Acta Paedagogica Vilnensia ISSN 1392-5016 eISSN 1648-665X
2022, vol. 49, pp. 115–130 DOI: https://doi.org/10.15388/ActPaed.2022.49.8
Rūta Girdzijauskienė
Klaipėdos universitetas, Lietuva
girdzijauskiene.ruta@gmail.com
Aida Norvilienė
Klaipėdos universitetas, Lietuva
aida.norviliene@ku.lt
Gražina Šmitienė
Klaipėdos universitetas, Lietuva
g.smitiene@gmail.com
Liudmila Rupšienė
Klaipėdos universitetas, Lietuva
liudmila.rupsiene@baltcontract.eu
Santrauka. Šiame straipsnyje analizuojamas mokymas ir mokymasis skaitmeninių technologijų diegimo ugdymo praktikoje kontekste. Remiantis fokus grupių diskusijos bei kūrybinių dirbtuvių su pradinių klasių mokinius mokančiais pedagogais metu gautais duomenimis išskiriami būdai, kaip atpažinti ir sustiprinti mokinių įsitraukimą į mokymąsi naudojant dirbtiniu intelektu paremtas ir mokymosi analitiką integruojančias skaitmenines mokymosi priemones. Tyrimo duomenų analizė parodė, kad naudojant skaitmenines mokymosi priemones stiprėja mokinių pažintinis, emocinis ir elgesio įsitraukimas į mokymąsi. Įsitraukimui palaikyti ir stiprinti mokytojai turi pergalvoti įprastą ugdymo praktiką, numatyti skaitmeninių technologijų nulemtus įsitraukimo trikdžius ir jų šalinimo būdus, išnaudoti skaitmeninių mokymosi priemonių teikiamas galimybes personalizuotam ir giluminiam mokymuisi, taikyti veiksmingus klasės valdymo ir sąveikos tarp mokinių užtikrinimo būdus.
Pagrindiniai žodžiai: įsitraukimas, skaitmeninės mokymosi priemonės, personalizuotas ir giluminis mokymasis.
Summary. This paper analyzes teaching and learning in the context of the implementation of digital technology in educational practices. On the basis of the data obtained from focus group discussions and creative workshops with primary school teachers, ways are identified to recognize and strengthen student engagement in learning through the use of digital tools, based on artificial intelligence and integrating learning analytics. As evidenced by the analysis of the research data, students’ cognitive, emotional, and behavioral engagement in learning increases due to the use of digital learning tools. To support and strengthen student engagement, teachers need to rethink their habitual educational practices, anticipate the barriers to engagement caused by digital technologies and the ways of coping with them, make use of digital tools for personalized and in-depth learning, and apply effective means to manage classrooms and interactions between students.
Keywords: engagement, digital learning tools, personalized and in-depth learning.
_________
Received: 12/12/2021. Accepted: 09/09/2022
Copyright © Rūta Girdzijauskienė, Aida Norvilienė, Gražina Šmitienė, Liudmila Rupšienė
Vienas iš iššūkių, kylančių vykdant mokinių įsitraukimo į mokymąsi tyrimus, yra didelė požiūrių į įsitraukimą ir tyrimo priemonių įvairovė. Netgi tada, kai mokslininkai turi panašias įsitraukimo sampratas, tyrimų kryptis ir pobūdis gali labai skirtis (Fredricks & McColskey, 2012). Sinatra et al., (2015) pateikia trijų komponentų įsitraukimo į mokymąsi tyrimų modelį: į asmenį atsižvelgianti perspektyva, analizuojant kognityvines, emocines ir motyvacines mokinio būsenas, mokinio įsitraukimo į mokymą rodiklius (pvz., veido išraiška, dalyvavimo atvejai); kontekstui skirta perspektyva, dėmesį telkiant ne į pavienius mokinius, o ugdymo situacijas, klasės ar mokyklos kontekstą; sąveikos perspektyva, dėmesį koncentruojant į mokinio ir konteksto (pvz., mokinio ir technologijų, mokinio ir mokytojo, mokinių tarpusavio) sąveiką, siekiant nustatyti ryšį tarp klasėje vykstančių procesų ir mokymosi pasiekimų, mokymo praktikos ir besimokančiųjų įsitraukimo. Šiame tyrime pasirinkta kontekstui skirta perspektyva, kai tyrėjų dėmesio centre yra mokytojo veikla stiprinant mokinių įsitraukimą į mokymąsi naudojant skaitmenines priemones.
Tyrimas atliktas kaip projekto ,,Dirbtinis intelektas mokyklose: mokymosi analitikos plėtojimo scenarijai modernizuojant bendrąjį ugdymą Lietuvoje“ (Projektą finansuoja Europos Sąjunga (projekto Nr. S-DNR-20-4) dalis. Projekto metu, bendradarbiaujant tyrėjų ir mokyklų komandoms, ieškota būdų, kaip efektyviau diegti dirbtiniu intelektu paremtas ir mokymosi analitiką integruojančias skaitmenines mokymosi priemones Lietuvos bendrojo ugdymo mokyklose.
Tris mėnesius trukusio veiklos tyrimo metu vienuolikos mokyklų komandos (pradinių klasių, kalbų, socialinių, gamtamokslinių dalykų ir matematikos mokytojai, mokyklų vadovai) išbandė dirbtiniu intelektu paremtas ir mokymosi analitiką integruojančias skaitmenines mokymosi priemones. Organizuotos 4 dviejų valandų trukmės mokymų sesijos ir 8 kūrybinės dirbtuvės, kurių metu mokytojai dalijosi skaitmeninių mokymosi priemonių išbandymo patirtimi, ieškojo veiksmingo mokymo ir mokymosi būdų, analizavo mokymosi situacijas, diskutavo aktualiais skaitmeninių mokymosi priemonių diegimo praktikoje klausimais. Kūrybinių dirbtuvių įrašai ir dviejų fokus grupių diskusijos duomenys tapo šio tyrimo pagrindu.
Iš viso projekte dalyvavo 43 mokytojai. Šis tyrimas koncentruojasi į pradinių klasių ir su jaunesniojo mokyklinio amžiaus vaikais dirbančių dalykų (anglų kalbos, tikybos, etikos) mokytojų patirtį. Kūrybinėse dirbtuvėse iš viso dalyvavo 12 pradinių klasių mokytojų, visos moterys. Keturios iš jų iki projekto pradžios jau turėjo vidutiniškai dvejus metus darbo su skaitmeninėmis mokymosi priemonėmis patirties. Aštuonioms, kaip ir keturioms fokus grupės diskusijoje dalyvavusioms dalykų mokytojoms, tai buvo naujas mokymo ir mokinių įtraukimo į mokymąsi būdas. Visos tyrime dalyvavusios mokytojos turi daugiau nei 10 metų pedagoginio darbo stažą ir ne žemesnę nei metodininko kvalifikacinę kategoriją.
Projektas sudarė galimybes mokytojoms išbandyti dvi tarptautinį pripažinimą pelniusias, dirbtiniu intelektu paremtas ir mokymosi analitiką integruojančias skaitmenines mokymosi priemones, sukurtas bendradarbiaujant švietimo ir informacinių technologijų specialistams. Eduten Playground (https://www.eduten.com/) – Suomijos mokslininkų sukurta, dirbtiniu intelektu grindžiama sužaidybinta matematikos mokymosi priemonė, skirta esminiams matematiniams gebėjimams ugdyti. Norvegijoje sukurta LearnLab (https://info.learnlab.net//) skaitmeninė mokymosi priemonė mokytojams ir mokiniams siūlo įvairius skaitmeninius įrankius, skirtus ugdyti XXI amžiuje svarbias kompetencijas ir gebėjimus, integruojant įvairių dalykų žinias, orientuojantis į formuojamąjį vertinimą ir grįžtamojo ryšio kiekvienam mokiniui teikimą. Nors savo paskirtimi šios skaitmeninės mokymosi priemonės skiriasi, abi jos turi aiškias vertybes ir tvirtą ugdymo filosofijos pagrindą, orientaciją į giluminį ir personalizuotą mokymą bei mokymąsi.
Penkios tyrime dalyvavusios mokytojos išbandė Eduten Playground, šešios LearnLab, o dar keturios abi skaitmenines mokymosi priemones. Kūrybinių dirbtuvių metu pastebėta, jog mokinių įtraukimas į mokymąsi tik retais atvejais priklauso nuo naudojamos priemonės. Tik nedideli skirtumai fiksuoti ir analizuojant pradinių klasių ir dalykų mokytojų patirtį. Todėl analizuojant mokinių įsitraukimo į mokymąsi stiprinimo būdus lyginamoji analizė nevykdyta, pateikiami apibendrinti duomenys.
Pavienėse kūrybinėse dirbtuvėse Zoom platformoje kaskart dalyvavo 7–8 mokytojai. Tai optimalus dalyvių skaičius pristatymams išklausyti ir diskusijoms organizuoti. Bendra 8 kūrybinių dirbtuvių įrašų apimtis – 8 val. 43 min. Po kiekvieno susitikimo įrašas buvo perklausomas, transkribuojami svarbiausi su tyrimo tema susiję momentai. Kūrybinių dirbtuvių transkripcijų apimtis 1 904 žodžiai.
Fokus grupės diskusijos organizuotos pasibaigus kūrybinių dirbtuvių serijai. Pirmoje fokus grupės diskusijoje dalyvavo 8 pradinių klasių mokytojos, antroje keturios mokomųjų dalykų (anglų kalba, etika, tikyba) mokytojos, kiekvienam susitikimui skirta po pusantros valandos. Abiem atvejais laikytasi penkių žingsnių focus grupės diskusijos eigos: įvadinė dalis, įvadinis klausimas, pereinamieji klausimai, esminiai klausimai, apibendrinimas ir užbaigimas (Morgan & Scannell, 1998). Mokytojų prašyta papasakoti apie skaitmeninių mokymosi priemonių naudojimo patirtį, pateikti ir apibūdinti mokinių įsitraukimo į mokymąsi pavyzdžių, mokytojų veiksmus įsitraukimui stiprinti. Mokytojos buvo raginamos kalbėtis tarpusavyje, komentuoti viena kitos patirtį. Tyrėjos atliko moderatoriaus vaidmenį, kvietė pratęsti ar papildyti vieną ar kitą mintį, užtikrinti, kad tyrimo dalyvės jaustųsi skatinamos dalyvauti (Ho, 2006; Nyumba et al., 2018). Fokus grupės diskusijos įrašytos naudojant Zoom platformos įrankius. Fokus grupių transkripcijų apimtis – 2 412 žodžių.
Tyrimo duomenims apdoroti pasitelkta kokybinė turinio analizė, padėjusi aprėpti gautą informaciją, skirstyti duomenis į grupes bei kategorijas ir tuo remiantis daryti išvadas. Taikyta trijų etapų duomenų analizės seka (Nyumba et al., 2018). Pirmu etapu vyko transkripcijų skaitymas ir pastabų žymėjimas, antruoju – pradinis duomenų kodavimas, apimantis kategorijų generavimą neribojant jų skaičiaus. Baigiamuoju (fokusuoto kodavimo) etapu buvo jungiamos antrame etape išskirtos kodavimo kategorijos, atkreipiant dėmesį į pasikartojančias idėjas ir skirtingose grupėse išryškėjusias temas.
Šioje straipsnio dalyje pristatysime tyrimo metu išryškėjusius mokymo ir mokymosi naudojant skaitmenines mokymosi priemones ypatumus, mokinių įsitraukimo į tokį mokymąsi raišką ir mokytojo vaidmenį stiprinant mokinių įsitraukimą.
Mokinių įsitraukimas į mokymąsi naudojant skaitmenines mokymosi priemones mokytojams yra aiškiai pastebimas. Visi trys įsitraukimo į mokymąsi tipai mokytojų buvo apibūdinti kaip vienodai svarbūs ir fiksuojami kiekvienoje pamokoje. Elgesio įsitraukimas atsiskleidžia per mokinių naudojimosi skaitmeninėmis mokymosi priemonėmis ilgą laiką. Nors pamoka turi apibrėžtą mokymuisi skirtą laiką, mokytojai nurodo, jog, suskambėjus skambučiui, beveik visi mokiniai tęsia darbą, nenoriai atsitraukia nuo kompiuterių. Dažnai tariasi tarpusavyje arba su mokytoju, kaip ir kada jie tęs užduočių atlikimą namuose.
Emocinis įsitraukimas matomas, kai mokiniai yra motyvuoti ir emocingai reaguoja į skaitmeninių mokymosi priemonių naudojimą. Mokytojų teigimu, mokiniai taip komentuoja darbą su skaitmeninėmis mokymosi priemonėmis: dirbti kompiuteriu smagu, labai patiko atlikti užduotis, nepastebėjau, kaip praėjo pamoka. O ir pamokos metu klasėje dažnai girdimi sėkmingą užduoties atlikimą palydintys, emocijas rodantys jaustukai: yes, valio, vau, geras.
Pažintinis įsitraukimas reiškiasi per sąveiką su skaitmeninių mokymosi priemonių teikiamomis galimybėmis pagilinti žinojimą ir pagerinti mokymosi rezultatus. Pažintinį įsitraukimą mokytojai fiksuoja stebėdami, kaip mokiniai pamokoje atlieka užduotis. Mokytoja pasakoja:
Kartais vaikai pusę pamokos praleidžia tobulindami darbą, ieškodami įdomesnio sprendimo, vaizdingesnės nuotraukos. Ieško, kuris žodis geriau tiktų, kokią nuotrauką geriau parinkti. Tariasi, manęs paklausia. Galiausiai ne visada rezultatas būna pavykęs, bet man, kai mačiau jų ieškojimą, pastangas, įsigilinimą, tai atrodo kaip didžiausias laimėjimas.
Pažintinis įsitraukimas beveik visais atvejais turi giluminio mokymosi charakteristikų, atsiskleidžiančių sąmoningu susidomėjimu, įsigilinimu į temą, asmeninių siekių atskleidimu. Technologijos klasėje leidžia mokiniams giliau suprasti juos dominančias temas, bendradarbiauti. Taip pat mokytojai pripažino, jog tai, kuris įsitraukimo tipas (ar keli) bus dominuojantis, priklauso nuo pamokos temos, mokinių patirties atlikti tokio pobūdžio užduotis, naudojamos skaitmeninės mokymosi priemonės specifikos, užduoties atlikimo formos. Pavyzdžiui, darbas su bendraklasiais veiksmingai stiprina emocinį, užduočių atlikimas LearnLab skaitmeninėje mokymosi priemonėje pažintinį, o Eduten Playground skaitmeninėje mokymosi priemonėje elgesio įsitraukimą.
Pasak tyrimo dalyvių, klaidingas įsitikinimas, jog naudojant skaitmenines mokymosi priemones mokytojui nereikia nieko daryti. Ypač tokias, kurios yra paremtos dirbtiniu intelektu ir integruoja mokymosi analitiką: kasdien matydamas, kaip vaikai yra įnikę į telefonus arba kompiuterinius žaidimus, dažnas galvoja, jog ir mokantis yra analogiška situacija. Taip nėra. Mokantis susiduriama su įvairiomis problemomis, kurias svarbu numatyti ir spręsti dar joms netapus įsitraukimo į mokymąsi trukdžiu. Apibendrinę tyrimo duomenis įžvelgėme svarbius mokytojo veiksmus, kurie „užbėgtų už akių besimokančiųjų nuoboduliui, nusivylimui, nepasitenkinimui“.
• Fizinės klasės aplinkos kintamųjų įvertinimas. Mokymo aplinka turi įtakos mokinių emocinei būsenai (pvz., nerimo lygiui ir nuotaikai), taip pat pažinimo procesams (pvz., savireguliacijai ir atlikimo savarankiškumui). Pavyzdžiui, kai klasė yra maža, o kompiuterių išdėstymas nepatogus, trukdo mokiniams susitelkti į užduočių atlikimą, įsitraukimo į mokymąsi lygis bus žemas.
• Technologinių problemų sprendimas. Naudojant skaitmenines mokymosi priemones svarbu kiekvienam mokiniui turėti kompiuterį ar planšetę, stabilų interneto ryšį, sklandų prisijungimą prie priemonės. Bet kuris iš minėtų trikdžių neleidžia mokiniams susitelkti į užduočių atlikimą, atitraukia mokytojo dėmesį nuo mokymo prie technologinių problemų sprendimo, neigiamai veikia bendrą klasės atmosferą. Technologinių problemų sprendimas – kiekvienos pamokos sudėtinė dalis... retai pasitaiko, jog technologijos nepaveda.
• Geras pamokos planavimas ir optimalių ugdymo tikslų kėlimas. Mokytojos pripažįsta, kad mokinių įsitraukimas į mokymąsi yra didesnis naudojant skaitmenines technologijas. Tačiau didesnis ir nusivylimas, kai pamokoje nepavyksta pasiekti norimų tikslų, o užduotims atlikti lieka nepakankamai laiko. Pasak mokytojos, tradicinėje aplinkoje mes jau esame įpratę numatyti, kiek laiko reikėtų skirti vienai ar kitai užduočiai atlikti. Technologijos yra neprognozuojamos. Suplanuoji vienaip, o gaunasi kitaip. Rezultate – aš nelaiminga, o vaikai nusivylę. Mums visiems reikia iš naujo mokytis planuoti pamoką.
• Sąveikos tarp mokinių numatymas. Nors mokiniai dažnu atveju dirba su skaitmeninėmis mokymosi priemonėmis individualiai, išlieka sąveikos su bendraklasiais poreikis. Jei mokytojai nenumato, kaip ir kokioje situacijoje mokiniai gali dalytis idėjomis, komentuoti vieni kitų darbus, tada mokinių komentarai, replikos darbą paverčia mažu chaosu. Todėl, planuojant konkrečią pamoką, mokytojas turi numatyti, kada ir kokiu tikslu mokiniai galės bendrauti ar bendradarbiauti. Žinojimas, kad pamokoje jie galės tai daryti, padeda aktyvaus mokymosi situacijose susitelkti į užduotis, atsakingiau ir prasmingiau įsitraukti į mokymąsi – juk jų darbo rezultatus matys bendraklasiai.
Mokinio mokymosi personalizavimas nėra sudėtingas mokytojui dirbant su vienu mokiniu, tačiau tampa iššūkiu dirbant su klase. Dirbtiniu intelektu paremtos ir mokymosi analitiką integruojančios skaitmeninės mokymosi priemonės mokytojui leidžia pamatyti kiekvieno mokinio daromą pažangą, jam ar jai kylančius mokymosi sunkumus ir, atsižvelgiant į tai, laiku reaguoti ir padėti mokiniui. Tyrimo dalyvių naudotos skaitmeninės mokymosi priemonės generuoja, sistemina, kaupia daugybę duomenų apie mokinio mokymąsi, pasiekimus, jų raidą. Šie duomenys yra vertinga informacija siūlant ar mokiniui padedant pačiam pasirinkti priimtinus mokymosi būdus, koreguoti mokymosi turinį, t. y. padėti įsitraukti į gebėjimų lygį ir interesus atitinkančią veiklą. Kita vertus, susisteminta ir vizualizuota informacija apie mokymąsi, dirbtinio intelekto siūlomi sprendimai iš mokytojo reikalauja sukalibravimo, ar ir kaip tuos siūlymus panaudoti. Mokytoja pasakoja:
Aš diskutuoju su kompiuteriu... Matau mokinio duomenis, matau dirbtinio intelekto siūlymą, tačiau galutinį sprendimą vis tiek turiu priimti aš. Jau patyriu, kad skaitmeninės mokymosi priemonės ne visada padidina emocinį ar bent kiek stipresnį pažintinį įsitraukimą į mokymąsi. Mokytojui reikia papildomos informacijos apie mokinį, jo sveikatą, emocinį reagavimą, santykius su bendraamžiais, elgesį susidūrus su sunkumais. Pavyzdžiui, turiu klasėje mokinį, kurį mažiausia nesėkmė išmuša iš pusiausvyros. Todėl, kad ir ką pasiūlytų dirbtinis intelektas, vis tiek turiu permąstyti siūlymą mokinio kontekste.
Personalizavimas, t. y. mokinių asmeninių savybių (nusiteikimas, gebėjimai ir patirtis, interesai, sąveikos su kitais poreikio stiprumas), lūkesčių (įsitikinimas savo gebėjimu atlikti tam tikrą užduotį ar veiklą) ir vertybių (priežastys, dėl kurių užsiimama ta užduotimi ar veikla) išmanymas turėtų būti dermėje su dirbtinio intelekto sprendimais. Vis tiek raktininkas yra mokytojas, kuris, jeigu ir nekeičia dirbtinio intelekto siūlymų, tai juos kontekstualizuoja – pasako reikiamoje vietoje, parenka reikiamus žodžius ir jų intonaciją. Mokytojų teigimu, mokymosi analitika ir dirbtinis intelektas tik palengvina mokytojo darbą, tačiau dirbtinis intelektas niekada pilnai nepakeis mokytojo.
Mokinių įsitraukimas mažėja, kai mokomoji medžiaga mokiniui neaktuali, su juo nesusijusi. Kai užduotys per sunkios arba per lengvos, arba joms atlikti reikia labai daug laiko, planavimo gebėjimų. Mokinys gali dalyvauti pamokoje nesigilindamas į dalyką. Ne visos skaitmeninės mokymosi priemonės leidžia mokytojui kurti ar papildyti mokomąją medžiagą. Tyrimo dalyvių naudota LearLab skaitmeninė mokymosi priemonė viena iš tokių, kurią naudojant mokytojų patirtis ir kūrybiškumas yra itin svarbūs. Mokytojai apgailestavo, kad negali naudotis LearLab skaitmeninėje mokymosi priemonėje esamomis kitų šalių pedagogų kitomis kalbomis parengtomis pamokų ar temų pateiktimis. Kita vertus, projekto metu mokytojų vedamos pamokos ne tik akumuliavo ankstesnę jų patirtį, bet ir leido naujai pažvelgti į turimas pateiktis, vadovėlio medžiagą ir, panaudojant skaitmeninės mokymosi priemonės įrankius, įtraukti mokinius į jų gyvenimo aktualijas atitinkančių, su Lietuvos kontekstu susijusių temų nagrinėjimą. Pasak vienos iš tyrimo dalyvių:
Mūsų vadovėliuose jaučiu labai stiprią orientaciją į žinias ir gebėjimus. Ši priemonė [LearLab] turi labai daug galimybių vienoje vietoje mokiniams mąstyti kritiškai, analitiškai ir kūrybiškai. Vizualizacija, kai jie kuria ir iš karto mato minčių žemėlapius ar knygas, rašo refleksijas arba kuria žodžių debesis, padeda ne tik giliau suprasti, bet ir pamatyti ar, netgi sakyčiau, pasigėrėti savo ir kitų darbais. Trys viename – gražu, gilu ir prasminga. Ir kiekvienam vis savaip.
Kūrybinis užduočių pobūdis ne tik leidžia mokiniams pasirinkti užduoties atlikimo sudėtingumo lygį, bet ir generuoti naujas idėjas, susieti turimas ir naujai įgytas žinias, pažvelgti į temą ar problemą iš skirtingų perspektyvų, panaudoti skirtingus informacijos pateikimo būdus (kalbėjimas, teksto rašymas, garso takelio kūrimas, iliustracijų parinkimas). Multimodalus ir kūrybiškas mokymosi pobūdis didina mokinių aktyvumą, susidomėjimą mokymusi. Šios mokytojų įžvalgos svarbios mokinių įsitraukimui stiprinti: kai yra gerai sukurtos geros skaitmeninės mokymosi priemonės, norisi išnaudoti jų galimybes. Ne tik linksminti vaikus, bet ir padėti jiems giliai pasinerti į mokymąsi. Mokytojų pasidalintas skaitmeninių mokymosi priemonių panaudojimas mokinių įsitraukimui į mokymąsi stiprinti per personalizuotą ir giluminį mokymąsi – technologijų ir prasmingo mokymo bei mokymosi sinergijos pavyzdys.
Pasak tyrime dalyvavusių mokytojų, santykiai tarp mokinių, bendra klasės atmosfera daro įtaką tiek pavienių mokinių įsitraukimui, tiek ir visos klasės nusiteikimui mokytis. Mokytoja pasakoja:
Visiems atrodo, kad šiuolaikiniai vaikai neturi problemų su technologijomis. Štai čia ir kyla klausimas – su kokiomis technologijomis. Tai, kad jie žaidžia žaidimus ir naudojasi telefono programėlėmis, dar nereiškia, kad mūsų naudojamos priemonės jiems yra lengvas uždavinys. Jei vaikui kyla kažkokių problemų – nesupranta, nepavyksta, neprisijungia – jis jautriai reaguoja į tai. O kaipgi, juk turėtų mokėti, juk – atseit – visi moka. Štai čia labai svarbus klasės draugų reagavimas. Jei jie palaiko, padeda, tuomet viskas gerai. O jei ne – matau, kaip tam vaikui sunku.
Jei mokinys jaučiasi palaikomas, gerbiamas ir priimtas savo bendraamžių, jei jo dėmesio neblaško bendraklasių replikos, kritiški žvilgsniai, tada ir kilusių sunkumų įveika yra lengvesnė. Mokytojui svarbu surasti tuos įtampos taškus, apeiti galimas problemas... Labai padeda taisyklių, susitarimų turėjimas ir laikymasis. Mokinių santykiai su kitais mokiniais klasėje prisideda ne tik prie teigiamos mokymosi klasėje aplinkos, bet ir mokinių įsitraukimo į mokymąsi.
Viena iš mokytojų taikomų strategijų, kurios padeda spręsti bendravimo problemas, darbas poroje ar grupėje. Mokytojos pateikė pavyzdžių, kaip bendravimas ir pagalba gali veiksmingai sustiprinti įsitraukimą į mokymąsi išmaniai mokinius susodinus greta vienas kito. Dažniausiai pasirenkamas būdas suporuoti labiau ir mažiau patyrusius. Kai mokinys jaučiasi esąs kompetentingas kito atžvilgiu konkrečioje dalykinėje srityje, jis patiria pasididžiavimo savimi jausmą, galėjimą kažkam paaiškinti, padėti. Taip parodyti savo kompetenciją. Mokytojai pastebi, jog ir patys mokiniai labiau linkę pagalbos prašyti bendraamžių nei mokytojo: jiems tada nereikia daug aiškinti, kas neaišku. Du trys žodžiai, keli bakstelėjimai į ekraną, keli pelės paspaudimai ir problema išspręsta. Ir abu laimingi. Tokią strategiją mokytojai taiko ir pateikdami bendradarbiavimo reikalaujančias užduotis. Tuomet ir pagalbos teikėjas, ir gavėjas yra patenkinti. Žinoma, jei nėra konkurencijos, kurios grupės darbai bus geresni.
Mokytojo vaidmuo stiprinant mokinių įsitraukimą į mokymąsi naudojant skaitmenines mokymosi priemones esmingai nesiskiria nuo tradicinio vaidmenų pamokoje paketo. Vis dėlto mokytojos pažymėjo, jog technologijos neatlaisvina mokytojų, tik keičia jų darbo pobūdį. Vienos tyrimo dalyvės teigimu, net ir kai mokiniai, atrodytų, maksimalai įsitraukę, vis tiek negaliu išeiti iš klasės, nes mokiniams nuolat reikia tegul ir nedidelės, bet vis tik pagalbos ar tiesiog palaikymo. Mokytojų pasidalinimuose, vestų pamokų pristatymuose, fokus grupių diskusijose daug kartų buvo akivaizdu, kad mokytojo bendravimo stilius, akademinė ar emocinė parama, su mokinių mokymosi sėkme susiję lūkesčiai, užsidegimas ugdymo inovacijomis, atvirumas naujovėms yra svarbūs įsitraukimo į mokymąsi veiksniai.
Skaitmeninių mokymosi priemonių kūrimas ir diegimas yra besivystanti ir perspektyvi edukacinių technologijų sritis. Skaitmeninės mokymosi priemonės gali daryti įtaką mokymui ir mokymuisi, pasiūlyti mokinių stiprybes ir silpnybes atitinkančius mokymosi būdus bei prie tų savybių pritaikytą mokymosi turinį. Šiandien nebekyla klausimas, ar mokytojai turėtų naudoti skaitmenines ugdymo technologijas, ar ne. Klausti reikėtų, kaip jas geriausiai panaudoti veiksmingam mokymui ir mokymuisi (Cheung & Slavin, 2013).
Skaitmeninio mokymosi patirtis atveria naujas galimybes stiprinti mokinių įsitraukimą į mokymąsi. Tam reikalingos naujos mokymo ir mokymosi strategijos, inovatyvūs metodai, išmanus ir vertybėmis grįstas ugdymo proceso organizavimas, siekiant, kad kiekvienas mokinys ugdytųsi pasitikėjimą savimi, patirtų sėkmę mokykloje ir už jos ribų (Davis et al., 2018). Tiek mokytojai, tiek mokiniai, susidūrę su skaitmeninėmis mokymosi priemonėmis, a priori tikisi, kad technologijų naudojimas garantuoja aukšto lygio įsitraukimą. Mūsų atliktas tyrimas parodė, kad technologijos gali sustiprinti mokinių įsitraukimą, tačiau jis taip pat gali būti paviršutiniškas, grįstas momentiniu susidomėjimu. Be to, nepaisant daugybės privalumų, reikia įvertinti ir galimus šalutinius skaitmeninių mokymosi priemonių naudojimo poveikius, tokius kaip pasyvaus mokymosi strategijų neveiksmingumas, bendravimo ir bendradarbiavimo su kitais ribotumai (Stahl et al., 2006).
Tris mėnesius intensyviai naudoję dirbtiniu intelektu paremtas ir mokymosi analitiką integruojančias skaitmenines mokymosi priemones mokytojai pripažino, jog dirbdami klasėje jie pastebėjo akivaizdų mokinių pažintinį, emocinį ir elgesio įsitraukimą į mokymąsi. Tačiau kartu nustatyta, jog toks įsitraukimas nėra savaiminis, nulemtas naudotų skaitmeninių mokymosi priemonių edukacinių ir technologinių sprendimų. Ne mažiau svarbus mokytojo vaidmuo planuojant ir organizuojant mokymą bei mokymąsi. Palaikydami ir stiprindami įsitraukimą mokytojai turi pergalvoti įprastą ugdymo praktiką, numatyti skaitmeninių technologijų nulemtus įsitraukimo trikdžius bei jų šalinimo būdus, išnaudoti skaitmeninių mokymosi priemonių teikiamas galimybes personalizuotam ir giluminiam mokymuisi, taikyti veiksmingus klasės valdymo ir sąveikos tarp mokinių užtikrinimo būdus.
Mes dėmesį telkėme į skaitmeninių mokymosi priemonių naudojimą kaip būdą stiprinti mokinių įsitraukimą atliepiant personalizuoto ir giluminio mokymosi principus. Tačiau kitų mokslininkų atlikti tyrimai rodo, kad skaitmeninių mokymosi priemonių naudojimas gali būti mažai susijęs su prasmingu mokymusi, ypač tais atvejais, kai dėmesys sutelkiamas į pačius akivaizdžiausius įsitraukimo rodiklius (pvz., prisijungimų, medžiagos atsisiuntimų, vaizdo įrašų peržiūrų skaičius) (Fredricks & McColskey, 2012). Norint skatinti gilų ir ilgalaikį įsitraukimą, reikia permąstyti ugdymo teoriją ir praktiką. Tam reikalingi tyrimai, kurie skaitmeninių mokymosi priemonių naudojimą ir mokinių įsitraukimą stiprinančius veiksnius analizuotų kuo įvairesniais aspektais: konkrečių skaitmeninių technologijų taikymo, skirtingų amžiaus tarpsnių mokinių mokymo bei mokymosi, įvairių gebėjimų ir interesų besimokančiųjų įtraukimo, kylančių iššūkių ir jų įveikos. Būtina tarpdisciplinių tyrimų, skirtingų mokslų atstovų tyrimų sinergija. Skaitmeninių edukacinių technologijų kūrimas ir naudojimas, inovatyvių mokymo strategijų generavimas ir diegimas, mokinių įsitraukimo į mokymąsi tyrimai turėtų būti vykdomi sąveikoje, kad ugdymo procesus galėtume apibūdinti kaip veiksmingą, inovatyvią ir XXI amžiaus iššūkius atliepiančią žmonių gyvenimo ir kūrybos sritį (D’Mello, 2021).
Literatūra
Andrew, L., Wallace, R., & Sambell, R. (2021). A peer-observation initiative to enhance student engagement in the synchronous virtual classroom: A case study of a COVID-19 mandated move to online learning. Journal of University Teaching & Learning Practice, 18(4), 14–32.
Baker, R., D’Mello, S., Rodrigoc, M. T., & Graesserb, A. C. (2010). Better to be frustrated than bored: The incidence, persistence, and impact of learners’ cognitive–affective states during interactions with three different computer-based learning environments. International Journal of Human-Computer Studies, 68(4), 223–241.
Baziukė, D., Norvilienė, A., Girdzijauskienė, R. (2022). Dirbtinis intelektas ir mokymosi analitika bendrojo ugdymo mokyklose naudojamose skaitmeninėse mokymo(si) priemonėse: Lietuvos atvejis. Computational Science and Techniques. Priimta spausdinti.
Bennett, S., Agostinho, S., & Lockyer, L. (2015). Technology tools to support learning design: Implications derived from an investigation of university teachers’ design practices. Computers and Education, 81, 211–220.
Cheung, A. C., & Slavin, R. E. (2013). The effectiveness of educational technology applications for enhancing mathematics achievement in K-12 classrooms: A meta-analysis. Educational research review, 9, 88–113.
City, E., Elmore, R., Fiarman, S., & Teitel, L. (2009). Instructional rounds in education: A network approach to improving teaching and learning. Cambridge, MA: Harvard Education Press.
D’Mello, S. (2021). Improving student engagement in and with digital learning technologies. In A. Schleicher (Ed.), Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots (pp. 79–104). Paris: OECD Publishing.
D’Mello, S., & Graesser, A. (2015). Feeling, thinking, and computing with affect-aware learning technologies. In R. A. Calvo, S. K. D‘Mello, J. Gratch, & A. Kappas (Eds.), The Oxford Handbook of Affective Computing (pp. 419–434). New York: Oxford University Press.
Davis, S. K., Edwards, R. L., Miller, & M., Aragon, J. (2018). Considering context and comparing methodological approaches in implementing learning analytics at the University of Victoria. Proceedings 8th international conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK18), 1–4.
Dehler, J., Bodemer, D., Buder, J., & Hesse, F. W. (2011). Guiding knowledge communication in CSCL via group knowledge awareness. Computers in Human Behavior, 27(3), 1068–1078.
DuPaul, G. J., & Stoner, G. (2003). ADHD in the schools: Assessment and intervention strategies. New York: Guilford Press.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: Drivers, developments and challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304–317.
Fredricks, J. A., Blumenfeld, P. C., & Paris, A. H. (2004). School engagement: Potential of the concept, state of the evidence. Review of Educational Research, 74, 59–109.
Fredricks, J., & McColskey, W. (2012). The measurement of student engagement: A comparative analysis of various methods and student self-report instruments. In S. Christenson, A. Reschly & C. Wylie (Eds.), Handbook of research on student engagement (pp. 763–782). New York: Springer.
Gettinger, M., & Ball, C. (2007). Best practices in increasing academic engaged time. In A. Thomas & J. Grimes (Eds.), Best practices in school psychology V (pp. 1043–1075). Bethesda: National Association of School Psychologists.
Gettinger, M., & Stoiber, K. (2009). Effective teaching and effective schools. In T. B. Gutkin & C. R. Reynolds (Eds.), The handbook of school psychology (pp. 769–790). Hoboken: John Wiley.
Gettinger, M., & Walter, M. J. (2009). Classroom Strategies to Enhance Academic Engaged Time. In T. B. Gutkin & C. R. Reynolds (Eds.), The handbook of school psychology (pp. 653–673). Hoboken: John Wiley.
Gibson, D., Ostashewski, N., Flintoff, K., Grant, S., & Knight, E. (2015). Digital badges in education. Education and Information Technologies, 20(2), 403–410.
Good, T. L., & Brophy, J. E. (2003). Looking in classrooms. Boston: Allyn & Bacon.
Gresalfi, M., & Barab, S. (2011). Learning for a Reason: Supporting Forms of Engagement by Designing Tasks and Orchestrating Environments. Theory into Practice, 50(4), 300–310.
Griffiths, A. J., Lilles, E., Furlong, M., & Sidwha, J. (2012). The relations of adolescent student engagement with troubling and high-risk behaviors. In S. L. Christenson, A. L. Reschly, & C. Wylie (Eds.), Handbook of research on student engagement (pp. 563–584). New York: Springer Science.
Hadzigeorgiou, Y. (2016). Imaginative science education. Cham: Switzerland: Springer International.
Hadzigeorgiou, Y., & Schulz, R. (2014). Romanticism and romantic Science: Their contribution to science education. Science & Education, 23, 1963–2006.
Harris, L. R. (2008). A phenomenographic investigation of teacher conceptions of student engagement in learning. The Australian Educational Researcher, 35, 57–79.
Higgins, S., Xiao, Z., & Katsipataki, M. (2012). The impact of digital technology on learning: A summary for the education endowment foundation. Durham, UK: Education Endowment Foundation and Durham University.
Ho, D. G. (2006). The focus group interview. Rising to the challenge in qualitative research methodology. Australian Review of Applied Linguistics, 29(1), 5.1–5.19.
Jucevičienė, P., Gudaitytė, D., Karenkauskaitė, V., Lipinskienė, D., Stanikūnienė, B., Tautkevičienė, G. (2010). Universiteto edukacinė galia: atsakas XXI amžiaus iššūkiams. Kaunas: Technologija.
Kauchak, D. P., & Eggen, P. D. (2003). Learning and teaching: Research-based methods. Boston: Allyn & Bacon.
Koehler, M. J., Mishra, P., Kereluik, K., Shin, T. S., & Graham, C. R. (2014). The technological pedagogical content knowledge framework. In M. J. Bishop, E. Boling, J. Elen, & V. Svihla (Eds.), Handbook of research on educational communications and technology (pp. 101–111). New York: Springer.
Kuh, G. D., Cruce, T. M., Shoup, R., & Kinzie, G. (2008). Unmasking the effects of student engagement on first- year college grades and persistence. The Journal of Higher Education, 79(5), 540–563.
Kurvinen, E., Kaila, E., Laakso, M. J., & Salakoski, T. (2020). Long Term Effects on Technology Enhanced Learning: The Use of Weekly Digital Lessons in Mathematics. Informatics in Education, 19, 51–75.
McTighe, J. & Silver, H. (2020). Teaching for deeper learning: Tools to Engage Students in Meaning Making. Alexandria, VA: ASCD.
Morgan, D. L., & Scannell, A. (1998). Planning Focus Group as qualitative research. Sage Publications.
Nyumba, T., Wilson, Derrick, C., & Mukherjee, N. (2018). The use of focus group discussion methodology: Insights from two decades of application in conservation. Methods in Ecology and Evolution, 9, 20–32.
NŠA skaitmeninės mokymo priemonės. (2021). https://www.emokykla.lt/bendrasis/nsa-skaitmenines-mokymo-priemones
O’Brien, H., & Toms, E. (2008). What is user engagement? A conceptual framework for defining user engagement with technology. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 4, 245–270.
OECD (2016), Engagement, Motivation and Self-Confidence among Low-Performing Students. In LowPerforming Students: Why They Fall Behind and How To Help Them Succeed. Paris: OECD Publishing.
Papamitsiou, Z., & Economides, A. A. (2015). Temporal learning analytics visualizations for increasing awareness during assessment. RUSC. Universities and Knowledge Society Journal, 12(3), 129-147.
Plass, J., Homer, B., & Kinzer, C. (2015). Foundations of game-based learning. Educational Psychologist, 50(4), 258–283.
Schleicher, A. (2021). Editorial. In A. Schleicher (Ed.), Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots (pp. 3–5). Paris: OECD Publishing.
Siemens, G. (2013). Learning Analytics: The Emergence of a Discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400.
Sinatra, G., Heddy, B., & Lombardi, D. (2015). The challenges of defining and measuring student engagement in science. Educational Psychologist, 50(1), 1–13.
Smith, B. A. (2000). Quantity matters: Annual instruction time in an urban school system. Educational Administration Quarterly, 36, 652–682.
Stahl, G., Koschmann, T., & Suthers, D. (2006). Computer-supported collaborative learning: An historical perspective. In K. Sawyer (Ed.), Cambridge handbook of the learning sciences (pp. 409–426). New York: Cambridge University Press.
Stichter, J. P., Stormont, M., & Lewis, T. J. (2008). Instructional practices and behavior during reading: A descriptive summary and comparison of practices in Title I and non-Title I elementary schools. Psychology in the Schools, 46, 172–183.
van der Vlies, R. (2020). Digital strategies in education across OECD countries: Exploring education policies on digital technologies. OECD Education Working Papers, 226, OECD Publishing, Paris.
Van Leeuwen, A., Knoop-van Campen, C. A. N., Molenaar, I., & Rummel, N. (2021). How teacher characteristics relate to how teachers use dashboards. Journal of Learning Analytics, 8(2), 6–21.
Warburton, K. (2003). Deep learning and education for sustainability. International Journal of Sustainability in Higher Education, 4(1), 44–56.
West, B.T., Sakshaug, J.W., & Aurelien, G.A.S. (2016). How Big of a Problem is Analytic Error in Secondary Analyses of Survey Data? PLoS ONE 11(6), e0158120.
Zhu, M., Urhahne, D., & Rubie-Davies, C. M. (2018). The longitudinal effects of teacher judgement and different teacher treatment on students’ academic outcomes. Educational Psychology, 38(5), 648–668.