Alapos tudás: így segíthet a technológia

Bár a dél-koreai gyerekek ragyogóan teljesítenek az oktatási felméréseken, a világ sok más diákjához hasonlóan ők is egyre kevésbé élvezik az iskolát. „Ha megmérnénk a gyerekek agyi aktivitását a tanórán, a gép mutatója nem mozdulna el. Még annyit sem mutatna, mint amennyi alvás közben mérhető” – érzékelteti az osztálytermi unalmat Ju Ho Lee, Dél-Korea korábbi oktatási minisztere.

A világ különböző pontjain más és más megoldásokkal próbálják a gyerekek személyiségéhez és a világ gyorsan változó elvárásaihoz igazítani az oktatást. Lee szerint a megoldás csak egy, a technológiai lehetőségeket is kihasználó, élményalapú oktatás lehet. “Ez az egyetlen lehetséges út a jövőbe!” – állítja.

Élmény, gyakorlat

Hasonló elveket vall Dale Johnson, az Arizonai Egyetem kutatója is, aki elképzeléseit egy modellbe rendezte. Az alábbi piramist Johnson a modern neveléstudományban megkerülhetetlen ún. Bloom-féle taxonómia alapján alkotta meg, amely a tanulás-tanítás egymásra épülő szintjeit foglalja rendszerbe. Ezek szerint a tanulás első lépése az információk értelmezése és megjegyzése. Ezt követően lehet a tanultakat alkalmazni, elemezni, majd értékelni. Végül, ha már elegendő és stabil tudással rendelkezünk, jöhetnek a saját, kreatív ötletek.

Johnson és a Bloom-taxonómia modellje

A készségek egymásra épülő rendszere

Az emberekkel ellentétben a robotok szinte végtelen mennyiségű információt képesek megjegyezni, és számításokat is sokkal gyorsabban végeznek, mint mi valaha is tudnánk. Következésképpen az oktatási rendszereinknek ezeknél összetettebb készségeket érdemes átadnia, véli Johnson. Az iskolában a kritikai gondolkodásra, a problémák hatékony elemzésére, a csapatmunkára és a kreatív gondolkodásra kell helyezni a hangsúlyt, vagyis a készségpiramis felső részében lévő elemekre.

Ez persze nem jelenti azt, hogy a piramis alján lévő készségek ne lennének fontosak: a gyerekek nem tudnak elemezni egy szöveget, amíg nem képesek elolvasni azt, mint ahogyan az érdekes matematikai összefüggéseket sem ismerhetik meg, amíg nem tanulták meg az alapvető műveleteket. Ezeket is meg kell tehát tanítani, és Johnson szerint itt juthat nagy szerephez a mesterséges intelligencia.  A szoftverek mérésekkel, célzott feladatokkal, majd ismételt mérésekkel juttatják el a tanulókat a kívánt szintre, így tehermentesítve a tanárokat, akik ezáltal az összetettebb készségek átadására fordíthatják energiáikat. A pedagógusok szerepe természetesen Johnson szerint is kulcsfontosságú, hiszen szociális lények lévén a gyerekek sokkal inkább tanulnak egymástól és tanáraiktól, mintsem a képernyőktől.

Szükséges változás

Az effajta tanulás során a légkör sokkal nyitottabb, a beszélgetések pedig bármilyen irányba fejlődhetnek, állítja Johnson. „Ez egyfajta kontrollált káosz.” Mint mondja, sok tanár tart is ettől, és inkább maradnak a megszokott módszereknél. Pedig a modell már bizonyított: Arizona államban mintegy 65 ezer gyerek tanul az adaptív oktatás elvei szerint immár hét éve jó eredményekkel.

Az ifjú generációk készen állnak a digitális technológiával támogatott oktatásra, de a tanárok nem, fogalmazza meg ugyanezt a problémát Lee még erőteljesebben. A pedagógusok nehezen változtatnak, mondja az ex-miniszter, aki mandátuma során az egyetemi felvételi rendszer átalakításával igyekezett hatni az alap- és középfokú oktatásra is. Mivel a sikeres egyetemi felvételihez már nem volt elég pusztán jó jegyeket szerezni, de a készségek szélesebb tárházára is szükség volt, az általános- és középiskolai tanmenet is szükségképpen ehhez kezdett igazodni.

Szakmai vélemények: statisztikaCyberbullying