Klaipėdos universiteto ir Mokyklų tobulinimo centro projektas ,,Dirbtinis intelektas mokyklose: mokymosi analitikos plėtojimo scenarijai modernizuojant bendrąjį ugdymą Lietuvoje“ (projektą finansuoja Europos Sąjunga (projekto Nr. S-DNR-20-4), pagal dotacijos sutartį su Lietuvos mokslo taryba (LMTLT).

Title Image

Ugdymo tikslų ir pasirenkamų skaitmeninių priemonių dermė

Dirbtiniu intelektu grįstų ir mokymosi analitiką integruojančių skaitmeninių priemonių / platformų paskirtis – padėti mokytojui ir mokiniui pasiekti užsibrėžtus ugdymo(si) tikslus. Skaitmeninių priemonių gausa ir ugdymo tikslų įvairovė kelia jų dermės paieškos klausimus. Kiekvieno ugdomojo dalyko bendrieji ir specialieji ugdymo(si) tikslai yra detalizuojami Bendrosiose ugdymo programose (BUP), kuriose įvardijamos siekiamos ugdyti mokinių kompetencijos, kiekvieno mokomojo dalyko žinios ir būtini gebėjimai. Ugdymo(si) tikslams pasiekti ir ugdymo(si) nuoseklumui užtikrinti itin reikšminga kiekvieno mokinio individualios pažangos stebėsena ir fiksavimas, t. y. tinkamų ugdymo sąlygų sukūrimas kiekvienam mokiniui, pagalba siekiant aukštesnių ugdymosi rezultatų, suteikiant tvirtus ir tvarius žinių pagrindus. Šiems tikslams pasiekti gali talkinti tinkamai atrinktos ir ugdymo procese naudojamos skaitmeninės priemonės, tačiau jų įvairovė ir mokymosi analitikos galimybės skiriasi.

Norint naudoti duomenis, skirtus mokymosi analizei, tinkamu ir reikalavimus atitinkančiu būdu, svarbu atsižvelgti ir į skaitmeninių priemonių duomenų kaupimo ir jų tvarkymo, naudojimo bei saugojimo taisykles, kurias numato skaitmeninių priemonių kūrėjai. Mokytojui svarbu nuspręsti: kokius mokymo(si) duomenis apie mokinius svarbu sistemingai kaupti, kaip mokytojas juos analizuos, kaip ir su kuo duomenimis dalinsis; kaip bus garantuojamas mokinių asmeninių duomenų saugumas, kiek ir kaip valdant mokymosi duomenis dalyvaus skaitmeninių priemonių / platformų teikėjai. Kokios galimos ugdymo tikslų ir skaitmeninių priemonių dermės paieškos? Kokie yra skaitmeninių mokymo(si) priemonių pasirinkimo kriterijai? Ką būtina žinoti mokytojui, pasirenkant skaitmenines priemones?

Skaitmeninės priemonės ir ugdymo organizavimas

  • Kaupiamų mokymosi duomenų vertė

Skaitmeninės priemonės kaupia įvairius duomenis, kurių analizė gali padėti atsakyti į daugelį arba tik į kai kuriuos su ugdymo organizavimu klasėje susijusius klausimus. Todėl mokytojui svarbu įvertinti, kiek ir kaip tie duomenis bus naudojami (pvz., mokslo metų ar trimestrų / semestrų pabaigoje, planuojant mokinio ar klasės ugdymą). Svarbus ir duomenų tęstinumo klausimas, t. y. kiek ir kaip, mokant vieno dalyko, sukaupti mokinio mokymosi duomenys bus naudojami mokant kito mokomojo dalyko. Mokytojai, dirbantys su mokinių klase, naudoja tas pačias skaitmenines priemones ar skirtingas, kaip tokiu atveju keičiamasi mokymosi analitikos informacija.

  • Mokinių asmeniai duomenys yra saugomi skaitmeninės priemonės valdytojo

Skaitmeninių priemonių kūrėjai numato mokymosi duomenų kaupimo, saugojimo, valdymo būdus. Mokytojas, pasirinkdamas skaitmenines priemones ir naudodamas jas klasėje, privalo užtikrinti mokinio asmeninių duomenų saugumą. Todėl renkantis skaitmenines priemones svarbu išsiaiškinti: kaip asmeniniai mokinių mokymosi duomenys bus valdomi, kaip ir kas galės jais naudotis, kaip skaitmeninių priemonių kūrėjai užtikrina Bendrojo duomenų apsaugos reglamento (BDAR) laikymąsi.

Skaitmeninių priemonių pasirinkimo kriterijai ir ugdymo tikslai

  • Skaitmeninė priemonė fiksuoja mokinio pažangą kompetencijomis grįsto ugdymo kontekste

Bendrosiose ugdymo programose išskiriamos septynios kompetencijos (kultūrinė, komunikacinė, kūrybiškumo, pažinimo, pilietiškumo, skaitmeninė, socialinė-emocinė ir sveikos gyvensenos), kurias ugdyti siekiama visų mokomųjų dalykų pamokose (Bendrųjų programų projektai). Skaitmeninės priemonės gali fiksuoti mokinio individualią pažangą vienos, kelių ar visų kompetencijų srityse. Priimant sprendimą, svarbu įsitikinti, kokie mokymosi duomenys renkami, kiek pateikiami duomenys apie mokinių mokymąsi yra informatyvūs.

  • Skaitmeninė priemonė fiksuoja mokinio pažangą mokomojo dalyko žinių ir gebėjimų kontekste

Mokant atskirų mokomųjų dalykų, skaitmeninės priemonės, kuriose yra integruotas dirbtinis intelektas, padeda susisteminti ir analizuoti mokymosi duomenų gausą. Apsisprendžiant, kurią skaitmeninę priemonę rinktis, svarbu atsižvelgti, kokią mokymo turinio dalį ji apima, kaip ir kokie mokymosi duomenys yra kaupiami.

  • Skaitmeninės priemonės padeda (įsi)vertinti mokymosi rezultatus

Skaitmeninės priemonės, kuriose integruota mokymosi analitika ir dirbtinis intelektas, padeda ne tik organizuoti mokymą ir mokymąsi, bet ir kokybiškai vertinti mokinių pažangą. Skaitmeninių priemonių įrankiai įgalina mokytoją, surinktus mokymosi duomenis, analizuoti juos įvairiais pjūviais ir laiko intervalais. Pavyzdžiui, Eduten Playground platforma teikia duomenis apie pavienio mokinio ir visos klasės kiekvienos matematikos programos temos išmokimą, daromas klaidas, prognozuoja kitų matematikos temų išmokimo laiką, galimus sunkumus, teikia siūlymus, kaip toliau organizuoti mokymą(si).

  • Skaitmeninės priemonės pateikia informatyvius ir besimokančiajam suprantamus duomenis apie mokymosi rezultatus

Mokymosi pasiekimų fiksavimas ir aiškus pateikimas yra svarbūs ne tik mokytojui, bet ir mokiniui. Skaitmeninės mokymo(si) priemonės mokymosi rezultatus vizualizuoja skirtingais būdais ir pjūviais. Vienaip pateikta mokinių mokymosi informacija yra tinkamiausia mokytojui, kitaip – mokiniui. Naudodamas Eduten Playground ir LearnLab platformas, mokinys gauna vizualizuotą ir aiškiai pateiktą informaciją apie mokymąsi ir daromą pažangą. Ši informacija gali būti naudinga keliant tolesnius ugdymosi tikslus.

  • Skaitmeninės priemonės prisideda prie ugdymo diferencijavimo, individualizavimo ir personalizavimo

Dirbtiniu intelektu grįstų ir mokymosi analitiką integruojančių skaitmeninių priemonių pateikiami mokinio (-ių) mokymosi duomenys leidžia mokytojui priimti sprendimus dėl ugdymo diferencijavimo ir individualizavimo klasėje, t. y. remiantis mokymosi analitikos duomenimis, diferencijuoti mokymo(si) turinį, individualizuoti užduotis. Pavyzdžiui, dirbtiniu intelektu grįstose ir mokymosi analitiką integruojančiose skaitmeninėse platformose Eduten Playground ir LearnLab mokytojui pateikiama išsami ir struktūruota informacija apie kiekvieno mokinio ir visos klasės mokymosi ypatumus, patiriamus sunkumus. Šios informacijos pagrindu mokytojas gali laiku priimti geriausius pedagoginius sprendimus tiek dėl mokymo diferencijavimo, tiek dėl mokymo personalizavimo.

Kad pasiektų ugdymo(si) tikslus, mokytojui gali prireikti bendradarbiauti su kitų dalykų mokytojais, renkantis bendras skaitmenines priemones ar keičiantis mokymosi analitikos duomenimis, pasirinkti ne vieną, bet kelias skaitmenines priemones. Tam būtina pasitelkti ne tik įžvalgumą, bet ir kūrybiškumą.

Gražina Šmitienė

2021-12-31