autori: Nesra Yannier, Scott E. Hudson, Kenneth R. Koedinger
Zlepšenie výučby prírodných vied, technológií, inžinierstva a matematiky (STEM) má zásadný význam pre zlepšenie výučby STEM. Zlepšovanie prípravy učiteľov však postupuje pomaly. A aj tí najlepší učitelia majú problém udržať pozornosť nových kohort “digitálnych domorodcov” a cítia potrebu nájsť inovatívne spôsoby, ako ich zaujať. Menej zamerané na vedecké fakty a viac skúseností s vedeckým bádaním, ktoré lepšie zapoja prirodzenú zvedavosť detí. Mnoho učiteľov základných škôl však zvyčajne nemá zázemie ani učebné materiály, ktoré by im umožnili vyučovať prírodovedné predmety z bádateľské perspektívy.
V reakcii na tieto problémy sme vyvíjali inteligentné vedecké stanice sa zmiešanou realitou (pozri norilla.org), ktoré zapájajú deti do aktívneho, základe výskumu založeného experimentovanie a učenie sa vo fyzickom svete a zároveň poskytujú interaktívne vedenia, ktoré podporuje učiteľov aj žiakov. Deti vykonávajú a interpretujú reálne experimenty vo fyzikálnom prístroji (napr. zemetrasný stôl, rampy, váhy). Algoritmy počítačového videnia s umelou inteligenciou rekonštruujú fyzikálne scénu a poskytujú vstup pedagogickým algoritmom, ktoré sledujú pokrok detí a poskytujú im adaptívnu automatizovanú spätnú väzbu, aby ich viedli pri vedeckom skúmaní, čím vytvárajú výkonnú formu podpory aktívneho učenia. Pútavý virtuálny pomocník “vidí”, čo deti robia, a podľa toho im poskytuje pomoc pri spoločnej práci.
Na jednom stanovišti deti experimentujú s fyzikálnymi vežami na zemetrasnom stole, predpovedajú, ktorá z dvoch minimálne kontrastných veží spadne ako prvá, a vysvetľujú prečo, to všetko s interaktívnou spätnou väzbou od virtuálneho pomocníka. Replikované experimenty s náhodným priradením ukazujú, že žiaci sa pri týchto fyzických interakciách podporovaných umelou inteligenciou naučia viac než pri úzko spätých interakciách na obrazovke s použitím rovnakých pedagogických algoritmov. Deti tiež dávajú prednosť týmto fyzickým interakciám podporovaným umelou inteligenciou pred interakciami na obrazovke, čo potvrdzujú prieskumy radosti a nadšené komentáre žiakov.
Nefunguje len tak hocijaké aktívne učenie. Keď vypneme inteligentné navádzanie systému tak, že žiaci sami voľne vykonávajú činnosti spojené so stavbou veže (podobne ako vo väčšine súčasných múzejných expozícií a tvorivých priestor), stále ich to baví, ale učia sa oveľa menej. Túto účinnú formu aktívneho učenia teda môžeme presnejšie definovať ako zapojenie žiakov do bádateľských úloh, pri ktorých predvídajú a vysvetľujú, motivovaní kontrastnými prípady spojenými s výučbovými cieľmi a podporovaní pestrým opakovaním so spätnou väzbou.
Tieto inteligentné stanice podporujú tiež prístup ku kvalitnému učeniu tým, že sú k dispozícii deťom z rôznych prostredí v múzeách, školách, programoch Head Start a chlapčenských a dievčenských kluboch a poskytujú deťom adaptívne podporu, aj keď nemajú k dispozícii znalého rodičov, učiteľov alebo pracovníka múzea , ktorý by ich viedol. Okrem priamej podpory aktívneho učenia poskytujú tieto stanice tiež príklad účinných techník aktívneho učenia, ktoré môžu učitelia a mentori využiť v iných kontextoch.
Zdroj: Science
