AAA

E-learning "szyty na miarę", czyli o indywidualizacji w nauczaniu online

Maria Zając



Chociaż na każdym etapie upowszechniania e-edukacji podkreślany jest jej zindywidualizowany charakter, który wyraża się w możliwości dostosowywania czasu i miejsca nauki do potrzeb osoby uczącej się, praktyka pokazuje, że ta forma personalizacji na ogół nie jest wystarczająca. Z obserwacji wykładów oraz kursów online wynika wyraźnie, że oczekiwania studentów i uczestników szkoleń są znacznie większe. Z drugiej strony wysokie koszty przygotowywania treści dla potrzeb e-edukacji skłaniają do poszukiwania sposobów bardziej efektywnego wykorzystania raz opracowanych materiałów. Niniejszy artykuł przedstawia próbę pogodzenia tych dwóch, pozornie przeciwstawnych trendów, czyli wykorzystania obiektów wiedzy wielokrotnego użytku do tworzenia w pełni spersonalizowanych kursów i wykładów online.

Śledząc rozwój e-edukacji przejawiający się zarówno poprzez działania różnych ośrodków, jak i w publikacjach z dziedziny, można zauważyć, że coraz częściej pojawiają się pytania o jakość tej formy kształcenia. Wyniki nauczania, definiowane za pośrednictwem ocen uzyskiwanych przez uczących się, są przez dydaktyków powszechnie przyjmowane za miernik efektywności kształcenia. I niewątpliwie jest to jedna z możliwych miar. Trzeba jednak pamiętać, iż porównując uzyskane wyniki rozpatrujemy skutki procesu, który już się zakończył, czyli tego typu porównania mają charakter podsumowujący. Znacznie ważniejsze wydaje się jednak przeanalizowanie czynników, które determinują sam proces nauczania tak, aby można było go odpowiednio zaplanować i przygotować właśnie po to, by uzyskiwane efekty były jak najlepsze. Dotyczy to zarówno sposobu przygotowania treści dydaktycznych, jak i form ich przekazu. Najogólniej rzecz ujmując chodzi o to, by materiał nauczania był opracowywany i przekazywany w sposób uwzględniający indywidualne preferencje oraz przyzwyczajenia osób uczących się. Zagadnienia te nabierają szczególnego znaczenia właśnie w kontekście kształcenia z wykorzystaniem internetu, gdyż ze względu na znacznie ograniczony kontakt ze studentem nauczyciel praktycznie nie ma możliwości obserwowania na bieżąco stylu pracy swoich podopiecznych, a co za tym idzie - tylko w niewielkim stopniu może indywidualizować sposób pracy z poszczególnymi uczniami czy studentami. Co więcej, na ogół treści dydaktyczne przygotowywane są z pewnym wyprzedzeniem i w momencie właściwej nauki nie ma już możliwości ich modyfikacji. Pojawia się zatem istotne pytanie: czy w kształceniu online w ogóle możliwe jest uwzględnienie różnych oczekiwań i preferencji uczestników tego procesu?

Określenie metod personalizacji przekazu wiedzy w nauczaniu online

W literaturze przedmiotu stosunkowo często można znaleźć stwierdzenie, iż kształcenie online umożliwia indywidualne podejście do ucznia (studenta). Warto zatem przyjrzeć się bliżej jak w praktyce realizowane jest to założenie.

  • Niektórzy utrzymują, iż sam fakt, że każdy uczy się w dogodnym dla siebie czasie i miejscu oznacza już podejście zindywidualizowane. Niewątpliwie w tym stwierdzeniu jest trochę racji, gdyż te właśnie założenia stanowią istotne atuty e-learningu. Gdyby jednak wyłącznie możliwość swobodnego dostępu do wykładanych treści decydowała o skuteczności uczenia się, wyniki uzyskiwane w tej formie kształcenia byłyby z definicji zdecydowanie lepsze niż w kształceniu tradycyjnym, a tak niestety nie jest. Na ogół wyniki te są porównywalne w obu formach kształcenia.
  • Inne podejście do personalizacji opiera się na możliwości swobodnego poruszania się po materiale. W pierwszych rozwiązaniach e-learningowych najczęściej stosowano liniowy układ treści - umożliwiał on przejście do kolejnych partii materiału dopiero po pozytywnym zaliczeniu wcześniejszych modułów. Obecnie znacznie częściej stosuje się model gałęziowy. Pozwala on na swobodną wędrówkę po materiale - co przydaje się zwłaszcza przy powtarzaniu i utrwalaniu nauczanych treści. Znowu jest to pewien aspekt dostosowania procesu nauczania do indywidualnych potrzeb, jednakże ciągle materiał dydaktyczny prezentowany jest pod względem formy w identyczny sposób dla wszystkich studentów.
  • Dość istotnym krokiem w kierunku indywidualizacji jest uwzględnienie różnych poziomów zaawansowania osób uczących się. Z jednej strony, rozwiązanie takie pozwala tworzyć bardziej elastyczne kursy, gdyż uwzględnia zarówno potrzeby tych, którym brakuje podstawowych wiadomości z omawianego zakresu, jak i tych, którzy rozpoczynają naukę już z pewną wiedzą początkową, a dzięki bardziej zaawansowanym treściom mogą ją poszerzać. Problem taki często występuje właśnie w wykładach tradycyjnych, podczas których przy zróżnicowanym poziomie wiedzy słuchaczy pewna część się nudzi, słuchając znanych już treści, część zaś nie rozumie przekazywanych treści, gdyż brakuje im wiedzy podstawowej. W tym wypadku przekaz online uwzględniający zróżnicowane poziomy zaawansowania z pewnością ma cechy indywidualizacji. Rozwiązanie to posiada jednak dwie zasadnicze wady. Po pierwsze, wymaga przygotowania treści dydaktycznych z pewnym "nadmiarem". Co więcej, konieczne jest opracowanie dodatkowych testów sprawdzających wiedzę, od których wyniku zależy wybór dalszej ścieżki nauczania.
  • Alternatywą dla różnych poziomów zaawansowania jest możliwość pominięcia pewnych partii materiału jeżeli odpowiedni test wykaże znajomość zawartych w nich treści. Wskazane jest wówczas rozpoczynanie każdego modułu testem wstępnym mającym na celu ustalenie poziomu przygotowania osoby uczącej się. Jeżeli poziom ten nie jest wystarczający - sugerowany (bądź nawet wymuszany, w zależności od przyjętej strategii kursu) jest powrót do wcześniej prezentowanych treści. Natomiast, gdy test wykazał wystarczającą znajomość zawartego w kursie materiału, dopuszczalne jest pominięcie danego modułu i przejście do dalszego etapu nauki.
  • Nieco bardziej zaawansowane podejście oferują systemy, w których wykorzystano elementy sztucznej inteligencji do śledzenia przebiegu procesu nauki. W opracowanym kilka lat temu systemie WebTeacher, wykupionym później przez firmę Alatus i sprzedawanym pod nazwą Alatus LCMS zastosowano rozwiązanie oparte na sieci neuronowej, która potrafi się uczyć w oparciu o pobierane z sytemu informacje na temat aktualnego poziomu wiedzy studenta. Specjalnie zaprojektowany system ekspertowy pozwala dobrać odpowiednią dla danego użytkownika "ścieżkę", określającą dalsze etapy nauki. Autorzy tego rozwiązania wykorzystali system wielopoziomowych reguł decyzyjnych, aby zaprogramować możliwość śledzenia przebiegu nauki na bieżąco i dostosowywania w zależności od uzyskiwanych wskaźników wielkości oraz rodzaju oferowanych porcji wiedzy. W zależności od typu trudności, na jakie napotyka osoba ucząca się system prezentuje określoną wiedzę w sposób łatwiejszy lub trudniejszy. Wybór poziomu może być uzależniony np. od liczby popełnianych błędów lub od długości okresu czytania poszczególnych fragmentów. Przykładowo, długi czas czytania i dużo błędnych odpowiedzi wskazują na trudność w zrozumieniu materiału, a więc sugerują zmianę sposobu przekazywania wiedzy na łatwiejszy. Standardowo przyjmuje się dwa poziomy: zaawansowany i "dla początkujących", choć oczywiście możliwe jest znacznie większe zróżnicowanie.
  • Kolejnym przykładem zaawansowanego podejścia do zagadnień personalizacji w kształceniu online jest zróżnicowanie formy przekazu treści, a także formy prowadzenia zajęć. Różnym formom prowadzenia zajęć poświęcone były ubiegłoroczne badania własne prowadzone przez Centrum Rozwoju Edukacji Niestacjonarnej SGH, w ramach których powstało kilkadziesiąt scenariuszy zajęć organizowanych w trybie online. Zróżnicowanie formy przekazu jest zaś najczęściej kojarzone z opracowaniem treści wykładu w formie tekstu oraz korespondującego z nim nagrania audio lub wideo. Uczący się może sam zdecydować, którą z dostępnych postaci wykładu wykorzysta.
  • Znacznie bardziej wnikliwe podejście opiera się na stwierdzeniu, że każdy człowiek ma swój własny, ukształtowany przez lata sposób uczenia się, zapamiętywania i przyswajania nowej wiedzy oraz umiejętności. Wiąże się on zarówno z warunkami środowiskowymi, w jakich student dorastał, jak i z pewnymi przyzwyczajeniami ukształtowanymi np. podczas wielu lat nauki szkolnej. Często mówi się, że każdy ma swój własny, indywidualny styl uczenia się.

Idea adaptacyjnego systemu generowania kursów online

Badanie związków pomiędzy stylami a skutecznością uczenia się za pomocą technik i narzędzi internetu było jedną z istotnych części badań własnych realizowanych w bieżącym roku przez CREN SGH. Stanowi ono równocześnie integralną część złożonego projektu, którego głównym celem jest opracowanie założeń i kryteriów realizacji adaptacyjnego systemu e-learningowego, który uwzględniając indywidualne predyspozycje związane z uczeniem się, pozwoli na optymalizację procesu przekazu wiedzy w kształceniu z wykorzystaniem internetu (kształcenie online oraz kształcenie mieszane (blended learning)). Schemat takiego systemu przedstawia rysunek 1. Istotną jego częścią jest właśnie "inteligentny" generator kursów, czyli taki, który dobiera rodzaj, wielkość oraz kolejność odpowiednich porcji wiedzy w sposób najlepiej odpowiadający indywidualnym potrzebom osoby uczącej się.

Rysunek 1. Schemat systemu dostarczania wiedzy w oparciu o style uczenia się
Źródło: opracowanie własne

Konstrukcja takiego systemu opiera się na następujących założeniach:

  • Treści dydaktyczne zapisane są w postaci niewielkich obiektów wiedzy i przechowywane w repozytorium stanowiącym bazę wiedzy;
  • System uczący (np. platforma LMS lub LCMS) potrafi gromadzić informacje dotyczące preferencji studenta związanych z uczeniem się.
Sprawdzenie, na ile założenia te są możliwe do spełnienia jest zadaniem bardzo złożonym i wieloaspektowym. Dlatego też, w pierwszej kolejności warto skoncentrować się na poszukiwaniu odpowiedzi na następujące pytania:
  • Jak należy rozumieć pojęcie preferencji składających się na "profil" studenta?
  • Czy jest możliwe zdefiniowanie kilku (może kilkunastu) profili "wzorcowych", dla których zostaną w dalszej kolejności sformułowane reguły tworzenia kursów?
Nasuwającym się sposobem poszukiwania rozwiązania jest sięgnięcie do wspomnianej już teorii stylów uczenia się, której celem jest właśnie określenie preferencji studentów (uczestników szkoleń) związanych z procesem przyswajania wiedzy i nabywania nowych umiejętności.

Style uczenia się a teoria inteligencji wielorakich Howarda Gardnera

Dość szczegółowe omówienie teorii stylów uczenia się zawarł Robert Gajewski w artykule opublikowanym również na łamach "e-mentora", a zatytułowanym O stylach uczenia się i I-edukacji1. Zainteresowani czytelnicy znajdą tam opis różnych sposobów definiowania stylów uczenia się, jak też krótką charakterystykę dostępnych narzędzi służących badaniu tych stylów, czyli tzw. kwestionariuszy (learning styles inventories).

Większość metod służących definiowaniu stylów związanych z uczeniem się bazuje na ogół na różnej interpretacji wypracowanych przez psychologów typów osobowości. W pewnym uproszczeniu można też powiedzieć, że cechą wspólną niemal wszystkich znanych modeli jest wskazywanie jednego, dominującego u danej osoby stylu uczenia się. Autorzy opracowań podkreślają często, iż wprawdzie nie ma tzw. "czystych" stylów i każdy z nas uczy się wykorzystując zazwyczaj kilka stylów jednocześnie, jednakże tworzone kwestionariusze na ogół prowadzą do wskazania jednego lub dwóch stylów dominujących dla danej osoby. Ze względu na zakładany duży stopień uniwersalności uzyskanych wyników dotyczących profili uczących się istotne było poszukiwanie rozwiązania, które uwzględniałoby możliwie dużo różnych stylów związanych ze sposobem przyswajania i budowania wiedzy. Szczególnie interesująca w tym kontekście wydaje się być koncepcja określania stylów uczenia się w oparciu o teorię inteligencji wielorakich (Multiple Inteligences) Howarda Gardnera. Teoria ta zakłada, iż inteligencja nie jest jedną właściwością, która opisuje możliwości człowieka w zakresie aktywności intelektualnej ale, istnieje kilka rodzajów inteligencji w zależności od tego, o jaki rodzaj aktywności chodzi. Gardner rozróżnia zatem inteligencję:

  • Wizualną - związaną ze sposobem postrzegania otaczającego nas świata, także w znaczeniu przestrzennym;
  • Werbalną (językową) - dotyczącą sposobu opisu rzeczywistości;
  • Logiczną (matematyczną) - związaną ze sposobem myślenia i rozumowania;
  • Kinestetyczną (fizyczną) - dotyczącą bezpośrednio podejmowanych akcji, takich jak ruch, przemieszczanie się, gesty, działania;
  • Muzyczną (rytmiczną) - związaną z wszystkimi działaniami, które odnoszą się do tego, co słyszymy;
  • Interpersonalną i intrapersonalną - mające bezpośredni wpływ na charakter relacji z innymi;

Warto podkreślić, iż teoria inteligencji wielorakich, chociaż budzi wiele dyskusji i kontrowersji w środowisku psychologów znajduje sobie coraz więcej zwolenników, którzy podkreślają przede wszystkim jej bardziej całościowe ujęcie złożoności procesów intelektualnych jakie towarzyszą różnym rodzajom aktywności człowieka. Teoria ta znalazła również swoje odzwierciedlenie w koncepcji stylów uczenia się. Sean Whiteley, zajmujący się od blisko 10 lat badaniami nad stylami uczenia się i rolą inteligencji w tym procesie, opracował wielomodułowy system służący poprawie efektywności nauczania (Memletics Accelerated Learning System). Bazuje on właśnie na teorii inteligencji wielorakich, stawiając sobie za cel określenie różnych czynników oraz metod służących poprawie efektywności kształcenia poprzez doskonalenie bądź rozwijanie tych aspektów inteligencji, które u danej osoby są słabiej ukształtowane. Pierwszym z działań, które należy podjąć, aby móc usprawnić proces uczenia się i przyswajania wiedzy, jest poznanie własnego stylu uczenia się. Celowi temu służy opracowany przez Whiteley'a kwestionariusz badania stylów Memletics Learning Styles Inventory.

Podstawową cechą, która wyróżnia ten model od innych wspomnianych wcześniej, jak chociażby Myers-Briggs Type Indicator (MBTI), Paragon learning Styles Inventory (PLSI), Hermanns Brain Dominance Instrument (HBDI) czy Kolbs Learning Styles Inventory (LSI), jest ukazanie udziału wszystkich rozpoznawanych stylów uczenia się, a nie dążenie do wyłonienia jednego dominującego. Whiteley oparł własną typologię stylów bazując właśnie na teorii inteligencji wielorakich, a co za tym idzie wyróżnia 7 różnych stylów uczenia się nawiązujących bezpośrednio do wymienianych przez Gardnera typów inteligencji.

Kwestionariusz stylów KS-TIW

Zgodnie z przedstawionym wcześniej założeniem, w pierwszym etapie prac nad opisywanym systemem opracowano kwestionariusz pozwalający gromadzić dane na temat preferencji związanych z uczeniem. Jako punkt wyjścia posłużył właśnie Memletics Learning Styles Inventory, dostępny online (learning-styles-online.com). Badanie właściwe (przeprowadzone w październiku br.) zostało poprzedzone pilotażem w kwietniu i w maju 2006 r. Wykorzystanym wówczas narzędziem był oryginalny Memletics Learning Styles Inventory, co oznacza, że osoby badane odpowiadały na pytania sformułowane w języku angielskim. Zebrano wówczas 23 kwestionariusze. Ograniczenie się do niewielkiej grupy pozwoliło na weryfikację otrzymanych wyników poprzez bezpośrednie rozmowy z badanymi. Chociaż na ogół nie zastanawiamy się nad tym, jaki styl uczenia się determinuje nasz sposób przyswajania nowych informacji oraz kształtowania umiejętności, to jednak interpretacja wyników uzyskanych w kwestionariuszu skłoniła wielu badanych do refleksji nad własnym stylem pracy, a jej rezultatem na ogół było potwierdzenie zgodności tak uzyskanej "diagnozy" z rzeczywistością, co przemawiało za wykorzystaniem tego narzędzia w badaniu właściwym. Dodatkową wartością wywiadów towarzyszących badaniu ankietowemu było wskazanie pytań niezrozumiałych i takich, które niezbyt dokładnie przystawały do polskich warunków edukacyjnych. Obserwacje te były podstawą do podjęcia decyzji o opracowaniu polskiej wersji kwestionariusza. Nadano mu nazwę KS-TIW - jako skrót od Kwestionariusz Stylów oparty na Teorii Inteligencji Wielorakich. Z oryginału wykorzystano przede wszystkim strukturę - rozpoznawanych jest 7 stylów, każdy z nich opisywany jest przez 10 stwierdzeń, co daje łączną liczbę 70 elementów. Część z nich została przetłumaczona na język polski, część zaś wprowadzono zupełnie nowych. Całość zapisana jest w postaci skoroszytu programu MS Excel. Zawiera on cztery arkusze - w pierwszym podano instrukcje dla badanego, w kolejnym właściwy kwestionariusz. Wyniki zbierane są w postaci tabeli (arkusz trzeci), a na jej podstawie automatycznie generowany jest wykres ilustrujący udział poszczególnych stylów w procesie uczenia się danej osoby (arkusz czwarty). Wypełnianie kwestionariusza polega na ustosunkowaniu się do wspomnianych 70 stwierdzeń poprzez wpisanie w oddzielnej kolumnie wartości 0, 1 lub 2, które oznaczają odpowiednio:

0 - to stwierdzenie całkowicie do mnie nie pasuje;
1 - stwierdzenie w moim przypadku tylko częściowo jest prawdziwe;
2 - stwierdzenie w pełni odnosi się do mojej osoby.

Przeciętny czas wypełniania kwestionariusza wynosił około 15 minut. Warto podkreślić, iż możliwość natychmiastowego obejrzenia uzyskanych wyników i to w czytelnej, graficznej postaci stanowiła dodatkowy czynnik motywujący i sprzyjała pozytywnemu nastawieniu do badania.

Podczas prac nad polską wersją kwestionariusza zauważono także, że niektóre stwierdzenia zawierają błędy metodologiczne, stanowiąc np. kombinację dwóch wzajemnie wykluczających się pytań, co uniemożliwia udzielenie jednoznacznej odpowiedzi. Usterki te zostały w obecnej wersji wyeliminowane. Poprawność metodologiczną kwestionariusza konsultowano ze specjalistami z zakresu psychologii rozwojowej i psychologii uczenia się. Planowane jest także sprawdzenie trafności i rzetelności opracowanego kwestionariusza, tak aby był on wiarygodnym narzędziem diagnostycznym.

Charakterystyka grupy badawczej

W badaniu właściwym udział wzięło ponad 220 osób, w tym około 160 studentów oraz 60 licealistów. Dobór grupy badawczej wynikał z założenia, że osoby z tych środowisk mają aktualnie największe szanse zetknąć się z nauczaniem online. Badania były prowadzone w sposób anonimowy, jedynymi czynnikami wyróżniającymi był rodzaj szkoły, bądź kierunek studiów. Wszyscy licealiści uczęszczają do tej samej szkoły (jedno z krakowskich liceów), natomiast studenci reprezentują różne kierunki studiów na Akademii Pedagogicznej w Krakowie. Starano się uwzględnić możliwie szerokie spektrum specjalności po to, aby uzyskać różnorodne profile. Dlatego badaniem objęto studentów następujących kierunków: matematyka, informatyka, filologia polska, filologia germańska, politologia, filozofia, edukacja techniczno-informatyczna oraz psychologia i pedagogika. Dla celów porównawczych przewidziane jest dodatkowo zebranie kwestionariuszy wśród studentów Akademii Sztuk Pięknych. Planowana jest także kontynuacja badań i objęcie nimi osób pracujących tak, by możliwe było wypracowanie analogicznych wniosków dla potrzeb szkoleń korporacyjnych.

Przykładowe wyniki

Każda osoba, która odpowiada na pytania kwestionariusza może natychmiast po zakończeniu pracy obejrzeć ilustrację graficzną swoich wyników w postaci wykresu. Każdy ze stylów określony jest za pomocą liczby całkowitej z przedziału 0-20 i przedstawiany na oddzielnej osi (rysunek 2)

Rysunek 2. Przykładowy wykres stylów uczenia się

Źródło: opracowanie własne na podstawie wyników kwestionariusza KS-TIW

Powyższy wykres można zinterpretować w następujący sposób: osoba, której on dotyczy zdecydowanie preferuje przekaz informacji w formie graficznej w postaci tabel, wykresów, czy diagramów (styl Visual). Dość istotne znaczenie dla przyswajania wiedzy ma także możliwość "fizycznego doświadczenia" i "dotknięcia" rzeczywistości (styl Physical). W zależności od rodzaju nauczanych treści może to być sprawdzenie jak działa urządzenie, jak zmienia się sytuacja w ruchu i podczas akcji, jak rozwija się problem w zależności od podjętych kroków. Osoba ta lepiej uczy się rozwiązując zadania, które dopuszczają różne formy aktywności fizycznej, np. ruch, obrót, zmiana pozycji. Kolejny wyróżniający się element to styl Social, który świadczy o predyspozycjach w kierunku pracy w grupie lub w niewielkim zespole.

Implikacje dla kształcenia online

Ponieważ dla osób o silnych preferencjach wizualnych duże znaczenie ma możliwość obserwowania nauczyciela w trakcie wykładu, najodpowiedniejszą dla nich formą jest przekaz wideo. Istotny wpływ na skuteczność zapamiętywania ma bowiem język ciała, mimika twarzy i gesty wykładowcy. W kontekście nauczania tradycyjnego mówi się, że osoby o preferencjach wizualnych lubią siedzieć z przodu klasy tak, aby inni im nie przesłaniali nauczyciela oraz że zazwyczaj robią skrupulatne notatki, aby móc wrócić do nich podczas nauki własnej. W tym wypadku nauczanie online może okazać się bardzo korzystne, gdyż indywidualny przekaz na ekranie monitora eliminuje czynniki "przesłaniające", a dostępność treści dydaktycznych na platformie e-learningowej pozwala sięgnąć do nich dowolną ilość razy i w dowolnym czasie. Biorąc natomiast pod uwagę preferencje związane z pracą grupową, dla takich osób warto zaplanować właśnie różne formy aktywności uwzględniające te preferencje, a więc zadania w formie studium przypadku, realizację projektów czy konkursów (w trybie asynchronicznym), a także formy interaktywne w trybie synchronicznym typu burza mózgów czy debata oksfordzka.

Analiza cech wspólnych dla wybranej grupy osób

Rysunek 3. Profile uczących się wybranego kierunku studiów

Źródło: opracowanie własne

Rysunek 3 przedstawia różne wykresy dotyczące studentów politologii. Ich cechą wspólną jest zdecydowana dominacja stylów Verbal (najczęściej występująca wartość to 15 lub 16 w skali 0-20) i Social (tu przeważa wynik 12, ale w zestawieniu z wartościami dla stylu Solitary rzędu 6-7 i tak jest stosunkowo wysoki). Wyraźnie widoczny jest także udział stylów Physical oraz Aural. Na rysunku przedstawiono tylko 4 wybrane wykresy, należy jednak podkreślić, iż w grupie badanych 16 osób z tego kierunku studiów tylko dwie mają profil wyraźnie odmienny od pozostałych. Uzyskany rozkład stylów ukazuje, iż możliwe jest opracowanie takiej formy przekazu treści, który będzie skuteczny dla większej grupy studentów, a w szczególności, że można zaplanować dla nich efektywną pracę grupową. Rozwiązanie takie dobrze koresponduje z czynnikiem Physical, który w tym kontekście może na przykład oznaczać praktyczne rozwiązywanie sytuacji problemowych, dyskusje, burze mózgów. Uwzględniając stosunkowo duży wpływ stylu Aural można wziąć pod uwagę przekaz także w formie nagrania audio.

Celem obecnego etapu badań było zgromadzenie możliwie obszernych informacji na temat różnorodności występujących stylów. Bogactwo wynikające z różnorodności jest równocześnie przyczyną dość poważnego problemu. Nie ma bowiem możliwości zaprogramowania realnie funkcjonującego systemu, który zapewniałby każdemu uczącemu się przekaz informacji idealnie dopasowany do indywidualnych potrzeb. Dlatego w kolejnym kroku analizy dotyczącej stylów uczenia się próbowano określić, czy istnieją wspólne cechy stylów wśród osób, które łączą podobne zainteresowania (w tym wypadku był to ten sam kierunek studiów). Odpowiedź na to pytanie nie jest jednoznaczna, aczkolwiek dają się zauważyć pewne prawidłowości. Na przykład przedstawiona powyżej analiza wykresów stylów uczenia się dla studentów politologii wykazała, że istotną rolę w procesach uczenia się dla tej grupy odgrywają styl Verbal oraz Social. Oznacza to, iż najbardziej skuteczną formą przekazu są opisy słowne (teksty) oraz że studenci ci chętniej uczą się pracując w grupach niż indywidualnie. Biorąc pod uwagą, iż badaniem objęto studentów III roku można przypuszczać, iż ich sposób studiowania został w jakimś sensie ukształtowany przez charakter studiów. Jak potwierdziły rozmowy z zainteresowanymi najczęstszą formą przyswajania nowych informacji jest studiowanie dużej liczby tekstów, a często i chętnie stosowaną metodą pracy są właśnie dyskusje oraz studia przypadków. Obserwacja ta ma duże znaczenie dla badań nad indywidualizacją, gdyż pozwala przyjąć pewien model związany z konkretnym kierunkiem studiów bądź rodzajem przedmiotów. W kolejnym etapie badań celem głównym będzie właśnie wyłonienie pewnych wzorcowych profili, które pozwolą na opracowanie zestawu wskazań dotyczących form prezentowania treści dla różnych grup odbiorców.

Podsumowanie

Zawarte w tytule określenie e-learningu zazwyczaj kojarzone jest ze szkoleniami korporacyjnymi i ma znaczenie bardziej globalne. Pojawia się ono bowiem w odniesieniu do sposobu przygotowywania szkoleń, do których zaliczane są tzw. "kursy z półki", kursy adaptowane oraz właśnie "szyte na miarę". Naturalnie ten ostatni sposób przygotowania szkoleń jest najlepiej dopasowany do potrzeb klienta, choć w tym wypadku chodzi o klienta w sensie korporacji, dziedzinę, w której funkcjonuje oraz specyfikę jego działania. Czy uprawnione jest zatem użycie tego samego określenia w odniesieniu do spersonalizowanych kursów, uwzględniających potrzeby i preferencje pojedynczych studentów, czy właśnie uczestników szkoleń korporacyjnych? Otóż, pomostem pomiędzy tymi dwiema płaszczyznami wydaje się być, zyskujące ostatnio na popularności, pojęcie mass customization. Najogólniej znaczy ono właśnie dostosowanie produktu bądź usługi do potrzeb konkretnego klienta, przy równoczesnym zachowaniu cech masowości (czyli np. niskich kosztów). Można wyróżnić cztery różne płaszczyzny tego dostosowania (ponieważ nie ma jeszcze powszechnie używanych odpowiedników polskich, zostały zachowane nazwy oryginalne w języku angielskim). Jest to zatem: collaborative customization, cosmetic, adaptive oraz transparent customization. Czytelnicy zainteresowani poznaniem bliżej tej teorii mogą sięgnąć do prac Franka Pillera (http://www.mass-customization.de/) lub Roberta Freunda (http://www.robertfreund.de/download/ Robert%20Freund%20ElearnChina%202003%20Paper%20(Update%2003-2004).pdf).

Bibliografia

INFORMACJE O AUTORACH

MARIA ZAJĄC
Autorka jest adiunktem, kierownikiem Pracowni Nowe Media w Edukacji na Uniwersytecie Pedagogicznym w Krakowie oraz specjalistą ds. jakości kształcenia w Centrum Rozwoju Edukacji Niestacjonarnej Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie. Problematyką e-learningu zajmuje się aktywnie od kilkunastu lat, uczestnicząc w wielu projektach oraz prowadząc szkolenia, głównie z zakresu metodyki e-nauczania. W pracy badawczej koncentruje się na problematyce personalizacji w kształceniu - zarówno od strony uwarunkowań psychologicznych, jak i rozwiązań informatycznych, które pozwalają na dostosowywanie środowiska nauczania do indywidualnych preferencji uczących się. Opublikowała ponad 80 opracowań dotyczących wykorzystania nowoczesnych technologii w kształceniu, w tym w nauczaniu online.

 

Komentarze

Nie ma jeszcze komentarzy do tego artykułu.

dodaj komentarz dodaj komentarz

Przypisy

1 E. Cresson, P. Flynn (red.), Biała Księga Kształcenia i Doskonalenia. Nauczanie i uczenie się. Na drodze do uczącego się społeczeństwa, Wyższa Szkoła Pedagogiczna TWP, Warszawa 1997.