Tento termín je však už sám o sebe terminologicky problematický, pretože informatická komunita ho vníma tak, že výstupom je „technológia“, kým aj naši pedagógovia ho považujú za „obyčajný“ eLearning. Podstatu problému však treba hľadať skôr v tom, že výučba je proces, ktorý je založený na vedomostiach a treba ho automatizovať. Stratégiou automatizácie sa riadi výskum počítačovej podpory vo výučbe bakalárov na Materiálovotechnologickej fakulte STU, ktorého metodika sa približuje v tomto článku.
TERMINOLOGICKÉ MEDZERY DIGITÁLNEJ PODPORY VZDELÁVANIA
V tejto súvislosti je potrebné zdôrazniť, že v slovenskej praxi termín „technology enhanced learning“ [1] nefiguruje ani v prioritách národného výskumu, či v grantoch Ministerstva školstva a nepoužíva ho ani samotná akademická obec. Ako chronický stereotyp sa u nás všetko dáva do škatuľky eLearning (aj z mojej praxe mám skôr negatívnu skúsenosť, keď si oponenti zamieňali termín TEL s eLearningom). Problémy s používaním termínu eLearning sa však vyhrotili aj v zahraničí, čo možno výborne demonštrovať na príklade univerzity Oxford, ktorá v akademickom roku 2011 – 2012 zmenila označenie študijného programu „eLearning“ na „Learning and Technology“. Ako dôvod sa uvádza, že eLearning je termín „prežitý, zavádzajúci a zmätočný“. Zamietli sa pritom alternatívne názvy TEL (tento termín, že nie je dostatočne jasný) alebo „educational technology“ (ide o príliš technologický prístup) [2].
Treba si však uvedomiť, že Slovensko ako členský štát Európskej únie je v pozícii, že ak sa chce uchádzať o prostriedky na výskum z rámcových programov výskumu EÚ, resp. najnovšie z Horizon 2020, musí sa pridržiavať terminológie platnej pre výskumnú politiku v oblasti IKT. Z tohto hľadiska je faktom, že termín „technology enhanced learning“ sa zaviedol ako oficiálny v rámci 7. rámcového programu EÚ. V našich podmienkach sťažuje situáciu aj to, ako tento termín prekladať, resp. vykladať. Voľne sa dá preložiť napr. ako „technológiou zdokonaľované vzdelávanie“, no z hľadiska výskumnej praxe ide o terminologicky veľmi nejasný pojem. Aj keď sme konzultovali jeho preklad do slovenčiny s rodenými Angličanmi, resp. jazykármi, nenašla sa žiadna zhoda v tom, či ťažiskom je „technológia“ alebo „učenie sa“, či je prioritou „technology“ alebo „learning“. V pozícii inštitúcie, ktorá podáva projekt na úrovni EÚ (ale asi aj na úrovni Slovenska) je potom vždy reálna hrozba, že evaluátori vyhodnotia akýkoľvek kvalitný podaný projekt s tým, že nerieši ciele a predmet tej - ktorej výzvy v oblasti TEL. To nepriamo vyplýva aj z prehľadu súčasnej literatúry, ktorá sa vyznačuje čiastočnou, resp. až razantnou nespokojnosťou so súčasným stavom inklúzie digitálnej technológie do výučby na univerzitách.
KRITIKA SÚČASNÝCH PRÍSTUPOV VÝKUMU „TECHNOLOGY ENHANCED LEARNING“
Sklamanie z nízkej efektívnosti implementácie digitálnej technológie do univerzitnej výučby (týka sa však rovnako firemného vzdelávania), sa dá všeoobecne demonštrovať desiatkami článkov uverejnených vo vedeckých časopisoch alebo na špecializovaných internetových blogoch, napr. [4 – 8]. Na ilustráciu možno citovať Kinchina, ktorý uvádza, že „napriek enormnému entuziazmu pre aplikovanie „technology enhanced learning“ (ďalej TEL) a značnej sume peňazí venovanej TEL iniciatívam, nie je univerzálna spokojnosť s progresom integrovania nových technológií do výučby [4]. Kinchin napr. na označenie nekvalitných výstupov digitálnej technológie do vzdelávania používa termín „technology enhanced non-learning“. Ako východisko vidí efektívnejšiu komunikáciu medzi komunitami učiteľov, informatikmi a akademickými výskumníkmi. To je aj v súlade s poznatkami špecializovanej literatúry, že pre úspešnosť zavádzania TEL na univerzitách je rozhodujúca interdisciplinárna spolupráce troch subjektov: učiteľa, dizajnéra a výskumníka [9, 10] .
V špecializovanom blogu [8] je kritika TEL oveľa tvrdšia a zdá sa, že veľmi dobre vystihuje realitu praxe, pretože podobné skúsenosti sa získali aj na MTF STU v rámci participačného akčného výskumu vo výučbe bakalárov zameraného na TEL (v danom prípade je výhodou práve skutočnosť, že učiteľ je súčasne výskumník a súčasne aj technológiu programuje a adaptuje na aktuálne operačné systémy a bežný softvér). V blogu sa autor článku odvoláva na konferenciu EDUCA v Berlíne (http://www.online-educa.com) s prezentáciou z workshopu Európskej Komisie, pričom uvádza, že „Komisia financovala sériu rozsiahlych akademických projektov a explicitne vyhodnotila, že všeobecne absentujú dôkazy o tom, že by tieto projekty dosiahli nejaký trvalý vplyv.“ Autor článku veľmi detailne analyzuje „štyri“ základné problémy, ktoré sa skrývajú už v samotnom akronyme TEL. Napríklad miesto všeobecných technológií (Google, Facebook, WWW) má byť technológia špecifická pre vzdelávanie (educational-specific) a má zdokonaľovať curriculum (technology – enhanced curriculum). Dôraz na „learning“ považuje za „neužitočný“, a tvrdí, že výučba (teaching), a nie učenie sa, resp. vzdelávanie (learning) je tým, čo potrebujeme riešiť. TEL považuje za zle koncipovaný akronym s tým, že „po desiatich rokoch pokusov technológia nepriniesla žiadne merateľné zlepšenie výučby“ (teaching and learning). Taktiež dôkazy, že digitálne technológie produkujú reálnu transformáciu výučby sú „iluzórne“. Okrem iného uvádza, že veľký boom spustený okolo tzv. MOOC (masívne online kurzy), čo v New York Times nazvali rok 2012 „rokom MOOC“ sa po čase ukázal byť obyčajnou „bublinou“. Tvrdú kritiku TEL uzatvára s tým, že ľudia sú stresovaní všeobecnými technológiami, ktoré vyvíjajú „iní ľudia“ a pre „iné účely“ a dôležitosť technológií šitých na mieru edukácie, resp. výučby sa ignoruje.
Predchádzajúci rozbor TEL bol z hľadiska aplikovanej informatiky, takže podobne by sa dal urobiť z čisto z didaktického hľadiska. Navyše, obdobne by sa dala analyzovať plejáda článkov, ktoré sa zameriavajú na porovnávanie toho, či nasadenie počítača zlepší alebo nezlepší vedomosti študentov oproti tradičnej výučbe (napríklad pri výučbe cudzích jazykov, kde sú názory rovnako protichodné). V každom prípade, ak sa má urobiť zjednodušené zovšeobecnenie, potom nestranná osoba musí skonštatovať, že týmto spôsobom sa dá donekonečna kritizovať, či využitie počítačov vo vzdelávaní je alebo nie je prínosom. Stále sa to však bude točiť okolo podstaty problému, ktorým sa zdá byť veľmi jednoduchá skutočnosť a síce, že počítače v danom prípade podporujú v zásade kognitívne, resp. mentálne procesy jednotlivcov prebiehajúce vo vyučovacom procese. Z tohto hľadiska v každej didaktickej učebnici možno nájsť, že vyučovací proces súvisí s transferom vedomostí, kde kľúčovú úlohu hrá učiteľ (a nie anonymný počítač, „mŕtvy“ vzdelávací materiál na internete, alebo dokonca nejaká „technologická sociálna sieť“). A to už nehovoríme o tom, že ani aplikácia akejkoľvek super kvalitnej technológie nezaručuje, že študent, resp. vzdelávajúci sa, učivo aj pochopí. Tento zásadný rozdiel – v porovnaní s nasadením počítačov na automatizáciu technických systémov si treba v našom prípade vždy uvedomovať, pretože ak je technický systém automatizovaný „správne“ je to garanciou konštantnej kvality. V prípade nasadenia digitálnych technológií pre oblasť vzdelávania tomu tak ale nie je.
METODIKA VÝSKUMU TEL NA MTF STU – AUTOMATIZÁCIA PROCESOV VÝUČBY
Participačný akčný výskum (podľa [9] charakteristický prístup pre zavádzanie TEL na univerzitách) vo výučbe bakalárov na MTF STU sa dlhodobo zameriava práve na oblasť TEL. Dá sa povedať, že reprezentuje Slovensko v tejto oblasti, pretože v období 2007 – 2013 sa na túto oblasť orientoval v rámci projektov APVV a participoval v medzinárodných výskumných konzorciách KEPLER (tvorba ontológie na prenos dát z knižníc do výučby) a L3Pulse (analytika vzdelávania a dolovanie edukačných dát), čoho výsledkom je aj niekoľko desiatok článkov v informatických časopisoch, konferenciách a svetových kongresoch, vrátane aktuálne podanej prihlášky priemyselného vzoru súvisiaceho s metodikou spracovávania neštruktúrovaných dát (bližšie pozri napr. v [11 - 14]).
Počas výskumu TEL riešiteľský tím narážal sústavne na horeuvedené problémy. Prejavovalo sa to napr. tým, že v rámci vývoja personalizovaného softvéru na spracovanie rozsiahleho množstva informácií a vedomostí na úrovni jednotlivca, zahraniční recenzenti pri posudzovaní príspevkov do časopisov a konferencií priraďovali priebežne publikované výstupy do viacerých informatických kategórií. Ináč povedané, jedni to považovali za eLearning, virtual learning environment , iní za knowledge management system, natural language processing, resp. sme sa „dozvedeli“ , že robíme soft computing a umelú inteligenciu. Na doplnenie možno uviesť, že pri prednáške autora tohto článku na Katedre kybernetiky a umelej inteligencie na Fakulte elektrotechniky a informatiky Technickej univerzity v Košiciach študenti zaradili prezentovanú časť aplikácií TEL z výučby bakalárov do kategórie tzv. znalostných, či vedomostných skladov (knowledge repositories). Takéto zdanlivo rozdielne pohľady sú najlepším potvrdením univerzálnosti nášho prístupu, keďže aj vyvíjaný softvér sa prezentuje ako all-in-one (všetko v jednom). Základom jeho programovania a ním generovaných informatických nástrojov, resp. celého systému TEL, je princíp, že počítač aj človek „čítajú“ ten istý text a každý si ho spracuje po svojom. Metodika, ktorá sa postupne vyvinula vychádza z jednoduchej abstrakcie virtuálnej jednotky vedomosti. No a keďže vzdelávanie je o vedomostiach a procesy s ním súvisiace sú založené na vedomostiach, formulovanie takejto abstrakcie umožňuje modelovať nielen výučbu, ale aj akékoľvek procesy v ktorých treba spracovávať tok vedomostí.
V tejto súvislosti sa treba zmieniť ešte o skutočnosti, že z hľadiska terminológie je „ čo je to vedomosť“ (knowledge), „vyjadrenie vedomostí“ (knowledge representation), „spracovanie vedomostí“ (knowledge processing) situácia dokonca ešte neprehľadnejšia ako v prípade TEL. Ide totiž o interdisciplinárny pojem a každá vedná oblasť si ho vykladá ináč. Prakticky to človek jednoducho zistí tak, že všade sa píše o vedomostiach, ale nikde nie je zadefinované, čo to je. Napr. učiteľka na dôchodku považuje za vedomosť „to, čo máš v hlave“ a obdobnú predstavu má aj bežný človek, technik, výskumník. Ak sa ale budete rozprávať so špecialistom na manažment vedomostí (knowledge management) tak ten už rozlišuje hierarchiu dáta, informácie, vedomosť alebo ich delí na tacitné a explicitné. A zase inú predstavu, či definíciu majú filozofovia a psychológovia. V oblasti informatiky je situácia komplikovaná tým, že v rámci nej sa používajú úplne rozdielne definície. Napríklad je známa oblasť tzv. objavovania vedomostí v databázach (knowledge discovery in databases). Tieto vedomosti sa však líšia od vedomostí, ako ich používa oblasť umelej inteligencie (artificial intelligence), kde sa na reprezentáciu vedomostí používa špecifický jazyk a rôzne pravidlá, prípadne vedomosťou môže byť dokonca vektor [15] – napr. V oblasti tzv. systémoch založených na vedomostiach (knowledge based systems). Aby to nebolo také jednoduché, tak ďalšia informatická disciplína tzv. Semantický WEB považuje za vedomosti určité ontologické schémy (RDFs schémy čítateľné len strojom) a na reprezentáciu týchto vedomostí sa používajú špeciálne jazyky (napr. jazyk OWL – Web Ontology Language, http://www.w3.org/2001/sw/wiki/OWL). No a práve zmienená abstrakcia virtuálnej jednotky vedomostí vyhovuje v dostatočnej miere aj učiteľom, študentom, laikom, alebo aj všetkým týmto disciplínam, resp. minimálne nie je s nimi v rozpore. To súčasne vysvetľuje zmienený fakt, že recenzenti zaraďujú tento prístup do rôznych informatických kategórií. Dá sa dodať, že potreba takýchto abstrakcií reprezentácie vedomostí je zdôrazňovaná aj v prehľadovej štúdii excelentnej siete STELLAR [16] (udávajú, že pre potreby TEL treba inovovať klasické postupy reprezentácie vedomostí z obdobia nástupu kybernetiky). V inej prehľadovej štúdii excelentnej siete 7. RP HoTEL [17] sa analyzujú holistické trendy pre TEL, kde sa takisto prekrýva veľké množstvo informatických kategórií.
Z pohľadu riešenia počítačovej podpory v praxi výučby bakalárov sa však nerieši to, do akej kategórie patrí riešenie, ale či v triede s počítačmi, resp. vo výučbe to funguje alebo nie. Na výučbu sa pozerá ako na sústavu procesov, sekvencie sub-procesov, čiže ako na zložitý systém, ktorý si vyžaduje množinu riešení podľa toho, či ide o prácu s obsahom, komunikáciu, spätnú väzbu, samoštúdium, prípravu alebo konštrukciu učiva alebo študijného materiálu, viacjazyčné internetové rešerše alebo vytváranie databázy vedomostí podľa toho ktorého študijného programu materiálovotechnologickej oblasti (domain knowledge). Čiže priebežne sa programuje to, čo treba, a čo si vyžaduje riešiť okamžitá situácia v triede. Programovacie kódy, ktoré sa osvedčia sa priebežne potom zaraďujú do užívateľského menu. Takýmto spôsobom vznikal niekoľko rokov softvér, ktorí užívatelia - študenti, pedagógovia volajú Zápisník.
Na ilustráciu možno uviesť dva prípady - jeden z počiatkov výskumu implementácie TEL a jeden zo súčasnosti. V praxi sa pred niekoľkými rokmi vyskytla potreba, aby počítač hovoril napísaný text po anglicky. Išlo teda o technológiu Text-To-Speech, ktorá vtedy nebola ešte bežnou. Situácia sa vyriešila jednoducho tak, že sa učiteľke povedalo, aby si zapisovala anglické vety priamo do priestoru kódu zapísaného do Zápisníka a aby si zložitý kód nevšímala. A po stlačení určenej kombinácie klávesov, že jej bude stroj z amerického servera čítať zapísaný text. Výsledkom bol výstup do html, ktorý potom využili aj študenti prváci bakalári pri výučbe angličtiny. Tu je vhodné poznamenať, že vyučujúca nemala žiadne špecifické informatické zručnosti.
Druhý prípad je z tohto roka, kedy MTF podávala v mene STU projekt PanEULangNet vo výzve Horizon 2020-ICT 17 (téma výzvy bola zameraná na prekonávanie jazykových bariér). V danom prípade riešitelia spolupracovali s počítačovými lingvistami z JULS SAV Bratislava a špecialistami na vedecko-technické informácie z CVTI SR. V rámci softvéru, ktorý má pracovný názov BIKE (Batch Knowledge Information and Knowledge Editor, ktorého výsekom je Zápisník/WPad) sa riešila možnosť tvorby osobných špecializovaných viacjazyčných korpusov (s funkciou platformy na výmenu dát medzi riešiteľmi). Riešenie sa nakoniec zjednodušilo vďaka tomu, že do Zápisníka sa dali naťahovať texty o veľkosti do cca 250 MByte bez nutnosti optimalizovať ho, takže sa dalo využiť aj užívateľské menu. Softvér funguje ako desktopová aplikácia a v súčasnosti sa testuje „klaudová“ aplikácia pod názvom WPad.
Pre úplnosť treba dodať, že na MTF STU je základom metodiky abstrakcia vedomostí umožňujúca ich interdisciplinárnu reprezentáciu, k dispozícii je sformulovaná paradigma ich hromadného spracovania vedomostí, taktiež informatické nástroje a softvér, ktorými sa táto paradigma realizuje a virtuálny vzdelávací priestor na serveroch fakulty spojený komunikačnými kanálmi s počítačmi v triede.
Ak toto všetko dáme do kontextu s horeuvedenými terminologickými aspektami oblasti TEL, tak nie je podstatné to, či sa má preferovať technológia alebo didaktika, ale podstatné je to, čo treba robiť s vedomosťami v procesoch výučby. Takže je potom možné automatizovať celú škálu vzdelávacích a súvisiacich procesov. Jedným z najdôležitejších výsledkov výskumu počítačovej podpory v podmienkach praxe výučby bakalárov bolo zistenie, že procesy treba unifikovať, typizovať, pretože ináč by sa nedali automatizovať. Inými slovami, počítaču treba pomôcť tým, že učiteľ podľa možnosti unifikuje nielen obsah ale aj didaktické činnosti (komunikácie, spätná väzba, inštrukcie), aby boli automatizovateľné. To isté však platí aj o informatických procesoch bežiacich na počítačoch, ktoré treba analyzovať z hľadiska sekvencie postupných krokov a programových kódov. Detailnejší popis presahuje rozsah tohto článku. Cieľom bolo priblížiť skutočnosť, že automatizácia procesov si vyžaduje modelovanie didaktických aj informatických procesov a ich súladu a to podľa toho, aký proces sa automatizuje. Ide teda o nekonečný príbeh, ktorý ilustruje obr. 1 (nekonečný v tom slova zmysle, že v praxi vzniká požiadavka, aby učiteľ v rámci svojho zamestnania riešil obrovské množstvo situácií , čo je určitou analógiou k tzv. „habile systems“, ako jedným z novších prístupov umelej inteligencie [18] ).
ZÁVER
V príspevku sa rozoberajú príčiny nespokojnosti s úrovňou digitálnej podpory vzdelávania, ktorú v politike EU pre IKT zastrešuje terminologicky oblasť „technology-enhanced learning“. Prieskum súčasného stavu naznačuje ako jednu z nich nejasnosť tohto terminologického označenia, čo vedie k preferovaniu technológie na úkor didaktiky (informatici) alebo naopak (pedagógovia). Popisuje sa prax a metodika dlhodobého výskumu TEL z výučby bakalárov na Materiálovotechnologickej fakulte STU, a to aj v rámci participovania v zahraničných konzorciách 7. rámcového programu (KEPLER/2007, L3Pulse/2013). Spočiatku empirický prístup (metóda participačného akčného výskumu) prerástol do sformulovania teoretických východísk vedúcich k abstrakcii virtuálnej jednotky vedomostí, čo vyústilo do stratégie automatizácie procesov výučby, ktoré sú už svojou podstatou založené na vedomostiach.
Tiež sa zdôrazňuje, že je potrebné modelovať aj didaktické aj informatické procesy, t.j. unifikovať ich aby boli automatizovateľné. Výhodou takejto stratégie je, že primárne nezávisí od toho, aká technológia sa použije alebo aké sú didaktické aspekty organizačnej formy výučby, ale len od toho čo si vyžaduje a ako sa spracováva tok vedomostí v priebehu výučby a s ňou súvisiacich procesoch.
Tento príspevok je súčasťou riešenia projektu KEGA č. 047STU-4/2012: Vybudovanie on-line učebne pre dynamické vzdelávanie študentov stredných a vysokých škôl z oblasti návrhu a výroby tvarovo zložitých súčiastok.
TEXT Štefan Svetský, Materiálovotechnologická fakulta so sídlom v Trnave FOTO archív redakcie
ZOZNAM BIBLIGRAFICKÝCH ODKAZOV
[1]. European Comission - CORDIS (TeLearn - DigiCult). European research on technology-enhanced learning. http://cordis.europa.eu/fp7/ict/telearn-digicult/telearn_en.html.
[2]. University of Oxford. SSD/MT10/MScEd,http://www.ox.ac.uk/media/global/wwwoxacuk/localsites/gazette/ documents/examregs/oldsocsci/13-01-11_MSc_in_Education.pdf.
[3]. Saljö, R., Digital tools and challenges to institutional traditions of learning: technologies, social memory and the performative nature of learning. Journal of Computer Assisted Learning, 2010.26: p. 53–64.
[4]. Kinchin, I. Avoiding technology‐enhanced non‐learning. British Journal of Educational Technology, 2012. 43(2): p 43-48.
[5]. Stolar, A., META-EDUCATION. Journal of Technology and Information Education Online. Univerzita Palackeho, 2009. 1(1): p. 7 - 18.
[6]. Dillenbourg, P., Integrating technologies into educational ecosystems. Distance Education. Routledge - Taylor & Francis Group, 2008.29(2):p.127-134.
[7]. Derry, J. Technology - Enhanced Learning: A Question of Knowledge. Journal of Philosophy of Education, 2008. 4 (3-4): p. 505–519.
[8]. Crispin Weston. The problem with Technology Enhanced Learning. Ed Tech Now Blog, 2012, http://edtechnow.net/2012/12/05/tel/.
[9]. Goodman, P.S., et al., Laurence Erlbaum Associates: Technology Enhanced Learning: Opportunities for Change, 2002.
[10]. Balacheff, N., Ludvigsen S., Jong, T., Lazonder, A., and Barnes, S. (Eds.). Springer: Technology - Enhanced Learning. Principles and Products., 2009.
[11]. Svetsky, S., et al., The Educational - Driven Approach for Technology Enhanced Learning. World Congress on Engineering and Computer Science on, 2012. Proceedings IAENG & IET, p. 290-296.
[12]. Svetsky, S., The practical aspect of knowledge construction and automation of teaching processes within technology-enhanced learning and eLearning. Habilitation thesis. Slovak University of Technology, 2012.
[13]. Svetsky, S., et al., The Particular Approach for Personalised Knowledge Processing, in Advances in Intelligent and Soft Computing, 2012. Springer Berlin / Heidelberg, p. 937-946.
[14]. Svetsky,S. and Moravcik,O., The practice of Research on Technology - enhanced Learning. International Journal of Computer and Information Technology Online, 2013.2(4): p. 701-705.
[15]. Xu, Y. and Bernard, A. (2010), Measurement of enterprise knowledge by state characterization. Expert Systems, 27: 374–387. doi: 10.1111/j.1468-0394.2010.00554.x
[16]. Sutherland, R., Eagle, S., Joubert, M., A Vision and Strategy for Technology Enhanced Learning: Report from the STELLAR Network of Excellence. STELLAR, 2012, http://www.teleurope.eu/pg/file/read/152343/a-vision-and-strategy-for-technology-enhanced-learning-report-from-the-stellar-network-of-excellence.
[17]. Nápoles, C. L. P., et al., D 1.1.2 Emerging technologies landscape: Report on Field Research results. Public report final 7-30/4/2013-M7 audience. HoTEL, 2013, http://hotel-project.eu/content/d112-emerging-technologies-landscape-report.
[18]. Nilsson, J.N., Human - Level Artificial Intelligence? Be serious! AI Magazine, 25 aniversary Issue. Winter 2005, p. 68 - 75.
