2014, Volume 6, Issue 1 Časopis pro technickou a informační výchovu ISSN X

Journal of Technology and Information Education Časopis pro technickou a informační výchovu

1/2014, Volume 6, Issue 1 ISSN 1803-537X

Journal of Technology and Information Education Complete articles are published on-line: http://jtie.upol.cz Publisher: Department of Technology and Information Education, Faculty of Education Palacký University in Olomouc, EU – Czech Republic Editor in Chief: Doc. Ing. Paed. Čestmír Serafín, Dr. – Palacký University in Olomouc Editorial board: Prof. Ing. Ján Stoffa, DrSc. – Palacký University in Olomouc Prof. PhDr. Mária Kožuchová, CSc. – Comenius University in Bratislava Prof. Ing. Veronika Stoffová, CSc. – J. Selye University in Komárno Prof. PhDr. Martin Bílek, Ph.D. – University of Hradec Králové Prof. PaedDr. Jozef Pavelka, CSc. – University in Prešov Prof. Wojciech Walat, Dr. – University of Rzeszów Doc. Ing. Jaromír Kijonka, CSc. – VŠB – Technical University in Ostrava Doc. PhDr. Zdeněk Friedman, CSc. – Masaryk University in Brno Doc. PhDr. Miroslav Chráska, Ph.D. – Palacký University in Olomouc Doc. Ing. Berta Rychlíková, CSc. – University of Ostrava Doc. PaedDr. Jiří Kropáč, CSc. – Palacký University in Olomouc Doc. Ing. Vladimír Soták, CSc. – Constantine the Philosopher University in Nitra Doc. PaedDr. Jarmila Honzíková, Ph.D. – University of West Bohemia in Pilsen PaedDr. PhDr. Jiří Dostál, Ph.D. – Palacký University of Olomouc PaedDr. Ján Stebila, PhD. – Matej Bel University Banská Bystrica Ing. Jan Chromý, Ph.D. – Institute of Hospitality Management in Prague Technical Staff: Technical Editor: Mgr. Pavlína Částková, Ph.D., Mgr. Luděk Kvapil, Ph.D. and Mgr. Martina Krestýnová Web Editor: Mgr. Jan Kubrický, Ph.D. All articles are subject of peer-to-peer anonymous review procedure.

© Palacký University in Olomouc ISSN 1803-537X (print) ISSN 1803-6805 (on-line)



OBSAH USING ICT IN EDUCATION OF PRESCHOOL CHILDREN .................. 4 THE INCLUSION OF DESIGN PATTERNS IN THE TEACHING OF PROGRAMMING ............................................................................... 19 DEVELOPING A LEARNING TAXONOMY FOR EDUCATIONAL ROBOTICS................................................................................................ 30 HOW DO PRIMARY TECHERS RESPOND TO INTRODUCTION OF BASICS OF COMPUTER SCIENCE INTO SCHOOL CURRICULA OF ICT ............................................................................... 45 CREATION OF STUDY MATERIAL FOR ADPTIVE E-LEARNING ......................................................................................................... 57 ANALYSIS OF TERM MEANING “COMPUTATIONAL THINKING” .............................................................................................. 71 COMPUTER THERAPY AS CONCEPT OF NEW FORM OF THERAPY FOR ITELLECTUAL DISABLED PEOPLE: THEORY AND PRACTISE ....................................................................................... 89 TESTING AND ANALYSIS OF STUDENTS’ CONCEPTION FROM PHYSICS..................................................................................... 104 ANALYSIS OF TASKS IN THE SLOVAKIAN BEBRAS CONTEST 2013/14 ................................................................................. 122



Vážení čtenáři, dostává se Vám do rukou nové číslo vědecko-odborného časopisu zaměřeného na problematiku technické a informační výchovy. Články a statě v něm publikované jsou od vzniku časopisu vždy věnovány teoretickému i empirickému výzkumu v oborových didaktikách technické výchovy i informační výchovy. V tomto kontextu je časopis v mnohém unikátní, a to nejen svým odborným zaměřením a skladbou příspěvků mnoha autorů domácích i zahraničních, ale také svým vědeckým renomé, prokazující jeho pevné zakotvení odborné komunitě. Odborné texty, které zde najdete, slouží nejen k prohlubování vědomostí a k informování o aktuálním stavu v řadě vědních oborů spojených s technikou a informačními technologiemi u nás a ve světě, ale jsou i významnými inspirativními zdroji pro další výzkum, ať už základní nebo aplikovaný. Technicky a informačně orientované vzdělávání je v České republice pro konkurenceschopnou ekonomiku zásadním a přímo základním kamenem. Systém vzdělávání nastavený v podobě rámcových vzdělávacích programů a z nich vyplývajících školních vzdělávacích programů v té formě, v jaké je realizován v posledních létech, zákonitě nemůže vést ke zvýšení konkurenceschopnosti průmyslu a tím i dalších oblastí naší ekonomiky. České školství vždy disponovalo v oblasti technické přípravy mladé generace obrovským potenciálem, potenciálem, jenž se rozvíjel již od primárního vzdělávání na základních školách mnoho desítek let. Tento potenciál ale české školství nejenže nedokázalo využít, ale ani na něm postavit další rozvoj do budoucna, což se nemalou mírou projevuje převažujícím nezájmem žáků o studium technicky orientovaných oborů i třeba neuspokojivými výsledky z matematiky u maturitních zkoušek. Malým dílem chce tak tento časopis soustavně přispívat ke změně klimatu, ke změně ve vnímání technického a informačního vzdělávání ve společnosti. Chce ukázat, na vědeckých základech podložených mnoha výzkumy, potřebu kvalitní odborné přípravy na technické vnímání světa, tolik potřebné pro běžný život člověka. Příspěvky a statě, které toto číslo přináší, jsou velmi rozmanité – zabývají se adaptivní výukou, vzdělávacími cíli, výukou robotiky, přípravou žáku v primárním vzdělávání či počítačovou terapií u osob s mentálním postižením a to není zdaleka vše, co vám může toto vydání nabídnout. Doufám, že vám zajímavý obsah přinese mnoho podnětů ve vaší vědecké a výzkumné práci. Čestmír Serafín

3



Teoretická studie

USING ICT IN EDUCATION OF PRESCHOOL CHILDREN Vladimíra SEHNALOVÁ Abstract Digital technologies have become a regular part of lives of even preschool children. They can primarily come across them in their families, but they can also play an important role in education. To integrate a computer successfully into preschool education requires suitable engagement of pedagogues who are computer literate and who then become familiar with suitable educational programs and change their existing methods of work. Nursery schools in the Moravian-Silesian region have already been equipped with computers and research has shown that they are used in educating children. The pedagogues could have improved their knowledge and skills by taking part in courses focused on using information technologies in education of preschool children. Information technologies represent another method of children education. They primarily help children develop individually and they can be beneficial when education children with specific educational needs. When using computers, possible risks and negative effects have to be considered as well. Keywords: preschool education, information technologies, educational program, pedagogical worker

4



upon the time spent by a computer, and the dependence of such behaviour upon what the children aged five to six do respectively. The research has shown that the level of prosocial behaviour is better in children who have worked with a computer for less than a year. The longer the time of using a computer, the worse prosocial behaviour and the higher aggressive behaviour was proved. An increase in aggressive behaviour was monitored in children who were used to using a computer daily and didn’t use it for education, but rather for surfing the Internet (Gulay, 2011). Technologies that are suitable for development have not been included into today’s classrooms yet. This covers both instructional technology and assistive technology. Instructional technologies mean such classroom tools that to support instructional: effectiveness (i. e. helping the young child to do things in a better way), efficiency (i. e. helping the child do things faster or of better quality), and appeal (i. e. better involving the child in learning). Assistive technology represents any tool that helps a disabled child to do things they would not do without the tool at an expected level of performance. Both technologies are critical to support children’s participation in planned classroom activities. However, the challenge of how to develop the needed knowledge and

1 Introduction Computers have become an everyday tool in human life. They play an important role in each profession and they enable education. Information technologies attract children and today’s generation is called “digital generation” or sometimes even “cyberkids”. Children come across computers in their families which are equipped with mobile devices more and more. Children younger than eight years spend less time watching television and more time with smart phones and iPads (Rideout, 2013). Research oriented at using computers by children focus on six aspects of child’s development: social development, dependence on sex, emotional development, cognitive development, thinking, and physical development (Mohammed, 2012). It has been found out that using computers by young children brings positive results in the area of increased mathematical thinking and memory, easier cognitive development, improved ability to solve problems, social interaction, and language skills (Gulay, 2011; Mohammad, 2012). Dissenters of using computers in early childhood education point at harmfulness of long-term sitting by a computer from health, social, and emotional points of view (Mohammed, 2012). There has been research on the dependence of prosocial and aggressive behaviour 5


skills best among practitioners to include them in the curriculum is a matter of future. Professional pedagogues that are supposed to use both instructional and assistive technology effectively with young disabled children in classroom settings must: • develop a basic understanding of technology and its potential contributions to education, • demonstrate some proficiency in using appropriate technologies to create classroom instructional supports, • actually create and implement instructional activities and products using the technology. (Parette et al., 2013) In 2012, the National Association for the Education of Young Children (NAEYC) in cooperation with the Fred Rogers Center released a joint position statement on the use of technology and interactive media in early childhood programs. Their joint statement claims: • When used intentionally and appropriately, technology and interactive media are effective tools to support learning and development. • Intentional use requires early childhood teachers and administrators to have information and resources regarding the nature of these tools


and the implications of their use with children. • Limitations on the use of technology and media are important. • Special considerations must be given to the use of technology with infants and toddlers. • Attention to digital citizenship and equitable access is essential. • Ongoing research and professional development are needed. (Technology and Interactive Media as Tools in Early Childhood Programs Serving Children from Birth through Age 8, 2012) In order to effectively use interactive technologies in nursery schools, NAEYC recommends: • Allow children to freely explore touch screens loaded with a wide variety of developmentally appropriate interactive media experiences that are well designed and enhance feelings of success. • Provide opportunities for children to begin to explore and feel comfortable using “traditional” mouse and keyboard computers to use Websites or look up answers with a search engine. • Capture photos of block buildings or artwork that children have created; videotape 6


dramatic play to replay for children. • Celebrate children’s accomplishments with digital media displayed on a digital projector or on a classroom Website. • Incorporate assistive technologies as appropriate for children with special needs and/or developmental delays. • Record children’s stories about their paintings or their play; make digital audio or video files to document their progress. • Explore digital storytelling with children. Co-create digital books with photos of the children’s play or work; attach digital audio files with the child as the narrator. (Effective Classroom Practice: Preschoolers and Kindergarteners, 2012) Pedagogues must understand the potential of using computers in education prior to starting using such a form. Only then they can successfully use a computer as a tool for development of children’s skills. Pedagogues themselves decide on when and how to integrate a computer into education and they make use of the possibilities. A successful integration of computers into education of preschool children depends on teacher’s abilities and a suitable integration into


curricula while using its possibilities as a tool for learning. A computer can make learning entertaining and funny and it can bring children their own experience, creativity and discovery. (Mohammad, 2012) The participating teachers claimed that computer-assisted education is beneficial in providing lots of audio-visual, interesting points as well as in developing hand coordination. The teachers claim that they use computer software actively in most activities of preschool education. Computers in preschool education represent a new concept. Computers seen in every part of life are the most important technological devices of our century that contains all intellectual reservoirs. In general, the use of computers in the teaching-learning process can be divided in two; having a teaching role and a learner role. When selecting Computer Assisted Education (CAE) software for preschool education, we must attentively consider the following points: • language of software, • software must be designed according to opinions of experts in assessment and evaluation, development and preschool education, • colours used for designing must be designed in a way

7


that captures the attention of children, • animations, objects that used in software must be convenient to children’s level, • software must be in a quality level that gets the attention of children and motivate them to interact with CAE, • software must be effective in tending the children to the point they will learn, • instructions used in software must be given audibly with an approach that children might be illiterate, • software must be designed in a form that they can use without getting help of an adult, • it must be designed in a form that enthusiasts and excites the children with its visual and audial stimulus as a natural need of CAE. (Kol, 2012) The New Primary Curriculum in the United Kingdom in the year 2009 highlighted that ICT (Information and Communication Technologies) should play the key role of children's early learning experiences. Implementation of such activities means that ICT and play must be integrated into the curriculum for young children. Many areas where play and ICT appear to function harmoniously rely on a definition of ICT that reaches beyond the desktop computer. As an example, we can mention touch technology


or the role of technological toys in socio-dramatic play. Playful, positive experiences with computers could help to ensure that children leave their formative years with a positive disposition towards ICT that will servethem well as they progress into the formal stages of their education. The benefits of play for early learning are well documented and it is generally accepted that play promotes children's development across domains. (Howard et al., 2012) Technologies are successfully used in educating young children with special educational needs. Individual approach enables using an iPad and a suitable application. Technologies as iPads bring in flexibility in places where teaching and learning may occur thanks to their portability and abundance of educational apps for early childhood is available at no or low cost. Additionally, if an iPad is not used, other tablet devices could be utilized. There is a number of opportunities to meet children's preferences, strengths, and needs with developmentally suitable apps that establish relationships between the abstract and everyday technologies relating to mathematics, science, and engineering. Four important principles were considered when choosing apps for preschoolers, especially ones with disabilities:

8


• •

• •


Institutional preschool education aims at complementing family upbringing and in close connection with providing the child with an environment full of multi-aspect and adequate stimuli for its active development and learning. Preschool education should meaningfully enrich child’s daily programme during its preschool years and provide the child with professional care. In March 2005, the Ministry of Education, Youth and Sports issued the Framework Education Programme for Preschool Education, which builds on the Framework Programme for Preschool Education published already in 2001. The Framework Education Programme for Preschool Education (FEP PE) specifies the main requirements, conditions and rules for the institutional education of children of preschool age. These rules relate to the pedagogical activities taking place in educational institutions included in the network of schools and educational facilities. They are binding for preschool education in nursery schools, in nursery schools with a programme adapted to the special needs of children and in preparatory forms of elementary schools. Since 1st September 2007, schools have been supposed to act in compliance with the FEP PE. Nursery schools can have their programmes focused on aesthetic activities, movement activities,

The student should be the source of the action to make the outcome more scientific. The students should be able to see cause and effect relationships by changing the beginning action and seeing how it reflects the outcome. The outcome of changing the variable must be observable to the preschooler. The action and reaction must happen immediately for the child to see and make connections between the cause and effect. (Aronin, 2013)

2 Preschool education in the Czech Republic Preschool education in the Czech Republic is usually organised for children aged three to six years. Children in the year before beginning their compulsory school attendance are given preference in the acceptance process. Preparatory forms of elementary school are established for socially disadvantaged children aged 5+. Nursery school is organisationally divided into classes. There is a possibility to place children of the same or different age in a class and thus create homogenous or heterogeneous classes. In the same way, it is possible to place children with special educational needs into a class of a common nursery school and create an integrated class.

9


ecology etc. (Preschool Education in the CR) Education must be closely related with individual needs and abilities of individual children, including specific educational needs. A didactic style of nursery school children education should be based on the principle of educational offer, individual choice, and active participation of the child. One of possible ways to meet such objectives of preschool education is to use information technology, which enables individual, pair, or team work of children as well as work of the pedagogue with the whole group of children. A suitable way is to use educational software designed for a given age group hand in hand with an interactive board and active engagement of all children into educational activities, which are carried in a playful and entertaining form. Based on the contract of the Ministry of Education, Youth and Sports and company IBM, nursery schools were equipped with special computer stations KidSmart. Project “KidSmart Early Learning Programme” has been running for years and enables to use child computer stations equipped with special software for educational purposes. The workplace consists of a colourful plastic house with a computer, monitor, child computer mouse, keyboard, speakers, voice set with a microphone, and a printer inside.


The computer workplace is ergonomically adjusted to preschool children and complies with all psycho-hygienic norms. Computer programs in child computer KidSmart are very easy to control, tasks and their solution are not systematically repeated. Children must look for creative solutions every time they use the computer. The software teaches the children basics of mathematics and logic (Millie's Maths House), time indication and spatial imagination (Trudy's Time and Place House), natural science (Sammy's Science House), and language expression and cooperation (Bailey's Book House, Stanley's Sticker Stories). The objective of the “KidSmart Early Learning Programme” is to make children familiar with information technology, which will become a necessary part of their future lives. They acquire information and learn by playing. Educational programs form a part of nursery school educational activities, they help develop mathematical terminology, learning scientific skills, time determination, geographical knowledge, skills of mapping, direction determination, creativity, imagination, skills of problem solving. All of that is carried out while meeting both safety and suitable methods of work with information technology. (Kocourek, 2008)

10


The pedagogues should be able to handle basic operation with a computer and be willing to use a computer in educational activities. Prior to using computers in classrooms, they have to think of computer’s meaningful use, its benefits for the children, and its role in individual thematic areas. They consider its use for controlled and spontaneous learning and activities. A computer is used in combination with other common methods. It is advised to enable children aged 4+ to have access to a computer. At this age, they are already able to independently control certain programs and understand certain relationships. Of course, there will be differences between the children, which must be considered by the pedagogues. Access can also be granted to younger children if they have already had some experience with a computer and if they want to try new programs or games. When a child is working at computer, it must always be under supervision of an adult as the child could have problems with using the keyboard or manipulating mouse. The pedagogue or parent chooses such programs from the menu that are the most suitable for the child with respect to its individual abilities. The adult must also supervise the way the child is working at a computer and advise the child in the case of problem occurrence.


If a child is working at a computer, it is highly necessary to follow the time. The recommended time depends on child’s age. Children aged 3 are recommended to spent 10 minutes at the most, children aged 4.5+ can be allowed 15 minutes more. Children aged 5 can spend about 20 minutes and aged 6 maximally 30 minutes per day. The time to be spent at a computer should be agreed with the child in advance and then use a device to measure the time, e.g. hourglass or timer. Children working at a computer should also intersperse this work with exercising or walks similarly to with any other sitting activity. A computer designed for educating should be located into a classroom of the nursery school. The pedagogue can use an educational program or activity right into the lesson plan, he is to operate the computer and arouses children’s appropriate reactions and answers. The children can also work at the computer individually, they take turns and the pedagogue only supervises and solves possible problems. The pedagogue also monitors children’s behaviour, time spent at the computer, how many children are at the computer, whether they control it correctly, etc. Some nursery schools already have a computer with an interactive board or a computer, projection screen and data projector. In order to effectively use such technolo11


gies, the pedagogues must be able to control them and suitable integrate methodology of their use in education. This led to creation of educational courses to mediate this information to nursery schools teachers.


Driving Licence” (ECDL). The project was also focused on nonpedagogical staff in order to increase effective use of ICT in schools. (ZOKIM, 2012) Every course was supplied with a new distance study material in a pre-defined extent. The text of the study material contained distance features, assignments, stop and checks, tasks to think over, examples, recommended literature, etc. Some courses were supported by a multimedia component using software for interactive boards or other applications enabling to create multimedia in .avi or .mpeg formats. This study material included particular examples, demonstrations from the text study material, and interactive exercises or presentations. The tutors also elaborated a supplementary e-learning course using Learning management System (LMS) Moodle. Such an ecourse included all created study materials, study guides, tasks, exercises, and a forum served as a communication tool between the participants and the tutor. The study materials uploaded to the Moodle course enabled to study individually, including submitting assignments. The presence part of the course was in a form of four afternoon seminars in a computer classroom, where the tutor presented the prepared study materials, discussed the current topic, and

3 Courses aimed at using information technology in nursery schools The course for teachers were started in 2012 as a part of project “Zvyšování odborných kompetencí pracovníků škol a školských zařízení v MSK v oblasti matematiky, VT a využívání ICT ve školách” (Increasing professional competencies of school institutions staff in the Moravian-Silesian region in the area of mathematics, informatics and using information and communication technologies in schools) The aim of the project was preparation and realisation of education courses and workshops to support professional development of school institutions staff in the area of mathematics, informatics and using information and communication technologies in schools. Once taking part in the courses, the pedagogues should have an increased level of integrating information technology into their own lesson plans. They should also have increased competences in ICT to prove their practical knowledge in a form of preparatory courses for certificate “European Computer 12


replied to participants’ questions. The participants carried out practical exercises, elaborated assigned tasks, or searched additional information. The introductory course “Hrajeme si s počítačem” (Playing with a computer) was focused on an issue of using information technology in education. It stemmed from Framework Education Programme for Pre-school Education, from theoretical knowledge on educating talented children and children with specific educational needs. Alternative ways of educating children using information technology were proposed. The teachers were familiarised with basic rules of safety and hygiene when working at a computer and their attention was also drawn to certain risks. The course was focused on practical mastering of work at a computer, applications for preparing own educational materials, and using internet portals and educational programs suitable for preschool children. The course “Kreslení a poznávání s využitím počítače v předškolním vzdělávání” (Painting and learning using a computer in preschool education) was primarily focused on the area of painting. Painting in preschool age develops imagination and its level relates to child’s intellectual development. Computer painting develops fine motor skills of children, it enables


them to paint easily and colour basic geometric shapes, which are difficult for children to paint them by hand due to their regular shape. The painting program also enables to simply change sizes, colours, shapes, to group or divide objects. Observing images, looking for differences, or their completion develops observing skills and spatial imagination. The Framework Education Programme for Preschool Education served as a basis for requirements on child’s education, which could have been elaborated using painting programs as well as knowledge which can be developed using educational programs. The content of the course was focused on painting program “Malování” (Painting), which is suitable even for preschool children. The course participants used “Malování” to create their own educational materials. Those can be used right in their activities with children in nursery schools if they are equipped with a data projector or an interactive board. The created samples can also serve as examples for individual work of children at a computer. Children mastering working with a mouse can redesign the images, join the painted elements, colour the created objects, or use other functions and application to create images. The course “Využití vzdělávacích programů pro práci s dětmi v mateřské škole” (Using educa13


tional programs for work with children in nursery schools) was focused on individual educational programs designed for education of preschool children. Intergrating them requires professional development, which considers child’s age, graphical attractiveness and understandability. Educational programs focus on developing basic skills, such as graphical distinguishing, observing, sorting, motion tracking, developing numeric expression, assigning the number of objects, geometric shape distinguishing, thinking, speaking, memorising, etc. the choice of various alternatives and difficulties enables to adjust the tasks to the age and knowledge of the child. It enables to start with the easiest tasks and only when they are successfully completed to advance to a higher level. Thus, educational programs can be individually used for various age groups and adjust them to specific requirements of the child. A wide range of tasks and various levels of difficulty enabled the course participants to realise the extent of the required knowledge and skills of children of various age groups and the ways how to achieve them. The teachers received suggestions for work with children in nursery schools as well as evaluated suitability of integrating educational programs into their lessons.


Information technologies to be used in nursery schools for education: • Portable computer and data projector – the devices can be easily transported. • Digital camera – documenting children’s activity, products or activities at school and outside. • Scanner – digitalising painted materials, e. g. children’s works and their presentation on the school web site or sending them to competitions. • Printer – printing out materials for work with children or their products. • Interactive board – activating children and making educational activities illustrative. • SMART Table – an interactive table where children use their fingers to move digital objects or photographs as well as paint in digital ink on table’s surface. • Digital and programmable toys, which develop skills of problem solving, understanding geometric terminology, and cooperation, e. g. BeeBot. • PowerPoint – creating presentations with multimedia educational objects using text (better as individual letter and digits), images and sounds.

14


•

•


of an interactive board (19 %), but some nursery schools consider its purchase. Mostly used are educational programs designed for preschool children education, less often internet sources, fairy tales and songs on specialised portals. The teachers claim that the benefits of using computers on preschool education are as follows: • Wide range and diversity of educational materials; education is more attractive and entertaining. • Getting familiar with technology that is part of our lives. They learn new things in another way. • Smooth transition from preschool to school education, where computers and interactive boards are a common thing. • Development of children in the area of versatile mental development, mathematical thinking, logical thinking, language and polytechnic education. • Learning to concentrate, manipulate and coordinate hands and eyes, patience, to make fast decisions, spatial orientation, to keep to the rules. • Educational programs are professionally prepared materials. They have a wide range

Programs for voice processing – materials for preschool children must be accompanied with sound instructions how to work with the prepared material. Methodical instructions for the prepared material, suggestions for further use or possibility of further changes.

4 Discussion In order to find out the state of using computers in nursery schools, a questionnaire was created. The survey involved 32 pedagogical and non-pedagogical workers from 21 nursery schools in the Moravian-Silesian region, Czech Republic. Every nursery school is equipped with a computer, 81 % of the nursery schools have more than one computer, primarily a desktop (71 %), but there are also portable systems and KidSmart computers. In most cases, the computer is located the headmaster’s office (71 %) ad it is used for administrative purposes. However, it is also used for educational activities (81 %), mostly by a pedagogical worker (29 %) and children themselves. The teachers claim that they use a computer for education once a week depending on children’s wish, needs of class educational programme, or if there are suitable educational source available to supplement the discussed topic. Only four nursery schools dispose 15


•

•

•

of ways to practice in an interesting and playful form. Showing activities and phenomena that they cannot come across so easily in real life. Children with special educational needs benefit fin individual approach and enhanced communication. Special computer programs could help in prevention and correction of specific learning disabilities.


and fun more and more frequently in their daily lives. If digital technologies are adjusted to the child’s age, educational programs can be used. While playing, they develop premathematical and prereading skills, offer countless alternatives of tasks, manipulation with objects, letters or digits. Developing children’s skills commonly relies on primary training, using a computer should play a secondary role with a possibility of an individual approach to specific capabilities of the child. Working at a computer is entertaining, it suitably supplements other activities in preschool education. Nursery schools should primarily use didactic programs and games which help children discover the new, develop logical thinking, support speed and decisiveness, practice perception and orientation. Nursery schools can be the place where children from socially disadvantaged families can experience working at a computer. Integrating computers must be anchored in school education programme and subsequently elaborated in class education programmes. Integrating a particular educational program must be carefully considered in relation to child’s age. The risk of using computers in education is eliminated if quality educational programs are used, computers are used with respect to child’s development, children are

However, the teachers are also aware of problems that can arise when using computers: • Less physical activities of children. Children could get used to a sedentary way of spending their free time, they can have health problems. • Children communicate less, their imagination and fantasy shrinks, they have limited vocabulary and worse spoken expression. • Children can interchange fiction and reality. A long-term use can result in being dependent on a computer. • Children immersed in a game do not want to finish the game or learning at a computer. 5 Conclusion Preschool children come across technologies serving for education 16


not overloaded with computers, and if such programs are only an alternative method in education. It is recommended to set rules of school, class and time of working at a computer and their strict keeping. Effective use of information technologies in education can be brought only by pedagogical workers who are computer literate and have abilities to innovate their educational methods.


[4] GULAY, Hulya. The evaluation of the relationship between the computer using habits and prosocial and aggressive behaviours of 5–6 years old children. International Journal of Academic Research. March 2011, Volume 3, Issue 2, pp. 252–257. [5] HOWARD, Justine, Gareth E. MILES and Laura REES-DAVIES. Computer use within a play-based early years curriculum. International Journal of Early Years Education. 2012, Volume 20, Issue 2, pp. 175–189. [6] KOCOUREK, Jiří. Zvyšování počítačové gramotnosti dětí díky projektu IBM KidSmart. [online]. 3.11.2008, 06:15. ITBIZ. Argonit. ISSN 1802-1581. [Cit. 2014-0218]. Available at: http://www.itbiz.cz/ibm-projektkidsmart#. [7] KOL, Suat. Evaluating the Opinions of the Preschool Teachers on Computer Assisted Education. Educational Sciences: Theory and Practice. 2012, Vol. 12, No. 2, pp. 897–903. [8] MOHAMMAD, Mona and HEYAM Mohammad. Computer integration into the early childhood curriculum. Education. 2012, Volume 133, No. 1, pp. 97–116. [9] PARETTE, Howard P., Jack J. HOURCADE, Craig BLUM, Emily H. WATTS, Julia B. STONER, Brian W. WOJCIK and Shannon B. CHRISMORE. Technology User Groups and Early Childhood Edu-

6 References [1] ARONIN, Sara and Kim K. FLOYD. Using an iPad in Inclusive Preschool Classrooms to Introduce STEM Concepts. Teaching Exceptional Children. 2013, Volume 45, Number 4, pp. 34–39. [2] Documents on preschool education. [on-line]. Ministry of Education, Youth and Sports, 15.02.2005, MEYS. [Cit. 2014-01-23]. Available at: http://www.msmt.cz/vzdelavani/pre dskolni-vzdelavani/dokumenty-1. [3] Effective Classroom Practice: Preschoolers and Kindergarteners. [online]. Technology and Young Children. National Association for the Education of Young Children – Promoting excellence in early childhood education, 2012. [Cit. 2014-02-25]. Available at: http://www.naeyc.org/content/techn ology-and-youngchildren/preschoolers-andkindergartners.

17


cation: A Preliminary Study. Early Childhood Education Journal. May 2013, Volume 41, Issue 3, pp. 171– 179. [10] Preschool Education in the CR. [online]. Ministry of Education, Youth and Sports. © 2013 – 2014, MEYS. [Cit. 2014-03-01]. Available at: http://www.msmt.cz/areas-ofwork/preschool-education. [11] RIDEOUT, Victoria et al. Zero to Eight: Children’s Media Use in America 2013. [online]. Common Sense Media, 2013. [Cit. 2014-0224]. Available at: http://www.commonsensemedia.or g/research/zero-to-eight-childrensmedia-use-in-america-2013. [12] Technology and Interactive Media as Tools in Early Childhood Programs Serving Children from Birth through Age 8. [online]. Technology and Young Children. National Association for the Education of Young Children – Promoting excellence in early childhood education, 2012. [Cit. 2014-02-18]. Available at: http://www.naeyc.org/content/techn ology-and-young-children. [13] ZOKIM. Zvyšování odborných kompetencí pracovníků škol a školských zařízení v MSK v oblasti matematiky, VT a využívání ICT ve školách. [online]. ESF Education for Competitiveness Operational Programme. University of Ostrava., 2012. [Cit. 2014-04-15]. Available at: http://projekty.osu.cz/zokim.


Mgr. Vladimíra Sehnalová, Ph.D. Department of Informatics and Computers Faculty of Science University of Ostrava 30. dubna 22, 701 03 Ostrava [email protected] http://prf.osu.cz/kip/

18



Teoretická studie

THE INCLUSION OF DESIGN PATTERNS IN THE TEACHING OF PROGRAMMING Rostislav FOJTÍK Abstract: The aim of this paper is to present the possibilities of using design patterns in the teaching of programming. According to the performed analyzes the procedures and methodologies of teaching programming shows that Design Patterns are used only marginally. For these reasons, students learn to improper practices that subsequently applied in practical solutions programs. According to the experiments show that the correct use of the teaching of design patterns can improve student performance in programming. Keywords: Design Patterns, object-oriented programming, teaching programming.

ZAŘAZENÍ NÁVRHOVÝCH VZORŮ DO VÝUKY PROGRAMOVÁNÍ Resumé: Cílem příspěvku je představit možnosti využití návrhových vzorů ve výuce programování. Podle provedených rozborů postupů a metodik výuky programování je patrné, že návrhové vzory jsou používány spíše okrajově. Z těchto důvodu se studenti učí nevhodným postupům, které následně uplatňují při praktickém řešení programů. Z provedených experimentů vyplývá, že správné využití výuky návrhových vzorů může zlepšit schopnosti studentů v oblasti programování. Klíčová slova: návrhové vzory, objektově orientované programování, výuka programování

19


1 Úvod Aktuálně využívané metodické postupy ve výuce programování se značně liší. Vyučující často vycházejí z metodiky, kterou sami byli vyučováni, ale která není nejvhodnější pro nová programovací paradigmata. V současné době se můžeme setkat například s následujícími paradigmaty v oblasti programování: - strukturované, - imperativní, - funkcionální, - logické, - objektově orientované. S funkcionálním a logickým paradigmatem v oblasti výuky programování se nesetkáme téměř na žádné ze základních a středních škol. Základní školy se obvykle věnují pouze výuce základům algoritmizace. Výuka programování se objevuje spíše v náplni volitelných a zájmových kroužků. Na středních a vyšších odborných školách lze v učebních plánech najít předměty přímo zaměřené na programování a mnohdy s dostatečně rozsáhlou hodinovou dotaci. Počet vyučovacích hodin přidělených však mnoho nevypovídá o metodice a kvalitě výuky programování. Proto v tomto příspěvku jsou předložené rozbory některých tematických plánů, zkušenosti získané z praktické výuky, pedagogických experimentů a dříve provedených průzkumů.


2 Analýza tematických plánů Průzkumem na 63 středních a 71 základních školách v Moravskoslezském kraji bylo zjištěno, že 84 % středních škol a 32 % základních škol se věnuje výuce programování [3] [4]. Kromě toho byl proveden rozbor školních vzdělávacích programů (ŠVP), učebních plánů a tematických plánů vybraných 27 středních škol. Z toho bylo 14 gymnázií a 13 středních průmyslových nebo odborných škol. Na průmyslových a odborných školách je výuka programování velmi ovlivněná konkrétními studijními obory. U některých z nich je výuka zaměřena pouze na základy algoritmizace. Část oborů vyučuje konkrétní programovací jazyky, které jsou nutné například pro programování CNC obráběcích strojů nebo mikročipů v elektronických zařízeních. Učební plány studijních oborů zaměřených na informatiku obsahují předměty programování, které se obvykle vyučují 2 až 3 roky. Podobně i část gymnázií má ve svých učebních plánech předměty, ve kterých je nezanedbatelná část hodin věnována algoritmizaci a programování. Na gymnáziích se programování obvykle vyučuje ve volitelných seminářích. Následující graf ukazuje počty škol vyučujících programování nebo algoritmizaci jako samostatný předmět nebo v rámci jiných předmětů.

20


2,5 měsícům m výuky. Za tak krátkou dobu se žáci většinou ětšinou nestačí nesta naučit programovací jazyk d důkladně a seznámí se pouze se základními konstrukcemi jazyka bez schopnosschopno ti je smysluplněě využít. Z praktických zkušeností vyplývá, že žáci středních škol potřebují řebují pro dobré pochopení a naučení čení konkrétního programovacího jazyka alespoň alespo jeden školní rok. Teprve pak jsou schopni programovací jazyk správsprá ně používat a tvořit tvoř rozsáhlejší programy. Při ři malé hodinové hodinov dotaci, se žáci příliš říliš soustředí soustř na zvládnutí jazyka a mnohdy nepochopí podstatné principy tvorby algoritmů algoritm a programů. ů. Proto se jeví jako vhodnější při ři malé časové č dotaci využívat i na středních školách mikrosvěty ty (Logo, Karel, Scratch) nebo programovat robotické stavebnice (Lego). Programování je pomocí těchto chto nástrojů pro žáky mnohem přitažlivější ř ější a názorn názornější. Lépe pochopí, k čemu jednotlivé algoritmické konstrukce prakticky slouží a jak je správně využít. Programovací jazyk (stejně jako jakýkoliv jiný ý jazyk) se obvykle nedá zvládnout za krátkou dobu, ale vyžaduje to delší čas. Žáci se musí kromě pochopení logických souvissouvi lostí naučit it mnoha dovednostem, a to lze většinou ětšinou jen dostatečně dostate častý opakováním. Nevhodněě jsou často zakompozakomp nované do výuky objektově objek orientované vlastnosti programování. Tvůrci rci je obvykle zařazují zař až jako

gymnázia 12


SPŠ a SOŠ

10 8 6 4 2 0

Obr. 1: Zastoupení výuky programování ve výuce na sledovaných SŠ Podíváme-li se podrobněji na obsahy tematických plánů, zjistíme, že objektově orientované programování je součástí tematických plánů pouze v sedmi ze sledovaných středních škol. A to i přes skutečnost, že na 17 sledovaných školách mají samostatný předmět zaměřený přímo na programování. Skladba tematických plánů není často optimální a nepodporuje vhodnou metodiku výuky. Obvyklé chyby jsou popsány v následně uvedených ukázkách. Ukázka č. 1 – gymnázium Výuka programování v jazyku Pascal v rozsahu 19 hodin. Což při dotaci 2 hodin týdně odpovídá asi 21


poslední kapitoly nebo je tématu věnováno jen velmi málo času. Principy objektově orientovaného programování jsou mnohými tvůrci tematických plánů chápany jen jako další funkcionalita a rozšíření programovacího jazyka. Nevnímají, že se jedná o zcela jiné paradigma, které vyžaduje naprosto jiné postupy tvorby programů. Mnoho vyučujících rovněž chybně ztotožňuje objektově orientované programování pouze s návrhem uživatelského rozhraní aplikace a využitím grafických komponent. Ukázka č. 2 – střední průmyslová škola Typickým příkladem je jeden ze zkoumaných tematických plánů ze střední průmyslové školy strojní a elektronické, která nabízí žákům volitelný předmět s názvem Programování. Hodinová dotace je 1 hodina přednášek a 3 hodiny cvičení týdně. Hned první kapitola je sice věnována základním principům objektově orientovaného programování, ale jedná se jen o krátký úvod do problematiky. Většina témat je věnována pouze zvládnutí práce s vizuálním vývojovým prostředím a využitím grafických komponent pro uživatelské rozhraní aplikace. V plánu chybí jakákoliv zmínka o architektuře aplikací, chybí podrobnější rozbor objektově orientovaných vlastností (dědičnost, kompozice, polymorfismus, interface…).


Žádný z analyzovaných tematických plánů neobsahuje témata zabývající se výukou a praktickým využitím návrhových vzorů, architekturou programů, jejich analýzou a návrhem. 3 Zaměření výuky programování Pomocí nestrukturovaného interview s 23 učiteli informatiky, kteří na katedře informatiky a počítačů Ostravské univerzity studovali rozšiřující studium informatiky, bylo zjištěno, že ve výuce programování existují dva extrémní přístupy: První typ vyučujícího se zaměřuje hlavně na návrh uživatelského rozhraní a snaží své žáky naučit co nejvíce grafických komponent. Učitel dává přednost vizuálním vývojovým nástrojům, neboť pro žáky je tvorba programů zábavnější a jsou více motivování. Opačný extrém představuje učitel, který požaduje po žácích vytvářet programy pouze pro konzolu, tedy s výstupem do příkazového řádku. Programy většinou řeší více či méně složité matematické úkoly. Většině žáků chybí motivace, výuka programování je příliš nebaví a moc tématu nerozumí. Mezi vyučujícími chybí skupina, která by se důkladněji zaměřovala na analýzu, návrh a architekturu programu. Z těchto důvodů, vytvářejí žáci často nevhodně koncipované programy. Nejvíce je to znatelné tam, kde využívají k výuce 22


programování vizuální vývojové nástroje typu Delphi a podobné. Žáci se podrobně učí, jak používat konkrétní grafické komponenty, ale již méně času se věnuje správné analýze zadání, objektovému návrhu, architektuře programu a vhodné implementaci [6]. Je tedy vůbec vhodné používat vývojová prostředí s nástroji pro vizuální návrh uživatelského rozhraní ve výuce? Využívání vizuálních vývojových prostředí ve výuce programování na středních školách sebou nese některá nebezpečí a nevýhody: - metodicky nedostatečně zdatný učitel často sklouzne pouze k výuce tvorby grafického uživatelského prostředí aplikace; - žáci po pár hodinách získají pocit, že programování je jednoduché a stačí jen „klikat“ myší a aplikace je hotova; - některá vývojová prostředí nedostatečně podporují tvorbu vhodné architektury programů; - pro některé žáky jsou vizuální vývojové nástroje složité a nepřehledné. Naopak mezi silné stránky a výhody vizuálních vývojových nástrojů ve výuce programování patří: - žáci programují „opravdové“ aplikace (programy lze reálně využívat), což vede k jejich větší motivovanosti; - žáci se naučí pracovat s moderními vývojovými nástroji;


-

žáci mohou používat a pochopit moderní programovací postupy. Využití vizuálních nástrojů pro tvorbu aplikací je ve výuce určitě vhodné, jen se nesmí stát cílem, ale pouhým prostředkem a nástrojem. Tematické plány a cíle výuky programování by měly být směřovány hlavně ke tvorbě správné architektury vytvářených aplikací. K tomu může velkou měrou přispět větší podpora výuky návrhových vzorů. 4 Podpora výuky architektury programů Jak je důležité zařadit do výuky programování témata věnující se správné analýze a návrhu programů je vidět například na výsledcích všech ročníků soutěžní přehlídky programů pro studenty gymnázií z Moravskoslezského kraje [8]. Soutěžící patří na svých školách mezi nejlepší studenty v předmětu informatika (programování) a svým programům věnují spoustu času a energie. Studenti obvykle své soutěžní práce tvoří samostatně mimo výuku. Mnohdy je možné se setkat se zajímavými nápady, které svědčí o invencí jejich tvůrců. Bohužel na mnohých provedeních je vidět, že se studenti během svého studia nesetkali s informacemi o tom, jak by měl vypadat návrh architektury programů, nedozvěděli se nic o návrhových vzorech a analýze programů. Obvykle své programy řeší systémem pokus-omyl 23


a velká část programů přihlášených do soutěže má nevhodnou strukturu. Je samozřejmé, že se od programů nečeká profesionální úroveň, ale není žádoucí, aby studenti získávali špatné návyky. Zvláště je to vidět na studentech, kteří použili k vývoji vizuální vývojový nástroj Delphi a podobné. Prezentační, řídící i datovou logiku obvykle míchají v jedné unitě (modulu). Přitom stačí, když se studenti během výuky seznámí alespoň s některými základními architektonickými a návrhovými vzory. Vytváří-li studenti programy pro grafické operační systémy, měli by se minimálně dozvědět o architektuře Model-View-Controller (MVC), která rozděluje datovou část od uživatelského rozhraní a řídící logiky. Mnohé z frameworků jsou navrženy a implementovány tak, aby architekturu MVC co nejlépe podporovaly (například Cocoa pro Mac OS X a iOS).


Důsledné sledné vyžadování architekarchite tury MVC vede studenty k dobrým návykům m a jejich aplikace častěji odpovídají správné struktu struktuře. Z rozhovoru s vítěznými ěznými studenty se prokázalo, že ti, kteří kteř měli možnost se seznámit s návrhovými vzory, se lépe orientovali v návrhu architektury aplikace a věnovali v ji velkou část ást energie při př řřešení. 5 Návrhové vzory Návrhové vzory (Design PatPa terns) jsou doporučené doporuč postupy k řešení úloh. Poskytují programáprogram torům m mnoho výhod, jako je napřínap klad podpora opětovného ětovného využití návrhu. Existuje základních 23 návrhových vzorů, ů, které se dají rozčlenit do tří ří skupin [7]: - vytvářecí řecí vzory (Creational Patterns) - strukturální vzory (Structural Patterns) - vzory chování (Behavioral Patterns) Návrhové vzory jsou v profesionální programátorské praxi relarel tivně dobřee známy a využívány. Kdy je ovšem zařadit řadit do výuky? Podíváme-li li se do běžných bě učebnic programování, zjistíme, že téma návrhových vzorů ů je často č opomíjeno vůbec bec nebo je zařazeno zař až na úplný závěr. r. Podobně jsou koncipovány výukové kurzy programoprogram vání. Nejprve se vyučující vyuč věnují algoritmizaci, základům základů programovacího jazyka a teprve na konci se účastníci astníci výuky dozví o principech

Obr. 2: Příklad architektury MVC 24


objektově orientovaného programování a občas několik málo informací o návrhových vzorech. Druhý přístup k výuce vyčlení návrhové vzory jako samostatný celek a celý výukový kurz se věnuje pouze návrhovým vzorům a jejich využití. V poslední době se začíná při výuce programování uplatňovat třetí přístup, který již od počátku dává důraz na architekturu programu a tedy i vhodné používání návrhových vzorů [5]. Při tom se studenti paralelně dozvídají jednotlivé prvky programovací jazyka a algoritmické postupy. Absolventi takto pojatých kurzů obvykle lépe chápou principy správného návrhu programu. O důležitosti správného návrhu programů svědčí mnoho příkladů. Následující příklad se objevuje často v řešení studentů, kteří se málo setkali s výukou návrhu architektury programů a využitím vzorů. Příklad ukazuje, jak nesprávně navržené třídy, jejich vlastnosti, schopnosti a vztahy mezi nimi, značně komplikují funkčnost aplikace. Představme si, že studenti mají navrhnout třídy a objekty, které budou popisovat členy softwarového týmu. Můžeme zde identifikovat analytiky, programátory, testery, manažéry atd. Všechny tyto třídy mají společné vlastnosti a schopnosti, proto i začátečníka napadne navrhnout společného rodiče. Studenti po seznámení


s dědičnosti obvykle následující řešení:

navrhnou

Obr. 3: Diagram tříd nesprávného návrhu Celý návrh bude vypadat zdánlivě správně. Vytvoříme instanci třídy Programmer, která bude představovat jednoho konkrétního programátora týmu. Programmer prog; prog = new Programmer();

Problém nastane v okamžiku, kdy programátor změní pracovní zařazení a stane se například manažerem. V té chvíli bude potřeba vytvořit novou instanci, a to pro třídu Manager. Překopírovat do ní všechny vlastnosti z objektu prog a následně tento objekt zrušit. Tento postup však zásadně neodpovídá reálnému procesu v požadovaném informačním systému. Jako výhodnější se jeví využít místo dědičnosti agregace a uvědomit si, že zaměstnanec má určitou roli v zaměstnání. Při změně zařazení zaměstnance mu změníme jeho roli a není potřeba vytvářet nové objekty [1].

25



if (month >=5 && month <=9) { ProductB p = new ProPr ductB(); p.fromCountry(); } else { ProductA p = new ProPr ductA(); p.fromCountry (); } }

Obr. 4: Diagram tříd řešení aplikace 6 Příklady využití návrhových vzorů Na dalším příkladu, ve kterém simulujeme obchod s tropickým ovocem, můžeme ukázat výhody využití návrhových vzorů ve výuce. Představme si, že je potřeba vytvořit program, který bude řídit nakupování tropického ovoce v konkrétní zemi, a to vždy podle ročního období. Pokud se žáci seznámí s objektově orientovaným programováním, obvykle je napadne navrhnout třídy ProductA (například ovoce z Jižní Afriky) a ProductB (ovoce ze Španělska). Pokud jejich povědomí o objektově orientovaném návrhu bude větší než jen znalost pojmů objekt a třída, navrhnou pro tyto třídy společného předka nebo rozhraní. V hlavním programu se pak objeví následné řešení, kdy v závislosti na konkrétním měsíci v roce se budou vytvářet různé objekty (nakupovat ovoce v různých zemích):

Řešení vypadá v pořádku jen do té doby, než budeme potřebovat pot program upravit pro další podmínpodmí ky nákupu tropického ovoce. NaN příklad nákup z jiných zemí a v závislosti na dalších vnějších vn okolnostech. V předcházejícím kódu bude potřeba řeba připsat p další podmínky a znatelně zasahovat do hlavního algoritmu. Jako vhodnější ější se jeví využít návrhového vzoru Factory Method (Tovární metoda) [2]. UML diadi gram tříd íd ukazuje následující obráobr zek.

for(int month=1; month<12; month++) {

Obr. 5: Diagram tříd říd vzoru Tovární metoda

26


Součástí vzoru je třída Creator, jejíž objekt může v našem programu sloužit jako nákupčí tropického ovoce. Odpovědnost o správný nákup v konkrétním měsíci přesuneme z hlavního programu na tento objekt. Jakákoliv změna podmínek je záležitosti pouze úpravy třídy Creator, hlavní program zůstává nezměněn.


znalosti z programování, 11 účastníků se učilo strukturovanému programování a 4 žáci měli základní znalosti v oblasti objektově orientovaného programování. Nikdo z účastníků neměl zkušenosti s vývojem pro iOS ani s prací na počítačích s operačním systémem Mac OS X. Cílem kurzu bylo ukázat žákům postupy, které budou založené na vhodné architektuře, návrhových vzorech a využití frameworků. Tedy na postupech, které jsou v současné době uplatňovány při vývoji aplikací v profesionální praxi. Kurz byl sestaven z pěti setkání, které trvaly tři hodiny. 1. seminář Seznámení s iOS a Mac OS X. Třída, objekt, zapouzdření, atributy, zprávy. Využití frameworků. Cocoa Touch. Základní seznámení s programovacím jazykem Objective-C. 2. seminář Xcode – prostředí pro vývoj. První jednoduchá aplikace – převodník jednotek rychlosti. Model – View – Controller. Dědičnost. Delegation. Návrhový vzor Command Pattern – Target-Action. Návrhový vzor Template Method – Two-Stage Creation. Accessors – getter, setter. 3. seminář Ukázková aplikace – prohlížeč obrázků. Komponenty: Picker View, Table View. Protocols. Návrhový vzor Strategy Pattern – Delegates, Data Sourcing.

Creator buyer = new Creator(); for(int month=1; month<=12; month++) { prod = buyer.FactoryMethod(month); }

Z praktických experimentů ve výuce, které byly prováděny ve výuce programování na katedře informatiky a počítačů Ostravské univerzity v předmětech Programování v C++, Vývoj mobilních aplikací pro iOS a v kurzech programování pro středoškolské studenty, bylo zjištěno, že studenti, kteří se v kurzu od počátku setkávají s problematikou architektury programů a s návrhovými vzory, mají menší problémy se správným návrhem svých programů. Návrhové vzory nechápou jen jako jakousi nadstavbu programování, ale jako jeho důležitou a neoddělitelnou součást. Jako příklad může sloužit kurz pro žáky středních škol. Účastníci kurzu byli z různých středních škol. Z hlediska znalosti programování se jednalo o nesourodou skupinu. 4 žáci neměli žádné 27


4. seminář Ukázková aplikace – využití lokace a map. Framework MapKit. Návrhový vzor Singleton Pattern – NSApplication class. 5. seminář Ukázková aplikace – ukládání dat do souboru a iCloudu. Databáze SQLite. Core Data. Vzhledem k malé časové dotaci, nebylo možné v rámci výuky v kurzu důkladně probrat všechny architektonické a návrhové vzory. Účastnici rovněž zvládli pouhé základy programovacího jazyka Objective-C. Pro mnohé studenty byly první lekce dosti obtížné. Největší problémy měli účastníci, kteří se zatím s programováním nesetkali. Tito žáci by potřebovali více času pro svou práci a více lekcí, aby zvládli hlavně dovednost práce ve vývojovém prostředí. Studenti, kteří absolvovali všechny semináře, chápali nutnost příhodné architektury programu (MVC), výhody využití návrhových vzorů a frameworků a při vytváření vlastních aplikací se snažili dodržovat vhodné postupy.


Návrhové vzory představují v současné době jeden z mocných nástrojů při návrhu a následné implementaci programů. Z hlediska výuky by neměly být zařazovány až jako poslední kapitoly učebnic a výukových kurzů, ale je vhodnější, aby prolínaly výkladem již od počátku. Aplikace návrhových vzorů ve výuce umožní nejen žákům, ale rovněž vyučujícím lépe pochopit a definovat správně cíle výuky programování. 8 Literatura [1] ARLOW J., NEUSTAD I. UML a unifikovaný proces vývoje aplikací, Computer Press, Brno 2003, ISBN 80-7226-947-X [2] BISHOPOVÁ J. C# návrhové vzory, Zoner Press, Brno 2010, ISBN 978-80-7413-076-2 [3] FOJTÍK, R., JIRÁSKOVÁ, D. Programování na základních a středních školách. Objekty 2009. Gaudeamus, Univerzita Hradec Králové, 2009. s. 75–83. ISBN 978-80-7435-009-2. [4] FOJTÍK, R., DROZDOVÁ, M. Teaching of programming at secondary schools. ICTE 2009. Ostrava: University of Ostrava, 2009. s. 77–81. ISBN 978-80-7368-459-4. [5] GOVENDER I., From Procedural to Object-Oriented Programming (OOP) – An exploratory study of teachers’ performance, SACJ, vol. 46. 2010. ISSN 10157999. [6] SAELI M., PERRENET J.,

7 Shrnutí Ukazuje se, že využití návrhových vzorů ve výuce programování je vhodné nejen na vysokých školách, ale rovněž i na nižších stupních. A to v případě, že cílem výuky není jen pouhá algoritmizace, ale komplexní schopnost programování. 28


JOCHEMS J., ZWANEVELD B., Teaching Programming in Secondary School: A Pedagogical Content Knowledge Perspective, Informatics in Education – An International Journal, vol. 10_1/2011, ISSN 1648-5831 [7] STERKIN A., Teaching Design Patterns, (online), URL: [8] Soutěžní přehlídka studentských program, (online), URL: http://www.gvoz.cz/akce/2013_sps p.php Mgr. Rostislav Fojtík, PhD. Katedra informatiky a počítačů Přírodovědecká fakulta UO 30. dubna 22 701 00, Ostrava, ČR Tel: +420 603 167 768 E-mail: [email protected] www pracoviště: http://prf.osu.cz/kip/

29




Teoretická studie

DEVELOPING A LEARNING TAXONOMY FOR EDUCATIONAL ROBOTICS Ivan KALAŠ – Karolína MAYEROVÁ – Michaela VESELOVSKÁ Abstract: In our research, we study possible integration of educational robotics into Informatics education in our primary and lower secondary schools. For that, we need to precisely and systematically specify, which curriculum objectives we plan to meet and how we can identify the actual category of the cognitive attainment of our pupils. To do so, we decided to apply a modification of the Bloom / Anderson’s taxonomy of the cognitive domain based on the work of Fuller [1]. This modification seems to work well in the subjects when the focus is put on creating products – and school Informatics with its educational programming and robotics is such instance. Fuller divided six categories of Bloom / Anderson into a matrix with two relatively independent dimensions of (a) comprehension and interpretation of the products, and (b) the ability to produce them. In this paper, we apply Fuller’s approach to formulate our model of the learning objectives for educational robotics. Keywords: educational robotics, curriculum, learning outcomes, assessment.

ŠPECIFIKÁCIA VZDELÁVACÍCH CIEĽOV PRE EDUKAČNÚ ROBOTIKU Resumé: V našej výskumnej práci sa venujeme integrácii edukačnej robotiky do informatického vzdelávania na základnej škole (na jej prvom i druhom stupni). Aby sme mohli precízne a systematicky špecifikovať, aké vzdelávacie ciele chceme v tejto oblasti dosiahnuť a ako v nej budeme identifikovať kategórie kognitívnych výsledkov žiakov, rozhodli sme sa využiť modifikáciu Bloomovej / Andersonovej taxonómie kognitívnych vzdelávacích cieľov podľa Fullerovej [1]. Tá sa totiž javí ako vhodná pre vzdelávacie oblasti, v ktorých sa kladie primárny dôraz na vytváranie určitého produktu – a takou školská informatika s jej edukačným programova30



ním a robotikou celkom určite je. Autori tejto modifikácie rozdelili šesť kategórií poznania v kognitívnej doméne na dvojrozmerný model s relatívne nezávislými dimenziami (a) interpretovania či hlbokého porozumenia daných produktov a (b) ich vlastnej tvorby. V tomto príspevku pomocou spomínanej Fullerovej taxonómie prezentujeme náš model vzdelávacích cieľov pre edukačnú robotiku. Kľúčové slová: edukačná robotika, vzdelávací program, vzdelávacie ciele, hodnotenie.

31



Bloomovej taxonómie, ktorú pre potreby stanovenia vzdelávacích cieľov a kritérií hodnotenia v oblasti vyučovania programovania pre začiatočníkov navrhli Fullerová a kol. [1]. Autori tejto modifikácie navrhli pozerať sa na šesť Bloomových kategórií poznania ako na dvojrozmernú tabuľku s dvoma relatívne nezávisle sledovateľnými dimenziami – atribútmi porozumenia. Prvú dimenziu predstavuje interpretovanie príslušného produktu a druhú jeho vytváranie. V kapitole 4 vysvetlíme myšlienku dvojrozmernej taxonómie kognitívnej domény. Už teraz však môžeme povedať, že voľba Fullerovej modifikácie Bloomovej taxonómie predstavuje odpoveď na prvú z dvoch otázok, ktoré si kladieme v tomto príspevku, konkrétne: (1) Akou formou môžeme v našom výskume stanoviť vzdelávacie ciele pre edukačnú robotiku? V kapitole 5 potom charakterizujeme naše vnímanie edukačnej robotiky z pohľadu nových vzdelávacích programov, ktoré iteratívnym spôsobom vyvíjame a overujeme na 1. a 2. stupni ZŠ. Výsledkom tejto kapitoly je vlastná tabuľka vzdelávacích cieľov pre edukačnú robotiku, ktorá je zároveň odpoveďou na našu druhú otázku, konkrétne: (2) Aké sú v našich vzdelávacích programoch vzdelávacie ciele pre edukačnú robotiku?

1 Úvod Ak chceme kvalifikovane vytvárať, implementovať a overovať kurikulum (vzdelávací program) pre edukačnú robotiku ako súčasť informatiky na rôznych stupňoch všeobecného vzdelávania, musíme starostlivo špecifikovať, aké vzdelávacie ciele týmto vzdelávacím programom sledujeme. V takom prípade je vhodné zvoliť si niektorú taxonómiu vzdelávacích cieľov a jej jazykom vyjadriť (a) čo sú kognitívne požiadavky kladené na žiakov v danej oblasti, (b) čo je metodicky správny postup v zodpovedajúcom vzdelávacom programe, (c) aké činnosti a úlohy pre žiakov si máme pripraviť a (d) ako budeme posudzovať napĺňanie našich cieľov, teda skutočne dosiahnuté poznanie žiakov. Z literatúry poznáme niekoľko možných prístupov, napr. dobre známu Bloomovu taxonómiu [2] pre kognitívnu doménu. V ostatných rokoch sa však v literatúre objavujú aj názory, že Bloomova taxonómia – a ani jej Andersonova modifikácia [3] – nie sú celkom vhodné vo vzdelávacích oblastiach, v ktorých kladieme primárny dôraz na vytváranie určitého produktu. Naša konštrukcionistická koncepcia modernej školskej informatiky, pozri napr. [4] – a edukačnej robotiky ako jej súčasti – je presne taká, teda orientovaná na vytváranie produktov. Z toho dôvodu sme sa rozhodli využiť inú modifikáciu 32



beh výskumu podrobne zaznamenávali, pričom sme využívali viaceré metódy kvalitatívneho zberu dát, ako zúčastnené pozorovanie, pološtruktúrované rozhovory, terénne zápisky, nahrávanie videozáznamov a analýzu žiackych produktov. Pomocou techniky kontrastovania sme analyzovali kvalitatívne dáta, ktoré sme takto zozbierali. Na základe získaných výsledkov sme vytvorili dvojrozmernú taxonómiu vzdelávacích cieľov pre edukačnú robotiku, ktorá je odpoveďou na našu druhú výskumnú otázku. Ďalším krokom v nasledujúcom období bude jej validácia pomocou ďalších iterácií vo vývoji našich vzdelávacích programov, ktoré by už mali systematicky implementovať a plne rešpektovať takto sformulované vzdelávacie ciele.

2 Použité výskumné metódy Náš výskum v oblasti integrácie edukačnej robotiky do informatického vzdelávania žiakov realizujeme stratégiou iteratívneho kvalitatívneho výskumu, nazývanou výskum vývojom, pozri napr. [5]. Vzdelávacie programy, ktoré sme doposiaľ takto vyvíjali a opakovane overovali v školskej praxi, nás priviedli do stavu, kedy sme pocítili potrebu presnejšieho sformulovania vzdelávacích cieľov našej koncepcie edukačnej robotiky. Na zodpovedanie otázky (1) o forme, akou môžeme vyjadriť tieto vzdelávacie ciele, sme použili teoretický výskum v kombinácii s technikou kontrastovania, pozri [6]. Na základe štúdia a analýzy odbornej literatúry sme si napokon zvolili Fullerovej modifikáciu Bloomovej/Andersonovej taxonómie vzdelávacích cieľov, ktorá nám poskytuje priestor na pomerne presnú interpretáciu jednotlivých vzdelávacích cieľov pre rôzne kognitívne úrovne vývinu žiaka pri výučbe našich vzdelávacích programov. Za ostatné tri roky sme sa venovali teoretickému výskumu v oblasti edukačnej robotiky, a tiež aj praktickému pedagogickému výskumu na školách, kde sme získali veľa skúseností. Na ich základe teraz vieme presnejšie plánovať a posudzovať schopnosti a zručnosti žiakov v edukačnej robotike v jednotlivých ročníkoch. Počas spomínaných troch rokov sme prie-

3 Priebeh a výsledky výskumu Od roku 2011 sme realizovali kvalitatívny výskum na predmete informatická výchova na prvom stupni ZŠ Kapitána Nálepku v Stupave, a to so žiakmi druhého, tretieho a štvrtého ročníka. Od roku 2012 sme na tejto škole uskutočňovali kvalitatívny výskum aj v piatom ročníku, teda na druhom stupni na predmete informatika. Na prvom stupni sme realizovali dve iterácie výskumu vývojom, ktoré sme bližšie analyzovali a popísali v [6], [7] a [8]. Na druhom stupni sme realizovali pilotnú štúdiu, ktorej výsledky sme popísali v [9] a 33


[10]. Pre potreby tohto článku sme použili zozbierané dáta z doterajšieho výskumu. Na základe našich skúseností sme vybrali zo získaných dát také príklady, ktoré najlepšie reprezentujú rozmanitosť úloh v našich vzdelávacích programoch. Na súbor týchto príkladov sme potom aplikovali techniku kontrastovania. To znamená, že sme si vybrali dva hraničné príklady, ktorými sme vymedzili hranice škály. Medzi ne sme potom zaradili všetky ostatné úlohy z vybraného súboru. Takéto škálovanie bolo podmienené predošlým štúdiom výskumnej literatúry a voľbou Fullerovej dvojrozmernej modifikácie Bloomovej taxonómie. Preto sme škálovanie vybraných úloh robili z dvoch pohľadov. Prvé škálovanie úloh sme vytvárali vzhľadom na kvalifikované porozumenie (tento pojem bližšie vysvetlíme v piatej kapitole), s akým žiaci vytvárali či programovali robotické modely. Toto škálovanie korešpondovalo s Fullerovej dvojrozmernou tabuľkou v horizontálnom smere. Druhé škálovanie úloh sme vytvorili tak, aby zohľadňovalo mieru aktívnej tvorby, ktorú budeme označovať ako kvalifikovaná tvorba (aj tento pojem bližšie vysvetlíme v piatej kapitole). Tento pohľad zasa korešponduje s Fullerovej tabuľkou vo vertikálnom smere. Výslednú tabuľku s nami špecifi-


kovanými vzdelávacími cieľmi pre edukačnú robotiku uvádzame v piatej kapitole, pozri Tab. 1. Počas škálovania sme zvolené úlohy zaraďovali do jednotlivých buniek tabuľky, potom sme ich opakovane preformulovávali a zovšeobecňovali, až sme v každej bunke stručne špecifikovali príslušný vzdelávací cieľ. Vzhľadom na špecifiká edukačnej robotiky sme tento proces robili zvlášť z pohľadu konštrukcie robotických produktov a zvlášť z pohľadu programovania ich správania. Vo výslednej tabuľke však v každej bunke prezentujeme takto sformulované vzdelávacie ciele spoločne (bielou a čiernou farbou), pozri Tab. 1 v kapitole 5. 4 Taxonómie vzdelávacích cieľov V [1] autori charakterizujú taxonómie vzdelávacích cieľov ako prostriedok na stanovovanie všeobecných vzdelávacích cieľov a hodnotenie poznania, ako jeden z nástrojov pedagogického výskumu, a tiež ako akýsi jazyk na uvažovanie o poznávaní a jeho hodnotení. Aj keď existuje veľa rôznych prístupov na stanovovanie vzdelávacích cieľov, v každom z nich ide o určitý klasifikačný systém, usporiadanie alebo klasifikáciu poznatkov, zručností a postojov. Mnohé z týchto systémov sú hierarchické a zvyčajne na prvej úrovni rozdeľujú vzdelávacie ciele do troch oblastí či domén – kogni34


tívnej, afektívnej a psychomotorickej. Niektoré z týchto systémov sú jednorozmerné, napr. asi najznámejšia je Bloomova taxonómia [2], iné zavádzajú aj ďalší rozmer, napr. známa a široko akceptovaná Andersonova modifikácia Blooma [3]. Taxonómie sa zvyčajne používajú pri zostavovaní alebo posudzovaní vzdelávacích programov, často na klasifikáciu úrovní poznania (porozumenia, výkonu) v kognitívnej doméne, nie na určovanie obsahu. Keď učiteľ pozná vzdelávacie ciele v jednotlivých kategóriách, mal by v nich vedieť systematicky rozvíjať (a identifikovať) poznanie svojich žiakov. Niektoré taxonómie klasifikujú vzdelávacie ciele vo všetkých troch doménach, niektoré sa zameriavajú najmä (alebo iba) na jednu z nich. Väčšina taxonómií si kladie za cieľ všeobecnosť, navrhujú jednotnú klasifikáciu pre všetky vzdelávacie programy, oblasti a vyučovacie predmety. Každý, kto využíva niektorú taxonómiu vzdelávacích cieľov, vie, že práca s ňou býva zložitá a že správna klasifikácia cieľov je náročná – zrejme aj preto, že táto klasifikácia záleží na mnohých faktoroch, na konkrétnom zámere autora vzdelávacieho programu, na spôsobe jeho implementácie, na kontexte a konkrétnej učebnej situácii. Všetky spomínané problémy sa týkajú aj Bloomovej či Anderso-


novej taxonómie. Okrem týchto všeobecných problémov sa však vo výskumnej literatúre z oblasti vyučovania informatiky (Computer Science) a programovania vyskytujú aj ďalšie argumenty, prečo má zmysel uvažovať aj o menej všeobecných prístupoch, ktoré by lepšie odrážali špecifiká konkrétnych oblastí vzdelávania, napr. programovania. Výsledky výskumu, ktorý uvádzajú Johnson a Fuller [11], ukazujú, že ani pedagógovia v tom istom kurze programovania sa často nezhodnú na klasifikácii jednotlivých úrovní a kategórií alebo na klasifikácii relatívnej obťažnosti jednotlivých kognitívnych operácií v programovaní. Často majú problémy vhodne interpretovať pojmy ako tvorba, aplikovanie či zhodnotenie (evaluation). Lahtinen zasa v [12] uvádza, že zoradenie kognitívnych operácií v hierarchii Bloomovej taxonómie (pre ním skúmané vzdelávacie programy pre úvodné kurzy programovania) sa významne líši od priebehu (trajektórie) poznávania študentov. V [1] autori navrhujú rozlišovať medzi oblasťami (predmetmi), v ktorých sa zvyčajne učíme interpretovaním, a tými, v ktorých sa učíme prevažne vytváraním, robením (learning by doing). Preto pre potreby špecifikácie vzdelávacích cieľov v informatike (v programovaní) navrhujú modifikáciu Bloomovej taxonómie do dvojrozmernej tabuľky, v ktorej sa v jednom rozmere 35


sme sa k nej dopracovali – dokumentuje odpoveď na našu prvú výskumnú otázku. 5 Taxonómia vzdelávacích cieľov v edukačnej robotike V tejto kapitole prezentujeme našu výslednú tabuľku vzdelávacích cieľov pre edukačnú robotiku, ktorú sme zostavili na základe doterajších iterácií nášho výskumu. Zameriavame sa tiež na vysvetlenie jej obsahu a možné interpretácie takto sformulovaných vzdelávacích cieľov. Hoci robotika ako teoretický a aplikovaný odbor v sebe zahŕňa veľa rôznych aspektov, v edukačnej robotike sa orientujeme hlavne na jej dve zložky: konštruovanie robotického modelu a programovanie jeho budúceho správania, a to v kontexte vzdelávania. Programovanie v edukačnej robotike sa však odlišuje od klasického programovania – žiakom ponúka konkrétnu, bezprostrednú a hmatateľnú reprezentáciu či „vizualizáciu“ pre nich zvyčajne abstraktného programu. Počas našej praxe sme sa veľakrát stretli s prípadmi, kedy žiaci počas konštruovania modelu začali správne chápať programovanie ako prostriedok na dosiahnutie svojho zámeru (napr. rozhýbanie robotického modelu), nie ako samostatný cieľ. Takýto postoj považujeme za správny, podľa nás neuberá ani nepridáva na dôležitosti žiadnej z dvoch spomínaných zložiek edu-

Tvoriť Aplikovať

Zhodnotiť

Analyzovať

Rozumieť

--Pamätať si

Tvorba

sústreďujú na porozumenie či interpretáciu (už vytvorených) programov a v druhom na schopnosti programy vytvárať (produkovať). V ich prístupe zachovávajú šesť kategórií podľa Andersona. Horizontálny rozmer klasifikujú ako pamätať si, rozumieť (understand), analyzovať a zhodnotiť. Vertikálny rozmer klasifikujú do troch úrovní: ‘netvoriť’ (teoreticky uvažovať), aplikovať a tvoriť.


Interpretovanie

Obr. 1: Tabuľka dvojrozmernej modifikácie Bloomovej taxonómie podľa [1] Z dôvodov, ktoré sme uviedli v kapitole 2, sme sa rozhodli využiť špecifikáciu vzdelávacích cieľov pre edukačnú robotiku. Vzhľadom na špecifiká edukačnej robotiky sme sa rozhodli horizontálnu dimenziu tabuľky chápať ako kvalifikované porozumenie (comprehension) a jej vertikálnu dimenziu ako kvalifikovanú tvorbu. Najnižšiu úroveň kvalifikovanej tvorby sme nazvali uvažovať (teoretizovať bez tvorby). Táto voľba – a proces, ako 36


kačnej robotiky. Preto sa aj na taxonómiu vzdelávacích cieľov pozeráme z dvoch rovnako významných pohľadov: pohľadu konštruovania a pohľadu programovania. Na základe analýzy dát, ktorú sme priblížili v kapitole 3, sme zostavili tabuľku, pozri Tab. 1, ktorá popisuje vzdelávacie ciele edukačnej robotiky pre naše vzdelávacie programy z hľadiska konštruovania aj programovania robotického modelu (produktu). Ako sme vysvetlili v predchádzajúcich kapitolách, zvolili sme si Fullerovej modifikáciu tradičnej taxonómie, takže naša tabuľka má dva rozmery. Prvý z nich reprezentuje kvalifikované porozumenie (so štyrmi úrovňami) a druhý kvalifikovanú tvorbu (s tromi úrovňami). Ako kvalifikované porozumenie chápeme schopnosť porozumieť a interpretovať existujúci program či konštrukciu robotického modelu. Pod pojmom kvalifikovaná tvorba rozumieme schopnosť navrhovať a vytvárať vlastné programy a konštruovať vlastné robotické modely. Vzostupný prechod cez jednotlivé úrovne tvorby v tabuľke znázorňuje proces alebo postupnosť štádií, v ktorých sa žiak môže nachádzať. Najnižší riadok (uvažovať) zodpovedá poznaniu na teoretickej úrovni, bez praktického aplikovania a vlastnej tvorby. Ďalší riadok (aplikovať) predstavuje aplikovanie týchto vedomostí. Vtedy môže dochádzať k prelínaniu s tretím,


teda najvyšším riadkom (tvoriť), kedy je žiak schopný vytvárať nové modely alebo programy na základe jeho doterajších schopností, skúsenosti a vedomostí v kombinácií s novými poznatkami, ktoré nadobudol v oblasti edukačnej robotiky. Ak sa vedomosti žiaka nachádzajú na najvyššej úrovni, predpokladáme, že už disponuje schopnosťami uvedenými na nižších riadkoch (v kontexte svojho poznania). Ďalším prechodom cez tabuľku je prechod zľava doprava. Ten vyjadruje štádia porozumenia, kedy najnižším stupňom (prvý stĺpec) je pamätanie si rôznych informácií – t. j. pamätať si. Ďalším stupňom je rozumieť, kedy žiak už rozumie a vie objasniť či vlastnými slovami prerozprávať poznatky, ktoré si vytvoril. Nasleduje úroveň analyzovať, kedy žiak už vie využívať svoje doterajšie poznatky, vedomosti a zručnosti v nových, problémových či neznámych situáciách. Najvyššiu úroveň (úplne vpravo) označujeme ako hodnotiť, kedy žiak okrem doteraz spomínaných úrovní už vie použiť, vyjadriť a vysloviť svoj vlastný názor vytvorený na zadanú problematiku (napr. na robotický model či program). Ak sa žiak nachádza v stĺpci označenom ako hodnotiť, predpokladáme, že už nadobudol schopnosti označené ako pamätať si, rozumieť a analyzovať. Výsledná tabuľka, pozri nasledujúcu stranu, tak reprezentuje určitú čiastočne usporiadanú mno37


žinu štádií, v ktorých sa žiaci nachádzajú pri rozvoji svojho poznania v edukačnej robotike. Na základe rozdelenia vzdelávacích cieľov v edukačnej robotike (na základe našich vzdelávacích programov) sme najprv špecifikovali bunky tabuľky z hľadiska konštrukcie robotického modelu, potom aj z hľadiska programovania robotického modelu. Vznikli tak vlastne dve tabuľky, ktoré sme sa rozhodli pre názornosť spojiť do jednej, pretože stavba robotického modelu a jeho programovanie sú veľmi úzko prepojené zložky edukačnej robotiky, ako to potvrdzuje napr. aj Kabátová v [13]. V tabuľke sme tieto dve zložky rozlíšili farbami: Vzdelávacie ciele pre konštrukciu robotického modelu sme vyznačili bielou farbou a vzdelávacie ciele pre programovanie čiernou. Treba si však uvedomiť, že tabuľka sama o sebe neurčuje presnú postupnosť aktivít, podľa ktorých by mal učiteľ vyučovať edukačnú robotiku. Vytvorenú tabuľku je nutné interpretovať rôznymi spôsobmi, a to s ohľadom na zvolený ročník, v ktorom by sa mohla využiť, s ohľadom na štádium kognitívneho vývinu žiakov a pod. V nasledujúcej časti tejto kapitoly ilustrujeme interpretáciu tabuľky na niekoľkých konkrétnych úlohách zo školskej praxe.


Príklad 1: Interpretácia tabuľky na konkrétnych príkladoch pre tretí ročník ZŠ Počas prvých troch hodín edukačnej robotiky na základnej škole v treťom ročníku sme so žiakmi realizovali nesledujúce aktivity: • rozhovor o robotoch na základe ich doterajších skúseností, • oboznámenie sa zo stavebnicou LEGO WeDo a programovacím prostredím pre túto robotickú stavebnicu spôsobom, ktorý kombinuje inštruktivistický a konštrukcionistický prístup, • stavba vlastného robotického modelu (tvorba vlastného programu na ovládanie vlastného robota), a • stavba robotického modelu podľa daného návodu s určeným správaním.

38


Kvalifikovaná tvorba Aplikovať

Tvoriť

Žiak vie: spájať dieliky do produktu (skúšaním)

spájať príkazy do programu (skúšaním)

skladať prvky do konštrukcií podľa návodu

spustiť a zastaviť program na riadenie robota, zostaviť program podľa návodu

Uvažovať

rozlišovať základné dieliky

rozlišovať prvky jazyka a rozlišovať prvky prostredia

Pamätať si

spájať dieliky do vlastnej alebo zadanej konštrukcie


nájsť a opraviť chybu v konštrukcii

navrhnúť a podľa toho postaviť optimálnu konštrukciu na základe kritického zhodnotenia zadania zostaviť cielene nájsť a opraviť vytvoriť optipríkazy do funk- chybu v progra- málny program čného programu me na základe kritického zhodnotenia zadania doplniť danú posúdiť danú zhodnotiť (vlastkonštrukciu o da- konštrukciu a na- nú alebo aj inú) nú inú časť kon- vrhnúť v nej konštrukciu na štrukcie zmeny základe stanovených alebo vlastných kritérií doplniť daný navrhnúť zmenu zhodnotiť (vlastprogram, navrh- alebo opravu ný alebo aj iný) núť program na v programe, vyprogram na základe zadania brať z daných základe stanoveprogramov ten, ných alebo vlastktorý určuje dané ných kritérií správanie uviesť príklady popísať ako navrhnúť vhodné spájania dielikov a prečo model kritéria pre kon(príklady rôzfunguje, aké má štrukciu tak, aby nych konštrukcií) prvky spĺňala požiadavky zadania uviesť príklady urobiť rozbor špecifikovať fungovania daného programu, kritéria, podľa príkazov, popísať identifikovať časti ktorých by sa mohli hodnotiť rozdiel medzi programu, ktoré dvoma danými fungujú žiadaným programy príkazmi spôsobom Rozumieť Analyzovať Kvalifikované porozumenie

Zhodnotiť

Tab. 1:Taxonómia vzdelávacích cieľov pre edukačnú robotiku. Edukačné ciele pre konštrukciu robotického modelu sú vyznačené bielou farbou a hľadisko programovania čiernou. 39


Pred realizovaním spomínaných aktivít boli poznatky väčšiny žiakov v triede z edukačnej robotiky v tabuľke v bunke UP (v riadku označenom ako uvažovať a stĺpci označenom ako pamätať si). V ďalšom texte budeme používať tento systém na označovanie buniek v tabuľke, kde prvé veľké písmeno bude reprezentovať označenie riadka a druhé označenie stĺpca. Zaradenia do konkrétnych buniek v tabuľke sme robili na základe analýzy rozhovorov so žiakmi a našich vlastných pozorovaní. Zobrazenie jednotlivých zaradení tohto aj nasledujúcich príkladov do tabuľky ilustruje Obr. 2. V závere spomínaných aktivít sa naplnené vzdelávacie ciele u rôznych žiakov nachádzali v rôznych bunkách tabuľky. Niektorí žiaci, ktorí nevedeli navrhnúť a postaviť vlastný model (či vytvoriť vlastný program), spájali jednotlivé dieliky bez porozumenia. To ich nedoviedlo k splneniu zadania (stavbe vlastného funkčného modelu) a nachádzali sa tak v bunke TP. Často si títo žiaci od nás vyžiadali návody, podľa ktorých by mohli postaviť konkrétny model – zamerali sa teda na rozvíjanie poznania zodpovedajúceho bunke AP. Ak žiaci splnili zadanie a postavili beta verziu vlastného robotického modelu (t.j. ich prvú verziu funkčného modelu), ich poznanie zodpovedá bunke TR. Ak túto verziu svojho modelu vylepšovali


hľadaním a opravovaním chýb, mohli sa „presunúť“ až do bunky TZ, napr. cez bunku TA alebo cez iné bunky. Ak by na modeli našli chyby, ktoré by nedokázali opraviť, ich poznanie by zodpovedalo bunke AA. V treťom ročníku sa vyskytol aj jeden špeciálny prípad žiaka, ktorý už mal skúsenosti s inou robotickou stavebnicou s podobným programovacím prostredím. Vedomosti tohto žiaka boli už v úvode spomínaných aktivít v bunke UR, na rozdiel od jeho spolužiakov. Z toho vyplýva, že rôzni žiaci prichádzajú na vyučovacie hodiny s rôznou úrovňou poznania, a teda môžu začínať v tabuľke na rôznom stupni poznania.

A U

Tvorba

T

Žiak vie:

P

R

A

Z

Porozumenie

Obr. 2: Začiatočné a koncové stavy z Príkladu 1 zvýraznené sivou farbou Príklad 2.: Interpretácia tabuľky pre žiakov piateho ročníka ZŠ na konkrétnej úlohe V priebehu vyučovacích hodín informatiky orientovaných na edukačnú robotiku mali žiaci piateho ročníka za úlohu postaviť podľa 40


návodu model autíčko na obrázku 3 a jeho programu, pozri obrázok 4.


6). Aktivita, pri ktorej žiaci mali vysvetliť správanie modelu podľa daného programu, reprezentuje vzdelávacie ciele v tabuľke v bunke UA. Potom, ako sa žiakom podarilo pochopiť správanie daného programu, vhodne navrhnúť a realizovať zmeny, ktoré vyžadovalo zdanie, mohli žiaci rozvíjať poznanie zodpovedajúce napr. bunkám AA, TA alebo prípadne až TZ. Správny program môžeme vidieť na Obr. 5.

Obr. 5: Príklad optimálneho riešenia programu k modelu autíčka

Obr. 3: Auto s pohybovým senzorom postavené podľa návodu

Ak ich úpravy boli efektívne a podarilo sa im hneď pri prvom pokuse vytvoriť požadovaný program, ich poznanie zodpovedalo napr. bunke TA.

Následne mali vysvetliť správanie modelu na základe daného programu. Potom mali program modifikovať tak, aby sa autíčko správalo takto: pôjde stále rovno, až kým niečo „neuvidí“. Ak vidí pred sebou prekážku, tak zastane. Keď prekážka zmizne, znova sa pohne, atď.

A U

Tvorba

T

Žiak vie:

P

R

A

Z

Porozumenie

Obr. 4: Program zadaný k modelu autíčka

Obr. 6: Začiatočné a koncové stavy z Príkladu 2 zvýraznené sivou farbou

Stavbu robotického modelu a programu podľa návodu reprezentuje v tabuľke bunka AP (viď Obr. 41



však, že v ďalších etapách nášho výskumu nám pomôžu systematickejšie formulovať štruktúru a jednotlivé kroky vo vzdelávacích programoch, ktoré vyvíjame a overujeme pre edukačnú robotiku na základnej škole. Okrem toho tiež veríme, že – najmä zodpovedaním druhej otázky – napĺňame to najdôležitejšie vo výskume vývojom, a to vyvíjať pedagogickú intervenciu, aby sme lepšie rozumeli poznávaciemu procesu žiakov, a lepšie rozumieť poznávaciemu procesu žiakov, aby sme dokázali lepšie vyvíjať (lepšie v zmysle kritérií kvality kvalitatívneho výskumu) pedagogické intervencie. Za nedostatok doteraz získaných výsledkov však považujeme fakt, že sme sa doposiaľ zamerali iba na formulovanie vzdelávacích cieľov v kognitívnej doméne, a to napriek tomu, že aj naše vlastné skúsenosti, aj napr. výsledky výskumu v [12] poukazujú na skutočnosť, že v poznávacom procese (aj) v oblasti informatiky a programovania hrajú významnú úlohu afektívne zložky – zrejme tým viac, čím nižšej vekovej kategórii sa venujeme. Ak realizujeme výskum pre žiakov 1. a 2. stupňa ZŠ, rovnako významné sú však aj psychomotorické ciele. Z charakteristík edukačnej robotiky, ktoré sme uviedli v kapitole 3 (konštruovanie a programovanie) vyplýva, konštrukčná zložka vzdelávacích cieľov v kognitívnej doméne bude úzko súvisieť aj s psy-

Výsledná tabuľka prezentuje vzdelávacie ciele ako východisko pre naše nasledujúce iterácie v ďalších iteráciách vývoja vzdelávacích programov pre oblasť edukačnej robotiky. Pomáha nám tak vytvoriť rôznorodé typy úloh na objasnenie a hlbšie pochopenie rôznych konštrukčných a programátorských konceptov. 6 Diskusia a závery V našom príspevku sme hľadali odpovede na dve otázky. Prvou otázkou sme skúmali, akou formou by bolo pre náš výskum vhodné a produktívne špecifikovať vzdelávacie ciele našich vzdelávacích programov pre edukačnú robotiku. Odpoveď sme našli štúdiom výskumnej literatúry v kombinácii s technikou kontrastovania a prezentujeme ju v kapitolách 3 a 4. Druhou otázkou sme chceli získať presnú špecifikáciu našich vzdelávacích cieľov vo forme, ktorá vyplynula z prvej výskumnej otázky. Analýzou dát, ktoré sme zozbierali v doterajších iteráciách nášho výskumu, sa nám podarilo špecifikovať tieto ciele v Tab. 1, a to vo forme dvojrozmernej tabuľky podľa Fullerovej. Získané odpovede považujeme za dôležité a užitočné pre ďalšie iterácie nášho výskumu, aj keď si uvedomujeme, že s nimi treba narábať starostlivo a opatrne (vzhľadom na to, že sú citlivé na spôsob ich interpretácie). Domnievame sa 42


chomotorickými vzdelávacími cieľmi. O význame afektívnej zložky tiež nemôžeme vôbec pochybovať. Preto sa v ďalších etapách výskumu chceme pozornejšie venovať aj týmto doménam. Realizácia tohto článku bola finančne podporená grantmi UK č. 604/2013 a č. 606/2013.


dInfo 2009. 2009, Banská Bystrica, Univerzita Mateja Bela, Fakulta prírodných vied v Banskej Bystrici, Ročník 15, s. 15–24. ISBN 978-808083-720-4 (print). [6] ŠVAŘÍČEK, R., ŠEĎOVÁ K. a kol. Kvalitativní výzkum v pedagogických vedách. 2007, Praha, Portál, s. r. o. ISBN 978-80-7367-313-0 (print). [6] MAYEROVÁ, K. Pilot Activities: LEGO WeDo at Primary School. Workshop Teaching Robotics Teaching with Robotics: Integrating Robotics in School Curriculum. 2012, Riva del Garda. ISBN 978-88-95872-05-6 (on-line). [7] MAYEROVÁ, K., VESELOVSKÁ, M. Robotic kits and key competences in primary school. Information and Communication Technology in Education. 2012, Ostrava, University of Ostrava, Pedagogical Faculty, s. 175–183. ISBN 978-80-7464-135-0 (print). [8] MAYEROVÁ, K., VESELOVSKÁ, M. Educational robotics in primary schol: unusual methods of evaluation. JTIE. 2013, Department of Technology and Information Education, Faculty of Education, Palacký University in Olomouc, s. 50–57. ISSN 1803-6805 (online). [9] VESELOVSKÁ, M., MAYEROVÁ, K. Čo si žiaci predstavujú pod pojmom „robot“? Zborník konferencie DidInfo 2013. 2013, Banská Bystrica, Univerzita Mateja

7 Literatúra [1] FULLER, U. a kol. Developing a computer science-specific learning taxonomy. ACM SIGCSE Bulletin. 2007, Ročník 39, Číslo 4, s. 152–170. ISSN 0097-8418 (online). [2] TUREK, I. Taxonómia cieľov – B. S. Bloom. Didaktika. 2010, Bratislava, Iura Edition, spol. s r. o., s. 52–54. ISBN 978-80-8078-322-8 (print). [3] ANDERSON, L.W. a kol. A taxonomy for learning and teaching and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. 2001, New Jersey, Pearson. ISBN 13: 978-0801319037 (print). [4] KALAŠ, I. a kol. Konštrukcionizmus. Od Piageta po školu v digitálnom veku. Zborník konferencie Didinfo 2011. 2011, Banská Bystrica, Univerzita Mateja Bela, Fakulta prírodných vied v Banskej Bystrici, Ročník 17, s. 7. ISBN 978-80-557-0142-4 (on-line). [5] KALAŠ, I. Pedagogický výskum v informatike a informatizácii (2. časť). Zborník konferencie Di43


Bela, Fakulta prírodných vied v Banskej Bystrici, Ročník 19, s. 263–271. ISBN 978-80-5570527-9 (print). [10] VESELOVSKÁ, M., MAYEROVÁ, K. Robotic kits in secondary school. JTIE. 2013, Department of Technology and Information Education, Faculty of Education, Palacký University in Olomouc, s. 96–101. ISSN 1803-6805 (online). [11] JOHNSON, C. G., FULLER, U. D. Is Bloom's taxonomy appropriate for computer science? 6th Baltic Sea Conference on Computing Education Koli Calling 2006. 2007, Stockholm, Department of Information Technology, University of Uppsala, s. 120–123. ISSN 1404-3203 (on-line). [12] LAHTINEN, E. A Categorization of Novice Programmers: A Cluster Analysis Study. Proceedings of the 19th annual Workshop of the Psychology of Programming Interest Group. 2007, Joensuu, University of Joensuu Department of Computer Science and Statistics, s. 32–41. [13] KABÁTOVÁ, M., PEKÁROVÁ, J. Learning how to teach robotics. Constructionism 2010 conference. 2010, Paris. ISBN 978-8089186-66-2 (on-line).


prof. RNDr. Ivan Kalaš, PhD., Mgr. Karolína Mayerová, Mgr. Michaela Veselovská, Katedra základov a vyučovania informatiky Fakulta matematiky, fyziky a informatiky UK Mlynská dolina 842 48, Bratislava, SR E-mail:{kalas, mayerova, veselovska}@fmph.uniba.sk www pracoviska: http://www.edi.fmph.uniba.sk

44



Teoretická studie

HOW DO PRIMARY TECHERS RESPOND TO INTRODUCTION OF BASICS OF COMPUTER SCIENCE INTO SCHOOL CURRICULA OF ICT Jiří VANÍČEK Abstract: The article focuses on basics of computer science education at primary school. The trend of recent years is to reintroducing computer science kontent into school curricula. The question is whether topics of basic sof algorithmisation and understanding of information are comprehensible for primary school teachers, who have undergone no training in computer science and how they respond to them. The paper reports about new textbook verification project in which pre-service teachers were trained to teach these topics. The results could shed more light into understanding how teacher builds up his/her pedagogical content knowledge in the area of propaedeutics of computer science. Key words: primary school, computer science education, ICT curricula, teachers education

JAK REAGUJÍ UČITELÉ 1. STUPNĚ NA ZAVÁDĚNÍ ZÁKLADŮ INFORMATIKY DO VÝUKY ICT Abstrakt: Článek zaměřuje pozornost na výuku informatiky na 1. stupni ZŠ. Trendem posledních let v zahraničí je (znovu)zavádění informatického obsahu do školního kurikula. Je otázkou, zda témata základů algoritmizace a porozumění informacím jsou srozumitelná učitelům, kteří neprošli žádným informatickým vzděláním, a jak na ně reagují. Článek podává zprávu o projektu verifikace nové učebnice informatiky na budoucích učitelích 1. stupně ZŠ, kteří byli připravováni na výuku těchto témat. Výsledky mohou vnést více světla do porozumění, jak učitel buduje svoji didaktickou znalost obsahu v oblasti propedeutiky informatiky. Klíčová slova: primární vzdělávání, výuka informatiky, kurikulum ICT, příprava učitelů

45


1 Informatika a ICT Dovolíme si článek zahájit terminologickým úvodem, abychom objasnili, jak dále budeme vnímat rozdíl mezi termíny informatika (computer science) a ICT (information technology) na úrovni školského prostředí. Informační technologie podle slovníku Foldoc [1] jsou aplikací počítačových systémů; termín informatika (computer science) je obvykle vyhrazen pro teoretičtější, akademické aspekty práce na počítači. V Německu je podle Schubertové a Schwilla vnímána výuka ICT jako rámec základního vzdělávání v oblasti informatiky, komunikace a informačních technologií [2]. Na Slovensku je podle Blaha oblast ICT chápána jako zvládnutí technologií, jako předstupeň informatiky [3]. I my v tomto článku budeme vnímat ovládání ICT jako součást, předstupeň informatického poznání. Nevnímáme tedy ICT a informatiku jako dva různé obory. Od oboru ICT můžeme školní informatiku odlišit základním přístupem k počítačům, který Kalaš a kol. [4] uvádí jako autorský na rozdíl od uživatelského v případě ICT. Tento rozdíl se promítá do cílů výuky, který můžeme vnímat jako snahu o porozumění počítači (informatika) na rozdíl od ovládání počítače (ICT).


2 Vyučovací předmět ICT na 1. stupni ZŠ Informační a komunikační technologie jsou jednou z devíti vzdělávacích oblastí na základních školách [5]. V České republice je povinně vyučován předmět ICT i na 1. stupni ZŠ. Očekávání daná školským zákonem z r. 2004, že všichni absolventi 1. stupně jsou vybaveni základními kompetencemi v ovládání počítačů a práce s informacemi, však nejsou naplňována, realita bývá plánům vzdálena. Ačkoliv předmět ICT může být vyučován v kterémkoliv ročníku od prvního do pátého, drtivá většina škol zařazuje předmět až nyní do pátého, posledního možného ročníku. Zavádění nového předmětu provází shoda nepříjemných komplikací: 1. předmět nikdy předtím nebyl na 1. stupni vyučován, na školách není žádná tradice a nejsou zkušenosti, jak tento předmět vyučovat; 2. současně realizovaný přechod na nový způsob vytváření školních vzdělávacích programů a přesunu zodpovědnosti za vytvořené a realizované kurikulum na učitele, potažmo školu, na rozdíl od ostatních vyučovacích předmětů ztížil vytvoření tohoto předmětu; 3. učitelé 1. stupně nejsou odborně ani didakticky připraveni ani připravováni; nebyly 46


pořádány žádné vzdělávací kurzy organizované metodickými orgány ministerstva; 4. učitelům chyběly metodické materiály a žákům učebnice, neprobíhal výzkum v této oblasti; 5. učitelé 1. stupně na mnoha vysokých školách nebyli a dosud nejsou připravováni v oblasti didaktiky informačních technologií. Aktuální stav výuky ICT na 1. stupni ZŠ můžeme dokumentovat následujícími dvěma zjištěními: 6. Podle odpovědí na otázku „Kdo vyučuje informatiku na 1. stupni vaší školy?“, kterou jsme v roce 2013 položili učitelům – školním koordinátorům soutěže Bobřík informatiky, 63 respondentů odpovědělo tak, že z 58 % vyučoval informatiku učitel 2. stupně, pouze v méně než polovině případů to byl učitel 1. stupně. To není dobrá situace z důvodu, že předmět je vyučován učitelem, který není připraven na výuku s danou věkovou kategorií žáků. Protože učitel ICT nepatří mezi komunitu učitelů 1. stupně na škole, je tento předmět odtržen od ostatních, takže je větším rizikem, že počítače v ostatních předmětech používány nebudou vůbec. Zároveň zde hrozí riziko, že učitel 2. stupně bude


do své výuky mechanicky přenášet kurikulum a metody určené starším žákům. 7. Z průzkumu mezi neúplnými školami v ČR, které provedl Pyszko v r. 2013, vyplývá, že ne každá škola má na 1. stupni vůbec povinný předmět ICT zaveden a daná tématika je vyučována jako průřezové téma. Např. V Ústeckém kraji je takových škol 48 %, ve Zlínském 32 %, což je alarmující číslo. [6]. 3 Zařazování informatiky do výuky Současně s procesem, jehož výsledkem je, že každý absolvent 1. stupně ZŠ má ovládat počítač na uživatelské úrovni, můžeme v posledních letech ve světě pozorovat jiné změny, které mají dopad na školské kurikulum. Jde o tendenci opětovně zařazovat do výuky práce s počítačem nejen témata týkající se digitální gramotnosti, ale též témata ze základů informatiky. ACM výbor pro kurikulum K-12 v USA již před 10 lety požadoval zařadit základní pojmy informatiky (např. porozumění algoritmu) do primárního vzdělávání [7]. Nemůžeme brát za směrodatné, že v České republice se základy informatiky v dokumentech o vzdělávání na 1. stupni neobjevují a např. o algoritmech se píše převážně v matematice, ve vzdělávací oblasti ICT je pouze zmínka, že 47


„žák má využívat při interakci s počítačem algoritmické myšlení“ [5]. V zemích jako V. Británie, Slovensko, Polsko vidíme jiný přístup. Např. v Británii je od r. 2014 zaváděn nový předmět Computing již od 1. stupně ZŠ [8] a upouští se od termínu ICT i jeho vzdělávacího obsahu. Na Slovensku jsou ve státních vzdělávacích dokumentech pro 1. stupeň ZŠ minimálně dva z pěti tematických celků orientovány k základům informatiky jako vědního oboru a propedeutice informatických pojmů [9]. Jako jednu z významných mezinárodních aktivit, která prosazuje větší podíl informatiky v základním a středním školství formou jsoucí mimo školní kurikulum, můžeme zmínit soutěž Bebras pro žáky základních a středních škol. Soutěž vznikla před 9 lety a v České republice se pořádá od r. 2008 pod názvem Bobřík informatiky. Zájmu o téma soutěže svědčí každoroční veliký nárůst počtu zemí i soutěžících v této soutěži [10]. Soutěž přitom není zaměřena na informační technologie ani na uživatelský přístup, preferuje otázky z oblastí algoritmizace, porozumění informacím a jejich reprezentacím, mezi témata patří též řešení problémů a informační gramotnost. I tato soutěž se rozšiřuje i směrem k mladším ročníkům, jako první zavedli soutěž pro 1. stupeň ZŠ na Slovensku v r. 2011. V České re-


publice máme za sebou dva ročníky existence kategorie Mini pro 4. a 5. ročník ZŠ, v r. 2013 se jí zúčastnilo přes 6 000 žáků, z toho 48 % dívek [11]. Touto formou se mohou děti i jejich učitelé na věku přizpůsobených úlohách dostat k informatickým úlohám a představit si tak, jakou povahu mají problémy, kterými se informatika zabývá. 4 Inovace výuky ICT na 1. stupni ZŠ pomocí učebnice V nové učebnici informatiky pro 1. stupeň, která vyšla v r. 2012 [12], jsme se snažili reagovat na výše popsané trendy. Do učebnice jsme zařadili témata nejen ze základů ovládání počítače, ale též témata propedeuticky informatická, týkající se algoritmizace a porozumění informacím. Vedlejším cílem byla i snaha o ovlivnění učitele a jeho rozhled v oboru. Brali jsme v potaz tvrzení E. J. Rohaanové „učitelé primárního vzdělávání, kteří jsou vzděláváni v širokém spektru předmětů, potřebují důkladnou znalost obsahu předmětu ICT, aby věděli, která témata řešit a jak je řešit ve své výuce tohoto předmětu“ [13] i fakt, že tito učitelé nejsou nijak vzděláni v oboru informatika. Tato učebnice informatiky pro 1. stupeň obsahuje osm kapitol, z nichž je pět kapitol z oblasti ICT, které jsou věnovány ovládání aplikací, kreslení, psaní a Internetu (včetně komunikace), dvě kapitoly z oblasti základů informatiky (na48


zvané programování, informace) a jedna průřezová kapitola, věnovaná učení se s počítačem a projektům s použitím technologií.


noduchým použitím procedur jako podprogramů. Prostředí EasyLogo bylo vybráno především s ohledem na učitele, protože obsahuje sadu daných úkolů a sama kontroluje žákovu práci. Učitel pak stojí v roli manažera a pomocníka, nevyžaduje se od něho, aby předkládal úkoly či vysvětloval látku. Uzavřené výukové prostředí těchto úloh tak nevytváří u učitele nejistotu a podle slovenských zkušeností je učiteli dobře přijímáno. Praktické činnosti žáků jsou doplněny „unplugged“ aktivitami, v nichž žák vytváří příkazy pro spolužáka pro vykonání nějakého úkonu (např. ovládá žáka jako robota), a jednoduché algoritmické otázky.

Obr. 1: Propedeutika programování – ovládání autíčka pomocí okamžitě vykonávaných příkazů. Zadání úlohy: projeď všemi písmeny tvého jména tak, jak jdou za sebou. Jak byly koncipovány informatické kapitoly? Kapitola „programování“ seznamuje žáky se základy algoritmizace na sadě praktických úkolů v prostředí aplikace EasyLogo, jejímž autorem je Ľ. Salanci [14]. Jde o jednoduchý mikrosvět na bázi Logo, v němž uživatel pomocí příkazů ovládá postavu, která se podobně jako „logovská želva“ pohybuje a kreslí (obr. 1). Žák se seznámí s principem tvorby programu jako sledu příkazů s parametry, s jednoduchou algoritmickou strukturou cyklu se známým počtem opakování a jed-

Obr. 2: Výuková aktivita z oblasti porozumění reprezentacím informací. Žák „ručně“ pomocí myši nastavuje hodnoty na grafu, aby odpovídaly textu v levém sloupci, počítač kontroluje. Kapitola o informacích se zabývá informacemi z hlediska jejich obsahu (co nám věci kolem nás říkají), reprezentace (signály, 49


symboly) a typu digitálního média (text, audio, video). Dále se tato kapitola zabývá reprezentacemi informací v podobě informatických struktur seznamů, tabulek a pomocí grafů. Vedle uživatelských dovedností (např. psaní do tabulky, formátování seznamu, vytvoření grafu z tabulky) zde žáci získávají kompetence týkající se porozumění těmto strukturám. Jsou zde zařazeny aktivity, v nichž se učí rozlišovat číslovaný a nečíslovaný seznam, volit vhodný tvar tabulky pro zápis dat, správně zapisovat tyto údaje do tabulky, volit vhodný typ seznamu, číst informace z grafu a také vytvářet graf „ručně“, bez automatických nástrojů počítače (obr. 2). Aktivity zpracování informací směřují k následnému využívání tabulek a grafů ve vlastních výzkumech zahrnujících jednoduché zpracování dat (měření, ankety).


Jednotlivé aktivity, zařazené do učebnice, jsme mohli průběžně testovat na studentech učitelství 1. stupně na Pedagogické fakultě Jihočeské univerzity. Celkem tři běhy výzkumu proběhly v rámci předmětu Didaktika informačních technologií pro primární vzdělávání o rozsahu 1 přednášky a 1 cvičení týdně v 1 semestru. Předmětem prošlo za 3 roky 124 studentů. Žádný z nich neměl předchozí informatické vzdělání, všichni absolvovali pouze středoškolskou výuku ICT. Na vysoké škole absolvovali jeden povinný předmět z oblasti informačních technologií Technologie ve vzdělávání, kde pořizovali a zpracovávali fotografie, audio a video a učili se ovládat interaktivní tabuli. Všichni respondenti absolvovali základní test informační gramotnosti, svojí úrovní srovnatelný s ECDL-START. Výuka probíhala velice praktickou cestou. Studenti při cvičeních dostávali náročnější úlohy z učebnice, tedy úlohy stejné jako jejich budoucí žáci, často pracovali „v roli žáka“. Přednášky byly věnovány jednotlivým tématům, jednotlivé předkládané metodické postupy byly většinou dokumentovány na konkrétních úlohách a aktivitách z učebnice, často na úlohách, které předtím mohli studenti sami vyzkoušet v roli žáků a mít s nimi vlastní zkušenost. Do programu předmětu byly zařazeny i základy robotiky

5 Jak reagují budoucí učitelé 1. stupně? Při vytváření obsahu učebnice nás zajímaly otázky: jakým způsobem přiblížit informatiku budoucím učitelům, kteří nejsou v tomto oboru vzděláni, jakým způsobem a zda vůbec akceptují informatická témata. Dalšími otázkami bylo, zda konkrétní úlohy, připravené do nové učebnice, budou pro ně srozumitelně a smysluplné, zda studenti budou rozumět zadání i informatickému pozadí. 50


pomocí robotických stavebnic LEGO WeDo (obr. 6), ovládanými z programovacího prostředí Scratch. V nich studenti vytvářeli vlastní velmi jednoduché programy pro ovládání již vytvořených robotů (např. „bezpečný“ větrník, reagující na přiblížení ruky vypnutím). Součástí předmětu bylo též seznámení s robotickými hračkami Bee-bot, které umožňují oddálení vykonání série příkazů k pohybu. Na závěr semestru měl každý student vytvořit vlastní sadu úloh pro výuku některého probíraného tématu. Pro zjištění zpětné vazby od studentů jsme použili metody zúčastněného pozorování, analýzu studentských prací a rozhovory s některými studenty po absolvování kurzu.


při přednášce navodili teoretické téma, studenti měli tendenci naučit se tuto látku zpaměti s cílem ji reprodukovat, nikoliv ji používat. Postoj studentů k tomuto předmětu můžeme považovat za kladný, protože předkládané aktivity brali jako pro ně smysluplné, mentálně nepříliš náročné. Nepozorovali jsme, že by studenti odmítali zvolený přístup. Programování Studenti neměli žádnou potíž s termínem programování, nebylo pozorováno, že by se programování obávali. Při řešení programovacích úloh vnímali svoji činnost, jako že programují. U této skupiny studentů nemůžeme potvrdit obavy z předpojatosti veřejnosti vůči termínu programování. Lze říci, že zhruba polovinu studentů práce v prostředí EasyLogo viditelně bavila, byli jsme svědky jejich emocionálních reakcí na uživatelskou příjemnost prostředí i na situace, kdy se jim podařilo vyřešit složitější úlohu nebo vznikl vizuálně pěkný výsledek. Při závěrečném testování byli všichni studenti schopni vyřešit obtížnější algoritmické úlohy s použitím cyklu (např. vytvoř program, kterým želva dokreslí stromům kmeny – obr. 3).

6 Jednotlivá zjištění Celkový přístup U studentů se výrazně zvedl zájem ve chvíli, kdy se dozvěděli, že jde o povinný předmět školního kurikula a že jej budou muset vyučovat. Celkově studenti vnímali zvolený způsob výuky příznivě, měli zájem o hravé, praktické aplikace a úlohy ze života. U takových úloh jim připadalo vše srozumitelnější než teoretické pasáže. Jakmile jsme

51



Obr. 3: Programovací aktivita v EasyLogo, kreslení kmenů ke stromům s použitím cyklu, vpravo je sestaven program Studenti neradi používali cyklus, především strukturu příkazu Opakuj, když se v ní nacházelo více příkazů. Teprve dodatečně přidané restrikce, že délka programu nemůže být delší než 15 řádků, aby byl celý vidět v okně aplikace, je přiměla používat příkaz Opakuj. Stejné to bylo při použití vnořených procedur, kde muselo být v zadání uvedeno, že je nutno použít předem připravené procedury.

nými v garáži, které se mají obarvovat podle instrukcí daných jejich vzájemnou polohou, někteří studenti nedokázali určit, zda je například červený autobus před žlutým nebo stojí vlevo od něho (obr. 4). Po těchto zkušenostech jsme úlohu v učebnici přeformulovali a přidali semafor na křižovatce, aby směr jízdy autobusu jasněji stanovoval směr „před“ a „za“. Podobnou situaci vyvolala úloha, v níž na obrázku řady jedoucích aut (na pohled stejných zepředu jako zezadu) se mělo určit, které auto jede před černým autem (obr. 5). Někteří studenti trvali na tom, že „před“ je vždy vpravo. Patrně přejali pozicování aut z postavení slov při psaní textu, protože tento přístup jsme mohli pozorovat u jiných nesouvisejících úloh. Žádnou argumentací se je nepodařilo přesvědčit, že auta mohou též jet zprava doleva. Zdá se, že tyto problémy jsou geometrického rázu a nemají tedy informatické souvislosti, ovšem tyto nečekané problémy

Obr. 4: Problémy s orientací v kontextu zadání úlohy – je autobus s rozbitým sklem vlevo od bílého, nebo před bílým autobusem? Problém prostorové orientace Naopak nás překvapily problémy nemalé části studentů s orientací, co je vpředu, co je vlevo apod. Např. u úlohy s autobusy umístě-

52


mohou řadu úloh z reálného světa na řazení a třídění diskvalifikovat.


Informatika jako disciplína Studenti příliš nerozlišovali informatiku od ostatních školních předmětů. Na jednu stranu vše, co se týkalo práce na počítači, brali jako informatiku, v úlohách vytvořených studenty se často vyučovalo učivo z jiného předmětu. Např. při úpravách textů věnovali větší pozornost gramatickým než typografickým chybám, při kreslení často dbali na správné použití kreslicích nástrojů z výtvarného než ICT pohledu (např. preferovali vizuálně „hezčí“ obrázek, vytvořený pouze několika základními nástroji tužka, výplň). Nenabyli jsme dojmu, že by budoucí učitelé byli schopni vytvářet originální výukové objekty pro podporu výuky informatiky.

Práce s informacemi, grafy Při vytváření grafů pomocí online aplikace měli někteří studenti potíže s tím, jak vepsat data správně do tabulky, ze které se generoval graf. Tato kompetence je založena na pochopení tabulky jako datové struktury. Studenti číselné hodnoty zapisovali do sloupce, určeného pro popisky položek, a když se graf zobrazil špatně, někteří si s tím nedokázali sami poradit. Kreativita Studenti obecně přijímali lépe problémové úlohy, a to i při programování, než úlohy na tvořivost. Vlastní studentské projekty byly málo nápadité a často pouze variovaly úlohy, probírané na seminářích.

Obr. 5: Problém orientace: které auto stojí před černým autem?Někteří studenti vnímali, že auta mohou jet pouze doprava (a proto je správně pouze bílé auto).

53



stránce. Současně je zřejmé, že řešením nebude vzdělávání učitelů 1. stupně v oboru informatika, protože jejich neznalosti jsou velice hluboké. Zde musíme spoléhat na středoškolské vzdělávání a jeho budoucí orientaci směrem k základům informatiky ve vzdělávací oblasti informatika a ICT, případně systém školení pro učitele z praxe. Jestliže chceme, aby učitelé 1. stupně správným způsobem zahrnovali do svého kurikula předmětu ICT také základy informatiky, musí být v tomto směru metodicky vedeni, ať již učebnicemi, nebo lépe proškolením. Budoucí učitelé v nabízeném kurikulu více než oborovou správnost sledují, zda aktivity budou pro žáky atraktivní, hravé a přesto budou mít za cíl něco naučit. Tento aspekt je důležité v přípravě učitelů neopominout.

7 Závěry Pokusili jsme se odpovědět na otázky, jakým způsobem didakticky připravovat studenty učitelství 1. stupně, kteří jsou bez předchozího informatického vzdělání (a nemají také ani specializované vzdělání v oblasti ICT). J. Twyford a E. M. Järvinen v závěrech kvalitativní studie doporučují pro žáky 1. stupně přístup „od ruky“ a tvrdí, že žáci mohou nejlépe porozumět technologiím, pokud prezentované problémy jsou ze života“ [15]. Z našich zkušeností můžeme toto zjištění potvrdit. Zdá se, že užitečným přístupem bude seznamovat budoucí učitele se základy informatiky na tématech a úlohách blízkých jejich žákům, to znamená zařazovat manipulativní, praktické úlohy, ke kterým jim bude v komentářích vysvětlováno, co má úloha společného s informatikou. Budoucí učitelé 1. stupně ve zkoumaném vzorku nemají problém s algoritmickými úlohami, jestliže za nimi vidí konkrétní ovládání pohybu nějakého objektu. Podobně přirozeně akceptují téma porozumění informacím a jejich reprezentacím, pokud v konkrétní úloze vidí obecný přínos ke vzdělání žáka. Lze říci, že informatickou složku vzdělání vnímají daleko více v kontextu celého vzdělávání, než v kontextu oboru. Prokázalo se, jak je těžké budovat didaktickou znalost obsahu bez řádné znalosti obsahu po odborné

Obr. 6: Robotická stavebnice LEGO WeDo, ovládání tlamy krokodýla programem pomocí senzoru, který rozezná blízkost předmětu.

54


Robotické aktivity doplňovaly téma základů algoritmizace.


v Ostravě. Pedagogická fakulta. Vedoucí práce: Kapounová, J. [7] TUCKER, A. a Model Curriculum for K-12 Computer Science: Final Report of the ACM K-12 Task Force Curriculum Committee. New York: The Association for Computing Machinery, 2003. [8] Computing. Programmes of study for Key Stages 1–4. National curriculum in England. [online]. Computing at School Working Group, 2013. [cit. 2013-12-11]. Dostupné z: http://media.education.gov.uk/asset s/files/pdf/c/computing%2004-0213_001.pdf. [9] BLAHO, A., SALANCI, Ľ. Informatics in Primary School: Principles and Experience. In Kalaš, I. and Mittermeid, R. T. (eds.) ISSEP 2011, s. 129–142, 2011 [10] Bebras, mezinárodní web informatické soutěže (online). [cit. 2013-01-13] URL: [11] Bobřík informatiky, web soutěže (online). [cit. 2013-01-10] URL: [12] VANÍČEK, J. Informatika pro 1. stupeň ZŠ. Brno: Computer Press, 2012, 88 s. [13] ROHAAN, E. J., TACONIS, R., JOCHEMS, M. G. Reviewing the relations between teachers’ knowledge and pupils’ attitude in the field of primary technology education. International Journal of Technology and Design Education, r. 20 č. 1, 2010, s. 15–26.

Poznámka: Výzkum byl podpořen grantem GAJU 017/2013/S. 7 Literatura [1] Information technology [online]. In Howe, D. Free Online Dictionary of Computing [cit. 2013-10-01]. Dostupné na: http://foldoc.org/ information+technology. [2] SCHUBERT, S., SCHWILL, A. Didaktik der Informatik. 2. vydání. Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag, 2011. [2] BLAHO, A. Informatika v štátnom vzdelávacom programe. In Kalaš, I. (ed.) Sborník DidInfo 2012. B. Bystrica: Univerzita Mateja Béla, 2012, s. 7–14 [4] KALAŠ, I., KABÁTOVÁ, M., BRESTENSKÁ, B., GUĽAŠA, R., CHACHALÁNOVÁ, M., PALÚCHOVÁ, K., PEKÁROVÁ, J., SZARKA, K., VANÍČEK, J., WINCZER, M. Premeny školy v digitálnom veku. Bratislava: Slovenské pedagogické nakladateľstvo, 2013, 256 s. [5] Kol. Rámcový vzdělávací program pro základní vzdělávání. Praha: VÚP, 2007. [6] PYSZKO, D. Využití informačních a komunikačních technologií ve výuce na neúplných základních školách. Ostrava, 2013. rigorózní práce (PhDr.). Ostravská univerzita

55


[14] SALANCI, Ľ. EasyLogo – discovering basic programming concepts in a constructive manner. In Clayson, J. E., Kalaš I. (eds.) Constructionist approaches to creative learning, thinking and education: lessons for the 21st century. Bratislava: Library and publishing centre Comenius University, 2010. [15] TWYFORD, J., JÄRVINEN, E. M. The formation of children’s technology concepts: a study of what it means to do technology from a child’s perspective. Journal of Technology Education, Vol. 12 No. 1, 2000, s. 32–48. doc. PaedDr. Jiří Vaníček, Ph.D. Katedra informatiky Pedagogická fakulta Jihočeské univerzity, Jeronýmova 10 371 15, České Budějovice, ČR Tel: +420 387 773 074 E-mail: [email protected] Web pracoviště: wvc.pf.jcu.cz/ki

56




Teoretická studie

CREATION OF STUDY MATERIAL FOR ADPTIVE E-LEARNING Blanka CZECZOTKOVÁ – Tatiana PREXTOVÁ Abstract: Paper deals with teaching methods and teaching styles of teachers, which can be used in creation of adaptive learning material. Study materials are embedded into elctronic adaptive learning. Adaptive learning program is controled by a learning management system – a virtual teacher. The essence of the virtual teacher is as follows. Based on assessed individual learning mode of student virtual teacher suggests the most suitable study material. Virtual teacher consists of vast database of various learning modes, student charachteristics and rules for creation of adaptive study materials. Aim of this paper is use of teaching methods and teaching styles which are then used by virtual teacher for teaching each individual. Learning in this adaptive form of education is getting more efficient and rewarding. Knowledge and skills gained during this process is tested adaptively too. Keywords: virtual teacher, teaching methods, teaching styles, optimal learning mode, adaptive testing.

TVORBA STUDIJNÍ OPORY PRO ADAPTIVNÍ VÝUKU Resumé: Příspěvek pojednává o vyučovacích metodách a vyučovacích stylech učitelů, které lze uplatnit při tvorbě adaptivního studijního materiálu. Studijní materiály jsou zakomponovány do elektronické adaptivní výuky. Adaptivní výuku řídí programový systém pro řízení výuky – virtuální učitel. Podstata virtuálního učitele je následující. Na základě zjištěného individuálního učebního stylu studenta mu virtuální učitel předloží nejvhodnější studijní oporu. Virtuální učitel obsahuje rozsáhlou databázi různých stylů učení, vlastností studentů a pravidla pro tvorbu adaptivních studijních materiálů. Cílem příspěvku je využití vyučovacích metod a vyučovacích stylů učitelů, které virtuální učitel aplikuje při učení jednotlivého studenta. Učení se touto adaptivní formou výuky stává pro studenta efektivnější a přínosnější. Nabyté vědomostí a znalosti se adaptivně otestují. Klíčová slova: virtuální učitel, vyučovací metody, vyučovací styl učitele, optimální výukový styl, adaptivní testování. 57



styly studentů, které jsou získané ze vstupního dotazníku před zahájením výuky. Na základě těchto informací předloží virtuální učitel studentovi studijní materiál v podobě, který mu nejvíce vyhovuje. Studentovy nabyté vědomostí a znalostí se adaptivně otestují.

1 Úvod Informační a komunikační technologie jsou neodmyslitelnou součástí dnešní doby a denně se s nimi setkáváme. Ve výuce už nevystačíme pouze s tabulí a křídou. Jestliže chceme studenta zaujmout a výuku obohatit o inovační prvky, zvolíme technologii ze široké nabídky, kterou disponují ICT. Na všech typech škol se dostává do popředí e-learningová výuka, jejíž hlavní ideou je, že počítač dokáže prezentovat informace, zobrazovat je odlišnými způsoby a veškerou činnost, kterou vykonaná student protokolovat. Mezi další priority LMS patří bezesporu snadná modifikovatelnost elektronických studijních materiálů, možnost zakomponování multimediálních a interaktivních prvků v elektronických studijních materiálech a zpětná vazba. Výuka vedena pomocí e-learningu má mnoho výhod. Výuka však nebere v potaz studenta jako hlavní prvek učebního procesu. Každý student je individualita a má jiný učební styl, podle kterého se mu studuje nejlépe, nejefektivněji a nejekonomičtěji. Výuka, která akceptuje individuální učební vlastnosti studenta, nazýváme adaptivní e-learningovou výukou. Tato výuka musí obsahovat studijní materiály pro různé typy studentů. Optimální adaptivní učební proces respektuje individuální učební

2 Model výuky pro adaptivní elearning Adaptivní model e-elarningové výuky se skládá ze 3 částí: Modul Student – před každým začátkem učebního procesu se student otestuje a identifikuje se jeho učební styl. Více informací v publikacích K. Kostolányová [5]. Modul Autor – jedná se o autorskou databázi, která zahrnuje výukové texty a multimédia – jednotlivé obrázky, flash animace, atd. a metadata. Modul Virtutální učitel – ten vytvoří na základě znalosti učebního stylu studenta, konkrétní výukové opory, vyučovací metody a vyučovacího stylu učitele optimální způsob výuky, kterým bude studenta vyučovat. Tento způsob výuky je měnitelný a student si může výuku řídit i sám. 3 Vyučovací styl učitele V běžné pedagogické praxi se můžeme setkat se dvěma úhly pohledu na vyučovací styly učitelů. Zaprvé vyučovací styl chápeme jako způsob vyučování učitele, tj. jak vyučuje, a druhý úhel pohledu 58


je užší a je J. Průchou, E. Walterovou a J. Marešem [9] definován jako „svébytný postup učitele, který učitel uplatňuje ve vyučování, který používá ve většině situací pedagogického typu nezávisle na okolnostech. Je to styl relativně stabilní a obtížně se mění“. Vyučovacími styly a typologiemi dle různých hledisek se zabývalo mnoho odborníků. Typologií dělíme dle různých kritérií: - podle osobnosti pedagoga (C. G. Jung, H. J. Eysenck, R. B. Cattela,…), - podle působení ve škole (J. Štágl,…), - podle pedagogického působení (Ch. Caselmann,…), - podle stylu výchovy (K. Lewin, R. Lippitt, R. K. White, R. a A. M. Tausch, C. Rogers, H. H. Anderson,…), - podle propojení pedagogické osobnosti s pedagogickým působením (M. Brekelmans, H. Créton, J. Levy, R. Rodriguez, T. Wubbels, T. Leary,…), - podle komunikačního stylu (M. Brekelmans, J. Levy, R. Rodriguez,…), - podle reakcí na podněty (E. Luk), - atd. Při rešerši vyučovacích stylů učitelů jsme došly k závěru, že nejefektivnější způsob seskupení vyučovacích stylů učitelů je seskupit je podle jejich totožných charakteristických rysů v jeden vyučovací


styl. Vyučovací styly učitelů jsme seskupily dle jejich charakteristik, synonym názvů, autorů, kteří se daným vyučovacím styl zabývali, a ke každému vyučovacímu stylu jsme odvodily definice. Jako ukázku uvádíme členění podle stylu vedení výuky: 1. Autokratický styl (autoritativní, dominantní, diktátorský, autoritářský, mocenský, direktivní, manažerský, řídící, represivní, vyučovatelský) tímto vyučovacím stylem se zabývali K. Lewin, R. Lippit, R. K. White, N. A. Flanders, Ch. Caselmann, T. Leary, J. Levy, R. L. La Forge, R. F. Suczek, H. H. Anderson, G. D. Fenstermacher, J. F. Soltis, Z. Zaborowski, M. Brekelmansová, T. Wubbels, R. Rodriguezová, Marchand, H. A. Creton, H. P. Hoomayers W. O. Döring. „Učitelé, kteří učí autokratickým stylem, jsou pro studenty autoritou. V praxi se můžeme setkat s jevem, že studenti vnímají tohoto učitele buď jako přirozenou autoritu nebo jej vnímají jako učitele „tyrana“ a respektují ho ze strachu. Mezi charakteristické vlastnosti učitelé patří nařizování, rozhodování, kontrolování a dokážou ve třídě udržet disciplínu. Předávají srozumitelně výklad, metodické postupy jsou pečlivě zpracovány. Učitel jedná formou příkazů a o všem rozhoduje sám. Studenti se aktivně výuky neúčastní, mají malý prostor pro samostatné jed59


nání a rozhodování, na základě čehož dochází k útlumu jejich iniciativy. Ve výuce chybí prostor pro diskusi, individuální rozvoj osobnosti studenta. Učitel má malé pochopení pro studenty, jejich potřeby, individuální odlišnosti, není schopen empatie, navíc nebere v úvahu žádné jejich připomínky (návrhy, náměty). V mnoha případech dokonce učitel zesměšňuje studenty před ostatními v jejich případném neúspěchu či problému. To může vést k tomu, že studentovi sníží sebevědomí, vyvolá v něm pocit méněcennosti. Soustavné ponižování může v nejhorším případě vést ke strachu ze školního prostředí (především jeho vyučovací hodina).“ [1] 2. Demokratický styl (integrační, sociálně-integrační, kooperativní, sociální, tolerantníautokratický, interaktivní, facilitační, nedirektivní, supervizorský) tímto vyučovacím stylem se zabývali Ch. Caselmann, W. O. Döring, M. Brekelmansová, N. A. Flanders, J. Levy, R. Rodriguezová, T. Wubbels,Z. Zaborowski, G. D. Fenstermacher, J. F. Soltis, D. G. Ryans, H. H. Anderson, K. Lewin, R. Lippit, R. K. White. „Učitel, který méně přikazuje, rozhoduje a řídí studenty, než u stylu autokratického. Učitel má mnohem větší přehled o přáních a potřebách studentů, o jejich individualitě a má pro ně větší pochopení. Učitel upřednostňuje samo-


statnost, dobrovolnou spolupráci a úsudek studentů. Ve třídě panuje příznivá atmosféra, která pomáhá rozvíjet sociálně zralou osobnost studenta. Studenti jsou podněcováni k samostatné činnosti a je u nich podporována iniciativa.“ [1] 3. Liberální styl (Laissezfaire, nezasahující, nejistý-toleratní, pragmatický) tímto vyučovacím stylem se zabývali Z. Zaborowski, G. D. Fenstermacher, J. F. Soltis, K. Lewin, R. Lippit, R. K. White, M. Brekelmansová, J. Levy, T. Wubbels, H. A. Creton, H. P. Hoomayers, R. Rodriguezová, T. Wubbels, A. W. Aleck. „Nejistě, lhostejně k okolí, stěžováním si na své osobní problémy, takto lze popsat učitele vyučujícího liberálním stylem. Na studenty nejsou kladeny téměř žádné požadavky. Studenti jsou charakterizování nízkým výkonem, soustřeďují se na vše ostatní, jen ne na výuku, což se jeví jako chaotická výuka. Studenti mívají nedostatečné vědomosti, znalosti a dovednosti, neplní zadané úkoly ani domácí práce. Vědí totiž, že za neplnění úkolů nemají žádný postih. Nejsou dostatečně motivováni, což má za následek, že aktivní jsou pouze jedinci, kteří si sami kladou své cíle. Ostatní spolužáci je vnímají jako „šprty, hujery“. Učitel tak nechtě ovlivňuje negativní klima ve třídě.“ [1]. Mezi mnoha klasifikacemi můžeme rozeznat překrývající se typy, 60


někdy jen jinak pojmenované. I když obvykle charakteristiky typů nejsou formulovány totožně a bylo by možné mezi nimi rozpoznat menší rozdíly, popisují v podstatě podobný typ. Po celkové eliminaci vyučovacích stylů jsme, pojmenovaly hlediska klasifikací a rozdělily je podle uvedených typů vyučovacích stylů: - Podle přístupu ke studentům: autokratický, demokratický, delegátor, psychologický, - Podle přístupu k výkladu látky: teoretický, praktický, ekonomický - Podle přístupu k novinkám odborným, pedagogickým. - Podle přístupu k profesi učitele. Pro adaptivní výuku nepoužijeme poslední dvě hlediska. U virtuálního učitele řídicího adaptivní elearningovou výuku předpokládáme profesionální vlastnosti. Z prvních dvou hledisek také nebereme v úvahu typy pro výuku evidentně nevhodné, jako typy liberální, náboženské, reproduktivní, nespokojené, plačky, kverulanty, ignoranty, zběhy, podnikatele, tandemisty atd.


žádný, jedná se pouze o jiné pojmenování stejných metod. Nejpodrobněji vyučovací metodu definoval L. Mojžíšek [6], definoval ji jako „pedagogicky – specifickou didaktickou aktivitu subjektu a objektu vyučování, rozvíjející vzdělanostní profil žáka, současně působící výchovně, a to ve smyslu vzdělávacích a také výchovných cílů a v souladu s vyučovacími a výchovnými principy. Spočívá v úpravě obsahu, v usměrnění aktivity objektu a subjektu, v úpravě zdrojů poznání, postupů a technik, v zajištění fixace nebo kontroly vědomostí a dovedností, poznávacích procesů, zájmů a postojů.“ Z této definice jsme vycházely. V současné době si na své přicházejí inovativní vyučovací metody, mezi něž patří diskusní metody, situační metody, inscenační metody, didaktické hry, heuristické metody, výuka dramatem, metody kritického myšlení,… Inovativním metodám je věnována řada studií (J. Dewey, W. Okón, G. Polya, A. M. Maťuškin, I. Turek, B. S. Stein, J. Maňák, I. Lokšová a J. Lokša, T. Kotyrba a L. Lacina, T. Zaťková a další). Student ve výše uvedených vyučovacích metodách je ve výuce činorodým činitelem celého učebního procesu, ve většině případů se učí samostatným objevováním, aktivně komunikuje se spolužáky, učí se týmové práci, kooperaci atd.

4 Vyučovací metody V literatuře a odborných publikacích se setkáváme se dvěma označeními pro metody používané ve výuce, o výukové a vyučovací metody. Někteří autoři se přikládají k výukovým metodám jiní zase k vyučovacím. Rozdíl mezi nimi není 61


V současné době není do adaptivního e-learningu zakomponována většina inovativních metod, ale v budoucnu se s touto možností počítá. „Mezi nejznámější pedagogy, kteří se zabývali rozdělením vyučovacích metod, jmenujme G. A. Lidner, S. Vrána, E. Stračár, L. Mojžíšek, D. O. Lordkipanidze, Z. Pešek, I. J. Lerner, M. Kořínek, J. Maňák, M. A. Danilov, B. P. Jesipov, O. Kádner, J. Hendrich, I. A. Kairov, A. Vališová, J. Valenta, E. J. Golant, J. I. Perovskij, B. R. Joyce, E. F. Calhounová…“. [2] Na vyučovací metody můžeme pohlížet také z různých hledisek – z hlediska psychologického, procesuálního, z hlediska fáze výuky, z aspektu logického, organizačního nebo dle charakteru zdroje informací. Stejně jako tomu bylo u vyučovacích stylů učitelů i zde vyplynulo, že někteří autoři vytvořili své členění vyučovacích metod, jiní autoři vycházeli ze svých předchůdců nebo v některých případech použili totožné členění, kdy došlo jen k záměně pořadí slov. I vyučovací metody jsme seskupily podle aspektu klasifikace, synonym názvů a autorů, kteří se vyučovacími metodami zabývali. Jako ukázku uvádíme vyučovací metody podle charakteru zdroje informací. Metody podle charakteru zdroje informací (aspektu prame-


ne, pramene poznání, teoretickopraktické roviny, podle sdělování poznatků) uvádí D. O. Lordkipanidze, E. Stračár, M. Kořínek, Z. Pešek, E. J. Golant, V. Švec, J. Maňák, A. Vališová a J. Valenta, O. Kádner, M. A. Danilov a B. P. Jesipov, Z. Pešek, J. Velikanič, J. Maňák, I. Turek, D. Sitná. 1. Metody slovní a) dialogické – beseda, rozhovor, diskuse, brainstorming, dramatizace, dialog, brainwriting, Sokratovská metoda, Heuristická metoda, snowballing, Buzz Groups, debata, Case Study, Role Play, Carousel, mentální mapování, Goldfish Bowl, seminář b) monologické – přednáška, výklad, popis vyprávění, vysvětlování, vyvozování, instruktáž, žákovský referát 2. Metody písemné – písemná práce, písemné cvičení, kompozice, grafické práce 3. Metody knižní – samostudium pomocí knih, práce s knihou, s textovým materiálem, s elektronickým materiálem 4. Metody pozorování objektů (názorné) – pozorování obrazů, filmů, předmětů a jevů, předvádění modelů, pokusů, činností, demonstrace obrazů a předmětů, práce s obrazem, instruktáž, pokusy, statické demonstrace, dynamické projekce, exkurze, vy-

62


cházka, exkurzní demonstrace, ilustrace 5. Metody praktické – technické a laboratorní práce, zkoušení s hodnocením, napodobování, produkční metody, pohybové a pracovní dovednosti, pracovní, grafické a výtvarné činnosti, myšlenkové úkoly objevného charakteru, coaching-mentoring, counseling


je speciální program. Grafické práce rovněž lze uplatnit v adaptivní výuce, ale pouze reprodukční práce, pro které již existuje software nebo lze vytvořit software, který bude schopný vyhodnocovat stanové zadání virtuálního učitele. Reprodukční práce jsou takové práce, jejichž výsledky lze porovnat pomocí speciálně vytvořených programů, např. zápis do notové osnovy, narýsování čtverce, doplnění slov do vět atd. Všechny metody knižní lze pro učení uplatnit v adaptivním elearningu. - práce s knihou – tištěná verze (kniha, odborná učebnice, skripta, slovníky, encyklopedie,…), - práce s textovým materiálem – tištěná verze (sborník, prezentace, časopisy, vlastní poznámky), - práce s elektronickým materiálem – elektronická verze (články na internetu, elektronické časopisy). Z metod pozorování objektů lze v adaptivním e-learningu uplatnit - vizuální pomůcky (statická demonstrace – obrázky, schémata, mapy, diagramy, naskenované fotografie, grafy a dynamická projekce – film, flash animace, postupné zobrazování, instruktáž), - auditivní pomůcky (zvukové záznamy – audionahrávky básní, poslech knih, četba v cizím jazyce),

Dialogické metody spočívají ve vzájemné komunikaci mezi dvěma či více subjekty. V této fázi nepoužijeme do adaptivní výuky žádnou z metod dialogických. Do budoucna se počítá s rozšířením LMS Barborka, tak aby byl systém schopen využívat i dialogické metody. Komunikační nástroje v LMS jsou dvojího typu, komunikace mezi spolužáky a komunikace s učitelem. Komunikační nástroje nejsou vytvořený pro virtuálního učitele. Monologické metody použijeme všechny v adaptivním e-learningu, a to speciálně ve výkladové části učiva. U písemných metod musíme brát velký ohled na formu a obsah. Písemná práce, písemná cvičení, kompozice, čtvrtletní a pololetní písemné práce nelze uplatnit v adaptivní výuce, zatím virtuální učitel neumí vyhodnotit obsah. Diktáty lze v adaptivní výuce lze použít, jedná se o přepis namluveného slova do textové podoby. Správnost psaného slova zkontrolu63


-

audiovizuální pomůcky (spojení zvukového záznamu s obrazem – filmy, předměty a jevy, předvádění modelů, pokusů, činností), - kybernetické pomůcky (programy pro počítače), - multimediální a hypermediální pomůcky (virtuální – exkurze, vycházka, exkurzní demonstrace, pokusy). Tvůrčí práce nelze většinou uplatnit, protože nelze vytvořit software, který by byl schopný vyhodnotit stanovené zadání virtuálním učitelem. Tvůrčí práce jsou takové práce, jejichž výsledky nelze porovnat žádným programem, např. malování obrazů, tvorba skic, atd. Praktické metody lze natočit na kameru a v adaptivní výuce pustit, buď ve výkladových vrstvách, nebo ve vrstvě motivační. V případě, že bychom chtěli praktické metody použít v testovací vrstvě, musíme si uvědomit, jaké budou studentovy výstupy. Grafické metody a výtvarné činnosti lze v adaptivní výuce uplatnit. Tyto metody dělíme na metody reprodukční a tvůrčí a platí pro ně stejná pravidla, jaká byla uvedena výše. Pracovní činnosti, pracovní dovedností a laboratorní činnosti nelze v adaptivní výuce uplatnit, pokud se jedná bezprostředně o fyzickou činnost studenta, kterou virtuální učitel nedokáže vyhodnotit a posoudit. Nácvik pohybových dovedností ještě nelze v adaptivní výuce uplatnit, ale po-


mocí SW jako Wii nebo Xbox dokáže kamera snímat pohyb a vyhodnocovat situaci, a tak v brzké době bude možnost v adaptivní výuce uplatnit i metodu nácviku pohybových dovedností. 5 Výukové opory pro adaptivní výuku Výukové materiály jsou rozděleny na elementární části. Každá část je zpracována vícenásobně v následujících variantách: - varianty dle formy výkladu – pro jednotlivé typy smyslového vnímání (auditivní, vizuální, kinestetický a verbální), - varianty dle hloubky výkladu – pro různou míru podrobnosti výkladu učiva. Autor každý dílčí výukový materiál (rámec), vytvoří ve 12 variantách (4 druhy smyslového vnímání a 3 hloubky v podání výkladu). Dále se rámec ještě dělí na dílčí vrstvy, vzájemně zaměnitelného pořadí podle taktiky učení se studenta. Do jednotlivých vrstev je vložen upravený studijní text, podle výše uvedeného hlediska. Vrstvy dělíme na: - výkladové – teoretická, sémantická, fixační, řešené příklady a praktická; - testovací – otázky, úlohy a praktické úlohy; - ostatní – cíle, motivační, navigační, literatura.

64


Zopakujme, že po analýze pedagogických prvků je úkolem této práce zabezpečit, aby výuková opora pro adaptivní výuku a všechny její části byly zpracovány tak, aby z nich bylo možno sestavit oporu pro kterýkoliv typ studenta. Pokud autor opory dodrží takto zformulovaná doporučení (pravidla), výsledkem by byla opora schopná jakékoliv adaptace. Prvním úkolem je vybrat vhodné prvky pro e-learning a určit, pro kterou část výukové opory jsou vhodné. Možnosti jsou, že prvek je vhodný: - obecně pro celou oporu, - pro některé smyslové varianty opory, - pro některé hloubkové varianty opory, - pro některé typy vrstev u všech variant, - pro některé typy vrstev některých variant. Při psaní studijní opory používáme činná slovesa z Bloomovy taxonomie, kterou modifikoval A. Churches do digitální podoby. Každý smyslový typ preferuje jiná aktivní slovesa, která je tak vhodné v jeho studijním materiálu používat. Názorná ukázka tvorby studijní opory pro smyslovou variantu – auditivní. Auditivní smyslový typ Student preferující auditivní smyslový typ lépe reaguje na výklad látky, jsou-li v něm obsažena


následující slova: „slyšet, akcent, alarmovat, bouřlivý, ječet, hovořit, hluk, hlasitý, oznámit, volat, harmonie, formulovat, konstatovat, naladit, dotazovat, doslech, výmluvný, diskutovat“ [4]. OBECNĚ pro celý výukový materiál (auditivní varianty) platí: Výkladové vrstvy Studijní materiál musí obsahovat informace v ústní i písemné podobě. Při tvorbě auditivních pomůcek je nutné dbát na kvalitní přípravu – dostatečná kvalita nahrávek (bez šumu, praskání, slabá hlasitost). Při nahrávání studijní opory doporučujeme dodržovat následující pravidla: - oslovování posluchačů, - přiměřená hlasitost projevu, ani příliš hlasitě, ani příliš potichu, střídání ztlumeného a zesíleného hlasu udržuje pozornost posluchačů, výklad nesmí být monotonní, - správná intonace hlasu udržuje pozornost posluchačů, umožňuje odlišovat podstatné informace od nepodstatných informací, - artikulace zabraňuje špatnému pochopení informací, - stabilita hlasového projevu zvýší důvěryhodnost přednášeného slova, - tempo řeči volte plynulé, dbejte na správné dýchání, volte přiměřené pauzy (před/po sdělení významné informace, při poskytnutí prostotu k zamyšlení), 65


-

používejte pestrost slov, synonyma, metafory,… - věty volíme krátké, přímé, srozumitelné, můžete použít činné věty, které výklad zpestří, - omezte negativní výrazy a „slovní vsuvky“ (hmm, prostě, vlastně, jasné, tak,…), - ve výkladu používejte příklady. Testovací vrstvy Zadání sloužící k testování studentů zadáváme v ústní podobě. Ostatní vrstvy Text je ztvárněny do ústní a písemné podoby.


vzorce, pravidla,…) v širším/podrobnějším pojetí, ▪ ústní popis – jedná se o písemné vysvětlování konkrétního jevu, předmětu či věci. Metoda je spojená s pozorováním (ukázkou) konkrétního jevu, předmětu či věci, ▪ metody pozorování – student se zaměřuje na konkrétní učební pomůcku (ukázku) či aktivitu, kterou učitel aplikoval do výuky • auditivní pomůcky (zvukové záznamy – audionahrávky básní, poslech knih, četba v cizím jazyce), • audiovizuální pomůcky (spojení zvukového záznamu s obrazem – filmy, předmětů a jevů, předvádění modelů, pokusů, činností), • multimediální a hypermediální pomůcky (virtuální – exkurze, vycházka, exkurzní demonstrace, pokusy). Fixační vrstva - obsah: jinak zformulované informace, které jsou propojeny do širšího kontextu, - forma: auditivní, písemná a audiovizuální podoba, doporučené vyučovací metody: ▪ ústní/písemný výklad, ▪ ústní popis, ▪ metody pozorování.

PODROBNĚ pro jednotlivé vrstvy platí: Teoretická vrstva - obsah: jasně, výstižně, stručně podané teoretické informace (definice, lemmna, axiom, pravidlo, vzorec,…), - forma: písemná a auditivní podoba. Sémantická vrstva - obsah: detailněji popsány informace, doplňující informace k vrstvě teoretické výkladu je podrobné vysvětlení – rozvinutější než v teoretické vrstvě, - forma: auditivní, písemná a audiovizuální podoba, doporučené vyučovací metody: ▪ ústní/písemné výklad – jedná se o část celku, prezentování didaktické informace. Hlavním cílem je vysvětlování učiva (definice, lemma, 66



cí), speciální otázky (programy, které porovnávají originální řešení se studentovým výsledkem), - forma odpovědi: písemná, auditivní a vizuální podoba, - doporučené vyučovací metody: - klasické písemné a grafické zkoušky (denní písemné úkoly, domácí práce, měsíční práce, klauzurní a státní práce), - klasické výkonné zkoušky (referáty), - přesné písemné a výkonové zkoušky (běžné a orientační testy a standardizované testy).

Řešené příklady - obsah: příklady, které slouží studentovi jako návod/postup k řešení stanoveného příkladu, - forma: auditivní, písemná a vizuální podoba, - doporučené vyučovací metody: - metody pozorování, - ústní/písemný výklad, - ústní popis, - instruktáž. Praktická vrstva - obsah: příklady, které slouží studentovi jako „motivace“ k aplikaci nabytých vědomostí, znalostí a dovedností, - forma: auditivní, písemná a vizuální podoba, - doporučené vyučovací metody: - metody pozorování, - metody praktická - ústní/písemný výklad, - ústní popis. Otázky, úlohy, praktické příklady - obsah: jasně položené otázky, které testují znalostí studentů, - forma zadání: písemná (testy), auditivní (diktáty), vizuální (neverbální test – mozaiky, vzory, situace, kategorie, skládanky, analogie), audiovizuální (hledání rozdílů se zvukovým komentářem) podoba, - typy odpovědi: uzavřené otázky (dichotomické, s výběrem jedné odpovědi, s vícenásobným výběrem odpovědi, přiřazovací, uspořádávající), otevřené otázky (s vymezenou strukturou, struktura dána konvenci, doplňova-

Cíle - obsah: přesně stanovené a formulované cíle nebo rámce, kterých má být po výuce dosaženo, - forma: písemná podoba, - doporučené vyučovací metody: - písemný výklad. Motivační vrstva - obsah: motivující informace, praktické příklady, které motivují nemotivované studenty, - forma: auditivní, audiovizuální podoba, - doporučené vyučovací metody: - vyprávění - metody pozorování, - instruktáž. Navigační vrstva - obsah: informace, které řídí studenta během procesu výuky, - forma: auditivní a písemná podoba, 67


- doporučené vyučovací metody: - instruktáž. Literatura obsah: seznam odborné literatury, forma: písemná podoba.


ných pasáží. V 2. fázi se hlouběji ponoří do studijního materiálu, dělá si vlastní poznámky, podtrhává si důležité pasáže v textu. Následuje fáze opakování, kdy je studentovi předložený test. Vyhodnocení (zpětná vazba) však student dostane okamžitě po každé testovací otázce (jestli je odpověď správná/nesprávná, odkaz na studijní oporu, kde se dozví více o dané problematice). Takto prochází postupně celým testem a zjišťuje, co umí, resp. co ještě neumí. Poslední fáze má název autotestování. I v této fázi je studentovi předložený test, který však vyplňuje plynule a zpětná vazba se mu zobrazí až na konci celého testu. A právě v posledních dvou režimech – opakování a autotestování – můžeme využit adaptivní elektronické testování. Začlenění adaptivního testování by mělo pozitivně ovlivňovat psychiku studenta. Výběr testovacích úloh je přizpůsobený studentovým vědomostem a znalostem, proto by měl odpadnout strach z neúspěchu, že nebude schopný vyřešit ani jednu testovací úlohu. Adaptivní testování se přizpůsobuje studentovi také v rychlosti řešení testu, kde na jednotlivou otázku má student dostatečné množství času k vyřešení zadané úlohy. Na základě dostatečného časového vyhranění odpadá strach z nestihnutí vypracování testu. Adaptivní testování probíhá ve dvou fázích. První fáze obsahuje

6 Adaptivní testování Princip fungování adaptivního testování je následující. Úlohy (praktické úlohy a teoretické otázky) se tvoří ve třech úrovních lehké (jednoduché) – střední (průměrné) – těžké (složité). Vytvořené úlohy se uloží do adaptivního systému (banka úloh). Individuální úlohy mají různý stupeň náročnosti, podle kterého jsou úlohy dále členěny do jednotlivých kategorií. Každé zadání je upraveno podle preferující smyslové varianty studenta. Adaptivní systém každému studentovi vygeneruje zadání testu na střední úrovni. Jestliže je student v testu úspěšný, adaptivní systém mu nabídne úlohy z těžší kategorie. V opačném případě, když je student neúspěšný, adaptivní systém mu nabídne úlohy z lehčí kategorie. Protože každý student má jinou úroveň vědomostí a znalostí, bude při testování vypracovávat vlastní individuální test z testovacího okruhu. Kde můžeme využít adaptivní testování? Při učení se nového učiva student přechází jednotlivými fázemi. V 1. fázi se obeznamuje s novou látkou, zjišťuje strukturu textu, všímá si nadpisů, zvýrazně68



výuky, který se skládá ze 3 částí – modul Student, modul Autor a modul Virtuální učitel. V kapitole vyučovací styly jsme shromáždily jednotlivé vyučovací styly a použily jejich charakteristické vlastností, které lze zakomponovat do adaptivní výuky. Totéž jsme provedly s vyučovacími metodami a použitelné vyučovací metody zakomponovaly do adaptivního e-learningu. V páté kapitole byla podrobně popsána metodika pro tvorbu výukových adaptivních materiálu pro studenty upřednostňující auditivní smyslový typ při učení. V poslední šesté kapitole jsme popsaly princip a smysl adaptivního testování vědomostí a znalostí.

dotazníkové šetření. Student vyplní dotazník, který se skládá ze tří částí – sociální faktory, školní prostředí a z učebního stylu studenta. V druhé fázi následuje samotné adaptivní testování, k jehož realizaci je zapotřebí vytvořit velkou množinu zadání úloh. Na základě formální klasifikace jsme roztřídily zadání úloh na automaticky vyhodnotitelné a automaticky nevyhodnotitelné. Při kategorizaci úloh jsme vycházely z D. Tollingerové a vytvořily jsme obsahovou klasifikaci s pěti kategoriemi, které prezentují 5 stupňů náročnosti. V jednotlivých kategoriích je zadání úloh s různými možnostmi řešení určené pro konkrétní smyslové varianty. Při tvorbě otázek vycházíme z následujícího členění: Typy otázek pro ZNALOST: - otevřené otázky – s vymezenou strukturou, struktura dána konvenci, doplňovací - uzavřené otázky – dichotomické, s výběrem jedné odpovědi, s vícenásobným výběrem odpovědi, přiřazovací, uspořádávající - speciální otázky – programy, které porovnávají originální řešení se studentovým výsledkem Typy otázek pro DOVEDNOST: - reprodukční – otevřené odpovědi, speciální odpovědi.

6 Literatura [1] CZECZOTKOVÁ, B., KOSTOLÁNYOVÁ, K., ŠARMANOVÁ, J., Analysis of Teaching Styles of Teachers in the Contex of Elearning. Information and Communication Technology in Education. Ostrava: Ostravská univerzita, 2010. s. 111–115. [2010]. ISBN 978-80-7368-775-5 [2] CZECZOTKOVÁ B., KOSTOLÁNYOVÁ, K., ŠARMANOVÁ, J. The Optimal Teaching Style based on Variability of Study Materials. Brigthon Business School, University of Brighton: Academic Publishing Limited, 2011. s. 145–152. [2011]. ISBN 978-1-908272-23-2. [3] CZECZOTKOVÁ, B., PREXTOVÁ, T. Teaching algorithm in

7 Závěr Příspěvek pojednává o adaptivní výuce. V první části příspěvku jsme se zabývaly adaptivním modelem 69


adaptive e-learning. Teaching algorithm in adaptive e-learning. Atheny: GUIDE association, 2013. s. 1–10. [2013-10-03]. ISBN 9788897772026 [4] ČINKA, Libor. Ovládněte svůj mozek. Brno: BizBooks, 2012. ISBN 978-80-265-0022-3. [5] KOSTOLÁNYOVÁ, Kateřina. Teorie adaptivního e-learningu. první. Ostrava: Ostravská univerzita v Ostravě, 2012. ISBN 978-807464-014-8 [6] MOJŽÍŠEK, L. Vyučovací metody. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, n. p., 1988. 344. S [7] PREXTOVÁ, T., CZECZOTKOVÁ, B. Adaptive testing of student´s knowledge level. Adaptive testing of student´s knowledge level. Atheny: GUIDE association, 2013. s. 1–8. [2013-10-03]. ISBN 9788897772026 [8] PREXTOVÁ, T. Use of the Program Winsteps for Analyzing Test Tasks and Test Persons. Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2012, s. 1077–1082. [9] PRŮCHA, Jan; WALTEROVÁ, Eliška; MAREŠ, Jiří. Pedagogický slovník. Praha: Portál, 2001. 322 s. ISBN 80-7178-579-2


Mgr. Blanka Czeczotková Katedra informačních a komunikačních technologií, Pedagogická fakulta OU Fr. Šrámka 3, 709 03 Ostrava Tel: 597 092 631 E-mail: [email protected] www pracoviště: http://pdf.osu.cz/kik/ Mgr. Tatiana Prextová Katedra informačních a komunikačních technologií, Pedagogická fakulta OU Fr. Šrámka 3, 709 03 Ostrava Tel: 597 092 631 E-mail: [email protected] www pracoviště: http://pdf.osu.cz/kik/

70



Teoretická studie

ANALYSIS OF TERM MEANING “COMPUTATIONAL THINKING” Daniel LESSNER Resumé: Článek představuje koncept „computational thinking“ (CT). Tato schopnost „myslet jako informatik při řešení problémů“ si v souvislosti s výukou informatiky získává stále více pozornosti. V článku proto stručně probereme a porovnáme několik odlišných vymezení CT, abychom mohli koncept následně srovnat s kategoriemi českému čtenáři bližšími, totiž s klíčovými kompetencemi a gramotnostmi. Ve druhé polovině článku uvedená teoretická vymezení ilustrujeme množstvím příkladů použití CT v životě i ve výuce. Koncept CT poskytuje vhodné východisko pro hledání toho, co v naší výuce „informatiky“ zaměřené na používání technologií chybí.

ANALÝZA VÝZNAMU POJMU „COMPUTATIONAL THINKING“ Klíčová slova: computational thinking, informatické myšlení, didaktika informatiky. Abstract: The article introduces the concept of computational thinking (CT). This ability “to think like a computer scientist while solving problems” draws more and more attention in relation to computer science education. We show and discuss a few definitions of CT. The concept can then be compared to key competences and literacies as used in Czechia. The second half of the article illustrates the theoretical specifications with a variety of examples from both everyday life and school education. Our “computer science” classes focus on ICT user skills. CT provides a convenient starting point for the quest for what is missing in our education. Keywords: computer science education, computational thinking.

71



informatiku v primárním a sekundárním vzdělávání ve světě. Výuka informatiky tak už nesměřuje jen ke zvládnutí užívání ICT pro běžný život a případná výuka programování neslouží primárně k ovládnutí syntaxe jazyka a tvorbě programů. Cílem je obdoba kultivace myšlení, ke které má docházet např. ve výuce matematiky (vedle např. tréninku početních dovedností). V češtině je ovšem o CT minimum dostupných informací. V tomto článku jej proto blíže představíme českým zájemcům. Na stručný historický úvod navážeme ukázkou a srovnáním několika nejdůležitějších vymezení CT od různých autorů. Dále stručně prozkoumáme vztah CT s klíčovými kompetencemi a gramotnostmi užívanými v českém prostředí1. Tuto teoretickou diskusi doplníme ukázkami konkrétních situací a náměty použitelnými ve výuce.

1 Úvod Není nutno rozvádět, jak významně mění tvář světa rychle se vyvíjející informatika. Ne každému je ovšem zřejmé, že změny nepřicházejí jen díky technickému pokroku. Ve světě proto nabývá na zvučnosti koncept computational thinking (CT). Pro začátek nám postačí představa CT jako schopnosti „myslet jako informatik při řešení problémů“. Takto pojaté CT má být užitečné i mimo informatiku a snad i univerzálně, tedy pro každého. Balením školní brašny žák projevuje informatické myšlení, předběžně načítá (nebo spíš nakládá) do pracovního úložiště. Maminka myslí jako informatik, když zorganizuje jogurty v chladničce do prioritní fronty podle data spotřeby. Výběr nejrychlejší fronty v supermarketu vyžaduje modelování výkonnosti. Telefonní linka fungující i při výpadku proudu ukazuje redundanci a nezávislost selhání v návrhu. V jednoduchých situacích postačí „selský rozum“. Dále v článku popíšeme i složitější situace, v nichž se už uplatní schopnost použít znalosti z informatiky. CT je pokusem uchopit právě „to ono“, co při řešení (i neinformatických) problémů odlišuje informatiky a neinformatiky, a co se často intuitivně snažíme při výuce v žácích probudit a rozvíjet. Takový koncept je v souladu s převažujícím vývojem názorů na

1 Někteří čtenáři by možná čekali srovnání CT s Rámcovými vzdělávacími programy jako takovými, tedy včetně vzdělávacích oblastí, průřezových témat atd. Souvislosti s CT bychom přirozeně hledali především v oblastech matematika a informatika. I rychlý pohled ale ukáže, že není co zkoumat. Odhlédneme-li od klíčových kompetencí, RVP ZV rozvoj CT nezahrnuje. To není žádným překvapením, když si uvědomíme, že nezahrnuje ani výuku informatiky. Pro srovnání doporučujeme slovenský Štátny vzdelávací program.

72


Smyslem příspěvku je seznámit čtenáře s konceptem CT a prozkoumat, jak může CT prospět výuce informatiky na našich školách. Přirozeně totiž vyvstává otázka, jestli je CT jen jiný úhel pohledu na to, co už máme obsaženo např. právě v klíčových kompetencích, nebo jestli přináší i něco nového a má smysl se jím dále zabývat – a snad najít i vhodný český překlad.


obojí pochopitelně na odpovídající úrovni složitosti. Článek původně nebyl určen vzdělavatelům, ti si nicméně všimli, že by CT mohlo pomoci lépe uchopit vzdělávací cíle a aktivity v souvislosti s informatikou. Pojmenovává totiž důležitou (a obtížně uchopitelnou) stránku výuky: nikoliv použití technologií, nikoliv dovednosti IT profesionálů, nýbrž způsob přemýšlení, který si díky informatice můžeme osvojit. Wing do CT řadí širokou škálu myšlenkových nástrojů. Na jedné straně stojí samozřejmé rozložení problému nebo jeho převedení na jiný. Na druhé straně potom např. i vyhýbání se uváznutí (deadlocku) v distribuovaných systémech, resp. skutečných situacích, které jimi lze modelovat. Uplatnění CT má podle Wing umožnit lepší řešení starých (již nějak vyřešených) problémů a také řešení problémů, kterým by jinak bylo nutno se vyhnout, nebo by na ně jako na problémy k vyřešení vůbec nebylo nahlíženo.

2 Původ CT První použití sousloví computational thinking je připisováno Seymouru Papertovi, autorovi původní verze programovacího jazyka LOGO, určeného ke konstruktivistickému vzdělávání [1, 2], a jedné z vůdčích postav iniciativy One Laptop per Child. V článku [3] Papert diskutuje, jaké změny přináší možnost využití počítačů do výuky matematiky, pojem CT nicméně dále nerozvíjí. Současný zájem o CT spustila Jeanette Wing z Carnegie Mellon University (CMU) až článkem [4]. Představila v něm vizi CT jako schopnosti podobně základní, jako je čtení, psaní a počítání, a především podobně potřebné. Wing se primárně nesnaží o rozšíření řad uchazečů o studium informatiky. Snaží se ukázat, že porozumění informatice se hodí jak profesionálům napříč obory, tak při řešení běžných každodenních problémů –

3 Vymezení CT Definovat CT je podobně záludné, jako definovat klíčové kompetence či gramotnosti. Výsledky jsou často buď neurčité a obtížně použitelné pro samotnou výuku, nebo sice dostatečně konkrétní, ale tím pádem dlouhé a pravděpodobně příliš úzké. V této části uvedeme několik takových pokusů o vyme73


•

zení CT. Dosud totiž nebyla nalezena shoda na tom, jak CT definovat a strukturovat. Jako první se podívejme na definici Jeanette Wing. V původním vizionářském a tedy poměrně neurčitém článku žádnou nedává, místo ní popisuje následující vlastnosti. CT je dovednost základní, tedy nutná pro plnohodnotné fungování v moderní společnosti. Jde o způsob myšlení lidí, nikoliv strojů, CT není mechanické. CT kombinuje a doplňuje matematické a technické myšlení. Používané modely jsou matematické (jako v každé vědě), jsou ale omezené konstrukčními možnostmi strojů. Z druhé strany, informatika je podobná technice, protože produkuje nástroje interagující s fyzickým světem. Vytváří si ovšem také světy vlastní, fyzikou neomezené. Už v původním článku autorka uvedla pozoruhodný rys CT, který se v různých obměnách objevuje i v dalších definicích: CT samozřejmě zahrnuje konceptualizaci, vyžaduje ovšem uvažování na několika úrovních abstrakce zároveň. Až později jsme se dočkali definice od autorky v [5, 6]: CT jsou myšlenkové postupy zapojené při takovém formulování problémů a jejich řešení, které umožní tato řešení efektivně provést agentem zpracovávajícím informace. Zmíněným agentem může být jak stroj, tak člověk. CT obecně má zahrnovat schopnosti


pochopit, které aspekty problému jsou řešitelné strojově; • vyhodnotit shodu mezi informatickými prostředky a problémem; • porozumět možnostem a omezením informatických prostředků; • použít informatické prostředky novým způsobem či v nové situaci (nebo prostředky přizpůsobit); • použít informatické strategie v jakékoliv oblasti. Informatickým prostředkem se zde rozumí jak technické nástroje, tak abstraktní postupy a teoretické výsledky. Uvedený popis se vztahuje na každého, autorka dále uvádí rozšíření pro vědce, techniky a další profesionály. To se týká především řešení problémů s pomocí velkých dat a použití informatické terminologie. Připomeňme, že definice J. Wing má fungovat obecně, není určena do školství jako vzdělávací cíl. Určení obsahu a dovedností vhodných pro různé stupně vzdělávání je třeba hledat jinde. Jedna z konkrétnějších a velmi používaných definic pochází ze spolupráce International Society for Technology in Education (ISTE) a Computer Science Teachers Association (CSTA) [7]. Téměř totožná definice se objevuje v [8].

74


CT je postup řešení problému, který zahrnuje mimo jiné následující charakteristiky: • Formulovat problémy způsobem, který umožňuje jejich strojové řešení • Logicky uspořádávat a zkoumat data • Reprezentovat data prostřednictvím abstrakcí, jako jsou modely a simulace • Automatizovat řešení pomocí algoritmického myšlení (jako posloupnost kroků) • Odhalit, prozkoumat a provést možná řešení s cílem odhalit nejúčinnější kombinaci činností a zdrojů • Zobecňovat a přenášet tento postup řešení problémů do nejrůznějších dalších oblastí Tyto dovednosti jsou podpořeny předpoklady a postoji, které jsou taktéž nezbytnou součástí CT: • Sebejistota tváří v tvář složitosti • Vytrvalost při řešení obtížného problému • Snášení nejednoznačnosti • Schopnost vypořádat se s otevřenými problémy • Schopnost dorozumět se a spolupracovat s ostatními při dosahování společného cíle Oblíbenost této definice vyplývá z její struktury. Charakteristika CT je zde dostatečně konkrétní k tomu, aby umožňovala plánování výukových aktivit. Mezi ostatními vyniká


tato definice také zahrnutím postojové části. Ta mimochodem dále zpřesňuje, o jaké problémy se v souvislosti s CT jedná, což je opět velmi užitečné při plánování výuky. Navíc si můžeme všimnout, že uvedené postoje u nás cíleně téměř nerozvíjíme. Britská Královská společnost formulovala svůj vlastní přístup: CT je postup rozpoznávání informatických aspektů světa kolem nás a využití informatických prostředků k porozumění a uvažování o přirozených i umělých systémech a procesech [9]. Definice je na velmi vysoké úrovni, přitom je ale poměrně srozumitelná. Neopírá se příliš o termíny z informatiky, naopak zdůrazňuje roli CT v životě člověka a roli informatiky jako přírodní vědy pro zkoumání světa. Ve svojí obecnosti je tedy v jistém protikladu k ostatním definicím. V pozadí lze spatřit podobnou myšlenkovou konstrukci, s jakou se setkáváme v definici matematické gramotnosti, tedy (zkráceně) dostatečnému porozumění matematice spolu se schopností jej využít v běžném životě (přesněji viz dále). Následující vymezení nejsou přímo zaštítěna vědeckou prací, právě proto ale vhodně dokreslují celkový obrázek. Vlastní web o CT ve vzdělávání provozuje společnost Google [10]. Kromě množství příkladů uvádí i svou definici:

75


CT zahrnuje sadu technik a dovedností k řešení problémů, které při psaní běžně používaných aplikací (vyhledávání, email, mapy), používají softwaroví inženýři. CT je nicméně využitelné téměř v jakémkoliv předmětu. Součástí CT jsou zejména: • rozklad problému, • rozpoznávání vzorů (např. v grafech na burze, ale i v procesech), • zobecňování vzorů (tedy vytváření abstraktních modelů), • navrhování algoritmů. Toto pojetí CT je nepochybně přízemnější. Zdá se, že čerpá především z „řemesla“ kodérů a „vědu“ informatiků zcela pomíjí. Patrně ale není na místě v tom hledat záměr „nemáme v Googlu dost programátorů“. Je nutno mít na paměti poněkud posunuté anglické významy „computer science“ a „computing“ vůči české informatice. Google na svých stránkách uvádí značné množství příkladů výukových aktivit, které jsou programování velmi vzdálené (viz níže). Navíc uvedené čtyři základní složky nejsou nikterak triviální. Tvoří přitom logický obecný rámec řešení problémů. Další odlišností uvedeného vymezení CT je výslovné zahrnutí rozpoznávání vzorů jako jedné z hlavních složek CT. To do konceptu velmi přirozeně zapadá a vede


ke vzniku mnoha neobvyklých a zajímavých výukových aktivit. Posledním kamínkem mozaiky vymezení pochází z webu Computer Science For Fun [11], který provozuje Queen Mary University of London. CT je podle jeho autorů sada rozličných dovedností, které souvisí s řešením problémů a vyplývají ze zkoumání povahy zpracování informace. Zahrnuje jak dovednosti rozvíjené většinou předmětů (jako tvořivost, schopnost vysvětlování a týmové práce), tak i několik velmi specifických dovedností řešení problémů, jako schopnost logického, algoritmického a rekurzivního myšlení. Informatika má tyto rozličné dovednosti jedinečným způsobem spojovat. CT potom autoři rozkládají na další druhy myšlení: logické, algoritmické, efektivní, vědecké, a inovativní. Celkově ale toto vymezení trpí právě odkazy na další koncepty, které již ale nejsou definované. Na závěr této části vymezení krátce srovnejme. Co se týče rozdílů, jsme svědky různé úrovně konkrétnosti, různě silného sepětí CT a programování či CT a teoretické informatiky. Hledání společných znaků pak odhalí především zaměření na řešení široké škály problémů, použití abstrakce (často dokonce na několika úrovních zároveň), důraz na znalost a tvůrčí použití principů informatiky namísto znalostí uživa76



gramu pro základní vzdělávání2 a souvisejících dokumentů. Jako první se přirozeně zaměříme na kompetenci k řešení problémů (KŘP). Podle očekávání najdeme s CT značný překryv. Popis KŘP využívá slova a formulace jako promyšlený systematický postup, rozhodování, kritické myšlení, předvídání neočekávaných situací, práce s informacemi, diagnostika chyb, překonávání neúspěchu a dokonce i zobecňování výsledných řešení. Přitom není informatika nikde zmíněna výslovně. To je poněkud škoda s ohledem na to, že matematika a logika výslovně uvedeny jsou. Přitom je to právě informatika, která poskytuje nástroje pro mnohé součástí KŘP, vč. výše uvedených. Vztah KŘP a informatiky je podobný vztahu KŘP a matematiky.

telských, přesahy do dalších oblastí (logika, vyjadřování, práce v týmu, ostatní přírodní vědy…) a snahu o efektivitu výsledných řešení (vč. posouzení vhodnosti strojového řešení a jeho mezí). To vše má být přitom návazné i na problémy každodenního života, a CT tak má být součástí všeobecného vzdělání. Snad je tedy nyní konkrétněji patrné, co je myšleno spojením „myslet jako informatik“. Šíře uvedených charakteristik CT by již měla stačit k tomu, aby si o CT čtenář udělal poměrně jasnou představu. Kromě toho si může vybrat, které pojetí nejlépe odpovídá potřebám jeho žáků a výuky (popřípadě různé přístupy zkombinovat. 4 Klíčové kompetence a CT Čeští učitelé se v současnosti potýkají s dlouhou řadou kompetencí, gramotností a dalších poměrně abstraktních konceptů. Je proto na místě vyjasnit, v jakém vztahu k nim je CT. Přirozeně totiž vyvstává otázka, jestli není CT jen jiný úhel pohledu na to, co už máme obsaženo např. právě v klíčových kompetencích, tudíž to ve výuce rozvíjíme a koncept CT nepotřebujeme. Výkladů pojmu klíčové kompetence najdeme v odborné literatuře více [12], vzhledem k účelu článku jsme se rozhodli přidržet výkladu z Rámcového vzdělávacího pro-

2 Nutnost výběru je dána rozdíly a rozpory mezi jednotlivými dokumenty. RVP G nahrazuje kompetenci pracovní z RVP ZV kompetencí k podnikavosti. RVP S se pak liší ještě výrazněji, když mezi klíčové kompetence řadí i kompetence využívat prostředky informačních a komunikačních technologií a pracovat s informacemi a kompetence matematické. To je podstatné s ohledem na to, že CT je na rozdíl od obecných klíčových kompetencí na základní škole oborové, navázané na obsah informatických předmětů. V dalším se proto omezíme na klíčové kompetence základní školy, které se týkají největšího počtu žáků.

77


Zvládnutí informatiky či matematiky jistě není postačující podmínkou vysoké úrovně KŘP. Je ale jednoznačně podmínkou nutnou. Čtemeli specifikaci KŘP a rozumíme při tom možnostem využití informatiky pro řešení problémů, je souvislost zcela zřejmá. Je však poněkud zarážející, že popis nepoužívá přiléhavou informatickou terminologii. Důsledkem je, že většina uživatelů popisu KŘP souvislost s CT neuvidí, není to totiž zvykem. Je zároveň nutno dodat, že KŘP ve skutečnosti CT důsledně nepokrývá. V popisu KŘP nenalezneme nástroje jako modely či abstrakce (což je samo o sobě zvláštní), ani náznaky preference strojového, čili algoritmického řešení. Podobně chybí jasné hodnocení efektivity různých řešení. Tyto skutečnosti samozřejmě nic nemění na tom, že KŘP je patrně nejsilnějším pojítkem CT a RVP a že výuka informatiky pojaté jako rozvoj CT může významně posilovat KŘP. Celkem logicky a očekávaně nalezneme souvislosti CT s kompetencemi k učení a pracovní. V příslušných popisech uváděné plánování, provádění a hodnocení učebních i pracovních postupů přímo souvisí s algoritmickou stránkou CT. Neměli bychom ovšem přehlédnout kompetenci komunikativní (KK). Komunikace je ve velmi úzkém vztahu s pojmem informace,


na kterém informatika (a tím i CT) stojí. Práce s informací je koneckonců součástí KK (byť bez ohledu na otázky kódování či efektivity). Součástí CT je i schopnost používat rozličné formální jazyky, ať už pro přesnou komunikaci s lidmi, nebo pro komunikaci přímo se stroji. Tento zásadní aspekt ovšem KK zcela pomíjí (kromě dále nerozpracované zmínky o symbolických prostředcích). KK je celá vystavěna kolem mezilidské komunikace přirozeným jazykem. Dokonce i část věnovaná (uživatelskému) použití ICT předpokládá především komunikaci mezi lidmi. Přitom mnoho zákonitostí funguje v obou oblastech stejně právě proto, že jde o výměnu informací, bez ohledu na to, jestli některá strana komunikace žije. Celkově lze konstatovat, že klíčové kompetence pokrývají pouze základy CT. Na druhé straně se CT jeví jako vhodný prostředek k jejich rozvoji. Je v pořádku, že se specifikace jednotlivých kompetencí na informatiku (případně CT) přímo neodkazují, jsou koneckonců jako nadoborové zamýšleny. Je proto ovšem třeba věnovat zvláštní pozornost při interpretaci popisů, abychom na příslušné součásti CT nezapomínali. 5 Gramotnosti a CT Podívejme se dále krátce na vztah CT a některých gramotností. RVP s nimi sice přímo nepracují, 78


přesto se nimi ve školství setkáváme [13]. Jako nejbližší CT se může jevit ICT gramotnost. Ta se ovšem zaměřuje především na použití ICT. Sice do ní spadá i zpracování informací, ale zdaleka ne tak pokročilé, jaké očekáváme v CT. Zjednodušeně lze říci, že se CT a ICT gramotnost překrývají do té míry, do jaké je třeba pro CT skutečně využít techniku. Mnohem zajímavější (a bližší) je vztah CT k matematické gramotnosti. Připomeňme definici [13]: Matematická gramotnost je schopnost jedince poznat a pochopit roli, kterou hraje matematika ve světě, dělat dobře podložené úsudky a proniknout do matematiky tak, aby splňovala jeho životní potřeby jako tvořivého, zainteresovaného a přemýšlivého občana. Záměnou několika slov se můžeme dostat překvapivě blízko CT. Totéž platí i pro podrobný popis složek matematické gramotnosti. Na místě je proto otázka, kde leží hranice matematické gramotnosti a CT. Přeložíme-li si doslovně anglický výraz computational, nejde o velké překvapení. Hranice je tedy daná prakticky tím, kde chápeme hranici mezi (školskou) matematikou a informatikou. V kontextu vzdělávání lze zjednodušeně říci, že se matematika soustředí spíše na zadání a správný výsledek, kdežto informatika se soustředí spíše na samotný proces hledání toho výsledku a jeho zobecnění pro


celou třídu problémů. Opět zjednodušeně, v matematice algoritmy používáme, zatímco v informatice je hledáme a zkoumáme. Odtud se pak obě vědy rozchází a začínají řešit odlišné druhy otázek. Jak už bylo uvedeno, informatika se omezuje na fyzicky realizovatelné a automatizovatelné modely. Navíc je žádoucí, aby realizace modelů byla efektivní. Uvedené rozdíly snadno nahlédneme např. z obsahu učebnic, z typických úloh a dalších učebních aktivit a z hodnocených dovedností. CT se tedy odlišuje zaměřením (efektivita a algoritmičnost řešení) a tím pádem někdy pokročilejším a abstraktnějším obsahem. Základní cíl, totiž úspěšné řešení problémů, ale s matematickou gramotností sdílí. Vzhledem k již existujícím výsledkům na poli výzkumu matematické gramotnosti by bylo zajímavé vyzkoušet podle jejího vzoru strukturovat CT (situace a kontexty, kompetence, obsah). Za zmínku stojí také vztah CT a přírodovědné gramotnosti, vzhledem k tomu, že informatika je přírodní věda. Opět se opakuje situace, že informatika, pokud čteme pozorně, vlastně zahrnuta je, ovšem nikoliv výslovně. Překryv tedy najdeme do té míry, do jaké informatika (a tím i CT) používá metody přírodních věd uvedené v popisu přírodovědné gramotnosti. Informatika (stejně jako ostatní přírodní vědy) pak používá i postu79


py v popisu z nějakého důvodu neuvedené, především simulaci a modelování.


Roger Dannenberg si měl stejně jako ostatní členové kapely vybrat daných asi 40 skladeb pro daný večer z neseřazené složky asi dvou set. Všichni ostatní začali postupně procházet složku a po jednom hledat a vybírat skladby. R. Dannenberg se rozhodl seřadit 200 skladeb v čase O(N·log(N)) a teprve potom najít hledané skladby, tedy už v čase O(M·log(N)), namísto O(M·N), tak jako ostatní (N je velikost složky, zde 200, M je počet hledaných skladeb, tedy 40). Sice pořád ještě řadil, zatímco ostatní byli zpola hotovi a podivovali se jeho počínání, skončil nicméně jako první. Poznamenejme, že v takové situaci nestačí použít heuristiku „vždycky je lepší je řadit“ nebo horní odhady složitosti. Pokud totiž nejsou vstupy přesvědčivě veliké nebo nemáme dostatečnou zkušenost, není ihned zřejmé, jestli řazení není zbytečná práce. Kdyby byl rozdíl v počtu skladeb k vyhledání a počtu skladeb ve složce výraznější, mohlo by být rychlejší přímo hledat. Dále je nutno si uvědomit, že O(M·N) zde nelze ztotožnit s M·N, pravděpodobně bychom totiž náš odhad o 100 % nadhodnotili. Trvání úkonů při řazení a při hledání není jednoduše zaměnitelné. Další otázkou je vhodná volba řadicího algoritmu pro dané podmínky (tedy řazení nikoliv čísel v paměti, ale papírů v lidských rukách). Pochopitelně platí, že čím

6 Příklady ze skutečnosti Příklady použití CT v běžném životě mohou být zcela jednoduché. Učitel tance na konci lekce vyzývá k přihlášení zvednutím ruky ty páry, kterým vyhovuje páteční termín závěrečného plesu, a spočte zvednuté ruce. Následně se ptá, komu vyhovuje termín sobotní. Ke zvednutí ruky ale již vyzývá jen dámy. Učitel tance právě na okamžik zauvažoval jako informatik a uvědomil si, jak zkrátit čas počítání přibližně polovinu. Ihned se nabízí dvě námitky. První: není to matematika? Není. Matematicky jsou správně oba postupy, oba dávají správný výsledek. Při výuce matematiky se zkoumáním efektivity vyučovaných postupů zabýváme velmi zřídkakdy. Námitka druhá: učitel tance k tomuhle nemusí být informatik, stačí mu přece zdravý rozum. Ano. Tak jako v případě ostatních předmětů, i informatické problémy lze, pokud jsou jednoduché, správně vyřešit intuitivně. Odpověď leží v kvalitě života, které chceme dosahovat. Jistě lze šťastně žít i bez CT. V principu podobně, jako lze šťastně žít bez dovednosti číst, psát a počítat. Ukažme si nyní příklad složitější [5]. Trumpetista a informatik 80


větší problém je, tím častěji převáží (správně použitá) obecná informatická teorie nad konkrétními okolnostmi. A nakonec si položme otázku, jestli by nebylo bývalo lepší celou úlohu obrátit naruby. Postupně projít složku a pro každou skladbu (kterou stejně vezmeme do ruky a přečteme její název) zkontrolovat, jestli se se nachází v předem seřazeném seznamu 40 vybraných skladeb. Celkově potřebujeme čas O(M·log(M)) na seřazení seznamu a O(N·log(M)) na vyhledání vybraných skladeb, tedy řešení v tomto případě ještě lepší. Navíc je toto řešení obecně lepší častěji, tedy ve více obdobných situacích. Tyto úvahy měly ukázat, že k efektivnímu vyřešení problému nepostačí pouhé znalosti informatiky. Je nutno jako informatik přemýšlet, znalosti použít i v nových situacích. Zahrnutí tradičního obsahu vědní informatiky do výuky proto samo o sobě CT nutně nerozvíjí. Výpočet očekávané složitosti Quick Sortu není rozhodující (byť užitečný) v situaci, kdy je hlavním omezením efektivity fakt, že máme k dispozici pouze dvě ruce. Podívejme se nyní na odbornější příklady využití CT. Článek [14] uvádí množství prací, které využívají prorůstání biologie a informatiky. Pěknou ukázkou je práce [15]. Dobrovolníci zasílají nahrávky zpěvu strnadů z různých míst republiky. Nahrávky jsou pak analy-


zovány a zkoumá se, jak se na různých místech liší nářečí strnadů. Bez digitální techniky by byl takový sběr dat nemyslitelný. Tisíce nahrávek jsou ovšem, navzdory dnešním možnostem, klasifikovány ručně. Na závěr této části uvedeme vážnější příklad [16]. Je jedním z výsledků výzkumu CT na CMU. V USA každoročně smrtelně onemocní 30 000 lidí, kterým by pomohla transplantace ledvin. Často se v rodině najde ochotný, ale nekompatibilní dárce. Proto má smysl hledat vzájemné kombinace dárců a příjemců tak, aby bylo zachráněno maximum životů. Řešení, které není nejlepší, nebo které je nalezeno pozdě, znamená, že zemře někdo, kdo zemřít nemusel. Zapojení CT na straně organizátorů dárcovského systému vedlo k rozpoznání problému a posouzení jeho řešitelnosti. Následná spolupráce s informatiky vedla ke kvalitativnímu zlepšení situace. To přitom nespočívá v nějakém technickém zařízení. Spočívá v chytřejší práci s dostupnými informacemi. 7 CT ve výuce informatiky Následující příklady už více či méně souvisí se školní výukou. Zařazení CT do výuky informatických předmětů je poměrně přímočaré. Výuku je třeba rozšířit o pokročilejší informatická témata (na odpovídající úrovni obtížnosti),

81


jako jsou efektivita a omezení informatiky. Výše jsme již ovšem ukázali, že samotné zařazení příslušných témat nestačí. Je třeba zauvažovat o tom, nakolik zahrnutá témata k rozvoji CT skutečně přispívají. Jiným příkladem může být výuka „programování“: od výuky algoritmizace jako metody řešení problémů a způsobu nahlížení na svět je v praxi velmi snadné sklouznout k výuce programování jako zapisování programů v programovacím jazyce. Do diskusí o prvním programovacím jazyce se pak vkrádají nesouvisející argumenty, jako kolik procent programátorů daný jazyk využívá v práci. Koncept CT nám dává možnost si takový posun uvědomit a napravit. Může se tak ukázat, že pokud je naším cílem seznámit žáky s ideou omezené množiny příkazů, rozhodování, opakování, rekurzivního volání či ladění, postačí jednoduchý robotanik [17]. S nejmladšími žáky lze pracovat např. v prostředí šachové Figurkové školičky [18]. Odlišný typ zkušenosti nabízí výuka s pomocí robotů. Prvotní inspiraci mimo programování jako takové lze pak hledat např. v archivu úloh dostupném na webu Bobříka informatiky. Úlohy z bobříka ukazují, jak mohou informatické principy pomoci k efektivnímu řešení problémů i mimo tradičně vnímanou oblast informatiky. Příznačné jsou pak některé


reakce učitelů i soutěžících, které způsob přemýšlení nutný pro řešení úloh vůbec nespojují s informatikou [19]. Ucelenějším materiálem pro výuku je celosvětově úspěšná sada aktivit Computer Science Unplugged [20], která zábavným a zároveň odborně správným způsobem představuje informatiku i nejmladším dětem. Skutečnost, že předmětem zkoumání informatiky nejsou počítače, ujasňují aktivity CSU jednoduše tím, že počítače nevyužívají. Novozélandský tým stojí také za učebnicí [21], která je určena pro práci se staršími žáky. Její přínos spočívá ve zpřístupnění mnoha partií informatiky, které např. v Česku někdy považujeme za příliš náročné. 8 CT ve výuce mimo informatiku Pro náš článek je zajímavější zapojení CT v neinformatických předmětech. Cílem přitom není udělat z žáků informatiky. Začneme několika doporučeními. Prvním krokem k zařazení CT je položit si otázku: Jak lze probírané problémy efektivně řešit v dnešních podmínkách? Tradiční metody práce (hledání v papírovém slovníku, ruční řešení soustavy rovnic) samozřejmě neztrácí svůj didaktický význam. Žáci se ale musí seznámit i s tím, jak se daná činnost řeší ve skutečnosti, včetně toho, jaké další problémy z daného oboru lze díky informatice řešit (např. 82


cílené navrhování makromolekul s žádanými vlastnostmi). Nejčastější použití CT mimo informatické předměty souvisí s pokročilou analýzou rozsáhlých dat, modelováním a simulacemi. Simulace jsou koneckonců vedle experimentů a teorie považovány za třetí pilíř vědy [22]. Další informace k zapojování CT do výuky nalezneme v [23]. Rozvoj CT v neinformatických předmětech není na jejich úkor, naopak. Informatický pohled na dané téma žákům umožní hlubší pochopení souvislostí. Např. v biologii se tak nutně budou ptát, jak přesně spolu souvisí genetická informace v buňce a částečná informace v pohlavní buňce: jak jsou vybrány ty části? Podobně, od rodičů sice dědíme geny, přitom nám ale předávají celé chromozomy, kterých je o mnoho řádů méně. Jak je to tedy s výslednou rozmanitostí? Různé úrovně abstrakce si přeci musí odpovídat. Zapojení CT tedy umožňuje také odhalování miskonceptů. Dalším nástrojem jejich odhalování je samostatná formulace probíraných postupů jako algoritmů (např. hledání kořenů kvadratické rovnice formou vývojového diagramu). Bez ohledu na předchozí je pak důvodem pro rozvoj CT v neinformatických předmětech fakt, že se CT, tedy aspoň za zdmi škol, stalo jejich přirozenou součástí. Chce-li tedy žák oboru plně porozumět,


popř. se jím zabývat ve svém dalším životě, neobejde se bez příslušných souvislostí (např. jazykové korpusy a strojové překlady, geografické informační systémy, simulace a modelování, sběr a vytěžování velkých dat atp.). Konkrétní příklady uvedeme záměrně méně obvyklé, abychom tak naznačili šíři dostupných možností. Začněme v oblasti Člověk a svět práce. Rozvíjet CT lze snahou o optimalizaci pracovních postupů. Jak nejlépe zorganizovat obsah ledničky? Jak nejlépe zorganizovat vybavení kuchyně? Co znamená „jak nejlépe“? Jde o ušetřený čas při práci, snadný úklid, co nejvíce ušetřeného prostoru? Každý může mít svoje priority a z nich vyplyne optimální organizace. Přínos spočívá v uvědomělém a promyšleném rozhodování: „přestože jsem od maminky zvyklý jinak, uložím mléko do dveří ledničky, protože je tam snáz dostupné, takže ušetřím čas.“ U pracovních postupů (recepty, konstrukční návody) můžeme nechat žáky uvažovat nad závislostmi jednotlivých úkonů. Které z nich je nutno dělat v daném pořadí? Které lze dělat zároveň? Kolik kamarádů mi může pomoci? Jak můžeme být nejrychleji hotovi? Na tyto přirozené otázky následně hladce naváže látka informatiky, která umožní žákům získané intuitivní poznatky strukturovat, zobecnit a dát do souvislostí.

83



o každém adjektivu říci, jestli samopopisné, či nikoliv. Jaké je tedy „samopopisné“? Jedná se o selfreferenční paradox podobný např. paradoxu lháře. Paradox lháře patří sice na první pohled do logiky a ne do informatiky, ale jen dokud si neuvědomíme, že je informatika na logice postavena. Kromě toho hraje paradox lháře důležitou úlohu při zkoumání problému zastavení3 a tím tedy i hledání odpovědi na otázku, co vypočítat lze, a co už nikoliv. To je klíčové téma informatiky a pochopitelně i CT. Můžeme odhadovat, že žáci, kteří se již nad paradoxem zamýšleli, snáze porozumí i pozdějším úvahám, již přímo souvisejícím s problémem zastavení. Proto uvedený paradox řadíme mezi příklady rozvoje CT. Podobně důležitý je v informatice fakt, že algoritmy s exponenciální časovou složitostí jsou v praxi často k ničemu. Tomu lze ovšem mnohem snáz porozumět na základě předchozí zkušenosti s exponenciálním vývojem a jeho rychlostí (i mimo informatiku). Množství dalších námětů pro různé předměty a různé věkové skupiny uvádí [10, 26, 27]. Jako příklady zde zmíníme modelování

Ve výtvarné výchově lze pracovat s fraktálními ornamenty – ať už ručně, nebo s pomocí technologií [24]. Kromě toho, že jsou výsledky samy o sobě esteticky hodnotné, přímá zkušenost žáků s rekurzí jim nenásilně zprostředkuje několik zásadních poznatků. Dá překvapivě hodně práce (resp. počítači dlouho trvá) dostat se byť do malé hloubky. Složité útvary lze někdy překvapivě jednoduše popsat. Tím pádem ovšem není jednoduše vidět, k jakému výsledku daný popis vede. V matematice se lze věnovat problémovým úlohám a přípravě na jejich informatické řešení. Zakreslení stavového prostoru úlohy o převozníkovi hlídajícím vlka, kozu a zelí či úloh o přelévání žákům ukáže jiný pohled na řešení problémů. Aniž by bylo nutno hned probrat algoritmy procházení grafů, žáci zjistí, že ač se to zprvu nezdá, lze postupovat systematicky. Talent pak není podmínkou úspěchu při řešení, žáci poznávají, že k němu vede i správně nasměrovaná a zorganizovaná píle. Dalším netradičním příkladem budiž řešení Grelling-Nelsonova paradoxu [25], který lze pojmout jako jazykové cvičení. Přídavná jména jako „libozvučné“, „konečné“ či „pětislabičné“ můžeme považovat za samopopisná, tedy popisující sama sebe. Adjektiva „jednoslabičné“ či „anglické“ samopopisná nejsou. Zdá se, že lze

3 Self-referenci podle vzoru paradoxu lháře využíváme ke konstrukci stroje, který ukáže, že předpoklad řešitelnosti problému zastavení vede ke sporu.

84



jsou ty, které nedovedeme řešit přímočaře a mechanicky, a je tedy nutno uplatnit tvůrčí lidskou mysl. Zároveň jsou to právě ty problémy, kterým se ve výuce mnozí žáci (někdy spolu s učiteli) rádi vyhnou. Považujeme-li za základní dovednost počítání, měli bychom s ohledem na vývoj lidského poznání uvažovat o přijetí CT mezi základní dovednosti. Lze na něj nahlížet jako na rozšíření počítání ve svém nově objeveném významu, totiž zpracování informací. CT umožňuje racionální rozhodování i v obtížnějších situacích a pomáhá dopady našich rozhodnutí předvídat. Znásobuje možnosti každého člověka ve světě, ve kterém roste význam informací a kde je výpočetní technika všudypřítomná. Pomáhá přitom technickému vývoji, jeho důsledkům, rychlosti, i principiálním limitům porozumět. To se může ukázat jako zásadní mj. pro správné kariérní rozhodnutí [28]. Schopnost automatizovat řešení problémů člověka v konečném důsledku osvobozuje, umožňuje mu totiž zacházet se svým časem podle svého přání. Ve světle v článku uvedených informací proto pokládáme otázku: jak si přeložíme computational thinking?

přepisu DNA na proteiny, zaplňování orbitalů, radioaktivního rozpadu, letu balistických střel, zkoumání (hypotetické či skutečné) černé skříňky, kódování a šifrování, skupinovou tvorbu příběhu s následným hledáním a odstraňováním logických nesrovnalostí, odvození gramatických pravidel (např. z ukázkových dat) a jejich algoritmickou formulaci. 9 Závěr Jak nám tedy může koncept CT prospět? Ve výuce informatiky nám pomáhá oprostit se od zaměření na konkrétní technologie a jejich užívání. Může posloužit jako rámec pro strukturování a formulování pokročilejších kognitivních vzdělávacích cílů. Dále CT osvětluje význam informatiky pro ostatní obory, souvislosti předmětů mezi sebou i s životem mimo školu. Dává tak vyučujícím různých předmětů půdorys pro diskuse a spolupráci. Za hlavní důvod pro zapojení CT do jejich výuky (kromě aktualizace látky) lze přitom považovat snahu o prohloubení porozumění probíraným jevům. Cílem rozvoje CT na školách není výchova populace programátorů. CT je v různé míře užitečné pro každého. Umožňuje řešit problémy, jejichž rozsah a složitost je překážkou řešení jiným způsobem. Navíc právě otevřené a komplexní problémy 85



Teachers Association (CSTA). 2011. Dostupné z: http://csta.acm.org/Curriculum/sub/ CurrFiles/CompThinkingFlyer.pdf [8] STEPHENSON, Chris a Valerie BARR. Defining Computational Thinking for K-12. CSTA Voice. 2011, vol. 7, no. 2, pp. 3–4. [9] FURBER, Steve. Shut down or restart? The way forward for computing in UK schools [online]. London: The Royal Society, 2012. Dostupné z: http://royalsociety.org/uploadedFile s/Royal_Society_Content/educatio n/policy/computing-inschools/2012-01-12-Computing-inSchools.pdf [10] GOOGLE, Inc. What is CT? Exploring Computational Thinking [online]. [cit. 2013-10-28]. Dostupné z: http://www.google.com/edu/compu tational-thinking/what-is-ct.html [11] CURZON, Paul, Peter BLACK a Jonathan MCOWAN. What is Computational Thinking? Computer Science for Fun [online]. [cit. 2013-10-28]. Dostupné z: http://www.cs4fn.org/computationa lthinking/index.php [12] BELZ, Horst a Marco SIEGRIST. Klíčové kompetence a jejich rozvíjení. Praha: Portál, 2001.

10 Literatura [1] PAPERT, Seymour a Idit HAREL. Situating Constructionism. In: Constructionism. Ablex Publishing Corporation, 1991, p. 193– 206. [2] BLAHO, Andrej a Ivan KALAŠ. Imagine Logo – programování pro děti. Brno: Computer Press, 2006. [3] PAPERT, Seymour. An Exploration in the Space of Mathematics Educations. International Journal of Computers for Mathematical Learning. 1996, Springer, vol. 1, no. 1, pp. 95–123. [4] WING, Jeannette M. Computational thinking. Communications of the ACM. 2006, vol. 49, no. 3, pp. 33–35. ISSN 00010782. [5] WING, Jeannette M. Computational Thinking: What and Why? [online]. 2010 [cit. 2013-10-28]. Dostupné z: https://www.cs.cmu.edu/~Comp Think/papers/TheLinkWing.pdf [6] CUNY, Jan, Larry SNYDER a Jeannette M. WING. Demystifying Computational Thinking for Non-Computer Scientists. 2010 [7] Operational Definition of Computational Thinking for K-12 Education [online]. B. m.: International Society for Technology in Education (ISTE) a Computer Science 86


[13] KOLEKTIV. Gramotnosti ve vzdělávání [online]. Praha: Výzkumný ústav pedagogický v Praze, 2010. ISBN 9788087000410. Dostupné z: http://www.nuv.cz/uploads/Publika ce/vup/Gramotnosti_ve_vzdelavani 11.pdf [14] NAVLAKHA, Saket a Ziv BAR-JOSEPH. Algorithms in nature: the convergence of systems biology and computational thinking. Molecular Systems Biology. 2011, vol. 7, no. 546. [15] DIBLÍKOVÁ, Lucie. Pták roku 2011: zapojení veřejnosti při analýze regionální variability ptačího zpěvu. B. m., 2013. Univerzita Karlova v Praze. [16] ABRAHAM, David J, Avrim BLUM a Tuomas SANDHOLM. Clearing Algorithms for Barter Exchange Markets: Enabling Nationwide Kidney Exchanges. In: Proceedings of the 8th ACM conference on Electronic commerce. New York, NY, USA: ACM, 2007, p. 295–304. [17] JARUSEK, Petr a Radek PELÁNEK. A web-based problem solving tool for introductory computer science. In: Proceedings of the 17th ACM annual conference on Innovation and technology in computer science education –


ITiCSE ’12. New York, New York, USA: ACM Press, 2012, p. 371. ISBN 9781450312462. [18] KOŘENOVÁ, Martina. Figurková školička [online]. 2006 [cit. 2013-10-28]. Dostupné z: http://skolicka.figurka.net/ [19] LESSNER, Daniel a Jiří VANÍČEK. Bobřík učí informatiku. Matematika – fyzika – informatika [online]. Praha: Prometheus, 2013, vol. 22, no. 5, pp. 374–382. Dostupné z: http://mfi.upol.cz/index.php/mfi/art icle/view/92/105 [20] BELL, Tim, Ian H WITTEN, Mike FELLOWS, Robyn ADAMS a Jane MCKENZIE. Computer Science Unplugged: An enrichment and extension programme for primary-aged children [online]. 2006. Dostupné z: http://csunplugged.org/ [21] BELL, Tim a Jack MORGAN. Computer Science Field Guide [online]. 2012 [cit. 2013-10-28]. Dostupné z: http://www.cosc.canterbury.ac.nz/c sfieldguide/ [22] WILSON, Kenneth G. Grand challenges to computational science. Future Generation Computer Systems. 1989, vol. 5, no. 2– 3, pp. 171–189 [cit. 2013-10-28]. ISSN 0167739X.

87


[23] LEE, Irene, Fred MARTIN, Jill DENNER, Bob COULTER, Walter ALLAN, Jeri ERICKSON, Joyce MALYN-SMITH a Linda WERNER. Computational thinking for youth in practice. ACM Inroads. 2011, vol. 2, no. 1, p. 32. ISSN 21532184. [24] SCHACHMAN, Toby. Alternative programming interfaces for alternative programmers. In: Proceedings of the ACM international symposium on New ideas, new paradigms, and reflections on programming and software – Onward! ’12. New York, New York, USA: ACM Press, 2012, p. 1. ISBN 9781450315623. [25] GRELLING, Kurt a Leonard NELSON. Bemerkungen zu den Paradoxien von Russell und BuraliForti. In: Abhandlungen der Fries’schen Schule II. 1907, p. 301–334. [26] DWYER, Hilary, Bryce BOE, Charlotte HILL, Diana FRANKLIN a Danielle HARLOW. Computational Thinking for Physics: Programming Models of Physics Phenomenon in Elementary School. In: Physics Education Research Conference (PERC) Proceedings [online]. Portland, 2013. Dostupné z: http://www.compadre.org/PER/doc


ument/ServeFile.cfm?ID=13126& DocID=3675 [27] PHILLIPS, Pat. Computational thinking – a problem solving tool for every classroom [online]. CSTA & Microsoft Corporation, 2009. Dostupné z: http://csta.acm.org/Resources/sub/ ResourceFiles/CompThinking.pdf [28] FREY, Carl Benedikt a Michael A OSBORNE. The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation? [online]. 2013. Dostupné z: http://www.futuretech.ox.ac.uk/site s/futuretech.ox.ac.uk/files/The_Fut ure_of_Employment_OMS_Worki ng_Paper_0.pdf

Mgr. Daniel Lessner Kabinet software a výuky informatiky Matematicko-fyzikální fakulta UK Malostranské nám. 25 118 00, Praha 1, ČR E-mail: [email protected] www: ksvi.mff.cuni.cz/~lessner

88



Teoretická studie

COMPUTER THERAPY AS CONCEPT OF NEW FORM OF THERAPY FOR ITELLECTUAL DISABLED PEOPLE: THEORY AND PRACTISE Jiří KRAJÍČEK – Radek KOČÍ Abstract: In this paper we present study and current state of research – the design and creation of new therapy for intellectual disabled people, called computer therapy. The goal is to apply resources of IT properly in synthesis with methods of special education, social care and informatics (informatics education), to create unified concept of therapy, which is easily accessible, long termed, applicable in natural environment of people with intellectual disability. Thus we finally compensate or decrease the impact of intellectual disability in lives of these people. To do so, we come from unsatisfactory state of last years following the success of touch devices achieved in special pedagogy. Hence this therapy demands to cover this issues in whole life cycle, starting from mostly informatics area – the development of specific application through its deployment on suitable device to use it practise by intellectual disabled people by covering their individual, specific needs. In this application phase of computer therapy life cycle, there is more contribution from area of special education and social care. Such unified process is presented in designed concept of computer therapy, which is subsequently verified. Keywords: computer therapy, intellectual disability, special education needs, touch device, intellectual progress

89



POČÍTAČOVÁ TERAPIE JAKO KONCEPT NOVÉ FORMY TERAPIE PRO OSOBY S MENTÁLNÍM POSTIŽENÍM: TEORIE I PRAXE Resumé: V tomto článku prezentujeme studii a aktuální stav výzkumu – realizace nové terapie pro osoby s mentálním postižením označované jako „počítačová terapie“. Cílem je vhodně aplikovat prostředky informačních technologií při syntéze metod ze speciální pedagogiky, sociálních služeb a informatiky (informatické výchovy), aby mohl vzniknout jednotný koncept terapie, která je snadno dostupná, má dlouhodobý charakter, je použitelná v přirozeném prostředí osob s mentálním postižením, tak že v konečném cíli kompenzujeme nebo snižujeme dopad mentálního postižení v běžném životě těchto osob. Vycházíme při tom z neuspokojivého stavu řady předešlých let a navazujeme na již dosažený úspěch aplikace dotykových zařízení zejména ve speciální pedagogice, který je nazýván revolucí speciální pedagogiky. To vyžaduje uchopení této problematiky v celém jejím životním cyklu, od počátku, převážně informatické oblasti – od vývoje potřebných aplikací přes jejich nasazení na IT zařízení až po další využívání k realizaci, aplikaci na individuální cíle osob, kde je pak více vkladu z oblasti sociálních služeb a speciální pedagogiky. A právě o takto unifikovaný přístup usilujeme v navrženém konceptu „počítačové terapie“, který je postupně ověřován. Klíčová slova: počítačová terapie, mentální postižení, specifické poruchy učení, dotykové zařízení, rozvoj rozumových schopností

90



kými otázkami. Tento koncept může být dále využit jako podklad k vytvoření komplexní metodiky pro využití zejména dotykových zařízení u osob s omezenými schopnostmi intelektu. Koncept počítačové terapie je dílem odborných pracovníků z ústavu sociální péče Křižanov (ÚSP Křižanov) ve spolupráci s dalšími subjekty zejména s Fakultou informačních technologií Vysokého učení technického v Brně (VUT FIT). Obsahem této terapie je rozvoj osob s mentálním postižením v několika základních oblastech s ohledem na jejich individuální potřeby. Důraz je kladen zejména na dlouhodobý rozvoj v prostředí, kde osoba přirozeně žije. Terapie je zde nejprve představena jako hypotéza (teoretický koncept), která stanovuje požadovaná kriteria na základě analýzy současného stavu. Hypotéza je ověřována prováděnou studií a také na základě několikaletých zkušeností komunity iSEN (komunita odborných pracovníků sdílející informace o využití IT zařízení k rozvoji dětí a žáků se specifickými potřebami) a dalších odborných publikací. Nakonec jsou na základě této práce vyvozeny závěry – potvrzení konceptu a započat návrh i vývoj aplikací splňujících potřebná kritéria.

1 Úvod V předešlých letech jsme mohli sledovat rozvoj nástrojů a metod z oblasti informačních technologií (dále IT) pro vzdělávání a rozvoj osob s mentálním postižením [6]. Docházelo tak k utváření velmi specifických technických prostředků a spjatých metod, např. pomocí tlačítek, komunikátorů či specificky upravených PC s aplikacemi, které byly často graficky zastaralé a cenově obtížně dostupné. Nevýhodou těchto zařízení zůstávala jejich vyšší pořizovací cena s ohledem na jejich specifičnost, jednoúčelovost a obtížná modifikovatelnost. Z toho pak plynou i omezení pro možnou práci s těmito zařízeními pro potřeby interaktivního vzdělávání a rozvoje osob s mentálním postižením. Hledáme-li efektivní řešení pro rozvoj osob s mentálním postižením, musíme se zabývat otázkami snadné dostupnosti, rozšiřitelnost, kompatibility, ale také úpravou dle individuálních potřeb osob, tedy zda aplikace v dané platformě je použitelná i pro vzdělávání a rozvoj osob i v mimoškolním vzdělávání v každodenních potřebách. Tyto otázky jsou tak propojením několika oblastí – problematiky speciální pedagogiky, sociálních služeb a informačních technologií resp. informační výchovy. V tomto článku chceme představit koncept terapie označovaný jako počítačová terapie, která usiluje o přirozené vypořádávání s těmito problematic-

2 Definice Název je odvozen z termínu „computer therapy“ nebo „e-thera91


py“, který zpravidla vyjadřuje obecně rozvoj člověka prostřednictvím prostředků IT. Zde je tento pojem redefinován, v našem případě počítačovou terapií konkrétně rozumíme využití dostupného potenciálu IT nástrojů a metod k rozvoji rozumových schopností osob s mentálním postižením a kombinovanými vadami (lehké a středně těžké mentální postižení) ve smyslu kompenzace, reedukaci (posílení schopnosti, nahrazení nedostatečnosti vlivem postižení). Přirozeně se zde využívají také odborné a osvědčené metody z pedagogiky a speciální pedagogiky.


školách nazýváno revolucí ve speciální pedagogice [8]. Obecně lze říci, že s příchodem konceptu, zcela odlišného od využívání osobních počítačů, se řada možností IT stala pro osoby s mentálním postižením přirozeně dostupná. Tento zlom způsobil rychlý nárůst vývoje aplikací pro dotyková zařízení a tak v důsledku vzniká i řada volně dostupných aplikací s využitím pro vzdělání a rozvoj osob s mentálním postižením. V současné době je nejvíce dostupných vhodných aplikací na platformě Apple (iPad, iPhone). S rozšířením tabletů a chytrých telefonů s operačními systémy (OS) Android a OS Windows 8 lze v následných letech očekávat nárůst vývoje i na těchto platformách. Východiskem počítačové terapie je zmíněná koncepce metod speciálního vzdělávání představovaná komunitou iSEN. Kromě toho však chceme vytvářet otevřené prostředí, abychom umožnili rozvoj většině osob s mentálním postižením v jejich sociální oblasti a nabídli další vhodné technické prostředky.

3 Východiska počítačové terapie V úvodu jsme poukázali na neudržitelný stav předešlého vývoje. Avšak s rozvojem přenosných zařízení nejprve na platformě Apple (tablety iPad) v roce 2010 se v zápětí objevila i snaha využít tato zařízení pro potřeby osob s mentálním postižením – zejména ve speciální pedagogice [2, 5]. Následně v roce 2011 vznikla na této platformě v ČR neformální komunita iSEN (Speciální základní škola Poděbrady). Dochází tak k utváření nové metodiky pro vzdělávání a kurzů pro školení (akreditováno MŠMT) – [7]. Toto rozšíření ovlivnilo také oblast základního a středoškolského vzdělání a nastolilo nové otázky a možnosti pedagogiky v praxi. Právem je pak začlenění tabletů do výuky na speciálních

4 Přínos počítačové terapie Snahou počítačové terapie je podpora otevřeného prostředí nejen v technickém slova smyslu. Proto se počítačová terapie nezaměřuje jen na prostředí speciální základní školy, ale převádí tyto metody do prostředí běžného života osob s mentálním postižením. Můžeme 92


např. poukázat na osoby, které dříve do speciální školy docházely a nyní již tuto možnost nemají nebo neměly. Také vnímáme nezbytný aspekt kontinuity – pokud je narušen, získané kompetence jsou často zapomenuty. Počítačová terapie je proto navržena jako stálá aktivita, která je osobám s mentálním postižením nabízena pravidelně dle jejich individuálního plánu. Počítačová terapie se nedotýká jen vlastní oblasti vzdělávání, resp. reedukace (mimoškolní vzdělávání), ale zasahuje i oblasti přidružené a tak je v propojení s dalšími dostupnými terapiemi. V širším měřítku pak počítačová terapie zahrnuje následující oblasti: •

specifické vzdělávání, které je odpovědí na speciální vzdělávací potřeby (special eddational needs – SEN) – IT zařízení plní funkci vzdělávací pomůcky (např. výuka čtení, psaní, matematika),

•

asistenční technologie (odpovídá termínu „assistive technology“, [5]), tj. zařízení plnící funkci kompenzační pomůcky, např. pro potřeby alternativní komunikace (AAK), stává se přidruženou částí osoby,

•

rozvoj rozumových schopností obecně, zejména s cílem


zvládat praktické denního života,

potřeby

•

volnočasové aktivity, např. forma relaxace, odpočinku a

•

propojení s jinými mimoškolními terapiemi, např. s arteterapií, muzikoterapií, hmatovou terapií, fyzioterapií.

Jak bylo naznačeno ve východiscích počítačové terapie, neopomíjíme ani alternativní platformy používané na dotykových zařízeních, – jedná se zejména o tablety a chytré telefony s OS Android a OS Windows 8. Proto také usilujeme o odstínění platformových odlišností umožňující zachovat vzhled a způsob ovládání aplikace, která je dostupná pro různé platformy, např. tablet s OS Android nebo iPad. Tento aspekt považujeme za zásadní, neboť osoby s mentálním postižením mohou mít aplikaci k dispozici na různých dotykových zařízeních na odlišných platformách. Počítačová terapie počítá i s oblastí obecné informatické gramotnosti a je proto otevřena i práci s klasickým osobním počítačem. Využití osobních počítačů je však vhodné zejména pro osoby s lehkým mentálním postižením, kde nejsou zpravidla obtíže při interakci prostřednictvím běžné klávesnice nebo myši.

93


V důsledku tak dochází k syntéze rozličných technických prostředků (od klasických osobních počítačů až po dotyková zařízení) a metod především speciální pedagogiky k řešení společného cíle – dlouhodobého rozvoje osob s mentálním postižením v jejich přirozeném prostředí k lepšímu, samostatnějšímu zvládání základních životních potřeb. To je podstatné i s ohledem na probíhající transformaci v sociálních službách. Usilujeme tak, aby metody počítačové terapie podporovaly otevřená řešení jak po stránce technické, tak i po stránce potřeb osobního rozvoje i v ostatních sociálních prostředích.


pie, viz níže) je rozvoj osob s mentálním postižením efektivnější, dlouhodobě udržitelný a vede k větší samostatnosti těchto osob v jejich přirozeném prostředí.“ Kritéria konceptu z pohledu informatiky (zejména s ohledem na dostupnost, rozšiřitelnost a kompatibilitu): • podpora pro různé otevřené platformy s cílem zajistit dostupnost na většině nejrozšířenějších dotykových zařízeních s různými operačnímy systémy, např. iOS, Android nebo Windows 8,

5 Hypotéza a fundament počítačové terapie V této části chceme vystihnout a formulovat podstatu počítačové terapie jako komplexního konceptu pro efektivní rozvoj osob s mentálním postižením. Tento fundament byl nejprve formulován jako hypotéza a následně je potvrzován na základě závěrů ověřovací studie (viz níže realizace počítačové terapie) a zkušeností neformální komunity iSEN, která se zaměřuje převážně na praktické využití tabletů iPad ve speciální pedagogice. Hypotéza: „Při syntéze současných požadavků a prostředků IT, speciální pedagogiky a sociálních služeb (dle kritérií konceptu počítačové tera-

•

prostředí pro tvorbu sady programů a aplikací splňujících požadavky pro celkový rozvoj osob s mentálním postižením, jak je uvedeno v kapitole Přínos,

•

volná dostupnost aplikací pod vhodnou otevřenou licencí, která dovoluje užití aplikací a jejich další vývoj širokou komunitou,

•

dodržení standardů a obvyklých požadavků na tvorbu softwarových produktů, jako je objektově orientovaný návrh, dostupnost dokumentace, apod.

Kritéria konceptu z pohledu speciální pedagogiky a sociálních služeb: 94


•

aplikace musí reflektovat reálné a podstatné potřeby osoby s mentálním postižením (např. alternativní komunikace),

•

aplikace musí být použitelná v prostředí speciální pedagogiky i mimoškolního vzdělávání a volnočasových aktivit (viz přehled v kapitole Přínos), tedy prostředí, kde osoba s mentálním postižením přirozeně žije,

•

využití aplikace na dané platformě by mělo umožnit spolupráci s individuálním plánováním osoby s mentálním postižením, tedy s ohledem na její další aktivity a zájmy,

•

aplikace musí podporovat dlouhodobý rozvoj osoby s mentálním postižením, a to i v mimoškolním prostředí (např. rodina, sociální zařízení), tedy v přirozené prostředí,

•

grafické uživatelské rozhraní musí být intuitivní a snadno ovladatelné s využitím běžných dotyků, podporovaných v dotykovém zařízení,

•

aplikace musí obsahovat uživatelský režim (pro osobu s mentální postižením) a režim správce, který dovoluje přidání či změnu obsahu dle indi-


viduálních potřeb osob s mentálním postižením, případně nastavení omezení běhu aplikace, tak aby nedocházelo k utváření nezdravé závislosti nebo nevhodného zásahu, který by mohl ovlivnit bezpečnost a zdraví osoby s mentálním postižením. 6 Ověřování: realizace počítačové terapie Počítačová terapie je za podpory vedoucích pracovníků postupně realizována v prostředí ÚSP Křižanov (poskytovatel služeb chráněného bydlení a domov pro osoby se zdravotním postižením) a Fakulty Informačních Technologií VUT v Brně od konce roku 2012. Níže uvedená kazuistika (březen 2013 – srpen 2013) je pouze první hrubým podkladem v tomto dlouhodobém projektu a nenahrazuje komplexní statistiku pro verifikaci zmíněné hypotézy. Ta bude následovat v průběhu dlouhodobějších a podrobnějších studií, které jsou nyní připravovány. Celá realizace formování konceptu počítačové terapie zahrnuje dvě etapy. První etapou je ověření využití stávajícího volně dostupného softwaru a hardwaru pro počítačovou terapii. Druhá zahrnuje reflexi z této studie, tj. ověřování hypotézy počítačové terapie, případně její upřesnění, a na jejím základě pak návrh a vývoj nových aplikací splňujících požadavky 95


uvedené v kapitole 4 – Fundament počítačové terapie. Nejprve uvedeme z první etapy stručnou kazuistiku. V současné době probíhá transformace ÚSP Křižanov, jejímž cílem je snaha o začlenění osob s mentálním postižením do prostředí běžného života. V první etapě realizace počítačové terapie, která proběhla v rámci uvedené transformace, se terapie zúčastnili i klienti, kteří jsou začleněni do běžného života v domku nebo bytech (poskytovaná služba chráněné bydlení). Realizace probíhala se skupinou 26 klientů s různými stupni mentálního postižení (10 klientů s lehkým a 16 klientů se středním postižením), se specifickými poruchami učení (SPU) a poruchami soustředěnosti (ADD a ADHD). Pro realizaci byla zvolena dotyková zařízení a klasický osobní počítač. Z dotykových zařízení byly použity tablety Apple iPad (operační systém iOS), Lenovo PC IdeaCenter (operační systém Windows 8) a chytrý telefon s operačním systémem Android ICS. Dále byla použita platforma běžného stolního PC s operačním systémem Windows XP. Cílem bylo nejprve ověřit volbu vhodné platformy s ohledem na oblasti postižení a individuální potřeby osoby s mentálním postižením, dále míru získání schopnosti osoby obsluhovat zařízení a posléze rozvoj osoby v jeho primární potřebě prostřednictvím k tomu vybra-


ných aplikací. Následující výčet shrnuje pozorované výsledky první etapy:

96

-

8 z 10 klientů s lehkým mentálním postižením zvládlo základní obsluhu na klasickém osobním počítači, jako cíl bylo zvoleno zvýšení jejich informatické gramotnosti. Klienti byli seznámeni se základy koncepce osobního počítače, stavby hardwaru a odlišností softwaru podle účelu. Následně zvládli základní práci v OS Windows a práci v textovém procesoru; klienti byli schopni samostatně napsat e-mail a jednoduchý textový dokument, např. dopis nebo svůj příběh.

-

2 z 10 klientů s lehkým mentálním postižením činila práce s osobním počítačem potíže zejména z důvodu neporozumění znakům, klávesnice (převážně alfanumerickým znakům) a obtížné ovladatelnosti tlačítek myši. U těchto klientů se ukázala jako prioritní potřeba rozvoje čtení, psaní a počítání. Abychom porovnali možnosti využití dotykové platformy operačního systému Android s platformou operačního systému Apple – iOS, byla pro první seznámení (ovládání OS, spuštění aplikací, navigace mezi aplika-


cemi) nejprve zvolena platforma chytrého telefonu s OS Android a posléze se podařil bezproblémový přechod na platformu s iOS iPad. Zde následně proběhlo využití metody globálního čtení zejména v aplikaci BitsBoard. V součinnosti této analytické metody čtení ve spojení s dotykovou platformou se klienti učili číst, porozumět novým slovům a zpětně i jejich znakům. Pro srovnání, před realizací počítačové terapie nebyla u těchto osob schopnost rozlišit správně písmena abecedy a byla dovednost číst např. jen 2 známá slova.

-

porozumět sadě piktogramů, dovedli formulovat jednoduché věty prostřednictvím AAK aplikací s českým hlasovým syntetizátorem. Klienti se tak i přes postižení v řeči učí komunikovat se svým okolím. Zvládnou prostřednictvím aplikace s dopomocí vyjádřit jednoduché věty, jako své přání, zážitky, události. Práce zejména v české aplikaci Klábosil. o

10 z 16 klientů se středním mentálním postižením činila práce s osobním počítačem potíže (ze stejných důvodů jako je popsáno u předešlé skupiny) a proto využilo platformu tabletu iPad s následujícími cíli dle svých potřeb: o

o


3 z 10 klientů využili aplikace pro rozvoj čtení, psaní a počítání s obdobnými výsledky jako klienti s lehkým mentálním postižením.

-

4 z 10 klientů využili aplikace pro alternativní a augmentativní komunikaci (AAK). Klienti zvládli 97

3 z 10 klientů využili aplikace pro uměleckou tvorbu a všeobecný rozvoj. Tito klienti měli problémy s řešením jednoduchých úloh, zejména problémy s pozorností a soustředěním. Pomocí zjednodušené simulace arteterapie, tvorby keramiky, hry na strunné hudební nástroje (tzv. finger style) a náslechů zvuků z běžného života, dokázali řešit praktické úkoly z těchto oblastí, což nebylo do této doby možné.

6 z 10 klientů se středním mentálním postižením činila opět práce s osobním počítačem potíže, a proto využili také dotykovou platformu. Avšak s ohledem na jejich věk


(senioři) a obtížnost jemné motoriky byla zvolena platforma dotykového PC – Lenovo IdeaCenter (k dispozici také v rámci multismyslové terapie). Tato platforma disponuje větší dotykovou plochou (23” oproti 10” platformy iPadu). Pomocí zde dostupných aplikací byl realizován cíl v trénování paměti, řešení logických úloh (úlohy reminiscenční terapie) a relaxace. Větší plocha se ukázala jako vhodná pro potřeby relaxační projekce a pro řešení obtíží s jemnou motorikou. Z uvedené kazuistiky vyplývá několik závěrů, které rámcově potvrzují některá tvrzení hypotézy konceptu počítačové terapie: •

•

potvrzení závěrů jiných odborných publikací [1, 3, 4], které uvádějí, že využití prostředků IT, zejména dotykových zařízení, představuje přínos v rozvoji osob s mentálním postižením,


•

je vhodné osobám s mentálním postižením nabídnout různá dotyková zařízení, odlišná např. velikostí, tvarem provedení, ale i cenovou dostupností,

•

potřeba přenosu vhodné aplikace na jinou platformu, kde není aplikace standardně podporována (viz např. aplikace z oblasti muzikoterapie – „TinyPiano“),

•

potřeba rozšíření stávajících aplikací – podpora rodného jazyka osoby s mentálním postižením, úprava funkcionality, přidání nových položek apod.,

•

potřeba volné dostupnosti aplikace zejména s ohledem na neziskový sektor, ve kterém osoba s mentálním postižením zpravidla žije.

Druhá etapa realizace počítačové terapie je reakcí na některé dostupné závěry. Na jejich základě, i s ohledem na zkušenosti a podměty z komunity iSEN, byly již navrženy tři aplikace, které jsou ve spolupráci s ÚSP Křižanov realizovány na VUT FIT týmem studentů v rámci bakalářských a diplomových prací. Jedná se zatím o tři následující aplikace:

potvzení doporučení ze závěrů odborných studií např. [8, 9], tedy potřeby nabídnout osobám s inteligenčním deficitem rozvoj pomocí IT přímo v jejich vlastním prostředí (mimoškolní vzdělávání, terapie, aktivizace).

98


•

Aplikace pro alternativní a augmentativní komunikaci pro osoby s mentálním postižením

•

Aplikace pro výuku znaku do řeči pro osoby s mentálním postižením

•

Aplikace pro YES/NO alternativní komunikaci pro osoby s mentálním postižením


ním, byly tyto snahy zatím platformově izolované a pro technické odlišnosti nekompatibilní nebo ne zcela zahrnuté do přirozeného prostředí osob s mentálním postižením. Navíc, aplikace na dané platformě nejsou vždy volně dostupné nebo upravitelné, často nevyhovují potřebám metod speciální pedagogiky, což je pro individuální vzdělávání a rozvoj osob s mentálním postižením nezbytné. Proto jsme navrhli teoretický koncept počítačové terapie, který je následně ověřován. Pokud se naplní naše očekávání, může být tento koncept zásadním podkladem pro vznik metodiky počítačové terapie v obecném slova smyslu a přispět tak ke standardizaci této terapie vedle již běžně dostupných terapií pro osoby s mentálním postižením. Na základě již potvrzených kritérií tohoto konceptu byl zahájen návrh a vývoj aplikací splňujících stanovená kritéria, která by měla ve výsledku přispět k lepší dostupnosti a použitelnosti hardwarových i softwarových prostředků IT, zejména na dotykových platformách, pro osoby s mentálním postižením. Během studie současných trendů nám nebyla známa obdoba tohoto konceptu, která by takto reflektovala individuální potřeby v přirozeném prostředí osob s mentálním postižením při využití syntézy hardwarových i softwarových prostředků IT. Proto jsme také prezentovali jednoduchou případovou

Dokončení vývoje aplikací s jejich uvolněním je očekáváno ke konci akademického roku 2013/ 2014. Aplikace by měly splňovat požadavky konceptu počítačové terapie a s probíhajícími studiemi budou vhodně upravovány. S ohledem na otevřenost zdrojových kódů je otevřena cesta i pro budoucí potřebný vývoj. V příštím akademickém roce chceme pokračovat rozšířením sady o další aplikace, které budou nápomocné k rozvoji podstatných aspektů počítačové terapie, jež jsou zmiňovány v kapitole 3 – Přínos počítačové terapie. 8 Závěr V tomto článku jsme prezentovali koncept rozvoje osob s mentálním postižením prostřednictvím současných prostředků IT nazvaný počítačová terapie. Přestože v ČR (neformální komunita iSEN) i v zahraničí již existují odborné metody i publikace [4], které poukazují na přínos dotykové platformy pro osoby s mentálním postiže99


studii, abychom již nyní poukázali na reálné možnosti a přínos počítačové terapie v praxi, a to i tam, kde již není možný kontakt osoby s mentálním postižením s prostředím speciální školy. 9 Diskuse Vzhledem k nekonvenčnímu přístupu prezentované počítačové terapie mohou v odborné komunitě vyvstat některé otázky. Abychom předešli některým nejasnostem, uvádíme na závěr krátkou spekulaci možných tvrzení k otázce přístupu počítačové terapie. Tato problematika je řešena již v rámci docházky do speciálních, praktických škol nebo v rámci integrace do ZŠ nebo SŠ. Počítačové terapie je mezioborovým tématem, kde je nezbytný vklad, spolupráce jak z řad speciálních pedagogů, pracovníků sociálních služeb a právě i informatiků (pedagogů informatiky). Tato mezioborovost je přirozeným důsledkem řešené problematiky, která je v neuspokojivém stavu. Některé prostředky IT zařízení (tablety iPad) jsou sice používány v rámci speciální pedagogiky v rámci možné docházky na některých speciálních školách (v ČR zejména díky komunitě iSEN), ovšem řada osob s mentálním postižením tuto možnost už nemá, nebo neměla. Převážná část denního času je žita v přirozeném pro-


středí této osoby – tzv. sociálním prostředí. Proto se ukazuje jako nezbytné, nabídnout tato IT zařízení také v prostředí sociálních služeb, což vyžaduje odlišný přístup právě s ohledem na dlouhodobost a odlišnost ostatních podmínek. Dále integrovanost osob s mentálním postižením v rámci školní docházky (a to i ZŠ či SŠ pokud je možná) nezohledňuje zcela potřeby těchto osob v jejich běžném životě ani nezbytné kritérium kontinuity. Proto poukazujeme na možnosti tohoto konceptu pracovat v přirozeném sociálním prostředí těchto osob i za hranicemi škol. Problematiku využití nových technologií lze řešit aplikací většího důrazu na již dostupnou informatickou výchovu. Samotnou informatickou gramotnost u osob s mentálním postižením, je-li oddělena od problematiky speciální pedagogiky a sociálních služeb (tedy reálných, individuálních potřeb těchto osob v běžném začlenění), která navíc postrádá dlouhodobé kritérium kontinuity, považujeme za ne zcela dostatečnou a ne zcela efektivní. V čem spočívá přínos pro informatickou výchovu, pedagogy informatiky? V okamžiku, kdy se IT zařízení (nyní např. tablet iPad) stává ústřední částí práce i v samotné speciální pedagogice [7, 8], přestá-

100


vá být toto zařízení jen příležitostnou pomůckou a stává se ústředním bodem v práci s cílovou osobou i pro speciálního pedagoga. Toto je pak výzvou pro řady z informatiků, pedagogů informatiky, kde svými znalostmi a společně kolegy z řad speciálních pedagogů a pracovníků v sociálních službách (osob znalých i blízkých) navrhnou cílené metody pro řešení i běžných problémů osob s mentálním postižením. To vyžaduje uchopení této problematiky v rámci celého životního cyklu, tedy od počátku, převážně informatické oblasti – od specifičnosti vývoje potřebných aplikací přes jejich nasazení na IT zařízení až po metody využívání v potřebě osoby k realizaci individuálních cílů, kde je pak více vkladu z oblasti sociálních služeb a speciální pedagogiky. Zmíněná spolupráce je naplňována i skrze otevřenou odbornou komunitu iSEN, zahrnující převážně speciální pedagogy, ale i informatiky a pracovníky sociálních služeb. Počítačová terapie je již přes 1 rok uskutečňována v prostředí, kde osoby s mentálním postižením dlouhodobě žijí. Z každého setkání jsou pořizovány pracovní výstupy, které budou použity pro další ověřování v nadcházejících připravovaných publikacích. Počítačová terapie je tak přínosem i pro učitele informatiky, neboť ukazuje na nové možnosti uplatnění svého vzdělání a zkuše-


ností v rámci mezioborové problematiky. 10 Poděkování Zde děkujeme Kraji Vysočina za poskytnutí finanční dotace v rámci našeho projektu „Aplikace tabletů iPad v počítačové terapii pro osoby s mentálním postižením“ (pořízení tabletů iPad) v rámci Fondu Vysočiny – grantového projektu „Informační a komunikační technologie 2013“. Poděkování patří i vedení VUT FIT a všem zainteresovaným zaměstnancům a studentům za vstřícný přístup, odbornou pomoc, otevřené prostředí pro akademickou spolupráci s ÚSP Křižanov, bez kterého by realizace tohoto konceptu nebyla možná. Dále poděkování patří i celému týmu komunity iSEN zejména speciálním pedagogům ze Speciální základní školy Poděbrady, jejichž dosavadní výsledky a úsilí zejména na poli aplikace dotykových tabletů iPad, jsou pro nás velkou motivací a inspirací. 10 Literatura [1] BRADSHAW, J. The use of augmentative and alternative communication apps for the iPad, iPod and iPhone: an overview of recent developments. Inflow: Tizard Learning Disability Review, [online], 2013, Vol. 18 Iss: 1, s. 31–37 [cit. 2013-05-11]. ISSN: 13595474.

101


Dostupné na [2] HAGER, E. B. iPad Opens World to a Disabled Boy, In: New York Times, [online]. October 2010. [cit. 2013-05-11] Dostupné na [3] ISASI, A. et al. Helping children with Intellectual Disability to understand healthy eating habits with an IPad based serious game, In: 18th International Conference on Computer Games: AI, Animation, Mobile, Interactive Multimedia, Educational & Serious Games (CGAMES), [online], 2013, s. 169– 173 [cit. 2013-05-11]. ISSN: 9781-4799-0818-9 Dostupné na [4] JOWETT, E. L., et al. Using an iPad-based video modelling package to teach numeracy skills to a child with an autism spektrum disorder. Inflow: Informa Journal: Developmental Neurorehabilitation, [online], 2012, Vol. 15, s. 304– 312. [cit. 2013-05-11]. Dostupné na [5] BAILEY, N., et al. Assistive Technology, Accommodations, and the Americans with Disabilities Act, Employment and Disability Institu-


te Collection, [online studie]. 2011 [cit. 2013-05-11]. Dostupné na [6] TAM, et al. Evaluation of a Computer-Assisted, 2-D Virtual Reality System for Training People With Intellectual Disabilities on How to Shop, Inflow: Rehabilitation Psychology, [online], 2005, Vol 50(3), s. 285–291. [cit. 2013-05-11]. Dostupné na [7] ŘÍHOVÁ, L. 2013. Možnosti využití ipadu ve speciálním vzdělávání. In: INSPO – Internet a informační systémy pro osoby se specifickými potřebami, březen 2013, Kongresové centrum Praha, [online] Praha 2013. [cit. 2013-05-11] Dostupné na <www.helpnet.cz/data/articles/dow n_71650.pdf> [8] ŘÍHOVÁ, L. 2013. Tablet – revoluce ve speciální pedagogice, In: Helpnet, [online] ©2013 [cit. 2013-05-11] Dostupné na [9] UPTON D. at al., Evaluation of the impact of touch screen technology on people with dementia and their carers within care home settings, Commissioned by Department of Health West Midlands, Univeristy of Worcester, [online studie]. 2011 [cit. 2013-05-11].

102


Dostupné na Ing. Jiří Krajíček Ústav sociální péče Křížanov [email protected] Ing. Radek Kočí, Ph.D. Fakulta informačních technologií, Vysoké učení technické Brno [email protected]

103




Výzkumný článek

TESTING AND ANALYSIS OF STUDENTS’ CONCEPTION FROM PHYSICS Peter HOCKICKO – Gabriela TARJÁNYIOVÁ Abstract: This paper presents initial research results of using video analysis based tasks in the educational process of the students of the Faculty of Civil Engineering at the University of Žilina in Žilina. We represent the research methodology, the form of results´ processing and their evaluation. In the end we report on the research results and the comparison of a control and the experimental group that has used the method of video analysis as well as of a group comprising of grammar school students. Keywords: video analysis, Student’s t-test, F-test, reliability, validity.

TESTOVANIE A ANALÝZA FYZIKÁLNYCH PREDSTÁV Resumé: V príspevku prezentujeme prvé výsledky výskumu použitia videoanalýz vo vzdelávacom procese na vzorke študentov Stavebnej fakulty Žilinskej univerzity v Žiline. V príspevku je popísaná metodika výskumu, forma spracovania výsledkov a ich vyhodnotenie. V závere sú prezentované výsledky výskumu a ich porovnanie na kontrolnej a experimentálnej skupine, ktorá pracovala prostredníctvom videoanalýz a tiež aj na vzorke študentov gymnázií. Kľúčové slová: videoanalýza, párový Studentov t-test, F-test, reliabilita, validita

104


1 Úvod Moderné interaktívne metódy s využitím učebných pomôcok vo forme multimediálneho DVD vo výuke (Krišťák a kol., 2013a),b)), či projektové vyučovanie, kde sa na vyučovaní vo vzájomnej interakcii aktívne podieľajú učiteľ i žiaci (Valovičová a kol., 2012), zvyšujú efektívnosť vyučovacieho procesu a pomáhajú vo vytváraní správneho obrazu o reálne fungujúcom svete. Mnohí pedagógovia a vedeckí pracovníci považujú za potrebné začať s motiváciou k prírodovednému vzdelávaniu už v predprimárnom a primárnom vzdelávaní (Rochovská, 2012). Kým v predprimárnom vzdelávaní ide o osvojovanie základov prírodovednej gramotnosti, od primárneho vzdelávania sa táto kompetencia u žiakov už systematicky rozvíja (Kopáčová, 2012). Ak sa nerozvinú základy prírodovednej gramotnosti v tomto období, majú žiaci ťažkosti pri riešení prírodovedných úloh na vyšších stupňoch škôl, prípadne vo vysokoškolskom štúdiu. Množstvo výskumov dnes potvrdzuje, že študenti nedisponujú dostatočnou úrovňou prírodovednej gramotnosti. Medzinárodná štúdia PISA prezentuje, že úroveň prírodovednej gramotnosti slovenských žiakov na konci povinnej školskej dochádzky je podpriemerná (Rochovská, 2012). Už naše predchádzajúce konferenčné výstupy a publikované prí-


spevky poukázali na to, že predstava študentov o reálnych fyzikálnych dejoch nie je správna (Hockicko, Rochovská, 2013). Preto bola vytvorená sada videí, pomocou ktorej boli na prednáškach vysvetľované fyzikálne zákonitosti a v rámci výpočtových cvičení realizované videoanalýzy (Hockicko, 2013). Efektívnosť danej výukovej metódy sme sa rozhodli otestovať prostredníctvom štandardných štatistických metód. Vytvorili sme test (v prílohe), ktorého obsahom boli otázky, na ktoré by študenti gymnázií (maturanti) a tiež aj študenti uchádzajúci sa o štúdium na vysokej škole mali vedieť odpovedať (test bol pripravený z otázok starších ročníkov Monitoru). Daný test bol predložený študentom na vypracovanie na začiatku semestra a tiež aj na konci semestra. Študenti prvého ročníka Stavebnej fakulty Žilinskej univerzity v Žiline mali možnosť v priebehu letného semestra zúčastňovať sa prednášok z fyziky, na ktorých boli preberané témy z mechaniky (kinematika, dynamika, tuhé teleso, kvapaliny, kmity), gravitačného poľa, termiky a termodynamiky, pričom neboli explicitne preberané odpovede na testové otázky. Zároveň študenti navštevovali aj laboratórne a výpočtové cvičenia, pričom na výpočtových cvičeniach boli rozdelení do dvoch skupín – kontrolnej (riešila príklady štandardným spôsobom) a experimentálnej (príklady riešila

105


prostredníctvom videoanalýz). Nasledujúca časť ponúka štatistické spracovanie výsledkov. 2 Analýza a vyhodnotenie testov Úvodný test (pre-test) sa uskutočnil na začiatku letného semestra 2013 a 2014. V roku 2013 ho absolvovalo 123 a v roku 2014 121 študentov na úvodnom laboratórnom cvičení v priebehu 20–30 minút. Ten istý test na konci semestra (post-test) absolvovalo 109 v roku 2013 a 100 študentov v roku 2014. Študenti absolvovali daný test s využitím počítača, pričom každý študent absolvoval rovnaký počet otázok, avšak poradie otázok ako aj poradie vo výbere z odpovedí bolo náhodne generované, aby sme zabránili odosielaniu si „správnych“ odpovedí. Následne boli výsledky testov uložené v databáze, odkiaľ boli po ukončení testovaní pripravené na ďalšie spracovanie. Prednášajúci sa hneď ďalší týždeň mohli oboznámiť s výsledkami pretestov, hlavne chybnými odpoveďami a následne prispôsobiť prednášku tak, aby dokázali reagovať na miskoncepcie. Pre štatistické vyhodnotenie získaných dát bol použitý párový Studentov t-test, t.j. brali sme do úvahy len tých študentov, ktorí sa zúčastnili testovania aj na začiatku aj na konci semestra. Po spárovaní pre- a post-testov nám ostalo k dispozícii 155 vzoriek študentov. Už dané číslo nasvedčuje tomu, že


v priebehu semestra dochádza k veľkým fluktuáciám študentov, veď vzhľadom k počiatočnému stavu je to len 64 % z pôvodného počtu študentov. Z toho sa dá usudzovať, že mnohí z tých, ktorí začali, nemajú seriózny záujem o úspešné ukončenie daného štúdia. Na druhej strane sa však niektorí študenti opakujúci ročník „spamätajú“ až po 1/3 semestra. Hlavnou otázkou bolo, či študenti na konci semestra dosiahli nárast vedomostí a či daný nárast je štatisticky významný. Bola stanovená počiatočná hypotéza: H0: priemerná úspešnosť na začiatku a na konci (pri ďalších hypotézach experimentálnej a kontrolnej skupiny) je rovnaká: H0: µ1 = µ2 (verzus H1: µ1 ≠ µ2) (pričom rozdiel stredných hodnôt µ1 - µ2 dvoch normálnych rozdelení N(µ1, σ12) a N(µ2, σ22) pre dve vyšetrované skupiny považujeme za rovnaký, blízky 0). Na overenie vyslovených hypotéz bol použitý test rozdielu aritmetických priemerov (dvojvýberový párový t-test na strednú hodnotu pre jednotlivé skupiny a dvojvýberový t-test pre porovnanie kontrolnej a experimentálnej skupiny), pričom sme testovali na hladine významnosti α = 5 % a predpokladali sme, že rozdiel stredných hodnôt µ1 - µ2 dvoch normálnych rozdelení N(µ1, σ12) a N(µ2, σ22) padne do 100⋅(1−α) % obojstranného intervalu spoľahlivosti. Na začiatku testo-

106


vania bola zisťovaná zhoda medzi testovaným výberom a teoretickým rozdelením s predpokladom normálneho (Gauss) rozdelenia využitím jednovýberového neparametrického Kolmogorov – Smirnovho (K-S) testu, ktorá potvrdila normálnosť vyšetrovaných rozdelení (vypočítané parametre boli nižšie ako kritické hodnoty pre K-S test normality na hladine významnosti α = 5 %, ktoré boli určené pre vyšetrované rozdelenia využitím programu Statistica (D < Dmax,α)). Ako ukazuje tabuľka 1, na konci semestra v post-teste bola priemerná úspešnosť študentov približne 33 %, pričom v pre-teste realizovanom na začiatku semestra bola 23 %. t-Test: Paired Two Sample for Means postpre-test test Mean 33.03 22.81 Variance 235.23 100.68 Observations 155 155 Pearson Correlation 0.33 df 154 t Stat 8.31 P(T≤t) one-tail 2.36E14 t Critical one-tail 1.65 P(T≤t) two-tail 4.72E14 t Critical two-tail 1.98


val spoľahlivosti, hypotéza H0: µ1 = µ2 bola zamietnutá a bola teda potvrdená hypotéza H1: µ1 ≠ µ2. Na základe toho sme zvolili novú hypotézu: H0: µ1 > µ2 (pre 100⋅(1-α) % pravostranný interval spoľahlivosti pre rozdiel µ2 - µ1. Keďže t ∈ µ2 bola potvrdená. Štatistické testovanie využitím párového Studentovho t-testu potvrdilo štatisticky významný rozdiel vo vedomostiach na konci a začiatku semestra. V ďalšej časti testovania sme sa zamerali na jednotlivé skupiny – experimentálnu a kontrolnú a sledovali nárast vedomostí v samostatných skupinách (Tab. 2 a 3). Aj v prípade samotných skupín bol potvrdený štatisticky významný rozdiel vo vedomostiach na konci a začiatku semestra.

Tab. 1: Párový test (všetci študenti). Keďže vypočítaný parameter │t│> tcritical(two-tail) pre obojstranný inter107


Správnosť rozhodnutia o prijatí alternatívnej hypotézy o nerovnosti stredných hodnôt nám potvrdzuje i P-hodnota (P(T≤t)), ktorá je výrazne menšia ako zvolená hladina významnosti α = 0,05 (P < 0,001).

t-Test: Paired Two Sample for Means Experimental Pre-test Postgroup test Mean 38.29 23.68 Variance 267.94 111.74 Observations 38 38 Pearson Correlati- 0.21 on df 37 t Stat 5.12 P(T≤t) one-tail 4.79E06 t Critical one-tail 1.69 P(T≤t) two-tail 9.58E06 t Critical two-tail 2.03

Pre-test control: N = 117; M = 22.52; SD = 9.88; Max = 50; Min = 0; D = 0.122; experimental: N = 38; M = 23.68; SD = 10.57; Max = 45; Min = 5; D = 0.1363; p < n.s. 30 28 26 24 Počet pozorovaní

22

Tab. 3: Párový test (kontrolná skupina).

20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

Tab. 2: Párový test (experimentálna skupina). t-Test: Paired Two Sample for Means Control group Pre-test Posttest Mean 31.32 22.52 Variance 214.82 97.68 Observations 117 117 Pearson Correlati- 0.37 on df 116 t Stat 6.65 P(T≤t) one-tail 5.03E10 t Critical one-tail 1.66 P(T≤t) two-tail 1.01E09 t Critical two-tail 1.98


-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

úspešnosť [%]

35

40

45

50

55

control experimental

Obr. 1: Pre-test kontrolná a experimentálna skupina. Ďalej sa naša pozornosť sústredila na to, či je štatisticky významný rozdiel medzi vedomosťami pri experimentálnej a kontrolnej skupine na začiatku a konci semestra. Skôr, ako bolo možné začať testovanie hypotézy H0: µ1 = µ2, bolo potrebné použiť F-test (Fisher-Snedecor test) rovnosti rozptylov dvoch normálnych populácií (H0: σ12 = σ22 verzus H1: σ12 ≠ σ22). Po stanovení rovnosti (prípadne nerovnosti) rozptylov bol pre testovanie hypotézy H0: µ1 = µ2 použitý dvojvýberový Studentov t-test pre nerovnaké veľkosti skupín s rovnakými (prípadne rôznymi) rozptylmi. Keďže vypočítaný parameter F spĺňa podmienku: Fcritical1-α/2< F < 108


Fcriticalα/2 (obojstranný interval F leží v rozmedzí (0,567 – 1,638)), predpokladaná hypotéza rovnosti rozptylov pre experimentálnu a kontrolnú skupinu na začiatku semestra H0: σ12 = σ22 bola potvrdená.


t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances Pre-test ExperiConmental trol Mean 23.68 22.52 Variance 111.74 97.68 Observations 38 117 Pooled Vari- 101.08 ance df 153 t Stat 0.619448 P(T≤t) one- 0.268271 tail t Critical one- 1.654874 tail P(T≤t) two- 0.536542 tail t Critical two- 1.97559 tail

F-Test Two-Sample for Variances Pre-test experimen- control tal Mean 23.68421 22.5213 7 Variance 111.7354 97.6827 3 Observations 38 117 df 37 116 F 1.143861 P(F≤f) one-tail 0.290043 F Critical one- 1.513534 tail

Tab. 5: t-test s predpokladom rovností rozptylov vyšetrovaných skupín (pre-test).

Tab. 4: F-test (pre-test). Post-test control: N = 117; M = 31.32; SD = 14.66; Max = 75; Min = 5; D = 0.1104; experimental: N = 38; M = 38.29; SD = 16.37; Max = 75; Min = 15; D = 0.1337; p < n.s.

Následne bol pre testovanie hypotézy H0: µ1 = µ2 použitý dvojvýberový Studentov t-test pre nerovnaké veľkosti skupín s rovnakými rozptylmi, ktorý potvrdil hypotézu o rovnosti vstupnej vedomostnej úrovni experimentálnej aj kontrolnej skupiny na začiatku semestra (│t│< tcritical(two-tail)) (Tab. 5).

22 20 18

Počet pozorovaní

16 14 12 10 8 6 4 2 0 5

10

15

20

25 30 35 40 45 50 úspešnosť [%]

55

60

65

70 75

control experimental

Obr. 2: Post-test kontrolná a experimentálna skupina. Obdobná analýza ako v predchádzajúcom prípade bola urobená aj na konci semestra. F-test potvrdil rovnosť rozptylov dvoch normál109


nych populácií na konci semestra (Tab. 6) (H0: σ12 = σ22). F-Test Two-Sample for Variances Post-test ExperiControl mental Mean 38.28947 31.3247 9 Variance 267.941 214.824 6 Observations 38 117 df 37 116 F 1.247254 P(F≤f) one-tail 0.187889 F Critical one- 1.513534 tail

Tab. 6: F-test (post-test). t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances Post-test Experimen- Contal trol Mean 38.29 31.32 Variance 267.94 214.82 Observations 38 117 Pooled Varian- 227.67 ce df 153 t Stat 2.47211 P(T≤t) one-tail 0.007264 t Critical one- 1.654874 tail P(T≤t) two-tail 0.014527 t Critical two- 1.97559 tail

Tab. 7: t-test s predpokladom rovností rozptylov vyšetrovaných skupín. Ďalej bol pre testovanie hypotézy H0: µ1 = µ2 použitý dvojvýbero-


vý Studentov t-test pre nerovnaké veľkosti skupín s rovnakými rozptylmi. Na základe výsledkov (│t│> tcritical(two-tail)) však nulovú hypotézu o rovnosti výstupnej vedomostnej úrovni skupín zamietame na každej hladine významnosti väčšej ako 1,4 %. Preto bola hypotéza H0: µ1 = µ2 zamietnutá a bola prijatá nová hypotéza H0: µ1 ≠ µ2 pre 100⋅(1-α) % ľavostranný interval spoľahlivosti pre rozdiel µ1 - µ2. Keďže t ∈ < tcritical(one-tail),∞), hypotéza H0: µ1 > µ2 bola potvrdená. Štatistické testovanie využitím Studentovho t-testu potvrdilo štatisticky významný rozdiel vo vedomostiach experimentálnej a kontrolnej skupiny na konci výučby. Daný test sme v spolupráci s učiteľmi gymnázií použili aj pri testovaní študentov gymnázií). Obrázok 3 ukazuje výsledky gymnazistov. Ich priemerná úspešnosť bola 46 %, čo je viac, ako percentuálna úspešnosť experimentálnej skupiny študentov na univerzite. Na druhej strane je však potrebné upozorniť na najpočetnejšiu skupinu študentov v intervale úspešnosti 15–20 %. Ak si uvedomíme, že vstupná úroveň vedomostí experimentálnej aj kontrolnej skupiny bola na úrovni 22 %, možno predpokladať, že na technické univerzity prichádzajú z gymnázií práve žiaci s najnižšími znalosťami z fyziky. Dané tvrdenie by bolo

110


vhodné ešte potvrdiť na väčšej testovanej vzorke. gymnázium: N = 62; M = 46.0484; SD = 19.4417; Max = 85; Min = 15; D = 0.0873; p < n.s.; Lil < 1 12 11

18% 16%

10 9

početnosť

8 11%

7

10%

6 8%

5 6%

4

6% 5%

3

5% 5% 3%

2 2%

1

3% 2%

0 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 úspešnosť [%]

Obr. 3: Pre-test gymnazisti. 3 Spoľahlivosť testu, validita a reliabilita Počas testovania boli určené aj základné vlastnosti didaktického testu reliabilita, obtiažnosť úloh a validita testu. Reliabilita, resp. spoľahlivosť, presnosť didaktického testu je v našom prípade vyjadrená koeficientom, ktorého veľkosť je udávaná v rozsahu od 0 po 1, pričom hodnota 0 označuje nulovú a hodnota 1 označuje maximálnu reliabilitu. Vzhľadom na to, že je dodržaná podmienka na obsahovú homogenitu testových úloh, sme ako vhodnú metódu na výpočet koeficientu reliability volili Kuderov – Richardsonov vzorec v nasledujúcom tvare (Jeřábek, 2010): KR20

(1)

=

1−

∑


kde k je počet úloh testu, p je relatívny počet študentov, ktorí riešili danú úlohu správne, q je relatívny počet študentov, ktorí riešili danú úlohu nesprávne a s je smerodajná odchýlka pre celkové výsledky študentov v teste. Bola vypočítaná reliabilita testu, pre skupinu študentov SvF a študentov vybraných gymnázií. Koeficient reliability testu robeného pre 1. ročník SvF na začiatku semestra v šk. roku 2012/2013 bol 0,13, na konci semestra 0,58; v šk. roku 2013/2014 na začiatku semestra bol 0,43, na konci semestra 0,67. U študentov gymnázií bola hodnota 0,76, čo je nad doporučovanou hodnotou reliability, a teda test je dostatočne spoľahlivý a presný. Pri testoch s menším počtom otázok je odporúčaná minimálna hodnota koeficientu aspoň 0,6, takže možno konštatovať, že test robený na konci semestra je spoľahlivý, a možno ho považovať za dobrý nástroj overenia vedomostí študentov. Z hľadiska určenia kvality didaktického testu sme určovali obtiažnosť úloh. Obtiažnosť charakterizuje časť celkového počtu študentov, ktorí riešili správne, alebo naopak časť študentov, ktorí riešili úlohu nesprávne (možno ju vyjadriť aj percentuálne). Pri určovaní sme vypočítali index obtiažnosti P, podľa vzťahu: P = (nn/n)·100, kde nn je počet študentov, ktorí riešili úlohu správne, n je celkový počet študentov riešiacich

111


test. Úlohy s indexom menším ako 20 sú priveľmi náročné a väčším ako 80 sú priveľmi jednoduché, najvhodnejšie sú úlohy s hodnotou okolo 50. Ako si možno všimnúť (Tab. 8), niektoré úlohy ukazujú na extrémne hodnoty P. Po hlbšom skúmaní

Č.ú . Gym

2012/2013 SvF- SvFpre po


bolo zistené, že extrémne hodnoty u niektorých úloh sú spôsobené tým, že testovaná oblasť nebola zaradená do vyučovacieho procesu na SvF pre všetky testované skupiny žiakov v rovnakom rozsahu a taktiež mnohí zo študentov nenavštevovali prednášky pravidelne.

2013/2014 SvFSvFpre po

Gy m



P

P

P

P

P

rbk

rbk

rbk

rbk

rbk

1

66,1

13,8

29,4

24,3

30

0,7

0,3

0,5

0,6

0,4

2

85,5

24,4

49,5

40,9

50

0,4

0,4

0,6

0,7

0,7

3

56,5

30,9

22

18,2

23

0,7

0,4

0,5

0,2

0,5

4

70,9

39

45,9

37,9

39

0,6

0,2

0,3

0,5

0,4

5

45,2

6,5

32,1

26,5

26

0,3

0,4

0,3

0,7

0,3

6

20,9

14,6

36,7

30,3

30

0,6

0,2

0,5

0,3

0,4

7

37,1

25,2

31,2

25,8

38

0,7

0,5

0,4

0,4

0,5

8

50

12,2

29,4

24,3

38

0,8

0,3

0,5

0,5

0,7

9

58,1

11,4

29,4

24,3

26

0,6

0,3

0,3

0,1

-0,1

10

54,8

19,5

44

36,4

44

0,5

0,3

0,6

0,4

0,7

11

29

4,9

31,2

25,8

27

0,6

0,6

0,5

0,8

0,6

12

35,5

5,7

18,3

15,1

21

0,8

0,4

0,6

0,4

0,6

13

24,2

13

28,4

23,5

40

0,2

0,4

0,5

0,1

0,5

14

75,8

43,9

68,8

56,9

84

0,3

0,3

0,3

0,3

0,3

15

59,7

25,2

13,8

11,4

18

0,6

0,2

0,4

0,4

0,4

16

27,4

17,9

38,5

31,8

37

0,2

0,2

0,5

0,5

0,4

17

22,6

4,1

7,3

6

17

0,8

0,2

0,6

0,5

0,7

18

24,2

4,9

6,4

5,3

17

0,6

0,6

0,03

0,3

0,5

19

74,2

6,5

21,1

17,4

20

0,5

0,4

0,5

0,7

0,6

20

30,6

17,9

26,6

21,9

40

0,5

0,4

0,3

0,4

0,5

Tab. 8: Index obtiažnosti a koeficient biseriálnej korelácie jednotlivých úloh testu. 112


Pri ďalšom použití testu je potrebné zvážiť vyradenie úloh alebo ich upravenie, ako napríklad usporiadanie úloh podľa narastajúcej obtiažnosti, ktorá pri našom časovo obmedzenom teste môže vytvoriť lepšie podmienky pre slabších študentov. Validita charakterizuje platnosť testu a vyjadruje to, či test, respektíve jednotlivé úlohy preverujú tie vedomosti, ktoré majú byť skutočne preverené. Obsahová validita sa spravidla sleduje a skúma v didaktickom teste, ktorého obsah tvoria v dostatočnej miere úlohy tej časti učiva, ktoré chceme preverovať. Na určenie validity testu sa používa často koeficient korelácie r, ktorý určuje štatisticky významnú závislosť medzi skúmanými javmi. Niektorí autori uvádzajú minimálnu hodnotu koeficientu korelácie 0,3. Na určenie obsahovej validity, sme použili koeficient biseriálnej korelácie rbk, ktorý je považovaný za vhodný nástroj pre určenie obsahovej validity jednotlivých otázok didaktického testu (Chráska, 2007). 4 Vzťah medzi úspešnosťou študentov v danej úlohe a celkovými výsledkami v teste Obsahová validita úloh v postteste sa pohybuje do maximálnych hodnôt 0,6 čo je stredná hodnota koeficientu korelácie. O úlohe, ktorá dosahuje koeficient korelácie 0,62 možno povedať, že má strednú obsahovú validitu a dokáže prie-


merne rozlíšiť študentov podľa ich vedomostí. Minimum koeficientu korelácie je okolo ±0,1; v jednej otázke (č. 18) bola dokonca hodnota 0,03, čo naznačuje veľmi nízku obsahovú validitu danej úlohy. Z toho možno usúdiť, že daná úloha nie je vhodná na posúdenie vedomostí študentov z danej oblasti. Je predpoklad, že študenti odpovede danej úlohy len „natipovali“. V pre-teste bolo maximum 0,61 a viac otázok s hodnotami okolo 0,2. Tučným písmom zapísané hodnoty indexu obtiažnosti P otázky poukazujú na veľmi ťažké otázky (iba u študentov SvF!). Avšak, to že otázka je náročná, nebolo potvrdené u gymnazistov a teda dané testové otázky sú vhodné na posúdenie vedomostí študentov na úrovni gymnázia. Čo sa týka študentov SvF, nízke hodnoty v postteste boli spôsobené tým, že niektoré témy súvisiace s otázkou neboli odprednášané a precvičené v dostatočnej miere (koniec semestra, posledné prednášky odpadli v dôsledku štátnych sviatkov). U všetkých ostatných otázok je index obtiažnosti v intervale 10–90, a teda test môžeme považovať za spoľahlivý. Pri úlohe číslo 13 vyšla u gymnazistov obsahová validita otázky nižšia v porovnaní so študentami na SvF (2012/2013), čo nasvedčuje, že daná otázka nie je vhodná pre študentov gymnázií. Tento záver po-

113


tvrdili aj naše rozhovory s učiteľmi gymnázií, ktorí sa vyjadrili, že oblasť, do ktorej spadá daná testová otázka nebola na niektorých gymnáziách preberaná. Množstvo výskumov dnes potvrdzuje, že študenti nedisponujú dostatočnou úrovňou prírodovednej gramotnosti. Medzinárodná štúdia PISA prezentuje, že úroveň prírodovednej gramotnosti slovenských žiakov na konci povinnej školskej dochádzky je podpriemerná (Rochovská, 2012). Je preto potrebné začať s formovaním fyzikálnych predstáv už skôr ako na vysokej škole a v dostatočnej miere. 5 Analýza predstáv študentov Odpovede na úlohy v teste sú zapísané tak, že správne odpovede sú tie patriace k písmenku A, viď príloha. Hoci počas semestra u študentov SvF nastal nárast vedomostí (úloha 1: zo 17 % na 36 % správnych odpovedí), stále vysoké percento študentov má mylné vedomosti o zrýchlených pohyboch. Z výsledkov odpovedí na úlohu č. 1 aj č. 2 (Obr. 4, 5) nadobúdame dojem, že študenti jednoducho neakceptujú iný vzťah pre definíciu rýchlosti ako je definícia rýchlosti pre rovnomerný pohyb, ktorý majú zafixovaný zo strednej školy, pričom zo zadania úlohy je zrejmé, že ide o pohyb zrýchlený.


Obr. 4: Výsledky odpovedí na úlohu č. 1 Odpovede na úlohy č., 2, 3, 15 a 19 signalizujú veľmi dôležitý fakt, že študenti majú problémy s grafickými závislosťami. Jednoducho povedané nevedia čítať z grafu. Pri úlohe č. 15 je podiel odpovedí študentov približne rovnaký, z čoho možno predpokladať, že študenti dokonca iba tipovali odpovede.

114

Obr. 5: Výsledky odpovedí na úlohu č. 2



nedostatočné znalosti. U študentov nastalo celkové zlepšenie po semestri, ale ako vidieť celkovo 70 % (Q.11) a 80 % (Q.12) študentov má stále zlé predstavy. Väčšina študentov síce pri otázke 11 uviedla, že sa pri rozšírení trubice rýchlosť pretekajúcej kvapaliny zníži, avšak väčšina študentov nedokázala správne aplikovať rovnicu spojitosti. Obdobne tomu bolo pri otázke 12, kde viac ako 2/3 študentov nevie aplikovať Bernoulliho rovnicu (a to aj na konci semestra, dokonca aj pri skúške).

Q8 úspešnosť [%]

60

Gym

SvF-pre

SvF-po

50

Q11 úspešnosť [%]

Na obr. 7 vidieť, že študenti gymnázií sa oveľa lepšie orientujú v problematike trenia ako študenti študujúci na univerzite. Za veľmi zlé pokladáme však fakt, že hoci nastalo zlepšenie, ako vidieť v porovnavácích grafoch na začiatku semestra odpovedalo správne 19 %, na konci 34 % študentov, až 76 % odpovedí bolo nesprávnych. A teda aj po absolvovaní základného kurzu fyziky sú ich predstavy o súvisiacich javoch mylné. Zvlášť sa možno pri analýzach sústrediť na odpoveď d, ktorú si vybralo na začiatku semestra viac ako polovica študentov a na konci semestra takmer polovica študentov.


60 50 40 30 20 10 0

Gym

a)

SvF-pre

b)

SvF-po

c)

d)

40 30 20 10 0 a)

b)

c)

d)


Obr. 7: Výsledky odpovedí na úlohu č. 8 Ako možno vidieť na obrázku 8, 9 z výsledkov testovania je zrejmé, že v oblasti dynamiky kvapalín majú gymnazisti aj naši študenti 115


tavých pohyboch (obr. 12, 13). Všimnime si, aké vysoké percento študentov SvF volilo odpovede b, c aj na začiatku aj konci semestra.

Q12 úspešnosť [%]

100

Gym

SvF-pre


SvF-po

80 60

Q16

40 20 a)

b)

c)

úspešnosť [%]

0 d)

70 60 50 40 30 20 10 0

Gym

a)

SvF-pre

b)

SvF-po

c)

d)

Obr. 11: Výsledky odpovedí na úlohu č. 16 Obr. 9: Výsledky odpovedí na úlohu č. 12 Dosť zarážajúce sú výsledky z úlohy č. 13., nakoľko úloha súvisí s praxou, kde viac ako 65 % študentov SvF volilo odpoveď c na začiatku semestra a takmer 50 % na konci semestra.


80 70 60 50 40 30 20 10 0

Gym

SvF-pre

Q18 SvF-po

60 úspešnosť [%]

úspešnosť [%]

Q13 Gym

SvF-pre

SvF-po

50 40 30 20 10 0 a)

a)

b)

c)

d)

Obr. 10: Výsledky odpovedí na úlohu č. 13 Študenti gymnázií aj študenti univerzity majú zlé predstavy o dejoch v plynoch (obr. 11) a taktiež o kmi-

b)

c)

d)

Obr. 13: Výsledky odpovedí na úlohu č. 18 Pri bližšom skúmaní odpovedí študentov na úlohu č. 20 sme prišli na to, že študenti zabúdajú premieňať jednotky. Žiaľ to nie je nič prekvapivé, zo skúsenosti vieme, že

116



študenti jednotkám fyzikálnych veličín nepripisujú dôležitý význam.

možno zlepšovať názornosť a budovať správne fyzikálne predstavy o dejoch okolo nás.

6 Záver Nami realizované testovanie ukázalo: • Na konci semestra nastal nárast vedomostí u experimentálnej aj u kontrolnej skupiny. • U experimentálnej skupiny, ktorá realizovala výpočtové cvičenia prostredníctvom videoanalýz bol nárast vedomostí vyšší. • Rozdiel vo vedomostnej úrovni medzi experimentálnou a kontrolnou skupinou bol štatisticky významný na hladine významnosti α = 5 %. • Avšak vedomostná úroveň študentov gymnázií bola vyššia ako študentov SvF po skončení semestra! • Koeficient reliability testu dosahoval hodnoty 0.58 – 0.75 na základe čoho možno považovať daný test za spoľahlivý. • Ďalšia analýza úloh poukázala na to, že aj keď na konci semestra dôjde k zvýšeniu počtu správnych odpovedí, naďalej ostáva veľká skupina študentov, ktorých predstava o fyzikálnych dejoch je spojená s chybnými predstavami, tzv. miskoncepciami. • Využitie videoanalýz a simulácií dejov vo vyučovacom procese je jednou z možností, ako

Poďakovanie Táto práca bola podporovaná Slovenskou grantovou agentúrou KEGA na základe zmluvy č. 035ŽU-4/2012. Autori taktiež ďakujú učiteľom fyziky na gymnáziách: Bilingválne gymnázium Žilina (Mgr. Marek Matuška), Gymnázium Varšavská Žilina (Mgr. Jozefína Špániová) a Gymnázium v Ružomberku (Mgr. Miroslav Krajník) za ich spoluprácu pri testovaní žiakov gymnázií. 7 Literatúra [1] HOCKICKO, P. a ROCHOVSKÁ, I. Hľadanie, analýza a možnosti odstraňovania chybných predstáv vo fyzikálnom vzdelávaní na technických univerzitách. Zborník príspevkov z konferencie Tvorivý učiteľ fyziky VI, Národný festival fyziky 2013, 1. vyd, Bratislava, Slovenská fyzikálna spoločnosť, 2013, s. 126–132. ISBN 978-80971450-0-2. [2] HOCKICKO, P. Fyzika v príkladoch a videopríkladoch / Videoanalysis based tasks in physics,. 1.vyd. Žilina, Edis, [DVD] 2013. ISBN 978-80-554-0811-8 Dostupné na: http://hockicko.uniza.sk/Priklady/vi deopriklady.htm [3] CHRÁSKA, M. Metody pedagogického výzkumu. 2007, Grada

117


Publishing, 265 s. ISBN 978-80247-1369-4 [4] JEŘÁBEK, O. – BÍLEK, M. Tvorby didaktických testů. Olomouc, 2010. ISBN 978-80-244-2494-1 [5] KOPÁČOVÁ, J. Kompetencie študentov učiteľstva pre primárne vzdelávanie na vyučovanie prírodovedy. In: Prídavková, A. – Klimovič, J. (eds.) Komplexnosť a integrita v predprimárnej, primárnej a špeciálnej edukácii. Prešov: Prešovská univerzita v Prešove, 2012, 643–647. ISBN 978-80-5550664-7 [6] KRIŠŤÁK, Ľ. – NĚMEC, M. – STEBILA, J. – DANIHELOVÁ, Z. Interactive P&E Method in Teaching Physics at Secondary Schools. In: Journal of Technology and Information Education, Vol. 5, No. 1, 2013, pp. 42–49. ISSN 1803537X [7] KRIŠŤÁK, Ľ. – STEBILA, J. – DANIHELOVÁ, Z. Experimental Support in Teaching Physics at Lower Secondary Schools. In: Scientia in educatione 4(1), 2013, pp. 3–18. ISSN 1804-7106 [8] MARKECHOVÁ, D. – STEHLÍKOVÁ, B. – TIRPÁKOVÁ, A. Štatistické metódy a ich aplikácie. Nitra 2011: Univerzita Konštantína Filozofa v Nitre, 534s. ISBN 98780-8094-807-8 [9] program STATISTICA (trial version), StatSoft, Inc. 2011. [10] ROCHOVSKÁ, I. Formovanie prírodovednej gramotnosti študentov odboru predškolská a elemen-


tárna pedagogika. Ružomberok: Verbum, 2012. 267 s. ISBN 97880-8084-859-0 [11] VALOVIČOVÁ, Ľ. – JAKABOVÁ, S. a kol. Prírodovedné vzdelávanie formou projektového vyučovania. Nitra: FPV UKF v Nitre, 2012. 193 s. ISBN 978-80558-0149-0 Doc. PaedDr. Peter Hockicko, PhD. RNDr. Gabriela Tarjányiová, PhD. Katedra fyziky Elektrotechnická fakulta ŽU Univerzitná 8215/1 010 26 Žilina, SR Tel: +421 5132364 E-mail: [email protected], [email protected] www pracoviska: http://fyzika.uniza.sk Príloha (vstupný a výstupný test): (1) Kameň padá voľným pádom do priepasti hlbokej 45 m. Za aký čas dopadne na dno? Odpor vzduchu zanedbajte. (Kameň má pred dopadom rýchlosť 30 m/s). (A) 3 s (B) 1,5 s (C) 4,5 s (D) 9 s (2) Graf na obrázku zodpovedá pohybu vlaku pred vjazdom do stanice. Aká bola veľkosť zrýchlenia vlaku počas brzdenia? (A) 30/8 m.s–2 (B) 30/12 m.s–2 (C) 30/10 m.s–2 (D) 40/12m.s–2

118


(3) Akú dráhu prešiel vlak pri brzdení? (obrázok z predchádzajúceho príkladu) (A) 200 m (B) 300 m (C) 400 m (D) 320 m (4) Brankár chytil loptu s hmotnosťou 0,5 kg, ktorá letela rýchlosťou 18 m.s–1. Akou priemernou silou pôsobil na loptu, ak ju zastavil za 0,06 s? (A) 150 N (B) 36 N (C) 300 N (D) 600 N (5) Ktorá z uvedených jednotiek je jednotkou momentu zotrvačnosti? (A) kg.m2 (B) M.m (C) J (D) m.s–2 (6) Pohybová rovnica rotačného pohybu je vyjadrená vzťahom: (A) M = J.ε (B) F = m.a (C) L = J.ω (D) M = F.r (7) Auto sa pohybuje po ceste medzi bodmi P a Q rýchlosťou, ktorá má konštantnú veľkosť v. Na ceste sú dve zákruty, ktoré ležia na kružniciach s polomermi rB = 2.rA. Pre uhlové rýchlosti ωA a ωB platí: (A) ωB = 0,5.ωA (B) ωB = 0,25.ωA (C) ωB = 2.ωA (D) ωB = 4.ωA


(8) Od čoho nezávisí veľkosť trecej sily? Od (A) dotykovej plochy (B) hmotnosti telesa (C) materiálu dotýkajúcich sa telies (D) tiažového zrýchlenia (9) Pozeráme sa na ručičkové hodinky v smere kolmom na ich ciferník. Aký smer má vektor momentu sily, ktorý spôsobuje pohyb minútovej ručičky hodín? (A) Je kolmý na rovinu ciferníka a smeruje od nás. (B) Je kolmý na rovinu ciferníka a smeruje ku nám. (C) Leží v rovine ciferníka a je kolmý na ručičku. (D) Má rovnaký smer ako ručička hodín. (10) Bója tvaru gule s hmotnosťou m leží v pokoji na hladine kvapaliny s hustotou ρ. Objem celej bóje je V, objem ponorenej časti bóje je V1. Ktoré z nasledujúcich tvrdení o bóji je pravdivé? (A) V1 ρ g = mg (B) Vρg < mg (C) V1ρ g < mg (D) (V +V1)ρ g < mg

119


(11) Voda priteká rýchlosťou v potrubím s priemerom d do rozšíreného miesta, ktoré má priemer 4d. Akou rýchlosťou bude voda pretekať rozšíreným miestom? (A) v/16 (B) 4v (C) 16v (D) v/4


a pod piestom je tlak p. Ak posunieme piest na značku 5 ml, hodnota tlaku pod piestom bude približne rovná (A) 3p (B) 2p (C) p/2 (D) p/3

(12) Ako sa zmení veľkosť tlaku v uzavretej trubici s prúdiacou kvapalinou, keď sa prierez trubice zúži? (A) zmenší sa (B) zväčší sa (C) nezmení sa (D) je stále nulový (13) Pre koeficienty teplotnej rozťažnosti železa a betónu platí: (A) sú porovnateľné (B) železo má rádovo nižší (C) železo má rádovo vyšší (D) sú úplne rovnaké (14) Bubliny vzduchu stúpajúce z dna k hladine: (A) sa zväčšujú (B) sa zmenšujú (C) nemenia veľkosť (D) nemenia vztlakovú silu, ktorá na ne pôsobí (15) Akú prácu vykonal ideálny plyn počas jedného cyklu znázorneného na obrázku?

(17) Aká bude frekvencia oscilátora, ak sa jeho hmotnosť zmenší 9 – krát? Jeho pôvodná frekvencia bola 81 Hz. (A) 243Hz (B) 729Hz (C) 9Hz (D) 27Hz (18) Závažie na špirálovej pružine kmitá na povrchu Zeme s frekvenciou 10 Hz. Ako sa zmení frekvencia kmitov, ak by sme sústavu umiestnili na Mesiac? (A) Nezmenila by sa. (B) Zväčšila by sa. (C) Závažie by vôbec nekmitalo. (D) Zmenšila by sa. (19) Na obrázku je znázornený priebeh výchylky kmitov v závislosti od času. Aká veľká je frekvencia uvedeného kmitavého pohybu? (A) 0,25 Hz (B) 0,5 Hz (C) 2 Hz (D) 4 Hz

(16) Ventil, ku ktorému je pripojená injekčná striekačka, je uzavretý 120


(20) Závažie s hmotnosťou 1,2 kg je zavesené na pružine vedľa stupnice s centimetrovými dielikmi (pozri obrázok). Približne aká je tuhosť tejto pružiny? (A) 100 N.m–1 (B) 10 N.m–1 (C) 1 N.m–1 (D) 1000 N.m–1

(A) 30 kJ (B) 60 kJ (C) 90 kJ (D) 120 kJ

121




Výzkumný článek

ANALYSIS OF TASKS IN THE SLOVAKIAN BEBRAS CONTEST 2013/14 Monika TOMCSÁNYIOVÁ – Peter TOMCSÁNYI Abstract: The seventh year of the Slovakian iBobor Contest took place this school year. It is the local version of the Bebras International Contest on Informatics and Computer Fluency. It is organized in five categories according to school classes. Our article analyzes the tasks of the Benjamin category (classes 5 to 7, age 10 to 12). At first we describe the tasks and their results in general, next we concentrate on deeper analysis of a few selected tasks. Particularly we concentrated on one task that had the same topic as a task from last year's contest and on another task that turned out to be the hardest one in this year's contest in the Benjamin category. We have stated our hypotheses and then we tried to test them using the methods of statistical analysis as well as questionnaires for teachers and students. In the conclusion we try to draw some consequences for the organizers of future contests, as well as for the teachers preparing students for the contest. Keywords: Bebras contest, category Benjamin, statistical analysis.

ANALÝZA RIEŠENÍ ÚLOH SÚŤAŽE IBOBOR V ŠKOLSKOM ROKU 2013/14 Resumé: V školskom roku 2013/14 sa uskutočnil už siedmy ročník súťaže iBobor na Slovensku. Súťaž má päť kategórií, v ktorých sú žiaci rozdelení do skupín podľa jednotlivých tried. V našom príspevku analyzujeme úlohy kategórie Benjamíni. Najprv popisujeme všeobecne výsledky všetkých úloh, potom sa zameriame sa na hlbšiu analýzu niektorých vybraných úloh. Konkrétne na jednu úlohu, ktorá je podobná inej úlohe z minulého ročníka a na úlohu, s ktorou mali tento rok súťažiaci najväčšie problémy. V tejto súvislosti sme si stanovili hypotézy a snažíme sa ich overiť jednak štatistickou analýzou riešení úloh a odpovedí v ankete k súťaži, jednak analýzou dotazníkov pre učiteľov a anketových odpovedí súťažiacich. V závere sa snažíme o zhrnutie poznatkov jednak pre organizátorov pri zadávaní úloh

122



v ďalších ročníkoch jednak pre učiteľov, ktorí pripravujú svojich žiakov na súťaž. Klíčová slova: Informatický bobor, kategória Benjamíni, analýza riešení úloh.

123


1 Úvod V školskom roku 2013/14 sa na Slovensku uskutočnil už siedmy ročník súťaže Informatický bobor, skrátene iBobor. Je to slovenská verzia medzinárodnej súťaže Bebras, ktorá má svoj pôvod v Litve, kde sa tento rok konal už jej 10. ročník. Súťaže sa tento rok konali v 24 krajinách a spolu sa zúčastnilo viac než 600 000 súťažiacich. V súťaži iBobor sa tomto ročníku zúčastnilo 55 017 súťažiacich z 899 škôl. Žiaci sú rozdelení podľa triedy, ktorú navštevujú do piatich kategórií – Bobríci (3. a 4. ročník ZŠ), Benjamíni (5. až 7. ročník ZŠ), Kadeti (8. až 9. ročník ZŠ), Juniori (1. a 2. ročník SŠ) a Seniori (3. a 4. ročník SŠ). V tomto článku sa venujeme súťažnej kategórii Benjamíni, v ktorej tento rok súťažilo 18 168 žiakov z 5., 6. a 7. ročníka základnej školy alebo prímy a sekundy osemročných gymnázií. Kvôli problémom so súťažným serverom súťaž prebehla v dvoch dňoch – v riadnom termíne sme museli súťaž prerušiť a vyhlásiť náhradný termín. Do výsledkov sme zahrnuli všetkých súťažiacich, ktorí súťažili v aspoň jednom z termínov. Ak súťažili dvakrát, počítal sa im len výsledok z náhradného termínu. V dôsledku toho sa vo výsledkoch objavili aj žiaci, ktorí v riadnom termíne nestihli vyriešiť všetky úlohy a zároveň už v náhradnom termíne nesúťažili.


Mnohí z nich mali veľký počet neriešených úloh, čo ovplyvňovalo niektoré štatistické analýzy. Preto sme sa rozhodli vylúčiť z ďalšieho štatistického spracovania tých z nich, ktorí neriešili 5 alebo viac úloh. Takých súťažiacich bolo 741. V tomto článku teda používame súbor údajov o riešeniach 17 427 súťažiacich. Žiaci, riešili počas 40 minút 15 úloh. Názvy úloh sú uvedené v Tab. 1. Každá z nich je zaradená do okruhov informatiky podľa Štátneho vzdelávacieho programu (ŠVP) pre 2. stupeň základnej školy (ISCED 2).

124

BoborBook Most Panoramatická fotografia Rodinný graf Zmena textu Kmeň stromu Výťah Tunely Padajúce loptičky Zmrzlinový stroj Hamburgery Tri prstene Robotická včela Lienka Lenka Dlažba

SPOL INF INF INF INF INF ALG ALG ALG INF INF INF ALG ALG INF

Tab. 1: Názvy úloh kategórie Benjamíni a ich zaradenie do okruhov informatiky podľa štátneho vzdelávacieho programu pre vzdelávací stupeň ISCED 2.


V Štátnom vzdelávacom programe je určených päť okruhov informatiky (pred názvom okruhu je skratka, ktorú sme si zvolili pre tento článok) INF – Informácie okolo nás, DG – Komunikácia prostredníctvom digitálnych technológií, ALG – Postupy, riešenie problémov, algoritmické myslenie, PC – Princípy fungovania digitálnych technológií a SPOL – Informačná spoločnosť. Z uvedenej tabuľky úloh a ich zaradenia do okruhov je zrejmé, že niektoré okruhy informatiky nemajú zastúpenie medzi tohtoročnými úlohami. Jedným z dôvodov je to, že aj z medzinárodnej databázy prichádzajú úlohy, v ktorých nie sú zastúpené tieto okruhy informatiky, viac o príprave úloh pozri [1]. Jedna úloha (Rodinný graf) bola interaktívna a dve úlohy (Panoramatická fotografia a Dlažba) mali interaktívnu pomôcku, viac pozri [2]. Vďaka interaktívnej pomôcke sa snažíme žiakom dať do rúk nástroj na experimentovanie a možnosť vyskúšať si riešiť úlohu tým, že manipulujú s objektami. V úlohe Panoramatická fotografia mohli žiaci ťahať jednotlivé fotografie a prekrývať ich tak, aby im nakoniec vznikla jedna fotografia. V úlohe Dlažba mohli súťažiaci vyfarbovaním dlaždíc a metódou pokus-omyl zistiť, akú farbu bude mať označená dlaždica. Vďaka tomu, že skúšali rôzne zafarbenia dlaždíc sa mohli presvedčiť, že


označená dlaždica musí mať modrú farbu (viď Obr. 1).

Obr. 1: Interaktívna pomôcka v úlohe Dlažba a jej využitie na to, aby žiak zistil akú farbu bude mať dlaždica označená písmenom X ak dodrží pravidlá ukladania dlaždíc. Úlohy sú pred súťažou rozdelené do kategórií podľa očakávanej obtiažnosti na ľahké (prvých päť úloh) stredné (druhých päť úloh) a ťažké (posledných päť úloh). Očakávanú obtiažnosť určujeme na základe návrhu autora úloh a uváženia organizátorov, keďže kvôli utajeniu úloh neorganizujeme pilotné testovanie. Skutočná obtiažnosť úloh sa preto ukáže až po súťaži a nezriedka sa líši od očakávanej obtiažnosti. Tento jav pozorujeme nielen na Slovensku, ale vo všetkých krajinách, ktorých výsledky sme mali možnosť vidieť (napr. Česko, viď [3] alebo Holandsko, viď [4]).

125

Journal of Technology and Information Education Časopis pro technickou a informační výchovu 0%

20%

40%

60%

80% 100%


Benjamíni 2013/14 - rozdelenie počtu bodov

BoborBook Most Panoramatická fotografia Rodinný graf

2000 1500

Zmena textu

1000

Kmeň stromu Vo výťahu

500

Tunely

0

Padajúce loptičky

4 8 121620242832364044485256606468727680

Zmrzlinový stroj Hamburgery

Obr. 3: Rozdelenie počtu bodov. Červená čiara je graf normálneho rozdelenia s rovnakým priemerom, počtom prvkov a rozptylom, ako majú naše údaje.

Tri prstene Robotická včela Lienka Lenka Dlažba

nesprávne

nevieme

neodpovedali

správne

Obr. 2: Úspešnosť úloh. Vidíme, že tento rok sme vo viacerých prípadoch neodhadli správne skutočnú obtiažnosť úloh. Obr. 2 ukazuje počet správnych odpovedí, počet nezodpovedaných úloh a počet nesprávnych odpovedí. Pri interaktívnych úlohách sa ešte môže stať, že počítač neodošle správne riešenie lebo nemá nainštalovaný Flash player alebo sa stane niečo iné nepredvídané. Takéto prípady sú na obrázku označené ako „nevieme“. Obr. 3 dokumentuje rozdelenie počtu bodov od minimálneho zisku 0,05 bodu po maximum 80 bodov v štvorbodových intervaloch.

2 Použité výskumné metódy V našom výskume, ktorý sa týka kategórie Benjamíni sa venujeme analýze riešení niektorých úloh. Vybrali sme si jednu úlohu, ktorá je podobná inej úlohe z minulého ročníka a jednu úlohu, s ktorou mali tento rok súťažiaci najväčšie problémy. Keďže vo výskume analyzujeme, triedime a vyhodnocujeme údaje zo súťaže ide o empirický výskum typu ex post facto. Analyzujeme teda udalosť, ktorá sa už stala (prebehla súťaž) a úlohy v nej použité neboli vyberané s ohľadom na akékoľvek konkrétne výskumné ciele. Pre výskum, ktorý je predmetom tohto článku sme si špecifikovali 2 ciele. Ku každému z nich sme si stanovili hypotézy. Tie sme pri prvom cieli overovali pomocou štatistickej analýzy údajov z data-

126


bázy, pri druhom analýzou vývoja zadania úlohy a zisťovaním názorov učiteľov a žiakov k tejto úlohe. 3 Ciele výskumu a výskumné hypotézy Po ukončení súťaže máme v databáze k dispozícii riešenia všetkých žiakov. Pomocou filtrovania z nich vieme vyberať len niektoré úlohy alebo len žiakov s nejakou charakteristikou ich riešení (napr. takých, ktorí sú úspešní riešitelia, ktorí riešili konkrétnu úlohu správne a podobne). Analýzou týchto údajov sme sa snažili odhaliť niektoré zaujímavé poznatky o úlohách a ich riešeniach, ktoré by pomohli jednak organizátorom pri zadávaní úloh v ďalších ročníkoch jednak učiteľom, ktorí pripravujú svojich žiakov na súťaž. Cieľ 1: Vyhľadanie jednej úlohy z minuloročnej a jednej úlohy z tohtoročnej súťaže, ktoré boli typovo podobné a skúmanie ich úspešnosti u žiakov, ktorí riešili obe tieto úlohy. Našli sme takú dvojicu úloh – Prefarbi a Kmeň stromu. Hypotéza 1A: Ak žiaci riešili minuloročnú úlohu nesprávne, zvolia si možnosť „neodpovedať“. Hypotézou si chceme overiť, či si dostatočne veľa žiakov počas súťaže uvedomilo, že v minulom ročníku riešili podobnú úlohu a odpovedali nesprávne, a teda bude pre nich lepšie, ak si teraz radšej zvolia možnosť neodpovedať a nestratia tak body v súťaži.


Hypotéza 1B: Ak si žiaci v minulom školskom roku vybrali možnosť na úlohu „neodpovedať“, buď na tohtoročnú úlohu odpovedia správne alebo si opäť vyberú možnosť „neodpovedať“. Overením hypotézy 1B sa snažíme sledovať správanie žiakov pri výbere možnosti neodpovedať na niektorú otázku. V tomto prípade si chceme overiť, že ak žiaci počas minuloročnej súťaže uvažovali nad riešením úlohy a cielene si zvolili možnosť neodpovedať, tak sú si počas tohtoročnej súťaže istí svojou odpoveďou alebo si opäť vyberú možnosť „neodpovedať“. Cieľ 2: Vyhľadanie takej úlohy z tohtoročnej súťaže, o ktorej sme predpokladali, že bude pre žiakov ľahšia než sa ukázalo v súťaži. V tomto ročníku to bola úloha Zmena textu. Hypotéza 2: Predpokladáme, že žiaci nepochopili vysvetlenie fungovania tlačidiel. Na overenie tejto hypotézy, sme analyzovali odpovede žiakov v žiackej ankete a oslovili sme učiteľov, aby sa vyjadrili, prečo sa domnievajú, že túto úlohu nesprávne vyriešili. Analýzou odpovedí hľadáme príčinu nesprávneho riešenie úlohy, aby sme sa v budúcich ročníkoch súťaže vyvarovali chýb, ktoré vznikli pri formulácii zadania úlohy. V súvislosti s touto úlohou, okrem overenia stanovenej hypotézy, v článku diskutujeme o tom, akým

127


spôsobom sa úloha menila počas revidovania úloh na medzinárodnom stretnutí a tiež na stretnutiach tímu, ktorý pripravoval úlohu do slovenskej súťaže. 4 Cieľ 1 – dve úlohy z dvoch rokov V minulom ročníku bola v kategórii Bobrík úloha Prefarbi. Bola zaradená ako ťažká a analýza výsledkov toto zaradenie potvrdila, správne ju vyriešilo len 21 % súťažiacich.

Tento rok sme mali v kategórii Benjamín úlohu, ktorej teoretické pozadie bolo rovnaké – pochopenie vypĺňania ania v bitmapovom grafickom editore. Je to úloha Kmeň Kme stromu. Bola zaradená ako stredne ťažká a výsledky toto zaradenie taktiež potvrdili (úspešnosťť 42 %): Kmeň stromu Bobor chcel v grafickom editore nakresliť takýto kmeň stromu:

Najprv nakreslil obrys čiernou farbou. Potom chcel vyplniť vyplni kmeň hnedou farbou. Bol však nepozorný a klikol na čierny obrys. Dostal takýto obrázok:

Prefarbi Katka si v grafickom editore najprv nakreslila takýto obrázok:

Teraz ho bude prefarbovať tak, že zvolí nástroj VYPLŇ, vyberie niektorú farbu a vyleje ju tam, kde ukazuje vedierko. Ako bude vyzerať jej obrázok, ak tam najprv vyleje modrú a potom na to isté miesto zelenú farbu?

a.

b.

c.

d.


Ktorým z uvedených postupov sa NEDÁ obrázok opraviť? opravi a) Vyberie čiernu iernu farbu a klikne na rovnaké miesto v obrázku. b) Vyhľadá adá možnosť možnos editora, ktorým sa dá vrátiť posledný krok, ktorý urobil. c) Vyplní kmeň ň hnedou farbou a potom vyplní obrys čiernou. správna odpoveď d) Vymaže pokazený obrázok, nakreslí si nový a pri vyfarbovaní bude opatrnejší. V databáze výsledkov sme našli 2126 súťažiacich, žiacich, ktorí riešili obe úlohy (úlohu Prefarbi riešili minulý rok ako štvrtáci a Kmeň Kme stromu

128


tento rok už ako ako piataci). Zaujímalo nás, či dokážeme nájsť nejaký vzťah medzi riešením týchto dvoch úloh v tejto skupine žiakov. Pred testovaním našich konkrétnych hypotéz sme si zostavili kontingenčnú tabuľku z riešení oboch úloh, ako aj znamienkovú schému kontingenčnej tabuľky. Postupovali sme podľa literatúry [5]. Pre zamietnutie nulovej hypotézy si stanovujeme hladinu významnosti 0,05. Prefarbi: nič zle dobre spolu

Kmeň stromu nič zle dobre spolu 3 34 38 75 33 939 532 1504 8 272 267 547 44 1245 837 2126

hodnota χ2 : 36,74 hladina významnosti:

2E-007

Znamienková schéma: Kmeň stromu Prefarbi: nič zle dobre 0 + nič 0 +++ --zle 0 --+++ dobre

Tab. 2: Kontingenčná tabuľka riešení úloh Prefarbi a Kmeň stromu. Pre skrátenie zápisu sme v tejto aj nasledujúcich tabuľkách použili slová nič, zle a dobre namiesto neodpovedali, nesprávne a správne. Výsledky štatistickej analýzy (vypočítaná hladina významnosti je 2.10-7) nás oprávňujú prijať hypotézu, že existuje štatisticky výz-


namný vzťah medzi riešením úlohy Prefarbi a riešením úlohy Kmeň stromu. Zo znamienkovej schémy vidíme, že podstatne väčšiu než očakávanú početnosť mala kombinácia zle-zle (teda, že súťažiaci nevyriešil správne ani jednu z nich) a dobre-dobre (súťažiaci vyriešil správne obe úlohy). Možnou (pesimistickou) interpretáciou týchto faktov je to, že súťažiaci sa za rok strávený na hodinách informatickej výchovy a informatiky nedozvedeli viac o tom, ako funguje vyfarbovanie v bitmapových editoroch a neúspech v riešení úlohy spred roka ich nemotivoval dozvedieť sa niečo viac z danej oblasti. Vidíme však aj, že aj počet kombinácií riešení nič-dobre (minulý rok neodpovedal, tento rok mal správnu odpoveď) je mierne vyššia než očakávaná. Aj keď ide o malý počet súťažiacich, dáva nám to istú nádej, že aspoň tí, čo minulý rok úlohu naschvál vynechali, sa za ten rok niečo viac dozvedeli a vyriešili ju vo väčšej miere správne. Odpoveď na naše dve hypotézy sme hľadali pomocou kontingenčných tabuliek, ktoré zlučujú niektoré políčka Tab. 2. Pre overenie hypotézy 1A sme zostavili Tab. 3. Vypočítaná hodnota testovacieho kritéria χ2 je 0,393 a vypočítaná hladina významnosti je 0,5305. Keďže je vyššia než zvolená hladina významnosti 0,05, nemôžeme zamietnuť nulovú hypo-

129


tézu, teda nemôžeme potvrdiť našu hypotézu 1A. Nemôžeme teda povedať, že by súťažiaci mali tendenciu neriešiť úlohu keď ju mali minulý rok zle. dobre, Prefarbi: nič zle spolu zle 33 1471 1504 dobre alebo nič 11 611 622 44 2082 2126 hodnota χ2 : 0,3934 hladina významnosti: 0,5305

Tab. 3: Kontingenčná tabuľka pre hypotézu 1A. Pre overenie hypotézy 1B sme zostavili Tab. 4. Hodnota χ2 nás oprávňuje zamietnuť nulovú hypotézu (na zvolenej hladine významnosti 0,05), a teda tvrdiť, že medzi takto kategorizovanými odpoveďami je štatisticky významný vzťah.


Tab. 4: Kontingenčná tabuľka pre hypotézu 1B. Znamienková schéma poukazuje na to, že hodnota nič-nič alebo dobre (teda, že súťažiaci riešil úlohu Prefarbi nesprávne a úlohu Kmeň stromu riešil správne alebo ju neriešil) je mierne vyššia než očakávaná. Je preto možné, že súťažiaci boli čiastočne ovplyvnení svojou nesprávnou odpoveďou spred roka. Avšak daný jav pozorujeme len u malého počtu súťažiacich, preto by sa mal v budúcnosti ešte preskúmať napríklad metódou dotazníkov pre konkrétnych učiteľov a žiakov a pri ich analýze prípadne zapojiť aj niektoré metódy kvalitatívneho výskumu. 5 Cieľ 2 – analýza najťažšej úlohy Úloha Zmena textu bola podľa výsledkov riešenia žiakov najťažšou úlohou tohtoročnej súťaže:

Kmeň stromu nič, dobre Prefarbi: zle spolu nič 41 34 75 zle alebo dobre 840 1211 2051 881 1245 2126

Mišo v programe Kazitext napísal: Bobor kreslí hrad

hodnota χ2 : 5,6051 hladina významnosti: 0,0179

Potom stlačil tlačidlo . Program jeho text zmenil tak, že každé slovo prepísal po písmenkách odzadu. Mišo potom ešte stlačil tlačidlo

Znamienková schéma: Kmeň stromu nič, Prefarbi: dobre zle + nič + zle alebo dobre

. Program teraz jeho celý text prepísal po písmenách odzadu. Ako vyzerá Mišov text teraz? a) Bobor kreslí hrad b) hrad kreslí Bobor 130


c) roboB ílserk darh d) darh ílserk roboB Len 20 % žiakov ju vyriešilo správne, čo je teoreticky horší výsledok, než náhodné tipovanie. Navyše sme zaradili úlohu ako ľahkú, teda sme sa výrazne pomýlili v odhade jej obtiažnosti. Zmena textu - voľba distraktorov 50% 38%

40% 30%

24%

20%

20%

16%

10% 1% 0% a

b správne

c

d

nič

Obr. 4: Voľba jednotlivých odpovedí. Správna odpoveď je b, ale najčastejšie zvolená odpoveď je d (darh ílserk roboB) a aj odpoveď a (Bobor kreslí hrad) bola volená častejšie než správna odpoveď. Obr. 4 ukazuje, že súťažiaci výrazne najviac volili odpoveď d, ktorá aplikuje operáciu Otoč všetko na pôvodný text. Preto sme si stanovili hypotézu 2 (viď vyššie v odseku Ciele výskumu a výskumné hypotézy), že žiaci nepochopili vysvetlenie fungovania tlačidiel. Hypotézu sme sa snažili overiť pomocou cielenej ankety pre učiteľov, ktorí mali úspešných súťažiacich, ktorí ale odpovedali nesprávne na danú úlohu.


V tejto ankete nám však zo 126 rozposlaných dotazníkov odpovedali len traja učitelia. Tento nepomer si vysvetľujeme pomerne dlhým intervalom medzi súťažou a dotazníkom. Dotazník teda prišiel v čase, keď už učitelia nemali chuť sa vracať k súťaži. Uvádzame odpovede troch učiteľov (podčiarknutie dodali autori článku): Učiteľ 1: „Dokonca som mal chybu v tej otázke aj ja :-). Príčina bola veľmi jednoduchá: čítanie s porozumením. Nepostrehli sme rozdiel medzi „každé slovo“ a „celý text“. Podľa mňa to bola dobrá úloha. Aj ja sa stále učím pozornejšie čítať :-)“ Učiteľ 2: „Možno by som navrhla najskôr uviesť, čo robí ktoré tlačidlo, až potom formulovať zadanie: Mišo urobil toto a potom toto. Ako vyzeral výsledný text? Myslím, že žiakom robilo problémy sledovať líniu zadania, keď priamo z formulácie zadania mali aj zistiť, ako funguje ktoré tlačidlo. Sama som to musela trikrát prečítať…“ Učiteľ 3: „Žiačka, ktorá mala 72 bodov a tiež túto úlohu vypracovala nesprávne, napísala svoje odôvodnenie v žiackej ankete… Pýtala som sa aj chlapca, ktorý mal 53,35 bodov, skúšal to vyriešiť znova a na moje prekvapenie úlohu bez problémov vyriešil správne.“ Prvý postreh učiteľa upozorňuje na problém, ktorý majú žiaci (a aj dospelí) s pozorným čítaním zadania. Vďaka druhému postrehu,

131


ktorý považujeme za najcennejší, sme si uvedomili, že v úlohe je súčasne uvedená informácia o tom, ako tlačidlá fungujú a čo s nimi robil Mišo. Aj toto môže byť jedna z príčin nesprávneho riešenia úlohy. Tretí učiteľ motivoval žiačku, aby sa vyjadrila v žiackej ankete (viď ďalej). V ďalšom sme analyzovali aj reakcie žiakov v žiackej ankete. Tú môže vyplniť žiak keď si prezerá svoje výsledky asi týždeň po súťaži. Tento rok vyplnilo aspoň časť ankety 1135 súťažiacich, z toho 605 Benjamínov a z toho 247 zanechalo aj textovú poznámku, z nich 16 sa aspoň čiastočne týkalo úlohy Zmena textu. Z nich 6 komentárov bolo dopísaných až potom, ako sme rozoslali dotazník učiteľom. Teda títo žiaci zrejme dopísali komentár až na popud od svojho učiteľa, ktorý dostal našu anketu. 12 10 8 6 4 2 0 a

b

c

d

Obr. 5: Voľba jednotlivých odpovedí medzi súťažiacimi, ktorí napísali poznámku k úlohe. Obr. 5 zobrazuje frekvenciu odpovedí medzi tými 15 žiakmi, ktorí nám napísali poznámku k úlohe.


Vidíme, prevažná väčšina vybrala odpoveď d. Nerozumel/a Pomýlil/a sa Zle prečítal/a Nepáčila sa

3 4 5 1

Tab. 5: Frekvencia jednotlivých vyjadrení v texte poznámky. Tab. 5 zobrazuje frekvenciu jednotlivých vyjadrení v texte poznámok. Vidíme, že prevažná väčšina sa snaží vysvetliť svoje zlyhanie nejakým spôsobom racionalizovania si svojho počínania. Zaujímavé je, že respondent, ktorý uviedol, že sa mu úloha nepáčila (teda použil iracionálny argument), ju vyriešil správne. Odpovede poukazujú na to, že naša Hypotéza 2 môže vysvetľovať veľké množstvo nesprávnych riešení – mnohí žiaci nesprávne pochopili zadanie úlohy, teda väčšinou nepochopili vysvetlenie fungovania tlačidiel. Z odpovedí sa dalo vyčítať aj niekoľko spôsobov, ako sa dalo dopracovať k odpovedi d. Prekvapilo nás, že žiaci väčšinou neuvádzali najjednoduchší spôsob – že aplikovali druhé tlačidlo na pôvodný text a nie na text už zmenený prvým tlačidlom. Žiak 1: „Ja som pochopil úlohu Zmena textu takto: Otoč slová: roboB ílserk darh Otoč písmenká: darh íslerk roboB pri obidvoch tlačidlách bolo napísané napíše odzadu, preto som to pochopil, že

132


keď je raz otočené dozadu a otočím to ešte raz, tak to smerom dozadu ostane a nevráti sa to naspäť.“ Žiačka 2: „Napísala som bobor kreslí hrad na papier a potom som si to napísala od zadu a našla som tam takú odpoveď tak som ju dala ako správnu.“ Žiak 3: „ÚLOHA ZMENA TEXTU – zle som prečítal zadanie, prehodil som slová v texte a potom otočil“ Žiak 4: „ÚLOHA ZMENA TEXTU – ZLE SOM SI PRECITAL ZADANIE,V PRVOM KROKU SOM ZMENIL NAJSKOR PORADIE SLOV, AZ POTOM SOM TO OTOCIL“ Žiačka 5: „V úlohe Zmena textu som sa zmýlila v tom, že prvý príkaz OTOČ SLOVÁ som spravila 2x (1.x – roboB ílserk darh; 2.x – Bobor kreslí hrad) a až potom som spravila druhý príkaz OTOČ VŠETKO a dostala som darh ílserk roboB. Ja som postupovala tak, že som si prečítala prvú vetu po príkaz OTOČ SLOVÁ a otočila som ich. Potom som čítala ďalej, že program text zmenil tak, že každé slovo prepísal po písmenkách odzadu, tak som to spravila zase aj ja. A až potom som pokračovala na to druhé tlačidlo – OTOČ VŠETKO. Preto mi vyšla možnosť D.“ Odpoveď Žiaka 1 nie je ľahké pochopiť, argumentuje akýmsi pocitom o neotáčaní už otočeného. Žiačka 2 zrejme aplikovala len druhé tlačidlo.


Texty žiakov 3 a 4 sú takmer identické (sú z tej istej školy), poukazujú na postup, ktorým možno získať výsledok d – Najprv prehodím poradie slov a potom ich ešte po jednom otočím. Žiačka 5 Podáva úplne iné vysvetlenie – z textu pochopila, že má jednotlivé slová otočiť dvakrát (teda text vrátiť do pôvodnej podoby) a až potom aplikovať druhé tlačidlo. Na túto žiačku sa odvoláva vo svojej odpovedi Učiteľ 3. Keďže mnohé problémy zjavne spôsobila formulácia úlohy, chceli sme si ešte raz ozrejmiť ako sa jej zadanie menilo v procese vytvárania a modifikovania úloh. Pôvodne úlohu do databázy vložil zástupca Českej Republiky Jiří Vaníček. Poslal takýto text:

133

Pepík wrote a sentence “Cogito ergo sum” in a text editor. Then he rewrote it into the second line this way: he took words consecutive and wrote every word backwards. Then he rewrote the whole sentence from 2nd line to the 3rd line backwards. How the text in the 3rd line looked like? A) Cogito ergo sum B) sum ergo Cogito C) otigoC ogre mus D) mus ogre otigoC Authorship: Jiri Vanicek


V procese evaluácie a editovania úloh na workshope Bebras boli k nemu pripísané dva komentáre: It needs some work on rewriting in more understandable way (skipping numbers of lines), it is crucial that there is no example! We like it but now it's not funny for children. Neskôr bol text upravený v zmysle prvého komentára účastníkmi workshopu takto: Beaver Berton wrote the sentence “Cogito ergo sum” in a text editor. Then he rewrote it this way: he took words consecutively and wrote every word backwards. Then, he rewrote the modified sentence in another way: he wrote the whole sentence backwards. What did he obtain at the end? a) Cogito ergo sum b) sum ergo Cogito c) otigoC ogre mus d) mus ogre otigoC K úlohe bola pripojený tento komentár: If there is a strong possibility that word backwards would not be understandable for children it should be explained, for example: first he wrote the last letter and so on. Vidíme, že pôvodná myšlienka postupného písania textov do viacerých riadkov sa zmenila na prepisovanie textu na mieste. Z tohto textu sme vychádzali pri preklade a adaptácii úlohy pre slo-


venskú súťaž. Pôvodný text sme si nepozreli lebo účelom workshopu je to, aby boli poskytnuté lepšie texty než boli tie pôvodné. Nášmu kolektívu sa nepáčilo, že Berton prepisuje text na mieste ručne – jednak preto, že taká činnosť vyzerá dosť nezmyselne, jednak preto, že by sa ľahko pomýlil. Preto sme vymysleli, že prepisovať bude počítač – program Kazitext, do ktorého stačí napísať pôvodnú vetu a stlačiť nejaké tlačidlá – viď slovenské znenie uvedené na začiatku odseku 5. Zaujímalo nás aj to, ako upravili organizátori českej súťaže Bobřík informatiky. Ich text je takýto (viď [3]): Štěpka si hrála s počítačem. Napsala v textovém editoru název města, kde bydlela: Ústí nad Labem Do druhého řádku přepsala první řádek takto: brala jedno slovo po druhém a každé napsala pozpátku (můj pes -> jům sep). Do třetího řádku přepsala druhý řádek tak, že jej celý napsala pozpátku (můj pes -> sep jům). Jak vypadal text ve třetím řádku? a) mebaL dan ítsÚ b) Ústí nad Labem c) Labem nad Ústí d) ítsÚ dan mebaL Vidíme, že text vychádza z pôvodného návrhu (písanie po riadkoch), neakceptuje teda zmeny vykonané na workshope. Je však zmenený pridaním vysvetlenia

134


jednotlivých operácií. Napriek tomuto vysvetleniu však úspešnosť riešenia bola len 30% aj keď bola úloha zaradená vo vyššej vekovej kategórii (Kadet). Keď spojíme naše výsledky z analýzy ankiet a analýzy zmien v texte, zdá sa nám, že naša myšlienka zmeniť text úlohy z ručného prepisovania na automatizované prepisovanie programom Kazitext mohlo byť príčinou mnohých nejasností. Napriek tomu si myslíme, že smer našej zmeny bol správny, len sme mali ísť ešte ďalej a oddeliť popis fungovania tlačidiel od popisu ich použitia Mišom tak, ako to navrhol Učiteľ 2. 6 Záver Z analýzy úloh nám vyplynulo niekoľko odporúčaní. Pri budúcich analýzach úloh treba mať na zreteli, že súťažiaci zrejme len v malej miere, ak vôbec, použijú pri riešení nových úloh vedomosti, ktoré mohli nadobudnúť v predošlých rokoch. A to napriek tomu, že pred súťažou mnohí z nich vyriešia úlohy z archívu našej súťaže. Pri tvorbe a preklade budúcich úloh musia autori úloh dbať na to, aby nespájali pri výklade úloh funkciu elementov s postupom ich použitia v úlohe. Treba znovu zvážiť, aby úlohy ešte pred súťažou čítali a riešili napr. študenti učiteľského štúdia na VŠ, podobne ako to je v Česku. Tí by ešte pred súťažou mohli odhaliť


problémy s formuláciou zadania. Doposiaľ takýto postup nebol na Slovensku použitý z dôvodu lepšieho utajenia úloh. Žiakom a učiteľom treba naďalej a možno ešte dôraznejšie pripomínať, že papier a ceruzka sú veľmi užitočným nástrojom pri riešení úloh súťaže iBobor. Napriek tomu, že je to jasne napísané v pravidlách, je možné, že mnohí učitelia a žiaci neradi používajú takúto „zastaralú“ pomôcku pri riešení úloh na počítači. V praxi odhadovania obtiažnosti úloh by bolo zaujímavé vyskúšať postup navrhovaný autorom článku [4], ktorý však v čase písania članku v roku 2013 ešte prakticky neaplikoval ani on sám. Preto by bolo zaujímavé dozvedieť sa viac o úspechu aplikácii týchto pravidiel, prípadne ich vyskúšať na väčšom množstve úloh počas nasledujúceho medzinárodného workshopu. Na príklade úlohy Zmena textu vidíme, že autori úloh niekedy neakceptujú zmeny vykonané v ich úlohách počas workshopu. Na jednej strane im to pravidlá medzinárodného spoločenstva Bebras nezakazujú, na druhej strane je otázne, či by sa nemal výsledok práce workshopu vždy konzultovať s autormi úloh. 7 Literatúra [1] TOMCSÁNYIOVÁ, M. Úlohy súťaže iBobor zamerané na rôzne stratégie riešenia problémov. Konferencia DidInfo 2010 (CD ROM),

135


Banská Bystrica : Univerzita Mateja Bela, 2010, s. 124–130. [2] TOMCSÁNYIOVÁ, M. Interaktívne úlohy v súťaži Informatický bobor. Konferencia DidInfo 2009, Banská Bystrica : Univerzita Mateja Bela, 2009, s. 174–177. [3] Bobřík informatiky, web súťaže (online). [cit. 2014-02-09] URL: [4] VAN DER VEGT, W. Predicting the Difficulty Level of a Bebras Task. Olympiads in Informatics, 2013, Vol. 7, s. 132–139. ISSN 1822-7732. [5] CHRÁSKA, M. Metody pedagogického výzkumu – Základy kvantitativního výzkumu. 1.vyd. Praha: Grada Publishing, 2007, 272 s. ISBN978-80-247-1369-4


doc. PaedDr. Monika Tomcsányiová, PhD. RNDr. Peter Tomcsányi, PhD. Katedra základov a vyučovania informatiky Fakulta matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského v Bratislave Mlynská dolina 842 48, Bratislava, SR Tel: +421 2 60295 220 E-mail: [email protected]

136

2014, Volume 6, Issue 1 Časopis pro technickou a informační výchovu ISSN X

Recommend Documents