorimo v jeziku tehnologije, strojno opremo, stroje in naprave (človeško telo), in programsko opremo – inteligenco – duh, kar bi v jeziku humanistike lahko poimenovali tudi občutke, intencionalna stanja, čustva.... Mnogi problemi, ki so povezani s sodobnimi tehnologijami, so zato povezani tudi z (umetno) inteligenco. Za reševanje problemov v zvezi z UI potrebujemo predvsem splošna znanja o svetu, družbi, ljudeh, kar je filozofski problem. Zato je za vse, ki morajo sprejemati odločitve s področja UI, izjemno pomembno, da razumejo osnovne splošne mehanizme inteligence – filozofijo duha, tj. kako deluje naravna, človeška inteligenca« (Aberšek, 2013, 6). Izhajajoč iz tega je tudi gotovo to, da bodo samo tisti deli družbe ali tisti deli tehnologije, ki se bodo sposobni podrejati tema dvema trendoma lahko preživeli. Ne rabimo si zatiskati oči pred tem, da je današnja družba ujeta v vedno hitrejšo spiralo razvoja, ki v končni konsekvenci tendira k nečemu, kar bo vse težje obvladljivo z današnjim pogledom na družbo in družbene spremembe v njej. Zastavlja se lahko logično vprašanje, ali smo na robu prepada, na robu brez povratka, na robu kaosa. Toda kaj je kaos, ne v splošnem pomenu, temveč kot beseda znanosti. Teorija kaosa proučuje obnašanje dinamičnih sistemov (in kot bomo videli v nadaljevanju, šolski sistem je zagotovo dinamični sistem), ki so izjemno občutljivi na začetne pogoje, saj lahko male spremembe teh začetnih pogojev privedejo do ogromnih sprememb v delovanju tako sistema kot celote, kot tudi delovanja njenih sestavnih delov. Skratka, ko je sistem blizu stanja kaosa, je možnost za uvajanje sprememb največja, zavedati pa se seveda moramo, da so te spremembe lahko dobre-prave ali slabe-napačne. Kot je povedal Edvard Lorenz (2005): Kaos je stanje, ko lahko sedanjost določa prihodnost, aproksimirana sedanjost pa ne more določati aproksimirajoče prihodnosti. Z drugimi besedami, v stanju kaosa nam nikakršne, tudi še najbolj sufisticirane metode napovedovanja prihodnosti ne morejo dati ustreznih rezultatov. Potrdimo trditev, da se približujemo robu kaosa le z dvema primeroma: 1. 2. Porast števila prebivalcev skozi zgodovino. Statistika je nezmotljiva in na njeni osnovi si lahko zastavimo enostavno vprašanje: koliko prebivalstva lahko naš planet sploh preživi? In posledično kakšen vpliv ima ta porast števila prebivalstva in temu primerno tehnološko prilagajanje naravnega okolja (okoljski odtis) človeškemu udobju, na »zdravje« našega planeta? V obeh primerih govorimo o okoljskem odtisu (angl. Ecological Footprint), ki ga ponazarja površina zemljišča, potrebnega za ohranjanje doseženega načina življenja. Okoljski odtis primerja biološko produktivne površine z vsemi površinami, ki so na voljo, vključno z morjem. Kompleksnost okoljskega odtisa ter vidiki, ki se upoštevajo pri izračunu, so simbolično prikazani na sliki spodaj. 11 Slika 1: Okoljski odtis O rasti prebivalstva je bilo napisanega že ogromno, problem si ponazorimo le z dvema slikama. Tabela na sliki 2 prikazuje, število prebivalcev našega planeta in število let, v katerih se je število prebivalstva povečalo za eno miljardo. Če smo na začetku 20. stoletja za to potrebovali več kot 100 let, se je v pičlih sto letih ta številka zmanjšala za faktor deset, torej na nekoliko več kot 10 let. Podatek je sam po sebi dovolj izpoveden. Tudi prognoza za naslednje stoletje ni obetavna, kar prikazuje slika 3. Na sliki je prikazana ocena rasti prebivalstva za naše stoletje, tam do začetka 22. stoletja. Predvidevanja so si sicer nekoliko nasprotujoča, kljub temu pa tudi po povprečni prognozi obeti niso najboljši. Slika 2: Porast prebivalstva 12 Slika 3: Projekcija rasti prebivalstva (Vir: http://www.reportaze.si/aktualno/134-leta-2300-nas-bo-35-milijard) Tudi če pogledamo okoljski odtis na sliki 4, vidimo, da je razmerje med okoljskim odtisom in biokapaciteto našega planeta porušeno. Slika 4: Razmerje med okoljskim odtisom in biokapaciteto planeta 13 V svetu obstajajo samo trije veliki monopoli, hrana, tehnologije in energija. Spodnja slika 5 prikazuje črpanje različnih energetskih in prehranskih virov v zadnjih stoletjih. V zadnjem stoletju so se naše potrebe enormno povečale. Slika 5: Diagram: (Brown, 2013,138) Ni terba biti znanstvenik, da lahko iz povedanega povzamemo bistvene zaključke. Iz zgornjih diagramov je razvidno, da so razmerja rasti zastrašujoča, saj lahko ugotovimo, da v zadnjih 50 letih naši grehi proti naravi naraščajo ekspotencialno, in postavi se lahko le še vprašanje: kaj se bo zgodilo prej, ali bo zmanjkalo resursov ali pa bomo sami sebe “zastrupili”. In vprašanje, ali smo na robu kaosa, tako sploh ni več vprašanje. Dva iz tega izhajajoča zaključka sta: • • to da smo na robu kaosa je lahko tudi dobra informacija, imamo ogromno možnosti spremeniti trend razvoja, problem je le, da moramo vedeti, kaj hočemo in za to imamo le še zelo malo časa, nimamo več časa, da bi se učili na lastnih napakah. Napak sploh ne smemo več početi! Če to velja za celoto, za celoten planet Zemljo, to prav tako velja tudi za njene sestavne dele, v našem primeru za socialni sistem, ki je zagotovo glavni kreator tega kaotičnega stanja. V tem delu se bomo osredotočili le na delček socialnega sistema, torej le na izobraževanje oz. izobraževalni sistem. Izobraževalni sistem vsake države predstavlja temelj razvoja oziroma napredka in posledično njene prihodnosti. V izobraževanju spremembe prihajajo zelo počasi, kar je tudi razumljivo (šolski sistem je eden izmed večjih sistemov v vsaki družbi, ki ga je nemogoče spremeniti na hitro v kratkem času). Tesna povezanost izobraževalnih sistemov z zgodovino in razvojem posamezne družbe ter kulture predstavlja enega izmed ključnih razlogov za uspešnost te družbe (Flogie, 2014). V evropskem prostoru lahko izobraževalne modele razdelimo v dve večji skupini, in sicer anglosaksonsko (Velika Britanija, Škotska, Irska...) ter centralno evropsko (Nemčija, Francija, Avstrija...). Če lahko za anglosaksonski model trdimo, da temelji na rezultatih (angl. outcomes), lahko za centralno evropskega rečemo, da je močno reguliran in predvsem procesno naravnan. Prav gotovo sta oba modela uspešna v določenem kulturnem okolju in nista neposredno prenosljiva v vse družbe. (Nada et al., 2006) 14 Opazimo pa lahko eno skupno značilnost vseh izobraževalnih modelov, strategij in paradigem v evropskem prostoru. Vsi se zavedamo, da znanja in spretnosti, ki so bila temelj napredka v 19. in 20. stoletju, v sodobnem svetu (21. stoletju) več niso zadostna. Potrebno bo narediti korak naprej – predvsem na področje veščin in kompetenc ter umestitve sodobne tehnologije kot učnega pripomočka pri uvajanju sodobne didaktike in pedagogike (Blažič, Ivanuš-Grmek, Kramar, & Strmčnik, 2003). Med prvimi so delni korak na tem področju naredili v Nemčiji. Kvalifikacije in kompetence najverjetneje predstavljajo temelj nemške konkurenčnosti. Kvaliteta in dodana vrednost kompetenc, veščin in znanj posameznika predstavljajo temelj za ustvarjanje konkurenčne prednosti v globalnem svetu. (Halász & Michel, 2011) V tem duhu razmišlja tudi Prakash Nair mednarodno priznan strokovnjak na področju inovativnih šol in izobraževalnih tehnologij, ki pravi: »Klasična šolska paradigma je relikvija, ki je ostala od industrijske revolucije in ki potrebuje veliko naporov učitelja za relativno majhen učinek na področju kompetenc, veščin in znanj. Učilniško usmerjeno izobraževanje ne omogoča doseganja pričakovanih rezultatov potrebnih pri zaposlovanju v 21. stoletju«. (Nair, 2011: stran 1) Gonilo za razvoj izobraževalnih sistemov med drugimi predstavljajo in pogojujejo tudi razvojne in zaposlitvene možnosti v posamezni družbi. Tako je npr. sektor informacijsko komunikacijskih tehnologij najhitreje rastoči sektor v evropskem prostoru. V letu 2008 je prispeval 8.3 milijona zaposlitvenih mest in je ustvaril 574 milijard evrov dodane vrednosti. To konkretno pomeni 4.7% celotnega svetovnega BDP-ja, kar je npr. celo več od celotnega sektorja transporta, ki prispeva le 3.7% celotnega BDP-ja in 5.1% zaposlenih. (Turlea et al., 2011) Hitro razvijajoča se družba, temelječa na informacijsko komunikacijskih tehnologijah (IKT) predstavlja velik izziv tudi na področju izobraževalnih sistemov. Da razvoj izobraževalnih sistemov zaostaja za razvojem in potrebami gospodarstva ter sodobne družbe, je v nekaterih državah dejstvo ki ni povsem razumljivo. Dvig intenzivnosti vlaganj v IKT (na šolskem področju) je tako nujno potrebno dejstvo, v kolikor nameravamo slediti sodobnim izobraževalnim ciljem (Malerba et. al., 2006). Tudi Slovenija na tem področju ni izjema (Flogie, 2014). Izobraževalni sistem, ki je veljal v 19. in prvi polovici 20. stoletja, je preživet, saj se je bistveno spremenila gospodarska politika, na področju razvoja so bili narejeni veliki koraki in posledično se spreminjajo zaposlitvene možnosti. Če lahko govorimo, da je model 19. in zgodnjega 20. stoletja temeljil na dejstvu, da se je na področju zaposlovanja potrebovalo: • • • 20% strokovnjakov, 30% trgovcev in pisarniških delavcev, 50% fizičnih delavcev, je model, ki je odgovarjal zaposlitvenim potrebam ob koncu 20. stoletja in v začetku 21. stoletja potrebno prilagoditi sledečim zaposlitvenim zmožnostim: • • manjšina nekvalificiranih, začasnih in sezonskih delavcev (cca 1/8), samodejavni, samoučeči, samoiniciativni upravljavci lastnega dela in časa (cca 7/8). (Dryden & Vos, 1999) Če velja, da je preživet in nekonkurenčen izobraževalni sistem iz 19. in 20. stoletja, pa tega ne moremo trditi za naravo znanstvenega mišljenja. Osnovni temelji oziroma narava znanstvenega mišljenja, na katerih temeljijo tudi sodobni znanstveni in filozofski modeli, kot so npr. dedukcija in indukcija, sklepanje na najboljšo razlago, Hemplov model razlage s krovnim zakonom... se uporabljajo še danes. Prav tako obstajajo predmet sodobne filozofske razprave še danes nekatera področja (npr. tradicionalni spor med znanstvenim realizmom in antirealizmom oziroma instrumentalizmom), ki se pojavljajo že skozi dobršen del zgodovine. Filozofija znanosti in filozofski pristopi, postavljajo temelje razvoja sodobne družbe. Več kot očitno je, da je na področju razvoja sodobnih konceptov potrebno povezati principe in koncepte različnih znanstvenih panog. (Okasha, 2002) 15 Jedro izobraževalnega procesa je prav gotovo učenec. Vizija evropske komisije kot tudi OECD-ja je, da naj bi učenec ključne kompetence pridobil v osnovni šoli, druge pa kasneje. Ključne kompetence, potrebne za učenje v današnjem času, so opredeljene v štirih ravneh pismenosti. Poleg tradicionalnih temeljnih znanj, kot so branje in računanje, so danes pomembni tudi obvladovanje in uporaba informacijske tehnologije, uporaba tujih jezikov, tehnološka kultura, podjetništvo, socialne spretnosti, občutek za umetniške vrednote, itd. (Aberšek, 2012). To so široko opredeljena področja znanja in spretnosti, ki se vse bolj prekrivajo in je uspešnost njihove implementacije odvisna od politike posamezne države. (Comission, 2011) Kompetence so opredeljene kot kombinacija znanja, spretnosti in odnosov, ustrezajočih okoliščinam. Ključne kompetence so tiste, ki jih vsi ljudje potrebujejo za osebno izpolnitev in razvoj, dejavno državljanstvo, socialno vključenost in zaposlitev. Referenčni okvir EU določa osem ključnih kompetenc: • • • • • • • • sporazumevanje v maternem jeziku, sporazumevanje v tujih jezikih, matematična kompetenca ter osnovne kompetence v znanosti in tehnologiji, digitalna pismenost, učenje učenja, socialne in državljanske kompetence, samoiniciativnost in podjetnost ter kulturna zavest in izražanje. (Comission, 2011) Da lahko učenci ključne kompetence usvojijo v času šolanja potrebujejo kompetentnega učitelja ter ustrezno delovno, s sodobno tehnologijo podprto okolje. Z vidika kompetenc je digitalna kompetenca, ena izmed 8 ključnih kompetenc, pomembna tako za učitelja kot učenca (Editors, Punie, & Bre, 2013). V sodobnem pouku je učitelj tako sodelavec, svetovalec in vzgojitelj, pa tudi strokovnjak in pedagog, ki organizira vzgojnoizobraževalni proces, poučuje učence in uporablja take učne metode, ki učencu omogočajo, da zavestno, z razumevanjem in aktivno usvaja vsebine ter razvija sposobnosti, ki so povezane s samoizobraževanjem in samovzgojo (Bežen, Jelavčič, Kujundžič, & Pletenac, 1993). Vloga učitelja v sodobni šoli postaja vse pomembnejša in postavlja učitelje pred vedno nove in nove zahteve. Učiteljeva naloga je, da z ustrezno izbiro snovi in metod dela doseže določeno raven znanja, kompetenc in sposobnosti učenca. (Štih, 2012) Učitelj mora delovati na visoki profesionalni ravni in uporabljati svoje pedagoško znanje, za kar pa je potrebno nenehno izobraževanje, izpopolnjevanje in usposabljanje (Flogie, 2014, Šverc et al., 2013). Digitalne tehnologije so že trdno zasidrane v načine medsebojnega komuniciranja, dela in trgovanja. Kljub temu pa še niso v dovolj veliki meri izkoriščene v sistemih izobraževanja in usposabljanja po svetu in po Evropi. Izobraževanje v EU zato ne stopa v korak z digitalno družbo in gospodarstvom, ugotavlja Evropska komisija v svojem sporočilu evropskemnu parlamentu, svetu, evropsko ekonomsko-socialnemu odbori in odboru regij. (COM 654 final, 2013) Nedavna študija o stanju digitalizacije v evropskih šolah je pokazala, da se 63 % devetletnikov ne uči v „zelo dobro digitalno opremljenih šolah“ (s sodobno opremo, hitro širokopasovno povezavo in visoko „povezljivostjo“). Medtem ko 70 % učiteljev v EU priznava pomen usposabljanja na področju digitalno podprtih načinov učenja in poučevanja, pa samo 20–25 % učencev poučujejo učitelji, ki zaupajo v svoje digitalne spretnosti in podpirajo uporabo digitalne tehnologije. Večina učiteljev uporablja informacijske in komunikacijske tehnologije zlasti pri pripravah na učne ure, ne pa tudi pri delu z učenci med samim poukom. Dandanes učenci pričakujejo večje prilagajanje njihovim potrebam in željam, več sodelovanja ter boljše povezave med formalnim in priložnostnim učenjem, kar je v veliki meri mogoče prav z digitalno podprtim učenjem. Kljub temu 50–80 % učencev v evropski uniji nikoli ne uporablja digitalnih učbenikov, računalniških programov za vaje, oddaj, simulacij ali didaktičnih iger. V evropski uniji ni na voljo dovolj kakovostnih učnih vsebin in aplikacij na nekaterih področjih in v veliko jezikih, kot tudi ne povezanih naprav za vse učence in učitelje. Zaradi takšne razdrobljenosti pristopov in trgov se povečuje nov digitalni razkorak v EU med tistimi, ki imajo dostop do inovativnega, na tehnologiji temelječega izobraževanja, in tistimi, ki dostopa do takega izobraževanja nimajo. (Comission, 2013) 16 Obstaja tudi prepričanje, da EU vse bolj zaostaja za ostalimi regijami sveta. ZDA in nekatere azijske države vlagajo precejšnja sredstva v strategije, ki temeljijo na IKT, za preoblikovanje izobraževanja in usposabljanja. S preoblikovanjem, posodabljanjem in internacionalizacijo izobraževalnih sistemov dosegajo vidne učinke tako v šolah kot na univerzah, predvsem glede dostopa do izobraževanja in njegove cene le - tega, praks poučevanja ter njihovega svetovnega slovesa ali blagovne znamke. Večino digitalnih vsebin v EU zagotavljajo akterji izven Evrope, med drugim izobraževalne ustanove, ki svoje programe ponujajo po vsem svetu prek prosto dostopnih spletnih učnih programov (angl. massive open online courses – MOOC). (COM 654 final, 2013) Sodobna informacijsko komnunikacijska tehnologija pomeni priložnost za večjo učinkovitost in enakost v izobraževanju. Richard Mayer trdi, da so le redke izmed številnih izjav, da uporaba novih tehnologij omogoča temeljito preobrazbo učenja, prepričljivo podprte z raziskavami. Poglavitni vzrok za to je, da tem trditvam vse prevečkrat sledi »v tehnologijo usmerjen«, namesto »v učenje usmerjen« pristop poučevanja. Bolj prepričljiv prispevek k teoriji o tem, kako se lahko ljudje učimo s pomočjo tehnologije, so tri pomembna spoznanja: obstoj »dvojnih kanalov« (ljudje obdelamo zvočne in vizualne podobe ločeno), »omejene zmožnosti« (ljudje lahko sočasno obdelamo le majhno količino informacij – simbolov, zvokov ali podob) ter »aktivno procesiranje« (smiselnost učenja je odvisna od ustreznega kognitivnega procesiranja). (OECD, 2013) Zato potrebujemo nove in učinkovite pristope v vzgoji in izobraževanju, če želimo ustvariti družbo enakih možnosti oziroma če želimo vsem mladostnikom ponuditi enake možnosti. (Maretič Požarnik, 2005) To pomeni, da potrebujemo spremembo pedagoške prakse, predvsem paradigme poučevanja (Flogie, 2014). De Corte se zavzema za intenziviranje profesionalnega razvoja učiteljev in voditeljev, katerega cilj je »visoka zanesljivost« aplikacije inovativnih učnih okolij, ki mora biti podprta s pobudami za spreminjanje učiteljevih (in učenčevih) prepričanj o učenju. Boekaertsova poziva k temeljiti reviziji programov za izobraževanje učiteljev, da bi učiteljem zagotovili bolj izčrpno razumevanje, kako kognicija, motivacija, poučevanje in učenje delujejo skupaj, in sicer skupaj z usposabljanjem za aplikacije, da bi znali svoje razumevanje pretvoriti v prakso. Poglavja o zahtevnih aplikacijah – sodelovalno učenje (Slavin), pristopi, ki temeljijo na raziskovanju (Barron in DarlingHammond, 2010), formativno vrednotenje (Wiliam 2007; Barron in Darling-Hammond, 2010) in učenje z vključevanjem družbeno koristnega dela, poudarjajo visoko raven strokovnih zahtev, ki jih ti pristopi zahtevajo, ter se pri tem prav tako močno zavzemajo za intenzivni profesionalni razvoj učiteljev (OECD, 2013: 298). V tem duhu se zastavlja temeljno problemsko vprašanje te knjige, kako opredeliti in umestiti inovativno poučevanje v šolo 21. stoletja in pri tem spodbujati poučevanje in učenje s pomočjo sodobnih informacijsko komunikacijskih tehnologij (e-storitev in e-vsebin), ob upoštevanju potrebnih sprememb pedagoške paradigme (Flogie, 2014). To, kaj hočemo v izobraževanju (oz. kaj bi morali hoteti), pa bo tudi rdeča nit te knjige. Knjiga bo tako sestavljena iz 6. delov: 17 Del I: KAKO SE UČIMO IN POUČUJEMO Boris Aberšek, Andrej Flogie Poglavje: PRIMER KOGNITIVNEGA UČENJA S TEHNOLOGIJO Kosta Dolenc Poglavje: INOVATIVNA PEDAGOGIKA ZA BODOČE UČITELJE Mateja Ploj Virtič V tem delu knjige smo se poglobili v kognitivno znanost in povezavo le-te s kognitivno teorijo učenja ter s procesi in modeli procesiranja informacij. Učenje in pridobivanje novih znanj in veščin je poleg zavesti in svobodne volje eden od ključnih dejavnikov, ki ločujejo inteligentne od neinteligentnih sistemov. Zato smo se v tem poglavju posvetili predvsem metodam pridobivanja novih znanj s stališča tega, kako kognitivna nevroznanost obravnava učenje in spomin. V nadaljevanju smo se osredotočili na kognitivne arhitekture in se posvetili možnostim njihovega modeliranja. Vseskozi smo pri tem poudarjali, da je tako kot nevroznanost tudi kognitivna znanost izrazito interdisciplinarna, in pogled s samo enega zornega kota, iz zornega kota ene posamezne vede, ne more dati pravilnih rezultatov, nasprotno, pogosto daje celo popolnoma napačne in zavajajoče rezultate. Ne zadostuje, da imamo neka znanja, da imamo možnosti empiričnih raziskav, temveč je ključnega pomena razumevanje vseh teh pojavov. Del II: BRANJE V PEDAGOŠKEM KONCEPTU 1:1 Metka Kordigel Aberšek V okviru pedagoškega koncepta 1:1 izbira in pripravlja e-kompetenten učitelj za e-učni proces v e-učnem okolju e-učna gradiva. Uspešnost tako načrtovanega učnega procesa bo, tako pravi pedagoška veda, odvisen od mnogih dejavnikov. V pričujočem poglavju bomo osvetlili tiste, ki se zdijo v zgodnji fazi evforičnega navdušenja za ešolo nekoliko manj izpostavljeni: učenčevo zmožnost branja in razumevanja e-besedil in učiteljevo nalogo, da nauči učence e-bralne kompetence, ki jo potrebujejo za učenje s pomočjo e-besedil. Predstavili in opredelili bomo pojem online pismenosti. Pokazali bomo, da online pismenost ni neka čisto nova kompetenca, saj predstavljajo njen temelj isti štirje gradniki (predznanje, inferenčno sklepanje, metakognicija, čustvene spremenljivke), ki definirajo uspešno branje/razumevanje tradicionalnih linearnih besedil. A v procesu online branja ne zadostujejo! Za branje online so potrebni še drugi in drugačni miselni procesi. In tudi ti niso za vse tipe online besedil enaki. Predstavili bomo tri tipe online besedil, s katerimi se v pedagoškem konceptu 1:1 srečujejo učenci, in opisali tri kompetence online branja: branje PDF besedil, branje zaprtih hipertekstov in branje spletnih besedil (=odprtih hipertekstov). Poglavje bomo sklenili z opisom individualnih razlik v procesu učenja iz eučbenikov in e-učnih greadiv, na katere mora biti pozoren učitelj, ko oblikuje/izbira e-gradivo za svoje učence. Del II: ETIKA IN KRITIČNO MIŠLJENJE: NA POTI K ZNANJU Poglavje: KRITIČNO MIŠLJENJE KOT ARGUMENTACIJA Janez Bregant, Smiljana Gartner Poglavje: KRITIČNO MIŠLJENJE KOT ELEMENT IZOBRAŽEVANJA Smiljana Gartner, Bojan Borstner Na koncu se lahko vprašamo, zakaj sploh delamo takšne napake oziroma, kaj je psihološka motivacija zanje? Ta del knjige se s tem aspektom logičnih zmot ne ukvarja. Bregant in Vezjak (2007) sicer na to vprašanje ponujata dva odgovora, prvi je, “/…/da zaradi neznanja ne ve, da se je zatekel k uporabi zmote. V tem primeru je, če imamo na drugi strani intelektualnega poštenjaka, nesporazum mogoče kar hitro zgladiti. Resnici na ljubo se to prav pogosto ne dogaja, kajti ljudje smo nečimrni in velikokrat z nepriznanjem ali umikanjem branimo svoje interese, četudi po pojasnilih vemo, da nimamo prav. Druga možnost je še bolj trpka: kaj pa, če nekdo uporablja slabe argumente namenoma? Širina takega “namena” je lahko zelo široka in bi jo težko opisali. Nekateri varajo, ker so v to prisiljeni zaradi zaščite lastnega dobrega imena ali, denimo, stališč svoje stranke ali institucije, ki ji pripadajo. Strinjali se bomo, da takrat ugovori in prepričevanje ne bodo kaj prida zalegli, ker nam druga stran ne bo dala jasno vedeti, da svoje slabo ravnanje priznava. Dobra razprava bo s tem onemogočena in pozivi k poštenosti ne bodo zalegli.” (Bregant, Vezjak, 2007: 12) Zaključimo lahko, da moramo za razumevanje delanja argumentacijskih zmot upoštevati in razumeti kontekst, v katerem so bile storjene, to pa navadno ni možno, ne da bi poznali avtorjeve motive in namene oziroma njegove interese in cilje. Osnovna vprašanja etike, njene dileme, predvsem pa odločitve ne vplivajo zgolj na življenje posameznika, temveč lahko vplivajo na življenja drugih ljudi. Glede na to, da so nekatere (etiške) odločitve nepovratne, je bilo pomembno izpostaviti različne 18 načine sprejemanja odločitev oziroma načine utemeljevanja naših odločitev ter načine učinkovitega poučevanja le-tega. S pomočjo raziskave in na osnovi lastnih izkušenj s poučevanjem, smo ugotovili, da je kritično, reflektirano odločanje tisto, ki nam, vsaj pri začetnikih, omogoča (i) malo napak, (ii) možnost upravičitve odločitve in refleksijo, (iii) napredek pri razumevanju in prepoznavanju relevantnih elementov in (iv) najpomembneje, možnost, da se le-ta razvije v strokovnjaka. Prakticiranje in učenje sprejemanja (etiških) odločitev ter reševanje (etiških) problemov s študijem primerov in z vodeno diskusijo pa najboljši način, da dosežemo temeljni cilj poučevanja – postati boljši človek. Del IV: ZNANSTVENA SPOZNANJA NA PODROČJU INOVATIVNE PEDAGOGIKE 1:1 IMPLEMENTIRANA V PRAKSI Magdalena Šverc, Andrej Flogie, Maja Vičič Krabonja, Kristijan Perčič, Vera Bevc, Radovan Krajnc, Domen Kovačič, Leonida Novak, Tanja Bezić V tem delu knjige raziskujemo vpliv učnega okolja na učenje in poučevanje in izhodišč za inovativno poučevanje in kreativno učenje z IKT, ki vključuje kompetence 21. stoletja Posamezna izhodišča sledijo večdimenzionalnemu konceptu (Bocconi, Kampylis, in Punie, 2012), in so razvrščena v sedem področij, ki predstavljajo celovit načrt za reformo izobraževalnega sistema (usposabljenost strokovnega osebja, organizacija in vodenje, vsebina in kurikulum, pedagoške prakse, učne prakse, povezanost, vrednotenje). Del V: IZSLEDKI RAZISKAV Mojca Štraus, Tina Rutar Leban V poglavju predstavljamo rezultate treh raziskav, ki so se neposredno ali posredno ukvarjale s preučevanjem različnih vidikov vpeljevanja sodobnih tehnologij v procese poučevanja, učenja ter preverjanja in ocenjevanja znanja. V prvem delu se osredotočamo na mednarodno raziskavo PISA. Rezultati raziskave PISA, ki so bili objavljeni v zadnjih letih, so v Sloveniji sprožili polemike o (ne)doseganju ustreznih ravni bralne, matematične in naravoslovne pismenosti slovenskih učenk in učencev. V zadnjem zbiranju podatkov leta 2012 je raziskava vključevala tudi opcijsko preverjanje matematične in bralne pismenosti z računalniki, v katerem je sodelovalo 23 držav OECD, med njimi tudi Slovenija. V drugem delu poglavja so predstavljeni nekateri izsledki Evropske raziskave o jezikovnih kompetencah (ang. European Survey on Language Competences). Raziskava je preučevala znanje tujih jezikov pri učencih, ki končujejo obvezno izobraževanje. Poleg znanja učencev je raziskava zajela tudi velik del podatkov o učnem okolju, v katerem poteka učenje tujih jezikov v Sloveniji ter v 16 drugih evropskih državah. V drugem delu poglavja predstavljamo nekatere pomembne podatke v zvezi z uporabo IKT pri pouku tujih jezikov ter učinku uporabe tehnologije, medijev na znanje tujega jezika pri učencih. V zadnjem delu poglavja pa predstavljamo glavne izsledke projekta Inovativna pedagogika 1:1 v luči kompetenc 21. stoletja. Cilj projekta je bil razvijati in preizkušati sodobne načine poučevanja s pomočjo IKT. Posebej se je projekt osredotočil tudi na razvijanje pomembnih kompetenc pri učencih. Del VI: ZAKLJUČKI IN OBETI ZA PRIHODNOST Boris Aberšek, Andrej Flogie, Kosta Dolenc, Mateja Ploj Virtič, Metka Kordigel Aberšek, Janez Bregant, Smiljana Gartner, Bojan Borstner, Magdalena Šverc, Andrej Flogie, Maja Vičič Krabonja, Kristjan Perčič, Vera Bevk, Rado Krajnc, Domen Kovačič, L. Novak, T. Bezić, Mojca Štraus, Tina Rutar Leban Namen tega poglavja je predstaviti celovit nabor priporočil za ukrepe šolske politike (posodobitev sistemov izobraževanja) na različnih ravneh: kurikula, vodstva šole in učiteljev. Priporočila izhajajo tako iz teoretičnih spoznanj (transdisciplinarni model), iz spremembe kurikula, uvajanja formativnega sremljanja, implementacije primerov dobrih praks in ključnega dejavnika evalvacije navedenih procesov. Sledijo večdimenzionalnemu konceptu (Bocconi, Kampylis, in Punie, 2012) in so tako razvrščena v sedem področij, ki predstavljajo celovit načrt za reformo izobraževalnega sistema. Priporočila so pomembna za nadaljnji strateški razvoj raziskovanja in uvajanja IKT z inovativno pedagogiko v različnih kontekstih. Ukrepi politike morajo slediti celostnemu pristopu, ki vodi v trajnostno izvajanje in postopno vključevanje (učnih inovacij na podlagi IKT) IKT z inovativno pedagogiko v vzgojno izobraževalni sistem. 19 DEL I: KAKO SE UČIMO IN POUČUJEMO (BORIS ABERŠEK, ANDREJ FLOGIE) UVOD Družba kot socialna tvorba Kot vse skupine je tudi družba definirana s povezavami med njenimi elementi, posamezniki, ki jo sestavljajo. Te povezave so tako kompleksne, da jih je nemogoče zaobjeti v celoti, zato te socialne realnosti tudi nikoli ne moremo v celoti razumeti. Da bi poskušali razumeti družbo, moramo raziskati, kako nanjo vplivajo fizično okolje, kultura in medčloveški odnosi, predvsem zato, ker vsaka od teh determinant generira socialne vrednote in institucije, ki povratno učinkujejo nanje. Na primer: izobraževanje vpliva na celotno gospodarstvo in odnos do okolice, s tem spreminja kulturne odnose in tako vpliva na celotno družbo. Na sliki 1-1 so shematsko prikazani vzročno-posledični vplivi s poudarkom na to, kako socialni razvoj posameznika, v našem primeru učitelja in učenca, vpliva na notranje in zunanje odzive posameznika v družbi. Okolje Kulture Družinski odnosi Izobraževanje Profesionalni odnosi Intimni odnosi Ipd. DRUŽBA medljudski odnosi Socialni razvoj Posamezniki s svojimi edinstvenimi možgani, ki so vir vseh njihovih obnašanj Slika 1-1: Družbeni socialni sistem V prvem delu knjige se bomo osredotočili le na medčloveške odnose – izobraževanje in posameznike izhajajoče iz tega procesa, to je učitelje in učence, in njihovo obnašanje v procesu izobraževanja. Bitja so razvila, da bi uravnavala obnašanje, živčni sistem, ki jih obvešča: • • o potrebah njihovega notranjega okolja in o tem, kaj se dogaja v okolju izven njih. Nekatera od naših obnašanj so zelo elementarna in ne potrebujejo nikakršne adaptacije. Na notranje ali zunanje dražljaje reagiramo avtomatsko. Načelno je večina takih reakcij povezana s kolektivnim spominom 1. Druga, bolj sofisticirana obnašanja, zahtevajo pomnjenje prijetnih ali neprijetnih preteklih izkušenj in ustrezno reakcijo na njihovi podlagi. Ta obnašanja predstavljajo večino socialnega in kulturnega znanja, ki smo si ga pridobili. 1 kolektivni spomin 20 Nadaljnja obnašanja pa zahtevajo bolj dovršeno načrtovanje. Zahtevajo domišljijo in zato abstrakten način razmišljanja, tako da lahko razvijemo strategijo, ki bo zagotavljala čim manj neprijetno ali boleče ukrepanje. To pa predstavlja kreativne, inovativne, torej zavestne sposobnosti človeškega duha. Zunanje okolje znamo dokaj dobro simulirati, opisovati s takšnimi ali drugačnimi simbolnimi sistemi. Vse skupaj pa postane neobvladljivo, ko moramo podobno narediti za notranje okolje, ki je povezano z našo (posameznikovo) zavestjo. Po Chalmarsu bi ta problem lahko razdelili na: • • lahek problem, to je, kako so naši zavestni vzgibi vzrok za aktivacijo nevronov, ki naredijo, kar smo načrtovali, in težek problem (poimenovan tudi explanatory gap), to je, ali so vzgibi, ki so vir naših obnašanj, pravzaprav zavestni, kar pomeni vprašanje svobodne volje. Ker je zastavljeni problem že sam po sebi dovolj kompleksen in zamotan, poskusimo na začetku z nekaterimi bližnjicami, skratka zanemarimo težak problem in se osredotočimo samo na to, kar bi se morda dalo rešiti. Če si predstavljamo vsakega posameznika, tako učitelja kot tudi učenca, kot reguliran sistem, potem izobraževalni sistem (socialna skupina), v katerem ti posamezniki delujejo, ustvarja servomehanizem (zunanjo kontrolo), ki določa različne vrednosti (predpisuje družbene norme) za obnašanje posameznikov tako v tej socialni skupini, posledično, kar je tipično predvsem za izobraževalni, sistem pa tudi v celotni družbi. Če na izobraževalni, šolski sistem gledamo tako, iz tega izhaja, da je šolski sistem tako kibernetični sistem, dinamični sistem, ki ga lahko formaliziramo. Od socialnega na psihološki nivo Na psihološkem nivoju ne govorimo več o družbi kot celoti, oz. v našem primeru o šolskem sistemu (izobraževalnem sistemu), temveč o njenih sestavnih delih, posameznikih, to je učiteljih in učencih. Tako družbo kot celoto reduciramo na konkretno skupino posameznikov oz. na posameznika. Da bi lahko razumeli pri tem posamezniku poreklo njegovih obnašanj, kot so hoja, agresija, ljubezen, se moramo pri tem dotakniti osnovnih fizikalnih zakonov, še posebej drugega zakona termodinamike, poimenovanega tudi entropijski zakon, ki govori o spremembi entropije sistema pri dovajanju toplote. Po Kelvinovi formulaciji lahko zapišemo izhajajoč iz tega zakona, da ni mogoče izvesti kakršnekoli krožne spremembe, pri kateri bi sistem prejel toploto iz toplotnega rezervoarja in oddal enako veliko dela, da se ne bi pri tem spremenilo nekaj drugega v okolici, skratka, da pri tem entropija vedno narašča. Posledično mora torej, vsak organizem, ki želi ostati živ v okolju, ki je manj organizirano kot on sam, konstantno dobivati energijo, da se tako lahko bori z entropijo in s tem vzdržuje visoke telesne organizirane strukture v okolju, kjer vse teži k neredu (kaosu). Na sliki 1-2 je diagram, ki prikazuje kako se posamična obnašanja vklapljajo v celotno evolucijsko shemo. Živi organizmi so si razvili dva načina za zagotavljanje te energije, tako da: 1. 2. jo pridobivajo direktno iz sončnih žarkov; tako rastline s fotosintezo proizvajajo energijo iz sončne entropije in razvili so obnašanje za zagotavljanja sončne energije rastlinam, ki jo lahko pretvorijo v za njih užitno obliko; to je način, kako to počno ljudje in živali. Bitja so razvila, da bi uravnavala zgoraj omenjeno obnašanje, živčni sistem, ki: • • jih obvešča o potrebah njihovega notranjega okolja in o tem, kaj se dogaja v okolju izven njih. 21 Evolucija Evolucija modificira vse gene, ki vplivajo na obnašanje članov vrste. Vsak posamični gen aktivira edinstven program za razvoj osebnega živčnega sistema. Splošna konstrukcija živčnega sistema, programirana Vplivi okolja Kako se bo ta živčni sistem v resnici razvil pa je odvisno od interakcije vsakega posameznika z njegovim okoljem (edinstvene posameznikove izkušnje). Obnašanja, ki jih je sposobna ta oseba so določene z edinstvenim vzorcem aktivnosti njegovega živčnega sistema, nekatere od njih so izkušnje kot so ideje, čustva, spomini, ipd. Edinstveni možgani, ki so vir vseh individualnosti Vsako obnašanje pri tej osebi povzroča interakcija med njeno živčno aktivnostjo v določenem trenutku in njeno percepcijo posebnih obnašanj. Posebne situacije Posebna obnašanja Uspeh posamičnega obnašanja vpliva na verjetnost da se bodo geni te osebe prenesli na naslednjo generacijo. Slika 1-2: Evolucijska shema Človek, oz. njegov živčni sistem se je skozi zgodovino ves čas prilagajal trenutnim potrebam in možnostim. Verjeto je človek najbolj prilagodljivo bitje, saj je zmožen delati in živeti v vseh, tudi najblj nemogočih okoljih. Ta okolja si je tudi sposoben prilagajati in v tem procesu je njegova najpomembnejša lastnost sposobnost učenja. RAZVIJAJOČI SE KONCEPT UČENJA V zadnjih sto letih so psihologi in pedagogi razvili tri stališča o tem, kako deluje učenje, tri »prispodobe učenja« (Mayer, 2001, 2009): • Temelj prvega stališča o tem, kako deluje učenje je ideja, imenovano krepitev odziva. Razvila se je v prvi polovici 20. stoletja, in izhaja iz stališča, da učenje vsebuje krepitev in slabitev asociacij. Kadar odziv nagradimo, se njegova asociacija s situacijo okrepi, če pa ga kaznujemo, ta asociacija oslabi. Preglednica 1.1: Tri prispodobe, kako deluje učenje (Dumont, Istance, Benavides, 2013) 22 • • Drugo stališče imenujemo pridobivanje informacij. Razvilo se je v sredini 20. stoletja in je zasnovano na ideji, da učenje pomeni dodajanje informacij v učenčev spomin. Ko učitelj predstavi neko informacijo, jo učenec shrani v spomin. Temu ustrezna vloga tehnologije je, da učencu preskrbi informacijo, denimo prek multimedijske enciklopedije ali predstavitve v powerpointu. In zadnja stališče je učenje kot konstrukcija znanja. Priljubljeno je postalo v zadnjih desetletjih 20. stoletja in temelji na konstruktivistični filozofiji. Zasnovano je na ideji, da se učenje dogaja, kadar učenec oblikuje kognitivno reprezentacijo o predstavljenem gradivu na temelju svoje učne izkušnje. Učenec išče pomen, ko skuša razumeti predstavljeno snov, medtem ko učitelj usmerja njegovo kognitivno procesiranje med učenjem. Vloga tehnologije v tem primeru ni le predstavitev informacije, ampak tudi podpora učenčevemu kognitivnemu procesiranju v procesu učenja. Ta tehnologija mora temeljiti na metodah umetne inteligence, saj mora biti tudi tehnologija sama do neke mere 'učljiva', prilagajati se mora učencu na njegovi poti do kreiranja znanja. Čeprav so vsi trije pogledi na učenje močno vplivali na razvoj izobraževalne tehnologije, se bomo osredotočili predvsem na konstruktivističnega, ker nas najbolj zanima spodbujanje učenja, ki je smiselno za učenca. V kognitivni revoluciji, kot pravi Saettler v svoji obširni zgodovini izobraževalne tehnologije, »učenec postane aktivni udeleženec v procesu pridobivanja in uporabe znanja« (1990/2004, str. 15). Koncept aktivnega učenja pa ima pomembne implikacije za učenje s tehnologijo. V 20. stoletju se je koncept učenja bistveno spreminjal. V petdesetih letih prejšnjega stoletja se je začel pomemben razvoj v ameriški psihologiji, ki je znan kot »kognitivna revolucija«; šlo je za premik od behaviorizma h kognitivni psihologiji (Gardner, 1985). Na ljudi niso več gledali kot na skupke odzivov na zunanje dražljaje, temveč kot na predelovalce informacij. Eden od razlogov za ta premik je bilo naraščajoče nezadovoljstvo z zmožnostjo behaviorističnih teorij, da razložijo kompleksne mentalne pojave. Na ta razvoj so, sodeč po pionirju kognitivne psihologije Simonu (1979), močno vplivale tudi ideje würzburške šole in geštalt psihologije, obenem pa je nanj vplival tudi pojav računalnikov kot naprav za procesiranje informacij, kar je pozneje postala metafora za človeški um. Z roko v roki je s to novo perspektivo šlo popolnoma drugačno razumevanje narave človeške kognicije, tj. premik od atomističnega nazora h geštalt pogledu. Organiziranost znanja je postala osrednja značilnost kognicije (Greeno, Collins in Resnick, 1996). Behavioristično metaforo o učenju kot krepitvi odzivov je nadomestila metafora o usvajanju znanja (Mayer, 1996). Nato se je pozornost preusmerila na aktivno vlogo učencev kot ustvarjalcev pomenov; nastala je nova metafora »konstruiranje znanja«. Proti koncu stoletja je to konstruktivistično podmeno nekoliko zasukalo spoznanje, da situacija, v kateri poteka kognicija in učenje, pomembno vpliva na oba procesa; sociokonstruktivizem razume učenje kot »participacijo« oziroma »družbeno pogajanje«. Ta zadnji pristop je trenutno prevladujoč pogled na učenje. Psihološke procese, ki se razvijajo v posamezniku, na eni strani in družbene ter situacijske vidike, ki vplivajo na učenje, na drugi, razume kot refleksivno in enakovredno povezane (Cobb in Yackel, 1998). V tem se sociokonstruktivistični pristop razlikuje od sociokulturnega, ki daje prednost družbenim in kulturnim procesom. Kljub tem pozitivnim razvojnim spremembam so še danes pritožbe glede tega, kar Berliner (2008) imenuje »velika ločnica« med raziskovanjem in prakso, več kot navzoče. Vodilni raziskovalci se tega zelo dobro zavedajo. Ann Brown je tako leta 1994 v svojem predsedniškem nagovoru na letnem srečanju Ameriškega združenja za pedagoško raziskovanje povedala tole: »V tem stoletju smo napravili ogromen napredek v našem razumevanju učenja in razvoja. Šolska praksa teh sprememb v glavnem ne odseva.« (1994, str. 4). Berliner (2008) je dejal nekaj podobnega: »Ob koncu 20. stoletja smo začeli resneje raziskovati učenje v realnih življenjskih okoljih (Greeno, Collins in Resnick, 1996), vendar se žal še vedno zdi, da to raziskovanje ne vpliva na prakso.« (str. 306) Skladno s temi izjavami opažamo, da novih spoznanj o učenju in poučevanju reševanja matematičnih problemov ne moremo tako zlahka prenesti v šolsko prakso, četudi so bila ta spoznanja prevedena v različna priporočila in priročnike (Depaepe, De Corte in Verschaffel, 2007). Pri tem ne gre za neuspeh na strani izvajalcev, ki se prilagajajo izsledkom raziskav in jih aplicirajo v praksi; premoščanje razkoraka med raziskovanjem in prakso terja povezovanje in trud vseh, ki jih to zadeva, tj. raziskovalcev, praktikov in načrtovalcev šolskih praks. 23 Kaj so vzroki tega okornega razmerja med raziskovanjem in prakso? Berliner (2008) podaja razsvetljujočo analizo »velike ločnice«. Če preletimo zgodovino izobraževanja, ugotovimo, da je poglavitno razumevanje poučevanja sorazmerno določeno in stabilno, kar pomeni, da to dejavnost težko spreminjamo. Učilnice so raznolika in kompleksna okolja, zaradi česar ne moremo prevajati izsledkov raziskav v poučevalne »recepte«, ki bi veljali za vsakršno učilnico in bili splošno prenosljivi v prakso. Eden utemeljiteljev pedagoške psihologije, William James, je že leta 1899 dejal, da je psihologija znanost, medtem ko je poučevanje umetnost, in da znanosti ne ustvarjajo umetnosti neposredno iz samih sebe. Eisner (1994) je mnogo let pozneje rekel, da je poučevanje umetnost v smislu, da ga ne določajo navodila in rutine, temveč nanj vplivajo in ga vodijo lastnosti ter naključja, ki jih ne moremo predvideti in ki se pojavljajo med aktivnostjo samo. Čeprav drži, da je dobro poučevanje umetnost na način, kot ga opisuje Eisner, to ne pomeni, da je dobra teorija učenja nepomembna za izobraževalno prakso. Učiteljem lahko nudi uporabno ogrodje za analizo učnih načrtov, priročnikov, drugih gradiv in njihove lastne prakse. Četudi še tako dobra teorija ne more proizvesti konkretnih navodil, ki bi jih lahko neposredno uporabili v praksi, pa lahko učitelji fleksibilno in ustvarjalno uporabljajo njene principe kot smernice, ko pripravljajo in izvajajo svojo izobraževalno prakso (glede na specifične lastnosti svojih učencev in učilniškega okolja). Premoščanje razkoraka med teorijo in raziskovanjem učenja ter edukacijsko prakso predstavlja ogromen izziv tako raziskovalcem kot profesionalcem, obenem pa vsem tistim, ki načrtujejo izobraževalno politiko in lahko pomagajo zmanjševati »veliko ločnico«. Gre torej za pomembno zadevo. (Dumont, Istance, Benavides, 2013) SODOBNO RAZUMEVANJE UČENJA Bransford et al. (2006) razlikujejo med tremi poglavitnimi smermi v raziskovanju učenja: • • • implicitno učenje in možgani; neformalno učenje; načrtovano formalno učenje in druge oblike učenja. Pri implicitnem učenju informacijo usvojimo brez napora in včasih celo, ne da bi se tega zavedali – dober primer tega je učenje jezika pri majhnih otrocih. Neformalno učenje poteka doma, v parku, muzejih, med vrstniki in v drugih okoljih, »kjer oblikovana in načrtovana edukacijska agenda dolgoročno ni avtoritativno vzdrževana« (Bransford et al., 2006, str. 216). Primeri vključujejo vsakdanje učenje v nezahodnih kulturah, kjer primanjkuje formalnih oblik šolanja, o čemer govorijo etnografske študije (na primer Luria, 1987), pa tudi neformalno učenje matematike v zahodnih kulturah (Lave et al., 1984). Smer načrtovano formalno učenje in druge oblike učenja se nanaša predvsem na učenje na podlagi poučevanja, ki poteka v pedagoških okoljih. Sodeč po Bransfordu in drugih, to smer lahko opišemo kot »uporaba znanja o učenju, ki pomaga pri ustvarjanju načrtov za formalno učenje in druge oblike učenja (»druge oblike« vključujejo ideje za preoblikovanje šol in povezave z neformalnimi oblikami učenja) ter raziskovanje učinkov, ki jih imajo ti načrti na razvoj teorije« (2006, str. 221). Iz tega pogleda na formalno učenje sledi: 1) sistematiziranje in razvijanje znanja o učenju je ključnega pomena (to je osrednja točka tega razdelka); 2) raziskovanje načrtovanega učenja, je primerna pot za razvijanje tega znanja; in 3) pomembno je, da spodbujamo sinergije med formalnim in neformalnim učenjem. Če se posvetimo le zadnji točki, lahko rečemo, sodeč po poročilih Ameriškega državnega sveta za raziskovanje, da učenci porabijo samo 21 % svojega časa v šoli, 79 % pa v obšolskih aktivnostih, kjer poteka neformalno učenje skozi interakcije z odraslimi, vrstniki ter raznovrstnimi viri dražljajev in informacij. Formalno šolanje tako še zdaleč ni edina priložnost za učenje (ali edini vir znanja) v naši moderni družbi, v kateri so informacijsko-računalniške tehnologije in mediji postali tako vsenavzoči in vplivni. Nič čudnega ni, da mora motivacija mladostnikov za šolsko učenje tekmovati s privlačnostjo drugih aktivnosti, za katere se navadno zdi, da so bolj zanimive. Zato je vzajemno povezovanje formalnih učnih okolij z učenčevim neformalnim učenjem tako zelo pomembno. To bi lahko storili tako, da bi povezovali nove informacije s predhodnim neformalnim in formalnim znanjem učencev. 24 Sklepamo, da moramo posodobiti šolske prakse in navade, če želimo ustvariti pogoje za znaten premik od vodenega učenja k izkustvenemu, raziskovalnemu in aktivnemu učenju. Le tako lahko uporabljamo vse tri načine učenja na uravnovešen in integriran način, posledica pa je progresivno usvajanje prilagodljive kompetence. Takšno ravnovesje bi dovoljevalo učitelju, da ustvarja strukturo in vodi učenca takrat, ko je to potrebno, obenem pa bi ustvarjalo tudi prostor, v katerem bi učenci sami skrbeli za svoje učenje in določali njegove koordinate. Tak način dela bi ustvarjal tudi priložnosti za »ekspresivne dosežke«, kot jih imenuje Eisner (1994) (ta koncept opisuje nepričakovane rezultate nenamernega učenja, ki nastanejo v raznolikih situacijah, na primer v muzejih, gozdovih in drugje). TEORETIČNI POGLEDI NA KOGNICIJO IN UČENJE Kognicija in učenje sta osrednja pojma pedagoške psihologije, ki se je intenzivno pričela razvijati s pojavom behaviorizma, filozofije psihologije v zadnjem stoletju. Način, kako jih opredeljujemo, v veliki meri določa oblike kurikul in didaktične pristope, ki jih učitelji uporabljajo. V Evropi in ZDA so se uveljavili trije teoretični pristopi, ki razlagajo učenje in kognicijo: • • • empirično – behavioristični pristop: najpomembnejši predstavniki so Locke, Watson, Thorndike in Skinner, kognitivno – racionalen pristop: predstavnika Descartes, Piaget, situacijsko – pragmatični (socialno-kognitivni) pristop: Vigotski, Mead, Dewey. V nadaljevanju bomo skušali prikazati nekatera teoretična izhodišča omenjenih pristopov, kako razumejo znanje, učenje, poučevanje ter motivacijo. Znanje Za behavioristični pristop je znanje razpolaganje z asociacijami – povezavami med dražljajem in odgovorom (S→R), ali bolj kompleksna povezava med mrežno povezanimi elementi. Ta pogled je v izobraževanje vnesel pojme natančnih učnih ciljev, zbirko pravilnih in želenih odgovorov. V učnem procesu se to kaže v sekvenčnem posredovanju enot, ki temelji na povečevanju kompleksnosti – domneva se, da je elementarno znanje osnova za bolj sestavljeno (npr. najprej se učimo seštevati, nato odštevati, nato množiti....) Kognitivni pristop vidi znanje kot strukturo, ki vsebuje podatke in procese, ki oblikujejo to znanje. Srečujemo se s pojmi kot sta shema (Piaget) ali konstrukcijski sistem (Kelly). V ospredju proučevanja je reševanje problemov – splošne in specifične strategije reševanja in metakognicija – sposobnost razmišljanja o lastnem mišljenju. V ospredju socialno-kognitivnega pristopa so vprašanja, kako se znanje oblikuje v skupinah, kakšna orodja, knjige uporabljajo predstavniki neke skupine, kakšne skupine oblikujejo. Proučujejo se načini in okolja, ki privedejo, oziroma omogočijo uspešno učenje, npr. da laboratorijski eksperiment (umetno ustvarjen model) zamenjamo z opazovanjem naravnih okolij in dogodkov v njih. Učenje Za behaviorista je učenje oblikovanje, ojačanje in prilagajanje asociativnih povezav. Poudarek je na povratni informaciji, ki naj bo jasno vezana na odgovor učenca. To je pripeljalo do programiranih sekvenc (programiran pouk) in v novejšem času do inteligentnih računalniških tutorskih sistemov. Transfer je odvisen od tega, koliko že naučenih povezav je potrebnih pri reševanju nove naloge – podobnost med nalogami oziroma med aktivnostmi. Za kognitivista je učenje konstrukcijski proces in ne le ojačanje asociacij. Znanje se izgrajuje, tako da učenci sodelujejo v diskusijah, oblikujejo vprašanja. Napačne pojme učitelj korigira, tako da učence sooča z 25 nasprotnimi dokazi. Učenci se učijo reševati probleme (npr. sledijo že rešenim nalogam, ki so opremljene s komentarji in prikazujejo uspešne strategije reševanja). Poučevanje (prenos znanja) pomeni učenje z analogijami. Učenec se tega nauči, tako da se mu eksplicitno pokaže, kako sta si dve nalogi podobni, ali da se od učenca zahteva, da skuša sam pojasniti, zakaj sta si dve nalogi podobni. Situacijski pristop izpostavlja v učenju tiste posameznikove veščine, ki mu omogočajo, da sodeluje v skupinah. V glavnem temelji ta pristop na proučevanju vajeništva – govorimo o kognitivnem vajeništvu. Transfer je v tem pristopu problematičen, saj se pogosto pokaže, da se uspešni odnosi in dejavnosti neke skupine ne prenesejo na drugo – na primer uspešno delo neke šole ne vpliva na to, da bi uspešno delale tudi druge šole. Podobno velja za delovne organizacije. Motivacija Behavioristi postavljajo v ospredje zunanjo – ekstrinzično motivacijo. Pogled na motivacijo je biološko obarvan. Hull je uvedel tudi pojem sekundarnega nagona, ki se ga naučimo s posploševanjem (generalizacijo) in zamenjavo (substitucijo) primarnih homeostatičnih nagonov. Na ta način se poveča število ciljev h katerim je naše vedenje usmerjeno. Primer takšnega nagona je npr. denar, s katerim si lahko kupimo hrano (nastane povezava z redukcijo primarne potrebe). Z druge strani nam denar omogoča, da si kupimo zatočišče in udobje (generalizacija). Na ta način lahko podkrepi delovanje samega sebe in privede do substitucije primarnega homeostatičnega nagona. Skinner je v ospredje postavil podkrepitev – njegove programirane sekvence so bile izdelane iz številnih nalog – ki so učencu ves čas omogočale pozitivno podkrepitev. Sodobni računalniški tutorski sistemi so zgrajeni podobno. V ospredju kognitivnega pristopa je notranja – intrinzična motivacija. Nekateri avtorji celo domnevajo, da nagrajevanje želenega vedenja lahko zmanjša ali povsem izniči notranjo motivacijo. Motivacijo v situacijskem pristopu zamenja angažirano sodelovanje. Naredimo lahko vzporednico z učenjem materinščine, ali učenjem branja in pisanja v okoljih, kjer je to podobno pomembno kot materinščina. Skupine sodelujejo pri realizaciji nekega skupnega projekta. Primer so lahko tudi različni krožki, ki so privlačni za novince in za eksperte. Primer bi lahko bila Šola modelarstva na Fakulteti za naravoslovje in matematiko, kjer se različni posamezniki srečujejo z namenom uresničevanja svojih teženj – izdelave modela. Nekaj podobnega, v časovno omejenem obsegu, pa so lahko tabori, poletne šole ipd. Poučevanje Najbolj organiziran pristop k poučevanju (prenosu znanj) ima prav gotovo behaviorizem. Enote so razdeljene na sekvence, v ospredju je ponavljanje in jačanje asociativnih zvez – učenje na pamet. Učiteljeva naloga je, da organizira in pripravi material, da nadzoruje proces in nagrajuje ustrezno vedenje. Učenci se učijo, tako da sledijo ponujenemu modelu. Malo pozornosti se posveča učenčevim vprašanjem ali dejavnostim, ki niso vezane na posredovano gradivo. V ospredju so jasni cilji in hitra povratna informacija (npr. programirana enota). Teži se k učenju brez napak. Večinoma gradivo ne posreduje relevantne vsebine ampak relevantna znanja – na primer znanje o trdoti materiala, ki se jih je potrebno naučiti, da se obvlada proces prepoznavanja lastnosti materialov. Vsebina je odveč, ker zmanjša število pravilnih odgovorov. Kognitivisti (konstruktivisti) v ospredje postavljajo konstruiranje znanja in proces pridobivanja le tega. Pomembni niso le pravilni odgovori, ampak način, kako smo se do njih dokopali. Učencem se ponuja okolje, ki omogoča raziskovanje, oblikovanje novega znanja (učenje z odkrivanjem). Učence se uči pravilnih strategij reševanja problemov, metakognitivnih strategij – na primer recipročno učenje za učenje branja z razumevanjem. Poleg tega se učencu skuša posredovati izkustvena pravila strokovnjakov na nekem področju. 26 Situacijski pristop izpostavlja diskusijo in sodelovanje (npr. metode kooperativnega učenja – jigsaw). Učenci se učijo komunicirati med seboj, skupaj reševati probleme, primerjati različne poglede. V ospredju so razlage učencev, s katerimi ti skušajo posredovati svoje zamisli, in ne pravilni odgovori. Zastavljajo se vprašanja, ki imajo različne odgovore. Učenci napovedujejo različne rešitve in te skušajo z argumenti podkrepiti. Nato se izvede eksperiment, ki mu sledi ponovna diskusija, ki skuša razjasniti, kje so vzroki za dobljene rezultate. Podobne so tudi različne druge metode reševanja kompleksnih vsakodnevnih problemov. V nadaljevanju se bomo osredotočili predvsem na kognitivizem kot filozofsko paradigmo in iz nje izpeljane kognitivistično konstruktivistične metode učenja in poučevanja. 27 KOGNITIVIZEM Kognitivistična paradigma v bistvu podpira teorijo, da moramo »črno skrinjico«, ki predstavlja človeški duh po sliki 1-3, odpreti in razumeti. Pri tem učenca obravnavamo kot izvajalca informacijskega procesa (podobno, kot pri računalniku in kibernetski pedagogiki) (glej sliko 1-3). Če naštejemo nekatere pomembne avtorje tega področja in njegov/njihov prispevek: • Merrill – Component Display Theory (CDT) • Reigeluth – Elaborate Theory • Gagne, Briggs, Wager, Bruner – Muwing toward cognitive constructivism • Schrank – scripts • Scandura – Structural learning Kognitivistična revolucija je zamenjala behaviorizem v 1960-tih letih, kot dominantno paradigmo. Slika 1-3: Ponazoritev razlike med behaviorističnim in kognitivističnim pogledom na učenje Kognitivizem se je osredotočil na notranje mentalne aktivnosti – odpiranje črne skrinjice človeškega duha. To je neprecenljivo in potrebno za razumevanje, kako se ljudje učimo. Mentalni procesi, kot so razmišljanje, pomnjenje, usvajanje znanja in reševanje problemov morajo biti raziskani in raziskovani. Na znanje lahko gledamo kot na shemo ali kot na simbolno duhovno konstrukcijo. Učenje je definirana kot sprememba učenčeve sheme. Ključna vprašanja o kognitivizmu: • • • • • Kako lahko razumevanje modela informacijskega procesa pomaga biti boljši učitelj? Katere predpostavke o učenju podpirajo ta model? Kaj je metakognicija in zakaj je pomembno, da to učitelji razumejo? Kakšna oblika učnih strategij pomaga učencu se učiti? Katere učne strategije lahko uporabite za spodbujanje pomembnosti učenja? Kognitivna teorija učenja Predpostavka: nemogoče je nekoga prisiliti, da bi se učil! 28 Kognitivna teorija učenja definira učenje kot »pol-permanentne« spremembe mentalnih procesov ali asociacij. Kognitivisti ne postavljajo zahteve po zunanjem izkazovanju procesa učenja, temveč se bolj osredotočajo na notranje procese in povezave, ki se ustvarjajo med samim učenjem. Osnovna predpostavka kognitivistov (kognitivnih psihologov) je, da obstajajo kognitivni procesi ki vplivajo na to, kako razmišljamo in se učimo. Razlaga, kako kognitivni procesi delujejo, je znana pod imenom teorija ali model informacijskega procesa. Ta poenostavljeni model, prikazan na spodnji sliki 1-4 je sestavljen iz treh komponent informacijskega procesa in je temelj psihologije izobraževanja. senzorični vnos Senzorični spomin ponavljanje Pozornost Prepoznavanje vzorcev Okvare Dekodiranje Nadomestitev Kratkotrajen spomin Entropija izgube Okvare premika Dolgotrajen spomin Motnje Izgubljena gesla Slika 1-4: Model informacijskega procesa V zadnjih desetletjih prejšnjega stoletja pa se je pričel intenziven razvoj na področju kognitivnega modeliranja in študij inteligence, predvsem v povezavah s teorijami učenja. Eden vodilnih na tem področju je postal J.R. Anderson, ki je v 70-tih letih, skupaj s sodelavci razvil kompleksno teorijo kognicije, ki je temeljila predvsem na idejah Newell-ve in Simons-ove simbolne teorije. Na osnovi te teorije je razvil kompleksen kognitivni model človeškega uma (možganov), ki ga je poimenoval ACT-R (Anderson, 2007). Model se je v zadnjih desetletjih, vse do danes intenzivno razvijal in povzročil pravo kognitivno gibanje, v katerega je danes vključenih več sto vodilnih strokovnjakov kognitivne znanosti širom po svetu. Model ACT-R je odprto kodni model in je dostopen celotni znanstveni javnosti na spletu. Model pa podpirajo tudi različni priročniki, navodila, primeri uporabe in vrsta drugih dokumentov. Pa si v nadaljevanju poglejmo osnovna izhodišča kognitivnega modeliranja, področja, ki bo zagotovo v didaktiki tehnike v prihodnosti igral pomembno vlogo. 29 Primerjava in ponazoritev razlik različnih načinov učenja Slika 1-5: Primerjava različnih načinov učenja 30 KOGITIVNO UČENJE Kaj je učenje Učenje označuje spremembe v sistemu, ki so adaptivne na način, da omogočaja sistemu po procesu učenja bolj efektno izvajanje identičnih nalog z isto populacijo. (H.A. Simone) Učenje označuje proces, katerega posledica so adaptivne spremembe v sistemu. Spremembe, ki so poledica procesa učenja, omogočajo, da ista populacija rešuje iste naloge hitreje in uspešneje kot pred procesom učenja. Učenje bi lahko definirali z naslednjo splošno situacijo: imamo sistem, učitelja, ki izvaja (želi izvajati) določeno nalogo. Na začetku je predstava slaba. Z vajo, ki je sestavljena iz posnemanja učitelja in učenju po principu napak, postane predstava vedno boljša. “Boljša” lahko pomeni hitrejša, bolj natančna, cenejša itd., odvisno od naloge. Vajo, posnemanje učitelja in ponavljanje z odpravljanjem napak, imenujemo učenje. Učenec se je naučil, kako opraviti določeno nalogo, lahko ponovi to nalogo brez ponovljenega učenja. Da lahko to nalogo uspešno ponovi, jo mora učenec transformirati. Ta proces transformacije zaradi učenja pa imenujemo knowledge acquission. Znanje definiramo kot interpretacijo informacij v obliki podatkov. Znanje lahko pridobimo ali vnaprej, ali je rezultat učenja. Lahko je napačno ali pravilno, a nepopolno, itd. Vsak podatek z razlago lahko smatramo kot znanje. V praksi pa je zanimivo samo uporabno znanje, t.j. znanje, ki omogoča, da sistem bolje rešuje naloge z določenega problemskega področja, kar je simbolično prikazano na sliki 1-6. NOVA PROBLEMSKA SITUACIJA ZAHTEVA PO RAZMISLEKU DEKLARATIVNA PREDSTAVITEV (pojasnjevanje, napovedovanje) INTERPRETACIJA ANALOGIJA Predhodne izkušnje, pretekli modeli. DEDUKCIJA IZ PRVIH PRINCIPOV SLEDENJE NAVODILOM (npr. Večstolpično odštevanje) Iskalec informacij PRODUKCIJSKA KOMPILACIJA MOREBITNI PRODUKTI NOVO PRODUKCIJSKO PRAVILO Slika 1-6: Učenje Učenje je prisotno pri vseh živih bitjih, najbolj očitno pri ljudeh. Učenje pri živih bitjih imenujemo naravno učenje; če pa je učenec stroj – računalnik, to imenujemo strojno učenje. Namen razvijanja metod strojnega 31 učenja je poleg boljšega razumevanja naravnega učenja in inteligence, izdelati algoritem za reševanje problema ki zahteva posebna znanja. Mnogokrat so takšna znanja še neznana, ali poznana le ozkemu krogu strokovnjakov. Pod določenimi predpogoji, z uporabo strojnih algoritmov učenja, lahko efektno generiramo takšno znanje za reševanje problemov. Celo celotno evolucijo v naravi bi lahko označili kot učenje: z genetskim križanjem, mutacijo in naravno selekcijo narava kreira vedno boljše sisteme, sposobne prilagajanja najrazličnejšim okoljem. Pri svojih izvajanjih se bomo omejili le na posamičen sistem. Evolucijske principe lahko uporabljamo tudi pri strojnem učenju in s tem usmerjamo raziskave in prostor hipotez v tako imenovane genetske algoritme. Vrste učenja Ljudje se učijo vse življenje. Praktično se učimo vsak dan, kar pomeni, da se naše znanje ves čas spreminja, širi in izboljšuje. Poleg ljudi se tudi živali učijo. Sposobnost učenja je odvisna od evolucijske stopnje posameznega bitja. Raziskave razlag naravnega učenja so področje psihologije učenja in psihologije izobraževanja. Psihologija učenja upošteva pozornost, utrujenost, stopnjo pozabljanja in motivacijo, ki so vitalnega pomena za uspešen proces izobraževanja. Upoštevajo povezave učitelj – učenec in predlagajo najrazličnejše motivacijske in nagrajevalne strategije. Vse to je izjemnega pomena za človekovo učenje, mnogo manj pa za strojno učenje, učenje s pomočjo tehnologije, kjer moramo najrazličnejše motivacijske in nagrajevalne strategije prilagoditi ustreznim tehnologijam. Iz dosedanjih odkritij je znano, da obstajajo različne taksonomske stopnje učenja. V grobem bi lahko vse taksonomske stopnje učenja razporedili v 4 skupine, odvisno od tega ali uporabljajo deklarativni ali procesni spomin, kot tudi od tega, ali učenje vsebuje ustvarjanje novih simbolnih struktur ali samo vstavljanje podsimbolov v že obstoječe strukture. Preglednica 1.2 (Anderson, 2007: 92) prikazuje klasifikacijo teh različnih stopenj učenja. Preglednica 1.2: Taksonomija učenja Simbolno učenje Podsimbolno učenje 1. 2. 3. 4. Deklarativni spomin Učenje dejstev Utrjevanje Procesni spomin Usvajanje veščin Pogojevanje Učenje dejstev: V deklarativnem spominu lahko ustvarimo nove spomine. To je spomin v ožjem pomenu besede, to je to, kar večina ljudi razume kot spomin. To je edini način učenja, katerega posledica so novi zavestni spomini. Utrjevanje: Ob ustvarjanju novih deklarativnih spominov lahko delamo tudi na tem, da postanejo ti spomini bolj dostopni. Ta proces učenja imenujemo utrjevanje znanja. Usvajanje veščin: Različne oblike učenja povzročajo nove postopke dela (nova produkcijska pravila). Usvajanje veščin nas privede do stopnje rutine, ko posamezne naloge izvajamo nezavedno, ne razmišljamo, kako bomo aktivnost izvedli. Lep primer je slepo tipkanje, vožnja avtomobila ipd. Pogojevanje (angl. conditioning): Z izkušnjami se naučimo, da so posamezne aktivnosti bolj učinkovite v določenih okoliščinah. Pogojevanje je splošno razumljeno kot najbolj razširjen postopek učenja npr. eksperiment: Pavlova pogojevanja – učenje psa. Iz tega sledi, da moramo pri taksonomiji učenja upoštevati dve vrsti adaptivnosti, dve vrsti pridobivanja novih znanj, to je simbolno in podsimbolno učenje. Vsaka ima svojo specifiko in posledično bi bilo logično, da moramo za njuno modeliranje uporabljati tudi različna »orodja«. Poleg tega pa bi učenje lahko delili tudi na: 32 1. Nadzorovano učenje Človek je predmet takšnega načina učenja v sociološkem smislu, torej v smislu vzgoje in izobraževanja, kjer je nadzornik neka avtoriteta. Naš nevropsihološki sistem se torej nadzorovano uči večinoma le v globalnem smislu, ko gre za kognitivno znanje. 2. Nenadzorovano učenje Večina učenja v možganih poteka nenadzorovano. Možgani morajo kot odziv na vpliv okolja sami najti optimalno stanje. Pri nenadzorovanem učenju pravzaprav deli mreže (bionevronske mreže) sami delujejo drug na drugega, se usklajujejo in iščejo najboljše možne kompromise, ki se izrazijo kot stacionarno ali ravnovesno, stabilno stanje sistema. 3. Učenje s poskusom in napako (angl. reinforcement learning) Ta način učenja je prosta oblika med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem. Pri njej »učitelj« pove le, ali je trenutno stanje mreže dobro ali ni dobro. Če ni dobro, se mora spremeniti; kako naj se spremeni, pa je za razliko od nadzorovanega učenja prepuščeno mreži sami oz. njenim naključnim poskusom. V to kategorijo spadajo učenje in refleksni odziv po Pavlovu in razne regulacijsko vegetativne funkcije živčnega sistema. Sklep - Kognitivni pogled na učenje Kognitivno raziskovanje učnih procesov zajema različne discipline in je metodološko zelo raznoliko, zato je skoraj nemogoče podati celovit pregled raziskovalnih izsledkov. Osredotočili se bomo le na deset temeljnih spoznanj, ki so pomembna za vse, ki skušajo razumeti in izboljšati proces učenje. Teh deset spoznanj dobro ponazarja tipična vprašanja, ki si jih zastavljajo kognitivni raziskovalci, ko preučujejo izobraževanje. Vsako spoznanje osvetljuje tudi načine, s katerimi lahko učenci ob pomoči učiteljev gradijo dobro organizirane strukture znanja. Michael Schneider in Elsbeth Stern (2009) umeščata pridobivanje znanja v samo središče učnega procesa in poudarjata, da je kakovost znanja enako potrebna kot količina in da moramo »znanje« razumeti mnogo širše kot poznavanje dejstev (ki jih seveda zajema). Oglejmo si teh deset spoznanj (Dumont, Istance, Benavides, 2013). 1. Učenje naj izvaja predvsem učenec; Učitelji ne morejo postaviti svojih rok na učenčevo glavo in vliti vanjo novega znanja. Znanje lahko neposredno usvaja le učenec, zato mora nove strukture znanja graditi sam: učitelj ponuja učencem korektne in celovite informacije, toda v glavah učencev, kjer so se te informacije shranile, se je dogajalo čisto nekaj drugega od tega, kar je pripovedoval učitelj. Iz povedanega sledi, da učitelj ne potrebuje samo dobrega pedagoškega znanja o metodah poučevanja in veliko vsebinskega znanja o temah, ki jih poučuje, temveč potrebuje tudi vsebinsko pedagoško znanje, to je zavest o tem, kako učenci konstruirajo znanje o posameznih vsebinah (Schulman, 1987). 2. Učitelj mora upoštevati učenčevo predznanje; Učitelji lahko pomagajo učencem le tedaj, ko vedo, kakšno znanje že imajo. Ljudje navadno skušajo osmisliti nove informacije tako, da jih povezujejo s tem, kar že vedo. Pridobljeno znanje tako pomembno vpliva na to, kako se bodo učenci učili v bližnji prihodnosti. 3. Učenje terja povezovanje struktur znanja; Dejstvo, da učenčevo znanje izvira iz zelo različnih virov, ima še eno posledico: učenci pogosto ne prepoznajo abstraktnih odnosov med koščki znanja, ki so jih usvojili v na videz različnih situacijah (diSessa, 1988). Glavni cilj poučevanja je zato prav pomoč učencem, da po korakih usvajajo perspektive strokovnjakov in povezujejo koščke znanja v svojih možganih drugega za drugim (Linn, 2006). Vsako učenje, ki se osredotoča na abstraktne povezave, je pri tem v pomoč. Diagram na primer lahko učencu pomaga, da si vizualno predstavlja povezave med koncepti; učenci pogosto odkrijejo abstraktne odnose tako, da primerjajo podobnosti in razlike med primeri, ki so na prvi pogled različice iste abstraktne ideje. Povezovanje znanja pri različnih predmetih lahko spodbujamo s projekti, v katerih učenci razpravljajo o istem pojavu s perspektiv različnih predmetov. 4. Učitelj skrbi za ravnovesje med usvajanjem konceptov, veščin in metakognitivnih kompetenc; Pomemben vidik integriranja učenčevega znanja in njegovih struktur predstavlja učiteljeva pomoč pri povezovanju konceptov in postopkov. Koncepti so abstraktne in posplošene izjave o principih znotraj disciplin. Procedure se razlikujejo od konceptov v tem, da predstavljajo pravila, s katerimi je vnaprej določeno, kako reševati kak problem. So kot recepti, v katerih so zapisani konkretni koraki, ki jih moramo narediti, če hočemo doseči cilj. Dobro utrjeno proceduralno znanje pomaga učencem, da rešujejo rutinske probleme učinkovito in s 33 pomočjo minimalnih kognitivnih virov. Te uporabljajo pozneje pri reševanju novih in kompleksnejših problemov, pri čemer pa potrebujejo tudi poglobljeno konceptualno znanje. Pa vendar samo koncepti in postopki še ne zadoščajo. Učenci morajo vedeti tudi, kako so med seboj povezani (Baroody, 2003; Rittle-Johnson, Siegler in Alibali, 2001). Koncepte in procedure lahko med seboj še okrepimo, če pomagamo učencem priti do vpogleda, kako sploh usvajajo znanje. Proces navadno imenujemo metakognicija ali spoznavanje spoznavnih procesov (Hartman, 2001). Metakognicija pomaga učencem aktivno nadzorovati, ocenjevati in izboljševati lastno pridobivanje znanja in njegovo rabo. Metakognicija in usvajanje znanja sta torej neločljivo prepletena in ju ne moremo ločevati niti v procesu poučevanja niti v procesu učenja. 5. Učenec in učitelj s hierarhičnim organiziranjem temeljnih koščkov znanja gradita kompleksne strukture znanja; Znanje vseh kompetentnih oseb pa ima kljub temu vsaj eno skupno značilnost: strukturirano je hierarhično. Hierarhična urejenost znanja je pomembna tudi za postopke. Načrtovanje hiše je na primer kompleksen problem, sestavljen iz številnih podproblemov. Začetnik z malo predznanja se lahko hitro zgubi v taki kompleksnosti. Strokovnjak pa bo, prav nasprotno, razdelil večji problem v množico manjših in bolj obvladljivih podproblemov (najprej bo na primer načrtoval položaj in obliko zunanjih sten, potem pa notranje stene v vsakem nadstropju). V naslednjem koraku bo te probleme razdelil v nove in obvladljive podprobleme (stopnice, kopalnice, ostali prostori). Rezultat bo večje število majhnih in lahko rešljivih problemov. 6. Učenec lahko s pridom uporablja strukture zunanjega sveta pri organiziranju struktur znanja v umu; Od učiteljev se pričakuje, da bodo njihovi učenci usvojili bogate, uravnotežene in dobro organizirane strukture znanja, čeprav jih ne morejo položiti neposredno v njihove glave. Kaj potemtakem lahko naredijo? Odgovor na vprašanje je tale: lahko pripravijo dobro organizirana učna okolja in s tem zagotovijo optimalne pogoje za učenje(Vosniadou, Ioannides, Dimitrakopoulou in Papademetriou, 2001). Taka strategija deluje zato, ker so urejene informacije iz učenčevega socialnega in fizičnega okolja v pomoč pri urejanju informacij v njegovi glavi. Struktura učnih okolij, ki jih lahko pripravijo učitelji, je neposredno odvisna od njihovega zavedanja strukture vsebin, ki jih poučujejo, strukture znanja, ki ga učenci že imajo, in strukture znanja, ki naj bi ga šele usvojili. Jezik je eno najmočnejših orodij za ustvarjanje strukturiranega učnega okolja. Učitelj z zastavljanjem dobrih vprašanj, nasprotovanjem, s komentiranjem ali povzemanjem učenčevih izjav vodi in usmerja razpravo; zagotavlja, da ta ne bo le neurejena zbirka različnih mnenj, temveč bo k cilju naravnano socialno oblikovanje novih spoznanj (Hardy, Jonen, Möller in Stern, 2006). K oblikovanju struktur prispeva tudi dobro organiziranje časa. Pri oblikovanju učnih okolij jim je lahko v veliko pomoč tudi tehnična oprema (Winn, 2002). Tehnična oprema je orodje, ki ga učitelji uporabljajo za spodbujanje specifičnih učnih dejavnosti, zato ne moremo na splošno reči, da je tehnologija za poučevanje dobra ali slaba. Človeštvo je potrebovalo tisočletja, da je prišlo do spoznanj, o katerih se danes učenci učijo. Do spoznanj niso prišli navadni ljudje, temveč geniji, pogosto po letih intenzivnih raziskav. Od normalnih učencev ne moremo pričakovati, da jih bodo usvojili mimogrede ali s pomočjo neformalnega učenja, na primer na sprehodu skozi muzej ali tovarno, pri sodelovanju v skupnem projektu ali v času, ko se ukvarjajo s svojim konjičkom. Prav nasprotno: potrebujejo strukturirane in strokovno načrtovane priložnosti za učenje, ki previdno usmerjajo konstruiranje njihovega znanja. Neformalna učna okolja so še vedno lahko v pomoč pri razvijanju kompetenc za samostojno delovanje, povečevanje motivacije, praktično rabo znanja in podobno, toda s kognitivnega zornega kota neformalne učne izkušnje ne morejo nadomestiti formalnih in bolje strukturiranih učnih okolij, temveč jih lahko le dopolnjujejo. 7. Učenje je omejeno z zmožnostmi ljudi za procesiranje informacij; Arhitektura človeških spoznavnih procesov ima nekaj temeljnih značilnosti, ki jih vsekakor moramo upoštevati, če želimo, da bodo učna gradiva oblikovana optimalno (Sweller, Merrienboer in Paas, 1998). Zajemajo delovni spomin, s katerim aktivno procesiramo informacije, in dolgoročni spomin, kamor jih shranjujemo. Delovni spomin je zaradi svoje omejenosti ozko grlo pri shranjevanju znanja v dolgoročni spomin. Čeprav učenci oblikujejo kompleksne mreže znanja v svojem spominu, je kapaciteta delovnega spomina le okoli sedem enot naenkrat (Miller, 1956). Učitelji lahko pri tem pomagajo učencem tako, da razbremenjujejo njihov delovni spomin. V ta namen izkoriščajo hierarhično urejanje informacij, ki učencem omogočajo, da imajo v delovnem spominu namesto številnih podrejenih sestavnih delov en sam visoko urejen kos znanja. Na primer, oseba, ki si želi zapomniti število 01202009, mora imeti v delovnem spominu osem enot, če pa ga shrani v rubriko »datum, ko je Obama prisegel kot predsednik ZDA«, ima opraviti z eno samo enoto. Hierarhično urejanje znanja ali »združevanje«, kot ga pogosto imenujejo, pomaga premagovati omejitve delovnega spomina. 34 Delovni spomin lahko razbremenimo (prim. Mayer in Moreno, 2003) nepotrebnih vsebin tudi tako, da koščke informacij, ki jih lahko razumemo le, če so povezane, tudi predstavimo skupaj. Delovni spomin lahko razbremenimo tudi tako, da naredimo učno gradivo tako preprosto, kot je le mogoče. 8. Učenje je učinek dinamičnega prepletanja čustev, motivacije in kognitivnih procesov; Danes vemo, da so motivacija in čustva pomemben vidik mišljenja in učenja. Številni laiki in učitelji, morda pa tudi nekateri raziskovalci, so prepričani, da je motivacija motor vsakega učenja. Dokler teče, poteka tudi učenje; ko se motor ustavi, je učenja konec. Empirične raziskave dokazujejo, da ima tako razmišljanje vsaj tri napake: 1) Motivacija se spreminja postopoma in dinamično: ni niti »vklopljena« niti »izklopljena«. 2) Motivacija res pospešuje učne procese, vendar je tudi učinek procesov, kakršna sta razmišljanje o lastnih kompetencah in njihovo spoznavanje. 3) Zgornja ideja zastopa zmotno razliko med spoznavanjem in motivacijo. Koncepta moramo namreč razbiti v manjše enote, iz katerih sta narejena, šele potem lahko razumemo, kako vplivata drug na drugega. H kompleksni igri spoznavanja in motivacije prispevajo: učenčevi učni cilj in siceršnji cilji, ki si jih zastavlja v življenju; to, kar si misli o lastnih kompetencah; razmišljanje ob akademskih uspehih in neuspehih, razlaganje enih in drugih; njegovi interesi in konjički. Zaradi vsega naštetega motivacija ni samo motor, ki ga je preprosto treba zagnati in učenje bo steklo. Namesto tega moramo razumeti pridobivanje znanja in motivacijo kot večplastne dinamične interaktivne sisteme, ki lahko na številne načine krepijo ali slabijo drug drugega. 9. Učenje gradi prenosljive strukture znanja; Celo ko so učenci motivirani in usvajajo zapletene strukture znanja, to še ne pomeni nujno, da usvajajo kompetence, od katerih bodo imeli v življenju koristi. Obstaja več konceptov in postopkov, ki so uporabni za življenje, kot pa jih učenci lahko spoznajo v šolah. Učitelji niso povsem prepričani, katere koščke znanja bodo učenci pozneje s pridom uporabljali v življenju, kajti življenje je tako raznoliko in nepredvidljivo, da so napovedi preprosto nemogoče. V strokovni literaturi potekajo razprave o dveh možnih pristopih k reševanju tega problema: usposabljanje za splošne kompetence in omogočanje transfernega znanja. Usposabljanje za splošne kompetence (inteligenca, zmožnosti delovnega spomina, učinkovito delovanje možganov) izhaja iz zamisli, da so take kompetence v pomoč pri reševanju širokega spektra problemov, pri čemer ni pomembno, na katerem področju nastajajo. Najvišja stopnja inteligence, najbolj obsežen delovni spomin ali najbolj učinkoviti možgani ne morejo pomagati rešiti problema, če oseba nima zanjo smiselnega znanja za procesiranje. Učinkovitejša alternativa za širjenje kompetenc je poučevanje konkretnih vsebin, in sicer na način, ki pomaga pri transferju znanja na nove problemske situacije in na nova področja. Transfer bo lažji v primerih, ko bo učenec prepoznal več vezi med učnim in zunanjim okoljem. 10. Učenje terja čas in napor. Gradnja kompleksnih struktur znanja terja tako od učenca kot od učitelja dolgotrajno naporno delo. Čas in delo, porabljena za reševanje problemov in izpopolnjevanje znanja, sta zato med najpomembnejšimi dejavniki, ki vplivajo na učinkovito učenje (Ericsson, Krampe in Tesch-Römer, 1993). Kognitivni pogled na učenje izhaja iz domneve, da je bistvo vsakega učenja pridobivanje znanja. Ko otroci usvojijo nove informacije v učnem okolju, od njih pričakujemo, da jih bodo pozneje uporabljali v povsem drugačnih življenjskih situacijah. To je mogoče le, če jih ustrezno razumejo in shranijo v dobro organiziran dolgoročni spomin. Kognitivno raziskovanje učenja skuša odkriti mehanizme, ki omogočajo usvajanje in shranjevanje znanja. Številni od njih omogočajo procesiranje informacij; to poteka podobno kot pri računalnikih, ki predelajo podatke s pomočjo matematičnih algoritmov. Torej smemo trditi, da so bile teorije o procesiranju informacij vselej temelj kognitivnega raziskovanja učenja in so še vedno. Sodobna kognitivna znanost je zelo obsežna in zajema tudi področje učenja. Premik v paradigmi: od količine informacij k strukturi znanja Raziskovalci, učitelji, načrtovalci šolskih politik, starši in učenci so dolgo časa presojali uspešnost učenja glede na količino usvojenega znanja. V nasprotju s tem moderna kognitivna znanost dokazuje, da je vsaj tako kot količina pomembna kakovost znanja, kajti to je večplastno. Obstaja znanje o abstraktnih konceptih, o učinkovitem reševanju rutinskih problemov, znanje o tem, kako obvladovati kompleksne in dinamične 35 problemske situacije, znanje o učnih strategijah, znanje o tem, kako obvladovati lastna čustva in podobno. Vse naštete plasti so medsebojno povezane in tvorijo kompetence posameznikov. Plasti, ki jih imenujejo tudi »delčki znanja« (diSessa, 1988), imajo različne funkcionalne značilnosti. Lahko so izolirane ali pa medsebojno prepletene, odvisne ali neodvisne od kontekstov, abstraktne ali konkretne, implicitne ali ozaveščene, neaktivne ali dostopne do določene mere. O znanju s škodljivo strukturo govorimo takrat, ko ima lahko posameznik velikansko količino znanja, a je še vedno nesposoben uporabiti ga pri reševanju realnih življenjskih problemov. Na splošno velja, da beseda »znanje« označuje poznavanje dejstev. V tem smislu je znanje nekaj, kar dodaš drugim koristnim posledicam učenja, kot so na primer konceptualno razumevanje, ta ali ona veščina, zmožnost za prilagajanje ali pismenost. V nasprotju s takim razumevanjem znanja pa moderna kognitivna znanost dokazuje, da naštete kompetence izvirajo iz dobro organiziranih temeljnih struktur znanja. V tem poglavju, enako pa velja tudi znotraj kognitivne znanosti na splošno, je izraz »znanje« uporabljen v generičnem smislu, s katerim označujemo kognitivne temelje najrazličnejših kompetenc. Nekatere izmed njih so drobljive in omejene (na primer podatki, ki smo si jih zapomnili), druge pa so široke, prožne in prilagodljive – odvisno od kognitivne organiziranosti znanja, ki jih podpira. Učne procese preučuje le del kognitivne znanosti. Nemogoče je povzeti vsa njena spoznanja v enem samem poglavju knjige, zato je predstavljenih le deset temeljnih ugotovitev o naravi učenja, da bi ponazorili tipična vprašanja, pristope in rezultate v tem polju. Ugotovitve so osredotočene na usvajanje znanja, kajti kognitivne raziskave kažejo, da je podlaga vsake kompleksne kompetence, vključno s konceptualnim razumevanjem, učinkovitimi veščinami in prilagodljivo strokovnostjo, vselej dobro strukturirano znanje. Učenci, ki ga nimajo, niso zmožni izkoristiti številnih socialnih, okoljskih, tehnoloških, kulturnih, ekonomskih, zdravstvenih in političnih virov, ki jih obdajajo. Deset točk, opisanih v tem poglavju, ima neposredne implikacije za oblikovanje učinkovitih učnih okolij. Nastale so na podlagi splošnih načel, ki opisujejo delovanje uma, zato jih lahko uporabimo pri vseh starostnih skupinah, v vseh šolah in pri vseh predmetih. Dobra učna okolja: spodbujajo učence k mentalni aktivnosti; vključujejo predznanje učencev; integrirajo razdrobljene koščke znanja v hierarhično urejene strukture; uravnotežujejo koncepte, veščine in metakognitivne kompetence; zagotavljajo primerne strukture, ki pomagajo učencem razvijati strukture znanja in jih organizirati; nudijo informacije, ki so potrebne za učinkovito umsko delo in so obenem omejene skladno z zmožnostmi uma za njihovo procesiranje (taka je na primer omejenost delovnega spomina). Dobra učna okolja pospešujejo transfer med učnimi vsebinami ter med učnimi situacijami in vsakdanjim življenjem. Ne skušajo se izogniti težkemu delu, ki ga terja učenje. Namesto tega povečujejo motivacijo s ponujanjem za učence smiselnih vsebin, razčiščevanjem učnih ciljev, s poudarjanjem njihove pomembnosti za življenje zunaj učnega okolja in z občutljivostjo za učenčeve interese, cilje in njihovo zaznavanje sebe (Dumont, Istance, Benavides, 2013). KIBERNETIKA IN DRUŽBA Couffignal (1933), eden od pionirjev kibernetike, jo je definiral kot »umetnost zagotavljanja učinkovitosti posameznih aktivnosti«, Wiener (1948) pa kot »znanstveno proučevanje nadzora in sporazumevanja v živih bitjih in strojih«. Manj poetična definicija pa je, da gre za znanost o dinamičnih časovno odvisnih zvezah med celoto in njenimi deli ter samimi deli. Kibernetika se uporablja tako v tehniki in naravoslovju kot tudi v družboslovju in izobraževanju. (Müller, 2011) Njeno najpomembnejše področje uporabe pa je računalništvo. Kibernetika je ozko povezana s koncepti struktur in organizacijskih nivojev, kar nas sili k jasnemu definiranju njenih elementov. (Müller, 2008) To in njihove interakcije so prikazane na spodnji sliki 1-7. 36 Slika 1-7: Enostavni kibernetični sistem Efektor 2 je mehanizem, ki ustvarja določen učinek. Faktorji (dražljaji) so pogoji, ki so potrebni za njegovo aktiviranje. Povratna zanka (angl. fedback) je pojav, s katerim učinek (izhod) preko faktorjev vpliva na efektor (vhod). Namen efektorja je doseči določen/želen učinek. Poznamo dve vrsti efektorjev, konstantnega in tendenčnega. Prvi poskuša vzdrževati učinek konstanten, drugi pa ga maksimirati. Večina psiholoških mehanizmov, ki poskušajo vzdrževati ravnovesje v živih organizmih spada med konstantne efektorje. Pomemben element v kibernetiki je tudi regulator. Gre za del konstantnega efektorja, ki vzdržuje ravnovesje blizu idealne vrednosti povratne zanke. Vključuje lahko tudi servomehanizem, ki predstavlja kontrolo, ki se nahaja izven sistema in nanj učinkuje kot povratna zanka v smislu spreminjanja njegovih vrednosti, kar je prikazano na sliki 1-8. Slika1-8: Kibernetski sistem s servomehanizmom Takšen servomehanizem je osnova psihologije, saj upošteva obstoj različnih ravni organiziranosti živih organizmov in njihove posebnosti, regulirane sisteme, katerih del je, pa najdemo na vseh omenjenih ravneh. Npr. na molekularnem nivoju lahko kot regulator obravnavamo niz encimov, potrebnih za določeno biokemično reakcijo. Nanj vpliva zunanja kontrola – servomehanizem – naslednjega nivoja, to je v tem primeru celica, ki npr. določa kako nevron vzdržuje potencial celične membrane. Tudi na ta regulator vpliva servomehanizem naslednje ravni, tj. organ, kateremu celica pripada. Ta organ je dalje podvržen zunanji kontroli naslednjega nivoja in tako naprej vse do celotnega organizma, na katerega vplivajo informacije iz zunanjega okolja. Opisana veriga servomehanizmov je rezultat evolucije živih struktur, organizem pa z informacijskega stališča odprt sistem, saj tečejo informacije od zgornjih nivojev proti spodnjim in obratno. (Müller, 2008, Müller, 2011) Iz tega splošnega primera lahko sedaj izpeljemo poseben primer povezan z izobraževalnim sistemom, tako da splošne principe kiberentike, poskušajmo prenesti na področje izobraževanja. Za kibernetiko so tako tudi učitelj in učenci, učni proces in organizacija pouka le podsistem celotnega vzgojno-izobraževalnega sistema. Učitelj je podsistem v funkciji predajnika in vodenja, ki informacije vsebuje, načrtuje in posreduje. Učenec pa je v funkciji vodenega, ki informacije sprejema, predeluje, skladišči in se nanje odziva oz. se po njih ravna. V tem 2 Efektor ima na različnih področjih različen pomen, v tehniki ga imenujemo tudi aktuator in predstavlja napravo, ki pretvarja vhodne signale v gibanje, v biologiji je to ali molekula, ki veže protein in s tem menja njegovo aktivnost ali npr. mišica, ki se je sposobna odzivati na dražljaje. 37 pomenu pomeni učenje smotrno interakcijo, v kateri učenci in učitelj količinsko in kakovostno spreminjajo svoje lastnosti in ravnanja (so adaptivni sistem), skratka učenje označuje proces, katerega posledica so adaptivne spremembe v sistemu. Spremembe, ki so posledica procesa učenja, omogočajo, da ista populacija rešuje iste naloge hitreje in uspešneje kot pred procesom učenja. (Aberšek, Kordigel Aberšek 2010) OSNOVNA IZHODIŠČA KIBERNETSKE PEDAGOGIKE Omenjene splošne principe kibernetike skušajmo sedaj prenesti na področje izobraževanja. Cube (1982) je postavil kibernetične temelje poučevanja in učenja, na njih osnovan programiran pouk pa je v slovenski prostor vpeljal Strmčnik (1978, 2001). Frank in Meder (1971) sta razvila t.i. »kibernetično pedagogiko«, ki je bila zasnovana na naravoslovnih znanostih. Kibernetična pedagogika je tako znanstvena veda o tem, kako lahko vplivamo na učni proces. V skladu s tem so temeljni cilji kibernetične pedagogike naslednji: • • • identifikacija in analiza poučevalnih in učnih procesov, izraženih v delnih sistemih ter njihova funkcija pri objektiviranju učno-vzgojnega procesa, kar pomeni prenos vseh dejavnosti s človeških na tehnične sisteme oz. računalniške programe; analiza odnosov in učinkov med objektiviranimi (tehničnimi) in neobjektiviranimi (človeškimi) sistemi učno-vzgojnega procesa, npr. ocena interakcije med človeškim učiteljem in e-učnim gradivom z namenom doseganja zastavljenih didaktičnih ciljev; pojasnjevanje odnosov med različnimi oblikami delnih sistemov v danem izobraževalnem sistemu. Po Franku in Maderju (1971) je mogoče učni proces formalizirati oz. objektivirati kot izobraževalni algoritem in ga izraziti kot logično-matematično funkcijo naslednjih petih pogojnih spremenljivk: L – učno gradivo, M – mediji, P – psihološka struktura, S – socialna struktura, Z – določanje učnih ciljev in B – poučevalni ali učni algoritem, tj. sistem, ki vse omenjeno povezuje v nerazdružljivo celoto. Skladno s tem se mora poučevalno učni proces podrejati krmiljenim in vodenim kibernetičnim modelom, kar ponazarja slika 1-9. Informacije o učnem sistemu PODROČJA ODLOČANJA Je-vrednost Algoritem izobraževanja učni algoritem B (regulator) INTENCIONALNOST I (želena vrednost) Testna naloga (merilec) Medij T, L, UP (nastavitveni člen) Informacije o učnem sistemu - M (nastavljena vrednost) PODROČJE RAZMER Motilne veličine SK – socialnokulturni značaj, A – antropogeni značaj (regulacijska pot) Delovanje/vedenje učnega sistema (regulacijska veličina) Slika 1-9: Elementi in funkcije v poučevalno učnem procesu s stališča kibernetične pedagogike Učni proces je lahko (tehnično) realiziran tudi kot učni program (inteligentni tutor) (Frank, Mader, 1971), pri čemer mora vsebovati učni algoritem B, ki ga formalno zapišemo v simbolni obliki z logično-matematično funkcijo predstavljenih petih pogojnih spremenljivk takole: B = f (Z, L, M, P, S) 38 Za kibernetiko so tako tudi učitelj in učenci, učni proces in organizacija pouka le podsistem celotnega vzgojnoizobraževalnega sistema. Učitelj je podsistem v funkciji predajnika in vodenja, ki informacije vsebuje, načrtuje in posreduje. Učenec je podsistem v funkciji vodenega, ki informacije sprejema, obdeluje, shranjuje in se nanje odziva oz. se po njih ravna. V tem pomenu pomeni učenje smotrno interakcijo, v kateri učenci in učitelj količinsko in kakovostno spreminjajo svoje lastnosti in ravnanja, zaradi česar jih lahko imenujemo adaptivni sistem, povedano drugače, učenje označuje proces, katerega posledica so adaptivne spremembe v sistemu. Spremembe, ki so posledica procesa učenja, omogočajo, da ista populacija rešuje iste naloge hitreje in uspešneje kot pred procesom učenja. (Aberšek, Kordigel Aberšek, 2010) Zablode kibernetične pedagogike Kibernetična pedagogika je takrat, ko so jo njeni avtorji razvili in poskušali realizirati v praksi, gotovo pomenila osvežitev klasičnega didaktičnega razmišljanja. Bila je v nekem smislu pred svojim časom, kljub temu pa je zaradi naslednjih treh razlogov skoraj v celoti utonila v pozabo (Aberšek, Borstner, Bregant, 2014): 1. 2. 3. Preveč se je ukvarjala s tem, kako je mogoče učni proces formalizirati oz. objektivirati kot izobraževalni algoritem in ga izraziti kot logično-matematično funkcijo, s katero lahko vplivamo na učni proces (optimiranje učnega procesa), premalo pa z učnim procesom samim. Ni upoštevala razlik med psihološkimi in pedagoškimi posebnostmi duševnega delovanja na eni strani ter značilnostmi tehničnih sistemov na drugi. Podrejanje antropoloških značilnosti tehničnim modelom s sklicevanjem na to, da veljajo za človekovo mišljenje enaka organizacija in zakonitosti kot za svet strojev, je sicer udomačeno v strukturalistični filozofiji (Searle 1980). Kljub temu, da prepričanje, da je s kibernetičnimi metodami, ki temeljijo izključno na simbolnih sistemih, mogoče formalizirati, modelirati in avtomatično upravljati tudi višje duševne aktivnosti in procese, ni redko (Cube, 1982, Frank, Mader, 1971), se pri tem premalo upoštevajo posebnosti vzgojno-izobraževalnega področja, ko učenec ni le objekt poučevanja, ampak tudi subjekt lastnega vodenja in spreminjanja, in ko v procesu nimamo opravka le z enim »idealnim« učencem, ampak z različnimi, ki se razlikujejo v svojih kognitivnih sposobnostih, zaradi česar potrebujejo različne metodološko-didaktične pristope. (Jank, Meyer, 2006, Blažič et al., 2003). V oči bijejo nasprotja med smotri človeškega učenja in kibernetičnimi učnimi potmi, tj. med zahtevami po razvijanju višjih, samostojnih miselnih aktivnosti in strogo vodenim učenjem, med posplošenim, sintetičnim mišljenjem in partikularnimi analitičnimi učnimi postopki, med ustvarjalnostjo, diferenciacijo, individualizacijo in avtomatiziranim učenjem. Ni tako preprosto vsebinsko in vrednostno učno konkretnost abstrahirati in jo zreducirati na simbole, formule in modele, ne da bi se spremenili v formalistično znanje – v izobrazbene klišeje. (Strmčnik, 2001) Kljub vsemu se danes ne moremo strinjati z Gilbertovim priporočilom: »Če nimate učnega stroja, si ga nikar ne nabavite ...«, povsem pa moramo pritegniti njegovemu svarilu: »Nikoli ne dovolite, da stroj ukazuje programu«. (Gilbert po Strmčnik, 1978: 68) Pri programiranju učnega procesa po njenih načelih smo bili omejeni predvsem s strojnimi možnostmi takratne stopnje tehnološkega razvoja (Winograd, Flores, 1986, Dreyfus, Dreyfus, 1986), zaradi česar ni bilo dovolj sposobne in dostopne strojne in programske opreme. Te zablode bomo v našem primeru poskušali odpraviti z revidirano kibernetično pedagogiko (Aberšek, Borstner, Bregant, 2014). Revidirana kibernetska pedagogika V revidirani kibernetski pedagogiki moramo strukturalistični koncept zamenjati z ustreznim kognitivnim, temelječim na nevroznanstvenem pristopu in filozofijo programiranega pouka prilagoditi sedanjim tehnološkim možnostim. Izvorna strategija je temeljila izključno na simbolnem zapisu algoritma poučevanja in s tem takoj naletela na nepremostljive ovire. Zamenjava strukturalistične filozofije s kognitivno znanostjo pa ta očitek odpravi. Slednja podpira tako simbolne kot tudi mrežne sisteme, to pa je ključno za programiranje učnega 39 procesa, ki bo delovalo le, če bo delno formalizirano simbolno, delno pa mrežno. 3 Konekcionistični modeli, ki se zgledujejo zlasti po možganih in njihovi fiziološki in funkcionalni zgradbi, se od klasičnih simbolnih modelov razlikujejo v nekaterih bistvenih značilnostih, kot so vzporedna obdelava podatkov, vsebinsko-asociativni pomnilnik in porazdeljene prezentacije. Na osnovi tega (glej sliko 5) bi lahko potem na novo definirali algoritem učnega procesa takole in ga imenovali mRKP (Aberšek, Borstner, Bregant, 2014; Aberšek, Borstner, Bregant, 2015): B = f1(I, T, L f(T), UP, ME) f2(SK, A) (V enačbo smo vpeljali dve vrsti funkcijskih odvisnosti, f1 za področja odločanja in f2 za področje razmer.) Po tej enačbi je algoritem učnega procesa izražen kot logično-matematična funkcija sedmih pogojnih spremenljivk: • I – intencionalnost: njena opredelitev je zapletena, in sicer zato, ker so cilji v osnovi povezani s tematiko, kljub temu pa nima smisla oblikovati nevtralnega kataloga ciljev. (Searle, 1980) Smotrno je, da učitelji sami ugotovijo, kateri orientacijski vzorci in strukture se skrivajo za posameznimi cilji, saj je velika razlika, ali gre le za posredovanje znanja ali pa za ustvarjanje nečesa novega. Referenčno točko za ureditev intencionalnosti pa lahko najdemo tudi v antropologiji: ker človeško ravnanje ne obstaja samo po sebi, ampak je vselej posledica razmišljanja in čustev, Heimann (1976) kot tri temeljne razsežnosti človeškega ravnanja opredeljuje mišljenje, hotenje in občutje (glava, srce in roke) ali po Bloomu (1956) kognicijo, afekcijo in psihomotoriko. Pri tem pa je pomembno predvsem njihovo skupno delovanje, ki mora biti ustrezno uglašeno. • T – tematika; • L – učno gradivo, ki ga moramo razumeti v nekoliko širšem smislu kot pri klasični kibernetični didaktiki in je predvsem odvisno od tematike ter ozko povezano z učnimi pripomočki; • UP – učni pripomočki; • M – didaktika oz. metodika pouka v ožjem smislu. Različne teme lahko podajamo na različne načine, katere izberemo pa je odvisno predvsem od želenih ciljev in rezultatov pouka. Prav ta pogojna spremenljivka je osnovni faktor pri optimiranju učnega procesa. • SK – socialno-kulturni značaj; • A – antropogeni značaj. Kaj to sedaj pomeni za formalizacijo pouka z vidika tretjega očitka in za oživitev kibernetične pedagogike? • Področja odločanja: Metodiko, tematiko in učne pripomočke lahko dokaj enostavno formaliziramo in zapišemo v simbolni obliki z omejenim številom modifikacij posameznih faktorjev procesa, saj je število metod, kako dosegati določene cilje, omejeno, enako pa velja tudi za število učnih pripomočkov in tematik itd. Edini problem je intencionalnost, predvsem učenje, za formalizacijo katerega bi morali namesto simbolnega modela uporabiti mrežni sistem. • Področje razmer: Tukaj se srečujemo s popolnoma odprtim sistemom antropogenih in socialnokulturnih značilnosti, ki so načeloma popolnoma individualizirane: prve so v celoti vezane na človeka kot posameznika, druge pa na določene skupine in skupnosti na podlagi njihovih socialnih in kulturnih odnosov. Ker ne govorimo več o nekem konkretnem procesu z jasno definiranimi cilji in na njih vezanimi omejenimi količinami tem, metod in učnih pripomočkov, moramo za njihovo formalizacijo uporabiti mrežni sistem. Iz tega sledi, da za simbolizacijo obeh področij (z izjemo intencionalnosti) ne moremo uporabljati enakih orodij in enakih metod dela. Za modeliranje področja odločanja lahko uporabimo, kot je to bilo narejeno prej, simbolne sisteme, medtem ko moramo področje razmer modelirati z mrežnimi sistemi, ki nam omogočajo kompleksno individualizacijo in diferenciacijo učnega procesa. Tako moramo kibernetično pedagogiko obravnavati in predstaviti kot hibridni sistem, saj danes kombinira dve različni metodi formalizacije, simbolno in Res je, da so le konekcionistični modeli, ki se odvijajo v zveznem času (vsi tega ne zmorejo, npr. hibridni modeli, kot je ACT-R, so diskretni sistemi), pravi dinamični sistemi, vendar so za modeliranje učnega procesa dovolj že hibridni sistemi. 3 40 konekcionistično, ki ji ju daje na voljo kognitivistična platforma, in ne kot simbolni sistem, kot je bila obravnavana in predstavljena prej. NA MOŽGANSKIH PROCESIH TEMELJEČE METODE UČENJA Če govorimo na psihološkem nivoju organiziranosti o človeku kot posamezniku, se na nevrološkem nivoju osredotočimo predvsem na možgane. Na nevrološkem nivoju organiziranosti so možgani nekakšen kontrolni center telesa, ki morajo biti zelo hitro informirani tako o potrebah telesa kot tudi o virih v okolici za zadovoljevanje teh potreb. Zato so možgani povezani z razvejanim sistemom ožičenja celotnega telesa, z živčnim sistemom. tako skupaj z možgani in hrbtenjačo živci tvorijo celotni živčni sistem. Da bi razločevali kontrolne centre od informacijskih poti, delimo živčni sistem v dva pod-sistema: • • centralni živčni sistem, ki ga sestavljajo možgani in hrbtenjača in periferni živčni sistem, ki ga sestavljajo živci, nekateri od njih pridobivajo informacije, medtem ko drugi prenašajo ukaze. Če preskočimo na celični nivo organiziranosti je človeški celoten živčni sistem sestavljen iz dveh tipov celic: glialni celic in nevronov. Glialne celice zagotavljajo predvsem nevronom hrano, fizično podporo in zaščito. V primerjavi z nevroni so glialne celice manj pomembne za medcelično komunikacijo, zato se bomo posvetili v nadaljevanju samo nevronom, saj so nevroni tisti, ki so bistveni pri procesu učenja. Če bi hoteli biti natančni in dosledni, bi morali sedaj izpostaviti tako strukturo kot tudi funkcijo nevronov. Ker pa nas zanima le proces, se bomo osredotočili predvsem na funkcijo. Nevroni ustvarjajo mrežo dendritov in aksonov po kateri potujejo električni impulzi. Ker pa nevroni med seboj komunicirajo brezkontaktno, uporabljajo za to posebne molekule imenovane nevrotransmitorji, ki omogočajo, da preidejo impulzi od enega do naslednjega nevrona itd. In kaj se potem dogaja med procesom učenja. Ta proces spreminjanja imenujemo plastičnost. PLASTIČNOST IN UČENJE Možgani se med življenjskim razvojem neprestano spreminjajo. Njihovo sposobnost spreminjanja imenujemo plastičnost (Morris, 2003). Ne gre za spreminjanje možganov kot celote, pač pa za spreminjanje posamičnih nevronov zaradi različnih vzrokov, npr. zaradi razvoja v mladosti, med učenjem ali pa tudi zaradi različnih poškodb. Obstajajo različni mehanizmi plastičnosti glede na to, kako nevroni spreminjajo svojo sposobnost komunikacije med seboj. Povezave med nevroni se uglasijo pri ljudeh že v zgodnji mladosti. Sinaptične povezave se začnejo spreminjati, ko se odzivamo na okolico, ustvarjajo se nove sinapse, pogosteje uporabljane povezave se krepijo, tiste, redkeje uporabljene, pa slabijo ali celo v popolnosti izginejo. Gre za princip uporabljaj ali izgubi. S tem principom oblikujemo prihodnost svojih možganov. Sinaptični prenos na sliki 1-10 vključuje sproščanje kemičnih nevrotransmitorjev, ki nato aktivirajo specifične proteine, imenovane receptorji. Merilo sinaptične moči je normalni električni odziv na sprostitev nevrotransmitorja. Sinaptična moč se lahko spreminja; sprememba lahko traja nekaj sekund, nekaj minut ali celo življenje. Nevroznanstvenike zanimajo predvsem dolgotrajne spremembe sinaptične moči, ki jih povzročijo kratki periodi živčne aktivnosti v dveh procesih, in sicer v: • • dolgoročni potenciaciji (angl. LTP – long-term potentiation), ki poudari sinaptično moč, in dolgoročnem upadanju (angl. LTD – long-term depression), ki jo slabi. 41 Slika 1-10: Princip delovanja sinaptične moči (Morris, 2003) (Glutamat se sprosti iz sinaptičnih končičev, prečka sinaptično špranjo in se veže na različne tipe glutamatnih receptorjev – AMPA, NMDA in mGluR. Nekatere glutamatne sinapse imajo tudi kainatne receptorje). Princip delovanja Glutamat je pogosta aminokislina, ki se uporablja po celem telesu kot gradnik beljakovin. Glutamat je tudi nevrotransmitor, ki deluje na najbolj plastične sinapse, tiste z LTP in LTD. Glutamatni receptorji, ki so predvsem na sprejemni strani sinape, obstajajo v štirih oblikah, prvi trije so ionotropni receptorji, zadnji pa je metabotropni receptor: • • • • NMDA receptorji so molekulski stroj za vzpostavljanje plastičnosti, stroj za učenje; transmitor se sprošča tako med osnovno aktivnostjo kot med sprožitvijo LTP; AMPA, predstavlja naš mulekulski stroj za shranjevanje spominov; kainatni receptor in mGluR (metabotropni glutamatni receptor) je metabotropni receptor. Čeprav se vsi štirje tipi glutamatnih receptorjev odzovejo na isti nevrotransmitor, opravljajo zelo različne funkcije. Ionotropni glutamatni receptorji uporabljajo svoje ionske kanalčke za sprožitev ekscitatornega postsinaptičnega potenciala, medtem ko metabotropni glutamatni receptor nadzoruje velikost in značilnosti nevroregulatornih odzivov. Vse oblike glutamatnih receptorjev so pomembne za plastičnost, toda o receptorjih AMPA in NMDA vemo največ in jih imamo pogosto za spominske mulekule. Do molekularnega nivoja organiziranosti so problemi dokaj jasni in raziskani. Kognitivni in nevro znanstveniki so večino predpostavk o tem, kako delujejo človeški možgani in kako funkcionira proces učenja, že v veliki meri potrdili tudi z različnimi eksperimentalnimi metodami. Kljub vsemu napredku pa ostaja še vedno nerešen problem individualnosti, problem različnosti posameznikov, problem, ki je bistven, če želimo ustvariti učni proces, ki bi lahko posnemal vso prilagodljivost in sposobnost človeškega učitelja, ki se v nekem trenutku, na podlagi informacij iz okolice odloči, da bo neko informacijo podal na prav poseben način in ne na katerega koli drugega. Kaj je vzrok te odločitve, zakaj in kako se med seboj razlikujejo tako učitelji, kot tudi učenci? Bodoče učitelje učimo: razvijte si sebi svojstven način poučevanja in ne uporabljajte klišejev, bodite avtonomni in izvirni. To lastnost bi lahko poimenovali zavest. NEVROZNANOST IN IZOBRAŽEVANJE Polje mišljenja, možganov in izobraževanja, imenovano tudi »pedagoška nevroznanost«, sestavljajo mnoge discipline, vključno z nevroznanostjo, kognitivno znanostjo in pedagogiko (OECD, 2007). S povezovanjem dela med disciplinami lahko polje mišljenja, možganov in izobraževanja osvetli, kako lahko določene politike in prakse vodijo do bolj ali manj ugodnih rezultatov in zakaj. Pri razmišljanju o implikacijah, ki jih imajo raziskave možganov za izobraževanje, bi torej morali biti previdni. Raziskovalci, tvorci politik in praktiki bi morali 42 sodelovati pri usmerjanju raziskovalcev k relevantnim področjem in tvorcem politik ter praktikom pomagati prepoznati implikacije znanstvenih odkritij za izobraževanje. Nadaljnji napredek torej zahteva ustvarjenje infrastrukture, ki podpira tak tip sodelovanja. To polje se razvija in raziskovanje mišljenja, možganov in izobraževanja lahko igra ključno vlogo pri snovanju učinkovitih izobraževalnih politik in praks. (Dumont, Istance, Benavides, 2013) Zastavi pa se vprašanje, ali je takšna multidisciplinarnost in interdisciplinarnost v inovativni pedagogiki 1:1 dovolj, ali ni nastopil čas, da ustvarimo neko novo transdisciplinarno paradigmo učenja in poučevanja? OD INTERDISCIPLINARNOSTI DO TRANSDISCIPLINARNOSTI V antični Grčiji znanje ni bilo vezano ozko na posamično disciplino in takratni vodilni učenjaki so se lahko pri tem svobodno posvečali različnim znanstvenim področjem. Vpliv redukcionizma, ki se je pričel z Aristotelom in se je nadaljeval intenzivno vse do konca prejšnjega tisočletja, pa je ustvaril posamezne discipline z natančno definiranimi mejami in metodami dela. Interdisciplinarnost in multidisciplinarnost izkazujeta prekrivanje dveh ali več dobro razvitih disciplin in pri tem se zastavlja vprašanje o teh interakcijah med disciplinami, ali gre za integracijo dveh sorodnih disciplin, kot npr. pri biokemiji, biofiziki, ali gre za sodelovanje dveh ali več disciplin. Pri tem je vsaka disciplina definirana s svojim znanstvenim področjem in svojimi raziskovalnimi metodami, tudi s svojim jezikom. Na področju izobraževanja smo v zadnjih desetletjih zagovarjali različne multidisciplinarne pristope, ki so znotraj te multidisciplinarnosti vsaki disciplini dopuščali veliko stopnjo avtonomije in že v osnovi izključevali kakršno koli možnost ustvarjanja nečesa novega, kar se je lepo videlo pri uvajanju novega predmeta naravoslovje v OŠ prakso. Ta je že v izhodišču bil razdeljen med tri temeljne discipline - fiziko, kemijo in biologijo. Oglejmo si nekoliko podrobneje multidimenzionalni model inovativne pedagogike 1:1. Model izpostavlja potrebo po celovitem pristopu k izobraževanju in pri tem izpostavlja tudi kompetenčno zasnovanost. Šola mora učence naučiti reševanja konkretnih življenjskih problemov, oz. jim dati vsa potrebna orodja za to početje. VODENJE, ORGANIZACIJA: INOVATIVNO PROJEKTNO UPRAVLJANJE INFRASTRUKTURA (UČNO OKOLJE) Kritično mišljenje Raziskovanje Didaktično pedagoške metode Raziskovalno učenje Problemski pouk Izkustveno učenje Sodelovalno učenje Odločanje Sodelovanje Sporazumevanje Splošne kompetence Multidimenzionalni model inovativne pedagogike 1:1 Projektno učenje Kritično mišljenje Komunikativnost Sodelovalnost Generične kompetence Vrednotenje Reševanje problemov Slika 1-11: Multidimenzionalni model inovativne pedagogike 1:1 Pri tem v modelu izpostavljamo splošne kompetence, kot so kritično mišljenje, sodelovalnost in komunikativnost. Kot nadgradnjo teh kompetenc bi lahko dodali še kompetenco strateškega odločanja in različne 43 generične kompetence. Če želimo te kompetence doseči, moramo za to uporabljati ustrezne metode dela, učenja in poučevanja, saj le z določeno metodo dela sprožamo določene procese v glavah učečih. Simbolično je ta multidimenzionalni model prikazan na sliki 1-11. Prikazani multidimenzionalni model inovativne pedagogike pa se nikakor ne more več vključevati le v ozko filozofijo kompetenc in kompetenčno zasnovanih kurikulov, ki so nezadržni trend razvoja šolstva po vsem svetu. Ni dovolj, da učečim damo le neka znanja in spretnosti, ampak jim moramo dati tudi izkušnjo njihove uporabe, dati jim moramo orodja, s katerimi bodo lahko v vsakodnevnem življenju reševali vsakodnevne probleme. Dati jim moramo temeljne in generične kompetence, ki pa se nikoli ne osredotočajo na posamezne znanstvene discipline ampak predvsem na njihovo integracijo, njihovo fuzijo v konkretni življenjski situaciji s konkretnim ciljem danega trenutka. Poleg tega pa mora šola ustvariti tudi spodbudno učno okolje, v katerem bodo učenci lahko kreativno sodelovali, raziskovali, odkrivali in reševali različne življenske probleme in si s tem pridobivali svoje lastne izkušnje. Kar pomeni, da moramo na področju paradigme izobraževanja prestopiti na višji nivo, na proces moramo pričeti gledati transdisciplinarno (Hirsch Hadorn, et al. 2008). Transdisciplinarnost Ko postajajo posamične discipline zrelejše, se znanstveni zidovi med njimi večajo, delitev med njimi pa postaja vedno manj logična. Pri transdisciplinarnem pristopu lahko vsako področje sicer uporablja neodvisno od drugih, svoja lastna orodja za analizo, vendar transdisciplinarnost ruši zidove med njimi. Da bi lahko prešli te meje, zidove med tako razvitimi disciplinami, potrebujemo dinamične meta-strukture za združevanje struktur starih disciplin in ustvarjanje novih delov disciplin. Ko doseže transdisciplinarno področje zrelost, lahko vstopi v dinamično meta-strukturo kot vzpostavljena disciplina, sposobna prispevati k predhodni meddisciplinarni evoluciji. Trenutno stanje nevroznanosti, kognitivne znanosti in izobraževanja je lep primer takšnega razkoraka med disciplinami. V sodobnem izobraževanju bi lahko transdisciplinarnost sprožala fuzijo, katerih rezultat bi bila emergenca nove, hčerinske discipline, poimenujmo jo kognitivna nevroedukacija (Flogie, Dolenc, Aberšek, 2015). Ponazorimo si to s sliko 1-12. Pojav nove discipline Smer evolucije (čas) Transdisciplinarni vektor Disciplina 3 Disciplina 2 Disciplina n Disciplina 1 Slika 1-12: Evolucija transdisciplinarnih sistemov Korake v evolucijski stopnji razvoja metastrukture transdisciplinarnega modela bi lahko povzeli: • ko je nova disciplina formirana, lahko ustvarja nove hčerinske discipline. Poleg tega da lahko prispeva k nadaljni meddisciplinarni evoluciji, pa lahko tako nastalo transdisciplinarno področje tudi povratno 44 vpliva na osnovne, izhodiščne (starševske) discipline. Starševske discipline lahko spodbudijo rojstvo več hčerinskih disciplin simultano. Te discipline lahko nadalje ustvarjajo nove hčerinske discipline, itd. Ponazorimo s primerom. Trenutno stanje nevroznanosti in izobraževanja je lep primer delitve disciplin. Nevroznanstvene raziskave so prispevale pomembna spoznanja o učenju, medtem ko so raziskave v izobraževanju akumulirale znatno znanstveno osnovo. Dinamična meta-struktura v primeru nevroznanosti in izobraževanja omogoča bolj podrobno razumevanje učenja kot pomemnbno gibalno silo razvoja na področju izobraževanja, ki je (mora biti) temeljni cilj posameznikovega razvoja, s tem pa tudi socialne kohezije in ekonomske rasti celotne družbe. Zlitje kognitivne znanosti, nevroznanosti in izobraževanja ustvarja novo transdisciplinarno polje, ki lahko ruši ali vsaj preskakuje intelektualne zidove, ki razdvajajo discipline in združuje vse discipline s končnim ciljem kvalitetno izobraževanje in posledično družbena blaginja. Za ustvarjanje transdisciplinarnosti moramo na problem vedno gledati iz širšega zornega kota, s stališča vseh disciplin. Ko se tak nov pogled skristalizira, ko se ustvari nova disciplina, lahko le-ta vstopi v dinamično meta-strukturo kot ustanovljena disciplina sposobna prispevati k nadaljnemu transdisciplinarnemu razvoju. Ta proces se je v Evropi začel že pred desetletjem, pri nas pa so sicer dani nekakšni zametki, vendar je v nadaljnjih letih potrebno dati poudarek predvsem intenzivnemu povezovanju disciplin in rušenju »zidov« med posamičnimi disciplinami. Vsi moramo zasledovati isti cilj, ni pomembno, kar je dobro za posamezno disciplino (za strokovnjake ko delujejo znotraj posamezne discipline), temveč predvsem, kar je dobro za celotno družbo–izhajajoč iz vsakega posameznika. Ustvarjanje robustne izobraževalne discipline temelječe na nevroznanosti in kognitivni znanosti je proces, ki je v velikem delu Evrope ža za nami, v Sloveniji pa je naredil nekaj temeljnih nastavkov, ki jih bo v naslednjih leti potrebno utrditi in nadgraditi. Eden od problemov takšnega pristopa bo predvsem terminološko definiranje posameznih terminov in njihovo meddisciplinarno razumevanje, saj se pogosto zatakne že pri osnovnih definicijah, kot je npr. termin učenje, saj se v izobraževalnem konceptu pri tem ubadamo s socialnim prizadevanjem, medtem ko v nevroznanosti definiramo koncept učenja kot molekularno dogajanje v možganih. Konstruktivistična teorija učenja zagovarja tezo, da znanja ne moremo posredovati, temveč se mora v učencu samo ustvariti. Participativne teorije pa se ubadajo s tem, kako so lahko znanja konstruirana s stališča omejitev posamičnih socio-kulturnih okolij, kjer je učenje aktiven, mediiran socio-kulturni proces. S stališča nevroznanosti pa se učenje dogaja kot kaskadni molekulerni dogodek, ki se rezultira v strukturni modifikaciji s signifikantnostjo za naknadno učenje. Če sedaj poskušamo ti dve definiciji združiti, lahko učenje opišemo kot npr. serijo mediiranih socio-kultirnih adaptacij možganskih struktur z določenimi funkcionalnimi posledicami. Seveda pa bo za takšen opis potreben konsenz vseh sodelujočih strok. Zato bo naslednji pomemben korak ustvariti meddisciplinarno terminologijo in ustrezne standarde za evalvacijo, ipd. (Hirsch Hadorn, et al. 2008). Recipročnost in dvo-smerni napredek Nevroznanost in kognitivna znanost ne moreta zagotoviti vsega potrebnega znanja za ustvarjanje učinkovitih pristopov izobraževanja in tako tudi izobraževalna nevro in kognitivna znanost, kot transdisciplinarni model ne bo temeljila le na uvajanju na možganih temelječih tehnik v šolstvo. Zato morajo biti ustvarjene recipročne zveze med izobraževalno prakso in raziskavami o učenju, zveze med teorijo in prakso po sliki 1-13, ki bodo morale biti analogne, kot so npr. povezave med medicino in biolgijo. Odkritja raziskav oblikujejo izobraževalno prakso in praktični rezultati nato na novo definirajo cilje raziskovanja. Izobraževalna praksa Transdisciplinarna raziskovanja učenja Slika 1-13: Dvo-smerni tok informacij med transdisciplinarnimi raziskavami učenja in izobraževalno prakso. 45 Tako kot morajo raziskovalci multidimenzionalnih disciplin med seboj sodelovati, morajo sodelovati tudi raziskovalci in praktiki, predvsem pri definiranju relevantnih ciljev. Ob tem morajo še neprestano, skupaj, evalvirati in validirati uporabo raziskovalnih rezultatov. Ko pa so teoretični raziskovalni izsledki implementirani (npr. možgansko informacijski pristop), lahko praktiki sistematično proučujejo njihove vplive in zagotavljajo rezultate v razredu. Rezultati teh sistematičnih proučevanj, te informacije pa bodo usmerjale nadaljne raziskave. Tako bodo raziskovalci prisiljeni raziskovati dejanske probleme, praktiki pa bodo del procesa, kar bo njihova dodatna motivacija za sodelovanje. Raziskovalni krog bo tako zaključen in pričel se bo proces stalnih izboljšav kot ga poznamo v teoriji, proces celovitega obvladovanja kvalitete. Da bo to možno potrebujejo praktiki nekatera znanja o raziskavah, npr. znanja o tem, kako delujejo možgni, znanja o umetni inteligenci, različna psihološka in kognitivna znanja. Tako bodo lahko interpretirali nevroznanstvena in druga odkritja in raziskovalcem posredovali rezultate iz razreda. Vse to pa je naloga kadrovskih fakultet, fakultet, ki izobražujejo učitelje, da tudi same pričnejo s primernim prestrukturiranjem učnih načrtov. Ko bo razvit teoretični okvir in bodo na njegovi osnovi vpeljane prakse, morajo praktiki spremljati napredek teh praks, saj samo rezultati v razredu lahko dajejo dragocene podatke potrebne za fine nastavitve ustreznih teoretičnih modelov. Prav tako pa praktiki pomagajo ustvariti nova raziskovalna vprašanja, kot: • • kakšne so kritične vsebine ukrepov za promocijo uspeha? Kako lahko obstoječ model priredimo za različne probleme? Predlagani transdisciplinarni model je prikazan na sliki 1-14. Kognitivna nevroedukacija Smer evolucije (čas) Transdisciplinarni vektor Kognitivna znanost Cognitive science Izobraževanje Nevroznanost Disciplina n Sodobna pedagogika (praksa) Slika 1-14: Rojstvo nove discipline: Kognitivna nevroedukacija Pri tem pod terminom kognitivna znanost razumemo multidisciplinarni model v spodnji sliki 1-15 prikazanih disciplin, nevroznanost pa je prav tako multidisciplinarni model, ki združuje discipline od medicine do biologije. 46 Slika 1-15: Struktura kognitivne znanosti Seveda pa je osnovni problem predvsem v prenosu znanj med obema skupinama. Verjetno bi to najlažje dosegli z nekakšnimi raziskovalnimi šolami, njihovo povezavo z raziskovalno sfero in sistemom stalnega usposbljanja za učitelje v teh šolah. To pa mora biti rešeno sistemsko, na nivoju države in vrednotenja dela v šolah. Transdisciplinarni model inovativne pedagogike 1:1 Če združimo multidimenzionalni model inovativne pedagogike po sliki 1-11 z paradigmo kognitivne nevroedukacije po sliki 1-14, dobimo kognitivno nevroedukacijski model, simbolično prikazan na sliki 1-16. Slika 1-16: Transdisciplinarni izobraževalni sistem (kognitivno nevroedukacijski model) 47 Osredotočimo se sedaj na uporabo tehnologije v učnem procesu in si oglejmo, kje je njeno mesto v predstavljenem kognitivno nevroedukacijskem modelu (Flogie, Dolenc, Aberšek, 2015). KOGNITIVNA ZNANOST IN TEHNOLOGIJE Le redke izmed številnih izjav, da uporaba novih informacijsko komunikacijskih tehnologij (IKT) omogoča temeljito preobrazbo učenja, je prepričljivo podprtih z raziskavami. Poglavitni vzrok za to je, da tem trditvam vse prevečkrat sledi preživeli, »v tehnologijo usmerjen« pristop poučevanja, namesto sodoben, »v učenca oz. učenje usmerjen« pristop poučevanja. Bolj prepričljiv prispevek k teoriji o tem, kako se lahko ljudje učimo s pomočjo tehnologije, so tri pomembna spoznanja: obstoj »dvojnih kanalov« (ljudje obdelamo zvočne in vizualne podobe ločeno), »omejene zmožnosti« (ljudje lahko sočasno obdelamo le majhno količino zvokov ali podob) ter »aktivno procesiranje« (smiselnost učenja je odvisna od ustreznega kognitivnega procesiranja). V tem poglavju bomo vsako od teh spoznanj na kratko razložili in uporabili kot podporo trditvi, da učinkovito poučevanje s tehnologijo pomaga učencem pri kognitivnem procesiranju, ne da bi pri tem preobremenili njihov spoznavni sistem. To pa lahko dosežemo z zmanjšanjem procesiranja nebistvenih informacij in usmeritvijo na bistveno procesiranje ter s podpiranjem generativnega procesiranja. Kako učinkovito poučevati z uporabo tehnologij in različnih tehnik in načel, kaj nam povedo raziskave o načinih učenja s tehnologijo (znanost o učenju) in načinih uporabe tehnologije kot pomoči pri učenju (znanost o poučevanju), bomo podrobneje predstavili v nadaljevanju. Teme pri učenju s tehnologijo Učenje s tehnologijo se nanaša predvsem na situacije, v katerih nekdo uporablja tehnologijo s ciljem spodbujanja učenja. Današnji termin 'učenje s tehnologijo' odseva predvsem to, kar imenuje Lowyck (2008, str. xiii) »skupna prizadevanja (poskusiti) uporabiti razpoložljivo tehnologijo za namene šolanja«. Danes najpogosteje uporabljena tehnologija v učne namene so narazličnejši računalniki in informacijska tehnologija. Razcvet osebnih računalnikov z možnostmi povezovanja na medmrežju v drugi polovici 20. stoletja sčasoma revolucionarno spreminja izmenjavo informacij. Še posebno internet je postal pomembno mesto za spletni študij, usposabljanje za delo in neformalno učenje, kar vse prištevamo med oblike e-učenja. O e-učenju skratka govorimo pretežno takrat, ko poučevanje z uporabo IKT spodbuja učenje. Katere so trenutno najbolj obetavne oblike učenja s tehnologijo? Graesser s sodelavci (Graesser, Chipman in King, 2008; Graesser in King, 2008) predlaga deset kategorij učnih okolij, podprtih s tehnologijo: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Usposabljanje s pomočjo računalnika: učne enote, preizkusi znanja in povratne informacije so predstavljeni na računalniškem zaslonu, po navadi v formatu za učenje obvladovanja, v katerem gre lahko učenec na naslednji odsek, ko opravi preizkus na prejšnjem. Multimedia: poučevanje, ki je sestavljeno iz slik (npr. ilustracij, fotografij, animacij in videoposnetkov) in besed (npr. natisnjeno ali govorjeno besedilo). Interaktivna simulacija: simulacije, nad katerimi ima učenec nekaj nadzora, denimo, da lahko upočasni animacijo ali nastavi vhodne parametre ter opazuje,kaj se bo zgodilo. Hipertekst in hipermedia: učna gradiva, sestavljena iz povezav na klik,kakršne so v uporabi na spletnih straneh. Inteligentni sistemi tutorstva: sistemi poučevanja, ki sledijo učenčevemu znanju in ustrezno prilagodijo razlago. Pridobitev informacij na temelju poizvedovanja: na primer uporaba Googla za iskanje na spletu. Animirani pedagoški posredniki: liki na spletu, ki pomagajo voditi učenca skozi učno enoto na računalniku. Virtualna okolja s posredniki: vizualno resnična okolja, ki simulirajo interakcije z resničnimi ljudmi in pogosto uporabljajo tudi naravni jezik. Resne igre: igre, ki so namenjene ali služijo poučevanju. 48 10. Računalniško podprto sodelovalno učenje: skupine učencev skupaj opravljajo nalogo, pri čemer komunicirajo prek računalnikov. Podobno Cambridge priročnik multimedijskega učenja (Mayer, 2005) proučuje običajne računalniške predstavitve, pa tudi pet naprednih računalniških učnih okolij, ki so pritegnila raziskovalce: animirani pedagoški posredniki (ustreza točki 7 zgoraj), virtualna resničnost (ustreza točki 8 zgoraj), igre, simulacije in mikrosvetovi (vključuje točki 3 in 9 zgoraj), hipermediji (ustreza točki 4 zgoraj) in e-tečaji (vključuje točke 1, 2 in 5 zgoraj) (Dumont, Istance, Benavides, 2013). V preglednici 1.3 povzemamo pomembno razliko med • • v tehnologijo usmerjenim in v učenca oz. učenje usmerjenim pristopom k poučevanju s tehnologijo. Pri pristopu, ki je usmerjen v tehnologijo, je v središču uporaba tehnologije v izobraževanju z omogočanjem dostopa do najsodobnejše tehnologije. Glavni problem tega pristopa je, da je v 20. stoletju doživel številne pomembne cikluse velikih obljub, nekaj uvajanja v šole ... in na koncu, neuspeh. (Dumont, Istance, Benavides, 2013) Podobno se je dogajalo tudi z drugimi revolucionarnimi odkritji v izobraževanju, od gibljivih slik v dvajsetih letih 20. stoletja, do radia v tridesetih in štiridesetih letih, izobraževalne televizije v petdesetih letih, do poznih let 20. stoletja, ko je bila informacijska tehnologija v središču zanimanja kot najsodobnejša tehnologija, ki bo povzročila temeljite spremembe v izobraževanju, vendar Cuban (2001, str. 195) sklene: »Uvajanje informacijskih tehnologij v šole v zadnjih dveh desetletjih ni prineslo niti preobrazbe poučevanja in učenja niti ni povečalo storilnosti, za kar so si skupaj prizadevali izvršni direktorji podjetij, javni uradniki, starši, teoretiki in izobraževalci.« Pregledniva 1.3: Razlika med v tehnologijo usmerjenimi in v učence usmerjenimi pristopi k učenju s tehnologijo (Dumont, Istance, Benavides, 2013) Kaj je torej narobe s pristopom, usmerjenim v tehnologijo? Vsak sistem zaznamujeta njegova struktura in njegova funkcija. Ena brez druge je nepopolna, ni osmišljena. Verjetno je osnovni problem, da ostaja ta pristop neosmišljen, da ostaja tehnologija sama sebi namen, ker ne upošteva svoje funkcije, skratka ne upošteva učenca, ne upošteva svojega dejanskega namena in ciljev izobraževanja in »zahteva«, da naj se učenci in učitelji prilagodijo novi tehnologiji, namesto da se bi tehnologija prilagodila njihovim potrebam. V nasprotju s tem pa se pri pristopu, ki je usmerjen v učence, najprej osredotočimo na to, kako se ljudje učijo, in razumemo tehnologijo le kot pomoč, kot orodje pri učenju. Iz tega sledi, da je treba tehnologijo prilagoditi potrebam učencev in učiteljev, in za to razviti ustrezne metode dela z njo (ustrezno pedagogoko in didaktiko). Ko iščemo načine, kako bi vključili računalniško in informacijsko tehnologijo v izobraževanje 21. stoletja, je vredno upoštevati Sattlerjeva (1990/2004, str. 538) opažanja: »Najpogostejši spodrsljaj tehnoloških futuristov je, da napovedujejo prihodnost, ne da bi upoštevali preteklost.« Na kratko povedano, večina včerajšnjih optimističnih napovedi o vplivu izobraževalne tehnologije na izobraževanje se ni uresničila. Upoštevajoč ta razočaranja iz preteklosti, se pri učenju s tehnologijo moramo zavzemati za pristop, usmerjen v učence, ter učenca in njegove izkušnje postaviti v središče izobraževalnega procesa. 49 Učenje s tehnologijo Da bi lahko učinkovito uporabljali tehnologijo pri učenju, je pomembno najprej razumeti, kako se ljudje učimo, oz. kako se učimo s tehnologijo. Odgovor na to nam daje znanost o učenju, ki pretežno temelji na kognitivni in nevro znanosti. Če se ob tem osredotočimo še na področje učenja in umetno inteligenco lahko govorimo poenostavljeno o učenju s tehnologijo, to je o ustvarjanju učnih situacij, v katerih poučevanje in izkušnjo učenja ustvarjamo s pomočjo fizičnih naprav, v današnjem pojmovanju predvsem z uporabo računalnika, in informacijsko komunikacijske tehnologije, katere najpomembnejši element je danes zagotovo internet. Pravzaprav pa vsako učenje do določene mere vsebuje neke vrste tehnologijo. Pri tradicionalnem pouku lahko učitelj uporablja kredo in tablo, staro, a zanesljivo tehnologijo. Tudi učbeniki so oblika tehnologije, čeprav imajo že dolgo zgodovino. V nadaljevanju se bomo osredotočili predvsem na učenje s sodobno računalniško tehnologijo. Njena pomembna značilnost in verjetna prednost pri ustrezni uporabi je, da omogoča interaktivnost, večsmerno komunikacijo in večpredstavnost sporočil pri poučevanju (Mayer, 2001, 2009, Aberšek, 2012). To pomeni, da so sporočila pri poučevanju sestavljena iz besed (govorjenih ali natisnjenih) in 'slik' (npr. animacij, videoposnetkov, slik in fotografij). Računalniška tehnologija omogoča tudi različne ravni interaktivnosti, moč izračunavanja, simulacije, grafično prikazovanje in pridobivanje informacij, in ne nazadnje uporabo didaktičnih in starteških iger, kar je s starimi učnimi tehnologijami sicer bilo delno mogoče, a izjemno težavno in predvsem časovno potratno. Kako deluje učenje s tehnologijo? Pri razvoju teorije, kako se učimo s tehnologijo, bomo upoštevali tri pomembna spoznanja iz raziskav na področju kognitivne znanosti. (Dumont, Istance, Benavides, 2013) • • • Dvojni kanali: ljudje imamo ločena kanala za procesiranje verbalnih in vizualnih gradiv (Paivio, 1986, 2007, Bermudez, 2010). V možganih ne obstaja le eno področje, v katero bi shranjevali vse, kar si kadarkoli zapomnimo. Delovni spomin je kratkoročni spomin, ki aktivno vzdržuje v zavestnem stanu informacije, ki jih v našem umu hranimo le kratek čas. Dolgoročni spomin predstavlja veliko širše in bolj pasivno skladišče informacij. (Morris, 2003) Omejena zmožnost: ljudje lahko v vsakem od kanalov sočasno obdelamo le majhne količine materiala (Baddeley, 1999; Sweller, 1999). Aktivno procesiranje: učenje postane smiselno, ko se učenec uči z ustreznim kognitivnim procesiranjem, kar pomeni, da se posveča ustreznemu gradivu, ki ga organizira v dobro povezano reprezentacijo in integrira s svojim predznanjem (Mayer, 2008; Wittrock, 1989). Ta spoznanja so skladna s kognitivno teorijo multimedijskega učenja, kakor je prikazano na sliki 1-18 (Mayer, 2001, 2009). Gre za model procesiranja informacij, ki ustreza učenju s tehnologijo, kar je prikazano na sliki 1-4. Sistem informacijskega procesiranja je sestavljen iz treh vrst skladiščenja v spominu: • • • Zaznavni (senzorični) spomin: za kratek čas obdrži vse vstopajoče vizualne informacije v vizualni obliki (v »vizualnem zaznavnem spominu«) in vse vstopajoče zvoke v slušni obliki (»slušni zaznavni spomin«). Delovni spomin: obdrži omejeno število izbranih besed in slik za nadaljnje procesiranje. Dolgoročni spomin: neomejeno skladišče znanja. Dolgoročni spomin predstavlja veliko širše in bolj pasivno skladišče informacij. 50 Slika 1-18: Sistem za kratkoročno hranjenje informacij v delovnem spominu. Notranje skiciranje Vidno-prostorska skicirka Osrednji izvršitelj Fonološka shramba Tiha ponavljalna zanka Delovni spomin Podobno kot človek uporablja beležko, tudi računalnik uporablja svoj hitri spomin (ROM). Možgani imajo sistem za hitro pomnjenje (slika 1-18), ki omogoča zanesljivo vzdrževanje in delo z manjšim številom informacij. Uporabljamo ga, da si informacijo zapomnimo tako dolgo, da lahko dojamemo tok informacij (npr. pogovora), da lahko v mislih analiziramo te informacije in si jih (ali pa tudi ne) nato zapomnimo. Zanesljivost je pri tem ključnega pomena, žal pa so zmogljivosti omejene. V delovni spomin lahko sprejmemo približno 7±1 informaciji ali 128 bitov. Osrednji izvršilni sistem nadzoruje tok informacij, pri čemer ga podpirata dva dodatna spominska podsistema: 1. 2. fonološka shramba sodeluje s tiho ponavljalno zanko pri vzdrževanju besednih informacij. Gre za tisti del možganov, ki ga uporabljamo, ko govorimo s seboj. Tudi če besede ali številke preberete zapisane v vidni obliki, bo informacija pretvorjena v fonološki zapis in v tej obliki shranjena v omenjenem sistemu; drugi podsistem je vidno-prostorska skicirka, ki vzdržuje slike ali predmete tako dolgo, da lahko z njimi v mislih izvajamo različne manipulacije. Delovni spomin se v največji meri nahaja v čelnem temenskem režnju možganov. Dolgoročni spomin Tako kot ostale vrste spomina se tudi dolgoročni spomin deli na različne sisteme, umeščene v široko razpršenih možganskih omrežjih, ki opravljajo zelo različne naloge. Informacije najprej vstopajo v senzorične sisteme, nato se prenašajo v bolj specializirane sisteme za njihovo procesiranje. Vidna informacija na primer iz striatne skorje po tako imenovani ventralni poti vstopi v medialni del senčnega režnja. Nadalje potuje po omrežjih, v katerih se določajo njene lastnosti, kot so oblika, barva, identiteta in prepoznavnost, vse dokler se ne ustvari spomin tega konkretnega predmeta, vključno z informacijo, kdaj in kje je bil viden. Skratka, v možganski skorji obstajajo področja, ki izluščijo zaznavne reprezentacije opazovanega. Z njihovo pomočjo si zapomnimo in kasneje prepoznamo stvari v svoji okolici, npr. prepoznamo znane ljudi (npr. politike) celo v karikaturah. Soroden sistem je tudi semantični spomin. Ta hrani vse znanje o dejstvih o svetu, ki smo ga usvojili. Vemo npr., da je Ljubljana glavno mesto Slovenije, da DNK kodira genetsko informacijo v obliki zaporedja baznih parov in tako naprej. 51 Bistvena lastnost semantičnega spomina je, da so dejstva organizirana v kategorije, v drevesne diagrame. Slednje je ključno za učinkovit priklic, saj lahko iskalni mehanizem te diagrame hitro in uspešno preiskuje. Če bi bil semantični spomin organiziran naključno, tako kot je organiziranih večina stvari v človeškem življenju, bi se marsičesa zelo težko spomnili. Prav tako se učimo tudi veščin in spoznavamo čustva. Vedeti, kaj je glasbeni inštrument, je eno, znati igrati nanj pa nekaj povsem drugega. Znati voziti kolo je uporabna veščina, zavedati se, da so ceste nevarne, pa je prav tako pomembno. Veščin se naučimo z zavestnim in aktivnim treningom in to traja dlje, medtem ko je s čustvi povezano učenje lahko v nasprotju s tem zelo hitro, še posebej pri čustvih, povezanih s strahom. Oba načina učenja imenujemo pogojevanje. V tako učenje so vpletene posebne možganske strukture – pri učenju veščin sodelujejo bazalni gangliji 4 in mali možgani, pri čustvenem učenju pa amigdaloidno jedro. 5 (Morris, 2003) Kot je prikazano na levi strani slike 1-19, slikovno gradivo in natisnjene besede vstopijo v učenčev spoznavni sistem skozi oči in se za kratek čas zadržijo v vizualnem zaznavnem spominu, medtem ko govorjene besede vstopijo skozi ušesa in se za kratek čas hranijo v slušnem zaznavnem spominu. Slika 1-19: Kognitivna teorija multimedijskega učenja (Dumont, Istance, Benavides, 2013) Če je učenec pozoren na vstopajoče vizualno gradivo, se ga lahko nekaj pretvori v delovni spomin za nadaljnje procesiranje, kot nakazuje puščica 'izbira podob'. Če pa je učenec pozoren na vstopajoče slušno gradivo, se ga nekaj lahko pretvori v delovni spomin za nadaljnjo obdelavo, kot prikazuje puščica 'izbira besed'. Vizualno predstavljene besede se lahko preoblikujejo in preidejo v verbalni kanal v delovnem spominu, od tod puščica »od podobe k zvoku« v delovnem spominu na sliki 1-19. Puščica organiziranje podob ponazarja, kako lahko učenci oblikujejo slikovni model z mentalno organizacijo podob v koherentno reprezentacijo. Podobno, kot to prikazuje puščica organiziranje besed, lahko učenci konstruirajo verbalni model tako, da mentalno organizirajo besede v koherentno reprezentacijo. Vrhu tega pa lahko učenci ustvarjajo povezave med verbalnimi in slikovnimi modeli, ki jih povežejo z ustreznim znanjem iz dolgoročnega spomina, kot prikazujejo puščice za integriranje. V preglednici 1.4 povzemamo tri vrste aktivnega kognitivnega procesiranja, ki je potrebno za smiselno učenje z uporabo multimedijske tehnologije: izbiranje, organiziranje in integriranje. 4 Gre za bazalne ganglije (globoka jedra), ki so skupina med seboj povezanih področij, ki se nahajajo pod skorjo v globini možganskih polobel. 5 Amigdaloidno jedro: Limbični sistem je del velikih možganov. Gre za prstanasto oblikovan predel v notranjosti možganov, ki obdaja vrhnji del medmožganov in možganskega debla. Odgovoren je za nekatere vegetativne funkcije, čustvene reakcije, učenje in spomin. Limbični sistem vključuje več možganskih struktur, med katerimi je tudi amigdaloidno jedro: skupina jeder v temporalnem lobusu; 52 Preglednica 1.4: Kognitivni procesi, potrebni za aktivno učenje s tehnologijo (Dumont, Istance, Benavides, 2013) Kako pozabljamo S samoopazovanjem je mogoče ugotoviti, da so nove vsebine v zavesti prisotne nekaj sekund, in sicer v času tako imenovanega trenutnega trajanja. Zavest deluje kot kratkotrajni pomnilnik in se ponavadi imenuje kratkoročni spomin. Informacijska psihologija se sprašuje o dolžini kratkoročnega spomina t (t znaša pri odraslih največ 10 s po sliki 1-20). Sprašuje se tudi po hitrosti, s katero se pojavljajo nove vsebine v zavesti in po velikosti tega notranjega »odra«, torej po širini zavesti oz. kapaciteti kratkoročnega pomnilnika: koliko torej lahko človek istočasno hrani v kratkoročnem pomnilniku. Slika 1-20: Hranjenje informacij v kratkoročnem spominu pri odraslih (Frank, 1993) Nove vsebine zavesti lahko izvirajo iz zunanjih, čutnih zaznav ali iz same zavesti, kadar jih proizvedejo miselni procesi. Lahko pa so tudi rezultat spomina in torej izvirajo iz predzavednega spomina. Informacijska psihologija se sprašuje poleg tega, kako hitro take predhodne vsebine zavesti prispejo v predzavedni spomin, kakšen obseg ima in kako hitro vsebine spomina izginjajo (hitrost pozabljanja f). Introspekcija nas pripelje tudi do predpostavke o obstoju nekakega provizoričnega kratkotrajnega spomina, ki (za čas nekaj minut do nekaj ur) hrani neprocesirane vsebine in jih ne redko take nepredelane, vsiljuje zavesti. Preudarnejši/počasnejši dolgoročni spomin asociira svoje vsebine k aktualnim vsebinam zavesti. (Človek asociira, kar je doživel v podobnih časovnih ali lokalnih okoliščinah, tisto kar ima podobne značilnosti, ali pa asociacije nastanejo po kriteriju popolnega nasprotja z aktualno vsebino zavesti.) Samo s kvantitativnim eksperimentiranjem pa lahko preračunamo, da znaša hitrost f s katero med tem, ko se ukvarjamo z drugo informacijo, pozabljamo, v eni uri približno eno tretjino, v primeru kratkoročnega spomina in približno eno devetino na leto v primeru dolgoročnega spomina. Empirično torej merimo za obe stopnji pred zavednega spomina parameter f njene (iz modela spomina deduktivno izpeljane matematične) krivulje pozabljanja. 53 𝐼𝐼(𝑡𝑡) = 𝐼𝐼(0) 𝑒𝑒 −𝑓𝑓𝑓𝑓 a. Iz dolgoročnega spomina b.Iz kratkoročnega spomina (2.3) c.Tako iz dolgoročnega kot iz kratkoročnega spomina. Slika 1-21: Krivulja pozabljanja Pri tem je t čas, ki je minil od konca učenja prve informacije do poljubnega trenutka, ko se že ukvarjamo z naslednjo, drugo informacijo ob pogoju, da ne spimo. Iz takih eksperimentov s spominom, lahko izračunamo, da znaša hitrost učenja za dolgoročni spomin samo desetino časa, ki je potreben za učenje za kratkoročni spomin. Kot pozabljeno pojmujemo to, kar ni uskladiščeno ne v kratkoročnem ne v dolgoročnem spomini (slika 1-21.c). Kot naučeno pojmujemo, kar je sprejeto, uskladiščeno bodisi v kratkoročnem, bodisi v dolgoročnem spominu. Samoopazovanje nas privede tudi do zaznavanja koncentracije, kar pomeni krmiljenje pozornosti: t.i. akomodator odbira (selekcionira) iz obilice čutnih podatkov to, kar se zdi vredno pozornosti. Ta selekcija se dogaja po kriteriju trenutnega interesa (torej prevladujočega motiva). Pozornost je mogoče preklapljati med različnimi čutnimi kanali. Tako lahko prihaja do koncentriranega poslušanja med tem ko so oči usmerjene v popolnoma drugo smer, in se zdi, da je oseba popolnoma odsotna. Pozornost pa ima tudi tako možnost, da nerelevantne informacije, ki prihajajo iz istega čutnega kanala, preprosto izloči (filtriranje informacij). Tako smo lahko npr. pozorni na en sam glas, med tem ko zaznavamo množico glasov. Ali: pozorno zaznavamo tiskarske napake, ne da bi bili pozorni na vsebino tega, kar beremo (Mazoruk, 2013). PRIMER KOGNITIVNEGA UČENJA S TEHNOLOGIJO (KOSTA DOLENC) Inteligentni izobraževalni sistemi Slabosti sistemov kot so: • CAI (angl. computer assisted instruction) računalniško podprto poučevanje, • CAL (angl. Computer assisted learning) računalniško podprto učenje, • CML (angl. Computer managed learning) računalniško vodeni pouk. se kažejo predvsem v nezmožnosti vpeljave kompleksnih pedagoških in didaktičnih aktivnosti. Te slabosti poizkušajo rešiti inteligentni sistemi poučevanja (angl. Intelligent tutoring system - ITS). Že leta 1970 v času, ko je programiran pouk dobival na veljavi, je računalniški strokovnjak Jaime Carbonell izdelal računalniški program SCHOLAR, ki danes večinoma razglašajo za prvi ITS. SCHOLAR je lahko učencu postavljal ali odgovarjal na vprašanja, ter podajal povratne informacije o pravilnosti učenčevih odgovorov (Corbett, Koedinger, & Anderson, 1997). 54 Raziskave na področju ITS poskušajo narediti inteligentne sisteme za poučevanje bolj fleksibilne, avtonomne in prilagodljive potrebam učečega, s podporo specifičnega znanja in relevantnih komponent učnega procesa, ki se nakazuje v inteligentnem obnašanju tega sistema (Conati, 2009). Conati trdi, da ti inteligentni sistemi ITS potrebujejo vsaj tri tipe znanja: • • • ekspertno znanje o ožji stroki, shranjeno v modulu domene, poznavanje učečega, shranjeno v modulu učenca, znanje s področja pedagogike in didaktike, shranjeno v modulu učitelja. Poleg tega inteligentni sistem za poučevanje potrebuje še komunikacijsko okolje (uporabniku prijazno učno okolje), shranjeno v komunikacijskem modulu, ki mu omogočajo posredovanje želenih informacij učečemu. Inteligentni izobraževalni sistemi tako posegajo v področja ožje stroke, računalništva, pedagogike, psihologije, kognitivne znanosti in izobraževanja na splošno. Bistvena razlika med ITS in med ostalimi prej omenjenimi sistemi je, da v inteligentnih izobraževalnih sistemih človeku oz. avtorju ni treba predhodno definirati pravilne rešitve, ki se primerja z odgovorom učenca, ampak jo sistem generira sam v realnem času, na podlagi definicije problema in podatkov iz modula domene. Primerjava učenčevega odgovora in pravilne rešitve se uporabi za posodobitev podatkov o znanju in sposobnostih učenca v modulu učenca ter za pripravo prilagojenega poučevanja v modulu učitelja (Conati, 2009). Skratka, govorimo o adaptivnem inteligentnem sistemu, ki ima tudi sposobnost učenja in s tem prilagajanja neposrednemu dejanskemu stanju učnega procesa in znanja učenca med učenjem. Raziskovanja inteligentnih izobraževalnih sistemov so prinesla različne uspešne sisteme, ki zagotavljajo podporo učencem na različnih področjih (programiranje, matematika, fizika, podatkovne baze, uvod v računalništvo). Večina teh sistemov je že aktivnih in doprinašajo k spreminjanju tradicionalnih učni načrtov (Koedinger, Anderson, Hadley, & Mark, 1997). Velja pa omeniti, da večina ITS sistemov nudi podporo pri računskih problemih oz. reševanju računskih ali programskih nalog. ITS, ki bi ga lahko uporabili pri poučevanju s pomočjo primerov, različnih simulacijah, izobraževalnih igrah ali učenju snovi, je še v fazi raziskovanja, saj je močno odvisen od razvoja umetne inteligence. Razvoj ITS Izhodišče razvoja sodobnih učnih gradiv morajo izhajati iz težnje, da morajo biti ta e-gradiva dostopna, fleksibilna, dinamična, interaktivna, multimedijska in omogočati samoučenje. Temeljiti morajo predvsem na sodobnih didaktičnih lastnostih in načelih, imeti sprotna in končna preverjanja znanja z avtomatskimi povratnimi informacijami. Za izdelavo takšnega gradiva potrebujemo vsaj tri profile strokovnjakov in znanj: • • • strokovnjake s področja didaktike, ki so najbolj odgovorni pri snovanju e-gradiva. Da bi bilo gradivo primerno za uporabo v učnem okolju, moramo vedno poiskati odgovore na vprašanja: o kako človek zaznava informacije, in kako se informacije lahko posredujejo, o kako se človek uči, o kakšne metode in didaktična načela lahko uporabljam. strokovnjake s področja vsebine, ki ima specialno strokovna znanja in odgovarja na vprašanja: o katere vsebine so pomembne, katera znanja na določenem področju, o kako so ta znanja povezana v celoto, o kaj je osnovno znanje in kaj je nadgradnja. strokovnjake s področja računalništva oz. IKT, ki izdelajo e-gradivo po standardih in smernicah in odgovarjajo na vprašanja: o kako so zgrajeni računalniški programi in kako bi na tej osnovi lahko bila zgrajena elektronska učna gradiva, o kakšne so tehnološke zmožnosti uporabe v izobraževanju, o katerim standardom bodo ustrezala elektronska učna gradiva. 55 Pri izdelavi e-gradiva je tako potrebno poskrbeti za metodološko, tehnološko in vsebinsko ustreznost. E-gradivo ki je adaptivno, individualizirano in ob tem še pametno oz. inteligentno mora tako posegati na številna področja ožje stroke, računalništva, pedagogike, kognitivne znanosti in izobraževanja na splošno. Temeljne značilnosti in lastnosti ITS so podane v nadaljevanju. Modularna struktura Struktura sodobnih e-gradiv mora temeljiti ustrezni didaktični zasnovi in naj bi temeljila na modularni strukturi, ki sledi hierarhiji in strukturi posamičnega učnega načrta. Ta struktura je simbolično prikazana na (Slika 1-22) in jo sestavljajo: • Učna celota – sestavljena iz učnih enot in predstavlja celotni učni načrt • Učna enota – sestavljena iz gradnikov posameznega vsebinskega sklopa • Gradnik – sestavljen iz učnih korakov in ustreza operativnim učnim ciljem posamezne vsebine. Slika 1-22: Modularna struktura in hierarhija e-gradiva Iz takšne modularne strukture je razvidno, da je lahko en sam dobro izdelan gradnik že samostojno e- gradivo ob upoštevanju njegovih lastnosti: • • • • vsebina definirana z učnim ciljem, vsebuje ustrezne interaktivne in multimedijske elemente, vsebuje učne korake in sumativno preverjanje, ustrezno didaktično zasnovan. Tako izdelana modularna struktura hkrati izpolnjuje tudi načelo ekonomičnosti. Ob spremembah učnih načrtov, vsebin in ciljev tako ni potrebno spreminjati strukture celotnega e-gradiva ampak lahko zamenjamo samo spremenjene dele oziroma gradnike. Gradnike, ki imajo enake ali podobne operativne cilje v učnem načrtu pa lahko uporabimo tudi v e-gradivih drugih predmetov. Gradnik Gradnik je tisti bistveni element, ki vpliva na kakovost in kvaliteto elektronskega učnega gradiva. Upoštevati mora načelo postopnosti, Bloomovo taksonomijo ter vsebovati ustrezno preverjanje in ocenjevanje znanja (Slika 1-23). 56 Slika 1-23: Zgradba gradnika Načelo postopnosti Načelo postopnosti je poznal že Komenski, ki je predlagal, da naj se pouk pomika od bližnjega k daljnemu, od konkretnega k splošnemu, od enostavnega k zapletenemu, od lažjega k težjemu, od znanega k neznanemu. V literaturi načelo pogosto najdemo pod različnimi imeni, npr. kot stvarno-logično, stvarno-strukturno in načelo strukturiranosti in sistematičnosti. Načelo postopnosti je tipično predvsem za učno vsebino manj pa za ostale dejavnike pouka. V ospredju načela so odnosi, procesi in povezave kajti učiti se postopno pomeni učiti se kako so stvari med seboj povezane v nekem urejenem povezanem redu, kjer vseskozi obstaja logična os oziroma rdeča nit. Načelo je potrebno upoštevati na vseh artikulacijskih stopnjah učnega procesa, kar pomeni (Blažič, Ivanuš Grmek, Kramar, & Strmičnik, 2003): • • • sistematično urejenost vzgojno izobraževalnih ciljev (ciljni vidik), pregledno in logično urejenost učne snovi (vsebinski vidik) smiselno razvrščanje in postopnost oblik, metod in postopkov učnega procesa (didaktično-metodični vidik). V strukturi gradnika za upoštevanje temeljnih značilnosti načela postopnosti skrbijo ustrezno razvejani in izdelani učni koraki ter njihova vsebina. Bloomova taksonomija Za podlago pri načrtovanju ciljev gradnika je smiselno uporabiti revidirano Bloomovo taksonomijo, ki klasificira izobraževalne cilje in je kot taka metoda klasificiranja kognitivnih vedenj. Proces učenja deli na šest nivojev. Trije najnižji nivoji so: pomniti, razumeti, uporabiti. Trije najvišji pa: analizirati, evalvirati, ustvariti. Taksonomija je grajena hierarhično, kar pomeni, če obvladamo višji nivo, obvladamo tudi vse nižje. Revidirana taksonomija je dvodimenzionalna, saj poleg dimenzije znanja, definira tudi dimenzijo kognitivnega procesa (Aberšek, 2012). Pri načrtovanju ciljev s pomočjo Bloomove taksonomije pa je potrebno paziti, da so nivoji ciljev in delnih ciljev vsebine ter nivoji za nize nalog za preverjanje in ocenjevanje znanja, usklajeni z nivoji ciljev e-gradiva. Učni korak Teorija učnih korakov izhaja teorije programiranega pouka, kjer so učne korake definirali zaradi različni dejavnikov, ki so v času ustvarjanja teorije programiranega pouka, močno vplivali na naravo učenja. Ti dejavniki so: • racionalnost in ekonomičnost pouka, • pomanjkanje učiteljev, • individualizacija učenja, • sprotno preverjanje in operacionaliziranje znanja ter • podkrepljevanje učnih rezultatov. 57 Tem dejavnikom didaktični koncept kratkih učnih korakov povsem ustreza. Razčlenjevanje učne snovi je pogoj za sistematično učenje. Klasična didaktika ga upošteva v snovni in metodični artikulaciji pouka ter v didaktičnem načelu postopnosti in sistematiziranosti. Struktura in dolžina učnih korakov bistveno vplivata na značaj in kvaliteto znanja. Načelo kratkih učnih korakov je v programiranem pouku temeljna zahteva in odločilen pogoj. Učno snov, dejavnosti in naloge je potrebno programirati po elementarnih sestavinah, te izčrpno in jasno formulirati in postopno razdeliti tako, da bi jih razumeli in usvojili vsi učenci (Strmčnik, 2001). Strmčnik (1978) je na podlagi analiziranja načela učnih korakov izluščil tri domneve, na katerih temelji to načelo: • • • zagotavljanje večje učinkovitosti učenja, boljše upravljanje učnega procesa, večjo motiviranost učenca. Učinkovitost učenja je temeljno vprašanje vseh teorij o učenju. Teorija kratkih učnik korakov programiranega pouka izhaja iz realnosti, da je dojemljivost učencev zelo različna, zato išče možnost, da bi razumeli učno snov ne le boljši učenci ampak tudi slabši. S tem bi se lahko rešili slabih učnih uspehov in neznanja učencev. Pri tem pa je potrebno paziti predvsem na preveliko razdrobljenost učnih korakov. Tako bi sicer preprečili preobremenjenost učencev, vendar bi hkrati povzročili, da se učenci ne bi učili primerno naporom, ki jih objektivno zmorejo. Če navežemo teorijo učnih korakov na Bloomovo taksonomijo (Bloom, Engelhart, Furst, Hill, & Krathwohl, 1956) vidimo, da je za nižje nivoje: znanje, razumevanje in uporaba tehnika kratkih učnih korakov neproblematična, enostavna in vselej uporabna. Pri višjih nivojih: analiza, sinteza in evalvacija pa je tehnika učnih korakov zapletena. Če se želimo izogniti nevarnosti poenostavljanja in neprimerne učne aktivnosti moramo paziti kako delimo vsebino na učne korake. Deljenje predvsem po dejstvih, podatkih, informacijah ali opisih, ki so brez primerne logične teže je enostavno, vendar učence le malo miselno bogati. Učnega koraka se ne sme pojmovati kot zbirko besed ampak kot neko logično enoto, v kateri je toliko podatkov, da učenec razume kaj mu pripoveduje ali od njega želi. Povezan mora biti s prejšnjimi in naslednjimi učnimi koraki, da učenec lahko razume verigo teh členov oziroma celoto (Slika 1-25). Učinkovitost učenja po tehniki kratkih učnih korakov se mora ocenjevati po kvaliteti tistega, kar so se naučili in kako razvijajo globlje in zahtevnejše miselne procese, ne pa po količini učencev, ki so predelali in operacionalizirali program brez neposredne pomoči učitelja (Driscoll, 2000; Strmčnik, 1978). Slika 1-25: Razvejanost učnega koraka 58 Individualizacija učnik korakov Teoretična izhodišča in konstrukcijska načela programiranega pouka so bila podrejena prav upoštevanju individualnih razlik med učenci. V izhodiščih programiranega pouka je bil zastavljen tudi cilj, da bi s pomočjo programiranega pouka dosegli popolno individualizacijo, ki bi omogočala (Strmčnik, 1978): • • • • samostojno delo učencev, individualno napredovanje po stopnjah njihovega znanja, posredovanje le tiste učne snovi za katero je učenec pripravljen in le v takšnih korakih, ki jih zmore, individualno razumevanje vsakega učnega elementa Individualizacijske zmožnosti programiranega pouka so predvsem odvisne od načina programiranja in od zmožnosti izobraževalne tehnologije. Linearno programiran program ponuja dosti manj individualnih možnosti, kot razvejano programiran program, izobraževalna tehnologija pa je bila takrat, ko se je ta teorija pojavila še v povojih. Linearni programi (slika1-26) dovoljujejo učencu napredovanje ne glede na napake ali pa učenca vračajo na izhodišče, ne prispevajo ne k boljšemu razumevanju in ne k boljši motivaciji. Slika1-26: Linearno programiranje Boljši kot linearni so razvejani programi (slika 1-27), pri katerih učenec ne sme napredovati dokler ne odgovori pravilno. Napako tako odkriva sam s primerjanjem svojega s pravilnim odgovorom, ali pa, kar je še bolje s pomočjo dodatnih informacij ali sugestij. Tako omogočimo učencu, da napake temeljito preuči, destimulativna funkcija napak pa se spremeni v zadovoljstvo, da je napako spoznal in jo sam odpravil. Slika 1-27: Razvejano programiranje Preverjanje in ocenjevanje znanja Preverjanje in ocenjevanje sta sestavni del vrednotenja v okviru katerega sistematično zbiramo podatke o kakovosti nekega procesa. Če želimo vrednotiti znanje ali učne dosežke, govorimo o preverjanju in ocenjevanju znanja. Pri preverjanju tako sistematično in načrtno zbiramo podatke o doseganju zastavljenih učnih ciljev, ki jih v postopku ocenjevanja ovrednotimo in ocenimo. Preverjanje znanja ni samo kontrola dela udeleženca, ampak ima več funkcij (Bregar, Zagmajster, & Radovan, 2010): • • • • povratna informacija udeležencu (povratna informacija o njegovem znanju) povratna informacija učitelju (povratna informacija o uspešnosti udeleženca) posredno ocenjevanje kakovosti učiteljevega dela ali izobraževalnega programa motiviranje in spodbujanje udeležencev (povratne informacije o lastnih zmožnostih) 59 Eden izmed poglavitnih namenov preverjanja znanja je ugotavljanje, v kolikšni meri so bili doseženi zastavljeni cilji učnega procesa, oziroma koliko so udeleženci dano učno vsebino razumeli in jo usvojili. Pri tem pa je potrebno paziti, da preverjanje ne presega nivoja in vsebin, ki smo jih zastavili z učnimi cilji. Glede na stopnjo v učnem procesu lahko preverjanje in ocenjevanje znanja razdelimo na (Blažič et al., 2003; Bregar et al., 2010): • • • diagnostično (preverjanje znanja pred obravnavo novih učnih vsebin je namenjeno ugotavljanju učenčevega predznanja), formativno (preverjanje znanja med učnim procesom. Namenjeno je ugotavljanju učenčevega razumevanja učnih vsebin ter analiziranju in odpravljanju vzrokov, zaradi katerih učenec te vsebine slabo razume ali jih ne razume), sumativno (preverjanje znanja ob koncu obravnave novih učnih vsebin je namenjeno ugotavljanju, kako učenec razume celoto obravnavanih učnih vsebin). Preverjanje in ocenjevanje znanja je zapletena in odgovorna pedagoška aktivnost. Le dobro zasnovano preverjanje in ocenjevanje znanja pa omogoča da so doseženi vsi zastavljeni učni cilji. Avtorji priročnika Osnove e-izobraževanja (Bregar et al., 2010) med poglavitne značilnosti dobrega preverjanja in ocenjevanja znanja prištevajo predvsem: • • • veljavnost je najpomembnejša značilnost dobrega ocenjevanja. Ocena je tako vsebinsko veljavna, če zajame vse kar smo želeli preveriti, postopek preverjanja pa je veljaven, če obsega vse pomembne vsebine in cilje, ki so predvideni v učnem načrtu, objektivnost je prva stvar na katero pomisli udeleženec. Ocenjevanje je objektivno takrat, kadar je ocena odvisna od merjene značilnosti (obsega, kakovosti znanja), ne pa od značilnosti ocenjevalca ali ocenjevanca, zanesljivost ocenjevanja oziroma točnost, natačnost ali stabilnost. Povezana je z merili ocenjevanja, ki se med preverjanjem ali ocenjevanjem ne bi smela spreminjati. Tipi nalog Pri preverjanju in ocenjevanju znanja je pomembno kakšne tipe nalog oz. vprašanj uporabljamo. Pri razdelitvi tipov nalog, lahko najdemo več različnih delitev, ki pa so si v samem bistvu med seboj podobne. Zorman deli različne tipe nalog na dve osnovni skupini (Zorman, 1974): • • Naloge pri katerih mora učenec napisati ustrezen odgovor: o tip dopolnjevanja, o tip kratkih odgovorov. Naloge, pri katerih mora učenec izbrati pravilen odgovor: o izbirni tip, o alternativni tip, o tip povezovanja in urejanja. Naloge tipa dopolnjevanja in kratkih odgovorov so enake in se razlikujejo le po obliki. Če je vprašanje postavljeno v obliki nedokončanega stavka, gre za tip dopolnjevanja, če pa v obliki dokončanega stavka z vprašajem na koncu, pa gre za tip kratkega odgovora. Pri izbirnem tipu ločimo več variant, kot so: naloge z enim pravilnim odgovorom, naloge z najboljšim odgovorom, naloge z različno stopnjo pravilnosti odgovorov in naloge z negativnim odgovorom. Naloge alternativnega tipa vsebujejo nek problem na katerega mora učenec odgovoriti z odgovori, kot so da ali ne, pravilno ali nepravilno ali z drugimi podobnimi besedami. Tipi povezovanja in urejanja so posebna različica nalog izbirnega tipa. Podatke imamo v dveh stolpcih, naloga udeleženca pa je , da poveže med seboj ustrezne podatke. 60 Horton (2006) uporablja termin vprašanja in pravi da se zastavljena vprašanja delijo na: • • subjektivna vprašanja, objektivna vprašanja. Subjektivna vprašanja oziroma odprta vprašanja zahtevajo udeleženčevo presojo ali vrednotenje. Primerna so predvsem za preverjanje vsebin brez vnaprej opredeljenih kategorij ali vsebin, ki so občutljive in zahtevajo skrben razmislek. V e-gradivih takšna vprašanja zahtevajo sodelovanje učitelja ali tutorja. Če želimo neodvisnost oziroma računalniško vodeno preverjanje in ocenjevanje, takšen tip vprašanj ni primeren za e-gradiva. Za objektivna vprašanja oziroma vprašanja zaprtega tipa so značilni nedvoumni standardi in opredelitve. Pri teh vprašanjih se vnaprej določi pravilen odgovor in med kakšnimi možnostmi za pravilen odgovor lahko udeleženec izbira. Takšni tip vprašanj pa je zaradi enostavnega ocenjevanja z računalnikom še posebej primeren za elektronska učna gradiva. Z objektivnimi vprašanji se lahko izognemo najpogostejšim subjektivnim napakam (Bregar et al., 2010) kot so: • • • • • halo učinek (vpliv druge informacije o udeležencu na oceno), napaka prvega vtisa (prvi vtis lahko vpliva na vrednotenje kasnejšega dela), napaka simpatije-antipatije (osebne preference vplivajo na naš odnos do udeleženca), logična napaka (podobno ocenjevanje stvari za katere menimo da so po logiki sorodne), napaka zaradi učinka stališč, stereotipov in predsodkov (vpliv dejavnikov, kot so spol, rasa, nacionalnost na oceno). Najbolj pomemben element, ki prevladuje pri vseh delitvah je ustrezna postavitev tipa vprašanj glede na vsebino, zastavljen učni cilj ali kognitivni nivo. Aktivnosti stalnega preverjanja in ocenjevanja znanja bi morala biti vpletena v samo e- gradivo tako, da to ne bi predstavljalo grožnjo ali sredstvo nadzora, ampak le del učnih aktivnosti e-gradiva. Prednost takšnega načina je, da lahko vrzeli v znanju in napačno razumevanje snovi odkrijemo zadosti zgodaj, preden bi to povzročilo oviro pri udeleženčevem napredovanju. Povratna informacija Rezultat preverjanja in ocenjevanja je povratna informacija, ki je hkrati najpomembnejša temeljna sestavina preverjanja in ocenjevanja pri e-gradivih.. Povratna informacija je še posebej pomembna zaradi nezmožnosti žive komunikacije med udeležencem in snovalcem e-gradiva oziroma tutorjem. Biti mora jasna, podrobna in spodbudna in kar je še najpomembnejše, podana mora biti pravočasno (Bregar et al., 2010). Sprva je bila temeljna funkcija povratne informacije podkrepljevanje učnih rezultatov v smislu motiviranja, ki zagotavljajo postopno napredovanje in načrtno vodenje učnega procesa. Kasneje pa se je vedno bolj poudarjal njen urejajoči pomen. V kibernetični smeri programiranega pouka (Strmčnik, 1978) postane podkrepljevanje učenčevih učnih rezultatov le del smisla povratne informacije. Za učinkovito učenje tako ni dovolj samo če se učenca obvesti o rezultatu ali če se njegov uspeh samo ugotavlja. Povratna informacija mora učencu pomagati in se z svojimi informativnimi, konstruktivni in instruktivnimi možnostmi prilagoditi učenčevim potrebam. Takšna ustvarjalna in vzajemna interakcija med udeležencem in e-gradivom je prvi smisel povratne informacije in učinkovitega učnega procesa. Podkrepitvena funkcija povratne informacije je tako temeljno sredstvo za motiviranje učenja. Podkrepitev je predvsem koristna takrat, ko udeleženec ni prepričan v pravilnost svojega odgovora ter pri napačnih odgovorih. Udeleženca tako ne obvesti le o pravilnem odgovoru, ampak tudi o napaki. Udeležencu, ki je prepričan v svoj odgovor pa takšno obveščanje nudi dobro priložnost za dodatno utrjevanje snovi. Povratno informacije je smiselno uporabljati pri vsakem preverjanju in ocenjevanju v e-gradivih, še posebej pa je pomembna predvsem pri formativnem preverjanju. Formativno preverjanje v elektronskih učnih gradivih tako ni namenjeno zgolj preverjanju znanja, ampak udeleženca spodbuja k zainteresiranosti in aktivnostim (motivacijsko sredstvo). Takšni tip preverjanja izrablja psihološko značilnost ljudi, da se radi testirajo če se ne bojijo neuspeha. Vprašanja 61 v formativnem preverjanju lahko zastavimo tako da udeleženca spodbujamo k razmišljanju, reševanju problemov in z povratno informacijo utrjujemo ali nadgrajujemo njegovo znanje. Hkrati pa nam formativno preverjanje služi za analiziranje in odkrivanje vzrokov zakaj udeleženec določeno snov ne razume ali pa slabo razume. Podatki in metapodatki Podatek je sam po sebi katerokoli zabeleženo dejstvo in nima pomena. Predstavljajo le surovino, ki jo predeluje nek informacijski sistem. Podatek lahko definiramo kot poljubno predstavitev s pomočjo simbolov ali analognih veličin, ki ji je pripisan ali pa se ji lahko prepiše nek pomen. Ko ima podatek pomen postane informacija. Informacija pove prejemniku nekaj novega in mora hkrati biti razumljiva. S tem informacija poveča znanje prejemnika in vpliva na odločitve in ravnanje posameznika (Colos, 2007). Metapodatki so strukturirani podatki, ki opisujejo, razlagajo, poiščejo ali kakorkoli olajšajo pridobivanje, upravljanje in uporabo informacijskih objektov. Metapodatki pogosto definiramo kot podatke o podatkih. Lahko bi jim rekli podatki, ki vsebujejo neke informacije o podatkih a niso del njih Metapodatki lahko povejo o kateri vsebini je govora in kako jo uporabljamo. Metapodatki so lahko vgrajeni v informacijski vir ali pa so shranjeni posebej (NISO, 2004). Po definiciji Gilliland-Swatland (2000) ločimo pet tipov metapodatkov: • • • • • administrativni metapodatki, opisni metapodatki, metapodatki za ohranjanje virov, tehnični metapodatki, metapodatki uporabe. Z vse pogostejše uporabe informacijsko komunikacijske tehnologije in razmahom interneta so metapodatki postali tudi sestavni del vsake objavljene informacije na spletu. Z uporabo metapodatkov iskalniki podajajo uporabniku prilagojene informacije, spletne strani pa se prilagajajo delu in potrebam uporabnika. Podjetja kot so Google, Facebook in Microsoft so tekom let izdelale velike baze metapodatkov, ki jih v povezavi s podatki posredovanimi od uporabnikov lahko izkoriščajo za oglaševanje in posameznemu uporabniku prilagojene storitve. Vključenost podatkov in metapodatkov pri e-izobraževanju predvsem e-gradivih še danes sloni le na vključenosti tistih metapodatkov, ki temeljijo na administraciji, opisu in tehničnim lastnostim e-gradiva ter podatkov o uspešnosti uporabnika. Uporaba podatkov in metapodatkov pa se v e-gradivih izkaže kot izjemno pomembna za samo e-gradivo in njegove uporabnike ter razvijalce. Če v e-gradivu zberemo vse podatke in metapodatke lahko iz njih pridobimo koristne nove unikatne podatke in informacije. Pilotski model ITS TECH8 Vsebine v ITS TECH8 pokrivajo področje Gonil, ki so del predmeta Tehnika in tehnologija (Fakin, Kocijančič, Hostnik, & Florjančič, 2011) v 8. razredu osnovne šole. V učnem načrtu predmeta Tehnika in tehnologija (MIZS, 2011) so vsebine iz gonil del vsebinskega sklopa Tehnična sredstva. Ta vsebinski sklop je predzadnji sklop v 8. razredu. Za obravnavo vsebin je priporočenih 5 šolskih ur. Operativni cilji, ki jih je potrebno doseči so: • • • • opredelijo vrste gibanj na različnih napravah in strojih, proučijo vlogo gonil v strojih kot vezni sklop med motorjem in ostalimi deli stroja, opredelijo in razložijo vlogo osi, gredi, vrtišča in ležaja (kotalnega in drsnega) ter pojasnijo pomen maziv, na praktičnih primerih opredelijo sestavine gonil (zobniško, polžasto, verižno in ročično), jih analizirajo in opišejo (poimenovanje, prestavno razmerje, smer vrtenja in sprememba števila vrtljajev), 62 • ugotovijo uporabnost gonil na strojih in napravah. V učnem načrtu so določeni temeljni in minimalni standardi znanja (minimalni standardi so označeni ležeče): • imenuje vrste, pojasni vlogo in namen gonil, • pri gradnji modela uporabi gonilo ter preizkusi njegovo delovanje, • loči drsne in kotalne ležaje ter pojasni pomen maziv, • imenuje različne vrste zobnikov in navede njihovo uporabo, • določi prestavno razmerje, • na ročičnem gonilu določi vrste gibanj in opiše prenos moči. Učna enota Gonila (slika 1-29) sestavlja: • pet gradnikov, ki ustrezajo operativnim ciljem vsebine gonila v 8. razredu osnovne šole, • modul diagnostičnega preverjanja, ki določi začetno kognitivno stopnjo posameznika, • inteligentni agent, ki na podlagi prejetih podatkov SCAMV analizira posameznikove napake, in predlaga izboljšave za nadaljnjo učenje, • modul sumativnega preverjanja, ki preveri naučeno znanje celotne učne enote. Slika1-29: Zgradba učne enote Sistem za zbiranje metapodatkov in spremenljivk SCAMV Sestavni del ITS TECH8 je razvit sistem za zbiranje metapodatkov in spremenljivk SCAMV (angl. System for collecting metadata and variables). Zbiranje metapodatkov in podatkov omogoča sprotno analizo in evalvacijo znotraj samega ITS TECH8, kjer primarno razvršča uporabnike glede na njihove kognitivne sposobnosti in jim na podlagi teh podatkov ustrezno prilagaja vsebino. Vsi zbrani podatki in metapodatki pa se samodejno izvažajo in so na voljo za analizo in evalvacijo tudi razvijalcem, institucijam in učiteljem (slika 1-28). 63 Slika1-28: Zgradba sistema za zbiranje metapodatkov in spremenljivk SCAMV S pomočjo SCAMV se je skozi celotni sistem zbralo 300-400 metapodatkov in podatkov na posameznega učenca. V ITS TECH8 sistem za zbiranje metapodatkov in spremenljivk SCAMV ne pridobiva podatke samo o porabljenemu času uporabnika in številu doseženih točk, pač pa tudi vse delne podatke in metapodatke (procesne podatke), ki podrobneje opisujejo uporabo ITS-a. S pomočjo vseh zbranih podatkov in metapodatkov lahko sestavimo in analiziramo celotno pot in uporabo ITS-a tako posameznika kot tudi skupine. Na primeru porabljenega časa tako SCAMV zbira začetni, končni in delni porabljen čas ter kje je bil zabeležen. Na podlagi teh podatkov pa lahko analiziramo npr.: • • • padec motivacije (razlika med delnimi porabljenimi časi na začetku in koncu), ustreznost vsebine (porabljen čas na posameznih vsebinah), preverjanje in ocenjevanje (porabljen čas za posamezne vsebine in rezultati preverjanja te vsebine). Analiza in evalvacija teh podatkov pa znotraj ITS TECH8 skrbi za adaptivnost in inteligentnost samega ITS-a, razvijalcem in učiteljem pa nudi vpogled v dogajanje znotraj njega. Učitelj lahko tako ustrezno prilagodi naslednjo učno uro, razvijalci pa na tej osnovi optimizirajo strukturo in delovanje. Pred vstopom v ITS TECH8, mora učenec vnesti svoje ime, ime šole in osebno indetifikacijsko številko (ID), ki jo določi učitelj. Ti zahtevani podatki služijo za identifikacijo posameznega učenca ki se posredujejo SCAMV ki skrbi za individualizacijo in adaptacijo učne enote Gonila in s tem prilagajanje te učne enote posameznemu učencu. Primer zgradbe gradnika v ITS TECH8 Gradnik 3 je sestavljen iz dveh učnih korakov in delno ustreza vsebinam operativnega cilja: »Na praktičnih primerih opredelijo sestavine gonil (zobniško, polžasto, verižno in ročično), jih analizirajo in opišejo (poimenovanje, prestavno razmerje, smer vrtenja in sprememba števila vrtljajev)« (MIZS, 2011, str. 12). Učna koraka pokrivata vsebino določanje prestavnega razmerja, ki je delni cilj operativnega cilja. Učni korak 3_1 vsebuje vsebine določanja prestavnega razmerja zobniškega para, učni korak 3_2 pa vsebuje vsebine določanja prestavnega razmerja zobniškega sklopa. Vsebine preverjajo temeljni standard znanja: »Določi prestavno razmerje«. 64 Učni korak 3_1 Učni korak vsebuje učno snov namenjeno vsem učencem (VSI), in dodatno učno snov, namenjeno učencem na nižjem nivoju (NKN) ali višjem nivoju (VKN). Na začetku učnega koraka (Slika 1-30) je uvodna učna snov (uS) in grafična demonstracija nove učne snovi (S(gp)), ki je namenjena vsem učencem. Na naslednje učne snovi učenci napredujejo glede na določen nivo iz Gradnika 2. Višji nivo Učenci na višjem nivoju (VKN) napredujejo na učno snov, kjer je prikazan primer rešene naloge in postopek reševanja (S(Pr)). Pregledu učne snovi sledi formativno preverjanje, ki je razdeljeno na nalogi (F(3-1)) in (F(32)). V formativnem preverjanju se preverja usvojeno znanje učnih snovi (S(gp)) in (S(Pr)). Če je v nalogi (F(3-1)) odgovor pravilen (F(t)), učenec pridobi potrditveno informacijo (pI), kjer je podan pravilen odgovor na vprašanje, nato pa nadaljuje na naslednje formativno preverjanje. Če je odgovor nepravilen (F(f)), SCAMV učenca preusmeri na dodatno učno snov (dS), kjer je podana informacija o nepravilnem odgovoru, prikazan je pravilen postopek reševanja in podan pravilen odgovor. Učenec nato napreduje na naslednje formativno preverjanje. Če je v nalogi (F(3-2)) odgovor pravilen (F(t)), učenec pridobi potrditveno informacijo (pI), kjer je podan pravilen odgovor na vprašanje, nato pa nadaljuje na naslednji učni korak. Če je odgovor nepravilen (F(f)), SCAMV učenca preusmeri na dodatno učno snov (dS), kjer je podana informacija o nepravilnem odgovoru, prikazan je pravilen postopek reševanja in podan pravilen odgovor. Učenec je nato preusmerjen na vodeno demonstracijo, ki je namenjena učencem na nižjem nivoju. Nižji nivo Učenci na nižjem nivoju (NKN) so preusmerjeni na vodeno demonstracijo. V vodeni demonstraciji je naloga razdeljena na pet logičnih delov. Vsak del naloge pokriva eno računsko operacijo naloge, kjer ima učenec na voljo tri pomoči (P(3)). Pomoč je učencu podana na zahtevo ali v primeru napačnega odgovora. Zadnja pomoč, ki je na voljo, poda pravilen odgovor z namenom, da lahko učenec napreduje na naslednji del. Po prvih treh delih (Vd(1-1)), (Vd(1-2)) in (Vd(1-3)) sledi pregled dosedanjega dela in prikaz celotnega postopka z delno rešitvijo naloge (S(pr)). Sledi animirana učna snov (S(A)), ki je namenjena dodatnemu utrjevanju učne snovi prvih treh delov naloge. Sledita še zadnja dva dela (Vd(1-4)) in (Vd(1-5)) ter nato učna snov s celotnim prikazom postopka in končno rešitvijo naloge (S(cpr)). Vodeni demonstraciji sledi formativno preverjanje, ki je razdeljeno na nalogi (F(3-3)) in (F(3-4)). V formativnem preverjanju se preverja usvojeno znanje, pridobljeno v vodeni demonstraciji. Če je v nalogah (F(3-3)) in (F(3-4) odgovor pravilen (F(t)), učenec pridobi potrditveno informacijo (pI), kjer je podan pravilen odgovor na vprašanje, nato pa nadaljuje na naslednjo vsebino. Če je odgovor nepravilen (F(f)), SCAMV učenca preusmeri na dodatno učno snov (dS), kjer je podana informacija o nepravilnem odgovoru, prikazan je pravilen postopek reševanja in podan pravilen odgovor. Učenec nato napreduje na naslednjo vsebino. Pred prehodom na naslednji učni korak v Gradniku 3, SCAMV analizira rezultate formativnega preverjanja učnega koraka 3_1 in po potrebi ustrezno korigira učenčev nivo (D(ks)). 65 Slika 1-30: Gradnik 3 - učni korak 3_1 Po prvem delu učnega koraka SCAMV za razvrščanje v drugi del določi štiri stanja, ki jih lahko učenci dosežejo: • Stanje 1: Učenci z višjimi kognitivnimi sposobnostmi, ki so zadostili pogojem za napredovanje na svoji stopnji 66 • • • Stanje 2: Učenci z nižjimi kognitivnimi sposobnostmi, ki so zadostili pogojem za napredovanje na svoji stopnji Stanje 3: Učenci z višjimi kognitivnimi sposobnostmi, ki niso zadostili pogojem za napredovanje na svoji stopnji in so ponavljali snov. Stanje 4: Učenci z nižjimi kognitivnimi sposobnostmi, ki niso zadostili pogojem za napredovanje na svoji stopnji. Drugi del učnega koraka vsebuje snov računanja zobniških sklopov kjer se zahteva višje standarde znanja. Arhitektura drugega dela učnega koraka je enaka prvemu. Na podlagi določenega nivoja po prvem delu učnega koraka lahko učenec s stanjem 1 napreduje po poti za učence z višjimi kognitivnimi sposobnostmi. Učenec s stanjem 3 pa napredujejo po poti za učence z nižjimi kognitivnimi sposobnostmi. Kljub temu, da drugi del učnega koraka zahteva višje standarde znanja, pa učencu z stanjem 2 ali 4 vseeno omogočimo nadaljevanje po poti za učence z nižjimi kognitivnimi sposobnostmi. Na koncu učnega koraka SCAMV preračuna rezultate formativnega preverjanja in uspešnost reševanja in po potrebi popravi nivo učenca. 67 INOVATIVNA PEDAGOGIKA ZA BODOČE UČITELJE (MATEJA PLOJ VIRTIČ) Povzetek Poglavje se navezuje na vsebino projekta Inovativna pedagogika 1:1, ki je predstavljena v predhodnih poglavjih monografije. Izpostavlja pomen vključitve novih dognanj in smernic za inovativno poučevanje v študijske programe, ki izobražujejo bodoče učitelje. V prvem delu poglavja bo predstavljen pregled izsledkov raziskav s področja računalniške pismenosti bodočih učiteljev in mednarodni kontekst indikatorjev uporabe IKT s strani bodočih učiteljev. Drugi del poglavja bo predstavil primer poskusnega vključevanja koncepta inovativne pedagogike v študijski proces bodočih učiteljev in smernice za razvoj inovativnih izvedbenih kurikulov, temelječih na sodobnih pedagoških paradigmah in metodah, ki so se v projektu Inovativna pedagogika 1:1 izkazale kot dobre za podpiranje individualizacije in personalizacije pouka ob uporabi informacijsko komunikacijske tehnologije. Uvod Ob vse večjem vplivu informacijsko komunikacijske tehnologije (IKT) na delo in življenje, poskušajo tudi izobraževalne institucije preoblikovati izobraževalne kurikule in učna okolja, da zapolnijo tehnološko vrzel, ki se je pojavila na področju izobraževanja. Ta proces prestrukturiranja zahteva učinkovito vključitev tehnologij v obstoječe učno okolje (Tomei, 2005). Projekt “Inovativna pedagogika v luči kompetenc 21. stoletja” temelji na povečanju individualizacije poučevanja in personalizacije učenja. Učencem je namreč potrebno posredovati spretnosti in znanja, ki jih bodo potrebovali za življenje v 21. stoletju. Za dosego zastavljenih ciljev je potrebno v poučevanje vključiti sodobne oblike dela in metode, ki vključujejo tudi IKT, različne e-storitve, multimedijo, interaktivne e-vsebine… V zadnjih letih so svetovne velesile za izboljšanje poučevanja in učenja, v IKT vložile milijone dolarjev. Večina denarja je bila namenjenega za nabavo opreme, vzpostavitev ustrezne infrastrukture in razvoj različnih aplikacij, e-gradiv ipd. (Buabeng-Andoh, 2012). Ob tem podatku se je potrebno vprašati: »Ali so učitelji usposobljeni za uspešno uporabo opreme v izobraževalne namene?«. Učitelji, ki niso usposobljeni za sodobne pristope poučevanja z vključevanjem IKT, lahko le-te občutijo kot grožnjo izobraževalnemu procesu z bojaznijo, da bo tehnologija z vse večjim vključevanjem v pouk izpodrinila vlogo učitelja v razredu. Avtorji (Cox, 1999; Postholm, 2006; Condie, 2007; Dolenc, & Aberšek, 2015) se strinjajo s trditvijo, da IKT služi učitelju kot učni pripomoček in nikakor ne more in ne sme zamenjati učitelja. IKT moramo razumeti kot orodje, ki razvija realno družbeno okolje z interakcijo posameznikov in skupin. Dobro poznavanje možnosti uporabe IKT omogoča učiteljem uspešno vključitev sodobnih tehnologij v poučevanje in usmerjanje pri učenju. Vloga učiteljev je ključna za usmerjanje pri iskanju in vrednotenju informacij ter pomoč pri učenju otrok in mladostnikov. Učitelji morajo biti sposobni odzivati se na nastajajoče izzive družbe znanja, v njej dejavno sodelovati in pripraviti učence na to, da bodo samostojni vseživljenjski učenci. Zato morajo biti sposobni vplivati na proces učenja in poučevanja s stalnim angažiranjem na področju poznavanja predmeta, vsebine kurikula, pedagogike, novosti, raziskav ter socialnih in kulturnih razsežnosti izobraževanja. Izobraževanje učiteljev mora biti na visoki izobraževalni ravni in mora podpirati tesno partnerstvo med visokošolskimi zavodi in zavodi, kjer se bodo učitelji zaposlili (Skupna evropska načela za kompetence in kvalifikacijo učiteljev, 2015). Sprememba vloge učitelja v razredu predstavlja popolno spremembo didaktičnega koncepta poučevanja in postavlja vprašanja o kvalitetah in znanju, ki bi ga današnji učitelji potrebovali. Da bodo učitelji sposobni opravljati svojo novo vlogo, morajo razviti določene kompetence, ki se razlikujejo od dosedanjih. 68 Skupna evropska načela za kompetence in kvalifikacijo učiteljev predvidevajo naslednje ključne kompetence: Učitelji morajo biti sposobni • • • delati z drugimi, delati z znanjem, tehnologijo in informacijami, delati z družbo in v družbi. Jager & Lokman (1999) sta izpostavila izrazito močno vlogo izobraževanja in vseživljenjskega usposabljanja učiteljev za proces inovacij na področju izobraževanja. Šverc et al. (2013) so izpostavili, da učinkovita uporaba IKT v poučevanju net-generacije otrok zahteva poseben poudarek na spremembi učiteljevega dela in njegove vloge v razredu. Za uspešno vključitev ustreznih vsebin v izobraževanje učiteljev in bodočih učiteljev, je potrebno poznati njihovo obstoječe znanje in spretnosti uporabe IKT, preveriti njihov odnos do omenjenih tehnologij ter proučiti razpoložljive možnosti. V ta namen smo opravili pregled tovrstnih raziskav v tujini in preverili računalniško pismenost bodočih učiteljev v Sloveniji. Pregled raziskav o vključitvi IKT v poučevanje Po pregledu raziskav o vključitvi IKT v poučevanje smo zaznali izjemno veliko bazo rezultatov, ki omenjeno problematiko osvetljujejo z različnih zornih kotov. Izmed omenjenih raziskav je bila najobširnejša izvedena s strani Evropske komisije, Survey of Schools: ICT in Education (2013), v raziskavo je namreč vključila 31 držav (27 držav EU in še Hrvaško, Islandijo, Norveško ter Turčijo). Pregled raziskav temelji na dejavnikih, ki pozitivno ali negativno vplivajo na vključevanje IKT v proces poučevanja. Dejavnike smo razdelili na naslednje nivoje (Buabeng-Andoh, 2012): • • • osebni, institucionalni in tehnološki. Na osebnem nivoju govorimo o naslednjih dejavnikih: delovne izkušnje v izobraževanju, izkušnje z uporabo računalnika, izkušnje z vključitvijo IKT v izobraževanje in dojemanje lastne digitalne kompetence učitelja. Raziskava Evropske komisije (2013) je preverjala, koliko let že učitelji uporabljajo računalnik/internet v šoli (manj kot leto, 1 do 3 leta, 4 do 6 let in več kot 6 let). Analiza odgovorov, ki jih predstavlja diagram 1 je pokazala, da je več kakor 75% učencev v EU deležnih poučevanja učitelja, ki ima najmanj 4 leta izkušenj z uporabo računalnika/interneta pri poučevanju. Največ učiteljev ima kar več kakor 6 let izkušenj z računalnikom pri pouku. Diagram 1: Izkušnje učiteljev z uporabo računalnika/interneta v šoli (Evropska komisija, 2013) 69 Raziskave so pokazale (Huang, & Liaw, 2005; Christensen, & Knezek, 2006; Peralta, & Costa 2007), da je odnos posameznega učitelja do računalnika in njegove izkušnje z njim ključni dejavnik, ki lahko pozitivno ali negativno vpliva na to, v kolikšni meri ta posameznik računalnik in IKT vključi v poučevanje. Učitelji, ki imajo z računalnikom ali uporabo IKT negativne izkušnje, oziroma osebno niso naklonjeni uporabi računalnika, se v veliki meri ne odločajo za vključitev IKT v poučevanje, saj za uporabo sodobnih tehnologij niso kompetentni. Dojemanje lastne digitalne kompetence učiteljev in njegov vpliv na vključevanje IKT v proces poučevanja je raziskovala Evropska komisija (2013). Digitalne kompetence pri učiteljih so avtorji raziskave razdelili na operativne sposobnosti uporabe IKT (temeljne spretnosti, potrebne za uporabo generičnih IKT orodij, kot so npr.: Word, Excel, Outlook, PowerPoint…) in sposobnosti uporabe socialnih medijev (ki omogočajo uporabnikom interakcijo in sodelovanje v virtualni skupnosti, kot so npr.: razprave v forumih, vzdrževanje blogov, sodelovanje v socialnih omrežjih…). Učitelji menijo, da so bolj samozavestni in prepričani v svoje znanje operativnih sposobnosti uporabe IKT, kakor uporabe socialnih medijev (diagram 2). Diagram 2: Dojemanje lastne digitalne kompetence učiteljev (Evropska komisija, 2013) Na institucionalnem nivoju so dejavniki, ki vplivajo na odločitev učitelja, da vključuje IKT v poučevanje: podpora s strani šole, financiranje in usposabljanje učiteljev. Evropska komisija je v svoji raziskavi o uporabi IKT v šolah (Evropska komisija, 2013) med ravnatelji preverila, v kolikšni meri podpirajo vključevanje IKT v poučevanje in učenje na svoji šoli. Ključni poudarki rezultatov, ki so predstavljeni tudi v diagramu 3, so naslednji: • okoli 60% učencev vseh starostnih skupin obiskuje šole, kjer imajo učitelji redne razprave z vodstvom šole o IKT pri pouku, • okoli 50% učencev vseh starostnih skupin obiskuje šole, ki imajo v šolski politiki dela zapisane izjave o splošni rabi IKT in aktivni rabi IKT pri predmetih, • okoli 35% učencev obiskuje šole, ki imajo v planu dela zapisane strategije poučevanja in učenja z uporabo IKT. 70 Diagram 3: Splošne šolske strategije podpore pri uporabi IKT pri poučevanju in učenju (Evropska komisija, 2013) Ključni dejavnik za uspešno integracijo računalnika in IKT v učilnico je učiteljev profesionalni razvoj, oziroma usposobljenost učitelja za uporabo tehnologij (Bauer, & Kenton, 2005; Franklin, 2007; Wozney et al., 2006). Programi IKT usposabljanja učiteljev vplivajo na odnos učiteljev do sodobnih tehnologij, zagotavljajo bolj pozitivne izkušnje z računalniki (Keengwe, & Onchwari, 2008) in pomagajo učiteljem pri organizaciji vključevanja sodobnih orodij v proces poučevanja učencev (Plair, 2008). Čeprav so v Evropi široko dostopni spletni viri, omrežja in IKT, predstavljajo le-ti relativno nov način dela učitelja in njegovega profesionalnega razvoja in se zato le redko koristijo vse priložnosti, ki jih raba sodobnih tehnologij omogoča v procesu poučevanja. Udeležba učiteljev na IKT usposabljanjih za poučevanje in učenje je v EU večinoma prostovoljna in je šole ne zahtevajo. Diagram 4 prikazuje rezultat raziskave Evropske komisije (2013), iz katerega je razvidno, da le 25-30% učencev poučujejo učitelji, ki so opravili obvezno IKT usposabljanje. Rezultati so pokazali tudi, da bolje, kot učitelji dojemajo lastno digitalno kompetenco, bolj pogosto se odločajo za dodatna usposabljanja in osebni profesionalni razvoj, hkrati pa tudi bolj pogosto poročajo o vključitvah IKT aktivnosti v pouk. Diagram 4: Obvezna udeležba učiteljev na IKT usposabljanju (Evropska komisija, 2013) Na tehnološkem nivoju so ključni dejavniki obstoj ustrezne IKT infrastrukture, nova in dobro vzdrževana strojna oprema, izobraževalna programska oprema in dostop do IKT (Buabeng-Andoh, 2012). Evropska komisija (2013) je opravila primerjalno analizo o opremljenosti in infrastrukturi evropskih šol v letih 2006 in 2011/2012, ki je predstavljena v tabeli 1_5. Tabela 1_5: Opremljenost in infrastruktura evropskih šol (Evropska komisija, 2013) 4. razred Indikator Število računalnikov na 100 učencev Število računalnikov z internetno povezavo na 100 učencev % šol, ki imajo svojo spletno stran % šol, kjer ima več kot 50 % učiteljev svoj email 8. razred 11. razred splošnega izobraževanja (2. letnik splošnega izobraževanja) 2006 2011/12 11. razred poklicnega izobraževanja (2. letnik poklicnega izobraževanja) 2006 2011/12 2006 2011/12 2006 2011/12 10 16 11 20 13 24 16 33 8 15 10 19 12 23 14 31 55 % 72 % 76 % 88 % 88 % 90 % 85 % 92 % 67 % 60 % 64 % 57 % 62 % 66 % 64 % 66 % 71 Število računalnikov na 100 učencev se je v 6 letih skoraj podvojilo. Prenosnih računalnikov in interaktivnih tabel v raziskavi leta 2006 še niso preverjali, medtem, ko so jih v veliki meri zaznali na šolah leta 2011/12. Vzdrževanje programske opreme na šolah je v veliki večini (75-94%) naloga zaposlenih in le redko šole najamejo zunanje sodelavce, ki skrbijo za to. (Evropska komisija, 2013) Chen, Lin, & Kinshuk (2008) so v raziskavi zadovoljstva uporabnikov e-izobraževanja z modelom SAFE zaznali ključni dejavnik, ki je vplival na nezadovoljstvo, počasno odzivanje in nalaganje vsebin, kar predstavlja izrazito negativno izkušnjo in posledično zavoro za nadaljnje vključevanje e-vsebin v poučevanje. Raziskava Evropske komisije (2013) je pokazala, da učitelji, ki dojemajo lastno digitalno kompetenco bolje, uporabljajo IKT pri pouku bolj pogosto, ne glede na to, koliko dobra je infrastruktura na šoli. Medtem, ko učitelji s slabšim mnenjem o lastni digitalni kompetenci tudi na odlično opremljeni šoli ne koristijo prednosti tehnologije. Ob proučevanju naštetih dejavnikov se je izkazalo, da so le-ti med seboj tesno povezani in da so ključni dejavniki za uspešno vključitev IKT v poučevanje: pozitivni odnos, notranja motivacija in pozitivno dojemanje lastne digitalne kompetence učitelja (Hermans et al., 2008; Ramírez, Cañedo, & Clemente, 2012). Priporočila Evropske komisije (2013) na podlagi izsledkov raziskave odločno svetujejo ravnateljem in vodilnim, ki določajo šolsko politiko, da zmanjšajo ovire in povečajo vložena sredstva za profesionalni razvoj učiteljev ter priskrbijo zadostno šolsko infrastrukturo, ki bo omogočala izkoriščanje vseh priložnosti, ki jih nudi vključevanje IKT v proces poučevanja. Na nivoju zavodov za šolstvo in znotraj predmetnih skupin je potrebno zagotavljati redne diskusije o primerih dobrih praks vključitve IKT v poučevanje in učenje ter predstavljati priložnosti, ki jih lahko učitelji izkoristijo za dvig kakovosti njihovega dela in doseganje višjih učnih ciljev učencev. Računalniška pismenost (digitalna kompetenca) bodočih učiteljev v Sloveniji Na uporabo IKT učiteljev pri pouku vpliva več dejavnikov. Pri tem velja upoštevati pogostost uporabe računalnika študentov, bodočih učiteljev, že med samim študijskim procesom, kar daje bodočim učiteljem določene izkušnje in znanje, predvsem pa pozitivno dojemanje lastne digitalne kompetence in sposobnost kritičnega pogleda na vključevanje IKT v poučevanje in učenje, ki so za posameznika kasneje na delovnem mestu lahko zelo dobrodošle. Pšunder, & Ploj Virtič sta raziskovali uporabo računalnika in IKT med bodočimi učitelji (Pšunder, & Ploj Virtič, 2010) in kritični pogled bodočih učiteljev na vključevanje IKT v proces poučevanja in učenja ter njihovo dojemanje lastne digitalne kompetence (Pšunder, & Ploj Virtič, 2014). V raziskavo, ki preverja uporabo računalnika in IKT med bodočimi učitelji (Pšunder, & Ploj Virtič, 2010) je bilo vključenih 252 študentov Univerze v Mariboru, bodočih učiteljev (87 študentov Fakultete za naravoslovje in matematiko, 98 študentov Filozofske fakultete in 67 študentov Pedagoške fakultete). Iz prispevka (Pšunder, & Ploj Virtič, 2010) je razvidno, da bodoči učitelji pogosto uporabljajo računalnik v zasebne namene, za študijske namene pa je uporaba računalnika manj pogosta, vendar presenetljivo še vedno velika (tabela 1_6). Tabela 1_6: Pogostost uporabe računalnika med študenti glede na študijsko smer (Pšunder, & Ploj Virtič, 2010) Pogostost uporabe računalnika Do enkrat Študenti Fakultete za naravoslovje in matematiko Študenti filozofske fakultete v zasebne namene 2 v zasebne namene 7 v študijske namene 3 v študijske namene 12 Študenti Pedagoške fakultete, Oddelka za razredni pouk v v zasebne študijske namene namene 4 8 Skupaj v zasebne namene 13 v študijske namene 23 72 tedensko 2.3% Večkrat tedensko Vsak dan Večkrat na dan Skupaj 24 27.6% 61 70.1% 87 100% 3.4% 34 39.1% 39 44.8% 11 12.6% 87 100% 7.1% 23 23.5% 68 69.4% 98 100% 12.2% 47 48.0% 33 33.7% 6 6.1% 98 100% 6.0% 17 25.4% 46 68.7% 67 100% 11.9% 33 49.3% 21 31.3% 5 7.5% 67 100% 5.2% 64 25.4% 175 69.4% 252 100% 9.1% 114 45.2% 93 36.9% 22 8.7% 252 100% Iz rezultatov je mogoče zaznati korelacijo, da tisti študenti, ki pogosteje uporabljajo računalnik v zasebne namene, pogosteje posegajo po uporabi računalnika tudi v študijske namene. Predstavljeni rezultati so skladni s spoznanji nekaterih drugih raziskav (Hermans et al., 2008; Sime, & Priestley, 2005). Študenti razrednega pouka najmanj pogosto uporabljajo računalnik, kar si avtorici razlagata z dejstvom, da učitelji razrednega pouka delajo z mlajšimi učenci, ki uporabe računalnika niso tako vešči kot starejši učenci. Po drugi strani pa ravno omenjena specifika dela učiteljev razrednega pouka omogoča priložnost za uporabo IKT kot dodatno motivacijo otrok. V raziskavo, ki preverja kritični pogled bodočih učiteljev na vključevanje IKT v proces poučevanja in učenja ter njihovo dojemanje lastne digitalne kompetence (Pšunder, & Ploj Virtič, 2014), je bilo vključenih 210 študentov Univerze v Mariboru, bodočih učiteljev (70 študentov Fakultete za naravoslovje in matematiko, 74 študentov Filozofske fakultete in 66 študentov Pedagoške fakultete). Vsi anketirani študentje so v času svojega študija že pridobili nekaj izkušenj z neposrednim poučevanjem v šoli: opravili hospitacije in nastope, nekateri so opravili tudi strnjeno pedagoško prakso. V raziskavi sta jih avtorici pozvali, da navedejo temeljne prednosti in pomanjkljivosti, ki jih vidijo v uporabi sodobne tehnologije v vzgojno-izobraževalnem procesu. Pri navajanju prednosti in slabosti niso bili količinsko omejeni, navedene odgovore anketirancev pa sta avtorici razvrstili v kategorije. Rezultati raziskave so pokazali, da bodoči učitelji vidijo v uporabi sodobne tehnologije v vzgojnoizobraževalnem procesu tako prednosti kot pomanjkljivosti. Največ anketirancev prednost uporabe sodobne tehnologije pri pouku vidi v zagotavljanju večje nazornosti pouka. Pojasnili so, da lahko s sodobno tehnologijo učitelj učencem nazorneje prikaže učno snov, razloži pojave, probleme, poskuse in simulacije iz narave. Med slabostmi uporabe sodobne tehnologije v vzgojno-izobraževanem procesu so bodoči učitelji najpogosteje izpostavljali morebitne tehnične težave, ki lahko učitelju v trenutku porušijo celoten koncept izvedbe zasnovane ure. Pogosto navedena slabost je bila povezana tudi z neustrezno uporabo sodobne tehnologije pri pouku, zlasti v smislu omogočanja dostopa do poučevanja in ne kot pomoč učencem pri učenju. Bodoči učitelji poleg navedenih, vidijo v uporabi IKT v vzgojno-izobraževalnem procesu še številne druge prednosti in pomanjkljivosti, ki jih avtorici podrobneje predstavljata v prispevku (Pšunder, & Ploj Virtič, 2014). Iz dejstva, da so anketiranci na vprašanje odprtega tipa navedli kar 405 prednosti in le 250 pomanjkljivosti uporabe IKT pri poučevanju, je mogoče sklepati, da so anketirani bodoči učitelji naklonjeni uporabi sodobne tehnologije v vzgojno-izobraževanem procesu, hkrati pa so vsaj nekateri pokazali tudi kritičen odnos do njene uporabe. Še zlasti pomembno je soočanje z možnimi pastmi pretirane ali napačne uporabe tehnologij pri pouku. Le če se bodo študenti – bodoči učitelji teh pasti zavedali, se bodo lahko nanje kot učitelji ustrezno tudi odzvali. Pomembno je, da bodoči učitelji okrepijo svojo zavest, da je uporaba IKT pri poučevanju in učenju dobrodošla, vendar pa je učinkovita le, če je dobro strukturirana in primerno vključena v pouk, ki ne glede na obliko poučevanja, ostaja na učenca osredinjen. Definiranje kompetenčnega okvirja bodočih učiteljev Pred skoraj 30 leti, v dobi, ko so se pojavili prvi računalniki, se le-ti še niso množično uporabljali v izobraževalne namene, zato so bile takrat kompetence učitelja definirane bistveno drugače. Shulman (1987) je definiral znanje, ki ga potrebuje učitelj kot Vsebinsko Pedagoško Znanje (orig. Pedagogical Content Knowledge ali PCK). Model PCK je razvil zaradi nesoglasij o konceptu izobraževanja bodočih učiteljev, z njim pa je 73 definiral povezavo med poznavanjem vsebin (orig. Content knowledge) in pedagoškim znanjem (orig. Pedagogical knowledge). Bodoči učitelji morajo poleg poznavanja vsebin in pedagoškega znanja, razumeti koncept poučevanja določenih vsebin, kar je Shulman definiral kot Vsebinsko pedagoško znanje (orig. PCK), kot je prikazano na sliki 1_31. Slika 1_31: Shulmanov PCK model (Shulman, 1987) Shulmanov model si lahko razlagamo kot presek dveh področij kompetenc. Z velikimi spremembami, ki se v svetu dogajajo na področju globalne ekonomije, informatizacije, novih modelov proizvodnje in upravljanja, razvoja tehnologij in hiperprodukcije informacij je začelo dozorevati spoznanje, da učitelji niso ustrezno pripravljeni, oziroma niso kompetentni za nova področja. Eno izmed teh zasedajo informacijsko komunikacijske tehnologije. Tradicionalni pristopi k izobraževanju pa za uresničevanje tako zahtevnih ciljev niso več ustrezni oziroma zadostni (Aberšek, 2013). Učitelji, ki v današnji dobi izobražujejo net-generacijo, imajo z vidika obvladovanja IKT zelo težko nalogo, saj v času, ko so se izobraževali, večinoma niso pridobili ustreznih kompetenc. V izobraževalni proces bodočih učiteljev so se šele v zadnjih 10 letih začele vključevati vsebine, ki jih usposabljajo za vključevanje IKT in jim s tem omogočijo ustrezne kompetence, vendar velja opozoriti, da se tudi IKT in možnosti njegove uporabe pri poučevanju bliskovito spreminjajo. Šverc et al. (2013) so izpostavili, da učinkovita uporaba IKT v poučevanju net-generacije otrok zahteva poseben poudarek na spremembi učiteljevega dela in njegove vloge v razredu, tak način dela pa zahteva korenite spremembe v izobraževanju bodočih učiteljev. V svetu se je veliko raziskovalcev lotilo obširnih raziskav, kjer so ugotavljali pomen in vplive IKT na kvaliteto izobraževanja ter razvijali nove modele poučevanja. Mishra, & Koehler, (2006) sta dopolnila Schulmanov PCK model in ga nadgradila v Tehnološko Vsebinsko Pedagoško Znanje (orig. Technological Pedagogical Content Knowledge ali TPACK). Ob tem sta poskušala zajeti bistvena znanja in spretnosti, ki jih potrebuje učitelj za učinkovito vključitev IKT v poučevanje in upoštevala vsestransko, večplastno in razporejeno naravo učiteljevega dela. V središču TPACK modela (slika 1_32) se prepletajo tri osnovne oblike znanja: vsebinska znanja (orig. Content Knowledge ali CK), pedagoško znanje (orig. Pedagogy Knowledge ali PK), in tehnološko znanje (orig. Technology Knowledge ali TK). 74 Slika 1_32: TPACK model (Mishra, & Koehler, 2006) TK zajema znanje in spretnosti, ki so potrebne za vključevanje vseh vrst pripomočkov in tehnologij pri pouku. Sem avtorja prištevata klasične pripomočke, kot so knjige, tablo in kredo, kakor tudi sodobne tehnologije, kot so računalnik, internet, digitalna oprema, virtualni laboratoriji,… Znanje in spretnosti uporabe sodobnih tehnologij vključujejo poznavanje operacijskih sistemov, računalniške strojne opreme in sposobnost uporabe standardnih kompletov programskih orodij, kot so urejevalniki besedil, brskalniki, e-pošta, različna spletna orodja, uporaba socialnih omrežij, e-učilnic,… Krogi, ki na sliki 1_32 ponazarjajo vsebinska znanja (CK), pedagoško znanje (PK), in tehnološko znanje (TK), tvorijo s prekrivanji štiri nova področja medsebojno povezanih znanj: TPK, TCK, PCK in TPACK. TPACK je osnova za dobro poučevanje s tehnologijo in zahteva (Mishra, & Koehler, 2006): • • • • • razumevanje koncepta uporabe tehnologij, uporabo pedagoških tehnik, ki vključujejo tehnologije za konstruktivne načine poučevanja, znanje o tem, kako lahko učitelj pomaga učencem odpraviti težave s pomočjo tehnologije in kako narediti učenje težje ali lažje, poznavanje predhodnega znanja in teorij epistemologije učencev, znanje o tem, kako lahko z uporabo tehnologij učitelj nadgradi obstoječe znanje učencev, kako lahko razvija nove epistemologije ali okrepi obstoječe. Učinkovito vključevanje tehnologij v specifično predmetno področje poučevanja zahteva razvoj občutljivosti za dinamiko prepletanja treh komponent: CK, PK in TK. Učitelj, ki je sposoben združiti omenjene tri komponente, predstavlja strokovnjaka, ki je drugačen, boljši in širši, kot strokovnjak za posamezno komponento: strokovnjak za specifično predmetno področje (npr. matematik, zgodovinar,…), strokovnjak za tehnologijo (npr. računalničar), strokovnjak za pedagogiko (npr. pedagog). (Pšunder, & Ploj Virtič, 2010). 75 Raziskava med izobraževalci bodočih učiteljev na Nizozemskem (Drent, & Meelissen, 2008) je preverjala dejavnike, ki vplivajo na inovativno vključevanje IKT v poučevanje. Rezultati so pokazali, da je dejavnikov veliko, vendar na tem mestu izpostavljamo vpliv predmetnega področja. Zaradi specifik posameznih predmetnih področij, se obseg posamezne komponente, ki sestavljajo koncept poučevanja, razlikuje. Vsako predmetno področje ima namreč svoje zahteve in potrebe. Posledično predstavlja predmetno področje enega ključnih dejavnikov, ki vplivajo na vključevanje IKT v poučevanje. Vključevanje konceptov inovativne pedagogike v izobraževalni proces bodočih učiteljev Pomembno vlogo v izobraževanju bodočih učiteljev igrajo njihovi učitelji na fakultetah, imenovali jih bomo izobraževalci. Z izbiro ustreznih pristopov visokošolske didaktike lahko izobraževalci sledijo zastavljenemu vzgojno-izobraževalnemu načrtu, ki ga opredeljujejo sklepi in načela Evropske unije (Dumont, Istance, & Benavides, 2010): • Usmerjenost na učenca: učno okolje mora biti močno osredotočeno na učenje kot primarno dejavnost, vendar ne sme predstavljati alternative ključni vlogi učitelja in strokovnjakov za poučevanje, temveč je odvisno od njih. • Strukturiranost in dobro načrtovanje: »usmerjenost na učenca« zahteva preudarno načrtovanje in visok nivo profesionalizma, obenem pa pušča dovolj prostora za raziskovanje in avtonomno učenje. • Popolna individualizacija: učno okolje je izjemno občutljivo za individualne in skupinske razlike v okolju, iz katerega izhajajo učenci, za njihovo predznanje, motivacijo in sposobnosti, ter poskrbi za natančne povratne informacije, osredinjene posebej na posameznika. • Inkluzivnost: občutljivost za razlike med posamezniki in skupinami, vključno z najšibkejšimi učenci, opredeljuje izobraževalni načrt, ki je v svojem bistvu inkluziven. • Socialnost učenja: v skladu z načeli je učenje učinkovito, ko poteka v sodelovalnem vzdušju, kar pomeni, da je sodelovanje eksplicitni del učnega okolja, pa tudi, da je učenje povezano s skupnostjo. Potrebno je poudariti, da je uporaba sodobne tehnologije v vzgojno-izobraževalnem procesu sicer zaželena, a učinkovita je lahko le takrat, ko je ustrezno načrtovana in strukturirana ter učinkovito integrirana v vzgojnoizobraževalni proces. Napačna uporaba in nepremišljena vključitev tehnologije v poučevanje vodi v »tehnologijo usmerjen«, namesto »v učenca usmerjen« pouk (Mayer, 2010). Izobraževalci lahko z ustreznim vključevanjem tehnologije opogumijo študente, bodoče učitelje, za izkoriščanje priložnosti, ki jih le-ta ponuja, pri različnih študijskih aktivnostih (Pšunder, & Ploj Virtič, 2014). Izobraževalci morajo v načrtovanje kompetenčnega okvirja bodočih učiteljev vključiti koncepte inovativne pedagogike, pri tem upoštevati vse komponente TPACK modela. Ob tem pa je potrebno imeti v mislih, da izobražujejo mlade, ki vstopajo v nov svet, z drugačnimi pričakovanji in zahtevami. Naloga izobraževalcev je tudi, da raziskujejo ter spremljajo izsledke raziskav na področju izobraževanja. Mayer (2010) izpostavlja tri pomembna spoznanja, ki vplivajo na učinkovitejšo vključitev IKT v poučevanje: »obstoj dvojnih kanalov« (ljudje obdelamo zvočne in vizualne podobe ločeno), »omejene zmožnosti« (ljudje lahko sočasno obdelamo le majhno količino zvokov ali podob) ter »aktivno procesiranje« (smiselnost učenja je odvisna od ustreznega kognitivnega procesiranja). Avtor na podlagi rezultatov številnih raziskav (Mayer, 2001, 2005, 2008, 2009) trdi, da učinkovito poučevanje s tehnologijo pomaga učencem pri kognitivnem procesiranju, ne da bi pri tem preobremenili njihov spoznavni sistem. To pa lahko dosežemo z zmanjšanjem procesiranja nebistvenih informacij in usmeritvijo na bistveno procesiranje ter s podpiranjem generativnega procesiranja. Sklep Darling-Hammond in drugi (2008) ob prenosu znanstvenih izsledkov v prakso opozarjajo na to, da je »potrebna znatna pedagoška modrost, če želimo v razredu izvesti obsežne projekte ter ohraniti osredotočenost na "učenje na podlagi razumevanja" in ne na "učenje zaradi učenja samega"«. 76 Wiliam (2007) učitelja vidi kot odgovornega za »oblikovanje« učnega okolja, tako njegove zasnove kot izvedbe. Poziva k spremembi vloge učitelja iz »modrijana na odru« v »usmerjevalca od strani«. Tako predlaga »aktiviranje učencev kot vir poučevanja drug drugega«, ki je ena od petih ključnih strategij formativnega vrednotenja, za katerega se je izkazalo, da je bistveni sestavni del dobrega poučevanja. Mnoge usmeritve za vpeljevanje sprememb, ki jih navajajo avtorji, zahtevajo visoko raven strokovnega znanja in profesionalizma. Fleksibilna uporaba dobro opremljenih učnih prostorov predvideva visoke investicije, ki so v marsikaterem kotičku sveta neuresničljive. Brez dvoma obilo dobro izkoriščenih virov izjemno prispeva k temu, kar učna okolja zmorejo. Vendar pa so izobraževalni sistemi že zdaj zelo dragi, zato verjamemo, da mnogi predlogi, ki so navedeni v tej knjigi, zahtevajo bolj preusmeritev obstoječih virov in ne ustvarjanje znatnih novih virov (Barron, & Darling-Hammond, 2010). Ob veliki množici raziskav je potrebno kritično presoditi, katere vrste učnih učinkov in rezultatov so najbolj dragocene in uporabne na konkretni populaciji in pri izbrani predmetni specifiki. Slovenija ima zaradi koncepta izobraževanja učiteljev, ki se izvaja v okviru pedagoških študijskih programov, nedvomno prednost pred ostalimi državami po svetu, ki v izobraževanju učiteljev ločijo vsebinsko znanje od pedagoškega. Učitelj lahko tam postane vsak, ki k svojemu predhodnemu »predmetnemu« znanju (zaključeni fakulteti), opravi »pedagoški modul«. Ali bomo Slovenci znali izkoristiti priložnost? 77 DEL II: BRANJE V PEDAGOŠKEM KONCEPTU – 1 : 1 (METKA KORDIGEL ABERŠEK) UVOD V okviru pedagoškega koncepta 1:1 izbira in pripravlja e-kompetenten učitelj za e-učni proces v e-učnem okolju e-učna gradiva. Uspešnost tako načrtovanega učnega procesa bo, tako pravi pedagoška veda, odvisna od mnogih dejavnikov. V pričujočem poglavju bomo osvetlili tiste, ki se zdijo v zgodnji fazi evforičnega navdušenja za ešolo, nekoliko manj izpostavljeni: učenčevo zmožnost branja in razumevanja e-besedil in učiteljevo nalogo, da nauči učence e-bralne kompetence, ki jo potrebujejo za učenje s pomočjo e-besedil. Razmišljanje o poučevanju in učenju z uporabo e-gradiva v pedagoškem konceptu 1:1 bomo začeli z osvetlitvijo vprašanja, kako bere in procesira besedila generacija t.i. digitalnih domorodcev in s tem v zvezi najprej opisali spremembe v načinu zaznavanja in procesiranja informacij, ki so jih povzročile dolge ure, ki so jih učenci preživeli pred (računalniškimi) zasloni. Nato bomo izpostavili dejstvo, da uporabljajo spretni bralci, tisti, ki se znajo učiti, za različne vrste besedil različne metakognitivne bralne strategije. Zastavili si bomo vprašanje, s katerimi vrstami e-besedil se srečuje učenec v e-učnem okolju. V grobem bomo ta besedila razdelili v tri skupine. Prvo skupino tvorijo t. i. PDF besedila (linearna besedila, ki so pretvorjena v e-obliko in ki jih take – nespremenjene – učenci berejo na računalniškem ekranu/tablici/pametnem telefonu). Drugo skupino e-besedil tvorijo t. i. zaprti hiperteksti, tip besedil, ki jih uporablja večina kvalitetnih e-učbenikov. Tretji tip besedil, s katerimi se srečujejo učenci v e-učnih okoljih, pa so besedila, dostopna na svetovnem spletu, t. i. odprti hiperteksti. Uspešno branje vsakega izmed treh tipov besedil zahteva od učenca posebno (specializirano) bralno strategijo od učitelja pa poznavanje te strategije ter didaktično znanje, kako učence naučiti uporabljati ustrezno bralno strategijo. To didaktično znanje zajema več ravni: - učiteljev razmislek o tem, katera vrsta e-besedila je bolj primerna, manj primerna, povsem neprimerna za katerega izmed njegovih učencev ter za doseganje izbranih didaktičnih ciljev; spreminjanje/modificiranje/prilagajanje e-gradiv, da bi učenci bolje razumeli, kar berejo, in se tako uspešneje učili; učiteljeva zmožnost, da učence nauči učinkovitih bralnih strategij za branje PDF besedil, za branje hipertekstov in za branje besedil na svetovnem spletu; učiteljeva zmožnost opravljanja vloge tutorja pri branju določenega e-besedila: pomoč učencu, ko bere e-besedilo, pomoč pri navigaciji med deli besedila, pomoč pri iskanju in vrednotenju (evalviranju) informacij, ki jih je našel v besedilu. V nadaljevanju bomo predstavili še metakognitivne procese, ki jih uspešni bralci e-besedil uporabljajo, ko berejo z računalniškega ekrana, ter pojasnili, zakaj so tako uspešni. Opozorili bomo, kaj se lahko zgodi, če uporabljamo e-gradiva pri učencih, ki imajo majhno predznanje, omejene izkušnje z e-napravami in z e-besedili, ter predstavili pomen didaktičnih strategij, s pomočjo katerih lahko učitelj v okviru pedagoškega koncepta 1:1 podpre razumevanje e-besedila pri tistih učencih, za katere meni, da bi pri razumevanju prebranega utegnili imeti težave. 78 DIGITALNI DOMORODCI SO DRUGAČNI ALI KDO IN KAKŠEN JE HOMO ZAPPIENS Dolga desetletja so znanstveniki menili, da se možgani, po tem ko so dosegli stopnjo odraslosti, ne spreminjajo več. V zadnjih desetletjih pa je nevroznanost dokazala, da se človekovi možgani ne razvijajo in spreminjajo le v zgodnjem otroštvu ampak vse življenje, povezave med nevroni, ki jih človek ne obnavlja, se prekinjajo, nove izkušnje ustvarjajo nove, drugačne povezave. Ena ključnih izkušenj, ki je že zmeraj zaznamovala človekovo življenje, je način njegove interakcije z okoljem. Sprememba medija za komuniciranje je vsakič v zgodovini vplivala tudi način človekovega razmišljanja – tako tudi prehod iz mirne linearne bralno-pisne komunikacije k prostorsko razpršeni verbalno-vizualni komunikaciji, ki ji je človek izpostavljen, ko uporablja sodobne medije in svetovni splet. Tovrstne spremembe pa so zmeraj povzročale skrbi, kakšne bi utegnile biti posledice. Tako je že stare Grke je skrbelo, ko so razmišljali o tem, kaj se bo zgodilo, če se bodo ljudje naučili branja in pisanja. Sokrat, na primer, je bil močno proti temu, da bi se družba opismenila. Prepričan je bil, da bo zmožnost zapisovanja znanja in zanašanje na to, da si je mogoče to znanje kadarkoli spet priklicati – tako, da ga preprosto prebereš, škodljivo vplivala na zmožnost memoriranja, potemtakem na usvajanje znanja (internalizacijo znanja) ter kasneje na zmožnost uporabe tega znanja v procesu argumentiranja. Skrbelo ga je, da bo zmeraj prisotna možnost, da si nekaj zapišejo, učence zazibala v veri, da so že »našli resnico«, a so jo, po njegovem mnenju šele »začeli iskati«. (Wolf, Bazirllai, 2009). Njegovo razmišljanje lahko vidimo kot analogijo aktualnemu trenutku, ko se odrasli/učitelji sprašujemo, kaj bo za znanje na višjih kognitivnih ravneh in za zmožnost kreativnega mišljenja pomenilo dejstvo, da se generacija digitalnih domorodcev »nauči« vse manj in da se zanaša na t. i. zunanji spomin (extended memory) torej na to, da je informacija oddaljena »le za klik«, spravljena v kateri izmed datotek ali nekje na svetovnem spletu. Sploh ima splet izjemen vpliv na način, kako generacija digitalnih domorodcev razmišlja. Iz raziskav lahko sklepamo, kako splet vpliva na način človekovega razmišljanja. Rowlands (2008) poroča o rezultatih petletne študije, ki so jo opravili na University College London, v kateri so, med drugim, spremljali vedenje obiskovalcev dveh spletnih strani za raziskovalce. Obe, tako tista, ki jo je ponujala British Library, in tista, ki jo je ponujal U.K. Educational Consortium, sta omogočali dostop do člankov, e-knjig in drugih spletnih informacij. Ugotovili so, da uporabniki gradivo le preletijo (skimming), da skačejo od enega vira k drugemu in da se h kateremukoli viru le redko vrnejo. Tu in tam si kako spletno stran shranijo, a ni nikakršnega dokaza, da bi spravljeno kasneje zares prebrali. Avtorji raziskave povzemajo: uporabniki, kadar »berejo« online, ne berejo na tradicionalen način. Zdi se, pravijo, da se pojavljajo nove oblike branja, nekako horizontalno drsenje (power browse) po besedilu, pri katerem bralci (če je to še pravi izraz?) zaznavajo le naslove, temo/teme in morda še povzetke datotek. Skratka, branje online je naravnano na hiter izplen. Zdi se, da gredo uporabniki na splet z namenom, da bi se izognili branju v tradicionalnem pomenu besede. (Carr, 2011). Tak sklep bi nas utegnil utrditi v prepričanju, o krizi branja in upadu bralne kompetence. Lahko bi ga razumeli kot še en argument, da mladi ne berejo več. A seveda ni tako: Mladi najbrž preživijo ob branju več časa, kot so ga preživele generacije pred njimi. Neprestano imajo v rokah mobilne naprave vseh vrst in neprestano nekaj berejo, pišejo – na spletu, v pametne telefone – a to branje je drugačno od tradicionalnega poglobljenega linearnega branja, ki se zdi starejšim generacijam/učiteljem »edino pravo« branje. In to »novo« branje ima, kot vsaka sprememba komunikacijskega medija v zgodovini, nespregledljive učinke na način delovanja možganov. Učenci - digitalni domorodci - so torej drugačni od učencev prejšnjih generacij. To drugačnost, posledice učinkovanja dolgo trajni/nenehni izpostavljenosti digitalnim medijem, moramo razdeliti v dve skupini – glede na to, ali ocenjujemo učinke kot pozitivne ali kot negativne. 79 Pozitivni učinki dolgotrajnih aktivnosti pred računalniškim zaslonom Za opazovanje sprememb v načinu delovanja možganov so seveda najprimernejše metode nevroznanosti – a na rezultate njihovih longitudinalnih raziskav še čakamo. Zato je uporabila P. Greenfield (2009) najpogosteje uporabljeni instrument za merjenje kapacitete možganov ‒ rezultate inteligenčnih testov. Ti so namreč na voljo za zadnjih 100 let. Primerjava stoletnih rezultatov inteligenčnih testov je povzeta v t. i. Flynovem efektu (Flynn 1994, 1998), ki pravi, da IQ v zadnjih 100 letih kontinuirano raste. To bi lahko bila posledica različnih faktorjev: otroci dosegajo vse višjo stopnjo formalne izobrazbe, v prvi polovici 20. stoletja bi lahko bil razlog vse večja urbanizacija, v drugi polovici 20. stoletja pa tehnološki napredek (Greenfield, 2009). Podrobnejše opazovanje sprememb v zadnjem času pa pokaže tri vrste ugodnih sprememb v načinu razmišljanja mlade generacije: 1. 2. 3. Vizualna pismenost, zmožnost ikonične reprezentacije, prostorske predstave in druge vizualne spretnosti, ki so pomembne v virtualnih računalniških svetovih. Greenfeldova pojasnjuje, da gre najverjetneje za posledico dejstva, da otroci vizualno pismenost vadijo tako rekoč od rojstva in da se s klasično (verbalno) pismenostjo srečajo veliko kasneje. Razpršena pozornost, zmožnost sočasnega zaznavanja in reagiranja na več impulzov (dogodkov) istočasno. Ta je najverjetneje posledica dolgotrajne vaje ob igranju računalniških iger in tudi posledica izpostavljenosti sofisticiranim okoljem v novih medijih. Večopravilnost, ki jo definiramo kot zmožnost opravljanja več kot ene naloge istočasno. Zmožnosti razpršene pozornosti in večopravilnosti sta seveda povezani in odvisni druga od druge: razpršena pozornost je predpogoj za večopravilnost, večopravilnost je (verjetna) posledica razpršene pozornosti (Greenfield, 2009). Na tej točki bi lahko bili z razvojem dogodkov nadvse zadovoljni. Nove generacije, novi bodoči delavci se bodo lahko osredotočali na več stvari hkrati in bodo lahko opravljali hkrati več opravil. Izkoristek njihovega delovnega časa bo torej večji. A morda ne bo čisto tako. Vsaj ne vedno. Raziskave kognitivnih učinkov večopravilnosti namreč kažejo v dve smeri: o o V prvo smer kaže raziskava kognitivnih učinkov večopravilnosti, v kateri so uporabili poročila na kanalu CNN ter tako ustvarili realistično okolje za miselno nalogo, ki je zahtevala zmožnost večopravilnosti. Poročila so bila strukturirana tako, da je med tem, ko je voditelj TV oddaje pripovedoval novice (in je te novice simultano podpirala tudi slika), na dnu ekrana potoval informacijski trak, na katerem je lahko gledalec spremljal še informacije o vremenski napovedi, športnih rezultatih, vrednostih delnic na borzi ... Rezultati raziskave so pokazali signifikantno razliko med generacijami: med tem ko je večina gledalcev, starih med 18 in 34 let, rekla, da se jim zdi taka oblika poročil prijetna, so tisti, ki so bili stari več kot 55 let, rekli, da jih je informacijski trak na dnu ekrana motil (McClellan, Kershbaumer, 2001). A kontrolna raziskava, o kateri poročajo Bergen, Grimes in Potter (2005), kaže v nasprotno smer. Informacijski trak na dnu ekrana namreč opravlja funkcijo motnje, posledica tega pa je večji kognitivni napor, ki kaže negativne učinke tudi na kognitivne rezultate mlade generacije, sicer vešče večopravilnosti. Skupina študentov, ki je poleg poročil opazovala še informacijski trak, si je lahko po poročilih priklicala v spomin bistveno manjše število dogodkov, o katerih so jim pripovedovale besede in slike, kot skupina, ki je spremljala poročila brez dodatnega informacijskega vira na dnu ekrana. (Kordigel Aberšek, 2012) Negativni učinki dolgotrajnih aktivnosti pred računalniškim zaslonom Greenfieldova (2009) opisuje tri skupine negativnih učinkov dolgotrajne izpostavljenosti računalnikov na naše možgane: zmanjševanje zmožnosti znanstvenega mišljenja, zmanjševanje domišljijske zmožnosti in zmanjševanje zmožnosti abstraktnega mišljenja. 80 1. Res je, da vizualna pismenost pomemben del znanstvenega mišljenja, a znanstveno mišljenje je veliko več kot zmožnost procesiranja vizualnih informacij. Znanstveno mišljenje implicira vrsto kvalitet, kot so zmožnost refleksivnega mišljenja, zmožnost miselne indukcije in dedukcije, zmožnost kritičnega mišljenja in zmožnost poglobljenega razmišljanja. Vse te zmožnosti, pa pred računalniškim ekranom, kjer se informacije zajemajo hitro in v hipu izginejo in kjer je prst na miški hitrejši kot vse te oblike mišljenja, nimajo veliko možnosti za razvoj. Zato vse te zmožnosti upadajo – in zato je eden osrednjih problemov, o katerih diskutirajo šolski sistemi po vsem svetu, problem doseganja višjih kognitivnih ciljev in kritičnega mišljenja. 2. Vizualni impulzi in preobilje vizualnih impulzov blokirata razvoj domišljijske zmožnosti. Domišljija se, kot druge zmožnosti, ne pojavi kar sama od sebe. Domišljija ni nekaj, kar bi nam narava kar podarila, kot nam podari zmožnost, da vidimo in slišimo. Kreativna domišljija je le potencial, ki se razvije v stimulativnem okolju in ki ostane neizkoriščen, če okolje za njegovo delovanje ne ustvarja nikakršnih spodbud. In digitalnega okolja, ki je preobloženo s slikami, nikakor ni mogoče prištevati med okolja, ki bi zahtevala delovanje domišljije. Razloga sta vsaj dva: • • v digitalnem okolju ni nikakršne potrebe po do-mišljanju in v digitalnem okolju ni časa za do-mišljanje. Poglejmo pobliže: otrok, ki gleda Disneyjevo risanko (na televiziji ali na tablici) dobi popolno vizualno informacijo: Pepelka, ki jo je dobra vila opremila za ples, ne more biti lepša, njena obleka ne bi mogla biti popolnejša, njeni stekleni čeveljci ne bolj bleščeči. Cruella de Vill v 1001 dalmatincu ne bi mogla biti bolj odbijajoča, bolj podobna čarovnici, njeni nohti ne bolj strah vzbujajoči. Nikakršne potrebe ni, da bi gledalec kaj dodal iz svoje domišljije, ne za to, da bi bila Pepelkina podoba primernejša njenemu pozitivnemu karakterju, ne za to, da bi bila Cruella de Vil bolj grozna – torej njena podoba ustreznejša njeni hudobiji. In tudi, če bi gledalec risanke prepoznal tako potrebo, ne bi bilo časa za domišljijsko domišljanje fikcijskega sveta. Elektronske naprave postavljajo pred gledalca sliko za sliko v sebi lastnem tempu – tako hitro, da otrok komajda utegne gledati in iz videnega ustvariti koherentno celoto pravljičnega sveta. Za domišljijo tako ni časa. No, povsem drugače je, če otroku Pepelko ali 101 dalmatinca beremo. V tem primeru mu pripovedovalec pravljice ne daje kaj veliko informacij (besedilni signalov), ki bi jih lahko uporabil za ustvarjanje domišljijskočutnih podob književnih oseb in književnega prostora. Vse te podobe si mora bralec/poslušalec ustvariti tako, da uporabi skope besedilne signale (podatke iz besedila) in jih domišljijsko dopolniti z elementi svojega sveta, s tem, kar ve iz realnega življenja, z elementi, ki jih je videl ob recepciji drugih fikcijskih svetov (drugih risank, filmov, slikanic) in z elementi domišljijskočutnih podob, ki si jih je ustvaril v preteklih recepcijskih situacijah, ko je bral/poslušal pravljice kdaj v preteklosti. Vse to je material, ki ga bralec uporabi za ustvarjanje »notranjega filma« literarnega sveta, elementi, ki jih uporablja za svoje domišljijske kreacije v skladu s svojim okusom in v skladu s svojim razumevanjem literarnega sveta. Teh priložnosti recepcija pravljice ob digitalnih napravah ne daje – in potemtakem ne ustvarja priložnosti za razvoj domišljijske zmožnosti – ne ustvarja priložnosti, ki jih je bilo v preteklosti obilo, toliko, da se nam je zdelo, da je domišljija nekaj, kar nam je dano samo po sebi. A ni. In zato domišljijske zmožnosti nove generacije skorajda nimajo več. 3. Zmanjševanje zmožnosti abstraktnega mišljenja pri generaciji digitalnih domorodcev dokazujejo rezultati inteligenčnih testov. Ni dvoma, da Flynnov efekt drži in da se rezultati IQ testov nenehno izboljšujejo, a Greenfieldova (2009) je pregledala te rezultate nekoliko podrobneje in ugotovila, da velja Flynnov efekt za rezultate neverbalnih testov (vizualni testi) v večji meri in v precej manjši meri za rezultate verbalnega IQ. Če pa primerjamo rezultate merjenja IQ in rezultate SAT testov, s katerimi merijo miselne procese, opazimo, da je trend nasproten. Rezultati so iz leta v leto nižji. Zdi se, da je vseprisotna televizija v 2. polovici 20. stoletja poskrbela za dvig splošne razgledanosti in za število besed v individualnih besednih 81 zakladih populacije (in tako vplivala na rezultate verbalnih inteligenčnih testov, ki temeljijo na bazičnem besedišču), da pa je zmanjšanje časa, ki ga je posameznik pripravljen preživeti ob poglobljenem tradicionalnem linearnem branju, privedlo do upada abstraktnega besednjaka, ki ga merijo SAT testi. (Kordigel Aberšek, 2012) Vse te spremembe pričajo, da so se človekovi možgani, sploh možgani mlade generacije adaptirali na okolje, ki ga ustvarjajo novo mediji. In večina teh sprememb zadeva prav zaznavanje in procesiranje informacij – še posebej tistih, ki jih je včasih, in tistih, ki jih tudi v novem času človek pridobiva v bralno – pisnem kanalu, skratka takrat, kadar/ko se iz prebranega (besedila) uči. Te spremembe pa morajo nujno imeti implikacije na edukacijski sitem. Šola ne more biti več taka, kakršna je bila v preteklosti, in učitelji ne morejo poučevati na način, na kakršnega so poučevali nekoč, saj se učenci učijo drugače, kot so se učili nekoč. Kakšne naj bi bile te spremembe? Razmišljanja gredo v dve smeri: • • šola naj prilagodi novemu načinu delovanja učenčevih možganov tako cilje kot tudi didaktične metode; šola naj prepozna deficite, ki so nastali v načinu mišljenja zaradi dolgih ur pred računalniškimi ekrani in ustvarja učna okolja, v katerih bodo učenci razvili te manjkajoče zmožnosti. Oglejmo si obe opciji nekoliko pobliže: Prvo strujo predstavljajo tisti, ki se strinjajo z razmišljanjem, katerega najvidnejša zagovornika sta verjetno Veen in Vraking (2006). Njuna knjiga z zgovornim naslovom Homo zappiens zagovarja stališče, da učenci ne spadajo več v species Homo sapiens, saj le-tega preprosto ni več, ker se je že spremenil v novo species – imenujeta jo Homo zappiens. Homo zappiens je po njunem mnenju nova species, ki je razvila ikonične zmožnosti in ki zato odlično funkcionira v multimedijskih svetovih, kjer je vsak ekran poln barv, premogih slik, pogosto opremljen z zvočnimi efekti in kjer je vse v gibanju – ikone, slike in deli besedila utripajo, rotirajo, se približujejo in oddaljujejo, pomen zapisanih besed je pogosto podkrepljen z vizualno govorico: besede so zapisane krepko ali ležeče, včasih podčrtane, kar pomeni povezavo k stranem s podobno vsebino ali k oknu, ki se trenutno poteguje za pozornost obiskovalca strani. Tako oblikovanega multimedijskega besedila (besedo besedilo uporabljamo v tem primeru v najširšem pomenu besede) ni mogoče »brati« s klasično, linearno strategijo, ker je preprosto nezadostna. Za branje takih besedil je Homo zappens razvil nov način branja – starega, klasičnega, h katerega učenju ga je v prvih razredih silila šola, pa, ker ga ne uporablja, ker ga ne potrebuje več, počasi pozablja (učitelji in nacionalna preverjanja znanja in mednarodni testi bralne pismenosti merijo staro pismenost in nato Homo zappiensu očitajo, da je funkcionalno nepismen!). Nadalje, menita Venn in Vraking, Homo zappiens naj ne bi poznal problema preobremenjenosti z informacijami, saj naj bi razvil in dodobra uvežbal »strategijo povečevanja in zmanjševanja nivoja pozornosti« v procesu, ko preklaplja med eno in drugo informacijo (the strategy of raising and lowering of the attention levels). Homo zappiens najprej usmeri pozornost k besedilni strukturi in si tako ustvari pregled nad tem, kaj lahko od besedila pričakuje. Podrobnostim posveti pozornost kasneje, če se za to odloči. Da se v okoljih, preobloženih z informacijami, kakršen je svetovni splet, ne bi preprosto izgubil, je Homo zappiens razvil vzorec t. i. zappinga (zappnig behaviour) – kamor spada tudi to, da ne bere več na linearen način. Namesto tega uporablja strategijo skeniranja besedila: bere le tiste odstavke, ki se mu zdijo primerni za doseganja bralnega namena, in tiste, s pomočjo katerih si lahko sestavi smiselno sliko iz koščkov informacij, ki jih je prebral pred tem. Venn in Veaking sta prepričana, da Homo zappens izlušči koščke najrazličnejših informacij, pridobljenih iz najrazličnejših virov, in iz njih ustvarja/konstruira pomembno znanje (Venn, Vraking, 2006). Posledica vsega tega naj bila, tako zagovorniki prve struje, da se mora šola tem spremembam mišljenja podrediti, saj je stara šola, s šolskimi razredi, splošnim kurikulom, ki je razdrobljen na posamezne predmete, razdrobljeni predmetni kurikuli in učitelji, za vsak predmet drugi, za Homo zappiense popolnoma neprimerna. Učence namreč postavlja pred naloge, ki se jim zdijo dolgočasne, nepomembne in take, ki jih sploh ni mogoče rešiti – nemogoče zato, ker Homo zappens sploh nima več zmožnosti, da bi jih rešil. Edino smiselno je, da se šola prilagodi: več slik, manj jezikovnih sporočil, več e-gradiva in manj učiteljev, več tablic in računalnikov in predvsem, čim prej, nikakršnih učbenikov več. 82 Drugo strujo v razmišljanju o tem, kako naj se šola spremeni, da bo prava šola za učence, ki se učijo, mislijo in berejo drugače, kot so mislili, se učili, brali učenci nekoč, predstavljajo zagovorniki modela, ki sta ga opisali avtorici M. Wolf in M. Bazirlai (2009). Ta opcija se razlikuje od prve po tem, da ne zagovarja popolne prilagoditve šolskega kurikula – torej ciljev in metod poučevanja miselnim zmožnostim in učnim preferencam nove generacije. Nasprotno: opcija, ki jo označujemo z imenom Proustovski princip, je kritična do ideje, naj bi didaktične metode in cilje podredili večopravilnosti, ikoničnim zmožnostim in strategijam nelinearnega, drsečega, diagonalnega branja po metodi skimm and skipp. Namesto tega je zelo resno zaskrbljena nad ugotovitvami, da se v digitalnem okolju ne razvijajo/ne razvijejo ne zmožnost abstraktnega mišljenja, ne zmožnost induktivnega mišljenja, ne zmožnost deduktivnega mišljenja, ne zmožnost abstraktnega mišljenja in tudi domišljijska zmožnost ne. Vse te zmožnosti pa mladi ljudje potrebujejo za to, da bi spoznali svet, v katerem živijo, da bi razumeli, kako ta svet deluje (tako na področju naravnih kot tudi na področju družbenih zakonitosti) in da bi s pomočjo tega znanja in miselnih zmožnosti (kognitivnih kompetenc) znali reševati probleme, pred katere jih bo postavljalo življenje – tako tiste, s katerimi jih bodo kot človeštvo postavljale družbene in naravne spremembe, kot tudi tiste, pred katere jih bo postavljalo njihovo profesionalno in zasebno življenje. Da bi dosegli te cilje, predlaga koncept, naj se šola spremeni tako, da bo ustvarjala okolja, v katerih bodo učenci dobili priložnost razviti kognitivne deficite, ki so jih »pridelali« v času, ki so ga preživeli pred računalniki, in ko se potemtakem niso utegnili igrati pravih iger, ko niso utegnili raziskovati, ko se niso utegnili pogovarjati in ko, seveda, niso utegnili (zares) brati. V tem kontekstu pa se kaže kot pomembno (morebiti ključno) fokusiranje generalnega šolskega kururikula tudi na branje. Dvotirni koncept izpostavlja izpostavlja dva tipa branj, in sicer t. i. linearno branje leposlovja ter poglobljeno online branje. o Linearno branje leposlovja Online branje sicer lahko omogoči zajemanje velikega števila informacij in neskončne možnosti online zabave, vendar ni primerno za počasnejše miselno procesiranje tako prikazovalnih in razlagalnih neumetnostnih besedil, kakršno potrebujemo za spoznavanje naravoslovnega in družboslovnega znanja, kot tudi ne za poglobljeno branje leposlovja. S poglobljenim branjem je namreč mišljen kompliciran proces razumevanja, ki predpostavlja tako induktivne kot tudi deduktivne miselne procese, spretnost postavljanja analogij ter kritične analize prebranega. Spretni bralci potrebujejo le milisekunde, da opravijo vse te miselne procese, a možgani mladih ljudi potrebujejo leta, da jih razvijejo. Razviti morajo zmožnosti fluentnega procesa dekodiranja, ki zajema čas in pozornost, potrebno za procesiranje informacij, določanje idej, informacij, zgodb ter za intelektualne argumente in predpostavke, na katerih le-te temeljijo. Tako razumevanje pa ni lahka naloga, saj besedilo ne pove vsega in morajo bralci vzpostaviti korelacije z vzporednimi miselnimi shemami, v kratkoročni/delovni spomin si morajo priklicati, kaj o temi že vedo, kaj so že prebrali in kaj so spoznali v realnem okolju, kaj so mislili kdaj prej, ter vse to vključiti v proces aktivnega konstruiranja (neliterarnega/realnega in/ali literarnega) pomena tega, kar berejo. V takem procesu nenehnega vpraševanja in analiziranja se učijo konstruirati znanje, njihove misli pa gredo dlje, kot so šle misli avtorja, ki je besedilo napisal. o In poglobljeno online branje? Tudi spretnost online branja mladi generaciji ni kar dana. Zapping strategija, ki jo omenjata Venn in Vraking in ki jo mnogi mladi izpilijo do visoke stopnje popolnosti, ker obvladajo večopravilnost in hitre premike pozornosti z ene na drugo informacijo, takojšnje sklepanje v smeri, kaj ta informacija pomeni, ter hipno ustvarjanje hipoteze vzorca, v katerega naj bi se umeščala, naj bi zazibala mlade ljudi k prehitremu zadovoljstvu, da so že prispeli do bistva stvari. Pravzaprav smo priča pojavu, o katerem je razmišljal že Sokrat: mladi mislijo, da so že prišli do znanja, a so le na njegovem pragu. Zdi se jim, da že znajo, a najčešče še ne vedo, da ne vedo. Iz nevroznanstvene perspektive to pomeni, da digitalna kultura branja, ki nagrajuje hitre preskoke pozornosti (attention shifts) in usmerjanje pozornosti na več svari hkrati, zavira razvoj zmožnosti kognitivno zahtevnega procesiranja. Tudi tega, kar mladi bralec prebere online – torej poglobljeno razumevanje informacij in poglobljeno razmišljanje o tem, kaj le-te pomenijo, saj ne omogoča časa za kontemplativni proces in ne za konstruiranje znanja. 83 Branje in bralni krikulum v šoli po meri Homo zappiensa In na tem mestu se izkristalizirajo naloge nove šole za generacijo digitalnih domorodcev: ena ključnih nalog šole je v ustvarjanju okolij, nalog, izzivov, v katerih bodo učenci razvijali vse potrebne spretnosti za branje, od elementarnih spretnosti dekodiranja do zmožnosti razumevanja prebranega, za kakršnega so potrebni visoki miselni procesi – in sicer tako v bralnih situacijah, ko berejo klasično linearno besedilo v knjigah, revijah oz. na učnih gradivih, ki jih natisnejo oz. ki jih zanje natisne učitelj, kot tudi v tistih, ko berejo online, pa naj bo to literarno besedilo na bralni tablici (Kindle, Ipad), ali prikazovalno/razlagalno besedilo na e-gradivu, e-učbeniku ali na spletu. branje klasično na ekranu (online) - na papirju (offline) leposlovno informativno, razlagalno, prikazovalno PDF ZAPRTI HIPERTEKST leposlovno informativno, razlagalno, prikazovalno svetovni splet ODPRTI HIPERTEKST Slika 2_1: Vrste besedil, s katerimi se učenec srečuje v edukacijskem procesu Nobene izmed teh bralnih spretnosti človek ne usvoji kar tako, brez truda, nobene izmed njih ni mogoče usvojiti mimogrede – in vsako izmed teh spretnosti lahko učenec v spodbudnem okolju usvoji hitreje in boje, če mu pri tem kdo pomaga, če ga kdo vodi, če mu pokaže, kako gre hitreje in bolje. Otroci, ki imajo srečo, najdejo spodbudno okolje in tutorja v svoje primarnem socialnem okolju, drugi potrebujejo spodbudno okolje tutorjev v šoli – učitelje, ki sami poznajo metakognitivne strategije, ki jih uporabljajo, da lahko berejo online na poglobljen način, in ki znajo razložiti, kaj je treba narediti, kako je treba brati, da bodo lahko poglobljeno brali online tudi učenci (Kordigel Aberšek, 2012). BRANJE KLASIČNIH LINERNIH BESEDIL Kadar spretni bralci berejo klasično linearno besedilo uporabljajo vrsto strategij: besedilo najprej pregledajo, postavijo si cilje, ki jih bodo uresničili z branjem izbranega besedila, postavijo hipoteze, kaj jim bo besedilo povedalo, opazujejo proces svojega razumevanja, zastavljajo vprašanja in besedilo sproti vrednotijo – interpretirajo (Duke & Pearson 2002; Pressley, 2000). Poleg tega spretni bralci nenehno iščejo povezave med besedilom in tistimi besedili, ki so jih brali kdaj prej, in v procesu sestavljanja pomena besedila uporabljajo svoje predznanje (Garrison & Hynds, 1991). A vse to velja v prvi vrsti za branje narativnih (pripovednih) besedil, ki imajo povsem samosvojo strukturo: književne osebe, književni čas, književni prostor, književno dogajanje in vrsto specifičnih literarnih prvin ter pripovednih postopkov, s katerimi avtorji ustvarjajo besedilne signale, ki jih po tem bralec uporablja pri konstituiranju besedilnega pomena – tako, da prekrije svoj horizont pričakovanja s 84 pomenskim poljem literarnega besedila. Šola tradicionalno razvija zmožnost branja, razumevanja in vrednotenja literarnih besedil, t. i. recepcijsko zmožnost, saj je poznavanje in podoživljanje literarnega kanona bistveni del inkulturacije, razvita zmožnost literarnega branja pa velja za enega izmed ključnih elementov t. i. kulturne kompetence, ki soustvarja razgledano in izobraženo osebnost – tudi v naboru evropskih kompetenc. Nekoliko manj se šola ukvarja z razvijanjem zmožnosti branja informacijskih, prikazovalnih in razlagalnih besedil – kljub temu, da raziskave potrjujejo, da imajo tako otroci kot odrasli pri razumevanju teh besedil velike težave. Večje kot pri branju in razumevanju pripovednih/literarnih besedil. Informativna razlagalna in prikazovalna besedila je namreč treba brati drugače, saj so strukturirana bistveno drugače kot pripovedna besedila in imajo drugačen sporočilni namen. In spretni bralci to počno: zaradi razlik med pripovednimi in informacijskimi, razlagalnimi in prikazovalnimi besedili uporabljajo za branje slednjih bistveno drugačne strategije. Ključni elementi bralnih strategij za razumevanje prebranega v informativnih, prikazovalnih in razlagalnih besedil so predznanje, inferenčno sklepanje, metakognicija (samoregulacija) in čustvene spremenljivke, povezane z učinkovitostjo in motivacijo. Predznanje V procesu konstruiranja pomena prikazovalnega in razlagalnega besedila aktivirajo bralci dve vrsti predznanja: predznanje, povezano s poznavanjem teme, o kateri berejo, (t. i. tematsko predznanje) in predznanje, povezano z besedilno strukturo. Tematsko predznanje Ozaveščenost učiteljev o pomenu prvega tipa predznanja, predhodnega poznavanja teme, je pri učiteljih vseh predmetov nesporna. Specialne didaktike večine predmetnih področij v sodobni šoli izhajajo iz konstruktivističnega teoretičnega izhodišča, to pa pomeni, da učitelji vedo, da znanja ni mogoče podajati ampak da znanje vsakdo konstruruira sam. In sicer tako, da novo primerja z obstoječo miselno shemo (torej predznanjem), da to shemo preverja, v procesu asimilacije dopolnjuje in jo v procesu adaptacije po potrebi spreminja. Vloga učitelja v edukacijskem procesu je ustvarjanje učnih okolij in pogojev, v katerih lahko prihaja do konstrukcije novega znanja in v procesu mediacije med obstoječim (pred)znanjem in novimi spoznanji v območju bližnjega razvoja. Predznanje, povezano z besedilno strukturo Ozaveščenost učiteljev o vlogi predznanja povezanega z besedilno strukturo informativnega, prikazovalnega oz. razlagalnega besedila pri razumevanju tovrstnih besedil je pri učiteljih naravoslovnih in družboslovnih predmetov nekoliko manjša. Informativna, prikazovalna in razlagalna besedila so navadno strukturirana v nekaj tipičnih vzorcih, ki jih prikazuje tabela na sliki 2_2: Primerjava oz. kontrast Problem - rešitev problema Vzrok - posledica Kronološko nizanje – opis postopka Opis Besedilo opisuje podobnosti in razlike med dvema ali več predmeti, bitji, pojavi, dogodki, idejami ... Besedilo predstavlja problem in poti, kako je mogoče problem rešiti besedilo pojasnjuje, zakaj se kaj zgodi in katere/kakšne so posledice pojava/dogodka Besedilo predstavlja kronološko sosledje dogodkov ali sosledje v postopku (ponavljajoči se potek dejanj, ki pripeljejo k določenemu cilju, korakov/faze, ki si sledijo v časovnem zaporedju) Vključuje definicijo, nato predstavi vse bistvene značilnosti. (Fisher, Frey, Lapp, 2009) Slika 2_2: Struktura informacijskih, razlagalnih in prikazovalnih besedil 85 Učitelji materinščine, tisti na razredni in tisti na predmetni stopnji, povezanost poznavanja besedilne strukture (oz. kot se temu reče v učnem načrtu za slovenščino: značilnosti besedilne vrste) seveda poznajo. Že v drugem triletju v skladu z učnim načrtom z učenci usvajajo med drugimi tudi besedilne vrste opis osebe, opis živali, opis rastline, opis predmeta, opis kraja, navodilo za delo (neke vrste opis postopka, ki se bo dogajal v prihodnosti), preprosta definicija in v tretjem triletju med drugimi tudi opis države, opis naprave, opis postopka, razlaga nastanka naravnega pojava, definicija pojma ... Vse te besedilne vrste imajo svoje strukturne značilnosti, a za upovedovanje vsakega predmetnega področja razvijejo še nekatere posebne značilnosti. Besedila v zemljepisnem učbeniku na primer, so najverjetneje vsa strukturirana v skladu s splošnimi značilnostmi besedilne vrste opis države, a imajo verjetno še kako posebnost: najprej v njih najverjetneje piše, kje država leži, nato sledijo podatki o velikosti in številu prebivalcev, podnebju, rastlinstvu, živalstvu, naravnih virih, gospodarstvu ter morda še kaj, kar je v tej državi posebnega in zanimivega. In tako so strukturirana vsa besedila po vrsti. Če bi učitelji geografije svoje učence naučili (opozorili) na strukturo v zemljepisnem učbeniku najpogostejše besedilne vrste, bi bistveno prispevali h kvaliteti razumevanja tega tipa besedil in tudi k trajnosti znanja, usvojenega ob branju tega besedila. Oglejmo si isti postopek še na primeru besedilne vrste definicija. Učenci se v času šolanja naučijo stotine in stotine definicij. Pri najrazličnejših predmetih. In za učenje vseh teh definicij uporabljajo t. i. zapomnitveno strategijo: besedo za besedo ponavljajo tako dolgo, da znajo definicijo brez napake ponoviti. In če pozabijo katero izmed naučenih besed, se nitka pretrga in definicije ni več v spominu. Ves ta trud, vse to početje pa sta čisto odveč. Če bi si vzeli le pol ure, bi lahko učence naučili besedilne strukture definicije. Kajti skoraj vse definicije tega sveta imajo isto strukturo: definirano macesen je je nadpomenka iglavec DEFINICIJA , ki/kateri , ki/kateri differentia specifica pozimi odvrže iglice Na prvem mestu definicije je zmeraj stvar/ bitje/pojav/pojem, ki ga definiramo. Drugi element definicije je nadpomenka, tretji element pa naštevanje tistega, kar definirano izvzema iz množice drugih elementov, ki jih zajema pomen nadpomenke (Gnamuš-Kunst, 1984). Število elementov, ki označujejo differntia specifica je lahko različno, lahko je en sam, lahko jih je seveda več. Lahko pa se med seboj tudi izključujejo (npr. pri definiciji nedoločnika: nedoločnik je neosebna glagolska oblika, ki se končuje na --ti ali -či). Kvaliteta definicije je odvisna od tega, kako blizu je nadpomenka definiranemu na hierarhičnem drevesu pojmov. Če na primer rečemo, da je enakostranični trikotnik trikotnik, ki ima vse tri stranice enako dolge in vsakega izmed kotov 60 stopinj, je to zelo elegantna definicija, ker je enakostranični trikotnik na hierarhičnem pojmovnem drevesu prvi nadpomenski nivo. Če bi izbrali nadpomenko na katerem izmed višjih nivojev (na primer, rekli bi, da je enakostranični trikotnik geometrijski lik, ki ....), bi morali našteti veliko več elementov, da bi uspešno izločili enakostranični trikotnik izmed vseh drugih geometrijskih likov. Učenci (ne le majhni, tudi tisti na univerzi), imajo največ težav z določanjem nadpomenke. Njihova tipična definicija ima strukturo »To je, da ...« Problem je rešljiv na nadvse enostaven način: večina specializiranih učilnic ima kje na steni obešeno hierarhično pojmovno drevo s področja snovi, ki jo trenutno obravnavajo pri pouku. Matematiki imajo geometrijske like, kasneje telesa, slavisti imajo besedne vrste, kasneje stavčne člene, kemiki imajo periodni sistem, biologi živalski in kasneje rastlinski sistem ... In ko učimo učence, kako naj se naučijo definicije, jih preprosto spodbudimo, naj prvi in drugi del (definirano in nadpomenko) odčitajo s stene. Brez skrbi, z naštevanjem differentia specifica, ne bodo imeli težav. Tako naučene definicije zlepa ne bodo pozabili. In ker poznajo strukturo definicije, bodi zlahka razumeli (in usvojili) tudi vsako naslednjo definicijo, s katero se bodo srečali. Skratka, poznavanje (in uzaveščanje) besedilnih struktur informativnih, prikazovalnih in razlagalnih besedil bistveno povečuje razumevanje prebranega ter olajšuje učenje ‒ pomnjenje tega, kar je napisano. Če bi to povezanost bolje uzavestili tako pri učiteljih kot pri učencih, če bi učitelji in učenci vedeli, da je to hitrejša in lažja pot do razumevanja in znanja – potem usvajanja besedilnih struktur, značilnih za posamezno predmetno 86 področje, ne bi prepuščali naključju, ampak bi ga ponudili kot pomembno orodje, ki učenje olajša in naučeno znanje naredi trajnejše. Inferenčno sklepanje je zmožnost branja med vrsticami, pri kateri bralec vzpostavlja povezave med tem, kar najde v besedilu, in tistim, česar v besedilo eksplicitno ne navaja (Bartlett, 1995; Beck, 1989). Inferenčno sklepanje je osrednja značilnost uspešnega branja informativnih, prikazovalnih in razlagalnih besedil (Garnham & Oakhill, 1996), odsotnost inferenčnega sklepanja pa povzroča težave pri razumevanju prebranega, o katerih govorimo zmeraj, kadar nas »znova presenetijo« rezultati mednarodnih raziskav bralne pismenosti (PISA, ...). Takrat namreč zmeraj znova beremo, kako so naši učenci rešili veliko (primerjalno celo zelo veliko) nalog, ki so preverjale razumevanje prebranega na nižjih ravneh, in kako jim je spodletelo (primerjalno celo zelo spodletelo) pri reševanju nalog, ki bi zahtevale mišljenje na višjih ravneh (torej inferenčno sklepanje). Oglejmo si problem razumevanja prebranega informativnega, razlagalnega oz. prikazovalnega besedila nekoliko natančneje: besedilo lahko torej razumemo bolj ali manj. A za opazovanje ravni (nivoja) razumevanja prebranega še nimamo dogovora o standardizirani meri (kot ga imamo na primer za dolžino, maso ali temperaturo), zato je za pogovor o ravni razumevanja zmeraj najprej treba povedati, katero mero uporabljamo. Ena najpriročnejših (in v našem prostoru najpogosteje uporabljenih) je tista, ki ravni razumevanja deli na tri ravni, in sicer na 1. neposredno/informativno/besedno razumevanje; 2. interpretativno razumevanje (dojemanje bistva, dojemanje povezanosti med posameznimi deli), sklepanje, presojanje na podlagi besedila; 3. uporabno, kritično/ustvarjalno razumevanje (pri čemer je za razumevanje potrebno povezovanje besedila s podatki iz relevantnih miselnih shem). (Pečjak, Gradišar, 2002) Natančneje bi to pomenilo, da so zmožni bralci, ki berejo in mislijo na ravni besednega razumevanja, odgovoriti na tista vprašanja, pri katerih odgovor zahteva le to, da ponovijo pravi košček besedila. (Primer: Teden ima 7 dni, in sicer ponedeljek, torek, sreda, četrtek, petek, sobota, nedelja. Vprašanje: Koliko dni ima teden? Odgovor: Sedem.). Na tej ravni še ne govorimo o inferenčnem sklepanju. Bralci, ki berejo in procesirajo prebrano na ravni interpretativnega razumevanja podatkov v informativnem, prikazovalnem oz. razlagalnem besedilu ne dojemajo izolirano ampak v njihovi medsebojni povezanosti. Tako lahko odgovarjajo na vprašanja, katerih odgovorov besedilo ne navaja eksplicitno, a so vendarle tam – dosegljivi s pomočjo miselnih procesov sklepanja in presojanja. (Primer: Teden ima ... Vprašanje: Kateri dan v tednu je četrtek? Odgovor: Četrti.) Kadar govorimo o razumevanju prebranega na tretji ravni, na ravni kritičnega, ustvarjalnega, uporabnega razumevanja, samo informativno, prikazovalno, razlagalno besedilo ne zadostuje več. Za razumevanje na najvišji ravni mora bralec podatke v besedilu povezati s tem, kar ve o svetu, s tem, kar se je naučil o temi pred tem, skratka, z drugimi podatki, ki so del te miselne sheme ali del relevantnih miselnih shem. (Primer: Teden ima ... Vprašanje: Kateri so tisti dnevi v tednu, ki jih ima Janezek najraje? Odgovor: sobota in nedelja. Za pravilen odgovor si mora bralec priklicati v spomin, kar že ve o Janezku: da Ima Janezek v šoli najraje odmore, da vsakič komaj čaka počitnice in da se mu zdi največja krivica, kadar učiteljica ne drži besede in naloži učencem domačo nalogo tudi v petek. Odgovor sobota in nedelja namreč ni sam po sebi umeven. Morda bi lahko bil posledica generalizacije: vsakdo ima najraje soboto in nedeljo. A če bi na primer o Janezku (relevantna miselna shema) vedeli, da ima najraje telovadbo, bi za pravilen odgovor potrebovali še podatek iz Janezkovega urnika, kateri dan v tednu (katere dneve v tednu) ima njegov razred na urniku telovadbo. 87 Procesiranje podatkov v informativnih, prikazovalnih in razlagalnih besedilih na drugi in tretji ravni štejemo k inferenčnemu sklepanju. In, kot rečeno, inferenčno sklepanje je osrednja in najbolj bistvena značilnost spretnega in uspešnega branja in hkrati osrednja ter najbolj bistvena značilnost učenja. Metakognicija (samoregulacija) Metakognicija in pomen metakognicije v procesih mišljenja in učenja sta v zadnjih nekaj desetletjih predmet poglobljenega preučevanja kognitivne psihologije. Vrsta raziskav je dokazala, da metakognicija oz. (samo)zavedanje, kaj se dogaja, ko se učimo, bistveno povečuje učinkovitost učenja. Analogno s tem bralna metakognicija oz. (samo)zavedanje, kaj se dogaja, ko beremo, in kaj se dogaja, kadar to, kar beremo, tudi zares razumemo, bistveno povečuje bralno učinkovitost, razumevanje prebranega in kvantiteto ter kvaliteto tega, kar smo se ob branju naučili (Kerndl, Kordigel Aberšek, 2012). Kaj natančno je metakognicija? Termin je uvedel N. Flavell (1979) in z njim označil posameznikovo zavedanje in razmišljanje o kognitivnih procesih in strategijah, ki jih le-ta uporablja. Pri tem je poudaril, da gre za edinstveno zmožnost, ki je lastna le človeku, zmožnost samorefleksije, ne le zavedanja, da misli in vé, ampak da misli (razmišlja) o svojem mišljenju in védenju. S terminom metakognicija označujemo posameznikovo samozavedanje, katere so v procesu učenja njegove prednosti in slabosti, katere kognitivne strategije lahko uporabi, da bi uspešno rešil miselne naloge in probleme. A to ni vse: pojem metakognicija zajema tudi posameznikovo znanje in spretnost, kako naj se loti in kako naj regulira svoja prizadevanja in početja, da bi proces učenja optimiral in dosegel kar najboljše rezultate (Winne, Perry, 2000). Uspešno učenje potemtakem ni več le upravljanje z informacijo, torej preprosta asimilacija v obstoječo miselno shemo oz. akomodacija miselne sheme, ampak tudi • • • • usmerjanje pozornosti v to, kar smo asimilirali (oz. česa nismo hoteli asimilirati), razumevanje korelacij med tem, kar smo asimilirali in tem, kar smo že vedeli, razumevanje procesov, ki so omogočili tako razumevanje, zavedanje, da smo se nekaj naučili/razumeli (oz. se še nismo zares naučili/razumeli) in tega, kaj smo se naučili/razumeli (oz. česa se še nismo zares naučili/razumeli). Zelo kmalu po tem, ko je postalo jasno, kako pomembna je metakognicija v procesu uspešnega mišljenja/učenja, je bila postavljena hipoteza o tem, da je metakognicija najbrž zbirni pojem za »mišljenje o mišljenju«, da pa je za mišljenje o mišljenju v specializiranih (posebnih) mišljenjih mogoče govoriti o specializiranih metakognicijah. Med prvimi, ki so jih v tem kontekstu omenjali je bila bralna metakognicija. Že zelo zgodnje raziskave bralne metakognicije (Wray, 1994; Wray, Lewis, 1997) so pokazale, da nespretni bralci, do mišljenja o strategijah, ki bi jih lahko uporabili za reševanje problemov, in o korakih, ki bi jih bilo smotrno ubrati pri reševanju nalog, sploh ne pridejo, saj porabijo večino bralne energije že za samo dekodiranje posameznih besed v besedilu. Rezultat teh ugotovitev je bilo intenzivno raziskovanje bralne metakognicije na eni strani in iskanje/raziskovanje (bralnih) strategij, ki bi jih lahko nespretni/ manj spretni bralci uporabili za to, da bi nadzorovali in optimirali procese svojega bralnega razumevanja. In ker se je zdelo, da z razumevanjem in poučevanjem razumevanja narativnih (leposlovnih) besedil ni težav, saj ima (je imel) literarni pouk v šolah spoštljivo tradicijo, je bila večina raziskovanja usmerjena v metakognicijo branja informativnih, prikazovalnih in razlagalnih besedil in v odkrivanje (ter preverjanje učinkovitosti) bralnih strategij za branje tovrstnih besedil s področja naravoslovnih in družboslovnih šolskih predmetov (Kordigel Aberšek et al., 2015). Rezultati tovrstnega raziskovanja so bili impresivni: bralna stroka je razvila in preverila vrsto bralnih strategij, ki učencem omogočijo opazovanje in kontroliranje njihovega mišljenja v procesu razumevanja informativnega, prikazovalnega in predstavitvenega besedila. Posebej pomembno se zdi, da je branje z razumevanjem uspela razgraditi na vrsto faktorjev (delnih procesov). Neuspešno branje/učenje z branjem tako ni bilo več nerešljiv problem, ob katerem bi učitelji le nemočno dvignili roke kot nekoč, ko so drug drugemu tožili: »Pa saj se sploh ne zna učiti, saj sploh ne razume, kar bere!«. Izoliranje strategij za razumevanje prebranega informacijskega, 88 prikazovalnega in razlagalnega besedila namreč učitelju omogoča, da jih pri učencih modelira – naredi tako, da se jih učenec nauči uporabljati v svojem bralnem/učnem procesu, da tako prebrano bolje razume in se nauči več. Strategija za razumevaje Definicija Določanje namena Bralec se pred branjem vpraša zakaj bo prebral besedilo in ima namen (cilj), ki naj bi ga dosegel med branjem v mislih ves čas bralnega procesa Sklepanje Bralec med branjem povezuje besedilne informacije med seboj in tako ustvarja nove informacije Povzemanje Bralec med branjem ali po branju delov besedila razmisli, kaj v delu besedila, ki ga bere, je ključno in kaj manj pomembno Predvidevanje Bralec na podlagi besedilnih podatkov, ki jih je zaznal v besedilu, predvidi, o čem bo besedilo pripovedovalo v naslednjem koraku Vpraševanje Z nenehnim vpraševanjem vzdržuje bralec povezavo med obstoječim znanjem in besedilom na eni strani, interes za temo, o kateri bere, na drugi strani ter tako tudi notranjo motivacijo za branje. Vizualizacija Bralec si ob branju ustvarja miselno sliko predmeta, o katerem bere, v mislih si ustvari simbolično sliko pojma, pojava, procesa – v primerih, ko ni mogoče (po)ustvariti konkretne vizualne podobe. Opazovanje razumevanja Bralec opazuje svoj proces razumevanja besedila – opazi, če se ta proces pretrga in ukrene, kar je potrebno, da ga spet vzpostavi (npr. ne razume besede – poišče informacijo, kaj pomeni – nadaljuje z branjem) Določanje pomena Bralec najde najpomembnejše ideje informacije v besedilu. Določi tiste informacije, ki so le ilustrativnega/ponazoritvenega značaja ali morda celo nepomembne. Povezovanje Bralec povezuje informacije v besedilu z obstoječimi relevantnimi informacijami in spoznanji, ki so bile v njegovem spominu že pred branjem Slika 2_3: Strategije za razumevanje informacijskih, prikazovalnih in razlagalnih besedil, ki jih je mogoče modelirati (Fisher, Fray, Lapp, 2009, 38) Poleg strategij za razumevanje je bralna veda v zadnjih desetletjih razvila še vrsto kompleksnih bralnih strategij – sosledja korakov, kaj je treba narediti pred branjem, med branjem in kaj po branju, da bi bralec/učenec prebrano besedilo kar najbolje razumel in se kar največ naučil. Največkrat preverjene in verjetno najbolj razširjene so (vsaj v slovenskem prostoru) strategija VŽN, splošna študijska strategija, PV3P, Paukova metoda in metoda recipročnega učenja. (Pečjak, Gradišar, 2002) Vse to daje upanje, da je problem razumevanja informativnega, prikazovalnega oz. razlagalnega besedila, ki smo ga opazovali pri učencih, rešen. A težave se kažejo v procesu implementacije vsega opisanega: izobraževanje učiteljev o bralni metakogniciji in bralnih strategijah v okviru bralne metakognicije se je, tako kaže opazovanje šolske stvarnosti, dotaknilo učiteljev, ki poučujejo v prvih dveh triletjih osnovne šole, ter učiteljev slovenščine na vseh ravneh izobraževanja, učiteljev naravoslovnih in družboslovnih predmetov pa opazno manj (Kordigel Aberšek et al, 2015). In vendar je bralna metakognicija lahko uspešna le, kadar je v rabi, v funkciji – konkretno: bralno metakognicijo in bralne strategije sicer lahko poučujejo slavisti (saj je, ne nazadnje, zapisana v kurikulu za njihov predmet), a za uspešen transfer v proces branja in učenja s pomočjo informacijskih prikazovalnih in razlagalnih besedil pri naravoslovnih in družboslovnih predmetih lahko poskrbijo le učitelji fizike, kemije, biologije, zemljepisa, zgodovine ... Ti morajo namreč učencem povedati, da tudi pri branju, razumevanju in učenju iz besedil pri njihovem predmetu veljajo in da so nadvse koristne vse tri ravni znanja o bralni metakogniciji: deklarativno znanje (t.j. znanje o branju, o tem, kateri faktorji vplivajo na branje, uspešnost branja in bralno razumevanje), proceduralno znanje (t. j. znanje o tem, kako je sosledje korakov v bralnih strategijah, ki so na voljo,) ter kondicionalno znanje (t. j. znanje, zakaj je prav izbrana bralna strategija najboljša za branje 89 besedila, ki sem se ga namenil prebrati, in zakaj je prav ta strategija najprimernejša v aktualni bralni situacij, za aktualni bralni /študijski namen) (Paris et al. 1983). Če se strinjamo s Flavellovo trditvijo, da učitelj, ki poučuje tako, da mu uspe dvigniti proces učenja na zavedno raven, učencu bistveno pomaga pri organiziranju, upravljanju in kontroliranju procesa učenja (Flavel et. al., 1995), lahko sklepamo nadalje, da učitelj, • • • • ki nauči učence, kateri faktorji vplivajo na uspešno branje besedil, ki razlagajo, prikazujejo svet v okviru njegovega šolskega predmeta, ki nauči učence, katera je bralna strategija (katere so bralne strategije), ki omogočajo uspešno branje, razumevanje in učenje teh besedil, ter kakšno je sosledje korakov pri teh strategijah; učitelj, ki posreduje učencem še kondicionalno znanje in učencem razloži, zakaj je posamezna strategija optimalna za posamezni tip besedila in za posamezni bralni namen, ter učitelj, ki ob tem ustvari učne položaje, v katerih učenci vse to uzavestijo in táko zavestno rabo preverijo pri učenju iz »njegovega« učbenika, tak učitelj fizike, kemije, biologije, zemljepisa, zgodovine ... bistveno prispeva k organiziranju, upravljanju in kontroliranju procesa branja, razumevanja in posledično učenja iz besedil, ki prikazujejo, razlagajo in informirajo o naravoslovnih zakonitostih, lastnostih kemijskih elementov, o tem, katera živa bitja živijo v katerem biotopu ter kakšna so ... Čustvene spremenljivke, povezane z učinkovitostjo in motivacijo Tradicionalno so se raziskave čustvenih spremenljivk, povezanih z branjem, ukvarjale z motivacijo za branje leposlovja, odsotnostjo motivacije za branje leposlovja, leposlovnimi bralnimi interesi, pri čemer so s temi vprašanji povezovale t. i. krizo branja. A sodobno raziskovanje bralnega razumevanja, tudi informativnih, prikazovalnih in razlagalnih besedil je pokazalo, da čustvene spremenljivke ne vplivajo le na dejstvo, da posameznik odpre knjigo/učbenik ali je/ga ne odpre. Raziskave kažejo, da so bralna motivacija in druge čustvene spremenljivke ključne ne le za proces pred branem (odločitev brati ali ne) ampak so bistveno povezane s stopnjo in kvaliteto razumevanja prebranega. Čustvene spremenljivke, kot so bralna motivacija, bralčevi cilji, predsodki pred branjem in stališča, povezana z branjem, torej vplivajo na to, kako bralec uporablja/in ali sploh uporablja kognitivne bralne strategije, kako krmili kognitivni bralni proces, zato bistveno vplivajo na bralne dosežke. 90 ONLINE INFORMATIVNA, PRIKAZOVALNA IN RAZLAGALNA BESEDILA »V okviru pedagoškega koncepta 1:1 izbira in pripravlja e-kompetenten učitelj za e-učni proces v e-učnem okolju e-učna gradiva« ‒in seveda pričakuje, da jih bo učenec prebral, razumel problem, ki mu ga zastavlja egradivo, zaznal in razumel informacije, ki mu jih podaja besedilo in ki so potrebne za reševanje problema, da bo problem (ki ga je učitelj/e-gradivo zastavil/o v individualnem območju bližnjega učenčevega razvoja) rešil ‒ ter da se bo iz vsega tega kaj naučil. Ne glede na to, da se zdi branje v digitalnem (učnem) okolju precej manj pomembno, kot je bilo v knjižnem učbeniškem okolju, ne moremo mimo dejstva, da je tudi v pedagoškem konceptu 1:1, v digitalnem učnem okolju, ključnega pomena to, da učenec nekaj prebere, da razume, kar prebere in da zna to, kar prebere uporabiti pri reševanju zastavljenih problemov – kar posledično prispeva k večanju obsega njegovega znanja in njegovih kompetenc. A bralni skeptiki imajo do neke mere prav. Besedila, ki jih učenec bere v digitalnem učnem okolju, tudi tistem, oblikovanem po konceptu 1:1, so do neke mere drugačna od besedil, s katerimi se učenec srečuje (se je srečeval) v klasični linearni bralni situaciji, ko je bral (ko bere) informacijska, prikazovalna, razlagalna besedila iz klasičnega učbenika, knjige ali delovnega lista, ki ga je zanj pripravil učitelj. Katere vrste besedil berejo učenci v učnem procesu, ki ga načrtuje in izvaja e-kompetenten učitelj? online branje informativno, razlagalno, prikazovalno PDF ZAPRTI HIPERTEKST svetovni splet ODPRTI HIPERTEKST Slika 2_4: Vrste online besedil, s katerimi s srečuje učenec v edukacijskem procesu PDF PDF besedila so informativna, prikazovalna oz. razlagalna besedila, ki jih učitelj ali založba preprosto iz klasične verzije, ki je bila pred tem natisnjena na papir, pretvorijo v PDF obliko in jo – nespremenjeno – ponudijo učencu v branje na ekranu. Edina prednost PDF besedil pred tistimi, ki so ostala natisnjena na papir, je dejstvo, da smo se v šoli vedli ekološko in nismo uničevali papirja ter da smo se vedli ekonomsko, ker smo privarčevali denar, ki bi ga sicer morali zapraviti za učbenike. To je že kar nekaj prednosti. A vprašati se moramo tudi, kaj smo izgubili? PDF ne izkorišča nobene izmed prednosti, ki jih ponuja digitalni medij, saj ostaja besedilo povsem enako, kot je bilo, ko je bilo natisnjeno na papirju, torej ne ponuja nobene presežne vrednosti (novega medija), izgublja pa vrsto prednosti, ki jih je imelo besedilo na papirju. Bralec izgubi možnost prostorske orientacije, posledično je močno omejena uporabnost »zapisanega« v vlogi zunanjega spomina, poleg tega pa je bralna učinkovitost precej manjša. 91 Prostorska orientacija Ena izmed težav pri branju so regresivni gibi bralčevih oči. Že v petdesetih letih je Russel (Russel, 1993) izpostavil, da je 25% očesnih gibov odraslega/spretnega bralca regresivne narave – torej se bralec vrača po besedilu nazaj, ker se mu zdi, da nečesa ni dobro videl, da nečesa ni dobro razumel, da mora preprosto nekaj preveriti. Ko bralec bere klasično linearno besedilo natisnjeno v knjigi, učbeniku, natisnjeno na papir, je to sicer zamudno, a se lahko zanese, da bo tisto, kar z očmi išče, tam tudi našel. Pri branju istega besedila v PDF varianti, ki ga je treba brati z ekrana, besede na ekranu neprestano drsijo. In nikoli niso tam, kjer so bile pred trenutkom, ko se je bralec nazadnje dotaknil miške. Regresivni gibi z očmi so potemtakem zamudnejši, saj možnosti uporabe prostorske orientacije za razumevanje/boljše razumevanje prebranega ni, in mora bralec, da bi dosegel isto stopnjo razumevanja, dlje časa bloditi z očmi po ekranu, da bi našel tisto, kar hoče preveriti. Zunanji spomin Težava online branja je preprosto dejstvo, da po vsakem dotiku miške nič ne ostane na tistem mestu, kjer je bilo zadnjič. Zapomnitev, kje je bila informacija, ki jo potrebujem v danem trenutku, je brezpredmetna, saj je tam že ni več. Knjige, učbeniki in natisnjene strani so v tem primeru daleč bolj uporabne – od Sokrata do danes smo postali ljudje zelo spretni v uporabi prostorske orientacije pri iskanju informacije v knjigi (na papirju) v funkciji zunanjega spomina. Ne znamo sicer podatka na pamet, a vemo, v kateri knjigi in na katerem mestu v tej knjigi ga bomo našli v kateremkoli trenutku. S prehodom na digitalno komunikacijo se prednost stalne lokacije informacije na papirju izgublja. A med tem, ko ponujata hipertekst in svetovni splet vrsto drugih orodij za iskanje in uspešno odkrivanje, kje je kaj, PDF teh prednosti nima. PDF stran je le PDF stran – in v funkciji zunanjega spomina preprosto ni kaj prida. Bralna učinkovitost Naravno stanje človeških možganov je raztresenost. Narava nas je naredila take, da s pogledom hitimo sem in tja, da preusmerjamo svojo pozornost s predmeta na predmet, da se lahko čim bolj zavedamo dogajanja okrog sebe. Nevroznanstveniki so v človeških možganih odkrili mehanizme, ki delujejo na osnovi golih čutnih zaznav ter hitro in nezavedno obračajo pozornost k vpadljivim vidnim oblikam, ki bi lahko bile pomembne (Connor E. C. et all., 2004; cit. po Carr, 2011). Nepremični oz. nespremenljivi predmeti postanejo del ozadja in jih hitro ne opazimo več. A čim se v okolici kaj spremeni, to opazimo, ker bi lahko prav to bila nevarnost ali priložnost (Pines, M., 1995; cit. po Carr, 2011). Naglo samodejno preusmerjanje pozornosti je bilo nekoč torej bistvenega pomena za naše preživetje. Zmanjševalo je možnost, da človeka preseneti plenilec ali da človek spregleda bližnji vir hrane (Carr, 2011). Večino zgodovine je bilo človekovo razmišljanje torej vse prej kot linearno. Branje knjig, ki ga ljudje vadijo zadnjih nekaj sto let (pri nas od uvedbe obveznega osnovnošolskega izobraževanja v času cesarice Marije Terezije), je torej povsem nenaraven miselni proces, ki zahteva stalno nemoteno namenjanje pozornosti enemu samemu statičnemu predmetu. Človek je moral vložiti veliko truda, da je izučil možgane, da se ne menijo za dogajanje v okolici ter da se upirajo potrebi po beganju pozornosti od enega čutnega impulza do drugega. Možgani so morali v ta namen ojačati tiste nevronske povezave, ki so potrebne za nasprotovanje nagonski raztresenosti in uporabi nadzora nad pozornostjo. »Sposobnost bolj ali manj nemotenega nadzora na eno samo nalogo predstavlja nenavadno posebnost našega psihološkega razvoja«. (Bell, V., 2009; cit. po Carr 2011). In po tem, ko je že skoraj kazalo, da nam je uspelo razviti zmožnost fokusiranja možganov v linearni niz črk in v miselno procesiranje pomena, ki ga te črke nosijo, se je zgodila digitalna revolucija. Računalniški ekran se je začel boriti za bralčevo/gledalčevo pozornost – in posledično je Homo zappiens razvil zmožnost razpršene pozornosti in večopravilnosti. Ko se N. Carr (2008) sprašuje, ali nas Google dela neumne, misli prav na te spremembe, ki so se zgodile/ki se dogajajo v naših možganih med tem, ko smo tisoče in tisoče ur sedeli pred ekranom, in so se računalniški programi, računalniške aplikacije ... z živo pisanimi, utripajočimi in zvočnimi impulzi agresivno borili za našo pozornost. (Vsak klik je denar!) Vsi ti impulzi so namreč motnje, ki imajo v človekovem podprogramu iz davnine prednost. In človek nanje reagira veliko bolj spontano, kot na nujnost, da 92 (ko se uči iz linearno zapisanega besedila) fokusira svojo pozornost od besede do besede in od vrstice na vrhu strani do zadnje vrstice na njenem dnu. Razvoj večopravilnosti in zmožnosti razpršene pozornosti je tako tekel obratno sorazmerno z manjšanjem zmožnosti fokusirane koncentracije. To pa pomeni, da mora, če se hoče uspešno upreti nenehnim motnjam in če hoče zbrano slediti zapisanemu in to, kar je zaznal, miselno procesirati (=razumeti), človek angažirati veliko količino (miselne) energije. Miselne energije pa ni neskončno, in če je človek za obrambo pred motnjami porabi skoraj tretjino, je je za prav tak delež manj na voljo za branje in procesiranje zapisanega – ali drugače: bralna učinkovitost se zmanjša za toliko kolikor energije je učenec porabil za upiranje motnjam. In ne pozabimo: na tem mestu govorimo le o manjši učinkovitosti branja PDF besedil v primerjavi z branjem natisnjenih besedil z ekrana, ki izvirajo iz področja čustvenih spremenljivk, spremenljivk, ki vplivajo na to, kako bralec uporablja/in ali sploh uporablja kognitivne bralne strategije, kako krmili kognitivni bralni proces. Bralna motivacija, bralčevi cilji, predsodki pred branjem in stališča, povezana z branjem, pričakovanja, ki jih bralec oblikuje, preden se loti branja, so, če sedi pred ekranom, drugačni, kot če sedi pred knjigo, klasičnim učbenikom ali učnim gradivom, ki je natisnjeno na papir. Računalniški ekran, tablica, pametni telefon so v zavesti digitalnih domorodcev vendarle mediji, ki so namenjeni zabavi (Mangen, A. et all., 2013), hitremu klikanju med spletnimi stranmi, drsenju z očmi med slikovnimi in besednimi informacijami in plitvemu mišljenju – površnemu postavljanju hipotez, precej poljubnemu pripisovanju pomenov in vzpostavljanju vzorcev, ki naj bi jih tvorili nizi naključno zaznanih (percipiranih) fragmentov. Namen branja z ekranov je igra in »brskanje«, ne poglobljeno učenje. In zato je tudi strategija procesiranja zaznanega drugačna: tudi možgani ‒ ne le oči ‒ uporabljajo predvsem strategijo »skimming and skipping«. Učenje z branjem PDF besedila pa bi potrebovalo drugačen tempo zaznavanja ter drugačen način procesiranja. Ker torej PDF na ekranu izzove napačno bralno strategijo so bralni (učni) dosežki bistveno manjši. Zaprti hipertekst Kaj imamo v mislih, ko govorimo o HIPERTEKSTIH? Zagotovo jih moramo najprej razmejiti od pripovednih hipertekstov, posebnega tipa literarnih besedil, ki izkorišča strukturo hiperteksta in nastaja od 90. let 20. stoletja. Ko pa se pogovarjamo informacijskih in razlagalnih hipertekstih, mislimo na informacijske sisteme, v katerih so vsebine podane kot mreža dokumentov, ki so medsebojno mrežno povezani s sistemom t. i. povezav (linkov). V glavnem lahko hipertekste delimo v dva osnovna tipa: zaprte sisteme, ki so značilni za CD-ROMe in nekatere eučbenike, in odprte hipertekste, kakršne najdemo na svetovnem spletu. Okolje zaprtega informacijskega in razlagalnega hiperteksta je praviloma zamejeno v statični sistem z natančno določeno organizacijsko strukturo. Uporabniki vstopajo v ta sistem po navadi iz iste vstopne točke. Zaprti informacijski sistemi ne vsebujejo motenj, kot so agresivna (barvno intenzivna in utripajoča) reklamna besedila, tudi ne priložnostnih, neprestano spreminjajočih se povezav k besedilom s podobno tematiko in predvsem ne povezav, ki bi zapeljevale k besedilom (stranem), ki s tem, kar bralec/učenec bere, nimajo nikakršne zveze. Branje zaprtih informacijskih in razlagalnih hipertekstov in učenje iz besedil, ki imajo strukturo zaprtega informacijskega hiperteksta se bistveno razlikuje od branja in učenja iz odprtega informacijskega hiperteksta ter od linearnega informacijskega, prikazovalnega in razlagalnega besedila. Raziskave branja zaprtega informacijskega in razlagalnega hierteksta in branja informativnega, prikazovalnega ter razlagalnega klasičnega linearnega besedila izpostavljajo tri tipe razlik: 1. Burbules&Callister (2000) opisujeta zaprti hipertekst kot »tip informacijskega okolja v katerem so besedilni podatki in ideje medsebojno povezani na različne načine. Drugače kot v linearnem besedilu, kjer je treba za premikanje od ene informacije do druge le obračati strani, so linki v zaprtem sistemu hiperteksta oblikovani tako, da mora bralec, če se hoče premikati med besedilom, sam izbirati naslednjo lokacijo, košček besedila, ki ga bo bral. Zaprti sistem hiperteksta omogoča velikansko (a ne neskončno!) število možnih povezav med različnimi deli besedila. Ni nujno, da bo bralec bral (se učil) besedilo po vrstnem redu, ki si ga je 93 2. 3. 4. zamislil avtor. Bralec ima tudi možnost, da izbere svojo pot skozi besedilo in da usvaja znanje v vrstnem redu, ki ustreza njegovim interesom in nagnjenjem. Posledica vsega tega pa je, da je bralčeva vloga pri učenju iz zaprtega hiperteksta (npr. e-učbenika) veliko aktivnejša, kot bi bila, če bi se učil iz klasičnega linearnega učbenika, saj je od bolj ali manj optimalne navigacije skozi besedilo odvisen proces zaznavanja, ustvarjanja koherence in posledično kvaliteta naučenega. Natisnjeno besedilo (npr. klasični učbenik) ponuja bralcu (učencu) navigacijska orodja v obliki kazala, hierarhičnega sistema – tudi grafično prikazanih – poglavij in podpoglavij, ki omogočata bralcu ustvarjanje miselne sheme (internega miselnega vzorca, hierarhije v besedilu predstavljenega znanja) in takó hitro orientacijo v besedilu. V zaprtem hipertekstu pa vsebina ni vidna na prvi pogled, saj je skrita za mnogimi plastmi informacij – in ni dostopna na način, ki ga omogoča preprosto listanje po knjigi. Hiperteksti pogosto niso preveč pregledni, povezave med povezavami (linki) niso (ali so premalo) semantično jasne, kontekstualnih besedilnih signalov, ki bi jih lahko učenec uporabljal za postavljanje hipotez, kam bo vodil ta ali oni link, je po navadi premalo (Otter&Johnson, 2000). Posledica take nepreglednosti je, da učenec ali manj spreten bralec zaprtega hipeteksta vrstni red besedilnih blokov izbira naključno ali izbere preprosto naslednjega oz. predhodnega. Pomembna razlika med zaprtim hipertekstom in klasičnim linearnim besedilom je količina vizualnih znakov. Hiperteksti uporabljajo namesto besed vizualne znake, ikone v funkciji navigacijskih gumbov, vizualnih reprezentacij hiperlinkov. Za uspešno krmiljenje po hipertekstu morajo bralci kot del svojih strategij za razumevanje uporabljati tudi miselne strategije za dekodiranje in interpretacijo vizualnih besedilnih signalov. Znotrajbesedilni konteksti – torej povezave med deli besedila, ki predstavljajo posamezne informacije, spoznanja, pravila, ideje, naravne zakonitosti – so v hipertekstu očitni na prvi pogled in tako mnogo preglednejši kot v klasičnem linearnem besedilu (Caney, 1999). Ta večja preglednost znotrajbesedilne kontekstualnosti omogoča bralcu več možnosti za navigacijo v hipertekstu – tako v mislih kot tudi fizično na ekranu – večje število navigacijskih možnosti pa istočasno pomeni večjo količino kognitivne (miselne) obremenitve za doseganje bralnega razumevanja na ravneh, ki zahtevajo inferenčno sklepanje. Branje zaprtih informacijskih in razlagalnih hipertekstov in učenje iz besedil, ki imajo strukturo zaprtega informacijskega in razlagalnega hiperteksta, se torej bistveno razlikuje od branja in učenja iz odprtega informacijskega hiperteksta ter od informacijskega, prikazovalnega in razlagalnega linearnega besedila ‒ in zato je za uspešno branje in učenje treba uporabiti drugačne, besedilni strukturi ustrezne kognitivne procese in strategije. Razumevanje zaprtega hiperteksta Povedali smo, da je razumevanje online besedil sicer posledica okoliščin, dejavnikov in miselnih procesov, ki do neke mere sovpadajo z okoliščinami in miselnimi procesi ob branju klasičnih linearnih informacijskih, razlagalnih in opisovalnih besedil, a da so, zaradi specifičnosti bralnih situacij in zaradi specifičnosti besedilnih struktur za razumevanje PDF-jev, zaprtih informacijskih in razlagalnih hipertekstov ter odprtih informacijskih sistemov na spletu potrebni še nekateri dodatni ‒ v večini primerov ključni – dejavniki, miselni procesi in strategije. Ker so dejavniki in miselni procesi odvisni od online besedilne strukture in okoliščin bralne situacije, se kaže smiselno, da govorimo posebej o miselnih procesih pri razumevanju zaprtih informativnih in razlagalnih hipertekstov (tistih e-učbenikov, ki nimajo povezav s spletom) in posebej miselnih procesih pri razumevanju odprtih – spletnih – besedil, torej tistih e-učbenikov, ki izkoriščajo poleg zaprte strukture, še povezave s spletnimi vsebinami. Najprej je treba definirati, da razumemo pod pojmom e-učbenik zaprt informacijski in razlagalni hipertekst in nikakor ne linearnega infromativnega, razlagalnega in prikazovalnega besedila klasičnega učbenika, ki ga je nekdo nespremenjenega prestavil v PDF obliko, in naivno meni, da je naredil e-gradivo. Termin e-učbenik 94 uporabljamo v pomenu informativnega in razlagalnega besedila, ki ima strukturo zaprtega hiperteksta, katerega naloga je posredovanje informacij in postavljanje/predstavljanje teh informacij v bolj ali manj zaključene koherentne (naravoslovne ali družboslovne) razlage in predstavitve realnega sveta in zakonitosti, po katerih ta svet deluje. E-učbenik ni namenjen samemu sebi. Njegova ustreznost (in kvaliteta) se meri v refleksiji njegovega pomena (njegove vsebine) v učenčevem razumevanju prebranega ter stopnji znanja, ki ga je učenec usvojil ob uporabi/branju e-učbenika. Tako prvo kot drugo pa je odvisno tako od • • tematske vsebine e-učbenika (izbranih informacij/izbranega znanja, količine informacij in znanja, načina podajanja informacij in razlage, kako so informacije povezane v koherenten sistem (=primernost stopnji učenčevega kognitivnega razvoja) ter kako so informacije ter razlage upovedene (=primernost učenčevemu jezikovnemu razvoju), kot tudi od razumljivosti, nazornosti navigacijskega sistema, ki ga e-učbenik ponuja učencem, da ga uporabljajo za določanje vrstnega reda branja informacij in razlag ter za odločanje, katere informacije in razlage so zanje pomembne (in jih bodo kliknili ter nato morda prebrali) ter katere so nepomembne (in jih zato ne bodo ne kliknili in seveda ne prebrali). Odgovor na vprašanje, kaj se bodo učenci naučili iz e-učbenika, moramo torej iskati v učenčevi glavi – osvetliti moramo proces razumevanja e-učbenika. Večina raziskav procesa razumevanja zaprtega hiperteksta izhaja iz perspektive konstrukcijsko-integracijskega (C-I) modela razumevanja besedila (Kintsch, 1988; Kintsch & Van Diyk, 1978), ki sta ga avtorja sicer razvila, da bi osvetlila proces memoriranja linearnega besedila. C-I model predvideva, da bralec pomni prebrano na treh ravneh: - na prvi ravni se memorirajo reprezentacije besed in stavkov; na drugi ravni se memorirajo pomeni, izpeljani iz besedila; na tretji ravni se memorirajo generalne reprezantacije tega, kar je bralec prebral v besedilu in to uvrstil v svoje predznanje in poznavanje sveta (situacijski model). Večina informacij, ki si jih bo učenec zapomnil na prvi ravni, bo hitro zbledela. A nekatere izmed teh informacij se bodo povezale s pomenskim poljem besedila kot celote. Take informacije, pravi Kintsch, so reprezentirane kot propozicije. V okviru razlagalnega in prikazovalnega besedila so propozicije med seboj povezane. Povezave med propozicijami imenujemo semantično koherentne relacije. Te semantično koherentne korelacije se pojavljajo v primerih, če delijo neko obliko semantične povezanosti v pripovednem diskurzu. Raven koherence se reprezentira s količino prekrivanja pomena (shared meaning) in s količino referenčnih relacij. Koherenčne relacije pa temeljijo na standardnih jezikovnih sredstvih v besedilu, kot npr. kavzalnost, raba zaimkov, ponavljanje besed (Foltz, 1996). Kintsch opisuje dve vrsti mentalnih reprezentacij medsebojno povezanih propozicij: - koncepti višjega reda, ki se reprezentirajo kot nadrejene propozicije, in koncepti nižjega reda, ki se reprezentirajo kot podrejene propozicije (Kintsch & Van Diyk, 1978) Memoriranje propozicij sledi opisani hierarhiji: nadrejene propozicije pomni bralec dlje kot propozicije nižjega reda. Na višjem nivoju generira bralec makrostrukturo besedila. Ta makrostruktura je rezultat inferenčnega mišljenja, v okviru katerega bralec oblikuje hipoteze o tem, kaj naj bi bilo sporočilo posameznih odstavkov, poglavij, celotnih besedil. Take hipoteze je mogoče (Foltz, 1996) oblikovati le na podlagi primerjave prebranega z generalnim (pred)znanjem. Ključni proces pri usvajanju znanja je torej razumevanje besedila, le-ta pa je neločljivo povezan s procesom ohranjanja koherence. 95 Kaj je torej koherenca? Koherenca je besediloslovna kategorija in eden izmed sedmih kriterijev besedilnosti. Koherenca označuje načine, na katere so komponente besedilnega sveta tj. konstalacija pojmov in relacij, na katerih temelji površinsko besedilo, medsebojno dostopne in relevantne. Pojem v tem primeru označuje konstelacijo védenja, ki se jo da z večjo ali manjšo enotnostjo in stalnostjo aktivirati ali priklicati v zavest. Relacije pa so vezni členi med pojmi oz. vezi med pojmi, ki v besedilnem svetu nastopajo skupaj; vsak vezni člen naj bi bil nosilec pojma, na katerega je vezan. Besedilo je koherentno, če se pojmi (propozicije) v njem pomensko vsaj delno prekrivajo. V tem primeru govorimo o semantično sorodnih pojmih - ti tvorijo koherenco. Kadar se pojem (propozicija), ko ga bralec procesira v danem trenutku, semantično ne prekriva z nobeno izmed propozicij v kratkoročnem spominu, mora bralec sprožiti proces inferenčnega sklepanja (inferiranja): ustvariti mora t. i. premostitveno inferenco, s katero bo dopolnil mentalno reprezentacijo besedila z »manjkajočo« informacijo – samo tako lahko namreč ohrani koherenco besedila. Da bi lahko ustvaril potrebno premostitveno inferenco mora bralec uporabiti zunajbesedilno znanje. V primerih, ko bralec tega zunajbesdilnega (pred)znanja nima, je/bo njegovo razumevanje besedila oteženo oz. besedila sploh ne bo razumel - iz česar lahko izpeljemo, da koherenca ni le značilnost samih besedil, temveč v veliki meri rezultat kognitivnih procesov besedilnih uporabnikov (De Beaugrande, Dressler, 1992). In kako je s koherenco ob branju zaprtega hiperteksta? Avtor klasičnega linearnega besedila lahko predvidi in načrtuje proces ustvarjanja besedilne koherence v veliko večji meri kot avtor zaprtega hiperteksta. V linearnem besedilu lahko sam določa vrstni red pojmov v besedilu. Na lokalni ravni določi tok besed in stavkov, na globalni ravni pa vrstni red in strukturo odstavkov tako, da bralcu olajša ustvarjanje koherenčnih povezav. To olajša bralcu strukturiranje besedilnih informacij v koherentno celoto in uvrščanje informacij v strukture, ki jih je ustvaril ob branju predhodnega dela besedila. V nasprotju s tem so možnosti avtorja hiperteksta, da bi bralcu olajšal miselne procese ob ustvarjanju koherence in omejil količino za to potrebnega inferenčnega sklepanja, relativno omejene, saj ni v njegovi moči, da bi določil vrstni red zajemanja propozicij iz besedila. To pa je, kot izpostavlja Foltz (1996), ključni problem v procesu razumevanja hipetrteksta. Osrednja značilnost strukture zaprtega hiperteksta je namreč prav okoliščina, da je mogoče iz katerekoli točke v besedilu »skočiti« kamorkoli. Ta neskončna svoboda pri izbiri vrstnega reda zajemanja pojmov (propozicij) lahko namreč povzroči težave v procesu ustvarjanja koherence in s tem razumevanja besedila. V procesu učenja iz e-učbenika (če gre za zaprti hipertekst) ni mogoče predvideti, kaj bo učenec prebral najprej in kaj bo prebral za tem. To pa pomeni, da avtor nima možnosti, da bi učenci naprej povedal/predstavil informacijo, pojem (košček vedenja/znanja), ki bi ga ta nujno potreboval v kratkoročnem spominu za to, da bi lahko osmislil informacijo (našel koherenco), o kateri bere v danem trenutku. Avtor eučbenika nikakor ne more predvideti vseh možnosti, kam bo učenec skočil iz nekega koščka besedila – zatorej ne more vzdrževati / podpirati procesa ustvarjanja makrokoherence za vse možne povezave (linke), ki jih ponuja zaprti hipertekst e-učbenika. Posledica nekoherentnih skokov, ki jih naredijo učenci v besedilni strukturi eučbenika, pa je potreba po večji količini inferenčnega sklepanja, saj mora učenec za razumevanje besedila ustvariti več premostitvenih inferenc in večje premostitvene inference, da bi to, o čemer bere, smiselno povezal s tistim, o čemer je bral prej. Posledica neskončnih možnosti, ki jih ponujajo linki v zaprtem hipertekstu, je namreč manjša semantična povezanost (prekrivnost) besedilnih pojmov, kar je povezano z manjšo stopnjo koherentnosti kot besedilne kategorije in z nujnostjo mnogo večjega obsega miselnega inferenčnega procesiranja za ustvarjanje premostitvenih inferenc. Vse to pa ima resne posledice na razumevanje gradnikov bralne kompetence v procesu razumevanja prebranega v zaprtem hipertekstu in posledično v procesu učenja iz e-učbenika, saj občutno večji obseg miselnega inferenčnega procesiranja za ustvarjanje premostitvenih inferenc med naključno izbranimi deli besedila povečuje pomen predznanja v učenčevem procesu razumevanja besedila – tako pomen tematskega (stvarnega) predznanja kot tudi pomen predznanja na ravni besedilne strukture. Tematsko predznanje v procesu branja zaprtega hiperteksta Stvarno – tematsko predznanje je nujen (a seveda ne zadosten) predpogoj za učenčevo/bralčevo razumevanje besedila, saj predstavlja prav to znanje material, iz katerega se gradijo inferenčni mostovi med nekoherentnimi deli besedila. Za branje vseh tipov besedil dokazano velja, da bralci praviloma slabše razumejo besedilo, če 96 nimajo ustrezne količine tematskega predznanja. V še večji meri pa velja isto pravilo za branje in učenje iz zaprtih hipertekstov. Študije dokazujejo, da imata kvaliteta in kvantiteta stvarnega – tematskega predznanja na razumevanje hiperteksta opazno večji vpliv, kot ga imata na razumevanje linearnega besedila, saj bere uporabnik besedilne informacije v individualno izbranem vrstnem redu – najpogosteje naključno in brez kakršnegakoli načrta – kamorkoli ga zaneseta kolešček in tipka na miški. To pa pomeni, da učenec ne izkorišča avtorjevega skrbno načrtovanega miselnega toka in sosledja informacij in pojmov, v katerem se ta trudi, da bi učencu priskrbel informacijo (razlago), tik preden jo potrebuje za razumevanje naslednje informacije/razlage/pojma. Potreba po ustvarjanju inferenčnih mostov je na ta način zmanjšana na najmanjšo možno mero – s tem pa tudi pomen gradnikov teh mostov – torej zunajbesedilnega tematskega – stvarnega predznanja. Naključno izbrano sosledje informacij/pojmov/razlag – naključno preskakovanje s čanka na čank in iz noda na nod v zaprtem hipertekstu pa pomeni, da je velika možnost, da učenec čanka/noda, ki ga je avtor zapisal v funkciji predznanja, potrebnega (prerequisite knowledge) za razumevanje čanka/noda, ki se ga pravkar trudi razumeti, še ni prebral. Da bo kliknil na ponujeni link šele kasneje, ali da nanj sploh ne bo kliknil. V tem primeru mora učenec kot gradbeni material (gradnik) za ustvarjanje inferenčnega mostu uporabiti SVOJE stvarno – tematsko predznanje. In ker je učenčevo gibanje po hipertekstu bolj ali manj naključno, je semantičnega prekrivanja med pojmi/propozicijami/ razlagami relativno malo (manj kot v linearnih besedilih, kjer avtor določi, kaj se bo bralo prej in kaj po tem), zato morajo biti inferenčni mostovi za ustvarjanje besedilne koherence, predpogoja za razumevanje v besedilu upovedenega sveta, veliko večji, širši in daljši. Učenci z manjšo količino stvarnega – tematskega predznanja bodo najverjetneje imeli še več težav z razumevanjem besedila / snovi, kot bi jih imeli, če bi se učili iz linearnega – klasičnega učbenika. Njihov deprivirani položaj se s prehodom iz klasičnega na eučbenik tako povečuje. Poznavanje strukture hiperteksta In kakšna je vloga predznanja, ki je povezano s strukturo zaprtega hiperteksta? Tradicionalna linearna informacijska, prikazovalna ali razlagalna besedila imajo precej nazorno besedilno strukturo. Avtor besedila lahko uporablja vzročno – posledično besedilno strukturo, besedilno strukturo problem – rešitev, besedilno strukturo primerjave – kontrasta, besedilno strukturo kronološko razvrščenih sekvenc, besedilno strukturo opisov (raznih vrst) ... Pouk slovenščine in medpredmetne povezave med slovenščino ter naravoslovnimi in družboslovnimi predmeti ter izkušnje, ki izhajajo iz uporabe najpogosteje uporabljenih bralnih/učnih strategij, povzročijo, da večina uspešnih učencev te besedilne strukture pozna. Poleg tega gre za miselne strukture, ki so značilne tudi za informativna, prikazovalna in informacijska besedila ne le v bralno pisnem kanalu ampak tudi v govorno – poslušalskem kanalu – in seveda za besedilne strukture, katerih sprejemanje in tvorjenje vadimo tudi v vsakdanjem življenju – ne le v šoli. In zato se nam /učencem te besedilne strukture zdijo domače in logične. Z besedilnimi strukturami zaprtih hipertekstov pa ni tako. Struktura zaprtega hiperteksta je namreč drugačna od vsega, s čimer smo imeli izkušnje v realnem (analognem) življenju. In pred vsem: besedilna struktura hiperteksta ni vidna. V večini primerov je namreč skrita v nevidnih poteh, nevidnih povezavah med različnimi čanki – t. i. hiperlinkih. Hiperlinki so eden ključnih elementov zaprtega hiperteksta. Hiperlinki povezujejo različne čanke informacij v hipertekstni sistem in vodijo bralca od enega čanka k drugemu (Mazzali-Lurati, 2007). Hiperlink je elektronska povezava med dvema koščkoma informacij, ki jo je avtor vgradil v besedilno strukturo zaprtega hiperteksta zato, ker je predvidel, da bi bilo za uporabnika (za njegovo razumevanje problema) morda koristno, če bi imel ti dve informaciji istočasno v kratkoročnem spominu. Ko sta dva koščka informacij povezana s hiperlinkom, nastane nod. Nod je lahko košček besedila, diagram, seznam podatkov, video klip ali (kratek) film. Lahko pa je, seveda tudi kombinacija vsega naštetega (Verezub, Wang, 2008). Po navadi prepoznamo hiperlinke po tem, da gre za podčrtane ali krepke koščke besedila, še posebej velja to, če gre za vdelane povezave (embeded textual links), katerih naloga je, da bralca obvestijo, da nanj čaka še pomembna informacija/razlaga, ki bi jo bilo po avtorjevem mnenju koristno prebrati prav zdaj – v kombinaciji z informacijo, razlago ... o kateri bere v aktualnem čanku (Mazzali-Lurati, 2007). Poleg tega so za krmiljenje in navigacijo v hipertekstu pomembni še hipertekst wordingi, saj hiperlinki z njimi uporabnika/učenca obvestijo, o 97 čem bo »bral« v naslednjem nodu, še pred tem pa seveda še o tem, da je nod s to vsebino sploh na voljo (Wei et al., 2005). Vdelane povezave imajo dve vrsti funkcij v procesu branja zaprtega hiperteksta: • • če so hiperlinki naslovljeni jasno in razumljivo (=labeled clearly), lahko uporabniki hitro pregledajo vsebino in strukturo hiperteksta (kaj ponuja in kje je kaj), poleg tega pa lahko predvidijo o čem bo govorila naslednja informacija; smer uporabnikovega gibanja v hipertekstu lahko preusmerijo še vdelane povezave (embeded textual links) ter pojavna okna (angl. pop up windows). (Landow, 2006). Premišljena navigacija od čanka do čanka in od noda do noda po poteh, ki jih omogočajo različni hiperlinki, prispeva k boljšemu razumevanju prebranega v zaprtih hipertekstih in k boljšim učnim učinkom. Če učenec najde optimalno pot od čanka do čanka in od noda do noda, lahko prihrani veliko miselne (mentalne) energije, ki jo sicer potrebuje za ustvarjanje koherence. Premišljena in optimalna pot skozi čanke in node je namreč tista pot, pri kateri so informacijske vrzeli med informacijami/razlagami kar najmanjše – in nikakor niso tako ogromne, kakršne nastajajo, če je pot med čanki/nodi naključna. Če zna učenec »brati« besedilne signale vizualnega jezika v hipertekstu (krepko, podčrtano ...) in če razume jezik hiperlinkov, torej pomen besed, ki jih uporablja avtor za naslavljanje čankov, bo lahko veliko lažje presodil, kateri čanki so bistveni za razumevanje celote sporočila (koncepta) in to, kateri so le manj obvezen dodatek. Ta spretnost mu bo pomagala, da se bo izognil stresu, ki bi ga utegnilo povzročiti preobilje informacij. Branje in razumevanje vizualnih in besednih signalov, ki so uporabljeni v hiperlinkih, pa ni edino, kar lahko učenec s pridom uporabi za uspešno navigacijo skozi e-učbenik. Po navadi mu hipertekst ponuja še interni zemljevid ali pregled (angl. overview) hiperteksta. Zemljevid/pregled hiperteksta je orodje, ki grafično predstavlja vsebino hiperteksta in njeno organizacijo. Uporablja se kot neke vrste kazalo, ki bralcu pomaga krmiliti njegovo gibanje od informacije do informacije, od razlage do razlage, od opisa do opisa. Zemljevidi in preglednice v hipertekstu izboljšajo pomnjenje prebranega in tudi razumevanje naučenega. Skratka: če učenec pozna narativno shemo zaprtega hiperteksta to bistveno prispeva tako h količini znanja, ki ga je usvojil, kot tudi h kvaliteti tega znanja – razumevanju in zmožnosti uporabe le-tega. Po drugi stani pa bo učenec, ki narativne sturkture hiperteksta, iz katerega se uči, ne pozna, učenec, ki ne zna brati (ki ne razume) jezika hiperlinkov, bolj ali manj naključno (ali povsem poljubno) taval od čanka do čanka, imel veliko težav. Hipertekst s svojo strukturo namreč omogoča povsem svobodno premikanje – to pa pomeni, da bo (morda/najverjetneje) učenec brez predznanja o strukturi hiperteksta izbiral sosledje pomensko zelo oddaljenih besedilnih blokov – takih, med katerimi bo zelo težko zgradil inferenčne mostove, ali celo takih, med katerimi zaradi premajhnega stvarnega – tematskega predznanja inferenčnih mostov sploh ne bo mogel zgraditi. Razumevanje besedila bo tako zelo pomanjkljivo oz. ga sploh ne bo. Vpliv strukture zaprtega hiperteksta na količino in kvaliteto naučenega Ena ključnih prednosti sodobnega e-učbenika (zaprtega hiperteksta), naj bi bila njegova fleksibilnost in interaktivnost. (Kreuh, 2011). IKT strokovnjaki so prepričevali (prepričujejo) pedagoge, da naj bi prav ti prednosti e-učbenika učencem zagotavljali več znanja in znanje na višjih taksonomskih ravneh (OECD – 2007, 2009). A počasi, z rabo, postajajo vse glasnejša opozorila, da naj bi prav ti »prednosti« povzročali pri učenju vrsto težav, saj naj bi povečevali kognitivno obremenitev učenca in s tem zmanjševali učinkovitost učenja. Ker je vprašanje, ali branje zaprtega hiperteksta povečuje učenčevo kognitivno obremenitev in ali to posledično znižuje količino in kvaliteto naučenega, nadvse pomembno, mu je treba posvetiti potrebno pozornost. Kaj je torej kognitivna obremenitev? Kirschner (2002) definira kognitivno obremenitev kot miselni konstrukt, ki je sestavljen iz treh merljivih dimenzij: 98 a) mentalne obremenitve, b) mentalnega napora in c) učnega učinka. Ali obstoji soodvisnost med mentalno obremenitvijo (a) in specifičnimi zakonitostmi kognitivnega procesiranja, značilnega za branje zaprtega hiperteksta, posebej za navigiranje med njegovimi gradniki? De Stefano in Le Fevre (2007) sta v zvezi s tem vprašanjem postavili naslednjo hipotezo: Proces linearnega branja ne zahteva miselnih procesov, ki so ob branju hiperteksta povezani s sledenjem povezavam in z navigacijo med njimi, zato predstavljajo prav ti miselni procesi, kadar se učenec uči iz hiperteksta, dodatno obremenitev. Pri tem se jima je zdelo ključno, da ti procesi obremenjujejo predvsem učenčev delovni spomin. Delovnega spomina pa seveda ni mogoče obremenjevati preko meja njegove zmogljivosti, saj je število informacij, ki jih je zmožen procesirati istočasno, omejeno. (Badley&Logie, 1999). In posledica: če miselni procesi, potrebni za krmiljenje med gradniki hiperteksta, povečujejo miselno obremenitev v delovnem spominu, to pomeni, da je za procesiranje »tematskih« informacij, za iskanje koherence med njimi, inferenčno sklepanje, na razpolago relativno manjši del delovnega spomina. Za lažjo predstavo, kateri miselni procesi so potrebni za krmiljenje v zaprtem hipertekstu, lahko uporabimo shemo Procesnega modela branja hiperteksta (slika 2_5). Slika 2_5: Procesni model branja hiperteksta (De Stefano, Le Fevre, 2007) Slika 5 prikazuje sosledje korakov pri branju zaprtega hiperteksta. Če je npr. e-učbenik strukturiran linearno in ima le povezave tipa NAPREJ, NAZAJ, se učenec ob vozlišču (n) odloča med dvema možnostma: - ali bo šel naprej k naslednjemu vozlišču (n+1) ali bo šel nazaj k prejšnjemu vozlišču (n–1). Tak linearni tip hiperteksta, se zdi, ima relativno majhen vpliv na kognitivno obremenitev učenčevega delovnega spomina. Drugače pa je, če ima zaprti hipertekst razvejano strukturo in vsebuje tudi potopljene povezave (embeded links). Ko namreč učenec naleti na potopljeno povezavo (zelo pogosto je v besedilu zapisana z drugačno barvo, je podčrtana ali oboje) se mora odločiti, - ali ji bo sledil ali bo nadaljeval z branjem noda (n) ali se bo premaknil v linearni smeri k naslednjemu nodu (n+1) oz. se bo vrnil k prejšnjemu nodu (n–1). De Stefano in Le Fevre (2007) sta predpostavili, da vsako odločanje o smeri gibanja v procesu branja zmanjšuje količino razpoložljive miselne obremenljivosti v delovnem spominu. 99 K temu pa je treba dodati še nekaj: Vsakič, ko se učenec odloči, da bo sledil vdelani povezavi (embeded link), tvega, da bo vsebina, o kateri bo tam bral, delovala kot motnja pri razumevanju naslednjega noda (n+1). Vsebino noda (n+1) je namreč mogoče razumeti le tako, da najdemo koherenco z vsebino noda (n). Le-te pa ni več v delovnem spominu, saj je prostor v njem zasedla vsebina vdelane povezave (embeded link). Referenčni mostovi, ki jih je zdaj treba zgraditi za sestavljanje koherence, so v tem primeru zelo veliki, za njihovo gradnjo pa je potrebnega veliko tematskega predznanja. S teoretičnega zornega kota je torej upravičeno sklepanje, ki ga prikazuje slika 2_6. Ta prikazuje soodvisnost med fleksibilnostjo e-učbenika in razumevanjem, kadar berejo besedilo učenci z majhnim predznanjem. V tem primeru teorija predvideva naslednjo zakonitost: več možnosti počasnejša navigacija bolj naključno sosledje informacij (=najverjetneje manjša stopnja koherence med njimi) slabše razumevanje Slika 2_6: Soodvisnost med razumevanjem in flesibilnostjo e-učbenika, kadar bere učenec z majhnim predznanjem Branje zaprtega hiperteksta z razvejano strukturo, ki z nelinearnimi linki ponuja visoko stopnjo interaktivnosti in fleksibilnosti (s čimer se meri kvaliteta e-učbenika!) potemtakem zmanjšuje stopnjo razumevanja prebranega – predvsem pri tistih učencih, ki zaradi manjše količine tematskega predznanja ne morejo zgraditi inferenčnih mostov med zelo raznorodnimi, zelo rahlo povezanimi ali celo nepovezanimi informacijami, ki jih dobivajo učenci v poljubnem vrstnem redu, kakršnega omogoča razvejana struktura njihovega fleksibilnega ter interaktivnega e-učbenika. RAZUMEVANJE INFORMATIVNIH, RAZLAGALNIH IN PRIKAZOVALNIH BESEDIL NA SVETOVNEM SPLETU Za učenje »zmeraj in povsod«, za iskanje in razumevanje informacij, ki so »oddaljene le en sam klik« in zmeraj na voljo na svetovnem spletu, za učenje s pomočjo svetovnega spleta potrebujejo učenci poleg klasičnih metakognitivnih strategij še nekatere posebne, a za to vrsto učenja ključne učne strategije. Besedila na svetovne spletu so, za razliko od zaprtih informacijskih in razlagalnih hipertekstov, del odprtega mrežnega sistema dostopnega na svetovnem spletu (Coiro, Dobler, 2007), katerega struktura, vsebina in oblika se spreminja od dne do dne, od trenutka do trenutka. Okolje zaprtega informacijskega in razlagalnega hiperteksta je praviloma zamejeno v statičen sistem z natančno določeno organizacijsko strukturo, v katerega, kot rečeno, porabniki vstopajo po navadi iz iste vstopne točke. V odprti informacijski sitem na spletu pa vstopajo uporabniki praviloma od koderkoli in od tam jih naslednji klik lahko spet zanese kamorkoli. Zaprti informacijski sistemi ne vsebujejo motenj, tudi ne priložnostnih, neprestano spreminjajočih se linkov k besedilom s podobno tematiko in predvsem ne linkov, ki bi vabili k besedilom (stranem), ki s tem, kar bralec/učenec bere, nimajo nikakršne zveze. Svetovni splet pa ponuja neskončno količino virov ‒ virov, ki bi po tematskem kriteriju utegnili biti zanimivi /ustrezni, a se, po tem, ko je uporabnik skočil tja, izkaže, da gre za nekaj povsem drugega. Izkaže le lahko, da je besedilo tematsko sicer ustrezno, a je napisano v prezahtevnem jeziku, na previsoki stopnji kognitivne zahtevnosti, besedilo, katerega branje in razumevanje bi zahtevalo (pre)več predznanja. Ali pa se izkaže, da besedilo, kljub temu, da tematsko ustreza, ne dosega stopnje strokovne ravni, ki bi jo uporabnik potreboval za doseganje svojega (učnega) cilja, da je zanesljivost podatkov vprašljiva, da so podatki/informacije zapisani in prikazani tendenciozno. Vseh teh težav v zaprtem informacijskem in razlagalnem hipertekstu ni. Če uporabnik odpre CD-ROM Enciklopedia Britanica, ve, kakšno stopnjo 100 zahtevnosti lahko pričakuje in to, da so vsi geselski članki zapisani na tej stopnji jezikovne in strokovne zahtevnosti ter zanesljivosti. Če je učenec v varnem okolju e- učbenika, ve, da lahko pričakuje besedila, na katerih resničnost se lahko zanese, učitelj pa ve, da so besedila didaktično oblikovana in preverjena, da so torej primerna učenčevi stopnji kognitivnega in jezikovnega razvoja ter ustrezna njegovemu predznanju. Če se učitelj zanaša na to, da se bo učenec učil s spleta, na vse to ne more računati. Besedila na spletu pač niso didaktično preverjena – kar pomeni, da so primerna za doseganje izbranega učnega cilja ali pa so za ta namen povsem neprimerna. Odprti informacijski sistem svetovnega spleta je poln reklamnih strani, ki so, v zadnjem času vedno bolj sofisticirano naravnana na vsakega uporabnika in njegove interese in motive. Poleg reklamnih strani pa se je na spletu nemogoče izogniti okencem, ki še posebej zapeljivo vabijo k ogledom in nakupom, ki s predmetom iskanja nimajo nikakršne zveze. Ta okenca predstavljajo večjo motnjo kot reklamne strani h katerim vabijo linki, saj jih uporabniku ponuja izbran algoritem, ki je na podlagi analize predhodnih klikov izračunal, kaj uporabnika zanima, katere so njegove težave, katere nakupe načrtuje ... Poleg tega je koncentracija pri iskanju informacij (torej učenju) na spletu otežena še zaradi dejstva, da je ista naprava (računalniški zaslon, tablica, pametni telefon) tudi posameznikov prenosnik/kanal za njegovo socialno omrežje. Na istem zaslonu, na katerem naj bi se učil, iskal informacije, sprejema tudi e-pošto od svojih prijateljev, twitte oseb, ki jim sledi, in sporočila ter slike s facebooka ali katerega drugega omrežja. Vsi ti socialni kanali z grafičnim in/ali zvočnim signalom nenehno sporočajo, »da je prišlo sporočilo«. In skorajda nemogoče se je upreti, da človek ne bi pogledal, »kaj je prišlo«. Če si prikličemo v spomin že omenjeno dejstvo, da je razvoj večopravilnosti in zmožnosti razpršene pozornosti pri digitalnih domorodcih tekel obratno sorazmerno z manjšanjem zmožnosti fokusirane koncentracije to pomeni, da bi moral učenec, če bi se hotel uspešno upreti nenehnim motnjam na spletu in če bi se hotel zbrano učiti, slediti zapisanemu in to, kar je zaznal, miselno procesirati (=razumeti), angažirati veliko večjo količino (miselne) energije, kot bi je potreboval, če bi se učil iz zaprtega informacijskega in razlagalnega hiperteksta, npr. e-učbenika ali klasičnega linearnega natisnjenega besedila. Skratka, iskanje informacij, branje in učenje s spleta, je zares drugačno kot je učenje iz zaprtega informacijskega in razlagalnega hiperteksta oz. kot je branje in učenje iz klasičnega linearnega natisnjenega besedila. Gre za zelo specifično bralno in učno situacijo, ki zahteva poleg splošnoveljavnih metakognitivnih pristopov/strategij še specifične miselne procese, spletne bralne/učne strategije in razvito spletno bralno metakognicijo. Starejše študije, tiste iz devetdesetih let, so raziskovale kognitivne strategije pri procesiranju informacij na spletu pri odraslih uporabnikih spleta (Coiro, Dobler, 2007). Hill in Hannafin (1997) sta ugotovila pozitiven vpliv tematskega predznanja in poznavanja spletnih besedilnih struktur, opazila pa sta tudi, da na sposobnost učenja s spleta vpliva tudi človekova pozitivna samopodoba. Odrasli, ki so o sebi mislili, da so spretni uporabniki spleta, so se učili in informirali bolje kot tisti, ki so o sebi menili, da se na spletu ne znajdejo prav dobro. Študije, ki so raziskovale, kako se učijo s spleta učenci, pa so opozorile na vrsto ovir. na katere naletijo mladi, kadar iščejo informacije v odprtih spletnih okoljih. In vzrokov za težave je kar nekaj: - učenci uporabljajo nespretne iskalne strategije (Bilal, 2000, Eagleton, 2003) učenci kažejo znake kognitivne preobremenjenosti in se v spletnem okolju izgubljajo (Fidel in dr., 1999), učenci tavajo od enega raziskovalnega problema k drugemu, tretjemu (Lyons in dr. 1997) in učenci preprosto ne vedo, kaj naj počnejo z informacijo, po tem, ko so jo končno našli (Wallace in dr., 2000). Drugačen pristop k proučevanju učenja s speta sta uporabili J. Coiro in E. Dobler (2007). V raziskavi Exploring The Online Reading Comprehension Strategies Used by Sixth- Grade Skilled Readers to Search and Locate an Information on Internet ju ni, kot njune predhodnike, zanimalo, kaj počno učenci narobe. Nasprotno! V njuni kvalitativni študiji ju je zanimalo 101 1. 2. katere so značilnosti bralnega procesa, ki ga uporabljajo uspešni učenci za iskanje informacij na spletu, in kateri miselni procesi podpirajo proces izbire, ki ga opravijo spretni bralci v procesu brskanja po spletu. Rezultati raziskave so pokazali, da so dobre/uspešne iskalne, bralne in učne strategije na spletu do neke mere podobne tistim, ki jih spretni bralci uporabljajo pri linearnih besedilih, da so torej univerzalne, a da uporabljajo uspešni učenci, kadar iščejo informacije in kadar se učijo s spleta, še vrsto dodatnih spretnosti. Njune ugotovitve povzemamo v tabeli na sliki 2_7: Miselne strategije za razumevanje prebranega Predznanje Inferenčno sklepanje Podobnosti med branjem linearnega natisnjenega besedila in besedila na spletu - tematsko predznanje o poznavanje strokovnega področja, napačno znanje (misconceptions) o besedišče splošno, tematsko (termini); - predznanje, povezano z besedilnimi strukturami - sklepanje na podlagi ugotavljanja besednega ujemanja sklepanje na podlagi strukturnih besedilnih signalov (cues) sklepanje na podlagi kontekstualnih besedilnih signalov univerzalne metakognitivne strategije za nadzorovanje in uravnavanje procesa razumevanja samoregulacijski rekurzivni miselni krog Metakognitivni/ samoregulacijski procesi - - Dodatne/specifične spretnosti, potrebne za razumevanje besedila na spletu predznanje, povezano s poznavanjem strukture spletnih besedil; predznanje, povezano z elektronskimi napravami, preko katerih dostopamo do spleta o elementarne računalniške spretnosti o osnove iskanja na spletu o osnove navigiranja inferenčno sklepanje v smeri predvidevanja - večslojno inferenčno sklepanje - rekurzivni miselni krog v povezavi s fizičnimi aktivnostmi (klik, tipkanje, drsenje s prsti po ekranu... hitri cikli dinamičnega prepletanja bralnih, miselnih in navigacijskih strategij. Prirejeno po Coiro Dobler, 2007, str. 229 Slika 2_7: Primerjava miselnih procesov pri razumevanju prebranega: natisnjeno linearno besedilo, www. besedilo Že hiter pogled na tabelo pokaže, da so za uspešno iskanje informacij na spletu ter za branje in učenje s pomočjo spletnih besedil potrebne tri vrste miselnih procesov, ki so povezani s predznanjem, inferenčnim sklepanjem ter z metakognitivnimi/samoregulacijskimi procesi. Nekoliko podrobnejši pogled pa pokaže še nekaj: da www pismenost, v nasprotju s trditvami nekaterih predhodnih študij (Spiro, 2004), ki so trdile, da so online pismenosti povsem nove oblike pismenosti, ter da so za branje in učenje s pomočjo online besedil potrebne druge spretnosti kot jih učenec uporablja za učenje iz linearnih natisnjenih gradiv, ni povsem drugačna od klasične pismenosti. Opazovanje vsakega izmed miselnih procesov med uspešnim iskanjem informacij in procesiranjem informacij na spletu je namreč pokazalo, da uspešni učenci uporabljajo za branje in učenje tako generalne/klasične miselne 102 procese, poleg teh pa še posebne, za spletno učenje specifične miselne procese. Oglejmo si torej te specifične miselne procese nekoliko pobliže. Predznanje v procesu razumevanja spletnih besedil Za uspešno iskanje informacij, branje spletnih besedil in za učenje s spleta je nesporno pomembno predznanje – tako tematsko predznanje kot tisto, povezano z besedilnimi strukturami. Tematsko predznanje in poznavanje strukture spletnih besedil Pri tem J. Coiro in E. Dobler izpostavljata ne le poznavanje teme, o kateri se učenec uči oz. o kateri išče spletne informacije, ampak tudi na obseg njegovega besedišča. Pri tem se zdita pomembni obe množici besed: tako tiste s tematskega (strokovnega) področja, o katerem se učenec uči (=terminologija), kot tudi tiste, ki jih imamo v mislih, ko govorimo o splošnem besednem zakladu. Nepoznavanje besed (strokovnih in splošnih) močno otežuje, v nekaterih primerih pa celo onemogoča razumevanje informacije, pomanjkljivo tematsko predznanje oz. celo napačno znanje (=misconceptions) pa otežuje/onemogoča proces inferenčnega sklepanja, o katerem bomo govorili kasneje. Šestošolci, ki so sodelovali v raziskavi, sploh tisti, ki so bili uspešni, so za reševanje nalog s pomočjo spletnih besedil uporabljali tudi znanje o besedilnih strukturah, ki so si ga pridobili ob branju linearnih, natisnjenih besedil. V pomoč jim je bilo poznavanje razmerij med posameznimi informacijami, kot npr. primerjava/kontrast, problem/rešitev, vzrok/posledica, kronološki niz ... Poleg tega so v procesu razumevanja prebranega/videnega uporabljali še izkušnje in znanje povezano s topografskimi oznakami v besedilu. Glede na to, ali je bilo besedilo zapisano navadno, krepko ali ležeče, so sklepali, ali je pomembnejše ali manj pomembno, ali je v hierarhičnem pojmovnem zemljevidu višje ali nižje, za ustvarjanje predstave o hierarhični urejenosti pojmov so uporabljali naslove in podnaslove, tudi velikost in debelino črk, s katerimi so bili ti zapisani, vedeli so, katere informacije lahko pričakujejo v tabelah in grafih, ter to, v kakem soodnosu bodo te informacije s tistim, kar je zapisano z besedami. Skratka: poznavanje linearnih besedil se je pokazalo nadvse uporabno v procesu razumevanja spletnih besedil. Specializirano predznanje Poleg klasičnega predznanja pa sta za iskanje in branje na spletu pomembni še dve vrsti specializiranega predznanja: predznanje, povezano s poznavanjem strukture spletnih besedil in predznanje, povezano z elektronskimi napravami, prek katerih dostopamo do spleta. Predznanje, povezano s poznavanjem strukture spletnih besedil V okviru predznanja, povezanega s poznavanjem strukture spletnih besedil, se je pokazalo, da je orientacija v besedilu in uspešnost iskanja uspešnejša, če imajo učenci izkušnjo s spletnim besedilom oz. s podobno organizirano/strukturirano spletno stranjo. Vsakič, ko uporabnik odpre novo spletno stran, potrebuje čas, da se na njej orientira, da ugotovi notranjo logiko njene strukture, da se nauči prepoznavati vizualne signale linearnih in nelinearnih povezav (linkov), da ugotovi, kaj pomeni katera izmed navigacijskih ikon, da vidi, opazi, katere multimedijske interaktivne povezave ponuja stran in kako (ali sploh) jih aktivirati, ter, ne nazadnje, kako so označene informacije-motnje, tiste povezave, ki sicer (po navadi agresivno) vabijo h kliku, a so za razumevanje vprašanja, ki je učenca pripeljalo na spletno stran, povsem nepomembne. Čez nekaj časa, oz. ko odpre to isto stran naslednjič, je učenec veliko spretnejši. Ve, kako se orientirati v prostoru, ve, kaj kaj pomeni, ve, kaj lahko pričakuje, če bo kliknil tu, in kaj, če bo kliknil tam. Skratka, 103 uporabnik bo ob drugem obisku spletne strani s pridom uporabil svoje »zadnjič« pridobljeno znanje, povezano s poznavanjem te spletne strani. Ko se bo isti uporabnik, odpravil na novo spletno stran, se bo proces raziskovanja in spoznavanja strukture spletnega besedila začel znova. A ne čisto od začetka, saj je »jezik«, ki signalizira strukturno urejenost spletnih besedil, do neke mere univerzalen, ali vsaj: postaja bolj in bolj standardiziran. To pa pomeni, da poznavanje notranjih struktur večjega/velikega števila spletnih strani olajšuje orientacijo v povsem novih spletnih okoljih. Ali drugače: predznanje, povezano s poznavanjem strukture spletnih besedil je nadvse koristno predznanje za razumevanje in orientacijo v spletnih besedilih. Predznanje, povezano z elektronskimi napravami Poseben tip specializiranega predznanja, od katerega je odvisna uspešnost in hitrost iskalnega procesa v spletnem okolju je tudi predznanje, povezano s poznavanjem naprav, ki omogočajo dostop do spleta. Gre za znanje, ki je povezano z veščino deskanja po spletu in brskanju po spletnih straneh in za veščine, povezane s samim upravljanjem računalnikov, tablic, pametnih telefonov. V okviru znanja, ki je potrebno za upravljanje e-naprav, je mišljen nabor t. i. bazičnih spretnosti, kot je vklop/izklop e-naprave, spretno uporabljanje miške (in znanje, čemu služi desna tipka, leva tipka, kolešček), spretnost oči, da sledijo kurzorju na ekranu, znanje, kako odpirati programe, kako se prijaviti, kako upravljati urejevalnik besedil, kako ustvariti datoteko, kako odpreti novo okno, kako ustvariti tabelo ... Drugo skupino znanja, povezanega z osnovami uporabe spleta v učnem procesu povezujemo z osnovami iskanja na spletu: kako formulirati ključne besede, kam vpisati te ključne besede, kako razširiti/zožiti iskalni niz, orientacija v hierarhični strukturi, znanje o tem, kje je mogoče najti preverjeno informacijo in kje so informacije take, da jih v šolskem okolju ni mogoče uporabiti, ker ne veš, ali so točne ali ne. Tretja skupina znanja in spretnosti obsega znanje, povezano z navigacijo. Kako na telefonu, tablici sliko povečujemo oz. zmanjšujemo ter spretnost prstov, da to počnemo tako, da nas ne bo »odneslo« kdovekam, vedenje, kako obračamo strani, če beremo e-knjigo na tablici, kako, če jo beremo na telefonu in kako, če jo imamo naloženo na računalnik in jo beremo z njegovega zaslona. Sem spada še znanje, kako aplikacijo odpremo in zapremo, in kako spletno stran shranimo, da jo bomo naslednjič našli, saj ni gotovo, da bo na spletu naslednjič tam, kjer smo jo videli danes. Skratka: za uspešno iskanje informacij na spletu ter za branje in razumevanje informacijskih virov na spletu potrebujejo učenci tako klasična predznanja kot tudi posebna predznanja, povezana s strukturo spletnih besedil in z osnovnimi računalniškimi predznanji ter iskalnimi/navigacijskimi tehnikami na spletu. Inferenčno sklepanje v procesu razumevanja spletnih besedil Tudi branje spletnih besedil je, kot zmeraj, kadar beremo, povezano s procesi inferenčnega sklepanja, saj mora bralec, da bi lahko besedilo razumel, najti/ustvariti koherenco med posameznimi informacijami. A ker si informacije v spletnih besedilih ne sledijo linearno in sukcesivno, in ker imajo spletna besedila povsem svoje zakonitosti, potrebuje učenec za uspešno uporabo spletnih besedil v šolske namene (in tudi sicer) poleg generalnih spretnosti konvencionalnega inferenčnega sklepanja, še posebne oblike inferenčnega sklepanja, ki sicer niso čisto nove, čisto unikatne, a se v spletnem okolju uporabljajo pogosteje in na drugačen način kot kjerkoli drugje. Ko sta torej J. Coiro in E. Dobler analizirali rezultate opazovanja inferenčnega sklepanja uspešnih spletnih bralcev, sta jih klasificirali v tri strategije konvencionalnega inferenčnega sklepanja: spretnost ugotavljanja besednega ujemanja, inferenčno sklepanje na podlagi strukturnih besedilnih signalov in inferenčno sklepanje na podlagi kontekstualnih besedilnih signalov. 104 Spretnost ugotavljanja besednega ujemanja: učenec na spletni strani išče odgovor na zastavljeno vprašanje in sklepa na podlagi polnega besednega ujemanja. Odloči se, katera beseda v nalogi/vprašanju je ključna, nato pa z očmi drsi po besedilu in išče to besedo v spletnem besedilu. Ko/če jo najde, sklepa, da je našel odgovor na vprašanje in da je rešil nalogo. Inferenčno sklepanje na podlagi strukturnih besedilnih signalov: učenec se odloči, da bo z očmi preletel spletno stran, da bo najprej prebral naslove ali posvetil nekoliko več pozornosti besedam, zapisanim krepko, in premislil, h katerim podrobnostim bi ga pripeljalo, če bi kliknil nanje. Pri tem predstavlja kriterij za določanje pomembnosti relevantnost informacije z vprašanjem, na katerega je bilo treba najti odgovor. Inferenčno sklepanje na podlagi kontekstualnih besedilnih signalov: Preden klikne na katero od povezav (linkov), ki jih ponuja spletno besedilo, si učenec ogleda, katere druge povezave (linke) še ponuja spletno besedilo. Nato opravi miselni proces inferenčnega sklepanja – skuša predvideti, kam bi ga utegnile te povezave pripeljati. Učenec na primer usmeri pozornost k anotiranim seznamom rezultatov iskanja. Na podlagi teh informacij nato predvidi, katera povezava ga bo pripeljala bližje k cilju iskanja odgovora na vprašanje in katera ga bo od odgovora oddaljila. Poleg omenjenih konvencionalnih značilnosti inferenčnega sklepanja, ki jih opažamo pri spretnih uporabnikih spleta pa se kažeta v procesu uspešnega branja in razumevanja prebranega na spletu v okviru inferenčnega sklepanja še dve skupini specifik: - večja količina inferenčnega sklepanja »naprej« (predvidevanje) in mnogoslojno inferenčno sklepanje. Kaj menimo, ko govorimo o večji količini inferenčnega sklepanja »naprej«? Ko bere bralec narativno (pripovedno) besedilo, uporablja za ustvarjanje koherence dve vrsti inferenčnega sklepanja: inferenčno sklepanje usmerjeno naprej, v to, o čemer bo še bral (torej v predvidevanje), in v inferenčno sklepanje, usmerjeno v besedilu nazaj (torej v revidiranje pomena tistega, kar je že prebral). Najlažje to ponazorimo z inferenčnimi procesi, ki jih opravljamo ob branju (gledanju) kriminalke. Med tem ko detektiv pred našimi očmi odkriva indice, kdo bi lahko storil zločin, bralci skupaj z njim ves čas postavljamo hipoteze, kdo bi utegnil biti storilec, torej kdo bo na koncu šel v zapor (=inferenčno sklepanje v besedilu naprej). A ko besedilo (detektiv) pokaže (najde) naslednji indic, moramo hipotezo, ki smo jo postavili na podlagi predhodnega inferenčnega sklepanja, najprej ovreči in jo nato korigirati. Predhodni besedilni podatek moramo prevrednotiti, njegov pomen pa spremeniti. Osebe x, ki smo jo še trenutek pred tem imeli za morilca, ne sumimo več. Morilec je zagotovo oseba y – tako kaže najnovejši indic, ki ga je našel detektiv. Za narativna besedila velja, da količina referenčnega sklepanja »za nazaj« prevladuje nad količino referenčnega sklepanja, usmerjenega »naprej«. Pri procesiranju spletnih besedil pa velja ravno obratno: količina inferenčnega sklepanja »naprej« je bistveno večja, saj prav na tej vrsti sklepanja temelji ves iskalni proces. Inferenčno sklepanje »naprej« je ključno pri presojanju možnosti, kam nas bo pripeljalo, če kliknemo to ali ono povezavo. Kaj menimo, ko govorimo o mnogoslojnem inferenčnem sklepanju? Spretni uporabniki spleta, tisti, ki se znajo učiti iz spletnih besedil, vedo, da informacije, ki jih iščejo, niso zmeraj vidne (kot so vidne v tiskanem besedilu). Nasprotno! To, kar učenec išče, je po navadi (predvidoma) očem skrito za več plastmi povezav, vdelanih povezav, pojavnih oken ... Informacija postane vidna, če kliknemo na pravo povezavo. Včasih. Pogosto pa postane vidna šele po tem, ko kliknemo na ikono, ki postane vidna, po tem ko smo kliknili na pravo povezavo, do katere smo prišli po tem, ko smo izbrali ... In tako naprej – sloj za 105 slojem. Da bi se lahko učil s pomočjo tako strukturiranega besedila, potrebuje učenec zmožnost reševanja problemov s pomočjo mnogoslojnega inferenčnega sklepanja, zmožnost napovedovanja in odločanja na točkah, ko se je treba odločiti za to ali ono možnost oziroma ko je treba presoditi, ali je bila izbrana možnost prava ali ne, relevantna ali povsem nerelevantna. Skratka, odprti informacijski prostor zahteva inferenčno sklepanje onkraj tega, kar zaznavajo učenčeve oči. Razumevanje besedil na spletu zahteva od učencev hitro orientacijo v novem tridimenzionalnem prostoru, ki se razteza onkraj tistega, kar je mogoče zaznati le s čuti. To pa pomeni, da mnogoslojno inferenčno sklepanje zahteva od učenca veliko večjo količino hipotetičnega mišljenja kot branje in učenje iz klasičnega linearnega vira. Metakognicija/samoregulacijski procesi v procesu razumevanja spletnih besedil Kot za predznanje in inferenčno sklepanje velja tudi za metakognitivne procese ob branju in procesiranju spletnih besedil princip starega in novega. Nekateri metakognitivni procesi, ki jih uporabljamo za branje in razumevanje klasičnih linearnih besedil, so nadvse koristni tudi za branje in razumevanje spletnih besedil. A ne zadostujejo. Učenci, ki za svoje učenje spretno in uspešno uporabljajo spletna besedila, uporabljajo v tem procesu še nekatere specifične samoregulacijske tehnike. Obe vrsti metakognitivnih procesov si oglejmo nekoliko natančneje. Klasični metakognitivni/samoregulacijski procesi imajo univerzalno uporabno vrednost in se kažejo uporabni ob branju linearnih natisnjenih besedil, ob branju zaprtih hipertekstov in tako tudi ob branju spletnih besedil. Če učenec natanko ve, kaj hoče iz besedila izvedeti, če natanko ve, kateri problem hoče rešiti s pomočjo informacij, znanja, ki si ga bo pridobil ob tem besedilu, če nadzoruje svoj proces razumevanja prebranega in če se v trenutku, ko se zdi, da se je izgubil, vrne v besedilu na mesto, kjer je izgubil (rdečo) koherenčno nit, to seveda bistveno pripomore k razumevanju prebranega in h kvaliteti usvojenega znanja. In enako koristna se kaže tudi uporaba vseh drugih metakognitivnih procesov: vedenje, o tem, kaj vpliva na kvaliteto branja in razumevanja, kaj je koristno narediti pred, med in po samem branju, katere bralne strategije so na voljo, kakšno je sosledje korakov pri posamezni bralni strategiji ter zakaj izbrati neko bralno strategijo prav za tip besedila, ko ga trenutno beremo. Nekateri samoregulacijski procesi pa so ob procesiranju spletnih besedil še posebej opazni. J. Coiro in E. Dobler (2007) sta pri enajstletnikih, ki sta jih opazovali pri uporabi spletnih besedil, pogosto opazili rabo t. i. samoregulacijskega rekurzivnega miselnega kroga, ki so ga učenci vedno znova uporabljali za mnogoslojno inferenčno sklepanje v procesu odločanja, kam v spletnem besedilu se bodo premaknili, in ali je to, kamor so prišli, res mesto, kamor so hoteli priti. Elementi samoregulacijskega rekurzivnega kroga niso le niz izoliranih miselnih procesov, ampak se kažejo kot povezane komponente samoregulacijskega bralnega procesa. 106 Načrtovanje: oblikovati cilj in narediti miselni načrt Predvidevanje: predvideti, kam bi utegnila pripeljati odločitev Ocena: oceniti ali je bila odločitev ustrezna/relevantna Opazovanje: opazovanje po tem, ko je bila odločitev sprejeta Slika 2_8: Samoregulacijski rekurzivni miselni krog v procesu navigacije v spletnem besedilu 1. strategija: NAČRT Bralec zažene proces razmišljanja in ravnanja, ki zadeva naslednja vprašanja: »Kaj moram izvedeti? Kje naj začnem? Kam želim priti? Kaj naj naredim najprej?« 2. strategija: PREDVIDEVANJE Ko ve, kaj hoče, naredi bralec miselni načrt, istočasno pa predvidi, kam ga bo morebitna izbrana odločitev pripeljala. Ko so učence prosili, naj razmišljajo na glas, so slišali naslednje: »Mislim, da me bo ta povezala pripeljala..., Upam, da bom prišel k ... Če bom kliknil tole, pričakujem, da bom našel ...« 3. strategija: OPAZOVANJE Ko je izbral povezavo v skladu z miselnim procesom predvidevanja, bralec opazuje, kam ga je izbor pripeljal. Za razmišljanje v tem trenutku so značilni odmori, premikanje z miškinim koleščkom po strani in medmeti kot: »Hm! Ah, to! No, ja! Aha!« Očitno bralec razmišlja: »Je to to? Sem res hotel sem? Naj preberem bolj natančno ali naj zdrsnem naprej? Ima to sploh kak smisel?« 4. strategija: OCENA Na podlagi prejšnjega znanja in informacij, ki so na voljo, bralec aktivno vrednoti relevantnost svoje izbire: »Ali me je ta izbira pripeljala bližje k cilju ali me je od njega oddaljila? Je to pravo mesto, da bom našel, kar potrebujem? Naj se premaknem na globljo plast besedila ali naj se vrnem na izhodišče? Morda pa to ne vodi nikamor in bi bilo bolje, da začnem znova?« V primeru samoregulacijskega rekurzivnega miselnega kroga gre za izredno hiter sklenjen proces, ki ga je mogoče opaziti, ko učenec išče in vrednoti. Vsakič, ko učenec najde novo spletno stran, ki vsebuje nov niz povezav, in vsakič, ko se v nizu povezav premakne na novo točko, se ta proces sproži znova. 107 Specifične samoregulacijske tehnike – fizične aktivnosti Kognitivne bralne strategije se ob branju spletnega besedila neprestano prepletajo s fizičnimi aktivnostmi. Samoregulacijski rekurzivni miselni krog se prepleta z vrsto fizičnih aktivnosti, ki so značilne za branje v elektronskih bralnih okoljih: s tipkanjem, klikanjem, upravljanjem miškinega koleščka, označevanjem ... Ta vrsta fizičnih spretnosti predstavlja nov niz tehničnih bralnih spretnosti, ki so nujno potrebne za navigacijo v odprtih informacijskih prostorih svetovnega spleta in ki bistveno presegajo spretnosti, ki so bile potrebne za navigacijo v natisnjenem linearnem besedilu. Spretni spletni učenci dinamično prepletajo kompleksne bralne, miselne in navigacijske strategije. Coilo in Dobler (2007) sta opazili, da so otroci, ki sta jih v raziskavi opazovali, vsak klik, ki so ga naredili, pospremili z miselnim procesom sklenjenega rekurzivnega miselnega kroga. In kaj lahko sklenemo? Kljub temu, da so posamezni elementi v procesu razumevanja spletnega besedila podobni tistim, ob branju klasičnih linearnih besedil, raziskave opozarjajo na dejstvo, da gre pri uspešnem učenju z uporabo spletnih besedil za mnogo kompleksnejši bralno – miselni proces. Nove bralne vsebine in nove bralne naloge preprosto zahtevajo nove oblike mišljenja in ravnanja – tako kompleksne in tako zahtevne, da ni mogoče predpostaviti, da jih bodo učenci usvojili kar mimogrede in da jih bodo spretno in kompetentno uporabili le, če jim bomo, vsem po vrsti, dali v roke tablico oz. računalnik in jim povedali, da je informacija »oddaljena« le za klik. 108 INDIVIDUALNE RAZLIKE V PROCESU UČENJA IZ E-UČBENIKA/E-GRADIVA → PREMISLEK ZA UČITELJA Na tem mestu se zastavlja vprašanje: ali digitalni domorodci, t. i. Homo zappiensi vse to znajo. Ali to zares znajo? In: Ali znajo to zares vsi? Odgovore na ta vprašanja najbrž pozna vsak učitelj, a za to, da se bo lahko zares zanesel na svoje mnenje, bi bilo koristno, da pogledamo, kaj pravijo o tem, da so se vsi otroci, ki jih štejemo v generacijo digitalnih domorodcev, zmožni učiti iz e-gradiv/e- učbenikov, s spleta, in da se vsi po vrsti po e-poti učijo bolje ter da dosegajo znanje na višjih kognitivnih ravneh, raziskave, ki so primerjale učne rezultate klasičnega učenja in eučenja. No, priznati je treba, da rezultati raziskav niso enoznačni. Nekateri potrjujejo tezo, da je učenje iz e-virov uspešnejše, drugi oporekajo in dokazujejo, da so učni rezultati boljši, če se učenci učijo iz natisnjenega linearnega besedila, spet tretji ugotavljajo, da bistvenih razlik sploh ni. Pregled empiričnih rezultatov bi zahteval posebno študijo in presegel okvir tega besedila (zainteresirani bralec si lahko ustvari svoje mnenje, saj so rezultati raziskav »oddaljeni le za klik« - torej dostopni tudi na spletu). Namesto kopice rezultatov bomo na tem mestu raje natančneje predstavili le nekaj za učitelja, ki izbira e-gradivo za svoje učence, posebej zanimivih raziskav. Anne Mangen, B. R. Walgermo in K. Brønnick so preverjali in primerjali razumevanje prebranega, ko so učenci brali natisnjeno linearno besedilo in ko so brali linearno besedilo z ekrana. V raziskavo so vključili 72 učencev, starih 15–16 let (od tega 43 % deklic, 47 % dečkov). Raziskovalci so učence razdelili v dve skupini; prva skupina je brala dve besedili – umetnostno (narativno) in neumetnostno (razlagalno) besedilo, natisnjeno na papir, druga je brala isti (linearni) besedili z računalniškega ekrana. Eksperiment so ponovili dvakrat; prvič so imeli učenci neomejeno količino časa, drugič so jim čas za reševanje nalog omejili. Kvaliteto razumevanja prebranega so merili z merskim instrumentom, ki je vseboval naloge, ki so zahtevale od učenca, da v besedilu najde zahtevano informacijo, naloge, ki so zahtevale, da učenci informacijo umestijo v kontekst samega besedila in ga na podlagi tega interpretirajo, in naloge, ki so od učenca zahtevale kritično razmišljanje in vrednotenje prebranega. Proces reševanja nalog je omogočal učencem, da so se v vsakem trenutku lahko vrnili k besedilu, če so menili, da ga za reševanje nalog potrebujejo. Preden so se lotili glavne raziskave, so avtorji preverili še fluentnost branja in obseg besedišča učencev, vključenih v raziskavo. Fluentnost so merili s. t. word – chain testom, besedišče pa s tradicionalnim testom razumevanja izoliranih besed (semantic vocabulary test). Rezultati obeh predtestov so zagotovili, da ni bilo razlik v fluentnosti branja in obsegu besedišča med obema skupinama – seveda pa so bile razlike med posameznimi učenci. Končni rezultati razumevanja prebranega so pokazali statistično pomembno razliko (β= ‒.216, p=.025) v prid branja linearnega besedila, natisnjenega na papir. Učenci, ki so brali PDF besedilo z ekrana, so zbrali manjše število točk na testu bralnega razumevanja, kot tisti, ki so brali natisnjeno besedilo. Primerjava rezultatov razumevanja umetnostnega in neumetnostnega (razlagalnega) besedila ni pokazala nobenih razlik. Branje natisnjenega besedila je bilo uspešnejše pri obeh tipih besedil. Res pa je, da se je medij (torej ekran/papir) pokazal manj pomemben, če imajo učenci za branje neomejeno količino časa, in pomembnejši, če je čas omejen. Ko so bili učenci, vključeni v raziskavo, izpostavljeni stresu, ki je izhajal iz časovne omejitve, so bili rezultati razumevanja prebranega z ekrana slabši. In kar se zdi še posebej pomembna ugotovitev raziskave: fluentnost branja in obseg besedišča sta dokazano pomembna napovednika bralnega razumevanja – v primeru branja z ekrana še pomembnejša kot v primeru, ko učenec bere s papirja. 109 Skupina švedskih psihologov E. Wästlund, H. Reinikka, T. Norlander in T. Archer (2005) pa je v dveh raziskavah merila ne le razumevanje prebranega/videnega ampak tudi zmožnost uporabe novega znanja v primeru, ko so študentje pridobili informacijo z zaslona in v primeru, ko so te iste informacije (besedilo) prebrali s papirja. V prvem izmed eksperimentov so želeli vedeti, ali je razlika v zmožnosti uporabe novega znanja, če so naloge take, da zahtevajo konvergentno mišljenje, v drugem eksperimentu so merili uspešnost uporabe novega znanja z nalogami, ki so zahtevale zahtevnejše – divergentno mišljenje. Psihologe je zanimalo še, kako študenti občutijo, doživljajo delo/učenje pred ekranom in kako občutijo, doživljajo opravljanje iste naloge, kadar berejo s papirja. V ta namen so uporabili, med drugimi, naslednje merske instrumente: - - - - s SE (stress and energy) testom so merili posameznikov občutek, kako stresen in utrudljiv je bil proces učenja in reševanja nalog. Test je bil sestavljen iz dvanajstih pridevnikov, ki opisujejo različna stanja, študenti pa so se morali na šeststopenjski lestvici opredeliti, do katere mere tak opis stanja velja zanje. Skalo pozitivnih in negativnih čustev (PANAS) , s katero so študenti ovrednotili svoje počutje v procesu raziskave. PANAS sestavlja deset pridevnikov, ki označujejo pozitivna čustva in deset pridevnikov, ki označujejo negativna čustva. Študenti se do njih opredeljujejo na petstopenjski Likertovi skali. Zmožnost uporabe naučenega na ravni konvergentnega mišljenja – v prvem eksperimentu ‒ so merili s pomočjo READ testa, testa, ki so ga oblikovali za merjenje bralnega razumevanja pri materinščini (v danem primeru: švedščini). Gre za test, ki preverja razumevanje realističnih (nefikcijskih) besedil in ocenjuje zmožnost mišljenja na treh kognitivnih ravneh: priklic informacije, razumevanje informacije in deduktivno mišljenje. Zmožnost uporabe naučenega na ravni divergentnega mišljenja ‒ v drugem eksperimentu ‒ so merili s testom naslavljanja. Test ocenjuje zmožnost pretvarjanja informacij iz ene oblike v drugo. Iz kratkega publicističnega besedila študent izlušči bistvo in ga izrazi v predlogu naslova tega besedila (časopisnega članka). Uporabljena je bila različica testa naslovov, v kateri so študenti brali 10 člankov (dolžina: 70 besed) in vsakega izmed njih naslovili s kar največjim številom izvirnih naslovov. Rezultate so vrednotili tako kvantitativno kot kvalitativno (dva profesionalna novinarja sta ocenila kreativnost vsakega naslova z oceno od 1–5). In rezultati? V raziskavi, ki je merila zmožnost uporabe znanja pri reševanju naloge s kovergentnim mišljenjem, so udeleženci, ki so znanje pridobivali s papirja rešili več nalog (M = 7.97, SD = 2.99) kot tisti, ki so se učili z ekrana (M = 6.23, SD = 3.16). Pri tem je medij signifikantno vplival na doživljanje stresa. Študenti, ki so se učili z ekrana so izrazili višje ravni stresa (M = 66.37, SD = 21.53) kot študenti, ki so se učili s papirja (M = 54.78, SD = 20.66). Meritve so pokazale še, da so se študenti, ki so se učili z ekrana počutili bolj utrujene (M = 72.00 , SD = 13.21) kot študenti, ki so se učili s papirja (M = 60.19, SD = 20.30). In občutek lakote? Tu so bili rezultati nasprotni: Študenti, ki so reševali naloge po tem, ko so dobili informacije z ekrana, so bili po koncu reševanja manj lačni (M = 56.89, SD = 17.69) kot tisti, ki so se učili iz natisnjenega besedila (M = 67.22, SD = 16.49). Rezultati drugega eksperimenta, ki je meril zmožnost uporabe novega znanja z instrumentarijem, ki je zahteval uporabo divergentnega mišljenja, so podobni. Rezultati kvantitativnega vrednotenja dosežkov kažejo na prednost branja in učenja z natisnjenega gradiva, rezultati kvalitativnega preverjanja pa, da ni bilo bistvene razlike, če so udeleženci raziskave brali z ekrana ali s papirja. So pa tudi v procesu branja in reševanja nalog ter razmišljanja na divergentni ravni doživljali situacijo kot bolj utrudljivo in bolj stresno tisti študenti, ki so sedeli pred ekranom – a so, v nasprotju s tistimi, ki so brali s papirja, po reševanju nalog bili manj lačni. Psihologi pojasnjujejo, da ima povečana stopnja utrujenosti pri branju z ekrana najbrž dve vrsti vzrokov, tako fiziološke kot psihološke. Kot fiziološke vzroke za povečano stopnjo utrujenosti so prepoznali manjšo kvaliteto konfiguracije (urejenosti) besedila na ekranu in potrebo po večji mobilizaciji percepcijskih in kognitivnih aktivnosti, ki so bile potrebne za kompenzacijo teh pomanjkljivosti. Kot psihološke vzroke za povečano stopnjo 110 utrujenosti pa so prepoznali povečano stopnjo kognitivnega napora, ki je izhajal iz dejstva, da so študenti reševali naloge v digitalnem mediju in so zatorej tisti, ki so brali z ekrana, trošili veliko mentalne energije za preklapljanje med okni, ko so se želeli med reševanjem nalog vrniti k besedilu po informacijo, študenti, ki so imeli besedilo natisnjeno na papir, pa so ga imeli ves čas pred seboj. In prav ta kombinacija povečanega kognitivnega napora ter povečane količine dela s preklapljanjem med zaslonskimi slikami (od naloge k besedilu ter nazaj k nalogi) naj bi bila, tako psihologi, tudi vzrok za povečano stopnjo stresa. Nekatere odgovore na vprašanje od kod stres, utrujenost in šibkejši rezultati pri učenju z e-učbeniki/gradivi na ravni empiričnih raziskav lahko najdemo (tudi) v študiji, ki sta jo opravili D. DeStefano in J.-A. LeFevre (2007). V njej sta uporabili metodo metaanalize in pregledali 38 študij (objavljenih v znanstveni periodiki in poglavjih znanstvenih monografij), ki so se ukvarjale z branjem hiperteksta in ki so se istočasno osredotočale na kognitivni napor, povezan s tem branjem, ter vplivom kognitivnega napora na tiste rezultate, ki so nakazovali na razlike med posameznimi skupinami učencev. Najprej ju je zanimala korelacija med uspešnostjo branja/učenja iz hiperteksta in zmožnostjo začasnega hranjenja in procesiranja verbalnih informacij v kratkoročnem spominu. Predhodne raziskave so namreč pokazale, da so ljudje z nizko kapaciteto delovnega spomina, manj uspešni bralci kot tisti, ki imajo visoko kapaciteto delovnega spomina. Na tem teoretičnem izhodišču so predvidevali, da bo branje hiperteksta povzročilo pri učencih z majhnim delovnim spominom kognitivno preobremenitev ter da bodo s tem načinom mišljenja imeli odločilno več težav kot tisti, z delovnim spominom z visoko kapaciteto. Rezultati raziskav so pokazali, da so bili učenci z majhnim delovnim spominom opazno uspešnejši, če so se učili iz hiperteksta, ki je bil strukturiran čim bolj linearno. Če pa so imeli opraviti z mrežno strukturiranim hipertekstom, so pokazali ti učenci bistveno slabše učne rezultate. Študije, ki so preverjale korelacijo učne uspešnosti, kapacitete delovnega spomina in strukturiranosti hiperteksta so pokazale še, da imajo najmanj težav z mrežno strukturiranimi hiperteksti adolescenti in mladi odrasli, da pa pri mlajših učencih (in starejših ljudeh) razumevanje hiperteksta pada, bolj kot se njegova strukturiranost oddaljuje od linearne. Individualne razlike v kapaciteti delovnega spomina vplivajo tudi na učenčeve bralne strategije. Učenci z obsežnim delovnim spominom lahko uporabijo več časa (in miselne energije) za metakognitivno procesiranje učnega/bralnega procesa in razmišljanje, kako kaj razumejo, s čim je to, kar berejo, povezano, in ali je sploh s čim povezano. Na drugi strani učenci z majhnim delovnim spominom te miselne energije očitno nimajo. Njihova bralna strategija se večinoma omejuje na dobesedno ponavljanje stavkov/povedi, ki jih preberejo, za metakognitivne procese pa miselne energije zmanjka. Povedano bi lahko vodilo k naslednjemu sklepanju: kadar učitelj opazi, da učenec pri učenju porablja le zapomnitveno učno strategijo (in nobene druge) – zanj e- besedila najverjetneje (še) niso pravi učni pripomoček. Vloga metakognitivne zmožnosti pri učenju s hipertekstom pa je celo večja kot je vloga metakognitivnih zmožnosti pri učenju iz klasičnega linearnega besedila. Še posebej v primerih, ko hipertekst ne vsebuje informacije (zemljevida) o svoji hierarhični urejenosti. Zemljevid hierarhične urejenosti je močno pomagal pri orientaciji v hipertekstu tudi sicer uspešnejšim učencem, med tem ko šibkejši učenci niso prav vedeli, kaj naj bi z njim. Ali drugače: uspešni učenci so se učili uspešno ne glede na medij, manj uspešni učenci pa so se iz hiperteksta naučili manj – in bi pri orientaciji v hipertekstu/e-učbeniki potrebovali učiteljevo pomoč. Lahko pa bi rekli še boj direktno: za šibke učence v začetku e-učbenik ni primeren za samoučenje. Podobni rezultatu so se, ugotavljata DeStefano in LeFevre (2007), pokazali, ko sta primerjali rezultate študij, ki so raziskovane korelacijo predznanja in uspešnostjo učenja z branjem hiperteksta. Rezultati namreč kažejo, da je bilo učenje s hipertekstom, pri učencih, pri katerih so izmerili visoko stopnjo tematskega predznanja, enako uspešno kot učenje iz natisnjenega linearnega besedila – in tudi to, da se učenci, ki že veliko znajo, učijo enako dobro iz linearno strukturiranega hiperteksta kot iz mrežno strukturiranega hiperteksta. Na drugi strani pa se učenci z majhnim tematskim predznanjem učijo bolje, če je stopnja strukturiranosti hiperteksta čim enostavnejša in čim manjša. Še več: pri učencih z majhnim predznanjem se kaže fleksibilnost hiperteksta (torej možnost, da skočijo od koderkoli kamorkoli) kot pomanjkljivost, saj so merjenja pokazala, da je za te učence učenje 111 učinkovitejše, če vsebuje hipertekst blokade, ki zmanjšujejo stopnjo svobode pri izbiri vrstnega reda izbire posameznih linkov. Učenčevo predznanje je povezano tudi z njegovo zmožnostjo uporabe zemljevida hierarhične urejenosti (strukture) hiperteksta. Raziskave kažejo, da jih učenci z bogatim predznanjem s pridom uporabljajo, da pa učencem z nizkim predznanjem ne pomagajo veliko. Še več, nekatere študije so izmerile, da so zemljevidi hierarhične strukture hiperteksta za učence z majhnim predznanjem delovali kot motnja v procesu razumevanja prebranega in učenja, saj so v procesu sestavljanja koherence med posameznimi informacijami že tako obremenjeni učenci z majhnim predznanjem morali procesirati še informacije, za katere niso natanko vedeli, čemu služijo in zakaj so tam. Zdi se, da je branje zemljevidov hierarhične urejenosti hiperteksta dodatna spretnost, ki se je nekateri učenci ne naučijo samodejno – prav tako, kot se ne naučijo samodejno jezika, ki ga uporabljajo avtorji hiperteksta za označevanje pomena posameznih linkov in za označevanje priporočenega vrstnega reda branja teh linkov. Učenci z majhnim predznanjem potrebujejo za navigacijo v e-učbeniku veliko učiteljeve pomoči. 112 SKLEP Tako teorija kot empirične študije potrjujejo razmišljanje učiteljev praktikov, da frontalno uvajanje e-gradiv ni najboljša rešitev za vse učence. Da je generacija digitalnih domorodcev/Homo zappiensov z novo tehnologijo sicer spretnejša, kot je bila generacija pred njo, a da so razlike med učenci izredno velike. Morda je res, da je del učencev popolnoma kvalificiran za samoučenje, če jim pripravimo kvalitetno učno gradivo, a večino učencev lahko vendarle pripelje do bistveno obsežnejšega in kvalitetnejšega znanja učitelj – če skrbno izbira učne cilje, če učencem ponudi zanje primeren e-učbenik/e-gradivo, spletno stran, oziroma, če izbere kak drug vir informacij ali katero izmed mnogih drugih primernih didaktičnih poti. In ne nazadnje: del učencev, ne glede na to, da je njihova letnica rojstva taka, da nedvomno spadajo v generacijo Homo zappiensov, do vstopa v šolo novih tehnologij ni uporabljal, ali jih je – pogosteje ‒ uporabljal le za igranje. Del učencev ima zelo omejeno predznanje – tako tisto, povezano z novimi tehnologijami in strukturiranostjo e-besedil, kot tisto, ki mu rečemo tematsko predznanje. Pomemben del učencev je, če bomo v šolah vse klasično branje zamenjali z branjem ebesedil in če jim pri pridobivanju kompetence online branja in učenja iz e-učbenikov ne bo pomagal učitelj –, obsojen na zelo omejen napredek, če tak napredek sploh bo. Zato se je treba, preden se prehitro odločimo za »šolo po meri Homo zappiensa«, vprašati o etični razsežnosti take odločitve. 113 DEL III: KRITIČNO MIŠLJENJE: MED TEORIJO IN PRAKSO KRITIČNO MIŠLJENJE KOT ARGUMENTACIJA (JANEZ BREGANT, SMILJANA GARTNER) Uvod Verjetno ni odveč poudariti, da enotne definicije kritičnega mišljenja ni, verjetno pa je filozofska izmed vseh najbolj široka, saj s svojim poudarjanjem sposobnosti argumentacije vključuje skorajda vse veščine, ki jih poudarjajo ostale. Če se želimo otresti okuženosti s posamezno stroko (tudi filozofijo) in predstaviti najbolj splošno definicijo kritičnega mišljenja, bi ta glede na to, da je pojem sestavljen iz besed ‘kritično’ in ‘mišljenje’, morala biti sestavljena iz njunih definicij. Kaj torej pomeni ‘mišljenje’? ‘Mišljenje’ je k cilju usmerjena mentalna dejavnost, pri čemer so lahko cilji različni: reševanje problemov, iskanje razlag, izpeljevanje sklepov, razumevanje argumentov, ocenjevanje stališč itd. Kaj pa pomeni ‘kritično’? ‘Kritično‘ pomeni, da je ‘refleksivno’ v smislu opazovanja lastnega napredka, ocenjevanja posameznih korakov na poti do cilja in popravljanja lastnih napak. Če obe definiciji združimo na smiseln način, dobimo naslednjo možno definicijo kritičnega mišljena: kritično mišljenje je refleksivna mentalna dejavnost, ki nas s pomočjo razčlenjevanja, sinteze in ocenjevanja podatkov vodi do odločitev. Zgrešeno je misliti, da je kritično mišljenje negativno, njegov namen ni zavrniti neko prepričanje, ampak najti sprejemljivega. Prav tako kritično mišljenje ni nezmotljivo, saj ljudje, ko izpeljujemo, presojamo in se odločamo, pogosto delamo napake. Kot pravijo Klampfer, Bregant in Gartner (2008) je “razmišljanje temeljna človekova značilnost. To pa še ne pomeni, da vsi razmišljamo enako kakovostno. Miselne procese in njihove izdelke pogosto zaznamujejo površnost, pristranskost, izkrivljanje, neinformiranost ali celo predsodki. Malomarno razmišljanje je še zlasti usodno v raziskovanju, kjer lahko že drobna napaka v zasnovi ali izvedbi ankete, intervjuja, opazovanja, eksperimenta, pri merjenju količin ali tolmačenju statističnih podatkov razvrednoti večmesečni trud skupine raziskovalcev. Stranpoti, ki jih v zgodovini znanosti kar mrgoli, ponujajo zgovorna opozorila. Vedno novi in čedalje težje preverljivi viri informacij le še poglabljajo potrebo po razvijanju sposobnosti za njihovo kritično ovrednotenje. Odličnost v razmišljanju je imperativ in naložba, ki se nemudoma povrne. Ker pa ne pride sama od sebe, jo je treba sistematično gojiti in negovati ter se v njej uriti.” (Klampfer, Bregant, Gartner, 2008: 10) Vprašanje je, kako se kakovostnega kritičnega mišljenja naučiti? Glede na to, da naša definicija poudarja vrednotenje podatkov, ki so uporabljeni kot razlogi za podpiranje sklepov, to pa so ključni elementi argumentov, se z učenjem kritičnega mišljenja v tem smislu ukvarja t.i. teorija argumentacije. Ta poenostavljeno predpostavlja, da v razpravi pokažemo na resnico neke trditve, ki jo najdemo v sklepu, tako, da jo opremo na resničnost razlogov zanj. Potreba po tem pa je prisotna povsod bodisi v vsakdanjem pogovoru bodisi na znanstveni konferenci, vmes pa tudi doma ali v šoli. Toda, kako ostati zavezani resnici in prepričati sogovornike v sprejetje naših stališč, pri tem pa se izogniti uporabi cenenih demagoških zvijač in retoričnih trikov? Navidezna prepričljivost, ki ne prepriča pronicljivih merodajnih razsodnikov, ne sme biti merilo argumentacijske razprave. Še prepogosto se dogaja, da v javni razpravi, na političnem parketu, pa tudi v šoli,in doma zmagujejo argumentacijske prevare in logične zmote, kar kaže na to, da mejo med dobro in slabo argumentacijo še kako radi in zlahka prestopamo. To pa je razlog, ki govori v prid temu, da je “argumentacija bistvenega pomena v javni razpravi in dialogu, pri čemer se opira na pravila logike in sklepanja. Je praktično neizogibna in pripomore h kvaliteti naših stališč in razprave, medtem ko si moralnega, epistemičnega in znanstvenega raziskovanja brez nje niti predstavljati ne moremo. V družbeni in politični razpravi so lahko naša stališča in argumenti zgolj bolj ali manj prepričljivi, saj nasprotna stran ali širša javnost večkrat ne želi sprejeti povsem logičnih zaključkov zgolj zato, da bi obranila svoja osebna, politična ali religiozna prepričanja, interese in svetovni nazor. Racionalni dialog pa je k sreči znotraj znanstvenega diskurza bistveno bolj prisoten, zato ima kredibilnost argumentov bistveno večji poudarek.” (Bregant, Vezjak, 2007: 7) In kako se pri izobrazbi samostojnega kritičnega misleca, ki zna slediti usmeritvam dobre argumentacije in njene rezultate uporabiti pri reševanju vsakdanjih problemov, odreže šola? Izkušnje kažejo, da ne preveč dobro. Vse imajo sicer namen v učencih vzbujati in krepiti znanje in spretnosti, ki jih kritično mišljenje prinaša in zahteva, 114 vendar le-ti svojo učno pot pot, ki se danes največkrat zaključi s takšno ali drugačno diplomo na univerzi, prepogosto končajo z istimi predsodki, praznoverjem in pristranskostjo, kot so jo pričeli. Kot ugotavljajo Klampfer, Bregant in Gartner (2008), “študentom na začetku pogosto manjka poguma za dvom, prevpraševanje in izzivanje ustaljenih resnic in avtoritet, ki stojijo za njimi. Če tak pogum že premorejo, pa se ta zavoljo neznanja le redko kanalizira v postavljanje drznih hipotez, sveže in plodne miselne obrate ter odkrivanje novih resnic. Posledica so rutinske, nenavdihnjene, v najboljšem primeru korektno povzemajoče, v najslabšem pa preprosto prepisane seminarske naloge, referati in diplome. Študentje in študentke kažejo premajhno kritičnost do podatkov, idej, misli, tolmačenj, razlag in teorij iz razpoložljivih in uporabljenih virov, pa tudi do lastnega izdelka.” (Klampfer, Bregant, Gartner, 2008: 10–11) Vendar, kot pravi Lipman (1988), “če naj bi šole uspešno poučevale kritično mišljenje, morajo imeti učitelji jasno predstavo o tem, kaj to je /…/.” (Lipman, 1988: 38) Nič ne pomaga, da je kritični mislec ideal, h kateremu vsi težimo, če pa ne vemo, kako ga doseči. Učinkovita argumentacija zahteva odprtega, radovednega, poštenega, pogumnega in odgovornega duha, ki je pripravljen v primeru nepravilnosti svojih stališč, tj. ko je nasprotna evidenca zanesljivo kaže na njihovo pomanjkljivost, le-ta zavreči oziroma spremeniti. Da je potem naloga učiteljev in staršev, ki morajo vrednote, znanje in spretnosti, povezane s kritičnim mišljenjem, posredovati otrokom oziroma učencem, težka, je samoumevno, saj morajo vse to na nek način posedovati tudi sami, vprašanje pa je, kako, če tega pri svoji izobrazbi niso bili deležni. Zato dobra argumentacija še toliko bolj ne bi smela biti nekaj, kar je izključeno iz našega življenja, ki je sestavljeno iz stalne interakcije z drugimi ljudmi tako doma kot v šoli ali službi. Nenehno izmenjujemo mnenja in prepričanja ter jih branimo ali zavračamo. Zanesljivo nas je kdaj že kdo zavrnil s pomočjo naslednjega: “Mogoče je to resnično zate, a zame ni”. Vendar dobri argumenti na srečo ali nesrečo niso odvisni od subjektivnih pogledov in stališč. In to je ravno tisto, kar obravnava ta del knjige: ukvarja se s kritičnim mišljenjem kot “/…/ načinom, na katerega skušajo ljudje pokazati, da je njihovo stališče boljše od stališča nekoga drugega.” (Van den Brink-Budgen, 2001: 7) oziroma kritičnim mišljenjem kot sposobnostjo analize in ocenjevanja argumentov v smislu izogibanja logičnim zmotam. 6 Kaj je argument? “Glede na to, da večina Slovencev obvlada vsaj en tuj jezik, tudi predsednik države verjetno ni nobena izjema.” Nesporno gre v zgornjem primeru za argument, avtor nas namreč prepričuje, da govori predsednik Slovenije vsaj en tuj jezik. Na to sklepa iz statističnega podatka, da velja to za večino njenih prebivalcev. Vsako razumno podpiranje trditev z razlogi za njeno sprejetje (ali proti temu) pa v širšem smislu imenujemo argument. Argumente uporabljamo za zagovarjanje odločitev in kritiziranje stališč, pa tudi za ocenjevanje dejanj in iskanje resnice. So nepogrešljivi del t.i. znanstvenega mišljenja, ki je “kljub svojim naključnim družbenim, kulturnim, gospodarskim in ideološkim determinantam najlepši zgled za intelektualno kritičen, discipliniran, pošten in ustrezno spoznavno motiviran diskurz.” (Klampfer, Bregant, Gartner, 2008: 11) Zato danes prevladuje mnenje, da je argument eno izmed najmočnejših in najzanesljiveših sredstev prepričevanja v smislu posredovanja in ohranjanja resnice. Na prvi pogled se mogoče zdi, da je argument zgolj skupek trditev, t.i. propozicij, tistih, katerim lahko pripišemo resničnostno vrednost, tj. zanje lahko rečemo ali so resnične ali neresnične. Vendar je argument še veliko več, kar postane jasno kasneje, namreč, propozicije morajo biti na ustrezen način tudi organizirane. To posebno organizacijo propozicij imenujemo zgradba argumenta, vsebuje pa vedno propozicije, za katere vemo, da so resnične (ali smo v to prepričani), imenujemo jih premise, in propozicije, ki jih lahko iz njih izpeljemo ter so bolj ali manj sporne (ali vsaj vprašljive), imenujemo pa jih sklepi. Kot tretji, enako pomemben del argumenta, pa se poleg premis in sklepov navaja tudi odnos med njimi, ki mora biti takšen, da premise (razlogi) podpirajo/upravičujejo/dokazujejo sklepe. V našem argumentu “Glede na to, da večina Slovencev obvlada vsaj en tuj jezik, tudi predsednik države verjetno ni nobena izjema” je drugi stavek sklep, tj. “da zna predsednik Slovenije vsaj en tuj jezik”, prvi stavek premisa, tj. “da zna to večina Slovencev”, odnos med njima pa je takšen, da prva propozicija podpira drugo. Obstaja več pogledov na kritično mišljenje, razdelimo jih lahko v dve veliki skupini (Rupnik Vec, 2011), prva razume kritično mišljenje kot sposobnost analiziranja, ocenjevanja in oblikovanja argumentov, druga pa se ukvarja s spretnostmi, metodami in načini njegovega prakticiranja. 6 115 “Običajno govorimo o tem, da iz nečesa sklepamo na nekaj, pri čemer se beseda 'sklepanje' nanaša na postopek, v katerem smo na koncu prišli do tega, da je ena propozicija resnična, na osnovi drugih, ki smo jih sprejeli že na začetku.” (Bregant, Vezjak, 2007: 18) Niti sklepi niti premise v argumentih nimajo stalnega mesta, nahajajo se lahko na koncu, sredini ali na začetku, kar otežuje njihovo prepoznavanje. Eni in drugi so lahko tudi zamolčani oziroma skriti. To se zgodi takrat, ko neka propozicija zaradi tega, ker je splošno sprejeta ali znana, v argumentu ni navedena, nimamo pa težav s tem, da ne bi iz konteksta ugotovili katera. Npr. v argumentu “Znanstveniki so na Marsu odkrili ostanke vode. Torej mora tam obstajati življenje.” manjka propozicija “Obstoj vode zagotavlja nastanek in ohranitev življenja.”. Argument z zamolčanimi ali skritimi propozicijami se imenuje entimem, v uporabi pa je predvsem takrat, ko bi navajanje vseh razlogov za sklep argument po nepotrebnem naredilo za tog. Med stavki in propozicijami sicer obstaja razlika, ki je do sedaj nismo omenili. Propozicije se nanašajo zgolj na tisto, kar stavki izražajo, tj. pomen ali semantiko, ne dotikajo pa se sintakse ali slovnice. Tako lahko dva različna stavka označujeta isto propozicijo, npr. stavka “Očitek vladi o tem, da vodi privatizacija v odpuščanje delavcev, je prišel s strani sindikatov.” in “Sindikati so vladi očitali, da vodi privatizacija v odpuščanje delavcev.” imata drugačno zgradbo, zaradi česar sta različna, vendar isti pomen. Nekateri stavki pa v argumentih ne morejo nastopati, to velja za vprašanja, ukaze in vzklike, saj jih ne moremo zatrditi ali zanikati, zaradi česar ne morejo pridobiti statusa propozicije, tj. zanje ne moremo reči, da so resnični ali neresnični. Vprašanja zgolj zastavimo, ukaze dajemo in vzklike izustimo. “V ožjem smislu lahko argument tako definiramo kot zaporedje stavkov v povednem naklonu z določeno vsebino, ki je lahko resnična ali [neresnična], izmed katerih so eni stavki premise, drugi pa sklepi, ki iz njih sledijo.” (Bregant, Vezjak, 2007: 19) Ker je poanta argumentacije sprejemanje dobrih in zavračanje slabih argumentov, moramo argumente, da bi jih lahko ocenili, najprej prepoznati. Pri tem si pomagamo z besedami, ki kažejo na to, da gre pri propozicijah, v katerih nastopajo, za premise oziroma sklepe. Imenujemo jih pokazatelji sklepanja, delimo pa jih na pokazatelje sklepov in pokazatelje premis. Tipični indikatorji sklepov so npr. 'torej', 'tako' in 'zato', tipični indikatorji premis pa npr. 'ker', 'saj' in ‘kajti'. (Nolt, Rohatyn, 1988: 3) Seveda pa lahko pravilno organizirana skupina propozicij šteje kot argument tudi v primeru, ko v njej ne zasledimo niti enega pokazatelja sklepanja. Tisto, kar je nujno in zadostno za to, da je nekaj argument, je, da je vsaj ena propozicija sporna oziroma vprašljiva (sklep), zaradi česar je potrebna upravičitve. To priskrbijo propozicije, ki navadno izražajo splošno znane resnice (premise) ter tako pomagajo sklepu, da postane bolj verjeten in zato sprejemljiv. Argument se včasih zamenjuje z razlago, je pa med njima velika razlika. V argumentu sogovornika z razlogi prepričujemo v to, da je določena trditev resnična, medtem ko v razlagi sogovorniku z razlogi zgolj opisujemo, zakaj je tako. Npr. besedilo “Zakon o prepovedi kajenja v zaprtih javnih prostorih je nepravičen, saj kadilcem krati pravico do svobodne odločitve.” je argument (prva trditev je sporna, druga jo dela bolj verjetno), besedilo “Hitler je prišel na oblast zato, ker so zavezniki uničili nemško gospodarstvo.” pa razlaga (prva trditev ni sporna, druga jo le opisuje). (Bregant, Vezjak, 2007: 19–20) Klasifikacij argumentov je več, najpomembnejši kriterij delitve pa je verjetnost, s katero sklepi sledijo iz premis. To imenujemo logična moč, razumemo pa jo lahko kot stopnja podpore, s katero premise upravičujejo sklepe. Glede na to razdelimo argumente na tiste, v katerih sklepi nujno sledijo iz premis, imenujemo jih deduktivni, in tiste, v katerih sklepi iz premis sledijo zgolj z večjo ali manjšo verjetnostjo, imenujemo pa jih induktivni. Npr. argument “Vsi ljudje so smrtni. Sokrat je človek, torej je smrten.” je deduktiven, saj ni mogoče, da bi bile premise resnične, sklep pa ne (ni ljudi, ki ne bi bili smrtni), argument “Številni državniki si prizadevajo rešiti ukrajinsko krizo. Janez Novak je zunanji minister, torej deluje v smeri rešitve ukrajinske krize.” pa induktiven, saj je mogoče, da so premise presnične, sklep pa ne (so državniki, ki si ne prizadevajo rešiti ukrajinske krize). Povedano drugače, deduktivni argumenti imajo takšno obliko, da v primeru resničnih premis ni mogoče, da bi bil izpeljani sklep neresničen, induktivni pa takšno, da je lahko kljub resničnim premisam izpeljani sklep neresničen. Zato pravimo, da so deduktivni argumenti veljavni, induktivni pa neveljavni. Omenili smo, da dobre argumente sprejemamo, slabe pa zavračamo, tako da moramo sedaj ugotoviti, kdaj je argument dober in kdaj slab oziroma na podlagi česa jih ocenjujemo. Argument mora za to, da bi bil dober, vedno izpolniti dva pogoja. Prvega smo že spoznali, gre za logično moč, ki mora biti v takšnem argumentu vedno velika, zaradi česar predstavlja nujni pogoj za to, da bi bil argument dober. Drugi pogoj, ki ga mora takšen argument izpolniti, pa je resničnost njegovih premis. Ali kot pravi Šuster: “Argument s sprejemljivimi premisami, ki je dovolj močan glede na ustrezne standarde evidence in merila prepričljivosti, je dober.” (Šuster, 1998: 179) Vendar ni tako, da so lahko dobri le deduktivni argumenti, ki imajo zato, ker v njih sklepi vedno nujno sledijo iz premis, veliko logično moč; dobri so lahko tudi induktivni, pri katerih je velikost logične moči odvisna od tega, kako verjeten je sklep glede na premise. “Logično moč označujemo z vrednostmi od 0 do 1, pri čemer ne obstaja nobena matematična formula za njen izračun, kako velika je, se odločimo na osnovi trdnosti podpore premis za 116 sklepe, pri čemer si pomagamo s stopnjo relevantnosti prvih za druge glede na kontekst, v katerem se pojavljajo. Pri deduktivnih argumentih je logična moč, ker sklepi nujno sledijo iz premis, vedno 1, pri induktivnih pa nikoli, ker so lahko sklepi, ki jih izpeljemo, vedno [neresnični].” (Bregant, Vezjak, 2007: 21) Določanje logične moči je težje pri induktivnih argumentih, saj zahteva poznavanje konteksta, iz tega pa se najbolje vidi povezanost sklepanja in znanja. “Zato je resnično kakovostno argumentiranje, ki se izogne retoričnim akrobacijam ter raznovrstnim argumentacijskim zmotam, katerih namen je prepričati s formo, ne z vsebino, mogoče le, kadar ima oseba, ki argumentira, o nečem bogato disciplinarno ali interdisciplinarno znanje.” (Rupnik Vec, 2011: 14) Kakorkoli, pri induktivnih argumentih je tako, da je njihova logična moč velika, če je sklep glede na premise zelo verjeten, in mala, če je malo verjeten. Npr. argument “Večina študentov nasprotuje uvedbi šolnin. Mojca Krajnc je študentka ene izmed mariborskih fakultet, zato je bržkone proti šolninam.” (glede na to, da je število študentov, ki nasprotujejo uvedbi šolnin, visoko, je zelo verjetno, da bo tudi Mojca Krajnc ena izmed njih, kar trdi sklep) ima veliko logično moč, medtem, ko ima argument “Redki Slovenci podpirajo gojenje gensko spremenjenih organizmov. Peter Izdajnik je Slovenec, torej se zavzema za prihod gensko spremenjenih organizmov.” (glede na to, da je število Slovencev, ki podpirajo gojenje gensko spremenjenih organizmov, nizko, je malo verjetno, da bo Peter Izdajnik eden izmed njih, kar trdi sklep) malo logično moč. Meja, ki se postavlja, je 0.5, nad njo govorimo o močnem induktivnem argumentu, pod njo o šibkem. Ne smemo pa pozabiti, da niti največja logična moč argumentu ne pomaga pri tem, da bi bil dober, če obenem ne vsebuje tudi resničnih premis. Za deduktivne argumente, ki izpolnijo oba pogoja, pravimo, da so zdravi. Vprašanje je, kako ljudi, ki izmenjavo argumentov običajno razumejo kot prepiranje njihovih avtorjev in besedičenje brez kakršnekoli praktične vrednosti, ki je samo sebi namen, prepričati, da je argumentacija sploh smiselna? Bregant in Vezjak (2007) ponujata naslednji odgovor: “Včasih to drži, vendar zgolj zaradi našega ignoriranja splošnih logičnih načel in konkretnih pravil sklepanja oziroma neustavljive želje po tem, da bi nekaj bilo resnično in potrebe po tem, da nasprotnika v razpravi za vsako ceno porazimo. Če se logičnih principov držimo in smo sposobni oceniti, kdaj so naši razlogi za neko prepričanje slabi, v okviru tega pa predvsem priznati, da se motimo in dati nekomu drugemu prav, potem razen argumentov ne obstaja noben drug način, kako najti resnico.” (Bregant, Vezjak, 2007: 22) Logične zmote Žal je pot do resnice trnova in polna pasti, katerim se moramo izogniti, kljub temu pa to ni razlog, da nad njo obupamo, saj “/…/ debata in soočenje argumentov ni spopad, v katerem je cilj zmagati ali prepričati z vsemi sredstvi, je skupno raziskovanje in stremljenje k resnici ali k – za dani kontekst in za izbrane kriterije – najboljši možni interpretaciji.” (Rupnik Vec, 2011: 14) Pri tem pa boljšega sredstva od poznavanja metod in principov, s katerimi ločimo dobro od slabega sklepanja, in tega, da smo jih sposobni uporabiti na praktičnih primerih, ni na voljo. Vprašanje je, ali lahko potem pravilno sklepa le tisti, ki je dobršen del svojega življenje posvetil študiju logike? Odgovor je slejkoprej ne. Vsi smo že po naravi nagnjeni k branjenju enih in napadanju drugih stališč. Res pa je, da ima tisti, ki je vešč razlikovanja med dobrimi in slabimi argumenti, v razpravi o tem, kaj sprejeti in kaj zavreči, prednost. Dotaknimo se sedaj logičnih zmot in vzemimo kot primer, s katerim bomo pojasnili, kaj imamo v mislih, naslednjo izjavo: “Turingovo prepričanje, da lahko stroj misli, že ne more biti resnično, saj je bil homoseksualec.” Glede na to, da v njej nastopata dve propoziciji, izmed katerih je ena sklep (neresničnost Turingovega prepričanja o obstoju mislečih strojev), ena pa premisa (njegova spolna usmerjenost – homoseksualnost je takrat veljala za bolezen), gre nedvomno za argument. Vprašanje je, ali je dober? Očitno je, da sklep iz premis ne sledi nujno, temveč zgolj z večjo ali manjšo verjetnostjo, zaradi česar je v najboljšem primeru induktiven, tukaj pa je poznavanje konteksta ključno za določitev njegove logične moči. No, danes to ne bi smel biti problem, pa tudi v 50 letih 20. stoletja ne, saj se zdi neverjetno, da bi bilo zgolj zaradi tega, ker je nekdo homoseksualec, njegovo stališče o čemerkoli, ne zgolj o tem, da lahko stroj misli, avtomatsko neresnično. Ocenimo lahko, da je njegova logična moč mala, premisa preprosto ni relevantna za sklep, zaradi česar ne izpolni prvega pogoja za to, da bi bil dober. Ker pa je to hkrati tudi nujni pogoj, lahko naše ocenjevanje tukaj zaključimo: argument je slab. 7 “Za slabe argumente je /…/ značilno, da v njih premise sklepov ne podpirajo, in jih tako, četudi so ti po naključju resnični, ne dokazujejo. Pravimo, da je avtor zagrešil zmoto, pri čemer se pojem zmota uporablja za Pogosta strategija pri zavračanju nasprotnikovih stališč je spodbijanje njegove verodostjnosti v smislu opozarjanja na njegove značajske napake, kar imenujemo argument ad hominem, tj. argument proti človeku; največkrat gre za napad na človekovo osebnost, kot v navedenem primeru, včasih tudi za napad na njegove motive ali interese, namesto za navajanje racionalnih dokazov zoper njegove sklepe. 7 117 tipične primere slabega sklepanja. Latinski izraz fallacia (prevara) kaže na to, da so bile zmote tradicionalno pojmovane kot prevare. Opozoriti velja, da lahko neko sklepanje, ki je v danem kontekstu najprej zmotno, potem ob poznavanju dodatnih informacij postane dober argument. Splošno pravilo, ki ga moramo pri ocenjevanju upoštevati je, da dana oblika ni zmotna (je dober argument) takrat, ko so navedene premise relevantne za sklep. Prepoznavanje zmot je zaradi nepopolnosti argumentov in leporečja, s katerim so pogosto prepredeni, oteženo. Točna identifikacija zmot je včasih težka tudi zato, ker je lahko v argumentu kršenih več načel dobrega sklepanja hkrati.” (Bregant, Vezjak, 2007: 22) Oglejmo si sedaj, kako filozofi zmote definirajo. Njihova opredelitev se glasi takole: “Zmota je argument /…/, ki se zdi veljaven, pa v resnici ni.” (Hamblin, 1970: 12), ali “Zmota je vrsta argumenta, ki se zdi pravilen, potem, ko ga raziščemo, pa se izkaže, da temu ni tako.” (Copi, Cohen, 1994: 115) V njej zasledimo tri značilnosti, ki jih do neke mere najdemo že pri Aristotelu (Aristotle, 1994) v On Sophistical Refutations. Kot pravi Woods (2003), je nek sprejet vzorec sklepanja zmoten tedaj, ko izpolnjuje štiri pogoje: (a) sklepanje mora biti napačno, (b) prepričljivo, kar pomeni, da je napačnost neočitna, (c) splošno sprejeto in uporabljano ter (d) nepopravljivo v smislu tega, da je stopnja ponavljanja iste napake tudi po “diagnozi” zelo velika. Walton v Routledge Encyclopedia of Philosophy ponuja naslednjo definicijo zmot: “Zmote so splošna zvrst argumentov, ki imajo močno težnjo potem, da se bodo izrodili ali da bodo uporabljeni kot varljivi triki v razpravi dveh strani. V nekaterih okoliščinah so to enostavno prehitre napake v mišljenju, v drugih pa so to razvite tehnike argumentacije, ki jih govorec bolj ali manj premišljeno uporablja, da bi prelisičil sogovorca, da bi ta sprejel neresničen sklep.” (Walton, 1998: 544) Bunnin in Yu v The Blackwell Dictionary of Western Philosophy pa zmoto definirata takole: “Pojem za na videz veljaven, a nepravilen argument ali del sklepanja. Formalna zmota se porodi iz neveljavnega sklepanja, ki se pojavi kot rezultat napak v logični obliki argumentov. Formalne zmote so kršitve formalnih pravil sklepanja in predmet formalne logike. Pogosteje se zmote pojavijo neformalno. Ne vključujejo napake v formalnem sklepanju, ampak so posledica uporabe nepravilnih metod ali taktike prepričevanja glede na kontekst z namenom sprejemanja sklepov.” (Bunnin, Yu, 2004: 248) Nolt in Rohatyn ponudita najbolj široko definicijo zmot, ko pravita, da “so zmote preprosto napake, ki se pojavijo v argumentih in vplivajo na njihovo prepričljivost” (Nolt, Rohatyn, 1988: 165), in da ne obstaja niti splošno sprejeta definicija ‘zmote’ niti splošno sprejeta klasifikacija zmot. Kakorkoli, zmote imajo svojo zgodovino, ki seže do Aristotela, pri čemer njegov spisek 13 zmot še danes velja za standardnega in referenčnega. V On Sophistical Refutations jih omenja v strjeni obliki. Ne da bi jih podrobneje opisovali, jih zgolj naštejmo, pri čemer jih Aristotel deli na jezikovne in nejezikovne (logične), imenujmo pa jih v latinščini v skladu s sholastično tradicijo. Fallaciae dictionis (jezikovne zmote): 1. Dvoumnost (fallacia aequivocationis); 2. Amfibolija (fallacia ambiguitatis); 3. Sestava (fallacia compositionis); 4. Delitev (fallacia divisionis); 5. Poudarek (fallacia accentus); 6. Govorna figura (fallacia figuarae dictionis). Fallaciae extra dictionem (nejezikovne zmote): 1. Naključna lastnost (fallacia accidentis); 2. Na določen način in enostavno (fallacia secundum quid et impliciter); 3. Nevednost glede zavrnitve (ignorantia elenchi); 4. Zahteva po dokazu (petitio principii); 5. Potrditev konsekvensa (fallacia consequentis); 6. Nevzrok kot vzrok ali napačen vzrok (fallacia de non causa ut causa); 7. Mnoga vprašanja v enem (fallacia plurium interrogationum). Zanimivo je, da se je večina teh zmot obdržala pod istimi imeni, nekatere so dobile nova, spet kakšno pa je zgodovina zavrgla kot zmoto, kljub temu pa jih večina še danes tvori osnovno jedro zmot v vseh standardnih prikazih neformalne logike. 8 8 Za izčrpen pregled logičnih zmot glej npr. Bregant, Vezjak (2011). 118 Sklep Na koncu se lahko vprašamo, zakaj sploh delamo takšne napake oziroma, kaj je psihološka motivacija zanje? Ta del knjige se s tem aspektom logičnih zmot ne ukvarja. Bregant in Vezjak (2007) sicer na to vprašanje ponujata dva odgovora, prvi je, “/…/da zaradi neznanja ne ve, da se je zatekel k uporabi zmote. V tem primeru je, če imamo na drugi strani intelektualnega poštenjaka, nesporazum mogoče kar hitro zgladiti. Resnici na ljubo se to prav pogosto ne dogaja, kajti ljudje smo nečimrni in velikokrat z nepriznanjem ali umikanjem branimo svoje interese, četudi po pojasnilih vemo, da nimamo prav. Druga možnost je še bolj trpka: kaj pa, če nekdo uporablja slabe argumente namenoma? Širina takega “namena” je lahko zelo široka in bi jo težko opisali. Nekateri varajo, ker so v to prisiljeni zaradi zaščite lastnega dobrega imena ali, denimo, stališč svoje stranke ali institucije, ki ji pripadajo. Strinjali se bomo, da takrat ugovori in prepričevanje ne bodo kaj prida zalegli, ker nam druga stran ne bo dala jasno vedeti, da svoje slabo ravnanje priznava. Dobra razprava bo s tem onemogočena in pozivi k poštenosti ne bodo zalegli.” (Bregant, Vezjak, 2007: 12) Zaključimo lahko, da moramo za razumevanje delanja argumentacijskih zmot upoštevati in razumeti kontekst, v katerem so bile storjene, to pa navadno ni možno, ne da bi poznali avtorjeve motive in namene oziroma njegove interese in cilje. 119 KRITIČNO MIŠLJENJE KOT ELEMENT IZOBRAŽEVANJA (SMILJANA GARTNER, BOJAN BORSTNER) Uvod V prejšnjem poglavju smo ugotovili, da lahko kritično mišljenje razumemo kot sposobnost analize in ocenjevanja argumentov v smislu izogibanja logičnim zmotam. Tako smo spoznali, kaj so argumenti in kako jih oblikujemo ter kako ločimo med argumenti, razlagami in zmotami. Vendar, glede na to, da je vprašanje, ki se v sodobni slovenski družbi najpogosteje zastavlja, kakšna je korist od tega, bomo na naslednjih straneh poskušali predstaviti pomen kritičnega mišljenja tako na področju izobraževanja kot na področju življenja. Zanimalo nas bo torej kritično mišljenje kot vednost, veščina in praksa ter kakšno vlogo in vrednost ima v našem življenju. Če je namreč, prvič, kritično mišljenje refleksivna mentalna dejavnost, ki nas s pomočjo razčlenjevanja, sinteze in ocenjevanja podatkov vodi do odločitev, kot smo spoznali v prejšnjem poglavju, in če smo, drugič, vsakodnevno soočeni z vprašanji (in posledično odločitvami), kot so ”Ali je bilo dejanje zdravnika v Ljubljanskem kliničnem centru umor ali evtanazija in usmiljenje? Sem dober človek, če ne izdam sodelavca, ki je lagal, če se mi zdi, da laž nikomur ne škodi?”, se vprašanji, ali sta kritično mišljenje in etika potrebni znanstveni disciplini in ali je, če to vsak dan počnemo in »to že zna vsak«, potrebno poučevanje in učenje veščin kritičnega mišljenja in etike, zastavljata sami. Uporabnost kritičnega mišljenja se kaže že v tem, da vidimo zmotno sklepanje, saj iz tega, »ker to vsak počne«, nujno ne sledi, da omenjeno vsak zna, ali da je to tudi dobro in pravilno. Še več, takšno razmišljanje je lahko na področju etike tudi nevarno. »Vendar razmisliva o tem še bolje, saj ne govoriva o kakšni poljubni zadevi, ampak o tem, na kakšen način je potrebno živeti.« zatrdi Sokrat v Platonovi Državi. (Platon, Država 352d) Če namreč menimo, da mora akter spoštovati etiško načelo ”vedno govori resnico”, imajo lahko posledice, ki sledijo odločanju po tem načelu, trajen vpliv ne samo na življenje akterja, temveč tudi na vse, ki so vpleteni v dano situacijo. Preden pa spregovorimo o vlogi kritičnega mišljenja pri etiškem odločanju, bomo spregovorili še o pomenu poučevanja kritičnega mišljenja v izobraževalnem sistemu in o samem etiškem odločanju. Poučevanje/učenje kritičnega mišljenja v vzgojno-izobraževalnem sistemu Spodbujanje kritičnega mišljenja se prične že v najzgodnejših letih, vendar poteka, žal, v teh vzgojnoizobraževalnih institucijah zgolj neformalno, odvisno torej od zaposlenih in njihovega lastnega zavedanja pomena kritičnega mišljenja in, seveda, njihove sposobnosti in usposobljenosti to znanje in veščine spodbujati. Če preidemo na osnovno šolo kot drugi člen v vzgojno-izobraževalnem sistemu in se dotaknemo predmetov, ki imajo največ potenciala, da razvijajo pri učencu sposobnost argumentacije ter spodbujajo kritično refleksijo družbenih razmerij, lahko kar hitro ugotovimo, kakšna vloga se pripisuje učenju kritičnega mišljenja. Predmeta Filozofija za otroke in Logika, ki imata v učnih ciljih zapisano, da gre za razvijanje dobrega razmišljanja, spoznavanje, raziskovanje, analiziranje določenih tem in razpravljanje o njih, pri čemer ima prvi vsebine zgolj predlagane, ponujena je samostojna izbira metod, dodana so splošno-didaktična priporočila, kjer pa je predvsem poudarjeno, da je skupen cilj vseh udeležencev raziskati problem in doseči napredek v razumevanju, sta izbirna predmeta. Spodbujanje, morda lahko rečemo tudi učenje, proizvajanje novih idej in razvijanja kritičnosti, je torej nekaj, kar je prepuščeno izbiri učencev, njihovih staršev ali pa vodstvu šole. Učni načrti ostalih predmetov, vključno s predmetom Državljanska vzgoja in etika, ki pa so obvezni in tako niso prepuščeni trenutnim navdihom deležnikov, pa vključujejo pojme, kot so spoznavanje, opredelitev, prepoznavanje itd., z njimi pa naj bi učenci znali predvsem naštevati, navesti, opredeliti in pojasniti ter na primerih pokazati ali pojasniti. Razen zadnjega standarda znanja, ki je nadaljnja stopnja razmišljanja, se vsi ostali standardi vežejo zgolj na pomnjenje. Prioritete so torej jasne. 9 Protiutež oblasti in državnim institucijam bi lahko bile univerze, ki so avtonomne. Zato je njihov cilj, da postanejo univerzitetno izobraženi ljudje posamezniki, ki so sposobni samostojne presoje v posamezni situaciji, kar pomeni sposobnost kritičnega presojanja, s tem pa tudi etiškega, ki ima največji vpliv na življenja Podrobnejšo razlago o analizi in primerjavi lahko najdete v članku Ali si želimo otroke vzgajati v državljane s kritičnim razmišljanjem?. (Gartner, 2007) 9 120 posameznika in skupnosti. Glede na vlogo, ki jo ima univerza, bi pričakovali, da je njihov cilj vzpodbuditi in razvijati študenta v osebo s kritičnim mišljenjem oziroma osebo, ki bo sposobna pravilno in dobro sklepati, pravilno izpeljevati, ki bo sposobna natančnosti in jasnosti (izražanja, branja, pisanja) ter, ki bo sposobna prepoznavati nepravilnosti, zavajanje in manipulacijo. Pri tem le-to ni vezano zgolj na eno področje človekovega življenja (ali zgolj na eno smer študija), temveč na celotno delovanje njega samega in posledično družbe (kar pomeni za vse študijske smeri). Z uvedbo bolonjskega procesa se je izkazalo, da temu ni tako. Nekatere fakultete/oddelki so se namreč odločile, da umaknejo iz kataloga obveznih predmetov predmet, ki uči znanje in veščine kritičnega razmišljanja. Umaknile so torej učenje refleksivne mentalne dejavnosti, ki nas s pomočjo razčlenjevanja, sinteze in ocenjevanja podatkov vodi do boljših in pravilnejših odločitev, tj. do posameznika, sposobnega avtonomnega premisleka. Poteza, ki je, glede na vse naštete prednosti le-tega, nerazumljiva. Ena redkih fakultet, ki je v svojem predmetniku obdržala učenje kritičnega mišljenja, je Fakulteta za zdravstvene vede v Mariboru, in sicer na programu Zdravstvena nega. Analiza in sinteza podatkov, zastavljanje vprašanj, iskanje in prepoznavanje vzrokov, povezovanje vzrokov in posledic ipd. na osnovi prejetih podatkov pacienta, so namreč temeljno znanje in veščine (zraven poklicne etike, o kateri bomo spregovorili kasneje), ki pomagajo pri iskanju rešitev in pri komunikaciji. Podatki, ki jih tukaj predstavljamo, so bili zbrani v zimskem semestru študijskega leta 2014/2015 med študenti 2. stopnje programa Zdravstvena nega Fakultete za zdravstvene vede v Mariboru (N=25). Z raziskavo smo poskušali ugotoviti vpliv poučevanja kritičnega mišljenja na branje, analizo in interpretiranje podatkov, oblikovanje misli in zapis le-teh. Glede na to, da se učenci velikokrat srečajo z neznanim in zapletenim besedilom, katerega razumevanje lahko vpliva na rezultat njihovega dela in, posledično, na oceno, ki jo prejmejo, nam lahko izsledki raziskave s študenti rabijo kot orientacija pri razmišljanju o pomenu kritičnega mišljenja v osnovnih in srednjih šolah. Študenti so pred pričetkom predavanj in vaj prejeli odlomek, ki se je navezoval na njihovo stroko in navodilo, da analizirajo besedilo in obravnavajo odlomek (v nadaljevanju Skupina PRED). Odlomek je vseboval podatke neke raziskave (možni vzroki, posledice, korelacije, potrditev oz. zavrnitev hipoteze itd.). Po dvajsetih urah teorije argumentacije so ponovno prejeli enak odlomek, z enakimi navodili (v nadaljevanju Skupina PO). Njihove analize besedila smo ocenjevali po sedmih kategorijah (delo s tekstom, prepoznana korelacija, prepoznan sklep, predpostavke, vzrok, njihovo ovrednotenje prebranega besedila oz. lastni prispevek in drugo), pri čemer smo uporabili tri stopenjsko ocenjevalno skalo: 0 (ni odgovora); 1 (odgovor je napačen ali nepopoln, slab) in 2 (pravilen odgovor, dobro delo). Prvi korak, ko se srečamo z neznanim in zahtevnim tekstom oziroma podatki, je, da ga preberemo, nato pa sledi podčrtovanje relevantnih podatkov, označevanje indikatorjev sklepov in indikatorjev predpostavk, izpisovanje ključnih besed, shematski prikaz itd. Iz pridobljenih podatkov lahko izpeljemo, da študenti pred predavanjem niso poznali tehnik dela z zahtevnim in neznanim besedilom, kar je razvidno iz Tabele I. Tabela I. Delo z besedilom Skupina PRED (%) 25 0 0 25 Skupina PRED (%) 100.00 0.00 0.00 100.00 Skupina PO (%) Skupina PO (%) V primerjavi s Skupino PO, kjer je povprečna vrednost 1, se nihče od raziskovancev v Skupini PRED besedila ni dotaknil. Pri Skupini PO se napredek vidi, saj se je 16% raziskovancev zelo dobro posluževalo tehnike dela z neznanim besedilom oziroma podatki, 60% jih je uporabljalo metodo, a slabo, kar pomeni, da niso označili vseh relevantnih podatkov, vseh indikatorjev in ključnih besed, 24% raziskovancev pa tehnike ni uporabljalo. 0 1 2 Skupaj 6 15 4 25 24.00 60.00 16.00 100.00 Pri obeh skupinah smo ocenjevali tudi njihovo prepoznavanje korelacije oziroma smo ugotavljali, ali je raziskovanec sposoben prepoznati na podlagi prebranega besedila povezavo med dvema pojavoma. Rezultati so prikazani v Tabeli II. Tabela II. Prepoznavanje korelacije 0 1 2 Skupaj Skupina PRED (f) 9 9 7 25 Skupina PRED (%) 36.00 36.00 28.00 100.00 Skupina PO (f) 3 7 15 25 Skupina PO (%) 12.00 28.00 60.00 100.00 Iz tabele je razvidno, da sta v Skupini PO slabi dve tretjini raziskovancev dobro in pravilno odgovorili na zastavljeni problem, kar je v 121 primerjavi s skupino PRED dvakrat več, kjer jih je tako odgovorilo skoraj tretjina. Povprečna vrednost je pri drugi skupini 1.46, pri prvi pa 0.91. Lastno razmišljanje, vrednotenje in inovativnost so ključne lastnosti napredka, zato nas je pri zastavljenem tekstu zanimalo, ali bodo raziskovanci kritično ovrednotili oz. vključili lasten razmislek o prebranem besedilu oziroma o raziskavi, o kateri govori besedilo. V tabeli III. so zbrani podatki o njihovem (ne)ovrednotenju besedila. Tabela III. Ovrednotenje besedila 0 1 2 Skupaj Skupina PRED (f) 20 3 2 25 Skupina PRED (%) 80.00 12.00 8.00 100.00 Skupina PO (f) 3 7 15 25 Skupina PO (%) 6.00 28.00 60.00 100.00 Iz podatkov je razvidno, da so štiri petine raziskovancev Skupine PO po predavanju in vajah iz kritičnega mišljenja ovrednotile besedilo, pri tem jih je 60% to tudi dobro opravilo. Pri skupini PRED pa se je izkazalo, da se vrednotenja besedila sploh niso lotili. Zato je tudi povprečna vrednost pri Skupini PRED 0.29, pri Skupini PO pa 1.54. Iz pridobljenih podatkov lahko izpeljemo sklep, da so predavanja in vaje spodbudili študente, da so se lotili višjih kognitivnih procesov in si tudi upali besedilo presojati in vrednotiti. Glede na Bloomovo taksonomijo učnih ciljev za kognitivno oziroma miselno področje (1956), 10 ki je razdeljena na šest ciljev, in sicer vedenje (podatki, formule, dejstva), razumevanje (prepoznati pomen in dogodke, interpretacija informacij), uporaba (uporaba informacij za rešitev problema), analiza (prepoznavanje vzorcev, delov, elementov), sinteza (izbira elementov, presoja) in vrednotenje (posploševanje, izpeljava zaključkov), lahko izpeljemo sklep, da imajo pri napredku študenta od vedenja oziroma znanja kot prvega cilja taksonomije do vrednotenja, ki je zadnji cilj, predavanja in prakticiranja pri vajah predmeta Kritično mišljenje, ključno vlogo. Povprečno končno število zbranih točk potrjuje uspešnost metod kritičnega mišljenja, saj je pri Skupini PRED povprečna vrednost 5.44, pri Skupini PO pa celo 10.25. Tako smo s klasifikacijo ciljev po Bloomovi taksonomiji dokazali uspešnost pri samem študiju, tj. pri delu s podatki oziroma analizi in vrednotenjem neznanega in zahtevnega besedila. S tem pa tudi nakazali potrebo po uvajanju poučevanja kritičnega mišljenja v vse nivoje izobraževanja, predvsem pa v osnovne šole, saj lahko pridobljeno znanje in veščine pripomorejo k izboljšanju razumevanja in ovrednotenja snovi na vseh področjih, s katerimi se sooča učenec. Pa vendar, če razumemo Bloomovo taksonomijo kot klasifikacijo informativnih ciljev, potem z učenjem argumentacije le-to presežemo oziroma zadostimo tudi nekaterim formativnim ciljem, katere zajema Marzanova taksonomija. 11 Slednja se ukvarja predvsem s procesi kompleksnega mišljenja in zajema primerjanje, induktivno in deduktivno sklepanje, utemeljevanje, analiziranje perspektiv, abstrahiranje, klasificiranje, odločanje, presojanje, reševanje problemov, izumljanje, utemeljevanje, eksperimentalno preizkušanje, raziskovanje in analiziranje napak. (Marzano in Pickering idr., 1997: 45, 47). Glede na to, da lahko teorijo argumentacije oziroma kritično mišljenje razumemo tudi kot metodo, veščino, spretnost, ki nas vodi do odločanja, bomo v nadaljevanju pogledali, kako je mogoče v izobraževanje vključiti tudi ta vidik in doseči še preostale Marzanove in druge cilje. Poučevanje/učenje etike s pomočjo kritičnega mišljenja v vzgojno-izobraževalnem sistemu Do sedaj smo dokazali vrednost poučevanja in učenja argumentacije pri delu z neznanim in zapletenim besedilom in posledično pri analizi in sintezi razprav in medsebojni komunikaciji. Del tega je deduktivni argument, ki smo ga spoznali v predhodnem poglavju, in sicer: “Vsi ljudje so smrtni. Sokrat je človek, torej je smrten.”. Nujnost izpeljave sklepa je razvidna. Opravka imamo z opisnimi izjavami in opisnimi lastnostmi (biti 10 V preglednici smo upoštevali vrstni red ciljev oziroma kompetenc kognitivne domene po revidirani Bloomovi taksonomiji (Anderson, Krathwohl, 2001), kjer sta cilja ‘ustvarjanje (sinteza)’ in ‘vrednotenje’ zamenjana. Cilji ‘analiza’, ‘vrednotenje’ in ‘ustvarjanje (sinteza)’ se ne zvrstijo nujno po hierarhičnem vrstnem redu, ampak lahko potekajo vzporedno. 11 Cilje lahko razdelimo na informativne in formativne. Prvi so vsebinski in predstavljajo materialno osnovo izobraževanja (znanje), drugi so funkcionalni, saj gre za oblikovanje zmožnosti in rabo znanja v delovne in življenjske namene. Z njimi razvijamo veščine, metodološke postopke in podobno. (Ermenc, Cencen in Klančnik, 2007: 23) 122 človek, biti smrten), tako da je presojanje resničnosti izjav in veljavnosti sklepanja iz splošnega na posamezno razumljiva in, po osvojitvi veščin argumentiranja, enostavna. Sedaj pa vzemimo vrednostno izjavo: “Nasilje je napačno in slabo dejanje, zato ga ne bi smeli uporabljati. Policija je z uporabo sile privedla prestopnike. Policija je storila napačno in slabo dejanje.”. Tudi tukaj imamo sklepanje iz splošnega na posamezno, a s to razliko, da imamo etiško-vrednostne izjave in vrednostne lastnosti (dober, slab, pravilno, napačno) ter v sklepu partikularno presojo, ki vsebuje etiško vrednost. Etika je namreč konstruirana kritično reflektirana morala. Kritična, saj dopušča, da raziščemo in pretresemo razloge z vseh področij in vseh virov in je reflektivna, saj mora akter nenehno poskušati doseči občutljivo ravnovesje, ki mora vključevati učinke razlogov na njegove najgloblje vrednote. (Card, 2002) Tako etika ni zgolj vedenje o tem, kaj je prav in kaj napačno, kaj je dobro in kaj slabo, ni skupek pravil in odgovorov, ki bi jih pasivno sprejeli in jim sledili, temveč je proces mišljenja. In če so vrline in moralne vrednote nekaj, kar si posameznik pridobi, potem je pri tem pomemben element aktivnost posameznika, ki pri tem uporablja razum. Oblikovanje, zagovarjanje in zavračanje stališč je torej eno, presojanje in odločanje pa drugo. Presojanje, ki posega na področje etike, je namreč kompleksno in polno nians, odločanje pa velikokrat s posledicami, ki pomenijo nepovratnost naših odločitev. Glede na to, da smo v zasebnem in poklicnem življenju pogosto soočeni s potrebo po hitrih in nepovratnih odločitvah, smo lahko pod velikim stresom, ki posledično vpliva na odločanje. Zato je poučevanje, učenje in prakticiranje etike toliko pomembnejše. To lahko storimo na vsaj tri načine. Prvi je z vodeno razpravo o sodobni etiški dilemi, drugi s pomočjo konkretnih primerov in tretji s pomočjo miselnih eksperimentov. V nadaljevanju si bomo ogledali prva dva načina, pred tem pa še tri metode odločanja. (Gartner in Musil, 2011) a. Metode/načini sprejemanja odločitev Prvo uro seminarja iz etike ali predavanj iz poklicne etike vedno pričnemo z nalogo, ki je sestavljena iz treh korakov. Najprej prosimo sodelujoče, da dvignejo roke tisti, ki menijo, da je evtanazija etično sprejemljivo dejanje in nato drugi, ki menijo, da ni. V naslednjem koraku jih vprašamo “Zakaj?”. Sprva presenetljivo, sedaj že običajno, je tisto, kar največkrat sledi – tišina. Sodelujoči torej ne vedo, na osnovi česa so se tako odločili ali pa tega ne znajo ubesediti. Opisani primer nam lahko služi za prikaz, da se lahko pri sprejemanju in upravičevanju odločitev poslužujemo vsaj treh metod, ki jih bomo razložili v nadaljevanju. Prva metoda je sklicevanje na intuicije. Odločitev nekaterih sodelujočih je lahko bila takojšnja, popolnoma spontana, brez razmišljanja, brez sklepanja. Če sprejmemo opredelitev intuicije kot ”procesa, ki ustvarja stališča in odločitve, vendar ne vsebuje zavestnega tehtanja razlogov za ali proti posameznemu stališču ali odločitvi” (npr. Kahneman 2003, Gigerenzer 2007, v Bartoloti, 2011: 5), lahko zatrdimo, da je bila njihova odločitev intuitivna. Ko govorimo o intuicijah, lahko sicer govorimo o različnem razumevanju pojma ‘intuicija’. Prvo razumevanje je že zgoraj omenjeno, tj. intuicija, s katero se ukvarjajo sodobni znanstveniki s področja družboslovja in jo razlagajo kot nezavestno metodo, ki je hitra in preprosta. (Bartoloti, 2011). Težava tega načina odločanja in upravičevanja je, da se naše intuicije lahko zelo hitro spreminjajo tako pri akterju (npr. dopoldan imam intuicijo voliti kandidata A, popoldan kandidata B) kot med posamezniki (npr. oseba A ima intuicijo, da je evtanazija moralno sprejemljivo dejanje, oseba B ima intuicijo, da ni) ter so lahko v neskladju s splošno sprejetimi načeli v družbi. Ker odločitve niso sprejete na podlagi razmisleka, težko odgovorimo, zakaj smo jih sprejeli, intuicije pa nas lahko vodijo do napačnih odločitev in so posledično močno povezane z obžalovanjem. O drugi vrsti intuicij govorimo, ko jih razumemo kot ”neinferenčno obliko vpogleda, in so posledica številnih preteklih izkušenj.” (npr. Dreyfus 1997, Osbeck in Robinson 2005, v Bartoloti, 2011: 5). Npr. služba medicinskih sester in poklicnih voznikov zahteva od akterja, da sprejme odločitev, včasih to pomeni odločanje o življenju in smrti, v nekaj sekundah. Zato le-ti trdijo, da njihova odločitev ni bila sprejeta na podlagi premisleka, kdo vse je vpleten, na koga in kako bodo alternativne možnosti vplivale ter sklepanja in izbire najboljše alternative, temveč na podlagi intuicije. Toda, ko govorimo o strokovnjaku, govorimo o nekom, ki ima večletne izkušnje na poklicnem področju, kar pomeni, da mu preteklo odločanje, razmišljanje o dobrih in slabih straneh sprejetih odločitev in razmišljanje o alternativnih možnostih rabi, da lahko v sedanjosti čedalje hitreje in s čedalje manj tveganja sprejme odločitev ali kot trdi Dreyfus (1992) “s talentom in veliko mero relevantnih izkušenj, se lahko začetnik razvije v strokovnjaka, ki intuitivno vidi, kaj mu je storiti, ne da bi pri tem uporabil pravila.” (Dreyfus, 1992: 23). Tovrstno intuitivno odločanje strokovnjakov je najpogosteje pravilno, četudi je bilo hitro in preprosto. Vendar, ne smemo pozabiti, da je to posledica večletnega truda, veliko vloženega časa v razmislek o odločitvah in morda še vedno, prisotnost obžalovanja, če odločitev ni najboljša. 12 12 Tretje razumevanje pojma 'intuicija' je: jasen in zanesljiv uvid v neko stvar. Posledica takšne vrste intuicije je vedno pravilna odločitev ali, npr. v matematiki, pravilno rešen problem. 123 Druga metoda je, da se sklicujemo na avtoriteto, s čimer nam je, vsaj delno, odvzeta moralna odgovornost za posledice svojih dejanj. Slušatelji bi se lahko odločili, da je evtanazija moralno nesprejemljiva ter svojo odločitev opravičili s tem, da bi trdili, da je tako rekel njihov profesor, ali da je tako zapisano v pravilniku oz. v etiškem kodeksu. 13 Če bi se sklicevali na eno izmed omenjenih možnosti, bi lahko spoznali težave sklicevanja na avtoriteto. 14 Le-te so: (i) da lahko hitro naredimo zmoto, kar pomeni, da pravilnik ali oseba, na katero se sklicujemo, ni strokovnjak s področja, na katerega se sklicujemo, oz. da se pravilnik ne nanaša na sklicevano področje. Če se npr. pri vprašanju evtanazije sklicujemo na astronoma, govorimo o zmoti, oziroma o napačnem upravičevanju. (ii) Nekritično sprejemanje strokovnjaka ali pravilnika pomeni, da izključimo možnost njune napake, kar je lahko naša napaka. Za znanost bi to pomenilo nenapredovanje, saj če bi verjeli avtoritetam, ki so dokazovali, da je Zemlja ravna plošča, s katere roba lahko pademo, ne bi imeli pomorščakov, ki se jim to ni zgodilo in ne bi imeli sodobne teorije, ki trdi, da je Zemlja spreminjajoča se sferična obla (katere pa nekateri znanstveniki spet ne sprejemajo). 15 (iii) Strokovnjaka ali členi etiškega kodeksa poljubne poklicne etike so lahko, navezujoč se na konkretni primer, nejasni pri odgovoru, kaj storiti ali celo nasprotujoči. Namreč, četudi kodeksi vsebujejo pravila, je potrebna interpretacija, zraven tega ne morejo pokrivati vsake situacije in ne morejo dati za vsako situacijo enoznačnega odgovora. Npr. v 8. alineji V. načela Kodeksa etike medicinskih sester in zdravstvenih tehnikov (2005) je zapisano: »Medicinska sestra ne izvaja postopkov, za katere nima ustreznih znanj in izkušenj«, v 7. alineji pa, da ne sme odkloniti nujne medicinske pomoči, ustrezne njeni strokovni usposobljenosti. V primeru, da bi glede na strokovno usposobljenost, morala storiti X, nima pa izkušenj, kateri standard pretehta? Torej, če se bo akter striktno držal etiškega kodeksa, je lahko soočen z odločitvijo, ki ni zajeta v kodeksu poklicne etike, kar pomeni, da se prične nagibati k etičnemu relativizmu, saj ne bo usposobljen za razumsko odločitev, ki bi jo utemeljil. Tretja metoda je uporaba sistematičnega, kritičnega presojanja, kjer je osnovno orodje razum. Uporaba procesa mišljenja in takšno presojanje omogočita trdno osnovo, na kateri lahko sprejeto odločitev vrednotijo tudi drugi posamezniki ter na osnovi katere lahko vpletenim pripišemo moralno odgovornost. Sprejeta odločitev tako ne vpliva zgolj na akterja, temveč tudi na druge ljudi, zato je tudi najučinkovitejša – ni pa nujno, da najenostavnejša ali najbolj zaželena. Učenje tehnik kritičnega razmišljanja (npr. logičnih pravil), smo že spoznali. Toda ugotovili smo, da za etiško raziskovanje to ni dovolj. Zato bomo v nadaljevanju predstavili dve metodi, s pomočjo katerih se lahko približamo Marzanovim in drugim ciljem. b. Poučevanje, učenje in prakticiranje etike z vodeno razpravo in kritičnim mišljenjem 16 Sodelujočim smo torej prvo uro zastavili vprašanje, če menijo, da je evtanazija etično pravilno dejanje in jih z vprašalnico ’Zakaj?’ spodbudili k razmisleku. Tretji korak je, da razmislijo in se pripravijo na razpravo z nasprotno skupino. Preprosta naloga, s katero dosežemo tudi, da: sodelujoči kmalu ugotovijo, da imajo različne predstave, kaj je evtanazija. Ker vsak izhaja iz svoje opredelitve pojma 'evtanazija', razpravljajo drug mimo drugega, razprava pa je vse prej kot produktivna. Tako se izpostavi, da je za produktivno razpravo potrebna opredelitev pojma in vodenje. v razpravi izpostavljajo značilnosti, ki se pojavljajo na področju medicine, ekonomije, prava, filozofije itd., zato s to nalogo spoznajo, da se vprašanja etike pojavijo na poljih vseh znanstvenih disciplin. Uvidevanja problemov kot etiških problemov znotraj različnih polj, pa ni samoumevno, temveč posledica prakse. 13 Etiški kodeksi so dokumenti, ki jih strokovnjaki določenega poklicnega področja ali določena institucija sprejmejo, da bi njihovi člani razumeli, kaj je dobro in kaj slabo, etiško (ne)sprejemljivo, (ne)zaželeno in (ne)zavezujoče v relaciji do deležnikov. 14 Naredili bi lahko t. i. Zmoto sklicevanja na avtoriteto (lat. ad verecundiam). 15 The International Flath Earth Society. Pridobljeno 5. 7. 2014, iz www.tfes.org 16 Vprašanja moralne sprejemljivosti evtanazije, pravice okolja, upravičenosti vojn, dileme, ki se nanašajo na poklice itd., opredelimo kot uporabno etiko, skozi katero se razbira uporabnost etiškega presojanja, ki se veže na posamične dileme. Zraven le-te sta še dve veliki skupini, in sicer normativna etika in metaetika. Prva podaja s pomočjo različnih etiških teorij odgovore o tem, kaj etiško razmišljanje sploh pomeni in kako poteka, torej, kaj bi morali narediti, kako bi morali živeti, kako naj sprejmemo določene etiške odločitve, vendar neodvisno od teme. Vprašanja, kot so »Ali smo upravičeni do določenih etiških sodb?« in »Ali so pojmi 'etiško pravilno', etiško nepravilno', 'dobro', 'slabo' istovetni z dejstvi v svetu ali ne?«, pa se navezujejo na etiko samo, zaradi česar se z njimi ukvarja metaetika. Vsa tri področja so, če sploh, težko ločljiva, celotna etika pa zato toliko bolj zapletena. 124 Takšno stališče temelji na predpostavki, da etika ne ponuja odgovorov, temveč ponuja vedenje o tem, kako priti do odgovorov: s pomočjo vedenja, kateri so možni odgovori; katera vprašanja so primerna in učinkovita; na kaj naj bomo pozorni pri lastnem razmišljanju oziroma, k čemu mi sami težimo itd. Pri tem je obvladovanje vednosti in veščin, ki opredelijo ključne pojme, ki opredelijo in pomagajo pri reševanju etiške dileme, najpomembnejše. Obstaja več metod, kako negovati, spodbujati in izboljševati etiško raziskovanje oziroma kritično razmišljanje pri etiki oziroma pri poučevanju etike. Ena metoda, kot smo že omenili, je učenje tehnik kritičnega razmišljanja (npr. logičnih pravil), ki je lahko, če imamo opravka s formalno logiko, za nekatere ljudi precej ”dolgočasna in neuporabna”. Jasno je, da je učenje teh spretnosti ključno in aplikacija na konkretne primere nujna, toda za etiško raziskovanje to ni dovolj. Druga metoda je vodena razprava z zastavljanjem vprašanj, saj lahko z njimi pri posamezniku spodbujamo dvom in razvijanje idej ter spodbujamo njegovo spraševanje. Pri tem, kakšna vprašanja uporabimo (glede na cilje, ki jih želimo pri ljudeh doseči), nam lahko za orientacijo rabi že omenjena Bloomova taksonomija učnih ciljev za kognitivno oziroma miselno področje, s pomočjo katere zastavljamo vprašanja, vse od definiranja pojmov, do analize, vrednotenja in sinteze vseh stališč in možnosti, ki so se pri etiškem problemu, v našem primeru evtanaziji kot (ne)sprejemljivem dejanju, pojavile. Seveda ni vsako zastavljanje vprašanj razvijanje kritičnega mišljenja in spodbujanje raziskovanja. Tudi ni potrebe po tem. Tisto, kar je pomembno, je sama dejavnost, ki ob tem poteka, tj. spodbujanje pojasnjevanja, razlag, iskanje vzrokov itn. Hkrati pa je, po mnenju Milletta, »Bloomova taksonomija koristna, toda morda ni zadostna.” (Millett, 2002: 63) Zato se seznanimo še z možnostjo raziskovanja etike z analizo primerov in kritičnim mišljenjem. c. Poučevanje, učenje in prakticiranje etike z analizo primerov in kritičnim mišljenjem Obstaja kopica pomembnih veščin, ki jih morajo strokovnjaki in tisti, ki bi to želeli postati, poznati in usvojiti, če imajo namen uspešno in učinkovito reševati etiška vprašanja v resničnem življenju. Če sledimo Leeveru (2001) je prva veščina sposobnost prepoznati vzroke in izvor etiških problemov. Pri etiških problemih velja rek: ”Bolje preprečiti kot zdraviti.” Vedno je torej bolje, da se etiškim problemom izognemo, kot pa da jih kasneje rešujemo. Zato je, če smo sposobni prepoznati vzroke in izvor, pomemben korak, da se jim v prihodnosti izognemo. Drugi korak je, da se osredotočimo na posamezen skupen vzrok etiških problemov. Veliko jih je namreč posledica slabega sporazumevanja ali celo nesporazumevanja in glede na to, da etiško raziskovanje, presojanje in odločanje, kot smo že nekajkrat omenili, ne vključuje zgolj akterja, je nastanek problemov zaradi nekomunikacije razumljiv. Razumeti, kaj od nas samih zahteva naša morala, namreč ni dovolj. Tretja veščina je operacionalizacija moralnih vrednot in vrlin, kar zahteva sposobnost dobre in zahtevne komunikacije in obvladovanje socialnih veščin. Brez teh veščin je še najostrejši intelekt neučinkovit, saj ostane na nivoju splošnih, od prakse in drugih udeležencev odtujenih presojanj ali pa, kar se ljudem, ki mislijo, da so strokovnjaki s področja etike, pogosto zgodi, ostanejo na nivoju pavšalnih izjav in sodb. To je razlog, da je komunikacija pomemben cilj pri poučevanju in raziskovanju etike, z njo namreč lahko preprečimo številne etiške probleme in hkrati povečamo možnost, da jih, če smo z njimi že soočeni, uspešno rešimo. Za to pa je potreben čas. Lahko seveda čakamo, da smo s tem soočeni v vsakdanjem življenju, a stres, kot smo že omenili, naredi svoje. Naše odločanje je v stresnih situacijah drugačno. Vsi vemo, da je potrebno ostati ob stiku z divjo živaljo miren. Pa vendar, zaradi stresne situacije, se marsikdo prvič požene v dir. Večkratno srečanje pa bi, če bi preživeli, že obrodilo sadove. Morda je v izogib smrti najboljša rešitev, da srečanje z medvedom vadimo na primeren način, s primerljivimi elementi. Tudi pri etiških problemih in reševanju le-teh se lahko poslužujemo študije primerov. Če razumemo učenje kot konstruktivni proces (stališče konstruktivistov), kjer učenec gradi in poglablja notranjo predstavo vedenja oziroma pridobiva vedenje z aktivnim procesom lastne izkušnje in doživljanja, potem je študija primera učinkovita metoda. (Hackbarth, 1996) Okvir, kako lahko razmišljamo na področju etike in kako lahko poučujemo etiko s pomočjo razprave in reševanjem primerov, so pripravili na Markkula centru za uporabne etike na Santa Clara univerzi: - Prepoznaj problem: Ali lahko govorimo o etiškem problemu? Ali se odločamo med dobrim in slabim? Se morda odločamo med dvema dobrima ali dvema slabima možnostima? Ali lahko komu škodujemo? Zberi podatke: Kateri podatki so relevantni? Ali kakšni podatki manjkajo? Kdo vse je vpleten v situacijo? Ali imajo določeni elementi večjo težo kot drugi? Zakaj? 125 - Razmisli o vseh možnostih: Katere možnosti imam? Ovrednoti vse možnosti/ vsa možna dejanja: Katere možnosti prinesejo največ dobrega in najmanj slabega; katere najbolj spoštujejo pravice in obravnavajo ljudi kot enake? Zakaj? Sprejmi odločitev in jo preveri: glede na raziskavo vseh možnosti, katera se ti zdi najsprejemljivejša v predstavljenem kontekstu? Udejanji in ovrednoti posledice: Kako je moja odločitev vplivala na vse deležnike in kaj sem se jaz naučil iz te situacije? Razvijanje veščin kritičnega mišljenja in študije primerov lahko torej učencem, dijakom, študentom in drugim izboljšajo sposobnosti prepoznavanja, raziskovanja in reševanja praktičnih (etiških) problemov ter izboljšajo sposobnosti sporazumevanja, s pomočjo katerih se lahko nekaterim (etiškim) problemom celo izognemo. Richard W. Paul si zastavi retorično vprašanje: ”Kako lahko pri študentih kultiviramo njihovo moralo in značaj, ne da bi jih pri tem indoktrinirali, ne da bi jih pri tem nagrajevali predvsem zato, ker izražajo naša moralna prepričanja in razširjajo naše moralno gledišče?” Nadaljuje: ”Odgovor se nahaja v umestitvi kritičnega mišljenja v središče kurikuluma etike, kritično mišljenje za oboje – za učitelje in učence (Paul, 1995: 2). Sklep Osnovna vprašanja etike, njene dileme, predvsem pa odločitve ne vplivajo zgolj na življenje posameznika, temveč lahko vplivajo na življenja drugih ljudi. Glede na to, da so nekatere (etiške) odločitve nepovratne, je bilo pomembno izpostaviti različne načine sprejemanja odločitev oziroma načine utemeljevanja naših odločitev ter načine učinkovitega poučevanja le-tega. S pomočjo raziskave in na osnovi lastnih izkušenj s poučevanjem, smo ugotovili, da je kritično, reflektirano odločanje tisto, ki nam, vsaj pri začetnikih, omogoča (i) malo napak, (ii) možnost upravičitve odločitve in refleksijo, (iii) napredek pri razumevanju in prepoznavanju relevantnih elementov in (iv) najpomembneje, možnost, da se le-ta razvije v strokovnjaka. Prakticiranje in učenje sprejemanja (etiških) odločitev ter reševanje (etiških) problemov s študijem primerov in z vodeno diskusijo pa najboljši način, da dosežemo temeljni cilj poučevanja – postati boljši človek. 126 DEL IV: SPOZNANJA INOVATIVNE PEDAGOGIKE 1:1 IMPLEMENTIRANA V PRAKSO (M. ŠVERC, A. FLOGIE, M. VIČIČ KRABONJA, K. PERČIČ, V. BEVC, R. KRAJNC, D. KOVAČIČ, L. NOVAK, T. BEZIĆ) UVOD Izobraževalni sistem vsake družbe je v osnovi naravnan v smeri njenega razvoja in napredka. V današnjem obdobju ga zaznamujeta predvsem dve determinanti, in sicer ekspotencialna hitrost razvoja družbe kot celote ter tehnološka obarvanost vseh komponent tega razvoja (Aberšek, 2013, 6). Izobraževalni sistem posamezne družbe/ države tako predstavlja temelj razvoja oziroma napredka in posledično njene prihodnosti. V izobraževanju do sprememb prihaja zelo počasi, kar je tudi razumljivo (šolski sistem je eden izmed večjih sistemov v vsaki družbi, ki ga je nemogoče spremeniti na hitro v kratkem času). Tesna povezanost izobraževalnih sistemov z zgodovino in razvojem posamezne družbe ter kulture predstavlja enega izmed ključnih razlogov za uspešnost te družbe (Flogie, 2014). V mednarodnem prostoru se je v zadnjem desetletju pokazalo, da je veliko držav izboljšalo kakovost svojega izobraževalnega sistema oz. natančneje dosežkov učencev z usmerjanjem pozornosti v izboljšanje izobraževanja učenk in učencev, ki imajo nižje izobraževalne dosežke od svojih sovrstnikov (PISA 2012). Obenem velja, da učenke in učenci z nižjimi dosežki praviloma izhajajo iz t. i. ranljivih skupin prebivalstva, to so skupine z nižjim socialno-ekonomskim statusom, iz deprivilegiranih geografskih regij v državi, priseljenci, negovorci jezika poučevanja ipd. Za uspešnejše vključevanje učenk in učencev iz ranljivih skupin v sistem vzgoje in izobraževanja je tako smiselno v večji meri prilagoditi izvajanje pouka in načine poučevanja njihovim potrebam. Dvig nivoja dosežkov učencev iz ranljivih skupin posredno pomeni tudi dvig nivoja kompetenc njihovih učiteljev, kot tudi njihovih sovrstnikov, saj se lahko te prilagoditve učinkovito izvedejo le preko večje individualizacije poučevanja (inovativnih pristopov) in personalizacije učenja. Dejstvo je, da izobraževanje v EU ni v koraku z digitalno družbo in gospodarstvom. Digitalne tehnologije so že trdno zasidrane v načine medsebojnega komuniciranja, dela in trgovanja. Kljub temu pa še niso v celoti izkoriščene v sistemih izobraževanja in usposabljanja po Evropi. Študija o stanju digitalizacije v evropskih šolah je pokazala, da se 63 % devetletnikov ne uči v „zelo dobro digitalno opremljenih šolah“ (s sodobno opremo, hitro širokopasovno internetno povezavo in visoko „povezljivostjo“). Medtem ko 70 % učiteljev v EU priznava pomen usposabljanja na področju digitalno podprtih načinov učenja in poučevanja, pa samo 20–25 % učencev poučujejo učitelji, ki zaupajo v svoje digitalne spretnosti in podpirajo uporabo digitalne tehnologije. Večina učiteljev uporablja informacijsko-komunikacijske tehnologije (v nadaljevanju IKT) zlasti pri pripravah na učne ure, ne pa tudi pri delu z učenci med urami (EK, 2013). Dandanes učenci pričakujejo večje prilagajanje posameznikom, več sodelovanja ter boljše povezave med formalnim in priložnostnim učenjem, kar je v veliki meri mogoče z digitalno podprtim učenjem. Kljub temu 50– 80 % učencev v EU nikoli ne uporablja digitalnih učbenikov, računalniških programov za vaje, oddaj/poddaj, simulacij ali didaktičnih iger. V EU ni na voljo dovolj kakovostnih učnih vsebin in aplikacij na nekaterih področjih in v veliko jezikih, kot tudi ne povezanih naprav za vse učence in učitelje. Zaradi takšne razdrobljenosti pristopov in trgov se v EU povečuje nov digitalni razkorak med tistimi, ki imajo dostop do inovativnega, na tehnologiji temelječega izobraževanja, in tistimi, ki dostopa do takega izobraževanja nimajo. Izobraževalne ustanove morajo izboljšati svojo zmožnost prilagajanja, spodbujati inovacije ter izkoristiti potencial tehnologij in digitalnih vsebin. Uvajanje novih metod, pristopov in načinov poučevanja in učenja je pomembno podpreti s smiselno in sistematično uporabo sodobne IKT, sodobnih e-storitev ter multimedijskih in interaktivnih e-vsebin. Pomembno je vedeti in upoštevati, da zgolj uvajanje in uporaba sodobne tehnologije sama po sebi ne zagotavljata boljše učinkovitosti poučevanja in učenja ter s tem dosežkov učencev in trajnostnega znanja (Šverc, 2012). Ob uvajanju tehnologije je tako treba z najmanj enako mero pozornosti razviti izvedbene kurikule, posodobiti sistem vrednotenja (od znanja h kompetencam), pripraviti primere dobrih praks poučevanja s pomočjo sodobne 127 IKT, nadgraditi samo organizacijo in vodenje pouka/šole, poskrbeti za povezljivost in infrastrukturo, oblike in pristope poučevanja, temelječe na sodobnih pedagoških konceptih in metodah, ker le-te podpirajo ter vzpodbujajo inovativne načine poučevanja in krepijo personaliziran in individualiziran pouk, kar je še posebej pomembno pri delu z ranljivimi skupinami, pa tudi sicer. OECD v poročilu Against the Odds (2010) o učencih, ki kljub pripadnosti ranljivim skupinam dosegajo višje dosežke (t. i. rezilientni učenke in učenci), ugotavlja, da so le-ti v primerjavi z manj uspešnimi ranljivimi sovrstniki bolj motivirani in angažirani za učenje. Personalizacija učenja in individualizacija pouka lahko pripomoreta k izboljševanju motivacije in angažiranosti za učenje in s tem k izboljševanju dosežkov. Projekt Inovativna pedagogika 1 : 1 v luči kompetenc 21. stoletja je pilotni projekt, ki odgovarja na zastavljene potrebe in je bil preizkušen na devetih osnovnih in srednjih šolah iz večinoma depreviligiranih regij. Vsa sodobna znanstvena spoznanja smo tako preskusili v praksi in jih nadgradili z odzivom posameznih šol. Menimo, da smo uspeli sodobna znanstvena spoznanja preizkusiti v praksi ter jih nadgraditi v posameznih segmentih, kjer je bil razkorak med teoretičnimi spoznanji in praktičnimi izkušnjami prevelik in ni bilo moč zagotoviti uspešne izvedbe v smeri dviga dosežkov učencev in kompetenc učiteljev. Slika 4_1: Področja (1.–4.) razvoja projekta Inovativna pedagogika 1 : 1 v luči kompetenc 21. stoletja. Slika 4_2: Področja (5.–10.) razvoja projekta Inovativna pedagogika 1 : 1 v luči kompetenc 21. stoletja. 128 INOVATIVNO POUČEVANJE IN KOMPETENCE 21. STOLETJA Kompetence Zakaj je določen posameznik uspešnejši od drugega? Zakaj nekdo bolje opravlja določeno organizacijsko vlogo kot drugi, tudi v primeru, ko imata oba enako formalno izobrazbo? Odgovor je v kompetencah. Vsaka organizacijska vloga zahteva od posameznika določene kompetence, ki pa jih ne pridobimo samo s formalno izobrazbo. Svet okrog nas se nenehno spreminja, naš izobraževalni sistem pa tem spremembam aktualno ne sledi. Zato je izredno pomembno, da bo naš izobraževalni sistem začel pripravljati učence na poklice prihodnosti in jim dal potrebne kompetence. Kompetenca je ravnanje, s katerim lahko posameznik učinkovito (glede na pričakovanja, normo, raven kakovosti, standard idr.) opravi določeno delo. Temelji na ustreznem telesnem, socialnem, duševnem, osebnostnem in duhovnem potencialu, interesih, znanju, veščinah, vrednotah ter prepričanjih in se kaže predvsem v zmožnosti optimalne izrabe notranjih in zunanjih virov, ki so na voljo (Mayer in drugi, 2005: 784). Slika 4_3: Določila kompetence. (Mayer in drugi, 2004.) Čeprav posamezne sestavine kompetenc pri posamezniku lahko ocenimo in merimo neposredno (inteligentnost) ali posredno (osebnostne lastnosti), nikoli ne vemo, kako se bodo manifestirale v njegovem vedenju v konkretni situaciji. Posameznik je lahko zelo inteligenten, a pri delu ni uspešen, ker ga le-to ne zanima. Lahko veliko vé, a svojega znanja ne zna učinkovito uporabiti, ker ni razvil ustreznih veščin. Pri tem je ključno vprašanje, ali je mogoče določiti natančno tisto obliko ravnanja posameznika (kompetenco), ki je odločilna za njegovo učinkovitost pri izvajanju določene procesne funkcije. Na razvitost kompetence pri posamezniku lahko sklepamo le na podlagi njegovega konkretnega ravnanja in doseženih rezultatov. Rezultate pa lahko ugotavljamo le na podlagi meril, ki temeljijo na zahtevnosti dela. To pomeni, da moramo na podlagi procesne analize vseh opravil, ki sestavljajo organizacijsko vlogo, natančno določiti vrsto in potrebno razvitost vseh tistih kompetenc, ki jih ta opravila zahtevajo, in nato ugotoviti, ali jih posameznik dejansko ima in v kolikšni meri (Mayer in drugi, 2005: 785). Ključne kompetence Izrazi, kot so ključne kompetence, ključne kvalifikacije in ključne sposobnosti, se v zadnjem času pojavljajo predvsem na področju izobraževanja, še posebej v politikah izobraževanja. Identifikacija ključnih kompetenc je pogojena s predvidevanji, da v šolskem sistemu kompetence pridobimo in jih uporabljamo na kontekstualno specifičen način (znotraj določene discipline, poklica, organizacije) in da aktivnosti v življenju potekajo v različnih družbenih in poklicnih kontekstih. To vodi v iskanje ključnih kompetenc, ki so univerzalne – uporabne in učinkovite v različnih situacijah, kontekstih, nalogah in v spremenljivih okoliščinah. 129 Zakaj je torej koncept ključnih kompetenc tako atraktiven? Pojem se v splošnem nanaša na multifunkcionalne in transdisciplinarne kompetence, ki so uporabne pri doseganju mnogih pomembnih ciljev, pri soočanju z različnimi nalogami in pri delovanju v nepoznanih situacijah (Weinert, 2001: 52). Z definiranjem ključnih kompetenc se ukvarja tudi posebna skupina OECD, imenovana DeSeCo, ki ključne kompetence definira kot kompetence, ki so pomembne na različnih področjih življenja ter prispevajo k uspešnosti življenja in delovanja družbe. Kompetenca je zmožnost uspešnega izpolnjevanja individualnih in družbenih zahtev ali opravljanja nalog, ki jo sestavljajo kognitivne in nekognitivne dimenzije. Ta opredelitev, orientirana k zahtevam, omogoča, da so v ospredju kompetenc osebne in družbene zahteve, s katerimi se srečuje posameznik. Vsako kompetenco sestavlja kombinacija povezanih kognitivnih in praktičnih sposobnosti, znanj (vključno s skritim znanjem), motivov, vrednot, stališč, čustev in ostalih vedenjskih in socialnih komponent, ki jih posameznik lahko mobilizira za uspešno delovanje (DeSeCo, 2002). Kompetence v izobraževanju Koncept kompetenc spreminja ravnotežje med posameznimi vrstami znanja. Izobraževalni sistem, posebej v Srednji Evropi, je doslej temeljil predvsem na faktografskem (kaj) in reflektivnem (zakaj) znanju, kompetence pa zahtevajo več tehničnega (kako) in socialnega (kdo) znanja, ne da bi druge vrste znanja opuščali. Kompetence je treba tudi v šolskem sistemu obravnavati kot nadgradnjo znanja, kot posebno znanje. Ni mogoče kakovostno odgovarjati na vprašanje kako, če ne vemo kaj in zakaj (Svetlik, 2005: 24). Izobraževalne institucije so se tako znašle pred zahtevnimi nalogami. Čeprav naj bi razvijale splošne in ključne kompetence, ki so del splošne izobrazbe in ne toliko delovno specifičnih, so naloge sedaj drugačne. V izobraževalne programe je vključena nova problematika, ki doslej ni bila prisotna v zadostnem obsegu, denimo obvladovanje IKT, več tujih jezikov, posebnih oblik komuniciranja ipd. Vse to dopolnjuje splošno izobrazbo in je sestavina kompetenc. Še več, tudi tradicionalni splošni predmeti, kot so materni jezik, matematika, fizika, zgodovina itd., se poučujejo s poudarkom na njihovi uporabnosti in razvoju. Večine kompetenc ni mogoče razvijati z dodajanjem novih predmetov v izobraževalne programe, temveč je treba spreminjati metode in način dela ter didaktične pristope. Kompetence komuniciranja ni mogoče pridobiti tako, da predavatelj govori o komuniciranju, poslušalci pa si to zapomnijo in reproducirajo. Potrebne so interaktivne oblike dela, ki omogočajo intenzivno komunikacijo. Ustvarjalnosti se ne da naučiti s predavanjem o njej in o inovacijah, temveč z oblikovanjem problemskih učnih situacij, v katerih učenci čim pogosteje aktivno rešujejo probleme (Svetlik, 2005: 23). Slika 4_4: Treba je spreminjati metode in način dela ter didaktične pristope. 130 Veliko kompetenc temelji na t. i. tihem oziroma skritem znanju, ki ga je težko ali celo nemogoče izraziti v obliki izobraževalnih programov in učnega gradiva. Razvijati jih je mogoče le z oblikovanjem ustreznih kontekstov, za kar pa imajo šole omejene možnosti. Šola lahko le deloma simulira podjetniški kontekst za razvoj podjetniške kompetence, npr. v obliki »učnega podjetja« (Grooting, v Svetlik, 2005: 24). Te spremembe so za tradicionalno organizirane šole, njihove ravnatelje in učitelje izjemen izziv. Izziv pa so tudi za sisteme izobraževanja, zlasti v smislu tesnejšega povezovanja med izobraževanjem in delom (Svetlik, 2005: 24). Ravnatelj je tisti, ki je odgovoren za uspešen pedagoški proces, zanj pa je potrebno, da so predvsem učitelji dobro usposobljeni. Za svoje delo potrebujejo znanje predmetnih področij, ki jih poučujejo, ter ustrezno pedagoško-didaktično-psihološko znanje. Ta znanja se med seboj tesno povezujejo. Še tako dobro obvladanje stroke brez kompetenc za vodenje pouka in podporo učencem ter brez upoštevanja njihovih individualnih razlik ne more pripeljati do uspeha, prav tako pa ne samo pedagoško-psihološko znanje brez ustreznega poznavanja stroke in ustreznega odnosa do učencev. Učiteljski poklic je izjemno kompleksen poklic, v katerem se vse omenjene komponente močno prepletajo. Učitelj potrebuje znanja, ki mu omogočajo, da učenca pripelje do uresničitve vseh njegovih potencialov: · · · · · zna opredeliti potrebe vsakega učenca in se nanje odzove z uporabo široke palete strategij poučevanja, podpre razvoj mladih v samostojne učence za vse življenje, mladim pomaga pri pridobivanju kompetenc, ki so navedene v Evropskem referenčnem okviru ključnih kompetenc (Priporočilo Sveta Evropske unije in Parlamenta Evropske unije, 2006/962/ES), zna delati v večkulturnih okoljih ob razumevanju vrednosti različnosti in spoštovanju teh razlik, tesno sodeluje s kolegi, starši in širšo skupnostjo (Komisija Evropske skupnosti v Peklaj in drugi, 2006, 29–44). Učiteljski poklic je eden najkompleksnejših poklicev v družbi. Od učiteljev se pričakuje, da bodo po eni strani motor družbenega razvoja – učence bodo opremili s kompetencami, ki bodo omogočile uresničitev vseh njihovih potencialov, po drugi strani pa, da bodo pomagali tudi blažiti posledice, ki jih ta hiter družbeni razvoj povzroča, in bodo delovali kot socialno povezovalni dejavnik v družbi, preprečevali in zmanjševali socialno izključenost posameznikov ter nadomestili primanjkljaje v socialnem razvoju posameznikov, ki morda nastanejo v njihovi primarni socializaciji. Teh velikih pričakovanj učitelji ne bodo mogli uresničevati, če ne bodo imeli kakovostnega sistema stalnega izobraževanja (Peklaj in drugi, 2006, 29–44). Njihovo izobraževanje pa morajo spodbujati predvsem ravnatelji. Digitalne kompetence Digitalne kompetence so splošno uporabne in niso omejene le na naravoslovne znanosti, saj jih s pridom uporabljamo tudi v družboslovnih vedah. Digitalne kompetence bi lahko na splošno definirali kot zanesljivo in kritično uporabo IKT za zaposlitev, učenje, osebno rast in sodelovanje v družbi. Fundacija ECDL je ugotovila, da je razvoj IKT prehiter, da bi lahko ostali pri istih vsebinah, zato so v učni načrt št. 4 (Syllabus version 4) dodali tudi osnovno znanje multimedije. Drži pa, da v zadnjem učnem načrtu ne gredo v poglobljeno znanje multimedije in se omejijo samo na manipulacijo z domačo opremo IKT, ki jo imajo ljudje v vedno večji meri (digitalni fotoaparati, kamere, dlančniki, prenosni telefoni …) (Krašna et al., 2010). V evropski zakonodaji – Education, Training, Youth: Key competences for Lifelong Learning, je opredeljenih osem ključnih kompetenc (Key Competences for Lifelong Learning, 2006) in med njimi je ključna kompetenca tudi digitalna kompetenca: 1. sporazumevanje v maternem jeziku, 2. sporazumevanje v tujih jezikih, 3. matematična kompetenca in osnovne kompetence v znanosti in tehnologiji, 4. digitalna kompetenca (pismenost), 5. učenje učenja, 6. socialne in državljanske kompetence, 7. samoiniciativnost in podjetnost, 8. kulturna zavest in izražanje. 131 »Digitalna kompetenca vsebuje samostojno in kritično uporabo tehnologije informacijske družbe in s tem osnovne spretnosti v rabi informacijsko-komunikacijske tehnologije« (Šorgo in Špernjak, 2010). Slika 4_5: Temeljne e-kompetence. Poučevanje je kompleksen proces, ki je z uporabo IKT postal še bolj zapleten. Pred dvajsetimi leti so učitelji pri poučevanju potrebovali znanje izbranih znanstvenih disciplin, ki so jih lahko s pedagoškim znanjem prenesli na učence. Danes bi tako znanje učiteljev opredelili kot pomanjkljivo, saj je v vsebinsko in pedagoško znanje potrebno vključiti tudi znanje ustrezne uporabe IKT, ki je popolnoma drugačno od znanja računalniškega strokovnjaka. Računalniški strokovnjak mora razumeti računalniški jezik in ga napisati tako, da je razumljiv računalniku in uporabnikom, medtem ko učitelji takega znanja ne potrebujejo (Mishra in Koehler, 2006). Učitelji morajo znati uporabljati IKT, kar pomeni, da morajo biti na svojem področju za to delo digitalno kompetentni. Svojo digitalno kompetentnost lahko uporabljajo za učinkovitejše, nazornejše in lažje poučevanje, pri čemer morajo vedeti, katera IKT je za podajanje določene vsebine pri določeni starostni stopnji najbolj primerna (Repnik et al., 2010). METODOLOGIJA Cilj projekta je bil pripraviti in preizkusiti metodologijo in strategijo uvajanja pedagogike 1 : 1. Metodologija je tako praktični vodič za vodstveni kader skozi potovanje od začetka uvajanja inovativnega poučevanja in učenja na šolo z različnimi koraki do končnega cilja transformacije poučevanja. Kot temelj smo izbrali primerljive metodologije uvajanja pedagogike 1 : 1 z 21 koraki v štirih stopnjah (State of Victoria –Department of Education and Early Childhood Development, 2009; Microsoft Partners in Learning 2010) in prilagoditev le-te za slovenski šolski prostor. 21 korakov v štirih stopnjah do uspešne implementacije inovativne pedagogike 1 : 1 Štiri stopnje metodologije uvajanja pedagogike 1 na 1 so: • načrtovanje, • priprava, • izvajanje, 132 • evalvacija. Vsako stopnjo smo razdelali v nadaljnje korake, jih opremili s ključnimi vsebinskimi problemi in vprašanji, ki omogočajo razmislek. Metodologija je tako služila kot ogrodje za odločanje na posamezni stopnji. Z 21 koraki v štirih stopnjah do uspešne implementacije inovativne pedagogike 1 : 1 Stopnja 1: Načrtovanje Stopnja 2: Priprava Stopnja 3: Izvajanje Korak 1: Raziskovanje Korak 9: Učiteljem zagotoviti prenosne naprave Korak 17: Vzpostavitev podpornih struktur Korak 10: Organizacija izobraževanja učiteljev za izvedbo pedagogike 1 : 1, priprava spremembe strategije upravljanja Korak 18: Izvedba srečanj s starši ali/in z zainteresirano javnostjo Korak 2: Priprava vizije Korak 3: Vključitev staršev in zainteresirane javnosti ali sveta šole Korak 4: Načrtovanje komunikacijske strategije Korak 11: Fizična priprava učilnic Korak 5: Izvedba podrobne ocene pripravljenosti Korak 6: Razvoj načrta projekta Korak 12: Izbira ustrezne programske opreme za doseganje pedagoških ciljev Korak 7: Priprava podrobnega proračuna Korak 13: Preizkušanje strojne opreme in primerjava možnosti sodelovanja z različnimi dobavitelji Korak 8: Izbor ustreznega lastniškega in finančnega modela Korak 14: Izračun stroškov izvedbe programa Korak 19: Nakup strojne opreme in priprava na razdelitev Korak 20: Razdelitev prenosnikov dijakom Stopnja 4: Evalvacija Korak 21: Pregled in izboljšave Korak 15: Sprejetje strateških odločitev Korak 16: Priprava odzivov in odgovorov na pričakovana vprašanja Tabela 4_1: Metodologija z 21 koraki v štirih stopnjah Ravnatelji posameznih šol, vključenih v projekt, so metodologijo praktično preizkusili na svoji šoli. Ker je niz 21 korakov mrežen, zaporedja korakov ni treba dosledno upoštevati. Dinamika implementacije na posamezni šoli je tako potekala v skladu s tehnološkimi, z organizacijskimi in s pedagoškimi možnostmi posamezne šole. Ravnatelji so v skladu z 21 koraki s koordinatorji razvojnega projekta na šolah izvedli dve refleksiji implementacije z namenom ugotoviti močne in šibke strani načina uvajanja inovativnega poučevanja in učenja na šolo. Izvajanje refleksije na ravni posamezne šole omogoči individualni razmislek o organizacijski kulturi šole in o vključenosti akterjev v proces implementacije inovativne pedagogike 1 : 1. Tako so bile identificirane dobre strani in slabosti. Poiskali so se razlogi za takšno stanje in predlagale rešitve. Primer skupnih ugotovitev ravnateljev iz refleksij je prikazan v spodnji tabeli. 133 Kratek opis 21 korakov v štirih stopnjah I. NAČRTOVANJE 1. KORAK: Raziskovanje Prvi korak k uvajanju pedagogike 1 : 1 je raziskati, kako so šole v lokalnem, nacionalnem in mednarodnem merilu izvajale te programe. Osredotočite se na učne rezultate. Že več kot 15 let šole po svetu dokumentirajo in objavljajo, kako so uvajale in izvajale programe pedagogike 1 : 1. Preučevanje razpoložljivih virov in študij primerov vam bosta pomagala: · izgraditi vizijo, kako bo program izboljšal učne rezultate dijakov, · pridobiti podporo kolektiva z dokazovanjem povezave med uporabo pedagogike 1 : 1 in izboljšanjem učnih rezultatov, · pripraviti odziv na pričakovani odpor proti spremembam in negotovosti v vašem kolektivu, · razumeti obseg in zapletenost uspešnega uvajanja pedagogike 1 : 1. · Kako jih lahko implementirate na vaši šoli? · Kako so v teh primerih merili izboljšanje učnih rezultatov? Kateri drugi kriteriji ali ocene dokazujejo, da so bili programi, ki ste jih raziskovali, uspešni? · Kakšne so prednosti uporabe računalnikov na vseh področjih kurikula? · Katere so bile glavne ovire, s katerimi so se soočali v primerih, ki ste jih preučevali? Kako bodo vplivale na vašo šolo? Ste zasledili primere programov 1 : 1, ki jasno dokazujejo izboljšanje učnih rezultatov dijakov? Spoznanja šol v projektu: - pomembno je imeti dovolj časa za pripravo implementacije, - raziskovanje je potekalo ves čas izvajanja projekta (izmenjava spoznanj med vodstvenim kadrom, strokovne konference v tujini, obiski inovativnih šol, predstavitev raziskav, kot so PISA idr.), - pomembno je, da vsi akterji razumejo cilje in korake implementacije, - inovativno poučevanje se uvaja postopoma in omogoča nove pristope k poučevanju in učenju v vseh fazah pouka. Tabela 4_2: Primer refleksije ravnateljev pilotnih šol Spoznanja in refleksije, ki so jih opravili ravnatelji, omogočajo koristna spoznanja za vse zainteresirane strani. Uspešnost implementacije poučevanja in učenja s tabličnimi računalniki v 21 korakih in štirih stopnjah je bila evalvirana v teku projekta. Rezultati in spoznanja so prikazani v poglavju izsledki raziskav in evalvacija pilotnega projekta. VEČDIMENZIONALNI KONCEPT Izhodišča za inovativno poučevanje in kreativno učenje z IKT, ki vključujejo kompetence 21. stoletja, sledijo večdimenzionalnemu konceptu (Bocconi, Kampylis, in Punie, 2012) in so razvrščena v sedem področij, ki predstavljajo celovit načrt za reformo izobraževalnega sistema (usposobljenost strokovnega osebja, organizacija in vodenje, vsebina in kurikul, pedagoške prakse, učne prakse, povezanost, vrednotenje). V projektu smo posamezna področja razvijali bolj intenzivno. Razvojne skupine so pripravile strokovne podlage za posamezno področje, npr. za področje primerov dobre prakse. 134 Slika 4_6: Prikaz ključnih področij sprememb po večdimenzionalnem konceptu. V nadaljevanju so predstavljena področja sprememb, ki so bila izvedena v pilotnem projektu. SODOBNI KURIKUL Razvoj izvedbenih kurikulov Izvedbeni kurikul (Komljanc, 2014) je procesno-razvojni dokument šole, ki ga le-ta zapiše na podlagi nacionalnega kurikula (Pavlič Škerjanc, 2012) V projektu smo razvili izvedbene kurikule za 7. in 8. razrede osnovne šole ter za 1. in 2. letnike srednje šole, ki vključujejo premišljeno rabo IKT pri učencih in dijakih in razvijajo zmožnosti reševanja problemov, kreativnosti, sodelovanja, komunikacije in kritičnega mišljenja. Pri tem smo izhajali iz veljavnih predmetnikov in učnih načrtov ter temeljnih kompetenc, ki so v njih zapisane. Razvoj izvedbenih kurikulov Pripravili smo smernice in priporočila za didaktično smotrno uvajanje sodobne tehnologije, pri čemer je bil velik poudarek na načrtovanju in usklajevanju med predmeti, saj mora biti uporaba sodobnih e-storitev priložnost za raziskovanje, eksperimentiranje in inovativnost, ne pa le pripomoček učitelju in dodatna obremenitev za učenca oz. dijaka. Pri razvoju izvedbenega kurikula smo upoštevali, da je izbira strojne in programske opreme odvisna ne le od vsebin, pač pa predvsem od ciljev, ki jih želimo pri posamezni učni uri (ali izven nje) doseči. Smiselno in sistematično rabo IKT, sodobnih e-storitev ter multimedijskih in interaktivnih e-vsebin smo zagotovili z upoštevanjem vseh komponent vzgojno-izobraževalnega procesa od načrtovanja do vrednotenja, ob čemer smo razvijali inovativne pristope, ki so omogočali individualizacijo in personalizacijo učenja. V drugem letu projekta je bil v izvedbenem kurikulu poseben poudarek na preizkušanju uvajanja formativnega spremljanja (na sonačrtovanju, sopoučevanju in soovrednotenju) (The Horizon Report Europa: 2014 Schools Edition examines trends, challenges, and technologies for potential impact on and use in teaching, learning, and creative inquiry, 2014, 34–35). Izvedbeni kurikul je učečim se omogočal spoznavanje in razvijanje svojih močnih in šibkih področij na različnih predmetnih področjih in v skladu s tem načrtovanje lastnih učnih poti ter zmožnost samoevalvacije. 135 Inovativno poučevanje in učenje združuje potrebo učečih se po tukaj in zdaj z inovativnimi pristopi učenja kjer koli in kadar koli, ki omogočajo personalizacijo in individualizacijo, ter z vključevanjem širšega okolja, predvsem staršev in strokovnjakov,spodbuja možnosti socialne vključenosti. Vključevanje inovativnega poučevanja in učenja v izvedbeni kurikul spodbudbuja in omogoča enake možnosti v sistemu vzgoje in izobraževanja. Cilji sklopa/ teme Vsebinski sklop/tema Prednostno razvijanje kompetenc 21. stoletja Št. ur Dejavnosti učencev (opis z razvidno vodilno metodo in obliko dela) → podčrtane dejavnosti z IKT Potrebna IKT znanja in uporaba orodij + viri Samostojno domače delo z IKT mesec Tabela 4_3: Predloga za učiteljevo letno načrtovanje, ki poleg standardnih rubrik vključuje še prednostno razvijanje kompetence 21. stoletja, dejavnosti učencev z IKT in IKT znanja in orodja Ključni koraki oziroma aktivnosti v sklopu te faze so bili: · · · · • • • • analiza obstoječih kurikulov z vidika digitalnih in ostalih ključnih kompetenc; izdelava načrta vpeljave IKT in kompetenc 21. stoletja za vsako predmetno področje; priprava smernic za uporabo IKT pri predmetu, ki vključujejo didaktična priporočila, pregled e- vsebin, e-storitev in primere obetavne rabe; izdelava letnih priprav učiteljev posameznih predmetov z vključevanjem dejavnosti z IKT (pri 30 % ur), kompetenc 21. stoletja ter inovativnih pristopov sonačrotvanja, sopoučevanja (učiteljev in učencev/dijakov) in sovrednotenja; usklajevanje in koordinacija izvedbenega kurikula za razred oz. letnik s poudarkom na enakomerni obremenjenosti učencev/dijakov in pestrosti oblik in metod dela glede na vse predmete; implementacija, preizkušanje v razredu in evalvacija, primerjava izkušenj različnih šol; revidiranje letnih priprav učiteljev in izdelava skupnih priporočil za pripravo (in nadaljnjo izboljšavo) izvedbenega kurikula; priprava »izvedbenih kurikulov« za posamezne predmete, ki vključujejo teme, pri katerih so učitelji predlagali vključevanje inovativne pedagogike, s poudarkom na razvijanju kompetenc 21. stoletja. 136 Slika4_7: Primer izseka priprave »izvedbenega kurikula«. Sklep in priporočila Izvedbeni kurikul naj bo rezultat temeljitega premisleka in sodelovanja vseh učiteljev, ki učijo v programu. Pri tem je smiselno upoštevati: • • • • • • • smernice za uporabo IKT pri posameznem predmetu, skladnost IKT dejavnosti učencev s cilji učnih načrtov, odločitev za razvijanje le ene vodilne kompetence 21. stoletja hkrati, na osnovi katere načrtujemo dejavnosti učencev (natančen zapis), povezanost/skladnost dejavnosti z viri, orodji (natančnost pri zapisovanju), uporabo dogovorjene predloge za letno pripravo oz. vsaj elementov, ki jih predvideva), jasnost, razumljivost zapisa IKT dejavnosti učencev (v njem naj bo prepoznana vodilna metoda in oblika dela), raznolikost in delež IKT dejavnosti učencev (usklajenost med predmeti glede količine uporabljenih orodij in enakomerna časovna obremenitev učencev). Uporabni izvedbeni kurikuli nastanejo, če so načrtovani, implementirani, evalvirani in na podlagi spoznanj dopolnjeni. Prav tako je pomembno, da so izvedbeni kurikuli povezani s primeri dobre rabe, ki imajo jasno razdelane kriterije, ki promovirajo inovativno poučevanje in učenje z IKT (Brecko, Kamplylis, Pune, 2014). 137 VREDNOTENJE Celovito vključevanje e-listovnika v inovativno šolo Ključne besede: e-listovnik, spremljanje, formativno spremljanje, nadarjeni učenci Uvod V projektu Inovativna pedagogika 1 : 1 v luči kompetenc 21. stoletja učitelji razvijajo in iščejo smiselno rabo informacijsko-komunikacijske opreme z namenom izboljševanja kakovosti pouka. Še posebej velika pozornost je namenjena vključevanju e-listovnika v učni proces s ciljem individualizacije in personalizacije učenja. Zaradi raznolikih definicij e-listovnika (poznan je pod izrazi kot sta e-portfolio in digitalna mapa učnih dosežkov) ter različnih dojemanj in pričakovanj učiteljev je treba v začetku uskladiti cilje ter namen uvajanja elistovnika. Različni avtorji navajajo definicije različnih vrst e-portfoliov. Baumgartner (2011) govori o treh vrstah listovnikov: • o predstavitvenem e-listovniku kot spletni zbirki dokazil, izdelkov, uspehov itd., ki so lahko v obliki besedila, dokumentov, večpredstavnih datotek, blogov in povezav; • o razvojnem e-listovniku kot orodju za prikazovanje in vrednotenje kompetenc, dosežkov, izdelkov na osebnostnem ter profesionalnem področju; • o učnem e-listovniku, v katerem je učenec osredotočen na proces pridobivanja znanja in njegovega vrednotenja. V projektu Inovativna pedagogika 1 : 1 je listovnik definiran kot razvojni e-portfolio, ki vključuje tudi formativno spremljanje pri posameznih predmetih in je hkrati delovna ter predstavitvena zbirka dosežkov v luči kompetenc 21. stoletja. Ker gre za velike premike v šolskem delu, je smiselno, da nove šolske prakse in tehnologije ostanejo v uporabi tudi po koncu projekta. V ta namen je delo načrtovano tako, da uvajanje elistovnika spremeni procese dela na šoli. V izobraževanje in usposabljanje je vključenih več ciljnih skupin: · · · · ravnatelji, svetovalne delavke in razredniki, učitelji, računalnikarji. Velik razmislek je napravljen pri odločanju za programsko opremo pri uvajanju e-portfolia. Za uporabo je predlagano odprtokodno orodje Mahara, šole pa se lahko odločijo tudi za druga orodja. V slovenskem šolskem prostoru organizacija ARNES skrbi za tehnično infrastrukturo, strežnike in podobno. Mahara je nameščena na njihovih strežnikih in je dostopna vsem zainteresiranim. Prijava v Maharo je možna na več načinov, hkrati pa je Mahara povezana tudi s spletnim učnim okoljem Moodle na portalu https://skupnost.sio.si. Večina šol je za uvajanje e-listovnika izbrala Maharo. Na eni šoli učenci uporabljajo spletno orodjo Evernote, na drugi pa orodje Xooltime. Večina šol uporablja spletne učilnice Moodle, ki za uvajanje e-listovnika niso najprimernejše. Razlog za uvajanje e-listovnika z Maharo je v tem, da je Mahara okolje, ki je usmerjeno na učenca in podpira vseživljenjsko učenje. Učenec je lastnik svojega e-listovnika in ga po koncu šolanja lahko odnese s sabo. Hkrati se lahko Mahara uporabi tudi kot sodelovalno učno okolje, v katerem imajo učenci možnost soustvarjanja vsebine. Usposabljanje za različne ciljne skupine se razlikuje glede na cilj in namen uporabe Mahare. Za uporabo Mahare in vpeljevanje e-listovnika so bili usposabljani vsi ravnatelji v projektu, razredniki, svetovalne delavke in računalnikarji. Iz vsake šole sta v začetku usposobljena le dva učitelja. Ta dva učitelja pridobljeno znanje širita v svojih kolektivih. Tako dobi šola dva učitelja mentorja, ki sta na voljo svojim kolegom tudi po projektu, ko podpore za učitelje s strani projekta več ni. 138 Projekt Inovativna pedagogika je relativno kratek, saj traja le dve leti. V tem času učitelji in učenci v skladu s cilji projekta delajo z različnimi orodji in storitvami na različnih področjih. E-listovnik je le eno od različnih področij v projektu, zato so načrtovane takšne aktivnosti, ki učitelje in učence prekomerno ne obremenjujejo, so del učnega procesa, hkrati pa je tehnologija smiselno uporabljena. Učenci v prvem letu projekta okolje Maharo spoznavajo, šele drugo šolsko leto Maharo uporabljajo kot orodje za načrtovanje, spremljanje in vrednotenje svojega učenja ter kot okolje za sodelovalno učenje. Vloge različnih deležnikov v projektu Vloga ravnatelja v projektu Inovativna pedagogika Ravnatelj ima kot pedagoški vodja v skladu z zakonodajo pristojnosti za spremljavo pouka. Da bi se uporaba orodja Mahara razširila tudi na druga področja, je predlagano, da ravnatelj uporabi Maharo za zapis svojih opažanj pri spremljavi pouka. V Mahari je pripravljen vprašalnik, s katerim ravnatelj spremlja in vrednoti pedagoški proces, s poudarkom na komunikaciji in sodelovanju pri pouku. Po spremljavi so ugotovitve spremljanja in dogovori z učiteljem zapisani v Mahari učitelja in ravnatelja. Slika4_8: Vloga ravnateljev pri uvajanju formativnega spremljanja je bila spremljanje pouka. Vloga učiteljev v projektu Inovativna pedagogika Učitelj ima v tem procesu odgovorno in težko nalogo, saj z uporabo e-listovnika v pedagoškem procesu hkrati zasleduje več ciljev: · · · · · · · dosega cilje učnega sklopa, pri učencih spodbuja načrtovanje učenja, motivira učence h kritičnemu premisleku o lastnem delu in procesu učenja, daje povratne informacije in spodbuja kritično prijateljevanje med učenci, učencem omogoča razvijanje veščin 21. stoletja, osmišlja rabo digitalnih naprav, prenaša odgovornost za učenje na učence. Aktivnosti, ki jih učitelj načrtuje pri sprotni pripravi na pedagoški proces, v katerega vključuje e-listovnik: • • • • določanje in razlaga učnih ter procesnih ciljev, priprava okolja (Mahara) za skupinsko in individualno delo, priprava navodil in aktivnosti za sodelovanje učencev pri učnem procesu, priprava napotkov za učence pri načrtovanju njihovega učenja, 139 • • določanje kriterijev, s katerimi učenci in učitelj ovrednotijo proces ter rezultat, spodbujanje in dajanje povratnih informacij. Ob koncu projekta učitelji oddajajo primere dobre rabe listovnika, iz katerih je razvidno, da vsak učitelj listovnik in načela formativnega spremljanja uporablja na svoj način. Tudi Paul Black in Dylan Wiliam (1998) v svojem članku Inside the Black Box ugotavljata, da mora učitelj ponotranjiti načela formativnega spremljanja in jih prilagoditi svojemu predmetu ter načinu poučevanja. Vloga razrednikov pri vključevanju e-listovnika v učni proces v projektu Inovativna pedagogika 1 : 1 Razredniki imajo v projektu Inovativna pedagogika, v nalogi vključevanje e-listovnika v učni proces, dve vlogi: • • predstavitev koncepta e-listovnika in seznanjanje učencev z okoljem Mahara, vodenje in koordinacija priprave, spremljanja in sprotnega vrednotenja učinkov individualiziranih načrtov vzgojno-izobraževalnega dela za nadarjene učence (v nadaljevanju INDEP). Slika 4_9: Aktivna vloga razrednika pri vključevanju e-listovnika je pomembna. Naloge razrednika, učiteljev ter svetovalnih delavcev pri načrtovanju, izvajanju in evalvaciji INDEP-a s pomočjo listovnika Mahara Izhodišče in namen: Nadarjeni učenci imajo praviloma nekatere specifične učne potrebe na kognitivnem, emocionalnem, socialnem, motivacijskem in tudi na duhovnem področju, ki jih je mogoče in treba pri načrtovanju vzgojno-izobraževalnega dela prav tako upoštevati. Tudi slovenski Koncept odkrivanja in dela z nadarjenimi učenci (1999) ter Koncept vzgojno-izobraževalnega dela z nadarjenimi dijaki (2007) upoštevata ta spoznanja. Tako v izhodiščih kot v poglavjih o temeljnih načelih za delo z nadarjenimi in v pregledu priporočenih oblik in dejavnosti posebej izpostavljata, naj učencu/dijaku prilagojeno vzgojno-izobraževalno delo pri rednem pouku in drugih dejavnostih v šoli podpira in spodbuja njegov celostni razvoj (telesni, duševni in duhovni) ter spodbuja in omogoča optimalni razvoj vseh njegovih potencialov. Na osnovi svojih raziskav tako Van Tassel-Baska (2000) kot tudi Reisova (2008) poudarjata, da je ustrezno prilagojeno vzgojno-izobraževalno delo »ključni kamen« razvoja, ki omogoča, da lahko učenec svoje začetne potenciale razvije v zmožnosti za ravnanje oz. v kompetence. Poleg tega je treba upoštevati tudi spoznanja raziskav o procesu razvoja različnih izjemnih potencialov. Za razvoj nekaterih potencialov je treba s specifičnimi 140 učnimi aktivnostmi pričeti že zgodaj, npr. glasba, matematika; za druge pa je treba najprej poskrbeti za široko in poglobljeno splošno znanje ter ga šele kasneje širiti in poglabljati na bolj specifičnih področjih, npr. znanstvenoraziskovalno delo, filozofija itd. (Subotnik, 2003). Poleg izjemnih potencialov na spoznavnem, socialno-čustvenem, senzomotoričnem in psihomotoričnem področju (Gagne 2013), so enako, če ne še bolj, pomembni osebnostni in okoljski dejavniki (Freeman 2013). Med temi naj izpostavimo predvsem značilnosti motivacije oz. želje in volje za večletno vztrajanje v določeni aktivnosti, celo navkljub velikim oviram in naporom (Gladwell 2009), ter izjemen pomen šolskega in družinskega okolja. Šolsko okolje je odločilno še predvsem za tiste učence/dijake, ki v lastnih družinah zaradi objektivnih ali subjektivnih razmer nimajo dovolj ustreznih spodbud in podpore za razvoj. Načrtovanje, spremljanje in sprotno vrednotenje individualiziranih načrtov vzgojno-izobraževalnega dela Ena od najbolj zahtevnih nalog oddelčnega učiteljskega zbora (v nadaljevanju OUZ) je optimalno uskladiti informacije o učenčevih značilnostih, učnih dosežkih, pričakovanjih in ciljih, željah in interesih z razumevanjem in videnjem učiteljev in staršev učenčevih potreb ter možnih načinov spodbujanja njegovega razvoja. Čeprav je razrednik tisti, ki v skladu z zakonskimi pristojnostmi in odgovornostmi to nalogo vodi (62. in 63. člen ZOFVI), so tudi drugi učitelji in svetovalni delavci kot člani OUZ, celotnega učiteljskega zbora (v nadaljevanju CUZ), strokovnih aktivov in strokovni delavci v svetovalni službi odgovorni za soustvarjanje INDEP-ov. Za celostni razvoj nadarjenega učenca in za ustvarjanje spodbudnega učnega okolja za vse učence je potrebno strokovno sodelovanje vseh udeleženih. Na srečanjih OUZ za soustvarjanje INDEP-a je treba najprej spodbuditi razpravo o videnju in razumevanju učenčevih posebnosti, namenu in ciljih INDEP-a, šele nato pa razpravljati o možnem prispevku vsakega posameznika k ciljem, ki smo jih že pred tem vsaj okvirno uskladili tudi z učencem in starši oz. skrbniki. Od te točke naprej lahko razrednik svoje naloge vodje OUZ opravi hitreje in bolj učinkovito tudi s pomočjo IKT oz. z uporabo listovnika Mahara. Temeljni cilji uporabe e-listovnika pri delu z nadarjenimi učenci so: • • • racionalizacija koordinacijskega dela razrednika in izboljšanje komunikacije med razrednikom, učitelji in svetovalnim delavcem, povečanje preglednosti načrtovanih in izvajanih prilagoditev pri predmetih na vsebinskem, organizacijskem ter didaktičnem področju ter dejavnosti šolske svetovalne službe (učenje, osebni in socialni razvoj, karierna orientacija); povečanje preglednosti sprotnega spremljanja izvajanja načrta prilagoditev in predlaganih sprememb. Postopek načrtovanja e-INDEP-a lahko poteka na naslednji način: Za vsakega učenca, za katerega je bilo dogovorjeno, da bo imel INDEP, razrednik oblikuje v e-listovniku Mahara posebno skupino in v njej objavi že pred tem dogovorjene dolgoročne in kratkoročne cilje prilagajanja oz. INDEP-a. Nato povabi v skupino učitelje in svetovalnega delavca, za katere so se na sestanku OUZ dogovorili, da bodo prilagajali vzgojno-izobraževalno delo, ter jim na osnovi njihovega zaprosila potrdi sprejem v skupino. S tem jim omogoči individualno ustvarjanje pogleda za njihov lastni predmet. Ker so pogledi vnaprej pripravljeni (glej Slika 1 in 2), učitelj ali strokovni delavec uredi pogled tako, da vpiše vanj svoj načrt prilagajanja. Prilagoditve vzgojno-izobraževalnega dela pri posameznih predmetih ali dejavnostih so lahko vsebinske, didaktične ali se nanašajo na način preverjanja in ocenjevanja znanja, na področju izvajanja svetovalnega dela pa na področju učenja, osebnega razvoja (emocionalnega, socialnega …) ter karierne orientacije. Pogled omogoča tudi sprotno spremljanje in evalvacijo dosežkov ob koncu šolskega leta ter predloge za dopolnitve in spremembe načrta prilagajanja poučevanja ali svetovalnega dela. Razredniku omogoča tudi, da sproti spremlja izvajanje INDEP-a ter učinkovito pripravi gradivo za sprotno in končno evalvacijo INDEP-a ob koncu šolskega leta. 141 Slika 4_10: Načrt pogleda v Mahari za prilagajanje vzgojno-izobraževalnega dela posameznega učitelja Cilji prilagajanja vzgojno-izobraževalnega dela Vsebinske prilagoditve Didaktične prilagoditve Preverjanje in ocenjevanje znanja Sprotno spremljanje in evalvacija dosežkov ob koncu šolskega leta Predlogi za dopolnitve in spremembe načrta prilagajanja – vsebinski in didaktični vidiki Slika 4_11: Načrt pogleda v Mahari za prilagajanje svetovalnega dela Učenje Cilji programa svetovalnega dela Osebni in socialni razvoj Karierna orientacija Sprotno spremljanje in evalvacija rezultatov svetovalnega procesa ob koncu šolskega leta Predlogi za dopolnitve in spremembe svetovalnega načrta Seznanjanje dijakov z okoljem Mahara V projektu Inovativna pedagogika 1 : 1 je e-listovnik razumljen kot priložnost, v kateri je učenec ves čas osredotočen na procese učenja. To pomeni, da se učenci naučijo načrtovati lastne učne cilje, organizirati svoj proces učenja, sodelovati s sošolci, zbirati dokaze svojega učenja in kritično vrednotiti lastne dosežke ter dosežke drugih. Na tak način se kvaliteta pouka izboljšuje, učenci prevzemajo odgovornost za svoje učenje, učitelji pa se iz vloge učitelja pomikajo v ozadje in postajajo mentorji, koordinatorji in »kritični prijatelji«. Slika 4_12: Učenci se naučijo načrtovati lastne učne cilje. 142 Večina šol se je odločila za uporabo okolja Mahara. Učencem je razloženo, zakaj se ne uporablja obstoječe učno okolje, v slovenskem primeru Moodle. Razlog je v zasebnosti, ki je Moodle ne omogoča, v Maharo pa je vgrajena v sam temelj. Vse, kar učenec ustvari v Mahari, je privzeto nevidno in nedosegljivo ostalim. Tudi učitelji nimajo pravic dostopati do vsebin, ki jih ustvari učenec v zasebnem delu Mahare. Učenec se odloči, kdaj bo neko vsebino delil s sošolci ali učiteljem. Vsebine se delijo v poglede, v katerih je dostop omogočen posameznikom, skupinam, ali pa so vsebine odprte za javnost. Določiti je možno tudi rok, do katerega so vsebine vidne. Učenci delijo vsebine zaradi lastne predstavitve, sodelovanja ali kritičnega prijateljevanja. Kvalitetna povratna informacija, ki jo dobi učenec od sošolcev in učiteljev, je poleg samovrednotenja lastnega dela ključnega pomena pri globljem razumevanju procesov učenja in osebni rasti. E-listovnik je neskončna spirala, v kateri učenci preverjajo svoje predznanje, načrtujejo cilje, določajo strategije poti do ciljev, zbirajo dokaze, vrednotijo svoje delo in ponovno načrtujejo nove cilje v novem ciklu učenja. Pri tem učenci razvijajo tudi veščine 21. stoletja. Mahara je poleg »zasebnega« okolja tudi učno okolje in v tem delu ponuja sodelovalne možnosti. Ustvarijo se lahko skupine, v katerih imajo učenci vse pravice za dodajanje ali spreminjanje skupnih vsebin. Elementi formativnega spremljanja v projektu Inovativna pedagogika V Sloveniji je v istem času poleg projekta Inovativna pedagogika potekal tudi projekt EUfolio. Glavni cilj projekta EUfolio v Sloveniji je razvijati formativno spremljanje s pomočjo okolja Mahare. Zaradi potreb obeh projektov je bil v Mahari razvit nov modul, s katerim je bilo učencem olajšano učenje v skladu z načeli formativnega spremljanja. Novi modul je poimenovan Moje učenje. Z njim je učencem olajšano aktivno delo v vseh fazah učnega procesa, saj novi modul omogoča zapisovanje ciljev pri določenem sklopu, razmislek in zapis svojega predznanja, načrtovanje poti oziroma strategije za doseganje svojih ciljev, določanje kriterijev, po katerih bo vrednotil uspešnost doseganja ciljev, in kritično ovrednotenje svojega procesa učenja ter rezultatov svojega dela. Učenec tako lažje organizira svoj proces učenja, sodelovanje s sošolci in kritično vrednotenje dosežkov drugih. Svoje delo/učenje lahko učenci organizirajo kot skupinsko ali samostojno delo. V nadaljevanju je opisana vsaka faza formativnega spremljanja, za katero je v Mahari pripravljena možnost zapisovanja. Postavljanje ciljev Bandura (1997, str. 11) dokazuje, da na posameznikovo oceno učne uspešnosti pri doseganju nekega cilja vplivajo čustva, trud, vztrajnost in učenje. Ob upoštevanju tega lahko trdimo, da imajo motivacijski dejavniki in čustva velik posreden vpliv na učne dosežke. Učencem je treba pomagati pri postavljanju realnih ciljev. Kadar učenec sprejme cilj, ki si ga je sam zastavil, sprejemanje ciljev spodbudi motivacijo. Ko učenci uvidijo, kako se cilje postavlja in potem dosega, se njihova samopodoba izboljša, prevzemajo večjo odgovornost (Paterson, 2000). Doseženi kratkoročni cilji pomagajo učencu pridobiti občutek samoučinkovitosti. Cilji, ki so specifični, zmerno težki in zelo verjetno dosegljivi v bližnji prihodnosti (npr. danes se bom naučil pesem na pamet), po navadi spodbujajo motivacijo in vztrajnost (Stipek, 2012). Za učinkovito učenje je pomembno razumevanje ciljev (referenčnih) in želja učencev, da bi te cilje dosegli. Cilje delimo: • • z vidika vsebin; z vidika usmerjenosti: a) usmerjenost v dosežke = PERFORMANCE GOALS, (npr. izboljšanje ocen, »V tem ocenjevalnem obdobju bi rad dobil oceno 5«); b) usmerjenost v učenje = LEARNING GOALS (npr. izboljšanje znanja). »Predanost« ciljem je možna, če imajo učenci določeno možnost sodelovanja pri odločanju o ciljih in pri oblikovanju kriterijev za ocenjevanje svojega lastnega razvoja. Zato učitelj najprej učencem predstavi glavni cilj in namen učne enote ali sklopa. Učenci nato na osnovi učiteljeve predstavitve oblikujejo tudi svoje cilje. Nato sledi oblikovanje kriterijev uspeha, ki jih učitelj izvede skupaj z učenci na njim razumljiv način. Pri tem je smiselno vključevanje vzorčnih izdelkov in načrtovanje vrstniškega ocenjevanja in samoocenjevanja. Ugotavljanje predznanja Načrtovanje lastnega učenja vključuje tudi aktiviranje predznanja, ki vključuje (Pintrich, 2005): 143 • • • vsebinsko znanje (VEDETI KAJ – informacije, podatki, dejstva, pojmi, sheme), proceduralno znanje (VEDETI KAKO – kako se izvajajo določene stvari), pogojno znanje ali znanje o okoliščinah (kdaj in kako uporabiti vsebinsko znanje, da pridemo do vsebinskega). Zelo pomembno je razvijanje metakognitivnih zmožnosti, zato učenci razmišljajo tudi o metakognitivnem predznanju. Učenci razmišljajo in zapišejo v Maharo, kakšne sposobnosti potrebujejo za izvajanje neke naloge in kakšne izkušnje imajo z obravnavno temo. Faza ugotavljanja predznanja se lahko izvede s pomočjo vprašalnikov, igre vlog, zapisov, poročil o tem, kaj že vem, tabel trditev, ček list, skupinskega pogovora … Slika 4_13: Učenci razmišljajo tudi o metakognitivnem predznanju. Načrtovanje strategije Na osnovi poznavanja predznanja učencev in njihovih ciljev lahko učitelj načrtuje strategije (učna orodja, ki se uporabljajo za sistematično urejanje miselnega procesa), metode (poti za izostritev misli in izboljšanje stabilnosti znanja) in oblike dela. Učenec in učitelj nato skupaj izbereta, načrtujeta, izvajata, evalvirata didaktične poti, pristope, preko katerih bosta dosegla zastavljene standarde znanja – glede na osebni cilj učenca. Poudarek je na procesih, dejavnostih in preko njih na učnih dosežkih učenca posameznika. Zbiranje dokazov o učenju Učitelj pripravi in predlaga različne aktivnosti. Učenec izbere svojo pot doseganja ciljev, na tej poti pa zbira dokaze o svojem znanju. Zbrani dokazi dokumentirajo prehojeno pot in kažejo na znanja, ki jih je učenec pridobil v procesu učenja. Povratna informacija, samoevalvacija Povratne informacije, ki jih učenec vsakodnevno pridobiva o sebi kot učencu, so za oblikovanje njegove učne samopodobe ključnega pomena. Predstavljajo namreč jasne kriterije za učenčevo samovrednotenje/ samoocenjevanje (Slavin 1991). Viri povratne informacije so različni (Razdevšek-Pučko, 1999): • • • povratna informacija je lahko že v rešitvi problema, povratno informacijo lahko poišče učenec sam (primerja rezultat s postavljenimi cilji in kriteriji), povratno informacijo lahko pridobi od posameznikov, ki poznajo rešitve (učitelj, sošolec, starši). 144 Pri povratnih informacijah je poudarjena vloga »pomembnih drugih« (SIGNIFICANT OTHERS), kar pomeni ostalih (učiteljev, staršev) in vrstnikov (sošolcev in drugih). Za višje ravni znanja je potrebna pravočasna in kakovostna povratna informacija, zato je povratna informacija prisotna skozi ves proces učenja in ne le v zaključni fazi. Učinkovita povratna informacija ima naslednje značilnosti: • • • • • • pozitivna naravnanost, opisnost, objektivnost, specifičnost, koristnost, pravočasnost. Učence je treba usposabljati za dajanje učinkovitih povratnih informacij svojim sošolcem, kar zahteva poznavanje in razumevanje kriterijev ter opisnikov. Učenci potrebujejo tudi priložnosti, v katerih lahko spremljajo svoje znanje, usmerjajo svoje napore, merijo kakovost svojega dela z vključevanjem učinkovitih strategij samoocenjevanja ter refleksij. Za izvedbo samoevalvacije lahko učenci uporabijo liste za anekdotske zapise, kontrolne sezname, dnevnik učenja/odzivov, dnevnik za razmišljanja in postavljanje ciljev, vprašalnike, reflektivno pismo itd. Učence motiviramo, da samoevalvacijo zapišejo v zavihek Moje učenje v Mahari, s čimer imajo vse faze formativnega spremljanja zbrane na enem mestu. Ugotovitve in zaključek Primere dobre rabe e-listovnika je oddalo več kot 50 učiteljev. Opisi rabe e-listovnika in načel formativnega spremljanja se razlikujejo. Nekateri učitelji so e-listovnik uporabljali pri sklopu, ki je trajal nekaj tednov, nekateri pa so ga uporabljali krajši čas. V nekaterih opisih je zaslediti, da so učitelji delo pri pouku organizirali tako, da so upoštevali večino načel formativnega spremljanja. Nekateri učitelji so se osredotočili na manj načel formativnega spremljanja in so za začetek delali na ugotavljanju predznanja učencev ali postavljanju ciljev. Opaziti je bilo tudi razliko med načini rabe e-listovnika. Nekateri učitelji so e-listovnik razumeli kot razvojno orodje, nekateri pa so ga uporabljali kot učno okolje. Uvajanje e-listovnika v šolsko prakso zahteva načrtno uvajanje s podporo vodstva šole. Učitelji potrebujejo veliko časa in pomoči, da uspejo spremeniti svoje vzorce poučevanja in smiselno uporabljati IKT pri pouku. Zato je treba razumeti dvoletne projekte kot uvod v spremembe, ki se s koncem projekta na šolah šele pričenjajo resneje izvajati. KAKO DO INOVATIVNIH PEDAGOŠKIH PRAKS? V poglavju je opisan proces definiranja, priprave, zbiranja in izbiranja primerov obetavne rabe v projektu Inovativna pedagogika 1 : 1 v luči kompetenc 21. stoletja. V prvem delu poglavja bomo opredelili definicijo in značilnosti primerov obetavne prakse v projektu, v drugem pa opisali način zbiranja in izbiranja le-teh. Uvod Objava primerov obetavnih praks je tisti element, ki lahko že v času projekta motivira tako učitelje v projektu kot tudi širši krog učiteljev, ki niso vključeni v projekt. Tudi odzivi učiteljev na usposabljanjih potrjujejo tezo, da so primeri obetavne prakse tisti, s katerim si najlažje pomagajo pri spreminjanju svojega načina poučevanja. Načrtovane aktivnosti priprave in zbiranja primerov obetavne rabe v okviru projekta Inovativna pedagogika 1 : 1 v luči kompetenc 21. stoletja so bile: • • razvoj kriterijev ter iskanje in zbiranje primerov dobrih praks, načrtovanje in razvoj novih inovativnih primerov dobrih praks ter kolegialne hospitacije znotraj aktivov posamezne šole, 145 • • srečanja (v živo/na daljavo) s predstavitvami primerov dobre rabe in njihovo vrednotenje znotraj predmetnih področij, preizkus primerov dobre rabe na drugih šolah, njihovo dopolnjevanje in priprava primerov za objavo na spletu. Kaj je primer obetavne rabe? Primer dobre prakse je definiran kot tehnika ali metoda, ki se skozi izkušnjo ali raziskovanje dokaže kot zanesljiva za doseganje ciljev oziroma ki je pri doseganju ciljev uspešnejša od ostalih, in je zato postavljena kot merilo. Ker v dvoletnem projektu zbranih primerov nismo mogli dovolj preizkusiti, smo za zbrane primere uporabljali izraz primeri obetavne prakse, ki ga bomo uporabljali tudi v pričujočem prispevku. Delovna skupina je za potrebe projekta zapisala definicijo primera obetavne prakse kot: »Primeri obetavne prakse zajemajo osmišljene, inovativne didaktične pristope (z uporabo IKT kot orodjem) za doseganje želenih ciljev, znanja, kompetenc, opredeljenih v učnem načrtu in širše. Poudarek je na dejavnostih/aktivnostih učencev in dijakov. Pojem IKT zajema ne le opremo in orodja, ampak predvsem estoritve in e-vsebine«. Učiteljem smo v pomoč pri pripravi primerov obetavne prakse pripravili naslednja vprašanja: 1. 2. 3. 4. Kaj naj bi učenci/dijaki ob koncu učnega sklopa znali, zmogli (taksonomsko razgrajeno) in katero kompetenco 21. stoletja naj bi prednostno razvili? Kaj morajo učenci/dijaki narediti, da pridejo do teh znanj na teh taksonomskih stopnjah oz. da bodo razvili prednostno kompetenco (dejavnosti učencev/dijakov)? Katera tehnologija in na kakšen način jim omogoča lažje, hitreje in kvalitetneje opraviti te dejavnosti, da pridejo do teh znanj (na teh taksonomskih stopnjah) oz. razvijajo prednostno kompetenco? Kako organizirati te dejavnosti in uporabo tehnologije (scenarij pouka), da so dejavnosti učinkovite? Slika 4_14: Učitelji so pripravljali primere obetavne rabe. V sinergiji z ostalimi e-projekti v Sloveniji je bil pripravljen tudi obrazec za zapis primera obetavne prakse, ki naj vsebuje vsaj: 146 • • • • • • • • • • • • • vsebinski sklop, temo in število načrtovanih pedagoških ur, operacionalizirane cilje, kazalnike realizacije ciljev, vodilno kompetenco, ki jo razvijamo, standarde znanja/pričakovane dosežke, uporabljane e-vsebine, e-storitve in potrebna IKT znanja (za učence in učitelja), dejavnosti učitelja (z natančnim zapisom navodil) in učenca (kdaj, kako, zakaj), samostojno domače delo z IKT (če je načrtovano), kriterije za vrednotenje dosežkov učencev, utemeljitev dodane vrednosti, učinkovitosti rabe IKT, refleksijo (o tem, kaj je bilo uspešno, kaj bi bilo dobro spremeniti, kako so reagirali učenci ...), priloge učitelja: delovni listi, navodila za delo .., lahko tudi v spletni učilnici, če je le-ta dostopna gostom) in priloge učencev: izbrani izdelki (v obliki zaslonske slike, fotografije, povezave do spletnih strani ...) Oddane primere so svetovalci ZRSŠ vrednotili po naslednjih kriterijih: KRITERIJ: Doseganje ciljev in standardov/pričakovanih dosežkov učnega načrta ter razvijanje kompetenc 21. stoletja. Ustvarjalnost/inovativnost Kaj je izboljšano pri pouku (didaktične/učne strategije, organizacija pouka ...), oz. novost na ravni predmeta, šole, širše pedagoške prakse ... Ustvarjalnost v smislu didaktičnih rešitev. K učencem usmerjen pouk Aktivna metoda in oblika učenja v povezavi z IKT (učitelj je moderator, partner ..., stopa v ozadje ...) Osmišljena raba IKT v povezavi z doseganjem ciljev, metodami in oblikami aktivnega učenja; ustrezna utemeljitev dodane vrednosti, učinkovitosti (ne le npr. za zbiranje informacij …); uporaba IKT s ciljem spodbujanja učenja, izgradnja znanja Vključeno je vrednotenje in samovrednotenje učenca (in učitelja)/refleksija, nadaljnje načrtovanje ... Učenec/dijak je vključen v vse faze učnega procesa (od načrtovanja do evalvacije). Vključena so še druga načela sodobne didaktike (npr. individualizacija, personalizacija ...). Tabela 4_4: Kriteriji za vrednotenje primerov obetavne prakse Komentar 147 Zbiranje in izbiranje Večina v projekt vključenih učiteljev se je pred pričetkom uvajanja inovativne pedagogike 1 : 1 v svoj način poučevanja tudi sama znašla v položaju, ko je potrebovala ideje, kako se stvari lotiti. To so pokazale tudi analize vprašalnikov, v katerih so učitelji izpostavili področja, na katerih potrebujejo in pričakujejo največ pomoči. Pogost odgovor je bil »smiselna uporaba tablice pri pouku (primeri dobre prakse)«. Zato smo poiskali strokovnjake, ki so učiteljem po predmetnih področjih na skupnih usposabljanjih predstavili svoje primere obetavnih praks. Pri tem so morali upoštevati naslednja navodila: • • • • • Sodelujočim učiteljem je treba pokazati, da oprema (tablice) ni vodilo in njena uporaba ne cilj, ampak sredstvo za doseganje ciljev. Prikazana dejavnost naj ima jasno dodano vrednost k pouku, nikakor ne more služiti le za popestritev ali motivacijo. Želeno je, da s prikazanim primerom prikažete razvijanje ene izmed kompetenc 21. stoletja. Prikazati je treba eno dejavnost, katere izbor boste znali utemeljiti in didaktično osmisliti s stališča naslednjih kriterijev: o razvoj kompetenc, o hitrejše razumevanje snovi, bolj poglobljeno znanje, o na učenca usmerjen pouk ... Če vam oprema to omogoča, sodelujoče čim bolj aktivno vključite v dejavnost. Tako smo zbrali 31 primerov obetavne rabe, ki so bili učiteljem v spletni učilnici na voljo že pred oziroma ob začetku uvajanja inovativne pedagogike 1 : 1. Slika 4_15: V spletni učilnici imajo učitelji dostop do zbranih primerov obetavne prakse. Vsak v projekt vključeni učitelj je moral v dveh letih oddati vsaj dva lastna primera obetavne prakse (za dve do pet šolskih ur): • • v prvem šolskem letu primer, kjer je bil poudarek na aktivnosti učencev oz. dijakov, v drugem šolskem letu primer, ki je vključeval formativno spremljanje v e-listovniku. Vsaj en primer so na skupnem usposabljanju predstavili drugim učiteljem in sodelovali v kolegialni refleksiji. Ta del usposabljanja so učitelji izpostavili kot zelo pozitiven, ali kakor je v evalvaciji zapisala ena izmed učiteljic: »Ne zdi se mi prav, da v strokovni skupini niso vsi udeleženci predstavili svojega primera dobre prakse (od šestih so se javili le trije). Škoda, ker bi lahko slišali več različnih pristopov in več idej.« 148 Slika 4_16: V prvem letu projekta je bil poudarek predvsem na aktivnosti učencev Vse oddane primere so pregledali svetovalci ZRSŠ in učiteljem podali povratne informacije ter predloge za izboljšave. Skupaj je bilo tako oddanih 118 primerov obetavne prakse v prvem letu projekta in 86 primerov, ki vključujejo formativno spremljanje. Izmed njih je delovna skupna izbrala 12 primerov, za katere menimo, da so po pripravljenih kriterijih ne le primeri obetavne, pač pa tudi dobre prakse in vsebujejo elemente inovativnosti in odličnosti. Pri tem smo dodatno upoštevali še naslednja merila: • • • • • razvijanje različnih kompetenc 21. stoletja, prikaz različnih aktivnosti učencev in dijakov, upoštevanje elementov formativnega spremljanja, enakomerna zastopanost predmetov oziroma predmetnih področij, zastopanost vključenih šol. Izbrane primere so učitelji še dodatno dopolnili s kratkim video posnetkom, svetovalci pa s strokovno utemeljitvijo izbora in jih objavili na spletni strani projekta, kjer so dostopni tudi javnosti. 149 Slika 4_17: Objavljeni primeri obetavne prakse. Sklep Izkušnje z učitelji v projektu so potrdile, da so primeri obetavne prakse tisto, kar si učitelji pri uvajanja sprememb najbolj želijo in potrebujejo. Skupaj z dobro načrtovanim usposabljanjem, ki razvija kompetence, omogoča večjo samozavest učiteljev in naklonjenost uvajanju sprememb. Žal nam je v projektu zmanjkalo časa, da bi učitelji načrtovano in vodeno preizkusili ideje in aktivnosti iz primerov obetavne prakse drugih učiteljev ter o tem pripravili refleksijo in organizirano razpravljali. 150 USPOSABLJANJE UČITELJEV V poglavju sta opisani vsebina in struktura usposabljanja učiteljev, vključenih v projekt Inovativna pedagogika 1 : 1. V prvem delu poglavja bodo predstavljene teoretične osnove in odločitve glede oblike in vsebine izvedenih usposabljanj, v drugem delu pa dejanska izvedba usposabljanj in odzivi udeleženih učiteljev. Uvod Kvaliteta učiteljevega dela v razredu je pogojena tako z znanjem in izkušnjami, ki jih bodoči učitelji dobijo v času študija, kot ponavljajočim se usposabljanjem na delovnem mestu. Hkrati mednarodne raziskave kažejo, da so metode, ki jih učitelji uporabljajo v razredu, bolj kot od njihove izobrazbe odvisne od okolja in kulture poučevanja, v kateri so zrasli. Le redki učitelji prerastejo način poučevanja, v katerem so bili sami poučevani (Stigler & Hiebert, 2009). Slika 4_18: Usposabljanja učiteljev so priložnost za povezovanje različnih akterjev v projektu. Področje usposabljanja učiteljev, ki že poučujejo, je pomemben del premagovanja razkoraka med pedagoško teorijo in novejšimi znanstvenimi izsledki ter prenašanjem le-teh v šolsko prakso. V projekt Inovativna pedagogika 1 : 1 v luči kompetenc 21. stoletja je bilo vključenih devet šol, ki so se po velikosti precej razlikovale. Zakaj je to pomembno za usposabljanje učiteljev? Kot je pokazala izkušnja, na manjših šolah ravnatelji niso mogli izbirati učiteljev, ki so poučevali v izbranem oddelku, kar je pomenilo, da je več kot polovica učiteljev v projektu sodelovala zato, ker jih je določil ravnatelj, ne pa na svojo željo, iz lastne motivacije, interesa oziroma pedagoškega in tehničnega znanja. Slika 4_19: Motivacija učiteljev, vključenih v projekt. 151 Od vključenih učiteljev je projekt pričakoval, da bodo pri izvedbi vsaj 30 % učnih ur svojega predmeta uporabili IKT (kar ne pomeni nujno cele šolske ure). Poleg tehnologije (uporabe tablic in različnih aplikacij) so se učitelji srečevali tudi z izzivom spremembe načina poučevanja v smislu razvijanja kompetenc 21. stoletja, kot prikazuje spodnja slika: Slika 4_20: Kompetence 21. stoletja, ki smo jih razvijali v projektu. Hkrati so se srečali tudi z izzivom povečanja oz. omogočanja individualizacije in personalizacije učenja in s konstruktivističnim pristopom k poučevanju, pri katerem je proces poučevanja in učenja (pot) pomemben vsaj toliko kot znanje samo (cilj). Organiziranje okolja, ki omogoča raziskovanje, oblikovanje novega znanja in nadzor (ter odgovornost) nad svojim učenjem, od učiteljev zahteva odmik od popolnega nadzora nad učnim procesom. Vsem vključenim, tako vodstvu projekta, ravnateljem kot učiteljem, je bilo jasno, da uvedba tabličnih računalnikov sama po sebi ne bo prinesla nobene spremembe v poučevanje in učenje, lahko pa postane celo ovira, če se bodo učitelji ukvarjali predvsem s tehniko (in tehničnimi problemi). Učitelji so morali svoje pristope k poučevanju premisliti predvsem v smislu modela TPACK, ki povezuje tri elemente učiteljevega znanja, ki se medsebojno dopolnjujejo in prepletajo: · · · · tehnološko znanje (angl. tehnological knowledge) (Katera orodja uporabimo učitelj in učenci v posamezni učni situaciji, da bo vsebina učencem bolj dostopna? Katera bodo podprla naše pedagoške strategije, doseganje ciljev, konstrukcijo znanja, razvijanje kompetenc ...); pedagoško znanje (angl. pedagogical knowledge) (Kako poučujem? Katere metode in oblike dela uporabljam? Kako se moji učenci najbolje učijo?); vsebinsko znanje (angl. content knowledge) (Kaj poučujem? Kateri koncepti in teorije so povezani z mojim predmetom?). 152 Slika 4_21: TPACK Model. Vir: http://edt514tpack.wikispaces.com/Context+Influence+on+TPACK Vsebinski del (Content Knowldge) poučevanja učitelji kot strokovnjaki obvladajo, učne načrte poznajo in za oblike dela, kot so jih bili do sedaj vajeni, imajo tudi dovolj pedagoškega znanja. Najbolj jih je skrbela tehnologija, zato so tudi od usposabljanj pričakovali največ tehničnega znanja in poznavanje različnih aplikacij, pri čemer pa smo se morali izvajalci zavedati, da za uvajanjem novih orodij stoji tudi didaktični premislek, in loviti ravnotežje med pristopom, usmerjenim v tehnologijo, in pristopom, usmerjenim v učenca in k učenju s tehnologijo, kjer je tehnologija le pomoč pri učenju. Ali kot je v evalvaciji zapisal eden izmed učiteljev: »Največji doprinos projekta je drugačen pogled na pedagoški proces oziroma kaj sploh pomeni poučevati.« Načrtovanje usposabljanj učiteljev Že v prijavnici projekta je bilo načrtovanih več vrst usposabljanj: • • • • redna skupna srečanja vseh v projekt vključenih učiteljev in ravnateljev, usposabljanja za prenašalce znanja, torej skupno usposabljanje posameznikov ali manjših skupin s posameznih šol, ki bodo nato prenašali pridobljena znanja na svoje kolektive, interna usposabljanja, prilagojena potrebam šol, ki si glede na svoje potrebe za izvedbo usposabljanj same poiščejo izvajalce (v kolektivu ali zunaj njega), usposabljanja na daljavo. 153 Slika 4_22: Redna in raznovrstna usposabljanja učiteljev so ključna za spremembo pedagoške paradigme. Ravni digitalne pismenosti učiteljev v projektu nismo preverjali, saj so bile vse v projekt vključene šole pred tem vključene v projekt e-šolstvo, zato smo predvidevali, da učitelji z rabo tehnologije ne bodo imeli večjih težav, smo pa ravnatelje, koordinatorje in učitelje povprašali, katera znanja potrebujejo za uvajanje inovativne pedagogike 1 : 1. Ob začetku izvedbe projekta smo ravnatelje zaprosili, naj ocenijo nivo rabe spletnih učilnic (Moodle), saj so vse aktivnosti projekta potekale v spletni učilnici. Ravnatelji so ocenili, da učitelji obvladajo osnove rabe (ne pa tudi priprave) spletnih učilnic. Med izvedbenimi oblikami usposabljanj so predlagali predvsem primere dobre rabe in medsebojno učenje, glede vsebine pa uporabljanje tablic in sodelovalno učenje s pomočjo tablic, uporabo in izdelovanje e-gradiv ter didaktična znanja po posameznih predmetnih področjih. Koordinatorji so za svoje šole pripravili predloge izobraževanj, ki so vsebovali delo v spletnih učilnicah (učitelji kot uporabniki, preverjanje znanja, delo z napravami, sodelovalno delo na daljavo, uporaba in izdelava e-gradiv, e-listovnik, didaktična raba aplikacij, varna raba interneta, uporaba storitev v oblaku, uporaba videa in fotografije itd.). Učitelji so na prvem skupnem usposabljanju v juniju 2013 odgovarjali na vprašanja, česa bi se radi naučili, katera znanja jim manjkajo. Odgovore smo zbrali po predmetih in predmetnih področjih, ter jih uporabili za načrtovanje usposabljanj. Razdelili smo jih v tri skupine: 1. 2. 3. del odgovorov se je nanašal na »smiselno uporabo tablice pri ...« (primeri dobre prakse); večina je predlagala usposabljanje za rabo različnih orodij, ki omogočajo določene aktivnosti (npr. orodje za izdelavo i-plakatov, orodje za pripravo vprašalnikov, orodje za izdelavo miselnih vzorcev, orodja za sodelovalno delo, snemanje zvoka, izdelava e-gradiv ...); le malo pa jih je naštelo konkretna orodja, o katerih bi se radi poučili (xMind, Socrative, Google Earth, Geogebra, Glogster, kvizi v Moodlu, uporaba Vernierjevega vmesnika). Glede na to, da je bilo naštetih le malo konkretnih orodij, lahko sklepamo, da so jih učitelji le malo poznali, hkrati pa je mogoča tudi interpretacija, da je večina učiteljev že pred pričetkom uvajanja tablic v razrede razmišljala predvsem o aktivnostih, ki jih bodo načrtovali in organizirali za svoje učence in dijake, in je bila sama izbira orodij manj pomembna. Na osnovi opravljene analize vseh zbranih odgovorov je razvojna skupina pripravila predlog usposabljanj za različne deležnike projekta Inovativna pedagogika 1 : 1, kot kaže spodnja tabela: 154 Predlagano usposabljanje : Razredniki in svetovalni delavci Učitelji v oddelku Vsi učitelji VIZ Koordinatorji Ravnatel -ji Svetovalci ZRSŠ Učenci in starši ROI D X Razvijanje kritičnega 1. področje: mišljenja Razvoj srategije Branje v komunikacij skem procesu X X X Retorični modeli od pedagogike 1 : 1 do inovativne pedagogike 1 :1 X X X 2. področje: Predstavitev Razvoj X projekta X X metodologije Uvajanje metodologije 21. korakov v šole Varnost na spletu 3. področje: Razvoj izvedbenih kurikulov Letno načrtovanje pouka z vključevanje m IKT (splošno in po predmetih) Od načrtovanja do inovativnega pouka 4. področje: Kako Razvoj euporabimo storitev e-storitve pri pouku 4. a: Elistovnik X X X X X X X X X X X Individualizi ran program in listovnik 5. področje: Izdelava eRazvoj egradiv (evsebin učbenikov) X X E-listovnik v funkciji pedagoškega vodenja Razvojni elistovnik: 1, 2 X X X 155 6. področje: Didaktični Usposabljanje pristopi z uporabo egradiv 7. Primeri dobre rabe X Učenje z miselnimi vzorci X Vprašalniki in kvizi X Prezi in sodelovalno delo X Kakršno vprašanje, takšen odgovor X Spletna učilnica kot učno okolje 1-2-3 X Moj izobraževaln i načrt X Priprava obetavne prakse X X X X Spremljava pouka v projektu 8. področje: inovativna Implementa pedagogika cija 1_2_3 8.a: Tehnika Delavnica za rabo naprav 10. področje: Evalvacija X X X X D: Usposabljanj e o smislu in namenu evalvacije Izobraževan ja po izbiri šole: X X X X X Tabela 4_5: Načrt usposabljanja Vsa usposabljanja so bila izvedena izven časa pouka. V dveh letih projekta je bilo izvedenih šest skupnih usposabljanj, kjer smo se zbrali vsi v projekt vključeni učitelji in ravnatelji. Vsako je bilo sestavljeno iz plenarnih predavanj in krajših delavnic: 156 Plenarna predavanja: Delavnice: 1. Predstavitev pedagogike 1 : 1 Razvijanje bioloških potencialov otroka Formativno spremljanje in e-listovnik Letno načrtovanje Primeri dobrih praks in letno načrtovanje Načrtovanje pouka (po predmetnih področjih) Spremljanje pouka (za ravnatelje) 2. Razvoj možganov pri otrocih Kako otroci mislijo Od načrtovanja do inovativnega pouka (po predmetnih področjih) 3. Kritično razmišljanje na preizkušnji Kako izdelati pripravo s primerom obetavne prakse? Kako uporabimo e-vsebine pri pouku? Kako uporabimo e-storitve pri pouku? 4. Digitalna pismenost v raziskavi PISA E-učbeniki Kako naprej z letnim načrtovanjem Orodja, kompetence in didaktika Dejavnosti z uporabo IKT pri pouku (po predmetnih področjih) Kako uporabimo e-storitve pri pouku E-listovnik za ravnatelje E-listovnik za razrednike in šolske svetovalne delavce 5. Formativno spremljanje znanja Do kod si drznemo? Teach Meet Na poti k izvedbenemu kurikulu Pozor, učenci, prihaja e-listovnik Predstavitev inovativnih pristopov učiteljev v projektu 6. Premik od znanja do kompetenc – ga bo šolstvo zmoglo? Izziv učiteljeve ustvarjalnosti (izdelava e-gradiv) Tabela 4_6: Vsebina skupnih usposabljanj Kljub večinoma odlično sprejetim plenarnim predavanjem je bilo glavno težišče usposabljanj na delavnicah, kjer so skrbno načrtovane aktivnosti udeleženim učiteljem omogočale izgradnjo lastnega znanja in interakcijo v manjših skupinah. Za interakcijo v manjših skupinah so bila izjemno pomembna tudi redna srečanja učiteljev, vključenih v projekt, na posameznih šolah, ki so potekala redno dvakrat mesečno. Vsebino teh usposabljanj so šole prilagodile svojim potrebam. Kot pozitivno se je pokazalo, da so za ta srečanja večinoma našli izvajalce znotraj svojih vrst. Tudi na teh srečanjih so prevladovala usposabljanja za rabo posameznih aplikacij in predstavitve primerov obetavne rabe med kolegi. Ob pomoči svetovalcev z ZRSŠ je bilo izvedeno tudi eno usposabljanje na daljavo. Teme so bile prilagojene in usmerjene na učitelje posameznih strokovnih področij: · · · · · · · Jeziki: Razvijanje pisne zmožnosti ob podpori IKT Matematika: Dinamična geometrija na tablicah – primeri aktivne rabe Naravoslovni predmeti: Uporaba naravoslovnih animacij in simulacij ter orodja Skitch za poglabljanje razumevanja Družboslovni predmeti: Ustvarjalno učenje v e-listovniku Umetnosti: »Tablična inovativnost« pri umetnosti – kdaj in kako Šport: S tehnologijo na orientacijski pohod – kdaj in koliko Usposabljanje na daljavo so udeleženci večinoma ocenili kot ustrezno dopolnilno obliko rednih usposabljanj in 75 % jih je menilo, da bi bilo tako usposabljanje dobrodošlo pogosteje kot enkrat na tri mesece. 157 Slika 4_23: Odnos učiteljev do usposabljanja na daljavo. Odzivi (ali kaj smo se naučili) Kombinacija različnih oblik usposabljanj se je dobro obnesla, saj so se jih udeleževali udeleženci z različnimi pričakovanji in načini poučevanja. Iz analize evalvacijskih vprašalnikov po izvedenih usposabljanjih smo ugotovili, da so jih učitelji, čeprav so bili z njimi v večini zadovoljni, različno dojemali. Njihove predloge in pripombe smo sproti skušali upoštevati pri načrtovanju in izvedbi nadaljnjih usposabljanj. Mnoge vsebine, pri katerih niso videli neposredne in takojšnje povezave s svojim delom v razredu (npr. Digitalna pismenost v mednarodni raziskavi PISA), so zavrnili kot balast in zapravljanje časa. Najtežje je bilo ustreči želji po čim več konkretnih primerih dobre rabe za konkretne predmete iz slovenskega prostora – mnogi so, vsaj v začetku, težko dojeli, da so oni tisti, ki orjejo ledino in ponekod pripravljajo prve primere uvajanja inovativne pedagogike za konkreten prostor slovenske šole. Nekaj primerov izjav učiteljev iz evalvacijskih vprašalnikov: • • • • • • • • Predavanja so bila odlična in so mi odprla veliko možnosti za razmišljanje in razvoj na področju IKT. Ogromno dodatnega dela, za katerega upam, da ne bo šlo v nič. Stvari so zelo dobro zastavljene. Dobro je upoštevati dejstvo, da vsi profesorji niso »domači« v IKT-ju in za njihovo motivacijo je potreben mehkejši pristop v stilu »z majhnimi koraki naprej«. Nima smisla, da smo združeni po šolah. Dajte čas za načrtovanje znotraj vsake šole, za skupaj pa še nismo zreli, ker smo na zelo različnih nivojih. Pogrešam možnost ustvarjanja in načrtovanja znotraj šole. Želela bi manj plenarnih predavanj in več aktivnega dela v delavnicah za posamezna predmetna področja – čisto konkretna izdelava materialov, vprašalnikov, kvizov. Ne zdi se mi prav, da v strokovni skupini vsi udeleženci niso predstavili svojega primera dobre prakse (od šestih so se javili le trije). Škoda, ker bi lahko slišali več različnih pristopov in več idej. Dobro izobraževanje, še več poudarka na delu po strokovnih skupinah in na praksi. Ne združujte osnovnih in srednjih šol. Kratek pregled nekaterih njihovih izjav pove, da so si večinoma želeli konkretnih receptov in spoznavanja aplikacij, ki bi jih lahko neposredno prenesli v svojo šolsko prakso. Pri tem smo naleteli na več težav, kot smo jih pričakovali, saj nekateri niso zmogli transferja idej med različnimi predmeti oz. stopnjami izobraževanja. 158 Slika 4_24: Usposobljen učitelj je nosilec trajnostnih sprememb sodobnega poučevanja. Iz zbranih izkušenj lahko izpeljemo nekatera priporočila: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Z usposabljanjem učiteljev je nujno začeti vsaj eno šolsko leto pred implementacijo inovativne pedagogike v razred. Nujno je upoštevati različno raven predznanja in razmisliti o dodatnih delavnicah tako za osnove uporabe IKT kot tudi temeljne pedagoške paradigme. Upoštevati je treba, da vsi učitelji niso enako motivirani in vešči novih metod in oblik dela ter da se mnogi ob uvajanju sprememb v uveljavljeno šolsko prakso počutijo negotovi. Treba je predstaviti jasno povezavo med temo predavanja oz. delavnice in ne le učiteljevim delom v razredu, ampak tudi širšim poljem sprememb v šolstvu. Za uspešno usposabljanje učiteljev na posameznih šolah je nujno zgraditi motiviran tim, pozitivno jedro, ki ideje in nove oblike dela prenaša v kolektiv. Redna interna usposabljanja, povezana s (samo)refleksijo in kolegialnimi hospitacijami, so bistvena za uspešno uvajanje sprememb. Nujno je vzpostaviti močnejši dialog med različnimi šolami, kar bi omogočilo sodelovanje med učitelji istih predmetov, kolegialno pomoč in vrednotenje primerov obetavne rabe. Pri tem bi bilo idealno pobudo in izvedbo prepustiti motiviranim posameznikom z različnih šol, saj le-ti najbolje poznajo potrebe vključenih učiteljev in dogajanje na šoli. Učitelji so pripravljeni sodelovati tudi na kakovostno izpeljanih usposabljanjih na daljavo. Skratka, tudi pri usposabljanju učiteljev je treba učečega se in njegove izkušnje postaviti v središče izobraževalnega procesa. Prepričani smo, da se bo na šolah, kjer bodo z uvajanjem inovativne pedagogike nadaljevali, zgodil premik pri usposabljanju učiteljev od rabe orodij k temam pedagogike in didaktike. 159 UPRAVLJANJE Z VIRI IN VODENJE PROJEKTA Prenos znanstvenih spoznanj v pedagoško prakso predstavlja velik izziv tako za vsako raziskovalno ustanovo kot tudi za posamezni vzgojno-izobraževalni zavod. Na področju kognitivne znanosti, informacijske družbe v najširšem pomenu in na področju izobraževanja je v zadnjem času nastalo veliko znanstvenih člankov. Vendar nikjer ni zaslediti, da bi bila njihova teoretična spoznanja preskušena v praksi (v razredu) ter tako potrjena ali ovržena. Tudi v slovenskem šolskem prostoru se soočamo z istimi izzivi. Pilotni razvojnoraziskovalni projekti so velikokrat pripravljeni za posamezen nivo šolskega prostora in povezovanje po celotni šolski vertikali se ne predvideva. V primeru, da pa pride do takšnih možnosti, nastane velik izziv upravljanja takšnega konzorcija in različnih pristopov dela (od znanstvenoraziskovalnega do konkretne implementacije v posameznem razredu, zavedajoč se vseh procesov, vključno z vrednotenjem in ocenjevanjem). Z vidika upravljanja človeških ter posledično finančnih virov obstaja več pristopov in teorij oziroma metodologij, ki so na voljo. V sklopu projekta smo se odločili, da kot temelj projektnega vodenja uporabimo kombinacijo projektnega okvirja dela PMI (Project Management Institute) in lastnih izkušenj, pridobljenih pri vodenju večjih projektov (e-šolstvo, Erasmus+, projekti ...). Okvir PMI predstavlja osnovo za upravljanje različnih aktivnosti v projektu, kot so: načrtovanje, upravljanje s tveganji, trajnostni vidik, upravljanje človeških virov ipd. PMBOK (Project Management Body of Knowledge) predstavlja vrsto primerov dobrih praks projektnega vodenja različnih praktikov, ki jih je pripravil Project Managament Institute. Uporablja se kot pristop za doseganje najvišje dodane vrednosti projektnega vodenja v gospodarstvu in ne le na področju IKT. V šolskem prostoru je takšen pristop relativno neznan in nov. Okvir vodenja in upravljanja posameznega projekta PMBOK je sestavljen iz različnih skupin procesov, sodobnih znanstvenih spoznanj na tem področju in tipičnih procesov projektnega vodenja. Shemo upravljanja različnih procesnih skupin po metodologiji upravljanja posameznega projekta PMBOK prikazuje naslednja slika. Slika 4_25: Upravljanje projekta. Inicializacija (angl. initiation) – Na začetku projektnih aktivnosti ta proces formalno potrjuje spoznanja predhodnih aktivnosti, na osnovi katerih se potem gradi in pripravlja nov projekt. Običajno pomeni zaključek te faze priprava spoznanj projekta in priporočila za naprej. V našem primeru smo kot osnovo za vsebino projektnih aktivnosti projekta Inovativna pedagogika 1 : 1 vzeli zaključke projekta e-šolstvo, spoznanja Microsoftovih inovativnih šol, e-kompetenc za naravoslovje, e-vsebin za madžarski jezik in nekaterih drugih manjših projektov. To pomeni, da smo projektne aktivnosti pričeli graditi na podlagi izkušenj iz preteklih projektov ter poskušali čim natančneje definirati vse prednosti in slabosti, ki jih je bilo moč opaziti v teh projektih. Lahko bi tudi rekli, da je bila opravljena zelo natančna analiza stanja in poteka aktivnosti preteklih projektov. Načrtovanje (angl. planning) – Na začetku vsakega projekta predstavlja načrtovanje velik izziv, saj je običajno v posameznem procesu veliko neznank. Tudi naročnik velikokrat ne zna natančno definirati svojih potreb, ker je domisliti projekt do vseh podrobnosti zelo zahtevno. Običajno je rezultat te faze načrt projektnih aktivnosti za določeno časovno obdobje. V našem primeru je bilo to precej drugače, saj smo zelo natančno poznali namen in cilje projekta kot tudi posamezne naloge – željo naročnika in tudi vizijo vseh konzorcijskih partnerjev. Načrtovanje smo pričeli na različnih upravljavsko-organizacijskih segmentih. Najvišji nivo upravljanja in vodenja vseh procesov in aktivnosti je predstavljajo ožje vodstvo projekta, v katerega so bili vključeni vsebinski, 160 administrativni in upravljavski deležniki vodstva. Ker je bil to pilotni, razvojnoraziskovalni kot tudi implementacijski projekt, smo vse aktivnosti redno usklajevali z naročnikom (Ministrstvo za izobraževanje, znanost in šport) ter na drugi strani z vsemi konzorcijskimi partnerji projekta. Vodja projekta je redno (mesečno) poročal o delu na projektu ter tudi usklajeval aktivnosti, ki so bile predvidene za prihajajoče obdobje. Drugi nivo upravljanja je podstavljal nivo direktorjev razvojnih inštitucij konzorcijskih partnerjev, ki so predstavljale jedro razvojnega dela. To so bile Univerza v Mariboru, Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Zavod RS za šolstvo, Pedagoški inštitut, Center za poklicno izobraževanje ter Zavod Antona Martina Slomška. Konkretno to pomeni, da smo vodje (direktorji) razvojnih ustanov skupaj z vodstvom projekta pripravili natančen vsebinski, časovni, finančni in organizacijski načrt dela na celotnem projektu ter ga uskladili z naročnikom. Le-ta je bil formaliziran v obliki konzorcijske pogodbe in finančnih načrtov posamezne ustanove. Tretji nivo načrtovanja so predstavljali ravnatelji posameznega vzgojno-izobraževalnega zavoda, vključenega v projekt, skupaj z vodstvom projekta. Konkretno to pomeni, da smo pregledali načrte razvojnega dela, jih dopolnili z operativnega vidika (uskladili s šolskim urnikom, tempom dela na šolah, z realnimi možnostmi implementacije razvojnih poudarkov in dosežkov v praksi ipd.). Vse te dogovore in načrte dela smo potem prenesli na operativni nivo, ki so ga predstavljali koordinatorji iz vsakega posameznega vzgojno-izobraževalnega zavoda, učitelji posameznih predmetnih področij ter svetovalci ZRSŠ za posamezna predmetna področja. Lahko rečemo, da je bil to četrti nivo koordinacije načrtovanja dela. V našem primeru je bilo v ta proces vključenih 108 učiteljev in svetovalcev ZRSŠ in raziskovalcev, proces pa je bil koordiniran s strani vodstva projekta. Slika 4_26: Koordiniranje in načrtovanje projekta Preverjanje (angl. controling) – Usklajevanje finančnih virov v skladu s časovnico projekta je proces, ki traja skozi celoten projekt. Tako je bilo tudi v našem primeru. Na tem nivoju smo imeli peto skupino zadolženo za upravljanje s finančnimi viri. To so bili računovodje posameznih konzorcijskih partnerjev, skupaj z administratorjem in vodjo projekta. Vse vsebinske naloge je bilo treba dopolniti s časovno in finančno obremenitvijo, saj smo imeli omejene finančne vire, ki smo jih želeli čim bolj smiselno uporabiti. Tako je vseskozi nastajal urnik aktivnosti, povezan s človeškimi viri, ki ga je bilo treba uskladiti na vseh upravljavskih nivojih v skladu z namenom in cilji projekta kot tudi s finančnim načrtom. Poročanje različnim nadzornim inštitucijam in kontrola z njihove strani sta bila stalnica. Lahko rečemo, da je takšen pristop (sprotne kontrole) zelo dobrodošel, saj lahko sproti odpraviš morebitne napake in slabosti v procesu, ki se dogajajo v vseh projektih. Izvedba (angl. execution) – Upravljanje s človeškimi viri, zadolženimi za izvajanje posamezne vsebinske naloge, pa je bil v našem primeru velik izziv, saj je bilo treba na tedenskem nivoju usklajevati delo z nekaj 100 udeleženci (učitelji, svetovalci ZRSŠ, razvijalci e-storitev in e-vsebin, ostalimi projekti ...). Velik izziv je bil predvsem zato, ker smo imeli konzorcijske partnerje iz različnih regij, tako rekoč iz celotne Slovenije. Logistično bi se bilo na tedenski ravni nemogoče srečevati v živo (koordinatorji, računovodje, ravnatelji, razvijalci ...), zato smo na tem nivoju vključili segment videokonferenčnega sistema. To pomeni, da smo imeli redna videokonferenčna srečanja nekajkrat mesečno. Tako smo prihranili veliko časa, energije in finančnih 161 virov, ki smo jih lahko smiselno usmerili v razvoj in delo v razredu. Tako je upravljanje toka dela, povezanega s človeškimi viri, in preverjanje opravljenih vsebinskih nalog v skladu s finančnim in časovni načrtom velikokrat potekalo s pomočjo sodobnih tehnologij »online«. Zaključek projekta (angl. closing) – Z vidika trajnosti del, opravljenih na projektu, je zaključevanje projektnih aktivnosti ena izmed prioritetnih nalog. Brez dobrih zaključnih poročil, skladnih z razpisnimi pogoji naročnika, se običajno relativno hitro pojavijo zapleti, težave in slaba volja. Tudi na našem projektu se tega zavedamo, saj bo še po končanem projektu kar nekaj revizij in preverjanj dokumentacije in opravljenega dela. V ta namen delamo v fazi zaključevanja v dveh smereh, in sicer: • vsebinsko zaključevanje vseh aktivnosti ter njihova promocija in • tehnično-administrativno zaključevanje aktivnosti. V sklopu vsebinskega zaključevanja del na projektu je odgovornost razdeljena na vse konzorcijske partnerje. Vsak mora opraviti svoj del vsebinskega dela, katerega izsledki bodo predstavljeni v znanstveni monografiji, izdani v slovenskem jeziku. Za nadgradnjo te monografije pa bo pripravljena mednarodna znanstvena monografija, izdana pri založbi v Angliji, s katero želimo vsebino našega dela promovirati v širši strokovni in znanstveni sferi. Tehnično-administrativno zaključevanje projekta pa je bistvenega pomena z vidika revizij, saj se revizorji projekta večkrat osredotočajo na pravilnost postopkov in njihovo skladnost z vsebino kot pa na samo vsebino. Vsebinski del namreč sproti potrjuje skrbnik pogodbe in s tega vidika ni nikakršne dileme o pravilnosti dela. Pristop PMBOX ne predefinira nikakršnih posebnih življenjskih ciklov posameznega projekta. Predpostavlja, da lahko življenjske cikle projekta razdelimo v različne faze, ki so časovno med seboj posredno ali neposredno povezane. Število faz in časovna dimenzija posamezne faze pa sta odvisna od posameznega projekta (namena in cilja, finančnega okvirja, pa tudi od virov, ki so na voljo). Shematsko sam proces upravljanja projekta, ki je potekal v petih procesnih skupinah, in njihovo povezanost med seboj lahko ponazorimo s sledečo shemo: Initiating Process Planning Process Controling Process Executing Process Closing Process Arrows represent flow of information Slika 4_27: Proces. Strokovna in znanstvena področja projektnega vodenja, zajeta v filozofiji PMBOK, so tako: • • • • • • • • • integracijsko vodenje in upravljanje, upravljanje in nadzor vsebine in obsega, upravljanje s časom, upravljanje stroškov, upravljanje kakovosti, upravljanje človeških virov, vodenje komunikacije, upravljanje in nadzor nad tveganji in upravljanje javnih naročil. 162 USTREZNA INFRASTRUKTURA KOT PREDPOGOJ ZA USPEŠNO DELO Delujoča tehnologija je predpogoj za uvajanje tablic v razred. Ker gre za hkratno uporabo množice naprav, ki bodo vključene v sistem, je treba zelo natančno predvideti načine njihove uporabe in temu primerno zagotoviti ustrezne infrastrukturne rešitve na profesionalni ravni. UVOD Pred pričetkom uvajanja naprav smo si morali zastaviti nekatera vprašanja, kot so: • • • • • • • • Kaj učitelji pričakujejo od naprav?, Kakšne dejavnosti z napravami načrtujejo? Bodo učenci in dijaki nosili naprave domov ali jih bodo puščali v šoli? Ali potrebujemo centraliziran nadzor nad napravami in aktivnostmi učencev na njih? Ali (in kako) omejiti dostope do določenih delov omrežja? Kaj naj vsebuje pravilnik uporabe? Kdo prevzema odgovornost za delovanje in zavarovanje naprav? Kako urediti (in dokumentirati) postopek prevzema in servisiranja naprav? Kakšna bo politika šole glede nameščanja aplikacij na naprave? Odgovori in politike šol so bili različni, zato so tudi nastali dokumenti le priporočila, ki pa nujno vsebujejo naslednja področja: • • • infrastruktura, tehnične značilnosti tablic, minimalne možnosti uporabe naprav (opravila, osnovni tipi rabe …). Pri nastajanju priporočil smo si pomagali s številnimi izkušnjami iz projekta e-Šolstvo in z objavljenimi raziskavami (tudi z raziskavo o uporabi spletnih storitev slovenskih učiteljev) ter s spoznanji iz podobnih projektov v Evropi in svetu (Acer 1 : 1, Intel, MS …). Sodelovali smo tudi z učitelji, vključenimi v projekt, saj so le-ti morali razložiti, na kak način načrtujejo uporabo tablic. Slika 4_28: Šole so uporabljale različne operacijske sisteme. Za lažje načrtovanje nadgradnje že delujočih sistemov IKT na šolah je bilo treba pripraviti tehnična priporočila, s katerimi smo zagotovili, da bo sistem: 163 omogočal uporabo metod in načinov inovativnega poučevanja, finančno vzdržen in obvladljiv z vidika upravljanja (za vzdrževalca učne tehnologije). • • • Ker so v projektu sodelovale šole z različno razvito tehnično infrastrukturo, ni bilo možno pripraviti enotne rešitve, ki bi jo lahko implementirali na vse šole. Posledica tega je bila odločitev, da šole samostojno izberejo naprave in sistem, ki jim najbolj ustreza glede na obstoječo infrastrukturo in usposobljenost kadra. Sodelujoče šole so uporabljale tablice z različnimi operacijskimi sistemi, kar je določanje minimalnih standardov še otežilo; pokazalo se je, da je bil tudi način rabe tablic zelo pogosto odvisen od vrste tablic (predvsem zaradi različnih aplikacij, ki so dostopne le na določenih operacijskih sistemih, oz. raziskave kažejo, da učitelji rabo tablic, ki so povezane s tipkovnicami, načrtujejo drugače (Tablets For Schools, 2015). Operacijski sistem tablic Št. šol Opombe Android 2 Težave s Prestigiem iOS 1 iPad 2 Windows 6 Ena šola je uporabljala Net Book, pet pa tablice (dve sta imeli zraven tablic še tipkovnice). Tabela 4_7: Šole so uporabljale različno opremo PRIPOROČILA Pri pripravi priporočil so sodelovali neodvisni strokovnjaki, ki opreme ne prodajajo, ampak so: • • • zaposleni v institucijah, kjer se z vzpostavitvami IKT sistemov, nadzorom in uporabo ukvarjajo profesionalno, ali računalnikarji ali vzdrževalci opreme na šolah ali učitelji, ki imajo izkušnje z uporabo različnih naprav pri pouku. Slika 4_29: Testiranje opreme je pomemben korak za odločanje o nakupu. 164 Kot izhodišča za pripravo priporočil smo ob začetku projekta, pred implementacijo v razredih definirali: 1. Opravila, ki jih morajo naprave omogočiti: • • • • • • • vključitev v brezžično omrežje, ustvarjanje računov, prehodi med napravami (dostopnost datotek in nastavitev uporabniških profilov ob uporabi druge naprave), nameščanje programske opreme, možnosti nastavljanja nastavitev in omejitev, polnjenje in hranjenje, možnosti tiskanja. 2. Osnovne načine uporabe naprav: • • • • • • • • • • • • iskanje informacij, brskanje po spletu (podpora za vtičnike, kot so Flash, Silverlight itd.), fotografiranje, snemanje, predvajanje (montaža), interaktivnost – glasovanje, QR, osebna organizacija, sodelovanje v spletu, nadgrajena resničnost, uporaba e-učbenikov, uporaba različnih aplikacij, uporaba že obstoječih programskih oprem, uporaba zunanjih senzorjev, izmenjava vsebin z namiznimi/prenosnimi računalniki. Slika 4_30: Pred uporabo v razredu je dobro preveriti delovanje aplikacije tudi na napravah učencev. Vsebinsko smo se pri pripravi priporočil najbolj osredotočili na: ➔ omrežje: ● povezavo do zavoda (priporočljiva povezava do zavoda 50/50), 165 ● ● žično omrežje po šoli (povezuje med seboj stikala in AP), brezžično omrežje (dostopovne točke, gostota, prepustnost omrežja, nadzor ...); ➔ ● ● ● ● tehnične značilnosti naprav, ki so na tržišču (minimalni standard): velikost in avtonomijo, kakovost zaslona, senzorje. razširljivost in povezljivost (z oblakom, s spletnimi učilnicami, v brezžično omrežje, z drugimi napravami), upoštevanje značilnosti zavoda, usmeritve, infrastrukture … (vlan, group policy …); ● ➔ tehnično pripravo prostorov (polnilna mesta, projektorji, brezžični ali žični prenos vsebine, tablice na projektor, pohištvo, druga oprema ...); ➔ osnovna priporočila za učitelje: • • • Pred uporabo v razredu preverite delovanje aplikacije tudi na napravah učencev /dijakov (sploh če se uporabljajo različne naprave). Izogibajte se hkratnemu odpiranju spletnih vsebin na ukaz – posebna pozornost pri video vsebinah. Če udeleženci za delo potrebujejo miško, tipkovnico ali slušalke, je treba to predhodno napovedati. Slika 4_31: Za nakup naprav so bili postavljeni minimalni tehnični standardi. V pomoč so nam bile tudi naslednje spleten strani: • http://tabtimes.com/feature/education/2013/04/04/5-school-worthy-ipad-alternatives-education, • http://www.rm.com/home/aboutus/discover/digital-content-and-platforms/rm-unify/index.html, • http://reviews.cnet.com/tablets/, • http://www.tabletpccomparison.net, • http://tabletnation.com, • http://www.teachwithtablets.co.uk/connectivity/. 166 Zaključki in spoznanja: • • • • Nujen predpogoj za uvajanje inovativne pedagogike je delujoč wi-fi na celem področju šole. Tehnična priporočila se razlikujejo glede na vrsto in način rabe naprav. Način rabe naprav je odvisen tudi od tipa naprave in vrste operacijskega sistema. Zaradi hitrega razvoja tehnike je treba nastala priporočila nenehno dopolnjevati in posodabljati. 167 DEL V: IZSLEDKI RAZISKAV (MOJCA ŠTRAUS, TINA RUTAR LEBAN) UVOD V poglavju predstavljamo rezultate treh raziskav, ki so se neposredno ali posredno ukvarjale s preučevanjem različnih vidikov vpeljevanja sodobnih tehnologij v procese poučevanja, učenja ter preverjanja in ocenjevanja znanja. V prvem delu se osredotočamo na mednarodno raziskavo PISA. Rezultati raziskave PISA, ki so bili objavljeni v zadnjih letih, so v Sloveniji sprožili polemike o (ne)doseganju ustreznih ravni bralne, matematične in naravoslovne pismenosti slovenskih učenk in učencev. V zadnjem zbiranju podatkov leta 2012 je raziskava vključevala tudi opcijsko preverjanje matematične in bralne pismenosti z računalniki, v katerem je sodelovalo 23 držav OECD, med njimi tudi Slovenija. V prvem delu poglavja predstavljamo primerjave med dosežki pisnega in računalniškega preverjanja teh pismenosti z namenom ugotavljanja pomena IKT kot orodja v procesih vzgoje in izobraževanja. V drugem delu poglavja so predstavljeni nekateri izsledki Evropske raziskave o jezikovnih kompetencah (ang. European Survey on Language Competences – ESLC 2011). Raziskava je preučevala znanje tujih jezikov pri učencih, ki končujejo obvezno izobraževanje. Poleg znanja učencev je raziskava zajela tudi velik del podatkov o učnem okolju, v katerem poteka učenje tujih jezikov v Sloveniji ter v 16 drugih evropskih državah. V drugem delu poglavja predstavljamo nekatere pomembne podatke v zvezi z uporabo IKT pri pouku tujih jezikov ter učinku uporabe tehnologije, medijev na znanje tujega jezika pri učencih. V zadnjem delu poglavja pa predstavljamo glavne izsledke projekta Inovativna pedagogika 1:1 v luči kompetenc 21. stoletja. Cilj projekta je bil razvijati in preizkušati sodobne načine poučevanja s pomočjo IKT. Posebej se je projekt osredotočil tudi na razvijanje pomembnih kompetenc pri učencih. RAZISKAVA PISA 2012: PRIMERJAVA DOSEŽKOV MED PISNIM IN RAČUNALNIŠKIM PREVERJANJEM O vpeljevanju IKT v procese vzgoje in izobraževanja in vplivih le-tega na dosežke učenk in učencev je bilo opravljenih že veliko raziskav. Enako kot glede drugih procesov v vzgoji in izobraževanju je glede vpeljevanja vsebin o IKT v učne načrte in uporabe IKT kot orodja pri učenju in poučevanju končno vprašanje, kako in koliko lahko s tem zagotovimo ali izboljšamo želene kognitivne in ne-kognitivne rezultate učenk in učencev. V tem prispevku nas zanima vloga IKT pri preverjanju znanja. Natančneje, zanima nas vprašanje, ali je mogoče zaznati razlike v dosežkih učenk in učencev, ko se preverjanja razlikujejo glede tega, ali gre za klasično pisno preverjanje ali za preverjanje z uporabo IKT kot orodja pri preverjanju. Zadnja raziskava PISA iz leta 2012 ponuja poseben pogled na uporabo IKT v edukaciji; iz podatkov raziskave lahko izpeljemo primerjavo dosežkov učenk in učencev med pisnim in računalniškim preverjanjem, 17 ki sta bili izvedeni za preverjanje bralne pismenosti in matematične pismenosti. V raziskavi PISA 2012 je bil sicer glavni del preverjanja namenjen pisnemu preverjanju matematične pismenosti (OECD 2013), nekatere države pa so prvič izvajale tudi preverjanje z nalogami na računalniku. Temu preverjanju se je priključila tudi Slovenija skupaj z 22 drugimi državami OECD. To preverjanje poenostavljeno imenujemo računalniško preverjanje, vendar naj poudarimo, da gre še vedno za preverjanje pismenosti, pri čemer so vključena le osnovna znanja uporabe računalnika. 17 168 Izhodišča zasnove zbiranja podatkov o dosežkih učenk in učencev v raziskavi PISA so predstavljena v publikaciji The definition and selection of key competencies (2005), v kateri so opredeljene bralna, matematična in naravoslovna pismenost kot tri temeljna področja merjenja kompetenc mladih pri 15-ih letih. Bralna pismenost se nanaša na posameznikovo sposobnost razumevanja in uporabe napisanega besedila za doseganje določenih namenov, razvijanje posameznikovega znanja in zmožnosti ter sodelovanje v družbi. Matematična pismenost se nanaša na posameznikovo sposobnost prepoznavanja in razumevanja vloge, ki jo ima matematika v svetu, na sposobnost sprejemanja dobro utemeljenih odločitev in uporabo matematike na načine, ki ustrezajo potrebam posameznikovega življenja. Naravoslovna pismenost pa se nanaša na posameznikovo naravoslovno znanje in uporabo tega znanja pri prepoznavanju vprašanj in razlaganju znanstvenih pojavov (prav tam, str. 16). Posledica tehnološkega razvoja v zadnjih desetletjih so nova pričakovanja glede znanja in veščin, ki naj bi jih mladi pridobili oziroma razvili za uspešno odraslost. V tem smislu zaznavamo konceptualni prehod v razumevanju znanja tudi v mednarodnih raziskavah, in sicer od preverjanja poznavanja in razumevanja vsebin, zajetih v učnih načrtih, k preverjanju razumevanja osnovnih principov in procesov ter uporabe znanja in spretnosti v različnih vsakdanjih situacijah. V raziskavi PISA pismenost ni le običajno pojmovanje spretnosti branja in pisanja in tudi ne lastnost, ki jo posameznik zgolj ima ali nima, ampak kot lastnost, ki je v večji ali manjši meri razvita in jo zato tudi lahko merimo v smislu naraščanja od nižje do višje izraženosti (Salganik 2001). Od 15-letnikov seveda ne moremo pričakovati, da so se naučili že vse, kar bodo kot odrasli potrebovali, saj je pridobivanje pismenosti vseživljenjski proces (OECD 2000). Smiselno pa je od njih pričakovati temeljno znanje in spretnosti na področjih, kot so branje, matematika in naravoslovje, da bi na le-teh lahko nadaljevali učenje in naučeno uporabili tudi v situacijah izven konteksta šolskega kurikula (glej npr. OECD 2012). Smiselno je tudi pričakovati, da pridobivanje teh znanj in spretnosti ne poteka le v šolah ali v okviru drugega formalnega učenja, temveč tudi izven šolskega okolja, v stikih znotraj družine, s sovrstniki in širšo družbo. Seveda pa vzgojnoizobraževalni sistem ostaja primarni mehanizem, preko katerega z zastavljanjem ciljev, standardov znanja in uporabo ustreznih pristopov k poučevanju in učenju poskušamo izboljševati ravni pismenosti mladih. V tem smislu lahko tudi rezultate raziskav, kot je PISA, obravnavamo kot dosežke, na katere pomembno vpliva vzgojno-izobraževalni sistem. Po izumu mikroračunalnika so se spremenila orodja in posledično tudi konteksti razvoja pismenosti. Najočitneje se je razmahnilo branje elektronskih besedil, na primer e-mail, spletne strani, socialna omrežja. To je vplivalo na konceptualne spremembe v razumevanju bralne pismenosti, kjer ne govorimo več le o linearnem branju, ampak o dodatnih kognitivnih procesih za navigiranje po besedilih (npr. OECD 2010). Ker je branje eden od temeljnih procesov pridobivanja znanja tudi na drugih področjih, so te spremembe relevantne za širši kontekst razvoja pismenosti. Ko govorimo o preverjanju ravni pismenosti, je obenem pomembno pismenost ugotavljati na čim bolj avtentičen način, kar od uporabe računalnika kot orodja za razvoj pismenosti naravno vodi do uporabe računalnika kot orodja pri preverjanju pismenosti. To so bile podlage za vključitev računalniškega preverjanja pismenosti v raziskavo PISA 2012. Prednosti računalniških nalog so, da so lahko bolj interaktivne, avtentične in zanimive kot pisne naloge. Lahko so predstavljene v več različnih oblikah kot na pisnem preverjanju, vključujejo dodatne oblike podatkov iz realnega sveta (npr. spletne povezave, večje podatkovne tabele, ki jih je mogoče neposredno urejati), in uporabljajo širši spekter barv, grafičnih prikazov ter vključujejo premikanja, kar pripomore k razumevanju in dojemanju vsebine. Učencem je mogoče predstaviti nalogo na interaktiven način, ko je vidno premikanje ali se lahko izberejo različni načini pogleda, npr. vrtenje tridimenzionalnih teles. Naloge imajo lahko na voljo več virov informacij. Z zapisovanjem poteka reševanja v t.i. log datotekah ali z drugimi oblikami zaznavanja procesa reševanja pa lahko z računalnikom zbiramo tudi podatke, ki (še) bolje pojasnijo, kako ali zakaj so nekateri učenci pri reševanju nalog uspešnejši kot drugi. Pri računalniškem preverjanju pismenosti v raziskavi PISA je pomembno razumevanje, da gre še vedno za temeljne koncepte bralne, matematične in naravoslovne pismenosti in da je uporaba računalnikov pri preverjanju 169 v smislu uporabe orodja. Potrebno znanje uporabe računalnika v raziskavi PISA 2012 je minimalno, kot na primer znanje uporabe tipkovnice in miške, ter poznavanje osnovnih ravnanj na računalniku, kot je na primer uporaba puščic za premik naprej po vsebini (OECD 2013). Seveda pa niso nepomembne povezave med vsebinskimi elementi bralne ali matematične pismenosti in znanjem uporabe računalnika, ki je neposredno povezano s pismenostjo, kot na primer poznavanje spletnih orodij za branje besedil pri bralni pismenosti ali priprava grafa ter urejanje podatkov v preglednici pri matematični pismenosti. Pomemben premislek o razlikah v dosežkih med pisnim in računalniškim preverjanjem matematike predstavljajo tudi morebitne razlike v samih nalogah. Primeri nalog so dostopni na spletnih straneh www.oecd.org/pisa za pisno in http://cbasq.acer.edu.au/index.php?cmd=toMaths za računalniško preverjanje. Čeprav se temu vprašanju v tem prispevku ne moremo podrobno posvetiti, naj omenimo, da med nalogami seveda so razlike predvsem v tem, da so pri računalniškem preverjanju lahko vključene interaktivne naloge, na pisnem pa ne. Vse naloge na obeh oblikah preverjanja pa so pripravljene v okviru enotnih izhodišč raziskave PISA (OECD 2012), kjer so pismenosti opredeljene ne glede na obliko preverjanja. To med drugim pomeni, da so naloge za obe obliki preverjanja pripravljene po celotnem razponu težavnosti; torej ni mogoče reči, da so naloge računalniškega preverjanja v povprečju in v mednarodnem merilu (precej) težje od nalog pisnega preverjanja. Ob ugotavljanju razlik v dosežkih učenk in učencev med dosežki na pisnem in dosežki na računalniškem preverjanju v raziskavi PISA v nadaljevanju prispevka, je pomembno razumevanje, da čeprav ne moremo trditi, da je oblika preverjanja edini možen vzrok teh razlik, so tako dobljeni rezultati lahko pomembno vodilo pri ugotavljanju in nadgradnji vloge IKT v procesih učenja in poučevanja. Primerjave rezultatov pisnega in računalniškega preverjanja v raziskavi PISA 2012 V raziskavi PISA sodelujejo učenke in učenci v starosti 15 let, kar je za večino držav približno ob koncu obveznega izobraževanja. V Sloveniji so v raziskavo vključeni praviloma dijakinje in dijaki 1. letnikov srednjih šol. Zadnja raziskava PISA je z zbiranjem podatkov leta 2012 pokazala, da slovenski 15-letniki v povprečju dosegajo raven matematične pismenosti nad povprečjem 15-letnikov iz vseh držav OECD (OECD 2013). Trend ostaja enak že vse od prvega preverjanja PISA v Sloveniji leta 2006 (prav tam). Vendar pa se ti rezultati nanašajo le na pisno preverjanje matematične in drugih pismenosti, kot je bilo izvedeno v dosedanjih raziskavah PISA. V PISI 2012 so nekatere države, vključno s Slovenijo, prvič izvajale preverjanje matematične pismenosti z nalogami na računalniku. Rezultati slovenskih 15-letnikov so bili na tem preverjanju podpovprečni 18 (OECD, 2013, str. 491). Povezavo med dosežki na pisnem in računalniškem preverjanju lahko v prvem koraku ugotavljamo s korelacijsko analizo. Za dosežke slovenskih 15-letnikov pri bralni pismenosti med pisnim in računalniškim preverjanjem je korelacijski koeficient 0,83. To pomeni, da so 15-letniki, ki so na pisnem preverjanju bralne pismenosti dosegli (relativno) visoke rezultate, v povprečju dosegli (relativno) visoke rezultate tudi na računalniškem preverjanju te pismenosti. Vendar ta korelacija ne pokaže absolutnih vrednosti razlik v rezultatih med obema preverjanjema. Za sodelujoče države iz skupine OECD so te razlike predstavljene v preglednici 1. Ker so dosežki pisnega in računalniškega preverjanja predstavljeni na skupni lestvici, jih lahko neposredno primerjamo. Primerjava dosežkov 15-letnikov med pisnim in računalniškim preverjanjem bralne pismenosti v raziskavi PISA 2012 pokaže za nekatere države podobnost dosežkov med obema preverjanjema in za nekatere večje razlike. V splošnem za rezultate v preglednici št. 1 velja, da so države, ki so bile uspešne pri pisnem preverjanju, uspešne tudi pri računalniškem preverjanju, in obratno, države, ki so manj uspešne pri pisnem preverjanju, so manj uspešne tudi pri računalniškem preverjanju. Pri bralni pismenosti je večji padec dosežkov pri računalniškem v primerjavi s pisnim preverjanjem na Poljskem, Madžarskem, v Izraelu in Španiji. Tudi za Slovenijo so dosežki 18 Povprečje OECD je pri računalniškem preverjanju določeno glede na 23 sodelujočih držav. 170 pri računalniškem preverjanju bralne pismenosti nižji kot pri pisnem preverjanju in sicer za 10 točk na mednarodni lestvici bralne pismenosti. Uspešnejše rezultate na računalniškem kot pisnem preverjanju so dosegli na primer 15-letniki v Koreji, na Švedskem, v ZDA in Italiji. Preglednica 1. Rezultati pisnega in računalniškega preverjanja bralne pismenosti v raziskavi PISA 2012. Pisno preverjanje Računalniško preverjanje Razlika Japonska 538 (3,7) 545 (3,3) 7 Koreja 536 (3,9) 555 (3,6) 19 (5,3) Irska 523 (2,6) 520 (3,0) -3 (4,0) Kanada 523 (1,9) 532 (2,3) 9 (3,0) Poljska 518 (3,1) 477 (4,5) -41 (5,5) Estonija 516 (2,0) 523 (2,8) 7 (3,5) Avstralija 512 (1,6) 521 (1,7) 9 (2,4) Belgija 509 (2,3) 502 (2,6) -6 (3,5) Nemčija 508 (2,8) 494 (4,0) -14 (4,9) Francija 505 (2,8) 511 (3,6) 5 (4,6) Norveška 504 (3,2) 500 (3,5) -4 (4,7) ZDA 498 (3,7) 511 (4,5) 14 (5,9) Danska 496 (2,6) 495 (2,9) -1 (3,9) Italija 490 (2,0) 504 (4,3) 14 (4,7) Avstrija 490 (2,8) 480 (3,9) -10 (4,8) Madžarska 488 (3,2) 450 (4,4) -38 (5,4) Španija 488 (1,9) 466 (3,9) -22 (4,3) Portugalska 488 (3,8) 486 (4,4) -2 (5,8) Izrael 486 (5,0) 461 (5,1) -25 (7,1) Švedska 483 (3,0) 498 (3,4) 15 (4,5) Slovenija 481 (1,2) 471 (1,3) -10 (1,7) Slovaška 463 (4,2) 474 (3,5) 11 (5,5) Čile 441 (2,9) 452 (3,6) 11 (4,6) (4,9) Vir: OECD 2014. Opomba: Države so razvrščene po dosežku na pisnem preverjanju. Standardne napake so v oklepajih. Statistično pomembne razlike v dosežkih med obema preverjanjema so zapisane v krepkem tisku. Poglejmo še primerjave med pisnim in računalniškim preverjanjem za matematično pismenost. Korelacijski koeficient za matematične dosežke slovenskih 15-letnikov med obema preverjanjema je 0,89. Tudi pri matematiki velja, da so 15-letniki, ki so na pisnem preverjanju dosegli (relativno) visoke rezultate, v povprečju dosegli (relativno) visoke rezultate tudi na računalniškem preverjanju. Absolutne vrednosti razlik v rezultatih med tema preverjanjema so predstavljene v preglednici št. 2. Ponovno tudi pri matematični pismenosti velja, da so države, ki so bile uspešne pri pisnem preverjanju, v splošnem uspešne tudi pri računalniškem preverjanju. Večji padec pri računalniškem v primerjavi s pisnim preverjanjem je ponovno na Poljskem, v Izraelu in v Sloveniji. Uspešnejši na računalniškem preverjanju matematične pismenosti pa so bili na primer 15-letniki v ZDA, na Slovaškem, v Franciji, Italiji in na Švedskem. Zdi se, da je več različnosti v t.i. 'učinkih' 19 oblike preverjanja na dosežke pri bralni pismenosti. Zaradi berljivosti bomo govorili o 'učinkih' oblike preverjanja, vendar moramo poudariti, da ob tem ni dokazana vzročnost, ki bi pomenila, da je zaznana razlika v dosežkih nastala prav zaradi oblike preverjanja. 19 171 Preglednica 2. Rezultati pisnega in računalniškega preverjanja matematične pismenosti v raziskavi PISA 2012. Pisno preverjanje Računalniško preverjanje Razlika Koreja 554 (4,6) 553 (4,5) -1 (6,4) Japonska 536 (3,6) 539 (3,3) 3 (4,9) Estonija 521 (2,0) 516 (2,2) -4 (3,0) Kanada 518 (1,8) 523 (2,2) 5 (2,9) Poljska 518 (3,6) 489 (4,0) -28 (5,4) Belgija 515 (2,1) 512 (2,5) -2 (3,3) Nemčija 514 (2,9) 509 (3,3) -4 (4,4) Avstrija 506 (2,7) 507 (3,5) 2 (4,4) Avstralija 504 (1,6) 508 (1,6) 4 (2,3) Irska 501 (2,2) 493 (2,9) -8 (3,7) Slovenija 501 (1,2) 487 (1,2) -14 (1,7) Danska 500 (2,3) 496 (2,7) -4 (3,5) Francija 495 (2,5) 508 (3,3) 13 (4,1) Norveška 489 (2,7) 498 (2,8) 8 (3,9) Portugalska 487 (3,8) 489 (3,1) 2 (4,9) Italija 485 (2,0) 499 (4,2) 13 (4,6) Španija 484 (1,9) 475 (3,2) -9 (3,7) Slovaška 482 (3,4) 497 (3,5) 16 (4,9) ZDA 481 (3,6) 498 (4,1) 17 (5,4) Švedska 478 (2,3) 490 (2,9) 12 (3,7) Madžarska 477 (3,2) 470 (3,9) -7 (5,0) Izrael 466 (4,7) 447 (5,6) -20 (7,3) Čile 423 (3,1) 432 (3,3) 9 (4,5) Vir: PISA 2012. Opomba: Države so razvrščene po dosežku na pisnem preverjanju. Standardne napake so v oklepajih. Statistično pomembne razlike v dosežkih med obema preverjanjema so zapisane v krepkem tisku. Razlike med spoloma pri pisnem preverjanju bralne in matematične pismenosti so znane že iz mednarodnih poročil (OECD 2013a). Pri bralni pismenosti so pomembno višji dosežki učenk v vseh državah OECD, pri matematični pismenosti pa so v nekaterih državah razlike v prednost učencev in v drugih državah razlik ni. V Sloveniji razlik med dosežki učenk in učencev pri matematični pismenosti v raziskavi PISA 2012 niso zaznali. Primerjave med spoloma glede morebitnih razlik v dosežkih med pisnim in računalniškim preverjanjem so prikazane v preglednicah št. 3 in 4. Iz preglednice 3 je razvidno, da so bili le v eni državi, ZDA, dosežki učenk na računalniškem preverjanju bralne pismenosti pomembno višji od njihovih dosežkov na pisnem preverjanju te pismenosti. Obenem so bili kar v devetih državah, vključno s Slovenijo, dosežki učenk na računalniškem preverjanju pomembno nižji kot na pisnem preverjanju. Za učence so rezultati primerjave dosežkov med pisnim in računalniškim preverjanjem precej drugačni. Kar v desetih državah so bili dosežki učencev na računalniškem preverjanju bralne pismenosti pomembno višji kot njihovi dosežki na pisnem preverjanju in le v treh državah so bili ti dosežki pomembno nižji. Za učence v Sloveniji v dosežkih med pisnim in računalniškim preverjanjem bralne pismenosti ni razlik. V grobem bi torej lahko rekli, da je med spoloma razlika v 'učinku' računalniškega preverjanja bralne pismenosti glede na pisno preverjanje. Za učenke je ta 'učinek' negativen in za učence pozitiven. Še vedno pa velja, da so v vseh državah, razen v Koreji, tudi pri računalniškem preverjanju bralne pismenosti dosežki učenk pomembno višji od dosežkov učencev. Je pa zaradi pozitivnega 'učinka' računalniškega preverjanja pri učencih razlika v teh dosežkih manjša. 172 Preglednica 3. Rezultati pisnega in računalniškega preverjanja bralne pismenosti v raziskavi PISA 2012 po spolu. UČENKE Pisno preverjanje UČENCI Računalniško preverjanje Razlika Pisno preverjanje Računalniško preverjanje Razlika Japonska 551 (3,6) 553 (3,3) 2 (4,9) 527 (4,7) 537 (4,2) 11 (6,3) Koreja 548 (4,5) 559 (3,9) 11 (6,0) 525 (5,0) 552 (4,8) 27 (6,9) Irska 538 (3,0) 533 (3,3) -5 (4,5) 509 (3,5) 508 (4,0) -1 (5,3) Kanada 541 (2,1) 543 (2,5) 2 (3,2) 506 (2,3) 522 (2,5) 16 (3,4) Poljska 539 (3,1) 493 (4,7) -45 (5,7) 497 (3,7) 459 (4,7) -37 (6,0) Estonija 538 (2,3) 541 (3,0) 3 (3,8) 494 (2,4) 504 (3,2) 10 (4,0) Avstralija 530 (2,0) 536 (2,0) 7 (2,8) 495 (2,3) 506 (2,5) 10 (3,4) Belgija 525 (2,7) 515 (3,3) -9 (4,3) 493 (3,0) 490 (3,4) -3 (4,5) Nemčija 530 (3,1) 509 (4,1) -22 (5,1) 486 (2,9) 479 (4,3) -7 (5,2) Francija 527 (3,0) 522 (4,0) -5 (5,0) 483 (3,8) 499 (4,0) 16 (5,6) Norveška 528 (3,9) 523 (3,6) -5 (5,3) 481 (3,3) 477 (3,9) -4 (5,2) ZDA 513 (3,8) 526 (4,5) 12 (5,9) 482 (4,1) 497 (4,8) 15 (6,3) Danska Italija 512 (2,6) 506 (2,9) -5 (3,8) 481 (3,3) 483 (3,3) 3 (4,7) 510 (2,3) 516 (5,0) 6 (5,5) 471 (2,5) 494 (5,4) 23 (5,9) Avstrija 508 (3,4) 493 (4,6) -15 (5,7) 471 (4,0) 467 (5,3) -4 (6,6) Madžarska 508 (3,3) 466 (4,7) -42 (5,7) 468 (3,9) 433 (5,2) -35 (6,5) Španija 503 (1,9) 480 (3,6) -23 (4,1) 474 (2,3) 453 (4,7) -21 (5,2) Portugalska 508 (3,7) 495 (4,2) -13 (5,6) 468 (4,2) 477 (4,9) 9 (6,5) Izrael 507 (3,9) 474 (4,7) -33 (6,1) 463 (8,2) 447 (7,1) -16 (10,8) Švedska 509 (2,8) 515 (3,2) 6 (4,3) 458 (4,0) 482 (4,3) 24 (5,9) Slovenija 510 (1,8) 492 (2,2) -18 (2,9) 454 (1,7) 452 (1,3) -2 (2,2) Slovaška 483 (5,1) 484 (4,5) 1 (6,8) 444 (4,6) 465 (3,8) 21 (5,9) Čile 452 (2,9) 457 (4,1) 4 (5,0) 430 (3,8) 447 (4,4) 18 (5,8) Vir: PISA 2012. Opomba: Države so razvrščene po dosežku na pisnem preverjanju celotne populacije, kot v preglednici št. 1. Standardne napake so v oklepajih. Statistično pomembne razlike v dosežkih med obema preverjanjema so zapisane v krepkem tisku. 173 Preglednica 4. Rezultati pisnega in računalniškega preverjanja matematične pismenosti v raziskavi PISA 2012 po spolu. UČENKE Pisno preverjanje UČENCI Računalniško preverjanje Razlika Pisno preverjanje Računalniško preverjanje Razlika Koreja 544 (5,1) 543 (5,2) -1 (7,3) 562 (5,8) 561 (6,0) -1 Japonska 527 (3,6) 531 (3,0) 4 (4,7) 545 (4,6) 546 (4,4) 1 (6,4) Estonija 518 (2,2) 512 (2,5) -6 (3,3) 523 (2,6) 521 (2,6) -3 (3,6) Kanada 513 (2,1) 514 (2,3) 1 (3,1) 523 (2,1) 532 (2,5) 8 (3,3) Poljska 516 (3,8) 484 (4,2) -32 (5,6) 520 (4,3) 495 (4,4) -25 (6,1) Belgija 509 (2,6) 505 (2,9) -4 (3,8) 520 (2,9) 519 (2,9) -1 (4,1) Nemčija 507 (3,4) 504 (3,5) -2 (4,9) 520 (3,0) 514 (3,7) -6 (4,8) Avstrija 494 (3,3) 497 (3,7) 3 (4,9) 517 (3,9) 518 (4,7) 1 (6,1) Avstralija 498 (2,0) 503 (2,1) 5 (2,9) 510 (2,4) 512 (2,2) 2 (3,3) Irska 494 (2,6) 484 (3,0) -10 (4,0) 509 (3,3) 502 (3,9) -7 (5,1) Slovenija 499 (2,0) 486 (1,8) -14 (2,7) 503 (2,0) 488 (1,9) -15 (2,8) Danska 493 (2,3) 486 (2,8) -7 (3,6) 507 (2,9) 506 (3,2) -1 (4,3) Francija 491 (2,5) 501 (3,5) 10 (4,4) 499 (3,4) 516 (3,7) 16 (5,0) Norveška 488 (3,4) 496 (3,1) 8 (4,6) 490 (2,8) 499 (3,1) 9 (4,2) Portugalska Italija 481 (3,9) 479 (3,1) -3 (5,0) 493 (4,1) 499 (3,5) 6 (5,4) 476 (2,2) 489 (4,9) 13 (5,4) 494 (2,4) 507 (4,6) 13 (5,2) Španija 476 (2,0) 469 (3,4) -7 (4,0) 492 (2,4) 481 (3,4) -11 (4,2) Slovaška 477 (4,1) 491 (4,0) 15 (5,7) 486 (4,1) 503 (4,0) 17 (5,7) ZDA 479 (3,9) 498 (4,2) 19 (5,7) 484 (3,8) 498 (4,4) 14 (5,8) Švedska 480 (2,4) 483 (3,0) 4 (3,8) 477 (3,0) 497 (3,4) 20 (4,6) Madžarska 473 (3,6) 464 (4,1) -8 (5,5) 482 (3,7) 476 (4,5) -6 (5,9) Izrael 461 (3,5) 445 (4,3) -15 (5,5) 472 (7,8) 448 (9,2) -24 (12,1) Čile 411 (3,1) 423 (3,7) 12 (4,8) 436 (3,8) 442 (3,9) 7 (5,5) (8,3) Vir: PISA 2012. Opomba: Države so razvrščene po dosežku na pisnem preverjanju celotne populacije, kot v preglednici št. 2. Standardne napake so v oklepajih. Statistično pomembne razlike v dosežkih med obema preverjanjema so zapisane v krepkem tisku. Razlike med rezultati pisnega in računalniškega preverjanja so pri matematični pismenosti manjše. Za učenke so dosežki na računalniškem preverjanju matematične pismenosti pomembno nižji v primerjavi s pisnim v štirih državah in pomembno višji v petih. Za učence so dosežki na računalniškem preverjanju pomembno nižji v primerjavi s pisnim tudi v štirih državah, med njimi so iste kot za učenke Poljska, Slovenija in Izrael, pomembno višji pa v sedmih državah. ZDA je edina država, v kateri so dosežki pri računalniškem preverjanju pomembno višji od dosežkov pri pisnem preverjanju tako pri bralni kot pri matematični pismenosti in tako za učenke kot za učence. Zdi se, da ima v ZDA računalniško preverjanje pozitiven 'učinek'. Na Poljskem je obratno - za obe vrsti pismenosti in za oba spola so dosežki pri računalniškem preverjanju pomembno nižji od dosežkov pri pisnem preverjanju. Spomnimo, Poljska je sicer ena od držav z izrazito pozitivnimi trendi v dosežkih učenk in učencev v raziskavi PISA v zadnjih letih (OECD 2013). Žal moramo tudi za Slovenijo ugotoviti negativen 'učinek' računalniškega preverjanja - negativen je pri matematični pismenosti za oba spola in za učenke pri bralni pismenosti. Socialno-ekonomsko in kulturno ozadje razlik med dosežki na pisnem in računalniškem preverjanju Smiselno je zastaviti tudi vprašanje o izvoru razlik v rezultatih med pisnim in računalniškim preverjanjem. V tem delu prispevka bomo pozornost namenili le slovenskim rezultatom. Glede na to, da je v slovenski šoli bolj v navadi pisno kot računalniško preverjanje znanja matematike, je mogoče pričakovati, da se dejavniki, ki delujejo 174 v ozadju uspešnosti pri običajnih oblikah preverjanja, razlikujejo od dejavnikov, ki vplivajo na razlike v rezultatih med različnimi oblikami preverjanja. Mednarodno poročilo o rezultatih raziskave PISA 2012 o vplivih na dosežke navaja, da »socialno-ekonomsko privilegirani učenke in učenci ter šole v splošnem dosegajo precej višje rezultate kot njihovi deprivilegirani vrstniki z razlikami, ki so večje, kot med katerimikoli drugimi skupinami učenk in učencev.« (OECD 2013, str. 34). Vendar PISA kaže tudi, da doseganje visokih rezultatov ne gre nujno na račun enakih možnosti, saj je kar nekaj držav s pozitivnimi trendi v dosežkih uspelo hkrati omiliti vpliv socialno-ekonomskega statusa na te dosežke, na primer z zmanjševanjem razlik med privilegiranimi in deprivilegiranimi učenkami in učenci (OECD, 2003, str. 35). Po vplivu socialno-ekonomskega in kulturnega ozadja na dosežke je Slovenija v raziskavi PISA že vsa leta podobna povprečju OECD (OECD 2013, str. 174). Vendar sta Štraus in Markelj (2011) iz podatkov raziskave PISA 2009 ugotovili, da so izbire srednješolskih izobraževalnih programov učenk in učencev praviloma vzporedne socialnim linijam. V raziskavi PISA 2012 so bili v skladu z vnaprej pripravljenimi izhodišči s pomočjo vprašalnika za dijakinje in dijake zbrani tudi podatki o vrsti dejavnikov, med njimi o socialno-ekonomskem in kulturnem statusu. Na podlagi zbranih podatkov je bil v mednarodni bazi PISA oblikovan indeks socialno-ekonomskega in kulturnega statusa na intervalni lestvici, za katero velja, da je povprečje OECD enako 0 in standardni odklon 1 (v standardizaciji je vsem državam dodeljena enaka utež) (glej npr. OECD 2014). Pomembno je razumevanje, da negativna vrednost indeksa ne nakazuje neposredno negativnega odgovora na postavke, iz katerih je indeks izpeljan, ampak odgovore, ki so manj pozitivni (ali bolj negativni) od povprečnega odgovora v državah OECD. Podobno pozitivna vrednost indeksa nakazuje bolj pozitivne (ali manj negativne) odgovore od povprečnega odgovora v državah OECD. V nadaljevanju bomo za slovenske primerjave med dosežki na pisnem in računalniškem preverjanju bralne in matematične pismenosti ugotavljali, v kolikšni meri lahko razlike v teh dosežkih pojasnimo s socialnoekonomskim in kulturnim ozadjem učenk in učencev. Analizo smo zasnovali kot regresijsko analizo z razliko v dosežkih pisnega in računalniškega preverjanja kot kriterijsko spremenljivko in indeksom socialno-ekonomskega in kulturnega ozadja kot napovednikom. Rezultate teh analiz za bralno in matematično pismenost navajamo v preglednici št. 5. Preglednica 5. Regresijska analiza socialno-ekonomskega in kulturnega statusa kot napovednika razlik v dosežkih med pisnim in računalniškim preverjanjem v raziskavi PISA 2012. BRANJE konstanta ESCS SPOL (0=UČENKE, 1=UČENCI) MATEMATIKA konstanta ESCS SPOL (0=UČENKE, 1=UČENCI) b -19 (1,4) 0 (1,2) 16 (1,5) b -13 (0,9) -7 (0,7) -1 (1,2) β -0,01 (0,02) 0,15 (0,01) β -0,14 (0,01) -0,01 (0,01) t(b) -14,0 -0,4 10,6 t(b) -14,5 -9,7 -0,7 t(β) -0,4 10,9 t(β) -9,9 -0,7 R2 R2* 0,02 0,02 R2 R2* 0,02 0,02 Vir: PISA 2012. Standardne napake so v oklepajih. Rezultat 'konstanta' za branje v preglednici št. 5 pove, da je pri bralni pismenosti za učenke (ko je vrednost spremenljivke spol enaka 0) s povprečnim socialno-ekonomskim in kulturnim statusom (ko je vrednost spremenljivke ESCS enaka 0) povprečna razlika med pisnim in računalniškim preverjanjem enaka 19 točk, pri čemer so dosežki višji na pisnem preverjanju. Za učence (ko je vrednost spremenljivke spol enaka 1) s 175 povprečnim ekonomsko-socialnim in kulturnim statusom je ta razlika precej manjša, približno le 3 točke, 20 še vedno v prid pisnega preverjanja. Glede vpliva socialno-ekonomskega in kulturnega statusa na razlike v dosežkih med obema preverjanjema je razvidno, da ga pravzaprav ni (vrednost parametra b je enaka 0). To pomeni, da so razlike v dosežkih med obema preverjanjema podobne med skupinami učenk in učencev z različnim socialno-ekonomskim in kulturnim ozadjem oziroma, da ne moremo ugotoviti, da bi razpršenost razlik v dosežkih (vsaj delno) izhajala tudi iz razpršenosti v ravneh socialno-ekonomskega in kulturnega ozadja učenk in učencev. Vrednost konstante za matematiko je -13, kar pove, da je pri matematični pismenosti povprečna razlika v dosežkih med pisnim in računalniškim preverjanjem za učenke s povprečnim socialno-ekonomskim in kulturnim statusom 13 točk v prid pisnega preverjanja. To je sicer nekoliko manjša razlika kot pri bralni pismenosti, vendar je še vedno statistično pomembna. Ta razlika je približno podobna za oba spola, kar smo lahko ugotovili že iz preglednice št. 4. Iz regresijskih rezultatov za matematiko pa je razviden vpliv socialno-ekonomskega in kulturnega statusa na razlike v dosežkih med pisnim in računalniškim preverjanjem. Med dvema skupinama učencev oz. učenk, ki se med seboj razlikujejo po ravni socialno-ekonomskega in kulturnega statusa za eno enoto (en standardni odklon vrednosti indeksa v državah OECD), je povprečna razlika v dosežkih na pisnem in računalniškem preverjanju 7 točk v prid pisnega preverjanja. Ta rezultat bi lahko interpretirali, da v nasprotju s pričakovanji socialno-ekonomski in kulturni status ne doprinese k boljšemu reševanju na računalniškem preverjanju, ampak ga na nek način omejuje. Za obe analizi je razviden zelo majhen delež pojasnjene variance v razlikah med pisnim in računalniškim preverjanjem, le 2 odstotka. To pomeni, da kljub statistično pomembnemu koeficientu socialno-ekonomskega in kulturnega statusa v rezultatih regresijske analize za matematično pismenost, ne moremo govoriti o pomembnemu vplivu, ne pri bralni, ne pri matematični pismenosti. Pri obeh pismenostih na razlike v dosežkih med oblikama preverjanja kot kaže vplivajo predvsem drugi dejavniki, ki pa jih v naših analizah nismo obravnavali. To lahko razumemo tudi kot pozitiven rezultat v smislu, da so morda med temi dejavniki tudi takšni, s katerimi lahko vplivamo na izboljševanje kognitivnih in ne-kognitivnih rezultatov procesov vzgoje in izobraževanja tudi skozi vpeljevanje in uporabo IKT. Rezultati raziskave PISA 2012 kažejo, da se v nekaterih državah vključenih v raziskavo kažejo pomembne razlike v dosežkih učenk in učencev med preverjanjem znanja na računalniku oz. preverjanjem znanja s klasičnim tiskanim testom na papirju. Pomembna razlika med obema oblikama preverjanja se pokaže tudi v Sloveniji. V Sloveniji učenke in učenci, z izjemo učencev pri bralni pismenosti, v povprečju dosegajo nižje rezultate pri računalniškem kot pri pisnem preverjanju. Na Poljskem rezultati kažejo veliko prednost pisnega preverjanja. V drugih državah, na primer v ZDA, je obratno; učenke in učenci dosegajo višje rezultate pri računalniškem preverjanju tako bralne kot matematične pismenosti. Te ugotovitve odpirajo vprašanja o ozadju teh razlik. Z regresijsko analizo smo preverili, ali je v ozadju teh razlik mogoče zaznati vpliv socialnoekonomskega in kulturnega statusa učenk in učencev, kar pa se ni potrdilo. Tako bi lahko v nadaljnjih raziskavah usmerili pogled v morebitne druge dejavnike, bolj neposredno povezane z IKT, kot je razpoložljivost doma in v šoli, načini uporabe, stališča učenk in učencev ter učiteljev do tega, itd. RAZISKAVA ESLC: UPORABA IKT PRI UČENJU TUJIH JEZIKOV Ena od evropskih raziskav, ki je preučevala dosežke učencev pri tujih jezikih in hkrati zajela tudi nekatere vidike uporabe IKT pri pouku tujih jezikov je Evropska raziskava o jezikovnih kompetencah (ang. European Survey on Language Competences – ESLC) (Rutar Leban, Mlekuž, Pižorn, Vršnik Perše, 2013). V raziskavi je sodelovalo 16 evropskih držav oziroma posameznih regij, vzorčenih je bilo približno 53.000 učencev, ki so zaključevali zadnje leto obveznega izobraževanja v posamezni državi. V raziskavi so sodelovali učenci, njihovi učitelji tujih jezikov ter ravnatelji šol, na katerih se je raziskava izvajala, ki so med drugim odgovarjali tudi na vprašanja v 20 Oziroma 2 točki, kot je ugotovljeno v preglednici št. 3. Razlika nastane zaradi zaokroževanja. 176 zvezi z razpoložljivostjo in dostopnostjo IKT, različnih oblikah uporabe IKT pri šolskem in domačem delu učencev, idr. Pomen uporabe IKT pri učenju tujih jezikov je bil v raziskavi ESLC preučevan preko različnih spremenljivk, ki so bile združene v indeks izpostavljenost in uporaba testiranega jezika preko tradicionalnih in modernih medijev. Indeks se je tako v Sloveniji kot tudi v več kot dveh tretjinah ostalih vključenih držav, pokazal kot statistično pomemben napovedovalec dosežkov učencev na testih znanja iz tujega jezika. Rezultati so skladni z rezultati nekaterih drugih študij, ki kažejo, da otroci in adolescenti nenačrtovano usvajajo tuj jezik ob spremljanju medijev in uporabi tehnologije v tujem jeziku. V longitudinalni študiji je Kuppens (2010) primerjal dosežke v znanju angleščine med učenci zadnjega razreda primarnega izobraževanja, ki so pogosto gledali podnaslovljene programe in filme v angleščini (angleščina je bila zanje tuj jezik) in tistimi, ki tega niso počeli. Rezultati so pokazali, da je prišlo do statistično pomembne razlike med obema skupinama, pri čemer so učenci, ki so spremljali programe v angleščini brez podnaslavljanja izkazovali višje dosežke v znanju angleščine od svojih vrstnikov. V nadaljevanju predstavljamo nekaj izsledkov raziskave, ki osvetljujejo uporabo IKT pri pouku tujih jezikov v Sloveniji ter drugih evropskih državah ter povezanost uporabe IKT z dosežki slovenskih učencev v omenjeni raziskavi. Raziskava je bila izvajana marca 2011, tako da predstavljeni podatki prikazujejo stanje v navedenem letu oz. šolskem letu 2010/2011. V Sloveniji je v raziskavi sodelovalo 150 osnovnih šol, skupaj 3.000 učencev devetih razredov. V okviru raziskave so ravnatelji vključenih šol izpolnjevali vprašalnik, ki je zajel tudi vprašanja o prisotnosti in uporabi IKT na šolah. Njihovi odgovori kažejo, da imajo na šolah v povprečju okoli 32 računalnikov na šolo, ki jih lahko uporabljajo učenci (v računalniški učilnici), od tega jih je v povprečju 31 povezanih na internet. Učiteljem pa je v povprečju na vsaki šoli na voljo 23 računalnikov, od tega jih je 22 povezanih na internet. V spodnjih dveh tabelah so predstavljeni odgovori ravnateljev (v odstotkih) o dostopnosti posameznih IKT naprav v šoli in v posameznih razredih. Preglednica 6. Dostopnost IKT naprav v razredih. Ne Internetna povezava Računalnik ali prenosnik za učitelja Projektor Interaktivna tabla (%) V nekaterih razredih (%) V (skoraj) vseh razredih (%) 0 0 0 25 12 33 71 74 88 67 29 1 Internetna povezava je kar na 88 % vzorčenih šol v Sloveniji dostopna v (skoraj) vseh razredih, za 33 % šol pa velja, da je internetna povezava dostopna v nekaterih razredih. Prav tako je v nekaterih oziroma v (skoraj) vseh razredih na vseh vzorčenih šolah dostopen računalnik ali prenosnik za učitelja ter projektor. Ravnatelji poročajo, da na 25 % vzorčenih šol interaktivne table nimajo. Šole v Sloveniji spadajo med bolje z IKT napravami opremljene šole v primerjavi s šolami v ostalih vključenih izobraževalnih sistemih (European Commission, 2012a). Na vseh vzorčenih šolah imajo učenci in učitelji dostop do spletnih slovarjev ali drugih podobnih virov. Prav tako imajo kar na 98 % vzorčenih šol dostop do spletnih medijev v angleščini, na 97 % šol imajo dostop do drugih spletnih strani o življenju in kulturi v angleško govorečih državah, na 90 % šol pa imajo programsko opremo za komunikacijska orodja kot so npr. elektronska pošta, chat, blog, Facebook, MySpace in Skype. Le 10 % vzorčenih šol ima programsko opremo za ocenjevanje znanja jezikov ali jezikovnih kompetenc in le 3 % vzorčenih šol ima digitalni portfolio. 177 Preglednica 7. Dostopnost IKT naprav na šolah. Da (%) Ne (%) Dostop do spletnih slovarjev ali drugih podobnih del Dostop do spletnih medijev (TV, radio, časopisi) v angleščini 100 98 0 2 Dostop do drugih spletnih strani o življenju in kulturi v angleško govoreči/h državi/državah 97 3 Programska oprema za komunikacijska orodja, kot na primer elektronska pošta, chat, bloganje, Facebook, MySpace, Skype 90 10 Programska oprema ali dostop do spletnih strani oblikovanih posebej za učenje tujih jezikov 74 26 Virtualno učno okolje, ki podpira poučevanje in učenje, kot na primer Moodle, WebCT, Blackboard, Fronter, Sakai 56 44 Multimedijski laboratorij (računalnik za učitelje in učence brez programske opreme za učenje tujih jezikov) 44 56 Programska oprema ali orodja razvita znotraj šole, ki služijo učenju in poučevanju jezikov 44 56 Multimedijski jezikovni laboratorij (računalnik za učitelja in učence z določeno programsko opremo za učenje tujih jezikov) 33 67 Programska oprema za ocenjevanje znanja jezikov ali jezikovnih kompetenc 10 90 Digitalni učenčev portfolio 3 97 Naslednja tabela prikazuje odgovore učiteljev in učencev na vprašanje, kako pogosto pri pouku angleščine uporabljajo naštete IKT naprave oz. programsko opremo in druge pripomočke. 178 Preglednica 8. Pogostost uporabe navedenih naprav, pripomočkov pri urah angleščine. Nikoli ali Nekajkrat na Približno enkrat Nekajkrat na skoraj nikoli leto na mesec mesec učitelji učenci učitelji učenci učitelji učenci učitelji učenci Avdio kasete, CD0 5 0 12 0 17 9 37 je ali drug avdio material v angleščini Video kasete, 4 25 12 27 25 20 44 21 DVD-je, video posnetke z YouTuba ali druge avdio-video pripomočke Časopise, revije, 2 23 22 29 34 22 34 19 stripe ali besedila pesmi v angleščini Internet 5 31 12 24 22 18 40 19 Jezikovni 80 66 12 18 3 8 4 5 laboratorij (osebni računalniki za učence s specifično programsko opremo za učenje jezikov) Učbenik 0 1 0 3 1 4 0 7 angleščine Knjige v 18 57 46 20 21 12 11 6 angleščini za zahtevnejše branje, na primer romani Učno gradivo, ki 5 5 7 7 13 13 46 33 ste ga naredili vi ali vaši kolegi (izročki, besedila za branje) (Skoraj) vsako uro učitelji učenci 91 28 15 7 8 7 21 1 9 3 98 85 4 5 29 43 Glede na odgovore učencev učitelji pri pouku angleščine redno vsako uro od zgoraj naštetih virov uporabljajo le učbenike (85 % učencev navaja, da jih uporabljajo pri vsaki uri). Le 43 % učencev navaja, da učitelji sami pripravljajo učni material za vsako uro, okoli 28 % pa jih navaja, da pri vsaki uri učitelji uporabljajo avdio gradivo. Ostalih navedenih virov učitelji, po navedbah učencev, ne uporabljajo oz. jih uporabljajo redko. Ocena uporabe navedenih sredstev pri pouku je nekoliko drugačna pri učiteljih. Glede na odgovore učiteljev vsi učitelji nekajkrat na mesec ali (skoraj) vsako uro pri angleščini uporabljajo avdio kasete, CD-je ali drug avdio material v angleščini. Prav tako (skoraj) vsako uro 98 % učiteljev uporablja učbenik angleščine. Več kot polovica učiteljev nekajkrat na mesec ali (skoraj) vsako uro uporablja tudi videokasete, DVD-je, video posnetke z YouTuba ali druge avdio-video posnetke (59 % učiteljev), internet (61 % učiteljev) ali učno gradivo, ki ga naredijo samo ali njihovi kolegi (75 % učiteljev). Le redko – nikoli ali skoraj nikoli ali pa nekajkrat na leto – velika večina učiteljev (92 %) uporablja jezikovni laboratorij. 46 % učiteljev poroča, da le nekajkrat letno uporabljajo knjige v angleščini za daljše branje kot pripomoček pri učenju angleščine, okoli 56 % učencev poroča, da takih knjig za pouk angleščine ne uporabljajo nikoli oz. skoraj nikoli. 179 Zanimiva je tudi primerjava odgovorov slovenskih učiteljev (na vprašanje predstavljeno v zgornji tabeli) z odgovori učiteljev iz 3 drugih evropskih držav (Švedske, Belgije in Malte), ki so v mednarodni primerjavi dosegle najvišje rezultate v znanju angleščine. Slika 1. Pogostost uporabe navedenih naprav, pripomočkov pri urah angleščine -mednarodna primerjava 004 004 003 003 Švedska 002 Bel-NL 002 Malta 001 Slovenija 001 000 Iz slike lahko razberemo, da slovenski učitelji angleščine v primerjavi z drugimi izbranimi državami pri pouku angleščine najpogosteje (skoraj vsako uro) uporabljajo učbenik, najredkeje (nikoli ali skoraj nikoli) pa pri pouku uporabijo knjige v angleščini za zahtevnejše branje. V spodnji preglednici so predstavljeni odgovori slovenskih učiteljev (v odstotkih) v zvezi z uporabo e-vsebin in programske opreme pri pouku angleščine. Preglednica 9. Uporaba e-vsebin in programske opreme pri pouku angleščine – ocena učiteljev. Nikoli ali Nekajkrat Približno Nekajkrat (Skoraj) skoraj na leto enkrat na na mesec vsako nikoli mesec uro (%) (%) (%) (%) (%) Računalniške programe ali spletne strani, ki so oblikovane predvsem za učenje jezikov Spletne slovarje 9 29 23 30 9 7 17 22 29 15 Spletne medije (TV, radio, časopise) v angleščini 14 29 30 26 2 Druge spletne strani o življenju in kulturi v angleško govoreči/h državi/ah 10 36 28 25 1 Komunikacijska sredstva, na primer elektronska pošta, chat, blog, Facebook, MySpace, Skype Po meri oblikovana orodja, ki so bila narejena znotraj šole za učenje in poučevanje jezikov 40 25 15 14 6 62 16 13 7 2 Spletni portfolijo 88 76 67 7 14 22 4 7 6 1 2 4 0 1 1 Orodja za jezikovno ocenjevanje Jezikovno spletno učenje (Language webquest) 180 V splošnem učitelji ali učenci le redko uporabljajo zgoraj naštete e-vsebine in programsko opremo za učenje in poučevanje angleščine. Največ učiteljev (44 %) poroča, da najbolj pogosto (nekajkrat na mesec ali (skoraj) vsako uro) uporabljajo spletne slovarje, 39 % učiteljev pa prav tako pogosto uporablja tudi računalniške programe ali spletne strani, ki so oblikovane predvsem za učenje jezikov. Najbolj poredko učitelji uporabljajo spletni portfolijo, saj je kar 88 % učiteljev poročalo, da ga ne uporabljajo nikoli ali skoraj nikoli. Eno od vprašanj za učitelje se je v raziskavi nanašalo tudi na aktivnosti, ki jih učenci v okviru šolskega ali domačega dela počnejo na IKT napravah, računalnikih. Preglednica 10. Pogostost uporabe IKT za različne aktivnosti pri pouku – mnenje učiteljev. Nikoli ali Nekajkrat Nekajkrat Nekajkrat (Skoraj) skoraj na leto na mesec na teden vsak teden nikoli (%) (%) (%) (%) (%) Za iskanje informacij pri angleških domačih nalogah in drugih nalogah Za domačo nalogo ali naloge iz angleščine 5 45 43 6 1 12 48 36 3 1 Za učenje pisanja v angleščini Za učenje govorjenja v angleščini Za učenje slušnega razumevanja v angleščini 24 34 44 43 29 17 2 5 1 1 32 41 23 3 1 Za učenje angleške slovnice 20 44 32 3 1 Za učenje branja angleških besedil Za učenje pravilne angleške izgovarjave Za učenje angleškega besedišča 26 44 24 5 1 35 42 17 5 1 16 39 31 11 3 V splošnem po mnenju učiteljev učencem ni potrebno zelo pogosto uporabljati računalnika za zgoraj naštete aktivnosti – več kot polovica učiteljev meni, da ga učenci za zgoraj naštete aktivnosti uporabljajo le nekajkrat na leto ali nekajkrat na mesec. Učenci naj bi najbolj pogosto potrebovali računalnik za učenje angleškega besedišča, saj 14 % učiteljev trdi, da naj bi učenci računalnik za te aktivnosti potrebovali nekajkrat na teden ali (skoraj) vsak teden. Kar 77 % učiteljev trdi, da učenci nikoli ali skoraj nikoli oziroma le nekajkrat na leto uporabljajo računalnik za učenje govorjenja v angleščini ter za učenje pravilne angleške izgovarjave. Rezultati raziskave ESLC 2011 (Rutar Leban, Mlekuž, Pižorn, Vršnik Perše, 2013) kažejo, da je uporaba IKT pri učenju in poučevanju tujih jezikov zagotovo pomemben element. V raziskavi je posebej poudarjeno področje učenja tujih jezikov preko sodobnih medijev, ki se kot pomemben dejavnik pri napovedovanju dosežkov učencev na testih znanja iz tujih jezikov, pojavlja kar pri dveh tretjinah vseh v raziskavo vključenih držav. V Sloveniji tako učitelji kot učenci poročajo o razmeroma redki uporabi IKT v okviru ur pouka tujega jezika. Eden od razlogov za to je najverjetneje tudi manjši dostop do računalnikov na šolah. Po podatkih ravnateljev, imajo slovenske šole v povprečju do 30 računalnikov na šolo, ki so na voljo učencem, ti pa so navadno nameščeni v eni računalniški učilnici na šoli. To pomeni, da pride vsak razred pri pouku tujega jezika le redko na vrsto za uporabo računalniške učilnice. V primeru, da bi imeli učenci v razredih dostop do računalnikov, tablic, pametnih telefonov in drugih IKT naprav, bi najverjetneje te naprave med poukom tujih jezikov tudi večkrat uporabljali. 181 EVALVACIJA REZULTATOV KOMPETENC 21. STOLETJA PROJEKTA INOVATIVNA PEDAGOGIKA 1:1 V LUČI Cilj projekta Inovativna pedagogika 1:1 je bil razviti inovativne kurikule, temelječe na sodobnih pedagoških paradigmah in metodah, ki podpirajo individualizacijo in personalizacijo pouka ter pri tem uporabiti sodobno informacijsko komunikacijsko tehnologijo. Hkrati se je projekt osredotočil tudi na razvijanje t.i. kompetenc 21. stoletja (globalna komunikacija, sodelovalno delo, konstruktivno reševanje problemov, kritično razmišljanje ter razvoj ustvarjalnega izražanja) pri vseh udeleženih (tako učencih in dijakih, kot tudi učiteljih). Cilj spremljave oz. evalvacije projekta je bil sprotno spremljanje projekta z namenom morebitnih sprememb načrtovanega poteka dela ter ugotavljanje rezultatov projekta ob koncu. Projekt je bil načrtovan kot pilotni projekt, ki je zajel zgolj 9 slovenskih šol, na vsaki šoli pa zgolj en razred učencev. Poleg tega je bil projekt izrazito razvojno naravnan, torej je bil primarni cilj projekta razvijati sodobne kurikule in jih testirati v praksi in ne preučevanje direktnih učinkov projekta na znanje učencev in dijakov. Zato je bila tudi evalvacija rezultatov projekta usmerjena bolj na raven analize mnenj udeležencev o posameznih področjih projekta. V evalvacijo so bili vključeni vsi udeleženi v projektu, tako učenci in dijaki (cca. 300), kot tudi njihovi učitelji (N = 128) ter starši (cca. 300). Za zbiranje podatkov je bilo razvitih 5 različnih vprašalnikov (za učence, dijake, učitelje OŠ, učitelje SŠ in starše), ki so zajemali različna področja projekta (stališča do projekta, IKT kompetence, kritično mišljenje, sodelovanje, motivacijo za šolsko delo…). Vprašalnike smo vsem udeleženim v projektu dali v reševanje trikrat: pred začetkom projekta, ob koncu prvega leta izvajanja projekta ter ob koncu projekta. Poleg vprašalnika so se v okviru evalvacije projekta izvajali tudi skupinski intervjuji s celotnimi timi učiteljev na posamični šoli vključeni v projekt. V nadaljevanju poglavja predstavljamo nekatere izsledke spremljave projekta po posameznih področjih, ki osvetljujejo uporabo IKT za namene učenja in poučevanja v osnovnih in srednjih šolah. Na nekaterih področjih predstavljamo primerjavo odgovorov udeležencev pred začetkom in ob koncu projekta. Splošna stališča do projekta in uvajanja IKT v šolo Vsi udeleženci projekta so tako z odgovori na vprašalnike kot tudi v okviru fokusnih intervjujev izražali večinoma pozitivna stališča tako do projekta kot tudi do uporabe IKT na splošno. Pred začetkom projekta so imeli vsi udeleženci precej visoka pričakovanja do rezultatov projekta, ob koncu projekta so bila stališča do rezultatov projekta nekoliko bolj realna v primerjavi z odgovori pred začetkom projekta, vendar še vedno pozitivna. 93 % osnovnošolskih učiteljev in 77 % srednješolskih učiteljev vključenih v raziskavo se strinja, da je IKT del sodobnega pedagoškega procesa, okoli 80 % vseh učiteljev vključenih v raziskavo pa meni, da uporaba IKT prispeva k samoizobraževalni kulturi dijaka. 82 % osnovnošolskih učiteljev in 70 % srednješolskih učiteljev vključenih v raziskavo meni, da je uvajanje inovativne pedagogike pripomoglo k ugledu njihove šole v javnosti, okoli 77 % učiteljev pa je mnenja, da uporaba IKT olajša učenje. Tudi starši so pokazali precej odprt donos do IKT. 86 % staršev vključenih v raziskavo se strinja, da tablica njihovemu otroku omogoča dostop do več virov informacij, 62 % pa tudi, da ima uporaba IKT pri pouku pozitiven učinek na angažiranost in motivacijo njihovega otroka v šoli in učenje na splošno. Dijaki in učenci so poleg začetnih zelo visokih pričakovanj do uporabe IKT pri pouku poročali tudi o boljših ocenah, ki so bile po njihovem mnenju tudi rezultat uporabe IKT pri pouku. 70 % učencev vključenih v raziskavo se strinja, da jim uporaba tablice / naprave omogoča dostop do več virov informacij, kar 20 % učencev in 13 % dijakov pa meni, da so zaradi uporabe tablice / naprave izboljšali ocene pri posameznih predmetih. 61 % učencev vključenih v raziskavo se strinja, da je pouk s tablico bolj zanimiv. 182 Motivacija učencev in dijakov za šolsko delo Rezultati evalvacije kažejo, da ni pomembnih razlik v motivaciji učencev in dijakov za šolsko delo, če primerjamo njihove odgovore pred začetkom projekta in ob njegovem koncu. Pregled rezultatov evalvacije in primerjava odgovorov učencev in dijakov ter njihovih učiteljev pa je pokazal na nekatere razlike v subjektivnih predstavah otrok in odraslih o motivaciji za šolsko delo. Razlike so predstavljene v spodnji sliki. Slika 2. Primerjava subjektivnih predstav učiteljev, učencev in dijakov o motivaciji za šolsko delo. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 učenci dijaki učitelji Učenje šolske snovi pri večini predmetov jim je zanimivo Uživajo pri pridobivanju znanja v šoli Radi iščejo inf. v Radi iščejo inf. Po knjigah spletu Opomba: na sliki so predstavljeni odstotki učencev in dijakov, ki so se strinjali z navedenimi trditvami ter povprečen odgovor učiteljev o tem, koliko odstotkov otrok, ki jih poučujejo, ustreza postavkam. Rezultati na zgornji sliki nakazujejo, da se včasih predstave udeležencev pouka (učiteljev, učencev in dijakov) lahko precej razlikujejo. Predvsem so zanimivi odgovori učiteljev pri postavkah uživajo pri pridobivanju znanja v šoli in radi iščejo po spletu, kjer se ocena učiteljev precej razlikuje od ocene učencev in dijakov. Motivacija za branje Tudi na področju motivacije za branje ni prišlo do pomembnih razlik v primerjavi odgovorov pred začetkom in ob koncu projekta. Tako učenci, dijaki kot tudi učitelji in starši ne poročajo o pomembni razliki v motivaciji za branje ko gre za branje klasičnih knjig v tiskani verziji ali pa elektronskih knjig na različnih IKT napravah. Slika 3. Primerjava subjektivnih predstav učiteljev, učencev in dijakov o motivaciji za branje. 60 50 40 učenci 30 dijaki učitelji 20 10 0 Uživajo v branju Branje jim je dolgočasno Opomba: na sliki so predstavljeni odstotki učencev in dijakov, ki so se strinjali z navedenimi trditvami ter povprečen odgovor učiteljev o tem, koliko odstotkov otrok, ki jih poučujejo, ustreza postavkam. 183 Tudi na področju motivacije za branje se je pri nekaterih postavkah izkazalo, da se predstave učiteljev razlikujejo od mnenj učencev o motivaciji za branje. Na zgornji sliki izpostavljamo odgovore na dve postavki uživanje v branju in branje je dolgočasno. Pri obeh postavkah se ocena učiteljev precej razlikuje od mnenja učencev in dijakov, in sicer kaže na precej bolj negativno predstavo o stanju na področju pri učiteljih (v primerjavi z mnenji otrok). IKT kompetence udeležencev Na področju IKT kompetenc smo z vprašalniki tako pri učencih in dijakih kot pri njihovih učiteljih primerjali njihova mnenja o lastnih kompetencah, znanjih pred začetkom in po koncu projekta. Učenci in dijaki ob koncu projekta statistično značilno bolje ocenjujejo lastne IKT kompetence pri delu z urejevalnikom besedil, pri izdelavi predstavitev s prosojnicami ter pri izdelavi video posnetkov. Statistično pomembno pogosteje tudi uporabljajo shranjevanje podatkov med priljubljene, forume in wiki v spletni učilnici, Twitter in Skype, redkeje pa komunicirajo po telefonu. Analiza odgovorov učiteljev pa je pokazala, da učitelji ob koncu projekta statistično značilno pogosteje samostojno rešujejo tehnične težave, ki nastajajo pri uporabi IKT, pogosteje iščejo in raziskujejo programsko opremo za svoje predmetno področje, pogosteje uporabljajo IKT pri svojem poklicnem udejstvovanju, poznajo statistično značilno več prosto dostopne programske opreme ter pogosteje vključujejo IKT v različne dejavnosti med poukom. Eden izmed ciljev projekta Inovativna pedagogika 1:1 je bil tudi razvijanje specifičnih kompetenc. V nadaljevanju predstavljamo pregled rezultatov na področjih razvijanja nekaterih izbranih kompetenc, na katere so se posamezne šole posebej osredotočile v okviru projekta. Razvijanje kritičnega mišljenja med poukom Za analizo spodbujanja kritičnega mišljenja učencev in dijakov je bilo v vprašalnike vključenih enajst postavk, ki so učence, dijake in učitelje spraševale po pogostosti razmišljanja o različnih vidikih pridobivanja znanja pri pouku. V analizi smo primerjali ocene udeležencev pred in po koncu projekta. Učenci in dijaki ne zaznavajo pomembnih razlik v pogostosti vpeljevanja različnih vidikov spodbujanja kritičnega mišljenja v pouk. Učitelji pa ocenjujejo, da ob koncu projekta v pouk vnašajo več dejavnosti, s pomočjo katerih učenci pogosteje vrednotijo razloge, s katerimi podpirajo trditve ter pogosteje razmišljajo o tem, kako so znanje o določeni snovi pridobili; Sodelovalno delo Področje sodelovalnega dela in sodelovanje na splošno je tisto področje, ki se je v okviru projekta najbolj izrazito okrepilo. Že sam načrt projekta je vključeval sodelovanje različnih inštitucij med seboj, na ravni sodelovanja med šolami oz. še bolj znotraj šol, pa je bilo sodelovanje nujno za izpeljavo projekta. Primerjava odgovorov učencev pred začetkom projekta in ob koncu projekta kaže na to, da učenci med poukom v času izvajanja projekta pogosteje poročajo o sodelovalnem učenju pri pouku, pri katerem si skupine učencev snov razdelijo, vsaka skupina razišče del snovi in jo predstavi ostalim skupinam. Na ostalih postavkah, ki so se v vprašalniku nanašale na sodelovanje med poukom, ni bilo statistično pomembnih razlik med odgovori učencev pred začetkom ter po koncu projekta. Pomembno pa so se razlikovali odgovori učiteljev. V primerjavi s podatki pred začetkom projekta ob koncu projekta statistično značilno večji odstotek učiteljev poroča da (se) skupaj s svojimi kolegi: - deli nove ideje o učinkovitih metodah učenja pogovarja o kvaliteti dela učencev, njihovih izdelkih... kritično razmišlja o praksi poučevanja in učenja na naši šoli 184 - uradno hospitira pri kolegih učiteljih skupaj s kolegi načrtuje pouk, se pripravlja na posamezne ure s kolegi razpravlja o ocenah in dosežkih učencev z namenom izboljšanja poučevanja in sprejemanja strateških odločitev o spremembah načina poučevanja. Individualizacija pouka Vprašalnik za učence in dijake ter vprašalnik za učitelje so za področje analize pouka z vidika individualizacije vsebovali šest postavk. Učenci so ob koncu projekta ocenjevali, da v primerjavi s stanjem pred začetkom projekta med poukom pogosteje sami izbirajo temo, način, kako bodo rešili nalogo, kako bodo predstavili naučeno. Tako dijaki kot učitelji pa so bili na tem področju ob koncu projekta veliko bolj kritični kot na začetku, njihovi odgovori ob koncu projekta kažejo manj individualizacije pouka kot pred začetkom projekta. Rezultat na eni strani kaže, da najverjetneje učitelji niso dajali socialno želenih odgovorov, ker bi sicer svoj pouk ocenili kot bolj individualiziran. Najverjetneje so po koncu projekta, ki je vključeval tudi veliko ur izobraževanja za učitelje, bolj kritično pogledali na svoje delo in ocenili, da bi lahko pouk še bolj individualizirali. Samoregulacija učencev in dijakov pri pouku Na področju samoregulacije v odgovorih učencev in dijakov pred začetkom in ob koncu projekta ni statistično značilnih razlik. Učitelji pa ob koncu projekta ocenjujejo, da med poukom učence in dijake pogosteje usmerjajo v preverjanje, kaj o neki snovi že vejo ter v načrtovanje, kako bodo želeno znanje osvojili. Analiza odgovorov fokusnih skupin ter odprtih odgovorov vprašalnika Učenci in dijaki so kot prednosti projekta večinoma navajali večjo zanimivost dela z IKT napravami, večjo samostojnost, neodvisnost od učitelja, večji dostop do informacij, možnost raziskovanja, preverjanja podatkov ter pridobivanja novega znanja. Kot glavne slabosti projekta pa so navedli tehnične težave s tablicami in povezavami, premalo sistematično, domišljeno delo s tablicami ter preveč dela z e-listovnikom. Učitelji so kot glaven doprinos projekta izpostavili novosti, nov pogled na poučevanje, dvig sodelovanja med učitelji, učenci in tudi med učitelji in učenci. Pozitiven vpliv projekta na delo v šoli vidijo tudi pri razvijanju različnih kompetenc učencev, predvsem sodelovanja, ustvarjalnosti ter razvijanja kritičnega mišljenja. Izpostavili so tudi, da izkušnje iz projekta Inovativna pedagogika 1:1 uporabljajo tudi pri poučevanju v drugih oddelkih (ki niso vključeni v projekt), vendar v računalniških in spletnih učilnicah. Kot glavne izzive projekta so največkrat omenjali tehnične težave, premalo znanja, aplikacij, izobraževanj, preveč dodatnega dela, preveč vzporednega dela za projekt (poročila, priprave…), izpostavili pa so tudi, da imeli včasih več dela s tehnologijo kot pa z vsebino, ki so jo pripravili. Projekt Inovativna pedagogika 1:1 v luči kompetenc 21. stoletja zagotovo nudi vpogled v prednosti uvajanja inovativnih pedagoških praks in tehnologij v pouk. Projekt je bil pilotno zasnovan, zato njegovih rezultatov nikakor ne moremo širše posploševati. Veljajo zgolj za 9 oddelkov učencev oz. dijakov, ki so bili vključeni v projekt. Doprinos projekta je predvsem v razvoju kurikulov in praks, ki bodo na voljo vsem učiteljem v Sloveniji, da bodo lahko z njihovo pomočjo razmišljali in razvijali svoje prakse, na svojih predmetnih področjih in pri svojih učencih. Pomembna je tudi ugotovitev o dvigu sodelovalnega dela na šolah, predvsem med učitelji. 185 ZAKLJUČKI Trud za izboljševanje kakovosti vzgoje in izobraževanja je skupen imenovalec delovanja vseh akterjev v edukaciji. Ta trud pomeni mehanizme iskanja in pridobivanja informacij, ki pomagajo razumeti probleme v izobraževalnem sistemu in oblikovati ukrepe za njihovo zmanjševanje in odpravljanje. To velja tudi za področje vpeljevanja vsebin o IKT v učne načrte in uporabe IKT kot orodja v procesu učenja in poučevanja. Kot merilo kakovosti so se v zadnjih desetletjih uveljavile nacionalne in mednarodne primerjave ravni znanja ali kompetenc učenk in učencev, ki jih izvajajo mednarodne raziskave kot so PISA, ESLC in druge. V poglavju smo uporabili podatke mednarodne raziskave PISA 2012, mednarodne raziskave ESLC 2011 in nacionalnega projekta Inovativna pedagogika 1:1 ter poskušali osvetliti vprašanja o vlogi IKT kot orodja pri učenju in poučevanju. Primerjali smo dosežke slovenskih učencev in dijakov z dosežki učencev in dijakov iz drugih držav ter analizirali podatke o dostopnosti in uporabi IKT v slovenskih šolah. Rezultati analiz podatkov raziskave PISA 2012 kažejo, da so v nekaterih državah pomembne razlike v dosežkih učenk in učencev med pisnim in računalniškim preverjanjem tako pri bralni kot pri matematični pismenosti. Med drugim so te razlike zaznane tudi v Sloveniji in sicer v prid pisnega preverjanja. To lahko ugotovimo tudi za oba spola posebej, z izjemo rezultatov za učence, ki pri računalniškem preverjanju bralne pismenosti dosegajo podobne rezultate kot pri pisnem preverjanju. Med drugimi državami izstopa Poljska, kjer rezultati kažejo veliko prednost pisnega preverjanja. V drugih državah, na primer v ZDA, je rezultat ravno nasproten, in sicer učenke in učenci dosegajo višje rezultate pri računalniškem preverjanju tako bralne kot matematične pismenosti. Pregled podatkov o dostopnosti in uporabi IKT v šolah in znotraj razredov, ki so bili zbrani v okviru Evropske raziskave o jezikovnih kompetencah 2011, kažejo na to, da se v Sloveniji med poukom še vedno razmeroma redko uporablja IKT. Rezultati raziskave sicer kažejo sliko iz šolskega leta 2010/2011. Najverjetneje bi bili ti podatki nekoliko drugačni, če bi jih zbirali danes. V zadnjih štirih letih se je namreč v Sloveniji izvajalo kar nekaj različnih projektov, ki so vključevali uporabo IKT pri učenju in poučevanju. Eden od teh projektov je bil tudi Inovativna pedagogika 1:1 v luči kompetenc 21. stoletja. Evalvacija projekta je pokazala, da so vsi neposredno in posredno vključeni v izobraževalni proces pretežno naklonjeni uporabi IKT v šoli, da se zavedajo njenih prednosti kot tudi slabosti ter da uporaba IKT lahko pomaga pri razvijanju inovativnih pedagoških praks. Rezultati analiz podatkov v tem poglavju predstavljajo enega od možnih korakov v pridobivanju informacij, ki lahko podprejo nadaljnji razvoj izobraževanja, predvsem na področju uporabe IKT v procesu učenja in poučevanja. 186 DEL VI: ZAKLJUČKI IN OBETI ZA PRIHODNOST (BORIS ABERŠEK, ANDREJ FLOGIE, KOSTA DOLENC, MATEJA PLOJ VIRTIČ, METKA KORDIGEL ABERŠEK, JANEZ BREGANT, SMILJANA GARTNER, BOJAN BORSTNER, MAGDALENA ŠVERC, ANDREJ FLOGIE, MAJA VIČIČ KRABONJA, KRISTIJAN PERČIČ, VERA BEVC, RADOVAN KRAJNC, DOMEN KOVAČIČ, LEONIDA NOVAK, TANJA BEZIĆ, MOJCA ŠTRAUS, TINA RUTAR LEBAN) UVOD Namen tega poglavja je povzeti in predstaviti celovit nabor priporočil za ukrepe šolske politike (posodobitev sistemov izobraževanja) na različnih ravneh: kurikula, vodstva šole in učiteljev. Priporočila izhajajo tako iz teoretičnih spoznanj (transdisciplinarni model), iz spremembe kurikula, uvajanja formativnega spremljanja, implementacije primerov dobrih praks in ključnega dejavnika evalvacije navedenih procesov. Sledijo večdimenzionalnemu konceptu in so tako razvrščena v sedem področij, ki predstavljajo celovit načrt za reformo izobraževalnega sistema. Priporočila so pomembna za nadaljnji strateški razvoj raziskovanja in uvajanja IKT z inovativno pedagogiko v različnih kontekstih. Ukrepi politike morajo slediti celostnemu pristopu, ki vodi v trajnostno izvajanje in postopno vključevanje (učnih inovacij na podlagi IKT) IKT z inovativno pedagogiko v vzgojno izobraževalni sistem. Ni si treba zatiskati oči pred dejstvom, da je današnja družba ujeta v vedno hitrejšo spiralo razvoja, ki v končni konsekvenci tendira k nečemu, kar bo vse težje obvladljivo z današnjim pogledom na družbo in družbene spremembe v njej. Če to velja za družbo kot celoto, prav tako, ali še celo bolj, velja tudi za izobraževalni sistem. Izobraževalni sistem vsake družbe (države) predstavlja temelj njenega razvoja oziroma napredka in posledično njene prihodnosti. V izobraževanju spremembe prihajajo počasi, kar je tudi razumljivo (šolski sistem je eden izmed večjih sistemov v vsaki družbi, ki ga je nemogoče spremeniti na hitro in v kratkem času). Tesna povezanost izobraževalnih sistemov z zgodovino in razvojem posamezne družbe ter kulture predstavlja enega izmed ključnih razlogov za uspešnost te družbe (Flogie, 2014). Danes te spremembe najbolje zaznamujejo tehnološke spremembe, na področju izobraževanja so to informacijsko komunikacijske tehnologije. Sodobne informacijsko komnunikacijske tehnologije pomenijo priložnost za večjo učinkovitost in enakost v izobraževanju. Richard Mayer trdi, da so le redke izmed številnih izjav, da uporaba novih tehnologij omogoča temeljito preobrazbo učenja, prepričljivo podprte z raziskavami. Poglavitni vzrok za to je, da tem trditvam vse prevečkrat sledi »v tehnologijo usmerjen«, namesto »v učenje usmerjen« pristop poučevanja. Bolj prepričljiv prispevek k teoriji o tem, kako se lahko ljudje učimo s pomočjo tehnologije, so tri pomembna spoznanja: obstoj »dvojnih kanalov« (ljudje obdelamo zvočne in vizualne podobe ločeno), »omejene zmožnosti« (ljudje lahko sočasno obdelamo le majhno količino informacij – simbolov, zvokov ali podob) ter »aktivno procesiranje« (smiselnost učenja je odvisna od ustreznega kognitivnega procesiranja). (OECD, 2013) Zato potrebujemo nove in učinkovite pristope v vzgoji in izobraževanju, če želimo ustvariti družbo enakih možnosti oziroma če želimo vsem mladostnikom ponuditi enake možnosti. To pomeni, da potrebujemo spremembo pedagoške prakse, predvsem paradigme poučevanja (Flogie, 2014). V tem duhu se zastavlja temeljno problemsko vprašanje te knjige in celotnega projekta Inovativna pedagogika 1:1, kako opredeliti in umestiti inovativno poučevanje v šolo 21. stoletja in pri tem spodbujati poučevanje in učenje s pomočjo sodobnih informacijsko komunikacijskih tehnologij (e-storitev in e-vsebin), ob upoštevanju potrebnih sprememb pedagoške paradigme (Flogie, 2014). V nadaljevanju so povzetki dognanj in izsledkov pričujočega projekta. 187 TEHNOLOGIJA IN PERSPEKTIVA IZOBRAŽEVANJA V SLO Če naredimo kratek pregled dogajanj na področju uvajanja novih metod izobraževanja pretežno povezanih z uvajanjem IKT v zadnjih desetletjih, lahko inoviranje izobraževanja (in spodbujanje raziskovalnih projektov) razdelimo v grobem v tri faze: 1. 2. 3. Tehnološko, kjer je bil osnovni poudarek na tehnološkem opremljanju šol z računalniško in ostalo IKT opremo. Vsebinsko, ko se je intenzivno spodbujalo ustvarjanje »sodobnih« e-učnih gradiv. Metodološko, ko smo pričeli ugotavljati, da za dvig kvalitete izobraževanja ne zadostuje le, da so šole tehnološko opremljene, in imajo ob tem »nekakšne« oblike učnih vsebin prilagojene tem tehnološkim možnostim, temveč moramo predvsem spremeniti koncepte in paradigme poučevanja in učenja in to načrtno in sistematično. Pričeli smo ugotavljati, če govorimo v jeziku tehnologije, da nam tudi najboljša strojna oprema (najboljši računalniki) ne pomenijo veliko, če nimamo ustrezne programske opreme, ali če te tehnologije ne znamo primerno uporabljati. Sicer se te tri faze ne nadgrajujejo in si ne sledijo v logičnem vrstnem redu, vendar zgodovine pač ne moremo spreminjati. Zato bi po logiki in redosledu dogodkov temu morala slediti naslednja, četrta razvojna faza, ki bo naredila nek notranji red in že storjeno sistematizirala, namreč: 4. Paradigmatska, transdisciplinarna faza, faza integracije (fuzije) vseh predhodnih faz, s poudarkom na sistematičnem, celovitem, dinamičnem pristopu. Na tak način bomo po vzročno posledičnih zvezah zasledovali končni cilj procesa prenove, to pa je dvig kvalitete izobraževanja ob zagotavljanju sistema stalnih izboljšav in ob tem optimiranju stroškov. Vse predlagane spremembe bodo: • skrbno načrtovane, pri čemer bomo sledili enakomernemu razvoju vseh treh področij (tehnološkemu, vsebinskemu in metodološkemu) in • vse spremembe bodo razvojno usmerjene v duhu sodobnih trendov s področja izobraževanja. GLAVNI ZAKLJUČKI PROJEKTA IN SMERNICE RAZVOJA ZA NASLEDNJO 4. FAZO V teoretičnem delu smo se osredotočili na tri izhodiščna področja in to: • • • Teoretična izhodišča sodobne pedagogike temelječe na nevroznanstvenih in nevrokognitivnih pristopih ob upoštevanju sodobnih trendov priprave učnih gradiv in raziskovalno sodelovalnem učenju in poučevanju. Branje v pedagoškem konceptu 1:1. Kritično mišljenje: med teorijo in prakso. Vsa ta teoretična spoznanja so bila prenesena v prakso, tam analizirana in evalvirana, kar smo izpostavili v naslednjih dveh poglavjih: • • Znanstvena spoznanja na področju inovativne pedagogike 1:1 implementirana v praksi. Evalvacija in validacija izsledkov. Teoretična izhodišča sodobne pedagogike Teoretična izhodišča bi lahko strnili v naslednja priporočila: Namenjati osrednjo pozornost učnemu okolju Narava in vzgojno-izobraževalni proces sta v nenehni interakciji pri oblikovanju razvoja možganov. Čeprav obstajajo določene genetske predispozicije, okolje močno vpliva na to, kako se razvijajo možgani. Zato je 188 pogosto mogoče in zaželeno preusmeriti pozornost pri oblikovanju politik z obravnave posameznika na prestrukturiranje okolja. Razvijati kritičnost do sveta in posameznika Pri današnji poplavi informacij je potrebno razvijati kritično mišljenje in presojo. Pri tem pa je potrebno prav tako razvijati tudi ustrezno stopnjo samokritičnosti. Prepoznati in priznati pomen čustev (motivacije) Ker nevroznanost potrjuje, da so emocionalne in kognitivne razsežnosti učenja nerazdružljivo prepletene, dolgoletna razprava o tem, ali bi izobraževalne ustanove morale biti vključene v čustveni razvoj učencev, ne ustreza več – če so ustanove odgovorne za kognitivni razvoj, so po naravi stvari vključene tudi v čustveni razvoj in bi morale spodbujati veščine uravnavanja čustev. Upoštevati občutljiva obdobja za učenje jezikov Bolj zgodaj ko se začne poučevanje tujih jezikov, bolj učinkovito so se možgani sposobni naučiti njegovih naglasov in slovnice. Začetek poučevanja tujih jezikov v okoljih zgodnjega učenja otrokom torej daje biološko prednost pri učenju določenih vidikov tega jezika. Pri branju upoštevati odkritja nevroznanosti Dvojna pomembnost fonološke in neposredne pomenske obdelave v možganih med branjem navaja na misel, da je uravnotežen pristop k poučevanju pismenosti izjemno pomemben, optimalen pristop pa se spreminja glede na to, za kateri jezik gre. Učna okolja morajo upoštevati informacije o pismenosti v možganih. Vgraditi več različnih načinov reprezentacije, vrednotenja in zavzetosti za učenje Učna okolja bi morala biti prilagodljiva in sposobna upoštevati širok nabor individualnih razlik. Možgani so dinamični in učne sposobnosti je mogoče graditi po mnogih različnih učnih poteh. To pomeni, da bi učna okolja morala vključevati več različnih načinov reprezentacije, vrednotenja in spodbujanja zavzetosti, da bi tako lahko zadovoljila različne učne potrebe in interese otrok in mladostnikov. Učna okolja bi morala vključevati formativno vrednotenje, ki lahko močno usmerja razvoj sposobnosti, razen tega bi morala podpirati razvoj metakognitivnih veščin. Graditi močne učeče se skupnosti Učenje je družbeno prizadevanje, pozitivni odnosi olajšujejo učenje in zato bi učna okolja morala biti usmerjena v skupnost. Možgani so pripravljeni za odnose z drugimi in za učenje od njih. Odrasli in sposobnejši vrstniki lahko otrokom in mladostnikom omogočijo, da se spopadejo z zahtevnejšim znanjem, ki vodi v bogatejše in hitrejše učenje, kot bi bilo mogoče z individualnim raziskovanjem. Graditi za kulturo občutljiva učna okolja Učna okolja bi morala biti občutljiva za kulturo. Družbe gradijo pomen generacija za generacijo in vsaka nova generacija se uči v tem kulturnem kontekstu. Učna okolja bi morala zagotoviti, da se otroci in mladostniki zavedajo, da kultura močno oblikuje njihova prepričanja in njihovo delovanje. Kulturno zavedanje spodbuja medkulturno razumevanje in cenjenje drugačnih načinov življenja, kar je v vse bolj globaliziranem svetu vedno bolj pomembno. Nenehno prilagajati učna okolja za vključevanje novih znanj Ker se polje mišljenja, možganov in izobraževanja nenehno razvija, bi učna okolja morala sprejemati informacije iz teh novih raziskav in jih presojati skupaj z odkritji na drugih področjih in v luči kulturnih kontekstov. 189 BRANJE V PEDAGOŠKEM KONCEPTU – 1 : 1 Tako teorija kot empirične študije potrjujejo razmišljanje učiteljev praktikov, da frontalno uvajanje e-gradiv ni najboljša rešitev za vse učence. Da je generacija digitalnih domorodcev/Homo zappiensov z novo tehnologijo sicer spretnejša, kot je bila generacija pred njo, a da so razlike med učenci izredno velike. Morda je res, da je del učencev popolnoma kvalificiran za samoučenje, če jim pripravimo kvalitetno učno gradivo, a večino učencev lahko vendarle pripelje do bistveno obsežnejšega in kvalitetnejšega znanja učitelj – če skrbno izbira učne cilje, če učencem ponudi zanje primeren e-učbenik/e-gradivo, spletno stran, oziroma, če izbere kak drug vir informacij ali katero izmed mnogih drugih primernih didaktičnih poti. In ne nazadnje: del učencev, ne glede na to, da je njihova letnica rojstva taka, da nedvomno spadajo v generacijo Homo zappiensov, do vstopa v šolo novih tehnologij ni uporabljal, ali jih je – pogosteje ‒ uporabljal le za igranje. Del učencev ima zelo omejeno predznanje – tako tisto, povezano z novimi tehnologijami in strukturiranostjo e-besedil, kot tisto, ki mu rečemo tematsko predznanje. Pomemben del učencev je, če bomo v šolah vse klasično branje zamenjali z branjem ebesedil in če jim pri pridobivanju kompetence online branja in učenja iz e-učbenikov ne bo pomagal učitelj –, obsojen na zelo omejen napredek, če tak napredek sploh bo. Zato se je treba, preden se prehitro odločimo za »šolo po meri Homo zappiensa«, vprašati o etični razsežnosti take odločitve. KRITIČNO MIŠLJENJE: MED TEORIJO IN PRAKSO Izsledke tega dela raziskave bi lahko povzeli z dvema sklepoma: Sklep 1: Na koncu se lahko vprašamo, kaj so argumentacijske zmote, zakaj sploh delamo takšne napake oziroma, kaj je psihološka motivacija zanje? Ta del knjige se s tem aspektom logičnih zmot ne ukvarja. Bregant in Vezjak (2007) sicer na to vprašanje ponujata dva odgovora, prvi je, “/…/da zaradi neznanja ne ve, da se je zatekel k uporabi zmote. V tem primeru je, če imamo na drugi strani intelektualnega poštenjaka, nesporazum mogoče kar hitro zgladiti. Resnici na ljubo se to prav pogosto ne dogaja, kajti ljudje smo nečimrni in velikokrat z nepriznanjem ali umikanjem branimo svoje interese, četudi po pojasnilih vemo, da nimamo prav. Druga možnost je še bolj trpka: kaj pa, če nekdo uporablja slabe argumente namenoma? Širina takega “namena” je lahko zelo široka in bi jo težko opisali. Nekateri varajo, ker so v to prisiljeni zaradi zaščite lastnega dobrega imena ali, denimo, stališč svoje stranke ali institucije, ki ji pripadajo. Strinjali se bomo, da takrat ugovori in prepričevanje ne bodo kaj prida zalegli, ker nam druga stran ne bo dala jasno vedeti, da svoje slabo ravnanje priznava. Dobra razprava bo s tem onemogočena in pozivi k poštenosti ne bodo zalegli.” (Bregant, Vezjak, 2007: 12) Zaključimo lahko, da moramo za razumevanje delanja argumentacijskih zmot upoštevati in razumeti kontekst, v katerem so bile storjene, to pa navadno ni možno, ne da bi poznali avtorjeve motive in namene oziroma njegove interese in cilje. Sklep 2: Osnovna vprašanja etike, njene dileme, predvsem pa odločitve ne vplivajo zgolj na življenje posameznika, temveč lahko vplivajo na življenja drugih ljudi. Glede na to, da so nekatere (etiške) odločitve nepovratne, je bilo pomembno izpostaviti različne načine sprejemanja odločitev oziroma načine utemeljevanja naših odločitev ter načine učinkovitega poučevanja le-tega. S pomočjo raziskave in na osnovi lastnih izkušenj s poučevanjem, smo ugotovili, da je kritično, reflektirano odločanje tisto, ki nam, vsaj pri začetnikih, omogoča (i) malo napak, (ii) možnost upravičitve odločitve in refleksijo, (iii) napredek pri razumevanju in prepoznavanju relevantnih elementov in (iv) najpomembneje, možnost, da se le-ta razvije v strokovnjaka. Prakticiranje in učenje sprejemanja (etiških) odločitev ter reševanje (etiških) problemov s študijem primerov in z vodeno diskusijo pa najboljši način, da dosežemo temeljni cilj poučevanja – postati boljši človek. 190 ZNANSTVENA SPOZNANJA IMPLEMENTIRANA V PRAKSI NA PODROČJU INOVATIVNE PEDAGOGIKE 1:1 Zaključki izhajajo iz spoznanj, pridobljenih na razvojnem projektu in strokovnih študijah, kot sta študiji Evropske komisije Mainstreaming ICT-enabled Innovation in Education and Training in Europa, Policy actions for sustainability, scalability and impact at a system level, in The Horizon Report Europa: 2014 Schools Edition examines trends, challenges, and technologies for potential impact on and use in teaching, learning, and creative inquiry. Slika 4_32: Zaključna konferenca projekta Inovativna pedagogika 1 : 1 v luči kompetenc 21. stoletja. Na ravni kurikula in vsebine . - Na nacionalni ravni je treba nadaljevati z aktivnostmi ne le vključevanja digitalnih kompetenc v kurikul, ampak tudi ključnih kompetenc in kompetenc 21. stoletja. Kurikuli naj bodo odprti, fleksibilni in naj se redno posodabljajo v skladu z ugotovitvami raziskav in potrebami družbe. Kurikul naj bo oblikovan tako, da vzpodbuja uporabo inovativnih učnih praks z uporabo IKT. Pri posodabljanju kurikula naj sodelujejo različni akterji, kot so učitelji, ravnatelji, strokovnjaki in ne nazadnje tudi starši. - Uporabni izvedbeni kurikuli nastanejo, če so načrtovani, implementirani, evalvirani in na podlagi spoznanj dopolnjeni. Prav tako je pomembno, da so izvedbeni kurikuli povezani s primeri dobre rabe, ki imajo jasno razdelane kriterije, ki promovirajo inovativno poučevanje. - Izvedbeni kurikuli se oblikujejo na podlagi strokovne avtonomije učitelja, ki odprti kurikul prilagodi konkretni situaciji in je hkrati pozoren, da ne prihaja do nesmiselnih obremenitev za učence in učitelja. - Priprava izvedbenega kurikula se priporoča v manjših timih, ki so oblikovani interdisciplinarno, to je lahko zelo učinkovit mehanizem za delovanje učiteljev kot akterjev sprememb od spodaj navzgor. 191 - Pri pripravi izvedbenih kurikulov je pomembno timsko delo med učitelji, ki poglobljeno poznajo kurikul, in med tistimi, ki so vešči uporabe sodobne komunikacijske tehnologije. - Največje težave pri implementaciji izvedbenega kurikula so nastale na ravni vrednotenja, ker ni koherentnosti med kurikulom in vrednotenjem. Učinkovite spremembe kurikula in vsebine pomenijo tudi spremembe v vrednotenju. - Pri reformi kurikula je pomembno načrtovati tudi vrednotenje ključnih kompetenc in kompetenc 21. stoletja v formalnem ocenjevanju. Drugi poudarek mora biti v smeri samovrednotenja oziroma vzpodbujanja paradigme formativnega vrednotenja. - Gre torej za zagotavljanje skladnosti med tem, kar se vrednoti in kako se to izvaja v praksi in kaj je predvideno v kurikulu. Priporoča se redno posodabljanje kurikula in učnih vsebin na podlagi izsledkov raziskav. - Vrednotenje - Pri izvajanju projekta se je pokazal razkorak med izvajanjem vsebine in načinom vrednotenja. Pri reformi kurikulov ostane izziv, kako modernizirati vrednotenje, da podpre inovativno poučevanje in učenje, in sodobne strategije vrednotenja. Sodobne strategije vrednotenja naj tako vključujejo znanje, ključne kompetence in kompetence 21. stoletja. Gre torej za premik od tradicionalnega vrednotenja k vrednotenju, ki ne vrednoti le znanja, ampak tudi kompetence. Prav tako je pomembno, da se za vrednotenje uporabljajo orodja IKT, ki tako prispevajo k uresničevanju sprememb vrednotenja (eportfolio, oblak itd.). - Če so v kurikul in vsebino vključene ključne kompetence in kompetence 21. stoletja, le-te ne morejo biti vrednotene na klasični način (z običajnimi paradigmami vrednotenja – sumativni način), treba je uporabiti inovativne pristope, kot je samoregulacija, vzajemno ocenjevanje, e-portfolio. - Ob reformi kurikula je tako treba načrtovati spremembe pri strategijah vrednotenja. Spremembe naj gredo v smeri omogočanja inovativnega poučevanja in učenja. - V smeri vrednotenja kompetenc bo treba v prihodnosti narediti več korakov, sicer bodo kompetence ostale le na retorični ravni. - Pomembno je Zagotavljati promocijo paradigme formativnega vrednotenja, kjer je vrednotenje razumljeno kot sestavni del učnega procesa. Formativno spremljanje je bolj učinkovito tam, kjer se vključuje IKT, ki omogoča učencem boljšo in takojšnjo povratno informacijo o njihovem napredku glede na zastavljene cilje, in bolje spodbuja veščine in kompetence kot pa sumativne prakse vrednotenja. Učencem omogoča, da razumejo, katere spretnosti naj razvijejo za nadaljnji razvoj in katera vsebinska področja naj izboljšajo. Tako učenci lažje prevzamejo odgovornost za svoje učenje. . Usposabljanje učiteljev in drugih strokovnih delavcev - Fokus projekta je bilo usposabljanje učiteljev, ravnateljev in strokovnjakov IKT. Usposabljanje učiteljev je edino zagotovilo za trajnostno izvajanje in nadaljnje spremembe. Zato je pomembno, da so na ravni politik in odločevalcev postavljeni jasni cilji, prioritete in strategije usposabljanja učiteljev in njihovega kariernega razvoja. 192 - Učitelji se naj zavedajo, da morajo najprej sami postati vseživljenjski učenci in prvi promotorji kompetenc 21. stoletja. Učiteljem je treba zaupati vlogo nosilcev – akterjev sprememb in jih vzpodbujati, da postanejo motivatorji inovativnosti. - Raziskave (npr. Evropska komisija, 2013c) kažejo, da je strokovni razvoj ključni dejavnik za izvajanje stalnih učnih inovacij. Zato je pomembno stalno posodabljanje strokovnega razvoja učiteljev, da pridobijo ključne kompetence za inovativno poučevanje. S spreminjanjem vloge učitelja se mora spremeniti tudi način njihovega usposabljanja. Samo samozavesten in kompetenten učitelj lahko izobražuje samozavestne in kompetentne učence. Pomembno je, da učitelji preko strokovnega usposabljanja pridobijo digitalne kompetence in jih stalno nadgrajujejo. V Sloveniji smo razvili usposabljanja za šest digitalnih kompetenc, ki jih je treba stalno nadgrajevati (E-šolstvo, 2012) - Prav tako je pomembno vlaganje v začetno usposabljanje učiteljev. Stalni strokovni razvoj učitelja je pomemben za implementacijo inovativnih pedagoških praks. - Oblikovati bi bilo treba različne programe za usposabljanje strokovnega kadra (npr. usposabljanje trenerjev), ki bi vključevali kombinirano učenje in druge elemente, ki so pomembni za inovativne pedagoške prakse. - Učitelj ni predmet sprememb, ampak je tisti, ki prevzema lastništvo inovacij. - Treba je motivirati učitelje, da svoje inovativne prakse poučevanja predstavljajo in delijo svojim kolegom, staršem in širši okolici. Organizacija in vodenje Uvajanje pedagoških in tehnoloških inovacij v šolski prostor je nemogoče brez sprememb na ravni organizacije in načinov vodenja za trajnostno izvajanje in postopno vključevanje inovativne pedagogike. Organizacijska nefleksibilnost je lahko velika ovira pri implementaciji inovativnih praks. - Vodstveni kader naj ima dobro izoblikovano vizijo, ki vključuje dolgoročne in kratkoročne cilje, ki vključujejo spremembe organizacijske strukture in modele vodenja, z namenom omogočanja inovativnih praks poučevanja in učenja. - Treba je načrtovati model diseminacije inovativnih praks na ravni šole kot izmenjavo praks v mreži šol in učiteljev. - Pospešiti razvoj kulture inovacij na sistemski ravni. - Primeri dobrih praks naj se delijo na ravni šole, mreže in na različnih strokovnih konferencah. - Spremembe v načinu vodenja naj gredo v smeri participacije vseh udeleženih. - Razvoj inovativnih praks poučevanja in učenja naj se izvaja v obliki različnih projektov (pilotov), ki v sebi vključujejo tveganje za poskušanje različnih strategij. - Ravnatelje usposobiti za nove načine vodenja in jih pri tem dolgoročno podpirati. Organizacijske spremembe morajo biti del širšega načrta preoblikovanja šol. - Za dolgotrajne spremembe je nujno treba načrtovati finančni fond, da se stvari ne ustavijo sredi poti sprememb. - Pripraviti standarde o priznavanju, potrjevanju in nagrajevanju inovativnih praks na tehnološki, organizacijski in pedagoški ravni. 193 - Razvoj nacionalnih kazalnikov kakovosti, ki vključujejo kriterije inovativnosti na različnih ravneh in področjih. - Jasno oblikovanje mehanizmov evalvacije in povratnih informacij projektov oz. pilotov. Povezanost oz. mreženje V projektu smo na različnih nivojih povezovali posamezne akterje. Zavedali smo se, da je uvajanje učnih inovacij z IKT zahteven, dolgotrajen in kompleksen proces. Pomembno je bilo načrtovati, kako bomo posamezne akterje povezovali med seboj za izgradnjo zaupanja in podprtja skupne vizije. - Najbolje nam je uspela povezava med ravnatelji. Poleg delovnih srečanj, ki so vključevala načrtovanje in sprejetje določenih odločitev, smo vključili še predstavitev dela na šoli. Šole so s svojimi inovativnimi oddelki prikazale svojo pot uvajanja inovativne pedagogike ter organizacijske in vodstvene rešitve. Pomembno je, da vodstven kader šol med seboj deli različna spoznanja in rešitve glede organizacije in vodenja šole, ki gre v proces sprememb. - Učitelji so se povezovali na ravni posameznih predmetnih področjih, žal se v teku projekta povezovanje ni v polnosti izvedlo in na tem področju obstaja še veliko možnosti. T. i. male mreže (med učitelji različnih šol) so za dinamiko implementacije inovativne pedagogike zelo pomembne. - Vsekakor je pomembno, da se povezovanje in mreženje dogaja na različnih nivojih, tako na ravni šole kot z drugimi šolami in okoljem. Takšne mreže so bolj odprte in prilagodljive. V okviru projekta je na nacionalnem portalu SIO nastal zavihek za učitelje (vse na enem mestu), ki uporabljajo različne aplikacije. Tu lahko učitelji najdejo ideje oziroma delijo svoje izkušnje in spoznanja rabi o posameznih e-storitev pri pouku. Povezovanje in mreženje mora biti skrbno načrtovano in vodeno, tako se povezujejo in izmenjujejo znanje, inovativne prakse in ljudje. To omogoča, da so učne izkušnje odprte, se delijo in so del širše učeče se skupnosti. - Infrastruktura Kljub temu, da smo se zavedali, da je infrastruktura za uvajanje pedagogike 1 : 1 izrednega pomena, smo v projekt vključili šole, ki so imele različna izhodišča glede infrastrukture. - Priporočljivo je, da se na nacionalni ravni povečajo vlaganja v infrastrukturo, ki bi povečala zmogljivost (širokopasovne povezave, wi-fi omrežja), da lahko poteka pedagoška implementacija bolj tekoče in imajo vsi udeleženci zagotovljen enak dostop. - Poleg infrastrukture je pomembno zagotoviti ustrezno delovanje podpornih institucij. Zato je treba zagotoviti dolgoročno strategijo na ravni ARNESA in drugih IKT institucij, da bo delo potekalo bolj koordinirano in načrtovano. - V projektu so posamezne šole spremenile fizično podobo učilnic tako, da nudijo večjo fleksibilnost, navdih in motivacijo za inovativno poučevanje in učenje. Priporočljivo bi bilo, da se pri načrtovanju novih prostorov za šole vključijo spoznanja inovativnih praks poučevanja. 194 EVALVACIJA IN VALIDACIJA IZSLEDKOV Trud za izboljševanje kakovosti vzgoje in izobraževanja je skupen imenovalec delovanja vseh akterjev v edukaciji. Ta trud pomeni mehanizme iskanja in pridobivanja informacij, ki pomagajo razumeti probleme v izobraževalnem sistemu in oblikovati ukrepe za njihovo zmanjševanje in odpravljanje. To velja tudi za področje vpeljevanja vsebin o IKT v učne načrte in uporabe IKT kot orodja v procesu učenja in poučevanja. Kot merilo kakovosti so se v zadnjih desetletjih uveljavile nacionalne in mednarodne primerjave ravni znanja ali kompetenc učenk in učencev, ki jih izvajajo mednarodne raziskave kot so PISA, ESLC in druge. V poglavju smo uporabili podatke mednarodne raziskave PISA 2012, mednarodne raziskave ESLC 2011 in nacionalnega projekta Inovativna pedagogika 1:1 ter poskušali osvetliti vprašanja o vlogi IKT kot orodja pri učenju in poučevanju. Primerjali smo dosežke slovenskih učencev in dijakov z dosežki učencev in dijakov iz drugih držav ter analizirali podatke o dostopnosti in uporabi IKT v slovenskih šolah. Rezultati analiz podatkov raziskave PISA 2012 kažejo, da so v nekaterih državah pomembne razlike v dosežkih učenk in učencev med pisnim in računalniškim preverjanjem tako pri bralni kot pri matematični pismenosti. Med drugim so te razlike zaznane tudi v Sloveniji in sicer v prid pisnega preverjanja. To lahko ugotovimo tudi za oba spola posebej, z izjemo rezultatov za učence, ki pri računalniškem preverjanju bralne pismenosti dosegajo podobne rezultate kot pri pisnem preverjanju. Med drugimi državami izstopa Poljska, kjer rezultati kažejo veliko prednost pisnega preverjanja. V drugih državah, na primer v ZDA, je rezultat ravno nasproten, in sicer učenke in učenci dosegajo višje rezultate pri računalniškem preverjanju tako bralne kot matematične pismenosti. Pregled podatkov o dostopnosti in uporabi IKT v šolah in znotraj razredov, ki so bili zbrani v okviru Evropske raziskave o jezikovnih kompetencah 2011, kažejo na to, da se v Sloveniji med poukom še vedno razmeroma redko uporablja IKT. Rezultati raziskave sicer kažejo sliko iz šolskega leta 2010/2011. Najverjetneje bi bili ti podatki nekoliko drugačni, če bi jih zbirali danes. V zadnjih štirih letih se je namreč v Sloveniji izvajalo kar nekaj različnih projektov, ki so vključevali uporabo IKT pri učenju in poučevanju. Eden od teh projektov je bil tudi Inovativna pedagogika 1:1 v luči kompetenc 21. stoletja. Evalvacija projekta je pokazala, da so vsi neposredno in posredno vključeni v izobraževalni proces pretežno naklonjeni uporabi IKT v šoli, da se zavedajo njenih prednosti kot tudi slabosti ter da uporaba IKT lahko pomaga pri razvijanju inovativnih pedagoških praks. Rezultati analiz podatkov v tem poglavju predstavljajo enega od možnih korakov v pridobivanju informacij, ki lahko podprejo nadaljnji razvoj izobraževanja, predvsem na področju uporabe IKT v procesu učenja in poučevanja. 195 SLOVARČEK Analiza sredstev in ciljev (angl. mean-ends analysis ‒ MEA) - je tehnika, ki se uporablja v umetni inteligenci za kontrolirano iskanje napak in reševanje problemov pri računalniških programih. Prav tako pa se od leta 1950 uporablja tudi kot kreativno orodje pri inženirskih problemih in metodah konstruiranja. Ta metoda je tudi način, kako razjasniti neko misel pri matematičnem dokazovanju. Chunk - gradnik je fragment informacije, ki se uporablja v različnih multimedijskih formatih. V distribuiranem računalništvu pa je gradnik niz podatkov, ki se pošiljajo procesorju, da lahko ta izvede zahtevano informacijo (npr. ko pritisnemo v programu Word ikono poudarjeno, se izvede v gradniku zapisana operacija). Mnogokrat lahko uporabljamo tudi izraz gradnik. Digitalni - analogni računalnik: Analogni računalniki so oblika računalnika, ki uporablja za reševanje problema zvezni način spreminjanja fizikalnih fenomenov, kot so električne, mehanske ali hidravlične vrednosti. Verjetno je bil eden prvih mehanskih analognih »računalnikov« Antikythera mehanizem, konstruiran zato, da bi preračunaval astronomske lege. Predvideva se, da je bil izdelan okrog 100 let p.n.š. Nasprotno od tega digitalni računalniki predstavljajo spreminjanje spremenljivk inkrementalno in to v binarni obliki (samo z 0 in 1). Diskretni sistemi - so sistemi s končnim številom stanj, zaradi česar ga lahko natančno opišemo z ustreznim matematičnim modelom. Mnogokrat diskretne sisteme poimenujemo tudi digitalni sistemi. Kot predstavnika diskretnih sistemov po navadi navajamo digitalni računalnik (kjer vse procese opisujemo v binarni obliki). Evolucijska psihologija - je veda v družboslovni in naravoslovni znanosti, ki raziskuje psihološke kategorije, kot so spomin, zaznave in jezik, iz perspektive sodobne evolucijske znanosti. Poskuša določiti, katere psihološke veličine razvijajo prilagodljivost kot funkcionalni produkt naravne in spolne selekcije. Evolucijska psihologija zagovarja tezo, da je duh modularna struktura, podobno kot je telo, z različnimi modularnimi prilagoditvami, ki služijo različnim funkcijam. Prav tako zagovarjajo tezo, da je veliko človeških odzivov rezultat psihološke adaptacije, ki se je razvila zato, da rešuje ponavljajoče se probleme, ki jih pred človeka postavlja okolje. Glutamat - je pogosta aminokislina, ki se uporablja po vsem telesu kot gradnik beljakovin. Glutamat je tudi nevrotransmitor, ki deluje na najbolj plastične sinapse, tiste z LTP in LTD. Glutamatni receptorji, ki so predvsem na sprejemni strani sinapse, obstajajo v štirih oblikah, prvi trije so ionotropni receptorji, zadnji pa je metabotropni receptor Inteligentni agent - je mnogokrat abstraktni funkcijski sistem, podoben računalniškemu programu. Velikokrat ko želimo poudariti, da to ni del realnega sveta (biološki sistem ali organizacija), temveč računalniški sistem, ga poimenujemo tudi abstraktni inteligentni agent (angl. Abstract intelligent agents – AIA). Introspekcija - je opazovanje lastnih čustev, hotenj ali misli, samoopazovanje; skratka opazovanje lastnega notranjega oz. psihičnega sveta. Kibernetika - je interdisciplinarna študija struktur reguliranih struktur. Kibernetika je ozko povezana s teorijo kontrole in sistemsko teorijo, vsaj z njeno obliko prvega reda. Kibernetika se uporablja tako v fiziki kot tudi v družbenih sistemih, temelječih na jeziku. Beseda kibernetika je bila prvič uporabljena v kontekstu “študija samonadzora” v Platonovem delu: Zakoni, da bi označili nadzor nad ljudmi. Termin, besedo 'cybernétique', je uporabil leta 1834 fizik André-Marie Ampère, da je z njo označeval znanost nadzora v njegovem sistemu klasifikacije človeških znanj. Sodobna kibernetika postane interdisciplinaren študij, ki povezuje področja kontrole sistemov, npr. v teoriji električnih omrežij, strojništvu, modeliranju logike, razvojni biologiji in nevroznanosti v 40. letih. Omenimo le še kibernetično didaktiko. 196 kibernetična didaktika - temelji na kibernetičnih načelih in spoznanjih o krmiljenju in reguliranju tehničnih, organskih in družbenih sistemov. Med slednje uvrščamo tudi pedagoški sistem. Kognitivna znanost - združuje nevroznanost, psihologijo, filozofijo, jezikoslovje, umetno inteligenco in družbene vede. Duševne procese poskuša obravnavati celostno in tako priti do globljega razumevanja področja, ki nam je izkustveno najbližje. Možgansko deblo - se deli na podaljšano hrbtenjačo, mezencefalon ali srednje možgane ter diencefalon ali medmožgane. Možganski polobli (hemisferi) - sta sestavljeni iz globokih jeder (bazalnih ganglijev) v notranjosti in velike toda tanke površinske plasti nevronov, ki sestavljajo sivo možgansko skorjo. Stisnjena v omejeni prostor lobanje, se mora možganska skorja nagubati, kar omogoča plasti nevronov, da doseže veliko večjo površino, kot bi bilo sicer možno. Nevroni - imajo posebno zgradbo: sestavljeni so iz telesa celice in dveh nizov dodatnih izrastkov, to je: • aksonov, katerih naloga je prenos informacij iz nevrona, ki mu pripadajo, na nevrone, s katerimi je ta nevron povezan, • dendritov, katerih naloga je sprejemanje informacij, ki jih prinašajo aksoni sosednjih nevronov. Obe vrsti izrastkov sodelujeta v posebnih stikih, imenovanih sinapse. Nevroni so organizirani v kompleksne verige in omrežja, ki so poti, skozi katere se prenašajo informacije v živčnem sistemu. Nevrít (ali akson) - je dolg izrastek iz živčne celice, po katerem se prevaja akcijski potencial od telesa nevrona proti periferiji celice Nevronska mreža (angl. neural network) - je naprava za obdelavo informacij, ki deluje po vzoru človeških oz. živalskih možganov. Sestavljena je iz množice umetnih nevronov. Nevroni, osnovni gradniki nevronskih mrež, so t. i. pragovne funkcije, ki imajo več različno uteženih vhodov in en izhod ter so med seboj povezani. Nevroznanost - je znanost o možganih in procesih, ki se dogajajo v možganih. Študij možganov združuje znanstvenike različnih disciplin, od filozofov, biologov, molekularnih biologov, razvojnih biologov, psihologov, tako analitičnih kot tudi eksperimentalnih, pa fiziologov, farmakologov, antropologov, skratka le zelo malo je akademskih disciplin, ki ne sodelujejo tako ali drugače v nevroznanosti. Perceptron - je najbolj razširjena nevronska mreža. Vse povezave med nevroni so pri perceptronu usmerjene naprej. Vhodne in izhodne vrednosti so lahko poljubne zvezne spremenljivke. Učenje poteka postopoma in traja, dokler ni napaka dovolj majhna Plastičnost - možgani se med življenjskim razvojem neprestano spreminjajo. Njihovo sposobnost spreminjanja imenujemo plastičnost. Propozicijski modeli - so računalniški psiholingvistični modeli za prepoznavanje pisne oblike jezika Sinergija (iz grške besede synergos, συνεργός, ki pomeni delati skupaj) - se nanaša na pojav, ko dva ali več povzročiteljev oziroma vplivov, ki delujejo skupaj, ustvari učinek, ki je večji od učinka, ki bi ga napovedali, če poznamo samo učinke posameznih povzročiteljev ali vplivov. Spomin - proceduralni ali implicitni spomin se nanaša na obvladovanje pravil in postopkov, deklarativni ali eksplicitni spomin predstavlja znanje o dejstvih in dogodkih epizodični spomin predstavlja naše izkušnje Teorija racionalne izbire - znana tudi kot teorija izbire ali racionalna teorija ukrepanja, je okvir za razumevanje in mnogokrat tudi osnova za formalno modeliranje socialnih in ekonomskih obnašanj. Racionalnost je pogosto 197 uporabljena predpostavka o obnašanju posameznikov v mikroekonomskih modelih, v sodobni politični znanosti, pa tudi pri različnih drugih vedah, kot je npr. sociologija in filozofija. Enačimo jo lahko z instrumentalno racionalnostjo, ki upošteva iskanje najbolj učinkovite poti za dosego določenega cilja, kar je primer tudi v ACTR. Živčni sistem - sestavljajo možgani, hrbtenjača in periferno živčevje. Gradijo ga živčne celice, imenovane nevroni, in podporne celice, ki jim pravimo glije ali nevroglije Zvezni sistemi - poimenujemo jih tudi analogni sistemi, so sistemi z neskončnim številom stanj vrednosti neke spremenljivke. Predstavnik zveznih sistemov je analogni računalnik. 198 UPORABLJENA LITERATURA 1. Aberšek, B. (2012). Didaktika tehniškega izobraževanja med teorijo in prakso. Ljubljana: Zavod Republike Slovenije za šolstvo. 2. Aberšek, B. (2013). Cogito Ergo Sum Homomachine? Journal of Baltic Science Education, 12(3), 268270. 3. Aberšek, B., Borstner, B., Bregant, J. (2015). Hibridni model virtualnega tutorja v svetu elektronskih učnih gradiv, Šolsko polje, XXVI, št. 1/2 4. Aberšek, B., Borstner, B., & Bregant, J. (2014). The virtual science teacher as a hybrid system: Cognitive science hand in hand with cybernetic pedagogy. Journal of Baltic Science Education, 13(1), 75-90. 5. Aberšek, B., Borstner, B., & Bregant, J. (2014). Virtual Teacher, Cognitive approach to e-learning Material. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing 6. Aberšek, B., Kordigel Aberšek, M. (2010). Development of communication training paradigm for engineers. Journal of Baltic science education, vol. 9, no. 2, str. 99-108 7. Anderson, L. W., Krathwohl, D. R. (ur.) (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. New York: Longman. 8. Anderson, J. R. (2007). How Can the Human Mind Occur in the Physical Universe. Oxford: Oxford University Press. 9. Aristotle (c. 330 B. C.). »Sophistical Refutations and Prior Analytics, Rhetoric, On Interpretation Posterior Analytics and Metaphysics«. In Barnes, J. (Ed.) (1984)., The Complete Works of Aristotle, The Revised Oxford Translation, Vols. 1 and 2., Princeton: Princeton University Press.. 10. Baddeley, A. (1999). Human Memory, Allyn and Bacon, Boston. 11. Baddeley, A. D. & Logie, R. H. (1999). Working memory: the multiple-component model. In A. Miyake& P. Shah (Eds.) Models of working memory: Mechanisms of active maintenance and executive control (pp. 28-61) Cambridge, UK: Cambridge University Press. 12. Bandura, A. (1997). Self-efficacy: the exercise of control. New York: Freeman. 13. Barron, D. P., & Darling-Hammond, L., B. (2010). The Nature of Learning, Using Research to Inspire Practice: OECD. 14. Bartoloti, L. (2011). “Does reflection lead to wise choices?” Philosophical Explorations, 14 (3), 297– 313. 15. Bartlett, F.C. (1995). Remembering—A study in experimental and social psychology. Cambridge, UK: Cambridge University Press. (Original work published 1932) 16. Baroody, A.J. (2003), “The Development of Adaptive Expertise and Flexibility: The Integration of Conceptual and Procedural Knowledge”, in A.J. Baroody and A. Dowker (eds.), The Development of Arithmetic Concepts and Skills: Constructing Adaptive Expertise, Erlbaum, Mahwah, NJ, pp. 1-33. 17. Bauer, J., & Kenton, J. (2005). Toward technology integration in the schools: Why it isn’t happening. Journal of Technology and Teacher Education, 13(4), 519–546. 199 18. Baumgartner, P. (2011). Educational Scenarios with E-portfolios. 7th conference on Statistical Computation and Complex Systems (SCO 2011) (str. 1-10). Padova: Masarykova univerzita, Brno. 19. Beck, I.L. (1989). Reading and reasoning. The Reading Teacher, 42, 676-82. 20. Bergen, L., T. Grimes, D. Potter (2005). How Attention Partitions Itself During Simultaneous Message Presentations. Human Communication Ressearch. Vol. 31, 3 Issue. P. 311-336. 21. Berliner, D. C. (2008). “Research, Policy, and Practice: the Great Disconnect”.V S. D. Lapan in M. T. Quartaroli (ur.), Research Essentials: An Introduction to Designs and Practices, Jossey-Bass, Hoboken, N.J., str. 295–325. 22. Bermudez, J. J. (2010). Cognitive Science. Cambridge: Cambridge University Press. 23. Bežen, A., Jelavčič, F., Kujundžič, N., & Pletenac, V. (1993). Osnove didaktike. Zagreb: Školske novine. 24. Bilal, D. (2000). Children’s use of the Yahooligans! Web search engine: I. Cognitive, physical, and affective behaviors on fact-based search tasks. Journal of the American Society for Information Science, 51, 646-665. 25. Black, P.; Wiliam, D. (1998). Inside the Black Box 26. Blažič, M., Ivanuš Grmek, M., Kramar, M., & Strmičnik, F. (2003). Didaktika. Novo Mesto: Visokošolsko središče, Inštitut za raziskovalno in razvojno delo. 27. Bloom, B. S., Engelhart, M. D., Furst, E. J., Hill, W. H., & Krathwohl, D. R. (1956). Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals. Handbook I: Cognitive domain. New York: David McKay Company. 28. Bocconi, Kampylis, in Punie, (2012), Innovating Learning: Key Elements for Developing Creative Classroms in Europa Joint Research Center, Institut for Prospective Technological Studies, European Commission, Sevilla 29. Bransford, J., N. Vye, R. Stevens, P. Kuhl, D. Schwartz, P. Bell, A. Meltzoff, B. Barron, R. Pea, B. Reeves, J. Roschelle in N. Sabelli (2006). “Learning Theories and Education: Toward a Decade of Synergy”. V P. A. Alexander (ur.) in P. H. Winne (ur.), Handbook of Educational Psychology Second Edition, Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, str. 209–244. 30. Bregant, J., Vezjak, B. (2007). Zmote in napake v argumentaciji. Maribor: Subkulturni azil. 31. Brown, D. (2013) Inferno, London: Bantam Press 32. Brečko, B., Kampylis, P., Punie, Y., (2014), Mainstreaming ICT-enabled Innovation in Education and Training in Europa, Policy actions for sustainability, scalability and impact at system level, Joint Research Centre of European Commission, Sevilla. 33. Bregar, L., Zagmajster, M., & Radovan, M. (2010). Osnove e-izobraževanja. Ljubljana: Andragoški center Slovenije. 34. Buabeng-Andoh, C. (2012). Factors influencing teachers’ adoption and integration of information and communication technology into teaching: A review of the literature. International Journal of Education and Development using Information and Communication Technology (IJEDICT), 8(1), 136-155. 35. Bunnin, N., Yu, J. (2004). The Blackwell Dictionary of Western Philosophy. Oxford: Blackwell Publishing. 36. Burbules, N.C., & Callister, T.A., JR. (2000). Watch IT: The risks and promises of information technologies for education. Boulder, CO: Westview. 200 37. Caney, D. (1999). Inside/outside intertextuality. Paper presented at the On/Off+Across: Language, Identity, and Technology conference, University of Westminster, England. Retrieved May 1, 2006, from www.overthere.com.au/digital/textfields.html 38. Card, R. F. (2002). “Using case studies to develop critical thinking skills in ethics course”. Teaching Ethics, Fall 2002, str. 19–27. 39. Carr, N. ( 2011). Plitvine. Ljubljana: Cankarjeva založba. 40. Carr, N. (2008) Is Google Making Us Stupid? What the Internet is doing to our brains? http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2008/07/is-google-making-us-stupid/6868/ pridobljeno 7. 5. 2012 41. Chen, N., Lin, K., & Kinshuk (2008). Analysing users' satisfaction with e-learning using a negative critical incidents approach. Innovations in Education and Teaching International, 45(2), 115-126. 42. Christensen, R.& Knezek, G. (2006). Pathway for preparing tomorrow's teacher to infuse technology. Computers in the schools, 23(3/4), 1-21. 43. Cobb, P. in E. Yackel (1998). “A Constructivist Perspective on the Culture of the Mathematic Classroom”. V F. Seeger (ur.), J. Voigt (ur.) in U. Waschescio (ur.),The Culture of the Mathematics Classroom, Cambridge, UK: Cambridge University Press, str. 158–190. 44. Coiro, J., E. Dobler (2007). Exploring the online reading comprehension strategies used by sixth-grade skilled readers to search for and locate information on the Internet. Rading Research Quartery. Vol 42, Nr. 2, 2007, p. 214-257. 45. Colos. (2007). E-gradivo za informatiko. Retrieved 11.12., 2014, from http://colos1.fri.unilj.si/ERI/RACUNALNISTVO/INFORMATIKA/podatke_informacija_znanje.html 46. COM 654 final, E. (2013). Odpiranje izobraževanja: inovativno poučevanje in učenje za vse z novimi tehnologijami in prosto dostopnimi učnimi viri (p. 13). Brussels: European Commision. 47. Comission, E. (2011). Developing Key Competences at School in Europe. Bruseels: European Commision. 48. Conati, C. (2009). Intelligent Tutoring Systems. Paper presented at the 21st international joint conference on artificial intelligence (IJCAI-09). 49. Condie, R., & Livingston, K. (2007). Blending online learning with traditional approaches: changing practices. British Journal of Educational Technology, 38(2), 337 – 348. 50. Copi, I. M., Cohen, C. (1994). Introduction to Logic. New York: Macmillan Publishing Company. 51. Corbett, A. T., Koedinger, K. R., & Anderson, J. R. (1997). Intelligent Tutoring Systems. In M. G. Helander, T. K. Landauer, & P. V. Prabhu (Eds.), Handbook of human–computer interaction (pp. 849874). Amsterdam, the Netherlands: Elsevier. 52. Couffignal, L. (1933). Les machines à calculer. Leurs principes. Leur évolution. Paris: Gauthier-Villars. 53. Cox, M., Preston, C., & Cox, K. (1999). What Factors Support or Prevent Teachers from Using ICT in their Classrooms? Proceedings of British Educational Research Association Annual Conference. University of Sussex at Brighton, September. 54. Cuban, L. (2001). Oversold and Underused: Computers in the Classroom, Harvard University Press, Cambridge, MA. 55. Cube, F. (1982). Kybernetische Grundlagen des Lernen und Lehrens. Stutgart: Klett-Cotta. 201 56. Darling-Hammond, L., B. Barron, D. P. Pearson, A. H. Schoenfeld, E. K. Stage, T. D. Zimmerman, G. N. Cervetti in J. L. Tilson (2008). Powerful Learning: What We Know about Teaching for Understanding, Wiley. 57. De Beaugrande, R., W. Dressler (1992). Uvod v besediloslovje. Ljubljana: Tone Tomšič. 58. Definition and selection of competencies (DeSeCo) (2011). Theoretical and conceptual foundations, Strategy paper. OECD, Directorate for education, labour, employment and social affairs. Dostopno prek: http://www.deseco.admin.ch (26. 11. 2013). 59. Department of Education and Early Childhood Development (2009), 1-to-1 Learning Steps 1-to-1 Success (Summary), Melbourne. 60. Depaepe, F., E. De Corte in L. Verschaffel (2007), “Unravelling the Culture of the Mathematics Classroom: A Video-Based Study in Sixth Grade”, International Journal of Educational Research, let. 46, št. 5, str. 266–279. 61. DeStefano D., Le Fevre, J. A. (2007). Cognitive load in hypertext reading: A review. Computers in Human Behaviour 23 (2007) 1616-1641. 62. diSessa, A. A. (1988). “Knowledge in Pieces”. V G. Forman in P. B. Pufall (ur.), Constructivism in the Computer Age, Erlbaum, Hillsdale, NJ, str. 49–70. 63. Dolenc, K., & Aberšek, B. (2015). TECH8 intelligent and adaptive e-learning system: integration into Technology and Science classrooms in lower secondary schools. Computers & Education, 82, 354-365. 64. Drent, M., & Meelissen, M. (2008). Which factors obstruct or stimulate teacher educators to use ICT innovatively? Computers & Education, 51 (1), 187-199. 65. Driscoll, M. P. (2000). Psychology of learning for instruction (2nd Ed ed.). Needham Allyn & Bacon. Heights: MA: 66. Dryden, G., & Vos, J. (1999). Revolucija učenja. Ljubljana: Educy. 67. Dreyfus, H. L. (1992). “What is Moral Maturity? A Phenomenological Account of the Development of Ethical Expertise”. V Ogilvy, J. (ur.), Revisioning Philosophy. Albany: State University of New York. 68. Dreyfus, H. L., Dreyfus, S. E. (1986). Mind Over Machine. New York: Macmillan. 69. Duke, N.K., & Pearson, P.D. (2002). Effective practices for developing reading comprehension. In A.E. Farstrup & S.J. Samuels (Eds.), What research has to say about reading instruction (3rd ed., pp. 205-242). Newark, DE: International Reading Association. 70. Dumont, H., Istance, D., & Benavides, F. (2010). The Nature of Learning, Using Research to Inspire Practice: OECD. 71. Eagleton, M.B. (2003, December). Essential literacies in the digital age: Adolescents’ Internet inquiry strategies. Paper presented at the 53rd annual meeting of the National Reading Conference, Scottsdale, AZ. 72. Editors, A. F., Punie, Y., & Bre, B. N. (2013). DIGCOMP : A Framework for Developing and Understanding Digital Competence in Europe. Luxemburg: Publications Office of the European Union. Bruseels: European Commision. 73. Eisner, E. W. (1994). The Educational Imagination: On the Design and Evaluation of School Programs, Third edition, New York: Macmillan. 74. Ericsson, K.A., R.T. Krampe and C. Tesch-Römer (1993), “The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance”, Psychological Review, Vol. 100, No. 3, pp. 363-406. 202 75. Ermenc, K. S., Cencen, Z. in Klančnik, B. (2007). Priprava izvedbenega kurikula: Dva primera dobre prakse. Ljubljana: CPI. 76. E-šolstvo (2012), Pot do e-kometentenga učitelja, Bilten 2012/7, Ljubljana. 77. Evropska komisija - Survey of Schools: ICT in Education. Benchmarking Access, Use and Attitudes to Technology in Europe’s Schools (2013). Final report of European Commission, 2013. Dostopno 2. 4. 2015: https://ec.europa.eu/digital-agenda/en/survey-schools-ict-education 78. European Commission. (2012a). First European Survey on Language Competences: Final Report. Brussels: European Commission. 79. Fakin, M., Kocijančič, S., Hostnik, I., & Florjančič, F. (2011). Učni načrt. Program osnovna šola. Tehnika in tehnologija. Ljubljana: Ministrstvo RS za šolstvo in šport, Zavod RS za šolstvo. 80. Fidel, R. et al (1999). A visit to the information mall: Web searching behavior of high school students. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 50, 24-37. 81. Fisher, D., Frey, N., Lapp, D. (2009). In a reading state of Mind. Brain research, teacher modeling and compreheanison instruction. Newark, DE: International Reading Association. 82. Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: The control and construction of hierarchies of skills. Psychological Review, 87/6, 477–531. 83. Flavell, J., Green, F., Flavell, E. (1995). Young Children’s Knowledge About Thinking Monographs for the Society for Research in Child Development. 60, 1, Chicago: University of Chicago Press Freeman. 84. Flogie, A., Dolenc, K., Aberšek, B. (2015). Transdisciplinarity in education is near, Proceeding of the 1st International Baltic Symposium on Science and Technology Education, Šiauliai 85. Flogie, A. (2014). Inovativno izobraževanje z informacijsko komunikacijsko tehnologijo v luči spremembe pedagoške paradigme, Dispozicija doktorske disertacije, Maribor: UM, FNM 86. Flynn, R. J. (1994). Encyclopedia of Human intelligence. In: R. J. Sternberg, eds. (New York: Maximilian), pp. 617-623. 87. Flynn, R. J. (1998). The Rizing Curve: Long-Trem Gains in IQ and Related Measures. In: U. Neisser, eds. Washington. DC: American Psychological Association, pp. 25-66. 88. Foltz, P.W. (1996) Comprehension, Coherence and Strategies in Hpyertext and Linear text. In Rouet, J.F., Levonen, J.J., Dillon, A.P. & Spiro, R.J. (Eds.) Hypertext and Cognition. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. 89. Frank, H. (1993). Kybernetische Grundlagen der Pädagogik. Prag: Kava-Pech. 90. Frank, H., Mader, B. S. (1971). Einführung in die kybernetische Pädagogik. München: Wissenschaftliche Reihe. 91. Franklin, C. (2007). Factors that influence elementary teachers use of computers. Journal of Technology and Teacher Education, 15(2), 267–293. 92. Gagne, Fracois. DMGT 2; https://www.youtube.com/watch?v=QFPJpJIwcxM ( dostop: 30..5.2014). 93. Gardner, H. (1985). The Mind's New Science, New York: Basic Books. 94. Garnham, A., & Oakhill, J.V. (1996). The mental models theory of language comprehension. In B.K. Britton & A.C. Graesser (Eds.), Models of understanding text (pp. 313-339). Hillside, NJ: Erlbaum. 203 95. Garrison, B.M., & Hynds, S. (1991). Non-traditional learners’ written and dialogic response to literature. In C. Kinzer & D. Leu (Eds.), Literary research, theory, and practice: Views from many perspectives (41st yearbook of the National Reading Conference (pp. 313-332). Chicago: National Reading Conference. 96. Gartner, S. (2007). “Ali si želimo otroke vzgajati v državljane s kritičnim razmišljanjem?” Časopis za kritično znanost, 35, št. 229/230, str. 115–124. 97. Gartner, S. in Musil, B. (2011). Povej mi s pravljico: raziskovanje etike z majhnimi in velikimi otroki. Nova Gorica: Melior, Založba Eduka. 98. Gilliand-Swetland, A. J. (2000). Setting the stage. Introduction to metadata: Pathways to digital information. Retrieved 8.7., 2013 99. Gladwell, Malcolm. 2009. Prebojniki. Ljubljana. Mladinska knjiga. 100. Gnamuš - Kunst, O. (1984): Govorno dejanje - družbeno dejanje, Komunikacijski model jezikovne vzgoje, Ljubljana: Pedagoški inštitut. 101. Graesser, A. C., P. Chipman in B. G. King (2008). “Computer-Mediated Technologies”. V J. M. Spector idr. (ur.), Handbook of Research on Educational Communications and Technology (3. izdaja), Erlbaum, New York, str. 211–224. 102. Graesser, A. C. in B. King (2008). “Technology-Based Training”. V J. J. Blascovich and C. R. Hartel (ur.), Human Behavior in Military Contexts (str. 127–149), National Academies Press, Washington, DC. 103. Greenfield, P. (2009): Technology and Informal Education: What Is Taught, What Is Learned. Science. Vol. 323 no. 5910, p. 69-71. 104. Greeno, J. G., A. M. Collins in L. B. Resnick (1996). “Cognition and Learning”. V D. C. Berliner (ur.) in R. C. Calfee (ur.), Handbook of Educational Psychology, New York: Macmillan, str. 15–46. 105. Hackbarth, S. (1996). The Educational Technology Handbook. New Jersey: Englewood Cliffs. 106. Halász, G., & Michel, A. (2011). Key Competences in Europe : interpretation , policy. European Journal of Education, 46(3), 289–306. 107. Hamblin, C. L. (1970). Fallacies. London: Methuen. 108. Hardy, I., A. Jonen, K. Möller and E. Stern (2006), “Effects of Instructional Support within Constructivist Learning Environments for Elementary School Students’ Understanding of ‘Floating and Sinking’”, Journal of Educational Psychology, Vol. 98, No. 2, pp. 307-326. 109. Hartman, H. J. (2001), Metacognition in Learning and Instruction, Kluver, Dordrecht. 110. Heimann, P. (1976). Didaktik als Unterrichts Wissenschaft. Stutgart: Klett. 111. Hermans, R., Tondeur, J., Van Braak, J. et al. (2008). The impact of primary school teachers’ educational beliefs on the classroom use of computers. Computers & Education, 51, 1499–1509. 112. Hill, J., & Hannafin, M. (1997). Cognitive strategies and learning from the World Wide Web. Educational Technology Research & Development, 45, 37-64. 113. Hirsch Hadorn, G., Hoffmann-Riem, H., Biber-Klemm, S., Grosenbacher-Mansuy, W., Joya, D., Pohl, C., Wiessmann, U., Zemp E., (2008). Handbook of Transdisciplinary Research, Springer Science + Business Media B.V. 114. Horton, W. (2006). E-learning by design. Pfeifler: Wiley Imprint. 204 115. Huang, H. M., & Liaw, S. S. (2005). Exploring users’ attitudes and intentions toward the Web as a survey tool. Computers in Human Behavior, 21(5), 729-743. 116. Jager, A.K., & Lokman, A.H. (1999). Impacts of ICT in education. The role of the teacher and teacher training. Proceedings of the European Conference on Educational Research. Lahti, Finland. 117. Jank, W., Meyer, H. (2006). Didaktični modeli. Ljubljana: Zavod za Šolstvo. 118. Joan Freeman (2013). http://www.joanfreeman.com/ (dostop 30.5.2014) 119. Keengwe, J., & Onchwari, G. (2008). Computer technology integration and student learning: Barriers and promise. Journal of Science Education and Technology, 17, 560– 565. 120. Kerndl, M., Kordigel Aberšek, M. Teachers' competence for developing reader's reception metacognition. V: LAMANAUSKAS, Vincentas (ur.). Philosophy of mind and cognitive modelling in education - 2012, (Problems of education in the 21st century, ISSN 1822-7864, vol. 46). Siauliai: Scientific Methodological Center Scientia Educologica, 2012, str. 52-60. 121. Kintsch, W. (1988). The role of knowledge in discourse comprehension: a construction integration model. Psychological Review, 95(2), 163-182. 122. Kintsch, W., & Van Dijk, T.A. (1978). Toward a model of text comprehension and production. Psychological Review, 85, 363-394. 123. Kirschner, P. A. (2002). Cognitive load theory: implications of cognitive load theory on design of learning. Learning and Instruction, 12(1), 1-10. 124. Klampfer, F., Bregant, J. in Gartner, S. (2008). Telovadnica za možgane: uvod v kritično mišljenje. Maribor: Svarog. 125. Kodeks etike medicinskih sester in zdravstvenih tehnikov Slovenije – 2005. (21. 5. 2005). Uradni list RS, št. 40/2010. Pridobljeno februarja 2013 s http://www.uradni-list.si/1/content?id=97901 126. Koedinger, K. R., Anderson, J. R., Hadley, W. H., & Mark, M. A. (1997). Intelligent tutoring goes to school in the big city. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 8, 30-43. 127. Komljanc, N. (2014), Koncept izvedbenega kurikula, http://www.zrss.si/pdf/181214130722_koncept_izvedbenega_kurikuluma_dec_2014.pdf 128. Koncept odkrivanja in dela z nadarjenimi učenci v devetletni OŠ. Strokovni svet RS za splošno izobraževanje (1999). http://www.mss.gov.si/fileadmin/mss.gov.si/pageuploads/podrocje/os/devetletka/program_drugo/Odkri vanje_in_delo_z_nadarjenimi_ucenci.pdf (dostop 30.5. 2014). 129. Koncept Viz dela z nadarjenimi dijaki srednjih šol , 2007. http://www.zrss.si/default.asp?rub=3159 (dostop 30.5.2014) 130. Kordigel Aberšek, M. (2012). Neuroscience, world wide web and reading curriculum. V: LAMANAUSKAS, Vincentas (ur.). Philosophy of mind and cognitive modelling in education - 2012, (Problems of education in the 21st century, ISSN 1822-7864, vol. 46). Siauliai: Scientific Methodological Center Scientia Educologica, 2012, pp. 66-73. 131. Kordigel Aberšek, M., Dolenc, K., Kovačič, D. (2015). Elementary and natural science teachers' online reading metacognition. Journal of Baltic science education 2015, vol. 14, no. 1, pp. 121-131. 132. Krašna, M., Igor Pesek, Ivan Gerlič (2010). Digitalne kompetence v izobraževanju. opredelitev naravoslovnih kompetenc, znanstvena monografija, Univerza v Mariboru, Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Maribor. 205 133. Kreuh, N. (2011). Izhodišča za izdelavo e-učbenikov. (Elektronski vir). Ljubljana: Zavod R Slovenije za šolstvo. Način dostopa (URL): http://www.zrss.si/pdf/izhodisce-e-ucbeniki.pdf 134. Kuppens, A. H. (2010). Incidental foreign language acquisition from media exposure. Learning, Media & Technology. 35(1), 65-85. 135. Landow, G. P. (2006). Hypertext 3.0: Critical Theory and New Media in an Era of Globalisation. Baltimore, Maryland: The Johns Hopkins University Press. 136. Lave, J., M. Murthaugh in O. De la Rocha (1984). “The Dialectic of Arithmetic in Grocery Shopping”. V B. Rogoff (ur.) in J. Lave (ur.), Everyday Cognition: Its Development in Social Context, Cambridge, MA: Harvard University Press, str. 67–94. 137. Leever, M. G. (2001). “Teaching professional ethics: Fostering some overlooked skills”. Teaching Ethics, Fall 2001, 77–89. 138. Linn, M. C. (2006), “The Knowledge Integration Perspective on Learning and Instruction”, in R. K. Sawyer (ed.), The Cambridge Handbook of the Learning Sciences, Cambridge University Press, New York, pp. 243-264. 139. Lipman, M. (1988). “Critical Thinking – What Can it Be?”, Educational Leadership, 467, str. 38–43. 140. Lorenz, E. (2005). Designing Chaotic Models. Journal of the Atmospheric Sciences: Vol. 62, No. 5, pp. 1574–1587. 141. Lowyck, J. (2008). “Foreword”. V J. M. Spector idr. (ur.), Handbook of Research on Educational Communications and Technology (3. izdaja), Erlbaum, New York, str. xiii–xv. 142. Luria, A. R. (1987). The mind of a mnemonist: a little book about vast memory. Cambridge, MA: Harvard University Press. 143. Lyons, D. et al. (1997). An investigation of the use of the World Wide Web for online inquiry in a science classroom. Paper presented at the meeting of the National Association for Research in Science Teaching, Chicago, IL. 144. Malerba, F., Vonortas, N., Breschi, S., & Lorenzo, C. (2006). European Research Area for Information Society Technologies. Brusels: European Commision. 145. Mangen, A., Walgermo, B. R., Bronnick, K. (2013). Reading linear texts on paper versus computer schreen. International Journal of Educational Research. 58 (2013), pp. 61-68. 146. Maretič Požarnik, B. (2005). Spreminjanje paradigme poučevanja in učenja ter njunega odnosa – eden temeljnih izzivov sodobnega izobraževanja. Sodobna Pedagogika, 56(1), 2005. 147. Marzano, R. J. in Pickering D. J. idr. (1997). Dimensions of Learning: Trainer's manual, 2. izdaja. Alexandria: ASCD/McRel. 148. Mayer J. (2004). Ravnaje z izjemnimi ljudmi v organizaciji, Organizacija, št. 6, Moderna organizacija, Kranj. 149. Mayer, Janez, Tomaž Kern, Matjaž Roblek in Benjamin Urh (2005). Povečevanje konkurenčnosti organizacije s sočasnim generiranjem kadrovskih in procesnih sprememb V Sinergija metodologij: Zbornik 24. Mednarodne konference o razvoju organizacijskih znanosti, Slovenija, Portorož, 16.-18. marec 2005, ur. Jindřich Kaluža, 783–792. Kranj: Moderna organizacija. 150. Mayer, R. E. (1996). “History of Instructional Psychology”. V E. De Corte (ur.) in F. E. Weinert (ur.), International Encyclopaedia of Developmental and Instructional Psychology, Oxford, UK, Elsevier Science Ltd, str. 26–33. 206 151. Mayer, R. E. (2001). Multimedia Learning, Cambridge University Press, New York. 152. Mayer, R. E. (2008). Learning and Instruction: Second Edition, Merrill Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ. 153. Mayer, R. E. (2009). Multimedia Learning: Second Edition, Cambridge University Press, New York. 154. Mayer, R. E. (2010). The Nature of Learning, Using Research to Inspire Practice: OECD. 155. Mayer, R. E. (ur.) (2005). The Cambridge Handbook of Multimedia Learning, Cambridge University Press, New York. 156. Mayer, R.E. and R. Moreno (2003), “Nine Ways to Reduce Cognitive Load in Multimedia Learning”, Educational Psychologist, Vol. 38, No. 1, pp. 43-52. 157. Mazzali-Lurati, S. (2007). Here is the author! Hyperlinks as constitive rules of hypertextual communication. Seniotica, 167(1/4), 135 - 168. 158. McClellan, S. & Kerschbaumer, K., 2001. Tickers and Bugs: Has TV Gotten Way Too Graphic? Broadcasting & Cable. 131(50), p16. 159. Microsoft Partners in Learning (2010), Bringing a 1-to-1 Program to Life (a Handbook for Senior Secondary School Teachers, Microsoft Corporation 160. Miller, G.A. (1956), “The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information”, Psychological Review, Vol. 63, No. 2, pp. 81-97. 161. Millett, S. (2002). “Teaching Ethics (and Metaphysics) in an Age of rapid technological Convergence”. Teaching Ethics, Spring, 53–68. 162. Mishra, P., & Koehler, M. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A new framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. 163. MIZS. (2011). Program osnovna šola, TEHNIKA IN TEHNOLOGIJA, Učni načrt. Retrieved 8.12., 2014, from http://www.mizs.gov.si/fileadmin/mizs.gov.si/pageuploads/podrocje/os/prenovljeni_UN/UN_tehnika_te hnologija.pdf 164. Morris, R. G. M. (2003). Neuroscience, science of the brain, BNA, Great Britain. 165. Müller, K. H. (2008). The new science of cybernetics. The evolution of living research designs, Vol. I: Methodology. Wien: Edition Echoraum. 166. Müller, K. H. (2011). The new science of cybernetics. The evolution of living research designs, Vol. II: Theory. Wien: Edition Echoraum. 167. Nada, T. Š., Lesjak, D., Vodopivec, M., Žižmond, E., Trnavčevič, A., Ivančič, A., … Čepar, Ž. (2006). Razvoj koncepta regionalnih centrov vseživljenjskega učenja. Zbirni delovni zvezek (Vol. 15). Koper. ISSN 1581-4718 168. Nair, P. (2011). The Classroom Is Obsolete: It's Time for Something New. Education Week (Published Online: July 29, 2011) 169. NISO. (2004). Understanding metadata. Retrieved 8.7., 2013, from http://www.niso.org/publications/press/UnderstandingMetadata.pdf 170. Nolt, J., Rohatyn, D. (1988). Theory and Problems of Logic. New York: McGraw-Hill. 207 171. OECD (2000). Measuring Student Knowledge and Skills: The PISA 2000 Assessment of Reading, Mathematical and Scientific Literacy. Pariz: OECD Publishing. 172. OECD (2010). PISA 2009 Results: Students On Line Digital Technologies and Performance. Volume VI. Paris: OECD. 173. OECD (2012). PISA 2012 Assessment and Analytical Framework. Mathematics, reading, science, problems solving and financial literacy. Paris: OECD. 174. OECD (2013). PISA 2012 Results: What students know and can do: Student performance in mathematics, reading and science. Volume I. Paris: OECD. 175. OECD (2014). PISA 2012 Technical Report. Paris: OECD. 176. OECD (2009). Beyond Textbooks: Digital Learning Ressources as Systemmic Innovation in the Nordic Countries. Paris: OECD Publishing 177. OECD. (2007) Giving Knowledge for Free. The Emergence of Open Educational Resources, Paris: OECD Publishing. http://www.oecd.org/dataoecd/35/7/386543317.pdf (9.2.2011) 178. Okasha, S. (University of Y. (2002). Philosophy of science (p. 160). Oxford: University Press. 179. Otter, M., & Johnson, H. (2000). Lost in hyperspace: Metrics and mental models. Interacting With Computers, 13, 1-40. 180. Paris, S. G., & Paris, A. H. (2001). Classroom applications of research on self-regulated learning, Educational Psychologist, 1, 29-39. 181. Paterson, K. (2000). Na pomoč!:kako preživeti kot učitelj? Radovljica: MCA. 182. Paivio, A. (1986). Mental Representations: A Dual Coding Approach, Oxford University Press, Oxford, UK. 183. Paivio, A. (2007). Mind and Its Evolution, Erlbaum, Mahwah, NJ. 184. Paul, R. (1995). Ethics without Indoctrination. Dillon Beach, CA: The Foundation for Critical Thinking. 185. Pavlič Škerjanc, K., (2012, Šolski izvedbeni kurikul kot vsebinski in organizacijski okvir za kurikularne povezave/timski pouk, Projekt Posodobitve kurikularnega procesa na osnovnih šolah in gimnazijah, www.zrss.si/.../šolski%20izvedbeni%20kurikul_katja%20p.%20škerjanc. 186. Pečjak, S., Gradišar, A. (2002). Bralne učne strategije. Ljubljana: Zavod R S Slovenije za šolstvo. 187. Peklaj, C., Kalin, Pečjak, S., Puklek-Levpušček, M., Valenčič-Zuljan, M. Košir, K.: Izobraževanje učiteljev za nove kompetence za družbo znanja ter vloga teh kompetenc pri uresničevanju vzgojnoizobraževalnih ciljev v šoli, Dostop: http://www.mizs.gov.si/fileadmin/mizs.gov.si/pageuploads/podrocje/razvoj_solstva/crp/2008/crp_V5_0 229_porocilo.pdf , dostop 15.1.2014. 188. Peralta, H., Costa, F.A. (2007). Teachers’ competence and confidence regarding the use of ICT. Educational Sciences Journal, 3, 75-84. 189. Pintrich, P.R. (2005). The role of goal oriantation in self-regulation learning. V.M. Boekaerts, P.R. Pintrich in M. Zeidner (ur.), Handbook of self-regulation (str. 451-502). San Diego: Academic Press. 190. Plair, S. (2008). Revamping professional development for technology integration and fluency. The clearing house, 82(2), 70-74. 191. Platon (2004). “Država”. V Kocijančič, G. (ur.). Platon: Zbrana dela. Celje: Mohorjeva družba. 208 192. Ploj Virtič, M., Pšunder, M. (2014). Innovative pedagogy : developing of pupils' competencies through the use of modern technologies in the classroom. in: 10th International Scientific Conference on Distance Learning in Applied Informatics, Štúrovo. DIVAI 2014 : conference proceedings. Prague: Wolters Kluwer. 193. Postholm, M. B. (2006). The teacher’s role when pupils work on task using ICT in project work. Educational Research, 45(2), 155-175. 194. Pressley, M. (2000). What should comprehension instruction be the instruction of? In M.L., Kamil, P. Mosenthal, P.D. Pearson & R. Barr (Eds.), Handbook of reading research, (Vol. 3, pp. 545-562). Mahwah, NJ: Erlbaum. 195. Pšunder, M., Ploj Virtič, M. (2010). The influence of the field of study on the use of modern information and communication technologies among student and teachers = Utjecaj studijskog usmjerenja na upotrebu modernih informacijskih i komunikacijskih tehnologija između studenata i učitelja. Informatologia, 43(4), 269-279. 196. Pšunder, M., Ploj Virtič, M. (2014). Future teachers' critical view on integration of information and communication technology into teaching and learning. in: 2nd International Scientific Conference on Philosophy of Mind and Cognitive Modelling in Education, Maribor, PCE 2014: conference abstract proceedings. 197. Ramírez, E., Cañedo, I., & Clemente, M. (2012). Attitudes and Beliefs of secondary teachers about internet use in their classroom. Comunicar, 38(19), 147-155. 198. Razdevšek Pučko, C. (1999). Psihološka utemeljitev opisnega ocenjevanja znanja v prvem obdobju devetletke. Psihološka obzorja, 8(4), str. 37-44. 199. Reiss, M. Sally. (2008). Research That Supports the Need for and Benefits of Gifted Education. NAGC. The University of Connecticut. 200. Rittle-Johnson, B., R.S. Siegler and M.W. Alibali (2001), “Developing Conceptual Understanding and Procedural Skill in Mathematics: An Iterative Process”, Journal of Educational Psychology, Vol. 93, No. 2, pp. 346-362. 201. Subotnik, Rena F., Paula Olszewski-Kubilius and Karen D. Arnold. 2003. Beyond Bloom: Revisiting Environmental Factors that Enhance or Impede Talent Development . v: Rethinking gifted education / edited by James H. Borland. Teacher College Press. Columbia University. 202. Repnik, R., Marko Gosak, Milan Ambrožič, (2010). Prepletenost digitalne pismenosti z razvijanjem drugih kompetenc pri pouku fizike. znanstvena monografija, Univerza v Mariboru, Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Maribor. 203. Rowlands, I. in dr. (2008) The Google generation: the information behaviour of the researcher of the future. ASLIB PROC , 60 (4) 290 - 310. Vir: http://discovery.ucl.ac.uk/177993/ - pridobjeno: 15. 4. 2012 204. Rupnik Vec, T. (2011). Izzivi poučevanja: spodbujanje razvoja kritičnega mišljenja. Ljubljana: Zavod Republike Slovenije za šolstvo. 205. Russel, P. (1993). Knjiga o možganih. Ljubljana: DZS. 206. Rutar Leban, T., Mlekuž, A., Pižorn, K., Vršnik Perše, T. (2013). Tuji jeziki v slovenskih osnovnih šolah : rezultati evropske raziskave o jezikovnih kompetencah ESLC 2011. Ljubljana: Pedagoški inštitut. 207. Salganik, L. S. (2001). Competencies for life: A conceptual and empirical challenge. V: D. S. Rychen in L. S. Salganik (ur.). Defining and selecting key competencies. Bern: Hogrefe & Huber, str. 17–32. 209 208. Saettler, P. (2004). The Evolution of American Educational Technology, Information Age Publishing, Greenwich, CT. [Izvirnik izdan 1990.] 209. Schneider, M. in E. Stern (2009). “The Inverse Relation of Addition and Subtraction: A Knowledge Integration Perspective”, Mathematical Thinking and Learning, let. 11, št. 1, str. 92–101. 210. Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3 (3), 417–457. 211. Shulman, L. S. (1987). Knowledge and teaching: Foundations of the new reform. Harvard Educational Review, 57 (1), 1-22. 212. Sime, D., & Priestley, M. (2005). Student teachers’ first reflections on information and communications technology and classroom learning: implications for initial teacher education. Journal of Computer Assisted Learning, 21, 130-142. 213. Simon, H. A. (1979). Models of thought. New Haven: Yale University Press. 214. Skupna evropska načela za kompetence in kvalifikacijo učiteljev, dostopna nazadnje, Evropska komisija za izobraževanje in kulturo. Dostopno 30. 3. 2015: http://www.pef.unilj.si/bologna/dokumenti/eu-common-principles-slo.pdf. 215. Slavin, R.E. (1991). Educational psychology: Theory into practice. Boston: Allyn and Bacon. 216. Spiro, R.J. (2004). Principled pluralism for adaptive flexibility in teaching and learning. In R.B. Ruddell & N. Unrau (Eds.), Theoretical models and processes of reading (5th ed., pp. 654-659). Newark, DE: International Reading Association. 217. Stigler, J. W., Hiebert, J. (2009). The Teaching Gap: Best Ideas from World's Teachers for improving education in classroom. New York: Free Press. 218. Stipek, D. (2012). Motivation to learn: Integrating theory and practice. Boston: Allyn and Bacon. 219. Strmčnik, F. (1978). Sodobna šola v luči programiranega pouka. Ljubljana: DDU Univerzum. 220. Strmčnik, F. (2001). Didaktika: osrednje teoretične teme. Ljubljana: Znanstveni inštitut Filozofske fakultete. 221. Strmčnik, France. (2001).Didaktika: osrednje teoretične teme. Ljubljana: Znanstveni inštitut Filozofske fakultete. 222. Svetlik, I. in drugi (2005). Kompetence v kadrovski praksi, GV izobraževanje, Ljubljana. 223. Sweller, J. (1999). Instructional Design in Technical Areas, ACER Press Camberwell, Australia. 224. Špernjak, A., Andrej Šorgo (2010). Razvoj digitalne kompetence pri pouku biologije kot ene od osmih ključnih naravoslovnih kompetenc. opredelitev naravoslovnih kompetenc, znanstvena monografija, Univerza v Mariboru, Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Maribor. 225. Štih, F. (2012). Izvajanje notranje diferenciacije in individualizacije v prvem triletju osnovne šole. Ljubljana: Filozofska fakulteta. 226. Štraus, M. in Markelj, N. (2011) Bralna, matematična in naravoslovna pismenost dijakinj in dijakov 1. letnikov srednjih šol v Sloveniji v raziskavi PISA 2009. Šolsko polje Vol XXII, No. 5-6, pp. 35-68. http://www.pei.si/UserFilesUpload/file/digitalna_knjiznica/SP/2011/%C5%A0olsko%20polje,%20letni k%20XXII,%20%C5%A1tevilka%205-6.pdf [Dostop: 27. oktober 2014] 227. Šuster, D. (1998). Moč argumenta. Maribor: Pedagoška fakulteta. 210 228. Šverc, A., Flogie, A., & Vičič Krabonja, M. (2013). Cilji inovativne pedagogike 1:1 in uvajanje le-te na zavodu A.M.S (Goals of innovative one-to one learning on Institute A.M.S.). In: Zbornik prispevkov mednarodne conference SIRikt, Kranjska Gora. 229. Šverc, A., Flogie, A., Perčič, K., Kovačič, D., Vičič Krabonja, Maja. (2013). Učenje 1 na 1 na Škofijski gimnaziji v okviru Zavoda Antona Martina Slomška. Didakta, letn. 23, št. 163, str. 21-24 230. Šverc, M. (2012), Učenje 1 na 1 na Škofijski gimnaziji v okviru Zavodu Anton Martin Slomšek, Didakta, Radovljica. 231. Tablets For Schools (2015). Stage 3 Research. N.p., n.d. Web. 5 Jun. 2015. http://tabletsforschools.org.uk/key-findings-stage-3-research/ 232. The definition and selection of key competencies: executive summary (2005). http://www.deseco.admin.ch/bfs/deseco/en/index/02.parsys.43469.downloadList.2296.DownloadFile.t mp/2005.dskcexecutivesummary.en.pdf Dostop 8. 11. 2009. 233. The NMC (2014, The Horizon Report Europa: 2014 Schools Edition examines trends, challenges, and technologies for potential impact on and use in teaching, learning, and creative inquiry, European Commission/The new media Consortium. 234. The International Flath Earth Society (1. 1. 2014). Pridobljeno 5. 7. 2014 z www.tfes.org. 235. The Markkula Center for Applied Ethics at Santa Clara University. Pridobljeno 20. 5. 2014, s http://www.scu.edu/ethics/practicing/decision/making.pdf. 236. Tomei, L. A. (2005). Taxonomy for the technology domain. USA: Information Science Publishing. 237. Turlea, G., Nepelski, D., Prato, G., Simon, J., Sabadash, A., Stancik, J., Szewczyk, W., Desruelle, P. in Bogdanowicz, M. (2011). The 2011 Report on R&D in ICT in the European Union. Seville: JRC European Commission. 238. Van den Brink-Budgen, R. (2001). Critical Thinking for Students. Oxford: How to Books Ltd. 239. Van Tassel-Baska, Joyce. (2000). Theory and Research on Curriculum Development for the Gifted. V: Educational Technology for Gifted Education. 2004. Zbornik: 9. th ECHA Conference, Pamplona. 240. Veen, W., B. Vraking (2006). Homo Zappiens. Growing up in a digital age. London: Network Continuum Education. 241. Verezub, E., Wang H. (2008) The role of metacognitive reading strategies instructions and various hyperlinks in comprehending hypertextst. http://www.ascilite.org.au/conferences/melbourne08/procs/verezub.pdf retrived 8. 7. 2014 242. Vosniadou, S., C. Ioannides, A. Dimitrakopoulou and E. Papademetriou (2001), “Designing Learning Environments to Promote Conceptual Change in Science”, Learning and Instruction, Vol. 11, No. 4-5, pp. 381-419. 243. Wallace, R.M et al. (2000). Science on the Web: Students online in a sixth-grade classroom. Journal of the Learning Sciences, 9, 75-104. 244. Walton, D. (1998). »Fallacies«. In Craig, E. (Ed.), Routledge Encyclopedia of Philosophy, Vol. 3, London: Routledge, pp. 544–545. 245. Wästlund, E., Reinikka, H., Norlander, T., Archer, T. (2005). Effects of VDT and paper presentation on consumption and production of information: Psychological and physiological factors. Computers and Human Behavior 21 (2005) 377 ‒ 394. 246. Wei, C. Y., Evans, M. B., Eliot, M., Barrick, J., Maust, B., & Spyridakis, J. H. (2005). Influencing webbrowsing behavior with intriguing and informative hyperlink wording. Journal of Information 211 Science, 31(5), 433 - 445. 247. Weinert, F. (2001). Concept of competence. A conceptual clarification. V Rychen, D.S., Salganik, L. H. (ur), Defining and Selecting Key Competences. Hogrefe & Huber Publishers. 248. Wiliam, D. (2007). “Keeping Learning on Track: Classroom Assessment and the Regulation of Learning. V F. K. Lester Jr (ur.), Second Handbook of Mathematics Teaching and Learning, Information Age Publishing, Greenwich, 1053–1098. 249. Winn, W. (2002), “Current Trends in Educational Technology Research: The Study of Learning Environments”, Educational Psychology Review, Vol. 14, No. 3, pp. 331-351. 250. Winne, P. H., Perry, N. (2000). Measuring self-regulated learning. In Bokaerts, M., Pintrich, P.R., Zeidner, M. (Eds.), Handbook of self-regulation, 452-502). San Diego, C. A.: Academic Press. 251. Winograd, T., Flores, C. F. (1986). Understanding computers and cognition: A new foundation for design. Norwood: Ablex. 252. Wolf, Maryanne, Mirit Barzillai (2009). The Importance of Deep Reading. Educational Lesdership. 2009 | Volume 66 | Number 6 Literacy 2.0 Pages 32-37 253. Woods, J. (2003). Paradox and Paraconsistency: Conflict Resolution in the Abstract Sciences. Cambridge: Cambridge University Press. 254. Wozney, L., Venkatesh, V., & Abrami, P.C. (2006). Implementing computer technologies: Teachers' perceptions and practices. Journal of Technology and teacher education, 14(1), 173-207. 255. Wray, D. (1994). Literacy and Awareness, London: Hodder/UKRA. 256. Wray, D., & Lewis, M. (1997). Extending Literacy: children reading and writing non-fiction, London: Routledge 257. Zorman, L. (1974). Sestava testov znanja in njihova uporaba v šoli. Ljubljana: Zavod za šolstvo. 258. Wiener, N. (1948). Cybernetics – or control and communication in the animal and the machine. New York: John Wiley & Sons, Inc. 259. Wittrock, M.C. (1989). “Generative Processes of Comprehension”, Educational Psychologist, letn. 24, št. 4, str. 345–376.
