AAA

Środowisko tworzenia personalizowanych kursów online

Maria Zając

Artykuł stanowi prezentację kolejnego etapu badań autorki nad zagadnieniem dostosowywania formy i sposobu nauczania w trybie online do indywidualnych preferencji uczących się. Omówiono w nim koncepcję struktury repozytoriów treści tworzonych na potrzeby e-edukacji. Jednym z podstawowych warunków umożliwiających indywidualizację procesu uczenia się w trybie online jest zapewnienie odpowiednio przygotowanych materiałów dydaktycznych. To oznacza, że obiekty wiedzy, składające się na zawartość repozytoriów, muszą nie tylko mieć zróżnicowaną formę i wykorzystywać różne środki przekazu, ale także muszą być precyzyjnie opisane za pomocą metadanych, które umożliwią zarówno prawidłowy dobór, jak i łączenie wybieranych obiektów w kompletny, w pełni funkcjonalny kurs online. Treścią niniejszego opracowania jest prezentacja struktury repozytorium, która pozwoli spełnić powyższe warunki.

Więcej szkody niż pożytku?

Zagadnienie personalizacji kursów online przewija się w wielu publikacjach, zyskując tyleż samo zwolenników, co i przeciwników. Trudno wskazać jednoznaczną przyczynę tego zróżnicowania opinii, ale wydaje się, iż istotnym czynnikiem rzutującym na negatywne nastawienie do personalizacji jest sposób, w jaki próbuje się uzasadniać zdolność adaptacji całego środowiska wirtualnej nauki lub też konkretnych kursów do indywidualnych potrzeb uczących się. Najczęstszym bowiem argumentem przeciw personalizacji jest automatyzacja procesu doboru treści, a tym samym ograniczenie swobody uczącego się - co tak naprawdę stanowi zaprzeczenie personalizacji. Przeciwnicy podkreślają, iż kursy tworzone adekwatnie do indywidualnie określanych potrzeb uczących się cechuje duże zawężenie problematyki, a co bardziej radykalni stawiają także zarzut "odhumanizowania" procesu uczenia się. Jednakże celem niniejszego artykułu nie jest przekonywanie kogokolwiek, że właściwie zaprojektowane warunki dla personalizacji mogą stanowić istotną wartość, gdyż z takim stwierdzeniem zapewne większość przeciwników personalizacji bez trudu byłaby gotowa się zgodzić. Problem bowiem tkwi w określeniu, co znaczy "właściwe zaprojektowanie personalizacji". Odpowiedź na to pytanie nie jest prosta, ale właśnie dlatego warto jej poszukiwać. Prezentowane rozwiązanie jest wynikiem takiej próby podjętej przez autorkę opracowania.

Przygotowanie zasobów edukacyjnych pod kątem personalizacji

Planując udostępnianie kursów personalizowanych należy wziąć pod uwagę konieczność spełnienia dwóch podstawowych warunków. Pierwszym z nich jest przygotowanie odpowiedniego repozytorium zasobów edukacyjnych, a drugim opracowanie mechanizmu łączenia elementów pobieranych z tego repozytorium i składania ich w kursy dostosowane do indywidualnych potrzeb, czy też oczekiwań uczących się.

Z kolei struktura tworzonego repozytorium powinna wynikać z odpowiedzi na następujące pytania kluczowe:

  • Jaka forma prezentacji treści zostanie wykorzystana - czy będzie to tekst, obraz, nagrania audio lub wideo, w jakich proporcjach?
  • Jaki stopień "granulacji" wiedzy przyjąć - innymi słowy jak duże lub też jak małe mają być poszczególne elementy treści przechowywane w repozytorium?
  • W jaki sposób powinny być opisane te elementy, aby był możliwy ich sprawny wybór i łączenie w całość tworzącą kompletny, a równocześnie personalizowany kurs?
  • Jak uwzględnić w repozytorium różne formy aktywności uczących się - jak wpleść je w przekaz konkretnych treści?
To lista tylko kilku najważniejszych pytań - konkretna implementacja repozytorium zapewne nasunie ich znacznie więcej, gdyż trzeba również wziąć pod uwagę uwarunkowania techniczne, dostępną przestrzeń, którą można przeznaczyć na przechowywanie zasobów, sposób komunikacji z innymi repozytoriami i wiele innych, bardziej szczegółowych kwestii, które wynikają z konkretnych uwarunkowań i potrzeb. Jednakże celem artykułu jest przedstawienie koncepcji budowy takiego środowiska a nie jego konkretna implementacja, dlatego przedmiotem uwagi będą w nim tylko cztery sformułowane powyżej pytania.

Odpowiadając na pytanie pierwsze, należy pamiętać, iż założeniem podstawowym przy podejmowaniu próby tworzenia personalizowanego środowiska uczenia się powinno być wykorzystanie możliwie wielu różnych środków i dróg przekazu informacji. Oznacza to z definicji dużą nadmiarowość tworzonych zasobów wynikającą z powtarzania tych samych treści w różnych formach, tak aby ich odbiór był możliwy za pomocą różnych zmysłów (np. tekst do odczytu z ekranu lub nagranie audio, które można "odsłuchać"). Jest to rozróżnienie najprostsze i z całą pewnością niewystarczające. Współczesny człowiek jest bowiem zdecydowanie bardziej nastawiony na przekaz obrazowy niż tekstowy. Zatem dla tych, którzy "uczą się za pomocą obrazów" powinny w zasobach edukacyjnych pojawić się także tabele, wykresy, nagrania wideo, zdjęcia, schematy czy inne formy graficznej prezentacji treści. Proces przygotowania tak zróżnicowanych materiałów dydaktycznych jest niestety pracochłonny, ale w dłuższej perspektywie czasowej jest to z pewnością "inwestycja" opłacalna, dla której można wskazać wiele zastosowań. Można bowiem, bazując na raz utworzonych zasobach, nie tylko tworzyć personalizowane kursy dla konkretnej grupy odbiorców, ale także wykorzystywać pojedyncze elementy lub ich grupy do tworzenia zupełnie nowych kursów - odpowiednio do poziomu zaawansowania odbiorców lub do posiadanej przez nich wiedzy. Idea taka leży zresztą u podstaw koncepcji tzw. obiektów wiedzy wielokrotnego użytku (Reusable Learning Objects, RLO), która była w literaturze opisywana wielokrotnie (m.in. także na łamach "e-mentora"1) i która znalazła już swoje trwałe miejsce w e-edukacji. Założenia tej koncepcji są proste - określają one, iż zamiast tworzyć każdy kurs od początku jako zamkniętą całość, lepiej jest składać go z mniejszych elementów, które dają się dowolnie łączyć i przestawiać, umożliwiając tym samym wielokrotne ich wykorzystanie.

W ślad za tym prostym założeniem pojawiają się jednak bardziej złożone problemy. I choć sama idea RLO liczy już ponad 10 lat, ciągle nie udało się wypracować jednoznacznych definicji, co tak naprawdę stanowi pojedynczy obiekt wiedzy. I właściwie panującą swobodę można uznać za korzystną, jednakże zdecydowanie utrudnia ona wszelkie próby mniej lub bardziej zautomatyzowanego tworzenia kursów personalizowanych. Istniejące repozytoria charakteryzują się różnym stopniem "rozdrobnienia" obiektów, a to oznacza, że działania zmierzające do opracowania uniwersalnych reguł tworzenia kursów z mniejszych elementów są zdecydowanie bardziej złożone. Biorąc pod uwagę oczywistą prawidłowość, iż z kilku mniejszych elementów zawsze można złożyć większą całość, logiczne wydaje się podejście zmierzające do utworzenia wielu "elementarnych" obiektów wiedzy, takich jak: akapit tekstu, tabela, wykres, sekwencja audio lub wideo. Natychmiast jednak pojawia się kolejny, niebanalny problem związany ze sposobem łączenia poszczególnych elementów. Tworzony kurs nie może przecież być po prostu zbiorem elementów - musi stanowić spójną całość. A zmierzając do utworzenia co najmniej kilku personalizowanych wariantów tego samego kursu, nie można zapominać, że każdy z nich powinien umożliwiać osiągnięcie określonego poziomu wiedzy - najczęściej definiowanego przez wskazanie oczekiwanych kompetencji w zakresie nauczanego przedmiotu. Ponieważ różne mogą być drogi dochodzenia do tego poziomu, dużego znaczenia nabiera precyzyjne określenie, które obiekty, a zwłaszcza w jakiej kolejności, mogą być ze sobą łączone, aby podczas wyboru składowych kursu nie zostały pominięte treści o znaczeniu kluczowym dla przyjętych celów dydaktycznych.

Cele dydaktyczne, czyli drogowskazy dla uczących się

Określenie szczegółowych celów dydaktycznych oraz zakładanego poziomu wiedzy, czy też umiejętności ma istotne znaczenie dla procesu personalizacji i to niezależnie od obszaru jej zastosowań. W warunkach korporacyjnych szkolenia online stosunkowo często wykorzystywane są do kształtowania nowych kompetencji w zakresie świadczonych usług lub wprowadzanego na rynek nowego produktu i sprecyzowanie celu danego szkolenia oraz rodzaju oczekiwanych kompetencji jest wówczas stosunkowo proste. Podobnie, gdy trzeba przygotować pracownika do zmiany stanowiska pracy - na ogół znany jest zakres kompetencji związanych z tym stanowiskiem, a zatem można stosunkowo łatwo określić cele szkolenia.

Nieco trudniej przedstawia się sytuacja w przypadku kształcenia uniwersyteckiego. Cele dydaktyczne wykładu akademickiego są na ogół definiowane w sposób znacznie szerszy niż ma to miejsce w przypadku szkoleń korporacyjnych czy kursów dokształcających. Jest to jeden z aspektów, na który trzeba zwrócić szczególną uwagę, planując proces personalizacji w nauczaniu i uczeniu się online. Proces dobierania elementów składowych kursu musi być poprzedzony precyzyjnym określeniem zakładanych celów oraz zakresu wiedzy, czy też rodzaju umiejętności, jakimi powinna się wykazać po zakończeniu danego kursu osoba rozpoczynająca w oparciu o niego swoją naukę. Elementy te definiuje metodyk e-nauczania w porozumieniu z autorem kursu bądź bezpośrednio sam wykładowca. Co więcej, w utworzonym kursie jego cele dydaktyczne i oczekiwane rezultaty powinny być zawsze "pod ręką" (najlepiej w osobnym obiekcie wiedzy będącym składową kursu), tak aby uczący się mógł w dowolnym momencie procesu uczenia się sięgnąć do nich i zweryfikować zgodność podejmowanych działań z założonymi celami dydaktycznymi. Niezależnie od tego, czy indywidualnie dopasowany kurs składany jest automatycznie przez odpowiedni algorytm, czy tworzy go nauczyciel czy też sam uczący się, zawsze w środowisku wirtualnej nauki, które umożliwia konstrukcję kursów personalizowanych, konieczne jest istnienie mechanizmu umożliwiającego łączenie obiektów wiedzy i tworzenia z nich w pełni funkcjonalnych kursów. Mechanizm ten powinien być tak zaprogramowany, aby proces powstawania nowego kursu zaczynał się zawsze od określenia jego nazwy, a w kolejnym kroku wymagał zdefiniowania celów dydaktycznych kursu i oczekiwanych rezultatów. Naturalnie, indywidualnie dopasowywany kurs nie może ograniczać aktywności uczących się tylko do niezbędnego minimum, wręcz przeciwnie - byłoby dobrze, aby zachęcał do własnych poszukiwań i poszerzania wiedzy, ale określone w nim cele stanowią punkt odniesienia, który zabezpiecza przed nadmiernym rozpraszaniem się, czy też opieszałością w dążeniu do finału, którym na ogół jest jakaś forma sprawdzenia wiedzy bądź umiejętności. Brak takiego "drogowskazu" może skutkować np. tym, że uczący się będzie podążał za naturalnie powstającymi połączeniami pomiędzy obiektami (wynikającymi z ich opisu) i wprawdzie "zobaczy" wiele obiektów wiedzy, ale nie przyswoi dostarczanych przez nie informacji ani tym bardziej nie zbuduje w oparciu o nie własnej nowej wiedzy, gdyż cały swój czas poświęci na wędrówki i "oglądanie" zasobów repozytorium.

Jednostki logiczne i fizyczne obiektów wiedzy

Opis pojedynczego obiektu rozpoczyna się od podania danych, które dotyczą nazwy obiektu, rozmiaru2, daty utworzenia, języka, nazwiska autora i innych, ustalonych przez twórców repozytorium. Są to typowe elementy opisu, stosowane w wielu repozytoriach obiektów wiedzy tworzonych na potrzeby e-edukacji. Zostały one także ujęte w oficjalnych specyfikacjach, takich jak LOM (Learning Object Metadata)3 opracowanych przez IEEE LTSC czy IMS Learning Resource Metadata Standards4. Biorąc pod uwagę znaczenie w całym opisie obiektu, można przyjąć, iż ta część metadanych stanowi dane podstawowe.

Jednakże z punktu widzenia personalizowanych kursów online taki prosty opis jest zdecydowanie niewystarczający. Potrzebne jest jego wzbogacenie o zestaw kolejnych cech, które składają się na grupę danych rozszerzonych. Dla każdego kursu można bowiem wskazać elementy niezbędne, których znajomość ma zasadnicze znaczenie dla procesu uczenia się oraz takie, które zależą od osobistych preferencji uczących się. Potrzebna jest więc w opisie cecha określająca rangę danego obiektu (np. obiekt o zasadniczym znaczeniu dla osiągnięcia celów dydaktycznych kursu lub obiekt o charakterze poszerzającym bądź uzupełniającym). Co więcej, musi zostać uwzględniony podział logiczny, a więc różne role, jakie obiekty mogą odgrywać w kursie. Warto więc zastanowić się, jakie mogą to być role i zaprojektować sposób ich opisu, na podstawie którego - na etapie tworzenia kursu - będzie dokonywana selekcja odpowiednich jego składowych, czyli właśnie obiektów wiedzy. Zawartość konkretnego kursu zależy w dużym stopniu od nauczanego przedmiotu (jest to tzw. warstwa merytoryczna kursu), jednakże jeżeli chodzi o ogólną konstrukcję kursu można wyróżnić elementy składowe, które zawsze muszą wystąpić, a także takie, które mają znaczenie pomocnicze lub drugoplanowe i ich wystąpienie jest opcjonalne. Obiekty te można podzielić na kilka kategorii. Na najbardziej ogólnym poziomie wyróżnia się cztery kategorie - wyznaczają one podział kursu na "jednostki logiczne" i odnoszą się do funkcji, jaką pełnią poszczególne elementy w kursie.

Można zatem wymienić następujące grupy jednostek:

  • Jednostki, których zadaniem jest dostarczanie informacji. Wśród nich występują takie elementy, jak: podstawowa treść kursu, wyjaśnienia, wskazówki, zasoby dodatkowe i uzupełniające itd.;
  • Jednostki służące utrwalaniu wiedzy (przykłady, ćwiczenia, zadania, problemy do rozwiązania, słowniki pojęć, itp.);
  • Jednostki przeznaczone do sprawdzania wiedzy i (lub) umiejętności (wszelkiego rodzaju zadania, testy, quizy);
  • Jednostki definiujące aktywności studentów, takie jak: dyskusje, konsultacje, prace grupowe, projekty indywidualne i zespołowe itd.
W zasadzie każdy, kto miał choć trochę do czynienia z e-edukacją, bez trudu potrafi wymienić przykłady jednostek należących do poszczególnych grup. Liczba i różnorodność tych przykładów zależy zarówno od możliwości platformy, z którą dana osoba miała okazję pracować, jak też od osobistych doświadczeń, wiedzy metodycznej, a nawet przyzwyczajeń związanych z nauczaniem tradycyjnym. Dlatego też, częściowo tytułem eksperymentu, a po części dla uzyskania szerszego spektrum możliwości, zostały przeprowadzone krótkie wywiady z kilkoma osobami ze środowiska polskiej e-edukacji, które mają już określone doświadczenie metodyczne i dydaktyczne w tym zakresie. Zadane drogą mailową pytanie dotyczyło właśnie przykładów przekazu wiedzy, jej utrwalania i sprawdzania oraz stosowanych aktywności, wspierających wszystkie wymienione aspekty procesu uczenia się. Przesłane odpowiedzi zostały uporządkowane i zebrane w postaci jednej wspólnej listy. Zachowano w niej podział na wspomniane wyżej kategorie. Lista ta przedstawia się następująco:

I. Przekaz treści:
  1. treść właściwa (tekst podstawowy),
  2. wyjaśnienia (okienka z opisem, wykresy, tabele, ilustracje, diagramy, schematy, fotografie, filmy wideo, nagrania audio),
  3. przykłady teoretyczne oraz zaczerpnięte z praktyki (tam, gdzie to jest możliwe),
  4. elementy uzupełniające i poszerzające wiedzę - odesłania to dodatkowych modułów (nieobowiązkowych), do tematycznych stron WWW, portali edukacyjnych, elektronicznych baz danych, encyklopedii multimedialnych itp.,
  5. artykuły, raporty,
  6. symulacje zjawisk i procesów (interaktywne lub nie),
  7. filmy wideo (wykład, reportaż, instruktaż itp.),
  8. filmy animowane (najczęściej rysunkowe lub poklatkowe 2D lub 3D5, realizowane w technologii flash, przedstawiające historie lub instruktaż);
II. Utrwalanie wiedzy:
  1. ćwiczenia (podane rozwiązania),
  2. zadania do rozwiązania (mogą im towarzyszyć wskazówki dotyczące wykonania zadania, ale nie gotowe rozwiązania),
  3. projekty (indywidualne i grupowe),
  4. eseje,
  5. symulacje,
  6. przykłady formularzy różnego rodzaju dokumentów,
  7. używanie lub tworzenie słownika pojęć;
III. Sprawdzanie wiedzy - w różnej formie:
  1. testy,
  2. krzyżówki,
  3. układanki itp.,
  4. zadania z treścią (np. analiza, opracowanie, referat, esej, wywiad, tłumaczenie),
  5. zadania rachunkowe (numeryczne),
  6. zadania problemowe, w tym zadanie projektu - indywidualne lub grupowe,
  7. zadania projektu w oparciu o technikę WebQuest,
  8. samodzielne lub grupowe badania naukowe (przygotowanie narzędzi badawczych, np. kwestionariusza ankiety, kwestionariusza wywiadu, dziennika badań; zebranie danych tj. przeprowadzenie badań; analiza i interpretacja uzyskanych wyników),
  9. e-portfolio studenta,
  10. opracowanie przez studenta testu dla drugiego studenta i ocena wzajemna;
IV. Formy aktywności:
  1. dyskusja na forum,
  2. czat, w tym konsultacje, realizacja zadań grupowych na czacie, udział w czacie z ekspertem,
  3. praca grupowa (nie tylko studia przypadków ale także debata oksfordzka),
  4. tworzenie bloga na określony temat (np. z badań) lub komentowanie bloga tworzonego bądź to przez prowadzącego, bądź przez innych studentów,
  5. praca grupowa w oparciu o mechanizm wiki (wspólne tworzenie nowych treści dydaktycznych),
  6. udział w zdalnym eksperymencie
  7. przygotowanie mapy mentalnej,
  8. studium wybranego przypadku,
  9. analiza SWOT wybranego obiektu lub zjawiska,
  10. udział w głosowaniach (badaniach opinii) online.
Elementy powyższej listy, składające się na poszczególne kategorie, w większości przypadków odnoszą się do konkretnych, fizycznie istniejących obiektów wiedzy, ale mogą to być również obiekty stanowiące rodzaj kontenera, który jest w pełni opisany, ale który twórca kursu musi wypełnić odpowiednią treścią. Obiektem, który może być zapisany i przechowywany w repozytorium będzie np. fragment tekstu, nagranie, krzyżówka, test. Natomiast kontenerem będzie np. polecenie wykonania zadania czy udziału w dyskusji na forum. Konkretna treść zadania lub właściwy wątek do dyskusji stanowią zawartość kontenera, która jest w nim "umieszczana" w momencie tworzenia kursu. Takie podejście pozwala na różnicowanie poleceń i zadań do wykonania, a tym samym na dopasowywanie kursu do konkretnych odbiorców.

Przygotowując strukturę opisu elementów w repozytorium, należy także wziąć pod uwagę zróżnicowane formy, jakie mogą przyjmować poszczególne obiekty wiedzy (tekst, nagranie, obraz, schemat, strona internetowa). Formy te dla odróżnienia nazwano jednostkami fizycznymi kursu. Różnorodność elementów zarówno w aspekcie logicznym, jak i fizycznym może być bardzo duża. Zależy po części od warunków technicznych w wirtualnym środowisku nauczania, w którym przebiega konkretny proces, a częściowo także od tego, w jakiej formie zostały przygotowane zasoby umieszczone w repozytorium powiązanym z tym środowiskiem. W projektowanej strukturze opisu staje się zatem niezbędne zdefiniowanie współczynników opisujących obiekty tak pod względem fizycznym, jak i logicznym.

Przedstawiając znaczenie celów dydaktycznych kursu, wspominano o kolejności łączenia obiektów. Chodzi o zabezpieczenie logicznej spójności wybieranych elementów, które składają się na tworzony kurs. Aby nie ograniczać możliwości tylko do wyboru liniowego, który zaprzeczałby idei personalizacji, niezbędne jest utworzenie tzw. grafów powiązań. Na szczęście istniejące współcześnie rozwiązania programistyczne mogą tutaj przyjść z pomocą, gdyż na bazie coraz bardziej popularnego i rzeczywiście uniwersalnego języka XML opracowano koncepcję grafów RDF (Resource Description Framework), które znakomicie sprawdzają się w roli grafów powiązań. Jeżeli przyjmie się, że węzłami w tych grafach są obiekty wiedzy, to wiązania - lub inaczej gałęzie grafów - pozwalają zdefiniować zależności pomiędzy poszczególnym węzłami (obiektami) w grafie. Takie podejście zdecydowanie poszerza wachlarz wyboru możliwych ścieżek uczenia się, a w konsekwencji tworzenia wielu indywidualnych kursów.

Obiekty wiedzy a personalizacja

Definiując kolejne cechy opisujące obiekty wiedzy, nie brano dotychczas pod uwagę sposobu określania indywidualnych preferencji uczących się. Zagadnienie to zostało pominięte świadomie, gdyż z jednej strony opracowane narzędzie do badania preferencji związanych z uczeniem się było już opisywane na łamach "e-mentora"6, z drugiej strony kwestia odwzorowania rozpoznanych (zmierzonych) cech indywidualnych na odpowiedni zestaw obiektów wiedzy jest problemem na tyle złożonym, że powinna stanowić treść odrębnego artykułu. Jednakże nie można równocześnie zapominać, iż sposób badania preferencji rzutuje na rodzaj cech opisujących obiekty w repozytorium. W tym kontekście pojawia się krótka dygresja na temat przyjętego sposobu definiowania indywidualnych predyspozycji uczących się. Na potrzeby opisywanych badań został opracowany kwestionariusz stylów uczenia się (KS-TIW). Pozwala on rozpoznać siedem różnych stylów uczenia się w oparciu o teorię inteligencji wielorakich Howarda Gardnera (1983 rok).

Rysunek 1. Kwestionariusz Stylów uczenia się oparty na Teorii Inteligencji Wielorakich



Źródło: opracowanie własne


Style te zostały nazwane odpowiednio: tekstowym, wizualnym, słuchowym, logicznym i kinestetycznym oraz indywidualnym i grupowym. Pierwszych pięć nawiązuje do sposobu odbioru informacji, a dwa ostatnie odnoszą się do relacji z innymi uczestnikami procesu uczenia się. Warto podkreślić, iż przy nadawaniu polskich nazw nie zastosowano w ślad za angielskim oryginałem określenia werbalny, gdyż oznacza ono po prostu przekaz słowny, który może być zarówno pisany, jak i mówiony. Dlatego styl słuchowy odnosi się do odbioru informacji za pomocą zmysłu słuchu, co zazwyczaj wiąże się z odtwarzaniem nagrań w formacie audio, a styl tekstowy nawiązuje do przekazu w formie pisemnej. Istotną cechą opracowanego kwestionariusza, przejętą z oryginału, na którym był wzorowany7 jest to, że nie wskazuje on dla badanej osoby jednego dominującego stylu uczenia się lecz stopień wykorzystania każdego z 7 rozpoznawanych stylów. Stopień ten podawany jest za pomocą liczb z przedziału 0-20 i naturalnie większa wartość powiązana z danym stylem oznacza większy jego "udział" w procesie uczenia się. Udział ten powinien znaleźć swoje odzwierciedlenie w elementach składowych personalizowanych kursów, których tworzeniu służą opisywane badania. Dlatego wśród cech opisujących obiekty wiedzy w repozytorium zdefiniowano także współczynnik nazwany "stopniem nasycenia". Odnosi się on do warstwy fizycznej elementów składowych kursu i określa, jakie są proporcje obecności poszczególnych form w kursie, czyli właśnie jaki jest stopień nasycenia kursu elementami danego rodzaju, a zatem jak wyglądają proporcje przekazu symbolicznego (obrazowego) względem słownego, treści przeznaczonych do słuchania względem treści odczytywanych itd. Współczynnik ten można określać za pomocą miary jakościowej w skali 1-3, czyli odpowiednio stopień wysoki, średni, niski. Wydaje się jednak, że jakość dopasowania kursu do indywidualnych potrzeb będzie lepsza gdy przyjmie się skalę pięciostopniową, a więc stopień nasycenia: bardzo wysoki, wysoki, średni, niski, bardzo niski. Oznaczając poszczególne wartości z tej skali kolejnymi literami od A (bardzo wysoki) do E (bardzo niski), uzyskuje się zapis stopnia nasycenia kursu poszczególnymi formami prezentacji treści oraz rodzajami aktywności w postaci łańcucha, który może wyglądać następująco: ABBCDAE. Długość łańcucha wynika z liczby cech, które stosowane są do definiowania profili uczących się. Podany wyżej łańcuch siedmioelementowy odzwierciedla zatem proste przełożenie wyników kwestionariusza dla pewnej osoby uczącej się na łańcuch stopni nasycenia - jego interpretację zawiera tabela 1. W rzeczywistości takie proste przypisanie typu 1:1 (jeden styl - jeden element łańcucha) może prowadzić do zbyt dużych uproszczeń, dlatego niezbędne jest opracowanie bardziej precyzyjnego, a co za tym idzie bardziej złożonego odwzorowania, ale jego opis, jak już wspomniano, wykracza poza ramy obecnego artykułu.

Tabela 1. Interpretacja wartości współczynnika stopień nasycenia dla rozpoznawanych stylów uczenia się

pozycja styl wartość znaczenie
1 tekstowy A znaczenie opisów tekstowych w kursie jest niewielkie
2 wizualny E preferowany jest przekaz w formie obrazu (ruchomego bądź nieruchomego np. tabele, schematy, fotografie)
3 słuchowy B warstwa audio, podobnie jak tekst, nie ma wielkiego znaczenia, treści mogą zatem być przekazywane np. w formie prezentacji
4 logiczny C dość istotne jest nadanie treściom kursu logicznej, uporządkowanej struktury
5 kinestetyczny D wyraźny udział poznawania przez działanie - liczą się zatem eksperymenty, symulacje online
6 indywidualny A samodzielne zadania prawdopodobnie nie wpłyną znacząco na efekty uczenia się
7 grupowy E zalecane aktywności wymagające pracy w grupie

Źródło: opracowanie własne

Struktura metadanych

Po omówieniu najważniejszych cech składających się na opis obiektów wiedzy pora na dokonanie syntezy i zaprezentowanie struktury, jaką należałoby przyjąć przystępując do tworzenia repozytorium treści dydaktycznych, które mogą zostać wykorzystane do tworzenia personalizowanych kursów online. Strukturę tę przedstawia schemat na rysunku 2.

Rysunek 2. Struktura metadanych opisujących obiekty wiedzy



Źródło: opracowanie własne

Przykładowa struktura kursu

Przechowywane w repozytorium i opisane zgodnie z przedstawioną powyżej strukturą obiekty wiedzy mogą stanowić elementy składowe kursów online. Zasadniczą strukturę kursu tworzy się w oparciu o jednostki logiczne, dobierając do każdej z nich odpowiednie jednostki fizyczne. Jeżeli dla oznaczenia jednostek logicznych przyjmie się symbole zdefiniowane w tabeli 2, to przykładowy łańcuch elementów składowych kursu może mieć postać, jaką pokazano na rysunku 3.

Tabela 2. Oznaczenia jednostek logicznych w repozytorium

oznaczenie nazwa jednostki
P Przekaz treści
U Utrwalanie wiedzy
S Sprawdzanie
A Aktywizowanie

Źródło: opracowanie własne

Rysunek 3. Przykładowy łańcuch elementów (obiektów wiedzy) w kursie



Źródło: opracowanie własne
gdzie:
* - oznacza, że dany element może wystąpić 0 lub więcej razy
+ - oznacza, że dany element może wystąpić 1 lub więcej razy

Prezentowany łańcuch ilustruje najbardziej ogólny poziom składania obiektów wiedzy w kurs online bazujący na wskazaniu liczby oraz kolejności jednostek logicznych. Kolejnym krokiem na drodze precyzowania elementów składowych kursu jest uwzględnienie indywidualnych preferencji. Ich odzwierciedleniem są informacje opisane za pomocą omawianego wcześniej stopnia nasycenia. Stopień ten przekłada się bezpośrednio na udział poszczególnych jednostek fizycznych w tworzonym kursie. Zatem elementy oznaczone na powyższym schemacie (rysunek 3) odpowiednio symbolami P, A, U i S zastępowane są przez ich składowe o odpowiednich cechach fizycznych. Oznacza to np. że na jeden element P składa się kilka akapitów tekstu, tabele, obrazy, wykresy itp. - w zależności od stopnia ich nasycenia ustalonego na podstawie rozpoznanych preferencji. W tabeli 3. zaprezentowano wybrane przykłady jednostek fizycznych kursu. Tabela ta nie wyczerpuje listy wszystkich możliwych elementów, jej zawartość została jednak tak dobrana, aby ilustrowała ich różne typy w zależności od pełnionych ról.

Tabela 3. Zestawienie oznaczeń przykładowych elementów składowych kursu

kod oznaczenia nazwa elementu
w treść właściwa
p przykład
c ćwiczenie
wc wskazówka do ćwiczenia
z zadanie
wz wskazówka pomocnicza do zadania
r informacje rozszerzające
k pytanie lub zadanie kontrolne

Źródło: opracowanie własne

Na rysunku 4. zaprezentowano zawartość jednej z jednostek logicznych kursu - w tym przypadku jest nią jeden element służący utrwalaniu wiedzy.


Rysunek 4. Przykładowa struktura elementu Utrwalanie wiedzy w kursie (jednostki logicznej typu U)



Źródło: opracowanie własne
gdzie:
* - oznacza, że dany element może wystąpić 0 lub więcej razy
+ - oznacza, że dany element może wystąpić 1 lub więcej razy

Utworzony łańcuch nadal ma postać bardzo uproszczoną - ukazuje on strukturę liniową. Szczegółowe liczby wystąpień poszczególnych elementów wynikają ze zdefiniowanego dla danej jednostki stopnia nasycenia. W rzeczywistości, korzystając z grafów powiązań, przewiduje się możliwość uwzględniania znacznie bardziej rozbudowanej struktury rozgałęzionej, jednakże w niniejszym opracowaniu prezentowany łańcuch ma pełnić jedynie rolę ilustracyjną. Ma za zadanie pokazać sposób wykorzystania zaprojektowanej struktury opisu obiektów przechowywanych w repozytorium.

Technologia realizacji opisu

Zaprezentowany sposób opisu obiektów wiedzy w repozytorium stanowi jedną z możliwych propozycji tego rodzaju. O jej przydatności zadecyduje stopień trudności praktycznej implementacji, dlatego zamiast podsumowania warto dodać kilka zdań na temat możliwości wdrożenia opracowanego rozwiązania. Sugerowaną technologią, która jak się wydaje, jest najbardziej odpowiednia do zapisania tworzonej struktury, jest język XML (eXtensible Markup Language, czyli rozszerzalny język znaczników). Podstawowym argumentem przemawiającym za takim wyborem jest właśnie zawarta w nazwie rozszerzalność, czyli możliwość definiowania własnych znaczników, będących w tym wypadku kolejnymi elementami w zdefiniowanej strukturze opisu obiektów.

Najważniejsze cechy języka XML, mające znaczenie dla opisywanego zadania, można sformułować w postaci następującej listy:

  • XML jest językiem tekstowym, a zatem jego zapis jest zrozumiały zarówno dla maszyny, jak i dla człowieka;
  • XML dobrze nadaje się do przekazywania danych, a także kodowania relacji między nimi (grafy RDF);
  • XML pozwala definiować własne znaczniki, co znacznie ułatwi opisanie elementów składowych struktury kursu;
  • w XML istnieje możliwość definiowania atrybutów, co pozwoli na zakodowanie informacji na temat roli danego obiektu w kursie (np. czy jest to element struktury fizycznej czy logicznej);
  • dokumenty XML mogą być interpretowane przez przeglądarki internetowe, co oznacza, że zainteresowany autor kursu może wyświetlić w oknie przeglądarki odpowiednią strukturę i zgodnie z nią dobierać składowe tworzonego kursu;
  • zawartość dokumentu XML może być równocześnie przetwarzana automatycznie, np. za pomocą odpowiednich skryptów PHP lub apletów napisanych w języku Java, co pozwoli na generowanie struktury kursów przez komputer;
  • XML jest językiem modułowym - w prosty sposób można dołączać kolejne moduły, będące równocześnie samodzielnymi aplikacjami odpowiedzialnymi za realizację określonych zadań.

Wszystkie te cechy sprawiają, że model repozytorium zapisany w postaci dokumentu XML będzie miał zastosowanie uniwersalne. Równocześnie, rosnąca popularność aplikacji opartych na XML stwarza korzystne warunki dla dalszego rozwoju modelu zapisanego w tym języku. Istnieje bowiem duże prawdopodobieństwo, że na skutek zróżnicowanych potrzeb użytkowników będą powstawać nowe rozwiązania, a co za tym idzie, nowe możliwości. Jednym z istotnych przejawów tego trendu może być coraz częściej pojawiające się zainteresowanie sieciami semantycznymi (Semantic Web), które pozwalają opisywać powiązania pomiędzy obiektami w oparciu o ich znaczenie. Propozycje zastosowania sieci semantycznych w e-edukacji pojawiają się zarówno w kontekście definiowania metadanych pozwalających opisywać strukturę repozytoriów obiektów wiedzy, jak i w odniesieniu do procesów wyszukiwania i selekcjonowania informacji. Oba kierunki działań mogą być bardzo przydatne w kontekście prac prowadzonych w ramach opisywanego projektu badawczego.

INFORMACJE O AUTORZE

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 Np. R. Gajewski, O stylach uczenia się i I-edukacji, "e-mentor" 2005, nr 4 oraz M. Zając, Reusable Learning Objects, czyli jak efektywnie przygotowywać materiały do kształcenia online, "e-mentor" 2004, nr 1.

2 "Jednostka", która służy definiowaniu rozmiaru obiektu, zależy ściśle od jego charakteru - może to być np. czas potrzebny na odtworzenie nagrania, czas potrzebny na skopiowanie pliku z podanej lokalizacji lub też wielkość pliku graficznego czy tekstowego podana w bajtach.

3 ltsc.ieee.org/wg12/.... [02.02.2009].

4 www.imsproject.org/.... [02.02.2009].

5 Filmy poklatkowe tworzone są z fotografii - "klatka po klatce".

6 M. Zając, E-learning "szyty na miarę", czyli o indywidualizacji w nauczaniu online, "e-mentor" 2006, nr 5.

7 Kwestionariusz KS-TIW opracowano na podstawie Memletic Learning Styles Inventory, www.memletics.com. [02.02.2009].