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.