Minu Õpikeskkonnad ja võrgustatud õppe aine valikteema tuli sellest, et soovisin ja ootasin väga seda viimast teemat „nutikad õpikeskkonnad“ ja plaan oli võtta kaks teemat, aga asjade kokkulangevuse tõttu (hilisem ülesse panek, minu äraolek ja haigestumine) viis mind lõpuks sinnani, et valisin teemaks Personaliseeritud õpikeskkonnad ja kolmanda artikli. Kolmanda artikli seetõttu, kuna õppejõud Hansu sõnul on see tugevalt seoses nutikate õpikeskkondadega ja ka personaliseeritu õppimine on ind huvitanud väga, et kuidas toetada õpilast nii, et säiliks õpimotivatsioon ja teotahe. Niisiis ei ole ma kaotanud eriti midagi, vaid olen saanud ülevaate mõlemast huvipakkuvast teemast.
Antud artikkel (“Personalized adaptive learning: an emerging pedagogical approach enabled by a smart learning environment“) andis põhjaliku ülevaate isikupärastatud adaptiivse õppe olulisusest ja selle integreerimise võimalustest nutikates õpikeskkondades. Autorite poolt esitatud teave ja analüüs annavad väärtusliku panuse haridusalasele dialoogile. Saame teada kuidas tehnoloogia, sealhulgas adaptiivsed õppeplatvormid ja õpianalüütika, võib toetada isikupärastatud õppeprotsesse. Nutikate õpikeskkondade eelised seisnevad võimes koguda andmeid õpilaste käitumise kohta, pakkudes seeläbi õpetajatele väärtuslikku tagasisidet ja võimaldades täpsemat isikupärastamist.
Personaalsiseeritud ja adaptiivsel õppel on vahe sees. Adaptiivsel viisil on ideaal kohandamise tulemuseks see, et individuaalne õppimine kasvab. Personaliseeritud viisil vaatame me laiemalt ehk siis õppija isiksuse areng on suureks eesmärgiks
Ja ka personaalne ja personaliseeritud õppimine on nagu kaks erinevat asja, kuna väljendub selles kes otsuse teeb. Tihti on personaliseeritud õppe puhul see,e t otsustuskohaks on mingi algoritm. Kuid antud artiklis võtab väga hästi kokku joonis 3, kus on ära toodud andmetele tuginev ja andmete poolt juhitud otsustamine.
Seal viidatud teisel juhul võetakse andmed kokku ja esitatakse õpetajale või õppijale ja tema siis otsustab, mitte enam tehnoloogia. JA õppimisprotsess on kõigepealt jagatud kolme etappi:
Kavandamis etapp
Õppimise protsess ise
Tagasivaade / reflektsioon
Andmepõhine vaade pakub lõpuks ise mingisugust materjali õppijale, kuid andmetest informeeritud vaade teeb seda, et õppejõud saab hea ülevaate oma õppijatest ja ise kohandab oma õppijatele parima sisu. Väga hea ja selgitav ülevaade, antud mõistete mõistmiseks, oli antud Hansu soovitatud blogi: https://datavid.com/blog/data-driven-vs-data-informed
Personaliseeritud õppimise juures on alati peamine, kes on otsuse langetaja – mõelda tuleb selle info põhjal.
JA personaliseeritud õpe on tihedalt seotud nutikate õpikeskkondadega. Artiklis (Peng, H. et al., 2019), tuuakse esile, kuidas nutikad õpikeskkonnad võimaldavad õpetajatel koguda andmeid õpilaste käitumise kohta, mis omakorda võimaldab täpsemat isikupärastamist. See võimaldab õpetajatel pakkuda kohandatud õppematerjale ja meetodeid vastavalt iga õpilase individuaalsetele tugevustele ja nõrkustele. Näiteks võib õpilase edusamme jälgida õpianalüütika abil ning seejärel kohandada õppesisu vastavalt vajadustele.
Autorid toovad välja ka nutikate õpikeskkondade eelised, sealhulgas võime pakkuda reaalajas tagasisidet õpilastele ja võimalust luua dünaamilisi õpikogemusi. See suurendab õpilaste kaasatust ja motiveeritust. Näiteks võivad õpikeskkonnad automaatselt kohandada raskusastet vastavalt õpilase edusammudele, hoides seeläbi õpilase huvi üleval. Artikkel rõhutab väga isikupärastatud õppe mõju ja rolli.
Kuid kõik see toob ka väljakutsed, nagu andmete privaatsuse küsimused ja tehnoloogilised piirangud.
Vaadates ära ka dr. Nian-Shing Chen videointervjuu https://youtu.be/ZnBfv9E8hyw , kus ta kommenteerib vaateid tulevikku miks meil on neid nutikaid keskkondi vaja. Nad puudutavad ja vestlevad sellisetel teemadel nagu mis on praeguse haridussüsteemi väljakutsed, kui oluline on juba see teema nagu isejuhtiv koolitamine ja isejuhtiv õppimisviis, kuna veebis on juba nii palju häis võimalusi olemas. Kui reaalne on haridusrobotid – eriti Hiinas, kus on 1 lapse poliitika. JA kui tähtsalt kohal on juba elukestev profiil, meeskondlik õpetamine, interaktiivne klassiruum ja kuidas tavapärane hindamine hakkab minetama on tähtsust ja hakkab toimuma pädevuspõhine hindamine.
Personaliseeritud õppimine pakub õpilastele võimalust õppida oma tempos. Tehnoloogia toetab seda, jälgides individuaalseid edusamme ja pakkudes personaliseeritud õpiteid. Selleks on vaja hariduses tuua sisse muutused, et tehnoloogia abis saaks mõõta õpilaste andmeid ja neile ka seejärel leida nende tasemega sobivaid õpiteid, nagu ka Kairi Tammets (Tammets 2020) Harno kompassi lehel ja videoloengus välja toob enda matemaatika näitel. Olin minagi seda ülesannet vaadates veidi nagu „kits kuulutust vahtides“, sest minulegi on sealsamas kohas õpilüngad sisse jäänud. Ja tänu oma vaatluspraktikal kogetule, vaatlesin 9.klassi matemaatika tundi, tulid need kõverikud tuttavad ette ja sealjuures ka õpetaja selgitus, oli seekord veidi kergem. Õpianalüütika lahendused jälgivad, koguvad, analüüsivad ning tagasisidestavad õppijatega seotud andmeid selleks, et optimeerida ning parandada arusaamist õppimisest, visualiseerides andmeid ja seoseid, mida inimesel ilma tehnoloogia abita oleks keeruline tuvastada (Valle et al., 2021). Nagu ka artikkel ütleb, siis nutikad õpikeskkonnad saavad pakkuda reaalajas tagasisidet, luues tema sobivaid õpikogemusi ja suurendades õpilaste kaasatust. Näiteks võivad sellised keskkonnad automaatselt kohandada õppesisu keerukust vastavalt õpilase arengule, mis võib suurendada õpimotivatsiooni. Selle tõi välja Kairi Toomla oma loengus ja Harno Kompassi lehel, et oleks juba tema ajal olnud võimalus kaardistada tema teadmisi ning anda talle jüts tema vajadusest lähtuvaid ülesandeid, siis usub ta, et tal ei olek hetkel seda matemaatikas olevat õpilünka. Niisiis kaardistatud õppija andmete abil saab pakkuda õppijale temaga vastavas ülesandeid, mis toetavad õppija tugevusi, eelistusi ja motivatsiooni.
Nagu me isegi tajume ja näeme on õpetamine on täna ka veel suhteliselt ainekeskne ja tugineb aineõpiku loogikale. Sestap ei ole ratsionaalne, et õpetaja valmistaks pabermaterjale kasutades ette rohkem kui mõni alternatiivset õpirada. Tuleb julgelt hakata kasutama tehnoloogiat, et pakkuda tänaseks juba vajalikke õpiteid, kuid peame jääma ka valvele, sest uuringud on ka näidanud, et tehnoloogiate sissetoomine ei ole alati motoveeriv õpilasele ning sealt ei pruugi tulla enesereguleeritud õppimist, nagu toob ka välja Toomla oma magistritöös (Toomla, 2023).
Aga meil on HTM’i sõnul täna kolm peamist muutumise suunda – konstruktivistlik teadmuskäsitus, koostöine õpe ning autonoomia nii kooli, õpetaja kui õppija suurema otsustusõiguse ja tegutsemisvabaduse suunas. (HTM [a], 2022).
Et siis õppija tempost ja huvidest lähtumisele lisaks soovitatakse õpihuvi tõstmiseks kaasata personaliseerimisse õppijad ehk võimaldada kaasa rääkida otsustes, mida ja kuidas nad õpivad (Basham et al., 2016; FitzGerald et al., 2018). Nendele praktikatele saab viidata kui õppija autonoomsuse suurendamisele või õppe personaliseerimisele, nagu meile on kasvatusteaduslikes ainetes räägitud ning praktikal vaatlusi tehes oleme pidanud märkama.
Artikkel annab hea panuse haridustehnoloogia arengusse, sest tänaste PISA tulemuste järgi selgub, et meie õpetajatel on olemas kõik eeldused ja oskused kasutada erinevaid tehnoloogiad oma ainetundides, kuid seda ei tehta. Ka antud artikli (Peng, H. et al., 2019), autorid näitavad, kuidas tehnoloogia saab olla võti individuaalse õppimise toetamisel, andes suuna edasistele uurimustele ja arengule hariduses. Personaliseeritud õpe annab õpetajale erinevaid võimalusi kasutada tehnoloogilisi vahendeid, et võimestada õpilasi läbi selle, et selgitame välja tema taseme ja eelistused ning kohandame seda õpilase jaoks, Jah, see võtabki rohkem aega ja ressurssi, kuid sellele rajale astudes saame me paremaid tulemusi ning motiveerituid õpilasi. Nagu ka dr. Nian-Shing Chen ütles videointervjuus, et me oleme aina rohkem liikuma sinna poole, kus vanad võtted enam ei tööta. Maailm nõuab juba teistmoodi lahendusi ning personaliseerimine saab olema igapäevane asi. Niisiis ei päde varsti enam õpetaja-õpilane õpetamise stiil ja nagu me ka eelnevates artiklites oleme täheldanud ja maailm ongi muutumises ning õpetaja roll muutub juba mentori rolliks, kelle ülesandeks jääb toetada ja võimestada õppijat. Ja mis saab veel parem olla kui võimestada õppijat temast endast lähtuvalt.
Ise üliõpilasena tunnen seda personaliseeritud õpet veidi ka siin õppeaines „Õpikeskkonnad ja võrgustatud õpe“, kus mulle antakse valida millised artikleid ma soovin käsitleda ja kas teen praktilist või teoreetilist ülesannet, mis ajavahemikus või ajal ma seda teen jne. Siia on sisse põimitud ka minu isiklikud huvid ning see paneb motiveeritult töötama.
Aga kuidas siis hoida tasakaalu õppija eneseregulatsiooni ja tehisintellekti poolt langetatud otsuste vahel, avatud õpikeskkonna väljakutsetega ning andmete poolt juhitud otsuste võimalike ohtudega., nagu Hans teemapüstituses õhku viskas.
Analüüsitud artikli (Peng, H. et al., 2019), loetud lisamaterjalide ja videote põhjal võin öelda, et õppija peaks ise saama määrata oma eesmärgid, eelistused ja õppeprotsessi tempot. Kontroll peaks jääma õppijale oma õppeprotsessi üle, samas kui õpianalüütika või tehisintellekt võib toetada individuaalset kohandamist vastavalt nende vajadustele. Artikkel küll ei keskendu otseselt avatud õpikeskkondadele, kuid toob välja personaliseeritud õppe võimalikkuse ka sellistes keskkondades, kus siis ajutisi infokildusid või anonüümseid andmeid kasutatakse individuaalsete vajaduste mõistmiseks. Andmete poolt juhitud otsused võivad kaasa tuua mitmeid riske. Üheks ohuks on andmete võimalik moonutamine või ebaõige tõlgendamine, mis võib viia ebatäpsete või kallutatud soovitusteni. Lisaks võivad andmetest tulenevad otsused tekitada privaatsusmuresid, eriti kui õppijate isikuandmeid ei hooldata nõuetekohaselt.
Kasutatud allikad:
Peng, H., Ma, S., & Spector, J. M. (2019). Personalized adaptive learning: an emerging pedagogical approach enabled by a smart learning environment. Smart Learning Environments, 6, Artikkel 9. https://doi.org/10.1186/s40561-019-0089-y
Tammets, K. (2020). Personaliseeritud õpe. Hariduse tehnoloogiakompass. https://kompass.harno.ee/personaliseeritud-ope/
Toomla, K. (2023). Raamistik personaliseeritud õppe kavandamiseks nüüdisaegse õpikäsituse kontekstis. [Magistritöö, Tallinna Ülikool]. ETERA. https://www.etera.ee/s/tYR2VtlTqg
Püüa, M. (2023, 14.juuni). Õpiväljundite ja õpiobjektide sidumine. https://projektid.edu.ee/. Õpiraja taristu ehitamine. https://projektid.edu.ee/pages/viewpage.action?pageId=112591111
magistriõpingud 