Teiseks valikteemaks otsustasin võtta Mavroudi, Giannakos ja Krogstie (2018) artikli Supporting adaptive learning pathways through the use of learning analytics: developments, challenges and future opportunities, Interactive Learning Environments.
Mulle pakub just praeguses hetkes väga huvi idee ja reaalsus personaliseeritud õppest. Olen otsustanud muuta oma hetke töökohta ja kandideerisin tööle Area9 Rhapsode õpidisaineriks. Lugedes artiklit seostasin seda kandideerimis protsessiga.
Artikel toob välja, et õpianalüüs ja personaliseeritud õpe on lahutamatult seotud, sest mõlemad edendavad tehnoloogiaga toetatud õppijakeskset haridust. Artikel uurib nende vastastik mõjule keskenduvad arengud. Samuti, rõhutatakse ebapiisavalt uuritud suundumusi, millel on suurem innovatsioonipotentsiaal.
Area9 kasutab ülevalt alla lähenemist. Mis on üles ehitatud küsimustele ja testidele, et evalueerida õppija eelteadmisi. Selle informatsiooni põhjal muudab õppeprogramm kursuse ülesehitus ja restruktureerib selle personaalsemaks. Seda tehes ei ole kursus liiga rakse ega liiga lihtne õppijal omadada. Nii hoiab programm õppija kõige effektiivsemal teel, et saavutada õpitulemused. Programm kogub informatsiooni õppija vastuste kohta, kuid samal ajal kogub infot õppija enesehinnangu kohta. Ta jagab iga küsimuse vastuse tean, arvan, pakun, ei tea. Selline info haldus tagab selle, et õppijad ei ole mitte ainult teemast teadlikult vaid enesekindlad, et nende teadmine on õige.
Mis mind kõnetas just selle artikli puhul ja kandideerimise puhul oli kiire uue informatsiooni omandamise võime. Üks osa kandideerimis protsessist on kasutada nende õppimis programmi, et omandada teadmisi, kuidas olla õpidisainer nende jaoks. Mul oli vaja läbida 5 kursust, millel kõigil on oma eesmärk.
Siin on pilt minu õpi teekonnast ühel kursusel ja kuidas ma seda omandasin. Tumerohelisega onteemad milles tunnen ennast enesekindlalt. Selliselt informatsiooni omandamist toetab adabtiivne õpperada. Kollasega on joonisel kursuse osad, mis ei ole mul veel selged. Nooled näitavad kuidas ma liikusid neid omandades.
Samuti, enne kursuse alustamist pidin ma hindama enda teadmisi selles valdkonnas. Järgmisel pildil on näha nende hinnang.
Mina hindasin ennast kompetentseks teema valdajaks. Pärast kursuse läbimist hindasid nemad mind asjatundlikuks teema valdajaks.
Programm toob välja ka sinu teadmiste enesehinnangu. Ja näitab selle läbi, kui teadlik sa oma vastustes oled.
Tehes läbi Area9 kuruseid, mis toetuvad kohanduvale õpi analüütikale ja lugedes Mavroudi, Giannakos ja Krogstie (2018) artikli kokkuvõte näen kohe kindlasti potentsiaali personaliseeritud õppele. Artikli tulemused näitasid, et on raske leida kindlaid tõendeid, et õppimise adaptiivsed hüpermeedia süsteemid tegelikuses mõjutavad õpitulemusi. Kuid õpianalüüsi läbimurre personaliseeritud õpikogemusele võib aidata teadlastel seda raskust ületada. Artikel mainib ka, et õppimisanalüütika dünaamiline visualiseerimine võib avaldada täiendavat mõju, kuna reaalajas toimuv tugi võib suurendada õppimiskogemust pidevalt.
Tuues siia juurde veel Eesti haridussüsteemi, siis näen kindlasti puudusi, kuidas personaliseeritud õpet klassiruumis korraldada. Toetun siin Aili ajaveebi postitusele. Me lugesime erinevaid artikleid, kuid teema on meil ühine. Aili murekohad, millega samastun olid:
- Teadmiste puudumine koolis.
- Ettevalmistus töökoormus õpetajatele. See on suur tavaõppe puhul, siis kuidas saaks seda teha kehtestades personaliseeritud õpe põhimõtet läbi adabtiivse õppimise.
- IT- tehnoloogiliste vahendite puudumine või vähesus koolis ja ka õpilastel kodus.
- Tagasisidestamine/ teadmiste haldus, et näha arengut.
Hetkel tundub personaliseeritud õpe kohati privilegeeritud. Veebi keskkonnas on seda võimalik teha, kuid kuidas tuua seda suurema õppijaskonnani?
Allikas:
Mavroudi, A., Giannakos, M., & Krogstie, J. (2018) Supporting adaptive learning pathways through the use of learning analytics: developments, challenges and future opportunities, Interactive Learning Environments, 26:2, 206-220, DOI: 10.1080/10494820.2017.1292531