Strojevi za poučavanje i programirana nastavaslavomirstankov.com/wordpress/wp-content/uploads/2014/07/Dio_B.pdfPovijesni razvoj primjene računala u nastavi obuhvaća četiri ključna

DRUGI DIO

O D S T R O J E V A Z A P O U Č A V A NJ E D O I N T E L I G E N T N I H S U S T A V A Z A

P O T P O R U N A S T A V E

Cilj ovog dijela je upoznati čitatelja s razvojem obrazovne tehnologije i to od ranih strojeva za poučavanje pa do inteligentnih računalnih sustava za potporu nastavnog procesa kao i učenja i poučavanja. U suglasju s ovako postavljenim ciljem ovaj dio je strukturiran u četiri poglavlja. Poglavlja imaju takav redoslijed i sadržaj da čitatelj prvo upoznaje načela za izgradnju ranih strojeva za poučavanje te načela programirane nastave. Ovo je povezano s aktualnom obrazovnom psihologijom i prevladavajućim biheviorističkim pristupom. Programirana nastava nadalje predstavlja okosnicu ranih sustava za potporu nastave. S tim u vezi se razmatra uloga računala u učenju i poučavanju i to posebno definicija i modeli upotrebe računala u nastavi i učenju. Prezentirana je opće prihvaćena raščlana učenja o računalu, učenja od računala, učenja s računalom i upravljanje učenja s računalom. Povijesni razvoj primjene računala u nastavi obuhvaća četiri ključna razdoblja od šezdesetih godina prošlog stoljeća pa do današnjih dana, vremena Interneta i usluga na Internetu. Konačno se razmatra nastanak i razvoj inteligentnih sustava za potporu nastave.

2

KAZALO

Poglavlje 2.

Strojevi za poučavanje i programirana nastava .................................................................................. 3

Rani strojevi za poučavanje .................................................................................................................... 4

Programirana nastava ............................................................................................................................... 6

Poglavlje 3.

Računala u nastavi i učenju ...................................................................................................................... 10

Definicija nastave pomoću računala ................................................................................................. 10

Modeli upotrebe računala u nastavi i učenju ................................................................................ 13

Učenje o računalu ................................................................................................................................ 16

Učenje od računala ............................................................................................................................. 18

Učenje s računalom ............................................................................................................................ 21

Upravljanje učenja s računalom .................................................................................................... 25

Poglavlje 4.

Povijesni pregled primjene računala u nastavi ................................................................................. 27

Proroci i začetnici ..................................................................................................................................... 27

Minijaturizacija ......................................................................................................................................... 29

Računalo postaje sastavni dio nastavnog procesa ...................................................................... 33

Računalo kao mentor .............................................................................................................................. 36

Poglavlje 5.

Put razvoja inteligentnih sustava za potporu nastave ................................................................... 40

Ograničeni sustavi nastave pomoću računala ............................................................................... 41

Generativni sustavi nastave pomoću računala ............................................................................. 43

Inteligentni sustavi nastave pomoću računala ............................................................................. 45

Literatura ......................................................................................................................................................... 50

Poglavlje 2.

STROJEVI ZA POUČAVANJE I PROGRAMIRANA NASTAVA

Povijesno gledano vjerojatno nijedan pokret u svijetu obrazovanja nije utjecao na oblikovanje nastavnog procesa i tehnologije nastave više od strojeva za poučavanje (eng. teaching machine) i programirane nastave (eng. programmed instruction). Pobudili su veliki interes istraživača kao i praktičara, te predstavljali „vruću“ temu za objavljivanje stručnih i znanstvenih radova. Može se utvrditi da afirmativni argumenti kao i posebno zablude „zlatnog doba“ programirane nastave u konačnici imaju pozitivan učinak na istraživanje i primjenu ovog područja kako prošlog tako i sadašnjeg i budućeg. Razvijeni su brojni tipovi strojeva za poučavanje radi pomoći učeniku pri poučavanju, tako da se učeniku postavlja pitanje, omogućava unos odgovora i priopćava njegova točnost. Neki strojevi su bili krajnje jednostavni, kao primjerice list papira ili pak knjiga tako programirani da su pružali mogućnost unosa odgovora na postavljena pitanja (obično je za to ostavljen prazan prostor), dok su se odgovori nalazili na drugim stranicama. Nešto složeniji su bili takvi strojevi koji su raspolagali s pitanjima višestrukog izbora s različitim tehnikama za indiciranje točnog odgovora. Sljedeće pitanje je omogućeno nakon pružanja točnog odgovora. Područje je uznapredovalo početkom šezdesetih godina prošlog stoljeća nakon uvođenja računala u programiranu nastavu. Zajedničko svojstvo svih vrsta strojeva za poučavanje je da su ovisili i ovise o postavljenom programu (bez obzira na tehnologiju izvedbe, tradicionalnu ili na računalu zasnovano), koji omogućava postavljanje niza pitanja učeniku, a ona predstavljaju izazov za stjecanje novih znanja. Utvrđene su brojne prednosti strojeva za učenje, pogotovo za stjecanje znanja i vještina koja su se morale uvježbavati kao što su aritmetika i strani jezik. Učenik ima mogućnost napredovanja vlastitim tempom, te može pogledati rezultate svojeg rada. Mnoga istraživanja o programiranoj nastavi su se temeljila na upotrebi strojeva za poučavanje pri implementaciji nastavne aktivnosti. Prema Benjaminu (1988): H. Chard je 1809. godine realizirao prvi patent za uređaj koji poučava čitanje. Psiholog Herbert Akens je 1911. patentirao uređaj koji prezentira nastavni sadržaj,

zahtjeva odgovor i pokazuje da li je odgovor točan ili netočan. Uređaj je predstavljao pomoć pri učenju prije nego automat ili uređaj za samostalno kontroliranje, a rezultat rada je psihologijskog istraživanja.

1914. godine Maria Montessori je patentirala uređaj koji trenira osjet dodira. Skinner (1958) kao i drugi utjecajni istraživači tog vremena smatraju da je za ovo područje najzaslužniji Sidney Pressey1) koji je početkom 1920-ih oblikovao strojeve za administriranje testova. Pressey-evi su uređaji korišteni nakon nastave, ali za Skinner-a je bilo važnije to što je Pressey shvaćao da su takvi strojevi mogli, ne samo testirati i bodovati – oni su mogli i poučavati. Štoviše, Pressey je shvaćao da takvi strojevi mogu pomoći učiteljima koji znaju da za neke učenike odvijanje nastavnog procesa ide prebrzo, a za druge presporo.

1)

http://www.coe.uh.edu/courses/cuin6373/idhistory/pressey.html

Strojevi za poučavanje i programirana nastava

4

RANI STROJEVI ZA POUČAVANJE

Pressey 2) je 1926. godine objavio rezultate svojih istraživanja na izgradnji stroja za poučavanje snabdjevenog s pitanjima višestrukog izbora i odgovorima koje je postavio

učitelj (Pressey, 1926). Stroj je učeniku postavljao pitanje i zatim ga obavještavao o točnosti njegovih odgovora, omogućavao je strategiju vježbanja i ponavljanja (eng. drill and practice) nastavnih sadržaja iz uvodnih tečajeva obrazovne psihologije. Stroj za poučavanje nalikovao je prijenosnom pisaćem stroju na kojem se prikazivalo pitanje s četiri moguća odgovora. Odgovaralo se uz aktiviranje tipki na desnoj strani stroja (slika 2.1. Pohjonen, 1999). Kad bi učenik aktivirao tipku s točnim odgovorom stroj je odgovor zapisivao, ocijenio te omogućio prikazivanje sljedećeg pitanja. Ako je aktivirana tipka s netočnim odgovorom, učenik je nastavio s pogađanjem sve dok ne pritisne tipku s točnim odgovorom. Ovo je bila i najveća zamjerka Pressey-evom stroju. Pressey-ev rad je u to vrijeme bio pod značajnim utjecajem Thordnike3)-a koji je postavio načelo učinka u obrazovnoj psihologiji, prema kojem takve reakcije koje su najtješnje vezane za zadovoljavajuće rezultate postaju modeli za reakciju na isti poticaj. Ovakvo promišljanje predstavljalo je zapravo otkriće procesa učenja putem pokušaja i pogrešaka. Unatoč povoljnim rezultatima provedenih eksperimenata ovakva inicijativa nije imala većeg odjeka u SAD-u. Dva su razloga za ovo:

prvi je u vezi s nedovoljno sustavnim pristupom izgradnji nastavnih sadržaja koji bi se primjenjivali na ovakvim strojevima, te drugi povezan s ekonomskom krizom koja je tih godina zahvatila SAD.

Okolnosti su se bitno izmijenile 50 – tih godina prošlog stoljeća, te su uvjetovale novi pristup stjecanju znanja i omogućile psiholozima s Harvard-skog sveučilišta (Skinner i Holland4 )) u SAD-u razvoj metode samo poučavanja što je služilo kao osnova

2 ) S. L. Pressey (1888-1979), američki psiholog sa Sveučilišta Ohio. Otac stroja za poučavanje i autor prve

knjige s normiranim testiranjem (http://encyclopedias.families.com). 3)

E. Thordnike (1874-1949), američki psiholog u području obrazovanja sa Sveučilišta Columbia. Započeo je s

istraţivanjem ponašanja ţivotinja prije nego se orijentirao na obrazovnu psihologiju

(http://www.coe.uh.edu/courses/cuin6373/idhistory/pressey.html). 4)

B. F. Skinner (1904-1990), američki psiholog začetnik neobiheviorizma. U temeljima pristupa programiranog

učenja i poučavanja Skinner nalazi potkrjepu. Uvijek mora postojati priznanje ili nagrada da bi onaj tko se

poučava bio obaviješten o ishodu provjere znanja.

Slika 2.1. Pressy i Pressey-ev stroj za poučavanje


5

programirane nastave (eng. programmed instruction) i programiranog učenja (eng. programmed learning) (Lysaught i Williamsa, 1963). U to vrijeme Skinner upućuje oštre zamjerke Pressey-evom stroju za poučavanje, a najviše je to bilo orijentirano na pitanja s višestrukim izborom odgovora, gdje je učenik metodom pokušaja i pogreške dolazio do točnog odgovora, a da pri tom ne razumije dobro nastavne sadržaje za koje testira svoje znanje. Unaprijed definirani odgovori u značajnoj mjeri umanjuju proces stjecanja novih znanja i vještina kod učenika (Šoljan, 1972). Skinner izrađuje novi tip stroja za učenje sa sljedećim svojstvima: (i) nudio je male relativno lake za učenje korake u učenju novog nastavnog sadržaja, (ii) učenik je imao aktivnu ulogu u nastavnom procesu i (iii) pozitivno poticanje kao odziv na svaki točan odgovor učenika. U suštini Skinner uvodi metodu linearnog programiranja s isticanjem strogo individualnog pristupa u ovakvoj programiranoj vrsti procesa učenja i poučavanja tj stjecanja znanja i vještina. Kasnije je Crowerd5) ostvario uređaj s razgranatim programom koji se potpuno temeljio na učenikovim odgovorima. Međutim, zbog poteškoća koje nastaju pri pregledavanju svih varijanti učenikovog odgovora ovaj stroj ipak nije naišao na širu primjenu (Park i Lee, 2004). Korijeni su to područja koje u suvremenim uvjetima nazivamo obrazovna tehnologija, a u to vrijeme oslanjala se na bihevioristički pristup učenju i poučavanju. Biheviorizam je psihologijska škola (osnivač J. B. Watson6)) koja težište svojeg djelovanja stavlja na promatranje vanjskog ponašanja te zanemaruje metode samopromatranja ili introspekcije. Nadalje, ne priznaje kognitivno kao predmet znanstvenog istraživanja te naglašava teoriju prema kojoj se čovjek i životinja ponašaju poput stroja, što znači da bez poticaja nema reakcije – odgovora (Enciklopedijski rječnik pedagogije, 1963). U tom smislu unutarnja stanja nemaju značenja, a razvoj čovjeka je posljedica učenja uvjetovanjem. Ponavljajući ciklus poticaj – odgovor (eng. stimulus - reaction) organizam će biti u stanju odgovoriti uvijek kada je poticaj prisutan. Ponašanje se može mijenjati, a učenje mjeriti promatranjem promjena u ponašanju. Skinner je mijenjao okolinu s ciljem da na željeni način mijenja ponašanje. Istraživao je kako posljedice ponašanja, potkrjepljenje (eng. reinforcement) i kazne, djeluju na ponašanje u budućnosti. Potkrjepljenjem je nazvao posljedicu koja povećava vjerojatnost ponavljanja nekog ponašanja pri čemu razlikuje dvije vrste potkrjepljenja: pozitivno i negativno. Pozitivno potkrjepljenje dovodi do učestalosti ponašanja budući vodi do željenih i ugodnih posljedica. Negativno potkrjepljenje dovodi do učestalosti ponašanja radi uklanjanja i smanjenja neugodnog podražaja. Ne treba brkati pojmove negativnog potkrjepljenja i kazne budući da kazna smanjuje vjerojatnost ponavljanja ponašanja. Djelovanjem na poticaj moguće je upravljati odgovorom. Svodeći ovo načelo na područje učenja Skinner je vjerovao da pažljivo oblikovan nastavni sadržaj uz postojanje povratne informacije (eng. feedback) koja slijedi učenikov odgovor (reakciju) može unaprijediti učenje i stjecanje znanja. Skinner se kasnije okreće računalima umjesto strojevima za poučavanje iz razloga što je smatrao da ona mogu pružiti više kontrole, fleksibilnosti i povratnih J. G. Holland, američki psiholog i umirovljeni sveučilišni profesor na Zavodu za psihologiju Sveučilišta u

Pittsburgh-u. (www.psychology.ppt.edu/people/faculty/holland.php - 27.02.2007.) 5)

N. A. Crowerd( 1921-1998), znanstvenik, pronalazač i učitelj, uveo je model razgranate programirane nastave

i to ponajprije u ratno zrakoplovstvo SAD-a za potrebe obuke u otklanjanju pogrešaka na različitim uređajima

(http://argyll.epsb.ca/mkarstad/timeline/information.htm). 6)

J. B. Watson (1878-1958) američki psiholog koji je dobar dio svoje nastavničke karijere proveo na sveučilištu

John Hopkins, osnivač je i glavni zagovornik biheviorizma.


6

informacija u poučavanju. Ovome su prethodili različiti oblici programirane nastave, u formi knjiga i drugih pisanih materijala, tzv. programiranih udžbenika. Učenik pri poučavanju nastavnog sadržaja u okruženju programirane nastave ima sljedeće značajke: (i) jasno iskazan cilj učenja, (ii) u učenju napreduje malim koracima i vlastitim tempom, (iii) na postavljeno pitanje odmah daje odgovor i odmah dobiva povratnu informaciju te je (iv) nastavni sadržaj oblikovan na način da se u toku rada smanjuje broj pogrešaka i povećava vjerojatnost točnog odgovora, tj. pozitivnog potkrjepljenja. Razvoj i primjena programirane nastave imala je svojeg utjecaja na današnje računalne sustave za potporu nastave kao i učenja i poučavanja te se zato u sljedećem odjeljku analiziraju načela programirane nastave.

PROGRAMIRANA NASTAVA

Polazeći od nepobitne činjenice da su suvremena nastava kao i metode učenja i poučavanja produkt višestoljetnog razvoja i transformacija tada su razumljivi navodi Lysaught i Williamsa (1963, str. 2): "Jedan od prvih autora programiranog obrazovnog sadržaja bio je Socrat. Njegov program iz geometrije zabilježio je Platon u dijalogu Menon. Socrat je običavao svoje sljedbenike dovoditi do spoznaja prelazeći s njima u razgovoru od činjenice do činjenice, od objašnjenja do objašnjenja. Nije teško ustanoviti sličnost između njegove metode i suvremene upotrebe programiranog učenja". Programirana nastava je metoda prezentiranja nove teme učenicima u poredanom slijedu kontroliranih koraka. Učenici sami prolaze kroz programirani nastavni sadržaj brzinom koja im odgovara, i nakon svakog koraka testiraju svoje znanje odgovaranjem na postavljena pitanja. Slijedi po potrebi prikaz točnog odgovora ili pružanje dodatnih informacija. Neki programi imaju linearan koncept, dopuštajući prolaz na novo pitanje samo ako je pružen točan odgovor. Drugi imaju mjesta grananja na kojima se učeniku pruža dodatna informacija na prikladnoj razini ovisno o tome da li je pružen točan ili netočan odgovor. Iako je bilo mnogo kontroverzi koje se tiču kvaliteta programirane nastave kao samostalne metode poučavanja, mnogi se slažu da ona može pridonijeti učinkovitijim procedurama u razredu i oplemeniti tradicionalne metode poučavanja. Romizowski (1986) navodi da iako programirana nastava možda nije ispunila svoje rano obećanje, „utjecaj pokreta programirane nastave je otišao mnogo dalje i dublje nego što mnogi u obrazovanju žele priznati“. Konačno, programirana nastava je bila prvi empirijski određen oblik nastave i odigrala je istaknutu ulogu u približavanju znanosti i obrazovanja. Jednako važan je i njen utjecaj na evoluciju procesa oblikovanja i razvoja nastave. Programirana nastava je poznata kao najviše istraživan oblik nastave, ostavljajući iza sebe desetljeća studija koje proučavaju njenu učinkovitost. Izraz programirana nastava potječe iz rada Skinnera iz 1954. godine s naslovom „The Science of Learning and the Art of Teaching“, kojeg je predstavio na Sveučilištu u Pittsburgh-u u SAD-u na konferenciji Current Trends in Psychology and the Behavioral Sciences. U tom predstavljanju, Skinner daje osvrt na posjet iz 1953. godine četvrtom razredu svoje kćeri i njihovom nastavnom satu iz aritmetike. Zanimljivost je da je ovaj


7

rad napisan iz perspektive „ljutitog roditelja“, a postao je temelj za Skinner-ov novi rad iz 1958 godine s naslovom „Teaching Machines“ kao i kasnije rad s naslovom „The Technology of Teaching“ iz 1968. godine. Skinner smatra da škole nisu mogle postići kvalitetno poučavanje, i to posebice iz aritmetike što argumentira na sljedeći način (Lockee i drugi 2004): Škole su se oslanjale na averzivno upravljanje (eng. aversive control) što u načelu

predstavlja izbjegavanje tegobne ili štetne stimulacije. A što to zapravo znači? Svatko tko posjeti niže razrede prosječne škole, primjećuje da se učenik ponaša prvenstveno da izbjegne prijetnju, učiteljevo negodovanje, kritiku ili ismijavanje od drugih učenika u razredu, sramoćenje u natjecanju, loše ocjene, razgovor s ravnateljem.

Škola nije pridavala važnost možebitnom potkrijepljenu (eng reinforcement), naprotiv za one učenike koji su točno odgovorili prošlo bi nekoliko minuta pa čak i nekoliko dana dok bi im se radovi ispravili. Skinner je ovo vidio kao problem, naročito za djecu u ranim fazama učenja koja su ovisila o učitelju koji je ispravljao njihov rad, dok su stariji učenici mogli sami ispraviti svoj rad. Upotrebom paradigme poticaj – odgovor – potkrjepljenje kao model procesa učenja nastoji se naglasiti važnost izravnog potkrjepljenja kao i izbjegavanje pogrešaka.

Skinner je primijetio 'manjak programa za vježbanje vještina koji učeniku omogućavaju progresivno napredovanje do krajnjeg željenog ponašanja'. Takav program bi trebao osigurati niz serija mogućih situacija da bi učenik uspješno usvojio željeno ponašanje. Kako učitelj nema dovoljno vremena da obradi svaki odgovor, učenik se mora osloniti na stupnjevane blokove ponašanja i na radne bilježnice. Skinner je smatrao da odgovori unutar takvog bloka ne bi smjeli biti povezani tako da jedan odgovor ovisi o drugom. Ovo je zadatak programiranog učenja učinilo još težim.

Skinner-ova najčešća kritika nastave u razredu je rijetko pružanje učeniku potkrjepljenja za pružene točne odgovore. Ovo je bilo prisutno u sustavu jer učenik ovisio o učitelju koji ga ispravlja, a bilo je i mnogo učenika na jednog učitelja. Jedan učitelj je u mogućnosti pružiti samo nekoliko tisuća mogućih situacija u prve četiri godine školovanja. Skinner je procijenio da 'uspješno matematičko ponašanje na toj razini zahtijeva oko 25.000 mogućih situacija'.

Programirana se nastava ubrzo počela širiti i izvan SAD-a pa je imala kako znanstvena istraživanja tako i neposrednu primjenu u školi i na našim prostorima (Mužić, 1974). Osnovne vrste programirane nastave su bile već spomenute: (i) linearna programirana nastava (eng linear programed instruction) i (ii) razgranata ili unutarnja programirana nastava (eng. branching or intrinsic programmed instruction) (vidi sliku 2.2.). Linearna programirana nastava omogućava učenicima slijed učenja uz pomoć tzv okvira (eng. frame) učenja (na slici 2.2. označeni s 1, 2, 3, …). Učeniku se daje tekst na čitanje, odnosno pitanje koje traži od učenika jasan odgovor. Točan odgovor se odmah potkrepljuje i učenik dobiva sljedeći okvir. Znanje i vještine što se uče rastavljaju se na svoje temeljne komponente za lakše stvaranje veza poticaj - odgovor. Ocjenjivanje se izvodi nakon svakog okvira i odlučuje se o prosljeđivanju učenika sljedećem okviru. Ovaj način se često u sustavima nastave pomoću računala naziva ponavljanje i vježbanje. Razgranata programirana nastava pruža učeniku informaciju, odnosno situaciju u kojoj bira jedan od ponuđenih odgovora na svako postavljeno pitanje, na osnovu kojeg se prosljeđuje sljedećem okviru. Učenik se davanjem netočnog odgovora upućuje na


8

prethodni okvir ili se usmjerava na različite dijelove programa oblikovanih radi ispravka nedostataka uzrokovanih davanjem netočnog odgovora (na slici 2.2. u dijelu razgranati program označeno s 4a i 4b).

Točan odgovor omogućava učeniku dobivanja sljedećeg okvira u programu (označeno s 5) ili povratak na početak (označeno s 1). Ovakva su grananja zapravo predstavljala prve korake u individualiziranom načinu učenja i poučavanja, iako se temelje na tzv. konzerviranom (eng. caned) načinu predstavljanja informacija učenicima, konzerviranih problema za procjenjivanje znanja učenika, kao i njihovih istih takvih odgovora. Razgranata programirana nastava našla je kasnije značajnu primjenu u sustavima nastave pomoću računala. Pri oblikovanju programirane nastave iskustvo je pokazalo da je najbolje prvo izraditi linearni program, u koji se kasnije ugrađuju grane na osnovi pojavljivanja najčešćih pogrešaka učenika. Na ovaj način dolazi do razgranavanja na onim mjestima u strukturi nastavnog sadržaja gdje je primjena pokazala postojanje poteškoća u njihovom savladavanju. Zaključuje se da je razgranata programirana nastava posljedica učenikovih pogrešaka unutar samog programa, pa se zato razgranata nastava izvorno prema Crowder-u i nazvala još intrinzična (Mužić, 1974). Razvojni trend u obrazovnoj filozofiji i teoriji učenja prošao je put od biheviorističkog do kognitivističkog i konstruktivističkog pristupa, ali i dalje neki autori tvrde da programirana nastava nikad zapravo nije prestajala postojati (Lockee i drugi 2004). Njen utjecaj je prisutan u procesu oblikovanja nastavnih sadržaja koji je nastavio služiti kao norma za ovo područje. Novija literatura o sadašnjim trendovima u oblikovanju i tehnologiji nastave ukazuje na to da dok je sustavni proces oblikovanja nastave bio vrlo dobro prihvaćen na različitim razinama različitih situacija, njegovi bihevioristički korijeni su još vidljivi i ideje programirane nastave možemo pronaći u sadašnjoj praksi.

Slika 2.2. Linearni i razgranati program Prema: www.nwlink.com/~donclark/hrd/media.html


9

Od procjene potreba, do utvrđivanja jasno definiranih i mjerljivih ciljeva, do procesa analize zadataka, do procjene instrumenata i pristupa koji će dati specifične ciljeve, pružanja prilika za vježbu i povratnu informaciju, do procjenjivanja programa ili produkta nastave – svi ovi aspekti oblikovanja nastavnih sadržaja su bili razvijeni unutar stvaranja čvrstog procesa kao funkcije pokreta programirane nastave. O spoju računala i programirane nastave pri kraju svoje istraživačke djelatnosti Skinner u dijelu iz 1986. godine s naslovom 'Programmed Instruction Revisited' ističe da je malo računalo 'idealan hardware za programiranu nastavu'. Proširivanje ideje o individualnim atributima programirane nastave je dolazak mrežnog računalnog okruženja za učenje, koje obrazovanje čini dostupnim bilo kada i bilo gdje. Revolucija prijenosnih računala, zajedno sa širenjem Internet-a na globalnoj razini, je omogućila pristup neograničenim izvorima i programima za učenje kroz obrazovanje na daljinu. Zapravo, možda najproduktivniji i najdugovječniji primjer programirane nastave na računalu sustav PLATO (Programed Logic for Automatic Teaching Operation) je evoluirao u Web okruženje za učenje koje nudi različite programe za učenje učenicima svih dobi i svih zanimanja (više o sustavu PLATO u Poglavlju 4.). Kreiran kao projekt programirane nastave na University of Illinois početkom šezdesetih godina prošlog stoljeća u SAD-u PLATO je razvijan s manjim i većim usponima i padovima nudeći didaktički oblikovane nastavne sadržaje za izvođenje na računalu, odnosno courseware. Dok se primarno oblikovanje zamisli PLATO sustava temelji na konstruktivističkom idealu, on i dalje zadržava neke od svojih temelja programirane nastave. Na primjer, prije procjenjuje učenike da odredi na kojem mjestu bi se trebali uključiti u program i da li je potrebna neka intervencija. Također, se prati napredak učenika, pruža trenutna povratna informaciju i usmjerava učenika prema točnim odgovorima. Ove značajke su njegove vrednote, i aspekti programa koji su omogućili trajanje kroz prije spomenute promjene dajući zasluge utjecaju programirane nastave. Zaključuje se ovaj odjeljak promišljanjem da se programirana nastava razvijala s različitim intenzitetom i devijacijama koje su između ostalog uglavnom zavisile od tehnologije na kojoj su zasnovani sustavi i uređaji primijenjeni u nastavnom procesu i procesu učenja i poučavanja. Računalo kao sofisticirani elektronički sustav se ubraja u najvišu kategoriju nastavnih pomagala. Maddison (1982) ističe da je možda najznačajnije nastavno pomagalo poslije tiskane knjige računalo te da će ono ne samo promijeniti nastavu postojećih predmeta već i otvoriti nove predmete. Suvremena načela oblikovanja nastavnog procesa na najbolji način potvrđuju Maddison-ova predviđanja. Osim toga, s danas aktualnim znanjima o ovom području može se zaključiti da će u daljem tehnologijskom razvoju i primjeni u učenju, poučavanju i nastavi računala zadržati svoju visoku razinu značajnosti.

Poglavlje 3.

RAČUNALA U NASTAVI I UČENJU

Sintezom klasične programirane nastave, osloncem na tradicionalnu nastavu (jedan učenik - jedan učitelj) te primjenom tehničke i programske podrške računalnih sustava koncem pedesetih godina prošlog stoljeća se formirao novi oblik nastave najčešće nazvan nastava pomoću računala (NPR) – eng. Computer Assisted/Aided Instruction (CAI). Međutim, od vremena kada je na Sveučilištu Illinois-Urbana u SAD-u započela primjena prvog višekorisničkog računalnog sustava PLATO, 1959. godina, pa do današnjih dana ne prestaje oštro sučeljavanje mišljenja o prednostima, slabostima, dometima i granicama primjene računala u nastavi. U navedenom razdoblju računalni sustavi su prošli tehnologijsku transformaciju od terminalske potpore i višekorisničkih operacijskih sustava do suvremenih izvedbi osobnih računala s CD-ROM i DVD uređajima, opcijama multimedije i vezom prema različitim uslugama u okviru računalnih mreža i raspodijeljenih računalnih sustava. Tehnologijsku transformaciju prati i stalno promišljanje da će primjenom računala učitelji biti djelomično ili čak potpuno oslobođeni rutinskih poslova u školi i nastavi, ali je ono obično završavalo zaključkom da taj potencijal tek treba realizirati (Reinhardt, 1995).

DEFINICIJA NASTAVE POMOĆU RAČUNALA

Nastavu pomoću računala se definira kao metodu učenja i poučavanja uz dijalog računala i učenika. Učenik je sinonim za one koji uče i poučavaju se i ne ovisi o kronološkoj dobi. Krajnji cilj ovakve nastave je u zamijeni tradicionalnog dijaloga učenik - učitelj s dijalogom učenik - računalo. Učenjem pomoću računala ispunjavaju se didaktički i psihološki zahtjevi kao što su potpuna individualizacija nastave, stvaralački odnos učenika prema učenju i osposobljavanje ličnosti za samoučenje i samoodgoj. Papert (1982) u raspravi Maindstorms-u ustvrđuje da računalo po prvi put otvara mogućnost za učenje 'prave matematike i prirodnih znanosti', a pri učenju društvenih znanosti kao recimo povijesti, učenik može biti povjesničar, a ne samo kroničar. Upoznavanje s računalom se orijentira prema nižim obrazovnim razinama. Učenje o računalu i poučavanje pomoću računala postaje jedan od temeljnih nastavnih sadržaja u osnovnim i srednjim školama. Shute i Psotka (Shute i Psotka 2001) ističu da nastava pomoću računala ima sličnosti s programiranom nastavom, ali zajedničko za oba pristupa jest da moraju na početku imati dobro definiran plan i program nastavnog predmeta, dobro definirane i u njemu razrađene postupke grananja. U vezi s tim kod programirane nastave ova mjesta su nazvali unutarnja - intrinsic grananja, a kod nastave pomoću računala su to uvjetna grananja. Glavna se razlika sastoji u tome što se nastava pomoću računala upravlja računalom.

Računala u nastavi i učenju

11

Pristup nastave pomoću računala je pod snažnim utjecajem Skinner-ove psihologije poticaj - odgovor - potkrjepljenje: učenikov odgovor prvenstveno služi kao sredstvo određivanja učinkovitosti komunikacijskog procesa, a u isto vrijeme dopušta poduzimanje prikladne popravne akcije (Crowder, 1959 prema Shute i Psotka 2001). Drugim riječima, u svakoj točki nastavnog plana i programa, računalni program ocjenjuje je li učenikov odgovor pogrešan ili točan pa time zadržava učenika na pravom putu. Ugrađene su pomoćne grane (alternativni pravac) koji tutorski vode učenika kad je netočno odgovorio na pitanje. Ako učenik odgovori točno, ostvaruje se korak naprijed u nastavnom planu i programu. Slika 3.1. prikazuje tipični tijek aktivnosti u CAI sustavu, gdje su s pravokutnikom označene programske aktivnosti sustava, a s elipsom „konzervirano“ znanje koje sustav pruža. Učitelj unaprijed konstruira sva grananja u programu. Normalna CAI procedura prikaže nastavni sadržaj koji treba naučiti i iza kojeg slijedi problem kojeg treba riješiti, a predstavlja podskup nastavnog plana i programa. Rješenje problema testira učeničko usvajanje znanja ili vještina kojima ga se poučavalo u tom vremenu. Učenikov odgovor se uspoređuje s točnim odgovorom, a zatim računalo daje prikladnu povratnu informaciju. Ako je odgovor točan, izabire se i prikazuje novi problem. Ako učenik odgovori netočno, poziva se pomoćna grana programa koja pregledava raniji nastavni sadržaj te prikaže jednostavniji problem kojeg učenik mora riješiti.

Prikaži problem

Nastavni plan i

program

Usporedi

rješenja

Odgovor učenikaOdgovor računala

Prikaži povratnu

informaciju

Odgovor nije

točanOdgovor je točan

Pomoć

Slika 3.1. Tijek aktivnosti u sustavu nastave pomoću računala (Shute i Psotka, 2001)

Postupak se nastavlja sve dok učenik točno ne odgovori na postavljeno pitanje. Pomoćna grana obično zahtijeva pokušaj nalaženje izvora pogreške i posebnog postupanja s pogreškom. Postoji više mjesta u strukturi sustava nastave pomoću računala na kojima se ovaj model može proširiti tako da kreira veću fleksibilnost i tako se prilagođava


12

svakom učeniku posebno. Na primjer, mogu se uvesti različiti kriteriji temeljem kojih učenici moraju točno odgovoriti na postavljena pitanja povezana s određenim pojmovima nastavnog sadržaja prije nego idu dalje. Neuspjeh u postizanju uvjeta će prisiliti učenika da se vrati natrag u pomoćnu granu (grana “ako odgovor nije točan”) gdje se radije prikazuje drugačiji problem nego problem koji je uzrokovao pogrešku. U znanstvenim raspravama kao i primjenama se koriste različiti akronimi za nastavu pomoću računala, a izvršena je i raščlana sustava nastave pomoću računala, ali je to u našoj literaturi često nedovoljno objašnjavaju, pa se tome i posvećuje potrebna pažnja. O'Shea (1982), govoreći o primjeni računala u obrazovanju prezentira akronime: CAI, CAL, CBL, CBE i CMI.7)

Autori PLATO sustava koriste termin obrazovanja s osloncem na računalo, CBE (eng. Computer Based Education), te ga dekomponiraju na nastavu pomoću računala (eng. Computer Aided Instruction – CAI) i upravljanje nastave računalom (eng. Computer Management Instruction – CMI). U V. Britaniji glavna dioba je između CAI u kojem računalo vodi učenika i drugih ponekad zvanih CAL sustava. CAL je sintagma za svekoliku upotrebu računala u učenju i poučavanju, a CAI je smatran njegovim sastavnim dijelom (Maddison, 1982). U našoj pedagogijskoj literaturi (Mužić i Rodek, 1987; Rodek, 1986, T. Maruna-Carev 1989, Šoljan 1976, Pedagoška Enciklopedija, 1989) prihvaćeni su akronimi CAL, CMI i CAT (eng. Computer Assist Teaching - poučavanje uz pomoć računala). U velikom broju slučajeva, sustavi nastave pomoću računala pokazuju rezultate koji su usporedivi sa znanjem iskusnog "živog" učitelja, a pogotovo onda kad raspolaže s vrhunskim programiranim materijalom. Međutim, ovakvi sustavi imaju i svoje nedostatke pa su se tijekom vremena razvijali pristupi i to od prilaza "mrkva na štapu" (eng. carrot-and-stick) povezanog sa Skinner - ovom teorijom potkrjepljenja pa do "vođene slobodne igre" (eng. guided free play) koju je zagovarao Piaget (Sugarman, 1978a). Nedostatke CAI sustava promatra se u svijetlu razloga takvom stanju (Nwana 1990): CAI sustavima se pokušavalo proizvesti cjelovite tečajeve u odnosu na one koji bi

ograničeni na pojedinačne dijelove nastavnih predmeta. Imali su strogu prepreku u komunikaciji prirodnim jezikom što je utjecalo i na

restrikcije u interakciji s učenikom. Nisu raspolagali sa znanjem ili razumijevanjem nastavnih sadržaja koji su bili

učeniku namijenjeni za učenje. U skladu s takvim stanjem raspolagali su s premalo znanja učenika što je naravno imalo za posljedicu nemogućnost dijagnostike – procjenjivanja učenikovih pogrešnih poimanja.

CAI sustavi su bili „ekstremno“ zasnovani na ad-hoc načelu. Oblikovanje tutorskih sustava tada nije bilo prepoznato kao ne trivijalan tj. složen zadatak. Takav zadatak je između ostalog zahtijevao i detaljnu psihologijsku teoriju učenja i pogrešnog

7)

A – aided / assisted, B – based, C – computer, E - education, I – instruction, L- learning, M - managed


13

učenja. Svatko onaj koji je imao znanja o računalima pokušavao je oblikovati tutore – tutorske sustave na računalu zasnovane. Naravno u skladu s tim malo je ili gotovo ništa nije učinjeno na planu kooperacije između pedagoga, psihologa i računaraca u razvojnoj fazi ovih sustava.

CAI sustavi su težili raspolaganju sa statičkim radije nego s dinamičkim nastavnim sadržajima. Malo je napravljeno eksperimenata i pokušaja sa sustavima koji bi ovo stanje popravili. Živi učitelj uči o svojim učenicima te isto tako uči svaki dan o nastavnim sadržajima, a u suštini radi ono što bi morao raditi strojni učitelj.

Konačno se može zaključiti da nastava pomoću računala iskazuje raznolikosti i bogatstvo scenarija primjene što globalno obuhvaća: vježbanje i ponavljanje (eng. drill-and-practice), računalni program organiziran kao vodič poučavanja (eng. tutorial program), ispitivanje (eng. inquiry), simulaciju (eng. simulation), igre (eng. games), dijalog (eng. dialog), te rješavanje problema (eng. problem-solving) (White i Hubbard, 1988; Sherwood, 1986; Control Data PLATO - System overview, 1972). Sljedeći odjeljak je posvećen opisu navedenih primjena kroz modele upotrebe računala u nastavi i učenju.

MODELI UPOTREBE RAČUNALA U NASTAVI I UČENJU

Učenik u komunikaciji s računalom može: stjecati nova znanja i vještine o računalu te stjecati nova znanja i vještine iz po volji odabranog područnog znanja učenjem s

računalom i poučavanjem od računala (slika 3.2.). Temeljem navedenog utvrđuje se da je kvalitativna primjena računala u nastavi i učenju determinirana sadržajem komunikacije učenika i računala, pa to globalno može biti: učenje o računalu, učenje s računalom i učenje od računala.

Taylor (Taylor, 1980) definira upotrebu računala pridružujući mu pri tom tri uloge koje u suštinu omogućavaju oblikovanje tri globalna modela upotrebe:

računalo kao tutor - poučavatelj (eng. tutor) ostvaruje učeniku potporu za vrijeme nastave u kojoj ga računalo poučava,

računalo kao alat (eng. tool) s kojim se pojačavaju intelektualne mogućnosti učenika pri rješavanju različitih zadataka, te

računalo kao netko koga se može poučavati (eng. tutee) što učenik obavlja učeći o programiranju računala.

Funkciju računala kao tutora učenika u nekom područnom znanju ispunjavaju stručnjaci u području računarstva (oblikovanje programske podrške) kao i stručnjaci za područno znanje. Stručnjak za oblikovanje programske podrške ima zadatak implementacije programske podrške računala, dok stručnjak za područno znanje oblikuje područno

Slika 3.2. Komunikacija učenika i računala


14

znanje za učenje i poučavanje. Učenik je u ovakvom na računalu temeljenom tutorskom sustavu poučavan izvršavajući određeni program/programe. Računalo prikazuje područno znanje, učenik odgovara, računalo ocjenjuje odgovor učenika te slijedom ocjene računalo određuje što će se događati u nastavku. Ono što je najbolje u ovakvom slijedu, a što obavlja računalni tutor, je potpuni zapis svih učenikovih aktivnosti. S prikladnom i dobro oblikovanom programskom podrškom računalni tutor može lako i brzo načiniti prikaz nastavnih sadržaja prilagođavajući se širokom spektru učenikovih specifičnosti. Međutim, Taylor smatra da tutorski način zahtijeva mnogo sati rada stručnjaka pri proizvodnji jednog sata dobrog poučavanja. To je znakovita poteškoća i tijekom čitavog razvoja tutorskih sustava ovaj su nedostatak uvijek isticali brojni autori, zadržao se čak do današnjih, suvremenih, hipermedijskih autorskih sustava. Računalo kao alat podrazumijeva programske alate koji u razrednoj ili individualnoj nastavi omogućavaju učeniku rješavanje brojnih zadataka koji prije svega imaju veze s obradom teksta (alati za obradu teksta), računanjem (tablične kalkulacije), analizom podataka (statistički alati) i tome slično. Upotreba računala kao tutora ili alata poboljšava i obogaćuje učenje u razredu pa u vezi s tim zahtijeva i od učenika i od učitelja učenje o računalu da bi navedene funkcionalnosti bile ispunjene. Upotreba računala kao nečega što se može poučavati podrazumijeva zapravo poučavanje računala, a što kako za učenika tako i za učitelja znači da moraju učiti izgraditi program uz pomoć kojeg će računalu na njegovom jeziku kazati nešto što ono razumije. Brojne su pogodnosti ovog modela, pogledajmo samo neke. Prvo ne može se poučavati nešto što se ne razumije, pa u vezi s tim „živi“ učitelj može vidjeti što učenik zapravo pokušava poučiti računalo. Drugo pokušavajući realizirati brojne ciljeve poučavanja pri oblikovanju programske podrške «živi» učitelj će naučiti kako računalo radi te isto tako kako funkcionira učenikovo vlastito razmišljanje. Računalo je «zahvalan učenik» pri poučavanju zato jer je beskrajno strpljivo, zato jer je nijemo, zato jer je kruto i konačno zato što ima sposobnost da ga se pokrene iz ničega. Učenik ga uči kako da bude tutor i kako da bude alat. Taylor-ovo djelo – The Computer in School: Tutor, Tool Tutee – (Taylor, 1980) je tijekom vremena snažno djelovalo na brojne generacije stručnjaka ovog područja. U vezi s tim valja istaknuti da je časopis Contemporary Issues in Technology and Teacher Education Journal (www.citejournal.org) u broju 2. iz 2003. godine ponovno upozorio na njegovu važnost i značaj. S povijesnim otklonom od oko dvadeset i pet godina je posve jasno zašto je to djelo toliko značajno i za učitelje i za učenike. Naime, djelo je skup od dvadeset rasprava kako uglednih znanstvenika tako i nastavnih praktičara ovog područja koji se i ovdje navode abecednim redom: Alfred Bork, Thomas Dwyer, Arthur Luehrmann, Seymour Papert i Patric Suppes (u četvrtom poglavlju posebno se analizira doprinos svakog od njih). Teško je dati prioritet jednom, ali sasvim sigurno je da su svi zajedno i to svaki na svoj način utemeljili područje koje nazivamo primjena računala u nastavi, učenju i poučavanju.

Taylor dvadeset i tri godine nakon objavljivanja ove knjige na zanimljiv način komentira proteklo razdoblje (http://www.citejournal.org/vol2/iss4/seminal/article1.cfm). Osamdesetih godina prošlog stoljeća započinje se s primjenom osobnih računala u školi i obrazovanju, a obrazovna programska podrška još nije bila upotrebljiva. Pogled u prošlost može biti


15

od pomoći da se poboljšaju neke stvari koje su bile uspješne, čineći ih još učinkovitijim, a osim toga pogled u prošlost pomaže da otkrijemo pogreške i propuste te donesemo preporuke kako da ih prebrodimo i izbjegnemo slične pogreške u budućnosti. Suvremena informacijska i komunikacijska tehnologija ili kako je Taylor naziva „digitalna tehnologija“ je unaprijedila i komunikaciju tako da učenici i učitelji mogu komunicirati sa stručnjacima svih vrsta, svugdje u svijetu gdje su takvi stručnjaci povezani na mrežu koristeći obično engleski jezik kao globalni jezik današnjice. Osim toga, danas putem usluga Internet-a učenici i učitelji imaju pristup direktno na široko polje informacija iz cijelog svijeta, daleko iza granica njihovih knjiga i knjižnica. Taylor pokušava globalno prikazati učinke digitalne tehnologije te ističe kako pozitivne tako i negativne posljedice. Tri su učinka s pozitivnim posljedicama: (i) uloga učitelja je bitno reducirana, jer učenik uz pomoć tehnologije ima bogatiji izvor informacija; (ii) uz sliku učenik dobiva i audio i tekstualnu prezentaciju informacije; (iii) digitalnoj informaciji se može neposredno pristupiti. Negativnim posljedicama pridružujemo: (i) napor praćenja tehnologije, jer svakim danom dolazi se do novih saznanja i do novog razvoja tehnologije: (ii) osjećaj neznanja s obzirom na veliki broj informacija i podataka koji su dostupni; (iii) razlika između globalne i lokalne orijentacije je nešto s čim će se digitalni svijet u učionici morati suočiti. U vezi sa svim navodi i proturječnosti globalizacije, pa upravo razlike u kulturama uzrokuju velike probleme ljudskog neslaganja, dugogodišnje ratove te razaranje. Moraju se iznaći novi pristup realnosti da bi smanjili razlike između važnosti pojedinih kultura i povećali međusobno razumijevanje. Da bi se takve stvari promijenile potrebno je povećanjem razine obrazovanja pomoći ljudima da uspostave ravnopravne odnose. Povećanje primjene digitalne tehnologije širom svijeta zahtjeva sustavno ulaganja u poučavanje učitelja kako bi oni bili u mogućnosti dalje koristiti tehnologiju i poučavati učenike. Taylor govori kako je od 1980. godine naučio i shvatio da škola i obrazovne ustanove nerado ulažu u takve stvari jer smatraju da je toliki novac isplativije uložiti u fizičke objekte koji se lako mogu vidjeti. Tri uloge računala u procesu obrazovanja koje je Taylor predstavio u svojoj knjizi pomogle su u razumijevanju procesa primjene računala u procesu obrazovanja. Prva uloga računala dala je kvalitetan uvid o tome kako računalo može biti dobar tutor. Druga uloga računala dala je cijeli novi skup primjena, prvo kao pomagalo (alat) u učenju, a potom u drugoj ulozi i širokoj primjeni kao pomagalo u obradi podataka i tome slično. Treća uloga računala u obrazovanju predstavljena je kao jednostavna ideja, jedan nauči bolje što drugi mora predavati. Da bi netko napravio da računalo bude tutor računalo prije toga treba biti učenik.

Osim Taylor-ove raščlane vrijedno je spomenuti i još neke često korištene i citirane, kao što su:


16

Pristup Luehrmann-a (prema Sherwood, 1986) koji predlaže tri modela: učenje o računalu (eng. learning about computer), učenje s računalom (eng. learning with computer) i učenje od računala (eng. learning from computer).

Pristup Sherwood-a (Sherwood, 1986) u raspravi Models of Computer Use in School Setting, govori o primjeni računala radi poboljšanja procesa učenja. Svoju "sliku" i poimanje primjene prošireno promatra u odnosu na temeljnu Luehrmann-ovu raščlambu: (i) učenje o računalu (ii) učenje od računala, (iii) učenje s računalom, (iv) razvijanje mišljenja uz pomoć računala (eng. learning about thinking with computer) i (v) upravljanje učenja s računalom (eng. managing learning with computer).

Pristup Fleischmann-a (Fleischmann, 2000) koji ističe: (i) računala kao subjekt poučavanja, (ii) računala kao alat za potporu i konačno (iii) računala kao sami učitelji

U ovoj raspravi detaljno je opisana upotreba računala u učenju i poučavanju kao i sustavi na njima zasnovani primjenjujući: (i) učenje o računalu, (ii) učenje od računala, (iii) učenje s računalom i (iv) upravljanje učenja s računalom.

UČENJE O RAČUNALU

„Računalna pismenost“ (eng. computer literacy) je ključni slogan koji je u prošlosti uvjetovao brojne rasprave i suprotne stavove pri učenju o računalu. Što je zapravo „računalna pismenost“? Da li je to učenje o računalu ili je to učenje o tome kako se upotrebljava računalo. Računalna pismenost predstavlja zapravo znanje i sposobnosti osobe da efikasno koristi računala i tehnologiju koja je u vezi s računalima. Računalna pismenost se također odnosi na razinu udobnosti koju netko može imati pri korištenju različitih računalnih programa. Sljedeća vrijedna komponenta računalne pismenosti je znanje o tome kako računala rade i djeluju. Posjedovanje temeljnih računalnih vještina predstavlja bitnu svojinu čovjeka za život u suvremenom društvu. Naravno, potrebna razina računalne pismenosti nije u svim društvima jednaka. Različite zemlje imaju različite potrebe za računalnom pismenošću što je povezano s razinom razvijenosti društva i općenito razinom razvijenosti informacijske i komunikacijske tehnologije. Suvremene norme računalne pismenosti svakako uključuju sposobnost komuniciranja uz pomoć elektroničke pošte ili pak ostalih neposrednih usluga koje pružaju računalne mreže (elektroničke konferencije, forumi, video konferencije, chat…). Oblikovanje i uređivanje dokumenata je također neophodna vještina u radu s računalom. Računalna pismenost je važna koliko je važna sposobnost čitanja i pisanja. Prema nekima računalna pismenost je nepotpuna bez poznavanja vještine i sposobnosti programiranja računala (www.libertybasic.com).

Suvremeni uvjeti življenja u 21. stoljeću potreba za računalnom pismenošću postaje imperativ, možda i zato što se utjecaj informacijske i komunikacijske tehnologije na društvo drastično povećava. ICT podupire različite modele učenja pomoću računala, omogućava učenje bilo kada, na bilo kojem mjestu i onoliko koliko je to učeniku potrebno. Učitelji kao i svi koji su odgovorni za obrazovanje zalažu se za smisleno učenje o računalu. Rastuće je prihvaćanje da konačni rezultat računalne pismenosti nije samo poznavanje rukovanja računalima, nego i korištenje računalne tehnologije u organiziranju, komunikaciji, istraživanju i rješavanju problema. Iako je neophodno


17

poznavanje određenih računalnih znanja i vještina, poput poznavanja osnovnih dijelova računala, obrade teksta na računalu ili poznavanja načina pretraživanja informacija korištenjem Interneta, potrebno je učenicima pružiti mogućnost upotrebe istih od situacije do situacije. Računalna pismenost (Eisenberg i Johnson, 2003) bi uključivala: (i) poznavanje osnovnih operacija i terminologije, te osnovnih pravila održavanja računalne opreme, (ii) poznavanje načina korištenja računalom podržane nastave, (iii) posjedovanje znanja o utjecaju tehnologije na karijere, društvo i kulturu, i (iv) računalno programiranje. Definiranje računalnih znanja i vještina samo je jedan dio u osiguravanju učenika da postanu snažnije računalno pismeni. Uloga učitelja, nadogradnja vještina i kvalitetno oblikovani projekti su također važni da bi učenici ovladali znanjem i vještinama potrebnima za napredovanje u informacijski bogatoj budućnosti. U Republici Hrvatskoj je na tragu unapređivanja obrazovanja posebice za učenike u osnovnoj školi ponajprije razvijen katalog znanja, vještina i sposobnosti pa zatim i Hrvatski nacionalni obrazovni standard (HNOS) za znanje i nastavne sadržaje koje učenik mora naučiti i usvojiti tijekom obrazovanja u osnovnoj školi. Napose nas ovdje interesira onaj dio koji se odnosio na informacijsku i komunikacijsku tehnologiju. S tim u vezi povjerenstvo odgovorno za izradu HNOS-a za informatiku za osnovnu školu (Budin i drugi, 2005.) smatraju potrebnim u ovom području učenicima omogućiti: (i) stjecanje vještina upotrebe današnjih računala i primjenskih programa (vještine), (ii) upoznavanje s osnovnim načelima i idejama na kojima su izgrađena računala (temeljna znanja) i (iii) razvijanje sposobnosti za primjenu ICT u različitim primjenskim područjima (rješavanje problema). U vezi s navedenim nastavni plan i program informatike za osnovnu školu mora osposobiti učenika za: (i) rješavanje problema, (ii) komuniciranje posredstvom različitih tehnologija i medija, (iii) prikupljanje, organiziranje i analizu podataka kao i za njihovu sintezu u informacije, (iv) razumijevanje i kritičku ocjenu prikupljenih informacija, (v) donošenje odluka na temelju prikupljenih informacija te (vi) timski rad pri rješavanju problema. Da bi se postigla kompetencija učenika pri svim ovako strukturiranim aktivnostima nastavni sadržaji informatike organizirati su tako da obuhvaćaju sljedeće programske cjeline: (i) osnove informacijske i komunikacijske tehnologije, (ii) strojnu i programsku opremu računala, (iii) multimedije, (iv) obradu teksta, (v) proračunske tablice i baze podataka, (vi) izradu prezentacija, (vii) izradu Web stranica, (viii) rješavanje problema i programiranje, (ix) Internet.

Navedene programske cjeline su razrađene i prvi puta tako provedene u okviru Eksperimentalne nastave za osnovnu školu tijekom školske 2005/2006. godine (MZOS, 2005). Nadalje, nakon jedne godine eksperimentalne nastave konačno je oblikovan Nastavni plan i program za osnovnu školu (MZOS, 2006) u okviru kojeg su sadržaji informatike uvedeni u nastavni predmet Tehnička kultura za učenike od petog do osmog razreda. Osim toga, cjeloviti nastavni sadržaji za područje informacijske i komunikacijske tehnologije su organizirani u izbornom nastavnom predmetu Informatika za učenike od petog do osmog razreda kao i predmet Informatika za učenike od prvog do osmog razreda osnovne škole u okviru izvannastavnih aktivnosti.


18

Na kraju ovog odjeljka još jednom se analizira termin računalna pismenost te ističu pri tom dvije bitne postavke. Prva se odnosi na spoznaju o tome da je računalna pismenost predmet stalnih promjena, postaje sve zahtjevnija i od pojedinca traži sve više znanja i vještina i to u suglasju s razvojem i napredovanjem informacijske i komunikacijske tehnologije. Druga je povezana s autorom samog naziva računalna pismenost. Različiti autori to interpretiraju na različite načine. Slijedom toga Glen Bull u uvodniku časopisa Contemporary Issues in Technology and Teacher Educatuion Journal (Volume 3, Issue 2, 2003) ističe kako je Arthur Luehrmann iskovao termin „računalna pismenost“. Međutim, dva respektabilna izvora za pojam „computer literacy“: PC Nagazine Encyclopedia (www.pcmag.com/encyclopedia_term/) te On line Dictionary (onlinedictionary.datasegment.com/word/) tvrde da je tvorac naziva Andrew Molnar koji je to predložio 1972. godine dok je obavljao dužnost direktora Office of Computing Activities at the National Science Foundation u Sjedinjenim Američkim Državama. Zaključimo, da je ovo zanimljivo i nadasve dinamično područje te da na njegovom sređivanju dakako valja još raditi.

UČENJE OD RAČUNALA

Učenje od računala je najpoznatija metoda i obuhvaća: vježbanje i ponavljanje (eng. drill and practice) i programe za poučavanje – tutorski programi. Vježbanje i ponavljanje te tutorski programi su nastali u ranim fazama učenja od računala i bili su pod izravnim utjecajem Skinner-ovog bihevioralnog pristupa u učenju i poučavanju (Reeves, 1998). Implementirana programska podrška predstavljala je automatiziranu inačicu programirane nastave. Učeniku se znanje prezentiralo u organiziranim fragmentima često nazvani okviri. Kod ispitivanja od učenika se zahtijevao odgovor (tražena reakcija) na postavljeno pitanje (poticaj). Točan odgovor je uvjetovao prijelaz na novi okvir i dobivanje novog pitanja. Pogrešan je odgovor generirao grananje tj povrat na staro pitanje ili prijelaz na tzv pomoćne okvire za ovaj nastavni sadržaj, a sve s ciljem otklanjanja pogrešnih poimanja i pripreme za ponovno testiranje istog fragmenta znanja. U ovakvom pristupu tutorski programi su bili naprednija forma stjecanja znanja i imali su izvjesne odlike individualizirane nastave. Međutim, vježbanje i ponavljanje je svim učenicima generiralo istu seriju pitanja i nije imalo gotovo nikakvu prilagodbu individualnim osobinama učenika. Ovaj početno dominantni utjecaj bihevioralnog pristupa ipak vremenom slabi i preuzima ga sve više utjecaj kognitivne psihologije i time izazvano konstruktivističko okruženje učenja i poučavanja. Vježbanje i ponavljanje pomaže učeniku da pamti činjenice, uči pojmove, ili savladava umijeća kao recimo ona u matematici. Ponavljanje teče sve dotle dok učenik ne usvoji zadane nastavne sadržaje. Ovakva programska podrška je bila dominantna u ranim primjenama učenja od računala, ali se i danas nudi u različitim oblicima. Promotrimo jedan tipičan primjer vježbanja i ponavljanja (slika 3.3.). Učenici imaju mogućnost izbora aritmetičke operacije, težine zadataka kao i izbor broja zadataka i načina rješavanja postavljenih zadataka.


19

Učenik je odabrao operaciju odbijanja, težinu 3 i način rješavanja B. Za točan odgovor učenik dobiva poticajni „dobro“, u protivnom je poruka „pogrešno“. Nema mogućnosti popravke te se na kraju dobiva ukupan broj točnih i pogrešno riješenih zadataka kao i vrijeme rješavanja svih zadataka.

Program kao vodič poučavanja je sličan programima za vježbanje i ponavljanje, ali s tom razlikom da se kod ovih potonjih uvježbava neko ranije naučeno znanje, dok se kod programa za poučavanje stječu i nova znanja. U vezi s tim učenik u slijedu aktivnosti prvo stječe nova znanja (modalitet učenja i poučavanja), a zatim pristupa testiranju tako stečenog znanja. Učenik čita tekst zadatka kojeg mora riješiti te daje odgovor, a proces se dalje odvija u zavisnosti od kvaliteta njegovih odgovora (slika 3.4.). Bolji učenici mogu i preskočiti neke od zadataka i tako ubrzati tijek učenja. Za razliku od ovoga slabiji učenici mogu proučavati više dijelova i "polaganijim" tempom.

Programi za poučavanje svoje porijeklo ima u tradicionalnoj nastavi (predočene slikom 3.5.), koja bez sofisticiranih nastavnih pomagala, obuhvaća tri komponente - tri informacijske strukture: (i) nastavni sadržaj za područno znanje; (ii) učenika te (iii) učitelja. Ovakva nastava se naziva tutorska nastava i obično je bila omogućena malom broja učenika poput Filipovog sina Aleksandara Makedonskog koji je uživao svoju

Učenje

novog

nastavnog

sadržaja

Postavljanje

pitanja

Odgovor

učenika

Ocjenjivanje

odgovora

učenika

Uputa ili

pomoć

Točan

odgovor

Sljedeća

sekvenca

nastavnog

sadržaja

Sekvenca

nastavnog

sadržaja

Netočan

odgovor

Slika 3.4. Model programa kao vodič poučavanja

Odbijanje - Težina zadatka 3

Zadaci za

rješavanje

Zadatak

broj: 5

12

- 5

Slika 3.3. Zadatak u programu za vježbanje i ponavljanje


20

kraljevsku privilegiju: usluge osobnog učitelja (tutora) toliko učenog i umješnog koliko je i sam Aristotel bio (Suppes, 1966). Međutim, vremenom i uz razvoj ICT-a te njegovoj primjeni u obrazovanju okolnosti rada uz pomoć ovih programa se bitno mijenjaju pa se može utvrditi da danas milijuni učenika već mogu stjecati znanja poput Aleksandra Makedonskog. Za razliku od razredne nastave gdje učitelju obično nedostaje permanentna povratna informacija o tome slijedi li ga učenik. Učitelj često ne može dovoljno točno ocijeniti, razumije li ga učenik. Obično su pitanja koja se postave učenicima "slučajni uzorak" često uvjetovana stjecajem "slučajnih okolnosti". Točna prosudba zahtijeva detaljnije ispitivanje i ocjenjivanje što je veoma često i vremenski neizvedivo.

U nastavi uz pomoć tutorskih programa, učenik neprestano dobiva potvrdu rezultata svojih misaonih postupaka, prosudbi i zaključaka, a učitelj toliko važnu i značajnu povratnu informaciju. Tutorski programi mogu u mnogim prilikama biti efikasniji nego "živi" učitelj te ispuniti ciljeve i zadatke kvalitetne nastave. Osim toga, izloženi su neprestanom usavršavanju, pa su danas prerasli u inteligentne računalne sustave koji omogućavaju učenje i poučavanje, a time i stjecanje znanja, vještina i sposobnosti. U ovom odjeljku, a u vezi s tutorskim programima obavit će se samo sažeta rasprava o integriranim sustavima za učenje (eng. integrated learning systems - ILS), dok će opis inteligentnih tutorskih sustava te analiza njihovih sudionika i funkcionalnosti biti predmet rasprave trećeg dijela ove knjige. Integrirani sustavi za učenje za okosnicu svojeg rada koriste courseware organiziran u hipermedijskom okruženju s osloncem na računalnu mrežu. Dodajmo tome i to da takav sustav raspolaže sa mogućnostima organizacije i prikaza nastavnog plana i njemu pripadnih cjelina izabranog područnog znanja.

Slika 3.6. Integrirani sustav učenja(Baker, 1997)

Integrirani sustav za

učenje

CAI moduli

(sadržaj courseare-a)

Sustav za nadzor i

zapis učinka učenika

Slika 3.5. Tradicionalni način poučavanja (Self, 1974)


21

Osim toga, sustav obično uključuje i alate za procjenjivanje znanja učenika, pospremanje zapisa o učinku učenika te nadzora postignuća s ciljem pomoći pri utvrđivanju potreba učenja, ispis različitih izvještaja i konačno održavanje zapisa učenika (www.learningcircuits.org/ASTD/). U devedesetim godina prošlog stoljeća u razvoju i uspješnoj prodaji integriranih sustava učenja dominiraju tvrtke Computer Curriculum Corporation (CCC) (www.cccnet.com) i Jostens Learning Corporation (www.jlc.com). Programske sustave tvrtke CCC (SuccessMarker i Waterford Early Readingf Program, prema Nort Central Regional Educational Laboratory – www.ncrel.org) koriste milijuni učenika u oko 16.000 učionica u SAD-u, Kanadi, Japanu, Australiji i Novom Zelandu, dok programe tvrtke Jostens koriste oko devet milijuna učenika u oko 13.000 učionica diljem svijeta (Reeves, 1998). Prednosti integriranih sustava učenja sagledavaju se kroz: - Mogućnosti centraliziranog vođenja i administriranja učenika tijekom učenja i

poučavanja što je značajka programskih sustava koji se temelje na računalnim mrežama.

- Tehnike za dijagnostiku i analizu su ugrađeni u ILS sustave što u konačnosti poboljšava individualizirani pristup učeniku pri odabiru nastavnih sadržaja.

- Poteškoće u logističkoj potpori i održavanju raspodijeljenih sustava su eliminirane zbog primjene centralnog računalnog poslužitelja.

- Usuglašenost nastavnih sadržaja u ILS sustavima i normiranim postupcima u ocjenjivanju postignuća u većini škola.

- Učenici i učitelji imaju mogućnost rada u istom korisničkom sučelju pri učenju i poučavanju tj izgradnji nastavnih sadržaja.

UČENJE S RAČUNALOM

Učenje s računalom predstavlja način stjecanja znanja i vještina koji se odvija u izravnoj komunikaciji s računalom. Dok, učenje od računala ima jedan smjer komunikacije orijentiran od računala prema učeniku, ovdje u učenju s računalom ostvarena je dvosmjerna komunikacija. Računalo na taj način omogućava učeniku interakciju uz pomoć različitih programskih alata koje potiču spoznajni proces i još više omogućavaju učeniku slobodno i nenametljivo formiranje načina stjecanja znanja i vještina, a sve to omogućava formiranje partnerskog odnosa učenika i računala. U ovom načinu učenja najviše su zastupljeni: simulacije (eng simulation), kognitivni alati utemeljeni na računalu (eng. computer-based cognitive tools), interaktivne okoline učenja (eng. interactive learning environment - ILE), računalne igre (eng. computer game), rješavanje problema (eng. problem solving). Simulacija je oblik učenja s računalom u okviru kojeg se može proučavati različiti fizikalni procesi, laboratorijski proces, rad s nekim tehničkim uređajem ili sustavom i tome slično. Simulacija je u načelu model ili prikaz realnog – životnog procesa, situacije ili događaja koji se često ili čak proizvoljan broj puta (ciklusa ponavljanja) može izvršiti


22

na računalu. Promatrani - simulirani proces se na računalu može ubrzati ili pak usporiti, a sve u vezi s ciljem i zadaćom nastavnog sadržaja u cijelosti ili jednog njegovog elementa. Simulacija daje učenicima priliku da promatraju situaciju koju inače u tradicionalnoj nastavi nemaju prilike. Učeniku je u ovom načinu rada omogućeno da napravi pogrešku, a da pri tom nema posljedica, te da ima i kontrolu nad vlastitim procesom stjecanja znanja i vještina. Osim toga važna svojstva simulacija su: (i) odvijanje procesa može biti ponovljeno više puta, (ii) odvijanje procesa može se prekinuti onda kad to učenik želi, (iii) mogu se slobodno birati različiti parametri koji bitno utječu na odvijanje procesa te se time stječe osjećaj o realnom stanju procesa. Moguće je u kratkom vremenu promatrati odvijanje procesa koji inače u fizikalnom svijetu traje znatno duže, ili pak obrnuto duže promatranje procesa koji se u realnom svijetu odvijaju u vrlo kratkom vremenu reda mili sekunde ili kraće. Sve su to modaliteti koji omogućavaju stjecanje znanja o procesu i upravljanje ili čak vođenje procesa

Kognitivni alati utemeljeni na računalu. U najširem smislu kognitivni alati upućuju na tehnologiju, materijalno ili nematerijalno, koji naglašavaju spoznajnu snagu čovjeka za vrijeme dok razmišlja, rješava problem ili pak uči. Programska podrška računala je primjer brojnih kognitivnih alata (Jonassen, 1996). Također, se za isto koriste termini poput kognitivne tehnologije (eng. cognitive technologies) (Pea, 1985), tehnologije mišljenja (eng. technologies of the mind) (Salamon, Perkins & Globerson, 1991), kao i alati mišljenja (eng. mindtools) (Jonassen, 1996). U ovoj raspravi koristi se naziv kognitivni alati. Računalo u tom pogledu doista predstavlja bitno različit pristup od ostalih medija i tehnologija. S tim u vezi na računalu utemeljeni kognitivni alati se ponašaju kao intelektualni partneri čovjeku kojem omogućavaju unapređivanje njegovog kritičnog mišljenja i visokovrijednog učenja. Primjeri na računalu utemeljenih kognitivnih alata su: baze podataka, tablični kalkulatori, semantičke mreže, ekspertni sustavi, komunikacijska programska podrška kao što su primjerice programi za telekonferencije, okruženje on-line suradne konstrukcije znanja, multimedija i hipermedija, te konačno programski jezici. (Reeves, 1998). Može se ustvrditi da na računalima utemeljeni kognitivni alati imaju ove značajke: Omogućavaju učeniku konstruiranje znanja, a ne njegovu reprodukciju, što je u skladu

s modelom tutee kojeg zagovara Taylor (Taylor, 1980). Kognitivni alati predstavljaju konstruktivistički način korištenje računala. Konstruktivizam je zaokupljen načinom konstruiranja znanja. Način konstruiranja znanja ovisi o onome što već znamo, što pak ovisi o proživljenim iskustvima, načinu organiziranja tih iskustava u strukture znanja te o mišljenjima o onome što znamo. To ne znači da smo u mogućnosti razumjeti jedino vlastito poimanje stvarnosti; u mogućnosti smo razumjeti različite interpretacije znanja i iskoristiti ih u kreiranju vlastitog znanja. Konstruktivisti nastoje kreirati takva okruženja u kojima će učenici aktivno konstruirati svoja vlastita znanja; ne aktivno u smislu da učenici aktivno slijede jedan pogled na svijet, već kritički djelujući u danom okruženju kako bi kreirali svoja vlastita znanja.

Omogućavaju učeniku razvoj kritičkog mišljenja. Spoznajni alati nisu nužno namijenjeni za olakšavanje procesa učenja, čak često zahtijevaju od učenika kvalitetnije učenje, dok stvaraju takva mišljenja što bi bila teško ostvariva bez korištenja takvih alata. Dok kvalitetnije uče, učenici također razvijaju kritičko mišljenje, budući da stvaraju svoje vlastite stvarnosti kreiranjem svojih vlastitih


23

sustava znanja. Učenici kvalitetno uče i pamte uglavnom iz razloga kritičkog načina mišljenja. Spoznajni alati zahtijevaju od učenika kvalitetno mišljenje o načinu kako iskoristiti njihove mogućnosti i svojstva za kreiranje i prikaz onog što znaju. Kroz dublje i kvalitetnije učenje sa spoznajnim alatima, povećavaju se prilike učenicima za kritičko razmišljanje. Dosta je dokaza da je kritičko mišljenje obezvrijeđeno u obrazovanju i od strane učitelja i od strane učenika, što je stanje koje spoznajni alati mogu poboljšati.

Omogućavaju učenicima intelektualno partnerstvo. Računalni alati, za razliku od većine alata, mogu služiti kao intelektualni partneri koji dijele breme izvršavanja naših misaonih zadaća (Salamon, Perkins & Globerson, 1991). Korištenjem računala kao partnera, učenici se rasterećuju određenih misaonih poslova, dopuštajući sebi mnogo produktivnije mišljenje. Učenicima se dodjeljuju odgovornosti (misaone) za izvršavanje onih misaonih zadaća što ih najbolje mogu obaviti, kao i računalima za onaj dio sustava učenja što ga ona mogu produktivno obaviti. Učenici su odgovorni za prepoznavanje i vrednovanje informacija, kao i za njihovo organiziranje u strukture znanja, dok su računalni sustavi pogodni za izračunavanja, pospremanje i dobavljanje podataka. Korištenjem kognitivnih alata, učenici se zaokupljaju onom vrstom misaonih zadataka kojom najbolje ovladavaju.

Interaktivne okoline učenja (McArthur, Lewis i Bishay, 1993) omogućavaju učeniku da sam otkriva nova znanja umjesto da mu ih “nameće” učitelj, te su slijedom ovakve zamisli razvijeni raznovrsni sustavi koje zajedničkim imenom nazivamo interaktivne okoline za učenje. Iako se interaktivne okoline za učenje međusobno razlikuju po načinu izrade, ciljanom znanju i vještinama, kao i načinu rukovanja, ipak sve imaju neke zajedničke karakteristike koje se ogledaju u sljedećem: konstruiranje znanja - smatra se da učenici postižu bolje rezultate ako sami

konstruiraju svoje znanje nego ako im ga učitelj pruža kroz organizirana predavanja i mehaničko vježbanje

kontrola učenika - učenici imaju značajnu, pa čak i isključivu kontrolu nad procesom učenja, dok se tutor smatra u najboljem slučaju vodičem

individualizirano učenje - individualizacija učenja i povratnih informacija bitno utječe na rezultat učenja i poučavanja što predstavlja rezultat interakcije učenika i samog sustava, ako ne potpuno onda bar djelomično

povratna informacija potaknuta učenikovom akcijom - precizna i detaljna povratna informacija predstavlja ključ učenja, ali ona treba proizići iz učenikovih izbora i akcija u okolini za učenje, a ne iz odluke tutora

struktura interaktivne okoline za učenje je relativno jednostavna i svodi se na: (i) različite alate koji služe za “otkrivanje” znanja i općenito rada na sustavu te na (ii) objekte koji zajedno sa svojim svojstvima predstavljaju cilj istraživanja

Razvijane su različite vrste interaktivnih okolina za učenja, a jedna od najrazvijenijih vrsta su svakako mikrosvjetovi kao konstruktivističko okruženje učenja (Reeves, 1998), pogotovo matematički mikrosvjetovi. Ova vrsta interaktivnih okolina za učenje nije isključivo eksperimentalna ili vezana za određena znanstvena istraživanja, a posebno je pogodna za rad u razredu i to s učenicima u osnovnoj i srednjoj školi.


24

Mikrosvijet predstavlja poseban oblik scenarija učenja temeljen na učenju pomoću istraživanja. U mikrosvijetu učeniku su dostupna znanja iz jednog odabranog znanstvenog područja, a sam učenik je postavljen u okolinu za učenje u kojoj može potpuno samostalno istraživati, otkrivati opća pravila i pojmove. Učenik ima potpunu kontrolu (uz eventualnu pomoć učitelja) nad dostupnim alatima. Stečeno znanje ovisi isključivo o njegovoj znatiželji, interesima i sposobnostima. Ova vrsta učenja priprema učenika za buduća znanstvena istraživanja i probleme stvarnog života budući da ga prisiljava da razvije svoja osobna umijeća u rješavanju problema, da razvije određene vještine neophodne za znanstveno istraživanje i da nauči kako se kreativno misli. Dakle, u mikrosvijetu otkrivanje znanja se promatra i kao metoda učenja i kao objekt učenja.

Računalne igre se razlikuju od simulacije po tome što igra nema nužno model stvarne simulacije. Za vrijeme igre učenik stvara obično vlastito okruženje slijedeći jednu od strategija koja će mu pomoći da u igri „pobjedi protivnika“. Često igre raspolažu s "bogato sofisticiranim" scenarijem odvijanja te od učenika zahtijevaju dosta promišljanja do donošenja odluke tijekom "igranja". Računalna igra je svaka igra pri kojoj se nužno koristi računalo. Igrač ostvaruje komunikaciju s računalom uz pomoć različitih ulaznih uređaja. Računalne igre razlikujemo po žanrovima koji u njima prevladavaju, evo nekih:

Akcijske igre i igre za uvježbavanje vještina koje se obično odvijaju u realnom vremenu, s podrškom grafičkih prikaza, zvuka i teksta. Mogu se klasificirati na: igre kojima se obavlja simulacija sukoba, igre u labirintu, različite sportske igre, igre u kojima se oponašaju vozila raznih kategorija.

Strategijske igre koje mogu biti: obrazovne igre s vježbanjem najčešće osnovnih aritmetičkih operatora, avanturističke igre, igre rizika.

Rješavanje problema. Pojam problem širokog je značenja i najčešće se razmatra u egzistencijalnom i formalnom planu. Problem je "subjektivni doživljaj neke suprotnosti (proturječnosti, konflikta, kontroverzije i sl.).., a ta suprotnost iskazuje se kao dijalektička bipolarnost između poznatoga i nepoznatoga, danoga i zadanoga, otkrivenoga i neotkrivenoga, postignutoga i nepostignutoga…" (Pedagoška enciklopedija, 1989, str. 255,). Postojanje pitanja zahtjeva odgovor, odnosno problem zahtjeva njegovo rješenje. U tom smislu u bilo kojem području čovjekovih aktivnosti traži se rješavanje problema koje se zadržava do najstarije dobi, a započinje rano u djetinjstvu. Rješavanje problema je proces koji uključuje reagiranje na neku nedovoljno poznatu ili potpuno nepoznatu situaciju, a može se riješiti ukoliko su ispunjeni neki uvjeti. Stoga ni osoba koja rješava neki problem ukoliko ne posjeduje izvjesne pretpostavke, ili takve pretpostavke objektivno ne postoje, ne može problem riješiti. U procesnom putu pronalaženja rješenja prolazi se kroz izvjestan broj koraka koji su međusobno uvjetovani. Međutim, svaka osoba koja kreće ka putu rješavanja problema najprije obrazuje opći koncept, zamisao kako će ga riješiti, a nakon toga precizira korake. Kad se razmatra rješavanje problema u formalnom planu, onda se ono bez sumnje dovodi u vezu sa kognitivnim razvojem ličnosti koji se prema teoriji Piaget-a postiže pojavom formalnih operacija (oko jedanaeste, dvanaeste godine), a kronološki je to u dobi adolescencije. Piaget ističe da se korijeni logičkih i matematičkih struktura


25

pronalaze u koordinaciji aktivnosti čak i prije pojave jezika (Piaget, 1971). U tom vremenu oni imaju "logiku akcije" odnosno "logiku sheme" (Isto). Iako svoja znanstvena otkrića temelji na biologijskim postavkama, što su mu mnogi smatrali manjkavim, u sferi proučavanja procesa rješavanja problema kod djece Piaget govori o slobodnoj vođenoj igri. Proces vođenja neke aktivnosti ka rješavanju problema pod izvjesnom kontrolom "nekoga drugoga", ali u tom procesu dominantno je otkrivanje. Učenje kao čin otkrivanja je bolje nego učenje o tome što se otkriva. U tom smislu i Bruner (1973, str. 237) predlaže "da se prijeđe s psihologije učenja na psihologiju rješavanja problema". Polazeći od Bruner-ove hipoteze da se djecu može poučavati svemu ali na njima odgovarajući način u sredinama s razvijenom informacijskom i komunikacijskom tehnologijom primjenjuju se računala u poučavanju učenika samostalnom učenju. Iako se strategija poučavanja rješavanja problema odnosi na primjenu računala u problemima s pretežito kvantitativnim značenjem, njene su mogućnosti nesagledive i predmet su još uvijek brojnih istraživanja.

UPRAVLJANJE UČENJA S RAČUNALOM

Upravljanje učenja s računalom obuhvaća vođenje evidencija i različitih administracijskih poslova od individualne razine, preko nastavne grupe pa sve do razine obrazovne institucije, primjena računala u pripremi i izradi ispitnih instrumenata i pismenih zadaća, podrška u komunikaciji na razini jedne obrazovne institucije pa i šire. Računalo se koristi za pomoć učiteljima i instruktorima praktične nastave u obavljanju administrativnih ili organizacijskih poslova. To je takva skupina poslova i zadaća koji nisu direktno vezane za učenje i poučavanje u školi, ali svakako na indirektan način djeluju na ove procese. Obrada i pospremanje ocjena za iskazivanje uspjeha učenika. U vezi s tim postoje različiti programi koji se mogu nabaviti na tržištu, ali je bolje ako su lokalno napravljeni. Često neke škole koriste učenike na nastavi informatike da naprave jednostavne programe u tu svrhu. Škola dobije odgovarajući program, a učenici rade i rješavaju problem iz stvarnog života. Generiranje test pitanja. Pitanja mogu biti općenita ili prilagođena individualnim potrebama učenika. Proces unošenja pitanja je prilično zahtijevan kad se to radi prvi put, ali se u ponovljenim situacijama pitanja mogu kombinirati s novim te time olakšavati ukupan rad učitelja. Osim toga, pitanja se mogu grupirati prema ciljevima učenja, te ih učitelji na taj način mogu jednostavnije odabrati. Administriranje podataka o učeniku. Računalo se može koristiti za evidenciju pohađanja nastave, podataka o uspjehu na testovima kao i postignuću učenika. Ti se podaci kasnije mogu koristiti u raznim izvještajima na razini grupe učenika ili škole. Organizacija načina komunikacije računala u školi i s računalima na drugim lokacijama. Računala mogu biti umrežena u jednoj učionici tako da zajednički dijele resurse jednog ili više štampača, ili pak jednog ili više diskova ili ostalih medija masovne memorije.


26

Komunikacija s računalima van škole ima prednosti. Učitelji mogu npr. komunicirati s drugim profesionalcima koji koriste tehnologiju u školskim uvjetima. Poslovi u upravljanju i vođenju škole. Administratori obrazovne institucije mogu koristiti računala za: oblikovanje i vođenje rasporeda sati nastavnog procesa, organizacije portala obrazovne institucije za potrebe rada u lokalu kao obavijesne ploče ili organizacijom na Web-u, dostupnost nastavnika i njihovih zamjena, popis inventara i sl. U suvremenim uvjetima obično za ovu klasu problema postoje specijalizirana i namjenska računala za ovakve funkcionalnosti. Često se s tim u vezi organiziraju posebne lokalne mreže na razini obrazovne institucije ili grupe institucija koje imaju srodne i međusobno povezane obrazovne ciljeve i zadaće.

Poglavlje 4.

POVIJESNI PREGLED PRIMJENE RAČUNALA U NASTAVI

Povijesni pregled primjene računala u nastavi promatra se u svjetlu tehnologijske transformacije računalnih sustava koji se odvijao u razdoblju od oko posljednjih šezdeset godina. Usporedo s novim tehnologijskim generacijama sustava računala su nastajale i nove generacije primjene računala u nastavi, učenju i poučavanju. Naravno, da je primjena računala u nastavi, učenju i poučavanju ovisila o tehnologijskim generacijama računalnih sustava i općenito razvoju informacijske i komunikacijske tehnologije. U računarstvu su utvrđene četiri tehnološke generacije računalnih sustava: prva generacija - Elektronska cijev (1951. - 1959.), druga generacija - Tranzistor (1959. - 1965.), treća generacija - Integrirani krug niske gustoće (1965. - 1971.), četvrta generacija - Mikroprocesor (1971. - …). Usporedno s razvojem računala razvijani su i sustavi za potporu nastave kao i procesa učenja i poučavanja. U tom smislu u posljednjih trideset godina prošlog stoljeća se definiraju i četiri generacije sustava nastave pomoću računala: Proroci i začetnici – šezdesete godine prošlog stoljeća (White and Hubbard, 1988) Minijaturizacija – sedamdesete godine prošlog stoljeća (White and Hubbard, 1988) Računala su postala sastavni dio nastavnog procesa – osamdesete godine prošlog

stoljeća (Rogers, 1984) Računalo je postalo elektronički mentor – devedesete godine prošlog stoljeća

(Reinhardt, 1995) Primjena računala u nastavi je kao što se vidi podijeljena u četiri razdoblja, a u sljedećim odjeljcima će se svako obraditi uz pomoć brojnih pojedinosti i zanimljivosti vrijednih za povijesni pregled razvoja.

PROROCI I ZAČETNICI

Proces uvođenja računala u nastavu u svojem začetku se odvijao u tri pravca: računalna pismenost (računalo kao pomagalo u svekolikom radu čovjeka), računalo kao tehničko sredstvo obrazovne tehnologije (računalo kao sredstvo za

potporu nastave), industrijalizacija i komercijalizacija sustava poučavanja uz pomoć računala

(računalna industrija). Znakovite rezultate u ovom razdoblju postižu John Kemeny, Patrick Suppes i grupa za razvoj sustava PLATO.

Povijesni pregled primjene računala u nastavi

28

John Kemeny i Thomas Kurtz razvijaju programski jezik računalne pismenosti BASIC (Beginner All purpose Simbolic Instruction Code) 1964. godine na Dartmouth Sveučilištu u SAD-u. Unatoč početnoj namjeri da BASIC bude pripremni jezik za postignuće računalne pismenosti, proteklo je razdoblje pokazalo sasvim drugačiji razvoj događanja, a BASIC je postao najčešće korištenim jezikom "računalnih laika", dijelom ROM-a većine kućnih računala i jezikom kojim su napisani mnogi obrazovni programi. Zanimljivo je stajalište Luerhmann-a koji smatra da osnovni nedostatak BASIC-a ne leži u slabosti strukture jezika već u niskoj kvaliteti njime napisanih programa (White i Hubbard, 1988). Patrick Suppes, profesor filozofije i direktor Instituta za matematička istraživanja i društvene znanosti Stanford-skog sveučilišta, je šezdesetih godina svoj rad postavio u drugačijoj perspektivi. Njegovi su napori bili usmjereni ka primjeni računala kao nastavnog pomagala pomoću kojeg se može poučavati. Njegov cilj upotrebe računala radi individualizacije nastave po mjeri svakog učenika, ipak, se nije potpuno ostvario. Međutim, Suppes-ova vizija valjana je i danas jednako kao i prije više od trideset godina. Njen utjecaj traje i potiče mnoge obrazovne djelatnike u suvremenoj generaciji na daljnja istraživanja. 1967 godine Suppes je osnovao Computer Curriculum Corporation čiji rad i vezu s korisnicima je podržavao sustav telefonskih veza u mreži lokalnih terminala. Programi su bili pripremljeni i napisani po specifičnim potrebama i to kako manje sposobnih i hendikepiranih učenike, s jedne, tako i nadarenih učenike, s druge strane. Svi programi bili su izrađeni na temelju iscrpne analize nastavnih sadržaja i podjednako temeljitog odabira nastavnih metoda. Učenici prije prijelaza na sljedeći korak u nastavnoj sekvenci odmah dobivaju povratnu informaciju o njihovom odgovoru. Programi također vode zapis o učenikovom napredovanju tijekom poučavanja (eng. student record - učinak učenika). Sustav PLATO je konkurentski projekt, grupi sa Stanford-skog sveučilišta razvijan na Sveučilištu Illinois. Poučavanje vodi "veliko" računalo smješteno u sveučilišnom naselju s osloncem na "time sharing" operacijski sustav i mrežom terminala čiji rad podržava i komunikacija telefonom. U razdoblju od 25 godina u sustavu PLATO, kasnije uključenom u proizvodni program američke korporacije Control Data Corporation, pripremljeno je više od šesnaest tisuća sati nastave za 150 predmetnih područja i organizirana državna mreža za škole i sveučilišta, sa oko 1100 terminala na 185 lokacija (Sugarman, 1978a). PLATO prema korisniku raspolaže s: mrežno orijentiranim i interaktivno organiziranim nastavnim software-om kao i programskim jezikom TUTOR za njegovo pisanje. Tvorac PLATO sustava profesor Bitzer i sam osjeća poteškoće u generiranju i korištenju nastavnog software-a. Naime, od oko 16.000 sati napisanog software-a u upotrebi je oko 4.000 sati. Međutim, ovih 16.000 sati nastalo nakon 500.000 do 800.000 sati rada. Dalje, postavljalo se pitanje gdje se tih "dobrih" 4.000 sati realizira? Oni se prvenstveno odvijaju na "izvornoj" PLATO lokaciji na Sveučilištu Illinois. U to vrijeme još je samo jedan aktivan PLATO sustav na sveučilištu Delaware. Unatoč poteškoća profesor Bitzer je tada nastojao ostvariti nacionalnu mrežu sa oko milijun CAI terminala. Cijenio je da će tako doći do porasta broja nastavnih programa kao i do novog kvaliteta. Osim navedenog u ovom razdoblju dolazi do institucijskog utemeljenja dvaju nacionalnih komiteta za računalne programe i to: Cosine, Committee on Computer Sciences in Electrical Engineering koji je, u rujnu 1967., publicirao preporuku za curriculum


29

inženjerskih zanimanja, te ACM (Association for Computing Machinery) čije je povjerenstvo za računalne znanosti u obrazovanju u ožujku 1968 formirao curriculm za slobodne profesije i znanost (Booth, 1984), Kako je sve ovo bilo prihvaćeno u obrazovnim institucijama? Svaka novost, pa i ova računalna ima proces uvođenja i razdoblje "početne odbojnosti". Privlačnost CAI-a osjetili su oni koji su pokazivali interes za "skrivene probleme" u području primjene obrazovnih sredstava i pomagala i vjerovali da će im tehnološki napredak pružiti drugu "šansu" (Sugerman, 1978b). Naime, krajem '60 - tih godina se očekivalo da će doći do obrata u procesu učenja; najbolji nastavnici bi stvarali "nastavni software" koji bi trebao biti raspoređivan po čitavoj zemlji. Učenici bi učili brže i efikasnije. Međutim, pokazalo se da je stvarnost drukčija od sna. Tome ima više razloga:

Malo je ljudi odvojilo vremena da proučava mogućnosti novih medija te u tom smislu i producira "nastavni software".

Razvoj CAI-a ostao je u rukama malog broja eksperata, tek je trebao generirati učinkovite tutorske programe.

Dosta nepovoljan odnos uloženog broja sati u pripremnom periodu tijekom pisanja samih lekcija, prema neposredno realiziranim satima nastave.

Osobni osjećaj učitelja da će biti ugroženi tehnologijom.

MINIJATURIZACIJA

Dekada sedamdesetih godina prošlog stoljeća važna je po pojavi i komercijalnoj produkciji mikroprocesora i njihovoj primjeni u mikroračunalnim sustavima. Pojavom mikroračunala "računalna snaga" kao i svijest o njenoj primjeni postaje sasvim dohvatljiva i bliska čovjeku. Različite grupe znanstvenika ostvarile su u ovom razdoblju značajan napredak u području primjene računala u učenju i poučavanju. Promatra ju se neki od njih (prema White i Hubbard, 1988): SOLO projekt na sveučilištu u Pittsburgh-u pod vodstvom Thomas Dwyer-a namijenjen je učenicima srednjih škola. Za Dwyer-a je poznato da je obavljao dužnost direktora na brojnim projektima za uklapanje računarstava u visokoškolske curriculu-e uz financiranje Nacionalne zaklade za znanost. Centralno uporište je bilo u matematici. Svoj pristup opisuje riječima "sole mode" - individualni način, zato jer je cilj našao u oslobađanju učenika od tradicionalnog učenja tako da im je dao sredstva pomoću kojih donose odluke i rješavaju probleme na osobni način. Jedan od pristupa koji se koristi podsjeća na strukturu mnogih računalnih programa građenih po načelu "odozgo-prema-dolje". Problemi su razdijeljeni u svoje sastavne dijelove zajedno s početnim dijelom koji pruža usmjeravajući pregled cijelog zadatka. Računalni razvojni projekt iz područja fizike na sveučilištu Irvine u Kaliforniji, vodio je Alfred Bork, a zbiva se zajedno s pojavom mikroračunala. Projektom su utemeljena mjerila za primjenu izdvojenih računala na svim obrazovnim razinama. Unatoč tome što


30

programi pružaju poučavanje iz prirodnih znanosti ipak zamisli koje učenicima stoje na raspolaganju u temelju mogu biti primijenjene i na drugim akademskim područjima. Naglasak je na dijalogu između učenika i računala koji zamjenjuje učitelja, a komunikacija je podržana grafičkom okolinom. Bork smatra da će grafika igrati sve veću ulogu u "kompjutoriziranoj nastavi". Pokušavajući biti u koraku sa Suppes-om, Bork vjeruje da će cjelokupno obrazovanje uključivati važne računalne dijelove koji su interaktivno individualizirani, naime učenici će biti pojedinačno uključeni u dijalogu s računalom u barem nekom dijelu njihovog obrazovanja. Posebnu pažnju Bork je poklanjao učenju uz pomoć računalne simulacije, pa ističe da je za uspješno korištenje računala u razrednoj nastavi, simulacija mora biti integrirana s ostalim obrazovnim sadržajima (Bork, 1979). Ovu raspravu Bork završava prognozom za nastupajući period od 25 godina za koji predviđa dominantnu ulogu računala u mnogim područjima primjene, "it shuld be an exciting time". Ovakvom je stajalištu danas suvišan svaki komentar. Arthur Luehrmann je osoba za kojeg White i Hubbard (1988) kažu da ga je bolje opisati kao pojedinca s misijom nego kao začetnika nekog određenog projekta. Luehrmann računalom podupire učenje fizike iako njegov osnovni interes leži na poučavanju iz programiranja. On vjeruje da je programiranje za "kompjutorsko društvo" jednako važna i temeljna vještina kao što su 3R (Reading, wRiting, aRithmetic) bila za "Gutenbergovo" društvo. Luehrmann razlikuje učenje programiranja od primjene računala kao sredstva za poučavanje iz različitih predmeta. Luehrmann je inače obavljao dužnost pomoćnika direktora The Lawrence Hall of Science na Sveučilištu Berkeley u Kaliforniji. Osim toga posebno je važno njegovo zalaganje za uvođenje računala u primarno i sekundarno i obrazovanje kao i obrazovanje na akademskoj razini dok je radio na Sveučilištu Dartmouth. Seymour Papert i suradnici u odjelu za umjetnu inteligenciju na MIT-u kreirali su koncem '50 - tih godina programski jezik LOGO. Svoj koncept temelje na radovima Piaget-a8) i Montessori9) s kojima je Papert surađivao na Ženevskom sveučilištu. Začetnik ovog pristupa je američki filozof i matematičar C. Pierce (1839-1914) koji je vjerovao da je igra najbolji način poučavanja djece. Osim toga, Papert nalazi izvor svojih ideja kod John Dewey10) i smatra da su računala tehnologijsko sredstvo koji će Dewey-ev romantizam učiniti stvarnošću.

8)

Jean Piaget (1896-1980): švicarski psiholog, filozof i pedagog, osnivač Ţenevske škole psihologije. Jedan je

od najpoznatijih svjetskih psihologa, profesor na Sveučilištima u Ţenevi i Lozani te dugogodišnji direktor

Instituta pedagogijskih znanosti Jean Jacques Rousseau. 1955 godine u Ţenevi formira Međunarodni centar

genetičke psihologije u cilju razvoja ideje genetičke epistemologije primijenjene na aktualnu praksu psihologije,

logike, kibernetike i lingvistike. 9)

Marie Montessori (1870-1952): talijanska liječnica i pedagog, poznata po svojim odgojnim metodama u radu

s djecom s poteškoćama u razvoju, s predškolskom djecom i školskom djecom rane kronološke dobi. 10)

John Dewey (1859-1952): vodeći američki pedagog u vremenu procvata gospodarstva i demokracije. U

filozofijskom pristupu zagovornik je pragmatizma, koji u socijalno-pedagogijskoj praksi ima zadatak da

pridonese odgoju čovjeka i izgradnji boljeg društvenog poredka.


31

Implementacija je izvršena na računalnim sustavima PDP-11/0311) povezanih s dva monitora. Na jednom je grafička prezentacija dječjih zamisli programa, a na drugom je program napisan u LOGO jeziku. Walter Feurzeig i Daniel Bobrow iz kompanije Bolt Beranek i Newman (BBN) zajedno s Papertom podupiru razvoj LOGO jezika i tvrde da je to "pravi" programski jezik za djecu i što više smatraju ga pogodnijim nego je BASIC. Papert za razliku od Luehrmann-a smatra da je osnovna vrijednost učenja pomoću računala u poticanju intelektualnog razvoja učenika. Njegov je cilj da učenici bolje razumiju svoj proces mišljenja, a primjerima iz nastavne prakse s programskim jezikom LOGO iskazuje kako je na granicu učenja kod slobodnog izražaja učenikovih zamisli nemoguće utjecati. Slobodni izražaj učenikovih zamisli Piaget (Yazdani, 1987) opisuje tvrdeći kako djeca uče "praveći kolače od blata", ali to nije smiješno doista mnogo naučimo tim načinom. Primjerice konzistentnost materije, neočekivanu pojavu plastičnosti blata koja nastaje miješanjem nježnog praha i vode. Ovaj mikrosvijet zemljanog praha i vode, blata i dvoraca na plaži predstavlja moćnu okolinu učenja. U cjelini svjetovi koji su postojali morali su biti dobar materijal za učenje jer inače ne bismo bili ono što jesmo. Međutim, istina je i to da za većinu djece danas okolina učenja, koja je značajna za život u suvremenom svijetu, ne postoji. Papert u raspravi Mindstorms dokazuje kako pravilnosti u razvoju intelektualne strukture koje je opazio Piaget manje odražavaju svoja unutarnja svojstva, a više svoju ukorijenjenost u okruženju igre. Formalna razina koja se javlja u kasnom razvoju ispunjena je sadržajima od kojih djeca ne mogu praviti "kolače od blata". Baš na tome mjestu računalo potiče: mladi programer u prikazu puta svemirskih brodova može se sasvim konkretno igrati s logikom, zakonima gibanja i ostalim što se prethodno moglo ovladati samo pomoću apstraktnih formalnih zapisa i pojmova.

U vezi s iznesenim interesantno je iskustvo koje navodi Papert u radu s osnovcima i

primjenom LOGO-a, a objašnjavajući pri tom Piaget-ovu filozofiju odgoja.

Papert (prema Yazdani, 1987) prezentira primjer iz Lamplajte School u Dallasu gdje je

učenicima zadatak kreirati geometrijske likove i tijela i prikazati gibanje tijela. Po odluci

učitelja, učenici su u prvom razredu trebali kreirati samo statičke objekte, a učenici iz trećeg

razreda pokretne objekte. Ali neovisno o uputama učitelja neki učenici prvog razreda doznali

su kako se mogu likovi "pokrenuti" iako pojam geometrijskog stanja za njih nije imao

značenje, ali im je poslužio kao sredstvo za ostvarenje željenog cilja - pokretni objekt. Ovaj

primjer nam pokazuje da mi učimo onoliko i ono što nam treba "da stvar krene, da se učini

nešto“. Papert u interpretaciji eksperimenta ističe da kad se neko znanje, primjerice ovdje

pojmovi stupnja, smjera i orijentacijskih točaka usvoje na ovaj osobni način onda znanje

zauvijek zadrži tu posebnu osobnu moć, tu posebnu ukorijenjenost u doživljaju samog sebe. U

tom slučaju "naučeno" smo mi sami. Kakva suprotnost s teškoćama koje susrećemo kada

poučavamo djecu starije dobi o stupnjevima u kutu, koji kontrast s otuđenim oblikom učenja

(prema isto). Osim toga, znakovito je mišljenje koje iznose za LOGO White i Hubbard (1988,

str. 148) "Izveden iz jezika umjetne inteligencije LISP, LOGO je efikasniji od BASIC-a

11)

PDP11 – porodica miniračunala korporacije Digital Equipment Corporation (DEC - Digital).


32

pogotovo u dijelu unapređivanja strukture programiranja. LOGO program se gradi iz

procedura (LOGO je 'proceduralni' jezik), podržava koncept modularnog oblikovanja, naime,

gradnja složenih programa omogućena je povezivanjem većeg broja manjih programskih

modula".

Crtanje slika u LOGO programskom jeziku omogućen je upotrebom instrukcija koje se

skupno nazivaju geometrija kornjače. Izraz "kornjača" nalik je robotu "kornjača" kojeg koristi

Papert da bi aktivirao instrukcije uz pomoć kojih crta zakrivljene i ravne linije na radnoj

površini zaslona računala. Nadalje, kornjača se može pomjerati unaprijed ili unazad na

određenu udaljenost ili rotirati za proizvoljnu broj stupnjeva. Da bi se nacrtao istostranični

trokut stranice od 100 jedinica mjere (slika 4.1.), program za pomak kornjače ima sljedeće

faze:

Kada je radio s grupom šestogodišnjaka u Brooklin školi, Daniel Watt (koji je dobio da vodi

jednogodišnji studij LOGO jezika) nije tako jednostavno uvodio djecu u znanje o računalima

u njihovom odjeljenju. Nakon što im je sugerirao projekt, on je pružio mladim programerima

neophodna umijeća za implementaciju projekta pomoću LOGO jezika. Od osam učenika u

Watt-ovoj grupi, Donald je najbolje realizirao projekt. On je želio da crtež glave muškarca

uključujući i šešir i brkove i bradu prenese upotrebom LOGO jezika na ekran računala. (slika

4.2.)

Poslije 12 sati rada s LOGO jezikom, naravno uz odgovarajuću pomoć, on je to uspio. Watt je

prvo uveo Donalda u planiranje po principu odozgo-na dolje prikazujući mu pri tom kako se

vrši dekompozicija glave na oči, nos i usta, te kako se koristi mreža koordinatnog sustava za

lociranje navedenih organa na glavi čovjeka. Da bi nacrtao usta morao je naučiti rotirati

kornjaču i izvoditi kružne lukove. Za crtanje dlaka brade morao je savladati crtanje paralelnih

linija. Za crtanje šešira morao je savladati tzv box rutine. Međutim, korištenje ove rutine je

Slika 4.1. Crtanje trokuta u LOGO jeziku

FORWARD 100 RIGHT 120 FORWARD 100

RIGHT 120 FORWARD 100

Slika 4.2. Crtanje objekata u LOGO jeziku


33

upravo i generiralo određene poteškoće koje su se odnosile na "centriranje" šešira na glavi.

Dok je Donald crtao opisani crtež koristeći LOGO program, Watt se uvjerio u to da su njegovi

učenici naučili neke od elemenata geometrije, programiranje na računalima te općeniti

postupak projektiranja.

Što je donijelo razdoblje minijaturizacije? Fasang i Rine (1980) ističu da će sedamdesete godine će biti zapamćene kao dekada hardware-skog trijumfa i kao razdoblje fantastičnih očekivanja. Mi nemamo razloga sumnjati da će sustavi u osamdesetim godinama ispuniti ta očekivanja, no ako se to ne dogodi krivica neće biti u nedostacima hardware-a već u manjkavom znanju onih koji ga koriste. Kada je magazin Time proglasio osobno računalo „Čovjek godine“ u 1983. potpuni upliv "kompjuterizacije" na život u SAD-u izgledao je nekako autentičnije. Za manje od deset godina računalna moć, nekoć ekskluzivnih "mainframe" računala, postala je raspoloživa prosječnim korisnicima. Ustvari, samo za vrijeme 1982. godine broj vlasnika osobnih računala povećao se za 50%. Osobna računala - 'the micros' - pronašli su svoje mjesto u obiteljskim domovima za vođenje budžeta, u malim poslovnim sustavima, u školama za svaku primjenu i to od simulacije procesa u nuklearnim reaktorima pa do računalnih igara (Pine, 1983).

RAČUNALO POSTAJE SASTAVNI DIO NASTAVNOG PROCESA

Osamdesetih godina prošlog stoljeća dolazi do masovnijeg korištenja računala na svim razinama obrazovanja. Prikazat ćemo neke značajnije projekte i njihove rezultate koji su se u to vrijeme pa sve do današnjih dana vodili i vode u SAD i Zapadnoj Europi. Rogers (1984) donosi podatke koji se odnose na osnovnu i srednjoškolsku obrazovnu razinu te ističe da se znatno više nego ranije počinje sa korištenjem računala. Naime, postotak srednjih škola koje su raspolagale sa dva do četiri mikroračunala u razdoblju lipanj, 1980. godine - siječanj, 1983. godine sa 10 % je narastao na više od 70 %. U osnovnim školama ista struktura računala je također povećana ali manje i to od 5% do 40%. Rezultati istraživanja, što ih je provela jedna ekspertna grupa12), o stavovima učitelja o upotrebi računala u nastavi prikazana je u tablicama 4.1. i 4.2. Prema obrađenim podacima između ostalog je vidljivo da se upoznavanje s računalom provodi u 64 % osnovnih škola i oko 85 % srednjih škola. Pored toga, programiranje je predmet izučavanja u 47 % osnovnih škola i 76 % srednjih škola. Vježbanje i ponavljanje uz pomoć računala se više provodi u osnovnim školama i to 59%, a u srednjim školama 31%.

12)

School Uses of Microcomputers: Reports from Nat'l survey, Issue 1, 1983, str. 7 prema Rogers, 1984.


34

Tablica 4.1. Postotak učitelja koji se služe računalom

R. br. Svrha – cilj Osnovna škola Srednja škola

1. Upoznavanje s računalom 64 % 85 %

2. Programiranje 47% 76%

3. Rješavanje problema 27% 29%

4. Profesionalna orijentacija i gospodarstveno obrazovanje

59% 31%

5. Vježbe i ponavljanje 59% 31%

6. Specijalna nastava 41% 20%

7. Laboratorij, simulacija 20% 22%

8. Igre – zabava 24% 19%

9. Administracija 10% 14%

10. Učenički imenik 7% 15%

11. Testovi, radni listići 5% 10%

12. Seminarski radovi 3% 7%

Tablica 4.2. Kako učitelji procjenjuju utjecaj računala?

R. br. Opažena korist Postotak onih koji se služe

1. Učenici koji koriste računalo pokazuju mnogo više entuzijazma za školu

30%

2. Uspješnost "natprosječnih učenika se značajno povećala" 24%

3. Mnogo više učenika radi samostalno 18%

4. Mnogo više učenika pomaže drugima 15%

5. Mnogo više učenika radi na razini koja odgovara njihovim sposobnostima

12%

6. Uspješnost "ispodprosječnih" učenika se značajno povećala 7%

7. Uspješnost prosječnih učenika se značajno povećala 6%

8. Bolja povratna informacija učenicima 5%

9. Uključivanje roditelja u rad škole se povećalo 1%

Bray (1984) iznosi iskustva sa Clarkson sveučilišta u SAD i ističe da je za manje od godinu dana broj mikroračunala na Clarkson sveučilištu povećao se sa manje od 50 na preko 1700. Do 1986. godine svaki student bi trebao imati na upotrebi računalo. Osim toga, ova će računala biti uključena u računalnu mrežu sveučilišnog naselja i povezana na 'centralno - mainframe' računalo. Istraživanja mogućnosti upotrebe novih računalnih tehnologija u obrazovanju na sveučilišnoj razini u okviru MIT-a se odvija kroz projekt Athena13), koji u nizu mogućih načina primjene računala u obrazovanju ističe da je najkontraverznija primjena računala ona u kojoj je računalo integracijski dio nastavnog procesa. (Balkovich i dr. 1985). Globalno cilj projekta Athena je poboljšanje sustava obrazovanja na MIT-u i to organizacijom i instalacijom "moćne" mreže radnih stanica s nizom software - skih servisa za komunikaciju, pristup bazama podataka i alatima za razvoj aplikacija. "Athena projekt je dostigao postavljene ciljeve i u punoj je primjeni. Sustav računalne mreže se sastoji od 1.000 radnih stanica, u 40 klastera svaki sa po 10 do 120 radnih stanica, i

13)

Projekt Athena: Realiziraju od svibnja 1983. godine Massachusetts Institute of Tecnology (MIT), Digital

Equipement Corporation (Digital) i International Business Machine Corporation (IBM).


35

studenti ga mogu koristiti svih 24 sata tijekom dana" (Champine i dr., 1990, str. 40) Projektom Athena obuhvaćena je primjena računala u sljedećim područjima: Računalo kao simulator složenih sustava koji se nalaze u prirodi, društvu i tehnici. Računalo kao laboratorijski instrument ima niz prednosti u laboratorijskim

istraživanjima, koja se prvenstveno ogledaju u: smanjivanju dugotrajnih i ponekad za učenika "dosadnih" priprema, neograničena mogućnost ponavljanja eksperimenta, greške učinjene tijekom "eksperimenta" nisu neispravljive, mogućnostima uspoređivanja rezultata s drugim učenicima, mogućnostima statističke obrade rezultata mjerenja.

Računalo kao "virtualni - prividni" laboratorij je u suštini simulator simulatora (svojevrsna priprema za rad na simulatoru u kojem učenik upoznaje osnovne parametre procesa tj realnog svijeta koji se izučava). U aktualnom laboratoriju provodeći različita laboratorijska mjerenja i eksperimente česte su pojave oštećenja mjerne opreme ili mogućnosti opasnosti po život učenika (strujni udar, kiselina, zapaljivi materijali i sl). Virtualni laboratorij u tom smislu osigurava prostor za uvježbavanje i stjecanje osjećanja mjernih veličina i potrebnih vještina za uspješan rad kako u laboratorijskim uvjetima tako kasnije i na realnom, stvarnom procesu. Međutim, potencijalna je opasnost da se na ovakav način zamjeni konkretni eksperimentalni rad što, naravno, nije poželjno.

Računalo kao učitelj - tutor. Većina ranih primjena računala temeljila se na modelu "računalo kao tutor". Programima su prezentirani nastavni sadržaja, postavljani upiti i upravljali tijekom nastave. Međutim, pojavom tehnika umjetne inteligencije i ekspertnih sustava otvaraju se mogućnosti za upotrebu računala kao "tutora eksperta". Ovdje se učeniku prepušta inicijativa u učenju i poučavanju prvenstveno temeljena na dijalogu podijeljene inicijative.

Računalo kao knjiga - udžbenik. U stručnim i znanstvenim pristupima često se uspostavlja konvencija za grafičku interpretaciju podataka i informacija. Primjerice, u kemijskoj industriji razvijen je sustav za prikaz strukture i geometrije molekula. Knjiga je sredstvo koje omogućava prikaz u dvije ili tri dimenzije. Međutim, često treba omogućiti prikaz ovih geometrijskih likova i tijela u dinamici i time pojasniti mentalne modele koje učenik stvara i sebi predočava. Takvim zahtjevima knjiga ne može udovoljiti, ali "računalo kao knjiga" tu pruža izvanredne mogućnosti i to prvenstveno koristeći alate i sredstva za CAD (Computer Aided Design).

Računalo kao "školska ploča" . Mnoga ograničenja koje knjiga postavlja tijekom učenja, pa i računalo kada se koristi u frontalnoj nastavi moguće je izbjeći koristeći tzv "large-screen" (veliki ekran) visoke rezolucije čime je omogućen prikaz slike sa monitora računala tj. njeno "ponavljanje" za veći auditorij učenika.

Računalo kao pomagalo sa "posebnim značajkama" u okruženju učenja. Računalo s odgovarajućom tehničkom i programskom podrškom omogućava, recimo primjenu u poučavanju iz područja glazbene kulture. Ovo je veoma moćno okruženje, često s mogućnostima znatno većim od onih konvencionalnih.

Računalo kao medij u sustavu komunikacija. Dovoljno je samo navesti činjenicu da je čitav svijet prekriven s vezama koje omogućavaju komunikaciju korisnicima računalne opreme od one na razini osobnih računala pa do razine velikih računalnih sustava s mogućnostima : komunikacije tekstom (E-mail) i slikom, pretraživanja baza podataka i pretraživanja bibliografskih jedinica u knjižnicama, traženja različitih servisnih informacija i slično. Projektom Athena omogućena je ovakva komunikacija kako u sveučilišnom naselju tako i šire.


36

Računalo kao posrednik. Računala povezana u mrežne sustave nude znatno šire mogućnosti učešća većeg broja kompetentnih “eksperata” u analizi i rješavanju interdisciplinarnih problema (primjerice: ekonomija, logistika, management). Računalo je tada posrednik koji objedinjava znanja i iskustva, većeg broja eksperata, organizirano u jedinstvenu bazu znanja. Takvim pristupom je moguće donositi kvalitetne odluke i predviđati razvoj u tom području.

Računalo kao pomagalo u rekreaciji. Bilo bi nepotpuno smatrati da se računalo koristi samo u konvencionalnoj nastavi. Naprotiv, računalo omogućava bogat izbor zabavnih i izvan nastavnih aktivnosti. Primjerice u klubu studenata MIT-a računalo podržava simulacijsku misiju "space shuttle".

U zemljama Zapadne Europe u to vrijeme je niz značajnih projekata, navodim samo neke od tih projekata. Prema "Digital in Education and Science" (1989) najvažniji projekt u Europi u to vrijeme bio je je NESTOR, koji se primjenom programskog sustava DECathena realizira na Sveučilištu u Karlsruhe u Njemačkoj, što osigurava rad mreže sa oko 800 mikro i mini računala s osloncem na Ethernet i optički sustav komunikacija. NESTOR u suštini osigurava potpuno otvoreno autorsko okruženje za izradu nastavnih lekcija s mogućnostima multimedijskog pristupa i umrežavanja. "Sestrinska" sveučilišta u Freiburgu i Frankfurtu također slijede razvoj ostvaren projektom NESTOR. U Nizozemskoj je za upotrebu suvremene informacijske tehnologije u obrazovanju na sveučilišnoj razini uspostavljen projekt SURFnet. SURFnet se pojavljuje kao integracijski činilac različitih sveučilišta i znanstveno istraživačkih centara specijaliziranih za računala i komunikacije u jedinstveno infrastrukturno okruženje. U Švicarskoj u Lausanne International Institute for Management Developement (IMD) u svojem obrazovnom programu namijenjenom prvenstveno menadžmentu razvija mrežu od oko 150 radnih stanica, računalnih terminala, osobnih računala i Macintosh računala. Ovakav mrežni sustav je namijenjen za podršku poslovanja administracije, pristupu relacijskim bazama podataka s podacima iz područja markentinga i software-skim alatima za razvoj aplikacija. Politehnika iz Torina, kao jedno od najstarijih Italijanskih tehničkih učilišta s oko 12.000 studenata u suradnji s DIGITAL-om primjenjuje software na području CIM, simulacijskih tehnologija i CASE alata. Tehnička podrška se oslanja na VAXcluster sustavima i oko 120 Digital radnih stanica. Primijenjeni operacijski sustavi su MS-DOS, VMS i UNIX.

RAČUNALO KAO MENTOR

U obrazovnom procesu učenici "jedre" na valovima Interneta, razmjenjuju elektroničku poštu, pretražuju multimedijske CD-ROM - ove i uče primjenom simulacije. Centralizirano osposobljavanje uzmiče pred učenjem na daljinu i učenjem u pravom trenutku.


37

Elementi informacijske i komunikacijske tehnologije koji u ovom vremenu daju najveći doprinos obrazovanju mogu se svrstati u tri kategorije (Reinhardt, 1995): (i) računalne mreže, (ii) multimedija i (iii) mobilnost. Kada se govori o mediju kao nosiocu informacije na međunarodnoj konferenciji o istraživanjima, razvoju i primjeni multimedije i hipermedije na svim razinama obrazovanja ED-MEDIA 9514) istaknuta je dilema: CD-ROM jest prijelazna faza jer je Internet budućnost, ali samo ako mu se poveća opseg propusnosti, što će naravno zavisiti i o daljnjoj komercijalnoj upotrebi računalnih mreža, jer doba besplatnog Interneta je ipak sve više iza nas. Danas sa više od jednog desetljeća vremenskog otklona možemo kazati da je propusni opseg komunikacija na Internet-u povećan te da su pri tom osmišljeni brojni komercijalni načini naplata usluga kao i novi tehnički i programski načini komunikacija. Međutim, treba istaknuti i to da je razvoj i dalje intenzivan te da i u budućnosti možemo očekivati nove metode, tehnike i programske alate koji će unaprijediti rad u ovom prostoru i poboljšati usluge i načine komuniciranja sudionika. U nastavku ćemo ukratko analizirati svaku od navedenih kategorija ICT-a. Povezivanje u računalne mreže uključuje intranet i Internet s primjenom na: audio i video konferencije, elektroničku poštu, izradu suradničkog software-a te implementaciju programskih sustava za vođenje nastave. Telekomunikacije najdugoročnije utječu kako na korisnike usluga tako i na davaoce usluga, te im omogućavaju "kopanje" po različitim izvorima informacija. Na raspolaganju su informacijske usluge temeljene na Internet-u poput: elektroničke pošte (E-Mail), transfera datoteka (FTP), hipermedijske usluge WWW, povezivanje na udaljena računala (Telnet) te novinske grupe (eng. newsgroup). Posebno je zanimljiv World Wide Web jer njegov razvoj ide prema objedinjavanju svih Internet usluga pod jedinstveno sučelje. Normiranje usluga pod ingerencijom je neprofitne W3C (World Wide Web Consortium) grupacije. Usluga je zasnovana na klijent-poslužitelj paradigmi gdje je klijent neovisan o računalnoj platformi dok se na strani poslužitelja najčešće koriste Unix i Microsoft NT operacijski sustavi. Na najvišoj razini, komunikacija Web klijenta i poslužitelja vrši se najčešće HTML (HyperText Markup Language) jezikom koji opisuje izgled dokumenta kojeg poslužitelj distribuira klijentu. Web klijent zahtijeva distribuciju dokumenta navođenjem lokacije dokumenta (ime poslužitelja i mjesto dokumenta unutar poslužiteljeve organizacije datoteka) i samog imena dokumenta. Dokumenti koji se distribuiraju klijentu mogu biti statički ili dinamički. Statički dokumenti su pohranjeni na poslužiteljevim jedinicama vanjske memorije i poslužitelj ih po primitku ispravnog zahtjeva distribuira klijentu. Dinamički dokumenti se ne nalaze pohranjeni na platformi poslužitelja već poslužitelj generira njihov sadržaj pri primitku zahtjeva. Dinamičkim generiranjem sadržaja Web dokumenta postiže se mogućnost izrade tzv. Web aplikacija tj. aplikacija koje se izvršavaju unutar Web okruženja. Statički dokumenti koriste se pri ostvarivanju funkcija koje se ne trebaju prilagoditi individualnim potrebama korisnika. Dinamički generirani dokumenti kombiniraju se sa statičkim pri realizaciji Web informacijskih usluga.

14)

ED-MEDIA 95 - Šesti skup "World Conference on Educational Multimedia and Hypermedia (Graz, june 17-

21,1995)" koji je u organizaciji AACE (Association for the Advancement of Computing in Education) u 1995.

godini po prvi put odrţana u Europi.


38

Multimedija obuhvaća čitavo bogatstvo podataka uključivo analogni i digitalni video, dvodimenzionalnu i trodimenzionalnu animaciju, te audio komponentu. Također uključuje medije za isporuku kao što su CD-ROM i DVD, hardware za grafičko sučelje, te zvukovne kartice. Osobna računala opremljena s CD-ROM i DVD uređajem i multimedijom su postali temeljna korisnička platforma za pristupanje informacijskim servisima. Mobilnost je u stanovitom smislu samo drugi način povezivanja u mrežu, ali također i rezultat minijaturizacije. Škole u SAD-u eksperimentiraju s davanjem prijenosnog računala učenicima da ih nose sa sobom kući, kako bi uspostavljali bežične lokalne mreže za trenutna stvaranja radnih grupa. Računalne mreže i mobilni pristup eliminiraju ovisnost o vremenu i prostoru. Učenje na daljinu, godinama smatramo za vrhunski primjer potencijala obrazovne tehnologije, ima ogromne koristi od kombinacije povezivanja na mrežu i mobilnog pristupa.

Informacijska i komunikacijska tehnologija omogućila je i izgradnju novih obrazovnih paradigmi (Tablicu 4.3.), primjerice: daljinsko učenje i poučavanje (slika 4.3.), timsko - suradno učenje te stjecanje znanja i vještina individualnim istraživanjem. Tablica 4.3. prikazuje razliku između starog i novog modela učenja i poučavanja, koja je uvjetovana tehnološkim napretkom i uvođenjem informacijske i komunikacijske tehnologije u nastavu, učenje i poučavanje.

Slika 4.3. Daljinsko učenje potporom Internet-a


39

Tablica 4.3. Promjena obrazovne paradigme (Reinhardt, 1995, str. 52)

Stari model Novi model Tehnološke implikacije

Nastava u učionici

Individualno istraživanje Osobna računala povezana u računalnu mrežu

Pasivno upijanje Naukovanje Zahtjeva razvitak vještina i simulacije

Pojedinačni rad Timsko učenje Kolaborativni programski alati i elektronička pošta

Sveznajući nastavnik

Nastavnik kao vodič Pristup ekspertima preko računalne mreže

Stabilan sadržaj Sadržaj koji se brzo

mijenja Zahtijeva računalne mreže i programske alate za uredsko poslovanje

Homogenost Raznolikost Zahtijeva pristup različitim programskim alatima i metodama

Prikazani su modeli kvalitativne primjene računala u nastavi, učenju i poučavanju. Primijetimo da je obuhvaćeno bogatstvo primjena oslonjena na učenje o računalu, učenje od računala, učenje s računalom kao i upravljanje učenja s računalom, te da je istom ukazano i na razvoj primijene kroz razdoblje od više od trideset godina. Sve to skupa je jednim dijelom prethodilo, a jednim dijelom se odvijalo s pojavom i razvojem inteligentnih sustava za potporu nastave koji su predmet analize sljedećeg odjeljka.

Poglavlje 5.

PUT RAZVOJA INTELIGENTNIH SUSTAVA ZA POTPORU NASTAVE

Nastava pomoću računala započinje s linearnim programima po načelima programirane nastave oblikovane kasnih pedesetih godina prošlog stoljeća u skladu s bihevioralnom tradicijom. Temeljni joj je nedostatak vrlo mala mogućnost individualizacije. Globalno proces je napredovao prema cilju u koracima u kojima se prihvaćao samo točan odgovor dok je pogrešni odgovor uvjetovao napuštanje procesa. Razgranati programi su bili prirodni nasljednici linearnih programa u šezdesetim godinama. Upotrebljavali su pri tom tehniku sparivanja uzoraka (eng. pattern matching) za odvajanje točnog od netočnog odgovora. Ovi programi su imali mogućnost komentirati odgovore učenika te koristiti odgovore za izbor sljedećeg koraka. Utjecaj ovih prvih pokušaja u primjeni imao je i nekih zajedničkih odrednica u organizaciji nastavnih sadržaja koji su u to vrijeme nuđeni u formi programiranih udžbenika tj. udžbenika izvedenih tako da omogućavaju programirano učenje. Osim toga, tehnologija pitanja s višestrukim izborom odgovora se pokazala također jednostavna za upotrebu. Kasnih šezdesetih godina su implementirani i generativni programi koji su pružali nešto što nije bilo moguće izvesti u udžbenicima tj. bili su u stanju generirati nastavne sadržaje. Brojni sustavi s mogućnosti prilagođavanja učeniku su bili izvedeni, a omogućavali su vježbanje i ponavljanje u području aritmetike, kao i mogućnost odabira razine težine u skladu s ukupnim sposobnostima učenika. Temeljni tipovi CAI programa, linearni, granajući i generativni su dakle razvijani više od dvadeset godina. Ovi programi su bili ponovno razmatrani početkom osamdesetih godina prošlog stoljeća i to onda kad su se mikroračunala započela primjenjivati u školi. U to vrijeme škole nisu posebno ni zahtijevale računala te su prije svega bile u čudu što s njima raditi. CAI programi u didaktičkom smislu ostaju na vrlo niskoj razini i može im se tek pripisati da ostaju na računalu zasnovani udžbenici i radne bilježnice. Školska praksa u to vrijeme – osamdesete godine prošlog stoljeća – treba nešto što CAI sustavi nisu mogli ponuditi. Nwana (Nwana, 1990) naglašava da CAI sustavi ne raspolažu sa znanjima o tome što se poučava, tko se poučava i kako se poučavanje provodi. Tako stajalište zastupaju i Clancy i Soloway (Clancy i Soloway, 1989) naglašavajući da je arhitektura CAI sustava manjkava čak što više nedorasla da osigura bogato i robusno okruženje učenja. Što je zapaženo i u ranim sedamdesetim godinama prošlog stoljeća kad istraživači ovog područja započinju s primjenom umjetne inteligencije u oblikovanju CAI sustava. Zapravo započinje se s oblikovanjem i implementacijom ICAI sustava (eng. Intelligent Computer Aided Instruction – ICAI) – inteligentnih sustava za nastavu pomoću računala. Međutim, prijelaz sa CAI na ICAI sustave prate dvije kategorije računalnih sustava za nastavu pomoću računala: (i) ograničeni sustavi nastave pomoću računala (Carbonel, 1970) i (ii) generativni sustavi nastave pomoću računala (Koffman, 1973; Koffman i Perry, 1976), analiza kojih se provodi u sljedeća dva odjeljka, dok će se u trećem odjeljku analizirati inteligentni sustavi nastave pomoću računala.

Put razvoja inteligentnih sustava za potporu nastave

41

OGRANIČENI SUSTAVI NASTAVE POMOĆU RAČUNALA

U ovakvim sustavima učenik obično dobiva tekst na čitanje (nekad u jednoj liniji, ponekad u više) i postavlja mu se pitanje koje traži kratak odgovor. Nakon toga slijedi priopćenje "računala" učeniku da li je odgovor ispravan ili je pogrešan. Ponekad ti odgovori uvjetuju pokretanje pojedinih dijelova curriculum-a što ih učenik mora ponovno učiti, a nekad se dobiva i pomoćni tekst s dodatnim informacijama radi nadopune znanja. Autori programske podrške za primjenu u nastavni pokušavaju predvidjeti svaki netočan odgovor učenika, te u tom smislu specificirati i prilagoditi dodatna objašnjenja i pomoć. Grananje na ovakvoj osnovi je u suštini prvi korak individualizacije nastave. Ovaj stil CAI sustava Carbonell (1970) naziva "ad-hoc frame oriented" - AFO CAI, ističući pri tome ovisnost o modulima informacija koje je autor pripremio. Slika 5.1. (modificirana prema Koffman, 1973) prikazuje načela rada okvirno orijentiranog CAI sustava. Učeniku se prvo prezentira informacijski okvir 1 u vezi s nastavnim sadržajem kojeg je odabrao za učenje, a zatim mu se postavlja pitanje Q1. Ako je odgovor A11, kreće se dalje s pitanjem Q2. Ako je odgovor A12 učeniku se postavlja pomoćno pitanje Q3. U ovom pitanju odgovor A31 vodi učenika na pitanje Q2, dok odgovor A32 vodi na informacijski okvir 3, a zatim ponovo na pitanje Q3. Odgovor A13 na pitanje Q1 omogućava učeniku dobivanje dodatne informacije (informacijski okvir 2), a zatim se ponovno poziva pitanje Q1. Ako odgovor ne spada ni u jednu od gornjih kategorija, ponovno se poziva pitanje Q1. Primijetimo i to da se ista logika rada ovakvog sustava nastavlja dalje sa okvirom vezanim s pitanjem Q2 te na predviđene odgovor A21, A22 i A23. Struktura nastavnog sadržaja u ovakvom sustavu raspolaže s unaprijed predviđenim grananjem i pitanjima za učenika. To je i temeljna kritika na rad okvirno

orijentiranog CAI sustava jer je jasno da se ovako definirana pitanja i odgovori ne mogu ponovno upotrijebiti, sustav je zatvoren te je jedino moguće na njega djelovati promjenom pitanja kao i promjenom unaprijed predviđenih odgovora. Dizajn "ad-hoc frame" se oslanja na Skinner-ove principe poticaj – odgovor - potkrjepljenje. Strategije

Pitanje Q1

Odgovor A11

Odgovor A12

Odgovor A13

?

Pitanje Q2

Odgovor A21

Odgovor A22

Odgovor A23

?

Pitanje Q3

Odgovor A31

Odgovor A32

?

Informacijski

okvir 1.

Informacijski

okvir 2.

Informacijski

okvir 3.

Slika 5.1. Okvirno orijentirana struktura CAI sustava


42

grananja u nekim AFO programima su bile prilično komplicirane, u sebi su uključile najbolje teorije učenja koje je psihologija mogla producirati. PLATO sustav (prema Control Data PLATO - System overview str. 5-11) razlikuje dvije vrste grananja. (Slike 5.2. i 5.3.).

Slika 5.2. Grananje uvjetuje scenarij poučavanja

Slika 5.3. Grananje inicirano tijekom poučavanja

U grananju inicirano od strane autora, autor lekcije uspostavlja kriterije pogrešaka, dok učenik tijekom učenja uvijek ima na raspolaganju mogućnost povratka na prethodnu lekciju ili pak traženja pomoći - dodatnog objašnjenja. U pogledu nedostataka i kritike ograničenih CAI sustava Rickel (1989) i Carbonell (1970) globalno se slažu da su najveće poteškoće u primjeni ovih sustava dolazile u prikazu područnog znanja i praćenju učenika tijekom poučavanja. Znanje CAI sustava je sačinjeno od jednog "konzerviranog" načina predstavljanja informacija učeniku, "konzerviranih" problema pomoću kojih se testira njegovo znanje, "konzerviranih" odgovora i unaprijed specificiranih ogranaka u predstavljanju znanja na temelju unaprijed pobrojanog skupa mogućih odgovora. Razumljivo je s toga da se ovi sustavi kritiziraju zbog nemogućnosti prilagodbe učeniku. Usprkos veoma rasprostranjenoj upotrebi AFO CAI sustava u različitim obrazovnim primjenama, mnogi istraživači tvrde da se u AFO tečajevima resursi računalne tehnologije ne iskorištavaju na najbolji način. Primjerice, Carbonell (1970) tvrdi da većina CAI sustava AFO tipa, računalo koriste nedostatno i ono se u suštini može usporediti s programiranim udžbenikom, pa je na jedan način i čudno zašto se i upotrebljavaju strojevi.

A B C D E F G

Više od 10 pogrešaka Manje od 10 pogrešaka

3 - 10

pogrešaka

A B C D E

A A

Pomoć

Ponavljaj Ponavljaj


43

GENERATIVNI SUSTAVI NASTAVE POMOĆU RAČUNALA

Generativni CAI sustav je baziran na algoritmima za rješavanje zadatka kojeg sustav generira. Naravno, tijek odvijanja nastavnog sadržaja i rješavanja postavljenih zadataka zahtjeva od učenika da primjenjuju prije stečena znanja. Novi nastavni sadržaji ne zahtjeva reprogramiranje sustava, već se «osvježavanje» postiže pozivanjem različitih potprograma. Drugim riječima, algoritam za učenje se ne izbacuje nakon što je njegova početna funkcija u poučavanju ispunjena, već se čuva i koristi kasnije u nekom drugom segmentu učenja. Potprogrami se koriste za generiranje zadataka koji se mogu upotrijebiti u različitim područjima.

Prikazat će se struktura i organizacija generativnog CAI sustava oblikovanog početkom sedamdesetih godina prošlog stoljeća na Sveučilištu Connecticut (Koffman, 1973, Koffman i Pery, 1976) (slika 5.4.). Primijenjen je u uvodnom tečaju računarstva koji obrađuje logičke operacije (i/ ili), te programiranje u strojnim jezicima. Temeljni cilj sustava je da omogući rješavanje zadataka nakon stjecanja teorijskog okvira znanja. Sustav se prilagođavao svakom studentu ovisno o njegovo razini znanja. Sustav je upravljao napredovanjem tijekom odvijanja nastave i to tako da generira zadatke i izabire koncepte za učenje koji najbolje odgovaraju znanju svakog pojedinog studenta. Postojala je i druga mogućnost, da student poduzme prvi korak i da sam odabere područje učenja i nadopunjava probleme. Sustav je implementiran na IBM 360/65 računalima, programiran je u Conversational Programing System (CPS) programskom jeziku. Radi individualiziranog pristupa nastavi sustav raspolaže sa modelom tečaja

(načinom realizacije nastavih sadržaja) iskazan sa koncepcijskim stablom tečaja koje je hijerarhijski organizirano po elementima nastavnog sadržaja i modelom učenika iskazan sa zapisom učinka učenika. U hijerarhijski organiziranoj strukturi svaki čvor predstavlja koncept s odgovarajućim informacijama kako slijedi:

Koncepcijsko

stabloIzbor koncepta

Generator

problemaRazina koncepta

Rješavanje

zadatka

NadzorZapis učenika Zanavljanje podataka

Učenik

Problem

Odgovor

Pitanje/Pomoć

Slika 5.4. Generativni CAI sustav


44

1. Oznaka koncepta 2. Naziv koncepta 3. Lista dvojki (parova) u kojoj prvi element u svakom paru predstavlja koncept

preduvjet dok je drugi element „flag“ – indikator koji ukazuje na to dali je koncept preduvjet pozivan ili to nije kao podprogram.

4. Razina koncepta koja implicira njegovu složenost. 5. Naziv problema koji se generira u konceptu. 6. Naziv programa koji rješava problem. 7. Lista parametara koje generator problema upućuje programu za rješavanje

problema. Promotrimo skriptu koja sadržajno odgovara jednom konceptu kojeg student može izabrati tijekom rada na sustavu. Primjer:

C7, Binary Multiplication, ((C4 0), (C5 1)), 2, Probi, BinMul, (LevC7, levC5, multiplicand, multiplier). U suglasju s gornjim oznakama i tumačimo ovaj primjer: 1. C7 – je oznaka koncepta 2. Binary Multiplication – Binarno množenje 3. (C4 0), (C5 1) – Koncept C4 nije preduvjet za C7 dok je C5 koncept (binarno

zbrajanje) preduvjet za C7. 4. 2 – razina složenosti koncepta C7 je 2 5. Probi – naziv problema kojeg koncept generira 6. BinMul – naziv programa koji rješava problem 7. LevC7, levC5, multiplicand, multiplier – Lista parametara koje problem generator

upućuje programu za rješavanje problema. Ovdje treba primijetiti da su pored množenika i množitelja i parametri LevC7 i LevC5 (koji predstavljaju razinu znanja učenika) u konceptima C7 i C5.

Na osnovi ovako definirane strukture organiziran je nastavni sadržaj za oblikovanje digitalnih sustava koji se sastojao od 21 koncepata, a obuhvaćao je: osnovne logičke operacije, brojevne sustave i pretvorbe među njima, vremenske dijagrame, tehnike minimiziranja, sekvencijsko oblikovanje i operacije s registrima.

Za implementaciju generativnog CAI sustava potrebno je uložiti mnogo više napora nego za okvirno orijentirani CAI sustav, ali u svakom slučaju rezultat koji se dobije je veoma djelotvoran i raznovrstan alat za učenje. Novi koncepti za učenje se mogu lako dodati. Algoritmi se mogu upotrebljavati i za rješavanje dijelova mnogo složenijih zadataka, a izabrani koncept, težina zadatka, kvaliteta i količina pomoći su prilagođeni za svakog studenta ponaosob. Ovdje predstavljene tehnike, mogu biti uspješno primijenjene i za učenje u drugim tečajevima različite prirode.


45

INTELIGENTNI SUSTAVI NASTAVE POMOĆU RAČUNALA

U oblikovanju i implementaciji sustava Scholar, Carbonell (1970) definira informacijski - orijentiranu - strukturu baze podataka u obliku mreže činjenica, pojmova i procedura. Elementi ove mreže su jedinice koje definiraju riječi i događaje u formi višerazinskog hijerarhijskog stabla informacija. Sustav Scholar je namijenjen za poučavanje u područnom znanju zemljopisnih karakteristika Južne Amerike. U prikazu znanja kao i u dijalogu podijeljene inicijative u Scholar-u se ostvaruje značajan napredak u oblikovanju tradicionalnih CAI sustava. Dijalog podijeljene inicijative vodi k jednom senzibilnijem i efikasnijem sustavu i pruža više uvjeta za individualizirano poučavanje. Barr i Feigenbaum (1986) ovaj Carbonell-ov rad nazivaju "pionirskim" i smatraju da se s njim definira druga vrsta CAI sustava - inteligentni CAI ili na znanju zasnovani. Struktura inteligentnog sustava nastave pomoću računala u načelu ima sljedeće komponente (Clancey i Soloway, 1990):

Model područnog znanja i ekspertni program koji je u stanju riješiti problem zadan u

odnosnom područnom znanju. Komponenta koja pruža odgovor na pitanje Što se poučava (eng. What to teach).

Model učenika koji identificira aktualno stanje znanja učenika. Komponenta koja pruža odgovor na pitanje Tko se poučava (eng. Who to teach).

Model učitelja – model poučavanja koji omogućava takav nastavni proces da otkloni pogrešna poimanja učenika i/ili prezentira nove nastavne sadržaje. Komponenta koja pruža odgovor na pitanje Kako se poučava (eng. How to teach).

Wenger (Wenger, 1987) sugerira i četvrtu komponentu: model korisničkog sučelja koja pruža odgovor na pitanje Kako se odvija interakcija (eng. How to interact). Ovo je komponenta čija značajnost raste upravo onako kako narastaju mogućnosti nove tehnologije – nove informacijske i komunikacijske tehnologije. 1982. godine Sleeman i Brown (Sleeman i Brown, 1982) „isporučuju“ novi akronim i to ITS kao zamjenu za ICAI, gdje se ITS odnosi na termin inteligentni tutorski sustavi (eng. Intelligent Tutoring Systems - ITS). Istraživači koji ne žele koristiti termin „inteligentan“ koriste u to vrijeme različite slogane i na njime izvedene akronime kao što su tutorski sustavi zasnovani na znanju (eng. Knowledge Based Tutoring Systems – KBST), prilagodljivi tutorski sustavi (eng. Adaptive Tutoring Systems – ATS), sustavi za komunikaciju znanja (eng. Knowledge Communication Systems KCS) (Nwana, 1990). Terminologija još nije utemeljena, primjerice „okruženje učenja“ (eng. learning environment) je ponajprije korištena u sustavima koji podržavaju učenje s pomoću otkrivanja poput onoga koje pruža LOGO jezik (Papert, 1982). Često se ovaj termin koristi za naglašavanje složenosti programa ili se pak nekad termin „okruženje učenja“ koristi i kao sinonim za ICAI sustave (Clancy i Soloway, 1990).

Okruženje učenja se doživljava kao jedno od najznačajnijih tema istraživanja u području pedagogije. Inteligentni tutorski sustavi tada još nisu dostignuli onu razinu sofisticiranosti koja je bila potrebna za ispunjavanje zahtjeva potrebnih modernom obrazovanju. Međutim, oblikovanje i izgradnja inteligentnih tutorskih sustava je


46

prepoznata kao ne-trivijalan zadatak. Osim toga, postalo je jasno da u tome moraju biti provedene ekspertize različitih znanstvenih područja kao što su: umjetna inteligencija, pedagogija, kao i psihologijski modeli učenika i stručnjaka. Intenzitet istraživanja inteligentnih tutorskih sustava slijedom ovog dobiva na važnosti jer je utvrđeno da to područje predstavlja izvrstan test kušnje teorija za istraživače umjetne inteligencije, pedagogije i spoznajne psihologije. Jedna praktična potreba za ovakvim radom i istraživačkim aktivnostima vođena je i zahtjevima za smanjivanjem visoke cijene rada „živih“ učitelja te pokušajima za razvoj tehničkih sustava koji će pružiti podršku obrazovanju ili čak više razvoj sustava koji će omogućiti tzv. „automatsko obrazovanje“ (Andersson i drugi, 1990). Razvoj sustava za automatsko učenje je zahtjevan cilj, pa je u tom smislu teško očekivati da se računala mogu uspješno natjecati sa „živim“ učiteljem. Poučavanje je jednostavno rečeno socijalni čin u kojem su uključene brojne aktivnosti u kojima jedino obrada podataka predstavlja onu u kojoj je računalo nadmoćno (Wenger, 1987). Sleeman i Brown premda uvode termin inteligentni tutorski sustav i sami ističu da je termin inteligentni tutorski sustavi često poistovjećen s terminom ICAI. Rasprava o inteligentnim tutorskim sustavima vodi se u trećem dijelu ove knjige, a u nastavku ovog odjeljka prikazuje se struktura ICAI sustava (prema često citiranim referencama). Barr i Feigenbaum (1986) predlažu komponente - module inteligentnog CAI sustava: (i) Modul stručnjaka koji sadržajno raspolaže sa znanjem koje sustav prenosi na učenika (ono mora postati dio učenikovog znanja). Temeljna zadaća modula stručnjaka je generiranje problema i procjenjivanje točnosti učenikovih odgovora. (ii) Model učenika; pokazuje što učenik zna i što mu još nedostaje. Ovaj modul predstavlja razumijevanje područnog znanja iz kojeg se obavlja učenje i poučavanje. (iii) Modul komunikacije koji iskazuje strategiju učenja i poučavanja kao i način predstavlja nastavnih sadržaja učeniku. Ovo je modul koji komunicira s učenikom prirodnim jezikom, odabire probleme koje učenik mora riješiti, nadzire i kritički promatra njegovo izvođenje, osigurava pomoć pri pružanju njegovih odgovora, te konačno odabire nastavne sadržaje za otklanjanje pogrešnih poimanja. Rolston (1989) smatra da u inteligentnom CAI (ICAI) sustavu učenik mora imati aktivnu ulogu (ne smije ga se prepustiti pasivnom praćenju nastavnih sadržaja), pa sustav oponaša "živog" učitelja. Tečajevi u poučavanja uređuju se tako da kao relevantne parametre tretiraju interes, sposobnosti i pogreške učenika. Struktura inteligentnog sustava po Rolston-u je prikazana na slici 5.5.

Dobar nastavnik mora u osnovi imati dvostruku ulogu u kontekstu raspoloživog znanja i to: znanje o područnom znanju te pedagogijska znanja. Kod ICAI sustava ova dva oblika stručnosti su odvojeno predstavljena. Područna stručnost (područno znanje) je u modulu koji se u tradicionalnih ekspertnih sustava naziva baza znanja. Baza znanja u ovom slučaju predstavlja znanje iz područja koje je učeniku namijenjeno za učenje i poučavanje.


47

Slika 5.5. Struktura inteligentnog CAI sustava (Rolston, 1988, str. 133)

Modul vođenja učenja i poučavanja obuhvaća: (i) pedagoško znanje, (ii) sučelje učenika, (iii) vođenje procesa učenja i poučavanja. Model učenika iskazuje razumijevanje područnog znanja u svakom trenutku za vrijeme učenja i poučavanja. Rickel (1989) prezentira izvrstan pregled istraživanja u području inteligentnih CAI sustava, a sustav zasniva na: scenariju učenja i poučavanja te prikazu područnog znanja, znanju učenika, znanju učitelja kao i sučelju učenika i sustava. Sve započinje s izborom dobrog scenarija učenja koji je prikladan područnom znanju. Ovaj scenarij učenja zajedno s prirodom područnog znanja i vrstama pogrešnih poimanja koje moramo kod učenika otkriti određuje nužnu funkcionalnost i na taj način strukturu prikaza znanja. Prikaz znanja ima duboki utjecaj na sposobnosti tutora u objašnjavanju jednako kao i na njegovu kompetenciju za dijagnozu znanja učenika. Kako bi se proces učenja i poučavanja prilagodio učenikovim sposobnostima i kako bi se odredio uzrok njegovih pogrešaka mi moramo postaviti model učenika. Konačno i pedagoško znanje i znanje o vođenju razgovora s učenikom nam je potrebno i moramo ga "umotati" u jedno stimulativno sučelje da bismo postigli efikasnost procesa učenja i poučavanja.

Važnu raspravu u vezi s primjenom umjetne inteligencije u obrazovanju kao i u programskim sustavima koji podržavaju nastavi proces provela je B. P. Woolf (1992) u dijelu enciklopedije o umjetnoj inteligenciji. U odjeljku koje je naslovila umjetna inteligencija u obrazovanju Woolf analizira teorijske osnove područja koje naziva inteligentni nastavni sustavi (eng. intelligent instructional systems) sa stajališta različitih tehnologija umjetne inteligencije što uključuje: prikaz znanja, prikupljanje znanja i upravljanje znanjem. U raspravi naglašava da polje primjene umjetne inteligencije u obrazovanju započinje s Carbonell-ovim programskim sustavom Scholar (Carbonell, 1970). S tim u vezi, istraživači su u ovom području analizirali uvjete koje moraju ispuniti računalni sustavi da bi u poučavanju bili efikasni i obavljali to onako kako to rade talentirani učitelji. Definicija poučavanja je obično utemeljena na računalnim modelima „živih“ učesnika uključujući stručnjaka područnog znanja, učitelja i učenika. Na ovo se obično dodaje i model efikasne komunikacije. Svi ovi modeli tek zajedničkim radom generiraju inteligenciju sustava. Model stručnjaka koji obično predstavlja teme, koncepte, definicije i procese unutar područnog znanja. Model učitelja što uključuje metode koje osiguravaju pomoć u otklanjanju pogrešnih poimanja,

Područno

znanjeModel učenika

Modul vođenja poučavanja

Pedagoška

znanja

Sučelje

učenika

Vođenje

poučavanja


48

selekciju primjera, analogije i strategije za odgovor na učenikov način mišljenja te konačno znanje o tome kada i kako prekinuti s poučavanjem. Model učenika mora prikazati opće faktore nužne za učenika kao npr. razmatranje motivacije za područno znanje. Učenikov model se mora dinamički obnavljati, a to uključuje i specifične atribute kao što su da li učenik treba više poziva ili savjeta za pomoć. Komunikacijski model mora uključiti dijalog i principe poučavanja u područnom znanju s principima dobro dizajniranog sučelja s učenikom. Razvoj područja umjetne inteligencije u obrazovanju Woolf (Woolf, 1992) promatra kroz tri razdoblja: Rani radovi (1970. - 1980.) u kojem su istraživači uglavnom orijentirani na izgradnju

sustava u području računalnih igara. Pored toga, rana istraživanja na prikazu znanja su prvenstveno fokusirana na tehnike semantičkih mreža i sustavima sa produkcijskim pravilima.

Proširenje interesa (1982. - 1985.) se odnosi na isticanje ciljeva za izgradnju baze znanja kao i sustava koji se mogu primijeniti na realne probleme. Istraživači počinju s gradnjom sustava s kojim djelomično eksperimentiraju u davanju odgovora na istinski teške probleme o pitanjima spoznajnih procesa i učenja. Ciklus hipoteza - test - evaluacija omogućio je istraživačima da pokažu dostignuti napredak kako spoznajnih teorija tako i procesa izgradnje inteligentnih tutorskih sustava. Pored navedenog neki tutorski sustavi su također ilustrirali važnost modula za komunikaciju.

Raznolikost područja primjene (1985. - 1991.) je faza razvoja sustava poučavanja koja je pokazala nove arhitekture i značajne rezultate primjene. Zanimanje je u tom vremenu usmjereno na komunikaciju, različite tehnike prikaza znanja i na znanje učenika. Sustavi su tada već primjenjivani na svim obrazovnim razinama od primarnog obrazovanja do akademskog obrazovanja, kao i u različitim sustavima obuke u vojsci i industriji.

Razmišljanja i analiza ovog odjeljka naslovljen kao razvojni put inteligentnih sustava za potporu nastave završava se s osvrtom Wenger-a (Wenger, 1987) koji ističe da zapravo i nema jasne granice između jednostavne verzije prilagodljivijeg CAI-a i ICAI sustava. Umjesto toga, postoji kontinuitet od linearnog CAI-a preko CAI-a sa složenijim grananjem do osnovnog ICAI-a pa sve do nezavisnog ICAI-a. Ovaj kontinuitet se često pogrešno tumači kao predstavnik napretka od lošijeg prema boljem. Ipak, za neke situacije u učenju i neke nastavne planove i programe korištenje maštovitih tehnika programiranja može biti poput korištenja sačmarice za ubijanje muhe. Ako je okruženje vježbanja i ponavljanja (engl. drill-and-practice) sve što je potrebno za postizanje određenog nastavnog cilja, onda ga treba koristiti. Analizira se slučaj u kojem tri učenika drugog razreda imaju svaki po dva zbrajanja dvoznamenkastih brojeva (slika 5.6.).

Učenik A rješava postavljene zadatke tako da griješi u prijenosu na veće decimalno mjesto (s jedinica na desetice). Učenik B pak griješi tako da prenosi jedinicu umjesto na mjestu desetica na mjesto stotica. Učenik C griješi pri zbrajanju znamenki s težinom jedinica.


49

Učenik Učenik A. Učenik B. Učenik C.

Zadatak 1.

32 32 32

+ 49 + 49 + 49

Rješenje 71 181 82

Zadatak 2.

36 36 36

+ 27 + 27 + 27

Rješenje 53 163 64

Slika 5.6. Dijagnostika pogrešaka učenika pri operaciji zbrajanja

Jednostavni CAI sustavi ne mogu razlikovati ova netočna rješenja pa će pomoćna petlja od ova tri učenika tražiti ponovne odgovore na drugim primjerima. Problem ovog pristupa je taj što obično postoji mala razlika između dopunske i izvorne nastave. To znači da učenik koji prvi put nije točno odgovorio na postavljena pitanja možda ni sljedeći put neće točno odgovoriti ako se koriste slični problemi. Osjetljivija (ili inteligentna) reakcija je da sustav dijagnosticira i svrsta odgovor učenika A u neznanje o prenošenju ostatka 1 u stupac desetica, odgovor učenika B svrsta u netočno pribrajanje rezultata u stupcu jedinica (11 i 13) deseticama, učenika C pogrešno zbraja u situacijama kad zbroj brojeva prelazi deset. Inteligentni sustav treba posredovati tako što će posebno uputiti na svaku od kvalitativno različitih pogreška.

Literatura

LITERATURA

1. Andersson J. R., Boyle C. F., Corbett A. T. and Lewis M. W., Cognitive Modelling and Intelligent Tutoring, Artificial Intelligence, vol. 42, No 1, February, 1990, pp 7-49.

2. Baker M. Integrated Learning Systems – An Introduction, http://atschool.eduweb.co.uk/mbaker, 1997.

3. Balkovich E., Lerman S., Parmelee R.P.: Computinng in Higher Education: The Athena Experience. IEEE Computer, 18(11), 1985, pp 112-125.

4. Barr A., Feigenbaum E. A.: The handbook of artificial intelligence - volume II. Chapter IX Application – oriented AI Research: Education, Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1986.

5. Benjamin L.: A history of teaching machines. American Psychologist, 43(9), 1988, pp 703–712.

6. Booth T.L.: Computer Education, IEEE Computer, 17(10), 1984, pp 57-68. 7. Bork A.: Learning with computer simulations. IEEE Computer, 12(10), 1979, pp 75-

84. 8. Bray D. W.: Using personal computers at the college level. IEEE Computer, 17(4),

1984, pp 36-46. 9. Bruner J. S.: Beyond the Information Given, Studies in the Psychology of Knowing, W.

W. Norton and Company, Inc. New York, 1973. 10. Budin L., Glavan F., Klaić M., Grabovac s. B., Vukasović D., Nimac E., Stanec Z., M.Babić,

Kniewald I., Stankov S.: Povjerenstvo za Obrazovanje iz područja informacijske i komunikacijske tehnologije u osnovnoj školi, MZOŠ, Zagreb 01.08.2005. (www.mzos.hr)

11. Carbonell J. R.: AI in CAI: An Artificial-Intelligence Approach to Computer-Assisted Instruction. IEEE Transaction On Man-Machine Systems, MMS-11(4), 1970, pp 190-202.

12. Champine G. A., Geer D. E., Ruh Jr, W. N.: Project ATHENA as a Distribuited Computer System; IEEE Computer, 23(9), 1990, pp 40-51.

13. Clancey W.J., Soloway E., Artificial Intelligence and Learning Environments: Preface, Artificial intelligence, vol. 42, No 1, February, 1990, pp 1-6.

14. Eisenberg M. B., Johnson D., Learning and Teaching Information Technology Computer Skills in Context, http://www.libraryinstruction.com, 2003

15. Fasang P. P., Rine D. C.: Computer science and engineering curricula : The bridge from theory to applications. IEEE Computer, 13(6), 1980, pp 37-42.

16. Fleischmann A. J., The Electronic Teacher: The Social Impact of Intelligent Tutoring Systems in Education, The University of British Columbia, Vancouver, http://www4.in.tum.de/~fleischa/papers/its.html, 2000.

17. Jonassen D. H., Computer in the classroom: Mindtools for critical thinking, Englewood Cliffs, NJ. Prentice-Hall, 1996.

18. Koffman E. B.: Design Techniques for Generative Computer – Assisted Instructional Systems, IEEE Transaction on education, Vol. E-165, No 4, 1973, pp182-189.

19. Koffman E. B., Perry J. M.: A Model for Generative CAI and Concept Selection. Intrnational Journal on Man-Machine Studies, 1976(8), pp 397-410.

20. Lockee B., Moore D., Burton J., Foundations of programming instruction In D. Johassen (Ed.), Handbook of Research for Educational Communication and Technology (2. ed.), Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2004.

51

21. Lysaught J. P., Williams C. M.: A guide to programmed instruction, College of Education, University of Rochester. John Wiley and Sons. Inc. New York, London, 1963. (Prijevod na hrvatski jezik - I. Furlan: Uvod u programiranu nastavu, Školska knjiga Zagreb, 1966.)

22. Maddison A.: Microcomputr in the classroom, Hodder and Stoughton, London, 1982. 23. Maruna - Carev T.: Kompjuter u nastavi jezika. Školske novine Zagreb, 1989. 24. McArthur D., Lewis M. i Bishay M., The Roles of Artificial Intelligence in Education:

Current Progres san Future Prospects, http://www.rand.org, 1993. 25. Mužić V.: Programirana nastava, Školska knjiga, Zagreb, 1974. 26. Mužić V., Rodek S.: Kompjutor u preobražaju škole. Školska knjiga Zagreb, 1987. 27. MZOS - Ministarstvo znanosti, obrazovanja i športa: Eksperimentalni nastavni plan i

program za osnovnu školu 2005./2006., Ministarstvo znanosti, obrazovanja i športa, Zagreb, 2005.

28. MZOS – Ministarstvo znanosti, obrazovanja i športa: Nastavni plan i program za osnovnu školu, Ministarstvo znanosti, obrazovanja i športa, Zagreb, 2006.

29. Nwana H.S., Intelligent Tutoring Systems: an Overview. Artificial Intelligence Review, No 4, 1990, pp 251-277.

30. O'Shea T.: Intelligent systems in education in D. Michie: Introductory readings in Expert Systems Gordon and Breach science Publishers, 1982.

31. Park O., Lee J.; Adaptive instructional systems, in D. Johassen (Ed.) Handbook of Research for Educational Communication and Technology (2. ed.), Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2004

32. Papert S.: Mindstorms (Children, Computers and Powerful Ideas), The Harvester Press Limited, 1982.

33. Pea R. D.: Beyond amplification: Using computers to regonize mental functioning, Educational psychologist, 20 (4), 1985, pp 167-182.

34. Piaget J.: Genetic Epistemology, The Norton Library, 1971. 35. Pine C.: Computer literacy: The New Wave in College Curricula. PLATO Password

Education Marketing Communications Department for PLATO user Control Data Corporation, Spring/Summer 1983.

36. Pohjonen J.: New learning environments a challenge to the management, International Schools Association 48th Annual Conference in Oulu, Finland July 8-10, 1999

37. Pressey S. L., A simple apparatus which gives tests and scores - and teaches. School and Society, 23 (586), 1926., pp 373-376.

38. Reeves T. C., The Impact of media and Technology in Schools, The University of Georgia, http://athensacademy.org/instruct/media_tech/reeves0.html, 1998.

39. Reinhardt A.: New Ways to Learn, Byte, march 1995, pp 50-72. 40. Rickel J. W.: Intelligent Computer-Aided Instruction : a survey organized around

system components. IEEE Transaction on System, Man, and Cybernetics 19(1), 1989, pp 40-57.

41. Rolston D. W.: Principles of artificial intelligence and expert systems development. McGraw-Hill Book Company, 1988.

42. Rodek S.: Kompjuter i suvremena nastavna tehnologija. Školske novine, Zagreb, 1986.

43. Rogers J. B.: Computer use in precollege education. IEEE Computer, 17(4), 1984, pp 46-52.

52

44. Romizowski A. J., Developing auto-instructional materials: From programmed texts to CAL and interactive video. Instructional Development 2. London, Kogan Page, 1986.

45. Salamon G., Perkins D. N., Globerson T., Partner in cognition: Extended Human intelligence with intelligent technologies, Educational Researcher, 20(3), 1991., pp 2-9

46. Self J. A.: Student Models in Computer Aided Instruction Int. J. Man-Machine Studies, 1974(6), pp 261-276.

47. Sherwood R. D., Model of Computer Use in School Settings, in C. K. Kinzer, R. D. Sherwood, J. D. Bransford (Ed) Computer Strategies for Education (Foundations and Content-Area Applications), Merrill Publishing Company, 1986.

48. Shute V. J., Psotka J.: Intelligent Tutoring Systems: Past, Present and Future in D. Johassen (Ed.) Handbook of Research for Educational Communications and Technology. A Project of the Association for Educational Communications and Technology, Updated September 21, 2001

49. Sleeman D., Brown J. S.: Introduction - Intelligent Systems u D. Sleeman, J. S. Brown (eds.): Intelligent Tutoring Systems, Academic Press, Inc, London (Ltd), 1982, pp 1-10.

50. Skinner B. F.: The Science of Learning and the Art of Teaching, Harvard Educational Review, 24, 1954., pp 86-97.

51. Skinner B. F.: Teaching machine, Science, 128, 1958,, pp 969-977. 52. Skinner B. F.: The technology of teaching, New York: Appleton-Century-Crofts

Educational Division, Meredith Corporation, 1968. 53. Skinner B. F.: Programmed Instruction Revisited, The Phi Delta Kappan, Vol. 68, No. 2

(Oct. 1986), pp. 103-110. 54. Sugarman R.: "What's new, teacher?" Ask the computer, IEEE Spectrum, 15(9),

1978a, pp 44-49. 55. Sugarman R.: A second chance for computer-aide instruction, IEEE Spectrum, 15(8),

1978b, pp 29-37. 56. Suppes P.: The Uses of Computers in Education, Sci. Am., 215,2, 1966, pp 206-220. 57. Šoljan N. N.: Nastava i učenje uz pomoć kompjutera, Pedagoško – književni zbor,

Zagreb, 1972 58. Šoljan N. N.: Obrazovna tehnologija, Školska knjiga Zagreb, 1976. 59. Taylor R. P.: The computer in school: Tutor, tool, tutee. New York, Teachers College

Press, 1980 60. Wenger E., Artificial Intelligence and Tutoring Systems: Computational and Cognitive

approaches to the Communication of Knowledge. Los Altos, California: Morgan Kaufmann, 1987.

61. White C. S., Hubbard G.: Computers and Education, Macmillan Publishing Company, NewYork, 1988.

62. Woolf B. P. : AI in Education in I. Shapiro, C. Stuart (eds) Artificial Intelligence - Encyclopedias, John Willy & Sons, Inc, 1992, pp 434-444.

63. Yazdani M.: New horizons in education computing Lecturer in Computer Science University of Exter, Exter UK Ellias Horwood Limited c, 1987.

64. xxxx: Control Data PLATO - System overview, 1972. 65. xxxx: "Digital in Education and Science", 1989 66. xxxx: Enciklopedijski rječnik pedagogije, Matica Hrvatske, Zagreb, 1963. 67. xxxx: Pedagoška enciklopedija, Školska knjiga, Zagreb, 1989.

Documents

Strojevi za poučavanje i programirana nastavaslavomirstankov.com/wordpress/wp-content/uploads/2014/07/Dio_B.pdfPovijesni razvoj primjene računala u nastavi obuhvaća četiri ključna