Studia to coś więcej niż szkoła i odrabianie lekcji. To w dużym stopniu samodzielne zgłębianie tematu i uczenie się różnych umiejętności. A więc w jeszcze większym zakresie studia bazują na samodzielnej pracy studenta czyli na pracy domowej. Czas spędzany na wykładach, gdy student słucha i czas spędzany na ćwiczeniach lub seminariach, gdy student coś poznaje manualnie lub uczestniczy w dyskusjach, to tylko część akademickiego studiowania. Dużo czasu żak powinien przeznaczyć na samodzielną pracę z tekstem, w dyskusje czy samodzielne wykonywane eksperymenty.
Tak było, ale w przysłowiowym międzyczasie znacząco zmieniło się otoczenie społeczno-cywilizacyjne uniwersytetów. Żyjemy w rzeczywistości nie tylko internetu lecz i sztucznej inteligencji. Wcześniej pisałem już o wątpliwościach dotyczących eseju: W czasach AI przymus edukacyjny zawodzi - czy zadawać pisanie esejów? Poruszając kwestię zmian w dydaktyce, wywołanych przez rewolucję technologiczną, w niemniejszym tekście chciałbym skupić się na jednym z najpopularniejszych studenckich zadań domowych: prezentacji multimedialnej. Przez lata referaty i prezentacje przygotowywane przez studentów w domu – czy to z użyciem Power Pointa, Canvy, Prezi, czy Mentimetra – były cennym elementem procesu nauczania. Zakładaliśmy, że student samodzielnie uzupełni swoją wiedze, powtórzy treści z wykładów i ćwiczeń, poszuka źródeł dodatkowych z zasugerowanych przez wykładowcę publikacji i książek oraz z tych wyszukanych samodzielnie, zapozna się z nimi, przetworzy i zbuduje swoją wiedzę. A następnie twórczo przekształci i przygotuje prezentację, czy to w formie tekstowej, np. jako esej czy sprawozdanie z ćwiczeń, czy to jako prezentacja multimedialna, którą będzie się wspierał w czasie wygłaszania referatu. Dzięki temu student utrwalał i poszerzał nie tylko wiedzę merytoryczną z danego zagadnienia, ale także rozwijał kluczowe kompetencje komunikacyjne i techniczne (komputerowe). Umiejętności techniczne dotyczą przygotowania prezentacji multimedialnej, a to umiejętność potrzebna w życiu zawodowym, już po studiach.
Zadanie w postaci studenckiej prezentacji miało ćwiczyć lub pokazać, czy student potrafi przygotować spójny merytorycznie konspekt, zaprojektować estetycznie slajdy, przygotować grafikę, animacje, schematy czy nawet umieścić krótkie materiały wideo. A potem obsłużyć przygotowaną prezentację i sprawnie wygłosić referat, posiłkując się przygotowanymi slajdami. Zyskiem była zatem zarówno opanowana wiedza, jak i umiejętności komunikacji wizualnej oraz sztuki argumentacji. To była także podstawa nauki systematyczności, samodyscypliny i planowania – cechy niezbędne w dorosłym życiu zawodowym.
Jednakże, nadejście zaawansowanych narzędzi sztucznej inteligencji całkowicie zmienia reguły gry. Dziś AI potrafi w kilka minut wygenerować kompletną prezentację: tworzy strukturę, syntetyzuje treść z Internetu lub publikacji, dobiera pasujące obrazy, a nawet formatuje slajdy, minimalizując wysiłek techniczny i merytoryczny ze strony studenta. Sam sprawdziłem ostatnio na kilka sposobów, zarówno proste informacje na poziomie szkoły średniej (np. fotosynteza) jak i bardziej zaawansowane merytorycznie zagadnienie, dotyczące ewolucji życia i kambryjskiej eksplozji różnorodności. Zajęło mi to kilka, kilkanaście minut. Więcej czasu zajęło mi czytanie tych gotowych rezultatów niż pisanie promptów. A jestem dopiero początkującym użytkownikiem tego typu zadań i narzędzi AI.
Jeśli przygotowanie techniczne i zbieranie podstawowych informacji może być wykonane automatycznie, pojawia się pytanie: jaką wartość ma praca domowa (studencka praca własna), która jest w zasadzie przepisywaniem (kopiuj-wklej) danych wygenerowanych przez algorytm? Stajemy przed bardzo poważnym dydaktycznym wyzwaniem dla dydaktyki akademickiej. To, co wcześniej było sprawdzaniem wiedzy merytorycznej i umiejętności technicznych, staje się testem zdolności do obsługi aplikacji AI. Zmiana jest znacznie poważniejsza niż jesienna zmiana opon na zimowe by bezpiecznie dojechać do celu. I by nie zrobić tego zbyt późno, dopiero gdy spadnie pierwszy śnieg i pojawi się lód na drodze. Tradycyjna dydaktyka normatywna i dydaktyka instrukcyjna oparta ma paradygmacie behawiorystycznym, która wymagała odtworzenia materiału, właśnie traci swoją moc. Nawiązując do porównania z oponami – śnieg już spadł a na letnich oponach daleko i bezwypadkowo nie zajedziemy.
Teraz zadając prezentację (jakże popularne w sylabusach jako forma sprawdzania efektów nauczania), sprawdzamy nie tyle poziom zrozumienia materiału, ile to, czy student umie wykorzystać AI jako „ściągawkę” czy „gotowca”. "W te klocki" studenci są przed większością nauczycieli akademickich.
Musimy zaakceptować fakt, że narzędzia AI są nowymi realiami akademickiej i szkolnej codzienności. Behawiorystyczna pedagogika przemocowa traci coraz bardziej swoją przydatność. Nie możemy karać studenta za korzystanie z nowoczesnych technologii, tak jak kiedyś karaliśmy za korzystanie z różnego rodzaju ściąg. Jeśli karzemy za błąd to naturalnym (i dobrze tłumaczonym przez behawioryzm) jest unikanie błędu, który generuje karę. To unikanie objawia się także jako oszustwa w postaci ściągania. Czy mamy być coraz sprawniejszymi detektywami i policjantami tropiącymi wykorzystanie AI w przygotowaniu prezentacji?
Pamiętam swoją pierwszą dwójkę w szkole. To było w czasach, gdzie 2 było najniższą oceną (nie było jedynek). Zadziało się w pierwszej klasie szkoły podstawowej, nie odrobiłem pracy domowej i dostałem dwójkę. Wielkie moje zdziwienie i zaskoczenie. Oczywiście ta kara podziała na mnie mobilizująco. Powoli wyrastałem z dziecięcej beztroski i zapisywałem w zeszycie prace domowa a potem sprawdzałem, co było zadane. Kary za nieodrobioną pracę były i później. Wyrabiałem nie tylko nawyki systematyczności i odpowiedzialności ale i różne sposoby na oszukiwanie. Bo jednak czasem z różnych przyczyn się zapomniało odrobić. Lub nie potrafiłem rozwiązać zadanego zadania czy wypracowania. Aby uniknąć kary przepisywałem od kolegi czy koleżanki na szkolnym parapecie lub pod ławką (na innej lekcji). Na lekcjach sobie podpowiadaliśmy lub przygotowywaliśmy różne mniej lub bardziej wymyślne ściągi. Jak w biologii - był to ewolucyjny wyścig zbrojeń między drapieżnikiem i ofiarą.
Dziś błąd polega na braku samodzielnego wysiłku w przygotowaniu studenckiego referatu, ale czy generowanie kary, która prowadzi do przygotowania prezentacji z pomocą AI, jest rozwiązaniem? Dlaczego wybieramy drogę na skróty? Z wielu powodów, nie tylko z lenistwa i nie tylko z braku motywacji do nauki. Czasem studentowi brakuje czasu, bo jest kumulacja zaliczeń i kolokwiów, lub jakaś kolizja z życiem prywatnym. Motywacja i chęć własnego rozwoju – kluczowe dla procesu uczenia się – mogą być wypierane przez łatwość uzyskania gotowego wyniku. Bynajmniej nie pochwalam tego procederu.
Tak jak w szkole wprowadzono instytucję zgłaszania nieprzygotowania, akceptując ludzki błąd i dając szansę na nadrobienie, tak musimy zaakceptować AI. Analogicznie do zmiany opon na zimowe, by bezpiecznie dotrzeć do celu, musimy zmienić nasze metody nauczania. Wartość edukacyjną zachowają prezentacje, które są po pierwsze samodzielnie wykonane i wymagają krytycznej analizy, obrony kontrowersyjnej tezy, lub zastosowania wiedzy w unikalnym, lokalnym kontekście, którego AI nie jest w stanie wygenerować. Zadania muszą opierać się na kreatywności, bezpośredniej interakcji i głębokiej refleksji, a nie na technicznej produkcji slajdów. Wykorzystanie narzędzi AI w przygotowaniu prezentacji nie świadczy o braku samodzielności studenta i nie świadczy o braku jego pracy i rozwoju.
Moim zdaniem kluczowa jest motywacja studenta i jego chęć rozwoju. Bo konia można przyprowadzić do wodopoju, ale nie da się go zmusić do napicie się. Jak motywować? Sensowności i przydatnością zlecanych zadań? Uświadamiać na czym polega proces uczenia się i że wiąże się z wysiłkiem? A może zaakceptować błąd i skupić się na rozwoju? Niepowodzenie lub błąd nie musi być porażką i nie musi wiązać się z kara. Po drugie trzeba więcej zaufania. I po trzecie konieczna jest zmiana paradygmatu dydaktycznego, odejście od dydaktyki normatywnej i dydaktyki instrukcji na rzez konstruktywizmu i konektywizmu. Potrzebne są więc kadrze akademickiej metakompetencje edukacyjne. Czyli świadomość tego, co się robi w powiązaniu z szerszym kontekstem teoretycznych, w tym przypadku z paradygmatami pedagogicznymi. A czy na uczelniach w ogóle o tym dyskutujemy? Zajęcia robimy „bo tak kiedyś się robiło”, bo pamiętamy czasy szkoły i czasy studiów. Ale tamten kontekst paradygmatowy już się zmienił. Trzeba pogłębionej autorefleksji i dyskusji. Kontynuacja przeszłości to jak zimowa jazda na letnich oponach – ani bezpiecznie ani pewności czy w ogóle dojedziemy do celu.
Tak czy siak nauczyciele akademiccy stoją przed pilnym i ogromnym wyzwaniem. Jakie nowe, interaktywne formy prezentacji mogłyby zmusić lub raczej zmobilizować studentów do faktycznego wysiłku intelektualnego i krytycznego myślenia, nawet przy użyciu narzędzi AI? Całkowicie wyeliminować prezentacje czy je jakoś zmodyfikować? Jak? Macie może, drodzy Czytelnicy, jakieś pomysły czy już sprawdzone sposoby?
Jednakże, nadejście zaawansowanych narzędzi sztucznej inteligencji całkowicie zmienia reguły gry. Dziś AI potrafi w kilka minut wygenerować kompletną prezentację: tworzy strukturę, syntetyzuje treść z Internetu lub publikacji, dobiera pasujące obrazy, a nawet formatuje slajdy, minimalizując wysiłek techniczny i merytoryczny ze strony studenta. Sam sprawdziłem ostatnio na kilka sposobów, zarówno proste informacje na poziomie szkoły średniej (np. fotosynteza) jak i bardziej zaawansowane merytorycznie zagadnienie, dotyczące ewolucji życia i kambryjskiej eksplozji różnorodności. Zajęło mi to kilka, kilkanaście minut. Więcej czasu zajęło mi czytanie tych gotowych rezultatów niż pisanie promptów. A jestem dopiero początkującym użytkownikiem tego typu zadań i narzędzi AI.
Jeśli przygotowanie techniczne i zbieranie podstawowych informacji może być wykonane automatycznie, pojawia się pytanie: jaką wartość ma praca domowa (studencka praca własna), która jest w zasadzie przepisywaniem (kopiuj-wklej) danych wygenerowanych przez algorytm? Stajemy przed bardzo poważnym dydaktycznym wyzwaniem dla dydaktyki akademickiej. To, co wcześniej było sprawdzaniem wiedzy merytorycznej i umiejętności technicznych, staje się testem zdolności do obsługi aplikacji AI. Zmiana jest znacznie poważniejsza niż jesienna zmiana opon na zimowe by bezpiecznie dojechać do celu. I by nie zrobić tego zbyt późno, dopiero gdy spadnie pierwszy śnieg i pojawi się lód na drodze. Tradycyjna dydaktyka normatywna i dydaktyka instrukcyjna oparta ma paradygmacie behawiorystycznym, która wymagała odtworzenia materiału, właśnie traci swoją moc. Nawiązując do porównania z oponami – śnieg już spadł a na letnich oponach daleko i bezwypadkowo nie zajedziemy.
Teraz zadając prezentację (jakże popularne w sylabusach jako forma sprawdzania efektów nauczania), sprawdzamy nie tyle poziom zrozumienia materiału, ile to, czy student umie wykorzystać AI jako „ściągawkę” czy „gotowca”. "W te klocki" studenci są przed większością nauczycieli akademickich.
Musimy zaakceptować fakt, że narzędzia AI są nowymi realiami akademickiej i szkolnej codzienności. Behawiorystyczna pedagogika przemocowa traci coraz bardziej swoją przydatność. Nie możemy karać studenta za korzystanie z nowoczesnych technologii, tak jak kiedyś karaliśmy za korzystanie z różnego rodzaju ściąg. Jeśli karzemy za błąd to naturalnym (i dobrze tłumaczonym przez behawioryzm) jest unikanie błędu, który generuje karę. To unikanie objawia się także jako oszustwa w postaci ściągania. Czy mamy być coraz sprawniejszymi detektywami i policjantami tropiącymi wykorzystanie AI w przygotowaniu prezentacji?
Pamiętam swoją pierwszą dwójkę w szkole. To było w czasach, gdzie 2 było najniższą oceną (nie było jedynek). Zadziało się w pierwszej klasie szkoły podstawowej, nie odrobiłem pracy domowej i dostałem dwójkę. Wielkie moje zdziwienie i zaskoczenie. Oczywiście ta kara podziała na mnie mobilizująco. Powoli wyrastałem z dziecięcej beztroski i zapisywałem w zeszycie prace domowa a potem sprawdzałem, co było zadane. Kary za nieodrobioną pracę były i później. Wyrabiałem nie tylko nawyki systematyczności i odpowiedzialności ale i różne sposoby na oszukiwanie. Bo jednak czasem z różnych przyczyn się zapomniało odrobić. Lub nie potrafiłem rozwiązać zadanego zadania czy wypracowania. Aby uniknąć kary przepisywałem od kolegi czy koleżanki na szkolnym parapecie lub pod ławką (na innej lekcji). Na lekcjach sobie podpowiadaliśmy lub przygotowywaliśmy różne mniej lub bardziej wymyślne ściągi. Jak w biologii - był to ewolucyjny wyścig zbrojeń między drapieżnikiem i ofiarą.
Dziś błąd polega na braku samodzielnego wysiłku w przygotowaniu studenckiego referatu, ale czy generowanie kary, która prowadzi do przygotowania prezentacji z pomocą AI, jest rozwiązaniem? Dlaczego wybieramy drogę na skróty? Z wielu powodów, nie tylko z lenistwa i nie tylko z braku motywacji do nauki. Czasem studentowi brakuje czasu, bo jest kumulacja zaliczeń i kolokwiów, lub jakaś kolizja z życiem prywatnym. Motywacja i chęć własnego rozwoju – kluczowe dla procesu uczenia się – mogą być wypierane przez łatwość uzyskania gotowego wyniku. Bynajmniej nie pochwalam tego procederu.
Tak jak w szkole wprowadzono instytucję zgłaszania nieprzygotowania, akceptując ludzki błąd i dając szansę na nadrobienie, tak musimy zaakceptować AI. Analogicznie do zmiany opon na zimowe, by bezpiecznie dotrzeć do celu, musimy zmienić nasze metody nauczania. Wartość edukacyjną zachowają prezentacje, które są po pierwsze samodzielnie wykonane i wymagają krytycznej analizy, obrony kontrowersyjnej tezy, lub zastosowania wiedzy w unikalnym, lokalnym kontekście, którego AI nie jest w stanie wygenerować. Zadania muszą opierać się na kreatywności, bezpośredniej interakcji i głębokiej refleksji, a nie na technicznej produkcji slajdów. Wykorzystanie narzędzi AI w przygotowaniu prezentacji nie świadczy o braku samodzielności studenta i nie świadczy o braku jego pracy i rozwoju.
Moim zdaniem kluczowa jest motywacja studenta i jego chęć rozwoju. Bo konia można przyprowadzić do wodopoju, ale nie da się go zmusić do napicie się. Jak motywować? Sensowności i przydatnością zlecanych zadań? Uświadamiać na czym polega proces uczenia się i że wiąże się z wysiłkiem? A może zaakceptować błąd i skupić się na rozwoju? Niepowodzenie lub błąd nie musi być porażką i nie musi wiązać się z kara. Po drugie trzeba więcej zaufania. I po trzecie konieczna jest zmiana paradygmatu dydaktycznego, odejście od dydaktyki normatywnej i dydaktyki instrukcji na rzez konstruktywizmu i konektywizmu. Potrzebne są więc kadrze akademickiej metakompetencje edukacyjne. Czyli świadomość tego, co się robi w powiązaniu z szerszym kontekstem teoretycznych, w tym przypadku z paradygmatami pedagogicznymi. A czy na uczelniach w ogóle o tym dyskutujemy? Zajęcia robimy „bo tak kiedyś się robiło”, bo pamiętamy czasy szkoły i czasy studiów. Ale tamten kontekst paradygmatowy już się zmienił. Trzeba pogłębionej autorefleksji i dyskusji. Kontynuacja przeszłości to jak zimowa jazda na letnich oponach – ani bezpiecznie ani pewności czy w ogóle dojedziemy do celu.
Tak czy siak nauczyciele akademiccy stoją przed pilnym i ogromnym wyzwaniem. Jakie nowe, interaktywne formy prezentacji mogłyby zmusić lub raczej zmobilizować studentów do faktycznego wysiłku intelektualnego i krytycznego myślenia, nawet przy użyciu narzędzi AI? Całkowicie wyeliminować prezentacje czy je jakoś zmodyfikować? Jak? Macie może, drodzy Czytelnicy, jakieś pomysły czy już sprawdzone sposoby?
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz